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J-GLOBAL ID：202502282673039477   整理番号：25A2199856

低コスト電流センサとROCLTSによる昇降機ドア異常予兆診断

Elevator Door Diagnosis with Low-cost Current Sensor based on Robust One-Class Learning Time-series Shapelets

著者 (4件)： 植野研 (東芝) ,  山口晃広 (東芝) ,  小林等 (東芝) ,  武村綾香 (東芝)
資料名： 人工知能学会全国大会論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Conference of JSAI (Web))
巻： 39th  ページ： ROMBUNNO.4F3-OS-30c-02(J-STAGE)  発行年： 2025年 
JST資料番号： U1701A  ISSN： 2758-7347  資料種別： 会議録 (C)
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： 昇降機の設置台数と設置後の年月経過に伴い,昇降機の保守・点検の重要性が増している.しかしながら,保守・点検を担う人材不足などにより保守・点検の効率化が求められており,安全面を最優先にしつつ,IoTやAIによる効率化の支援が求められている.そこで,本研究では,低コスト電流センサで収集した電流波形により異常予兆検知可能な昇降機ドア異常予兆診断システムを開発した.本稿では,ロバスト化した1クラスShapelets学習技術であるRobust One-Class Learning Time-series Shapelets(ROCLTS)による波形異常診断モデルの学習と,模擬異常予兆データによるドア異常予兆検知の性能検証結果について述べる.(著者抄録)

シソーラス用語： *電流センサ ,  *エレベータ ,  *戸 ,  症状 ,  ロバスト性 ,  *機械学習技術 ,  *異常診断 ,  モデル
準シソーラス用語： *ドア ,  ロバスト ,  *昇降機 ,  診断モデル ,  予兆

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の荷役・運搬機械  (QE01040B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 電流センサ ,  昇降機 ,  ドア ,  予兆 ,  診断