遠隔異常検知システムのための機器稼働音の周期性に基づいた特徴量抽出の検討

現在，機器の異常発見は作業員の定期点検により行われていることが多い．しかしこの方法では，故障と点検のタイミングのずれによる異常発見の遅れや，人件費や交通費などのコストの問題がある．そこで我々はこれまでに機器の稼働音を用いた異常検知システムを提案，開発してきた．しかし，可聴音を用いる従来の異常検知方法では，機器周辺で発生する鳥の鳴き声や車のエンジン音等，目的外の音の影響が大きいと，対象機器の稼働音分析が困難になるという問題点がある．そこで本研究では超音波に着目し，稼働音の超音波成分を用いた異常検知システムを提案する．このシステムではインターネットを経由してデータを収集するため，遠隔地から常時機器の異常を検知することができる．しかし超音波データはデータ量が大きいため，転送データ量削減のために，必要な周波数帯域のみを抽出する手法を検討する．

言語

抄録

内容記述タイプ

Abstract

内容記述

Status checks of mechanical equipment are typically being conducted by workers (manpower). However, since the check timing is limited (i.e., periodic check), the delay of anomaly detection could be the check interval at the maximum. Furthermore, the financial cost and the effort could be extremely high. Since some anomalies typically appear in the operating sound, we have proposed an IoT system that collects the operating sound automatically for anomaly detection. However, its detection performance could be degraded where the environmental noises (e.g., bird call and car engines) generated around the equipment are mixed with the operation sound. In this paper, we focus on the ultrasonic component whose frequency is higher than that of the audible sound and propose a new system that collects the ultrasonic data. Data is collected via the Internet, so equipment anomalies can be detected at all times from remote locations. However, since the large volume of ultrasonic data is a problem, this paper proposes a method for extracting only the necessary frequency bandwidth that can reduce its data amount.

言語

備考

内容記述タイプ

Other

内容記述

電子情報通信学会インターネットアーキテクチャ研究会（IA）, 2023年9月21日 - 22 日, 北海道大学

言語

書誌情報

ja : 電子情報通信学会技術研究報告. IA, インターネットアーキテクチャ

巻 123, 号 193, p. IA2023-28, 発行日 2023-09-14

出版社

出版者

電子情報通信学会

言語

URI

識別子タイプ

URI

Versions

Ver.1

2024-04-09 06:25:58.810185

Show All versions

Cite as

Other

エクスポート

OAI-PMH

JPCOAR 2.0
JPCOAR 1.0
DublinCore
DDI

Other Formats

インデックスリンク

インデックスツリー

アイテム