Kernel-PCAによるMSPCを用いたショーケースの異常検知

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-107

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): Multivariate Statistical Process Control using Kernel Principal Component Analysis for Refrigeration Showcase Abnormality Detection

著者名: 新井馨（明治大学）,福山良和（明治大学）,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): Kiyo Arai (Meiji University),Yoshikazu Fukuyama (Meiji University),Kenya Murakami (Fuji Electric, Co. Ltd.),Tatsuya Iizaka (Fuji Electric, Co. Ltd.),Tetsuro Matsui (Fuji Electric, Co. Ltd.)

キーワード: 多変量統計的プロセス管理|Kernel-PCA|異常検知|教師なし機械学習|タヘンリョウトウケイテキプロセスカンリ|カーネルシュセイブンブンセキ|イジョウケンチ|キョウシナシキカイガクシュウ

要約(日本語): ショーケースは，冷媒漏れや着霜等による冷凍能力の低下が稀に発生する可能性があり，食品の品質落ちや顧客への悪影響を及ぼす可能性があり，ショーケースに対する故障の検知に関する研究が行われている。しかし，ショーケースでは，上述のように非常に稀にしか故障は起きないため，異常値データを入手することは困難であり，教師無し学習による故障検知が必要である。加えて，ショーケースデータには非線形な相関を含むデータが含まれているため，非線形モデルにおいての教師無し学習手法の適用が必要である。従って，本論文はKernel-PCAによるMSPCを用いて，ショーケースデータに対して，異常検知を行い，その有効性を確認した。

本誌掲載ページ: 156-158 p

原稿種別: 日本語