データ間の関係性を用いた類似変化列検出手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS16017

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2016/08/02

タイトル(英語): The detection method of the similar sequence based on the relationship between data

著者名: 流王 智子(鉄道総合技術研究所),川村 智輝(鉄道総合技術研究所),羽田 明生(鉄道総合技術研究所)

著者名(英語): Satoko Ryuo(Railway Technical Research Institute),Tomoki Kawamura(Railway Technical Research Institute),Akio Hada(Railway Technical Research Institute)

キーワード: センサデータ|異常検知|主成分分析|グラフネットワーク|マッチング|sensor data|anomaly detection|principal component analysis|graph network|matching

要約(日本語): 鉄道の安全・安定輸送を実現するためには、設備の状態に応じて適切に保守を行う必要がある。近年は、センサ技術を活用して設備を監視し、しきい値に基づいて異常を判定して保守を行う手法が導入されている。本稿では、センサによって得られたデータの変化パターンと設備の状態との関係から、設備が異常に至るまでの変化パターンを知識として蓄積し、類似する変化パターンを抽出することで、異常の兆候を捉える手法を提案する。

要約(英語): The knowledge of abnormal state is defined as the relationship between the sequence representing the change of sensor data and the abnormal state of the monitoring target. We consider that a sign of an abnormality is shown if the similar sequence of data is detected in the sensor data.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,853 Kバイト