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J-GLOBAL ID：201902255087360172   整理番号：19A1605456

産業機械の残存有効寿命推定のための時間畳込みメモリネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Temporal Convolutional Memory Networks for Remaining Useful Life Estimation of Industrial Machinery

著者 (5件)： Jayasinghe Lahiru (SUTD-MIT International Design Centre, Singapore University of Technology and Design, Singapore) ,  Samarasinghe Tharaka (Department of Electronic and Telecommunication Engineering, University of Moratuwa, Sri Lanka) ,  Yuenv Chau (SUTD-MIT International Design Centre, Singapore University of Technology and Design, Singapore) ,  Ni Low Jenny Chen (Keysight Technologies, Singapore) ,  Sam Ge Shuzhi (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICIT  ページ： 915-920  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 産業機械の残存有効寿命(RUL)を正確に推定することは,多くの実世界応用において有益である。推定技術は主に線形モデルまたはニューラルネットワークベースのアプローチを短期間の時間依存性に焦点を当てて利用した。本論文では,長期的および短期的な時間依存性を有する時間的畳込みを組み込んだシステムモデルを紹介した。提案したネットワークは,センサ値の顕著な特徴と複雑な時間変化を学習し,RULを予測する。データ増強法を用いて精度を上げた。提案した方法を公開可能なデータセットに関するいくつかの最先端アルゴリズムと比較した。それは,複雑な環境から得られたデータセットに対して優れた結果をもつ有望な結果を示す。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 経時変化 ,  システムモデル ,  *産業機械 ,  *畳込み ,  *ネットワーク ,  アルゴリズム ,  センサ ,  時間依存性 ,  *耐用年数 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 線形モデル ,  推定技術 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 産業機械 ,  残存 ,  有効寿命 ,  推定 ,  畳込み