ノッキング音の検出性能を評価！異常の高判定率を実現した深層学習のご紹介です
エンジンのノッキング音は、加速度センサや燃焼圧センサなどで検出できるが、 エンジンの耐久試験の現場などでは、非接触のマイクのみによる検出が期待 されている。 ここで、機械学習の応用が考えられるが、訓練データとしてノッキング音を 大量に集めることが難しい。 そこで、金属缶の打音を準備して、衝撃音の特長を抽出するフレームを作成し、 このフレームをノッキング音に適用して、エンジンノッキング音の認識に適用し、 判別の正解率が約80%という結果を得た。 【特長】 ■評価関数：ReLU関数 ■プーリング関数：マックスプーリング関数 ■判別：Softmax関数 ■全結合層：ドロップアウト ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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【その他の特長】 ＜AlexNet 画像の判別に使用されたモデル構成＞ ■畳込み層：5層 ■全結合層：3層 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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企業情報
当社は、振動、騒音計測システム、音源探査システム、熱計測システム、モード解析＆有限要素法とのリンクシステム、ＧＰＩＢ、ＲＳ２３２Ｃ経由で計測機器制御システム 、モデル関連（HILS）などの開発を行っております。 市販のＡ/Ｄボードを使用し、振動・騒音・歪み・温度等の実験データをパソコンで計測から解析を行なう 「CAT-System」 や「物理モデル構築ツール」などの汎用システムを提供する一方で、標準以外のシステム構成、各社専用出力ファイルに応じて構築した各種の振動解析・騒音解析・熱解析などのカスタマイズシステムの構築も承っております。 この他、これらシステム関連の機器の販売、技術コンサルティングなどを行っております。