第17回
特徴抽出と物理モデルの適用で進化する異常検知
著者:
王 暁星,井上 道雄,竹本 佳充,(MathWorks Japan)
発刊日:
公開日:
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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。...
英字タイトル:
Application of feature extraction and physical models for anomaly detection
特集記事
特集記事「AIによる故障予測~物理モデルによる異常データ生成~」
著者:
井上 道雄,Michio INOUE,王 暁星,Xiaoxing WANG
発刊日:
公開日:
予知保全アルゴリズム開発に不可欠な故障データは不足しているケースが多い。本稿では求められるデータ要素や異常データに対する考え方、そして物理モデルを使ったシミュレーションによる代替方法を中心に紹介する。...