論文の概要: Graph Neural Network-based Early Bearing Fault Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11220v1
• Date: Sun, 24 Apr 2022 08:54:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-27 02:35:17.058773
• Title: Graph Neural Network-based Early Bearing Fault Detection
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた早期ベアリング障害検出
• Authors: Xusheng Du, Jiong Yu
• Abstract要約: グラフニューラルネットワークを用いた新しい故障検出手法を提案する。 AIと現実世界のメカニカルシステムの間に橋を架けている。 提案手法は, 通常の対象領域に混在する異常物体を検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18275108630751835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Early detection of faults is of importance to avoid catastrophic accidents and ensure safe operation of machinery. A novel graph neural network-based fault detection method is proposed to build a bridge between AI and real-world running mechanical systems. First, the vibration signals, which are Euclidean structured data, are converted into graph (non-Euclidean structured data), so that the vibration signals, which are originally independent of each other, are correlated with each other. Second, inputs the dataset together with its corresponding graph into the GNN for training, which contains graphs in each hidden layer of the network, enabling the graph neural network to learn the feature values of itself and its neighbors, and the obtained early features have stronger discriminability. Finally, determines the top-n objects that are difficult to reconstruct in the output layer of the GNN as fault objects. A public datasets of bearings have been used to verify the effectiveness of the proposed method. We find that the proposed method can successfully detect faulty objects that are mixed in the normal object region.
• Abstract（参考訳）: 故障の早期発見は、壊滅的な事故を回避し、機械の安全な運転を確保するために重要である。 aiと実世界の機械システムの橋渡しを行うために,新しいグラフニューラルネットワークに基づく故障検出手法を提案する。 まず、ユークリッド構造データである振動信号をグラフ(非ユークリッド構造データ)に変換し、互いに独立な振動信号を相互に相関させる。 第二に、データセットと対応するグラフをトレーニングのためにGNNに入力し、ネットワークの各隠蔽層にグラフを含むことにより、グラフニューラルネットワークは自身とその隣人の特徴値を学ぶことができ、得られた初期特徴はより識別性が高い。 最後に、GNNの出力層を障害オブジェクトとして再構成することが難しいトップnオブジェクトを決定する。 提案手法の有効性を検証するために軸受の公開データセットが用いられている。 提案手法は, 正常な対象領域に混入した異常物体を効果的に検出できることを見いだした。

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