ディープラーニングによる設備診断法：画像コーディングに基づく CNN 法による回転機械構造系異常精密診断

摘要

回転機械の各種構造系異常がノイズの影響や、特徴が互いによく似て精密に識別しにくいという問題を解決するために、画像コーディングに基づくCNN法による構造系異常の精密診断法を提案した。まず測定した振動信号をGAFで画像コーディングした後、優れたデータ特徴を掘り出す性能を持つCNNによりコーディングした信号画像から異常特徴を抽出して、異常を識別する「ディープラーニングによる構造系異常診断法」を確立した。また、本論文で提案した方法の有効性を検証するために、構造系異常実験装置を用いて検証実験を行った。更に、本論文で提案した方法の方が優れた異常識別性能を持つことを証明するために、他の診断法との比較評価も行った。比較評価の結果を通じて、本論文で提案した画像コーディングに基づくCNN法による構造系異常の精密診断法の方が優れていることが証明された。