Self-Learning Methodology for Failure Detection in an Oil- Hydraulic Press : Predictive maintenance

Deep Learning methods have dramatically improved the state-of-the-art across multiple fields, such as speech recognition, object detection, among others. Nevertheless, its application on signal processing, where data is frequently unlabelled, has received relatively little attention. In this field,...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Guillen Rosaperez, Diego Alonso
Format: Others
Language:English
Published: KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) 2020
Subjects:
Online Access:http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-289371
id ndltd-UPSALLA1-oai-DiVA.org-kth-289371
record_format oai_dc
collection NDLTD
language English
format Others
sources NDLTD
topic Signal Processing
Deep Learning
Machine Learning
Predictive Maintenance
Anomaly Detection.
Signalbehandling
djupinlärning
maskininlärning
förutsägbart underhåll
upptäckt av avvikelser.
Computer and Information Sciences
Data- och informationsvetenskap
spellingShingle Signal Processing
Deep Learning
Machine Learning
Predictive Maintenance
Anomaly Detection.
Signalbehandling
djupinlärning
maskininlärning
förutsägbart underhåll
upptäckt av avvikelser.
Computer and Information Sciences
Data- och informationsvetenskap
Guillen Rosaperez, Diego Alonso
Self-Learning Methodology for Failure Detection in an Oil- Hydraulic Press : Predictive maintenance
description Deep Learning methods have dramatically improved the state-of-the-art across multiple fields, such as speech recognition, object detection, among others. Nevertheless, its application on signal processing, where data is frequently unlabelled, has received relatively little attention. In this field, nowadays, a set of sub-optimal techniques are often used. They usually require an expert to manually extract features to analyse, which is a knowledge and labour intensive process. Thus, a self-learning technique could improve current methods. Moreover, certain machines in a factory are particularly complex, such as an oil-hydraulic press. Here, its sensors can only identify few failures by setting up some thresholds, but they commonly cannot detect wear on its internal components. So, a self-learning technique would be required to detect anomalies related to deterioration. The concept is to determine the condition of a machine and to predict breakdowns by analysing patterns in the measurements from their sensors. This document proposes a self-learning methodology that uses a deep learning model to predict failures in such a machine. The core idea is to train an algorithm that can identify by itself the relevant features to extract on a work cycle, and to relate them to a part which will breakdown. The conducted evaluation focuses on an example case where a hydraulic accumulator fails. As result, it was possible to forecast its breakdown two weeks in advance. Finally, the proposed method provides explanations at every step, after acknowledging their importance in industrial applications. Also, some considerations and limitations of this technique are stated to support guiding the expectation of some stakeholders in a factory, i.e. a (Global) Process Owner.   === Deep Learning-metoder har dramatiskt förbättrat det senaste inom flera  fält, såsom taligenkänning, objektdetektering, bland andra.  Ändå har dess  tillämpning på signalbehandling, där data ofta är omärkt, fått relativt lite uppmärksamhet. I detta fält används numera ofta en uppsättning suboptimala tekniker. De kräver vanligtvis en expert för att manuellt extrahera funktioner för att analysera, vilket är en kunskaps och arbetsintensiv process. Således kan en självlärande teknik förbättra nuvarande metoder.   Dessutom är vissa maskiner i en fabrik särskilt komplexa, såsom en oljehydraulisk press. Här kan dess sensorer bara identifiera några fel genom att ställa in vissa trösklar, men de kan vanligtvis inte upptäcka slitage på dess interna komponenter. Så, en självlärande teknik skulle krävas för att upptäcka avvikelser relaterade till försämring. Konceptet är att bestämma maskinens tillstånd och att förutsäga haverier genom att analysera mönster i mätningarna från deras sensorer.   Detta dokument föreslår en självlärningsmetodik som använder en djupinlärningsmodell för att förutsäga fel i en sådan maskin. Kärnidén är att träna en algoritm som i sig kan identifiera de relevanta funktionerna som ska extraheras i en arbetscykel och att relatera dem till en del som kommer att bryta ner. Den genomförda utvärderingen fokuserar på ett exempel på fall där en hydraulisk ackumulator misslyckas. Som ett resultat var det möjligt att förutse dess fördelning två veckor i förväg.   Slutligen ger den föreslagna metoden förklaringar i varje steg, efter att ha erkänt deras betydelse i industriella applikationer. Några överväganden och begränsningar av denna teknik anges också som stöd för att vägleda förväntningarna hos vissa intressenter i en fabrik, dvs. en (global) processägare.
author Guillen Rosaperez, Diego Alonso
author_facet Guillen Rosaperez, Diego Alonso
author_sort Guillen Rosaperez, Diego Alonso
title Self-Learning Methodology for Failure Detection in an Oil- Hydraulic Press : Predictive maintenance
title_short Self-Learning Methodology for Failure Detection in an Oil- Hydraulic Press : Predictive maintenance
title_full Self-Learning Methodology for Failure Detection in an Oil- Hydraulic Press : Predictive maintenance
title_fullStr Self-Learning Methodology for Failure Detection in an Oil- Hydraulic Press : Predictive maintenance
title_full_unstemmed Self-Learning Methodology for Failure Detection in an Oil- Hydraulic Press : Predictive maintenance
title_sort self-learning methodology for failure detection in an oil- hydraulic press : predictive maintenance
publisher KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)
publishDate 2020
url http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-289371
work_keys_str_mv AT guillenrosaperezdiegoalonso selflearningmethodologyforfailuredetectioninanoilhydraulicpresspredictivemaintenance
_version_ 1719374670075002880
spelling ndltd-UPSALLA1-oai-DiVA.org-kth-2893712021-01-29T05:28:26ZSelf-Learning Methodology for Failure Detection in an Oil- Hydraulic Press : Predictive maintenanceengGuillen Rosaperez, Diego AlonsoKTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)2020Signal ProcessingDeep LearningMachine LearningPredictive MaintenanceAnomaly Detection.Signalbehandlingdjupinlärningmaskininlärningförutsägbart underhållupptäckt av avvikelser.Computer and Information SciencesData- och informationsvetenskapDeep Learning methods have dramatically improved the state-of-the-art across multiple fields, such as speech recognition, object detection, among others. Nevertheless, its application on signal processing, where data is frequently unlabelled, has received relatively little attention. In this field, nowadays, a set of sub-optimal techniques are often used. They usually require an expert to manually extract features to analyse, which is a knowledge and labour intensive process. Thus, a self-learning technique could improve current methods. Moreover, certain machines in a factory are particularly complex, such as an oil-hydraulic press. Here, its sensors can only identify few failures by setting up some thresholds, but they commonly cannot detect wear on its internal components. So, a self-learning technique would be required to detect anomalies related to deterioration. The concept is to determine the condition of a machine and to predict breakdowns by analysing patterns in the measurements from their sensors. This document proposes a self-learning methodology that uses a deep learning model to predict failures in such a machine. The core idea is to train an algorithm that can identify by itself the relevant features to extract on a work cycle, and to relate them to a part which will breakdown. The conducted evaluation focuses on an example case where a hydraulic accumulator fails. As result, it was possible to forecast its breakdown two weeks in advance. Finally, the proposed method provides explanations at every step, after acknowledging their importance in industrial applications. Also, some considerations and limitations of this technique are stated to support guiding the expectation of some stakeholders in a factory, i.e. a (Global) Process Owner.   Deep Learning-metoder har dramatiskt förbättrat det senaste inom flera  fält, såsom taligenkänning, objektdetektering, bland andra.  Ändå har dess  tillämpning på signalbehandling, där data ofta är omärkt, fått relativt lite uppmärksamhet. I detta fält används numera ofta en uppsättning suboptimala tekniker. De kräver vanligtvis en expert för att manuellt extrahera funktioner för att analysera, vilket är en kunskaps och arbetsintensiv process. Således kan en självlärande teknik förbättra nuvarande metoder.   Dessutom är vissa maskiner i en fabrik särskilt komplexa, såsom en oljehydraulisk press. Här kan dess sensorer bara identifiera några fel genom att ställa in vissa trösklar, men de kan vanligtvis inte upptäcka slitage på dess interna komponenter. Så, en självlärande teknik skulle krävas för att upptäcka avvikelser relaterade till försämring. Konceptet är att bestämma maskinens tillstånd och att förutsäga haverier genom att analysera mönster i mätningarna från deras sensorer.   Detta dokument föreslår en självlärningsmetodik som använder en djupinlärningsmodell för att förutsäga fel i en sådan maskin. Kärnidén är att träna en algoritm som i sig kan identifiera de relevanta funktionerna som ska extraheras i en arbetscykel och att relatera dem till en del som kommer att bryta ner. Den genomförda utvärderingen fokuserar på ett exempel på fall där en hydraulisk ackumulator misslyckas. Som ett resultat var det möjligt att förutse dess fördelning två veckor i förväg.   Slutligen ger den föreslagna metoden förklaringar i varje steg, efter att ha erkänt deras betydelse i industriella applikationer. Några överväganden och begränsningar av denna teknik anges också som stöd för att vägleda förväntningarna hos vissa intressenter i en fabrik, dvs. en (global) processägare. Student thesisinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesistexthttp://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-289371TRITA-EECS-EX ; 2020:887application/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccess