プラント及び工場における複数センサで周期的に出現する変動パターンの判定方式

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-113

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): A Method for Detecting Periodic Pattern Using Multiple Sensors in Factory and Plant

著者名: 桑島昂平（三菱電機）,立床雅司（三菱電機）,高田佳典（三菱電機）

著者名(英語): Kohei Kuwajima (Mitsubishi Electric Corporation),Masashi Tatedoko (Mitsubishi Electric Corporation),Yoshinori Takada (Mitsubishi Electric Corporation)

キーワード: データマイニング|時系列データ|状態基準保全|異常検知|データマイニング|ジケイレツデータ|ジョウタイキジュンホゼン|イジョウケンチ

要約(日本語): プラント及び工場では、定期点検を実施する時間基準保全から設備の劣化度合いに応じて保守内容を変更する状態基準保全への移行に向け、センサが取得する時系列データ(以下、運転データ)を活用した異常検知技術の適用事例が報告されている。異常検知技術は、プラント及び工場の運転データで発生する周期的に現れる特徴的な変動パターン(以下、イベント)を異常と誤検知することがある。イベントは、プラント及び工場の保守・運用により、週次等の周期で起こり、複数のセンサで同時に観測される特徴を持つ。本稿では、イベントの周期とセンサの組をデータから自動的に抽出し、イベントを判定する方式を提案する。

本誌掲載ページ: 165-167 p

原稿種別: 日本語