实验室力值类设备故障预测及算法比较

张雪梅; 孔祥吉

doi:10.12338/j.issn.2096-9015.2023.0208

实验室力值类设备故障预测及算法比较

doi: 10.12338/j.issn.2096-9015.2023.0208

张雪梅^1,,
孔祥吉^2, ,

1.
江苏省计量科学研究院，南京 210023
2.
生态环境部南京环境科学研究所国家环境保护农药环境评价与污染控制重点实验室，南京 210042

基金项目: 国家科技基础条件平台重点项目 “国家计量基标准体系资源共享平台” （KY（2016）QT04H）。

详细信息

作者简介:
张雪梅（1978-），江苏省计量科学研究院高级工程师，研究方向：计量管理，邮箱：64515462@qq.com

通讯作者:
孔祥吉（1979-），生态环境部南京环境科学研究所副研究员，研究方向：微污染控制与分析，邮箱：kxj125@sina.com

中图分类号: TB931
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出版历程
- 收稿日期: 2023-09-05
- 录用日期: 2023-10-16
- 修回日期: 2023-10-27
- 网络出版日期: 2023-11-06
- 刊出日期: 2023-08-18

Predictive Analysis and Algorithmic Comparison for Faults in Laboratory Force-Measuring Equipment

ZHANG Xuemei^1
,,
KONG Xiangji^{2
, ,}

1.
Jiangsu Institute of Metrology, Nanjing 210023, China
2.
Nanjing Institute of Environmental Science, Ministry of Ecology and Environment of the People’s Republic of China; Key Laboratory of Pesticide Environmental Assessment and Pollution Control, Ministry of Ecology and Environment of the People’s Republic of China, Nanjing, 210042, China

摘要

摘要: 为提高设备管理的数字化水平，节约实验室管理成本，建立实验室设备故障预测模型，实现设备故障数据的有效利用。选取力值类设备的运行故障数据作为分析对象，基于统计方法对各影响量进行相关性分析，分别采用RidgeCV、XGBoost、LightGBM三种回归模型对该数据集进行拟合，比较、选择适宜预测设备首次故障前时间的算法。以r²、均方误差、可解释方差和平均绝对误差为模型精度衡量指标，经网格搜索-交叉验证优化后的LightGBM算法预测精度、运行速度最优，设备已服役时间和设备原值是确定首次故障前时间最为重要的特征。通过对设备故障数据的有效统筹，结合大数据分析技术，可针对不同类型设备建立符合自身规律的故障预测模型，探索出一条实验室管理的提质增效之路。
- 计量学 /
- 力值类设备 /
- 故障预测 /
- 首次故障前时间 /
- 相关性分析 /
- 回归算法
Abstract: This study aims to elevate digital equipment management and reduce laboratory management costs by developing a predictive model for laboratory equipment faults, thus making effective use of fault data. Operational fault data from force-measuring equipment was selected for analysis. A correlation analysis of influencing factors was conducted using statistical methods, and three regression models—RidgeCV, XGBoost, and LightGBM—were employed to fit the dataset. These models were compared to select the most appropriate algorithm for predicting the time before the first equipment fault. Model accuracy was evaluated using r², mean squared error, explained variance, and mean absolute error. The LightGBM algorithm, optimized through grid search and cross-validation, demonstrated the best predictive accuracy and operational speed. Key features for determining the time before the first fault included the equipment's service time and its original value. By effectively managing equipment fault data and leveraging big data analysis techniques, a tailored fault prediction model for various equipment types can be established, paving the way for enhanced laboratory management efficiency and quality.
- metrology /
- force-measuring equipment /
- fault prediction /
- time before the first failure /
- correlation analysis /
- regression algorithms

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图 1 两两连续变量相关性散点图

Figure 1. Two continuous variable correlation scatterplots

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图 2 预测变量重要性对比

Figure 2. Comparison of the importance of predictive variables

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表 1 力值类故障设备数据集快照

Table 1. A snapshot of the force-like faulty device dataset

序号	生产厂类别	原值/元	已服役时间/年	周检方式	使用场所	期间核查	TTFF/年
0	国产	70,000.00	47	外检	固定	无	36
1	合资	16,600.00	33	自检	固定	有	31
2	进口	280,800.00	23	功能检查	非固定	有	10
3	国产	6,000.00	28	自检	非固定	有	17
4	进口	610,000.00	24	自检	非固定	有	17
……

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表 2 数据统计表

Table 2. Data statistics table

	原值/元	已服役时间/年	TTFF/年
count	4.260000e+02	426.000000	426.000000
mean	2.325525e+05	14.474178	9.793427
std	1.045419e+06	8.917163	9.918945
min	5.250000e+02	2.000000	0.000000
25%	8.485000e+03	10.000000	4.000000
50%	3.426350e+04	13.000000	7.000000
75%	1.411273e+05	16.000000	11.000000
max	1.674905e+07	56.000000	56.000000

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表 3 TTFF与设备原值、已服役时间的相关性分析

Table 3. Correlation analysis of TTFF with the original value of equipment and service time

项目	r值	P值
原值	−0.08326	0.08608
已服役时间	0.90601	2.02984e-160

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表 4 RidgeCV模型评估结果

Table 4. RidgeCV model evaluation results

	r²	均方误差	可解释方差	平均绝对误差
方式一：RidgeCV	0.8396	0.1579	0.8434	0.3452
方式二：特征选择+RidgeCV	0.8390	0.1585	0.8429	0.3453
注：可解释方差取值范围为[0~1]，可解释方差越接近于1，表示模型越能完美预测数据。

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表 5 XGBoost模型评估结果

Table 5. XGBoost model evaluation results

	r²	均方误差	可解释方差	平均绝对误差
方式一：XGBoost	0.7934	0.2034	0.7994	0.3409
方式二：XGBoost+GridSearchCV	0.8309	0.1666	0.8353	0.3060
方式三：特征选择+XGBoost+GridSearchCV	0.8453	0.1523	0.8469	0.3056

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表 6 LightGBM模型评估结果

Table 6. LightGBM model evaluation results

	r²	均方误差	可解释方差	平均绝对误差
方式一：LightGBM	0.7464	0.2497	0.7485	0.3727
方式二：LightGBM+GridSearchCV	0.8469	0.1508	0.8492	0.3020
方式三：特征选择+LightGBM+GridSearchCV	0.8295	0.1679	0.8317	0.3329

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表 7 实际应用效果评价

Table 7. Evaluation of the actual application effect

		TTFF预测值平均绝对误差/年	TTFF预测值标准偏差/年
1	RidgeCV	−6.4	4.56
2	特征选择+XGBoost+GridSearchCV	−2	18.93
3	LightGBM+GridSearchCV	−1.4	5.68

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表 8 预测变量的重要性

Table 8. Importance of predictive variables

列序号	特征名称	特征重要性	列序号	特征名称	特征重要性
Column_0	使用场所=现场	18	Column_6	已服役时间/年	102
Column_1	使用场所=非现场	0	Column_7	期间核查与否=否	0
Column_2	原值/元	90	Column_8	期间核查与否=是	0
Column_3	周检方式=功能检查	19	Column_9	生产厂类别=合资	0
Column_4	周检方式=外检	0	Column_10	生产厂类别=国产	4
Column_5	周检方式=自检	9	Column_11	生产厂类别=进口	7

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