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본 논문은 센싱 스트림의 이질성과 물리 변수의 차이로 인해 어려움을 겪는 산업 유체 수송 시스템의 고장 진단 문제를 다룹니다. 이를 해결하기 위해, 물리 변수를 전역 제약 조건으로 활용하고 응답 신호를 국소 증거로 사용하는 'PhyNet'이라는 물리 변수 기반 딥러닝 프레임워크를 제안합니다.
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원문 바로가기산업 유체 수송 시스템은 이질적인 센싱 스트림을 통해 모니터링되지만, 응답 신호가 작동 조건에 따라 달라지고 샘플링 속도, 관측 지속 시간 및 데이터 세분성 측면에서 물리 변수와 다르기 때문에 견고한 고장 진단이 어렵습니다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 우리는 실제 환경의 샘플링 이질성을 고려한 견고한 고장 진단을 위한 물리 변수 기반 딥러닝 프레임워크(PhyNet)를 제안합니다. PhyNet은 물리 변수를 전역 작동 제약 조건으로, 응답 신호를 국소 진단 증거로 간주합니다. 그 물리-응답 교차 어텐션 메커니즘은 시퀀스 레벨의 물리 변수 토큰을 학습 가능한 전역 응답 토큰에 연결하여, 엄격한 시간 정렬 없이 상호 작용할 수 있게 합니다. 세 가지 실제 공동현상(cavitation) 데이터셋과 하나의 공개된 2상 유동(two-phase-flow) 데이터셋을 포함하는 네 가지 벤치마크 전반에 걸쳐, PhyNet은 평가된 모든 지표에서 최고의 성능을 달성합니다. 클래스별 분석과 어텐션 및 마스킹 분석은 모호한 상태의 판별력을 향상시키고 물리 변수가 국소 응답 해석에 의미 있게 제약함을 보여줍니다. 이러한 발견들은 이질적인 산업 환경에서의 견고한 진단을 위한 배포 지향적 접근 방식을 입증합니다.