JP2014182092A - 異常検知方法及び異常検知装置 - Google Patents
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Abstract
【構成】本発明の一態様の異常検出方法は、音響を検出する工程と、検出された音響についての周波数スペクトルデータを演算する工程と、周波数スペクトルデータの各音圧値を入力データとして、ニューラルネットワークモデルを用いた演算を行う工程と、ニューラルネットワークモデルの演算結果に基づいて、入力データが正常なのか異常なのかを判定する工程と、判定の結果、入力データが正常でも異常でもない場合に、周波数スペクトルデータのバイアス補正を行う工程と、バイアス補正後の周波数スペクトルデータの各音圧値を入力データとして、ニューラルネットワークモデルを用いた再度の演算を行う工程と、再度実施されたニューラルネットワークモデルの演算結果に基づいて、入力データが正常なのか異常なのかを再度判定し、結果を出力する工程と、を備えたことを特徴とする。
【選択図】図3
Description
音響を検出する工程と、
検出された音響についての周波数スペクトルデータを演算する工程と、
周波数スペクトルデータの各音圧値を入力データとして、ニューラルネットワークモデルを用いた演算を行う工程と、
ニューラルネットワークモデルの演算結果に基づいて、入力データが正常なのか異常なのかを判定する工程と、
判定の結果、入力データが正常でも異常でもない場合に、周波数スペクトルデータのバイアス補正を行う工程と、
バイアス補正後の周波数スペクトルデータの各音圧値を入力データとして、ニューラルネットワークモデルを用いた再度の演算を行う工程と、
再度実施されたニューラルネットワークモデルの演算結果に基づいて、入力データが正常なのか異常なのかを再度判定し、結果を出力する工程と、
を備えたことを特徴とする。
音響を検出する音響検出部と、
検出された音響についての周波数スペクトルデータを演算する周波数スペクトル演算部と、
周波数スペクトルデータの各音圧値を入力データとして、ニューラルネットワークモデルを用いた演算を行うニューラルネットワークモデル演算部と、
ニューラルネットワークモデルの演算結果に基づいて、入力データが正常なのか異常なのかを判定する判定部と、
判定の結果、入力データが正常でも異常でもない場合に、周波数スペクトルデータのバイアス補正を行うバイアス補正部と、
を備え、
ニューラルネットワークモデル演算部は、バイアス補正後の周波数スペクトルデータの各音圧値を入力データとして、ニューラルネットワークモデルを用いた再度の演算を行い、
判定部は、再度実施されたニューラルネットワークモデルの演算結果に基づいて、入力データが正常なのか異常なのかを再度判定することを特徴とする。
繰り返しの回数を判定する回数判定部をさらに備えると好適である。
図1は、実施の形態1における異常検知装置の構成の一例を示す概念図である。図1において、実施の形態1における異常検知装置100は、マイクロフォン10、アンプ12、アナログ・デジタル(AD)変換部14、制御計算機110、メモリ112、プリンタ114、表示部116、インターフェース(I/F)回路118、及び、磁気ディスク装置等の記憶装置140,142を備えている。アンプ12、AD変換部14、制御計算機110、メモリ112、プリンタ114、表示部116、I/F回路118、及び、記憶装置140,142は、図示しないバスを介して互いに接続されている。マイクロフォン10は、アンプ12に接続される。
12 アンプ
14 AD変換部
20 スペクトル演算部
22 NN演算部
24 NN判定部
26 繰返回数判定部
28 バイアス補正部
100 異常検知装置
110 制御計算機
112 メモリ
114 プリンタ
116 表示部
118 I/F回路
140,142 記憶装置
300 監視対象
Claims (5)
- 音響を検出する工程と、
検出された音響についての周波数スペクトルデータを演算する工程と、
前記周波数スペクトルデータの各音圧値を入力データとして、ニューラルネットワークモデルを用いた演算を行う工程と、
前記ニューラルネットワークモデルの演算結果に基づいて、前記入力データが正常なのか異常なのかを判定する工程と、
判定の結果、前記入力データが正常でも異常でもない場合に、前記周波数スペクトルデータのバイアス補正を行う工程と、
バイアス補正後の周波数スペクトルデータの各音圧値を入力データとして、ニューラルネットワークモデルを用いた再度の演算を行う工程と、
再度実施された前記ニューラルネットワークモデルの演算結果に基づいて、前記入力データが正常なのか異常なのかを再度判定し、結果を出力する工程と、
を備えたことを特徴とする異常検出方法。 - バイアス補正後の周波数スペクトルデータの各音圧値を入力データとしたニューラルネットワークモデルの演算結果に基づいた判定の結果、前記入力データが正常でも異常でもない場合に、前記バイアス補正を行う工程と、前記ニューラルネットワークモデルを用いた再度の演算を行う工程と、前記再度判定する工程と、を繰り返すことを特徴とする請求項1記載の異常検出方法。
- 前記バイアス補正を行う際、バイアス値として、予め設定された値を用いることを特徴とする請求項1又は2記載の異常検出方法。
- 音響を検出する音響検出部と、
検出された音響についての周波数スペクトルデータを演算する周波数スペクトル演算部と、
前記周波数スペクトルデータの各音圧値を入力データとして、ニューラルネットワークモデルを用いた演算を行うニューラルネットワークモデル演算部と、
前記ニューラルネットワークモデルの演算結果に基づいて、前記入力データが正常なのか異常なのかを判定する判定部と、
判定の結果、前記入力データが正常でも異常でもない場合に、前記周波数スペクトルデータのバイアス補正を行うバイアス補正部と、
を備え、
前記ニューラルネットワークモデル演算部は、バイアス補正後の周波数スペクトルデータの各音圧値を入力データとして、ニューラルネットワークモデルを用いた再度の演算を行い、
前記判定部は、再度実施された前記ニューラルネットワークモデルの演算結果に基づいて、前記入力データが正常なのか異常なのかを再度判定することを特徴とする異常検出装置。 - バイアス補正後の周波数スペクトルデータの各音圧値を入力データとしたニューラルネットワークモデルの演算結果に基づいた判定の結果、前記入力データが正常でも異常でもない場合に、前記バイアス補正と、前記ニューラルネットワークモデル演算と、前記判定とを繰り返し行い、
前記繰り返しの回数を判定する回数判定部をさらに備えたことを特徴とする請求項4記載の異常検出装置。
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