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異常発生機器と異常の種類を同定するAIモデルの提案と適用性の検討

Proposal of AI models for identifying abnormal equipment and type of abnormality

出町 和之*; Chen, S.*; Dong, F.*; 吉川 雅紀 ; 関 暁之   ; 高屋 茂  

Demachi, Kazuyuki*; Chen, S.*; Dong, F.*; Yoshikawa, Masanori; Seki, Akiyuki; Takaya, Shigeru

種々の異常の発生について、プラント挙動の時刻歴データから、その異常の程度(種類と大きさ)を推定する。プラントシミュレータを用いてHTTRにおける11種類の異常を模擬したときのプラント出力値の時系列データを対象に、1DCNNとLSTMにさらにAttention(注意機構)も組みわせた深層学習モデルを4種類開発するとともに、異常識別性能の比較評価を行った。

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