One Class SVMを用いた火力発電プラントの故障検知

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-106

グループ名: 【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集

発行日: 2020/03/01

タイトル(英語): Abnormality Detection of Thermal Power Plants Using One Class Support Vector Machine

著者名: 山﨑岳大（明治大学）,福山良和（明治大学）,村上賢哉（富士電機）,飯塚達也（富士電機）,松井哲郎（富士電機）

著者名(英語): Takahiro Yamasaki (Meiji University),Yoshikazu Fukuyama (Meiji University),Kenya Murakami (Fuji Electric),Tatsuya Iizaka (Fuji Electric),Matsui Tetsuro (Fuji Electric)

キーワード: One Class Support Vector Machine|機械学習|故障検知|火力発電|ワンクラス　サポート　ベクター　マシーン|キカイガクシュウ|コショウケンチ|カリョクハツデン

要約(日本語): 各種プラントの故障の早期発見は，安定稼働と重故障の抑制の観点から重要である。そのため，多変量統計的プロセス管理(Multivariate Statistical Process Control : MSPC)をプラントの故障検知に応用することが盛んに研究されてきた。MSPCは変数間の相関構造を考慮するため，変数間に線形な相関が見られる場合は検出感度が良いとされる。しかし，実際のデータは非線形な相関を持つ場合も多い。本研究で用いたOne-Class SVM (One Class Support Vector Machine)は，カーネル関数を用いることで非線形な判別関数を容易に与えられるため，データの変数間に非線形な相関が見られても，安定した精度が望める。本論文では， One-Class SVMを用い，火力発電プラントに対して故障検知を行った結果，有効性が確認できたことを報告する。

本誌掲載ページ: 154-156 p

原稿種別: 日本語