特性変動するプラントに対するモデルスイッチング異常診断方式

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-052

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): A Model-Switching Anomaly Detection Method for Plants whose Characteristics Fluctuate

著者名: 村上 賢哉(富士電機),飯坂 達也(富士電機),松井 哲郎(富士電機)

著者名(英語): Kenya Murakami(Fuji Electric Co., LTD.),Tatsuya Iizaka(Fuji Electric Co., LTD.),Tetsuro Matsui(Fuji Electric Co., LTD.)

キーワード: プラント特性変動,異常診断,モデルスイッチング,主成分分析

要約(日本語): IoT（Internet of Things）環境の進展によるプラント設備データの計測・蓄積が進み，多数のセンサデータを活用した異常診断方式として「多変数統計的プロセス管理：MSPC（Multivariate Statistical Process Control）」の適用が進んでいる。これは正常時のデータをモデル化しておき，診断時に正常モデルからの逸脱により異常を検出する方式であるが，プラントは特性変動するため，診断時に同じ正常モデルを使い続けていると正常時でも正常モデルから乖離するという問題がある。本論文ではこれに対応するために正常モデルのプラントの特性変動への追従する新しい方式モデルスイッチング法を提案する。シミュレーションにより従来法のJIT（Just-in-Time）法よりも優れた異常診断性能が得られることを確認した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 293 Kバイト