低コスト電流センサとROCLTSによる昇降機ドア異常予兆診断

抄録

昇降機の設置台数と設置後の年月経過に伴い，昇降機の保守・点検の重要性が増している．しかしながら，保守・点検を担う人材不足などにより保守・点検の効率化が求められており，安全面を最優先にしつつ，IoTやAIによる効率化の支援が求められている．そこで，本研究では，低コスト電流センサで収集した電流波形により異常予兆検知可能な昇降機ドア異常予兆診断システムを開発した．本稿では，ロバスト化した1クラスShapelets学習技術であるRobust One-Class Learning Time-series Shapelets (ROCLTS)による波形異常診断モデルの学習と，模擬異常予兆データによるドア異常予兆検知の性能検証結果について述べる．