論文の概要: Anomaly Detection in Time Series of EDFA Pump Currents to Monitor Degeneration Processes using Fuzzy Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15268v2
• Date: Fri, 30 Aug 2024 06:18:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 17:28:49.101933
• Title: Anomaly Detection in Time Series of EDFA Pump Currents to Monitor Degeneration Processes using Fuzzy Clustering
• Title（参考訳）: ファジィクラスタリングによる発生過程監視のためのEDFAポンプ電流の時系列異常検出
• Authors: Dominic Schneider, Lutz Rapp, Christoph Ament,
• Abstract要約: 本稿では,EDFAシステムのポンプ電流時系列に対するファジィクラスタリングに基づく異常検出手法を提案する。 提案する変更検出フレームワーク(CDF)は,エントロピー解析(EA)と原理成分分析(PCA)とファジィクラスタリングの利点を戦略的に組み合わせている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article proposes a novel fuzzy clustering based anomaly detection method for pump current time series of EDFA systems. The proposed change detection framework (CDF) strategically combines the advantages of entropy analysis (EA) and principle component analysis (PCA) with fuzzy clustering procedures. In the framework, EA is applied for dynamic selection of features for reduction of the feature space and increase of computational performance. Furthermore, PCA is utilized to extract features from the raw feature space to enable generalization capability of the subsequent fuzzy clustering procedures. Three different fuzzy clustering methods, more precisely the fuzzy clustering algorithm, a probabilistic clustering algorithm and a possibilistic clustering algorithm are evaluated for performance and generalization. Hence, the proposed framework has the innovative feature to detect changes in pump current time series at an early stage for arbitrary points of operation, compared to state-of-the-art predefined alarms in commercially used EDFAs. Moreover, the approach is implemented and tested using experimental data. In addition, the proposed framework enables further approaches of applying decentralized predictive maintenance for optical fiber networks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,EDFAシステムのポンプ電流時系列に対するファジィクラスタリングに基づく異常検出手法を提案する。 提案する変更検出フレームワーク(CDF)は,エントロピー解析(EA)と原理成分分析(PCA)とファジィクラスタリングの利点を戦略的に組み合わせている。 本フレームワークでは,特徴空間の削減と計算性能の向上のために,特徴量の動的選択にEAを適用した。 さらに,PCAを用いて生の特徴空間から特徴を抽出し,ファジィクラスタリング手順の一般化を可能にする。 より正確にはファジィクラスタリングアルゴリズム,確率的クラスタリングアルゴリズム,確率的クラスタリングアルゴリズムの3つの異なるファジィクラスタリング手法を性能と一般化のために評価した。 したがって,提案フレームワークは,商業的に使用されているEDFAの最先端のアラームと比較して,任意の操作ポイントの初期段階でポンプ電流時系列の変化を検出する革新的な機能を備えている。 さらに、この手法は実験データを用いて実装およびテストされる。 さらに,光ファイバーネットワークに分散化された予測保守を適用可能なフレームワークを提案する。

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