1クラス・サポートベクターマシンによる回転機の軸受振動診断

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC16005

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2016/06/23

タイトル(英語): Vibration diagnosis of bearing in rotator by one-class support vector machine

著者名: 中尾 浩二(株式会社　明電舎),濱上 知樹(横浜国立大学),外山 達斎(株式会社　明電舎),林 孝則(株式会社　明電舎),堀 貴雅(株式会社　明電舎)

著者名(英語): Koji Nakao(MEIDENSHA CORPORATION),Tomoki Hamagami(Yokohama National University),Tatsushi Toyama(MEIDENSHA CORPORATION),Takanori Hayashi(MEIDENSHA CORPORATION),Takamasa Hori(MEIDENSHA CORPORATION)

キーワード: 回転機|軸受|オンライン診断|ケプストラム|１クラス・サポートベクターマシン|rotator|bearing|on-line diagnosis|cepstrum|one-class support vector machine

要約(日本語): 回転機の異常原因は多岐にわたるため、異常判別ルールを人の手で構築するのは困難である。そこで、機械学習のようなデータ駆動型の手法を応用し、より汎用的な異常検知システムの構築を目指す。本論文では、実機から収集した振動データを1クラスサポートベクターマシンにより判別した評価結果を報告する。

要約(英語): Because anomaly cause of rotator is wide range, it is difficult to build anomaly judgment rules in the hand of man. Therefore, we apply machine learning technique such as data-driven approach to build a more general anomaly detection system. In this paper, we report the results of evaluation to determine the vibration data collected from actual equipment by one-class support vector machine.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,248 Kバイト