論文の概要: Multi-module based CVAE to predict HVCM faults in the SNS accelerator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10639v1
• Date: Thu, 20 Apr 2023 20:41:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-24 16:34:42.143030
• Title: Multi-module based CVAE to predict HVCM faults in the SNS accelerator
• Title（参考訳）: SNSアクセラレーターにおけるHVCM故障予測のためのマルチモジュールCVAE
• Authors: Yasir Alanazi, Malachi Schram, Kishansingh Rajput, Steven Goldenberg, Lasitha Vidyaratne, Chris Pappas, Majdi I. Radaideh, Dan Lu, Pradeep Ramuhalli, Sarah Cousineau
• Abstract要約: 本稿では,複数の高電圧コンバータ変調器(HVCM)から発生する電力信号の異常を検出するための,条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)に基づくフレームワークを提案する。 特定の変調器型のモデルに、通常の波形の異なる表現をキャプチャし、与えられたモジュールタイプに対して限られたサンプルを持つ場合に、特定のタイプの障害を特定するためのモデルの感度を向上させるよう条件を定めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4270495160901446
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a multi-module framework based on Conditional Variational Autoencoder (CVAE) to detect anomalies in the power signals coming from multiple High Voltage Converter Modulators (HVCMs). We condition the model with the specific modulator type to capture different representations of the normal waveforms and to improve the sensitivity of the model to identify a specific type of fault when we have limited samples for a given module type. We studied several neural network (NN) architectures for our CVAE model and evaluated the model performance by looking at their loss landscape for stability and generalization. Our results for the Spallation Neutron Source (SNS) experimental data show that the trained model generalizes well to detecting multiple fault types for several HVCM module types. The results of this study can be used to improve the HVCM reliability and overall SNS uptime
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の高電圧コンバータ変調器(HVCM)から発生する電力信号の異常を検出するために,条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)に基づくマルチモジュールフレームワークを提案する。 特定の変調器型のモデルに、通常の波形の異なる表現をキャプチャし、与えられたモジュールタイプの限られたサンプルを持つ場合に、特定のタイプの障害を特定するためのモデルの感度を向上させる。 CVAEモデルのためのニューラルネットワーク(NN)アーキテクチャを複数検討し、その損失景観を安定性と一般化のために検討してモデル性能を評価した。 スカラー化中性子源(SNS)実験データから,複数のHVCMモジュールタイプに対する複数の故障タイプの検出において,トレーニングモデルの有効性が示唆された。 本研究の結果は,HVCMの信頼性向上とSNS全体の稼働時間向上に有効である。

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