KR20210056420A - 엘리베이터의 브레이크 장치 열화 예측 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 목적은, 브레이크 장치(11)의 열화 시기를 정밀도 좋게 예측할 수 있는 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)을 제공하는 것이다. 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)은 관측부(28)와, 변환부(31)와, 생성부(34)와, 예측부(35)를 구비한다. 관측부(28)는 브레이크 장치(11)가 동작할 때 브레이크 장치(11)의 동작에 대한 동작 데이터를 취득한다. 변환부(31)는 동작 데이터를 미리 설정되는 시간 단위마다의 브레이크 장치(11)의 열화를 나타내는 지표 데이터로 변환한다. 생성부(34)는 지표 데이터가 나타내는 열화의 시간에 대한 변화를 나타내는 모델로서, 장기적인 변화의 경향을 나타내는 트랜드 성분 및 주기적인 변화를 나타내는 주기적 성분을 포함하는 열화 모델을 생성한다. 예측부(35)는 열화 모델에 기초하여 브레이크 장치(11)의 열화 시기를 예측한다.

Description

엘리베이터의 브레이크 장치 열화 예측 시스템
본 발명은 엘리베이터의 브레이크 장치 열화 예측 시스템에 관한 것이다.
특허 문헌 1에 열화 예측 시스템의 예가 기재되어 있다. 열화 예측 시스템은 측정된 데이터의 변화량에 기초하여, 열화 예측에 유효한 데이터를 추출한다. 열화 예측 시스템은 추출된 데이터에 기초하여, 열화의 임계값을 산출한다. 열화 예측 시스템은 측정되는 데이터가 열화의 임계값에 도달하는 시기를 예측한다.
특허 문헌 1: 일본 특허공개공보 2017－117013호
그렇지만, 특허 문헌 1의 열화 예측 시스템은 시간에 대한 일차식을 이용하여 열화의 임계값에 도달하는 시기를 예측한다. 한편, 엘리베이터의 브레이크 장치는 계절에 의한 변화의 영향을 받을 수 있다. 이 때문에, 특허 문헌 1의 열화 예측 시스템을 엘리베이터의 브레이크 장치에 적용하는 경우에, 브레이크 장치의 열화 시기를 정밀도 좋게 예측할 수 없다.
본 발명은 이러한 과제를 해결하기 위해서 이루어졌다. 본 발명의 목적은, 브레이크 장치의 열화 시기를 정밀도 좋게 예측할 수 있는 열화 예측 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명에 따른 엘리베이터의 브레이크 장치 열화 예측 시스템은, 엘리베이터의 엘리베이터 칸을 제동하는 브레이크 장치가 동작할 때 브레이크 장치의 동작에 대한 동작 데이터를 취득하는 관측부와, 관측부가 취득하는 동작 데이터를 미리 설정되는 시간 단위마다의 브레이크 장치의 열화를 나타내는 지표 데이터로 변환하는 변환부와, 지표 데이터가 나타내는 열화의 시간에 대한 변화를 나타내는 모델로서, 장기적인 변화의 경향을 나타내는 트랜드 성분 및 주기적인 변화를 나타내는 주기적 성분을 포함하는 열화 모델을 생성하는 생성부와, 열화 모델에 기초하여 브레이크 장치의 열화 시기를 예측하는 예측부를 구비한다.
본 발명에 의하면, 브레이크 장치 열화 예측 시스템은 관측부와, 변환부와, 생성부와, 예측부를 구비한다. 관측부는 엘리베이터의 엘리베이터 칸을 제동하는 브레이크 장치가 동작할 때 브레이크 장치의 동작에 대한 동작 데이터를 취득한다. 변환부는 관측부가 취득하는 동작 데이터를 미리 설정되는 시간 단위마다의 브레이크 장치의 열화를 나타내는 지표 데이터로 변환한다. 생성부는 지표 데이터가 나타내는 열화의 시간에 대한 변화를 나타내는 모델로서, 장기적인 변화의 경향을 나타내는 트랜드 성분 및 주기적인 변화를 나타내는 주기적 성분을 포함하는 열화 모델을 생성한다. 예측부는 열화 모델에 기초하여 브레이크 장치의 열화 시기를 예측한다. 이것에 의해, 브레이크 장치의 열화 시기를 정밀도 좋게 예측할 수 있다.
도 1은 실시 형태 1에 따른 브레이크 장치 열화 예측 시스템의 구성도이다.
도 2는 실시 형태 1에 따른 브레이크 장치 열화 예측 시스템에 의한 열화 예측의 예를 나타내는 도면이다.
도 3은 실시 형태 1에 따른 브레이크 장치 열화 예측 시스템의 동작의 예를 나타내는 순서도이다.
도 4는 실시 형태 1에 따른 브레이크 장치 열화 예측 시스템의 주요부의 하드웨어 구성을 나타내는 도면이다.
본 발명을 실시하기 위한 형태에 대해 첨부 도면을 참조하면서 설명한다. 각 도면에 있어서, 동일 또는 상당하는 부분에는 동일한 부호를 부여하고, 중복하는 설명은 적당히 간략화 또는 생략한다.
실시 형태 1.
도 1은 실시 형태 1에 따른 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 구성도이다.
브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)은 엘리베이터(2)에 적용된다.
엘리베이터(2)는 건축물(3)에 마련된다. 건축물(3)은 복수의 층을 가진다. 엘리베이터(2)에 있어서, 승강로(4)는 건축물(3)의 각층을 관통한다. 엘리베이터(2)에 있어서, 승강장(5)은 건축물(3)의 각층에 마련된다. 각층의 승강장(5)은 승강로(4)에 대향한다. 엘리베이터(2)에 있어서, 복수의 승강장 도어(6)의 각각은, 각층의 승강장(5)에 마련된다. 엘리베이터(2)는 권상기(7)와, 주 로프(8)와, 균형 추(9)와, 엘리베이터 칸(10)과, 브레이크 장치(11)와, 제어반(12)과, 감시 장치(13)를 구비한다.
권상기(7)는, 예를 들면 승강로(4)의 상부에 마련된다. 권상기(7)는 모터와, 시브를 구비한다. 권상기(7)의 모터는, 시브를 회전시키는 장치이다.
주 로프(8)는 권상기(7)의 시브의 회전에 추종하여 이동할 수 있도록, 권상기(7)의 시브에 감긴다. 주 로프(8)의 일단은, 엘리베이터 칸(10)에 마련된다. 주 로프(8)의 타단은 균형 추(9)에 마련된다.
균형 추(9)는 주 로프(8)의 이동에 추종하여 승강로(4)의 내부를 연직 방향으로 주행할 수 있도록 마련된다.
엘리베이터 칸(10)은 주 로프(8)의 이동에 추종하여 승강로(4)의 내부를 연직 방향으로 주행할 수 있도록 마련된다. 엘리베이터 칸(10)은 엘리베이터 칸 도어(14)를 구비한다. 엘리베이터 칸 도어(14)는, 엘리베이터 칸(10)이 건축물(3)의 각 층의 어느 층에 정지해 있을 때 개폐하는 장치이다. 엘리베이터 칸 도어(14)는 승강장 도어(6)를 연동하여 개폐시키는 장치이다.
브레이크 장치(11)는 엘리베이터 칸(10)이 정지해 있을 때 엘리베이터 칸(10)을 제동하는 장치이다. 브레이크 장치(11)는 브레이크 드럼(15)과, 브레이크 슈(16)와, 코일(17)과, 플런저(18)와, 스프링(19)과, 브레이크 제어 장치(20)를 구비한다. 브레이크 드럼(15)은 권상기(7)의 모터와 동기하여 회전할 수 있도록, 권상기(7)의 모터의 출력축에 마련된다. 브레이크 슈(16)는 브레이크 드럼(15)의 외면에 대향한다. 브레이크 슈(16)는 마찰력에 의해 브레이크 드럼(15)의 회전을 제동함으로써, 엘리베이터 칸(10)을 제동하는 기기이다. 스프링(19)은 탄성력에 의해 브레이크 슈(16)를 브레이크 드럼(15)에 눌러 붙이는 기기이다. 코일(17)은 통전에 의해서 자계를 발생시키는 기기이다. 플런저(18)는 코일(17)이 발생시키는 자계에 의해서 스프링(19)의 탄성력에 저항하면서 브레이크 슈(16)를 브레이크 드럼(15)으로부터 떨어지도록 변위시키는 기기이다. 브레이크 제어 장치(20)는 브레이크 장치(11)의 동작을 제어하는 장치이다. 브레이크 장치(11)의 동작은, 흡인 및 릴리즈를 포함한다. 브레이크 제어 장치(20)는 흡인 지령 및 릴리즈 지령을 출력하는 소자를 탑재한다. 흡인 지령은 브레이크 장치(11)가 엘리베이터 칸(10)을 제동할 때 출력된다. 릴리즈 지령은, 브레이크 장치(11)가 엘리베이터 칸(10)을 제동할 때 출력된다. 브레이크 장치(11)는 스프링(19)의 탄성력을 브레이크 슈(16)에 전달하는 브레이크 암을 구비해도 된다.
제어반(12)은, 예를 들면 승강로(4)의 상부에 마련된다. 제어반(12)은 엘리베이터(2)의 동작을 제어하는 장치이다. 엘리베이터(2)의 동작은, 예를 들면 엘리베이터 칸(10)의 주행을 포함한다. 제어반(12)은 엘리베이터(2)의 동작을 제어할 수 있도록, 권상기(7) 및 브레이크 장치(11)에 접속된다.
감시 장치(13)는, 예를 들면 건축물(3)에 마련된다. 감시 장치(13)는 엘리베이터(2)의 동작을 감시하는 장치이다. 감시 장치(13)는 엘리베이터(2)의 동작에 대한 데이터를 통신할 수 있도록, 제어반(12)에 접속된다.
엘리베이터(2)에 있어서, 도시되지 않은 동작 계측 장치와, 환경 계측 장치가 마련된다.
동작 계측 장치는 브레이크 장치(11)가 동작할 때 동작 계측 데이터를 취득하는 장치이다. 동작 계측 데이터는 브레이크 장치(11)의 동작에 대한 정보를 나타내는 다성분의 데이터이다. 동작 계측 장치의 일부 또는 전부는, 예를 들면 브레이크 장치(11), 권상기(7) 또는 엘리베이터 칸(10)에 마련된다. 동작 계측 장치는, 예를 들면, 센서, 스위치 등을 포함한다. 동작 계측 장치는, 예를 들면, 전류계와, 브레이크 스위치와, 인코더를 포함한다.
전류계는, 예를 들면 코일(17)에 전력을 공급하는 배선에 마련된다. 전류계는 코일(17)에 통전되는 전류를 측정하는 센서이다. 브레이크 스위치는 브레이크 장치(11)에 마련된다. 브레이크 스위치는 브레이크 장치(11)의 작동 상태를 검출하는 스위치이다. 브레이크 장치(11)의 작동 상태는 제동 상태 및 해방 상태를 포함한다. 브레이크 스위치는, 예를 들면 브레이크 장치(11)의 일부의 기계적인 변위를 검출함으로써 브레이크 장치(11)의 작동 상태를 검출하는 기구를 구비한다. 인코더는 권상기(7)의 모터에 마련된다. 인코더는 권상기(7)의 모터의 회전각을 펄스 신호에 의해서 출력하는 센서이다.
동작 계측 데이터의 각 성분의 정보는 제어반(12)에 출력된다. 혹은, 동작 계측 데이터의 각 성분의 정보는 브레이크 제어 장치(20)를 통해서 제어반(12)에 출력된다. 제어반(12)은 동작 계측 데이터를, 신호 데이터 및 산출 데이터와 함께 동작 데이터로서 출력 가능하게 기억한다. 신호 데이터는 제어 신호의 입력 또는 출력의 유무의 정보를 나타내는 다성분의 데이터이다. 제어 신호는, 예를 들면 브레이크 전압 지령, 흡인 지령, 릴리즈 지령, 브레이크 전압 지령 및 브레이크 접점 신호이다. 제어 소프트웨어의 변수는 산출 데이터의 정보를 포함해도 된다. 산출 데이터는 동작 계측 데이터 및 신호 데이터 등에 기초하여 산출되는 다성분의 데이터이다.
환경 계측 장치는 환경 계측 데이터를 취득하는 장치이다. 환경 계측 데이터는 브레이크 장치(11)의 동작 환경에 대한 정보를 나타내는 다성분의 데이터이다. 환경 계측 장치의 일부 또는 전부는, 예를 들면 브레이크 장치(11), 권상기(7) 또는 엘리베이터 칸(10)에 마련된다. 환경 계측 장치는, 예를 들면 승강로(4)에 마련된다. 복수의 환경 계측 장치는, 예를 들면 저울과, 온도계를 포함한다.
저울은 엘리베이터 칸(10)에 마련된다. 저울은 엘리베이터 칸(10)에 승차해 있는 이용자 등의 중량을 측정하는 센서이다. 온도계는 승강로(4)에 마련된다. 온도계는 예를 들면 기온을 측정하는 센서이다. 온도계는 브레이크 장치(11)에 마련되어도 된다. 이 때, 온도계는, 예를 들면 브레이크 장치(11)의 온도를 측정하는 센서이다.
환경 계측 데이터의 각 성분의 정보는, 제어반(12)에 출력된다. 혹은 환경 계측 데이터의 각 성분의 정보는, 브레이크 제어 장치(20)를 통해서 제어반(12)에 출력된다. 제어반(12)은 환경 계측 데이터를 출력 가능하게 기억한다.
브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)에 있어서, 정보 센터(21)는, 예를 들면 건축물(3)의 외부에 마련된다. 정보 센터(21)는 엘리베이터(2) 및 다른 엘리베이터의 정보를 수집하는 거점이다.
브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)은 브레이크 장치(11)의 열화 시기를 예측하는 시스템이다. 덧붙여, 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)은 브레이크 장치(11)의 이상을 진단하는 기능을 구비해도 된다.
브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)은 데이터 서버(22)와, 보수 지원 장치(23)와, 표시 장치(24)를 구비한다.
데이터 서버(22)는, 예를 들면 정보 센터(21)에 마련된다. 데이터 서버(22)는 엘리베이터(2)의 동작 등의 정보를 통신할 수 있도록, 감시 장치(13)에 접속된다. 데이터 서버(22)는 관측 데이터 기억부(25)와, 속성 데이터 기억부(26)와, 이상 데이터 기억부(27)를 구비한다.
관측 데이터 기억부(25)는 관측 데이터베이스를 기억하는 부분이다. 관측 데이터베이스는 복수의 관측 데이터를 포함한다. 관측 데이터는 동작 데이터 및 환경 계측 데이터를 포함한다.
속성 데이터 기억부(26)는 속성 데이터베이스를 기억하는 부분이다. 속성 데이터베이스는 복수의 속성 데이터를 포함한다. 속성 데이터는 엘리베이터의 속성에 기초하는 데이터를 포함한다. 또, 속성 데이터는 브레이크 장치의 속성에 기초하는 데이터를 포함한다. 속성 데이터는, 예를 들면 브레이크 장치의 기종, 엘리베이터 칸의 장치 중량, 엘리베이터의 종류 및 엘리베이터의 설치 지역 등의 정보를 포함한다. 엘리베이터의 종류는, 예를 들면 전망용 엘리베이터인지 여부 등의 정보를 포함한다. 엘리베이터의 종류는, 예를 들면 승강로의 환경에 관련된다. 엘리베이터의 종류는, 예를 들면 엘리베이터의 기종에 관련된다. 엘리베이터의 설치 지역은, 예를 들면 기후 등을 통해서 승강로의 환경에 관련된다. 엘리베이터의 설치 지역은, 예를 들면 공기 중의 염(鹽) 또는 유황 등의 농도를 통해서 승강로의 환경에 관련된다.
이상 데이터 기억부(27)는 이상 이력 데이터베이스를 기억하는 부분이다. 이상 이력 데이터베이스는 엘리베이터(2) 및 다른 엘리베이터에 대해, 브레이크 장치(11)의 이상을 판정한 복수의 데이터를 포함한다.
보수 지원 장치(23)는 예를 들면 정보 센터(21)에 마련된다. 보수 지원 장치(23)는 관측부(28)와, 데이터 취득부(29)와, 분류부(30)와, 변환부(31)와, 학습부(32)와, 판정부(33)와, 생성부(34)와, 예측부(35)와, 기억부(36)와, 알림부(37)를 구비한다.
관측부(28)는 브레이크 장치(11)가 동작할 때 동작 데이터를 취득하는 부분이다. 관측부(28)는 동작 데이터를 포함하는 관측 데이터를 취득할 수 있도록 감시 장치(13)에 접속된다.
데이터 취득부(29)는 실적 데이터 세트를 생성하는 부분이다. 실적 데이터 세트는 생성되는 시점보다 과거에 취득된 환경 데이터 및 동작 데이터의 복수의 세트를 포함한다. 환경 데이터는 환경 계측 데이터 및 속성 데이터를 포함한다. 데이터 취득부(29)는 관측 데이터를 취득할 수 있도록, 관측 데이터 기억부(25)에 접속된다. 데이터 취득부(29)는 속성 데이터를 취득할 수 있도록, 속성 데이터 기억부(26)에 접속된다.
분류부(30)는 환경 데이터에 기초하여 동작 데이터를 분류하는 부분이다. 분류부(30)는 동작 데이터를 취득할 수 있도록, 관측부(28)에 접속된다. 분류부(30)는 환경 계측 데이터 및 속성 데이터를 환경 데이터로서 취득할 수 있도록, 관측부(28) 및 속성 데이터 기억부(26)에 접속된다. 분류부(30)는 실적 데이터 세트를 취득할 수 있도록, 데이터 취득부(29)에 접속된다.
변환부(31)는 동작 데이터를 상태 데이터 및 지표 데이터로 변환하는 부분이다.
상태 데이터는 다성분의 데이터이다. 상태 데이터의 각 성분은 브레이크 장치(11)의 각 고장 현상에 대응한다. 브레이크 장치(11)의 각 고장 현상은, 예를 들면, 릴레이 스위치의 접점의 고착, 스프링(19)의 열화, 브레이크 슈(16)의 위치 어긋남, 브레이크 장치(11)의 제동 능력 저하, 및 브레이크 제어 장치(20)의 전자 회로 이상을 포함한다.
지표 데이터는 브레이크 장치(11)의 열화를 나타내는 데이터이다. 지표 데이터는, 예를 들면 미리 설정되는 시간 단위 마다의 열화 지표값을 나타내는 시계열 데이터이다. 열화 지표값은 브레이크 장치(11)의 열화를 나타내는 지표가 되는 값이다. 열화 지표값은 다성분의 값이어도 된다. 브레이크 장치(11)의 열화는, 예를 들면 브레이크 슈(16)의 마모이다. 브레이크 장치(11)의 열화는, 예를 들면 브레이크 장치(11)의 제동 능력을 저하시킨다. 브레이크 장치(11)의 제동 능력의 저하는, 예를 들면 브레이크 장치(11)에 있어서의 슬립의 발생 요인이 된다. 시계열 데이터의 시간 단위는, 예를 들면 1일이다. 변환부(31)는 환경 데이터에 기초하여 분류된 동작 데이터를 취득할 수 있도록, 분류부(30)에 접속된다.
학습부(32)는 상태 데이터를 이용하여 브레이크 장치(11)의 이상의 진단 모델을 학습하는 부분이다. 학습부(32)에 의한 학습의 수법은, 기계 학습의 수법이다. 학습부(32)는 상태 데이터를 취득할 수 있도록, 변환부(31)에 접속된다. 학습부(32)에 의한 학습은, 예를 들면 정보 센터(21)의 오퍼레이터에 의한 학습을 개시하는 조작에 의해서 행해진다.
판정부(33)는 학습부(32)에 의한 학습 후에 관측부(28)가 취득한 동작 데이터를 변환부(31)가 변환하여 얻어지는 상태 데이터로부터, 학습부(32)가 학습한 진단 모델에 기초하여 브레이크 장치(11)의 이상을 판정하는 부분이다. 판정부(33)는 상태 데이터를 취득할 수 있도록, 변환부(31)에 접속된다. 판정부(33)는 진단 모델을 취득할 수 있도록, 학습부(32)에 접속된다. 판정부(33)에 의한 판정은, 예를 들면 판정부(33)가 기동하고 있을 때 상태 데이터를 취득할 때마다 행해진다. 판정부(33)의 기동은, 예를 들면 정보 센터(21)의 오퍼레이터에 의한 기동의 조작에 의해서 행해진다. 판정부(33)는 판정 결과를 출력할 수 있도록, 감시 장치(13)에 접속된다.
생성부(34)는 지표 데이터가 나타내는 열화의 시간에 대한 변화를 나타내는 열화 모델을 생성하는 부분이다. 열화 모델은 열화 지표값의 장래에 걸치는 변화를 예측하는 모델이다. 열화 모델은 트랜드 성분, 주기적 성분 및 단기 변동 성분을 포함한다. 트랜드 성분은 증가 또는 감소의 단조로운 변화의 장기적인 경향을 나타내는 성분이다. 주기적 성분은 주기적인 변화의 경향을 나타내는 성분이다. 단기 변동 성분은 단기적인 변동을 나타내는 성분이다. 생성부(34)는 지표 데이터를 취득할 수 있도록, 변환부(31)에 접속된다.
예측부(35)는 생성부(34)가 생성한 열화 모델에 기초하여, 브레이크 장치(11)의 열화 시기를 예측하는 부분이다. 브레이크 장치(11)의 열화 시기는 열화 지표값이 미리 설정된 임계값에 도달하는 시기이다. 예측부(35)는 열화 모델을 읽어들일 수 있도록, 생성부(34)에 접속된다.
기억부(36)는 판정 결과 데이터를 기억하는 부분이다. 판정 결과 데이터는 판정부(33)에 의한 판정의 결과를 나타내는 데이터이다. 기억부(36)는 판정 결과 데이터를 취득할 수 있도록, 판정부(33)에 접속된다. 기억부(36)는 예측 결과 데이터를 기억하는 부분이다. 예측 결과 데이터는 예측부(35)에 의한 예측의 결과를 나타내는 데이터이다. 기억부(36)는 예측 결과 데이터를 취득할 수 있도록, 예측부(35)에 접속된다.
알림부(37)는 판정부(33)에 의한 브레이크 장치(11)의 이상에 대한 판정 결과를 알리는 부분이다. 알림부(37)는 판정 결과 데이터를 취득할 수 있도록, 판정부(33)에 접속된다. 알림부(37)는 예측부(35)에 의한 브레이크 장치(11)의 열화 시기의 예측의 결과를 알리는 부분이다. 알림부(37)는 예측 결과 데이터를 취득할 수 있도록, 예측부(35)에 접속된다. 알림부(37)는 판정 결과 데이터 또는 예측 결과 데이터로부터 알림 데이터를 생성한다. 알림 데이터는 알리는 내용을 나타내는 데이터이다.
표시 장치(24)는 취득한 데이터가 나타내는 내용을 표시하는 장치이다. 표시 장치(24)는, 예를 들면 디스플레이이다. 표시 장치(24)는, 예를 들면 정보 센터(21)에 마련된다. 표시 장치(24)는 알림 데이터를 취득할 수 있도록, 알림부(37)에 접속된다.
이어서, 도 2를 이용하여, 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 기능을 설명한다.
도 2는 실시 형태 1에 따른 브레이크 장치 열화 예측 시스템에 의한 열화 예측의 예를 나타내는 도면이다.
그래프 A에 있어서, 지표 데이터의 예가 나타내진다. 그래프 A의 가로축은, 시간을 나타낸다. 그래프 A의 세로축은 열화 지표값을 나타낸다. 그래프 A에 있어서, 실선은 변환부(31)에 의해 동작 데이터로부터 변환되는 지표 데이터를 나타낸다. 지표 데이터가 나타내는 브레이크 장치(11)의 열화의 시간에 대한 변화는, 트랜드 성분, 주기적 성분 및 단기 변동 성분을 포함한다. 그래프 A에 있어서, 트랜드 성분은 단조 증가의 장기적인 경향을 나타내는 성분이다. 주기적 성분은 주기적인 변화의 경향을 나타내는 성분이다. 단기 변동 성분은 단기적인 변동을 나타내는 성분이다. 그래프 A에 있어서, 파선은 예측부(35)에 의한 열화 지표값의 예측의 결과를 나타낸다.
동작 데이터는, 예를 들면 다음과 같이 취득된다.
제어반(12)은 엘리베이터 칸(10)이 정지해 있을 때, 브레이크 장치(11)를 동작시키는 신호를 브레이크 제어 장치(20)에 출력한다.
브레이크 제어 장치(20)는 제어반(12)으로부터 입력된 제어 신호에 따라서, 브레이크 장치(11)를 동작시킨다. 브레이크 장치(11)가 동작할 때, 동작 계측 장치는 동작 계측 데이터를 취득한다. 동작 계측 장치는 동작 계측 데이터를 브레이크 제어 장치(20) 또는 제어반(12)에 출력한다. 브레이크 장치(11)가 동작할 때, 환경 계측 장치는 환경 계측 데이터를 취득한다. 환경 계측 장치는 환경 계측 데이터를 브레이크 제어 장치(20) 또는 제어반(12)에 출력한다. 브레이크 제어 장치(20)는 입력된 동작 계측 데이터 및 환경 계측 데이터를 제어반(12)에 출력한다.
제어반(12)은 동작 계측 데이터 및 제어 신호 등의 정보에 기초하여, 산출 데이터를 산출한다. 산출 데이터는, 예를 들면 인코더의 펄스 신호의 카운트로부터 산출되는 엘리베이터 칸(10)의 위치의 데이터를 포함한다. 산출 데이터는, 예를 들면 브레이크 흡인 지령 신호를 출력하고 나서 브레이크 스위치가 브레이크 장치(11)의 실제의 동작을 검출할 때까지의 시간차의 데이터를 포함한다. 산출 데이터는, 예를 들면 브레이크 장치(11)가 제동의 동작을 계속하고 있는 시간의 데이터를 포함한다. 산출 데이터는, 예를 들면 브레이크 장치(11)의 동작의 빈도의 데이터를 포함한다. 제어반(12)은 동작 계측 데이터, 신호 데이터 및 산출 데이터를 동작 데이터로서 관측부(28)에 감시 장치(13)를 통해서 출력한다. 제어반(12)은 환경 계측 데이터를 관측부(28)에 감시 장치(13)를 통해서 출력한다.
관측부(28)는 제어반(12)으로부터 감시 장치(13)를 통해서 동작 데이터 및 환경 계측 데이터를 취득한다. 관측부(28)는 동작 데이터 및 환경 계측 데이터를 관측 데이터로서 관측 데이터 기억부(25)에 출력한다.
관측 데이터 기억부(25)는 취득한 관측 데이터를 관측 데이터베이스에 격납한다. 관측 데이터는, 예를 들면 플래그 데이터와, 수치 데이터와, 파형 데이터를 포함한다. 동작 데이터는, 예를 들면 플래그 데이터와, 수치 데이터와, 파형 데이터를 요소로서 포함한다.
플래그 데이터는, 예를 들면, 스위치가 동작했는지 여부, 센서가 동작했는지 여부, 및 제어 신호의 유무 등의 정보를 포함한다. 플래그 데이터는 진위(眞僞)값, 정수값 또는 문자열 등에 의해 표현된다.
수치 데이터는, 예를 들면, 센서가 계측한 물리량의 값 등의 정보를 포함한다. 수치 데이터는, 예를 들면 코일(17)에 통전되는 전류, 브레이크 장치(11)가 제동하고 있는 계속 시간, 엘리베이터 칸(10)의 위치, 기온, 브레이크 장치(11)의 온도, 브레이크 장치(11)의 동작의 빈도, 기온, 및 엘리베이터 칸(10)에 승차해 있는 이용자의 중량을 포함한다. 수치 데이터는 정수값 또는 실수값 등에 의해 표현된다.
파형 데이터는, 예를 들면, 센서가 계측한 물리량의 시간 변화 등의 정보를 포함한다. 파형 데이터는, 예를 들면, 코일(17)에 통전되는 전류의 패턴 변화, 엘리베이터 칸(10)의 위치의 시간 변화, 및 브레이크 온도의 시간 변화를 포함한다. 파형 데이터는 미리 정해진 시간 간격마다의 복수의 수치를 포함하는 리스트 등에 의해 표현된다.
브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)은, 예를 들면 정보 센터(21)의 오퍼레이터에 의한 조작에 의해서 열화 예측을 개시한다.
브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)이 열화 예측을 개시할 때, 데이터 취득부(29)는 실적 데이터 세트를 생성한다. 데이터 취득부(29)는 현재를 기점으로 하여 미리 설정된 과거의 기간 동안에 취득된 복수의 관측 데이터를 관측 데이터 기억부(25)로부터 취득한다. 데이터 취득부(29)는 현재를 기점으로 하여 미리 설정된 과거의 기간 동안에 취득된 복수의 속성 데이터를 속성 데이터 기억부(26)로부터 취득한다. 판정부(33) 취득부는 취득한 복수의 관측 데이터 및 복수의 속성 데이터를, 복수의 동작 데이터 및 환경 데이터로 하여 브레이크 장치(11)의 동작의 시각에 대응 짓는다. 데이터 취득부(29)는 대응 지음에 기초하여 실적 데이터 세트를 생성한다. 데이터 취득부(29)는 분류부(30)에 실적 데이터 세트를 출력한다.
분류부(30)는 실적 데이터 세트에 포함되는 환경 데이터에 기초하여, 해당 환경 데이터에 대응하는 동작 데이터를 분류한다. 예를 들면 환경 데이터가 분류용의 라벨링 데이터를 포함하는 경우에, 분류부(30)는 라벨링 데이터의 값이 서로 동일한 환경 데이터에 대응하는 동작 데이터를 동일한 클러스터로 분류한다. 혹은, 분류부(30)는, 예를 들면 비지도 학습의 수법에 따라 동일한 클러스터로 분류된 환경 데이터에 대응하는 동작 데이터를 동일한 클러스터로 분류한다. 이 때, 분류부(30)는 비지도 학습의 수법으로서 예를 들면 비계층적인 분류 수법인 k평균법을 이용한다. 혹은, 분류부(30)는 계층적인 분류 수법을 이용해도 된다. 분류부(30)는 분류된 동작 데이터를 변환부(31)에 출력한다.
변환부(31)는 분류부(30)에 의한 분류마다, 특징량 추출 공정과, 표준화 공정과, 이상도 산출 공정과, 예비 공정의 각 공정을 거쳐 동작 데이터를 지표 데이터로 변환한다.
특징량 추출 공정에 있어서, 변환부(31)는 분류된 복수의 동작 데이터를 복수의 특징 데이터로 변환한다. 변환부(31)는 동작 데이터의 성분마다 1개 이상의 특징량을 추출한다. 동작 데이터의 요소가 진위값으로 나타내질 때, 변환부(31)는 참값 또는 거짓값으로부터 예를 들면 ＋1 또는 -1의 수치를 특징량으로서 추출한다. 동작 데이터의 성분이 수치로 나타내질 때, 변환부(31)는, 예를 들면 그 수치를 그대로 특징량으로서 추출한다. 예를 들면 파형 데이터 등에 있어서 동작 데이터의 성분이 수치의 리스트로 나타내질 때, 변환부(31)는, 예를 들면 리스트에 포함되는 수치의 평균값 및 표준 편차 등을 1개 이상의 특징량으로서 추출한다. 혹은, 동작 데이터의 성분이 수치의 리스트로 나타내질 때, 변환부(31)는, 예를 들면 리스트에 포함되는 복수의 수치를 그대로 복수의 특징량으로서 추출한다. 변환부(31)는, 여기에 예시하고 있지 않은 방법에 의해서 동작 데이터의 성분으로부터 특징량을 추출해도 된다. 변환부(31)는 동작 데이터의 성분마다 추출된 1개 이상의 특징량을 성분으로서 포함하는 다성분의 특징 데이터를 생성한다.
표준화 공정에 있어서, 변환부(31)는 복수의 특징 데이터를 복수의 표준화 데이터로 변환한다. 표준화 데이터는 다성분의 데이터이다. 변환부(31)는 특징 데이터의 각 성분을 표준화 데이터의 각 성분으로 변환한다. 표준화 데이터의 성분은, 예를 들면 원래의 동작 데이터가 포함되는 분류에 대한 평균이 0이 되도록 각각 표준화된다. 표준화 데이터의 성분은, 예를 들면 원래의 동작 데이터가 포함되는 분류에 대한 표준 편차가 1이 되도록 각각 표준화된다.
이상도 산출 공정에 있어서, 변환부(31)는 복수의 표준화 데이터를 복수의 이상도 데이터로 변환한다. 이상도 데이터는, 다성분의 데이터이다. 이상도 데이터의 각 성분은, 통상의 상태로부터의 차이를 나타내는 지표이다. 이상도 데이터의 각 성분은, 예를 들면, 특징 데이터의 각 성분으로부터 산출된다. 변환부(31)는, 예를 들면, 특징 데이터의 각 성분에 대해서, 평균값로부터의 제곱 편차를 분산으로 나눔으로써 이상도 데이터의 각 성분을 산출한다. 변환부(31)는 다른 기계 학습 등의 수법에 의해서 표준화 데이터를 이상도 데이터로 변환해도 된다.
예비 공정에 있어서, 변환부(31)는 복수의 이상도 데이터를 지표 데이터로 변환한다. 변환부(31)는 예비적인 처리로서 비지도 학습의 수법을 이상도 데이터에 적용한다. 비지도 학습의 수법은, 예를 들면 PCA(Principal Component Analysis)에 의한 차원 삭감의 수법이다. 변환부(31)는 예비적인 처리가 적용된 복수의 이상도 데이터를, 원래의 동작 데이터가 취득된 시각에 기초하여, 미리 설정된 시간 단위 마다 구분한다. 변환부(31)는 해당 시간 단위마다 구분된 이상도 데이터의 값의 평균값, 최대값 또는 누적값을, 해당 시간 단위에 있어서의 열화 지표값으로 한다. 이상도 데이터가 다성분의 데이터일 때, 열화 지표값은 다성분의 값이어도 된다. 변환부(31)는 열화 지표값의 시계열 데이터를 지표 데이터로 하여, 분류부(30)에 의한 분류마다 생성부(34)에 출력한다.
생성부(34)는 취득한 지표 데이터에 대해 분류부(30)에 의한 분류마다 열화 모델을 생성한다. 생성부(34)는 분류부(30)에 의한 분류마다의 열화 모델에 대해서, 트랜드 성분 및 주기적 성분을 개별로 생성한다. 생성부(34)는 트랜드 성분 및 주기적 성분을 예를 들면 회귀 모델에 의해서 개별로 생성한다. 회귀 모델에 있어서의 회귀 곡선은, 예를 들면 누적 와이불(Weibull) 분포 함수, 누적 로그 정규 분포 함수이다. 회귀 모델에 있어서의 회귀 곡선은, 예를 들면 주기적인 경향을 가지는 곡선이다.
생성부(34)는 열화 모델의 생성이 성공했는지를 판정한다. 생성부(34)는, 예를 들면 열화 모델의 잔차(殘差)에 기초하여 열화 모델의 생성의 성공 여부를 판정한다. 혹은, 생성부(34)는, 예를 들면 열화 모델을 테스트용 데이터에 적용한 경우의 오차에 기초하여 열화 모델의 생성의 성공 여부를 판정한다. 예를 들면, 생성부(34)가 지표 데이터의 일부를 열화 모델의 생성에 이용한 경우에, 테스트용 데이터는 지표 데이터의 나머지 부분이다.
생성부(34)는 열화 모델의 생성이 실패했다고 판정하는 경우에, 상이한 수법에 의해서 재차 열화 모델을 생성해도 된다. 예를 들면, 생성부(34)는 상이한 회귀 곡선을 이용하여 트랜드 성분 또는 주기적 성분을 생성해도 된다.
예측부(35)는 생성이 성공했다고 판정된 열화 모델을 읽어들인다. 예측부(35)는 읽어들인 열화 모델에 기초하여 열화 지표값의 장래에 있어서의 값을 예측한다. 예측부(35)는 열화 지표값의 예측에 기초하여, 현재를 기점으로 하여 미리 설정된 장래의 시기에 있어서, 열화 지표값이 임계값에 도달하는지를 판정한다. 임계값은, 예를 들면 열화 지표값에 대해서 미리 설정된 값이다. 혹은, 임계값은 이상값을 판정하는 값으로서 지표 데이터로부터 산출되는 값이다. 이 때, 임계값은, 예를 들면 평균값에 표준 편차의 상수배를 더한 값이다. 혹은, 임계값은 과거에 이상이 발생했을 때의 열화 지표값의 값이다. 이 때, 임계값은, 예를 들면 이상 데이터 기억부(27)가 기억하고 있는 이상 이력 데이터베이스의 데이터에 기초하여 정해진다.
장래의 시기에 있어서 열화 지표값이 임계값에 도달한다고 판정할 때, 예측부(35)는 열화 지표값이 임계값에 도달하는 열화 시기를 예측한다.
예측부(35)는 열화 시기의 예측의 신뢰도를 산출한다. 열화 지표값의 예측의 신뢰도는, 예를 들면 잔차의 표준 편차에 기초하여 산출된다.
예측부(35)는 예측 결과 데이터를 기억부(36)에 출력한다. 예측 결과 데이터는 열화 예측 시기 및 신뢰도를 포함한다.
기억부(36)는 판정 결과를 기억한다.
예측부(35)는 판정 결과 데이터를 알림부(37)에 출력한다.
예측부(35)에 예측되는 열화 시기가 보수 점검의 시기를 기준으로 하여 미리 설정된 알림 기간의 범위 내인 경우에, 알림부(37)는 열화 시기를 포함하는 알림 데이터를 생성한다. 알림 기간은, 예를 들면 보수 점검이 예정되어 있는 시기보다 전(前)인 기간이다. 혹은, 예측부(35)에 예측되는 열화 시기가 알림 기간의 범위 내이고, 또한 열화 시기의 예측의 신뢰도가 미리 정해진 기준보다 높은 경우에, 알림부(37)는 열화 시기를 포함하는 알림 데이터를 생성한다. 알림부(37)는 알림 데이터를 표시 장치(24)에 출력함으로써, 표시 장치(24)를 통해서 알림 데이터의 내용을 알린다.
표시 장치(24)는 알림 데이터의 내용을 표시한다. 표시부는, 예를 들면 「열화 지표값이 100%에 도달하는 시기는, 3개월 후입니다. 예측의 신뢰도는 80%입니다. 예정되어 있는 보수 점검의 시기는, 6개월 후입니다.」 등으로 표시한다. 혹은, 표시부는, 예를 들면 「현재의 열화 지표값은 50%입니다. 과거의 유사한 100케이스 중, 40케이스에 대해서 보수 점검이 이루어지고 있습니다. 다음 달의 열화 지표값의 예측치는 70%입니다. 과거의 유사한 100케이스 중, 80케이스에 대해서 보수 점검이 이루어지고 있습니다.」 등으로 표시한다.
이어서, 도 3을 이용하여, 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 열화 예측에 대한 동작의 예를 설명한다.
도 3은 실시 형태 1에 따른 브레이크 장치 열화 예측 시스템의 동작의 예를 나타내는 순서도이다.
스텝 S1에 있어서, 분류부(30)는 데이터 취득부(29)로부터 실적 데이터 세트를 취득한다. 분류부(30)는 실적 데이터 세트에 포함되는 환경 데이터에 기초하여, 해당 환경 데이터에 대응하는 동작 데이터를 분류한다. 그 후, 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 동작은, 스텝 S2로 진행한다.
스텝 S2에 있어서, 변환부(31)는 분류부(30)에 의한 분류마다 동작 데이터를 지표 데이터로 변환한다. 그 후, 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 동작은, 스텝 S3으로 진행한다.
스텝 S3에 있어서, 생성부(34)는 지표 데이터에 대해 분류부(30)에 의한 분류마다 열화 모델을 생성한다. 그 후, 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 동작은, 스텝 S4로 진행한다.
스텝 S4에 있어서, 예측부(35)는 열화 모델을 읽어들인다. 예측부(35)는 읽어들인 열화 모델에 기초하여 열화 지표값의 장래에 있어서의 값을 예측한다. 그 후, 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 동작은, 스텝 S5로 진행한다.
스텝 S5에 있어서, 예측부(35)는 열화 지표값의 예측에 기초하여, 장래에 있어서 열화 지표값이 임계값에 도달하는지를 판정한다. 판정 결과가 Yes인 경우에, 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 동작은, 스텝 S6으로 진행한다. 판정 결과가 No인 경우에, 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 동작은, 스텝 S7로 진행한다.
스텝 S6에 있어서, 예측부(35)는 열화 시기를 예측한다. 그 후, 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 동작은, 스텝 S7로 진행한다.
스텝 S7에 있어서, 예측부(35)는 예측의 결과를 알림부(37) 및 기억부(36)에 출력한다. 그 후, 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 동작은, 종료된다.
이상에 설명한 것처럼, 실시 형태 1에 따른 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)은 관측부(28)와, 변환부(31)와, 생성부(34)와, 예측부(35)를 구비한다. 관측부(28)는 엘리베이터(2)의 엘리베이터 칸(10)을 제동하는 브레이크 장치(11)가 동작할 때 브레이크 장치(11)의 동작에 대한 동작 데이터를 취득한다. 변환부(31)는 관측부(28)이 취득하는 동작 데이터를 미리 설정되는 시간 단위마다의 브레이크 장치(11)의 열화를 나타내는 지표 데이터로 변환한다. 생성부(34)는 지표 데이터가 나타내는 열화의 시간에 대한 변화를 나타내는 모델로서, 장기적인 변화의 경향을 나타내는 트랜드 성분 및 주기적인 변화를 나타내는 주기적 성분을 포함하는 열화 모델을 생성한다. 예측부(35)는 열화 모델에 기초하여 브레이크 장치(11)의 열화 시기를 예측한다.
예측부(35)는 주기적인 변화를 나타내는 주기적 성분에 의해서, 계절에 의한 변화 등의 영향을 열화 모델에 편입시킨다. 예측부(35)는 장기적인 변화의 경향을 나타내는 트랜드 성분에 의해서, 부품의 소모 등의 영향을 열화 모델에 편입시킨다. 이것에 의해, 브레이크 장치(11)의 열화 시기를 정밀도 좋게 예측할 수 있다.
또, 변환부(31)는 동작 데이터에 포함되는 데이터의 특징량을 추출한다. 변환부(31)는 특징량에 기초하여 동작 데이터를 지표 데이터로 변환한다.
변환부(31)는 열화 예측에 있어서 의미가 있는 특징량을 추출한다. 생성부(34)는 특징량에 기초하여 변환된 지표 데이터에 기초하여 열화 모델을 생성한다. 이것에 의해, 정밀도가 높은 열화 모델을 생성할 수 있다.
또, 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)은 분류부(30)를 구비한다. 분류부(30)는 브레이크 장치(11)의 동작환경에 대한 환경 데이터에 기초하여 동작 데이터를 분류한다. 생성부(34)는 분류부(30)에 의한 분류마다 열화 모델을 생성한다.
변환부(31)는 의미가 있는 분류로 구분된 데이터를 이용하여 지표 데이터로의 변환 처리를 행할 수 있다. 이것에 의해, 생성부(34)는 정밀도가 높은 열화 모델을 생성할 수 있다.
또, 생성부(34)는 트랜드 성분 및 주기적 성분을 나타내는 모델을 성분마다 생성함으로써 열화 모델을 생성한다.
생성부(34)는 트랜드 성분 및 주기적 성분에 대해서, 각각 독립적으로 유효한 모델을 이용하여 열화 모델을 생성할 수 있다. 이 때문에, 열화 모델의 자유도가 높아진다. 또, 생성부(34)는 트랜드 성분 및 주기적 성분에 대해서, 지표 데이터의 대응하는 성분에 개별로 적합시킬 수 있다. 이 때문에, 생성부(34)는 보다 견뢰하게 열화 모델을 생성할 수 있다.
또, 예측부(35)는 열화 시기를 예측할 때, 해당 열화 시기의 예측의 신뢰도를 산출한다.
브레이크 장치(11)의 보수 점검의 계획은, 열화 시기의 예측에 기초하여 수정되어도 된다. 이 때, 신뢰도가 높은 열화 시기의 예측이 우선적으로 고려됨으로써, 보수 점검의 계획의 확실성이 높아진다.
또, 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)은, 알림부(37)을 구비한다. 알림부(37)는, 예측부(35)에 예측되는 열화 시기가 보수 점검의 시기를 기준으로 하여 미리 설정된 범위 내인 경우에, 열화 시기를 알린다.
열화 시기가 보수 점검의 시기보다 전인 경우에, 브레이크 장치(11)의 보수 점검을 앞당길 필요가 있을 가능성이 있다. 이러한 경우에, 예를 들면 정보 센터(21)의 오퍼레이터는, 신속하게 열화 시기의 예측의 결과를 알 수 있다. 이 때문에, 보수 점검의 계획을 수정하기 쉬워진다.
또, 알림부(37)는 예측부(35)에 예측되는 열화 시기가 보수 점검의 시기를 기준으로 하여 미리 설정된 범위 내이고, 또한 해당 열화 시기의 예측의 신뢰도가 미리 설정된 기준보다 높은 경우에, 열화 시기를 알린다.
이것에 의해, 예를 들면 정보 센터(21)의 오퍼레이터는, 신뢰도가 높은 열화 시기의 예측에 기초하여 보수 점검의 계획을 수정할 수 있다.
덧붙여, 생성부(34)는 브레이크 장치(11)의 보수 점검의 후에, 열화 모델을 갱신해도 된다.
브레이크 장치(11)의 열화의 상태는, 보수 점검에 있어서의 예를 들면 부품의 교환 등에 의해서 불연속적으로 변화할 수 있다. 이 때문에, 보수 점검의 후에 있어서, 열화 모델의 신뢰도가 저하될 수 있다. 이러한 경우에, 생성부(34)는 열화 모델을 갱신함으로써, 열화 시기의 예측의 신뢰도의 저하를 억제할 수 있다.
또, 생성부(34)는 트랜드 성분 및 주기적 성분을 나타내는 모델을 동시에 생성함으로써 열화 모델을 생성해도 된다.
생성부(34)는 열화 모델을 예를 들면 SARIMA(Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average) 모델에 의해 생성한다. 혹은, 생성부(34)는 열화 모델을 예를 들면 상태 공간 모델에 의해 생성한다. 이 때, 열화 모델은, 예를 들면 차분에 의해서 트랜드 성분을 포함한다. 또, 열화 모델은, 예를 들면 계절 차분에 의해서 주기적 성분을 포함한다. 이것에 의해, 생성부(34)는 트랜드 성분 및 주기적 성분의 상호의 영향을 고려하여 열화 모델을 생성할 수 있다.
또, 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)은 동작 데이터로부터 브레이크 장치(11)의 동작의 이상을 판정하는 판정부(33)를 구비한다. 브레이크 장치(11)의 열화 예측에 있어서, 변환부(31)는 판정부(33)에 의해서 이상이 발생했다고 판정되는 빈도를 브레이크 장치(11)의 열화를 나타내는 지표의 값에 포함시키고, 동작 데이터를 지표 데이터로 변환해도 된다.
브레이크 장치(11)에 있어서 이상이 빈번히 발생하는 경우에, 브레이크 장치(11)의 열화가 진행되고 있다고 추정할 수 있다. 생성부(34)는 이상 발생의 빈도를 고려한 열화 모델을 생성할 수 있다. 변환부(31)는 알림부(37)에 의해서 알림되지 않는 경도(輕度)의 이상의 빈도를 열화 지표값으로 하여 지표 데이터에 포함해도 된다.
변환부(31)는 동작 데이터로부터 지표 데이터로의 변환에 있어서, 각 공정의 순서를 바꿔 넣어도 된다. 변환부(31)는 동작 데이터로부터 지표 데이터로의 변환에 있어서, 1개 이상의 공정을 생략해도 된다. 변환부(31)는 동작 데이터로부터 지표 데이터로의 변환에 있어서, 시간 단위를 1개월로 해도 된다. 이것에 의해, 계절 변화에 의한 영향이 보다 명확하게 나타내진다.
변환부(31)는 이상도 산출 공정에 있어서, 표준화 데이터의 복수의 성분으로부터 1개의 이상도 성분을 산출해도 된다. 이것에 의해, 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)은 표준화 데이터의 복수의 성분 간의 관계에 생긴 이상을 검출할 수 있다.
또, 생성부(34)는 분류부(30)에 의한 1개의 분류에 대해서 복수의 열화 모델을 생성해도 된다. 예측부(35)는 복수의 열화 모델로부터 각각 열화 시기를 예측해도 된다. 예측부(35)는 예측한 열화 시기부터 가장 신뢰도가 높은 열화 시기를 예측의 결과로서 출력해도 된다.
알림부(37)는 보수원이 소지하는 보수 단말에 알림 데이터를 출력함으로써, 알림 데이터의 내용을 보수원에게 알려도 된다. 알림부(37)는 복수의 출력처에 동시에 알림 데이터를 출력함으로써 알려도 된다.
데이터 서버(22)가 정보 센터(21)에 마련됨으로써, 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)은 엘리베이터(2) 및 다른 엘리베이터의 정보를 이용할 수 있다. 이것에 의해, 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 열화 예측의 정밀도가 높아진다.
분류부(30)가 정보 센터(21)에 마련됨으로써, 동작 데이터의 분류의 알고리즘의 갱신 등의 보수가 용이하게 된다. 변환부(31)가 정보 센터(21)에 마련됨으로써, 동작 데이터의 변환의 알고리즘의 갱신 등의 보수가 용이하게 된다. 생성부(34)가 정보 센터(21)에 마련됨으로써, 열화 모델의 생성의 알고리즘의 갱신 등의 보수가 용이하게 된다. 예측부(35)가 정보 센터(21)에 마련됨으로써, 열화 시기의 예측의 알고리즘의 갱신 등의 보수가 용이하게 된다.
보수 지원 장치(23)는 건축물(3)에 마련되어도 된다. 이 때, 보수 지원 장치(23)는, 예를 들면 제어반(12)과 직접 통신한다. 보수 지원 장치(23)는, 예를 들면 감시 장치(13)를 통해서 데이터 서버(22)와 통신한다. 데이터 서버(22)는 건축물(3)에 마련되어도 된다.
브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 일부 또는 전부의 기능은, 건축물(3)에 마련되는 장치에 있어서 실현되어도 된다.
실시 형태 1에 있어서의 시스템, 장치, 기기, 부분 등의 간의 전기적인 접속은, 직접적 또는 간접적인 접속 중 어느 것이어도 된다. 실시 형태 1에 있어서의 시스템, 장치, 기기, 부분 등의 간의 데이터 등의 통신은, 직접적 또는 간접적인 통신 중 어느 것이어도 된다.
이어서, 도 4를 이용하여 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 하드웨어 구성의 예에 대해 설명한다.
도 4는 실시 형태 1에 따른 브레이크 장치 열화 예측 시스템의 주요부의 하드웨어 구성을 나타내는 도면이다.
브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 각 기능은, 처리 회로에 의해 실현할 수 있다. 처리 회로는 적어도 1개의 프로세서(1b)와 적어도 1개의 메모리(1c)를 구비한다. 처리 회로는 프로세서(1b) 및 메모리(1c)와 함께, 혹은 그것들의 대용으로서 적어도 1개의 전용의 하드웨어(1a)를 구비해도 된다.
처리 회로가 프로세서(1b)와 메모리(1c)를 구비하는 경우, 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 각 기능은, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 소프트웨어와 펌웨어의 조합으로 실현된다. 소프트웨어 및 펌웨어의 적어도 한쪽은, 프로그램으로서 기술된다. 그 프로그램은 메모리(1c)에 격납된다. 프로세서(1b)는 메모리(1c)에 기억된 프로그램을 읽어내어 실행함으로써, 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 각 기능을 실현한다.
프로세서(1b)는 CPU(Central Processing Unit), 처리 장치, 연산 장치, 마이크로 프로세서, 마이크로 컴퓨터, DSP라고도 한다. 메모리(1c)는, 예를 들면, RAM, ROM, 플래쉬 메모리, EPROM, EEPROM 등의, 불휘발성 또는 휘발성의 반도체 메모리, 자기 디스크, 플렉서블 디스크, 광 디스크, 콤팩트 디스크, 미니 디스크, DVD 등에 의해 구성된다.
처리 회로가 전용의 하드웨어(1a)를 구비하는 경우, 처리 회로는, 예를 들면, 단일 회로, 복합 회로, 프로그램화한 프로세서, 병렬 프로그램화한 프로세서, ASIC, FPGA, 또는 이들의 조합으로 실현된다.
브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 각 기능은, 각각 처리 회로로 실현할 수 있다. 혹은, 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 각 기능은, 통합하여 처리 회로로 실현할 수도 있다. 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 각 기능에 대해서, 일부를 전용의 하드웨어(1a)로 실현하고, 다른 부분을 소프트웨어 또는 펌웨어로 실현하여도 된다. 이와 같이, 처리 회로는 하드웨어(1a), 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 조합으로 브레이크 장치 열화 예측 시스템(1)의 각 기능을 실현한다.
[산업상의 이용 가능성]
본 발명에 따른 브레이크 장치 열화 예측 시스템은, 엘리베이터에 적용할 수 있다.
1: 브레이크 장치 열화 예측 시스템 2: 엘리베이터
3: 건축물 4: 승강로
5: 승강장 6: 승강장 도어
7: 권상기 8: 주 로프
9: 균형 추 10: 엘리베이터 칸
11: 브레이크 장치 12: 제어반
13: 감시 장 치 14: 엘리베이터 칸 도어
15: 브레이크 드럼 16: 브레이크 슈
17: 코일 18: 플런저
19: 스프링 20: 브레이크 제어 장치
21: 정보 센터 22: 데이터 서버
23: 보수 지원 장치 24: 표시 장치
25: 관측 데이터 기억부 26: 속성 데이터 기억부
27: 이상 데이터 기억부 28: 관측부
29: 데이터 취득부 30: 분류부
31: 변환부 32: 학습부
33: 판정부 34: 생성부
35: 예측부 36: 기억부
37: 알림부 1a: 하드웨어
1b: 프로세서 1c: 메모리

Claims (10)

  1. 엘리베이터의 엘리베이터 칸을 제동하는 브레이크 장치가 동작할 때 상기 브레이크 장치의 동작에 대한 동작 데이터를 취득하는 관측부와,
    상기 관측부가 취득하는 상기 동작 데이터를 미리 설정되는 시간 단위마다의 상기 브레이크 장치의 열화를 나타내는 지표 데이터로 변환하는 변환부와,
    상기 지표 데이터가 나타내는 열화의 시간에 대한 변화를 나타내는 모델로서, 장기적인 변화의 경향을 나타내는 트랜드 성분 및 주기적인 변화를 나타내는 주기적 성분을 포함하는 열화 모델을 생성하는 생성부와,
    상기 열화 모델에 기초하여 상기 브레이크 장치의 열화 시기를 예측하는 예측부를 구비하는 엘리베이터의 브레이크 장치 열화 예측 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 변환부는 상기 동작 데이터에 포함되는 데이터의 특징량을 추출하고, 상기 특징량에 기초하여 상기 동작 데이터를 상기 지표 데이터로 변환하는 엘리베이터의 브레이크 장치 열화 예측 시스템.
  3. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 브레이크 장치의 동작환경에 대한 환경 데이터에 기초하여 상기 동작 데이터를 분류하는 분류부를 구비하고,
    상기 생성부는 상기 분류부에 의한 분류마다 상기 열화 모델을 생성하는 엘리베이터의 브레이크 장치 열화 예측 시스템.
  4. 청구항 1 내지 청구항 3 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 생성부는 상기 트랜드 성분 및 상기 주기적 성분을 나타내는 모델을 동시에 생성함으로써 상기 열화 모델을 생성하는 엘리베이터의 브레이크 장치 열화 예측 시스템.
  5. 청구항 1 내지 청구항 3 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 생성부는 상기 트랜드 성분 및 상기 주기적 성분을 나타내는 모델을 성분마다 생성함으로써 상기 열화 모델을 생성하는 엘리베이터의 브레이크 장치 열화 예측 시스템.
  6. 청구항 1 내지 청구항 5 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 예측부는 상기 열화 시기를 예측할 때, 해당 열화 시기의 예측의 신뢰도를 산출하는 엘리베이터의 브레이크 장치 열화 예측 시스템.
  7. 청구항 1 내지 청구항 6 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 생성부는 상기 브레이크 장치의 보수 점검의 후에, 상기 열화 모델을 갱신하는 엘리베이터의 브레이크 장치 열화 예측 시스템.
  8. 청구항 1 내지 청구항 7 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 예측부에 예측되는 상기 열화 시기가 보수 점검의 시기를 기준으로 하여 미리 설정된 범위 내인 경우에, 상기 열화 시기를 알리는 알림부를 구비하는 엘리베이터의 브레이크 장치 열화 예측 시스템.
  9. 청구항 6에 있어서,
    상기 예측부에 예측되는 상기 열화 시기가 보수 점검의 시기를 기준으로 하여 미리 설정된 범위 내이고, 또한 해당 열화 시기의 예측의 신뢰도가 미리 설정된 기준보다 높은 경우에, 상기 열화 시기를 알리는 알림부를 구비하는 엘리베이터의 브레이크 장치 열화 예측 시스템.
  10. 청구항 1 내지 청구항 9 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 동작 데이터로부터 상기 브레이크 장치의 동작의 이상을 판정하는 판정부를 구비하고,
    상기 변환부는 상기 판정부에 의해서 이상이 발생했다고 판정되는 빈도를 상기 브레이크 장치의 열화를 나타내는 지표의 값에 포함시키고, 상기 동작 데이터를 상기 지표 데이터로 변환하는 엘리베이터의 브레이크 장치 열화 예측 시스템.
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