１．背景

　鉛蓄電池は、絶縁劣化診断技術に関わる研究、実機診断が行われている。鉛蓄電池の劣化診断は、絶縁抵抗測定と絶縁抵抗値の傾向管理が中心で、鉛蓄電池の保全は、依然として事後保全・時間計画保全に留まっている。

２．診断監視への活用

　これまでの研究は、劣化が研究課題の中心であった。劣化は、実際の鉛蓄電池から、測定困難である。模擬実験は、現実の劣化と同等ではない。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

　鉛蓄電池診断モデルとしては、機械学習（オートエンコーダ）の適用を試みる。最初はオートエンコーダで検討する。鉛蓄電池正常モデルでは、入力データとして加速度信号を使用する。特徴抽出群にはスペクトル、LBP（Local Binary Pattern）特徴抽出法、デジタル信号特徴抽出法の適用を試みる。

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。