JP6540532B2 - 監視装置及び監視装置の制御方法 - Google Patents
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Description
本発明の実施形態に係る監視システムは、対象設備に設置されたセンサから得られる信
号に基づき対象設備の状態を常時監視して、その状態変化を検出するシステムである。この監視システムは、工場やプラント等における各種設備の状態監視及び予防保全を支援するために利用される。
構成してもよい。
まず、監視装置11の状態変化検出部111が用いる状態推定アルゴリズムについて説明する。本実施形態の状態推定アルゴリズムは、アダムスらによって提案されたベイズ推定による変化点検出アルゴリズム(非特許文献1参照)をベースとし、設備の状態監視に適用するための改良を加えたものである。ベイズ推定を用いることの利点としては、データ量の少ない観測初期の段階でもある程度の推定精度を確保できること、得られたデータ、装置の状態、変化点等を確率で取り扱うためノイズの影響を受けにくいこと、分散処理への拡張が容易なため大規模システムへの適用や膨大なデータ処理が実現しやすいこと、確率分布の時系列変化を保持しておくことで遡って状態推定や変化点検出の評価・判定をやり直すことが容易であることなどが挙げられる。
で、現時点tの観測データxtが変化点か否かを判定することである。そこで、ベイズの公式に基づき、現時点tまでに取得された時系列の観測データx1:tを条件としたときの連長rtの条件付き確率を下記式のように定式化する。
監視システム1を対象設備2に設置する際の手順及び作業について説明する。
まず、ユーザは、対象設備2の種類や故障モードに合わせて、適切なセンサ10を選択する。例えば「工作機械のメインモータ」が監視対象である場合、その主要な故障モードとして「ベアリング摩耗」がある。ベアリングの摩耗によって振動が発生するとモータの負荷が上昇し電流が増加する。したがって、モータの電流を測定するセンサ10を設置することで、ベアリング摩耗に起因するメインモータの異常を検知することができる。また、「プレス装置等のポンプ」が監視対象である場合、その主要な故障モードとして「かみ合わせ不良」がある。異物等によるかみ合わせ不良が発生するとポンプの負荷が上昇し電流が増加する。したがって、ポンプの電流を測定するセンサ10を設置することで、かみ合わせ不良に起因するポンプの異常を検知することができる。また、「ロボット等のサーボモータ」が監視対象である場合、その主要な故障モードとして「芯ずれ」がある。芯ずれによりモータの負荷状況が変化すると力率が変化する。したがって、サーボモータの力率を測定するセンサ10を設置することで、芯ずれに起因するサーボモータの異常を検知することができる。
れているセンサが存在する場合には、そのセンサを利用してもよい。
次に、ユーザは、対象設備2の種類や故障モードに合わせて、状態推定で用いる事前分布及びパラメタの更新式を設定する。ユーザは任意の事前分布及び更新式を監視装置11に対し設定することも可能であるが、事前分布設定部115が提供するユーザインタフェースを利用し、事前分布データベース114に予め登録されている複数種類の事前分布のうちから使用する事前分布を選択することもできる。
図5のフローチャートに沿って、監視システム1の状態監視処理について説明する。
|x1:t−1)の最大ピークの連長値rmaxt−1とを比べ、rmaxtがrmaxt−1に対し不連続(rmaxt≠rmaxt−1+1)である場合に、現時点tを変化点と判定する。一方、rmaxtがrmaxt−1に対し連続(rmaxt=rmaxt−1+1)である場合は、現時点tは変化点でないと判定する。
本実施形態の監視システム1によれば、予め設定した事前分布に基づき観測データのデータ発生確率が求められ、データ発生確率から求めた連長確率分布に基づき対象設備の状態変化の検出が行われる。したがって、適当な事前分布を与えるだけで直ぐに運用(状態
変化の検出)を開始することができ、従来システムのような学習やパラメタ調整作業が必要ない。また、観測データが取得されるたびに事前分布のパラメタが逐次更新されるので、データ量が少ない初期段階でもある程度の精度を確保できる。さらに、使用状況や経年劣化や環境変化等により観測データの傾向に変化が生じた場合でも、それに追従して事前分布が修正(改訂)されるため、高い検出精度を維持することができる。
2:対象設備
10:センサ、11:監視装置
60:観測値情報、61:連長値情報、62:連長確率分布情報
110:データ取得部、111:状態変化検出部、112:更新部、113:情報提示部、114:事前分布データベース、115:事前分布設定部
Claims (11)
- 対象設備の状態を監視する監視装置であって、
前記対象設備に設けられるセンサの出力に基づいて観測データを取得するデータ取得部と、
前記観測データの値が従う確率分布に対応する事前分布が予め設定されており、且つ、前記対象設備において同じ状態が継続する長さである連長が所定の確率分布に従うという仮定の下、前記データ取得部により現時点の観測データが取得されると、前記現時点の観測データの値と前記事前分布のパラメタの値とに基づいて、前記パラメタの値を条件としたときに前記現時点の観測データの値が取得される条件付き確率であるデータ発生確率を求めると共に、前記データ発生確率に基づいて、現時点までに取得された時系列の観測データを条件としたときの連長の条件付き確率の分布である連長確率分布を求め、前記連長確率分布に基づいて前記対象設備の状態の変化を検出する状態変化検出部と、
前記現時点の観測データの値を用いて前記パラメタの値を更新することにより、次の時点におけるデータ発生確率の計算に用いる事前分布を生成する更新部と、
前記状態変化検出部の結果に基づいて前記対象設備の状態の変化を表す情報を提示する情報提示部と、
を有し、
前記状態変化検出部は、現時点における連長確率分布の最大ピークの連長値が一つ前の時点における連長確率分布の最大ピークの連長値に対し不連続となった場合に、現時点を前記対象設備の状態の変化点と判定する
ことを特徴とする監視装置。 - 複数種類の事前分布の定義情報を記憶する事前分布データベースと、
前記複数種類の事前分布のうちから前記状態変化検出部の計算において使用する事前分布を選択する事前分布設定部と、をさらに有する
ことを特徴とする請求項1に記載の監視装置。 - 前記定義情報は、事前分布のパラメタと、前記パラメタの値の更新式と、を定義する情報を含む
ことを特徴とする請求項2に記載の監視装置。 - 前記事前分布データベースは、対象設備及び/又は故障モードの種類ごとに、対応する事前分布の定義情報を記憶しており、
前記事前分布設定部は、監視の対象となる対象設備及び/又は故障モードの種類をユーザに指定させ、ユーザにより指定された対象設備及び/又は故障モードに対応する事前分布を選択する
ことを特徴とする請求項2又は3に記載の監視装置。 - 前記情報提示部は、前記状態変化検出部により検出された前記変化点を表す変化点情報を提示する
ことを特徴とする請求項1〜4のうちいずれか1項に記載の監視装置。 - 前記情報提示部は、前記状態変化検出部によって計算した前記連長確率分布の時系列変化を表す連長確率分布情報を提示する
ことを特徴とする請求項1〜5のうちいずれか1項に記載の監視装置。 - 前記情報提示部は、前記状態変化検出部によって計算した前記連長確率分布の時系列変化を表す連長確率分布情報を提示すると共に、前記連長確率分布情報の時間軸上に前記変化点情報を提示する
ことを特徴とする請求項5に記載の監視装置。 - 前記情報提示部は、前記センサの出力値又は前記観測データの値の時系列変化を表す観測値情報、及び/又は、前記連長確率分布の最大ピークの連長値の時系列変化を表す連長値情報を、前記連長確率分布情報と時間軸を一致させて提示する
ことを特徴とする請求項6又は7に記載の監視装置。 - 対象設備の状態を監視する監視装置であって、
前記対象設備に設けられるセンサの出力に基づいて観測データを取得するデータ取得部と、
前記観測データの値が従う確率分布に対応する事前分布が予め設定されており、且つ、前記対象設備において同じ状態が継続する長さである連長が所定の確率分布に従うという仮定の下、前記データ取得部により現時点の観測データが取得されると、前記現時点の観測データの値と前記事前分布のパラメタの値とに基づいて、前記パラメタの値を条件としたときに前記現時点の観測データの値が取得される条件付き確率であるデータ発生確率を求めると共に、前記データ発生確率に基づいて、現時点までに取得された時系列の観測データを条件としたときの連長の条件付き確率の分布である連長確率分布を求め、前記連長確率分布に基づいて前記対象設備の状態の変化を検出する状態変化検出部と、
前記現時点の観測データの値を用いて前記パラメタの値を更新することにより、次の時点におけるデータ発生確率の計算に用いる事前分布を生成する更新部と、
前記状態変化検出部の結果に基づいて前記対象設備の状態の変化を表す情報を提示する情報提示部と、
複数種類の事前分布の定義情報を記憶する事前分布データベースと、
前記複数種類の事前分布のうちから前記状態変化検出部の計算において使用する事前分布を選択する事前分布設定部と、
を有し、
前記事前分布データベースは、対象設備及び/又は故障モードの種類ごとに、対応する事前分布の定義情報を記憶しており、
前記事前分布設定部は、監視の対象となる対象設備及び/又は故障モードの種類をユーザに指定させ、ユーザにより指定された対象設備及び/又は故障モードに対応する事前分布を選択する
ことを特徴とする監視装置。 - 対象設備の状態を監視する監視装置の制御方法であって、
前記対象設備に設けられるセンサの出力に基づいて観測データを取得する取得ステップと、
前記観測データの値が従う確率分布に対応する事前分布が予め設定されており、且つ、前記対象設備において同じ状態が継続する長さである連長が所定の確率分布に従うという仮定の下、前記取得ステップにより現時点の観測データが取得されると、前記現時点の観測データの値と前記事前分布のパラメタの値とに基づいて、前記パラメタの値を条件としたときに前記現時点の観測データの値が取得される条件付き確率であるデータ発生確率を求めると共に、前記データ発生確率に基づいて、現時点までに取得された時系列の観測データを条件としたときの連長の条件付き確率の分布である連長確率分布を求め、前記連長確率分布に基づいて前記対象設備の状態の変化を検出する状態変化検出ステップと、
前記現時点の観測データの値を用いて前記パラメタの値を更新することにより、次の時点におけるデータ発生確率の計算に用いる事前分布を生成する更新ステップと、
前記状態変化検出ステップの結果に基づいて前記対象設備の状態の変化を表す情報を提示する情報提示ステップと、
を有し、
前記状態変化検出ステップでは、現時点における連長確率分布の最大ピークの連長値が一つ前の時点における連長確率分布の最大ピークの連長値に対し不連続となった場合に、現時点を前記対象設備の状態の変化点と判定する
ことを特徴とする監視装置の制御方法。 - コンピュータを、
対象設備に設けられるセンサの出力に基づいて観測データを取得するデータ取得部と、
前記観測データの値が従う確率分布に対応する事前分布が予め設定されており、且つ、前記対象設備において同じ状態が継続する長さである連長が所定の確率分布に従うという仮定の下、前記データ取得部により現時点の観測データが取得されると、前記現時点の観測データの値と前記事前分布のパラメタの値とに基づいて、前記パラメタの値を条件としたときに前記現時点の観測データの値が取得される条件付き確率であるデータ発生確率を求めると共に、前記データ発生確率に基づいて、現時点までに取得された時系列の観測データを条件としたときの連長の条件付き確率の分布である連長確率分布を求め、前記連長確率分布に基づいて前記対象設備の状態の変化を検出する状態変化検出部と、
前記現時点の観測データの値を用いて前記パラメタの値を更新することにより、次の時点におけるデータ発生確率の計算に用いる事前分布を生成する更新部と、
前記状態変化検出部の結果に基づいて前記対象設備の状態の変化を表す情報を提示する情報提示部と、
して機能させるためのプログラムであって、
前記状態変化検出部は、現時点における連長確率分布の最大ピークの連長値が一つ前の時点における連長確率分布の最大ピークの連長値に対し不連続となった場合に、現時点を前記対象設備の状態の変化点と判定する
ことを特徴とするプログラム。
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