【中止】音による故障検知および故障予知技術

★取得した「音」を設備機械の故障検知、故障予知に応用するための手法とポイントを解説します

セミナー講師

埼玉大学　理工学研究科　数理電子情報部門　教授　工学博士　島村 徹也 氏

セミナー受講料

1名につき55，000円（消費税込・資料付き）〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49，500円（税込）〕

受講について

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セミナー趣旨

　画像処理やコンピュータビジョンにおけるAI技術の成功から、次は音の利用だ、という流れができつつあります。特に、これまで産業界から重大な問題であると認識されていたにも関わらず、実際には人間の手に頼らざるを得なかった、機械の故障検知や故障予知の問題に、音が有効に利用できる可能性が出てきました。　 本セミナーでは、講師のこれまでの音声研究のノウハウと、各種企業との共同研究の経験値を組み合わせ、音が故障検知や故障予知にどのように利用できるかを説明します。ディジタル信号処理の基礎から、音の特徴量の求め方までを平易に解説した後、それらの故障検知への利用方法、およびその故障予知への発展の方法について、可能なアプローチをご紹介します。学習を用いる方法と用いない方法の２つがあることを示し、それぞれに有効性があることを説明します。また、実際の環境音、騒音などを鑑みて、比較的平易に取り組める雑除去手法の紹介も行います。

セミナープログラム

1. はじめに
   1. 正常音と異常音
   2. 音による情景分析
   3. 異常音検知の対象
2. 音信号の基礎
   1. 離散時間信号
   2. ディジタルフィルタ
   3. フーリエ変換
   4. パワースペクトル
   5. 音の特性
3. 音の特徴量
   1. パワー、周期
   2. スペクトル
   3. ケプストラム、メル周波数ケプストラム
   4. 線形予測係数
4. 故障検知の方法
   1. 特徴量の利用
   2. 距離尺度の利用
   3. ニューラルネットワークの利用
   4. 異常データが少ないときの対策
   5. 事例紹介
5. 故障予知の方法
   1. 時系列情報の利用
   2. 故障検知方法の有効利用
   3. 事例紹介
6. 雑音除去技術
   1. 単一マイクの利用
   2. 複数マイクの利用

【質疑応答】