マルチレベルOne-class Support Vector Machineによる回転機の異常予兆検知手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST17049

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2017/11/10

タイトル(英語): ROTATING MACHINERY FAULT SIGN DETECTION METHOD BY USING MULTI-LEVEL ONE-CLASS SVMS

著者名: 中尾 浩二(株式会社　明電舎),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),濱上 知樹(横浜国立大学)

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

キーワード: 回転機|オンライン診断|マルチレベル１クラスサポートベクターマシン|rotating machinery|on-line diagnosis|multi-level one-class support vector machine

要約(日本語): 本稿では，1クラスサポートベクターマシンをベースにした新しい回転機の異常予兆検知手法を提案する。回転機の振動特性は、故障時のみに限らず、通常運転時にも変化する。この問題を解決するために，データを階層的に分割し，1クラスサポートベクターマシンによるクラス判定器を逐次作成しながら異常判定を行うことで，正常クラスの変化に追従させる。さらに，作成した判定器をまとめたクラス集合に対して再度異常判定を行うことで正常クラスと外れクラスに分別する。この手法により、時間変動の特徴がクラスセットによって分類できる。 実際の回転機データを用いた評価を行い，クラスセットの特徴が異常予兆を表わすことを示した。

要約(英語): In this paper, a new fault sign detection method for rotating machinery based one-class support vector machine is proposed. The vibration feature of rotating machinery varies according to not only during faulty operation, but also during normal operation. To overcome this issue, dividing data hierarchically, and detecting faults while making a class decision unit by one-class support vector machine so as to follow the change of the normal class. Furthermore, classifying the normal class and the outlier class by making fault determination again for the class set that collected the created decision unit. The experiments are conducted by using actual rotating machinery data. The results show that the class-set feature is capable of indicating the fault sign.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,387 Kバイト