転てつ機モニタリングデータの活用による異常把握と要因分析に関する研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ITS13036

グループ名: 【D】産業応用部門 ＩＴＳ研究会

発行日: 2013/11/15

タイトル(英語): The study about the anomaly detection the sign of anomaly and analysis of the cause of anomaly by using monitoring data from motor point machine

著者名: 鈴木 雅彦(東日本旅客鉄道),本間 健一(東日本旅客鉄道),加藤 尚志(東日本旅客鉄道),矢部 明人(構造計画研究所),滝 勇太(構造計画研究所)

著者名(英語): Suzuki Masahiko(East Japan Railway Company),Homma Kenichi(East Japan Railway Company),Kato Takashi(East Japan Railway Company),Yabe Akito(Kozo Keikaku Engineering inc.),Taki Yuta(Kozo Keikaku Engineering inc.)

キーワード: 電気転てつ機|転換不能|モニタリング|１－ｃｌａｓｓ　ＳＶＭ|密度比推定|ｋ－ｎｎ法|Motor point machine|moving operation failure|monitoring|1-class SVM|Density Ratio Estimation |k-nn method

要約(日本語): 電気転てつ機の転換不能は、列車の安定した運行に大きな影響を及ぼすことがある。モニタリングしている電気転てつ機の転換データを活用し、転換不能の兆候を検知することと、転換不能の要因を推定することを研究の目的とした。複数の機械学習による分析手法を適用し、正常時データおよび異常時データを分析することで、転換不能の兆候検知といくつかの要因推定ができることが分かった。

要約(英語): By using the monitoring data from motor point machine, we studied whether we can find the sign of moving operation failure and estimate the cause of anomaly. As a result, we can find some signs and estimate the cause by the machine learning methods.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,854 Kバイト