メカトロニクス機器では、予防保全の実施要否を決定するために運転制御用センサから得られるモニタリングデータを利用して故障兆候を検知する必要がある.しかし、モニタリングデータと故障兆候との間には、多対多の複雑な因果関係が存在する.本研究では、モニタリングデータと故障兆候との間の関係をニューラルネットワークを用いて学習することで,モニタリングデータに基づき故障兆候を検知するシステムを提案する.
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