特許ウォッチ

公開番号2025076791
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-16
出願番号2023188652
出願日2023-11-02
発明の名称信号処理装置および信号処理方法
出願人株式会社東芝,東芝インフラシステムズ株式会社
代理人弁理士法人志賀国際特許事務所
主分類G01R 29/26 20060101AFI20250509BHJP(測定;試験)
要約【課題】本発明が解決しようとする課題は、未学習のノイズを発見することができる信号処理装置および信号処理方法を提供することである。
【解決手段】実施形態によれば、信号処理装置は演算部と判定部とを持つ。演算部は、機械学習モデルに対象機器から計測された信号を入力することで目的信号の特徴を表す特徴データを出力する。機械学習モデルは、対象機器が設けられる環境のノイズと対象機器が発生する既知の目的信号とを重畳した重畳信号を入力として、特徴データを出力するように学習されている。判定部は、特徴データに基づいて、入力された信号に未学習のノイズが含まれるか否かを判定する。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
対象機器が設けられる環境のノイズと前記対象機器が発生する既知の目的信号とを重畳した重畳信号を入力として、前記目的信号の特徴を表す特徴データを出力するように学習された機械学習モデルに、前記対象機器から計測された信号を入力することで前記特徴データを出力する演算部と、
前記特徴データに基づいて、入力された前記信号に未学習のノイズが含まれるか否かを判定する判定部と
を備える信号処理装置。
続きを表示（約 900 文字）【請求項２】
前記信号に未学習のノイズが含まれると判定された場合に、新たなノイズを用いて前記機械学習モデルを学習させる学習部を備える
請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項３】
前記特徴データは、前記対象機器に印加される電源電圧の位相と放電パルスの発生頻度との関係を表し、
前記判定部は、前記特徴データにおける放電パルス数と、位相ごとの放電パルス数の散布度とに基づいて、入力された前記信号に未学習のノイズが含まれるか否かを判定する
請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記特徴データにおける放電パルス数と、位相ごとの放電パルス数の標準偏差を前記放電パルスの総数で除算した値との関係に基づいて、入力された前記信号に未学習のノイズが含まれるか否かを判定する
請求項３に記載の信号処理装置。
【請求項５】
前記判定部は、前記特徴データにおける放電パルス数が第１閾値より小さく、かつ前記標準偏差を前記総数で除算した値が第２閾値より大きい場合に、または、前記特徴データにおける放電パルス数が前記第１閾値より大きい第３閾値より大きく、かつ前記標準偏差を前記総数で除算した値が前記第２閾値より小さい第４閾値より小さい場合に、入力された前記信号に未学習のノイズが含まれると判定する
請求項４に記載の信号処理装置。
【請求項６】
入力される前記信号は、前記対象機器に設けられたＴＥＶセンサで計測される
請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項７】
対象機器が設けられる環境のノイズと前記対象機器が発生する既知の目的信号とを重畳した重畳信号を入力として、前記目的信号の特徴を表す特徴データを出力するように学習された機械学習モデルに、前記対象機器から計測された信号を入力することで前記特徴データを出力するステップと、
前記特徴データに基づいて、入力された前記信号に未学習のノイズが含まれるか否かを判定するステップと
を有する信号処理方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は信号処理装置および信号処理方法に関する。
続きを表示（約 2,300 文字）【背景技術】
【０００２】
機器から発せられる信号を測定し、当該信号に基づいて機器の状態を診断する手法が知られている。一方で機器の設置環境にはノイズが存在するため、センサ等によって計測された計測信号には、機器から発せられる目的信号とノイズとが含まれる。そのため、計測信号からノイズを除去して目的信号を得るデノイズ技術が研究されている。
精度よくデノイズを行うためには、機器が設置される環境において発生し得るノイズを網羅的に学習することが求められる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開平０７－１８１２１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一方で、機器の設置環境に新たなノイズ源が発生する等、設置環境におけるノイズは変化しうる。この場合、デノイズ後の信号に未学習のノイズが残ってしまい、部分放電との区別が困難となる可能性がある。
本発明が解決しようとする課題は、未学習のノイズを発見することができる信号処理装置および信号処理方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の信号処理装置は、演算部と判定部とを持つ。前記演算部は、機械学習モデルに対象機器から計測された信号を入力することで目的信号の特徴を表す特徴データを出力する。前記機械学習モデルは、前記対象機器が設けられる環境のノイズと前記対象機器が発生する既知の目的信号とを重畳した重畳信号を入力として、前記特徴データを出力するように学習されている。判定部は、前記特徴データに基づいて、入力された前記信号に未学習のノイズが含まれるか否かを判定する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
第１の実施形態に係る信号処理装置の外観を示す図。
第１の実施形態に係る信号処理装置のソフトウェア構成を示すブロック図。
第１の実施形態に係るΦＱＮパターンの例を示す図。
第１の実施形態における、計測信号に学習済みの部分放電信号を含むときのデノイズ後のΦＱＮパターンの例を示す図。
第１の実施形態における、計測信号に未学習の部分放電信号を含むときのデノイズ後のΦＱＮパターンの例を示す図。
第１の実施形態における、計測信号に第１の未学習のノイズを含むときのデノイズ後のΦＱＮパターンの例を示す図。
第１の実施形態における、計測信号に第２の未学習のノイズを含むときのデノイズ後のΦＱＮパターンの例を示す図。
第１の実施形態における、信号の種類ごとの放電パルス数と正規化標準偏差との分布を示す図。
第１の実施形態に係る信号処理装置の学習処理を示すフローチャート。
第１の実施形態に係る信号処理装置の監視処理を示すフローチャート。
第１の実施形態に係る未学習のノイズの判定方法の実験結果を示す図。
第１の実施形態に係る信号処理装置のコンピュータの構成を示す概略ブロック図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る信号処理装置１００の外観を示す図である。第１の実施形態に係る信号処理装置１００は、監視対象の電気機器である対象電力機器２００の部分放電の発生を監視し、対象電力機器２００の劣化を診断する。信号処理装置１００は、機械学習モデルを用いて対象電力機器２００の劣化の診断を行う。対象電力機器２００の設置環境にはノイズが存在する。ノイズは、負荷の状況などによって変化する。そのため、信号処理装置１００は、設置環境のノイズを学習した後に、対象電力機器２００の部分放電の監視を行う。
【０００８】
対象電力機器２００は、箱体と機器本体とを備える。機器本体は、接地された箱体に収容されている。機器本体は、スイッチギヤ、電力用変圧器、ガス絶縁開閉器、発電機、電動機、コンデンサ又はリアクトル等のように、部分放電を発生する可能性がある機器である。機器本体は、遮断機、断路器、変流器又は変圧器等の機器によって構成される。
対象電力機器２００の箱体には電極１１１が取り付けられる。電極１１１と信号処理装置１００とはケーブルで接続される。信号処理装置１００は、電極１１１の電圧を計測することで、箱体と機器本体との間の浮遊容量を介して箱体の表面に形成される電位を計測する。つまり、第１の実施形態に係る電極１１１は、ＴＥＶ（Transient Earth Voltage）センサである。他方、他の実施形態に係る電極１１１は、ＣＴ（Current Transformer）センサ、ＡＥ（Acoustic Emission）センサ、アンテナ等の電気機器の運転に由来する電磁気信号を計測する他の電極１１１であってよい。電極１１１は、対象電力機器２００の箱体の内側に設置されてもよい。
【０００９】
図２は、第１の実施形態に係る信号処理装置１００のソフトウェア構成を示すブロック図である。
信号処理装置１００は、取得部１０１、目的信号記憶部１０２、生成部１０３、モデル記憶部１０４、特徴量推定部１０５、学習部１０６、進度計算部１０７、状態特定部１０８、出力制御部１０９、判定部１１０を備えている。
【００１０】
取得部１０１は、電極１１１が計測した計測信号を取得する。計測信号には、対象電力機器２００から発生する信号である目的信号と、対象電力機器２００の環境のノイズとが含まれ得る。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許