論文の概要: A Novel Deep Parallel Time-series Relation Network for Fault Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03405v1
• Date: Fri, 3 Dec 2021 08:24:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-11 08:10:16.051660
• Title: A Novel Deep Parallel Time-series Relation Network for Fault Diagnosis
• Title（参考訳）: 故障診断のための新しい深並列時系列関係ネットワーク
• Authors: Chun Yang
• Abstract要約: 本稿では,深層並列時間系列関係ネットワーク(textitDPTRN)と呼ばれる故障診断モデルを提案する。 我々のモデルはTEとKDD-CUP99のデータセットで他の手法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.127292365993219
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Considering the models that apply the contextual information of time-series data could improve the fault diagnosis performance, some neural network structures such as RNN, LSTM, and GRU were proposed to model the industrial process effectively. However, these models are restricted by their serial computation and hence cannot achieve high diagnostic efficiency. Also the parallel CNN is difficult to implement fault diagnosis in an efficient way because it requires larger convolution kernels or deep structure to achieve long-term feature extraction capabilities. Besides, BERT model applies absolute position embedding to introduce contextual information to the model, which would bring noise to the raw data and therefore cannot be applied to fault diagnosis directly. In order to address the above problems, a fault diagnosis model named deep parallel time-series relation network(\textit{DPTRN}) has been proposed in this paper. There are mainly three advantages for DPTRN: (1) Our proposed time relationship unit is based on full multilayer perceptron(\textit{MLP}) structure, therefore, DPTRN performs fault diagnosis in a parallel way and improves computing efficiency significantly. (2) By improving the absolute position embedding, our novel decoupling position embedding unit could be applied on the fault diagnosis directly and learn contextual information. (3) Our proposed DPTRN has obvious advantage in feature interpretability. Our model outperforms other methods on both TE and KDD-CUP99 datasets which confirms the effectiveness, efficiency and interpretability of the proposed DPTRN model.
• Abstract（参考訳）: 時系列データの文脈情報を適用するモデルが故障診断性能を向上させることを考慮し、産業的プロセスを効果的にモデル化するためにRNN、LSTM、GRUなどのニューラルネットワーク構造を提案した。 しかし、これらのモデルは連続計算によって制限されるため、高い診断効率を達成できない。 また、長期的特徴抽出機能を実現するために、より大規模な畳み込みカーネルや深い構造を必要とするため、並列CNNは効率的なフォールト診断を実現するのが難しい。 さらに、BERTモデルは、モデルにコンテキスト情報を導入するために絶対位置埋め込みを適用し、生データにノイズをもたらすため、障害診断に直接適用することはできない。 本稿では,上記の問題に対処するために,deep parallel time-series relation network(\textit{dptrn})という故障診断モデルを提案する。 1) 提案した時間関係ユニットは全多層パーセプトロン(\textit{MLP})構造に基づいているため, DPTRNは並列に故障診断を行い, 演算効率を大幅に向上する。 2) 絶対位置埋め込みの改善により, 故障診断に直接適用し, 文脈情報を学習することが可能となった。 (3)DPTRNは特徴解釈可能性において明らかな優位性を有する。 本モデルは,提案するdptrnモデルの有効性,効率,解釈性を確認するteおよびkdd-cup99データセットの他の手法よりも優れている。

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