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講演抄録/キーワード
講演名 2017-08-24 15:05
機械の稼動音診断のための間引き信号からの異常検知
川口洋平遠藤 隆日立SIP2017-54
抄録 (和) 機械の保守のために低コスト音響監視が必要である.我々は,サンプリングレートの低減,すなわち,sub-Nyquistサンプリングにより,監視コストの低減を図る.sub-Nyquistサンプリングベースの監視は二つの部分システムを必要とする.一つは低レートで機械の音を間引いてサンプリングするオンサイトのシステムであり,もう一つは間引かれた信号から異常を検知するオフサイトのシステムである.本稿では,これら双方のシステムを実現する方法を提案する.まず,サンプリングでは,Nyquist周波数以上を信号に埋め込むため,非等間隔サンプリングを用いる.次に,異常検知には,或る種のlong short-term memory-(LSTM)に基づく自己符号化器ネットワークを用いる.提案する異常検知のネットワークは,end-to-endの構造であり,間引いた時間領域信号をdemultiplexingしたものを入力として受け付けるという新規性を有し,これによって間引かれた信号からの異常検知を可能とする.実験により,提案手法が間引かれた信号からの異常検知に適することが示唆された. 
(英) Low-cost sound monitoring is required for maintaining machinery. We aim to reduce the cost of monitoring by reducing the sampling rate, i.e., sub-Nyquist sampling. Monitoring based on sub-Nyquist sampling requires two sub-systems; a sub-system on-site for sampling machinery sound at a low rate, and a sub-system off-site for detecting anomalies from the subsampled signal. In this paper, to achieve both subsystems, we apply non-uniform sampling methods and propose an anomaly detection method based on a demultiplexer and an end-to-end LSTM autoencoder.
キーワード (和) 機械保守システム / 音響監視 / 音響診断 / 予防保全 / sub-Nyquist非等間隔サンプリング / end-to-end / long short-term memory (LSTM) / 自己符号化器  
(英) machine maintenance system / sound monitoring / sound diagnosis / predictive maintenance / sub-Nyquist non-uniform sampling / end-to-end / long short-term memory (LSTM) / autoencoder  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 180, SIP2017-54, pp. 33-38, 2017年8月.
資料番号 SIP2017-54 
発行日 2017-08-17 (SIP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード SIP2017-54

研究会情報
研究会 SIP  
開催期間 2017-08-24 - 2017-08-25 
開催地(和) 東京電機大学 教室:東京千住キャンパス1号館2階 1206教室 
開催地(英) Tokyo Denki University 
テーマ(和) 数理,学習,信号処理一般(画像・音声音響・通信・実現システム・基礎等) 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SIP 
会議コード 2017-08-SIP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 機械の稼動音診断のための間引き信号からの異常検知 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Anomaly Detection from Subsampled Audio Signal for Machine Diagnosis 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 機械保守システム / machine maintenance system  
キーワード(2)(和/英) 音響監視 / sound monitoring  
キーワード(3)(和/英) 音響診断 / sound diagnosis  
キーワード(4)(和/英) 予防保全 / predictive maintenance  
キーワード(5)(和/英) sub-Nyquist非等間隔サンプリング / sub-Nyquist non-uniform sampling  
キーワード(6)(和/英) end-to-end / end-to-end  
キーワード(7)(和/英) long short-term memory (LSTM) / long short-term memory (LSTM)  
キーワード(8)(和/英) 自己符号化器 / autoencoder  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 川口 洋平 / Yohei Kawaguchi / カワグチ ヨウヘイ
第1著者 所属(和/英) 日立製作所 (略称: 日立)
Hitachi, Ltd. (略称: Hitachi)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 遠藤 隆 / Takashi Endo / エンドウ タカシ
第2著者 所属(和/英) 日立製作所 (略称: 日立)
Hitachi, Ltd. (略称: Hitachi)
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講演者
発表日時 2017-08-24 15:05:00 
発表時間 25 
申込先研究会 SIP 
資料番号 IEICE-SIP2017-54 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.180 
ページ範囲 pp.33-38 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-SIP-2017-08-17 


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