Non-negative Matrix Factorizationを用いたスペクトログラム特徴抽出と異常検知

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-242

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): Feature extraction and anomaly detection of spectrum using Non-negative Matrix Factorization

著者名: 中尾 浩二(明電舎),林 孝則(明電舎)

著者名(英語): Koji Nakao(MEIDENSHA CORPORATION),Takanori Hayashi(MEIDENSHA CORPORATION)

キーワード: 軸受け,振幅スペクトログラム,振動,非負値行列因子分解

要約(日本語): 非負値行列分解（Non-Negative Matrix Factorization：NMF）による機械設備の振動診断手法を提案する。異常検知システムには異常検出能力だけでなく、結果に対する説明能力や可読性の高いモデルが求められる。そこで，振動振幅スペクトログラムの非負性および加法性に着目し、 NMFにより特徴抽出と再構築誤差による異常検知を行う。ベアリングの加速劣化データを用いた評価を行い，本手法により故障前に予兆をとらえることが可能であることを示した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 583 Kバイト