| 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った。最終年度には、次のような成果が得られた。
1)異常種類の精密診断のために、遺伝的プログラミング(GP)、ファジィ・ニューラルネットワーク、多変量統計解析法などの手法による基礎特徴パラメータの統合法について検討し、携帯式診断器で実現できる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プロトタイプを完成した。
2)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。
3)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。
4)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。
5)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。
|
