論文の概要: Multi-scale Fusion Fault Diagnosis Method Based on Two-Dimensionaliztion Sequence in Complex Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05198v1
• Date: Tue, 11 Apr 2023 13:05:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 14:53:52.377018
• Title: Multi-scale Fusion Fault Diagnosis Method Based on Two-Dimensionaliztion Sequence in Complex Scenarios
• Title（参考訳）: 複合シナリオにおける2次元化系列に基づくマルチスケール核融合断層診断法
• Authors: Weiyang Jin
• Abstract要約: 転がり軸受は回転機械において重要な要素であり、その欠陥は深刻な損傷を引き起こす可能性がある。 異常の早期発見は破滅的な事故を防ぐために不可欠である。 従来のインテリジェントな手法は時系列データを解析するのに用いられてきたが、現実のシナリオでは、センサデータはノイズが多く、時間領域で正確に特徴付けることはできない。 本稿では,産業シナリオに展開するためのマルチスケール機能融合モデルとディープラーニング圧縮技術を用いて,畳み込みニューラルネットワークの改良手法を提案する。
• 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: Rolling bearings are critical components in rotating machinery, and their faults can cause severe damage. Early detection of abnormalities is crucial to prevent catastrophic accidents. Traditional and intelligent methods have been used to analyze time series data, but in real-life scenarios, sensor data is often noisy and cannot be accurately characterized in the time domain, leading to mode collapse in trained models. Two-dimensionalization methods such as the Gram angle field method (GAF) or interval sampling have been proposed, but they lack mathematical derivation and interpretability. This paper proposes an improved GAF combined with grayscale images for convolution scenarios. The main contributions include illustrating the feasibility of the approach in complex scenarios, widening the data set, and introducing an improved convolutional neural network method with a multi-scale feature fusion diffusion model and deep learning compression techniques for deployment in industrial scenarios.
• Abstract（参考訳）: 転がり軸受は回転機械の重要な部品であり、その欠陥は重大な損傷を引き起こす可能性がある。 異常の早期発見は破滅的な事故を防ぐために重要である。 従来的かつインテリジェントな手法は時系列データの解析に用いられてきたが、現実のシナリオではセンサデータはノイズが多く、時間領域では正確に識別できないため、トレーニングされたモデルではモードが崩壊する。 グラム角場法 (GAF) や間隔サンプリングのような2次元化法が提案されているが, 数学的導出や解釈性に欠ける。 本稿では,畳み込みシナリオのためのグレースケール画像を組み合わせたgafの改良を提案する。 主な貢献は、複雑なシナリオにおけるアプローチの実現可能性の図示、データセットの拡大、マルチスケール機能融合拡散モデルと工業シナリオへの展開のためのディープラーニング圧縮技術を備えた畳み込みニューラルネットワーク法の改善などである。

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