様々な特徴量を用いてのMT法解析

更新日 2022-08-10

投稿日 2016-11-09

　MT法は多変量解析法の一種で、結果の信頼性が高く使いやすい手法です。最近は専用のソフトウェアがいくつか用意されていますので、データが揃えばすぐに使うことができます。しかし、パターン認識で採取したデータから特徴量を抽出するところがポイントになります。そこで今回は、MTシステムで提案されている「特徴量」について解説し...

　波形解析には、有名なフーリエ解析があります。周波数の解析です。FFT(Fast Fourier Transform)であれば簡単にできるので、周波数に特徴があれば不具合の解析に非常に有効です。しかし、周波数特性の解析ですから、横軸（時間）に対する縦軸（電圧とかの対象特性）の特徴がわかりません。生産現場では稼働初期やランニング時に、異常の前兆が波形から予測できれば効率的な管理が可能です。このため、波形解析に正常と異常の違いが判断できればいいことになります。波形の特徴としては、様々なものがあります。ひとつは最大値です。これが大きく違う場合、警報あるいは動作停止が可能です。最低値についても同様です。

　MT法では、特徴量として微分特性とか積分特性がよく使われます。早い話が波形の変化を簡単に評価できる特徴量といえます。