論文の概要: Unsupervised Cross-Domain Soft Sensor Modelling via Deep
Physics-Inspired Particle Flow Bayes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04919v2
- Date: Fri, 9 Jun 2023 20:50:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-13 11:36:31.187446
- Title: Unsupervised Cross-Domain Soft Sensor Modelling via Deep
Physics-Inspired Particle Flow Bayes
- Title（参考訳）: 深部物理誘導粒子流場を用いた非教師なしクロスドメインソフトセンサモデリング
- Authors: Junn Yong Loo, Ze Yang Ding, Surya G. Nurzaman, Chee-Ming Ting, Vishnu
Monn Baskaran and Chee Pin Tan
- Abstract要約: クロスドメイン・ソフト・センサ・モデリングのためのディープ・パーティクル・フロー・ベイズ・フレームワークを提案する。
特に、まずシーケンシャルベイズ目標を定式化し、最大推定を行う。
複雑な産業用多相流プロセスシステムにおけるフレームワークの有効性を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2307729081989334
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Data-driven soft sensors are essential for achieving accurate perception
through reliable state inference. However, developing representative soft
sensor models is challenged by issues such as missing labels, domain
adaptability, and temporal coherence in data. To address these challenges, we
propose a deep Particle Flow Bayes (DPFB) framework for cross-domain soft
sensor modeling in the absence of target state labels. In particular, a
sequential Bayes objective is first formulated to perform the maximum
likelihood estimation underlying the cross-domain soft sensing problem. At the
core of the framework, we incorporate a physics-inspired particle flow that
optimizes the sequential Bayes objective to perform an exact Bayes update of
the model extracted latent and hidden features. As a result, these
contributions enable the proposed framework to learn a rich approximate
posterior feature representation capable of characterizing complex cross-domain
system dynamics and performing effective time series unsupervised domain
adaptation (UDA). Finally, we validate the framework on a complex industrial
multiphase flow process system with complex dynamics and multiple operating
conditions. The results demonstrate that the DPFB framework achieves superior
cross-domain soft sensing performance, outperforming state-of-the-art deep UDA
and normalizing flow approaches.
- Abstract（参考訳）: データ駆動型ソフトセンサーは、信頼できる状態推定によって正確な知覚を達成するために不可欠である。
しかし、代表的なソフトセンサーモデルの開発には、ラベルの欠如、ドメイン適応性、データの時間的コヒーレンスといった問題がある。
これらの課題に対処するため,我々は,対象とする状態ラベルがない場合のクロスドメインソフトセンサモデリングのためのdpfb(deep particle flow bayes)フレームワークを提案する。
特に、シーケンシャルベイズ目標を最初に定式化し、クロスドメインソフトセンシング問題の基礎となる最大確率推定を行う。
フレームワークのコアには物理に触発された粒子の流れが組み込まれており、シーケンシャルベイズ目標を最適化し、抽出された潜在性と隠れた特徴の正確なベイズ更新を行う。
その結果,提案手法は複雑なクロスドメインシステムのダイナミクスを特徴付け,効率的な時系列非教師なしドメイン適応 (uda) を実現することができる。
最後に,複雑なダイナミクスと複数の動作条件を有する複合産業多相流プロセスシステム上での枠組みを検証する。
その結果,DPFBフレームワークは高いドメイン間ソフトセンシング性能,最先端の深部UDA性能,正規化フローアプローチを実現していることがわかった。
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