基于分类模型和LSTM模型的工业预测性维护综合研究
机器学习
2024-03-18 v1 人工智能
摘要
在当今技术驱动的时代，预测性维护和高级诊断的需求已扩展到航空领域之外，涵盖对旋转和移动机器的损坏、故障和运行缺陷的识别。实施此类服务不仅可以降低维护成本，还能延长机器寿命，确保更高的运行效率。此外，它还可作为预防潜在事故或灾难性事件的手段。人工智能（AI）的出现彻底变革了各行业的维护工作，使其能够更准确、更高效地预测和分析机器故障，从而节省时间和资源。本研究旨在深入探讨各种机器学习分类技术，包括支持向量机（SVM）、随机森林、逻辑回归和卷积神经网络LSTM模型，用于预测和分析机器性能。SVM根据数据在多维空间中的位置将数据分为不同类别，而随机森林采用集成学习方法创建多个决策树进行分类。逻辑回归使用输入数据预测二元结果的概率。本研究的主要目标是评估这些算法在预测和分析机器性能方面的表现，考虑因素包括准确率、精确率、召回率和F1分数。研究结果将帮助维修专家选择最合适的机器学习算法，以实现对机器性能的有效预测和分析。
引用
@article{arxiv.2403.10259,
title = {Comprehensive Study Of Predictive Maintenance In Industries Using Classification Models And LSTM Model},
author = {Saket Maheshwari and Sambhav Tiwari and Shyam Rai and Satyam Vinayak Daman Pratap Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.10259},
year = {2024}
}