論文の概要: Interpretable Fault Diagnosis of Rolling Element Bearings with Temporal Logic Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07579v2
• Date: Tue, 19 Apr 2022 08:49:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-21 09:51:52.737557
• Title: Interpretable Fault Diagnosis of Rolling Element Bearings with Temporal Logic Neural Network
• Title（参考訳）: 時相論理ニューラルネットワークを用いた転がり要素軸受の解釈可能な故障診断
• Authors: Gang Chen, Yu Lu, Rong Su, and Zhaodan Kong
• Abstract要約: 本稿では、時間論理ニューラルネットワーク(TLNN)と呼ばれる新しいニューラルネットワーク構造を提案する。 TLNNは、従来のニューロンネットワークの優れた特性を保ちながら、形式言語で自身を形式的に解釈する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.830457329372283
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning-based methods have achieved successful applications in machinery fault diagnosis. However, the main limitation that exists for these methods is that they operate as a black box and are generally not interpretable. This paper proposes a novel neural network structure, called temporal logic neural network (TLNN), in which the neurons of the network are logic propositions. More importantly, the network can be described and interpreted as a weighted signal temporal logic. TLNN not only keeps the nice properties of traditional neuron networks but also provides a formal interpretation of itself with formal language. Experiments with real datasets show the proposed neural network can obtain highly accurate fault diagnosis results with good computation efficiency. Additionally, the embedded formal language of the neuron network can provide explanations about the decision process, thus achieve interpretable fault diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 機械学習に基づく手法は機械故障診断に成功している。 しかし、これらの方法の主な制限は、ブラックボックスとして動作し、一般に解釈できないことである。 本稿では,ネットワークのニューロンが論理命題である時間的論理ニューラルネットワーク(tlnn)と呼ばれる新しいニューラルネットワーク構造を提案する。 さらに重要なのは、ネットワークを重み付け信号の時間論理として記述し解釈できることだ。 TLNNは、従来のニューロンネットワークの優れた特性を保持するだけでなく、形式言語で自身を形式的に解釈する。 実データを用いた実験により,提案するニューラルネットワークは,高い計算効率で高精度な故障診断結果を得ることができることを示した。 さらに、ニューロンネットワークの埋め込み形式言語は、決定過程の説明を提供し、解釈可能な故障診断を実現することができる。

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