| 大会名称 |
| 2023年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2023G |
| 開催年 |
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2023
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| 発行日 |
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2023-02-28
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| セッション番号 |
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D-20
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| セッション名 |
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情報論的学習理論と機械学習
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| 講演日 |
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2023/3/8
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| 講演場所(会議室等) |
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2号館 2401教室
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| 講演番号 |
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D-20-25
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| タイトル |
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畳み込みオートエンコーダによる振動からのモータ故障前兆検知
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| 著者名 |
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◎山﨑健生, 花沢明俊,
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| キーワード |
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異常検知, オートエンコーダ, 畳み込みニューラルネットワーク, モータ, 振動
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| 抄録 |
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近年、日本では労働力不足が社会問題となっており、企業でも設備導入やIＴの活用による省人化が進められている。本研究では、鉄工所の圧延機を駆動するモータの振動センサにより収集された振動量から、モータの故障前兆の検知を試みた。現状、故障前兆を含む波形が存在せず、また想定外の異常にも対応できるよう、正常波形のみの学習から異常検知が可能な畳み込みオートエンコーダを採用した。モデルの調整により、最良のパラメータの組み合わせが得られた。その場合、正常波形に比べ故障前兆の模擬波形の入出力差が約3倍となることが分かった。以上から、畳み込みオートエンコーダを用いたモータの振動からの故障前兆検知の可能性を示した。
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