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智物联:MAIRS人工智能服务助推工业物联网

放大字体 缩小字体 发布日期:2017-06-12  来源:智物联
[摘要]MAIRS是智物联提供的数据分析服务中的在线“人工智能”服务,是智物联工业物联网数据分析服务系统 INDASS 的一个延伸服务,提供工业设备连续运行风险识别。
 
      MAIRS是智物联提供的数据分析服务中的在线“人工智能”服务,是智物联工业物联网数据分析服务系统 INDASS 的一个延伸服务,提供工业设备连续运行风险识别。

      所谓风险识别,也就是判断在未来时间段内,发生风险的可能性,包括:设备出现故障的风险、设备出现运行稳定性问题(或者由于稳定性而导致的各种问题)的风险,以及设备出现状态突变的风险。

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      MAIRS实际上是一个工业数据的识别模型,就是针对工业数据的一系列的计算方法。我们就简单的把MAIRS理解为一个能对工业数据进行识别的机器人吧。

      MAIRS出生的时候,虽然有大脑,但却没脑子,因为MAIRS还没知识。所以,我们要先培养它。所以,我们要对MAIRS做两件事:

      第一件,就是深度学习,也就是利用现有的数据样本对模型进行训练,就是让MAIRS学习“知识”;

      第二件,就是把学到的“知识”变成对设备运行的状况进行识别的服务,对未来的各种风险做出判断。

      先说一下MAIRS的训练。所谓训练,就是用之前从很多设备中已经采集到的数据,做成“训练样本”,并用这个样本,不停地对这个MAIRS模型进行训练。这个训练可谓是“博采众家之长”,因为MAIRS是向所有同类的设备去学习,这样,即便是面对一台新上线的设备,也能预测出这台设备从来没出现过的情况。同时,MAIRS的学习训练是一个“活到老学到老”的过程。不间断的学习,让MAIRS的知识不断丰富,识别的准确度不断提高。

      我们重点说一下MAIRS识别的事情。

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      还记得INDASS吧,设备的实时数据在INDASS里面进行了指数的计算,除了指数的水平,在MAIRS里面还对指数做了三维梯度计算。也就是说,我们除了要了解当前指数的水平,还需要知道这个指数是怎么变化过来的。就像股票指数一样,虽然都是3000点,但是,从3500点掉下来的,还是从2500点涨上去的,含义完全不一样。除了指数和指数梯度以外,剩下的就是设备的特征值了,什么温度压力电流电压之类的。

      首先要明白一点,MAIRS的数据来源是INDASS,也就是智物联的数据分析(计算)服务。那么,MAIRS判断出什么结果呢?

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      我们看到的是,我们的识别分成了几个部分:

      (1)综合评估。前面是计算出来的数字,是一个组合数值,代表一系列可能发生的情况;后面是标识,比如,N,OQ,OA,OF等等,分别代表可能出现的情况:

      •N 代表Normal,就是一切正常;

      •OQ 代表 Over Quota,代表可能出现数据超出正常范围;

      •OE 代表 On Event,意思是可能出现了某些意外事件;

      •OF 代表 On Fault,意思是可能已经出现了某些故障;

      •OA 代表 On alert,意思是可能出现了某些报警。

      

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      (2)在4个预测区间(10、30、60、和90分钟)出现故障、稳定性和突变风险的概率(0.00 ~ 1.00,也就是 0% ~ 100%)。这里要说明是,这个预测是基于“连续运行”的预测,也就是说设备中途不会出现启停的情况。

      MAIRS模型是专门为工业设备运行识别而设计的,与其他AI(人工智能)应用是有区别的,并不是简单地去“学习一万张猫的照片,然后去识别一只猫” 这么简单。首先,MAIRS是一个动态识别模型,道理很简单,因为仅仅根据当前的设备参数,温度压力,电流电压频率什么的,不仅不能判断未来会怎么样,就算是当前是什么状态其实都很难判断。

      这就是为什么,我们除了需要去识别指数的水平,还需要识别指数变化的梯度。指数变化梯度实际上是一个数学概念,意思是指数变化的方向和变化的程度。换句话说,MAIRS识别的依据不仅仅是指数的水平,而且还有指数的变化。

      我们举个例子就明白了:假设我们根据当前上证指数,去判断股市形势。其实,我们从当前3000点,并不能得知什么;但是,如果我们知道,今天的3000点,是从2500点涨上来的,那基本就能判断股市是逐渐趋好,如果这是三天内的事情,那就是股市暴涨,如果是三个月的事情,那只是逐渐趋好;同理,如果我们知道,今天的3000点,是从3天前的3500点跌下来的,那肯定能判断股市在暴跌。

      在同一个预测区间里面,实际上预测了三件事情:故障、稳定性和突变。

      (1)故障,这个容易理解,就是在这个预测区间出现故障的可能性。

      (2)稳定性,意思是,在预测区间里面,设备出现稳定性问题,或者由于稳定性问题而引起其他设备问题的可能性。我们应该还记得INDASS里面对设备参数稳定性的计算,这里实际上就是根据INDASS对各重要参数稳定性的计算,对设备稳定性所做的整体稳定性趋势判断。

      (3)突变,就是会出现状态上的突变,比如,设备崩溃就是一种突变。举个极端的例子,一台设备,额定压力是10MPa,到15MPa的时候,就超出了安全阈值,但是,一旦到了20MPa,就可能会发生爆炸,这就是突变。MAIRS根据突变的折叠模型进行拟合,对设备的连续运行做出区间的突变风险的预测。

      MAIRS是智物联工业物联网体系中的一个新成员,不久的将来,MAIRS一定会成为设备的运行的守护神。

责编:lgw
 
 
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