Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Intelligent Approach to Detecting Novel Fault Classes for Centrifugal Pumps Based on Deep CNNs and Unsupervised Methods

論文の概要: An Intelligent Approach to Detecting Novel Fault Classes for Centrifugal Pumps Based on Deep CNNs and Unsupervised Methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12765v1
Date: Fri, 22 Sep 2023 10:10:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-25 14:59:46.408755
Title: An Intelligent Approach to Detecting Novel Fault Classes for Centrifugal Pumps Based on Deep CNNs and Unsupervised Methods
Title（参考訳）: 深部CNNと教師なし手法に基づく遠心ポンプの新しい故障クラス検出のためのインテリジェントアプローチ
Authors: Mahdi Abdollah Chalaki, Daniyal Maroufi, Mahdi Robati, Mohammad Javad Karimi, Ali Sadighi
Abstract要約: 本稿では,システム障害の部分的知識を仮定し,それに対応するデータを用いて畳み込みニューラルネットワークを訓練する。次に、新しい断層を検出するために、t-SNE法とクラスタリング法の組み合わせを用いる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Despite the recent success in data-driven fault diagnosis of rotating machines, there are still remaining challenges in this field. Among the issues to be addressed, is the lack of information about variety of faults the system may encounter in the field. In this paper, we assume a partial knowledge of the system faults and use the corresponding data to train a convolutional neural network. A combination of t-SNE method and clustering techniques is then employed to detect novel faults. Upon detection, the network is augmented using the new data. Finally, a test setup is used to validate this two-stage methodology on a centrifugal pump and experimental results show high accuracy in detecting novel faults.
Abstract（参考訳）: 近年、回転機械のデータ駆動型故障診断の成功にもかかわらず、この分野にはまだ課題が残っている。対処すべき問題のひとつは、システムが現場で遭遇する可能性のあるさまざまな障害に関する情報の欠如だ。本稿では,システム障害の部分的知識を仮定し,それに対応するデータを用いて畳み込みニューラルネットワークを訓練する。 t-SNE法とクラスタリング法を組み合わせて新しい断層を検出する。検知すると、ネットワークは新しいデータを使って拡張される。最後に, この2段法を遠心ポンプで検証するために試験装置を用い, 実験結果から新しい故障の検出精度が向上した。

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