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J-GLOBAL ID：202202230260711466   整理番号：22A0397308

VAE可能生成敵対ネットワークに基づくチラー故障診断【JST・京大機械翻訳】

Chiller Fault Diagnosis Based on VAE-Enabled Generative Adversarial Networks

著者 (4件)： Yan Ke (Key Laboratory of Electromagnetic Wave Information Technology and Metrology of Zhejiang Province, College of Information Engineering, China Jiliang University, Hangzhou, China) ,  Su Jianye (Key Laboratory of Electromagnetic Wave Information Technology and Metrology of Zhejiang Province, College of Information Engineering, China Jiliang University, Hangzhou, China) ,  Huang Jing (School of Information and Electronic Engineering, Zhejiang Gongshang University, Hangzhou, China) ,  Mo Yuchang (Fujian Province University Key Laboratory of Computational Science, School of Mathematical Sciences, Huaqiao University, Quanzhou, China)
資料名： IEEE Transactions on Automation Science and Engineering  (IEEE Transactions on Automation Science and Engineering)
巻： 19  号： 1  ページ： 387-395  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1406A  ISSN： 1545-5955  CODEN： ITASC7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 人工知能(AI)増強自動故障診断(AFD)は,有望な分類性能を有するチラー故障診断のためにますます普及している。実際には,訓練段階におけるAI法により十分な数の故障サンプルが必要である。しかし,故障訓練サンプルは,通常訓練サンプルよりも収集するのがはるかに困難である。データ増強をこれらのシナリオに導入して,合成データによる訓練データセットを強化した。本研究では,傾斜ペナルティ(CWGAN-GP-VAE)を有する変分自動エンコーダベースの条件付きWaserstein GANを提案し,チラーのための様々な故障を診断した。詳細な比較研究を実世界故障データサンプルを用いて行い,提案した方法の有効性とロバスト性を検証した。実践者にとって,この仕事は,故障訓練サンプルが,通常,チラー自動故障診断(AFD)の実践において,通常訓練サンプルよりも収集するのがはるかに困難であるという事実を攻撃する。現代の教師つき学習チラーAFDは,分類器を訓練するために十分な数の故障訓練サンプルに依存する。故障訓練サンプルの数が不十分であるとき,従来のAFD方式は作業に失敗する。本研究は,機械学習ベースのAFD法のための訓練データセットを豊かにする合成故障訓練サンプルを生成するための勾配ペナルティ(CWGAN-GP-VAE)フレームワークを有する変分自動符号器ベースの条件付きWaserstein GANを提案した。提案アルゴリズムは注意深く設計され,実装され,文献において既存の方法よりもより効果的であることが証明された。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  変分法 ,  *故障 ,  *ネットワーク ,  *故障診断 ,  教師つき学習 ,  人工知能 ,  符号器 ,  有効性 ,  ペナルティ ,  ロバスト性 ,  機械学習
準シソーラス用語： 訓練データ ,  *チラー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他のシステムプログラミング  (JD03070M) ,  計測機器一般  (AD02000X)

タイトルに関連する用語 (4件)： VAE ,  敵対 ,  チラー ,  故障診断