ウェーブレット変換とSVMによる異常信号検出 ? 確率共鳴を用いた耐ノイズ性の向上 ?

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-084

グループ名: 【全国大会】平成22年電気学会全国大会論文集

発行日: 2010/03/05

タイトル(英語): Detection of abnormal signal based on Continuous wavelet transform and Support vector machine - Improvement of noise-proof based on Stochastic resonance -

著者名: 小竹 広晃(名古屋工業大学),水野 直樹(名古屋工業大学)

著者名(英語): Hiroaki Kotake(Nagoya Institute of Technology),Naoki Mizuno(Nagoya Institute of Technology)

キーワード: 確率共鳴|ウェーブレット変換|サポートベクターマシン

要約(日本語): 産業システムでは測定可能な信号からシステムの内部状態を推定し、その操業条件の最適化や故障診断等を実施したい場合がある。本研究では観測される信号のトレンドにシステムの異常時のみに発生する僅かな特徴が含まれる場合を想定し、異常検出を行う。これまでは連続ウェーブレット変換を信号処理手法として用いることを提案してきたが、雑音が一定以上の大きさとなった場合に特徴を検出することが困難であった。そこで確率共鳴による前処理の追加を提案する。正常信号と異常信号を作成して確率共鳴と連続ウェーブレット変換による信号処理を行い、サポートベクターマシンで処理結果に基づく判定を行うシステムを構築する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,479 Kバイト