論文の概要: In-flight Novelty Detection with Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03765v1
• Date: Tue, 7 Dec 2021 15:19:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-08 14:58:45.748508
• Title: In-flight Novelty Detection with Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークによる飛行中のノベルティ検出
• Authors: Adam Hartwell, Felipe Montana, Will Jacobs, Visakan Kadirkamanathan, Andrew R Mills, Tom Clark
• Abstract要約: 本稿では,予防的保守意思決定者の注意を喚起するために,システム出力の測定をリアルタイムに優先することを提案する。 本稿では,異常データのオンライン検出と優先順位付けのためのデータ駆動システムを提案する。 このシステムは低消費電力の組み込みハードウェアでリアルタイムに動作可能で、現在ロールス・ロイス・パール15のエンジン飛行試験に配備中である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Gas turbine engines are complex machines that typically generate a vast amount of data, and require careful monitoring to allow for cost-effective preventative maintenance. In aerospace applications, returning all measured data to ground is prohibitively expensive, often causing useful, high value, data to be discarded. The ability to detect, prioritise, and return useful data in real-time is therefore vital. This paper proposes that system output measurements, described by a convolutional neural network model of normality, are prioritised in real-time for the attention of preventative maintenance decision makers. Due to the complexity of gas turbine engine time-varying behaviours, deriving accurate physical models is difficult, and often leads to models with low prediction accuracy and incompatibility with real-time execution. Data-driven modelling is a desirable alternative producing high accuracy, asset specific models without the need for derivation from first principles. We present a data-driven system for online detection and prioritisation of anomalous data. Biased data assessment deriving from novel operating conditions is avoided by uncertainty management integrated into the deep neural predictive model. Testing is performed on real and synthetic data, showing sensitivity to both real and synthetic faults. The system is capable of running in real-time on low-power embedded hardware and is currently in deployment on the Rolls-Royce Pearl 15 engine flight trials.
• Abstract（参考訳）: ガスタービンエンジンは、通常、膨大なデータを生成する複雑な機械であり、コスト効率のよい予防保守を可能にするために注意深く監視する必要がある。 航空宇宙分野では、すべての計測データを地上に戻すのは非常に高価であり、しばしば有用で高価値なデータが廃棄される。 したがって、リアルタイムに有用なデータを検出、優先順位付け、そして返却する能力は不可欠である。 本稿では,正常性の畳み込みニューラルネットワークモデルによって記述されたシステム出力の測定を,予防的保守意思決定者の注意のためにリアルタイムに優先することを提案する。 ガスタービンエンジンの時間変動挙動が複雑であるため、正確な物理モデルの導出は困難であり、しばしば予測精度が低く、リアルタイム実行と相容れないモデルにつながる。 データ駆動モデリングは、第一原理からの導出を必要とせずに、高精度で資産固有のモデルを生成する望ましい代替手段である。 本稿では,異常データのオンライン検出と優先順位付けのためのデータ駆動システムを提案する。 深部神経予測モデルに統合された不確実性管理により、新しい動作条件から導出されるバイアスデータアセスメントを回避する。 テストは実データと合成データで行われ、実データと合成データの両方に対する感度を示す。 このシステムは低消費電力の組み込みハードウェアでリアルタイムに動作可能で、現在ロールス・ロイス・パール15のエンジン飛行試験に配備中である。

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