ГоловнаШІ та Машинне навчанняДетектор Несправностей Електромережі — Статистичне Керування Процесом Наживо

⚡ Детектор Несправностей Електромережі — Статистичне Керування Процесом Наживо

Спостерігайте, як справжні діаграми статистичного керування процесом (контрольні межі у стилі CUSUM/Шухарта з живого середнього й стандартного відхилення) позначають аномальні показники напруги/струму на симульованій фідерній лінії в реальному часі.

ШІ та Машинне навчання3DСкладний60 FPS
ai-power-grid-fault-detection ↗ Відкрити окремо

Про цю симуляцію

Симульована фідерна лінія транслює показники напруги й струму, і дві справжні діаграми статистичного керування процесом спостерігають за ними наживо. Коротке вікно калібрування оцінює середнє й стандартне відхилення в межах норми за допомогою онлайн-алгоритму Велфорда, потім заморожує їх як базову лінію Фази I. Кожен наступний зразок стандартизується відносно цієї базової лінії, щоб керувати класичною контрольною діаграмою Шухарта ±Lσ і справжньою табличною рекурентністю CUSUM — не сценарна анімація, а ті самі рекурентні співвідношення, що використовуються на реальних виробничих лініях і підстанціях.

🔬 Що показано

Справжня плаваюча статистика (середнє, стандартне відхилення), обчислена зразок за зразком алгоритмом Велфорда, заморожена після фази калібрування в еталон Фази I μ₀, σ₀. Діаграма Шухарта позначає будь-яке показання, що відхиляється далі, ніж L·σ₀ від μ₀. Діаграма CUSUM накопичує стандартизовані відхилення S⁺ᵢ = max(0, S⁺ᵢ₋₁ + zᵢ − k) і S⁻ᵢ = max(0, S⁻ᵢ₋₁ − zᵢ − k), сигналізуючи, щойно будь-яке з них перевищить поріг рішення h.

🎮 Як користуватися

Використовуйте «Провал», «Сплеск» чи «Дрейф», щоб впровадити реалістичну несправність у показання фідерної лінії, оберіть «Напруга» чи «Струм» як канал моніторингу, і налаштуйте еталонне значення CUSUM k і поріг h, а також ширину контрольної межі Шухарта L. Спостерігайте, як живі лічильники часу до виявлення й хибних тривог оновлюються, і використовуйте «Скидання й повторна калібрація», щоб почати нову базову лінію Фази I.

💡 Чи знали ви?

Повільний, стійкий дрейф може прослизнути повз межу Шухарта ±3σ надовго, бо жодне окреме показання не є достатньо екстремальним — але діаграма CUSUM пам'ятає кожне мале відхилення й продовжує їх підсумовувати, тож вона типово позначає той самий дрейф набагато раніше. Ця асиметрія — саме причина, чому реальні системи моніторингу електромереж і виробництва запускають обидва типи діаграм паралельно.

Часті питання

Що таке контрольна діаграма Шухарта?

Контрольна діаграма Шухарта відображає окремі вимірювання відносно центральної лінії (середнього процесу) і верхньої/нижньої контрольних меж, зазвичай встановлених на плюс-мінус три стандартні відхилення. Точка, що виходить за ці межі, позначається як статистично значуще відхилення від нормальної поведінки процесу. Діаграми Шухарта чудово вловлюють великі, раптові зсуви, але порівняно повільно реагують на малі, стійкі дрейфи.

Що таке діаграма CUSUM і чим вона відрізняється від меж Шухарта?

Діаграма кумулятивної суми (CUSUM) накопичує знакове відхилення кожного нового показання від цільового значення, скидаючись до нуля, коли плаваюча сума стала б від'ємною. Оскільки вона пам'ятає історію малих відхилень, а не судить кожну точку окремо, CUSUM набагато чутливіша до малих, стійких зсувів середнього, ніж однопунктова межа Шухарта.

Що контролюють параметри CUSUM k і h?

k — це еталонне чи допустиме значення, виражене в одиницях стандартного відхилення, і зазвичай встановлюється на половину розміру зсуву, який ви хочете виявити швидко; воно віднімається від кожного стандартизованого відхилення перед накопиченням. h — це інтервал рішення: кумулятивна сума повинна перевищити h стандартних відхилень, перш ніж пролунає тривога.

Чому ця симуляція заморожує базове середнє й стандартне відхилення після калібрування?

Реальні впровадження SPC розділяють період калібрування Фази I, що використовується лише для оцінки середнього й стандартного відхилення процесу в межах норми, від моніторингу Фази II, що порівнює нові дані з цими замороженими значеннями. Якби контрольні межі постійно перепереоцінювалися з кожного нового показання, повільний дрейф поступово поглинався б у «нормальну» базову лінію й ніколи не спричинив би тривогу.

Чому малий стійкий дрейф може прослизнути повз діаграму Шухарта, але все одно бути спійманим CUSUM?

Дрейф, скажімо, у половину стандартного відхилення на зразок рідко відхиляє будь-яке окреме показання на три стандартні відхилення від замороженої базової лінії, тож діаграма Шухарта може мовчати довгий час. CUSUM натомість веде плаваючу суму кожного малого відхилення в тому самому напрямку; навіть крихітні стійкі зсуви зрештою накопичуються понад поріг рішення h.

⚙ Під капотом

Справжня плаваюча статистика алгоритму Велфорда живить заморожену базову лінію Фази I; діаграма Шухарта ±Lσ і справжня таблична рекурентність CUSUM обидві моніторять напругу й струм симульованої фідерної лінії на предмет провалів, перехідних процесів і дрейфу.

Canvas 2DStatistical Process ControlCUSUMShewhart ChartAnomaly Detection

3D · рушій Three.js / WebGL · ціль 60 FPS · працює повністю на клієнті, без встановлення

Що ви знайшли?

Додати кроки відтворення (необов'язково)