測定値時系列データからの情報抽出方法に応じたビル空調システム異常状態検知

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC5-3

グループ名: 【C】平成26年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2014/09/03

タイトル(英語): Fault Detection for the Building Air-conditioning System according to Information Extraction Methods from Measured Time-series Data

著者名: 湯本 真樹(近畿大学)

著者名(英語): Masaki Yumoto(Kinki University)

キーワード: ビル空調システム|異常状態検知|測定値時系列データ|定性推論|パターン認識相関係数|Building air-conditioning system|Fault detection|Measured time-series data|Qualitative reasoning|Pattern recognitionCorrelation coefficient

要約(日本語): ビル空調システムでは安全な動作を確保するために早期に異常を検知する必要がある。このシステムは多種多様であり、従来行われている専門家による監視に依存した異常状態検知には限界があるため、コンピュータを利用して自動的に検知を行う方法が求められている。検知を行うためには各種センサから定期的に送られてくる測定値時系列データから必要な情報を抽出する必要がある。情報抽出方法としては（１）測定値時系列データを利用して定性モデルからビル空調システムの挙動を推定する方法、（２）測定値時系列データから故障を特定するための特徴パターンを認識する方法、（３）複数の測定値時系列データの間の相関係数を求めて通常とは異なる状態を求める方法、が考えられる。実証実験を通じて、空調装置を構築する情報および故障検知の結果に関してこれらの3つの種類の方法が異なることを確認した。

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