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J-GLOBAL ID：202102275751589366   整理番号：21A1579597

転がり軸受の損傷検出精度向上のための機械学習アルゴリズムの開発

Development of a Machine Learning Algorithm to Improve Defect Detection Accuracy for Rolling Bearings

著者 (3件)： 北井正嗣 (NTN) ,  赤松良信 (NTN) ,  福井健一 (大阪大 産科研)
資料名： NTN Technical Review  (NTN Technical Review)
号： 88  ページ： 86-98  発行年： 2021年04月23日 
JST資料番号： F0539A  ISSN： 0915-0528  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 転がり軸受の欠陥検出は機械メンテナンスにおいて重要な課題である.著者はこれまでの研究で,外輪軌道面に各種サイズの人工欠陥を設けた転がり軸受に対し欠陥検出を試みた結果,欠陥サイズにより,欠陥検出に有用な特徴量が変化することを確認している.本研究では,各人工欠陥サイズに応じた特徴選択と2段の外れ値検出手法を組み合わせた新規欠陥検出手法にて,欠陥検出精度の向上を試みた.(著者抄録)

シソーラス用語： *転がり軸受 ,  *損傷検出 ,  *機械学習 ,  *アルゴリズム ,  故障検出 ,  保守管理 ,  軸受レース ,  軸受軌道面 ,  特徴選択 ,  回転機械 ,  変動係数 ,  振動加速度 ,  *特徴量 ,  評価指標 ,  評価実験 ,  *異常値検出 ,  *検出
準シソーラス用語： *外れ値検出 ,  外輪 ,  欠陥検出 ,  *検出精度 ,  *人工欠陥 ,  精度向上

分類 (2件)： 非破壊試験  (HB02030F) ,  軸受  (QB01020W)

引用文献 (29件)：

• 五十嵐昭男,野田万朶,松島栄一,転がり軸受の異常予知に関する研究(第1報),潤滑, Vol. 24, No. 2, (1979) 122-129.
• 五十嵐昭男,浜田啓好,欠陥をもつ転がり軸受の振動・音響に関する研究(第1報),日本機械学会論文集(C),Vol. 47, No. 422, (1981) 1327-1336.
• 間野大樹,是永敦,AE および振動観測による転がり軸受の損傷診断,精密工学会春季大会学術講演会講演論文集,(2014) 683-684.
• Schölkopf, B., Platt, J.C., Taylor, J.S., Smola, A.J., and Williamson, J., Estimating the Support of a High Dimensional Distribution, Neural Computation, Vol. 13, (2001) 1443-1471.
• 小野田崇,伊藤憲彦,是枝英明,水力発電所における異常予兆発見支援ツールの開発,電気学会論文誌 (D),Vol. 131, No. 4, (2011) 448-457.

タイトルに関連する用語 (5件)： 転がり軸受 ,  損傷検出 ,  精度向上 ,  機械学習アルゴリズム ,  開発