| 研究課題/領域番号 |
18K03907
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分18040:機械要素およびトライボロジー関連
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| 研究機関 | 京都工芸繊維大学 |
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研究代表者 |
射場 大輔 京都工芸繊維大学, 機械工学系, 教授 (10402984)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | 歯車 / かみ合い振動 / 人工知能 / 損傷検知 / 樹脂歯車 / 故障診断 / データセット創生 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，樹脂歯車の状態を表す各種データ（かみ合い振動，歯元き裂画像等）の回収を行い，大量かつ多様な教師データを自動生成するシステムの開発を行った．かみ合い振動を画像化して人工知能で学習・解析し，歯元き裂の発生を検知することが可能となった．また，歯元き裂発生直前に生じる予兆の検知に取り組んだ．測定したかみ合い振動を周波数帯域毎に分解し，樹脂歯車の運転試験の経過とバンド毎の周波数応答の変化を調査した結果，いくつかの周波数帯で，歯元き裂発生前に変化が生じている現象を確認した．その特徴を変化点として捉えて人工知能用の学習データのラベルとして使用する方法を提案し，歯元き裂発生の予兆検知を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
天然の資源に変わり，世界の産業や経済を牽引する広義な意味での新しい資源は「情報」であるとされる．機械要素である歯車においても，「情報資源」を掘り当てて回収・加工し，それを利用する新しい方法の創造が求められている．そこで本研究では樹脂歯車を対象に，資源として樹脂歯車の状態を表す諸量（かみ合い振動や歯元のき裂画像）を自動回収するシステムを開発し，回収した情報から創成した学習用データセットを深層構造を持つ人工知能に学習させることによって，歯車の振動情報のみから損傷検知及び損傷モードの分類を行うシステムを開発した．
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