JP6430596B2 - 故障判定に基づいた設備制御 - Google Patents
故障判定に基づいた設備制御 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6430596B2 JP6430596B2 JP2017136255A JP2017136255A JP6430596B2 JP 6430596 B2 JP6430596 B2 JP 6430596B2 JP 2017136255 A JP2017136255 A JP 2017136255A JP 2017136255 A JP2017136255 A JP 2017136255A JP 6430596 B2 JP6430596 B2 JP 6430596B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- failure
- brake
- data
- degree
- computing device
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0243—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model
- G05B23/0254—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model based on a quantitative model, e.g. mathematical relationships between inputs and outputs; functions: observer, Kalman filter, residual calculation, Neural Networks
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass
- G01M99/008—Subject matter not provided for in other groups of this subclass by doing functionality tests
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
- G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0221—Preprocessing measurements, e.g. data collection rate adjustment; Standardization of measurements; Time series or signal analysis, e.g. frequency analysis or wavelets; Trustworthiness of measurements; Indexes therefor; Measurements using easily measured parameters to estimate parameters difficult to measure; Virtual sensor creation; De-noising; Sensor fusion; Unconventional preprocessing inherently present in specific fault detection methods like PCA-based methods
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Algebra (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Description
Claims (9)
- 故障判定に基づいた設備制御システムであって、
1つ又は複数のプロセッサと、
前記1つ又は複数のプロセッサは、
前記設備に含まれるブレーキの物理モデルを受信し、
前記物理モデルに基づいて前記ブレーキの制動回数に関する故障の程度を表す複数の確率分布を含む、シミュレーションされたデータを生成し、
前記シミュレーションされたデータを平滑化することで、前記故障の程度に対応する前記ブレーキの制動回数の確率密度を含む統計モデルを生成し、
前記ブレーキの状態を示す少なくとも1つの測定されたセンサデータ受信し、
前記統計モデルに基づいて、前記センサデータを前記シミュレーションされたデータの前記確率分布と比較して、最大確率を有する故障の程度を判定し、
前記判定結果に基づいて、前記ブレーキを制御するための制御信号を送信し、
前記1つ又は複数のプロセッサに、前記物理モデルを受信させること、前記シミュレーションされたデータを生成させること、前記センサデータを受信させること、前記統計モデルを生成すること前記センサデータを前記シミュレーションされたデータと比較させること、および、前記制御信号を送信させることを実行するようにプログラムする実行可能命令を維持する1つ又は複数の非一過性のコンピュータ可読媒体と、
を備える設備制御システム。 - 複数の時間の異なる前記センサデータを含む履歴データを正規化することを特徴とする請求項1に記載の設備制御システム。
- 前記シミュレーションされたデータと前記履歴データとの差異を決定するため、
正常な動作として分類される故障の程度を有する前記シミュレーションされたデータの第1の確率分布を決定し、
正常な動作として分類される状態を有する前記履歴データの第2の確率分布を決定し、
前記第1の確率分布と前記第2の確率分布の間の偏差に基づいて前記差異を決定することと、
を含む、請求項2に記載の設備制御システム。 - 前記ブレーキの最大確率を有する故障の程度を判定するために、前記正規化されたセンサデータの分布と前記シミュレーションされたデータの分布との間の相対エントロピーが最小となるものから判定することを特徴とする請求項2に記載の設備制御システム。
- 前記プログラムする実行可能命令が、
前記ブレーキの状態を判定するために、前記ブレーキの前記故障の程度を1つ又は複数の閾値と比較することと、
前記状態に少なくとも部分的に基づいて、計算装置に通知を送信することであって、前記通知が前記状態の表示を含む、通知を送信することと、
をさらに含む、請求項1に記載の設備制御システム。 - 前記ブレーキが機械の構成要素であり、前記プログラムする実行可能命令が、
前記ブレーキの前記故障モード及び前記故障の程度を1つ又は複数の閾値と比較して、前記ブレーキの磨耗が許容可能な摩耗の閾値を超えると判定することと、
前記ブレーキの磨耗が許容可能な摩耗の前記閾値を超えると判定することに少なくとも部分的に基づいて、前記ブレーキが構成要素である機械に、前記機械に動作を止めさせるための前記制御信号を送信することと、
をさらに含む、請求項1に記載の設備制御システム。 - 1つ又は複数のプロセッサを含む故障判定に基づいた設備制御システムを用いた設備制御方法であって、
前記設備制御システムは、
ブレーキの物理モデルを受信し、
前記物理モデルに基づいて前記ブレーキの制動回数に関する故障の程度を表す複数の確率分布を含む、シミュレーションされたデータを生成し、前記シミュレーションされたデータを平滑化することで、前記故障の程度に対応する前記ブレーキの制動回数の確率密度を含む統計モデルを生成し、
前記ブレーキの状態を示す少なくとも1つの測定されたセンサデータを受信し、
前記統計モデルに基づいて、前記センサデータを前記シミュレーションされたデータの前記確率分布と比較して、最大確率を有する故障の程度を判定し、
前記判定結果に基づいて、前記ブレーキを制御するための制御信号を送信することを特徴とする故障判定に基づいた設備制御方法。 - 前記ブレーキの状態を判定するために、前記ブレーキの前記故障の程度を1つ又は複数の閾値と比較することと、
前記状態に少なくとも部分的に基づいて、前記通知又は前記制御信号の前記少なくとも1つを送信することであって、前記通知が前記ブレーキの前記状態の表示を含み、前記制御信号が前記ブレーキの少なくとも1つの機能を制御する、前記通知又は前記制御信号の前記少なくとも1つを送信することと、
をさらに含む、請求項7に記載の設備制御方法。 - 前記シミュレーションされたデータと前記センサデータとの差異を決定するため、
正常な動作として分類される故障の程度を有する前記シミュレーションされたデータの第1の確率分布を決定し、
正常な動作として分類される状態を有する前記履歴データの第2の確率分布を決定し、
前記第1の確率分布と前記第2の確率分布の間の偏差に基づいて前記差異を決定することを特徴とする請求項8に記載の設備制御方法。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US15/208662 | 2016-07-13 | ||
US15/208,662 US10466142B2 (en) | 2016-07-13 | 2016-07-13 | Equipment control based on failure determination |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018010636A JP2018010636A (ja) | 2018-01-18 |
JP6430596B2 true JP6430596B2 (ja) | 2018-11-28 |
Family
ID=59337489
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017136255A Active JP6430596B2 (ja) | 2016-07-13 | 2017-07-12 | 故障判定に基づいた設備制御 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10466142B2 (ja) |
EP (1) | EP3270252B1 (ja) |
JP (1) | JP6430596B2 (ja) |
Families Citing this family (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2571359A (en) | 2018-02-27 | 2019-08-28 | Airbus Operations Ltd | Brake monitoring |
DE102018205660A1 (de) * | 2018-04-13 | 2019-10-17 | Siemens Aktiengesellschaft | Simulieren von statistisch modellierten Sensordaten |
EP3804923A4 (en) * | 2018-06-04 | 2021-07-14 | Nissan Motor Co., Ltd. | DEVICE FOR DETERMINING ANOMALY AND METHOD FOR DETERMINING ANOMALY |
DE102018209250A1 (de) * | 2018-06-11 | 2019-12-12 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Steuereinrichtung, Verfahren zur Steuerung eines Steuergeräts, computerlesbares Speichermedium und Steuersystem |
US10956378B2 (en) * | 2018-08-28 | 2021-03-23 | International Business Machines Corporation | Hierarchical file transfer using KDE-optimized filesize probability densities |
JP7089705B2 (ja) * | 2018-08-31 | 2022-06-23 | 株式会社安川電機 | ブレーキ診断装置及びブレーキ診断システム |
US10882500B2 (en) | 2018-11-30 | 2021-01-05 | Raytheon Technologies Corporation | Systems and methods for brake failure detection using retract braking |
EP3696629A1 (de) * | 2019-02-12 | 2020-08-19 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur überprüfung einer industriellen anlage, computerprogramm, computerlesbares medium und system |
CN113678172A (zh) * | 2019-04-01 | 2021-11-19 | Bp北美公司 | 生产设施的动态数字复制品 |
CN110161876B (zh) * | 2019-04-29 | 2021-01-08 | 南京航空航天大学 | 一种电动助力制动***制动踏板反馈的优化方法 |
US10839621B1 (en) * | 2019-07-24 | 2020-11-17 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Altering a vehicle based on driving pattern comparison |
KR102303406B1 (ko) * | 2019-11-18 | 2021-09-16 | 울산대학교 산학협력단 | 산업설비의 이상유무 진단장치 및 방법 |
US11360843B2 (en) | 2020-07-10 | 2022-06-14 | Hitachi, Ltd. | System and signal processing method for failure mode identification |
JP2023012668A (ja) * | 2021-07-14 | 2023-01-26 | 三菱重工業株式会社 | 故障予測装置、故障予測方法、及びプログラム |
CN118140260A (zh) * | 2022-10-03 | 2024-06-04 | 株式会社斯巴鲁 | 信息处理装置、程序 |
CN117786560B (zh) * | 2024-02-28 | 2024-05-07 | 通用电梯股份有限公司 | 一种基于多粒度级联森林的电梯故障分类方法及电子设备 |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5299452A (en) * | 1992-12-08 | 1994-04-05 | Eaton Corporation | Method and apparatus for estimating vehicle braking system effectiveness |
CA2211815A1 (en) * | 1997-07-29 | 1999-01-29 | Craig Luker | Method and apparatus for determining vehicle brake effectiveness |
US7260501B2 (en) * | 2004-04-21 | 2007-08-21 | University Of Connecticut | Intelligent model-based diagnostics for system monitoring, diagnosis and maintenance |
US8144005B2 (en) * | 2008-05-29 | 2012-03-27 | General Electric Company | System and method for advanced condition monitoring of an asset system |
JP5093022B2 (ja) | 2008-09-19 | 2012-12-05 | トヨタ自動車株式会社 | インホイールモータの制御装置 |
US8751129B2 (en) * | 2011-12-08 | 2014-06-10 | Continental Automotive Systems, Inc. | Electronic brake system controls adaptation based upon brake component condition |
JP6135545B2 (ja) | 2014-02-24 | 2017-05-31 | 株式会社デンソー | 補正値生成装置、故障診断装置、補正値生成プログラム、および故障診断プログラム |
US20160097699A1 (en) * | 2014-10-07 | 2016-04-07 | General Electric Company | Estimating remaining usage of a component or device |
-
2016
- 2016-07-13 US US15/208,662 patent/US10466142B2/en active Active
-
2017
- 2017-07-12 EP EP17180841.3A patent/EP3270252B1/en active Active
- 2017-07-12 JP JP2017136255A patent/JP6430596B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3270252A1 (en) | 2018-01-17 |
US20180017467A1 (en) | 2018-01-18 |
JP2018010636A (ja) | 2018-01-18 |
EP3270252B1 (en) | 2020-12-23 |
US10466142B2 (en) | 2019-11-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6430596B2 (ja) | 故障判定に基づいた設備制御 | |
JP7076887B2 (ja) | 落下保護具イベント生成及び監視 | |
RU2719064C2 (ru) | Интегрированная система и способы для управления и контроля транспортных средств | |
JP6937173B2 (ja) | 航空機の重整備における構造体修理のための予測方法及びシステム | |
JP6442091B2 (ja) | 自動車部品破壊防止システム、自動車部品破壊防止方法、および非一時的コンピュータ読取可能媒体 | |
US20190102494A1 (en) | System for tracking incremental damage accumulation | |
US7684936B2 (en) | Method, apparatus and computer program product for determining a future time of a component | |
US9530256B2 (en) | Generating cumulative wear-based indicators for vehicular components | |
JP6879873B2 (ja) | 故障確率評価システム | |
EP3255588A1 (en) | Probabilistic remaining usage life of aircraft structures | |
CN111435557A (zh) | 用于检测机器部件问题的故障检测装置 | |
CN112727965B (zh) | 采煤机制动器的故障监测方法及装置 | |
EP3617826A1 (en) | Management monitoring system | |
JP7145821B2 (ja) | 故障確率評価システムおよびその方法 | |
RU2573266C1 (ru) | Способ мониторинга цифровых систем передачи и устройство, его реализующее | |
JP2014178861A (ja) | 異常運転行動検出装置 | |
US11967822B2 (en) | Method for predicting power generation and remaining useful life per system and system for performing the same | |
Golbasi et al. | Risk-based reliability allocation methodology to set a maintenance priority among system components: A case study in Mining | |
EP3637121B1 (en) | System and method of adaptive remaining useful life estimation using constraint convex regression from degradation measurement | |
CN113919597A (zh) | 用于预测飞行器的着陆载荷的方法和设备 | |
WO2021172249A1 (ja) | 摩耗状態予測方法、摩耗状態予測装置、摩耗状態予測プログラム、及び予測モデル生成方法 | |
RU2735296C1 (ru) | Способ многопараметрического контроля состояния сложных электротехнических объектов | |
Wang et al. | Near-extreme system condition and near-extreme remaining useful time for a group of products | |
CN113800352A (zh) | 一种电梯制动力矩检测方法及装置 | |
CN114008549A (zh) | 用于确定剩余使用周期的方法、剩余使用周期确定电路、剩余使用周期确定设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180417 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180419 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180612 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180821 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20181003 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20181023 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20181031 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6430596 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |