論文の概要: RULSurv: A probabilistic survival-based method for early censoring-aware prediction of remaining useful life in ball bearings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01614v2
• Date: Fri, 07 Mar 2025 12:31:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:23:54.105499
• Title: RULSurv: A probabilistic survival-based method for early censoring-aware prediction of remaining useful life in ball bearings
• Title（参考訳）: RULSurv:ボールベアリングにおける有効寿命の早期検閲認識のための確率的生存に基づく予測法
• Authors: Christian Marius Lillelund, Fernando Pannullo, Morten Opprud Jakobsen, Manuel Morante, Christian Fischer Pedersen,
• Abstract要約: 検閲データ(Censored data)とは、特定のイベントやプロセスに関する完全な情報が部分的にしか知られていない状況を指す。 Kullback-Leibler (KL) の発散とRUL推定を用いた早期故障検出のための新しいフレキシブルな手法を提案する。 我々は,XJTU-SYデータセットにおいて,3つの異なる操作条件にまたがる5倍のクロスバリデーションを用いたアプローチを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.58317527488534
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• Abstract: Censored data refers to situations where the full information about a particular event or process is only partially known. In survival analysis, censoring plays an important role, as ignoring such observations can bias the model parameters and overestimate the probability of when the event is likely to occur. There has been a renewed interest in using data-driven methods to predict the remaining useful life (RUL) of ball bearings for predictive maintenance. However, few studies have explicitly addressed the challenge of handling censored data. To address this issue, we introduce a novel and flexible method for early fault detection using Kullback-Leibler (KL) divergence and RUL estimation using survival analysis that naturally supports censored data. We demonstrate our approach in the XJTU-SY dataset using a 5-fold cross-validation across three different operating conditions. When predicting the time to failure for bearings under the highest load (C1, 12.0 kN and 2100 RPM) with 25\% random censoring, our approach achieves a mean absolute error (MAE) of 14.7 minutes (95\% CI 13.6-15.8) using a linear CoxPH model, and an MAE of 12.6 minutes (95\% CI 11.8-13.4) using a nonlinear Random Survival Forests model, compared to an MAE of 18.5 minutes (95\% 17.4-19.6) using a linear LASSO model that does not support censoring. Moreover, our approach achieves a mean cumulative relative accuracy (CRA) of 0.7586 over 5 bearings under the highest load, which improves over several state-of-the-art baselines. Our work highlights the importance of considering censored observations as part of the model design when building predictive models for early fault detection and RUL estimation.
• Abstract（参考訳）: 検閲データ(Censored data)とは、特定のイベントやプロセスに関する完全な情報が部分的にしか知られていない状況を指す。 生存分析では、そのような観測を無視して、モデルパラメータを偏り、事象が起こる確率を過大評価するので、検閲は重要な役割を果たす。 ボールベアリングの残りの有効寿命(RUL)を予測するためのデータ駆動手法の使用に対する新たな関心が高まっている。 しかし、検閲されたデータを扱うという課題に明示的に対処する研究はほとんどない。 この問題に対処するために,Kullback-Leibler (KL) の発散を用いた早期故障検出手法と,自然に検閲されたデータをサポートする生存分析を用いたRUL推定手法を提案する。 我々は,XJTU-SYデータセットにおいて,3つの異なる操作条件にまたがる5倍のクロスバリデーションを用いたアプローチを実証した。 ランダム検閲で最大負荷(C1, 12.0 kN, 2100 RPM)下でのベアリングの故障時間を予測する場合、線形コックスPHモデルを用いて平均絶対誤差(MAE)を14.7分(95\% CI 13.6-15.8)、非線形ランダム生存林モデルを用いたMAE(95\% CI 11.8-13.4)を1.6分(95\% CI 11.8-13.6)とし、検閲をサポートしないリニアLASSOモデルを用いて18.5分(95\% 17.4-19.6)と比較した。 さらに,本手法は,最大荷重下での5軸受の平均累積相対精度(CRA)を0.7586で達成し,複数の最先端ベースラインを改良する。 本研究は,早期故障検出とRUL推定のための予測モデルを構築する際のモデル設計の一部として,検閲された観測を検討することの重要性を強調した。

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