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J-GLOBAL ID：202202237728937938   整理番号：22A0902106

非侵入型機械状態およびエネルギー監視のための文脈センサシステム【JST・京大機械翻訳】

A contextual sensor system for non-intrusive machine status and energy monitoring

著者 (4件)： Ren Yutian (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Irvine, CA 92697, USA) ,  Ren Yutian (California Institute for Telecommunications and Information Technology (Calit2), University of California, Irvine, CA 92697, USA) ,  Li Guann-Pyng (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Irvine, CA 92697, USA) ,  Li Guann-Pyng (California Institute for Telecommunications and Information Technology (Calit2), University of California, Irvine, CA 92697, USA)
資料名： Journal of Manufacturing Systems  (Journal of Manufacturing Systems)
巻： 62  ページ： 87-101  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0396B  ISSN： 0278-6125  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 製造における事象駆動コンテキストは,機械,労働者,材料,および環境などの関連エンティティ間の相互作用の結果として広く発生する。スマート製造における一次タスクの一つは,工場床および監督者に対する労働者のためのタイムリーな行動可能な知能を生成するために,労働者の知識を便利に取り込むコンテキスト意識システムを導出することである。本論文では,正常および異常機械操作の分類のための文脈データを収集するために,因果律概念を用いて,人間および機械インタラクション認識フレームワークを設計することを提案した。原因と効果は,この初期研究の労働者と機械の間にある。労働者の相互作用を認識するために因果律を適用するために,最初に機械の状態を同定する信頼できる方法が必要である。提案した文脈センサシステムは,機械作動条件を測定するための電力計,有限状態機械モデルによる作業者と機械の相互作用を捕捉するための視覚カメラ,およびエネルギー分解による個々の成分の電力署名を決定するためのアルゴリズムを,多重成分を持つ半導体製作機械(手動またはPLC制御)に実装した。実験結果は,コンポーネント状態のようなコンテキスト抽出能力と,リアルタイムでのそれらの対応するエネルギー利用,ならびに異常操作条件を同定する能力を実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  因果律 ,  カメラ ,  視覚 ,  相互作用 ,  監督者 ,  電力 ,  電力計 ,  有限状態機械 ,  認識 ,  労働者 ,  多重化 ,  *文脈 ,  状態
準シソーラス用語： 半導体製造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： スマート製造 ,  サイバー物理システム ,  産業用IoT ,  労働者の機械相互作用 ,  エネルギー分解 ,  文脈意識

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  計算機網  (JC03000K) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 侵入 ,  エネルギー ,  文脈 ,  センサシステム