測定値時系列データの因果関係を利用したラフ集合によるビル空調設備異常状態検知

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS2-2

グループ名: 【C】平成28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: 2016/08/31

タイトル(英語): Fault Detection with Rough set based on Causal relation of Measured Time-series Data in Building Air-conditioning System

著者名: 湯本 真樹(近畿大学)

著者名(英語): Masaki Yumoto()

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|因果関係|ラフ集合|Building air-conditioning system|Fault detection|Measured time-series data|Causal relation|Rough set

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、測定機器から数分間隔に得られる測定値時系列データを分析して異常を早期に検知し、異常を早急に発見して修繕する必要がある。これまでニューラルネットワークを利用した特徴パターン抽出による方法、測定値時系列データの周波数成分に対して判別分析を適用する方法を提案している。しかしこれらの方法は、最大で20単位時間程度の測定値時系列データを抽出する方法であり、長期間にわたるデータ間の因果関係は把握できない。本研究では長期間の測定値時系列データからラフ集合を利用してビル空調設備の因果関係を把握する方法により異常状態検知を行う方法を提案する。提案方法ではビル空調システムの計装図から求められる定性モデルにもとづき、対象とする測定値データの1単位時間後の値が因果関係をもつ要素の値とどのように関係しているかを、ラフ集合のルールにより表現し、データの特徴を把握する。

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