JP2022093261A - データベース生成装置、状態判定装置、データベース生成方法及び状態判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】流体圧駆動弁の状態を判定するための基準となるデータを簡単に収集することを可能とするデータベース生成装置を提供する。【解決手段】データベース生成装置６は、流体圧駆動弁１にて開閉操作が行われたときの動作状態の基準となる判定基準データを登録可能なデータベース２を記憶する記憶部６０と、使用環境１０と主弁３との組合せに対して使用環境１０にて主弁３が駆動されたときの負荷状態を仮想的に再現可能な仮想負荷部６１と、試験対象とする使用環境１０及び主弁３を再現する負荷状態が設定された仮想負荷部６１と、試験対象とする駆動装置４及び電磁弁５とから構成される仮想的な前記流体圧駆動弁１ａにて開閉操作が行われたときの判定基準データを取得する試験データ取得部６２と、試験対象の組合せに対して仮想的な流体圧駆動弁１ａにて取得された判定基準データを対応付けてデータベース２に登録するデータベース登録部６３とを備える。【選択図】 図５

Description

本発明は、データベース生成装置、状態判定装置、データベース生成方法及び状態判定方法に関するものである。

従来、電磁弁により駆動流体を制御し、駆動装置により駆動される弁軸を介して主弁を開閉する流体圧駆動弁が知られている。例えば、特許文献１には、プラント設備の配管に使用される流体圧駆動弁として、設備に異常が発生したような緊急時に、電磁弁により駆動流体を制御して駆動装置を介してボールバルブ（主弁）を閉じることにより、配管を流れる流体を遮断する緊急遮断弁装置が開示されている。

特開２００９－９７５３９号公報

特許文献１に開示されるような、プラント設備に用いられる緊急遮断弁等の流体圧駆動弁において、プラント設備全体の稼働率・信頼性を向上させるためには、流体圧駆動弁の状態を把握することが望まれる。その際、流体圧駆動弁の状態を判定するための基準となるデータ（判定基準データ）があれば、流体圧駆動弁の状態を的確に把握することが可能となる。

しかしながら、流体圧駆動弁は、その構成として、主弁と駆動装置と電磁弁とを備え、主弁が使用される使用環境や流体圧駆動弁に要求される仕様等に基づいて、複数種の主弁と、複数種の駆動装置と、複数種の電磁弁とから特定の組合せが選定されて製造される。そのため、使用環境、主弁、駆動装置、及び、電磁弁という４つの要素からなる各組合せについて、判定基準データを事前に用意することは多くの時間と手間を要する作業であった。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、流体圧駆動弁の状態を判定するための基準となるデータを簡単に収集することを可能とするデータベース生成装置、状態判定装置、データベース生成方法及び状態判定方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の一態様に係るデータベース生成装置は、
所定の使用環境にて使用される主弁と、前記主弁に連結された弁軸を駆動する駆動装置と、前記駆動装置に対して駆動流体の給排を制御する電磁弁とから構成される流体圧駆動弁の状態を判定するために用いられるデータベースを生成するデータベース生成装置であって、
複数種の前記使用環境と、複数種の前記主弁と、複数種の前記駆動装置と、１又は複数種の前記電磁弁との組合せ毎に、前記流体圧駆動弁にて所定の開閉操作が行われたときの動作状態の基準となる判定基準データをそれぞれ対応付けて登録可能な前記データベースを記憶する記憶部と、
複数種の前記使用環境と複数種の前記主弁との各組合せに対して、前記使用環境にて前記主弁が駆動されたときの負荷状態を仮想的に再現可能な仮想負荷部と、
試験対象とする前記使用環境及び前記主弁を再現する前記負荷状態が設定された前記仮想負荷部と、前記試験対象とする前記駆動装置及び前記電磁弁とから構成される仮想的な前記流体圧駆動弁にて前記開閉操作が行われたときの前記判定基準データを取得する試験データ取得部と、
前記試験対象とする前記使用環境と前記主弁と前記駆動装置と前記電磁弁との組合せに対して、前記仮想的な前記流体圧駆動弁にて取得された前記判定基準データを対応付けて前記データベースに登録するデータベース登録部と、を備える。

本発明の一態様に係るデータベース生成装置によれば、試験データ取得部が、試験対象とする使用環境及び主弁を再現する負荷状態が設定された仮想負荷部と、試験対象とする駆動装置及び電磁弁とから構成される仮想的な流体圧駆動弁にて開閉操作が行われたときの判定基準データを取得し、データベース登録部が、試験対象とする使用環境と主弁と駆動装置と電磁弁との組合せに対して、仮想的な流体圧駆動弁にて取得された判定基準データを対応付けてデータベースに登録する。

そのため、試験対象とする使用環境及び主弁の組合せに応じた負荷状態が仮想負荷部により再現されることで仮想的な流体圧駆動弁が構成されるので、使用環境及び主弁の各組合せに応じて実設備をそれぞれ用意する必要がなく、仮想的な流体圧駆動弁にて開閉操作が行われたときの判定基準データが取得される。したがって、使用環境、主弁、駆動装置、及び、電磁弁という４つの要素からなる組合せ毎に、判定基準データを簡単に収集することができる。

上記以外の課題、構成及び効果は、後述する発明を実施するための形態にて明らかにされる。

本発明の実施形態に係る流体圧駆動弁１の運転支援システム１００の一例を示す全体構成図である。 本発明の実施形態に係る流体圧駆動弁１の一例を示す概略構成図である。 本発明の実施形態に係る流体圧駆動弁１の一例を示す概略ブロック図である。 本発明の実施形態に係るデータベース生成装置６及び状態判定装置７を構成するコンピュータ２００の一例を示すハードウエア構成図である。 本発明の実施形態に係るデータベース生成装置６の一例を示す概略ブロック図である。 本発明の実施形態に係るデータベース２の一例を示すデータ構成図である。 本発明の実施形態に係るデータベース生成装置６によるデータベース生成方法の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る状態判定装置７の一例を示す概略ブロック図である。 本発明の実施形態に係る状態判定装置７による状態判定方法の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係るデータベース２の変形例を示すデータ構成図である。 本発明の実施形態に係る学習モデルの変形例における機械学習の学習フェーズを説明する図である。 本発明の実施形態に係る学習モデルの変形例における機械学習の推論フェーズを説明する図である。

以下、図面を参照して本発明を実施するための実施形態について説明する。以下では、本発明の目的を達成するための説明に必要な範囲を模式的に示し、本発明の該当部分の説明に必要な範囲を主に説明することとし、説明を省略する箇所については公知技術によるものとする。

図１は、本発明の実施形態に係る流体圧駆動弁１の運転支援システム１００の一例を示す全体構成図である。

運転支援システム１００において運転支援の対象である流体圧駆動弁１は、例えば、プラント設備やインフラ設備等において各種のガスや石油等の制御流体が流れる配管１１に設置される。流体圧駆動弁１は、例えば、設備に何らかの異常が発生したような緊急停止時に、配管１１の流れを遮断するための緊急遮断弁として使用される。なお、流体圧駆動弁１が設置される設備や用途は、上記の例に限られない。

流体圧駆動弁１は、その主要な構成として、配管１１の途中に配置される主弁３と、主弁３に連結された弁軸１２を駆動する駆動装置４と、駆動装置４に対して駆動流体の給排を制御する電磁弁５とから構成される。また、流体圧駆動弁１自体に異常が発生した場合、上記のような緊急遮断弁としての機能が損なわれるため、流体圧駆動弁１は、所定の状態判定条件に従って流体圧駆動弁１の状態（例えば、異常の有無、余寿命の判定等）を監視するための状態判定機能を備える。

流体圧駆動弁１を構成する構成部品としての主弁３、駆動装置４、及び、電磁弁５には、各種の仕様（構造、サイズ、材質、性能等）に応じて、複数種の主弁３（３_１、３_２、…、３_ｑ）と、複数種の駆動装置４（４_１、４_２、…、４_ｒ）と、複数種の電磁弁５（５_１、５_２、…、５_ｓ）とがそれぞれ存在する。また、流体圧駆動弁１が使用される使用環境１０は、配管１１に流れる制御流体の種類や圧力、使用場所の状況（屋外か屋内か、外気温、湿度等）等の各種の条件が異なるため、複数種の使用環境１０（１０_１、１０_２、…、１０_ｐ）が想定される。なお、添え字ｐ、ｑ、ｒ、ｓは、任意の整数であり、使用環境１０、主弁３、駆動装置４及び電磁弁５の種類の数をそれぞれ示す。

そのため、流体圧駆動弁１は、使用環境１０に応じて流体圧駆動弁１の仕様が決定されるとともに、その流体圧駆動弁１の仕様を満たす構成部品として、主弁３の種類と、駆動装置４の種類と、電磁弁５の種類とが選定される。そして、流体圧駆動弁１は、それぞれの種類が選定された組合せに応じて、主弁３、駆動装置４、及び、電磁弁５を組み立てることで製造される。種類は、例えば、機種名、型名、型番等で特定される。

上記のようにして製造された流体圧駆動弁１は、状態判定条件を一律に設定することが難しく、使用環境１０と主弁３と駆動装置４と電磁弁５との組合せに応じて状態判定条件を適切に設定した状態で運転する必要がある。流体圧駆動弁１の運転支援システム１００は、このような流体圧駆動弁１に対して状態判定条件を設定するためのデータベース２を生成し、そのデータベース２を用いて流体圧駆動弁１の運転を支援するシステムとして機能する。

流体圧駆動弁１の運転支援システム１００は、その主要な構成として、流体圧駆動弁１の状態を判定するために用いられるデータベース２を生成するデータベース生成装置６と、データベース２を用いて流体圧駆動弁１の状態を判定する状態判定装置７とを備える。

データベース生成装置６は、使用環境１０と主弁３と駆動装置４と電磁弁５との組合せ毎に、状態判定条件として判定基準データを登録可能なデータベース２を備え、データベ
ース２に登録された判定基準データを状態判定装置７に提供する。

状態判定装置７は、データベース２を参照し、データベース２に登録された判定基準データと、流体圧駆動弁１で計測された判定対象データとに基づいて、流体圧駆動弁１の状態を判定する。

以下では、まず、運転支援システム１００による運転支援の対象である流体圧駆動弁１の詳細を説明し、次に、データベース生成装置６及び状態判定装置７の詳細を説明する。

（流体圧駆動弁１）
図２は、本発明の実施形態に係る流体圧駆動弁１の一例を示す概略構成図である。流体圧駆動弁１は、主弁３と、駆動装置４と、電磁弁５とを備えて構成される。

図２に示す流体圧駆動弁１は、エアーレスクローズ方式が採用されている。定常運転時は、空気供給源１３から電磁弁５を介して駆動装置４に空気Ａ（給気）を供給することで、主弁３が開操作され、緊急停止時や試験運転時は、駆動装置４から電磁弁５を介して空気Ａ（排気）を排出することで、主弁３が閉操作される。なお、流体圧駆動弁１は、エアーレスオープン方式を採用したものでもよく、その場合には、駆動装置４に空気Ａを供給することで閉操作され、駆動装置４から空気Ａを排出することで主弁３を開操作される。

流体圧駆動弁１には、空気Ａの流路として、空気供給源１３及び電磁弁５の間を接続する第１の空気配管１３０と、電磁弁５及び駆動装置４の間を接続する第２の空気配管１３１とが設けられる。なお、駆動流体は、上記の空気Ａに限られず、他の気体でもよいし、液体（例えば、油）でもよい。

流体圧駆動弁１には、外部装置１４及び電磁弁５の間で各種のデータを送受信する通信ケーブル１４０と、外部電源１５から電磁弁５に電力を供給する電力ケーブル１５０とが接続される。

外部装置１４は、流体圧駆動弁１との間で各種の情報を送受信する装置である。外部装置１４は、例えば、設備管理用のコンピュータ（ローカルサーバ及びクラウドサーバを含む）、作業者用のコンピュータ、データ保存用の記憶装置や記憶媒体等で構成される。なお、外部装置１４及び電磁弁５の間の通信は、任意の通信規格が採用され、無線通信でもよい。

図２に示す主弁３には、ボールバルブが採用されている。主弁３は、その具体的な構成として、配管１１の途中に配置される弁箱３０と、弁箱３０内に回動可能に設けられたボール状の弁体３１とを備え、弁体３１の上部には、弁軸１２が連結されている。弁軸１２が０度～９０度に回動されることに応じて弁箱３０内で弁体３１が回動し、主弁３の全開状態（図２に示す状態）と全閉状態が切り替えられる。なお、主弁３として用いられる弁は、ボールバルブに限られず、例えば、バタフライバルブやその他のオンオフ弁であってもよい。

図２に示す駆動装置４には、単作動式のエアシリンダ機構が採用されている。駆動装置４は、その具体的な構成として、スプリング室４７及びシリンダ室４８を有するシリンダ４０と、シリンダ４０内に往復直線移動可能に設けられピストンロッド４１を介して連結された一対のピストン４２Ａ、４２Ｂと、第１のピストン４２Ａ側のスプリング室４７に設けられたコイルばね４３と、第２のピストン４２Ｂ側のシリンダ室４８に接続された空気給排口４４と、シリンダ４０を径方向に沿って貫通するように配置された弁軸１２とピストンロッド４１とが直交する部分に設けられた伝達機構４５とを備える。なお、駆動装
置４は、単作動式に限られず、例えば、複作動式等の他の形式で構成されていてもよい。

第１のピストン４２Ａは、コイルばね４３により主弁３を閉じる方向に付勢される。第２のピストン４２Ｂは、空気給排口４４から供給された空気Ａ（給気）によりコイルばね４３の付勢力に抗して主弁３を開く方向に押圧される。伝達機構４５は、ラックアンドピニオン機構、スコッチヨーク機構、リンク機構、カム機構等で構成されており、ピストンロッド４１の往復直線運動を回動運動に変換して弁軸１２に伝達するものである。

図２に示す電磁弁５には、２ポジションでノーマルクローズタイプ（通電時「開」、非通電時「閉」）の三方電磁弁が採用されている。電磁弁５は、その具体的な構成として、収容部５０の内部に、空気Ａが流れる流路を切り替えるスプール部５１と、通電状態（通電時又は非通電時）に応じてスプール部５１を変位させるソレノイド部５２と、電磁弁５の各部の物理量や状態量を計測するセンサ群５３とを備える。なお、電磁弁５は、２ポジションでノーマルクローズタイプの三方電磁弁に限られず、３ポジションでもよく、ノーマルオープンタイプでもよく、四方電磁弁等でもよく、任意の組み合わせに基づく各種の形成で構成されていてもよい。

収容部５０は、屋内型又は防爆型の電磁弁５のハウジングとして機能する。収容部５０は、弁軸１２（第３の軸１２ｃ）が挿入される軸挿入口５００と、通信ケーブル１４０及び電力ケーブル１５０が挿入されるケーブル挿入口５０１とを備える。

スプール部５１は、空気供給源１３に第１の空気配管１３０を介して接続される入力ポート５１０と、駆動装置４に第２の空気配管１３１を介して接続される出力ポート５１１と、駆動装置４からの排気を排出する排気ポート５１２とを備える。

ソレノイド部５２は、通電時に、入力ポート５１０と出力ポート５１１との間を連通するように、スプール部５１を変位させ、非通電時に、出力ポート５１１と排気ポート５１２との間を連通するように、スプール部５１を変位させる。

センサ群５３は、収容部５０の内部の各所に配置される。センサ群５３は、例えば、入力ポート５１０に連通する第１の流路５０２を流れる空気Ａの流体圧を計測する第１の圧力センサ５３０と、出力ポート５１１に連通する第２の流路５０３を流れる空気Ａの流体圧を計測する第２の圧力センサ５３１と、弁軸１２（第３の軸１２ｃ）が回動するときの回動角度を計測し、その回動角度に応じて主弁３の弁開度情報を取得する主弁開度センサ５３２とを備える。

主弁開度センサ５３２は、例えば、磁気センサにより構成されており、弁軸１２（第３の軸１２ｃ）に取り付けられた永久磁石１２０が発生する磁気の強さを計測し、その磁気の強さに応じて主弁３の弁開度情報を取得する。

弁軸１２は、回動可能なシャフト状に形成され、第１の軸１２ａと、第２の軸１２ｂと、第３の軸１２ｃとから構成される。第１の軸１２ａの両端部は、カップリングやコネクタ等を介して第２の軸１２ｂ及び第３の軸１２ｃにそれぞれ連結されて、第１の軸１２ａ、第２の軸１２ｂ及び第３の軸１２ｃは同軸上に配置される。第１の軸１２ａは、駆動装置４を貫通するように配置され、駆動装置４により駆動される。第２の軸１２ｂは、第１の軸１２ａに連結されるとともに主弁３に連結される。第３の軸１２ｃは、第１の軸１２ａに連結されるとともに電磁弁５の収容部５０に挿入されて軸支される。弁軸１２は、駆動装置４により第１の軸１２ａが駆動されることに同期して、全体として回動運動を行う。

上記の構成を有する流体圧駆動弁１において、電磁弁５が通電状態である場合には、空気供給源１３からの空気Ａ（給気）が、第１の空気配管１３０、入力ポート５１０、出力ポート５１１及び第２の空気配管１３１の順に流れて、空気給排口４４に供給されることで、第２のピストン４２Ｂが押圧されてコイルばね４３が圧縮する。そして、コイルばね４３の圧縮に応じてピストンロッド４１が移動した分だけピストンロッド４１及び伝達機構４５を介して第１の軸１２ａ（弁軸１２）が回動されると、弁箱３０内で弁体３１が回動し、主弁３が全開状態に操作される。

一方、電磁弁５が非通電状態である場合には、シリンダ４０内の空気Ａ（排気）が、空気給排口４４から第２の空気配管１３１、出力ポート５１１及び排気ポート５１２の順に流れて、外気に排出されることで、第２のピストン４２Ｂの押圧力が低下し、コイルばね４３が圧縮状態から復元する。そして、コイルばね４３の復元に応じてピストンロッド４１が移動した分だけ伝達機構４５を介して第１の軸１２ａ（弁軸１２）が回動されると、弁箱３０内で弁体３１が回動し、主弁３が全閉状態に操作される。

図３は、本発明の実施形態に係る流体圧駆動弁１の一例を示す概略ブロック図である。電磁弁５は、図３に示すように、電気的な構成例として、上記のソレノイド部５２及びセンサ群５３の他に、電磁弁５を制御する制御部５４と、外部装置１４と通信するための通信部５５と、外部電源１５に接続される電源回路部５６とを備える。

センサ群５３は、上記の第１の圧力センサ５３０、第２の圧力センサ５３１、主弁開度センサ５３２の他に、ソレノイド部５２に対する供給電圧を計測する電圧センサ５３３と、ソレノイド部５２における通電時の電流値及び非通電時の抵抗値を計測する電流・抵抗センサ５３４と、収容部５０の内部温度を計測する温度センサ５３５と、ソレノイド部５２が発生する磁気の強さを計測する磁気センサ５３６とを備える。

また、センサ群５３は、各部の動作履歴に関する情報を取得するセンサ群として、流体圧駆動弁１の稼働時間としてソレノイド部５２に対する通電時間の合計及び現在の通電連働時間の少なくとも一方を計測する稼働時間計（タイマ）５３７と、電磁弁５、駆動装置４及び主弁３それぞれの作動回数を計数する作動カウンタ（カウンタ）５３８とを備える。

なお、センサ群５３は、上記のようにセンサが個別に設けられたものに限られず、特定のセンサが他のセンサの機能を兼ねることで、その他のセンサが個別に設けられていなくてもよい。例えば、磁気センサ５３６が、ソレノイド部５２が発生する磁気の強さを計測するとともに、その磁気の強さに基づいてソレノイド部５２における通電時の電流値を求めることで、電流・抵抗センサ５３４が個別に設けられていなくてもよい。また、コントローラ５４０が、センサの機能を内蔵したり、センサの機能の一部を実現したりしてもよく、例えば、コントローラ５４０が、稼働時間計５３７及び作動カウンタ５３８を内蔵することで、稼働時間計５３７及び作動カウンタ５３８が個別に設けられていなくてもよい。

制御部５４、通信部５５及び電源回路部５６は、例えば、汎用又は専用のコンピュータ（後述の図４参照）で構成される。

制御部５４は、センサ群５３により計測された流体圧駆動弁１の各部の物理量や状態量を示す情報を処理するとともに、流体圧駆動弁１の各部を制御するコントローラ５４０と、ソレノイド部５２の通電状態を制御し、試験運転時における主弁３の開閉操作を行うバルブテストスイッチ５４１とを備える。

コントローラ５４０には、例えば、状態判定装置７が組み込まれており、コントローラ５４０は、状態判定装置７を実現する機能を含む。なお、状態判定装置７の全て又は一部の構成は、他の機器、例えば、外部装置１４や流体圧駆動弁１に接続された他の装置で実現されてもよい。

バルブテストスイッチ５４１は、所定の試験運転条件が満たされた場合にコントローラ５４０からの指令を受けて、所定の開閉操作を行う試験運転として、流体圧駆動弁１のストロークテストを実行する。

ストロークテストは、例えば、フルストロークテスト及びパーシャルストロークテストのいずれかにより実行される。フルストロークテストは、主弁３を全開状態において通電状態から非通電状態に切り替えることで全閉状態に操作し、全閉状態において非通電状態から通電状態に切り替えることで全開状態に戻すことで実行される。パーシャルストロークテストは、主弁３を全閉状態に操作することなく（すなわち、設備を停止することなく）、主弁３を全開状態において通電状態から非通電状態に切り替えることで所定の開度まで部分的に閉じて、部分的な閉状態において非通電状態から通電状態に切り替えることで全開状態に戻すことで実行される。

なお、試験運転条件としては、例えば、管理者により設定値として指定された実行頻度（例えば、１年に１回）による実行時期や特定の指定日時が到来したり、外部装置１４からの実行命令を受け付けたり、電磁弁５に設けられた試験実行ボタン（不図示）が管理者により操作されたりした場合に、試験運転条件を満たすものとして、試験運転（ストロークテスト）が実行されるようにすればよい。

図４は、本発明の実施形態に係るデータベース生成装置６及び状態判定装置７を構成するコンピュータ２００の一例を示すハードウエア構成図である。

データベース生成装置６及び状態判定装置７のそれぞれは、汎用又は専用のコンピュータ２００により構成される。コンピュータ２００は、図４に示すように、その主要な構成要素として、バス２１０、プロセッサ２１２、メモリ２１４、入力デバイス２１６、表示デバイス２１８、ストレージ装置２２０、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）部２２２、外部機器Ｉ／Ｆ部２２４、Ｉ／Ｏ（入出力）デバイスＩ／Ｆ部２２６、及び、メディア入出力部２２８を備える。なお、上記の構成要素は、コンピュータ２００が使用される用途に応じて適宜省略されてもよい。

プロセッサ２１２は、１つ又は複数の演算処理装置（ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ、ＤＳＰ等）で構成され、コンピュータ２００全体を統括する制御部として動作する。メモリ２１４は、各種のデータ及びプログラム２３０を記憶し、例えば、メインメモリとして機能する揮発性メモリ（ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等）と、不揮発性メモリ（ＲＯＭ、フラッシュメモリ等）とで構成される。

入力デバイス２１６は、例えば、キーボード、マウス、テンキー、電子ペン等で構成される。表示デバイス２１８は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、電子ペーパー、プロジェクタ等で構成される。入力デバイス２１６及び表示デバイス２１８は、タッチパネルディスプレイのように、一体的に構成されていてもよい。ストレージ装置２２０は、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ等で構成され、オペレーティングシステムやプログラム２３０の実行に必要な各種のデータを記憶する。

通信Ｉ／Ｆ部２２２は、インターネットやイントラネット等のネットワーク２４０に有線又は無線により接続され、所定の通信規格に従って他のコンピュータとの間でデータの
送受信を行う。外部機器Ｉ／Ｆ部２２４は、プリンタ、スキャナ等の外部機器２５０に有線又は無線により接続され、所定の通信規格に従って外部機器２５０との間でデータの送受信を行う。Ｉ／ＯデバイスＩ／Ｆ部２２６は、各種のセンサ、アクチュエータ等のＩ／Ｏデバイス２６０に接続され、Ｉ／Ｏデバイス２６０との間で、例えば、センサによる検出信号やアクチュエータへの制御信号等の各種の信号やデータの送受信を行う。メディア入出力部２２８は、例えば、ＤＶＤドライブ、ＣＤドライブ等のドライブ装置で構成され、ＤＶＤ、ＣＤ等のメディア２７０に対してデータの読み書きを行う。

上記構成を有するコンピュータ２００において、プロセッサ２１２は、プログラム２３０をメモリ２１４のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス２１０を介してコンピュータ２００の各部を制御する。なお、プログラム２３０は、メモリ２１４の代わりに、ストレージ装置２２０に記憶されていてもよい。プログラム２３０は、インストール可能なファイル形式又は実行可能なファイル形式でＣＤ、ＤＶＤ等の非一時的な記録媒体に記録され、メディア入出力部２２８を介してコンピュータ２００に提供されてもよい。プログラム２３０は、通信Ｉ／Ｆ部２２２を介してネットワーク２４０経由でダウンロードすることによりコンピュータ２００に提供されてもよい。また、コンピュータ２００は、プロセッサ２１２がプログラム２３０を実行することで実現する各種の機能を、例えば、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ等のハードウエアで実現するものでもよい。

コンピュータ２００は、例えば、据置型コンピュータや携帯型コンピュータで構成され、任意の形態の電子機器である。コンピュータ２００は、クライアント型コンピュータでもよいし、サーバ型コンピュータやクラウド型コンピュータでもよい。コンピュータ２００は、データベース生成装置６及び状態判定装置７以外の他の装置に適用されてもよい。

（データベース生成装置６）
図５は、本発明の実施形態に係るデータベース生成装置６の一例を示す概略ブロック図である。図６は、本発明の実施形態に係るデータベース２の一例を示すデータ構成図である。

データベース生成装置６は、試験設備として動作し、試験対象とする流体圧駆動弁１を構成する使用環境１０と主弁３と駆動装置４と電磁弁５との組合せ（試験対象の組合せ）毎に、試験対象とする流体圧駆動弁１にて所定の開閉操作が行われたときの動作状態を計測することで判定基準データを収集する。データベース生成装置６は、図５に示すように、記憶部６０と、仮想負荷部６１と、試験データ取得部６２と、データベース登録部６３とを備える。

データベース生成装置６は、有線通信又は無線通信により各種の装置やシステムと通信可能に構成され、例えば、外部装置１４や作業者用端末装置８等と接続される。

データベース生成装置６は、例えば、図４に示すコンピュータ２００で構成される。この場合、記憶部６０は、ストレージ装置２２０で構成され、試験データ取得部６２及びデータベース登録部６３は、プロセッサ２１２等で構成される。

記憶部６０は、データベース２等の各種のデータを記憶する。データベース２は、図６に示すように、複数種の使用環境１０と、複数種の主弁３と、複数種の駆動装置４と、１又は複数種の電磁弁５との組合せ毎に、流体圧駆動弁１にて所定の開閉操作が行われたときの動作状態の基準となる判定基準データをそれぞれ対応付けて登録可能に構成される。データベース２は、新たなレコードを登録するだけでなく、登録済みのレコードを検索、抽出して参照したり、更新又は削除したりすることが可能である。

なお、図６に示すデータベース２では、説明の簡略化のため、使用環境１０、主弁３、駆動装置４及び電磁弁５の各フィールドのデータとして符号を記載したが、使用環境１０のフィールドには、使用環境１０の条件を特定する情報が入力され、主弁３、駆動装置４及び電磁弁５のフィールドには、それぞれの種類を特定する情報（例えば、機種名、型名、型番等）がそれぞれ入力される。

仮想負荷部６１は、複数種の主弁３と複数種の使用環境１０との各組合せに対して、使用環境１０にて主弁３が駆動されたときの負荷状態を仮想的に再現可能な装置で構成される。仮想負荷部６１は、例えば、ディスクブレーキ装置で構成され、第２の軸１２ｂに連結される。ディスクブレーキ装置は、第２の軸１２ｂに対する制動力を調整することで、試験対象とする使用環境１０にて試験対象とする主弁３が駆動されたときに第２の軸１２ｂに作用する負荷状態を再現する。

試験データ取得部６２は、試験対象の組合せに対応する仮想的な流体圧駆動弁１Ａにて開閉操作が行われたときの判定基準データを取得する。なお、開閉操作は、複数回行われてもよく、その場合には、試験データ取得部６２は、各回のデータを平均化したり、代表のデータを選択したりすることで判定基準データを取得すればよい。

試験対象の組合せに対応する仮想的な流体圧駆動弁１Ａは、試験対象とする使用環境１０及び主弁３を再現する負荷状態が設定された仮想負荷部６１と、試験対象とする駆動装置４及び電磁弁５とから構成される。すなわち、仮想的な流体圧駆動弁１Ａは、仮想負荷部６１と、仮想負荷部６１に第１の軸１２ａ及び第２の軸１２ｂを介して連結された試験対象の駆動装置４と、第１の軸１２ａに連結された第３の軸１２ｃが挿入される試験対象の電磁弁５とから構成される。

複数種の使用環境１０に対する判定基準データや、複数種の主弁３に対する判定基準データを取得する場合には、駆動装置４及び電磁弁５を交換することなく、仮想負荷部６１に対する負荷状態の設定が変更されることで、それらの試験対象の組合せに対応する仮想的な流体圧駆動弁１Ａが構成される。複数種の駆動装置４に対する判定基準データを取得する場合には、試験対象の駆動装置４が交換される必要があり、複数種の電磁弁５に対する判定基準データを取得する場合には、試験対象の電磁弁５が交換される必要がある。

試験データ取得部６２は、試験対象とする電磁弁５に通信ケーブル１４０（無線通信の場合には不要）を介して接続されて、電磁弁５のセンサ群５３により計測された計測結果に基づいて判定基準データを取得する。

この場合、試験データ取得部６２は、仮想的な流体圧駆動弁１Ａにて開閉操作が行われたときの動作状態として、開閉操作における主弁３の弁開度の時系列データ、及び、開閉操作中に電磁弁５から駆動装置４に給排される空気Ａの電磁弁出力側圧力の時系列データを少なくとも含む判定基準データを取得する。

主弁３の弁開度は、主弁開度センサ５３２により計測される。空気Ａの電磁弁出力側圧力は、電磁弁５から駆動装置４に給排される空気Ａの圧力であって、電磁弁５から駆動装置４に空気Ａが供給されるときの空気Ａ（給気）の圧力と、駆動装置４から電磁弁５を介して外気に空気Ａが排出されるときの空気Ａ（排気）の圧力とを含む。空気Ａの電磁弁出力側圧力は、第２の圧力センサ５３１により計測される。

また、データベース生成装置６が、試験設備用のセンサ群６４を備える場合には、試験データ取得部６２は、試験設備用のセンサ群６４により計測された計測結果に基づいて判定基準データを取得してもよい。試験設備用のセンサ群６４は、例えば、第１の軸１２ａ
と第２の軸１２ｂとの間に作用する第１の作用トルクを計測する第１のトルクセンサ６４０Ａと、第１の軸１２ａと第２の軸１２ｂとの間に作用する第１の作用トルクを計測する第２のトルクセンサ６４０Ｂの少なくとも一方を含む。

この場合、試験データ取得部６２は、仮想的な流体圧駆動弁１Ａにて開閉操作が行われたときの動作状態として、主弁３の弁開度の時系列データ及び空気Ａの電磁弁出力側圧力の時系列データに加えて又は代えて、開閉操作中に弁軸１２に作用する作用トルクの時系列データを少なくとも含む判定基準データを取得する。作用トルクは、第１のトルクセンサ６４０Ａ及び第２のトルクセンサ６４０Ｂの少なくとも一方により計測される。

時系列データは、所定期間内の異なる複数の時点でそれぞれ計測された複数のデータで構成されたものであり、例えば、所定のサンプリング周期で取得される。本実施形態では、主弁３の弁開度の時系列データ、空気Ａの電磁弁出力側圧力の時系列データ、及び、作用トルクの時系列データは、同一のサンプリング周期及び同一の位相（位相差がない状態）で複数の時点で計測されたものとするが、サンプリング周期及び位相の少なくとも一方が異なるものでもよい。

所定期間は、主弁３の開閉操作が行われる期間であり、例えば、流体圧駆動弁１におけるストロークテストを実行したときの実行期間に相当する。所定期間は、ストロークテストの実行期間のうちテスト開始からテスト終了までの全期間でもよいし、そのうちの一部の期間でもよい。したがって、所定期間は、例えば、フルストロークテストの全期間（全開状態→全閉状態→全開状態）やパーシャルストロークテストの全期間（全開状態→部分的な閉状態）でもよいし、フルストロークテストの一部の期間（全開状態→全閉状態、又は、全閉状態→全開状態等）やパーシャルストロークテストの一部の期間（全開状態→部分的な閉状態、部分的な閉状態→全開状態等）でもよいし、これらに限られない。

オプションとして、判定基準データは、主弁開度センサ５３２及び第２の圧力センサ５３１以外のセンサ群５３により計測された計測結果に基づいて取得されてもよい。例えば、判定基準データは、空気供給源１３から電磁弁５に供給される空気Ａの電磁弁入力側圧力の時系列データ、空気Ａの電磁弁入力側圧力と電磁弁出力側圧力との差圧の時系列データ、ソレノイド部５２の制御パラメータ（供給電圧、通電時の電流値、非通電時の抵抗値、磁気の強さ等）の時系列データ、電磁弁５の温度の時系列データ、流体圧駆動弁１の総稼働時間、流体圧駆動弁１に対して最後に電源が投入されてからの稼働時間、主弁３の作動回数、駆動装置４の作動回数、電磁弁５（主にソレノイド部５２）の作動回数、及び、主弁３の開閉時間をさらに含むものでもよい。

なお、試験データ取得部６２は、正常な状態の流体圧駆動弁１にて開閉操作が行われたときの動作状態を学習モデルに入力することで、開閉操作が行われたときの動作状態と流体圧駆動弁１の正常な状態との相関関係を機械学習させた学習モデルを、判定基準データとして取得してもよい。ここでの機械学習は、教師なし学習と呼ばれるものであり、例えば、ニューラルネットワーク(ディープラーニングを含む)、クラスタリング、多変量解析、サポートベクターマシン等の任意の機械学習手法を採用すればよい。

データベース登録部６３は、試験対象とする使用環境１０と主弁３と駆動装置４と電磁弁５との組合せに対して、仮想的な流体圧駆動弁１Ａにて取得された判定基準データを対応付けてデータベース２に登録する。すなわち、データベース登録部６３は、試験データ取得部６２が判定基準データを取得したときの仮想的な流体圧駆動弁１Ａを構成する試験対象の組合せと、その判定基準データとを対応付けた新たなレコード（図６における１行分のデータ）をデータベース２に登録（追加）する。

（データベース生成方法）
図７は、本発明の実施形態に係るデータベース生成装置６によるデータベース生成方法の一例を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１００において、作業者が、作業者用端末装置８を操作し、試験対象とする流体圧駆動弁１を構成する使用環境１０と主弁３と駆動装置４と電磁弁５との組合せ（試験対象の組合せ）を指定すると、データベース生成装置６のデータベース登録部６３は、その指定操作を受け付ける。

次に、ステップＳ１１０において、作業者が、仮想負荷部６１に対して、試験対象とする駆動装置４及び電磁弁５を取り付ける。このとき、仮想負荷部６１と試験対象の駆動装置４とは、第１の軸１２ａ及び第２の軸１２ｂを介して連結されるとともに、試験対象の駆動装置４と試験対象の電磁弁５とは、第１の軸１２ａ及び第３の軸１２ｃを介して連結される。また、必要に応じて、第１のトルクセンサ６４０Ａが、第１の軸１２ａ及び第２の軸１２ｂの間に取り付けられるとともに、第２のトルクセンサ６４０Ｂが、第１の軸１２ａ及び第３の軸１２ｃの間に取り付けられる。

次に、ステップＳ１２０において、作業者が、仮想負荷部６１に対して試験対象とする使用環境１０及び主弁３の組合せを再現する負荷状態を設定することにより、試験対象の組合せに対応する仮想的な流体圧駆動弁１Ａが構成される。なお、仮想負荷部６１が、負荷状態を自動で設定可能に構成されている場合には、仮想負荷部６１は、ステップＳ１００で指定された試験対象の組合せに応じたデータに従って負荷状態を自動で設定する。

次に、ステップＳ１３０において、作業者が、作業者用端末装置８を操作し、設定作業が完了した旨を入力すると、試験データ取得部６２が、その設定完了操作を受け付けて、仮想的な流体圧駆動弁１Ａにて開閉操作を実施する。

そして、ステップＳ１４０において、試験データ取得部６２は、ステップＳ１３０と並行して、その開閉操作が行われたときに、電磁弁５のセンサ群５３により計測された計測結果に基づいて判定基準データを取得する。試験データ取得部６２は、例えば、主弁開度センサ５３２及び第２の圧力センサ５３１によりそれぞれ計測された計測結果に基づいて、判定基準データとして、主弁３の弁開度の時系列データ及び空気Ａの電磁弁出力側圧力の時系列データを取得する。

次に、ステップＳ１５０において、データベース登録部６３は、ステップＳ１００で指定された試験対象の組合せに対して、ステップＳ１４０で取得された判定基準データを対応付けてデータベース２に登録する。

次に、ステップＳ１６０において、作業者が、作業者用端末装置８を操作し、他の試験対象の組合せがあるか否かを指示すると、データベース登録部６３は、その指示操作を受け付ける。

ステップＳ１６０で受け付けた指示操作が、他の試験対象の組合せがあることを指示する場合には（ステップＳ１６０で「Ｙｅｓ」）、ステップＳ１００に戻る。そして、ステップＳ１００において、データベース登録部６３は、他の試験対象の組合せの指定操作を受け付けることになるが、試験対象とする使用環境１０又は試験対象とする主弁３の少なくとも一方のみが変更された場合には、ステップＳ１１０を省略し、ステップＳ１２０にて、変更後の使用環境１０及び主弁３の組合せを再現する負荷状態が設定される。また、試験対象とする駆動装置４又は試験対象とする電磁弁５の少なくとも一方が変更された場合には、ステップＳ１１０にて、作業者は、変更後の駆動装置４に交換するか、又は、変
更後の電磁弁５に交換するか、変更後の駆動装置４及び電磁弁５に交換する。

一方、ステップＳ１６０で受け付けた指示操作が、他の試験対象の組合せがないことを指示する場合には（ステップＳ１６０で「Ｎｏ」）、図７に示すデータベース生成方法を終了する。データベース生成方法において、ステップＳ１３０、Ｓ１４０が試験データ取得工程、ステップＳ１５０がデータベース登録工程に相当する。

以上のように、本実施形態に係るデータベース生成装置６及びデータベース生成方法によれば、試験対象とする使用環境１０及び主弁３の組合せに応じた負荷状態が仮想負荷部６１により再現されることで仮想的な流体圧駆動弁１Ａが構成されるので、使用環境１０及び主弁３の各組合せも含めて実設備をそれぞれ用意する必要がなく、仮想的な流体圧駆動弁１Ａにて開閉操作が行われたときの判定基準データが取得される。したがって、使用環境１０、主弁３、駆動装置４、及び、電磁弁５という４つの要素からなる試験対象の組合せ毎に、判定基準データを簡単に収集することができる。

（状態判定装置７）
図８は、本発明の実施形態に係る状態判定装置７の一例を示す概略ブロック図である。

状態判定装置７は、データベース２を用いて、所定の使用環境１０にて使用される流体圧駆動弁１の状態を判定する。状態判定装置７は、図８に示すように、記憶部７０、判定基準データ取得部７１と、判定対象データ取得部７２と、状態判定部７３と、出力処理部７４とを備える。

状態判定装置７は、例えば、図４に示すコンピュータ２００で構成される。この場合、記憶部７０は、ストレージ装置２２０で構成され、判定基準データ取得部７１、判定対象データ取得部７２、状態判定部７３及び出力処理部７４は、プロセッサ２１２等で構成される。

記憶部７０は、データベース２等の各種のデータを記憶する。データベース２は、任意の通信網又は記憶媒体を介してデータベース生成装置６から提供されたものである。その場合、データベース２は、全てのデータを含んでいてもよいし、一部のデータに限定されたものでもよい。

判定基準データ取得部７１は、記憶部７０に記憶されたデータベース２を参照し、判定対象とする流体圧駆動弁１Ｂを構成する使用環境１０と主弁３と駆動装置４と電磁弁５との組合せ（判定対象の組合せ）に対応付けられた判定基準データを取得する。

例えば、状態判定装置７が、図８の実線の枠で示すように、判定対象の組合せ（使用環境１０_２、主弁３_２、駆動装置４_２、電磁弁５_２）を特定した場合には、図６に示すデータベース２において、ＩＤ「４」に対応付けられた判定基準データ「Ｄａｔａ４Ａ」、「Ｄａｔａ４Ｂ」を取得する。なお、状態判定装置７が、電磁弁５のコントローラ５４０内に組み込まれている場合には、判定基準データ取得部７１は、当該電磁弁５が取り付けられた使用環境１０と主弁３と駆動装置４とを特定することにより、判定対象の組合せを特定し、その組合せに対応付けられた判定基準データを取得すればよい。また、判定対象の組合せを示す流体圧駆動弁１の仕様データが、流体圧駆動弁１の組立時に記憶部７０に記憶されてもよく、その場合、判定基準データ取得部７１は、仕様データを参照し、判定対象の組合せを特定してもよい。

データベース２は、外部装置１４等に記憶されていてもよく、その場合、判定基準データ取得部７１は、外部装置１４等に記憶されたデータベース２を参照し、判定基準データ
を取得すればよい。その際、判定基準データ取得部７１は、その判定基準データを記憶部７０に記憶し、それ以降は記憶部７０を参照してもよい。

判定対象データ取得部７２は、判定対象とする流体圧駆動弁１Ｂにて開閉操作が行われたときの動作状態を判定対象データとして取得する。判定対象データ取得部７２は、判定対象とする流体圧駆動弁１Ｂを構成する電磁弁５に通信ケーブル１４０（無線通信の場合には不要）を介して接続されて、電磁弁５のセンサ群５３により計測された計測結果に基づいて判定対象データを取得する。なお、状態判定装置７が、図３に示すように、コントローラ５４０に組み込まれている場合には、判定対象データ取得部７２は、通信ケーブル１４０を介することなく、センサ群５３から判定対象データを取得すればよい。

この場合、判定対象データ取得部７２は、判定対象とする流体圧駆動弁１Ｂにて開閉操作が行われたときの動作状態として、開閉操作における主弁３の弁開度の時系列データ、及び、開閉操作中に電磁弁５から駆動装置４に給排される空気Ａの電磁弁出力側圧力の時系列データを少なくとも含む判定対象データを取得する。

なお、判定対象データ取得部７２は、電磁弁５のセンサ群５３に接続されるが、判定基準データに含まれるデータの種類や形式に合わせて、センサ群５３の一部に接続されてもよいし、センサ群５３の全てに接続されてセンサ群５３の計測結果から判定対象データとして取得するデータを選択してもよい。

状態判定部７３は、判定基準データと判定対象データとに基づいて、判定対象とする流体圧駆動弁１Ｂの状態を判定する。状態判定部７３は、流体圧駆動弁１Ｂの状態として、例えば、正常な状態であるか、異常な状態であるか、すなわち、異常の有無を判定（診断）する。

なお、異常な状態は、例えば、異常の具体的な内容や度合いに応じた複数の異常な状態を含んでいてもよい。この場合、状態判定部７３は、流体圧駆動弁１Ｂの状態として、正常な状態であるか、複数の異常な状態のうちのいずれに該当するかを判定する。

また、異常な状態は、判定時点において異常の発生が判明したような事後的な異常だけなく、判定時点では正常と判断される許容範囲ではあるが、将来的な異常の発生が予見されたような異常の兆候も含んでいてもよい。この場合、状態判定部７３は、流体圧駆動弁１Ｂの状態として、正常な状態であるか、予め設定された余寿命の期間（例えば、数時間、数日、数ヶ月、又は、数年等）以内の異常な状態であるかを判定する。さらに、状態判定部７３は、流体圧駆動弁１Ｂの状態として、正常な状態であるか、予め設定された複数の余寿命の期間以内の異常な状態のうちのいずれに該当するかを判定してもよい。

状態判定部７３が判定対象とする流体圧駆動弁１Ｂの状態を判定する手法は、判定基準データ及び判定対象データに含まれるデータの種類や形式に合わせて適宜選択される。

判定基準データ及び判定対象データが、動作状態として、主弁３の弁開度の時系列データ及び空気Ａの電磁弁出力側圧力の時系列データを含むものであるとき、状態判定部７３は、判定基準データと判定対象データとを比較したときの類似度に基づいて流体圧駆動弁１Ｂの異常の有無を判定する。

また、判定基準データが、作用トルクの時系列データを含むものであるとき、状態判定部７３は、判定対象データに含まれる主弁３の弁開度の時系列データ及び空気Ａの電磁弁出力側圧力の時系列データを所定の推定式や学習モデルに入力することで作用トルクの時系列データを推定し、判定基準データ（作用トルクの時系列データ）とその推定した作用
トルクの時系列データとを比較したときの類似度に基づいて流体圧駆動弁１Ｂの異常の有無を判定する。

類似度は、例えば、判定基準データに含まれる時系列データと、判定対象データに含まれる時系列データとをそれぞれ時間推移のグラフで表したときの各時刻における両データの差分値を求め、各時刻の差分値を合計した合計値や、各時刻の差分値に対する統計値（例えば、平均値、標準偏差等）に基づいて算出される。この場合、合計値や統計値が小さいほど類似度が高くなるものとして扱い、状態判定部７３は、類似度が所定の閾値以上である場合には正常な状態と判定し、そうでない場合には異常な状態と判定する。なお、類似度は、例えば、各グラフを代表する統計値（例えば、回帰式の回帰係数等）の差分値を求め、その差分値に基づいて算出されてもよい。

また、判定基準データが、正常な状態の流体圧駆動弁１にて開閉操作が行われたときの動作状態と流体圧駆動弁１の正常な状態との相関関係を機械学習させた学習モデルであるとき、状態判定部７３は、判定対象データを学習モデルに入力することにより、流体圧駆動弁１Ｂの異常の有無を判定する。学習モデルは、例えば、判定対象データが入力データとして入力されることで出力データを出力するものであり、状態判定部７３は、その入力データに基づく特徴量と、その出力データに基づく特徴量との差分値を求め、その差分値が所定の閾値以下である場合には正常な状態と判定し、そうでない場合には異常な状態と判定する。なお、特徴量は、例えば、多次元空間上の特徴ベクトルとして表現されるパラメータであり、差は、特徴ベクトル間の距離として表現される。

出力処理部７４は、状態判定部７３の判定結果として、判定対象とする流体圧駆動弁１Ｂの診断情報を出力する出力処理を行う。具体的な出力手段は、種々の手段を採用することが可能である。出力処理部７４は、例えば、診断情報を、表示や音で作業者に報知したり、流体圧駆動弁１Ｂの診断履歴として、例えば、記憶部７０に記憶したり、外部装置１４に送信したりしてもよい。

（状態判定方法）
図９は、本発明の実施形態に係る状態判定装置７による状態判定方法の一例を示すフローチャートである。以下では、状態判定装置７が組み込まれたコントローラ５４０が、判定対象とする流体圧駆動弁１Ｂが、正常な状態であるか、異常な状態であるかを判定するものとして説明する。

外部電源１５から流体圧駆動弁１に電力が供給されるとともに、空気供給源１３から流体圧駆動弁１に空気Ａが供給された状態において、所定の試験運転条件が満たされた場合、図９に示す一連の状態判定方法が、コントローラ５４０（状態判定装置７）にて実行される。

まず、ステップＳ２００において、コントローラ５４０（判定基準データ取得部７１）は、データベース２を参照し、判定対象とする流体圧駆動弁１Ｂを構成する使用環境１０と主弁３と駆動装置４と電磁弁５との組合せ（判定対象の組合せ）に対応付けられた判定基準データを取得する。

次に、ステップＳ２１０において、バルブテストスイッチ５４１は、コントローラ５４０からの指令を受けて、所定の開閉操作を行う試験運転として、流体圧駆動弁１Ｂのストロークテストを実行する。

次に、ステップＳ２２０において、コントローラ５４０（判定対象データ取得部７２）は、電磁弁５のセンサ群５３により計測された計測結果に基づいて、開閉操作が行われた
ときの動作状態を判定対象データとして取得する。

次に、ステップＳ２３０において、コントローラ５４０（状態判定部７３）は、ステップＳ２００で取得した判定基準データとステップＳ２２０で取得した判定対象データとに基づいて、流体圧駆動弁１Ｂの状態を判定する。

次に、ステップＳ２４０において、コントローラ５４０（出力処理部７４）は、ステップＳ２３０における状態判定部７３の判定結果である流体圧駆動弁１Ｂの診断情報が、「正常」及び「異常」のいずれを表すかを判定し、「正常」と判定した場合には（ステップＳ２４０：「正常」）、ステップＳ２５０に進み、「異常」と判定した場合には（ステップＳ２４０：「異常」）、ステップＳ２６０に進む。

そして、ステップＳ２５０において、コントローラ５４０（出力処理部７４）は、「正常」を表す情報を出力する。なお、ステップＳ２５０は省略されてもよい。

また、ステップＳ２６０において、コントローラ５４０（出力処理部７４）は、「異常」を表す情報を出力し、図９に示す一連の状態判定方法を終了する。状態判定方法において、ステップＳ２００が判定基準データ取得工程、ステップＳ２２０が判定対象データ取得工程、ステップＳ２３０が状態判定工程、ステップＳ２４０～Ｓ２６０が出力処理工程に相当する。

以上のように、本実施形態に係る状態判定装置７及び状態判定方法によれば、作業者の経験に依存することなく、流体圧駆動弁１の状態を高精度に判定（診断）することができる。

（他の実施形態）
本発明は上述した実施形態に制約されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施することが可能である。そして、それらはすべて、本発明の技術思想に含まれるものである。

上記実施形態では、流体圧駆動弁１を構成する主弁３が複数種である場合について説明したが、主弁３は１種でもよい。流体圧駆動弁１を構成する駆動装置４が複数種である場合について説明したが、駆動装置４は１種でもよい。上記実施形態では、流体圧駆動弁１を構成する電磁弁５が複数種である場合について説明したが、電磁弁５は１種でもよい。

（データベース２の変形例）
図１０は、本発明の実施形態に係るデータベース２の変形例を示すデータ構成図である。図１０に示すデータベース２は、図６に示す使用環境１０及び主弁３のフィールドに代えて、負荷状態Ｌ（Ｌ１、Ｌ２、…、Ｌｔ）（添え字ｔは、任意の整数であり、負荷Ｌの種類の数を示す）のフィールドを有する。負荷状態Ｌのフィールドには、使用環境１０及び主弁３の組合せに応じたデータとして、例えば、第２の軸１２ｂ（弁軸１２）が０度～９０度の範囲で回動されたときの負荷の大きさや変化量が登録される。

データベース生成装置６のデータベース登録部６３が、試験対象の組合せに対して判定データを対応付けて、図１０に示すデータベース２に登録する場合（図７のステップＳ１５０）、ステップＳ１２０にて仮想負荷部６１に対して設定された負荷状態Ｌを、データベース２（負荷状態Ｌのフィールド）に登録する。

状態判定装置７の状態判定部７３が、図１０に示すデータベース２を用いて判定対象とする流体圧駆動弁１Ｂの状態を判定する場合（図９のステップＳ２３０）、ステップＳ２
００の前準備として、作業者が、判定対象とする流体圧駆動弁１Ｂにおいて第２の軸１２ｂを手動で回動させたときの負荷状態Ｌを、例えば、仮設置のトルクセンサ等を用いて計測する。そして、負荷状態Ｌの計測結果が、使用環境１０及び主弁３の組合せに応じたデータとして状態判定装置７に入力されると、ステップＳ２００において、判定基準データ取得部７１が、図１０に示すデータベース２を参照し、判定対象とする流体圧駆動弁１Ｂを構成する負荷状態Ｌ（使用環境１０と主弁３とを内在）と駆動装置４と電磁弁５との組合せ（判定対象の組合せ）に対応付けられた判定基準データを取得する。

例えば、作業者による負荷状態Ｌの計測結果が、負荷状態Ｌ２に一致（所定の範囲内の場合に一致するものとしてもよい）する場合、状態判定装置７は、図８の実線の枠で示すように、判定対象の組合せ（負荷状態Ｌ２（使用環境１０_２及び主弁３_２の組合せに相当）、駆動装置４_２、電磁弁５_２）を特定し、図１０に示すデータベース２において、ＩＤ「４」に対応付けられた判定基準データ「Ｄａｔａ４Ａ」、「Ｄａｔａ４Ｂ」を取得する。そして、ステップＳ２１０以降の工程は、上記実施形態と同様のため説明を省略する。

（学習モデルの変形例）
上記実施形態では、判定基準データが、教師なし学習による学習モデルである場合について説明したが、学習モデルは、その変形例として複数の学習モデルで構成されていてもよい。以下では、判定基準データが、教師なし学習による複数の学習モデルで構成される場合について、上記実施形態と相違する部分を中心に説明する。

図１１は、本発明の実施形態に係る学習モデルの変形例における機械学習の学習フェーズを説明する図である。図１２は、本発明の実施形態に係る学習モデルの変形例における機械学習の推論フェーズを説明する図である。

まず、学習モデルの変形例における機械学習の学習フェーズを説明する。試験データ取得部６２は、正常な状態の流体圧駆動弁１にて開閉操作が行われたときの動作状態を、所定の基準により複数の動作区分に分割し、動作区分毎の動作状態を動作区分に対応する複数の学習モデルにそれぞれ入力することで、開閉操作が行われたときの動作状態と流体圧駆動弁１の正常な状態との相関関係を複数の動作区分毎に機械学習させた複数の学習モデル（正常モデル）を、判定基準データとして取得する。

動作状態を複数の動作区分に分割するにあたっては、動作状態のうち例えば開閉操作における主弁３の弁開度を基準にしてもよい。この場合、図１１に示すように、まず、試験データ取得部６２は、正常な状態の流体圧駆動弁１にて開閉操作が行われたときの主弁３の弁開度の時系列データや空気Ａの電磁弁出力側圧力の時系列データ等の動作状態を複数セット収集し、収集した動作状態を弁開度の所定の範囲を基準に分割する。図１１では、例として、弁開度０―１０％の動作区分、弁開度１０―２０％の動作区分、弁開度２０―３０％の動作区分・・・のように、収集した動作状態を、弁開度を基準として０―１００％のうちで１０％刻み、すなわち１０の動作区分に分割している。

次に、試験データ取得部６２は、分割された動作区分毎に用意された学習モデルに、動作区分に対応する収集した動作状態を入力する。例えば、弁開度０―１０％の動作区分に分けられた動作状態は、弁開度０―１０％の動作区分に対応する学習モデルに入力される。

そして、動作区分に対応するそれぞれの学習モデルは、入力された動作区分毎の動作状態に基づき、開閉操作が行われたときの動作状態と流体圧駆動弁１の正常な状態との相関関係を機械学習することで、動作区分毎の流体圧駆動弁１の正常な状態を表す正常モデルとなる。試験データ取得部６２は、これら動作区分毎の複数の学習モデル（正常モデル）
について、判定基準データとして取得する。

データ取得部６２は、こうして作成した正常モデルを判定基準データとして取得してもよい。ここでの機械学習は教師なし学習と呼ばれるものであり、図１１では教師なし学習の手法の一つであるクラスタリングを用いて正常モデルを作成した例を挙げている。

次に、学習モデルの変形例における機械学習の推論フェーズを説明する。判定基準データが、正常な状態の流体圧駆動弁１にて開閉操作が行われたときの動作状態を、所定の基準により複数の動作区分に分割し、開閉操作が行われたときの動作状態と流体圧駆動弁１の正常な状態との相関関係を複数の動作区分毎に機械学習させた複数の学習モデル（正常モデル）であるとき、状態判定部７３は、判定対象データを、上述した学習フェーズにおいて生成した複数の正常モデルのうち判定対象データが含まれる動作区分の正常モデルに入力することにより、判定対象とする流体圧駆動弁１Ｂの異常の有無を判定する。

まず、判定対象データ取得部７２は、判定対象とする流体圧駆動弁１Ｂから判定対象データを取得する。状態判定部７３は、学習フェーズにおいて生成した複数の正常モデルのうち、判定対象データが含まれる動作区分の正常モデルを選択する。図１２では、学習フェーズで生成された正常モデルの一例として、弁開度０―１０％の動作区分、弁開度１０―２０％の動作区分、弁開度２０―３０％の動作区分・・・のように、収集した動作状態を、弁開度を基準として０―１００％のうちで１０％刻み、すなわち１０の動作区分に分割したもののうち、弁開度５０―６０％の正常モデルを表しており、判定対象データ取得部７２が弁開度５５％の判定対象データを取得したことによって、状態判定部７３が動作区分毎に機械学習した複数の正常モデルのうち、弁開度５０―６０％の正常モデルを選択していることを表している。

そして、状態判定部７３は、選択した正常モデルに判定対象データ（弁開度５５％の判定対象データ）を入力し、流体圧駆動弁１Ｂの異常の有無を判定する。正常モデルを用い、判定対象データを入力して流体圧駆動弁１Ｂの異常の有無を判定する方法としては、例えば、教師なし学習のアルゴリズムの一つであるクラスタリングを用いることができる。

クラスタリングを用いた異常判定の手法は、学習フェーズにおいて、学習データである特定の状態（例えば正常状態）の複数の入力データを用いて学習モデルを機械学習し、学習済みの学習モデルに基づいて、特定の状態の入力データに対応する特徴量の集合を生成し、生成された集合に基づいて正常・異常の判断のための閾値を設定し、推論フェーズにおいて、判定対象となる入力データを取得し、判定対象となる入力データを学習モデルに入力して対応する特徴量を生成し、生成された特徴量が正常・異常の判断のための閾値を超えるか否かによって、判定対象となる入力データが正常であるか異常であるかを判断する。その他クラスタリングの手法には、マハラノビス距離を用いるものや、ダイナミック・タイム・ワーピングを用いるもの等があり、本発明においては任意の手法を用いることができる。

上記以外にも、正常な状態の流体圧駆動弁１にて開閉操作が行われたときの動作状態を複数の動作区分に分割する基準は、弁開度に限られず、開閉操作中に電磁弁５から駆動装置４に給排される駆動流体の電磁弁出力側圧力や、開閉操作中に弁軸１２に作用する作用トルクのような他の変数としてもよい。また、異なる２種類以上の変数の組み合わせを、動作状態を複数の動作区分に分割する基準として用いてもよい。さらに、分割する動作区分の数も１０に限られず、任意の数を設定してよい。

（プログラム）
本発明は、図４に示すコンピュータ２００を、上記実施形態に係るデータベース生成装
置６が備える各部として機能させるプログラム（データベース生成プログラム）２３０の態様で提供することができる。また、本発明は、図４に示すコンピュータ２００を、上記実施形態に係る状態判定装置７が備える各部として機能させるプログラム（状態判定プログラム）２３０の態様で提供することができる。

１…流体圧駆動弁、１Ａ…仮想的な流体圧駆動弁、１Ｂ…判定対象の流体圧駆動弁、
２…データベース、３…主弁、４…駆動装置、５…電磁弁、
６…データベース生成装置、７…状態判定装置、８…作業者用端末装置、
１０…使用環境、１１…配管、
１２…弁軸、１２ａ…第１の軸、１２ｂ…第２の軸、１２ｃ…第３の軸、
１３…空気供給源、１４…外部装置、１５…外部電源、
３０…弁箱、３１…弁体、
４０…シリンダ、４１…ピストンロッド、４２Ａ…第１のピストン、
４２Ｂ…第２のピストン、４３…コイルばね、４４…空気給排口、
４５…伝達機構、４７…スプリング室、４８…シリンダ室、
５０…収容部、５１…スプール部、５２…ソレノイド部、５３…センサ群、
５４…制御部、５５…通信部、５６…電源回路部、
６０…記憶部、６１…仮想負荷部、６２…試験データ取得部、
６３…データベース登録部、６４…センサ群、
７０…記憶部、７１…判定基準データ取得部、７２…判定対象データ取得部、
７３…状態判定部、７４…出力処理部、
１００…運転支援システム、１２０…永久磁石、
１３０…第１の空気配管、１３１…第２の空気配管、
１４０…通信ケーブル、１５０…電力ケーブル、２００…コンピュータ、
５００…軸挿入口、５０１…ケーブル挿入口、５０２…第１の流路、
５０３…第２の流路、５１０…入力ポート、５１１…出力ポート、５１２…排気ポート、５３０…第１の圧力センサ、５３１…第２の圧力センサ、５３２…主弁開度センサ、
５３３…電圧センサ、５３４…抵抗センサ、５３５…温度センサ、
５３６…磁気センサ、５３７…稼働時間計、５３８…作動カウンタ、
５４０…コントローラ、５４１…バルブテストスイッチ、
６４０Ａ…第１のトルクセンサ、６４０Ｂ…第２のトルクセンサ

Claims (13)

1. 所定の使用環境にて使用される主弁と、前記主弁に連結された弁軸を駆動する駆動装置と、前記駆動装置に対して駆動流体の給排を制御する電磁弁とから構成される流体圧駆動弁の状態を判定するために用いられるデータベースを生成するデータベース生成装置であって、
   複数種の前記使用環境と、複数種の前記主弁と、複数種の前記駆動装置と、１又は複数種の前記電磁弁との組合せ毎に、前記流体圧駆動弁にて所定の開閉操作が行われたときの動作状態の基準となる判定基準データをそれぞれ対応付けて登録可能な前記データベースを記憶する記憶部と、
   複数種の前記使用環境と複数種の前記主弁との各組合せに対して、前記使用環境にて前記主弁が駆動されたときの負荷状態を仮想的に再現可能な仮想負荷部と、
   試験対象とする前記使用環境及び前記主弁を再現する前記負荷状態が設定された前記仮想負荷部と、前記試験対象とする前記駆動装置及び前記電磁弁とから構成される仮想的な前記流体圧駆動弁にて前記開閉操作が行われたときの前記判定基準データを取得する試験データ取得部と、
   前記試験対象とする前記使用環境と前記主弁と前記駆動装置と前記電磁弁との組合せに対して、前記仮想的な前記流体圧駆動弁にて取得された前記判定基準データを対応付けて前記データベースに登録するデータベース登録部と、を備える、
   データベース生成装置。
2. 前記試験データ取得部は、
   前記開閉操作における前記主弁の弁開度の時系列データ、及び、前記開閉操作中に前記電磁弁から前記駆動装置に給排される前記駆動流体の電磁弁出力側圧力の時系列データを前記動作状態として少なくとも含む前記判定基準データを取得する、
   請求項１に記載のデータベース生成装置。
3. 前記試験データ取得部は、
   前記開閉操作中に前記弁軸に作用する作用トルクの時系列データを前記動作状態として少なくとも含む前記判定基準データを取得する、
   請求項１又は請求項２に記載のデータベース生成装置。
4. 前記試験データ取得部は、
   前記開閉操作が行われたときの前記動作状態を学習モデルに入力することで、前記動作状態と前記流体圧駆動弁の正常な状態との相関関係を機械学習させた前記学習モデルを、前記判定基準データとして取得する、
   請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載のデータベース生成装置。
5. 前記試験データ取得部は、
   前記開閉操作が行われたときの前記動作状態を、所定の基準により複数の動作区分に分割し、
   前記動作区分毎の前記動作状態を、複数の前記動作区分に対応する複数の前記学習モデルにそれぞれ入力することで、前記相関関係を複数の前記動作区分毎に機械学習させた複数の前記学習モデルを、前記判定基準データとして取得する、
   請求項４に記載のデータベース生成装置。
6. 前記試験データ取得部は、
   前記開閉操作が行われたときの前記動作状態を、前記開閉操作における前記主弁の弁開度を前記基準にして複数の前記動作区分に分割する、
   請求項５に記載のデータベース生成装置。
7. 請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載のデータベース生成装置により生成されたデータベースを用いて、所定の使用環境にて使用される主弁と、前記主弁に連結された弁軸を駆動する駆動装置と、前記駆動装置に対して駆動流体の給排を制御する電磁弁とから構成される流体圧駆動弁の状態を判定する状態判定装置であって、
   前記データベースを参照し、判定対象とする前記流体圧駆動弁を構成する前記使用環境と前記主弁と前記駆動装置と前記電磁弁との組合せに対応付けられた前記判定基準データを取得する判定基準データ取得部と、
   前記判定対象とする前記流体圧駆動弁にて所定の開閉操作が行われたときの動作状態を判定対象データとして取得する判定対象データ取得部と、
   前記判定基準データと前記判定対象データとに基づいて前記判定対象とする前記流体圧駆動弁の状態を判定する状態判定部と、を備える、
   状態判定装置。
8. 前記判定基準データ及び前記判定対象データが、
   前記動作状態として時系列データを含むものであるとき、
   前記状態判定部は、
   前記判定基準データと前記判定対象データとを比較したときの類似度に基づいて前記流体圧駆動弁の異常の有無を判定する、
   請求項７に記載の状態判定装置。
9. 前記判定基準データが、
   前記動作状態と前記流体圧駆動弁の正常な状態との相関関係を機械学習させた学習モデルであるとき、
   前記状態判定部は、
   前記判定対象データを前記学習モデルに入力することにより、前記流体圧駆動弁の異常の有無を判定する、
   請求項７に記載の状態判定装置。
10. 前記判定基準データが、
    前記相関関係を、前記開閉操作が行われたときの前記動作状態が所定の基準により分割された複数の動作区分毎に機械学習させた複数の前記学習モデルであるとき、
    前記状態判定部は、
    前記判定対象データを、当該判定対象データが含まれる前記動作区分に対応する前記学習モデルに入力することにより、前記流体圧駆動弁の異常の有無を判定する、
    請求項９に記載のデータベース生成装置。
11. 前記判定基準データが、
    前記相関関係を、前記開閉操作が行われたときの前記動作状態が前記開閉操作における前記主弁の弁開度を前記基準にして分割された複数の前記動作区分毎に機械学習させた複数の前記学習モデルであるとき、
    前記状態判定部は、
    前記判定対象データを、当該判定対象データが取得されたときの前記開閉操作における前記主弁の弁開度が含まれる前記動作区分に対応する前記学習モデルに入力することにより、前記流体圧駆動弁の異常の有無を判定する、
    請求項１０に記載のデータベース生成装置。
12. 所定の使用環境にて使用される主弁と、前記主弁に連結された弁軸を駆動する駆動装置と、前記駆動装置に対して駆動流体の給排を制御する電磁弁とから構成される流体圧駆動弁の状態を判定するために用いられるデータベースを生成するデータベース生成方法であ
    って、
    複数種の前記使用環境と複数種の前記主弁との各組合せに対して、前記使用環境にて前記主弁が駆動されたときの負荷状態を仮想的に再現可能な仮想負荷部を用いて、試験対象とする前記使用環境及び前記主弁を再現する前記負荷状態が設定された前記仮想負荷部と、前記試験対象とする前記駆動装置及び前記電磁弁とから構成される仮想的な前記流体圧駆動弁にて所定の開閉操作が行われたときの動作状態の基準となる判定基準データを取得する試験データ取得工程と、
    前記試験対象とする前記使用環境と前記主弁と前記駆動装置と前記電磁弁との組合せに対して、前記仮想的な前記流体圧駆動弁にて取得された前記判定基準データを対応付けてデータベースに登録するデータベース登録工程と、を備える、
    データベース生成方法。
13. 請求項１２に記載のデータベース生成方法により生成されたデータベースを用いて、所定の使用環境にて使用される主弁と、前記主弁に連結された弁軸を駆動する駆動装置と、前記駆動装置に対して駆動流体の給排を制御する電磁弁とから構成される流体圧駆動弁の状態を判定する状態判定方法であって、
    前記データベースを参照し、判定対象とする前記流体圧駆動弁を構成する前記使用環境と前記主弁と前記駆動装置と前記電磁弁との組合せに対応付けられた前記判定基準データを取得する判定基準データ取得工程と、
    前記判定対象とする前記流体圧駆動弁にて所定の開閉操作が行われたときの動作状態を判定対象データとして取得する判定対象データ取得工程と、
    前記判定基準データと前記判定対象データとに基づいて前記判定対象とする前記流体圧駆動弁の状態を判定する状態判定工程と、を備える、
    状態判定方法。

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