特許
J-GLOBAL ID：201903001460141302
故障予知方法、故障予知装置および故障予知プログラム
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
特許業務法人酒井国際特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2017-144759
公開番号（公開出願番号）：特開2019-028565
出願日： 2017年07月26日
公開日（公表日）： 2019年02月21日
要約：
【課題】機械設備の故障予知精度を向上させること。【解決手段】機械設備に設けられた複数のセンサのセンサデータを収集する収集工程と、センサデータのうち、機械設備が正常状態にあった所定期間分、および、任意の評価時における評価分を抽出する抽出工程と、正常期間分を用いた機械学習の実行によって、機械設備における相関モデルを生成する生成工程と、正常期間分を相関モデルへの入力によって得られる相関モデルの出力値より正常期間分のサンプルデータを導出する導出工程と、評価分を相関モデル入力によって得られる相関モデル出力値により機械設備の正常状態からの乖離度を評価する評価工程と、乖離度に基づいて機械設備の故障予兆を判定する判定工程と、抽出工程で抽出される誤検知に対応するセンサデータを含む追加学習分、および、正常期間分のサンプルデータがともに反映されるよう機械学習の実行によって、相関モデルを更新する更新工程。【選択図】図2
請求項（抜粋）：
機械設備に設けられた複数のセンサのセンサデータを収集する収集工程と、
前記センサデータのうち、前記機械設備が正常状態にあった所定の正常期間分、および、任意の評価時における評価分を抽出する抽出工程と、
前記正常期間分を用いた機械学習を実行することによって、前記機械設備における正常状態の相関性をモデル化した相関モデルを生成する生成工程と、
前記正常期間分を前記相関モデルへ入力することによって得られる該相関モデルの出力値に基づいて前記正常期間分のサンプルデータを導出する導出工程と、
前記評価分を前記相関モデルへ入力することによって得られる該相関モデルの出力値に基づいて前記機械設備の正常状態からの乖離度を評価する評価工程と、
前記乖離度に基づいて前記機械設備の故障予兆を判定する判定工程と、
前記判定工程によって前記乖離度の誤検知が推定される場合に、前記抽出工程によって抽出される前記誤検知に対応する前記センサデータを含む追加学習分、および、前記正常期間分のサンプルデータがともに反映されるように機械学習を実行することによって、前記相関モデルを更新する更新工程と
を含むことを特徴とする故障予知方法。
IPC (1件)：
FI (2件)：
G05B23/02 302V
, G05B23/02 G
3C223AA02
, 3C223AA11
, 3C223BA01
, 3C223CC01
, 3C223DD01
, 3C223EB01
, 3C223FF22
, 3C223FF26
, 3C223FF35
, 3C223FF52
, 3C223GG03
