Multimodal regression and mode recognition via an integrated deep neural network

人工神经网络 回归 人工智能 计算机科学 反向传播 集合(抽象数据类型) 机器学习 模式识别(心理学) 组分(热力学) 模式(计算机接口) 深度学习 统计 数学 物理 热力学 程序设计语言 操作系统
作者
Di Wang,Changyue Song,Xi Zhang
出处
期刊:IISE transactions [Taylor & Francis]
卷期号:56 (10): 1021-1037
标识
DOI:10.1080/24725854.2023.2223245
摘要

Deep learning has emerged as a powerful tool to model complicated relationships between inputs and outputs in manufacturing systems. Existing deep learning approaches in manufacturing are often used to directly predict the Variables of Interest (VoI) such as the system status from a set of sensor measurements by supervised learning. However, in various complex manufacturing systems, components are operated under multiple modes that are not well known beforehand. The mapping of the VoI from sensor measurements highly depends on the mode information given that sensor measurements under different operation modes usually present different patterns. Therefore, predicting the VoI under multiple operation modes given sensor measurements is urgently necessary. This study develops a novel deep learning method for multimodal regression and mode recognition to predict the VoI under multiple modes and recognize the specific mode of a component from its sensor measurements. Specifically, we establish a deep neural network (DNN)-based regression- and classification-integrated framework. For model training, our innovative idea is to develop an Expectation–Maximum (EM)-based backpropagation algorithm, where the modes of components are set as latent variables, given that the mode information cannot be provided. Numerical experiments and a case study of degraded gas turbine engines are presented to validate the proposed model performance.
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