論文の概要: Classifier-Free Diffusion-Based Weakly-Supervised Approach for Health Indicator Derivation in Rotating Machines: Advancing Early Fault Detection and Condition Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01676v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 07:41:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 02:30:20.824067
• Title: Classifier-Free Diffusion-Based Weakly-Supervised Approach for Health Indicator Derivation in Rotating Machines: Advancing Early Fault Detection and Condition Monitoring
• Title（参考訳）: 回転機械における健康指標の分類自由拡散に基づく弱改善アプローチ:早期故障検出と状態モニタリングの促進
• Authors: Wenyang Hu, Gaetan Frusque, Tianyang Wang, Fulei Chu, Olga Fink,
• Abstract要約: 回転機械の健康指標を導出するための拡散型弱監督手法を提案する。 このアプローチは、健全なサンプルといくつかの異常を用いて訓練された分類子フリー拡散モデルに依存している。 健康指標が導出され、障害のタイプを説明し、ノイズ干渉を軽減することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.635006638700467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deriving health indicators of rotating machines is crucial for their maintenance. However, this process is challenging for the prevalent adopted intelligent methods since they may take the whole data distributions, not only introducing noise interference but also lacking the explainability. To address these issues, we propose a diffusion-based weakly-supervised approach for deriving health indicators of rotating machines, enabling early fault detection and continuous monitoring of condition evolution. This approach relies on a classifier-free diffusion model trained using healthy samples and a few anomalies. This model generates healthy samples. and by comparing the differences between the original samples and the generated ones in the envelope spectrum, we construct an anomaly map that clearly identifies faults. Health indicators are then derived, which can explain the fault types and mitigate noise interference. Comparative studies on two cases demonstrate that the proposed method offers superior health monitoring effectiveness and robustness compared to baseline models.
• Abstract（参考訳）: 回転機械の健康指標の導出は、その維持に不可欠である。 しかし、このプロセスは、ノイズ干渉を導入するだけでなく、説明可能性も欠如しているため、一般的なインテリジェントな手法では困難である。 これらの問題に対処するために、回転機械の健康指標を導出する拡散に基づく弱教師付きアプローチを提案し、早期故障検出と条件の継続的モニタリングを可能にする。 このアプローチは、健全なサンプルといくつかの異常を用いて訓練された分類子フリー拡散モデルに依存している。 このモデルは健康なサンプルを生成する。 そして、元のサンプルと、エンベロープスペクトルにおける生成されたサンプルの違いを比較することで、異常をはっきりと識別する異常マップを構築します。 健康指標が導出され、障害のタイプを説明し、ノイズ干渉を軽減することができる。 2症例の比較研究により,本手法はベースラインモデルと比較して,健康モニタリングの有効性とロバスト性に優れることが示された。

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