論文の概要: Attention-stacked Generative Adversarial Network (AS-GAN)-empowered
Sensor Data Augmentation for Online Monitoring of Manufacturing System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06268v1
- Date: Fri, 9 Jun 2023 21:35:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-13 20:02:29.490323
- Title: Attention-stacked Generative Adversarial Network (AS-GAN)-empowered
Sensor Data Augmentation for Online Monitoring of Manufacturing System
- Title（参考訳）: 製造システムのオンラインモニタリングのためのAS-GAN(Attention-stacked Generative Adversarial Network)を用いたセンサデータ拡張
- Authors: Yuxuan Li, Chenang Liu
- Abstract要約: 本稿では,高度製造におけるオンライン監視のセンサデータ拡張のための注意喚起型GANアーキテクチャを提案する。
シーケンシャル情報を考慮した学習能力により,GANのジェネレータを強化するために,新たなアテンションスタックフレームワークが組み込まれている。
注目度の高いフレームワークは、生成したセンサ信号の品質向上にも大きく貢献する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2398313172618143
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning (ML) has been extensively adopted for the online
sensing-based monitoring in advanced manufacturing systems. However, the sensor
data collected under abnormal states are usually insufficient, leading to
significant data imbalanced issue for supervised machine learning. A common
solution for this issue is to incorporate data augmentation technique, i.e.,
augmenting the available abnormal states data (i.e., minority samples) via
synthetic generation. To generate the high-quality minority samples
effectively, it is vital to learn the underlying distribution of the abnormal
states data. In recent years, the generative adversarial network (GAN)-based
approaches become popular to learn data distribution as well as perform data
augmentation. However, in practice, the quality of generated samples from
GAN-based data augmentation may vary drastically. In addition, the sensor
signals are collected sequentially by time from the manufacturing systems,
which means the consideration of sequential information is also very important
in data augmentation. To address these limitations, inspired by the multi-head
attention mechanism, this paper proposed an attention-stacked GAN (AS-GAN)
architecture for the sensor data augmentation of online monitoring in advanced
manufacturing. In this proposed AS-GAN, a new attention-stacked framework is
incorporated to strengthen the generator in GAN with the learning capability of
considering sequential information. Furthermore, the developed
attention-stacked framework also greatly helps to improve the quality of
generated sensor signals. The case studies conducted in additive manufacturing
also successfully validate the effectiveness of AS-GAN to augment high-quality
artificial multi-channel sensor signals for online monitoring of manufacturing
systems.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、先進的な製造システムにおけるオンラインセンシングベースのモニタリングに広く採用されている。
しかし、異常な状態下で収集されたセンサデータは、通常不十分であり、教師付き機械学習において重要なデータ不均衡問題を引き起こす。
この問題の一般的な解決策は、データ増強技術、すなわち、利用可能な異常状態データ(例えば、少数サンプル)を合成生成によって増強することである。
高品質のマイノリティサンプルを効果的に生成するには,異常状態データの基盤となる分布を知ることが不可欠である。
近年,gan(generative adversarial network)ベースのアプローチが普及し,データ分散の学習やデータ拡張が実現されている。
しかし、実際にはganベースのデータ拡張から生成されたサンプルの品質は大きく異なる可能性がある。
また、センサ信号は製造システムから時系列に収集されるので、データ拡張においてもシーケンシャルな情報の考慮が非常に重要である。
マルチヘッドアテンション機構にインスパイアされたこれらの制約に対処するため,先進的な製造におけるオンライン監視のセンサデータ増強のための注意喚起型GANアーキテクチャを提案する。
提案するAS-GANでは,逐次情報を考慮した学習能力を備えたGANのジェネレータを強化するために,新たなアテンションスタックフレームワークが組み込まれている。
さらに、注目度の高いフレームワークは、生成したセンサ信号の品質向上にも大きく貢献する。
追加製造におけるケーススタディは、製造システムのオンライン監視のための高品質な人工マルチチャネルセンサ信号の増強におけるAS-GANの有効性の検証にも成功している。
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