論文の概要: A Multimodal Lightweight Approach to Fault Diagnosis of Induction Motors in High-Dimensional Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03746v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 12:40:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:48:58.089562
• Title: A Multimodal Lightweight Approach to Fault Diagnosis of Induction Motors in High-Dimensional Dataset
• Title（参考訳）: 高次元データセットにおける誘導電動機の故障診断へのマルチモーダル軽量アプローチ
• Authors: Usman Ali,
• Abstract要約: 誘導電動機(IM)の正確なAIベースの診断システムは、プロアクティブなメンテナンスを強化し、計画外のダウンタイムを軽減し、産業環境における全体的なメンテナンスコストを抑制する可能性を秘めている。 研究者らは、信号処理(SP)、機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)、BRB故障のハイブリッドアーキテクチャを用いた様々な故障診断手法を提案している。 本稿では,1,2,3,4のBRB断層を電流信号と振動信号データを用いて診断するために,ShuffleNetV2というトランスファーラーニングに基づく軽量DLモデルを用いて,BRB断層の大規模データを実装する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.148237645450678
• License:
• Abstract: An accurate AI-based diagnostic system for induction motors (IMs) holds the potential to enhance proactive maintenance, mitigating unplanned downtime and curbing overall maintenance costs within an industrial environment. Notably, among the prevalent faults in IMs, a Broken Rotor Bar (BRB) fault is frequently encountered. Researchers have proposed various fault diagnosis approaches using signal processing (SP), machine learning (ML), deep learning (DL), and hybrid architectures for BRB faults. One limitation in the existing literature is the training of these architectures on relatively small datasets, risking overfitting when implementing such systems in industrial environments. This paper addresses this limitation by implementing large-scale data of BRB faults by using a transfer-learning-based lightweight DL model named ShuffleNetV2 for diagnosing one, two, three, and four BRB faults using current and vibration signal data. Spectral images for training and testing are generated using a Short-Time Fourier Transform (STFT). The dataset comprises 57,500 images, with 47,500 used for training and 10,000 for testing. Remarkably, the ShuffleNetV2 model exhibited superior performance, in less computational cost as well as accurately classifying 98.856% of spectral images. To further enhance the visualization of harmonic sidebands resulting from broken bars, Fast Fourier Transform (FFT) is applied to current and vibration data. The paper also provides insights into the training and testing times for each model, contributing to a comprehensive understanding of the proposed fault diagnosis methodology. The findings of our research provide valuable insights into the performance and efficiency of different ML and DL models, offering a foundation for the development of robust fault diagnosis systems for induction motors in industrial settings.
• Abstract（参考訳）: 誘導電動機(IM)の正確なAIベースの診断システムは、プロアクティブなメンテナンスを強化し、計画外のダウンタイムを軽減し、産業環境における全体的なメンテナンスコストを抑制する可能性を秘めている。 特に、IMでよく見られる断層のうち、ブロークローターバー(BRB)断層が頻繁に発生する。 研究者らは、信号処理(SP)、機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)、BRB故障のハイブリッドアーキテクチャを用いた様々な故障診断手法を提案している。 既存の文献の1つの制限は、これらのアーキテクチャを比較的小さなデータセットでトレーニングすることであり、産業環境でそのようなシステムを実装する際に過度に適合するリスクがある。 本稿では,1,2,3,4のBRB断層を電流信号と振動信号データを用いて診断するために,ShuffleNetV2というトランスファーラーニングに基づく軽量DLモデルを用いて,BRB断層の大規模データを実装することで,この限界に対処する。 短時間フーリエ変換(STFT)を用いて、トレーニングとテストのためのスペクトル画像を生成する。 データセットは57,500枚、トレーニングに47,500枚、テストに10,000枚で構成されている。 注目すべきは、ShuffleNetV2モデルは、より少ない計算コストで優れた性能を示し、スペクトル画像の98.856%を正確に分類したことである。 バーの破損によるハーモニックサイドバンドの可視化をさらに強化するため、電流および振動データに高速フーリエ変換(FFT)を適用した。 また,本論文は,各モデルのトレーニング時間と試験時間に関する知見を提供し,提案した故障診断手法の包括的理解に寄与する。 本研究は,各種MLモデルとDLモデルの性能と効率に関する貴重な知見を提供し,産業用誘導電動機の堅牢な故障診断システムの開発の基礎となるものである。

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