JP5014664B2

JP5014664B2 - 機械を診断するための方法およびシステム

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Publication number: JP5014664B2
Application number: JP2006116520A
Authority: JP
Inventors: アレクセイ・ペッチュネヴ; ネイサン・ボウマン・リットレル; オルガ・マラコホヴァ; ジョン・ウェスリー・グラント
Original assignee: General Electric Co
Current assignee: General Electric Co
Priority date: 2005-04-21
Filing date: 2006-04-20
Publication date: 2012-08-29
Anticipated expiration: 2026-04-20
Also published as: US7222048B2; EP1715397A2; AU2006201477A1; CN1854706A; CN1854706B; JP2006302293A; US20060241910A1; AU2006201477B2; EP1715397A3

Description

本発明は、一般に機械の監視に関し、より詳細には設備の故障を数学的に推定する方法およびシステムに関する。

少なくとも一部の既知の機械監視システムは、モータやタービンなどの機械駆動装置、またはポンプ、圧縮機、ファンなど機械駆動式構成要素を監視する。他の既知の監視システムは、パイピングシステムなどのプロセスのプロセスパラメータ、および機械振動、機械温度、機械油の状態など機械環境状態を監視する。一般に、こうした監視システムは、例えばある特定の設備など、施設の一部分のみの責任を負うＯＥＭ（ｏｒｉｇｉｎａｌｅｑｕｉｐｍｅｎｔｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅ）によって提供され、したがってＯＥＭは、そのＯＥＭによって提供される設備の監視を提供するだけでよい。しかし、発電所、精製所、工場などの産業施設、病院、高層ビル、行楽地、遊園地などの商業施設は、従属的に相互接続されているかなりの数の機械駆動装置、および機械駆動式設備を使用して、様々なプロセスシステムを形成している。建築家／技術者は、施設の所有者や操作者のためにこうした設備を統合する。異なるＯＥＭによって提供される監視システムは、例えば制御室および／または運転区域など、監視されている設備から離れた場所に配置されている分散制御システム（ＤＣＳ）など、外部データ収集および制御システムと通信する。

一般に、機械監視システムは、主に、運転表示および制御、傾向分析、および／または異常なイベントを後で再構築するためのデータロギングの機能を提供することに焦点が置かれている。しかし、既知の監視システムは、データを分析して機械の故障が起こり得るときを推定することはない。例えば、監視システムはモータから電気データを収集するが、操作者は、モータが危険な状態に達し得るかどうか、かつ／またはいつ達し得るか、すなわち機械がいつ故障し得るかを決定するためにデータを解釈する必要がある。より詳細には、操作者は、操作中、機械が危険レベルに向きつつあるかどうかを決定するために、傾向分析されたデータを視覚的に解析する。次いで操作者は、マシンがいつ危険レベルに達するかを視覚的に概算する。例えば操作者は、傾向分析の表示に定規を当てて、将来どの時点で機械が操作中に故障し得るかを視覚化する。
米国特許第６，００３，８０８号公報米国特許第６，４０５，１０８−Ｂ１号公報米国特許第６，４６３，３８０−Ｂ１号公報米国特許第６，６２２，２６４−Ｂ１号公報米国特許第６，６４３，８０１−Ｂ１号公報米国特許第６，６９４，２８５−Ｂ１号公報米国特許第６，７１１，９５２−Ｂ２号公報米国特許第６，７２８，６６０−Ｂ２号公報米国特許第６，７４５，１５３−Ｂ２号公報米国特許第６，７９９，１５４−Ｂ１号公報米国特許第６，８０１，８７７−Ｂ２号公報米国特許第６，８６５，５１３−Ｂ２号公報

したがって、機械がいつ故障し得るかの推定は、一般に、傾向分析されたデータの操作者の視覚分析に基づいて、操作者によって決定される。したがって、機械がいつ故障し得るかの予想は、各特定の操作者による傾向分析されたデータの視覚的解釈に基づいて変わる。

一態様では、構成要素の残存運用年数を予想する方法が提供される。この方法は、少なくとも１つのルールセットを有するデータベースを含む機械監視システムを使用して、その構成要素の少なくとも１つの動作パラメータを示す複数の構成要素データを生成するステップと、ルールセットを使用して構成要素データを傾向分析し、傾向分析されたデータを外挿して、構成要素の残存運用年数を容易に予想できるようにするステップとを含む。

別の態様では、構成要素の残存運用年数を予想するコンピュータプログラムが提供される。このコンピュータプログラムは、少なくとも１つのルールセットを有するデータベースを含む機械監視システムを使用して、構成要素の少なくとも１つの動作パラメータを示す複数の構成要素データサンプルを生成し、ルールセットを使用して構成要素データサンプルを傾向分析し、傾向分析されたデータを外挿して、構成要素の残存運用年数を容易に予想できるように構成されている。

図１は、ある工場１０の設備レイアウト例を示すブロック図である。工場１０は、複数のポンプ、モータ、ファン、およびプロセス監視センサを含んでいてもよく、これらは、フロー連通において、相互接続する配管を介して結合され、制御システムとの信号通信において、１つまたは複数のリモート入力／出力（Ｉ／Ｏ）モジュール、相互接続するケーブルおよび／または無線通信を介して結合されてもよい。実施形態例において、工場１０は、ネットワークバックボーン２２を含む分散制御システム（ＤＣＳ）２０を含む。ネットワークバックボーン２２は、例えばツイストペアケーブル、シールド同軸ケーブル、または光ファイバケーブルから作られた配線式データ通信パスであってもよく、または少なくとも部分的に無線であってもよい。ＤＣＳ２０は、工場１０またはネットワークバックボーン２２を介してリモート位置に配置されている設備に通信可能に結合されたプロセッサ２４も含み得る。任意の数の機械をネットワークバックボーン２２に通信可能に接続することができることを理解されたい。機械の一部分は、ネットワークバックボーン２２に配線接続することができ、また、機械の別の部分は、ＤＣＳ２０に通信可能に結合されている基地局２６を介してバックボーン２２に無線で結合することができる。例えば工場１０から離れて配置されており、しかし依然として工場１０内の１つまたは複数のシステムに相互接続されている設備またはセンサとのＤＣＳ２０の効果的な通信範囲を拡大するために、無線基地局２６を使用することができる。

ＤＣＳ２０は、複数の設備に関連付けられている動作パラメータを受信し、表示し、自動制御信号を生成し、手動制御入力を受信して、工場１０の設備の動作を制御するように構成することができる。実施形態例で、ＤＣＳ２０は、工場の機械のオンライン監視および診断を可能にする、ＤＳＣ２０で受信されたデータを分析するようプロセッサ２４を制御するように構成されているソフトウェアコードセグメントを含んでいてもよい。ポンプ、モータ、関連のプロセスセンサ、および振動センサ、地震センサ、周囲温度センサ、周囲湿度センサなどを含むローカル環境センサを含む各マシンからプロセスパラメータデータを収集することができる。データは、ローカル診断モジュールまたはリモート入力／出力モジュールによって前処理したり、生の形でＤＣＳ２０に送信したりすることができる。

特に、工場１０は、流体継手などの継手３６および相互接続するシャフト３８を介してモータ３４に結合されているポンプ３２を含む第１のプロセスシステム３０を含むことができる。ポンプ３２、モータ３４、および継手３６の組み合わせは、個別の構成要素を備えているが、単一のシステムとして動作することができ、したがって、その組み合わせの１つの構成要素の動作に影響を与える状態が、その組み合わせの他の構成要素のそれぞれに影響を与える可能性がある。したがって、構成要素の一部分の故障、または近い将来起こり得る構成要素の故障を示す、その組み合わせの１つの構成要素から収集された状態監視データは、組み合わせの他の構成要素で感知されて、構成要素の故障を確認したり、かつ／または故障の源またはそもそもの原因の決定を容易にしたりすることができる。

ポンプ３２は、１つまたは複数のバルブ４２を介してパイピングシステム４０に接続されていてもよい。バルブ４２は、それだけには限定されないが、エアオペレータ（ａｉｒｏｐｅｒａｔｏｒ）、モータオペレータ、ソレノイドなどのアクチュエータ４４を含み得る。アクチュエータ４４は、遠隔作動および位置の指示のためにＤＣＳ２０に通信可能に結合されていてもよい。実施形態例では、パイピングシステム４０は、圧力センサ４６、流量センサ４８、温度センサ５０、および差圧（ＤＰ）センサ５２などのプロセスパラメータセンサを含んでいてもよい。代替実施形態において、パイピングシステム４０は、濁度、塩度、ｐＨ、比重、およびパイピングシステム４０によって運ばれる特定の流体に関連付けられている他のセンサなど、他のセンサを含んでいてもよい。センサ４６、４８、５０、および５２は、例えば前処理モジュールやリモートＩ／Ｏラックなど、フィールドモジュール５４に通信可能に結合することができる。

モータ３４は、電気機械の作動状態を監視することが可能な複数のセンサ（図示せず）のうちの１つまたは複数を含み得る。こうしたセンサは、銅線またはケーブル、ファイバケーブル、および無線技術など、相互接続する管路５６を介してフィールドモジュール５４に通信可能に結合することができる。

フィールドモジュール５４は、ネットワークセグメント５８を介してＤＣＳ２０と通信することができる。通信は、任意のネットワークプロトコルを介することができ、前処理データまたは生データを表し得る。データは、自動構成に基づいて、またはプロセッサ２４からのデータの要求に基づいて、リアルタイム環境で連続的にプロセッサ２４に、または断続的にプロセッサ２４に送信することができる。ＤＣＳ２０は、時間ベースの比較のためにタイムスタンププロセス変数用に、ネットワークバックボーン２２と通信するリアルタイムクロックを含む。

パイピングシステム４０はタンク６０など他のプロセス構成要素を含み得る。他のプロセス要素とは、タンクに関連付けられているプロセスパラメータを監視するための１つまたは複数のセンサ（タンクレベルセンサ６２など）を含み得る。タンク６０は、ポンプ３２によって送られる流体のサージ量（ｓｕｒｇｅｖｏｌｕｍｅ）、および／またはスキッド６４など、下流の構成要素の吸気圧力を提供することができる。スキッド６４は、ＯＥＭによって提供することができる、予め作られ、ひとまとめにされた構成要素のサブシステムとすることができる。スキッド６４は、第１のポンプ６６および第２のポンプ６８を含み得る。実施形態例では、第１のポンプは、ＤＣＳ２０によって制御することができる回路遮断器（図示せず）を介して電源（図示せず）に直接結合されているモータに結合されている。第２のポンプ６８は、スキッドコントローラ７６からのコマンドに応答してモータ７２の回転速度を制御する可変速ドライブ（ＶＳＤ）７４を介して電源に結合されているモータ７２に結合されている。ポンプ６６および６８、モータ７０および７２、およびＶＳＤ７４のそれぞれは、ポンプ／モータ／継手３２、３４、および３６の組み合わせに関連して上述した各タイプの設備のそれぞれの動作パラメータに関連付けられている１つまたは複数のセンサを含み得る。スキッドコントローラ７６は、センサから信号を受信し、データを前処理することなく、またはスキッドコントローラ７６内に存在する予め定められたアルゴリズムに従ってデータを処理した後で信号をＤＣＳ２０に送信することができる。また、スキッドコントローラ７６は、データをＤＣＳ２０に送信することなく、信号を処理し、ポンプ６６および６８、モータ７０および７２、およびＶＳＤ７４のうちの１つまたは複数の制御信号を生成することもできる。また、スキッドコントローラは、ＤＣＳ２０からコマンドを受信し、それに従ってスキッド６４の動作を変更することもできる。

第２のパイピングシステム８０は、周囲空間８４から空気を受け取るファン８２を含み、その空気を、バルブまたはダンパ８６を介して加熱炉８８などの構成要素に向けることができる。ダンパ８６は、ダンパ８６の開位置および閉位置を検出するための位置センサ９０および９２を含んでいてもよい。加熱炉８８は、例えば、管路（図示せず）を介して送信された信号を介してＤＣＳ２０によってリモートに制御することができる、モータアクチュエータ、流体動力ピストンアクチュエータまたは他のアクチュエータなどのアクチュエータ９６によって作動させることができるダンパ９４を含み得る。第２のファン９８は、加熱炉８８に対して吸気を行って加熱炉８８から燃焼ガスを取り除き、燃焼ガスを煙突（図示せず）に向けて、周囲空間８４に排出することができる。ファン９８は、ファン９８とモータ１００との間に結合されているシャフト１０２を介してモータ１００によって駆動することができる。モータ１００の回転速度は、ネットワークバックボーン２２を介してＤＣＳ２０に通信可能に結合され得るＶＳＤ１０４によって制御することができる。ファン８２は、継手１０８を介して、内部燃焼機関、蒸気、水力、風力、ガスのタービン、または他の駆動装置など、エンジン１０６によって駆動することができる。継手は、流体のものまたは他の電力変換装置でもよい。構成要素のそれぞれは、ネットワークバックボーン２２を介してＤＣＳ２０に通信可能に結合される、または無線基地局２６との無線送信機／受信機１０８を介してＤＣＳ２０と通信することができる様々なセンサおよび制御機構を含むことができる。

ＤＣＳ２０は、独立して工場１０を制御するよう動作するか、１つまたは複数の他の制御システム１１０に通信可能に結合することができる。各制御システムは、ネットワークセグメント１１２を介して互いに、またＤＣＳ２０と通信することができ、またはスター型（図示せず）などのネットワークトポロジを介して通信することができる。

実施形態例において、工場１０は、ＤＣＳ２０および他の制御システム１１０と通信する連続一体型機械監視システム（ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｍａｃｈｉｎｅｒｙｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍ）（ＣＩＭＭＳ）１１４を含む。ＣＩＭＭＳ１１４は、ＤＣＳ２０および／または他の制御システム１１０のうちの１つまたは複数上で実行されるソフトウェアプログラムセグメントによって実施してもよい。したがって、ＣＩＭＭＳ１１４は、ソフトウェアプログラムセグメントの一部分がいくつかのプロセッサ上で同時に実行されるように、分散方式で動作することもできる。したがって、ＣＩＭＭＳ１１４は、ＤＣＳ２０および他の制御システム１１０の動作に完全に一体化することができる。ＣＩＭＭＳ１１４は、ＤＣＳ２０によって受信されたデータを分析し、他の制御システム１１０は、工場１０の全体的な様子を使用して、機械および／または機械を使用するプロセスの調子を決定する。ＣＩＭＭＳ１１４は、駆動装置と駆動式構成要素との組み合わせ、および各組み合わせに関連付けられたプロセスパラメータを分析して、ある機械についての機械の調子の調査結果と、その組み合わせにおける他の機械からの機械の調子の指示、および関連のプロセスまたは環境データとを相関させる。ＣＩＭＭＳ１１４は、各機械で使用可能な様々なセンサからの直接の測定値、および工場１０におけるすべてのセンサのすべてまたは一部分から導出された量を使用する。ＣＩＭＭＳ１１４は、予め定められた分析ルールを使用して、ある機械の故障または近い将来起こり得る故障を決定し、自動的に、リアルタイムに、故障または近い将来起こり得る故障を決定するために使用されるデータを、その組み合わせの他の構成要素の動作パラメータから、またはプロセスパラメータから導出される同等のデータと関連付ける。また、ＣＩＭＭＳ１１４は、機械の組み合わせにおいて傾向分析を実行し、データおよび／または傾向分析を様々なフォーマットで表示することを提供して、ＣＩＭＭＳ１１４のユーザに、ＣＩＭＭＳ１１４によって提供される調子の評価および傾向分析情報を迅速に解釈する機能を提供する。

図２は、ＣＩＭＭＳ１１４（図１に示す）で使用することができるルールセット例２８０のブロック図である。ルールセット２８０は、１つまたは複数のカスタムルールと、そのカスタムルールの動作(behavior)および状態(state)を定義する一連のプロパティとの組み合わせとすることができる。ルールおよびプロパティは、バンドルされ、ファイルに格納されるときに２５文字の英数字キーに基づいて暗号化することができるＸＭＬ文字列のフォーマットで格納することができる。ルールセット２８０は、１つまたは複数の入力２８２および１つまたは複数の出力２８４を含むモジュール的な知識セル（ｍｏｄｕｌａｒｋｎｏｗｌｅｄｇｅｃｅｌｌ）である。入力２８２は、データをＣＩＭＭＳ１１４の特定の位置からルールセット２８０に向けるソフトウェアポートとすることができる。例えば、電動機電流センサからの入力は、ＤＣＳ２０のハードウェア入力終端装置に送信することができる。ＤＣＳ２０は、そこで信号を受信するために、その終端装置で信号をサンプリングすることができる。次いで信号は、処理し、ＤＣＳ２０からアクセス可能な、かつ／またはＤＣＳに不可欠なメモリのある位置に格納することができる。ルールセット２８０の第１の入力２８６は、メモリ内のその位置の内容がルールセット２８０から入力として使用可能であるように、メモリのその位置にマッピングすることができる。同様に、出力２８８は、ＤＣＳ２０からアクセス可能なメモリの別の位置に、またはメモリ内のその位置がルールセット２８０の出力２８８を含むような別のメモリにマッピングすることができる。

実施形態例において、ルールセット２８０は、例えば発電所、精製所、化学処理施設など、工場で動作する設備に関連付けられている特定の問題の監視および診断に関連する１つまたは複数のルールを含む。ルールセット２８０は、工場で使用される形で説明しているが、任意の知識を捕捉するために適切に構築することができ、任意の分野において解決策を決定するために使用されてもよい。例えば、ルールセット２８０は、経済行動、財務活動、気象現象、設計過程、および機械の状態に関する知識を含み得る。次いでルールセット２８０を使用して、これらの分野の問題の解決策を決定することができる。ルールセット２８０は、ルールセット２８０が適用される任意のシステムに知識が送信されるように、１つまたは複数のソースからの知識を含む。知識は、入力２８２および出力２８４の指定によってルールセット２８０をＣＩＭＭＳ１１４に適用できるように、出力２８４を入力２８２に関連付けるルールの形で捕捉される。ルールセット２８０は、特定の工場資産に固有のルールのみを含み、その特定の工場資産に関連付けられている考え得る１つの問題のみに向けることができる。例えば、ルールセット２８０は、モータ、またはモータ／ポンプの組み合わせに適用可能なルールのみを含んでいてもよい。ルールセット２８０は、振動データを使用してモータ／ポンプの組み合わせの調子を決定するルールのみを含むことができる。また、ルールセット２８０は、振動分析技術に加えて、例えばモータ／ポンプの組み合わせの性能計算ツールおよび／または財務計算ツールも含む診断ツール一式を使用して、モータ／ポンプの組み合わせの調子を決定するルールを含んでいてもよい。

操作中、ルールセット２８０は、入力２８２と出力２８４との間の関係を入力するようユーザに要求するソフトウェア開発ツールで作成される。入力２８２は、例えばデジタル信号、アナログ信号、波形、手動入力されたパラメータおよび／または構成パラメータなどを表すデータ、および他のルールセットからの出力を受信することができる。ルールセット２８０内のルールは、論理的ルール、数値アルゴリズム、波形および信号処理技術の適用、エキスパートシステム、および人工知能アルゴリズム、統計ツール、および出力２８４を入力２８２に関連付けることができる他の任意の表現を含み得る。出力２８４は、各出力２８４を受信するために確保され、構成されているメモリ内のそれぞれの位置にマッピングすることができる。次いでＣＩＭＭＳ１１４およびＤＣＳ２０は、メモリ内の位置を使用して、ＣＩＭＭＳ１１４およびＤＣＳ２０が実行するようにプログラミングされている機能の任意の監視および／または制御機能を達成することができる。ルールセット２８０のルールは、ＣＩＭＭＳ１１４およびＤＣＳ２０から独立して動作するが、入力２８２は、直接または介入装置を介して間接的にルールセット２８０に提供され、出力２８４は、直接または介入装置を介して間接的にルールセット２８０に提供され得る。

図３は、（図２に示す）ルールセット２８０のライフサイクルのフロー図例３００を示している。ルールセット２８０の作成中、開発モード３０２で、ルールセット２８０が作成される分野の専門家は、１つまたは複数のルールを作成することによって、開発ツールを使用して固有の資産に特有の分野の知識を公表する。ルールの符号化が必要ないように、出力２８４と入力２８２との間の関係の表現を作成することによって、ルールが作成される。オペランドは、図式解法を使用して、例えば、開発ツールに構築されたグラフィカルユーザインターフェイス上においてドラッグアンドドロップを使用して、オペランドのライブラリから選択することができる。オペランドのグラフ表現は、画面表示（図示せず）のライブラリ部分から選択され、ルール作成部分にドラッグアンドドロップすることができる。入力２８２とオペランドとの間の関係は、論理的な表示様式に配列され、ユーザは、必要に応じて、特定のオペランドおよび選択された入力２８２のうちの特定のものに基づいて、定数などの値を入力するよう要求される。専門家の知識を捕捉するのに必要なだけのルールが作成される。したがって、ルールセット２８０は、特定のルールセット２８０の分野における顧客要件および技術の状態に基づいて頑強な１組の診断および／または監視ルール、または相対的にあまり頑強ではない１組の診断および／または監視ルールを含み得る。開発ツールは、開発のテストモード３０４中、ルールセット２８０のテストのためのリソースを提供して、入力２８２の様々な組み合わせおよび値が出力２８４で予想された出力を確実に生成するようにする。ルールセット２８０で捕捉された知識または知的財産を保護するために、開発暗号化コードを使用してルールセット２８０をロックして、暗号キーを所有する者以外によって変更されないようにすることができる。例えば、ルールセット２８０の作成者は、暗号キーを保持して、ルールセット２８０のエンドユーザをロックアウトしたり、エンドユーザや、次いでエンドユーザにサービスを提供するサードパーティに対して、暗号キーを販売、またはある期間の間ライセンス許可したりすることができる。

開発後、ルールセット２８０は配布モードになり、ルールセット２８０は、例えば、電子メール、ＣＤ−ＲＯＭ、インターネットサイトへのリンク、またはコンピュータ可読ファイルの送信のための他の任意の手段を介して顧客に送信することができるＸＭＬファイルなどの送信可能形式に変換される。ルールセット２８０は、例えば配布暗号キーを購入することによって、エンドユーザが作成者によって許可されない限り、ルールセット２８０の使用を防ぐことができる配布暗号コードで暗号化することができる。ルールセット２８０は、コンピュータ可読ファイルを送信できる任意の手段を介してエンドユーザによって受信され得る。ルールセットマネージャ３０６は、ＣＩＭＭＳ１１４の一部分を形成するソフトウェアプラットフォームとすることができ、ルールセット２８０の配布可能形式を受信し、それをＣＩＭＭＳ１１４によって使用可能なフォーマットに変換することができる。ルールセットマネージャ３０６は、エンドユーザが１つまたは複数のルールセット２８０をオブジェクトとして操作できるようにするグラフィカルユーザインターフェイスとすることができる。入力２８２およびメモリ内の対応する場所が正しくマッピングされ、出力２８４およびメモリ内のその対応する場所が正しくマッピングされるように、ルールセットマネージャ３０６を使用してルールセット２８０を適用することができる。最初の適用のとき、ルールセット２８０によって検出される異常な挙動の通知が分散されない、または限定ベースで分散されることを除いて、ルールセット２８０を、ルールセット２８０が作成された通りに動作する試行モード３０８にしてもよい。試行モード３０８中、品質保証が行われて、ルールセット２８０が動作環境において確実に正しく動作するようにする。品質保証が完了すると、ルールセット２８０は、ルールセット２８０内のルールがＣＩＭＭＳ１１４に対して完全な機能で動作するコミッションモード（ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎｍｏｄｅ）３１０になる。別の実施形態において、ルールセット２８０は、試行モードおよびライブモードの２つのモードのみを備えるライフサイクルを含む。試行モードでは、ルールは、生成されたイベントや送信された通知がない場合を除いて正常に動作し、ライブモードは、実質的にコミッションモード３１０と同様である。

図４は、ルールセット例４００であり、構成要素からデータを受信し、受信したデータを分析して、測定されたデータが将来、任意の警告レベルまたはアラームレベルに交差するかどうか、かつ／またはいつ交差するかを数学的に予想し、したがって操作者の当て推量が無くなるように構成されている。

実施形態例において、ルールセット４００は、ルールセット４００に対応する複数のルールを含む。より詳細には、実施形態例において、ルールセット４００は、少なくとも１つのデータ収集ルール４１０、トラブルシューティングルール４１２、許容制限ルール４１４、およびデータ外挿ルール４１６を含む。実施形態例において、外挿ルール４１６は、それだけには限定されないが、データ収集ルール４１０、トラブルシューティングルール４１２、および許容制限ルール４１４など、他のルール内で導出され、収集され、かつ／または格納される複数の変数を受信する。

操作中、データ収集ルール４１０によって生成された複数のデータサンプルは、ルール４００によって使用されて、構成要素が故障し得るかどうか、かつ／またはいつ故障し得るかの予想を容易にする。本明細書に記載した方法およびシステムは、電動機から受信された電流信号を使用して電動機の故障を外挿することに関連しているが、ルールセット４００は、任意の構成要素から受信された測定データが将来何らかの警告レベルまたはアラームレベルに交差するかどうか、かつ／またはいつ交差するかを数学的に予想するために使用される。したがって、本明細書では、実施形態例を説明するために電動機電流が使用されており、ルールセット４００の範囲を限定するものではない。

したがって、ルールセット４００は、第１のオートバッファ４２０および第２のオートバッファ４２２を構成するプログラミング言語を含む。操作中、第１のオートバッファ４２０は、データ収集ルール４１０から「ＣｕｒｒｅｎｔＡ」データサンプルを収集し、かつ／または受信する。特に、第１のオートバッファ４２０は、電流をｍ時間にわたって１分当たりｎ回サンプリングする。実施形態例では、ｎ＝１、ｍ＝６０である。したがって、実施形態例において、電動機電流データは、６０分の間１分当たり１回サンプリングされて、１時間当たり電動機電流データの６０個のサンプルが生成され、これらは次いで第１のオートバッファ４２０に格納される。電動機電流データの６０個のサンプルは、次いで平均されて、平均電動機電流データ結果、すなわちデータ収集が進行中の時間にわたる平均電動機電流を示す単一データポイント４２４が生成される。次いで平均電動機データポイント４２４は、第１の手動バッファ４３０に渡される。実施形態例において、第１のオートバッファ４２０からの単一平均データポイント４２４は、第１の手動バッファ４３０に毎時間伝えられる。さらに、実施形態例において、第１の手動バッファ４３０は、第１のオートバッファ４２０から受信された８つのデータポイント４２４を格納するようにプログラミングされており、各データポイント４２４は、１時間の電流データを表す。したがって第１の手動バッファは、実施形態例において、連続８時間の間の「ＣｕｒｒｅｎｔＡ」の平均値を表す８つの数字を格納する。

実施形態例において、第２のオートバッファ４２２は、バイナリデータをｍ時間にわたって１分当たりｎ回サンプリングする。実施形態例においてｎ＝１、ｍ＝６０であり、したがって実施形態例において、バイナリデータは、６０分の間１分当たり１回サンプリングされて、バイナリデータの６０個のサンプルが生成され、これらは第２のオートバッファ４２２に格納される。バイナリデータの６０個のサンプルは、次いで平均されて、平均バイナリデータ結果が生成される。すなわちすべての０および１が合計され、バイナリデータポイントの総数で割って、データ収集が進行中の時間にわたるバイナリデータの平均を示す単一のバイナリデータポイントが生成される。

第２のオートバッファ４２２は、トラブルシューティングルール４１２からバイナリデータ、すなわち０および１を収集し、かつ／または受信する。より詳細には、トラブルシューティングルール４１２は、データ収集ルール４１０によって生成されるデータサンプルを監視するように構成される。実施形態例において、データ収集ルール４１０によって生成されたデータサンプルが許容可能である場合、トラブルシューティングルール４１２は、第２のオートバッファ４２２に伝えられる「１」の指示を生成する。あるいは、データ収集ルール４１０によって生成されたデータサンプルが許容できない場合、トラブルシューティングルール４１２は、「ＮｏｔＯＫＣｕｒｒｅｎｔＡ」指示とも呼ばれる「０」の指示を生成し、これは、第２のオートバッファ４２２に伝えられる。特に、第２のオートバッファ４２２は、サンプルを第１のオートバッファ４２０に送信する前に、データ収集ルール４１０によって生成されたデータサンプルが予め定められた閾値を満たすことを確認するように構成される。より詳細には、サンプリングされたデータが予め定義された範囲内にある場合、トラブルシューティングルール４１２は「１」の指示を生成し、これは第２のオートバッファ４２２に送信される。しかし、サンプリングされたデータが予め定義された電流範囲外にある場合、トラブルシューティングルール４１２は「０」の指示を生成し、これは第２のオートバッファ４２２に送信される。例えば、モータが開始され、かつ／または停止されるとき、データ収集ルール４１０によって生成されたデータサンプルは、予め定められた範囲より大きい、かつ／または少ない可能性があり、したがってトラブルシューティングルール４１２は、そのデータは信頼できないと決定する。

実施形態例において、ブール値「ＮｏｔＯｋＣｕｒｒｅｎｔＡ」およびブール値「Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓｍｕｓｔｂｅｓｕｐｐｒｅｓｓｅｄ」は、ルール４１８に結合されて、一般の概念「Ｓｏｍｅｔｈｉｎｇｉｓｎｏｔｒｉｇｈｔ」を有するブール変数を生成し、これによってオートバッファ４２０および４２２がそれぞれ動作する。操作中、「Ｓｏｍｅｔｈｉｎｇｉｓｎｏｔｒｉｇｈｔ」変数が真である場合、すなわち第２のオートバッファ４２２によって収集されたデータの平均が「０」である場合、ＣｕｒｒｅｎｔＡサンプルを集める第１のオートバッファ４２０は、０にリセットされる。より詳細には、変数「Ｓｏｍｅｔｈｉｎｇｉｓｎｏｔｒｉｇｈｔ」が真である場合、すなわち第２のオートバッファ４２２内の少なくとも１つのサンプル（ｎ）は０であり、したがって第２のオートバッファ４２２内のすべてのバイナリサンプルの平均値が１未満である場合、サンプリングされたデータは第１のオートバッファ４２０に伝えられない。例えば、第２の手動バッファ４３２に格納されている８つの連続する平均値が合計されると、少なくとも１つのサンプルについて「Ｓｏｍｅｔｈｉｎｇｉｓｎｏｔｒｉｇｈｔ」変数が真である場合、結果は、合計として８を提供しない。したがって、信頼できないデータに基づくため、予想が抑えられる。

あるいは、第２の手動バッファ４３２に格納されている８つの連続する平均値４２４が合計され、結果が１、すなわちすべてのサンプルについて「Ｓｏｍｅｔｈｉｎｇｉｓｎｏｔｒｉｇｈｔ」変数が偽である場合、第１の手動バッファ４３０からの結果が外挿ルール４１６に伝えられて、測定されたデータ、すなわち電流が将来警告レベルまたはアラームレベルに交差するかどうか、かつ／またはいつ交差するかが数学的および／または視覚的に予想される。

実施形態例において、第１の手動バッファ４３０に収集されたデータは、外挿ルール４１６によって使用されて、電動機から収集された前のデータに基づく電動機電流のグラフが生成され、電動機電流が将来警告レベルまたはアラームレベルに交差する可能性があるときが計算される。

図５は、外挿ルール４１６によって生成された曲線のグラフである。実施形態例において、第１の手動バッファ４３０から受信されたデータポイント４２４がグラフに描かれる。より詳細には、第１の手動バッファ４３０から伝えられた８つのデータポイント４２２は、外挿ルール４１６によって使用されて、曲線４６０が生成される。実施形態例において、データポイント４２４が使用されて、図５に示すように、例えば直線の「最良適合」曲線など、多項式曲線が生成される。別の実施形態において、データポイント４２４が使用されて、指数曲線が生成される。別の実施形態において、データポイント４２４が使用されて、ワイブル曲線が生成される。

外挿ルール４１６は、曲線４６０を生成した後、曲線４６０が相対的に危険な動作レベルを表す予め定められた閾値４７０に交差する、すなわち構成要素が故障を経験しそうな「時」４７２も生成する。一実施形態において、時４７２は、モータが予想される故障に到達するまでの時間量として表される。別の実施形態において、時４７２は、モータが予想される故障に到達する日にちとして表される。より詳細には、実施形態例において、予め定められた閾値４７０は、許容制限ルール４１４から外挿ルール４１６に伝えられる。実施形態例において、予め定められた閾値４７０は、許容制限ルール４１４に格納されている「ＭａｘＣｕｒｒｅｎｔ」変数、すなわち、モータが故障の経験無しに動作し得る最大電流である。したがって、実施形態例において、外挿ルール４１６は、電動機電流が最大電動機電流許容値、ＭａｘＣｕｒｒｅｎｔを満たし、かつ／または超えるときを予想し、操作者によって見ることができる、この時４７２を示す結果を生成する。

実施形態例において、時４７２は、次の式に従って数学的に決定される。

ｙ_ｉ−ｙ_８は、第１の手動バッファ４３０から取得される値、すなわち図５の「最良適合」曲線に示されるように連続８時間の間収集されるデータポイント４２４を表す。

実施形態例において、外挿ルール４１６は、信頼度因子４７４も生成する。一実施形態において、信頼度因子４７４が１に等しい場合、時４７２は正確である。あるいは、信頼度因子４７４が０に等しい場合、時４７２は正確ではなく、破棄されるべきである。より詳細には、ブール演算子「ＮｏｔＯＫＣｕｒｒｅｎｔＡ」およびブール演算子「ＳｏｍｅｔｈｉｎｇｉｓＮｏｔＲｉｇｈｔ」変数はルール４１８に結合される。したがって、ルール４１８の出力が「１」である場合、外挿ルール４１６は、操作者に、データが信頼できることの指示を提供し、したがって、故障までの推定も信頼できる。しかし、ルール４１８の出力が「０」である場合、外挿ルール４１６は、操作者に、データが信頼できないことの指示を提供し、したがって、故障までの推定も信頼できない。したがって、推定を確実に正確にするために、ルール４００は、構成要素の故障までの推定時間を確認する方法も含む。

本発明の技術効果は、構成要素の残存運用年数を予想するように構成されている、ルールに基づくコンピュータプログラムを提供することである。特に、監視される設備からのデータは、表示されるだけではなく、数学的に分析される。分析は、測定されたデータが将来任意の警告レベルまたはアラームレベルにいつ交差し得るかに関する予想を行い、したがって、操作者によるどんな当て推量も無くなる。より詳細には、傾向分析されたデータは、将来に対する傾向の外挿の目的で、数学的に処理される。次いで、外挿されたデータが何らかの危険レベルを交差する任意の可能性がチェックされ、チェックしたときの時間が報告される。さらに、本明細書に記載されたルールは、データを傾向分析して、傾向分析されたデータがアラームレベルに到達するときを視覚的かつ数学的に決定することによって、設備が故障し得る未来時を提供する。また、ルールは、過去すぎるまたは将来すぎる任意のデータを抑制し、データ内の任意の不良サンプルを抑制する。

本発明は、工場を参照して説明されているが、他の多数の用途が企図される。本発明を、商業用施設などの施設、船、飛行機、汽車などの車両、および事務所や建物の構内、精製所、中間液体処理施設（ｍｉｄｓｔｒｅａｍｌｉｑｕｉｄｓｆａｃｉｌｉｔｉｅｓ）、および工場など個別の製品出力を生成する施設を含めて、任意の制御システムに提供され得ることが企図されている。

設備の故障を予想する上述したシステムおよび方法は、施設の操作および保守を監視し、管理するのに費用効率が高く、信頼性が高い。より詳細には、本明細書に記載したこの方法およびシステムは、施設の機械の調子の決定を容易にする。その結果、本明細書に記載した方法およびシステムは、費用効率が高く、信頼できる方法で、工場運営コストの低減を容易にする。

監視システムおよび方法の実施形態例は、上記で詳しく説明されている。システムは、本明細書に記載した特定の実施形態に限定されるものではなく、むしろ、各システムの構成要素は、本明細書に記載した他の構成要素に関係なく、またはそれとは別に使用することができる。また、各システム構成要素は、他のシステム構成要素との組み合わせで使用することもできる。

本発明は、様々な特定の実施形態に関して説明してきたが、特許請求の範囲の意図および範囲内の変更で実施することができることを当業者であれば理解されよう。

ある工場の設備レイアウト例を示すブロック図である。図１に示した連続一体型機械監視システム（ＣＩＭＭＳ）で使用できるルールセット例を示すブロック図である。図２に示すルールセットのライフサイクルを示すフロー図例である。設備の故障を予想するためのルール例を示す図である。図４に示すルールを使用して取得された結果を示すグラフである。

符号の説明

１０工場
２０分散制御システム（ＤＣＳ）
２２ネットワークバックボーン
２４プロセッサ
２６無線基地局
３０第１のプロセスシステム
３２ポンプ
３４モータ
３６継手
３８相互接続するシャフト
４０パイピングシステム
４２バルブ
４４アクチュエータ
４６圧力センサ
４８流量センサ
５０温度センサ
５２差圧（ＤＰ）センサ
５４フィールドモジュール
５６管路
５８ネットワークセグメント
６０タンク
６２タンクレベルセンサ
６４スキッド
６６第１のポンプ
６８第２のポンプ
７０モータ
７２モータ
７４（ＶＳＤ）
７６スキッドコントローラ
８０第２のパイピングシステム
８２ファン
８６ダンパ
８８加熱炉
９０位置センサ
９２位置センサ
９４ダンパ
９６アクチュエータ
１００モータ
１０２シャフト
１０４ＶＳＤ
１０６エンジン
１０８継手
１０９無線送信機／受信機
１１０制御システム
１１２ネットワークセグメント
１１４ＣＩＭＭＳ
２８０ルールセット
２８２入力
２８４出力
２８６第１の入力
２８８出力
３００フロー図
３０２開発モード
３０４テストモード
３０６ルールセットマネージャ
３０８試行モード
３１０コミッションモード
４００ルールセット
４１０データ収集ルール
４１２トラブルシューティングルール
４１４許容制限ルール
４１６外挿ルール
４１８ルールの出力
４２０第１のオートバッファ
４２２第２のオートバッファ
４２４データポイント
４３０第１の手動バッファ
４３２第２の手動バッファ
４６０曲線
４７０予め定められた閾値
４７２時
４７４信頼度因子

Claims

構成要素の残余運用年数を予想する方法であって、
データ収集ルールおよびトラブルシューティングルールを含む少なくとも１つのルールセットを有するデータベースを含む機械監視システムを使用して、前記データ収集ルールを使用して前記構成要素の少なくとも１つの動作パラメータを示す複数の構成要素データサンプルを生成するステップと、
前記機械監視システムを使用して、前記トラブルシューティングルールを使用して前記複数の構成要素データサンプルのそれぞれが予め定められた範囲内にあるか否かを示すバイナリデータを生成するステップと、
前記バイナリデータが、前記複数の構成要素データサンプルのそれぞれが予め定められた範囲内にあることを示す場合には、前記複数の構成要素データサンプルを第１のバッファに伝えるステップと、
前記ルールセットを使用して前記構成要素データサンプルを傾向分析するステップと、
前記構成要素の前記残余運用年数の予想を容易にするために前記傾向分析されたデータを外挿するステップと、
前記構成要素の前記残余運用年数を出力するステップと、
を含む方法。
外挿されるデータが予め定められた閾値を超える時を生成するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
前記第１のバッファに格納された前記複数の構成要素データサンプルを使用して複数のデータポイントを決定するステップと、
前記複数のデータポイントを第２のバッファに伝えるステップと、
をさらに含む請求項１に記載の方法。
前記第１のバッファに格納された前記複数の構成要素データサンプルを使用して複数のデータポイントを生成するステップが、
前記第１のバッファに格納された前記複数の構成要素データサンプルを使用して前記第１のデータポイントの平均を決定するステップと、
前記平均を前記第２のバッファに伝えるステップと、
前記第２のバッファ内の前記平均を使用して予想を示すグラフを生成するステップと、
を含む請求項３に記載の方法。
ｙ_i．．．ｙ₈がデータポイントから取得された値を表す場合、
に従って、外挿されるデータが予め定められた閾値を超える時を生成するステップをさらに含む請求項３に記載の方法。
前記第１のバッファを使用して前記構成要素データサンプルを毎分収集するステップと、
６０個の前記構成要素データサンプルを平均して、前記第１のバッファに格納された前記構成要素データサンプルを使用して単一のデータポイントを生成するステップと、
少なくとも８つのデータポイントを外挿するステップと、
前記構成要素の前記残余運用年数を予想する相対的に平滑なグラフの生成を容易にする前記８つのデータポイントを第２のバッファに入れるステップと、
をさらに含む請求項１に記載の方法。
最小二乗法を使用して前記８つのデータポイントを外挿して、前記外挿データポイントを表す曲線の生成を容易にするようにさらに構成されていることを特徴とする請求項６記載の方法。
前記８つのデータポイントを使用して多項式曲線、指数曲線、ワイブル曲線のうちの少なくとも１つを生成するようにさらに構成されていることを特徴とする請求項７記載の方法。
構成要素の残余運用年数を予想するために、コンピュータ可読記録媒体にエンコードされたコンピュータプログラムであって、
データ収集ルールおよびトラブルシューティングルールを含む少なくとも１つのルールセットを有するデータベースを含む機械監視システムを使用して、前記データ収集ルールを使用して前記構成要素の少なくとも１つの動作パラメータを示す複数の構成要素データサンプルを生成し、
前記機械監視システムを使用して、前記トラブルシューティングルールを使用して前記複数の構成要素データサンプルのそれぞれが予め定められた範囲内にあるか否かを示すバイナリデータを生成し、
前記バイナリデータが、前記複数の構成要素データサンプルのそれぞれが予め定められた範囲内にあることを示す場合には、前記複数の構成要素データサンプルを第１のバッファに伝え、
前記ルールセットを使用して前記構成要素データサンプルを傾向分析し、
前記第１のバッファに格納された前記複数の構成要素データサンプルを使用して複数のデータポイントを生成し、
前記複数のデータポイントを第２のバッファに伝え
前記構成要素の前記残余運用年数の予想を容易にするために前記傾向分析されたデータを外挿し、
前記構成要素の前記残余運用年数を出力する、
ように構成されたコンピュータプログラム。
外挿されるデータが予め定められた閾値を超える時を生成するようにさらに構成された請求項９に記載のコンピュータプログラム。
ｙ_i．．．ｙ₈がデータポイントから取得された値を表す場合、
に従って、外挿されるデータが予め定められた閾値を超える時を生成するように構成された請求項９に記載のコンピュータプログラム。
前記第１のバッファに格納された前記複数の構成要素データサンプルを使用して前記第１のデータポイントの平均を決定し、
前記平均を前記第２のバッファに伝え、
前記第２のバッファ内の前記平均を使用して予想を示すグラフを生成する、
ように構成された請求項９に記載のコンピュータプログラム。
前記第１のバッファを使用して前記構成要素データサンプルを毎分収集し、
６０個の前記構成要素データサンプルを平均して、前記第１のバッファに格納された前記構成要素データサンプルを使用して単一のデータポイントを生成し、
少なくとも８つのデータポイントを外挿し、
前記構成要素の前記残余運用年数を予想する相対的に平滑なグラフの生成を容易にする前記８つのデータポイントを前記第２のバッファに入れる、
ように構成された請求項９に記載のコンピュータプログラム。
最小二乗法を使用して前記８つのデータポイントを外挿して、前記外挿データポイントを表す曲線の生成を容易にするようにさらに構成されていることを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータプログラム。
前記８つのデータポイントを使用して多項式曲線、指数曲線、ワイブル曲線のうちの少なくとも１つを生成するようにさらに構成されていることを特徴とする請求項１４記載のコンピュータプログラム。