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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:
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
王 暁星,井上 道雄,竹本 佳充,(MathWorks Japan)
発刊日:
公開日:
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
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
英字タイトル:
Application of feature extraction and physical models for anomaly detection
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。...