JP2019070993A - 予兆診断装置 - Google Patents
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Abstract
Description
そこで、本発明は、機器の未知の異常予兆に対する対策を確実に取得することを目的とする。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。
図1に沿って、第1の実施形態の考え方を説明する。図1(a)に注目する。予兆診断装置は、同じ型式の診断対象機器を使用している複数の企業(企業1、企業2及び企業3)から、当該型式の診断対象機器が“異常A”を示した場合の過去の保守内容(対策)を収集し、“異常A”に関連付けて記憶している。いま、企業1によって使用されている診断対象機器が“異常A”を示していることが分かっている。異常Aは、診断対象機器が単に正常ではないというだけではなく、診断対象機器が特定の異常(例えば、“冷媒管穴あき”)を示していることを意味する。
図2に沿って、第2の実施形態の考え方を説明する。故障診断の技術分野においては、過去のセンサ値を使用し機械学習を行うことによって、多次元座標空間内に複数のクラスタを生成し、診断対象のセンサ値をそのクラスタに当てはめて故障の有無を診断する技術が普及している。
図3に沿って、予兆診断装置の構成を説明する。予兆診断装置1は、一般的なコンピュータである。予兆診断装置1は、中央制御装置11、入力装置12、出力装置13、主記憶装置14、補助記憶装置15及び通信装置16を有する。これらは、バスで接続されている。補助記憶装置15は、対策履歴情報30、稼働情報データベース(稼働情報DB)31、対策情報32、機器情報33、機器類似情報34及び診断情報35を格納する。主記憶装置14における学習情報生成部21、類似度算出部22及び診断部23は、プログラムである。以降の説明において、“○○部は”と動作主体を記した場合、それは、中央制御装置11が補助記憶装置15から○○部を読出し、主記憶装置14にロードしたうえで○○部の機能(詳細後記)を実現することを意味する。
以降で、第1の実施形態を説明する。
図4に沿って、対策履歴情報30を説明する。対策履歴情報30においては、機器ID欄81に記憶された機器IDに関連付けて、使用者名称欄82には使用者名称が、型式欄83には型式が、日時欄84には日時が、異常カテゴリ欄85には異常カテゴリが、異常内容欄86には異常内容が、対策欄87には対策が記憶されている。
使用者名称欄82の使用者名称は、診断対象機器2を使用する企業の名称である。
型式欄83の型式は、診断対象機器2の型式である。
日時欄84の日時は、異常内容が発生した時点の年月日である。
異常カテゴリ欄85の異常カテゴリは、診断対象機器2の異常内容を記号化したものである。
異常内容欄86の異常内容は、診断対象機器2の異常の具体的な内容である。
対策欄87の対策は、異常の原因を取り除く(本格的な異常を未然に防ぐ)具体的な対策である。
・企業1、企業2及び企業3は、型式が“△型冷凍機”である診断対象機器を使用している。そして、これらの診断対象機器は別々の個体であり、それぞれに対して機器ID“M01”、“M02”及び“M03”が付与されている。
・日時欄84に注目すると、異常が発生している時点は、診断対象機器M03が最も早く、診断対象機器M01が最も遅い。つまり、診断対象機器M01は、比較的後になって稼働を開始したので、自機の保守経験(対策)は比較的少なく、それ故に、他機の保守経験を流用できる機会がある。
・同じ異常カテゴリに対して、異なる複数の対策が講じられる場合がある。例えば、企業3は、“異常A”(冷媒管穴あき)に対して、まず、対策“冷媒管の穴を塞ぐ”を実施し(レコード90a)、次に、対策“別の材質の冷媒管に交換する”を実施した(レコード90f)。また、企業3は、“異常B”(圧縮機軸摩耗)に対して、まず、対策“圧縮機軸を交換する”を実施し(レコード90b)、次に、対策“圧縮機軸受の位置を調整する”を実施した(レコード90e)。さらに、企業3は、“異常C”(フィルタ目詰まり)に対して、まず、対策“フィルタを清掃する”を実施し(レコード90c)、次に、対策“より目の粗いフィルタに交換する”を実施した(レコード90g)。
・2016年8月10日(レコード88a)
異常Aに対して対策“冷媒管の穴を塞ぐ”が実施され、予兆診断装置1は、そのことをレコード88aとして記憶した。
・2016年9月10日(レコード88b)
異常Bに対して対策“圧縮機軸を交換する”が実施され、予兆診断装置1は、そのことをレコード88bとして記憶した。
異常Aが発生した。予兆診断装置1は、“M01”及び“異常A”を検索キーとして対策履歴情報30を検索し、該当したレコード88aの対策“冷媒管の穴を塞ぐ”を取得した。予兆診断装置1は、その検索結果をレコード88cとして記憶した。同じ“異常A”に対する自機向けの過去の対策が記憶されていたので、この対策が活用できた。
・2016年10月5日(レコード88d)
異常Bが発生した。予兆診断装置1は、“M01”及び“異常B”を検索キーとして対策履歴情報30を検索し、該当したレコード88bの対策“圧縮機軸を交換する”を取得した。予兆診断装置1は、その検索結果をレコード88dとして記憶した。ここでもやはり、同じ“異常B”に対する自機向けの過去の対策が記憶されていたので、この対策が活用できた。
異常Cが発生した。予兆診断装置1は、“M01”及び“異常C”を検索キーとして対策履歴情報30を検索したが、該当するレコードはなかった。そこで、予兆診断装置1は、“M02”及び“異常C”を検索キーとして対策履歴情報30を検索し、該当したレコード89の対策“フィルタを清掃する”を取得した。予兆診断装置1は、その検索結果をレコード88eとして記憶した。“異常C”に対する自機向けの過去の対策は記憶されていなかったが、他機向けの過去の対策は記憶されていたので、この対策が活用できた。
異常Fが発生した。予兆診断装置1は、“M01”及び“異常F”を検索キーとして対策履歴情報30を検索したが、該当するレコードはなかった。さらに、予兆診断装置1は、“M02”及び“異常F”を検索キーとして対策履歴情報30を検索したが、該当するレコードはなかった。そこで、予兆診断装置1は、“M03”及び“異常F”を検索キーとして対策履歴情報30を検索し、該当したレコード90dの対策“固定ネジを締め付ける”を取得した。予兆診断装置1は、その検索結果をレコード88fとして記憶した。“異常F”に対する自機向けの過去の対策は記憶されていなかったが、他機向けの過去の対策は記憶されていたので、この対策が活用できた。
図5に沿って、第1の実施形態の処理手順を説明する。
ステップS161において、予兆診断装置1の診断部23は、異常カテゴリ等を受け付ける。具体的には、診断部23は、ユーザが入力装置12を介して、異常カテゴリ(又は異常内容)及び機器IDを入力するのを受け付ける。ここで受け付けた異常カテゴリ及び機器IDが、それぞれ“異常A”及び“M01”であったとして以降の説明を続ける。
第2に、診断部23は、最も優先順位の高い機器ID(ここでは“M02”)を取得する。
第2に、診断部23は、対策履歴情報30(図4)の新たなレコードを作成し、各欄を埋める。診断部23は、新たなレコードの機器ID欄81、異常カテゴリ欄85及び対策欄87には、それぞれ、“M01”、“異常A”、及び、ステップS162又はS165において取得した対策を記憶することになる。その後、処理手順を終了する。
なお、請求項における“第一の診断対象機器”及び“第二の診断対象機器”には、それぞれ、ここでの“自機”及び“他機”が相当する。結局、診断部23は、対策を取得することができない場合、検索キーとする診断対象機器を変更する処理を、対策を取得できるまで繰り返すことになる。
以降で、第2の実施形態を説明する。
図6に沿って、稼働情報DB31を説明する。稼働情報DB31においては、機器ID欄101に記憶された機器IDに関連付けて、時点欄102には時点が、稼働情報欄103には稼働情報が、保守員診断結果欄104には保守員診断結果が記憶されている。
機器ID欄101の機器IDは、診断対象機器2を一意に特定する識別子である。
時点欄102の時点は、稼働情報がセンサによって取得された時点である。図6においては、年月日が記憶されているが、より細かく年月日時分秒が記憶されてもよい。
図7に沿って、対策情報32を説明する。対策情報32においては、機器ID欄111に記憶された機器IDに関連付けて、学習情報ID欄112には学習情報IDが、異常カテゴリ欄113には異常カテゴリが、異常内容欄114には異常内容が、対策欄115には対策が記憶されている。
学習情報ID欄112の学習情報IDは、学習情報を一意に特定する識別子である。学習情報とは、多次元座標空間の各座標軸が示すセンサ値の種類、並びに、多次元座標空間の各球(クラスタ)の中心の座標値及び半径である。予兆診断装置1は、学習情報に基づき、図2(a)〜(c)のような図形を描画する。なお、第2の実施形態においては、機器IDと学習情報IDとは、1対1に対応している。
異常内容欄114の異常内容は、診断対象機器2の異常の具体的な内容である。
対策欄115の対策は、異常の要因を取り除く(本格的な異常を未然に防ぐ)具体的な対策である。
図8に沿って、機器情報33を説明する。機器情報33においては、機器ID欄121に記憶された機器IDに関連付けて、機器名称欄122には機器名称が、学習情報ID欄123には学習情報IDが、メーカ欄124にはメーカ名が、型式欄125には型式が、製造年月日欄126には製造年月日が、運転環境欄127には運転環境が、累積運転時間欄128には累積運転時間が、正常球中心座標欄129には正常球中心座標が、正常球半径欄130には正常球半径が、学習情報更新年月日欄131には学習情報更新年月日が記憶されている。
機器名称欄122の機器名称は、診断対象機器2の名称である。
学習情報ID欄123の学習情報IDは、図7の学習情報IDと同じである。
メーカ欄124のメーカ名は、診断対象機器2の製造者の名称である。
型式欄125の型式は、診断対象機器2の型式である。
製造年月日欄126の製造年月日は、診断対象機器2が製造者から出荷された時点の年月日である。
累積運転時間欄128の累積運転時間は、診断対象機器2が出荷された後現在までに実際に稼働した時間の累積値である。
正常球中心座標欄129の正常球中心座標は、その学習情報における球(正常)の中心の多次元空間内における座標値である。“#”は、異なる値を省略的に示す。
正常球半径欄130の正常球半径は、その学習情報における球(正常)の半径である。
学習情報更新年月日欄131の学習情報更新年月日は、その学習情報が更新された直近の過去の時点の年月日である。
なお、機器情報33は、球(異常A)、球(異常B)、・・・の中心の座標値及び半径の欄を有しているが、紙面の制約上図8ではその記載を省略する。
図9に沿って、機器類似情報34を説明する。機器類似情報34においては、機器ID欄141に記憶された機器IDに関連付けて、比較対象機器ID欄142には比較対象機器IDが、類似判定項目欄143には類似判定項目が、類似度欄144には類似度が記憶されている。
機器ID欄141の機器IDは、図6の機器IDと同じである。当該機器IDが特定する診断対象機器2を“比較基準機器”と呼ぶことがある。
比較対象機器ID欄142の比較対象機器IDは、比較対象機器を一意に特定する識別子である。比較対象機器とは、比較基準機器と比較される他の診断対象機器2である。
図10に沿って、診断情報35を説明する。診断情報35においては、機器ID欄151に記憶された機器IDに関連付けて、診断年月日欄152には診断年月日が、診断結果欄153には診断結果が、対策欄154には対策が記憶されている。
機器ID欄151の機器IDは、図6の機器IDと同じである。
診断年月日欄152の診断年月日は、診断が行われた(“診断不可”以外の診断結果として、“正常”、“異常A”、“異常B”、・・・が最終的に決定された)時点の年月日である。
対策欄154の対策は、図7の対策と同じである。但し、“正常”に対する対策は“不要”である。
・診断対象機器M01が、2016年9月10日、9月20日、9月30日、10月10日、10月20日及び10月30日のある時点で稼働し、稼働情報が取得された。
・診断対象機器M01以外に診断対象機器M02、診断対象機器M03、診断対象機器M04及び診断対象機器M05が存在する。なお、図10の機器ID欄151には、“M01”に続いて“M02”、“M03”、・・・が本来記載されるはずであるが、紙面の都合上、省略されている。
・この類似度の順は、2016年9月10日から10月30までの期間において変化していない。
図11に沿って、第2実施形態の処理手順を説明する。処理手順を開始する前提として、対策情報32(図7)が完成した状態で補助記憶装置15に格納されているものとする。さらに、機器情報33(図8)が、学習情報ID欄123、正常球中心座標欄129、正常球半径欄130及び学習情報更新年月日欄131を空白とし、残りのすべての欄が埋められた状態で補助記憶装置15に格納されているものとする。
第2に、学習情報生成部21は、処理中の診断対象機器2に対する保守員による診断結果を、ユーザが入力装置12を介して入力するのを受け付ける。
第3に、学習情報生成部21は、ステップS201の“第1”及び“第2”において取得した又は受け付けた情報に基づいて、稼働情報DB31(図6)の処理中の診断対象機器2についてのレコードを作成する。
第2に、学習情報生成部21は、機器情報33(図8)から処理中の診断対象機器2についてのレコードを取得する。
第4に、学習情報生成部21は、ステップS202の“第2”において取得したレコードの学習情報ID欄123及び学習情報更新年月日欄131に、学習情報ID及び現時点の年月日を記憶する。処理中の診断対象機器2の機器IDの“M”を“T”で代替したものを学習情報IDとすると、学習情報と診断対象機器との対応関係が分かり易い。
第2に、類似度算出部22は、機器類似情報34(図9)の新たなレコードを、ステップS203の“第1”において作成した組合せの数だけ作成する。
第4に、類似度算出部22は、機器情報33のメーカ欄124〜正常球半径欄130に記憶されている情報に基づいて、新たなレコードの類似判定項目欄143に“一致”若しくは“相違”又は差分を記憶する。いま、比較基準機器が“M01”であり比較対象機器が“M02”であるとする。
第2に、診断部23は、ステップS205の“第1”において取得した各球の中心の座標値及び半径に基づき、3次元座標空間内に、球(正常)、球(異常○)を描画する。
第2に、診断部23は、稼働状態を示す点“☆”が、何れかの球の内側又は表面上にある場合、その球に関連付けられている“正常”又は“異常○”を診断結果として取得する。診断部23は、稼働状態を示す点“☆”が、何れの球の内側にも表面上にもない場合(図2(a)参照)、“診断不可”を診断結果として取得する。
第2に、診断部23は、“M03”をキーとして機器情報33(図8)を検索し、該当したレコードの正常球中心座標及び正常球半径を取得する。さらに、診断部23は、紙面の制約で図8には記載がないが、該当したレコードの、球(異常○)の中心の座標及び半径も取得する。
第3に、診断部23は、ステップS208の“第2”において取得した各球の中心の座標値及び半径に基づき、3次元座標空間内に、球(正常)、球(異常○)を描画する。
繰り返しループ中のステップS208において、診断部23は、比較基準機器M01に対する類似度が大きい順(“M02”、“M05”、“M04”の順)に、比較対象機器を特定することになる。
・診断部23は、ステップS206の“第2”において、“異常○”を取得した場合、“M01”及び“異常○”を検索キーとして対策情報32(図7)を検索し、該当するレコードの対策(“冷媒管を交換する”等)を取得する。
・診断部は、ステップS209において“異常○”を取得した場合、繰り返しループ中の最後のステップS208の“第1”において特定した比較対象機器ID、及び、“異常○”を検索キーとして、対策情報32を検索し、該当するレコードの対策を取得する。
第3に、診断部23は、新たなレコードの対策欄154に、ステップS211の“第1”において取得した対策を記憶し、機器ID欄151に“M01”を記憶し、診断年月日欄152に現在の年月日を記憶する。
その後、処理手順を終了する。
なお、請求項における“第一の診断対象機器”及び“第二の診断対象機器”には、それぞれ、ここでの“比較基準機器”(第1の実施形態における“自機”)及び“比較対照機器” (第1の実施形態における“他機”)が相当する。
本実施形態の予兆診断装置の効果は以下の通りである。
(1)予兆診断装置は、ある診断対象機器の異常内容に対する対策を、他の診断対象機器の過去の保守例から取得することができる。
(2)ある診断対象機器の異常内容が不明である場合、予兆診断装置は、異常内容を特定するために当該ある診断対象機器の稼働情報を、当該ある診断対象機器に類似する他の診断対象機器の学習情報に適用する。すると、仮にある診断対象機器が未知の稼働状態を示した場合でも診断結果(異常内容)及び対策を取得できる。
(4)予兆診断装置は、多次元ベクトルである稼働情報及び多次元座標空間を使用することによって、精度の高い診断結果を取得できる。
(5)予兆診断装置は、類似する診断対象機器を高い精度で特定できる。
(6)予兆診断装置は、運転環境を反映して類似する診断対象機器を特定できる。
(7)予兆診断装置は、診断結果及びその対策を必ず取得することを担保できる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
2 診断対象機器
3 ネットワーク
11 中央制御装置
12 入力装置
13 出力装置
14 主記憶装置
15 補助記憶装置
16 通信装置
21 学習情報生成部
22 類似度算出部
23 診断部
30 対策履歴情報
31 稼働情報データベース
32 対策情報
33 機器情報
34 機器類似情報
35 診断情報
Claims (8)
- 複数の診断対象機器のそれぞれに関連付けて、前記診断対象機器の異常内容及び前記異常内容の原因を取り除くための対策が記憶される記憶部と、
前記複数の診断対象機器のうち、第一の診断対象機器の異常内容を受け付け、
前記受け付けた異常内容、及び、前記第一の診断対象機器を検索キーとして、前記記憶部を検索し前記対策を取得し、
前記受け付けた異常内容及び前記第一の診断対象機器を検索キーとして前記対策を取得することができない場合、前記受け付けた異常内容、及び、前記複数の診断対象機器のうち前記第一の診断対象機器以外の第二の診断対象機器を検索キーとして、前記対策を取得し、
前記対策を取得することができない場合、検索キーとする診断対象機器を変更する処理を、前記対策を取得できるまで繰り返す診断部と、
を備えることを特徴とする予兆診断装置。 - 前記診断対象機器が正常又は異常であることが既知である時点の前記診断対象機器の稼働情報を取得し、
前記取得した稼働情報に基づき、前記診断対象機器が正常又は異常であることが既知ではない診断対象時点における前記診断対象機器の稼働情報を診断するための学習情報を前記診断対象機器ごとに生成する学習情報生成部と、
前記第一の診断対象機器と前記第二の診断対象機器との類似度を算出する類似度算出部と、
をさらに備え、
前記診断部は、
前記第一の診断対象機器の異常内容が不明である場合であって、さらに、前記第一の診断対象機器の前記診断対象時点における前記稼働情報を前記第一の診断対象機器についての前記学習情報に適用した結果、前記第一の診断対象機器の異常内容が取得できない場合、前記類似度に基づいて前記第一の診断対象機器に類似する前記第二の診断対象機器を特定し、
前記第一の診断対象機器の前記診断対象時点における稼働情報を、前記特定した第二の診断対象機器についての前記学習情報に適用することによって、前記第一の診断対象機器の前記異常内容を取得し、
前記取得した異常内容及び前記第二の診断対象機器を検索キーとして前記記憶部から前記対策を取得すること、
を特徴とする請求項1に記載の予兆診断装置。 - 前記診断部は、
前記受け付けた又は前記取得した異常内容を表示するとともに、前記取得した対策を表示すること、
を特徴とする請求項2に記載の予兆診断装置。 - 前記稼働情報は、
複数のセンサによって取得されたセンサ値を成分とする多次元ベクトルであり、
前記学習情報生成部は、
多次元座標空間内に前記診断対象機器が正常であることを示す正常クラスタを生成するとともに、前記診断対象機器が異常であることを示す異常クラスタを異なる異常内容ごとに生成すること、
を特徴とする請求項3に記載の予兆診断装置。 - 前記記憶部は、
2つの前記診断対象機器を比較するための複数の類似判定項目を記憶しており、
前記類似度算出部は、
前記複数の類似判定項目を数値化することにより前記類似度を算出すること、
を特徴とする請求項4に記載の予兆診断装置。 - 前記類似判定項目は、
前記診断対象機器の運転環境に関する情報、及び、前記診断対象機器の正常クラスタに関する情報を含むこと、
を特徴とする請求項5に記載の予兆診断装置。 - 前記診断部は、
前記類似度が大きい順に、前記第一の診断対象機器に類似する前記第二の診断対象機器を特定し、
前記第一の診断対象機器の前記異常内容を取得できるまで、前記第二の診断対象機器を特定する処理を繰り返すこと、
を特徴とする請求項6に記載の予兆診断装置。 - 予兆診断装置の記憶部は、
複数の診断対象機器のそれぞれに関連付けて、前記診断対象機器の異常内容及び前記異常内容の原因を取り除くための対策を記憶しており、
前記予兆診断装置の診断部は、
前記複数の診断対象機器のうち第一の診断対象機器の異常内容を受け付け、
前記受け付けた異常内容、及び、前記第一の診断対象機器を検索キーとして、前記記憶部を検索し前記対策を取得し、
前記受け付けた異常内容及び前記第一の診断対象機器を検索キーとして前記対策を取得することができない場合、前記受け付けた異常内容、及び、前記複数の診断対象機器のうち前記第一の診断対象機器以外の第二の診断対象機器を検索キーとして、前記対策を取得
し、
前記対策を取得することができない場合、検索キーとする診断対象機器を変更する処理を、前記対策を取得できるまで繰り返すこと、
を特徴とする予兆診断装置の予兆診断方法。
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