Isolation using Nearest Neighbor Ensembleを用いたガスタービン異常検知

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-081

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Anomaly Detection of Gas Turbine Generators by Isolation Using Nearest Neighbor Ensemble

著者名: 山崎岳大（明治大学）,福山良和（明治大学）,島崎祐一（富士電機）,長田悠人（富士電機）,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): Takahiro Yamasaki (Meiji University),Yoshikazu Fukuyama (Meiji University),Yuichi Shimasaki (Fuji Electric, Co. Ltd),Yuto Osada (Fuji Electric, Co. Ltd),Kenya Murakami (Fuji Electric, Co. Ltd),Tatsuya Iizaka (Fuji Electric, Co. Ltd),Tetsuro Matsui (Fuji Electric, Co. Ltd)

キーワード: iNNE|異常検知|ガスタービン|isolation using nearest neighbor ensembles|anomaly detection|gas turbine generator

要約(日本語): 本論文では，isolation Nearest Neighbor Ensembles（iNNE）を用いたガスタービンの異常検知手法を提案する。ガスタービンでの異常は，重大なトラブルに発展する恐れがあるため，正確に異常を検知し，トラブルを予防することが重要となる。従来手法では，正常データのクラスタの近辺に位置するローカルな異常に対応できないため，異常検知精度の向上には，改善の余地がある。従って，ローカルな異常に対応できるiNNEの適用により，異常検知精度の向上が期待できる。提案法の有効性は，実データを用いて検証した。

本誌掲載ページ: 137-139 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 912 Kバイト