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항공기 엔진의 상태 모니터링을 위해 액체 신경망(Liquid Neural Networks)을 활용한 해석 가능한 잠재 역학 모델을 제안합니다. 이 모델은 열화 성분과 운전 조건 성분을 분리하여 엔진의 상태 변화를 명확하게 모델링하며, 기존 GRU 모델 대비 센서 예측 성능을 개선했습니다.
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원문 바로가기예측 및 건전성 관리 (Prognostics)를 위한 다변량 시계열 모델은 흔히 점 예측 정확도 (point prediction accuracy)로 평가되지만, 모델의 내부 상태가 일관된 열화 과정 (degradation process)을 드러내는 경우는 드뭅니다. 본 연구에서는 C-MAPSS 벤치마크를 활용하여 항공기 엔진 상태 모니터링을 위한 잠재 역학 모델 (latent dynamics models)로서 액체 신경망 (Liquid Neural Networks)을 연구합니다. 제안된 모델은 이력 윈도우 (history window)를 잠재 상태 (latent state)로 인코딩하고, 액체 전이 모델 (liquid transition model)을 통해 해당 상태를 진화시키며, 미래의 센서 관측값을 디코딩합니다. 상태 변화에서 운전 조건 (operating-condition)의 변동을 분리하기 위해, 잠재 상태는 열화 (degradation) 성분과 조건 (condition) 성분으로 인수분해 (factorized)됩니다. 잔여 수명 (Remaining useful life, RUL), 단조 위험 (monotonic risk), 그리고 잠재 일관성 손실 (latent-consistency losses)이 열화 성분을 감독하는 반면, 조건 예측 및 비상관 (decorrelation) 손실은 운전 조건의 누출을 방지합니다. FD001--FD004 전반에 걸쳐, 전체 분리된 (disentangled) 모델은 전체 센서 예측 RMSE를 GRU 베이스라인의 0.2438에서 0.2266으로 개선하였으며, 다중 조건 서브셋인 FD002와 FD004에서 가장 큰 이득을 보였습니다. 학습된 열화 상태 또한 더 명확한 시간적 열화 축을 형성하며, 평균 상태 속도 (state-speed) Spearman 상관계수 0.5960에 도달했습니다. 직접적인 잔여 수명 회귀 (remaining-useful-life regression)는 GRU 베이스라인이 여전히 더 강력한데, 이는 제안된 표현 (representation)이 현재 보정된 수명 회귀 모델 (calibrated lifetime regressor)보다는 열화 역학을 위한 해석 가능한 세계 모델 (interpretable world model)로서 더 효과적임을 나타냅니다. 이러한 결과는 액체 잠재 역학 (liquid latent dynamics)이 예측 유지보수 (predictive maintenance) 예측과 검사 가능한 상태 모델링 (inspectable health-state modeling) 사이의 가교 역할을 할 수 있음을 시사합니다.