論文の概要: Generative Learning for Simulation of US Army Vehicle Faults

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17654v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 21:46:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 15:47:21.284683
• Title: Generative Learning for Simulation of US Army Vehicle Faults
• Title（参考訳）: 米軍車両故障シミュレーションのための生成学習
• Authors: Patrick Kuiper, Sirui Lin, Jose Blanchet, Vahid Tarokh,
• Abstract要約: 本研究では,車両の健康と予測故障をシミュレートする新しい生成モデルを開発した。 このモデルは、アメリカ陸軍の予測ロジスティックスプログラムのデータに基づいて訓練され、予測保守をサポートすることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.551738931783643
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop a novel generative model to simulate vehicle health and forecast faults, conditioned on practical operational considerations. The model, trained on data from the US Army's Predictive Logistics program, aims to support predictive maintenance. It forecasts faults far enough in advance to execute a maintenance intervention before a breakdown occurs. The model incorporates real-world factors that affect vehicle health. It also allows us to understand the vehicle's condition by analyzing operating data, and characterizing each vehicle into discrete states. Importantly, the model predicts the time to first fault with high accuracy. We compare its performance to other models and demonstrate its successful training.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,車両の健康と予測故障をシミュレートする新しい生成モデルを開発した。 このモデルは、アメリカ陸軍の予測ロジスティックスプログラムのデータに基づいて訓練され、予測保守をサポートすることを目的としている。 故障が起こる前にメンテナンスの介入を行うのに十分な欠陥を事前に予測する。 このモデルには、車の健康に影響を与える現実世界の要因が組み込まれている。 また、運転データを分析し、各車両を個別の状態に特徴付けることで、車両の状態を理解することもできる。 重要なことは、そのモデルは高い精度で最初の故障の時期を予測することである。 私たちは、そのパフォーマンスを他のモデルと比較し、そのトレーニングの成功例を示します。

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