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J-GLOBAL ID：202202279764400172   整理番号：22A1104897

LSTMオートエンコーダに基づく故障検出フレームワーク:Volvoバスデータ集合の事例研究【JST・京大機械翻訳】

A Fault Detection Framework Based on LSTM Autoencoder: A Case Study for Volvo Bus Data Set

著者 (13件)： Davari Narjes (INESC TEC, Porto, Portugal) ,  Pashami Sepideh (Center for Applied Intelligent Systems Research, Halmstad University, Halmstad, Sweden) ,  Pashami Sepideh (RISE Research Institute of Sweden, Kista, Sweden) ,  Veloso Bruno (INESC TEC, Porto, Portugal) ,  Veloso Bruno (School of Economics, University of Porto, Porto, Portugal) ,  Veloso Bruno (University Portucalense, Porto, Portugal) ,  Nowaczyk Slawomir (Center for Applied Intelligent Systems Research, Halmstad University, Halmstad, Sweden) ,  Fan Yuantao (Center for Applied Intelligent Systems Research, Halmstad University, Halmstad, Sweden) ,  Pereira Pedro Mota (Metro of Porto, Porto, Portugal) ,  Ribeiro Rita P. (INESC TEC, Porto, Portugal) ,  Ribeiro Rita P. (Faculty of Sciences, University of Porto, Porto, Portugal) ,  Gama Joao (INESC TEC, Porto, Portugal) ,  Gama Joao (School of Economics, University of Porto, Porto, Portugal)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13205  ページ： 39-52  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,公共輸送バスの幾つかのサブシステムに対するLong Short-Termメモリ(LSTM)オートエンコーダネットワークに基づくデータ駆動異常検出フレームワークを適用する。提案したフレームワークは,異常なデータを効率的に検出し,利用可能な代替案と比較して誤り警報率を大幅に削減する。歴史的修復記録を用いて,信号における異常シーケンスの検出が装置故障の予測に使用できることを示した。バスに設置したいくつかのオンボードセンサ(例えば,ウエットタンク空気圧,エンジン速度,エンジン負荷)から収集したデータを分析することによって,通常の運転パターンからの偏差を検出した。LSTMオートエンコーダ(LSTM-AE)の性能を,同じ異常検出フレームワークにおける多層オートエンコーダ(mlAE)ネットワークに対して比較した。実験結果は,F1スコア,Recall,および精度の観点から,LSTM-AEネットワークの性能指標が,mlAEネットワークのものより良いことを示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  検出 ,  性能 ,  システム ,  データ ,  ネットワーク ,  異常 ,  *故障検出 ,  公共輸送 ,  *事例研究 ,  多層
準シソーラス用語： 空気圧 ,  誤警報 ,  サブシステム ,  異常検出 ,  データ駆動 ,  *自己符号化器 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 故障検出 ,  異常値 ,  時系列 ,  LSTM ,  オートエンコーダ

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： LSTM ,  オートエンコーダ ,  故障検出 ,  フレームワーク ,  バス ,  データ集合 ,  研究