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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2011-01-21 09:25 Gaussian Processesを用いたプラントの異常及びその予兆の検出 ○尾崎晋作・和田俊和（和歌山大）・前田俊二・渋谷久恵（日立）  PRMU2010-175 MVE2010-100 |
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| 抄録 | （和） | 本報告では，プラントに取り付けたセンサの出力（センサ情報）をもとにして，異常やその兆候を検出する手法を提案する．センサ情報に含まれる異常には，１）複数センサの出力値の組み合わせの異常（統計的異常），２）各センサ出力の時間的変化の異常（時系列異常），の２つがあり，これら両方を分析しなければ異常の検出感度を十分高めることができない．また，通常のプラントでは，運転・停止など，センサ情報に急激な変化をもたらす人為的操作を伴うため，これとシステムの異常とを区別する必要がある．我々はすでに，独立成分分析と線形予測とを組み合わせた異常検出法を提案しているが，この手法では人為的操作が起きた時刻を認識しマスキングしているため，操作中に起きた異常は検出できないという問題点があった．本報告では，非線形予測アルゴリズムの一つであるGaussian processes のトレーニングおよび運用方法を工夫することで，統計的異常と時系列異常の両者を統一的に扱いつつ，人為的操作に対する頑健性を持つ異常検出が実現できることを示す．実験では，実際のプラントのデータを解析し，異常および予兆の検出が行えることを示す． |
| （英） | This report proposes a fault and pre-fault detection method for industrial plants based on Gaussian process. Industrial plants can be monitored via attached sensors that measures temperature, pressure, voltage, electric current, and so on. Based on these sensor outputs, health monitoring of the target plant can be designed. The difficulty of this design problem is that the system fault can appear as statistical abnormality observed as irregular ensemble of the sensor outputs and/or temporal abnormality observed as irregularity of the time sequences. Furthermore, those systems are operated by human and it is difficult to distinguish the abnormalities caused by human-operation and system fault. We already proposed an abnormality detection system based on ICA and linear prediction, which avoids incorrect detections of abnormalities caused by human operations by recognizing and masking them. This method, however, cannot detect the system fault during the human operation. For solving this problem, we propose a unified method for statistical and temporal abnormality detection based on Gaussian Processes in this report. This method can detect system fault under normal human operation. We confirmed the effectiveness of our method through experiments on long-term sensory data sampled from real industrial plant. | |
| キーワード | （和） | 異常検出 / Gaussian processes / 独立成分分析 / 統計・時系列解析 / / / / |
| （英） | Abnormality detection / Gaussian processes / Independent component analysis / Statistical and Temporal analysis / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 381, PRMU2010-175, pp. 211-216, 2011年1月. | |
| 資料番号 | PRMU2010-175 | |
| 発行日 | 2011-01-13 (PRMU, MVE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2010-175 MVE2010-100 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU MVE IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2011-01-20 - 2011-01-21 |
| 開催地（和） | 立命館大学 びわこ・くさつキャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | MR/ARの実用化に向けたCV/PR技術の課題と展望（PRMU,VR学会SIG-MRと共催） |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2011-01-PRMU-MVE-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Gaussian Processesを用いたプラントの異常及びその予兆の検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Fault Detection and Prediction of Industrial Plants Based on Gaussian Processes |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 異常検出 / Abnormality detection |
| キーワード(2)（和/英） | Gaussian processes / Gaussian processes |
| キーワード(3)（和/英） | 独立成分分析 / Independent component analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 統計・時系列解析 / Statistical and Temporal analysis |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 尾崎 晋作 / Shinsaku Ozaki / オザキ シンサク |
| 第1著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) Wakayama University (略称： Wakayama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 和田 俊和 / Toshikazu Wada / ワダ トシカズ |
| 第2著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) Wakayama University (略称： Wakayama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 前田 俊二 / Shunji Maeda / マエダ シュンジ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社 日立製作所 生産技術研究所 (略称： 日立) Hitachi, LTD., Production Engineering Research Laboratory (略称： Hitachi) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渋谷 久恵 / Hisae Shibuya / シブヤ ヒサエ |
| 第4著者 所属（和/英） | 株式会社 日立製作所 生産技術研究所 (略称： 日立) Hitachi, LTD., Production Engineering Research Laboratory (略称： Hitachi) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2011-01-21 09:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2010-175, MVE2010-100 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.381(PRMU), no.382(MVE) |
| ページ範囲 | pp.211-216 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2011-01-13 (PRMU, MVE) |
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