Semi-Supervised Learning Approach for Optimizing Condition-based-Maintenance (CBM) Decisions
Notice bibliographique
Résumé
Recent heightened enthusiasm towards Industrial Artificial Intelligence (IAI) and Industrial Internet of Things (IIoT) coupled with developments in smart sensor technologies have resulted in simultaneous incorporation of several advanced Condition Monitoring (CM) technologies within manufacturing and industrial sectors. Efficient utilization of CM data leads to enhanced safety, reliability and availability of manufacturing systems. In this regard, the paper proposes an efficient and novel hybrid Maintenance Decision Support System (MDSS) for fault diagnostic and prognostic considering CM data along with event- triggered data. The proposed MDSS model is a hybrid Machine Learning (ML)-based solution coupled with statistical techniques. In order to find an optimal maintenance policy, we concentrate the attention on a time-dependent Proportional Hazards Model (PHM) augmented with a semi-supervised ML approach. The developed hybrid model is capable of inferring and fusing High-Dimensional and Multi-modal Streaming (HDMS) data sources in an adaptive and autonomous fashion to recommend optimal maintenance decisions without human intervention. To illustrate the complete structure of the proposed MDSS, experimental evaluations are designed based on a dataset provided by NASA containing run-to-failure and CM data associated with aircraft engines. The effectiveness of the proposed model is demonstrated through a comprehensive set of comparisons with different ML algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».