回転機器状態監視のための振動異常検知システムにおける特徴表現学習

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タイトル別名
  • Feature Representation Learning of Vibration-based Anomaly Detection for Rotation Machinery Condition Monitoring

抄録

<p>本稿では，回転機器の状態監視システムにおいて機器の違いや環境の違いに頑健なモニタリングを実現するため，監視対象機器以外から取得した正常データや損傷データを効率的に用いることを提案する．実機風車から収集したデータを用いて異常検知実験を行い，他機器から取得した損傷データを明示的に用いて特徴抽出器を構築するDNN/GMMタンデムシステムが最も性能が高いものの，複数機種から収集した正常データのみで特徴抽出器を構築したAE/GMMシステムも従来手法に比べ高い性能を達成できた．</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390282763120923136
  • NII論文ID
    130007658715
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2019.0_4c3j1301
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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