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深度学习与人工智能
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从Lumi上的机器学习框架开始
•这是Microsoft开发的深速库和NVIDIA的Megatron-LM框架•DeepSpeed是Pytorch的开源深度学习优化库•Megatron-lm是用于训练大型变压器语言模型的框架
深库普曼操作员基于降解建模
可以准确代表真实健康状况演变的工业系统的可靠健康指标是条件监测，故障检测和对剩余有用寿命的可靠预测的重要性。但是，构建此类指标是一项非平凡的任务，通常需要特定领域的知识。随着工业系统复杂性增加的当前趋势，对健康指标的构建和监测变得更加具有挑战性。鉴于健康指标通常是在生命的终结之前使用的，因此，可靠的健康指标的关键标准是它们可以识别退化趋势的能力。但是，由于操作条件的可变性，趋势可能会构成挑战。因此，健康指标的最佳转换将是将降解动力学转换为降级趋势表现出线性的坐标系的最佳转换。Koopman理论框架非常适合解决这些挑战。在这项工作中，我们证明了先前提出的深入Koopman操作员方法的成功扩展，以通过将它们转换为线性化坐标系统来学习工业系统的动态，从而产生了潜在的表示，从而提供了估计系统剩余使用寿命的信息。在方面，我们提出了一种新型的Koopman启发的降解模型，用于控制动力学系统的降解建模。所提出的方法有效地消除了降解的影响，并对潜在动力学施加了控制。算法在预测CNC铣床刀具和锂离子电池的剩余使用寿命方面始终优于表现，无论是在恒定和变化的电流负载下运行。此外，我们强调了学识渊博的Koopman启发性退化操作员的实用性，分析了施加控制对系统健康状态的影响。
