[发明专利]机械设备的诊断方法和机械设备的诊断装置

权利要求书

1.一种机械设备的诊断方法，其特征在于，具备：

采样步骤，按照时间序列对表示机械设备的特性的n种测量数据组进行采样，其中n是大于等于2的整数；

标准化步骤，将所采样的测量数据组进行标准化；以及

诊断步骤，将标准化后的测量数据组分别描绘在n维坐标系，基于所描绘的测量数据组存在于在所述n维坐标系中预先设定的边界阈值的哪一侧而对所述机械设备的正常或者异常进行一次诊断。

2.根据权利要求1所述的机械设备的诊断方法，其特征在于，

所述标准化步骤中所使用的标准化处理所需要的统计数据是基于执行所述标准化处理时的最近的规定期间的测量数据组来计算的。

3.根据权利要求1或2所述的机械设备的诊断方法，其特征在于，

在所述诊断步骤中，每次各测量数据组被一次诊断为异常时，将规定的异常基准值乘以基于各测量数据组与所述边界阈值的距离的加权系数并与当前的累积评价值相加而得到新的累积评价值，并且每次各测量数据组在所述诊断步骤中被诊断为正常时，从当前的累积评价值减去规定的正常恢复评价值而得到新的累积评价值，基于最终得到的累积评价值而对所述机械设备的正常或者异常进行最终诊断，所述累积评价值的初始值为0。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的机械设备的诊断方法，其特征在于，

具备诊断图，在该诊断图中，在所述n维坐标系中设定的所述边界阈值的外侧被划分成多个区域，各区域与异常原因中的一个原因相关联，

在所述诊断步骤中，基于描绘了各测量数据组的区域来诊断异常原因。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的机械设备的诊断方法，其特征在于，

在所述诊断步骤中，基于作为学习数据所输入的所述测量数据组而由机器学习装置自动生成所述边界阈值。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的机械设备的诊断方法，其特征在于，

构成所述测量数据组的各测量数据为在所述机械设备正常时收敛于规定的范围的测量数据。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的机械设备的诊断方法，其特征在于，

所述机械设备为不伴随转速调整的泵设备。

8.根据权利要求7所述的机械设备的诊断方法，其特征在于，

所述泵设备为根据水位而重复进行泵的起动、停止的窨井泵设备。

9.根据权利要求8所述的机械设备的诊断方法，其特征在于，

所述测量数据组包含泵运转一次时的泵电流值和水位的降低速度或者泵运转时间。

10.一种机械设备的诊断装置，其特征在于，具备：

标准化处理部，该标准化处理部将按照时间序列进行采样的表示机械设备的特性的n种测量数据组进行标准化，其中n是大于等于2的整数；以及

诊断处理部，该诊断处理部将标准化后的测量数据组分别描绘在n维坐标系，基于所描绘的测量数据组存在于在所述n维坐标系中预先设定的边界阈值的哪一侧而对所述机械设备的正常或者异常进行一次诊断。

11.根据权利要求10所述的机械设备的诊断装置，其特征在于，

在每次各测量数据组被一次诊断为异常时，所述诊断处理部将规定的异常基准值乘以基于各测量数据组与所述边界阈值的距离的加权系数并与当前的累积评价值相加而得到新的累积评价值，并且每次各测量数据组在所述诊断步骤中被诊断为正常时，从当前的累积评价值减去规定的异常基准值而得到新的累积评价值，基于最终得到的累积评价值而对所述机械设备的正常或者异常进行最终诊断，所述累积评价值的初始值为0。