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公開番号2024082532
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-06-20
出願番号2022196446
出願日2022-12-08
発明の名称異常検知装置、異常検知システム、異常検知方法及びプログラム
出願人オムロン株式会社
代理人弁理士法人秀和特許事務所
主分類G05B 23/02 20060101AFI20240613BHJP(制御;調整)
要約【課題】対象装置の異常検知を精度よく行うことができる技術を提供する。
【解決手段】対象装置の異常を検知する異常検知装置であって、前記対象装置の動作における前記第1指標値及び前記第2指標値に係る学習用データに基づき予測モデルを生成するモデル生成部と、前記第1指標値、前記第2指標値、及び前記予測モデルに基づいて、前記対象装置の異常を検知する異常検知部と、を備えており、前記予測モデルは、前記第1指標及び前記第2指標を軸とするN次元空間において複数の図形を連結した形状として表現でき、前記異常検知部は、前記N次元空間における、少なくとも前記第1指標値及び前記第2指標値に基づいて定まる実測点と前記予測モデルを構成する2以上の線分との最短距離を算出し、算出された各最短距離のうち最小の値に基づいて前記対象装置の異常を検知する異常検知装置。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項1】
対象装置の異常を検知する異常検知装置であって、
前記対象装置の動作における第1指標に関する第1指標値及び前記対象装置の動作における第2指標に関する第2指標値に係る学習用データに基づき予測モデルを生成するモデル生成部と、
前記第1指標値、前記第2指標値、及び前記予測モデルに基づいて、前記対象装置の異常を検知する異常検知部と、
を備えており、
前記予測モデルは、前記第1指標及び前記第2指標をそれぞれ軸とする二次元以上の空間において、複数の図形を連結した形状として表現でき、
前記異常検知部は、
前記空間における、少なくとも前記第1指標値及び前記第2指標値に基づいて定まる実測点と前記予測モデルを構成する少なくとも2以上の図形との最短距離をそれぞれ算出し、算出された各最短距離のうち最小の値を評価値として、該評価値に基づいて前記対象装置の異常を検知する、
ことを特徴とする異常検知装置。
続きを表示(約 2,200 文字)【請求項2】
前記図形は線分であって、
前記異常検知部は、前記実測点が前記線分のそれぞれに対して前記線分の両端よりも内側に位置するか外側に位置するかを判定し、判定の結果に応じて異なる算出方法により前記各線分との最短距離を算出する、
ことを特徴とする、請求項1に記載の異常検知装置。
【請求項3】
前記異常検知手段は、前記実測点が前記の両端よりも内側に位置すると判定した場合には、前記実測点と前記との間を結ぶ垂線の長さを前記最短距離として算出し、前記実測点が前記の両端よりも外側に位置すると判定した場合には、前記実測点と前記の前記実測点と近い方に位置する端点との距離を前記最短距離として算出する、
ことを特徴とする、請求項2に記載の異常検知装置。
【請求項4】
前記異常検知手段は、下記式1が成り立つ場合に前記実測点が前記線分の両端よりも内側に位置すると判定し、式1が成り立たない場合に前記実測点が前記線分の両端よりも外側に位置すると判定する、
ことを特徴とする、請求項3に記載の異常検知装置。
TIFF
2024082532000011.tif
9
170
なお、
xは第1指標値であり前記空間における前記実測点の第1指標の軸上の座標を示し、
yは第2指標値であり前記空間における前記実測点の第2指標の軸上の座標を示し、
cは前記空間における前記線分の一方の端点の第1指標の軸上の座標を示し、
dは前記空間における前記線分の一方の端点の第2指標の軸上の座標を示し、
eは前記空間における前記線分の他方の端点の第1指標の軸上の座標を示し、
fは前記空間における前記線分の他方の端点の第2指標の軸上の座標を示す。
【請求項5】
前記異常検知部は、前記実測点が前記線分の両端よりも内側に位置すると判定した場合には下記式2により前記最短距離を算出し、前記実測点が前記線分の両端よりも外側に位置すると判定した場合には下記式3により前記最短距離を算出する、
ことを特徴とする、請求項2から4のいずれか一項に記載の異常検知装置。
TIFF
2024082532000012.tif
10
170
TIFF
2024082532000013.tif
10
170
なお、
xは第1指標値であり前記空間における前記実測点の第1指標の軸上の座標を示し、
yは第2指標値であり前記空間における前記実測点の第2指標の軸上の座標を示し、
cは前記空間における前記線分の一方の端点の第1指標の軸上の座標を示し、
dは前記空間における前記線分の一方の端点の第2指標の軸上の座標を示し、
eは前記空間における前記線分の他方の端点の第1指標の軸上の座標を示し、
fは前記空間における前記線分の他方の端点の第2指標の軸上の座標を示す。
【請求項6】
対象装置の異常を検知するための異常検知システムであって、
前記対象装置の動作における第1指標に関する前記第1指標値及び前記対象装置の動作における第2指標に関する前記第2指標値に係る学習用データに基づき予測モデルを生成するモデル生成部と、
前記第1指標値、前記第2指標値、及び前記予測モデルに基づいて、前記対象装置の異常を検知する異常検知部と、
を備えており、
前記予測モデルは、前記第1指標及び前記第2指標をそれぞれ軸とする二次元以上の空間において、複数の図形を連結した形状として表現でき、
前記異常検知部は、
前記空間における、少なくとも前記第1指標値及び前記第2指標値に基づいて定まる実測点と前記予測モデルを構成する少なくとも2以上の図形との最短距離をそれぞれ算出し、算出された各最短距離のうち最小の値を評価値として、該評価値に基づいて前記対象装置の異常を検知する、
ことを特徴とする異常検知システム。
【請求項7】
対象装置の異常を検知するための異常検知方法であって、
前記対象装置の動作における第1指標に関する前記第1指標値及び前記対象装置の動作における第2指標に関する前記第2指標値に係る学習用データに基づき予測モデルを生成するモデル生成ステップと、
前記第1指標値、前記第2指標値、及び前記予測モデルに基づいて、前記対象装置の異常を検知する異常検知ステップと、
を備えており、
前記予測モデルは、前記第1指標及び前記第2指標をそれぞれ軸とする二次元以上の空間において、複数の図形を連結した形状として表現でき、
前記異常検知ステップでは、
前記空間における、少なくとも前記第1指標値及び前記第2指標値に基づいて定まる実測点と前記予測モデルを構成する少なくとも2以上の図形との最短距離をそれぞれ算出し、算出された各最短距離のうち最小の値を評価値として、該評価値に基づいて前記対象装置の異常を検知する、
ことを特徴とする異常検知方法。
【請求項8】
コンピュータを、少なくとも請求項6に記載の異常検知システムにおける前記異常検知部として機能させるためのプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
本発明は、異常検知装置、異常検知システム、異常検知方法及びプログラムに関する。
続きを表示(約 2,200 文字)【背景技術】
【0002】
従来、プレス機などの対象装置の異常を検知する技術として、予め設定された回帰予測モデルとの乖離に基づいて、対象装置の異常を検知することが公知となっている(特許文献1)。具体的には、対象装置の動作における第1指標に関する第1指標値と第2指標に関する第2指標値とを取得し、前記第1指標及び前記第2指標を軸とする二次元平面に示される前記第1指標値及び前記第2指標値により示される点と、前記二次元平面において折れ線グラフとして表現される回帰予測モデルとの距離に関する指標(Δh)を所定の算出方法により求め、当該指標が所定の閾値を超えた場合に異常を検知することが、特許文献1において提案されている。
【0003】
このような技術であれば、例えばプレスシステムにおけるプレス機のように、サーボモータを動力源とするような対象装置において、プレス機の加工動作による装置の実測値が標準偏差内であるか否かで異常が発生しているかを判定するような従来手法に比べて、加工動作途中のプレス荷重又はモータ速度の予測曲線が急峻な部分を含んでいた場合であっても適切に異常判定を行い、異常の誤検出を低減することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
特開2021-18753号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、上記の特許文献1に記載の技術であっても、回帰予測モデルとしての折れ線グラフを構成する各線分の接続点の近傍に前記第1指標値及び前記第2指標値により示される点(以下では、実測点ともいう)がある場合には、接続点の両側にある各線分の傾きの差が大きいほど、実測点と回帰予測モデルとの実際の距離と、算出されるΔhとの誤差が大きくなってしまう、という課題があった。また、特許文献1に開示の技術では、回帰予測モデルが増加関数と減少関数を含むモデルではΔhを求めることができないという課題もあった。
【0006】
本発明の一態様は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、対象装置の異常検知を精度よく行うことができる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
前記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る異常検知装置は、次の構成を採用する。即ち、
対象装置の異常を検知する異常検知装置であって、
前記対象装置の動作における第1指標に関する第1指標値及び前記対象装置の動作における第2指標に関する第2指標値に係る学習用データに基づき予測モデルを生成するモデル生成部と、
前記第1指標値、前記第2指標値、及び前記予測モデルに基づいて、前記対象装置の異常を検知する異常検知部と、
を備えており、
前記予測モデルは、前記第1指標及び前記第2指標をそれぞれ軸とする二次元以上の空
間において、複数の図形を連結した形状として表現でき、
前記異常検知部は、
前記空間における、少なくとも前記第1指標値及び前記第2指標値に基づいて定まる実測点と前記予測モデルを構成する少なくとも2以上の図形との最短距離をそれぞれ算出し、算出された各最短距離のうち最小の値を評価値として、該評価値に基づいて前記対象装置の異常を検知する、
ことを特徴とする異常検知装置、である。
【0008】
上記のような構成によれば、予測モデルを示す折れ線グラフの形状に関わらず、適切に異常検知を行うことができる。
【0009】
また、前記図形は線分であって、前記異常検知部は、前記実測点が前記線分のそれぞれに対して前記線分の両端よりも内側に位置するか外側に位置するかを判定し、判定の結果に応じて異なる算出方法により前記各線分との最短距離を算出するものであってもよい。ここで、前記「線分」は前記予測モデルを構成する線分であって前記二次元以上の空間における前記第1指標の軸及び前記第2指標の軸で定まる空間に平行な線分とすることができる。即ち、第1指標をX軸、第2指標をY軸、第3指標をZ軸とする三次元空間を例にすると、XY平面上の線分とすることができる。また、「線分の両端よりも内側に位置する」とは、前記実測点の座標を示す前記第1指標値と前記第2指標値のうち一方の指標(ここでは、仮に第1指標とする)に係る指標値が、前記線分の一方の端点の座標を示す第1指標の値以上、かつ、前記線分の他方の端点の座標を示す第1指標の値以下、であることをいう。また、「線分の両端より外側に位置する」とは、実測点の第1指標値が、前記線分の両端の座標に係る第1指標の値のうち小さい方の値よりも小さく、大きい方の値よりも大きい、ことをいう。このような構成によれば前記の最短距離を適切に算出することができる。
【0010】
また、前記異常検知手段は、前記実測点が前記線分の両端よりも内側に位置すると判定した場合には、前記実測点と前記線分との間を結ぶ垂線の長さを前記最短距離として算出し、前記実測点が前記線分の両端よりも外側に位置すると判定した場合には、前記実測点と前記線分の前記実測点と近い方に位置する端点との距離を前記最短距離として算出するのであってもよい。
(【0011】以降は省略されています)

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