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特　長

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概要

ウェーブレット変換はスペクトル解析手法の一つで、時間情報と周波数情報の両方を同時に解析できる手法です。波(wave)粒(let)の信号を用いて変換を行うことからWaveletと呼ばれています。
この手法は、1980年代初期に、フランスで石油資源探索の人工地震波の中に含まれる不連続性を検出するために開発され、その後数学者らにより理論の数学的な基礎付けがなされ、90年代に入り産業への応用が注目されている技術です。

特長

最近のＩＴ（情報技術）化では、各変数の挙動の詳細を調べ、その中に潜む予兆を探ったり、通常の運転状態との違いを知る為に周波数解析が、しばしば行われています。
従来からの周波数解析手法の主流は、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）が中心に使われてきました。しかし、大量生産の安定操業から市場対応の製造製品の切り替えに操業が変って来ると、解析の対象は、過渡的な運転状態の解析や、突発的な機器故障などの前兆検出に変って来ています。
その様な状況では、時間情報を隠してしまうＦＦＴでは、充分な解析は難しく、時間情報を解析に使えるウェーブレット変換に注目が集まっています。
また、時間情報を残しておけるウェーブレット変換では、各変数間の干渉関係（影響）をも調べることが出来るため、制御性の改善を行って行く上でも非常に有効なツールになります。
今後、製造の形態が製造銘柄の切り替えが中心になると、ウェーブレット変換に対するニーズは、益々大きくなることが予想されます。

次のようなケースでウェーブレット変換が有効と考えられます。

• 定常状態と目視監視されている信号の中に
  故障の前兆／予兆の検知
  外乱による影響の調査
  品質変動の原因調査
  
• 非定常運転操作中のプラントの挙動解析
  各種変数間の干渉関係（影響）の調査
  制御性の改善

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