論文の概要: Short-Horizon Predictive Maintenance of Industrial Pumps Using Time-Series Features and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19974v1
• Date: Wed, 27 Aug 2025 15:32:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.683783
• Title: Short-Horizon Predictive Maintenance of Industrial Pumps Using Time-Series Features and Machine Learning
• Title（参考訳）: 時系列特徴と機械学習を用いた産業用ポンプの短軸予測保守
• Authors: Khaled M. A. Alghtus, Aiyad Gannan, Khalid M. Alhajri, Ali L. A. Al Jubouri, Hassan A. I. Al-Janahi,
• Abstract要約: 本研究では,実時間センサデータを用いた産業用遠心ポンプの短期故障予測のための機械学習フレームワークを提案する。 60分120分という2つの見返り期間をスライディングウインドウアプローチを用いて評価した。 その結果,ランダムフォレストモデルでは,60分間のウィンドウで予測性能が最良であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study presents a machine learning framework for forecasting short-term faults in industrial centrifugal pumps using real-time sensor data. The approach aims to predict {EarlyWarning} conditions 5, 15, and 30 minutes in advance based on patterns extracted from historical operation. Two lookback periods, 60 minutes and 120 minutes, were evaluated using a sliding window approach. For each window, statistical features including mean, standard deviation, minimum, maximum, and linear trend were extracted, and class imbalance was addressed using the SMOTE algorithm. Random Forest and XGBoost classifiers were trained and tested on the labeled dataset. Results show that the Random Forest model achieved the best short-term forecasting performance with a 60-minute window, reaching recall scores of 69.2\% at 5 minutes, 64.9\% at 15 minutes, and 48.6\% at 30 minutes. With a 120-minute window, the Random Forest model achieved 57.6\% recall at 5 minutes, and improved predictive accuracy of 65.6\% at both 15 and 30 minutes. XGBoost displayed similar but slightly lower performance. These findings highlight that optimal history length depends on the prediction horizon, and that different fault patterns may evolve at different timescales. The proposed method offers an interpretable and scalable solution for integrating predictive maintenance into real-time industrial monitoring systems.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,実時間センサデータを用いた産業用遠心ポンプの短期故障予測のための機械学習フレームワークを提案する。 この手法は, 歴史的操作から抽出したパターンに基づいて, 5, 15, 30分前もって {EarlyWarning} 条件を予測することを目的としている。 60分120分という2つの見返り期間をスライディングウインドウアプローチを用いて評価した。 各ウィンドウに対して,平均,標準偏差,最小,最大,線形傾向などの統計的特徴を抽出し,SMOTEアルゴリズムを用いてクラス不均衡に対処した。 Random ForestとXGBoostの分類器はラベル付きデータセットでトレーニングされ、テストされた。 その結果、ランダムフォレストモデルは60分の窓で最高の短期予測性能を達成し、リコールスコアは5分で69.2\%、15分で64.9\%、30分で48.6\%に達した。 120分の窓で、ランダムフォレストモデルは5分で57.6\%リコールし、15分と30分で65.6\%の予測精度を向上した。 XGBoostも同様だが、性能はわずかに低かった。 これらの知見は、最適な歴史の長さは予測の地平線に依存し、異なる時間スケールで異なる断層パターンが進化する可能性があることを示唆している。 提案手法は,予測保守をリアルタイム産業監視システムに統合するための,解釈可能かつスケーラブルなソリューションを提供する。

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