要約
電力所などの複雑な技術システムにおけるリアルタイム診断は、システムを正常な稼働状態に維持するために不可欠である。理想的な診断システムは、あらゆる故障を事前に検出し、技術システムの将来の状態を予測できる必要があるため、予測アルゴリズムが診断に用いられる。本稿では、自己回帰統合移動平均モデル（ARIMA）に基づく、計算が単純な新規アルゴリズムを提案し、異常検出および予測問題の解決を図っている。提案アルゴリズムの優れた性能は、異常検出および予測問題の多数の数値実験を通じて確認された。さらに、本稿では提案アルゴリズムを含む自己回帰統合移動平均異常検出（ARIMAFD）ライブラリの構成と機能についても記述している。開発されたアルゴリズムは効率的であり、実際の診断システムにおける異常検出および技術パラメータ予測に関する問題への応用が可能であることが示された。