論文の概要: SRTFD: Scalable Real-Time Fault Diagnosis through Online Continual Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05681v1
- Date: Sun, 11 Aug 2024 03:26:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 16:07:35.533570
- Title: SRTFD: Scalable Real-Time Fault Diagnosis through Online Continual Learning
- Title（参考訳）: SRTFD:オンライン連続学習によるスケーラブルなリアルタイム故障診断
- Authors: Dandan Zhao, Karthick Sharma, Hongpeng Yin, Yuxin Qi, Shuhao Zhang,
- Abstract要約: 現代の産業環境は、新しい断層タイプ、動的条件、大規模データを扱うことができ、最小限の事前情報でリアルタイムの応答を提供するFD手法を必要としている。
本稿では,3つの重要な手法を用いて,オンライン連続学習(OCL)を強化するスケーラブルなリアルタイム故障診断フレームワークSRTFDを提案する。
実世界のデータセットと2つの公開シミュレーションデータセットの実験は、SRTFDの有効性と、現代の産業システムにおいて高度でスケーラブルで正確な故障診断を提供する可能性を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.016378373626084
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Fault diagnosis (FD) is essential for maintaining operational safety and minimizing economic losses by detecting system abnormalities. Recently, deep learning (DL)-driven FD methods have gained prominence, offering significant improvements in precision and adaptability through the utilization of extensive datasets and advanced DL models. Modern industrial environments, however, demand FD methods that can handle new fault types, dynamic conditions, large-scale data, and provide real-time responses with minimal prior information. Although online continual learning (OCL) demonstrates potential in addressing these requirements by enabling DL models to continuously learn from streaming data, it faces challenges such as data redundancy, imbalance, and limited labeled data. To overcome these limitations, we propose SRTFD, a scalable real-time fault diagnosis framework that enhances OCL with three critical methods: Retrospect Coreset Selection (RCS), which selects the most relevant data to reduce redundant training and improve efficiency; Global Balance Technique (GBT), which ensures balanced coreset selection and robust model performance; and Confidence and Uncertainty-driven Pseudo-label Learning (CUPL), which updates the model using unlabeled data for continuous adaptation. Extensive experiments on a real-world dataset and two public simulated datasets demonstrate SRTFD's effectiveness and potential for providing advanced, scalable, and precise fault diagnosis in modern industrial systems.
- Abstract（参考訳）: 故障診断(FD)は、システムの異常を検出することにより、運用上の安全性を維持し、経済損失を最小限に抑えるために不可欠である。
近年,Deep Learning (DL) によるFD手法が注目され,広範囲なデータセットと高度なDLモデルを活用することにより,精度と適応性を大幅に向上した。
しかし、現代の産業環境は、新しい断層タイプ、動的条件、大規模データを扱うことができ、最小限の事前情報でリアルタイムに応答できるFD手法を必要としている。
オンライン連続学習(OCL)は、DLモデルをストリーミングデータから継続的に学習可能にすることによって、これらの要求に対処する可能性を示しているが、データ冗長性、不均衡、ラベル付きデータ制限といった課題に直面している。
これらの制限を克服するために、我々は、冗長なトレーニングと効率を改善するために最も関連性の高いデータを選択するRetrospect Coreset Selection (RCS)、バランスの取れたコアセットの選択と堅牢なモデル性能を保証するGlobal Balance Technique (GBT)、そして、継続的適応のためにラベルなしデータを使用してモデルを更新する Confidence and Uncertainty-driven Pseudo-label Learning (CUPL) という、3つの重要な手法でOCLを強化するスケーラブルなリアルタイム障害診断フレームワークSRTFDを提案する。
実世界のデータセットと2つの公開シミュレーションデータセットに関する大規模な実験は、SRTFDの有効性と、現代の産業システムにおける高度な、スケーラブルで正確な故障診断を提供する可能性を示している。
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