論文の概要: Toward End-to-End Bearing Fault Diagnosis for Industrial Scenarios with Spiking Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11067v1
- Date: Sat, 17 Aug 2024 06:41:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-22 21:36:42.769289
- Title: Toward End-to-End Bearing Fault Diagnosis for Industrial Scenarios with Spiking Neural Networks
- Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワークを用いた産業シナリオの終端軸受異常診断に向けて
- Authors: Yongqi Ding, Lin Zuo, Mengmeng Jing, Kunshan Yang, Biao Chen, Yunqian Yu,
- Abstract要約: スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、低消費電力のバイナリスパイクを介して情報を伝達する。
本稿では,SNN手法の効率,性能,堅牢性を向上させるため,MRA-SNN(Multi-scale Residual Attention SNN)を提案する。
MRA-SNNは、既存の手法よりも精度、エネルギー消費ノイズの頑健性で優れており、現実の産業シナリオへの展開にも適している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.686258023516048
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Spiking neural networks (SNNs) transmit information via low-power binary spikes and have received widespread attention in areas such as computer vision and reinforcement learning. However, there have been very few explorations of SNNs in more practical industrial scenarios. In this paper, we focus on the application of SNNs in bearing fault diagnosis to facilitate the integration of high-performance AI algorithms and real-world industries. In particular, we identify two key limitations of existing SNN fault diagnosis methods: inadequate encoding capacity that necessitates cumbersome data preprocessing, and non-spike-oriented architectures that constrain the performance of SNNs. To alleviate these problems, we propose a Multi-scale Residual Attention SNN (MRA-SNN) to simultaneously improve the efficiency, performance, and robustness of SNN methods. By incorporating a lightweight attention mechanism, we have designed a multi-scale attention encoding module to extract multiscale fault features from vibration signals and encode them as spatio-temporal spikes, eliminating the need for complicated preprocessing. Then, the spike residual attention block extracts high-dimensional fault features and enhances the expressiveness of sparse spikes with the attention mechanism for end-to-end diagnosis. In addition, the performance and robustness of MRA-SNN is further enhanced by introducing the lightweight attention mechanism within the spiking neurons to simulate the biological dendritic filtering effect. Extensive experiments on MFPT and JNU benchmark datasets demonstrate that MRA-SNN significantly outperforms existing methods in terms of accuracy, energy consumption and noise robustness, and is more feasible for deployment in real-world industrial scenarios.
- Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、低消費電力のバイナリスパイクを介して情報を伝達し、コンピュータビジョンや強化学習などの分野で広く注目を集めている。
しかし、より実用的な産業シナリオにおけるSNNの探索はほとんど行われていない。
本稿では,高性能AIアルゴリズムと実世界の産業の統合を促進するために,障害診断へのSNNの適用に焦点をあてる。
特に,既存のSNN故障診断手法の2つの重要な限界を同定する。不適切な符号化能力が不適切なデータ前処理を必要とすることと,SNNの性能を制約する非スパイク指向アーキテクチャである。
これらの問題を緩和するために,SNN手法の効率,性能,堅牢性を同時に改善するマルチスケール残留注意SNN(MRA-SNN)を提案する。
軽量なアテンション機構を組み込んだマルチスケールアテンション符号化モジュールを設計し、振動信号からマルチスケールの障害特徴を抽出し、時空間スパイクとして符号化し、複雑な前処理の必要性を排除した。
そして、スパイク残差注意ブロックは、高次元断層特徴を抽出し、終末診断のための注目機構を用いてスパーススパイクの表現性を高める。
さらに, スパイキングニューロン内に軽微な注意機構を導入し, 生物学的樹状突起濾過効果をシミュレートすることにより, MRA-SNNの性能と堅牢性をさらに向上させる。
MFPTおよびJNUベンチマークデータセットの大規模な実験により、MRA-SNNは、精度、エネルギー消費、騒音の堅牢性において既存の手法よりも大幅に優れており、実際の産業シナリオへの展開がより容易であることが示された。
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