| 研究課題/領域番号 |
19KK0257
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| 研究種目 |
国際共同研究加速基金(国際共同研究強化(B))
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
松崎 隆哲 近畿大学, 産業理工学部, 准教授 (20363385)
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| 研究分担者 |
石田 繁巳 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 准教授 (10724388)
峯 恒憲 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (30243851)
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| 研究期間 (年度) |
2019-10-07 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円)
2022年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2021年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2020年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2019年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
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| キーワード | 故障検出・予測システム / 振動センシング / 不具合推定システム / 不具合推定システム ３．研究課題名 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，市販のWiFi機器を観測対象となる機器の近くに配置して通信するだけで産業用機器の振動をセンシングし，機器の故障及びその予兆を検出する手法を提案する．
1) WiFi通信を用いた振動センシング
2) 複数の振動状態の分離
3) 表記揺れに対応した日報からの不具合表現抽出
4) 振動センシング結果の解釈
という4つの課題に挑戦し，提案手法を用いた故障検出・予測システムを実現するとともに，日本国内と異なるマレーシアの環境下でシステムを評価することで，提案手法が利用する環境を選ばず有効であることを明らかにする．
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，利用環境に依存せず，産業用機器に後付け可能な機器故障検出・予測システムを実現することである．特に，産業用機器の動作に関する深い知識を持たない人が低コストなセンサを後付けするだけで機器の故障を検出・予測できるシステムが実現できないか？という問いに答えるべく，Wi-Fi通信を用いた振動センシング技術および作業日報から故障の兆候の検出や将来的な故障の予測を行う故障検出・予測システムについて研究を行っている．
令和4年度は，新型コロナウイルス感染症に関する状況の見通しがつかず，現地（マレーシア，UTM KL/MJIIT）への渡航が計画できないことから，日本国内の大学設備を利用して，次の項目：(1)「Wi-Fi通信を用いた振動センシング手法の検討」と(2)「日報による作業状況の推定実験」に取り組んだ．
課題(1)は，NC工作機械を用いて，金属加工時における刃先の接触状態を変化させ，模擬的に工作機械の異常振動（異常状態）を人為的に生じることで，その加工時の異常状態がWi-Fi通信を用いて検出できるか評価した．金属加工時のパラメータを変更することで，Wi-Fi通信からCSI (Channel State Information) の変化を取り出せたが，金属加工時のパラメータ，異常振動状態，CSIの変化の間の相関関係までを確認することはできなかった．
課題(2)は，センシングデータと日報データの関連性について検討を行うため，金属加工時の簡易的な日報データの取り扱いについて検討を行ったが，金属加工時の振動測定が予備的評価にとどまったため，日報データとして取り扱う段階までは進まなかった．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
令和4年度も，新型コロナウイルス感染症の収束が見通せなかったことで，海外の共同研究先（マレーシア，マレーシア工科大学（UTM KL/MJIIT））に渡航できなかった．
そのため，現地の実証評価環境の確認及び実証評価ではなく，日本国内において，大学内設備を主に利用して，Wi-Fiを用いた振動センシング手法の検討と評価実験，および日報でどのように作業状況をとりまとめるのか検討を行った．
しかしながら，当初の研究目的である「日本国内と異なるマレーシアの環境下で評価」で必要となる現地への渡航が実現していないことに加え，研究期間を延長することから，全体としては当初の計画よりも遅れていると判断している．
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| 今後の研究の推進方策 |
新型コロナウイルス感染症も落ち着き，平常な社会状況に戻りつつあることから，令和5年度中にはマレーシアへの渡航ができるようになると考えている．
現地では，日本国内で開発を進めてきたWi-Fi通信を用いた振動センシングシステムを現地に持ち込み，マレーシア工科大学の工場(UTM PrecisionLab)を利用して実証評価に取り組む．日本国内での実験データと，マレーシアでの実験データを元にして，振動データから機械の状態検出方法について研究を進める．
Wi-Fiセンシングした振動データの解釈を行うため，センシングデータを測定する際の日報データの収集を進める．これは，日本とマレーシアにおいて簡易的な日報データを作成することで，工作機械取り扱いの熟練度，CSIデータ，日報記録の関連付けをおこない，関連性について評価する．
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