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公開番号2025031551
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-07
出願番号2024107509
出願日2024-07-03
発明の名称シミュレーション装置、およびプログラム
出願人ローム株式会社
代理人弁理士法人佐野特許事務所
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250228BHJP(計算;計数)
要約【課題】機械学習による異常検知の効果を効果的にシミュレーションで確認できる。
【解決手段】シミュレーション装置(1)は、物理信号波形を生成するように構成される物理システムの物理モデル(211)と、センサモデル(22)と、機械学習モデル(23)と、異常判定モデル(24)と、を記憶されたモデル記憶部(2)と、前記物理モデル、前記センサモデル、前記機械学習モデル、および前記異常判定モデルを用いて演算処理を行うように構成されるモデル演算部(3)と、操作入力部による入力に基づき、前記物理モデル、前記センサモデル、前記機械学習モデル、および前記異常判定モデルのそれぞれに関する設定を行うように構成されるモデル設定部(4)と、を備える。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
物理信号波形を生成するように構成される物理システムの物理モデルと、
前記物理信号波形データに基づくデータが入力されてセンス信号を出力するように構成されるセンサモデルと、
前記センス信号が入力されて学習および推論を行うように構成される機械学習モデルと、
前記機械学習モデルから出力される誤差データとしての異常度が入力されて異常判定を行うように構成される異常判定モデルと、
を記憶されたモデル記憶部と、
前記物理モデル、前記センサモデル、前記機械学習モデル、および前記異常判定モデルを用いて演算処理を行うように構成されるモデル演算部と、
操作入力部と、
前記操作入力部による入力に基づき、前記物理モデル、前記センサモデル、前記機械学習モデル、および前記異常判定モデルのそれぞれに関する設定を行うように構成されるモデル設定部と、
を備える、シミュレーション装置。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記物理モデルは、モータをモデリングしたモータモデルである、請求項１に記載のシミュレーション装置。
【請求項３】
前記モデル設定部は、前記モータのタイプと前記モータの異常状態の少なくとも一方を選択設定可能である、請求項２に記載のシミュレーション装置。
【請求項４】
前記モデル設定部は、前記モータを構成する機械要素のパラメータと、前記モータの駆動に関する項目の少なくとも一方を設定可能である、請求項２に記載のシミュレーション装置。
【請求項５】
前記モータモデルは、前記モータにおける異常状態をモデリングした異常状態モデルを有し、
前記モデル設定部は、前記モータの劣化進展に応じた前記異常状態モデルにおけるパラメータの変化を設定可能である、請求項２に記載のシミュレーション装置。
【請求項６】
前記異常状態モデルは、前記モータにおける軸受の潤滑不良をモデリングした軸受潤滑不良モデルを含む、請求項５に記載のシミュレーション装置。
【請求項７】
前記軸受潤滑不良モデルは、潤滑不要起因の摩擦トルクを計算するための第１計算式を含み、
前記モデル設定部は、前記第１計算式における機械角角速度に依存する項の定数係数、前記項における機械角の関数、前記項における前記機械角角速度の指数の少なくともいずれかを設定可能である、請求項６に記載のシミュレーション装置。
【請求項８】
前記モータモデルは、前記モータを構成するすべての機械要素を支持系と定義した場合の前記支持系の振動モデルを有し、
前記軸受潤滑不良モデルは、前記摩擦トルクに基づいて潤滑不良起因の垂直抗力を計算するための第２計算式を含み、
前記第２計算式により計算された前記垂直抗力は、前記支持系の振動モデルに入力される、請求項７に記載のシミュレーション装置。
【請求項９】
前記異常状態モデルは、前記モータにおける軸受を構成する機械要素の損傷をモデリングした軸受損傷モデルを含む、請求項５に記載のシミュレーション装置。
【請求項１０】
前記モータモデルは、前記モータを構成するすべての機械要素を支持系と定義した場合の前記支持系の振動モデルを有し、
前記軸受損傷モデルは、前記軸受に含まれる転動体の公転角または自転角に基づく角度が衝撃パルスの幅に基づく角度範囲内にある場合に、前記衝撃パルスの高さの損傷起因の垂直抗力が発生するとしてモデリングされており、
前記垂直抗力は、前記支持系の振動モデルに入力され、
前記モデル設定部は、前記衝撃パルスの高さと前記衝撃パルスの幅の少なくとも一方を設定可能である、請求項９に記載のシミュレーション装置。
（【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】
本開示は、シミュレーション装置に関する。
続きを表示（約 2,700 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、産機分野の工場設備保全に関して、機械システムの状態管理保全（Condition Based Maintenance）に対してＡＩ（人工知能）の適用が進んでいる（例えば特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
国際公開第２０１９／０３５２７９号
【０００４】
［概要］
ＡＩを設備の異常検知に導入することを検討する際に、例えばモータおよびセンサなどの実機を用いずにＡＩによる異常検知の効果を確認できれば有用である。
【０００５】
上記状況に鑑み、本開示は、機械学習による異常検知の効果を効果的に確認することができるシミュレーション装置を提供することを目的とする。
【０００６】
本開示の一態様に係るシミュレーション装置は、
物理信号波形を生成するように構成される物理システムの物理モデルと、
前記物理信号波形データに基づくデータが入力されてセンス信号を出力するように構成されるセンサモデルと、
前記センス信号が入力されて学習および推論を行うように構成される機械学習モデルと、
前記機械学習モデルから出力される誤差データとしての異常度が入力されて異常判定を行うように構成される異常判定モデルと、
を記憶されたモデル記憶部と、
前記物理モデル、前記センサモデル、前記機械学習モデル、および前記異常判定モデルを用いて演算処理を行うように構成されるモデル演算部と、
操作入力部と、
前記操作入力部による入力に基づき、前記物理モデル、前記センサモデル、前記機械学習モデル、および前記異常判定モデルのそれぞれに関する設定を行うように構成されるモデル設定部と、
を備える構成としている。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
図１は、本開示の例示的な実施形態に係るコンピュータの構成を示す図である
図２は、本開示の例示的な実施形態に係るシミュレーション装置の構成を示す図である。
図３は、モータの概略構成例を示す側面図（左方）と正面図（右方）である。
図４は、モータモデルの構成を示す図である。
図５は、運動方程式部と巻線回路部の入出力関係を示す図である。
図６は、逆起電圧定数の回転速度に対するプロットの一例を示す図である。
図７は、モータ端子電流、逆起電圧定数、およびモータトルクの回転速度に対するプロットの一例を示す図である。
図８は、ブラシ付きＤＣモータの構成例を示す平面断面模式図である。
図９は、図８に示す構成を周方向に展開した展開図である。
図１０は、モータ物理モデルにおけるモデルパラメータを示す図である。
図１１は、整流子片間の隙間を示す図である。
図１２は、整流子片とブラシとの接触抵抗を説明するための図である。
図１３は、巻線の辺の回転移動を示す図である。
図１４は、磁束密度分布の一例を示す図である。
図１５は、永久磁石とブラシの位置ずれを示す図である。
図１６は、巻線の辺の長さを示す図である。
図１７は、回転軸からの巻線の辺の距離を示す図である。
図１８は、モータ端子付近のフィルタ構成を示す図である。
図１９は、巻線の回転移動を示す模式的な平面図、斜視図、および展開図である。
図２０は、巻線の回転移動を示す模式的な展開図である。
図２１は、巻線回路部の全体像を示す図である。
図２２は、接触抵抗の計算方法を示す表である。
図２３は、Simscape（登録商標）/Simulink（登録商標）によりモデリングを行った場合のモータ物理モデルの構成を示す図である。
図２４は、巻線回路モデル部の一部構成を示す図である。
図２５は、シミュレーション結果の一例を示す図である。
図２６は、シミュレーションと実機とを比較した一例を示す図である。
図２７は、運動方程式部と軸受潤滑不良モデルとの関係を示す図である。
図２８は、運動方程式部と軸受損傷モデルとの関係を示す図である。
図２９は、軸受および軸の正面図および側面断面図を示す。
図３０は、軸受のパラメータを示す図である。
図３１は、転動体の公転角および自転角を説明するための図である。
図３２は、支持系の振動モデルの一例を示す図である。
図３３は、センサモデルの構成例を示す図である。
図３４は、機械学習モデルの構成例を示す図である。
図３５は、３層ニューラルネットワークの構成を示す図である。
図３６は、モータタイプおよび異常状態の設定画面の一例を示す図である。
図３７は、モータ基本設定画面の一例を示す図である。
図３８は、支持系設定画面の一例を示す図である。
図３９は、第１異常状態設定画面の一例を示す図である。
図４０は、第２異常状態設定画面の一例を示す図である。
図４１は、時間・劣化設定画面の一例を示す図である。
図４２は、センサ設定画面の一例を示す図である。
図４３は、ＡＩ設定画面の一例を示す図である。
図４４は、異常判定設定画面の一例を示す図である。
図４５は、シミュレーション結果画面の一例を示す図である。
【０００８】
[詳細な説明]
以下、本開示の例示的な実施形態について、図面を参照して説明する。
【０００９】
＜コンピュータの構成＞
図１は、本開示の例示的な実施形態に係るコンピュータ１００の構成を示す図である。コンピュータ１００は、後述する本開示に係るシミュレーション装置として機能する。コンピュータ１００は、例えばＰＣ（パソコン）である。コンピュータ１００がＰＣである場合、デスクトップ型であるかノート型であるかなどは問わない。
【００１０】
コンピュータ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００Ａと、メモリ１００Ｂと、補助記憶装置１００Ｃと、操作入力部１００Ｄと、表示部１００Ｅと、を備える。
（【００１１】以降は省略されています）

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