Electrical-STGCN: An Electrical Spatio-Temporal Graph Convolutional Network for Intelligent Predictive Maintenance

计算机科学 图形 预测性维护 组分(热力学) 人工智能 电气设备 数据挖掘 机器学习 可靠性工程 工程类 理论计算机科学 电气工程 热力学 物理
作者
Yuchen Jiang,Pengwen Dai,Pengcheng Fang,Ray Y. Zhong,Xiaochun Cao
出处
期刊:IEEE Transactions on Industrial Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:18 (12): 8509-8518 被引量:21
标识
DOI:10.1109/tii.2022.3143148
摘要

With the rapid improvement of Industrial Internet of Things and artificial intelligence, predictive maintenance (PdM) has attracted great attention from both academia and industrial practitioners. When equipment is running, the electrical attributes have intrinsic relations. Meanwhile, they are changing over time. However, existing PdM models are often limited as they lack considering both attribute interactions and temporal dependence of the dynamic working system. To address the problem, in this article, we propose an electrical spatio-temporal graph convolutional network (Electrical-STGCN) for PdM. First, it takes a sequence of electrical records as input. Next, both attribute interactions and temporal dependence are established to extract features. Then, the extracted features are fed into a prediction component. Finally, the output of the Electrical-STGCN (i.e., remaining useful life) can help the workers decide whether to carry out equipment maintenance. The effectiveness of the proposed method is verified in real-world cases. Our method achieves 85.2% Accuracy and 0.9 F1-Score, which are better than the other approaches.
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