JP6801131B1 - 診断装置、診断方法、及び診断プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
が運転状態と停止状態の何れであるかを考慮した状態変化の判定を行うことが可能となる。これにより、例えば、発停前後の不安定な状態の頻度の高まりや、過去に経験の無い未経験な状態の発生を把握し、現地における確認やメンテナンス等の作業の実施を開始するトリガーにすることが可能となる。
図1は、実施形態に係る診断システム1のシステム構成の一例を示した図である。診断システム1は、図1に示されるように、コンピュータ2(本願でいう「診断装置」の一例である)と、コンピュータ2と有線または無線で接続される振動センサー3とを備える。コンピュータ2は、CPU21、メモリ22、ストレージ23、通信インターフェース24を有する電子計算機であり、ストレージ23から読み出されてメモリ22に展開されたコンピュータプログラムを実行することにより、後述する各種の処理を実行する。また、振動センサー3は、MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)の振動センサーであり、振動を電気信号に変換する。
01)。すなわち、コンピュータ2は、振動センサー3で計測された振動データをメモリ22に記憶する。メモリ22に記憶される振動データは、コンピュータ2の作動中に逐次蓄積されるリアルタイムのデータであってもよいし、データロガー等の記録装置類に蓄積された過去のデータであってもよい。
。各振動センサー3は、X軸方向とY軸方向とZ軸方向の3軸の振動を検出できる。そして、包装装置4には、そのような振動センサー3が複数備わっている。このため、横軸を検出点名にし、縦軸を振動レベル(振幅)にしたグラフに、各グループの平均値をプロットすると、図11に示すようなグラフができる。このグラフにおいて、グループ1,2,4に着目すると、これらのグループは振動の傾向が比較的近いことが判る。図12は、グループ1,2,4のみを表したグラフである。図12を見ると判るように、グループ1,2,4は、振動の傾向が比較的近いことが判る。図13は、グループ3,5,6のみを表したグラフである。図13を見ると判るように、グループ3,5,6は、振動の傾向がばらついていることが判る。
2・・コンピュータ
3・・振動センサー
4・・包装装置
21・・CPU
22・・メモリ
23・・ストレージ
24・・通信インターフェース
Claims (5)
- 発動及び停止を繰り返す発停装置の状態を診断する診断装置であって、
前記発停装置の状態を示す状態量のデータが記憶される記憶部と、
前記データが示す状態量から前記発停装置の状態変化を判定する処理部と、を備え、
前記処理部は、過去の状態量の時系列データに基づいて用意された、前記発停装置の運転状態毎に分類された複数の状態量群がそれぞれ示す過去の状態量と、前記記憶部に記憶されているデータが示す状態量との相対関係に基づいて、前記発停装置の状態変化を判定するものであり、
前記時系列データを所定の時間間隔で分割するデータ分割処理と、
前記データ分割処理によって得られた複数の分割データを、各分割データが示す振動の測定値に応じてグループ分けするグルーピング処理と、
前記グルーピング処理によってグループ分けされた複数のグループを、前記発停装置の運転状態に応じて分類するカテゴライズ処理と、
を実行して用意した前記複数の状態量群を用いて、前記発停装置の状態変化を判定し、
前記カテゴライズ処理においては、前記複数のグループを、少なくとも前記発停装置が安定している時のものと停止している時のものと状態が安定していない時のものとに分類し、
前記発停装置の状態変化の判定は、前記発停装置が安定している時のものと停止している時のものと状態が安定していない時のもののそれぞれについて実行する、
診断装置。 - 前記処理部は、前記時系列データから所定の高周波成分を除去したものを使って前記データ分割処理を実行する、
請求項1に記載の診断装置。 - 前記状態量とは、前記発停装置の振動を示す測定値である、
請求項1または2に記載の診断装置。 - 発動及び停止を繰り返す発停装置の状態を診断する診断方法であって、
コンピュータが、
前記発停装置の状態を示す過去の状態量の時系列データに基づいて用意された、前記発
停装置の運転状態毎に分類された複数の状態量群がそれぞれ示す過去の状態量と、前記発停装置の状態を示す状態量のデータが示す状態量との相対関係に基づいて、前記発停装置の状態変化を判定する処理を実行するものであり、
前記時系列データを所定の時間間隔で分割するデータ分割処理と、
前記データ分割処理によって得られた複数の分割データを、各分割データが示す振動の測定値に応じてグループ分けするグルーピング処理と、
前記グルーピング処理によってグループ分けされた複数のグループを、前記発停装置の運転状態に応じて分類するカテゴライズ処理と、
を実行して用意した前記複数の状態量群を用いて、前記発停装置の状態変化を判定し、
前記カテゴライズ処理においては、前記複数のグループを、少なくとも前記発停装置が安定している時のものと停止している時のものと状態が安定していない時のものとに分類し、
前記発停装置の状態変化の判定は、前記発停装置が安定している時のものと停止している時のものと状態が安定していない時のもののそれぞれについて行う、
診断方法。 - 発動及び停止を繰り返す発停装置の状態を診断する診断プログラムであって、
コンピュータに、
前記発停装置の状態を示す過去の状態量の時系列データに基づいて用意された、前記発停装置の運転状態毎に分類された複数の状態量群がそれぞれ示す過去の状態量と、前記発停装置の状態を示す状態量のデータが示す状態量との相対関係に基づいて、前記発停装置の状態変化を判定する処理を実行させるものであり、
前記時系列データを所定の時間間隔で分割するデータ分割処理と、
前記データ分割処理によって得られた複数の分割データを、各分割データが示す振動の測定値に応じてグループ分けするグルーピング処理と、
前記グルーピング処理によってグループ分けされた複数のグループを、前記発停装置の運転状態に応じて分類するカテゴライズ処理と、
を実行させて用意した前記複数の状態量群を用いて、前記発停装置の状態変化を判定し、
前記カテゴライズ処理においては、前記複数のグループを、少なくとも前記発停装置が安定している時のものと停止している時のものと状態が安定していない時のものとに分類させ、
前記発停装置の状態変化の判定は、前記発停装置が安定している時のものと停止している時のものと状態が安定していない時のもののそれぞれについて実行させる、
診断プログラム。
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WO2022185771A1 (ja) * | 2021-03-04 | 2022-09-09 | 三菱ケミカルエンジニアリング株式会社 | 診断装置、診断方法、及び診断プログラム |
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JP2017096655A (ja) * | 2015-11-18 | 2017-06-01 | 三菱重工業株式会社 | 状態評価システム及び状態評価方法 |
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Cited By (6)
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WO2022185771A1 (ja) * | 2021-03-04 | 2022-09-09 | 三菱ケミカルエンジニアリング株式会社 | 診断装置、診断方法、及び診断プログラム |
JP2022135063A (ja) * | 2021-03-04 | 2022-09-15 | 三菱ケミカルエンジニアリング株式会社 | 診断装置、診断方法、及び診断プログラム |
JP2022135064A (ja) * | 2021-03-04 | 2022-09-15 | 三菱ケミカルエンジニアリング株式会社 | 診断装置、診断方法、及び診断プログラム |
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KR102418118B1 (ko) * | 2021-03-24 | 2022-07-08 | 한국생산기술연구원 | 주파수 합성을 이용한 딥러닝 기반 설비 진단 장치 및 방법 |
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