時系列データから異常検知する逐次軌道平行測度法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 1-124

グループ名: 【全国大会】平成24年電気学会全国大会論文集

発行日: 2012/03/05

タイトル(英語): Successive Trajectory Parallel Measure Method for Anomaly Detection of Time-series Data

著者名: 蓬田 倫之(明電舎),林 孝則(明電舎)

著者名(英語): Tomoyuki Yomogida(Meidensha Corporation),Takanori Hayashi(Meidensha Corporation)

キーワード: カオス|軌道平行測度法|逐次軌道平行測度法|時系列データ|異常検知

要約(日本語): 産業分野における設備機器の異常をいち早く検知し適切な処置を施す事は、設備の維持管理において不可欠である。カオス理論に基づく異常検知手法である軌道平行測度法を改良し、さらに実用性の高い逐次軌道平行測度法を開発した。開発した手法は従来手法に対して異常検知のための評価値を逐次計算で求める事ができるため、オンライン系の異常検知を可能とする。本稿では開発した手法の概要を述べるとともに、決定論的性質を持つモデルとして知られるローレンツカオスを用いて例題モデルを作成し、数値計算で開発手法を評価した。これにより開発手法がオンライン系の時系列データに対して異常を検知できる可能性を示した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,873 Kバイト