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[2N4-GS-10-04] 変数間の相関関係を活用した変分グラフ自己符号化器によるプロセス異常検出手法の開発と酢酸ビニルモノマ製造プロセスへの適用
キーワード：異常検出、生産プロセス、変分グラフ自己符号化器、相関近傍法
産業界では，効率的かつ安全な生産を行うために，プロセス異常検出が重要な役割を担っており，多変量統計的プロセス管理（MSPC）に代表されるデータ駆動型の異常検出手法が広く採用されている．MSPC は，主成分分析（PCA）によりプロセス変数同士の相関関係からプロセス変数の相関関係を抽出し，相関関係の変化を監視することで異常を検出するが，プロセスの非線形性や動特性には十分に対応できない．本研究では，これらの問題に対処するため，相関近傍（NC）法と変分グラフ自己符号化器（VGAE）に基づく新しい異常検出手法である相関グラフプロセス管理（CGPC）を提案する．NC法とは，入力データの変数間の相関関係に基づいてグラフ構造を構築する方法であり，VGAEはグラフの低次元特徴量を抽出できるニューラルネットワークの一種である．CGPCでは，プロセスデータより正常状態の変数間の相関構造をNC法とVGAEにて学習し，変数間の相関構造を監視することでプロセスの異常を検知する．本研究では，提案法を酢酸ビニルモノマ製造プロセスの操業データに適用したところ，従来法よりも従来法よりも異常検知性能が向上したことを確認した．
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