[3Pin1] インタラクティブ(1)

[3Pin1-44] 1d CNN-LSTM による調節弁内部の異常検知

〇茂木 貴弘¹、中澤 友哉¹、田原 鉄也¹ (1. アズビル株式会社)

キーワード：異常検知、一次元CNNs、LSTM

本稿では、時系列一次元信号の分類タスクによる異常検知アプリケーションとして、調節弁に取り付けた振動センサデータを分析した事例について報告する。振動信号から調節弁内部の異常（キャビテーションと呼ばれる現象）を自動で分類する手法として、一次元CNNとLSTMに着目した。これらを組み合わせ、教師あり学習により、異常の特徴量を自動で抽出し分類するタスクを試みた結果、99.5%の分類精度を達成できた。