# Prediction of RUL with Deep Convolution Nueral Network

Lei Ren, Yaqiang Sun, Hao Wang, Lin Zhang, IEEE Access, 2018

## Methodology

### Framework

![](/files/-Mh6inqe1FrGxYaukH0F)

1. 스펙트럼 차원(fft)과 진동 신호 차원은 2560 차원
2. 스펙트럼을 64개의 블록으로 나눔
3. 각 블록의 주파수 대역에서 maximum amplitude를 해당 주파수 대역의 eigenvalue로 선택
4. 64개의 Spectrum-Principal-Energy-Vector가 얻어짐
5. 각각의 time point t에서는 원하는 t-63, t-62, ..., t data point를 사용(총 64개)

   (time에서 특정 주파수 신호의 변화를 사용)
6. feature map 크기가 64\*64가 됨
7. CNN 결과 360차원 벡터 얻음
8. RUL 단계에서는 360차원 벡터를 DNN의 input으로 사용

### Feature Extraction

* 기존의 time domain feature, freq. domain feature는 정보 손실이 큼
* 하지만 2560 차원의 진동 신호를 전부 input으로 쓰기엔 너무 큼
* 진동 신호에는 noise도 많음

**-> Spectrum-Principal-Energy-Vector 제안**

![](/files/-Mh6inqh06hLx8O1F3CH)

![](/files/-Mh6inqio2ITOpJ0q9Ze)

![](/files/-Mh6inqjNJ_385EGwz-u)

where k = 1, 2, 3, ..., K

K = 64

X\_SPEV is a 64-dimensional column vector

### Model Construction

![](/files/-Mh6inqkqdQ5KlK74VeC)

여러 번 실험해서 찾은 가장 적합한 structure

Relu 사용

RUL 예측에 필요한 정보만 남김

fully connected layer에서 얻은 feature vector와 eigenvalue로 regression prediction 수행

### Deep Neural Network

![](/files/-Mh6inqmxDTVg4HR1HWB)

### Smoothing

RUL이 discrete하게 나오는 경우 필요함

running time과 RUL은 linear한 관계

-> 10개의 point씩 linear regression함

## Experiment and Analysis

### Data Description

![](/files/-Mh6inqnpryzCxMR7wvg)

### Experiment

#### Feature map construction

![](/files/-Mh6inqo7spiz2GdclWU)

spectrum 64등분 하고 local maximum 찾기

![](/files/-Mh6inqpOFsE-1rTj8g2)

CNN의 input으로 사용

어두운 부분은 에너지가 낮고 밝은 부분은 높음

가로는 freq., 세로는 time

#### Model prediction

![](/files/-Mh6inqqZrYJxpEdXScr)

training loss: mean squared error

epoch 100

#### Smoothing

![](/files/-Mh6inqrbud_85KfnOWc)

### Comparison and analysis

#### The validity of feature map

**Analysis of feature extraction methods**

* Spectral Mean Energy Vector와 비교
  * 주파수 영역에서 64등분 할 때 평균값 사용

![](/files/-Mh6inqtHyCzrz5bNoYo)

![](/files/-Mh6inqwaYwf1XFy4y9u)

**Contrast with traditional features**

* 시간-주파수 영역의 feature와 비교

테스트하기 위해 SVM과 DNN 사용

![](/files/-Mh6inqxYK5lN9HyTIED)

![](/files/-Mh6inqzVxyrTgCtYNQ7)

#### The validity of the CNN Model

**동일한 feature로 비교**

![](/files/-Mh6inr0aaGSHBdGNEl0)

* DNN, SVM과 비교

**다른 feature로 비교**

![](/files/-Mh6inr13KO8ycRTex3G)

* wavelet 변환으로 얻은 time-freq. feature 사용

![](/files/-Mh6inr2XhCdf6CiWKsT)


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