• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

航空宇宙機器システムの次世代健康監視のための弾力的情報学プラットフォーム

Research Project

Project/Area Number 16F16079
Research Category

Grant-in-Aid for JSPS Fellows

Allocation TypeSingle-year Grants
Section外国
Research Field Aerospace engineering
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

矢入 健久  東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (90313189)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) KHAN SAMIR  東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 外国人特別研究員
Project Period (FY) 2016-07-27 – 2019-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2018)
Budget Amount *help
¥2,100,000 (Direct Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 2018: ¥300,000 (Direct Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2017: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2016: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Keywordsシステム健全性管理 / 航空宇宙システム / 異常検知 / 機械学習 / 深層学習
Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は、人工衛星や無人飛行ロボットに代表される航空宇宙システムを主たる対象として、障害不再現現象(Not-found-fault)や誤検知などの不確定要因に対して頑強なシステム状態監視フレームワークを確立することである。小さな不具合が甚大な損害を引き起こし得る航空宇宙システムでは、システムの健康状態を監視し異常兆候を迅速に検知し解決する技術が必須である。航空宇宙分野のための頑強なシステム健全性管理技術の確立という本研究の目的を実現するため、平成30年度(4月1日~7月30日)は主として以下の研究活動を行った。(1)近年発展著しい深層学習のシステム健全性監視・異常検知への応用について網羅的なサーベイを行ない、手法の分類や技術的課題を整理した。この研究成果は国際論文誌 Mechanical Systems and Signal Publishing 誌の2018年7月号に掲載された。(2)深層学習技術のひとつである変分オートエンコーダを応用した健全性監視アルゴリズムを実装し、無人飛行ロボットをテストベッドとしてその有効性を検証した。この成果をまとめた論文を論文誌に投稿中である。(3)2018年7月に開催された機械学習・人工知能の国際会議(ICML)において、機械学習によるシステム健全性監視に関する国際ワークショップをオーガナイズした。また、このワークショップにおいて、本研究の成果の一部を論文として発表した。

Research Progress Status

平成30年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

平成30年度が最終年度であるため、記入しない。

Report

(3 results)
  • 2018 Annual Research Report
  • 2017 Annual Research Report
  • 2016 Annual Research Report
  • Research Products

    (4 results)

All 2018 2017

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (3 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results)

  • [Journal Article] A review on the application of deep learning in system health management2018

    • Author(s)
      Khan Samir、Yairi Takehisa
    • Journal Title

      Mechanical Systems and Signal Processing

      Volume: 107 Pages: 241-265

    • DOI

      10.1016/j.ymssp.2017.11.024

    • Related Report
      2018 Annual Research Report 2017 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Towards Anomaly detection using Variational Long Short-term Memory Autoencoders for System Health Monitoring Control2018

    • Author(s)
      Kentaro Abe, Samir Khan, Takehisa Yairi and Chun Fui Liew
    • Organizer
      DISE1: Joint Workshop on Deep (or Machine) Learning for Safety-Critical Applications in Engineering
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Perspectives on using deep learning for health management2017

    • Author(s)
      Samir Khan and Takehisa Yairi
    • Organizer
      the first Asia Pacific Conference of the Prognostics and Health Management Society (PHM Asia Pacific 2017)
    • Related Report
      2017 Annual Research Report 2016 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Towards a Cloud-based Machine Learning for Health Monitoring and Fault Diagnosis2017

    • Author(s)
      Samir Khan and Takehisa Yairi
    • Organizer
      the first Asia Pacific Conference of the Prognostics and Health Management Society (PHM Asia Pacific 2017)
    • Related Report
      2017 Annual Research Report

URL: 

Published: 2016-07-28   Modified: 2024-03-26  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi