JP2020187516A - 異常診断装置及び方法 - Google Patents
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Abstract
Description
101:センサーデータ取得部
102:類似機械選定部
103:類似機械データ取得部
104:特徴量作成部
105:特徴量補正部
106:学習モデル作成部
107:機械状態判定部
108:可視化部
10A::対象機械
10B::類似機械
DB:データベース
SA:対象機械のセンサーデータ
SB:類似機械のセンサーデータ
SAA:対象機械のセンサーデータの中で、特徴量算出に用いられるセンサーデータ
SBB:類似機械のセンサーデータの中で、特徴量算出に用いられるセンサーデータ
FA:対象機械の特徴量データ
FB:類似機械の特徴量データ
Claims (7)
- 機械の異常を診断する異常診断装置であって、
診断対象である診断対象機械と、前記診断対象機械と類似の類似機械を含む機械のセンサーデータを取得して記憶するデータベースと、
前記類似機械について取得したセンサーデータから作成した第1の特徴量を用いて学習モデルを作成する学習モデル作成部と、
前記診断対象機械について取得したセンサーデータから作成した第2の特徴量を前記第1の特徴量によって補正する特徴量補正部と、
補正された第2の特徴量を前記学習モデルに適用することで、前記診断対象機械の状態を判定する機械状態判定部を備えることを特徴とする異常診断装置。 - 請求項1に記載の異常診断装置であって、
複数の機械の中から前記診断対象機械と類似の前記類似機械を選択するに際し、
前記診断対象機械と入出力が同一であり、機械のシステム特性に同じ特徴を有すること、類似機械のセンサーデータに正常時データと異常時データの両方が含まれること、類似機械のセンサーデータの中で、特徴量作成に必要なデータが含まれている、または代替可能なデータが含まれていることをもって、前記類似機械を選択することを特徴とする異常診断装置。 - 請求項1または請求項2に記載の異常診断装置であって、
前記学習モデル作成部は、前記類似機械の過去の稼動状態から正常/異常ラベルを教師データとして学習することを特徴とする異常診断装置。 - 請求項1または請求項2に記載の異常診断装置であって、
前記学習モデル作成部は、前記類似機械の特徴量のデータ空間でクラスタリングなどの教師無しアルゴリズムで学習することを特徴とする異常診断装置。 - 請求項1または請求項2に記載の異常診断装置であって、
前記学習モデル作成部は、前記類似機械の特徴量から統計的手法を使って各時刻における異常度を算出し、異常度とその閾値から学習モデルを作成ことを特徴とする異常診断装置。 - 請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の異常診断装置であって、
前記機械は風力発電装置であって、風車におけるシステム曲線である風速−発電量カーブにおいて、風速がカットイン風速以上であってカットアウト風速以下の風速における前記センサーデータを用いて、前記診断対象機械の状態を判定することを特徴とする異常診断装置。 - 機械の異常を診断する異常診断方法であって、
診断対象である診断対象機械と、前記診断対象機械と類似の類似機械を含む機械のセンサーデータを取得し、前記類似機械について取得したセンサーデータから作成した第1の特徴量を用いて学習モデルを作成し、前記診断対象機械について取得したセンサーデータから作成した第2の特徴量を前記第1の特徴量によって補正し、補正された第2の特徴量を前記学習モデルに適用することで、前記診断対象機械の状態を判定することを特徴とする異常診断方法。
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