JP2021043124A - 診断システム - Google Patents

Abstract

【課題】複数のコンポーネント間の影響を考慮した診断が可能な診断システムを提供する。【解決手段】診断システム（１）は、診断対象装置（１００）の複数のコンポーネント（１１１）に対応して設けられ、対応する各コンポーネント（１１１）の状態検出情報を出力する複数のセンサ（１１）と、各コンポーネント（１１１）の状態検出情報に基づいて当該コンポーネント（１１１）に異常が有るか否かを判定する異常判定部（２１）と、異常判定部（２１）により１つのコンポーネント（１１１）が異常有りと判定された場合に、次に異常が生じるコンポーネント（１１１）を予測する異常予測部（２２）とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、診断システムに関する。

従来、機器の故障を検知する診断システムが提案されている（例えば特許文献１を参照）。特許文献１の診断システムは、機器に含まれる複数のギヤモータ等を診断対象要素として、複数の診断対象要素にそれぞれ対応する複数のセンサと複数の処理ユニットとを備える。そして、センサが各診断対象要素に取り付けられ、処理ユニットがセンサの出力に基づき各診断対象要素の診断処理を繰り返し実行する。

特開２０１８−１７３３３３号公報

複数のコンポーネントを備え、複数のコンポーネントが連携して動作する装置においては、１つのコンポーネントの状態変化が他のコンポーネントに影響を及ぼすことがある。

本発明は、複数のコンポーネント間の影響を考慮した診断が可能な診断システムを提供することを目的とする。

本発明に係る一つの診断システムは、
診断対象装置の複数のコンポーネントに対応して設けられ、対応する各コンポーネントの状態検出情報を出力する複数のセンサと、
各コンポーネントの前記状態検出情報に基づいて当該コンポーネントに異常が有るか否かを判定する異常判定部と、
前記異常判定部により１つのコンポーネントが異常有りと判定された場合に、次に異常が生じるコンポーネントを予測する異常予測部と、
を備える。

本発明に係るもう一つの診断システムは、
診断対象装置の複数のコンポーネントに対応して設けられ、対応する各コンポーネントの状態検出情報を出力する複数のセンサと、
前記複数のコンポーネントのうち指定された１つの指定コンポーネントと、他の各コンポーネントとの間の影響度を求める影響度計算部と、
を備える。

本発明によれば、複数のコンポーネント間の影響を考慮した診断が可能な診断システムを提供できる。

実施形態に係る診断システム及び診断対象装置を示すブロック図である。 異常判定部及び異常予測部により実行される診断処理のフローチャートである。 異常予測部による或るコンポーネントの危険度の計算過程を説明する図である。 異常予測部が計算する各コンポーネントの危険度を説明する図である。 次に異常が生じると予測されるコンポーネントの出力例を示す画像図である。 入力処理部により実行される設定入力処理のフローチャートである。 演算式の設定入力画面を示す画像図である。 係数マトリックスの設定入力画面を示す画像図である。 影響度計算部が実行する影響度出力処理のフローチャートである。 影響度計算部による影響度の計算過程を説明する図である。 影響度の出力画面の一例を示す画像図である。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。

図１は、実施形態に係る診断システム及び診断対象装置を示すブロック図である。

本実施形態の診断システム１は、複数のコンポーネント１１１を有する診断対象装置１００に併設され、各コンポーネント１１１の異常の検出と、次に故障する危険度の高いコンポーネント１１１の通知と、複数のコンポーネント１１１間の影響度の計算及び表示とを行うシステムである。本実施形態において診断対象装置１００は、複数のギヤモータを有するベルトコンベアである。診断対象装置１００は、これに限定されず、機械的又は電気的に連携して動作する複数のコンポーネント１１１を含む装置であれば、どのような装置であってもよい。以下、ベルトを駆動する複数のギヤモータを、複数のコンポーネント１１１として説明する。

診断システム１は、複数のコンポーネント１１１に対応して設けられた複数のセンサ１１と、複数のセンサ１１の出力（状態検出情報）を受けて診断対象装置１００の診断処理を行う計算機２０と、情報を出力する表示装置３０と、計算機２０へシステム外からデータ入力可能なポインティングデバイス及びキーボード等の入力装置４０とを備える。

各コンポーネント１１１に取り付けられるセンサ１１は、振動センサなど１種類のセンサであってもよいし、温度センサ、モータ電流センサ、潤滑油中の鉄粉濃度センサなど、複数種類のセンサが含まれていてもよい。また、同種類のセンサが１つのコンポーネントの複数箇所に設けられていてもよい。センサの種類は上記の具体例に限定されない。

計算機２０は、複数のセンサ１１の出力に基づきいずれかのコンポーネント１１１の異常の発生を判定する異常判定部２１と、１つのコンポーネント１１１が異常と判定された場合に次に異常が生じる危険度の高いコンポーネント１１１を予測する異常予測部２２と、オペレータからの要求に基づきいずれか１つのコンポーネント１１１と他の各コンポーネント１１１との間の影響度を計算し表示装置３０から出力する影響度計算部２３と、危険度又は影響度の計算に関する設定を変更可能な入力処理部２４と、制御データを格納した記憶装置２７と、複数のセンサ１１の信号を取り込むインタフェース２８とを備える。記憶装置２７に格納された制御データには、異常予測部２２及び影響度計算部２３が使用する関係度データテーブルＴ１と、状態度算出用制御データＤＢ１と、係数マトリックスＭ３と、理由データベースＤＢ２が含まれる。計算機２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、制御データ及びプログラムを格納した記憶装置２７、並びに、ＲＡＭ（Random Access Memory）を備え、上記の異常判定部２１、異常予測部２２、影響度計算部２３及び入力処理部２４は、ＣＰＵがプログラムを実行することで実現されるソフトウェア機能モジュールである。

＜診断処理＞
続いて、フローチャートを参照しながら、各部の詳細な動作について説明する。図２は、異常判定部及び異常予測部が実行する診断処理のフローチャートである。

診断対象装置１００の稼働中、異常判定部２１は複数のセンサ１１の出力を取り込み（Ｓ１）、各コンポーネント１１１に異常が生じていないか判定処理を行う（ステップＳ２）。そして、異常と判定されたコンポーネント１１１が無ければ、異常判定部２１は、ステップＳ１、Ｓ２の処理を繰り返す。

ステップＳ２の異常の判定は、コンポーネント１１１が動作不能となる故障の判定、故障に近い異常の判定、要メンテナンスを知らせる異常の判定、あるいは、要メンテナンスのレベルに至っていない何らかの異常の判定であってもよい。つまり、異常判定部２１は、予め定められた異常の条件に合致するか否か判定すればよく、異常の条件は特に限定されない。

ステップＳ２において、異常判定部２１は、例えば、各センサ１１の出力値と、予め設定された異常を示す閾値とを比較し、或るセンサ１１の出力値が閾値を超えた場合に、当該センサ１１が取り付けられているコンポーネント１１１を異常と判定する。あるいは、異常判定部２１は、センサ１１の出力値の趨勢と、趨勢の異常を示すパターンとを比較し、両者が合致する場合に、当該センサ１１が取り付けられているコンポーネント１１１を異常と判定してもよい。あるいは、各コンポーネント１１１に種類又は設置位置の異なる複数のセンサ１１が取り付けられている場合には、異常判定部２１は、これら複数のセンサ１１の出力、その趨勢、又はこれら両方を、組み合わせて、所定の判定式で計算し、あるいは所定の判定処理にかけ、これらの結果に基づき異常の発生を判定してもよい。

異常判定部２１が、いずれか１つのコンポーネント１１１が異常と判定すると、異常判定部２１は、異常の報知を行う（ステップＳ３）。例えば、異常判定部２１は、異常の報知として、異常の発生と、異常が生じたコンポーネントの識別情報とを、表示装置３０から表示出力する。

異常判定部２１が異常を判定し、異常の報知を行うと、次に、異常予測部２２が、異常が発生した１つのコンポーネント１１１（以下、「異常コンポーネント１１１」と記す）と、他の各コンポーネント１１１との関係度を考慮し、次に異常が生じる他の各コンポーネント１１１の危険度を計算する（ステップＳ４）。つづいて、危険度の計算処理について詳細に説明する。

＜危険度の計算処理＞
図３は、異常予測部による或るコンポーネントの危険度の計算過程を説明する図である。以下、複数のコンポーネント１１１の個々を識別するために、複数のコンポーネント１１１をコンポーネントＡ〜コンポーネントＥのようにも表わす。図３は、コンポーネントＡに異常が生じた場合に次にコンポーネントＢに異常が生じる危険度を計算する例を示している。

＜関係度＞
異常予測部２２は、ステップＳ４の危険度の計算を行うために、複数のコンポーネント１１１間の関係度の各パラメータ値が登録された関係度データテーブルＴ１（図１）を使用する。

関係度データテーブルＴ１には、各一対のコンポーネント１１１間の関係度を、複数の項目に分けて表わした値が登録されている。図３の関係度リストＬ１は、関係度データテーブルＴ１からコンポーネントＡとコンポーネントＢとの間の関係度の値を抽出したリストである。関係度データテーブルの項目には、図３の関係度リストＬ１に示されるように、距離係数、相関係数、及び伝達率などが含まれる。関係度データテーブルＴ１には、コンポーネントＡ〜Ｅの全ての組み合わせ（｛Ａ、Ｂ｝、｛Ａ、Ｃ｝、｛Ａ、Ｄ｝、｛Ａ、Ｅ｝、｛Ｂ、Ｃ｝、｛Ｂ、Ｄ｝、｛Ｂ、Ｅ｝、｛Ｃ、Ｄ｝、｛Ｃ、Ｅ｝、｛Ｄ、Ｅ｝）について、図３の関係度リストＬ１と同一の項目の値が登録されている。関係度データテーブルＴ１の各値は、診断対象装置１００が調査されて求められ、予め登録されている。関係度リストＬ１は、本発明に係る関係度情報の一例に相当する。

距離係数は、例えば空間距離を表わす正規化された値である。これに限られず、関係度データテーブルＴ１には、動力伝達経路に沿った距離、ベルトに沿った距離、互いを結ぶ電線の距離、制御基板間の絶縁沿面距離に関する値など、様々な種類の距離係数の項目が含まれていてもよい。また、距離係数としては、任意の理論によって構築された或る距離空間の距離に関する値が採用されてもよい。例えば、全コンポーネント１１１の様々な物理現象の因果関係をネットワーク表記したときに、一つのコンポーネントの所定の物理現象から別のコンポーネント１１１の所定の物理現象までを結ぶ因果関係のネットワークの最小ノード数などを、一つの距離係数としてもよい。

相関係数は、一方のコンポーネント１１１の所定の物理量（例えば振動の大きさ）と、他方のコンポーネント１１１の所定の物理量（例えば振動の大きさ）との相互相関を示す係数である。関係度データテーブルＴ１には、その他、モータ回転速度、モータ回転総数、温度など、様々な物理量についての相互相関の項目が含まれていてもよい。相互相関は、一方のコンポーネント１１１の温度と、他方のコンポーネントの振動の大きさなど、異なる物理量間の相互相関であってもよい。

伝達率は、例えばトルクの伝達率である。これに限られず、関係度データテーブルＴ１には、その他、エネルギーの伝達率、電源電力の伝達率、又は、信号がシリアル伝送される場合における信号の伝達率など、様々な伝達率の項目が含まれてもよい。

＜状態度＞
ステップＳ４の危険度を計算するために、異常予測部２２は、さらに、計算対象のコンポーネントＢの現在の状態度リストＬ２（図３）を演算により求める。状態度リストＬ２は、複数の項目を有し、コンポーネントＢについての各項目の値は、コンポーネントＢに取り付けられた１つ又は複数のセンサ１１のセンサ出力から求められる。異常予測部２２が各状態度を求めるため、状態度算出用制御データＤＢ１には、１つ又は複数の統計処理プログラム及び演算式のデータが格納されている。状態度リストＬ２は、本発明に係る状態度情報の一例に相当する。

状態度リストＬ２の項目には、異常度、負荷度、専門家知識に基づく故障度などが含まれる。

異常度は、所定のセンサ１１の出力が異常を示す値にどれだけ近づいたかを示す度合である。状態度リストＬ２には、種類又は設置位置の異なる複数のセンサ１１に応じた複数項目の異常度が含まれていてもよい。また、異常度には、過去から現在までのセンサ１１の出力値を統計処理して求められる経時的な異常度が含まれていてもよい。統計処理により求められる異常度は、本発明に係る統計的状態度の一例に相当する。異常度は、異常か否かを判断するためのパラメータが、異常を示す閾値にどこまで近づいているか、割合（パーセント）で表わされてもよいし、高中低などの段階表示により表わされてもよい。

負荷度は、センサ１１の出力から計算される現時点におけるコンポーネントＢへの力学的あるいは電気的な負担を示す度合である。状態度リストＬ２には、１つのコンポーネントＢ中の異なる箇所並びに異なる対象についての複数の負荷度の項目が含まれていてもよい。

専門家知識に基づく故障度は、理論的あるいはノウハウによって定式化された故障に近い度合（劣化度）を示し、状態度算出用制御データＤＢ１に格納された演算式に、１つ又は複数のセンサ１１の出力値を当てはめて（代入して）計算される。状態度リストＬ２の項目には、理論的あるいはノウハウによって定式化された状態量で、演算式にセンサ１１の出力値を代入して計算できる様々な種類の状態度の項目が含まれていてもよい。専門家知識に基づく故障度又は演算式により得られる状態度は、本発明に係る論理的状態度の一例に相当する。

＜関係係数＞
ステップＳ４の危険度を計算するために、異常予測部２２は、さらに、係数マトリックスＭ３を使用する。係数マトリックスＭ３は、（ｉ×ｊ）個の関係係数α_ｆｇを含む。ここで、ｆ＝１〜ｉ、ｇ＝１〜ｊ、ｉは状態度リストＬ２の項目数、ｊは関係度リストＬ１の項目数である。関係係数α_ｆｇは、状態度リストＬ２のｆ番目の項目と関係度リストＬ１のｇ番目の項目との組み合わせが、コンポーネント１１１の故障の危険度にどれだけ関与するかを相対的に表わす値に設定される。例えば、運動エネルギーの伝達率（例えば関係度リストの４番目の項目）と振動の異常度（状態度リストの５番目の項目）とをの組み合わせは、故障の危険度への関与が強いため、この項目間の関係係数は大きい値（例えばα_５４＝０．７）となり、運動エネルギーの伝達率（関係度リストの４番目の項目）と電気信号のノイズ量の異常度（例えば状態度リストの６番目の項目）との組み合わせは故障の危険度への関与が弱いため、この項目間の関係係数は小さい値（α_６４＝０．１）になる。

係数マトリックスＭ３の各関係係数α_ｆｇは、関係度リストＬ１の項目と状態度リストＬ２の項目との内容によって決定される値であり、計算対象のコンポーネント１１１又は異常と判定されたコンポーネント１１１に依存しない値である。
＜危険度マトリックス＞
ステップＳ４で危険度を計算するため、異常予測部２２は、先ず、異常と判定されたコンポーネントＡの異常度と、上述した関係度リストＬ１、状態度リストＬ２及び係数マトリックスＭ３とを乗じる計算を行う。計算では、コンポーネントＡの異常度は、リストの各成分に乗算され、関係度リストＬ１と状態度リストＬ２とはテンソル積され、テンソル積の結果と係数マトリックスＭ３との積は、対応する成分同士の乗算とする。このような計算により、（関係度リストＬ１の項目数）×（状態度リストＬ２の項目数）の成分数を有する危険度マトリックスＭ１０が得られる。関係度リストＬ１の各項目の値は正規化され、状態度リストＬ２の各項目の値は正規化され、かつ、関係係数α_ｆｇ同士は相対的な値に設定されている。したがって、危険度マトリックスＭ１０の各成分の値は、互いに危険度の大小を比較できる値となる。すなわち、各成分の値は、各成分に対応する関係度リストＬ１の項目と状態度リストＬ２の項目とが、次に異常を発生させる危険度にどれだけ寄与しているかを表わす指標となる。

ステップＳ４で危険度マトリックスＭ１０が計算されたら、異常予測部２２は、さらに、危険度マトリックスＭ１０をスカラー化し、この値を、次にコンポーネントＢに異常が生じる危険度とする。スカラー化の手法としては、例えば危険度マトリックスＭ１０の全成分の総和、あるいは全成分の総和及びその規格化などを採用できる。

ステップＳ４において、異常予測部２２は、他のコンポーネントＣ、Ｄ、Ｅの各々についても、同様に、危険度マトリックスＭ１０と、スカラー化された危険度とを計算する。図４は、異常予測部が計算する各コンポーネントの危険度を説明する図である。図４に示すように、各コンポーネントＢ〜Ｅについて計算された危険度は、異常と判定されたコンポーネントＡと、その他の各コンポーネントＢ〜Ｅとの関係性を考慮して計算された値であり、コンポーネントＡの異常に起因して次に異常が発生する可能性を表わす。危険度マトリックスＭ１０の計算で使用される関係度リストＬ１及び状態度リストＬ２の値は、計算対象のコンポーネントごとに異なるため、危険度マトリックスＭ１０及び危険度の値はコンポーネントＢ〜Ｅごとに異なる。

＜危険度の理由＞
異常予測部２２は、各コンポーネントＢ〜Ｅの危険度マトリックスＭ１０及び危険度を計算したら、理由データベースＤＢ２から危険度の理由を抽出する（ステップＳ５）。理由データベースＤＢ２には、危険度マトリックスＭ１０の各成分の位置（行数と列数）に対応づけられて、対応する成分に合致した理由の表記内容が登録されている。すなわち、危険度マトリックスＭ１０の各成分の値は、各成分に対応する関係度リストＬ１の或る項目と状態度リストＬ２の或る項目とが、次に異常を発生させる危険度にどれだけ寄与しているかを表わす指標となる。したがって、いずれかの成分が高い値を示すときには、この成分に対応する関係度の項目と状態度の項目との相乗作用が危険度を上昇させていることを意味する。したがって、この相乗作用を示す内容が、この成分に対応する理由として採用されている。

ステップＳ５において、異常予測部２２は、各コンポーネントＢ〜Ｅの危険度マトリックスＭ１０から、成分値が閾値を超えるものを探索し、閾値を超えた成分値に対応する理由を、理由データベースＤＢ２から抽出する。或るコンポーネント１１１について危険度マトリックスＭ１０の全成分の値が閾値よりも小さければ、当該コンポーネント１１１については理由は抽出されない。

＜危険度ランキング表の出力＞
図５は、次に異常が生じると予測されるコンポーネントの出力例を示す画像図である。異常予測部２２は、次に、各コンポーネントＢ〜Ｅと、ステップＳ４で計算された危険度と、ステップＳ５で抽出された理由とを対応づけた、危険度ランキング表Ｈ１のデータを作成し、表示装置３０から出力する（ステップＳ６）。危険度ランキング表Ｈ１は、危険度順にソートされていてもよい。危険度ランキング表Ｈ１は、全てのコンポーネントの情報を含まず、危険度の高いコンポーネントのみの情報を含んでいてもよい。危険度ランキング表Ｈ１の表示の出力の際には、ステップＳ３の異常コンポーネントの報知表示Ｊ１が合せて行われていてもよい。報知表示Ｊ１には、異常コンポーネントの異常度の表示項目が含まれていてもよい。異常度の表示により、異常の深刻度をユーザに示すことができる。図５の危険度ランキング表Ｈ１は、異常予測部２２が、次に異常を発生するコンポーネントとして、危険度の最も高いことから、コンポーネントＣを予測したことを示す。

オペレータは、危険度ランキング表Ｈ１から、危険度の最も高いコンポーネントＣを見つけることで、当該コンポーネントＣが、コンポーネントＡの異常に続いて、次に異常が生じると予測されたコンポーネントであると認識できる。さらに、オペレータは、その理由の表記にから、何が大きく影響して、異常が生じる危険度を高くしているのか認識することができる。オペレータは、これらの支援情報から、診断対象装置１００の効率的なメンテナンススケジュール又は効率的な部品交換スケジュールを計画できる。

＜設定入力処理＞
図６は、入力処理部により実行される設定入力処理のフローチャートである。

本実施形態の診断システム１は、入力処理部２４（図１）の機能により、上述した危険度の計算に関する設定を、オペレータが変更することができる。設定変更可能な対象は、状態度リストＬ２中の「専門家知識による故障度」の演算式と、係数マトリックスＭ３の各関係係数α_ｆｇである。

図７は、演算式の設定入力画面を示す画像図である。

オペレータが、システムメニューから設定入力処理の実行を選択すると、入力処理部２４が設定入力処理を開始する。設定入力処理では、先ず、入力処理部２４は、オペレータから、演算式の設定変更か、係数マトリックスＭ３の設定変更かを選択させる選択入力処理を行う（ステップＳ１１）。その結果、演算式の設定変更が選択されると、入力処理部２４は、表示装置３０に図７の設定入力画面Ｇ１を出力する（ステップＳ１２）。設定入力画面Ｇ１には、演算式で使用できる変数の説明表記Ｎ１と、演算式を入力できる入力ボックスＮ２と、入力完了又は入力キャンセルを選択できるコマンドボタンＮ３とが含まれる。ここで、オペレータは、設定入力画面Ｇ１の入力ボックスＮ２に、新たに適用する演算式を入力し、入力完了のコマンドボタンＮ３を選択操作する。

すると、入力処理部２４は、選択操作を判別し（ステップＳ１３）、入力完了であれば、入力ボックスＮ２の入力内容を専門家知識による故障度の演算式として、状態度算出用制御データＤＢ１中の演算式のデータを書き換える（ステップＳ１４）。そして、設定入力処理が終了する。

なお、上記の設定入力処理では、状態度算出用制御データＤＢ１に含まれるデータのうち、専門家知識による故障度についての演算式を設定変更する例を示した。しかし、状態度算出用制御データＤＢ１に、他の項目の状態度を計算する演算式が含まれる場合には、この演算式についても同様の処理により設定変更可能にしてもよい。

図８は、係数マトリックスの設定入力画面を示す画像図である。

ステップＳ１の選択入力処理において、オペレータが係数マトリックスＭ３の設定変更を選択すると、入力処理部２４は、先ず、表示装置３０に図８の設定入力画面Ｇ２を出力する（ステップＳ１５）。設定入力画面Ｇ２には、係数マトリックスＭ３に対応する行数及び列数を有する表Ｎ１１と、入力完了又は入力キャンセルを選択できるコマンドボタンＮ１２とが含まれる。さらに、表Ｎ１１の各セル内には、関係係数α_ｆｇに対応する関係度の項目名と状態度の項目名との表示Ｎ１４と、関係係数α_ｆｇの入力ボックスＮ１５とが含まれる。ここで、オペレータは、表Ｎ１１内の各入力ボックスＮ１５に、各関係係数α_ｆｇの更新後の値を入力し、入力完了のコマンドボタンＮ１２を選択する。

すると、入力処理部２４は、選択操作を判別し（ステップＳ１６）、入力完了であれば、入力ボックスＮ１５の入力内容で、記憶装置２７の係数マトリックスＭ３の各関係係数α_ｆｇを書き換える（ステップＳ１７）。関係係数α_ｆｇの値は、危険度の計算式を決定する値であり、関係係数α_ｆｇの設定変更は、危険度の計算式の設定変更に相当する。そして、設定入力処理が終了する。

図７に示した演算式の設定入力処理によれば、専門家知識による故障度を表わす演算式、又は、何かしらの状態度を表わす演算式に、改善点が見つかった場合に、演算式を修正して、より正確な故障度又は状態度を表わすことが可能となる。

図８に示した係数マトリックスＭ３の設定入力処理によれば、関係度リストＬ１の各項目と状態度リストＬ２の各項目との相乗作用が、コンポーネント１１１を異常に導く危険度にどれだけ関与するのか、新たな知見があった場合、あるいは、実際の計算結果から関係係数α_ｆｇの調整を行いたい場合に、係数マトリックスＭ３の各関係係数α_ｆｇを適宜修正できる。これにより、係数マトリックスＭ３を用いて計算される危険度マトリックスＭ１０の精度をより向上できる。

＜コンポーネント間の影響度の計算及び出力＞
図９は、影響度計算部２３により実行される影響度出力処理のフローチャートである。図１０は、影響度計算部による影響度の計算過程を説明する図である。図１１は、影響度の出力画面の一例を示す画像図である。本実施形態の診断システム１は、影響度計算部２３（図１）の機能により、複数のコンポーネント１１１の何れにも異常が生じていない段階において、或るコンポーネント１１１と他の各コンポーネント１１１との間の影響度を計算及び表示することができる。以下では、コンポーネントＡが影響元として指定され、コンポーネントＡからその他の各コンポーネントＢ〜Ｅへの影響度を計算及び出力する場合について説明する。指定されコンポーネントを、「指定コンポーネント」とも呼ぶ。

オペレータが、システムメニューから影響度出力処理の実行を選択すると、影響度計算部２３が図９の影響度出力処理を開始する。すると、影響度計算部２３は、先ず、図１１の影響度出力処理の画面Ｇ３を表示装置３０から出力する（ステップＳ２１）。なお、図１１の画面Ｇ３は、影響度の計算後の表示出力を示しており、ステップＳ２１の段階では、入力ボックスＮ２１と結果表示枠Ｎ２３とはブランクにされる。

影響度出力処理の画面Ｇ３には、指定コンポーネントを選択する入力ボックスＮ２１と、指定完了又はキャンセルを示すコマンドボタンＮ２２と、計算結果を出力する結果表示枠Ｎ２３とが含まれる。この画面において、先ず、オペレータは、影響を及ぼす側のコンポーネント１１１を、入力ボックスＮ２１を用いて指定する。そして、指定完了のコマンドボタンＮ２２を選択操作する。すると、影響度計算部２３は、選択操作を判別し（ステップＳ２２）、指定完了であれば、指定コンポーネントＡから他の各コンポーネントＢ〜Ｅへの影響度を計算する（ステップＳ２３）。また、指定完了のコマンドボタンＮ２２が選択操作されたら、異常予測部２２又は影響度計算部２３が、指定コンポーネントＡの異常度を演算し、指定コンポーネントＡの異常度を、結果表示枠Ｎ２３の異常度欄Ｎ２３ａに出力してもよい。異常度欄Ｎ２３ａの異常度はパーセント表示又は段階表示されてもよい。

続いて、１つのコンポーネントＢへの影響度の計算方法について説明する。影響度の計算は、前述した危険度の計算に類似する。影響度計算部２３は、図１０の関係度リストＬ１と、状態度リストＬ２と、係数マトリックスＭ３とを乗じて、影響度マトリックスＭ２０を得る。関係度リストＬ１は、関係度データテーブルＴ１から、指定コンポーネントＡと計算対象のコンポーネントＢとの関係を示す部分を抽出したリストであり、図３の関係度リストＬ１と同一である。状態度リストＬ２は、計算対象のコンポーネントＢの状態度を示すリストであり、図３の状態度リストＬ２と同一である。係数マトリックスＭ３は、図３の係数マトリックスＭ３と同一である。乗算方法も同様であり、影響度マトリックスＭ２０は、各成分の値にコンポーネントＡの異常度の積が含まれない点以外は、図３の危険度マトリックスＭ１０の値と同様である。

影響度計算部２３は、さらに、図１１の影響度マトリックスＭ２０を図３の場合と同様にスカラー化し、この値を、指定コンポーネントＡからコンポーネントＢへの影響度として得る。影響度計算部２３は、ステップＳ２３において、他のコンポーネントＣ〜Ｅについても同様に影響度を計算する。計算の結果、指定コンポーネントＡから他の各コンポーネントＢ〜Ｅへの各影響度が得られる。

他のコンポーネントＢ〜Ｅへの影響度が計算されたら、影響度計算部２３は、影響度が示された画像Ｚ２４を、表示枠Ｎ２３から出力する（ステップＳ２４）。画像Ｚ２４は、例えば複数のコンポーネントＡ〜Ｅを示すシンボルＰ１〜Ｐ５と、複数のコンポーネントＡ〜Ｅのうち、各２つの組み合わせを示す対応関係ラインＬと、影響度が計算された組み合わせの対応関係ラインＬに付随される影響度表示Ｖとを含む。図１１の例では、指定コンポーネントＡから他の各コンポーネントＢ〜Ｅへの影響度が計算されたので、これらの間の対応関係ラインＬに付随して影響度表示Ｖが出力されている。

オペレータは、影響度の計算結果から、指定コンポーネントＡの状態変化が、他の各コンポーネントＢ〜Ｅにどれだけ負担を及ぼすかを認識することができる。そして、オペレータは、これらを支援情報として、診断対象装置１００の効率的なメンテナンススケジュール又は効率的な部品交換スケジュールを計画することができる。

以上のように、本実施形態の診断システム１によれば、異常予測部２２又は影響度計算部２３が、診断対象装置１００の複数のコンポーネント１１１間の関係を考慮した故障の危険度あるいは影響度を計算する。したがって、これらの計算結果に基づいて、複数のコンポーネント間の影響を考慮した診断対象装置１００の診断が可能となる。

以上、本発明の実施形態について説明した。しかし、本発明は上記の実施形態に限られない。例えば、次に異常が生じる危険度の計算に使用される関係度リストＬ１の項目には、コンポーネント間の関係性を示す情報であれば、実施形態の例に限定されず、様々な項目が含まれていてもよい。状態度リストＬ２の項目についても、各コンポーネント１１１に取り付けられるセンサ１１の出力から得られる当該コンポーネント１１１の状態を示すものであれば、実施形態の例に限定されず、様々な項目が含まれていてもよい。その他、危険度の計算式、影響度の計算式など、実施の形態で示した細部は、発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。また、上記実施形態では、診断対象装置及び複数のコンポーネントとして、ベルトコンベア及びギヤモータを一例に採って説明したが、診断対象装置としては、射出成形機、工作機械、産業用ロボットなど、様々な装置が適用されてもよく、コンポーネントとしては、チェーンスプロケットなどの各種の機械部品、制御基板などの各種の電気部品など、様々な要素が適用されてもよい。

１ 診断システム
１１ センサ
２０ 計算機
２１ 異常判定部
２２ 異常予測部
２３ 影響度計算部
２４ 入力処理部
２７ 記憶装置
Ｔ１ 関係度データテーブル
ＤＢ１ 状態度算出用制御データ
Ｍ３ 係数マトリックス
ＤＢ２ 理由データベース
Ｌ１ 関係度リスト
Ｌ２ 状態度リスト
Ｍ１０ 危険度マトリックス
Ｍ２０ 影響度マトリックス
Ｊ１ 異常コンポーネントの報知表示
Ｈ１ 危険度ランキング表
Ｇ１、Ｇ２ 設定入力画面
Ｇ３ 影響度出力処理画面
Ｎ２１ 指定コンポーネントの入力ボックス
Ｚ２４ 影響度が示された画像
３０ 表示装置
４０ 入力装置
１００ 診断対象装置
１１１ コンポーネント

Claims (8)

1. 診断対象装置の複数のコンポーネントに対応して設けられ、対応する各コンポーネントの状態検出情報を出力する複数のセンサと、
   各コンポーネントの前記状態検出情報に基づいて当該コンポーネントに異常が有るか否かを判定する異常判定部と、
   前記異常判定部により１つのコンポーネントが異常有りと判定された場合に、次に異常が生じるコンポーネントを予測する異常予測部と、
   を備える診断システム。
2. 前記異常予測部は、前記複数のコンポーネントのうち前記異常判定部により異常有りと判定された異常コンポーネントに対する他の各コンポーネントの関係性を示す関係度情報と、前記他の各コンポーネントの前記状態検出情報に基づいて得られる当該コンポーネントの状態度情報と、に基づいて、次に異常が生じるコンポーネントを予測する、
   請求項１記載の診断システム。
3. 前記関係度情報は、前記異常コンポーネントと前記他の各コンポーネントとの間の距離に関する情報、前記異常コンポーネントの第１物理量と前記他の各コンポーネントの第２物理量との間の相互相関に関する情報、前記異常コンポーネントと前記他の各コンポーネントとの間の第３物理量の伝達率に関する情報、又は、これらのうちの複数の情報が含まれる、
   請求項２記載の診断システム。
4. 前記状態度情報は、前記状態検出情報を統計処理して得られる統計的状態度、予め記憶された演算式に前記状態検出情報を当てはめて得られる論理的状態度、前記状態検出情報により示される現時点の負担を示す負荷度、又は、これらのうちの複数の情報が含まれる、
   請求項２又は請求項３記載の診断システム。
5. 前記異常予測部は、前記状態度情報と前記関係度情報とを予め記憶された計算式にあてはめて次に異常が生じる危険度を計算し、
   前記計算式をシステム外から変更可能な入力処理部を備える、
   請求項２から請求項４のいずれか一項に記載の診断システム。
6. 前記異常予測部は、次に異常が生じるコンポーネントの予測結果と理由とを出力する、
   請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の診断システム。
7. 診断対象装置の複数のコンポーネントに対応して設けられ、対応する各コンポーネントの状態検出情報を出力する複数のセンサと、
   前記複数のコンポーネントのうち指定された１つの指定コンポーネントと、他の各コンポーネントとの間の影響度を求める影響度計算部と、
   を備える診断システム。
8. 前記影響度計算部は、前記指定コンポーネントに対する他の各コンポーネントの関係性を示す関係度情報と、前記他の各コンポーネントの前記状態検出情報に基づいて得られる当該コンポーネントの状態度情報と、に基づいて、前記影響度を計算する、
   請求項７記載の診断システム。

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