JP2023048626A - 温度センサ異常判定装置および温度センサ異常判定方法並びに温度センサ異常判定プログラム - Google Patents
温度センサ異常判定装置および温度センサ異常判定方法並びに温度センサ異常判定プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2023048626A JP2023048626A JP2021158050A JP2021158050A JP2023048626A JP 2023048626 A JP2023048626 A JP 2023048626A JP 2021158050 A JP2021158050 A JP 2021158050A JP 2021158050 A JP2021158050 A JP 2021158050A JP 2023048626 A JP2023048626 A JP 2023048626A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- temperature sensor
- abnormality determination
- measured values
- temperature
- abnormality
- 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.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
【課題】温度センサの測定値を用いて温度センサの異常を予測する。【解決手段】温度センサ異常判定装置1は、測定対象の雰囲気中の温度を測定する温度センサA1(A2,B1,B2)の異常を判定するもので、温度センサA1の所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を蓄積するデータ蓄積器2と、データ蓄積器2に蓄積された温度センサA1(A2,B1,B2)の測定値が正規分布に従っているか否かを検定する検定器3と、検定器3の検定結果に基づいて温度センサA1(A2,B1,B2)が異常を警告する温度センサか否かを判定するセンサ警告判定器4と、を備える。【選択図】図1
Description
本発明は、測定対象のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置および温度センサ異常判定方法並びに温度センサ異常判定プログラムに関するものである。
例えば測定対象としての加熱炉などでは、ヒータの温度制御に熱電対や測温抵抗体などの温度センサが用いられる。加熱炉などでは、炉内の温度が高温であり、ヒータの温度制御に使用する温度センサが経時的に劣化し、検知結果の精度が低下するため炉内の温度を正確に把握できなくなり、温度センサの交換が必要になる。
そこで、温度センサの交換時期を知る方法として、例えば下記特許文献1,2に開示される技術が知られている。特許文献1では、温度センサに電流源から電流を供給したときの電圧降下から抵抗値を計測し、計測した抵抗値の時間に対する変化から劣化時点を予測して温度センサの交換時期を知らせている。特許文献2では、温度センサが経験した過度温度のイベントの回数、過度温度のイベントの期間、過度温度のイベントの間の温度などをプロセス変数伝送器のメモリまたは温度センサのメモリ内に蓄積して温度センサをモニタすることで温度センサの交換時期を知らせている。
しかしながら、特許文献1のように、抵抗値を計測して温度センサの寿命を予測するものでは、専用の装置やパラメータ管理が必要となる問題があった。また、特許文献2のように、使用回数をカウントして温度センサの交換時期を示すものでは、温度センサの管理のために専用のパラメータが必要となる問題があった。
そこで、本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであって、温度センサの測定値を用いて温度センサの異常を予測することができる温度センサ異常判定装置および温度センサ異常判定方法並びに温度センサ異常判定プログラムを提供することを目的としている。
上記目的を達成するため、本発明の請求項1に記載された温度センサ異常判定装置は、測定対象の雰囲気中の温度を測定する温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置であって、
前記温度センサの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値が正規分布に従っているか否かを検定する検定器と、
前記検定器の検定結果に基づいて前記温度センサが異常を警告する温度センサか否かを判定するセンサ警告判定器と、を備えたことを特徴とする。
前記温度センサの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値が正規分布に従っているか否かを検定する検定器と、
前記検定器の検定結果に基づいて前記温度センサが異常を警告する温度センサか否かを判定するセンサ警告判定器と、を備えたことを特徴とする。
本発明の請求項2に記載された温度センサ異常判定装置は、測定対象の雰囲気中の温度を測定する温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置であって、
前記温度センサの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値のサンプル分の平方和を算出し、前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値を小さい順に並び替えて前記平方和より検定統計量を算出し、前記測定値のサンプル数とシャピロ・ウィルク検定で使用する係数に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記温度センサの測定値が正規分布であるか否かを検定するシャピロ・ウィルクの検定器と、
前記シャピロ・ウィルクの検定器の検定結果に基づいて前記温度センサが異常を警告する温度センサか否かを判定するセンサ警告判定器と、を備えたことを特徴とする。
前記温度センサの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値のサンプル分の平方和を算出し、前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値を小さい順に並び替えて前記平方和より検定統計量を算出し、前記測定値のサンプル数とシャピロ・ウィルク検定で使用する係数に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記温度センサの測定値が正規分布であるか否かを検定するシャピロ・ウィルクの検定器と、
前記シャピロ・ウィルクの検定器の検定結果に基づいて前記温度センサが異常を警告する温度センサか否かを判定するセンサ警告判定器と、を備えたことを特徴とする。
本発明の請求項3に記載された温度センサ異常判定方法は、測定対象の雰囲気中の温度を測定する温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置を用いた温度センサ異常判定方法であって、
温度センサ異常判定装置が備えるデータ蓄積器により、前記温度センサの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を蓄積するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備える検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値が正規分布に従っているか否かを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるセンサ警告判定器により、前記検定器の検定結果に基づいて前記温度センサが異常を警告する温度センサか否かを判定するステップと、を含むことを特徴とする。
温度センサ異常判定装置が備えるデータ蓄積器により、前記温度センサの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を蓄積するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備える検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値が正規分布に従っているか否かを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるセンサ警告判定器により、前記検定器の検定結果に基づいて前記温度センサが異常を警告する温度センサか否かを判定するステップと、を含むことを特徴とする。
本発明の請求項4に記載された温度センサ異常判定方法は、測定対象の雰囲気中の温度を測定する温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置を用いた温度センサ異常判定方法であって、
温度センサ異常判定装置が備えるデータ蓄積器により、前記温度センサの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を蓄積するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるシャピロ・ウィルクの検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値のサンプル分の平方和を算出し、前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値を小さい順に並び替えて前記平方和より検定統計量を算出し、前記測定値のサンプル数とシャピロ・ウィルク検定で使用する係数に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記温度センサの測定値が正規分布であるか否かを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるセンサ警告判定器により、前記検定器の検定結果に基づいて前記温度センサが異常を警告する温度センサか否かを判定するステップと、を含むことを特徴とする。
温度センサ異常判定装置が備えるデータ蓄積器により、前記温度センサの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を蓄積するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるシャピロ・ウィルクの検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値のサンプル分の平方和を算出し、前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値を小さい順に並び替えて前記平方和より検定統計量を算出し、前記測定値のサンプル数とシャピロ・ウィルク検定で使用する係数に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記温度センサの測定値が正規分布であるか否かを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるセンサ警告判定器により、前記検定器の検定結果に基づいて前記温度センサが異常を警告する温度センサか否かを判定するステップと、を含むことを特徴とする。
本発明の請求項5に記載された温度センサ異常判定プログラムは、測定対象の雰囲気中の温度を測定する温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定プログラムであって、
コンピュータを、
前記温度センサの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値が正規分布に従っているか否かを検定する検定器と、
前記検定器の検定結果に基づいて前記温度センサが異常を警告する温度センサか否かを判定するセンサ警告判定器として機能させることを特徴とする。
コンピュータを、
前記温度センサの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値が正規分布に従っているか否かを検定する検定器と、
前記検定器の検定結果に基づいて前記温度センサが異常を警告する温度センサか否かを判定するセンサ警告判定器として機能させることを特徴とする。
本発明の請求項6に記載された温度センサ異常判定プログラムは、測定対象の雰囲気中の温度を測定する温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定プログラムであって、
コンピュータを、
前記温度センサの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値のサンプル分の平方和を算出し、前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値を小さい順に並び替えて前記平方和より検定統計量を算出し、前記測定値のサンプル数とシャピロ・ウィルク検定で使用する係数に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記温度センサの測定値が正規分布であるか否かを検定するシャピロ・ウィルクの検定器と、
前記シャピロ・ウィルクの検定器の検定結果に基づいて前記温度センサが異常を警告する温度センサか否かを判定するセンサ警告判定器として機能させることを特徴とする。
コンピュータを、
前記温度センサの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値のサンプル分の平方和を算出し、前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値を小さい順に並び替えて前記平方和より検定統計量を算出し、前記測定値のサンプル数とシャピロ・ウィルク検定で使用する係数に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記温度センサの測定値が正規分布であるか否かを検定するシャピロ・ウィルクの検定器と、
前記シャピロ・ウィルクの検定器の検定結果に基づいて前記温度センサが異常を警告する温度センサか否かを判定するセンサ警告判定器として機能させることを特徴とする。
本発明によれば、従来のような専用の装置やパラメータ管理を必要とせず、温度センサの直近の測定値を用いて温度センサの異常を予測することができる。
以下、本発明を実施するための形態について、添付した図面を参照しながら詳細に説明する。
まず、本発明が採用される測定系の一例について図2を参照しながら説明する。図2に示すように、測定系11は、測定対象としての真空熱処理炉(加熱炉)12と4つの制御ループ13からなる。
真空熱処理炉12は、内部が真空ポンプ14により真空状態に保持され、炉内上部左右と炉内下部左右にそれぞれヒータ15(15A,15B,15C,15D)が配置される。
また、各ヒータ15(15A,15B,15C,15D)の近傍には、真空熱処理炉12の雰囲気中の温度(炉内温度)を検出する複数の温度センサA1,A2,B1,B2が配置される。図2の例では、炉内上部左側のヒータ15Aの近傍に温度センサA1が配置され、炉内上部右側のヒータ15Bの近傍に温度センサA2が配置され、炉内下部左側のヒータ15Cの近傍に温度センサB1が配置され、炉内下部右側のヒータ15Dの近傍に温度センサB2が配置される。
なお、本実施の形態では、温度センサA1,A2,B1,B2として、例えば内部の抵抗値の変動に伴って起電力が大きくなる熱電対を用いているが、これに限定されるものではなく、例えば測温抵抗体などを用いることもできる。
4つの制御ループ13は、第1ゾーン上部制御ループ13A、第2ゾーン上部制御ループ13B、第1ゾーン下部制御ループ13C、第2ゾーン下部制御ループ13Dからなる。
第1ゾーン上部制御ループ13A、第2ゾーン上部制御ループ13B、第1ゾーン下部制御ループ13C、第2ゾーン下部制御ループ13Dは、例えばバッチ処理の各ロットにおける炉内温度分布がほぼ均一になるように真空熱処理炉12の炉内温度を目標温度に制御するため、それぞれPID制御器13aとSCR(サイリスタ)13bを備えて構成される。
第1ゾーン上部制御ループ13Aでは、温度センサA1の測定値(温度データ)と上部炉内温度設定値がPID制御器13aに入力され、その差に応じた操作量(0~100%)をPID制御器13aがSCR13bに出力して駆動制御し、SCR13bがヒータ15Aをオン/オフ制御する。
同様に、第2ゾーン上部制御ループ13Bでは、温度センサA2の測定値と上部炉内温度設定値がPID制御器13aに入力され、その差に応じた操作量(0~100%)をPID制御器13aがSCR13bに出力して駆動制御し、SCR13bがヒータ15Bをオン/オフ制御する。
また、第1ゾーン下部制御ループ13Cでは、温度センサB1の測定値と上部炉内温度設定値がPID制御器13aに入力され、その差に応じた操作量(0~100%)をPID制御器13aがSCR13bに出力して駆動制御し、SCR13bがヒータ15Cをオン/オフ制御する。
さらに、第2ゾーン下部制御ループ13Dでは、温度センサB2の測定値と上部炉内温度設定値がPID制御器13aに入力され、その差に応じた操作量(0~100%)をPID制御器13aがSCR13bに出力して駆動制御し、SCR13bがヒータ15Dをオン/オフ制御する。
本実施の形態による温度センサ異常判定装置は、測定系の複数本の温度センサ(図2の例では、測定系11の4本の温度センサA1,A2,B1,B2)の測定値の分散(測定ばらつき)の大きさの違いを調べることにより、複数本の温度センサのどの温度センサ(測定系11を含めて)が異常かを判定し、オペレータに注意を促す機能を有する。
図1に示すように、温度センサ異常判定装置1は、上記機能を実現するため、データ蓄積器2、検定器3、センサ警告判定器4を備えて構成される。
データ蓄積器2は、温度センサA1,A2,B1,B2ごとに測定値を蓄積するデータ保存用のメモリで構成され、温度センサA1,A2,B1,B2それぞれからの最新10サンプルの測定値(温度データ)を参照サンプルとして常に蓄積して保存する。
データ蓄積器2に保存される測定値は、例えばバッチ処理の1ロット(所定時間)ごとの温度センサA1,A2,B1,B2それぞれの測定値である。なお、データ蓄積器2に保存される参照サンプルの数は、10サンプルの測定値に限定されるものではなく、適宜変えることができる。
検定器3は、直近の測定値が正規分布に従っているかどうかの検定を行うものであり、例えばシャピロ・ウィルクの検定器で構成される。
シャピロ・ウィルクの検定は、下記の手順1~4に従って検定が行われる。なお、ここでは計算量の関係から測定値のサンプル数を10に限定して説明する。
手順1:取得したデータの平方和の算出
温度センサA1,A2,B1,B2のそれぞれの分散を下記式(1),(2),(3),(4)にて算出する。ここではサンプル数nを10とする。
温度センサA1,A2,B1,B2のそれぞれの分散を下記式(1),(2),(3),(4)にて算出する。ここではサンプル数nを10とする。
なお、SA1は温度センサA1のサンプル分の平方和(個々の測定値-平均値の2乗和)、SA2は温度センサA2のサンプル分の平方和(個々の測定値-平均値の2乗和)、SB1は温度センサB1のサンプル分の平方和(個々の測定値-平均値の2乗和)、SB2は温度センサB2のサンプル分の平方和(個々の測定値-平均値の2乗和)、xA1i は温度センサA1の個々のデータ、xA2i は温度センサA2の個々のデータ、xB1i は温度センサB1の個々のデータ、xB2i は温度センサB2の個々のデータ、xA1のバーは温度センサA1の平均値、xA2のバーは温度センサA2の平均値、xB1のバーは温度センサB1の平均値、xB2のバーは温度センサB2の平均値である。
手順2:データの並び替え
温度センサA1,A2,B1,B2のそれぞれのデータを小さい順に並び替える。ここではデータのサンプル数を10とする。
温度センサA1…xA1(1) ,xA1(2) ,xA1(3) ,…xA1(9) ,xA1(10)
温度センサA2…xA2(1) ,xA2(2) ,xA2(3) ,…xA2(9) ,xA2(10)
温度センサB1…xB1(1) ,xB1(2) ,xB1(3) ,…xB1(9) ,xB1(10)
温度センサB2…xB1(1) ,xB2(2) ,xB2(3) ,…xB2(9) ,xB2(10)
温度センサA1,A2,B1,B2のそれぞれのデータを小さい順に並び替える。ここではデータのサンプル数を10とする。
温度センサA1…xA1(1) ,xA1(2) ,xA1(3) ,…xA1(9) ,xA1(10)
温度センサA2…xA2(1) ,xA2(2) ,xA2(3) ,…xA2(9) ,xA2(10)
温度センサB1…xB1(1) ,xB1(2) ,xB1(3) ,…xB1(9) ,xB1(10)
温度センサB2…xB1(1) ,xB2(2) ,xB2(3) ,…xB2(9) ,xB2(10)
手順3:検定統計量Wの算出
温度センサA1,A2,B1,B2のそれぞれの検定統計量Wを下記式(5),(6),(7),(8)にて算出する。なお、WA1は温度センサA1の検定統計量、WA2は温度センサA2の検定統計量、WB1は温度センサB1の検定統計量、WB2は温度センサB2の検定統計量である。
温度センサA1,A2,B1,B2のそれぞれの検定統計量Wを下記式(5),(6),(7),(8)にて算出する。なお、WA1は温度センサA1の検定統計量、WA2は温度センサA2の検定統計量、WB1は温度センサB1の検定統計量、WB2は温度センサB2の検定統計量である。
手順4:検定
検定統計量W>W(n,α)を用いて検定する。
検定統計量W>W(n,α)を用いて検定する。
なお、W(n,α)はシャピロウィルク検定の比較基準値、nはデータ数(ロット数)、αは有意水準(一般的には0.05)、αi はシャピロウィルク検定で使用する係数(既知)である。
ここで、n=10,α=0.05である。
よって、WA1>W(10,0.05),WA2>W(10,0.05),WB1>W(10,0.05),WB2>W(10,0.05)であれば、有意水準αで優位とならない。すなわち、該当温度センサは正規分布とはいえないため、故障の疑いがあることになる。
よって、WA1>W(10,0.05),WA2>W(10,0.05),WB1>W(10,0.05),WB2>W(10,0.05)であれば、有意水準αで優位とならない。すなわち、該当温度センサは正規分布とはいえないため、故障の疑いがあることになる。
なお、係数αi は下記表1のようになる。ここでは、データのサンプル数nを10としているため、係数の数は5となる。
また、棄却域の検定表は下記表2となる。
検定器3は、上述した検定により、温度センサA1の測定値が正規分布であると判断すると、検定結果信号として「0」を出力し、温度センサA1の測定値が正規分布でないと判断すると、検定結果信号として「1」を出力する。
同様に、検定器3は、温度センサA2の測定値が正規分布であると判断すると、検定結果信号として「0」を出力し、温度センサA2の測定値が正規分布でないと判断すると、検定結果信号として「1」を出力する。また、検定器3は、温度センサB1の測定値が正規分布であると判断すると、検定結果信号として「0」を出力し、温度センサB1の測定値が正規分布でないと判断すると、検定結果信号として「1」を出力する。さらに、検定器3は、温度センサB2の測定値が正規分布であると判断すると、検定結果信号として「0」を出力し、温度センサB2の測定値が正規分布でないと判断すると、検定結果信号として「1」を出力する。
センサ警告判定器4は、検定器3から検定結果信号「1」が入力されると、測定値が正規分布でないと判断した温度センサが異常であると判定し、例えば音、表示などによりオペレータに警告を促す。例えばセンサ警告判定器4は、検定器3が温度センサB1の測定値が正規分布でないと判断し、検定器3から検定結果信号「1」が入力されると、温度センサB1が異常であると判定し、オペレータに警告を促す。
次に、4本の温度センサA1,A2,B1,B2の具体的な測定値による検定例について説明する。
今、ロットごとの温度センサA1,A2,B1,B2の測定値が下記表3のように得られたものとする。
A1に対し、正規性の検定を行う。得られた測定値を小さい順に並べると(A2も並行して並び替えておく)、下記表4となる。
サンプル数n=10の時のαi は、係数の数が5で前記表1の数値表より、α1 =0.5739、α2 =0.3291、α3 =0.2141、α4 =0.1224、α5 =0.0399となる。
上記αi と平方和S=294.43より、検定統計量Wは、下記式(9)にて算出される。
数値表から、W(n,α)=W(10,0.05)=0.842であり、W=0.8869>0.842となるから有意でない。したがって正規性がないとはいえない。すなわち、温度センサA1は故障しているとはいえないことになる。
同様に、A2に対し、正規性の検定を行う。平方和s=795.67より、検定統計量Wは、下記式(10)にて算出される。
数値表から、W(n,α)=W(10,0.05)=0.842であり、W=0.1095<0.842となるから有意である。したがって正規性がないといえる。すなわち、温度センサA2は故障しているといえる。
ところで、上述した実施の形態では、測定系11における真空熱処理炉12の炉内温度を4本の温度センサA1,A2,B1,B2にて検出する場合を例にとって説明したが、測定系や温度センサの数が限定されるものではない。
また、上述した実施の形態において、温度センサ異常判定装置1が備える構成要素(データ蓄積器2、検定器3、センサ警告判定器4の各部)は、演算処理装置、記憶装置などを備えたコンピュータで構成し、各構成要素の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。
このように、上述した実施の形態によれば、従来のような専用の装置やパラメータ管理を必要とせず、温度センサ自身が出力する直近の測定値を用いて温度センサの異常を予測することができる。
以上、本発明に係る温度センサ異常判定装置および温度センサ異常判定方法並びに温度センサ異常判定プログラムの最良の形態について説明したが、この形態による記述及び図面により本発明が限定されることはない。すなわち、この形態に基づいて当業者等によりなされる他の形態、実施例及び運用技術などはすべて本発明の範疇に含まれることは勿論である。
1 温度センサ異常判定装置
2 データ蓄積器
3 検定器
4 センサ警告判定器
11 測定系
12 真空熱処理炉
13 制御ループ
13A 第1ゾーン上部制御ループ
13B 第2ゾーン上部制御ループ
13C 第1ゾーン下部制御ループ
13D 第2ゾーン下部制御ループ
13a PID制御器
13b SCR(サイリスタ)
14 真空ポンプ
15(15A,15B,15C,15D) ヒータ
A1,A2,B1,B2 温度センサ
2 データ蓄積器
3 検定器
4 センサ警告判定器
11 測定系
12 真空熱処理炉
13 制御ループ
13A 第1ゾーン上部制御ループ
13B 第2ゾーン上部制御ループ
13C 第1ゾーン下部制御ループ
13D 第2ゾーン下部制御ループ
13a PID制御器
13b SCR(サイリスタ)
14 真空ポンプ
15(15A,15B,15C,15D) ヒータ
A1,A2,B1,B2 温度センサ
Claims (6)
- 測定対象の雰囲気中の温度を測定する温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置であって、
前記温度センサの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値が正規分布に従っているか否かを検定する検定器と、
前記検定器の検定結果に基づいて前記温度センサが異常を警告する温度センサか否かを判定するセンサ警告判定器と、を備えたことを特徴とする温度センサ異常判定装置。 - 測定対象の雰囲気中の温度を測定する温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置であって、
前記温度センサの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値のサンプル分の平方和を算出し、前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値を小さい順に並び替えて前記平方和より検定統計量を算出し、前記測定値のサンプル数とシャピロ・ウィルク検定で使用する係数に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記温度センサの測定値が正規分布であるか否かを検定するシャピロ・ウィルクの検定器と、
前記シャピロ・ウィルクの検定器の検定結果に基づいて前記温度センサが異常を警告する温度センサか否かを判定するセンサ警告判定器と、を備えたことを特徴とする温度センサ異常判定装置。 - 測定対象の雰囲気中の温度を測定する温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置を用いた温度センサ異常判定方法であって、
温度センサ異常判定装置が備えるデータ蓄積器により、前記温度センサの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を蓄積するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備える検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値が正規分布に従っているか否かを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるセンサ警告判定器により、前記検定器の検定結果に基づいて前記温度センサが異常を警告する温度センサか否かを判定するステップと、を含むことを特徴とする温度センサ異常判定方法。 - 測定対象の雰囲気中の温度を測定する温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置を用いた温度センサ異常判定方法であって、
温度センサ異常判定装置が備えるデータ蓄積器により、前記温度センサの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を蓄積するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるシャピロ・ウィルクの検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値のサンプル分の平方和を算出し、前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値を小さい順に並び替えて前記平方和より検定統計量を算出し、前記測定値のサンプル数とシャピロ・ウィルク検定で使用する係数に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記温度センサの測定値が正規分布であるか否かを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるセンサ警告判定器により、前記検定器の検定結果に基づいて前記温度センサが異常を警告する温度センサか否かを判定するステップと、を含むことを特徴とする温度センサ異常判定方法。 - 測定対象の雰囲気中の温度を測定する温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定プログラムであって、
コンピュータを、
前記温度センサの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値が正規分布に従っているか否かを検定する検定器と、
前記検定器の検定結果に基づいて前記温度センサが異常を警告する温度センサか否かを判定するセンサ警告判定器として機能させるための温度センサ異常判定プログラム。 - 測定対象の雰囲気中の温度を測定する温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定プログラムであって、
コンピュータを、
前記温度センサの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値のサンプル分の平方和を算出し、前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサの測定値を小さい順に並び替えて前記平方和より検定統計量を算出し、前記測定値のサンプル数とシャピロ・ウィルク検定で使用する係数に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記温度センサの測定値が正規分布であるか否かを検定するシャピロ・ウィルクの検定器と、
前記シャピロ・ウィルクの検定器の検定結果に基づいて前記温度センサが異常を警告する温度センサか否かを判定するセンサ警告判定器として機能させるための温度センサ異常判定プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021158050A JP2023048626A (ja) | 2021-09-28 | 2021-09-28 | 温度センサ異常判定装置および温度センサ異常判定方法並びに温度センサ異常判定プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021158050A JP2023048626A (ja) | 2021-09-28 | 2021-09-28 | 温度センサ異常判定装置および温度センサ異常判定方法並びに温度センサ異常判定プログラム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2023048626A true JP2023048626A (ja) | 2023-04-07 |
Family
ID=85779691
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021158050A Pending JP2023048626A (ja) | 2021-09-28 | 2021-09-28 | 温度センサ異常判定装置および温度センサ異常判定方法並びに温度センサ異常判定プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2023048626A (ja) |
-
2021
- 2021-09-28 JP JP2021158050A patent/JP2023048626A/ja active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP3451554B1 (ja) | 異常検出方法、異常検出装置および温度調節器 | |
EP3940352A1 (en) | Weighing scale diagnostics method | |
RU2019107000A (ru) | Осуществление контроля за отложением | |
MX2014013620A (es) | Metodos y aparatos para detectar corriente de fuga en un detector de temperatura por resistencia. | |
US20180276914A1 (en) | Method for Providing A Diagnostic On A Combined Humidity And Temperature Sensor | |
JP2012137386A (ja) | 電動機の予防保全装置 | |
KR20180040452A (ko) | 설비 노화 지수를 이용한 이상 감지 방법 및 장치 | |
JPWO2017043203A1 (ja) | 温度調整装置 | |
CN109959438B (zh) | 称重控制方法、装置及物料称量系统 | |
JP2023048626A (ja) | 温度センサ異常判定装置および温度センサ異常判定方法並びに温度センサ異常判定プログラム | |
JP2022148537A (ja) | 温度センサ異常判定装置および温度センサ異常判定方法並びに温度センサ異常判定プログラム | |
KR20180025251A (ko) | 설계 평가 지원 시스템 | |
JP2022144956A (ja) | 温度センサ異常判定装置および温度センサ異常判定方法並びに温度センサ異常判定プログラム | |
US10676206B2 (en) | System and method for heat exchanger failure detection | |
JP2009254104A (ja) | 受配電設備用導体監視装置 | |
KR101951592B1 (ko) | 메인터넌스 판단 지표 추정 장치, 유량 제어 장치 및 메인터넌스 판단 지표 추정 방법 | |
JP2016222387A (ja) | 昇降機の診断方式 | |
US20190260092A1 (en) | Determination method of smoke emission in battery, and battery system | |
KR20180111566A (ko) | 열화 진단 장치 및 방법 | |
CN111949053B (zh) | 温度调节计及异常判断方法 | |
KR20190047728A (ko) | 가스 터빈의 동작 중에 손상을 검출하기 위한 방법 | |
JP5159288B2 (ja) | 状態監視装置 | |
CN113591276A (zh) | 一种获取退火炉的带钢辐射系数的方法及系统 | |
JP3784884B2 (ja) | 試料実測式環境試験装置 | |
TW202043489A (zh) | 高爐之異常判定裝置、高爐之異常判定方法及高爐之操作方法 |