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公開番号2025041228
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-26
出願番号2023148400
出願日2023-09-13
発明の名称故障確率評価装置
出願人株式会社日立製作所
代理人弁理士法人開知
主分類G06Q 10/20 20230101AFI20250318BHJP(計算;計数)
要約【課題】部品の故障確率関数の同定精度を向上して、部品の故障確率の評価精度を向上することができる故障確率評価装置を提供する。
【解決手段】故障確率評価装置100は、保全履歴データベース11、稼動データベース12、及び演算装置13を備える。演算装置13は、稼動データをパラメータとするダメージモデルを用いてセンサの設置後の部品のダメージの推移を演算し、センサの設置後の部品のダメージの推移を学習してセンサの設置前の部品のダメージの推移を推定し、部品のダメージの推移に基づいて累積ダメージを演算し、累積ダメージを用いて、故障確率関数を同定する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
複数の機械で使用された部品を対象とし、前記部品の故障確率を前記機械毎に評価する故障確率評価装置において、
前記複数の機械における前記部品の保全履歴データを記憶する保全履歴データベースと、
前記複数の機械のセンサで時系列的に取得された稼動データを記憶する稼動データベースと、
前記保全履歴データベース及び前記稼動データベースを用いて前記部品の故障確率関数を同定し、同定された前記故障確率関数を用いて前記部品の故障確率を前記機械毎に演算する演算装置とを備え、
前記演算装置は、
前記稼動データをパラメータとするダメージモデルを用いて、前記センサの設置後の前記部品のダメージの推移を演算し、
前記センサの設置後の前記部品のダメージの推移を学習して、前記センサの設置前の前記部品のダメージの推移を推定し、
前記センサの設置後の前記部品のダメージの推移と前記センサの設置前の前記部品のダメージの推移のうちの少なくとも一方に基づき、前記部品の累積ダメージを演算し、
前記累積ダメージを用いて、前記故障確率関数を同定することを特徴とする故障確率評価装置。
続きを表示（約 770 文字）【請求項２】
請求項１に記載の故障確率評価装置において、
前記演算装置は、前記ダメージモデルを同定することを特徴とする故障確率評価装置。
【請求項３】
請求項２に記載の故障確率評価装置において、
前記演算装置は、前記故障確率関数を微分して得られる故障確率密度関数のばらつきが最小化するように、前記ダメージモデルを同定することを特徴とする故障確率評価システム。
【請求項４】
請求項１に記載の故障確率評価装置において、
現在からの期間を設定可能なユーザインターフェイスを備え、
前記演算装置は、同定された前記故障確率関数を用いて前記期間経過後の前記部品の故障確率を演算し、前記ユーザインターフェイスに表示させることを特徴とする故障確率評価装置。
【請求項５】
請求項４に記載の故障確率評価装置において、
前記演算装置は、
前記機械の初期又は前記部品の保全時から現在までの前記部品の累積ダメージを演算し、
前記稼動データを学習して前記期間の稼動データを予測し、前記ダメージモデルと前記期間の前記稼動データとを用いて前記期間の前記部品の累積ダメージを予測し、
同定された前記故障確率関数と、前記機械の初期又は前記部品の保全時から現在までの前記部品の累積ダメージと、前記期間の前記部品の累積ダメージとを用いて、前記期間経過後の前記部品の故障確率を演算することを特徴とする故障確率評価装置。
【請求項６】
請求項５に記載の故障確率評価装置において、
前記演算装置は、前記機械の運用計画を変更する運用計画システムからの情報に基づき、前記期間の前記部品の累積ダメージの予測を変更することを特徴とする故障確率評価装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の機械で使用された部品を対象とし、部品の故障確率を機械毎に評価する故障確率評価装置に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
発電、輸送、又はその他の産業用の機械において、所望の機能を発揮するために、各部品の故障リスクを把握し、各部品の保全（詳細には、修理や交換等）を適切なタイミングで実施することが重要である。特許文献１は、複数の機械で使用された部品を対象とし、部品の故障確率を機械毎に評価する故障確率評価システムを開示する。
【０００３】
特許文献１の故障確率評価システムは、複数の機械における部品の故障履歴データを記憶する故障履歴データベースと、複数の機械のセンサで時系列的に取得された稼動データを記憶する稼動データベースと、故障履歴データベース及び稼動データベースを用いて部品の故障確率関数を同定し、同定された故障確率関数を用いて部品の故障確率を機械毎に演算する演算部とを備える。
【０００４】
演算部は、部品の故障履歴データから、部品の故障時間（詳細には、機械の初期又は前回の故障時から今回の故障時までの稼動時間）又は生存時間（機械の初期又は前回の故障時から現在までの稼動時間）を取得する。そして、稼動データをパラメータとするダメージモデルに対し、部品の故障時間又は生存時間に対応する期間で取得された稼動データを代入することにより、部品の累積ダメージを演算し、累積ダメージを説明変数とする故障確率関数を同定する。
【０００５】
特許文献１の故障確率評価システムでは、稼動データから得られた部品の累積ダメージを用いることにより、機械毎に異なる部品の負荷を考慮することで、部品の故障確率の評価精度を高めることが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
特開２０１９－１６０１２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、機械においては、何らかの理由により、初期に設置されなかったセンサを追加する場合がある。この場合、追加のセンサで取得された稼動データは、センサの設置後に存在するものの、センサの設置前に存在しない。
【０００８】
例えば、部品の故障がセンサの設置前に発生し、その後、部品を保全して現在まで故障が発生しない場合、部品の故障時間として、機械の初期から部品の故障時までの時間が得られ、部品の生存時間として、部品の故障時から現在までの時間が得られる。追加のセンサで取得された稼動データは、前述した部品の故障時間に対応しないし、前述した部品の生存時間の一部に対応しない。そのため、追加のセンサで取得された稼動データを活用することができない。したがって、故障確率関数の同定精度の点で改善の余地がある。
【０００９】
本発明は、上記事柄に鑑みてなされたものであり、その目的は、部品の故障確率関数の同定精度を向上して、部品の故障確率の評価精度を向上することができる故障確率評価装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明は、複数の機械で使用された部品を対象とし、前記部品の故障確率を前記機械毎に評価する故障確率評価装置において、前記複数の機械における前記部品の保全履歴データを記憶する保全履歴データベースと、前記複数の機械のセンサで時系列的に取得された稼動データを記憶する稼動データベースと、前記保全履歴データベース及び前記稼動データベースを用いて前記部品の故障確率関数を同定し、同定された前記故障確率関数を用いて前記部品の故障確率を前記機械毎に演算する演算装置とを備え、前記演算装置は、前記稼動データをパラメータとするダメージモデルを用いて、前記センサの設置後の前記部品のダメージの推移を演算し、前記センサの設置後の前記部品のダメージの推移を学習して、前記センサの設置前の前記部品のダメージの推移を推定し、前記センサの設置後の前記部品のダメージの推移と前記センサの設置前の前記部品のダメージの推移のうちの少なくとも一方に基づき、前記部品の累積ダメージを演算し、前記累積ダメージを用いて、前記故障確率関数を同定する。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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