特徴抽出と物理モデルの適用で進化する異常検知
英字タイトル:
Application of feature extraction and physical models for anomaly detection
著者:
王 暁星 井上 道雄 竹本 佳充 （MathWorks Japan）
発刊日:
公開日:
予知保全振動データ故障予測機械学習深層学習特徴抽出異常検知音データ
Application of feature extraction and physical models for anomaly detection
著者:
王 暁星 井上 道雄 竹本 佳充 （MathWorks Japan）
発刊日:
公開日:
カテゴリ: 第17回
キーワードタグ:予知保全振動データ故障予測機械学習深層学習特徴抽出異常検知音データ
概要
本講演では振動データや音データの異常検知を例に、実践的な特徴抽出の方法や機械学習・深層学習 への適用テクニックをご紹介します。また、異常時のデータが不足している際に、シミュレーション によって故障データを模擬する物理モデルの代替方法も説明します。
