@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00232629,
 author = {小林, あかね and 小野, 崇人 and Akane, Kobayashi and Takahito, Ono},
 issue = {25},
 month = {Feb},
 note = {本研究ではホール磁気センサと音響センサを用いてモーターへの異常な負荷トルクを検知することを試みた．2 つのモーターについて周囲の磁場と音を計測し畳み込みニューラルネットワークを用いて各センサデータの特徴を抽出し，負荷トルクの変化による動作電圧の変化を予測した．結果として，各センサのデータを単体で用いて予測するよりも，組み合わせて予測した方が予測精度が上がることが分かった．これらのことから磁気センサと音響センサを組み合わせることの有意性と，複数のモーターの駆動状態についてモーター外部に設置したセンサからのデータを用いてそれぞれの負荷トルクをモニタリングする可能性が示され，モーターの異常検知等への応用が期待できる．, In this study, we attempted to detect abnormal load torque on motors using a Hall magnetic sensor and an acoustic sensor. We measured the ambient magnetic field and sound for two motors and extracted features of each sensor data using a convolutional neural network to predict changes in operating voltage due to changes in load torque. As a result, it was found that the prediction accuracy was higher when data from both sensors were combined for prediction than when each sensor's data was used alone. These results indicate the significance of combining magnetic and acoustic sensors and the possibility of monitoring each load torque and their anomalies using data measured by the sensors installed outside the motor while multiple motors are driven.},
 title = {磁気センサと音響センサを用いたモータートルクの異常検知},
 year = {2024}
}