Data-driven machinery faults detection techniques using Artificial Intelligence in Industry 4.0 concept

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1016/j.procs.2025.03.053
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The research is devoted to the development of an intelligent technology for diagnosing industrial equipment of oil and gas facilities based on an improved FMEA methodology (Analysis of Modes, Failures of their Influence, Degree of Criticality) in combination with a unified artificial immune system (UIIS) and the principles of immunological homeostasis. The main trends in the development of bioinspired artificial intelligence technologies are considered. A unified artificial immune system is built on the basis of modified algorithms of the artificial immune system (AIS) in order to identify the most effective ones (in data processing and forecasting) for a certain set of production data. The application of the principles of immunological homeostasis to assess modified algorithms allows identifying the «homeostasis area» in which the algorithms have the best predictive properties and can form an adequate immune response. The extension of the FMEA methodology with an intelligent block based on UAIS allows to automate the information processing previously carried out manually by experts, reduce time and resources when diagnosing equipment, and eliminate errors associated with the «human factor». The technology has been approbated on real data on equipment failures at TengizChevroil company (oil and gas industry) and on experimental data on equipment from Schneider Electric (Industrial Automation Lab).