論文の概要: Machine learning-based approach for online fault Diagnosis of Discrete Event System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13466v1
• Date: Mon, 24 Oct 2022 08:56:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 13:37:49.533890
• Title: Machine learning-based approach for online fault Diagnosis of Discrete Event System
• Title（参考訳）: 離散イベントシステムのオンライン故障診断のための機械学習によるアプローチ
• Authors: R Saddem (CRESTIC), D Baptiste
• Abstract要約: 問題は、センサーとアクチュエータが個別のバイナリ信号を提供する自動生産システムのオンライン診断である。 本稿では,診断システムの機械学習に基づくアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The problem considered in this paper is the online diagnosis of Automated Production Systems with sensors and actuators delivering discrete binary signals that can be modeled as Discrete Event Systems. Even though there are numerous diagnosis methods, none of them can meet all the criteria of implementing an efficient diagnosis system (such as an intelligent solution, an average effort, a reasonable cost, an online diagnosis, fewer false alarms, etc.). In addition, these techniques require either a correct, robust, and representative model of the system or relevant data or experts' knowledge that require continuous updates. In this paper, we propose a Machine Learning-based approach of a diagnostic system. It is considered as a multi-class classifier that predicts the plant state: normal or faulty and what fault that has arisen in the case of failing behavior.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,センサとアクチュエータが離散イベントシステムとしてモデル化可能な離散バイナリ信号を伝達する自動生産システムのオンライン診断について述べる。 多数の診断方法があるが、効率的な診断システム(インテリジェントなソリューション、平均的な労力、合理的なコスト、オンライン診断、偽アラームの少ないなど)を実装するためのすべての基準を満たすことはできない。 さらに、これらのテクニックは、システムの正確で堅牢で代表的なモデル、あるいは関連するデータや継続的な更新を必要とする専門家の知識を必要とする。 本稿では,診断システムの機械学習に基づくアプローチを提案する。 植物状態を予測する多クラス分類器であると考えられており、正常か欠陥か、動作が失敗する場合に発生する欠陥である。

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