論文の概要: IIoT-Enabled Health Monitoring for Integrated Heat Pump System Using Mixture Slow Feature Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09876v1
• Date: Tue, 20 Apr 2021 10:16:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-21 13:35:23.082173
• Title: IIoT-Enabled Health Monitoring for Integrated Heat Pump System Using Mixture Slow Feature Analysis
• Title（参考訳）: 混合スロー特徴解析を用いた統合ヒートポンプシステムのIIoT型健康モニタリング
• Authors: Yan Qin, Wen-tai Li, Chau Yuen, Wayes Tushar, and Tapan Kumar Saha
• Abstract要約: ヒートポンプ(HP)システムは暖房の使用のための現代建物で広く利用された重要な装置です。 多くのHPは何年も前に製造され、インストールされていたため、センサーは少なかった。 産業用IoT(Industrial Internet-of-Things)とインテリジェントヘルスモニタリングアルゴリズムを統合したハイブリッド方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.675395159559848
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The sustaining evolution of sensing and advancement in communications technologies have revolutionized prognostics and health management for various electrical equipment towards data-driven ways. This revolution delivers a promising solution for the health monitoring problem of heat pump (HP) system, a vital device widely deployed in modern buildings for heating use, to timely evaluate its operation status to avoid unexpected downtime. Many HPs were practically manufactured and installed many years ago, resulting in fewer sensors available due to technology limitations and cost control at that time. It raises a dilemma to safeguard HPs at an affordable cost. We propose a hybrid scheme by integrating industrial Internet-of-Things (IIoT) and intelligent health monitoring algorithms to handle this challenge. To start with, an IIoT network is constructed to sense and store measurements. Specifically, temperature sensors are properly chosen and deployed at the inlet and outlet of the water tank to measure water temperature. Second, with temperature information, we propose an unsupervised learning algorithm named mixture slow feature analysis (MSFA) to timely evaluate the health status of the integrated HP. Characterized by frequent operation switches of different HPs due to the variable demand for hot water, various heating patterns with different heating speeds are observed. Slowness, a kind of dynamics to measure the varying speed of steady distribution, is properly considered in MSFA for both heating pattern division and health evaluation. Finally, the efficacy of the proposed method is verified through a real integrated HP with five connected HPs installed ten years ago. The experimental results show that MSFA is capable of accurately identifying health status of the system, especially failure at a preliminary stage compared to its competing algorithms.
• Abstract（参考訳）: センシングと通信技術の進歩の持続的な進化は、様々な電気機器の予後と健康管理をデータ駆動方式に革命をもたらした。 この革命は、現代的な建物に広く配備され、暖房に使用される重要な装置であるヒートポンプ(hp)システムの健康監視問題に対する有望な解決策をもたらし、予期せぬダウンタイムを避けるためにその動作状態をタイムリーに評価する。 多くのHPは、何年も前に製造され、インストールされていたため、当時の技術制限とコスト管理のために、センサーが少なくなった。 HPを手頃な価格で守るためにジレンマを発生させる。 産業用IoT(Industrial Internet-of-Things)とインテリジェントヘルスモニタリングアルゴリズムを組み合わせたハイブリッド方式を提案する。 まず最初に、IIoTネットワークを構築して計測を検知し、保存する。 具体的には、水槽の入口及び出口に温度センサを適切に設置して水温を測定する。 第2に、温度情報を用いて、統合HPの健康状態をタイムリーに評価するための、混合遅い特徴分析(MSFA)と呼ばれる教師なし学習アルゴリズムを提案する。 熱湯の需要の変動により異なるHPの頻繁な動作スイッチが特徴であり, 加熱速度の異なる様々な加熱パターンが観察された。 熱パターン分割と健康評価の両面でMSFAにおいて, 定常分布の変動速度を計測するダイナミックスの一種であるスローネスが適切に検討されている。 最後に,提案手法の有効性を10年前にインストールされた5台の接続型hpを用いた実集積型hpで検証した。 実験の結果,MSFAはシステムの健康状態,特に前段階での障害を,競合するアルゴリズムと比較して正確に識別できることがわかった。

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