JPH02268279A - 電気機器絶縁診断方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は電気機器絶縁診断エキスパートシステムに関す
るものである。

〔従来の技術〕

従来の回転機の絶縁診断エキスパートシステムでは、絶
縁材料研究会資料ＥＩＭ−８８−７２に記載されている
ように、絶縁の劣化状況を知るのに必要な非破壊特性値
、すなわち絶縁抵抗、成極指数、誘電正接、交流電流、
最大放電々荷量等の値を入力し、また油塵埃の付着状況
、ウェッジ緩み状況等の目視点検結果を大、中、小の定
性的表現でデータ入力をしている。そしてタライテリア
型またはプロダクションルール型知識表現で作成された
知識データベースを有効に使い、推論エンジンで推論を
実行する。

〔発明が解決しようとする課題〕 電気機器特に回転機の絶縁劣化は一般に熱、電気２機械
環境等の要因が単独あるいは複合した状況下で発生、進
展して絶縁破壊に至る。実際の機器の使用形態も様々で
電気的絶縁特性のみから絶縁劣化を診断できる場合が少
なく、使用状態、目視点検等の情報から人的な経験に基
づく定性的な判断も加味して、診断を下す場合がほとん
どである。

従って推論のトリーも多岐にわたり、また推論結果も、
１つの事象に対して複数個の診断結果が得られるのがほ
とんどである。この場合、どの結果を選定するかは確実
度の考えを取り入れ、診断するのに必要な条件がいくつ
満足されるかによって、診断結果の確実度を算出し、優
先順位を決定している。しかしながら絶縁診断の場合は
上述したように、定量的なデータのみから診断できる場
合は少なく、定性的な情報を加味し、様々な条件より結
論を導くため、上述の確実度を用いてもすべての診断結
果が同レベルに並び、明確に優先順位をつけることが困
難な欠点があった。

また、当然のことながら高信頼性の診断結果を得るため
には、数多くの定量的データおよび定性的情報が必要と
なるが、これらのデータおよび情報をすべて調査し入力
することは一般的に困難である。従ってエキスパートシ
ステムへの実際の入力に当っては、質問に対して回答不
明部分は未調査または不明等の回答を入力し、これらの
回答不明部分を推定に必要な条件から除外した形で診断
が実施されている。その結果として抜けのある不十分な
診断結果しか得られず１重大な事故ポテンシャルを見逃
す欠点があった。

本発明は以上の点に鑑みなされたものであり、信頼性の
高い診断結果を得ることを可能とした電気機器絶縁診断
エキスパートシステムを提供することを目的とするもの
である。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的は、診断結果の的中率を実行毎に算出および更
新し、推論結果の確実度とすると共に、不明入力データ
をエキスパートシステム内で推定し、明確な入力データ
と合わせ診断することにより、達成される。

〔作用〕

上記手段を設けたので、事実に即した確実度として複数
個の結果に対しても可能性の大きい順に優先順位が識別
でき、また診断に必要なすべてのデータで診断できるよ
うになって、抜けのない十分な診断結果が得られるよう
になり、信頼性の高い診断結果を得ることができる。

すなわちある問題事象に対して複数個出力された診断結
果に基づき、利用者は実際に調査し確認した結果より複
数個の診断結果のうちどれが正しかったかを入力し、確
認することにより、コンピュータ内で的中率を算出し、
データとして蓄積していく、この動作を実行毎に実施す
ることにより。

実績として各結果に対する的中率は更新および蓄積され
てゆき、事実に即した確実度として、複数個の結果に対
しても可能性の大きい順に優先順位が識別できるように
なる。

また、診断にたどったルートを統計データとしてコンピ
ュータで処理し、実行毎に蓄積することにより、入力デ
ータ中、不明な回答が存在しても過去に実施したことの
ある類似の診断ルートと比較し、最も適切な回答をコン
ピュータ内で推論し。

診断に必要なすべてのデータを用いた信頼性の高い診断
結果が得られる。

〔実施例〕

以下、図示および表示した実施例に基づいて本発明を説
明する。第１図から第３図および第１表から第３表には
本発明の一実施例が示されている。

コンピュータ、このコンピュータによって実行されるデ
ータベース、出力用プリンタおよび周辺機器から構成さ
れる電気機器絶縁診断エキスパートシステムにおいて、
本実施例では診断結果の的中率を実行毎に算出および更
新し、推論結果の確実度とすると共に、不明入力データ
をエキスパートシステム内で推定し、明確な入力データ
と合わせ診断した。このようにすることにより事実に即
した確実度として複数個の結果に対しても可能性の大き
い順に優先順位が識別でき、また診断に必要なすべての
データで診断できるようになって、抜けのない十分な診
断結果が得られるようになり、信頼性の高い診断結果を
得ることを可能とした電気機器絶縁診断エキスパートシ
ステムを得ることができる。

すなわち第１図に示されているように、対話形式でコン
ピュータ内に入力された非破壊試験値および目視点検結
果情報は、推論エンジンＩＡに取り込まれる。この推論
エンジンＩＡでは取り込まれたデータに対し、非破壊値
判定知識データベース２Ａ、洗化原因知識データベース
３Ａ、目視点検知識データベース４Ａに蓄えられている
知識をうまく索引しながら推論を実行し、専門家並みの
診断をする１回答パターン識別プログラム５Ａでは実行
毎に第２図に示される回答ルートのあらゆるパターン（
太線）の識別を行い、その結果を回答パターンデータベ
ース６Ａに順次格納してゆく。

対話形式で続々と出される質問に対し、利用者が早急に
回答が出せない場合、過去に実施された回答パターンの
内、類似パターンを回答パターンデータベース６Ａより
検索し、回答不明部の推定を実施する。それによって利
用者の回答不明部があったとしても、抜けのない診断結
果を得ることができる。

このようにして得られた診断結果が複数個存在した場合
、利用者はその１つ１つについて調査し確認することに
なるが、その確認結果、すなわち診断結果の正誤をコン
ピュータに入力し、診断結果的中率算出プログラム７Ａ
で各々の診断結果の的中率を算出し、的中率保管データ
ベース８Ａに格納される。この動作は実行毎に実施され
るため、診断結果的中率は常に最新の値に置き換えられ
る。

これにより複数個の診断結果が得られた場合、的中率保
管データベース８Ａ中に格納されている最新の的中率を
用い、的中率の大きいもの、すなわち確実度の高い順に
診断結果を出力することができる。

このような学習機能を備えた電気機器絶縁診断エキスパ
ートシステムを使用することにより、あるデータを入力
しなかったばかりに大事故につながるポテンシャルを予
知できなかったというような問題を排除できるのみなら
ず、事実に即した的中率（確実度）により信頼性の高い
診断結果が得られる利点があるが、以下、更に詳細に説
明する。

なお、第１図で９Ａは診断結果出力、ＩＯＡは診断結果
データベース、１１Ａは診断結果データベース格納であ
る。

第１表には発電機固定子コイルの代表的な目視点検項目
の一例が示されている。夫々の目視点検項目に対する点
検結果として大、中、小、無、不明または有、無、不明
の定性的結果に対応する番号の選択肢を選び、選択覧に
表示している。これらはすべてコンピュータのデイスプ
レィ上に表示され、入力作業を実施する。この入力作業
中、例えばスペーサ緩みの状況および糸縛り緩み状況が
不明で３を選択し、残りはすべて不明なく回答ができた
とする。入力作業終了後、第２表に示されているように
、回答パターンの過去実績が蓄積された回答パターンデ
ータベース６Ａ（第１図参照）より、今回の２つの不明
回答部分を除いた回答パターンと類似したパターンを検
索し、この実績より不明回答部分を推定し、コンピュー
タ内に入力する。すなわち回答パターンデータベースよ
り。

類似した回答パターン１ａを検索し、入力時、不明であ
ったスペーサ緩み状況には１：有を、糸縛り緩み状況に
は１：有を推定し、入力データを完成させる。

不明点なく回答されたものには回答パターンデータベー
ス中に格納されている回答パターンと比軸され、新たな
ものは実績として登録され、回答パターンデータベース
中に新規に格納される。実行毎にこの動作は繰り返され
る。

目視点検結果として入力されたデータは、推論エンジン
で目視点検知識データベースに格納された知識を用いな
がら推論を進め、第３表に示されている診断結果をコン
ピュータデイスプレィ上に出力する。

第３表 複数個の診断結果に対しては確実度、すなわち的中率の
大きなものから出力され、優先順位がっけられている。

同表に示されているように本実施例では［起動停止回数
が多い」が最も確実度が高く、７０％となっている。こ
の確実度は下された診断結果の的中率から算出されるも
ので、次に述べる手法により算出される。

エキスパートシステムにより得られた診断結果に基づき
、利用者は実際に原因を究明し、診断結果が本当に正し
かったか、誤りであったかを確認し、第３表に示すデイ
スプレィ上に表示された各診断結果の正誤を入力してい
く。この入力データを基にコンピュータ内では過去実行
回数に対する正解の回数の率を計算し、統計データとし
て的中率保管データベースに格納される。この操作が実
″テ毎に繰り返し実施されることにより、的中率は実績
として積み上げられ、より精度の高い的中率を算出する
ことができる。

この的中率は、推論にたどったルート別に算出される。

すなわち各種の結果群の中には第３図に示されている推
論結果Ｂ、Ｃ，Ｉ−（のように、質問１から質問３の回
答に対する推論ルートが異なつていでも、同一結果が得
られている。各診断結果が同一でも推論のルートが異な
れば１診断結果的中率は異なって設定されるようプログ
ラミングされている。例えば第３図に示されている推論
フロードリー図で、推論ルートタイプＬＭ（イー１→ロ
ー１→ホー２）でも、推論ルートタイプ２Ｍ（イー１→
ロー２→へ−１）でも結果群のＢを選定できるが、推論
ルートタイプＩＭに対する結果Ｂの的中率と、推論ルー
トタイプ２Ｍに対する結果Ｂの的中率とは全く異なる値
を持つことになる。

従ってコンピュータ内では推論ルートとそれによって得
られた結果とをリンクし、一つの事象としてとらえて的
中率を計算するようプログラミングされている。

このようにエキスパートシステムから出される質問に対
し、回答不明箇所が存在してもすべて回答した場合と同
等、かつ信頼性の高い確率底を有した推論結果が得られ
る。

このように本実施例によれば診断に必要な入力データ中
不明データが存在したとしても、過去の回答パターン実
績より類似パターンを検索し、不明データを推定するこ
とができ、抜けのない詳細な診断が実施できる。

また、実行毎に診断結果の的中率を算出し、更新してい
くことにより、事実に基づいた最新の的中率を得ること
ができ、信頼性の高い診断結果が得られる。

〔発明の効果〕

上述のように本発明は信頼性の高い診断結果が得られる
ようになって、信頼性の高い診断結果を得ることを可能
とした電気機器絶縁診断エキスパートシステムを得るこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の電気機器絶縁診断エキスパートシステ
ムの一実施例の推論実行フロー図、第２図は同じく一実
施例の回答ルートのパターンを示す説明図、第３図は同
じく一実施例の推論フロードリー図である。 ＩＡ・・・推論エンジン、２Ａ・・・非破壊値判定知識
データベース−３Ａ・・・劣化原因知識データベース、
４Ａ・・・目視点検知識データベース。 ６Ａ・・・回答パ ターンデータベース。 ８Ａ・・・的中率保管データム ＩＡ・・・推論エンジノ ２人・・・非破壊値判定知識データベース３Ａ・・・劣
化厚刃知識データベース ４Ａ・・・目視点検知識データベース ６Ａ・・・回答バター／データベース ８Ａ・・・的中率保管データベース １０Ａ・・・診断結果データベース

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、コンピュータ、このコンピュータによつて実行され
   るデータベース、出力用プリンタおよび周辺機器から構
   成される電気機器絶縁診断エキスパートシステムにおい
   て、診断結果の的中率を実行毎に算出および更新し、推
   論結果の確実度とすると共に、不明入力データを前記エ
   キスパートシステム内で推定し、明確な入力データと合
   わせ診断することを特徴とする電気機器絶縁診断エキス
   パートシステム。 ２、前記的中率が、複数個出力された診断結果に基づき
   、実際に調査し確認した結果から前記複数個の診断結果
   のうちどれが正しかつたかを入力、確認することにより
   前記コンピュータ内で算出され、データとして更新され
   蓄積されるものである特許請求の範囲第１項記載の電気
   機器絶縁診断エキスパートシステム。 ３、前記的中率が、推論にたどつたルート別に算出され
   るものである特許請求の範囲第１項記載の電気機器絶縁
   診断エキスパートシステム。 ４、前記コンピュータが、診断にたどつたルートを統計
   データとして処理し、実行毎に蓄積するものである特許
   請求の範囲第１項記載の電気機器絶縁診断エキスパート
   システム。 ５、前記不明入力データが、過去の類似の診断ルートと
   比較され、最も適切な回答として推定されるものである
   特許請求の範囲第１項記載の電気機器絶縁診断エキスパ
   ートシステム。 ６、不明点なく回答されたものが、過去のデータと比較
   され、新たなものは実績として新規に格納されるもので
   ある特許請求の範囲第１項記載の電気機器絶縁診断エキ
   スパートシステム。 ７、前記診断結果が複数個の場合は、前記確実度の大き
   いものから出力され、優先順位がつけられているもので
   ある特許請求の範囲第１項記載の電気機器絶縁診断エキ
   スパートシステム。