JPH0777519A - 異常診断アルゴリズム自動構築法とその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】診断対象部材の異常の程度を的確に表わす異常
度の算出方法を備えた異常診断アルゴリズム自動構築法
とその装置を提供することにある。 【構成】診断対象５０から信号を検出するための検出器
５１と、信号の波形，周波数を解析するための、波形解
析部６１，周波数解析部６２と、波形，周波数の解析結
果を基に、コンバイン関数にて、最終総合確信度を算出
する演算処理部６３と演算処理部６３の算出値から診断
対象の異常の程度を示す異常度を算出する異常度算出部
６４を備えて構成された異常診断アルゴリズム自動構築
法とその装置にある。 【効果】異常の程度を０〜１.０ の間で正規化し、表現
できるため、判定レベルの基準化が可能となる。さら
に、診断対象の異常の程度を的確に表わすことが可能と
なる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は異常診断アルゴリズム構
築法に係り、特に、診断対象部材の異常の程度を的確に
表すための異常度の算出方法を備えた異常診断アルゴリ
ズム自動構築法とその装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】診断対象部材を診断するためのアルゴリ
ズム自動構築法として、特開平4−268450 号公報に記載
のものが提案されている。その内容は次の通りである。

【０００３】診断対象部材に装着したセンサにて検出し
た信号の波形パラメータや周波数パラメータを求め、次
に統計処理により診断に有効なパラメータを複数個抽出
する。次に、複数個のパラメータそれぞれにおいて、
０.１〜０.５の個別確信度を決定する。最後に、コンバ
イン関数法により最終総合確信度を求め、最終総合確信
度のある値をしきい値とすることにより、正常，異常を
判定するものである。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上述した特開平4−268
450 号公報において用いるコンバイン関数法によれば、
算出される最終総合確信度の値は４個のパラメータを用
いた場合、完全正常品の値は０.４１（小数点以下３桁
目を四捨五入）、完全異常品の値は０.９７（小数点以
下３桁目を四捨五入）となる。従って、最終総合確信度
の値は０.４１〜０.９７の範囲となる。

【０００５】最終総合確信度は異常の程度を表す指標で
ある。それにもかかわらず、完全正常品が０.４１ の値
を有することは、完全正常品でも異常の確度が４１％有
ることに外ならない。完全正常品であれば０％とすべき
である。完全異常品の場合も同様に１.０ とすべきであ
る。さらに、有効パラメータを３個用いた場合、最終総
合確信度は完全正常品の場合、０.３４(小数点以下３桁
目を四捨五入）、完全異常品の場合、０.９４(小数点以
下３桁目を四捨五入）となる。有効パラメータを５個用
いた場合も同様その値は変化してしまう。

【０００６】有効パラメータの数に関わらず、完全正常
品と完全異常品を表す値は不変にしなければならない。
そうすることにより正常，異常を識別するためのしきい
値か固定できるからである。

【０００７】本発明の目的は、完全正常品であれば、異
常の程度は０、完全異常品であれば１.０と異常の程度
を０〜１.０の範囲で表せる、更にパラメータの数にか
かわらず異常の程度を０〜１.０ の範囲で表わせる異常
度の算出方法とその装置を具備した異常診断アルゴリズ
ム自動構築法とその装置を提供することにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】前記目的をを達成するた
めに本発明では、複数の診断対象を正常グループと異常
グループとに分け、各グループの各診断対象に対して複
数の診断用パラメータに関する値を測定し、各診断用パ
ラメータについての測定値のうち正常グループの平均値
を算出し、この平均値と前記測定値から正常グループの
分散を各診断用パラメータ毎に算出し、正常グループに
ついて算出された分散と異常グループについて算出され
た分散との比から各診断用パラメータの分散率を算出
し、算出した分散率を基にパラメータ群の中から診断に
有効なパラメータを複数個抽出し、診断対象からの測定
値と前記正常グループの平均値との偏差量を複数のパラ
メータ毎に算出し、算出した偏差量から正常グループの
偏差量平均値と標準偏差を算出し、これらの算出値から
複数のパラメータ毎の個別確信度を算出し、各個別確信
度より最終総合確信度を算出し、この算出値によって決
定される判定レベルより診断対象の正常，異常を診断す
るアルゴリズム構築手法に、前記最終総合確信度の値を
０から１に正規化する異常度算出手法を設けたことを特
徴とする異常診断アルゴリズム自動構築法を採用したも
のである。

【０００９】好ましくは上記異常診断アルゴリズム自動
構築法における異常度算出手法の異常度は、分子に診断
対象物から検出した信号の実測値に基づいて求められた
最終総合確信度の値から予め用いたパラメータの数で決
まる最終総合確信度の最小値を引いた値を、分母に予め
用いたパラメータの数で決まる最終総合確信度の最大値
から最小値を引いた値を代入することにより求めること
を特徴とする異常診断アルゴリズム自動構築法を採用し
たものである。

【００１０】また、前記目的を達成するために本発明で
は、複数の診断対象を正常グループと異常グループとに
分け、各グループの各診断対象に対して複数の診断用パ
ラメータに関する値を測定する測定手段と、測定手段の
測定値のうち正常グループの平均値を算出する平均値算
出手段と、この平均値算出手段の算出値と前記測定値か
ら正常グループの分散を各診断用パラメータ毎に算出す
る第１分散算出手段と、前記測定値から異常グループの
分散を各診断用パラメータ毎に算出する第２分散算出手
段と各分散算出手段の算出値の比から各診断用パラメー
タの分散率を算出する分散率算出手段と、算出した分散
率を基にパラメータ群の中から診断に有効なパラメータ
を複数個抽出するパラメータ抽出手段と、診断対象から
の測定値と前記平均値算出手段の算出値から求まる偏差
量を複数のパラメータ毎に算出する偏差量算出手段と、
偏差量算出手段の算出値から正常グループの偏差量平均
値と標準偏差を算出する演算手段と、演算手段の演算値
から、複数のパラメータ毎の個別確信度を算出する個別
確信度算出手段と、個別確信度算出手段の算出値に基づ
いて最終総合確信度を算出する最終総合確信度算出手段
と、最終総合確信度算出手段の算出値によって判定レベ
ルを決定する判定レベル決定手段からなるアルゴリズム
構築装置に、前記最終総合確信度の値を０から１に正規
化する異常度算出手段を設けたことを特徴とする異常診
断アルゴリズム自動構築装置を構成したものである。

【００１１】好ましくは上記異常診断アルゴリズム自動
構築装置における異常度算出手段では分子に診断対象物
から検出した信号の実測値に基づいて求められた最終総
合確信度の値から予め用いたパラメータの数で決まる最
終総合確信度の最小値を引いた値を、分母に予め用いた
パラメータの数で決まる最終総合確信度の最大値から最
小値を引いた値を代入することにより求めることを特徴
とする異常診断アルゴリズム自動構築装置を構成したも
のである。

【００１２】

【作用】最終総合確信度の値を基に、異常の程度を表わ
す指標として異常度を算出する。異常度は次の方法にて
求める。分子は対象物から検出した信号の実測値に基づ
いて求められた最終総合確信度の値から最終総合確信度
の最小値（固定値）を引いた値とし、分母は用いた有効
パラメータの数によって定まる最終総合確信度の最大値
（固定値）から最小値（固定値）を引いた値とする。

【００１３】上述した計算式にて異常度を算出すれば完
全正常品の場合は０、完全異常品の場合は１.０とな
り、０〜１.０の範囲で異常の程度が正規化される。ま
た、分母，分子に用いた有効パラメータの数によって定
まる最終総合確信度の値(固定値)を代入するため、用い
る有効パラメータの数にかかわらず、その値は０〜１.
０の範囲で固定される。

【００１４】

【実施例】以下本発明の実施例を図面を用いて説明す
る。図２は発明者らが先に出願したアルゴリズム自動構
築方法のブロック図である。分散率Ｋｓから抽出され
た、有効パラメータによって算出された個別確信度をも
とに式（１）〜（４）に示すコンバイン関数にて最終総
合確信度Ｍｓを算出する。

【００１５】

【数１】

【００１６】本発明の有効性を述べるため、図２に示し
た公知例について若干説明する。図３は有効パラメータ
を３個用いた場合、図４は４個用いた場合の最終総合確
信度の算出例を示したものである。前述したように完全
正常品を０、完全異常品を１.０ とすることはできな
い。

【００１７】図１は本発明の一実施例を示したものであ
り、図２に示した公知例の最終総合確信度算出手段１０
の後に異常度算出手段２０を加えたものである。異常度
算出手段では式（５）の演算処理を実行する。

【００１８】

【数２】

【００１９】式（５）の演算結果を図５，図６に示す。
あらかじめ用いる有効パラメータの数によって定まる最
終総合確信度の最大値と最小値を式（５）に代入してお
き、実測値に基づいて求められた最終総合確信度Ｍｓの
値から異常度を算出する。従って、有効パラメータの数
にかかわらず完全正常品は０、完全異常品は１.０ と正
規化することができる。すなわち、完全正常品が図３，
図４に示すように不明瞭な値を持つことがない。

【００２０】本手法によれば、完全正常品はまったく異
常がないから０となり、完全異常品は完全なる異常品で
あるため１.０ となる。それゆえ、最終的には図１に示
す、正常，異常の判定レベルの決定３０では同一基準値
にて判定することが可能となる。

【００２１】図７は本発明を達成するための装置構成の
一実施例を示したものである。診断対象５０に検出器５
１を装着し、増幅器５２にて信号を増幅後、Ａ／Ｄ変換
器５３にて信号を変換し、変換した信号をコンピュータ
６０に入力する。コンピュータ６０内は５種類の処理部
により構成される。波形解析部６１により、波形の平均
値やピーク値等の波形パラメータを解析する。周波数解
析部６２では、第１ピーク周波数や第２ピーク周波数等
の周波数パラメータを解析する。次に、解析された各パ
ラメータ値を基に、演算処理部６３にて図１に示すステ
ップ１００の演算処理を実行する。ステップ１００にて
算出された最終総合確信度の値を基に、異常度算出部６
４では式（５）の演算を実行する。判定部６５にて、演
算結果とあらかじめ設定された判定値とを比較し、正
常，異常を判定する。判定結果は表示部７０にて外部に
表示される。入出力部８０は判定値の設定や診断対象５
０から信号を計測する際の条件設定を行うためのキーボ
ード等により構成される。

【００２２】

【発明の効果】以上に説明したように、本発明例を用い
れば、対象物の異常の程度を０〜1.0の間で正規化でき
るため、異常程度の定量化が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例を説明するためのフローチャ
ートである。

【図２】従来の実施例を説明するための補足図である。

【図３】従来の実施例を説明するためのデータ例であ
る。

【図４】従来の実施例を説明するためのデータ例であ
る。

【図５】本発明の一実施例の効果を説明するためのデー
タ例である。

【図６】本発明の一実施例の効果を説明するためのデー
タ例である。

【図７】本発明が適用された装置の全体構成図を示す一
実施例である。

【符号の説明】

２０…異常度算出手段、５０…診断対象、５１…検出
器、５２…増幅器、５３…Ａ／Ｄ変換器、６０…コンピ
ュータ、６１…波形解析部、６２…周波数解析部、６３
…演算処理部、６４…異常度算出部、６５…判定部、７
０…表示部、８０…入出力部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 田口 勇二 茨城県日立市幸町三丁目２番２号 株式会 社日立エンジニアリングサービス内

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】複数の診断対象を正常グループと異常グル
   ープとに分け、各グループの各診断対象に対して複数の
   診断用パラメータに関する値を測定し、各診断用パラメ
   ータについての測定値のうち正常グループの平均値を算
   出し、この平均値と前記測定値から正常グループの分散
   を各診断用パラメータ毎に算出し、正常グループについ
   て算出された分散と異常グループについて算出された分
   散との比から各診断用パラメータの分散率を算出し、算
   出した分散率を基にパラメータ群の中から診断に有効な
   パラメータを複数個抽出し、診断対象からの測定値と前
   記正常グループの平均値との偏差量を複数のパラメータ
   毎に算出し、算出した偏差量から正常グループの偏差量
   平均値と標準偏差を算出し、これらの算出値から複数の
   パラメータ毎の個別確信度を算出し、各個別確信度より
   最終総合確信度を算出し、この算出値によって決定され
   る判定レベルより診断対象の正常，異常を診断するアル
   ゴリズム構築手法に、前記最終総合確信度の値を０から
   １に正規化する異常度算出手法を設けたことを特徴とす
   る異常診断アルゴリズム自動構築法。
2. 【請求項２】請求項１に記載の異常診断アルゴリズム自
   動構築法において、前記異常度算出手法の異常度は、分
   子に診断対象物から検出した信号の実測値に基づいて求
   められた最終総合確信度の値から予め用いたパラメータ
   の数で決まる最終総合確信度の最小値を引いた値を、分
   母に予め用いたパラメータの数で決まる最終総合確信度
   の最大値から最小値を引いた値を代入することにより求
   めることを特徴とする異常診断アルゴリズム自動構築
   法。
3. 【請求項３】複数の診断対象を正常グループと異常グル
   ープとに分け、各グループの各診断対象に対して複数の
   診断用パラメータに関する値を測定する測定手段と、測
   定手段の測定値のうち正常グループの平均値を算出する
   平均値算出手段と、この平均値算出手段の算出値と前記
   測定値から正常グループの分散を各診断用パラメータ毎
   に算出する第１分散算出手段と、前記測定値から異常グ
   ループの分散を各診断用パラメータ毎に算出する第２分
   散算出手段と各分散算出手段の算出値の比から各診断用
   パラメータの分散率を算出する分散率算出手段と、算出
   した分散率を基にパラメータ群の中から診断に有効なパ
   ラメータを複数個抽出するパラメータ抽出手段と、診断
   対象からの測定値と前記平均値算出手段の算出値から求
   まる偏差量を複数のパラメータ毎に算出する偏差量算出
   手段と、偏差量算出手段の算出値から正常グループの偏
   差量平均値と標準偏差を算出する演算手段と、演算手段
   の演算値から、複数のパラメータ毎の個別確信度を算出
   する個別確信度算出手段と、個別確信度算出手段の算出
   値に基づいて最終総合確信度を算出する最終総合確信度
   算出手段と、最終総合確信度算出手段の算出値によって
   判定レベルを決定する判定レベル決定手段からなるアル
   ゴリズム構築装置に、前記最終総合確信度の値を０から
   １に正規化する異常度算出手段を設けたことを特徴とす
   る異常診断アルゴリズム自動構築装置。
4. 【請求項４】請求項３に記載の異常診断アルゴリズム自
   動構築装置において、前記異常度算出手段では、分子に
   診断対象物から検出した信号の実測値に基づいて求めら
   れた最終総合確信度の値から予め用いたパラメータの数
   で決まる最終総合確信度を引いた値を、分母に予め用い
   たパラメータの数で決まる最終総合確信度の最大値から
   最小値を引いた値を代入することにより求めることを特
   徴とする異常診断アルゴリズム自動構築装置。