非線形な異常値除去率関数を用いたカーネルサイズ自動調整手法によるコレントロピーに基づくANNを用いたショーケースの故障検知手法の提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SMF21023

グループ名: 【D】産業応用部門 スマートファシリティ研究会

発行日: 2021/08/31

タイトル(英語): Refrigerated Showcase Fault Detection by a Correntropy based Artificial Neural Network using the adaptive Kernel Size Tuning Method with a non-liner outlier elimination function

著者名: 五十嵐 匡人(明治大学),福山 良和(明治大学),島崎 祐一(富士電機),長田 悠人(富士電機),村上 賢哉(富士電機),Adamo Santana(富士電機),飯坂 達也(富士電機),松井 哲郎(富士電機)

著者名(英語): Masato Igarashi(Meiji University),Yoshikazu Fukuyama(Meiji University),Yuichi Shimasaki(Fuji Electric Co., Ltd.),Yuto Osada(Fuji Electric Co., Ltd.),Kenya Murakami(Fuji Electric Co., Ltd.),Santana Adamo(Fuji Electric Co., Ltd.),Tatsuya Iizaka(Fuji Electri

キーワード: ショーケース|故障検知|ニューラルネットワーク|コレントロピー|カーネルサイズ自動調整|非線形異常値除去率関数|refrigerated showcase|fault detection|artificial neural network|correntropy|adaptive kernel size tuning|non-linear outlier elimination function

要約(日本語): コンビニエンスストアなどで利用されている冷蔵・冷凍ショーケースでは，故障によって庫内が設定温度に保てなくなる可能性が稀にあるため，故障検知を行うことは，重要である。本論文では，ニューラルネットワークのパラメータ学習に，非線形な異常値除去率関数を用いたカーネルサイズの自動調整によるコレントロピーに基づくANNを用いたショーケースに対する故障検知手法を提案する。

要約(英語): This paper proposes refrigerated showcase fault detection by a Correntropy based Artificial Neural Network (ANN) using the adaptive kernel size tuning method with a non-liner outlier elimination function. When outliers are included in training data, the conventional least square error based ANN may be affected by the outliers. On the other hand, a Correntropy based ANN can reduce the influence from the outliers. However, it is essential for the Corrrentropy based ANN to tune a kernel size appropriately. Therefore, the adaptive kernel size tuning method with a non-liner outlier elimination function is applied.

本誌: 2021年9月3日スマートファシリティ研究会

本誌掲載ページ: 13-18 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 973 Kバイト