Whiteningと線形予測を用いた人為的操作を伴うプラントの異常検出(一般,顔・人物・ジェスチャ・行動)
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概要
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本報告では,プラントなどのシステムの運転情報から異常やその兆候を検出する手法を提案する.通常,監視対象となるプラントには複数のセンサが取り付けられており,これらから一定時間毎にデータがサンプリングされる.このため,1)複数センサの出力値の組み合わせの「統計的異常」,2)各センサ出力の「時系列異常」,の両者を分析する必要がある.さらに,これらプラントは運転・停止などの人為的操作の影響を受けるため,この影響を除去した「システムの異常」のみを検出する必要がある.本手法では,まず,Whiteningによって各センサデータを無相関化し,得られた多次元時系列データの線形予測誤差(残差ノルム)を計測する.Whitening後のデータのノルムはMahalanobis距離になることから,ノルムおよび線形予測誤差は,それぞれ統計的異常および時系列異常の尺度になる.これら線形予測誤差とWhitening後のデータのノルムから成る2次元データに線形判別を適用し,システムの運転・停止の状態を判定し,この判定結果を利用して,計測された異常尺度が人為的操作に起因するものであるか否かの判定を行う.この提案手法を用いて,実際のプラントのデータを解析し,異常検出が行えることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-03-08
著者
-
和田 俊和
和歌山大学システム工学部
-
前田 俊二
日立製作所生産技術研究所
-
渋谷 久恵
日立製作所生産技術研究所
-
和田 俊和
和歌山大学
-
尾崎 晋作
和歌山大学システム工学部
-
渋谷 久恵
日立製作所横浜研究所
-
前田 俊二
日立製作所 横浜研究所
-
渋谷 久恵
日立製作所
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