ベイズ非定常時系列モデルと尤度比検定を組合わせたプロセス異常検出法の比較

贝叶斯非平稳时间序列模型与似然比检验相结合的过程异常检测方法比较

• 批准号: 11750645
• 负责人: 野中 利之
• 金额: $ 1.41万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1999
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1999 至 2000
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-11750645/
• 关键词: プロセスモニタリング; 異常検出; ベイズ非定常時系列モデル; 一般化尤度比検定; 逐次確率比検定; 逐次確立比検定

1.実験による比較環境保全センター(東北大学)の廃液処理プロセスのデータを対象とした異常検出法について検討した。プロセス信号は、噴霧燃焼により生成した排ガス(NOx)の濃度であり、毎分ごとにサンプリングされる。排ガスの濃度データは、1日あたり510点の非定常時系列データとなる。13日分の濃度データに対して、トレンドを考慮したベイズ非定常時系列モデルを構成したところ、2階のトレンドモデルが優良であることがわかった。各日のデータに対して、トレンドのステップ変化を人工的に追加して異常データとし、ステップ変化を検出する一般化尤度比検定を適用したところ、異常発生時刻をほぼ正確に検出できた。しかし、昨年度の計算機実験の結果と同じく、ステップ幅の値を正確に検出することは困難であった。2.他研究者による異常検出法(状態判別法)との比較データマイニングによる状態判別法と比較した。他研究者によって、上記の排ガスの濃度データに温度等の測定信号を加えると、排ガスの濃度データの状態は決定木で分類される。これと比較すると、当研究の手法は単変数を取り扱うため、計算コストの面で有利であり、実行性としてリアルタイムでの異常検出(状態判別)に優れている。3.プロセス異常検出法の比較排ガスデータに対して、トレンドを考慮したベイズ非定常時系列モデルを構成し、逐次確率比検定を適用したところ、一般化尤度比検定と同じく異常検出が行えることがわかった。しかし、両検定法とも状態判別のためのしきい値決定法が完全に解決していないため、実プロセスに適用する場合の問題となることが確認された。

1. Be 験 に よ る comparative environmental preservation セ ン タ ー (Northeastern University) の 廃 liquid 処 Richard プ ロ セ ス の デ ー タ を like と seaborne し た abnormal 検 method に つ い て beg し 検 た. Youdaoplaceholder0 signal プロセス, spray combustion 焼によ 焼によ 焼によ generates <s:1> た emissions ガス(NOx) <s:1> concentration であ <e:1>, and ごとにサ, プリ, プリ, and グされる グされる グされる per minute. The concentration of the ガス <s:1> concentration デ タ タ タ タとなる, 1 day あた <s:1> 510 points <s:1> unsteady time series デ タとなる タとなる タとなる タとなる. 13 points の concentration デ ー タ に し seaborne て, ト レ ン ド を consider し た ベ イ ズ non-stationary series of geomagnetic モ デ ル を constitute し た と こ ろ, 2 order の ト レ ン ド モ デ ル が good で あ る こ と が わ か っ た. Each day の デ ー タ に し seaborne て, ト レ ン ド の ス テ ッ プ variations change を artificial に additional し て abnormal デ ー タ と し, ス テ ッ プ variations change を 検 out す る generalization particular degrees than 検 set を applicable し た と こ ろ, abnormal 発 raw moment を ほ ぼ right に 検 out で き た. The results of the <s:1> computer experiment <e:1> of last year と are the same as those of じく, and the ステップ <s:1> values を are correct に検, する する, と and であった are difficult であった. 2. He researchers に よ る abnormal 検 method (state criterion) と の is デ ー タ マ イ ニ ン グ に よ る state criterion と compare し た. Researchers に he よ っ て, written の row ガ ス の concentration デ ー タ に を の measurement signals, such as temperature and え る と, platoon ガ ス の concentration デ ー タ の state は determine wood で classification さ れ る. こ れ と compare す る と, when the の は 単 variations may be を り Cha う た め, calculation コ ス ト の surface で favorable で あ り, be line と し て リ ア ル タ イ ム で の abnormal 検 discriminant (state) に optimal れ て い る. 3. プ ロ セ ス abnormal 検 の comparison row ガ ス デ ー タ に し seaborne て, ト レ ン ド を consider し た ベ イ ズ non-stationary series of geomagnetic モ デ ル を constitute し, successive really rate than 検 を applicable し た と こ ろ, generalized especially degrees than 検 と with じ く abnormal 検 が row え る こ と が わ か っ た. し か し, struck 検 optional と も state discriminant の た め の し き い numerical method of decision が に completely solve し て い な い た め, be プ ロ セ ス に applicable す る occasions の problem と な る こ と が confirm さ れ た.