WO2002003158A1 - Systeme de diagnostic et de gestion d'un equipement d'installation, appareil de gestion et appareil de diagnostic - Google Patents

Systeme de diagnostic et de gestion d'un equipement d'installation, appareil de gestion et appareil de diagnostic Download PDF

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WO2002003158A1
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management data
facility
monitoring unit
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0Samu Yoshie
Nobuyoshi Sato
Tatsuya Fukunaga
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Asahi Engineering Co.,Ltd.
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    • G05B23/0227Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0229Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions knowledge based, e.g. expert systems; genetic algorithms
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    • G05B2223/06Remote monitoring

Definitions

  • Equipment equipment diagnosis system management device and diagnosis device
  • the present invention relates to a system for managing and diagnosing the state of equipment.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and has as its object to grasp and manage the minimum operation status of equipment by continuous measurement by a device or by measurement by a person to perform various kinds of data analysis.
  • the information is immediately transmitted to the equipment diagnosis center, which is a specialized technical group.
  • the advanced analysis and diagnosis unit performs advanced analysis and diagnosis processing on the information and promptly notifies the equipment management side of the best information to respond to the equipment that is determined to be abnormal.
  • the advanced analysis and diagnosis unit uploads the equipment management data analysis program to the equipment monitoring unit on the user side, so that raw information with a large amount of information can be sent to the equipment diagnosis unit. Send to It is to St. provide equipment diagnosis system analysis can at the user side without. Disclosure of the invention
  • a typical configuration of the equipment diagnostic system is a equipment state detection means attached to the equipment and detecting a state of the equipment, and an equipment state detection detected by the equipment state detection means.
  • An equipment management data processing unit that processes and outputs information
  • an equipment state determination unit that performs level determination on information output from the equipment management data processing unit with respect to a management reference value and outputs the information.
  • a facility monitoring unit that collects, processes, and outputs information related to equipment that has been level-determined and output from the equipment state determination unit, and a corresponding equipment device that performs advanced analysis on the information output from the equipment monitoring unit. It has an advanced analysis and diagnosis unit that specifies the cause of the abnormality and measures to improve it, and transmits the specified result to the equipment monitoring unit.
  • the equipment monitoring unit and the advanced analysis diagnosis unit are configured to be able to communicate with each other via a communication network, and upload the equipment management data analysis program from the advanced analysis diagnosis unit to the equipment monitoring unit. .
  • the user who manages the equipment receives the equipment state detection information detected by the equipment state detection means on the equipment management data.
  • the equipment status judgment unit makes a level judgment against the management reference value, and the equipment monitoring unit collects and processes the relevant information of the equipment whose level was judged, and specializes it through the communication network. It is output to the equipment diagnosis center, which is a technical group.
  • the advanced analysis and diagnosis unit which has received the information output from the equipment monitoring unit on the user side, performs advanced analysis on the information and identifies the cause of the abnormality in the equipment and the measures to be taken to improve it.
  • the specified result is transmitted to the equipment monitoring unit on the user side via the communication network.
  • the altitude analysis and diagnosis unit on the equipment diagnosis sensor side also performs the secondary processing.
  • the program for facility management data analysis is uploaded to the facility monitoring unit on the user side via the communication network, and the advanced analysis is performed again on the user side.
  • a program for analyzing equipment management data is uploaded to the user side, and the user performs an altitude analysis again, thereby generating a huge amount of information such as equipment state detection information detected by the equipment state detection means.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the equipment diagnostic system according to the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration on the user side of the equipment diagnostic system according to the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of a communication network between the equipment monitoring unit and the advanced analysis diagnosis unit.
  • Fig. 4 is a block diagram showing the configuration of the equipment state detection means and the altitude analysis diagnosis unit.
  • Fig. 5 is a block diagram showing the configuration of the advanced analysis diagnosis unit. It is.
  • FIG. 6 is a diagram showing a detailed configuration of the altitude data analysis unit.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating the relationship between a signal processing recipe and a group of equipment management data analysis programs.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the equipment diagnostic system according to the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration on the user side of the equipment diagnostic system according to the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a display screen of the equipment monitoring unit.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a display screen of the equipment monitoring unit.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a diagnostic result list sent from the altitude analysis diagnostic unit.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a primary diagnosis result sent from the advanced analysis diagnosis unit.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of a secondary diagnosis result sent from the advanced analysis diagnosis unit.
  • FIG. 13 is a diagram showing the relationship between the cause and the result diagnosed by the advanced analysis diagnosis unit.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of output that has been subjected to secondary processing using a facility management data analysis program developed by a user.
  • FIG. 15 is a diagram showing an example of a criterion for judging abnormal vibration of a rolling bearing.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an equipment diagnostic system according to the present invention
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a user of the equipment diagnostic system according to the present invention
  • FIG. Fig. 4 shows an example of the configuration of a communication network between the advanced analysis and diagnosis unit
  • Fig. 4 is a block diagram showing the configuration of the equipment status detection means and the advanced analysis and diagnosis unit
  • Fig. 5 is the configuration of the advanced analysis and diagnosis unit.
  • FIG. 6 is a diagram showing a detailed configuration of the altitude data analysis unit
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a relationship between a signal processing recipe and a facility management data analysis program group.
  • FIG. 8 and 9 show examples of the display screen of the equipment monitoring unit.
  • Fig. 10 shows an example of a list of diagnostic results sent from the advanced analysis diagnostic unit.
  • Fig. 11 shows the advanced analysis.
  • Fig. 12 shows an example of the primary diagnosis result sent from the diagnosis unit.
  • Fig. 12 shows an example of the secondary diagnosis result sent from the advanced analysis diagnosis unit.
  • Fig. 13 shows the diagnosis performed by the advanced analysis diagnosis unit.
  • Fig. 14 shows the relationship between the cause and effect, Fig. 14 shows an example of output that has been subjected to secondary processing using a facility management data analysis program applied to the user, and
  • Fig. 15 shows rolling.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a bearing abnormal vibration determination criterion.
  • A is a factory on the user side B where a number of equipment such as rotating devices are installed, and C is a distance from the user side B. This is the equipment diagnostic center with a specialized technical group that is familiar with the diagnostic services of the equipment located.
  • factory A rotating equipment such as a fan 1a and a pump 1b and many other equipment 1 that perform various functions are installed, and various equipment 1 detect the status of the equipment 1
  • the equipment state detectors 2a and 2b which are composed of various sensor elements and the like, which serve as equipment state detection means, are installed.
  • the equipment status detectors 2a and 2b send daily equipment status detection information on the equipment 1 to the equipment management data processing section 3a of the monitoring device 3, and the equipment management data is sent to the evening processing section 3a.
  • the processed equipment status information is transmitted to the equipment status determination unit 3b.
  • the equipment state determination unit 3b determines the level of the information output from the equipment management data processing unit 3a with respect to a preset management reference value and outputs the information.
  • Equipment management data The evening processing unit 3a and the equipment state determination unit 3b are installed at the site around the equipment 1 in the factory A.
  • the vibration raw waveform data is collected by the equipment status detectors 2a and 2 such as the vibration sensor provided in the equipment 1, and the vibration management waveform data is filtered by the equipment management data processing unit 3a.
  • OZA value output of the averaging process
  • the state of the equipment 1 is primarily determined by comparing the values of the equipment state parameters, such as the values, with a preset threshold.
  • the information determined by the equipment status determination unit 3b is transmitted to the equipment monitoring unit 5, which collectively manages the equipment 1 of the entire factory A, and the equipment monitoring unit 5 determines the level from the equipment status determination unit 3b. Collects, processes, outputs, and saves the relevant information of equipment 1 that was output. That is, the equipment monitoring unit 5 saves the equipment state parameters as trend management data and collects and manages equipment-related information such as the specifications and history of the equipment 1.
  • the equipment monitoring unit 5 of the user B and the advanced analysis diagnosis unit 6 of the equipment diagnosis center C are configured to be able to communicate with each other via a communication network 10 such as a network, an in-net, a public line, or the like. Accordingly, the equipment monitoring unit 5 collects and processes information on the corresponding equipment 1 determined to be abnormal by the equipment state determination unit 3b, and transmits the information to the equipment diagnosis center C via the communication network 10.
  • the equipment monitoring unit 5 collects and manages the trend management data collected and managed by the equipment monitoring unit 5 together with the value of the equipment status parameter, which is the primary processing result.
  • the equipment-related information such as the specifications and history of the equipment 1 is transmitted to the equipment diagnosis center C via the communication network 10.
  • the information transmitted from the equipment monitoring unit 5 of the user side B is received by the advanced analysis diagnosis unit 6 of the equipment diagnosis center C, and output from the equipment monitoring unit 5 in the advanced analysis diagnosis unit 6.
  • the information is automatically analyzed to identify the cause of the abnormality of the corresponding equipment 1 and the remedy, and the specified result is transmitted to the equipment monitoring unit 5.
  • the advanced angle muting diagnosis unit 6 evaluates the diagnostic information sent from the user B and automatically determines the abnormal part, the cause of the abnormality, the remaining life, the countermeasure (improvement method), etc.
  • An automatic diagnosis unit 6a is provided for performing a dynamic diagnosis.
  • the advanced analysis diagnosis section 6 arbitrarily converts the raw waveform signals detected by the equipment state detectors 2a and 2b into a single wavelet (wavelet).
  • SDP Symmetrized Dot Patterns
  • visual analysis technology that plots raw waveform signals detected by the equipment condition detectors 2a and 2b into target coordinates
  • the dimensionality of dimensional features, such as vibration and sound is made dimensionless to characterize the features of the signal, and the like.
  • a program for advanced analysis such as multivariate analysis which is an analysis technology that pursues the cause using multiple signals with noise, is sent to the equipment monitoring unit 5 on the user B side for detailed analysis, and the accuracy of abnormality detection And automatically analyze the analysis results.
  • the advanced data analysis unit 6b includes the above-mentioned SDP file lla, Java blade file llb, FFT file 11c, dimensionless sign parameter parameter Lld, multivariate analysis file lle, and other analysis files 11f are provided for each signal processing recipe.Based on the information output from the equipment monitoring unit 5, the advanced analysis diagnosis unit 6 diagnoses and adds If it is necessary to make a diagnosis, a predetermined equipment management program is extracted from the equipment management data analysis program group 12 shown in FIGS. 6 and 7, and an SDP file of each signal processing recipe is extracted. ll a, e-blade fife Ub,? D file 11 (;, dimensionless sign parameter file 11d, multivariate analysis file lie, and other analysis files 11f. Uploaded to equipment monitoring unit 5 on Side B.
  • the advanced analysis and diagnosis unit 6 prays for the change tendency from the change over time sent from the equipment state determination unit 3b of the user B.
  • the analysis result is sent to the automatic diagnosis unit 6a.
  • the output sent to the automatic diagnosis unit 6a is sent to the life prediction unit to the advanced analysis diagnosis unit 6, and is managed by the trend management unit 6c where the life prediction analysis is performed and the trend management unit 6c.
  • Life prediction is carried out based on the time-dependent change data, and the life prediction is calculated by a unique formula obtained from past diagnosis results, and the analysis result is sent to the automatic diagnosis unit 6a.
  • Life prediction unit 6d Is provided.
  • the advanced analysis diagnostic section 6 detects the characteristic frequency from the precise diagnostic information by the fast Fourier transform (FFT), which is a typical frequency analysis method, and compares the characteristic frequency with the normal precise diagnostic information.
  • FFT fast Fourier transform
  • the advanced analysis diagnosis section 6 selects the most appropriate improvement method based on the specifications of the applicable equipment 1 and the contents of the diagnosis based on the improvement method data constructed based on the past diagnosis and improvement.
  • the improvement method selection unit 6f which uses the results as the diagnosis results of the automatic diagnosis unit 6a, manages the specifications, maintenance plans, maintenance results, etc. of the equipment 1 on the user side B, and performs automatic analysis based on this information. It has a maintenance information section 6 g that implements and contributes to concrete measures and improvement methods.
  • Equipment monitoring unit 5 on user side B and equipment diagnosis center The advanced analysis and diagnosis unit 6 is connected to a communication network 10 such as a network, a network, and a public line.
  • a communication network 10 such as a network, a network, and a public line.
  • Various types of information such as equipment status detection information and diagnostic reports exchanged between each other are converted to electronic files and transmitted and received by e-mail or the like.
  • Reference numeral 9 in FIG. 3 denotes a file installed between the external network and the internal network. This is to prevent leakage, falsification, destruction, etc. If security is ensured, a configuration without the fire wall 9 may be used.
  • a dedicated line, a communication satellite, or the like is used as another communication network 10 for connecting the equipment monitoring unit 5 on the user side B and the advanced analysis diagnosis unit 6 on the equipment diagnosis center C. Is also good.
  • the information sent from the equipment monitoring unit 5 of the user B is advanced analyzed by the advanced analysis and diagnosis unit 6, and the result is returned to the equipment monitoring unit 5 of the user B. Based on the information, the equipment monitoring unit 5 has an error. The best treatment is notified to the relevant equipment 1 determined as, and can be dealt with immediately.
  • rotary equipment vibration diagnostics include on-line equipment and portable equipment diagnostic measuring instruments as standard diagnostics and precision diagnostics.
  • An oil diagnostic device is used for the oil diagnosis.
  • the standard diagnosis is to judge whether the equipment is normal or abnormal based on the vibration level of the equipment and changes over time, and to easily perform the cause, location, degree, life expectancy, etc. Is to analyze in detail the events that cannot be determined by the standard diagnosis by frequency analysis or the like.
  • non-destructive inspection using UT Ultra Sonic; ultrasonic wave
  • corrosion diagnosis using infrared force melody are performed.
  • equipment status detection means in tank bottom plate diagnosis For example, a non-destructive inspection of the tank bottom plate using UT is performed, and as a means of detecting the state of equipment in general stationary equipment, a non-destructive inspection using UT and a corrosion diagnosis using an infrared camera are performed.
  • the daily inspection system shown in the upper right of Fig. 4 is implemented daily by operators. This is implemented by inputting the inspection information of the plant that is being performed to the mobile terminal at the time of on-site inspection, and realizing data management over a personal computer. It mainly consists of process information (temperature, pressure during operation, etc.) ), Five senses information such as leaks around the equipment and abnormal noise.
  • the equipment status detectors 2a and 2b consisting of sensor elements etc. attached to the equipment 1 always detect various status conditions such as vibration, temperature, pressure, lubricating oil component, sound, current, voltage, etc.
  • the equipment status detectors 2a and 2b are not directly attached to the equipment 1 without the equipment condition detectors 2a and 2b, the portable operator measures various information when traveling around the equipment 1. It may be a diagnostic equipment for portable equipment.
  • the equipment state detectors 2a and 2b attached to many rotating equipments in the factory A provide equipment state detection information of the rotating equipment. Is transmitted to the equipment management data processing unit 3a.
  • the equipment management data processing unit 3a performs signal processing such as filtering and speed conversion on the signal received as primary processing, and further performs peak processing and frequency analysis to perform vibration of the corresponding rotating equipment. It outputs a judgment signal composed of the acceleration over-all value, acceleration peak value, speed over-all value, etc. necessary for diagnosing the situation (primary processing output), and sends it to the equipment status judgment section 3b. Send.
  • a management reference value prepared in advance at the equipment diagnosis center side C is input to the equipment state determination unit 3b, and the determination signal, which is information output from the equipment management data processing unit 3a, is transmitted to the equipment state determination unit 3b.
  • Judge the level of the rotating equipment by comparing it with the control standard value. Level judgment is usually roughly classified into “normal” and “abnormal”, and “abnormal” is further classified into “caution” and “danger”.
  • the determined determination signal is recorded in the equipment monitoring unit 5.
  • the equipment status determination unit 3b determines that the status is “abnormal”, that is, “caution” or “danger”, the measurement data, the history data, and the specified information such as measurement data of the rotating equipment that is currently operating in a different place with the same model as the applicable rotating equipment, and transmitted from the equipment status judgment unit 3b
  • the recorded judgment signal (primary processing output result) is recorded, and such information is collected in an electronic file and attached to an e-mail. Automatically sends an e-mail to the advanced analysis diagnosis unit 6 via the Also, in the case of “Normal”, an e-mail is automatically sent periodically (for example, once a day).
  • the data may be downloaded from the equipment monitoring unit 5 from the equipment diagnosis center C using the monitoring screen in the homepage format.
  • the equipment monitoring unit 5 attaches and outputs an abnormality data in the case of an abnormality in addition to the presence or absence of the abnormality, and sends the result to the advanced analysis diagnosis unit 6.
  • the equipment state determination unit 3b has a function of checking whether the information determined as “abnormal” is a transient phenomenon due to disturbance, and this is a function of the transient phenomenon. Only the information determined to be “abnormal” due to reasons other than the above is transmitted to the advanced analysis / diagnosis unit 6.
  • FIG. 8 and Fig. 9 are examples of images displayed on the equipment monitoring unit 5 of the user B and sent to the advanced analysis diagnosis unit 6, and Fig. 8 shows a list of measurement data for the relevant rotating equipment.
  • FIG. 9 is a graph showing the change over time of the measurement points of a specific rotating device among the corresponding rotating devices.
  • the distinction between normal “ ⁇ ”, caution “ ⁇ ”, and danger “X” is recorded.
  • the vertical axis indicates the vibration value (mm / sec)
  • the horizontal axis indicates the date
  • the channels 1 to 32 in the selection field 7b on the screen in Fig. 8 By selecting the number 7c and the period type 7d and clicking the graph display button 7e, the time-dependent change graph shown in Fig. 9 is displayed.
  • the advanced analysis diagnosis unit 6 determines that the sent caution is “ ⁇ ” and the danger is “X”. Advanced analysis of the information on the rotating equipment that was selected, extracted and specified necessary items such as the cause, optimal countermeasures, future maintenance plans, etc., and connected them to the equipment monitoring section 5 in the factory A on the user side B. Reply by e-mail via communication network 10 such as Internet or public line. It should be noted that, besides e-mail, facsimile transmission or documents may be sent by mail or the like.
  • the altitude analysis and diagnosis unit 6 shown in FIG. The diagnosis result is returned to the equipment monitoring unit 5.
  • Fig. 10 shows an example of an image sent from the advanced analysis and diagnosis unit 6 relating to an extruder, which is an example of a rotating device.Selecting and clicking the ⁇ ⁇ '' mark described in the primary diagnosis result column 8a, As shown in Fig. 11, a primary diagnosis result in which "cause” and “measures" are commented by text is attached.
  • the diagnosis results are expressed in a definitive way by avoiding expressions that might make the user B confused as much as possible, and with specific expressions so that countermeasures can be taken immediately. .
  • the advanced keratodiagnostics unit 6 determines that it is necessary to analyze and analyze the information on the rotating device that has been determined to be caution “mm” and danger “X” with higher accuracy when performing advanced analysis. Requests the equipment monitoring unit 5 to extract necessary information further, additionally analyzes new information transmitted from the equipment monitoring unit 5, and sends it from the advanced analysis diagnosis unit 6 to FIG. A diagnostic result similar to that shown is returned to the equipment monitoring unit 5.
  • the equipment monitoring unit 5 of the user B and the advanced analysis diagnosis unit 6 of the equipment diagnosis center C are connected by a communication network 10 such as a network, an Internet network or a public telephone, and can communicate in two directions. Therefore, User B sends an e-mail until the customer understands the diagnosis result of the rotating device. It is now possible to request explanations from the equipment diagnosis center C by talking.
  • a communication network 10 such as a network, an Internet network or a public telephone
  • the Advanced Analysis and Diagnosis Unit 6 stores the specifications and dimensions of the various equipment and components that make up the various equipment 1 for each equipment 1 installed in the factory A in various fields. , Date of manufacture, equipment specification information on various specification items (for example, rotation speed, shaft diameter, operating temperature, etc.), maintenance history information such as installation date, operation history, repair history, etc. The history of measurement values obtained when inspecting and diagnosing the equipment 1 is recorded and accumulated.
  • each type of equipment 1 it is classified according to the size, load condition, installation environment, etc. of the equipment 1, and the vibration state, remaining life, etc. of the equipment 1 under optimal operating conditions are calculated statistically and theoretically
  • the causes of abnormalities that occurred in the past and the abnormal phenomena that occurred in the past, their countermeasures, etc. are systematically organized, recorded, and accumulated.
  • the altitude analysis and diagnosis unit 6 when the vibration analysis state of a predetermined rotating device is diagnosed by the altitude analysis and diagnosis unit 6, the altitude analysis and diagnosis unit 6 includes a rotation speed, a shaft diameter, and a load state of a population of the rotation devices in the field to which the rotating device belongs. Since various information such as lubrication state, installation state, etc. has already been input, it is possible to grasp the appropriate vibration state of the population of rotating equipment.
  • the values of the appropriate vibration state are adopted as the management reference values, and the vibration state of the predetermined rotation device is determined by comparing the measured value of the vibration state of the target predetermined rotation device. Can be done.
  • the horizontal axis is the DN value (shaft diameter X number of rotations) and the vertical axis is the vibration calorie speed value. If the DN value of the equipment is known, looking at its position along the vertical axis, the graphs for normal, caution, danger, etc. will be the respective management thresholds. This standard is based on a compilation of diagnostic performance data.
  • the advanced analysis diagnostic section 6 records and accumulates all kinds of information and data on various types of equipment 1 arranged in many factories A, and based on such information and data.
  • the theoretical formula is assembled so that the general tendency can be calculated by comparing the result of the theoretical formula with the actual state of the equipment 1 while sequentially correcting the coefficient of the theoretical formula and improving the accuracy of the theoretical formula.
  • Various settings can be It is possible to construct predictive maintenance of various equipment 1 as well as equipment diagnosis of equipment 1.
  • FIG. 13 shows a part of a diagnostic knowledge matrix stored in the advanced analysis / diagnosis unit 6 for deriving a diagnosis result of a predetermined blower body.
  • the configuration of the diagnostic knowledge matrix table is classified according to the model (for example, a fan or a compressor) that constitutes each equipment 1 and is different from each other.
  • the abscissa of the diagnostic knowledge matrix table shown in Fig. 13 categorizes the abnormal phenomena that may occur over a number of items, and the ordinate shows the time when the abnormality occurs, the location where the abnormality occurred, and the abnormality mode. , Abnormal changes with time, and the component configuration of the equipment 1 are composed of many items, and the corresponding items are marked with “”.
  • markings are not only made statistically and empirically, but also based on the theoretical calculations described above. Then, as described above, when information on the predetermined transmission unit is transmitted from the equipment monitoring unit 5 to the advanced analysis diagnosis unit 6, the items on the vertical axis in the diagnostic knowledge matrix table of FIG. 13 are automatically set. Marking is given. .
  • the result of the marking is obtained by combining the diagnostic knowledge matrix table as a population of the main body and the information of the predetermined main body of the transmission J which has already been constructed in the advanced analysis diagnosis section 6.
  • the comparison, comparison, and calculation are performed, and the same diagnosis result of the predetermined blower body as shown in FIG. 10 is derived.
  • the diagnostic knowledge matrix table makes sure that the textual knowledge that describes the cause of the abnormality, countermeasures, maintenance plans, etc. is linked to the diagnostic knowledge matrix table. Since it is constructed in the same way, the information of the predetermined transmission body and the diagnostic knowledge matrix table are compared, compared, and operated to obtain the same predetermined transmission J3 ⁇ 4 body as shown in Fig. 11 and Fig. 12. The diagnostic results as comments are automatically compounded and synthesized based on sentence knowledge.
  • the equipment management data processing unit 3 a Since only the prepared signal processing can be performed, it can be used for diagnosis only for the equipment status parameters that are the processing results. Also effective signal processing for certain phenomena
  • the output signals of the equipment status detectors 2a and 2b are processed by the equipment management data processing unit 3a, and the equipment status determination unit 3b does not immediately determine the equipment status. If it is necessary to perform various advanced arithmetic processing on the raw waveforms of the output signals of the detectors 2a and 2b and lead it to the equipment state determination unit 3b, the equipment management data necessary for advanced analysis processing
  • the analysis program is provided in the advanced data analysis unit 6b, and the equipment management data analysis program is uploaded to the user B by remote processing from the equipment diagnosis center C to be processed.
  • the output signals of the equipment status detectors 2a and 2b are processed on the user side B via a communication network 10 such as a network, an in-net network, or a public line, and the processing result is output to the equipment diagnostic sensor C.
  • a communication network 10 such as a network, an in-net network, or a public line
  • the processing result is output to the equipment diagnostic sensor C.
  • the automatic diagnosis unit 6a issues an instruction to generate a secondary processing program. Is sent to the advanced data analysis unit 6b, and the necessary equipment management data analysis program is selected and extracted from the equipment management data analysis program group 12 as appropriate, and each equipment management data for secondary processing is extracted.
  • the evening analysis program is generated by electronic filer.
  • Fig. 6 and Fig. 7 show an example of creating an FFT file lie from a signal processing recipe.
  • FFT fast Fourier transform
  • a typical frequency analysis method First, after performing the averaging process, further perform the waveform cutout process using the window function, and then perform the analysis process.
  • the facility management data analysis program group 12 includes various averaging processing programs 12a such as an average averaging process (Average) s RMS (square root of variance) and various window functions such as a hanning window and a hamming window. (Windows) Various analysis processing programs such as program 12b, Fourier transform, Wavelet (Wavelet) 12c, etc. are aggregated for each program according to various functions, and various programs are further The equipment management data analysis program group 12 stores the necessary conditions for operation and the output format of the program.
  • averaging processing programs 12a such as an average averaging process (Average) s RMS (square root of variance) and various window functions such as a hanning window and a hamming window.
  • Windows Various analysis processing programs such as program 12b, Fourier transform, Wavelet (Wavelet) 12c, etc. are aggregated for each program according to various functions, and various programs are further
  • the equipment management data analysis program group 12 stores the necessary conditions for operation and the output format of the program.
  • the equipment management data analysis program group 12 is an object that integrates the data itself and the processing for handling the data (a small).
  • the advanced data analysis unit 6b receives the instruction to generate the secondary processing program from the automatic diagnosis unit 6a, and the advanced data analysis unit 6b stores the contents of the signal processing recipe 11. Based on this, the best objects are selected and combined, and a secondary processing program is automatically generated.
  • each object executes the processing possessed by the object, updates and refers to the data overnight, and exchanges messages with the object having other functions, thereby linking the objects. Do.
  • Interaction between objects can be processed in a distributed manner because the objects themselves do not need to know where the other object exists. This makes it possible to realize an environment in which the necessary analysis processing is timely uploaded to the user B by connecting the objects according to the purpose by converting the signal processing into an object.
  • the averaging process is a random waveform in which the periodic oscillation of period T is composed of a distorted waveform that includes harmonics in addition to the basic waveform, and a random waveform that is composed of frequency components with multiple periods, and represents the amplitude level of these waveforms. This is the process to be performed.
  • the time averaging process (Average) and RMS (square root of variance) are expressed by the following formulas, respectively.
  • the periodicity becomes a problem at the joints of the waveforms.
  • high-frequency components generated from the joints of the cycles are also analyzed together. Since this high-frequency is not a component in the original waveform, By multiplying the waveform by a function that attenuates gently at both ends, and performing a digital Fourier transform, you can observe the spectrum from which the high frequencies generated at the joints have been removed.
  • a function that gently attenuates both ends for waveform extraction used for such a purpose is called a window function (Time Windows).
  • Window functions have been devised, and they are used depending on the purpose of analysis and the difference in waveform characteristics.
  • Typical window functions are a Hamming window (suitable for analysis of frequency components that are close) and a Hanning window (suitable for analysis of waveform components that are not very close).
  • the Fourier Transform is a typical frequency analysis for transforming a complex signal into a group of a large number of sine waves, and a wavelet is a wavelet that arbitrarily converts a raw waveform signal into a wavelet. This is a time-frequency analysis that decomposes into).
  • the degree data analysis section 6b selects and combines various optimum programs from the facility management data analysis program group 12.
  • the FFT when the FFT is selected as the secondary processing, when generating the FFT file 11c, the time averaging processing (Average) is performed from the averaging processing program 12a according to the variation form of the target signal and the frequency band.
  • the Hamming window is selected from the window function program 12b, the Fourier transform is selected from the analysis processing program 12c, and the necessary conditions and programs for the relationship definition, connection, and operation of the program are selected.
  • the secondary processing program is generated by matching the output format and the like, and is converted into an electronic file (li e ').
  • the electronic file 11c 'containing the facility management data analysis program which is the secondary processing program generated by the advanced data analysis unit 6b of the equipment diagnosis center C, is as shown in Fig. 2.
  • Processing unit 3 Send to a.
  • the equipment management data processing unit 3a processes the equipment status detection information detected by the equipment status detectors 2a and 2b, which are the equipment status detection means, using the predetermined equipment management data analysis program sent.
  • the information output from the equipment management data processing section 3a is output to the equipment state determination section 3b after determining the level with respect to the management reference value, and the equipment state determination section 3b determines the level.
  • the equipment monitoring unit 5 collects and processes the relevant information of the equipment 1 output and output it, and outputs it to the advanced analysis diagnosis unit 6 of the equipment diagnosis center C via the communication network 10.
  • Fig. 14 shows the secondary processing in the equipment management data processing unit 3a by the FFT equipment management data analysis program applied to the user side B for the measurement point of channel number "13" in Fig. 8.
  • the analysis results shown in Fig. 14 are sent to the equipment diagnosis center C via the communication network 10 in the same manner. Is parsed.
  • the advanced analysis and diagnosis unit 6 which receives the information output from the equipment monitoring unit 5, Further analysis is performed to identify the cause of the abnormality of the equipment 1 concerned and the measures to be taken for improvement, and the identification result is transmitted to the equipment monitoring unit 5 via the communication network 10 and, if necessary, the equipment monitoring unit 5 Step 5 is repeated, and the process of developing the facility management data analysis program is repeated.
  • the equipment monitoring unit 5 includes a maintenance information database 13 serving as a maintenance information section of the equipment 1 shown in FIG. 2, an operation information database 14 serving as an operation information section, and an illustration serving as an external information section. At least one of maintenance information, operation information, and external information is collected and processed from at least one of the external information data and output to the advanced analysis and diagnosis section 6 of the equipment diagnosis center C I have.
  • the contents of secondary processing include a maintenance information database that stores information such as maintenance plans, equipment specifications, and maintenance histories in user B13, process information, production planning, It also includes the operation information database 14, which stores information such as quality information, and the processing to collect external information such as manufacturer's design specifications and product information and output it to the advanced analysis and diagnosis unit 6 of the facility diagnosis center-Side C.
  • the present invention Since the present invention has the above-described configuration and operation, a worker in the factory on the user side collects various data by grasping and managing the operation status of the equipment on a daily basis, When the information corresponding to the abnormal level is extracted from the collected information, the information is promptly sent to the equipment diagnosis center, which is a specialized technical group, via a network, in-net or public network.
  • the equipment diagnosis center can use the advanced analysis and diagnosis section to perform advanced analysis on the information and quickly return the best information on the equipment determined to be abnormal to the user side. Based on this, the appropriate response directed by the technical group can be implemented promptly.
  • the advanced analysis / diagnosis unit at the equipment diagnosis center will further monitor the equipment at the user side as secondary processing.
  • the equipment management data analysis program is deployed to the department via a communication network, and the user performs the altitude analysis again.
  • the program for analyzing equipment management data is uploaded to the user side, and the user performs the altitude analysis again, so that an enormous amount of data such as equipment state detection information detected by the equipment state detection means can be obtained. There is no need to send the information to the equipment diagnosis center, and only a small amount of information with only analysis results is sent to the equipment diagnosis center, reducing the burden of information transfer on the communication network.

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Description

明細書
設備機器診断システム、 管理装置及び診断装置 技術分野
本発明は、設備機器の状態を管理、診断するシステムに関するものである。 背景技術
従来、 一般的な企業の工場等の設備機器の管理は、 設備機器を管理する者 が設備機器の運転状況を常時ウオッチングしながら、 設備機器の振動、 音、 圧力、 温度等に異常が生じれば現場において該当する設備機器の状態を更に 監視し、 場合によっては設備機器の運転を停止して、 その原因を調査して緊 急に ί 理するか、 或いは部品を交換したり、 更に深刻な事態になっていれば 設備機器メ一カーに照会して、 その対応策を検討するのが一般である。
しかしながら、 前述の従来例では、 設備機器を管理する者が対応出来る範 囲での個人的な知識や経験によって判断が行われるため、 その判断結果は必 ずしも正確であるとは言えず、 場合によっては誤った判断を下す場合や、 判 断結果が客観性に欠ける場合があつた。
一方、 近年では工場の安全操業と生産性の向上のために設備管理の精度の 向上、 設備管理のための専門技術者人員の効率化、 更には設備機器の信頼性 向上による工場のト一タルコストの低減化を図る要求が高まっている。また、 各設備機器、 特に重要機器については、 その予知診断と普段からの保全計画 を徹底させていかなければならないという機運が高まりつつある。
例えば、 回転機器等が多数設置されているような工場においては、 設備機 '器を管理する者が日常の運転作業をする傍ら定期的に保全作業を行ってい る。 しかしながら、 回転機器の設備診断と予知診断、 最適運転条件或いは回 転機器の余寿命の把握といった予知保全に関わる問題の解決には、 それなり に専門的な知識が必要とされるので設備機器を管理する者だけでは対応に限 界がある。
従って、 このような専門的知識を有する専門技術者を工場内に常駐させて おくのが望ましいが人員の効率化等、 工場運営のコスト面から考えると困難 な場合が多い。
本発明は前記課題を解決するものであり、 その目的とするところは、 最低 限の設備機器の運転状況を装置による常時計測、 若しくは人による計測によ り把握、 管理して各種のデ一夕を収集し、 その収集した情報から異常のレべ ルに該当する情報が抽出されると、 該情報を速やかに専門的な技術集団であ る設備診断セン夕一に送信し、 設備診断セン夕一側では高度解析診断部にお いて、 その情報を高度解析診断処理して異常と判定された設備機器に対する 最善の対応すべき情報を速やかに設備機器を管理する側に通知し、 更に詳細 な現場の各種デ一夕の解析が必要な場合には高度解析診断部からユーザ側の 設備監視部へ設備管理データ解析用プログラムをアップロードすることで情 報量の多い生情報を設備診断セン夕一側に送信することなくユーザ側で解析 が出来る設備機器診断システムを提供せんとするものである。 発明の開示
本発明に係る設備機器診断システムの代表的な構成は、 設備機器に取り付 けられ、 該設備機器の状態を検知する設備状態検知手段と、 前記設備状態検 知手段により検知された設備状態検知情報を信号処理して出力する設備管理 デ一夕処理部と、 前記設備管理デ一夕処理部から出力された情報を管理基準 値に対してレベル判定して出力する設備状態判定部と、 前記設備状態判定部 からレベル判定して出力された設備機器の関連情報を収集、 処理して出力す る設備監視部と、 前記設備監視部から出力された情報を高度解析して該当す る設備機器の異常の原因と、 その改善対策を特定し、 その特定した結果を前 記設備監視部に送信する高度解析診断部とを有するものである。
さらに、 前記設備監視部と、 前記高度解析診断部とが通信網を介して相互 に通信可能に構成され、 前記高度解析診断部から前記設備監視部へ設備管理 デ一夕解析用プログラムをアップロードする。
本発明は、 上述の如く構成したので、 設備機器を管理するユーザ側におい て設備状態検知手段により検知された設備状態検知情報を設備管理デ一夕処 理部により信号処理した後、 設備状態判定部において管理基準値に対してレ ベル判定し、 設備監視部からレベル判定された設備機器の関連情報を収集、 処理して通信網を介して専門的な技術集団である設備診断センター側に出力 する。
設備診断センター側において、 ユーザ側の設備監視部から出力された情報 を受信した高度解析診断部は、 その情報を高度解析して該当する設備機器の 異常の原因と、 その改善対策を特定し、 その特定した結果を通信網を介して ユーザ側の設備監視部に送信する。 これにより、 設備機器を管理するユーザ 側では異常と判定された設備機器に対する最善の対応すべき情報を速やかに 知得して対処することが出来る。
この際、 更に別の高度解析を実施した方が診断の精度が上がると高度解析 診断部により判断された場合には、 2次処理として、 更に、 設備診断セン夕 一側の高度解析診断部からユーザ側の設備監視部へ通信網を介して設備管理 データ解析用プログラムをアップ口一ドし、 ユーザ側で再度高度解析が実施 される。
設備管理デ一夕解析用プログラムをユーザ側にァヅプロ一ドし、 該ュ一ザ 側で再度高度解析を行うことで設備状態検知手段により検知された設備状態 検知情報等の情報量の膨大な生データを設備診断セン夕一側へ送る必要がな く、 解析結果だけの少ない情報量だけを設備診断センター側へ送るため通信 網上の情報転送の負担が軽減される。
また、 生デ一夕が通信網上を行き来しないため情報のセキュリティ性が向 上する。 図面の簡単な説明
第 1図は本発明に係る設備機器診断システムの構成を示すプロック図で ある。 第 2図は本発明に係る設備機器診断システムのユーザ側の構成を示す プロヅク図である。 第 3図は設備監視部と高度解析診断部との間の通信網の 構成例を示す図である。 第 4図は設備状態検知手段と高度解析診断部の構成 を示すプロック図である。 第 5図は高度解析診断部の構成を示すプロック図 である。第 6図は高度データ解析部の詳細な構成を示す図である。 第 7図は 信号処理レシピと設備管理デ一夕解析用プログラム群の関係を説明する図で ある。第 8図は設備監視部の表示画面の一例を示す図である。第 9図は設備 監視部の表示画面の一例を示す図である。 第 1 0図は高度解析診断部から送 られる診断結果一覧の一例を示す図である。 第 1 1図は高度解析診断部から 送られる 1次診断結果の一例を示す図である。第 1 2図は高度解析診断部か ら送られる 2次診断結果の一例を示す図である。 第 1 3図は高度解析診断部 で診断される原因と結果の関係を示す図である。 第 1 4図はユーザ側にアツ プロ一ドされた設備管理データ解析用プログラムを用いて 2次処理された出 力例を示す図である。 第 1 5図は転がり軸受異常振動判定基準の一例を示す 図である。 発明を実施するための最良の形態
次に、 図により本発明に係る設備機器診断システムの一実施形態を具体的 に説明する。 第 1図は本発明に係る設備機器診断システムの構成を示すプロ ヅク図、 第 2図は本発明に係る設備機器診断システムのユーザ側の構成を示 すプロヅク図、 第 3図は設備監視部と高度解析診断部との間の通信網の構成 例を示す図、 第 4図は設備状態検知手段と高度解析診断部の構成を示すプロ ック図、 第 5図は高度解析診断部の構成を示すブロック図、 第 6図は高度デ —夕解析部の詳細な構成を示す図、 第 7図は信号処理レシピと設備管理デ一 夕解析用プログラム群の関係を説明する図である。
また、 第 8図及び第 9図は設備監視部の表示画面の一例を示す図、 第 1 0 図は高度解析診断部から送られる診断結果一覧の一例を示す図、 第 1 1図は 高度解析診断部から送られる 1次診断結果の一例を示す図、 第 1 2図は高度 解析診断部から送られる 2次診断結果の一例を示す図、 第 1 3図は高度解析 診断部で診断される原因と結果の関係を示す図、 第 1 4図はユーザ側にアツ プロ一ドされた設備管理データ解析用プログラムを用いて 2次処理された出 力例を示す図、 第 1 5図は転がり軸受異常振動判定基準の一例を示す図であ る。 第 1図〜第 7図において、 Aは、 例えば回転機器等の多数の設備機器が設 置されたュ一ザ側 Bの工場等であり、 Cはユーザ側 Bから距離的に離れたと ころに位置する設備機器の診断業務に詳しい専門技術集団を有する設備診断 セン夕一側である。
工場 A内には、 ファン 1 aやポンプ 1 b等の回転機器や種々の機能を発揮 する多数の設備機器 1が設置されており、 各種の設備機器 1には該設備機器 1の状態を検知する設備状態検知手段となる各種センサ素子等から構成され た設備状態検知器 2 a , 2 bが取り付けられている。
設備状態検知器 2 a , 2 bからは設備機器 1に関する日常の設備状態検知 情報が、 監視装置 3の設備管理データ処理部 3 aに送信され、 該設備管理デ —夕処理部 3 aで信号処理された設備状態情報は設備状態判定部 3 bへ送信 される。
設備状態判定部 3 bでは設備管理データ処理部 3 aから出力された情報を 予め設定された管理基準値に対してレベル判定して出力する。 設備管理デー 夕処理部 3 a及び設備状態判定部 3 bは工場 A内の設備機器 1の周辺の現場 に設置されている。
例えば、 設備機器 1に設けられた振動センサ等の設備状態検知器 2 a , 2 わにより振動生波形データを収集し、 設備管理デ一夕処理部 3 aで振動生波 形デ—夕をフィルター処理、 積分処理、 平均化処理、 ピーク検出処理等の信 号処理して設備状態判定部 3 bで信号処理の結果得られる設備機器 1の状態 を表す OZA値(平均化処理の出力)、ピーク値等の設備状態パラメ一夕の値 を予め設定しておいたしきい値と比較することで設備機器 1の状態を一次判 断する。
設備状態判定部 3 bで判定された情報は工場 A全体の設備機器 1を一括管 理する設備監視部 5へ送信され、 該設備監視部 5では設備状態判定部 3 bか らレベル判定して出力された設備機器 1の関連情報を収集、 処理して出力、 保存する。 即ち、 設備監視部 5では設備状態パラメ一夕を傾向管理データと して保存すると共に設備機器 1の仕様、 履歴等の設備関連情報を収集、 管理 する。 ユーザ側 Bの設備監視部 5と、 設備診断セン夕一側 Cの高度解析診断部 6 とはネットワーク、イン夕一ネヅト、公衆回線等の通信網 10を介して相互に 通信可能に構成されており、 設備監視部 5では設備状態判定部 3 bで異常と 判定された該当する設備機器 1に関する情報を収集、処理して通信網 10を介 して設備診断セン夕一側 Cへ送信する。
即ち、 設備状態判定部 3 bで異常と判定された場合は、 1次処理結果であ る設備状態パラメ一夕の値と共に設備監視部 5で収集、 管理さている傾向管 理デ一夕、設備機器 1の仕様、履歴等の設備関連情報を通信網 10を介して設 備診断セン夕一側 Cへ送信する。
ュ一ザ側 Bの設備監視部 5から送信されて来た情報は設備診断セン夕一側 Cの高度解析診断部 6で受信され、 該高度解析診断部 6において設備監視部 5から出力された情報を自動解析して該当する設備機器 1の異常の原因と、 その改善対策を特定し、 その特定した結果を設備監視部 5に送信する。 高度角牟析診断部 6には、 第 4図に示すように、 ユーザ側 Bから送られてく る診断情報を評価し、 異常部位、 異常の原因、 余寿命、 対策(改善方式)等 を自動的に診断する自動診断部 6 aが設けられている。
また、 高度解析診断部 6には、 第 5図及び第 6図に示すように、 設備状態 検知器 2 a, 2 bにより検知された生波形信号を任意にゥヱ一ブレット (Wavelet ;波素)に分解する時間、周波数解析技術による解析、更には、設 備状態検知器 2 a , 2 bにより検知された生波形信号を対象座標にプロヅト する視認解析技術による S D P (Symmetrized Dot Patterns)解析、 更には、 振動、 音響等の有次元特徴量を無次元化することにより信号の特徴等を特徴 化し、これにより異常を検出する信号処理技術である無次元兆候パラメ一夕、 更には、 相互相関のある信号を複数利用して原因追求する解析技術である多 変量解析等の高度デ一夕解析のためのプログラムをユーザ側 Bの設備監視部 5に送信して詳細解析させ、 異常の検出精度を高め、 解析結果を自動診断部 6 aに送付する高度データ解析部 6 bが設けられている。
また、 高度データ解析部 6 bには、 前述した S D Pファイル ll a、 ゥェ一 ブレヅトファイル llb、 F F Tファイル 11 c、無次元兆候パラメ一タフアイ ル lld、 多変量解析ファイル ll e、 その他解析ファイル 11 fの各信号処理 レシピが設けられており、 設備監視部 5から出力された情報に基づいて高度 解析診断部 6で診断し、 追加して診断する必要がある場合には、 第 6図及び 第 7図に示す設備管理デ一夕解析用プログラム群 12 から所定の設備管理デ —夕解析用プログラムを抽出して各信号処理レシピの S D Pファイル ll a、 ゥェ一ブレヅトファイフレ Ub、 ? 丁ファィル11 (;、無次元兆候パラメ一夕 ファイル 11 d、 多変量解析ファイル li e、 その他解析ファイル 11 f内に電 子ファイル化して設備診断セン夕一側 Cの高度解析診断部 6からユーザ側 B の設備監視部 5へアップロードされる。
また、 第 4図及び第 5図に示すように、 高度解析診断部 6では、 ユーザ側 Bの設備状態判定部 3 bから送られて来る経時変ィ匕デ一夕より変化傾向を解 祈し、 解析結果は自動診断部 6 aに送付される。 また、 高度解析診断部 6に は自動診断部 6 aに送付された出力が寿命予測部に送られ、 寿命予測解析が 実施される傾向管理部 6 cと該傾向管理部 6 cにて管理される経時変化デー 夕に基づき、 寿命予測を実施し、 寿命予測は過去の診断実績から求められた 独自の計算式により算出され、 解析結果を自動診断部 6 aに送付する寿命予 測部 6 dが設けられている。
また、 高度解析診断部 6には、 代表的な周波数解析の手法である高速フー リェ変換 ( F F T; Fast Fourier Transfer) による精密診断情報より特徴周 波数を検出し、 正常時の精密診断情報との比較等を実施し、 解析結果を自動 診断部 6 aに送付する精密診断部 6 eが設けられている。
また、 高度解析診断部 6には、 過去の診断、 改善実施に基づいて構築され た改善方式デ一夕ベースより該当する設備機器 1の仕様、 診断内容等により 最適な改善方式を選定し、 その結果を自動診断部 6 aの診断結果として使用 する改善方式選定部 6 f、 ュ一ザ側 Bの設備機器 1の仕様、 保全計画、 保全 実績等を管理し、 この情報に基づいて自動解析を実施し、 具体的な対策、 改 善方法等に寄与する保全情報部 6 gを有している。
ユーザ側 Bの設備監視部 5と、 設備診断セン夕一側。の高度解析診断部 6 とは、ネヅトヮ一ク、イン夕一ネヅト、公衆回線等の通信網 10で接続されて おり、 相互間でやりとりされる設備状態検知情報や診断報告書等の各種情報 は電子ファィル化されて電子メール等により送受信される。
第 3図中の 9は外部ネットワークと内部ネットヮ一クとの間に設置される フアイァ一ゥォ一ルであり、 外部からの悪意を持った第三者の不正侵入やそ れによるデ一夕の漏洩、 改ざん、 破壊等を阻止するためのものである。 尚、 セキュリティ性が確保されている場合にはファイア一ゥオール 9を持たない 構成であっても良い。
尚、ュ一ザ側 Bの設備監視部 5と、 設備診断セン夕一側 Cの高度解析診断 部 6とを接続する他の通信網 10 として専用回線や通信衛星等を利用したも のであっても良い。
ユーザ側 Bの設備監視部 5から送られた情報は高度解析診断部 6において 高度解析され、 その結果をユーザ側 Bの設備監視部 5へ返信し、 その情報に 基づいて設備監視部 5では異常と判定された該当する設備機器 1に対して最 善の処置が通知され、 即座に対処出来るものである。
多数の設備機器 1に取り付けられた設備状態検知手段としては、 例えば、 第 4図に示すように、 回転機械振動診断としては、 標準診断や精密診断とし て、 オンライン装置やポータブル設備診断測定器が採用され、 オイル診断と してはオイル診断器が採用されている。
ここで、 標準診断とは、 設備の振動レベル、 経時変化から設備の正常、 異 常を判断し、 併せて、 その原因、 部位、 程度、 寿命予測等を簡単に実施する ものであり、 精密診断とは、 標準診断で判断し得ない事象を周波数解析等に より詳細に分析するものである。
また、配管管理における設備状態検知手段としては、例えば、 U T (Ultra Sonic;超音波)を利用した非破壊検査や赤外線力メラによる腐食診断等を実 施し、 タンク底板診断における設備状態検知手段としては、 例えば、 U Tを 利用したタンク底板全面非破壊検査等を実施し、 一般静止機器における設備 状態検知手段としては、 例えば、 U Tを利用した非破壊検査や赤外線カメラ による腐食診断を実施する。
また、 第 4図上方右に示された日常点検システムは、 日常、 運転員が実施 しているプラントの点検情報を現場点検時に携帯端末に入力することによ り、 実施し、 パソコンにてデ一夕管理を実現するもので、 主に、 プロセス情 報(運転中の温度、圧力)、設備周りの漏れ、異音などの五感情報を取り扱う ものである。
また、 設備機器 1に取り付けられたセンサ素子等からなる設備状態検知器 2 a, 2 bは、 振動、 温度、 圧力、 潤滑油成分、 音、 電流、 電圧等の種々の 状態条件を常時検知するものであるが、 これ等の設備状態検知器 2 a , 2 b を設備機器 1に直接取り付けないで運転作業員が設備機器 1を巡回する際に 各種情報を携帯用測定器により測定するポー夕ブル設備診断測定器であって も良い。
例えば、 設備機器 1が回転機器である場合の一例について詳細に説明する と、 工場 A内の多数の回転機器に取り付けられた設備状態検知器 2 a , 2 b から該回転機器の設備状態検知情報が設備管理データ処理部 3 aへ送信され 。
設備管理デ一夕処理部 3 aでは、 1次処理として受信された信号をフィル 夕一処理、 速度変換等の信号処理を施し、 更にピーク処理、 周波数分析等を 行って該当する回転機器の振動状況を診断するために必要な加速度オーバ一 ォ一ル値、 加速度ピーク値、 速度オーバ一オール値等から構成された判定信 号を出力 (1次処理出力) し、 設備状態判定部 3 bへ送信する。
設備状態判定部 3 bには、 設備診断センター側 Cで予め作成された管理基 準値が入力されており、 設備管理デ一夕処理部 3 aから出力された情報であ る判定信号を前記管理基準値と比較して該当する回転機器のレベル判定を行 う。 レベル判定は、 通常、 「正常」 と 「異常」 に大別されており、 「異常」 は 更に 「注意」 と 「危険」 に区別されている。 判定された判定信号は設備監視 部 5において記録される。
設備監視部 5では、 設備状態判定部 3 bで 「異常」であることを示す「注 意」、 「危険」 と判定された場合、 該当する回転機器の測定デ一夕、 履歴デ一 夕、 並びに該当する回転機器と同一の機種で異なる場所で現在稼働している 回転機器の測定デ一夕等の所定の情報、 並びに設備状態判定部 3 bから送信 されて来た判定信号 (1次処理出力結果) を記録すると共に、 これ等の情報 を電子ファイルにまとめて電子メールに添付した形でネットワーク、 イン夕 —ネット若しくは公衆回線等の通信網 10 を介して高度解析診断部 6へ自動 的にメール発信する。また、 「正常」の場合も定期的(例えば、 1日に 1回等) に自動的にメール発信する。
尚、 設備診断セン夕一側 Cからホームページ形式の監視画面を用いて設備 監視部 5よりデータをダウンロードする方式であっても良い。
即ち、 本実施形態では、 設備監視部 5は異常の有無に加えて異常の場合の 異常デ一夕を添付して出力し、 高度解析診断部 6に送られる。
設備状態判定部 3 bには、 「異常」と判定された情報が外乱による一過性の 現象であるか否かをチェックする機能を有しており、 これにより、 一過性の 現象に起因する以外の原因により 「異常」 と判定された情報のみが高度解析 診断部 6へ送信される。
第 8図及び第 9図はユーザ側 Bの設備監視部 5に表示され、 高度解析診断 部 6に送られる画像の一例であり、 第 8図は該当する回転機器に関する測定 デ一夕一覧を示し、 第 9図は該当する回転機器のうち、 特定の回転機器の測 定ポイントの経時変化を示すグラフである。
第 8図に示す判定欄 7 aには、 正常「〇」、 注意「△」、 危険「X」 の区別 が記録されている。 また、 第 9図に示す経時変化グラフは縦軸が振動値 (mm/sec),横軸が日付を示し、第 8図の画面上で選択欄 7 bの「 1」〜「32」 のチャンネル番号 7 c及び期閬の種類 7 dを選択し、 グラフ表示ボタン 7 e をクリックすることで第 9図に示す経時変化グラフが表示される。
第 8図の判定欄 7 aにて、 注意「△」、 危険「X」 と判定された回転機器 についての情報のみが設備監視部 5から高度解析診断部 6へと送られ、 高度 解析される。,第 8図及び第 9図に示す回転機器に関する種々の情報が設備監 視部 5から高度解析診断部 6へ送られると、 該高度解析診断部 6では第 8図 の判定欄 7 aに示された注意「△」及び危険「X」 と判定された回転機器に ついての情報を高度解析する。
高度解析診断部 6では、 送信されて来た注意「△」及び危険「X」 と判定 された回転機器についての情報を高度解析し、 その原因、 最適対応策、 今後 の保全計画等の必要な項目を抽出、 特定し、 それらをユーザ側 Bの工場 A内 の設備監視部 5へネットヮ一ク、 インタ一ネヅト或いは公衆回線等の通信網 10を介して電子メールにて返信する。尚、 電子メールの他にもファクシミリ 送信や書類にして郵送等により送達することとしても良い。
即ち、 第 8図のチャンネル番号で 「10」及び「13」〜 「20」 の 9個の測定 ボイントを有する回転機器に関して高度解析を行った後、 高度解析診断部 6 から第 1 0図に示す診断結果が設備監視部 5に返信される。
第 1 0図は回転機器の一例である押出機に関する高度解析診断部 6から送 られる画像の一例であって 1次診断結果欄 8 aに記載された 「レ」 印を選択 してクリックすると、 第 1 1図に例示するような 「原因」 と 「対策」 が文章 によってコメントされた 1次診断結果が添付されている。
第 1 1図に示されたように、 診断結果としては、 ユーザ側 Bで判断を迷わ せるような表現を極力避けて断定的とし、 且つ直ちに対応策が取れるように 具体性のある表現としている。
高度角科斤診断部 6において、 注意「厶」及び危険「X」 と判定された回転 機器についての情報を高度解析するに当たり、 更に高精度に分析、 解析をす る必要があると判断した場合は、 更に必要とする情報の抽出を設備監視部 5 へ依頼し、設備監視部 5から送信されて来た新たな情報を追加的に解析して、 高度解析診断部 6から第 1 0図に示すと同様な診断結果が設備監視部 5に返 信される。
第 1 0図には図示しないが、 2次診断結果欄 8 bに 1次診断結果欄 8 aと 同様に言 3載された 「レ」印を選択してクリックすると、 第 1 2図に例示する ような 「指示」 と 「判定」 が文章によってコメントされた 2次診断結果が添 付されている。
ユーザ側 Bの設備監視部 5と設備診断センター側 Cの高度解析診断部 6と は、ネットワーク、ィン夕一ネット或いは公衆電話等の通信網 10により接続 されており、 双方向にコミュニケーションが取れるようになつているため、 ユーザ側 Bでは回転機器の診断結果について納得出来るまで電子メールゃ電 話等により設備診断セン夕一側 Cに説明を求めることが出来るようになって いる。
次に高度解析診断部 6の構成について詳細に説明する。高度解析診断部 6 には多分野の工場 Aに配設されている各種の設備機器 1について該設備機器 1毎に、 各種設備機器 1を構成する各種機器や部品の規格や寸法、 その製造 元、 製造年月日、 各種の仕様項目 (例えば、 回転数、 軸径、 運転温度等) に 関する設備機器仕様情報、 設置年月日、 運転経歴、 補修経歴等の保全履歴情 報と、 現在までに設備機器 1を検査、 診断した際に得た計測値履歴情報等が 記録、 蓄積されている。
更に各種の設備機器 1についての該設備機器 1の大きさ、 負荷状態、 設置 環境等により分類し、 該設備機器 1の最適運転条件での振動状態、 余寿命等 が統計的、 理論的に計算されたデ一夕並びに過去に発生した異常現象に対す る異常原因、 その対策等が体系的に整理され、 記録、 蓄積されている。
例えば、 高度解析診断部 6で所定の回転機器の振動状態を診断する場合、 該高度解析診断部 6には、 その回転機器が属する分野の回転機器の母集団の 回転数、 軸径、 負荷状態、 潤滑状態、 据付状態等といった各種情報が既に入 力されているので、 回転機器の母集団の適正な振動状態を把握することが出 来る。
そして、 これ等の適正な振動状態の数値を管理基準値として採用し、 対象 となる所定の回転機器の振動状態の計測値と比較することによって、 所定の 回転機器の振動状態をレベル判定することが出来る。
判定基準となる管理基準値としては、 例えば、 第 1 5図に示す転がり軸受 異常振動判定基準において、 横軸が D N値 (軸径 X回転数) で縦軸が振動カロ 速度値となっており、 設備の D N値が分かれば、 その位置を縦軸上方向に見 ていくと正常、 注意、 危険等の各グラフが夫々の管理閾値となる。 この基準 は、 診断実績デ一夕を整理し、 構築したものから作成されている。
更に回転機器の母集団の保全履歴情報と計測値履歴情報等を蓄積すること によって所定の回転機器の異常原因 (例えば、 構造的異常状態、 軸受の異常 状態等) を把握することが出来、 その場合、 どのような処置を施せば良いか の最善の対策を提示することが出来る (第 5図の改善方式データペース 6fl)0
同様に現在の状態がどれぐらい継続すると、 どのような状態に進展するか 等の予測、 即ち、 所定の回転機器の余寿命を類推することが出来る (第 5図 の余寿命判定デ一夕ベース 6dl)。
これ等は高度解析診断部 6に蓄積された回転機器の母集団の設備機器仕様 情報、 保全履歴情報、 計測値履歴情報等に基づき、 統計的且つ理論的に算出 することが出来る。
一般的に同一の材質、 同一の仕様で製作された設備機器 1が同一の条件下 で運転されていると仮定すると、 当然ながら該設備機器 1は同一の履歴を有 する。 しかしながら、 現実の設備機器 1においては厳密に同一ということは 殆どあり得ないため 「異常」 と判定された設備機器 1の因果関係は非常に多 岐に亘つて複雑である。
従って、 現実の設備機器 1から得られる多くのデ一夕を、 故障物理理論、 統計理論に基づき、設備機器 1の大きさ、負荷状態、設置環境等毎に分類し、 これ等の情報を体系的に整理して蓄積し、 対象となる設備機器 1の現在の状 態を示すデータと前記蓄積された母集団の情報とを比較することによって対 象となる設備機器 1の現在の設備状態を診断することが出来る (自動診断部 6 a )0
更には、 その設備機器 1が現在の状態で運転を続ければ、 どのような状態 に進展するのか、 或いは異常な状態に進展した場合に、 それを阻止するため にどのような対策を予め施せば良いのかといつたことが類推出来、 結果的に は効果的な予防保全策を構築することが出来る (寿命予測部 6 d、 改善方式 選定部 6 f )。
即ち、 高度解析診断部 6には、 数多くの工場 Aに配置されている各種の設 備機器 1について、 あらゆる情報、 デ一夕が記録、 蓄積されており、 これ等 の情報、 データを基礎にして一般的な傾向を算出出来るように理論式を組立 て、 この理論式の結果と実際の設備機器 1の状態とを比較しながら該理論式 の係数を逐次補正しつつ該理論式の精度を向上させることによって各種の設 備機器 1の設備診断はもとより各種の設備機器 1の予知保全の構築が可能と なるものである。
次に第 1 3図を用いて高度解析診断部 6において、 設備機器 1の診断結果 を導く具体例について説明する。 第 1 3図は所定の送風機本体の診断結果を 導くために高度解析診断部 6に格納されている診断知識マトリヅクス表の一 部を示す。 当然ながら、 診断知識マトリックス表の構成は各設備機器 1を構 成する機種(例えば、ファンやコンプレッサー)等により分類されていて夫々 異なるものである。
第 1 3図に示す診断知識マトリックス表の横軸には発生する可能性がある 異常現象が多数の項目に亘つて分類され、 縦軸には異常が発生する時期、 異 常発生箇所、 異常モード、 異常の経時変化、 設備機器 1の部品構成等が多数 の項目によって構成されており、 該当項目に 「 」のマ一キングが付与され ている。
これ等のマ一キングは単に統計的、 経験的に付されるだけでなく、 上述し た理論的計算にも基づいて付されている。 そして、 上述したように所定の送 J¾本体の情報が設備監視部 5から高度解析診断部 6に送信されてくると、 第 1 3図の診断知識マトリックス表中の縦軸の項目について自動的にマ一キ ングが付与される。 .
そして、 マ一キングが付された結果は、 高度解析診断部 6内で既に構築さ れている送 ®«本体の母集団としての診断知識マトリヅクス表と、 前記所定 の送 J¾本体の情報とが比較、 対比、 演算され、 第 1 0図に示したと同様な 所定の送風機本体の診断結果が導かれる。
更に診断知識マトリックス表を構成している多数の発生する可能性がある 異常現象毎に、 その異常の発生原因、 対策、 保全計画等を文章化した文章知 識が診断知識マトリヅクス表と連動するように構築されているため所定の送 應本体の情報と、 診断知識マトリックス表とを比較、 対比、 演算すること で、 第 1 1図及び第 1 2図で示したと同様な所定の送 J¾本体に関するコメ ントとしての診断結果が文章知識によって自動的に複合、 合成される。 しかしながら、 上記構成では、 設備管理データ処理部 3 aにおいて、 予め 準備された信号処理しか実施出来ないため、 その処理結果である設備状態パ ラメ一夕しか診断に使用出来ない。 また、 ある現象について有効な信号処理
(設備状態パラメ一夕) が有る場合、 その都度、 ユーザ側 Bに設置している 設備管理デ一夕処理部 3 aにその機能を組み込むことが必要となり、 メンテ ナンスゃアップデートが煩わしいという問題も生じる。 また、 想定される信 号処理を全てに亘つて事前に設備管理データ処理部 3 aに組み込んでおくこ とも出来るが、 使用頻度の少ない機能を全て組み込むことは効率的でなく不 経済である。
そこで、 本実施形態では、 設備状態検知器 2 a , 2 bの出力信号を設備管 理デ一夕処理部 3 aで処理し、 更に設備状態判定部 3 bにおいて直ちに判定 せず、 設備状態検知器 2 a , 2 bの出力信号の生波形を各種高度な演算処理 を実施して設備状態判定部 3 bに導く必要がある場合には、 予め高度解析処 理のために必要な設備管理データ解析用プログラムを高度データ解析部 6 b に具備しておき、 設備診断セン夕一側 Cからの遠隔処理によって、 該設備管 理デ一夕解析用プログラムをユーザ側 Bにアップロードし、 処理すべき設備 状態検知器 2 a , 2 bの出力信号をネットワーク、 イン夕一ネット或いは公 衆回線等の通信網 10を介してュ一ザ側 Bで処理し、処理結果を設備診断セン 夕一側 Cに返信することでネットワーク、 イン夕一ネット或いは公衆回線等 の通信網 10における伝送負荷を軽減することが出来、併せて上述の課題を解 決したものである。
即ち、 高度解析診断部 6において、 再度、 別の観点から高度解析が必要と 判定された場合、 第 6図及び第 7図に示すように、 自動診断部 6 aから 2次 処理プログラム生成の指示が高度データ解析部 6 bへ送られ、 設備管理デー 夕解析用プログラム群 12から必要な設備管理データ解析用プログラムが適 宜、 選択して抽出され、 2次処理のための各設備管理デ一夕解析用プログラ ムが電子フアイルイ匕して生成される。
第 6図及び第 7図は信号処理レシピから F F Tファイル li eを作成する 場合の一例を示したものである。代表的な周波数解析の手法である高速フ一 リエ変換 (F F T; Fast Fourier Transfer) による高度解析を実施する際に は、 先ず、 平均化処理を行った後、 更に窓関数による波形切り出し処理を行 い、 その後、 解析処理を実施する。
設備管理デ一夕解析用プログラム群 12には、時間平均処理 (Average)s R M S (分散の平方根)等の各種の平均化処理プログラム 12 a、 ハニングウイ ンド、ハミングウィンド等の各種の窓関数(Time Windows)プログラム 12 b、 フ一リェ変換、 ゥェ一プレット (Wavelet;波素)等の各種の解析処理プログ ラム 12 c等のように各種機能別にプログラム毎に集合化され、更に各種プロ グラムが動作するための必要条件やプログラムの出力形式等が格納されてい 設備管理データ解析用プログラム群 12は、データそのものと、そのデータ を取り扱うための処理が一体となったオブジェクト (各機能を持った小さな プログラム) が格納されており、 自動診断部 6 aから 2次処理プログラムを 生成する指示を受けた高度データ解析部 6 bは信号処理レシピ 11 の内容に 基づき、 最適なオブジェクトを選択、 結合し、 2次処理プログラムを自動生 成する。また、各ォブジェクトは、オブジェクトが持っている処理を実行し、 デ一夕の更新や参照を行い、 更に他の機能を持ったオブジェクトとメヅセ一 ジのやり取りを行う事により、 オブジェクト間の連携を行う。
オブジェクト間のやり取りは、 互いに相手のオブジェクトがどこに存在す るかオブジェクト自体は知らないで済む仕組みのために分散して処理するこ とが出来る。 これにより、 信号処理をオブジェクト化し、 目的に応じてォブ ジェクトを結合させることで必要な解析処理を適時、 ユーザ側 Bにァヅプロ ードする環境が実現出来る。
平均化処理とは、 周期 Tの周期振動が基本波形以外に高調波を含む歪み波 形や複数の周期の周波数成分で構成されているランダム波形で、 これ等の波 形の振幅レベルを表すために実施する処理である。 そして、 時間平均処理 (Average), RM S (分散の平方根) は夫々、 以下の①式で示される。
【数 1】 •Average · 間 '平
Figure imgf000019_0001
: R..M S: (分散ぬ平方根
Figure imgf000019_0002
また、 デジタルフーリエ変換を実施する際に周期性は、 波形のつなぎ目の 部分が問題になる。例えば、 ある波形のスペクトルを解析する時には周期の つなぎ目から発生する高周波成分も一緒に解析してしまうことになり、 この 高周波は、 本来の波形の中にある成分ではないため解析対象の有限区間の波 形と、 両端がなだらかに減衰する関数を掛け合わせて、 これをデジタルフー リエ変換すると、 つなぎ目から発生する高周波を取り除いたスペクトルが観 察出来る。 このような目的で利用する波形切り出しのための両端がなだらか に減衰する関数を窓関数(Time Windows) と称する。
窓関数 (Time Windows) には種々のものが考案されており、 解析する目的 及び波形の性質の違いによって、 夫々使い分ける。 その窓関数の代表的なも のがハミングウインド(周波数成分が接近しているものの解析に適する)、ハ ニングウィンド (波形成分が余り接近していないものの解析に適する) であ る。
フーリエ変換 (Fourier Transform)は複雑な信号を多数の正弦波群の集合 体に変換する代表的な周波数解析であり、 ウエーブレヅト (Wavelet;波素) は生波形信号を任意にウエーブレヅト (Wavelet;波素)に分解する時間一周 波数解析である。
そして、 自動診断部 6 aからの 2次処理プログラム生成の指示を受けて高 度データ解析部 6 bでは設備管理データ解析用プログラム群 12から最適な 各種プログラムの選択、 組合せが行われる。
例えば、 2次処理として F F Tが選択された場合、 F F Tファイル 11 cを 生成するに当たって、 対象となる信号の変動形態、 周波数帯域に応じて平均 化処理プログラム 12aの中から時間平均処理 (Average) が選択され、 窓関 数プログラム 12bの中からハミングウインドが選択され、解析処理プログラ ム 12 cの中からフーリエ変換が選択され、更には関係定義や接続、 プロダラ ムが動作するための必要条件やプログラムの出力形式等が整合されて 2次処 理プログラムが生成されて電子ファイル化 (li e ' ) される。
設備診断センター側 Cの高度デ一夕解析部 6 bで生成された 2次処理プロ グラムとなる設備管理デ一夕解析用プログラムを格納した電子フアイル 11 c ' は、第 2図に示すように通信網 10を介してユーザ側 Bの設備監視部 5へ アップロードされ、 更に、 設備監視部 5はアップロードされた電子ファイル 11 c ' から所定の設備管理デ一夕解析用プログラムを設備管理デ一夕処理部 3 aへ送る。
設備管理デ一夕処理部 3 aでは送られた所定の設備管理データ解析用プロ グラムにより設備状態検知手段となる設備状態検知器 2 a, 2 bにより検知 された設備状態検知情報を信号処理して出力し、 該設備管理データ処理部 3 aから出力された情報を設備状態判定部 3 bが管理基準値に対してレベル判 定して出力し、 該設備状態判定部 3 bからレベル判定して出力された設備機 器 1の関連情報を設備監視部 5が収集、処理して通信網 10を介して設備診断 セン夕一側 Cの高度解析診断部 6へ出力する。
第 1 4図は第 8図のチャンネル番号「13」 の測定ポイントに関してュ一ザ 側 Bにアツプロ一ドされた F F Tの設備管理データ解析用プロダラムにより 設備管理データ処理部 3 aにおいて 2次処理 (高度解析) を行った場合のュ —ザ側 Bでのプログラム処理結果の出力例を示す。 尚、 第 1 4図に示す解析 結果は通信網 10を介して設備診断セン夕一側 Cへも同様な内容が送られ、設 備診断セン夕一側 Cの高度解析診断部 6で更に高度解析される。
そして、設備監視部 5から出力された情報を受信した高度解析診断部 6で、 更に高度解析して該当する設備機器 1の異常の原因と、 その改善対策を特定 し、その特定結果を通信網 10を介して設備監視部 5へ送信すると共に、必要 に応じて更に設備監視部 5へ再度、 設備管理デ一夕解析用プログラムをァヅ プロ一ドする工程を繰り返す。
また、 設備監視部 5は、 第 2図に示す設備機器 1の保全情報部となる保全 情報デ一夕べ一ス 13、及び運転情報部となる運転情報データベース 14、更に は外部情報部となる図示しない外部情報デ一夕ペースの少なくとも 1つから 保全情報、 運転情報、 外部情報の少なくとも 1つを収集、 処理して設備診断 セン夕一側 Cの高度解析診断部 6へ出力するようになっている。
即ち、 2次処理の内容としては、 信号処理の他にユーザ側 B内にある保全 計画、設備仕様、 保全履歴等の情報を格納した保全情報デ一夕ベース 13、 プ ロセス情報、 生産計画、 品質情報等の情報を格納した運転情報データベース 14、 メーカーの設計仕様、 製品情報等の外部情報を収集して設備診断センタ —側 Cの高度解析診断部 6へ出力する処理も含むものである。 産業上の利用の可能性
1 . 本発明は、 上述の如き構成と作用とを有するので、 ユーザ側の工場内 の作業担当者が日常的に設備機器の運転状況を把握、 管理して各種のデ一夕 を収集し、 収集した情報から異常のレベルに該当する情報が抽出されると該 情報を速やかに専門的な技術集団である設備診断セン夕一側にネットヮ一 ク、 イン夕一ネット或いは公衆回線等の通信網を利用して送信し、 設備診断 センター側では高度解析診断部でその情報を高度解析して異常と判定された 設備機器に対する最善の情報を速やかにユーザ側に返信することが出来、 ュ 一ザ側ではそれに基づいて専門的な技術集団によって指示された適切な対応 を迅速に実施することが出来る。
また、 従来、 作業担当者の属人的な知識、 判断でなされた設備機器の管理 を専門的知識を有する専門技術者から構成された設備診断セン夕一側に委託 することで専門技術者をユーザ側の個々の工場に常駐させる必要がなく、 ュ 一ザ側の設備機器の安全性と生産性の工場を図り、 設備機器の管理の精度の 向上、 人員の効率化、 更には工場のトータルコストの低減化を図ることが出 来る。
また、 再度高度解析を実施した方が診断の精度が上がると高度解析診断部 により判断された場合には、 2次処理として、 更に、 設備診断センター側の 高度解析診断部からユーザ側の設備監視部へ通信網を介して設備管理デ一夕 解析用プログラムをアツプロ一ドし、ユーザ側で再度高度解析が実施される。 設備管理データ解析用プロダラムをユーザ側にァップロ一ドし、 該ユーザ 側で再度高度解析を行うことで設備状態検知手段により検知された設備状態 検知情報等の情報量の膨大な生デ一夕を設備診断セン夕一側へ送る必要がな く、 解析結果だけの少ない情報量だけを設備診断セン夕一側へ送るため通信 網上の情報転送の負担が軽減される。
また、 生デ一夕が通信網上を行き来しないため情報のセキュリティ性が向 上する。

Claims

請求の範囲
1 . 設備機器に取り付けられ、 該設備機器の状態を検知する設備状態検知 手段と、
前記設備状態検知手段により検知された設備状態検知情報を信号処理して 出力する設備管理データ処理部と、
前記設備管理データ処理部から出力された情報を管理基準値に対してレべ ル判定して出力する設備状態判定部と、
前記設備状態判定部からレベル判定して出力された設備機器の関連情報を 収集、 処理して出力する設備監視部と、
前記設備監視部から出力された情報を高度解析して該当する設備機器の異 常の原因と、 その改善対策を特定し、 その特定した結果を前記設備監視部に 送信する高度解析診断部と、
を有することを特徴とする設備機器診断システム。
2 . 前記設備監視部と、 前記高度解析診断部とが通信網を介して相互に通 信可能に構成され、 前記高度解析診断部から前記設備監視部へ設備管理デ一 夕解析用プログラムをァヅプロードすることを特徴とする請求の範囲第 1項 記載の設備機器診断システム。
3 . 前記設備監視部から出力された情報に基づいて前記高度解析診断部で 診断し、 該高度解析診断部に設けられた設備管理デ一夕解析用プログラム群 から所定の設備管理データ解析用プロダラムを抽出して電子ファィル化し、 前記通信網を介して該電子ファィルを前記設備監視部ヘアヅプロ一ドするこ とを特徴とする請求の範囲第 2項記載の設備機器診断システム。
4 . 前記設備監視部は前記ァヅプロ―ドされた電子ファィルから所定の設 備管理データ解析用プログラムを前記設備管理デ一夕処理部へ送り、 該設備 管理デ一夕処理部は前記所定の設備管理データ解析用プロダラムにより前記 設備状態検知手段により検知された設備状態検知情報を信号処理して出力す ることを特徴とする請求の範囲第 3項記載の設備機器診断システム。
5 . 前記設備監視部は前記設備機器の保全情報部、 前記設備機器の運転情 報部、 外部情報部の少なくとも 1つから保全情報、 運転情報、 外部情報の少 なくとも 1つを収集、 処理して出力することを特徴とする請求の範囲第 1項 から第 3項のいずれか 1項に記載の設備機器診断システム。
6 . 前記高度解析診断部から前記設備監視部へ設備管理デ一夕解析用プロ グラムをアップロードし、 該ァヅプロ一ドされた設備管理データ解析用プロ グラムを用いて前記設備管理デ一夕処理部が前記設備状態検知手段により検 知された設備状態検知情報を信号処理して出力し、 該設備管理データ処理部 から出力された情報を前記設備監視部が収集、 処理して出力し、 該設備監視 部から出力された情報を前記高度解析診断部が高度解析して該当する設備機 器の異常の原因と、 その改善対策を特定し、 その特定した結果を前記設備監 視部へ送信すると共に該設備監視部へ設備管理データ解析用プログラムをァ ップロ一ドする工程を繰り返すことを特徴とする請求の範囲第 2項に記載の 設備機器診断システム。
7 . 前記設備監視部と、 前記高度解析診断部とがネットワーク、 イン夕一 ネット或いは公衆回線で接続されたことを特徴とする請求の範囲第 1項から 第 5項のいずれか 1項に記載の設備機器診断システム。
8 . 前記設備状態検知手段はポ一夕ブル設備診断測定器であることを特徴 とする請求の範囲第 1項から第 6項のいずれか 1項に記載の設備機器診断シ ステム。
9 . 前記設備監視部は異常の有無に加えて異常の場合の異常データを添付 して出力することを特徴とする請求の範囲第 1項から第 7項のいずれか 1項 に記載の設備機器診断システム。
1 0 . 設備機器に取り付けられ、 該設備機器の状態を検知する設備状態検 知手段により検知された設備状態検知情報を信号処理して出力する設備管理 データ処理部と、
前記設備管理デ一夕処理部から出力された情報を管理基準値に対してレべ ル判定して出力する設備状態判定部と、
前記設備状態判定部からレベル判定して出力された設備機器の関連情報を 収集、 処理して、 設備機器の診断機能を有する外部装置に出力する設備監視 部と、 を有することを特徴とする設備機器管理装置。
1 1 . 前記設備監視部は、 前記外部装置と通信網を介して相互に通信可能 に構成され、 前記外部装置から設備管理データ解析用プログラムをダウン口 一ドすることを特徴とする請求の範囲第 1 0項に記載の設備機器管理装置。
1 2 . 前記設備監視部は前記外部装置から電子ファイル化された所定の設 備管理デ一夕解析用プログラムをダウンロードし、 該電子ファイルから所定 の設備管理デ一夕解析用プログラムを前記設備管理データ処理部へ送り、 該 設備管理デ一夕処理部は前記所定の設備管理デ一夕解析用プロダラムにより 前記設備状態検知手段により検知された設備状態検知情報を信号処理して出 力することを特徴とする請求の範囲第 1 1項記載の設備機器管理装置。
1 3 . 前記設備監視部は前記設備機器の保全情報部、 前記設備機器の運転 情報部、 外部情報部の少なくとも 1つから保全情報、 運転情報、 外部情報の 少なくとも 1つを収集、 処理して出力することを特徴とする請求の範囲第 1
0項から第 1 2項のいずれか 1項に記載の設備機器管理装置。
1 4 . 前記設備監視部が、 前記外部装置から設備管理データ解析用プログ ラムをダウン口一ドし、 該ダウンロードした設備管理デ一夕解析用プログラ ムを用いて前記設備管理データ処理部が前記設備状態検知手段により検知さ れた設備状態検知情報を信号処理して出力し、 該設備管理デ一夕処理部から 出力された情報を前記設備監視部が収集、 処理して出力し、 該設備監視部か ら出力された情報に対して前記外部装置が所定処理を行つた結果を前記設備 監視部が受信すると共に該設備監視部が設備管理データ解析用プログラムを ダウンロードする工程を繰り返すことを特徴とする請求の範囲第 1 1項に記
1 5 . 前記設備監視部と、 前記外部装置とがネヅトワーク、 イン夕一ネヅ ト或いは公衆回線で接続されたことを特徴とする請求の範囲第 1 0項から第 1 4項のいずれか 1項に記載の設備機器管理装置。
1 6 . 前記設備監視部は異常の有無に加えて異常の場合の異常データを添 付して出力することを特徴とする請求の範囲第 1 1項から第 1 5項のいずれ か 1項に記載の設備機器管理装置。
1 7 . 設備機器の状態に関する情報を収集、 処理する外部装置から出力さ れた設備機器に関する情報を高度解析して該当する設備機器の異常の原因 と、 その改善対策を特定し、 その特定した結果を前記外部機器に送信するこ とを特徴とする設備機器診断装置。
1 8 . 前記外部装置と通信網を介して相互に通信可能に構成され、 前記外 部装置へ設備管理デ一夕解析用プログラムをアップロードすることを特徴と する請求の範囲第 17項記載の設備機器診断装置。
1 9 . 前記外部装置から出力された情報に基づいて設備機器を診断し、 内 部に備えられた設備管理データ解析用プログラム群から所定の設備管理デ一 夕解析用プログラムを抽出して電子ファイル化し、 前記通信網を介して該電 子ファイルを前記外部装置へァヅプロ一ドすることを特徴とする請求の範囲 第 1 8項記載の設備機器診断装置。
2 0 . 前記外部装置へ設備管理デ一夕解析用プログラムをアップロードし、 該ァヅプロ一ドされた設備管理データ解析用プログラムを用いて前記外部装 置が所定処理を行って出力し、 該外部装置から出力された情報を高度解析し て該当する設備機器の異常の原因と、 その改善対策を特定し、 その特定した 結果を前記外部装置へ送信すると共に該外部装置へ設備管理データ解析用プ ログラムをアップ口一ドする工程を繰り返すことを特徴とする請求の範囲第 1 8項に記載の設備機器診断装置。
2 1 . 前記設備監視部とネットヮ一ク、 ィン夕一ネヅト或いは公衆回線で 接続されたことを特徴とする請求の範囲第 1 7項から第 2 0項のいずれか 1 項に記載の設備機器診断装置。
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