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正常?损伤の表现学习に基づく风力発电システム异常検知技术の高度化

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長谷川隆徳，緒方淳，村川正宏，小川哲司，``正常?损伤の表现学习に基づく风力発电システム异常検知技术の高度化，’’ 第39回風力エネルギー利用シンポジウム，pp.371-374，Dec. 2017.

1 of 28
正常?損傷の表現学習に基づく 風力発電システム異常検知技術の高度化 緒? 淳 村川 正宏 ?川 哲司 ??川 隆徳 本研究は，NEDO事業「スマートメンテナンス技術研究 開発（分析）（リスク解析等）」による?援を受けた．
2https://www.nrel.gov/continuum/partnering/wind.html
3https://www.nrel.gov/continuum/partnering/wind.html 事前の設計と学習が 機器毎に必要 実運?上 労?とコスト?
4https://www.nrel.gov/continuum/partnering/wind.html ある機器で設計?学習した システムを他の機器に転?して 異常検知?診断を効率的に ?えないか？
研究目的 5
典型的なデータ駆動型異常検知システム 6 ? 正常稼働時のデータのみを?いて異常検 知器を構築 ? 損傷が?じたときに変化が顕著に表れる 特徴量を設計（実効値?尖度?歪度等） ? 機器毎に異常検知器を構築することが 前提 ? 正常稼働時の変動と未知の損傷パターン に対応しきれず過検出?性能劣化 機器A(監視対象) 正常データ 損傷データ 異常検知システム
損傷時のデータを利用できれば 7 正常データ 損傷データ 監視対象機器で損傷が?じるのは稀 機器A(監視対象) 検知対象である「異常」状態の特性 が既知となるため検知性能は向上 異常検知システム
損傷時のデータを効率的に利用する 8 正常データ 機器A(監視対象) 正常データ 損傷データ 特徴 抽出器 システム転? 機器B(監視対象外) 監視対象外の機器で観測された正常?損傷 データを?いて正常?損傷の識別に寄与 する特徴量の抽出器を学習 異常検知システム
提案方式 9
10 学習 正常状態 モデル 特徴抽出 異常度算出 閾値処理 照合器学習 運?特徴抽出器学習 学習 特徴抽出器 特徴抽出
11 特徴抽出器学習 学習 特徴抽出器
12 学習 正常状態 モデル 照合器学習特徴抽出器学習 学習 特徴抽出器 特徴抽出
13 学習 正常状態 モデル 特徴抽出 異常度算出 閾値処理 照合器学習 運?特徴抽出器学習 学習 特徴抽出器 特徴抽出
14 学習 正常状態 モデル 特徴抽出 異常度算出 閾値処理 照合器学習 運?特徴抽出器学習 学習 特徴抽出器 特徴抽出
正常と損傷を識別するための特徴表現 15 units units units units units ??層 正常?損傷ラベル出? 加速度振動データ （短時間スペクトル情報） 監視対象外 （正常?損傷）
正常と損傷を識別するための特徴表現学習 16 units units units units units ??層 照合 特徴 抽出 正常?損傷ラベル出? ボトルネック層出? 機種?機器に依らない正常 と損傷の識別に寄与する情 報のみを低次元で表現 加速度振動データ （短時間スペクトル情報） 異常検知システム転?のた めの特徴量監視対象外 （正常?損傷）
DNN/GMMタンデム接続型異常検知 17 units units units units units ??層 混合ガウスモデル units ボトルネック特徴量 特徴抽出器の学習データは 監視対象とは異機種?異機器 の正常?損傷データ 異常検知器の学習データは 監視対象の正常データ 照合 特徴 抽出 正常と損傷を識別するDNNを特徴抽出器として利? 監視対象 （正常） 加速度振動データ （短時間スペクトル情報）
異常検知実験 18
19 検証内容 転?元の 機器 転?先の 機器 （監視対象） 実 験 １ 異機種同機器への システム転?の実現性 主軸受 主軸受 実 験 ２ 異機種異機器への システム転?の実現性 増速機 ?? 主軸受
??主要機器の振動データ A.07 B.21 NREL 対象機器 主軸受 主軸受 増速機 リングギア ラベル 正常 損傷 正常 損傷 正常 損傷 損傷モード 軌道?の剥離 損傷 転動体ならび に軌道?の剥 離損傷 スカッフィング， ポリッシング 1回の計測時間 40秒 40秒 60秒 ?途 正常状態モデ ル学習?評価 実験１：特徴 抽出器学習 実験２：特徴 抽出器学習 20 ? NEDOスマートメンテナンスPJで収集の実機データ ? 両者は違うサイトの?? ? 主軸受の?法等のスペックも異なる A.07, B.21
21 システム 特徴量 照合器 FLAC‐tGMM FLAC (hand?crafted) ※振動異常検知におい て?性能 [WWEC+16?Ogata,?et?al] target GMM ntDNN non‐target DNN/BNF non‐target MLP ntDNN/BNF‐tGMM non‐target DNN/BNF target GMM
22 システム 特徴量 照合器 FLAC‐tGMM FLAC (hand?crafted) ※振動異常検知におい て?性能 [WWEC+16?Ogata,?et?al] target GMM ntDNN/BNF‐tGMM non‐target DNN/BNF target GMM 監視対象 正常データ 監視対象 正常データ 監視対象外 正常データ 損傷データ
23 システム 特徴量 照合器 FLAC‐tGMM FLAC (hand?crafted) ※振動異常検知におい て?性能 [WWEC+16?Ogata,?et?al] target GMM ntDNN non‐target DNN/BNF non‐target MLP ntDNN/BNF‐tGMM non‐target DNN/BNF target GMM 監視対象 正常データ 監視対象外 正常データ 損傷データ 監視対象外 正常データ 損傷データ 監視対象外 正常データ 損傷データ
24 検証内容 転?元の 機器 転?先の 機器 （監視対象） 実 験 １ 異機種同機器への システム転?の実現性 主軸受 主軸受 実 験 ２ 異機種異機器への システム転?の実現性 増速機 ?? 主軸受
監視対象機器：主軸受A.07 主軸受B.21データで学習した特徴抽出器を転? 25 特徴抽出＆検知器転? (DNN) 特徴抽出器のみ転? (DNN/GMM‐tandem) 識別的な特徴量(BNF)を使?する ことで検知性能が著しく向上！ 異常を異常と判定できた割合 正常を異常と誤判定した割合
監視対象機器: 主軸受A.07 増速機??データで学習した特徴抽出器を転? 26 特徴抽出＆検知器転? (DNN) 特徴抽出器のみ転? (DNN/GMM‐tandem) タンデムシステムの利?により 検知性能が著しく向上！ 異常を異常と判定できた割合 正常を異常と誤判定した割合
正 常 学 習 区 間 主 軸 受 交 換 27 異常度のトレンド（主軸受A.07） 主軸受B.21データで学習した特徴抽出器を転?異常度
まとめ 28 ?的：監視対象外機種で観測した損傷データの効率的利?法 提案：DNN/GMMタンデム接続型異常検知 結果：異常検知性能の著しい向上 検証内容 特徴抽出器 ＋検知器転? 特徴抽出器 のみ転? 実 験 １ 異機種同機器への システム転?の実現性 実 験 ２ 異機種異機器への システム転?の実現性

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