トップ  >  研究会4
研究会4
日時:5月20日(金)13:30−17:10
場所:村田機械(株)京都R&Dセンター R&Dセンター8階 805
出席者:14名
議事
1.工場見学\n仮撚機等の繊維機械システムの見学
2.講演\nご講演を下記の2名の方に行なっていただいた。
「村田機械株式会社におけるリモートメンテナンスへの取り組みと最近の事例」
村田機械? 研究開発本部京都R&Dセンター 吉田 智 氏
「サポートベクトルマシンと自己組織化マップによる機械の異常診断」
京都工芸繊維大学工芸学部機械システム工学科 増田 新 委員
ご講演内容について委員の方からは専門的なご質問、ご意見をいただいた。
3.質疑応答、その他\n・診断メンテナンス技術に関する研究会の今年度の予定を説明した。
・合同研究会、第4回評価・診断に関するシンポジウムについての案内
4.懇親会

●講演内容の概略
【講演1】
講演テーマ:「村田機械株式会社におけるリモートメンテナンスへの取り組みと最近の事例」
講演者:吉田 智 氏(村田機械)
講演内容:
リモートメンテナンスの取り組み、産学共同研究の取り組みについての説明に続き、下記の講演をいただいた。
1. 共同研究によって繊維機械/物流機械を対象に自己組織化マップ、サポートベクトルマシンを利用することにより、パルス状異常の検出や新規カテゴリの検出に成功した。
2. 自己組織化マップ、サポートベクトルマシンの特徴について概説した。
3. 延伸仮撚機、有軌道式無人搬送台車、天井走行式無人搬送車に対する適用例を紹介した。
4.診断、メンテナンスに対する現在の取り組みを紹介した。

【講演2】
講演テーマ:「サポートベクトルマシンと自己組織化マップによる機械の異常診断」
講演者:増田 新 委員(京都工芸繊維大)
講演内容:
状態判別、異常モード判別における学習データセットの必要性と作成の問題点について説明した後に以下の講演をいただいた。
1. 延伸仮撚機を対象に、異常要因を列挙し、特徴抽出法(ウェーブレット変換)および特徴抽出ベクトルを説明した。
2. 教師あり学習による異常モード判別報について説明した。特に、判別に用いたサポートベクトルマシン (SVM)について特徴や原理を説明した。
3.SVMの汎化能力、Bootstrap法による汎化誤差の評価について説明した。
4.教師なし学習によるデータ分布の監視について説明した。特に、自己組織化マップ(SOM) に対して長期記憶マップと短期記憶マップを加味した手法の説明を行い、新しい異常モードの検出についてその効果を述べた。
プリンタ用画面
友達に伝える
前
研究会3
カテゴリートップ
TOP
次
研究会5(合同研究会)