論文の概要: Graph Neural Networks for Dynamic Modeling of Roller Bearing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10418v1
• Date: Tue, 19 Sep 2023 08:30:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 15:32:53.238209
• Title: Graph Neural Networks for Dynamic Modeling of Roller Bearing
• Title（参考訳）: ローラ軸受の動的モデリングのためのグラフニューラルネットワーク
• Authors: Vinay Sharma (1), Jens Ravesloot (2), Cees Taal (2), Olga Fink (1) ((1) EPFL, Intelligent Maintenance and Operations Systems, Lausanne, Switzerland, (2) SKF, Research and Technology Development, Houten, the Netherlands)
• Abstract要約: 本稿では, グラフニューラルネットワーク(GNN)のフレームワークを用いて, 転がり要素軸受の動的特性を予測することを提案する。 このアプローチは汎用性と解釈可能性を提供し、回転機械の健康状態を監視するためにリアルタイム操作型デジタルツインシステムでスケーラブルな使用の可能性を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0884676669221885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the presented work, we propose to apply the framework of graph neural networks (GNNs) to predict the dynamics of a rolling element bearing. This approach offers generalizability and interpretability, having the potential for scalable use in real-time operational digital twin systems for monitoring the health state of rotating machines. By representing the bearing's components as nodes in a graph, the GNN can effectively model the complex relationships and interactions among them. We utilize a dynamic spring-mass-damper model of a bearing to generate the training data for the GNN. In this model, discrete masses represent bearing components such as rolling elements, inner raceways, and outer raceways, while a Hertzian contact model is employed to calculate the forces between these components. We evaluate the learning and generalization capabilities of the proposed GNN framework by testing different bearing configurations that deviate from the training configurations. Through this approach, we demonstrate the effectiveness of the GNN-based method in accurately predicting the dynamics of rolling element bearings, highlighting its potential for real-time health monitoring of rotating machinery.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 回転要素軸受の動的特性を予測するために, グラフニューラルネットワーク(GNN)の枠組みを適用することを提案する。 このアプローチは汎用性と解釈可能性を提供し、回転機械の健康状態を監視するためにリアルタイム操作型デジタルツインシステムでスケーラブルな使用の可能性を持つ。 グラフ内の要素をノードとして表現することで、GNNはそれらの間の複雑な関係や相互作用を効果的にモデル化することができる。 我々は、GNNのトレーニングデータを生成するために、軸受の動的バネ質量減衰モデルを利用する。 このモデルでは、離散質量は転がり要素、内輪道、外輪道などの軸受成分を表し、ヘルツ接触モデルはこれらの成分間の力を計算するために用いられる。 提案するGNNフレームワークの学習と一般化の能力は,トレーニング構成から逸脱する異なる軸受構成をテストすることで評価する。 本手法により, 転がり要素軸受の力学を正確に予測するGNN法の有効性を実証し, 回転機械のリアルタイム健康モニタリングの可能性を明らかにする。

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