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2020 Fiscal Year Research-status Report

Study on hull fouling evaluation model by topological data analysis of multiple time series data

Research Project

Project/Area Number 20K04951
Research InstitutionNational Institute of Maritime, Port and Aviation Technology

Principal Investigator

亀山 道弘  国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (40373427)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 藤本 修平  国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (80586686)
谷口 智之  国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (20782460)
西崎 ちひろ  東京海洋大学, 学術研究院, 助教 (70570993)
Project Period (FY) 2020-04-01 – 2023-03-31
Keywords船体汚損 / 評価モデル / パーシステントホモロジー / 時系列データ
Outline of Annual Research Achievements

本研究は船舶の航海・機関、気象・海象などの運航の時系列データを対象に位相的データ解析(Topological data analysis:TDA)を適用し、船体汚損の状態変化を判断する手法の開発を目的としている.
本年度において、時系列データを対象にデータの形に着目して状態診断を行うプログラム(初期版)を作成した.本プログラムでは,時間遅れ座標系の高次元にアトラクタを作成して時系列データの構造を表現し,アトラクタのパーシステントダイアグラムのうち大きなパーシステントを持つ点を特徴値として運航パターンの学習モデルを構築する.特徴値の代表的な点として,大きなパーシステントを利用することで、時系列データに含まれるノイズのように弱く持続的なデータの影響を受けにくく,学習データが少ない場合であっても,典型的な入力データを基準に学習データを自ら作成することができ,幅広い事例に適応することが可能である.本プログラムの開発により、時系列データの指定から学習モデルの構築やその適用まで一貫した解析を行うことがでる.
また,回転円筒試験装置において、運転時の回転数と軸トルクに加え、電力・電流・電圧の計測を行えるように改良した。塩ビ製の円筒試験体を清水中において回転数を上げて一定時間運転を行い、必要な計測データを取得する試運転を実施した。回転円筒試験装置により、試験体の表面状態の異なる時系列データを取得し、船体汚損の評価モデルの開発プログラムを用いて船体汚損の評価モデルの作成と改良を行えるようになった.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

回転円筒試験装置において運転時の電力・電流・電圧の計測を行えるように改良し、既存の軸芯と軸受けの交換を行った。再整備した状態で、塩ビ製円筒を清水中において0~800rpmまで段階的に回転数を上げて一定時間運転を行い、データを取得する試運転を実施した。
また、時系列データを対象にデータの形に着目して状態診断を行うプログラム(初期版)を作成した。本プログラムでは、埋め込み定理に基づいて時系列データを時間遅れ座標系へ再構成して元の力学系と等価な軌道のアトラクタを作成し,位相的データ解析手法のパーシステントホモロジを適用して時系列データ構造の形状をリングや空隙などのホモロジー的な幾何的特徴を抽出し,機械学習を用いて時系列データの状態の分類・評価を行う.
2年度目以降において回転円筒試験装置において、表面に凹凸のある試験体を作成し、回転数などの異なる運転状態で得られる時系列データに対して本プログラムを適用し、運転状態の分類モデルの作成と改良を行う。

Strategy for Future Research Activity

浸漬試験などで作成する表面凹凸のある試験体などを用いて回転円筒試験装置で試験を行い、試験体の表面状態や回転数の異なる運転状態での時系列データを取得する。また、得られた時系列データに対して作成した開発したプログラムを適用し、試験体の表面状態のクラスタリングを行う評価モデルの作成と改良を行う。

Causes of Carryover

実験から得られる大きなデータに対応するため、研究計画の初年度に使用する計算機の性能を見極める必要が生じた。計算機の購入を2年度目に変更したために、次年度使用額が生じた。
研究計画の初年度及び2年度目の回転円筒試験装置での試験結果に基づいて計算機の必要な処理能力を見定め、年度内に計算機を購入することで研究計画の初年度に生じた次年度使用額は使用される見込みである。

URL: 

Published: 2021-12-27  

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