JP7374258B2 - 劣化診断システム、劣化診断装置および劣化診断プログラム - Google Patents
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Description
図1は、実施の形態1にかかる劣化診断システムの構成例を示す図である。本実施の形態の劣化診断システムは、劣化診断装置1と、制御装置2-1~2-nと、制御装置2-1~2-nのそれぞれに接続されるセンサ3-1~3-nとを備える。nは、劣化診断装置1の対象となる搬送システムの数であり、1以上の整数である。センサ3-1~3-nは、それぞれ対応する搬送システムの状態を測定する。モータ4-i(i=1,・・・,n)およびモータ負荷5-iは、i番目の搬送システムを構成する。
図9は、本実施の形態の劣化診断システムの変形例1を示す図である。図1に示した構成例では、各搬送システムにそれぞれ制御装置2が設けられていたが、図9に示すように、1つの制御装置2が複数の搬送システムの状態データを収集してもよい。この場合、制御装置2は、各搬送システムに対応するセンサ3からデータを収集し、搬送システムの識別情報とともに状態データを劣化診断装置1へ送信する。これ以外の制御装置2の動作は図1に示した例と同様である。制御装置2以外の装置の構成および動作は、図1に示した例と同様である。また、図9では、劣化診断装置1が1台の制御装置2とネットワークを介して接続されているが、劣化診断装置1がネットワークを介して複数の制御装置2と接続され、各制御装置2が1つまたは複数の搬送システムの状態データを収集して劣化診断装置1へ送信していてもよい。
図10は、本実施の形態の劣化診断システムの変形例2を示す図である。図1に示した構成例では、制御装置2と、劣化診断装置1とが別に設けられていたが、図10に示した劣化診断システムは、制御装置2と劣化診断装置1が一体化された劣化診断装置1aを備えている。劣化診断装置1aは、状態データ受信部12の代わりに状態データ取得部である状態データ収集部22を備える以外は図1に示した劣化診断装置1と同様である。状態データ収集部22は、センサ3から状態データを収集し、収集した状態データを劣化診断部13へ入力する。劣化診断部13は、物質関連情報と、状態データ収集部22から入力された状態データとを入力データとして、図1に示した劣化診断部13と同様に、劣化診断モデルを用いて劣化診断を行う。このように、制御装置2と、劣化診断装置1とが一体化されてもよい。劣化診断システムは、状態データ収集部22、記憶部14、物質関連情報受信部11および劣化診断部13を備える劣化診断装置1aを複数備えていてもよい。すなわち、劣化診断システムは、劣化診断装置1aを1つ以上備えていればよく、1つ以上の劣化診断装置1aのそれぞれは、1つ以上の搬送システムのうち対応する搬送システムの劣化診断を実施する。また、劣化診断装置1aが、図9に示した制御装置2と同様に複数の搬送システムから状態データを取得し、劣化診断部13が、搬送システムごとに劣化診断を行ってもよい。変形例2の劣化診断装置1aは、劣化診断装置1と同様にコンピュータにより実現される。
図11は、本実施の形態の劣化診断システムの変形例3を示す図である。図11に示した劣化診断システムは、図1に示した劣化診断装置1に診断結果送信部63を追加した1つ以上の劣化診断装置である劣化診断装置1-1~1-nを備える。ただし、図1では劣化診断装置1はネットワークを介して複数の制御装置2に接続されていたが、図11に示した例では、劣化診断装置1は制御装置2ごとに設けられる。劣化診断装置1-1~1-nは、それぞれ制御装置2に接続されている。変形例3の劣化診断装置1-1~1-nは、劣化診断装置1と同様にコンピュータにより実現される。劣化診断装置1-1~1-nのそれぞれは、対応する制御装置2から受信した状態データと対応する物質関連情報とを用いて劣化診断を実施する。劣化診断部13は、診断結果を中央管理装置6へ送信する。中央管理装置6は、劣化診断装置1-1~1-nから診断結果を受信する診断結果受信部61と、各劣化診断装置1-1~1-nから受信した診断結果を表示する表示部62とを備える。制御装置2ごとに劣化診断装置1-1~1-nを備える場合、各劣化診断装置1-1~1-nは、対応する搬送システムの診断結果しか算出できないが、中央管理装置6が、診断結果を収集することで、各搬送システムの診断結果を一括して表示することができ、搬送システム間の比較、全体の管理などが容易になる。
図12は、実施の形態2にかかる劣化診断システムの構成例を示す図である。本実施の形態の劣化診断システムは、図1に示した劣化診断装置1の代わりに劣化診断装置1bを備える以外は、図1に示した劣化診断システムと同様である。図12では、図示を省略しているが、劣化診断装置1bは、図1に示した劣化診断装置1と同様に、制御装置2が複数である場合、制御装置2-1以外の制御装置2-2~2-nに接続されている。また、各制御装置2は、それぞれ対応する搬送システムの状態データを測定するセンサ3に接続されている。劣化診断装置1bは、劣化診断装置1にモータ負荷情報受信部15が追加されたものである。実施の形態1と同様の機能を有する構成要素は実施の形態1と同一の符号を付し実施の形態1と重複する説明を省略する。以下、実施の形態1と異なる点を主に説明する。
図15は、実施の形態3にかかる劣化診断システムの構成例を示す図である。本実施の形態の劣化診断システムは、図1に示した劣化診断装置1の代わりに劣化診断装置1cを備える以外は、図1に示した劣化診断システムと同様である。劣化診断装置1cは、劣化診断装置1に更新用データ受信部16および劣化診断モデル更新部17が追加されたものである。実施の形態1と同様の機能を有する構成要素は実施の形態1と同一の符号を付し実施の形態1と重複する説明を省略する。以下、実施の形態1と異なる点を主に説明する。
図16は、本実施の形態の劣化診断システムの変形例1を示す図である。図16に示した劣化診断システムは、制御装置2-1に劣化診断装置1dが接続される。図16に示した劣化診断システムは、モデル更新装置1eを備えている。図16では、図示を省略しているが、劣化診断システムが制御装置2-2~2-nを備え、各制御装置に劣化診断装置1dが接続されていてもよい。
図17は、本実施の形態の劣化診断システムの変形例2を示す図である。図17に示した劣化診断システムは、制御装置2-1と劣化診断装置1cとが一体化された劣化診断装置1fを備える。劣化診断装置1fは、状態データ受信部12の代わりに状態データ収集部22を備える以外は図15に示した劣化診断装置1cと同様である。図17に示した劣化診断装置1fは、実施の形態1の変形例2として示した劣化診断装置1aに、更新用データ受信部16および劣化診断モデル更新部17を追加したものでもある。このように、制御装置2-1と劣化診断装置1cとが一体化された装置が劣化診断モデルを更新する機能を有していてもよい。
Claims (19)
- モータと前記モータにより駆動されるモータ負荷とを備え物質を搬送する搬送システムの状態を示す状態データを取得する状態データ取得部と、
前記搬送システムの劣化診断を行うための劣化診断モデルを記憶する記憶部と、
前記搬送システムが搬送する物質の特性を示すあらかじめ定められた物質関連情報を取得する物質関連情報取得部と、
前記物質関連情報取得部により取得された前記物質関連情報と前記状態データ取得部により取得された前記状態データとに基づいて、前記記憶部に記憶されている前記劣化診断モデルを用いて前記搬送システムの劣化診断を行う劣化診断部と、
を備え、
前記物質関連情報は、物質の三態のいずれであるかを示す物質の種類であることを特徴とする劣化診断システム。 - 前記物質関連情報ごとに生成された前記劣化診断モデルが前記記憶部に記憶され、
前記劣化診断モデルは前記状態データを用いて劣化診断を行うモデルであり、
前記劣化診断部は、前記物質関連情報取得部によって取得された前記物質関連情報に対応する前記劣化診断モデルを用いて前記劣化診断を行う
ことを特徴とする請求項1に記載の劣化診断システム。 - 劣化診断装置と、
前記搬送システムの前記状態データを収集して前記状態データを前記劣化診断装置へ送信する制御装置と、
を備え、
前記劣化診断装置は、前記状態データ取得部、前記記憶部、前記物質関連情報取得部および前記劣化診断部を備えることを特徴とする請求項1または2に記載の劣化診断システム。 - 前記劣化診断装置は、
前記劣化診断モデルを更新する劣化診断モデル更新部、
を備えることを特徴とする請求項3に記載の劣化診断システム。 - 前記状態データ取得部、前記記憶部、前記物質関連情報取得部および前記劣化診断部を備える1つ以上の劣化診断装置、
を備え、
前記1つ以上の劣化診断装置のそれぞれは、1つ以上の前記搬送システムのうち対応する前記搬送システムの劣化診断を実施することを特徴とする請求項1または2に記載の劣化診断システム。 - 中央管理装置、
を備え、
前記1つ以上の劣化診断装置は、劣化診断の結果を前記中央管理装置へ送信し、
前記中央管理装置は、前記1つ以上の劣化診断装置から受信した劣化診断の結果を表示する表示部、
を備えることを特徴とする請求項5に記載の劣化診断システム。 - 前記劣化診断モデルを更新するモデル更新装置と、
を備え、
前記モデル更新装置は、更新後の前記劣化診断モデルを示す更新モデルデータを前記劣化診断装置へ送信し、
前記劣化診断装置は、前記モデル更新装置から受信した前記更新モデルデータを用いて前記記憶部に記憶されている前記劣化診断モデルを更新することを特徴とする請求項5に記載の劣化診断システム。 - 前記劣化診断装置は、
前記モータ負荷に関する情報であるモータ負荷情報を受信するモータ負荷情報取得部、
を備え、
前記劣化診断部は、さらに前記モータ負荷情報取得部により取得された前記モータ負荷情報に基づいて、前記記憶部に記憶されている前記劣化診断モデルを用いて前記搬送システムの劣化診断を行うことを特徴とする請求項5に記載の劣化診断システム。 - 前記モータ負荷情報は、前記モータ負荷の稼働期間を示す情報を含むことを特徴とする請求項8に記載の劣化診断システム。
- 前記モータ負荷情報は、前記モータ負荷の種類を示す情報を含むことを特徴とする請求項8に記載の劣化診断システム。
- 前記物質関連情報は、前記搬送システムが搬送する物質の粘性、塵埃粒子量、塩分量、腐食性物質量および流速を示す情報のうち少なくとも1つであることを特徴とする請求項1から10のいずれか1つに記載の劣化診断システム。
- 前記搬送システムは、ブロア、ポンプおよびファンのうち1つ以上を含むことを特徴とする請求項1から11のいずれか1つに記載の劣化診断システム。
- モータと前記モータにより駆動されるモータ負荷とを備え物質を搬送する搬送システムの状態を示す状態データを取得する状態データ取得部と、
前記搬送システムの劣化診断を行うための劣化診断モデルを記憶する記憶部と、
前記搬送システムが搬送する物質の特性を示すあらかじめ定められた物質関連情報を取得する物質関連情報取得部と、
前記物質関連情報取得部により取得された前記物質関連情報と前記状態データ取得部により取得された前記状態データとに基づいて、前記記憶部に記憶されている前記劣化診断モデルを用いて前記搬送システムの劣化診断を行う劣化診断部と、
を備え、
前記物質関連情報は、物質の三態のいずれであるかを示す物質の種類であることを特徴とする劣化診断装置。 - 前記物質関連情報に基づく前記劣化診断モデルが前記記憶部に記憶され、
前記劣化診断モデルは前記状態データを用いて劣化診断を行うモデルであり、
前記劣化診断部は、前記物質関連情報取得部によって取得された前記物質関連情報に対応する前記劣化診断モデルを用いて前記劣化診断を行う
ことを特徴とする請求項13に記載の劣化診断装置。 - 前記劣化診断モデルは前記物質関連情報ごとに生成される
ことを特徴とする請求項14に記載の劣化診断装置。 - 前記劣化診断モデルを更新する劣化診断モデル更新部、
を備えることを特徴とする請求項13に記載の劣化診断装置。 - 前記劣化診断モデルを更新するモデル更新装置から、更新された前記劣化診断モデルを示す更新モデルデータを受信し、前記記憶部に記憶されている前記劣化診断モデルを更新する更新モデルデータ受信部、
を備えることを特徴とする請求項13に記載の劣化診断装置。 - 劣化診断の結果を表示する中央管理装置へ、前記搬送システムの劣化診断結果を送信する診断結果送信部、
を備えることを特徴とする請求項13に記載の劣化診断装置。 - コンピュータに、
モータと前記モータにより駆動されるモータ負荷とを備え物質を搬送する搬送システムの状態を示す状態データを取得する状態データ取得ステップと、
前記搬送システムが搬送する物質の特性を示すあらかじめ定められた物質関連情報を取得する物質関連情報取得ステップと、
前記物質関連情報取得ステップで取得された前記物質関連情報と前記状態データ取得ステップで取得された前記状態データとに基づいて、記憶部に予め記憶されている劣化診断モデルを用いて前記搬送システムの劣化診断を行う劣化診断ステップと、
を実行させ、
前記物質関連情報は、物質の三態のいずれであるかを示す物質の種類であることを特徴とする劣化診断プログラム。
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001329856A (ja) | 2000-05-17 | 2001-11-30 | Hitachi Ltd | ガスタービンおよびその疲労診断装置並びにその疲労診断方法 |
WO2011021351A1 (ja) | 2009-08-17 | 2011-02-24 | 富士電機システムズ株式会社 | 腐食環境モニタリングシステム及び腐食環境モニタリング方法 |
WO2017081984A1 (ja) | 2015-11-11 | 2017-05-18 | 株式会社日立製作所 | 制御装置及び診断システム |
JP2017215230A (ja) | 2016-06-01 | 2017-12-07 | 株式会社神戸製鋼所 | 回転機械の運転状態を診断する診断装置及び診断方法 |
WO2018042616A1 (ja) | 2016-09-02 | 2018-03-08 | 株式会社日立製作所 | 診断装置、診断方法及び診断プログラム |
JP2019095247A (ja) | 2017-11-21 | 2019-06-20 | 千代田化工建設株式会社 | 検査支援システム、学習装置、及び判定装置 |
JP2020024119A (ja) | 2018-08-06 | 2020-02-13 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | 性能評価装置、性能評価方法及び性能影響度出力方法 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3188812B2 (ja) * | 1994-06-30 | 2001-07-16 | 横河電機株式会社 | 設備診断システム |
JPH09145404A (ja) * | 1995-11-22 | 1997-06-06 | Mitsubishi Chem Corp | 設備劣化診断システムにおける情報検出方法 |
-
2020
- 2020-05-16 JP JP2020086369A patent/JP7137592B2/ja active Active
-
2022
- 2022-05-11 JP JP2022078305A patent/JP7374258B2/ja active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001329856A (ja) | 2000-05-17 | 2001-11-30 | Hitachi Ltd | ガスタービンおよびその疲労診断装置並びにその疲労診断方法 |
WO2011021351A1 (ja) | 2009-08-17 | 2011-02-24 | 富士電機システムズ株式会社 | 腐食環境モニタリングシステム及び腐食環境モニタリング方法 |
WO2017081984A1 (ja) | 2015-11-11 | 2017-05-18 | 株式会社日立製作所 | 制御装置及び診断システム |
JP2017215230A (ja) | 2016-06-01 | 2017-12-07 | 株式会社神戸製鋼所 | 回転機械の運転状態を診断する診断装置及び診断方法 |
WO2018042616A1 (ja) | 2016-09-02 | 2018-03-08 | 株式会社日立製作所 | 診断装置、診断方法及び診断プログラム |
JP2019095247A (ja) | 2017-11-21 | 2019-06-20 | 千代田化工建設株式会社 | 検査支援システム、学習装置、及び判定装置 |
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