論文の概要: An Evidential Real-Time Multi-Mode Fault Diagnosis Approach Based on Broad Learning System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00169v2
• Date: Tue, 6 Jun 2023 12:20:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 19:56:26.978420
• Title: An Evidential Real-Time Multi-Mode Fault Diagnosis Approach Based on Broad Learning System
• Title（参考訳）: 広範学習システムに基づく実時間マルチモード障害診断手法の提案
• Authors: Chen Li and Zeyi Liu and Limin Wang and Minyue Li and Xiao He
• Abstract要約: 本稿では,産業システムにおけるリアルタイムマルチモード故障診断のための新しい手法を提案する。 提案手法では,拡張エビデンス推論 (ER) アルゴリズムを用いて情報を融合し,異なる基底分類器から出力をマージする。 提案手法の有効性は、マルチモードのテネシー・イーストマンプロセスデータセット上で実証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.733033919978364
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fault diagnosis is a crucial area of research in industry. Industrial processes exhibit diverse operating conditions, where data often have non-Gaussian, multi-mode, and center-drift characteristics. Data-driven approaches are currently the main focus in the field, but continuous fault classification and parameter updates of fault classifiers pose challenges for multiple operating modes and real-time settings. Thus, a pressing issue is to achieve real-time multi-mode fault diagnosis in industrial systems. In this paper, a novel approach to achieve real-time multi-mode fault diagnosis is proposed for industrial applications, which addresses this critical research problem. Our approach uses an extended evidence reasoning (ER) algorithm to fuse information and merge outputs from different base classifiers. These base classifiers based on broad learning system (BLS) are trained to ensure maximum fault diagnosis accuracy. Furthermore, pseudo-label learning is used to update model parameters in real-time. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated on the multi-mode Tennessee Eastman process dataset.
• Abstract（参考訳）: 断層診断は産業における重要な研究分野である。 産業プロセスは多様な運用条件を示し、データはしばしば非ゲージ、マルチモード、センタードリフト特性を持つ。 データ駆動型アプローチは現在この分野に重点を置いているが、継続的障害分類と障害分類器のパラメータ更新は、複数の操作モードとリアルタイム設定に課題をもたらす。 したがって, 産業システムにおけるリアルタイムマルチモード故障診断の実現が課題である。 本稿では,この重要な研究課題に対処する産業アプリケーションに対して,リアルタイムマルチモード断層診断を実現するための新しい手法を提案する。 本手法では,拡張型エビデンス推論(er)アルゴリズムを用いて,異なるベース分類器からの情報を融合し,出力をマージする。 広範学習システム(bls)に基づくベース分類器を訓練し、最大故障診断精度を確保する。 さらに、擬似ラベル学習を用いてモデルパラメータをリアルタイムで更新する。 提案手法の有効性は、マルチモードのテネシー・イーストマンプロセスデータセット上で実証される。

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