振動解析AI HAT HOR
目次
紹介
振動解析技術を用いて製鉄所における生産設備の異常検知を行うシステム。
従来の簡素な手法では手が届かなかった、相異なる周波数間の関係性の抽出や複雑な特徴に対する高感度な異常検知を実現できます。
特徴
専門性の高い信号解析技術による高精度な異常検知
ウェーブレット変換という先端技術を活用するため、従来のFFT解析では難しいとされていた瞬間の波形や低周域の波形も分解抽出が可能です。また、ベクトル量子化により、複雑な特徴に対して高感度な異常検知を実現しています。
正常データの学習だけで異常波形を判定
一般的な機械学習では、異常データをAIに学習させる必要がありますが、異常データはサンプルの取得が難しいのが課題です。オートエンコーダと呼ばれるニューラルネットワーク技術により、正常データを学習させるだけで、異常データとの誤差から異常検知を可能となります。
用途（事例）
製鉄所の圧延機の異常検出
従来の振動解析技術は周波数ごとの閾値設定という簡素な仕組みであり、周波数間の関係性などを考慮できていないという問題がありました。
電流、圧力、流量、温度、振動などの操業状態を示す変数項目を時系列データとして、異常度が高くトラブルの恐れのある部分を検知することで、機械の異常を未然に抑止することができるようになりました。
- 機械設備から発生する異常音の解析による故障の予兆
- 橋梁内部の損傷度合いを表面の振動データから推定
導入について
利用料金
| 利用料金 | お問合せください |
| 初期費用 | お問合せください |
| 無料プラン | なし |
| 無料トライアル | なし |
提供会社
| 会社名 | TRUST SMITH 株式会社 |
| URL | www.trustsmith.net |
| 事業内容 | 機械学習・深層学習（ディープラーニング）・数理アルゴリズムなどの最先端技術を実用化し、ロボティクス、ドローン、医療、製造業など様々な分野でイノベーションの実現を目指しています。（書き換えてください） |
