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FFTによる振動騒音の解析技術から問題解決のためのFFTの適用、ディープラニングのための特徴量の抽出技術とノウハウ

更新日:2020/02/26

 
要旨

オクターブ分析器やFFTをこれから勉強するかたにも分かりやすく解説致します。

仕事にすぐに役立つ技術が満載
・測定器メーカーも分かっていないこの分野の技術ノウハウを一挙に大公開
・この分野の世界の最新技術や技術動向についてもわかりやすく」解説

日時 2020年4月28日(火)10:30~16:30
会場 おだわら市民交流センター 1階 第6セミナー室
〒250-0011 神奈川県小田原市栄町一丁目1番27号
アクセスマップ
定員 20名 ※満席になり次第、募集を終了させていただきます。
受講料 49,500円(テキスト代、消費税含む)
1社から2名様以上同時お申し込みの場合は、割引させて頂き2名様目から¥44,000になります。
プログラム

1.アナログフィルタとは?(周波数分析の基礎その1:多くの技術ノウハウも解説)
 1-1 理想的なフィルタ
 1-2 現実のフィルタ
 1-3 バンドパスフィルタ(BPF)
 1-4 ローパスフィルタ(LPF)
 1-5 ハイパスフィルタ(HPF)
 1-6 dBの計算は、10logで行うのか、それとも20logで行うのか?
 1-7 (1/1)リアルタイムオクターブ分析とは?
 1-8 1/3リアルタイムオクターブ分析とは?
   (1/1)リアルタイムオクターブ分析を行い忘れても問題ありません
   1/3リアルタイムオクターブ分析データから作成できます
   そのやり方も解説致します
 1-9 1/24リアルタイムオクターブ分析とは?
 1-10 オールパスとは?
 1-11 オーバーオールとは? バンドレベルとは?
   複数のバンドレベルの合成計算のしかたを解説

2.ディジタルフィルタとは?(周波数分析の基礎その2:多くの技術ノウハウも解説) 
 2-1 ディジタルフィルタとは?
 2-2 ディジタルフィルタに必要になるZ変換とは? 
   Z変換が理解できないとディジタルフィルタを理解できない。Z変換とはどのような考え方でどのような理論か?
 2-3 サンプリング定理とは?
 2-4 折り返しひずみとは?
 2-5 FIRフィルタとは?
   タップ係数、タップ総数、なぜ不安定にならないのか?
 2-6 IIRフィルタとは?
   タップ係数、タップ総数が少なくなるとは?、不安定になることがあるとは?

3.フーリエ級数とは?
 フーリエ級数における直流成分とは?交流成分とは? フーリエが直感で思いついた理論と数式とは?

4.FFTの理論であるフーリエ変換とは?
 4-1 フーリエ変換の公式がやっていることを言葉で説明すると? 周期関数にしか使用できないのか?
   なぜ、虚数単位を使用するのか? 実は大変わかりやすい理由があります。オイラーの公式とは? フーリエ変換の式が暗記しなくてもスムーズに頭に入るように説明します。
 4-2 アナログとディジタルによるフーリエ変換(FFT)とは?
 4-3 離散フーリエ変換(DFT)とは?

5.5.FFTアナライザを技術的に正しく使いこなすためには多くの技術ノウハウが必要
 5-1 なぜ窓関数(ウィンドウ)を使用するのか?(ここは技術ノウハウのかたまりです)
 5-2 窓関数(ウィンドウ)の種類と技術手に正しく使用するためのとは?
   非周期関数にもFFTアナライザを使用できるようにするための工夫とは?   
 5-3 騒音解析によく使用するウィンドウとは?
 5-4 振動解析によく使用するウィンドウとは?
 5-5 ウィンドウの役割を整理 各種のウィンドウの使用方法を間違えると技術的に正しい解析結果が得られない!
 5-6 最適なアベレージング回数の決め方とは? アベレージング回数の設定が適正でないと技術的に正しい解析結果が得られない!

6.意外に理解されていないフーリエスペクトルとパワースペクトルの違いは?
  社内で「周波数分析したデータ」というとどちらのことを指すのだろうか?

7.パワースペクトル密度(PSD)とは?

8.オクターブ分析やFFT分析による振動・騒音の測定・分析のしかたとその技術ノウハウ
 8-1 周波数分析により何がわかるのか? その本質を考えてみよう!
 8-2 FFT分析とオクターブ分析、実際の仕事の場面ではどちらを使用すればよいのか?
 8-3 実例で振動の周波数分析のしかたと解析のしかたを考えてみよう!
   例1、例2、例3、例4、例5
 8-4 実例で騒音の周波数分析のしかたと解析のしかたを考えてみよう!
   例1、例2

9.FFTアナライザについての入門参考資料(あとでご活用下さい)
 9-1 FFTを技術的に正しく使用しないとどういうことになるのか?
 9-2 FFTを技術的に正しく使いこなすために必要となる技術とは?
 9-3 ところでFFTとは?
 9-4 このあたりから始まる!

10.振動・騒音信号への機械学習・ディープラニングを使用したAI化のための特徴量の抽出のために必要になる技術(下記のためのMATLABの各コマンドについても記載)
 10-1 1次元データの2次元化による方法
 10-2 特徴量を抽出する前に必要になるデータの前処理の全体像について
 10-3 データの前処理 : データの補間と欠損データの修復
 10-4 データの前処理 : トレンドや雑音の除去
 10-5 データの前処理 : 成分の強調
 10-6 データの前処理 : 信号間の遅延
 10-7 データの前処理 : 変化点を見つける
 10-8 データの前処理 : 類似成分を見つける
 10-9 データの前処理 : ピークを見つける
 10-10 データの前処理 : 特徴量の抽出
 10-11 データの前処理 : 周期的な変動を特徴とする信号
 10-12 重要ポイントの補足
 10-13 MATLAB/Simulinkの使用法についてのデモ

11.LabVIEW(パソコン上での計測器・分析器作成ソフト)の活用によるメリット
 11-1 LabVIEW とは?
 11-2 LabVIEWを使用するメリット
    トータルコスト削減、時間短縮、カスタム測定器も製作できるなど。
    LabVIEWを活用した効果の出し方、効率的な習得法についても講師の経験を基に解説致します。
 11-3 LabViewの使用法についてのデモ

12.FFTにおける最新の研究事例
 12-1 実はFFTは約4Hz以下の分析が苦手、その技術的理由とは?
 12-2 この問題を解決する新しい方法とは?
 12-3 FFTによる閾値制御は機械学習・ディープラーニング・AIの時代に生き残れるか?

13.質疑応答

講師紹介

㈲アイトップ 技術コンサルタント 通訳・翻訳 工学博士 小林英男 氏

東京電機大学工学部卒業後、リオン㈱に入社し、騒音・振動の測定・分析・対策、および海外事業部でセールスエンジニアとして従事。
学生時代にカリフォルニア大学バークレイ校に語学研修、および毎日新聞社後援英語弁論大会で3位入賞。企業からの派遣で東京農工大学大学院工学研究科にて5年間特別研究員(産学協同研究、文部省認定)。

㈱アマダに勤務し、工場で組立・製造・検査、海外事業部で技術サービスおよび技術コンサルタント、システム事業部で板金加工自動化ライン(FMS)の開発・設計、技術研究所でアマダ製品の低騒音・低振動化および快適音化などの研究開発に携わり大ヒット商品を世に送り出した。上記のように、製造、サービス、設計、開発、研究の実務経験を積んだ。

その後、技術コンサルタントとして独立して20年が経過した。リオン㈱、㈱小野測器、サイバネットシステム㈱等をはじめとして1部上場企業の研究、開発、設計部署を中心に、200社以上の企業に対し技術指導およびコンサルティングを実施。この間に先進国を中心に25ヶ国以上に出張し、エンジニアとして英語で仕事をするだけでなく、通訳・翻訳なども行う。
技術セミナーの講師歴は25年間。日刊工業新聞社など主催の多くのセミナーの講師を行ってきている。

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