{"product_id":"ieej-zt20205-194","title":"機械学習を適用した簡易軌道検測手法","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\u003e5-194\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2020\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eSimple track inspection method applying machine learning\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e佐藤尚輝（芝浦工業大学）,藤田吾郎（芝浦工業大学）,唐鎌敏夫（明電舎）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eNaoki Sato,Goro Fujita,Toshio Krakama\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e軌道検測|スマートメンテナンス|機械学習|キドウケンソク|スマートメンテナンス|キカイガクシュウ\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e日本は深刻な少子高齢化が進行しており，それに伴う老動力の減少が危惧されている(2)．鉄道事業者も例外ではなく労働力減少の危機に直面している．そこで各鉄道事業者はスマートメンテナンスを導入することにより労働力の削減を目指している．本研究では三軸加速度センサと音センサ（マイクロフォン）を用いて，これらから得られるデータを機械学習させることにより簡易的に軌道の状態検測を行うことを目的とし，対象線区の車両振動データの解析を行った．そこではレール継ぎ目が原因による周期的な縦方向の振動が存在することが明らかになった．今後は本解析で使用したデータを機械学習に適用することでレール継ぎ目，すなわちレール破断の検知が可能であると考えられる．\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ: \u003c\/strong\u003e316-318 p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\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":46402176844015,"sku":"IEEJ-ZT20205-194-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_7d0753ad-185b-4a23-b560-2b3b60b3f6b0.png?v=1744975928","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt20205-194","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}