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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-09-22 14:00 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 ○執行律和・野林大起・塚本和也・水町光徳・池永全志（九工大）  IA2023-28 |
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| 抄録 | （和） | 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． |
| （英） | 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. | |
| キーワード | （和） | IoT / 超音波 / 異常検知 / データ転送 / 帯域制限 / / / |
| （英） | IoT / Ultrasonic Waves / Anomaly Detection / Data Transfer / Bandwidth Limitation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 193, IA2023-28, pp. 105-108, 2023年9月. | |
| 資料番号 | IA2023-28 | |
| 発行日 | 2023-09-14 (IA) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IA2023-28 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA |
| 開催期間 | 2023-09-21 - 2023-09-22 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univeristy |
| テーマ（和） | インターネット運用・管理, ネットワークアーキテクチャ, 通信プロトコル, IoT, 一般 |
| テーマ（英） | Internet Operation and Management, Network Architecture, Communication Protocols, IoT, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IA |
| 会議コード | 2023-09-IA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Investigation of Acoustic Feature Estimation Based on Periodicity of Mechanical Equipment for Remote Anomaly Detection System |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | IoT / IoT |
| キーワード(2)（和/英） | 超音波 / Ultrasonic Waves |
| キーワード(3)（和/英） | 異常検知 / Anomaly Detection |
| キーワード(4)（和/英） | データ転送 / Data Transfer |
| キーワード(5)（和/英） | 帯域制限 / Bandwidth Limitation |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 執行 律和 / Rio Shigyo / シギョウ リオ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野林 大起 / Daiki Nobayashi / ノバヤシ ダイキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 塚本 和也 / Kazuya Tsukamoto / ツカモト カズヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 水町 光徳 / Mitsunori Mizumachi / ミズマチ ミツノリ |
| 第4著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池永 全志 / Takeshi Ikenaga / イケナガ タケシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-09-22 14:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IA |
| 資料番号 | IA2023-28 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.193 |
| ページ範囲 | pp.105-108 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2023-09-14 (IA) |
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