Fugu-MT 論文翻訳(概要): Interaction models for remaining useful life estimation

論文の概要: Interaction models for remaining useful life estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05029v1
Date: Tue, 10 Jan 2023 18:23:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-13 14:44:36.237186
Title: Interaction models for remaining useful life estimation
Title（参考訳）: 有効寿命推定のための相互作用モデル
Authors: Dmitry Zhevnenko, Mikhail Kazantsev, Ilya Makarov
Abstract要約: 本論文は, センサの読み方に応じて, 産業機器の状態を制御している問題に対処する。我々は,複数の特徴抽出ブロックを組み合わせたスケーラブルなモデルを構築する手法を提案した。逐次センサ空間解析に基づく新しいモデルにより,C-MAPSSベンチマークにおける有用寿命推定のための最先端結果が得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.49109372384514843
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The paper deals with the problem of controlling the state of industrial devices according to the readings of their sensors. The current methods rely on one approach to feature extraction in which the prediction occurs. We proposed a technique to build a scalable model that combines multiple different feature extractor blocks. A new model based on sequential sensor space analysis achieves state-of-the-art results on the C-MAPSS benchmark for equipment remaining useful life estimation. The resulting model performance was validated including the prediction changes with scaling.
Abstract（参考訳）: 本論文は, センサの読み方に応じて, 産業機器の状態を制御している問題に対処する。現在の手法は、予測が起こる特徴抽出への1つのアプローチに依存している。複数の異なる機能抽出ブロックを組み合わせたスケーラブルなモデルを構築する手法を提案した。逐次センサ空間解析に基づく新しいモデルにより,C-MAPSSベンチマークにおける有用寿命推定のための最先端結果が得られる。その結果,スケーリングに伴う予測変更を含むモデル性能が検証された。

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