論文の概要: Twin Transformer using Gated Dynamic Learnable Attention mechanism for Fault Detection and Diagnosis in the Tennessee Eastman Process
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10842v1
- Date: Sat, 16 Mar 2024 07:40:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 21:25:31.298374
- Title: Twin Transformer using Gated Dynamic Learnable Attention mechanism for Fault Detection and Diagnosis in the Tennessee Eastman Process
- Title（参考訳）: テネシー・イーストマン過程における異常検出・診断のためのGated Dynamic Learnable Attention 機構を用いた双極子変圧器
- Authors: Mohammad Ali Labbaf-Khaniki, Mohammad Manthouri, Hanieh Ajami,
- Abstract要約: 故障検出・診断(FDD)は,産業プロセスの安全性と効率を確保するための重要な課題である。
我々は、化学プロセス制御のための広く使われているベンチマークであるテネシー・イーストマン・プロセス(TEP)のための新しいFDD手法を提案する。
新しい注意機構であるGated Dynamic Learnable Attention (GDLAttention)を導入し、ゲーティング機構と動的学習機能を統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092917
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Fault detection and diagnosis (FDD) is a crucial task for ensuring the safety and efficiency of industrial processes. We propose a novel FDD methodology for the Tennessee Eastman Process (TEP), a widely used benchmark for chemical process control. The model employs two separate Transformer branches, enabling independent processing of input data and potential extraction of diverse information. A novel attention mechanism, Gated Dynamic Learnable Attention (GDLAttention), is introduced which integrates a gating mechanism and dynamic learning capabilities. The gating mechanism modulates the attention weights, allowing the model to focus on the most relevant parts of the input. The dynamic learning approach adapts the attention strategy during training, potentially leading to improved performance. The attention mechanism uses a bilinear similarity function, providing greater flexibility in capturing complex relationships between query and key vectors. In order to assess the effectiveness of our approach, we tested it against 21 and 18 distinct fault scenarios in TEP, and compared its performance with several established FDD techniques. The outcomes indicate that the method outperforms others in terms of accuracy, false alarm rate, and misclassification rate. This underscores the robustness and efficacy of the approach for FDD in intricate industrial processes.
- Abstract（参考訳）: 故障検出・診断(FDD)は,産業プロセスの安全性と効率を確保するための重要な課題である。
我々は、化学プロセス制御のための広く使われているベンチマークであるテネシー・イーストマン・プロセス(TEP)のための新しいFDD手法を提案する。
このモデルは2つの別々のTransformerブランチを使用しており、入力データの独立処理と多様な情報の潜在的抽出を可能にしている。
新しい注意機構であるGated Dynamic Learnable Attention (GDLAttention)を導入し、ゲーティング機構と動的学習機能を統合する。
ゲーティング機構は注意重みを変調し、モデルが入力の最も関連性の高い部分に集中できるようにする。
動的学習アプローチは、トレーニング中の注意戦略に適応し、パフォーマンスを向上させる可能性がある。
注意機構は双線形類似関数を使用し、クエリとキーベクトルの間の複雑な関係をキャプチャする柔軟性を高める。
提案手法の有効性を評価するため,TEPの21および18の異なる障害シナリオに対してテストを行い,その性能をいくつかのFDD手法と比較した。
その結果, 精度, 誤報率, 誤分類率において, 他者よりも優れていたことが示唆された。
このことは、複雑な工業プロセスにおけるFDDのアプローチの堅牢性と有効性を示している。
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