在预测性维护中越来越多地使用不受监督的学习技术,以识别机械数据中的规律和异常,而无需标注实例。 这种方法有助于及早发现潜在的故障,降低故障时间和维护成本。

维修中未接受监督的学习概况

无监督的学习涉及分析数据以找到隐藏结构或分组的算法。在预测维护中,这些方法分析来自设备的传感器数据,以识别可能表明即将失败的异常行为。

案例研究:制造厂

制造厂实施了集成算法来监测其机器的状况。传感器收集了温度、振动和压力的数据。 无人监管的模型将类似的运行状态和标记异常情况归为一类。

这一过程使维修队能够专注于显示异常规律的机器,防止出乎意料的故障,优化维修时间表.

使用的关键技术

  • K- 手段集群
  • 主要构成部分分析(PCA)
  • 隔离林
  • 德布斯卡纳州

这些技术有助于识别外部因素,减少传感器数据的维度,从而更容易发现设备故障的早期迹象。