（論文）フォークリフトのフロントエンド（前部構造）の故障を予防するための技術
背景と目的
フォークリフトの課題:
フォークリフトは重量物を扱う際に不均衡な荷重や過剰な負荷が原因で、転倒や構造的な故障が発生しやすい。
これにより、事故や高額なメンテナンスコストが発生する。
研究の目的:
フォークリフトの耐久性を向上させ、安全性を高めること。
特に、重量物の重心位置を予測し、不均衡な荷重がもたらす問題を診断する技術を開発。
故障予測（RUL: Remaining Useful Life）とアラームルールに基づく診断を行い、異常状態を早期に検出。
提案手法
データ収集:
フォークリフトの前部構造（マスト、キャリッジなど）に加速度センサーを設置し、振動データを収集。
荷重の中心位置を「中央」「左」「右」の3つに分類し、それぞれの状態でデータを測定。
特徴抽出とデータ処理:
振動データから統計的特徴量（最小値、最大値、分散など）を抽出。
ノイズを除去するために、指数加重移動平均（EWMA）を使用。
データ増強技術（AWGNやLSTMオートエンコーダ）を活用して、機械学習モデルのトレーニングデータを増加。
機械学習モデルの構築:
重心位置の分類には、ランダムフォレストとLightGBMを使用。
故障予測には、ロジスティック回帰とランダムフォレストを活用。
診断と予測:
故障予測の結果を基に、劣化曲線を生成して故障閾値を特定。
アラームルールを設定し、重要な特徴量を用いて異常を診断。
主な結果
重心位置分類の精度:
ランダムフォレストとLightGBMモデルでそれぞれ95.63%と95.66%の高い分類精度を達成。
故障予測の精度:
ロジスティック回帰とランダムフォレストで、それぞれ97.90%と92.20%のF1スコア（マクロ平均）を記録。
劣化曲線とRULモデル:
劣化曲線を基に、故障が発生するタイミングを高精度で予測可能。
これにより、メンテナンス計画を最適化し、コスト削減が可能になる。
アラームルールによる診断:
異常検知のための閾値を設定し、正常状態と異常状態を明確に区別。
応用と意義
この研究により、フォークリフトの安全性と運用効率が向上し、事故やコストの削減が期待できる。
提案手法は、フォークリフトだけでなく、他の産業機械や運搬装置にも応用可能。
論文では、フォークリフトの耐久性を科学的かつ実践的に向上させるための包括的な手法が示されており、実際の運用現場での応用が期待されています。