特許

J-GLOBAL ID：201903008529592560

振動音響解析方法及び装置と機器異常部位推定方法及び装置

発明者： 藤井 幹
出願人/特許権者： 株式会社ディーゼルユナイテッド ,  一般財団法人日本海事協会 ,  日本精工株式会社
代理人 (1件)： 特許業務法人山田特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2017-144124
公開番号（公開出願番号）：特開2019-027814
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】ウェーブレット変換により歪を含む振動音響解析と機器異常部位推定とを精度良く且つ容易に行い、異常部位早期発見による二次損傷防止並びに余寿命予測による計画的保守を実現する。【解決手段】特徴量抽出処理工程で、運転中機器の振動音響の時系列データから特徴量を抽出し、機械学習診断工程で、機器正常作動状態での特徴量と機器の一般計測データを蓄積し、機械学習により構築した機器正常作動状態での特徴量と一般計測データとの相関関係に関する確率分布モデルに一般計測データと特徴量抽出処理工程で抽出された特徴量とを与え、確率分布モデルに基づいて異常度を算出し、異常部位推定工程で、予め算出された異常度の損傷時データセットと、機器の一般計測データから算出される異常度の実計測データセットを比較して機器の各部位毎の類似度を求め、類似度が高い順番に損傷可能性の高い部位として出力する。【選択図】図1

請求項（抜粋）：

運転中の機器において計測された振動音響の時系列データから特徴量を抽出する特徴量抽出処理工程と、 該特徴量抽出処理工程で抽出され且つ前記機器が正常に作動している状態での特徴量と前記機器の一般計測データとを蓄積し、機械学習により前記機器正常作動状態での特徴量と一般計測データとの相関関係に関する確率分布モデルを構築し、該確率分布モデルに前記機器の一般計測データと前記特徴量抽出処理工程で抽出された特徴量とを与え、前記確率分布モデルに基づいて異常度を算出する機械学習診断工程と を有する振動音響解析方法。

IPC (1件)：

G01H 3/00

FI (1件)：

G01H3/00 A

Fターム (4件)：

2G064AB15 ,  2G064AB22 ,  2G064CC43 ,  2G064CC46