WEKO3
アイテム
時系列データからの構成要素間因果関係抽出によるビル空調システム異常診断方法の確立
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/20629
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/206295b0e6d1e-7e72-4e93-91df-cf61a558262c
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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16K00314seika.pdf (320.1 kB)
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| Item type | 研究報告書 / Research Paper(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2020-03-12 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 時系列データからの構成要素間因果関係抽出によるビル空調システム異常診断方法の確立 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Establishment of fault diagnosis method based on time series data basedaccording to Causal relationship extraction among the components of BuildingAir-conditioning System | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 著者 |
湯本, 真樹
× 湯本, 真樹
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| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題 | 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 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws | |||||||||
| 資源タイプ | research report | |||||||||
| 著者(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| YUMOTO, Masaki | ||||||||||
| 著者 所属 | ||||||||||
| 近畿大学理工学部; 准教授 | ||||||||||
| 著者所属(翻訳) | ||||||||||
| Kindai University | ||||||||||
| 著者 役割 | ||||||||||
| 研究代表者 | ||||||||||
| 版 | ||||||||||
| 出版タイプ | NA | |||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43 | |||||||||
| 出版者 名前 | ||||||||||
| 出版者 | 近畿大学 | |||||||||
| 書誌情報 |
科学研究費助成事業研究成果報告書 (2018) p. 1-6, 発行日 2019 |
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| リンクURL | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16K00314/ | |||||||||
| 抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | 研究成果の概要（和文）：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。研究成果の概要（英文）：In a building air-conditioning system, measured time-series data is observed from many kinds of sensors. It is difficult to detect the fault by the administrators because only the limited experts can diagnose the unusual system. Thus, a new method is required, which can detect faults from measured data using computers automatically. This research proposes the method of fault diagnosis with decision rules of rough set based on qualitative model of measured time-series data in building air- conditioning system. First, the proposal method converts target measured time-series data into data set based on target qualitative model. Next, this method constructs the decision rule of a rough set by comparison of the data set for every block. Finally, this method detects fault through comparison of evaluation values. Through practical experiments, it is confirmed that the proposal method can detect faults without expert knowledge in a building air-conditioning system. | |||||||||
| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 研究種目：基盤研究(C); 研究期間：2016～2018; 課題番号：16K00314; 研究分野：知能情報処理; 科研費の分科・細目： | |||||||||
| 資源タイプ(WEKO2) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | Research Paper | |||||||||
| フォーマット | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||||||
