JP6326321B2 - データ表示システム - Google Patents

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Description

本発明は機械の異常診断の診断精度向上を支援する技術に関する。
ガスエンジンやエレベータ、採掘・建築機械といった機械を常に動作させるためには、機械の保守作業が必須である。保守作業で有効な技術の1つに機械の各部に取り付けられたセンサからセンサデータを収集し、収集したセンサデータから機械の異常診断を行い異常があった場合はその原因分析を行う技術がある。
該技術を実施するため、機械のセンサデータやデータ出現頻度を示す散布図やヒストグラムで表現し、その出現頻度分布の外れ値から機械の異常を調べる方法がある。
例えば、図16は機械の持つエンジン温度と冷却水圧力のバランスを散布図で表現した図面である。正常稼働していた時期の温度と圧力の散布図をクラスタという円16110の集合で表現している。散布図からこのようなクラスタを作る技術はクラスタリングと呼ばれ、機械学習やデータマイニングの分野で公知の技術である。クラスタを作ることを機械学習の分野では「学習」すると呼ぶ。そのクラスタからの距離16120を異常の度合い、すなわち異常度として算出し、異常度の閾値と比較して大なら機械が異常と診断する。
このような学習と診断を行う際、クラスタの数や正常に稼働していた時期などのパラメータが変化すると図16の異常度16200のように変化する。そのため診断を行う際にはこれらの診断パラメータの調整が必須となる。図15に診断パラメータの調整作業の例を説明する。図15の診断対象の機械15000からセンサデータ15100を収集し、図16で説明した異常診断を行う計算機15150に送る。この15150に対し、診断パラメータを調整する分析者15300は、異常診断を1度行った結果が15400の異常度のグラフである。図16で説明した異常度は時間ごとに計算できるので異常度は時系列のトレンドデータとして時系列のグラフ15400として表現できる。
グラフ15400の異常診断の診断精度を向上するには、実際の異常/正常と異常度の大小が一致しているか確認し、もし一致していない場合はクラスタ数などの診断パラメータを修正する必要がある。具体的には保守員15200が残した保守履歴から異常だった時期に異常度が高くなっているかを確認する。そしてグラフ15400のように、保守履歴には異常だった記録が残っているのに異常度が低すぎる時期があったり、異常度が高すぎる時期有ったりする場合にパラメータを修正する。うまくパラメータを修正できると異常度はグラフ15500のように異常度が低すぎる、あるいは高すぎる時期が修正されて診断精度を向上できる。
このパラメータの修正作業にはパラメータを1回修正してはグラフ15500と修正前のグラフ15400のグラフを比較して診断精度が改善できているか確認し、またパラメータを修正し・・・という作業を繰り返し行う必要がある。
かかる問題を解決するデータ表示装置として、例えば〔特許文献1〕がある。該文献は異常度を計算する際の診断パラメータを選択して異常度を算出しそのトレンドデータを表示する発明である。この発明を用いて上記のパラメータ修正作業を行う事で診断精度を向上できる。
特開2013−152655号公報
異常度のトレンドデータのデータ点数が多い場合、〔特許文献1〕の発明では異常度トレンドのどの時期がパラメータ修正により改善したのかをグラフをスクロールして調べないと分からないという問題がある。
上記課題を解決するため本発明のデータ表示システムでは、機械に取り付けられたセンサからのデータを記憶する手段と、該データを処理するためのパラメータを入力する手段と、該データの処理結果をパラメータの変更前後で比較表示する手段と、該データの分析者が表示範囲の基準を選択することで、比較表示する範囲を変更する手段を備えたことを特徴とするものである。
更に、本発明ではデータ表示システムにおいて、表示範囲の基準としてパラメータの変更の度合いと、該パラメータの変更による前記データの処理結果に応じて変更する手段を持つことを特徴とするものである。
更に、本発明ではデータ表示システムにおいて、前記表示範囲の基準として、パラメータの調整前後でトレンドグラフの値が変化したことを基準とすることを特徴とするものである。
更に、本発明ではデータ表示システムにおいて、前記表示範囲の基準として、パラメータの調整前後で異常度の変化率の変化を基準とすることを特徴とするものである。
更に、本発明ではデータ表示システムにおいて、前記異常度の変化率として、パラメータの変化分に対する異常度の変化分の比率を基準とすることを特徴とするものである。
更に、本発明ではデータ表示システムにおいて、前記表示範囲の基準として、前記パラメータの調整によって、異常度が特定の閾値を上回った、或いは下回ったことを基準とすることを特徴とするものである。
更に、本発明ではデータ表示システムにおいて、前記表示範囲の基準として、パラメータの調整前と、調整後で異常度の変化が単調増加あるいは単調減少にならないことを基準とすることを特徴とするものである。
更に、本発明ではデータ表示システムにおいて、前記表示範囲の基準として、前記機械が特定の稼働モードであることを基準とすることを特徴とするものである。
更に、本発明ではデータ表示システムにおいて、前記特定の稼働モードとして、前記機械起動中の過渡期やアイドリング中の時期であることを特徴とするものである。
本発明におけるデータ表示システムでは、特定の条件を満たす異常度のみに絞って異常度のトレンドデータを表示する。これにより診断パラメータの修正前後で異常度グラフの変化した時期をすばやく見つけることが可能になる。これにより診断パラメータの修正による診断精度向上の作業を支援することが実現出来る。
発明の構成を説明する図面である 実施例のフローチャートである 実施例で表示する画面例である 実施例で表示する画面例である 実施例で表示する画面例である 実施例で表示する画面例である 実施例で表示する画面例である 実施例で表示する画面例である 実施例のフローチャートである 実施例のフローチャートである 実施例のフローチャートである 実施例のシステムで用いるデータ構造を説明する図面である 実施例のシステムで用いるデータ構造を説明する図面である 実施例のシステムで用いるデータ構造を説明する図面である 発明の目的を説明する図面である 異常診断の原理を説明する図面である 発明の原理を説明する図面である 発明の原理を説明する図面である
以下、本発明の実施例を図面を用いて説明する。
図1は本発明の実施例の全体構成を示す。
機械1000は鉄道や建設機械といった機械であり、各部に取り付けられたセンサからエンジン圧力や冷却し温度、回転数といった値を計測し、分析装置1100に送る。分析装置1100の内部について以下で説明する。
入力部1110はキーボードやマウス、タッチパネルなどで構成され、診断パラメータを入力するのに用いる装置である。
表示部1190は液晶ディスプレイなどで構成され後述する図3から図8に示した画面を表示する装置である。
パラメータ管理部1120は診断パラメータや、後述する図8のような表示絞り込み基準の情報の設定を記憶する。記憶する情報は、クラスタ数などの診断パラメータや機械が現在のどの稼働モードで動いているのか判別する条件式、異常度差分と異常度変化率の閾値である。
図12にこれらの情報を格納するデータテーブル構造を示す。
図12のデータテーブル構造12050は診断パラメータの種類12000とパラメータ修正前12100と修正後12200の設定値を格納する。
同図のデータテーブル構造12250は機械が現在のどの稼働モード12300で動いているのか判別する条件式12400を格納する。条件式は各センサの値から計算できる不等式などから構成され、条件式12400の各条件式を満たしている時は、条件式に紐づく動作モード12300で動いていると判別できる。
図12のデータテーブル構造12450は異常度の異常か正常かを判別する閾値12700と、「課題を解決するための手段」で説明した異常度の表示絞り込み条件のa),b)の閾値の情報12500、12600を格納する。
閾値12500は絞り込み条件a)パラメータ調整前後でトレンドグラフの値が大きく変化した時期のトレンドグラフの変化量の閾値である。パラメータ修正前後で異常度の変化量が閾値12500の値をこえたら図8のように表示する。
図12の閾値12600はb)パラメータ調整前後での異常度変化率=「異常度の変化分/パラメータの変化分」の比の閾値である。パラメータを大きく変えた(変化分が大)場合は、異常度のトレンドグラフも大きく変化することは当然と考えられるための条件である。この変化率が異常度変化率閾値12600の値を越えた異常度のみ図8のように表示する。
図1の保守履歴記憶部1130は機械が異常だった時期の履歴情報を格納する。この履歴情報は保守員などが入力部1110を用いて日々更新する。データ構造は図13のような異常だった時期の開始時刻と終了時刻からなり、時刻が時刻13000と時刻13100の間に入るか検索することで、その時刻の機械が正常かだったのか判別できる。
図1のトレンドデータ記憶部1140は鉄道や建設機械といった機械1000から計測したエンジン圧力や回転数といったセンサのデータを格納したデータベースである。およびそのセンサデータの診断結果である異常度を格納する。そのテーブル構造は図14の上部テーブル14050のようにセンサデータのエンジン圧力14100、エンジン回転数14200,冷却水温14300とその計測時刻14000と対応づけて格納されており、任意の時刻範囲のセンサデータを検索できる。同図下部のテーブル14350はテーブル14050のセンサデータに対して診断した結果である異常度のトレンドデータを格納する。テーブル14350には診断パラメータ修正前の異常度である異常度14500と修正後の異常度14600が時刻14400に紐づけられて管理されており、テーブル14050と同様に任意の時刻範囲の異常度を検索できる。
図1のグラフ生成部1160は診断結果の異常度をパラメータ修正前と後に分けて図8のように描画する。パラメータ修正前が図8下部のグラフ8400、修正後が上部のグラフ8000になる。
図1の表示範囲算出部1170は異常度歩変化率など算出して、グラフの表示領域を決定して、異常度の値1点1点ごとに判別する。絞り込み表示の条件は図7の画面で分析者が設定する閾値。7100から表示条件7500まで有効にしたい表示絞り込み条件をチェックすることで設定する。
図1の診断部1180はパラメータ管理部1120の診断パラメータとトレンドデータ記憶部1140から診断実行して異常度を算出する。算出方法は例えばクラスタリングを使う方法なら図16で説明した方法を用いると良い。
次に、本発明で行う処理をフローチャートで説明する。図2をメインフロー、図2から呼び出すサブルーチンを図9,10、11で説明する。
図2のメインルーチンのステップ2000(以下、S2000と称す)では診断パラメータの入力画面である図3の入力画面3000を表示する。入力画面3000には学習開始時刻3100やクラスタ数といった診断パラメータを入力できるようになっている。診断実行3200を分析者が押すことで入力した診断パラメータを基に診断を実行する。
S2010、S2015では図16で説明した方法で診断を実行し異常度を算出する。まずS2010でクラスタを作り正常時のデータを学習する。図3の学習開始時刻の3100と3150の間のセンサデータを図14のテーブル1450からロードする。ロードしたデータをクラスタ数3170に合わせてクラスタ中心と半径を算出する。
S2015で診断するセンサデータの各センサ値に対しクラスタ中心からの距離である異常度を計算する。算出した異常度は図14のテーブル14500に記憶する。
S2020では、算出した異常度を図4のようにグラフ表示し、またその異常度の大小が正しいかを保守履歴部1130を用いて評価して画面表示4100、4150のように診断結果が正しくない時期には誤報、失報を表示する。ただし、誤報、失報の定義は以下とする
・誤報:保守履歴に依れば異常ではないが異常度が異常度閾値12700の値以上
・失報:保守履歴に依れば異常のはずだが異常度が異常度閾値12700の値未満
異常度閾値を越えている時期と保守履歴の異常期間の時期が一致しない時期が誤報・失報が出る時期である。その結果を図4の様に表示する。
この誤報・失報を無くすため、ユーザがパラメータ修正ボタン4250を押すと次のステップS2030に移る。
S2030では図5のようなS2000で入力した診断パラメータと比較しながら診断パラメータを再入力する画面を表示する。図5上部の表示画面5000には再入力する診断パラメータ、下部の表示画面5300には前にS2000で入力した診断パラメータを表示する。診断パラメータを再入力したら診断を再実行するために診断実行ボタン5200を分析者が押す。
S2040ではS2015とS2020で行った処理を、図5の5000で再入力した診断パラメータを用いて再実行する。再実行して算出した異常度は図14のテーブル14600に記憶する。
S2050では記憶した異常度のデータを図6のようにパラメータ修正後のグラフ6000と修正前のグラフ6400に分けて比較表示する。図6下のグラフ6400はパラメータ修正前の異常度、つまり図4と同じ情報を表示する。図6上のグラフ6000で表示する異常度はS2040で記憶した図14のテーブル14600からロードして表示する。S2050の異常度データの点数が大きい場合、分析者はS2060で表示するデータを絞り込むための絞り込み条件を設定する。
S2060では異常度の絞り込み条件を指定する画面を図7に示す。
絞り込み条件7100から7500が異常度の表示絞り込み条件に対応する。各絞り込み条件を有効にするかどうかをチェックボックスで指定できるほか、絞り込み条件7100では異常度差分の閾値が、絞り込み条件7200では異常度変化率の閾値が設定できる。また絞り込み条件7500では稼働モード一覧から、異常度を表示する機械の稼働モードを選択できる。この稼働モード一覧は図12の稼働モード12300からロードしたデータである。分析者が絞り込み条件や閾値を設定したら、S2065に移る。次のS2065〜S2075は図6の各時刻の異常度が図7で設定した表示条件を満たすか判別するフローである。
S2065は図6の異常度の全時刻分の点について表示条件を確認したかチェックする処理である。全時刻分についてチェック完了している場合は本メインルーチンを終了する。
そうでない場合はS2070に移る。
S2070は現在確認中のある時刻の異常度の表示が許可されているか判定するため、表示許可or不許可を判定して返すサブルーチンSUB01を呼ぶ。まだ表示許可を判定していないうち、最も時刻が古い異常度を引数にしてSUB01を呼ぶ。SUB01の内部処理は後述する。
S2075はS2070で表示不許可が返却されたらS2065に戻り、次の異常度の表示許可or不許可を判定する。表示許可が返却されたらS2080に移る。
S2080では表示許可された異常度の点を表示する。S2070〜S2080を繰り返すことで図8のような分析者が注目すべき時期のみを表示した異常度のグラフを表示できる。
以降では図9のSUB01について説明する。SUB01は図14のある時刻の異常度14500と14600の値から、図8でその時刻の異常度を表示すべきか判定する。表示すべきでないと判定されたらS9800に移行してメインルーチンに表示不許可を返す。なお図7でチェックして有効にした表示絞り込み条件のみ判定する。
S9150で異常度差分の条件が有効ならばS9200に進む。図14の「異常度14600」−「異常度14500」の絶対値が、図7の絞り込み条件7100で入力した異常度差分閾値より大きければS9250に進む。
S9250では異常度変化率の表示条件7100が有効ならばS9300に移る。
S9300では異常度変化率=「異常度の変化分/パラメータの変化分」を計算して
図12の閾値12600より上なら表示許可を出しS9350に進む。異常度変化率の分子は異常度の変化分なのでS9200と同じように算出できる。分母のパラメータ変化分は図12の設定値12100と設定値12200の差分から計算できる。
S9350は図7の絞り込み条件7300がチェックされていればS9400に移る。S9400はサブルーチンSUB02を呼び出してパラメータ修正前後で異常度と閾値の大小関係が変化したかを判別する。SUB02の内部処理は後述する。
S9450では、S9350の判別結果から異常度と閾値の大小関係が変化したら表示許可を出してS9500に移る。
S9500では図7の絞り込み条件7400の条件が有効か判定し有効ならS9550に移行する。
S9550では隠れ折り返しパラメータが無いかサブルーチンSUB03で判定する。
SUB03の内部処理は後述する。
S9600ではSUB03で隠れ折り返しパラメータがあれば表示許可が出るので
S9650に移る。
S9650では図7で稼働モードの表示条件の絞り込み条件7500が有効になっているか判定する。有効ならS9700に移る。
S9700では絞り込み条件7500でチェックされた稼働モードかどうか、異常度の時刻14400の同時刻のセンサデータをデータのエンジン圧力14100、エンジン回転数14200、冷却水温14300などから判定する。判定方法はチェックされた稼働モードに紐づく稼働モード条件12400を検索し、その条件式にセンサデータのエンジン圧力14100、エンジン回転数14200、冷却水温14300を代入してその稼働モードなのか判定する。判定の結果、絞り込み条件7500でチェックした稼働モードだった場合表示許可を出してS9750に進む。
S9750は全ての表示条件で表示許可が出たのでメインルーチンに表示許可を出してSUB01を終了する。
次に図10を用いて、S9400から呼び出されるSUB02の内部処理を説明する。SUB02はパラメータ修正前後で異常度と閾値の大小関係が変化したかを判別するサブルーチンである。具体的には図14下部の異常度14500と、異常度14600、のおのおのが図12の異常度閾値12700より大きいか小さいかの条件で判別する。式で表現すると

A)大小関係に変化無しと判別する条件:以下のA-1)またはA-2)を満たすこと
A-1)異常度14500≧異常度閾値12700 かつ 異常度14600≧異常度閾値12700
A-2)異常度14500<異常度閾値12700 かつ 異常度14600<異常度閾値12700


B)大小関係に変化有りと判別する条件:以下のB-1)またはB-2)を満たすこと
B-1)異常度14500≧異常度閾値12700 かつ 異常度14600<異常度閾値12700
B-2)異常度14500<異常度閾値12700 かつ 異常度14600≧異常度閾値12700

図10に上記の条件を判定するフローを示す。S10100で上記条件のうち
A-1)B-1)かA-2)B-2)のどちらに含まれるかを判定し、S10300とS10200でさらにA-1)かB-1)、あるいはA-2)かB-2)を判別するフローである。A-1)かA-2)ならS10400で異常度の大小関係の変化有りというメッセージをSUB01に返す。
B-1)かB-2)ならS10500で大小関係の変化無しというメッセージSUB01に返す。
次にS2070から呼び出すSUB03の内部処理について説明する。SUB03は診断パラメータの変更前後の値の中間に、より誤報や失報を減らせる隠れ折り返しパラメータが隠れているかどうかを判定するフローである。隠れていれば異常度の表示許可をSUB03はSUB01に返す。隠れ折り返しパラメータの説明を図17で行う。
図17では例としてクラスタ数3で発生する誤報を軽減するため、クラスタ数を10に修正したが異常度が下がらずに誤報は軽減しなかった。実はクラスタ数3とクラスタ数10の間に隠れ折り返しパラメータ6が隠れており、パラメータの変更時に最適なクラスタ数6が見逃されてしまう例である。このような隠れ折り返しパラメータはクラスタ数3とクラスタ数10の間で異常度が単調増加や単調減少ではないことによって起きる。このような隠れ折り返しパラメータが修正前パラメータと修正後パラメータの間に存在するか判定する方法を図18で説明する。
図18には修正前パラメータ3と修正後パラメータ10が両端に有り、その間を診断パラメータの刻み幅Δpで刻んである。Δpは小さいほど隠れ折り返しパラメータを検知できる確率が上がるが、同時に判定にかかる計算回数が多くなり計算時間が長くなるため、計算機のスペックによって決める。
判定方法は図18の診断パラメータの値p_nowをクラスタ数3〜10の間でΔpの幅で動かし、p_nowの1つ前の診断パラメータp_beforeの異常度との差分「A_now - A_before」とp_nowの1つ後のp_afterの異常度との差分である「A_afte - A_now」の正負の符号が不一致ならp_nowが隠れ折り返しパラメータだと判定できる。
SUB03はこの隠れ折り返しパラメータが図12の設定値12100と設定値12200の間に存在するかを判定するフローである。1つでも隠れ折り返しパラメータが存在すれば図8で異常度を表示する許可をSUB01に返す。
次に、SUB03について図11を用いて説明する。
図11のS11100は刻み幅であるΔpを図12の設定値12100と設定値12200から生成する。これは前述のように計算機のスペックから決める。S11150〜S11250はクラスタ数などの診断パラメータを示す変数p_before、p_now, p_afterの初期化である。各変数の差分はΔpになるように初期化する。
S11300〜S11400は異常度を示す変数A_before、A_now, A_afterの初期化である。
これはフローに示す通り変数p_before、p_now, p_afterの診断パラメータをそれぞれ用いて算出した各々の異常度を初期値とする。
S11450ではp_nowをΔpずつずらしながら隠れ折り返しパラメータかどうか判定する処理の終了条件を確認する。p_afterが診断パラメータ上限値である図12の12200を越えていなければS11500に、そうでなければ隠れ折り返しパラメータは存在しなかったといえるのでS11800に移行しSUB01に異常度の表示不許可のメッセージを返信し、本サブルーチンを終了する。
S11500では図18で説明した異常度差分の正負の符号が一致しているか確認する。符号が一致していなければ隠れ折り返しパラメータを発見できたので、S11750に移行し表示許可をSUB01に返す。その後、本サブルーチンを終了する。符号が一致していればp_nowは隠れ折り返しパラメータではないと判定されたので次の診断パラメータを判定する処理に移る。
S11550は次の診断パラメータを判定するため、p_before、p_now, p_afterをΔpずつ加算する処理である。
S11600とS11650は診断パラメータがΔp加算されたことに対応するために異常度A_before、A_nowを更ごる新する処理である。
S11700はA_afterを更新するため、p_afterを用いて診断実行し異常度を算出し、A_afterに代入する。その後、S11450に戻り、次の判定処理に移る。
以上で本発明の実施例の処理は完了する。
1000…機械
1100…分析装置
1110…入力部
1120…パラメータ管理部
1130…保守履歴記憶部
1140…トレンドデータ記憶部
1160…グラフ生成部
1170…表示範囲算出部
1180…診断部
1190…表示部

Claims (9)

  1. 修正前後の診断パラメータを記憶するパラメータ管理部と、
    機械から計測したセンサのデータ及び前記センサデータに対して診断した結果である前記修正前後の異常度のトレンドデータを格納するトレンドデータ記憶部と、
    前記パラメータ管理部の診断パラメータと前記トレンドデータ記憶部のセンサデータから診断実行して異常度を算出する診断部と、
    前記診断結果の異常度をパラメータ修正前と後に分けて描画するグラフ生成部と、
    絞り込み表示の条件に基づいて前記グラフの表示領域を決定して、異常度の値1点1点ごとに判別する表示範囲算出部を備えることを特徴とするデータ表示システム。
  2. 請求項1のデータ表示システムにおいて、
    前記表示範囲の基準としてパラメータの変更の度合いと、該パラメータの変更による前記データの処理結果に応じて変更する手段を持つことを特徴とするデータ表示システム。
  3. 請求項1のデータ表示システムにおいて、
    前記表示範囲の基準として、パラメータの調整前後でトレンドグラフの値が変化したことを基準とするデータ表示システム。
  4. 請求項1のデータ表示システムにおいて、
    前記表示範囲の基準として、パラメータの調整前後で異常度の変化率の変化を基準とすることを特徴とするデータ表示システム。
  5. 請求項4のデータ表示システムにおいて、
    前記異常度の変化率として、パラメータの変化分に対する異常度の変化分の比率を基準とするデータ表示システム。
  6. 請求項1のデータ表示システムにおいて、
    前記表示範囲の基準として、前記パラメータの調整によって、異常度が特定の閾値を上回った、或いは下回ったことを基準とすることを特徴とするデータ表示システム。
  7. 請求項1のデータ表示システムにおいて、
    前記表示範囲の基準として、パラメータの調整前と、調整後で異常度の変化が単調増加あるいは単調減少にならないことを基準とすることを特徴とするデータ表示システム。
  8. 請求項1のデータ表示システムにおいて、
    前記表示範囲の基準として、前記機械が特定の稼働モードであることを基準とすることを特徴とするデータ表示システム。
  9. 請求項8のデータ表示システムにおいて、
    前記特定の稼働モードとして、前記機械起動中の過渡期やアイドリング中の時期であることを特徴とするデータ表示システム。
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Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6326321B2 (ja) * 2014-08-07 2018-05-16 株式会社日立製作所 データ表示システム
WO2018051568A1 (ja) * 2016-09-15 2018-03-22 株式会社日立製作所 プラント異常診断装置及びプラント異常診断システム
JP6903976B2 (ja) 2017-03-22 2021-07-14 オムロン株式会社 制御システム
US10552529B2 (en) * 2017-05-03 2020-02-04 International Business Machines Corporation Data change alerts in a collaborative environment
JP2019016209A (ja) * 2017-07-07 2019-01-31 株式会社東芝 診断装置、診断方法およびコンピュータプログラム
JP6791892B2 (ja) * 2018-01-18 2020-11-25 ファナック株式会社 異常検知パラメータ調整表示装置
JP6708676B2 (ja) * 2018-02-27 2020-06-10 ファナック株式会社 異常要因特定装置
CN110569409B (zh) * 2018-05-18 2024-04-05 北京京东尚科信息技术有限公司 数据补差显示方法、系统、设备和存储介质
JP7084218B2 (ja) * 2018-06-13 2022-06-14 三菱重工業株式会社 情報中継装置、遠隔サービスシステム、情報中継方法及びプログラム
JP7367366B2 (ja) * 2019-07-23 2023-10-24 オムロン株式会社 異常検知装置、異常検知方法、および異常検知プログラム
GB202104306D0 (en) * 2021-03-26 2021-05-12 Rolls Royce Plc Computer-implemented methods for indicating damage to an aircraft
WO2023139790A1 (ja) * 2022-01-24 2023-07-27 ファナック株式会社 診断装置及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
CN114910733B (zh) * 2022-07-15 2022-09-30 深圳益实科技有限公司 一种基于人工智能的显示器故障智能诊断分析系统

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000121382A (ja) * 1998-10-13 2000-04-28 Hitachi Ltd 時系列データ修正装置
JP2005092466A (ja) * 2003-09-16 2005-04-07 Toshiba Corp 診断プロセス支援方法とそのためのプログラム
JP2005284405A (ja) * 2004-03-26 2005-10-13 Matsushita Electric Works Ltd 異常診断装置
JP2013025367A (ja) * 2011-07-15 2013-02-04 Wakayama Univ 設備状態監視方法およびその装置
JP5808605B2 (ja) * 2011-08-17 2015-11-10 株式会社日立製作所 異常検知・診断方法、および異常検知・診断システム
JP2013152655A (ja) * 2012-01-26 2013-08-08 Hitachi Ltd プラント又は設備の異常診断方法及びヘルスマネージメント方法
JP5301717B1 (ja) * 2012-08-01 2013-09-25 株式会社日立パワーソリューションズ 設備状態監視方法およびその装置
JP5950794B2 (ja) * 2012-11-01 2016-07-13 三菱電機株式会社 データロガー装置
JP6326321B2 (ja) * 2014-08-07 2018-05-16 株式会社日立製作所 データ表示システム

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