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公開番号2025163484
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-29
出願番号2024066783
出願日2024-04-17
発明の名称状態判定装置および状態判定プログラム
出願人中部電力ミライズ株式会社,中部電力株式会社
代理人名古屋国際弁理士法人
主分類G06N 20/00 20190101AFI20251022BHJP(計算;計数)
要約【課題】状態を判定する機械学習モデルの状態判定精度を向上させる。
【解決手段】状態判定装置は、状態パラメータ値に対応したパラメータ色を示すパラメータ色データを生成する。状態判定装置は、対象機器における複数のパラメータ色データのそれぞれについてパラメータ色データが示すパラメータ色が設定された複数のピクセルを生成し、複数のピクセルを、機器状態パラメータを取得した時刻に基づいて時系列に配列した時系列色画像を生成する。状態判定装置は、複数の機器状態の何れかを示すラベルが付加された複数の時系列色画像を入力する機械学習が行われた機械学習モデルを用いて、対象機器について、時系列色画像生成部が生成した時系列色画像に対応する機器状態を判定する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
判定対象となる機器を対象機器とし、前記対象機器の状態を機器状態として、前記機器状態に応じて値が変動する機器状態パラメータを連続して取得するように構成されたパラメータ取得部と、
前記機器状態パラメータの値である状態パラメータ値と、前記状態パラメータ値に応じて予め設定された色との対応関係が設定された色変換テーブルに基づいて、前記状態パラメータ値に対応した色であるパラメータ色を示すパラメータ色データを生成するように構成された色変換部と、
前記対象機器における複数の前記パラメータ色データのそれぞれについて前記パラメータ色データが示す前記パラメータ色が設定された複数のピクセルを生成し、複数の前記ピクセルを、前記機器状態パラメータを取得した時刻に基づいて時系列に配列した時系列色画像を生成するように構成された時系列色画像生成部と、
複数の前記機器状態の何れかを示すラベルが付加された複数の前記時系列色画像を入力する機械学習が行われた機械学習モデルを用いて、前記対象機器について、前記時系列色画像生成部が生成した前記時系列色画像に対応する前記機器状態を判定するように構成された状態判定部と
を備える状態判定装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
請求項１に記載の状態判定装置であって、
前記パラメータ色は、グレースケール以外の色である状態判定装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の状態判定装置であって、
前記色変換部は、
前記状態パラメータ値が、予め設定された上限値以上であるときには、前記上限値未満であるときの前記パラメータ色とは異なるように予め設定された色である上限指示色を前記パラメータ色として設定すること、および、
前記状態パラメータ値が、予め設定された下限値以下であるときには、前記下限値より大きいときの前記パラメータ色とは異なるように予め設定された色である下限指示色を前記パラメータ色として設定することの少なくとも一方を実行するように構成される状態判定装置。
【請求項４】
請求項１または請求項２に記載の状態判定装置であって、更に、
前記状態判定部による判定結果に基づいて、前記状態判定部が判定した前記機器状態を示す色として予め設定された機器状態色を有する稼働状態枠が、前記判定結果に対応する前記時系列色画像を囲むように形成された枠付加色画像を生成するように構成された枠付加色画像生成部を備える状態判定装置。
【請求項５】
請求項１または請求項２に記載の状態判定装置であって、
前記状態判定部は、更に、
判定した前記機器状態が、予め設定された継続判定時間以上維持されているか否かを判断するように構成される状態判定装置。
【請求項６】
請求項１または請求項２に記載の状態判定装置であって、
前記状態判定部は、複数の前記対象機器について前記機器状態を判定するように構成され、
前記状態判定部が判定した複数の前記機器状態のそれぞれについて、前記状態判定部の判定結果を表すために１または複数の記号を用いて予め設定された状態指示記号を設定し、複数の前記対象機器毎に設定した複数の前記状態指示記号を、予め設定された配列条件に従って配列した状態記号配列を生成するように構成された記号配列生成部を更に備える状態判定装置。
【請求項７】
請求項５に記載の状態判定装置であって、
前記状態判定部は、複数の前記対象機器について前記機器状態を判定するように構成され、
前記状態判定部が判定した複数の前記機器状態のそれぞれについて、前記状態判定部の判定結果を表すために１または複数の記号を用いて予め設定された状態指示記号を設定し、複数の前記対象機器毎に設定した複数の前記状態指示記号を、予め設定された配列条件に従って配列した状態記号配列を生成するように構成された記号配列生成部を更に備える状態判定装置。
【請求項８】
請求項６に記載の状態判定装置であって、
前記記号配列生成部は、対応する前記機器状態を示す文字列の頭文字を前記状態指示記号とするように構成される状態判定装置。
【請求項９】
請求項６に記載の状態判定装置であって、
前記記号配列生成部は、前記状態判定部が判定した前記機器状態が維持される継続時間に応じて、前記状態指示記号を変化させるように構成される状態判定装置。
【請求項１０】
請求項７に記載の状態判定装置であって、
前記記号配列生成部は、前記状態判定部が判定した前記機器状態が維持される継続時間に応じて、前記状態指示記号を変化させるように構成される状態判定装置。
（【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、機器の状態を判定する状態判定装置および状態判定プログラムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、検出情報を所定の時間間隔毎にフレームで区切り、時間軸と、検出情報の大きさを示す軸とを用いて、検出情報の分布を表す二次元画像データに基づく機械学習を実行することにより正解ラベルを生成する状態監視装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１８－２０４９４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の技術では、検出情報の大きさを縦軸とし時間経過を横軸とした二次元グラフを用いて機械学習を行っているため、状態監視装置を検査する検査者は、状態監視装置の機械学習モデルが生成したラベルが適切であるか否かを、入力に用いた二次元グラフに基づいて判断する必要がある。二次元グラフは、各時刻に対応する値を点で表し、互いに隣接する点を線で結んで表されるため、検査者は、正解となる状態を決定し難い場合がある。このため、状態監視装置に搭載される機械学習モデルを作成する作業を行う作業者が、機械学習において適切な正解ラベルを設定することができなかったり、状態監視装置の機械学習モデルを検査する検査者が、機械学習モデルが生成したラベルの良否について適切に判定できなかったりすることがある。これにより、機械学習モデルによる状態判定精度が低下することが懸念される。
【０００５】
本開示は、状態を判定する機械学習モデルの状態判定精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様は、パラメータ取得部と、色変換部と、時系列色画像生成部と、状態判定部とを備える状態判定装置である。
パラメータ取得部は、判定対象となる機器を対象機器とし、対象機器の状態を機器状態として、機器状態に応じて値が変動する機器状態パラメータを連続して取得するように構成される。
【０００７】
色変換部は、機器状態パラメータの値である状態パラメータ値と、状態パラメータ値に応じて予め設定された色との対応関係が設定された色変換テーブルに基づいて、状態パラメータ値に対応した色であるパラメータ色を示すパラメータ色データを生成するように構成される。
【０００８】
時系列色画像生成部は、対象機器における複数のパラメータ色データのそれぞれについてパラメータ色データが示すパラメータ色が設定された複数のピクセルを生成し、複数のピクセルを、機器状態パラメータを取得した時刻に基づいて時系列に配列した時系列色画像を生成するように構成される。
【０００９】
状態判定部は、複数の機器状態の何れかを示すラベルが付加された複数の時系列色画像を入力する機械学習が行われた機械学習モデルを用いて、対象機器について、時系列色画像生成部が生成した時系列色画像に対応する機器状態を判定するように構成される。
【００１０】
このように構成された本開示の状態判定装置は、対象機器の状態パラメータ値に対応するパラメータ色が設定された複数のピクセルを時系列に配列した時系列色画像を入力する機械学習が行われた機械学習モデルを用いて、機器状態を判定することができる。これにより、状態監視装置に搭載される機械学習モデルを作成する作業を行う作業者（以下、モデル学習作業者）、および、状態監視装置の機械学習モデルを検査する検査者（以下、モデル検査者）は、時系列色画像を構成する色の変化に基づいて、対象機器の機器状態を判定することができる。このため、モデル学習作業者が、時系列色画像に対して適切な正解ラベルを設定することができなかったり、モデル検査者が、状態判定装置が判定した機器状態の良否について適切に判定できなかったりする事態の発生を抑制することができる。これにより、本開示の状態判定装置は、状態判定装置に搭載される機械学習モデルの状態判定精度を向上させることができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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