JP7093603B2 - Drive response monitoring device - Google Patents
Drive response monitoring device Download PDFInfo
- Publication number
- JP7093603B2 JP7093603B2 JP2019009235A JP2019009235A JP7093603B2 JP 7093603 B2 JP7093603 B2 JP 7093603B2 JP 2019009235 A JP2019009235 A JP 2019009235A JP 2019009235 A JP2019009235 A JP 2019009235A JP 7093603 B2 JP7093603 B2 JP 7093603B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- time
- response
- cluster
- speed control
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Description
本発明の実施形態は、プロセス制御システム内のモータおよびドライブ装置の速度制御応答を監視するドライブ応答監視装置に関する。 An embodiment of the present invention relates to a drive response monitoring device that monitors the speed control response of a motor and a drive device in a process control system.
プラントの製造ラインにおいては、プロセス制御システムにより、操業運転されている。プロセス制御システムは、設備を駆動するためのモータ、モータを制御するドライブシステム、およびプログラマブルロジックコントローラ(Programmable Logic Controller、以下、PLCという)等を含んでいる。プロセス制御システムには、さまざまな操業実績信号(制御信号、センサ信号および操作信号等)が存在する。データ収集システムは、これらの信号を時系列データとして蓄積することができる。蓄積された時系列データは、適切なシステムを用いることによって、有効に利用し、活用することができる。そこで、これらのデータを、プラントの監視や保守に役立てたいというニーズがある。 The production line of the plant is operated by the process control system. The process control system includes a motor for driving equipment, a drive system for controlling the motor, a programmable logic controller (hereinafter referred to as PLC), and the like. Various operation performance signals (control signals, sensor signals, operation signals, etc.) exist in the process control system. The data collection system can store these signals as time series data. The accumulated time series data can be effectively used and utilized by using an appropriate system. Therefore, there is a need to utilize these data for plant monitoring and maintenance.
特許文献1には、時系列データを主成分分析によりクラスタに分割して、クラスタごとに対象をモデル化することにより、プラントを構成する機器の性能劣化状態を定常的に評価する方法が記載されている。
特許文献2には、2つの相関のある時系列データを用いて、一方から他方を推定するモデルを作成し、推定されたモデルが出力する値と、実際の時系列データの比較を行うことで、プラントを構成する機器の性能劣化状態を定常的に評価する方法が記載されている。
In
上述の特許文献1、2等では、プラントのモデルを作成し、そのモデルによる推定値からの偏差に対して、何らかの判定をすることで設備の異常を検知している。しかしながら、このようなモデル化には膨大なデータが必要であり、さらに誤差の少ない正確なモデルを得るためには、モデル作成に使用するデータの正常/異常をあらかじめ判定しておく必要があり、多大な時間と労力を要する。
In the above-mentioned
実施形態は、多大な時間と労力を要してプラントのモデルを作成することなく、モータおよびドライブ装置の速度制御応答の変化から、異常や劣化を判定するドライブ応答監視装置を提供することを目的とする。 An object of the embodiment is to provide a drive response monitoring device that determines an abnormality or deterioration from changes in the speed control response of a motor and a drive device without taking a lot of time and effort to model a plant. And.
実施形態に係るドライブ応答監視装置は、プロセス制御システムによって操業運転される機器および製造物に関する、制御信号ならびに計測データを含む複数の実績データを時系列で収集するデータ収集装置と、モータを駆動するドライブ装置の速度指令値および前記速度指令値に対する前記モータの速度の実測値を時系列で収集し、任意の時刻における前記速度指令値に対する前記速度の実測値の遅れである速度制御応答を測定する応答測定装置と、前記複数の実績データの中から選択された少なくとも2つの実績データの時系列データを、異なる時刻でそれぞれ同一の値を有することで同一の操業条件となるようにクラスタに分類するクラスタ分類装置と、を備える。前記クラスタ分類装置は、前記クラスタに分類された前記少なくとも2つの実績データに含まれる時刻を有する前記速度制御応答のデータを前記クラスタに関連付け、前記クラスタに関連付けられた前記速度制御応答のデータを、あらかじめ設定された第1基準値と比較して、前記速度制御応答のデータの良否を判定する。 The drive response monitoring device according to the embodiment drives a data collecting device for collecting a plurality of actual data including control signals and measurement data related to equipment and products operated by the process control system in chronological order, and a motor. The speed command value of the drive device and the measured value of the speed of the motor with respect to the speed command value are collected in time series, and the speed control response which is the delay of the measured value of the speed with respect to the speed command value at an arbitrary time is measured. The response measuring device and the time-series data of at least two actual data selected from the plurality of actual data are classified into clusters so that they have the same value at different times and have the same operating conditions . It is equipped with a cluster classification device. The cluster classification device associates the data of the speed control response having a time included in the at least two actual data classified in the cluster with the cluster, and the data of the speed control response associated with the cluster. The quality of the data of the speed control response is determined by comparing with the first reference value set in advance.
本実施形態では、多大な時間と労力を要することなく、モータおよびドライブ装置の速度制御応答の変化を検出し、異常や劣化を判定するドライブ応答監視装置が実現される。 In the present embodiment, a drive response monitoring device that detects changes in the speed control response of the motor and the drive device and determines an abnormality or deterioration is realized without requiring a large amount of time and labor.
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。
なお、図面は模式的または概念的なものであり、各部分の厚みと幅との関係、部分間の大きさの比率などは、必ずしも現実のものと同一とは限らない。また、同じ部分を表す場合であっても、図面により互いの寸法や比率が異なって表される場合もある。
なお、本願明細書と各図において、既出の図に関して前述したものと同様の要素には、同一の符号を付して詳細な説明を適宜省略する。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
It should be noted that the drawings are schematic or conceptual, and the relationship between the thickness and width of each part, the ratio of the sizes between the parts, and the like are not necessarily the same as the actual ones. Further, even when the same part is represented, the dimensions and ratios may be different from each other depending on the drawing.
In addition, in the present specification and each figure, the same elements as those described above with respect to the above-mentioned figures are designated by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted as appropriate.
(実施の形態1)
図1は、本実施の形態に係るドライブ応答監視装置を例示するブロック図である。
図1に示すように、ドライブ応答監視装置15は、通信ネットワーク4に接続されている。通信ネットワーク4には、プロセス制御システム5が接続されている。プロセス制御システム5は、プログラマブルロジックコントローラ(PLC)3を含む。PLC3は、設定されたプログラムにしたがって、ドライブ装置1を制御する。ドライブ装置1は、PLC3から供給される制御信号および指令にしたがって、モータ2を駆動する。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a block diagram illustrating a drive response monitoring device according to the present embodiment.
As shown in FIG. 1, the drive
ドライブ装置1およびモータ2は、たとえば鉄鋼の圧延プラントに複数組設けられている。複数組設けられたドライブ装置1およびモータ2は、たとえば圧延ミルを駆動し、テーブルローラを駆動し、冷却水のための揚水ポンプを駆動する。
A plurality of sets of the
PLC3は、ドライブ装置1およびモータ2以外のプロセス制御に関するアクチュエータ等を駆動するための制御信号や、ドライブ装置1に設けられた計測器等を含む各種計測器等からの計測データを収集する。プロセス制御システム5は、たとえば通信ネットワーク4に接続された図示しない操作盤やHMI端末等からこれらの操作者によるマニュアル操作を受け付けることができる。
The
PLC3は、これらの制御信号や計測データ等を取り扱う。これらの制御信号や計測データ等を操業実績信号群9と呼ぶ。操業実績信号群9は、プロセス実績値6、操業パラメータ7およびオペレータ操作信号8等を含むことができる。
PLC3 handles these control signals, measurement data, and the like. These control signals, measurement data, and the like are referred to as operation
プロセス実績値6とは、このプロセス制御システム5によって制御されて製造される中間生成物を含む製造物の各工程における実績値をいう。たとえば、PLC3は、圧延機に設けられたロードセルによって計測された圧延荷重のデータを圧延荷重実績値として取得する。PLC3は、圧延材の張力を張力計によって直接、あるいは速度、トルク等の実測データを用いて間接的に計測された張力のデータを張力実績値として取得する。PLC3は、ドライブ装置1が記録する出力トルクのデータをトルク実績値として取得する。
The
操業パラメータ7とは、上位のプロセスコンピュータによって設定される製造物の諸元に関するデータである。PLC3は、これらのデータを、工程中に設けられた各種計測器を介して取得することができる。たとえば、圧延機の前後には、圧延材の板厚および板幅をそれぞれ計測する計測器が設けられており、これら計測器からリアルタイムでデータが生成される。鋼種は、プロセスコンピュータによって設定されている。
The
オペレータ操作信号8とは、通信ネットワーク4を介して接続された制御盤やHMI端末等からのマニュアル操作を含む操作信号をいう。オペレータ操作信号8には、たとえばHMI端末による操作用品介入操作の実績やモード選択操作の実績等が含まれる。
The
なお、上述の操業実績信号群9は、鉄鋼等の圧延プロセスのプロセス制御システム5に適用した場合の例であり、これらに限らない。非鉄金属の製造や、紙、フィルム等その他の製造プロセスに応じて、適切な信号群が設定される。
The above-mentioned operation
また、操業実績信号群9は、単一のPLCに限らず、プロセス制御システムを構成する複数のPLCを介して収集されるようにしてもよい。さらに、操業実績信号群9は、プロセス制御システムを構成する他のシステム、たとえば分散制御システム(Distributed Control System、DCS)等からも収集されるようにしてもよい。
Further, the operation
ドライブ応答監視装置15は、通信ネットワーク4を介して、PLC3が取り扱う操業実績信号群9の各実績データを収集する。操業実績信号群9の各実績データには、取得時間が関連付けられている。つまり、操業実績信号群9の各実績データは、リアルタイムで取得された時系列データとして収集される。時系列データとして収集された各実績データは、最終の製品との関連付けはされていないが、後述するように時刻を単位として、クラスタ分類されて、ドライブ装置1やモータ2の速度制御応答の変化を監視するのに利用される。
The drive
ドライブ応答監視装置15の構成について説明する。
ドライブ応答監視装置15は、データ収集装置10と、応答測定装置11と、クラスタ分類装置12と、を備える。データ収集装置10および応答測定装置11は、通信ネットワーク4に接続することができる。データ収集装置10、応答測定装置11およびクラスタ分類装置12は、相互に接続されている。
The configuration of the drive
The drive
データ収集装置10は、PLC3が取り扱う操業実績信号群9の各実績データを、通信ネットワーク4を介してリアルタイムで収集する。データ収集装置10は、操業実績信号群9の実績データのすべて、あるいは操業実績信号群9のうち選択された複数の実績データを、時系列のデータとしてクラスタ分類装置12に供給する。操業実績信号群9から複数の実績データを選択する場合には、あらかじめ選択する実績データが設定される。
The
応答測定装置11は、通信ネットワーク4を介してPLC3が取り扱うドライブ装置1の応答に関する時系列データをリアルタイムで収集する。ドライブ装置1の応答に関する時系列データは、PLC3が生成する速度指令値のデータおよび実際の速度データのそれぞれの時間変化を表すデータである。速度指令値のデータは、たとえば上位のプロセスコンピュータから供給される圧延速度パターンのデータにもとづいて、PLC3で生成される。実際の速度データは、速度指令値に応じてドライブ装置1が動作し、モータ2に設けられた回転速度計によって計測されたデータである。より具体的には、速度指令値と速度の実測値との差を速度制御応答と定義して、応答測定装置11は、速度制御応答のデータをデータ収集装置10に供給する。
The
クラスタ分類装置12は、クラスタ群13と、判定器14と、を含む。クラスタ群13は、複数のクラスタを含む。クラスタ分類装置12は、操業実績信号群9から選択された実績データを複数のクラスタに分類する。クラスタ分類装置12は、選択された実績データにおいて、異なる時刻で同一の値を有するものを同一のクラスタに分類する。分類された各クラスタに含まれる時刻と同一の時刻の速度制御応答のデータをそのクラスタに関連付ける。
The
後に詳述するように、選択された実績データが異なる時刻で同一の値をとる場合には、操業条件が同一であることを意味するので、それぞれの時刻における速度制御応答を基準値と比較することによって、そのドライブ装置1やモータ2の異常や劣化の状況を判定することができる。
As will be described in detail later, when the selected actual data takes the same value at different times, it means that the operating conditions are the same, so the speed control response at each time is compared with the reference value. Thereby, it is possible to determine the state of abnormality or deterioration of the
判定器14では、クラスタごとの速度制御応答に関する基準値(第1基準値)があらかじめ設定されている。判定器14は、同一クラスタにおいて、関連付けられた速度制御応答のデータを基準値と比較して、所定の値または範囲を超えているか否かを判定する。あるクラスタにおいて、速度制御応答のデータが、その基準値の所定の値または範囲を超えている場合には、ドライブ装置1またはモータ2の異常または劣化していることを表している。たとえば基準値の所定の値または範囲を複数設けて、劣化の程度および異常判定をするようにしてもよい。
In the
本実施の形態のドライブ応答監視装置15の動作について説明する。
図2は、本実施の形態のドライブ応答監視装置に関する模式的な動作波形の例である。
ドライブ装置1は、PLC3から出力される速度指令値にしたがい、モータ2に取り付けられた速度実績測定センサ、もしくは、ドライブ装置1内部の速度実績推定器から得られる速度実績値、を用いて、モータ2の速度制御を行う。
The operation of the drive
FIG. 2 is an example of a schematic operation waveform regarding the drive response monitoring device of the present embodiment.
The
PLC3は、圧延荷重実績、張力実績、トルク実績といったプロセス実績値6、板厚、板幅、鋼種といった操業パラメータ7、および、操作用品からの介入操作やモード選択といったオペレータ操作信号8を含む操業実績信号群9を、制御信号として入力する。PLC3は、通信ネットワーク4経由で、これらの制御信号をデータ収集装置10や応答測定装置11で使用可能としている。
PLC3 includes process performance values 6 such as rolling load performance, tension performance, torque performance,
応答測定装置11により測定された速度制御応答のデータは、通信ネットワーク4を介して、操業実績信号群9とともにデータ収集装置10で時系列データとして収集される。
The speed control response data measured by the
図2には、横軸に時間、縦軸にモータ2の速度とするドライブ装置1の速度特性のグラフが示されている。図2において、実線は、ドライブ装置1の実際の出力によって駆動されたモータ2の速度データの実測値Nmの時間変化を示している。破線は、ドライブ装置1にPLC3から供給される速度指令値Nrefの時間変化を示している。
FIG. 2 shows a graph of the speed characteristics of the
図2に示すように、ドライブ装置1では、速度指令値Nrefは、0からほぼ線形に増加し、目標値に到達するように設定されている。モータ2の実際の速度Nmは、速度指令値Nrefに追従するように増加し、目標値に到達する。実際の速度Nmは、速度指令値Nrefに対して遅れ時間を有しており、この遅れ時間を速度制御応答と定義する。
As shown in FIG. 2, in the
速度指令値Nrefおよび実際の速度Nmは、時系列データである。この例において、N1は、実際の速度Nmのk[%]の値に設定されている。k[%]はたとえば20%のようにあらかじめ設定されている。速度N1のときの実際の速度Nmの時刻はt2である。また、速度N1のときの速度指令値Nrefの時刻はt1である。このようにして、時刻t2に速度制御応答(t2-t1)が関連付けられる。 The speed command value Nref and the actual speed Nm are time series data. In this example, N1 is set to a value of k [%] of the actual velocity Nm. k [%] is preset, for example, 20%. The time of the actual speed Nm at the speed N1 is t2. Further, the time of the speed command value Nref when the speed is N1 is t1. In this way, the speed control response (t2-t1) is associated with the time t2.
図3は、本実施の形態のドライブ応答監視装置の動作を説明するための模式的な図である。
図3には、時刻に関連付けられた操業実績信号群9のうち、一例として、圧延荷重実績および張力実績の時系列データが示されている。この図において、時刻をt1~tm+k、圧延荷重実績のデータをa1~am+k、張力実績のデータをb1~bm+kで示している。圧延荷重実績のデータおよび張力実績のデータは、時刻にそれぞれ関連付けられており、同じ添え字によって関連付けを表している。なお、添え字が大きくなるごとに後の時刻を表しており、各時刻の間隔は一定である。また、この例では、特定の時刻に関連付けられた速度制御応答ΔTi,ΔTm+iのデータも示されている。
FIG. 3 is a schematic diagram for explaining the operation of the drive response monitoring device of the present embodiment.
FIG. 3 shows time-series data of rolling load actual and tension actual as an example of the operation
クラスタ分類装置12は、操業実績信号群9からあらかじめ選択された実績データを用いて、クラスタに分類する。たとえば、クラスタ分類装置12は、圧延荷重実績のデータおよび張力実績のデータを鋼種ごとに複数作成してクラスタ群13とする。クラスタ分類装置12は、時系列データ化された速度制御応答を、クラスタに格納されているデータの時刻と同一の時刻を有するものを、そのクラスタに格納する。クラスタごとの速度制御応答について、判定器14により良否を判定する。
The
上記のように分類されたクラスタは、同一の操業条件であることを意味する。したがって、同一クラスタに格納される速度制御応答のデータは、同一の操業条件下での速度制御応答のデータと考えることができる。 Clusters classified as described above mean that they have the same operating conditions. Therefore, the speed control response data stored in the same cluster can be considered as the speed control response data under the same operating conditions.
ここで、プロセス制御システム5が制御する設備が正常である場合には、同一の操業条件下での速度制御応答は同一となるはずである。したがって、同一クラスタ内の速度制御応答がある限られた範囲から外れた場合は、設備に何らかの異常があるものと判定できる。このとき、クラスタ分割を細かくすることで、設備の異常判定を高精細化し、異常の兆候を検出することが可能となる。
Here, if the equipment controlled by the
図3に示すように、この例では、クラスタ群13に形成された1つのクラスタは、2つの区間T1,Tm+1の時系列データを含んでいる。2つの区間T1,Tm+1は同じ長さである。
As shown in FIG. 3, in this example, one cluster formed in the
区間T1に含まれる時系列のデータa1~ak,b1~bkは、区間Tm+1に含まれる時系列のデータam+1~am+k,bm+1~bm+kとそれぞれ等しい値を有する。図において、破線の矢印で結んだように、区間T1で実線の枠で囲ったデータは、異なる区間Tm+1で実線の枠で囲ったデータとそれぞれ等しい。たとえば、時刻t1に関連付けられたデータa1,b1は、異なる時刻tm+1に関連付けられたデータam+1,bm+1にそれぞれ等しい値を有する。同様にデータa2,b2は、データam+2,bm+2にそれぞれ等しく、データai,biは、データam+i,bm+iにそれぞれ等しい。 The time-series data a1 to ak and b1 to bk included in the interval T1 have values equal to the time-series data am + 1 to am + k and bm + 1 to bm + k included in the interval Tm + 1, respectively. In the figure, as shown by the broken line arrows, the data surrounded by the solid line frame in the section T1 is equal to the data surrounded by the solid line frame in the different sections Tm + 1. For example, the data a1 and b1 associated with the time t1 have values equal to the data am + 1 and bm + 1 associated with different times tm + 1, respectively. Similarly, the data a2 and b2 are equal to the data am + 2 and bm + 2, respectively, and the data ai and bi are equal to the data am + i and bm + i, respectively.
このような区間T1,Tm+1におけるそれぞれのクラスタは、同一クラスタとして取り扱われる。同一のクラスタでは、操業条件が同一であり、区間T1,Tm+1のそれぞれでは、速度制御応答は、同一に操業条件における値であると考えることができる。 Each cluster in such sections T1 and Tm + 1 is treated as the same cluster. In the same cluster, the operating conditions are the same, and in each of the sections T1 and Tm + 1, the speed control response can be considered to be the same value under the operating conditions.
ここで、時刻tiおよび時刻tm+iにそれぞれ関連付けられた速度制御応答ΔTi,ΔTm+iがあるときには、同一操業条件の速度制御応答であるので、ドライブシステムに問題がない限り、速度制御応答ΔTi,ΔTm+iは、それぞれ同一の値であると考えられる。逆にいえば、同一クラスタにおいて、速度制御応答ΔTi,ΔTm+iに相違がある場合には、ドライブシステムに異常や劣化等の何らかの問題を生じていると考えることができる。 Here, when there are speed control responses ΔTi and ΔTm + i associated with time ti and time tm + i, respectively, the speed control responses are the same operating conditions. Therefore, unless there is a problem with the drive system, the speed control responses ΔTi and ΔTm + i are It is considered that they have the same value. Conversely, if there is a difference in the speed control responses ΔTi and ΔTm + i in the same cluster, it can be considered that some problem such as abnormality or deterioration has occurred in the drive system.
速度制御応答の同一の範囲をあらかじめ設定し、判定規格として、同一クラスタ内で、任意の時刻における速度制御応答を、この判定規格と比較することによって、ドライブ装置1およびモータ2の異常または劣化の状況を判定することができる。
By presetting the same range of speed control response and comparing the speed control response at any time within the same cluster as a judgment standard with this judgment standard, abnormalities or deterioration of the
なお、クラスタ分類する際には、上述の区間は、任意に設定することができる。より広い区間でデータ値の同一有無で判定してもよいし、より狭い範囲、たとえば単一の時刻のおけるデータの同一有無で判定するようにしてもよい。 When classifying clusters, the above-mentioned section can be arbitrarily set. The determination may be made based on the presence or absence of the same data value in a wider section, or the determination may be made based on the presence or absence of the same data in a narrower range, for example, at a single time.
本実施形態のドライブ応答監視装置15の効果について説明する。
本実施形態のドライブ応答監視装置15は、プロセス制御システム5の操業実績信号群9の時系列データをリアルタイムで収集するデータ収集装置10を備えている。ドライブ応答監視装置15は、ドライブ装置1からモータ2の駆動の速度応答に関する時系列のデータをリアルタイムで収集することができる。そのため、速度制御応答のデータをデータの取得時刻によって、操業実績信号群9の各データに関連付けることができる。
The effect of the drive
The drive
ドライブ応答監視装置15は、時刻によって関連付けられた操業実績信号群9の各データおよび速度制御応答のデータを、異なる時刻において同一の値を有することによってクラスタ分類するクラスタ分類装置12を備えている。クラスタ分類は、操業実績信号群9のすべての時系列データまたは選択された複数の時系列データについて、同一時刻または同一期間で同一のデータとなるように実行される。そのため、同一のクラスタに分類された時系列データは、同一の操業条件を表しているので、同一の操業条件下における速度応答の良否を判定することができる。
The drive
(実施の形態2)
上述した実施の形態1では、速度制御応答がある限られた範囲にあるか否かを判定基準としている。ところが、速度制御応答は、設備のメンテナンスによって変化する場合があるので、良否の判定に使用する判定基準には、このメンテナンスによる速度制御応答の変化分をあらかじめ見込んでおく必要がある。つまり、速度制御応答の判定基準の範囲は、設備メンテナンスのよる変化分を含めない場合に比べて、広めにとることを意味する。したがって、このような場合には、クラスタ分類に用いる操業実績信号群9の実績データの種類を多くして、クラスタの分割を細かくしても、高精度に設備の異常判定を行うことは困難となる。
(Embodiment 2)
In the first embodiment described above, whether or not the speed control response is within a limited range is used as a determination criterion. However, since the speed control response may change due to the maintenance of the equipment, it is necessary to anticipate the change in the speed control response due to this maintenance in the judgment criteria used for the judgment of quality. In other words, it means that the range of the judgment standard of the speed control response is wider than the case where the change due to the equipment maintenance is not included. Therefore, in such a case, it is difficult to accurately determine the abnormality of the equipment even if the types of the actual data of the operation
そこで、本実施の形態2では、特定の時刻のおける速度制御応答について良否判定することに限定せず、速度制御応答の時間変化についての判定基準を導入する。クラスタごとの速度制御応答を継続的に収集し、その時間的変化、すなわち経年変化に着目する。より具体的には、クラスタごとに収集された各時刻における速度制御応答間の変化の急峻度を計算し、あらかじめ設定された判定基準値と比較する。 Therefore, in the second embodiment, the quality of the speed control response at a specific time is not limited to the judgment, and the judgment standard for the time change of the speed control response is introduced. The speed control response for each cluster is continuously collected, and its temporal change, that is, secular variation is focused on. More specifically, the steepness of the change between the speed control responses collected for each cluster at each time is calculated and compared with the preset judgment reference value.
たとえば、クラスタ分類装置12は、時刻t1のときの速度制御応答ΔT1を、時刻t1を含むクラスタC1に関連付ける。同様に、クラスタ分類装置12は、時刻t2のとき速度制御応答ΔT2をクラスタC1に関連付ける。つまり、クラスタC1には、時刻t1のときの速度制御応答ΔT1、時刻t2のときの速度制御応答ΔT2、…、時刻tiのときの速度制御応答ΔTi、時刻ti+1のときの速度制御応答ΔTi+1、…が分類され、各実績データは、時刻によって関連付けられている。
For example, the
このとき、クラスタC1内で隣接する時刻ti,ti+1間の時間変化に対する速度制御応答ΔTi,ΔTi+1の変化を判定基準値(第2基準値)ΔTthと比較する。 At this time, the change of the speed control response ΔTi, ΔTi + 1 with respect to the time change between the adjacent times ti and ti + 1 in the cluster C1 is compared with the determination reference value (second reference value) ΔTth.
(ΔTi+1-ΔTi)/(ti+1-ti)>ΔTth (1) (ΔTi + 1-ΔTi) / (ti + 1-ti)> ΔTth (1)
式(1)を満たすときには、急激な劣化判定が進んでいるものとして、判定器14は、劣化判定を出力する。
When the equation (1) is satisfied, the
実施の形態2のドライブ応答監視装置では、クラスタ分類装置12がクラスタごと継続的に速度制御応答のデータを取得するので、隣接する時刻のそれぞれに対応する速度制御応答の時間変化が急激に生じたものか否かを判定することができる。したがって、経時的に自然劣化によって低下した速度制御応答をメンテナンス等によって回復させる場合のように、速度制御応答の緩慢な変化を検出することを除去することができるので、高精度な速度制御応答の劣化判定を行うことができる。
In the drive response monitoring device of the second embodiment, since the
各時刻における速度制御応答の判定を行いつつ(実施の形態1の場合)、速度制御応答の時間変化の判定を行うようにしてももちろんよい。 Of course, the time change of the speed control response may be determined while determining the speed control response at each time (in the case of the first embodiment).
(実施の形態3)
上述した他の実施の形態では、クラスタ分類装置12は、操業実績信号群9から複数の実績データをあらかじめ選定して、選定された実績データにしたがって、クラスタの分類を行っていた。しかし、操業実績信号群9からどのような実績データを選定するのは、経験にもとづいた人間の判断が必要となることが問題となり得る。そこで、実施の形態3では、操業実績信号群9から必要な実績データを選定することを自動化する。
(Embodiment 3)
In the other embodiment described above, the
実施の形態3のドライブ応答監視装置では、クラスタ分類装置12は、操業実績信号群9から速度制御応答の良否を判定するために、クラスタを自動的に生成する。
In the drive response monitoring device of the third embodiment, the
データ収集装置10には、操業実績信号群9のすべての時系列の実績データが格納されている。に速度制御応答のデータが時刻によって関連付けられて格納されている。速度制御応答のデータが同一の値を有する場合には、その速度制御応答のデータが取得された時刻では、同一の操業条件である。
The
同一の操業条件は、同一のクラスタに分類されることになる。したがって、同一の速度制御応答が取得された時刻に関連付けられている実績データから共通の条件を抽出することによって、クラスタ生成に必要な実績データを選定することができる。 The same operating conditions will be classified into the same cluster. Therefore, by extracting common conditions from the actual data associated with the time when the same speed control response was acquired, the actual data required for cluster generation can be selected.
図4は、本実施の形態のドライブ応答監視装置の動作を説明するための模式的な図である。
図4には、操業実績信号群9に含まれるすべて実績データai,bi,ci,…,xi,yi,ziの時系列データが示されている。実績データai,bi,ci,…,xi,yi,ziは、時刻tiに関連付けられている。ここで、iは、自然数(1以上の整数)であり、i番目の時刻tiおよび実績データai,bi,ci,…,xi,yi,ziであることを表している。
FIG. 4 is a schematic diagram for explaining the operation of the drive response monitoring device of the present embodiment.
FIG. 4 shows time-series data of all the actual data ai, bi, ci, ..., xi, yi, zi included in the operation
また、任意の時刻で速度制御応答のデータが取得されており、速度制御応答のデータは、時刻を介して、実績データに関連付けられている。 Further, the speed control response data is acquired at an arbitrary time, and the speed control response data is associated with the actual data via the time.
ここで、異なる時刻tm,tnにおいてそれぞれ取得された速度制御応答ΔTm,ΔTnが等しい値である場合には、実績データの組am,bm,cm,…,xm,ym,zmおよびan,bn,cn,…,xn,yn,znは、同一の操業条件下において取得された実績データと考えられる。ただし、これらの実績データの中には、その操業条件の設定に関係していないものを含まれ得る。そこで、実績データの組am,bm,cm,…,xm,ym,zmおよびan,bn,cn,…,xn,yn,znのうち、共通する条件を探す必要がある。共通の条件は、たとえば実績データの値が互いに等しい場合である。 Here, when the speed control responses ΔTm and ΔTn acquired at different times tm and tun are equal values, the set of actual data am, bm, cm, ..., Xm, ym, zm and an, bn, cn, ..., xn, yn, Zn are considered to be actual data acquired under the same operating conditions. However, some of these actual data may not be related to the setting of the operating conditions. Therefore, it is necessary to search for a common condition from the set of actual data am, bm, cm, ..., Xm, ym, zm and an, bn, cn, ..., xn, yn, zn. A common condition is, for example, when the values of the actual data are equal to each other.
実績データの組am,bm,cm,…,xm,ym,zmおよびan,bn,cn,…,xn,yn,znのうち、実線の枠で囲ったデータbm,cmの組およびデータbn,cnの組がそれぞれ等しい値を有する場合には、これらの実績データは、この操業条件を設定していると判断される。クラスタ分類装置12は、操業実績信号群9の中から、任意の実績データbi,ciを抽出し、実績データbi,ciがそれぞれ異なる時刻で等しい値となる場合をクラスタに分類する。以降、クラスタ分類装置12は、上述の他の実施の形態の場合と同様に動作する。
Of the set of actual data am, bm, cm, ..., xm, ym, zm and an, bn, cn, ..., xn, yn, zn, the set of data bm, cm and the data bn, surrounded by a solid line frame, If each set of cn has an equal value, it is determined that these actual data set this operating condition. The
なお、同一操業条件の設定条件については、同一値を有するデータに関連付けられた時刻の範囲をさらに広げるようにしてもよい。たとえば、データbm,cmの組の値が、データbn,cnの値にそれぞれ等しい場合に、時刻を1つ戻して、時刻tm-1,時刻tn-1のときのデータをそれぞれ比較して同一操業条件を判定するようにしてもよい。 Regarding the setting condition of the same operating condition, the time range associated with the data having the same value may be further expanded. For example, when the value of the set of data bm and cm is equal to the value of data bn and cn, the time is set back by one, and the data at time tm-1 and time tun-1 are compared and the same. The operating conditions may be determined.
以上説明した実施形態によれば、多大な時間と労力を要することなく、モータおよびドライブ装置の速度制御応答の変化を判定することができるドライブ応答監視装置を実現することができる。 According to the embodiment described above, it is possible to realize a drive response monitoring device capable of determining a change in the speed control response of the motor and the drive device without requiring a large amount of time and labor.
以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他のさまざまな形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明およびその等価物の範囲に含まれる。また、前述の各実施形態は、相互に組合せて実施することができる。 Although some embodiments of the present invention have been described above, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These novel embodiments can be implemented in various other embodiments, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the scope of the invention and its equivalents described in the claims. In addition, each of the above-described embodiments can be implemented in combination with each other.
1 ドライブ装置、2 モータ、3 プログラマブルコントローラ、4 通信ネットワーク、5 プロセス制御システム、6 プロセス実績値、7 操業パラメータ、8 オペレータ操作信号、9 操業実績信号群、10 データ収集装置、11 応答測定装置、12 クラスタ分類装置、13 クラスタ群、14 判定器、15 ドライブ応答装置 1 drive device, 2 motor, 3 programmable controller, 4 communication network, 5 process control system, 6 process performance value, 7 operation parameter, 8 operator operation signal, 9 operation performance signal group, 10 data collection device, 11 response measurement device, 12 cluster classifier, 13 cluster group, 14 judge, 15 drive responder
Claims (4)
モータを駆動するドライブ装置の速度指令値および前記速度指令値に対する前記モータの速度の実測値を時系列で収集し、任意の時刻における前記速度指令値に対する前記速度の実測値の遅れである速度制御応答を測定する応答測定装置と、
前記複数の実績データの中から選択された少なくとも2つの実績データの時系列データを、異なる時刻でそれぞれ同一の値を有することで同一の操業条件となるようにクラスタに分類するクラスタ分類装置と、
を備え、
前記クラスタ分類装置は、
前記クラスタに分類された前記少なくとも2つの実績データに含まれる時刻を有する前記速度制御応答のデータを前記クラスタに関連付け、
前記クラスタに関連付けられた前記速度制御応答のデータを、あらかじめ設定された第1基準値と比較して、前記速度制御応答のデータの良否を判定するドライブ応答監視装置。 A data collection device that collects multiple performance data, including control signals and measurement data , in chronological order for equipment and products operated by process control systems.
The speed command value of the drive device for driving the motor and the measured value of the speed of the motor with respect to the speed command value are collected in time series, and the speed control which is the delay of the measured value of the speed with respect to the speed command value at an arbitrary time. A response measuring device that measures the response, and a response measuring device
A cluster classification device that classifies time-series data of at least two actual data selected from the plurality of actual data into clusters so that the same operating conditions are obtained by having the same value at different times.
Equipped with
The cluster classification device is
The data of the speed control response having the time included in the at least two actual data classified in the cluster is associated with the cluster.
A drive response monitoring device that determines the quality of the speed control response data by comparing the speed control response data associated with the cluster with a preset first reference value.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019009235A JP7093603B2 (en) | 2019-01-23 | 2019-01-23 | Drive response monitoring device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019009235A JP7093603B2 (en) | 2019-01-23 | 2019-01-23 | Drive response monitoring device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020119194A JP2020119194A (en) | 2020-08-06 |
JP7093603B2 true JP7093603B2 (en) | 2022-06-30 |
Family
ID=71890828
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019009235A Active JP7093603B2 (en) | 2019-01-23 | 2019-01-23 | Drive response monitoring device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7093603B2 (en) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7359580B2 (en) * | 2019-07-08 | 2023-10-11 | ファナック株式会社 | Control device and determination device |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012128840A (en) | 2010-11-25 | 2012-07-05 | Jfe Steel Corp | Abnormality monitoring system and abnormality monitoring method |
JP5048625B2 (en) | 2008-10-09 | 2012-10-17 | 株式会社日立製作所 | Anomaly detection method and system |
JP2012203564A (en) | 2011-03-24 | 2012-10-22 | Nippon Steel Corp | Facility diagnosis device, facility diagnosis method, facility diagnosis program, and computer-readable recording medium recording the program |
JP5669553B2 (en) | 2010-12-14 | 2015-02-12 | 三菱電機株式会社 | Abnormality detection device, abnormality detection method and abnormality detection program |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS536782A (en) * | 1976-07-07 | 1978-01-21 | Toshiba Corp | Automatic device for discriminating control characteristic |
-
2019
- 2019-01-23 JP JP2019009235A patent/JP7093603B2/en active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5048625B2 (en) | 2008-10-09 | 2012-10-17 | 株式会社日立製作所 | Anomaly detection method and system |
JP2012128840A (en) | 2010-11-25 | 2012-07-05 | Jfe Steel Corp | Abnormality monitoring system and abnormality monitoring method |
JP5669553B2 (en) | 2010-12-14 | 2015-02-12 | 三菱電機株式会社 | Abnormality detection device, abnormality detection method and abnormality detection program |
JP2012203564A (en) | 2011-03-24 | 2012-10-22 | Nippon Steel Corp | Facility diagnosis device, facility diagnosis method, facility diagnosis program, and computer-readable recording medium recording the program |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020119194A (en) | 2020-08-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
DE102017000536B4 (en) | Cell controller for detecting a cause of an abnormality in a manufacturing machine | |
JP6386520B2 (en) | Numerical control device and machine learning device | |
DE102016009114B4 (en) | Cause diagnosis device for an injection molding machine and machine learning device | |
DE102017003165A1 (en) | A machine learning device and a machine learning method for learning the error prediction of a main shaft or a motor that drives the main shaft, and an error prediction device and an error prediction system comprising a machine learning device | |
US7827006B2 (en) | Heat exchanger fouling detection | |
DE102016008987A1 (en) | A machine learning method and machine learning apparatus for learning error conditions, and an error prediction apparatus and an error prediction system incorporating the machine learning apparatus | |
JP5260649B2 (en) | Wind turbine dynamic characteristic monitoring apparatus and method | |
DE102008029672B3 (en) | Device and method for condition monitoring and condition diagnosis of a machine, machine component or system | |
DE112011101738T5 (en) | Multi-level process modeling process | |
DE102016106085A1 (en) | Machine tool management system | |
DE112006003147T5 (en) | Error monitoring method for a work machine | |
EP3077878B1 (en) | Computer-implemented method and system for automatic monitoring and status detection of entire process stages in a process unit | |
DE102016015332A1 (en) | A preventive maintenance management system and method for creating a maintenance plan of a machine and cell controller | |
DE102020106239A1 (en) | GRIPPING FORCE ADJUSTMENT DEVICE AND GRIPPING FORCE ADJUSTMENT SYSTEM | |
DE102017000287A1 (en) | CELL CONTROL AND MANUFACTURING SYSTEM FOR MANAGING THE WORKING SITUATION OF A VARIETY OF MANUFACTURING MACHINES IN A MANUFACTURING CELL | |
CN106845826B (en) | PCA-Cpk-based cold continuous rolling production line service quality state evaluation method | |
JP7093603B2 (en) | Drive response monitoring device | |
WO2001075539A1 (en) | Method and system for implementing the adaptive control of complex manufacturing chains | |
DE102020102368A1 (en) | CONDITIONING DEVICE AND CONDITIONING PROCEDURE | |
WO2012020468A1 (en) | Data retrieval system | |
DE102019001177A1 (en) | Controller, machine learning device and system | |
US20160239015A1 (en) | Diagnostic Device And Method For Monitoring The Operation Of A Control Loop | |
WO2009083142A1 (en) | Method and apparatus for analysing the power consumption in a machine | |
Lakshmanan et al. | Data modelling and Remaining Useful Life estimation of rolls in a steel making cold rolling process | |
KR20180115826A (en) | Monitoring apparatus and method for abnormal of equipments |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210208 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20211111 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20211215 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220209 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220617 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220617 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7093603 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |