| 研究課題/領域番号 |
16K00314
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
湯本 真樹 近畿大学, 理工学部, 准教授 (00304064)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 異常診断 / 意思決定支援 / 測定値時系列データ / ビル空調システム / 定性値 / 決定ルール / 定性モデル / データセット / ラフ集合 / 組み合わせ / 因果関係 / 異常状態検知 / 情報システム / 知能情報処理 |
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| 研究成果の概要 |
ビル空調システムにおいて測定値時系列データは多数のセンサから観測されているが異常検知は困難である。これは専門家知識により異常を検知するためである。そのためデータからの自動的な異常検知方法が求められている。
本研究では、ビル空調システムにおける測定値時系列データからの構成要素間の因果関係を表す定性モデルによるラフ集合の決定ルールを用いた異常診断方法を提案した。提案方法ではまず、測定値時系列データを定性モデルにもとづいてデータセットに変換する。次に各区画のデータセット比較によりラフ集合の決定ルールを求める。最後にルールが持つ評価値から異常を特定する。実証実験では専門家知識を使わず異常を診断できた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究ではビル空調システムにおける測定値時系列データから求めるラフ集合の決定ルールを用いた異常診断方法を確立した。提案方法により専門家知識を用いずに異常状態が発生した区画を検知できる。また異常発生が特定できた場合に、異常状態を示す決定ルールにより異常状態の原因を特定できる。
本研究ではさらに、異常状態の特徴把握により異常検知に必要となる専門家の判断基準を自動的に求める方法を確立した。異常状態でのデータの特徴をラフ集合の決定ルールにより表現して判断基準とする方法により、新しい空調システムに対して従来は専門家が手作業で行っていた判断基準作成を、提案方法では異常状態の特定だけで自動的に抽出できる。
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