JP2012058885A - Failure cause diagnostic method and failure cause diagnostic device - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a failure cause diagnostic device capable of presenting a failure cause more detailed than a failure cause preset by machine diagnostics.SOLUTION: Failure case input means 2 stores failure case records including facility state data showing a state of a facility 13, in a failure case database 6. Cause diagnostic means 3 displays a failure cause occurring in the facility 13, that is estimated based on the failure case records from the failure case database 6 and determination rules from a cause database 4, on display means 8. A failure component input in input means 7 by maintenance staff that is matched with the corresponding failure case record is registered in the failure case database 6. Cause database update means 5 retrieves all failure case records including the failure cause included in some determination rule from the failure case database 6, and generates a new determination rule including the failure cause and the failure component, based on the facility state data included in all failure case records including the failure cause and on the failure component.

Description

本発明は、故障原因診断方法及び故障原因診断装置に係り、特に、プラントに設けられた設備が正常に動作しないとき、設備を制御する信号及び設備の状態を監視するセンサの検出信号に基づいて正常に動作しない原因を推定するのに好適な故障原因診断方法及び故障原因診断装置に関する。   The present invention relates to a failure cause diagnosing method and a failure cause diagnosing device, and in particular, based on a signal for controlling equipment and a detection signal of a sensor for monitoring the state of equipment when equipment provided in the plant does not operate normally. The present invention relates to a failure cause diagnosis method and a failure cause diagnosis apparatus suitable for estimating a cause of malfunction.

故障とは、一般に、設備が正常に機能を果たしていない状態を意味する。例えば、設備の部品等が破損して設備が停止している状態、及び設備の設計された性能を果たしていない状態などがある。そのような状態になる理由としては、外乱、及び製造時、施工時及び修理時での欠陥、摩耗及び材料の劣化などによる経年劣化、プラントの運転時の過負荷などが考えられる。故障した設備の状態を分析することによって、故障に至った理由、すなわち、故障原因を推定することを故障原因診断という。   A failure generally means a state in which equipment does not function normally. For example, there are a state where equipment parts are damaged and the equipment is stopped, and a state where the designed performance of the equipment is not achieved. Possible reasons for this state include disturbances, defects during manufacturing, construction and repair, aging due to wear and material degradation, overload during plant operation, and the like. Estimating the reason for the failure, that is, the cause of the failure by analyzing the state of the failed facility is called failure cause diagnosis.

故障原因診断には、プラントを保守する保守員が、プラントに設けられた設備等を直接目視することで故障の原因を推定する方法、及び設備に取り付けたセンサの出力信号、及び対象の設備を制御するために制御装置から出力される制御信号を用いて故障の原因を推定する方法がある。センサの出力信号及び制御装置から出力される制御信号を、設備状態データと称する。   In failure cause diagnosis, maintenance personnel who maintain the plant estimate the cause of the failure by directly observing the equipment installed in the plant, the output signal of the sensor attached to the equipment, and the target equipment. There is a method for estimating the cause of a failure using a control signal output from a control device for control. The output signal of the sensor and the control signal output from the control device are referred to as equipment state data.

設備状態データを用いた故障原因診断の一例の概念を、図９を用いて説明する。この故障原因診断では、設備の故障時における設備状態データと故障原因とを関連付けた情報を、故障事例データとして記憶装置に蓄積する。図９に示す例は、２つのセンサのそれぞれの測定値をプロットして示したものであり、設備の正常時及び設備の故障時における各設備状態データは点で表される。故障事例データを蓄積した記憶媒体を故障事例データベースと呼ぶ。この故障事例データベースは上記した記憶装置内に存在する。そして、故障原因診断時には、対象設備から取得した設備状態データと故障事例データベースに蓄積した故障事例データを比較することによって、設備の故障原因を推定する。   The concept of an example of failure cause diagnosis using equipment state data will be described with reference to FIG. In this failure cause diagnosis, information associating equipment state data with a cause of failure at the time of equipment failure is stored in a storage device as failure case data. In the example shown in FIG. 9, the measured values of the two sensors are plotted, and each piece of equipment state data when the equipment is normal and when the equipment is faulty is represented by dots. A storage medium storing failure case data is called a failure case database. This failure case database exists in the storage device described above. And at the time of failure cause diagnosis, the cause of equipment failure is estimated by comparing the equipment state data acquired from the target equipment with the failure case data stored in the failure case database.

しかしながら、設備から取得された設備状態データと故障事例データが完全に一致することは現実的にはあり得ないので、どの故障原因かを判断する判断規則を故障原因と対応付けて作成し、この判断規則に基づいて故障原因診断を実施する。例えば、図９では、判断規則は点線で囲まれた円として表現されている。判断規則を蓄積した記憶媒体をここでは、原因データベースと呼ぶ。この原因データベースも、上記した記憶装置内に存在する。   However, since it is impossible in reality that the equipment state data acquired from the equipment and the failure case data match completely, a judgment rule for determining which failure cause is created in association with the failure cause. Failure cause diagnosis is performed based on the judgment rules. For example, in FIG. 9, the determination rule is expressed as a circle surrounded by a dotted line. Here, the storage medium storing the judgment rules is called a cause database. This cause database also exists in the storage device described above.

原因データベースの例を図１０に示す。判断規則３０１は、図９に示すように、円で表現しているため、原因名３０２、この原因名の中心３０３及び半径３０４を関連付けたレコードで表現することができる。ここで、中心３０３を原因中心、半径３０４を判断半径と呼ぶ。新たに設備状態データ（Ｘ１，Ｙ１）が得られた場合、図９の空間上にプロットする。この設備状態データ（Ｘ１，Ｙ１）が、例えば、判断規則「ａ：水漏れ」を表現する円内に入っていれば、故障原因を「水漏れ」と推定する。原因中心（Ｘａ，Ｙａ）と設備状態データ（Ｘ１，Ｙ１）の距離Ｌを計算し、得られた距離Ｌと判断半径Ｒａを比較して計算された距離Ｌが判断半径Ｒａよりも小さい場合には、故障原因は「水漏れ」となる。   An example of the cause database is shown in FIG. Since the determination rule 301 is expressed by a circle as shown in FIG. 9, it can be expressed by a record in which the cause name 302, the center 303 of the cause name, and the radius 304 are associated with each other. Here, the center 303 is called a cause center, and the radius 304 is called a judgment radius. When equipment state data (X1, Y1) is newly obtained, it is plotted on the space of FIG. For example, if the equipment state data (X1, Y1) is within a circle expressing the determination rule “a: water leak”, the cause of the failure is estimated as “water leak”. When the distance L between the cause center (Xa, Ya) and the equipment state data (X1, Y1) is calculated, and the distance L calculated by comparing the obtained distance L with the determination radius Ra is smaller than the determination radius Ra The cause of failure is “water leakage”.

この方法では、センサの出力信号及び制御装置から出力された制御信号の数が多い場合には、人手によって判断規則を作成することは困難である。そこで、コンピュータを用いて判断規則を自動的に作成する方法が、例えば、特開平６ー９５８８３号公報に記載されている。特開平６ー９５８８３号公報では、故障事例データの集合を属性と分類クラスを用いて分類し、この分類に基づいてあいまい性を含んだ判断規則を自動的に作成することができる。   In this method, when there are a large number of output signals from the sensor and control signals output from the control device, it is difficult to create a judgment rule manually. Therefore, a method for automatically creating a determination rule using a computer is described in, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 6-95883. In Japanese Patent Laid-Open No. 6-95883, a set of failure case data is classified using attributes and classification classes, and a decision rule including ambiguity can be automatically created based on the classification.

特開２００３−２１６９２３号公報は、故障診断装置を記載している。この故障診断装置は、オペレータが不具合現象を入力すると、記憶されている知識データを用いて推論により仮説を生成し、ＦＴＡ推論により仮説が生成されたときにはこの仮説を探求結果とする。故障診断装置は、もし、ＦＴＡ推論による仮説が生成されず、ＦＭＥＣＡ推論による仮説が生成されたときには、この仮説を探求結果とする。そして、不具合現象が解消されたとの入力を受けて、故障診断装置は、該当する探求結果を入力された不具合現象と関連付けて記憶部に記憶する。   Japanese Patent Application Laid-Open No. 2003-216923 describes a failure diagnosis apparatus. When the operator inputs a failure phenomenon, the fault diagnosis apparatus generates a hypothesis by inference using stored knowledge data, and uses the hypothesis as a search result when the hypothesis is generated by FTA inference. If a hypothesis based on FME inference is not generated and a hypothesis based on FMEC inference is generated, the fault diagnosis apparatus uses this hypothesis as a search result. In response to the input that the trouble phenomenon has been resolved, the failure diagnosis apparatus stores the corresponding search result in the storage unit in association with the inputted trouble phenomenon.

特開平６−９５８８３号公報JP-A-6-95883 特開２００３−２１６９２３号公報JP 2003-216923 A

しかしながら、特開平６−９５８８３号公報に記載された技術では、予め与えられた属性及び分類クラスについての故障原因の判断規則しか作成することができない。すなわち、原因データベースのレコードは作成時点から増えることはない。プラントの設けられた実際の設備の保守においては、センサ等の出力信号に基づいて故障を特定し、この特定された故障に対して、保守員が目視を含めた詳細な保守作業を実施する。一般に、保守員からの不具合状態の文章入力を用いずにセンサ等の出力信号を用いてコンピュータで診断する（以下、機械診断という）よりも、保守員の保守作業のなかで得られた結果を用いた方が詳細な故障原因を診断できる可能性が高い。   However, with the technique described in Japanese Patent Laid-Open No. 6-95883, only a failure cause determination rule for a predetermined attribute and classification class can be created. That is, the cause database record does not increase from the time of creation. In the maintenance of the actual equipment provided in the plant, a failure is specified based on an output signal from a sensor or the like, and a maintenance person performs detailed maintenance work including visual inspection for the specified failure. In general, the results obtained during the maintenance work of the maintenance staff rather than the computer diagnosis using the output signal of the sensor etc. (hereinafter referred to as machine diagnosis) without using the text input of the failure state from the maintenance staff. It is more likely that the cause of failure will be diagnosed if it is used.

しかし、特開平６−９５８８３号公報では保守員の診断により詳細な診断結果が得られても、原因データベースに反映されない。   However, in Japanese Patent Laid-Open No. 6-95883, even if a detailed diagnosis result is obtained by the diagnosis of maintenance personnel, it is not reflected in the cause database.

特開２００３−２１６９２３号公報は，不具合現象がセンサ等の出力信号ではなく，保守員の入力言語を前提としているため，故障診断を自動化できないという問題を生じる。   Japanese Patent Application Laid-Open No. 2003-216923 has a problem that failure diagnosis cannot be automated because a malfunction phenomenon is not an output signal of a sensor or the like but an input language of a maintenance worker.

本発明の目的は、機械診断で予め設定される故障原因よりも詳細な故障原因を提示できる故障原因診断方法及び故障原因診断装置を提供することにある。   An object of the present invention is to provide a failure cause diagnosis method and a failure cause diagnosis apparatus capable of presenting a more detailed failure cause than a failure cause set in advance in machine diagnosis.

上記した目的を達成する本発明の特徴は、センサの出力信号である設備状態データを含む新たな故障事例記録情報を、複数の故障事例記録情報を格納している第１データベースに格納し、
第１データベースから読み出した新たな故障事例記録情報、及び故障原因を推定するため用いられる複数の判断規則を格納している第２データベースから読み出された判断規則に基づいて、新たな故障事例記録情報に含まれる設備状態データが発生した故障原因を原因診断手段により推定し、
推定された故障原因を表示装置に表示し、
推定された故障原因を基に得られたこの故障原因の下位の第１故障原因を入力装置から入力して、この第１故障原因を、第１データベースに格納された新たな故障事例記録情報と対応させて第１データベースに格納し、
第２データベースに格納された或る判断規則に含まれる第２故障原因であって第１故障原因を包含する第２故障原因を含む全ての故障事例記録情報を、第１データベースから読み出し、
第２故障原因を含む全ての故障事例記録情報に含まれる設備状態データ及び第１故障原因に基づいて、第１及び第２故障原因を対象にした新たな判断規則を生成することにある。 The feature of the present invention that achieves the above-described object is that new failure case record information including equipment state data that is an output signal of a sensor is stored in a first database that stores a plurality of failure case record information,
Based on the new failure case record information read from the first database and the determination rule read from the second database storing a plurality of determination rules used for estimating the cause of failure Estimate the cause of the failure that the equipment state data included in the information has occurred by means of cause diagnosis,
Display the estimated cause of failure on the display device,
The first failure cause subordinate to the failure cause obtained based on the estimated cause of failure is input from the input device, and the first failure cause is stored as new failure case record information stored in the first database. Store it in the first database
Reading out all the failure case record information including the second cause of failure including the first cause of failure included in a certain determination rule stored in the second database from the first database;
A new decision rule for the first and second failure causes is generated based on the equipment state data and the first failure cause included in all failure case record information including the second failure cause.

本発明によれば、推定された故障原因に基づいた保守員による診断の結果得られたこの故障原因の下位の第１故障原因を、保守員によって入力装置を使って第１データベースに入力することができ、第１データベースに登録された新たな故障事例記録情報と対応させて第１データベースに格納することができる。この結果、第２故障原因を含む全ての故障事例記録情報に含まれる設備状態データ及び第１故障原因に基づいて、第２故障原因及びこの第２故障原因の下位の故障原因である第１故障原因を対象にする新たな判断規則を生成することができる。このため、保守員による診断結果である第１故障原因を故障事例記録情報へ反映させ、機械診断において予め設定された故障原因よりも、詳細な故障原因を提示することができる   According to the present invention, the first failure cause subordinate to the failure cause obtained as a result of the diagnosis by the maintenance personnel based on the estimated failure cause is input by the maintenance personnel into the first database using the input device. And can be stored in the first database in correspondence with new failure case record information registered in the first database. As a result, based on the equipment state data and the first failure cause included in all failure case record information including the second failure cause, the second failure cause and the first failure that is a lower cause of the second failure cause A new decision rule for the cause can be generated. For this reason, the first failure cause, which is the diagnosis result by the maintenance staff, is reflected in the failure case record information, and a more detailed failure cause can be presented than the preset failure cause in the machine diagnosis.

本発明によれば、保守員による診断結果を事例集合へ反映させ、機械診断において予め設定された故障原因よりも、詳細な故障原因を提示することができる。   According to the present invention, it is possible to reflect a diagnosis result by a maintenance person in a case set and present a detailed cause of failure rather than a preset cause of failure in machine diagnosis.

本発明の好適な一実施例である故障原因診断方法に用いられる故障原因診断装置の構成図である。It is a block diagram of the failure cause diagnostic apparatus used for the failure cause diagnostic method which is one preferable Example of this invention. 図１に示す故障原因診断装置に用いられる原因表示手段及び保守結果入力手段を備えた入出力装置の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the input / output device provided with the cause display means and maintenance result input means which are used for the failure cause diagnostic apparatus shown in FIG. 図１に示す原因データベース更新手段で実行される処理手順のフローチャートである。It is a flowchart of the process sequence performed by the cause database update means shown in FIG. 図１に示す故障事例データベースに記憶されている情報の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the information memorize | stored in the failure example database shown in FIG. 図１に示す原因データベース更新手段で行われる原因データベースの更新処理を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the update process of the cause database performed by the cause database update means shown in FIG. 図１に示す原因データベース更新手段での原因データベースの更新が終了した時点の原因データを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the cause data at the time of the update of the cause database in the cause database update means shown in FIG. 図１に示す原因データベースに記憶された更新後の原因データの例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the cause data after the update memorize | stored in the cause database shown in FIG. 原因データベースに記憶されている更新された原因データを原因表示手段に表示した表示画像の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the display image which displayed the updated cause data memorize | stored in the cause database on the cause display means. 故障原因診断方法の一例の概念を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the concept of an example of a failure cause diagnostic method. 原因データベースに記憶された原因データの例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of the cause data memorize | stored in the cause database.

以下に、本発明の実施例を説明する。   Examples of the present invention will be described below.

本発明の好適な一実施例である故障原因診断方法を、図面を用いて説明する。まず、本実施例の故障原因診断方法に用いられる故障原因診断装置１を、図１を用いて説明する。故障原因診断装置１は、故障事例入力部２、原因診断手段３、原因データベース４、原因データベース更新手段５、故障事例データベース６及び入出力装置９を備えている。ポータブルタイプの入出力装置９は保守結果入力手段７及び原因表示手段８を有する。   A failure cause diagnosis method according to a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. First, a failure cause diagnosing apparatus 1 used in the failure cause diagnosing method of this embodiment will be described with reference to FIG. The failure cause diagnosis device 1 includes a failure case input unit 2, a cause diagnosis unit 3, a cause database 4, a cause database update unit 5, a failure case database 6, and an input / output device 9. The portable type input / output device 9 has maintenance result input means 7 and cause display means 8.

例えば、プラントの設備１３に設置されたセンサに接続された故障事例入力部２は、故障事例データベース６に接続される。原因診断手段３が原因データベース４、故障事例データベース６及び原因表示手段８にそれぞれ接続される。原因データベース更新手段５が原因データベース４及び故障事例データベース６にそれぞれ接続され、保守結果入力手段７が故障事例データベース６に接続される。原因データベース４及び故障事例データベース６は、記憶装置（図示せず）に含まれる。   For example, the failure case input unit 2 connected to a sensor installed in the plant facility 13 is connected to the failure case database 6. The cause diagnosis means 3 is connected to the cause database 4, the failure case database 6 and the cause display means 8, respectively. The cause database update means 5 is connected to the cause database 4 and the failure case database 6, and the maintenance result input means 7 is connected to the failure case database 6. The cause database 4 and the failure case database 6 are included in a storage device (not shown).

プラントの設備１３に設置されたセンサ（図示せず）によって検出された設備状態データ（例えば、プロセスデータ）（Ｘ，Ｙ）が、故障事例入力部２に入力される。故障事例入力部２は、入力された設備状態データ（Ｘ，Ｙ）を故障事例ＩＤ２１（図４参照）と関連付けて故障事例データベース６に格納する。この設備状態データ（Ｘ，Ｙ）はその設備が故障時のデータである。本実施例では、故障事例入力部２が設備１３に設けられたセンサに、直接、接続されているが、このセンサから出力された設備状態データを、データ処理装置を介して故障事例入力部２に入力しても良い。また、センサから出力された設備状態データ（Ｘ，Ｙ）を、設備の故障を判定する故障判定装置を介して故障事例入力部２に入力しても良い。   Equipment state data (for example, process data) (X, Y) detected by a sensor (not shown) installed in the plant equipment 13 is input to the failure case input unit 2. The failure case input unit 2 stores the input equipment state data (X, Y) in the failure case database 6 in association with the failure case ID 21 (see FIG. 4). This equipment state data (X, Y) is data when the equipment is out of order. In the present embodiment, the failure case input unit 2 is directly connected to a sensor provided in the facility 13, but the facility state data output from this sensor is sent to the failure case input unit 2 via the data processing device. May be entered. Moreover, you may input the equipment status data (X, Y) output from the sensor into the failure example input part 2 via the failure determination apparatus which determines the failure of an installation.

故障事例データベース６は、過去に生じた複数の故障事例のデータを格納している。故障事例データベース６に格納されたそのデータ例を図４に示す。故障事例データベース６に格納された各故障事例のデータは、故障事例レコード２５である。各故障事例レコード２５は、故障事例ＩＤ２１、故障時設備状態データ２２、故障原因２３及び故障部品２４の各情報を含んでいる。故障事例ＩＤ２１は、故障事例データベース６に格納されたそれぞれの故障事例レコード２５を識別するための識別番号である。故障原因２３は、原因診断手段３によって推定された故障原因の情報であり、原因診断手段３によって、該当する故障事例レコード２５の故障事例ＩＤ２１と対応付けて故障事例データベース６に格納される。故障部品２４は、保守員が設備１３を詳細に診断することにより特定された故障部品の情報であり、保守結果入力手段７から入力されて該当する故障事例レコード２５の故障事例ＩＤ２１と対応付けて故障事例データベース６に格納される。原因診断手段３による処理が行われていない場合には、故障事例データベース６に格納された該当する故障事例レコード２５は、故障原因２３の情報を含んでいない。同様に、保守員が保守結果入力手段７から故障部品の情報を入力しない場合には、故障事例データベース６に格納された該当する故障事例レコード２５は、故障部品２４の情報を含んでいない。例えば、図４に示された故障事例ＩＤ２１が「２００９１２３１０１」及び「２００９１２２９０２」であるそれぞれの故障事例レコード２５は、原因診断手段３による処理が行われず、保守結果入力手段７から故障部品の情報が入力されなかったため、故障原因２３及び故障部品２４の各情報を含んでいない。   The failure case database 6 stores data of a plurality of failure cases that have occurred in the past. An example of the data stored in the failure case database 6 is shown in FIG. The data of each failure case stored in the failure case database 6 is a failure case record 25. Each failure case record 25 includes information on a failure case ID 21, equipment status data 22 at the time of failure, a failure cause 23, and a failure component 24. The failure case ID 21 is an identification number for identifying each failure case record 25 stored in the failure case database 6. The failure cause 23 is information on the cause of failure estimated by the cause diagnosis unit 3, and is stored in the failure case database 6 in association with the failure case ID 21 of the corresponding failure case record 25 by the cause diagnosis unit 3. The faulty part 24 is information on a faulty part specified by the maintenance staff diagnosing the equipment 13 in detail. The faulty part 24 is input from the maintenance result input means 7 and associated with the fault case ID 21 of the corresponding fault case record 25. It is stored in the failure case database 6. When the process by the cause diagnosis means 3 is not performed, the corresponding failure case record 25 stored in the failure case database 6 does not include information on the failure cause 23. Similarly, when the maintenance person does not input information on the failed part from the maintenance result input means 7, the corresponding failure case record 25 stored in the failure case database 6 does not include information on the failed part 24. For example, each failure case record 25 with the failure case ID 21 “200923101” and “2009099022” shown in FIG. 4 is not processed by the cause diagnosis unit 3, and information on the failed part is received from the maintenance result input unit 7. Since it was not inputted, each information of the failure cause 23 and the failed component 24 is not included.

原因診断手段３は、故障診断を行う故障事例レコード２５を、故障事例ＩＤ２１を用いて故障事例データベース６を検索して故障事例データベース６から検索した故障事例レコード２５入力し、この故障事例レコード２５の案件に対して故障原因診断を実行する。原因診断手段３で実行される故障原因診断の詳細は、後述する。原因診断手段３は、故障事例データベース６から検索して入力した故障事例データである故障事例レコード２５の情報に前処理を施すこともある。この前処理は、例えば、統計的な処理及び主因数分析である。さらに、検索されたデータが振動を信号にしたデータであれば、前処理として、高速フーリエ展開を実施することが望ましい。   The cause diagnosing means 3 inputs a failure case record 25 for performing failure diagnosis, searches the failure case database 6 using the failure case ID 21, and inputs the failure case record 25 searched from the failure case database 6. Execute failure cause diagnosis for the matter. Details of the failure cause diagnosis executed by the cause diagnosis means 3 will be described later. The cause diagnosing means 3 may pre-process the information of the failure case record 25 which is failure case data retrieved from the failure case database 6 and input. This preprocessing is, for example, statistical processing or main factor analysis. Furthermore, if the retrieved data is data using vibration as a signal, it is desirable to perform fast Fourier expansion as preprocessing.

原因データベース４は、原因診断手段３が使用する複数の判断規則３０１を格納している。各判断規則３０１は、図１０に示すように、原因名３０２、設備状態データと同次元数（同じ種類のパラメータの組と対応するデータをもつ）の原因名３０２の中心３０３、及び判断半径３０４を含んでいる。   The cause database 4 stores a plurality of determination rules 301 used by the cause diagnosis unit 3. As shown in FIG. 10, each determination rule 301 includes a cause name 302, a center 303 of the cause name 302 having the same number of dimensions as the equipment state data (having data corresponding to a set of parameters of the same type), and a determination radius 304. Is included.

原因表示手段８は、原因診断手段３で得られた故障原因の診断結果を故障事例ＩＤ２１と共に表示する。原因表示手段８に表示された情報は、対象の設備１３を担当する保守員が参照する。保守員は、原因表示手段８に表示された診断結果の情報を参照して対象の設備１３の状態を詳細に診断し、詳細な診断により得られた診断結果の情報（故障部品の情報）を保守結果入力手段７から入力する。   The cause display unit 8 displays the diagnosis result of the failure cause obtained by the cause diagnosis unit 3 together with the failure case ID 21. The information displayed on the cause display means 8 is referred to by maintenance personnel in charge of the target equipment 13. The maintenance staff makes a detailed diagnosis of the state of the target equipment 13 with reference to the information on the diagnosis result displayed on the cause display means 8, and provides information on the diagnosis result (information on the failed part) obtained by the detailed diagnosis. Input from the maintenance result input means 7.

原因表示手段８及び保守結果入力手段７は、図２に示すように、ポータブルタイプの入出力装置９として一体になっている方が扱いやすい。しかし、原因表示手段８及び保守結果入力手段７は、必ずしも一体である必要はなく、分離して使用しても良い。例えば、原因表示手段８と保守結果入力手段７が一体化された入出力装置９がパソコンであり、このパソコンを事務所に持っていき、原因表示手段８に表示される内容を事務所で印刷し、原因表示手段８を対象の設備１３の設置場所に移した状態で設備１３の状態を診断し、その後、保守結果入力手段７を別の場所に移して診断結果を入力しても良い。   As shown in FIG. 2, the cause display means 8 and the maintenance result input means 7 are easier to handle if they are integrated as a portable type input / output device 9. However, the cause display means 8 and the maintenance result input means 7 are not necessarily integrated, and may be used separately. For example, the input / output device 9 in which the cause display means 8 and the maintenance result input means 7 are integrated is a personal computer. The personal computer is brought to the office, and the contents displayed on the cause display means 8 are printed at the office. Then, the state of the equipment 13 may be diagnosed with the cause display means 8 moved to the installation location of the target equipment 13, and then the maintenance result input means 7 may be moved to another location to input the diagnosis result.

原因データベース更新手段５は、故障事例データベース６に格納された故障事例レコード２５を分析し、この分析結果に基づいて原因データベース４に格納された判断規則３０１を更新する。   The cause database update unit 5 analyzes the failure case record 25 stored in the failure case database 6 and updates the determination rule 301 stored in the cause database 4 based on the analysis result.

故障原因診断装置１を用いた本実施例の故障原因診断方法を説明する。まず、原因診断手段３が、故障事例データベース６に格納されている、故障事例ＩＤ２１として「２００９１２２９０１」が付与されている１つの故障事例レコード２６（図４参照）を読み出す。故障事例レコード２５に含まれる設備状態データ（Ｘ，Ｙ）は、変数Ｘ及び変数Ｙを含んでいる。変数Ｘ及びＹは、例えば、温度、圧力、流量、振動周波数及び振幅などの、センサの出力信号及び制御信号である。また、ここでは、２変数（２次元）で説明するが、３変数以上であっても変数の数が有限であれば、２変数の処理と同じ処理を用いることができる。さらに、同じ時刻に得られた設備状態データは、（Ｘ，Ｙ）のように括弧で括って表す。これは、設備状態データを必要に応じてベクトルとして扱えることを意味する。   A failure cause diagnosis method of the present embodiment using the failure cause diagnosis apparatus 1 will be described. First, the cause diagnosing means 3 reads one failure case record 26 (see FIG. 4) stored in the failure case database 6 and assigned with “2009122901” as the failure case ID 21. The equipment state data (X, Y) included in the failure case record 25 includes a variable X and a variable Y. Variables X and Y are sensor output signals and control signals such as temperature, pressure, flow rate, vibration frequency and amplitude, for example. In addition, here, two variables (two dimensions) will be described, but even if there are three or more variables, the same processing as the processing of two variables can be used if the number of variables is finite. Furthermore, the equipment state data obtained at the same time is expressed in parentheses as (X, Y). This means that the equipment state data can be handled as a vector as needed.

原因診断手段３は、故障事例レコード２６を読みだした後、原因データベース４から判断規則３０１を一つずつ読み出す。故障事例レコード２６は設備状態データ（Ｘ１，Ｙ１）を含んでいる。原因診断手段３は、原因中心３０３と設備状態データ（Ｘ１，Ｙ１）の距離Ｌ１を計算する。距離Ｌ１の計算では、ユークリッド距離を通常用いるが、ある変数を重要視するように重み付けを行ったり、偏差値を用いたりしても良い。偏差値を用いる場合には、分散の情報を判断規則に付加する必要がある。   The cause diagnosing means 3 reads the failure case record 26 and then reads the judgment rules 301 one by one from the cause database 4. The failure case record 26 includes equipment state data (X1, Y1). The cause diagnosis means 3 calculates the distance L1 between the cause center 303 and the equipment state data (X1, Y1). In the calculation of the distance L1, the Euclidean distance is usually used, but weighting may be performed so that a certain variable is regarded as important, or a deviation value may be used. When the deviation value is used, it is necessary to add dispersion information to the determination rule.

次に、原因診断手段３において、算出された距離Ｌ１と判断規則３０１の判断半径３０４であるＲａが比較される。距離Ｌ１が判断半径Ｒａより小さいとき、対応する判断規則３０１が故障原因の候補である。複数の故障原因候補があるとき、原因診断手段３は、最も小さい距離Ｌ１を有する故障原因を最も有力な故障原因候補として原因表示手段８へ出力する。   Next, the cause diagnosis means 3 compares the calculated distance L1 with Ra, which is the determination radius 304 of the determination rule 301. When the distance L1 is smaller than the determination radius Ra, the corresponding determination rule 301 is a failure cause candidate. When there are a plurality of failure cause candidates, the cause diagnosis unit 3 outputs the failure cause having the smallest distance L1 to the cause display unit 8 as the most likely failure cause candidate.

このとき、原因表示部１１を含む表示画像１０が、例えば、図２に示すような入出力装置９に設けられた原因表示手段９に表示される。原因表示部１１には、原因診断手段３によって推定された原因候補が、故障事例ＩＤ２１とともに表示される。例えば、「故障事例ＩＤ：２００９１２２９０１」は推定される原因が「水漏れ」であることを示している。表示画像１０は、原因表示部１１と共に診断結果入力部１２を含んでいる。   At this time, the display image 10 including the cause display unit 11 is displayed on the cause display means 9 provided in the input / output device 9 as shown in FIG. The cause display unit 11 displays the cause candidates estimated by the cause diagnosis unit 3 together with the failure case ID 21. For example, “Failure case ID: 200929011” indicates that the estimated cause is “water leakage”. The display image 10 includes a diagnosis result input unit 12 together with a cause display unit 11.

保守員は、表示された原因表示部１１の情報（例えば、「水漏れ」）を見て、対象の設備１３を詳細に診断する。そして、その診断結果を診断結果入力部１２から入力する。例えば、図２に示すように、下段へ「故障部品を入力してください。」などの詳細な診断の結果の入力を促すメッセージとともに、診断結果入力部１２が表示される。保守員は、上記の詳細な診断の結果、設備１３の「水漏れ」が、「パッキングの劣化」が原因であることを認識した。このとき、保守員は、診断結果入力部１２に、故障部品として「パッキング」を入力する。この入力情報（「パッキング」）は、故障原因の情報（「水漏れ」）と共に、保守結果入力手段７から故障事例データベース６に入力される。この結果、図４に示すように、故障事例ＩＤ２１である「２００９１２２９０１」、故障時設備状態データ２２である「設備状態データ（Ｘ１，Ｙ１）」、故障原因２３である「水漏れ」及び故障部品２４である「パッキング」の各情報を含む故障事例レコード２６が、故障事例データベース６に登録される。   The maintenance staff looks at the information (for example, “water leakage”) in the displayed cause display unit 11 and diagnoses the target equipment 13 in detail. Then, the diagnosis result is input from the diagnosis result input unit 12. For example, as shown in FIG. 2, a diagnosis result input unit 12 is displayed together with a message prompting the user to input a detailed diagnosis result such as “Please input the failed part”. As a result of the above detailed diagnosis, the maintenance staff recognized that the “water leakage” of the equipment 13 was caused by “deterioration of packing”. At this time, the maintenance staff inputs “packing” as a failed part in the diagnosis result input unit 12. This input information (“packing”) is input to the failure case database 6 from the maintenance result input means 7 together with information on the cause of the failure (“water leakage”). As a result, as shown in FIG. 4, the failure case ID 21 is “2009091901,” the equipment state data 22 at the time of failure is “equipment state data (X1, Y1)”, the cause of failure 23 is “water leak”, and the failed part. A failure case record 26 including 24 pieces of “packing” information is registered in the failure case database 6.

新たに、故障部品２４の情報が故障事例データベース６に登録されたとき、原因データベース更新手段５が動作する。原因データベース更新手段５の動作タイミングは、故障部品２４の情報が故障事例データベース６に登録された直後でも良いし、幾つかの故障部品２４の情報の登録がなされてからでも良い。さらには、原因データベース更新手段５は、決められた周期で動作しても良い。   When the information of the failed part 24 is newly registered in the failure case database 6, the cause database update means 5 operates. The operation timing of the cause database update means 5 may be immediately after the information on the failed part 24 is registered in the failure case database 6 or after the information on some failed parts 24 is registered. Furthermore, the cause database update unit 5 may operate at a predetermined cycle.

原因データベース更新手段５で行われる処理を、図３、図５及び図６を用いて説明する。   Processing performed by the cause database update unit 5 will be described with reference to FIGS. 3, 5, and 6.

原因名ａの判断規則を含む集合Ｓ（ａ）の中に２つ以上の故障部品ｐ，ｑ，，，があるか、が判定される（ステップＳ１）。原因データベース６から原因名ａの判断規則（以後、これを判断規則ａと呼ぶ）を一つ読み出し、この判断規則ａを含む故障事例レコード２５を故障事例データベース６から収集する。収集された判断規則ａを含む故障事例レコード２５の集合をＳ（ａ）とする。例えば、原因データベース４に登録された判断規則３０１のうち「水漏れ」（図１０参照）に相当する故障事例レコード２５は、点線の円で示された集合Ｓ（水漏れ）内に存在する（図５参照）。この集合Ｓ（ａ）に含まれる故障事例レコード２５が複数の故障部品の情報を含んでいるとき、すなわち、ステップＳ１の判定が「ＹＥＳ」のとき、ステップＳ２の処理が行われる。ステップＳ１の判定が「ＮＯ」のとき、ステップＳ７の処理が行われる。ここで、故障部品はｐ，ｑ，，，と表す。例えば、集合Ｓ（水漏れ）は、「パッキング」及び「フランジ」の２つ故障部品を含んでいる。   It is determined whether there are two or more faulty parts p, q,... In the set S (a) including the determination rule of the cause name a (step S1). One decision rule for cause name a (hereinafter referred to as decision rule a) is read from the cause database 6, and a failure case record 25 including this decision rule a is collected from the failure case database 6. A set of failure case records 25 including the collected determination rule a is S (a). For example, the failure case record 25 corresponding to “water leak” (see FIG. 10) in the determination rule 301 registered in the cause database 4 exists in the set S (water leak) indicated by the dotted circle ( (See FIG. 5). When the failure case record 25 included in the set S (a) includes information on a plurality of failed parts, that is, when the determination in step S1 is “YES”, the process of step S2 is performed. When the determination in step S1 is “NO”, the process in step S7 is performed. Here, the failed parts are represented as p, q,. For example, the set S (water leakage) includes two failed parts, “packing” and “flange”.

ステップＳ１の判定が「ＹＥＳ」のとき、故障原因ａ及び故障部品ｐを含む故障時設備状態データの集合をＳ（ａ，ｐ）とし、集合Ｓ（ａ，ｐ）に含まれる設備状態データの重心Ｇ（ａ，ｐ）を計算する（ステップＳ２）。故障原因ａ及び故障部品ｐを含む故障事例レコード２５の故障時設備状態データ２２の集合をＳ（ａ，ｐ）と表す。設備状態データ（Ｘ，Ｙ）をベクトルとみなし、集合Ｓ（ａ，ｐ）の重心Ｇ（ａ，ｐ）を計算する。例えば、集合Ｓ（水漏れ、パッキング）の重心Ｇ（水漏れ、パッキング）を求める（図５参照）。   When the determination in step S1 is “YES”, the set of equipment state data at the time of failure including the failure cause a and the failed part p is S (a, p), and the equipment state data included in the set S (a, p) The center of gravity G (a, p) is calculated (step S2). A set of equipment state data 22 at the time of failure in the failure case record 25 including the failure cause a and the failed part p is represented as S (a, p). The facility state data (X, Y) is regarded as a vector, and the center of gravity G (a, p) of the set S (a, p) is calculated. For example, the center of gravity G (water leakage, packing) of the set S (water leakage, packing) is obtained (see FIG. 5).

重心Ｇ（ａ，ｐ）と集合Ｓ（ａ，ｐ）に含まれる故障事例ベクトルとの距離を計算し、最も大きい距離をＲ（ａ，ｐ）とする（ステップＳ３）。集合Ｓ（ａ、ｐ）に含まれる故障時設備状態データ２２と重心Ｇ（ａ、ｐ）との距離Ｒを計算し、算出された距離Ｒを大きい順に並べる。最も大きい距離をＲ（ａ，ｐ）とする。集合Ｓ（水漏れ、パッキング）に含まれる各故障時設備状態データ（Ｘ，Ｙ）と重心Ｇ（水漏れ、パッキング）との距離Ｒが算出される。算出された複数のＲのうち最も大きい距離をＲ（水漏れ、パッキング）とする。   The distance between the center of gravity G (a, p) and the failure case vector included in the set S (a, p) is calculated, and the largest distance is set as R (a, p) (step S3). The distance R between the equipment state data 22 at the time of failure included in the set S (a, p) and the center of gravity G (a, p) is calculated, and the calculated distance R is arranged in descending order. Let R (a, p) be the largest distance. A distance R between each failure equipment state data (X, Y) included in the set S (water leakage, packing) and the center of gravity G (water leakage, packing) is calculated. Let R (water leakage, packing) be the longest distance among the plurality of calculated R values.

重心Ｇ（ａ，ｐ）から距離をＲ（ａ，ｐ）の半径内に存在する故障時設備状態データの集合に含まれる、故障事例レコードが有する故障原因及び故障部品がそれぞれ全てａ，ｐであるか、が判定される（ステップＳ４）。重心Ｇ（ａ，ｐ）から距離Ｒ（ａ，ｐ）の半径内にある故障時設備状態データ２２の集合をＴ（ａ，ｐ）とする。なお、集合Ｓ（水漏れ、パッキング）に含まれる事例は、全て、故障原因が水漏れで故障部品がパッキングである。一方，集合Ｔ（水漏れ、パッキング）は、集合Ｓ（水漏れ、パッキング）の重心から距離Ｒ以内に含まれる全ての事例である。すなわち，集合Ｔ（水漏れ、パッキング）には、故障原因が水漏れで故障部品がパッキングではない事例が含まれている可能性がある。   Failure causes and failure parts included in the failure case record included in the set of equipment state data at the time of failure existing within the radius of R (a, p) from the center of gravity G (a, p) are all a and p, respectively. It is determined whether or not there is (step S4). Let T (a, p) be a set of equipment state data 22 at the time of failure within a radius R (a, p) from the center of gravity G (a, p). In all cases included in the set S (water leakage, packing), the cause of failure is water leakage and the failed part is packing. On the other hand, the set T (water leakage, packing) is all cases included within the distance R from the center of gravity of the set S (water leakage, packing). That is, the set T (water leakage, packing) may include a case where the cause of failure is water leakage and the failed part is not packing.

集合Ｔ（ａ，ｐ）内の全ての故障事例レコード２５に含まれる故障原因２３及び故障部品２４がそれぞれすべて故障原因ａ及び故障部品ｐであるか、が判定され、この判定結果が「ＹＥＳ」のとき、故障原因ａ及び故障部品ｐを含む集合Ｔ（ａ，ｐ）は、判断規則ａｐとして判断規則ａから分割可能である。具体的には、重心Ｇ（水漏れ、パッキング）から距離Ｒ（水漏れ、パッキング）内に存在する故障時設備状態データ２２の集合Ｔ（水漏れ、パッキング）に含まれる、故障原因及び故障部品がそれぞれ全て「水漏れ」、「パッキング」であるとき、集合Ｔ（水漏れ、パッキング）を、判断規則ａｐ、すなわち、判断規則（水漏れ、パッキング）として集合Ｓ（水漏れ）から分割することができる。ステップＳ４の判定が「ＹＥＳ」のとき、ステップＳ５の処理が行われる。ステップＳ４の判定が「ＮＯ」のとき、ステップＳ６の処理が行われる。   It is determined whether the failure cause 23 and the failure component 24 included in all the failure case records 25 in the set T (a, p) are all the failure cause a and the failure component p, and the determination result is “YES”. , The set T (a, p) including the failure cause a and the failed part p can be divided from the determination rule a as the determination rule ap. Specifically, the cause of failure and the faulty part included in the set T (water leakage, packing) of the equipment state data 22 at the time of failure existing within the distance R (water leakage, packing) from the center of gravity G (water leakage, packing). Divide the set T (water leak, packing) from the set S (water leak) as a judgment rule ap, that is, a judgment rule (water leak, packing). Can do. When the determination in step S4 is “YES”, the process in step S5 is performed. When the determination in step S4 is “NO”, the process in step S6 is performed.

判断規則ａを原因データベース４から削除し、判断規則ａｐ及び判断規則ａｚを原因データベース４に登録する（ステップＳ５）。原因データベース４に登録されている判断規則３０１のうち判断規則ａ（例えば、故障原因「水漏れ」を対象にした判断規則３０１）を削除し、新たな判断規則ａｐ（例えば、故障原因「水漏れ、パッキング」を対象にした判断規則３０１）及び新たな判断規則ａｚ（例えば、故障原因「水漏れ、パッキング以外」を対象にした判断規則３０１）を原因データベース４に登録する。判断規則ａｐは、原因名３０２であるａｐ、原因中心３０３である重心Ｇ（ａ、ｐ）（Ｇ（Ｘｐ，Ｙｐ）と言い換える）、及び判断半径３０４であるＲ（ａ，ｐ）（Ｒｐと言い換える）を含む。また、判断規則ａｚは、原因名３０２であるａｚ、原因中心３０３である、集合Ｓ（ａ）から集合Ｔ（ａ，ｐ）を取り除いた残りの集合Ｓｚの重心Ｇｚ、及び判断半径３０４である、重心Ｇｚと集合Ｓｚに含まれる全ての故障時設備状態データ２２との間の距離のうち最も大きな距離Ｒｚを含んでいる。ステップＳ５の処理により、図５に示す集合Ｓ（水漏れ）の判断規則ａが２つの判断規則に分割され、図６に示すように、故障原因「水漏れ、パッキング」を含む新たな判断規則ａｐ（重心Ｇ（Ｘｐ，Ｙｐ）、判断半径Ｒｐ）、故障原因「水漏れ、パッキング以外」）を含む新たな判断規則ａｚ（重心Ｇ（Ｘｚ，Ｙｚ）、判断半径Ｒｚ）が生成される。故障原因「水供給不足」を含む判断基準（重心Ｇ（Ｘｂ，Ｙｂ）、判断半径Ｒｂ）は、そのまま残っている。   The determination rule a is deleted from the cause database 4, and the determination rule ap and the determination rule az are registered in the cause database 4 (step S5). Of the determination rules 301 registered in the cause database 4, the determination rule a (for example, the determination rule 301 for the failure cause “water leakage”) is deleted, and a new determination rule ap (for example, the failure cause “water leakage”) is deleted. , Packing ") and a new determination rule az (for example, a determination rule 301 for failure cause" other than water leakage and packing ") are registered in the cause database 4. The determination rule ap is the cause name 302 ap, the cause center 303 is the center of gravity G (a, p) (in other words, G (Xp, Yp)), and the determination radius 304 is R (a, p) (Rp and In other words). The determination rule az is the cause name 302 az, the cause center 303, the center Gz of the remaining set Sz obtained by removing the set T (a, p) from the set S (a), and the determination radius 304. The largest distance Rz is included among the distances between the center of gravity Gz and all the equipment state data 22 at the time of failure included in the set Sz. As a result of the processing in step S5, the judgment rule a for the set S (water leakage) shown in FIG. 5 is divided into two judgment rules, and a new judgment rule including the cause of failure “water leakage, packing” as shown in FIG. A new determination rule az (center of gravity G (Xz, Yz), determination radius Rz) including ap (center of gravity G (Xp, Yp), determination radius Rp), failure cause “other than water leakage and packing”) is generated. The determination criteria (center of gravity G (Xb, Yb), determination radius Rb) including the cause of failure “insufficient water supply” remain as they are.

判断規則ａに含まれる全ての故障部品について実行されたか、が判定される（ステップＳ６）。判断規則ａに含まれる全ての故障部品について、ステップＳ２〜Ｓ５の各処理が実行されたか、を判定する。ステップＳ６の判定が「ＹＥＳ」のとき、ステップＳ７の処理が行われる。ステップＳ６の判定が「ＮＯ」のとき、別の故障部品を対象にステップＳ２〜Ｓ６の処理が繰り返される。   It is determined whether it has been executed for all the faulty parts included in the determination rule a (step S6). It is determined whether each process of steps S2 to S5 has been executed for all faulty parts included in the determination rule a. When the determination in step S6 is “YES”, the process in step S7 is performed. When the determination in step S6 is “NO”, the processes in steps S2 to S6 are repeated for another failed part.

原因データベース４に登録された全ての判断規則に含まれる故障原因に対する処理が実行されたか、が判定される（ステップＳ７）。原因データベース４に登録された全ての判断規則に含まれる故障原因に対してステップＳ１〜Ｓ６の各処理が実行されたかを判定する。ステップＳ７の判定が「ＹＥＳ」のとき、原因データベース更新手段５での処理が全て終了する。ステップＳ７６の判定が「ＮＯ」のとき、別の故障原因を対象にステップＳ１〜Ｓ７の処理が繰り返される。   It is determined whether the processing for the cause of failure included in all the determination rules registered in the cause database 4 has been executed (step S7). It is determined whether each process of steps S1 to S6 has been executed for the cause of failure included in all the determination rules registered in the cause database 4. When the determination in step S7 is “YES”, all the processes in the cause database update unit 5 are completed. When the determination in step S76 is “NO”, the processes in steps S1 to S7 are repeated for another cause of failure.

上記した原因データベース更新手段５での処理により、図７に示すように、原因名が「水漏れ（パッキング）」、「水漏れ（パッキング以外）」及び「水供給不足」の３つの判断規則が、原因データベース４に登録される。   As a result of the processing in the cause database update means 5 described above, as shown in FIG. 7, there are three judgment rules whose cause names are “water leakage (packing)”, “water leakage (other than packing)”, and “water supply shortage”. , Registered in the cause database 4.

そして、これ以降において、原因診断手段３が、故障事例データベース６から読み出した故障事例ＩＤ「２０１００３２６０１」が「水漏れ（パッキング）」に係る場合、推定された原因候補として「水漏れ（パッキング）」が故障事例ＩＤ「２０１００３２６０１」と共に原因表示手段８に表示される（図８参照）。   After this, when the failure case ID “201303601” read from the failure case database 6 by the cause diagnosis unit 3 relates to “water leakage (packing)”, “water leakage (packing)” as the estimated cause candidate. Is displayed on the cause display means 8 together with the failure case ID “201303601” (see FIG. 8).

本実施例によれば、保守員による診断の結果得られた故障部品の情報を、保守員によって保守結果入力手段７を使って故障事例データベース６に入力することができ、故障事例データベース６に登録された該当する故障事例レコード２５の故障部品２４の情報として登録することができる。この結果、原因データベース更新手段５における処理で、保守員が入力した故障部品の情報を用いて、ある故障原因の判断規則を基に、より詳細な故障原因の判断規則を生成することができる。この新たに生成した詳細な故障原因の判断規則が原因データベース４に登録されるので、それ以降の故障原因の診断において、新たに生成した詳細な故障原因の判断規則を用いることができる。このため、本実施例は、機械診断において予め設定された故障原因よりも、詳細な故障原因を提示することができ、設備１３の故障原因をより適切に求めることができる。   According to the present embodiment, the information on the failed part obtained as a result of the diagnosis by the maintenance staff can be input to the failure case database 6 by the maintenance staff using the maintenance result input means 7 and registered in the failure case database 6. It can be registered as information on the failed part 24 of the corresponding failure case record 25. As a result, in the processing in the cause database update unit 5, it is possible to generate a more detailed failure cause determination rule based on a failure cause determination rule using information on the failed part input by the maintenance staff. Since the newly generated detailed failure cause determination rule is registered in the cause database 4, the newly generated detailed failure cause determination rule can be used in the subsequent diagnosis of the failure cause. For this reason, a present Example can show a detailed cause of failure rather than the cause of failure set up beforehand in machine diagnosis, and can ask for a cause of failure of equipment 13 more appropriately.

本実施例では、ステップＳ４において、集合Ｔ（ａ，ｐ）に含まれる、故障事例レコードが有する故障原因２３及び故障部品２４がそれぞれ全て故障原因ａ，故障部品ｐと一致するかの判定を行っているが、故障原因２３及び故障部品２４がそれぞれ８０％の故障原因ａ及び故障部品ｐであるか、の判定を行っても良い。逆に、重心Ｇ（ａ，ｐ）に近いほうから８０％をカバーするように判断半径Ｒ‘（ａ，ｐ）を決定しても良い。この場合には、ステップＳ５で原因データベース４に格納する判断半径も変更されたＲ’（ａ，ｐ）を用いる。   In the present embodiment, in step S4, it is determined whether the failure cause 23 and the failure part 24 included in the set T (a, p) have the failure cause a and the failure part p, respectively. However, it may be determined whether the failure cause 23 and the failure component 24 are 80% failure cause a and failure component p, respectively. Conversely, the determination radius R ′ (a, p) may be determined so as to cover 80% from the side closer to the center of gravity G (a, p). In this case, R ′ (a, p) in which the judgment radius stored in the cause database 4 in step S5 is also changed is used.

また、本実施例では保守結果入力手段７から入力されるデータ保守員による詳細な診断結果で特定された故障部品だけを用いたが、他の保守情報を用いても良い。例えば、故障部品の中のさらに詳細な部位であったり、保守員の第一印象（ひどい故障、軽度の故障）だったり、故障が起きた季節、天気、湿度、温度、気圧であったり、設備が据え付けられた状況（しっかり据付、据付が甘い）であったり、曜日などでも良い。   In the present embodiment, only the faulty part specified by the detailed diagnosis result by the data maintenance person input from the maintenance result input means 7 is used. However, other maintenance information may be used. For example, it may be a more detailed part of a faulty part, a first impression of a maintenance staff (severe fault, minor fault), the season when the fault occurred, weather, humidity, temperature, atmospheric pressure, May be installed (solid installation, installation is sweet) or day of the week.

上記した実施例１では、ステップＳ５において、判断規則ａを原因データベース４から削除し、新たな判断規則ａｐ及び新たな判断規則ａｚを原因データベース４に登録している。しかしながら、新たな判断規則ａｐが対象とする故障原因ａｐが判断規則ａが対象とする故障原因ａの下位の故障原因である場合には、判断規則ａを原因データベース４から削除しなく、新たな判断規則ａｐを、判断規則ａの下位の判断規則として原因データベース４に登録してもよい。図５を用いて具体的に説明すると、故障原因「水漏れ、パッキング」を含む新たな判断規則３０１を、故障原因「水漏れ」を含む判断規則３０１内に含まれる下位の判断規則とする。   In the first embodiment described above, the determination rule a is deleted from the cause database 4 in step S5, and a new determination rule ap and a new determination rule az are registered in the cause database 4. However, when the failure cause ap targeted by the new determination rule ap is a failure cause lower than the failure cause a targeted by the determination rule a, the determination rule a is not deleted from the cause database 4, and the new cause The determination rule ap may be registered in the cause database 4 as a determination rule lower than the determination rule a. Specifically, using FIG. 5, the new determination rule 301 including the failure cause “water leakage, packing” is set as a lower determination rule included in the determination rule 301 including the failure cause “water leakage”.

１…故障原因診断装置、２…故障事例入力部、３…原因診断手段、４…原因データベース、５…原データベース更新手段、６…故障事例データベース、７…保守結果入力手段、８…原因表示手段、９…入出力装置、１３…設備。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Failure cause diagnostic device, 2 ... Failure case input part, 3 ... Cause diagnosis means, 4 ... Cause database, 5 ... Original database update means, 6 ... Failure case database, 7 ... Maintenance result input means, 8 ... Cause display means , 9: Input / output device, 13: Equipment.

Claims (5)

センサの出力信号である設備状態データを含む新たな故障事例記録情報を、複数の故障事例記録情報を格納している第１データベースに格納し、
前記第１データベースから読み出した前記新たな故障事例記録情報、及び故障原因を推定するため用いられる複数の判断規則を格納している第２データベースから読み出された前記判断規則に基づいて、前記新たな故障事例記録情報に含まれる設備状態データが発生した故障原因を原因診断手段により推定し、
前記推定された故障原因を表示装置に表示し、
推定された故障原因を基に得られた前記故障原因の下位の第１故障原因を入力装置から入力して、この第１故障原因を、前記第１データベースに格納された前記新たな故障事例記録情報と対応させて前記故障事例データベースに格納し、
前記第２データベースに格納された或る判断規則に含まれる第２故障原因であって前記第１故障原因を包含する前記第２故障原因を含む全ての前記故障事例記録情報を、前記第１データベースから読み出し、
前記第２故障原因を含む全ての前記故障事例記録情報に含まれる設備状態データ及び前記第１故障原因に基づいて、前記第１及び第２故障原因を対象にした新たな判断規則を生成することを特徴とする故障原因診断方法。 Storing new failure case record information including equipment state data as an output signal of the sensor in a first database storing a plurality of failure case record information;
Based on the new failure case record information read from the first database and the determination rule read from the second database storing a plurality of determination rules used for estimating the cause of the failure, Estimate the cause of the failure that the equipment state data included in the record information of the failure is generated by the cause diagnosis means,
Displaying the estimated cause of failure on a display device;
The first failure cause that is subordinate to the cause of failure obtained based on the estimated cause of failure is input from an input device, and the new failure case record stored in the first database is stored in the first failure cause. Store it in the failure case database corresponding to the information,
All the failure case record information including the second failure cause including the first failure cause and included in a certain determination rule stored in the second database is included in the first database. Read from
Generating a new determination rule for the first and second failure causes based on the equipment state data included in all the failure case record information including the second failure cause and the first failure cause; Failure cause diagnosis method characterized by the above. 生成された前記新たな判断規則を、前記第２故障原因を含む前記或る判断規則から削除し、前記新たな判断規則を削除した、前記第２故障原因を含む前記或る判断規則に基づいて、前記新たな判断規則とは別の判断規則を生成する請求項１に記載の故障原因診断方法。   The generated new determination rule is deleted from the certain determination rule including the second failure cause, and the new determination rule is deleted based on the certain determination rule including the second failure cause. The failure cause diagnosis method according to claim 1, wherein a determination rule different from the new determination rule is generated. 生成された前記新たな判断規則が、前記第２故障原因を含む前記或る判断規則に含まれている請求項１に記載の故障原因診断方法。   The failure cause diagnosis method according to claim 1, wherein the generated new determination rule is included in the certain determination rule including the second failure cause. 前記第１故障原因が故障部品の情報である請求項１または２に記載の故障原因診断方法。   The failure cause diagnosis method according to claim 1 or 2, wherein the first failure cause is information on a failed part. 複数の故障事例記録情報を格納している第１データベースと、
センサの出力信号である設備状態データを入力してこの設備状態データを含む新たな故障事例記録情報を前記第１データベースに格納する故障事例入力手段と、
故障原因を推定するため用いられる複数の判断規則を格納している第２データベースと、
前記第１データベースから読み出した前記新たな故障事例記録情報、及び前記第２データベースに格納された前記判断規則に基づいて、前記新たな故障事例記録情報に含まれる設備状態データが発生した故障原因を推定する原因診断手段と、
前記原因診断手段で推定された故障原因を表示する表示装置と、
推定された故障原因を基に得られた前記故障原因の下位の第１故障原因を入力し、この第１故障原因を、前記第１例データベースに格納された前記新たな故障事例記録情報と対応させて前記第１データベースに格納する入力装置と、
前記第２データベースに格納された或る判断規則に含まれる第２故障原因であって前記第１故障原因を包含する前記第２故障原因を含む全ての前記故障事例記録情報を、前記第１データベースから読み出し、前記第２故障原因を含む全ての前記故障事例記録情報に含まれる設備状態データ及び前記第１故障原因に基づいて、前記第１及び第２故障原因を対象にした新たな判断規則を生成し、前記新たな判断規則を前記第２データベースに格納するデータベース更新手段とを備えたことを特徴とする故障原因診断装置。 A first database storing a plurality of failure case record information;
A failure case input means for inputting facility state data as an output signal of the sensor and storing new failure case record information including the facility state data in the first database;
A second database storing a plurality of decision rules used to estimate the cause of failure;
Based on the new failure case record information read from the first database and the determination rule stored in the second database, the cause of the failure in which the equipment state data included in the new failure case record information has occurred A cause diagnosis means to be estimated;
A display device for displaying the cause of failure estimated by the cause diagnosis means;
The first failure cause that is the lower order of the failure cause obtained based on the estimated failure cause is input, and this first failure cause is associated with the new failure case record information stored in the first example database. An input device for storing in the first database;
All the failure case record information including the second failure cause including the first failure cause and included in a certain determination rule stored in the second database is included in the first database. And a new determination rule for the first and second failure causes based on the equipment state data and the first failure cause included in all the failure case record information including the second failure cause. A failure cause diagnosing apparatus comprising: database updating means for generating and storing the new determination rule in the second database.
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