ІННОВАЦІЙНА СИСТЕМА МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ МОНІТОРИНГУ СУДНОВОГО ОБЛАДНАННЯ В РЕАЛЬНОМУ ЧАСІ
Ключові слова:
технічний стан, моніторинг, прогнозування, реальний час, об'єктно-орієнтована база даних, машинне навчання, штучний інтелект, локальний фактор відхилення, суднові технічні засоби, механізми, судноАнотація
У цій статті представлено інноваційну систему онлайн-моніторингу стану. Вона складається з нової об'єктно-орієнтованої бази даних, алгоритму машинного навчання та детальної моделі для прогнозування відмов обладнання. База даних моніторингу стану, яка є об'єктно-орієнтованою базою даних, створеною на мові Python, була розроблена для того, щоб уникнути будь-якої реляційнооб'єктної невідповідності проблем, які часто виникають при використанні реляційних баз даних у складних додатках з використанням методів машинного навчання. База даних інтелектуально зберігає дані з різних датчиків, а потім впорядковує дані в конвеєр до системи діагностики та прогнозування, пропонуючи постійну оцінку стану суднових механізмів з високою швидкістю і точністю. Запропонована система технічного обслуговування на основі стану, базується на виявленні змін стану обладнання в режимі реального часу, використовуючи алгоритм локального фактору відхилення для виявленняновизни. Навчання, валідація та тестування алгоритму були виконаніз використанням даних про деградацію енергетичної установки. Результати показують що післяналаштування алгоритму він з високою точністю визначив, коли механічна системи змінює стан як для турбіни і компресора, так і для інших суднових технічних засобів.
