論文の概要: Brain-Inspired Spike Echo State Network Dynamics for Aero-Engine Intelligent Fault Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12918v1
- Date: Fri, 14 Jun 2024 04:06:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-22 00:47:45.621948
- Title: Brain-Inspired Spike Echo State Network Dynamics for Aero-Engine Intelligent Fault Prediction
- Title（参考訳）: 航空機エンジンの知的故障予測のための脳誘発スパイクエコー状態ネットワークダイナミクス
- Authors: Mo-Ran Liu, Tao Sun, Xi-Ming Sun,
- Abstract要約: 本研究では,航空機の知的故障予測のための脳内スパイク状態ネットワーク(Spike-ES)モデルを提案する。
スパイクESは、航空エンジンの時系列データの進化過程を効果的に捉えるために用いられる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.945898510368636
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Aero-engine fault prediction aims to accurately predict the development trend of the future state of aero-engines, so as to diagnose faults in advance. Traditional aero-engine parameter prediction methods mainly use the nonlinear mapping relationship of time series data but generally ignore the adequate spatiotemporal features contained in aero-engine data. To this end, we propose a brain-inspired spike echo state network (Spike-ESN) model for aero-engine intelligent fault prediction, which is used to effectively capture the evolution process of aero-engine time series data in the framework of spatiotemporal dynamics. In the proposed approach, we design a spike input layer based on Poisson distribution inspired by the spike neural encoding mechanism of biological neurons, which can extract the useful temporal characteristics in aero-engine sequence data. Then, the temporal characteristics are input into a spike reservoir through the current calculation method of spike accumulation in neurons, which projects the data into a high-dimensional sparse space. In addition, we use the ridge regression method to read out the internal state of the spike reservoir. Finally, the experimental results of aero-engine states prediction demonstrate the superiority and potential of the proposed method.
- Abstract（参考訳）: エアロエンジン故障予測は, 航空エンジンの今後の動向を正確に予測し, 事前に故障を診断することを目的としている。
従来の航空エンジンパラメータ予測法は主に時系列データの非線形マッピング関係を用いるが、一般に航空エンジンデータに含まれる適切な時空間的特徴を無視する。
そこで本研究では, 時空間力学の枠組みを用いて, 航空エンジンの時系列データの進化過程を効果的に捉えるために, 航空エンジンの知的故障予測のための脳内スパイクエコー状態ネットワーク(Spike-ESN)モデルを提案する。
提案手法では,生体ニューロンのスパイクニューラルエンコーディング機構にインスパイアされたポアソン分布に基づくスパイク入力層を設計し,航空エンジンのシーケンスデータにおいて有用な時間特性を抽出する。
次に、ニューロンのスパイク蓄積の現在の計算方法でスパイク貯留層に時間特性を入力し、そのデータを高次元スパース空間に投影する。
さらに,尾根回帰法を用いてスパイク貯留層の内部状態を読み取る。
最後に, 航空エンジン状態予測実験の結果, 提案手法の優位性と可能性を示した。
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