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.
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.
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. 
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 . 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 . 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 . Klassifitseerimisülesannetes saab algoritm käsitleda nii lineaarseid kui ka mittelineaarseid juhtumeid . Algoritm keskendub andmete eraldamisele, et tekitada nende vahel maksimaalne vahe. Mittelineaarse klassifitseerimise korral töötab kernelimasin sarnaselt lineaarsete algoritmidega, kuid hõlmab andmekogumite asendamist . 
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 . Väga suurte andmekogumitega tegelemisel võib aga olulise teabe hankimine olla keeruline. Selle probleemi lahendamiseks tuvastavad algoritmid objektide sarnasused ja liigitavad need rühmadesse või klastritesse . 
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 . 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 . 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 .
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 . 
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 .