送電用鉄塔の異常振動検知手法の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 49

グループ名: 【B】令和2年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2020/08/28

タイトル(英語): Examination of Abnormal Vibration Detection Method for Transmission Tower

著者名: 鈴木昇志（東京理科大学），栗原幸也（東京理科大学），佐伯昌之（東京理科大学）

著者名(英語): Shoji Suzuki (Tokyo University of Science), Tatsuya Kurihara (Tokyo University of Science), Masayuki Saeki (Tokyo University of Science)

キーワード: 機械学習|ニューラルネットワーク|ギャロッピング|スリートジャンプ|Machine learning|Neural network|Galloping|Sleet jump

要約(英語): The final goal of this research is to identify the abnormal vibrations of transmission towers in order to save the inspection cost. In this paper, as a basic study, we prepared an experimental pillar of 300cm in height with cable tension applied to the tip of the pillar, and observed the vibration with a MEMS accelerometer. We investigated a robust method for classifying the vibration data using machine learnings.

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