データクラスタリングに基づくニューラルネットワークによる回転機の性能予測

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST21039,CT21075

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム/【C】電子・情報・システム部門 制御合同研究会

発行日: 2021/12/01

タイトル(英語): Performance Prediction of Rotating Machines using Neural Network based on Data Clustering

著者名: 森田 匡輝(熊本大学),小山田 将亜(東芝三菱電機産業システム),國松 禎明(熊本大学),水本 郁朗(熊本大学)

著者名(英語): Masaki Morita(Kumamoto University),Masatsugu Oyamada(Toshiba Mitsubishi Electric Industrial Systems Co.),Sadaaki Kunimatsu(Kumamoto University),Ikuro Mizumoto(Kumamoto University)

キーワード: ニューラルネットワーク|クラスタリング|性能予測|neural network|clustering|performance prediction

要約(日本語): 回転機の設計において，設計者の知識レベルに依存しない自動設計システムの開発が求められている．しかし、既存のルールベースのシステムでは、適用範囲が限られている。そのため，本研究では、自動設計システムの性能予測モジュールの改善のために、ニューラルネットワークによる自動設計システムの構築を考え，k-means法を用いてデータのクラスタリングを行う新しい手法を提案する。

要約(英語): In the design of rotating machinery, it is strongly required to develop an automatic design system that does not depend on the knowledge level of the designer due to the decrease of number of specialists. However, the existing rule-based systems have limited applicability. In this work, an artificial neural network (ANN) is constructed to improve the accuracy of the prediction module of the automatic design system. We propose a new method to predict the performance of the system by clustering the data using the k-means method. Finally, the results of the applied method are shown.

本誌: 2021年12月4日システム/制御合同研究会

本誌掲載ページ: 7-10 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,078 Kバイト