論文の概要: Explainability: Relevance based Dynamic Deep Learning Algorithm for Fault Detection and Diagnosis in Chemical Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12222v1
• Date: Mon, 22 Mar 2021 23:10:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-24 13:41:15.504685
• Title: Explainability: Relevance based Dynamic Deep Learning Algorithm for Fault Detection and Diagnosis in Chemical Processes
• Title（参考訳）: 説明可能性:動的深層学習アルゴリズムによる化学プロセスにおける故障検出と診断
• Authors: Piyush Agarwal, Melih Tamer and Hector Budman
• Abstract要約: 産業環境における統計的プロセス制御(SPC)の2つの重要な応用は、故障検出と診断(FDD)である。 本研究では,FDDに対して深層学習(DL)に基づく方法論を提案する。 本研究では,比較的少ないサンプル数のデータセットを用いた深層ニューラルネットワークモデルのfdd精度向上のための説明可能性概念の適用について検討する。
• 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: The focus of this work is on Statistical Process Control (SPC) of a manufacturing process based on available measurements. Two important applications of SPC in industrial settings are fault detection and diagnosis (FDD). In this work a deep learning (DL) based methodology is proposed for FDD. We investigate the application of an explainability concept to enhance the FDD accuracy of a deep neural network model trained with a data set of relatively small number of samples. The explainability is quantified by a novel relevance measure of input variables that is calculated from a Layerwise Relevance Propagation (LRP) algorithm. It is shown that the relevances can be used to discard redundant input feature vectors/ variables iteratively thus resulting in reduced over-fitting of noisy data, increasing distinguishability between output classes and superior FDD test accuracy. The efficacy of the proposed method is demonstrated on the benchmark Tennessee Eastman Process.
• Abstract（参考訳）: 本研究の焦点は、利用可能な測定値に基づく製造プロセスの統計的プロセス制御(SPC)である。 産業環境におけるSPCの2つの重要な応用は、故障検出と診断(FDD)である。 本研究では,FDDに対して深層学習(DL)に基づく方法論を提案する。 本研究では,比較的少ないサンプル数のデータセットを用いた深層ニューラルネットワークモデルのfdd精度向上のための説明可能性概念の適用について検討する。 この説明性は、レイヤワイド・レバレンス・プロパゲーション(LRP)アルゴリズムから計算された入力変数の新たな関連尺度によって定量化される。 その結果,冗長な入力特徴ベクトル/変数を反復的に捨てることで,ノイズデータの過剰フィッティングが減少し,出力クラス間の識別性が向上し,fddテスト精度が向上した。 提案手法の有効性をテネシー・イーストマン・プロセスのベンチマークで示す。

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