Maintenance prédictive pour une turbine de puissance en utilisant des algorithmes d’apprentissage machine
Bibliographic record
Abstract
Aujourd’hui, des technologies telles que l'automatisation et l'apprentissage machine s'introduisent à plein régime au sein de plusieurs secteurs industriels. Cela permet aux entreprises de tirer un meilleur profit de leurs chaînes de production. L'un des plus grands atouts de cette avancée technologique est de permettre aux équipements de fonctionner plus longtemps sans l’apparition de panne. Ceci est une conséquence de la maintenance prédictive appliquée au système industriel et réalisée avec des systèmes d'analyse de données. \n \nLa maintenance prédictive consiste à prévoir les pannes des machines avant qu'elles ne surviennent et à éviter les pauses non programmées. L'une des principales techniques utilisées dans le cadre de la maintenance prédictive est l'extraction des données vibratoires des machines. Les informations extraites de ces données permettent d'identifier, de prévoir et de prévenir les pannes des machines rotatives. Dans ce contexte, ce mémoire propose une méthode de diagnostic et pronostic du défaut de déséquilibre d’une turbine de puissance à l’aide des techniques de l’intelligence artificielle et l’apprentissage machine en mettant en exergue leurs avantages par rapport aux anciennes techniques de diagnostic principalement l’analyse temporelle et l’analyse fréquentielle des signaux. \n \nCette étude de recherche a été réalisée en collaboration avec un partenaire industriel, Siemens Energy, qui est basé à Montréal. Elle a pour but d’améliorer et d’automatiser leur processus de maintenance quant à la détection de l’état de leurs machines. L’objectif de ce travail est donc de proposer une démarche de maintenance prédictive pour suivre et détecter en temps réel si la turbine de puissance est sujette d’un défaut de balourd ou elle est en état de fonctionnement normal à l’aide des techniques de l’intelligence artificielle. Pour cela, une étude comparative de différentes approches analytiques et de plusieurs algorithmes d’apprentissage machine tel que le SVM (Support Vector Machine), le RF (Random Forest) et le KNN (K Nearst Neighbors), a été réalisée afin de choisir l’approche la plus efficiente en ce qui concerne la détection du défaut.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".