カーネルサイズ自動調整を用いたMaximum Correntropy Criterionに基づくオートエンコーダを用いたショーケースの故障検知手法のパラメータ感度解析

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SMF22020

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: 2022/09/09

タイトル(英語): Parameter Sensitivity Analysis of a Refrigerated Showcase Fault Detection Method by an Autoencoder using Maximum Correntropy Criterion with the Adaptive Kernel Size Tuning

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),飯坂 達也(富士電機),Adamo Santana(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.),Tatsuya Iizaka(Fuji Electric Co., Ltd.),Santana Adamo(Fuji Electri

キーワード: ショーケース|故障検知|異常値対応|Ｍａｘｉｍｕｍ　Ｃｏｒｒｅｎｔｒｏｐｙ　Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ|カーネルサイズ自動調整|オートエンコーダ|refrigerated showcase|fault detection|outlier handling|Maximum Correntropy Criterion|adaptive kernel size tuning|autoencoder

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，実際の数値とは異なる数値が保存されたデータを含むショーケースデータにt対し，カーネルサイズ自動調整を用いたMaximum Correntropy Criterionに基づくoオートエンコーダを用いたショーケースの故障検知手法を提案し，パラメータの感度解析を実施する。

要約(英語): This paper presents parameter sensitivity analysis of a refrigerated showcase fault detection method by an autoencoder using Maximum Correntropy Criterion with the adaptive kernel size tuning. Showcase data may include outliers. The outliers are incorrectly stored data due to various causes such as radio frequency interference and incorrect sensor setting. Fault detection methods using the adaptive kernel size tuning can detect showcase faults with high accuracy even when the outliers are included in learning data. However, it is essential to tune parameters appropriately. Therefore, parameter sensitivity analyses are performed in this paper.

本誌: 2022年9月12日スマートファシリティ研究会

本誌掲載ページ: 7-12 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,264 Kバイト