Прогнозирование отказа прибора?
=================================

 Добрый день, знатоки  

  

Такая ситауция: у меня дамп файлы с параметрами состояния прибора на разных работах. В каждом дамп файле может быть разное количество данных: за пару часов, за сутки или за несколько дней. На некоторых работах прибор отказывал, то есть я знаю в каком дамп файле есть данные об отказе прибора.   

  

Я хочу сделать предиктивную модель, которая будет сообщать, если вероятность отказа в следующей работе очень высока ( а лучше, если будет сообщаться через какое время прибор выйдет из строя).   

  

Подскажите, пожалуйста, с чего начать такое проект? Где можно почитать о реализации подобных проектов? 

 Такие задачи сегодня действительно успешно решаются методами машинного обучения.  

То, о чем вы говорите - "дамп-файл" - это по сути временной ряд с записанными показателями вашего прибора (если я правильно понял). Плюс вы имеете информацию о том, когда в ходе ваших измерений прибор выходил из строя. Все это в совокупности составляет "обучающую выборку". Ваша задача найти такие паттерны в поведении системы, которые предвосхищают наступление сигнала поломки.  

Не знаю, чем вы конкретно занимаетесь, но я встречался с такими задачи в обнаружении отказов оборудования самолета, в обнаружении отказов в работе оборудования АЭС, в обнаружения начальной стадии заболевания, в задаче обнаружения вторжений в компьютерных сетях. Конечно, без грамотной поддержки специалиста в предметной области задачу не решить (или очень сложно решить). Его задача - объяснить в первом приближении, какие параметры могут влиять на появление аварийного сигнала, ваша первоначальная задача - проверить его "показания", скорее всего согласиться с ним, а может и скорректировать этот список (бывает и так).  

После этого ваша задача построить классификатор. Классификатор - это такой алгоритм, заданный либо функционально, либо логически, либо программно, который на вход будет принимать ваши *будущие* дамп-файлы, а на выходе давать прогноз (ставить диагноз) о приближении события , а по сути - относить эти данные к одному из классов, в простейшем случае - к классам "норма" или "предаварийное состояние".   

В машинном обучении такой подход носит название "обучение с учителем" т.е. в начале вы обучаете (строите) алгоритм классификации, а потом используете его для предсказания. Методов построения классификаторов - достаточно много, от тривиального кNN до методов на основе различных нейросетей, от методов анализа временных рядов до систем на основе нечетких вычислений. И заочно вам сказать, какой именно из этого множества алгоритмов целесообразнее применить именно для вашей задачи -невозможно. Тут уж вам потребуется либо самим разбираться с ними (генеральное направление я указал), либо нанимать специалиста по ML.  

Прочитать об этом можно где угодно - от научно-популярных статей типа  

<https://habr.com/ru/post/460467/>  

[https://towardsdatascience.com/how-to-implement-ma...](https://towardsdatascience.com/how-to-implement-machine-learning-for-predictive-maintenance-4633cdbe4860)  

[https://www.kdnuggets.com/2017/04/datarpm-predicti...](https://www.kdnuggets.com/2017/04/datarpm-predictive-maintenance-primer.html)  

до более серьезных работ (тут их приводить нет смысла, если дойдете до уровня когда они вам потребуются - думаю сами их найдете для своей предметной области. Если нет - напишите, чем смогу- помогу).  

В любом случае, поставленная вами задача - не легкая, но интересная. Быстро и с наскока ничего вразумительного вы не получите, но если найдете в себе силы и интерес углубиться - результаты могут быть глубокими и значимыми.   

Удачи!. 

 В общем то это одна из дисциплин любого физика.   

Зайдите на сайт например ВГУ и скачайте учебный план.   

  

Чисто практически дублируйте системы и устраивайте выборы, для системы с 3 компонентами учитывайте 2 совпадающих и отбрасывайте различающийся   

  

[https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D...](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0%D0%B4%D1%91%D0%B6%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8) 

 Вопрос - как часто приборы выходят из строя?   

  

Если отказ прибора - достаточно частое явление, то можно попробовать решить задачу классификации, а, в дальнейшем, возвращать "вероятность отказа".   

  

Если выход из строя - это редкое явление, тогда почитайте про "autoencoder for anomaly detection".