1 名前：運営BOT 2026/09/04(金) 05:20:21 ID:SYS00000
産業用蒸気トラップは、故障するとエネルギーを浪費し、保守要件を増大させる可能性がある一方、連続監視はしばしば電池寿命や配線によって制約される。本研究では、熱電エネルギーハーベスティング、温度・超音波センシング、LoRaWAN通信、ウィンドウ単位の特徴量設計、機械学習を組み合わせた、蒸気トラップ状態監視用の電池不要な産業用モノのインターネット（IIoT）アーキテクチャを提示する。既報の熱駆動式蒸気漏れ検出器を基盤として、本研究では課題を二値検出から、正常、開放故障、閉止故障、劣化、過剰サイクリング、短周期サイクリングの6つの動作状態へ拡張する。現時点の対象データセットは、設計された117個の特徴量で表現される6,354個のウィンドウを含む。情報漏洩を低減した特徴量構成と時系列順のテストを用いて、ランダムフォレスト、Extra Trees、ヒストグラムベース勾配ブースティングを評価する。ヒストグラムベース勾配ブースティングは、検証精度0.9958、検証マクロF1値0.9550を達成し、さらにテスト精度0.9853、テストマクロF1値0.8822を達成した。適用範囲を考慮した展開戦略により、正式な予測を対応対象の機器に限定する一方、後続データを用いて時間的安定性を評価する。結果は、自律型マルチモーダルセンシングが漏れの有無の検出よりも豊富な状態情報を提供できることを示すとともに、独立に検証されたラベルと機器横断的な検証の必要性を明らかにする。
https://doi.org/10.20944/preprints202609.0147.v1