海底電力ケーブルおよび通信ケーブルは世界的な重要インフラを構成していますが、海上活動や意図的な破壊行為による機械的損傷に対する脆弱性を抱えています。これらの資産への継続的な監視は異常事象の早期発見に不可欠です。本研究では、ケーブル沿いの空間分布型変形測定を用いて、海底ケーブルにおけるリアルタイムの異常検知を実現するモデルベースのフレームワークを提案しています。 ケーブルは固定境界条件を有する減衰波動方程式に従う張力構造としてモデル化されます。空間離散化を通じて有限次元の状態空間表現が得られることで、カルマンフィルタを適用して確率的環境外乱下でのケーブルの動的状態を推定することが可能になります。異常検知はこのフィルタの革新系列に適用される統計的仮説検定として定式化されます。 従来の完全データ駆動型アラームと比較して、提案されたフレームワークは解釈可能な残差信号を提供し、そのしきい値を規定された誤報確率と関連付けることができます。これにより、監視精度がより向上します。 数値シミュレーション結果は、提案フレームワークが環境外乱に対する堅牢性を保ちながら、局所化された外乱を確実に識別できることを実証しています。海底ケーブルのような重要インフラの保全において、このモデルベースの異常検知手法は予防的保守の実現に大きく貢献する可能性を秘めています。