表題番号：2020C-321 日付：2021/03/15
研究課題信号処理・ＡＩ技術応用した電動機診断監視技術の研究
研究者所属（当時） 資格 氏名
（代表者） 理工学術院 大学院情報生産システム研究科 教授 犬島　浩
研究成果概要
１．背景
　低圧電動機の絶縁劣化診断技術に関わる研究である。
２．診断監視への活用
　これまでの研究は、故障が研究課題の中心で、劣化は、実際の電動機から、測定困難である。正常データしかないので、正常とは何かを探索することに挑戦する。
３．診断監視の手順
　電動機診断モデルとしては、機械学習（オートエンコーダ：AE）の適用を試みる。正常モデルでは、入力は加速度信号とする。特徴抽出群にスペクトル、LBP（Local Binary Pattern）特徴抽出法、デジタル信号特徴抽出法を適用する。
４．結論および今後の課題
　機械学習の最適手法検討。特徴抽出法の確定および機械学習手法の確定。
劣化診断判定指標の確定。