論文の概要: Semi-supervised detection of structural damage using Variational Autoencoder and a One-Class Support Vector Machine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05674v4
• Date: Mon, 14 Aug 2023 07:57:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 23:05:16.785359
• Title: Semi-supervised detection of structural damage using Variational Autoencoder and a One-Class Support Vector Machine
• Title（参考訳）: 変分オートエンコーダと1級支持ベクトルマシンによる構造損傷の半教師あり検出
• Authors: Andrea Pollastro, Giusiana Testa, Antonio Bilotta, Roberto Prevete
• Abstract要約: 本稿では,構造異常を検出するためのデータ駆動型手法を用いた半教師付き手法を提案する。 IASC-ASCE 構造健康モニタリングタスクグループによって9つの損傷シナリオで試験されたスケールスチール構造に適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, Artificial Neural Networks (ANNs) have been introduced in Structural Health Monitoring (SHM) systems. A semi-supervised method with a data-driven approach allows the ANN training on data acquired from an undamaged structural condition to detect structural damages. In standard approaches, after the training stage, a decision rule is manually defined to detect anomalous data. However, this process could be made automatic using machine learning methods, whom performances are maximised using hyperparameter optimization techniques. The paper proposes a semi-supervised method with a data-driven approach to detect structural anomalies. The methodology consists of: (i) a Variational Autoencoder (VAE) to approximate undamaged data distribution and (ii) a One-Class Support Vector Machine (OC-SVM) to discriminate different health conditions using damage sensitive features extracted from VAE's signal reconstruction. The method is applied to a scale steel structure that was tested in nine damage's scenarios by IASC-ASCE Structural Health Monitoring Task Group.
• Abstract（参考訳）: 近年,構造的ヘルスモニタリング(shm)システムにおいて,ニューラルネットワーク(anns)が導入されている。 データ駆動アプローチによる半教師付き手法では、損傷のない構造条件から取得したデータに基づいてANNがトレーニングし、構造的損傷を検出する。 標準的なアプローチでは、トレーニング段階の後、決定ルールを手動で定義し、異常なデータを検出する。 しかし、このプロセスは、ハイパーパラメータ最適化技術を用いて性能を最大化する機械学習手法を用いて自動で行うことができる。 本稿では,構造異常を検出するためのデータ駆動アプローチによる半教師付き手法を提案する。 方法論は以下の通りである。 (i)無傷データ分布を近似する変分オートエンコーダ(vae)と (ii)vae信号再構成から抽出した損傷に敏感な特徴を用いて異なる健康状態を判別する一級支援ベクターマシン(oc-svm)。 IASC-ASCE 構造健康モニタリングタスクグループによって9つの損傷シナリオで試験されたスケール鋼構造物に適用した。

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