10、工业传感中机器学习的应用与发展

工业传感中机器学习的应用与发展

1. 模式识别与降维

在工业环境里，大量的传感器会产生海量的数据。随着现代技术的发展，新型传感器不断涌现，它们能生成高质量、高精度的数据。然而，由于涉及多种传感器，数据呈现出多维且大容量的特点。因此，运用专门的技术来分析这些庞大的数据就显得尤为重要。

特征提取和降维是常用的技术手段。简单来说，它能识别特定的模式，在识别模式后，对数据的维度进行缩减。例如，若传感器数据输出为 $p$ 维，通过提取独特模式可将其映射到 $q$ 维（$p \gg q$），用函数表示为 $f: M_p \to M_q$。这一步骤不仅能降低系统建模后续步骤的计算负荷，还能有效抑制噪声和冗余数据。常见的实现算法有多变量分析和主成分分析。

2. 机器建模

制造过程中，及时的维护至关重要。若维护不及时，制造工厂的一些功能可能会出现故障。因此，预测性维护成为机器建模的重要组成部分，它能显著降低运营成本。

早期，预测性维护通过监控与数据采集系统（SCADA）来实现。SCADA 是一种控制系统架构，由计算机、网络数据通信和图形用户界面（GUI）组成，在监督和维护可编程逻辑控制器（PLC）和离散比例 - 积分 - 微分（PID）控制器方面发挥着重要作用。但 SCADA 存在一定局限性：
- 其架构存在多个层次，各层次间可能出现数据延迟和通信间隙。
- 监督工作流程大多基于静态角色，无法直接适应动态系统，可视为半手动系统，对机器行为的固定化处理使得异常检测的空间有限。
- 对于机械的动态模式变化难以察觉，且无法处理大量的制造过程上下文数据。

例如，当生产单元的某个传感器检测到温度异常升高时，若采用基