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公開番号2025073250
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-13
出願番号2023183856
出願日2023-10-26
発明の名称異常検知装置、異常検知システム及び異常検知方法
出願人川崎重工業株式会社
代理人個人
主分類G05B 23/02 20060101AFI20250502BHJP(制御;調整)
要約【課題】異常を検知し、小さい計算量で異常の原因を特定する。
【解決手段】異常検知装置は、機械の異常を検知する。前記異常検知装置は、異常検知部と、要因分析部と、対象絞込部と、原因特定部と、を備える。前記異常検知部は、それぞれがデータ値の列である複数のデータ系列を入力し、予め定められた異常判定手法に基づいてデータ値の異常の度合いを表す異常値を計算し、前記異常値に基づいて異常の有無を判定する。前記要因分析部は、前記異常値にデータ値が寄与する度合いを示す重要度を複数のデータ系列のそれぞれについて計算する。前記対象絞込部は、前記異常値、及び、それぞれの前記データ系列の前記重要度に基づいて、予め定められた複数の異常及び複数の前記データ系列から、原因を特定する対象となる異常及びデータ系列を絞り込む。前記原因特定部は、絞り込まれた前記異常及び前記データ系列の範囲内で、前記機械に生じた異常の原因を特定する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
機械の異常を検知する異常検知装置であって、
それぞれが前記機械の状態を表すデータ値の列である複数のデータ系列を入力し、予め定められた異常判定手法に基づいてデータ値の異常の度合いを表す異常値を計算し、前記異常値に基づいて異常の有無を判定する異常検知部と、
前記異常値にデータ値が寄与する度合いを示す重要度を複数のデータ系列のそれぞれについて計算する要因分析部と、
前記異常検知部が取得した前記異常値、及び、前記要因分析部が取得したそれぞれの前記データ系列の前記重要度に基づいて、予め定められた複数の異常及び複数の前記データ系列から、原因を特定する対象となる異常及びデータ系列を絞り込む対象絞込部と、
前記対象絞込部により絞り込まれた前記異常及び前記データ系列の範囲内で、前記機械に生じた異常の原因を特定する原因特定部と、
を備える、異常検知装置。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
請求項１に記載の異常検知装置であって、
前記異常の原因を特定するためのフォールトツリーが、異常に応じて予め定められており、
前記原因特定部は、前記対象絞込部により絞り込まれた前記データ系列の範囲内で、前記フォールトツリーに従って異常の原因を特定する、異常検知装置。
【請求項３】
請求項１に記載の異常検知装置であって、
前記対象絞込部による前記データ系列の絞込みは、複数の前記データ系列から、前記重要度が最も高い順に一部のデータ系列を選択することにより行われる、異常検知装置。
【請求項４】
請求項１に記載の異常検知装置であって、
前記データ系列を構成する前記データ値に関して、前記機械が稼動している期間に相当するデータ値を取り出すスクリーニング処理が行われ、
前記異常検知部は、前記スクリーニング処理後のデータ値を対象として異常検知を行う、異常検知装置。
【請求項５】
請求項１に記載の異常検知装置であって、
前記異常検知部は、前記データ系列における前記データ値の時間的変化に基づいて前記異常値を計算する、異常検知装置。
【請求項６】
機械の異常を検知する異常検知システムであって、
それぞれが前記機械の状態を表すデータ値の列である複数のデータ系列を入力し、予め定められた異常判定手法に基づいてデータ値の異常の度合いを表す異常値を計算し、前記異常値に基づいて異常の有無を判定する異常検知部と、
前記異常値にデータ値が寄与する度合いを示す重要度を複数のデータ系列のそれぞれについて計算する要因分析部と、
前記異常検知部が取得した前記異常値、及び、前記要因分析部が取得したそれぞれの前記データ系列の前記重要度に基づいて、予め定められた複数の異常及び複数の前記データ系列から、原因を特定する対象となる異常及びデータ系列を絞り込む対象絞込部と、
前記対象絞込部により絞り込まれた前記異常及び前記データ系列の範囲内で、前記機械に生じた異常の原因を特定する原因特定部と、
を備える、異常検知システム。
【請求項７】
機械の異常を検知する異常検知方法であって、
それぞれが前記機械の状態を表すデータ値の列である複数のデータ系列を入力し、予め定められた異常判定手法に基づいてデータ値の異常の度合いを表す異常値を計算し、前記異常値に基づいて異常の有無を判定し、
前記異常値にデータ値が寄与する度合いを示す重要度を複数のデータ系列のそれぞれについて計算し、
前記異常値、及び、それぞれの前記データ系列の前記重要度に基づいて、予め定められた複数の異常及び複数の前記データ系列から、原因を特定する対象となる異常及びデータ系列を絞り込み、
絞り込まれた前記異常及び前記データ系列の範囲内で、前記機械に生じた異常の原因を特定する、異常検知方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、機械の異常検知に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
例えばガスタービン等の産業用機械では、突発的な故障発生によるダウンタイムを回避するために、故障発生の前に異常を検出して事前に対応することが求められている。このニーズを考慮して、機械に取り付けたセンサから収集したデータを、統計的手法又は機械学習により診断することにより異常を検知することが行われている。
【０００３】
例えば、学習フェーズにて監視対象となる設備の稼働データを収集し、稼働データから異常検知モデルを構築する異常検知方法が従来から提案されている。監視フェーズでは、稼働データと異常検知モデルから、個々の稼働データに対して異常スコアを算出し、異常スコアが閾値を超過すると、異常が発生したと判断する。
【０００４】
稼働データに含まれる温度や圧力等の１つの監視項目について異常スコアを算出し、その異常スコアを閾値によって判定する異常検知方法の場合、その監視項目の瞬時値で判断できる異常を検知することはできる。しかし、例えば、設備の運転状態によっては、異常が発生していなくても監視項目の値が閾値を超過する場合がある。従って、１つの監視項目の異常を１つの異常スコアにだけ注目して判定していては、異常検知の精度が低下してしまう。
【０００５】
上記の課題は特許文献１も指摘しているところであり、この課題に対して、特許文献１は以下の異常検知システムを提案している。この異常検知システムは、データ取得部と、スコア算出部と、異常検知部と、を備える。データ取得部は、監視対象の装置の稼働データであるパラメータを取得する。スコア算出部は、稼働データに含まれる監視対象の計測値について、当該値が観測される確率を、異なる方法を用いて複数算出する。データ取得部は、算出された複数種類の確率のそれぞれについて、異常の程度を示すスコアを算出する。異常検知部は、複数のスコアと、判定モデルと、に基づいて、複数のスコアそれぞれについて異常か否かを判定し、複数の判定の結果に基づいて、装置の異常を検知する。
【０００６】
特許文献１においては、データ取得部が取得したパラメータについて、異常の程度を示す、互いに異なる４つのスコアを算出している。特許文献１の異常検知システムは、４つのスコアに基づいて、監視対象のパラメータの挙動に生じる４つの指標に基づいて、異常検知を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
特開２０２２－８４４３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
機械に生じた異常への対応を適切に行うには、原因を正しく特定することが不可欠である。しかし、特許文献１は異常検知にとどまっており、異常の原因を特定することを開示していない。従って、特許文献１の構成は、作業員が異常の発生を早期に知ることができても、その異常の原因を早期に把握することが困難であった。
【０００９】
本開示は以上の事情に鑑みてされたものであり、その目的は、異常を検知するとともに、小さい計算量で異常の原因を特定できる異常検知システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本開示の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段とその効果を説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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