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首页> 外文期刊>Rolling Stock and Machinery >深層学習を活用した空調装置の不具合予兆管理技術
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深層学習を活用した空調装置の不具合予兆管理技術

机译：使用深度学习的空调系统故障标志管理技术

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摘要

JR西日本では、車両不具合による遅延や運休の撲滅の取組みだけではなく、サービス機器の故障低減の取組みも数多く行っています。空調装置の更新工事や定期的な清掃等はその一つであり、これまで故障低減の効果を確認してきました。しかし、それでも故障が発生することがあり、この場合は事後対応とならざるを得ないことから、空調装置の不具合の予兆を早期に検知することが課題となっています。
机译：JR West不仅在消除因车辆故障引起的延误和暂停，而且在减少维修设备故障方面做出了许多努力。其中之一是空调的更新和定期清洁，我们已经确认了减少故障的作用。但是，故障仍然可能发生，在这种情况下，别无选择，只能采取后处理措施，因此，早期发现空调故障的迹象是个问题。

著录项

  • 来源
    《Rolling Stock and Machinery》 |2020年第1期|39-42|共4页
  • 作者

    立松 知紘; 谷 憲樹; 影山 真佐富; 鴨 雄史; 磯部 康之; 高橋 信太郎;

  • 作者单位

    西日本旅客鉄道株式会社 鉄道本部 技術開発部 開発II メンテナンス革新G;

    株式会社 JR 西日本新幹線テクノス エンジニアリング事業部;

    東芝インフラシステムズ株式会社 鉄道システム事業部 車両システム技術部;

    東芝デジタルソリューシヨンズ株式会社 ソフトウェア&AIテクノロジーセンターアナリテイクス • ディープラーニング技術開発部;

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