Fugu-MT 論文翻訳(概要): Predictive maintenance solution for industrial systems -- an unsupervised approach based on log periodic power law

論文の概要: Predictive maintenance solution for industrial systems -- an unsupervised approach based on log periodic power law

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05231v1
Date: Thu, 1 Aug 2024 09:01:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-19 04:16:58.013986
Title: Predictive maintenance solution for industrial systems -- an unsupervised approach based on log periodic power law
Title（参考訳）: 産業システムの予測保守ソリューション-ログ周期的電力法に基づく教師なしアプローチ
Authors: Bogdan Łobodziński,
Abstract要約: 再正規化グループアプローチに基づく教師なし予測保守分析手法。往復圧縮機システムから収集した産業データの予測保守解析のための新しいアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: A new unsupervised predictive maintenance analysis method based on the renormalization group approach used to discover critical behavior in complex systems has been proposed. The algorithm analyzes univariate time series and detects critical points based on a newly proposed theorem that identifies critical points using a Log Periodic Power Law function fits. Application of a new algorithm for predictive maintenance analysis of industrial data collected from reciprocating compressor systems is presented. Based on the knowledge of the dynamics of the analyzed compressor system, the proposed algorithm predicts valve and piston rod seal failures well in advance.
Abstract（参考訳）: 複雑なシステムにおける臨界挙動を発見するために用いられる再正規化グループアプローチに基づく新しい教師なし予測保守分析法が提案されている。このアルゴリズムは単変量時系列を解析し,Log Periodic Power Law関数が適合する臨界点を同定する定理に基づいて臨界点を検出する。往復圧縮機システムから収集した産業データの予測保守解析への新しいアルゴリズムの適用について述べる。解析された圧縮機の力学の知識に基づいて, 提案アルゴリズムは, バルブおよびピストンロッドシールの故障を事前に予測する。

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