振動・音響センサを用いた異常兆候検知システムの開発とAI識別モデル構築

カテゴリ：部門大会

論文No：PS8-8

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Development of an Abnormal-Sign Detection System Using Vibration and Acoustic Sensors and Construction of AI Identification Models

著者名：近藤 悠太（近畿大学）

著者名(英語)： YUTA KONDO (KINDAI UNIVERSITY)

キーワード：異常検知,予知保全,振動センサ,音響センシング,機械学習解析,Anomaly Detection,Predictive Maintenance,Vibration Sensor,Acoustic Sensing,Machine LearningAnalysis

要約(日本語)：本研究では，三軸加速度計（MPU-6050）とマイク（MAX4466）を 10 kHz 同期サンプリングし，1024点 FFT で 0–500 Hz を 50 bin×4 チャネルに圧縮した 200 次元スペクトル特徴を生成した。正常系列 3，本異常系列 3 を学習データとし，ランダムフォレストとオートエンコーダで異常判定モデルを構築した。RF の混同行列では正常 252/300，異常 300/300 を正判定し，全体精度 94 % を達成した。平均スペクトル差より 250–350 Hz 帯の振幅増大が主な異常指標であると確認した。低コストセンサと軽量 AI により，回転機器の予知保全システムを実装可能であることを示す成果であると考えた。

本誌掲載ページ：1686-1688p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：443Kバイト