JP5354174B2 - 機械設備における異常診断システム - Google Patents
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Description
以下、図面および数式を参照しながら、本発明を具体的に説明してゆく。図2は、本実施形態1で異常を早期に検知したい代表的事例を説明する図である。この図で示す各データは、回転機器の軸受部に設置した振動計で計測された加速度の実効値の時間推移データである。
S2(k)=S2(k-1)+α2(Y(k-1) - S2(k-1) ) ・・・・・(2)
ここで、kは2からスタートする整数とし、初期値として、S1(1)=Y(1)およびS2(1)=Y(1)とする。ここで、(1)式は、信号から短期傾向成分(短期的な変動)と中期傾向成分(中期的なうねり)を除去するようにした式に相当し、(2)式は、信号から短期傾向成分を除去するようにした式に相当する。
T2(k)=S2(k)-S1(k) ・・・・・(4)
T3(k)=Y(k)-S2(k) ・・・・・(5)
次に特徴的情報量抽出部16では、異常出現時の変化パターン情報量を抽出する。前述のように、様々なデータを解析した結果、異常発生の形態は、大きく3つに分類されることがわかった。1つめは緩やかに上昇していく場合、2つめは急激に上昇する場合、3つめは短期的な変動の出現が大きく変わる場合である。そこで、これらの形態にあった特徴的な情報量を抽出する。
図5は、本実施形態2で異常を早期に検知したい代表的事例を説明する図である。回転機器の軸受部に設置した振動計で計測された加速度の1日毎の実効平均値の時間推移データである。図中の破線で囲んだ単発的な変動部分に注目する。
なお、パラメータmμやmσは予め指定しておく。
S2(k)=S2(k-1) ・・・・・(11)
次の特徴的情報量抽出部27、異常判定部28および出力部29での処理は、前述の実施形態1における特徴的情報量抽出部16、異常判定部17および出力部18と同様であり、繰り返しとなるので説明を省略する。
図2に示す時系列グラフを概観すると、矢印位置での検知は一見簡単そうに見えるものの、これを数値化した指標で自動的に検知させようとすると容易なことではない。その理由は、設備対象別に得られる信号レベルが異なること、しかもその対象の数が工場の場合には何千と大量であること、また、正常範囲から異常値への変化が急激なケースもあれば、連続的で明確な境界をつけにくいケースなど種々のパターンがあることなどによる。
μ(k):時刻kまでの傾向成分の平均値
σ(k):時刻kまでの傾向成分の標準偏差
なお、過去の傾向成分の値が保存されていれば、上記の更新式を用いずとも直接計算することができる。
12 データベース
13 初期設定部
14 メモリデータ更新部
15 傾向成分分離部
16 特徴的情報量抽出部
17 異常判定部
18 出力部
21 センサ
22 データベース
23 初期設定部
24 メモリデータ更新部
25 事前判定部
26 傾向成分分離部
27 特徴的情報量抽出部
28 異常判定部
29 出力部
31 センサ
32 データベース
33 初期設定部
34 メモリデータ更新部
35 傾向成分分離部
36 逐次正規化値算出部
37 異常判定部
38 出力部
39 特徴的情報量抽出部
Claims (4)
- 機械設備に設置したセンサで測定した信号を分析することにより、機械設備の異常を検知する機械設備における異常診断システムであって、
測定信号から2つ以上の期間傾向成分に分離する傾向成分分離部と、
該傾向成分分離部で分離した各期間傾向成分から、異常発生時の信号のパターンを特徴づける複数の特徴的な情報量を抽出する特徴的情報量抽出部と、
該特徴的情報量抽出部で抽出された複数の特徴的な情報量に基づいて機械設備の異常を検知する異常判定部とを備え、
前記複数の特徴的な情報量は、
長期傾向成分に対して、所定期間で積分を行い、得られる積分値を正規化することにより求めた、所定期間における正規化された増加率を示す情報量1と、
前記長期傾向成分の傾きを求め、得られる傾きを正規化することにより求めた、評価対象時刻における瞬間的な正規化された増加率を示す情報量2と、
短期傾向成分に対して、所定期間における閾値以上の変動の個数をカウントすることによって得られるカウント数を示す情報量3とであることを特徴とする機械設備における異常診断システム。 - 請求項1に記載の機械設備における異常診断システムにおいて、
前記期間傾向成分に分離するにあたっては、
測定信号に対して、異なる2つの指数平滑係数を用いた指数平滑処理を行うことにより分離することを特徴とする機械設備における異常診断システム。 - 請求項2に記載の機械設備における異常診断システムにおいて、
前記傾向成分分離部の前段に、
予め設定する過去区間の測定信号の平均、標準偏差から逐次推定を行って、仮の短期異常の判定用閾値を求め、該判定用閾値を測定信号が超えたのち、予め設定した期間以内に測定信号のレベルが低下し、前記判定用閾値以下となる場合は仮の短期異常と判定する事前判定部を備え、該事前判定部で仮の短期異常と判定した場合は、前記傾向成分分離部において前記指数平滑処理を行わず、各期間傾向成分を前記判定用閾値を越える前の値とすることを特徴とする機械設備における異常診断システム。 - 請求項1〜3のいずれか1項に記載の機械設備における異常診断システムにおいて、
前記複数の特徴的な情報量から、平均値および標準偏差を逐次求め、該平均値および標準偏差を用いて逐次正規化値を算出する、逐次正規化値算出部と、
該逐次正規化値算出部で算出された逐次正規化値に基づいて機械設備の異常を検知する異常判定部とを備えることを特徴とする機械設備における異常診断システム。
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