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J-GLOBAL ID：202002227079473629   整理番号：20A2736739

再帰型オートエンコーダを用いた振動データによる工場設備の故障予測手法の提案

Proposal of failure prediction method of factory equipment by vibration data with Recurrent Autoencoder

著者 (7件)： 朝日翔太 (岐阜大 大学院工学研究科) ,  松井彩華 (岐阜大 大学院工学研究科) ,  田村哲嗣 (岐阜大 大学院工学研究科) ,  速水悟 (岐阜大 大学院工学研究科) ,  井指諒亮 (KYB) ,  古川輝 (KYB) ,  内藤孝昌 (KYB)
資料名： 日本機械学会論文集(Web)  (Bulletin of the JSME (Web))
巻： 86  号： 891  ページ： 20-00020(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U0182B  ISSN： 2187-9761  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： 本論文では,工場設備の故障を,加速度センサから得られる振動データに対し機械学習手法を用いて予測する手法を提案する.本手法における故障予測は,深層学習手法の一種である再帰型オートエンコーダによる特徴抽出と,機械学習手法の一種であるGMMによる異常度算出の2段階により行われる.実際の機械設備より取得した振動データによる検証実験を行った結果,実際の故障より数週間前に異常度が閾値を超える傾向が見られ,故障の事前予測ができたことを示した.また,従来手法との比較により,再帰型オートエンコーダによる特徴抽出を用いることで,従来の線形な特徴抽出よりも頑健に故障予測を行えることを示した.(著者抄録)

シソーラス用語： *設備 ,  *予測 ,  アルゴリズム ,  Gauss模型 ,  振動
準シソーラス用語： GMM ,  オートエンコーダ ,  *機械設備 ,  *故障予測

分類 (1件)： 設備管理  (KB02020X)

タイトルに関連する用語 (5件)： オートエンコーダ ,  工場設備 ,  故障 ,  予測手法 ,  提案