論文の概要: TSViT: A Time Series Vision Transformer for Fault Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06916v1
- Date: Sun, 12 Nov 2023 18:16:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 16:15:00.437153
- Title: TSViT: A Time Series Vision Transformer for Fault Diagnosis
- Title（参考訳）: TSViT:故障診断のための時系列ビジョン変換器
- Authors: Shouhua Zhang, Jiehan Zhou, Xue Ma, Chenglin Wen, Susanna
Pirttikangas, Chen Yu, Weishan Zhang, Chunsheng Yang
- Abstract要約: 本稿では,新しいモデルであるTSViT(Time Series Vision Transformer)について紹介する。
一方、TSViTモデルは畳み込み層を統合し、振動信号を分割し、局所的な特徴を捉える。
一方、変換器エンコーダを用いて長期時間情報を学習する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.086850353450062
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traditional fault diagnosis methods using Convolutional Neural Networks
(CNNs) face limitations in capturing temporal features (i.e., the variation of
vibration signals over time). To address this issue, this paper introduces a
novel model, the Time Series Vision Transformer (TSViT), specifically designed
for fault diagnosis. On one hand, TSViT model integrates a convolutional layer
to segment vibration signals and capture local features. On the other hand, it
employs a transformer encoder to learn long-term temporal information. The
experimental results with other methods on two distinct datasets validate the
effectiveness and generalizability of TSViT with a comparative analysis of its
hyperparameters' impact on model performance, computational complexity, and
overall parameter quantity. TSViT reaches average accuracies of 100% and 99.99%
on two test sets, correspondingly.
- Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を用いた従来の故障診断手法は、時間的特徴(すなわち、時間経過に伴う振動信号の変動)を捉える際の限界に直面する。
本稿では, 故障診断に特化して設計された新しいモデルであるTSViTを提案する。
一方、TSViTモデルは畳み込み層を統合し、振動信号を分割し、局所的な特徴を捉える。
一方で、長期的な時間情報を学ぶためにトランスフォーマエンコーダを用いる。
2つの異なるデータセットの他の手法による実験結果は、TSViTの有効性と一般化性をモデル性能、計算複雑性、および全体パラメータ量に対するハイパーパラメータの影響の比較分析により検証した。
TSViTは2つのテストセットで平均100%と99.99%に達する。
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