Vi anser att problemet med att uppskatta återstående livslängd (RUL) i ett system eller en maskin från sensordata. Många metoder för RUL-uppskattning baserade på sensordata gör antaganden om hur maskiner bryts ned. Dessutom är sensordata från maskiner bullriga och o en su s från saknade värden i många praktiska situationer. Vi föreslår Embed-RUL: en ny metod för RUL-uppskattning från sensordata som inte är beroende av några degraderingstrendantaganden, är robust för buller, och hanterar saknade värden. Embed-RUL använder en sekvens-till-sekvens modell baserad på Recurrent Neural Networks (RNNs) för att generera inbäddningar för multivariat tidsserie subsekvenser. Inbäddningar för normala och nedbrutna maskiner tenderar att vara olika och anses därför vara användbara för RUL-uppskattning. Vi visar att inbäddningar fånga den totala pa ern i tidsserien medan ltering ut buller, så att inbäddningar av två maskiner med liknande operativa beteende är nära varandra, även när deras sensor avläsningar har signi cant och varierande nivåer av bullerinnehåll. Vi utför experiment på offentligt tillgängliga turbofläktmotordataset och en egenutvecklad real-world dataset, och visar att Embed-RUL överträffar tidigare rapporterade [24] toppmoderna på flera mätvärden.
I REF, Gugulothu et al. föreslog en ny RUL-skattningsmetod -Embed-RUL - som använder en sekvens-till-sekvens RNN-baserad modell för att generera inbäddningar för multivariat tidsserier.
Predicting Remaining Useful Life using Time Series Embeddings based on Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}