Fugu-MT 論文翻訳(概要): Supervised Contrastive Learning based Dual-Mixer Model for Remaining Useful Life Prediction

論文の概要: Supervised Contrastive Learning based Dual-Mixer Model for Remaining Useful Life Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16462v1
Date: Mon, 29 Jan 2024 14:38:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-31 17:27:54.006229
Title: Supervised Contrastive Learning based Dual-Mixer Model for Remaining Useful Life Prediction
Title（参考訳）: 教師付きコントラスト学習に基づくデュアルミキサーモデルによる生活予測
Authors: En Fu, Yanyan Hu, Kaixiang Peng and Yuxin Chu
Abstract要約: Remaining Useful Life (RUL)予測は、現在の予測モーメントからデバイスの完全な障害までの残時間を正確に見積もることを目的としている。従来のRUL予測手法における時間的特徴と空間的特徴の厳密結合の欠点を克服するため,Dual-Mixerモデルと呼ばれる空間的時間的特徴抽出器を提案する。提案手法の有効性は,C-MAPSSデータセットに関する他の最新の研究結果との比較により検証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.081898819471624
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The problem of the Remaining Useful Life (RUL) prediction, aiming at providing an accurate estimate of the remaining time from the current predicting moment to the complete failure of the device, has gained significant attention from researchers in recent years. In this paper, to overcome the shortcomings of rigid combination for temporal and spatial features in most existing RUL prediction approaches, a spatial-temporal homogeneous feature extractor, named Dual-Mixer model, is firstly proposed. Flexible layer-wise progressive feature fusion is employed to ensure the homogeneity of spatial-temporal features and enhance the prediction accuracy. Secondly, the Feature Space Global Relationship Invariance (FSGRI) training method is introduced based on supervised contrastive learning. This method maintains the consistency of relationships among sample features with their degradation patterns during model training, simplifying the subsequently regression task in the output layer and improving the model's performance in RUL prediction. Finally, the effectiveness of the proposed method is validated through comparisons with other latest research works on the C-MAPSS dataset. The Dual-Mixer model demonstrates superiority across most metrics, while the FSGRI training method shows an average improvement of 7.00% and 2.41% in RMSE and MAPE, respectively, for all baseline models. Our experiments and model code are publicly available at https://github.com/fuen1590/PhmDeepLearningProjects.
Abstract（参考訳）: 現状の予測モーメントから装置の完全な故障までの残時間を正確に推定することを目的としたRemaining Useful Life(RUL)予測の問題は,近年,研究者から大きな注目を集めている。本稿では,既存のRUL予測手法における時間的特徴と空間的特徴の厳密結合の欠点を克服するために,Dual-Mixerモデルという空間的時間的特徴抽出器を提案する。フレキシブル層ワイドプログレッシブな特徴融合を用いて空間的時間的特徴の均一性を確保し、予測精度を高める。次に、教師付きコントラスト学習に基づいて、FSGRI(Feature Space Global Relationship Invariance)トレーニング手法を導入する。本手法は,モデルトレーニング中のサンプル特徴と劣化パターンとの整合性を維持し,出力層における後続の回帰タスクを簡素化し,RUL予測におけるモデルの性能を向上させる。最後に,提案手法の有効性を,C-MAPSSデータセットに関する他の最新の研究結果との比較により検証した。 Dual-Mixerモデルは、ほとんどの指標において優位性を示し、FSGRIトレーニング手法では、それぞれRMSEとMAPEの平均改善率7.00%と2.41%を示している。実験とモデルコードはhttps://github.com/fuen1590/phmdeeplearningprojectsで公開しています。

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