- 著者
-
尾崎 晋作
和田 俊和
前田 俊二
渋谷 久恵
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 電子情報通信学会技術研究報告. MVE, マルチメディア・仮想環境基礎 (ISSN:09135685)
- 巻号頁・発行日
- vol.110, no.382, pp.211-216, 2011-01-13
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.