JP6240050B2 - バイアス推定装置、その方法およびプログラム、並びに故障診断装置、その方法およびプログラム - Google Patents
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Description
第1実施形態に係るバイアス推定装置及び方法について、図1〜図6を参照して説明する。本実施形態に係るバイアス推定装置及び方法は、センサの計測値に基づいてバイアスを推定する。バイアスとは、計測値に含まれる定常的な誤差のことである。バイアスの推定対象となるセンサには、温度センサや湿度センサなどの任意のセンサが含まれる。
第2実施形態に係るバイアス推定装置及び方法について、図7を参照して説明する。本実施形態では、基準モデルはニューラルネットワークを用いて構築される。他の構成は、第1実施形態と同様である。
第3実施形態に係るバイアス推定装置及び方法について説明する。本実施形態では、スコアは、類似度の最大値及び中央値を用いて算出される。他の構成は、第1実施形態と同様である。
第4実施形態に係るバイアス推定装置及び方法について、図8〜図10を参照して説明する。本実施形態では、計測データに質的変数が含まれ、この質的変数を量的変数に変換してバイアスを推定する。
第5実施形態に係る故障診断装置及び方法について、図11〜図15を参照して説明する。本実施形態では、上述の各実施形態に係るバイアス推定装置及び方法により推定された推定バイアスに基づいて、センサの故障を診断する。ここで、図11は、この故障診断装置の機能構成を示すブロック図である。図11に示すように、この故障診断装置は、バイアス推定装置と、閾値記憶部15と、故障診断部16と、診断結果記憶部17と、を備える。
第6実施形態に係る故障診断装置及び方法について、図16を参照して説明する。本実施形態では、スコアに基づいてセンサ、又はセンサの計測対象である機器の故障を診断する。ここで、図16は、この故障診断装置の機能構成を示すブロック図である。図16に示すように、この故障診断装置は、計測データ記憶部1と、データ抽出部2と、基準データ記憶部3と、対象データ記憶部4と、基準モデル構築部5と、基準モデル記憶部6と、類似度算出部9と、類似度選択部10と、スコア算出部11と、閾値記憶部15と、故障診断部16と、診断結果記憶部17と、を備える。この故障診断装置は、センサのバイアスを推定しないため、第5実施形態に係る故障診断装置とは異なり、暫定バイアス生成部7、補正計測値算出部8、推定バイアス決定部12、及び推定バイアス記憶部13を備えなくてもよい。
Claims (19)
- センサの計測値に含まれるバイアスを推定するバイアス推定装置であって、
前記計測値の基準モデルを構築する基準モデル構築部と、
前記バイアスの暫定的な推定値である暫定バイアスを生成する暫定バイアス生成部と、
前記計測値を前記暫定バイアスに基づいて補正した補正計測値を算出する補正計測値算出部と、
前記基準モデルに対する前記補正計測値の類似度を算出する類似度算出部と、
前記算出された複数の前記類似度の中から、値の大きさに応じて一部の前記類似度を選択する類似度選択部と、
選択された前記類似度に基づいて、前記バイアスの推定値である推定バイアスを決定する推定バイアス決定部と、
を備えるバイアス推定装置。 - スコア算出部を更に備え、
前記類似度算出部は、前記類似度をデータごとに算出し、
前記類似度選択部は、前記データごとに算出された前記複数の類似度の中から前記一部の類似度を選択し、
前記スコア算出部は、前記選択された類似度に基づいてスコアを算出し、
前記推定バイアス決定部は、前記スコアに基づいて、前記推定バイアスを決定する
請求項1に記載のバイアス推定装置。 - 前記類似度選択部は、前記値が大きい順に前記類似度を選択する
請求項1または2に記載のバイアス推定装置。 - 前記スコア算出部は、選択された前記類似度の平均値、中央値、及び最頻値のいずれか1つを前記スコアとして算出する
請求項2、または請求項2を引用する請求項3に記載のバイアス推定装置。 - 前記暫定バイアス生成部は、複数の前記暫定バイアスを生成し、
前記推定バイアス決定部は、複数の前記暫定バイアスの中から、前記スコアが最大の前記暫定バイアスを前記推定バイアスとして決定する
請求項2、または請求項2を引用する請求項3、または請求項4に記載のバイアス推定装置。 - 前記基準モデル構築部は、主成分分析を用いて前記基準モデルを構築する
請求項1〜請求項5のいずれか1項に記載のバイアス推定装置。 - 前記基準モデル構築部は、ニューラルネットワークを用いて前記基準モデルを構築する請求項1〜請求項5のいずれか1項に記載のバイアス推定装置。
- 前記類似度選択部は、前記値が最大値及び中央値である前記類似度を選択する
請求項1または2に記載のバイアス推定装置。 - 前記スコア算出部は、選択された前記類似度の平方根の差を前記スコアとして算出する請求項8に記載のバイアス推定装置。
- 質的変数を量的変数に変換するデータ変換部を更に備え、
前記計測値には、前記データ変換部により量的変数に変換された質的変数が含まれる
請求項1〜請求項9のいずれか1項に記載のバイアス推定装置。 - センサの計測値に含まれるバイアスを推定するバイアス推定方法であって、
前記計測値の基準モデルを構築する工程と、
前記バイアスの暫定的な推定値である暫定バイアスを生成する工程と、
前記計測値を前記暫定バイアスに基づいて補正した補正計測値を算出する工程と、
前記基準モデルに対する前記補正計測値の類似度を算出する工程と、
前記算出された複数の前記類似度の中から、値の大きさに応じて一部の前記類似度を選択する工程と、
選択された前記類似度に基づいて、前記バイアスの推定値である推定バイアスを決定する工程と、を備えるバイアス推定方法。 - 前記類似度を選択する工程において、前記類似度は、前記値が大きい順に選択される
請求項11に記載のバイアス推定方法。 - 質的変数を量的変数に変換する工程を更に備え、
前記計測値には、量的変数に変換された質的変数が含まれる
請求項11又は請求項12に記載のバイアス推定方法。 - センサの故障を診断する故障診断装置であって、
前記センサの計測値の基準モデルを構築する基準モデル構築部と、
前記基準モデルに対する前記計測値の類似度を算出する類似度算出部と、
複数の前記類似度の中から、値の大きさに応じて一部の前記類似度を選択する類似度選択部と、
選択された前記類似度に基づいて、前記センサの故障を診断する故障診断部と、
を備える故障診断装置。 - 前記計測値に含まれるバイアスの暫定的な推定値である暫定バイアスを生成する暫定バイアス生成部と、
前記計測値を前記暫定バイアスに基づいて補正した補正計測値を算出する補正計測値算出部と、
を更に備え、
前記類似度算出部は、前記基準モデルに対する前記補正計測値の類似度をデータごとに算出し、
前記類似度選択部は、前記データごとに算出された複数の前記類似度の中から、値の大きさに応じて一部の前記類似度を選択し、
選択された類似度に基づいてスコアを算出するスコア算出部と、
前記スコアに基づいて、前記バイアスの推定値である推定バイアスを決定する推定バイアス決定部と、
を更に備え、
前記故障診断部は、前記推定バイアスに基づいて、前記センサの故障を診断する
請求項に13に記載の故障診断装置。 - センサの故障を診断する故障診断方法であって、
前記センサの計測値の基準モデルを構築する工程と、
前記基準モデルに対する前記計測値の類似度を算出する工程と、
複数の前記類似度の中から、値の大きさに応じて一部の前記類似度を選択する工程と、 選択された前記類似度に基づいて、前記センサの故障を診断する工程と、
を備える故障診断方法。 - 前記計測値に含まれるバイアスの暫定的な推定値である暫定バイアスを生成する工程と、
前記計測値を前記暫定バイアスに基づいて補正した補正計測値を算出する工程と、
を更に備え、
前記類似度を算出する工程において、前記基準モデルに対する前記補正計測値の類似度をデータごとに算出し、
前記類似度を選択する工程において、前記データごとに算出された複数の前記類似度の中から、値の大きさに応じて一部の前記類似度を選択し、
前記選択された類似度に基づいてスコアを算出する工程と、
前記スコアに基づいて、前記バイアスの推定値である推定バイアスを決定する工程と、
を更に備え、
前記故障を診断する工程において、前記推定バイアスに基づいて、前記センサの故障を診断する
請求項に16に記載の故障診断方法。 - センサの計測値に含まれるバイアスを推定するバイアス推定プログラムであって、
前記計測値の基準モデルを構築するステップと、
前記バイアスの暫定的な推定値である暫定バイアスを生成するステップと、
前記計測値を前記暫定バイアスに基づいて補正した補正計測値を算出するステップと、
前記基準モデルに対する前記補正計測値の類似度を算出するステップと、
前記算出された複数の前記類似度の中から、値の大きさに応じて一部の前記類似度を選択するステップと、
選択された前記類似度に基づいて、前記バイアスの推定値である推定バイアスを決定するステップと、をコンピュータに実行させるためのバイアス推定プログラム。 - センサの故障を診断する故障診断プログラムであって、
前記センサの計測値の基準モデルを構築するステップと、
前記基準モデルに対する前記計測値の類似度を算出するステップと、
複数の前記類似度の中から、値の大きさに応じて一部の前記類似度を選択するステップと、
選択された前記類似度に基づいて、前記センサの故障を診断するステップと、
をコンピュータに実行させるための故障診断プログラム。
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