JP7496726B2 - 不良原因推定装置及び方法 - Google Patents
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Description
(1―1)本実施の形態による乾燥不良原因推定システムの構成
図1において、1は全体として本実施の形態による乾燥不良原因推定システムを示す。この乾燥不良原因推定システム1は、洗濯乾燥機2に乾燥不良が発生した場合に、その原因を推定する機能を有するシステムであり、各家庭にそれぞれ設置された洗濯乾燥機2と、これら洗濯乾燥機2のメーカが設置した分析サーバ3とがインターネットなどのネットワーク4を介して接続されて構成されている。
図3は、原因モデル27がCNN(Convolutional Neural Network)である場合における原因モデル27の学習の流れを示す。ここでの「原因モデル」とは、洗濯乾燥機2から取得した指令値COM1及び運転データDT1に基づいて、その洗濯乾燥機2の乾燥不良の不良原因が対応する原因である確率を算出し、算出結果を出力する数学モデルを指す。
ここで、図6~図8は、原因モデル27としてCNNを用いて行った、洗濯乾燥機2の乾燥不良の原因推定の実験結果を示す。この実験では、指令値COM1,COM2としてブロワ、ヒータ及びフラップへの指令値を用い、運転データDT1,DT2として水位センサ及び2つの温度センサのセンサデータとを利用した。また原因モデル27としては、3層でパラメータ数が38000個のCNNを利用した。
以上のように本実施の形態の乾燥不良原因推定システム1では、洗濯乾燥機2の各センサ13から出力された運転データDT1のうち、制御部30が駆動・動力部12に対して指令値COM1を出力した前後の一定期間や、予め設定された特定の時間帯の運転データDT1と、原因ごとの原因モデル27とに基づいて洗濯乾燥機2の不良原因を特定する。
(2-1)運用性を考慮した不良原因の判別手法
洗濯乾燥機において、乾燥運転時における内部の空気流が阻害されると、ヒータで加熱した空気の滞留が起こり、流路内の温度分布が正常状態から乖離する。このため、複数の温度センサの測定値の比較が不良原因を推定する際の手がかりになると考えられる。
(A)様々な類似性尺度を用いてクラスタリングを行う。
(B)クラスタリング結果(分類型)を説明変数とし、機械学習によって判別ルールを導出する。
図2との対応部分に同一符号を付して示す図11は第2の実施の形態による乾燥不良原因推定システム80の論理構成を示す。なお本実施の形態の乾燥不良原因推定システム80のハードウェア構成は第1の実施の形態の乾燥不良原因推定システム1と同様であるため、ここでの説明は省略する。
図12は、かかる原因ごとの判別ルールRLを学習する学習装置100の構成を示し、図13は、この学習装置100における学習の流れを示す。
以上のように本実施の形態の乾燥不良原因推定システム80では、洗濯乾燥機2の各センサ13から出力された運転データDT1のうち、制御部30が駆動・動力部12に対して指令値COM1を出力した前後の一定期間や、予め設定された特定の時間帯の運転データDT1の時系列データに基づいて洗濯乾燥機2の不良原因を特定する。
なお上述の第1の実施の形態においては、図2について上述したように、原因ごとの原因モデル27及び判定部32をそれぞれ設けるようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、図2との対応部分に同一符号を付した図15に示すように、分析サーバ110の原因推定部111を、すべての原因を混在させて学習させた1つの混合原因モデル112及び判定部113により構成するようにしてもよい。このようにしても第1の実施の形態と同様の効果を得ることができる。これと同様に第2の実施の形態についてもすべての判別ルールRLを混在させた1つの判別ルール及び判別部により分析サーバの原因推定部を構成するようにしてもよい。
Claims (2)
- 対象装置の不良原因を推定する不良原因推定装置において、
前記対象装置は、
それぞれ前記対象装置の状態を検出する複数のセンサ
を有し、
予め学習した不良原因ごとのモデルを記憶保持する記憶部と、
各前記センサから出力された時系列センサデータのうちの前記対象装置の状態変化をもたらす特定のデータ範囲の前記時系列センサデータを用い、不良原因ごとの前記モデルに基づいて前記対象装置の前記不良原因を推定する原因推定部と
を備え、
前記対象装置は、
必要な指令値を必要なタイミングで対応する制御対象に与えることにより当該制御対象の動作を制御する制御部を有し、
前記対象装置の状態変化をもたらす前記特定のデータ範囲は、前記制御部が前記制御対象に指令を与えた所定期間及び又は予め設定された特定の時間帯の範囲であり、
前記モデルは、
学習用の時系列センサデータを複数の類似性尺度ごとにそれぞれ対応する分類型に分類するクラスタリングを行い、クラスタリング結果を説明変数とし、機械学習によって導出された不良原因ごとの判別ルールであり、
前記原因推定部は、
前記センサから出力された前記時系列センサデータを前記類似性尺度ごとにそれぞれ対応する分類型に分類するクラスタリングを行い、前記類似性尺度ごとの分類結果を不良原因ごとの前記判別ルールとそれぞれ照らし合わせるようにして不良原因を推定する
ことを特徴とする不良原因推定装置。 - 対象装置の不良原因を推定する不良原因推定装置により実行される不良原因推定方法において、
前記対象装置は、
それぞれ前記対象装置の状態を検出する複数のセンサ
を有し、
予め学習した不良原因ごとのモデルを記憶保持する第1のステップと、
各前記センサから出力された時系列センサデータのうちの前記対象装置の状態変化をもたらす特定のデータ範囲の前記時系列センサデータを用い、不良原因ごとの前記モデルに基づいて前記対象装置の前記不良原因を推定する第2のステップと
を備え、
前記対象装置は、
必要な指令値を必要なタイミングで対応する制御対象に与えることにより当該制御対象の動作を制御する制御部を有し、
前記対象装置の状態変化をもたらす前記特定のデータ範囲は、前記制御部が前記制御対象に指令を与えた所定期間及び又は予め設定された特定の時間帯の範囲であり、
前記モデルは、
学習用の時系列センサデータを複数の類似性尺度ごとにそれぞれ対応する分類型に分類するクラスタリングを行い、クラスタリング結果を説明変数とし、機械学習によって導出された不良原因ごとの判別ルールであり、
前記第2のステップにおいて、前記不良原因推定装置は、
前記センサから出力された前記時系列センサデータを前記類似性尺度ごとにそれぞれ対応する分類型に分類するクラスタリングを行い、前記類似性尺度ごとの分類結果を不良原因ごとの前記判別ルールとそれぞれ照らし合わせるようにして不良原因を推定する
ことを特徴とする不良原因推定方法。
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