人工知能学会全国大会論文集
第32回 (2018)
セッションID: 1P2-02
会議情報

動的モード分解を用いた音響データの異常検知
*土肥 宏太武石 直也矢入 健久堀 浩一
著者情報
会議録・要旨集 フリー

詳細
抄録

計測機器やコンピュータの発達によって大量の観測点を設けてデータを得ることが可能になり、高次元データを分析する手法が重要性を増している。動的モード分解(Dynamic Mode Decomposition, DMD)は近年注目されているデータ駆動型の手法で、データから動的構造を抽出する手法である。本研究では、DMDを用いて異常音と正常音を含む回転機の音響データの分析を行った。音響データのスペクトル分布に対してDMDを適用し、スペクトル分布の動的構造を分析した。異常音のスペクトル分布において、正常音のスペクトル分布におけるよりも減衰構造が支配的になる傾向があることがわかった。

著者関連情報
© 2018 一般社団法人 人工知能学会
前の記事 次の記事
feedback
Top