JP7042152B2

JP7042152B2 - 機器交換時期提案方法及び装置

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Publication number: JP7042152B2
Application number: JP2018080059A
Authority: JP
Inventors: 慎弥河原; 隆昭鈴木
Original assignee: IHI Transport Machinery Co Ltd
Current assignee: IHI Transport Machinery Co Ltd
Priority date: 2018-04-18
Filing date: 2018-04-18
Publication date: 2022-03-25
Anticipated expiration: 2038-04-18
Also published as: JP2019191649A

Description

本発明は、機器交換時期提案方法及び装置に関するものである。

一般に、石炭火力発電所等のプラント設備において、例えば、石炭を搬送するベルトコンベヤの場合、安全装置等の作動が検知されると、一旦、ベルトコンベヤの運転を停止し、停止要因に対応をした後、ベルトコンベヤの運転を再開することが行われる。

このため、前記ベルトコンベヤに用いられる電動機は、始動、運転、停止、再始動が繰り返し行われる。

従来、前記電動機を含む各種機器の場合、機器毎にスペックから耐用時間（例えば、数年）を定めておいて、一定期間使用したら、故障していなくても一律で交換する方法（予防保全）が取られていた。

尚、プラント設備における機器の保全と関連する一般的技術水準を示すものとしては、例えば、特許文献１がある。

特開２０１４－１３９７７４号公報

しかしながら、前述のような予防保全では、プラント設備における運転停止のリスクを下げるべく、実際に使用できる期間より余裕をみて機器の交換が実施される。このため、まだ使用できる機器でも交換が行われることとなり、機器自体の費用並びに機器交換作業に伴う費用が嵩むという問題が発生していた。

又、機器の交換時期を予め設定された耐用時間で管理するため、想定外の頻度で機器が使用された場合に耐用時間より速く発生する故障や機器の個体差が原因で耐用時間より早く発生する故障については対応が困難となっていた。

本発明は、上記従来の問題点に鑑みてなしたもので、機器の寿命を最大限有効に生かすことができ、使用頻度や個体差が原因となる早期の故障発生にも対処し得る機器交換時期提案方法及び装置を提供しようとするものである。

上記目的を達成するために、本発明の機器交換時期提案方法は、機器の正常運転時における基準センサデータを予め取得する機械学習工程と、
該機械学習工程における基準センサデータ取得完了後の機器の通常運転時に、前記機器の予め設定された耐用時間Ｔ_Ｍと実際の稼働時間Ｔ_ｕと負荷率ηと機器の運転状況データによる補正率Ｋとに基づき残耐用時間Ｔ_ｒを求める残耐用時間算出工程と、
前記稼働時間Ｔ_ｕと負荷率ηと機器の運転状況データによる補正率Ｋと機器使用開始から現時点までの経過時間Ｔ_ｓとに基づき稼働率Ｕを求める稼働率算出工程と、
前記残耐用時間算出工程で求められた残耐用時間Ｔ_ｒと前記稼働率算出工程で求められた稼働率Ｕとに基づき残寿命Ｌ_１を求める残寿命算出工程と、
現時点での機器のセンサデータを取得するセンサデータ取得工程と、
前記機械学習工程で取得された基準センサデータと前記センサデータ取得工程で取得されたセンサデータとの乖離度による補正率Ｃを求める乖離度補正率算出工程と、
前記残寿命算出工程で求められた残寿命Ｌ_１と前記乖離度補正率算出工程で求められた補正率Ｃとに基づき補正後残寿命Ｌ_２を
Ｌ _２＝Ｌ _１・Ｃ
より求める補正後残寿命算出工程と
を行うことができる。

前記機器交換時期提案方法においては、前記補正後残寿命算出工程で求められた補正後残寿命Ｌ_２を日付に換算し交換推奨日を求める交換推奨日算出工程と、
該交換推奨日算出工程で求められた交換推奨日を表示する表示工程と
を含むことができる。

前記機器交換時期提案方法において、前記機器の運転状況データは、稼働時間Ｔ_ｕ、起動回数の少なくとも一つを含むことができる。

前記機器交換時期提案方法において、前記機器のセンサデータは、振動、温度、騒音の少なくとも一つの検出値を含むことができる。

一方、本発明の機器交換時期提案装置は、機器に設けられたセンサと、
前記機器に設けられた制御器と、
該制御器と前記センサとが接続された演算器とを備え、
該演算器は、
前記機器の正常運転時に検出される前記センサからの基準センサデータを予め取得する機械学習部と、
該機械学習部における基準センサデータ取得完了後の機器の通常運転時に、前記機器の制御器に予め設定された耐用時間Ｔ_Ｍと実際の稼働時間Ｔ_ｕと負荷率ηと機器の運転状況データによる補正率Ｋとに基づき残耐用時間Ｔ_ｒを求める残耐用時間算出部と、
前記稼働時間Ｔ_ｕと負荷率ηと機器の運転状況データによる補正率Ｋと機器使用開始から現時点までの経過時間Ｔ_ｓとに基づき稼働率Ｕを求める稼働率算出部と、
前記残耐用時間算出部で求められた残耐用時間Ｔ_ｒと前記稼働率算出部で求められた稼働率Ｕとに基づき残寿命Ｌ_１を求める残寿命算出部と、
現時点で検出される前記センサからの機器のセンサデータを取得するセンサデータ取得部と、
前記機械学習部で取得された基準センサデータと前記センサデータ取得部で取得されたセンサデータとの乖離度による補正率Ｃを求める乖離度補正率算出部と、
前記残寿命算出部で求められた残寿命Ｌ_１と前記乖離度補正率算出部で求められた補正率Ｃとに基づき補正後残寿命Ｌ_２を
Ｌ _２＝Ｌ _１・Ｃ
より求める補正後残寿命算出部と
を備えることができる。

前記機器交換時期提案装置において、前記演算器は、前記補正後残寿命算出部で求められた補正後残寿命Ｌ_２を日付に換算し交換推奨日を求める交換推奨日算出部を備え、
前記演算器の交換推奨日算出部で求められた交換推奨日を表示する表示器を備えることができる。

前記機器交換時期提案装置において、前記機器の運転状況データは、前記制御器で把握される稼働時間Ｔ_ｕ、起動回数の少なくとも一つを含むことができる。

前記機器交換時期提案装置において、前記機器のセンサデータは、前記センサで検出される振動、温度、騒音の少なくとも一つの検出値を含むことができる。

本発明の機器交換時期提案方法及び装置によれば、機器の寿命を最大限有効に生かすことができ、使用頻度や個体差が原因となる早期の故障発生にも対処し得るという優れた効果を奏し得る。

本発明の機器交換時期提案方法及び装置の実施例を示すブロック図である。本発明の機器交換時期提案方法及び装置の実施例を示すフローチャートである。本発明の機器交換時期提案方法及び装置の実施例における補正後残寿命Ｌ_２を示す概念図である。本発明の機器交換時期提案方法及び装置の実施例における交換時期を示す線図である。

以下、本発明の実施の形態を添付図面を参照して説明する。

図１～図４は本発明の機器交換時期提案方法及び装置の実施例である。

本実施例の機器交換時期提案装置は、機器１０に設けられたセンサ２０と、前記機器１０に設けられた制御器３０と、該制御器３０と前記センサ２０とが接続された演算器４０とを備えている。前記機器１０としては、例えば、電動機を挙げることができるが、これに限定されるものではない。

前記演算器４０は、機械学習部４０ａと、残耐用時間算出部４０ｂと、稼働率算出部４０ｃと、残寿命算出部４０ｄと、センサデータ取得部４０ｅと、乖離度補正率算出部４０ｆと、補正後残寿命算出部４０ｇとを備えている。

前記機械学習部４０ａは、前記機器１０の正常運転時に検出される前記センサ２０からの基準センサデータを予め取得するようになっている。

前記残耐用時間算出部４０ｂは、前記機械学習部４０ａにおける基準センサデータ取得完了後の機器１０の通常運転時に、前記機器１０の制御器３０に予め設定された耐用時間Ｔ_Ｍと実際の稼働時間Ｔ_ｕと負荷率ηと機器１０の運転状況データによる補正率Ｋとに基づき残耐用時間Ｔ_ｒを
Ｔ_ｒ＝Ｔ_Ｍ－Ｔ_ｕ・η・Ｋ
より求めるようになっている。

前記稼働率算出部４０ｃは、前記稼働時間Ｔ_ｕと負荷率ηと機器１０の運転状況データによる補正率Ｋと機器１０の使用開始から現時点までの経過時間Ｔ_ｓとに基づき稼働率Ｕを
Ｕ＝(Ｔ_ｕ・η・Ｋ)/ Ｔ_ｓ
より求めるようになっている。

前記残寿命算出部４０ｄは、前記残耐用時間算出部４０ｂで求められた残耐用時間Ｔ_ｒと前記稼働率算出部４０ｃで求められた稼働率Ｕとに基づき残寿命Ｌ_１を
Ｌ_１＝Ｔ_ｒ/Ｕ
より求めるようになっている。

前記センサデータ取得部４０ｅは、現時点で検出される前記センサ２０からの機器１０のセンサデータを取得するようになっている。

前記乖離度補正率算出部４０ｆは、前記機械学習部４０ａで取得された基準センサデータと前記センサデータ取得部４０ｅで取得されたセンサデータとの乖離度による補正率Ｃを求めるようになっている。

前記補正後残寿命算出部４０ｇは、前記残寿命算出部４０ｄで求められた残寿命Ｌ_１と前記乖離度補正率算出部４０ｆで求められた補正率Ｃとに基づき補正後残寿命Ｌ_２を
Ｌ_２＝Ｌ_１・Ｃ
より求めるようになっている。

更に、前記演算器４０は、前記補正後残寿命算出部４０ｇで求められた補正後残寿命Ｌ_２を日付に換算し交換推奨日を求める交換推奨日算出部４０ｈを備えている。

前記演算器４０には、該演算器４０の交換推奨日算出部４０ｈで求められた交換推奨日を表示する表示器５０が接続されている。

前記機器１０の運転状況データは、前記制御器３０で把握される稼働時間Ｔ_ｕ、起動回数の少なくとも一つを含んでいる。

前記機器１０のセンサデータは、前記センサ２０で検出される振動、温度、騒音の少なくとも一つの検出値を含んでいる。尚、前記機器１０が電動機である場合には、センサデータとして電流を含めることもできる。

又、本実施例の機器交換時期提案方法は、図２に示す如く、機械学習工程（ステップＳ１０）と、残耐用時間算出工程（ステップＳ２０）と、稼働率算出工程（ステップＳ３０）と、残寿命算出工程（ステップＳ４０）と、センサデータ取得工程（ステップＳ５０）と、乖離度補正率算出工程（ステップＳ６０）と、補正後残寿命算出工程（ステップＳ７０）とを有している。

前記機械学習工程は、機器１０の正常運転時における基準センサデータを予め取得する工程である。

前記残耐用時間算出工程は、前記機械学習工程における基準センサデータ取得完了後の機器１０の通常運転時に、前記機器１０の予め設定された耐用時間Ｔ_Ｍと実際の稼働時間Ｔ_ｕと負荷率ηと機器１０の運転状況データによる補正率Ｋとに基づき残耐用時間Ｔ_ｒを求める工程である。

前記稼働率算出工程は、前記稼働時間Ｔ_ｕと負荷率ηと機器１０の運転状況データによる補正率Ｋと機器１０の使用開始から現時点までの経過時間Ｔ_ｓとに基づき稼働率Ｕを求める工程である。

前記残寿命算出工程は、前記残耐用時間算出工程で求められた残耐用時間Ｔ_ｒと前記稼働率算出工程で求められた稼働率Ｕとに基づき残寿命Ｌ_１を求める工程である。

前記センサデータ取得工程は、現時点での機器１０のセンサデータを取得する工程である。

前記乖離度補正率算出工程は、前記機械学習工程で取得された基準センサデータと前記センサデータ取得工程で取得されたセンサデータとの乖離度による補正率Ｃを求める工程である。

前記補正後残寿命算出工程は、前記残寿命算出工程で求められた残寿命Ｌ_１と前記乖離度補正率算出工程で求められた補正率Ｃとに基づき補正後残寿命Ｌ_２を求める工程である。

更に、本実施例の機器交換時期提案方法は、前記補正後残寿命算出工程で求められた補正後残寿命Ｌ_２を日付に換算し交換推奨日を求める交換推奨日算出工程（ステップＳ８０）と、該交換推奨日算出工程で求められた交換推奨日を表示する表示工程（ステップＳ９０）とを含んでいる。

次に、上記実施例の作用を説明する。

先ず、機器１０の学習運転が行われ、該機器１０の正常運転時にセンサ２０で基準センサデータが検出され、該基準センサデータが予め演算器４０の機械学習部４０ａに取得される（図２のステップＳ１０の機械学習工程参照）。前記センサ２０で検出される振動、温度、騒音の少なくとも一つの検出値が前記機器１０の基準センサデータとなる。尚、前記機器１０が電動機である場合には、基準センサデータとして電流を含めても良い。

前記機械学習部４０ａにおける基準センサデータ取得完了後の機器１０の通常運転時には、前記機器１０の制御器３０に予め設定された耐用時間Ｔ_Ｍと実際の稼働時間Ｔ_ｕと負荷率ηと機器１０の運転状況データによる補正率Ｋとに基づき残耐用時間Ｔ_ｒが残耐用時間算出部４０ｂにおいて
Ｔ_ｒ＝Ｔ_Ｍ－Ｔ_ｕ・η・Ｋ
より求められる（図２のステップＳ２０の残耐用時間算出工程参照）。尚、前記制御器３０で把握される稼働時間Ｔ_ｕ、起動回数の少なくとも一つが前記機器１０の運転状況データとして含まれている。

続いて、前記稼働時間Ｔ_ｕと負荷率ηと機器１０の運転状況データによる補正率Ｋと機器１０の使用開始から現時点までの経過時間Ｔ_ｓとに基づき稼働率Ｕが稼働率算出部４０ｃにおいて
Ｕ＝(Ｔ_ｕ・η・Ｋ)/ Ｔ_ｓ
より求められる（図２のステップＳ３０の稼働率算出工程参照）。

この後、前記残耐用時間算出部４０ｂで求められた残耐用時間Ｔ_ｒと前記稼働率算出部４０ｃで求められた稼働率Ｕとに基づき残寿命Ｌ_１が残寿命算出部４０ｄにおいて
Ｌ_１＝Ｔ_ｒ/Ｕ
より求められる（図２のステップＳ４０の残寿命算出工程参照）。

現時点で検出される前記センサ２０からの機器１０のセンサデータは、センサデータ取得部４０ｅにおいて取得される（図２のステップＳ５０のセンサデータ取得工程参照）。前記センサデータは、前記基準センサデータと同様、振動、温度、騒音の少なくとも一つの検出値となり、前記機器１０が電動機である場合に、基準センサデータとして電流が含まれているのであれば、センサデータとしても電流が含まれる。

前記センサ２０からの機器１０のセンサデータがセンサデータ取得部４０ｅにおいて取得されると、前記機械学習部４０ａで取得された基準センサデータと前記センサデータ取得部４０ｅで取得されたセンサデータとの乖離度による補正率Ｃが乖離度補正率算出部４０ｆにおいて求められる（図２のステップＳ６０の乖離度補正率算出工程参照）。

次に、前記残寿命算出部４０ｄで求められた残寿命Ｌ_１と前記乖離度補正率算出部４０ｆで求められた補正率Ｃとに基づき補正後残寿命Ｌ_２が補正後残寿命算出部４０ｇにおいて
Ｌ_２＝Ｌ_１・Ｃ
より求められる（図２のステップＳ７０の補正後残寿命算出工程参照）。

更に、前記補正後残寿命算出部４０ｇで求められた補正後残寿命Ｌ_２は、交換推奨日算出部４０ｈにおいて日付に換算され交換推奨日が求められる（図２のステップＳ８０の交換推奨日算出工程参照）。

前記演算器４０の交換推奨日算出部４０ｈで求められた交換推奨日は、表示器５０に表示される（図２のステップＳ９０の表示工程参照）。

尚、前記補正後残寿命算出部４０ｇで求められた補正後残寿命Ｌ_２は、必ずしも日付に換算する必要はなく、そのままプリンタ（図示せず）から印字してプラント設備の作業者が機器１０の交換の目安にすることも可能である。

ここで、前記耐用時間Ｔ_Ｍ、稼働時間Ｔ_ｕ、残耐用時間Ｔ_ｒに基づいて求められる補正後残寿命Ｌ_２は、図３の実線で示すように、残耐用時間Ｔ_ｒより長くなることもあれば、図３の仮想線で示すように、残耐用時間Ｔ_ｒより短くなることもある。

因みに、図４に示す如く、横軸に交換時期を取り、縦軸に運転時間を取ったグラフにおいて、従来であれば、予防保全の観点から、前記電動機を含む各種の機器１０の場合、メーカがカタログ上で規定する寿命（耐用時間Ｔ_Ｍ）を運転時間のベースとして、それより短い運転時間の交換レベルが設定され、該交換レベルに対応する期間が経過したら、仮に故障していなくてもＯのポイントで一律に交換が行われることになる。

これに対し、本実施例のように、運転状況データと、基準センサデータ及びセンサデータとに基づいて補正後残寿命Ｌ_２が求められれば、稼働時間Ｔ_ｕがあまり長くなく且つ起動回数も少なく、振動、温度、騒音、電流等の検出値が定格の範囲に収まっているような場合には、Ｏよりも先の時期であるＡのポイントで機器１０を交換すべきであると提案される。

一方、稼働時間Ｔ_ｕが長く且つ起動回数も非常に多く、更に、振動、温度、騒音、電流等の検出値が定格の範囲を逸脱しているような場合には、運転時間が交換レベルに達していなくても、Ｏよりも早い時期であるＢのポイントで機器１０を交換すべきであると提案される。

この結果、本実施例の場合、従来のような予防保全とは異なり、プラント設備における運転停止のリスクを下げるべく、実際に使用できる期間より余裕をみて機器１０の交換を実施しなくて済む。このため、まだ使用できる機器１０において交換が行われることがなくなり、機器１０自体の費用並びに機器１０の交換作業に伴う費用の削減につながる。

又、機器１０の交換時期を予め設定された耐用時間で管理するのではないため、想定外の頻度で機器１０が使用された場合に耐用時間より速く発生する故障や機器１０の個体差が原因で耐用時間より早く発生する故障についても対応が可能となる。

こうして、機器１０の寿命を最大限有効に生かすことができ、使用頻度や個体差が原因となる早期の故障発生にも対処し得る。

尚、本発明の機器交換時期提案方法及び装置は、上述の実施例にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。

１０機器
２０センサ
３０制御器
４０演算器
４０ａ機械学習部
４０ｂ残耐用時間算出部
４０ｃ稼働率算出部
４０ｄ残寿命算出部
４０ｅセンサデータ取得部
４０ｆ乖離度補正率算出部
４０ｇ補正後残寿命算出部
４０ｈ交換推奨日算出部
５０表示器

Claims

機器の正常運転時における基準センサデータを予め取得する機械学習工程と、
該機械学習工程における基準センサデータ取得完了後の機器の通常運転時に、前記機器の予め設定された耐用時間Ｔ_Ｍと実際の稼働時間Ｔ_ｕと負荷率ηと機器の運転状況データによる補正率Ｋとに基づき残耐用時間Ｔ_ｒを求める残耐用時間算出工程と、
前記稼働時間Ｔ_ｕと負荷率ηと機器の運転状況データによる補正率Ｋと機器使用開始から現時点までの経過時間Ｔ_ｓとに基づき稼働率Ｕを求める稼働率算出工程と、
前記残耐用時間算出工程で求められた残耐用時間Ｔ_ｒと前記稼働率算出工程で求められた稼働率Ｕとに基づき残寿命Ｌ_１を求める残寿命算出工程と、
現時点での機器のセンサデータを取得するセンサデータ取得工程と、
前記機械学習工程で取得された基準センサデータと前記センサデータ取得工程で取得されたセンサデータとの乖離度による補正率Ｃを求める乖離度補正率算出工程と、
前記残寿命算出工程で求められた残寿命Ｌ_１と前記乖離度補正率算出工程で求められた補正率Ｃとに基づき補正後残寿命Ｌ_２を
Ｌ _２＝Ｌ _１・Ｃ
より求める補正後残寿命算出工程と
を行う機器交換時期提案方法。
前記補正後残寿命算出工程で求められた補正後残寿命Ｌ_２を日付に換算し交換推奨日を求める交換推奨日算出工程と、
該交換推奨日算出工程で求められた交換推奨日を表示する表示工程と
を含む請求項１記載の機器交換時期提案方法。
前記機器の運転状況データは、稼働時間Ｔ_ｕ、起動回数の少なくとも一つを含む請求項１又は２記載の機器交換時期提案方法。
前記機器のセンサデータは、振動、温度、騒音の少なくとも一つの検出値を含む請求項１～３の何れか一項に記載の機器交換時期提案方法。
機器に設けられたセンサと、
前記機器に設けられた制御器と、
該制御器と前記センサとが接続された演算器とを備え、
該演算器は、
前記機器の正常運転時に検出される前記センサからの基準センサデータを予め取得する機械学習部と、
該機械学習部における基準センサデータ取得完了後の機器の通常運転時に、前記機器の制御器に予め設定された耐用時間Ｔ_Ｍと実際の稼働時間Ｔ_ｕと負荷率ηと機器の運転状況データによる補正率Ｋとに基づき残耐用時間Ｔ_ｒを求める残耐用時間算出部と、
前記稼働時間Ｔ_ｕと負荷率ηと機器の運転状況データによる補正率Ｋと機器使用開始から現時点までの経過時間Ｔ_ｓとに基づき稼働率Ｕを求める稼働率算出部と、
前記残耐用時間算出部で求められた残耐用時間Ｔ_ｒと前記稼働率算出部で求められた稼働率Ｕとに基づき残寿命Ｌ_１を求める残寿命算出部と、
現時点で検出される前記センサからの機器のセンサデータを取得するセンサデータ取得部と、
前記機械学習部で取得された基準センサデータと前記センサデータ取得部で取得されたセンサデータとの乖離度による補正率Ｃを求める乖離度補正率算出部と、
前記残寿命算出部で求められた残寿命Ｌ_１と前記乖離度補正率算出部で求められた補正率Ｃとに基づき補正後残寿命Ｌ_２を
Ｌ _２＝Ｌ _１・Ｃ
より求める補正後残寿命算出部と
を備えた機器交換時期提案装置。
前記演算器は、前記補正後残寿命算出部で求められた補正後残寿命Ｌ_２を日付に換算し交換推奨日を求める交換推奨日算出部を備え、
前記演算器の交換推奨日算出部で求められた交換推奨日を表示する表示器を備えた請求項５記載の機器交換時期提案装置。
前記機器の運転状況データは、前記制御器で把握される稼働時間Ｔ_ｕ、起動回数の少なくとも一つを含む請求項５又は６記載の機器交換時期提案装置。
前記機器のセンサデータは、前記センサで検出される振動、温度、騒音の少なくとも一つの検出値を含む請求項５～７の何れか一項に記載の機器交換時期提案装置。