運転パターン情報を利用した異常検知技術

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2013/10/01

タイトル(英語): Anomaly Detection Method Using Information of Operation Pattern

著者名: 渋谷　久恵（（株）日立製作所 横浜研究所），前田　俊二（（株）日立製作所 横浜研究所）

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

キーワード: 異常検知，時系列データ，正常モデル，局所部分空間法，運転パターン　　Anomaly Detection，Time-series Data，Normal State Model，Local Sub-space Classification，Operation Pattern

要約(英語): An anomaly detection method based on multi-dimensional time-series sensing data has been developed on the purpose of enabling condition based maintenance. The proposed method generates normal state models using the learning data selected by the plant operation information and detects anomaly based on the distance between the model and the data. Local sub-space classifier is applied for normal state model and adequate threshold is calculated using learning data. The proposed method was evaluated using 4 datasets of time-series sensing data obtained from real equipments. It was confirmed that anomaly signs several days before equipment faults was detected properly while false detection hardly occurred.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.133 No.10 （2013） 特集：分散エネルギーマネジメント

本誌掲載ページ: 1998-2006 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/133/10/133_1998/_article/-char/ja/