論文の概要: System-reliability based multi-ensemble of GAN and one-class joint Gaussian distributions for unsupervised real-time structural health monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01158v1
• Date: Mon, 1 Feb 2021 20:50:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-04 10:17:47.677831
• Title: System-reliability based multi-ensemble of GAN and one-class joint Gaussian distributions for unsupervised real-time structural health monitoring
• Title（参考訳）: 教師なしリアルタイム構造健康モニタリングのためのシステム信頼性に基づくGANと一級共同ガウス分布のマルチアンサンブル
• Authors: Mohammad Hesam Soleimani-Babakamali, Reza Sepasdar, Kourosh Nasrollahzadeh, and Rodrigo Sarlo
• Abstract要約: 本研究では,ケース依存抽出方式を使わずに,低次元特徴と高次元特徴を混合した教師なしリアルタイムSHM法を提案する。 GANと1-CGモデルに基づく極限状態関数の新規検出システムを構築した。 このチューニングにより、メソッドはユーザ定義パラメータに対して堅牢になり、リアルタイムSHMでこれらのパラメータを選択するルールが存在しないため、極めて重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised health monitoring has gained much attention in the last decade as the most practical real-time structural health monitoring (SHM) approach. Among the proposed unsupervised techniques in the literature, there are still obstacles to robust and real-time health monitoring. These barriers include loss of information from dimensionality reduction in feature extraction steps, case-dependency of those steps, lack of a dynamic clustering, and detection results' sensitivity to user-defined parameters. This study introduces an unsupervised real-time SHM method with a mixture of low- and high-dimensional features without a case-dependent extraction scheme. Both features are used to train multi-ensembles of Generative Adversarial Networks (GAN) and one-class joint Gaussian distribution models (1-CG). A novelty detection system of limit-state functions based on GAN and 1-CG models' detection scores is constructed. The Resistance of those limit-state functions (detection thresholds) is tuned to user-defined parameters with the GAN-generated data objects by employing the Monte Carlo histogram sampling through a reliability-based analysis. The tuning makes the method robust to user-defined parameters, which is crucial as there is no rule for selecting those parameters in a real-time SHM. The proposed novelty detection framework is applied to two standard SHM datasets to illustrate its generalizability: Yellow Frame (twenty damage classes) and Z24 Bridge (fifteen damage classes). All different damage categories are identified with low sensitivity to the initial choice of user-defined parameters with both introduced dynamic and static baseline approaches with few or no false alarms.
• Abstract（参考訳）: 監視されていない健康モニタリングは、過去10年間で最も実用的なリアルタイム構造健康モニタリング(SHM)アプローチとして多くの注目を集めています。 文献で提案された監視されていない技術の中には、堅牢でリアルタイムの健康監視の障害がまだあります。 これらの障壁には、特徴抽出ステップの次元的削減からの情報の損失、それらのステップのケース依存性、動的クラスタリングの欠如、ユーザ定義パラメータに対する検出結果の感度が含まれる。 本研究では,ケース依存抽出方式を使わずに,低次元と高次元を混合した非監視のリアルタイムSHM法を提案する。 両機能は、GAN(Generative Adversarial Networks)と1-class Joint Gaussian Distribution Model (1-CG)のマルチアンサンブルのトレーニングに使用される。 GANと1-CGモデルの検出スコアに基づく極限状態関数のノベルティ検出システムを構築する。 これらの極限状態関数(検出しきい値)の抵抗は、信頼性に基づく解析を通じてモンテカルロヒストグラムサンプリングを用いて、GAN生成データオブジェクトでユーザ定義パラメータに調整される。 チューニングは、リアルタイムSHMでこれらのパラメータを選択するルールがないため、このメソッドをユーザー定義パラメータに堅牢にします。 提案されたノベルティ検出フレームワークは、Yellow Frame(20ダメージクラス)とZ24 Bridge(15ダメージクラス)の2つの標準SHMデータセットに適用される。 すべての異なる損傷カテゴリは、ユーザー定義パラメータの初期選択に対する低感度で識別され、動的なベースラインアプローチと静的なベースラインアプローチの両方を導入しました。

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