JP2008090529A - 異常検出装置、異常検出方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】機器Xの動作により生じる振動成分を含んだ対象信号の特徴量を用いて、機器Xの異常の有無を競合学習型ニューラルネットワーク1により判断する。学習データ記憶部6にはカテゴリが特定の異常状態とみなされる複数個のデータからなるデータセットが格納されており、このデータセットで競合学習型ニューラルネットワーク1を学習させる。判定部5は、特定の異常状態のカテゴリのニューロンの重みベクトルと入力データとのユークリッド距離に帰属度を対応付け、機器Xの運転時に得られる入力データの帰属度が規定の閾値以下であるときに、機器Xが正常に動作していると判断する。
【選択図】図1
Description
y=exp(−‖[x]−[m]‖2/2σ2)
ただし、[m]:平均、σ:分散である。
2 信号入力部
2a マイクロホン
2b 振動センサ
3 特徴抽出部
4 クラスタリングマップ
5 判定部
6 学習データ記憶部
11 入力層
12 出力層
N1 ニューロン
N2 ニューロン
X 機器
Claims (4)
- 機器の運転時に発生する振動成分を含む対象信号を取り込む信号入力部と、対象信号について複数のパラメータからなる特徴量を抽出する特徴抽出部と、既知のカテゴリの学習データを用いてあらかじめ学習され特徴抽出部により抽出した特徴量を入力データとする競合学習型ニューラルネットワークと、競合学習型ニューラルネットワークの出力を用いて運転中の機器が正常か異常かを判定する判定部とを備え、学習データとして機器が既知の異常状態であるときに得られる特徴量を用い、判定部は、学習データにより競合学習型ニューラルネットワークの出力層の各ニューロンに重みベクトルを設定するとともに、異常状態のカテゴリの学習データで発火したニューロンへの学習データの帰属度の分布を重みベクトルと学習データとのユークリッド距離に対応付けて設定し、帰属度の分布が設定されたニューロンの重みベクトルと機器の運転時に得られる入力データとのユークリッド距離が前記分布において規定の閾値以下の帰属度に対応するときに機器が正常に動作していると判断することを特徴とする異常検出装置。
- 前記判定部は、異常状態のカテゴリに属するニューロンに設定する前記分布をガウス分布とし、ガウス分布は、学習後の競合学習型ニューラルネットワークに学習データを再入力したときに発火する各ニューロンの重みベクトルと当該学習データとのユークリッド距離により分散を決定し、発火したニューロンの重みベクトルを平均としてあり、前記閾値はガウス分布における分散の3倍に設定していることを特徴とする請求項1記載の異常検出装置。
- 機器の運転時に発生する振動成分を含む対象信号を取り込み、対象信号について複数のパラメータからなる特徴量を抽出した後、機器が既知の異常状態であるときに得られる特徴量を学習データを用いてあらかじめ学習させた競合学習型ニューラルネットワークに機器の運転時に得られる特徴量を入力データとして与え、競合学習型ニューラルネットワークの出力を用いて運転中の機器が正常か異常かを判定部で判定する異常検出方法であって、競合学習型ニューラルネットワークの出力層の各ニューロンに学習データにより重みベクトルを設定し、異常状態のカテゴリの学習データで発火したニューロンへの学習データの帰属度の分布を重みベクトルと学習データとのユークリッド距離に対応付け、帰属度の分布が設定されたニューロンの重みベクトルと機器の運転時に得られる入力データとのユークリッド距離が前記分布において規定の閾値以下の帰属度に対応するときに機器が正常に動作していると判断することを特徴とする異常検出方法。
- 異常状態のカテゴリに属するニューロンに設定する前記分布をガウス分布とし、ガウス分布は、学習後の競合学習型ニューラルネットワークに学習データを再入力したときに発火する各ニューロンの重みベクトルと当該学習データとのユークリッド距離により分散を決定し、発火したニューロンの重みベクトルを平均としてあり、前記閾値はガウス分布における分散の3倍に設定していることを特徴とする請求項3記載の異常検出方法。
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Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009294147A (ja) * | 2008-06-06 | 2009-12-17 | Tokyu Car Corp | 移動体の異常検出方法 |
JP2009294146A (ja) * | 2008-06-06 | 2009-12-17 | Tokyu Car Corp | 機械システムの異常検出方法 |
JP2010008159A (ja) * | 2008-06-25 | 2010-01-14 | Panasonic Electric Works Co Ltd | 外観検査処理方法 |
JP2012018066A (ja) * | 2010-07-07 | 2012-01-26 | Panasonic Electric Works Sunx Co Ltd | 異常検査装置 |
CN107977710A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-05-01 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 用电异常数据检测方法和装置 |
KR20180110566A (ko) * | 2017-03-29 | 2018-10-10 | 아이덴티파이 주식회사 | 인공지능 시스템을 이용하여 자동차 비정상신호를 감지하는 방법 |
CN109976934A (zh) * | 2019-02-26 | 2019-07-05 | 上海拍拍贷金融信息服务有限公司 | 设备使用异常判定方法、装置以及计算机存储介质 |
WO2020195536A1 (ja) * | 2019-03-28 | 2020-10-01 | ポート・アンド・アンカー株式会社 | 構造物の異常判別方法及び異常判別システム |
CN112041771A (zh) * | 2019-03-26 | 2020-12-04 | 东芝三菱电机产业***株式会社 | 异常判定辅助装置 |
CN112581940A (zh) * | 2020-09-17 | 2021-03-30 | 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 | 基于边缘计算与神经网络的放电声音检测方法 |
CN114391093A (zh) * | 2019-09-17 | 2022-04-22 | 日产自动车株式会社 | 异常判定装置以及异常判定方法 |
KR20230021909A (ko) * | 2021-08-06 | 2023-02-14 | 동의대학교 산학협력단 | 인공지능을 활용한 크레인 장비의 이상 감지 시스템 및 방법 |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6997054B2 (ja) * | 2017-08-31 | 2022-01-17 | Ntn株式会社 | 転がり軸受の状態監視方法および状態監視装置 |
WO2019044745A1 (ja) * | 2017-08-31 | 2019-03-07 | Ntn株式会社 | 転がり軸受の状態監視方法および状態監視装置 |
WO2019044744A1 (ja) * | 2017-08-31 | 2019-03-07 | Ntn株式会社 | 転がり軸受の状態監視方法および状態監視装置 |
JP6997051B2 (ja) * | 2017-08-31 | 2022-02-03 | Ntn株式会社 | 転がり軸受の状態監視方法および状態監視装置 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0765168A (ja) * | 1993-08-31 | 1995-03-10 | Hitachi Ltd | 関数近似装置及び方法 |
JPH11338848A (ja) * | 1998-05-26 | 1999-12-10 | Ffc:Kk | データ異常検出装置 |
JP2001014293A (ja) * | 1999-06-30 | 2001-01-19 | Glory Ltd | 競合型ニューラルネットワークを用いた紙葉類の識別/学習方法 |
JP2004183139A (ja) * | 2002-12-03 | 2004-07-02 | Murata Mach Ltd | 繊維機械の運転状態解析装置とその方法 |
JP2005115569A (ja) * | 2003-10-06 | 2005-04-28 | Matsushita Electric Works Ltd | 信号識別装置および信号識別方法 |
-
2006
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0765168A (ja) * | 1993-08-31 | 1995-03-10 | Hitachi Ltd | 関数近似装置及び方法 |
JPH11338848A (ja) * | 1998-05-26 | 1999-12-10 | Ffc:Kk | データ異常検出装置 |
JP2001014293A (ja) * | 1999-06-30 | 2001-01-19 | Glory Ltd | 競合型ニューラルネットワークを用いた紙葉類の識別/学習方法 |
JP2004183139A (ja) * | 2002-12-03 | 2004-07-02 | Murata Mach Ltd | 繊維機械の運転状態解析装置とその方法 |
JP2005115569A (ja) * | 2003-10-06 | 2005-04-28 | Matsushita Electric Works Ltd | 信号識別装置および信号識別方法 |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009294146A (ja) * | 2008-06-06 | 2009-12-17 | Tokyu Car Corp | 機械システムの異常検出方法 |
JP2009294147A (ja) * | 2008-06-06 | 2009-12-17 | Tokyu Car Corp | 移動体の異常検出方法 |
JP2010008159A (ja) * | 2008-06-25 | 2010-01-14 | Panasonic Electric Works Co Ltd | 外観検査処理方法 |
JP2012018066A (ja) * | 2010-07-07 | 2012-01-26 | Panasonic Electric Works Sunx Co Ltd | 異常検査装置 |
KR20180110566A (ko) * | 2017-03-29 | 2018-10-10 | 아이덴티파이 주식회사 | 인공지능 시스템을 이용하여 자동차 비정상신호를 감지하는 방법 |
KR102026300B1 (ko) | 2017-03-29 | 2019-11-04 | 아이덴티파이 주식회사 | 인공지능 시스템을 이용하여 자동차 비정상신호를 감지하는 방법 |
CN107977710B (zh) * | 2017-12-21 | 2020-12-25 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 用电异常数据检测方法和装置 |
CN107977710A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-05-01 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 用电异常数据检测方法和装置 |
CN109976934A (zh) * | 2019-02-26 | 2019-07-05 | 上海拍拍贷金融信息服务有限公司 | 设备使用异常判定方法、装置以及计算机存储介质 |
CN109976934B (zh) * | 2019-02-26 | 2024-03-08 | 上海拍分乐网络科技有限公司 | 设备使用异常判定方法、装置以及计算机存储介质 |
CN112041771A (zh) * | 2019-03-26 | 2020-12-04 | 东芝三菱电机产业***株式会社 | 异常判定辅助装置 |
WO2020195536A1 (ja) * | 2019-03-28 | 2020-10-01 | ポート・アンド・アンカー株式会社 | 構造物の異常判別方法及び異常判別システム |
JP2020165672A (ja) * | 2019-03-28 | 2020-10-08 | ポート・アンド・アンカー株式会社 | 構造物の異常判別方法及び異常判別システム |
CN114391093A (zh) * | 2019-09-17 | 2022-04-22 | 日产自动车株式会社 | 异常判定装置以及异常判定方法 |
CN114391093B (zh) * | 2019-09-17 | 2023-10-24 | 日产自动车株式会社 | 异常判定装置以及异常判定方法 |
CN112581940A (zh) * | 2020-09-17 | 2021-03-30 | 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 | 基于边缘计算与神经网络的放电声音检测方法 |
KR20230021909A (ko) * | 2021-08-06 | 2023-02-14 | 동의대학교 산학협력단 | 인공지능을 활용한 크레인 장비의 이상 감지 시스템 및 방법 |
KR102594253B1 (ko) * | 2021-08-06 | 2023-10-25 | 동의대학교 산학협력단 | 인공지능을 활용한 크레인 장비의 이상 감지 시스템 및 방법 |
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