{"product_id":"ieej-zt073020","title":"ニューラルネットワークを用いた空調機器のオンライン故障診断","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-020\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成19年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2007\/03\/15\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eOnline Fault Diagnosis for Air-conditioning Units Using Recurrent Neural Network\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003eヘラス クラマゲ ウパーリ サマラシンガ (早稲田大学),橋本 周司(早稲田大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eUpali Samarasinghe Herath Kumarage (Wseda University),Shuji Hashimoto(Wseda University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e空調システム|モデルシミュレーション|リカレント型ニューラルネットワーク|オンライン故障診断\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e空調システムの信頼性と安定性の確保、保守管理やエネルギーの有効利用のために故障診断が欠かせないものである。しかし、空調システムの多様化・複雑化により明確な故障事例の把握と取得が困難となっている。また実環境での故障事例取得が不可能である。これらの困難を考慮に、本研究では空調システムのモデルシミュレーションによる故障事例の取得方法とそのデータを用いたリカレント型ニューラルネットワークによる空調機器のオンライン診断を行う手法を提案する。空調システムの幾つか代表的な故障を対象に実験を行った結果、提案手法によって90%以上の的確率で故障診断が可能となった。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e1,652 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46397245948143,"sku":"IEEJ-ZT073020-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_9d117327-219f-4881-a901-b233a49b524f.png?v=1744839524","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt073020","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}