特許
J-GLOBAL ID：200903077681356485
異常検出装置、異常検出方法
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (2件)：
西川 惠清
, 森 厚夫
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2006-269509
公開番号（公開出願番号）：特開2008-090529
出願日： 2006年09月29日
公開日（公表日）： 2008年04月17日
要約：
【課題】機器の運転時において特定の異常状態がないことを検出可能とした異常検出装置、異常検出方法を提供する。【解決手段】機器Xの動作により生じる振動成分を含んだ対象信号の特徴量を用いて、機器Xの異常の有無を競合学習型ニューラルネットワーク1により判断する。学習データ記憶部6にはカテゴリが特定の異常状態とみなされる複数個のデータからなるデータセットが格納されており、このデータセットで競合学習型ニューラルネットワーク1を学習させる。判定部5は、特定の異常状態のカテゴリのニューロンの重みベクトルと入力データとのユークリッド距離に帰属度を対応付け、機器Xの運転時に得られる入力データの帰属度が規定の閾値以下であるときに、機器Xが正常に動作していると判断する。【選択図】図1
請求項（抜粋）：
機器の運転時に発生する振動成分を含む対象信号を取り込む信号入力部と、対象信号について複数のパラメータからなる特徴量を抽出する特徴抽出部と、既知のカテゴリの学習データを用いてあらかじめ学習され特徴抽出部により抽出した特徴量を入力データとする競合学習型ニューラルネットワークと、競合学習型ニューラルネットワークの出力を用いて運転中の機器が正常か異常かを判定する判定部とを備え、学習データとして機器が既知の異常状態であるときに得られる特徴量を用い、判定部は、学習データにより競合学習型ニューラルネットワークの出力層の各ニューロンに重みベクトルを設定するとともに、異常状態のカテゴリの学習データで発火したニューロンへの学習データの帰属度の分布を重みベクトルと学習データとのユークリッド距離に対応付けて設定し、帰属度の分布が設定されたニューロンの重みベクトルと機器の運転時に得られる入力データとのユークリッド距離が前記分布において規定の閾値以下の帰属度に対応するときに機器が正常に動作していると判断することを特徴とする異常検出装置。
IPC (1件)：
FI (2件)：
G06N3/00 550E
, G06N3/00 560A
出願人引用 (2件)
審査官引用 (5件)
全件表示
前のページに戻る
