工业互联网预测性维护 课件 0703工业互联网预测性维护-预测性维护算法.pptx

工业互联网预测性维护—预测性维护算法2023年10月

算法模型的分类这只是一种常见的分类方式，实际上还有其他类型的算法模型，如聚类算法、降维算法、推荐算法等。此外，有些算法模型可以同时用于分类和回归任务，如神经网络模型。算法的选择取决于具体的问题和数据特征。

算法模型——分类模型分类问题：分析对象有多个特征值。基于这些特征值对分析对象进行分类。如，通过肤色、五官等特征将人分为亚洲人、欧洲人、非洲人等。鸢尾花分类问题：地球上有三类鸢尾花，分别是Setosa(丝质鸢尾)、Versicolor（山鸢尾花）和Virginica（弗吉尼亚鸢尾）。

算法模型——分类模型生物学家费舍尔（RAFisher）在1936年发表论文，公开了鸢尾花的统计数据。在论文中，费舍尔公布了50组数据，这些数据包括4个鸢尾花特征，分别是分别是花瓣的长度、宽度以及花萼的长度和宽度。花萼就是花苞时期包裹着花朵的绿色被叶，在花开放之后处于花朵的根部。

算法模型——回归模型通过已有的数据集建立研究因变量（目标变量）与自变量（特征）之间的关系。具体步骤为:给出一个点集，构造一个函数来拟合这个点集，并且尽可能的让该点集与拟合函数间的误差最小，如果这个函数曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条三次曲线，就被称为三次多项回归。举个例子：我们想研究汽车速度与刹车距离的关系

算法模型——回归模型可以先通过可视化对这个数据集有一个直观的认识，即绘制车速与刹车距离散点图，如图所示。观察上图，我们可以看到，车速和刹车距离之间貌似呈现出一种线性相关关系，数据点在一条看不见的直线上下随机散落，因而，可以考虑用下面的公式来描述他们之间的关系：

算法模型——回归模型如何评价这条线的准确程度。画这条线的目的是为了预测其他车速下，刹车距离的值。为了使预测更为精准，我们就需要使预测结果与真实结果之间的距离越小损失函数：可以通过直接法和迭代法两种方式对该损失函数进行优化，进而得到使损失函数最小的回归系数。

算法模型——回归模型可以通过直接法和迭代法两种方式对该损失函数进行优化，进而得到使损失函数最小的回归系数。直接法，就是直接给出优化问题的最优解，并不是所有的优化问题都可以用直接法得到最优解，如果要使用直接法，损失函数需要满足两个条件：①损失函数为凸函数；②损失函数为解析解，即通过严格的公式所求得的解。凸函数定义：设函数为凸函数，当且仅当对定义域中任意两点,和任意实数，总有：

算法模型——回归模型很明显，我们的损失函数满足以上两个条件，现在，我们直接对各个回归系数求偏导，并令其等于0：加以推导，我们可以得到最优解：

算法模型——回归模型Python代码实现

算法模型——回归模型将绘制在车速与刹车距离散点图中

回归算法与预测一元线性回归多项式回归?因此，我们可以用回归算法进行预测：step1：建立模型step2：将数据分为训练集，测试集step3：用训练集对模型进行训练Step4：用测试集验证模型效果Step5：对新数据进行预测

预测算法介绍在工业维护场景中，可以使用多种算法来进行预测和故障检测。机器学习算法：①逻辑回归（LogisticRegression）：用于二分类问题，可以预测设备是否会发生故障。②决策树（DecisionTrees）：可以用于故障原因分析和设备维护决策。③随机森林（RandomForest）：基于多个决策树的集成算法，可以用于故障检测和设备维护优化。④支持向量机（SupportVectorMachines）：用于分类和回归问题，可以用于预测设备状态和故障概率。⑤神经网络（NeuralNetworks）：可以用于复杂的预测和故障检测任务，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。

预测算法介绍2.时间序列分析算法：①自回归移动平均模型（ARIMA）：用于对时间序列数据进行建模和预测，适用于设备故障时间序列数据分析。②季节性分解（SeasonalDecompositionofTimeSeries,STL）：用于分解时间序列数据的趋势、季节性和残差成分，帮助发现异常和故障模式。③长短期记忆网络（LongShort-TermMemory,LSTM）：一种适用于时间序列数据的循环神经网络，可以用于预测设备故障和异常检测。

预测算法介绍3.异常检测算法：离群点检测（OutlierDetection）：用于识别与正常设备行为不符的异常观测值。高斯混合模型（GaussianMixtureModels,GMM）：用于建模设备数据分布，发现异常行为。孤立森林（IsolationForest）：一种快速