田口 安則
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論文
2段階オートエンコーダの 発電所データでの異常予兆検知性能評価
著者:
田口 安則 Yasunori TAGUCHI 内藤 晋 Susumu NAITO 加藤 佑一 Yuichi KATO 中田 康太 Kouta NAKATA 富永 真哉 Shinya TOMINAGA 高戸 直之 Naoyuki TAKADO 三宅 亮太 Ryota MIYAKE 寺門 優介 Yusuke TERAKADO 青木 俊夫 Toshio AOKI 高森 由己夫 Yukio TAKAMORI 大熊 栄一 Eiichi OOKUMA
発刊日:
公開日:
キーワードタグ:
anomaly detection autoencoder multivariate time series data plant monitoring two-stage autoencoder
田口 安則 Yasunori TAGUCHI 内藤 晋 Susumu NAITO 加藤 佑一 Yuichi KATO 中田 康太 Kouta NAKATA 富永 真哉 Shinya TOMINAGA 高戸 直之 Naoyuki TAKADO 三宅 亮太 Ryota MIYAKE 寺門 優介 Yusuke TERAKADO 青木 俊夫 Toshio AOKI 高森 由己夫 Yukio TAKAMORI 大熊 栄一 Eiichi OOKUMA
発刊日:
公開日:
キーワードタグ:
anomaly detection autoencoder multivariate time series data plant monitoring two-stage autoencoder
In power plant, the operator monitors measured values of many installed sensors for operation and maintenance. Since the number that can be visually confirmed is limited, we have proposed two-stage autoencoder for anomaly detection. The latest version was developed to suppress false positives due to spurious correlations in training data, and its effectiveness was shown using simulation data. In this paper, the anomaly detection performance is shown using the operational data of an actual power plant. As a ...
英字タイトル:
Performance Evaluation of the Anomaly Detection by Two-Stage Autoencoder using Power Plant Data
英字タイトル:
Performance Evaluation of the Anomaly Detection by Two-Stage Autoencoder using Power Plant Data
第17回
AIを用いた異常予兆検知システムの開発 （1）異常予兆検知AI技術「２段階オートエンコーダ」
著者:
内藤 晋,田口 安則,加藤 佑一,中田 康太,（東芝）,名倉 伊作,富永 真哉,三宅 亮太,青木 俊夫,宮本 千賀司,高戸 直之,（東芝ESS）
発刊日:
公開日:
キーワードタグ:
anomaly detection autoencoder deep learning multivariate time series data plant monitoring
内藤 晋,田口 安則,加藤 佑一,中田 康太,（東芝）,名倉 伊作,富永 真哉,三宅 亮太,青木 俊夫,宮本 千賀司,高戸 直之,（東芝ESS）
発刊日:
公開日:
キーワードタグ:
anomaly detection autoencoder deep learning multivariate time series data plant monitoring
In large-scale power plants such as nuclear and thermal power plants, thousands of sensors are installed to monitor the performance and health of the plant. However, it is difficult for operators to monitor all sensor values at all times. Therefore, Toshiba has developed a unique AI technology that comprehensively monitors thousands of sensor values and detects possible abnormalities earlier than humans. In a power plant, there are major fluctuations in sensor values during operation and minute fluctuations...
英字タイトル:
Development of anomaly detection system using AI Anomaly detection AI technology, two-stage autoencoder
英字タイトル:
Development of anomaly detection system using AI Anomaly detection AI technology, two-stage autoencoder
第17回
AIを用いた異常予兆検知システムの開発 （2）２段階オートエンコーダの発電所データでの評価
著者:
田口 安則,内藤 晋,加藤 佑一,中田 康太,（東芝）,富永 真哉,名倉 伊作,三宅 亮太,青木 俊夫,寺門 優介,高戸 直之,高森 由己夫,（東芝ESS）,大熊 栄一,（東芝デジタル＆コンサルティング）
発刊日:
公開日:
キーワードタグ:
anomaly detection two-stage autoencoder
田口 安則,内藤 晋,加藤 佑一,中田 康太,（東芝）,富永 真哉,名倉 伊作,三宅 亮太,青木 俊夫,寺門 優介,高戸 直之,高森 由己夫,（東芝ESS）,大熊 栄一,（東芝デジタル＆コンサルティング）
発刊日:
公開日:
キーワードタグ:
anomaly detection two-stage autoencoder
In power plants, a large number of sensors are installed and the measured values are used to control and operate the plants. Although operators monitor the measured values for daily operation and maintenance, the number that can be visually confirmed is limited. So far, we have proposed two-stage autoencoder for anomaly detection. To evaluate its effectiveness, it and simple autoencoder as a comparison method were applied to the operational data of a power plant. As a result, deterioration of a thermometer ...
英字タイトル:
Development of Anomaly Detection System using AI (2) Evaluation of two-stage autoencoder using power plant data
英字タイトル:
Development of Anomaly Detection System using AI (2) Evaluation of two-stage autoencoder using power plant data