論文の概要: Adaptive Degradation Process with Deep Learning-Driven Trajectory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11598v1
• Date: Mon, 22 Mar 2021 06:00:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 14:46:10.214453
• Title: Adaptive Degradation Process with Deep Learning-Driven Trajectory
• Title（参考訳）: 深層学習駆動軌道を用いた適応的劣化過程
• Authors: Li Yang
• Abstract要約: RUL(Remaining useful Life)推定は、インテリジェントな予測保守と健康管理の実装において重要な要素である。 本論文では, ハイブリットDNNベースの予後予測モデルを開発し, 適応ドリフトを用いてシステム劣化を特徴づける。 LSTM-CNNエンコーダデコーダを開発し、ノイズ係数とドリフト係数を併用して将来の劣化軌道を予測し、ベイズ推論により適応ドリフトを更新する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.060233857860902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Remaining useful life (RUL) estimation is a crucial component in the implementation of intelligent predictive maintenance and health management. Deep neural network (DNN) approaches have been proven effective in RUL estimation due to their capacity in handling high-dimensional non-linear degradation features. However, the applications of DNN in practice face two challenges: (a) online update of lifetime information is often unavailable, and (b) uncertainties in predicted values may not be analytically quantified. This paper addresses these issues by developing a hybrid DNN-based prognostic approach, where a Wiener-based-degradation model is enhanced with adaptive drift to characterize the system degradation. An LSTM-CNN encoder-decoder is developed to predict future degradation trajectories by jointly learning noise coefficients as well as drift coefficients, and adaptive drift is updated via Bayesian inference. A computationally efficient algorithm is proposed for the calculation of RUL distributions. Numerical experiments are presented using turbofan engines degradation data to demonstrate the superior accuracy of RUL prediction of our proposed approach.
• Abstract（参考訳）: RUL(Remaining useful Life)推定は、インテリジェントな予測保守と健康管理の実装において重要な要素である。 ディープニューラルネットワーク(DNN)アプローチは、高次元非線形劣化特徴を扱う能力のため、RUL推定に有効であることが証明されている。 しかし、実際にDNNの応用は2つの課題に直面している: (a) 生涯情報のオンライン更新は利用できないことが多く、(b) 予測値の不確実性は分析的に定量化されない。 本稿では, 適応ドリフトを用いてWienerに基づく劣化モデルを強化し, システム劣化を特徴付けるハイブリッドDNNによる予測手法を提案する。 LSTM-CNNエンコーダデコーダを開発し、ノイズ係数とドリフト係数を併用して将来の劣化軌道を予測し、ベイズ推論により適応ドリフトを更新する。 RUL分布の計算には計算効率のよいアルゴリズムを提案する。 ターボファンエンジン劣化データを用いて数値実験を行い,提案手法のRUL予測の精度を検証した。

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