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Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Spatio-temporal convolutional neural networks for failure prediction

Résumé

The use of statistical learning techniques to identify a failure in a system by using time series collected from it is well known. However, in the case of an industrial system made of multiple subsystems, their direct application is limited by the system complexity. In the meantime, the application of those techniques individually to each subsystem does not take their dependencies into consideration leading to limited performances. The objective of this paper is to propose a model of spatio-temporal convolutional neural network able to consider spatial and temporal dependencies on time series collected on subsystems of an industrial system for failure classification.
L'utilisation de techniques d'apprentissage statistique pour identifier une panne au sein d'un système à partir de séries temporelles intrinsèques à ce système est bien connu. Néanmoins, dans le cadre d'un système industriel composé de plusieurs sous systèmes, l'application directe de ces techniques au système global est limitée par la complexité de celui-ci, tandis que leur application sur chacun des sous systèmes ne prend pas en compte les dépendances qui peuvent intervenir entre eux et mènent à des performances faibles. L'objectif de cette communication est de proposer un modèle de réseau de neurones convolutionnels spatio-temporels capable de prendre en compte à la fois des dépendances spatiales et temporelles de séries temporelles observées par des sous systèmes pour la classification de pannes dans un système industriel.
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Dates et versions

hal-02282219 , version 1 (09-09-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02282219 , version 1

Citer

Nicolas Aussel, Fabian Dubourvieux, Yohan Petetin. Spatio-temporal convolutional neural networks for failure prediction. GRETSI 2019: XXVIIème colloque francophone de traitement du signal et des images, Aug 2019, Lille, France. pp.1-5. ⟨hal-02282219⟩
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