論文の概要: Analysis of Numerical Integration in RNN-Based Residuals for Fault
Diagnosis of Dynamic Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04670v1
- Date: Mon, 8 May 2023 12:48:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-09 14:30:14.814520
- Title: Analysis of Numerical Integration in RNN-Based Residuals for Fault
Diagnosis of Dynamic Systems
- Title（参考訳）: 動的システムの故障診断のためのrnn系残差の数値積分解析
- Authors: Arman Mohammadi, Theodor Westny, Daniel Jung, Mattias Krysander
- Abstract要約: 本論文は,重度トラックの後処理システムの事例スタディを含み,これらの技術が故障診断性能を向上させる可能性を明らかにする。
データ駆動モデリングと機械学習は、動的システムの振る舞いをモデル化するために広く使われている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6999740786886536
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data-driven modeling and machine learning are widely used to model the
behavior of dynamic systems. One application is the residual evaluation of
technical systems where model predictions are compared with measurement data to
create residuals for fault diagnosis applications. While recurrent neural
network models have been shown capable of modeling complex non-linear dynamic
systems, they are limited to fixed steps discrete-time simulation. Modeling
using neural ordinary differential equations, however, make it possible to
evaluate the state variables at specific times, compute gradients when training
the model and use standard numerical solvers to explicitly model the underlying
dynamic of the time-series data. Here, the effect of solver selection on the
performance of neural ordinary differential equation residuals during training
and evaluation is investigated. The paper includes a case study of a heavy-duty
truck's after-treatment system to highlight the potential of these techniques
for improving fault diagnosis performance.
- Abstract（参考訳）: データ駆動モデリングと機械学習は、動的システムの振る舞いをモデル化するために広く使われている。
1つの応用は、モデル予測と測定データを比較して故障診断用残差を生成する技術システムの残差評価である。
リカレントニューラルネットワークモデルは複雑な非線形力学系をモデル化できることが示されているが、それらは固定ステップの離散時間シミュレーションに限定されている。
しかし、ニューラル常微分方程式を用いたモデリングにより、特定の時間における状態変数の評価、モデルのトレーニング時の計算勾配、標準数値解法を用いて時系列データの基盤となるダイナミクスを明示的にモデル化することができる。
本研究では,神経常微分方程式残差の訓練および評価における性能に及ぼす解法選択の影響について検討した。
本論文は,重度トラックの後処理システムのケーススタディを含み,これらの手法が故障診断性能を向上させる可能性を強調した。
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