論文の概要: A Survey on Graph Neural Networks for Remaining Useful Life Prediction: Methodologies, Evaluation and Future Trends

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19629v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 09:38:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:06:24.281888
• Title: A Survey on Graph Neural Networks for Remaining Useful Life Prediction: Methodologies, Evaluation and Future Trends
• Title（参考訳）: 生活予測を継続するグラフニューラルネットワークに関する調査研究:方法論,評価,今後の展望
• Authors: Yucheng Wang, Min Wu, Xiaoli Li, Lihua Xie, Zhenghua Chen,
• Abstract要約: Remaining Useful Life (RUL) prediction is a critical aspects of Prognostics and Health Management (PHM) 近年の研究では、より正確なRUL予測のために空間情報をモデル化するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)の利用について検討されている。 本稿では、RUL予測に適用されたGNN手法の総合的なレビューを行い、既存の手法を要約し、今後の研究のためのガイダンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.22261518678265
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• Abstract: Remaining Useful Life (RUL) prediction is a critical aspect of Prognostics and Health Management (PHM), aimed at predicting the future state of a system to enable timely maintenance and prevent unexpected failures. While existing deep learning methods have shown promise, they often struggle to fully leverage the spatial information inherent in complex systems, limiting their effectiveness in RUL prediction. To address this challenge, recent research has explored the use of Graph Neural Networks (GNNs) to model spatial information for more accurate RUL prediction. This paper presents a comprehensive review of GNN techniques applied to RUL prediction, summarizing existing methods and offering guidance for future research. We first propose a novel taxonomy based on the stages of adapting GNNs to RUL prediction, systematically categorizing approaches into four key stages: graph construction, graph modeling, graph information processing, and graph readout. By organizing the field in this way, we highlight the unique challenges and considerations at each stage of the GNN pipeline. Additionally, we conduct a thorough evaluation of various state-of-the-art (SOTA) GNN methods, ensuring consistent experimental settings for fair comparisons. This rigorous analysis yields valuable insights into the strengths and weaknesses of different approaches, serving as an experimental guide for researchers and practitioners working in this area. Finally, we identify and discuss several promising research directions that could further advance the field, emphasizing the potential for GNNs to revolutionize RUL prediction and enhance the effectiveness of PHM strategies. The benchmarking codes are available in GitHub: https://github.com/Frank-Wang-oss/GNN\_RUL\_Benchmarking.
• Abstract（参考訳）: Remaining Useful Life (RUL) prediction is a critical aspects of Prognostics and Health Management (PHM)。 既存のディープラーニング手法は将来性を示しているが、複雑なシステムに固有の空間情報の活用に苦慮し、RUL予測の有効性を制限していることが多い。 この課題に対処するため、最近の研究では、より正確なRUL予測のために空間情報をモデル化するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)の利用について検討している。 本稿では、RUL予測に適用されたGNN手法の総合的なレビューを行い、既存の手法を要約し、今後の研究のためのガイダンスを提供する。 まず、GNNをRUL予測に適用する段階に基づいて、グラフ構築、グラフモデリング、グラフ情報処理、グラフ読み出しの4つの重要な段階に体系的にアプローチを分類する新しい分類法を提案する。 このようにしてフィールドを整理することで、GNNパイプラインの各ステージにおけるユニークな課題と考慮点を強調します。 さらに, 各種SOTA(State-of-the-art) GNN法を徹底的に評価し, 公正比較のための一貫した実験的設定を確実にする。 この厳密な分析は、異なるアプローチの強みと弱みに関する貴重な洞察を与え、この分野で働く研究者や実践者の実験的ガイドとなる。 最後に、GNNがRUL予測に革命をもたらし、PHM戦略の有効性を高める可能性を強調し、フィールドをさらに前進させるいくつかの有望な研究方向を特定し、議論する。 ベンチマークコードはGitHubで公開されている。

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