機械学習を用いた空調熱源システムの不具合検知・診断

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タイトル別名
  • Fault Detection and Diagnosis in Building Heat Source Systems Using Machine Learning
  • 機械学習を用いた空調熱源システムの不具合検知・診断(第2報)診断性能向上のための不具合データの前処理とBEMSデータへの適用
  • キカイ ガクシュウ オ モチイタ クウチョウ ネツゲン システム ノ フグアイ ケンチ ・ シンダン(ダイ2ホウ)シンダン セイノウ コウジョウ ノ タメ ノ フグアイ データ ノ マエショリ ト BEMS データ エ ノ テキヨウ
  • Part 2-Preprocessing of Fault Data for Improvement in Diagnosis Performance and Application to BEMS Data
  • 第2報−診断性能向上のための不具合データの前処理とBEMSデータへの適用

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抄録

<p>畳み込みニューラルネットワーク（CNN）による実際の計測データ（BEMS データ）の不具合検知・診断（FDD）がより適切となるよう，シミュレーションにより作成した不具合データと不具合がない場合のデータの差分を正規化し，不具合が生じたデータのみを抽出し，各ラベルのデータ数を均等にする前処理手法を提案した。本手法に従い前処理された不具合データを学習した CNN を 1 年間の BEMS データに適用し， CNN による診断結果と BEMS データ分析結果とを比較することで本手法が適切であることが示された。加えて，システムが有する不具合は運用条件によりデータに発現または潜伏し，これが本研究の提案するFDD 手法により捉えられることが示された。 </p>

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