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J-GLOBAL ID：200903069173822788

異常検出方法及び異常検出装置

Inventor：
石黒 雄大

About 石黒 雄大

, 
池田 和隆

About 池田 和隆


Applicant, Patent owner：
松下電工株式会社

About 松下電工株式会社


Agent (2)： 西川 惠清 ,  森 厚夫
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2006018207
Publication number (International publication number)：2007200044
Application date： Jan. 26, 2006
Publication date： Aug. 09, 2007
Summary：
【課題】学習データの数が十分でない場合であっても、監視対象の異常状態の検出を精度よく行う。【解決手段】特徴量抽出部2が、監視対象の正常状態における測定信号を学習信号として信号入力部1から複数入力した後、上記学習信号から周波数成分の分布を監視対象の特徴量として抽出し、基本学習データを作成する。特徴量抽出部2で作成された学習データの数が少ない場合、追加特徴量作成部4が、各要素が基本学習データの各要素の最小値以上及び最大値以下の値となる追加学習データを作成する。その後、マップ作成部50が複数の基本学習データ及び追加学習データを学習データとして教師なし競合型ニューラルネットワークに入力し、クラスタリングマップを作成する。【選択図】図1
Claim (excerpt)：
学習時に、入力層ニューロン及び出力層ニューロンで構成される競合型ニューラルネットワークに複数の学習データを入力した後、前記出力層ニューロンごとに、前記複数の学習データを用いた学習によって決定された重み係数データを有するとともに、当該出力層ニューロンを発火させた学習データのそれぞれと前記重み係数データとのユークリッド距離の分布の標準偏差に基づいて決定された、当該出力層ニューロンが発火するか否かの閾値を有するクラスタリングマップを作成し、検査時に、監視対象の振動又は音に基づく測定信号を検査信号として入力し、入力された検査信号から当該監視対象の特徴量を抽出した検査データを作成した後、前記検査データを前記クラスタリングマップに入力し、前記検査データと前記重み係数データとのユークリッド距離を前記出力層ニューロンごとに算出して当該ユークリッド距離の最小値を抽出し、前記最小値となる出力層ニューロンの閾値と前記最小値とを比較することによって前記監視対象の異常状態を検出する異常検出方法であって、 前記学習時に、前記測定信号を学習信号として複数入力し、入力された複数の学習信号から前記特徴量を抽出した複数の基本学習データを作成した後、前記複数の基本学習データの各要素の値を入力とし、前記基本学習データの各要素の最小値以上及び最大値以下となる変換値を求める変換操作を行い、前記変換値を各要素の値とする追加学習データを作成した後、前記複数の基本学習データ及び前記追加学習データを前記学習データとする ことを特徴とする異常検出方法。
IPC (2)：
G06N 3/00 ,  G01D 21/00
FI (2)：
G06N3/00 560A ,  G01D21/00 N
F-Term (5)：
2F076BA05 ,  2F076BA14 ,  2F076BD12 ,  2F076BE06 ,  2F076BE08
Patent cited by the Patent：
Cited by applicant (9)
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Cited by examiner (9)
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Article cited by the Patent：
Cited by applicant (2) Cited by examiner (2)

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