論文の概要: Multi-Source Domain Adaptation for Cross-Domain Fault Diagnosis of Chemical Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11247v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 07:43:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 18:38:33.044991
• Title: Multi-Source Domain Adaptation for Cross-Domain Fault Diagnosis of Chemical Processes
• Title（参考訳）: 化学プロセスのクロスドメイン故障診断のためのマルチソースドメイン適応
• Authors: Eduardo Fernandes Montesuma, Michela Mulas, Fred Ngol\`e Mboula, Francesco Corona, Antoine Souloumiac
• Abstract要約: クロスドメイン障害診断(CDFD)のための単一および複数ソースの教師なし領域適応アルゴリズムを広範囲に比較する。 トレーニング中に複数のドメインを使用する場合,適応が適用されない場合でも,肯定的な効果が認められる。 また,複数ソースのシナリオでは,非適応設定の分類精度を平均8.4%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.119371135458389
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fault diagnosis is an essential component in process supervision. Indeed, it determines which kind of fault has occurred, given that it has been previously detected, allowing for appropriate intervention. Automatic fault diagnosis systems use machine learning for predicting the fault type from sensor readings. Nonetheless, these models are sensible to changes in the data distributions, which may be caused by changes in the monitored process, such as changes in the mode of operation. This scenario is known as Cross-Domain Fault Diagnosis (CDFD). We provide an extensive comparison of single and multi-source unsupervised domain adaptation (SSDA and MSDA respectively) algorithms for CDFD. We study these methods in the context of the Tennessee-Eastmann Process, a widely used benchmark in the chemical industry. We show that using multiple domains during training has a positive effect, even when no adaptation is employed. As such, the MSDA baseline improves over the SSDA baseline classification accuracy by 23% on average. In addition, under the multiple-sources scenario, we improve classification accuracy of the no adaptation setting by 8.4% on average.
• Abstract（参考訳）: 故障診断はプロセスの監視において不可欠な要素である。 実際、事前に検出されたことを考慮し、どの障害が発生したかを決定し、適切な介入を可能にする。 自動故障診断システムは、センサ読み取りから故障タイプを予測するために機械学習を使用する。 それにもかかわらず、これらのモデルはデータ分布の変化に敏感であり、これは操作モードの変化などの監視プロセスの変化によって引き起こされる可能性がある。 このシナリオはクロスドメイン障害診断(CDFD)として知られている。 我々はCDFDのための単一および複数ソースの非教師付きドメイン適応(SSDAとMSDA)アルゴリズムを広範囲に比較する。 化学産業において広く用いられているベンチマークであるテネシー-イーストマン過程の文脈でこれらの手法を考察した。 トレーニング中に複数のドメインを使用すると,適応性がなくても肯定的な効果があることを示す。 そのため、MSDAベースラインはSSDAベースライン分類の精度を平均23%向上させる。 また,複数ソースのシナリオでは,非適応設定の分類精度を平均8.4%向上させる。

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