A real-time semi-supervised anomaly detection framework for fault diagnosis of marine machinery systems

Maritime companies are currently working to ensure a digital revolution within the maritime industry. Smart maintenance is pivotal in leading this transition, the aim of which is to employ internet of ships to perform real-time data collection through the utilisation of smart sensors, reliable communications, and seamless integration in order to apply predictive maintenance with the application of artificial intelligence and provision of relevant information. Therefore, regular diagnosis and prognosis can be performed to assess the current and future health of machinery to assist in decision-making processes. To enhance the current practices in this area, an innovative anomaly detection framework implementing LSTM-based VAE is proposed to address the challenges identified within this sector. A case study of a diesel generator of a tanker ship is introduced to assess the proposed methodology. Results demonstrated the capability of identifying anomalous instances under various simulated scenarios, thus achieving the maximum precision and recall when the context considers significant anomaly dimensions

RADIS : a real-time anomaly detection intelligent system for fault diagnosis of marine machinery

By enhancing data accessibility, the implementation of data-driven models has been made possible to empower strategies in relation to O&M activities. Such models have been extensively applied to perform anomaly detection tasks, with the express purpose of detecting data patterns that deviate significantly from normal operational behaviour. Due to its preeminent importance in the maritime industry to adequately identify the behaviour of marine systems, the Real-time Anomaly Detection Intelligent System (RADIS) framework, constituted by a Long Short-Term Memory-based Variational Autoencoder in tandem with multi-level Otsu's thresholding, is proposed. RADIS aims to address the current gaps identified within the maritime industry in relation to data-driven model applications for enabling smart maintenance. To assess the performance of such a framework, a case study on a total of 14 parameters obtained from sensors installed on a diesel generator of a tanker ship is introduced to highlight the implementation of RADIS. Results demonstrated the capability of RADIS to be part of a diagnostic analytics tool that will promote the implementation of smart maintenance within the maritime industry, as RADIS detected an average of 92.5% of anomalous instances in the presented case study

Detection of Voltage Anomalies in Spacecraft Storage Batteries Based on a Deep Belief Network

For a spacecraft, its power system is vital to its normal operation and capacity to complete flight missions. The storage battery is an essential component of a power system. As a spacecraft spends more time in orbit and its storage battery undergoes charge/discharge cycles, the performance of its storage battery will gradually decline, resulting in abnormal multivariate correlations between the various parameters of the storage battery system. When these anomalies reach a certain level, battery failure will occur. Therefore, the detection of spacecraft storage battery anomalies in a timely and accurate fashion is of great importance to the in-orbit operation, maintenance and management of a spacecraft. Thus, in this study, based on storage battery-related telemetry parameter data (including charge/discharge currents, voltages, temperatures and times) downloaded from an in-orbit satellite, a voltage anomaly detection algorithm for spacecraft storage batteries based on a deep belief network (DBN) is proposed. By establishing a neural network (NN) model depicting the correlations between each of the variables of temperature, current, pressure and charge/discharge times and voltage, this algorithm supports the detection of anomalies in the state-of-health of a storage battery in a timely fashion. The proposed algorithm is subsequently applied to the storage battery of the aforementioned in-orbit satellite. The results show the following. The anomalies detected using the proposed algorithm are more reliable, effective and visual than those obtained using the conventional multivariate anomaly detection algorithms. Compared to the classic backpropagation NN-based algorithm, the DBN-based algorithm is notably advantageous in terms of the model training time and convergence

Application of deep learning methods in materials microscopy for the quality assessment of lithium-ion batteries and sintered NdFeB magnets

Die Qualitätskontrolle konzentriert sich auf die Erkennung von Produktfehlern und die Überwachung von Aktivitäten, um zu überprüfen, ob die Produkte den gewünschten Qualitätsstandard erfüllen. Viele Ansätze für die Qualitätskontrolle verwenden spezialisierte Bildverarbeitungssoftware, die auf manuell entwickelten Merkmalen basiert, die von Fachleuten entwickelt wurden, um Objekte zu erkennen und Bilder zu analysieren. Diese Modelle sind jedoch mühsam, kostspielig in der Entwicklung und schwer zu pflegen, während die erstellte Lösung oft spröde ist und für leicht unterschiedliche Anwendungsfälle erhebliche Anpassungen erfordert. Aus diesen Gründen wird die Qualitätskontrolle in der Industrie immer noch häufig manuell durchgeführt, was zeitaufwändig und fehleranfällig ist. Daher schlagen wir einen allgemeineren datengesteuerten Ansatz vor, der auf den jüngsten Fortschritten in der Computer-Vision-Technologie basiert und Faltungsneuronale Netze verwendet, um repräsentative Merkmale direkt aus den Daten zu lernen. Während herkömmliche Methoden handgefertigte Merkmale verwenden, um einzelne Objekte zu erkennen, lernen Deep-Learning-Ansätze verallgemeinerbare Merkmale direkt aus den Trainingsproben, um verschiedene Objekte zu erkennen. In dieser Dissertation werden Modelle und Techniken für die automatisierte Erkennung von Defekten in lichtmikroskopischen Bildern von materialografisch präparierten Schnitten entwickelt. Wir entwickeln Modelle zur Defekterkennung, die sich grob in überwachte und unüberwachte Deep-Learning-Techniken einteilen lassen. Insbesondere werden verschiedene überwachte Deep-Learning-Modelle zur Erkennung von Defekten in der Mikrostruktur von Lithium-Ionen-Batterien entwickelt, von binären Klassifizierungsmodellen, die auf einem Sliding-Window-Ansatz mit begrenzten Trainingsdaten basieren, bis hin zu komplexen Defekterkennungs- und Lokalisierungsmodellen, die auf ein- und zweistufigen Detektoren basieren. Unser endgültiges Modell kann mehrere Klassen von Defekten in großen Mikroskopiebildern mit hoher Genauigkeit und nahezu in Echtzeit erkennen und lokalisieren. Das erfolgreiche Trainieren von überwachten Deep-Learning-Modellen erfordert jedoch in der Regel eine ausreichend große Menge an markierten Trainingsbeispielen, die oft nicht ohne weiteres verfügbar sind und deren Beschaffung sehr kostspielig sein kann. Daher schlagen wir zwei Ansätze vor, die auf unbeaufsichtigtem Deep Learning zur Erkennung von Anomalien in der Mikrostruktur von gesinterten NdFeB-Magneten basieren, ohne dass markierte Trainingsdaten benötigt werden. Die Modelle sind in der Lage, Defekte zu erkennen, indem sie aus den Trainingsdaten indikative Merkmale von nur "normalen" Mikrostrukturmustern lernen. Wir zeigen experimentelle Ergebnisse der vorgeschlagenen Fehlererkennungssysteme, indem wir eine Qualitätsbewertung an kommerziellen Proben von Lithium-Ionen-Batterien und gesinterten NdFeB-Magneten durchführen