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整理番号 5756   (公開日 2010年12月21日) (カテゴリ 機械情報・通信エレクトロニクス航空・宇宙
データマイニング及び確率推論技術による大規模システム異常検知
●内容 この研究室では、宇宙機テレメトリデータからの知識発見に基づく異常検知・故障診断法に関する研究を行っている。従来は、異常検知に、事前の専門化知識を用いるエキスパートシステムやモデル推論プロセスによる手法が用いられていたが、ここでは、過去の膨大なテレメトリデータから挙動モデルを自動的に学習し、獲得したモデルに対して新たなデータを照合することによって、システムの異常を検知している。図1、図2に示すこの手法は、宇宙システムのみならず、プラントシステムや自動車・新幹線・航空機などの複雑な大規模システムにも応用可能である。これまでに、鉄鋼プロセスの異常検知や建物内の異常電力消費検知などに応用した実績がある。本研究に興味ある企業・団体と共同研究の用意がある。
●研究者
准教授 矢入 健久
大学院工学系研究科 先端学際工学専攻
●画像


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図1 提案する異常検知・診断フレームワーク
(C) 矢入 健久

図2 提案する異常検知・診断手法の例
(C) 矢入 健久
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上記内容は、各研究者へのインタビューをもとに東京大学 産学協創推進本部で骨子をまとめたものです。
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