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J-GLOBAL ID：202002261135631107   整理番号：20A2494289

機械学習を応用した軌道回路の状態基準保全に関する研究

A Study for the Condition Based Maintenance of the Track Circuit applying Machine Learning

著者 (4件)： 志田洋 (JR西日本) ,  田村晃裕 (愛媛大) ,  二宮崇 (愛媛大) ,  高橋寛 (愛媛大)
資料名： 鉄道技術連合シンポジウム講演論文集(CD-ROM)  (鉄道技術・政策連合シンポジウム(CD-ROM))
巻： 25th  ページ： ROMBUNNO.2307  発行年： 2018年12月04日 
JST資料番号： L6271B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 軌道回路は,鉄道の安全安定輸送を確保する重要な鉄道信号設備である。これまで鉄道信号設備は,予防保全の一種である時間基準保全(TBM)に基づき設備保全を行ってきた。しかし昨今は将来の少子高齢化に向け,より人的・経済的に効率のよい状態基準保全(CBM)への移行が期待されている。本論文では,軌道回路のCBM実現に向け,機械学習(深層学習や統計的手法)を応用した軌道回路の劣化状態の可視化や異常検知手法等について考察した結果を報告する。(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *軌道回路 ,  *保全 ,  鉄道輸送 ,  鉄道信号装置 ,  *可視化 ,  検出 ,  鉄道信号 ,  ニューラルネットワーク ,  データ解析 ,  *距離 ,  Cohen-Grossbergニューラルネットワーク ,  異常検出 ,  *予測保守
準シソーラス用語： 安全安定輸送 ,  異常検知 ,  *状態基準保全 ,  データ分析 ,  *Mahalanobis距離

分類 (1件)： 信号,保安  (TC01040Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  応用 ,  軌道回路 ,  状態基準保全 ,  研究