روش تطبیق‌پذیر شناسایی خطا در سیستم‌های مهندسی با استفاده از یادگیری ماشین

نوع مقاله : مقاله مستقل

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، دانشکده صنایع، مجتمع دانشگاهی مدیریت و مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی مالک اشتر، تهران، ایران.

2 دانشیار، دانشکده صنایع، مجتمع دانشگاهی مدیریت و مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی مالک اشتر، تهران، ایران.

10.22044/jsfm.2025.15631.3933

چکیده

در حوزه مهندسی سیستم، تشخیص سریع و کارآمد خطا برای حفظ ایمنی و عملیاتی نگهداشتن سیستم بسیار مورد توجه است. روش‌های سنتی اغلب برای شناسایی خطاهای از پیش تعریف‌شده طراحی شده‌اند و به دانش عمیقی از سیستم نیاز دارند، که این ویژگی به کارگیری روش‌های سنتی را محدود می‌کنند. ما یک رویکرد جدید تشخیص خطا مبتنی بر یادگیری ماشین را معرفی می‌کنیم که از حداقل داد‌های سیستم برای مدل‌سازی استفاده می‌کند. برخلاف روش‌های سنتی، رویکرد ما به اطلاعات و تخصص دقیق در خصوص خطاهای خاص سیستم نیاز ندارد. در عوض، انحرافات جدی از رفتار عادی را شناسایی و به عنوان خطاهای بالقوه علامت گذاری می‌کند. این مدل فرض می‌کند که هر گونه اختلاف معنی‌دار بین مقدار داده‌های حسگر دریافتی با مقدار مورد انتظار، نشان دهنده یک خطا است، لذا فرآیند تشخیص خطا را ساده‌تر و کاربردی تر می‌کند. برای بررسی عملکرد مدل، آزمایش‌هایی را روی یک کوادکوپتر با تمرکز بر خرابی موتورها انجام دادیم. نتایج نشان داد که مدل می‌تواند با موفقیت خطاها را بدون دانش قبلی از انواع خطاهای خاص شناسایی کند، و یک راه‌حل انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر برای کاربردهای صنعتی مختلف ارائه ‌دهد. سادگی و سازگاری این روش آن را برای سیستم‌های پیچیده جذاب می‌کند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1]     Bektash, O., & la Cour-Harbo, A. (2020). Vibration analysis for anomaly detection in unmanned aircraft. Paper presented at the Annual Conference of the Prognostics and Health Management Society 2020.
[2]     Cheng, D.-L., & Lai, W.-H. (2019). APPLICATION OF SELF-ORGANIZING MAP ON FLIGHT DATA ANALYSIS FOR QUADCOPTER HEALTH DIAGNOSIS SYSTEM. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences.
[3]     Zhang, X., Zhao, Z., Wang, Z., & Wang, X. (2021). Fault detection and identification method for quadcopter based on airframe vibration signals. Sensors, 21(2), 581.
[4]     Feierl, L., Unterberger, V., Rossi, C., Geradts, B., & Gaetani, M. (2023). Fault Detective: Automatic Fault-Detection for Solar Thermal Systems based on Artificial Intelligence. Solar Energy Advances, 100033.
[5]     Yairi, T., Kawahara, Y., Fujimaki, R., Sato, Y., & Machida, K. (2006). Telemetry-mining: a machine learning approach to anomaly detection and fault diagnosis for space systems. Paper presented at the 2nd IEEE International Conference on Space Mission Challenges for Information Technology (SMC-IT'06), pp. 8 pp.-476.
[6]     Ahmad, M. W., Reynolds, J., & Rezgui, Y. (2018). Predictive modelling for solar thermal energy systems: A comparison of support vector regression, random forest, extra trees and regression trees. J. cleaner production, 203, 810-821.
[7]     Cheliotis, M., Lazakis, I., & Theotokatos, G. (2020). Machine learning and data-driven fault detection for ship systems operations. Ocean Engineering, 216, 107968.
[8]     Bode, G., Thul, S., Baranski, M., & Müller, D. (2020). Real-world application of machine-learning-based fault detection trained with experimental data. Energy, 198, 117323.
[9]     Li, Y. (2022). Exploring real-time fault detection of high-speed train traction motor based on machine learning and wavelet analysis. Neural Computing and Applications, 34(12), 9301-9314.
[10]   Abdelgayed, T. S., Morsi, W. G., & Sidhu, T. S. (2017). Fault detection and classification based on co-training of semisupervised machine learning. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 65(2), 1595-1605.
[11]   Amruthnath, N., & Gupta, T. (2018). A research study on unsupervised machine learning algorithms for early fault detection in predictive maintenance. Paper presented at the 2018 5th international conference on industrial engineering and applications (ICIEA).
[12]   Sievers, M., & Madni, A. M. (2016). Agent-based flexible design contracts for resilient spacecraft swarms. Paper presented at the 54th AIAA aerospace sciences meeting, p. 0476.
[13]   Abbasi, M. A., Khan, A. Q., Abid, M., Mustafa, G., Mehmood, A., Luo, H., & Yin, S. (2020). Parity-based robust data-driven fault detection for nonlinear systems using just-in-time learning approach. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 42(9),1690-1699.
[14]   Cao, W., Cong, W., & Sun, M. (2012). Iterative learning based fault detection and estimation in nonlinear systems. J.  Sys. Eng. Elec., 23(3), 419-424.
[15]   Zeng, C., Chen, T., Xing, M., & Wang, Y. (2024). Fast fault detection for nonlinear interconnected systems via deterministic learning. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 46(4), 624-637.
[16]   Park, K. H., Park, E., & Kim, H. K. (2021). Unsupervised fault detection on unmanned aerial vehicles: Encoding and thresholding approach. Sensors, 21(6), 2208.
[17]   Zhu, Z., & Jiao, X. (2012). Fault detection for nonlinear networked control systems based on fuzzy observer. J. Sys. Eng. Elect., 23(1), 129-136.
[18]   Puchalski, R., & Giernacki, W. (2022). UAV fault detection methods, state-of-the-art. Drones, 6(11), 330.
[19]   López-Estrada, F., Méndez-López, A., Santos-Ruiz, I., Valencia-Palomo, G., & Escobar-Gómez, E. (2021). Fault detection in unmanned aerial vehicles via orientation signals and machine learning. Revista iberoamericana de automática e informática industrial, 18(3), 254-264.
 
[20]   Yang, L., Li, S., Li, C., Zhu, C., Zhang, A., & Liang, G. (2023). Data-driven unsupervised anomaly detection and recovery of unmanned aerial vehicle flight data based on spatiotemporal correlation. Science China Technological Sciences, 66(5), 1304-1316.
[21]   Doostmohammadian, M., Zarrabi, H., & Charalambous, T. (2023). Sensor fault detection and isolation via networked estimation: rank-deficient dynamical systems. Int. J. Cont., 96(11), 2853-2870.
[22]   ایوقی م.و، دلی ع. ش. (2023). مدل های مبتنی بر یادگیری عمیق در شناسایی سیستم های غیرخطی. مجله کنترل, 17(2), 1-23.
[23]   یعقوبی ع، محمدی م. (2024). تشخیص خطا با استفاده از شبکه عصبی در روتور تمایل یابنده. نشریه مهندسی مکانیک امیرکبیر, 56(3), 321-344.
[24]   مرزبالی ح.م، حسنی س، مشایخی ه، مشایخی و. (2021). استخراج ویژگی به کمک یادگیری عمیق برای تشخیص و دسته بندی خطاهای مکانیکی یاتاقان در ماشین‌های القایی قفس سنجابی. مکانیک سازه ها و شاره ها, 11(5), 33-48.