論文の概要: Intelligent Algorithms For Signature Diagnostics Of Three-Phase Motors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08582v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 13:01:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:11:46.003717
• Title: Intelligent Algorithms For Signature Diagnostics Of Three-Phase Motors
• Title（参考訳）: 3相モータの信号診断のためのインテリジェントアルゴリズム
• Authors: Stepan Svirin, Artem Ryzhikov, Saraa Ali, Denis Derkach,
• Abstract要約: 3相エンジンのインテリジェント診断における機械学習(ML)アルゴリズムの適用は、診断性能と精度を大幅に向上させる可能性がある。 従来の手法は主にシグネチャ解析に依存しており、標準的なプラクティスであるにもかかわらず、高度なML技術の統合の恩恵を受けることができる。 本研究では,技術アルゴリズムの状態と新しい教師なし異常発生手法を組み合わせることで,新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5249805590164903
• License:
• Abstract: The application of machine learning (ML) algorithms in the intelligent diagnosis of three-phase engines has the potential to significantly enhance diagnostic performance and accuracy. Traditional methods largely rely on signature analysis, which, despite being a standard practice, can benefit from the integration of advanced ML techniques. In our study, we innovate by combining state of the art algorithms with a novel unsupervised anomaly generation methodology that takes into account physics model of the engine. This hybrid approach leverages the strengths of both supervised ML and unsupervised signature analysis, achieving superior diagnostic accuracy and reliability along with a wide industrial application. Our experimental results demonstrate that this method significantly outperforms existing ML and non-ML state-of-the-art approaches while retaining the practical advantages of an unsupervised methodology. The findings highlight the potential of our approach to significantly contribute to the field of engine diagnostics, offering a robust and efficient solution for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 3相エンジンのインテリジェント診断における機械学習(ML)アルゴリズムの適用は、診断性能と精度を大幅に向上させる可能性がある。 従来の手法は主にシグネチャ解析に依存しており、標準的なプラクティスであるにもかかわらず、高度なML技術の統合の恩恵を受けることができる。 本研究では,エンジンの物理モデルを考慮した,最先端のアルゴリズムと教師なしの異常発生手法を組み合わせることで,新しい手法を提案する。 このハイブリッドアプローチは、教師付きMLと教師なしシグネチャ解析の両方の長所を活用し、幅広い産業応用とともに、より優れた診断精度と信頼性を実現する。 実験により,この手法は,教師なし手法の実用的優位性を保ちながら,既存のMLおよび非MLのアプローチを著しく上回ることを示した。 この結果は,エンジン診断分野に大きく貢献するアプローチの可能性を強調し,実世界のアプリケーションに対して堅牢で効率的なソリューションを提供する。

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