JP2022053867A - 機器診断システム - Google Patents

Abstract

【課題】診断に用いるデータ容量を減らすことができる機器診断システムを提供する。【解決手段】機器に設置された、互いに異なる物理量を測定する複数のセンサ１１、１２と、センサ１１、１２が取得したデータから、センサ１１、１２が設置された機器の状態を示す指標ＫＰＩの値を求めるデータ分析部２１、２２と、機器の状態の診断に用いる指標ＫＰＩの値を選択する処理部１と、処理部１が選択した指標ＫＰＩの値を出力する出力部２とを備える。複数のセンサ１１、１２は、第１のセンサ１１と第２のセンサ１２を備える。処理部１は、機器の状態の診断に用いる指標ＫＰＩの値を、第１のセンサ１１が取得したデータから得られた指標ＫＰＩの値とし、第１のセンサ１１が取得したデータから得られた指標ＫＰＩの値が予め定めた値Ｖｃを超えたら、機器の状態の診断に用いる指標ＫＰＩの値を、第２のセンサ１２が取得したデータから得られた指標ＫＰＩの値とする。【選択図】図１

Description

本発明は、センサを用いて機器からデータを取得し分析して、機器の状態を診断する機器診断システムに関する。

産業機器システムは、複数の機器から構成され、これらの機器により例えば製品の製造や検査を行う。産業機器システムでは、構成機器が故障を起こすと計画外停止が発生して操業に大きな影響が起き、多額の損失が生じることがある。このため、機器の振動や圧力や温度などの機械的物理量を測定するセンサ（例えば、機械センサや温度センサ）を各機器に設置し、機械データを機器から取得して分析する機器診断システムにより、機器の状態を検知することがある。また、機器がモータで駆動されている場合には、機器診断システムは、電流や電圧などの電気的物理量を測定する電気センサを用いてモータ電流などの電気データを取得して分析することによっても、機器の状態を検知することができる。また、自動車、鉄道、及びエレベータなどの移動体でも、機器診断システムは、温度を含む機械的物理量、電気的物理量、及び移動体の位置などをセンサで測定し、これらのデータを取得して分析することで、機器の状態を検知することができる。

このように、従来では、機器診断システムがセンサの測定データを使って産業機器システムを構成する機器の状態をモニタし、故障しそうな機器を事前に検知することで、産業機器システムの計画外停止を防いでいる。

従来の機器診断システムの例は、特許文献１、２に開示されている。特許文献１に記載の診断装置は、機器に関する複数のセンサの組み合わせであるセンサセットを備え、機器に関する物理量の測定結果に応じたセンサ値をセンサが出力し、このセンサ値を用いてセンサの異常に関する診断結果を出力する。特許文献２に記載の診断装置は、電流情報を取得する電流センサを備え、この電流情報を用いてモータシステムを診断する。

特開２０１９－９６２３６号公報 国際公開第２０１８／１５８９１０号

特許文献１に記載の診断装置などのように、複数のセンサを使用する従来の機器診断システムでは、センサを各々の機器に設置するので使用するセンサの数が多く、機器診断システムが扱う全体のデータ容量が大きくなるとともに、センサを設置するコストや工数が増加するという課題がある。

特許文献２に記載の診断装置などのように、電流センサを使用する従来の機器診断システムでは、例えばモータに流れる電流成分を電流センサで検出する。電流信号には機器固有の周波数成分が現れるので、電流センサを用いるとモータシステムの全体をまとめて診断することができる。しかし、電流センサを用いると、数マイクロ秒程度の間隔でデータを常に取得する必要があり、データの容量が大きくなるという課題がある。

このように、従来の機器診断システムでは、機器の測定精度を上げて正確な診断をするためには、診断に用いるデータ容量が大きくなりデータを保存する記憶装置にかかる負荷が大きいという課題がある。

本発明は、診断に用いるデータ容量を減らすことができる機器診断システムを提供することを目的とする。

本発明による機器診断システムは、機器に設置された、互いに異なる物理量を測定する複数のセンサと、前記センサが取得したデータから、前記センサが設置された前記機器の状態を示す指標の値を求めるデータ分析部と、前記機器の状態の診断に用いる前記指標の値を選択する処理部と、前記処理部が選択した前記指標の値を出力する出力部とを備える。複数の前記センサは、第１のセンサと第２のセンサを備える。前記処理部は、前記機器の状態の診断に用いる前記指標の値を、前記第１のセンサが取得したデータから得られた前記指標の値とし、前記第１のセンサが取得したデータから得られた前記指標の値が予め定めた値を超えたら、前記機器の状態の診断に用いる前記指標の値を、前記第２のセンサが取得したデータから得られた前記指標の値とする。

本発明によると、診断に用いるデータ容量を減らすことができる機器診断システムを提供することができる。

本発明の実施例１による機器診断システムの構成を示す図である。 実施例１において、分析結果処理部の構成を示す図である。 実施例１において、データ判定部が行う、機器の状態の診断に用いるＫＰＩの値を選択する処理の例を説明する図である。 本発明の実施例２による機器診断システムの構成を示す図である。 実施例２において、分析結果処理部の構成を示す図である。 実施例２において、データ判定部が行う、機器の状態の診断に用いるＫＰＩの値を選択する処理の例を説明する図である。 本発明の実施例３による機器診断システムの構成を示す図である。 実施例３において、データ判定部が行う、機器の状態の診断に用いるＫＰＩの値を選択する処理の例を説明する図である。 本発明の実施例５による機器診断システムが備えるデータ取得部を示す図である。 実施例５において、分析結果処理部が行う、移動体の状態の診断に用いるＫＰＩの値を選択する処理の例を説明する図である。

本発明による機器診断システムは、互いに異なる物理量（例えば、電流、電圧、振動、圧力、温度、湿度、音、及び位置）を測定する複数のセンサを併用して機器からデータを取得し、機器の状態を診断する。本発明による機器診断システムでは、このような複数のセンサを併用し、診断に用いるデータを取得するセンサを条件に応じて変更することで、機器の診断精度を保ちながら、診断に用いるデータ容量を減らすことができる。

以下、本発明の実施例による機器診断システムについて、図面を用いて説明する。なお、本明細書で用いる図面において、同一のまたは対応する構成要素には同一の符号を付け、これらの構成要素については繰り返しの説明を省略する場合がある。

本発明の実施例１による機器診断システムについて、図１から図３を用いて説明する。本実施例による機器診断システムは、１つまたは複数の機器を備える産業機器システムを診断対象とし、各機器に設置されたセンサを用いて各機器からデータを取得し、各機器の状態を診断する。

図１は、本実施例による機器診断システムの構成を示す図である。機器診断システムは、第１データ取得部１１と第２データ取得部１２と、第１データ分析部２１と第２データ分析部２２と、分析結果処理部１と、分析結果出力部２を備える。

第１データ取得部１１と第２データ取得部１２は、センサ、またはセンサを備えるデータ取得回路を備え、センサによって産業機器システムの機器からデータを取得する。これらのセンサは、産業機器システムが備える機器に設置されている。第１データ取得部１１が備えるセンサと、第２データ取得部１２が備えるセンサは、互いに仕様が異なり、互いに異なる物理量を測定するセンサであり、同一の機器に設置されている、または他の機器を駆動する機器とこの機器により駆動される機器に設置されている。

第１データ取得部１１と第２データ取得部１２は、それぞれ記憶装置を備え、センサが取得したデータを記憶装置に保存することができる。

第１データ取得部１１と第２データ取得部１２の一方は、機器の振動や圧力や温度などの機械的物理量を測定するセンサ（例えば、機械センサや温度センサ）を備え、機械的物理量のデータ（機械データ）を取得する。以下の説明では、機械的物理量のデータを「機械データ」と呼び、温度センサを機械センサに含める。機械データの例には、機器の振動や圧力や温度のデータが含まれる。

第１データ取得部１１と第２データ取得部１２の他方は、電流や電圧などの電気的物理量を測定する電気センサを備え、電気的物理量のデータ（電気データ）を取得する。以下の説明では、電気的物理量のデータを「電気データ」と呼ぶ。電気データの例には、モータの電流のデータが含まれる。電気センサは、通常は、常に動作している。

第１データ分析部２１は、第１データ取得部１１が取得したデータを、第１データとして第１データ取得部１１から取得する。第２データ分析部２２は、第２データ取得部１２が取得したデータを、第２データとして第２データ取得部１２から取得する。第１データと第２データは、互いに種類の異なるデータであり、一方が機械データであり、他方が電気データである。

第１データ分析部２１と第２データ分析部２２は、機器についてセンサを用いて取得したデータ（第１データと第２データ）を分析し、このデータからセンサが設置された機器についての任意のＫＰＩの値を求める。ＫＰＩは、産業機器におけるＫＰＩ（Key Performance Indicator）であり、機器の状態（例えば、異常度、品質、及び劣化度）を示す指標である。ＫＰＩには、従来用いられている指標のうち、任意のものを用いることができる。第１データ分析部２１と第２データ分析部２２は、従来の方法を用いて、ＫＰＩの値を求めることができる。

第１データ分析部２１は、第１データの値から、センサが設置された機器について任意のＫＰＩの値を求める。第２データ分析部２２は、第２データの値から、センサが設置された機器について、第１データ分析部２１が求めたのと同じＫＰＩの値を求める。

分析結果処理部１は、第１データと第２データの分析結果、すなわち第１データ分析部２１と第２データ分析部２２が求めたＫＰＩの値を用いて、機器の状態の診断に用いるＫＰＩの値を選択する。

分析結果出力部２は、出力装置を備え、第１データ分析部２１と第２データ分析部２２が求めたＫＰＩの値と、ＫＰＩの値を用いた機器の状態の診断結果を、出力装置に出力する。例えば、分析結果出力部２は、第１データ分析部２１と第２データ分析部２２が求めたＫＰＩの値や分析結果処理部１が選択したＫＰＩの値を画面に表示したり、機器に異常が発生したことを知らせる警報を光や音で発したり、管理センタへＫＰＩの値や機器の異常を通知したりすることができる。

図２は、分析結果処理部１の構成を示す図である。分析結果処理部１は、データ判定部１０１と、データ切替部１０２を備える。

データ判定部１０１は、第１データ分析部２１が求めたＫＰＩの値（第１データの分析結果）と、第２データ分析部２２が求めたＫＰＩの値（第２データの分析結果）を用いて、機器の状態の診断に用いるＫＰＩの値を選択する。

データ切替部１０２は、分析結果出力部２が機器の状態の診断に用いるＫＰＩの値を、データ判定部１０１が選択したＫＰＩの値に切り替えて、分析結果出力部２に出力する。

図３は、データ判定部１０１が行う、機器の状態の診断に用いるＫＰＩの値を選択する処理の例を説明する図である。図３には、縦軸に示したＫＰＩの値（例えば、機器の異常や劣化を示す指標の値）が時間とともに増加していく様子を示している。ＫＰＩの値は、時間とともに増加していき、閾値であるＶｔを超えると機器に異常が発生したことを示す。

データ判定部１０１は、機器の運転開始時には、機器の状態の診断に用いるＫＰＩの値を、第１データ分析部２１が求めたＫＰＩの値（第１データの分析結果）とする。すなわち、データ判定部１０１は、機器の運転開始時には、第１データ取得部１１が取得したデータ（第１データ）から得られたＫＰＩの値を、機器の状態の診断に用いる。データ切替部１０２は、第１データ分析部２１が求めたＫＰＩの値を分析結果出力部２に出力する。

データ判定部１０１は、第１データ分析部２１が求めたＫＰＩの値（すなわち、機器の状態の診断に用いているＫＰＩの値）が時間とともに増加していき、時刻ｔｃにて所定値Ｖｃを超えたら、機器の状態の診断に用いるＫＰＩの値を、第２データ分析部２２が求めたＫＰＩの値（第２データの分析結果）とする。すなわち、データ判定部１０１は、第１データ取得部１１が取得したデータ（第１データ）から得られたＫＰＩの値が所定値Ｖｃを超えたら、第２データ取得部１２が取得したデータ（第２データ）から得られたＫＰＩの値を、機器の状態の診断に用いる。データ切替部１０２は、分析結果出力部２に出力するＫＰＩの値を、第１データ分析部２１が求めたＫＰＩの値から、第２データ分析部２２が求めたＫＰＩの値に切り替える。

分析結果出力部２は、分析結果処理部１が選択して出力したＫＰＩの値を、出力装置に出力するとともに機器の状態の診断に用いる。分析結果出力部２は、ＫＰＩの値が閾値Ｖｔを超えたら、機器に異常が発生したという診断結果を出力装置に出力する。

閾値Ｖｔは、センサが設置された機器に応じて任意に予め定めることができる。ＫＰＩの値が閾値Ｖｔを超えると、機器に異常が発生したとみなすことができる。

所定値Ｖｃは、閾値Ｖｔより小さい値であり、閾値Ｖｔ、センサが設置された機器、及びＫＰＩの値の予想される時間変化に応じて任意に予め定めることができる。所定値Ｖｃは、ＫＰＩの値が閾値Ｖｔに到達するのが近いことを示す値である。

第１データ（第１データ取得部１１が取得したデータ）と第２データ（第２データ取得部１２が取得したデータ）は、取得するサンプリング時間が互いに異なるのが好ましい。本実施例では、第１データは、第２データよりも取得するサンプリング時間が長いものとする。すなわち、第１データ取得部１１のセンサは、第２データ取得部１２のセンサよりも長いサンプリング時間で、機器からデータを取得する。例えば、第１データを取得するサンプリング時間が１ミリ秒以上であり、第２データを取得するサンプリング時間が１マイクロ秒から数百マイクロ秒であるとする。

電気センサは、通常、数マイクロ秒程度の間隔でデータを常に取得するので、診断に用いるデータ容量が大きい。しかし、電気センサが第１データを取得するセンサである場合には、上述したように、データを取得するサンプリング時間を長くすることができるので、診断に用いるデータ容量を減らすことができる。

本実施例による機器診断システムでは、ＫＰＩの値が所定値Ｖｃ以下の場合には、サンプリング時間が長い第１データを機器の状態の診断に用いるので、診断に用いるデータ容量を減らすことができる。ＫＰＩの値が所定値Ｖｃを超えて閾値Ｖｔに近づいたら、サンプリング時間が短い第２データを機器の状態の診断に用いるので、機器の異常（ＫＰＩの値が閾値Ｖｔを超えること）を正確に判定することができる。

また、本実施例による機器診断システムでは、第１データを用いて機器の状態を診断している間には、第２データ取得部１２は、センサが機器からデータ（第２データ）を取得する動作を停止するか、センサがデータを取得しても得られたデータを記憶装置に保存しないようにすることができる。第２データを用いて機器の状態を診断している間には、第１データ取得部１１は、センサが機器からデータ（第１データ）を取得する動作を停止するか、センサがデータを取得しても得られたデータを記憶装置に保存しないようにすることができる。

本実施例による機器診断システムは、以上のような構成を備え、機器の状態の診断に用いるデータ（ＫＰＩの値）を切り替えることで、診断に用いるデータ容量を減らすことができ、データを保存する記憶装置にかかる負荷（システム負荷）を抑えつつ、診断精度を確保することができる。

本発明の実施例２による機器診断システムについて、図４から図６を用いて説明する。以下では、実施例１による機器診断システムと異なる点を主に説明する。

図４は、本実施例による機器診断システムの構成を示す図である。機器診断システムは、Ｎ個のデータ取得部と、Ｎ個のデータ分析部と、分析結果処理部１１０と、分析結果出力部２を備える。Ｎ個のデータ取得部は、第１データ取得部１１、第２データ取得部１２、第３データ取得部１３、・・・、及び第Ｎデータ取得部１４である。Ｎ個のデータ分析部は、第１データ分析部２１、第２データ分析部２２、第３データ分析部２３、・・・、及び第Ｎデータ分析部２４である。

Ｎ個のデータ取得部は、それぞれ、センサ、またはセンサを備えるデータ取得回路を備える。Ｎ個のデータ取得部がそれぞれセンサを備えるので、機器診断システムは、複数のセンサを備える。

第１データ取得部１１は、産業機器システムの機器を駆動しているモータに設置されている電気センサを備え、電気センサによって、モータの電気データを取得する。電気センサは、電流や電圧などの電気的物理量を測定するセンサである。電気データは、電流や電圧などの電気的物理量のデータである。

第１データ分析部２１は、第１データ取得部１１が取得した電気データを第１データとして第１データ取得部１１から取得し、第１データの値から、電気センサが設置された機器（モータ）について任意のＫＰＩの値を求める。

第２データ取得部１２は、産業機器システムの機器に設置されている機械センサを備え、機械センサによって、機器の機械データを取得する。機械センサは、機器の振動や圧力や温度などの機械的物理量を測定するセンサである。機械データは、機器の振動や圧力や温度などの機械的物理量のデータである。

第２データ分析部２２は、第２データ取得部１２が取得した機械データを第２データとして第２データ取得部１２から取得し、第２データの値から、機械センサが設置された機器について、第１データ分析部２１が求めたのと同じＫＰＩの値を求める。

第３データ取得部１３は、他のデータ取得部が備えるセンサと異なる位置に設置されている機械センサを備え、機械センサによって、機器の機械データを取得する。

第３データ分析部２３は、第３データ取得部１３が取得した機械データを第３データとして第３データ取得部１３から取得し、第３データの値から、機械センサが設置された機器について、第１データ分析部２１が求めたのと同じＫＰＩの値を求める。

第２データ取得部１２から第Ｎデータ取得部１４は、以上のようにして機器の機械データを取得する。第２データ分析部２２から第Ｎデータ分析部２４は、以上のようにして、それぞれ第２データから第Ｎデータを取得してＫＰＩの値を求める。

第２データ取得部１２から第Ｎデータ取得部１４では、機械センサが設置された機器や位置に応じた特定の周波数成分を持つ機械データが、主に得られる。

第１データ分析部２１から第Ｎデータ分析部２４は、求めたＫＰＩの値を分析結果処理部１１０に供給するとともに、第１データから第Ｎデータをそれぞれ分析結果処理部１１０に供給する。

分析結果処理部１１０は、第１データから第Ｎデータの分析結果、すなわち第１データ分析部２１から第Ｎデータ分析部２４が求めたＫＰＩの値を用いて、機器の状態の診断に用いるＫＰＩの値を選択する。さらに、分析結果処理部１１０は、第１データから第Ｎデータを用いて、異常を検知すべき機器を特定する。

分析結果出力部２は、第１データ分析部２１から第Ｎデータ分析部２４が求めたＫＰＩの値と、ＫＰＩの値を用いた機器の状態の診断結果を、出力装置に出力する。

図５は、分析結果処理部１１０の構成を示す図である。分析結果処理部１１０は、異常周波数成分判定部１１１と、データ判定部１１２を備える。

異常周波数成分判定部１１１は、第１データ（すなわち、第１データ取得部１１が取得した電気データ）を周波数分析し、電気データの値が異常を示す場合には、電気データの値が異常を示す周波数を求め、求めた周波数を検知すべき周波数成分とする。なお、一般的に、電気データは、様々な周波数成分を含むデータであり、システム全体の異常が反映されることが多い。従って、電気データの値が異常を示すということは、機器に異常が起きている可能性が高いこと、または機器に異常が起こる可能性が高いことを意味する。

データ判定部１１２は、第２データから第Ｎデータ（すなわち、第２データ取得部１２から第Ｎデータ取得部１４が取得した機械データ）を周波数分析し、第２データから第Ｎデータの中から、異常周波数成分判定部１１１が求めた検知すべき周波数成分を含む機械データを求める。データ判定部１１２は、求めた機械データを、機器の状態の診断に用いるデータと判定する。機器の状態の診断に用いるデータと判定された機械データを、「診断用機械データ」と呼ぶ。診断用機械データが得られた機器は、異常を検知すべき機器である。データ判定部１１２は、このようにして診断用機械データを求めることで、異常を検知すべき機器を特定する。

データ判定部１１２は、第１データ（電気データ）から得られたＫＰＩの値と、診断用機械データから得られたＫＰＩの値を用いて、異常を検知すべき機器の状態の診断に用いるＫＰＩの値を選択する。

図６は、データ判定部１１２が行う、機器の状態の診断に用いるＫＰＩの値を選択する処理の例を説明する図である。図６には、縦軸に示したＫＰＩの値（例えば、機器の異常や劣化を示す指標の値）が時間とともに増加していく様子を示している。

データ判定部１１２は、実施例１でのデータ判定部１０１と同様の処理を実行して、異常を検知すべき機器の状態の診断に用いるＫＰＩの値を選択する。

データ判定部１１２は、機器の運転開始時には、機器の状態の診断に用いるＫＰＩの値を、電気データ（第１データ）から得られたＫＰＩの値とし、電気データから得られたＫＰＩの値を分析結果出力部２に出力する。

データ判定部１１２は、ＫＰＩの値が時間とともに増加していき、時刻ｔｃにて所定値Ｖｃを超えたら、機器の状態の診断に用いるＫＰＩの値を、診断用機械データ（第２データから第Ｎデータの中から求められたデータ）から得られたＫＰＩの値とし、分析結果出力部２に出力するＫＰＩの値を、電気データから得られたＫＰＩの値から、診断用機械データから得られたＫＰＩの値に切り替える。

分析結果出力部２は、実施例１での分析結果出力部２と同様に、分析結果処理部１１０が選択し出力したＫＰＩの値を、出力装置に出力するとともに機器の状態の診断に用いる。

本実施例による機器診断システムでは、電気データを用いて機器の状態を診断している間には、第２データ取得部１２から第Ｎデータ取得部１４は、機械センサが機器から機械データを取得する動作を停止するか、機械センサが機械データを取得しても得られたデータを記憶装置に保存しないようにすることができる。機械データを用いて機器の状態を診断している間には、第１データ取得部１１は、電気センサが機器から電気データを取得する動作を停止するか、電気センサが電気データを取得しても得られたデータを記憶装置に保存しないようにすることができる。

また、本実施例による機器診断システムでは、機械センサが故障などにより機械データを取得できないときは、機器の状態の診断に用いるＫＰＩの値を、ＫＰＩの値の大きさによらず（すなわち、ＫＰＩの値が所定値Ｖｃより大きくても小さくても）、電気センサが取得した電気データから得られたＫＰＩの値とすることができる。このような構成により、本実施例による機器診断システムは、機械センサが故障して使用できなくなっても、電気センサが取得した電気データを利用することで、診断を継続することができる。

本実施例による機器診断システムは、ＫＰＩの値が所定値Ｖｃ以下の場合には、様々な周波数成分を含むデータである電気データから得られたＫＰＩの値を機器の状態の診断に用い、ＫＰＩの値が所定値Ｖｃを超えたら、診断用機械データ（電気データの値が異常を示す周波数成分を含む機械データ）から得られたＫＰＩの値を機器の状態の診断に用いる。本実施例による機器診断システムでは、このようにして、機器の状態の診断に用いるデータ（ＫＰＩの値）を切り替え、異常を検知すべき機器（検知すべき周波数成分を含む機械データが得られた機器）のみについて状態を診断することで、診断に用いるデータ容量を減らすことができ、データを保存する記憶装置にかかる負荷（システム負荷）を抑えつつ、診断精度を確保することができる。

本発明の実施例３による機器診断システムについて、図７と図８を用いて説明する。以下では、実施例２による機器診断システムと異なる点を主に説明する。

図７は、本実施例による機器診断システムの構成を示す図である。機器診断システムは、Ｎ個のデータ取得部（第１データ取得部１１、第２データ取得部１２、・・・、及び第Ｎデータ取得部１４）と、Ｎ個のデータ分析部（第１データ分析部２１、第２データ分析部２２、及び第Ｎデータ分析部２４）と、分析結果処理部２１０と、分析結果出力部２を備える。

本実施例による機器診断システムが診断対象とする産業機器システムは、複数の機器を備える。すなわち、産業機器システムは、モータ２００と、モータ２００に接続されたＭ個の機械を備える。Ｍ個の機械は、第１機械２０１、第２機械２０２、第３機械２０３、・・・、及び第Ｍ機械２０４であり、モータ２００に駆動されて作動する任意の装置である。

第１データ取得部１１は、モータ２００に設置されている。その他のデータ取得部は、Ｍ個の機械のうち一部の機械に設置されている。本実施例では、第２データ取得部１２、・・・、及び第Ｎデータ取得部１４は、それぞれ第２機械２０２、・・・、及び第Ｍ機械２０４に設置されており、第１機械２０１と第３機械２０３には、データ取得部が設置されていない。データ取得部とデータ分析部の数は、産業機器システムが備える機械の数以下である（Ｎ≦Ｍ）。

第１データ取得部１１は、モータ２００に設置されている電気センサを備え、電気センサによって、モータ２００の電気データを取得する。

第１データ分析部２１は、第１データ取得部１１が取得した電気データを第１データとして第１データ取得部１１から取得し、第１データの値から、モータ２００について任意のＫＰＩの値を求める。

第２データ取得部１２は、第２機械２０２に設置されている機械センサを備え、機械センサによって、第２機械２０２の機械データを取得する。

第２データ分析部２２は、第２データ取得部１２が取得した機械データを第２データとして第２データ取得部１２から取得し、第２データの値から、第２機械２０２について、第１データ分析部２１が求めたのと同じＫＰＩの値を求める。

第１データ分析部２１から第Ｎデータ分析部２４は、求めたＫＰＩの値を分析結果処理部２１０に供給するとともに、第１データから第Ｎデータをそれぞれ分析結果処理部２１０に供給する。

第１機械２０１と第３機械２０３にはデータ取得部が設置されていないので、分析結果処理部２１０は、第１機械２０１と第３機械２０３の機械データを取得しない。

分析結果処理部２１０は、実施例２での分析結果処理部１１０（図５）と同様の構成を備え、異常周波数成分判定部１１１と、データ判定部１１２を備える。

分析結果処理部２１０は、データ取得部が設置された機械（第２機械２０２、・・・、及び第Ｍ機械２０４）については、実施例２と同様にして、状態を診断する。分析結果処理部２１０は、データ取得部が設置されていない機械（第１機械２０１と第３機械２０３）については、以下に説明する処理を行って状態を診断する。

図８は、データ判定部１１２が行う、機器の状態の診断に用いるＫＰＩの値を選択する処理の例を説明する図である。

上述したように、データ判定部１１２は、データ取得部が設置された機械（第２機械２０２、・・・、及び第Ｍ機械２０４）については、実施例２と同様にして、状態を診断する。図８には、データ判定部１１２が、第２機械２０２の状態の診断に用いるＫＰＩの値を選択する例を示している。データ判定部１１２は、第２機械２０２の状態の診断に用いるＫＰＩの値を、機器の運転開始時には、電気データから得られたＫＰＩの値とし、このＫＰＩの値が所定値Ｖｃを超えたら、診断用機械データから得られたＫＰＩの値とする。

データ判定部１１２は、データ取得部が設置されていない機械（第１機械２０１と第３機械２０３）については、ＫＰＩの値の大きさによらず（すなわち、診断に用いるＫＰＩの値が所定値Ｖｃより大きくても小さくても）、電気データから得られたＫＰＩの値（モータ２００についてのＫＰＩの値）のみを用いて状態を診断する。図８には、データ判定部１１２が、第１機械２０１の状態の診断に、電気データから得られたＫＰＩの値のみを用いる例を示している。

分析結果出力部２は、第１データ分析部２１から第Ｎデータ分析部２４が求めたＫＰＩの値と、ＫＰＩの値を用いた機器の状態の診断結果を、出力装置に出力する。

本実施例による機器診断システムでは、診断対象とする産業機器システムが備える複数の機器の全てにセンサを設置する必要がなく、特定の機器（例えば、産業機器システムの全体の運転に影響を与えるような重要な機器）にのみ機械センサを設置することができる。機械センサが設置されてなくモータ２００に接続されている機器については、電気データから得られたＫＰＩの値を用いて状態を診断する。機械センサが設置されている機器については、電気データから得られたＫＰＩの値と機械データから得られたＫＰＩの値を用いて状態を診断する。

また、機械センサが設置されていない機器について詳細に診断をしたい場合には、正常に動作している機器から機械センサを取り外し、取り外した機械センサを診断したい機器に設置してもよい。これにより、機器診断システムが使用するセンサの数を低減するとともに、システム全体の状態を診断することができる。

本実施例による機器診断システムは、以上の構成を備え、診断に用いるデータ容量を減らすことができ、データを保存する記憶装置にかかる負荷（システム負荷）を抑えつつ、診断精度を確保することができる。

本発明の実施例４による機器診断システムについて、説明する。以下では、実施例１による機器診断システムと異なる点を主に説明する。

本実施例による機器診断システムは、機器に設置された複数のセンサのうち、任意のセンサが正常に動作しているか否かを、他のセンサと比較することで判定することができる。例えば、本実施例による機器診断システムでは、機器に設置された複数のセンサのうち診断に暫く使われていないセンサを診断に使用するときには、診断に使われている他のセンサと比較することで、診断に暫く使われていなかったセンサが正常に動作するか否かを判定することができる。

以下では、一例として、機械センサが正常に動作しているか否かを、電気センサと比較することで判定する場合について説明する。より具体的には、正常に動作しているか否かを判定したいセンサが、診断に暫く使われていない機械センサであり、この機械センサと比較されるセンサが、診断に使われている電気センサである例について説明する。なお、電気センサは、通常は、常に動作している。

分析結果処理部１（図１）は、診断に暫く使われていない機械センサを診断に使用するときには、この機械センサが取得したデータから得られたＫＰＩの値と、診断に使われている電気センサが取得したデータから得られたＫＰＩの値とを比較する。分析結果処理部１は、例えば、これらのＫＰＩの値を規格化して互いに比較する。分析結果処理部１は、機械センサが取得したデータから得られたＫＰＩの値と、電気センサが取得したデータから得られたＫＰＩの値の差が、予め定めた閾値より小さい場合には、機械センサが正常であると判定する。この閾値は、センサが設置された機器、及びセンサの仕様などに応じて任意に定めることができ、ＫＰＩの値を比較のために規格化した場合には、ＫＰＩの値の規格化方法も考慮して定めることができる。

本実施例による機器診断システムでは、機器に設置されたセンサが正常に動作しているか否かを判定することができ、例えば、この判定を定期的に行うことで、使われる頻度が少ないセンサの正常性を定期的に診断することができる。

本発明の実施例５による機器診断システムについて、図９と図１０を用いて説明する。以下では、実施例１による機器診断システムと異なる点を主に説明する。本実施例による機器診断システムは、産業機器システムとして、自動車、鉄道、及びエレベータなどの移動体を診断対象とし、移動体に設置された機器の状態を診断する。

本実施例による機器診断システムは、実施例１による機器診断システム（図１）と同様に、センサを備えるデータ取得部、データ分析部、分析結果処理部１、及び分析結果出力部２を備える。本実施例による機器診断システムでは、データ分析部と分析結果処理部１と分析結果出力部２は、実施例１による機器診断システムと同様の構成を備える。以下では、主に、本実施例による機器診断システムが備えるデータ取得部について説明する。

図９は、本実施例による機器診断システムが備えるデータ取得部を示す図である。データ取得部が備えるセンサは、移動体３０１に設置されている。

移動体３０１は、例えば自動車、鉄道、及びエレベータであり、移動体３０１を駆動する構成要素である駆動部３０３を備える。駆動部３０３は、例えばモータ及びギアを備える。

本実施例による機器診断システムは、データ取得部として、移動体データ取得部３０２と駆動部データ取得部３０４を備える。移動体データ取得部３０２と駆動部データ取得部３０４は、センサ、またはセンサを備えるデータ取得回路を備える。これらのセンサは、移動体３０１が備える機器と駆動部３０３が備える機器に設置されている。

移動体データ取得部３０２は、移動体３０１自身の位置、速度、振動、温度、音、及び圧力などの物理量を測定するセンサを備え、移動体３０１の物理量のデータである移動体データを、センサによって取得する。

駆動部データ取得部３０４は、駆動部３０３の電流、電圧、振動、圧力、温度、及び音などの物理量を測定するセンサを備え、駆動部３０３の物理量のデータである駆動部データを、センサによって取得する。

分析結果処理部１のデータ判定部１０１（図２）は、移動体データから得られたＫＰＩの値（例えば、移動体３０１の異常や劣化を示す指標の値）と、駆動部データから得られたＫＰＩの値（例えば、駆動部３０３の異常や劣化を示す指標の値）を用いて、移動体３０１の状態の診断に用いるＫＰＩの値を選択する。

図１０は、データ判定部１０１が行う、移動体３０１の状態の診断に用いるＫＰＩの値を選択する処理の例を説明する図である。図１０には、縦軸に示したＫＰＩの値が時間とともに増加していく様子を示している。ＫＰＩの値は、時間とともに増加していき、閾値であるＶｔを超えると移動体３０１に異常が発生したことを示す。

データ判定部１０１は、移動体３０１の運転開始時には、機器の状態の診断に用いるＫＰＩの値を、移動体データから得られたＫＰＩの値とする。すなわち、データ判定部１０１は、移動体３０１の運転開始時には、移動体データから得られたＫＰＩの値を、移動体３０１の状態の診断に用いる。

データ判定部１０１は、移動体データの値が異常を示した場合には、駆動部データの値を用いて、駆動部３０３の状態から異常の原因を調べる。データ判定部１０１は、移動体データから得られたＫＰＩの値が時間とともに増加していき、時刻ｔｄにて閾値Ｖｔを超えたら、移動体３０１の状態の診断に用いるＫＰＩの値を、駆動部データから得られたＫＰＩの値に切り替える。

すなわち、データ判定部１０１は、移動体データから得られたＫＰＩの値が時刻ｔｄにて閾値Ｖｔを超えたら、移動体３０１に異常が発生したと判断し、駆動部データから得られたＫＰＩの値を用いて、異常の原因である駆動部３０３が何かを推定する。例えば、データ判定部１０１は、駆動部データから得られたＫＰＩの値が正常時と異なる値を示す駆動部３０３を探し、正常時と異なるＫＰＩの値を示す駆動部３０３を異常の原因である駆動部３０３と推定する。このようにして、本実施例による機器診断システムは、移動体３０１の異常を検知し、異常の原因を推定することができる。

本実施例による機器診断システムでは、以上のようにして、移動体３０１の状態の診断に用いるデータ（ＫＰＩの値）を切り替えることで、診断に用いるデータ容量を減らすことができ、データを保存する記憶装置にかかる負荷（システム負荷）を抑えつつ、診断精度を確保することができる。

なお、本発明は、上記の実施例に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。例えば、上記の実施例は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、本発明は、必ずしも説明した全ての構成を備える態様に限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能である。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、削除したり、他の構成を追加・置換したりすることが可能である。

１…分析結果処理部、２…分析結果出力部、１１…第１データ取得部、１２…第２データ取得部、１３…第３データ取得部、１４…第Ｎデータ取得部、２１…第１データ分析部、２２…第２データ分析部、２３…第３データ分析部、２４…第Ｎデータ分析部、１０１…データ判定部、１０２…データ切替部、１１０…分析結果処理部、１１１…異常周波数成分判定部、１１２…データ判定部、２００…モータ、２０１…第１機械、２０２…第２機械、２０３…第３機械、２０４…第Ｍ機械、２１０…分析結果処理部、３０１…移動体、３０２…移動体データ取得部、３０３…駆動部、３０４…駆動部データ取得部。

Claims (9)

1. 機器に設置された、互いに異なる物理量を測定する複数のセンサと、
   前記センサが取得したデータから、前記センサが設置された前記機器の状態を示す指標の値を求めるデータ分析部と、
   前記機器の状態の診断に用いる前記指標の値を選択する処理部と、
   前記処理部が選択した前記指標の値を出力する出力部と、
   を備え、
   複数の前記センサは、第１のセンサと第２のセンサを備え、
   前記処理部は、
   前記機器の状態の診断に用いる前記指標の値を、前記第１のセンサが取得したデータから得られた前記指標の値とし、
   前記第１のセンサが取得したデータから得られた前記指標の値が予め定めた値を超えたら、前記機器の状態の診断に用いる前記指標の値を、前記第２のセンサが取得したデータから得られた前記指標の値とする、
   ことを特徴とする機器診断システム。
2. 前記第１のセンサは、電気的物理量を測定する電気センサであり、
   前記第２のセンサは、機械的物理量を測定する機械センサである、
   請求項１に記載の機器診断システム。
3. 前記機器は、移動体に設置されており、
   前記第１のセンサは、前記移動体の物理量を測定するセンサであり、
   前記第２のセンサは、前記移動体を駆動する駆動部の物理量を測定するセンサである、
   請求項１に記載の機器診断システム。
4. 前記予め定めた値は、閾値より小さい値であり、
   前記閾値は、前記指標の値が前記閾値を超えると、前記機器に異常が発生したとみなすことができる値である、
   請求項１に記載の機器診断システム。
5. 前記処理部は、前記機械センサがデータを取得できないときは、前記機器の状態の診断に用いる前記指標の値を、前記指標の値の大きさによらず、前記電気センサが取得したデータから得られた前記指標の値とする、
   請求項２に記載の機器診断システム。
6. 前記第２のセンサは、前記機器の状態の診断に用いる前記指標の値が、前記第１のセンサが取得したデータから得られた前記指標の値である場合には、データを取得する動作を停止する、または取得したデータを記憶装置に保存せず、
   前記第１のセンサは、前記機器の状態の診断に用いる前記指標の値が、前記第２のセンサが取得したデータから得られた前記指標の値である場合には、データを取得する動作を停止する、または取得したデータを記憶装置に保存しない、
   請求項１に記載の機器診断システム。
7. 複数の前記センサは、複数の前記機器に設置され、
   前記機械センサは、複数の前記機器のうち一部の前記機器に設置されており、
   前記処理部は、前記機械センサが設置されていない前記機器の状態の診断に用いる前記指標の値を、前記指標の値の大きさによらず、前記電気センサが取得したデータから得られた前記指標の値とする、
   請求項２に記載の機器診断システム。
8. 前記第１のセンサは、前記第２のセンサよりも長いサンプリング時間でデータを取得する、
   請求項１に記載の機器診断システム。
9. 前記処理部は、前記第１のセンサが取得したデータから得られた前記指標の値と、前記第２のセンサが取得したデータから得られた前記指標の値の差が、予め定めた閾値より小さい場合には、前記第２のセンサが正常であると判定する、
   請求項１に記載の機器診断システム。

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