Ettenägev hooldus (elektrimasinad)

Tänapäeval leiavad elektrimasinad ja ajamisüsteemid laialdasi rakendusi ja mängivad eri tööstusharudes olulist rolli hoolduse ja diagnostika tähtsuse tõttu. Praktikas kasutatakse tavaliselt kolme peamist masinahoolduse tüüpi: korrigeeriv, ennetav ja ettenägev hooldus.
vasakul|pisi|236x236px|Korrigeeriv hooldus
Korrigeeriva hoolduse korral, mida nimetatakse ka reaktiivhoolduseks, eeldatakse, et kõik vajalikud remonditööd tehakse pärast rikke ilmnemist. See lahendus sobib aga ainult väikestele ja tähtsusetutele tööjaamadele, kus ootamatu rike ei too kaasa olulisi majanduslikke ega katastroofilisi tagajärgi.
pisi|246x246px|Ennetav hooldus
Teine võimalus on ennetav hooldus. Selle lähenemisviisi korral kontrollitakse regulaarselt elektriseadmeid plaaniliste ja kindlaksmääratud kontrollide kaudu. Kuigi see lahendus võib masina eluiga pikendada, annab see ajakavapõhine seisukorra jälgimise lähenemisviis minimaalset teavet seadmete järelejäänud kasuliku eluea kohta ega võimalda prognoosida. Lisaks nõuab see tootmise plaanipäraste kontrollide tõttu sageli tootmisprotsessi osalist või täielikku seiskamist, mis toob kaasa ebatõhusa ressursside kasutuse ja täiendavad tegevuskulud. 
vasakul|pisi|230x230px|Ettenägev hooldus
Seiskamiskulude vähendamiseks ja seisakuaja minimeerimiseks lähevad tootjad üle ettenägevale hooldusele. Seisundi jälgimine on ettenägeva hoolduse ülioluline komponent, mis võimaldab prognoosida võimalikke rikkeid elektriseadmete töötingimuste põhjal. Pideva talitluse tagamiseks on paljude parameetrite jälgimine hädavajalik, et vältida ootamatuid rikkeid. Infotehnoloogia kiire arenguga kasutatakse rikete tuvastamiseks ja ennustamiseks täiustatud diagnostilisi lähenemisviise. Pilvandmetöötlus ja asjade internet aitavad kaasa tõhusamale diagnostikale – eelkõige ettenägevale hooldusele. See hõlmab suurandmete ja süsteemide matemaatiliste mudelite integreerimist. Kuigi süsteemitreeningu jaoks on saadaval palju algoritme, on peamine väljakutse andmete koguses ja kvaliteedis. See põhjalikku arusaamist masina rikete olemusest, nende põhjustest ja nende mõjust globaalsetele parameetritele.

 Intelligentsed diagnostikaalgoritmid 
Kasvava arvutite võimsuse ja pilvarvutusega saab tehisintellekti algoritmide osas treenida mootorite rikete matemaatilisi mudeleid. Masinõpe on mootorite seisundiseire optimaalne tööriist suurte andmehulkade käsitlemiseks. Enamasti kasutatakse elektrimasinate diagnostikas järgmisi algoritme: otsustuspuud, tugivektormasin, peakomponentide analüüs ja geneetiline algoritm Kudelina, K.; Vaimann, T.; Asad, B.; Rassõlkin, A.; Kallaste, A.; Demidova, G. Trends and Challenges in Intelligent Condition Monitoring of Electrical Machines Using Machine Learning. Appl. Sci. 2021, 11, 2761. https://doi.org/10.3390/app11062761. Masinõppemeetoditest on kasutusel ka tehisnärvivõrgud, mida sageli peetakse eraldi valdkonnaks ja mida laialdaselt rakendatakse masinaparameetrite seisundi jälgimiseks. Teine kategooria on hägusloogika, mida edukalt rakendatakse energiasüsteemide juhtimisrakendustes.

 Otsustuspuud 

Otsustuspuud on ühed kõige lihtsamad otsustusalgoritmid ja nõuavad tulemuste saamiseks vaid väikest hulka andmeid Mosavi, A.; Ozturk, P.; Chau, K.-W. Flood Prediction Using Machine Learning Models: Literature Review. Water 2018, 10, 1536.. Täpsuse suurendamiseks kasutatakse otsustuspuid sageli samaaegselt teiste algoritmidega. Otsustuspuid peetakse siiski ebastabiilseteks algoritmideks; väikesed muudatused sisendandmetes võivad põhjustada olulisi muudatusi otsustuspuude struktuuris, mis toob kaasa ebatäpseid tulemusi. Lisaks puutuvad regressioonialgoritmid tavaliselt kokku väljakutsetega.

 Tugivektormasin 

Teine laialdaselt kasutatav masinõppe algoritm on tugivektormasin, mis sobib klassifitseerimiseks ja regressiooniülesanneteks Savas, C.; Dovis, F. The Impact of Different Kernel Functions on the Performance of Scintillation Detection Based on Support Vector Machines. Sensors 2019, 19, 5219.Parrado-Hernández, E.; Robles, G.; Ardila-Rey, J.A.; Martínez-Tarifa, J.M. Robust Condition Assessment of Electrical Equipment with One Class Support Vector Machines Based on the Measurement of Partial Discharges. Energies 2018, 11, 486.. Klassifitseerimisülesannetes saab algoritm käsitleda nii lineaarseid kui ka mittelineaarseid juhtumeid Shi, Y.; Tian, Y.; Kou, G.; Peng, Y.; Li, J. Support Vector Machines for Classification Problems. In Advanced Information and Knowledge Processing; Springer: London, UK, 2011; pp. 3–13. . Algoritm keskendub andmete eraldamisele, et tekitada nende vahel maksimaalne vahe. Mittelineaarse klassifitseerimise korral töötab kernelimasin sarnaselt lineaarsete algoritmidega, kuid hõlmab andmekogumite asendamist Nanda, M.A.; Seminar, K.B.; Nandika, D.; Maddu, A. A Comparison Study of Kernel Functions in the Support Vector Machine and Its Application for Termite Detection. Information 2018, 9, 5.. 

Tugivektorimasinaid peetakse üldiselt optimaalseks tööriistaks, kui andmekogumite kohta puudub esialgne teave. Sarnaselt otsustuspuudega vajab tugivektormasin täpsete tulemuste saamiseks vähem arvutusvõimsust. Eriti suurte andmekogumite töötlemine võib aga võtta palju aega. Lisaks võib see mittelineaarsete protsesside jaoks olla keeruline ülesanne.

 Peakomponentide analüüs 

Need algoritmid saavad õppida spontaanselt ja täita antud ülesannet, tuvastades seosed süsteemi vastuste vahel Windrim, L.; Ramakrishnan, R.; Melkumyan, A.; Murphy, R.J.; Chlingaryan, A. Unsupervised Feature-Learning for Hyperspectral Data with Autoencoders. Remote Sens. 2019, 11, 864.. Väga suurte andmekogumitega tegelemisel võib aga olulise teabe hankimine olla keeruline. Selle probleemi lahendamiseks tuvastavad algoritmid objektide sarnasused ja liigitavad need rühmadesse või klastritesse Swana, E.; Doorsamy, W. An Unsupervised Learning Approach to Condition Assessment on a Wound-Rotor Induction Generator. Energies 2021, 14, 602. . 

Põhikomponentide analüüs pakub tõhusat lahendust andmete mõõtmete vähendamiseks. Peamine eelis on see, et algoritm käsitleb iga andmepunkti iseseisva komponendina, ilma neid korreleerimata. Järelikult vähendab see lähenemine oluliselt nii koolituse kui ka töötlemise aega. Sellegipoolest võib iga andmepunkti käsitlemine iseseisva komponendina kaasa tuua teabe kadumise ja tulemuste täpsuse vähenemise.

 Geneetiline algorithm 

Sellistes algoritmides on süsteemi õppeprotsess alguse saanud suhtlusest keskkonnaga Varghese, N.V.; Mahmoud, Q.H. A Survey of Multi-Task Deep Reinforcement Learning. Electronics 2020, 9, 1363. . Need algoritmid on mõeldud peamiselt optimeerimisprobleemide lahendamiseks. Iga andmepunkti esindavad geenid ja geenide vektor moodustab populatsiooni genotüübi. Esialgu luuakse sobivuse funktsioon, et hinnata, kui tõhusalt genotüüp antud ülesannet täidab. Seejärel valitakse järgmise põlvkonna loomiseks kõige täpsemad vasted. 

See protsess kordub, kuni ülesanne on edukalt lõpule viidud, mis viib tulemuseks oleva populatsiooni moodustamiseni. Geneetiline algoritm loetakse optimaalseks, kui andmevaldkonna kohta on vähe teadmisi ja tulemus genereeritakse geneetiliste operaatorite kaudu. 

Märkimisväärne puudus on aga potentsiaal degeneratsiooniks geneetilises populatsioonis, kus eri kromosoomid esindavad sama lahendust. Sellistel juhtudel muutub täpse tulemuse saavutamine keeruliseks.

 Tehisnärvivõrgud 
Neid algoritme saab rakendada klassifitseerimiseks, ennustamiseks ja funktsioonide eraldamiseks Lee, S.; Son, Y. Motor Load Balancing with Roll Force Prediction for a Cold-Rolling Setup with Neural Networks. Mathematics 2021, 9, 1367.Zimnickas, T.; Vanagas, J.; Dambrauskas, K.; Kalvaitis, A.; Ažubalis, M. Application of Advanced Vibration Monitoring Systems and Long Short-Term Memory Networks for Brushless DC Motor Stator Fault Monitoring and Classification. Energies 2020, 13, 820.. Probleemi lahendamiseks edastavad neuronid signaale. Need algoritmid ei ole programmeeritud, vaid on mõeldud õppimiseks. Neuronite vaheliste sidekoefitsientide määramine saavutatakse õppeprotsessi kaudu. Kiire ja arusaadav õppeprotsess on närvivõrkude üks peamisi eeliseid. Lisaks võimaldab edukas koolitus algoritmidel taastada mittetäielikud või isegi kahjustatud andmed.

Kuid närvivõrkudel on teatud piirangud. Täpsete tulemuste saavutamiseks on vaja leida tasakaal üle- ja alakohandatud andmete vahel; liiga ligikaudne mudel ei pruugi anda täpseid tulemusi, samas kui liiga üksikasjalik algoritm võib olla praktiliseks rakendamiseks liiga paindlik ja keeruline. Lisaks on "musta kasti" nähtus levinud närvivõrkudes, kus see võib põhjustada vigu tehisstruktuuris Heinert, M. Artificial neural networks—How to open the black boxes? Appl. Artif. Intell. Eng. Geod. 2008, 42–62..

 Hägusloogika 
Peamine erinevus traditsioonilise ja häguse loogika vahel seisneb tulemuste esitamises. Traditsioonilises loogikas esitatakse tulemust ainult tõesed või valed väärtused (1 või 0), samas kui hägusloogikas saab tulemust väljendada mis tahes väärtusena vahemikus 1 kuni 0, mis hõlmab tõesuse, vääruse või osalise tõe astmeid Demidova, G.; Rassolkin, A.; Vaimann, T.; Kallaste, A.; Zakis, J.; Suzdalenko, A. An Overview of Fuzzy Logic Approaches for Fault Diagnosis in Energy Conversion Devices. In Proceedings of the 28th International Workshop on Electric Drives Improving Reliability of Electric Drives, IWED 2021 Proceedings, Virtual, 27–29 January 2021. . 

Üldiselt peetakse hägusat loogikat otsustusülesannete puhul lihtsaks lahenduseks. Sellel on reeglistikul põhinevate liikmefunktsioonide kombinatsiooni kaudu ligikaudne arutlusvõime. Häguse süsteemi arendamine nõuab aga märkimisväärset hulka andmeid. Lisaks võib hägusate reeglite koostamine andmeanalüüsi keerukamaks muuta.

 Algoritmide võrdlus 
Tööstuse tingimustes võib andmete kogumine olla keeruline ülesanne. Tootmise tavapäraste kontrollide tõttu on potentsiaalselt vigaseid pöörlevaid masinaid vaid piiratud arv, mistõttu on koolituse eesmärgil saadaval piiratud arv teste. Lisaks ei pruugi sama masina tõrgete korral kogutud andmed teiste stsenaariumide puhul otseselt kehtida. Seetõttu peavad diagnostilised algoritmid tõhusa intelligentse treenimise tagamiseks tuginema matemaatilistele mudelitele, mis hõlmavad erinevaid vigaseid tingimusi, suurendades nende usaldusväärsust. Selleks on oluline mõista masinarikete olemust, nende põhjuseid ja mõjusid. 

Kõikide eelnimetatud diagnostikameetodite eelised ja puudused on kokku võetud tabelis allpool Kudelina, K.; Asad, B.; Vaimann, T.; Rassõlkin, A.; Kallaste, A.; Khang, H.V. Methods of Condition Monitoring and Fault Detection for Electrical Machines. Energies 2021, 14, 7459. https://doi.org/10.3390/en14227459.
MeetodEelisedPuudusedOtsustuspuud Väike arvutusvõimsus 
 Lihtne struktuur 
 Andmete eeltöötlust pole vaja Suur ületreenimise võimalus
 Ei sobi regressiooniülesanneteks
 Suurenenud treeninguaegTugivektormasin Töötamine suurandmetega 
 Talitlus mittelineaarsete protsessidega 
 Väike arvutusvõimsus 
 Andmete täpsustamist pole vaja  Pole võimalust mittevajalikku teavet filtreerida 
 Kernelimasina keeruline haldamine Peakomponentide analüüs Vähendatud treeninguaeg 
 Hea visualiseerimine Võimalik teabe kadu 
 Vähendatud täpsusGeneetiline algorithm Adaptiivne algoritm 
 Kiire andmete töötlemine DegeneratsioonTehisnärvivõrgud Kiire õppimine 
 Pole tundlik andmemüra suhtes Peab olema tasakaal ala- ja ülemääratud andmete vahel 
 "Musta kasti" fenomen 
 Ületreenimise ohtHägusloogika Lihtne struktuur 
 Paindlik algoritm 
 Pole vaja spetsiaalset riistvara 
 Lihtne ümberprogrammeerimine  On vaja palju andmeid  

 Ebatäpsed andmed toovad kaasa kehvad tulemused

 Vaata ka 

 Masinõppimine
 Tehisnärvivõrk
 Hägusloogika
 Elektrimasinate diagnostika

 Viited 

Kategooria:Tehnika