論文の概要: Attention-Based Multiscale Temporal Fusion Network for Uncertain-Mode Fault Diagnosis in Multimode Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05172v2
• Date: Mon, 14 Apr 2025 08:47:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-22 12:52:28.095494
• Title: Attention-Based Multiscale Temporal Fusion Network for Uncertain-Mode Fault Diagnosis in Multimode Processes
• Title（参考訳）: マルチモードプロセスにおける不確実なモード故障診断のための注意に基づくマルチスケールテンポラル核融合ネットワーク
• Authors: Guangqiang Li, M. Amine Atoui, Xiangshun Li,
• Abstract要約: マルチモードプロセスにおける故障診断は,産業システムの安全な運転を保証する上で重要な役割を担っている。 つまり、複数のモードからのモニタリングデータの間に大きな分散的な違いがあるのです。 本稿では,注目型マルチスケール時間融合ネットワークという新しい手法を提案する。 提案モデルでは診断性能が向上し,小型モデルサイズを維持している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9389881806157316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fault diagnosis in multimode processes plays a critical role in ensuring the safe operation of industrial systems across multiple modes. It faces a great challenge yet to be addressed - that is, the significant distributional differences among monitoring data from multiple modes make it difficult for the models to extract shared feature representations related to system health conditions. In response to this problem, this paper introduces a novel method called attention-based multiscale temporal fusion network. The multiscale depthwise convolution and gated recurrent unit are employed to extract multiscale contextual local features and long-short-term features. Instance normalization is applied to suppress mode-specific information. Furthermore, a temporal attention mechanism is designed to focus on critical time points with higher cross-mode shared information, thereby enhancing the accuracy of fault diagnosis. The proposed model is applied to Tennessee Eastman process dataset and three-phase flow facility dataset. The experiments demonstrate that the proposed model achieves superior diagnostic performance and maintains a small model size. The source code will be available on GitHub at https://github.com/GuangqiangLi/AMTFNet.
• Abstract（参考訳）: マルチモードプロセスにおける故障診断は、複数のモードにわたる産業システムの安全な運用を保証する上で重要な役割を担っている。 つまり、複数のモードからのモニタリングデータの間に大きな分散的な違いがあるため、モデルがシステムの状態に関連する共有機能表現を抽出するのは難しくなります。 そこで本研究では,注目型マルチスケール時間融合ネットワークと呼ばれる新しい手法を提案する。 マルチスケールの局所的特徴と長期的特徴を抽出するために、多スケールの深度畳み込みとゲート再帰単位を用いる。 インスタンスの正規化は、モード固有の情報を抑制するために適用される。 さらに、時間的注意機構は、クロスモード共有情報が高い臨界時間点に集中するように設計されており、これにより故障診断の精度が向上する。 提案モデルはテネシー・イーストマンプロセス・データセットと3相フロー・ファシリティ・データセットに適用される。 実験により,提案モデルにより診断性能が向上し,モデルサイズが小さく抑えられることを示した。 ソースコードはGitHubでhttps://github.com/GuangqiangLi/AMTFNet.comから入手できる。

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