Applicability and interpretability of logical analysis of data in condition based maintenance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
his thesis studies the applicability and adaptability of a data mining artificial intelligence approach called Logical Analysis of Data (LAD) to diagnostic applications in Condition Based Maintenance (CBM). Most of the technologies used so far for decision support in CBM tend to automate the diagnostic process without offering any added knowledge that could be helpful to the maintenance operation and maintenance personnel. LAD possesses two key advantages over other decision making technologies used in CBM: (1) it is a non-statistical approach; as such no statistical assumptions are required for the input data, and (2) it generates interpretable patterns that could help solve maintenance problems. A study on the implementation of LAD in CBM is presented in this research whose objective are to study the applicability of LAD in different CBM situations requiring special considerations regarding the types of input data and maintenance decisions, adapt the LAD methodology to the particular requirements that arise from these applications, and improve the LAD methodology in line with the above two objectives in order to increase diagnosis accuracy and result interpretability. The novelty of the research presented in this thesis is (1) the application of LAD to CBM for the first time in applications that stand to benefit from the advantages that this technology provides; and (2) the innovative modifications to LAD methodology, particularly in the area of pattern generation, in order to improve its performance within the context of CBM. The research conducted in this thesis followed an evolutionary approach in order to achieve the objectives stated in the Introduction. The research applied LAD in three applications: (1) the detection of Rogue components within the spare part inventory of reparable components in a commercial airline company, (2) the detection and identification of faults in power transformers using DGA, and (3) the detection of faults in rotor bearings using vibration signals. This research concludes that LAD is a promising decision making approach that adds important benefits to the implementation of CBM in the industry.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle