[发明专利]异常探测系统、支持装置以及异常探测方法

说明书

本发明提供一种异常探测系统、支持装置以及异常探测方法，有想要灵活地设定适合于预见性维护在实际生产现场中的应用的判定基准的需求。第1异常探测部包括：计算部，根据异常探测用参数，使用由与监控对象相关的状态值算出的特征量来算出得分；以及判定部，使用由计算部所算出的得分与异常探测用参数中所含的第1判定基准及第2判定基准来分别进行判定，由此，当与第1判定基准一致时输出第1判定结果，当与第2判定基准一致时输出第2判定结果。

技术领域

本技术涉及一种用于探测监控对象可能产生的异常的异常探测系统、连接于异常探测系统的支持(support)装置、以及异常探测系统中所用的异常探测方法。

背景技术

在各种生产现场，有欲通过针对机械或装置的预见性维护来提高设备运转率的需求(needs)。所谓预见性维护，是指如下所述的维护形态，即，探测机械或装置中产生的某些异常，在成为不得不停止设备的状态之前，进行整修或更换等保养作业。

为了实现此种预见性维护，提出下述结构：收集机械或装置的状态值，并且基于所收集的状态值来判断所述机械或装置是否产生了某些异常。

例如，日本专利特开平07-043352号公报(专利文献)揭示了一种方法：对于被分为性状正常者与异常者的诊断对象群，测定与多个诊断用参数相关的值，对所述测定值实施统计性处理，从所述处理结果中提取预测为有效参数的诊断用参数，基于关于所提取的有效诊断用参数的测定值来决定判定等级(level)，进而，逐次更新有效参数的组合与判定等级，直至获得目标准确率为止。

发明内容

[发明所要解决的问题]

若考虑预见性维护在实际生产现场中的应用，难以如日本专利特开平07-043352号公报(专利文献)所揭示的那样，将诊断对象群的性状划分为“正常”及“异常”中的任一种。这是因为，现实的机械或装置也多会逐渐劣化，应将何种程度的劣化视为“异常”的判定基准可能根据对象机械或装置的特性或者重要度、及所要求的维护等级而任意制定。

有想要灵活地设定适合于预见性维护在实际生产现场中的应用的判定基准的需求。本技术的一个目的在于满足此种需求。

[解决问题的技术手段]

依据本揭示的一例的异常探测系统包括：控制运算部，执行用于对控制对象进行控制的控制运算；以及第1异常探测部，将由控制运算部所收集的状态值中的与监控对象相关的状态值，给予至由异常探测用参数及学习数据集所规定的表示所述监控对象的模型，由此来探测所述监控对象中可能产生的异常。第1异常探测部包括：计算部，根据异常探测用参数，使用由与监控对象相关的状态值算出的特征量来算出得分；以及判定部，使用由计算部所算出的得分与异常探测用参数中所含的第1判定基准及第2判定基准来分别进行判定，由此，当与第1判定基准一致时输出第1判定结果，当与第2判定基准一致时输出第2判定结果。

根据本揭示，能够对得分适用多个判定基准，并输出各个判定结果，因此能够灵活地进行预见性维护在实际生产现场中的应用。

所述揭示中，第1判定基准也可被设定为，与得分表示比第2判定基准更高的值的情况一致。与第1判定基准对应的第1判定结果也可跟与第2判定基准对应的第2判定结果相比，表示异常的程度更高。

根据本揭示，根据异常的程度，能够分别获得判定结果，因此维护员等在输出有某些判定结果时，能够以与所述判定结果的内容相应的优先顺位来实施维护作业。

所述揭示中，异常探测系统也可还包括：状态值保存部，保存由控制运算部所收集的状态值中的至少与监控对象相关的状态值；第2异常探测部，使用从状态值保存部提供的状态值，执行与第1异常探测部实质上相同的探测处理；以及模型生成部，基于第2异常探测部的探测结果，决定对第1异常探测部所设定的、异常探测用参数及学习数据集。