論文の概要: PNN: A Novel Progressive Neural Network for Fault Classification in Rotating Machinery under Small Dataset Constraint

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18263v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 01:12:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:34:45.324247
• Title: PNN: A Novel Progressive Neural Network for Fault Classification in Rotating Machinery under Small Dataset Constraint
• Title（参考訳）: PNN:小さなデータセット制約下での回転機械の故障分類のための新しいプログレッシブニューラルネットワーク
• Authors: Praveen Chopra, Himanshu Kumar, Sandeep Yadav,
• Abstract要約: 本研究では,新しいプログレッシブニューラルネットワークアーキテクチャ(PNN)を活用した統合フレームワークを提案する。 PNNは、以前見積もっていた全ての特徴の助けを借りて、上位の固定サイズの精細な特徴を逐次推定し、特徴セットに付加する。 このフレームワークの有効性は、オープンソースデータセット6つ、社内障害シミュレータ1つ、実世界の産業データセット1つを含む8つのデータセットで検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7373986291574135
• License:
• Abstract: Fault detection in rotating machinery is a complex task, particularly in small and heterogeneous dataset scenarios. Variability in sensor placement, machinery configurations, and structural differences further increase the complexity of the problem. Conventional deep learning approaches often demand large, homogeneous datasets, limiting their applicability in data-scarce industrial environments. While transfer learning and few-shot learning have shown potential, however, they are often constrained by the need for extensive fault datasets. This research introduces a unified framework leveraging a novel progressive neural network (PNN) architecture designed to address these challenges. The PNN sequentially estimates the fixed-size refined features of the higher order with the help of all previously estimated features and appends them to the feature set. This fixed-size feature output at each layer controls the complexity of the PNN and makes it suitable for effective learning from small datasets. The framework's effectiveness is validated on eight datasets, including six open-source datasets, one in-house fault simulator, and one real-world industrial dataset. The PNN achieves state-of-the-art performance in fault detection across varying dataset sizes and machinery types, highlighting superior generalization and classification capabilities.
• Abstract（参考訳）: 回転機械の故障検出は、特に小型で不均一なデータセットシナリオにおいて複雑な作業である。 センサ配置、機械構成、構造的差異のばらつきにより、問題の複雑さはさらに増大する。 従来のディープラーニングアプローチでは、大規模で均質なデータセットが要求されることが多い。 しかし、トランスファーラーニングや少数ショットラーニングは潜在的な可能性を示しているが、大規模なフォールトデータセットの必要性によって制約されることが多い。 本研究では,これらの課題に対処するために設計された,新しいプログレッシブニューラルネットワーク(PNN)アーキテクチャを活用する統一フレームワークを提案する。 PNNは、以前見積もっていた全ての特徴の助けを借りて、上位の固定サイズの精細な特徴を逐次推定し、特徴セットに付加する。 各レイヤで出力されるこの固定サイズ機能は、PNNの複雑さを制御し、小さなデータセットから効果的な学習に適している。 このフレームワークの有効性は、オープンソースデータセット6つ、社内障害シミュレータ1つ、実世界の産業データセット1つを含む8つのデータセットで検証されている。 PNNは、さまざまなデータセットサイズやマシンタイプにわたる障害検出における最先端のパフォーマンスを実現し、より優れた一般化と分類機能を強調している。

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