機械学習による橋梁劣化診断

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS3-1

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Deterioration Diagnosis Of Bridge Using Machine Learning

著者名: リュウ ケンゲン(早稲田大学),犬島 浩(早稲田大学),大貝 晴俊(早稲田大学),丸山 泉(福山コンサルタント),永田 伸二(計測検査)

著者名(英語): Jianyan Liu|Hiroshi Inujima|Harutoshi Oogai|Izumi Maruyama|Shinji Nagata

キーワード: 機械学習|橋梁|劣化診断|ニューラルネットワーク|オートエンコーダ|machine learning|bridge|deterioration diagnosis|neural network|autoencoder

要約(日本語): 日本において，橋梁の点検は五年一度，近接目視による点検を実施しているが。目視による点検は，人材不足，コスト高いなどのディメリットを持つ上，誤判の可能性もあります。本研究では，橋梁の何箇所に対して損傷を付け，加速度センサーによって収集した無損傷の橋梁振動データを前処理し，処理したデータをオートエンコーダ（AE）を構築した。損傷データと無損傷データ，二種の違う特徴を持つデータを入力データとしてAEに入力すると，再構成誤差も違うので，再構成誤差を指標として橋梁の劣化の有無を判断することができる。神戸橋損傷実験のデータによる検証は，この方法は橋梁に劣化有無を正確に判断することを検証した。

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