文献

J-GLOBAL ID：201402208635057086   整理番号：14A0165652

運転パターン情報を利用した異常検知技術

Anomaly Detection Method Using Information of Operation Pattern

著者 (2件)： 渋谷久恵 ((株)日立製作所 横浜研究所) ,  前田俊二 ((株)日立製作所 横浜研究所)
資料名： 電気学会論文誌 C  (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)
巻： 133  号： 10  ページ： 1998-2006 (J-STAGE)  発行年： 2013年 
JST資料番号： S0810A  ISSN： 0385-4221  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 設備の状態監視保全を目的として,多次元のセンサ信号に基づき設備故障の予兆を早期に検知する異常検知技術を開発した。設備の予防保全において,保守作業の効率化のためには,予定スケジュールに従った時間計画保全から設備の内部状態モニタリングによる状態監視保全への移行が必要であり,そのための多次元時系列センサ信号の解析に基づく異常検知技術が求められている。また,異常事例収集が困難であることから,異常事例の教示なしで異常検知できることが要求される。本研究では,異常事例の教示を不要にするために,過去の正常データの学習により局所部分空間法に基づく正常モデルを作成し,正常モデルからの距離によって異常判定する方式を提案した。判定閾値は設備稼働状態に応じて自動設定する。さらに,頻繁かつ不規則に稼働状態が切り替わる設備を対象に運転パターンに基づく学習データ選択手法を提案した。実設備のセンサデータを用いた評価実験は,本方式の有効性を示した。

シソーラス用語： 異常 ,  時系列 ,  部分空間法 ,  設備保全 ,  *予防保全 ,  *監視 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 異常検知 ,  時系列データ ,  *状態監視 ,  特徴ベクトル

分類 (1件)： 設備管理  (KB02020X)

引用文献 (24件)：

• (1) 山下善之:「プロセス産業におけるデータマイニング活用」, 日本化学会情報化学部会誌CICSJ, Vol. 25, No. 3, pp. 57-61 (2007)
• (2) T. Onoda, N. Ito, and H. Koreeda : “Data Indicating Malfunction Sign of Hydroelectric Power Plants”, IEEJ Trans. IA, Vol. 131, No. 4, pp. 448-457 (2011-4) (in Japanese)
• 小野田崇・伊藤憲彦・是枝英明:「水力発電所における異常予兆発見支援ツールの開発」, 電学論D, Vol. 131, No. 4, pp. 448-457 (2011-4)
• (3) V. Guralnik and J. Srivastava : “Event detection from time series data”, Proc. KDD-99, pp. 3-42 (1999)
• (4) T. Ide : “Anomaly detection with Neighborhood Preservation Principle”, IBIS2007, pp. 212-217 (2007) (in Japanese)

タイトルに関連する用語 (1件)： 異常検知