2021/02/01

數據建模平臺 - DTEmpower V2.0正式發布!

如何快速的從工業數據中建立模型,并將其作為知識進行積淀和應用,以提高自身業務的競爭力,是工業企業非常關注的話題。人工智能和數據挖掘技術的發展雖然一定程度上降低了數據建模的上手難度,但是建立高質量的模型并與自身工業具體場景的結合,仍然存在著一定的門檻。在此背景之下,南京天洑軟件有限公司通過多年自主研發,推出了數據建模平臺DTEmpower,致力于降低工業數據建模的門檻。通過在DTEmpower V1.0基礎之上深入研發,DTEmpower V2.0現正式發布!

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圖一 DTEmpower V2.0 正式發布!

此次DTEmpower V2.0相對于V1.0主要具備6大亮點:

1)新增智能數據清理工具,異常點識別更精準;

2)針對工業設計小數據集的智能訓練算法;

3)在數據建模流程中方便的融合機理模型;

4)與天洑智能優化平臺AIPOD的無縫集成,輕松開展優化;

5)PHM擴展工具箱,搭配預警模型運行模塊,實現早期預警;

6)軟件優化,運行更穩定,使用更便捷。

新增智能數據清理工具,異常點識別更精準

DTEmpower V2.0新增了智能數據清理工具AIOD,它通過自研的智能調度引擎,管控數十種數據清理算法,包括,Global Outliers Detection、Local Outliers Detection、Contextual Outliers Detection、Regression based OD、Hybrid Auto OD、Cluster Analysis、Classification Analysis等等,多維度綜合打分排序,無需用戶進行算法選擇和參數配置,一鍵完成異常數據清理。

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圖 2 智能數據清理

針對工業設計小數據集的智能訓練算法

針對工業設計數據的“小數據集”、”數據分布不均“等特點,天洑研發了一套智能訓練算法AIAgent,其主要特點包括:

1)使用集成算法提升模型精度和穩定性;

2)通過智能分層分類,級聯使用不同置信度來源數據,極小化代理構建成本;

3)通過超參優化,解決參數調節難題,用戶無需介入訓練過程,一鍵得到“最優”模型。

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圖 3 智能數據訓練AIAgent, 小數據集下表現遠超傳統算法

在數據建模流程中方便的融入機理模型

DTEmpower支持用戶在數據建模流程中融入機理模型,以改善模型的精度和提高模型的可解釋性。具體包括:

1)在特征提取環節添加新的自定義特征;

2)在訓練環節使用自定義的參數化模型取代黑盒模型,由DTEmpower提供優化算法對未知參數進行擬合;

3)提供模型聚合功能,將用戶提供的公式模型和數據訓練的模型組合,作為單個DT模型導出,從而實現數據挖掘與機理模型的融合。

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圖 4 在數據建模流程中方便的融入機理模型

 與AIPOD的無縫集成,輕松開展優化

DT模型的一類典型應用場景是,將建立的DT模型用于產品的優化設計、設備運行優化等各類優化問題中。DTEmpower建立的模型可直接導出,同時AIPOD V2.0支持在計算流程中一鍵導入DT模型,并且可以和腳本、可執行程序進行耦合,實現任意復雜的設計計算流程的搭建。之后便可以借助于SilverBullet算法,進行優化問題求解。

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圖 5 在AIPOD中一鍵導入DT模型,耦合建模,進行優化

 PHM擴展工具箱,搭配專家分析平臺,實現早期預警

DTEmpower 是一個開放式的數據建模平臺,提供了針對不同場景的定制工具箱,針對設備預警場景的PHM擴展工具箱正是其中之一。PHM擴展工具箱在DTEmpower強大的數據建模能力的基礎之上,提供了一套針對時間序列的智能預警算法,可以輕松固化專家的判斷邏輯,從參數的波動、變化趨勢,以及參數和預示模型預測值的相對偏差等多方面對參數進行健康度評估。PHM工具箱目前提供有單參數預警、組合參數預警兩大控件,此外DTEmpower還提供一個配套的預警模型運行模塊DTEmpower Run(簡稱DTRun)。

DTEmpower訓練得到的預警模型可以直接導入DTRun,DTRun可實時接收傳感器數據,調用DT模型進行數據分析,返回分析結果,實現在線預警。

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圖 6 識別時間序列中的異常,并給出異常原因,輔助用戶快速處置

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圖 7 DTRun中調用DT模型對實時數據進行分析,實現在線預警

軟件優化,運行更穩定,使用更便捷

“占用資源高,軟件易崩潰”是眾多軟件產品面臨的一個重要問題。DTEmpower采用多進程架構,主進程負責人機交互和任務管理,所有的模型訓練任務都運行在獨立的進程中,保證主進程的穩定運行;主進程實時監測各任務進程的運行情況,及時關閉異常進程,釋放系統資源。DTEmpower V2.0對該架構進行了大量細節優化,軟件運行穩定性得到了很大提升。

DTEmpower V2.0的用戶交互界面在保持B/S架構的同時,對用戶界面進行了全面改版升級。升級后的用戶界面采用Ribbon菜單,更貼合工程師的使用習慣,單頁面的信息密度更高,能夠更好的輔助用戶進行數據分析和模型訓練。

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圖 8 界面全面改版,使用更便捷

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