请稍候...
点击数：169552017-08-05 00:00:00 来源: 九州现金网-金沙足球现金网
mairs出生的时候，虽然有大脑，但却没脑子，因为mairs还没知识。所以，我们要先培养它。所以，我们要对mairs做两件事：第一件，就是深度学习，也就是利用现有的数据样本对模型进行训练，就是让mairs学习“知识”；第二件，就是把学到的“知识”变成对设备运行的状况进行识别的服务，对未来的各种风险做出判断。
先说一下mairs的训练。所谓训练，就是用之前从很多设备中已经采集到的数据，做成“训练样本”，并用这个样本，不停地对这个mairs模型进行训练。这个训练可谓是“博采众家之长”，因为mairs是向所有同类的设备去学习，这样，即便是面对一台新上线的设备，也能预测出这台设备从来没出现过的情况。同时，mairs的学习训练是一个“活到老学到老”的过程。不间断的学习，让mairs的知识不断丰富，识别的准确度不断提高。
我们重点说一下mairs识别的事情。还记得indass吧，设备的实时数据在indass里面进行了指数的计算，除了指数的水平，在mairs里面还对指数做了三维梯度计算。也就是说，我们除了要了解当前指数的水平，还需要知道这个指数是怎么变化过来的。就像股票指数一样，虽然都是3000点，但是，从3500点掉下来的，还是从2500点涨上去的，含义完全不一样。除了指数和指数梯度以外，剩下的就是设备的特征值了，什么温度压力电流电压之类的。
首先要明白一点，mairs的数据来源是indass，也就是智物联的数据分析（计算）服务。那么，mairs判断出什么结果呢？
我们看到的是，我们的识别分成了几个部分：
（1）综合评估。前面是计算出来的数字，是一个组合数值，代表一系列可能发生的情况；后面是标识，比如，n，oq，oa，of等等，分别代表可能出现的情况：
? n 代表normal，就是一切正常；? oq 代表 over quota，代表可能出现数据超出正常范围；? oe 代表 on event，意思是可能出现了某些意外事件；? of 代表 on fault，意思是可能已经出现了某些故障；? oa 代表 on alert，意思是可能出现了某些报警。（2）在4个预测区间（10、30、60、和90分钟）出现故障、稳定性和突变风险的概率（0.00 ~ 1.00，也就是 0% ~ 100%）。这里要说明是，这个预测是基于“连续运行”的预测，也就是说设备中途不会出现启停的情况。
mairs模型是专门为工业设备运行识别而设计的，与其他ai（人工智能）应用是有区别的，并不是简单地去“学习一万张猫的照片，然后去识别一只猫” 这么简单。首先，mairs是一个动态识别模型，道理很简单，因为仅仅根据当前的设备参数，温度压力，电流电压频率什么的，不仅不能判断未来会怎么样，就算是当前是什么状态其实都很难判断。