高速局所部分空間法による異常検知技術

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS13048

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2013/03/29

タイトル(英語): Anomaly Detection Method Based on Fast Local Subspace Classifie

著者名: 渋谷 久恵(日立製作所),前田 俊二(日立製作所)

著者名(英語): Shibuya Hisae(Hitachi,Ltd. ),Maeda Shunji(Hitachi,Ltd. )

キーワード: 設備監視|異常検知|時系列データ|正常モデル|局所部分空間法|クラスタリング|Equipment Monitoring |Anomaly Detection|Time-series Data|Normal State Model|Local Subspace Classifier|Clustering

要約(日本語): 設備・装置の状態監視保全を目的として，多次元時系列センサ信号に基づく異常検知技術を開発した。学習により正常モデルを作成し，そこからの距離に基づいて異常判定を行うものである。正常モデルには，多様な状態に対応可能な局所部分空間法を採用している。本稿では，クラスタリングを利用して近傍データ探索対象を絞り込む高速局所部分空間法を提案し，実在する装置のデータを用いた評価によりその有効性を示す。

要約(英語): Anomaly detection method based on multi-dimensional time-series sensor data has been developed which detects anomalies based on normal state models. LSC was employed to deal with various states and fast LSC was proposed which decreases a number for searching using clustering. Availability of FLSC was confirmed using data of real equipments.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,450 Kバイト