論文の概要: A Review of Physics-Informed Machine Learning Methods with Applications
to Condition Monitoring and Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11860v1
- Date: Mon, 22 Jan 2024 11:29:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 14:23:24.665131
- Title: A Review of Physics-Informed Machine Learning Methods with Applications
to Condition Monitoring and Anomaly Detection
- Title（参考訳）: 物理に変形した機械学習手法のレビュー : 状態モニタリングと異常検出への応用
- Authors: Yuandi Wu, Brett Sicard, and Stephen Andrew Gadsden
- Abstract要約: PIMLは、既知の物理法則と制約を機械学習アルゴリズムに組み込んだものである。
本研究では,条件モニタリングの文脈におけるPIML技術の概要を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.124958340749622
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This study presents a comprehensive overview of PIML techniques in the
context of condition monitoring. The central concept driving PIML is the
incorporation of known physical laws and constraints into machine learning
algorithms, enabling them to learn from available data while remaining
consistent with physical principles. Through fusing domain knowledge with
data-driven learning, PIML methods offer enhanced accuracy and interpretability
in comparison to purely data-driven approaches. In this comprehensive survey,
detailed examinations are performed with regard to the methodology by which
known physical principles are integrated within machine learning frameworks, as
well as their suitability for specific tasks within condition monitoring.
Incorporation of physical knowledge into the ML model may be realized in a
variety of methods, with each having its unique advantages and drawbacks. The
distinct advantages and limitations of each methodology for the integration of
physics within data-driven models are detailed, considering factors such as
computational efficiency, model interpretability, and generalizability to
different systems in condition monitoring and fault detection. Several case
studies and works of literature utilizing this emerging concept are presented
to demonstrate the efficacy of PIML in condition monitoring applications. From
the literature reviewed, the versatility and potential of PIML in condition
monitoring may be demonstrated. Novel PIML methods offer an innovative solution
for addressing the complexities of condition monitoring and associated
challenges. This comprehensive survey helps form the foundation for future work
in the field. As the technology continues to advance, PIML is expected to play
a crucial role in enhancing maintenance strategies, system reliability, and
overall operational efficiency in engineering systems.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,条件モニタリングの文脈におけるPIML技術の概要を概観する。
PIMLを駆動する中心的な概念は、既知の物理法則と制約を機械学習アルゴリズムに組み込むことであり、物理原理と整合性を維持しながら利用可能なデータから学習することができる。
データ駆動学習でドメイン知識を融合することにより、pimlメソッドは純粋データ駆動アプローチと比較して精度と解釈性が向上する。
この総合的な調査では、既知の物理原則が機械学習フレームワークに組み込まれている方法論や、条件監視における特定のタスクに適合する方法について、詳細な調査が行われている。
mlモデルに物理知識を組み込むことは、それぞれ独自の利点と欠点を持ちながら、様々な方法で実現することができる。
データ駆動モデルにおける物理の統合のためのそれぞれの方法論の明確な利点と限界は、計算効率、モデル解釈可能性、条件監視および故障検出における異なるシステムに対する一般化可能性などの要因を考慮して、詳細である。
この概念を応用した文献のケーススタディと研究成果を提示し,条件監視アプリケーションにおけるPIMLの有効性を実証した。
文献から,条件モニタリングにおけるPIMLの汎用性と可能性を示すことができる。
新しいPIML手法は、条件監視と関連する課題の複雑さに対処する革新的なソリューションを提供する。
この総合的な調査は、この分野における将来の仕事の基礎を形成するのに役立つ。
技術が進歩を続けるにつれて、PIMLはメンテナンス戦略の強化、システムの信頼性、エンジニアリングシステム全体の運用効率向上に重要な役割を果たすことが期待されている。
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