論文の概要: Predictive Maintenance of Armoured Vehicles using Machine Learning Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14453v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 18:50:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 16:49:39.337162
• Title: Predictive Maintenance of Armoured Vehicles using Machine Learning Approaches
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた装甲車両の予測保守
• Authors: Prajit Sengupta, Anant Mehta, Prashant Singh Rana
• Abstract要約: 本研究では,これらの車両から収集したセンサデータに基づいて,潜在的なメンテナンスニーズの予測を支援する,予測型メンテナンスベースアンサンブルシステムを提案する。 提案システムは98.93%の精度、99.80%の精度、99.03%のリコールを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.403279506246879
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Armoured vehicles are specialized and complex pieces of machinery designed to operate in high-stress environments, often in combat or tactical situations. This study proposes a predictive maintenance-based ensemble system that aids in predicting potential maintenance needs based on sensor data collected from these vehicles. The proposed model's architecture involves various models such as Light Gradient Boosting, Random Forest, Decision Tree, Extra Tree Classifier and Gradient Boosting to predict the maintenance requirements of the vehicles accurately. In addition, K-fold cross validation, along with TOPSIS analysis, is employed to evaluate the proposed ensemble model's stability. The results indicate that the proposed system achieves an accuracy of 98.93%, precision of 99.80% and recall of 99.03%. The algorithm can effectively predict maintenance needs, thereby reducing vehicle downtime and improving operational efficiency. Through comparisons between various algorithms and the suggested ensemble, this study highlights the potential of machine learning-based predictive maintenance solutions.
• Abstract（参考訳）: 装甲車両(英語: Armoured vehicle)は、しばしば戦闘や戦術的な状況において、高ストレス環境で運用するために設計された特殊で複雑な機械である。 本研究では,これらの車両から収集したセンサデータに基づいて,潜在的保守ニーズの予測を支援する予測保守型アンサンブルシステムを提案する。 提案されたモデルのアーキテクチャは、車両のメンテナンス要件を正確に予測するために、軽量勾配ブースティング、ランダムフォレスト、決定木、余分な木分類器、勾配ブースティングといった様々なモデルを含んでいる。 さらに,提案したアンサンブルモデルの安定性を評価するために,TOPSIS解析とともにK-foldクロスバリデーションを用いた。 その結果,提案システムは98.93%の精度,99.80%の精度,99.03%のリコールを達成した。 このアルゴリズムは、メンテナンスニーズを効果的に予測でき、車両のダウンタイムを低減し、運用効率を向上させる。 様々なアルゴリズムと提案するアンサンブルを比較することで,機械学習による予測保守ソリューションの可能性を明らかにする。

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