異常検知のためのデータベースモデルを用いた正常状態予測法の予測精度の事前評価
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概要
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負荷変動を伴うプラントでは正常値が一定でないため、異常検知を行うことは難しいが、プラントの正常状態の予測が行えれば,異常検知は可能になる.本研究では,データベースモデルを用いてプラントの正常状態を予測する。このとき、予測精度はデータベースに蓄積されている過去の正常な運転履歴データの質と量に依存するために,クロスバリデーション法によって予測精度を推定する。さらに、この推定精度を利用して逐次確率比検定法により異常検知を行う。ボイラープラントを対象にした数値実験により本法の有効性を検討した。
- 2011-10-14
著者
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木村 直樹
九州大学大学院工学研究院
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田中 耕平
九州大学大学院工学府:(現)abs Pacific
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木村 直樹
九州大学大学院工学研究院 化学工学部門
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田中 耕平
九州大学大学院工学研究院化学工学部門
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藤原 朱実
九州大学大学院工学研究院化学工学部門
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拓植 義文
九州大学大学院工学研究院化学工学部門
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