論文の概要: Generalized multiscale feature extraction for remaining useful life
prediction of bearings with generative adversarial networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12513v1
- Date: Sun, 26 Sep 2021 07:11:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-28 15:48:42.960302
- Title: Generalized multiscale feature extraction for remaining useful life
prediction of bearings with generative adversarial networks
- Title(参考訳): 生成対向ネットワークを有する軸受の寿命予測のための汎用マルチスケール特徴抽出
- Authors: Sungho Suh, Paul Lukowicz, Yong Oh Lee
- Abstract要約: ベアリングは産業機械の重要な要素であり、その失敗は不必要なダウンタイムと経済損失につながる可能性がある。
軸受の残りの有効寿命(RUL)を予測する必要がある。
本稿では, 生成逆数ネットワークを用いた新しい一般化されたマルチスケール特徴抽出手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.988898367111902
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Bearing is a key component in industrial machinery and its failure may lead
to unwanted downtime and economic loss. Hence, it is necessary to predict the
remaining useful life (RUL) of bearings. Conventional data-driven approaches of
RUL prediction require expert domain knowledge for manual feature extraction
and may suffer from data distribution discrepancy between training and test
data. In this study, we propose a novel generalized multiscale feature
extraction method with generative adversarial networks. The adversarial
training learns the distribution of training data from different bearings and
is introduced for health stage division and RUL prediction. To capture the
sequence feature from a one-dimensional vibration signal, we adapt a U-Net
architecture that reconstructs features to process them with multiscale layers
in the generator of the adversarial network. To validate the proposed method,
comprehensive experiments on two rotating machinery datasets have been
conducted to predict the RUL. The experimental results show that the proposed
feature extraction method can effectively predict the RUL and outperforms the
conventional RUL prediction approaches based on deep neural networks. The
implementation code is available at https://github.com/opensuh/GMFE.
- Abstract(参考訳): ベアリングは産業機械の重要な要素であり、その失敗は不必要なダウンタイムと経済損失につながる可能性がある。
したがって、軸受の残りの有用寿命(RUL)を予測する必要がある。
RUL予測の従来のデータ駆動アプローチでは、手動の特徴抽出に専門家の知識が必要であり、トレーニングデータとテストデータ間のデータ分散の相違に悩まされる可能性がある。
そこで本研究では,生成逆数ネットワークを用いた多段階特徴抽出手法を提案する。
逆行訓練は、異なる軸受からトレーニングデータの分布を学習し、健康段階分割とRUL予測のために導入する。
1次元の振動信号からシーケンスの特徴を捉えるため、U-Netアーキテクチャを適用して特徴を再構成し、敵ネットワークのジェネレータ内のマルチスケール層で処理する。
提案手法を検証するため,RUL予測のための2つの回転機械データセットに関する総合実験を行った。
実験結果から,提案手法はRULを効果的に予測し,より深いニューラルネットワークに基づく従来のRUL予測手法より優れていることが示された。
実装コードはhttps://github.com/opensuh/GMFEで公開されている。
関連論文リスト
- Deep Neural Networks Tend To Extrapolate Predictably [51.303814412294514]
ニューラルネットワークの予測は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)入力に直面した場合、予測不可能で過信される傾向がある。
我々は、入力データがOODになるにつれて、ニューラルネットワークの予測が一定値に向かう傾向があることを観察する。
我々は、OOD入力の存在下でリスクに敏感な意思決定を可能にするために、私たちの洞察を実際に活用する方法を示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-02T03:25:32Z) - Learning from Predictions: Fusing Training and Autoregressive Inference
for Long-Term Spatiotemporal Forecasts [4.068387278512612]
本稿では,複雑なシステムを予測するためのスケジューリング自動回帰BPTT (Schduled Autoregressive BPTT) アルゴリズムを提案する。
その結果,BPTT-SAは畳み込みRNNと畳み込みオートエンコーダRNNの反復的誤り伝播を効果的に抑制できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-22T02:46:54Z) - Prediction-Powered Inference [68.97619568620709]
予測を用いた推論は、実験データセットに機械学習システムからの予測を補足した場合に有効な統計的推論を行うためのフレームワークである。
このフレームワークは、手段、量子、線形およびロジスティック回帰係数などの量に対して証明可能な信頼区間を計算するための単純なアルゴリズムを生成する。
予測による推論により、研究者は機械学習を使用して、より有効な、よりデータ効率の高い結論を導き出すことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-23T18:59:28Z) - Disentangled Representation Learning for RF Fingerprint Extraction under
Unknown Channel Statistics [77.13542705329328]
本稿では,まず,不整合表現学習(DRL)の枠組みを提案し,入力信号を逆学習によりデバイス関連成分とデバイス関連成分に分解する。
提案フレームワークにおける暗黙的なデータ拡張は、デバイス非関連チャネル統計の過度な適合を避けるために、RFF抽出器に正規化を課す。
実験により、DR-RFFと呼ばれる提案手法は、未知の複雑な伝播環境に対する一般化可能性の観点から従来の手法よりも優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-04T15:46:48Z) - Accurate Remaining Useful Life Prediction with Uncertainty
Quantification: a Deep Learning and Nonstationary Gaussian Process Approach [0.0]
有用寿命 (Retaining useful life, RUL) とは、あるコンポーネントやシステムの寿命が期待されていることを指す。
我々は、深層学習と非定常ガウス過程回帰(DL-NSGPR)の利点を統合し、活用する、不確実な定量化を伴う高精度なRUL予測モデルを考案した。
計算実験の結果,DL-NSGPR予測はルート平均2乗誤差1.7~6.2倍の精度で精度が高いことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-23T18:19:58Z) - Interpretable Social Anchors for Human Trajectory Forecasting in Crowds [84.20437268671733]
本研究では,人混みの軌跡を予測できるニューラルネットワークシステムを提案する。
解釈可能なルールベースのインテントを学び、ニューラルネットワークの表現可能性を利用してシーン固有の残差をモデル化する。
私たちのアーキテクチャは、インタラクション中心のベンチマークTrajNet++でテストされています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T09:22:34Z) - Multi-Sample Online Learning for Spiking Neural Networks based on
Generalized Expectation Maximization [42.125394498649015]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、バイナリニューラルダイナミックアクティベーションを通じて処理することで、生物学的脳の効率の一部をキャプチャする。
本稿では, シナプス重みを共有しながら, 独立したスパイキング信号をサンプリングする複数のコンパートメントを活用することを提案する。
鍵となる考え方は、これらの信号を使ってログライクなトレーニング基準のより正確な統計的推定と勾配を求めることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-05T16:39:42Z) - Forensicability of Deep Neural Network Inference Pipelines [68.8204255655161]
本研究では,観測可能な出力に特徴的な数値偏差をトレースすることで,機械学習パイプラインの実行環境の特性を推定する手法を提案する。
一連の概念実証実験の結果は、ディープニューラルネットワーク予測を生成するために使用されるハードウェアプラットフォームの識別など、法医学的な応用をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-01T15:41:49Z) - Cross-Validation and Uncertainty Determination for Randomized Neural
Networks with Applications to Mobile Sensors [0.0]
極端学習マシンは、限られたコンピュータリソースとグリーン機械学習の下で教師付き学習を行うための魅力的で効率的な方法を提供する。
このようなネットワークと回帰手法による教師あり学習について,一般化と予測誤差の整合性および境界性の観点から考察した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-06T12:28:06Z) - Tighter risk certificates for neural networks [10.462889461373226]
ここでは、ニューラルネットワークのトレーニングに関連して、初めて使用するトレーニング目標を2つ提示する。
また,従来のPAC-Bayes境界に基づいて,従来使用されていたトレーニング目標を再実装する。
我々は、予測器の学習に使用されるデータの一部に基づいて、学習者予測器のリスク証明書を算出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-25T11:02:16Z) - Diversity inducing Information Bottleneck in Model Ensembles [73.80615604822435]
本稿では,予測の多様性を奨励することで,ニューラルネットワークの効果的なアンサンブルを生成する問題をターゲットにする。
そこで本研究では,潜伏変数の学習における逆損失の多様性を明示的に最適化し,マルチモーダルデータのモデリングに必要な出力予測の多様性を得る。
最も競争力のあるベースラインと比較して、データ分布の変化の下で、分類精度が大幅に向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-10T03:10:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。