JPH05266389A - 故障監視装置及びファジイ推論による故障監視方法 - Google Patents
故障監視装置及びファジイ推論による故障監視方法Info
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- JPH05266389A JPH05266389A JP9372692A JP9372692A JPH05266389A JP H05266389 A JPH05266389 A JP H05266389A JP 9372692 A JP9372692 A JP 9372692A JP 9372692 A JP9372692 A JP 9372692A JP H05266389 A JPH05266389 A JP H05266389A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 管理業者に重大な異常の発生を予知し、且
つ、経済的な対応を取ることができるように警告する故
障監視装置及び方法を提供する。 【構成】 検知手段2は異常の出現頻度を検出する。診
断手段3は被害の大きさを診断する。ファジイ制御演算
部4は異常の出現頻度と被害の大きさに基づいて対応を
決定する。ファジイ制御演算部4は対応決定にファジイ
推論を用いる。
つ、経済的な対応を取ることができるように警告する故
障監視装置及び方法を提供する。 【構成】 検知手段2は異常の出現頻度を検出する。診
断手段3は被害の大きさを診断する。ファジイ制御演算
部4は異常の出現頻度と被害の大きさに基づいて対応を
決定する。ファジイ制御演算部4は対応決定にファジイ
推論を用いる。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、空気調和機、冷凍・冷
蔵庫、冷凍・冷蔵ショーケース等の機器の運転状況を監
視して、異常に対する対応出力を発生する故障監視装置
及び方法に関するものである。
蔵庫、冷凍・冷蔵ショーケース等の機器の運転状況を監
視して、異常に対する対応出力を発生する故障監視装置
及び方法に関するものである。
【0002】
【従来の技術】スーパーマーケットやコンビニエンスス
トア等の店舗には複数の冷凍・冷蔵ショーケースや、冷
凍・冷蔵庫が設置されており、係る機器の保守(メンテ
ナンス)は専門の管理業者に委託されているのが通常で
ある。この種機器が完全に故障して動作しなくなってし
まった場合には、当然に店舗から管理業者に連絡され、
即刻故障部品の交換修理等を行うものであるが、係る完
全な故障に到る以前においては、従来は定期点検等にお
いて時間(或いは動作回数)を基準として部品の交換或
いは補修が行われていた。
トア等の店舗には複数の冷凍・冷蔵ショーケースや、冷
凍・冷蔵庫が設置されており、係る機器の保守(メンテ
ナンス)は専門の管理業者に委託されているのが通常で
ある。この種機器が完全に故障して動作しなくなってし
まった場合には、当然に店舗から管理業者に連絡され、
即刻故障部品の交換修理等を行うものであるが、係る完
全な故障に到る以前においては、従来は定期点検等にお
いて時間(或いは動作回数)を基準として部品の交換或
いは補修が行われていた。
【0003】即ち、機器(部品を含む)の故障率は一般
的に使用し始めた初期に高く(取付ミス等を含む)、そ
の後低くなって安定し、長く使用すると今度は磨耗等に
よる故障が発生して高くなる所謂バスタブ曲線と称され
る推移を示す。また、機器や部品はランタイムモニタに
て何時間使用できるか或いは何回使用できるか寿命が決
まっており、時間を基準とした補修は係る故障率の推移
或いは寿命に則って行われている。
的に使用し始めた初期に高く(取付ミス等を含む)、そ
の後低くなって安定し、長く使用すると今度は磨耗等に
よる故障が発生して高くなる所謂バスタブ曲線と称され
る推移を示す。また、機器や部品はランタイムモニタに
て何時間使用できるか或いは何回使用できるか寿命が決
まっており、時間を基準とした補修は係る故障率の推移
或いは寿命に則って行われている。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、機器の
部品が故障して交換すると、今度は当該部品に関して初
期故障が発生し易くなる。また、寿命を定めたとしても
機器や部品によっては長く使用できる場合もあり、時間
のみを基準として機器の管理を行うと重大な異常の発生
を予知することができず、また、無駄な点検等を強いら
れる問題があった。
部品が故障して交換すると、今度は当該部品に関して初
期故障が発生し易くなる。また、寿命を定めたとしても
機器や部品によっては長く使用できる場合もあり、時間
のみを基準として機器の管理を行うと重大な異常の発生
を予知することができず、また、無駄な点検等を強いら
れる問題があった。
【0005】本発明は係る従来の技術的課題を解決する
ために成されたものであり、管理業者に重大な異常の発
生を予知し、且つ、経済的な対応を取ることができるよ
うに警告する故障監視装置及び方法を提供することを目
的とする。
ために成されたものであり、管理業者に重大な異常の発
生を予知し、且つ、経済的な対応を取ることができるよ
うに警告する故障監視装置及び方法を提供することを目
的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】即ち、請求項1の発明の
故障監視装置は、機器の運転状況を監視して異常に対す
る対応出力を発生するものであって、異常の出現頻度を
検出する検知手段と、被害の大きさを診断する診断手段
と、異常の出現頻度と被害の大きさに基づいて対応を決
定する制御手段とを備えており、この制御手段における
対応決定にファジイ推論を用いることを特徴とする。
故障監視装置は、機器の運転状況を監視して異常に対す
る対応出力を発生するものであって、異常の出現頻度を
検出する検知手段と、被害の大きさを診断する診断手段
と、異常の出現頻度と被害の大きさに基づいて対応を決
定する制御手段とを備えており、この制御手段における
対応決定にファジイ推論を用いることを特徴とする。
【0007】また、請求項2の発明のファジイ推論によ
る故障監視方法は、異常の出現頻度を入力変数Aとし、
被害の大きさを入力変数Bとして複数の推論規則の両入
力変数に対応するメンバーシップ関数から両入力変数に
応じたメンバーシップ値を求めた後、当該推論規則の出
力変数Yをファジイ合成し、その重心をとることにより
推論結果を得て、これを対応決定に利用することを特徴
とする。
る故障監視方法は、異常の出現頻度を入力変数Aとし、
被害の大きさを入力変数Bとして複数の推論規則の両入
力変数に対応するメンバーシップ関数から両入力変数に
応じたメンバーシップ値を求めた後、当該推論規則の出
力変数Yをファジイ合成し、その重心をとることにより
推論結果を得て、これを対応決定に利用することを特徴
とする。
【0008】
【作用】本発明によれば異常の出現頻度及び被害の大き
さに基づき、機器の運転状態を基準として故障監視を行
うので、異常の発生を予知し、且つ、被害の大きさに応
じた適切な対応を決定して警告指示することができる。
さに基づき、機器の運転状態を基準として故障監視を行
うので、異常の発生を予知し、且つ、被害の大きさに応
じた適切な対応を決定して警告指示することができる。
【0009】
【実施例】次に、図面に基づき本発明の実施例を説明す
る。図1は本発明の故障監視装置1の機能ブロック図、
図2は店舗及び管理センタを含めた監視システムを示す
図である。図2において、店舗としてのコンビニエンス
ストアCVSには図示しない複数の冷凍・冷蔵ショーケ
ースが設置されており、保守管理業者の事務所としての
管理センタには係る複数のコンビニエンスストアCVS
に設置された各機器の故障を監視するためのホストコン
ピュータHCが設置されている。各コンビニエンススト
アCVSとホストコンピュータHCは公衆回線によって
接続されている。
る。図1は本発明の故障監視装置1の機能ブロック図、
図2は店舗及び管理センタを含めた監視システムを示す
図である。図2において、店舗としてのコンビニエンス
ストアCVSには図示しない複数の冷凍・冷蔵ショーケ
ースが設置されており、保守管理業者の事務所としての
管理センタには係る複数のコンビニエンスストアCVS
に設置された各機器の故障を監視するためのホストコン
ピュータHCが設置されている。各コンビニエンススト
アCVSとホストコンピュータHCは公衆回線によって
接続されている。
【0010】図1において、検知手段2と診断手段3は
前記コンビニエンスストアCVSに設置された冷凍・冷
蔵ショーケースに設けられ、制御手段としてのファジイ
制御演算部4とモニタ6は前記ホストコンピュータHC
が具備している。検知手段2及び診断手段3はいずれも
コンビニエンスストアCVSに設けられた冷凍・冷蔵シ
ョーケースの運転状態を監視しており、検知手段2は例
えば庫内の冷えが甘い(設定温度よりも庫内温度が高め
である)等の異常がどの位の頻度で発生しているか、即
ち、異常の出現頻度を検知する。検知手段2はこの異常
の出現頻度を0以上6以下の区間に正規化し、当該正規
化した出現頻度を入力変数Aとして公衆回線を通し、ホ
ストコンピュータHCのファジイ制御演算部4に出力す
る。例えば、異常が全く発生していない場合には、前記
入力変数Aは0、時々発生している場合には3、かなり
頻繁に発生している場合には6となる。
前記コンビニエンスストアCVSに設置された冷凍・冷
蔵ショーケースに設けられ、制御手段としてのファジイ
制御演算部4とモニタ6は前記ホストコンピュータHC
が具備している。検知手段2及び診断手段3はいずれも
コンビニエンスストアCVSに設けられた冷凍・冷蔵シ
ョーケースの運転状態を監視しており、検知手段2は例
えば庫内の冷えが甘い(設定温度よりも庫内温度が高め
である)等の異常がどの位の頻度で発生しているか、即
ち、異常の出現頻度を検知する。検知手段2はこの異常
の出現頻度を0以上6以下の区間に正規化し、当該正規
化した出現頻度を入力変数Aとして公衆回線を通し、ホ
ストコンピュータHCのファジイ制御演算部4に出力す
る。例えば、異常が全く発生していない場合には、前記
入力変数Aは0、時々発生している場合には3、かなり
頻繁に発生している場合には6となる。
【0011】一方、診断手段3は係る冷えが甘いと云う
異常が冷凍・冷蔵ショーケースのどの部品の故障に起因
して発生しているかを推定し、被害の大きさを決定す
る。その際、診断手段3は図3に示す如きランタイムモ
ニタに基づいて故障部品を特定する。例えば、前記冷え
が甘いと云う異常に関しては冷却装置の圧縮機、この圧
縮機の通電を制御するマグネットスイッチ、或いは圧縮
機を冷却するための圧縮機ファンモータが故障したこと
が考えられる。診断手段3は冷えが甘いと云う異常か
ら、先ず故障した部品は圧縮機、マグネットスイッチ及
び圧縮機ファンモータのいずれかであろうと推定する。
ここで、圧縮機、マグネットスイッチ及び圧縮機ファン
モータの寿命は図3のランタイムモニタに示す如く、マ
グネットスイッチが最も短い。そして、それらを使用し
始めてからの経過時間(若しくは回数)より例えばマグ
ネットスイッチの寿命が切れていることを確認すると、
診断手段3は異常の原因をマグネットスイッチの故障と
断定する。更に、故障と断定した部品から被害の大きさ
を決定する。ここで機器の動作上重要な部品程、故障し
た場合の被害は大きい。診断手段3はこの被害の大きさ
を0以上6以下の区間に正規化し、当該正規化した被害
の大きさを入力変数Bとして公衆回線を通し、ホストコ
ンピュータHCのファジイ制御演算部4に出力する。例
えば、前記圧縮機は最も重要な部品であるから圧縮機の
故障の場合には被害はかなり大きく入力変数Bは6、マ
グネットスイッチの場合には圧縮機よりも重要ではない
から被害はやや大きく入力変数Bは5、圧縮機ファンモ
ータの場合には更に重要度は下がるため被害は少し大き
く入力変数Bは4となる。
異常が冷凍・冷蔵ショーケースのどの部品の故障に起因
して発生しているかを推定し、被害の大きさを決定す
る。その際、診断手段3は図3に示す如きランタイムモ
ニタに基づいて故障部品を特定する。例えば、前記冷え
が甘いと云う異常に関しては冷却装置の圧縮機、この圧
縮機の通電を制御するマグネットスイッチ、或いは圧縮
機を冷却するための圧縮機ファンモータが故障したこと
が考えられる。診断手段3は冷えが甘いと云う異常か
ら、先ず故障した部品は圧縮機、マグネットスイッチ及
び圧縮機ファンモータのいずれかであろうと推定する。
ここで、圧縮機、マグネットスイッチ及び圧縮機ファン
モータの寿命は図3のランタイムモニタに示す如く、マ
グネットスイッチが最も短い。そして、それらを使用し
始めてからの経過時間(若しくは回数)より例えばマグ
ネットスイッチの寿命が切れていることを確認すると、
診断手段3は異常の原因をマグネットスイッチの故障と
断定する。更に、故障と断定した部品から被害の大きさ
を決定する。ここで機器の動作上重要な部品程、故障し
た場合の被害は大きい。診断手段3はこの被害の大きさ
を0以上6以下の区間に正規化し、当該正規化した被害
の大きさを入力変数Bとして公衆回線を通し、ホストコ
ンピュータHCのファジイ制御演算部4に出力する。例
えば、前記圧縮機は最も重要な部品であるから圧縮機の
故障の場合には被害はかなり大きく入力変数Bは6、マ
グネットスイッチの場合には圧縮機よりも重要ではない
から被害はやや大きく入力変数Bは5、圧縮機ファンモ
ータの場合には更に重要度は下がるため被害は少し大き
く入力変数Bは4となる。
【0012】ここで、異常が頻繁に発生している場合は
近いうちに冷凍・冷蔵ショーケース等の部品が完全に不
動作となるであろうことが予想できる。また、部品の故
障による被害が大きい程深刻である。即ち、これらを異
常の出現頻度、及び被害の大きさと、故障に対する対応
の関係で考えると、「異常が頻繁に出現しており、被害
が大きい場合には、直ぐに点検する必要である」と云う
関係になる。
近いうちに冷凍・冷蔵ショーケース等の部品が完全に不
動作となるであろうことが予想できる。また、部品の故
障による被害が大きい程深刻である。即ち、これらを異
常の出現頻度、及び被害の大きさと、故障に対する対応
の関係で考えると、「異常が頻繁に出現しており、被害
が大きい場合には、直ぐに点検する必要である」と云う
関係になる。
【0013】管理センタに設置されたホストコンピュー
タHCのファジイ制御演算部4においては、故障に対す
る対応を決定するに当たり、前記異常の出現頻度に関す
る入力変数Aと、被害の大きさに関する入力変数Bを用
い、以上のような経験側を利用して予め定めたルールに
よるファジイ推論を用いる。以下、ファジイ制御演算部
4において実行されるファジイ制御につき説明する。
タHCのファジイ制御演算部4においては、故障に対す
る対応を決定するに当たり、前記異常の出現頻度に関す
る入力変数Aと、被害の大きさに関する入力変数Bを用
い、以上のような経験側を利用して予め定めたルールに
よるファジイ推論を用いる。以下、ファジイ制御演算部
4において実行されるファジイ制御につき説明する。
【0014】ファジイ推論に用いる入力、即ち条件部の
変数(ファジイ変数)は前記異常の出現頻度を関する入
力変数A及び被害の大きさに関するBである。出力、即
ち結論部の出力変数Yは管理業者の取るべき対応とす
る。ファジイラベルとして、異常の出現頻度に関する入
力変数Aに対してはPM(出現頻度がやや高い)、PS
(出現頻度が少し高い)の2つを用い、被害の大きさに
関する入力変数Bに対してはPB(かなり大きい)、P
S(少し大きい)の2つを用い、対応に関する出力変数
Yに対してはPB(直ぐに点検すべき)、PS(なんら
かの処置をとるべき)の2つを用いる。また、各入力変
数A、B及び出力変数Yのファジイラベルに与えるメン
バシップ関数を連続関数として表現したものを図4に示
す。即ち、この場合対応に関する出力変数Yも0以上6
以下の区間に正規化する。例えば、0は点検の必要無
し、3は定期点検をすべき、6は直ぐに点検すべきを意
味する。このような「かなり」等と云ったあいまいな量
を定量化することにより、ファジイ推論を行うことがで
きる。
変数(ファジイ変数)は前記異常の出現頻度を関する入
力変数A及び被害の大きさに関するBである。出力、即
ち結論部の出力変数Yは管理業者の取るべき対応とす
る。ファジイラベルとして、異常の出現頻度に関する入
力変数Aに対してはPM(出現頻度がやや高い)、PS
(出現頻度が少し高い)の2つを用い、被害の大きさに
関する入力変数Bに対してはPB(かなり大きい)、P
S(少し大きい)の2つを用い、対応に関する出力変数
Yに対してはPB(直ぐに点検すべき)、PS(なんら
かの処置をとるべき)の2つを用いる。また、各入力変
数A、B及び出力変数Yのファジイラベルに与えるメン
バシップ関数を連続関数として表現したものを図4に示
す。即ち、この場合対応に関する出力変数Yも0以上6
以下の区間に正規化する。例えば、0は点検の必要無
し、3は定期点検をすべき、6は直ぐに点検すべきを意
味する。このような「かなり」等と云ったあいまいな量
を定量化することにより、ファジイ推論を行うことがで
きる。
【0015】更に、ファジイ推論に用いるルールとして
は図4に示す組み合わせが考えられる。即ち、ルール1
「if入力変数A=PMand入力変数B=PSthe
n出力変数Y=PS」は、「異常の出現頻度がやや高
く、被害の大きさが少し大きい時は、なんらかの処置を
とるべきである」と云う条件の成立度を示し、ルール2
「if入力変数A=PSand入力変数B=PBthe
n出力変数Y=PB」は、「異常の出現頻度が少し高
く、被害の大きさがかなり大きい時は、直ぐに点検すべ
きである」と云う条件の成立度を示す。
は図4に示す組み合わせが考えられる。即ち、ルール1
「if入力変数A=PMand入力変数B=PSthe
n出力変数Y=PS」は、「異常の出現頻度がやや高
く、被害の大きさが少し大きい時は、なんらかの処置を
とるべきである」と云う条件の成立度を示し、ルール2
「if入力変数A=PSand入力変数B=PBthe
n出力変数Y=PB」は、「異常の出現頻度が少し高
く、被害の大きさがかなり大きい時は、直ぐに点検すべ
きである」と云う条件の成立度を示す。
【0016】ファジイ制御演算部4においては、検知手
段2から出力された入力変数A及び診断手段3から出力
された入力変数Bを各ルールにそれぞれ代入することに
よって入力変数Aに応じたメンバーシップ値及び入力変
数Bに応じたメンバーシップ値を求め、両メンバーシッ
プ値の最小値、即ち小さい方のメンバーシップ値をその
ルールの成立度として選択する。結論部においては、こ
の成立度より下方のYのメンバーシップ関数(台集合)
の面積を各ルール毎に求め、求められた全面積を加重平
均によりファジイ合成し、その重心を求めて推論結果と
しての出力変数Yを決定する。
段2から出力された入力変数A及び診断手段3から出力
された入力変数Bを各ルールにそれぞれ代入することに
よって入力変数Aに応じたメンバーシップ値及び入力変
数Bに応じたメンバーシップ値を求め、両メンバーシッ
プ値の最小値、即ち小さい方のメンバーシップ値をその
ルールの成立度として選択する。結論部においては、こ
の成立度より下方のYのメンバーシップ関数(台集合)
の面積を各ルール毎に求め、求められた全面積を加重平
均によりファジイ合成し、その重心を求めて推論結果と
しての出力変数Yを決定する。
【0017】次に、図4及び図5において実際の状況を
想定して前記動作を実行してみる。例としては前述の如
く冷えの甘い異常が時々発生しており、故障部品はマグ
ネットスイッチと断定されたものとする。この場合、検
知手段2の出力する正規化された異常の出現頻度である
入力変数Aは3.5であり、診断手段3の出力する正規
化された被害の大きさである入力変数Bは5.0である
とすると、図4のルール1の入力変数Aではメンバーシ
ップ値0.2、入力変数Bではメンバーシップ値0.5
でヒットし、ルール2の入力変数Aではメンバーシップ
値0.75、入力変数Bではメンバーシップ値0.5で
ヒットする。
想定して前記動作を実行してみる。例としては前述の如
く冷えの甘い異常が時々発生しており、故障部品はマグ
ネットスイッチと断定されたものとする。この場合、検
知手段2の出力する正規化された異常の出現頻度である
入力変数Aは3.5であり、診断手段3の出力する正規
化された被害の大きさである入力変数Bは5.0である
とすると、図4のルール1の入力変数Aではメンバーシ
ップ値0.2、入力変数Bではメンバーシップ値0.5
でヒットし、ルール2の入力変数Aではメンバーシップ
値0.75、入力変数Bではメンバーシップ値0.5で
ヒットする。
【0018】各ルールで得られたメンバーシップ値の小
さい方の値を成立度として選択し、ルール1では結論部
Yのメンバーシップ関数の0.2より下方の面積を求
め、ルール2では結論部Yのメンバーシップ関数の0.
5より下方の面積を求めて、各面積を図5の如く重ね合
わせ(ファジイ合成)、その重心を求めると4.6が得
られる。これによってY=4.6が決定される。即ち、
冷えの甘い異常が時々発生しており(入力変数A)、そ
れがマグネットスイッチの故障と考えられる場合は(入
力変数B)、何らかの処置をとるべきである(出力変数
Y)との結論となる。
さい方の値を成立度として選択し、ルール1では結論部
Yのメンバーシップ関数の0.2より下方の面積を求
め、ルール2では結論部Yのメンバーシップ関数の0.
5より下方の面積を求めて、各面積を図5の如く重ね合
わせ(ファジイ合成)、その重心を求めると4.6が得
られる。これによってY=4.6が決定される。即ち、
冷えの甘い異常が時々発生しており(入力変数A)、そ
れがマグネットスイッチの故障と考えられる場合は(入
力変数B)、何らかの処置をとるべきである(出力変数
Y)との結論となる。
【0019】係る「なんらかの処置をとるべきである」
と云う管理業者のとるべき対応の結論はホストコンピュ
ータHCによってモニタ6に表示されて管理業者に警告
される。管理業者は係る警告を見て、直ぐに点検する必
要はないが近いうちに当該異常の発生しているコンビニ
エンスストアCVSを訪れて点検し、なんらかの処置を
とる必要があることを確認できる。それによって、管理
業者は将来の重大な異常の発生を予知し、且つ、現時点
での異常の状態に応じた無駄の無い、適切な行動をとる
ことができるようになる。
と云う管理業者のとるべき対応の結論はホストコンピュ
ータHCによってモニタ6に表示されて管理業者に警告
される。管理業者は係る警告を見て、直ぐに点検する必
要はないが近いうちに当該異常の発生しているコンビニ
エンスストアCVSを訪れて点検し、なんらかの処置を
とる必要があることを確認できる。それによって、管理
業者は将来の重大な異常の発生を予知し、且つ、現時点
での異常の状態に応じた無駄の無い、適切な行動をとる
ことができるようになる。
【0020】
【発明の効果】以上詳述した如く、本発明によれば機器
の運転状態を基準として故障を監視し、異常の出現頻度
及び被害の大きさに基づくファジイ推論により対応の緊
急度、重要度を決定し警告することができるので、機器
の管理者等は迅速且つ経済的な機器の保全管理を実現す
ることが可能となるものである。
の運転状態を基準として故障を監視し、異常の出現頻度
及び被害の大きさに基づくファジイ推論により対応の緊
急度、重要度を決定し警告することができるので、機器
の管理者等は迅速且つ経済的な機器の保全管理を実現す
ることが可能となるものである。
【図1】本発明の故障監視装置の機能ブロック図であ
る。
る。
【図2】店舗及び管理センタを含めた監視システムを示
す図である。
す図である。
【図3】ランタイムモニタを示す図である。
【図4】ファジイ推論の手法を説明する図である。
【図5】結論部のファジイ合成を示す図である。
1 故障監視装置 2 検知手段 3 診断手段 4 ファジイ制御演算部 6 モニタ
Claims (2)
- 【請求項1】 機器の運転状況を監視して異常に対する
対応出力を発生する故障監視装置において、異常の出現
頻度を検出する検知手段と、被害の大きさを診断する診
断手段と、異常の出現頻度と被害の大きさに基づいて対
応を決定する制御手段とを備え、該制御手段における対
応決定にファジイ推論を用いることを特徴とする故障監
視装置。 - 【請求項2】 異常の出現頻度を入力変数Aとし、被害
の大きさを入力変数Bとして複数の推論規則の両入力変
数に対応するメンバーシップ関数から両入力変数に応じ
たメンバーシップ値を求めた後、当該推論規則の出力変
数Yをファジイ合成し、その重心をとることにより推論
結果を得て、これを対応の決定に利用することを特徴と
するファジイ推論による故障監視方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP04093726A JP3113382B2 (ja) | 1992-03-19 | 1992-03-19 | 故障監視装置及びファジイ推論による故障監視方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP04093726A JP3113382B2 (ja) | 1992-03-19 | 1992-03-19 | 故障監視装置及びファジイ推論による故障監視方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH05266389A true JPH05266389A (ja) | 1993-10-15 |
JP3113382B2 JP3113382B2 (ja) | 2000-11-27 |
Family
ID=14090421
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP04093726A Expired - Fee Related JP3113382B2 (ja) | 1992-03-19 | 1992-03-19 | 故障監視装置及びファジイ推論による故障監視方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3113382B2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019082835A (ja) * | 2017-10-30 | 2019-05-30 | 三菱電機株式会社 | 音声解析装置、音声解析システム、音声解析方法及びプログラム |
-
1992
- 1992-03-19 JP JP04093726A patent/JP3113382B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019082835A (ja) * | 2017-10-30 | 2019-05-30 | 三菱電機株式会社 | 音声解析装置、音声解析システム、音声解析方法及びプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP3113382B2 (ja) | 2000-11-27 |
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