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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 825 - 828 (4page)
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In railway vehicles, air compressor operates and stops aperiodically according to the pressure usage. LSTM-AE and anomaly score can be used to detect abnormality of an air compressor using time-series measurement data. However, it is hard to detect abnormal symptom in a short-term, without considering tendency of time-series data, because slight abnormal symptom occurs repetitively in the system if there is little failure. In this paper, a smoothing method using anomaly-score-moving average (ASMA) is proposed for anomaly detection from time-series measurement data. LSTM-AE model is trained from actual air compressor data at a railway vehicle and ASMA-based anomaly detection is performed using abnormal data.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. SYSTEM DESCRIPTION AND DATA PREPROCESSING
3. LSTM-AE BASED ANOMALY DETECTION
4. RESULTS AND DISCUSSION
5. CONCLUSION
REFERENCES
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