論文の概要: Condition Monitoring with Incomplete Data: An Integrated Variational Autoencoder and Distance Metric Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05891v2
- Date: Thu, 27 Jun 2024 21:54:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 21:25:00.695541
- Title: Condition Monitoring with Incomplete Data: An Integrated Variational Autoencoder and Distance Metric Framework
- Title（参考訳）: 不完全データによる条件モニタリング:統合的変分オートエンコーダと距離メトリックフレームワーク
- Authors: Maryam Ahang, Mostafa Abbasi, Todd Charter, Homayoun Najjaran,
- Abstract要約: 本稿では,未確認データに対する故障検出と条件モニタリングのための新しい手法を提案する。
我々は変分オートエンコーダを用いて、以前に見られた新しい未知条件の確率分布をキャプチャする。
故障は、健康指標のしきい値を確立することで検出され、そのモデルが重大で見えない断層を高い精度で識別することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7898966850590625
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Condition monitoring of industrial systems is crucial for ensuring safety and maintenance planning, yet notable challenges arise in real-world settings due to the limited or non-existent availability of fault samples. This paper introduces an innovative solution to this problem by proposing a new method for fault detection and condition monitoring for unseen data. Adopting an approach inspired by zero-shot learning, our method can identify faults and assign a relative health index to various operational conditions. Typically, we have plenty of data on normal operations, some data on compromised conditions, and very few (if any) samples of severe faults. We use a variational autoencoder to capture the probabilistic distribution of previously seen and new unseen conditions. The health status is determined by comparing each sample's deviation from a normal operation reference distribution in the latent space. Faults are detected by establishing a threshold for the health indexes, allowing the model to identify severe, unseen faults with high accuracy, even amidst noise. We validate our approach using the run-to-failure IMS-bearing dataset and compare it with other methods. The health indexes generated by our model closely match the established descriptive model of bearing wear, attesting to the robustness and reliability of our method. These findings highlight the potential of our methodology in augmenting fault detection capabilities within industrial domains, thereby contributing to heightened safety protocols and optimized maintenance practices.
- Abstract（参考訳）: 産業システムの状況監視は安全と維持計画の確保に不可欠であるが, 故障サンプルの限定的あるいは非存在的利用により, 現実の環境において顕著な課題が生じる。
本稿では,未確認データに対する故障検出と条件モニタリングのための新しい手法を提案することにより,この問題に対する革新的な解決策を提案する。
ゼロショット学習にインスパイアされたアプローチを採用することで、障害を特定し、さまざまな運用条件に相対的な健康指標を割り当てることができる。
通常、通常のオペレーションに関するデータや、妥協された条件に関するデータ、深刻な障害の非常に少ない(もしあれば)サンプルがあります。
我々は変分オートエンコーダを用いて、以前に見られた新しい未知条件の確率分布をキャプチャする。
潜伏空間における正常な操作基準分布から各試料の偏差を比較することにより、健康状態を決定する。
故障は、健康指標のしきい値を確立することで検出され、そのモデルが重大で見えない断層を高い精度で識別することができる。
我々は,実行時から障害時までのIMS対応データセットを用いて,そのアプローチを検証し,他の手法と比較する。
本モデルにより得られた健康指標は,本手法の堅牢性と信頼性を実証し,確立されたベアリング着用の記述モデルと密に一致した。
これらの知見は,産業領域における障害検出能力の向上における方法論の可能性を強調し,安全プロトコルの強化とメンテナンスの最適化に寄与する。
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