JP2018159319A - 異常判定装置、及び異常判定方法 - Google Patents
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Abstract
Description
上記特許文献1に開示の技術にあっては、計測されたパラメータの時間変化を示す波形と、故障の前兆を示す既知の波形とを比較し、当該比較結果より異常の可能性を判定するように構成されている。
経年劣化等による摩耗性の故障は、発電機の回転軸受けの故障などであり、長期間に亘って徐々に部品が劣化し、当該劣化が一定以上進んだ場合に顕在化する。この場合、例えば、発電機の振動をセンシングした時系列データ上でも、時系列データの値が徐々に異常値に近づく等の挙動がみられるため、例えば、所定の閾値設定をすることにより、故障が発生する前に異常を検知することができる。上記特許文献1に開示の技術は、このような経年劣化等による摩耗性の故障を検知するものである。
一方、突発性の故障は、故障原因そのものが存在しないものや、故障原因による異常をセンサ等により検知が困難なものが多いため、故障が発生する前に異常を検知することが比較的難しい。当該異常の具体例としては、内燃機関の気筒の失火等が挙げられる。当該故障の主原因は、副室式の内燃機関における副室に煤が溜まることによる点火不良や、制御不良により空燃比が乱れることにより、燃焼領域が正常燃焼領域から逸脱することが考えられるが、これらを未然に検知するためのセンサは、設置が困難なものや、設置できたとしても高価となる。
複数の前記対象から異常判定の前記対象としての一の異常判定対象を選択すると共に、複数の前記対象から前記異常判定対象以外の一の非異常判定対象を選択する選択部と、
所定の導出期間において、前記選択部にて選択された前記異常判定対象に対応する前記時系列データを被説明変数とし、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データを説明変数として、回帰分析を実行して回帰式を導出し、前記異常判定対象に対応する前記時系列データから前記回帰式の出力を減算した値と、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データの標準偏差から決定される統計閾値とに基づいて、前記異常判定対象の異常度を導出する異常度導出部とを備え、
前記選択部は、一の前記異常判定対象に対し、複数の前記非異常判定対象を選択するものであり、
前記異常度導出部は、一の前記異常判定対象と、前記選択部にて選択された複数の前記非異常判定対象の夫々とに関して、前記異常度を導出するものであり、
前記異常判定部は、前記異常度導出部にて導出された前記異常度に基づいて、前記異常判定対象が異常状態にあるか否かを判定する点にある。
複数の対象の夫々において計測されるパラメータの時系列データに基づいて、複数の前記対象の異常判定を行う異常判定工程を備える異常判定方法であって、その特徴構成は、
複数の前記対象から異常判定の前記対象としての一の異常判定対象を選択すると共に、複数の前記対象から前記異常判定対象以外の一の非異常判定対象を選択する選択工程と、
所定の導出期間において、前記選択工程にて選択された前記異常判定対象に対応する前記時系列データを被説明変数とし、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データを説明変数として、回帰分析を実行して回帰式を導出し、所定の導出期間において、前記異常判定対象に対応する前記時系列データから前記回帰式の出力を減算した値と、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データの標準偏差から決定される統計閾値とに基づいて、前記異常判定対象の異常度を導出する異常度導出工程とを備え、
前記選択工程は、一の前記異常判定対象に対し、複数の前記非異常判定対象を選択するものであり、
前記異常度導出工程は、一の前記異常判定対象と、前記選択工程にて選択された複数の前記非異常判定対象の夫々とに関して、前記異常度を導出するものであり、
前記異常判定工程は、前記異常度導出工程にて導出された前記異常度に基づいて、前記異常判定対象が異常状態にあるか否かを判定する点にある。
特に、上記特徴構成によれば、回帰式の出力を基準データとして用いているから、例えば、異常判定対象に対応する時系列データと、非異常判定対象に対応する時系列データとの基準値(更に具体的には平均値)が大きく異なる場合であっても、それによる影響を除外して、適切に異常度を導出できる。
これに対し、上記特徴構成によれば、異常度導出部は、一の異常判定対象と、選択部にて選択された複数の非異常判定対象の夫々との間で、異常度を導出するものであり、且つ異常判定部は、異常度導出部にて導出された複数の異常度に基づいて、異常判定対象が異常状態にあるか否かを判定するから、例えば、仮に、一の異常判定対象と一の非異常判定対象との組み合わせでの異常度が適正な値からずれてしまったとしても、他の組み合わせにおいて、異常度が適正な値であれば、適切な異常状態の判定を行え、結果、誤判定の可能性を低減できる。
即ち、本発明によれば、感度を高めながらも、誤判定の発生を抑制することができる異常判定装置、及び異常判定方法を実現できるのである。
前記異常度導出部は、前記導出期間において、前記異常判定対象に対応する前記時系列データから前記回帰式の出力を減算した値が、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データの標準偏差から決定される前記統計閾値を超えた場合に、前記導出期間における前記異常度が高いと導出し、
前記導出期間において、前記異常判定対象に対応する前記時系列データから前記回帰式の出力を減算した値が、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データの標準偏差から決定される前記統計閾値以下である場合に、前記導出期間における前記異常度が低いと導出する点にある。
前記異常度導出部は、前記導出期間における各時点において、前記異常判定対象に対応する前記時系列データから前記回帰式の出力を減算した値が、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データの標準偏差から決定される前記統計閾値を超えた場合に、前記各時点における前記異常度が高いと導出し、
前記各時点において、前記異常判定対象に対応する前記時系列データから前記回帰式の出力を減算した値が、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データの標準偏差から決定される前記統計閾値以下である場合に、前記各時点における前記異常度が低いと導出し、
前記異常判定部は、前記異常度導出部にて導出された前記各時点における前記異常度に基づいて、前記異常判定対象が前記各時点において異常状態にあるか否かを判定する点にある。
前記異常度導出部は、前記異常度の導出において、
前記統計閾値としての上限統計閾値を、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データの前記標準偏差の3倍以上5倍以下の値とし、
前記統計閾値としての下限統計閾値を、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データの前記標準偏差の−5倍以上−3倍以下の値とする点にある。
から、従来技術の如く、対象(例えば、内燃機関)の個別の特質を考慮した閾値設定を行う必要がなく、比較的高い精度で、異常度を導出できる。
前記異常判定部は、前記異常度導出部にて導出された複数の前記異常度のうち、前記異常度が高いと導出される割合に基づいて、前記異常判定対象が異常状態にあるか否かを判定する点にある。
複数の前記対象に対応する前記時系列データから選択された二つの前記時系列データの相関係数は、0.7以上1以下の高相関であることが好ましい。
前記時系列データから前記対象が定常状態にあるか否かを判定する定常状態判定部を備え、
前記異常度導出部は、前記定常状態判定部にて前記定常状態にあると判定された前記時系列データに基づいて、前記異常判定対象の前記異常度を導出する点にある。
前記異常判定対象が前記異常状態にあるか否かの判定の精度を調整する判定精度調整部を備え、
前記判定精度調整部は、判定の精度を高く調整するのに伴って、前記選択部にて選択される前記非異常判定対象の数を増加させる点にある。
前記異常判定対象が前記異常状態にあるか否かの感度を調整する感度調整部を備え、
前記感度調整部は、前記感度を高く調整するのに伴って、前記統計閾値の設定に際し、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データの前記標準偏差の倍率を低減することが好ましい。
以下、図面に基づいて説明する。
当該実施形態にあっては、コジェネレーションシステムCは、主構成として、熱と電力とを併給するエンジン30と当該エンジン30のECUを含む制御装置Ccとから構成されている。
エンジン30は、例えば、都市ガス(13A)等の気体燃料を燃料とするものであり、ピストンをシリンダ内で往復運動させると共に吸気弁及び排気弁を開閉動作させて点火プラグを所望の時期に作動させることにより、燃焼室において、吸気行程、圧縮行程、膨張行程、排気行程の各行程を順次実行する。これにより、ピストンの往復動を連結棒を介してクランク軸の回転運動として出力するように構成されている。当該構成は、通常の4ストローク内燃機関と同様の構成である。
制御装置Ccは、エンジン30の運転を制御する制御部(図示せず)と、上記温度センサS1、ノックセンサS2、及び回転数センサS3の計測データを取得するデータ取得部Cc1と、データ取得部Cc1にて取得した計測データを記憶する記憶部DBcと、外部との間でデータの送受信を実行する通信部Cc2とを備えている。特に、当該通信部Cc2は、記憶部DBcに記憶された計測データを、ネットワーク回線Nを介して、異常判定装置100へ送信可能に構成されている。制御装置Ccは、上記データ取得部Cc1が取得した計測データに明らかな異常があることを判定する判定部(図示せず)を備え、当該判定部が異常があると判定した場合に、当該異常を表示するモニタ(表示部)Cc3を備えて構成されている。当該判定部は、例えば、上述の計測データが、明らかな異常に対応する閾値を超えた場合に異常があると判定する。
更に、異常判定装置100では、選択部M3が、一の異常判定対象である燃焼室に対し、複数の非異常判定対象である燃焼室を選択するものであり、異常度導出部M4が、一の異常判定対象の燃焼室と、選択部M3にて選択された複数の非異常判定対象である燃焼室の夫々とに関して、異常度Eを導出するものであり、異常判定部M5が、異常度導出部M4にて導出された複数の異常度Eに基づいて、異常判定対象である燃焼室が異常状態にあるか否かを判定する。
尚、上述した所定の導出期間は、例えば、センサー値(時系列データの各時点での値)の計測周期が1秒間隔である場合は、30分以上、最長でも3,4時間が望ましい。センサー値の点数は、統計学の観点から少なくとも、1,000点から2,000点は必要である。従って、1秒間隔でデータ点数が記録されている場合、30×60点=1,800点が担保される30分以上の期間で導出するのが望ましい。また、センサー値は外気温度から影響を受けるため、可能な限り外気温が一定の期間を導出期間とするのが望ましい。そのため、最長でも3,4時間の導出期間にする方がよい。
異常度導出部M4は、異常度Eの導出に関し、一の異常判定対象である燃焼室に対応する時系列データをYtとし、一の非異常判定対象である燃焼室に対応する時系列データをXitとする場合、Xitを被説明変数とし、Ytを説明変数として、例えば、下記の〔数1〕に示す回帰式を導出する。
Yit’=ai × Xit+bi
ただし、tは時間を示し、iは[1、n]であり複数の非異常判定対象を示し、ai、biは、tによらず一定の値であり、説明変数Xit毎に決定される値であり、Yit’は、回帰式の出力である。
Dit=Yt−Yit’
ここで、所定閾値は、非異常判定対象としての燃焼室に対応する時系列データXitの標準偏差δから決定される統計閾値であり、統計閾値としての上限統計閾値は、非異常判定対象に対応する時系列データの標準偏差の3倍以上5倍以下の値であると共に、統計閾値としての下限統計閾値は、非異常判定対象に対応する時系列データの標準偏差の−5倍以上−3倍以下の値である。
更には、異常判定部M5は、異常度導出部M4にて導出された複数の異常度Eのうち、異常度Eが高いと判定される割合に基づいて、異常判定対象である燃焼室が異常状態にあるか否かを判定する。
図2は、i=1の場合、即ち、非異常判定対象としての燃焼室が1つである場合について例示したものである。
図2(a)に示すように、異常判定対象としての燃焼室に対応する排ガス温度と、非異常判定対象としての燃焼室に対応する排ガス温度とは、例えば、エンジン30における燃焼室の配置等から、異常の判定に関係のない誤差が発生している。
そこで、図2(b)に示すように、当該誤差を最小にするべく、回帰式の出力Y1t’を算出する。
その後、図2(c)に示すように、異常判定対象としての燃焼室に対応する時系列データYtから回帰式の出力Y1t’を減算した値E1tが、各時点において、上述した上限統計閾値(図2(c)ではα1で示す値:5δ)又は下限統計閾値(図2(c)ではα2で示す値:−5δ)の何れか一方を超える場合、即ち、上限統計閾値を高い側へ超える場合又は下限統計閾値を低い側へ超える場合、各時点における異常度Eが高いと判定し、上限統計閾値と下限統計閾値との双方を超えない場合に、異常度Eが低いと判定する。
尚、以下、「上限統計閾値を超える」と記載している場合、「上限統計閾値を高い側へ超える」ことを意味するものとし、「下限統計閾値を超える」と記載している場合、「下限統計閾値を低い側へ超える」ことを意味するものとする。
非異常判定対象としての燃焼室が複数である場合、各Xitの夫々に対応する統計閾値が設定されることになり、図3(b)に示す例では、X1tに対応する上限統計閾値α1及び下限統計閾値α2、X2tに対応する上限統計閾値β1(図3(b)では5δ)及び下限統計閾値β2(図3(b)では−5δ)が設定される。
異常判定対象としての燃焼室に対応する時系列データYtから回帰式の出力Y1t’を減算した値D1tが、X1tに対応する上限統計閾値α1及び下限統計閾値α2の何れか一方を超える場合、且つ、異常判定対象としての燃焼室に対応する時系列データYtから回帰式の出力Y2t’を減算した値D2tが、X2tに対応する上限統計閾値β1及び下限統計閾値β2の何れか一方を超える場合、図3(c)で時点t1で示すように、異常率を100%とする。
異常判定対象としての燃焼室に対応する時系列データYtから回帰式の出力Y1t’を減算した値D1tが、X1tに対応する上限統計閾値α1及び下限統計閾値α2の両方を超えない場合、且つ、異常判定対象としての燃焼室に対応する時系列データYtから回帰式の出力Y2t’を減算した値D2tが、X2tに対応する上限統計閾値β1及び下限統計閾値β2の両方を超えない場合、図3(c)で時点t3で示すように、異常率を0%とする。
異常判定対象としての燃焼室に対応する時系列データYtから回帰式の出力Y1t’を減算した値D1tが、X1tに対応する上限統計閾値α1及び下限統計閾値α2の何れか一方を超える場合、又は、異常判定対象としての燃焼室に対応する時系列データYtから回帰式の出力Y2t’を減算した値D2tが、X2tに対応する上限統計閾値β1及び下限統計閾値β2の何れか一方を超える場合、図3(c)で時点t2で示すように、異常率を50%とする。
これにより、単一の異常度Eのみで異常状態の判定を行う場合に比べ、異常状態の誤判定を抑制できる。
当該判定精度調整部M2は、判定の精度を高く調整するのに伴って、選択部M3にて選択される非異常判定対象としての燃焼室Coの数を増加させる。
例えば、異常判定装置100には、操作者による操作により誤判定の可能性を調整可能な操作部(図示せず)を備え、誤判定調整部M2は、当該操作部の設定値に基づいて、判定の精度を調整する。
当該感度調整部M6は、感度を高く調整するのに伴って、統計閾値の設定に際し、非異常判定対象としての燃焼室に対応する時系列データの標準偏差の倍率を低減する。
即ち、当該異常判定方法にあっては、一のエンジン30の複数の燃焼室から一の異常判定対象としての燃焼室を選択すると共に、一のエンジン30の複数の燃焼室から異常判定対象以外の一の非異常判定対象としての燃焼室を選択する選択工程と、所定の導出期間において、選択工程にて選択された異常判定対象としての燃焼室に対応する排ガス温度(温度センサS1にて計測される温度:時系列データの一例)を被説明変数として、非異常判定対象としての燃焼室に対応する排ガス温度(温度センサS1にて計測される温度:時系列データの一例)を説明変数として、回帰分析を実行して回帰式を導出し、異常判定対象としての燃焼室に対応する時系列データから回帰式の出力を減算した値と、非異常判定対象としての燃焼室に対応する時系列データの標準偏差から決定される統計閾値とに基づいて、異常判定対象としての燃焼装置の異常度Eを導出する異常度導出工程とを備え、選択工程は、一の異常判定対象としての燃焼室に対し、複数の非異常判定対象としての燃焼室を選択するものであり、異常度導出工程は、一の異常判定対象としての燃焼室と、選択工程にて選択された複数の非異常判定対象としての燃焼室の夫々とに関して、異常度を導出するものであり、異常判定工程は、異常度導出工程にて導出された異常度Eに基づいて、異常判定対象としての燃焼室が異常状態にあるか否かを判定する。
(1)上記実施形態では、複数の対象を、判定対象として、異常判定を実行した。しかしながら、判定対象は、複数の対象のうち、少なくとも1つであっても構わない。
しかしながら、異常判定装置100は、例えば、コジェネレーションシステムCの夫々に対して併設して設けられ、ネットワーク回線Nを介することなく、複数の対象からの計測データを取得して異常判定を実行する構成を採用しても構わない。
更には、異常判定装置100は、コジェネレーションシステムCの制御装置Ccとして備えられる構成を採用しても構わない。
更には、異常判定装置100は、ネットワーク回線Nを介してコジェネレーションシステムCから取得した計測データに基づいてコジェネレーションシステムCの監視を行う監視装置と併設して備えると共に、当該監視装置の記憶部から計測データを取得する形態で、異常判定を実行する構成であっても構わない。
当該構成を採用することにより、安定した時系列データに基づいて異常度Eを導出することができるから、異常状態の誤判定(誤検出)の可能性を、より一層低減できる。
しかしながら、上述したノックセンサS2にて検出されるノッキング強度をパラメータとしても構わない。
そこで、ネットワーク回線Nにて異常判定装置100に接続される複数のコジェネレーションシステムCのエンジン30の夫々を、複数の対象として採用し、当該エンジン30の回転数を計測する回転数センサS3の計測結果を、パラメータとして採用しても構わない。
また、複数の対象として、一の発電設備の一の発電軸を支える複数の軸受を採用でき、この場合、各軸受けの振動周波数をパラメータとして採用する。
また、複数の対象として、近接する複数のエリア毎の気象状態を採用でき、この場合、複数のエリア毎の気温や湿度をパラメータとして採用する。この場合、異常状態としては、突発的に発生する竜巻等が想定される。
しかしながら、異常度導出部M4は、所定の導出期間におけるピンポイントの各時点のみに限らず、別に、一定の幅のある導出期間において、異常度を導出するような構成を採用しても構わない。
C :コジェネレーションシステム
E :異常度
M2 :誤判定調整部
M3 :選択部
M4 :異常度導出部
M5 :異常判定部
M6 :感度調整部
Xit :時系列データ
Yit' :出力
Yt :時系列データ
α1 :上限統計閾値
α2 :下限統計閾値
β1 :上限統計閾値
β2 :下限統計閾値
δ :標準偏差
Claims (10)
- 複数の対象の夫々において計測されるパラメータの時系列データに基づいて、複数の前記対象の異常判定を行う異常判定部を備える異常判定装置であって、
複数の前記対象から異常判定の前記対象としての一の異常判定対象を選択すると共に、複数の前記対象から前記異常判定対象以外の一の非異常判定対象を選択する選択部と、
所定の導出期間において、前記選択部にて選択された前記異常判定対象に対応する前記時系列データを被説明変数とし、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データを説明変数とし、回帰分析を実行して回帰式を導出し、前記異常判定対象に対応する前記時系列データから前記回帰式の出力を減算した値と、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データの標準偏差から決定される統計閾値とに基づいて、前記異常判定対象の異常度を導出する異常度導出部とを備え、
前記選択部は、一の前記異常判定対象に対し、複数の前記非異常判定対象を選択するものであり、
前記異常度導出部は、一の前記異常判定対象と、前記選択部にて選択された複数の前記非異常判定対象の夫々とに関して、前記異常度を導出するものであり、
前記異常判定部は、前記異常度導出部にて導出された前記異常度に基づいて、前記異常判定対象が異常状態にあるか否かを判定する異常判定装置。 - 前記異常度導出部は、前記導出期間において、前記異常判定対象に対応する前記時系列データから前記回帰式の出力を減算した値が、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データの標準偏差から決定される前記統計閾値を超えた場合に、前記導出期間における前記異常度が高いと導出し、
前記導出期間において、前記異常判定対象に対応する前記時系列データから前記回帰式の出力を減算した値が、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データの標準偏差から決定される前記統計閾値以下である場合に、前記導出期間における前記異常度が低いと導出する請求項1に記載の異常判定装置。 - 前記異常度導出部は、前記導出期間における各時点において、前記異常判定対象に対応する前記時系列データから前記回帰式の出力を減算した値が、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データの標準偏差から決定される前記統計閾値を超えた場合に、前記各時点における前記異常度が高いと導出し、
前記各時点において、前記異常判定対象に対応する前記時系列データから前記回帰式の出力を減算した値が、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データの標準偏差から決定される前記統計閾値以下である場合に、前記各時点における前記異常度が低いと導出し、
前記異常判定部は、前記異常度導出部にて導出された前記各時点における前記異常度に基づいて、前記異常判定対象が前記各時点において異常状態にあるか否かを判定する請求項1に記載の異常判定装置。 - 前記異常度導出部は、前記異常度の導出において、
前記統計閾値としての上限統計閾値を、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データの前記標準偏差の3倍以上5倍以下の値とし、
前記統計閾値としての下限統計閾値を、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データの前記標準偏差の−5倍以上−3倍以下の値とする請求項1〜3の何れか一項に記載の異常判定装置。 - 前記異常判定部は、前記異常度導出部にて導出された複数の前記異常度のうち、前記異常度が高いと導出される割合に基づいて、前記異常判定対象が異常状態にあるか否かを判定する請求項2又は3に記載の異常判定装置。
- 複数の前記対象に対応する前記時系列データから選択された二つの前記時系列データの相関係数は、0.7以上1以下の高相関である請求項1〜5の何れか一項に記載の異常判定装置。
- 前記時系列データから前記対象が定常状態にあるか否かを判定する定常状態判定部を備え、
前記異常度導出部は、前記定常状態判定部にて前記定常状態にあると判定された前記時系列データに基づいて、前記異常判定対象の前記異常度を導出する請求項1〜6の何れか一項に記載の異常判定装置。 - 前記異常判定対象が前記異常状態にあるか否かの誤判定の可能性を調整する誤判定調整部を備え、
前記誤判定調整部は、誤判定の可能性を低く調整するのに伴って、前記選択部にて選択される前記非異常判定対象の数を増加させる請求項1〜7の何れか一項に記載の異常判定装置。 - 前記異常判定対象が前記異常状態にあるか否かの感度を調整する感度調整部を備え、
前記感度調整部は、前記感度を高く調整するのに伴って、前記統計閾値の設定に際し、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データの前記標準偏差の倍率を低減する請求項4に記載の異常判定装置。 - 複数の対象の夫々において計測されるパラメータの時系列データに基づいて、複数の前記対象の異常判定を行う異常判定工程を備える異常判定方法であって、
複数の前記対象から異常判定の前記対象としての一の異常判定対象を選択すると共に、複数の前記対象から前記異常判定対象以外の一の非異常判定対象を選択する選択工程と、
前記選択工程にて選択された前記異常判定対象に対応する前記時系列データを被説明変数とし、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データを説明変数とし、回帰分析を実行して回帰式を導出し、所定の導出期間において、前記異常判定対象に対応する前記時系列データから前記回帰式の出力を減算した値と、前記非異常判定対象に対応する前記時系列データの標準偏差から決定される統計閾値とに基づいて、前記異常判定対象の異常度を導出する異常度導出工程とを備え、
前記選択工程は、一の前記異常判定対象に対し、複数の前記非異常判定対象を選択するものであり、
前記異常度導出工程は、一の前記異常判定対象と、前記選択工程にて選択された複数の前記非異常判定対象の夫々とに関して、前記異常度を導出するものであり、
前記異常判定工程は、前記異常度導出工程にて導出された前記異常度に基づいて、前記異常判定対象が異常状態にあるか否かを判定する異常判定方法。
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