Coin Bettingに基づくMaximum Correntropy Criterionを用いたオートエンコーダによるショーケースの故障検知手法の提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS2-1

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Refrigerated Showcase Fault Detection by an autoencoder with Coin Betting and  Maximum Correntropy Criterion

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 Electric Co., Ltd.),Tetsuro Matsui (Fuji Electric Co., Ltd.)

キーワード: ショーケース|故障検知|ハイパーパラメータ調整|Coin Betting|異常値対応Maximum Correntropy Criterion|refrigerated showcase|fault detection|hyper-parameter tuning|Coin Betting|outlier treatmentMaximum Correntropy Criterion

要約(日本語): スーパーマーケットや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，着霜や冷媒漏れなどの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。従って，高精度の故障判定を行うことは，顧客サービスの継続には欠かせない。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対するエンジニアリング業務及びハイパーパラメータ調整のエンジニアリング業務軽減のため， Maximum Correntropy Criterionを用いたCoin Bettingに基づくオートエンコーダ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。従来法であるMaximum Correntropy Criterionを用いた様々な学習手法との比較シミュレーションにより，提案法の有効性を確認した。