論文の概要: A Machine Learning-based Framework for Predictive Maintenance of Semiconductor Laser for Optical Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02842v1
• Date: Sat, 5 Nov 2022 07:53:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 17:58:22.032231
• Title: A Machine Learning-based Framework for Predictive Maintenance of Semiconductor Laser for Optical Communication
• Title（参考訳）: 光通信用半導体レーザの予測保守のための機械学習フレームワーク
• Authors: Khouloud Abdelli, Helmut Griesser, and Stephan Pachnicke
• Abstract要約: 半導体チューナブルレーザーの加速時効試験から得られた実験データを用いて,本フレームワークの有効性を検証した。 提案手法は,小さな根平均二乗誤差(RMSE)0.01,優れた異常検出精度94.24%,既存のMLベースのレーザRUL予測モデルよりも優れたRUL推定能力を有する,非常に優れた劣化性能予測性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semiconductor lasers, one of the key components for optical communication systems, have been rapidly evolving to meet the requirements of next generation optical networks with respect to high speed, low power consumption, small form factor etc. However, these demands have brought severe challenges to the semiconductor laser reliability. Therefore, a great deal of attention has been devoted to improving it and thereby ensuring reliable transmission. In this paper, a predictive maintenance framework using machine learning techniques is proposed for real-time heath monitoring and prognosis of semiconductor laser and thus enhancing its reliability. The proposed approach is composed of three stages: i) real-time performance degradation prediction, ii) degradation detection, and iii) remaining useful life (RUL) prediction. First of all, an attention based gated recurrent unit (GRU) model is adopted for real-time prediction of performance degradation. Then, a convolutional autoencoder is used to detect the degradation or abnormal behavior of a laser, given the predicted degradation performance values. Once an abnormal state is detected, a RUL prediction model based on attention-based deep learning is utilized. Afterwards, the estimated RUL is input for decision making and maintenance planning. The proposed framework is validated using experimental data derived from accelerated aging tests conducted for semiconductor tunable lasers. The proposed approach achieves a very good degradation performance prediction capability with a small root mean square error (RMSE) of 0.01, a good anomaly detection accuracy of 94.24% and a better RUL estimation capability compared to the existing ML-based laser RUL prediction models.
• Abstract（参考訳）: 光通信システムの重要成分の一つである半導体レーザーは、高速、低消費電力、小型化など、次世代光ネットワークの要求を満たすために急速に進化してきた。 しかし、これらの要求は半導体レーザの信頼性に深刻な課題をもたらした。 そのため、その改善と信頼性の高い伝送の確保に多大な注意が払われている。 本稿では,半導体レーザのリアルタイムヒースモニタリングと予後予測のための機械学習技術を用いた予測保守フレームワークを提案し,信頼性を向上する。 提案手法は以下の3段階からなる。 一 リアルタイムの性能劣化予測 二 劣化検出、及び 三 有益生命(rul)予測の継続 まず、性能劣化のリアルタイム予測に注意に基づくゲート再帰単位(GRU)モデルを採用する。 そして、予測した劣化性能値から、畳み込みオートエンコーダを用いてレーザの劣化または異常挙動を検出する。 異常が検出されると、注意に基づく深層学習に基づくRUL予測モデルを利用する。 その後、推定RULは、意思決定と保守計画のために入力される。 提案手法は, 半導体波長可変レーザの加速時効試験から得られた実験データを用いて検証した。 提案手法は,小さな根平均二乗誤差(RMSE)0.01,優れた異常検出精度94.24%,既存のMLベースのレーザRUL予測モデルよりも優れたRUL推定能力を有する,非常に優れた劣化性能予測能力を実現する。

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