JP4140634B2 - 異常監視方法、および異常監視装置 - Google Patents
異常監視方法、および異常監視装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP4140634B2 JP4140634B2 JP2006018184A JP2006018184A JP4140634B2 JP 4140634 B2 JP4140634 B2 JP 4140634B2 JP 2006018184 A JP2006018184 A JP 2006018184A JP 2006018184 A JP2006018184 A JP 2006018184A JP 4140634 B2 JP4140634 B2 JP 4140634B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- learning data
- data
- neuron
- learning
- feature
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
Description
本実施形態の異常監視装置は、回転機器を含む監視対象の正常、異常を判定するものであり、図1に示すように、信号入力部1と、特徴量抽出部2と、特徴量加工部3と、学習データ記憶部4と、ニューラルネットワーク演算部5と、マップ記憶部6と、判定記憶部7と、出力部8とで構成され、監視対象の正常時の物理的性質の測定結果を予め収集し、実際の監視時には予め収集した正常時の測定結果と監視対象の測定結果とを比較することで、監視対象の正常、異常を判定する。
本実施形態の異常監視装置は、削除リスト作成部5cの処理が実施形態1と異なるものであり、実施形態1と同様の構成には同一の符号を付して説明は省略する。
2 特徴量抽出部
3 特徴量加工部
4 学習データ記憶部
5 ニューラルネットワーク演算部
5a マップ作成部
5b 正常範囲作成部
5c 削除リスト作成部
5d クラスタ判定部
6 マップ記憶部
7 判定記憶部
8 出力部
Claims (8)
- 学習時には、正常な回転機器を含む監視対象の物理的性質に関わる測定信号を入力し、入力された測定信号から監視対象の特徴量を抽出して、抽出した特徴量を回転機器の回転数に依存しないデータに加工した学習データを複数生成して保存し、次に学習データを競合型ニューラルネットワークに入力してクラスタリングマップを作成した後に、全ての学習データを用いて、学習データと該学習データによって発火したニューロンの重みデータとの距離の分布の第1の標準偏差を求め、次に前記距離が第1の標準偏差に基づいて設定した範囲内にある学習データのみを用いて、ニューロンの重みデータと該ニューロンを発火させる全ての学習データとの距離の分布の第2の標準偏差を各ニューロン毎に求め、第2の標準偏差に基づいて競合型ニューラルネットワークを構成する各ニューロンの閾値を設定することで監視対象の正常範囲を設定して、クラスタリングマップと監視対象の正常範囲とを保存し、
監視時には、前記監視対象の物理的性質に関わる測定信号を入力し、入力された測定信号から監視対象の特徴量を抽出して、抽出した特徴量を回転機器の回転数に依存しないデータに加工した監視データを競合型ニューラルネットワークに入力し、入力された監視データと該監視データによって発火したニューロンの重みデータとの距離と、発火したニューロンの閾値とを比較して監視対象が正常であるか否かを判断する
ことを特徴とする異常監視方法。 - 前記抽出した特徴量を複数足し合わせたデータから近似曲線を作成して、該近似曲線に基づいて特徴量を回転機器の回転数に依存しないデータに加工し、特徴量を複数足し合わせていく際に、各特徴量から回転機器の回転数を検出して、その回転数に応じて各特徴量を複数のグループに分類し、特徴量が足し合わされる確率は、該特徴量と同じグループの特徴量を既に足し合わしている数が他のグループの特徴量を既に足し合わしている数に比べて多いときは低く、該特徴量と同じグループの特徴量を既に足し合わしている数が他のグループの特徴量を既に足し合わしている数に比べて少ないときは高くして、各グループ毎に足し合わされる特徴量の数を略均等にすることを特徴とする請求項1記載の異常監視方法。
- 各ニューロン毎に発火した学習データの数をカウントし、前記カウント数が最も多いニューロンを発火させた学習データのうちいずれかに最も高い削除優先度を与えて、該ニューロンを発火させた学習データの数を1減少させ、この状態で前記カウント数が最も多いニューロンを発火させた学習データのうちいずれかに次に高い削除優先度を与えて、該ニューロンを発火させた学習データの数を1減少させ、前記処理を繰り返すことで各学習データの削除優先度を設定し、学習時に学習データの数が保存可能な数を超えた場合、前記設定した削除優先度に基づいて学習データを削除して新たな学習データを保存することを特徴とする請求項1または2記載の異常監視方法。
- 各ニューロンにおいて、ニューロンの重みデータと該ニューロンを発火させた学習データとの距離の分布は正規分布であり、正規分布の両裾野に最も近い前記距離を有する2つの学習データと、正規分布の中央に最も近い前記距離を有する1つの学習データとに最も低い削除優先度を与え、他の学習データには高い削除優先度を与えることで各学習データの削除優先度を設定し、学習時に学習データの数が保存可能な数を超えた場合、前記設定した削除優先度に基づいて学習データを削除して新たな学習データを保存することを特徴とする請求項1または2記載の異常監視方法。
- 回転機器を含む監視対象の物理的性質に関わる測定信号を入力する信号入力手段と、
入力された測定信号から監視対象の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
抽出した特徴量を回転機器の回転数に依存しないデータに加工する特徴量加工手段と、
正常な回転機器を含む監視対象の測定信号から特徴量抽出手段、特徴量加工手段を介して生成された学習データを複数保存する学習データ記憶手段と、
学習時に学習データを競合型ニューラルネットワークに入力してクラスタリングマップを作成するマップ作成手段と、
学習時に学習データに基づいて競合型ニューラルネットワークを構成する各ニューロンの閾値を設定することで監視対象の正常範囲を設定する正常範囲作成手段と、
クラスタリングマップと監視対象の正常範囲とを保存するマップ記憶手段と、
監視時に監視対象の測定信号から特徴量抽出手段、特徴量加工手段を介して生成される監視データを競合型ニューラルネットワークに入力し、入力された監視データと該監視データによって発火したニューロンの重みデータとの距離と、発火したニューロンの閾値とを比較して監視対象が正常であるか否かを判断するクラスタ判定手段と、
を備え、
前記正常範囲作成手段は、学習データ記憶手段に保存されている全ての学習データを用いて、学習データと該学習データによって発火したニューロンの重みデータとの距離の分布の第1の標準偏差を求め、次に前記距離が第1の標準偏差に基づいて設定した範囲内にある学習データのみを用いて、ニューロンの重みデータと該ニューロンを発火させる全ての学習データとの距離の分布の第2の標準偏差を各ニューロン毎に求め、第2の標準偏差に基づいて各ニューロンの閾値を設定する
ことを特徴とする異常監視装置。 - 前記特徴量加工手段は、前記特徴量抽出手段で抽出した特徴量を複数足し合わせたデータから近似曲線を作成し、該近似曲線に基づいて特徴量を回転機器の回転数に依存しないデータに加工するもので、特徴量を複数足し合わせていく際に、各特徴量から回転機器の回転数を検出して、その回転数に応じて各特徴量を複数のグループに分類し、特徴量が足し合わされる確率は、該特徴量と同じグループの特徴量を既に足し合わしている数が他のグループの特徴量を既に足し合わしている数に比べて多いときは低く、該特徴量と同じグループの特徴量を既に足し合わしている数が他のグループの特徴量を既に足し合わしている数に比べて少ないときは高くして、各グループ毎に足し合わされる特徴量の数を略均等にすることを特徴とする請求項5記載の異常監視装置。
- 各ニューロン毎に発火した学習データの数をカウントし、前記カウント数が最も多いニューロンを発火させた学習データのうちいずれかに最も高い削除優先度を与えて、該ニューロンを発火させた学習データの数を1減少させ、この状態で前記カウント数が最も多いニューロンを発火させた学習データのうちいずれかに次に高い削除優先度を与えて、該ニューロンを発火させた学習データの数を1減少させ、前記処理を繰り返すことで各学習データの削除優先度を設定する削除リスト作成手段を備え、学習時に学習データの数が保存可能な数を超えた場合、前記設定した削除優先度に基づいて学習データを削除して新たな学習データを保存することを特徴とする請求項5または6記載の異常監視装置。
- 各ニューロンにおいて、ニューロンの重みデータと該ニューロンを発火させた学習データとの距離の分布は正規分布であり、正規分布の両裾野に最も近い前記距離を有する2つの学習データと、正規分布の中央に最も近い前記距離を有する1つの学習データとに最も低い削除優先度を与え、他の学習データには高い削除優先度を与えることで各学習データの削除優先度を設定する削除リスト作成手段を備え、学習時に学習データの数が保存可能な数を超えた場合、前記設定した削除優先度に基づいて学習データを削除して新たな学習データを保存することを特徴とする請求項5または6記載の異常監視装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006018184A JP4140634B2 (ja) | 2006-01-26 | 2006-01-26 | 異常監視方法、および異常監視装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006018184A JP4140634B2 (ja) | 2006-01-26 | 2006-01-26 | 異常監視方法、および異常監視装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2007198918A JP2007198918A (ja) | 2007-08-09 |
JP4140634B2 true JP4140634B2 (ja) | 2008-08-27 |
Family
ID=38453665
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2006018184A Expired - Fee Related JP4140634B2 (ja) | 2006-01-26 | 2006-01-26 | 異常監視方法、および異常監視装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4140634B2 (ja) |
Families Citing this family (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5048625B2 (ja) | 2008-10-09 | 2012-10-17 | 株式会社日立製作所 | 異常検知方法及びシステム |
CN102870057B (zh) * | 2010-04-08 | 2015-01-28 | 株式会社日立制作所 | 机械设备的诊断装置、诊断方法及诊断程序 |
JP5498540B2 (ja) * | 2012-07-19 | 2014-05-21 | 株式会社日立製作所 | 異常検知方法及びシステム |
JP2018156151A (ja) * | 2017-03-15 | 2018-10-04 | ファナック株式会社 | 異常検知装置及び機械学習装置 |
JP6721563B2 (ja) | 2017-11-28 | 2020-07-15 | ファナック株式会社 | 数値制御装置 |
JP7047386B2 (ja) * | 2018-01-10 | 2022-04-05 | セイコーエプソン株式会社 | 異常を警告する方法および異常警告システム |
JP7115346B2 (ja) * | 2019-02-07 | 2022-08-09 | 株式会社デンソー | 異常検知装置 |
JP2020160618A (ja) * | 2019-03-25 | 2020-10-01 | 日本電信電話株式会社 | 判定装置、判定方法及び判定プログラム |
JP7384059B2 (ja) | 2020-02-06 | 2023-11-21 | 富士通株式会社 | 検知プログラム、検知方法及び検知装置 |
JP7472685B2 (ja) | 2020-07-01 | 2024-04-23 | 株式会社デンソー | 要因分析装置、要因分析方法、及び要因分析プログラム |
JP7380475B2 (ja) | 2020-08-04 | 2023-11-15 | トヨタ自動車株式会社 | 異常判定装置 |
KR102320706B1 (ko) | 2020-11-30 | 2021-11-02 | (주)비스텔리젼스 | 설비 모니터링 시스템의 모델 임계값 설정 방법 |
KR102320707B1 (ko) * | 2020-11-30 | 2021-11-02 | (주)비스텔리젼스 | 설비 모니터링 시스템의 설비 고장 분류 방법 |
CN113566953B (zh) * | 2021-09-23 | 2021-11-30 | 中国空气动力研究与发展中心设备设计与测试技术研究所 | 一种柔壁喷管的在线监测方法 |
WO2023119486A1 (ja) * | 2021-12-22 | 2023-06-29 | Jfeスチール株式会社 | 正常ベクトル登録装置、設備異常監視システム、及び設備異常監視方法 |
CN116203929B (zh) * | 2023-03-01 | 2024-01-05 | 中国矿业大学 | 一种面向长尾分布数据的工业过程故障诊断方法 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3214233B2 (ja) * | 1994-06-02 | 2001-10-02 | 三菱電機株式会社 | 回転機振動診断装置 |
JP3449194B2 (ja) * | 1997-01-28 | 2003-09-22 | 松下電工株式会社 | 回転機器の異常診断方法およびその装置 |
JP2001331839A (ja) * | 2000-05-22 | 2001-11-30 | Glory Ltd | 紙幣識別方法及び装置 |
JP2003232674A (ja) * | 2002-02-08 | 2003-08-22 | Nsk Ltd | 機械設備又は機器の異常診断方法及び異常診断装置 |
JP3778177B2 (ja) * | 2003-05-27 | 2006-05-24 | 松下電工株式会社 | 物体検査装置 |
JP4100413B2 (ja) * | 2005-04-25 | 2008-06-11 | 松下電工株式会社 | 設備監視方法および設備監視装置 |
-
2006
- 2006-01-26 JP JP2006018184A patent/JP4140634B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2007198918A (ja) | 2007-08-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4140634B2 (ja) | 異常監視方法、および異常監視装置 | |
Samanta et al. | Artificial neural networks and genetic algorithm for bearing fault detection | |
Wong et al. | Modified self-organising map for automated novelty detection applied to vibration signal monitoring | |
JP4356716B2 (ja) | 異常監視装置 | |
Sugumaran et al. | Automatic rule learning using decision tree for fuzzy classifier in fault diagnosis of roller bearing | |
Pandya et al. | Fault diagnosis of rolling element bearing by using multinomial logistic regression and wavelet packet transform | |
Subrahmanyam et al. | Using neural networks for the diagnosis of localized defects in ball bearings | |
Sugumaran et al. | Effect of number of features on classification of roller bearing faults using SVM and PSVM | |
Cococcioni et al. | Robust diagnosis of rolling element bearings based on classification techniques | |
JP4200332B2 (ja) | 異常監視装置、異常監視方法 | |
JP5544418B2 (ja) | プラントの診断装置、診断方法、及び診断プログラム | |
Islam et al. | Discriminant feature distribution analysis-based hybrid feature selection for online bearing fault diagnosis in induction motors | |
JP4605132B2 (ja) | 異常検出装置、異常検出方法 | |
EP2399104A1 (en) | Method and apparatus for monitoring and analyzing vibrations in rotary machines | |
JP4670662B2 (ja) | 異常検出装置 | |
JP2006300895A (ja) | 設備監視方法および設備監視装置 | |
Kumar et al. | Fault diagnosis of bearings through vibration signal using Bayes classifiers | |
JP4760614B2 (ja) | 信号識別装置の学習データの選択方法 | |
JP4886461B2 (ja) | 異常監視装置 | |
JP2007327885A (ja) | 異常判定方法および異常判定装置 | |
JP4875433B2 (ja) | 信号識別装置の学習方法 | |
Zhang et al. | Applied sensor fault detection and validation using transposed input data PCA and ANNs | |
Zhang et al. | Gearbox health condition identification by neuro-fuzzy ensemble | |
Mosallam et al. | Integrated bayesian framework for remaining useful life prediction | |
JP4775100B2 (ja) | 信号識別装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20070605 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20080513 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20080520 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20080602 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110620 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110620 Year of fee payment: 3 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110620 Year of fee payment: 3 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120620 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120620 Year of fee payment: 4 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120620 Year of fee payment: 4 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120620 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130620 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130620 Year of fee payment: 5 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130620 Year of fee payment: 5 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |