JP6765585B1 - 機械学習装置および機械学習方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、実施の形態にかかる機械学習装置による学習段階の処理を説明するための図である。図2は、実施の形態にかかる機械学習装置による推定段階の処理を説明するための図である。
Claims (7)
- モータを駆動するモータ駆動装置のアラーム要因を学習する機械学習装置であって、
前記モータ駆動装置から取得した、前記モータから検出された電流検出値、前記モータの回転速度を指定した速度指令値、前記モータに出力された出力電圧値、前記モータの推定された回転速度を示す速度推定値、および前記モータの検出された回転速度を示す速度検出値の少なくとも1つを含んだ特徴量を状態変数として取得し、前記特徴量に対応するアラーム要因をラベルデータとして取得する状態観測部と、
前記状態変数および前記ラベルデータの組合せに基づいて作成されるデータセットから新たな特徴量に対応する新たなアラーム要因を推定するための学習モデルを生成する学習部と、
新たな特徴量を取得すると、前記新たな特徴量に前記学習モデルを適用して、前記新たな特徴量に対応する新たなアラーム要因を推定するアラーム推定部と、
前記アラーム推定部が推定したアラーム要因を、前記モータ駆動装置に設定されるパラメータ設定値、前記モータ駆動装置の駆動状況、および前記モータ駆動装置から出力される電力を増幅するアンプの内部データの少なくとも1つを含んだ設計内データに基づいて補正する補正部と、
を備え、
前記設計内データには、前記パラメータ設定値のうち異常運転の前に変更されたパラメータ設定値を示す変更情報が含まれており、
前記補正部は、前記アラーム推定部が推定したアラーム要因を、前記変更情報に基づいて補正する、
ことを特徴とする機械学習装置。 - 前記補正部による補正結果に基づいて、前記学習モデルを更新するモデル更新部を、
さらに備えることを特徴とする請求項1に記載の機械学習装置。 - 前記状態観測部は、前記モータの制御方式に対応する特徴量を取得する、
ことを特徴とする請求項1または2に記載の機械学習装置。 - 前記状態観測部は、
前記モータの制御方式がベクトル制御またはセンサレスベクトル制御である場合、前記速度検出値、前記速度推定値、および前記速度指令値の少なくとも1つを含む特徴量を取得し、
前記モータの制御方式が前記ベクトル制御および前記センサレスベクトル制御の何れでもない場合、前記出力電圧値および前記電流検出値の少なくとも1つを含む特徴量を取得する、
ことを特徴とする請求項3に記載の機械学習装置。 - 前記学習部は、
前記変更情報のパラメータ設定値に対応するアラーム要因の重みを増加させて前記学習モデルを生成または更新する、
ことを特徴とする請求項1に記載の機械学習装置。 - 前記学習部は、前記アラーム要因となった異常の発生後、前記パラメータ設定値の変更によって異常が解消された場合に、前記学習モデルを生成または更新する、
ことを特徴とする請求項5に記載の機械学習装置。 - モータを駆動するモータ駆動装置のアラーム要因を学習する機械学習方法であって、
前記モータ駆動装置から取得した、前記モータから検出された電流検出値、前記モータの回転速度を指定した速度指令値、前記モータに出力された出力電圧値、前記モータの推定された回転速度を示す速度推定値、および前記モータの検出された回転速度を示す速度検出値の少なくとも1つを含んだ特徴量を状態変数として取得し、前記特徴量に対応するアラーム要因をラベルデータとして取得する状態観測ステップと、
前記状態変数および前記ラベルデータの組合せに基づいて作成されるデータセットから新たな特徴量に対応する新たなアラーム要因を推定するための学習モデルを生成する学習ステップと、
新たな特徴量を取得すると、前記新たな特徴量に前記学習モデルを適用して、前記新たな特徴量に対応する新たなアラーム要因を推定するアラーム推定ステップと、
前記アラーム推定ステップで推定したアラーム要因を、前記モータ駆動装置に設定されるパラメータ設定値、前記モータ駆動装置の駆動状況、および前記モータ駆動装置から出力される電力を増幅するアンプの内部データの少なくとも1つを含んだ設計内データに基づいて補正する補正ステップと、
を含み、
前記設計内データには、前記パラメータ設定値のうち異常運転の前に変更されたパラメータ設定値を示す変更情報が含まれており、
前記補正ステップでは、前記アラーム推定ステップで推定したアラーム要因を、前記変更情報に基づいて補正する、
ことを特徴とする機械学習方法。
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