JP2001318031A - 装置の異常診断方法 - Google Patents
装置の異常診断方法Info
- Publication number
- JP2001318031A JP2001318031A JP2000137079A JP2000137079A JP2001318031A JP 2001318031 A JP2001318031 A JP 2001318031A JP 2000137079 A JP2000137079 A JP 2000137079A JP 2000137079 A JP2000137079 A JP 2000137079A JP 2001318031 A JP2001318031 A JP 2001318031A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- frequency component
- abnormality
- data
- normal
- component data
- 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.)
- Granted
Links
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)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 装置の状態が正常であるか異常であるかを容
易に把握することができる、可動部品を有する装置の異
常診断方法を提供することを課題とする。 【解決手段】 装置の振動に関する生波形を正規化し
て、正規化波形を求める。正規化波形のデータを、高速
フーリエ変換（ＦＦＴ）して、周波数成分のデータすな
わちパワースペクトラムを求める。一方、同様な態様
で、正常状態の装置の振動に関するデータを予め求めて
おく。そして、診断時のパワースペクトラムから正常時
のパワースペクトラムを差し引いて残ったパワースペク
トラムに基づいて、装置の異常診断を行う。
易に把握することができる、可動部品を有する装置の異
常診断方法を提供することを課題とする。 【解決手段】 装置の振動に関する生波形を正規化し
て、正規化波形を求める。正規化波形のデータを、高速
フーリエ変換（ＦＦＴ）して、周波数成分のデータすな
わちパワースペクトラムを求める。一方、同様な態様
で、正常状態の装置の振動に関するデータを予め求めて
おく。そして、診断時のパワースペクトラムから正常時
のパワースペクトラムを差し引いて残ったパワースペク
トラムに基づいて、装置の異常診断を行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、主に可動部品を有
する装置の異常の有無を診断する方法に関するものであ
る。
する装置の異常の有無を診断する方法に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】従来から可動部品を有する装置の異常を
診断する方法として、装置から生じる振動を測定するこ
とによる診断方法があった。具体的には、まず、装置か
ら生じる振動を測定し、かかる振動データを高速フーリ
エ変換（ＦＦＴ変換）することにより、振動現象を複数
の周波数成分に分解する。そして、それらの周波数成分
自体を観ることによって、装置のどの部分にどんな異常
が生じているのかを診断するものであった。
診断する方法として、装置から生じる振動を測定するこ
とによる診断方法があった。具体的には、まず、装置か
ら生じる振動を測定し、かかる振動データを高速フーリ
エ変換（ＦＦＴ変換）することにより、振動現象を複数
の周波数成分に分解する。そして、それらの周波数成分
自体を観ることによって、装置のどの部分にどんな異常
が生じているのかを診断するものであった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の診断方法では、各周波数成分は、その時点の振
動状態を示す数値（指標）として表されるため、それら
の数値の中で何れの周波数成分が正常又は異常であるの
かを把握することは容易ではなかった。
た従来の診断方法では、各周波数成分は、その時点の振
動状態を示す数値（指標）として表されるため、それら
の数値の中で何れの周波数成分が正常又は異常であるの
かを把握することは容易ではなかった。
【０００４】従って、本発明は上記に鑑みてなされたも
のであり、装置の状態が正常か異常かを容易に把握する
ことができる、可動部品を有する装置の異常診断方法を
提供することを目的とする。
のであり、装置の状態が正常か異常かを容易に把握する
ことができる、可動部品を有する装置の異常診断方法を
提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本出願人の研究による
と、各周波数成分の値が正常な状態の値からどの程度異
なっているのかを知ることができれば、装置に異常があ
るか否か、さらに異常がある場合はそれがどの程度の異
常であるのかを容易に診断することができることを見出
した。その結果、本出願人は、以下の異常診断方法を創
案するに至った。
と、各周波数成分の値が正常な状態の値からどの程度異
なっているのかを知ることができれば、装置に異常があ
るか否か、さらに異常がある場合はそれがどの程度の異
常であるのかを容易に診断することができることを見出
した。その結果、本出願人は、以下の異常診断方法を創
案するに至った。
【０００６】すなわち、上記目的を達成するための本発
明の異常診断方法は、正常状態での装置の振動を示す正
常初期データをフーリエ変換することによって周波数成
分で表した正常周波数成分データを算出する工程と、被
診断状態での装置の振動を示す被診断初期データをフー
リエ変換することによって周波数成分で表した被診断周
波数成分データを算出する工程と、前記被診断周波数成
分データから前記正常周波数成分データを差し引くこと
によって残留周波数成分データを算出する工程と、前記
残留周波数成分データをもとに前記装置の異常診断を行
う工程とを備えたことを特徴とする。
明の異常診断方法は、正常状態での装置の振動を示す正
常初期データをフーリエ変換することによって周波数成
分で表した正常周波数成分データを算出する工程と、被
診断状態での装置の振動を示す被診断初期データをフー
リエ変換することによって周波数成分で表した被診断周
波数成分データを算出する工程と、前記被診断周波数成
分データから前記正常周波数成分データを差し引くこと
によって残留周波数成分データを算出する工程と、前記
残留周波数成分データをもとに前記装置の異常診断を行
う工程とを備えたことを特徴とする。
【０００７】また、前記正常初期データ及び前記被診断
初期データはそれぞれ、振動の生波形を正規化すること
によって求めた正規化波形であると好適である。さら
に、前記異常診断を行う工程は、異常ケースを想定して
予め用意された閾値と、前記残留周波数成分データから
求めた周波数領域パラメータとを照合することによって
行われると好適である。
初期データはそれぞれ、振動の生波形を正規化すること
によって求めた正規化波形であると好適である。さら
に、前記異常診断を行う工程は、異常ケースを想定して
予め用意された閾値と、前記残留周波数成分データから
求めた周波数領域パラメータとを照合することによって
行われると好適である。
【０００８】
【発明の実施の形態】以下、この発明の異常診断方法
を、逆止弁装置の異常診断に用いた場合の実施の形態に
ついて説明する。図１は、本実施の形態に係る異常診断
方法を実施するための装置の概要を模式的に示すもので
ある。診断対象である逆止弁１には、加速度計３が取り
付けられている。加速度計３は、チャージアンプ５及び
アナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）コンバータ７を介して、
コンピュータ９に接続されている。
を、逆止弁装置の異常診断に用いた場合の実施の形態に
ついて説明する。図１は、本実施の形態に係る異常診断
方法を実施するための装置の概要を模式的に示すもので
ある。診断対象である逆止弁１には、加速度計３が取り
付けられている。加速度計３は、チャージアンプ５及び
アナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）コンバータ７を介して、
コンピュータ９に接続されている。
【０００９】次に、本実施の形態の異常診断方法の各工
程について図２及び図３を基に説明する。まず、ステッ
プＳ１として、弁装置１の正常運転時に生じている振動
を、加速度計３により計測する。加速度計３によって計
測された振動の生波形のデータは、チャージアンプ５に
より増幅され、また、Ａ／Ｄコンバータ７によりデジタ
ル信号に変換されて、コンピュータ９内に取り込まれ
る。
程について図２及び図３を基に説明する。まず、ステッ
プＳ１として、弁装置１の正常運転時に生じている振動
を、加速度計３により計測する。加速度計３によって計
測された振動の生波形のデータは、チャージアンプ５に
より増幅され、また、Ａ／Ｄコンバータ７によりデジタ
ル信号に変換されて、コンピュータ９内に取り込まれ
る。
【００１０】次に、ステップＳ２として、コンピュータ
９内に取り込まれた生波形から、正常時の生波形に関す
るパラメータとして、極大値、２σ外値及び２σ外値の
個数を算出する。これらの生波形パラメータは、異常判
定の際の識別指数として後程使用する。なお、２σは、
標準偏差の２倍を意味するものとする。
９内に取り込まれた生波形から、正常時の生波形に関す
るパラメータとして、極大値、２σ外値及び２σ外値の
個数を算出する。これらの生波形パラメータは、異常判
定の際の識別指数として後程使用する。なお、２σは、
標準偏差の２倍を意味するものとする。
【００１１】さらに、ステップＳ３として、生波形の性
質を変えずに、大きさのみを比較的に近い値に揃えるよ
う、正常時の生波形を正規化して正規化波形を求める。
ここで、生波形だけでなく、生波形を正規化した正規化
波形をも求めているのは、弁装置における流量、圧力、
温度などの要因によって加速度自体は大きく変化し、ま
た、本出願人の研究によると、流量が多いほうが正常時
と異常時との差を捕らえ易いことが分かっているため、
最も流量の多い定格運転時の測定データだけを用いて評
価することで、流量が加速度に及ぼす影響を無視できる
ほど小さくすることができるからである。
質を変えずに、大きさのみを比較的に近い値に揃えるよ
う、正常時の生波形を正規化して正規化波形を求める。
ここで、生波形だけでなく、生波形を正規化した正規化
波形をも求めているのは、弁装置における流量、圧力、
温度などの要因によって加速度自体は大きく変化し、ま
た、本出願人の研究によると、流量が多いほうが正常時
と異常時との差を捕らえ易いことが分かっているため、
最も流量の多い定格運転時の測定データだけを用いて評
価することで、流量が加速度に及ぼす影響を無視できる
ほど小さくすることができるからである。
【００１２】また、上述の正規化は以下の式、すなわ
ち、 ｕｉ＝Ｘｉ／Ｘｒｍｓ に基づいて行われている。ここで、各記号は、 ｕｉ ：正規化後の時系列データ Ｘｉ ：正規化前の時系列データ Ｘｒｍｓ：正規化前の時系列データの実効値 である。
ち、 ｕｉ＝Ｘｉ／Ｘｒｍｓ に基づいて行われている。ここで、各記号は、 ｕｉ ：正規化後の時系列データ Ｘｉ ：正規化前の時系列データ Ｘｒｍｓ：正規化前の時系列データの実効値 である。
【００１３】次に、ステップＳ４として、求めた正規化
波形から、時間領域パラメータとして、尖り度、歪み
度、波高率及び波形率を算出する。これらの時間領域パ
ラメータも、異常判定の際の識別指数として後程使用す
る。
波形から、時間領域パラメータとして、尖り度、歪み
度、波高率及び波形率を算出する。これらの時間領域パ
ラメータも、異常判定の際の識別指数として後程使用す
る。
【００１４】さらに、ステップＳ５として、正規化波形
のデータを、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）して、周波数
成分のデータすなわちパワースペクトラムを求める。
のデータを、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）して、周波数
成分のデータすなわちパワースペクトラムを求める。
【００１５】以上に説明したステップＳ１〜Ｓ５におい
て算出されるデータは、正常運転時の逆止弁に対してほ
ぼ一義的に決定されるものであるので、本実施の形態で
は実際の診断を行う前に予め求めておきコンピュータ９
内にメモリされているものとする。
て算出されるデータは、正常運転時の逆止弁に対してほ
ぼ一義的に決定されるものであるので、本実施の形態で
は実際の診断を行う前に予め求めておきコンピュータ９
内にメモリされているものとする。
【００１６】次に、ステップＳ６として、診断したい状
態における逆止弁１の振動を加速度計３により計測す
る。加速度計３によって計測された振動の生波形のデー
タは、チャージアンプ５により増幅され、また、Ａ／Ｄ
コンバータ７によりデジタル信号に変換されて、コンピ
ュータ９内に取り込まれる。そして、ステップＳ７とし
て、コンピュータ９内に取り込まれた生波形から、被診
断時の生波形に関するパラメータとして、極大値、２σ
外値及び２σ外値の個数を算出する。
態における逆止弁１の振動を加速度計３により計測す
る。加速度計３によって計測された振動の生波形のデー
タは、チャージアンプ５により増幅され、また、Ａ／Ｄ
コンバータ７によりデジタル信号に変換されて、コンピ
ュータ９内に取り込まれる。そして、ステップＳ７とし
て、コンピュータ９内に取り込まれた生波形から、被診
断時の生波形に関するパラメータとして、極大値、２σ
外値及び２σ外値の個数を算出する。
【００１７】さらに、ステップＳ８として、被診断時の
生波形を正規化して正規化波形を求める。ステップＳ９
として、求めた正規化波形から、時間領域パラメータと
して、尖り度、歪み度、波高率及び波形率を算出する。
これらの時間領域パラメータも、異常判定の際の識別指
数として後程使用する。さらに、ステップＳ１０とし
て、正規化波形のデータを、高速フーリエ変換（ＦＦ
Ｔ）して、周波数成分のデータすなわちパワースペクト
ラムを求める。
生波形を正規化して正規化波形を求める。ステップＳ９
として、求めた正規化波形から、時間領域パラメータと
して、尖り度、歪み度、波高率及び波形率を算出する。
これらの時間領域パラメータも、異常判定の際の識別指
数として後程使用する。さらに、ステップＳ１０とし
て、正規化波形のデータを、高速フーリエ変換（ＦＦ
Ｔ）して、周波数成分のデータすなわちパワースペクト
ラムを求める。
【００１８】そして、ステップＳ１１として、ステップ
Ｓ１０で求めた被診断時の周波数成分データ（図３に
（２）で示される）から、ステップＳ５で求めた正常時
の周波数成分データ（図３に（１）で示される）を差し
引いて、残った周波数成分データを残留周波数成分デー
タ（図３に（３）で示される）を算出する。この結果、
被診断時が正常状態であれば被診断時の周波数成分デー
タと正常時の周波数成分データとがほぼ同一となるた
め、残留周波数成分データは周波数成分が残らないこと
になり、逆に、被診断時が異常状態であったならば、異
常に起因した特有の振動が原因となり、残留周波数成分
データに何らかの波形が生じる。このため、被診断時の
運転状態が正常状態と比較してどれだけ相違しているの
かを容易に知ることができることになる。
Ｓ１０で求めた被診断時の周波数成分データ（図３に
（２）で示される）から、ステップＳ５で求めた正常時
の周波数成分データ（図３に（１）で示される）を差し
引いて、残った周波数成分データを残留周波数成分デー
タ（図３に（３）で示される）を算出する。この結果、
被診断時が正常状態であれば被診断時の周波数成分デー
タと正常時の周波数成分データとがほぼ同一となるた
め、残留周波数成分データは周波数成分が残らないこと
になり、逆に、被診断時が異常状態であったならば、異
常に起因した特有の振動が原因となり、残留周波数成分
データに何らかの波形が生じる。このため、被診断時の
運転状態が正常状態と比較してどれだけ相違しているの
かを容易に知ることができることになる。
【００１９】残留周波数成分データから、ステップＳ１
２として、周波数領域パラメータとして、尖り度、歪み
度、波高率、波形率、距離及びカルバック情報量を算出
する。
２として、周波数領域パラメータとして、尖り度、歪み
度、波高率、波形率、距離及びカルバック情報量を算出
する。
【００２０】そして、ステップＳ１３として、それら周
波数領域パラメータを識別指数として表す。尚、識別指
数は、正常状態からどれほどズレているかを示すもので
あり、以下の式で算出される。 ＤＩ＝｜ｍ0−ｍ1｜／（σ0 2＋σ1 2）1/2 ここで、各記号は、 ＤＩ ：識別指数 ｍ0 ：正常時のデータの平均値 ｍ1 ：異常又は診断時のデータの平均値 σ0 ：正常時のデータの標準偏差 σ1 ：異常又は診断時のデータの標準偏差 である。
波数領域パラメータを識別指数として表す。尚、識別指
数は、正常状態からどれほどズレているかを示すもので
あり、以下の式で算出される。 ＤＩ＝｜ｍ0−ｍ1｜／（σ0 2＋σ1 2）1/2 ここで、各記号は、 ＤＩ ：識別指数 ｍ0 ：正常時のデータの平均値 ｍ1 ：異常又は診断時のデータの平均値 σ0 ：正常時のデータの標準偏差 σ1 ：異常又は診断時のデータの標準偏差 である。
【００２１】さらに、ステップＳ１４として、上記のよ
うにして求めた周波数領域パラメータの識別指数を、予
め求めておいた異常を表す識別指数の閾値と比較して、
診断時の状態の逆止弁１に異常があるか否かを判定す
る。すなわち、残留周波数成分データには、異常の程度
や箇所によって特有のパターンがあり、そのパターンに
照らし合わせることによって、例えば、摩耗部品の種類
や摩耗量といった異常の内容を特定することができる。
なお、かかる異常を表す識別指数の閾値は、複数の異常
ケースを想定し具体的には異常部品ごとに、また、異常
の段階ごとに予め求めておき、コンピュータ９内のデー
タベース内に登録しておく。
うにして求めた周波数領域パラメータの識別指数を、予
め求めておいた異常を表す識別指数の閾値と比較して、
診断時の状態の逆止弁１に異常があるか否かを判定す
る。すなわち、残留周波数成分データには、異常の程度
や箇所によって特有のパターンがあり、そのパターンに
照らし合わせることによって、例えば、摩耗部品の種類
や摩耗量といった異常の内容を特定することができる。
なお、かかる異常を表す識別指数の閾値は、複数の異常
ケースを想定し具体的には異常部品ごとに、また、異常
の段階ごとに予め求めておき、コンピュータ９内のデー
タベース内に登録しておく。
【００２２】さらに、本実施の形態においては、ステッ
プＳ１５及びステップＳ１６として、生波形パラメータ
及び時間領域パラメータについても識別指数化し、それ
らの識別指数を、ステップＳ１４と同様にデータベース
内に予め登録された異常判定用の識別指数の閾値と比較
することによっても、逆止弁１に異常がある否かを判定
する。
プＳ１５及びステップＳ１６として、生波形パラメータ
及び時間領域パラメータについても識別指数化し、それ
らの識別指数を、ステップＳ１４と同様にデータベース
内に予め登録された異常判定用の識別指数の閾値と比較
することによっても、逆止弁１に異常がある否かを判定
する。
【００２３】なお、以上に説明した本発明は、上記の実
施の形態に限定されるわけではなく、例えば、以下のよ
うに改変することも可能である。上記の実施の形態にお
いては、残留周波数成分データから、周波数領域パラメ
ータとして抽出されているのは、尖り度、歪み度、波高
率、波形率、距離及びカルバック情報量であったが、本
発明は、これに限定されるものではなく、本発明の周波
数領域パラメータとしては、尖り度、歪み度、波高率、
波形率、距離及びカルバック情報量の何れかを選択的に
採用してもよく、あるいは、これらに加えて他のパラメ
ータを用いることも可能である。また、残留周波数成分
データから異常診断を行う態様であれば、周波数領域パ
ラメータを算出することなく、残留周波数成分データの
波形のみから異常診断をすることも可能である。
施の形態に限定されるわけではなく、例えば、以下のよ
うに改変することも可能である。上記の実施の形態にお
いては、残留周波数成分データから、周波数領域パラメ
ータとして抽出されているのは、尖り度、歪み度、波高
率、波形率、距離及びカルバック情報量であったが、本
発明は、これに限定されるものではなく、本発明の周波
数領域パラメータとしては、尖り度、歪み度、波高率、
波形率、距離及びカルバック情報量の何れかを選択的に
採用してもよく、あるいは、これらに加えて他のパラメ
ータを用いることも可能である。また、残留周波数成分
データから異常診断を行う態様であれば、周波数領域パ
ラメータを算出することなく、残留周波数成分データの
波形のみから異常診断をすることも可能である。
【００２４】また、上記実施の形態においては、ステッ
プＳ１５及びステップＳ１６として、生波形パラメータ
及び時間領域パラメータについても識別指数化して異常
判定に用いていたが、本発明は、これに限定されるもの
ではなく、残留周波数成分データから異常診断を行うだ
けでもよい。
プＳ１５及びステップＳ１６として、生波形パラメータ
及び時間領域パラメータについても識別指数化して異常
判定に用いていたが、本発明は、これに限定されるもの
ではなく、残留周波数成分データから異常診断を行うだ
けでもよい。
【００２５】さらに、実施の形態は、被診断対象を逆止
弁としていたが、本発明の被診断対象は、これに限定さ
れるものではなく、逆止弁以外の弁装置でもよく、ある
いは弁装置に限らず、本発明は、可動部品を備えるよう
な機器全般に対して異常診断を行うことも可能である。
弁としていたが、本発明の被診断対象は、これに限定さ
れるものではなく、逆止弁以外の弁装置でもよく、ある
いは弁装置に限らず、本発明は、可動部品を備えるよう
な機器全般に対して異常診断を行うことも可能である。
【００２６】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の異常診断
方法によれば、被診断周波数成分から正常周波数成分を
差し引いた残留周波数成分に基づいて異常診断を行うた
め、測定データの周波数成分から直接に異常診断を行う
場合に比べて、迅速且つ正確に異常の診断を行うことが
可能となる。また、残留周波数成分のみを一見しただけ
で異常の有無・程度が推定できる。
方法によれば、被診断周波数成分から正常周波数成分を
差し引いた残留周波数成分に基づいて異常診断を行うた
め、測定データの周波数成分から直接に異常診断を行う
場合に比べて、迅速且つ正確に異常の診断を行うことが
可能となる。また、残留周波数成分のみを一見しただけ
で異常の有無・程度が推定できる。
【図１】 本実施の形態に係る異常診断方法を実施する
ための装置の概要を模式的に示す図である。
ための装置の概要を模式的に示す図である。
【図２】 本実施の形態に係る異常診断方法の工程を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図３】 高速フーリエ変換によって周波数成分表示さ
れたデータを示す図である。
れたデータを示す図である。
１ 逆止弁 ３ 加速度計 ５ チャージアンプ ７ アナログ／デジタルコンバータ ９ コンピュータ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 縄田 秀樹 福岡県北九州市門司区中町１番14号 岡野 バルブ製造株式会社内 (72)発明者 田中 孝治 福岡県北九州市門司区中町１番14号 岡野 バルブ製造株式会社内 (72)発明者 喜田 義勝 福岡県北九州市門司区中町１番14号 岡野 バルブ製造株式会社内 Ｆターム(参考） 2G024 AD01 AD21 BA27 CA13 DA12 FA04 FA06 2G064 AA04 AB01 AB02 AB22 BA02 BD05 CC30 CC43 CC46 CC57 5H223 EE06 EE29 EE30 FF06 9A001 FF05 GG10 KK14 KK29 LL05
Claims (3)
- 【請求項１】 装置の異常診断方法であって、 正常状態での装置の振動を示す正常初期データをフーリ
エ変換することによって周波数成分で表した正常周波数
成分データを算出する工程と、 被診断状態での装置の振動を示す被診断初期データをフ
ーリエ変換することによって周波数成分で表した被診断
周波数成分データを算出する工程と、 前記被診断周波数成分データから前記正常周波数成分デ
ータを差し引くことによって残留周波数成分データを算
出する工程と、 前記残留周波数成分データをもとに前記装置の異常診断
を行う工程とを備えたことを特徴とする異常診断方法。 - 【請求項２】 前記正常初期データ及び前記被診断初期
データはそれぞれ、振動の生波形を正規化することによ
って求めた正規化波形であることを特徴とする請求項１
に記載の異常診断方法。 - 【請求項３】 前記異常診断を行う工程は、異常ケース
を想定して予め用意された閾値と、前記残留周波数成分
データから求めた周波数領域パラメータとを照合するこ
とによって行われることを特徴とする請求項１又は２に
記載の異常診断方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000137079A JP3333494B2 (ja) | 2000-05-10 | 2000-05-10 | 装置の異常診断方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000137079A JP3333494B2 (ja) | 2000-05-10 | 2000-05-10 | 装置の異常診断方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001318031A true JP2001318031A (ja) | 2001-11-16 |
| JP3333494B2 JP3333494B2 (ja) | 2002-10-15 |
Family
ID=18644919
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000137079A Expired - Fee Related JP3333494B2 (ja) | 2000-05-10 | 2000-05-10 | 装置の異常診断方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3333494B2 (ja) |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005037293A (ja) * | 2003-07-17 | 2005-02-10 | Hitachi Building Systems Co Ltd | 異常診断方法 |
| JP2005285113A (ja) * | 2004-03-16 | 2005-10-13 | Crf Soc Consortile Per Azioni | 工業プロセスの品質を制御する方法及びそのシステム |
| JP2005315595A (ja) * | 2004-04-27 | 2005-11-10 | Nissan Motor Co Ltd | 異音発生源特定装置及び異音発生源特定方法 |
| JP2006046955A (ja) * | 2004-07-30 | 2006-02-16 | Takata Corp | 流体回転機械の診断方法 |
| JP2008170400A (ja) * | 2007-01-15 | 2008-07-24 | Omron Corp | 検査装置およびその制御方法、ならびに検査装置制御プログラム |
| JPWO2007046505A1 (ja) * | 2005-10-21 | 2009-04-23 | ナブテスコ株式会社 | メンテナンス情報出力装置およびメンテナンス情報出力システム |
| JP2010230606A (ja) * | 2009-03-30 | 2010-10-14 | Nidec Sankyo Corp | 異音検査装置および異音検査方法 |
| JP2011075522A (ja) * | 2009-10-02 | 2011-04-14 | Jfe Mechanical Co Ltd | 設備機器の診断装置 |
| JP4861438B2 (ja) * | 2006-02-03 | 2012-01-25 | アレヴァ エンペー ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング | 設備部品に対するインインパルス的な機械的作用の場所を検出する方法および装置 |
| JP2018091033A (ja) * | 2016-12-02 | 2018-06-14 | 大成建設株式会社 | シールドマシンの劣化診断方法 |
| WO2020044495A1 (en) * | 2018-08-30 | 2020-03-05 | Nec Corporation | Anomaly detection apparatus, method and computer-readable medium |
| CN111207820A (zh) * | 2020-01-09 | 2020-05-29 | 哈尔滨工程大学 | 一种在混响水池中校准浮标水听器阵列阵元的方法 |
| JP6995969B1 (ja) | 2020-12-22 | 2022-01-17 | 株式会社クボタ | 回転機器の診断装置 |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017142153A (ja) * | 2016-02-10 | 2017-08-17 | セイコーエプソン株式会社 | 寿命予測方法、寿命予測装置、および寿命予測システム |
| WO2019186663A1 (ja) * | 2018-03-26 | 2019-10-03 | 三菱電機株式会社 | 診断装置および閾値作成方法 |
-
2000
- 2000-05-10 JP JP2000137079A patent/JP3333494B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005037293A (ja) * | 2003-07-17 | 2005-02-10 | Hitachi Building Systems Co Ltd | 異常診断方法 |
| JP2005285113A (ja) * | 2004-03-16 | 2005-10-13 | Crf Soc Consortile Per Azioni | 工業プロセスの品質を制御する方法及びそのシステム |
| JP2005315595A (ja) * | 2004-04-27 | 2005-11-10 | Nissan Motor Co Ltd | 異音発生源特定装置及び異音発生源特定方法 |
| JP2006046955A (ja) * | 2004-07-30 | 2006-02-16 | Takata Corp | 流体回転機械の診断方法 |
| JPWO2007046505A1 (ja) * | 2005-10-21 | 2009-04-23 | ナブテスコ株式会社 | メンテナンス情報出力装置およびメンテナンス情報出力システム |
| US9406173B2 (en) | 2005-10-21 | 2016-08-02 | Nabtesco Corporation | Maintenance information output apparatus and maintenance information output system |
| US8195429B2 (en) | 2005-10-21 | 2012-06-05 | Nabtesco Corporation | Maintenance information output apparatus and maintenance information output system |
| JP4861438B2 (ja) * | 2006-02-03 | 2012-01-25 | アレヴァ エンペー ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング | 設備部品に対するインインパルス的な機械的作用の場所を検出する方法および装置 |
| JP2008170400A (ja) * | 2007-01-15 | 2008-07-24 | Omron Corp | 検査装置およびその制御方法、ならびに検査装置制御プログラム |
| JP2010230606A (ja) * | 2009-03-30 | 2010-10-14 | Nidec Sankyo Corp | 異音検査装置および異音検査方法 |
| JP2011075522A (ja) * | 2009-10-02 | 2011-04-14 | Jfe Mechanical Co Ltd | 設備機器の診断装置 |
| JP2018091033A (ja) * | 2016-12-02 | 2018-06-14 | 大成建設株式会社 | シールドマシンの劣化診断方法 |
| WO2020044495A1 (en) * | 2018-08-30 | 2020-03-05 | Nec Corporation | Anomaly detection apparatus, method and computer-readable medium |
| JP2021535393A (ja) * | 2018-08-30 | 2021-12-16 | 日本電気株式会社 | 異常検出装置、方法、プログラム |
| JP7040668B2 (ja) | 2018-08-30 | 2022-03-23 | 日本電気株式会社 | 異常検出装置、方法、プログラム |
| CN111207820A (zh) * | 2020-01-09 | 2020-05-29 | 哈尔滨工程大学 | 一种在混响水池中校准浮标水听器阵列阵元的方法 |
| JP6995969B1 (ja) | 2020-12-22 | 2022-01-17 | 株式会社クボタ | 回転機器の診断装置 |
| JP2022098982A (ja) * | 2020-12-22 | 2022-07-04 | 株式会社クボタ | 回転機器の診断装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3333494B2 (ja) | 2002-10-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5783808B2 (ja) | 異常音診断装置 | |
| CN109186813B (zh) | 一种温度传感器自检装置及方法 | |
| JP3333494B2 (ja) | 装置の異常診断方法 | |
| US10115298B2 (en) | Method of trend analysis and automatic tuning of alarm parameters | |
| JP3927400B2 (ja) | 動作しているシステムの正常性を監視する方法およびシステムの正常性をシステム間で比較する方法 | |
| CN109469896B (zh) | 一种基于时间序列分析工业锅炉故障的诊断方法及系统 | |
| EP2166422B1 (en) | Method of alarm mask generation and condition monitoring of wind turbines | |
| JP5106329B2 (ja) | 設備異常診断方法およびシステム | |
| JP2013200144A (ja) | 異常音診断装置 | |
| CN101124523A (zh) | 用于过程控制系统的诊断设备 | |
| JPWO2015068446A1 (ja) | 異常音診断装置 | |
| US20080255773A1 (en) | Machine condition monitoring using pattern rules | |
| JPWO2004068078A1 (ja) | 状態判定方法と状態予測方法及び装置 | |
| JP2010266327A (ja) | 設備診断装置及び設備診断方法 | |
| JP2006220629A (ja) | 蓄電池の内部インピーダンス測定装置および蓄電池の内部インピーダンス測定方法 | |
| KR100812303B1 (ko) | 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 장치 및방법 | |
| JP2017026509A (ja) | 故障診断装置および故障診断方法 | |
| WO2020162425A1 (ja) | 解析装置、解析方法、およびプログラム | |
| JP2002323371A (ja) | 音響診断装置及び音響診断方法 | |
| CN106898031A (zh) | 一种用于高精度光纤测量的抽丝方法 | |
| JP4188890B2 (ja) | エレベータシステム診断方法およびエレベータシステム診断装置 | |
| JPH1020925A (ja) | プラント診断装置 | |
| WO2023053024A1 (en) | Method for identifying and characterizing, by using artificial intelligence, noises generated by a vehicle braking system | |
| JP2010203929A (ja) | 機械設備における異常診断システム | |
| JP2010019830A (ja) | 機械設備における異常診断システム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20020716 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080726 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080726 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090726 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090726 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100726 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100726 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110726 Year of fee payment: 9 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |