JP7108577B2 - Diagnostic device, diagnostic method and processing device - Google Patents
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Description
本発明は、診断対象を診断する診断装置と診断方法および加工装置に関する。 The present invention relates to a diagnostic device, a diagnostic method, and a processing device for diagnosing a diagnostic target.
近年、製造現場における多品種少量生産や混流生産のニーズが高まっている。そのため、タレットパンチやマシニングセンタなどの複合加工機を用いた製造が盛んになっている。これらの複合加工機は、1台の機器のなかに複数種類のツール(タレットパンチの場合はダイ・パンチ、マシニングセンタの場合はスピンドル)が設置されており、指令コードに基づいて、これらのツールを適宜交換して加工することができる。そのため、製品ごとに形状や材料が異なる多品種少量生産や混流生産に適している。 In recent years, the need for high-mix low-volume production and mixed-flow production at manufacturing sites has increased. Therefore, manufacturing using multitasking machines such as turret punches and machining centers has become popular. These multitasking machines are equipped with multiple types of tools (die and punch for turret punches, spindles for machining centers) in one machine, and these tools can be controlled based on command codes. It can be processed by exchanging it as appropriate. Therefore, it is suitable for high-mix low-volume production and mixed-flow production, in which each product has different shapes and materials.
この種の複合加工機においては、加工を繰り返すうちにツールが劣化して加工対象の仕上がり品質が低下することがあり、生産におけるロスコストを抑制するためには、ツールの劣化を早期に発見し、不良品の発生を最小限に抑えることが重要となる。ツールの劣化を検知する手法としては、ツールの劣化に起因して発生する物理量(電圧・電流、振動、温度など)の変動をセンサで取得して検知する手法がある。 In this type of multitasking machine, the tool deteriorates during repeated machining and the finish quality of the machined object deteriorates. It is important to minimize the occurrence of defective products. As a method of detecting tool deterioration, there is a method of acquiring and detecting changes in physical quantities (voltage/current, vibration, temperature, etc.) caused by tool deterioration with a sensor.
一方で、複合加工機の場合、ツールごとに使用頻度が異なるため、ツールごとに劣化の進展具合も異なる。そのため、ツールの劣化を検知する前処理として、センサで連続的に取得したデータの中から、対象となるツールで加工しているときのデータを抽出する必要がある。すなわち、対象となるツールを特定するために、測定した波形から加工ツールを精度よく推定することが重要となる。 On the other hand, in the case of a multitasking machine, since the frequency of use differs for each tool, the progress of deterioration also differs for each tool. Therefore, as a preprocessing for detecting deterioration of the tool, it is necessary to extract data during machining with the target tool from the data continuously acquired by the sensor. That is, in order to specify the target tool, it is important to accurately estimate the machining tool from the measured waveform.
そのため、特許文献1には、「電気機器1a及び1bに供給されている電圧、電流及び電力のうち少なくとも1つの計測結果を取得し、計測結果に基づいて、電気機器1a及び1bの電気的特徴量を計算する、特徴量計算部10a及び10bと、電気的特徴量を、電気機器の種類毎に予め設定されている電気的特徴量に照合して、電気機器の種類の候補を選出する、候補選出部20と、候補の中から、電気機器における状況毎の出現の可能性を示す出現係数に基づいて、電気機器1a及び1bの種類を判別する、機器判別部30を、を備えている電気機器判別装置101。」に関する技術が記載されている。
Therefore, in
しかしながら、特許文献1では、特徴量計算部が、判別対象となる電気機器に供給される電圧、電流、及び電力のうち少なくとも1つの計測結果(最大値・最小値・実効値)に基づいて特徴量を計算しているので、特徴量が瞬時値となる。このため、計測結果にノイズが重畳した場合、計測結果から得られる特徴量が、電気信号に重畳するノイズの影響を受け、外れ値となる可能性がある。
However, in
本発明の目的は、診断対象から得られた時系列データにノイズが重畳しても、診断対象の種類を正確に推定することにある。 An object of the present invention is to accurately estimate the type of a diagnostic target even when noise is superimposed on the time-series data obtained from the diagnostic target.
上記課題を解決するために、本発明は、複数の診断対象のうちいずれか一つの状態を示す時系列データを測定データとして取得するデータ取得部と、前記複数の診断対象の各々の種類を特定する時系列データとして管理された複数の参照データを格納するデータ記憶部と、前記データ取得部の取得による前記測定データと前記データ記憶部に格納された前記参照データとを基に前記測定データと前記参照データとの類似度を設定時刻毎に演算する類似度演算部と、前記測定データと前記参照データとの類似度で管理される特徴量を前記複数の診断対象の各々の種類に対応づけて記憶する特徴量記憶部と、前記類似度演算部の演算結果を基に前記特徴量記憶部を参照して、前記複数の診断対象のうち前記測定データの取得先となる診断対象の種類を推定する診断対象推定部と、を備えることを特徴とする。 In order to solve the above problems, the present invention provides a data acquisition unit that acquires time-series data indicating the state of any one of a plurality of diagnosis targets as measurement data, and a type of each of the plurality of diagnosis targets that is specified. a data storage unit for storing a plurality of reference data managed as time-series data; and the measurement data obtained by the data acquisition unit and the reference data stored in the data storage unit. A similarity calculation unit that calculates the degree of similarity with the reference data at each set time, and a feature amount managed by the degree of similarity between the measurement data and the reference data is associated with each type of the plurality of diagnosis targets. and a type of diagnosis target from which the measurement data is obtained from among the plurality of diagnosis targets by referring to the feature quantity storage unit based on the calculation result of the similarity calculation unit. and a diagnostic object estimating unit for estimating.
本発明によれば、診断対象から得られた時系列データにノイズが重畳しても、診断対象の種類を正確に推定することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, even if noise is superimposed on the time-series data obtained from the diagnostic object, the kind of diagnostic object can be estimated correctly.
以下、本発明の実施例について図面を用いて説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
図1は、本発明を適用した診断装置の実施例1を示す構成図である。図1において、診断装置100は、データ取得部101、診断部102、データ記憶部103、類似度演算部104、特徴量記憶部105、ツール推定部106、診断モデル選択部107、出力部108を備え、データ取得部101が、機器50に接続される。機器50には、診断装置100の診断対象となる複数種類のツール51が配置される。機器50は、例えば、加工装置、工作機械、加工機械、複合加工機で構成される。各ツール51としては、機器50が、モータを含む複合加工機の場合、例えば、ダイ・パンチ、スピンドルなどの加工ツールが用いられる。
FIG. 1 is a block
データ取得部101は、機器50から、複数のツール(診断対象)のうちいずれか一つの状態を示す時系列データとして、例えば、あるツール51を駆動するためのモータの電流波形を示す測定データ(機器50で測定された測定データ)を取得し、取得した測定データを診断部102に出力すると共に、データ記憶部103を介して類似度演算部104に出力する。データ記憶部103は、複数のツール51に関するデータを格納するデータベースである。このデータ記憶部103には、例えば、各ツール51が正常状態にあるときに、各ツール51をモータが駆動したときのモータの出力信号を基に予め生成された、複数の参照データD1、・・・、Dnが格納される。各参照データD1、・・・、Dnには、機器50からの時系列データ(測定データ)に対応したデータであって、診断対象(ツール51)の種類を特定する時系列データとして管理されたデータが用いられる。例えば、時系列データ(測定データ)が、モータの電流波形を示すデータである場合、各参照データD1、・・・、Dnとして、モータの電流波形に対応した時系列データが用いられる。なお、時系列データとしては、モータの電流に関するデータの他に、モータの電圧・電力に関するデータや、制御指令値を示すデータを用いることができる。また、時系列データとして、モータの電流、電圧、電力などの電気信号を示すデータを用いることで、時系列データを容易に測定することができる。
The
類似度演算部104は、データ取得部101の取得による測定データとデータ記憶部103に格納された各参照データとを基に測定データと各参照データD1、・・・、Dnとの類似度R1、・・・、Rnを設定時刻毎にそれぞれ演算し、各演算結果をそれぞれ特徴量の一要素として特徴量記憶部105に格納する。ツール推定部106は、特徴量記憶部105に格納された各演算結果の情報を基に管理テーブル(複数のツール51の種類に応じた特徴量を管理するデータベース・図示せず)を参照し、参照結果から、ツール51の種類を推定し、推定結果を診断モデル選択部107に出力する。
Based on the measurement data acquired by the
診断モデル選択部107は、複数のツール51の種類(クラスタ)に対応した複数の診断モデルに関する情報を保持し、ツール推定部106の推定結果(ツール51の種類)を基に、複数の診断モデルの中から、ツール推定部106で推定したツール51の種類に対応した診断モデルを選択し、選択した診断モデルの情報を診断部102に出力する。各診断モデルの情報は、例えば、時系列データとして、モータの電流波形を示すデータである場合、各ツール51が正常状態にあるときに、各ツール51をモータが駆動したときのモータの電流波形に相当するデータであって、各ツール51の状態を診断するときの基準値となるデータで構成される。
The diagnostic
診断部102は、データ取得部101が取得した測定データと診断モデル選択部107が選択した診断モデルの情報とを基に、測定データの取得先となるツール51に関する診断を行い、診断結果を出力部108に出力する。例えば、診断部102は、データ取得部101が取得した測定データと診断モデル選択部107が選択した診断モデルの情報とを比較し、比較結果を基に、測定データの取得先となるツール51の劣化状態や稼働状況(稼働率)の診断を行う。
Based on the measurement data acquired by the
出力部108は、診断部102の診断結果を出力する。例えば、出力部108が表示装置としての機能を有する場合、出力部108は、診断部102の診断結果を画面上に表示する。この際、ツール推定部106で推定した、ツール51の種類に対応した診断モデルが、診断モデル選択部107によって選択されるので、診断部102で利用する診断モデルの情報は、データ取得部101が取得した測定データに対応した、最適な診断モデルの情報として自動で更新される。このため、診断部102は、最適な診断モデルを用いたときの診断結果を出力部108に表示することができる。
The
なお、診断装置100は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、入力装置、出力装置、通信装置および記憶装置を備えたコンピュータ装置で構成される。
The
CPUは、装置全体の動作を統括的に制御する中央処理装置として構成される。入力装置は、キーボードまたはマウスから構成され、出力装置は、ディスプレイまたはプリンタから構成される。また通信装置は、無線LAN又は有線LANに接続するためのNIC(Network Interface Card)を備えて構成される。さらに記憶装置は、RAM(Random Access Memory)およびROM(Read Only Memory)などの記憶媒体から構成される。 The CPU is configured as a central processing unit that centrally controls the operation of the entire device. An input device consists of a keyboard or a mouse, and an output device consists of a display or a printer. The communication device also includes a NIC (Network Interface Card) for connecting to a wireless LAN or wired LAN. Further, the storage device is composed of storage media such as RAM (Random Access Memory) and ROM (Read Only Memory).
記憶装置には、各種プログラムが格納される。この際、CPUは、記憶装置に格納された各種プログラムを実行することで、その機能を実現することができる。本実施例では、例えば、プログラムとして、データ取得部101、診断部102、類似度演算部104、ツール推定部106、診断モデル選択部107、出力部108を備えている。
Various programs are stored in the storage device. At this time, the CPU can realize the function by executing various programs stored in the storage device. In the present embodiment, for example, a
図2は、測定データと参照データとから類似度を演算する処理を説明するための説明図である。図2において、データ取得部101により、時系列データとして、例えば、モータの電流波形を示すデータが測定データd1として取得された場合、測定データd1は、類似度演算部104に転送される。類似度演算部104は、測定データd1と、データ格納部103に格納された各参照データD1、・・・、Dnとを基に両者の類似度R1、・・・、Rnを設定時間t毎にそれぞれ演算し、各演算結果を特徴量の一要素として特徴量記憶部105に格納する。例えば、類似度演算部104は、時間t1に、時間t1における測定データd1と参照データD1とを基に両者の類似度R1を演算し、演算結果(=0.58)を特徴量の一要素として特徴量記憶部105に格納し、時間t2に、時間t2における測定データd1と参照データD2とを基に両者の類似度R2を演算し、演算結果(=0.79)を特徴量の一要素として特徴量記憶部105に格納する。
FIG. 2 is an explanatory diagram for explaining the process of calculating the degree of similarity from the measurement data and the reference data. In FIG. 2 , when the
次に、測定データと参照データから類似度を演算する手法について代表的な方法を説明する。 Next, a representative method of calculating the degree of similarity from measured data and reference data will be described.
まず、1つめの手法は、測定データd1と参照データDi(D1、・・・、Dn)の各時間tにおける差分の二乗和を用いてデータの類似度(SSD)を評価する方法である。データの類似度(SSD)は、次の数1で計算することができる。なお、数1では、電流のデータを扱うため、測定データd1をIaとし、参照データDiをIbとしている。
類似度を計算する時系列データの時間幅は、t=0からt=tendまでである。また、Ia(t)は、測定データIaの時刻tにおける測定値、Ib(t)は、参照データIbの時刻tにおける値である。計算で得られた類似度(SSD)の値が小さいほど、測定データIaと参照データIbとの類似度が高いと評価することができる。 The time width of the time-series data for calculating the degree of similarity is from t=0 to t=t end . Also, Ia(t) is the measured value of the measurement data Ia at time t, and Ib(t) is the value of the reference data Ib at time t. It can be evaluated that the smaller the calculated similarity (SSD) value, the higher the similarity between the measurement data Ia and the reference data Ib.
次に、2つめの手法は、測定データd1と参照データDi(D1、・・・、Dn)の各時間tにおける差分の絶対値和を用いてデータの類似度(SAD)を評価する方法である。データの類似度(SAD)は、次の数2で計算することができる。なお、数2では、電流のデータを扱うため、測定データd1をIaとし、参照データDiをIbとしている。
上記の数2では、時系列データの時間t=0からt=tendの区間における測定データIa(t)と参照データIb(t)の時刻tにおける差分の絶対値の和を計算している。計算で得られた類似度(SAD)の値が小さいほど、測定データIaと参照データIbとの類似度が高いと評価することができる。
次に、3つめの手法は、測定データd1と参照データDi(D1、・・・、Dn)の各時間tにおける相互相関を用いてデータの類似度(NCC)を評価する方法である。データの類似度(NCC)は、次の数3で計算することができる。なお、数3では、電流のデータを扱うため、測定データd1をIaとし、参照データDiをIbとしている。
上記の数3では、時系列データの時間t=0からt=tendの区間における測定データIa(t)と参照データIb(t)の相互相関を計算している。計算で得られた類似度(NCC)は、-1~1の値をとり、類似度(NCC)=1で、測定データIa(t)と参照データIb(t)の値が完全に一致する。また、類似度(NCC)が1に近い方が、測定データIaと参照データIbとの類似度が高いと評価することができる。 Equation 3 above calculates the cross-correlation between the measured data Ia(t) and the reference data Ib(t) in the interval from time t=0 to t= tend of the time-series data. The similarity (NCC) obtained by calculation takes a value of -1 to 1, and when the similarity (NCC) = 1, the values of the measured data Ia(t) and the reference data Ib(t) are completely the same. . Also, it can be evaluated that the closer the similarity (NCC) is to 1, the higher the similarity between the measurement data Ia and the reference data Ib.
なお、図2では、類似度演算部104で類似度(NCC)を特徴量として計算した例を示している。この場合、類似度R1=0.58で、類似度R2=0.79であるので、測定データd1は、参照データD1よりも参照データD2との類似度が高いと評価ができる。また、特徴量としては、類似度(NCC)のみでなく、前述の類似度(SSD)や類似度(SAD)の値を併用しても構わない。また、これ以外にも、測定データd1を画像の形でパターン認識した結果を類似度として使用しても構わない。
Note that FIG. 2 shows an example in which the similarity degree (NCC) is calculated as a feature amount by the similarity
図3は、実施例1に係る管理テーブルの構成図である。図3において、管理テーブル200は、複数のツール51の特徴量を2次元座標で管理するためのテーブルであって、記憶装置に格納される。管理テーブル200は、例えば、測定データd1と参照データD1との類似度R1を横軸(X軸)として、測定データd1と参照データD2との類似度R2を縦軸(Y軸)として構成される。
FIG. 3 is a configuration diagram of a management table according to the first embodiment. In FIG. 3, a management table 200 is a table for managing feature amounts of a plurality of
この管理テーブル200には、事前の学習で得られたクラスタに関する情報であって、例えば、第1~第5の5種類のツール51を特定するためのクラスタC1、C2、C3、C4、C5の情報が、類似度R1と類似度R2に対応して格納されている。この際、クラスタC1、C2、C3、C4、C5の情報は、例えば、横軸(X軸)と縦軸(Y軸)を2次元の座標軸とする2次元座標で管理される。第1のツール51を特定するためのクラスタC1は、類似度R1(X軸)が、「0.9」~「1.0」の範囲に設定され、類似度R2(Y軸)が、「0.05」~「0.6」の範囲に設定される。第2のツール51を特定するためのクラスタC2は、類似度R1が、「0.05」~「0.5」の範囲に設定され、類似度R2が、「0.95」~「1.0」の範囲に設定される。第3のツール51を特定するためのクラスタC3は、類似度R1が、「0.45」~「0.75」の範囲に設定され、類似度R2が、「0.45」~「0・85」の範囲に設定される。第4のツール51を特定するためのクラスタC4は、類似度R1が、「0.05」~「0.4」の範囲に設定され、類似度R2が、「0.45」~「0・9」の範囲に設定される。第5のツール51を特定するためのクラスタC5は、類似度R1が、「0.5」~「0.85」の範囲に設定され、類似度R2が、「0.05」~「0・45」の範囲に設定される。
This management table 200 contains information about clusters obtained by prior learning, such as clusters C1, C2, C3, C4, and C5 for specifying five types of
なお、図3に示す管理テーブル200は、一例であって、管理テーブル200としては、類似度R2と類似度R3との関係を示す管理テーブル、類似度R3と類似度R4との関係を示す管理テーブルなど、複数の管理テーブルが用意されている。 The management table 200 shown in FIG. 3 is an example, and the management table 200 includes a management table showing the relationship between the similarity R2 and the similarity R3, and a management table showing the relationship between the similarity R3 and the similarity R4. Multiple management tables such as table are prepared.
ここで、データ取得部101で時系列データとして、測定データd1を得た場合、類似度演算部104において、測定データd1と参照データD1とを基に両者の類似度R1を演算し、演算結果(=0.58)をX軸の値として特徴量記憶部105に格納し、測定データd1と参照データD2とを基に両者の類似度R2を演算し、演算結果(=0.79)をY軸の値として特徴量記憶部105に格納する。この際、ツール推定部106は、特徴量記憶部105に格納された演算結果「(0.58),(0.78)」=特徴量f1として管理し、特徴量f1を基に管理テーブル200を参照し、特徴量f1が、クラスタC3の範囲に属するとの参照結果から、測定データd1を得るために使用したツール51は、測定データd1の取得先となる、第3のツール51であると推定する。
Here, when the
診断モデル選択部107は、第3のツール51を診断するのに最適な診断モデルを選択し、選択した診断モデルの情報を診断部102に出力する。診断部102は、診断モデル選択部107で選択された診断モデルの情報を基に診断モデルの情報を更新し、更新された診断モデルの情報と測定データd1とを基に第3のツール51に関する診断を実行する。
The diagnostic
本実施例において、特徴量記憶部105は、測定データと参照データとの類似度で管理される特徴量を診断対象(ツール51)の種類に応じた複数のクラスタに対応づけて記憶するデータベースであって、管理テーブル200の情報を保持することができる。ツール推定部106は、類似度演算部104の演算結果を基に特徴量記憶部105の参照テーブル200を参照して、測定データの取得先となる診断対象(ツール51)の種類を推定する診断対象推定部として機能する。
In this embodiment, the feature
また、診断モデル選択部107は、複数のクラスタC1~C5に対応した複数の診断モデルを管理し、複数の診断モデルの中から、診断対象推定部(ツール推定部106)の推定結果に対応した診断モデルを選択することができる。また、診断部102は、データ取得部101の取得による測定データと診断モデル選択部107の選択による診断モデルとを比較し、比較結果から、測定データの取得先となる診断対象(ツール51)の状態を診断することができる。
Further, the diagnostic
本実施例によれば、診断対象から得られた時系列データにノイズが重畳しても、診断対象の種類を正確に推定することができ、結果として、瞬時的な測定値のノイズや外れ値による誤推定を抑制することが可能となる。特に、類似度演算部104においては、測定データと参照データを基に数1~数3のいずれかを用いて類似度を演算しているので、類似度が瞬時値になることはなく、測定データにノイズが重畳しても、ノイズの影響を受けない特徴量を求めることができ、結果として、診断対象の種類を正確に推定することができる。また、本実施例によれば、機器50で複数のツール51が使用されても、各ツール51の種類を正確に推定したり、各ツール51に対応した診断モデルを自動で更新したりすることができる。さらに、本実施例によれば、機器50で複数のツール51が使用されても、各ツール51の状態を正確に診断することができる。
According to this embodiment, even if noise is superimposed on the time-series data obtained from the diagnostic target, the type of the diagnostic target can be accurately estimated. It is possible to suppress erroneous estimation due to In particular, since the
図4は、本発明を適用した診断装置の実施例2を示す構成図である。図4において、本実施例は、実施例1に対して、該当ツール判定部109、再学習部110を追加したものであり、他の構成は、実施例1と同様である。図4において、該当ツール判定部109は、ツール推定部106の推定結果を基に該当ツールが存在するか否かを判定する。該当ツール判定部109は、該当ツールが存在すると判定した場合、該当ツールが存在する旨の情報とツール推定部106の推定結果を診断モデル選択部107に出力する。この場合、診断モデル選択部107は、ツール推定部106の推定結果に従って診断モデルを選択する。一方、該当ツール判定部109は、該当ツールが存在しないと判定した場合、該当ツールが存在しない旨の情報(未知のツール51が存在する旨の情報)とツール推定部106の推定結果を再学習部110に出力する。
FIG. 4 is a configuration diagram showing a second embodiment of a diagnostic apparatus to which the present invention is applied. In FIG. 4, the present embodiment is obtained by adding a relevant
再学習部110は、ツール推定部106の推定結果を測定データd1に対応した特徴量として順次蓄積し、蓄積した特徴量の情報を基に再学習を実行する。再学習部110は、再学習の結果として、例えば、新たなツール51を含むクラスタを作成するのに必要な学習結果が得られた場合、ツール推定部106に対して、新たなツール51を特定するための特徴量に関する情報を転送し、管理テーブル200の情報を更新する。また、再学習部110は、再学習の結果として、例えば、新たな診断モデルを選択するために必要な学習結果が得られた場合、診断モデル選択部107に対して、新たな診断モデルを選択するための特徴量に関する情報を転送し、診断モデル選択部107の情報を更新する。
The relearning
図5は、実施例2に係る管理テーブルの構成図であって、図5(a)は、再学習前における管理テーブルの構成図であり、図5(b)は、再学習後における管理テーブルの構成図である。図5(a)において、管理テーブル201は、管理テーブル200と同様に、複数のツール51の特徴量を2次元座標で管理するためのテーブルであって、記憶装置に格納される。管理テーブル201は、測定データd1と参照データD1との類似度R1を横軸(X軸)として、測定データd1と参照データD2との類似度R2を縦軸(Y軸)として構成される。
FIG. 5 is a configuration diagram of a management table according to the second embodiment, FIG. 5(a) is a configuration diagram of the management table before relearning, and FIG. 5(b) is a configuration diagram of the management table after relearning. It is a block diagram of. In FIG. 5A, a management table 201 is a table for managing feature amounts of a plurality of
この管理テーブル201には、複数のツール51について、事前の学習で得られたクラスタの情報として、例えば、第1~第5のツール51を特定するためのクラスタC1~C5の情報が、類似度R1と類似度R2に対応して格納されている。この際、クラスタC1、C2、C3、C4、C5の情報は、例えば、横軸(X軸)と縦軸(Y軸)を2次元の座標軸とする2次元座標で管理される。
In this management table 201, information on clusters C1 to C5 for specifying the first to
ここで、データ取得部101で時系列データとして、測定データd1を得た場合、類似度演算部104において、測定データd1と参照データD1とを基に両者の類似度R1を演算し、演算結果(=0.35)をX軸の値として特徴量記憶部105に格納し、測定データd1と参照データD2とを基に両者の類似度R2を演算し、演算結果(=0.3)をY軸の値として特徴量記憶部105に格納する。この際、ツール推定部106は、特徴量記憶部105に格納された演算結果「(0.35),(0.3)」=特徴量f2として管理し、特徴量f2を基に管理テーブル201を参照し、特徴量f2が、5つのクラスタC1~C5のいずれの範囲にも属さないとの参照結果を得た場合、測定データd1を得るために使用したツール51は、存在しない旨の推定結果を該当ツール判定部109に出力する。これにより、該当ツール判定部109は、該当するツールは存在しない旨の情報と、演算結果「(0.35),(0.3)」=特徴量f2に関する情報を再学習部110に出力する。
Here, when the
この際、再学習部110は、演算結果「(0.35),(0.3)」=特徴量f2に関する情報を学習値として蓄積し、蓄積した特徴量の情報を基に再学習を実行する。再学習部110は、再学習の結果として、例えば、新たなツール51を含むクラスタを作成するに必要な学習結果が得られた場合、ツール推定部106に対して、新たなツール51を特定するための特徴量に関する情報を転送する。
At this time, the
図5(b)において、再学習後における管理テーブル202は、管理テーブル200と同様に、複数のツール51の特徴量を2次元座標で管理するためのテーブルであって、記憶装置に格納される。管理テーブル202は、測定データd1と参照データD1との類似度R1を横軸(X軸)として、測定データd1と参照データD2との類似度R2を縦軸(Y軸)として構成される。
In FIG. 5(b), the management table 202 after re-learning is a table for managing feature amounts of a plurality of
この管理テーブル202には、複数のツール51について、事前の学習で得られたクラスタの情報として、例えば、第1~第5のツール51を特定するためのクラスタC1~C5の情報が、類似度R1と類似度R2に対応して格納されている。この際、クラスタC1、C2、C3、C4、C5の情報は、例えば、横軸(X軸)と縦軸(Y軸)を2次元の座標軸とする2次元座標で管理される。
In this management table 202, information on clusters C1 to C5 for specifying the first to
ここで、再学習部110から、ツール推定部106に対して、新たなツール51を特定するための特徴量に関する情報が転送された場合、ツール推定部106は、再学習部110から転送された情報を基に管理テーブル202の情報を更新する。この際、ツール推定部106は、新たなツール51として、第6のツール51を特定するためのクラスタC6の範囲を管理テーブル202に設定する。例えば、ツール推定部106は、第6のツール51を特定するためのクラスタC6の範囲として、類似度R1が、「0.25」~「0.48」となる範囲に設定し、類似度R2が、「0.2」~「0.4」となる範囲に設定する。
Here, when the information on the feature amount for specifying the
これにより、その後、データ取得部101で時系列データとして、測定データd1を得た場合、類似度演算部104において、測定データd1と参照データD1とを基に両者の類似度R1を演算し、演算結果(=0.35)をX軸の値として特徴量記憶部105に格納し、測定データd1と参照データD2とを基に両者の類似度R2を演算し、演算結果(=0.3)をY軸の値として特徴量記憶部105に格納する。この際、ツール推定部106は、特徴量記憶部105に格納された演算結果「(0.35),(0.3)」=特徴量f3として管理し、特徴量f3を基に管理テーブル202を参照し、特徴量f3が、クラスタC6の範囲に属するとの参照結果から、測定データd1を得るために使用したツール51は、第6のツール51であると推定することができる。
As a result, after that, when the
本実施例において、該当ツール判定部109は、ツール推定部(診断対象推定部)106の推定結果を基に、測定データの取得先となる診断対象(ツール51)が存在するか否かを判定する診断対象判定部として機能する。この際、再学習部110は、該当ツール判定部(診断対象判定部)109から否定の判定結果(該当するツールが存在しない旨の判定結果)を受けた場合、その後の類似度演算部104の演算結果を取り込み、類似度演算部104の演算結果を特徴量として蓄積し、蓄積された特徴量が、新たなクラスタC6(新たな診断対象)を特定する特徴量となったことを条件に、新たなクラスタC6(新たな診断対象)を特定する特徴量で特徴量記憶部105を更新する特徴量更新部として機能する。例えば、再学習部110は、新たなクラスタC6を特定する特徴量で特徴量記憶部105を更新するに際して、管理テーブル201を管理テーブル202に更新する。
In this embodiment, the applicable
また、再学習部110は、蓄積された特徴量が複数のクラスタC1~C5とは異なる新たなクラスタC6(新たな診断対象)を特定する特徴量となったことを条件に、新たなクラスタC6(新たな診断対象)を特定する特徴量を基に診断モデル選択部107で管理される複数の診断モデルを更新する特徴量更新部として機能する。
In addition, the
本実施例によれば、測定データの取得先となる診断対象のツール51が存在しない場合、その後の類似度演算部104の演算結果を特徴量として蓄積し、蓄積された特徴量が、新たなクラスタC6を特定する特徴量となったことを条件に、新たなクラスタC6を特定する特徴量で特徴量記憶部105と診断モデル選択部107の情報を更新しているので、診断対象のツール51が未知であっても、蓄積された特徴量が、新たなクラスタC6を特定する特徴量となったことを条件に、診断モデルを新たなクラスタC6に対応する診断モデルに更新することができると共に、管理テーブル201を、新たなクラスタC6を含む管理テーブル202に更新することができる。このため、診断モデルと管理テーブルが更新された後は、診断対象のツール51が未知と判定されるのを抑制することが可能になる。また、従来技術のように、未知のツールに対応した参照データを新たに追加する必要がないので、ツールが未知であっても、参照データを追加する作業、例えば、未知のツールの特徴量を新たにデータベース化する手間を軽減できる。さらに、診断モデルと管理テーブルが更新された後、新たなクラスタC6に属するツール51を診断対象とした場合、この診断対象の種類を正確に推定したり、この診断対象の状態を正確に診断したり、することができる。
According to the present embodiment, when there is no
図6は、実施例3に係る診断装置の処理を説明するための図であって、図6(a)は、全工程の測定データを用いたツール推定方法を説明するための説明図であり、図6(b)は、加工工程の測定データを用いたツール推定方法を説明するための説明図である。なお、実施例3に係る診断装置100の構成は、実施例1と同様である。
FIG. 6 is a diagram for explaining the processing of the diagnostic device according to the third embodiment, and FIG. 6(a) is an explanatory diagram for explaining a tool estimation method using measurement data of all processes. 6(b) is an explanatory diagram for explaining the tool estimation method using the measurement data of the machining process. The configuration of the
図6(a)において、機器50が、あるツール51に対して、時間t1~時間t6の間に、起動工程P1、加工工程P2、原点復帰工程P3を実行する過程で得られた測定データd1のうち、全ての測定データd1を用いてツールを推定するに際して、例えば、起動工程P1における測定データd1と参照データD1とを基に類似度R3を計算したところ、類似度R3の値として、「0.55」が得られた。また、機器50が、他のツール51に対して、時間t11~時間t16の間に、起動工程P11、加工工程P12、原点復帰工程P13を実行する過程で得られた測定データd1のうち、全ての測定データd1を用いてツールを推定するに際して、例えば、起動工程P11における測定データd1と参照データD1を基に類似度R4を計算したところ、類似度R4の値として、「0.81」が得られた。類似度R3の値「0.55」と、類似度R4の値「0.81」を含む情報(2次元座標=「(0.55),(0.81)」)を特徴量f4として、管理テーブル203にプロットすると、特徴量f4は、クラスタC3とクラスタC4との間に位置することになる。この場合、特徴量f4が、クラスタC3とクラスタC4のうちいずれのクラスタに属するかを判定することが困難となる。
In FIG. 6(a), the measurement data d1 obtained while the
すなわち、起動工程P1、P11における参照データD1は、ツール51の種類が異なっても一致し易いため、起動工程P1、P11における参照データD1を基に管理テーブル203の情報を生成すると、クラスタ間の間隔、例えば、クラスタC3とクラスタC4との間隔が近くなる。このため、特徴量f4を基に管理テーブル203を参照しても、特徴量f4が、クラスタC3とクラスタC4のうちいずれのクラスタに属するかを判定することが困難となる。なお、原点復帰工程P3、P13における参照データD1が、ツール51が異なっても一致し易い場合、原点復帰工程P3、P13における参照データD1を基に管理テーブル203の情報を生成しても、クラスタ間の間隔、例えば、クラスタC3とクラスタC4との間隔が近くなる。
That is, since the reference data D1 in the startup processes P1 and P11 are likely to match even if the types of
図6(b)において、機器50が、あるツール51に対して、時間t3~時間t4の間に、加工工程P2を実行する過程で得られた測定データd1と、参照データD1とを基に類似度R11を数3で計算したところ、類似度R11の値として、「0.48」が得られた。また、機器50が、他のツール51に対して、時間t13~時間t14の間に、加工工程P12を実行する過程で得られた測定データd1と、参照データD1とを基に類似度R12を数3で計算したところ、類似度R12の値として、「0.62」が得られた。類似度R11の値「0.48」と、類似度R12の値「0.62」を含む情報(2次元座標=「(0.48),(0.62)」)を特徴量f5として、管理テーブル204にプロットすると、特徴量f5は、クラスタC4に属すると判定することができる。
In FIG. 6B, the
すなわち、加工工程P2、P12における参照データD1は、ツール51毎に異なるため、加工工程P2、P12における参照データD1を基に管理テーブル204の情報を生成すると、各クラスタ(クラスタC1~C5)間の間隔が大きくなる。この場合、各クラスタ(クラスタC1~C5)は、各クラスタの各々の境界が互いに離れた値の特徴量で分類されたクラスタであって、ツール51に対して実施される複数の工程のうち指定の加工工程に対応した参照データを基に分類された複数の分散用クラスタとして構成される。このため、特徴量f5を基に管理テーブル204を参照することで、特徴量f5は、クラスタC4に属すると容易に判定することができ、誤分類の確率(ツール51がいずれかのクラスタに誤って分類される確率)を下げることが可能になる。
That is, since the reference data D1 in the machining processes P2 and P12 are different for each
本実施例によれば、加工工程における参照データを基に生成された管理テーブル204を参照して特徴量を判定することで、ツール51がどのクラスタ(どの種類)に属するかを正確に判定することができ、結果として、ツール51をクラスタ別に分類する際の誤分類の確率を下げることができる。このため、使用ツールの種類を推定する精度を向上させることが可能となる。
According to the present embodiment, it is accurately determined to which cluster (what type) the
図7は、本発明を適用した診断装置の実施例4を示す構成図である。図7において、本実施例は、実施例1に対して、条件補正部111を追加したものであり、他の構成は、実施例1と同様である。図7において、条件補正部111は、機器50に接続され、機器50からの設定情報112を基に参照データD1~Dnを補正し、補正された参照データを類似度演算部104に転送する。例えば、条件補正部111は、設定情報112で、ツール51の加工対象の板厚が2倍になったことが指定された場合、加工工程における参照データD1~Dnの値を2倍にする補正を行う。また、条件補正部111は、設定情報112で、ツール51の加工対象の材質が変更されたことが指定された場合、加工工程における参照データD1~Dnの値を、変更された材質に応じて補正する。
FIG. 7 is a block
この際、類似度演算部104は、ツール51の加工対象の材質や板厚ごとに管理テーブル200の情報を変更・増加することなく、条件補正部111で補正された参照データD1~Dnを用いて類似度の計算を実行することができる。
At this time, the
本実施例によれば、ツール51の加工対象の材質や板厚が設定情報112で変更されても、ツール51の加工対象の材質や板厚ごとに管理テーブル200の情報を変更・増加することなく、ツール51の種類を精度よく推定(分類)することができる。
According to this embodiment, even if the material or thickness of the object to be processed by the
図8は、本発明を適用した診断装置の実施例5を示す構成図である。図8において、本実施例は、例えば、工場内に同一機器50が複数台ある場合を想定したときの診断装置であって、実施例4に対して、コンピュータ装置で構成されるクラウドサーバ120を追加し、機器50を複数台配置したものであり、他の構成は、実施例4と同様である。
FIG. 8 is a configuration diagram showing a fifth embodiment of a diagnostic apparatus to which the present invention is applied. In FIG. 8, the present embodiment is a diagnostic apparatus assuming, for example, a case where there are a plurality of
図8において、複数台の機器50は、それぞれクラウドサーバ120に接続されている。また、診断装置100のうちデータ記憶部103、ツール推定部106、条件補正部111は、それぞれクラウドサーバ120に接続されている。この際、各機器50とクラウドサーバ120との間で情報(機器50やツール51の情報)の送受信が実行され、データ記憶部103とクラウドサーバ120との間で情報(参照データ)の送受信が実行され、ツール推定部106とクラウドサーバ120との間で情報(推定モデルや管理テーブルの情報)の送受信が実行され、条件補正部111とクラウドサーバ120との間で情報(参照データを補正するための情報や補正された参照データの情報)の送受信が実行される。
In FIG. 8 , a plurality of
本実施例によれば、いずれかの機器50から、クラウドサーバ120を介して診断装置100と情報の送受信を行うことができる。この際、例えば、ある機器50又はクラウドサーバ120で設定された設定条件を示す設定情報(加工対象の材質や板厚を変更する設定情報)を、クラウドサーバ120を介して診断装置100で受信した場合、診断装置100における条件補正部111は、データ記憶部103に格納された複数の参照データを補正し、補正された複数の参照データを類似度演算部104の演算時に用いるデータとして類似度演算部104に転送することができる。条件補正部111は、クラウドサーバ120からの設定情報で、ツール51の加工対象の板厚が2倍になったことが指定された場合、加工工程における参照データD1~Dnの値を2倍にする補正することができる。この際、条件補正部111は、機器50、又はクラウドサーバ120で設定された設定条件を示す設定情報を基にデータ記憶部103に格納された複数の参照データを、類似度演算部104の演算時に用いるデータとして補正することができる。
According to the present embodiment, information can be transmitted and received from any
また、ある機器50が、他の機器50の状態を基に生成した情報を、クラウドサーバ120を介して診断装置100に送信することで、データベース(管理テーブル200)や診断モデルの情報を最新のものに更新したり、最適化したりすることができる。さらに、ある機器50からの時系列データ(測定データ)を基に診断装置100で未知のツール51が存在することを判定した場合、診断装置100は、再学習を実施する前に、他の機器50で管理するツール51の中に、未知のツール51に対応するツール51が存在するか否かをクラウドサーバ120に確認することができる。また、ある機器50からの時系列データ(測定データ)を基に診断装置100でツール51が属するクラスタを誤って推定した場合、クラスタを誤って推定した情報を診断装置100からクラウドサーバ120に送信し、この情報を、クラウドサーバ120を介して各機器50が共有することで、他の機器50が、ツール51が属するクラスタを誤って推定することを抑制することが可能になる。
In addition, a
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、複数のツール51を用いて加工対象を加工する加工部を含む機器50と、診断装置100とを一体化して加工装置として構成することができる。この際、加工装置において、各ツール51の種類と推定したり、各ツール51の状態を診断したりすることができる。また、本発明は、自動車等の部品、例えば、動力伝達用ベルトの劣化を診断する診断装置や、鉄道車両のレールの劣化を診断する診断装置に適用することができる。上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
In addition, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications. For example, the
また、上記の各構成、機能等は、それらの一部又は全部を、例えば、集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記録装置、または、IC(Integrated Circuit)カード、SD(Secure Digital)メモリカード、DVD(Digital Versatile Disc)等の記録媒体に記録して置くことができる。 Moreover, each of the above configurations, functions, and the like may be implemented by hardware, for example, by designing a part or all of them using an integrated circuit. Moreover, each of the above configurations, functions, etc. may be realized by software by a processor interpreting and executing a program for realizing each function. Information such as programs, tables, and files that realize each function can be stored in memory, hard disks, SSD (Solid State Drives) and other recording devices, IC (Integrated Circuit) cards, SD (Secure Digital) memory cards, DVD ( It can be recorded on a recording medium such as Digital Versatile Disc).
50 機器、51 ツール、100 診断装置、101 データ取得部、102 診断部、103 データ記憶部、104 類似度演算部、105 特徴量記憶部、106 ツール推定部、107 診断モデル選択部、108 出力部、109 該当ツール判定部、110 再学習部、111 条件補正部、120 クラウドサーバ 50 device, 51 tool, 100 diagnosis device, 101 data acquisition unit, 102 diagnosis unit, 103 data storage unit, 104 similarity calculation unit, 105 feature amount storage unit, 106 tool estimation unit, 107 diagnosis model selection unit, 108 output unit , 109 applicable tool determination unit, 110 relearning unit, 111 condition correction unit, 120 cloud server
Claims (15)
前記複数の診断対象の各々の種類を特定する時系列データとして管理された複数の参照データを格納するデータ記憶部と、
前記データ取得部の取得による前記測定データと前記データ記憶部に格納された前記参照データとを基に前記測定データと前記参照データとの類似度を設定時刻毎に演算する類似度演算部と、
前記測定データと前記参照データとの類似度で管理される特徴量を前記複数の診断対象の各々の種類に対応づけて記憶する特徴量記憶部と、
前記類似度演算部の演算結果を基に前記特徴量記憶部を参照して、前記複数の診断対象のうち前記測定データの取得先となる診断対象の種類を推定する診断対象推定部と、を備えることを特徴とする診断装置。 a data acquisition unit that acquires, as measurement data, time-series data indicating the state of any one of a plurality of diagnostic targets;
a data storage unit storing a plurality of reference data managed as time-series data specifying the types of each of the plurality of diagnosis targets;
a similarity calculation unit that calculates the similarity between the measurement data obtained by the data acquisition unit and the reference data stored in the data storage unit at each set time, based on the measurement data obtained by the data acquisition unit and the reference data;
a feature quantity storage unit that stores a feature quantity managed by the degree of similarity between the measurement data and the reference data in association with each type of the plurality of diagnosis targets;
a diagnostic object estimating unit for estimating the type of the diagnostic object from which the measurement data is obtained, among the plurality of diagnostic objects, by referring to the feature amount storage unit based on the calculation result of the similarity calculation unit; A diagnostic device comprising:
前記複数の診断対象の各々に対応した複数の診断モデルを管理し、前記複数の診断モデルの中から、前記診断対象推定部の推定結果に対応した診断モデルを選択する診断モデル選択部と、
前記データ取得部の取得による前記測定データと前記診断モデル選択部の選択による前記診断モデルとを比較して、前記複数の診断対象のうち前記測定データの取得先となる前記診断対象の状態を診断する診断部と、を更に備えることを特徴とする診断装置。 The diagnostic device of claim 1, wherein
a diagnostic model selection unit that manages a plurality of diagnostic models corresponding to each of the plurality of diagnostic targets and selects, from among the plurality of diagnostic models, a diagnostic model corresponding to an estimation result of the diagnostic target estimation unit;
comparing the measurement data acquired by the data acquisition unit and the diagnostic model selected by the diagnostic model selection unit to diagnose the state of the diagnosis target from which the measurement data is acquired among the plurality of diagnosis targets; and a diagnostic unit for performing diagnostics.
前記診断対象推定部の推定結果を基に、前記測定データの取得先となる前記診断対象が存在するか否かを判定する診断対象判定部と、
前記診断対象判定部から否定の判定結果を受けた場合、前記類似度演算部の演算結果を前記特徴量として蓄積し、蓄積された前記特徴量が新たな診断対象を特定する特徴量となったことを条件に、前記新たな診断対象を特定する前記特徴量で前記特徴量記憶部を更新する特徴量更新部と、を更に備えることを特徴とする診断装置。 The diagnostic device of claim 2, wherein
a diagnosis target determination unit that determines whether or not the diagnosis target from which the measurement data is to be obtained exists, based on the estimation result of the diagnosis target estimation unit;
When a negative determination result is received from the diagnosis target determination unit, the calculation result of the similarity calculation unit is accumulated as the feature quantity, and the accumulated feature quantity becomes the feature quantity for specifying a new diagnosis target. A diagnostic apparatus, further comprising: a feature amount updating unit that updates the feature amount storage unit with the feature amount specifying the new diagnosis target.
前記特徴量更新部は、
前記蓄積された前記特徴量が、前記新たな診断対象を特定する前記特徴量となったことを条件に、前記新たな診断対象を特定する前記特徴量を基に前記診断モデル選択部で管理される前記複数の診断モデルを更新することを特徴とする診断装置。 A diagnostic device according to claim 3, wherein
The feature update unit is
managed by the diagnostic model selection unit based on the feature quantity specifying the new diagnostic target on condition that the accumulated feature quantity becomes the feature quantity specifying the new diagnostic target; and updating the plurality of diagnostic models.
前記診断対象を管理する1又は2以上の機器、又は前記機器と情報の送受信を行うクラウドサーバで設定された設定条件を示す設定情報を基に前記データ記憶部に格納された前記複数の参照データを、前記類似度演算部の演算時に用いるデータとして補正する条件補正部を、さらに備えることを特徴とする診断装置。 A diagnostic device according to claim 1 or 2,
The plurality of reference data stored in the data storage unit based on setting information indicating setting conditions set by one or more devices that manage the diagnosis target or by a cloud server that transmits and receives information to and from the device. as data used in the calculation of the similarity calculation unit, the diagnosis apparatus further comprising a condition correction unit.
前記特徴量記憶部は、
前記複数の診断対象の種類に対応した情報であって、その各々の境界が互いに離れた値の特徴量で分類された複数の分散用クラスタと、前記測定データと前記参照データとの類似度で管理される前記特徴量とを関連づけて記憶し、
前記類似度演算部は、
前記データ取得部の取得による前記測定データのうち前記複数の診断対象に対して実施例される複数の工程のうち指定の工程で取得された測定データと前記参照データのうち前記指定の工程に対応した前記参照データとの類似度を演算し、
前記診断対象推定部は、
前記類似度演算部の演算結果を基に前記特徴量記憶部を参照して、前記類似度演算部の演算結果が、前記複数の分散用クラスタのいずれか一つに属する場合、前記測定データの取得先となる前記診断対象の種類を、前記いずれか一つの分散用クラスタに対応した種類であると推定することを特徴とする診断装置。 The diagnostic device of claim 1, wherein
The feature amount storage unit is
Information corresponding to the types of the plurality of diagnosis targets, wherein each boundary is a plurality of clusters for distribution classified by feature amounts having values separated from each other, and a similarity between the measurement data and the reference data. store in association with the feature amount to be managed;
The similarity calculation unit is
Among the measurement data acquired by the data acquisition unit, the measurement data acquired in a specified step among the plurality of steps implemented for the plurality of diagnosis targets and the reference data corresponding to the specified step among the reference data Calculate the similarity with the reference data obtained by
The diagnosis target estimating unit
The feature amount storage unit is referred to based on the calculation result of the similarity calculation unit, and if the calculation result of the similarity calculation unit belongs to any one of the plurality of clusters for distribution, the measurement data A diagnostic apparatus characterized by estimating that the type of the diagnosis target to be acquired is a type corresponding to any one of the distribution clusters.
前記測定データは、前記複数の診断対象の各々を駆動するモータの電気信号を示すデータであることを特徴とする診断装置。 The diagnostic device according to claim 1 or 2,
A diagnostic apparatus according to claim 1, wherein said measurement data is data indicating an electric signal of a motor driving each of said plurality of diagnostic targets.
前記複数の診断対象の各々の種類を特定する時系列データとして管理された複数の参照データを格納するデータ記憶ステップと、
前記データ取得ステップでの取得による前記測定データと前記データ記憶ステップで格納された前記参照データとを基に前記測定データと前記参照データとの類似度を設定時刻毎に演算する類似度演算ステップと、
前記測定データと前記参照データとの類似度で管理される特徴量を前記複数の診断対象の各々の種類に対応づけて記憶する特徴量記憶ステップと、
前記類似度演算ステップでの演算結果を基に前記特徴量記憶ステップで格納された前記特徴量を参照して、前記複数の診断対象のうち前記測定データの取得先となる診断対象の種類を推定する診断対象推定ステップと、を備えることを特徴とする診断方法。 a data acquisition step of acquiring, as measurement data, time-series data indicating the state of any one of a plurality of diagnostic targets;
a data storage step of storing a plurality of reference data managed as time-series data specifying the types of each of the plurality of diagnosis targets;
a similarity calculating step of calculating a similarity between the measured data obtained in the data obtaining step and the reference data stored in the data storing step at each set time based on the measured data obtained in the data obtaining step and the reference data stored in the data storing step; ,
a feature quantity storage step of storing a feature quantity managed by the degree of similarity between the measurement data and the reference data in association with each type of the plurality of diagnosis targets;
Based on the calculation result of the similarity calculating step, the feature quantity stored in the feature quantity storage step is referenced to estimate the type of diagnosis target from which the measurement data is acquired, among the plurality of diagnosis targets. and a diagnostic target estimation step.
前記複数の診断対象の各々に対応した複数の診断モデルを管理し、前記複数の診断モデルの中から、前記診断対象推定ステップでの推定結果に対応した診断モデルを選択する診断モデル選択ステップと、
前記データ取得ステップでの取得による前記測定データと前記診断モデル選択ステップでの選択による前記診断モデルとを比較して、前記複数の診断対象のうち前記測定データの取得先となる前記診断対象の状態を診断する診断ステップと、を更に備えることを特徴とする診断方法。 In the diagnostic method according to claim 8,
a diagnostic model selection step of managing a plurality of diagnostic models corresponding to each of the plurality of diagnostic targets, and selecting, from among the plurality of diagnostic models, a diagnostic model corresponding to the estimation result of the diagnostic target estimation step;
comparing the measurement data acquired in the data acquisition step and the diagnostic model selected in the diagnostic model selection step, and comparing the state of the diagnostic target from which the measured data is acquired among the plurality of diagnostic targets; and a diagnostic step of diagnosing.
前記診断対象推定ステップでの推定結果を基に、前記測定データの取得先となる前記診断対象が存在するか否かを判定する診断対象判定ステップと、
前記診断対象判定ステップでの処理結果として否定の判定結果を受けた場合、前記類似度演算ステップでの演算結果を前記特徴量として蓄積し、蓄積された前記特徴量が新たな診断対象を特定する特徴量となったことを条件に、前記新たな診断対象を特定する前記特徴量を基に前記特徴量記憶ステップで記憶された前記特徴量を更新する特徴量更新ステップと、を更に備えることを特徴とする診断方法。 In the diagnostic method according to claim 9,
a diagnostic target determination step of determining whether or not the diagnostic target from which the measurement data is obtained exists, based on the estimation result of the diagnostic target estimation step;
When a negative determination result is received as a processing result in the diagnosis target determination step, the calculation result in the similarity calculation step is accumulated as the feature quantity, and the accumulated feature quantity specifies a new diagnosis target. A feature amount update step of updating the feature amount stored in the feature amount storage step based on the feature amount specifying the new diagnostic target on the condition that the feature amount is determined. A diagnostic method characterized.
前記特徴量更新ステップでは、
前記蓄積された前記特徴量が、前記新たな診断対象を特定する前記特徴量となったことを条件に、前記新たな診断対象を特定する前記特徴量を基に前記診断モデル選択ステップで管理される前記複数の診断モデルを更新することを特徴とする診断方法。 In the diagnostic method of claim 10,
In the feature update step,
managed in the diagnostic model selection step based on the feature quantity specifying the new diagnostic target on condition that the accumulated feature quantity becomes the feature quantity specifying the new diagnostic target; updating said plurality of diagnostic models.
前記診断対象を管理する1又は2以上の機器、又は前記機器と情報の送受信を行うクラウドサーバで設定された設定条件を示す設定情報を基に前記データ記憶ステップで格納された前記複数の参照データを、前記類似度演算ステップでの演算時に用いるデータとして補正する条件補正ステップを、さらに備えることを特徴とする診断方法。 In the diagnostic method according to claim 8 or 9,
The plurality of reference data stored in the data storage step based on setting information indicating setting conditions set by one or more devices that manage the diagnosis target, or by a cloud server that transmits and receives information to and from the device. as data used in the calculation in the similarity calculation step, further comprising a condition correction step.
前記特徴量記憶ステップでは、
前記複数の診断対象の種類に対応した情報であって、その各々の境界が互いに離れた値の特徴量で分類された複数の分散用クラスタと、前記測定データと前記参照データとの類似度で管理される前記特徴量とを関連づけて記憶し、
前記類似度演算ステップでは、
前記データ取得ステップでの取得による前記測定データのうち前記複数の診断対象に対して実施される複数の工程のうち指定の工程で取得された測定データと前記参照データのうち前記指定の工程に対応した前記参照データとの類似度を演算し、
前記診断対象推定ステップでは、
前記類似度演算ステップでの演算結果を基に前記特徴量記憶ステップで記憶された前記特徴量を参照して、前記類似度演算ステップでの演算結果が、前記複数の分散用クラスタのいずれか一つに属する場合、前記測定データの取得先となる前記診断対象の種類を、前記いずれか一つの分散用クラスタに対応した種類であると推定することを特徴とする診断方法。 In the diagnostic method according to claim 8,
In the feature amount storage step,
Information corresponding to the types of the plurality of diagnosis targets, wherein each boundary is a plurality of clusters for distribution classified by feature amounts having values separated from each other, and a similarity between the measurement data and the reference data. store in association with the feature amount to be managed;
In the similarity calculation step,
Corresponding to the specified step among the measured data acquired in the data acquisition step and the specified step among the plurality of steps performed on the plurality of diagnostic targets and the reference data Calculate the similarity with the reference data obtained by
In the diagnosis target estimation step,
By referring to the feature quantity stored in the feature quantity storage step based on the calculation result in the similarity calculation step, the calculation result in the similarity calculation step is any one of the plurality of distribution clusters. and estimating that the type of the diagnosis target from which the measurement data is acquired is a type corresponding to any one of the dispersing clusters.
前記測定データは、前記複数の診断対象の各々を駆動するモータの電気信号を示すデータであることを特徴とする診断方法。 In the diagnostic method according to claim 8 or 9,
A diagnostic method, wherein the measurement data is data representing an electrical signal of a motor driving each of the plurality of diagnostic targets.
前記複数のツールのうちいずれか一つのツールの状態を示す時系列データを測定データとして取得するデータ取得部と、
前記複数のツールの各々を特定する時系列データとして管理された複数の参照データを格納するデータ記憶部と、
前記データ取得部の取得による前記測定データと前記データ記憶部に格納された前記参照データとを基に前記測定データと前記参照データとの類似度を設定時刻毎に演算する類似度演算部と、
前記測定データと前記参照データとの類似度で管理される特徴量を前記複数のツールの各々の種類に対応づけて記憶する特徴量記憶部と、
前記類似度演算部の演算結果を基に前記特徴量記憶部を参照して、前記複数のツールのうち前記測定データの取得先となるツールの種類を推定する診断対象推定部と、を備えることを特徴とする加工装置。 a processing unit that processes an object to be processed using a plurality of tools;
a data acquisition unit that acquires, as measurement data, time-series data indicating the state of any one of the plurality of tools;
a data storage unit storing a plurality of reference data managed as time-series data specifying each of the plurality of tools;
a similarity calculation unit that calculates the similarity between the measurement data obtained by the data acquisition unit and the reference data stored in the data storage unit at each set time, based on the measurement data obtained by the data acquisition unit and the reference data;
a feature amount storage unit that stores a feature amount managed by the degree of similarity between the measurement data and the reference data in association with each type of the plurality of tools;
a diagnostic object estimating unit that estimates the type of a tool from which the measurement data is obtained from among the plurality of tools by referring to the feature amount storage unit based on the calculation result of the similarity calculating unit. A processing device characterized by:
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