JP2011227706A - 異常検知・診断方法、異常検知・診断システム、及び異常検知・診断プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】作業履歴や交換部品情報などの過去の事例からなる保守履歴情報を、キーワードベースで相互に関連付けておき、設備に付加した多次元センサの出力信号を対象とした異常検知に基づき、異常を検知し、検知した異常と関連付けられた保守履歴情報とを結びつけることにより、発生した異常に対しなすべき診断・処置を明らかにするようにした。
【選択図】図4
Description
図3(a)の矢印は、上流から下流に情報がリンクしていることを表している。この矢印は、下流からもたどることができる。この場合、キーワードに基づく検索という手段が使われる。検索は有効な手法であるが、検索可能なデータベース(DB)の構造にしておくことが必要である。また、キーワードの決め方には工夫が必要であり、部位の上下関係や現象の上下関係などを吸収する柔軟性も求められる。しかし、検索事態は、簡単な照合であるため、容易に使うことができる。
図3(b)は、保守履歴情報の関連付けを示す図で、データベース(DB)(図14の121)に記憶されている事例データ320から検索する現象321、原因322、処置323といった作業のキーワードを示す。現象321は、アラーム3211、機能不良(画質など)3212、動作不良3213などであり、より詳細な分類をもつ。原因322は、故障部位の特定3221にあたる。処置323には、再起動でなおるもの(完全に直ったわけではない)3231、調整を要したもの3232、部品交換に至ったもの3233がある。この図の場合も、矢印を用いて、対応関係が表現できる。
図4は、作業履歴や交換部品情報などの過去の事例からなる保守履歴情報を、キーワードベースで相互に関連付けておき、設備に付加した多次元センサの出力信号を対象とした異常検知に基づき、異常を検知し、検知した異常と関連付けられた保守履歴情報とを結びつける例である。保守履歴情報が使われ、記録された状況(文脈)を表現するため、キーワードの出現頻度を、文脈パターンと見なして取り扱う例を示している。
その情報は、どういった状況で有効だったのか?
何を解決するために使ったのか?
それを使用した理由はなにか?
何に着目しているのか?
ほかの情報との関係は?
などを指している。
こういった文脈を表すのが、上述したキーワードの出現頻度のパターンである。
図4(a)では、頻度でなく、正規化してパーセンテージ(%)で表現しているが、頻度そのものでも良い。同種のバルブ交換に至った事例を、集計すれば、より確かなテーブルが生成できる。このようにして、過去事例を反映した診断モデルができあがる。バグオブワーズ法(bag of words)では、この頻度パターンを特徴量としてとらえる。バルブの欄の頻度パターンが、バルブ交換に至ったときの、複数の現象に対する頻度を表している。
この診断モデルは、初学者向けの教育用の情報としても活用できる。さらに、診断モデルをもとに、保守の作業手順書に反映することもできる。
図8は、事例ベースに基づいて異常を検知する方法で、多次元センサ信号を対象にした事例ベース異常検知:多変量解析の例を示したものである。図1に示した多次元時系列センサ信号取得部103で取得したセンサデータ1〜N:104を本発明による異常検知・診断システム100受け取って、特徴抽出・選択・変換812、クラスタリング816、学習データ選択815を行い、多次元時系列のセンサデータ104に対して、多変量解析により識別部813にて、正常データから見て、はずれ値となる観測センサデータ、あるいはその合成値を統合部814に出力する。統合部814において異常あるいは、その予兆が検知されると、上述した診断、すなわち故障現象への寄与度(寄与度のみならず、その時間的集計である頻度としてパターン)と過去事例に基づく頻度パターンの照合動作などの診断を開始する。
図9には、ユーザがパラメータを入力するに入力部123に表示される画面920も図示している。入力部123からユーザが入力するパラメータは、データサンプリング間隔1231、観測データ選択1232、異常判定しきい値1233などである。データサンプリング間隔1231は、例えば、何秒おきにデータを取得するかを指示するものである。
1.観測データと学習データの距離を算出し、昇順に並替え。
2.距離 d<th かつ 個数k以下となる学習データを選択。
3.j=1〜k個の範囲で投影距離を算出し、最小値を出力。
<対象設備のモデル;選択されたセンサ信号のネットワーク>
図17に異常検知、原因診断の部分に関して、さらにその構成を示す。図17において、複数のセンサからデータを取得するセンサデータ取得部1701(図1の時系列データ取得部103に相当)、ほぼ正常データからなる学習データ1704、学習データをモデル化するモデル生成部1702、観測データとモデル化した学習データの類似度により観測データの異常の有無を検知する異常検知部1703、各信号の影響度を評価するセンサ信号の影響度評価部1705、各センサ信号の関連性を表すネットワーク図を作成するセンサ信号ネットワーク生成部1706、異常事例、各センサ信号の影響度、選択結果などからなる関連データベース1707、設備の設計情報からなら設計情報データベース1708、原因診断部1709、診断結果を格納する関連データベース1710、および入出力部1711からなる。これらの処理を通して得られたキーワードも、図4の診断モデルで活用される。言い換えれば、これらの処理は、キーワード生成部としてみることも可能である。
120・・・プロセッサ 121・・・データベース部 122・・・表示部
123・・・入力部。
Claims (18)
- プラント又は設備の異常或いはその予兆を検知し、前記プラント又は設備を診断する異常検知・診断方法であって、
複数のセンサから取得したデータを対象に前記プラント又は設備の異常を検知し、前記プラント又は設備の保守履歴情報からキーワードを抽出し、該抽出したキーワードを用いて前記プラント又は設備の診断モデルを生成し、この該生成した診断モデルを用いて前記プラント又は設備の診断を行うことを特徴とする異常検知・診断方法。 - 前記保守履歴情報は、オンコールデータ、作業報告書、調整・交換部品コード、画像情報、音情報の内の何れかを含み、前記保守履歴情報から定めたキーワードの出現頻度を算出して出現頻度のパターンを得、該得た出現頻度のパターンを診断モデルとし、該診断モデルの出現頻度のパターンと新たに検知した前記プラント又は設備の異常に関するキーワードとの類似度を用いて、前記プラント又は設備の診断を行うことを特徴とする請求項1に記載の異常検知・診断方法。
- 前記複数のセンサから取得したデータを対象にセンサ間の関係を表現する現象診断を行い、または現象を分類し、この結果表れるキーワードの出現頻度を算出し、該算出したキーワードの出現頻度と前記診断モデルにおけるキーワードの出現頻度のパターンとの類似度を算出し、該算出した類似度を用いて前記プラント又は設備の診断を行うことを特徴とする請求項1又は2に記載の異常検知・診断方法。
- 前記複数のセンサからデータを取得し、ほぼ正常データからなる学習データをモデル化し、モデル化した学習データを用いて取得データの異常測度をベクトルとして算出し、この異常測度ベクトルの時間経過に伴う軌跡に基づいて、異常を検知することを特徴とする請求項1乃至3の何れかに記載の異常検知・診断方法。
- プラントまたは設備の異常或いはその予兆を検知し、前記プラント又は設備を診断する異常検知・診断システムであって、
複数のセンサから取得したデータを対象に前記プラント又は設備の異常を検知する異常検知部と、前記プラント又は設備の保守履歴情報を蓄積したデータベース部と、該データベース部に蓄積された前記プラント又は設備の保守履歴情報から抽出したキーワードを用いて前記プラント又は設備の診断モデルを生成する診断モデル生成部と、新規に検知した異常に対して前記診断モデルと照合して前記プラント又は設備の診断を行う診断部とを備えたことを特徴とする異常検知・診断システム。 - 前記データベース部に蓄積する保守履歴情報は、オンコールデータ、作業報告書、調整・交換部品コード、画像情報、音情報の内の何れかを含み、前記診断モデル生成部は前記保守履歴情報から定めたキーワードの出現頻度を算出して出現頻度のパターンを得てこれを診断モデルとし、前記診断部は前記新規に検知した異常に対して出現頻度のパターンの類似度を用いて設備の診断を行うことを特徴とする請求項5に記載の異常検知・診断システム。
- 複数のセンサから取得したデータを対象にセンサ間の関係を表現し、または現象を分類する現象診断部を更に有し、前記診断部は前記現象診断部を通して表れるキーワードの出現頻度を算出して該出現頻度のパターンとの類似度を算出し、該算出した類似度を用いて前記プラント又は設備の診断を行うことを特徴とする請求項5又は6に記載の異常検知・診断システム。
- 前記診断モデル生成部は、複数のセンサからデータを取得してほぼ正常データからなる学習データをモデル化し、前記診断部は前記モデル化した学習データを用いて取得データの異常測度をベクトルとして算出し、この異常測度ベクトルの時間経過に伴う軌跡に基づいて、異常を検知することを特徴とする請求項5乃至7の何れかに記載の異常検知・診断システム。
- プラント又は設備の異常或いはその予兆を早期に検知し、診断する異常検知・診断プログラムであって、
複数のセンサから取得したデータを対象に異常を検知する処理ステップと、保守履歴情報から取得したキーワードの出現頻度を用いて診断モデルを生成する処理ステップと、該診断モデルを生成する処理ステップで生成した診断モデルを用いて前記プラント又は設備の診断を行う診断処理ステップとを含むことを特徴とする異常検知・診断プログラム。 - 前記異常を検知する処理ステップにおいて複数のセンサから取得したデータを対象に異常を検知し、前記診断モデルを生成する処理ステップにおいて保守履歴情報から取得したキーワードの出現頻度を用いて診断モデルを生成し、前記診断処理ステップにおいて前記生成した診断モデルを用いて設備の診断を行う際に異常検知や現象診断を通してパターン或いはキーワードを抽出し、該抽出したパターン或いはキーワードを診断に用いることを特徴とする請求項9に記載の異常検知・診断プログラム。
- 作業報告書、交換部品情報などからなる保守履歴情報を格納したデータベースと、設備に付加した多次元センサから得られる信号情報を用いて部分空間法などの識別器によって異常或いはその予兆を検知する検知手段と、交換部品や調整などに着目したキーワードの頻度パターンに基づいて診断を行う診断手段とを備え、異常予兆検知とそれをトリガーにした診断を実施することを特徴とする企業資産管理・設備資産管理システム。
- 検知した異常やその予兆を現象に分類する現象分類手段を更に備え、異常予兆検知とそれをトリガーにした診断を実施することを特徴とする請求項11記載の企業資産管理・設備資産管理システム。
- 検知した異常やその予兆を現象に分類する現象分類手段は、現象を編集可能としたことを特徴とする請求項12記載の企業資産管理・設備資産管理システム。
- 前記キーワードの頻度パターンの各項目を編集可能としたことを特徴とする請求項11乃至13の何れかに記載の企業資産管理・設備資産管理システム。
- 前記キーワードの頻度パターンを、設備および保守作業の文脈として、表示・編集可能としたことを特徴とする請求項11乃至14の何れかに記載の企業資産管理・設備資産管理システム。
- 前記キーワードの頻度パターンの各項目は、時間によりグルーピング、または選択可能としたことを特徴とする請求項11乃至15の何れかに記載の企業資産管理・設備資産管理システム。
- 前記キーワードは、システムにおいて定められた言葉、記号、コードや、異常検知などの処理にて出力された記号であることを特徴とする請求項11乃至16の何れかに記載の企業資産管理・設備資産管理システム。
- 前記キーワードの出現頻度をパターンとして記録し、これを活用することにより、保守履歴情報が再利用可能であることを特徴とする請求項11乃至17の何れかに記載の企業資産管理・設備資産管理システム。
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