2017 Fiscal Year Annual Research Report
Fault diagnosis method for rotation machine by using nonlinear correlation between sound and vibration
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24760322
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| Research Institution | Prefectural University of Hiroshima |
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Principal Investigator |
折本 寿子 (益池寿子) 県立広島大学, 経営情報学部, 准教授 (80533207)
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| Project Period (FY) |
2013-02-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 機械の異常診断 / 同時異常 / 確率論 / ベイズ定理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
■機械の異常が複数同時に発生したときの異常診断法の考察
本研究では，音と振動の相関情報を状態変数と考え，異常が発生したことで相関情報が崩れ，状態変数も大きく乱れることを想定し異常と診断する仕組みを提案している。具体的には，音と振動の相関情報から，正常，1つ目の異常，２つ目の異常，同時２か所の異常を示す状態変数を結合確率分布で捉え，事前に音と振動のデータにおける相関情報と状態変数の関係性を学習させておく。学習させたデータとは異なる時系列データを用いて，同時２か所の異常が判断可能な手法を理論的に考察し，実験において検証を行った。
機械の異常状態として，歯車に傷がある場合，ベアリングに傷がある場合，ベアリングにひずみがある場合を想定し実験を行った。異常個所の想定として，１か所異常が発生し，その後，他の個所に異常が発生することで，異常の場所が同時刻に２か所（歯車の傷とベアリングの傷，歯車の傷とベアリングのひずみ）になることとして実験を行った。提案手法に対して実験を行った結果，１か所の異常の時は該当する状態変数の値が高く，２か所同時に異常が発生した場合は，１か所の異常を示す状態変数と，２か所の異常を示す状態変数が不安定な状態になったことを実験的に導き出した。したがって，本研究では同時に２か所の異常が発生した場合に異常個所を判断可能な診断法について実験的にも検証した。本件に関して，日本音響学会で発表を行った。
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