2016 Fiscal Year Research-status Report
パーティクルフィルタによるセンサの故障検知・隔離・回復
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16K06418
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
西田 健 九州工業大学, 大学院工学研究院, 准教授 (30346861)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | パーティクルフィルタ / 故障検出 / ノイズの確率分布 / リサンプリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成２８年度は【サブテーマ１：事後確率分布評価のために二種類の手法の適用を検証】について研究を以下の項目について順次遂行した。
（1－1）PF-mCRL 法の適用
パーティクルフィルタの事後確率分布の概形を任意の精度で抽出する手法であるPF-mCRLの適用によって、故障検知手法の確立を試みた。すなわち、この手法を適用することにより、例えば「確率分布がガウス分布に近しいほど各センサの計測状況が良く、多峰分布であれば計測状況が悪い」というような、「事後確率分布の概形」と「センサの計測の確からしさ」の関連性を定量化し評価した。しかし、本試行により以下の点が問題として明確になった：センサの故障に伴う観測ノイズの瞬間的な変化を捕らえることはできることは確証が得られた。しかし、パーティクルフィルタのリサンプリング処理が確率分布の概形を整形することで、予備知識と異なる統計量に従った粒子の分布（本研究で知りたい情報）を消去する。したがって、故障が徐々に進行するようなケースには、本手法の単純な適用は脆弱である。
（１－２）尤度検定手法の適用
故障検出のために、パーティクルフィルタの粒子分布を基にした尤度検定の導入を試みた。全てのセンサは正常で、外れ値は偶然の誤差だとする帰無仮説と、故障したセンサが存在するという対立仮説の尤度比較を行い、それらの尤度比(逸脱度)を算出することで、どちらの仮説が優位かを判定する手法である。しかし、この手法の適用でも（１－２）と同様の検討結果を得た。すなわち、ノイズの統計的性質が変化した瞬間の発見は可能であるが、故障が徐々に進行するようなケースには脆弱である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
現在までの基礎実験の考察において、故障検出におけるリサンプリングの有害性が見出された。すなわち、リサンプリング処理により、故障に関する粒子の情報が消去されることが問題となった。リサンプリング処理の頻度を低減させて同様の実験を行い検証したが、故障によってシステムノイズが大きく変化するような種類の故障の検出のみ可能であった。また、それらの場合でも、故障が発現した数ステップのみを発見できる状況であった。一方で、リサンプリング処理はパーティクルフィルタの計算量とメモリ量を抑えるための工夫であるため、これを除く処理を行うことは難しい。このような理由から、当初の研究のアイデアを見直す必要性が生じた。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在までの基礎実験の考察において新たに注目したのが、故障検出におけるリサンプリングの有害性である。現在、この問題を克服するための複数のアイデアを有している。まず、有効サンプルサイズ（ESS: effective sample size）の値の利用による故障検出について取り組んでいる。ESSの値は、粒子が総じて有効に利用されている場合には、粒子数と同じ値まで増加するが、粒子の重みに偏りが発生すると減少する。この値は、システムが正常に動作している場合にはリサンプリングを抑制するように機能するが、故障が発生したシステムでは、リサンプリングの頻度を上げるように作用することが、先の検証より見出されたた。すなわち、システムに故障が発生することでシステムモデルと観測モデルに差が発生するため、粒子分布に大きな偏りが生ずる。すると、ESSの値は急速に低減するため、結果としてリサンプリングが頻発する。すると、粒子分布に現れたと考えられる故障を示す統計的な性質がすぐに消去されることになる。このESSによるリサンプリング機能を抑え、ESSの値を監視することで、故障の検出に有用な情報を粒子分布から引き出すことができないか、というアイデアについて、現在検討を始めている。
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