2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

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[4C3-J-13] AI応用: 診断問題

2019年6月7日(金) 14:00 〜 15:40 C会場 (4F 国際会議室)

座長:木本 智幸(大分高専) 評者:倉山 めぐみ(函館高専)

14:00 〜 14:20

[4C3-J-13-01] 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

〇長谷川 隆徳1,2、緒方 淳2、村川 正宏2、小川 哲司1,2 (1. 早稲田大学、2. 産業技術総合研究所)

キーワード:異常検知、機械学習、データ駆動型、風車

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.