本系列来自于北京天泽智云科技有限公司的PHM算法与智能分析技术公开课,内容非常有助于研究者对PHM的理解和学习,因此整理为文字版,方便阅读和笔记。
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本堂课的主要介绍数据处理的宏观的目标,就是要降低工业场景中建模的3B问题,然后介绍一些常见的数据处理的方法,包括工矿分割数据清洗,针对运动数据的质量检测,还有数据规划样本平衡数据分割等等。
对于数据处理来说,核心目标就是要降低工业场景中数据3B问题对后续建模过程的影响。2015年,李杰教授对工业场景工业大数据分析的几个挑战做了一个非常精辟的一个概括:在工业场景里主要有Broken、Bad Quality、Background这三个B的挑战。
第一个Broken是指数据的碎片化,在现场的工业环境之中,数据是分散在很多个信息系统中的,包括常见的这种SCADA系统,还有可能一些震动的CMS系统,还有管理工单ERP等运维辅助相关的系统数据,很难像互联网场景那样规整。
第二个挑战是数据的质量很差,同样也是来源于工业环境的特殊性,环境比较恶劣,所以采集出来的一些数据的噪声,包括有时会存在很多异常点的现象,有的时候还是非常严重的。
第三个问题是Background,我们称之为数据的背景性,就是说采集上来数据是受到设备的参数、运行工况、运行状态,环境等很多背景信息的影响,甚至包括传感器安装的位置,这些都需要在数据处理的阶段都加以整体化的考虑。
所以,在数据做预处理的时候,几个最核心的目标就是要能够把这3B问题尽可能的降低,从而使得后面的建模过程更加的顺畅,而且达到模型理想的效果。
总结下来数据处理的目标:第一个是要在这个阶段检测数据的质量,不管是传感器采上来的数据,还是主控系统接出来的数据,还是震动信号,要确保接下来在建模过程中的异常数据的干扰是非常小的,要在这个阶段把数据质量尽可能保证住。
第二个目标就是要在这个过程中去识别数据的一些背景信息,包括刚刚提到的一些运行状态,或者叫工况,要在这个阶段能够把不同的工况分割出来,而且有些时候要对不同工况下的数据做一定的标准化处理,以便后面的一些特征提取等建模工作。
第三个任务就是要在这个过程中整合碎片化的数据,包括比较常见的数据对齐的问题,比如刚刚举到这个例子,在传感器中,在控制器中,在其他的外接系统中采集出来的不同的数据,不同信息系统中提供的数据,要做数据的对齐和整合。
最后一点就是在数据处理过程中,通过数据的变换来强化数据中能够指导后面建模的线索。比如在风机场景中,我们可能会计算一些叶间速比、风能利用指数等等更能够表征风机运行状态的物理量来辅助后续的建模。所以这个是我们数据预处理的一些目标。
在这一讲中介绍六种常见的数据处理的方法,包括工况分割,数据清洗,平滑,针对振动数据的质量检测,再到数据的规划,数据的样本平衡和数据的分割。 这六种常用的方法并不一定在每一次的建模场景中都需要用到,需要根据自己遇到的问题选择适当的方法来做适当的数据处理。
要注意的一点,在数据预处理过程中,不能盲目的去做一些事情,要在这个过程中加深对数据本身、业务场景本身的理解,由机理驱动,做预处理的工作。
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