論文の概要: On Designing Features for Condition Monitoring of Rotating Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09957v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 14:08:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 15:39:09.543447
• Title: On Designing Features for Condition Monitoring of Rotating Machines
• Title（参考訳）: 回転機の状態監視機能の設計について
• Authors: Seetaram Maurya and Nishchal K. Verma
• Abstract要約: 回転機械の故障認識のための入力特徴を設計するための様々な手法が提案されている。 本稿では,異なる時系列センサデータに対する特徴抽出を統一する入力特徴を設計するための新しいアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.830376406370754
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Various methods for designing input features have been proposed for fault recognition in rotating machines using one-dimensional raw sensor data. The available methods are complex, rely on empirical approaches, and may differ depending on the condition monitoring data used. Therefore, this article proposes a novel algorithm to design input features that unifies the feature extraction process for different time-series sensor data. This new insight for designing/extracting input features is obtained through the lens of histogram theory. The proposed algorithm extracts discriminative input features, which are suitable for a simple classifier to deep neural network-based classifiers. The designed input features are given as input to the classifier with end-to-end training in a single framework for machine conditions recognition. The proposed scheme has been validated through three real-time datasets: a) acoustic dataset, b) CWRU vibration dataset, and c) IMS vibration dataset. The real-time results and comparative study show the effectiveness of the proposed scheme for the prediction of the machine's health states.
• Abstract（参考訳）: 1次元生センサデータを用いた回転機械の故障認識のための入力特徴設計法が提案されている。 利用可能なメソッドは複雑で、経験的なアプローチに依存しており、使用する状態監視データによって異なる場合がある。 そこで本稿では,異なる時系列センサデータに対して特徴抽出処理を統一する入力特徴を設計するための新しいアルゴリズムを提案する。 入力特徴を設計・抽出するための新しい知見は、ヒストグラム理論のレンズを通して得られる。 提案アルゴリズムは,ディープニューラルネットワークに基づく分類器に対する単純な分類器に適した識別入力特徴を抽出する。 設計された入力機能は、機械条件認識のための単一のフレームワークでエンドツーエンドのトレーニングを施した分類器への入力として与えられる。 提案手法は3つのリアルタイムデータセットで検証されている。 a)音響データセット b) cwru振動データセット、及び c) ims振動データセット。 実時間結果と比較研究は、提案手法が機械の健康状態を予測するための有効性を示している。

関連論文リスト

• InVAErt networks: a data-driven framework for model synthesis and identifiability analysis [0.0]
  inVAErtは物理システムのデータ駆動分析と合成のためのフレームワークである。 これは、前方および逆写像を表す決定論的デコーダ、系の出力の確率分布を捉える正規化フロー、入力と出力の間の単射性の欠如についてコンパクトな潜在表現を学ぶ変分エンコーダを使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-24T07:58:18Z)
• A hybrid feature learning approach based on convolutional kernels for ATM fault prediction using event-log data [5.859431341476405]
  イベントログデータから特徴を抽出するために,畳み込みカーネル(MiniROCKETとHYDRA)に基づく予測モデルを提案する。 提案手法は,実世界の重要な収集データセットに適用される。 このモデルは、ATMのタイムリーなメンテナンスにおいてオペレータをサポートするコンテナベースの意思決定支援システムに統合された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T08:55:53Z)
• A concise method for feature selection via normalized frequencies [0.0]
  本稿では,普遍的特徴選択のための簡潔な手法を提案する。 提案手法は, フィルタ法とラッパー法を融合して行う。 評価結果から,提案手法は,精度,精度,リコール,Fスコア,AUCの点で,いくつかの最先端技術に優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T15:29:54Z)
• Deep Cellular Recurrent Network for Efficient Analysis of Time-Series Data with Spatial Information [52.635997570873194]
  本研究では,空間情報を用いた複雑な多次元時系列データを処理するための新しいディープセルリカレントニューラルネットワーク(DCRNN)アーキテクチャを提案する。 提案するアーキテクチャは,文献に比較して,学習可能なパラメータをかなり少なくしつつ,最先端の性能を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-12T20:08:18Z)
• A Novel Anomaly Detection Algorithm for Hybrid Production Systems based on Deep Learning and Timed Automata [73.38551379469533]
  DAD:DeepAnomalyDetectionは,ハイブリッド生産システムにおける自動モデル学習と異常検出のための新しいアプローチである。 深層学習とタイムドオートマトンを組み合わせて、観察から行動モデルを作成する。 このアルゴリズムは実システムからの2つのデータを含む少数のデータセットに適用され、有望な結果を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-29T08:27:43Z)
• Dynamic Bayesian Approach for decision-making in Ego-Things [8.577234269009042]
  本稿では,マルチセンサデータと特徴選択に基づく動的システムの異常検出手法を提案する。 成長型ニューラルガス(GNG)は、マルチセンサーデータを一連のノードにクラスタリングするために使用される。 本手法は状態推定と異常検出にマルコフジャンプ粒子フィルタ(MJPF)を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-28T11:38:51Z)
• Representation Learning for Sequence Data with Deep Autoencoding Predictive Components [96.42805872177067]
  本稿では,シーケンスデータの有用な表現が潜在空間における単純な構造を示すべきという直感に基づく,シーケンスデータの自己教師型表現学習法を提案する。 我々は,過去と将来のウィンドウ間の相互情報である潜在特徴系列の予測情報を最大化することにより,この潜時構造を奨励する。 提案手法は,ノイズの多い動的システムの潜時空間を復元し,タスク予測のための予測特徴を抽出し,エンコーダを大量の未ラベルデータで事前訓練する場合に音声認識を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-07T03:34:01Z)
• Data Anomaly Detection for Structural Health Monitoring of Bridges using Shapelet Transform [0.0]
  多くの構造健康モニタリング(SHM)システムが、土木インフラを監視するために配備されている。 SHMシステムによって測定されたデータは、故障または故障したセンサーによって引き起こされる複数の異常によって影響を受ける傾向にある。 本稿では,SHMデータの異常を自律的に識別するために,Shapelet Transformという比較的新しい時系列表現を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-31T01:11:04Z)
• Self-Attentive Classification-Based Anomaly Detection in Unstructured Logs [59.04636530383049]
  ログ表現を学習するための分類法であるLogsyを提案する。 従来の方法と比較して,F1スコアの平均0.25の改善を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-21T07:26:55Z)
• Learned Factor Graphs for Inference from Stationary Time Sequences [107.63351413549992]
  定常時間列のためのモデルベースアルゴリズムとデータ駆動型MLツールを組み合わせたフレームワークを提案する。 ニューラルネットワークは、時系列の分布を記述する因子グラフの特定のコンポーネントを別々に学習するために開発された。 本稿では,学習された定常因子グラフに基づく推論アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-05T07:06:19Z)
• Data-Driven Symbol Detection via Model-Based Machine Learning [117.58188185409904]
  機械学習(ML)とモデルベースアルゴリズムを組み合わせた,検出設計のシンボル化を目的とした,データ駆動型フレームワークについてレビューする。 このハイブリッドアプローチでは、よく知られたチャネルモデルに基づくアルゴリズムをMLベースのアルゴリズムで拡張し、チャネルモデル依存性を除去する。 提案手法は, 正確なチャネル入出力統計関係を知らなくても, モデルベースアルゴリズムのほぼ最適性能が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T06:58:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。