論文の概要: A Multi-Granularity Supervised Contrastive Framework for Remaining Useful Life Prediction of Aero-engines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00461v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 09:18:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:49:24.887759
• Title: A Multi-Granularity Supervised Contrastive Framework for Remaining Useful Life Prediction of Aero-engines
• Title（参考訳）: 航空機エンジンの寿命予測のためのマルチグラニュラ性監視コントラストフレームワーク
• Authors: Zixuan He, Ziqian Kong, Zhengyu Chen, Yuling Zhan, Zijun Que, Zhengguo Xu,
• Abstract要約: 本稿では,多粒度教師付きコントラスト(MGSC)フレームワークを直感から開発する。 これは実装において、あまりに大きなミニバッチサイズとアンバランスなサンプルの問題に対処する。 また、シンプルでスケーラブルな基本ネットワーク構造を示し、CMPASSデータセット上で提案されたMGSC戦略を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0752500632458983
• License:
• Abstract: Accurate remaining useful life (RUL) predictions are critical to the safe operation of aero-engines. Currently, the RUL prediction task is mainly a regression paradigm with only mean square error as the loss function and lacks research on feature space structure, the latter of which has shown excellent performance in a large number of studies. This paper develops a multi-granularity supervised contrastive (MGSC) framework from plain intuition that samples with the same RUL label should be aligned in the feature space, and address the problems of too large minibatch size and unbalanced samples in the implementation. The RUL prediction with MGSC is implemented on using the proposed multi-phase training strategy. This paper also demonstrates a simple and scalable basic network structure and validates the proposed MGSC strategy on the CMPASS dataset using a convolutional long short-term memory network as a baseline, which effectively improves the accuracy of RUL prediction.
• Abstract（参考訳）: 正確な寿命予測(RUL)は、航空エンジンの安全な運用に不可欠である。 現在、RUL予測タスクは、損失関数として平均二乗誤差しか持たない回帰パラダイムであり、特徴空間構造の研究を欠いているが、後者は多くの研究で優れた性能を示している。 本稿では,同一のRULラベルを持つサンプルを特徴空間に配置する,多粒度教師付きコントラスト(MGSC)フレームワークを開発した。 MGSCを用いたRUL予測は,提案した多相学習戦略を用いて実現されている。 本稿では, CMPASSデータセット上で提案したMGSC戦略を, 畳み込み長短期記憶ネットワークをベースラインとして検証し, RUL予測の精度を効果的に向上する。

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