論文の概要: Dual Aspect Self-Attention based on Transformer for Remaining Useful Life Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15842v1
• Date: Wed, 30 Jun 2021 06:54:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-01 12:33:56.342974
• Title: Dual Aspect Self-Attention based on Transformer for Remaining Useful Life Prediction
• Title（参考訳）: 変圧器を用いた生活予測のための二重アスペクト自己認識
• Authors: Zhizheng Zhang, Wen Song, Qiqiang Li
• Abstract要約: 本稿では,新しい深部RUL予測手法であるTransformer (DAST) に基づくDual Aspect Self-attentionを提案する。 DASTは2つのエンコーダから構成されており、異なるセンサーと時間ステップの特徴を同時に抽出する。 2つの実ターボファンエンジンデータセットによる実験結果から,本手法は最先端の手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.979729373555024
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Remaining useful life prediction (RUL) is one of the key technologies of condition-based maintenance, which is important to maintain the reliability and safety of industrial equipments. While deep learning has achieved great success in RUL prediction, existing methods have difficulties in processing long sequences and extracting information from the sensor and time step aspects. In this paper, we propose Dual Aspect Self-attention based on Transformer (DAST), a novel deep RUL prediction method. DAST consists of two encoders, which work in parallel to simultaneously extract features of different sensors and time steps. Solely based on self-attention, the DAST encoders are more effective in processing long data sequences, and are capable of adaptively learning to focus on more important parts of input. Moreover, the parallel feature extraction design avoids mutual influence of information from two aspects. Experimental results on two real turbofan engine datasets show that our method significantly outperforms state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: rul(containing useful life prediction)は,産業機器の信頼性と安全性を維持する上で重要となる,コンディションベース・メンテナンスの重要な技術の一つである。 ディープラーニングはRUL予測において大きな成功を収めてきたが、既存の手法では長いシーケンスを処理したり、センサーや時間ステップの側面から情報を取り出すのが困難である。 本稿では,新しい深部RUL予測手法であるTransformer (DAST) に基づくDual Aspect Self-attentionを提案する。 DASTは2つのエンコーダから構成されており、異なるセンサーと時間ステップの特徴を同時に抽出する。 自己注意に基づいて、DASTエンコーダは長いデータシーケンスを処理するのに効果的であり、入力のより重要な部分に集中するように適応的に学習することができる。 さらに、並列特徴抽出設計は、情報の相互影響を2つの側面から回避する。 2つの実ターボファンエンジンデータセットによる実験結果から,本手法は最先端の手法よりも優れていた。

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