IIoT ДЕРЕКТЕРІ БОЙЫНША РЕЛЬСТІК КӨЛІК КОМПРЕССОРЫНЫҢ АҚАУЛАРЫН АНЫҚТАУ

Аңдатпа

Жоспарлы техникалық қызмет көрсету жабдықтың нақты күйін әрдайым ескермейді, ал штаттық шекті сигналдар ақау басталғаннан кейін іске қосылады. Зерттеудің мақсаты – IIoT телеметриясы бойынша аномалияларды анықтау модельдері ақауды штаттық шекті әдіске қарағанда ертерек немесе азырақ жалған дабылмен анықтай ала ма – осыны оқиғалар деңгейінде бағалау. Деректер – метро пойызының ауа өндіру агрегатының ашық MetroPT-3 жиыны (2020 ж. ақпан–тамыз, 1 516 948 жазба, 15 сигнал, CC BY 4.0 лицензиясы, кәсіпорын есептерінде тіркелген 4 ақау) және модельді басқа кезеңге ауыстыруды тексеруге арналған MetroPT2 жиыны (2022 ж., 2 ақау). Әдістер: 10 минуттық терезелердегі 38 белгі, қатаң хронологиялық бөлу, Isolation Forest, One-Class SVM, толық байланысты автокодтаушы, EWMA бақылау картасы және LPS штаттық ережесі; шекті мән жалған дабылдардың берілген тәуліктік деңгейі бойынша валидацияда таңдалды; әр модель бес түрлі кездейсоқ бастапқы мәнмен (random seed) іске қосылды. Нәтижелер: алдын ала белгіленген тәулігіне 0,1 жалған дабыл деңгейінде модельдер 4 ақаудың орта есеппен 0–0,6-сын, EWMA 1-ін анықтады және ешбір әдіс ақауды есептегі басталу уақытынан бұрын анықтаған жоқ. Тәулігіне 0,5 деңгейде модельдер мен EWMA орта есеппен 3,8–4,0 ақауды тәулігіне 0,15–0,19 жалған дабылмен анықтады, ал штаттық ереже 3 ақауды тәулігіне 0,66 жалған дабылмен анықтады; ескерту уақытының медианасы барлық әдістерде теріс болды. Модельдер ақау маңындағы терезелерді EWMA-ға қарағанда жақсырақ ажыратты (PR-AUC 0,40–0,45, EWMA үшін 0,24). 2020 жылғы модельдер 2022 жылғы деректерде ажырату қабілетін сақтады (PR-AUC 0,69–0,73), бірақ 2020 жылғы шекті мән тым жоғары болды. Ғылыми жаңалығы – метро компрессорының нақты пайдалану деректерінде модельдерді штаттық ережемен оқиғалар деңгейінде, хронологиялық хаттамамен және кезеңдер арасында ауыстыруды тексерумен салыстыру. Практикалық маңызы – дабыл шегін техникалық қызмет көрсету қызметі қабылдай алатын жалған дабылдар саны бойынша таңдау әдістемесі. Қорытынды: ерте ескерту байқалған жоқ, ал шекті мәнді нақты нысанның деректерінде қайта калибрлеу қажет.