論文の概要: DyEdgeGAT: Dynamic Edge via Graph Attention for Early Fault Detection in IIoT Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03761v3
• Date: Thu, 25 Jan 2024 18:45:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-26 18:14:30.810367
• Title: DyEdgeGAT: Dynamic Edge via Graph Attention for Early Fault Detection in IIoT Systems
• Title（参考訳）: DyEdgeGAT: IIoTシステムにおける早期故障検出のためのグラフ注意による動的エッジ
• Authors: Mengjie Zhao and Olga Fink
• Abstract要約: DyEdgeGATは、IIoTシステムにおける早期故障検出の新しいアプローチである。 動作条件コンテキストをノードダイナミックスモデリングに組み込んで、その正確性と堅牢性を高める。 我々は,DyEdgeGATを人工データセットと実世界の産業規模フロー施設ベンチマークの両方を用いて厳格に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.641578474466646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the Industrial Internet of Things (IIoT), condition monitoring sensor signals from complex systems often exhibit nonlinear and stochastic spatial-temporal dynamics under varying conditions. These complex dynamics make fault detection particularly challenging. While previous methods effectively model these dynamics, they often neglect the evolution of relationships between sensor signals. Undetected shifts in these relationships can lead to significant system failures. Furthermore, these methods frequently misidentify novel operating conditions as faults. Addressing these limitations, we propose DyEdgeGAT (Dynamic Edge via Graph Attention), a novel approach for early-stage fault detection in IIoT systems. DyEdgeGAT's primary innovation lies in a novel graph inference scheme for multivariate time series that tracks the evolution of relationships between time series, enabled by dynamic edge construction. Another key innovation of DyEdgeGAT is its ability to incorporate operating condition contexts into node dynamics modeling, enhancing its accuracy and robustness. We rigorously evaluated DyEdgeGAT using both a synthetic dataset, simulating varying levels of fault severity, and a real-world industrial-scale multiphase flow facility benchmark with diverse fault types under varying operating conditions and detection complexities. The results show that DyEdgeGAT significantly outperforms other baseline methods in fault detection, particularly in the early stages with low severity, and exhibits robust performance under novel operating conditions.
• Abstract（参考訳）: 産業用モノのインターネット(iiot)では、複雑なシステムからのコンディショニングセンサー信号は、様々な条件下で非線形・確率的空間-時間ダイナミクスを示すことが多い。 これらの複雑なダイナミクスは、特に障害検出を難しくする。 従来の手法は、これらのダイナミクスを効果的にモデル化するが、センサー信号間の関係の進化をしばしば無視する。 これらの関係の未検出なシフトは、重大なシステム障害を引き起こす可能性がある。 さらに、これらの手法は、しばしば新しい動作条件を欠陥として誤認する。 これらの制限に対処するため、IIoTシステムにおける早期故障検出の新しいアプローチであるDyEdgeGAT(Dynamic Edge via Graph Attention)を提案する。 DyEdgeGATの主な革新は、動的エッジ構造によって実現される時系列間の関係の進化を追跡する多変量時系列の新しいグラフ推論スキームである。 DyEdgeGATのもうひとつの重要な革新は、動作条件コンテキストをノードダイナミックスモデリングに組み込むことで、その正確性と堅牢性を向上させることだ。 我々は,DyEdgeGATを人工的データセットを用いて厳格に評価し,種々の断層重大度レベルをシミュレートし,実世界の産業規模多相流施設ベンチマークを行った。 以上の結果から,DyEdgeGATは異常検出における他の基準手法,特に低重度初期において著しく優れ,新規な動作条件下では堅牢な性能を示すことが示された。

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