時系列異常検知における時間窓幅決定に向けた力学的アプローチ

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC1-5

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): A Dynamical Approach to Determining Time Window for Time-series Anomaly Detection

著者名: 河野 洋平（日立製作所）,但馬 慶行（日立製作所）,望月 義則（日立製作所）

著者名(英語): Yohei Kono (DX Engineering Research Department, Service Systems Innovation Center, Research & Development Group, Hitachi, Ltd.),Yoshiyuki Tajima (DX Engineering Research Department, Service Systems Innovation Center, Research & Development Group, Hitachi, Ltd.),Yoshinori Mochizuki (DX Engineering Research Department, Service Systems Innovation Center, Research & Development Group, Hitachi, Ltd.)

キーワード: 異常検知|異常波形|時間窓|工作機械|遅延微分方程式|Anomaly detection|Time-series discord|Time window|Machining tools|Delay differential equation

要約(日本語): 工作機械や組立機械といった生産設備では，部品の摩耗等による故障の予兆を事前に把握するニーズが高まっている．その基本的なフレームワークは，設備で実測される電流等の時系列データから，正常時と異なる波形を異常として検知することにある．このとき，異常波形の長さを窓幅に有する滑走窓を用いて，時系列データから統計モデルを学習することが一般的である．しかしながら，設備の故障に関する事前知識がない場合，異常波形の長さを知ることは難しい．本報告では，生産設備での時系列異常検知を念頭に，実測データの特徴付けとそれに基づく窓幅の算出方法の検討を行う．ここでは，実測データが高々有限個の連続波形の組合せとなる場合を対象とし，遅延微分方程式に基づく生成モデルを導入する．上記モデルの解を実測データから構成することにより，実測データに固有の時間幅を抽出し，これを窓幅とした異常検知を試みる．