論文の概要: Autoencoder-based Condition Monitoring and Anomaly Detection Method for
Rotating Machines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11539v1
- Date: Wed, 27 Jan 2021 16:49:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-13 21:18:08.308329
- Title: Autoencoder-based Condition Monitoring and Anomaly Detection Method for
Rotating Machines
- Title（参考訳）: 自動エンコーダによる回転機の条件監視と異常検出方法
- Authors: Sabtain Ahmad, Kevin Styp-Rekowski, Sasho Nedelkoski, Odej Kao
- Abstract要約: 自動エンコーダモデルに基づく回転機の状態監視手法を異常検出手法を用いて提案する。
提案手法は, 生の振動信号から塩分の特徴を直接抽出できる。
2つの実世界のデータセットにおける実験結果は、提案手法が有望な結果をもたらすことを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19116784879310028
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Rotating machines like engines, pumps, or turbines are ubiquitous in modern
day societies. Their mechanical parts such as electrical engines, rotors, or
bearings are the major components and any failure in them may result in their
total shutdown. Anomaly detection in such critical systems is very important to
monitor the system's health. As the requirement to obtain a dataset from
rotating machines where all possible faults are explicitly labeled is difficult
to satisfy, we propose a method that focuses on the normal behavior of the
machine instead. We propose an autoencoder model-based method for condition
monitoring of rotating machines by using an anomaly detection approach. The
method learns the characteristics of a rotating machine using the normal
vibration signals to model the healthy state of the machine. A threshold-based
approach is then applied to the reconstruction error of unseen data, thus
enabling the detection of unseen anomalies. The proposed method can directly
extract the salient features from raw vibration signals and eliminate the need
for manually engineered features. We demonstrate the effectiveness of the
proposed method by employing two rotating machine datasets and the quality of
the automatically learned features is compared with a set of handcrafted
features by training an Isolation Forest model on either of these two sets.
Experimental results on two real-world datasets indicate that our proposed
solution gives promising results, achieving an average F1-score of 99.6%.
- Abstract（参考訳）: エンジン、ポンプ、タービンなどの回転機械は現代の社会で広く使われている。
電気エンジン、ローター、ベアリングなどの機械部品が主要なコンポーネントであり、それらの故障が完全にシャットダウンする可能性があります。
このような重要なシステムの異常検出は、システムの健康を監視するために非常に重要です。
そこで本研究では,全故障を明示的にラベル付けした回転機械からデータセットを取得することの難しさとして,マシンの正常な動作に焦点をあてる手法を提案する。
自動エンコーダモデルに基づく回転機の状態監視手法を異常検出手法を用いて提案する。
この方法は、通常の振動信号を用いて回転機の特性を学習し、機械の健全な状態をモデル化する。
しきい値に基づくアプローチが、見知らぬデータの再構成誤差に適用され、見つからない異常を検出することができる。
提案手法は, 生の振動信号から有意な特徴を直接抽出し, 手動で設計された特徴を排除できる。
そこで本研究では,2つの回転機械データセットを用いて提案手法の有効性を実証し,これら2組の孤立林モデルを訓練し,自動学習特徴の質を手作り特徴量と比較した。
2つの実世界のデータセットの実験結果は、提案されたソリューションが有望な結果をもたらし、平均F1スコア99.6%を達成したことを示している。
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