特許
J-GLOBAL ID：201103050998496030

設備状態監視方法およびその装置

発明者：
渋谷 久恵

渋谷 久恵 について

, 
前田 俊二

前田 俊二 について


出願人/特許権者：
株式会社日立製作所

株式会社日立製作所 について


代理人 (1件)： ポレール特許業務法人
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2010-090286
公開番号（公開出願番号）：特開2011-070635
出願日： 2010年04月09日
公開日（公表日）： 2011年04月07日
要約：
【課題】プラントなどの設備における異常予兆検知では、正常状態をモデル化しモデルとの比較により異常判定を行うが、設備は運転条件などの違いにより多様な正常状態を持つため、従来の手法ではモデル化が困難であり、正常を異常と判定する誤報が発生する場合があった。また、異常診断では、異常判定の根拠の説明や、異常予兆と事象の関連付けが困難であった。【解決手段】異常予兆検知では、設備から出力されるイベント信号をもとに運転状態別にモード分割し、モード毎に正常モデルを作成し、モード毎に学習データの十分性をチェックし、その結果に応じて設定したしきい値を用いて異常識別を行うようにした。また、診断では、横軸を結果事象、縦軸を原因事象とする頻度マトリクスに作成しておきそれを利用して故障の発生を予測する。結果事象は故障イベント、原因事象は、異常測度がしきい値を超えたセンサ信号を量子化したものとする原因事象の入力とした。【選択図】図1A
請求項（抜粋）：
設備または装置の出力する時系列のセンサ信号に基づいて異常を検知する設備状態監視方法であって、 前記センサ信号に基づき特徴ベクトルを抽出し、前記特徴ベクトルのデータチェックに基づき使用する特徴を選択し、前記特徴ベクトルのデータチェックに基づき使用する学習データを選択し、前記選択された学習データに基づき正常モデルを作成し、前記正常モデル作成に用いた学習データの十分性をチェックし、前記学習データの十分性に応じてしきい値を設定する学習工程と、 前記センサ信号に基づき特徴ベクトルを抽出し、前記正常モデルと前記特徴ベクトルの比較により異常測度を算出し、前記異常測度と前記しきい値の比較により異常識別を行う異常検知工程とを有することを特徴とする設備状態監視方法。
IPC (3件)：
G05B 23/02 ,  G06F 11/30 ,  G06F 11/34
FI (3件)：
G05B23/02 302Y ,  G06F11/30 305C ,  G06F11/34 S
Fターム (8件)：
5B042JJ17 ,  5B042JJ29 ,  5B042MA14 ,  5B042MC40 ,  5H223AA02 ,  5H223EE06 ,  5H223FF05 ,  5H223FF06
引用特許：
出願人引用 (4件)
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審査官引用 (3件)
引用文献：
出願人引用 (1件) 審査官引用 (1件)

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