Gaussian Processesに基づく異常予兆検出への多重解像度解析の導入(実世界センシングとその応用)
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概要
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我々は,プラントに取り付けられたセンサ情報から,プラントの異常や故障等の予兆を検出する方法として,事例ベースの内挿計算法であるGaussian Processesを用いた手法を提案している.Gaussian Processesは,出力の期待値だけでなく,標準偏差も同時に推定することが出来るという特長を有している.しかし,センサ信号の異常さは,瞬時的に現れる場合と,比較的長期間の趨勢として現れる場合がある.長期間の分析のために入力ベクトルの次元数を増加させると,精度を保つために必要な事例数が急激に増大するため,可用性が著しく低下する.この問題に対処するために,時間軸方向に可変窓幅で信号を平滑化する多重時間解像度解析を導入した異常予兆検出法を提案する.この手法により,様々なスケールで起きる異常の予兆をより確実に検出できるようになる.
- 2012-01-12
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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