Det är en utmaning att utbilda datadrivna metoder för komplex hälsoövervakning inom det industriella systemet. När uppgifter om defekta tillstånd är sällsynta eller inte finns tillgängliga, måste utbildningen utföras på ett oövervakat sätt. Dessutom, när observationsperioden, som används för utbildning, hålls kort, för att kunna övervaka systemet i dess tidiga liv, kanske träningsdata inte är representativa för alla system normala driftsförhållanden. I detta dokument föreslår vi fem metoder för att upptäcka fel i ett sådant sammanhang. Två metoder bygger på de data från enheten som ska övervakas: utgångsvärdet är utbildat om enhetens tidiga livslängd. En inkrementell inlärningsprocedur försöker lära sig nya arbetsförhållanden när de uppstår. Tre andra metoder drar nytta av data från andra liknande enheter inom en flotta. I två fall jämförs enheterna direkt med varandra med liknande åtgärder, och data från liknande enheter kombineras i utbildningssetet. Vi föreslår, i det tredje fallet, en ny djupinlärningsmetod för att först utföra en funktionsanpassning av olika enheter med ett Alignment Network (UFAN). Sedan, funktioner i båda enheterna kombineras i utbildning uppsättningen av feldetektion neurala nätverket. Metoderna testas på en flotta som består av 112 enheter och som observeras under ett års data. Alla metoder som föreslås här är en förbättring jämfört med baslinjen, tränad med endast två månaders data. Eftersom enheter i flottan visar sig vara mycket olika, är den nya arkitekturen UFAN, som anpassar enheter i funktionsutrymmet, bättre än andra.
REF tar hänsyn till problemet med feldetektering inom en flotta som använder oövervakad funktionsjustering.
Unsupervised Fault Detection in Varying Operating Conditions
{'venue': '2019 IEEE International Conference on Prognostics and Health Management (ICPHM)', 'journal': '2019 IEEE International Conference on Prognostics and Health Management (ICPHM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}