JP2016139274A5 - - Google Patents

Claims (4)

1. 不具合の診断対象となる被対象機械に入力される入力信号、及び、前記被対象機械から出力される出力信号の少なくとも一方の信号に含まれる複数のパラメータのパラメータ値を取得するパラメータ値取得工程と、
   多次元の統計的手法を用いて、前記パラメータ値取得工程において取得した前記パラメータ値に基づいて、前記被対象機械に不具合が発生したか否かを検知する不具合検知工程と、
   前記不具合検知工程において得られる特徴的なデータに基づいて、前記被対象機械の不具合箇所を推定する不具合箇所推定工程と、を備え、
   前記多次元の統計的手法は、マハラノビス・タグチメソッドであり、
   前記不具合検知工程では、前記マハラノビス・タグチメソッドを用いて、予め設定される単位空間からのマハラノビス距離を算出し、算出した前記マハラノビス距離に基づいて、前記被対象機械に不具合が発生したか否かを検知し、
   前記不具合箇所推定工程では、前記特徴的なデータである前記マハラノビス距離に基づいて、前記被対象機械の不具合箇所を推定し、
   前記不具合箇所推定工程は、
   前記マハラノビス・タグチメソッドを用いて、前記不具合検知工程において算出される前記マハラノビス距離に影響を与える前記パラメータを選定する項目診断工程と、
   前記項目診断工程において選定した前記パラメータに基づいて、ベイジアン・ネットワークを用いて、前記被対象機械の不具合箇所を推定する機械不具合推定工程と、を有し、
   前記不具合箇所推定工程は、前記不具合検知工程において前記被対象機械に不具合が発生していないと判定された場合、前記項目診断工程を行っており、
   前記項目診断工程において選定された前記パラメータを記憶するパラメータ記憶工程を、さらに備え、
   前記不具合箇所推定工程は、前記不具合検知工程において前記被対象機械に不具合が発生していると判定された場合、前記パラメータ記憶工程において記憶した前記パラメータに基づいて、前記機械不具合推定工程を行うことを特徴とする不具合診断方法。
2. 前記不具合箇所推定工程において推定した前記被対象機械の前記不具合箇所に基づいて、前記被対象機械を解析する不具合解析モデルを構築し、前記不具合解析モデルを解析することで得られる前記被対象機械の解析出力信号と、前記被対象機械から出力される前記出力信号とが整合するか否かを判定する整合判定工程と、をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の不具合診断方法。
3. 制御部と記憶部とを備える不具合診断システムにおいて、
   前記制御部は、
   不具合の診断対象となる被対象機械に入力される入力信号、及び、前記被対象機械から出力される出力信号の少なくとも一方の信号に含まれる複数のパラメータのパラメータ値を取得し、
   マハラノビス・タグチメソッドを用いて、取得した前記パラメータ値に基づいて、予め設定される単位空間からのマハラノビス距離を算出し、算出した前記マハラノビス距離に基づいて、前記被対象機械に不具合が発生したか否かを検知し、
   前記マハラノビス・タグチメソッドにより得られる特徴的なデータである前記マハラノビス距離に影響を与える前記パラメータを選定すると共に、
   選定した前記パラメータに基づいて、ベイジアン・ネットワークを用いて、前記被対象機械の不具合箇所を推定し、
   前記被対象機械に不具合が発生していないと判定した場合、選定した前記パラメータを前記記憶部に記憶させ、
   前記被対象機械に不具合が発生していると判定した場合、前記記憶部に記憶した前記パラメータに基づいて、ベイジアン・ネットワークを用いて、前記被対象機械の不具合箇所を推定することを特徴とする不具合診断システム。
4. 前記制御部は、推定した前記被対象機械の前記不具合箇所に基づいて、前記被対象機械を解析する不具合解析モデルを構築し、前記不具合解析モデルを解析することで得られる前記被対象機械の解析出力信号と、前記被対象機械から出力される前記出力信号とが整合するか否かを判定することを特徴とする請求項３に記載の不具合診断システム。