論文の概要: Physics-Informed Real NVP for Satellite Power System Fault Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17339v2
• Date: Mon, 02 Dec 2024 16:08:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:54:41.220181
• Title: Physics-Informed Real NVP for Satellite Power System Fault Detection
• Title（参考訳）: 物理インフォームドリアルNVPによる衛星電力系統故障検出
• Authors: Carlo Cena, Umberto Albertin, Mauro Martini, Silvia Bucci, Marcello Chiaberge,
• Abstract要約: 本稿では,AIに基づく障害検出手法を提案し,ADAPTデータセット上での性能評価を行う。 本研究では,物理インフォームド(PI)実数値非体積保存(Real NVP)モデルを宇宙システムにおける故障検出に適用することに焦点を当てた。 その結果,我々の物理インフォームド・アプローチは既存の故障検出方法よりも優れており,衛星EPSサブシステム障害の課題に対処できる可能性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3694176886084803
• License:
• Abstract: The unique challenges posed by the space environment, characterized by extreme conditions and limited accessibility, raise the need for robust and reliable techniques to identify and prevent satellite faults. Fault detection methods in the space sector are required to ensure mission success and to protect valuable assets. In this context, this paper proposes an Artificial Intelligence (AI) based fault detection methodology and evaluates its performance on ADAPT (Advanced Diagnostics and Prognostics Testbed), an Electrical Power System (EPS) dataset, crafted in laboratory by NASA. Our study focuses on the application of a physics-informed (PI) real-valued non-volume preserving (Real NVP) model for fault detection in space systems. The efficacy of this method is systematically compared against other AI approaches such as Gated Recurrent Unit (GRU) and Autoencoder-based techniques. Results show that our physics-informed approach outperforms existing methods of fault detection, demonstrating its suitability for addressing the unique challenges of satellite EPS sub-system faults. Furthermore, we unveil the competitive advantage of physics-informed loss in AI models to address specific space needs, namely robustness, reliability, and power constraints, crucial for space exploration and satellite missions.
• Abstract（参考訳）: 極端な条件と限られたアクセシビリティによって特徴づけられる、宇宙環境によって引き起こされる固有の課題は、衛星の故障を特定し予防するための堅牢で信頼性の高い技術の必要性を高めている。 宇宙セクターの故障検出方法は、ミッションの成功を確実にし、貴重な資産を保護するために必要である。 本稿では,人工知能(AI)に基づく故障検出手法を提案し,その性能をNASAが実験室で開発した電力システム(EPS)データセットであるADAPT(Advanced Diagnostics and Prognostics Testbed)で評価する。 本研究では,物理インフォームド(PI)実数値非体積保存(Real NVP)モデルを宇宙システムにおける故障検出に適用することに焦点を当てた。 この手法の有効性は、GRU(Gated Recurrent Unit)やAutoencoderベースの技術など、他のAIアプローチと体系的に比較される。 その結果,我々の物理インフォームド・アプローチは既存の故障検出方法よりも優れており,衛星ESSサブシステム障害の特異な課題に対処する上での適合性を示している。 さらに、我々は、宇宙探査や衛星ミッションに欠かせないロバスト性、信頼性、電力制約など、特定の宇宙ニーズに対応するために、物理学によるAIモデルの損失の競争上の優位性を明らかにした。

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