| 研究課題/領域番号 |
10650256
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能機械学・機械システム
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| 研究機関 | 福井大学 |
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研究代表者 |
朝倉 俊行 福井大学, 工学部, 教授 (70027803)
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| 研究分担者 |
見浪 護 福井大学, 工学部, 助教授 (80262608)
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| 研究期間 (年度) |
1998 – 1999
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| 研究課題ステータス |
完了 (1999年度)
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| 配分額 *注記 |
1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
1999年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
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| キーワード | 故障診断 / ニューラルネツトワーク / 学習 / 音声信号 / スペクトル / システム同定 / 故障予知 / センサー / ニューラルネットワーク / 機械システム / FFTアナライザ |
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| 研究概要 |
機械が高機能・高精度化するほど故障を検知することは難しくなる。このため簡便で精度の良い故障診断システムが必要となる。本研究は熟練した技術者がわずかな機械の異常音により故障を検知する手法を、神経回路網と音声信号に基づき実現する新しい故障診断システムを提案したものである。本研究を通して次のような成果を得た。
(1)機械システムの同定 対象とする診断システムの動特性を記述する数学モデルは本質的に非線形システムとなるので、ニューラルネットワークを用いて対象システムの正確なシステム同定を行う手法を確立した。またこのシステム同定から故障予知が行える可能性を確認した。
(2)故障検知回路への応用 ニューラルネットワークにより正常動作と故障状態のスペクトルデータを学習させ、実システムの時系列データから故障の診断を行う故障検知回路を構成した。
(3)実システムへの応用 この故障診断回路を木材加工機械(合板製作)へ応用し、機械の音声信号に基づき故障診断(バイトの刃先の欠けやたわみによる不良品発生)を行った。実験結果より良好な診断が行われ、実用化の可能性を確認した。
以上の研究から、簡便で精度の良い故障診断システムを実現できた。このシステムを用いて、ドリルによる金属加工機の刃先異常診断や現在話題となっているトンネル内コンクリートの劣化診断などにも応用できることを確認している。
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