JP2021114132A - Equipment state evaluation assistance device - Google Patents
Equipment state evaluation assistance device Download PDFInfo
- Publication number
- JP2021114132A JP2021114132A JP2020006508A JP2020006508A JP2021114132A JP 2021114132 A JP2021114132 A JP 2021114132A JP 2020006508 A JP2020006508 A JP 2020006508A JP 2020006508 A JP2020006508 A JP 2020006508A JP 2021114132 A JP2021114132 A JP 2021114132A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- event
- data
- input
- time slot
- occurrences
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 141
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 34
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 25
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 46
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 32
- 238000000034 method Methods 0.000 description 19
- 230000006870 function Effects 0.000 description 13
- 230000008859 change Effects 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 6
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 5
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 2
- 102100029860 Suppressor of tumorigenicity 20 protein Human genes 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
Description
本願は、機器状態評価支援装置に関するものである。 The present application relates to a device state evaluation support device.
電力関係の機器は、発電、送電、変電、配電などで使用されている。これらの電力機器が発する異常の兆候に基づいて、機器における状態変化の評価を支援する機器状態評価支援装置および機器状態評価支援方法が提案されている（例えば、特許文献１の段落０００７、および第２図を参照）。この、機器状態評価支援装置および機器状態評価支援方法では、機器が発する音響を測定し、測定された音響データに含まれている異常の兆候を示すパターンを捉えている。さらに、この機器状態評価支援装置および機器状態評価支援方法では、捉えられた兆候パターンが発生する頻度の増加をもって、機器状態が低下していると判断する。
Electric power-related equipment is used in power generation, power transmission, substation, distribution, and so on. Based on the signs of abnormality generated by these electric power devices, a device state evaluation support device and a device state evaluation support method for supporting the evaluation of a state change in the device have been proposed (for example, paragraphs 0007 of
上述した、機器状態評価支援装置および機器状態評価支援方法では、時間とともに増加していく予兆パターンの発生頻度をもって、機器状態の変化を判定している。そのため、時間とともに発生頻度が増加していかない予兆パターンについては、機器状態を判定することができなかった。また、基準となる時間については、明記されていない。さらに、どのぐらいの時間でどのぐらい発生頻度が増えると、どの程度変化していると判断できるのかについては、具体的な記載が見当たらない。 In the device state evaluation support device and the device state evaluation support method described above, the change in the device state is determined based on the frequency of occurrence of the sign pattern that increases with time. Therefore, it was not possible to determine the device status for the sign pattern in which the frequency of occurrence does not increase with time. In addition, the standard time is not specified. Furthermore, there is no specific description as to how much time and how often it occurs and how much it can be judged to have changed.
本願に関わる機器状態評価支援装置は、上記のような課題を解決するためになされたものである。すなわち、時間とともに予兆パターンの発生頻度が増加する場合以外の事例ついても、評価対象機器における機器状態の変化を診断することが可能な、機器状態評価支援装置を得ることを目的とする。 The device state evaluation support device according to the present application is made to solve the above-mentioned problems. That is, it is an object of the present invention to obtain a device state evaluation support device capable of diagnosing a change in the device state of the device to be evaluated even in cases other than the case where the frequency of occurrence of the sign pattern increases with time.
本願に関わる機器状態評価支援装置は、
評価対象機器に関わる、機器データ、イベントデータ、および、イベント発生回数閾値が入力される入力装置と、
前記入力装置から入力された、機器データ、イベントデータ、および、イベント発生回数閾値を基にして、タイムスロットに配分されたイベント発生回数とタイムスロットに配分されたイベントスコアを計算する中央処理装置と、
前記入力装置から入力された、機器データおよびイベント発生回数閾値と、前記中央処理装置で計算された、タイムスロットに配分されたイベント発生回数およびタイムスロットに配分されたイベントスコアとを格納する記憶装置と、
前記記憶装置に格納されている、タイムスロットに配分されたイベント発生回数およびタイムスロットに配分されたイベントスコアを基にして、評価対象機器に関わる、イベントのトレンドデータとイベントのマップデータを表示する表示装置とを、備え、
前記表示装置は、前記入力装置から評価対象機器を特定する情報が入力されると、この特定する情報に対応した評価対象機器に関わる、イベントのトレンドデータとイベントのマップデータを表示することを特徴とする。
The device status evaluation support device related to this application is
An input device for inputting device data, event data, and event occurrence number threshold value related to the device to be evaluated,
Based on the device data, event data, and event occurrence count threshold input from the input device, a central processing unit that calculates the number of event occurrences allocated to the time slot and the event score allocated to the time slot. ,
A storage device that stores the device data and the event occurrence count threshold input from the input device, the event occurrence count allocated to the time slot and the event score allocated to the time slot calculated by the central processing unit. When,
Based on the number of event occurrences allocated to the time slot and the event score allocated to the time slot stored in the storage device, the event trend data and the event map data related to the evaluation target device are displayed. Equipped with a display device,
The display device is characterized in that when information for identifying an evaluation target device is input from the input device, event trend data and event map data related to the evaluation target device corresponding to the specified information are displayed. And.
本願に関わる機器状態評価支援装置は、
評価対象機器に関わる、機器データ、イベントデータ、および、イベント発生回数閾値が入力される入力装置と、
前記入力装置から入力された、機器データ、イベントデータ、および、イベント発生回数閾値を基にして、タイムスロットに配分されたイベント発生回数とタイムスロットに配分されたイベントスコアを計算する中央処理装置と、
前記入力装置から入力された、機器データおよびイベント発生回数閾値と、前記中央処理装置で計算された、タイムスロットに配分されたイベント発生回数およびタイムスロットに配分されたイベントスコアとを格納する記憶装置と、
前記記憶装置に格納されている、タイムスロットに配分されたイベント発生回数およびタイムスロットに配分されたイベントスコアを基にして、評価対象機器に関わる、イベントのトレンドデータとイベントのマップデータを表示する表示装置とを、備え、
前記表示装置は、前記入力装置から評価対象機器を特定する情報が入力されると、この特定する情報に対応した評価対象機器に関わる、イベントのトレンドデータとイベントのマップデータを表示することを特徴とすることにより、
イベントのトレンドデータに加え、イベントのマップデータにより、イベントの発生日時（発生時刻）に基づいて、イベント発生回数を領域（タイムスロット）に分けて表示することが可能である。その結果、時間とともに予兆パターンの発生頻度が増加する場合以外の事例ついても、評価対象機器における機器状態の変化を診断することが可能な、機器状態評価支援装置を得ることができる。
The device status evaluation support device related to this application is
An input device for inputting device data, event data, and event occurrence number threshold value related to the device to be evaluated,
Based on the device data, event data, and event occurrence count threshold input from the input device, a central processing unit that calculates the number of event occurrences allocated to the time slot and the event score allocated to the time slot. ,
A storage device that stores the device data and the event occurrence count threshold input from the input device, the event occurrence count allocated to the time slot and the event score allocated to the time slot calculated by the central processing unit. When,
Based on the number of event occurrences allocated to the time slot and the event score allocated to the time slot stored in the storage device, the event trend data and the event map data related to the evaluation target device are displayed. Equipped with a display device,
The display device is characterized in that when information for identifying an evaluation target device is input from the input device, event trend data and event map data related to the evaluation target device corresponding to the specified information are displayed. By
In addition to the event trend data, it is possible to display the number of event occurrences by dividing them into areas (time slots) based on the event occurrence date and time (occurrence time) by using the event map data. As a result, it is possible to obtain a device state evaluation support device capable of diagnosing a change in the device state in the device to be evaluated even in cases other than the case where the frequency of occurrence of the sign pattern increases with time.
本願の実施の形態に関わる、機器状態評価支援装置について、図を参照しながら以下に説明する。なお、各図において、同一または同様の構成部分については同じ符号を付しており、対応する各構成部のサイズと縮尺はそれぞれ独立している。例えば構成の一部を変更した断面図の間で、変更されていない同一構成部分を図示する際に、同一構成部分のサイズと縮尺が異なっている場合もある。また、機器状態評価支援装置は、実際にはさらに複数の部材を備えているが、説明を簡単にするため、説明に必要な部分のみを記載し、他の部分については省略している。 The device state evaluation support device according to the embodiment of the present application will be described below with reference to the drawings. In each figure, the same or similar components are designated by the same reference numerals, and the sizes and scales of the corresponding components are independent of each other. For example, when the same component that has not been changed is illustrated between cross-sectional views in which a part of the structure is changed, the size and scale of the same component may be different. Further, although the device state evaluation support device actually includes a plurality of members, only the parts necessary for the explanation are described and the other parts are omitted for the sake of simplicity.
実施の形態１．
以下、本願の実施の形態に関わる、機器状態評価支援装置を図に基づいて説明する。本実施の形態によれば、時間と予兆パターンの発生関係に基づく状態評価のアルゴリズムについて具体的に記載を行っており、本願に関わる機器状態評価支援装置を再現可能なものとしている。図１は、本願の実施の形態１に関わる機器状態評価支援システム２００の全体構成を示しているシステム構成図である。機器状態評価支援システム２００は、Ｗｅｂ端末１１、Ｗｅｂサーバ１３、アプリケーションサーバ１５、データベースサーバ１６、評価対象機器１８、およびネットワーク関連機器を備えている。実施の形態１に関わる機器状態評価支援装置は、Ｗｅｂ端末１１、Ｗｅｂサーバ１３、アプリケーションサーバ１５、データベースサーバ１６などから構成されている。
Hereinafter, the device state evaluation support device according to the embodiment of the present application will be described with reference to the drawings. According to the present embodiment, the state evaluation algorithm based on the generation relationship between time and the sign pattern is specifically described, and the device state evaluation support device according to the present application can be reproduced. FIG. 1 is a system configuration diagram showing the overall configuration of the device state
実施の形態１に関わる機器状態評価支援装置では、Ｗｅｂサーバ１３、アプリケーションサーバ１５、データベースサーバ１６からなる、Ｗｅｂ３階層方式が採用されている。Ｗｅｂ端末１１（機器データ入力手段、イベント発生回数閾値入力手段、イベントデータ入力手段）は、Ｗｅｂサーバ１３にネットワーク回線（インターネット）１２を経由して接続し、機器状態評価支援システム２００におけるユーザインタフェイスとして使用される。状態評価の対象となる評価対象機器１８は、電力の発電、送電、変電、配電に使用されるもので、ネットワーク１７に接続している。Ｗｅｂ端末１１（入力装置）は、ネットワーク回線１２を経由して、評価対象機器１８と接続することができる。
In the device state evaluation support device according to the first embodiment, a Web 3-layer system including a
機器状態評価支援システム２００では、ネットワーク回線１２の例としてインターネットを使用することを想定しているが、ネットワーク回線１２はイントラネットでも実現可能である。Ｗｅｂサーバ１３は、ネットワーク回線１２を経由して、Ｗｅｂ端末１１（入力装置）と情報のやり取りを行う。ファイヤーウォール１４は、インターネットを経由してのやり取りにおけるセキュリティ確保のために、Ｗｅｂサーバ１３とアプリケーションサーバ１５の間に設けられている。アプリケーションサーバ１５（中央処理装置、表示装置）は、本願の主たる構成要素（イベント発生回数／イベントスコア計算手段、トレンドデータ表示手段、マップデータ表示手段）を実現するためのものである。
The device state
データベースサーバ１６（記憶装置）は、本願のデータをつかさどる構成要素（機器データ記憶手段、イベント発生回数閾値記憶手段、トレンドデータ記憶手段、マップデータ記憶手段）を実現するために設けられている。アプリケーションサーバ１５とデータベースサーバ１６は、ファイヤーウォール１４と、ネットワーク１７で接続されている。ここでは、本願の実施の形態として、Ｗｅｂ３階層方式（Ｗｅｂサーバ１３、アプリケーションサーバ１５、データベースサーバ１６）での実現例を示している。
The database server 16 (storage device) is provided to realize the components (device data storage means, event occurrence number threshold storage means, trend data storage means, map data storage means) that control the data of the present application. The
上記を踏まえ、以下に、本願に関わる機器状態評価支援装置の機能上の構成を説明する。図２は、本願の実施の形態に関わる機器状態評価支援装置１００を示す機能ブロック図である。機器状態評価支援装置１００は、入力装置（Ｗｅｂ端末１１）を実現する機能として、機器データ入力手段２１、イベント発生回数閾値入力手段２２、イベントデータ入力手段２３を備えている。機器状態評価支援装置１００は、記憶装置を実現する機能として、機器データ記憶手段２４、イベント発生回数閾値記憶手段２５、トレンドデータ記憶手段２６、マップデータ記憶手段２７を備えている。
Based on the above, the functional configuration of the device state evaluation support device according to the present application will be described below. FIG. 2 is a functional block diagram showing the device state
機器状態評価支援装置１００は、中央処理装置を実現する機能として、イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８を備えている。機器状態評価支援装置１００は、表示装置を実現する機能として、トレンドデータ表示手段２９、マップデータ表示手段３０を備えている。機器状態評価支援装置１００の入力手段のうち、機器データ入力手段２１は、機器状態評価支援装置の外部より、状態評価の対象となる評価対象機器１８の機器データ（機器名称、機器種別、製造者など）を機器状態評価支援装置に入力するために使用する。
The device state
機器状態評価支援装置１００の入力手段のうち、イベント発生回数閾値入力手段２２は、イベントスコアを算出するうえで使用する、イベント発生回数閾値を入力するためのものである。機器状態評価支援装置１００の入力手段のうち、イベントデータ入力手段２３は、状態評価の対象となる評価対象機器１８における異常の予兆を示すイベントデータ（機器名称、イベントの発生日時など）を入力するためのものである。
Among the input means of the device state
機器状態評価支援装置１００の記憶手段のうち、機器データ記憶手段２４は、機器データ入力手段２１で入力した機器データを記憶しておくためのものである。機器状態評価支援装置１００の記憶手段のうち、イベント発生回数閾値記憶手段２５は、イベントスコアを算出するうえで使用する、イベント発生回数閾値を記憶しておくためのものである。機器状態評価支援装置１００の記憶手段のうち、トレンドデータ記憶手段２６は、イベントデータ入力手段２３で入力したイベントデータをもとに計算した、イベント発生回数およびイベントスコアを日単位で記憶するためのものである。
Among the storage means of the device state
なお、トレンドデータは、日単位としているが、トレンドデータ記憶手段のデータ容量が許せば、トレンドデータ記憶手段２６は、時間単位、分単位、または秒単位で記憶することも可能である。機器状態評価支援装置１００の記憶手段のうち、マップデータ記憶手段２７は、イベントデータ入力手段２３で入力したイベントデータをもとに計算したイベント発生回数およびイベントスコアをタイムスロットに配分して記憶するためのものである。イベント発生回数は、一つの評価対象機器に対し１種類に限定する必要はない。機器データ記憶手段２４の容量が許せば、本願の構成を応用することで、一つの評価対象機器に対し複数のイベントを入力し、それぞれのイベント発生回数とイベントスコアを評価する仕組みを実現することは容易である。
Although the trend data is stored in daily units, the trend data storage means 26 can also store in hours, minutes, or seconds if the data capacity of the trend data storage means allows. Among the storage means of the device state
機器状態評価支援装置１００は、中央処理装置を実現する機能として、イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８を備えている。イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８のうち、イベント発生回数計算部は、イベントデータ入力手段２３で入力したイベントデータをもとに、トレンドデータにおける各日付のイベント発生回数と、マップデータにおける各タイムスロットのイベント発生回数を、計算する。イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８のうち、イベントスコア計算部は、各タイムスロットにおける閾値を超えたイベント発生回数をイベントスコアとして計算し、その結果をマップデータ記憶手段２７に格納する。
The device state
また、イベントスコア計算部は、イベントの発生日付におけるイベントスコアの合計値を、トレンドデータ記憶手段２６に格納する。機器状態評価支援装置１００の表示手段のうち、トレンドデータ表示手段２９は、トレンドデータ記憶手段２６に格納されたイベント発生回数、イベントスコアを、日単位、月単位、年単位で表示するためのものである。機器状態評価支援装置１００の表示手段のうち、マップデータ表示手段３０は、マップデータ記憶手段２７に格納されたイベント発生回数、イベントスコアを、タイムスロット単位で表示するためのものである。
Further, the event score calculation unit stores the total value of the event scores on the event occurrence date in the trend data storage means 26. Among the display means of the device state
本願には、イベント、イベントスコア、タイムスロットなどの用語が使用されている。このうち、イベントは、先行技術文献では「予兆パターン」と記載されている事柄である。実施の形態に関わる機器状態評価支援装置１００では、機器の異常の兆候を示す事象を「イベント」と呼ぶこととしている。よって、以降、異常兆候の発生＝イベントの発生と記載することとする。また、本願では、評価対象機器におけるイベント発生回数より、評価対象機器の状態変化度合いを推定している。
Terms such as event, event score, and time slot are used in this application. Of these, the event is a matter described as a "predictive pattern" in the prior art document. In the device state
本願では、状態変化度合いを評価する指標を「イベントスコア」と呼ぶこととする。イベントスコアは、値が大きくなればなるほど、評価対象機器の状態変化が進んでおり、近い将来に故障する可能性が高いことを示しているものである。また、本実施の形態では、イベントの発生分布を時間軸で評価するために、評価用の時間メッシュを設けている。この評価用の時間メッシュを「タイムスロット」と呼ぶこととする。さらに、個々のタイムスロットを「発生領域」と呼ぶことにする。 In the present application, an index for evaluating the degree of state change is referred to as an "event score". The event score indicates that the larger the value, the more the state of the device to be evaluated is changing, and the higher the possibility of failure in the near future. Further, in the present embodiment, a time mesh for evaluation is provided in order to evaluate the event occurrence distribution on the time axis. The time mesh for this evaluation is called a "time slot". Further, each time slot will be referred to as a "generation area".
ここで、タイムスロットの意味を以下で具体的に説明する。タイムスロット「秒」は、００秒から５９秒までの６０領域を表している。タイムスロット「分」は、００分から５９分までの６０領域を表している。タイムスロット「時」は、０時から２３時までの２３領域を表している。タイムスロット「日」は、１日から３１日までの３１領域を表している。タイムスロット「曜日」は、月曜日から日曜日までの７領域を表している。タイムスロット「月」は、１月から１２月までの１２領域を表している。 Here, the meaning of the time slot will be specifically described below. The time slot "second" represents 60 regions from 00 seconds to 59 seconds. The time slot "minute" represents 60 areas from 00 minutes to 59 minutes. The time slot "hour" represents 23 regions from 0:00 to 23:00. The time slot "day" represents 31 areas from the 1st to the 31st. The time slot "day of the week" represents seven areas from Monday to Sunday. The time slot "month" represents 12 areas from January to December.
例えば、イベントの発生時刻が、２０１９／５／１（水）；１２：２２：００の場合、トレンドデータ記憶手段２６では、発生領域（２０１９／５／１）と記憶されている。マップデータ記憶手段２７では、秒：発生領域（０）、分：発生領域（２２）、時：発生領域（１２）、日：発生領域（１）、曜日：発生領域（水）、月：発生領域（５）と記憶されている。評価対象機器にイベントが発生した場合、２０１９／５／１（水）；１２：２２：００における、各タイムスロットについて、発生回数を＋１インクリメントする。 For example, when the event occurrence time is 2019/5/1 (Wednesday); 12:22:00, the trend data storage means 26 stores the event occurrence area (2019/5/1). In the map data storage means 27, seconds: generation area (0), minutes: generation area (22), hour: generation area (12), day: generation area (1), day of the week: generation area (Wednesday), month: generation It is stored as area (5). When an event occurs in the evaluation target device, the number of occurrences is incremented by +1 for each time slot at 12:22:00 on May 1, 2019 (Wednesday).
機器状態評価支援装置１００の機能ブロックのそれぞれは、図３に示すハードウェアによって実現される。同図は、本願の実施の形態に関わる機器状態評価支援装置１００の内部構成を示している。機器状態評価支援装置１００は、プロセッサ７００（中央処理装置）、メモリ７０１、入出力デバイス７０２、ネットワーク７０３（データバス）などを備えている。すなわち、プロセッサ７００と、プログラムおよびデータを蓄積するメモリ７０１と、キーボード、センサなどの入出力デバイス７０２とをネットワーク７０３（データバス）によって接続し、プロセッサ７００による制御によって、データの処理とデータの伝送を行っている。
Each of the functional blocks of the device state
ここで、メモリ７０１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリー、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等が該当する。メモリ７０１は、機器状態評価支援装置１００の記憶装置（機器データ記憶手段２４、イベント発生回数閾値記憶手段２５、トレンドデータ記憶手段２６、マップデータ記憶手段２７）に該当する。
Here, the
入出力デバイス７０２（ユーザインタフェイス）は、ディスプレイ、キーボードなどであり、機器状態評価支援装置１００における入力装置（機器データ入力手段２１、イベント発生回数閾値入力手段２２、イベントデータ入力手段２３など）および表示装置（トレンドデータ表示手段２９、マップデータ表示手段３０など）に該当する。機器状態評価支援装置１００における各機能は、プロセッサ７００およびメモリ７０１により実現される。各機能の実行部は、専用のハードウェアであっても、メモリ７０１に格納されるプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit：中央処理装置）であってもよい。ＣＰＵは、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）ともいう。
The input / output device 702 (user interface) is a display, a keyboard, or the like, and includes an input device (device data input means 21, event occurrence count threshold input means 22, event data input means 23, etc.) in the device state
各機能の実行部がＣＰＵの場合、機器状態評価支援装置１００の機能（イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８など）は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアとファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ７０１に格納される。各機能の実行部は、メモリ７０１に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。
When the execution unit of each function is a CPU, the functions of the device state evaluation support device 100 (event occurrence count / event score calculation means 28, etc.) are realized by software, firmware, or a combination of software and firmware. Software and firmware are written as programs and stored in
次に、機器状態評価支援装置１００の第１の動作を、図に基づいて説明する。第１の動作では、機器状態評価支援システムの初期構築段階および設定段階において、機器データとイベント発生回数閾値を、入出力デバイス７０２（機器データ入力手段２１およびイベント発生回数閾値入力手段２２）から入力する。図４は、本願の機器状態評価支援装置１００における第１の動作を説明するためのフロー図である。評価対象機器のメンテナンスが開始すると（ステップＳＴ２０)、ユーザは、機器データ入力手段２１から機器データを機器状態評価支援システムに入力する（ステップＳＴ２１）。
Next, the first operation of the device state
次いで、ユーザは、イベント発生回数閾値入力手段２２からイベント発生回数閾値を機器状態評価支援システムに入力する（ステップＳＴ２２）。機器データとイベント発生回数閾値の入力が終了すると、メンテナンスが終了する（ステップＳＴ２３）。機器データ入力手段２１からの機器データの入力（ステップＳＴ２１）とイベント発生回数閾値入力手段２２からのイベント発生回数閾値の入力（ステップＳＴ２２）は、Ｗｅｂ端末１１から自動で、吸い上げることも可能である。
Next, the user inputs the event occurrence number threshold value into the device state evaluation support system from the event occurrence number threshold input means 22 (step ST22). When the input of the device data and the event occurrence number threshold is completed, the maintenance is completed (step ST23). The input of device data from the device data input means 21 (step ST21) and the input of the event occurrence number threshold value from the event occurrence number threshold value input means 22 (step ST22) can be automatically sucked up from the
図５は、本願の機器データ入力手段２１に入力されている機器データの例を表している。ここに示してある例では、機器データは、機器名称、機器種別、および製造者から構成されている。機器名称は、２文字の英字と、３桁の数字で表されている。機器種別は、変圧器、電柱、電線などが、該当する。製造者は、それぞれの評価対象機器の製造会社（Ａ社、Ｂ社、Ｃ社、Ｄ社）を表している。 FIG. 5 shows an example of device data input to the device data input means 21 of the present application. In the example shown here, the device data is composed of the device name, device type, and manufacturer. The device name is represented by a two-letter alphabet and a three-digit number. The equipment type corresponds to transformers, utility poles, electric wires, etc. The manufacturer represents the manufacturing company (company A, company B, company C, company D) of each evaluation target device.
図６は、本願の機器データ記憶手段２４に記憶されている機器データの例を表している。ここに示してある例では、機器データ入力手段２１から入力された機器データは、機器名称、機器種別、および製造者から構成されている。機器名称は、２文字の英字と、３桁の数字で表されている。機器種別は、変圧器、電柱、電線などが、該当する。製造者は、それぞれの機器の製造会社（Ａ社、Ｂ社、Ｃ社、Ｄ社、）を表している。 FIG. 6 shows an example of device data stored in the device data storage means 24 of the present application. In the example shown here, the device data input from the device data input means 21 is composed of a device name, a device type, and a manufacturer. The device name is represented by a two-letter alphabet and a three-digit number. The equipment type corresponds to transformers, utility poles, electric wires, etc. The manufacturer represents a manufacturer of each device (Company A, Company B, Company C, Company D, etc.).
図７は、本願のイベント発生回数閾値入力手段２２に入力されている、タイムスロットに配分されたイベント発生回数閾値を表している。イベント発生回数閾値は、機器状態評価支援装置１００のイベント発生回数閾値入力手段２２から入力され、イベントスコアを算出するうえで使用する。ここに示してある例では、機器種別は、変圧器と電柱が選ばれている。イベント発生回数閾値は、領域種別ごとに入力可能で、同図では、領域種別は、時、分、秒、日、月、曜日に分けられている。
FIG. 7 shows the event occurrence number thresholds allocated to the time slots, which are input to the event occurrence number threshold input means 22 of the present application. The event occurrence number threshold is input from the event occurrence number threshold input means 22 of the device state
ここには、イベント発生回数閾値として、時（１５）、分（６）、秒（６）、日（１２）、月（３０）、曜日（５５）が入力されている。また、同図には、領域種別ごとに開始点と終点が表示されている。開始点と終点は、タイムスロットの領域種別に対応している。領域種別「時」では、０時から２３時までの２４領域を表すように、開始点「０」と終了点「２３」が入力されている。領域種別「分」では、００分から５９分までの６０領域を表すように、開始点「０」と終了点「５９」が入力されている。 Here, hour (15), minute (6), second (6), day (12), month (30), and day of the week (55) are input as the event occurrence number threshold. Further, in the figure, the start point and the end point are displayed for each area type. The start point and end point correspond to the area type of the time slot. In the area type "hour", a start point "0" and an end point "23" are input so as to represent 24 areas from 0:00 to 23:00. In the area type "minute", a start point "0" and an end point "59" are input so as to represent 60 areas from 00 minutes to 59 minutes.
領域種別「秒」では、００秒から５９秒までの６０領域を表すように、開始点「０」と終了点「５９」が入力されている。領域種別「日」では、１日から３１日までの３１領域を表すように、開始点「１」と終了点「３１」が入力されている。領域種別「月」では、１月から１２月までの１２領域を表すように、開始点「１」と終了点「１２」が入力されている。領域種別「曜日」では、月曜日から日曜日までの７領域を表すように、開始点「月」と終了点「日」が入力されている。 In the area type "second", a start point "0" and an end point "59" are input so as to represent 60 areas from 00 seconds to 59 seconds. In the area type "day", a start point "1" and an end point "31" are input so as to represent 31 areas from the 1st to the 31st. In the area type "month", a start point "1" and an end point "12" are input so as to represent 12 areas from January to December. In the area type "day of the week", a start point "month" and an end point "day" are input so as to represent seven areas from Monday to Sunday.
図８は、本願のイベント発生回数閾値記憶手段２５に入力されている、タイムスロットに配分されたイベント発生回数閾値を表している。イベント発生回数閾値は、機器状態評価支援装置１００のイベント発生回数閾値入力手段２２から入力され、イベントスコアを算出する際に使用される。ここに示してある例では、機器種別は、変圧器と電柱が選ばれている。イベント発生回数閾値は、領域種別ごとに入力可能で、同図では、領域種別は、時、分、秒、日、月、曜日に分けられている。ここには、イベント発生回数閾値として、時（１５）、分（６）、秒（６）、日（１２）、月（３０）、曜日（５５）が入力されている。
FIG. 8 shows the event occurrence number thresholds allocated to the time slots, which are input to the event occurrence number threshold storage means 25 of the present application. The event occurrence number threshold is input from the event occurrence number threshold input means 22 of the device state
また、同図には、領域種別ごとに開始点と終点が表示されている。開始点と終点は、タイムスロットの領域に対応している。領域種別「時」では、０時から２３時までの２４領域を表すように、開始点「０」と終了点「２３」が入力されている。領域種別「分」では、００分から５９分までの６０領域を表すように、開始点「０」と終了点「５９」が入力されている。なお、同図に示すイベント発生回数閾値は、機器種別ごとだけではなく、機器コードごとに設定できるようにすることもできる。機器種別が設定されていない評価対象機器に対応する場合、特定の機器に注力して評価する場合などに使用することを想定している。 Further, in the figure, the start point and the end point are displayed for each area type. The start and end points correspond to the time slot area. In the area type "hour", a start point "0" and an end point "23" are input so as to represent 24 areas from 0:00 to 23:00. In the area type "minute", a start point "0" and an end point "59" are input so as to represent 60 areas from 00 minutes to 59 minutes. The event occurrence number threshold value shown in the figure can be set not only for each device type but also for each device code. It is supposed to be used when it corresponds to the evaluation target device for which the device type is not set, or when the evaluation is focused on a specific device.
次に、機器状態評価支援装置１００の第２の動作を、図に基づいて説明する。第２の動作では、初期構築段階、あるいは日々の運用段階として、機器状態評価支援システムの外部または内部で作成したイベントデータを機器状態評価支援システム２００に入力する。図９は、本願の機器状態評価支援装置１００における第２の動作を説明するためのフロー図である。
Next, the second operation of the device state
評価対象機器のイベントデータは、イベントデータ入力手段２３から入力される。具体的なイベントデータの入力方法としては、Ｗｅｂ端末１１を使用してスプレッドシートなどのファイルをアップロードする方式、Ｗｅｂサービスを使用して人手を介さずに、イベントデータをネットワーク経由で送信する方法、あるいは、画面よりイベントデータを入力する方法などが考えらえる。イベントデータの入力は、機器状態評価支援システムの初期構築段階、あるいは日々の運用段階で、開始する（ステップＳＴ３０）。
The event data of the evaluation target device is input from the event data input means 23. Specific event data input methods include a method of uploading a file such as a spreadsheet using a
イベントデータは、イベントデータ入力手段２３から入力される（ステップＳＴ３１）。機器状態評価支援システムは、イベントデータの入力を起点として、中央処理装置（イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８）において、イベント発生回数の計算（ステップＳＴ３２）と、イベントスコアの計算（ステップＳＴ３３)を実行する。そして、イベント発生回数の計算結果と、イベントスコアの計算結果を、トレンドデータ記憶手段２６と、マップデータ記憶手段２７に、それぞれ格納する（ステップＳＴ３４）。ステップＳＴ３４が終了すれば、イベントデータの入力は終了する（ステップＳＴ３５）。 The event data is input from the event data input means 23 (step ST31). In the device state evaluation support system, starting from the input of event data, the central processing unit (event occurrence count / event score calculation means 28) calculates the number of event occurrences (step ST32) and the event score (step ST33). To execute. Then, the calculation result of the number of event occurrences and the calculation result of the event score are stored in the trend data storage means 26 and the map data storage means 27, respectively (step ST34). When step ST34 is completed, the input of event data is completed (step ST35).
図１０は、本願のイベントデータ入力手段２３に入力されて記憶されている、機器名称とイベントの発生日時との関係を表している。イベントデータ入力手段２３は、評価対象機器１８における異常の予兆を示すイベントデータ（機器名称、イベントの発生日時）を入力するためのものである。ここの例では、イベントが発生するたびに、機器名称とイベントの発生日時（および発生時刻）が対応付けられて表示されている。
FIG. 10 shows the relationship between the device name and the event occurrence date and time, which is input and stored in the event data input means 23 of the present application. The event data input means 23 is for inputting event data (device name, event occurrence date and time) indicating a sign of abnormality in the
図１１は、本願の中央処理装置（イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８）が実行する、イベント発生回数とイベントスコアを計算するための、フローチャートを示している。まず、計算が開始すると（ステップＳＴ００）、イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８は、イベントデータ入力手段２３より、最初のイベントを受け取る（ステップＳＴ０１）。ステップＳＴ０１が終了すると、イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８は、イベントの発生時刻より、イベントの発生領域（曜日／月／日／時／分／秒）を計算し、マップデータ記憶手段２７より、当該機器の当該領域におけるイベント発生回数を取得する（ステップＳＴ０２）。 FIG. 11 shows a flowchart for calculating the number of event occurrences and the event score executed by the central processing unit (event occurrence count / event score calculation means 28) of the present application. First, when the calculation starts (step ST00), the event occurrence count / event score calculation means 28 receives the first event from the event data input means 23 (step ST01). When step ST01 is completed, the event occurrence count / event score calculation means 28 calculates the event occurrence area (day / month / day / hour / minute / second) from the event occurrence time, and from the map data storage means 27. , Acquire the number of event occurrences in the area of the device (step ST02).
ステップＳＴ０２が終了すると、イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８は、該当領域にデータがあるかどうかを判断する（ステップＳＴ０３）。すなわち、該当領域でイベントの発生回数がゼロか否か、したがって、過去にイベントが発生したことがあるかどうかを判断する。データが有ると判断した場合には、イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８は、当該領域の発生回数をインクリメントし、そのイベント発生回数を記録する（ステップＳＴ０４）。イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８は、該当領域にデータがあるかどうかを判断し（ステップＳＴ０３）、データが無いと判断した場合には、当該領域を作成し、イベント発生回数＝１を記録する（ステップＳＴ０５）。 When step ST02 is completed, the event occurrence count / event score calculation means 28 determines whether or not there is data in the corresponding area (step ST03). That is, it is determined whether or not the number of occurrences of the event is zero in the corresponding area, and therefore, whether or not the event has occurred in the past. When it is determined that there is data, the event occurrence count / event score calculation means 28 increments the occurrence count of the region and records the event occurrence count (step ST04). The event occurrence count / event score calculation means 28 determines whether or not there is data in the corresponding area (step ST03), and if it is determined that there is no data, creates the relevant area and records the event occurrence count = 1. (Step ST05).
ステップＳＴ０４またはステップＳＴ０５が終了すると、イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８は、トレンドデータ記憶手段２６の当該機器、当該日付のイベント発生回数をインクリメントする（ステップＳＴ０６）。ステップＳＴ０６が終了すると、イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８は、マップデータ記憶手段２７より、当該領域のイベント発生回数閾値を取得する（ステップＳＴ０７）。ステップＳＴ０７が終了すると、イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８は、当該領域のイベント発生回数がイベント発生回数閾値を超えているかどうかを判断する（ステップＳＴ０８）。 When step ST04 or step ST05 is completed, the event occurrence count / event score calculation means 28 increments the event occurrence count of the device and the date of the trend data storage means 26 (step ST06). When step ST06 is completed, the event occurrence number / event score calculation means 28 acquires the event occurrence number threshold value of the region from the map data storage means 27 (step ST07). When step ST07 is completed, the event occurrence count / event score calculation means 28 determines whether or not the event occurrence count in the region exceeds the event occurrence count threshold (step ST08).
当該領域のイベント発生回数がイベント発生回数閾値を超えていると判断した場合には、イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８は、マップデータ記憶手段２７の当該領域のイベントスコアをインクリメントし（ステップＳＴ０９）、さらに、トレンドデータ記憶手段２６の当該領域のイベントスコアをインクリメントする（ステップＳＴ１０）。ステップＳＴ１０が終了すると、イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８は、全てのイベントデータを処理したか、どうかを判断する（ステップＳＴ１１）。 When it is determined that the number of event occurrences in the area exceeds the event occurrence number threshold, the event occurrence number / event score calculation means 28 increments the event score of the area of the map data storage means 27 (step ST09). ), Further, the event score of the region of the trend data storage means 26 is incremented (step ST10). When step ST10 is completed, the event occurrence count / event score calculation means 28 determines whether or not all the event data has been processed (step ST11).
ステップＳＴ０８で、当該領域のイベント発生回数がイベント発生回数閾値を超えていないと判断した場合も、イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８は、ステップＳＴ１１に移行して、全てのイベントデータを処理したか、どうかを判断する。ステップＳＴ１１で、全てのイベントデータを処理していないと判断した場合には、イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８は、イベントデータ入力手段２３より、次のイベントデータを受け取り（ステップＳＴ１２）、ステップＳＴ０２に戻る。ステップＳＴ１１で、全てのイベントデータを処理したと判断した場合には、イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８は、計算を終了する（ステップＳＴ１３）。 Even when it is determined in step ST08 that the number of event occurrences in the area does not exceed the event occurrence number threshold value, the event occurrence count / event score calculation means 28 shifts to step ST11 and processes all event data. Judge whether or not. If it is determined in step ST11 that all the event data has not been processed, the event occurrence count / event score calculation means 28 receives the next event data from the event data input means 23 (step ST12), and the step Return to ST02. If it is determined in step ST11 that all the event data has been processed, the event occurrence count / event score calculation means 28 ends the calculation (step ST13).
次に、イベント発生回数およびイベントスコアの具体例を示す。図１２は、本願のマップデータ記憶手段２７に記憶されているイベントのマップデータを表している。機器状態評価支援装置１００のマップデータ記憶手段２７は、イベントデータ入力手段２３で入力したイベントデータをもとに計算したイベント発生回数およびイベントスコアをタイムスロットごとに記憶するためのものである。ここの例では、イベント発生回数およびイベントスコアが、機器名称、領域種別、領域値と対応付けられて表示されている。
Next, specific examples of the number of event occurrences and the event score are shown. FIG. 12 shows the map data of the event stored in the map data storage means 27 of the present application. The map data storage means 27 of the device state
図１３は、本願のトレンドデータ記憶手段２６に記憶されているトレンドデータの具体例を表している。トレンドデータ記憶手段２６には、イベントの発生日付におけるイベントスコアの合計値を格納する。ここの例では、イベント発生回数およびイベントスコアが、機器名称、イベントの発生日付と対応付けられて表示されている。 FIG. 13 shows a specific example of the trend data stored in the trend data storage means 26 of the present application. The trend data storage means 26 stores the total value of the event scores on the event occurrence date. In this example, the number of event occurrences and the event score are displayed in association with the device name and the event occurrence date.
続いて、評価対象機器の状態評価を行う段階での手順を説明する。図１４は、本願の機器状態評価支援装置１００が実行する第３の動作を説明するためのフロー図である。評価対象機器１８の評価が開始すると（ステップＳＴ４０）、ユーザは、Ｗｅｂ端末１１を使用して、評価対象機器を特定する情報（機器名称など）を入力し、評価を行う対象機器を選択する（ステップＳＴ４１）。機器状態評価支援装置１００（トレンドデータ表示手段２９）は、選択された評価対象機器１８に関するトレンドデータを作成して、表示する。
Next, the procedure at the stage of evaluating the state of the device to be evaluated will be described. FIG. 14 is a flow chart for explaining a third operation executed by the device state
ユーザは、トレンドデータ表示手段２９により作成され、表示されたイベントのトレンドデータを確認して、評価対象機器１８に関する状態変化状況の評価を行う（ステップＳＴ４２)。さらに、ユーザは、機器状態評価支援装置１００（マップデータ表示手段３０）が作成した評価対象機器１８に関するマップデータを使用して、イベントの集中するタイムスロットの分析を行う（ステップＳＴ４４）。ユーザがステップＳＴ４２およびステップＳＴ４３を終了すれば、評価対象機器１８の状態評価は終了する（ステップＳＴ４５）。
The user confirms the trend data of the event created and displayed by the trend data display means 29, and evaluates the state change status of the evaluation target device 18 (step ST42). Further, the user analyzes the time slot in which the event is concentrated by using the map data related to the
図１５は、本願のトレンドデータ表示手段２９が、トレンドデータを表示するために作成した、トレンドグラフの例を表している。機器状態評価支援装置１００のトレンドデータ表示手段２９は、トレンドデータ記憶手段２６に格納された、イベント発生回数とイベントスコアを、日単位、月単位（または半月単位）、年単位で表示するためのものである。ここの例では、２０１８／４／１（初回イベント）から２０１９／１１／１（最終イベント）までのイベントのトレンドデータが、タイムスロット単位でトレンドグラフとして表示されている。
FIG. 15 shows an example of a trend graph created by the trend data display means 29 of the present application to display trend data. The trend data display means 29 of the device state
イベントのトレンドデータ（イベントスコアおよびイベント発生回数）は、機器名称、機器種別、製造者と対応付けられている。図中、イベントスコアのトレンドデータは、折れ線グラフで、イベント発生回数のトレンドデータは、棒グラフで表示されている。イベントスコア（時／分／秒）は２，０８５であり、イベントスコア（月／日／曜日）は１，７９８である。このため、イベントスコア（総合）は３，８８３になる。 The event trend data (event score and number of event occurrences) is associated with the device name, device type, and manufacturer. In the figure, the trend data of the event score is displayed as a line graph, and the trend data of the number of event occurrences is displayed as a bar graph. The event score (hours / minutes / second) is 2,085, and the event score (month / day / day of the week) is 1,798. Therefore, the event score (overall) is 3,883.
なお、同図に示す評価対象機器のトレンドデータは、機器種別ごとのデータ表示としている。機器種別ごとのイベントデータを集計することで、機器種別ごとの状態評価の傾向をみることができる。あるいは、機器種別と製造者の組み合わせでイベントデータを集計することで、製造者の特定の機器種別に状態変化に著しい傾向がないかというような評価を行うこともできる。したがって、評価対象機器における状態変化の度合いを異常兆候の発生量と発生傾向により評価することが可能である。 The trend data of the evaluation target devices shown in the figure is displayed as data for each device type. By aggregating the event data for each device type, the tendency of status evaluation for each device type can be seen. Alternatively, by aggregating the event data by the combination of the device type and the manufacturer, it is possible to evaluate whether or not there is a significant tendency for the state change in the specific device type of the manufacturer. Therefore, it is possible to evaluate the degree of change of state in the device to be evaluated based on the amount of abnormal signs generated and the tendency of occurrence.
図１６から図２１は、本願のマップデータ表示手段３０が、マップデータを表示するために作成した、マップグラフの例を表しており、イベントに関わる第１のマップデータから第６のマップデータが、タイムスロット単位で表示されている。機器状態評価支援装置１００のマップデータ表示手段３０は、イベントデータ入力手段２３で入力したイベントデータをもとに計算したイベント発生回数およびイベントスコアをタイムスロットごとに表示するためのものである。第１のマップデータから第６のマップデータは、イベントの発生回数が、時、分、秒、月、日、曜日に分けられて、タイムスロット単位で表示されている。
16 to 21 show an example of a map graph created by the map data display means 30 of the present application to display the map data, and the first map data to the sixth map data related to the event are shown. , Displayed in time slot units. The map data display means 30 of the device state
図１６が示している第１のマップデータ（第１のマップグラフ）は、イベント発生回数（時）を表している。ここでは、イベント発生回数が、時間ごとに表示されており、イベントスコア（時）が６７５であることが示されている。図１７が示している第２のマップデータ（第２のマップグラフ）は、イベント発生回数（分）を表している。ここでは、イベント発生回数が、分ごとに表示されており、イベントスコア（分）が６９６であることが示されている。図１８が示している第３のマップデータ（第３のマップグラフ）は、イベント発生回数（秒）を表している。ここでは、イベント発生回数が、秒ごとに表示されており、イベントスコア（秒）が７１４であることが示されている。 The first map data (first map graph) shown in FIG. 16 represents the number of event occurrences (hours). Here, the number of event occurrences is displayed for each hour, and it is shown that the event score (hour) is 675. The second map data (second map graph) shown in FIG. 17 represents the number of event occurrences (minutes). Here, the number of event occurrences is displayed every minute, and it is shown that the event score (minutes) is 696. The third map data (third map graph) shown in FIG. 18 represents the number of event occurrences (seconds). Here, the number of event occurrences is displayed every second, and it is shown that the event score (seconds) is 714.
図１９が示している第４のマップデータ（第４のマップグラフ）は、イベント発生回数（月）を表している。ここでは、イベント発生回数が、月ごとに表示されており、イベントスコア（月）が５４０であることが示されている。図２０が示している第５のマップデータ（第５のマップグラフ）は、イベント発生回数（日）を表している。ここでは、イベント発生回数が、日ごとに表示されており、イベントスコア（日）が６４８であることが示されている。図２１が示している第６のマップデータ（第６のマップグラフ）は、イベント発生回数（曜日）を表している。ここでは、イベント発生回数が、曜日ごとに表示されており、イベントスコア（曜日）が６１０であることが示されている。 The fourth map data (fourth map graph) shown in FIG. 19 represents the number of event occurrences (months). Here, the number of event occurrences is displayed for each month, and it is shown that the event score (month) is 540. The fifth map data (fifth map graph) shown in FIG. 20 represents the number of event occurrences (days). Here, the number of event occurrences is displayed for each day, and it is shown that the event score (day) is 648. The sixth map data (sixth map graph) shown in FIG. 21 represents the number of event occurrences (day of the week). Here, the number of event occurrences is displayed for each day of the week, and it is shown that the event score (day of the week) is 610.
なお、同図に示す評価対象機器のマップデータ（マップグラフ）は、機器種別ごとのデータ表示としている。機器種別ごとのデータを集計することで、機器種別ごとの状態変化における傾向をみることができる。あるいは、機器種別と製造者の組み合わせでデータを集計することで、製造者の特定の機器種別に、状態変化に著しい傾向がないかというような評価を行うこともできる。したがって、評価対象機器の状態変化の度合いを異常兆候の発生量と発生傾向により評価することが可能である。 The map data (map graph) of the evaluation target device shown in the figure is a data display for each device type. By aggregating the data for each device type, it is possible to see the tendency of the state change for each device type. Alternatively, by aggregating the data by the combination of the device type and the manufacturer, it is possible to evaluate whether or not there is a significant tendency for the state change in the specific device type of the manufacturer. Therefore, it is possible to evaluate the degree of change in the state of the device to be evaluated based on the amount of abnormal signs generated and the tendency of occurrence.
以上説明した本実施の形態によれば、トレンドデータに加え、マップデータによりイベントの発生時刻に基づいてイベント発生回数を領域（タイムスロット）を分けて記憶することで、発生頻度が増えていかない、一定の周期で発生するような予兆パターンについても評価することができる。また、イベントの発生が集中する時刻、時間帯、曜日、季節、年数などが特定できることで、次に予兆パターンが起きそうな時期を推定することが容易となる。実際に別手段を用いての診断行為を行うタイミングを絞り込むことができ、より効率的な状態評価を行うことができるようになる。さらに本願は具体的な実現方式を開示しているので、この手法による状態評価を容易に再現することができる。 According to the present embodiment described above, the frequency of occurrence does not increase by storing the number of event occurrences in each area (time slot) based on the event occurrence time based on the map data in addition to the trend data. It is also possible to evaluate the sign pattern that occurs in a certain cycle. In addition, by identifying the time, time zone, day of the week, season, number of years, etc. where the occurrence of events is concentrated, it becomes easy to estimate the time when the next predictive pattern is likely to occur. It is possible to narrow down the timing of actually performing the diagnostic action using another means, and it becomes possible to perform more efficient state evaluation. Further, since the present application discloses a specific realization method, the state evaluation by this method can be easily reproduced.
実施の形態２．
以下、本願の実施の形態２に関わる機器状態評価支援装置を図に基づいて説明する。図２２は、スタンドアロン方式の機器状態評価支援システム２００の構成を示している。実施の形態２に関わる機器状態評価支援システム２００は、Ｗｅｂ端末１１、評価対象機器１８、アプリケーションサーバ１５ａ、およびネットワーク関連機器を備えている。実施の形態２に関わる機器状態評価支援装置１００は、Ｗｅｂ端末１１（機器データ入力手段２１、イベント発生回数閾値入力手段２２、イベントデータ入力手段２３）、アプリケーションサーバ１５ａなどから構成されている。
Embodiment 2.
Hereinafter, the device state evaluation support device according to the second embodiment of the present application will be described with reference to the drawings. FIG. 22 shows the configuration of the stand-alone device state
アプリケーションサーバ１５ａ（中央処理装置、記憶装置、表示装置）は、本願の主たる構成要素（機器データ記憶手段２４、イベント発生回数閾値記憶手段２５、トレンドデータ記憶手段２６、マップデータ記憶手段２７、イベント発生回数／イベントスコア計算手段２８、トレンドデータ表示手段２９、マップデータ表示手段３０）を実現するためのものである。なお、本願の手法は機器状態評価支援システムの具体的な実現形態を問わないため、スタンドアロン方式のほかに、クライアントーサーバ方式でも同様の機器状態評価支援システムを構築することが可能である。
The
以上説明した本実施の形態によれば、トレンドデータに加え、マップデータによりイベントの発生時刻に基づいてイベント発生回数を領域（タイムスロット）を分けて記憶することで、発生頻度が増えていかない、一定の周期で発生するような予兆パターンについても評価することができる。また、イベントの発生が集中する時刻、時間帯、曜日、季節、年数などが特定できることで、次に予兆パターンが起きそうな時期を推定することが容易となる。実際に別手段を用いての診断行為を行うタイミングを絞り込むことができるので、より効率的な状態評価を行うことができるようになる。さらに本願は、具体的な実現方式を開示することでこの手法による状態評価を容易に再現することができるようになる。 According to the present embodiment described above, the frequency of occurrence does not increase by storing the number of event occurrences in each area (time slot) based on the event occurrence time based on the map data in addition to the trend data. It is also possible to evaluate the sign pattern that occurs in a certain cycle. In addition, by identifying the time, time zone, day of the week, season, number of years, etc. where the occurrence of events is concentrated, it becomes easy to estimate the time when the next predictive pattern is likely to occur. Since the timing of actually performing the diagnostic action using another means can be narrowed down, more efficient state evaluation can be performed. Furthermore, the present application makes it possible to easily reproduce the state evaluation by this method by disclosing a specific realization method.
すなわち、本願に関わる機器状態評価支援装置は、
評価対象機器に関わる、機器データ、イベントデータ、および、イベント発生回数閾値が入力される入力装置と、
前記入力装置から入力された、機器データ、イベントデータ、および、イベント発生回数閾値を基にして、タイムスロットに配分されたイベント発生回数とタイムスロットに配分されたイベントスコアを計算する中央処理装置と、
前記入力装置から入力された、機器データおよびイベント発生回数閾値と、前記中央処理装置で計算された、タイムスロットに配分されたイベント発生回数およびタイムスロットに配分されたイベントスコアとを格納する記憶装置と、
前記記憶装置に格納されている、タイムスロットに配分されたイベント発生回数およびタイムスロットに配分されたイベントスコアを基にして、評価対象機器に関わる、イベントのトレンドデータとイベントのマップデータを表示する表示装置とを、備え、
前記表示装置は、前記入力装置から評価対象機器を特定する情報が入力されると、この特定する情報に対応した評価対象機器に関わる、イベントのトレンドデータとイベントのマップデータを表示することを特徴とするものである。
That is, the device state evaluation support device related to the present application is
An input device for inputting device data, event data, and event occurrence number threshold value related to the device to be evaluated,
Based on the device data, event data, and event occurrence count threshold input from the input device, a central processing unit that calculates the number of event occurrences allocated to the time slot and the event score allocated to the time slot. ,
A storage device that stores the device data and the event occurrence count threshold input from the input device, the event occurrence count allocated to the time slot and the event score allocated to the time slot calculated by the central processing unit. When,
Based on the number of event occurrences allocated to the time slot and the event score allocated to the time slot stored in the storage device, the event trend data and the event map data related to the evaluation target device are displayed. Equipped with a display device,
The display device is characterized in that when information for identifying an evaluation target device is input from the input device, event trend data and event map data related to the evaluation target device corresponding to the specified information are displayed. Is to be.
また、本願に関わる機器状態評価支援装置では、
前記中央処理装置は、前記入力装置から入力された、機器データ、イベントデータ、および、イベント発生回数閾値を基にして、タイムスロットに配分されたイベント発生回数とタイムスロットに配分されたイベントスコアを計算する際に、
評価対象機器に関わる最初のイベントデータを受け取る第１のステップと、
受け取ったイベントデータに含まれているイベントの発生日時を基にして、イベントが発生したタイムスロットを計算し、さらに、この計算されたタイムスロットにおけるイベント発生回数を前記記憶装置から取得する第２のステップと、
前記第２のステップで取得したイベント発生回数を基にして、前記第２のステップで計算されたイベントが発生したタイムスロットに、過去にイベントがあったかどうかを判断する第３のステップと、
前記第３のステップを実行した結果、過去にイベントがあったと判断した場合には、このイベントがあったと判断されたタイムスロットにおけるイベント発生回数をインクリメントして、記録する第４のステップと、
前記第３のステップを実行した結果、過去にイベントがなかったと判断した場合には、このイベントがなかったと判断されたタイムスロットにおけるイベント発生回数を１に設定する第５のステップと、
前記第４のステップまたは前記第５のステップが終了すると、前記記憶装置に格納されているトレンドデータのイベント発生回数をインクリメントする第６のステップと、
前記第６のステップが終了すると、前記第６のステップでイベント発生回数をインクリメントしたイベントに関わるイベント発生回数閾値を、前記記憶装置から取得する第７のステップと、
前記第６のステップでイベント発生回数をインクリメントしたイベントは、イベント発生回数が、前記第７のステップで前記記憶装置から取得したイベント発生回数閾値を超えているかどうかを判断する第８のステップと、
前記第８のステップで、イベント発生回数がイベント発生回数閾値を超えていると判断した場合には、前記第６のステップでイベント発生回数をインクリメントしたイベントに関して、マップデータのイベントスコアをインクリメントする第９のステップと、
前記第８のステップで、イベント発生回数がイベント発生回数閾値を超えていると判断した場合には、前記第６のステップでイベント発生回数をインクリメントしたイベントに関して、前記トレンドデータのイベントスコアをインクリメントする第１０のステップと、
前記第８のステップで、イベント発生回数がイベント発生回数閾値を超えていないと判断した場合、または、前記第９のステップと前記第１０のステップが終了した場合、イベントデータの処理が全て終了したかどうかを判断する第１１のステップと、
前記第１１のステップで、イベントデータの処理が全ては終了していないと判断した場合は、前記入力装置から次のイベントデータを受け取る第１２のステップと、を実行するものである。
In addition, in the device status evaluation support device related to the present application,
The central processing unit determines the number of event occurrences allocated to the time slot and the event score allocated to the time slot based on the device data, the event data, and the event occurrence count threshold input from the input device. When calculating
The first step of receiving the first event data related to the device to be evaluated,
Based on the event occurrence date and time included in the received event data, the time slot in which the event occurred is calculated, and the number of event occurrences in the calculated time slot is acquired from the storage device. Steps and
Based on the number of event occurrences acquired in the second step, the third step of determining whether or not there was an event in the past in the time slot in which the event calculated in the second step occurred,
If it is determined that an event has occurred in the past as a result of executing the third step, the number of event occurrences in the time slot determined to have this event is incremented and recorded.
If it is determined that there was no event in the past as a result of executing the third step, the fifth step of setting the number of event occurrences in the time slot determined to have not been present to 1 and
When the fourth step or the fifth step is completed, the sixth step of incrementing the number of event occurrences of the trend data stored in the storage device, and the sixth step.
When the sixth step is completed, the seventh step of acquiring the event occurrence number threshold value related to the event in which the event occurrence number is incremented in the sixth step from the storage device, and
The event in which the number of event occurrences is incremented in the sixth step includes the eighth step of determining whether or not the number of event occurrences exceeds the event occurrence number threshold value acquired from the storage device in the seventh step.
When it is determined in the eighth step that the number of event occurrences exceeds the event occurrence number threshold value, the event score of the map data is incremented with respect to the event in which the number of event occurrences is incremented in the sixth step. 9 steps and
If it is determined in the eighth step that the number of event occurrences exceeds the event occurrence number threshold value, the event score of the trend data is incremented with respect to the event in which the number of event occurrences is incremented in the sixth step. The tenth step and
When it is determined in the eighth step that the number of event occurrences does not exceed the event occurrence number threshold value, or when the ninth step and the tenth step are completed, all the processing of the event data is completed. The eleventh step to determine if
If it is determined in the eleventh step that all the processing of the event data has not been completed, the twelfth step of receiving the next event data from the input device is executed.
本願は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、１つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。従って、例示されていない無数の変形例が、本願に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。 Although the present application describes various exemplary embodiments and examples, the various features, embodiments, and functions described in one or more embodiments are applications of a particular embodiment. It is not limited to, but can be applied to embodiments alone or in various combinations. Therefore, innumerable variations not illustrated are envisioned within the scope of the techniques disclosed in the present application. For example, it is assumed that at least one component is modified, added or omitted, and further, at least one component is extracted and combined with the components of other embodiments.
１１ Ｗｅｂ端末、１２ ネットワーク回線、１３ Ｗｅｂサーバ、１４ ファイヤーウォール、１５ アプリケーションサーバ、１５ａ アプリケーションサーバ、１６ データベースサーバ、１７ ネットワーク、１８ 評価対象機器、２１ 機器データ入力手段、２２ イベント発生回数閾値入力手段、２３ イベントデータ入力手段、２４ 機器データ記憶手段、２５ イベント発生回数閾値記憶手段、２６ トレンドデータ記憶手段、２７ マップデータ記憶手段、２８ イベント発生回数／イベントスコア計算手段、２９ トレンドデータ表示手段、３０ マップデータ表示手段、１００ 機器状態評価支援装置、２００ 機器状態評価支援システム、７００ プロセッサ、７０１ メモリ、７０２ 入出力デバイス、７０３ ネットワーク 11 Web terminal, 12 network line, 13 Web server, 14 firewall, 15 application server, 15a application server, 16 database server, 17 network, 18 evaluation target device, 21 device data input means, 22 event occurrence count threshold input means, 23 Event data input means, 24 Device data storage means, 25 Event occurrence count threshold storage means, 26 Trend data storage means, 27 Map data storage means, 28 Event occurrence count / event score calculation means, 29 Trend data display means, 30 Maps Data display means, 100 device status evaluation support device, 200 device status evaluation support system, 700 processor, 701 memory, 702 input / output device, 703 network
Claims (2)
前記入力装置から入力された、機器データ、イベントデータ、および、イベント発生回数閾値を基にして、タイムスロットに配分されたイベント発生回数とタイムスロットに配分されたイベントスコアを計算する中央処理装置と、
前記入力装置から入力された、機器データおよびイベント発生回数閾値と、前記中央処理装置で計算された、タイムスロットに配分されたイベント発生回数およびタイムスロットに配分されたイベントスコアとを格納する記憶装置と、
前記記憶装置に格納されている、タイムスロットに配分されたイベント発生回数およびタイムスロットに配分されたイベントスコアを基にして、評価対象機器に関わる、イベントのトレンドデータとイベントのマップデータを表示する表示装置とを、備え、
前記表示装置は、前記入力装置から評価対象機器を特定する情報が入力されると、この特定する情報に対応した評価対象機器に関わる、イベントのトレンドデータとイベントのマップデータを表示することを特徴とする機器状態評価支援装置。 An input device for inputting device data, event data, and event occurrence number threshold value related to the device to be evaluated,
Based on the device data, event data, and event occurrence count threshold input from the input device, a central processing unit that calculates the number of event occurrences allocated to the time slot and the event score allocated to the time slot. ,
A storage device that stores the device data and the event occurrence count threshold input from the input device, the event occurrence count allocated to the time slot and the event score allocated to the time slot calculated by the central processing unit. When,
Based on the number of event occurrences allocated to the time slot and the event score allocated to the time slot stored in the storage device, the event trend data and the event map data related to the evaluation target device are displayed. Equipped with a display device,
The display device is characterized in that when information for identifying an evaluation target device is input from the input device, event trend data and event map data related to the evaluation target device corresponding to the specified information are displayed. Equipment status evaluation support device.
評価対象機器に関わる最初のイベントデータを受け取る第１のステップと、
受け取ったイベントデータに含まれているイベントの発生日時を基にして、イベントが発生したタイムスロットを計算し、さらに、この計算されたタイムスロットにおけるイベント発生回数を前記記憶装置から取得する第２のステップと、
前記第２のステップで取得したイベント発生回数を基にして、前記第２のステップで計算されたイベントが発生したタイムスロットに、過去にイベントがあったかどうかを判断する第３のステップと、
前記第３のステップを実行した結果、過去にイベントがあったと判断した場合には、このイベントがあったと判断されたタイムスロットにおけるイベント発生回数をインクリメントして、記録する第４のステップと、
前記第３のステップを実行した結果、過去にイベントがなかったと判断した場合には、このイベントがなかったと判断されたタイムスロットにおけるイベント発生回数を１に設定する第５のステップと、
前記第４のステップまたは前記第５のステップが終了すると、前記記憶装置に格納されているトレンドデータのイベント発生回数をインクリメントする第６のステップと、
前記第６のステップが終了すると、前記第６のステップでイベント発生回数をインクリメントしたイベントに関わるイベント発生回数閾値を、前記記憶装置から取得する第７のステップと、
前記第６のステップでイベント発生回数をインクリメントしたイベントは、イベント発生回数が、前記第７のステップで前記記憶装置から取得したイベント発生回数閾値を超えているかどうかを判断する第８のステップと、
前記第８のステップで、イベント発生回数がイベント発生回数閾値を超えていると判断した場合には、前記第６のステップでイベント発生回数をインクリメントしたイベントに関して、マップデータのイベントスコアをインクリメントする第９のステップと、
前記第８のステップで、イベント発生回数がイベント発生回数閾値を超えていると判断した場合には、前記第６のステップでイベント発生回数をインクリメントしたイベントに関して、前記トレンドデータのイベントスコアをインクリメントする第１０のステップと、
前記第８のステップで、イベント発生回数がイベント発生回数閾値を超えていないと判断した場合、または、前記第９のステップと前記第１０のステップが終了した場合、イベントデータの処理が全て終了したかどうかを判断する第１１のステップと、
前記第１１のステップで、イベントデータの処理が全ては終了していないと判断した場合は、前記入力装置から次のイベントデータを受け取る第１２のステップと、を実行することを特徴とする請求項１に記載の機器状態評価支援装置。 The central processing unit determines the number of event occurrences allocated to the time slot and the event score allocated to the time slot based on the device data, the event data, and the event occurrence count threshold input from the input device. When calculating
The first step of receiving the first event data related to the device to be evaluated,
Based on the event occurrence date and time included in the received event data, the time slot in which the event occurred is calculated, and the number of event occurrences in the calculated time slot is acquired from the storage device. Steps and
Based on the number of event occurrences acquired in the second step, the third step of determining whether or not there was an event in the past in the time slot in which the event calculated in the second step occurred,
If it is determined that an event has occurred in the past as a result of executing the third step, the number of event occurrences in the time slot determined to have this event is incremented and recorded.
If it is determined that there was no event in the past as a result of executing the third step, the fifth step of setting the number of event occurrences in the time slot determined to have not been present to 1 and
When the fourth step or the fifth step is completed, the sixth step of incrementing the number of event occurrences of the trend data stored in the storage device, and the sixth step.
When the sixth step is completed, the seventh step of acquiring the event occurrence number threshold value related to the event in which the event occurrence number is incremented in the sixth step from the storage device, and
The event in which the number of event occurrences is incremented in the sixth step includes the eighth step of determining whether or not the number of event occurrences exceeds the event occurrence number threshold value acquired from the storage device in the seventh step.
When it is determined in the eighth step that the number of event occurrences exceeds the event occurrence number threshold value, the event score of the map data is incremented with respect to the event in which the number of event occurrences is incremented in the sixth step. 9 steps and
If it is determined in the eighth step that the number of event occurrences exceeds the event occurrence number threshold value, the event score of the trend data is incremented with respect to the event in which the number of event occurrences is incremented in the sixth step. The tenth step and
When it is determined in the eighth step that the number of event occurrences does not exceed the event occurrence number threshold value, or when the ninth step and the tenth step are completed, all the processing of the event data is completed. The eleventh step to determine if
The claim is characterized in that, when it is determined in the eleventh step that all the processing of the event data has not been completed, the twelfth step of receiving the next event data from the input device is executed. The device state evaluation support device according to 1.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020006508A JP7358254B2 (en) | 2020-01-20 | 2020-01-20 | Equipment condition evaluation support device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020006508A JP7358254B2 (en) | 2020-01-20 | 2020-01-20 | Equipment condition evaluation support device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2021114132A true JP2021114132A (en) | 2021-08-05 |
| JP7358254B2 JP7358254B2 (en) | 2023-10-10 |
Family
ID=77077031
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2020006508A Active JP7358254B2 (en) | 2020-01-20 | 2020-01-20 | Equipment condition evaluation support device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7358254B2 (en) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017228245A (en) * | 2016-06-24 | 2017-12-28 | 蛇の目ミシン工業株式会社 | Log collection device, industrial robot, and electrically driven press |
| JP2018043491A (en) * | 2016-09-16 | 2018-03-22 | 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス | Abnormality prediction forecasting system, program, and abnormality prediction method |
| US20180241654A1 (en) * | 2017-02-21 | 2018-08-23 | Hewlett Packard Enterprise Development Lp | Anomaly detection |
| JP2018206316A (en) * | 2017-06-09 | 2018-12-27 | 株式会社日立製作所 | Plant operation monitoring system and plant operation monitoring method |
-
2020
- 2020-01-20 JP JP2020006508A patent/JP7358254B2/en active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017228245A (en) * | 2016-06-24 | 2017-12-28 | 蛇の目ミシン工業株式会社 | Log collection device, industrial robot, and electrically driven press |
| JP2018043491A (en) * | 2016-09-16 | 2018-03-22 | 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス | Abnormality prediction forecasting system, program, and abnormality prediction method |
| US20180241654A1 (en) * | 2017-02-21 | 2018-08-23 | Hewlett Packard Enterprise Development Lp | Anomaly detection |
| JP2018206316A (en) * | 2017-06-09 | 2018-12-27 | 株式会社日立製作所 | Plant operation monitoring system and plant operation monitoring method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP7358254B2 (en) | 2023-10-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4468282B2 (en) | Gas turbine performance diagnostic method and diagnostic system | |
| JP2009282926A (en) | Time-series data analyzing system, method, and program | |
| US20170038280A1 (en) | Analyzing equipment degradation for maintaining equipment | |
| CN109800217B (en) | Method and device for repairing continuous abnormal energy consumption data and electronic equipment | |
| JP7393244B2 (en) | Time series data prediction device and time series data prediction method | |
| JP7410379B2 (en) | Resource usage forecasting method and resource usage forecasting program | |
| CN101819587A (en) | Network information processing method and system | |
| JP2021114132A (en) | Equipment state evaluation assistance device | |
| JP7527183B2 (en) | Maintenance Recommendation System | |
| JP2007040713A (en) | Soundness diagnosis method and soundness diagnosis program of building based on microtremor measurement | |
| WO2021100371A1 (en) | Maintenance plan assistance method and maintenance plan assistance device | |
| JP2009213328A (en) | Method for forming load-curve model in power system simulator | |
| CN113391613A (en) | Information processing apparatus, information processing method, and program | |
| CN116383606A (en) | Constant-current temperature acquisition method and system for distributed medical equipment | |
| US9299038B2 (en) | Method and system for remediation system benefit analysis | |
| JP6795134B1 (en) | Power management device | |
| JP2015207037A (en) | Renewal planning device, renewal planning method and renewal planning program | |
| JP7249875B2 (en) | Deterioration estimation device, deterioration estimation system, deterioration estimation method, and deterioration estimation program | |
| CN113592548A (en) | Land value evaluation method and device | |
| EP3499436A1 (en) | System for predicting power consumption over a predetermined period | |
| JP7489157B1 (en) | Output method, output device, and program | |
| KR101849241B1 (en) | A real time loss computation method by minimum night flow | |
| CN114547144B (en) | Time sequence data range query method, device and equipment | |
| JPH09189579A (en) | Monitoring data acquisition apparatus | |
| JP2019031830A (en) | Bearing abnormality detector, information system, bearing abnormality detection method, and program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230113 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230829 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230927 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7358254 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |