Phát hiện bất thường turbine gió cho tập dữ liệu Aventa AV-7 ETH Zurich Research Wind Turbine SCADA and SHM sử dụng VAE,LSTM,AE, Isolate Forest
Mô tả dự án
Bài toán phát hiện bất thường trong dữ liệu cảm biến từ turbine bao gồm dữ liệu SCADA và SHM vs dải tần số cao.Cách giải quyết sử dụng các cách tiền xử lý khác nhau và áp dụng những thuật toán khác nhau để giải quyết bài toán này. Từ đó đưa ra mức dự đoán khả năng thời điểm fault của turbine base data
Dữ liệu: https://zenodo.org/records/8223010.
Có 3 loại lỗi bất thường được sử dụng trong bài toán này
Tech Stack
Hình ảnh dự án
Timeline dự án
Đánh giá kết quả và dự đoán
Tiến hành đánh giá kết quả mô hình qua các thang đo tiêu chuẩn và inference dự đoán các mốc khoảng thời gian lỗi
Tiến hành huấn luyện các mô hình khác nhau với dữ liệu
Dữ liệu đã xử lý sẽ được huấn luyện và đánh giá trên 4 thuật toán khác nhau VAE ,Auto Encoder, LSTM, Isolate Forest
Tiền hành tìm hiểu và đánh giá bộ dữ liệu
Xác định các thuộc tính và cấu trúc của dữ liệu. Xác định rải phạm vi cũng như lỗi trong mẫu dữ liệu được lưu ở format hdf5 cách xử lý để load dữ liệu chính xác
Xác định phương pháp tiền xử lý dữ liệu
Thực nghiệm kiểm tra cấu trúc dữ liệu và đánh giá hiệu quả của các phương pháp xử lý khác nhau. Lưu ý load dữ liệu chính xác