JP2015162090A - 故障診断方法及び故障診断装置 - Google Patents

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宗太 吉井
井筒 大輔
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Abstract

【課題】容易に構築可能な故障木データベースを用いて、故障事象から原因事象を効率的に診断可能な故障診断方法及び故障診断装置を提供する。
【解決手段】本発明は複数の故障木を記憶するデータベースを用いた故障診断方法に関し、故障事象を入力する工程(ステップS1)と、入力された故障事象に対応する第1の故障木を検索する工程(ステップS2)と、第1の故障木が有する原因事象を含む第2の故障木を検索する工程(ステップS3)と、第2の故障木に対応する故障事象の有無を入力する工程(ステップS4&S5)と、第2の故障木のうち故障事象の発生が有ると入力された第3の故障木に関連付けられた原因事象を原因候補として特定する工程(ステップS6)とを備えることを特徴とする。
【選択図】図2

Description

本発明は、例えば、製品の故障事象を複数の原因事象に関連付けて規定する複数の故障木を記憶するデータベースを用いて、製品の故障状態から故障原因を診断する故障診断方法及び故障診断装置の技術分野に関する。
プラントをはじめ、多数部品から構成される製品について故障診断を行う場合、その構成の複雑さから高度な専門知識を要する。このような故障診断を容易にするための手法の一つとして、故障木(FT:Fault Tree)を利用した診断方法が知られている。典型的な故障木は、製品に発生し得る故障事象をトップ事象、場合分けとして考える中間事象、及び、最終的な原因事象によって樹形図として構成されている。故障木を利用した故障診断では、容易に観測可能(例えば製品外観として目視可能)な故障事象から論理的に順を追って原因事象を絞り込むことができるため、熟練者でなくとも、ある程度の品質で診断結果を得ることができる。
例えば図4は典型的な故障木の一例を示す模式図であって、トップ事象として故障事象「回転体の破損」を有し、中間事象として「材料の劣化」及び「異常回転」を有し、原因事象として「さび」、「亀裂」、「制御装置の故障」及び「電源の故障」を有しており、それぞれ論理回路(図4ではAND回路及びOR回路が示されているが、NAND回路などの他の論理回路でもよいことは言うまでもない)で結合されて構成されている。
この種の故障木を利用した故障診断方法として、例えば特許文献1及び2がある。特許文献1では、故障診断に用いられる故障木を、故障内容、該故障内容に関連する確認内容、及び、故障原因をカテゴリ別に簡易表示することで、よりユーザが取り扱いやすくなるように配慮された故障診断システムが開示されている。また特許文献2では、故障木を用いた故障診断によって故障原因を一つに特定できない場合であっても、各原因候補について確からしさを算出することで、原因特定を支援することが記載されている。
特開平7−114484号公報 特開平2−2406号公報
しかしながら、特許文献1及び2では観測事象である故障事象のみに基づいて、故障木を順に追うことにより原因特定を行う方式であるため、絞り込み条件などを故障木の中間事象として、或いは、別途データベースなどに何らかの形で予め用意しなければならない。このような作業は、故障木解析などの高度な専門知識が必要であるため、負担が大きいという問題点がある。
本発明は上述の問題点に鑑みなされたものであり、容易に構築可能な故障木データベースを用いて、故障事象から原因事象を効率的に診断可能な故障診断方法、及び、故障診断装置を提供することを目的とする。
本発明の一態様に係る故障診断方法は上記課題を解決するために、製品の故障事象を複数の原因事象に関連付けて規定する複数の故障木を記憶するデータベースを用いて、前記製品の故障状態から故障原因を診断する故障診断方法であって、前記故障状態に対応する故障事象を入力する第1の入力工程と、前記データベースから前記入力された故障事象に対応する第1の故障木を検索する第1の検索工程と、前記データベースから前記第1の故障木が有する原因事象を含む第2の故障木を検索する第2の検索工程と、前記第2の故障木に対応する故障事象について前記製品における発生の有無を入力する第2の入力工程と、前記第2の故障木のうち前記故障事象の発生が有ると入力された第3の故障木に関連付けられた原因事象を原因候補として特定する原因候補特定工程と、前記特定された原因候補を診断結果として出力する出力工程とを備えることを特徴とする。
本態様に係る故障診断方法によれば、データベースに予め記憶された複数の故障木から、製品の故障事象に対応する第1の故障木に関連付けられた故障原因を含む第2の故障木を検索する。そして、実際の製品において、当該第2の故障木に対応する故障事象の有無を診断することで、故障原因の絞込みを行うことができる。このように、複数の故障木の故障事象と故障原因との関係を利用することで、従来の故障木診断において故障事象と故障原因との間に必要な複雑な中間事象の設定を要することなく、効率的に原因事象を診断できる。
前記第2の入力工程では、前記第2の故障木が複数ある場合、前記複数の第2の故障木の各々に関連付けられた原因事象について共有度を求め、該共有度が低い原因事象を有する故障木に対応する故障事象の有無について順に発生の有無を入力するようにしてもよい。
本態様によれば、共有度が低い原因事象を有する故障木に対応する故障事象から順に発生の有無を判断することで、より効率的に原因事象の絞込みを行うことができる。特に製品が複雑な構成を有するために、データベースに多数の故障木が存在している場合であっても、少ない処理負担で、且つ、迅速に原因事象の特定が可能となる。
ここで「共有度」とは、故障事象と複数の原因事象とを関連付ける複数の故障木間において共通する原因事象の割合を意味する。例えば、故障木Aと故障木Bとが共通の1つの原因事象を有している場合、故障木Aと故障木Bとが共通の2つの原因事象を有している場合に比べて、共有度が低いことを意味する。
原因候補特定工程では、前記第2の故障木のうち前記故障事象の発生が無しと入力された第3の故障木にのみ関連付けられた原因事象を前記原因候補から削除されるようにしてもよい。
本態様によれば、第2の故障木のうち故障事象の発生が無しと入力された第3の故障木にのみ関連付けられた原因事象を原因候補から削除することにより、原因候補の数を減らす。これにより、最終的に特定される原因事象を、より効率的に絞り込むことができる。
また、前記第2の入力工程では、前記第2の故障木が複数ある場合、前記複数の第2の故障木に対応する故障事象の調査に関わる損失コストを求め、コストの低い順に発生の有無を入力するようにしてもよい。
本態様によれば、その調査に関わる損失コストが低い故障事象から順に発生の有無を判断することで、より効率的に原因事象の絞込みを行うことができる。特に製品が複雑な構成を有するために、データベースに多数の故障木が存在している場合であっても、少ない処理負担で、且つ、迅速に原因事象の特定が可能となる。
ここで「損失コスト」とは、その故障事象の調査に要する費用または期間と故障事象の発生割合によって算出される値である。損失コストの算出式は損失コスト=費用(または期間)×{1−(故障事象の発生割合)}であり、調査でその故障事象が発生していなかった場合に発生するコストを表す。例えば、第2の検索工程で故障事象Aと故障事象Bとが抽出された場合、過去の実績データより故障事象Aの調査には費用100万円が必要でありその発生割合0.5であり、故障事象Bの調査には費用30万円が必要でありその発生割合0.5であった場合、故障事象Aの「損失コスト」は50万円、故障事象Bの「損失コスト」は15万円であり、故障木Bを調査するほうが、損失コストが低く、そちらを調査するほうが経済的であることを意味する。
上記の損失コストには,費用および期間をもとに算出した値をもとに、適当な重み付けを行なった値を利用してもよい。
前記第1の入力工程で複数の故障事象が入力された場合、前記第1の検索工程では、前記複数の故障事象の各々に対応する故障木の論理積が前記第1の故障木として検索されるようにしてもよい。
本態様によれば、複数の故障事象にそれぞれ対応する故障木に含まれる原因事象の論理積を検索条件として第1の故障木を検索することで、製品の故障状態から想定し得る原因候補を極力広く抽出することができる。これにより、原因候補に漏れが少なく、より精度の高い故障診断を行うことができる。
本発明の一態様に係る故障診断装置は上記課題を解決するために、製品の故障状態から故障原因を診断する故障診断装置であって、前記製品の故障事象を複数の原因事象に関連付けて規定する複数の故障木を記憶するデータベースと、各故障木の故障事象の調査に必要な費用・期間およびその発生割合を記憶するデータベースと、前記データベースの検索条件を入力する検索条件入力部と、前記検索条件に基づいて、前記データベースから前記故障状態に対応する故障事象に対応する第1の故障木を検索する第1の検索部と、前記データベースから前記第1の故障木が有する原因事象を含む第2の故障木を検索する第2の検索部と、前記第2の故障木に対応する故障事象について前記製品における発生の有無について入力を要求する入力要求部と、前記入力要求部に対する入力内容に基づいて、前記第2の故障木のうち前記故障事象の発生が有ると入力された第3の故障木に関連付けられた原因事象を原因候補として特定する原因候補特定部と、前記特定された原因候補を診断結果として出力する出力部とを備えることを特徴とする。
前記第2の故障木が複数ある場合、前記複数の第2の故障木の各々に関連付けられた原因事象について共有度を求める共有度算出部を更に備え、前記入力要求部は、前記算出された共有度が低い原因事象を有する故障木に対応する故障事象の有無について順に発生の有無について入力を要求するようにしてもよい。
前記第2の故障木が複数ある場合、前記複数の第2の故障木の各々に関連付けられた故障事象についてその調査に関わる損失コストを求める損失コスト算出部を更に備え、前記入力要求部は、前記算出された損失コストが低い原因事象を有する故障木に対応する故障事象の有無について順に発生の有無について入力を要求するようにしてもよい。
原因候補特定部では、前記第2の故障木のうち前記故障事象の発生が無しと入力された第3の故障木にのみ関連付けられた原因事象を前記原因候補から削除されるようにしてもよい。
前記入力部で複数の故障事象が入力された場合、前記第1の検索部は、前記複数の故障事象の各々に対応する故障木の論理積を前記検索条件として前記第1の故障木を検索するようにしてもよい。
本態様に係る故障診断装置は、上述の故障診断方法(上記各種態様を含む)を好適に実施することができる。
本発明によれば、容易に構築可能な故障木データベースを用いて、故障事象から原因事象を効率的に診断可能な故障診断方法、及び、故障診断装置を提供することができる。
本実施例に係る故障診断装置の内部構成を示すブロック図である。 図1の故障診断装置によって実施される故障診断プロセスを工程毎に示すフローチャートである。 データベースに記憶された複数の故障木の一例を概念的に示す図である。 典型的な故障木の一例を示す模式図である。
以下、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではなく、本実施形態で説明される構成の全てが本発明の解決手段として必須であるとは限らない。
本実施例では、故障診断装置10を用いて故障診断方法を実施することにより製品の故障状態を診断する場合について説明する。当該故障診断装置10は、例えばコンピュータ等の電子演算機に読み込まれた故障診断プログラムを実行することによって、以下に説明する故障診断方法を実行する。
尚、このような故障診断プログラムは電子演算装置が備えるハードディスクやメモリなどの記憶装置に記憶して適宜読み出すようにしてもよいし、CD、DVD、Blue−Ray Disc、USBメモリ、フロッピー(登録商標)ディスクなどの外部記憶媒体に記憶されて適宜読み込むようにしてもよい。
図1は本実施例に係る故障診断装置10の内部構成を示すブロック図である。故障診断装置10は、故障診断に用いられる複数の故障木を記憶するデータベース12と、各故障木の故障事象の調査に必要な費用・期間およびその発生割合を記憶するデータベース19と、故障診断を実施する際に必要な各種データの入力操作を行うための入力部14と、入力された各種データに基づいてデータベース12に格納された複数の故障木から故障診断処理を行う演算処理部16と、演算処理結果を出力する出力部18とを備える。
データベース12には、製品に生じうる故障事象をトップ事象とし、該故障事象の複数の原因要因が樹形図形式で規定される故障木が記憶されている。故障木は故障事象の種類毎に複数用意されており、故障事象と複数の原因要因が互いに関連付けられて形成されている。データベース12に記憶される各故障木は、少なくとも故障事象と対応する複数の原因事象とが関連付けられていれば足り、従来の故障木において必須要件であった、故障事象と原因事象との間に存在する中間事象については任意でよい。そのため、本実施例ではデータベース12の構築が容易である。
入力部14は演算処理に必要な各種データを入力可能なデバイスを広く含んでよく、例えばキーボード、マウス、タッチパネル、音声認識デバイス等である。出力部18は演算処理の出力である診断結果や、演算処理で必要に応じてオペレータに対して所定情報の入力を促すための表示を行うデバイスを広く含んでよく、例えば各種ディスプレイ等の画像表示装置である。
演算処理部16は更に、データベース12から故障状態に対応する故障事象に対応する第1の故障木を検索する第1の検索部20と、データベース12から第1の故障木が有する原因事象を含む第2の故障木を検索する第2の検索部22と、前記第2の故障木が複数ある場合、前記複数の第2の故障木の各々に関連付けられた原因事象について共有度を求める共有度算出部24と、第2の故障木の各々に関連付けられた故障事象についてその調査に関わる損失コストを求める損失コスト算出部29と、第2の故障木に対応する故障事象について製品における発生の有無について入力を要求する入力要求部26と、該入力要求部26に対する入力内容に基づいて原因候補を特定する原因候補特定部28とを備える。
尚、上述したように故障診断装置10は電子演算機として構成されており、故障診断装置10のこれらの構成要素は機能ブロックとして実現されている。尚、同様の機能・作用を発揮できる限りにおいて、各構成要素は統合又は分離されていてもよい。
続いて、上記構成を有する故障診断装置10の動作によって故障診断を実施する手順について説明する。図2は図1の故障診断装置10によって実施される故障診断プロセスを工程毎に示すフローチャートである。ここでは説明をわかりやすくするために、図3に示すデータベース12に記憶された複数の故障木の具体例に基づいて解説することとする。
まず故障診断装置10のオペレータは、診断対象となる製品について観察を行い、製品に発生している故障事象を、入力部14を操作することによって入力する(ステップS1)。図3の例では、故障事象1が入力されたと仮定する。
このように故障事象が入力されると、第1の検索部20は当該データを取得し、当該故障事象に対応する第1の故障木を検索する(ステップS2)。データベース12には予め製品に生じうる故障事象に対応する故障木が多数記憶されており、図3の例では、入力された故障事象1に対応する故障木Aが第1の故障木として検索される。
尚、ステップS1において入力部14によって複数の故障事象が入力された場合には、第1の検索部20は、複数の故障事象の各々に対応する故障木の論理積を検索条件として第1の故障木を検索する。仮に図3の例において故障事象1及び2が入力された場合には、該故障事象1及び2に対応する故障木A及びBが第1の故障木として検索される。このように、複数の故障事象にそれぞれ対応する故障木に含まれる原因事象の論理積を検索条件として第1の故障木を検索することで、製品の故障状態から想定し得る原因候補を極力広く抽出することができる。これにより、原因候補に漏れが少なく、より精度の高い故障診断を行うことができる。
続いて、第2の検索部22は、データベース12から第1の故障木が有する原因事象を含む第2の故障木を検索する(ステップS3)。具体的にはステップS2で第1の故障木Aが検索されたとすると、該故障木Aに対応する原因事象1乃至6の少なくとも1つを含む他の故障木(第2の故障木)をデータベース12から検索する。図3の例では、原因事象3に関連付けられた故障事象2に対応する故障木B、原因事象5に関連付けられた故障事象3に対応する故障木C、原因事象5に関連付けられた故障事象4に対応する故障木D、原因事象1に関連付けられた故障事象5に対応する故障木Eが、それぞれ第2の故障木として検索される。
そして、入力要求部26は、ステップS3で検索された第2の故障木に対応する故障事象について、オペレータに対して製品における発生の有無について入力を要求する(ステップS4)。図3の例では、入力要求部は第2の故障木に対応する故障事象B,C,D,E,Dの有無をオペレータに要求する。この要求は、例えば出力部であるディスプレイ等にその旨を表示することによって、オペレータに認識させるとよい。オペレータはこのような入力要求を認識後、製品に対して要求された故障事象の有無の確認作業を行い、入力部14を操作することによって、その結果を故障診断装置10に入力する(ステップS5)。
続いて、原因候補特定部28は、第2の故障木のうち前記故障事象の発生が有ると入力された第3の故障木に関連付けられた原因事象を原因候補として特定する(ステップS6)。図3の例で説明すると、入力要求がなされた故障事象B,C,D,E,Dのうち、まず故障事象Bの発生の有無を確認する。その結果、故障事象Bが確認された場合には、故障木Bに存在する原因事象1及び3が原因候補として特定される。
続いて、原因候補特定部28は原因候補が1つに特定されているか、或いは、処理時間が所定期間を経過したか否かを判断する(ステップS7)。1つに特定されている場合(ステップS7:YES)、出力部は当該原因候補を診断結果として出力する(ステップS8)。一方、1つに特定されていない場合(ステップS7:NO)、原因候補特定部28は処理をステップS5に戻し、次の故障事象(未入力である故障事象C,D,E,D)の有無について入力を要求し、上記処理を繰り返す。
このように処理を繰り返した結果、原因候補が最終的に1つに特定された場合、或いは、1つに特定されないものの処理期間が所定期間を経過した場合には、その時点における複数の原因候補を診断結果として出力する(ステップS8)。この場合、製品の故障状態に対応する原因事象が1つに特定されないものの、可能性の高い原因事象の候補が出力されるため、オペレータはその結果を有効な情報源として故障診断に活用することができる。
ここで、ステップS3で検索された第2の故障木が複数ある場合、共有度算出部24は当該複数の第2の故障木の各々に関連付けられた原因事象について共有度を求めてもよい。ここで共有度とは、故障事象と複数の原因事象とを関連付ける複数の故障木間において共通する原因事象の割合を意味する。例えば、故障木Aと故障木Bとが共通の1つの原因事象を有している場合、故障木Aと故障木Bとが共通の2つの原因事象を有している場合に比べて、共有度が低いことを意味する。
図3の例では、原因事象3は4つの第2の故障木のうち故障木Bにしか含まれていないため、最も共有度が低いと判断される。この場合、ステップS3では、最も共有度が低い原因事象3に対応する故障事象Bについて、他の故障事象より優先的に入力の要求がなされる。その結果、故障事象Bの発生が有る場合には、他の故障事象を検証するまでもなく、製品の故障状態の原因が一義的に原因事象3であることが特定される。このように、少ない処理負担で効率的に原因事象を診断することができる。
また原因候補特定部28では、第2の故障木のうち故障事象の発生が無しと入力された第3の故障木にのみ関連付けられた原因事象を原因候補から削除するようにするとよい。図3の例では、入力要求がなされた故障事象B,C,D,E,Dを順次確認する際に、仮に故障事象Bの発生がない場合には、故障事象Bに対応する故障木Bに含まれており、且つ、他の故障木C,D,E,Dには含まれていない原因事象を原因候補から削除する。これにより、多数の故障木を検索する際に診断精度を確保しながら効率的に原因候補の数を絞り込むことができるため、処理負担及び処理時間を効果的に削減することができる。
以上説明したように、本実施例に係る故障診断装置によれば、データベースに予め記憶された複数の故障木から、製品の故障事象に対応する第1の故障木に関連付けられた故障原因を含む第2の故障木を検索する。そして、実際の製品において、当該第2の故障木に対応する故障事象の有無を診断することで、故障原因の絞込みを行うことができる。このように、複数の故障木の故障事象と故障原因との関係を利用することで、従来の故障木診断において故障事象と故障原因との間に必要な複雑な中間事象の設定を要することなく、効率的に原因事象を診断できる。
本発明は、例えば、製品の故障事象を複数の原因事象に関連付けて規定する複数の故障木を記憶するデータベースを用いて、製品の故障状態から故障原因を診断する故障診断方法及び故障診断装置に利用可能である。
10 故障診断装置
12 データベース
14 入力部
16 演算処理部
18 出力部
20 第1の検索部
22 第2の検索部
24 共有度算出部
26 入力要求部
28 原因候補特定部

Claims (8)

  1. 製品の故障事象を複数の原因事象に関連付けて規定する複数の故障木を記憶するデータベースを用いて、前記製品の故障状態から故障原因を診断する故障診断方法であって、
    前記故障状態に対応する故障事象を入力する第1の入力工程と、
    前記データベースから前記入力された故障事象に対応する第1の故障木を検索する第1の検索工程と、
    前記データベースから前記第1の故障木が有する原因事象を含む第2の故障木を検索する第2の検索工程と、
    前記第2の故障木に対応する故障事象について前記製品における発生の有無を入力する第2の入力工程と、
    前記第2の故障木のうち前記故障事象の発生が有ると入力された第3の故障木に関連付けられた原因事象を原因候補として特定する原因候補特定工程と、
    前記特定された原因候補を診断結果として出力する出力工程と
    を備えることを特徴とする故障診断方法。
  2. 前記第2の入力工程では、前記第2の故障木が複数ある場合、前記複数の第2の故障木の各々に関連付けられた原因事象について共有度を求め、該共有度が低い原因事象を有する故障木に対応する故障事象の有無について順に発生の有無を入力することを特徴とする請求項1に記載の故障診断方法。
  3. 原因候補特定工程では、前記第2の故障木のうち前記故障事象の発生が無しと入力された第3の故障木にのみ関連付けられた原因事象を前記原因候補から削除されることを特徴とする請求項1に記載の故障診断方法。
  4. 前記第1の入力工程で複数の故障事象が入力された場合、
    前記第1の検索工程では、前記複数の故障事象の各々に対応する故障木の論理積が前記第1の故障木として検索されることを特徴とする請求項1に記載の故障診断方法。
  5. 製品の故障状態から故障原因を診断する故障診断装置であって、
    前記製品の故障事象を複数の原因事象に関連付けて規定する複数の故障木を記憶するデータベースと、
    前記データベースの検索条件を入力する検索条件入力部と、
    前記検索条件に基づいて、前記データベースから前記故障状態に対応する故障事象に対応する第1の故障木を検索する第1の検索部と、
    前記データベースから前記第1の故障木が有する原因事象を含む第2の故障木を検索する第2の検索部と、
    前記第2の故障木に対応する故障事象について前記製品における発生の有無について入力を要求する入力要求部と、
    前記入力要求部に対する入力内容に基づいて、前記第2の故障木のうち前記故障事象の発生が有ると入力された第3の故障木に関連付けられた原因事象を原因候補として特定する原因候補特定部と、
    前記特定された原因候補を診断結果として出力する出力部と
    を備えることを特徴とする故障診断装置。
  6. 前記第2の故障木が複数ある場合、前記複数の第2の故障木の各々に関連付けられた原因事象について共有度を求める共有度算出部を更に備え、
    前記入力要求部は、前記算出された共有度が低い原因事象を有する故障木に対応する故障事象の有無について順に発生の有無について入力を要求することを特徴とする請求項5に記載の故障診断装置。
  7. 原因候補特定部では、前記第2の故障木のうち前記故障事象の発生が無しと入力された第3の故障木にのみ関連付けられた原因事象を前記原因候補から削除されることを特徴とする請求項5に記載の故障診断装置。
  8. 前記入力部で複数の故障事象が入力された場合、
    前記第1の検索部は、前記複数の故障事象の各々に対応する故障木の論理積を前記検索条件として前記第1の故障木を検索することを特徴とする請求項5に記載の故障診断装置。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105486526A (zh) * 2015-11-30 2016-04-13 北京宇航系统工程研究所 一种用于运载火箭测试发射过程的多策略故障诊断系统
CN106200615A (zh) * 2016-07-15 2016-12-07 国电南瑞科技股份有限公司 一种基于关联关系的轨道交通智能预警系统及实现方法
CN107422718A (zh) * 2017-05-09 2017-12-01 北京航空航天大学 一种工业机器人故障诊断方法
JP2019086910A (ja) * 2017-11-02 2019-06-06 Necフィールディング株式会社 作業指示装置、システム、方法及びプログラム
CN111160579A (zh) * 2019-12-30 2020-05-15 中国船舶重工集团公司第七一三研究所 一种基于权重的站台门故障诊断分析方法
CN112422336A (zh) * 2020-11-10 2021-02-26 深圳市康必达控制技术有限公司 一种故障的智能诊断方法
US11531576B2 (en) * 2019-04-23 2022-12-20 Hitachi, Ltd. Maintenance recommendation system

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105486526A (zh) * 2015-11-30 2016-04-13 北京宇航系统工程研究所 一种用于运载火箭测试发射过程的多策略故障诊断系统
CN105486526B (zh) * 2015-11-30 2018-02-09 北京宇航系统工程研究所 一种用于运载火箭测试发射过程的多策略故障诊断系统
CN106200615A (zh) * 2016-07-15 2016-12-07 国电南瑞科技股份有限公司 一种基于关联关系的轨道交通智能预警系统及实现方法
CN106200615B (zh) * 2016-07-15 2018-06-19 国电南瑞科技股份有限公司 一种基于关联关系的轨道交通智能预警实现方法
CN107422718A (zh) * 2017-05-09 2017-12-01 北京航空航天大学 一种工业机器人故障诊断方法
JP2019086910A (ja) * 2017-11-02 2019-06-06 Necフィールディング株式会社 作業指示装置、システム、方法及びプログラム
US11531576B2 (en) * 2019-04-23 2022-12-20 Hitachi, Ltd. Maintenance recommendation system
CN111160579A (zh) * 2019-12-30 2020-05-15 中国船舶重工集团公司第七一三研究所 一种基于权重的站台门故障诊断分析方法
CN112422336A (zh) * 2020-11-10 2021-02-26 深圳市康必达控制技术有限公司 一种故障的智能诊断方法

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