2021 Fiscal Year Research-status Report
Optimum placement of measurement sensors based on physical causal relationship
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20K14954
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| Research Institution | Japan Aerospace EXploration Agency |
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Principal Investigator |
尾亦 範泰 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 研究開発部門, 研究開発員 (80849258)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 因果推論 / 移動エントロピ / 時系列データ / 異常検知 / センサ最適化 / 貪欲法 / シミュレーション / ロケットエンジン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，データ駆動型の分析によって帰納的に導出される因果関係を用いて、産業機器をはじめとする複雑システムにおけるセンサ配置を最適化することを目標としている．本年度は，センサ配置を最適化するフレームワークの策定に取り組んだ．当初から本研究課題における適用対象として考えていた，ロケットエンジンを対象として研究を実施した．
センサ最適化のストラテジーとしては，システムの運用においてクリティカルである故障モードを検知することを念頭に，必要な計測センサを絞り込むことを考えた．故障の検知方法としては教師あり学習である線形判別分析を利用して，その性能が向上するセンサの組み合わせを探索した．このようなセンサ最適化は組み合わせ最適化の問題であり，総当たり法では組み合わせ爆発が発生する．そこで，貪欲法によって使用するセンサを減らしていくことで計算量の問題に対処した．開発した手法は，液体ロケットエンジンにおける重大な故障モードの一つである推進剤の漏洩を例として検証をおこなった．検証に必要なデータをモンテカルロシミュレーションによって取得したが，この際に正常状態と故障モードにおけるバラつきを実際に即して模擬するための手法が副次的に開発された．センサ最適化の検証はロケットエンジンを例に行われたが，開発されたセンサ最適化の枠組みは一般的なシステムにおいて適用可能であり，普遍的なものである．この結果は，英語学術論文誌Acta Astronauticaに掲載された．また，科研費による支援によって，当該論文はオープンアクセス論文として全世界に広く公開することができた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は，センサ最適化のフレームワークの策定を行うことができ，当初からの想定対象であるロケットエンジンを用いて検証した結果を英語学術論文誌上で発表，公開することができた．昨年度開発した因果推論と合わせ，本研究で必要となる2つの基盤技術を開発できたと考えており，おおむね順調に研究が進んでいるものと考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
センサ最適化のフレームワークに因果推論を組み入れる方法を検討する．当初想定していた対象であるロケットエンジンにおいては因果推論が困難であることが分かったため，ロケットエンジンを対象として因果推論とセンサ最適化を組み合わせることは難しいと考えられる．そのため，別の対象を見つけてくることができなければ，概念検討にとどまる可能性もある．これとは別の研究の方向性として，因果推論とセンサ最適化の手法について，個別にブラッシュアップすることや，新たな対象に適用実績を広げていくことなども想定している．得られた成果は，引き続き学会発表や論文化を通して，広く公開する予定である．
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| Causes of Carryover |
参加を予定していた国内・国際学会がCOVID-19の拡大によりオンライン開催になったため，旅費が全額執行できなかった．次年度以降に学会や打ち合わせに参加するための旅費や学会等のオンライン化に伴って必要となる物品費として使用予定である．
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