論文の概要: Knowledge Transfer based Evolutionary Deep Neural Network for Intelligent Fault Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13479v3
- Date: Thu, 05 Dec 2024 05:50:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-06 14:36:37.673321
- Title: Knowledge Transfer based Evolutionary Deep Neural Network for Intelligent Fault Diagnosis
- Title（参考訳）: 知識伝達に基づく知的故障診断のための進化的深部ニューラルネットワーク
- Authors: Arun K. Sharma, Nishchal K. Verma,
- Abstract要約: 本稿では,ラベル付きデータサンプルの可用性を制限したDNNアーキテクチャを最適とする進化的Net2Net変換(EvoN2N)を提案する。
提案フレームワークは,時間を要する探索処理を伴わずに,インテリジェントな故障診断のための最良のモデルを得ることができる。
得られた最良のモデルは、ほとんどの操作条件に対して、優れた診断性能と分類精度をほぼ100%まで示すことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.167830237917662
- License:
- Abstract: A fault diagnosis with commendable accuracy is essential for the reliability of industrial machines. Two main challenges affect the design of high-performing intelligent systems: (i) the selection of a suitable model and (ii) domain adaptation if there is a continuous change in operating conditions. Therefore, we propose an evolutionary Net2Net transformation (EvoN2N) that finds the best suitable DNN architecture with limited availability of labeled data samples. Net2Net transformation-based quick learning algorithm has been used in the evolutionary framework of Non-dominated sorting genetic algorithm II to obtain the best DNN architecture. Net2Net transformation-based quick learning algorithm uses the concept of knowledge transfer from one generation to the next for faster fitness evaluation. The proposed framework can obtain the best model for intelligent fault diagnosis without a long and time-consuming search process. The proposed framework has been validated on the Case Western Reserve University dataset, the Paderborn University dataset, and the gearbox fault detection dataset under different operating conditions. The best models obtained are capable of demonstrating an excellent diagnostic performance and classification accuracy of almost up to 100\% for most of the operating conditions.
- Abstract（参考訳）: 産業機械の信頼性には, 精度の高い故障診断が不可欠である。
ハイパフォーマンスなインテリジェントシステムの設計には2つの課題がある。
一 適切なモデルの選択及び選択
(ii)動作条件に連続的な変化がある場合のドメイン適応。
そこで我々は,ラベル付きデータサンプルの可用性を制限したDNNアーキテクチャに最適な進化的Net2Net変換(EvoN2N)を提案する。
Net2Net変換に基づくクイックラーニングアルゴリズムは、最良なDNNアーキテクチャを得るために、非支配的ソート遺伝的アルゴリズムIIの進化的フレームワークで使用されている。
Net2Net変換に基づく高速学習アルゴリズムは,1世代から次世代への知識伝達の概念を用いて,より高速な適合性評価を行う。
提案フレームワークは, 時間を要する探索処理を伴わずに, インテリジェントな故障診断のための最良のモデルを得ることができる。
提案手法は,ケース・ウェスタン・リザーブ大学データセット,パーダーボーン大学データセット,および異なる動作条件下でのギアボックス故障検出データセットで検証されている。
得られた最良のモデルは、ほとんどの操作条件に対して、優れた診断性能と分類精度を約100\%の精度で示すことができる。
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