借寄雲NeuSeer平台如何實現性能評估與預測？

隨著工業規模的不斷擴大和複雜性的日益提高，有效的性能評估與預測是保證生產安全、提高產品質量和經濟效益的關鍵。寄雲NeuSeer工業互聯網平台提供了各種現成的服務供開發者使用，可以快速開發出各種工業應用，還提供了豐富的大數據演算法、並行計算引擎、模型庫、可視化，幫助數據分析師快速分析和構建模型。性能評估與預測就是寄雲NeuSeer平台上的一種典型工業應用。

基於寄雲NeuSeer平台的性能評估與預測應用工業中能夠測量和處理的變數越來越多，如何從海量數據中挖掘出隱藏的有用信息，從而提高工業運行的安全性和可靠性，已經成為工業企業越來越迫切需要解決的問題。以寄雲NeuSeer工業互聯網平台為基礎構建的性能評估與預測應用，對設備和系統在正常工作狀態時的數據進行分析並建模，並將之應用在現場設備和系統實時監控的過程當中，實現實時的性能評估與預測。

寄雲NeuSeer平台設備性能評估DEMO

相比基於門限值的性能評估檢測系統，寄雲工業設備和系統性能評估應用使用機器學習的方法，對正常工作狀態的建模能更準確的描述系統的狀態，側重尋找輸入數據和輸出結果之間的關係，可以快速進行建模並部署，給後續分析提供支撐，並在此基礎上結合機理知識進行優化。

寄雲性能評估和預測應用首先嚮應用提供待評估的設備信息，以及認定的能夠反映設備運行情況的若干特徵，及特徵認定的正常工作時間區間的所有數據，進而就可以進入「模型訓練」階段，在「訓練模型」結束後，用戶可以使用測試數據對該模型進行可行性測試，可行的模型就可以供待評估設備和系統使用了。寄雲NeuSeer平台目前已有基於數據分布模型和基於回歸模型等幾種性能評估方式。

寄雲NeuSeer平台設備性能預測DEMO

和性能評估不同，性能預測更偏向於對於設備或者系統接下來走勢的預測，可以通過對關鍵屬性的預測來實現的，即對任意設備，都存在若干關鍵屬性，而其工作狀態由關鍵屬性決定。因此在一些場景當中，人們希望預測某個屬性的測量值在將來若干時間段的變化，以此來預測設備或系統未來的性能。目前，寄雲NeuSeer平台提供了基於統計自回歸模型和基於機器學習的自回歸神經網路等性能預測方法。

NeuSeer平台性能評估與預測顛覆傳統風電運維觀風力發電機本身有數十個感測器，可返回數百個欄位，這些感測器數據反應了風機的各種不同的狀態。長期以來，國內某風電企業已經積累了大量包括葉片角度、葉片變槳速率、輪殼轉速及發電機轉速等在內的數據，由於數據採集和分析能力的有限，該風電企業一直沒有完全發揮這些數據的作用。

風場通常設置在偏遠的地區，風機檢修人員不易安排，且一個風場通常由數十颱風機組成，對於逐個風機進行高頻率的人工排查非常耗費人力及時間成本，且因葉根螺栓存在數量多、位置集中、無感測器、應力變化大等多種特點，風機葉根螺栓斷裂的遠程監測方案的實現存在諸多的挑戰。

寄雲NeuSeer平台性能評估與預測應用提供基於機器學習的監督學習分析法，從眾多的風機周邊感測器數據指標中篩選出相關變數，建立風機正常和異常運轉模型，確定螺栓斷裂發生的時間段，再通過對分類演算法閾值的不斷學習，逐步找到精準的斷裂發生時間點，進而實現對螺栓斷裂的精準檢測。

基於寄雲NeuSeer平台性能評估與預測應用，寄雲科技幫助該風電企業在不增加感測器的情況下，找到葉根螺栓斷裂的時間點，及時通知運營人員對斷裂螺栓進行更換或者採取其他的維護措施，解決了風機葉根螺栓斷裂故障的檢測問題，顯著降低運營成本。

寄雲NeuSeer平台性能評估與預測推動企業數字化轉型隨著工業市場競爭的不斷加劇和生產工藝的複雜化，性能評估和預測已成為提高生產效率和提升產品質量的關鍵手段。本文僅為大家展示、簡析了寄雲NeuSeer工業互聯網平台提供的性能評估與預測應用及其個別應用場景，實際工作中的分析方法和流程遠更為複雜。但寄雲NeuSeer工業互聯網平台豐富的大數據分析演算法、模型，以及高效的工業應用開發效率，可以為工業企業節省大量投資與時間，助其快速走向數字化轉型之路。

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