論文の概要: Advancing machine fault diagnosis: A detailed examination of convolutional neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08689v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 12:41:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:49:52.290724
• Title: Advancing machine fault diagnosis: A detailed examination of convolutional neural networks
• Title（参考訳）: 機械断層診断の進歩 : 畳み込みニューラルネットワークの詳細な検討
• Authors: Govind Vashishtha, Sumika Chauhan, Mert Sehri, Justyna Hebda-Sobkowicz, Radoslaw Zimroz, Patrick Dumond, Rajesh Kumar,
• Abstract要約: CNNは強力なツールとして登場し、堅牢で正確な障害検出と分類機能を提供する。 このレビューでは、機械故障診断におけるCNNの適用について論じ、その理論的基礎、アーキテクチャのバリエーション、実践的実装について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.032805314796963
• License:
• Abstract: The growing complexity of machinery and the increasing demand for operational efficiency and safety have driven the development of advanced fault diagnosis techniques. Among these, convolutional neural networks (CNNs) have emerged as a powerful tool, offering robust and accurate fault detection and classification capabilities. This comprehensive review delves into the application of CNNs in machine fault diagnosis, covering its theoretical foundation, architectural variations, and practical implementations. The strengths and limitations of CNNs are analyzed in this domain, discussing their effectiveness in handling various fault types, data complexities, and operational environments. Furthermore, we explore the evolving landscape of CNN-based fault diagnosis, examining recent advancements in data augmentation, transfer learning, and hybrid architectures. Finally, we highlight future research directions and potential challenges to further enhance the application of CNNs for reliable and proactive machine fault diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 機械の複雑さの増大と、運転効率と安全性の需要の増大により、高度な故障診断技術の開発が進められた。 これらのうち、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は強力なツールとして登場し、堅牢で正確な故障検出と分類機能を提供する。 この包括的なレビューでは、CNNを機械故障診断に適用し、その理論的基礎、アーキテクチャのバリエーション、実践的な実装について論じている。 CNNの長所と短所をこの領域で分析し、さまざまな障害タイプ、データ複雑さ、運用環境を扱う上での有効性について議論する。 さらに、CNNに基づく障害診断の進化の展望を探求し、データ拡張、転送学習、ハイブリッドアーキテクチャの最近の進歩について検討する。 最後に,CNNの信頼性と積極的な機械故障診断への応用をさらに促進するための今後の研究の方向性と今後の課題について述べる。

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