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
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長谷川隆徳，緒方淳，村川正宏，小川哲司，``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，’’ 第39回風力エネルギー利用シンポジウム，pp.371-374，Dec. 2017.
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- 4. 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⽤して 異常検知・診断を効率的に ⾏えないか？
- 5. 研究目的 5
- 6. 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⽤いて異常検 知器を構築 • 損傷が⽣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
- 7. 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⽣じるのは稀 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
- 9. 提案方式 9
- 18. 異常検知実験 18
- 20. ⾵⾞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 軌道⾯の剥離 損傷 転動体ならび に軌道⾯の剥 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 ⽤途 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⾵⾞ • 主軸受の⼨法等のスペックも異なる A.07, B.21
- 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 て⾼性能 [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. 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 て⾼性能 [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. 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 て⾼性能 [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