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イベント

【セミナー 7/22】音を利用した設備・機械の故障検知、故障予知

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化学・エレクトロニクス:セミナー  / 2020年06月17日 /  産業機械機器 電子・半導体 建設・プラント
イベント名 音を利用した設備・機械の故障検知、故障予知
開催期間 2020年07月22日(水)
10:30~16:30
会場名 ZOOMを利用したLive配信
会場の住所 東京都※会場での講義は行いません
お申し込み期限日 2020年07月21日(火)15時
お申し込み

<セミナー No.007404>

 

【Live配信セミナー】

音を利用した設備・機械の故障検知、故障予知

 

★熟練者の経験や勘に頼らない、「音」による新しい故障検知の実践方法を解説

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■講師

埼玉大学 大学院理工学研究科 数理電子情報部門 教授 島村 徹也 氏

 

■聴講料

1名につき50,000円(消費税抜き・資料付き)

1社2名以上同時申込の場合1名につき45,000円(税抜)

大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。

 

■Live配信セミナーの受講について

・本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。

 

・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。

 → https://zoom.us/test

 

・開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。

 

・Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。

 

・パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。

 

・セミナー配布資料は印刷物を郵送、またはPDFファイルを送付いたします。

 

・当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。

 

・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。

 

・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。

 

・Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

プログラムあああああああああああああああああああああああああああああああああああああ

【講座概要】

画像処理やコンピュータビジョンにおけるAI技術の成功から、次は音の利用だ、という流れができつつあります。特に、これまで産業界から重大な問題であると認識されていたにも関わらず、実際には人間の手に頼らざるを得なかった、機械の故障検知や故障予知の問題に、音が有効に利用できる可能性が出てきました。

本セミナーでは、講師のこれまでの音声研究のノウハウと、各種企業との共同研究の経験値を組み合わせ、音が故障検知や故障予知にどのように利用できるかを説明します。ディジタル信号処理の基礎から、音の特徴量の求め方までを平易に解説した後、それらの故障検知への利用方法、およびその故障予知への発展の方法について、可能なアプローチをご紹介します。また、実際の環境音、騒音などを鑑みて、比較的平易に取り組める雑除去手法の紹介も行います。画像では困難だが、音なら容易である例にも言及し、これからの音応用のイメージを膨らませて頂くことを目指します。

 

■この講座で学べること

・音情景分析

・実環境での音の集音方法

・ディジタル信号処理の基礎

・音のための信号処理基礎

・音の特徴量の求め方

・異常音、正常音を見極める方法

・実環境に有効な雑音除去技術

・故障予知、故障検知の方法と実際

・深層学習、ニューラルネットワーク

 など、故障検知、故障予知に必要な基礎から応用までを習得できます。

 

1.はじめに

 1.1 正常音と異常音

 1.2 音による情景分析

 

2.音信号の基礎

 2.1 離散時間信号

 2.2 ディジタルフィルタ

 2.3 フーリエ変換

 2.4 パワースペクトル

 2.5 音の特性

 

3.音の特徴量

 3.1 パワー、周期

 3.2 スペクトル

 3.3 ケプストラム、メルケプストラム

 3.4 線形予測係数

 

4.雑音除去技術

 4.1 スペクトル引き算

 4.2 ウィナーフィルタ

 4.3 各種フィルタリング

 4.4 複数マイクの利用

 

5.故障検知の方法

 5.1 特徴量の利用

 5.2 距離尺度の利用

 5.3 ニューラルネットワークの利用

 5.4 最近の手法

 

6.故障予知の方法

 6.1 時系列情報の利用

 6.2 故障検知方法の有効利用

 6.3 最近の試み

 

セミナーの詳細についてはお気軽にお問い合わせください。

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