論文の概要: Semi-Supervised Health Index Monitoring with Feature Generation and Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02867v3
- Date: Fri, 08 Nov 2024 13:55:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-11 14:52:10.213207
- Title: Semi-Supervised Health Index Monitoring with Feature Generation and Fusion
- Title（参考訳）: 特徴生成と融合による半監督型健康指標モニタリング
- Authors: Gaëtan Frusque, Ismail Nejjar, Majid Nabavi, Olga Fink,
- Abstract要約: 健康指数(HI)は、システムの健康を評価するために重要であり、異常検出や安全クリティカルシステムに対する有用寿命(RUL)の予測といったタスクに重要である。
本研究では,Deep Semi-supervised Anomaly Detection (DeepSAD) を組み込んで,システムの健康状態に関連する特徴の抽出に挑戦する。
また, 等方性制約を持つ交互投影アルゴリズムを適用し, 埋め込みを正規化HIに変換する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.387226437589184
- License:
- Abstract: The Health Index (HI) is crucial for evaluating system health and is important for tasks like anomaly detection and Remaining Useful Life (RUL) prediction of safety-critical systems. Real-time, meticulous monitoring of system conditions is essential, especially in manufacturing high-quality and safety-critical components such as spray coatings. However, acquiring accurate health status information (HI labels) in real scenarios can be difficult or costly because it requires continuous, precise measurements that fully capture the system's health. As a result, using datasets from systems run-to-failure, which provide limited HI labels only at the healthy and end-of-life phases, becomes a practical approach. We employ Deep Semi-supervised Anomaly Detection (DeepSAD) embeddings to tackle the challenge of extracting features associated with the system's health state. Additionally, we introduce a diversity loss to further enrich the DeepSAD embeddings. We also propose applying an alternating projection algorithm with isotonic constraints to transform the embedding into a normalized HI with an increasing trend. Validation on the PHME2010 milling dataset, a recognized benchmark with ground truth HIs, confirms the efficacy of our proposed HI estimations. Our methodology is further applied to monitor the wear states of thermal spray coatings using high-frequency voltage. These contributions facilitate more accessible and reliable HI estimation, particularly in scenarios where obtaining ground truth HI labels is impossible.
- Abstract（参考訳）: 健康指数(HI)は、システムの健康を評価するために重要であり、異常検出や安全クリティカルシステムに対する有用寿命(RUL)の予測といったタスクに重要である。
特にスプレーコーティングのような高品質で安全に重要な部品を製造するためには, システム状態のリアルタイム, 綿密なモニタリングが不可欠である。
しかしながら、実際のシナリオにおける正確な健康状態情報(HIラベル)の取得は、システムの健康状態を完全に把握する継続的かつ正確な測定を必要とするため、困難またはコストがかかる可能性がある。
その結果,健康期と終末期のみに限定的なHIラベルを提供するシステムから得られたデータセットを使用することが,現実的なアプローチとなる。
本研究では,Deep Semi-supervised Anomaly Detection (DeepSAD) を組み込んで,システムの健康状態に関連する特徴の抽出に挑戦する。
さらに,DeepSAD埋め込みをさらに強化するために多様性損失を導入する。
また, 等方性制約を持つ交互投影アルゴリズムを適用し, 埋め込みを正規化HIに変換する手法を提案する。
提案手法の有効性を確認するため,PHME2010ミリングデータセットの検証を行った。
さらに, 高周波を用いた溶射皮膜の摩耗状態のモニタリングに本手法を適用した。
これらの貢献により、よりアクセスしやすく信頼性の高いHI推定が可能となり、特に、基礎的真理HIラベルの取得が不可能なシナリオにおいてである。
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