A Data-driven Deep Learning Approach for Remaining Useful Life in the ion mill etching Process

Faculty Computer Science Year: 2024
Type of Publication: ZU Hosted Pages:
Authors:
Journal: Sustainable Machine Intelligence Sciences Force Volume:
Keywords : , Data-driven Deep Learning Approach , Remaining Useful    
Abstract:
تعتبر التوقعات وإدارة الصحة (PHM) عنصرًا أساسيًا في نطاق التصنيع الذكي. يعد التنبؤ الدقيق بالعمر النافع المتبقي (RUL) لمطحنة الأيونات أمرًا بالغ الأهمية من أجل تعزيز الكفاءة الإجمالية لإجراء حفر مطحنة الأيونات (IME). اقترحت هذه الورقة إطارًا للتعلم العميق القائم على البيانات (DL) يدمج شبكة الالتفاف الزمني (TCN) والذاكرة قصيرة المدى (LSTM) وآلية الاهتمام الذاتي لتحسين دقة تنبؤ RUL في عملية نقش المطحنة الأيونية. في البداية، تنقسم بيانات إدخال المستشعر إلى مسارين متوازيين - أحدهما به كتل TCN لالتقاط التبعيات بعيدة المدى، والآخر باستخدام طبقات LSTM لاستخراج الأنماط الزمنية. ثم يتم دمج المخرجات من كلا المسارين وإدخالها في طبقة LSTM لتحسين التعلم، تليها آلية الاهتمام الذاتي لتسليط الضوء على الميزات المهمة ثم الطبقة المتصلة بالكامل للتنبؤ RUL. تم تقييم فعالية هذا النموذج المقترح من خلال استخدام مجموعة بيانات تحدي بيانات PHM لعام 2018 وجنبًا إلى جنب مع نماذج التعلم العميق المختلفة لإثبات فعاليتها. تشير نتائج التجارب إلى أن ATCN-LSTM تعمل كخيار قوي لتقدير RUL في عملية نقش المطحنة الأيونية لأنها تفوقت على جميع النماذج الأخرى التي تمت مقارنتها.
    
     
 
       

Author Related Publications

    Department Related Publications

    • Ahmed Raafat Abass Mohamed Saliem, "BERT-CNN: A Deep Learning Model for Detecting Emotions from Text", Tech Science Press, 2021 More
    • Ibrahiem Mahmoud Mohamed Elhenawy, "BERT-CNN: A Deep Learning Model for Detecting Emotions from Text", Tech Science Press, 2021 More
    • Ahmed Raafat Abass Mohamed Saliem, "Using General Regression with Local Tuning for Learning Mixture Models from Incomplete Data Sets", ScienceDirect, 2010 More
    • Ahmed Raafat Abass Mohamed Saliem, "On determining efficient finite mixture models with compact and essential components for clustering data", ScienceDirect, 2013 More
    • Ahmed Raafat Abass Mohamed Saliem, "Unsupervised learning of mixture models based on swarm intelligence and neural networks with optimal completion using incomplete data", ScienceDirect, 2012 More
    Tweet