PHM Asia Pacific 2023 offers this one-day intensive short course as below on September 11th, 2023. The topic of the course ranges from the fundamentals of PHM, and the data-driven approach for PHM to the use of physical model. Please note that the course will be delivered in Japanese.
日時
- 2023年9月11日 9:00-17:00
- 対面 / オンライン (ハイブリッド開催)
スケジュール
時間割・内容は変更の可能性がある旨、予めご了承ください。
| 時間（講師） | テーマ | サマリー |
|---|---|---|
| 9:00-12:00 (今村) | PHM入門 | ・PHMとは ・データ分析プロセス ・不確実性 |
| 機械学習を用いた予知保全 | ・異常検知 ・故障診断 ・余寿命予測 | |
| 寿命分布の推定 (寿命データの活用) | ・寿命データとは，打ち切りデータ ・パラメトリック推定(ワイブル分布など) ・ノンパラメトリック推定(カプランマイヤー法など) | |
| 13:00-15:00 (今村) | 劣化モデルに基づく余寿命予測 (状態基準保全でのデータ活用） | ・類似度モデル ・累積損傷モデル ・状態空間モデル |
| 時系列処理 | ・周波数解析 ・時系列データマイニング（Motif,Discord,Shapletなど) | |
| 15:00-17:00 (有馬) | リチウムイオン電池の基本事項 | ・他の電池と比較した特徴、主要材料、これまでとこれからの用途 ・ 資源的課題とリユース・リサイクルの動向 ・ 重要な特性(充電率、満充電容量、開回路電圧、内部抵抗) |
| リチウムイオン電池の劣化とその診断(予知保全) | ・ 1/2乗則・アレニウス則および劣化現象を構成する要素 ・ 交流インピーダンス法とバッテリーマネジメントシステム ・ 非破壊劣化診断手法の体系分類 | |
| 適応フィルタによるリチウムイオン電池の残量推定・劣化診断の事例 | ・ 状態空間モデル ・ 残量推定と満充電容量推定 ・ 特性プロファイルの学習への拡張と充放電効率推定 |
講師
有馬 理仁
2006年3月東京工業大学大学院生命理工学研究科修士課程（分子生命科学専攻）修了。 同年4月大和製罐（株）入社。2021年3月立命館大学大学院理工学研究科博士後期課程（電子システム専攻）修了．博士（工学）。現在，リチウムイオン蓄電池の評価試験・寿命劣化・運用経済性に関する新規事業・研究開発に従事。
今村誠
1986年三菱電機株式会社入社。自然言語インタフェース、製造業向け知識管理、Webマイニング等を経て、予知保全や生産性向上のためのデータ分析技術の研究・開発に従事。2016年4月より東海大学情報通信学部組込みソフトウェア工学科教授。予知保全関連の産学共同プロジェクトにも精力的に従事。
登録費
こちらをご確認ください。席に限りがありますので登録は先着順となります。
認定証
現地で参加・修了された方には学会よりコースの修了証を発行いたします。