論文の概要: A Novel Transfer Learning Method Utilizing Acoustic and Vibration Signals for Rotating Machinery Fault Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14796v1
• Date: Fri, 20 Oct 2023 10:50:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 20:47:54.428695
• Title: A Novel Transfer Learning Method Utilizing Acoustic and Vibration Signals for Rotating Machinery Fault Diagnosis
• Title（参考訳）: 回転機械故障診断のための音響・振動信号を用いた新しい伝達学習法
• Authors: Zhongliang Chen, Zhuofei Huang, Wenxiong Kang
• Abstract要約: 回転機械の故障診断は, 近代産業システムの安全性と安定性に重要な役割を担っている。 実世界の運用シナリオのデータとトレーニングデータの間には,分散の相違がある。 本稿では,この分布差に対処する音響信号と振動信号を用いた伝達学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.631120583797518
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fault diagnosis of rotating machinery plays a important role for the safety and stability of modern industrial systems. However, there is a distribution discrepancy between training data and data of real-world operation scenarios, which causing the decrease of performance of existing systems. This paper proposed a transfer learning based method utilizing acoustic and vibration signal to address this distribution discrepancy. We designed the acoustic and vibration feature fusion MAVgram to offer richer and more reliable information of faults, coordinating with a DNN-based classifier to obtain more effective diagnosis representation. The backbone was pre-trained and then fine-tuned to obtained excellent performance of the target task. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method, and achieved improved performance compared to STgram-MFN.
• Abstract（参考訳）: 回転機械の故障診断は, 近代産業システムの安全性と安定性に重要な役割を担っている。 しかし、トレーニングデータと実世界の運用シナリオのデータとの間には分布の相違があり、既存のシステムの性能が低下する。 本稿では,この分布差に対処する音響信号と振動信号を用いた伝達学習手法を提案する。 我々は,よりリッチで信頼性の高い断層情報を提供するために,音響・振動特性融合MAVgramを設計し,より効果的な診断表現を得るためにDNNベースの分類器と協調した。 バックボーンは事前訓練され、その後微調整され、目標タスクの優れた性能を得た。 実験により提案手法の有効性が示され,STgram-MFNと比較して性能が向上した。

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