JP2020091669A - 状態変化検出システム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本発明の一実施例に係る状態変化検出システムの全体構成例を示す図である。状態変化検出システムは、カテゴリー生成手段10、状態変化指標計算手段20、状態変化ベクトル射影計算手段24、状態変化指標抽出手段28、状態変化ベクトル射影検出範囲記憶手段30、表示手段36が含まれる。カテゴリー生成手段10は、回転機の状態を表す数値データを与えられると、その数値データが属するカテゴリーを自動で生成する。数値データとして、回転機を状態変化を学習する学習期間には学習期間データ12、回転機の状態を診断する診断期間には診断期間データ14が与えられる。学習期間データ12は一定期間の複数のデータであることを想定しており、診断期間データ14は1点であっても一定期間の複数のデータであっても良い。
状態変化指標計算手段20は、カテゴリー生成手段10に与えられた診断期間データ14と学習カテゴリー18の関係に基づいて状態変化があったかどうかを判定する。学習期間データ12で生成した学習カテゴリー18内にあれば、診断カテゴリー16は学習カテゴリー18と重複あるいは一致し、回転機に状態変化が無かったとみなす。一方、図4(A)で示すように診断期間データ14が学習カテゴリー18の外にある場合には、図4(B)の診断カテゴリーAあるいは診断カテゴリーBのように学習カテゴリー18と異なる位置に診断カテゴリー16が生成される。このような場合には回転機に状態変化が起きたと判定する。
(1)回転数軸への射影≦0
(2)電流軸への射影>0
状態変化指標抽出手段28は、これらいずれかの条件が不適合となる場合に抽出後状態変化指標34の値を0とする。図6で示したように学習カテゴリーの中心から診断カテゴリーAの中心に向かうベクトルの電流軸への射影は0なので、上記の2つの条件のうち(2)を満足できず抽出後状態変化指標34の値を0とする。一方、学習カテゴリーの中心から診断カテゴリーBの中心に向かうベクトルの電流軸への射影は0より大きく、回転数軸への射影は0より小さいため上記の2つの条件の(1)(2)をいずれも満足するため、抽出後状態変化指標34の値は状態変化指標22の値から変化させない。
図9は、本発明の一実施例に係る状態変化検出システムの全体構成例を示す図である。実施例1との違いは、検出範囲記憶手段50としてあらかじめ記憶した数値データ検出範囲40を出力する数値データ検出範囲記憶手段38を備える点と、診断期間データ14が状態変化抽出手段28に入力される点にある。
(3)電流値>i1
状態変化指標抽出手段28は、実施例1の(1)(2)に(3)を加えた3つの条件のうち、いずれかが不適合となる場合に抽出後状態変化指標34の値を0とする。これにより、さらに精度よく状態変化の情報を得ることができる。
図11は、本発明の一実施例に係る状態変化検出システムの全体構成例を示す図である。実施例2との違いは、検出範囲記憶手段50として状態変化ベクトル射影検出範囲調整手段42と、状態変化ベクトル射影検出範囲調整値44を備える点と、状態変化ベクトル射影検出範囲調整値44が状態変化ベクトル射影検出範囲記憶手段30に入力される点にある。
図12は、本発明の一実施例に係る状態変化検出システムの全体構成例を示す図である。実施例3との違いは、検出範囲記憶手段50として数値データ検出範囲調整手段46と、数値データ検出範囲調整値48を備える点と、数値データ検出範囲調整値48が状態変化ベクトル射影検出範囲記憶手段30に入力される点にある。
12:学習期間データ
14:診断期間データ
16:学習カテゴリー
18:診断カテゴリー
20:状態変化指標計算手段
22:状態変化指標
24:状態変化ベクトル射影計算手段
26:状態変化ベクトル射影
28:状態変化指標抽出手段
30:状態変化ベクトル射影検出範囲記憶手段
32:状態変化ベクトル射影検出範囲
34:抽出後状態変化指標
36:表示手段
38:数値データ検出範囲記憶手段
40:数値データ検出範囲
42:状態変化ベクトル射影検出範囲調整手段
44:状態変化ベクトル射影検出範囲調整値
46:数値データ検出範囲調整手段
48:数値データ検出範囲調整値
50:検出範囲記憶手段
Claims (6)
- 入力された多次元の数値データが属するカテゴリーを生成するカテゴリー生成手段と、
第1の期間に前記カテゴリー生成手段が生成した第1のカテゴリーと、第2の期間に前記カテゴリー生成手段が前記第1のカテゴリーよりも後に生成した第2のカテゴリーとの位置関係に基づき、第1のカテゴリーに属するデータに対する第2のカテゴリーに属するデータの変化を表す状態変化指標を計算する状態変化指標計算手段と、
前記位置関係を表すベクトルを前記数値データの軸に対して射影した状態変化ベクトル射影を計算する状態変化ベクトル射影計算手段と、
前記状態変化ベクトル射影を検出する検出範囲を記憶する検出範囲記憶手段と、
前記状態変化ベクトル射影の値が前記検出範囲内である場合に、前記状態変化ベクトル射影に対応する状態変化指標を抽出後状態変化指標として抽出する状態変化指標抽出手段と、
を備えることを特徴とする状態変化検出システム。 - 前記カテゴリー生成手段は、前記第1の期間に複数の前記第1のカテゴリーを生成し、
前記検出範囲記憶手段は、複数の前記第1のカテゴリーを前記軸に射影した範囲を区別して前記状態変化ベクトル射影を検出する検出範囲を記憶することを特徴とする状態変化検出システム。 - 前記検出範囲を調整する検出範囲調整手段を備えたことを特徴とする請求項1または2に記載の状態変化検出システム。
- 前記検出範囲記憶手段と前記状態変化指標抽出手段を複数備えたことを特徴とする請求項1ないし3のいずれかに記載の状態変化検出システム。
- 前記ベクトルは、前記第1のカテゴリーの中心を始点とし、前記第2のカテゴリーを終点とするベクトル、または前記第2のカテゴリーの中心を始点とし、前記第1のカテゴリーを終点とするベクトルであることを特徴とする請求項1ないし4のいずれかに記載の状態変化検出システム。
- 前記抽出後状態変化指標を表示する表示手段を備えたことを特徴とする請求項1ないし5のいずれかに記載の状態変化検出システム。
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JP2018228658A JP2020091669A (ja) | 2018-12-06 | 2018-12-06 | 状態変化検出システム |
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CN115798167A (zh) * | 2023-01-05 | 2023-03-14 | 石家庄市惠源淀粉有限公司 | 用于淀粉葡萄糖生产工艺的设备异常报警方法及装置 |
Citations (2)
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JP2013008092A (ja) * | 2011-06-22 | 2013-01-10 | Hitachi Engineering & Services Co Ltd | 異常予兆診断装置及び異常予兆診断方法 |
JP2016218961A (ja) * | 2015-05-26 | 2016-12-22 | 株式会社日立パワーソリューションズ | 異常予兆診断装置及び異常予兆診断方法 |
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CN115798167B (zh) * | 2023-01-05 | 2023-04-21 | 石家庄市惠源淀粉有限公司 | 用于淀粉葡萄糖生产工艺的设备异常报警方法及装置 |
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