JP5718457B2 - 保守部品寿命予測システムおよび保守部品寿命予測方法 - Google Patents
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Description
また、非特許文献2には、混合ワイブル分布モデルを非線形最小二乗法によって作成する方法について記載されている。
図1は、本発明の実施形態に係る保守部品寿命予測システムの機能的なブロック構成の例を示した図である。図1に示すように、保守部品寿命予測システム100は、モデル作成シミュレータ部110、寿命計算部130、信頼性データ記憶部140などのブロックを含んで構成される。
図3は、本発明の実施形態において、電気機械装置200の代表例として用いられるX線CT装置の概略構成の例を示した図である。図3に示すように、X線CT装置200aは、架台(ガントリ)10、X線管11、高電圧発生装置12、コリメータ13、検出器15、データ収集部16、画像再構成演算装置17、操作用計算機41、などを含んで構成される。
まず、ここでは、保守部品寿命予測システム100が従来の一般的な寿命予測の考え方に従って、X線CT装置200aの保守を管理するとした場合に、保守部品の寿命を予測し、交換サイクルを設定する方法について説明する。すなわち、従来の一般的な考えによれば、保守部品の寿命予測および交換サイクルの設定は、例えば、次の手順に従って行われる。
例えば、保守部品寿命予測システム100は、レコード数Nの信頼性データについて、X線管故障日時から稼動開始日時を差し引いて故障までの時間tを求め、その時間tを昇順に並べたときの順位iを求める。次に、レコード数Nに応じて、式(1)で定められる経験分布、式(2)で定められるメジアンランク、または、式(3)で定められる平均ランクから故障累積分布F(t)の推定値を求める。
<手順3> 式(4)で表されるワイブル分布に従う故障累積分布F(t)の形状パラメータm、尺度パラメータη、位置パラメータγをワイブル確率紙から読み取る。
しかしながら、以上に説明した保守部品の寿命を予測し、交換サイクルを設定する方法には、実用上、重大な問題が存在する。すなわち、保守部品の寿命を予測するためには、(故障までの時間t、故障累積分布F(t)の推定値)の組のデータをワイブル確率紙上にプロットし、直線を当てはめることが必要であるが、現実の電気機械装置200においては、その使用方法や使用環境が様々に異なるため、ワイブル確率紙上で必ずしも直線になるとは限らない。すなわち、保守部品の寿命は、その使用方法や使用環境によって大きな相違を生じることが多い。
そこで、本実施形態では、電気機械装置200の使用方法や使用環境に係るデータそのものを有効に利用することにより、フィールドで得られるX線管11などの保守部品の信頼性データを、使用方法や使用環境で層別することなく、その保守部品の寿命を予測する方法を提示する。
式(9)に基づく統合寿命予測モデルでは、形状パラメータm、尺度パラメータη、位置パラメータγの3つのパラメータを予測するために、式(8)に基づく3つのパラメータ予測モデルが用意されている。従って、そのパラメータ予測モデルを利用するには、式(8)で表される3つのパラメータ予測式において、それぞれの切片を表すパラメータであるm0、η0、γ0と、比例係数を表すパラメータであるmi、ηi、γiを事前に決定しておくことが必要となる(以下、これら切片および比例係数を表すパラメータをメタパラメータという)。
そこで、この課題を解決するために、本実施形態では、少量の故障事例データを含む信頼性データからパラメータ予測モデルのメタパラメータを決定するという方法を採らず、パラメータ予測モデルのメタパラメータの確率分布をシミュレーションで評価して、その平均値あるいは最頻値からメタパラメータの値を定めるという方法を採用する。
ところで、確率的パラメータ標本生成部115におけるパラメータ予測モデルのメタパラメータの候補値を、単純なモンテカルロシミュレーション法によりランダムに生成した場合には、予測精度やメタパラメータの確率標本分布が収束するのに長時間掛かったり、収束しなかったりする。そこで、本実施形態では、モデル作成シミュレータ部110におけるパラメータ予測モデルのメタパラメータの候補値の生成(すなわち、標本サンプリング)、寿命予測モデルの候補の更新、確率標本分布の収束評価の一連の処理に、ベイスモデルに対するMCMC法を適用する。
図8は、保守部品寿命予測システム100の寿命計算部130における寿命計算処理の処理フローの例を示した図である。以下、図8を参照して(適宜、図1参照)、寿命計算部130における寿命計算処理の処理フローについて説明する。
本実施形態では、電気機械装置200の保守部品(例えば、X線CT装置200aのX線管11)の寿命を、電気機械装置200のまたは保守部品の使用方法や使用環境を考慮して予測できるようにした。その寿命予測モデルによれば、例えば、寿命予測モデルは、ワイブルモデルの3つのパラメータm,η,γと経過時間または稼働時間とによって予測され、また、パラメータm,η,γは、電気機械装置200のまたは保守部品の使用方法および使用環境を表す変数によって予測されるようにされている。このとき、パラメータm,η,γを予測するためのメタパラメータは、MCMC法などを適用した乱数シミュレーションによって、当該保守部品の寿命のフィールドデータに適合するように定められる。
11 X線管(保守部品)
12 高電圧発生装置
13 コリメータ
14 X線束
15 検出器
16 データ収集部
17 画像再構成演算装置
31 モデル管理用計算機
32 演算処理装置
33 記憶装置
41 操作用計算機
42 演算処理装置
43 記憶装置
100 保守部品寿命予測システム
110 モデル作成シミュレータ部
111 モデル作成試行部
112 寿命予測モデル作成試行部
113 寿命予測計算試行部
115 確率的パラメータ標本生成部
116 モデル精度収束判定部
121 パラメータ標本値記憶部
122 寿命予測モデル記憶部
130 寿命計算部
132 寿命予測モデル作成部
133 寿命予測計算部
134 保守部品交換サイクル通知部
135 保守管理装置
140 信頼性データ記憶部
200 電気機械装置
200a X線CT装置
300 運用センタ
310 保守部品寿命予測システム画面
314 データ区間指定副画面
315 寿命確率分布パラメータ計算副画面
316 対象指定副画面
317 計算方法選択計算結果副画面
400 サイト
410 保守管理画面
411 保守部品指定副画面
412 保守計画副画面
500 通信ネットワーク
Claims (10)
- 使用方法および使用環境によって寿命が変動する電気機械装置の保守部品の寿命を予測する保守部品寿命予測システムであって、
前記保守部品の使用開始から故障するまでの経過時間または稼働時間を表す第1のデータと、その保守部品の使用方法および使用環境を表す第2のデータと、が対応付けられて構成された信頼性データが蓄積される信頼性データ記憶部と、
前記保守部品の寿命を予測する寿命予測モデルに含まれるパラメータの値を前記第2のデータから予測するパラメータ予測モデルに含まれるメタパラメータの値を、前記第1のデータと、前記第2のデータと、前記メタパラメータについて事前に設定された確率分布に従う乱数と、を用いたシミュレーションによって定めるモデル作成シミュレータ部と、
前記モデル作成シミュレータ部によって定められたメタパラメータの値を有するパラメータ予測モデルと寿命予測対象の保守部品についての前記第2のデータの値とから、前記寿命予測モデルに含まれるパラメータの値を定める寿命予測モデル作成部と、
前記寿命予測モデル作成部によって定められたれたパラメータの値を有する寿命予測モデルに基づき、前記寿命予測対象の保守部品の予測寿命を予測する寿命予測計算部と、
を備えること
を特徴とする保守部品寿命予測システム。 - 前記寿命予測計算部で計算した前記保守部品の予測寿命に基づき、前記保守部品の交換サイクルを定め、前記定めた交換サイクルを保守作業者に通知する保守部品交換サイクル通知部を、さらに、備えること
を特徴とする請求項1に記載の保守部品寿命予測システム。 - 前記寿命予測モデルは、形状パラメータ、尺度パラメータ、位置パラメータのうち少なくとも1つのパラメータを有するワイブルモデルであること
を特徴とする請求項1に記載の保守部品寿命予測システム。 - 前記パラメータ予測モデルは、前記使用方法および使用環境を表すデータを説明変数とする回帰モデルであること
を特徴とする請求項1に記載の保守部品寿命予測システム。 - 前記モデル作成シミュレータ部が前記メタパラメータを定めるために行うシミュレーションは、
前記メタパラメータについて事前に設定された確率分布と、前記第1のデータおよび前記寿命予測モデルから得られる尤度と、を用いて、前記メタパラメータについての事後確率分布を定義し、前記定義した事後確率分布に従って、前記メタパラメータについての乱数標本系列を発生させるマルコフ連鎖モンテカルロシミュレーションであること
を特徴とする請求項1に記載の保守部品寿命予測システム。 - 使用方法および使用環境によって寿命が変動する電気機械装置の保守部品の寿命を、計算機により予測する保守部品寿命予測方法であって、
前記計算機は、
前記保守部品の使用開始から故障するまでの経過時間または稼働時間を表す第1のデータと、その保守部品の使用方法および使用環境を表す第2のデータと、が対応付けられて構成された信頼性データが蓄積される信頼性データ記憶部を備え、
前記保守部品の寿命を予測する寿命予測モデルに含まれるパラメータの値を前記第2のデータから予測するパラメータ予測モデルに含まれるメタパラメータの値を、前記第1のデータと、前記第2のデータと、前記メタパラメータについて事前に設定された確率分布に従う乱数と、を用いたシミュレーションによって定めるモデル作成シミュレーション処理と、
前記モデル作成シミュレーション処理によって定められたメタパラメータの値を有するパラメータ予測モデルと寿命予測対象の保守部品についての前記第2のデータの値とから、前記寿命予測モデルに含まれるパラメータの値を定める寿命予測モデル作成処理と、
前記寿命予測モデル作成処理によって定められたれたパラメータの値を有する寿命予測モデルに基づき、前記寿命予測対象の保守部品の予測寿命を予測する寿命予測計算処理と、
を実行すること
を特徴とする保守部品寿命予測方法。 - 前記計算機は、
前記寿命予測計算処理で予測した前記保守部品の予測寿命に基づき、前記保守部品の交換サイクルを定め、前記定めた交換サイクルを保守作業者に通知する保守部品交換サイクル通知処理を、さらに、実行すること
を特徴とする請求項6に記載の保守部品寿命予測方法。 - 前記寿命予測モデルは、形状パラメータ、尺度パラメータ、位置パラメータのうち少なくとも1つのパラメータを有するワイブルモデルであること
を特徴とする請求項6に記載の保守部品寿命予測方法。 - 前記パラメータ予測モデルは、前記使用方法および使用環境を表すデータを説明変数とする回帰モデルであること
を特徴とする請求項6に記載の保守部品寿命予測方法。 - 前記モデル作成シミュレータ処理において前記メタパラメータを定めるために行うシミュレーションは、
前記メタパラメータについて事前に設定された確率分布と、前記第1のデータおよび前記寿命予測モデルから得られる尤度と、を用いて、前記メタパラメータについての事後確率分布を定義し、前記定義した事後確率分布に従って、前記メタパラメータについての乱数標本系列を発生させるマルコフ連鎖モンテカルロシミュレーションであること
を特徴とする請求項6に記載の保守部品寿命予測方法。
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JP6178277B2 (ja) * | 2014-04-11 | 2017-08-09 | 日本電信電話株式会社 | 故障解析における影響因子情報取得方法および影響因子情報取得装置 |
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JP2016177682A (ja) * | 2015-03-20 | 2016-10-06 | 株式会社東芝 | 設備評価装置、設備評価方法、コンピュータプログラム |
US10339461B2 (en) * | 2015-09-30 | 2019-07-02 | The Boeing Company | System for maintenance of a manufactured product |
EP3156870B1 (en) * | 2015-10-15 | 2022-06-01 | Tata Consultancy Services Limited | Systems and methods for predictive reliability mining |
US20170242081A1 (en) * | 2016-02-24 | 2017-08-24 | General Electric Company | System and method for optimization of recommended service intervals |
JP2017167847A (ja) * | 2016-03-16 | 2017-09-21 | 株式会社東芝 | 運用計画案作成装置、運用計画案作成方法、プログラムおよび運用計画案作成システム |
JP2017219515A (ja) * | 2016-06-10 | 2017-12-14 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、および情報処理システム |
JP6526081B2 (ja) | 2017-02-28 | 2019-06-05 | ファナック株式会社 | 在庫管理および予防保全を行う機能を有する在庫管理システム |
JP2018173948A (ja) * | 2017-03-31 | 2018-11-08 | 西日本電信電話株式会社 | 故障診断装置、故障診断方法、及びコンピュータプログラム |
US10573099B2 (en) * | 2017-05-25 | 2020-02-25 | The Boeing Company | Vehicle part reliability determination system and method |
JP2018204949A (ja) * | 2017-05-30 | 2018-12-27 | 日本電信電話株式会社 | 鋼材の耐水素脆化特性評価方法 |
JP6845126B2 (ja) * | 2017-12-11 | 2021-03-17 | 日本電信電話株式会社 | 故障確率算出装置、故障確率算出方法及びプログラム |
CN108053079B (zh) * | 2017-12-29 | 2021-06-29 | 山东超越数控电子股份有限公司 | 一种用于机务外场的备件数量预测方法和*** |
JP7195050B2 (ja) * | 2018-01-16 | 2022-12-23 | 東芝Itコントロールシステム株式会社 | 放射線検査装置 |
CN108549951B (zh) * | 2018-03-09 | 2021-10-22 | 璇飞(武汉)科技有限公司 | 一种基于关键器件的船用电气设备寿命预测方法及装置 |
JP6865189B2 (ja) * | 2018-03-16 | 2021-04-28 | 株式会社日立製作所 | 故障確率評価システム及び方法 |
JP6974732B2 (ja) * | 2018-04-05 | 2021-12-01 | 日本電信電話株式会社 | 影響因子混在範囲分析方法及び影響因子混在範囲分析装置 |
JP6863930B2 (ja) * | 2018-05-29 | 2021-04-21 | ファナック株式会社 | 寿命予測装置及び機械学習装置 |
CN110660002B (zh) * | 2018-06-29 | 2022-03-29 | 新疆金风科技股份有限公司 | 风力发电机组的部件的失效率曲线的确定方法和设备 |
CN110991945B (zh) * | 2018-09-30 | 2023-04-18 | 北京国双科技有限公司 | 设备备件的信息处理方法及装置、存储介质和处理器 |
CN109840310B (zh) * | 2019-01-14 | 2022-10-21 | 中国空间技术研究院 | 一种航天器用三维集成***级组件寿命综合评价方法 |
KR102291379B1 (ko) * | 2020-01-31 | 2021-09-07 | 정기용 | 인공지능을 이용한 하드 디스크의 사용 기간 예측과 이레이징 및 디가우징 판단 방법 |
CN112257253A (zh) * | 2020-10-19 | 2021-01-22 | 成都航天科工大数据研究院有限公司 | 一种基于Bayes的产品工业寿命预测方法、装置及电子设备 |
CN112560234B (zh) * | 2020-12-01 | 2024-03-12 | 江苏南高智能装备创新中心有限公司 | 一种数控机床剩余寿命估计概率的计算方法、装置和网络侧服务端 |
CN112949092B (zh) * | 2021-04-08 | 2022-07-26 | 北京航空航天大学 | 一种多阶段定期抽检型产品贮存寿命评估的离散参数回归法 |
CN114357892B (zh) * | 2022-01-12 | 2024-05-28 | 中国石油大学(北京) | 防喷器***可用性预测方法、装置、设备和存储介质 |
WO2024095770A1 (ja) * | 2022-11-02 | 2024-05-10 | 株式会社ニデック | 眼鏡レンズ加工装置および眼鏡レンズ加工プログラム |
CN116050613B (zh) * | 2023-01-06 | 2024-01-02 | 中国长江电力股份有限公司 | 水电机组顶盖排水泵剩余使用寿命预测方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0694589A (ja) * | 1992-09-09 | 1994-04-05 | Toshiba Corp | 高温部品の寿命診断方法 |
JP2007025878A (ja) * | 2005-07-13 | 2007-02-01 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | プラント用保全支援システム |
JP2009047696A (ja) * | 2007-08-15 | 2009-03-05 | General Electric Co <Ge> | 経験に基づく確率論的な寿命診断プロセスを構築する方法及びシステム |
WO2010143492A1 (ja) * | 2009-06-11 | 2010-12-16 | 株式会社日立製作所 | 装置異常監視方法及びシステム |
WO2011030425A1 (ja) * | 2009-09-10 | 2011-03-17 | 株式会社東芝 | 管理計画作成装置、および方法 |
-
2011
- 2011-05-13 WO PCT/JP2011/061030 patent/WO2012157040A1/ja active Application Filing
- 2011-05-13 JP JP2013514865A patent/JP5718457B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0694589A (ja) * | 1992-09-09 | 1994-04-05 | Toshiba Corp | 高温部品の寿命診断方法 |
JP2007025878A (ja) * | 2005-07-13 | 2007-02-01 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | プラント用保全支援システム |
JP2009047696A (ja) * | 2007-08-15 | 2009-03-05 | General Electric Co <Ge> | 経験に基づく確率論的な寿命診断プロセスを構築する方法及びシステム |
WO2010143492A1 (ja) * | 2009-06-11 | 2010-12-16 | 株式会社日立製作所 | 装置異常監視方法及びシステム |
WO2011030425A1 (ja) * | 2009-09-10 | 2011-03-17 | 株式会社東芝 | 管理計画作成装置、および方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
JPN6011028919; C.ANDRIEU ET AL.: 'An Introduction to MCMC for Machine Learning' Machine Learning Vol.50, 2003, pages.5-43 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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WO2012157040A1 (ja) | 2012-11-22 |
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