JP3332573B2 - 機器監視診断装置 - Google Patents
機器監視診断装置Info
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- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E30/00—Energy generation of nuclear origin
- Y02E30/30—Nuclear fission reactors
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- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Monitoring And Testing Of Nuclear Reactors (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はタービン、水車、ポン
プ、送風機等の動的な機器の運転中に得られるデータか
ら、対象機器の監視をするとともに、異常時にはそれを
発生させている原因を診断する機器監視診断装置に関す
る。
プ、送風機等の動的な機器の運転中に得られるデータか
ら、対象機器の監視をするとともに、異常時にはそれを
発生させている原因を診断する機器監視診断装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】従来、機器監視診断装置は、異常時に発
生した原因を推定する場合に、各測定部位の計測信号を
分析することにより得られる各監視項目と、発生事象の
推定原因の関連度を１つの因果マトリクスとして持って
いた。そして、回転機器の運転中に得られた各監視項目
の値と予め設定された因果マトリクスの関連度を掛け合
わせ、その値を各推定原因について足し合わせ、この値
の大きいものを可能性の高い推定原因として判定してい
た。
生した原因を推定する場合に、各測定部位の計測信号を
分析することにより得られる各監視項目と、発生事象の
推定原因の関連度を１つの因果マトリクスとして持って
いた。そして、回転機器の運転中に得られた各監視項目
の値と予め設定された因果マトリクスの関連度を掛け合
わせ、その値を各推定原因について足し合わせ、この値
の大きいものを可能性の高い推定原因として判定してい
た。
【０００３】以下、図６及び図７を参照して機器監視診
断装置の従来例について説明する。図６は従来の機器監
視診断装置の構成を示す模式図である。診断対象機器、
例えば回転機器で測定された診断対象データ３１はデー
タ確信度演算部３２に入力される。ここで、物理量であ
る診断対象データ３１は、予め設定された所定の定数等
を用いて例えば０から１までの正規化された監視項目の
値（以下確信度という）に変換される。この確信度は、
原因推定部３５に入力され、原因推定知識３９によって
与えられる関連度と乗算される。乗算された値を各発生
原因毎に足し合わせることによって最も多い値を示す原
因を異常に対する発生原因として認定していた。
断装置の従来例について説明する。図６は従来の機器監
視診断装置の構成を示す模式図である。診断対象機器、
例えば回転機器で測定された診断対象データ３１はデー
タ確信度演算部３２に入力される。ここで、物理量であ
る診断対象データ３１は、予め設定された所定の定数等
を用いて例えば０から１までの正規化された監視項目の
値（以下確信度という）に変換される。この確信度は、
原因推定部３５に入力され、原因推定知識３９によって
与えられる関連度と乗算される。乗算された値を各発生
原因毎に足し合わせることによって最も多い値を示す原
因を異常に対する発生原因として認定していた。
【０００４】この異常の発生原因と監視項目の因果関係
については図７に示されるとおりである。図７において
は、回転機器の振動事象についての監視項目と発生原因
の因果関係の例が示されており、図中＊印は因果関係の
強度の度合いを表現するものである。
については図７に示されるとおりである。図７において
は、回転機器の振動事象についての監視項目と発生原因
の因果関係の例が示されており、図中＊印は因果関係の
強度の度合いを表現するものである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上述の従来の機器監視
診断装置においては、各監視項目と推定原因の関連度を
専門家知識や経験に基づいて１つの因果マトリクスとし
て整理、表現する必要がある。
診断装置においては、各監視項目と推定原因の関連度を
専門家知識や経験に基づいて１つの因果マトリクスとし
て整理、表現する必要がある。
【０００６】従って、監視項目、推定原因が多い場合に
は因果マトリクスが大きくなり、対象機器に関する因果
マトリクスの構築、表現が複雑で、膨大な作業時間を必
要としていた。
は因果マトリクスが大きくなり、対象機器に関する因果
マトリクスの構築、表現が複雑で、膨大な作業時間を必
要としていた。
【０００７】また、各監視項目と推定原因の因果関係が
直接一対一に表現されており、推定原因の判断も因果マ
トリクスにおける１回の演算により行われるため、判断
の経過を知ることが困難である。従って、誤診断が生じ
ても、その誤診断に気づくことは容易ではなく、たとえ
気づいても原因の究明には多大な作業量を必要としてい
た。
直接一対一に表現されており、推定原因の判断も因果マ
トリクスにおける１回の演算により行われるため、判断
の経過を知ることが困難である。従って、誤診断が生じ
ても、その誤診断に気づくことは容易ではなく、たとえ
気づいても原因の究明には多大な作業量を必要としてい
た。
【０００８】本発明は係る従来の事情に対処してなされ
たものであり、その目的は、対象機器の監視、診断に供
する因果マトリクスの構築、補修を容易にすると同時
に、監視・診断時の経過を理解容易にし、誤診断に対す
る修正を的確かつ迅速に可能として信頼性の向上を図っ
た機器監視診断装置を提供することにある。
たものであり、その目的は、対象機器の監視、診断に供
する因果マトリクスの構築、補修を容易にすると同時
に、監視・診断時の経過を理解容易にし、誤診断に対す
る修正を的確かつ迅速に可能として信頼性の向上を図っ
た機器監視診断装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明の機器監視診断装置においては、監視・診断
に必要な測定部位及び測定項目毎の各診断対象データに
基づき、予め診断対象機器毎に定義される状況演算関数
を用いて定量的に演算することにより、前記診断対象機
器の監視項目に対する可能性を推定する対象物状況推定
部と、この対象物状況推定部で得られた推定結果に基づ
き、予め前記診断機器毎に定義された関数を用いて定量
的に演算することにより、前記診断対象機器に発生する
事象の可能性を推定する発生事象分類部と、この発生事
象分類部で推定された発生事象の可能性に基づき、予め
前記診断対象機器毎に定義された関数を用いて演算する
ことにより、その発生事象の発生原因の可能性を推定す
る原因推定部とを有するものである。また、前記対象物
状況推定部、発生事象分類部または原因推定部において
演算された結果の内１乃至複数を組み合わせて表示する
表示手段を有する請求項１記載の機器監視診断装置であ
る。
め、本発明の機器監視診断装置においては、監視・診断
に必要な測定部位及び測定項目毎の各診断対象データに
基づき、予め診断対象機器毎に定義される状況演算関数
を用いて定量的に演算することにより、前記診断対象機
器の監視項目に対する可能性を推定する対象物状況推定
部と、この対象物状況推定部で得られた推定結果に基づ
き、予め前記診断機器毎に定義された関数を用いて定量
的に演算することにより、前記診断対象機器に発生する
事象の可能性を推定する発生事象分類部と、この発生事
象分類部で推定された発生事象の可能性に基づき、予め
前記診断対象機器毎に定義された関数を用いて演算する
ことにより、その発生事象の発生原因の可能性を推定す
る原因推定部とを有するものである。また、前記対象物
状況推定部、発生事象分類部または原因推定部において
演算された結果の内１乃至複数を組み合わせて表示する
表示手段を有する請求項１記載の機器監視診断装置であ
る。
【００１０】
【００１１】
【００１２】
【００１３】
【００１４】
【作用】上記構成の機器監視診断装置においては、各診
断対象機器で、測定部位及び監視項目毎に得られる診断
対象データを基に、診断対象機器に発生している状況を
推定し、この推定結果から診断対象機器に発生している
発生事象の可能性を推定し、この推定結果に対応してそ
の事象の発生原因を推定する。
断対象機器で、測定部位及び監視項目毎に得られる診断
対象データを基に、診断対象機器に発生している状況を
推定し、この推定結果から診断対象機器に発生している
発生事象の可能性を推定し、この推定結果に対応してそ
の事象の発生原因を推定する。
【００１５】
【００１６】
【００１７】請求項２記載の機器監視診断装置では、対
象物状況推定部、発生事象分類部または原因推定部にお
いて演算された結果の内１乃至複数が組み合わされて表
示される。
象物状況推定部、発生事象分類部または原因推定部にお
いて演算された結果の内１乃至複数が組み合わされて表
示される。
【００１８】
【実施例】以下に本発明に係る機器監視診断装置の実施
例を監視対象機器として回転機器を選択して図１に基づ
き説明する。診断対象データ１は、監視・診断の対象機
器の運転中の振動等の測定データを信号処理あるいは演
算して得られるものである。この診断対象データ１はデ
ータ確信度演算部２に入力される。データ確信度演算部
２では、予め設定された所定の定数等を用いて物理量で
ある診断対象データ１を例えば０から１までの確信度に
変換する。
例を監視対象機器として回転機器を選択して図１に基づ
き説明する。診断対象データ１は、監視・診断の対象機
器の運転中の振動等の測定データを信号処理あるいは演
算して得られるものである。この診断対象データ１はデ
ータ確信度演算部２に入力される。データ確信度演算部
２では、予め設定された所定の定数等を用いて物理量で
ある診断対象データ１を例えば０から１までの確信度に
変換する。
【００１９】データ確信度演算部２で得られた確信度
は、対象物状況推定部３に送出される。対象物状況推定
部３では、データ確信度演算部２で得られる各測定部位
の監視項目の確信度を、状況演算関数７で処理し測定対
象物の状況を推定する。
は、対象物状況推定部３に送出される。対象物状況推定
部３では、データ確信度演算部２で得られる各測定部位
の監視項目の確信度を、状況演算関数７で処理し測定対
象物の状況を推定する。
【００２０】発生事象分類部４は、対象物状況推定部３
に接続され、対象物状況推定部３で得られる対象機器を
代表する監視項目の確信度が入力される。また、同時に
発生事象演算関数８を用いて対象物状況推定部３で推定
される状況に対応する発生事象の確信度を求める。
に接続され、対象物状況推定部３で得られる対象機器を
代表する監視項目の確信度が入力される。また、同時に
発生事象演算関数８を用いて対象物状況推定部３で推定
される状況に対応する発生事象の確信度を求める。
【００２１】原因推定部５は、発生事象分類部４に接続
され、発生事象分類部４で得られた発生事象の確信度
と、前記監視項目以外の詳細監視項目及び原因推定演算
関数９を入力して測定対象物に発生している事象の原因
を推定する。
され、発生事象分類部４で得られた発生事象の確信度
と、前記監視項目以外の詳細監視項目及び原因推定演算
関数９を入力して測定対象物に発生している事象の原因
を推定する。
【００２２】表示部６は、原因推定部５あるいは上記各
部に接続され、上記各部の演算結果を表示する。このよ
うに構成された本願発明の機器監視診断装置の実施例に
おいては、以下のように測定対象機器に発生している事
象の原因が求められる。
部に接続され、上記各部の演算結果を表示する。このよ
うに構成された本願発明の機器監視診断装置の実施例に
おいては、以下のように測定対象機器に発生している事
象の原因が求められる。
【００２３】測定対象の機器から得られる診断対象デー
タ１は、監視項目として例えば振動データの場合では、
１Ｎ、２Ｎ（Ｎ：回転周波数）振動ベクトルがある。こ
の診断対象データ１は、データ確信度演算部２におい
て、前述のとおり確信度に変換される。
タ１は、監視項目として例えば振動データの場合では、
１Ｎ、２Ｎ（Ｎ：回転周波数）振動ベクトルがある。こ
の診断対象データ１は、データ確信度演算部２におい
て、前述のとおり確信度に変換される。
【００２４】図２に測定部位と監視項目毎に確信度が格
納される一例を示す。図２において、表の上欄には、各
測定部位が示されており、左欄には監視項目が示されて
いる。Ａｉｊは、測定部位ｊにおける監視項目ｉの確信
度となる。例えば、Ａ１１は、測定部位が「モータ上Ｘ
方向」で、監視項目「全振幅」の確信度となる。
納される一例を示す。図２において、表の上欄には、各
測定部位が示されており、左欄には監視項目が示されて
いる。Ａｉｊは、測定部位ｊにおける監視項目ｉの確信
度となる。例えば、Ａ１１は、測定部位が「モータ上Ｘ
方向」で、監視項目「全振幅」の確信度となる。
【００２５】このように格納された各測定部位の監視項
目における確信度は、対象物状況推定部３に入力され
る。対象物状況推定部３はデータ確信度演算部２で得ら
れる各測定部位の監視項目の確信度Ａｉｊを、監視項目
ｉ毎に、全ての測定箇所について、状況演算関数（ｆ
ｉ）７に入力する。そして、対象機器を代表する監視項
目ｉの確信度Ｂｉを演算する。Ｂｉは、状況演算関数
（ｆｉ）７を用いて一般的に以下のように表現される。
目における確信度は、対象物状況推定部３に入力され
る。対象物状況推定部３はデータ確信度演算部２で得ら
れる各測定部位の監視項目の確信度Ａｉｊを、監視項目
ｉ毎に、全ての測定箇所について、状況演算関数（ｆ
ｉ）７に入力する。そして、対象機器を代表する監視項
目ｉの確信度Ｂｉを演算する。Ｂｉは、状況演算関数
（ｆｉ）７を用いて一般的に以下のように表現される。
【００２６】
【数１】Ｂｉ＝ｆｉ（Ａｉ１，Ａｉ２，…，Ａｉｍ） この確信度Ｂｉは各測定部位における確信度Ａｉｊを、
監視項目ｉについてのみ処理するものである。そして、
各監視項目の確信度の組み合わせ（Ｂ１，Ｂ２，・・
・，Ｂｎ）が対象機器に発生している状況を表現するこ
とになる。
監視項目ｉについてのみ処理するものである。そして、
各監視項目の確信度の組み合わせ（Ｂ１，Ｂ２，・・
・，Ｂｎ）が対象機器に発生している状況を表現するこ
とになる。
【００２７】つまり、対象機器の全振幅（ｉ＝１）の場
合の確信度Ｂ１は通常よりも大きく、１／２Ｎ成分振幅
（ｉ＝２）の場合の確信度Ｂ２は正常であり、１Ｎ成分
振幅（ｉ＝３）の場合の確信度Ｂ３が通常よりも小さ
く、２Ｎ振動成分振幅（ｉ＝４）の場合の確信度Ｂ４は
正常である等となる。
合の確信度Ｂ１は通常よりも大きく、１／２Ｎ成分振幅
（ｉ＝２）の場合の確信度Ｂ２は正常であり、１Ｎ成分
振幅（ｉ＝３）の場合の確信度Ｂ３が通常よりも小さ
く、２Ｎ振動成分振幅（ｉ＝４）の場合の確信度Ｂ４は
正常である等となる。
【００２８】図３に各測定部位の監視項目Ａｉｊと対象
機器を代表する監視項目の確信度Ｂｉの関係を示す。こ
こで、図３における状況演算関数７は、例えば以下に示
すとおりである。
機器を代表する監視項目の確信度Ｂｉの関係を示す。こ
こで、図３における状況演算関数７は、例えば以下に示
すとおりである。
【００２９】
【数２】 ｆ１＝ＭＡＸ（Ａ１１，Ａ１２，Ａ１３，Ａ１４） ｆ２＝ＭＡＸ（Ａ２１＋Ａ２２−Ａ２１＊Ａ２２，Ａ２３＋Ａ２４ −Ａ２３＊Ａ２４） ｆ３＝（Ａ３３＋Ａ３４）／２ ここで、ＭＡＸ（α，β，γ）はα、β、γの内、大き
な値を選択する関数を表すものである。
な値を選択する関数を表すものである。
【００３０】対象物状況推定部３では、各測定部位で測
定された種々の監視項目を、状況演算関数７によって統
合し、各監視項目についてどのような物理量が得られて
いるかを定量的に確信度Ｂｉで表現するものである。
定された種々の監視項目を、状況演算関数７によって統
合し、各監視項目についてどのような物理量が得られて
いるかを定量的に確信度Ｂｉで表現するものである。
【００３１】次に、発生事象分類部４は対象物状況推定
部３で得られる対象機器の監視項目の確信度Ｂｉを入力
して、以下に示される発生事象演算関数８を用いて事象
の大きさを演算するものである。
部３で得られる対象機器の監視項目の確信度Ｂｉを入力
して、以下に示される発生事象演算関数８を用いて事象
の大きさを演算するものである。
【００３２】
【数３】Ｃｋ＝ｇｋ（Ｂ１，Ｂ２，・・・，Ｂｉ） このＣｋは、対象機器に発生している発生事象ｋ、例え
ば不安定振動やアンバランス信号といった事象に対する
確信度を示している。従って、最もＣｋが大きな発生事
象が対象機器に発生していると考えられる。
ば不安定振動やアンバランス信号といった事象に対する
確信度を示している。従って、最もＣｋが大きな発生事
象が対象機器に発生していると考えられる。
【００３３】代表する監視項目の確信度Ｂｉと発生して
いる事象の確信度Ｃｋの関係の一例を図４に示す。ここ
で、発生事象ｋを推定するための発生事象演算関数（ｇ
ｋ）８の一例としては、以下のような式がある。
いる事象の確信度Ｃｋの関係の一例を図４に示す。ここ
で、発生事象ｋを推定するための発生事象演算関数（ｇ
ｋ）８の一例としては、以下のような式がある。
【００３４】
【数４】ｇ１＝０．２Ｂ１＋Ｂ２−０．２Ｂ１＊Ｂ２ ｇ２＝Ｂ３＋０．４Ｂ４−０．４Ｂ３＊Ｂ４ ｇ３＝Ｂ４（１−Ｂ３） これらの式が、対象物を代表する全振幅（ｉ＝１）等の
監視項目ｉの変化状況と、対象物に発生している不安定
信号等の発生事象ｋとの因果関係に関する知識を表現し
ている。
監視項目ｉの変化状況と、対象物に発生している不安定
信号等の発生事象ｋとの因果関係に関する知識を表現し
ている。
【００３５】発生事象分類部４では、発生事象演算関数
（ｇｋ）を用いて、発生事象ｋの確信度がＣｋが演算さ
れる。原因推定部５は発生事象分類部４で得られる対象
機器の発生事象ｋの確信度Ｃｋと、前記監視項目の確信
度Ａｉｊ以外の発生事象ｋの詳細監視項目ｍの確信度Ｄ
ｋｍを以下に示される原因推定演算関数（Ｅｋｎ）９に
入力する。
（ｇｋ）を用いて、発生事象ｋの確信度がＣｋが演算さ
れる。原因推定部５は発生事象分類部４で得られる対象
機器の発生事象ｋの確信度Ｃｋと、前記監視項目の確信
度Ａｉｊ以外の発生事象ｋの詳細監視項目ｍの確信度Ｄ
ｋｍを以下に示される原因推定演算関数（Ｅｋｎ）９に
入力する。
【００３６】
【数５】 Ｅｋｎ＝Ｃｋ＊ｈｋｎ（Ｄｋ１，Ｄｋ２，・・・，Ｄｋｍ） この原因推定演算関数（ｈｋｎ）９は測定対象機器に発
生している事象ｋにおける推定原因ｎの可能性を表す確
信度であるＥｋｎを演算するものである。従って、Ｅｋ
ｎの大きい順に異常事象を発生させる原因の可能性が高
いことになる。
生している事象ｋにおける推定原因ｎの可能性を表す確
信度であるＥｋｎを演算するものである。従って、Ｅｋ
ｎの大きい順に異常事象を発生させる原因の可能性が高
いことになる。
【００３７】図５に詳細監視項目Ｄｋｍと推定原因Ｅｋ
ｎの関係について示す。ここで、図５においては、図４
の発生事象の一つであるアンバランス事象（ｋ＝２）に
おける一例を示している。例えば、欠損アンバランスと
いう推定原因（ｎ＝１）の場合では、原因の確信度（Ｅ
ｋｎ）はＥ２１で表され、また発生事象の信頼度Ｃｋは
Ｃ２であり、原因推定演算関数（ｈｋｎ）９はｈ２１と
して表現され、さらに詳細監視項目（Ｄｋｍ）は、Ｄ２
ｍで表される。図中では、それぞれの詳細監視項目、例
えばｍ＝１の場合は「１Ｎ長期トレンド」であり、これ
らをｍ＝１から６までをすべてｈ２１に代入することに
よって欠損アンバランスという推定原因の確信度を求め
ている。この原因推定演算関数（ｈｋｎ）９は例えば以
下のように表現される。
ｎの関係について示す。ここで、図５においては、図４
の発生事象の一つであるアンバランス事象（ｋ＝２）に
おける一例を示している。例えば、欠損アンバランスと
いう推定原因（ｎ＝１）の場合では、原因の確信度（Ｅ
ｋｎ）はＥ２１で表され、また発生事象の信頼度Ｃｋは
Ｃ２であり、原因推定演算関数（ｈｋｎ）９はｈ２１と
して表現され、さらに詳細監視項目（Ｄｋｍ）は、Ｄ２
ｍで表される。図中では、それぞれの詳細監視項目、例
えばｍ＝１の場合は「１Ｎ長期トレンド」であり、これ
らをｍ＝１から６までをすべてｈ２１に代入することに
よって欠損アンバランスという推定原因の確信度を求め
ている。この原因推定演算関数（ｈｋｎ）９は例えば以
下のように表現される。
【００３８】
【数６】 ｈ２１＝（１−Ｄ２１）（１−（Ｄ２２−１）2 ） ＊（１−Ｄ２３）（０．８＋０．２ｃｏｓ（２π＊Ｄ２４）） ｈ２２＝Ｄ２１（１−Ｄ２２）（１−Ｄ２３） ＊（０．８＋０．２ｃｏｓ（２π＊Ｄ２４）） ｈ２３＝Ｄ２３（１−Ｄ２４） これらは、対象物にアンバランス事象（ｋ＝２）が発生
している場合に、１Ｎ振動ベクトルの維持間変化傾向等
の詳細監視項目と、アンバランス振動を発生させている
欠損アンバランス（ｎ＝１）、摩耗アンバランス（ｎ＝
２）等の原因の因果関係を表現している。
している場合に、１Ｎ振動ベクトルの維持間変化傾向等
の詳細監視項目と、アンバランス振動を発生させている
欠損アンバランス（ｎ＝１）、摩耗アンバランス（ｎ＝
２）等の原因の因果関係を表現している。
【００３９】表示部６は上記各部の出力を表示するもの
であり、監視・診断の経過や結果を知ることができる。
この表示部６は、液晶表示装置に代表される表示装置の
みならず、印刷装置等でもよい。
であり、監視・診断の経過や結果を知ることができる。
この表示部６は、液晶表示装置に代表される表示装置の
みならず、印刷装置等でもよい。
【００４０】また、上記各部の演算関数及び出力を記憶
する例えば磁気記憶装置あるいは光ディスク記憶装置を
備えるようにしたり、またこれらの装置において、磁気
ディスクあるいは光ディスクを単独に移動できるものと
してもよい。
する例えば磁気記憶装置あるいは光ディスク記憶装置を
備えるようにしたり、またこれらの装置において、磁気
ディスクあるいは光ディスクを単独に移動できるものと
してもよい。
【００４１】監視・診断時に用いる知識を構築、修正を
行う際には、対象物状況推定部３の状況演算関数７、発
生事象分類部４の発生事象演算関数８、原因推定部５の
原因推定演算関数９の各々を管理しながら追加、修正を
行えばよい。
行う際には、対象物状況推定部３の状況演算関数７、発
生事象分類部４の発生事象演算関数８、原因推定部５の
原因推定演算関数９の各々を管理しながら追加、修正を
行えばよい。
【００４２】従って、監視・診断の過程が、対象物状況
推定部、発生事象分類部、原因推定部に分割されている
ので、因果マトリクスの構築、補修を容易にし、推論の
経過を理解しやすい。従って、誤診断の発生についての
原因究明も、誤診断がどの段階において発生したか把握
を容易に行うことが可能であり、その後のデータあるい
は演算関数の追加、修正等を的確に早急に実施すること
ができる。また、前述のとおり、上記各部の演算関数及
び出力を記憶する例えば磁気記憶装置あるいは光ディス
ク記憶装置を備えていれば、この追加、修正作業が容易
となり、あるいは、磁気ディスクあるいは光ディスクを
単独に移動させて別の場所で別の装置を用いて作業を行
うことができる。
推定部、発生事象分類部、原因推定部に分割されている
ので、因果マトリクスの構築、補修を容易にし、推論の
経過を理解しやすい。従って、誤診断の発生についての
原因究明も、誤診断がどの段階において発生したか把握
を容易に行うことが可能であり、その後のデータあるい
は演算関数の追加、修正等を的確に早急に実施すること
ができる。また、前述のとおり、上記各部の演算関数及
び出力を記憶する例えば磁気記憶装置あるいは光ディス
ク記憶装置を備えていれば、この追加、修正作業が容易
となり、あるいは、磁気ディスクあるいは光ディスクを
単独に移動させて別の場所で別の装置を用いて作業を行
うことができる。
【００４３】
【発明の効果】以上説明したように本発明の機器監視診
断装置においては、監視・診断に必要な各診断対象デー
タから診断対象機器の監視・診断を行う際に用いる因果
マトリクスの構築、補修を容易にし、推論の経過も容易
となる。また、推論に誤診断が発生した場合には、その
発生段階の把握及び因果マトリクスの修正が的確かつ迅
速に可能であり、信頼性の向上を図ることができる。
断装置においては、監視・診断に必要な各診断対象デー
タから診断対象機器の監視・診断を行う際に用いる因果
マトリクスの構築、補修を容易にし、推論の経過も容易
となる。また、推論に誤診断が発生した場合には、その
発生段階の把握及び因果マトリクスの修正が的確かつ迅
速に可能であり、信頼性の向上を図ることができる。
【図１】本発明に係る機器監視診断装置の実施例の構成
を示す模式図。
を示す模式図。
【図２】本発明の実施例のデータ確信度演算部における
演算結果を示す評価図。
演算結果を示す評価図。
【図３】本発明の実施例の対象物状況推定部における演
算結果を示す評価図。
算結果を示す評価図。
【図４】本発明の実施例の発生事象分類部における演算
結果を示す評価図。
結果を示す評価図。
【図５】本発明の実施例の原因推定部における演算結果
を示す評価図。
を示す評価図。
【図６】機器監視診断装置の構成の従来例を示す模式
図。
図。
【図７】機器監視診断装置の発生事象と発生原因の相関
関係を示す評価図。
関係を示す評価図。
１…診断対象データ ２…データ確信度演算
部 ３…対象物状況推定部 ４…発生事象分類部 ５…原因推定部 ６…表示部 ７…状況演算関数 ８…発生事象演算関数 ９…原因推定演算関数 ３１…診断対象データ ３２…データ確信度演算部 ３５…原因推定部 ３６…推定原因表示部 ３９…原因推定知識
部 ３…対象物状況推定部 ４…発生事象分類部 ５…原因推定部 ６…表示部 ７…状況演算関数 ８…発生事象演算関数 ９…原因推定演算関数 ３１…診断対象データ ３２…データ確信度演算部 ３５…原因推定部 ３６…推定原因表示部 ３９…原因推定知識
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き 審査官 郡山 順 (56)参考文献 特開 平５−273811（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01M 19/00 G21C 17/003 G05B 23/00
Claims (2)
- 【請求項１】監視・診断に必要な測定部位及び測定項目
毎の各診断対象データに基づき、予め診断対象機器毎に
定義される状況演算関数を用いて定量的に演算すること
により、前記診断対象機器の監視項目に対する可能性を
推定する対象物状況推定部と、 この対象物状況推定部で得られた推定結果に基づき、予
め前記診断機器毎に定義された関数を用いて定量的に演
算することにより、前記診断対象機器に発生する事象の
可能性を推定する発生事象分類部と、 この発生事象分類部で推定された発生事象の可能性に基
づき、予め前記診断対象機器毎に定義された関数を用い
て演算することにより、その発生事象の発生原因の可能
性を推定する原因推定部とを有することを特徴とする機
器監視診断装置。 - 【請求項２】前記対象物状況推定部、発生事象分類部ま
たは原因推定部において演算された結果の内１乃至複数
を組み合わせて表示する表示手段を有することを特徴と
する請求項１記載の機器監視診断装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP09900794A JP3332573B2 (ja) | 1994-05-13 | 1994-05-13 | 機器監視診断装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP09900794A JP3332573B2 (ja) | 1994-05-13 | 1994-05-13 | 機器監視診断装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07306126A JPH07306126A (ja) | 1995-11-21 |
| JP3332573B2 true JP3332573B2 (ja) | 2002-10-07 |
Family
ID=14234996
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP09900794A Expired - Fee Related JP3332573B2 (ja) | 1994-05-13 | 1994-05-13 | 機器監視診断装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3332573B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6790356B2 (ja) * | 2015-12-22 | 2020-11-25 | 横河電機株式会社 | フィールド機器、設定装置、及び設定プログラム |
-
1994
- 1994-05-13 JP JP09900794A patent/JP3332573B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH07306126A (ja) | 1995-11-21 |
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