機器の因果関係と特徴パターンを用いたビル空調システム異常検知方法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-072

グループ名: 【全国大会】平成19年電気学会全国大会論文集

発行日: 2007/03/15

タイトル(英語): A Method of Unusual Detection using Feature Patterns and Causal Relation of the Components for Building Air Conditioning System

著者名: 中條富雄 (近畿大学),湯本 真樹(近畿大学),西村 卓也(近畿大学)

著者名(英語): Hisao Chujo(Kinki University),Masaki Yumoto(Kinki University),Takuya Nishimura(Kinki University)

キーワード: 特徴抽出|因果関係|異常検知|ビル空調システム|ニューラルネットワーク

要約(日本語): 本研究では、給気温度を一定に保ち風量を可変することで室温を調整するVAV方式ビル空調システムを研究対象とする。このシステムの測定時系列データには挙動の性質として「山型」や「ハンチング」などの特徴パターンが存在する。また、VAV方式ビル空調機器特有の因果関係により異なる測定時系列間において特徴パターンが連動する特性がある。本研究では、異常検知方法として、測定時系列データに対して過去の特徴パターンを学習したニューラルネットワークを用いて特徴パターン抽出を行い、抽出した特徴パターンの中で測定時系列間の連動した特徴パターンに対して、専門家の知識から定義した検知ルールに従い異常検知を行う方法を提案する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 875 Kバイト