JP6496274B2 - 寿命故障条件を学習する機械学習装置,故障予知装置,機械システムおよび機械学習方法 - Google Patents
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Description
2a〜2c,21〜23 機器
3 故障情報出力部
4 クラウドサーバ
5 ネットワーク(第2ネットワーク)
7 ネットワーク(第1ネットワーク)
11 状態観測部
12 判定データ取得部
13 学習部
20 セル
61〜6n フォグサーバ
131 誤差計算部
132 学習モデル更新部
Claims (13)
- ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件を学習する機械学習装置であって、
前記ネットワークに接続された機器のハードウェア構成,製造情報,稼働状況,使用条件,および,周囲環境の状態を検出するセンサの出力の少なくとも1つに基づいて得られる状態変数を観測する状態観測部と、
前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障の有無または寿命故障の度合いを判定した判定データを取得する判定データ取得部と、
前記状態観測部の出力および前記判定データ取得部の出力から作成される内部データ,並びに,教師データに基づいて、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件を学習する学習部と、を備え、
前記学習部は、
前記内部データと前記教師データの誤差を計算する誤差計算部と、
前記状態観測部の出力,前記判定データ取得部の出力および前記誤差計算部の出力に基づいて、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件の誤差を定める学習モデルを更新する学習モデル更新部と、を備える、
ことを特徴とする機械学習装置。 - 前記機械学習装置は、フォグサーバ上に存在する、
ことを特徴とする請求項1に記載の機械学習装置。 - 前記フォグサーバは、第1ネットワークを介して、複数の機器を含む少なくとも1つのセルを制御する、
ことを特徴とする請求項2に記載の機械学習装置。 - 前記機械学習装置は、クラウドサーバ上に存在する、
ことを特徴とする請求項1に記載の機械学習装置。 - 前記クラウドサーバは、第1ネットワークを介して複数の機器を含む少なくとも1つのセルが繋がれたフォグサーバの少なくとも1つを、第2ネットワークを介して制御する、
ことを特徴とする請求項4に記載の機械学習装置。 - 前記機械学習装置は、少なくとも1つの他の機械学習装置と接続可能であり、少なくとも1つの前記他の機械学習装置との間で機械学習の結果を相互に交換または共有する、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載の機械学習装置。 - 前記機械学習装置は、ニューラルネットワークを備える、
ことを特徴とする請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載の機械学習装置。 - 請求項1乃至請求項7のいずれか1項に記載の機械学習装置を含み、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障を予知する故障予知装置であって、
前記機械学習装置の出力を受け取り、前記状態観測部により観測された現在の前記状態変数に基づいて、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障の有無または寿命故障の度合いを表す故障情報を出力する故障情報出力部を備える、
ことを特徴とする故障予知装置。 - 前記故障情報出力部は、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の故障予知の通知または保守情報の通知を出力する、
ことを特徴とする請求項8に記載の故障予知装置。 - 請求項8または請求項9に記載の故障予知装置と、
前記ネットワークに接続された機器と、を備える、
ことを特徴とする機械システム。 - ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件を学習する機械学習方法であって、
前記ネットワークに接続された機器のハードウェア構成,製造情報,稼働状況,使用条件,および,周囲環境の状態を検出するセンサの出力の少なくとも1つに基づいて得られる状態変数を観測し、
前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障の有無または寿命故障の度合いを判定した判定データを取得し、
観測された前記状態変数および取得された前記判定データから作成される内部データ,並びに,教師データに基づいて、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件を学習し、
前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件を学習するのは、
前記内部データと前記教師データの誤差を計算し、
観測された前記状態変数,取得された前記判定データ,および,計算された前記誤差に基づいて、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件の誤差を定める学習モデルを更新する、
ことを特徴とする機械学習方法。 - 学習された前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件を、少なくとも2つの機械学習装置間で相互に交換または共有する、
ことを特徴とする請求項11に記載の機械学習方法。 - さらに、
学習された前記ネットワークに接続された機器の電子部品の寿命故障に関連付けられる条件に基づいて、前記ネットワークに接続された機器の電子部品の故障予知の通知または保守情報の通知を出力する、
ことを特徴とする請求項11または請求項12に記載の機械学習方法。
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