論文の概要: Intelligent Condition Monitoring of Industrial Plants: An Overview of Methodologies and Uncertainty Management Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10266v3
• Date: Fri, 22 Aug 2025 18:41:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 14:31:50.293623
• Title: Intelligent Condition Monitoring of Industrial Plants: An Overview of Methodologies and Uncertainty Management Strategies
• Title（参考訳）: 工場のインテリジェント・コンディションモニタリング:方法論と不確実性管理戦略の概観
• Authors: Maryam Ahang, Todd Charter, Mostafa Abbasi, Maziyar Khadivi, Oluwaseyi Ogunfowora, Homayoun Najjaran,
• Abstract要約: 現代の産業システムの安全性、信頼性、効率を確保するためには、条件監視が不可欠である。 産業プロセスの複雑さが増すにつれ、人工知能(AI)は断層検出と診断の強力なツールとして登場してきた。 State-of-the-art Machine Learning (ML)とDeep Learning (DL)アルゴリズムをレビューし、その強み、限界、産業的故障の検出と診断への適用性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.270144986042909
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Condition monitoring is essential for ensuring the safety, reliability, and efficiency of modern industrial systems. With the increasing complexity of industrial processes, artificial intelligence (AI) has emerged as a powerful tool for fault detection and diagnosis, attracting growing interest from both academia and industry. This paper provides a comprehensive overview of intelligent condition monitoring methods, with a particular emphasis on chemical plants and the widely used Tennessee Eastman Process (TEP) benchmark. State-of-the-art machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms are reviewed, highlighting their strengths, limitations, and applicability to industrial fault detection and diagnosis. Special attention is given to key challenges, including imbalanced and unlabeled data, and to strategies by which models can address these issues. Furthermore, comparative analyses of algorithm performance are presented to guide method selection in practical scenarios. This survey is intended to benefit both newcomers and experienced researchers by consolidating fundamental concepts, summarizing recent advances, and outlining open challenges and promising directions for intelligent condition monitoring in industrial plants.
• Abstract（参考訳）: 現代の産業システムの安全性、信頼性、効率を確保するためには、条件監視が不可欠である。 産業プロセスの複雑さの増大に伴い、人工知能(AI)は障害の検出と診断の強力なツールとして登場し、学術と産業の両方から関心が高まりつつある。 本稿では、化学プラントと広く使用されているテネシー・イーストマン・プロセス(TEP)ベンチマークに重点を置いて、インテリジェントな状態監視手法の概要を概説する。 State-of-the-art Machine Learning (ML)とDeep Learning (DL)アルゴリズムをレビューし、その強み、限界、産業的故障の検出と診断への適用性を強調した。 不均衡なデータやラベルのないデータを含む重要な課題や、モデルがこれらの問題に対処できる戦略に特に注意が払われる。 さらに,実践シナリオにおける指導手法の選択について,アルゴリズム性能の比較分析を行った。 この調査は、先進的な概念の統合、最近の進歩の要約、オープンな課題の概要、産業プラントにおけるインテリジェントな状態監視の有望な方向性などによって、新参者や経験者の双方に利益をもたらすことを意図している。

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