Development of noise-robust statistical anomaly detection procedures for condition-based maintenance

开发基于状态的维护的抗噪声统计异常检测程序

• 批准号: 21K14372
• 负责人: 大久保 豪人
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: Toyo University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K14372/
• 关键词: 異常検出; タグチメソッド; 高次元主成分分析; 統計的パターン認識; マハラノビス・タグチ・システム

本研究では，センサー・データを活用した設備機器等の状態監視システムの実現に向けて，タグチメソッドから着想を得た誤差因子にロバストな異常検出法を開発することを目的としている．2022年度は，1本の査読付き原著論文を国際誌に掲載できた．また，国際会議にて1件の発表を行うことができた．【研究実績I】 2021年度に引き続き，運転状況等に応じた複数の正常モードをもつデータからの異常検出を可能とするプロシージャの開発・改善を行った．そして，その成果の一部を論文にまとめた結果，査読付き原著論文を国際誌に掲載することができた．なお，この提案プロシージャを改善する形で誤差因子にロバストな異常検出法を目指す予定である．【研究実績II】2021年度に引き続き，Ohkubo & Nagata (2018)で提案した異常検出プロシージャ，すなわち高次元データからの異常検出をより適切に実行できる異常検出プロシージャを新たな観点から再評価した．この研究により，高次元データを対象とした異常検出プロシージャの拡張について一定の方向性を見出すことができた．本年度は，この成果の一部を論文にまとめ，国際誌への投稿を行った．【研究実績III】異常検出プロシージャを統計的パターン認識の枠組みに則って実行する方法について議論を行った．その予備的な研究から派生したテーマとして，タグチのT法にスパース・モデリングを応用したプロシージャを開発した．なお，この成果の一部を2022年度の国際会議にて発表している．

这项研究旨在基于受到takuchi方法启发的错误因素开发强大的异常检测方法，以实现用于使用传感器数据的设备和其他设备的条件监视系统。 2022年，一份由同行评审的原始论文发表在国际杂志上。此外，在国际会议上进行了一次演讲。 [研究结果I]在2021财年之后，我们已经制定并改进了程序，可以从具有多种正常模式的数据的异常检测，具体取决于操作条件等。由于在论文中编写了一些结果，因此在国际杂志上发表了原始的PEER评估论文。此外，我们计划采用一种异常检测方法，该方法通过改进该提出的程序来对错误因素具有牢固的态度。 [研究结果II] ii]从2021财年开始，我们重新评估了Ohkubo＆Nagata（2018）提出的异常检测程序，即一种异常检测程序，可以从新的角度出发，可以从高维数据中从高维数据中进行更适当地执行异常检测。这项研究使我们能够为扩展高维数据的异常检测程序找到一定的方向。今年，我们将其中一些结果汇编成论文，并将其提交给国际期刊。 [研究结果III]我们讨论了如何根据统计模式识别框架实施异常检测程序。从这项初步研究中得出的主题是开发出一种将稀疏建模应用于Takuchi T方法的过程。其中一些结果是在2022年国际会议上提出的。

项目成果

A Consideration of the Recognition Taguchi Method Using High-Dimensional Principal Component Analysis

基于高维主成分分析的田口识别方法的思考

• 发表时间: 2021
• 作者: Ryo Asano;Masato Ohkubo and Yasushi Nagata
• 通讯作者: Masato Ohkubo and Yasushi Nagata

Mahalanobis-Taguchi Method for Anomaly Detection and Classification

用于异常检测和分类的 Mahalanobis-Taguchi 方法

• 发表时间: 2021
• 作者: Kentaro Honma;Masato Ohkubo and Yasushi Nagata
• 通讯作者: Masato Ohkubo and Yasushi Nagata

The T-method with the application of sparse modeling

应用稀疏建模的 T 方法

• 发表时间: 2022
• 作者: Ryo Asano;Masato Ohkubo;Shinto Eguchi;and Yasushi Nagata
• 通讯作者: and Yasushi Nagata