論文の概要: Predictive Maintenance Study for High-Pressure Industrial Compressors: Hybrid Clustering Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13919v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 08:14:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:18:35.126188
• Title: Predictive Maintenance Study for High-Pressure Industrial Compressors: Hybrid Clustering Models
• Title（参考訳）: 高圧圧縮機の予測保守研究:ハイブリッドクラスタリングモデル
• Authors: Alessandro Costa, Emilio Mastriani, Federico Incardona, Kevin Munari, Sebastiano Spinello,
• Abstract要約: 正規化相互情報(NMI)や調整ランダム指標(ARI)などの品質指標を用いてクラスタリングアルゴリズムの評価を行った。 これらの特徴は、リッチレグレッションモデルにより、故障検出の精度を平均4.87パーセント向上させる。 クロスバリデーションと重要なパフォーマンス指標は、予測メンテナンスモデルにおけるクラスタリングベースの機能のメリットを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.58317527488534
• License:
• Abstract: This study introduces a predictive maintenance strategy for high pressure industrial compressors using sensor data and features derived from unsupervised clustering integrated into classification models. The goal is to enhance model accuracy and efficiency in detecting compressor failures. After data pre processing, sensitive clustering parameters were tuned to identify algorithms that best capture the dataset's temporal and operational characteristics. Clustering algorithms were evaluated using quality metrics like Normalized Mutual Information (NMI) and Adjusted Rand Index (ARI), selecting those most effective at distinguishing between normal and non normal conditions. These features enriched regression models, improving failure detection accuracy by 4.87 percent on average. Although training time was reduced by 22.96 percent, the decrease was not statistically significant, varying across algorithms. Cross validation and key performance metrics confirmed the benefits of clustering based features in predictive maintenance models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,センサデータと非教師なしクラスタリングから抽出した特徴を分類モデルに組み込んだ高圧産業用圧縮機の予測保守戦略を提案する。 目標は、圧縮機の故障を検出する際のモデルの精度と効率を高めることである。 データ前処理の後、センシティブなクラスタリングパラメータを調整して、データセットの時間的および運用上の特性を最もよくキャプチャするアルゴリズムを特定した。 クラスタリングアルゴリズムは、正規化相互情報(NMI)や調整ランダム指標(ARI)といった品質指標を用いて評価され、正常な条件と非正常な条件を区別する上で最も効果的なものを選択する。 これらの特徴は、リッチレグレッションモデルにより、故障検出の精度を平均4.87パーセント向上させる。 トレーニング時間は22.96パーセント削減されたが、統計的には重要ではなく、アルゴリズムによって異なる。 クロスバリデーションと重要なパフォーマンス指標は、予測メンテナンスモデルにおけるクラスタリングベースの機能のメリットを確認した。

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