基于传感器值利用一维卷积神经网络检测生产阶段
机器学习
2020-05-01 v1 信号处理
摘要
在工业4.0背景下，从传感器信息中提取知识起着重要作用。通常，从传感器值收集的信息能揭示生产层面的有意义洞察，例如异常或机器状态。在我们的用例中，我们借助卷积神经网络通过检查传感器值来识别生产阶段。该数据集来自用于金属热处理的回火炉。我们的监督学习方法对所采用的用于生产阶段检测的神经网络展现出令人满意的准确率。我们认为如本工作所示的解决方案是预测性维护领域中的重要支柱。
引用
@article{arxiv.2004.14475,
title = {Detecting Production Phases Based on Sensor Values using 1D-CNNs},
author = {Burkhard Hoppenstedt and Manfred Reichert and Ghada El-Khawaga and Klaus Kammerer and Karl-Michael Winter and Rüdiger Pryss},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.14475},
year = {2020}
}
备注
2 Pages