論文の概要: A Temporal Anomaly Detection System for Vehicles utilizing Functional Working Groups and Sensor Channels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06828v1
• Date: Wed, 14 Sep 2022 14:33:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-16 11:53:10.421780
• Title: A Temporal Anomaly Detection System for Vehicles utilizing Functional Working Groups and Sensor Channels
• Title（参考訳）: 機能的作業グループとセンサチャネルを用いた車両の時間異常検知システム
• Authors: Subash Neupane, Ivan A. Fernandez, Wilson Patterson, Sudip Mittal, Shahram Rahimi
• Abstract要約: Vehicle Performance, Reliability, Operationsデータセットを導入し, 異常検出のためのマルチフェーズアプローチを作成する。 我々の異常検出システムは96%の精度で検出でき、真の異常の91%を正確に予測できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A modern vehicle fitted with sensors, actuators, and Electronic Control Units (ECUs) can be divided into several operational subsystems called Functional Working Groups (FWGs). Examples of these FWGs include the engine system, transmission, fuel system, brakes, etc. Each FWG has associated sensor-channels that gauge vehicular operating conditions. This data rich environment is conducive to the development of Predictive Maintenance (PdM) technologies. Undercutting various PdM technologies is the need for robust anomaly detection models that can identify events or observations which deviate significantly from the majority of the data and do not conform to a well defined notion of normal vehicular operational behavior. In this paper, we introduce the Vehicle Performance, Reliability, and Operations (VePRO) dataset and use it to create a multi-phased approach to anomaly detection. Utilizing Temporal Convolution Networks (TCN), our anomaly detection system can achieve 96% detection accuracy and accurately predicts 91% of true anomalies. The performance of our anomaly detection system improves when sensor channels from multiple FWGs are utilized.
• Abstract（参考訳）: センサー、アクチュエータ、電子制御ユニット(ECU)を装備した現代の車両は、機能作業グループ(FWG)と呼ばれるいくつかの運用サブシステムに分けられる。 これらのFWGの例としては、エンジンシステム、トランスミッション、燃料システム、ブレーキなどがある。 各FWGは、車両の運転条件を測定するセンサーチャネルを持つ。 このデータ豊富な環境は、予測保守(PdM)技術の発展に寄与する。 各種PdM技術の根底には、データの大部分から著しく逸脱する事象や観測を識別し、正常な車両の動作に関する明確に定義された概念に適合しない堅牢な異常検出モデルが必要である。 本稿では,車両性能,信頼性,運用性(vepro)データセットについて紹介し,それを用いて異常検出のための多相アプローチを作成する。 時間的畳み込みネットワーク(TCN)を用いることで、異常検出システムは96%の精度で検出でき、真の異常の91%を正確に予測できる。 複数のFWGからのセンサチャネルを利用すると,異常検出システムの性能が向上する。

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