DE112020001792T5

DE112020001792T5 - Diagnoseeinrichtung, diagnoseverfahren und verarbeitungseinrichtung

Info

Publication number: DE112020001792T5
Application number: DE112020001792.3T
Authority: DE
Inventors: Kenta DEGUCHI; Akihiro Nakamura
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2019-05-13
Filing date: 2020-03-12
Publication date: 2022-01-27
Also published as: JP2020187502A; WO2020230436A1; JP7108577B2

Abstract

Die vorliegende Erfindung ist versehen mit: einer Datenerlangungseinheit, die als Messdaten Zeitreihendaten gewinnt, die den Zustand eines von mehreren Diagnoseobjekten anzeigen; einer Datenspeichereinheit, die mehrere Elemente von Referenzdaten speichert, die als Zeitreihendaten verwaltet werden, die jedes der mehreren Diagnoseobjekte identifizieren; einer Ähnlichkeitsberechnungseinheit, die auf der Grundlage der von der Datenerlangungseinheit gewonnenen Messdaten und der in der Datenspeichereinheit gespeicherten Referenzdaten Ähnlichkeiten zwischen den Messdaten und den Referenzdaten zu jedem festgelegten Zeitpunkt berechnet; eine Merkmalsspeichereinheit, die Merkmale speichert, die durch die Ähnlichkeiten zwischen den Messdaten und den Referenzdaten in Verbindung mit den Typen der Diagnoseobjekte verwaltet werden; und eine Diagnoseobjekt-Schätzeinheit, die den Typ eines Diagnoseobjekts, von dem die Messdaten zu erhalten sind, durch Bezugnahme auf die Merkmalsspeichereinheit auf der Grundlage der Ergebnisse der Berechnung durch die Ähnlichkeitsberechnungseinheit schätzt.

Description

Technisches Gebiet
Die vorliegende Erfindung betrifft eine Diagnoseeinrichtung, ein Diagnoseverfahren und eine Verarbeitungseinrichtung zum Diagnostizieren eines Diagnoseobjekts.
Technischer Hintergrund
In den letzten Jahren gab es bei Fertigungsstätten einen zunehmenden Bedarf an einer Mehrproduktproduktion mit kleinen Chargen und einer Produktion eines gemischten Flusses. Aus diesem Grund wurde eine Produktion unter Verwendung einer Maschine einer kombinierten Verarbeitung, wie beispielsweise eines Revolverstempels oder eines Bearbeitungszentrums, beliebt. Bei diesen Maschinen einer kombinierten Verarbeitung ist eine Vielzahl von Typen von Werkzeugen (eine Matrize und ein Stempel im Falle eines Revolverstempels und eine Spindel im Falle eines Bearbeitungszentrums) an einer Maschine installiert, und eine Verarbeitung kann durchgeführt werden, indem diese Werkzeuge auf der Grundlage eines Befehlscodes geeignet ersetzt werden. Daher ist dies für eine Mehrproduktproduktion mit kleinen Chargen und eine Produktion eines gemischten Flusses, wobei sich Formen und Materialien für jedes Produkt unterscheiden, geeignet.
Bei diesem Typ von Maschine einer kombinierten Verarbeitung kann sich das Werkzeug verschlechtern, wenn die Verarbeitung wiederholt wird, und kann sich die Fertigungsqualität des Verarbeitungsobjekts verschlechtern. Um die Verlustkosten bei der Produktion zu unterdrücken, ist es wichtig, die Verschlechterung des Werkzeugs in einem frühen Stadium zu finden und das Auftreten fehlerhafter Produkte zu minimieren. Als ein Verfahren zum Detektieren der Verschlechterung des Werkzeugs gibt es ein Verfahren, bei dem die Schwankung physikalischer Quantitäten (Spannung/Strom, Schwingung, Temperatur und dergleichen), die durch die Verschlechterung des Werkzeugs verursacht wird, durch einen Sensor erlangt und detektiert wird.
Andererseits unterscheidet sich die Entwicklung der Verschlechterung im Falle einer Maschine einer kombinierten Verarbeitung auch für jedes Werkzeug, da sich die Häufigkeit einer Verwendung für jedes Werkzeug unterscheidet. Aus diesem Grund ist es als Vorverarbeitung zum Detektieren der Verschlechterung des Werkzeugs notwendig, während einer Verarbeitung mit einem Zielwerkzeug Daten aus Daten, die durch den Sensor kontinuierlich erlangt werden, zu extrahieren. Das heißt, um ein Zielwerkzeug zu bestimmen, ist es wichtig, ein Verarbeitungswerkzeug aus der gemessenen Wellenform genau zu schätzen.
Daher beschreibt Patentliteratur 1 eine Technik in Bezug auf „eine Unterscheidungsvorrichtung 101 für elektrische Einrichtungen, umfassend: Merkmalsbetrag-Berechnungseinheiten 10a und 10b, die Messergebnisse der Spannung, des Stroms und/oder der Leistung, die elektrischen Einrichtungen 1 a und 1 b zugeführt wird, erlangen und die elektrischen Merkmalsbeträge der elektrischen Einrichtungen 1 a und 1b auf der Grundlage der Messergebnisse berechnen; eine Kandidatenauswahleinheit 20, die Kandidaten des Typs von elektrischer Einrichtung auswählt, indem der elektrische Merkmalsbetrag hinsichtlich des elektrischen Merkmalsbetrags, der vorbereitend für jeden Typ von elektrischer Einrichtung festgelegt wird, überprüft wird; und eine Einrichtungsunterscheidungseinheit 30, die die Typen von elektrischen Einrichtungen 1a und 1b auf der Grundlage eines Erscheinungskoeffizienten, der die Möglichkeit eines Erscheinens für jeden Status in der elektrischen Einrichtung angibt, aus den Kandidaten unterscheidet.“
Zitierungsliste
Patentliteratur
Patentliteratur 1: Japanische ungeprüfte Patentanmeldung Veröffentlichungsnr. 2014-3749
Zusammenfassung der Erfindung
Technisches Problem
Da jedoch in Patentliteratur 1 die Merkmalsbetrag-Berechnungseinheiten den Merkmalsbetrag auf der Grundlage der Messergebnisse (des Maximalwerts, des Minimalwerts und des Effektivwerts) der Spannung, des Stroms und/oder der Leistung, die den zu unterscheidenden elektrischen Einrichtungen zugeführt wird, berechnen, wird der Merkmalsbetrag ein Momentanwert. Daher besteht in dem Fall, in dem dem Messergebnis Rauschen überlagert wird, die Möglichkeit, dass der aus dem Messergebnis erhaltene Merkmalsbetrag durch das einem elektrischen Signal überlagerte Rauschen beeinflusst wird und ein Ausreißer wird.
Es ist ein Ziel der vorliegenden Erfindung, den Typ von Diagnoseobjekt genau zu schätzen, auch wenn Zeitreihendaten, die von dem Diagnoseobjekt erhalten werden, Rauschen überlagert wird.
Lösung des Problems
Um die obigen Probleme zu lösen, umfasst die vorliegende Erfindung: eine Datenerlangungseinheit, die Zeitreihendaten, die den Zustand eines beliebigen einer Vielzahl von Diagnoseobjekten angeben, als Messdaten erlangt; eine Datenspeichereinheit, die eine Vielzahl von als Zeitreihendaten verwalteten Referenzdaten zum Spezifizieren jedes Typs der Vielzahl von Diagnoseobjekten speichert; eine Ähnlichkeitsberechnungseinheit, die eine Ähnlichkeit zwischen den Messdaten und den Referenzdaten zu jedem Festlegungszeitpunkt auf der Grundlage der durch die Datenerlangungseinheit erlangten Messdaten und der in der Datenspeichereinheit gespeicherten Referenzdaten berechnet; eine Merkmalsbetrag-Speichereinheit, die Merkmalsbeträge, die mit der Ähnlichkeit zwischen den Messdaten und den Referenzdaten verwaltet werden, in Verbindung mit den jeweiligen Typen der Vielzahl von Diagnoseobjekten speichert; und eine Diagnoseobjekt-Schätzeinheit, die sich auf die Merkmalsbetrag-Speichereinheit auf der Grundlage des Berechnungsergebnisses der Ähnlichkeitsberechnungseinheit bezieht, um den Typ von Diagnoseobjekt, von dem die Messdaten erlangt werden, unter der Vielzahl von Diagnoseobjekten zu schätzen.
Vorteilhafte Auswirkungen der Erfindung
Gemäß der vorliegenden Erfindung ist es möglich, den Typ von Diagnoseobjekt genau zu schätzen, auch wenn Zeitreihendaten, die von dem Diagnoseobjekt erhalten werden, Rauschen überlagert wird.
Figurenliste

1 ist ein Ausgestaltungsdiagramm zur Darstellung einer ersten Ausführungsform einer Diagnoseeinrichtung, auf die die vorliegende Erfindung angewandt wird.
2 ist ein erläuterndes Diagramm zur Erläuterung der Verarbeitung einer Berechnungsähnlichkeit zwischen Messdaten und Referenzdaten.
3 ist ein Ausgestaltungsdiagramm einer Verwaltungstabelle gemäß der ersten Ausführungsform.
4 ist ein Ausgestaltungsdiagramm zur Darstellung einer zweiten Ausführungsform einer Diagnoseeinrichtung, auf die die vorliegende Erfindung angewandt wird.
5 sind Ausgestaltungsdiagramme von Verwaltungstabellen gemäß der zweiten Ausführungsform, 5(a) ist ein Ausgestaltungsdiagramm der Verwaltungstabelle vor einem Umlernen, und 5(b) ist ein Ausgestaltungsdiagramm der Verwaltungstabelle nach einem Umlernen.
6 sind Diagramme zur Erläuterung einer Verarbeitung einer Diagnoseeinrichtung gemäß einer dritten Ausführungsform, 6(a) ist ein erläuterndes Diagramm zur Erläuterung eines Werkzeugschätzverfahrens unter Verwendung von Messdaten aller Schritte, und 6(b) ist ein erläuterndes Diagramm zur Erläuterung eines Werkzeugschätzverfahrens unter Verwendung von Messdaten eines Verarbeitungsschritts.
7 ist ein Ausgestaltungsdiagramm zur Darstellung einer vierten Ausführungsform einer Diagnoseeinrichtung, auf die die vorliegende Erfindung angewandt wird.
8 ist ein Ausgestaltungsdiagramm zur Darstellung einer fünften Ausführungsform einer Diagnoseeinrichtung, auf die die vorliegende Erfindung angewandt wird.

Beschreibung der Ausführungsformen
Hierin nachfolgend werden Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung unter Verwendung der Zeichnungen beschrieben.
Erste Ausführungsform
1 ist ein Ausgestaltungsdiagramm zur Darstellung einer ersten Ausführungsform einer Diagnoseeinrichtung, auf die die vorliegende Erfindung angewandt wird. In 1 umfasst eine Diagnoseeinrichtung 100 eine Datenerlangungseinheit 101, eine Diagnoseeinheit 102, eine Datenspeichereinheit 103, eine Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104, eine Merkmalsbetrag-Speichereinheit 105, eine Werkzeugschätzeinheit 106, eine Diagnosemodell-Auswahleinheit 107 und eine Ausgangseinheit 108, wobei die Datenerlangungseinheit 101 mit einer Maschine 50 verbunden ist. An der Maschine 50 ist eine Vielzahl von Typen von durch die Diagnoseeinrichtung 100 zu diagnostizierenden Werkzeugen 51 angeordnet. Die Maschine 50 umfasst beispielsweise eine Verarbeitungseinrichtung, ein Maschinenwerkzeug, eine Verarbeitungsmaschine und eine Maschine einer kombinierten Verarbeitung. In dem Fall, in dem die Maschine 50 eine Maschine einer kombinierten Verarbeitung mit einem Motor ist, wird als jedes Werkzeug 51 ein Verarbeitungswerkzeug, wie beispielsweise eine Matrize und ein Stempel oder eine Spindel, verwendet.
Die Datenerlangungseinheit 101 erlangt von der Maschine 50 beispielsweise Messdaten (Messdaten, die durch die Maschine 50 gemessen werden), die die Stromwellenform eines Motors zum Antreiben eines bestimmten Werkzeugs 51 angeben, als Zeitreihendaten, die einen Zustand eines beliebigen der Vielzahl von Werkzeugen (Diagnoseobjekten) angeben, gibt die erlangten Messdaten an die Diagnoseeinheit 102 aus und gibt diese über die Datenspeichereinheit 103 an die Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104 aus. Die Datenspeichereinheit 103 ist eine Datenbank zum Speichern von Daten, die sich auf die Vielzahl von Werkzeugen 51 beziehen. Die Datenspeichereinheit 103 speichert beispielsweise eine Vielzahl von Elementen von Referenzdaten D1 bis Dn, die vorab auf der Grundlage eines Ausgangssignals des Motors erzeugt werden, wenn jedes Werkzeug 51 durch den Motor in einem normalen Zustand jedes Werkzeugs 51 angetrieben wird. Für alle Referenzdaten D1 bis Dn werden Daten verwendet, die den Zeitreihendaten (Messdaten) von der Maschine 50 entsprechen und die als Zeitreihendaten zum Spezifizieren des Typs von Diagnoseobjekt (Werkzeug 51) verwaltet werden. Beispielsweise werden in dem Fall, in dem die Zeitreihendaten (Messdaten) Daten sind, die die Stromwellenform des Motors angeben, die Zeitreihendaten, die der Stromwellenform des Motors entsprechen, als alle Referenzdaten D1 bis Dn verwendet. Es sei angemerkt, dass zusätzlich zu den Daten, die sich auf den Strom des Motors beziehen, als die Zeitreihendaten Daten, die sich auf die Spannung/Leistung des Motors beziehen, und Daten, die einen Steuerbefehlswert angeben, verwendet werden können. Ferner können die Zeitreihendaten leicht gemessen werden, indem Daten, die elektrische Signale, wie beispielsweise den Strom, die Spannung und die Leistung des Motors angeben, als die Zeitreihendaten verwendet werden.
Die Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104 berechnet jede Ähnlichkeit R1 bis Rn zwischen den Messdaten und allen Referenzdaten D1 bis Dn auf der Grundlage der Messdaten, die durch die Datenerlangungseinheit 101 erlangt werden, und allen Referenzdaten, die in der Datenspeichereinheit 103 gespeichert sind, für jeden Festlegungszeitpunkt, und speichert jedes Berechnungsergebnis in der Merkmalsbetrag-Speichereinheit 105 als ein Element des Merkmalsbetrags. Die Werkzeugschätzeinheit 106 bezieht sich auf eine Verwaltungstabelle (die eine Datenbank zum Verwalten von Merkmalsbeträgen ist, die einer Vielzahl von Typen von Werkzeugen 51 entsprechen, und in der Zeichnung nicht dargestellt ist) auf der Grundlage einer Information jedes in der Merkmalsbetrag-Speichereinheit 105 gespeicherten Berechnungsergebnisses, schätzt den Typ von Werkzeug 51 aus dem Referenzergebnis und gibt das Schätzergebnis an die Diagnosemodell-Auswahleinheit 107 aus.
Die Diagnosemodell-Auswahleinheit 107 führt eine Information bezüglich einer Vielzahl von Diagnosemodellen, die der Vielzahl von Typen (Clustern) von Werkzeugen 51 entsprechen, wählt ein Diagnosemodell, das dem durch die Werkzeugschätzeinheit 106 geschätzten Typ von Werkzeug 51 entspricht, aus der Vielzahl von Diagnosemodellen auf der Grundlage des Schätzergebnisses (des Typs von Werkzeug 51) der Werkzeugschätzeinheit 106 aus und gibt eine Information des ausgewählten Diagnosemodells an die Diagnoseeinheit 102 aus. In dem Fall, in dem die Zeitreihendaten Daten sind, die die Stromwellenform des Motors angeben, umfasst die Information jedes Diagnosemodells beispielsweise Daten, die der Stromwellenform des Motors entsprechen, wenn jedes Werkzeug 51 durch den Motor in einem normalen Zustand jedes Werkzeugs 51 angetrieben wird, und ist sie unter Verwendung von Daten ausgestaltet, die als Referenzwert beim Diagnostizieren des Zustands jedes Werkzeugs 51 dienen.
Die Diagnoseeinheit 102 diagnostiziert ein Werkzeug 51, von dem die Messdaten erlangt werden, auf der Grundlage der durch die Datenerlangungseinheit 101 erlangten Messdaten und der Information des durch die Diagnosemodell-Auswahleinheit 107 ausgewählten Diagnosemodells und gibt das Diagnoseergebnis an die Ausgangseinheit 108 aus. Beispielsweise vergleicht die Diagnoseeinheit 102 die durch die Datenerlangungseinheit 101 erlangten Messdaten mit der Information des durch die Diagnosemodell-Auswahleinheit 107 ausgewählten Diagnosemodells und diagnostiziert sie den verschlechterten Zustand und den Betriebsstatus (Betriebsrate) des Werkzeugs 51, von dem die Messdaten erlangt werden, auf der Grundlage des Vergleichsergebnisses.
Die Ausgangseinheit 108 gibt das Diagnoseergebnis der Diagnoseeinheit 102 aus. In dem Fall, in dem die Ausgangseinheit 108 eine Funktion als Anzeigeeinrichtung hat, zeigt die Ausgangseinheit 108 beispielsweise das Diagnoseergebnis der Diagnoseeinheit 102 an dem Bildschirm an. Hierbei wird, da die Diagnosemodell-Auswahleinheit 107 das durch die Werkzeugschätzeinheit 106 geschätzte Diagnosemodell entsprechend dem Typ von Werkzeug 51 auswählt, die Information des durch die Diagnoseeinheit 102 verwendeten Diagnosemodells automatisch als Information des optimalen Diagnosemodells, das den durch die Datenerlangungseinheit 101 erlangten Messdaten entspricht, aktualisiert. Daher kann die Diagnoseeinheit 102 das Diagnoseergebnis anzeigen, wenn das optimale Diagnosemodell an der Ausgangseinheit 108 verwendet wird.
Es sei angemerkt, dass die Diagnoseeinrichtung 100 unter Verwendung einer Computereinrichtung ausgestaltet ist, die beispielsweise eine CPU (zentrale Verarbeitungseinheit), eine Eingangseinrichtung, eine Ausgangseinrichtung, eine Kommunikationseinrichtung und eine Speichereinrichtung umfasst.
Die CPU ist als zentrale Verarbeitungseinrichtung ausgestaltet, die den Betrieb der gesamten Einrichtung integral steuert. Die Eingangseinrichtung ist unter Verwendung einer Tastatur oder einer Maus ausgestaltet, und die Ausgangseinrichtung ist unter Verwendung einer Anzeige oder eines Druckers ausgestaltet. Ferner ist die Kommunikationseinrichtung mit einer NIC (Netzwerkkarte) zur Verbindung mit einem drahtlosen LAN oder einem drahtgebundenen LAN versehen. Ferner ist die Speichereinrichtung unter Verwendung eines Speichermediums, wie beispielsweise eines RAM (Direktzugriffsspeichers) und eines ROM (Nur-Lese-Speichers) ausgestaltet.
In der Speichereinrichtung sind verschiedene Programme gespeichert. Hierbei kann die CPU die Funktion durch Ausführen der verschiedenen in der Speichereinrichtung gespeicherten Programme realisieren. Bei der Ausführungsform sind beispielsweise die Datenerlangungseinheit 101, die Diagnoseeinheit 102, die Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104, die Werkzeugschätzeinheit 106, die Diagnosemodell-Auswahleinheit 107 und die Ausgangseinheit 108 als die Programme vorgesehen.
2 ist ein erläuterndes Diagramm zur Erläuterung einer Verarbeitung einer Berechnungsähnlichkeit zwischen den Messdaten und den Referenzdaten. In 2 werden in dem Fall, in dem die Datenerlangungseinheit 101 beispielsweise als Zeitreihendaten Daten, die die Stromwellenform des Motors angeben, als Messdaten d1 erlangt, die Messdaten d1 an die Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104 übermittelt. Die Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104 berechnet jede Ähnlichkeit R1 bis Rn zwischen den Messdaten d1 und allen Referenzdaten D1 bis Dn, die in der Datenspeichereinheit 103 gespeichert sind, für jeden Festlegungszeitpunkt t, und speichert jedes Berechnungsergebnis in der Merkmalsbetrag-Speichereinheit 105 als ein Element des Merkmalsbetrags. Beispielsweise berechnet die Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104 zu Zeitpunkt t1 die Ähnlichkeit R1 zwischen den Messdaten d1 und den Referenzdaten D1 zu Zeitpunkt t1, speichert sie das Berechnungsergebnis (= 0,58) in der Merkmalsbetrag-Speichereinheit 105 als ein Element des Merkmalsbetrags, berechnet sie zu Zeitpunkt t2 die Ähnlichkeit R2 zwischen den Messdaten d1 und den Referenzdaten D2 zu Zeitpunkt t2 und speichert sie das Berechnungsergebnis (= 0,79) in der Merkmalsbetrag-Speichereinheit 105 als ein Element des Merkmalsbetrags.
Als Nächstes wird ein repräsentatives Verfahren zum Berechnen der Ähnlichkeit zwischen den Messdaten und den Referenzdaten beschrieben.
Zuerst ist das erste Verfahren ein Verfahren zum Bewerten der Ähnlichkeit (SSD) von Daten durch Verwenden der Summe von Quadraten von Differenzen zwischen den Messdaten d1 und den Referenzdaten Di (D1 bis Dn) zu jeweiligen Zeitpunkten t. Die Ähnlichkeit (SSD) der Daten kann durch die folgende Gleichung 1 berechnet werden. Es sei angemerkt, dass in Gleichung 1 die Messdaten d1 als Ia bezeichnet sind und die Referenzdaten Di als Ib bezeichnet sind, da mit Stromdaten gearbeitet wird. $\begin{array}{l} \ddot{A} hnlichkeit (SSD) = \\ \sum_{t = 0}^{t_{end} - 1} {(I_{a} (t) - I_{b} (t))}^{2} \end{array}$
Die Zeitbreite der Zeitreihendaten zum Berechnen der Ähnlichkeit erstreckt sich von t = 0 bis t = t_end. Ferner ist la(t) ein Messwert der Messdaten Ia zu Zeitpunkt t, und ist Ib(t) ein Wert der Referenzdaten Ib zu Zeitpunkt t. Wenn der Wert der Ähnlichkeit (SSD), der durch die Berechnung erhalten wird, kleiner ist, kann die Ähnlichkeit zwischen den Messdaten Ia und den Referenzdaten Ib als höher bewertet werden.
Als Nächstes ist das zweite Verfahren ein Verfahren zum Bewerten der Ähnlichkeit (SAD) von Daten durch Verwenden der Summe der Absolutwerte von Differenzen zwischen den Messdaten d1 und den Referenzdaten Di (D1 bis Dn) zu jeweiligen Zeitpunkten t. Die Ähnlichkeit (SAD) der Daten kann durch die folgende Gleichung 2 berechnet werden. Es sei angemerkt, dass in Gleichung 2 die Messdaten d1 als Ia bezeichnet sind und die Referenzdaten Di als Ib bezeichnet sind, da mit Stromdaten gearbeitet wird. $\begin{array}{l} \ddot{A} hnlichkeit (SAD) = \\ \sum_{t = 0}^{t_{end} - 1} | I_{a} (t) - I_{b} (t) | \end{array}$
In Gleichung 2 wird die Summe der Absolutwerte der Differenzen zwischen den Messdaten la(t) und den Referenzdaten Ib(t) zu Zeitpunkt t in dem Intervall von Zeitpunkt t = 0 bis Zeitpunkt t = t_end der Zeitreihendaten berechnet. Wenn der Wert der Ähnlichkeit (SAD), der durch die Berechnung erhalten wird, kleiner ist, kann die Ähnlichkeit zwischen den Messdaten Ia und den Referenzdaten Ib als höher bewertet werden.
Als Nächstes ist das dritte Verfahren ein Verfahren zum Bewerten der Ähnlichkeit (NCC) von Daten durch Verwenden einer Kreuzkorrelation zwischen den Messdaten d1 und den Referenzdaten Di (D1 bis Dn) zu jedem Zeitpunkt t. Die Ähnlichkeit (NCC) der Daten kann durch die folgende Gleichung 3 berechnet werden. Es sei angemerkt, dass in Gleichung 3 die Messdaten d1 als Ia bezeichnet sind und die Referenzdaten Di als Ib bezeichnet sind, da mit Strom gearbeitet wird. $\begin{array}{l} \ddot{A} hnlichkeit (NCC) = \\ \frac{\sum_{t = 0}^{t_{end} - 1} [I_{a} (t) \times I_{b} (t)]}{\sqrt{\sum_{t = 0}^{t_{end} - 1} {[I_{a} (t)]}^{2} \times \sum_{t = 0}^{t_{end} - 1} {[I_{b} (t)]}^{2}}} \end{array}$
In Gleichung 3 wird die Kreuzkorrelation zwischen den Messdaten la(t) und den Referenzdaten Ib(t) in dem Intervall von Zeitpunkt t = 0 bis Zeitpunkt t = t_end der Zeitreihendaten berechnet. Die durch die Berechnung erhaltene Ähnlichkeit (NCC) weist einen Wert von -1 bis 1 auf, und der Wert der Messdaten la(t) stimmt bei der Ähnlichkeit (NCC) = 1 vollständig mit dem der Referenzdaten Ib(t) überein. Ferner kann, wenn die Ähnlichkeit (NCC) näher bei 1 liegt, die Ähnlichkeit zwischen den Messdaten Ia und den Referenzdaten Ib als höher bewertet werden.
Es sei angemerkt, dass 2 ein Beispiel zeigt, bei dem die Ähnlichkeit (NCC) durch die Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104 als der Merkmalsbetrag berechnet wird. In diesem Fall können, da die Ähnlichkeit R1 0,58 beträgt und die Ähnlichkeit R2 0,79 beträgt, die Messdaten d1 als eine höhere Ähnlichkeit mit den Referenzdaten D2 als den Referenzdaten D1 aufweisend bewertet werden. Ferner können als Merkmalsbetrag nicht nur die Ähnlichkeit (NCC), sondern auch die Werte der Ähnlichkeit (SSD) und der Ähnlichkeit (SAD), die oben beschrieben sind, in Kombination verwendet werden. Ansonsten kann das Ergebnis einer Mustererkennung der Messdaten d1 in Form eines Bilds als die Ähnlichkeit verwendet werden.
3 ist ein Ausgestaltungsdiagramm einer Verwaltungstabelle gemäß der ersten Ausführungsform. In 3 ist eine Verwaltungstabelle 200 eine Tabelle zum Verwalten der Merkmalsbeträge der Vielzahl von Werkzeugen 51 in zweidimensionalen Koordinaten, und ist sie in einer Speichereinrichtung gespeichert. Beispielsweise ist die Verwaltungstabelle 200 derart ausgestaltet, dass die Ähnlichkeit R1 zwischen den Messdaten d1 und den Referenzdaten D1 als horizontale Achse (X-Achse) dargestellt ist, und die Ähnlichkeit R2 zwischen den Messdaten d1 und den Referenzdaten D2 als vertikale Achse (Y-Achse) dargestellt ist.
In der Verwaltungstabelle 200 ist eine Information bezüglich Cluster, die durch vorheriges Lernen erhalten werden, beispielsweise eine Information von Clustern C1, C2, C3, C4 und C5 zum Spezifizieren von fünf Typen von einem ersten bis zu einem fünften Werkzeug 51, in Verbindung mit der Ähnlichkeit R1 und der Ähnlichkeit R2 gespeichert. Hierbei wird die Information der Cluster C1, C2, C3, C4 und C5 durch beispielsweise zweidimensionale Koordinaten unter Verwendung der horizontalen Achse (X-Achse) und der vertikalen Achse (Y-Achse) als zweidimensionale Koordinatenachsen verwaltet. In dem Cluster C1 zum Spezifizieren des ersten Werkzeugs 51 ist die Ähnlichkeit R1 (X-Achse) in dem Bereich von „0,9“ bis „1,0“ festgelegt, und ist die Ähnlichkeit R2 (Y-Achse) in dem Bereich von „0,05“ bis „0,6“ festgelegt. In dem Cluster C2 zum Spezifizieren des zweiten Werkzeugs 51 ist die Ähnlichkeit R1 in dem Bereich von „0,05“ bis „0,5“ festgelegt und ist die Ähnlichkeit R2 in dem Bereich von „0,95“ bis „1,0“ festgelegt. In dem Cluster C3 zum Spezifizieren des dritten Werkzeugs 51 ist die Ähnlichkeit R1 in dem Bereich von „0,45“ bis „0,75“ festgelegt, und ist die Ähnlichkeit R2 in dem Bereich von „0,45“ bis „0,85“ festgelegt. In dem Cluster C4 zum Spezifizieren des vierten Werkzeugs 51 ist die Ähnlichkeit R1 in dem Bereich von „0,05“ bis „0,4“ festgelegt, und ist die Ähnlichkeit R2 in dem Bereich von „0,45“ bis „0,9“ festgelegt. In dem Cluster C5 zum Spezifizieren des fünften Werkzeugs 51 ist die Ähnlichkeit R1 in dem Bereich von „0,5“ bis „0,85“ festgelegt, und ist die Ähnlichkeit R2 in dem Bereich von „0,05“ bis „0,45“ festgelegt.
Es sei angemerkt, dass die in 3 gezeigte Verwaltungstabelle 200 ein Beispiel ist, und dass als Verwaltungstabelle 200 eine Vielzahl von Verwaltungstabellen, wie beispielsweise eine Verwaltungstabelle zur Darstellung einer Beziehung zwischen der Ähnlichkeit R2 und der Ähnlichkeit R3 und eine Verwaltungstabelle zur Darstellung einer Beziehung zwischen der Ähnlichkeit R3 und der Ähnlichkeit R4, vorbereitet wird.
Hier berechnet in dem Fall, in dem die Datenerlangungseinheit 101 die Messdaten d1 als die Zeitreihendaten erhält, die Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104 die Ähnlichkeit R1 zwischen den Messdaten d1 und den Referenzdaten D1, speichert sie das Berechnungsergebnis (= 0,58) in der Merkmalsbetrag-Speichereinheit 105 als den Wert der X-Achse, berechnet sie die Ähnlichkeit R2 zwischen den Messdaten d1 und den Referenzdaten D2, und speichert sie das Berechnungsergebnis (= 0,79) in der Merkmalsbetrag-Speichereinheit 105 als den Wert der Y-Achse. Hierbei verwaltet die Werkzeugschätzeinheit 106 die in der Merkmalsbetrag-Speichereinheit 105 gespeicherten Berechnungsergebnisse „(0,58) und (0,78)“ als Merkmalsbetrag f1, bezieht sie sich auf die Verwaltungstabelle 200 auf der Grundlage des Merkmalsbetrags f1 und schätzt sie, dass das zum Erhalten der Messdaten d1 verwendete Werkzeug 51 das dritte Werkzeug 51, von dem die Messdaten d1 erlangt werden, ist, aus dem Referenzergebnis, dass der Merkmalsbetrag f1 zu dem Bereich des Clusters C3 gehört.
Die Diagnosemodell-Auswahleinheit 107 wählt das optimale Diagnosemodell zum Diagnostizieren des dritten Werkzeugs 51 aus und gibt eine Information des ausgewählten Diagnosemodells an die Diagnoseeinheit 102 aus. Die Diagnoseeinheit 102 aktualisiert die Information des Diagnosemodells auf der Grundlage der Information des durch die Diagnosemodell-Auswahleinheit 107 ausgewählten Diagnosemodells und diagnostiziert das dritte Werkzeug 51 auf der Grundlage der aktualisierten Information des Diagnosemodells und der Messdaten d1.
Bei der Ausführungsform ist die Merkmalsbetrag-Speichereinheit 105 eine Datenbank zum Speichern der Merkmalsbeträge, die mit der Ähnlichkeit zwischen den Messdaten und den Referenzdaten in Verbindung mit einer Vielzahl von Clustern, die den Typen von Diagnoseobjekten (Werkzeugen 51) entsprechen, verwaltet werden, und kann sie eine Information der Verwaltungstabelle 200 führen. Die Werkzeugschätzeinheit 106 bezieht sich auf die Referenztabelle 200 der Merkmalsbetrag-Speichereinheit 105 auf der Grundlage des Berechnungsergebnisses der Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104 und fungiert als Diagnoseobjekt-Schätzeinheit zum Schätzen des Typs von Diagnoseobjekt (Werkzeug 51), von dem die Messdaten erlangt werden.
Ferner verwaltet die Diagnosemodell-Auswahleinheit 107 eine Vielzahl von Diagnosemodellen, die der Vielzahl von Clustern C1 bis C5 entsprechen, und kann sie ein Diagnosemodell, das dem Schätzergebnis der Diagnoseobjekt-Schätzeinheit (Werkzeugschätzeinheit 106) entspricht, aus der Vielzahl von Diagnosemodellen auswählen. Ferner vergleicht die Diagnoseeinheit 102 die durch die Datenerlangungseinheit 101 erlangten Messdaten mit dem durch die Diagnosemodell-Auswahleinheit 107 ausgewählten Diagnosemodell, und kann sie den Zustand des Diagnoseobjekts (Werkzeug 51), von dem die Messdaten erlangt werden, aus dem Vergleichsergebnis diagnostizieren.
Gemäß der Ausführungsform kann, auch wenn den von dem Diagnoseobjekt erhaltenen Zeitreihendaten Rauschen überlagert ist, der Typ von Diagnoseobjekt genau geschätzt werden, und als Ergebnis kann eine fehlerhafte Schätzung aufgrund von momentanem Rauschen oder Ausreißern des Messwerts unterdrückt werden. Insbesondere wird, da die Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104 die Ähnlichkeit durch Verwenden einer beliebigen der Gleichungen 1 bis 3 auf der Grundlage der Messdaten und der Referenzdaten berechnet, die Ähnlichkeit kein Momentanwert, und auch wenn den Messdaten Rauschen überlagert ist, kann der Merkmalsbetrag, der nicht durch das Rauschen beeinträchtigt ist, erhalten werden, und kann als Ergebnis der Typ von Diagnoseobjekt genau geschätzt werden. Ferner kann gemäß der Ausführungsform, auch wenn eine Vielzahl von Werkzeugen 51 in der Maschine 50 verwendet wird, jeder Typ von Werkzeug 51 genau geschätzt werden, und kann das Diagnosemodell, das jedem Werkzeug 51 entspricht, automatisch aktualisiert werden. Ferner kann gemäß der Ausführungsform, auch wenn eine Vielzahl von Werkzeugen 51 in der Maschine 50 verwendet wird, der Zustand jedes Werkzeugs 51 genau diagnostiziert werden.
Zweite Ausführungsform
4 ist ein Ausgestaltungsdiagramm zur Darstellung einer zweiten Ausführungsform einer Diagnoseeinrichtung, auf die die vorliegende Erfindung angewandt wird. Bei der Ausführungsform sind eine Einheit 109 zur Ermittlung eines entsprechenden Werkzeugs und eine Umlerneinheit 110 zu der ersten Ausführungsform in 4 hinzugefügt, und andere Ausgestaltungen sind die gleichen wie jene bei der ersten Ausführungsform. In 4 ermittelt die Einheit 109 zur Ermittlung eines entsprechenden Werkzeugs auf der Grundlage des Schätzergebnisses der Werkzeugschätzeinheit 106, ob das entsprechende Werkzeug existiert oder nicht. In dem Fall, in dem ermittelt wird, dass das entsprechende Werkzeug existiert, gibt die Einheit 109 zur Ermittlung eines entsprechenden Werkzeugs eine Information, die angibt, dass das entsprechende Werkzeug existiert, und das Schätzergebnis der Werkzeugschätzeinheit 106 an die Diagnosemodell-Auswahleinheit 107 aus. In diesem Fall wählt die Diagnosemodell-Auswahleinheit 107 ein Diagnosemodell gemäß dem Schätzergebnis der Werkzeugschätzeinheit 106 aus. Andererseits gibt die Einheit 109 zur Ermittlung eines entsprechenden Werkzeugs in dem Fall, in dem ermittelt wird, dass das entsprechende Werkzeug nicht existiert, eine Information, die angibt, dass das entsprechende Werkzeug nicht existiert (eine Information, die angibt, dass ein unbekanntes Werkzeug 51 existiert), und das Schätzergebnis der Werkzeugschätzeinheit 106 an die Umlerneinheit 110 aus.
Die Umlerneinheit 110 akkumuliert sequentiell das Schätzergebnis der Werkzeugschätzeinheit 106 als den Merkmalsbetrag entsprechend den Messdaten d1 und führt auf der Grundlage der Information des akkumulierten Merkmalsbetrags ein Umlernen aus. In dem Fall, in dem beispielsweise ein Lernergebnis, das zum Erzeugen eines Clusters, das ein neues Werkzeug 51 umfasst, notwendig ist, als Ergebnis eines Umlernens erhalten wird, übermittelt die Umlerneinheit 110 eine Information bezüglich des Merkmalsbetrags zum Spezifizieren des neuen Werkzeugs 51 an die Werkzeugschätzeinheit 106, und aktualisiert sie die Information der Verwaltungstabelle 200. Ferner übermittelt in dem Fall, in dem beispielsweise ein Lernergebnis, das zum Auswählen eines neuen Diagnosemodells notwendig ist, als Ergebnis eines Umlernens erhalten wird, die Umlerneinheit 110 eine Information bezüglich des Merkmalsbetrags zum Auswählen des neuen Diagnosemodells an die Diagnosemodell-Auswahleinheit 107 und aktualisiert sie die Information der Diagnosemodell-Auswahleinheit 107.
5 sind Ausgestaltungsdiagramme von Verwaltungstabellen gemäß der zweiten Ausführungsform, 5(a) ist ein Ausgestaltungsdiagramm der Verwaltungstabelle vor einem Umlernen, und 5(b) ist ein Ausgestaltungsdiagramm der Verwaltungstabelle nach einem Umlernen. In 5(a) ist eine Verwaltungstabelle 201, ähnlich wie die Verwaltungstabelle 200, eine Tabelle zum Verwalten der Merkmalsbeträge der Vielzahl von Werkzeugen 51 in zweidimensionalen Koordinaten, und ist sie in einer Speichereinrichtung gespeichert. Die Verwaltungstabelle 201 ist derart ausgestaltet, dass die Ähnlichkeit R1 zwischen den Messdaten d1 und den Referenzdaten D1 als horizontale Achse (X-Achse) dargestellt ist, und die Ähnlichkeit R2 zwischen den Messdaten d1 und den Referenzdaten D2 als vertikale Achse (Y-Achse) dargestellt ist.
Als Information von Clustern, die durch vorheriges Lernen für eine Vielzahl von Werkzeugen 51 erhalten wird, wird beispielsweise eine Information von Clustern C1 bis C5 zum Spezifizieren eines ersten bis fünften Werkzeugs 51 in Verbindung mit der Ähnlichkeit R1 und der Ähnlichkeit R2 in der Verwaltungstabelle 201 gespeichert. Hierbei wird die Information der Cluster C1, C2, C3, C4 und C5 beispielsweise durch zweidimensionale Koordinaten unter Verwendung der horizontalen Achse (X-Achse) und der vertikalen Achse (Y-Achse) als zweidimensionale Koordinatenachsen verwaltet.
In dem Fall, in dem die Datenerlangungseinheit 101 die Messdaten d1 als die Zeitreihendaten erhält, berechnet hier die Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104 die Ähnlichkeit R1 zwischen den Messdaten d1 und den Referenzdaten D1, speichert sie das Berechnungsergebnis (= 0,35) in der Merkmalsbetrag-Speichereinheit 105 als den Wert der X-Achse, berechnet sie die Ähnlichkeit R2 zwischen den Messdaten d1 und den Referenzdaten D2, und speichert sie das Berechnungsergebnis (= 0,3) in der Merkmalsbetrag-Speichereinheit 105 als den Wert der Y-Achse. Hierbei verwaltet die Werkzeugschätzeinheit 106 die Berechnungsergebnisse „(0,35) und (0,3)“, die in der Merkmalsbetrag-Speichereinheit 105 gespeichert sind, als Merkmalsbetrag f2, und in dem Fall, in dem ein Referenzergebnis, dass der Merkmalsbetrag f2 nicht zu irgendeinem der fünf Cluster C1 bis C5 gehört, durch Bezugnahme auf die Verwaltungstabelle 201 auf der Grundlage des Merkmalsbetrags f2 erhalten wird, wird ein Schätzergebnis, dass das zum Erhalten der Messdaten d1 verwendete Werkzeug 51 nicht existiert, an die Einheit 109 zur Ermittlung eines entsprechenden Werkzeugs ausgegeben. Dementsprechend gibt die Einheit 109 zur Ermittlung eines entsprechenden Werkzeugs eine Information, die angibt, dass das entsprechende Werkzeug nicht existiert, und eine Information der Berechnungsergebnisse „(0,35) und (0,3)“ als den Merkmalsbetrag f2 an die Umlerneinheit 110 aus.
Hierbei akkumuliert die Umlerneinheit 110 als Lernwert die Information bezüglich der Berechnungsergebnisse „(0,35) und (0,3)“ als den Merkmalsbetrag f2, und führt sie auf der Grundlage der akkumulierten Information hinsichtlich des Merkmalsbetrags ein Umlernen aus. In dem Fall, in dem beispielsweise ein Lernergebnis, das notwendig ist, um ein Cluster, das ein neues Werkzeug 51 umfasst, zu erzeugen, als Ergebnis eines Umlernens erhalten wird, übermittelt die Umlerneinheit 110 eine Information bezüglich des Merkmalsbetrags zum Spezifizieren des neuen Werkzeugs 51 an die Werkzeugschätzeinheit 106.
In 5(b) ist eine Verwaltungstabelle 202 nach einem Umlernen, ähnlich wie die Verwaltungstabelle 200, eine Tabelle zum Verwalten der Merkmalsbeträge der Vielzahl von Werkzeugen 51 in zweidimensionalen Koordinaten, und ist sie in einer Speichereinrichtung gespeichert. Die Verwaltungstabelle 202 ist derart ausgestaltet, dass die Ähnlichkeit R1 zwischen den Messdaten d1 und den Referenzdaten D1 als horizontale Achse (X-Achse) dargestellt ist, und die Ähnlichkeit R2 zwischen den Messdaten d1 und den Referenzdaten D2 als vertikale Achse (Y-Achse) dargestellt ist.
Als Information von Clustern, die durch vorheriges Lernen für eine Vielzahl von Werkzeugen 51 erhalten wird, wird beispielsweise eine Information von Clustern C1 bis C5 zum Spezifizieren eines ersten bis fünften Werkzeugs 51 in Verbindung mit der Ähnlichkeit R1 und der Ähnlichkeit R2 in der Verwaltungstabelle 202 gespeichert. Hierbei wird die Information der Cluster C1, C2, C3, C4 und C5 beispielsweise durch zweidimensionale Koordinaten unter Verwendung der horizontalen Achse (X-Achse) und der vertikalen Achse (Y-Achse) als zweidimensionale Koordinatenachsen verwaltet.
Hier aktualisiert in dem Fall, in dem die Information bezüglich des Merkmalsbetrags zum Spezifizieren des neuen Werkzeugs 51 von der Umlerneinheit 110 an die Werkzeugschätzeinheit 106 übermittelt wird, die Werkzeugschätzeinheit 106 die Information der Verwaltungstabelle 202 auf der Grundlage der von der Umlerneinheit 110 übermittelten Information. Hierbei legt die Werkzeugschätzeinheit 106 als das neue Werkzeug 51 den Bereich eines Clusters C6 zum Spezifizieren eines sechsten Werkzeugs 51 in der Verwaltungstabelle 202 fest. Als Bereich des Clusters C6 zum Spezifizieren des sechsten Werkzeugs 51 legt die Werkzeugschätzeinheit 106 beispielsweise die Ähnlichkeit R1 in dem Bereich von „0,25“ bis „0,48“ fest und legt sie die Ähnlichkeit R2 in dem Bereich von „0,2“ bis „0,4“ fest.
Danach berechnet die Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104 in dem Fall, in dem die Datenerlangungseinheit 101 die Messdaten d1 dementsprechend als die Zeitreihendaten erhält, die Ähnlichkeit R1 zwischen den Messdaten d1 und den Referenzdaten D1, speichert sie das Berechnungsergebnis (= 0,35) in der Merkmalsbetrag-Speichereinheit 105 als den Wert der X-Achse, berechnet sie die Ähnlichkeit R2 zwischen den Messdaten d1 und den Referenzdaten D2 und speichert sie das Berechnungsergebnis (= 0,3) in der Merkmalsbetrag-Speichereinheit 105 als den Wert der Y-Achse. Hierbei verwaltet die Werkzeugschätzeinheit 106 die in der Merkmalsbetrag-Speichereinheit 105 gespeicherten Berechnungsergebnisse „(0,35) und (0,3)“ als Merkmalsbetrag f3, bezieht sie sich auf die Verwaltungstabelle 202 auf der Grundlage des Merkmalsbetrags f3, und kann sie aus dem Referenzergebnis, dass der Merkmalsbetrag f3 zu dem Bereich des Clusters C6 gehört, schätzen, dass das zum Erhalten der Messdaten d1 das verwendete Werkzeug 51 das sechste Werkzeug 51 ist.
Bei der Ausführungsform fungiert die Einheit 109 zur Ermittlung eines entsprechenden Werkzeugs als Diagnoseobjekt-Ermittlungseinheit, um auf der Grundlage des Schätzergebnisses der Werkzeugschätzeinheit (Diagnoseobjekt-Schätzeinheit) 106 zu ermitteln, ob ein Diagnoseobjekt (Werkzeug 51), von dem die Messdaten erlangt werden, existiert oder nicht. Hierbei fungiert die Umlerneinheit 110 als Merkmalsbetrag-Aktualisierungseinheit, die, wenn von der Einheit 109 zur Ermittlung eines entsprechenden Werkzeugs (Diagnoseobjekt-Ermittlungseinheit) ein negatives Ermittlungsergebnis (ein Ermittlungsergebnis, dass das entsprechende Werkzeug nicht existiert) empfangen wird, das nachfolgende Berechnungsergebnis der Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104 aufnimmt, das Berechnungsergebnis der Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104 als Merkmalsbetrag akkumuliert, und unter der Bedingung, dass der akkumulierte Merkmalsbetrag der Merkmalsbetrag zum Spezifizieren des neuen Clusters C6 (neues Diagnoseobjekt) wird, die Merkmalsbetrag-Speichereinheit 105 mit dem Merkmalsbetrag zum Spezifizieren des neuen Clusters C6 (neues Diagnoseobjekt) aktualisiert. Wenn beispielsweise die Merkmalsbetrag-Speichereinheit 105 mit dem Merkmalsbetrag zum Spezifizieren des neuen Clusters C6 aktualisiert wird, aktualisiert die Umlerneinheit 110 die Verwaltungstabelle 201 auf die Verwaltungstabelle 202.
Ferner fungiert die Umlerneinheit 110 als Merkmalsbetrag-Aktualisierungseinheit, die unter der Bedingung, dass der akkumulierte Merkmalsbetrag der Merkmalsbetrag zum Spezifizieren des neuen Clusters C6 (neues Diagnoseobjekt), das sich von der Vielzahl von Clustern C1 bis C5 unterscheidet, wird, eine Vielzahl von Diagnosemodellen, die durch die Diagnosemodell-Auswahleinheit 107 verwaltet werden, auf der Grundlage des Merkmalsbetrags zum Spezifizieren des neuen Clusters C6 (neues Diagnoseobjekt) aktualisiert.
Gemäß der Ausführungsform wird in dem Fall, in dem ein zu diagnostizierendes Werkzeug 51, von dem die Messdaten erlangt werden, nicht existiert, das nachfolgende Berechnungsergebnis der Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104 als Merkmalsbetrag akkumuliert, und wird eine Information der Merkmalsbetrag-Speichereinheit 105 und der Diagnosemodell-Auswahleinheit 107 mit dem Merkmalsbetrag zum Spezifizieren des neuen Clusters C6 unter der Bedingung aktualisiert, dass der akkumulierte Merkmalsbetrag der Merkmalsbetrag zum Spezifizieren des neuen Clusters C6 wird. Somit kann, auch wenn das zu diagnostizierende Werkzeug 51 unbekannt ist, das Diagnosemodell mit dem Diagnosemodell, das dem neuen Cluster C6 entspricht, unter der Bedingung aktualisiert werden, dass der akkumulierte Merkmalsbetrag der Merkmalsbetrag zum Spezifizieren des neuen Clusters C6 wird, und kann die Verwaltungstabelle 201 mit der Verwaltungstabelle 202, die das neue Cluster C6 umfasst, aktualisiert werden. Daher ist es, nachdem das Diagnosemodell und die Verwaltungstabelle aktualisiert wurden, möglich, zu unterdrücken, dass das zu diagnostizierende Werkzeug 51 als unbekannt ermittelt wird. Ferner kann, da es nicht notwendig ist, wie beim Stand der Technik Referenzdaten, die einem unbekannten Werkzeug entsprechen, neu hinzuzufügen, auch wenn das Werkzeug unbekannt ist, der Aufwand des Hinzufügens der Referenzdaten, beispielsweise die Arbeit eines neuen Erzeugens einer Datenbank des Merkmalsbetrags des unbekannten Werkzeugs, reduziert werden. Ferner kann in dem Fall, in dem das zu dem neuen Cluster C6 gehörende Werkzeug 51 nach der Aktualisierung des Diagnosemodells und der Verwaltungstabelle als Diagnoseobjekt festgelegt ist, der Typ des Diagnoseobjekts genau geschätzt werden und kann der Zustand des Diagnoseobjekts genau diagnostiziert werden.
Dritte Ausführungsform
6 sind Diagramme zur Erläuterung der Verarbeitung einer Diagnoseeinrichtung gemäß einer dritten Ausführungsform, 6(a) ist ein erläuterndes Diagramm zur Erläuterung eines Werkzeugschätzverfahrens unter Verwendung von Messdaten aller Schritte, und 6(b) ist ein erläuterndes Diagramm zur Erläuterung eines Werkzeugschätzverfahrens unter Verwendung von Messdaten eines Verarbeitungsschritts. Es sei angemerkt, dass die Ausgestaltung einer Diagnoseeinrichtung 100 gemäß der dritten Ausführungsform die gleiche ist wie die der ersten Ausführungsform.
In 6(a) wurde beim Schätzen eines Werkzeugs durch Verwenden aller Messdaten d1 unter den Messdaten d1, die in einem Prozess erhalten wurden, bei dem die Maschine 50 einen Startschritt P1, einen Verarbeitungsschritt P2 und einen Ursprungsrückkehrschritt P3 für ein bestimmtes Werkzeug 51 während eines Zeitpunkts t1 zu einem Zeitpunkt t6 ausführte, die Ähnlichkeit R3 auf der Grundlage von beispielsweise den Messdaten d1 und den Referenzdaten D1 in dem Startschritt P1 berechnet, und wurde „0,55“ als Wert der Ähnlichkeit R3 erhalten. Ferner wurde beim Schätzen eines Werkzeugs durch Verwenden aller Messdaten d1 unter den Messdaten d1, die in einem Prozess erhalten wurden, bei dem die Maschine 50 einen Startschritt P11, einen Verarbeitungsschritt P12 und einen Ursprungsrückkehrschritt P13 für ein anderes Werkzeug 51 während eines Zeitpunkts t11 zu einem Zeitpunkt t16 ausführte, die Ähnlichkeit R4 auf der Grundlage von beispielsweise den Messdaten d1 und den Referenzdaten D1 in dem Startschritt P11 berechnet, und wurde „0,81“ als Wert der Ähnlichkeit R4 erhalten. Wenn eine Information (zweidimensionale Koordinaten = „(0,55), (0,81)“), die den Wert „0,55“ der Ähnlichkeit R3 und den Wert „0,81“ der Ähnlichkeit R4 umfasst, als Merkmalsbetrag f4 in einer Verwaltungstabelle 203 aufgezeichnet wird, befindet sich der Merkmalsbetrag f4 zwischen dem Cluster C3 und dem Cluster C4. In diesem Fall ist es schwierig zu ermitteln, zu welchem von dem Cluster C3 und dem Cluster C4 der Merkmalsbetrag f4 gehört.
Das heißt, da die Elemente der Referenzdaten D1 in den Startschritten P1 und P11 leicht in Übereinstimmung gebracht werden, auch wenn sich die Typen von Werkzeugen 51 unterscheiden, wird, wenn die Information der Verwaltungstabelle 203 auf der Grundlage der Referenzdaten D1 in den Startschritten P1 und P11 erzeugt wird, das Intervall zwischen den Clustern, beispielsweise das Intervall zwischen dem Cluster C3 und dem Cluster C4, eng. Daher ist es, auch wenn auf die Verwaltungstabelle 203 auf der Grundlage des Merkmalsbetrags f4 Bezug genommen wird, schwierig zu ermitteln, zu welchem von dem Cluster C3 und dem Cluster C4 der Merkmalsbetrag f4 gehört. Es sei angemerkt, dass in dem Fall, in dem die Elemente der Referenzdaten D1 in den Ursprungsrückkehrschritten P3 und P13 leicht in Übereinstimmung gebracht werden, auch wenn sich die Typen von Werkzeugen 51 unterscheiden, auch wenn die Information der Verwaltungstabelle 203 in den Ursprungsrückkehrschritten P3 und P13 auf der Grundlage der Referenzdaten D1 erzeugt wird, das Intervall zwischen den Clustern, beispielsweise das Intervall zwischen dem Cluster C3 und dem Cluster C4, eng wird.
In 6(b) wurde beim Berechnen der Ähnlichkeit R11 unter Verwendung der Gleichung 3 auf der Grundlage der Messdaten d1, die in einem Prozess erhalten wurden, in dem die Maschine 50 den Verarbeitungsschritt P2 für ein bestimmtes Werkzeug 51 während eines Zeitpunkts t3 bis zu einem Zeitpunkt t4 ausführte, und der Referenzdaten D1, „0,48“ als der Wert der Ähnlichkeit R11 erhalten. Ferner wurde beim Berechnen der Ähnlichkeit R12 unter Verwendung der Gleichung 3 auf der Grundlage der Messdaten d1, die in einem Prozess erhalten wurden, in dem die Maschine 50 den Verarbeitungsschritt P12 für ein anderes Werkzeug 51 während eines Zeitpunkts t13 bis zu einem Zeitpunkt t14 ausführte, und der Referenzdaten D1, „0,62“ als der Wert der Ähnlichkeit R12 erhalten. Wenn eine Information (zweidimensionale Koordinaten = „(0,48), (0,62)“), die den Wert „0,48“ der Ähnlichkeit R11 und den Wert „0,62“ der Ähnlichkeit R12 umfasst, als Merkmalsbetrag f5 in einer Verwaltungstabelle 204 aufgezeichnet wird, kann ermittelt werden, dass der Merkmalsbetrag f5 zu dem Cluster C4 gehört.
Das heißt, da sich die Elemente der Referenzdaten D1 in den Verarbeitungsschritten P2 und P12 für jedes Werkzeug 51 unterscheiden, werden, wenn die Information der Verwaltungstabelle 204 auf der Grundlage der Referenzdaten D1 in den Verarbeitungsschritten P2 und P12 erzeugt wird, die Intervalle zwischen den jeweiligen Clustern (Cluster C1 bis C5) groß. In diesem Fall sind die jeweiligen Cluster (Cluster C1 bis C5) Cluster, deren Grenzen durch die Merkmalsbeträge von Werten, die voneinander getrennt sind, klassifiziert sind, und sind sie als eine Vielzahl von Clustern für eine Verteilung ausgestaltet, die auf der Grundlage der Referenzdaten klassifiziert sind, die einem bestimmten Verarbeitungsschritt unter einer Vielzahl von für das Werkzeug 51 durchgeführten Schritten entsprechen. Daher kann durch Bezugnahme auf die Verwaltungstabelle 204 auf der Grundlage des Merkmalsbetrags f5 leicht ermittelt werden, dass der Merkmalsbetrag f5 zu dem Cluster C4 gehört, und kann die Wahrscheinlichkeit einer Fehlklassifizierung (die Wahrscheinlichkeit, dass das Werkzeug 51 fehlerhaft in eines der Cluster klassifiziert wird), verringert werden.
Gemäß der Ausführungsform ist es durch Bezugnahme auf die Verwaltungstabelle 204, die auf der Grundlage der Referenzdaten in dem Verarbeitungsschritt zum Ermitteln des Merkmalsbetrags erzeugt wird, möglich, genau zu ermitteln, zu welchem Cluster (Typ) das Werkzeug 51 gehört, und ist es als Ergebnis möglich, die Wahrscheinlichkeit einer Fehlklassifizierung, wenn das Werkzeug 51 durch ein Cluster klassifiziert wird, zu verringern. Daher ist es möglich, die Genauigkeit des Schätzens des Typs von zu verwendendem Werkzeug zu verbessern.
Vierte Ausführungsform
7 ist ein Ausgestaltungsdiagramm zur Darstellung einer vierten Ausführungsform einer Diagnoseeinrichtung, auf die die vorliegende Erfindung angewandt wird. Bei der Ausführungsform ist der ersten Ausführungsform in 7 eine Zustandskorrektureinheit 111 hinzugefügt, und andere Ausgestaltungen sind die gleichen wie jene bei der ersten Ausführungsform. In 7 ist die Zustandskorrektureinheit 111 mit der Maschine 50 verbunden, korrigiert sie die Referenzdaten D1 bis Dn auf der Grundlage einer Festlegungsinformation 112 von der Maschine 50 und übermittelt sie die korrigierten Referenzdaten an die Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104. In dem Fall, in dem die Festlegungsinformation 112 beispielsweise spezifiziert, dass die Dicke des Verarbeitungsobjekts des Werkzeugs 51 verdoppelt ist, führt die Zustandskorrektureinheit 111 eine Korrektur zum Verdoppeln der Werte der Referenzdaten D1 bis Dn in dem Verarbeitungsschritt durch. Ferner korrigiert die Zustandskorrektureinheit 111 in dem Fall, in dem die Festlegungsinformation 112 spezifiziert, dass das Material des Verarbeitungsobjekts des Werkzeugs 51 verändert ist, die Werte der Referenzdaten D1 bis Dn in dem Verarbeitungsschritt gemäß dem veränderten Material.
Hierbei kann die Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104 die Ähnlichkeit unter Verwendung der Referenzdaten D1 bis Dn, die durch die Zustandskorrektureinheit 111 korrigiert wurden, für jedes Material oder jede Dicke des Verarbeitungsobjekts des Werkzeugs 51 berechnen, ohne die Information der Verwaltungstabelle 200 zu ändern oder zu erhöhen.
Gemäß der Ausführungsform kann, auch wenn das Material oder die Dicke des Verarbeitungsobjekts des Werkzeugs 51 durch die Festlegungsinformation 112 geändert wird, der Typ von Werkzeug 51 genau geschätzt (klassifiziert) werden, ohne die Information der Verwaltungstabelle 200 für jedes Material oder jede Dicke des Verarbeitungsobjekts des Werkzeugs 51 zu ändern oder zu erhöhen.
Fünfte Ausführungsform
8 ist ein Ausgestaltungsdiagramm zur Darstellung einer fünften Ausführungsform einer Diagnoseeinrichtung, auf die die vorliegende Erfindung angewandt wird. In 8 ist die Ausführungsform eine Diagnoseeinrichtung unter der Annahme eines Falls, in dem beispielsweise eine Vielzahl von identischen Maschinen 50 in einem Werk vorgesehen ist, wobei ein Cloud-Server 120, der unter Verwendung einer Computereinrichtung ausgestaltet ist, zu der vierten Ausführungsform hinzugefügt ist, eine Vielzahl von Maschinen 50 angeordnet ist, und andere Ausgestaltungen die gleichen wie jene bei der vierten Ausführungsform sind.
In 8 ist jede der Vielzahl von Maschinen 50 mit dem Cloud-Server 120 verbunden. Ferner sind die Datenspeichereinheit 103, die Werkzeugschätzeinheit 106 und die Zustandskorrektureinheit 111 der Diagnoseeinrichtung 100 mit dem Cloud-Server 120 verbunden. Hierbei wird eine Information (eine Information der Maschine 50 und des Werkzeugs 51) zwischen jeder Maschine 50 und dem Cloud-Server 120 gesendet und empfangen, wird eine Information (Referenzdaten) zwischen der Datenspeichereinheit 103 und dem Cloud-Server 120 gesendet und empfangen, wird eine Information (eine Information des geschätzten Modells und der Verwaltungstabelle) zwischen der Werkzeugschätzeinheit 106 und dem Cloud-Server 120 gesendet und empfangen, und wird eine Information (eine Information zur Korrektur der Referenzdaten und eine Information der korrigierten Referenzdaten) zwischen der Zustandskorrektureinheit 111 und dem Cloud-Server 120 gesendet und empfangen.
Gemäß der Ausführungsform kann jede der Maschinen 50 eine Information über den Cloud-Server 120 zu/von der Diagnoseeinrichtung 100 senden und empfangen. Hierbei kann beispielsweise in dem Fall, in dem eine Festlegungsinformation (Festlegungsinformation zum Ändern des Materials oder der Dicke des Verarbeitungsobjekts), die durch eine bestimmte Maschine 50 oder den Cloud-Server 120 festgelegte Festlegungszustände angibt, durch die Diagnoseeinrichtung 100 über den Cloud-Server 120 empfangen wird, die Zustandskorrektureinheit 111 in der Diagnoseeinrichtung 100 die Vielzahl von in der Datenspeichereinheit 103 gespeicherten Referenzdaten korrigieren und die Vielzahl von korrigierten Referenzdaten an die Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104 als Daten zur Verwendung bei der Berechnung der Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104 übermitteln. In dem Fall, in dem die Festlegungsinformation von dem Cloud-Server 120 spezifiziert, dass die Dicke des Verarbeitungsobjekts des Werkzeugs 51 verdoppelt ist, kann die Zustandskorrektureinheit 111 eine Korrektur zum Verdoppeln der Werte der Referenzdaten D1 bis Dn in dem Verarbeitungsschritt durchführen. Hierbei kann die Zustandskorrektureinheit 111 die Vielzahl von in der Datenspeichereinheit 103 gespeicherten Referenzdaten auf der Grundlage der Festlegungsinformation korrigieren, die die durch die Maschine 50 oder den Cloud-Server 120 festgelegten Festlegungszustände als Daten zur Verwendung bei der Berechnung der Ähnlichkeitsberechnungseinheit 104 angibt.
Ferner können, wenn eine bestimmte Maschine 50 eine auf der Grundlage des Zustands einer anderen Maschine 50 erzeugte Information über den Cloud-Server 120 an die Diagnoseeinrichtung 100 sendet, die Information der Datenbank (Verwaltungstabelle 200) und des Diagnosemodells auf die jüngste aktualisiert oder optimiert werden. Ferner kann in dem Fall, in dem die Diagnoseeinrichtung 100 auf der Grundlage von Zeitreihendaten (Messdaten) von einer bestimmten Maschine 50 ermittelt, dass ein unbekanntes Werkzeug 51 existiert, die Diagnoseeinrichtung 100 mit dem Cloud-Server 120 bestätigen, ob ein Werkzeug 51, das dem unbekannten Werkzeug 51 entspricht, unter den durch eine andere Maschine 50 verwalteten Werkzeugen 51 existiert oder nicht, bevor ein Umlernen durchgeführt wird. Ferner wird in dem Fall, in dem die Diagnoseeinrichtung 100 das Cluster, zu dem das Werkzeug 51 gehört, auf der Grundlage der Zeitreihendaten (Messdaten) von einer bestimmten Maschine 50 fehlerhaft schätzt, eine Information einer fehlerhaften Schätzung des Clusters von der Diagnoseeinrichtung 100 an den Cloud-Server 120 gesendet, und wird die Information durch die jeweiligen Maschinen 50 über den Cloud-Server 120 geteilt, so dass es möglich ist, zu unterdrücken, dass eine andere Maschine 50 das Cluster, zu dem das Werkzeug 51 gehört, fehlerhaft schätzt.
Es sei angemerkt, dass die vorliegende Erfindung nicht auf die oben beschriebenen Ausführungsformen beschränkt ist, sondern verschiedene Abwandlungen umfasst. Beispielsweise können die Maschine 50, die eine Verarbeitungseinheit zur Verarbeitung eines Verarbeitungsobjekts durch Verwenden einer Vielzahl von Werkzeugen 51 umfasst, und die Diagnoseeinrichtung 100 integriert sein, um als eine Verarbeitungseinrichtung ausgestaltet zu sein. Hierbei kann in der Verarbeitungseinrichtung jeder Typ von Werkzeug 51 geschätzt werden, und kann der Zustand jedes Werkzeugs 51 diagnostiziert werden. Ferner kann die vorliegende Erfindung auf eine Diagnoseeinrichtung zum Diagnostizieren einer Verschlechterung von Teilen eines Fahrzeugs und dergleichen, beispielsweise eines Kraftübertragungsriemens, und eine Diagnoseeinrichtung zum Diagnostizieren einer Verschlechterung einer Schiene eines Schienenfahrzeugs angewandt werden. Die Ausführungsformen wurden oben ausführlich beschrieben, um die vorliegende Erfindung leicht zu verstehen, und die vorliegende Erfindung ist nicht notwendigerweise auf jene beschränkt, die alle oben beschriebenen Ausgestaltungen umfassen. Ferner können einige Ausgestaltungen einer Ausführungsform durch eine Ausgestaltung einer anderen Ausführungsform ersetzt werden, und kann eine Ausgestaltung einer Ausführungsform zu einer Ausgestaltung einer anderen Ausführungsform hinzugefügt werden. Ferner können einige Ausgestaltungen jeder Ausführungsform zu anderen Ausgestaltungen hinzugefügt, von diesen gelöscht, oder durch diese ersetzt werden.
Ferner können einige oder alle der oben beschriebenen Ausgestaltungen, Funktionen und dergleichen unter Verwendung von Hardware durch Entwerfen mit beispielsweise integrierten Schaltkreisen realisiert werden. Ferner können die oben beschriebenen Ausgestaltungen, Funktionen und dergleichen unter Verwendung von Software in einer Weise realisiert werden, dass ein Prozessor ein Programm interpretiert und ausführt, das jede Funktionsinformation eines Programms, einer Tabelle, einer Datei und dergleichen realisiert, wobei ein Realisieren jeder Funktion in einer Speichereinrichtung, wie beispielsweise einem Speicher, einer Festplatte oder einem SSD (Solid State Drive) oder einem Aufzeichnungsmedium, wie beispielsweise einer IC-Karte (Integrated Circuit-Karte), einer SD-Speicherkarte (Secure Digital-Speicherkarte) oder einer DVD (Digital Versatile Disc), aufgezeichnet sein kann.
Bezugszeichenliste

50: Maschine
51: Werkzeug
100: Diagnoseeinrichtung
101: Datenerlangungseinheit
102: Diagnoseeinheit
103: Datenspeichereinheit
104: Ähnlichkeitsberechnungseinheit
105: Merkmalsbetrag-Speichereinheit
106: Werkzeugschätzeinheit
107: Diagnosemodell-Auswahleinheit
108: Ausgangseinheit
109: Einheit zur Ermittlung eines entsprechenden Werkzeugs
110: Umlerneinheit
111: Zustandskorrektureinheit
120: Cloud-Server

Claims

Diagnoseeinrichtung, umfassend: eine Datenerlangungseinheit, die Zeitreihendaten, die den Zustand eines beliebigen einer Vielzahl von Diagnoseobjekten angeben, als Messdaten erlangt; eine Datenspeichereinheit, die eine Vielzahl von als Zeitreihendaten verwalteten Referenzdaten zum Spezifizieren jedes Typs der Vielzahl von Diagnoseobjekten speichert; eine Ähnlichkeitsberechnungseinheit, die eine Ähnlichkeit zwischen den Messdaten und den Referenzdaten zu jedem Festlegungszeitpunkt auf der Grundlage der durch die Datenerlangungseinheit erlangten Messdaten und der in der Datenspeichereinheit gespeicherten Referenzdaten berechnet; eine Merkmalsbetrag-Speichereinheit, die Merkmalsbeträge, die mit der Ähnlichkeit zwischen den Messdaten und den Referenzdaten verwaltet werden, in Verbindung mit den jeweiligen Typen der Vielzahl von Diagnoseobjekten speichert; und eine Diagnoseobjekt-Schätzeinheit, die sich auf der Grundlage des Berechnungsergebnisses der Ähnlichkeitsberechnungseinheit auf die Merkmalsbetrag-Speichereinheit bezieht, um den Typ von Diagnoseobjekt, von dem die Messdaten erlangt werden, unter der Vielzahl von Diagnoseobjekten zu schätzen.
Diagnoseeinrichtung nach Anspruch 1, ferner umfassend: eine Diagnosemodell-Auswahleinheit, die eine Vielzahl von Diagnosemodellen, die der Vielzahl von Diagnoseobjekten entsprechen, verwaltet, um ein Diagnosemodell entsprechend dem Schätzergebnis der Diagnoseobjekt-Schätzeinheit aus der Vielzahl von Diagnosemodellen auszuwählen; und eine Diagnoseeinheit, die die durch die Datenerlangungseinheit erlangten Messdaten mit dem durch die Diagnosemodell-Auswahleinheit ausgewählten Diagnosemodell vergleicht, um den Zustand des Diagnoseobjekts, von dem die Messdaten erlangt werden, unter der Vielzahl von Diagnoseobjekten zu diagnostizieren.
Diagnoseeinrichtung nach Anspruch 2, ferner umfassend: eine Diagnoseobjekt-Ermittlungseinheit, die auf der Grundlage des Schätzergebnisses der Diagnoseobjekt-Schätzeinheit ermittelt, ob das Diagnoseobjekt, von dem die Messdaten erlangt werden, existiert oder nicht; und eine Merkmalsbetrag-Aktualisierungseinheit, die in dem Fall, in dem ein negatives Ermittlungsergebnis von der Diagnoseobjekt-Ermittlungseinheit empfangen wird, das Berechnungsergebnis der Ähnlichkeitsberechnungseinheit als Merkmalsbetrag akkumuliert, um unter der Bedingung, dass der akkumulierte Merkmalsbetrag der Merkmalsbetrag zum Spezifizieren des neuen Diagnoseobjekts wird, die Merkmalsbetrag-Speichereinheit mit dem Merkmalsbetrag zum Spezifizieren eines neuen Diagnoseobjekts zu aktualisieren.
Diagnoseeinrichtung nach Anspruch 3, wobei die Merkmalsbetrag-Aktualisierungseinheit die Vielzahl von durch die Diagnosemodell-Auswahleinheit verwalteten Diagnosemodellen auf der Grundlage des Merkmalsbetrags zum Spezifizieren des neuen Diagnoseobjekts unter der Bedingung aktualisiert, dass der akkumulierte Merkmalsbetrag der Merkmalsbetrag zum Spezifizieren des neuen Diagnoseobjekts wird.
Diagnoseeinrichtung nach Anspruch 1 oder 2, ferner umfassend eine Zustandskorrektureinheit, die die Vielzahl von in der Datenspeichereinheit als Daten zur Verwendung bei einer Berechnung der Ähnlichkeitsberechnungseinheit gespeicherten Referenzdaten auf der Grundlage einer Festlegungsinformation korrigiert, die Festlegungszustände angibt, die durch eine oder mehrere Maschinen zur Verwaltung des Diagnoseobjekts oder einen Cloud-Server zum Senden und Empfangen einer Information zu/von den Maschinen festgelegt werden.
Diagnoseeinrichtung nach Anspruch 1, wobei die Merkmalsbetrag-Speichereinheit eine Vielzahl von Clustern für eine Verteilung und den Merkmalsbetrag in Verbindung miteinander speichert, wobei die Vielzahl von Clustern für eine Verteilung eine Information, die der Vielzahl von Typen von Diagnoseobjekten entspricht, umfasst, und die Grenzen hiervon durch die Merkmalsbeträge von Werten, die voneinander getrennt sind, klassifiziert sind, wobei der Merkmalsbetrag durch die Ähnlichkeit zwischen den Messdaten und den Referenzdaten verwaltet wird, wobei die Ähnlichkeitsberechnungseinheit eine Ähnlichkeit zwischen Messdaten, die in einem bestimmten Schritt unter einer Vielzahl von für die Vielzahl von Diagnoseobjekten durchgeführten Schritten erlangt werden, unter den Messdaten, die durch die Datenerlangungseinheit erlangt werden, und den Referenzdaten, die dem bestimmten Schritt entsprechen, unter den Referenzdaten berechnet, und wobei sich die Diagnoseobjekt-Schätzeinheit auf die Merkmalsbetrag-Speichereinheit auf der Grundlage des Berechnungsergebnisses der Ähnlichkeitsberechnungseinheit bezieht und in dem Fall, in dem das Berechnungsergebnis der Ähnlichkeitsberechnungseinheit zu irgendeinem der Vielzahl von Clustern für eine Verteilung gehört, schätzt, dass der Typ von Diagnoseobjekt, von dem die Messdaten erlangt werden, ein Typ ist, der irgendeinem der Cluster für eine Verteilung entspricht.
Diagnoseeinrichtung nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Messdaten Daten sind, die ein elektrisches Signal eines Motors zum Antreiben jedes der Vielzahl von Diagnoseobjekten angeben.
Diagnoseverfahren, umfassend: einen Datenerlangungsschritt zur Erlangung von Zeitreihendaten, die den Zustand eines beliebigen einer Vielzahl von Diagnoseobjekten angeben, als Messdaten; einen Datenspeicherschritt zur Speicherung einer Vielzahl von als Zeitreihendaten verwalteten Referenzdaten zum Spezifizieren jedes Typs der Vielzahl von Diagnoseobjekten; einen Ähnlichkeitsberechnungsschritt zur Berechnung einer Ähnlichkeit zwischen den Messdaten und den Referenzdaten zu jedem Festlegungszeitpunkt auf der Grundlage der in dem Datenerlangungsschritt erlangten Messdaten und der in dem Datenspeicherschritt gespeicherten Referenzdaten; einen Merkmalsbetrag-Speicherschritt zur Speicherung von Merkmalsbeträgen, die mit der Ähnlichkeit zwischen den Messdaten und den Referenzdaten verwaltet werden, in Verbindung mit den jeweiligen Typen der Vielzahl von Diagnoseobjekten; und einen Diagnoseobjekt-Schätzschritt zur Bezugnahme auf die in dem Merkmalsbetrag-Speicherschritt gespeicherten Merkmalsbeträge auf der der Grundlage des Berechnungsergebnisses in dem Ähnlichkeitsberechnungsschritt, um den Typ von Diagnoseobjekt, von dem die Messdaten erlangt werden, unter der Vielzahl von Diagnoseobjekten zu schätzen.
Diagnoseverfahren nach Anspruch 8, ferner umfassend: einen Diagnosemodell-Auswahlschritt zur Verwaltung einer Vielzahl von Diagnosemodellen, die der Vielzahl von Diagnoseobjekten entsprechen, um ein Diagnosemodell entsprechend dem Schätzergebnis in dem Diagnoseobjekt-Schätzschritt aus der Vielzahl von Diagnosemodellen auszuwählen; und einen Diagnoseschritt zum Vergleichen der in dem Datenerlangungsschritt erlangten Messdaten mit dem in dem Diagnosemodell-Auswahlschritt ausgewählten Diagnosemodell, um den Zustand des Diagnoseobjekts, von dem die Messdaten erlangt werden, unter der Vielzahl von Diagnoseobjekten zu diagnostizieren.
Diagnoseverfahren nach Anspruch 9, ferner umfassend: einen Diagnoseobjekt-Ermittlungsschritt zur Ermittlung, ob das Diagnoseobjekt, von dem die Messdaten erlangt werden, existiert oder nicht, auf der Grundlage des Schätzergebnisses in dem Diagnoseobjekt-Schätzschritt; und einen Merkmalsbetrag-Aktualisierungsschritt, um in dem Fall, in dem ein negatives Ermittlungsergebnis in dem Diagnoseobjekt-Ermittlungsschritt als Verarbeitungsergebnis empfangen wird, das Berechnungsergebnis in dem Ähnlichkeitsberechnungsschritt als den Merkmalsbetrag zu akkumulieren, um unter der Bedingung, dass der akkumulierte Merkmalsbetrag der Merkmalsbetrag zum Spezifizieren des neuen Diagnoseobjekts wird, den in dem Merkmalsbetrag-Speicherschritt gespeicherten Merkmalsbetrag auf der Grundlage des Merkmalsbetrags zum Spezifizieren eines neuen Diagnoseobjekts zu aktualisieren.
Diagnoseverfahren nach Anspruch 10, wobei in dem Merkmalsbetrag-Aktualisierungsschritt die Vielzahl von in dem Diagnosemodell-Auswahlschritt verwalteten Diagnosemodellen auf der Grundlage des Merkmalsbetrags zum Spezifizieren des neuen Diagnoseobjekts unter der Bedingung aktualisiert wird, dass der akkumulierte Merkmalsbetrag der Merkmalsbetrag zum Spezifizieren des neuen Diagnoseobjekts wird.
Diagnoseverfahren nach Anspruch 8 oder 9, ferner umfassend einen Zustandskorrekturschritt zur Korrektur der Vielzahl von in dem Datenspeicherschritt als Daten zur Verwendung bei einer Berechnung in dem Ähnlichkeitsberechnungsschritt gespeicherten Referenzdaten auf der Grundlage einer Festlegungsinformation, die Festlegungszustände angibt, die durch eine oder mehrere Maschinen zur Verwaltung des Diagnoseobjekts oder einen Cloud-Server zum Senden und Empfangen einer Information zu/von den Maschinen festgelegt werden.
Diagnoseverfahren nach Anspruch 8, wobei in dem Merkmalsbetrag-Speicherschritt eine Vielzahl von Clustern für eine Verteilung und der Merkmalsbetrag in Verbindung miteinander gespeichert werden, wobei die Vielzahl von Clustern für eine Verteilung eine Information, die der Vielzahl von Typen von Diagnoseobjekten entspricht, umfasst, und die Grenzen hiervon durch die Merkmalsbeträge von Werten, die voneinander getrennt sind, klassifiziert sind, wobei der Merkmalsbetrag durch die Ähnlichkeit zwischen den Messdaten und den Referenzdaten verwaltet wird, wobei in dem Ähnlichkeitsberechnungsschritt eine Ähnlichkeit zwischen Messdaten, die in einem bestimmten Schritt unter einer Vielzahl von für die Vielzahl von Diagnoseobjekten durchgeführten Schritten erlangt werden, unter den Messdaten, die durch die Datenerlangungseinheit erlangt werden, und den Referenzdaten, die dem bestimmten Schritt entsprechen, unter den Referenzdaten berechnet wird, und wobei in dem Diagnoseobjekt-Schätzschritt auf der Grundlage des Berechnungsergebnisses in dem Ähnlichkeitsberechnungsschritt auf den in dem Merkmalsbetrag-Speicherschritt gespeicherten Merkmalsbetrag Bezug genommen wird, und in dem Fall, in dem das Berechnungsergebnis in dem Ähnlichkeitsberechnungsschritt zu irgendeinem der Vielzahl von Clustern für eine Verteilung gehört, der Typ von Diagnoseobjekt, von dem die Messdaten erlangt werden, als Typ geschätzt wird, der irgendeinem der Cluster für eine Verteilung entspricht.
Diagnoseverfahren nach Anspruch 8 oder 9, wobei die Messdaten Daten sind, die ein elektrisches Signal eines Motors zum Antreiben jedes der Vielzahl von Diagnoseobjekten angeben.
Verarbeitungseinrichtung, umfassend: eine Verarbeitungseinheit, die ein Verarbeitungsobjekt unter Verwendung einer Vielzahl von Werkzeugen verarbeitet; eine Datenerlangungseinheit, die Zeitreihendaten, die den Zustand eines beliebigen der Vielzahl von Werkzeugen angeben, als Messdaten erlangt; eine Datenspeichereinheit, die eine Vielzahl von als Zeitreihendaten verwalteten Referenzdaten zum Spezifizieren jedes Typs der Vielzahl von Werkzeugen speichert; eine Ähnlichkeitsberechnungseinheit, die eine Ähnlichkeit zwischen den Messdaten und den Referenzdaten zu jedem Festlegungszeitpunkt auf der Grundlage der durch die Datenerlangungseinheit erlangten Messdaten und der in der Datenspeichereinheit gespeicherten Referenzdaten berechnet; eine Merkmalsbetrag-Speichereinheit, die Merkmalsbeträge, die mit der Ähnlichkeit zwischen den Messdaten und den Referenzdaten verwaltet werden, in Verbindung mit den jeweiligen Typen der Vielzahl von Werkzeugen speichert; und eine Diagnoseobjekt-Schätzeinheit, die sich auf der Grundlage des Berechnungsergebnisses der Ähnlichkeitsberechnungseinheit auf die Merkmalsbetrag-Speichereinheit bezieht, um den Typ von Werkzeug, von dem die Messdaten erlangt werden, unter der Vielzahl von Werkzeugen zu schätzen.