機械学習に基づく早期警告手法は、より敏感に異常状態に対応できる！
データモデリング・分析ソフトウェアである「DTEmpower」を変圧器の 巻線温度警告に応用した事例をご紹介いたします。 機械学習方式は、センサーで測定した温度とモデルで推定した温度の差を 設定するだけで、巻線温度が異常なデータ点をより敏感に感知することが可能。 また、機械学習に基づく早期警告は、正常値からの逸脱度合いを設定するだけ でよいため、基本的に動的な早期警報ゾーンを設定します。このアプローチは、 従来の静的な警告帯域と比較して柔軟性が高く、信頼性が向上します。 【問題と課題】 ■変圧器の安定性と信頼性の確保は重要な課題であり、故障が発生した 場合の対応が迅速かつ効果的である必要がある ■変圧器の故障における主な原因は絶縁容量の低下 ■絶縁容量の低下による変圧器の故障リスクを軽減するためには、 巻線温度の早期警報が必要 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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【メリット】 ■センサーで測定した温度とモデルで推定した温度の差を設定するだけで、 巻線温度が異常なデータ点をより敏感に感知することができる ■機械学習に基づく早期警告は、正常値からの逸脱度合い(差分)を設定するだけでよい ■従来の静的な警告帯域と比較して柔軟性が高く、信頼性が向上 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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当社は、“AI×最適化”をキーワードに様々なCAEソフトウェアの開発、 販売、サポートを事業の中核とし、受託解析やコンサルティングなど 幅広いサービスを提供します。 提供するソフトウェアは、お客様のご要望によってカスタマイズし 提供することも可能です。 製品開発、設計、あるいは研究においてより良い製品ならびに サービスを提供し、ものづくりへの貢献を目指します。
