Sammanfattning av denna webbsida: Datadrivna metoder med flersensordata är de mest lovande metoderna för att övervaka maskinhälsan. Att ta fram felkänsliga funktioner från multisensortidsserier är en skrämmande uppgift för både traditionella datadrivna metoder och nuvarande djupinlärningsmodeller. En ny hybrid end-to-end djupinlärning ram som heter Time-distribuated ConvLSTM modell (TDConvLSTM) föreslås i papperet för maskin hälsa övervakning, som fungerar direkt på rå multi-sensor tidsserier. I TDConvLSTM segmenteras de normaliserade multisensordata först in i en samling subsekvenser genom ett skjutfönster längs den tidsmässiga dimensionen. Tidsdistribuerade lokala funktionsextraktorer appliceras samtidigt på varje undersekvens för att extrahera lokala spatiotemporala funktioner. Därefter är ett holistiskt ConvLSTM-lager utformat för att extrahera holistiska spatiotemporala funktioner mellan subsekvenser. Äntligen staplas ett fullt uppkopplat lager och ett övervakat inlärningslager ovanpå modellen för att uppnå målet. TDConvLSTM kan extrahera spatiotemporala funktioner på olika tidskalor utan handgjorda funktioner. Den föreslagna modellen kan uppnå bättre prestanda i både tidsserieklassificeringsuppgifter och regressionsprognoser än vissa toppmoderna modeller, som har verifierats i experimentet för feldiagnos av växellådan och experimentet för att förutsäga verktygsslitage.
Qiao m.fl. föreslog en tid-distribuerad ConvLSTM modell för att extrahera spatiotemporala funktioner i multi-sensor tidsserie för hälsoövervakning REF.
A Time-Distributed Spatiotemporal Feature Learning Method for Machine Health Monitoring with Multi-Sensor Time Series
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}