JP2018095429A - 昇降機診断システム、昇降機診断装置、及び昇降機診断方法 - Google Patents

Abstract

【課題】効率よく高い精度で昇降機の診断を行う。【解決手段】昇降機診断システムは、計測データ（センサデータ）から特徴量を求め、診断対象となる昇降機の計測データに基づき当該昇降機の運転状態を特定し、診断対象の昇降機の種別又は識別子と当該昇降機について特定した運転状態との組み合わせに対応する、正常モデルと診断用閾値との組み合わせを選択し、診断対象の昇降機について取得した計測データから求めた特徴量と正常モデルとに基づき、特徴量が正常状態で観測される確率を求め、求めた確率を診断対象の昇降機について取得した閾値と比較することにより昇降機の状態を診断する。昇降機診断システムは、例えば、複雑度の異なる複数の正常モデルを学習し、学習した複数の正常モデルのうち複雑度が最小のものを選択する。【選択図】図３

Description

本発明は、昇降機診断システム、昇降機診断装置、及び昇降機診断方法に関する。

特許文献１には「熟練した技術者でなくとも、エレベータの異常状態を的確かつ容易に診断する。」、「振動加速度センサにより振動の振幅値を測定し、この振幅値のデータに対するウェーブレット変換の演算をウェーブレット変換演算部により行なって、時間座標と周波数座標を有するウェーブレットスペクトラムデータを生成する。そして、ウェーブレットスペクトラムデータ中の許容基準値を超える振動の振幅値を抽出し、この振幅値と関わる時間及び周波数の値を、診断データベース部中の、振動の振幅値の許容基準値が存在する時刻および周波数の組合せの情報、および、該当する時刻および周波数において許容基準値以上の振幅値がみられる場合の異常発生部位と推測される部位とが対応付けられる異常部位データベースと照合して、異常な振動の原因となる部位を判定する。」と記載されている。

特許文献２には「エレベータのかごで検出された音と振動の波形データを分析した分析データを生成する波形分析部と、診断対象のエレベータに関する仕様データに対して、当該エレベータについて波形分析部により生成された分析データを対応付けた多次元データを生成する多次元データ生成部と、異常がないエレベータの多次元データから構成される基準空間と多次元データ生成部によって生成された多次元データとのマハラノビス距離を算出するマハラノビス距離算出部と、マハラノビス距離算出部により算出されたマハラノビス距離と所定の閾値とを比較して、マハラノビス距離が閾値より大きい場合に当該エレベータが異常であると判定し、マハラノビス距離が閾値以下であれば正常であると判定する異常判定部とを備える。」と記載されている。

特開２００６−５６６３５号公報 特開２０１３−１１３７７５号公報

Ｃ．Ｍ．ビショップ"パターン認識と機械学習 下"、丸善出版、ISBN978-4-621-06124-4、2012

昨今、昇降機の保守点検を行うために必要な専門技術者の確保が困難になってきており、とくに官能評価を行う熟練者の技術継承が難しくなっている。一方で、昇降機の設置台数は年々増加しており、保守点検のニーズは増え続けている。こうした状況のなか、限られた人数の専門技術者で昇降機の保守点検を効率よく行うには、保守点検作業を自動化することが不可欠である。また昇降機の状態を経年変化を含めて把握することや、保守点検の対象となる多数の昇降機の情報を共有することも診断精度を向上する上で有効である。

ここで昇降機の正常状態におけるセンサの計測値の分布は昇降機の機種（種別）ごとに異なり、昇降機の状態診断に際しては昇降機の機種ごとの違いを考慮する必要がある。しかし機種が同じでも昇降機の正常状態は運転状態によって異なり、昇降機の状態診断に際しては昇降機の運転状態の違いについても考慮する必要がある。

本発明は、効率よく高い精度で昇降機の診断を行うことが可能な、昇降機診断システム、昇降機診断装置、及び昇降機診断方法を提供することを目的としている。

本発明のうちの一つは、昇降機診断システムであって、昇降機の状態を示す計測データを記憶する計測データ記憶部、前記計測データに基づき昇降機の運転状態を特定する運転状態特定部、前記計測データに基づき、昇降機の種別と昇降機の運転状態との組み合わせごとに正常モデルを学習する正常モデル学習部、前記計測データに基づき、前記正常モデルを用いて昇降機の状態を診断する際に用いる閾値を設定する閾値設定部、昇降機の種別と昇降機の運転状態との組み合わせと、前記正常モデルと前記閾値との組み合わせとを対応づけた情報を記憶する正常モデルデータ記憶部、前記計測データから特徴量を求める特徴量算出部、診断対象となる昇降機の前記計測データに基づき前記昇降機の運転状態を特定する運転状態特定部、前記診断対象の昇降機の種別と前記昇降機について特定した前記運転状態との組み合わせに対応する、前記正常モデルと前記閾値との組み合わせを選択する正常モデル選択部、前記診断対象の昇降機の前記計測データから求めた特徴量と選択した前記正常モデルとに基づき、前記特徴量が正常状態で観測される確率を求め、求めた前記確率を前記選択した閾値と比較することにより前記診断対象の昇降機の状態を診断する状態診断部、を備える。

その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、効率よく高い精度で昇降機の診断を行うことができる。

第１実施形態の診断システムの構成を示す図である。 情報処理装置の構成を示す図である。 第１実施形態のサーバ装置が備える機能及びサーバ装置が記憶するデータを示す図である。 昇降機運転状態の一例である。 オーバーフィッティングを説明する図である。 第１実施形態の正常モデルデータの一例である。 第１実施形態の診断装置が備える機能及び診断装置が記憶するデータを示す図である。 正常モデルとして正規分布を用いた場合を示す図である。 第２実施形態の診断装置が備える機能及び診断装置が記憶するデータを示す図である。 第２実施形態のサーバ装置が備える機能及びサーバ装置が記憶するデータを示す図である。 第２実施形態の正常モデルデータの一例である。

以下、実施形態について図面を参照しつつ説明する。尚、以下の説明において、同一の又は類似する構成について同一の符号を付して重複した説明を省略することがある。

［第１実施形態］
図１に、第１実施形態として示す昇降機７の状態を診断するシステム（以下、診断システム１と称する。）の概略的な構成を示している。同図に示すように、診断システム１は
、診断対象の昇降機７が存在する現場２に設けられた診断装置２０と、現場２から遠隔した場所に存在する保守センタ３に設けられたサーバ装置３０とを含む。診断装置２０とサーバ装置３０とは、通信手段５（インターネット、専用線、電話網等）を介して通信可能に接続している。

診断装置２０は、例えば、昇降機７の保守点検等に際し作業員等によって現場２に持ち込まれる。診断装置２０には、各種センサ６からの計測データ（例えば、センサから出力される信号や計測値。以下、センサデータと称する。）が入力される。各種センサ６は、昇降機７の状態を示す情報を取得する素子又は装置であり、例えば、昇降機７や昇降路（シャフト）、もしくはこれらに付帯する装置や設備に設けられる。各種センサ６は、例えば、加速度センサ（３軸加速度センサ等）、速度センサ、昇降機７を駆動する電動機の電流を計測するセンサ、音響センサ（例えば、昇降機７の走行音を収集するマイクロフォン）、振動センサ）等である。

診断装置２０は入力インタフェースを備え、作業員等が入力した、昇降機７の型番（以下、昇降機型番と称する。）、官能評価の結果（以下、官能評価結果と称する。）等の情報を受け付ける。また診断装置２０は通信インタフェースを備え、昇降機７と通信して昇降機７の制御情報（昇降機７の制御信号、昇降機７が備える電動機等の構成要素の制御履歴、昇降機７のユーザが昇降機７の操作ボタン（階数指定ボタン、ドア開閉ボタン等）に対して行った操作に関する情報等）を取得する。診断装置２０は、このようにして入力インタフェースや通信インタフェースを介して取得した、昇降機型番、センサデータ、官能評価結果、制御情報、サーバ装置３０から提供される情報（後述する、正常モデル、診断用閾値）に基づき、昇降機７の診断（正常か否か、故障の予兆検知等）を行う。

保守センタ３は、昇降機７の保守サービス業者等によって運用される拠点である。サーバ装置３０は、通信手段５を介して診断装置２０から昇降機７に関する情報（昇降機型番、官能評価結果、センサデータ、制御情報）を随時取得する。またサーバ装置３０は、昇降機７の診断に用いる情報の診断装置２０への提供を行う。

サーバ装置３０は、昇降機型番と昇降機７の運転状態を特定する情報（以下、昇降機運転状態と称する。）との組み合わせごとに、正常状態にあるときの昇降機７のセンサデータに基づき求めた特徴量の確率分布に基づく正常モデルと当該正常モデルを用いて昇降機７の状態を診断する際に用いる閾値（以下、診断用閾値と称する。）との組み合わせを学習（生成）して記憶する。より具体的には、サーバ装置３０は、一台以上の診断装置２０から取得した情報（昇降機型番、官能評価結果、センサデータ、制御情報）に基づき機械学習（学習（トレーニング）と評価（テスト））を行い、正常モデル及び診断用閾値を生成する。サーバ装置３０は、診断装置２０から受信する情報（昇降機型番、官能評価結果、センサデータ、制御情報）に基づき正常モデル及び診断用閾値を学習（生成もしくは更新）する。尚、サーバ装置３０が診断装置２０から取得する情報（昇降機型番、官能評価結果、センサデータ、制御情報）が増えていくことにより正常モデル及び診断用閾値の精度が向上し、昇降機７の状態診断の精度の向上が図られる。

サーバ装置３０は、上記の機械学習に用いる情報（後述する、学習用データや評価用データ）の選択に際して官能評価結果を適宜参照する。これにより、例えば、診断装置２０による昇降機７の状態診断に際して本来正常と判断されるべき昇降機７の状態が非正常と判断されてしまう可能性を低下させることができる。

診断装置２０は、正常モデルと診断用閾値との上記組み合わせをサーバ装置３０から取得する。診断装置２０は、センサデータ及び制御情報を用いて昇降機運転状態を特定し、サーバ装置３０から取得した正常モデルと診断用閾値との組み合わせのうち、昇降機型番
と識別した上記昇降機運転状態との組み合わせに対応するものを選択する。

診断装置２０は、センサデータに基づき特徴量を求め、求めた特徴量と選択した上記正常モデルとに基づき、上記特徴量が昇降機７が正常状態にあるときに観測される確率（尤度）を求める。そして診断装置２０は、求めた上記確率を、取得した上記診断用閾値と比較し、上記確率が上記診断用閾値以上であれば昇降機７の状態は正常であると判定し、上記確率が上記診断用閾値未満であれば昇降機７の状態は非正常であると判定する。

このように、診断装置２０は、昇降機型番と昇降機運転状態との組み合わせに対応する正常モデルと診断用閾値との組み合わせを選択するので、昇降機型番とともに昇降機運転状態も考慮して精度よく昇降機７の状態診断を行うことができる。

図２は、診断システム１の診断装置２０やサーバ装置３０の構成に用いられるハードウェア構成の一例（情報処理装置５０）である。同図に示すように、情報処理装置５０は、プロセッサ５１、主記憶装置５２、補助記憶装置５３、入力装置５４、出力装置５５、及び通信装置５６を備える。これらは図示しないバス等の通信手段を介して互いに通信可能に接続されている。尚、情報処理装置５０の全部又は一部は、例えば、クラウドシステムにおけるクラウドサーバのように仮想的に実現される構成であってもよい。診断装置２０を構成する情報処理装置５０として、例えば、ノートブック型のパーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等がある。またサーバ装置３０を構成する情報処理装置５０として、例えば、パーソナルコンピュータ、オフィスコンピュータ等がある。

プロセッサ５１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）を用いて構成されている。プロセッサ５１が、主記憶装置５２に格納されているプログラムを読み出して実行することにより、診断装置２０やサーバ装置３０の機能が実現される。主記憶装置５２は、プログラムやデータを記憶する装置であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、不揮発性半導体メモリ（ＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM））等である。

補助記憶装置５３は、例えば、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Solid State Drive
）、光学式記憶装置（ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)等）、ストレージシステム、ＩＣカード、ＳＤメモリカードや光学式記録媒体等の記録媒体の読取／書込装置、クラウドサーバの記憶領域等である。補助記憶装置５３に格納されているプログラムやデータは主記憶装置５２に随時ロードされる。補助記憶装置５３は、例えば、ネットワークストレージのように情報処理装置５０から独立した構成としてもよい。

入力装置５４は、外部入力を受け付けるユーザインタフェースであり、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等である。出力装置５５は、処理経過や処理結果等の各種情報を提供するユーザインタフェースであり、例えば、画面表示装置（液晶モニタ、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、グラフィックカード等）、印字装置等である。尚、例えば、通信装置５６が入力装置５４や出力装置１５として機能してもよい。

通信装置５６は、他の装置や素子との間の通信を実現する有線方式又は無線方式の通信インタフェースであり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線通信モジュール、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＲＳ−２３２Ｃ等の規格に準拠した通信アダプタ等である。通信装置５６は、通信手段５を介して他の装置と通信する。また情報処理装置５０を用いて診断装置２０を構成した場合、通信装置５６は、診断装置２０が各種センサ６や昇降機７の制御装置と通信する。

図３にサーバ装置３０が備える機能、及びサーバ装置３０が記憶する情報（以下、デー
タとも称する。）を示している。同図に示すように、サーバ装置３０は、運転状態特定部３１１、特徴量算出部３１２、学習用データ選択部３１３、評価用データ選択部３１４、正常モデル学習部３１５、モデル選択／閾値設定部３１６、通信部３１７、及び情報記憶部３５０（計測データ記憶部、正常モデルデータ記憶部、制御情報記憶部、官能評価結果記憶部）の各機能を備える。これらの機能は、例えば、サーバ装置３０のプロセッサ５１が、主記憶装置５２や補助記憶装置５３に格納されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。またこれらの機能は、例えば、サーバ装置３０が備えるハードウェア（ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等）によって実現され
る。尚、サーバ装置３０は、これらの機能以外に、例えば、オペレーティングシステム、デバイスドライバ、ＤＢＭＳ（DataBase Management System）等を備えていてもよい。

同図に示すように、情報記憶部３５０は、昇降機型番３５１、制御情報３５２、センサデータ３５３、官能評価結果３５４、混合数別正常モデル３６１、及び正常モデルデータ３６２の各データを記憶する。情報記憶部３５０は、これらのデータを、例えば、ＤＢＭＳによって管理する。

運転状態特定部３１１は、センサデータ３５３及び制御情報３５２のうちの少なくともいずれかに基づき昇降機７の運転状態（昇降機運転状態）を特定する。尚、制御情報３５２が利用できない場合、運転状態特定部３１１は、センサデータ３５３に基づき昇降機運転状態を特定する。サーバ装置３０は、昇降機型番と、特定した上記昇降機運転状態との組み合わせごとに正常モデルを学習（生成又は更新）する。

図４に、サーバ装置３０の運転状態特定部３１１が、センサデータ３５３として与えられた昇降機７の「かご」の垂直方向加速度の時間変化に基づき昇降機運転状態を特定した例を示す。本例では、運転状態特定部３１１は、昇降機運転状態として７つの「運転状態（０）〜（６）」を特定している。運転状態（０）は、昇降機７が階に停止している状態、運転状態（１）は、昇降機７が加速しながら上昇している状態、運転状態（２）は、昇降機７が等速で上昇している状態、運転状態（３）は、昇降機７が減速しながら上昇している状態、運転状態（４）は、加速しながら下降している状態、運転状態（５）は、昇降機７が等速で下降している状態、運転状態（６）は、昇降機７が減速しながら下降している状態である。尚、本例では昇降機運転状態を７つに分類しているが、分類数は必ずしも限定されない。また分類数を増やすことで運転状態の診断性能の向上を期待できるが、その分、学習する正常モデルの数も増えるので、分類数は、処理負荷や必要な記憶容量等を考慮して適切な値に設定することが好ましい。尚、診断装置２０の運転状態特定部２１３も、例えば、以上と同様の方法で昇降機運転状態を特定する。

特徴量算出部３１２は、センサデータ３５３に基づき特徴量を求める。尚、特徴量は、例えば、多次元の特徴量ベクトルで表される。

学習用データ選択部３１３は、正常モデル学習部３１５が正常モデルを学習する際に利用するセンサデータ（以下、学習用データと称する。）をセンサデータ３５３から選択する。

評価用データ選択部３１４は、モデル選択／閾値設定部３１６が正常モデルの評価に際して利用するセンサデータ（以下、評価用データと称する。）をセンサデータ３５３から選択する。

正常モデル学習部３１５は、情報記憶部３５０が記憶しているセンサデータ３５３のうち官能評価結果が正常と評価されているセンサデータを用いて正常モデルの学習を行う。正常モデル学習部３１５は、昇降機型番と昇降機運転状態との組み合わせごとに混合数の
異なる複数の正常モデルを学習し、学習した正常モデルを混合数別正常モデル３６１として記憶する。

モデル選択／閾値設定部３１６は、評価用データ選択部３１４が選択した評価用データを用いて、混合数別正常モデル３６１からの診断に際して用いる正常モデルの選択、並びにその正常モデルを用いて昇降機７の状態を診断する際に用いる診断用閾値の設定を行う。より具体的には、モデル選択／閾値設定部３１６は、混合数の異なる複数の正常モデルの夫々について診断と評価を行うことにより複数の正常モデルの夫々について識別率を求め、求めた識別率が予め定めた許容誤差の条件を満たす正常モデルのうち混合数が最小のものを診断に際して用いる正常モデルとして選択する。またモデル選択／閾値設定部３１６は、診断評価における診断誤りが最小になる値を、選択した上記正常モデルの診断用閾値として設定する。

尚、正常状態の分布として精密に表現可能なモデルを用いることで精度の向上が期待できるが、その場合はオーバーフィッティングが問題となる。例えば、図５に示すように、学習データの数に比べて過度に複雑なモデルを用いて機械学習を行うことにより学習データに過度に適応してしまい、実際の（真の）正常状態の分布５１１よりも狭い範囲が正常な分布５１２として学習されてしまう。そのため、例えば、符号５１３で示すような正常な計測値が非正常と誤判定されてしまう。しかし前述したようにモデル選択／閾値設定部３１６は、混合数の異なる複数の正常モデルの夫々について診断と評価を行うことにより複数の正常モデルの夫々について識別率を求め、求めた識別率が予め定めた許容誤差の条件を満たす正常モデルのうち混合数が最小のものを選択するので、こうした誤判定を低減することができる。

図３に戻り、モデル選択／閾値設定部３１６は、選択した正常モデルと診断用閾値との組み合わせを昇降機型番と昇降機運転状態との組み合わせに対応づけて正常モデルデータ３６２として記憶する。

図６に正常モデルデータ３６２の例を示す。正常モデルデータ３６２は、昇降機型番と昇降機運転状態との組み合わせと、正常モデルと診断用閾値との組み合わせとの対応を示す情報を含む。本例では、正常モデルデータ３６２は、昇降機型番６１１、昇降機運転状態６１２、正常モデル６１３、及び診断用閾値６１４の各項目からなる一つ以上のレコードで構成されている。昇降機型番６１１には、昇降機７の型番が設定される。昇降機運転状態６１２には、昇降機７の運転状態を特定する情報が設定される。正常モデル６１３には、正常モデルの具体的な内容が設定される。診断用閾値６１４には、診断用閾値が設定される。

図３に戻り、通信部３１７は、診断装置２０からの要求に応じて、診断装置２０から指定された昇降機型番の正常モデルと当該正常モデルの診断用閾値との組み合わせを診断装置２０に送信する。尚、通信部３１７が、対応する昇降機型番と昇降機運転状態との組み合わせが異なる複数の正常モデルの診断用閾値との組み合わせを一括して診断装置２０に送信（提供）するようにしてもよい。

通信部３１７は、通信手段５を介して一つ以上の診断装置２０から送られてくる情報（昇降機型番、制御情報、センサデータ、官能評価結果）を受信する。通信部３１７が受信した上記情報は、情報記憶部３５０が、昇降機型番３５１、制御情報３５２、センサデータ３５３、及び官能評価結果３５４として記憶する。通信部３１７は、上記情報を随時取得し、情報記憶部３５０は、取得した上記情報に基づき、昇降機型番３５１、制御情報３５２、センサデータ３５３、及び官能評価結果３５４を更新する。

図７に診断装置２０が備える機能、及び診断装置２０が記憶する情報（データ）を示している。同図に示すように、診断装置２０は、入力部２１１、通信部２１２、運転状態特定部２１３、特徴量算出部２１４、正常モデル選択部２１５、状態診断部２１６、及び情報記憶部２５０の各機能を備える。これらの機能は、例えば、診断装置２０のプロセッサ５１が、主記憶装置５２や補助記憶装置５３に格納されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。またこれらの機能は、例えば、診断装置２０が備えるハードウェア（ＡＳＩＣ等）によって実現される。尚、診断装置２０は、これらの機能以外に、例えば、オペレーティングシステム、デバイスドライバ、ＤＢＭＳ等を備えていてもよい。

同図に示すように、情報記憶部２５０は、昇降機型番２５１、官能評価結果２５４、制御情報２５２、センサデータ２５３、及び正常モデルデータ２６１の各データを記憶する。情報記憶部２５０は、これらのデータを、例えば、ＤＢＭＳによって管理する。

入力部２１１は、入力装置５４を介して作業員等から情報（昇降機型番、官能評価結果）を受け付ける。入力部２１１は、例えば、ＧＵＩ（Graphical User Interface）等を介して上記情報を受け付ける。

通信部２１２は、通信装置５６を介して各種センサ６からセンサデータを受信し、受信したセンサデータをセンサデータ２５３として記憶する。また通信部２１２は、通信装置５６を介して昇降機７から制御情報を受信し、受信した制御情報を制御情報２５２として記憶する。また通信部２１２は、通信手段５を介してサーバ装置３０と通信し、サーバ装置３０への情報（昇降機型番、制御情報、センサデータ、官能評価結果）の送信やサーバ装置３０からの情報（正常モデル、診断用閾値）の受信を行う。

運転状態特定部２１３は、センサデータ２５３及び制御情報２５２のうちの少なくともいずれかに基づき昇降機７の昇降機運転状態を特定する。尚、制御情報２５２が利用できない場合、運転状態特定部２１３は、センサデータ２５３に基づき昇降機運転状態を特定する。

特徴量算出部２１４は、センサデータ２５３に基づき特徴量を求める。

正常モデル選択部２１５は、昇降機型番と運転状態特定部２１３が特定した昇降機運転状態との組み合わせに対応する正常モデルと診断用閾値との組み合わせを正常モデルデータ２６１から選択する。

状態診断部２１６は、特徴量算出部２１４が求めた特徴量と、正常モデル選択部２１５が選択した正常モデルと診断用閾値との組み合わせに基づき、上記特徴量が正常状態で観測される確率を求める。状態診断部２１６は、求めた上記確率を、正常モデル選択部２１５が選択した上記診断用閾値と比較し、上記確率が上記診断用閾値以上であれば昇降機７の状態は正常である判定し、上記確率が取得した上記診断用閾値未満であれば昇降機７の状態は非正常と判定する。状態診断部２１６は、上記判定の結果を診断結果として出力装置５５から出力する。

続いて、正常モデル学習部３１５による正常モデルの学習について説明する。正常モデル学習部３１５は、正常モデルとして式１に示す混合ガウス分布モデル（ＧＭＭ: Gaussian Mixture Model）を用いる。

混合ガウス分布モデルでは、データの存在確率の分布を複数の正規分布の重み付け和として表現する。表現に用いる正規分布の数のことを混合数という。混合数が大きい程、より複雑な分布を表現することができる。

式１において、Ｋは混合数、μ_kはk番目のガウス分布の平均ベクトル、Σkは共分散行
列である。またπ_kは混合係数であり、０≦πi≦１かつ次の式２を満たす。

また式１において、ｘ_nはｎ番目の特徴量ベクトルを、Ｎ（ｘ｜μ，Σ）は正規分布を
表す。θは、π_k、μ_k、Σ_kをまとめたパラメータを意味する。特徴量ｘ_nがｍ次元のベクトルであった場合、μ_kはｍ次元ベクトル、Σ_kはｍ×ｍの行列、π_iはスカラ値となる。

正常モデルの診断用閾値は、例えば、正常か非正常かを２段階に識別する。尚、非正常の状態をさらに複数のレベルに分ける場合は各レベルを識別する閾値が必要（Ｌ段階の状態に識別する場合にはＬ−１の閾値が必要）となる。

正常モデルの学習は、昇降機７が正常状態にあるときの特徴量ベクトルについて、例え
ば、以下に示すＥＭアルゴリズム（Expactation-Maximization algorithm）を実行することにより行う。

ＥＭアルゴリズムでは、まずπ_k、μ_k、Σ_kを既知として、昇降機７が正常状態のときの特徴量ベクトルｘ_nが与えられた時の、正規分布kへの帰属度γ_n,kを次の式３から求める
（Ｅステップ）。

続いて、帰属度を既知として、データの尤度が最大になるようにπ_k、μ_k、Σ_kを更新
する（Ｍステップ）。

まず各正規分布に帰属するデータの個数Ｎ_kを次の式４から求める。

続いて、データの重み付き平均よりμ_kの値を次の式５によって更新する。

続いて、各ガウス分布の共分散行列Σ_kを次の式６によって更新する。

混合係数π_kは、次の式７によって更新する。

そして式１から式７までの処理をパラメータが収束するまで繰り返し行う。

尚、正常モデルのパラメータは、Ｋ個のπ_k、μ_k、Σ_kと、診断用閾値とから構成され
ている。前掲した式１の処理をより具体的な表現にすれば式８となる。

ここで式８には、逆行列や行列式の計算が含まれているが、式９で示されるパラメータを予め求めておくことで計算量を減らすことができる。

式８を式９を用いて書き換えると式１０が得られる。

式１１のように、対数をとって対数尤度としてもよい。

以上により学習された正常モデルは混合数Ｋと、Ｋ組のa_k、μ_k、Σ^-1 _kとで表される。

ところで、複雑な正常状態の分布を正規分布を仮定して表現した場合、非正常な計測値が正常と誤判定されてしまうことがある。例えば、図８に示すように、正常状態の範囲を正規分布で示すと楕円もしくは楕円体の分布８１１として表現されるが、この分布８１１は実際の（真の）正常状態の分布８１２よりも広がっており、例えば、符号８１３で示すような非正常である計測値が正常と誤判定されてしまう。しかし上記のように正常モデル学習部３１５が正常モデルとして混合ガウス分布モデル（式１）を用いることでこうした誤判定を低減することができる。

以上に説明したように、第１実施形態の診断システム１によれば、サーバ装置３０が、昇降機型番と昇降機運転状態との組み合わせごとに、正常モデルと診断用閾値との組み合わせを診断装置２０に提供し、診断装置２０は、昇降機型番と昇降機運転状態との組み合わせごとに用意された正常モデルと診断用閾値との組み合わせに基づき、つまり昇降機運転状態の違いを考慮して昇降機７の状態を自動的に診断するので、昇降機７の状態を効率よく高い精度で診断することができる。またサーバ装置３０の正常モデル学習部３１５は、情報記憶部３５０が記憶しているセンサデータ３５３のうち官能評価結果が正常と評価されているセンサデータを用いて正常モデルの学習を行うので、熟練者等の専門技術者の評価も考慮して精度よく診断を行うことができる。またサーバ装置３０に診断装置２０から送られてくる情報（昇降機型番、官能評価結果、センサデータ、制御情報）が蓄積されていくことにより正常モデル及び診断用閾値の精度が高まり診断精度の向上が図られる。

［第２実施形態］
第１実施形態では、サーバ装置３０が、昇降機型番ごとに正常モデルと診断用閾値の組み合わせを生成し、診断装置２０が「昇降機型番」と昇降機運転状態との組み合わせから特定される正常モデルと診断用閾値の組み合わせを用いて昇降機７の状態を診断する構成であった。第２実施形態では、昇降機７ごとに付与される「識別子」（昇降機７のシリアル番号等の昇降機７ごとに固有の情報。以下、昇降機識別子と称する。）ごとに正常モデルと診断用閾値との組み合わせを生成し、診断装置２０は、昇降機識別子と昇降機運転状態との組み合わせから特定される正常モデルと診断用閾値との組み合わせを用いて昇降機７の状態を診断する。これにより、例えば、昇降機７の設置状況や設置後の運転状況の違い等に応じた昇降機７ごとの状態の差を考慮して昇降機７の状態を診断することができ、例えば、昇降機型番が共通していても同型機と同じ取り扱いができないような昇降機７であっても精度よく診断を行うことができる。

図９に第２実施形態の診断装置２０が備える機能、及び第２実施形態の診断装置２０が記憶する情報（データ）を示す。

第２実施形態の診断装置２０の入力部２１１は、入力装置５４を介して作業員等から昇降機型番及び官能評価結果に加えて昇降機識別子を受け付ける。通信部２１２は、通信手段５を介してサーバ装置３０と通信し、昇降機型番、制御情報、センサデータ、官能評価結果に加えて、昇降機識別子をサーバ装置３０に送信する。

正常モデル選択部２１５は、昇降機識別子又は昇降機型番と昇降機運転状態との組み合わせに対応する正常モデルと診断用閾値との組み合わせを正常モデルデータ２６１から選択する。

第２実施形態の診断装置２０のその他の構成については第１実施形態の診断装置２０と基本的に同様である。

図１０に第２実施形態のサーバ装置３０が備える機能、及び第２実施形態のサーバ装置３０が記憶する情報（データ）を示している。第２実施形態のサーバ装置３０の通信部３１７は、昇降機型番、制御情報、センサデータ、及び官能評価結果に加えて、昇降機識別子を診断装置２０から受信し、受信した昇降機識別子を昇降機識別子３５５として記憶する。

第２実施形態のサーバ装置３０の正常モデル学習部３１５は、情報記憶部３５０が記憶するセンサデータ３５３のうち官能評価結果が正常と評価されているセンサデータを用いて、昇降機型番及び昇降機識別子のうちの少なくともいずれかと運転状態特定部３１１が識別した昇降機運転状態との組み合わせごとに正常モデルの学習を行う。

モデル選択／閾値設定部３１６は、評価用データを用いて、昇降機型番及び昇降機識別子のうちの少なくともいずれかと上記昇降機運転状態との組み合わせごとに、混合数別正常モデル３６１から実際の診断に用いる正常モデルの選択、並びにその正常モデルを用いる際に使用する診断用閾値の設定を行う。

通信部３１７は、診断装置２０からの要求に応じて、診断装置２０から指定された昇降機型番及び昇降機識別子のうちの少なくともいずれかにより特定される正常モデルと当該正常モデルの診断用閾値との組み合わせを診断装置２０に送信する。

尚、診断装置２０から指定された昇降機識別子の正常モデルが正常モデルデータ３６２
として存在しない場合、サーバ装置３０が当該昇降機識別子の昇降機７の昇降機型番に対応する正常モデルと診断用閾値との組み合わせを診断装置２０に送信し、診断装置２０が上記正常モデルと上記診断用閾値とを用いて昇降機７の状態を診断するようにしてもよい。これにより診断装置２０から指定された昇降機識別子の正常モデルが存在しない場合でも、診断装置２０が昇降機７の状態を診断することができ、診断結果を出力することができる。

サーバ装置３０のその他の構成については第１実施形態のサーバ装置３０と基本的に同様である。

図１１に第２実施形態の情報記憶部３５０が記憶する正常モデルデータ３６２の例を示す。同図に示すように、正常モデルデータ３６２には、昇降機型番と昇降機識別子と昇降機運転状態との組み合わせと、正常モデルと診断用閾値との組み合わせとの対応を示す情報が含まれている。同図に示すように、正常モデルデータ３６２は、昇降機型番１１１１、昇降機識別子１１１２、昇降機運転状態１１１３、正常モデル１１１４、及び診断用閾値１１１５の各項目からなる一つ以上のレコードで構成されている。昇降機型番１１１１には昇降機７の型番が設定される。昇降機識別子１１１２には昇降機識別子が設定される。昇降機運転状態１１１３には昇降機７の運転状態を示す情報が設定される。正常モデル１１１４には正常モデルの具体的な内容が設定される。診断用閾値１１１５には診断用閾値が設定される。

同図の例では、昇降機識別子１１１２に「０」が設定されている場合、正常モデル学習部３１５は、昇降機型番１１１１が同一の昇降機７のセンサデータ３５３に基づき正常モデルを学習する。また昇降機識別子１１１２に「０」以外が設定されている場合、正常モデル学習部３１５は、昇降機識別子１１１２で特定されるセンサデータ３５３に基づき正常モデルを学習する。

ここで昇降機型番１１１１が同一の昇降機７のセンサデータ３５３に基づく正常モデルが複数学習される状況において、昇降機型番１１１１が同一のある昇降機７の一つについての官能評価結果と、モデル選択／閾値設定部３１６による上記正常モデルとその診断閾値とによる正常か非正常かの判定結果との差が大きい（例えば、評価指標の差が予め定めた所定の閾値よりも大きい）場合、サーバ装置３０が、上記ある昇降機７の昇降機識別子と昇降機運転状態との組み合わせに対応する正常モデルデータ３６２を自動的に生成するようにしてもよい。これによりある昇降機７の状態が、昇降機型番１１１１が同一の他の昇降機７の状態から乖離している場合でも、上記ある昇降機７の状態を精度よく診断することができる。

以上、本発明について実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。例えば、上記の実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また上記実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また上記の各構成、機能部、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば、集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又はＩ
Ｃカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

また上記の各図において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、必ずしも実装上の全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。例えば、実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

また以上に説明した診断システム１の各種機能部、各種処理部、各種データベースの配置形態は一例に過ぎない。各種機能部、各種処理部、各種データベースの配置形態は、診断システム１が備えるハードウェアやソフトウェアの性能、処理効率、通信効率等の観点から最適な配置形態に変更し得る。

また前述したデータベースの構成（スキーマ（Schema）等）は、リソースの効率的な利用、処理効率向上、アクセス効率向上、検索効率向上等の観点から柔軟に変更し得る。

以上の実施形態では、診断装置２０及びサーバ装置３０は独立した構成としたが、例えば、診断装置２０がサーバ装置３０の全部又は一部を備えるとしてもよい。また逆にサーバ装置３０が診断装置２０の全部又は一部を備えるとしてもよい。また例えば、サーバ装置３０や診断装置２０の全部又は一部がクラウドシステムにおけるクラウドサーバのように仮想的なプラットフォームによって実現されるとしてもよい。

また本実施形態では、昇降機７の種別（機種）を示す情報として昇降機型番を用いたが、他の情報を用いてもよい。また本実施形態では、個々の昇降機７を特定する情報としてシリアル番号を用いたが、他の情報を用いてもよい。

１ 診断システム、２ 現場、３ 保守センタ、５ 通信手段、６ 各種センサ、７ 昇降機、２０ 診断装置、２１１ 入力部、２１２ 通信部、２１３ 運転状態特定部、２１４ 特徴量算出部、２１５ 正常モデル選択部、２１６ 状態診断部、２５０ 情報記憶部、２５１ 昇降機型番、２５２ 制御情報、２５３ センサデータ、２５４ 官能評価結果、２５５ 昇降機識別子、２６１ 正常モデルデータ、３０ サーバ装置、３１１
運転状態特定部、３１２ 特徴量算出部、３１３ 学習用データ選択部、３１４ 評価用データ選択部、３１５ 正常モデル学習部、３１６ モデル選択／閾値設定部、３１７
通信部、３５０ 情報記憶部、３５１ 昇降機型番、３５２ 制御情報、３５３ センサデータ、３５４ 官能評価結果、３６１ 混合数別正常モデル、３６２ 正常モデルデータ、５０ 情報処理装置

Claims (15)

1. 昇降機の状態を示す計測データを記憶する計測データ記憶部、
   前記計測データに基づき昇降機の運転状態を特定する運転状態特定部、
   前記計測データに基づき、昇降機の種別と昇降機の運転状態との組み合わせごとに正常モデルを学習する正常モデル学習部、
   前記計測データに基づき、前記正常モデルを用いて昇降機の状態を診断する際に用いる閾値を設定する閾値設定部、
   昇降機の種別と昇降機の運転状態との組み合わせと、前記正常モデルと前記閾値との組み合わせとを対応づけた情報を記憶する正常モデルデータ記憶部、
   前記計測データから特徴量を求める特徴量算出部、
   診断対象となる昇降機の前記計測データに基づき前記昇降機の運転状態を特定する運転状態特定部、
   前記診断対象の昇降機の種別と前記昇降機について特定した前記運転状態との組み合わせに対応する、前記正常モデルと前記閾値との組み合わせを選択する正常モデル選択部、
   前記診断対象の昇降機の前記計測データから求めた特徴量と選択した前記正常モデルとに基づき、前記特徴量が正常状態で観測される確率を求め、求めた前記確率を前記選択した閾値と比較することにより前記診断対象の昇降機の状態を診断する状態診断部、
   を備える、昇降機診断システム。
2. 請求項１に記載の昇降機診断システムであって、
   前記正常モデル学習部は、前記計測データに基づき、昇降機の識別子と昇降機の運転状態との組み合わせごとに前記正常モデルを学習し、
   前記正常モデルデータ記憶部は、昇降機の識別子と昇降機の運転状態との組み合わせと、前記正常モデルと前記閾値との組み合わせとを対応づけて記憶し、
   前記正常モデル選択部は、診断対象の昇降機の前記識別子と前記昇降機について特定した前記運転状態との組み合わせに対応する、前記正常モデルと前記閾値との組み合わせを選択する、
   昇降機診断システム。
3. 請求項２に記載の昇降機診断システムであって、
   前記正常モデル選択部は、前記正常モデルデータ記憶部が、前記診断対象の昇降機の識別子と前記昇降機について特定した前記運転状態との組み合わせに対応する、前記正常モデルと前記閾値との組み合わせを記憶していない場合、前記診断対象の昇降機の種別と前記昇降機について特定した前記運転状態との組み合わせに対応する、前記正常モデルと前記閾値との組み合わせを選択する、
   昇降機診断システム。
4. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載の昇降機診断システムであって、
   前記正常モデル学習部は、複雑度の異なる複数の正常モデルを学習し、
   前記正常モデル選択部は、学習した前記複数の正常モデルのうち複雑度が最小のものを選択し、選択した前記正常モデルと前記閾値との組み合わせを選択する、
   昇降機診断システム。
5. 請求項４に記載の昇降機診断システムであって、
   前記正常モデル学習部は、混合数の異なる複数の混合ガウス分布モデルを前記正常モデルとして学習し、
   前記正常モデル選択部は、学習した前記複数の正常モデルのうち前記混合数が最小の前記正常モデルを選択し、選択した前記正常モデルと前記閾値との組み合わせを選択する、
   昇降機診断システム。
6. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載の昇降機診断システムであって、
   前記昇降機の制御情報を記憶する制御情報記憶部を備え、
   前記運転状態特定部は、前記計測データ及び前記制御情報のうちの少なくともいずれかに基づき前記昇降機の運転状態を特定する、
   昇降機診断システム。
7. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載の昇降機診断システムであって、
   前記状態診断部は、前記診断対象の昇降機の前記計測データから求めた特徴量と前記正常モデル選択部が選択した前記正常モデルとに基づき前記特徴量が正常状態で観測される確率を求め、求めた前記確率を前記正常モデル選択部が選択した前記閾値と比較し、前記確率が前記閾値以上である場合に当該昇降機の状態を正常と診断する、
   昇降機診断システム。
8. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載の昇降機診断システムであって、
   昇降機の官能評価結果を記憶する官能評価結果記憶部を備え、
   前記正常モデル学習部は、前記官能評価結果が正常である昇降機の前記計測データに基づき前記正常モデルを学習する、
   昇降機診断システム。
9. 請求項２又は３に記載の昇降機診断システムであって、
   前記種別は前記昇降機の型番であり、前記識別子は前記昇降機のシリアル番号である、
   昇降機診断システム。
10. 昇降機の状態を示す計測データを記憶する計測データ記憶部、
    前記計測データに基づき昇降機の運転状態を特定する運転状態特定部、
    前記計測データに基づき、前記正常モデルを用いて昇降機の状態を診断する際に用いる閾値を設定する閾値設定部、
    昇降機の種別と昇降機の運転状態との組み合わせと、昇降機の種別と昇降機の運転状態との組み合わせごとに学習した正常モデルと前記正常モデルを用いて昇降機の状態を診断する際に用いる閾値との組み合わせとを対応づけた情報を記憶する正常モデルデータ記憶部、
    前記計測データから特徴量を求める特徴量算出部、
    診断対象となる昇降機の前記計測データに基づき前記昇降機の運転状態を特定する運転状態特定部、
    前記診断対象の昇降機の種別と前記昇降機について特定した前記運転状態との組み合わせに対応する、前記正常モデルと前記閾値との組み合わせを選択する正常モデル選択部、
    前記診断対象の昇降機の前記計測データから求めた特徴量と選択した前記正常モデルとに基づき、前記特徴量が正常状態で観測される確率を求め、求めた前記確率を前記選択した閾値と比較することにより前記診断対象の昇降機の状態を診断する状態診断部、
    を備える、昇降機診断装置。
11. 請求項１０に記載の昇降機診断装置であって、
    前記正常モデルデータ記憶部は、昇降機の識別子と昇降機の運転状態との組み合わせと、前記正常モデルと前記閾値との組み合わせとを対応づけた情報を記憶し、
    前記正常モデル選択部は、診断対象の昇降機の識別子と前記昇降機について特定した前記運転状態との組み合わせに対応する、前記正常モデルと前記閾値との組み合わせを選択する、
    昇降機診断装置。
12. 請求項１１に記載の昇降機診断装置であって、
    前記正常モデル選択部は、前記正常モデルデータ記憶部が、前記診断対象の昇降機の識別子と前記昇降機について特定した前記運転状態との組み合わせに対応する前記正常モデルと前記閾値との組み合わせを記憶していない場合、前記診断対象の昇降機の種別と当該昇降機について特定した前記運転状態との組み合わせに対応する、前記正常モデルと前記閾値との組み合わせを選択する、
    昇降機診断装置。
13. 情報処理装置が、
    昇降機の状態を示す計測データを記憶するステップ、
    前記計測データに基づき昇降機の運転状態を特定するステップ、
    前記計測データに基づき、昇降機の種別と昇降機の運転状態との組み合わせごとに正常モデルを学習するステップ、
    前記計測データに基づき、前記正常モデルを用いて昇降機の状態を診断する際に用いる閾値を設定するステップ、
    昇降機の種別と昇降機の運転状態との組み合わせと、前記正常モデルと前記閾値との組み合わせとを対応づけた情報を記憶するステップ、
    前記計測データから特徴量を求めるステップ、
    診断対象となる昇降機の前記計測データに基づき前記昇降機の運転状態を特定するステップ、
    前記診断対象の昇降機の種別と前記昇降機について特定した前記運転状態との組み合わせに対応する、前記正常モデルと前記閾値との組み合わせを選択するステップ、
    前記診断対象の昇降機の前記計測データから求めた特徴量と選択した前記正常モデルとに基づき、前記特徴量が正常状態で観測される確率を求め、求めた前記確率を前記選択した閾値と比較することにより前記診断対象の昇降機の状態を診断するステップ、
    を実行する、昇降機診断方法。
14. 請求項１３に記載の昇降機診断方法であって、
    前記情報処理装置が、
    前記計測データに基づき、昇降機の識別子と昇降機の運転状態との組み合わせごとに前記正常モデルを学習するステップ、
    前記昇降機の識別子と前記昇降機の運転状態との組み合わせと、前記正常モデルと前記閾値との組み合わせとを対応づけて記憶ステップ、
    前記診断対象の昇降機の識別子と前記昇降機について特定した前記運転状態との組み合わせに対応する、前記正常モデルと前記閾値との組み合わせを選択するステップ、
    をさらに実行する、昇降機診断方法。
15. 請求項１４に記載の昇降機診断方法であって、
    前記情報処理装置が、
    前記診断対象の昇降機の識別子と前記昇降機について特定した前記運転状態との組み合わせに対応する前記正常モデルと前記閾値との組み合わせを記憶していない場合、前記診断対象の昇降機の種別と当該昇降機について特定した前記運転状態との組み合わせに対応する、前記正常モデルと前記閾値との組み合わせを選択するステップ、
    をさらに実行する、昇降機診断方法。

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