JP2017167599A - 故障診断装置、故障診断システム、故障診断方法、及び、プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の第一の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
<第二の実施形態>
次に、本発明の第二の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
<第三の実施形態>
次に、本発明の第三の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
20 故障診断装置
21 アプリケーション
22 制御装置
220 センサ制御部
221 センサ通信部
222 受信データ格納部
2220 センサデータ
2221 センサデータ
2222 センサデータ
2223 センサデータ
2224 センサデータ
2225 センサデータ
223 センサ故障判定部
2230 センサデータ計算部
2231 異常検出閾値
224 ベイズ推定計算部
2240 尤度関数計算部
2241 事後確率計算部
225 センサデータ補完部
226 補完データ通知部
227 異常通知部
2270 ログ出力部
2271 メール送信部
228 受信データ判定部
2280 補完データ数上限
30 センサ
300 温度センサ(1)
301 温度センサ(2)
302 温度センサ(3)
40 故障診断システム
50 センサグループ(1)
500 温度センサ(1)
501 温度センサ(2)
502 温度センサ(3)
51 センサグループ(2)
510 温度センサ(4)
511 温度センサ(5)
512 温度センサ(6)
60 故障診断装置
61 ベイズ推定計算部
62 センサ故障判定部
63 センサデータ補完部
Claims (10)
- 複数のセンサの出力に基づいて、前記センサが故障している確率である事後確率を、ベイズ推定を用いて算出するベイズ推定計算手段と、
前記事後確率が所定の閾値より小さい場合、前記センサの出力を異常値と判定し出力するセンサ故障判定手段と、
前記異常値を入力した場合、前記センサが正常に動作した場合の補完データを算出するセンサデータ補完手段と、を包含する故障診断装置。 - 前記ベイズ推定計算手段が、前記センサの出力の分布を正規分布とし、直近の所定の時間の前記センサの出力の平均、及び、分散を用いて、尤度関数を計算し、前記尤度関数を用いて、前記センサの出力の前記事後確率を算出する請求項1に記載の故障診断装置。
- 前記センサの出力が、温度の測定値を含む請求項1または2に記載の故障診断装置。
- 請求項1乃至3のいずれか1項に記載の故障診断装置と、
前記同種類の複数のセンサと、を包含する故障診断システム。 - 複数のセンサの出力に基づいて、前記センサが故障している確率である事後確率を、ベイズ推定を用いて算出し、
前記事後確率が所定の閾値より小さい場合、前記センサの出力を異常値と判定し出力し、
前記異常値を入力した場合、前記センサが正常に動作した場合の補完データを算出する、故障診断方法。 - 前記センサの出力の分布を正規分布とし、直近の所定の時間の前記センサの出力の平均、及び、分散を用いて、尤度関数を計算し、前記尤度関数を用いて、前記センサの出力の前記事後確率を算出する請求項5に記載の故障診断方法。
- 前記センサの出力が、温度の測定値を含む請求項5または6に記載の故障診断方法。
- 複数のセンサの出力に基づいて、前記センサが故障している確率である事後確率を、ベイズ推定を用いて算出する処理と、
前記事後確率が所定の閾値より小さい場合、前記センサの出力を異常値と判定し出力する処理と、
前記異常値を入力した場合、前記センサが正常に動作した場合の補完データを算出する処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。 - 前記温度の分布を正規分布とし、直近の所定の時間の前記センサの出力の平均、及び、分散を用いて、尤度関数を計算し、前記尤度関数を用いて、前記センサの出力の前記事後確率を算出する処理を前記コンピュータに実行させる請求項8に記載のプログラム。
- 前記センサの出力が、温度の測定値を含む、処理を前記コンピュータに実行させる請求項8または9に記載のプログラム。
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