| 配分額 *注記 |
8,400千円 (直接経費: 8,400千円)
2004年度: 2,000千円 (直接経費: 2,000千円)
2003年度: 2,900千円 (直接経費: 2,900千円)
2002年度: 3,500千円 (直接経費: 3,500千円)
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| 研究概要 |
本研究では,これまでの研究成果を踏まえて,更に情報工学的手法(遺伝的アルゴリズム・プログラミング(GA・GP),ファジィ・ニューラルネットワークなど),非定常信号処理法(ウェーブレット解析,ウィグナ分布法,短時間FFTなど)、及びDSP技術を用いて,「知的設備診断技術」を実用な技術として確立・総括し、大学での学術研究成果を現場の設備診断に生かし、現場で設備診断の専門知識を持たない設備操作者も簡単に使用できる、次世代知能型簡易診断装置と精密診断装置及びシステムの構築法について研究を行い、次のような成果が得られた。
1.設備診断のために計測した信号から,統計的検定法,GAおよびGPなどによる異常信号の最適抽出法の確立を行った。
2.抽出した異常信号に対して,基礎特徴パラメータの定義と評価を行い、基礎特徴パラメータの再組織化による診断用特徴パラメータの自動生成システムの構築法を確立した
3.現場データによる自動学習の方法について研究し、この場合、既に企業との共同研究により開発した「インテリジェント・コンディションキャッチャー(ICC)」を有力なツールとして用い、知能型診断器との併用により知能型精密診断装置及びシステムの実現法を検討・確立した。
4.自動生成した特徴パラメータを診断指標として,異常種類を効率的に識別するために、可能性理論や統計理論による「逐次診断法」を確立する。精密診断の結果として、異常種類の可能性度合を表示した。
5.上記の諸手法を実現するための精密診断装置及びシステムのプロトタイプの設計・試作を行った。
6.開発したプロトタイプの有効性を評価し,修正と改善を行った。
7.学会や研究会で成果を発表することにより広範囲での意見聴取を行い,更に企業現場の実機データにより本研究で考案した方法の有効性を確認し,より実用的,かつ汎用的な携帯式の知能型設備診断装置及びシステム開発法を検討・確立法を行った。
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