機械学習を用いた小型レール状態診断装置の活用方法の提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ITS18029

グループ名: 【D】産業応用部門 ＩＴＳ研究会

発行日: 2018/11/14

タイトル(英語): Proposal of Practical Method of Track condition monitoring compact device Using Machine Learning

著者名: 若井 翔平(京三製作所),水間 毅(東京大学),綱島 均(日本大学),松本 陽(日本大学),林田 悠一(日本大学),廣瀬 亮太(日本大学),高田 哲也(京三製作所)

著者名(英語): Shohei Wakai(Kyosan Electric Manufacturing Co., Ltd.),takeshi Mizuma(Tokyo University),Hitoshi Tsunashima(Nihon University),Akira Matsumoto(Nihon University),Yuichi Hayashida(Nihon University),Ryota Hirose(Nihon University),Tetsuya Takata(Kyosan Electric Manufacturing Co.,Ltd.)

キーワード: 鉄道|状態監視|機械学習|ビッグデータ解析|軌道|保守|Railway|Condition monitoring|Machine learning|Big data analysis|Track|Maintenance

要約(日本語): 地方鉄道では、費用などの関係で軌道状態の十分な検査が行えない事業者も少なくない。この問題に対して、地方鉄道向けに簡便な方法による軌道状態の診断方法として小型レール状態診断装置が開発された。この装置の測定データに対して機械学習を用いることで、データを活用できる可能性がある。本研究では、小型レール状態診断装置のデータについて機械学習を用いた活用方法について提案する。

要約(英語): In local railway, there are few railway operators who chan conduct sufficient inspection of track condition due to cost etc.In response to this problem, track condition monitoring compact device by simple method was developed to local railway.There is a possibility to utilize measurement data by using machine learning.In this research, we propose practical method of track condition monitoring compact device using machine learning.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,031 Kバイト