深層学習を用いた航空機用音響式油量計の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-122

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Examination of acoustic fuel level gauge for aircraft using deep learning

著者名: 小松勝彦（信州大学）

著者名(英語): Katsuhiko Komatsu (Shinshu University)

キーワード: 油量計|深層学習|fuel level gauge|deep learning

要約(日本語): 航空機用油量計として電気回路が燃料に非接触で，低コストで簡便なセンサとして音響式の油量計を提案している。タンク内の共鳴周波数を分析する事により正確な水位推定は可能であるが，高調波成分などの影響を避けるために複雑な水位判定アルゴリズムが必要となった。本研究では，複雑なアルゴリズムを用いず，簡易な深層学習モデルを適用することで水位の推定を試みた。
音響データを適当に前処理し水位レベルごとへカテゴライズするAIとレベルの間の値も出力できる回帰型のAIについて，FFT処理したデータおよび簡略化した波形データをそれぞれ学習させた結果，それぞれのモデルで精度よく水位推定が可能なことが確認できた。

本誌掲載ページ: 196-197 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 502 Kバイト