論文の概要: Remaining Useful Life Modelling with an Escalator Health Condition
Analytic System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05436v1
- Date: Thu, 8 Jun 2023 01:45:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-06-12 16:03:11.019551
- Title: Remaining Useful Life Modelling with an Escalator Health Condition
Analytic System
- Title(参考訳): エスカレーター型健康状態分析システムを用いた生活モデルの構築
- Abstract要約: 本研究の目的は,エスカレーターのための包括的健康状態分析システムを開発することである。
本システムは,1)オンラインデータ収集と処理,2)状態監視のためのダッシュボード,3)健康指標モデル,4)生活予測の4つの部分から構成される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.293049824189153
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The refurbishment of an escalator is usually linked with its design life as
recommended by the manufacturer. However, the actual useful life of an
escalator should be determined by its operating condition which is affected by
the runtime, workload, maintenance quality, vibration, etc., rather than age
only. The objective of this project is to develop a comprehensive health
condition analytic system for escalators to support refurbishment decisions.
The analytic system consists of four parts: 1) online data gathering and
processing; 2) a dashboard for condition monitoring; 3) a health index model;
and 4) remaining useful life prediction. The results can be used for a)
predicting the remaining useful life of the escalators, in order to support
asset replacement planning and b) monitoring the real-time condition of
escalators; including alerts when vibration exceeds the threshold and signal
diagnosis, giving an indication of possible root cause (components) of the
alert signal.
- Abstract(参考訳): エスカレーターの改修は通常、製造者が推奨する設計寿命と結びついている。
しかしながら、エスカレーターの実際の有用寿命は、年齢のみではなく、ランタイム、ワークロード、メンテナンス品質、振動などに影響される運用条件によって決定されるべきである。
本研究の目的は,改良決定を支援するエスカレーターのための総合的健康状態分析システムの開発である。
分析システムは4つの部分からなる。
1) オンラインデータ収集及び処理
2) 状態監視用ダッシュボード
3)健康指数モデル,及び
4) 有用な生命予測の継続。
結果は利用できます
a) 資産交換計画を支援するため、エスカレーターの残りの有用寿命を予測すること
ロ 警報信号の根本原因(成分)を示唆し、振動が閾値及び信号診断を超えたときの警報を含む、エスカレーターのリアルタイム状態の監視。
関連論文リスト
- World Models for Embodied Intelligence: From Plausible to Controllable to Actionable [100.13060753774657]
世界モデルは、隠れた状態を維持し、結果を予測し、介入を比較し、実行が期待から外れたときに適応することによって、インテリジェンスにおける知覚と意思決定を結びつける。
これは、どの予測能力が振る舞いを改善するかという、中心的な疑問を提起する。
可塑性モデルは、タスク関連時間的・幾何学的・物理的構造を保存し、制御可能なモデルは、介入がどのように構造を変えるかを予測し、アクション可能なモデルは、予測を計画、行動、学習、評価、検証、回復、データ選択において測定可能な利得に変換する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-15T06:22:42Z) - CST-WM: A Causally Structured World Model for Embodied Visual Tracking [9.902564083063973]
身体的な視覚的追跡には、移動対象の将来の証拠を保存または回収する行動を選択するロボットが必要である。
CST-WMは潜伏状態を標的証拠、ロボット、観察枝に分解する。
1つの計画フレームワークで、安定したフォローと一時的なターゲット再獲得の両方をサポートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-05T23:24:32Z) - Autonomous Telerehabilitation via Skeletal Motion Prediction and Joint-Level Performance Assessment [0.8283026597815732]
本稿では,骨格に基づく運動品質評価と短期動作予測を統合した遠隔リハビリテーションパイプラインを提案する。
自己注意型双方向LSTMはMDD-NCAメトリックラーニングを用いて運動品質分類を行う。
グラフベースの動き予測モジュールは、予測されたポーズと観測されたポーズの間の接合位置誤差を計算し、空間的局所的な偏差信号を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-12T15:06:51Z) - A Temporal Machine Learning-Based Time-to-Event Model for Predicting ALS Progression and Healthcare Utilization [4.920779064186337]
筋萎縮性側索硬化症(ALS)は進行性神経変性疾患である。
我々はALS機能評価尺度(ALSFRS-R)トラジェクトリと生存モデルを統合するフレームワークを開発した。
このフレームワークは、ALS進行とパーソナライズされた意思決定サポートをリンクするためのスケーラブルで解釈可能で、臨床的に実行可能なアプローチを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-15T16:11:23Z) - Foresight: Failure Detection for Long-Horizon Robotic Manipulation with Action-Conditioned World Model Latents [58.49879338545782]
ロングホライゾンタスクは、現実のロボット展開では一般的なものだが、そのようなタスクの障害検出は未調査のままである。
動作条件付き世界モデルからの潜在表現を用いて、操作軌跡をモニタする故障検出フレームワークであるForesightを提案する。
この結果から, 動作条件付きワールドモデル埋め込みは, 長距離操作における信頼性のある故障監視のためのスケーラブルな表現を提供する可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-22T09:32:28Z) - Your Agents Are Aging Too: Agent Lifespan Engineering for Deployed Systems [60.79651380135334]
長寿命のAIエージェントは、永続的な運用システムとしてますますデプロイされる。
エージェントはデプロイ後、いつまで信頼できるのか?
エージェントライフスパンエンジニアリングのための縦型信頼性ベンチマークであるAgingBenchを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-25T19:55:12Z) - Wearable Foundation Models Should Go Beyond Static Encoders [36.85245258784172]
ウェアラブル基礎モデル(WFM)は、短期的、明確に定義された健康モニタリングタスクにおいて、強力なパフォーマンスを示している。
既存のほとんどのWFMは、短い時間ウィンドウを静的エンコーダを介して事前に定義されたラベルにマップする。
我々は、WFMは静的エンコーダを超えて、縦断的、予想される健康推論のために明示的に設計されなければならないと論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-20T02:11:21Z) - Detecting Object Tracking Failure via Sequential Hypothesis Testing [80.7891291021747]
ビデオにおけるリアルタイムのオンラインオブジェクト追跡は、コンピュータビジョンにおける中核的なタスクである。
本稿では,物体追跡を逐次的仮説テストとして解釈することを提案する。
本研究では,地中追跡情報と内部追跡情報の両方を活用することにより,教師なしと教師なしの両方の変種を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-13T14:57:15Z) - Beyond Generative AI: World Models for Clinical Prediction, Counterfactuals, and Planning [2.800335887892072]
世界モデルは、多段階のロールアウト、カウンターファクト評価、計画を可能にするために予測力学を学ぶ。
レビューされたシステムのほとんどはL1-L2を実現しており、L3とレアなL4計画/制御のインスタンスは少ない。
本総説では, 臨床的に堅牢な予測ファースト世界モデルの研究課題について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-20T13:11:45Z) - AI-Based Stroke Rehabilitation Domiciliary Assessment System with ST_GCN Attention [1.0781866671930853]
ホームベースのリハビリテーション・エクササイズ・フィードバックシステムを提案する。
本システムは,(1)RGB-Dカメラとウェアラブルセンサを備えたハードウェア構成により,ストロークの動きを捉え,(2)運動指導用モバイルアプリケーション,(3)評価とフィードバックのためのAIサーバから構成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-27T16:45:56Z) - Managing the unexpected: Operator behavioural data and its value in predicting correct alarm responses [0.0]
心理学的尺度は、コントロールルームオペレーターの行動、認知、精神労働負荷状態に関する洞察を与えることができる。
眼球追跡やEEGキャップなどのウェアラブルな生理計測ツールは、侵入的であり、日常の手術での使用には適さないとみなすことができる。
本稿では,異常シナリオにおけるプロセスとオペレーター-システム間相互作用のリアルタイムデータの利用の可能性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-01T15:10:16Z) - Hierarchical Reinforcement Learning Framework for Adaptive Walking Control Using General Value Functions of Lower-Limb Sensor Signals [0.40498500266986387]
階層強化学習を用いて,低域外骨格に対する適応制御戦略を開発する。
提案手法は,エクソスケルトン制御適応の複雑なタスクを,地形戦略適応のための高レベルフレームワークと予測情報を提供する低レベルフレームワークに分解する。
本研究では,実際のセンサ信号と予測センサ信号を政策ネットワークに組み込むことにより,制御システムの意思決定能力を向上させることを目的とした2つの手法について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-22T19:47:04Z) - Safe Uncertainty-Aware Learning of Robotic Suturing [0.7864304771129751]
ミニマル補助侵襲手術は現在、訓練された外科医によって完全に手動で制御されている。
最近の研究は、有望な適応性を示す人工知能手法を活用している。
本稿では,安全かつ不確実性を考慮した学習手法の枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-22T12:31:18Z) - Learning Hand State Estimation for a Light Exoskeleton [50.05509088121445]
そこで本研究では,光エクソスケトンを用いた手の状態推定手法を提案する。
本研究は,前腕の筋活動と外骨格の運動から得られる情報を用いて,手指の開度とコンプライアンスレベルを再構築する指導的アプローチを構築する。
我々のアプローチは本物の光のエクソスケルトンで検証されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-14T09:12:38Z) - Raising the Bar(ometer): Identifying a User's Stair and Lift Usage Through Wearable Sensor Data Analysis [4.453838343573515]
本研究では,階段と昇降機を用いた新しい探索データセットについて述べる。
階段を登ったり降りたり、さまざまなシナリオでリフトを行ったりしながら、20人の参加者からデータを収集した。
本手法は,87.61%,マルチクラス重み付きF1スコア87.56%の精度で,階段および昇降操作の分類精度が高い。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-18T06:26:50Z) - Generative Learning for Simulation of Vehicle Faults [20.551738931783643]
本研究では,車両の健康と予測故障をシミュレートする新しい生成モデルを開発した。
このモデルは、アメリカ陸軍の予測ロジスティックスプログラムのデータに基づいて訓練され、予測保守をサポートすることを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-24T21:46:39Z) - Jointly Modeling Spatio-Temporal Features of Tactile Signals for Action Classification [50.63919418371698]
ウェアラブルエレクトロニクスによって収集される触覚信号は、人間の行動のモデリングと理解に不可欠である。
既存の動作分類法では、触覚信号の空間的特徴と時間的特徴を同時に捉えることができない。
S-Temporal Aware Aware Transformer (STAT) を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-21T03:47:57Z) - Clairvoyance: A Pipeline Toolkit for Medical Time Series [95.22483029602921]
時系列学習は、データ駆動の*クリニカルな意思決定支援のパンとバターである*
Clairvoyanceは、ソフトウェアツールキットとして機能する、統合されたエンドツーエンドのオートMLフレンドリなパイプラインを提案する。
Clairvoyanceは、臨床時系列MLのための包括的で自動化可能なパイプラインの生存可能性を示す最初のものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-28T12:08:03Z) - Causal Disentanglement Hidden Markov Model for Fault Diagnosis [55.90917958154425]
本研究では, 軸受破壊機構の因果性を学ぶために, 因果解離隠れマルコフモデル (CDHM) を提案する。
具体的には、時系列データをフル活用し、振動信号を断層関連要因と断層関連要因に段階的に分解する。
アプリケーションの範囲を広げるために、学習された非絡み合った表現を他の作業環境に転送するために、教師なしのドメイン適応を採用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-06T05:58:45Z) - Safe AI for health and beyond -- Monitoring to transform a health
service [51.8524501805308]
機械学習アルゴリズムの出力を監視するために必要なインフラストラクチャを評価する。
モデルのモニタリングと更新の例を示す2つのシナリオを提示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-02T17:27:45Z) - Anomaly detection in laser-guided vehicles' batteries: a case study [0.0]
本稿では,LGV(Laser-Guided Vehicles)電池の現状モニタリングに関する事例研究について述べる。
我々は,地域の高性能コンピューティングプラットフォームの構築と実証を目的としたSUPERプロジェクト(Supercomputing Unified Platform, Emilia Romagna)へのコントリビューションとして活動した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-27T15:16:00Z) - Control-Aware Prediction Objectives for Autonomous Driving [78.19515972466063]
本研究では,制御に対する予測の下流効果を評価するための制御認識予測目標(CAPOs)を提案する。
本稿では,エージェント間の注意モデルを用いた重み付けと,予測軌跡を接地真実軌跡に交換する際の制御変動に基づく重み付けの2つの方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-28T07:37:21Z) - Predicting Bearings' Degradation Stages for Predictive Maintenance in
the Pharmaceutical Industry [2.9535432638533994]
製薬業界では、生産機械のメンテナンスを規制当局が監査しなければならない。
予測的メンテナンスの問題は、いつマシンをメンテナンスするかではなく、特定の時点でどのパーツをメンテナンスするかである。
劣化過程を自動予測するフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-07T10:26:05Z) - Potential Escalator-related Injury Identification and Prevention Based
on Multi-module Integrated System for Public Health [6.174771337003479]
エスカレーター関連の傷害は、エスカレーターの広範な使用で公衆衛生を脅かす。
本研究では,コンピュータビジョンに基づくマルチモジュールエスカレータ安全監視システムの設計を行った。
実験の結果,提案システムの性能は良好であり,応用可能性も高いことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-13T05:26:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。