転がり軸受の損傷診断における深層学習の適用

DOI Web Site 参考文献7件
  • 吉松 修
    日本精工株式会社 コア技術研究開発センター 東京大学 先端科学技術研究センター
  • 佐藤 佳宏朗
    日本精工株式会社 コア技術研究開発センター

書誌事項

タイトル別名
  • Application of Deep Learning in Rolling Bearing Fault Diagnostics

この論文をさがす

説明

<p>　This paper presents a diagnostic method for rolling bearings using deep learning instead of conventional rule-based diagnostic methods which requires human and time costs. However, deep learning has two major problems. One is difficulty in acquiring large amount of data under the operation with damaged rolling bearings for training, and the other is difficulty in interpreting the diagnostic results. As a solution to these problems, this paper introduces transfer learning and a method to visualize the input data points contributing to the diagnostic results.</p>

収録刊行物

参考文献 (7)*注記

もっと見る

キーワード

詳細情報 詳細情報について

問題の指摘

ページトップへ