Research Paper 離散事象システムのモデルレス故障診断法に関する研究

平石, 邦彦

Description
離散事象システムの故障診断ではシステムモデルに基づいた「モデルベース故障診断法」が一般的であるが,状態空間爆発のため大規模な並行システムには適用が困難である.本研究では,モデルを用いない新しい故障診断法であるモデルレス故障診断法を開発した.提案法は,システムから出力される正常時および様々な状況下のイベントログからシステムのふるまいを近似的に表現した確率的挙動モデルを求める学習フェーズと,イベント列の特徴量を正常時の確率的挙動モデルと比較して計算し,それを用いて故障発生を推定する診断フェーズから構成される.シミュレーションモデルおよび実データを用いて提案手法の有効性を検証した. : Model-base diagnosis is an existing technique for diagnosis of discrete event systems, but it is hard to be applied to large concurrent systems due to state space explosion. In this research, we have developed a new diagnosis method for discrete event systems, called model-less diagnosis, that does not use any system models. The proposed method consists of two phases: (i)learning probabilistic models that approximate system behavior from given system logs under various situations (learning phase), and (ii) computing characteristic values of event sequences based on the probabilistic model in the normal situation and identifying system failures using the characteristic values. Effectiveness of the method is validated using computer simulation and real data.
基盤研究(C)(一般)
研究期間:2013~2015
課題番号:25330011
研究者番号:40251970
研究分野:システム科学
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