VAVシステムの不具合教師データの作成と畳み込みニューラルネットワークによる不具合検知·診断の検討

摘要

空調システムに生じる不具合は設備寿命やエネルギー効率、室内環境に悪影響を及ぼすため、それを速やかに検知し、適切に処理することが重要である。空調システムは多くの要素機器·サブシステムで構成されるような複雑な階層性を有するため、複数の不具合を抱えることは珍しくないが、その不具合を検知·診断する手法（Fault Detection and Diagnosis, FDD)は未だ確立していない。一方、近年は深層学習をはじめとする人工知能（Artificial Intelligence, AI)の技術が発展し、画像認識、医療診断、ゲームなどの分野で優れた成績を収めている。そこで本研究では、空調システムのFDDモデル構築に深層学習を応用することを試みた。