非線形プロセスを想定した異常要因の同定手法の評価

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS13-5

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Evaluation of Fault Factor Identification Assuming Non-Linear Process

著者名: 原 慎大(富士電機),村上 賢哉(富士電機),桐生 智志(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): Shinta Hara|Kenya Murakami|Satoshi Kiryu|Tatsuya Iizaka|Tetsuro Matsui

キーワード: 異常検出|異常要因同定|Fault Diagnosis|Fault Factor Identification

要約(日本語): 産業分野では，製造機器やプラントなどの運転データを収集・蓄積し，それらを用いて診断モデルを構築し，対象プロセスの異常検出が実施されている。異常検出の目的は，製造工程での不良品の未然防止や設備の稼働停止リスクの低減などがある。この目的を達成するためには，単に異常状態を検出するだけではなく，異常要因を特定することが必要である。そのため，異常検出には，異常要因の同定手法を用いることが重要である。この異常要因の同定手法は，現状様々な技術が提案されているが，適用事例が少ない。そこで，本論文では，実際のプロセスへの適用の前段階として，特性変動を模擬した非線形データを用いて各手法の性能を検証した。その結果，いずれの手法も異常要因を同定することができたので報告する。

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