論文の概要: Synthesizing Rolling Bearing Fault Samples in New Conditions: A framework based on a modified CGAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12076v3
• Date: Fri, 26 May 2023 17:09:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 00:19:20.162173
• Title: Synthesizing Rolling Bearing Fault Samples in New Conditions: A framework based on a modified CGAN
• Title（参考訳）: 新しい条件下での転がり軸受故障サンプルの合成:修正cganに基づく枠組み
• Authors: Maryam Ahang, Masoud Jalayer, Ardeshir Shojaeinasab, Oluwaseyi Ogunfowora, Todd Charter, Homayoun Najjaran
• Abstract要約: 多くの産業において, 故障診断と条件モニタリングは, 運用コストの削減とダウンタイムの削減に不可欠である。 本稿では, 条件付き生成逆数ネットワーク(CGAN)に基づく新しいアルゴリズムを, 実際の故障条件の正常データと故障データに基づいて訓練する。 提案手法は実世界のベアリングデータセット上で検証され, 異なる条件下で故障データを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0569625612398386
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bearings are one of the vital components of rotating machines that are prone to unexpected faults. Therefore, bearing fault diagnosis and condition monitoring is essential for reducing operational costs and downtime in numerous industries. In various production conditions, bearings can be operated under a range of loads and speeds, which causes different vibration patterns associated with each fault type. Normal data is ample as systems usually work in desired conditions. On the other hand, fault data is rare, and in many conditions, there is no data recorded for the fault classes. Accessing fault data is crucial for developing data-driven fault diagnosis tools that can improve both the performance and safety of operations. To this end, a novel algorithm based on Conditional Generative Adversarial Networks (CGANs) is introduced. Trained on the normal and fault data on any actual fault conditions, this algorithm generates fault data from normal data of target conditions. The proposed method is validated on a real-world bearing dataset, and fault data are generated for different conditions. Several state-of-the-art classifiers and visualization models are implemented to evaluate the quality of the synthesized data. The results demonstrate the efficacy of the proposed algorithm.
• Abstract（参考訳）: ベアリングは、予期せぬ故障を起こしやすい回転機械の重要な構成要素の1つである。 そのため,多くの産業において,故障診断と状態モニタリングが運用コストとダウンタイムの削減に不可欠である。 様々な生産条件において、軸受は様々な荷重と速度で操作することができ、故障の種類によって異なる振動パターンを引き起こす。 通常、システムは望ましい条件下で動作するため、通常のデータは不可欠である。 一方、フォールトデータはまれであり、多くの状況において、フォールトクラスのために記録されたデータは存在しません。 障害データへのアクセスは、運用のパフォーマンスと安全性の両方を改善するデータ駆動型障害診断ツールの開発に不可欠である。 そこで,条件付き生成型adversarial network (cgans) に基づく新しいアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは, 実際の故障条件の正常データと故障データに基づいて, 対象条件の正常データから故障データを生成する。 提案手法は実世界の軸受データセット上で検証され、異なる条件で故障データを生成する。 合成データの品質を評価するために,いくつかの最先端の分類器と可視化モデルを実装した。 その結果,提案アルゴリズムの有効性が示された。

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