Generative Adversarial Network-based Missing Data Handling and Remaining Useful Life Estimation for Smart Train Control and Monitoring Systems
Notice bibliographique
Résumé
As railway is considered one of the most significant transports, sudden malfunction of train components or delayed maintenance may considerably disrupt societal activities. To prevent this issue, various railway maintenance frameworks, from “periodic time-based and distance-based traditional maintenance frameworks” to “monitoring/conditional-based maintenance systems,” have been proposed and developed. However, these maintenance frameworks depend on the current status and situations of trains and cars. To overcome these issues, several predictive frameworks have been proposed. This study proposes a new and effective remaining useful life (RUL) estimation framework using big data from a train control and monitoring system (TCMS). TCMS data is classified into two types: operation data and alarm data. Alarm or RUL information is extracted from the alarm data. Subsequently, a deep learning model achieves the mapping relationship between operation data and the extracted RUL. However, a number of TCMS data have missing values due to malfunction of embedded sensors and/or low life of monitoring modules. This issue is addressed in the proposed generative adversarial network (GAN) framework. Both deep neural network (DNN) models for a generator and a predictor estimate missing values and predict train fault, simultaneously. To prove the effectiveness of the proposed GAN-based predictive maintenance framework, TCMS data-based case studies and comparisons with other methods were carried out.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».