論文の概要: An optimized fuzzy logic model for proactive maintenance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12757v1
- Date: Sat, 24 Dec 2022 15:49:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-27 14:24:00.408501
- Title: An optimized fuzzy logic model for proactive maintenance
- Title（参考訳）: アクティブ保守のための最適化ファジィ論理モデル
- Authors: Abdelouadoud Kerarmi, Assia Kamal-idrissi, Amal El Fallah Seghrouchni
- Abstract要約: ITTFLMは5msで出力を生成でき、このモデルでは、トラペゾイダルのメンバーシップ関数に基づくモデルが高精度に故障状態を識別することを示した。
ITTFLMは、植物機械からリアルタイムで収集されたファンデータに基づいてテストされた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Fuzzy logic has been proposed in previous studies for machine diagnosis, to
overcome different drawbacks of the traditional diagnostic approaches used.
Among these approaches Failure Mode and Effect Critical Analysis method(FMECA)
attempts to identify potential modes and treat failures before they occur based
on subjective expert judgments. Although several versions of fuzzy logic are
used to improve FMECA or to replace it, since it is an extremely cost-intensive
approach in terms of failure modes because it evaluates each one of them
separately, these propositions have not explicitly focused on the combinatorial
complexity nor justified the choice of membership functions in Fuzzy logic
modeling. Within this context, we develop an optimization-based approach
referred to Integrated Truth Table and Fuzzy Logic Model (ITTFLM) that smartly
generates fuzzy logic rules using Truth Tables. The ITTFLM was tested on fan
data collected in real-time from a plant machine. In the experiment, three
types of membership functions (Triangular, Trapezoidal, and Gaussian) were
used. The ITTFLM can generate outputs in 5ms, the results demonstrate that this
model based on the Trapezoidal membership functions identifies the failure
states with high accuracy, and its capability of dealing with large numbers of
rules and thus meets the real-time constraints that usually impact user
experience.
- Abstract（参考訳）: ファジィ論理は、従来の診断手法の欠点を克服するために、機械診断の以前の研究で提案されている。
これらのアプローチの中で、FMECA(Fureure Mode and Effects critical Analysis)は、潜在的なモードを特定し、主観的専門家の判断に基づいて障害を治療しようとする。
ファジィ論理のいくつかのバージョンは、FMECAの改善や置き換えに使われているが、これらを個別に評価するため、フェールモードにおいて非常にコストがかかるアプローチであるため、これらの提案は組合せ複雑性に明示的に焦点を合わせておらず、ファジィ論理モデリングにおけるメンバシップ関数の選択を正当化していない。
そこで本研究では,統合真理表とファジィ論理モデル(ITTFLM)と呼ばれる最適化手法を開発し,真理表を用いたファジィ論理規則をスマートに生成する。
ITTFLMは、植物機械からリアルタイムで収集されたファンデータに基づいてテストされた。
実験では, 3種類の会員関数(三角形, トラペゾイダル, ガウス)を用いた。
ITTFLMは5msで出力を生成でき、その結果から、トラペゾイダルのメンバシップ関数に基づくこのモデルは、高い精度で障害状態を特定し、多数のルールを処理できるため、通常ユーザエクスペリエンスに影響を与えるリアルタイム制約を満たすことが示されている。
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