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基於人工智慧的發電機故障預測與健康管理系統

為了解決netgear網路交換器的問題，作者王元德 這樣論述：

在自動化製造的趨勢中，首要面對的問題是電力系統的穩定度與可靠度。但由於供電網路的不確定性，使得備用電力系統中的發電機扮演更關鍵的角色，而發電機必須定期保養確保系統穩定性，避免無法啟動或發生非預期性的意外停機。為了減少發電機在運轉過程中突然發生故障，造成自動化製造工廠之損失，本論文結合物聯網與人工智慧技術，實現發電機故障預測與健康管理(Prognostic and Health Management, PHM)系統，提供發電機特徵健康度的判讀與故障預測，達到事先保養與換修，以確保發電機穩定運轉供電之目的。本發電機故障預測與健康管理系統包含兩部分:即時感測資訊擷取之物聯網平台與發電機故障預診系統

。即時感測資訊擷取之物聯網平台主要是以即時作業系統(Real-Time Operating System, RTOS)結合物聯網(Internet of Things, IoT)技術、網路介面(Network socket)、串行通訊協定(Modbus)，即時取得發電機控制器之相關感測資訊，包含:三相平均電壓、引擎轉速、頻率，所取得之資訊再提供給發電機故障預診系統，進行發電機之特徵健康度的判讀與故障預測。發電機故障預診系統主要是以事先收集到5台發電機運轉資訊為基礎，結合支援向量機(Support Vector Machine, SVM)對發電機的三相平均電壓、引擎轉速、頻率等特徵進行學習與模型

的建立，定義發電機特徵健康度；同時結合長短期記憶(Long Short-Term Memory, LSTM)之人工智慧技術，提供發電機之故障預測功能。實驗結果顯示，透過支援向量機(SVM)對發電機特徵健康度的分類有高準確度結果，長短期記憶(LSTM)在故障時間的預測上則會有部分誤差。關鍵字: 物聯網(IoT)、嵌入式作業系統(RTOS)、支援向量機(SVM)、故障預測與健康管理(PHM)、長短期記憶(LSTM)