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公開番号2024115441
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-08-26
出願番号2023021140
出願日2023-02-14
発明の名称診断装置、診断方法、および診断プログラム
出願人日立造船株式会社
代理人弁理士法人 HARAKENZO WORLD PATENT & TRADEMARK
主分類G01M 99/00 20110101AFI20240819BHJP(測定;試験)
要約【課題】対象機器の状態診断の精度を改善する。
【解決手段】診断装置(1)は、診断の対象となる期間における対象機器(31)の特徴が反映された対象データに基づいて第1のモデル(111)と第2のモデル(112)と、の何れを用いて対象データを再構成するかを決定する使用モデル決定部(102)と、決定されたモデルを用いて生成された再構成データの再構成誤差に基づいて対象機器(31)の状態を診断する診断部(105)と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
正常な状態である期間における対象機器の特徴が反映された正常データから当該特徴を含む再構成データを生成するように学習することにより生成されたそれぞれ異なる第１のモデルおよび第２のモデルの何れを用いて診断の対象となる期間における前記対象機器の特徴が反映された対象データを再構成するかを、当該対象データに基づいて決定する使用モデル決定部と、
前記使用モデル決定部が決定したモデルを用いて生成された再構成データの再構成誤差に基づいて前記対象機器の状態を診断する診断部と、を備える診断装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記使用モデル決定部は、前記正常データの特徴量と前記対象データの特徴量との差異が閾値以上である場合に、前記第１のモデルおよび前記第２のモデルのうち、外挿が再構成データに与える影響を抑える機能がより強いモデルを用いて前記対象データを再構成することを決定する、請求項１に記載の診断装置。
【請求項３】
前記使用モデル決定部は、前記第１のモデルおよび前記第２のモデルのうち、前記対象データに含まれるノイズ成分の再現力がより低いモデルを用いて前記対象データを再構成することを決定する、請求項１に記載の診断装置。
【請求項４】
前記第２のモデルは、前記第１のモデルよりも外挿が再構成データに与える影響を抑える機能が強く、
前記使用モデル決定部は、前記第１のモデルを用いて前記対象データを再構成した再構成データの再構成誤差から算出される前記対象機器の動作状態の異常度が所定の閾値以上である場合に、前記第２のモデルを用いて前記対象データを再構成することを決定する、請求項１に記載の診断装置。
【請求項５】
前記第１のモデルは、前記対象データを事前分布により正則化した潜在変数に射影し、当該潜在変数から前記対象データを再構成して再構成データを生成するモデルであり、
前記第２のモデルは、当該モデルから出力される再構成データが当該モデルに入力された前記対象データから離れすぎないようにしつつ、当該再構成データを前記正常データに近付けるように更新することを繰り返して再構成データを生成するモデルである、請求項１から４の何れか１項に記載の診断装置。
【請求項６】
前記対象機器は、風力発電設備が備える機器であり、
前記対象データは、前記対象機器の振動波形から生成されたスペクトログラムである、請求項１から４の何れか１項に記載の診断装置。
【請求項７】
風力発電設備が備える対象機器が正常な状態である期間における特徴が反映された正常データから当該特徴を含む再構成データを生成するように学習されたモデルを用いて、診断の対象となる期間における前記対象機器の特徴が反映された対象データを再構成した再構成データを生成する再構成部と、
前記再構成データの再構成誤差に基づいて前記対象機器の状態を診断する診断部と、を備え、
前記モデルは、出力される再構成データが当該モデルに入力された前記対象データから離れすぎないようにしつつ、当該再構成データを前記正常データに近付けるように更新することを繰り返して再構成データを生成するモデルである、診断装置。
【請求項８】
１または複数の情報処理装置により実行される診断方法であって、
正常な状態である期間における対象機器の特徴が反映された正常データから当該特徴を含む再構成データを生成するように学習することにより生成されたそれぞれ異なる第１のモデルおよび第２のモデルの何れを用いて診断の対象となる期間における前記対象機器の特徴が反映された対象データを再構成するかを、当該対象データに基づいて決定する使用モデル決定ステップと、
前記使用モデル決定ステップで決定されたモデルを用いて生成された再構成データの再構成誤差に基づいて前記対象機器の状態を診断する診断ステップと、を含む診断方法。
【請求項９】
請求項１に記載の診断装置としてコンピュータを機能させるための診断プログラムであって、前記使用モデル決定部および前記診断部としてコンピュータを機能させるための診断プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、機器の状態を診断する診断装置等に関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
機器の状態を自動で診断する技術が従来から知られている。例えば、下記の非特許文献１には、風力発電に用いられる主要機器ごとの異常予兆を検知する風力発電状態監視システムが開示されている。当該システムでは、正常状態時のデータを用いた教師なし機械学習により正常状態モデルを構築し、この正常状態モデルからの逸脱度に基づいて正常／異常を判定している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
緒方淳、村川正宏、飯田誠、「風力発電スマートメンテナンスのための振動データ解析に基づく状態監視システムの構築」、日本風力エネルギー学会、風力エネルギーシンポジウム2015年37巻、p.385-388
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記システムにおいて、正常状態時のデータを用いた教師なし機械学習アルゴリズムを適用しているのは、風力発電に用いられる各種機器は、正常状態である期間が長く、異常状態時のデータサンプルの収集が難しいことによると考えられる。
【０００５】
このように、異常状態時のデータサンプルの収集が難しい機器においては、異常状態がどのような状態であるかを直接学習することが困難である。それゆえ、正常状態がどのような状態であるかを学習して、学習した正常状態から逸脱した状態を異常状態と判定するという間接的な診断を行わざるを得ず、それゆえ診断精度を改善することが容易ではないという課題がある。本発明の一態様は、このような診断の精度を改善することが可能な診断装置等を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る診断装置は、正常な状態である期間における対象機器の特徴が反映された正常データから当該特徴を含む再構成データを生成するように学習することにより生成されたそれぞれ異なる第１のモデルおよび第２のモデルの何れを用いて診断の対象となる期間における前記対象機器の特徴が反映された対象データを再構成するかを、当該対象データに基づいて決定する使用モデル決定部と、前記使用モデル決定部が決定したモデルを用いて生成された再構成データの再構成誤差に基づいて前記対象機器の状態を診断する診断部と、を備える。
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明の他の一態様に係る診断装置は、風力発電設備が備える対象機器が正常な状態である期間における特徴が反映された正常データから当該特徴を含む再構成データを生成するように学習されたモデルを用いて、診断の対象となる期間における前記対象機器の特徴が反映された対象データを再構成した再構成データを生成する再構成部と、前記再構成データの再構成誤差に基づいて前記対象機器の状態を診断する診断部と、を備え、前記モデルは、出力される再構成データが当該モデルに入力された前記対象データから離れすぎないようにしつつ、当該再構成データを前記正常データに近付けるように更新することを繰り返して再構成データを生成するモデルである。
【０００８】
上記の課題を解決するために、本発明の他の一態様に係る診断方法は、１または複数の情報処理装置により実行される診断方法であって、正常な状態である期間における対象機器の特徴が反映された正常データから当該特徴を含む再構成データを生成するように学習することにより生成されたそれぞれ異なる第１のモデルおよび第２のモデルの何れを用いて診断の対象となる期間における前記対象機器の特徴が反映された対象データを再構成するかを、当該対象データに基づいて決定する使用モデル決定ステップと、前記使用モデル決定ステップで決定されたモデルを用いて生成された再構成データの再構成誤差に基づいて前記対象機器の状態を診断する診断ステップと、を含む。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一態様によれば、対象機器の状態診断の精度を改善することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本発明の一実施形態に係る診断システムの構成例を示す図である。
第１のモデルまたは第２のモデルとして適用可能なモデルの例を示す図である。
第１のモデルまたは第２のモデルとして適用可能なモデルであるＡＥ－Ｇｒａｄの概要を示す図である。
各種モデルを用いて風力発電設備が備える対象機器の状態を判定する実験の結果に基づいて作成されたＲＯＣ曲線を示す図である。
本発明の一実施形態に係る診断方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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