電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-8-11
センサ情報に基づく家庭用燃料電池の故障部位判別
◎菊池元太・丸地康平・佐藤 誠(東芝)・矢吹正徳(東芝燃料電池システム)
近年、家庭用燃料電池はその発電効率や環境性の高さから出荷台数が増加しており、安心して使い続けるための効果的な保守サービスが重要となっている。家庭用としては比較的多くのアナログセンサを持つ機器であり、故障時には保守員が速やかに故障個所を特定し必要な処置をしなければならない。現場の保守員を支援するため、機械学習手法を用いて故障部位を判別する診断アルゴリズムの開発に取り組んでいる。本研究では、燃料電池内で計測されている各種センサデータから種々の統計量を抽出し、ランダムフォレストを用いて故障部位の判別を行う。また、Out-of-Bag (OOB)エラーに基づく変数選択を行い、Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV)に基づく予測実験において正解率90.96[%]の結果が得られた。