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公開番号2024067185
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-05-17
出願番号2022177053
出願日2022-11-04
発明の名称情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
出願人株式会社東芝
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G05B 23/02 20060101AFI20240510BHJP(制御;調整)
要約【課題】故障などの状態を精度よく予知する。
【解決手段】情報処理装置は、機器/設備の状態に関する時系列データを予知する予知モデルを構築する予知モデル構築部と、前記予知モデルで予知された時系列データの予知値と時系列データの実績値との差分である予知誤差を算出する第1予知誤差算出部と、前記予知誤差を時間軸方向に複数の第1区間に分割する第1分割部と、前記複数の第1区間に分割された前記予知誤差に基づいて、前記実績値の状態変化度を算出する第1状態変化度算出部と、前記状態変化度に基づいて、前記機器/設備の状態を判定する状態判定モデルを構築する状態判定モデル構築部と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項1】
機器/設備の状態に関する時系列データを予知する予知モデルを構築する予知モデル構築部と、
前記予知モデルで予知された時系列データの予知値と時系列データの実績値との差分である予知誤差を算出する第1予知誤差算出部と、
前記予知誤差を時間軸方向に複数の第1区間に分割する第1分割部と、
前記複数の第1区間に分割された前記予知誤差に基づいて、前記実績値の状態変化度を算出する第1状態変化度算出部と、
前記状態変化度に基づいて、前記機器/設備の状態を判定する状態判定モデルを構築する状態判定モデル構築部と、を備える、
情報処理装置。
続きを表示(約 1,200 文字)【請求項2】
前記第1状態変化度算出部は、前記予知誤差に基づいて、前記実績値の異常度を算出し、
前記状態判定モデル構築部は、前記異常度に基づいて、前記機器/設備の状態を判定する状態判定モデルを構築する、
請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記複数の第1区間に分割された前記予知誤差を、周波数軸方向に複数の第2区間に分割された変動量に変換する第1変動量算出部を備え、
前記第1状態変化度算出部は、前記複数の第2区間に分割された前記変動量をグルーピングすることにより前記異常度を算出する、
請求項2に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記第1変動量算出部は、前記複数の第1区間に分割された前記予知誤差に対して高速フーリエ変換処理を行って、前記複数の第2区間に分割された前記変動量に変換する、
請求項3に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記複数の第2区間に分割された前記変動量を複数のクラスタに分類する第1分類部を備え、
前記第1状態変化度算出部は、前記複数の第2区間のそれぞれの前記変動量ごとに、前記第1分類部で分類されたクラスタに基づいて前記異常度を算出する、
請求項3に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記第1変動量算出部は、前記複数の第2区間のそれぞれごとに、振動振幅の大きい順に選択された複数の振動振幅を含む前記変動量を算出し、
前記第1分類部は、前記複数の第2区間のそれぞれごとに算出された前記複数の振動振幅を比較することにより、前記複数の第2区間に分割された前記変動量を前記複数のクラスタに分類する、
請求項5に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記第1状態変化度算出部は、前記複数のクラスタのそれぞれごとに算出された重心と、前記複数の第2区間のそれぞれの前記変動量との距離に基づいて、前記異常度を算出する、
請求項5に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記複数の第1区間のうち、対象となる第1区間以外の第1区間から最短距離のk(kは1以上の整数)個の第1区間を同定する区間同定部と、
前記対象となる第1区間から、前記k個の第1区間までの距離の平均を前記異常度として算出する距離平均算出部と、を備える、
請求項2に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記機器/設備の状態に関する時系列データは、前記機器/設備の状態を検知するセンサの出力データである、
請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項10】
前記状態判定モデル構築部が構築する前記状態判定モデルは、前記機器/設備の故障を判定する異常判定モデルである、
請求項1に記載の情報処理装置。
(【請求項11】以降は省略されています)

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
本発明の一実施形態は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
続きを表示(約 2,300 文字)【背景技術】
【0002】
工場・プラント、火力・風力・太陽光発電設備、エレベータ、電車車両などの各種の機械設備では、機械設備の故障による稼働率の低下を防止し、かつダウンタイムを最小化する必要がある。このため、例えば、これらの機械設備に種々のセンサを取り付けて連続的に機械設備状態を計測・監視し、故障が発生する前に故障や劣化を検知し、部品を交換・修理する予知保全が良く行われる。この種の予知保全では、機械設備に取り付けたセンサの時系列データに基づく異常予兆検知が重要である。既存の異常予兆検知技術では、センサの時系列データの可視化、又は統計値によるアラーム発報による異常検知が行われる。また、最近では、機械学習を適用して機械設備状態を予知するモデルを構築し、その予知モデルを用いて算出した予知誤差に基づく故障予知に高い関心が寄せられている。外部要因などで予知誤差が大きく変動する場合、既存の異常予兆検知技術では異常検知を見逃すおそれがあり、誤報も多く発生する。
実際に故障が起きる前に故障予知を行うのが望ましいが、対象センサの検出値が外部要因で複雑に変動する場合、従来の技術では故障予知が困難であり、異常検知を見逃して故障を予知できなかったり、故障予知の誤報が多くなったりする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
特許第6896432号公報
特許第5530019号公報
特開2013-25367号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
本発明の実施形態は、故障などの状態を精度よく予知できる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【0005】
上記の課題を解決するために、本発明の一実施形態によれば、機器/設備の状態に関する時系列データを予知する予知モデルを構築する予知モデル構築部と、
前記予知モデルで予知された時系列データの予知値と時系列データの実績値との差分である予知誤差を算出する第1予知誤差算出部と、
前記予知誤差を時間軸方向に複数の第1区間に分割する第1分割部と、
前記複数の第1区間に分割された前記予知誤差に基づいて、前記実績値の状態変化度を算出する第1状態変化度算出部と、
前記状態変化度に基づいて、前記機器/設備の状態を判定する状態判定モデルを構築する状態判定モデル構築部と、を備える、情報処理装置が提供される。
【図面の簡単な説明】
【0006】
本実施形態による情報処理装置の概略構成を示すブロック図。
センサで検知された過去の時系列データに対応する異常度に基づいて機器/設備の故障を予知する一例を示す図。
既存技術による故障予知と本実施形態による故障予知とを模式的に対比させた図。
複数のセンサで検知される時系列データの一例を示す図。
モデル構築部の処理動作の一例を示すフローチャート。
故障予知部の処理動作の一例を示すフローチャート。
風車に取り付けられたセンサの時系列データに基づいて予知モデルと状態判定モデルを構築する例を示す図。
構築(学習)された状態判定モデルを用いて風車の故障予知を行う例を示す図。
センサの時系列データと異常度の波形図。
カーネル密度推定により、予知誤差を複数の第1区間に分割する例を示す図。
k近傍法により異常度を算出する例を説明する図。
複数の予知手法のいずれかを選択する処理動作の一例を示すフローチャート。
2つの予知手法の相関係数の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【0007】
以下、図面を参照して、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムの実施形態について説明する。以下では、情報処理装置の主要な構成部分を中心に説明するが、情報処理装置には、図示又は説明されていない構成部分や機能が存在しうる。以下の説明は、図示又は説明されていない構成部分や機能を除外するものではない。
【0008】
図1は本実施形態による情報処理装置1の概略構成を示すブロック図である。図1の情報処理装置1は、状態予知装置の機能を含んでいる。状態予知装置とは、機器又は設備の少なくとも一方の状態を予知する装置である。本明細書では、機器又は設備の少なくとも一方を、「機器/設備」と表記する。「状態」とは、機器/設備の動作状態であり、例えば、正常、異常、故障又は劣化などの状態を含む概念である。「予知」とは、将来の状態を予測することを指す。状態予知装置の一例は、故障予知装置である。故障予知装置は、故障が発生する前に、故障を予知する装置である。本明細書では、本実施形態による情報処理装置1を故障予知装置と呼ぶことがある。
【0009】
図1の情報処理装置1は、大きく分けて、モデル構築部2と故障予知部3を備える。
【0010】
モデル構築部2は、故障予知部3で用いられる予知モデルと異常判定モデルを構築する。モデル構築部2は、予知モデル構築部11と、第1予知誤差算出部12と、第1分割部13と、第1状態変化度算出部14と、状態判定モデル構築部15とを備える。この他、モデル構築部2は、第1時系列データ記憶部16とデータ選択部17を備えていてもよい。
(【0011】以降は省略されています)

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