面向边缘网络的轻量化故障预测系统设计与实现
这是一篇关于边缘计算,故障预测,深度学习,神经网络的论文, 主要内容为随着物联网和5G无线网络的高速发展,在网络边缘端产生的数据呈井喷式增长,原有将数据统一上传至云端,由云端服务器集中处理的方式,逐渐暴露出延迟高、成本大、数据隐私安全得不到保障等问题。边缘网络的出现,使得上述问题得以解决。边缘网络由多种小型计算设备组成,如便携式终端设备、无线传感器等,在更加接近用户的边缘节点上部署服务,从而满足用户的实时需求,减轻移动通信网络的负载。在边缘网络场景下,由于服务类型和组件架构越来越复杂,故障的出现也已成常态。故障预测技术是一项主动式的可靠性管理手段,通过分析系统历史状态数据预知系统在未来是否会出现某种故障,对提高边缘网络可靠性有着重要意义。而边缘网络系统由于更加贴近实际用户,因此对数据的实时性需求也更高,传统集中的云端故障预测技术由于其运算复杂度较高,使得无法直接运用到边缘网络系统中。目前针对传统网络故障预测方法已经有了一定进展,但是面向边缘网络的故障预测还处于研究的初步阶段。传统网络故障预测主要使用支持向量机算法、聚类算法、专家系统等方法,但均存在难以实现细粒度预测、学习能力差、无法准确感知运行数据之间时空相关性等问题。随着深度学习算法的发展,深度学习因其有效的自动学习机制在传统通信网络故障预测中得到广泛应用,然而对于边缘网络故障预测这一特定场景下,深度学习算法存在计算资源消耗大、故障信息特征提取不完全等缺陷。针对上述问题,本文提出了面向边缘网络的轻量化故障预测算法,设计并完成了面向边缘网络故障预测子系统。本文的具体创新成果如下:(1)提出了面向边缘网络的轻量化故障预测算法(Lightweight Fault Prediction Method for Edge Network,LFPMEN),通过“边缘设备-边缘服务器”的跨层协作实现故障预测。首先,在边缘节点侧,提出一种基于脑神经融合LSTM的时间特征轻量化提取算法。该算法通过在构建的故障信息树中搜索历史故障状态信息,并结合当前状态信息进行特征学习,提高了对故障信息时间特征的学习能力,同时,采用随机化投影技术,对时间特征提取模型进行剪枝,进而达到故障预测模型轻量化的效果。然后,在边缘服务器侧,提出基于两路残差结构的空间特征轻量化提取方法,该方法采用分解卷积的方式降低网络的参数量,实现模型的轻量化,融合加法信息流和乘法信息流,提升模型对故障信息空间特征的学习能力,从而有效提升故障预测效果。通过对于上述故障信息的时间特征和空间特征的提取和拼接,进而实现故障预测。最后,对本文所提出的面向边缘网络的轻量化故障预测算法进行仿真实验,与传统通信网络故障预测算法相比,本文所提算法降低了算法的计算量,在准确率、召回率、F1等指标上均有一定的提升。(2)本文借助于Vue和Spring Boot开发框架设计并实现了面向边缘网络故障预测子系统。首先,对系统的需求进行分析,设计了系统架构以及各个模块的具体工作流程。然后,基于本文所提出的算法,设计并实现了网络概览、节点监控、模型训练、故障预测、用户管理等模块。最后,对系统进行功能和性能测试,结果表明本文实现的面向边缘网络故障预测子系统可以准确高效地实现网络概览、节点监控、模型训练、故障预测、用户管理等功能,满足用户实际需求。
基于时序知识图谱的机电设备故障预测研究与实现
这是一篇关于时序知识图谱,故障预测,AREM模型,自回归模型的论文, 主要内容为近年来,人工智能领域的飞速发展,使我们的生活变得丰富多彩,运用知识图谱进行的研究也越来越广泛,在基于机电设备的故障预测研究中,如何更高效的对故障进行预测,来保障工业、制造业、服务业的安全可靠性成为了具有挑战性的研究。许多研究者们提出了大量的算法模型来解决这一难题,但是这些传统的方法应用的复杂多变的现实环境中往往会遇到更多的挑战,例如,故障信息间形成的关系会随着时间而发生变化,故障预测忽略时序信息会使得准确性不高无法为其提供可靠的保障。本文研究中将知识图谱应用于工业领域机电设备的故障预测,但静态的三元组已不能适应动态的机电设备运维故障知识的表示,因此,针对于机电设备故障的知识图谱预测研究中的时序信息不容忽视,本文所研究的内容不同于普通的三元组知识图谱,而是基于动态四元组时序知识图谱预测机电设备的故障信息来保障安全可靠性。本文主要研究工作及创新如下:(1)为了实现时序知识图谱的机电设备故障预测研究,不同于以往的三元组知识图谱,进行基于机电设备故障信息的嵌入时间信息的时序四元组知识图谱构建。本文从数据收集、数据预处理、知识抽取、知识融合和时序知识图谱绘制五个步骤来构建机电设备领域时序知识图谱,并且将四元组数据构建成FITKG数据集,以便后续建模分析。(2)为了实现机电设备的故障预测研究,采用自回归的AREM模型建模时序知识图谱中所有故障事件的联合概率分布,将此模型应用于机电设备时序知识图谱故障预测研究领域,由循环编码器和聚合器构成,其中,循环编码器总结了过去时间线上的事件序列的信息,邻域聚合器聚合了同一时间窗口内并发事件的信息,解码器使用汇总的信息定义当前故障事件的联合概率,通过时序抽样图来实现进行推理预测未来的故障。(3)为了验证该方法的有效性,通过时序知识图谱的机电设备故障预测任务在三个公共领域时序知识图谱数据集以及基于构建好的机电设备的故障信息数据集上和其他多种基线算法进行对比来评估该方法,并通过测试多步推理的性能随时间推移,实现基于时序知识图谱的机电设备故障预测研究。实验结果表明,基于时序知识图谱的AREM模型在静态和时序知识图谱推理方面优于现有的模型,预测遥远未来甚至看不见的实体关系,应用于预测工业领域机电设备的故障信息,能够做到及时甚至提前预测故障信息及故障内容,为工业,运输业以及交通行业提供更可靠的保障。
基于故障预测的设备管理系统的设计与实现
这是一篇关于设备管理,故障预测,支持向量机,粒子群算法的论文, 主要内容为随着工业水平的不断进步,制造设备朝着大型化、复杂化、智能化等方向发展,这对现有设备管理模式提出了挑战,传统的设备管理模式存在信息化程度不高、维护维修机制不完善、设备状态数据没有得到很好利用等问题。针对这些问题研究并实现了一套基于故障预测的设备管理系统,对于提升设备管理的能力水平,构建数字化、信息化、智能化的设备管理模式,具有理论研究意义和工程应用价值。论文主要研究工作如下:首先,以汽车零部件生产企业的设备管理模式为研究对象,针对传统设备管理模式存在的诸多问题,并结合实际情况对设备管理系统的业务需求进行分析。将系统需求分为了设备日常管理需求、设备状态监测需求、设备维护维修需求和系统管理需求,使用UML用例图来展示系统的需求,并详细分析了系统的各个功能需求。其次,研究了设备故障预测方法。设计了一种基于粒子群算法的支持向量机故障预测模型,利用粒子群算法对支持向量机模型中的核函数参数σ和惩罚系数C进行寻优,并将求解得到的最优解用于支持向量机模型对数据集的训练和预测中,并通过仿真测试验证了故障预测模型的有效性。最后,根据设备管理系统的需求设计并实现系统。详细阐述了整个系统的设计过程,设计了系统的整体架构以及系统的各个功能模块,建立了数据库E-R图和表结构。采用Java语言编写系统代码,借助Spring Boot开发框架实现了一套通用性高、扩展性强的基于故障预测的设备管理系统。
工业互联网设备管理系统设计与实现
这是一篇关于设备管理,故障预测,遗传算法,BP神经网络,MES的论文, 主要内容为随着工业互联网与制造业现代化的迅猛发展,制造业企业设备资产不断扩充,现代化设备所占比例一路攀升。然而,传统的设备管理理念和系统严重制约了企业生产效率的提高,无法满足如今信息化、智能化的设备管理新需求。因此设计与实现工业互联网设备管理系统对于改变传统的设备管理方式、提升生产效率与保障产品质量都具有重要意义。本论文立足于信息电子制造业代表—SMT生产线这一应用场景,针对设备大多采取事后维修缺乏智能化预警手段的问题,提出基于遗传算法优化的BP神经网络来实现设备故障率的预测,达到提前预警维修保养的效果,通过实验验证了该模型的有效性。此外,本文针对SMT生产线进行了长达一年的实地调研与开发,分析总结了企业设备管理中存在的问题与实际需求,采用UML用例图、流程图进行了系统需求分析,根据系统架构的总体设计进行了技术选型,基于此设计实现了工业互联网设备管理系统。系统目前已经部署,在完成了六个月的实地测试后,已经上线稳定运行了两个月。本论文首先阐述了设备管理的背景与研究意义,分析了设备管理理论的发展历程和MES系统的发展现状。接着对工业互联网设备管理系统进行全面的需求分析,针对其中的故障预警需求,提出了基于GA-BP故障率预测模型并进行实验验证。同时综合考虑系统当前功能需求和日后的可扩展性,设计了基于Spring Cloud微服务框架的系统总体架构,详细阐释了本系统核心功能模块的设计与实现,对其中的关键实现类与接口进行了详细说明。最后,实地部署本系统并对其进行测试,总结本论文的全部工作,对其中不足之处进行展望。
电动叉车工况的物联网数据可视化系统研究
这是一篇关于物联网,电动叉车,数据,故障预测,可视化技术的论文, 主要内容为电动叉车在关系到国计民生的众多领域中扮演着重要角色,随着物联网技术、通信技术、智能传感器技术在电动叉车上的广泛应用,以种类多、数量大和时效性强为特征的物联网工况数据快速增长。然而传统的电子表格管理方式难以发现这些数据的内在联系,不能充分利用物联网数据的潜在价值。因此,研究电动叉车工况的物联网数据信息的高效呈现,为管理人员提供管理决策的依据,是一个具有应用价值的课题。本文以仓储物流车间中的电动叉车为研究对象,设计和实现了基于B/S结构的电动叉车工况物联网数据可视化系统。论文首先对可视化相关理论与技术进行了阐述,通过分析可视化图表的特点,选择合适的图表应用于本系统;其次通过深入分析系统的实际功能需求,设计了系统的整体架构,确定了可视化平台的详细功能模块和相关技术、语言、可视化工具的选型;最后采用了ECharts+HTML+CSS+Bootstrap+PHP+MySQL开发出图形化的可视化系统。系统以云服务器为基础平台,实现了对电动叉车实时监测、运行监测、车队效率分析、故障管理、车辆和人员信息等相关数据的统计图表展示。经测试,系统的用户交互良好,安全性高。本文针对电动叉车发生故障后才进行维修的这种低效维护模式,结合电动叉车工作情况,将灰色系统GM(1,1)和BP神经网络预测2种算法组合起来,引入灰色神经网络的车辆故障预测模型,预判车辆故障趋势,并及时制定好维修保养决策,实现了基于预防的车辆维护。该系统能够有效地帮助仓储物流的管理人员查看原始数据库中晦涩繁多的数据,精准掌握车辆的当前状况。通过对车辆速度、电池电量、载重量、以及发生的故障等数据的分析,可以了解驾驶员的驾驶习惯,间接形成对人员的考核,从而实现对人、车以及安全进行一体化管理。总的来说,本系统为企业车辆、人员各类信息的分析提供了汇总图表,为决策、考评提供了有力的依据,具有一定的工程实用价值。
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