| 出願番号 |
特願2019-064106 |
| 出願日 |
2019/3/28 |
| 出願人 |
国立研究開発法人 海上・港湾・航空技術研究所 |
| 公開番号 |
特開2020-165330 |
| 公開日 |
2020/10/8 |
| 登録番号 |
特許第7349124号 |
| 特許権者 |
国立研究開発法人 海上・港湾・航空技術研究所 |
| 発明の名称 |
原動機の状態判断方法及び状態判断プログラム |
| 技術分野 |
機械・加工 |
| 機能 |
制御・ソフトウェア |
| 適用製品 |
原動機の状態判断方法及び状態判断プログラム |
| 目的 |
内燃機関を含む原動機においてノッキング等の異常を早期かつ適切に検知することを可能にする状態判断方法及び状態判断プログラムを提供する。 |
| 効果 |
原動機の作動状態を示す音、振動、圧力変動の少なくとも１つの学習用データを取得し、周波数解析を行い、特異値分解を行い、抽出された特徴空間を入力データとして原動機の作動状態を出力とする機械学習を行い、入力データをクラスタ化する判断予測手段を構築し、作動状態を示す判断対象データを取得し、周波数解析を行い、結果に対して前記特異値分解を行い、抽出された特徴量を入力データとして判断予測手段に入力し、判断対象データに対する判断情報を導出することによって、原動機の作動状態を適切に判断することができる。 |
技術概要
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原動機の作動状態を示す音、振動、圧力変動の少なくとも１つの学習用データを取得し、取得した前記学習用データの周波数解析を行い、前記周波数解析の結果に対して特異値分解（ＳＶＤ）を行い、さらに前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴空間を入力データとして前記原動機の作動状態を出力とする機械学習を行い、前記機械学習の結果に基づいて前記原動機の作動状態の判断情報を導出して入力データをクラスタ化する判断予測手段を構築し、前記原動機の前記作動状態を示す判断対象データを取得し、取得した前記判断対象データの前記周波数解析を行い、前記周波数解析の結果に対して前記特異値分解（ＳＶＤ）を行い、さらに前記特異値分解（ＳＶＤ）により抽出された特徴量を前記入力データとして前記判断予測手段に入力し、前記原動機の前記判断対象データに対する前記判断情報を導出することを特徴とする原動機の状態判断方法。 |
| 実施実績 |
【無】 |
| 許諾実績 |
【無】 |
| 特許権譲渡 |
【否】
|
| 特許権実施許諾 |
【可】
|
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