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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

基本信息

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

项目摘要

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. To compare the environmental protection system (Tohoku University) with the solution treatment system and the abnormal detection method. The concentration of NOx generated by the combustion of the spray is determined by the concentration of NOx in the spray. The concentration of exhaust gas is 510 points and the unsteady time series is 510 points. The concentration of 13 minutes is considered to be the best of the unsteady time series. Each day, the number of abnormal events, the number of abnormal events. The results of the previous year's computer test were the same, and the error rate was the same. 2. He studied the anomaly detection method (state discrimination method) and the comparison method. His researchers noted that the concentration and temperature of the exhaust gas were determined by the signal addition and the concentration and status of the exhaust gas. When the method of study is selected, the calculation method is advantageous, and the implementation method is excellent for abnormal detection (state discrimination). 3. Comparison and arrangement of abnormal detection methods, consideration of non-stationary time series, application of successive accuracy ratio, generalization of abnormal detection methods, and consideration of abnormal detection methods. The method of determining the value of the state completely solves the problem of the application of the state.