JP6499737B2 - テレスコピックカバーの異常発生推定装置及び異常発生推定方法 - Google Patents
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Description
本発明では、機械学習を利用することによって、テレスコピックカバーにおける異常の発生を高精度に推定する。本発明の機械学習では、異常発生時及び正常時に発生する様々な物理量(振動、音、電流など)から特徴抽出を行い、抽出された特徴量と発生した異常(テレスコピックカバーの破損の位置や状態、クッション部品の摩耗状態/破損箇所、など)との関係を機械学習する。
<1.機械学習>
機械学習は、機械学習を行う装置(以下、機械学習器)に入力されるデータの集合から、その中にある有用な規則や知識表現、判断基準などを解析により抽出し、その判断結果を出力すると共に、知識の学習を行うことで実現される。機械学習の手法は様々であるが、大別すれば「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」に分けられる。さらに、これらの手法を実現する上で、特徴量そのものの抽出を学習する、「深層学習」と呼ばれる手法がある。
最後に、ニューロンN31〜N33は、それぞれ、正解情報y1〜正解情報y3を出力する。
<2.実施形態>
図6は、本発明の一実施形態におけるテレスコピックカバーの異常発生推定装置1の概略構成を示すブロック図である。異常発生推定装置1は、典型的には、後述するセンサ2と通信回線や信号線などを介して接続されたコンピュータ等の情報処理装置として実装することができる。異常発生推定装置1は、教師あり機械学習器10(図中における点線枠)、物理量取得部20、特徴量抽出部30、推定結果出力部40を有する。
(参考文献1:下滝亜里,外5名,「ニューラルネットを用いた集団学習による交差点内環境音の識別方法」,第47回自動制御連合講演会講演論文集,2005年1月11日)
2 センサ
10 教師あり機械学習器
11 教師あり学習部
12 学習結果記憶部
13 異常推定部
20 物理量取得部
30 特徴量抽出部
40 推定結果出力部
Claims (11)
- 装置に取り付けられたテレスコピックカバーに関する異常の発生を推定する異常発生推定装置であって、
前記装置の稼働時に取得された少なくとも前記装置が発する音又は前記装置の電流値のいずれかを含む物理量から抽出された特徴量と、前記テレスコピックカバーに発生した少なくとも異常発生箇所を含む異常に関する情報とに基づいて教師あり学習した学習結果を記憶する学習結果記憶部と、
前記装置の稼働時に少なくとも前記装置が発する音又は前記装置の電流値のいずれかを含む物理量を取得する物理量取得部と、
前記物理量取得部が取得した前記物理量に基づいて、前記物理量の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記学習結果記憶部に記憶された前記学習結果と、前記特徴量抽出部が抽出した前記特徴量とに基づいて、前記装置の稼働時に前記テレスコピックカバーに発生しうる少なくとも異常発生箇所を含む異常を推定する異常推定部と、
前記異常推定部が推定した前記異常を出力する推定結果出力部と、
を備えるテレスコピックカバーの異常発生推定装置。 - 前記装置の稼働時に取得された前記物理量から抽出された特徴量と、前記テレスコピックカバーに発生した異常に関する情報とに基づいて教師あり学習をし、当該学習の結果を前記学習結果記憶部に記憶する教師あり学習部を更に備えることを特徴とする
請求項1に記載のテレスコピックカバーの異常発生推定装置。 - 前記物理量の特徴量は、前記物理量の特徴を示す数値であることを特徴とする
請求項1または2に記載のテレスコピックカバーの異常発生推定装置。 - 前記物理量取得部は、加工プログラムによる前記装置の稼動時に前記物理量を取得する、
請求項1乃至3いずれか1つに記載のテレスコピックカバーの異常発生推定装置。 - 前記物理量取得部は、前記加工プログラムのブロックの内、予め定めた所定のブロックによる前記装置の稼動時に前記物理量を取得する、
請求項4に記載のテレスコピックカバーの異常発生推定装置。 - 前記物理量取得部は、判定用プログラムによる前記装置の稼動時に前記物理量を取得する、
請求項1乃至3いずれか1つに記載のテレスコピックカバーの異常発生推定装置。 - 装置に取り付けられたテレスコピックカバーに関する異常発生推定方法であって、
前記テレスコピックカバーを取り付けた状態で前記装置を稼働させる手順と、
前記装置が稼働している際に少なくとも前記装置が発する音又は前記装置の電流値のいずれかを含む物理量を取得する手順と、
前記取得した物理量の特徴量を抽出する手順と、
前記テレスコピックカバーに発生した少なくとも異常発生箇所を含む異常に関する情報である正解情報、及び前記抽出された特徴量を入力とする教師あり学習を行なう手順と、
前記教師あり学習の学習結果に基づいて前記装置が稼働している際に取得された少なくとも前記装置が発する音又は前記装置の電流値のいずれかを含む物理量の任意の特徴量が入力されたときに前記テレスコピックカバーに発生しうる少なくとも異常発生箇所を含む異常を推定する手順と、
を含むテレスコピックカバーの異常発生推定方法。 - 前記物理量の特徴量は、該物理量の特徴を示す数値であることを特徴とする
請求項7に記載のテレスコピックカバーの異常発生推定方法。 - 加工プログラムによる前記装置の稼動時に前記物理量を取得する、
請求項7又は8に記載のテレスコピックカバーの異常発生推定方法。 - 前記加工プログラムのブロックの内、予め定めた所定のブロックによる前記装置の稼動時に前記物理量を取得する、
請求項9に記載のテレスコピックカバーの異常発生推定方法。 - 判定用プログラムによる前記装置の稼動時に前記物理量を取得する、
請求項7又は8に記載のテレスコピックカバーの異常発生推定方法。
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