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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

基本信息

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

项目摘要

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．

This study aims to develop a method for detecting abnormal conditions by using the state monitoring system of equipment and machines. In 2022, the author published an original paper on the study. International conferences and meetings are held in the United States. [Research Achievement I] Development and improvement of the development of a number of normal and abnormal conditions in 2021. The results of this paper are published in the International Journal. The error factor of the shape of the proposal is improved, and the method of abnormal detection is specified. [Research Results II] In 2021, Ohkubo & Nagata (2018) proposed abnormal detection and re-evaluation of abnormal detection. This study is aimed at finding out the direction of high dimensional images. This year, the results of a paper published by the International Journal of the People's Republic of China [Research Performance III] Abnormal detection and analysis, statistical analysis and analysis, and implementation of the method. Based on the research we have prepared, we have developed a solution for using the T-method of Struggle Management. A part of the results of this conference will be presented at the 2022 International Conference.