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風力発電設備に対する負荷条件に依存しない異常検知手法の開発を目的としたオートエンコーダベース異常検知モデルの提案と考察
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230080
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230080f027fbde-a38b-4118-a1db-04eabcf20c9c
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||
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公開日 | 2023-02-16 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | 風力発電設備に対する負荷条件に依存しない異常検知手法の開発を目的としたオートエンコーダベース異常検知モデルの提案と考察 | |||||||||
言語 | ||||||||||
言語 | jpn | |||||||||
キーワード | ||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||
主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
資源タイプ | ||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||||
著者所属 | ||||||||||
滋賀大 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
滋賀大 | ||||||||||
著者名 |
石塚, 諒一
× 石塚, 諒一
× 河本, 薫
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | 風力発電は風況により負荷が変動するため、継続的な状態監視には負荷条件に依存しない異常検知手法が必要になる。しかし、風力発電は負荷変動によるデータの変化が大きく、現状では定格負荷運転のみが異常検知の対象となっている。本研究では、振動波形から作成したスペクトログラムをオートエンコーダベースの深層学習により学習し、再構成誤差を評価することで、増速機に対する負荷条件に依存しない異常検知手法を提案する。実データでの検証の結果、通常のAEと比較して、潜在空間を正則化するVAEやAE-Gradの方が高い異常検知性能を持つことを示した。更に、これら手法の性能差の要因について、潜在特徴量空間の可視化を通じて考察した。 | |||||||||
書誌レコードID | ||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 579-580, 発行日 2023-02-16 |
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出版者 | ||||||||||
言語 | ja | |||||||||
出版者 | 情報処理学会 |