JP2024025095A - Trend calculation device, trend calculation system, and trend calculation method - Google Patents

Trend calculation device, trend calculation system, and trend calculation method Download PDF

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JP2024025095A JP2022128255A JP2022128255A JP2024025095A JP 2024025095 A JP2024025095 A JP 2024025095A JP 2022128255 A JP2022128255 A JP 2022128255A JP 2022128255 A JP2022128255 A JP 2022128255A JP 2024025095 A JP2024025095 A JP 2024025095A
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Abstract

【課題】適切なタイミングでの点検を行うための情報を得ることが可能なトレンド算出装置等を提供する。【解決手段】トレンド算出装置は、供給された電力によって駆動する駆動源に対して、供給される電力の電流値を計測した計測結果を取得する取得部(サーバ通信部)と、過去の第1時点及び第1時点よりも後の第2時点の間に取得した計測結果に基づいて、取得したそれぞれの計測結果に示される電流値に基づく入力と、駆動源が正常に駆動しているときにあらかじめ計測された電力の電流値に基づく基準との差の大きさに対応する変化度が経時的に増減した際の、第1時点から第2時点の間における変化傾向を示すトレンドを算出して出力する算出部(サーバ処理部の一機能)と、を備える。【選択図】図7An object of the present invention is to provide a trend calculation device and the like that can obtain information for carrying out inspections at appropriate timing. [Solution] A trend calculation device includes an acquisition unit (server communication unit) that acquires the measurement result of measuring the current value of the supplied power to a drive source driven by the supplied power, and a past first Based on the measurement results obtained during the time point and the second time point after the first time point, input based on the current value shown in each obtained measurement result and when the drive source is driving normally. Calculate a trend indicating the change tendency between the first time point and the second time point when the degree of change corresponding to the magnitude of the difference from the standard based on the electric current value measured in advance increases or decreases over time. and a calculation unit (one function of the server processing unit) that outputs the output. [Selection diagram] Figure 7

Description

本発明は、トレンド算出装置、トレンド算出システム、及び、トレンド算出方法に関する。 The present invention relates to a trend calculation device, a trend calculation system, and a trend calculation method.

近年、ロボットの制御技術の向上に伴って、機械学習を利用して人が操作した時と同じような移動の制御をロボットに自動的に行わせる技術が開発されている。このような、ロボットなどの機器においては、機器の異常(トラブル)の有無を判定して、結果に応じて点検等を行う必要がある。例えば、機器の駆動装置(駆動源)としての、例えばモータなどの回転数が一定に維持される期間がない場合でも、機器の異常の度合いの判定の精度を向上できる診断システムが知られている(特許文献1参照)。 In recent years, as robot control technology has improved, technology has been developed that uses machine learning to allow robots to automatically control movement in the same way as when operated by a human. In such devices such as robots, it is necessary to determine whether there is an abnormality (trouble) in the device and to perform inspections or the like according to the results. For example, a diagnostic system is known that can improve the accuracy of determining the degree of abnormality in equipment even when there is no period during which the rotational speed of a motor, etc. that serves as the equipment's drive device (drive source) is maintained constant. (See Patent Document 1).

国際公開第2019/244599号International Publication No. 2019/244599

ところで、機器の各駆動源がトラブルを生じた後に点検を行い、トラブルが解消された状態に回復させる場合、当該機器を停止させる必要があり、機器を利用したサービス自体も停止してしまうという課題がある。一方で、機器がトラブルを生じるよりも十分前に点検を行うには、トラブルがほぼ確実に発生しない高頻度な点検が必要であり煩雑である。 By the way, when inspecting each drive source of a device after a problem occurs and restoring it to a state where the problem has been resolved, the problem is that the device must be stopped, and the service itself that uses the device will also be stopped. There is. On the other hand, in order to inspect equipment sufficiently before a problem occurs, frequent inspections that almost certainly do not occur are necessary and complicated.

そこで本開示は、機器の動作に用いられる駆動源に対して、適切なタイミングでの点検を行うための情報を得ることが可能なトレンド算出装置等を提供する。 Therefore, the present disclosure provides a trend calculation device and the like that can obtain information for inspecting a drive source used for operating a device at an appropriate timing.

本発明の一態様に係るトレンド算出装置は、供給された電力によって駆動する駆動源に対して、供給される前記電力の電流値を計測した計測結果を取得する取得部と、過去の第1時点及び前記第1時点よりも後の第2時点の間に取得した前記計測結果に基づいて、取得したそれぞれの前記計測結果に示される電流値に基づく入力と、前記駆動源が正常に駆動しているときにあらかじめ計測された前記電力の電流値に基づく基準との差の大きさに対応する変化度が経時的に増減した際の、前記第1時点から前記第2時点の間における変化傾向を示すトレンドを算出して出力する算出部と、を備える。 A trend calculation device according to one aspect of the present invention includes an acquisition unit that acquires a measurement result of measuring a current value of the supplied power to a drive source driven by the supplied power, and a first time point in the past. and based on the measurement results obtained during a second time point after the first time point, an input based on a current value indicated in each of the obtained measurement results, and whether the drive source is normally driven. A change trend between the first time point and the second time point when the degree of change corresponding to the magnitude of the difference from the reference based on the current value of the electric power measured in advance when the electric power is in use increases or decreases over time. and a calculation unit that calculates and outputs the trend shown.

また、本発明の一態様に係るトレンド算出システムは、上記に記載のトレンド算出装置と、前記取得部が前記計測結果として取得する電流値の計測に用いられる電流センサと、を備え、前記電流センサは、前記駆動源と前記駆動源に電力を供給する電力供給源とを接続する電力線の外側から、当該電力線を介して供給される電力の電流値を計測する。 Further, a trend calculation system according to one aspect of the present invention includes the trend calculation device described above and a current sensor used for measuring a current value that the acquisition unit acquires as the measurement result, and the current sensor Measures a current value of power supplied from outside the power line connecting the drive source and a power supply source that supplies power to the drive source via the power line.

また、本発明の一態様に係るトレンド算出方法は、供給された電力によって駆動する駆動源に対して、供給される前記電力の電流値を計測した計測結果を取得し、過去の第1時点及び前記第1時点よりも後の第2時点の間に取得した前記計測結果に基づいて、取得したそれぞれの前記計測結果に示される電流値と、前記駆動源が正常に駆動しているときの前記電力の電流値との差の大きさに対応する変化度が経時的に増減した際の、前記第1時点から前記第2時点の間における変化傾向を示すトレンドを算出する。 Further, in the trend calculation method according to one aspect of the present invention, a measurement result obtained by measuring a current value of the power supplied to a drive source driven by the supplied power is obtained, and Based on the measurement results obtained during the second time point after the first time point, the current value indicated in each of the obtained measurement results and the current value when the drive source is normally driven. A trend is calculated that indicates a tendency of change between the first time point and the second time point when the degree of change corresponding to the magnitude of the difference between the electric power and the current value increases or decreases over time.

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なCD-ROMなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。 Note that these comprehensive or specific aspects may be realized by a system, a device, an integrated circuit, a computer program, or a computer-readable recording medium such as a CD-ROM, and the system, device, integrated circuit, computer program and a recording medium may be used in any combination.

本開示のトレンド算出装置などによれば、駆動源に対して、適切なタイミングでの点検を行うための情報を得ることができる。 According to the trend calculation device and the like of the present disclosure, it is possible to obtain information for inspecting the drive source at an appropriate timing.

図1は、本実施の形態に係るトレンド算出システムの概要を模式的に示す図である。FIG. 1 is a diagram schematically showing an overview of a trend calculation system according to the present embodiment. 図2は、本実施の形態に係るトレンド算出システムの機能構成を模式的に示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram schematically showing the functional configuration of the trend calculation system according to this embodiment. 図3は、本実施の形態に係る電流センサの計測特性を説明するための図である。FIG. 3 is a diagram for explaining measurement characteristics of the current sensor according to this embodiment. 図4は、本実施の形態に係るトレンド算出システムの動作例を説明するためのシーケンス図である。FIG. 4 is a sequence diagram for explaining an example of the operation of the trend calculation system according to this embodiment. 図5は、本実施の形態に係るトレンド算出システムの動作例を説明するためのシーケンス図である。FIG. 5 is a sequence diagram for explaining an example of the operation of the trend calculation system according to the present embodiment. 図6は、本実施の形態に係るトレンド算出システムにおいて算出されるトレンドを説明するための図である。FIG. 6 is a diagram for explaining trends calculated in the trend calculation system according to the present embodiment. 図7は、本実施の形態に係るトレンド算出システムにおいて出力される報知情報を説明するための図である。FIG. 7 is a diagram for explaining notification information output in the trend calculation system according to the present embodiment.

(開示の概要)
本開示の第1態様に係るトレンド算出装置は、供給された電力によって駆動する駆動源に対して、供給される電力の電流値を計測した計測結果を取得する取得部と、過去の第1時点及び第1時点よりも後の第2時点の間に取得した計測結果に基づいて、取得したそれぞれの計測結果に示される電流値に基づく入力と、駆動源が正常に駆動しているときにあらかじめ計測された電力の電流値に基づく基準との差の大きさに対応する変化度が経時的に増減した際の、第1時点から第2時点の間における変化傾向を示すトレンドを算出して出力する算出部と、を備える。
(Summary of disclosure)
A trend calculation device according to a first aspect of the present disclosure includes an acquisition unit that acquires a measurement result of measuring a current value of power supplied to a drive source driven by the supplied power, and a first time point in the past. Based on the measurement results obtained during the second time point after the first time point, input based on the current value shown in each obtained measurement result, and input in advance when the drive source is driving normally. Calculates and outputs a trend indicating the change tendency between the first and second time points when the degree of change corresponding to the magnitude of the difference from the reference based on the current value of the measured power increases or decreases over time. and a calculation unit.

このようなトレンド算出装置は、計測結果に示される電流値に基づく入力と、正常に駆動しているときの電流値に基づく基準との差の大きさに対応する変化度から、第1時点から第2時点の間における変化度の増減の変化傾向を示すトレンドを算出して出力することができる。計測結果に示される電流値に基づく入力と、正常に駆動しているときの電流値に基づく基準との差の大きさには、その電流値においてどの程度正常な状態とかけ離れているか、すなわち、どの程度異常な状態であるかの情報が含まれるので、駆動源の異常の発生を推定するために利用することができる。ここで、一時点での変化度には、実際に異常が発生している場合と、外部要因等による、異常のように見える正常な場合とが含まれる。これに対して、第1時点から第2時点の間における変化傾向を示すトレンドを算出することによって、そのトレンドを用いて、複数時点での変化度の増減の傾向から駆動源の異常の発生を推定することが可能となる。つまり、上記の態様によれば、駆動源に対して、適切なタイミングでの点検を行うために利用可能なトレンドを得ることができる。 Such a trend calculation device calculates the difference from the first point in time based on the degree of change corresponding to the difference between the input based on the current value shown in the measurement result and the reference based on the current value during normal driving. A trend indicating a tendency of increase/decrease in the degree of change between the second time points can be calculated and output. The magnitude of the difference between the input based on the current value shown in the measurement results and the reference based on the current value during normal driving indicates how far the current value is from the normal state. Since it includes information on how abnormal the state is, it can be used to estimate the occurrence of an abnormality in the drive source. Here, the degree of change at one point includes cases where an abnormality actually occurs and cases where the abnormality appears normal due to external factors or the like. On the other hand, by calculating a trend that shows the change tendency between the first and second time points, the trend can be used to detect the occurrence of abnormalities in the drive source from the tendency of increase/decrease in the degree of change at multiple points in time. It becomes possible to estimate. That is, according to the above aspect, it is possible to obtain a trend that can be used to inspect the drive source at an appropriate timing.

また、例えば、第2態様に係るトレンド算出装置では、算出部は、第1時点から第2時点の間において取得した計測結果の入力に応じて、トレンドを出力する学習済みのトレンド算出モデルを有する、第1態様に記載のトレンド算出装置であってもよい。 Further, for example, in the trend calculation device according to the second aspect, the calculation unit includes a learned trend calculation model that outputs a trend in response to input of measurement results obtained between the first time point and the second time point. , the trend calculation device described in the first aspect may be used.

これによれば、学習済みのトレンド算出モデルによって、計測結果の入力に応じた出力としてトレンドの算出を行うことができる。 According to this, the trend can be calculated as an output according to the input of the measurement result using the learned trend calculation model.

また、例えば、第3態様に係るトレンド算出装置では、算出部は、取得した計測結果の入力に応じて、変化度を出力する学習済みの変化度算出モデルを有し、第1時点から第2時点の間において取得したそれぞれの計測結果を、変化度算出モデルに入力したときに出力されたそれぞれの変化度を時間領域において近似した近似式に基づいて、トレンドを算出する、第1態様に記載のトレンド算出装置であってもよい。 Further, for example, in the trend calculation device according to the third aspect, the calculation unit has a learned change calculation model that outputs the change degree according to the input of the acquired measurement results, and Described in the first aspect, in which the trend is calculated based on an approximation formula in the time domain that approximates each degree of change output when each measurement result obtained between time points is input into a degree of change calculation model. It may be a trend calculation device.

これによれば、学習済みの変化度算出モデルによって、計測結果の入力に応じた出力として変化度の算出を行うことができる。そして、算出された変化度を時間領域において近似した近似式に基づいて、トレンドを算出することができる。 According to this, the degree of change can be calculated as an output according to the input of the measurement result using the learned degree of change calculation model. Then, a trend can be calculated based on an approximation formula that approximates the calculated degree of change in the time domain.

また、例えば、第4態様に係るトレンド算出装置では、取得部は、電流センサが計測した電流値を計測結果として取得し、電流センサは、電流値の周波数領域において、周波数が高いほど感度が高い計測特性を有する、第1態様~第3態様のいずれか一態様に記載のトレンド算出装置であってもよい。 Further, for example, in the trend calculation device according to the fourth aspect, the acquisition unit acquires the current value measured by the current sensor as the measurement result, and the current sensor has a higher sensitivity as the frequency is higher in the frequency region of the current value. The trend calculation device according to any one of the first to third aspects may have measurement characteristics.

これによれば、駆動源の異常の発生において、正常に駆動しているときの電流値に基づく基準との差がより顕著となりやすい高調波の周波数領域を高感度に計測することができるので、より、駆動源の異常の発生を顕著に推定できる。 According to this, when an abnormality occurs in the drive source, it is possible to measure with high sensitivity the harmonic frequency region where the difference from the reference based on the current value during normal driving tends to be more noticeable. Therefore, the occurrence of an abnormality in the drive source can be clearly estimated.

また、例えば、第5態様に係るトレンド算出装置では、算出したトレンドが、第1時点から第2時点の間における変化度の変化傾向が所定の閾値以上に大きくなる上昇トレンドを示す場合に、駆動源の動作が異常であると診断し、診断結果を出力する診断部をさらに備える、第1態様~第4態様のいずれか一態様に記載のトレンド算出装置であってもよい。 Further, for example, in the trend calculation device according to the fifth aspect, when the calculated trend indicates an upward trend in which the change tendency of the degree of change between the first time point and the second time point becomes larger than a predetermined threshold value, the drive The trend calculation device according to any one of the first to fourth aspects may further include a diagnosis unit that diagnoses that the operation of the source is abnormal and outputs a diagnosis result.

これによれば、トレンドに基づいて、駆動源の診断を行い、診断結果を出力することができる。 According to this, it is possible to diagnose the drive source based on the trend and output the diagnosis result.

また、例えば、第6態様に係るトレンド算出装置では、診断結果は、上昇トレンドが示された際の算出されたトレンドと、計測対象の駆動源の動作が異常であることを示すメッセージと、の少なくとも一方を含む、第5態様に記載のトレンド算出装置であってもよい。 Further, for example, in the trend calculation device according to the sixth aspect, the diagnosis result includes the calculated trend when an upward trend is indicated and a message indicating that the operation of the drive source to be measured is abnormal. The trend calculation device according to the fifth aspect may include at least one of the above.

これによれば、上昇トレンドが示された際の算出されたトレンドと、計測対象の駆動源の動作が異常であることを示すメッセージと、の少なくとも一方を診断結果として出力することができる。 According to this, at least one of the calculated trend when an upward trend is indicated and a message indicating that the operation of the drive source to be measured is abnormal can be output as the diagnosis result.

また、本開示の第7態様に係るトレンド算出システムは、第1態様~第6態様のいずれか一態様に記載のトレンド算出装置と、取得部が計測結果として取得する電流値の計測に用いられる電流センサと、を備え、電流センサは、駆動源と駆動源に電力を供給する電力供給源とを接続する電力線の外側から、当該電力線を介して供給される電力の電流値を計測する。 Further, a trend calculation system according to a seventh aspect of the present disclosure includes the trend calculation device according to any one of the first to sixth aspects, and is used for measuring a current value that the acquisition unit acquires as a measurement result. A current sensor is provided, and the current sensor measures a current value of power supplied from outside the power line connecting the drive source and a power supply source that supplies power to the drive source via the power line.

これによれば、トレンド算出装置と、電流センサと、を備えるトレンド算出システムを実現できる。トレンド算出システムにおける電流センサは、駆動源と駆動源に電力を供給する電力供給源とを接続する電力線の外側から、当該電力線を介して供給される電力の電流値を計測する構成であるため、駆動源と電力供給源とを接続する電力線を取り外すことなく、駆動源と電力供給源と電力線とを設置した後、すなわち、後付けでトレンド算出システムを導入することができる。 According to this, a trend calculation system including a trend calculation device and a current sensor can be realized. The current sensor in the trend calculation system is configured to measure the current value of the power supplied from the outside of the power line connecting the drive source and the power supply source that supplies power to the drive source via the power line. The trend calculation system can be installed after the drive source, the power supply source, and the power line are installed without removing the power line connecting the drive source and the power supply source, that is, as a retrofit.

また、本開示の第8態様に係るトレンド算出方法は、供給された電力によって駆動する駆動源に対して、供給される電力の電流値を計測した計測結果を取得し、過去の第1時点及び第1時点よりも後の第2時点の間に取得した計測結果に基づいて、取得したそれぞれの計測結果に示される電流値と、駆動源が正常に駆動しているときの電力の電流値との差の大きさに対応する変化度が経時的に増減した際の、第1時点から第2時点の間における変化傾向を示すトレンドを算出する。 Further, the trend calculation method according to the eighth aspect of the present disclosure acquires the measurement result of measuring the current value of the supplied power to a drive source driven by the supplied power, and Based on the measurement results obtained during the second time point after the first time point, the current value shown in each obtained measurement result and the current value of the electric power when the drive source is normally driven. A trend indicating a change tendency between the first time point and the second time point is calculated when the degree of change corresponding to the magnitude of the difference increases or decreases over time.

これによれば、上記に記載のトレンド算出装置と同様の効果を奏することができる。 According to this, the same effects as the trend calculation device described above can be achieved.

なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なCD-ROMなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラム又は記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。 Note that these comprehensive or specific aspects may be realized by a system, a device, an integrated circuit, a computer program, or a computer-readable recording medium such as a CD-ROM. Alternatively, it may be realized using any combination of recording media.

以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。 Hereinafter, embodiments will be specifically described with reference to the drawings.

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。 Note that the embodiments described below are all inclusive or specific examples. The numerical values, shapes, materials, components, arrangement positions and connection forms of the components, steps, order of steps, etc. shown in the following embodiments are merely examples, and do not limit the present invention. Further, among the constituent elements in the following embodiments, constituent elements that are not described in the independent claims indicating the most significant concept will be described as arbitrary constituent elements.

(実施の形態)
まず、本実施の形態におけるトレンド算出システムの構成について説明する。
(Embodiment)
First, the configuration of the trend calculation system in this embodiment will be explained.

図1は、本実施の形態に係るトレンド算出システムの概要を模式的に示す図である。図2は、本実施の形態に係るトレンド算出システムの機能構成を模式的に示すブロック図である。 FIG. 1 is a diagram schematically showing an overview of a trend calculation system according to the present embodiment. FIG. 2 is a block diagram schematically showing the functional configuration of the trend calculation system according to this embodiment.

本実施の形態では、トレンド算出システムは、駆動源99の駆動に異常が生じるよりも前に、駆動源を駆動させるために供給される電力の電流値を計測して、異常が発生する予兆を、トレンドの算出によって把握することができるように構成される。つまり、異常が発生する前に、その予兆をトレンドによって知ることができるので、点検のタイミングを決めることができる。そのため、計画的に駆動源99を停止させて点検することや、代替品である駆動源を駆動源99と入れ替えて使用しながら、その間に、駆動源99の点検をすることなどができる。トレンドとは、予め計測された駆動源99が正常に動作しているときの、供給される電力の電流値(正常値)に基づく基準と、トレンド算出に際して計測された電流値に基づく入力との差の大きさに対応する変化度の経時的な変化傾向を示す指標である。なお、正常値に基づく基準とは、正常値そのもの、正常値の電流を時間で微分した微分値、又は、上記の正常値もしくは微分値にさらに別の演算処理を行った数値等であってもよく、例えば、正常値の周波数領域における各周波数のパワーである。また、電流値に基づく入力とは、電流値そのもの、電流を時間で微分した微分値、又は、上記の電流値もしくは微分値にさらに別の演算処理を行った数値等であってもよく、例えば、電流値の周波数領域における各周波数のパワーである。 In the present embodiment, the trend calculation system measures the current value of the power supplied to drive the drive source 99 before an abnormality occurs in the drive of the drive source 99, and detects a sign that an abnormality will occur. , is configured so that it can be understood by calculating trends. In other words, it is possible to know the signs of an abnormality based on the trend before it occurs, so the timing of inspection can be determined. Therefore, the drive source 99 can be stopped and inspected in a planned manner, or a substitute drive source can be used in place of the drive source 99 while the drive source 99 is inspected. A trend is a reference based on a pre-measured current value (normal value) of the supplied power when the drive source 99 is operating normally, and an input based on a current value measured during trend calculation. This is an index showing the tendency of change over time in the degree of change corresponding to the magnitude of the difference. Note that a standard based on a normal value may be the normal value itself, a differential value obtained by differentiating the normal value current with respect to time, or a value obtained by further performing another calculation process on the above normal value or differential value. Often, for example, it is the power of each frequency in the frequency domain of normal values. Furthermore, the input based on the current value may be the current value itself, a differential value obtained by differentiating the current with respect to time, or a numerical value obtained by further performing another calculation process on the above-mentioned current value or differential value. For example, , is the power of each frequency in the frequency domain of the current value.

正常値に基づく基準、及び、電流値に基づく入力には、別のシステムにおいて計測値を処理した数値が用いられてもよい。この別のシステムとして、オートエンコーダを用いてもよい。オートエンコーダは、ニューラルネットワークを用いた、次元圧縮のアルゴリズムである。オートエンコーダを用いた例を説明すると、あらかじめ複数の正常値を入力と出力に用いた教師なし学習を行わせて、学習済みモデルを構築する。この学習済みモデルに正常値が入力されると、出力値は入力値と同じとなるが、正常値ではない値が入力されると、出力値は入力値と異なる値となる。 For the reference based on the normal value and the input based on the current value, numerical values obtained by processing measured values in another system may be used. An autoencoder may be used as this other system. The autoencoder is a dimension reduction algorithm using a neural network. To explain an example using an autoencoder, a trained model is constructed by performing unsupervised learning using multiple normal values as input and output. If a normal value is input to this trained model, the output value will be the same as the input value, but if a value that is not normal is input, the output value will be a value different from the input value.

正常値に基づく基準は、上記の別システムのモデルに正常値を入力したときの(つまり学習フェーズにおける)入力値と出力値との差を用いればよい。この場合、正常値が別システムのモデルに入力されても、入力値と出力値との差は0となる。電流値に基づく入力としては、上記の別システムのモデルに計測された電流値を入力したときの(つまり推論フェーズにおける)入力値と出力値との差を用いればよい。この場合、正常値ではない数値が別システムのモデルに入力されると、入力値と出力値との差は0ではない所定の数値となる。そして、正常値に基づく基準と、電流値に基づく入力との差として、0と所定の数値との差(つまり、所定の数値そのもの)が変化度として算出される。なお、別のシステムとしては、例えば、マハラノビス距離を用いたものであってもよく、その他の教師なし学習を用いるものであってもよい。 The standard based on the normal value may be the difference between the input value and the output value when the normal value is input to the model of the above-described other system (that is, in the learning phase). In this case, even if the normal value is input to the model of another system, the difference between the input value and the output value will be 0. As the input based on the current value, the difference between the input value and the output value when the measured current value is input to the model of the above-described other system (that is, in the inference phase) may be used. In this case, when a numerical value that is not a normal value is input to a model of another system, the difference between the input value and the output value becomes a predetermined numerical value that is not zero. Then, as the difference between the reference based on the normal value and the input based on the current value, the difference between 0 and a predetermined numerical value (that is, the predetermined numerical value itself) is calculated as the degree of change. Note that another system may use, for example, Mahalanobis distance, or may use other unsupervised learning.

電流値に基づく入力が正常値に基づく基準から外れるほど変化度が大きくなる。トレンドが、経時的に変化度が大きくなるような上昇トレンドを示す場合、その計測対象である駆動源99に故障などのトラブルが生じる予兆が出ていると推定することができる。ところで、変化度自体にも、電流値に基づく入力の、正常値に基づく基準との差の大きさという性質の情報が含まれているので、変化度を用いて直接的にトラブルの予兆を推定するということも考えられる。しかしながら、このような時間領域における1時点のみの変化度だけで推定すると、ノイズなどによる、実際のトラブルの予兆がない場合にも、「疑似的な」予兆が推定されてしまう。このような疑似的な予兆は、必要のない点検を行わせ、煩雑であるばかりか、点検コストを増大させる要因にもなる。そのため、本実施の形態における、時間領域における複数の時点の変化度を用いて、トレンドを算出することで、このような疑似的な予兆の推定を抑制して、煩雑さ及びコストを低減させることが可能となる。 The degree of change becomes larger as the input based on the current value deviates from the standard based on the normal value. When the trend shows an upward trend in which the degree of change increases over time, it can be estimated that there is a sign that trouble such as a failure will occur in the drive source 99 that is the measurement target. By the way, the degree of change itself also contains information such as the size of the difference between the input based on the current value and the standard based on the normal value, so the degree of change can be used to directly estimate signs of trouble. It is also possible to do so. However, if the degree of change is estimated only at one point in time in the time domain, a "pseudo" sign will be estimated even when there is no actual sign of trouble due to noise or the like. Such false signs cause unnecessary inspections, which are not only complicated but also cause an increase in inspection costs. Therefore, in this embodiment, by calculating a trend using the degree of change at multiple points in time in the time domain, estimation of such pseudo signs can be suppressed, and complexity and cost can be reduced. becomes possible.

本実施の形態では、駆動源99は、モータ99aとモータ99aに接続された回転変換機構99bとを含む。モータ99aにトラブルの予兆が生じれば、物理的な駆動抵抗が発生し、供給される電力の電流値に異常が発生する。回転変換機構99bは、モータ99aによる回転駆動の駆動軸の方向や、駆動軸の位置、駆動量、駆動形態などを変換する機構である。例えば図中では、ベルトドライブによって、駆動軸の位置及び駆動量を変換するベルトが示されている。回転変換機構99bとしては、他に、ボールねじ、ギヤボックス、ラック等、モータ99aの回転駆動を変換する構成であれば適用可能である。 In this embodiment, drive source 99 includes a motor 99a and a rotation conversion mechanism 99b connected to motor 99a. If a sign of trouble occurs in the motor 99a, physical drive resistance will occur, and an abnormality will occur in the current value of the supplied power. The rotation conversion mechanism 99b is a mechanism that converts the direction of the drive shaft of the rotation drive by the motor 99a, the position of the drive shaft, the amount of drive, the drive form, etc. For example, in the figure, a belt is shown that changes the position and drive amount of the drive shaft by a belt drive. The rotation conversion mechanism 99b may be any other structure that converts the rotational drive of the motor 99a, such as a ball screw, gear box, or rack.

回転変換機構99bについてもその駆動(駆動の変換)にトラブルの予兆が生じれば、モータ99aの物理的な駆動抵抗となって、供給される電力の電流値に異常が発生する。そのため、モータ99aに供給される電力の電流値を計測すれば、トレンドの算出によって駆動源99全体のトラブルの予兆の発生を推定することが可能となる。 If any sign of trouble occurs in the drive (drive conversion) of the rotation conversion mechanism 99b, this will become a physical drive resistance of the motor 99a, and an abnormality will occur in the current value of the supplied power. Therefore, by measuring the current value of the power supplied to the motor 99a, it is possible to estimate the occurrence of a sign of trouble in the entire drive source 99 by calculating a trend.

駆動源99に供給される電力の電流値の計測は、電流センサ98によって行われる。電流センサ98は、駆動源99と駆動源99に電力を供給する電力供給源99cとを接続する電力線99dの外側から、当該電力線99dを介して供給される電力の電流値を計測する。具体的には、電流センサ98は、電力線99dの絶縁被覆の外側を、電力線99dに交差する交差面において周回する磁気コアを有する。そして、磁気コアの内側を電流が流れることによって発生する磁束を磁気コアに巻回されたコイル素子によって電圧値として計測する。このような原理によって電力の電流値が計測される。 The current value of the power supplied to the drive source 99 is measured by the current sensor 98. The current sensor 98 measures the current value of the power supplied from the outside of the power line 99d that connects the drive source 99 and the power supply source 99c that supplies power to the drive source 99 via the power line 99d. Specifically, the current sensor 98 has a magnetic core that goes around the outside of the insulating coating of the power line 99d in a plane of intersection that intersects the power line 99d. Then, the magnetic flux generated by the current flowing inside the magnetic core is measured as a voltage value by a coil element wound around the magnetic core. The electric current value of electric power is measured according to such a principle.

ところで、上記のように、電流センサ98が電力線99dの外側に設置されるように構成すれば、電力供給源99cと駆動源99と電力線99dとの接続のいずれも取り外すことなく、電流センサ98を設置することができる。つまり、電流センサ98を、既設の設備に後付けで適用することができるので、トレンド算出システムの導入障壁をより低減させることが可能となる。電流センサ98によって計測された計測結果は、エッジデバイス200へと送信される。エッジデバイス200は、親機200a及び子機200bからなり、子機200bには、1個以上の電流センサ98が接続される。 By the way, if the current sensor 98 is configured to be installed outside the power line 99d as described above, the current sensor 98 can be installed without disconnecting any of the connections between the power supply source 99c, the drive source 99, and the power line 99d. can be installed. In other words, since the current sensor 98 can be retrofitted to existing equipment, it is possible to further reduce the barrier to introducing the trend calculation system. The measurement results measured by the current sensor 98 are transmitted to the edge device 200. The edge device 200 includes a master device 200a and a slave device 200b, and one or more current sensors 98 are connected to the slave device 200b.

子機200bは、いくつかの電流センサ98(例えば、1つのロボットアームの複数の関節のそれぞれの駆動源99について計測を行うための複数の電流センサ98)から計測結果を集約して親機200aへと送信する。親機200aは、そのようにして集められた電流値の計測結果をサーバ装置100へと送信する。駆動源99等と、電流センサ98と、エッジデバイス200とは、駆動源99が設置された建物内に配置される。一方で、サーバ装置100は、例えば、ネットワーク150(図2参照)上に構築されたクラウドサーバとして実現される。 The slave device 200b aggregates measurement results from several current sensors 98 (for example, multiple current sensors 98 for measuring the drive sources 99 of each of the multiple joints of one robot arm) and outputs the results to the parent device 200a. send to. The master device 200a transmits the measurement results of the current values thus collected to the server device 100. The drive source 99, etc., the current sensor 98, and the edge device 200 are arranged in the building where the drive source 99 is installed. On the other hand, the server device 100 is realized, for example, as a cloud server built on the network 150 (see FIG. 2).

なお、サーバ装置100の機能は、駆動源99から取得される計測結果ごとに最適化されるため、駆動源99ごと、又は、エッジデバイス200ごと等の単位で個別に設けられてもよい。こうすることで、例えば、トレンド算出システムの利用者ごとの処理リソースの利用率を可視化しやすく、利用率に応じたシステム利用料などを算出しやすいメリットがある。他にも、トレンド算出システムの利用者間でのデータへのアクセスを規制しやすく、セキュリティの観点でもメリットがある。また、サーバ装置100は、エッジサーバとして駆動源99駆動源99が設置された建物内に配置されてもよい。この場合、サーバ装置100が、親機200aなどの他の一部の構成と一体化されてもよい。 Note that since the functions of the server device 100 are optimized for each measurement result obtained from the drive source 99, they may be provided individually for each drive source 99, each edge device 200, or the like. This has the advantage of, for example, making it easier to visualize the usage rate of processing resources for each user of the trend calculation system, and making it easier to calculate system usage fees in accordance with the usage rate. Another benefit is that it makes it easier to restrict access to data among users of the trend calculation system, which is advantageous from a security perspective. Further, the server device 100 may be placed as an edge server in a building in which the drive source 99 is installed. In this case, the server device 100 may be integrated with some other components such as the base device 200a.

図2に示すように、トレンド算出システムは、サーバ装置100、エッジデバイス200,電流センサ98、及び、端末装置300を含んで構成される。なお、トレンド算出システムは、少なくともサーバ装置100の一部の機能と、電流センサ98とを含んでいれば、その他の構成は備えなくてもよい。 As shown in FIG. 2, the trend calculation system includes a server device 100, an edge device 200, a current sensor 98, and a terminal device 300. Note that as long as the trend calculation system includes at least some functions of the server device 100 and the current sensor 98, the trend calculation system does not need to include other configurations.

サーバ装置100は、サーバ制御部110、サーバ処理部120、サーバ蓄積部130、及び、サーバ通信部140を有する。 The server device 100 includes a server control section 110, a server processing section 120, a server storage section 130, and a server communication section 140.

サーバ制御部110は、サーバ装置100の各種機能を制御するための機能部である。サーバ制御部110は、プロセッサ及びメモリを有し、所定のプログラムを実行することで、サーバ装置100の各種機能の制御を行う。 The server control unit 110 is a functional unit for controlling various functions of the server device 100. The server control unit 110 has a processor and a memory, and controls various functions of the server device 100 by executing a predetermined program.

サーバ処理部120は、計測結果からトレンドの算出を行うトレンド算出部の機能と、算出したトレンドに基づいて駆動源99の動作が異常であるか否かを診断し、診断結果を出力する診断部の機能とを含む。サーバ処理部120は、プロセッサとメモリとによって各機能に対応するプログラムを実行することで実現される。 The server processing unit 120 functions as a trend calculation unit that calculates a trend from measurement results, and a diagnostic unit that diagnoses whether or not the operation of the drive source 99 is abnormal based on the calculated trend and outputs the diagnosis result. and features. The server processing unit 120 is realized by executing programs corresponding to each function using a processor and memory.

サーバ蓄積部130は、取得した計測結果、及び、サーバ装置100の各機能に係るプログラム等を記憶する記憶モジュールである。サーバ蓄積部130は、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体等によって実現される。 The server storage unit 130 is a storage module that stores acquired measurement results, programs related to each function of the server device 100, and the like. The server storage unit 130 is realized by a non-temporary computer-readable recording medium or the like.

サーバ通信部140は、ネットワーク150を介してエッジデバイス200及び端末装置300と通信する通信モジュールである。サーバ通信部140は、エッジデバイス200から計測結果を受信して、サーバ蓄積部130及びサーバ処理部120に出力する。サーバ通信部140は、取得部の一例である。 The server communication unit 140 is a communication module that communicates with the edge device 200 and the terminal device 300 via the network 150. The server communication unit 140 receives measurement results from the edge device 200 and outputs them to the server storage unit 130 and the server processing unit 120. The server communication unit 140 is an example of an acquisition unit.

エッジデバイス200は、制御部210、通信部220、蓄積部230、及び、計測部240を有する。 The edge device 200 includes a control section 210, a communication section 220, a storage section 230, and a measurement section 240.

制御部210は、エッジデバイス200の各種機能を制御するための機能部である。制御部210は、プロセッサ及びメモリを有し、所定のプログラムを実行することで、エッジデバイス200の各種機能の制御を行う。 The control unit 210 is a functional unit for controlling various functions of the edge device 200. The control unit 210 has a processor and a memory, and controls various functions of the edge device 200 by executing a predetermined program.

通信部220は、ネットワーク150を介してサーバ装置100と通信する通信モジュールである。通信部220は、電流センサ98から取得した計測結果をサーバ装置100へと送信する。 The communication unit 220 is a communication module that communicates with the server device 100 via the network 150. The communication unit 220 transmits the measurement results obtained from the current sensor 98 to the server device 100.

蓄積部230は、電流センサ98から取得した計測結果、及び、サーバ装置100の各機能に係るプログラム等を記憶する記憶モジュールである。蓄積部230は、電流センサ98から取得した計測結果を一時的に記憶しておき、一定量の計測結果が蓄積されるごとに計測結果をサーバ装置100に送信するために一定量の計測結果をまとめたデータセットとして出力する。蓄積部230は、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体等によって実現される。 The storage unit 230 is a storage module that stores measurement results obtained from the current sensor 98, programs related to each function of the server device 100, and the like. The storage unit 230 temporarily stores the measurement results obtained from the current sensor 98, and stores a certain amount of measurement results in order to transmit the measurement results to the server device 100 every time a certain amount of measurement results are accumulated. Output as a combined data set. The storage unit 230 is realized by a non-temporary computer-readable recording medium or the like.

電流センサ98及び駆動源99の基本構成については、上記したとおりのため、ここでの説明を省略する。 The basic configurations of the current sensor 98 and the drive source 99 are the same as described above, so the explanation here will be omitted.

ところで、電流センサ98は、電流値の計測を行うが、計測結果が示す電流値は、駆動源99のトラブルの予兆の推定に用いられる。そのため、トラブルの予兆の推定という観点で、適切な電流センサ98が用いられるとよい。例えば、本実施の形態では、高調波センサとも呼ばれる電流センサ98が用いられる。高調波センサと、一般の電流センサとの違いについて、図3を参照して説明する。図3は、本実施の形態に係る電流センサの計測特性を説明するための図である。図3では、上段に高調波センサで計測した電流値の計測結果に対して、周波数成分ごとのパワーとして示されるようにフーリエ変換を行った際のスペクトルを示しており、下段に一般の電流センサで計測した電流値の計測結果に対してフーリエ変換を行った際のスペクトルを示している。なお、図3では、いずれも同じ計測対象の計測結果を示している。 By the way, the current sensor 98 measures the current value, and the current value indicated by the measurement result is used to estimate a sign of trouble in the drive source 99. Therefore, from the viewpoint of estimating signs of trouble, it is preferable to use an appropriate current sensor 98. For example, in this embodiment, a current sensor 98, also called a harmonic sensor, is used. The difference between a harmonic sensor and a general current sensor will be explained with reference to FIG. 3. FIG. 3 is a diagram for explaining measurement characteristics of the current sensor according to this embodiment. In Figure 3, the upper row shows the spectrum obtained by performing Fourier transform on the current value measured by the harmonic sensor, as shown as the power for each frequency component, and the lower row shows the spectrum obtained by performing a Fourier transform on the current value measured by the harmonic sensor. This shows the spectrum obtained when Fourier transform was performed on the measurement results of the current values measured in . Note that FIG. 3 shows measurement results for the same measurement target.

ここでの高調波センサとしては、電流値の周波数領域において、周波数が高いほど感度が高い計測特性を有する電流センサを用いている。より詳しくは、高調波センサとして、周波数に比例して感度が高くなる電流センサが用いられている。そのため、一般の電流センサに比べて、高周波領域(紙面右側)におけるスペクトルのパワーが高く計測されている。通常、駆動源99のトラブルにおいては、比較的高周波側の領域に電流値の変化が現れることが知られており、上記のような計測特性を有する高調波センサを用いることで、トラブルの予兆に対する検出精度を向上することが可能となる。また、上記では、高調波センサとして、周波数に比例して感度が高くなる電流センサが用いられる例をたが、高調波センサとして、電流を時間で微分した値を直接的に計測することで、同様の効果を奏する電流センサが用いられてもよい。なお、このような高調波センサを用いることは必須ではなく、例えば、下段に示す一般の電流センサのような計測特性であっても、検出精度が低いものの同様の機能を実現することができる。 As the harmonic sensor here, a current sensor having a measurement characteristic in which the higher the frequency is, the higher the sensitivity is used in the frequency domain of the current value. More specifically, a current sensor whose sensitivity increases in proportion to frequency is used as a harmonic sensor. Therefore, the spectral power in the high frequency region (on the right side of the paper) is measured to be higher than that of a general current sensor. Normally, it is known that when there is a problem with the drive source 99, a change in current value appears in a relatively high-frequency region, and by using a harmonic sensor with the measurement characteristics described above, it is possible to prevent signs of trouble from occurring. It becomes possible to improve detection accuracy. In addition, in the above example, a current sensor whose sensitivity increases in proportion to frequency is used as a harmonic sensor, but as a harmonic sensor, by directly measuring the value obtained by differentiating the current with respect to time, Current sensors with similar effects may also be used. Note that it is not essential to use such a harmonic sensor; for example, the same function can be achieved even with the measurement characteristics of a general current sensor shown in the lower row, although the detection accuracy is low.

図2の説明に戻り、端末装置300は、画面生成部310、端末表示部320、端末制御部330、及び、端末通信部340を有する。 Returning to the explanation of FIG. 2, the terminal device 300 includes a screen generation section 310, a terminal display section 320, a terminal control section 330, and a terminal communication section 340.

画面生成部310は、端末表示部320において表示するための画像信号を、画像情報から生成するための処理部である。画面生成部310は、プロセッサとメモリとによって実現される。特に画面生成部310のプロセッサには、画像処理などの単純計算に特化したプロセッサ、いわゆる、グラフィクスプロセシングユニット等が用いられる。 The screen generation unit 310 is a processing unit that generates an image signal to be displayed on the terminal display unit 320 from image information. Screen generation section 310 is realized by a processor and memory. In particular, the processor of the screen generation unit 310 uses a processor specialized in simple calculations such as image processing, such as a so-called graphics processing unit.

端末表示部320は、液晶、有機EL又はマイクロLED等の表示素子を有するディスプレイモジュールである。端末表示部320には、画面生成部310によって生成された画像信号に応じて、画面(表示面)上に画像が表示される。 The terminal display section 320 is a display module having a display element such as a liquid crystal, an organic EL, or a micro LED. An image is displayed on the screen (display surface) of the terminal display section 320 according to the image signal generated by the screen generation section 310.

端末制御部330は、端末装置300の各種機能を制御するための機能部である。端末制御部330は、プロセッサ及びメモリを有し、所定のプログラムを実行することで、端末装置300の各種機能の制御を行う。 The terminal control unit 330 is a functional unit for controlling various functions of the terminal device 300. The terminal control unit 330 has a processor and a memory, and controls various functions of the terminal device 300 by executing a predetermined program.

端末通信部340は、ネットワーク150を介してサーバ装置100と通信する通信モジュールである。端末通信部340は、サーバ装置100から受信した情報を端末表示部320に表示させるために、画面生成部310に出力する、及び、入力部(不図示)を介したユーザからの入力をサーバ装置100へと送信する等の機能を有する。 Terminal communication unit 340 is a communication module that communicates with server device 100 via network 150. The terminal communication unit 340 outputs information received from the server device 100 to the screen generation unit 310 in order to display it on the terminal display unit 320, and inputs input from the user via an input unit (not shown) to the server device. It has functions such as transmitting to 100.

次に図4~図7を参照して、トレンド算出システムの動作について説明する。図4及び図5は、本実施の形態に係るトレンド算出システムにおいて算出されるトレンドを説明するための図である。特に、図4は、トレンド算出システムが備えるトレンド算出モデルを学習させるフェーズの動作を示し、図5は、学習済みのトレンド算出モデルを用いた推論のフェーズの動作を示している。 Next, the operation of the trend calculation system will be explained with reference to FIGS. 4 to 7. 4 and 5 are diagrams for explaining trends calculated in the trend calculation system according to the present embodiment. In particular, FIG. 4 shows the operation in the phase of learning the trend calculation model included in the trend calculation system, and FIG. 5 shows the operation in the phase of inference using the trained trend calculation model.

トレンド算出システムを導入した際に、まず、図4に示すように、トレンド算出モデルを学習させるための動作が実行される。初めに、電流センサ98が、駆動源99に供給される電力の電流値を計測する(S101)。計測結果は、逐次、エッジデバイス200に送信されて、蓄積部230に蓄積される(S102)。電流センサ98が計測し(S101)、蓄積部230に蓄積する(S102)ことが繰り返し行われた後に、計測結果がトレンド算出モデルの学習に必要な量(データ個数)蓄積されると、これらの計測結果がサーバ装置100へと送信される(S103)。サーバ通信部140は、計測結果を受信(取得)する(S104)。サーバ蓄積部130は、受信した計測結果を蓄積し(S105)、必要な量(データセット数)の計測結果が蓄積されると、これらの計測結果のデータセットをサーバ処理部120へと出力する。 When a trend calculation system is introduced, first, as shown in FIG. 4, an operation for learning a trend calculation model is performed. First, the current sensor 98 measures the current value of the power supplied to the drive source 99 (S101). The measurement results are sequentially transmitted to the edge device 200 and stored in the storage unit 230 (S102). After the current sensor 98 measures (S101) and accumulates in the storage unit 230 (S102) repeatedly, when the amount of measurement results (number of data pieces) required for learning the trend calculation model is accumulated, these The measurement results are transmitted to the server device 100 (S103). The server communication unit 140 receives (obtains) the measurement results (S104). The server storage unit 130 stores the received measurement results (S105), and when the required amount (number of data sets) of measurement results is accumulated, outputs the data set of these measurement results to the server processing unit 120. .

サーバ処理部120は、出力された計測結果のデータセットを用いて、トレンド算出モデルを学習させる(S106)。トレンド算出モデルは、計測結果からトレンドを算出するように構成されているので、各データセットに対応するトレンドの正解データ等が学習に用いられる。なお、トレンド算出モデルの構成は、計測結果からトレンドを算出する構成に限らず、計測結果から変化度を算出する構成であってもよいし、単に、正常値の標準的なデータを算出するのみでもよい。 The server processing unit 120 trains the trend calculation model using the output measurement result data set (S106). Since the trend calculation model is configured to calculate trends from measurement results, correct data of trends corresponding to each data set, etc. are used for learning. Note that the configuration of the trend calculation model is not limited to one that calculates trends from measurement results, but may also be one that calculates the degree of change from measurement results, or simply calculates standard data of normal values. But that's fine.

トレンド算出モデルが計測結果から変化度を算出する構成(つまり、変化度算出モデル)である場合、複数の変化度からトレンドを算出する動作は、所定のアルゴリズムによって行われる。また、トレンド算出モデルが単に、正常値の標準的なデータを算出するのみである場合、生成された標準的なデータから変化度を算出する動作、及び、複数の変化度からトレンドを算出する動作は、それぞれ所定のアルゴリズムによって行われる。 When the trend calculation model is configured to calculate the degree of change from measurement results (that is, the degree of change calculation model), the operation of calculating the trend from a plurality of degrees of change is performed using a predetermined algorithm. In addition, if the trend calculation model simply calculates standard data of normal values, there are operations to calculate the degree of change from the generated standard data, and operations to calculate the trend from multiple degrees of change. are each performed using a predetermined algorithm.

続いて、サーバ処理部120は、蓄積された計測結果により、学習結果に対応するトレンド算出モデルの評価を行う(S107)。この評価結果と紐づけられた状態で、サーバ蓄積部130に学習結果が蓄積される(S108)。サーバ処理部120は、推論に用いる学習結果に対応するトレンド算出モデルを決定するため、学習結果に紐づけられた評価結果が良好であるか否かを判定する(S109)。評価結果が良好でなければ(S109でNo)、ステップS101に戻り、電流値の計測から同様の処理を繰り返す。 Subsequently, the server processing unit 120 evaluates the trend calculation model corresponding to the learning results using the accumulated measurement results (S107). The learning results are stored in the server storage unit 130 in a state where they are linked to the evaluation results (S108). In order to determine a trend calculation model corresponding to the learning results used for inference, the server processing unit 120 determines whether the evaluation results linked to the learning results are good (S109). If the evaluation result is not good (No in S109), the process returns to step S101 and the same process is repeated starting from measuring the current value.

評価結果が良好であれば(S109でYes)、ステップS110に進み、サーバ処理部120は、学習結果に対応するトレンド算出モデルを推論でのトレンド算出用にセットする。 If the evaluation result is good (Yes in S109), the process proceeds to step S110, and the server processing unit 120 sets the trend calculation model corresponding to the learning result for trend calculation by inference.

次に、図5に示すように、トレンド算出モデルを用いた推論の動作が実行される。初めに、電流センサ98が、駆動源99に供給される電力の電流値を計測する(S201)。計測結果は、逐次、エッジデバイス200に送信されて、蓄積部230に蓄積される(S202)。電流センサ98が計測し(S201)、蓄積部230に蓄積する(S202)ことが繰り返し行われた後に、計測結果がトレンド算出に必要な量(データ個数)蓄積されると、これらの計測結果がサーバ装置100へと送信される(S203)。サーバ通信部140は、計測結果を受信(取得)する(S204)。 Next, as shown in FIG. 5, an inference operation using the trend calculation model is performed. First, the current sensor 98 measures the current value of the power supplied to the drive source 99 (S201). The measurement results are sequentially transmitted to the edge device 200 and stored in the storage unit 230 (S202). After the current sensor 98 measures (S201) and accumulates in the storage unit 230 (S202) repeatedly, and the measurement results are accumulated in the amount (number of data) required for trend calculation, these measurement results are It is transmitted to the server device 100 (S203). The server communication unit 140 receives (obtains) the measurement result (S204).

サーバ蓄積部130は、受信した計測結果を蓄積し(S205)、必要な量(データ個数)の計測結果が蓄積されると、これらの計測結果のデータセットをサーバ処理部120へと出力する。ここでの必要なデータ個数は、トレンド算出モデルの学習時の1つのデータセットに対応する個数であるが、異なる個数でもよい。ただし、トレンドの算出によって、長期的な、電流値の変化傾向を評価するという観点で、異なる2つの時点(つまり、過去の第1時点及び前記第1時点よりも後の第2時点)の間を補完する計測結果が蓄積されている必要がある。第1時点と第2時点との間の期間は、どの程度のスパンで安定期(安定動作する期間)から故障期(経年劣化による故障の可能性が上昇する期間)に移行するかによって異なり、例えば、数日、数週間、又は、数か月などの期間が適用される。また、トレンドの算出は、過去、全ての期間に対して行われてもよい。この場合、第1時点は、トレンド算出システムの推論フェーズを開始した最初の時点であり、第2時点は、直近に計測結果が取得された時点である。 The server storage unit 130 stores the received measurement results (S205), and when a necessary amount (data number) of measurement results is accumulated, it outputs a data set of these measurement results to the server processing unit 120. The required number of data here corresponds to one data set during learning of the trend calculation model, but may be a different number. However, from the perspective of evaluating the long-term tendency of changes in current values by trend calculation, between two different points in time (i.e., a first point in the past and a second point in time after the first point in time) It is necessary to accumulate measurement results that complement the above. The period between the first time point and the second time point varies depending on how long it takes to transition from a stable period (a period of stable operation) to a failure period (a period in which the possibility of failure due to aging increases). For example, periods of days, weeks, or months may apply. Further, trend calculation may be performed for all periods in the past. In this case, the first point in time is the first point in time when the inference phase of the trend calculation system is started, and the second point in time is the point in time when the most recent measurement result is obtained.

過去の第1時点及び前記第1時点よりも後の第2時点の間の所定期間内における計測結果を蓄積した後、サーバ処理部120は、算出部としての機能を用いて、それらの計測結果をトレンド算出モデルに入力して、トレンドを出力(算出)させる(S206)。このとき、まず、トレンド算出システムとして、後続するステップS208以降のトレンドによる判定をすると設定されているか否かを判定する(S207)。例えば、ユーザがトレンドによる判定をするか否かを設定した設定情報がサーバ蓄積部130などに記憶されており、サーバ処理部120が、その設定情報を読み出してトレンドによる判定をすると設定されているか否かを判定する。このトレンドによる判定をするか否の判定は必須ではなく、必ずトレンドによる判定をするようにトレンド判定システムが設定されている場合などには、ステップS207は省略されてもよい。 After accumulating measurement results within a predetermined period between a first time point in the past and a second time point after the first time point, the server processing section 120 uses the function as a calculation section to collect the measurement results. is input into the trend calculation model to output (calculate) the trend (S206). At this time, first, it is determined whether or not the trend calculation system is set to perform determinations based on trends in subsequent steps S208 and subsequent steps (S207). For example, setting information in which the user sets whether or not to make a judgment based on trends is stored in the server storage unit 130 or the like, and the server processing unit 120 is set to read out the setting information and make judgments based on trends. Determine whether or not. This determination of whether or not to make a determination based on the trend is not essential, and if the trend determination system is set to always make a determination based on the trend, step S207 may be omitted.

設定情報において、トレンドによる判定をしないと設定されていた場合(S207でNo)、トレンドによる判定の処理には進まない。その場合、例えば、図示するように処理が終了されてもよいし、変化度自体に含まれる、電流値に基づく入力の、正常値に基づく基準との差の大きさという性質の情報を用いて直接的にトラブルの予兆を推定する処理(不図示)が開始されてもよい。設定情報において、トレンドによる判定をすると設定されていた場合(S207でYes)、サーバ処理部120は、診断部の機能を用いて、出力されたトレンドが、第1時点から第2時点の間における変化度の変化傾向が所定の閾値以上に大きくなる上昇トレンドを示すか否かを判定する(S208)。この判定結果に応じて、サーバ処理部120は、駆動源99の動作が異常であるか否か診断し診断結果を出力(報知)する。 If it is set in the setting information that determination based on trends is not performed (No in S207), the process does not proceed to determination based on trends. In that case, for example, the process may be terminated as shown in the figure, or the process may be terminated using information of the nature of the difference between the input based on the current value and the standard based on the normal value, which is included in the degree of change itself. Processing (not shown) for directly estimating signs of trouble may be started. In the setting information, if it is set to perform determination based on the trend (Yes in S207), the server processing unit 120 uses the function of the diagnosis unit to determine whether the output trend is determined between the first time point and the second time point. It is determined whether or not the change tendency of the degree of change shows an upward trend that becomes greater than a predetermined threshold value (S208). According to this determination result, the server processing unit 120 diagnoses whether or not the operation of the drive source 99 is abnormal, and outputs (notifies) the diagnosis result.

ここで、図6は、本実施の形態に係るトレンド算出システムにおいて算出されるトレンドを説明するための図である。図6では、(仮に変化度を算出したとした場合に)時間に対する変化度のプロット(白抜き丸印)のグラフが示されている。図6の上段には、単に変化度に対する閾値判定をした際の報知タイミングが示されており、図6の下段には、上昇トレンドを示すか否かを判定した際の報知タイミングが示されている。図6の上段に示すように、単に変化度に対する閾値判定をした際、グラフ中の左側における変化度が急立ち上がりする3つの時点において、報知が行われるが、これらは、ノイズによる誤報知であるため、不適切な報知である。一方で、図6の下段に示すように、上昇トレンドを示すか否かを判定した場合、変化度が急立ち上がりする3つの時点を含む左側の矩形内の期間では、トレンドが上昇傾向を示していないので上記のような誤報知が発生しない。上昇トレンドを示すか否かを判定した場合は、右側の矩形内の期間に入ってからトレンドが上昇傾向を示すことが分かる。このように、本実施の形態では、適切なタイミングでの点検を行うための情報としてのトレンドを算出することが可能となる。 Here, FIG. 6 is a diagram for explaining trends calculated in the trend calculation system according to the present embodiment. FIG. 6 shows a graph of the degree of change versus time (indicated by white circles) (if the degree of change is calculated). The upper part of FIG. 6 shows the notification timing when a threshold value is simply determined for the degree of change, and the lower part of FIG. 6 shows the notification timing when determining whether an upward trend is indicated. There is. As shown in the upper part of Figure 6, when a threshold value is simply determined for the degree of change, notifications are issued at three points when the degree of change on the left side of the graph rises rapidly, but these are false notifications due to noise. Therefore, this is an inappropriate notification. On the other hand, as shown in the lower part of Figure 6, when determining whether or not an upward trend is indicated, the trend does not indicate an upward trend in the period within the rectangle on the left that includes the three points at which the rate of change rises rapidly. Therefore, false alarms like the one described above do not occur. When it is determined whether or not an upward trend is indicated, it can be seen that the trend indicates an upward trend after entering the period within the rectangle on the right side. In this manner, in this embodiment, it is possible to calculate trends as information for performing inspections at appropriate timing.

図5に戻り、サーバ処理部120が上昇トレンドを示さない(上昇トレンドを検出しない)と判定した場合(S208でNo)、ステップS201に戻り、次の期間についての計測を開始する。一方で、サーバ処理部120が上昇トレンドを示す(上昇トレンドを検出した)と判定した場合(S208でYes)、ステップS208に進み、サーバ処理部120は、報知情報を生成する。なお、トレンドが、上昇トレンドであるか否かの閾値は、経験的又は実験的に設定されればよい。 Returning to FIG. 5, if the server processing unit 120 determines that there is no upward trend (no upward trend is detected) (No in S208), the process returns to step S201 and starts measurement for the next period. On the other hand, if the server processing unit 120 determines that an upward trend is indicated (an upward trend is detected) (Yes in S208), the process proceeds to step S208, and the server processing unit 120 generates notification information. Note that the threshold value for determining whether the trend is an upward trend may be set empirically or experimentally.

生成した報知情報は、サーバ通信部140によって端末装置300に送信される(S2010)。端末通信部340は、報知情報を受信すると(S211)、画面生成部310へと出力する。画面生成部310は、報知情報の内容を示す画像情報を生成し、端末表示部320に表示させる(S212)。 The generated broadcast information is transmitted to the terminal device 300 by the server communication unit 140 (S2010). Upon receiving the broadcast information (S211), the terminal communication unit 340 outputs it to the screen generation unit 310. The screen generation unit 310 generates image information indicating the content of the notification information, and causes the terminal display unit 320 to display the image information (S212).

図7は、本実施の形態に係るトレンド算出システムにおいて出力される報知情報を説明するための図である。図7に示すように、端末装置300では、報知情報の内容を示す画像が表示される。具体的には、表示される画像には、上昇トレンドが示された際の、算出されたトレンド(破線の曲線及び曲線に接する実線の接線)、当該トレンドの算出に用いられた変化度等のプロット、トレンドの算出が行われた期間を示す情報(矩形枠)、及び、計測対象の駆動源99を特定する情報(あらかじめ登録された名称など)、駆動源99の動作が異常であることを示すメッセージなどが表示されている。 FIG. 7 is a diagram for explaining notification information output in the trend calculation system according to the present embodiment. As shown in FIG. 7, on the terminal device 300, an image showing the content of the broadcast information is displayed. Specifically, the displayed image shows the calculated trend (broken line curve and solid line tangent to the curve) when an upward trend is shown, the degree of change used to calculate the trend, etc. Information indicating the period during which plots and trend calculations were performed (rectangular frame), information identifying the drive source 99 to be measured (pre-registered name, etc.), and information indicating that the operation of the drive source 99 is abnormal. Messages such as the following are displayed.

以上のようにして、駆動源99に供給される電力の電流値から、変化度の経時的な変化傾向を示すトレンドを算出し、そのトレンドが上昇トレンドを示すか否かによって、当該駆動源99のトラブルの予兆を適切に推定することが可能となる。 As described above, from the current value of the power supplied to the drive source 99, a trend indicating the tendency of change over time in the degree of change is calculated, and depending on whether or not the trend indicates an upward trend, the current value of the drive source 99 is determined. This makes it possible to appropriately estimate signs of trouble.

以上、一つまたは複数の態様に係るトレンド算出装置などについて、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を上記実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。 Although the trend calculation device and the like according to one or more aspects have been described above based on the embodiment, the present disclosure is not limited to this embodiment. As long as it does not depart from the spirit of the present disclosure, various modifications that can be thought of by those skilled in the art to the above embodiments, and forms constructed by combining components of different embodiments are also within the scope of one or more embodiments. may be included within.

例えば、上記実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるが、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、CPUまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。ここで、上記実施の形態の情報装置などを実現するソフトウェアは、次のようなプログラムである。 For example, in the above embodiments, each component is configured with dedicated hardware, but it may be realized by executing a software program suitable for each component. Each component may be realized by a program execution unit such as a CPU or a processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as a hard disk or a semiconductor memory. Here, the software that implements the information device of the above embodiment is the following program.

すなわち、このプログラムは、コンピュータに、トレンド算出方法を実行させるプログラムである。 That is, this program is a program that causes a computer to execute a trend calculation method.

本開示は、駆動源の点検タイミングを決定する際に利用可能である。 The present disclosure can be used when determining the inspection timing of the drive source.

98 電流センサ
99 駆動源
99a モータ
99b 回転変換機構
99c 電力供給源
99d 電力線
100 サーバ装置
110 サーバ制御部
120 サーバ処理部
130 サーバ蓄積部
140 サーバ通信部
150 ネットワーク
200 エッジデバイス
200a 親機
200b 子機
210 制御部
220 通信部
230 蓄積部
240 計測部
300 端末装置
310 画面生成部
320 端末表示部
330 端末制御部
340 端末通信部
98 Current sensor 99 Drive source 99a Motor 99b Rotation conversion mechanism 99c Power supply source 99d Power line 100 Server device 110 Server control section 120 Server processing section 130 Server storage section 140 Server communication section 150 Network 200 Edge device 200a Master device 200b Child device 210 Control Section 220 Communication section 230 Storage section 240 Measurement section 300 Terminal device 310 Screen generation section 320 Terminal display section 330 Terminal control section 340 Terminal communication section

Claims (8)

供給された電力によって駆動する駆動源に対して、供給される前記電力の電流値を計測した計測結果を取得する取得部と、
過去の第1時点及び前記第1時点よりも後の第2時点の間に取得した前記計測結果に基づいて、取得したそれぞれの前記計測結果に示される電流値に基づく入力と、前記駆動源が正常に駆動しているときにあらかじめ計測された前記電力の電流値に基づく基準との差の大きさに対応する変化度が経時的に増減した際の、前記第1時点から前記第2時点の間における変化傾向を示すトレンドを算出して出力する算出部と、を備える
トレンド算出装置。
an acquisition unit that acquires a measurement result of measuring a current value of the power supplied to a drive source driven by the supplied power;
Based on the measurement results acquired between a first time point in the past and a second time point after the first time point, an input based on a current value indicated in each of the acquired measurement results and the drive source are input. from the first point in time to the second point in time when the degree of change corresponding to the magnitude of the difference from the reference based on the current value of the electric power measured in advance during normal driving increases or decreases over time. A calculation unit that calculates and outputs a trend indicating a trend of change over time.
前記算出部は、前記第1時点から前記第2時点の間において取得した前記計測結果の入力に応じて、前記トレンドを出力する学習済みのトレンド算出モデルを有する
請求項1に記載のトレンド算出装置。
The trend calculation device according to claim 1, wherein the calculation unit includes a trained trend calculation model that outputs the trend in response to input of the measurement results obtained between the first time point and the second time point. .
前記算出部は、
取得した前記計測結果の入力に応じて、前記変化度を出力する学習済みの変化度算出モデルを有し、
前記第1時点から前記第2時点の間において取得したそれぞれの前記計測結果を、前記変化度算出モデルに入力したときに出力されたそれぞれの前記変化度を時間領域において近似した近似式に基づいて、前記トレンドを算出する
請求項1に記載のトレンド算出装置。
The calculation unit is
It has a trained degree of change calculation model that outputs the degree of change in accordance with the input of the acquired measurement results,
Based on an approximation formula that approximates, in the time domain, each of the degrees of change output when each of the measurement results obtained between the first time point and the second time point is input into the degree of change calculation model. , the trend calculation device according to claim 1, wherein the trend is calculated.
前記取得部は、電流センサが計測した電流値を前記計測結果として取得し、
前記電流センサは、電流値の周波数領域において、周波数が高いほど感度が高い計測特性を有する
請求項1に記載のトレンド算出装置。
The acquisition unit acquires a current value measured by a current sensor as the measurement result,
The trend calculation device according to claim 1, wherein the current sensor has a measurement characteristic in which the higher the frequency, the higher the sensitivity in the frequency domain of the current value.
算出した前記トレンドが、前記第1時点から前記第2時点の間における前記変化度の変化傾向が所定の閾値以上に大きくなる上昇トレンドを示す場合に、前記駆動源の動作が異常であると診断し、診断結果を出力する診断部をさらに備える
請求項1~4のいずれか1項に記載のトレンド算出装置。
If the calculated trend indicates an upward trend in which a tendency of change in the degree of change between the first time point and the second time point is larger than a predetermined threshold value, the operation of the drive source is diagnosed as abnormal. The trend calculation device according to any one of claims 1 to 4, further comprising a diagnosis section that outputs a diagnosis result.
前記診断結果は、
前記上昇トレンドが示された際の算出された前記トレンドと、
計測対象の前記駆動源の動作が異常であることを示すメッセージと、の少なくとも一方を含む
請求項5に記載のトレンド算出装置。
The diagnosis result is
the calculated trend when the upward trend is shown;
The trend calculation device according to claim 5, further comprising at least one of the following: a message indicating that the operation of the drive source to be measured is abnormal.
請求項1に記載のトレンド算出装置と、
前記取得部が前記計測結果として取得する電流値の計測に用いられる電流センサと、を備え、
前記電流センサは、前記駆動源と前記駆動源に電力を供給する電力供給源とを接続する電力線の外側から、当該電力線を介して供給される電力の電流値を計測する
トレンド算出システム。
The trend calculation device according to claim 1;
a current sensor used to measure the current value that the acquisition unit acquires as the measurement result,
The current sensor measures a current value of power supplied from outside the power line connecting the drive source and a power supply source that supplies power to the drive source via the power line.
供給された電力によって駆動する駆動源に対して、供給される前記電力の電流値を計測した計測結果を取得し、
過去の第1時点及び前記第1時点よりも後の第2時点の間に取得した前記計測結果に基づいて、取得したそれぞれの前記計測結果に示される電流値と、前記駆動源が正常に駆動しているときの前記電力の電流値との差の大きさに対応する変化度が経時的に増減した際の、前記第1時点から前記第2時点の間における変化傾向を示すトレンドを算出する
トレンド算出方法。
Obtaining a measurement result of measuring the current value of the power supplied to a drive source driven by the supplied power,
Based on the measurement results obtained between a first time point in the past and a second time point after the first time point, the current value indicated in each of the obtained measurement results and the drive source are normally driven. calculate a trend indicating a change tendency between the first time point and the second time point when the degree of change corresponding to the magnitude of the difference between the electric power and the current value when the electric power is running increases or decreases over time. Trend calculation method.
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