燃料電池における損傷パターン抽出
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概要
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近年,燃料電池に対する関心は非常に高まっている.中でも固体酸化物燃料電池 (SOFC) は高い発電効率を持ち実用化が期待される発電器であるが,その実用化に向けては運転中に発生する劣化や損傷の診断が必須となる.これに対し現在,損傷の際に放出される弾性波を波形信号として取得することで物理的な損傷については観測が可能となった.この波形信号について,我々はデータマイニングの手法を用いて自動的に知識を抽出し,SOFC の損傷メカニズムを特定する研究を行ってきた.本研究は,損傷の発生する時系列に着目し,頻繁に発生する波形信号の系列パターンを抽出することで,実際にどのような損傷が起こっているのか,どのような損傷に時間的相関性があるのかを推定した.パターンの抽出においては,従来の記号データに対する系列パターン抽出手法を,非記号データである AE に適用できるように拡張を行った.
- 2010-02-25
著者
-
栗原 聡
大阪大学産業科学研究所
-
福井 健一
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
水崎 純一郎
東北大学多元物質科学研究所
-
福井 健一
大阪大学産業科学研究所
-
赤崎 省悟
大阪大学大学院情報科学研究科
-
佐藤 一永
東北大学多元物質科学研究所
-
沼尾 正行
大阪大学産業科学研究所
-
栗原 聡
大阪大学
-
栗原 聡
大阪大学大学院情報科学研究科
-
沼尾 正行
東工大
-
Mizusaki Junichiro
Institute Of Multidisciplinary Research For Advanced Materials Tohoku University
-
水崎 純一郎
Institute Of Multidisciplinary Research For Advanced Materials Tohoku University
-
沼尾 正行
大阪大 産科研
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