JP2021002098A - 故障予兆診断装置およびその方法 - Google Patents
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Abstract
Description
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- 機器から複数のセンサを用いて取得したセンサデータを用いて、当該機器の故障予兆診断を行う故障予兆診断装置において、
前記センサデータに対して加工処理を施し加工センサデータを生成する加工センサデータ生成手段と、
前記複数のセンサ間の相関係数を高めるための前記加工処理に対する加工処理条件を前処理条件として生成する前処理条件生成手段と、
前記前処理条件に基づいて、前記機器の故障予兆診断モデルを更新する故障予兆診断モデル更新手段と、
前記故障予兆診断モデルを用いて、前記機器の故障予兆診断を行う診断処理手段とを有することを特徴とする故障予兆診断装置。 - 請求項1に記載の故障予兆診断装置において、
前記センサデータと前記加工センサデータとの間の相関係数をもとにセンサの組合せを生成するセンサ組合せ生成手段をさらに有し、
前記前処理条件生成手段は、前記センサ組合せ生成手段が生成した前記センサの組合せごとに前記前処理条件を生成することを特徴とする故障予兆診断装置。 - 請求項2に記載の故障予兆診断装置において、
前記センサの組合せにおけるセンサデータに対して、前記前処理条件で加工条件を反映した加工センサデータについて特定期間の平均値と標準偏差を正常モデルとして計算する学習手段を有し、
前記診断処理手段は、前記正常モデルとの乖離度に基づいて異常判断を行うことを特徴とする故障予兆診断装置。 - 請求項1乃至3のいずれかに記載の故障予兆診断装置において、
前記診断処理手段は、前記機器の故障予兆診断を、前記センサデータと前記加工センサデータとの関係の変化に基づいて行うことを特徴とする故障予兆診断装置。 - 請求項1乃至4のいずれかに記載の故障予兆診断装置において、
前記前処理条件生成手段は、前記前処理条件として、前記複数のセンサ間の相関係数が最も高くなる加工処理条件を生成することを特徴とする故障予兆診断装置。 - 請求項1乃至5のいずれかに記載の故障予兆診断装置において、
前記加工センサデータ生成手段は、前記センサデータに対して過去方向と未来方向に時間をシフトする加工処理を施し、前記加工センサデータを生成することを特徴とする故障予兆診断装置。 - 請求項1乃至5のいずれかに記載の故障予兆診断装置において、
前記加工センサデータ生成手段は、前記センサデータに対して指定した窓における統計値を計算する加工処理を施し、前記加工センサデータを生成することを特徴とする故障予兆診断装置。 - 機器から複数のセンサを用いて取得したセンサデータを用いて、当該機器の故障予兆診断を行う故障予兆診断装置を用いた故障予兆診断方法において、
前記センサデータに対して加工処理を施し加工センサデータを生成し、
前記複数のセンサ間の相関係数を高めるための前記加工処理に対する加工処理条件を前処理条件として生成し、
前記前処理条件に基づいて、前記機器の故障予兆診断モデルを更新し、
前記故障予兆診断モデルを用いて、前記機器の故障予兆診断を行うことを特徴とする故障予兆診断方法。 - 請求項8に記載の故障予兆診断方法において、
さらに、前記センサデータと前記加工センサデータとの間の相関係数をもとにセンサの組合せを生成し、
生成された前記センサの組合せごとに前記前処理条件を生成することを特徴とする故障予兆診断方法。 - 請求項9に記載の故障予兆診断方法において、
さらに、前記センサの組合せにおけるセンサデータに対して、前記前処理条件で加工条件を反映した加工センサデータについて特定期間の平均値と標準偏差を正常モデルとして計算し、
前記前記機器の故障予兆診断は、前記正常モデルとの乖離度に基づいて異常判断を行うことを特徴とする故障予兆診断方法。 - 請求項8乃至10のいずれかに記載の故障予兆診断方法において、
前記機器の故障予兆診断を、前記センサデータと前記加工センサデータとの関係の変化に基づいて行うことを特徴とする故障予兆診断方法。 - 請求項8乃至11のいずれかに記載の故障予兆診断方法において、
前記前処理条件として、前記複数のセンサ間の相関係数が最も高くなる加工処理条件を生成することを特徴とする故障予兆診断方法。 - 請求項8乃至12のいずれかに記載の故障予兆診断方法において、
前記センサデータに対して過去方向と未来方向に時間をシフトする加工処理を施し、前記加工センサデータを生成することを特徴とする故障予兆診断方法。 - 請求項8乃至12のいずれかに記載の故障予兆診断方法において、
前記センサデータに対して指定した窓における統計値を計算する加工処理を施し、前記加工センサデータを生成することを特徴とする故障予兆診断方法。
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