論文の概要: FaultFormer: Pretraining Transformers for Adaptable Bearing Fault Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02380v2
• Date: Sun, 7 Jan 2024 02:46:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 22:11:52.676553
• Title: FaultFormer: Pretraining Transformers for Adaptable Bearing Fault Classification
• Title（参考訳）: faultformer: 適応軸受故障分類のためのプリトレーニングトランス
• Authors: Anthony Zhou and Amir Barati Farimani
• Abstract要約: 本稿では,変圧器モデルに基づく軸受欠陥の同定のための事前学習および微調整フレームワークを提案する。 特に,異なるトークン化とデータ拡張戦略について検討し,パフォーマンスの向上と技術評価の到達状況について検討する。 これは、モデルがさまざまなベアリング、障害、機械にわたって事前訓練され、新しいデータスカースアプリケーションに素早くデプロイされる、という新しいパラダイムを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.430481660019451
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growth of global consumption has motivated important applications of deep learning to smart manufacturing and machine health monitoring. In particular, vibration data offers a rich and reliable source to provide meaningful insights into machine health and predictive maintenance. In this work, we present pretraining and fine-tuning frameworks for identifying bearing faults based on transformer models. In particular, we investigate different tokenization and data augmentation strategies to improve performance and reach state of the art accuracies. Furthermore, we demonstrate masked self-supervised pretraining for vibration signals and its application to low-data regimes, task adaptation, and dataset adaptation. Pretraining is able to improve performance on 10-way bearing classification on scarce, unseen training samples. Transformer models also benefit from pretraining when fine-tuning on fault classes outside of the pretraining distribution. Lastly, pretrained transformers are shown to be able to generalize to a different dataset in a few-shot manner. This introduces a new paradigm where models can be pretrained across different bearings, faults, and machinery and quickly deployed to new, data-scarce applications to suit specific manufacturing needs.
• Abstract（参考訳）: グローバル消費の成長は、スマート製造とマシンヘルスモニタリングへのディープラーニングの重要な応用を動機付けた。 特に、振動データは、機械の健康と予測の保守に関する有意義な洞察を提供する、リッチで信頼性の高い情報源を提供する。 本研究では,変圧器モデルに基づくベアリング故障の同定のための事前学習および微調整フレームワークを提案する。 特に,異なるトークン化とデータ拡張戦略について検討し,パフォーマンスの向上と技術評価の達成について述べる。 さらに,振動信号に対するマスク付き自己教師付き事前学習とその低データレジーム,タスク適応,データセット適応への応用を示す。 プレトレーニングは、不足した未確認のトレーニングサンプルの10方向軸受分類のパフォーマンスを向上させることができる。 トランスフォーマーモデルは、事前トレーニングディストリビューション以外の障害クラスを微調整する場合の事前トレーニングにもメリットがある。 最後に、事前訓練されたトランスフォーマーは、数ショットで異なるデータセットに一般化できることが示されている。 これは、モデルがさまざまな軸受、障害、機械にまたがって事前訓練され、特定の製造業のニーズに合った新しいデータ収集アプリケーションに迅速にデプロイできる新しいパラダイムを導入している。

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