JPH04128610A - 監視・予知装置 - Google Patents
監視・予知装置Info
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- JPH04128610A JPH04128610A JP25122890A JP25122890A JPH04128610A JP H04128610 A JPH04128610 A JP H04128610A JP 25122890 A JP25122890 A JP 25122890A JP 25122890 A JP25122890 A JP 25122890A JP H04128610 A JPH04128610 A JP H04128610A
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Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02B—INTERNAL-COMBUSTION PISTON ENGINES; COMBUSTION ENGINES IN GENERAL
- F02B3/00—Engines characterised by air compression and subsequent fuel addition
- F02B3/06—Engines characterised by air compression and subsequent fuel addition with compression ignition
Landscapes
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
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。
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］
本発明は例えば排水ポンプ場のディーゼル機関の異常の
監視・予知、更には、生産設備をはじめとする一般機械
、電気電子装置の異常の監視・予知等に適用可能な監視
・予知装置に関する。
監視・予知、更には、生産設備をはじめとする一般機械
、電気電子装置の異常の監視・予知等に適用可能な監視
・予知装置に関する。
［従来の技術］
ディーゼル機関の異常監視を行なう従来のシステムを第
４図に示す。
４図に示す。
第４図に於いて、１００は監視対象のディーゼル機関で
ある。２００はディーゼル機関１００により駆動される
排水用のポンプである。３００はディーゼル機関１００
と減速機４００をつなぐ軸継手である。４００はディー
ゼル機関１００の回転数を減速する、軸継手３００と排
水用ポンプ２００の間に介在された減速機である。５０
１゜５０２．５０３，５０４，５０５はそれぞれディー
ゼル機関１００の各部発生音を観測する複数のマイクロ
フォンである。５５０はディーゼル機関１００の回転軸
の角度を観測する回転角検出器である。６０１，６０２
は、マイクロフォン５０１゜５０２．５０３，５０４，
５０５、及び回転角検出器５５０の各アナログ信号をそ
れぞれディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器である。
ある。２００はディーゼル機関１００により駆動される
排水用のポンプである。３００はディーゼル機関１００
と減速機４００をつなぐ軸継手である。４００はディー
ゼル機関１００の回転数を減速する、軸継手３００と排
水用ポンプ２００の間に介在された減速機である。５０
１゜５０２．５０３，５０４，５０５はそれぞれディー
ゼル機関１００の各部発生音を観測する複数のマイクロ
フォンである。５５０はディーゼル機関１００の回転軸
の角度を観測する回転角検出器である。６０１，６０２
は、マイクロフォン５０１゜５０２．５０３，５０４，
５０５、及び回転角検出器５５０の各アナログ信号をそ
れぞれディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器である。
６０３はＡ／Ｄ変換器６０１の出力信号のスペクトルを
解析するスペクトル解析器である。７０ Ｃｉ）は、ス
ペクトル解析器６０３の解析結果とＡ、／Ｄ変換器６［
］２の出力信号をメモリに記憶するデータ記憶手段であ
る。７５０はデータ記憶手段７００のブタを用い”〔、
ディーゼル機関１００が正常か異常かを判別する正常異
常判別手段である。９０Ｃ］は正常異常判別手段７５０
の判別結果を表示する監視表示手段である。
解析するスペクトル解析器である。７０ Ｃｉ）は、ス
ペクトル解析器６０３の解析結果とＡ、／Ｄ変換器６［
］２の出力信号をメモリに記憶するデータ記憶手段であ
る。７５０はデータ記憶手段７００のブタを用い”〔、
ディーゼル機関１００が正常か異常かを判別する正常異
常判別手段である。９０Ｃ］は正常異常判別手段７５０
の判別結果を表示する監視表示手段である。
上記した監視装置に於いては、監視対象となるディーゼ
ル機関１００か異常であるとき、ディーゼル機関１ （
１）０から発生する音の観瀬ｊデータから正常か異常か
を的確に判別でき、その結果を作業名（オペレータ）に
表示することによって、異常時に必要かつ的確な対応を
とることかできる。
ル機関１００か異常であるとき、ディーゼル機関１ （
１）０から発生する音の観瀬ｊデータから正常か異常か
を的確に判別でき、その結果を作業名（オペレータ）に
表示することによって、異常時に必要かつ的確な対応を
とることかできる。
［発明か解決しようとする課題］
しかしなから、これらの手段から得られる正常と異常と
の識別たけでは、ディーゼル機関のｆ防保全を行なう場
合には没に立たない。即ち、どのような異常かとの程度
進展しているのがか分からなければ、保全に必要な時間
、人、費用を討画的に準偏することができない。従って
、排水ポンプの健全性を保つことかできない。
の識別たけでは、ディーゼル機関のｆ防保全を行なう場
合には没に立たない。即ち、どのような異常かとの程度
進展しているのがか分からなければ、保全に必要な時間
、人、費用を討画的に準偏することができない。従って
、排水ポンプの健全性を保つことかできない。
［課題を解決するだめの手段］
そこで、本発明に於いては、第１図に示すように、デー
タ記憶手段７００と正常異常判別手段７５０から受けた
情誼をもとに監視対象の異常識別・予知を行なう異常識
別・予知手段８００を設けてなる構成としている。
タ記憶手段７００と正常異常判別手段７５０から受けた
情誼をもとに監視対象の異常識別・予知を行なう異常識
別・予知手段８００を設けてなる構成としている。
［作用］
この異常識別・予知手段８００は、監視対象か異常な音
を発生し、たとき、正常異常ＩＩ別手段７５ｆ〕から正
常２、・′異常の判別結果を受け、データ記憶手段７０
０から観１１データを読み込んで、少なくとも故障が−
か所でもあれば、異常の種類の識別を行ない、さらに、
過去の同様な異常のデータを利用して、異常の進展状況
を把握し、その異常の予知情報を出力する。なお、この
異常識別・η知手段には、−度起きた故障時の観測デー
タを加工して、異常識別の知識とし、て記憶、する、所
謂、学習機能を備えている。
を発生し、たとき、正常異常ＩＩ別手段７５ｆ〕から正
常２、・′異常の判別結果を受け、データ記憶手段７０
０から観１１データを読み込んで、少なくとも故障が−
か所でもあれば、異常の種類の識別を行ない、さらに、
過去の同様な異常のデータを利用して、異常の進展状況
を把握し、その異常の予知情報を出力する。なお、この
異常識別・η知手段には、−度起きた故障時の観測デー
タを加工して、異常識別の知識とし、て記憶、する、所
謂、学習機能を備えている。
［実施例］
以下図面を参照し、て本発明の一実施例を説明する。
本発明の一実施例に於ける全体の構成を第１図に示す。
第１図に於いて、符号１００から７５０までは上記した
第４図に示す構成要素と同様あり、ここではその説明を
省略する。
第４図に示す構成要素と同様あり、ここではその説明を
省略する。
第１図に於いて、８００は監視対象となるディーゼル機
関１００が異常な音を発生したとき、その異常の種類を
息別し、更に異常の予知情報を出力する異常怠別・予知
手段であり、データ記憶手段７００と正常異常判別手段
７５０がら受けた情報をも己に、監視対象となるディー
ゼル機関１００の異常本別・予知を行なう。
関１００が異常な音を発生したとき、その異常の種類を
息別し、更に異常の予知情報を出力する異常怠別・予知
手段であり、データ記憶手段７００と正常異常判別手段
７５０がら受けた情報をも己に、監視対象となるディー
ゼル機関１００の異常本別・予知を行なう。
９５０は、正常異常判別手段７５００判別結果と異常識
別・予知手段８００の監視・予知結果を表示する監視・
予知表示手段である。
別・予知手段８００の監視・予知結果を表示する監視・
予知表示手段である。
この正常異常判別１段７５０と、異常識別・予知手段８
００の詳細な構成を第２図に示す。
００の詳細な構成を第２図に示す。
正常異常判別手段７５０は符号７５１，７５２゜７５３
．７５４で示す各構成要素をもつ。
．７５４で示す各構成要素をもつ。
７５１はサイクル同期性確認手段であり、ディゼル機関
１００の吸入−圧縮一爆発一排気の一サイクルに対応し
た音のスペクトルデータを７〔−〕サイクル分、データ
記憶手段７００から得て、そのデータの特徴かサイクル
同期性を持っているが否かを確認し７、サイクル同期性
を持っていなければ正常と判定する。
１００の吸入−圧縮一爆発一排気の一サイクルに対応し
た音のスペクトルデータを７〔−〕サイクル分、データ
記憶手段７００から得て、そのデータの特徴かサイクル
同期性を持っているが否かを確認し７、サイクル同期性
を持っていなければ正常と判定する。
７５２は再現性確認手段であり、サイクル同期性確認手
段７５〕で正常と判定されなかった場合について、７０
ザイクル分の音のスペクトルデータの特徴量の分布か正
規分布を示しているが否がを確認し１正規分布を示して
ぃなかった場合は正常と判定する。
段７５〕で正常と判定されなかった場合について、７０
ザイクル分の音のスペクトルデータの特徴量の分布か正
規分布を示しているが否がを確認し１正規分布を示して
ぃなかった場合は正常と判定する。
７５３はディーゼル機関Ｉ Ｃ１Ｏの正常時のスペクト
ルデータを記憶する正常スペクトルデータ記憶手段であ
り、予め正常時の音を観測し、この音情報をスペクトル
データとして記憶している。
ルデータを記憶する正常スペクトルデータ記憶手段であ
り、予め正常時の音を観測し、この音情報をスペクトル
データとして記憶している。
７５４はスペクトル正常異常判別手段であり、再現性確
認手段７５２で正常と判定されなかった場合について、
記憶手段７５３の正常時スペクトルデータから７０サイ
クル分の音のスペクトルデータのサンプルまでの距離Ｄ
（多変量解析でいうマハラノビス距離）の大小で異常を
判別する。
認手段７５２で正常と判定されなかった場合について、
記憶手段７５３の正常時スペクトルデータから７０サイ
クル分の音のスペクトルデータのサンプルまでの距離Ｄ
（多変量解析でいうマハラノビス距離）の大小で異常を
判別する。
また、異常識別・予知手段８００は、符号８０１、．８
０２，８０３，８０４，８０５で示す各構成要素をもつ
。
０２，８０３，８０４，８０５で示す各構成要素をもつ
。
８０１は異常パターン初期値記憶手段であり、予め設計
上の知見から異常と見なされた異常パターンを記憶する
。
上の知見から異常と見なされた異常パターンを記憶する
。
８０２は異常識別手段であり、正常異常判別手段７５０
で異常と判別されたものを更に異常の種別Ａ、Ｂ、Ｃ等
と識別する手段であり、３層のニューラルネットワーク
を用いてパターン認識を行なう。
で異常と判別されたものを更に異常の種別Ａ、Ｂ、Ｃ等
と識別する手段であり、３層のニューラルネットワーク
を用いてパターン認識を行なう。
８０３は予知手段であり、同じ異常と識別された過去の
情報を回想することによって将来の異常の進展を予測す
る。
情報を回想することによって将来の異常の進展を予測す
る。
８０４は異常パターン実測値記憶手段であり、これまで
に分かっている実際に生じた異常パターンのデータを記
憶する。
に分かっている実際に生じた異常パターンのデータを記
憶する。
８０５は学習手段であり、異常パターン実測値記憶手段
８０４からの実際に生じた異常パターンのデータを利用
して、異常識別手段８０２の知謀を学習によって更新す
る手段である。学習には、誤差逆伝播法と呼ばれる学習
法を用いる。
８０４からの実際に生じた異常パターンのデータを利用
して、異常識別手段８０２の知謀を学習によって更新す
る手段である。学習には、誤差逆伝播法と呼ばれる学習
法を用いる。
以上、述べた手段により、監視対象となるディーゼル機
関１００の異常時には、ディーゼル機関１００より発生
する音の観測データから、ディーゼル機関１００の異常
を的確に判別し、更に、異常の種別を識別し、過去の異
常の情報と合わせ、将来の予測として、その結果を人間
オペレータに表示する。
関１００の異常時には、ディーゼル機関１００より発生
する音の観測データから、ディーゼル機関１００の異常
を的確に判別し、更に、異常の種別を識別し、過去の異
常の情報と合わせ、将来の予測として、その結果を人間
オペレータに表示する。
この際の監視・予知表示手段９５０の表示例を第３図に
示す。
示す。
このように、異常識別・予知手段８００を新たに付加す
ることによって、従来では不可能であった異常の種類が
識別できる。また、従来では不可能であった異常の進展
の様子が把握できる。即ち、監視対象となるディーゼル
機関の異常時には、ディーゼル機関から発生する音の観
測データから、異常を的確に判別して、更に、異常の種
別を識別し、過去の異常の情報と合わせ、将来の予測と
してその結果を人間オペレータに表示することによって
、保全に必要な時間、人、費用を計画的に準備すること
ができ、排水ポンプの健全性を保つことができる。
ることによって、従来では不可能であった異常の種類が
識別できる。また、従来では不可能であった異常の進展
の様子が把握できる。即ち、監視対象となるディーゼル
機関の異常時には、ディーゼル機関から発生する音の観
測データから、異常を的確に判別して、更に、異常の種
別を識別し、過去の異常の情報と合わせ、将来の予測と
してその結果を人間オペレータに表示することによって
、保全に必要な時間、人、費用を計画的に準備すること
ができ、排水ポンプの健全性を保つことができる。
なお、この異常識別・予知手段８００には、度起きた故
障時の観測データを加工して、異常識別の知識として記
憶する、所謂学習機能を備えているので、２０年を越え
て使用される設備の経年変化にも対応でき、極めて産業
上の価値が高いと言えよう。
障時の観測データを加工して、異常識別の知識として記
憶する、所謂学習機能を備えているので、２０年を越え
て使用される設備の経年変化にも対応でき、極めて産業
上の価値が高いと言えよう。
［発明の効果コ
以上詳記したように本発明によれば、音による監視機能
を有する機械等の設備の監視・予知装置に於いて、音の
観測信号をスペクトル解析するスペクトル解析器と、同
解析器の解析データを記憶する記憶手段と、同記憶デー
タから観測対象の異常有無を判別する判別手段と、同判
別結果の情報と上記記憶データから異常識別及び予知を
行なう異常識別・予知手段と、同異常識別・予知手段で
得た情報を表示する監視・予知表示手段とを有して、観
測対象の正常／異常の判別と異常の進展予測を表示する
機能をもつ構成としたことにより、監視対象の保全に必
要な時間、人、費用等を計画的に準備することができ、
上記監視対象の健全性を保つことができる。
を有する機械等の設備の監視・予知装置に於いて、音の
観測信号をスペクトル解析するスペクトル解析器と、同
解析器の解析データを記憶する記憶手段と、同記憶デー
タから観測対象の異常有無を判別する判別手段と、同判
別結果の情報と上記記憶データから異常識別及び予知を
行なう異常識別・予知手段と、同異常識別・予知手段で
得た情報を表示する監視・予知表示手段とを有して、観
測対象の正常／異常の判別と異常の進展予測を表示する
機能をもつ構成としたことにより、監視対象の保全に必
要な時間、人、費用等を計画的に準備することができ、
上記監視対象の健全性を保つことができる。
第１図は本発明の一実施例に係る監視・予知装置の全体
の構成を示すブロック図、第２図は上記実施例に於ける
正常異常判別手段と異常識別・予知手段の構成を示すブ
ロック図、第３図は上記実施例に於ける監視・予知表示
手段の表示例を示す図、第４図は従来の監視装置の構成
を示すブロック図である。 １００・・・ディーゼル機関、２００・・・排水用ポン
プ、３００・・・軸継手、４００・・・減速機、５０゜
５０２．５０３，５０４，５０５・・・マイクロフォン
、５５０・・回転角検出器、６０１．６）、０２・・Ａ
／Ｄ変換器、６０３・ スペクトル解析器、７Ｃ〕０・
・データ記悟手段、７５０・・正常異常判別手段、７５
１・・サイクル同期性確認手段、７５２・再現性確認手
段、７５３・・止常時スペクトルデータ記憶手段、７５
４・・スペクトル正常異常判別手段、８００・・異常志
別・予知手段、８０１・異常パターン初期値記憶手段、
８０２・・異常志別丁段、８０３・・・予知手段、８０
４・・異常バター〕実測値記四丁段、８０５・・学習手
段、９００・監視表示手段、９５０・・監視・予知表示
手段。 出願人代理人 弁理士 鈴江武彦 第 図
の構成を示すブロック図、第２図は上記実施例に於ける
正常異常判別手段と異常識別・予知手段の構成を示すブ
ロック図、第３図は上記実施例に於ける監視・予知表示
手段の表示例を示す図、第４図は従来の監視装置の構成
を示すブロック図である。 １００・・・ディーゼル機関、２００・・・排水用ポン
プ、３００・・・軸継手、４００・・・減速機、５０゜
５０２．５０３，５０４，５０５・・・マイクロフォン
、５５０・・回転角検出器、６０１．６）、０２・・Ａ
／Ｄ変換器、６０３・ スペクトル解析器、７Ｃ〕０・
・データ記悟手段、７５０・・正常異常判別手段、７５
１・・サイクル同期性確認手段、７５２・再現性確認手
段、７５３・・止常時スペクトルデータ記憶手段、７５
４・・スペクトル正常異常判別手段、８００・・異常志
別・予知手段、８０１・異常パターン初期値記憶手段、
８０２・・異常志別丁段、８０３・・・予知手段、８０
４・・異常バター〕実測値記四丁段、８０５・・学習手
段、９００・監視表示手段、９５０・・監視・予知表示
手段。 出願人代理人 弁理士 鈴江武彦 第 図
Claims (1)
- 音による監視機能を有する機械等の設備の監視・予知装
置に於いて、音の観測信号をスペクトル解析するスペク
トル解析器と、同解析器の解析データを記憶する記憶手
段と、同記憶データから観測対象の異常有無を判別する
判別手段と、同判別結果の情報と上記記憶データから異
常識別及び予知を行なう異常識別・予知手段と、同異常
識別・予知手段で得た情報を表示する監視・予知表示手
段とを有し、観測対象の正常／異常の判別と異常の進展
予測を表示することを特徴とする監視・予知装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25122890A JPH04128610A (ja) | 1990-09-19 | 1990-09-19 | 監視・予知装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25122890A JPH04128610A (ja) | 1990-09-19 | 1990-09-19 | 監視・予知装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04128610A true JPH04128610A (ja) | 1992-04-30 |
Family
ID=17219618
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25122890A Pending JPH04128610A (ja) | 1990-09-19 | 1990-09-19 | 監視・予知装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04128610A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1731857A1 (en) * | 2004-01-21 | 2006-12-13 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Device diagnosis device, freezing cycle device, fluid circuit diagnosis method, device monitoring system, and freezing cycle monitoring system |
| JP2009294147A (ja) * | 2008-06-06 | 2009-12-17 | Tokyu Car Corp | 移動体の異常検出方法 |
| JP2009294146A (ja) * | 2008-06-06 | 2009-12-17 | Tokyu Car Corp | 機械システムの異常検出方法 |
-
1990
- 1990-09-19 JP JP25122890A patent/JPH04128610A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1731857A1 (en) * | 2004-01-21 | 2006-12-13 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Device diagnosis device, freezing cycle device, fluid circuit diagnosis method, device monitoring system, and freezing cycle monitoring system |
| EP1731857A4 (en) * | 2004-01-21 | 2009-03-18 | Mitsubishi Electric Corp | DEVICE DIAGNOSTIC DEVICE, FREEZING CYCLE DEVICE, FLUID CIRCUIT DIAGNOSING METHOD, DEVICE MONITORING SYSTEM, AND FREEZING CYCLE MONITORING SYSTEM |
| US7558700B2 (en) | 2004-01-21 | 2009-07-07 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Equipment diagnosis device, refrigerating cycle apparatus, fluid circuit diagnosis method, equipment monitoring system, and refrigerating cycle monitoring system |
| JP2009294147A (ja) * | 2008-06-06 | 2009-12-17 | Tokyu Car Corp | 移動体の異常検出方法 |
| JP2009294146A (ja) * | 2008-06-06 | 2009-12-17 | Tokyu Car Corp | 機械システムの異常検出方法 |
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