什么是机器学习？机器学习故障诊断技术介绍

由解决方案工程师Allister Steel审阅（2024年4月）

机器学习模仿人类智能来解决问题和执行任务。该技术现在已证明其在分析数据进行故障诊断和预测故障方面的价值，作为维护解决方案的一部分。本指南概述了故障诊断技术，简要介绍了机器学习，并探讨了机器学习如何帮助工程师预测故障。

机器学习到底是什么？机器学习是人工智能的一部分。简单地说，人工智能是计算机模仿人类智能的能力。因此，人工智能系统可以像人类一样解决问题和执行任务。机器学习系统无需遵循显式指令（例如编程），取而代之的是，工程师将大量数据（例如来自机械传感器的数据）输入，机器学习模型会“自我训练”以识别模式或从所有信息中得出推论。

机器学习在具有大量数据的情况下尤其有用，例如制造业传感器数据。机器学习可以以人类难以或不可能（或者只是太费时）的方式生成对数据的见解。

使用机器学习进行故障诊断分析了大量关于机械性能的数据以识别问题。通过将数据与历史趋势进行比较，识别与正常情况的偏差。通过识别这些偏差，机器学习可以预测设备故障之前的情况。这使得将机器学习与维护结合起来成为预测性维护制度的关键推动因素。

机器学习的预测能力可以快速分析大量数据集。它们还可以向工程师发出警告，提示他们在出现问题时进行干预。因此，一旦确定可能发生故障的预测，系统会自动向工程师发出警报。

预测性维护利用来自传感器的状态监控数据来识别表明故障正在发展的性能问题。当与机器学习分析大量数据的能力结合在一起时，系统可以预测故障，有助于防止停机和需要反应性维护。

随着人工智能与工业物联网、大数据和自动化趋势等工业4.0的其他方面一起帮助提高预测性维护的有效性，随着未来智能工厂的实现，人工智能和维护将变得更加普遍。人工智能不仅能分析单个机器的性能，还能分析大型机器网络的性能，从而做出维护决策。

预测性维护的好处包括：

• 增加设备正常运行时间：预测性维护有助于避免机器的非计划停机
• 提高生产效率：由于工程师在设备发生故障之前进行干预修复，机器可用于生产更长时间，从而提高生产率
• 降低成本：将机器运行到故障可能非常昂贵。预测性维护可以在问题变严重并导致成本高昂的损坏之前解决问题
• 提高质量：维护良好的机器会带来高质量的生产过程
• 改善健康与安全：机器故障可能对工人构成危险。在故障之前识别问题可以改善设施的健康与安全

作为人工智能的重要组成部分，机器学习算法是实现预测性维护的引擎。它们使分析对人们来说本来很困难的信息成为可能，改善设备性能，提高生产率，并防止非计划的反应性维护和机器停机。

基于人工智能的复杂预测性维护目前更多地是个别现象而不是常规现象。随着这项技术及其益处的确立，情况将会改变。在未来，机器学习和维护将变得愈发交织在一起，这将减少对人员的依赖，降低成本，并有望实现更准确和高效的预测技术。

机器学习本身的未来将看到工程师们试图开发可以处理更少数据样本的算法。他们也渴望探索机器学习分析更广泛的信息类型的潜力（例如图像以及传感器数据）以改进维护。

一旦使用人工智能的预测性维护得到广泛推广，机器学习可能被用于管理整个设施的复杂工作流程，甚至完全独立于工人监督机器操作。目前，工程师将继续利用这项技术日益增长的潜力，提前预测机器故障。

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