Natuurlijk! Hier is een gedetailleerd ontwerp en advies voor een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) dat geschikt is voor voorspellend onderhoud in industriële toepassingen: Architectuur van het CNN: 1. Invoereigenschappen: - Data: Tijdreeksen van sensormetingen zoals temperatuur, trillingen en druk. - Formaat: Bijvoorbeeld een matrix van shape (T, F), waarbij T het aantal tijdstappen is en F het aantal features (bijvoorbeeld 3: temperatuur, trillingen, druk). - Functietypen: - Temperatuur: continue numerieke waarden, waarschijnlijk normaal verdeeld. - Trillingsmetingen: continu, mogelijk met hoge variabiliteit. - Drukmetingen: continu, mogelijk met specifieke dynamiek. 2. Voorbeeld van invoer: - Een 2D-array van shape (T, 3) of een genormaliseerde en gestandaardiseerde versie hiervan. 3. Architectuurdetails: - **Conv1D-lagen** (aangezien je tijdreeksen verwerkt): - Laag 1: - Filters: 64 - Kernelgrootte: 3 - Actiefunctie: ReLU - Laag 2: - Filters: 64 - Kernelgrootte: 3 - Actiefunctie: ReLU - Laag 3: - Filters: 64 - Kernelgrootte: 3 - Actiefunctie: ReLU - Laag 4: - Filters: 64 - Kernelgrootte: 3 - Actiefunctie: ReLU - Laag 5: - Filters: 64 - Kernelgrootte: 3 - Actiefunctie: ReLU - **Poolinglaag**: - MaxPooling1D (bijvoorbeeld met pool_size=2) na elke paar convolutionele lagen voor downsampling. - **Flatten-laag**: - Om de feature maps om te zetten in een vector voor de dense lagen. - **Dense-laag**: - Een of twee volledig verbonden lagen voor interpretatie. - **Output-laag**: - Voor het voorspellen van storingen of resterende levensduur (bijvoorbeeld een regressie of classificatie). 4. Overwegingen: - Gebruik batchnormalisatie tussen convolutionele lagen om stabiliteit en sneller leren te bevorderen. - Dropout (bijvoorbeeld 0,2-0,5) voor regularisatie. Technieken voor effectieve leren en nauwkeurige voorspellingen: - **Normalisatie en standaardisatie**: - Voordat je data invoert, normaliseer of standaardiseer de sensormetingen om consistente schaal te garanderen. - **Sequence- en tijd-reeks-specifieke technieken**: - Gebruik sliding windows om meerdere voorbeelden uit lange tijdreeksen te genereren. - Data-augmentatie door bijvoorbeeld het toevoegen van ruis of tijdsverschuivingen kan de generalisatie verbeteren. - **Leren van patronen**: - Gebruik meerdere lagen en filters om complexe patronen te leren. - Implementatie van LSTM of GRU lagen na de convolutionele lagen kan helpen bij het vangen van lange-termijn afhankelijkheden, indien nodig. Hyperparameter afstemming: - **Learning rate**: begin met 0,001 en gebruik adaptieve optimizers zoals Adam. - **Filters en kernelgrootte**: experimenteer met meer/andere kernelgroottes (bijvoorbeeld 5 of 7) voor het vangen van verschillende patronen. - **Batchgrootte**: 32 of 64, afhankelijk van geheugen. - **Aantal epochs**: monitor validation loss en stop vroegtijdig (early stopping) om overfitting te voorkomen. Regulisatiemethoden: - Dropout (0,2-0,5) - Batchnormalisatie - L1/L2-regularisatie in dense lagen Data-augmentatiestrategieën: - Toevoegen van ruis aan de sensormetingen. - Tijdsverschuivingen (shift in de tijdreeksen). - Variaties in snelheid of amplitude van trillingen. - Synthetic data genereren via simulaties of generative modellen. Kort samengevat: bouw een diep CNN met 5 convolutionele lagen van 64 filters elk, gebruik reguliere technieken zoals normalisatie en dropout, en pas hyperparameters aan op basis van validatiemonitoring. Combineer dit met goede preprocessing en augmentatie om robuuste en accurate voorspellingsmodellen voor industrieel onderhoud te ontwikkelen.

Zeker, ik help je graag bij het ontwerpen van een convolutioneel neuraal netwerk voor predictief onderhoud. Hier is een complete uitwerking volgens je specificaties. ### CNN-architectuur voor Predictief Onderhoud **Doel:** Voorspellen van apparatuurstoringen op basis van tijdreeksdata van sensoren. **Architectuur (5 convolutionele lagen):** 1. **Input Layer** - Ontvangt de multivariate tijdreeks 2. **Conv1D Layer 1** - 64 filters, kernel size 5, activatie: ReLU 3. **Conv1D Layer 2** - 64 filters, kernel size 5, activatie: ReLU 4. **Conv1D Layer 3** - 64 filters, kernel size 3, activatie: ReLU 5. **Conv1D Layer 4** - 64 filters, kernel size 3, activatie: ReLU 6. **Conv1D Layer 5** - 64 filters, kernel size 3, activatie: ReLU 7. **Global Average Pooling 1D** - Vervangt Fully Connected layers 8. **Output Layer** - Dense layer met sigmoid activatie (voor binaire classificatie) ### Invoergegevens Specificaties **Sensor Types:** - Temperatuur (°C of Kelvin) - Trillingen (meestal in m/s² of g) - Druk (Bar, Pascal, of PSI) **Data Formaat:** - **Input Shape:** `(tijdstappen, kenmerken)` - **Voorbeeld:** `(1000, 3)` - 1000 tijdstappen × 3 sensorkenmerken - **Tijdserie Lengte:** 500-2000 samples (afhankelijk van bemonsteringsfrequentie) - **Normalisatie:** Standaardisering per sensor type aanbevolen ### Technieken voor Effectief Leren **1. Geavanceerde Architectuur Technieken:** - **Residual Connections** - Voeg skip connections toe tussen convolutionele lagen - **Batch Normalization** - Na elke convolutionele laag voor stabielere training - **Attention Mechanismen** - Laat het netwerk leren belangrijke tijdstippen te focussen **2. Regularisatie Methoden:** - **Dropout** (0.3-0.5) na convolutionele lagen - **L2 Regularisatie** in dense layers (λ = 0.001) - **Early Stopping** met validatie loss monitoring - **Gradient Clipping** om exploding gradients te voorkomen **3. Data Augmentatie Strategieën:** - **Time Warping** - Kleine variaties in tijdsas - **Window Slicing** - Verschillende segmenten uit lange tijdreeksen - **Jittering** - Toevoegen van kleine ruis - **Scaling** - Kleine schaalvariaties van sensorwaarden - **Magnitude Warping** - Vervorming van amplitude ### Hyperparameter Afstemming **Aanbevolen Ranges:** - **Learning Rate:** 0.001-0.0001 (Adam optimizer) - **Batch Size:** 32-128 - **Kernel Size:** 3-7 (groter voor langzamere patronen) - **Pooling:** Gebruik Global Average Pooling i.p.v. MaxPooling **Afstemming Technieken:** - **Bayesian Optimization** voor efficiënte zoekopdracht - **Random Search** binnen gedefinieerde ranges - **Cross-validatie** met tijdseries-aware splitsing ### Praktische Implementatie Tips 1. **Data Preprocessing:** - Handle missing values met interpolatie - Normaliseer per sensor type - Creëer sliding windows voor training 2. **Class Imbalance:** - Gebruik weighted loss functie - Oversampling van minority class - Focal loss voor harde voorbeelden 3. **Validatie Strategie:** - Time-series cross-validation - Houd chronologische volgorde aan - Separate test set van meest recente data 4. **Monitoring:** - Track precision en recall (belangrijk voor onderhoud) - Monitor val loss voor early stopping - Gebruik confusion matrix voor analyse Deze architectuur zou in staat moeten zijn om complexe patronen in sensor data te herkennen en accurate storingsvoorspellingen te genereren voor predictief onderhoud.