JP6618272B2 - 信頼性評価装置及び信頼性評価プログラム - Google Patents
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Description
(1)信頼性評価装置の構成
(1−1)信頼性評価装置の概略構成
本発明の第1実施形態に係る信頼性評価装置1の構成について、図面を参照しながら説明する。図1は、信頼性評価装置1の構成を示す機能ブロック図である。
次に、演算処理部30の構成について説明する。本実施形態に係る演算処理部30は、取得部31と、推定故障データ算出部32と、上下限値算出部33と、選定部34と、評価部35とを備える。
次に、信頼性評価装置1の動作について説明する。図2は、信頼性評価装置1が対象機器の故障時期を推定する際の動作を示すフローチャートである。
次に、ベイズ法、ゴンベルツ法、最尤法のそれぞれの推定手法について簡潔に説明する。
ベイズ法は、標本データのデータ数が数個〜20個程度の時に用いられることが好ましいとされている。まず、ベイズ法の基本となるベイズの定理を下記に示す。
また、データT=(t1、…、tn)が観測された後のΛの事後分布(λ|T)を、ベイズの定理によって求めると、下記式(5)によって示される。
一般的に、ゴンベルツ法は、標本データのデータ数が20〜50個程度の時に用いられることが好ましい。ゴンベルツ曲線と呼ばれるグラフは、xとyの関数である下記式(6)をグラフ化したものである。
式(6)において、xは時間を示し、yは故障累積値を示し、Kは故障累積値の増加が収束する定数値を示し、b及びcは、係数を示す。
なお、式(7)において、dy/dxは、yの増加率を示し、yの増加率は、直前のyに比例して増加する要因や時間xに伴い指数的に減少する要因に関係することを表している。
一般的に、最尤法は、標本データのデータ数が50個以上の時に適用できる手法である。これは、データ数が50個未満の場合には、誤差が大きくなることから、予測推定に向いていないためである。最尤法は、統計学において、与えられたデータからそれが従う確率分布の母数について推測するために最も用いられる手法の一つであり、尤度の概念を利用するものである。具体的に、統計的な推定を行う際、実際に得られた標本データがあるとき、それが得られる確率が最大となるような母数の値をその推定値とする。最尤法は母数の一番尤もらしい値を探す手法である。すなわちグラフは正規分布で表しつつ、故障時期を推定する手法である。なお、尤度関数は、下記式(8)のように定義される。
図6には、ベイズ法、ゴンベルツ法、最尤法のそれぞれの推定手法において、データ数と推定精度との関係を表すイメージ図が示されている。図6に示すように、データ数に応じて推定精度の高い推定手法が変わることはわかっているが、最適な推定手法を選定するためのデータ数の境界は、明確でない。
次に、本発明のその他の実施形態について説明する。上述した第1実施形態では、選定部34が、第1区間の上下限値に基づいて、第1区間の変動量ΔBを算出し、第2区間の上下限値に基づいて、第2区間の変動量ΔGを算出するとともに、第1区間の変動量ΔBと第2区間の変動量ΔGとに基づいて、ベイズ法、ゴンベルツ法、又は、最尤法の中から何れか一つの推定手法を選定していたが、これに限定されない。
この場合、選定部34は、新たに取得した故障データをチェビシェフの不等式の確率変数Xに適用する。そして、新たに取得した故障データと第1区間の上下限値の位置関係を評価する。同様に、新たに取得した故障データと第2区間の上下限値の位置関係を評価する。なお、このような定量的な評価手法については、ビックデータのデータの選別、グループ化等にも適用できる。
上述した第1実施形態では、ベイズ推定故障データが、平均故障間隔(MTBF)の分布データであるとしたが、これに限定されない。例えば、平均故障寿命(MTTF:Mean Time To Failure)であってもよい。
10…通信部
20…記憶部
30…演算処理部
31…取得部
32…推定故障データ算出部
33…上下限値算出部
34…選定部
35…評価部
40…出力部
Claims (5)
- 対象機器の故障時期を推定するための標本データである複数の故障データを取得する取得部と、
前記複数の故障データに基づいて、ベイズ法により推定される故障時期を示すベイズ推定故障データと、ゴンベルツ法により推定される前記故障時期を示すゴンベルツ推定故障データとを算出する推定故障データ算出部と、
前記ベイズ推定故障データに基づいて、所定の信頼水準によって規定される第1区間の上下限値を算出するとともに、前記ゴンベルツ推定故障データに基づいて、前記所定の信頼水準によって規定される第2区間の上下限値を算出する上下限値算出部と、
前記第1区間の上下限値と前記第2区間の上下限値とに基づいて、前記ベイズ法、前記ゴンベルツ法、又は、最尤法の中から何れか一つの推定手法を選定する選定部と、
前記選定部によって選定された推定手法を用いて、前記複数の故障データから前記対象機器の故障時期を推定し、前記対象機器の信頼性を評価する評価部と、を備える
ことを特徴とする信頼性評価装置。 - 前記選定部は、
今回における第1区間の上下限値の上下間隔と、前回における第1区間の上下限値の上下間隔との差分を、前記第1区間の変動量ΔBとして算出し、今回における第2区間の上下限値の上下間隔と、前回における第2区間の上下限値の上下間隔との差分を、前記第2区間の変動量ΔGとして算出するとともに、
前記第1区間の変動量ΔBが、第1変動閾値TH1以上である場合、前記ベイズ法を選定し、前記第1区間の変動量ΔBが、前記第1変動閾値TH1未満であり、かつ、前記第2区間の変動量ΔGが、前記第1変動閾値TH1よりも小さい第2変動閾値TH2以上である場合、前記ゴンベルツ法を選定し、前記第1区間の変動量ΔBが、前記第1変動閾値TH1未満であり、かつ、前記第2区間の変動量ΔGが前記第2変動閾値TH2未満である場合、前記最尤法を選定する
ことを特徴とする請求項1に記載の信頼性評価装置。 - 前記故障データは、ベイズ型、ゴンベルツ型、対数正規型、ワイブル型、指数型、極値型の何れかに準じた乱数データである
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の信頼性評価装置。 - 前記選定部は、新たに取得した故障データと前記第1区間の上下限値の位置関係と、新たに取得した故障データと前記第2区間の上下限値の位置関係を、チェビシェフの不等式を用いて評価するとともに、評価結果に基づいて、前記ベイズ法、前記ゴンベルツ法、又は、最尤法の中から何れか一つの推定手法を選定する
ことを特徴とする請求項1に記載の信頼性評価装置。 - 信頼性評価装置としてコンピュータを機能させる信頼性評価プログラムであって、
前記コンピュータを、
対象機器の故障時期を推定するための標本データである複数の故障データを取得する取得部と、
前記複数の故障データに基づいて、ベイズ法により推定される故障時期を示すベイズ推定故障データと、ゴンベルツ法により推定される前記故障時期を示すゴンベルツ推定故障データとを算出する推定故障データ算出部と、
前記ベイズ推定故障データに基づいて、所定の信頼水準によって規定される第1区間の上下限値を算出するとともに、前記ゴンベルツ推定故障データに基づいて、前記所定の信頼水準によって規定される第2区間の上下限値を算出する上下限値算出部と、
前記第1区間の上下限値と前記第2区間の上下限値とに基づいて、前記ベイズ法、前記ゴンベルツ法、又は、最尤法の中から何れか一つの推定手法を選定する選定部と、
前記選定部によって選定された推定手法を用いて、前記複数の故障データから前記対象機器の故障時期を推定し、前記対象機器の信頼性を評価する評価部として、
機能させることを特徴とする信頼性評価プログラム。
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JP2015094778A JP6618272B2 (ja) | 2015-05-07 | 2015-05-07 | 信頼性評価装置及び信頼性評価プログラム |
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JP2016212582A JP2016212582A (ja) | 2016-12-15 |
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