CN1502035A - 监控设备和被监控设备 - Google Patents

Abstract

一种监控系统，用于监控一监控目标设备的状态，从而检测出故障的征兆。临床检测设备(200)的制造商/经销商的一主计算机(100)从一用户的该临床检测设备(200)的部件传感器(203a、203b，……)接收各个部分的状态数据，且在状态监控部分(105)中将该接收到的状态数据与存储在条件存储部分(104)中的一预测条件相比较，借此检测故障的征兆。该预测条件包括根据每个部件的使用年限产生的条件，以及在发生故障后根据故障发生之前状态数据的转变而产生的条件。

Description

监控设备和被监控设备

技术领域

本发明涉及一种系统，在该系统中，一监控设备通过一通信网络远程控制多个要被监控的设备，以便预测每个被监控设备的故障等。

背景技术

通常，对于包括临床检测设备的各种检测设备、机床或汽车，或者各种类型的其它需要精确操作的设备来说，在设备交付使用之后，这些设备的生产商/经销商将继续进行维护以维持设备的性能，保证安全性。特别是，设备出现故障会妨碍设备操作者进行顺畅的操作，也可能会危及操作者的安全。因此，从提高顾客满意度、抑制维护成本的增加和保证安全的角度考虑，对设备进行定期检查并预先更换消耗性部件等，从而预防故障的发生是非常重要的。

按照惯例，进行定期检查和更换部件的时间通常由人们根据以往的经验规则适当地设定。或者，也有根据每个部件的使用年限的数据来设定这些时间的情况。

但是，在检查/更换的时间仅根据上述的以往经验或每个部件的使用年限数据等来设定的情况下，由于使用条件等的差异，即使是相同类型的部件之间使用寿命也会有所不同，因此会带来下述的问题。即，与预期的情况相反，有可能会在一次检查/更换时间之前发生故障，或者与此相反，也有可能在部件还有足够的使用年限时就不得不将其更换，这反而引起维护成本的增加，而这恰恰是不利的。

发明内容

鉴于以上情况，本发明的目的之一就是提供一种监控系统，该系统通过一通信网络监控一被监控设备的状态，可实现在适当的时间对该被监控设备进行维护检查，以检测出异常情况的迹象，从而使该设备实现更高的正常运行率，同时抑制维护成本的增加。

为了实现上述目的，根据本发明的一种监控设备包括：状态数据接收部分，通过一通信网络从一被监控设备接收表示该被监控设备状态的状态数据；条件存储部分，存储预测条件；以及状态监控部分，将状态数据与条件存储部分中的预测条件进行比较以预测异常情况。在该设备中，预测条件包括基于被监控设备中出现异常情况的时间点之前的状态数据的转变而产生的预测条件。

在这种配置中，对于从被监控设备接收的状态数据，在连续接收这些数据之后，将其与存储在条件存储部分中的预测条件相比较，以便预测出被监控设备的异常。可以使用基于出现异常的时间点之前的状态数据的转变而产生的条件，作为构成预测条件的一个条件，这样就可以更准确地预测到异常情况的出现。因此，可以实现一种监控设备，其允许被监控设备实现下述目标：与传统情况下维护检查的时间根据部件的使用年限数据等适当设定的情况相比，具有较更高的正常运行率；以及可以抑制由被监控设备的制造商/经销商等进行维护服务所产生的维护成本的增加。

优选地，在该监控设备中，这样产生的预测条件是根据在出现共同异常情况的至少两个被监控设备中观察到的状态数据的转变当中，具有共同变化模式(pattern)的状态数据的转变而产生的条件。

例如，在出现偶然异常时，出现该异常之前获得的状态数据的变化模式不一定能提供一个可靠的异常的指示。使用根据这样的变化模式而产生的预测条件可能反而会导致预测异常情况的准确性下降。因此，与在上述配置中的情况相同，预测条件是根据出现共同异常时所获得的共同变化模式而产生的，而且这样可设定用于检测异常迹象的通用预测条件。这样就可以更准确地检测异常情况。

优选地，该监控设备还包括：数据存储部分，累积从被监控设备接收的状态数据；以及异常分析部分，使用累积在数据存储部分中的状态数据，根据出现异常情况的时间点之前的状态数据的转变产生预测条件，并将该预测条件存储到条件存储部分中。

根据这种配置，该异常分析部分根据在用户实际操作中从被监控设备接收的状态数据产生预测条件，并将该预测条件存储到条件存储部分中。因此，可以客观地产生预测条件，也可以节省时间和精力人为产生预测条件。

优选地，在该监控设备中，预测条件还包括根据被监控设备的部件使用年限数据产生的预测条件。

根据该配置，根据实际出现异常时的状态数据的转变而产生的预测条件，与根据部件使用年限的数据而产生的预测条件可以结合使用。这样，可以更准确地预测到可能由部件磨损引起的异常，从而允许在更合适的时间执行被监控设备的维护检查。

优选地，在该监控设备中，状态数据包括在被监控设备中的多种传感器的输出，且预测条件包括分别对应于该多种传感器的输出的预测条件。

根据该配置，监控操作是根据多种类型的状态数据来执行的，这样可以更正确地判断被监控设备的状态，从而可以更准确地预测异常情况。

优选地，该监控设备包括一个通信部分，通过通信网络将状态监控部分预测到异常的通知发送给被监控设备。另外，更优选地，该通信部分发送如何避免修复该异常的指导。

这些配置允许被监控设备的用户采取适当的行动。

在被监控设备包括光源，且光源的光量作为状态数据输出的情况下，在该监控设备中，用于预测光源异常的预测条件可以是：与光源的光量对应的状态数据的趋势是趋向数值增加，或者与光源的光量对应的状态数据值的变化率偏离了一个预定范围。

也就是说，在光源中出现诸如灯破裂等异常情况之前，光源的光量可能会暂时增加或者变得不稳定。因此，可以使用上述预测条件，借此可以更准确地检测被监控设备中的光源的异常。

另外，在被监控设备包括由一脉冲马达所驱动的一部件，且用于驱动该部件的脉冲马达的脉冲数作为状态数据输出的情况下，在该监控设备中，用于预测该部件异常的预测条件可以是：与脉冲马达的脉冲数对应的状态数据值偏离了脉冲数的一预定范围。

例如，在脉冲马达所驱动的部件等的磨擦阻力由于某种原因而增加的情况下，脉冲马达中可能会出现失步(loss ofsvnchronization)，导致该部件需要比正常状态下更多的脉冲来执行一预定操作。这样，可以使用上述预测条件，借此可以更准确地检测被监控设备中的这样一个部件的异常情况。

优选地，在该监控设备中，被监控设备包括一部件，该部件在不能成功完成一预定操作时重复执行该预定操作，直到成功完成为止所执行的该预定操作的重复次数作为状态数据输出，并且用于预测该部件异常的预测条件包括：与该重复次数对应的状态数据值变为达到高于一个预定范围内的值。这样就可以更准确地检测被监控设备中的这样一个元件的异常。

为了实现上述目的，根据本发明的被监控设备是由上述监控设备中的任意一个设备所监控的被监控设备，它包括输出状态数据的传感器部分和通过一通信网络将状态数据发送到监控设备的通信部分。

根据该配置，状态数据经一通信网络发送到一监控设备，因而通过远程监控就可以接收异常情况预测服务。这样就可以提供具有较高的正常运行率的被监控设备，并可降低维护成本。

优选地，在该被监控设备中，通信部分在状态数据从传感器部分输出之后立即发送状态数据。这样做的优点在于监控设备总能跟得上被监控设备的最新状态。

优选地，在该被监控设备中，还具有用以累积从传感器部分输出的状态数据的存储部分，并且通信部分在预定的时间发送在存储部分累积的状态数据，这样做的优点在于使得数据的传输效率被提高。

为了实现上述目的，根据本发明的一第一程序是一个允许计算机执行一处理过程的程序，该处理过程的特征在于：从一被监控设备中接收表示该被监控设备状态的状态数据；将一预测条件与该状态数据相比较，其中该预测条件包括根据被监控设备中出现异常的时间点之前的状态数据的转变而产生的条件；并且当状态数据符合预测条件时向被监控设备提供预测到异常的通知。

该程序被读入到计算机中执行，从而实现了根据本发明的监控设备。

为了实现上述目的，根据本发明的一第二程序是一个允许计算机执行一处理过程的程序，该处理过程的特征在于：在一数据存储部分中累积从一被监控设备接收的状态数据；并使用在数据存储部分中累积的状态数据，根据在出现异常的时间点之前的状态数据的转变产生用于预测异常的条件。

该程序被读入到计算机中执行，从而实现了根据本发明的监控设备，它根据从一运行的被监控设备中获得的状态数据自动产生预测条件。

为了实现上述目的，根据本发明的一第三程序是一个被读取到安装在由上述任意一个监控设备所监控的一被监控设备中的一计算机中的程序。该第三程序允许计算机执行一处理过程，该处理过程的特征在于：通过一通信网络将一传感器部分的输出作为状态数据输出到该监控设备中。

该程序被读取到安装在一被监控设备中的一计算机中执行，从而实现了根据本发明的被监控设备。

附图说明

图1是显示根据本发明一个实施例的监控系统的配置的示意性框图。

图2是显示作为产生预测条件依据的，在该监控系统中一种被监控的临床检测设备的状态数据的变化模式的实例的图。

图3是显示作为产生预测条件依据的，该临床检测设备的状态数据的变化模式的另一实例的图。

图4是显示作为临床检测设备实例的设备中具有的试片馈送器的结构的透视图。

图5是放大的图4所示转子及其外围部分的透视图。

图6是显示沿图4中的线X-X所取的剖面图。

图7是显示出现试片卡住的时间点之前的时间周期内执行的100次测量所获得的一组状态数据的变化模式的图。

图8是显示图7所示的100次测量之前的时间周期内执行的100次测量所获得的一组状态数据的变化模式的图。

具体实施方式

(实施例1)

参照附图，下面将通过一个实施例描述本发明。

如图1所示，在根据本实施例的一监控系统的配置中，诸如临床检测设备等设备的设备制造商/经销商的主计算机100(监控设备)，通过诸如因特网的一通信网络300，与已经由该制造商/经销商交付用户使用的一临床检测设备200(被监控设备)相互连接。在图1中，为了简便起见，只示出了一台临床检测设备200。但是，也可以有任意数量的临床检测设备200与主计算机100连接。

通信网络300并不限于上述的因特网，它可由能够进行双向通信的任何通信介质形成。通过该通信网络300，表示设备的状态的数据(以下称作状态数据)、误差信号、故障信号等从临床检测设备200传送至主计算机100。另外，数据请求信号、操作临床检测设备200的手册内容等由主计算机100传送至临床检测设备200。

在本实施例中，“误差”指的是主要由于用户的操作上的错误所造成的操作异常，并且其不需要对设备本身进行修理等。例如，“误差”可以是由于用户未放置测量用的试纸而停止测量的一种现象。这种情况并不需要进行修理等，因为一旦用户放置了试纸就可以返回至正常状态。另一方面，“故障”则是指主要是由于设备中产生的异常造成操作上的异常，并且需要进行修理、更换部件等的一种现象。作为监控设备的主计算机100用来预测故障。

如图1所示，主计算机100包括通信部分101、控制部分102、数据存储部分103、条件存储部分104、状态监控部分105和异常分析部分106。

通信部分101通过通信网络300将上述这些数据等发送至临床检测设备200并从其接收这些数据。控制部分102根据预定程序控制主计算机100的各个部分的操作。数据存储部分103存储从临床检测设备200传送的状态数据。条件存储部分104存储在状态数据中出现并表示异常的条件(称作预测条件)。状态监控部分105通过与预测条件相比较来监控状态数据，以判断是否需要对临床检测设备200进行维护操作等。在出现故障的情况下，异常分析部分106使用在故障出现的时间点之前获得的状态数据，来分析作为故障的迹象的已产生的状态数据的变化。

如图1所示，临床检测设备200包括通信部分201、控制部分202、部件传感器203a·203b等，以及显示部分204。在图1中，为了简便起见，对于临床检测设备200来说，只示出了与异常预测相关的控制系统的功能块。但是也可设置例如用于实现临床检测设备200预期目的的任意功能块。

通信部分201通过通信网络300将上述这些数据等发送至主计算机100并从其接收这些数据。控制部分202根据预定程序控制临床检测设备200的各个部分的操作。部件传感器203a·203b等是分别与在临床检测设备200的构成部件中至少那些可能导致操作异常的部件相连接的传感器。部件传感器203a·203b等以状态数据的形式产生输出，其中状态数据表示这些部件中的每个部件的状态。显示部分204在一屏幕上除了向用户显示作为提示的信息和从主计算机100传送的操作手册的内容之外，还显示通知用户误差、故障等的信息。

下面将说明在使用一尿液分析设备作为临床检测设备200时，该监控系统的操作。

作为临床检测设备200的尿液分析设备使用喷嘴从固定在样品架中的spitz管中吸取样品(尿液)，并将其点滴至试纸的试垫上。随后，该设备将具有预定波长的光发射到该试纸上，以测量光的反射率，从而确定尿糖、尿蛋白等。另外，该设备还具有根据照射到样品架中的样品上的光的折射率测定比重的功能，以及使用散射光测定混浊度的功能。该设备还包括一个传送部分，用以在水平方向上移动样品架，这样就可以在该设备与另一设备之间建立自动传送线，它们之间可以共享一个共用样品架，也可以按顺序使用多个样品架。

因而，作为部件传感器203，该尿液分析设备在相应的部分中包括各种类型的传感器，例如：(1)对使用注射泵的次数进行计数以允许吸管执行吸取操作并输出因此获得的次数的传感器，(2)确定空气泵(隔膜泵)的运行时间并输出因此获得的时间的传感器，(3)测量排液通道中的压力并输出因此获得的压力值的传感器，(4)测量用于测量的光源灯的光量并输出因此获得的光量的传感器，(5)测量样品架传送部分的磨擦阻力并输出因此获得的磨擦阻力的传感器。

从各个传感器分别输出的这些数据的时间应当根据各部件的相应性能而任意设定。另外，一个部件可以具有两个或更多类型的部件传感器203，这样就可以检测两种或更多类型的状态数据。例如，在上述的注射泵中，除了对使用次数进行计数的传感器之外，另外还可具有一种作为部件传感器203的传感器，其用于检测对于驱动注射器垂直移动的脉冲马达，当注射器向上和向下移动时分别获得的驱动脉冲数。

在控制部分202的控制下，分别从上述部件传感器203输出的数据(状态数据)根据请求从通信部分201经由通信网络300传送到主计算机100。随后，这些数据被存储到数据存储部分103中。

每次当状态数据从每个部件传感器203输出时，状态数据可从临床检测设备200发送到主计算机100。或者，临床检测设备200中可以具有一个临时存储状态数据的存储器(未示出)，这样，在状态数据累积到一定的量之后，可以发送累积的状态数据组。前一种方法的优点在于可实现主计算机100中总是能保持跟踪临床检测设备200的最新状态。后一种方法的优点在于数据传输效率得到提高。

在主计算机100中，状态监控部分105将存储在数据存储部分103中的状态数据与存储在条件存储部分104中的预测条件相比较，以判断临床检测设备200的状态。

作为预测条件的初始值，基于每个部件的使用年限数据等的条件在条件存储部分104中设定。例如，对于来自注射泵的如上所述(1)中获得的状态数据来说，设置“使用次数达到10,000”作为预测条件的初始值。另外，对于来自空气泵的如上所述(2)中获得的状态数据来说，设置“使用时间达到5,000小时”作为预测条件的初始值。对于来自排液通道的如上所述(3)中获得的状态数据来说，设置“在泵驱动开始5秒后通道中的压力的降低小于60kPa”作为初始值。对于来自测量用的光源灯的如上所述(4)中获得的状态数据来说，设置“灯的光量降至不高于初始值的70％”作为初始值。对于来自样品架传送部分的如上所述(5)中获得的状态数据来说，设置“磨擦达到不小于某个值(N)”作为初始值。

另外，在条件存储部分104中，还与这些条件中的每个条件相关联地存储了一种情况处理方法以备用。例如，对于满足与上述(1)有关的注射泵的预测条件的情况，将“为注射泵涂润滑油”和“更换O形圈”存储为情况处理方法。另外，对于满足与(2)有关的空气泵的预测条件的情况，将“更换该泵”存储为一种情况处理方法。对于满足与(3)有关的排出通道的预测条件的情况，将“清理通道内的堵塞，或者确认该泵的性能下降以在必要时更换该泵”存储为一种情况处理方法。对于满足与(4)有关的光源灯的预测条件的情况，将“更换该灯”存储为一种情况处理方法。对于满足与(5)有关的样品架传送部分的预测条件的情况，将“清洁引起磨擦的部分”存储为一种情况处理方法。

状态监控部分105把来自临床检测设备200的状态数据与预测条件相比较。如果状态数据满足预测条件，则状态监控部分105通过通信部分101和通信网络300向临床检测设备200发送例如，给出有关与条件存储部分104中的预测条件相关存储的情况处理方法的指示的信息，以及指示非常有可能出现异常情况的警告的信息。在临床检测设备200中，通信部分201接收到这些信息之后，显示部分204在控制部分202的控制下在屏幕上显示该情况处理方法。这样，该临床检测设备200的用户可以根据显示在屏幕上的信息等执行该情况的自处理。或者，在自处理无效的情况下，可以请求派遣维护人员。

然而，在实际当中，受到例如使用状态、维护状态，生产部件时的条件差异等的影响，在某些情况下，异常情况可能在状态数据满足最初设定的预测条件之前产生。相反地，在其它一些情况下，甚至在状态数据满足预测条件的时间点之后也没有出现异常。

鉴于这种情况，正如下文中所要描述的，当实际出现异常时，根据本实施例的主计算机100查阅存储在数据存储部分103中的状态数据。然后主计算机100根据就在异常情况出现之前获得的状态数据的变化模式产生一个新的预测条件并将其添加到条件存储部分104中。此后，状态监控部分105将初始设置的预测条件以及该添加的预测条件与状态数据相比较，以便监控临床检测设备200。如果状态数据满足其中的任意预测条件，则状态监控部分105将上述信息等(即，例如报警信息以及给出关于对临床检测设备200的情况处理的指示信息)传送给临床检测设备200。

下面将说明一种在出现异常时设置新的预测条件的方法。该方法根据在异常出现之前获得的状态数据的变化模式进行设定。这里具体描述了在上述尿液分析设备中测量用的光源灯发生破裂的实例。

图2是显示来自测量用光源灯的状态数据的转变的图，即由任意一个部件传感器203测量并发送给主计算机100的该灯的光量。如图所示，在开始使用该灯大约6000小时之后，该灯破裂。

当光源灯发生破裂时，用于该灯的部件传感器203检测到发生故障，即“光源灯发生破裂”，并输出一预先分配给这种故障类型的故障信号。该故障信号通过通信部分201和通信网络300发送给主计算机100。

在主计算机100中，通信部分101接收到该故障信号之后，在控制部分102的控制下，异常分析部分106从数据存储部分103中提取在接收到该故障信号的时间点之前的一预定周期内获得的状态数据。随后，异常分析部分106分析该提取的状态数据，提取一变化模式作为异常表示，并设置一个新的预测条件。

例如，在图2所示的状态数据中，作为状态数据的灯的光量在灯开始使用之后逐渐下降。但是，如从该图中可以看出的，在灯破裂之前，光量呈现出一种增加的趋势。因此，作为一个新的预测条件，将“灯的光量增加”添加在条件存储部分104中。这样，此后，对于作为光源灯的状态数据的灯的光量，当满足“灯的光量降至不高于初始值的70％”的条件和“灯的光量增加”的条件中的任意一个时，将发出报警等的信息。

另外，在例如灯的光量具有如图3所示的变化模式的情况下，如从图中可以看出的，灯发生破裂之前的光量是不稳定的。因而，在这种情况下，可在条件存储部分104中新添加例如“灯的光量变化率偏离一预定范围”作为一个预测条件。

此外，对于上述注射泵来说，例如在满足初始设置的预测条件之前(即使用次数达到10,000之前)在注射器的垂直驱动中出现故障的情况下，对于驱动注射器垂直移动的脉冲马达，可对注射器向上和向下移动时分别获得的驱动脉冲的数量进行分析。结果，可以看出，在出现异常的时间点之前产生了4个或更多个脉冲的偏差。在这种情况下，应当将“当脉冲马达的注射器向上和向下移动时分别获得的驱动脉冲数之间的差值达到4以上”作为一个新的预测条件存储到条件存储部分104中。

如上所述，根据本实施例的配置，基于部件使用年限等的预测条件在条件存储部分104中进行初始设置。在实际出现故障时，将根据出现故障的时间点之前获得的状态数据的变化模式产生的一个新的预测条件添加到条件存储部分104中。这将允许状态监控部分105更准确地检测出异常的迹象。

基于状态数据变化模式的新预测条件可由异常分析部分106根据一预定算法而产生，或者也可由人们根据异常分析部分106所提取和分析的变化模式创建并设置。

(实施例2)

下面将通过另一个实施例来描述本发明。

在本实施例中，作为临床检测设备200的一个例子，所使用的设备配备有试片馈送部分(图1中未示出)，用以向一检测部分提供试片。下面的描述将着重于一机构，其中该设备的操作异常由主机100来预测。

如图4所示，包含于临床检测设备200中的一试片馈送器是一种向一预定检测部分连续提供试片的机构，一次提供一个。试片是一种薄而短的片，其一侧的表面上放置了许多不同类型的试剂垫。

如图4所示，该试片馈送器包括底座1、支架2、支承构件3a和3b、转子4、存放部分5、试片检测块6、斜盖7、鼓8、底座构件9、驱动部分10和鼓控制部分(未示出)。该鼓控制部分由微型计算机等构成。

支承构件3a和3b、存放部分5和试片检测块6形成了供给部分11的外围侧壁，在供给部分11中提供了多个试片。转子4从供给部分11中一次取出一个试片，将其提供给鼓8。光电传感器6a(见图6)结合在了试片检测块6的内部。该传感器检测从转子4馈送至鼓8的一个试片的各面。

用于向转子4和鼓8提供旋转动力的脉冲马达10A置于驱动部分10中。脉冲马达10A的驱动轴通过一驱动传送系统10B与转子4和鼓8的旋转轴耦合，该驱动传送系统10B包括一传送带、皮带轮10Ba和10Bb等，其中的一部分并未在图中示出。

在该试片馈送器中，作为图1中所示的部件传感器203，具有包括光电传感器6a的各种类型的传感器，用以向主计算机100提供每个部件的状态数据。

图5是显示图4所示转子4及其外围部分的放大的透视图。图6是沿图4的线X-X所取的剖面图。如图4至6所示，转子4外部形状为总体上长度大于宽度的柱状，并概略地由外围部分4a、旋转轴4b和轮辐构件4c构成。外围部分4a形成长度大于宽度的圆柱形，且其纵向的长度大体相当于试片的纵向长度。旋转轴4b位于外围部分4a内部的中心，它通过轮辐构件4c与外围部分4a的内侧面4aa连接。该旋转轴4b的每个末端部分被插入到位于每个支承构件3a和3b的一预定部分的一通孔中。设置转子4，使其在由支承构件3a和3b间的轴支撑的同时可以旋转。

同时，在外围部分4a的外侧面4ab上形成了多条沟槽线形状的凹入部分4d，其沿着旋转方向形成一圈。另外，在外侧面4ab上形成了长度大于宽度的沟槽部分4e，使得一个试片可以沿着垂直于旋转方向的长度方向配合地放置在沟槽部分4e中。

在驱动部分10的控制下，转子4在沟槽部分4e位于存放部分5之下的位置(初始位置)和光电传感器6a能够判断沟槽部分4e中是否有试片的位置(判断位置)之间执行往复旋转运动。旋转角度根据脉冲马达10A的驱动脉冲数来控制，且转子4的旋转位置由光电传感器6a检测。也就是说，当脉冲马达10A由预定数量的脉冲(如500个脉冲)驱动，从初始位置开始旋转转子4时，如果光电传感器6A检测到转子4处于判断位置，则其判断转子4正常运行。

当用户将多个试片纵向对齐地提供在供给部分11中时，如图3所示，转子4从初始位置开始逆时针旋转。此时，位于供给部分11的底部的一个试片，在配合地置于转子4的沟槽部分4e中的同时，随着转子4的旋转向试片检测块6的方向移动。在这种情况下，提供在供给部分11中的多个试片堆集到包含沟槽部分4e的转子4的外侧面4ab上。当沟槽部分4e移动到其面对试片检测块6的位置上时，堆集在沟槽部分4e中的试片由分离板6e拣选为仅仅一个试片。

转子4进一步旋转，这样，放置在沟槽部分4e中的一个试片，在与沟槽部分4e结合在一起的同时，经过试片检测块6并到达判断位置。在此位置，试片检测块6的光电传感器6a检测是否有试片放置在沟槽部分4e中。当光电传感器6a检测到试片的情况下，也就是说，当其确认转子4已旋转到判断位置的情况下，驱动部分10进一步以预定数目的脉冲驱动马达10A，使转子4在逆时针方向上继续旋转。这样，该试片被送出至倾斜通道12。

如果在转子4已旋转了500个脉冲之后，光传感器6a仍未检测到转子4已旋转到判断位置，可以想到，原因在于试片被卡在转子4和分离板6e之间，因而妨碍了转子4的旋转。

在这种情况下，为了取出被卡住的试片，如上所述，驱动部分10将转子4移回到初始位置并重新开始旋转操作。驱动部分10中的部件传感器203向主计算机100输出执行此操作直到一个试片被送到斜通道12中的次数(尝试次数)作为状态数据。在此操作重复了预定的次数(如50次)之后仍未检测到转子4已旋转到判断位置的情况下，表示发生“试纸卡住”的一故障信号从驱动部分10的部件传感器203输出，并通过通信部分201和通信网络300传送给主计算机100。

在主计算机100中，通信部分101接收到该故障信号之后，在控制部分102的控制下，异常分析部分106从数据存储部分103中提取在接收到该故障信息的时间点之前的一适当周期内获得的状态数据。

在此，假设异常分析部分106提取例如发生“试纸卡住”的时间点之前的一时间周期中，所执行的100次测量所获得的状态数据(即，取出100个试片所执行的尝试次数)，作为出现异常的时间点之前获得的状态数据。图7示出了该状态数据的变化模式。另外，异常分析部分106从数据存储部分103中，提取在该100次测量之前的一时间周期内所执行另外100次测量获得的状态数据，作为在正常状态下的数据，以便与出现异常之前所获得的状态数据进行比较。图8示出了在正常状态下的该数据的变化模式。

通过比较图7和图8可以看出，在正常状态下(图8)，直到将一个试片取出所执行的尝试的次数平均为3到4次，而就在出现异常的时间点之前(图7)，尝试的次数突然增加到平均6到10次。因此可将例如“尝试的平均次数达到9次或更多”作为一个新的预测条件添加到条件存储部分104中。这样，此后状态监控部分105可根据该预测条件监控作为状态数据的尝试次数，从而可以检测到出现试纸卡住的迹象。

另外，在驱动部分10中，还提供另一种类型的部件传感器203，它向主计算机100输出转子4从初始位置向判断位置旋转所需的脉冲马达10A的馈送脉冲数作为状态数据。由该部件传感器203获得的状态数据由异常分析部分106分析。结果是，可以发现在正常情况下，从初始位置向判断位置旋转所需的馈送脉冲数是如上所述的500个脉冲，而就在出现试纸卡住的时间点之前，该数目不少于560个脉冲。

因此，还可以向条件存储部分104中添加“脉冲马达的馈送脉冲数达到不少于550个脉冲”作为一个新的预测条件，从而实现更精确地检测发生试纸卡住的迹象。

就在出现试纸卡住的时间点之前，由于下述原因，所执行的尝试次数增加，或者脉冲马达的馈送脉冲数增加。即，由试片产生的尘土会沾在转子4的表面以及沟槽4e等中，这样试片就更有可能卡在转子4和分离板6e之间，且转子4的旋转磨擦阻力会增加。因而，优选地，在检测到出现试纸卡住的迹象时，从主计算机100向临床检测设备200传送一个给出“清洁转子和沟槽部分”的指示的信息作为一种情况处理方法。这种配置使临床检测设备200的用户在出现试片卡住的迹象时可以采用适当的动作，从而防止故障，即试片卡住在实际中发生。

在上面的描述中，每次出现异常情况时，将根据状态数据的变化模式添加一个新的预测条件。但是，例如在一个特定使用条件下等偶然出现一个异常情况时，在出现该异常情况之前所获得的状态数据的变化模式可能并不一定提供一个可靠的异常迹象。使用根据这样一个变化模式产生的预测条件可能反而会导致预测异常情况的准确性下降。

因此，在主计算机100中，当多个临床检测设备200的每个设备中出现一个共同的故障时，对每个临床检测设备200的状态数据进行分析，并且，例如只有在预定数量或高于该预定数量的临床检测设备200中观察到一共同的变化模式时，才会根据该变化模式产生一个新的预测条件。这样，可以设定用于检测一种异常的迹象的一个通用预测条件，借此能更准确地预测异常情况。

在这种情况下，对于多个临床检测设备200中的每一个来说，包括生产批号、生产日期，用在每个部分中的部件的生产批号的数据(与生产相关的数据)也可被存储到数据存储部分103中，或者存储到在主计算机100中用于存储这些与生产相关的数据的一存储部分中。随后，当从多个临床检测设备200中检测到共同的异常数据时，主计算机100根据存储在数据存储部分103等中的与生产相关的数据，确定出现异常的每个临床检测设备200的生产批号、在出现异常的部分中使用的部件的生产批号等。另外，在例如设备的生产批号及出现异常的部件的生产批号等，对于全部或者一部分出现异常的多个临床检测设备200相同的情况下，则从被监控的临床检测设备200中确定那些具有该相同生产批号的临床检测设备200，或者使用了具有该相同生产批号的出现异常的部件的临床检测设备200。这样，对这些被确定出来的临床检测设备200，可采取适当的行动来防止故障的发生。

本发明并不限于上述实施例，在本发明的范围之内可以对其进行各种改进。例如，在上面的描述中，在用户实际使用临床检测设备200的操作期间，状态数据根据需要被发送给主计算机100，在出现异常之后，产生一个新的预测条件。但是，除了这样的配置以外，预测条件可由临床检测设备200的制造商/经销商根据运行的临床检测设备200中出现异常时所获得的状态数据的变化模式而产生，并被存储在主计算机100的条件存储部分104中以便使用。

另外，根据本发明的监控设备并不限于如上所述的主计算机，它也可使用任意的计算机，如个人计算机、工作站等来实现。另外，被监控设备并不限于临床检测设备，需要进行检测和维护的任意设备，如汽车等也适用于本发明。另外，不需要进行检查和维护的家用电器也适用于本发明。而且，被监控设备与通信网络之间的连接并不限于有线连接，还可以使用移动通信、无线电连接，如家庭射频(Home RF)、蓝牙(Bluetooth)等。

在上述实施例中描述的每个监控系统中，从用户实际使用的设备中收集状态数据，并根据状态数据的变化模式产生预测条件。另一方面，例如，一种配置也是可行的，在该配置中，由临床检测设备的制造商等使用从生产线上的设备中适当选取的一用于试验的检测设备进行耐久试验，并且根据在该试验期间获得的状态数据而产生预测条件。不过，根据本实施例的监控系统，能够产生符合实际使用环境和使用条件的预测条件，这样与使用基于测试而获得的预测条件的情况相比可以更精确地预测异常情况。

而且，该监控系统允许多个临床检测设备等通过一个通信网络与一个监控设备连接。如上所述，一种配置也是可行的，在该配置中，由制造商通过使用从生产线上的设备中选取的用于试验的检测设备产生预测条件。但是，通常来说，在一次试验中可使用的设备数量是有限的。另一方面，在根据本实施例的监控系统中，从逻辑角度来说，所有用户的设备都可被监控，并且预测条件可根据从多个设备获得的状态数据而产生。因此可产生更普遍的预测条件，进而可以更准确地预测异常情况。

而且，在该监控系统的监控设备中，已产生的合适的新预测条件可随时被添加到条件存储部分中，这样，系统的运行时间越长，累积的预测条件就会越有效，进而可以更加准确地检测到异常情况。这样也就可以实现下面的效果。即，可进一步提高临床检测设备等的正常运行率，从而提高用户的满足度，还可进一步抑制维护成本的增加。

工业适用性

如前面的讨论中所述，根据本发明，对被监控设备的状态进行远程监控，因此可以检测出异常情况的迹象，这样可以提供一种在适当时间执行维护检查的监控系统，从而允许被监控设备实现更高的正常运行率，同时抑制维护成本的增加。

Claims (16)

1.一种监控设备，包括：

状态数据接收部分，通过一通信网络从一被监控设备中接收表示该被监控设备状态的状态数据；

条件存储部分，存储一预测条件；以及

状态监控部分，将状态数据与条件存储部分中的预测条件进行比较，从而预测异常情况，

其中预测条件包括根据被监控设备中出现异常情况的时间点之前的状态数据的转变而产生的预测条件。

2.如权利要求1的监控设备，

其中所产生的预测条件是根据在出现共同异常情况的至少两个被监控设备中观察到的状态数据的转变当中，具有共同变化模式的状态数据的转变而产生的条件。

3.如权利要求1或2的监控设备，还包括：

数据存储部分，累积从被监控设备接收的状态数据；以及

异常分析部分，使用在数据存储部分中累积的该状态数据，根据出现异常的时间点之前的状态数据的转变而产生预测条件，并将该预测条件存储到所述条件存储部分中。

4.如权利要求1至3中任意之一的监控设备，

其中所述预测条件还包括根据被监控设备的一部件的使用年限数据产生的预测条件。

5.如权利要求1至4中任意之一的监控设备，

其中所述状态数据包括在被监控设备中的多种传感器的输出，并且

所述预测条件包括分别对应于该多种传感器的输出的预测条件。

6.如权利要求1至5中任意之一的监控设备，还包括一个通信部分，其通过所述通信网络将所述状态监控部分预测到异常的通知发送给被监控设备。

7.如权利要求6的监控设备，

其中所述通信部分发送如何避免该异常的指导。

8.如权利要求1至7中任意之一的监控设备，

其中所述被监控设备包括一部件，该部件在不能成功完成一预定操作时重复执行该预定操作，且直到成功完成为止的所执行的该预定操作的重复次数作为所述状态数据输出，并且

用于预测该部件的异常的预测条件包括与该重复次数对应的状态数据值变为高于一个预定范围内的值。

9.如权利要求1至8中任意之一的监控设备，

其中涉及每个被监控设备的与制造有关的数据被存储，

在检测到多个被监控设备中出现共同异常之后，所述监控设备查阅涉及该多个被监控设备的与制造有关的数据，并且

在有一段为该多个被监控设备的至少一部分所共有的与制造有关的数据的情况下，所述监控设备确定适用该与制造有关的数据的被监控设备，而不是该多个被监控设备的至少一部分。

10.如权利要求9的监控设备，

其中所述与制造有关的数据包括从被监控设备的生产批号标识符、被监控设备的生产日期、被监控设备的一部件的生产批号标识符以及被监控设备的该部件的生产日期所构成的组中所选的至少一个数据。

11.一种由权利要求1至10中所述的任意一个监控设备所监控的被监控设备，包括：

传感器部分，输出状态数据；以及

通信部分，通过一通信网络将该状态数据发送到所述监控设备。

12.如权利要求11的被监控设备，

其中所述通信部分在所述状态数据从所述传感器部分输出之后立即发送该状态数据。

13.如权利要求11的被监控设备，还包括：

存储部分，其累积从所述传感器部分输出的所述状态数据，

其中所述通信部分在预定的时间发送在所述存储部分累积的所述状态数据。

14.一种允许计算机执行一处理过程的程序，该处理过程的特征在于：

从一被监控设备中接收表示该被监控设备状态的状态数据；

将一预测条件与该状态数据相比较，其中所述预测条件包括根据被监控设备中出现异常的时间点之前的状态数据的转变而产生的条件；并且

当所述状态数据符合所述预测条件时向所述被监控设备提供预测到异常的通知。

15.一种允许计算机执行一处理过程的程序，该处理过程的特征在于：

在一数据存储部分中累积从一被监控设备接收的状态数据；并且

使用在该数据存储部分中累积的状态数据，根据出现异常的时间点之前的状态数据的转变产生一用于预测异常的条件。

16.一种程序，其被读取到安装在由如权利要求1至10中任意之一所述的监控设备所监控的一被监控设备中的一计算机中，

其中该程序允许计算机执行一处理过程，该处理过程的特征在于：通过一通信网络将一传感器部分的一输出作为状态数据输出到该监控设备中。

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