JP6542738B2 - 対象物の出荷時検査情報と稼働時アラーム情報の相関関係を学習する機械学習装置および機械学習方法 - Google Patents
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Description
11 モータの検査装置
12 モータの制御装置
2 機械学習装置
3 ニューラルネットワーク(オートエンコーダ)
21 状態観測部
22 学習部
23 出力利用部
X1n 出荷時検査情報
X2n 稼働時アラーム情報
Claims (14)
- 対象物を出荷するときに検査した出荷時検査情報と、前記対象物が稼働している間に発せられた稼働時アラーム情報の相関関係を学習する機械学習装置であって、
前記出荷時検査情報および前記稼働時アラーム情報を観測する状態観測部と、
前記状態観測部で観測された前記出荷時検査情報および前記稼働時アラーム情報に基づいて、学習モデルを作成する学習部と、を備え、
前記対象物は、モータであり、
前記出荷時検査情報は、前記モータの機種および前記モータの検査日に関連付けられた複数の検査項目の検査結果,前記モータに関する絶縁抵抗値,アース抵抗値,電流値およびスイッチング時のサージ電圧を含み、
前記稼働時アラーム情報は、前記モータに関する過電流アラーム,ノイズアラームおよび過負荷アラームを含む、
ことを特徴とする機械学習装置。 - 対象物を出荷するときに検査した出荷時検査情報と、前記対象物が稼働している間に発せられた稼働時アラーム情報の相関関係を学習する機械学習装置であって、
前記出荷時検査情報および前記稼働時アラーム情報を観測する状態観測部と、
前記状態観測部で観測された前記出荷時検査情報および前記稼働時アラーム情報に基づいて、学習モデルを作成する学習部と、を備え、
前記対象物は、モータをサーボ駆動するサーボアンプであり、
前記出荷時検査情報は、前記サーボアンプの機種および前記サーボアンプの検査日に関連付けられた複数の検査項目の検査結果,前記サーボアンプに関する絶縁抵抗値,アース抵抗値,電流値およびスイッチング時のサージ電圧を含み、
前記稼働時アラーム情報は、前記サーボアンプに関する過電流アラーム,ノイズアラームおよび過負荷アラームを含む、
ことを特徴とする機械学習装置。 - 前記学習部は、
前記出荷時検査情報および前記稼働時アラーム情報の分布相関関係を学習モデルとして作成する、
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の機械学習装置。 - さらに、
前記学習部で作成された前記学習モデルに基づいて、前記対象物が稼働している間に発せられるアラームに影響する、前記対象物を出荷するときの検査項目を出力する出力利用部を備える、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の機械学習装置。 - 前記学習部は、
前記出荷時検査情報および前記稼働時アラーム情報に対して、クラスタリングを行って前記学習モデルを作成する、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項4のいずれか1項に記載の機械学習装置。 - 前記学習部は、
前記出荷時検査情報および前記稼働時アラーム情報を階層構造で演算処理する階層型クラスタリング、または、前記出荷時検査情報および前記稼働時アラーム情報をノード間距離で所定の数に演算処理する非階層型クラスタリングを行うことにより、前記学習モデルを作成する、
ことを特徴とする請求項5に記載の機械学習装置。 - 前記機械学習装置は、ニューラルネットワークを備える、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載の機械学習装置。 - 前記機械学習装置は、
少なくとも1つの他の機械学習装置と接続可能であり、少なくとも1つの前記他の機械学習装置との間で、前記機械学習装置の前記学習部で作成された学習モデルを相互に交換または共有する、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項7のいずれか1項に記載の機械学習装置。 - 前記機械学習装置は、第1クラウドサーバ上に存在し、
前記他の機械学習装置は、前記第1クラウドサーバとは異なる第2クラウドサーバ上に存在する、
ことを特徴とする請求項8に記載の機械学習装置。 - 対象物を出荷するときに検査した出荷時検査情報と、前記対象物が稼働している間に発せられた稼働時アラーム情報の相関関係を学習する機械学習方法であって、
前記出荷時検査情報および前記稼働時アラーム情報を観測し、
観測された前記出荷時検査情報および前記稼働時アラーム情報に基づいて、学習モデルを作成し、
前記対象物は、モータであり、
前記出荷時検査情報は、前記モータの機種および前記モータの検査日に関連付けられた複数の検査項目の検査結果,前記モータに関する絶縁抵抗値,アース抵抗値,電流値およびスイッチング時のサージ電圧を含み、
前記稼働時アラーム情報は、前記モータに関する過電流アラーム,ノイズアラームおよび過負荷アラームを含む、
ことを特徴とする機械学習方法。 - 対象物を出荷するときに検査した出荷時検査情報と、前記対象物が稼働している間に発せられた稼働時アラーム情報の相関関係を学習する機械学習方法であって、
前記出荷時検査情報および前記稼働時アラーム情報を観測し、
観測された前記出荷時検査情報および前記稼働時アラーム情報に基づいて、学習モデルを作成し、
前記対象物は、モータをサーボ駆動するサーボアンプであり、
前記出荷時検査情報は、前記サーボアンプの機種および前記サーボアンプの検査日に関連付けられた複数の検査項目の検査結果,前記サーボアンプに関する絶縁抵抗値,アース抵抗値,電流値およびスイッチング時のサージ電圧を含み、
前記稼働時アラーム情報は、前記サーボアンプに関する過電流アラーム,ノイズアラームおよび過負荷アラームを含む、
ことを特徴とする機械学習方法。 - 前記学習モデルの作成は、
前記出荷時検査情報および前記稼働時アラーム情報の分布相関関係を学習モデルとして作成する、
ことを特徴とする請求項10または請求項11に記載の機械学習方法。 - さらに、
作成された前記学習モデルに基づいて、前記対象物が稼働している間に発せられるアラームに影響する、前記対象物を出荷するときの検査項目を出力する、
ことを特徴とする請求項10乃至請求項12のいずれか1項に記載の機械学習方法。 - 前記学習モデルの作成は、
前記出荷時検査情報および前記稼働時アラーム情報に対して、クラスタリングを行って作成する、
ことを特徴とする請求項10乃至請求項13のいずれか1項に記載の機械学習方法。
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