Нейронные сети в технологическом процессе

Здравствуйте, друзья!
Кратко о проблеме.
Имеем тех. процесс производства картона и бумаги, в котором раз в секунду считываются показания датчиков (скорости, давления, уровни, концентрации, расходы...). Все данные за несколько лет сохранены и могут быть использованы. Бумажное полотно шириной более 4 м со скоростью более 200 м/мин выливается, формуется, прессуется, сушится и наматывается. Проблема в обрывности полотна в разных местах технологической цепочки. Причина - нарушение тех. процесса при изменении тех. параметров и отсутствие грамотных технологов, способных проанализировать и предупредить аварийную ситуацию.

Теперь идея.
На имеющихся данных обучить нейросеть давать прогноз показаний датчиков хотя бы на 1 минуту вперёд, чтобы успеть внести корректировки на исполнительных элементах (задвижках, клапанах, частотных преобразователях и т.п.).
Примерный интерфейс программы:
1. задать количество входных данных (94 шт)
2. задать количество анализируемых отсчётов (400 сек)
3. задать количество прогнозируемых отсчётов (60 сек)
4. задать архитектуру сети (LSTM)
5. указать сети обучающие данные
6. обучить сеть и сохранить все коэффициенты
7. подавать на вход сети актуальные данные и получать предсказание
8. если получаем предсказание увеличения скорости вала и уменьшения его нагрузки, подать сигнал "Внимание"

Программирую на Делфи. Недавно, совсем случайно столкнулся с темой нейронных сетей. Просмотрел русскоязычные ролики в ютюбе и литературу по теме. Начал изучать Питон. Даже набросал программу (точнее взял готовые и попытался приспособить их под свои нужды), получил график, на котором видно снижение ошибки. Точность приемлемая. Сеть сохранилась. Но плохое знание Питона... В общем я не понимаю, что там происходит и как применить полученные результаты. А посоветоваться, обсудить и внедрить не с кем. Тема очень интересная и полезная. Написать программу, которая может применяться в любых технологических процессах, на разных производствах, предсказывая поведение оборудования и предупреждая о возможных аварийных ситуациях.

Есть ещё идеи, но мне их не осилить без грамотного куратора.

0

Если я всё правильно сделал, как использовать результат работы?

0

И как сделать, чтобы сеть предсказывала и обучалась одновременно. Ответив на эти вопросы мы можем дать всем технологам отличный инструмент в помощь.

Добавлено через 5 минут

Сообщение от VTsaregorodtsev Каким/какими из 94рёх параметров при сигнале "внимание" надо будет рулить

Для начала просто получить предупреждение, в будущем научить сеть показывать на узкие места.

Добавлено через 5 минут

Сообщение от passant Нормальная задача из области применения средств машинного обучения к задачам мониторинга технологических процессов. Решаема и понятная.

Ну неужели задача уже решена? С кем бы пообщаться из знающих пути решения?

0

Сообщение от semman И как сделать, чтобы сеть предсказывала и обучалась одновременно. Ответив на эти вопросы мы можем дать всем технологам отличный инструмент в помощь.

Сообщение от semman Ну неужели задача уже решена?

Вбейте в Google фразу "PREDICTIVE MAINTENANCE" и найдете сотни если не тысячи работ на эту тему, включая и статьи и даже монографии. И общие и для конкретных предметных областей.
Главное, что надо понять, что использование нейросетей для данной задачи - один лишь из возможных подходов. Для "обслуживания по предсказаниям" задействовались все имеющиеся методы. Когда эта тема меня плотно интересовала - встречал все. И классификацию, и регрессию во всех ее видах и проявлениях, и кластеризацию (особый шик- Data stream clustering with concept drift"), и анализ временных рядов (и классический, и кластеризация рядов, и с помощью неросети различных типов и архитектур) и fuzzy analysis и цепи событий Маркова и пр.пр.пр.
Ни один из методов не есть универсальный. Все работы на самом деле крутятся вокруг "вот наш процесс, давайте примени к нему метод Х и посмотрим, насколько хорошо (точно, с меньшим количеством ошибок I и/или II рода, быстрее и пр.) нам удастся предсказать состояние процесса через определенный промежуток времени если использовать метод Z". Потом исследуется, на сколько этот метод лучше-хуже полсотни других. И делается вывод. И так - для для каждого метода и по сути для каждого процесса.

Сообщение от semman С кем бы пообщаться из знающих пути решения?

Встречалось что-то и по целлюлозно-бумажному производству, а по химическим технологическим процессам - вообще море информации. Правда много - если не большинство - на английском. Ищите работы, относящиеся имено к вашему типу процессов, изучайте, связывайтесь с авторами - может они вас проконсультируют более предметно.

0

passant, Спасибо! Загуглил, материала много. Погружаюсь

0

Сообщение от semman Погружаюсь

Главное - не утоните. И помните - пироги должен печь пирожник, а сапоги точать - сапожник.
Разработка средств мониторинга - это вообще говоря задача не для технолога и даже на для программиста.

0