l?課程預告

為了能夠讓大家更直觀地了解深度學習在數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域的應用，百度飛槳攜手百度工業(yè)數(shù)據(jù)智能團隊共同重磅推出本次課程，以基于振動信號的旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障診斷為例，為大家介紹如何使用飛槳實現(xiàn)預測性維護。課程包含理論背景、模型選型、模型優(yōu)化、項目實操等.....

百度資深研發(fā)工程師Lucas帶來了本次課程的獨家預告！

隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程不斷深入，大數(shù)據(jù)的應用趨勢逐漸從業(yè)務數(shù)據(jù)化發(fā)展到數(shù)據(jù)智能化。在工業(yè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)智能有著非常廣闊的應用前景，涵蓋了包括企業(yè)運營、產(chǎn)品生產(chǎn)、工藝流程、資產(chǎn)管理、市場銷售等各個環(huán)節(jié)，基于數(shù)據(jù)進行洞察分析，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動智能決策，助力企業(yè)降本增效，推動制造、能源等企業(yè)的優(yōu)化升級是大勢所趨。

其中，故障預測與健康管理（PHM）是工業(yè)數(shù)據(jù)智能很重要的一個方向，它是綜合利用現(xiàn)代信息技術(shù)、人工智能技術(shù)構(gòu)建的一種全新的設(shè)備健康管理解決方案，聚焦于復雜設(shè)備故障狀態(tài)的監(jiān)測、診斷、預測和管理。通過智能化的解決方案，幫助企業(yè)提高產(chǎn)能、降低成本、避免意外停機和延長設(shè)備的使用壽命。

以往的預測性維護大部分是基于一些傳統(tǒng)方法，包括最基礎(chǔ)的設(shè)備機理知識、人工經(jīng)驗；也有一些基于傳統(tǒng)的統(tǒng)計學習、機器學習建模，然而傳統(tǒng)方法對機理模型要求高，需要開發(fā)人員具備很深的背景知識和經(jīng)驗。同時，傳統(tǒng)統(tǒng)計學習、機器學習方法對特征提取要求較高，造成開發(fā)成本高、模型通用性不強，對復雜場景的故障識別效果不佳。

隨著深度學習技術(shù)的發(fā)展，利用深度學習技術(shù)進行預測性維護能夠減少對機理知識、特征工程的強依賴，自動捕捉關(guān)鍵特征，極大降低了開發(fā)成本，整個過程更加趨向智能化。作為源于產(chǎn)業(yè)實踐的深度學習平臺，飛槳一直致力于為各行各業(yè)的開發(fā)者提供完備的產(chǎn)業(yè)應用開發(fā)方案。百度依托飛槳深度學習框架構(gòu)建了完整的工業(yè)數(shù)據(jù)智能引擎，針對產(chǎn)業(yè)界核心問題提供一站式解決方案，助力需求快速落地。

l?項目簡介

1.?項目背景

滾動軸承是旋轉(zhuǎn)設(shè)備中的核心零部件，軸承在持久運轉(zhuǎn)過程中會出現(xiàn)磨損、變形、剝落等情況，有研究數(shù)據(jù)表明，在旋轉(zhuǎn)設(shè)備發(fā)生故障時，有30%都是由于軸承故障造成的，所以如何提前發(fā)現(xiàn)這些損壞情況并進行及時檢修變得尤為重要。與此同時，大部分軸承的運行環(huán)境都比較惡劣，采集到的振動信號會混入各種噪聲，給故障診斷帶來困難。

2.?數(shù)據(jù)說明

案例中采用美國凱斯西儲大學提供的滾動軸承數(shù)據(jù)集，包括滾動體、內(nèi)圈、外圈三個不同部位的振動數(shù)據(jù)，并根據(jù)不同的故障直徑構(gòu)建10個種類的數(shù)據(jù)，以1024為窗口構(gòu)建樣本集，如1*1024格式的一維數(shù)據(jù)樣本，32*32格式的二維數(shù)據(jù)樣本。?

3.?模型選擇與訓練

通過使用多層感知機、普通的CNN網(wǎng)絡(luò)以及改進后的深度殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet進行對比實驗，發(fā)現(xiàn)ResNet網(wǎng)絡(luò)以其能提取更深層次特征的特點，取得了更好的效果。

4.?模型效果驗證

真實工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中采集到的數(shù)據(jù)往往夾雜著不少噪音，簡單模型一般不能有效應對，導致故障診斷效果下降，通過往原始信號數(shù)據(jù)中加入不同分貝的高斯白噪聲來模擬不同的噪聲強度，以此來驗證不同模型的抗噪性能。

實驗發(fā)現(xiàn)在15db~ -15db噪聲環(huán)境下ResNet的準確率比CNN平均提升1.7%，ResNet在應用中取得了更好的效果。

注：上述部分圖片來源于網(wǎng)絡(luò)

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