[发明专利]故障预兆诊断系统以及故障预兆诊断方法

说明书

本发明的目的在于提供一种能够更准确地诊断机械的故障预兆的故障预兆诊断系统以及故障预兆诊断方法。具备：运转传感器数据表，其表示传感器数据与该传感器数据取得时刻的对应；运转模式数据表，其表示运转模式与该运转模式下的运转时刻的对应；以及运转数据表，其是对上述运转传感器数据表以及上述运转模式数据表进行合并处理而创建的，具有针对相同时刻的运转模式的传感器数据。将根据从正常的传感器数据学习并创建的诊断模型决定的阈值和根据成为诊断对象的传感器数据基于诊断模型计算出的值，在相同的运转模式下进行比较来判定是否异常。

技术领域

本发明涉及故障预兆诊断系统以及故障预兆诊断方法，尤其涉及能够根据运转模式来诊断机械的故障预兆的故障预兆诊断系统以及故障预兆诊断方法。另外，本发明中的故障预兆诊断也可以换言为故障预兆检测、或者故障预知。

背景技术

在工业机械等中，故障成为运转效率下降的原因，并且若产生严重的故障，则也会成为发生重大事故的原因。因此，更准确地预兆故障是重要的，现有技术存在这样的技术。

例如，在专利文献1中记载了关于具备机器学习装置的故障预知系统，能够根据状况而进行准确的故障预知。另外，在专利文献2中记载了关于异常预兆诊断装置，高精度地诊断机械设备有无异常预兆。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2017-33526号公报

专利文献2：日本特开2016-33778号公报

发明内容

发明要解决的课题

但是，以往，由于不根据运转模式来诊断工业机械等的故障预兆，因此存在若运转模式不同则无法准确地诊断故障预兆的情况。例如，如果提高传感器的阈值，则存在实际上为异常的值而不能诊断为“异常”的运转模式。另外，若降低传感器的阈值，则存在实际上为正常的值而诊断为“异常”的运转模式。

在专利文献1中，虽然记载了基于传感器数据和控制软件进行故障预兆的系统，但没有按每个运转模式明确地区别多个模型，也不清楚以何种模型实施了诊断。另外，专利文献2虽然记载了关于反复进行规定的运转调度的机械设备进行故障预兆的系统，但在运转调度不规则的情况下无法应用。

鉴于上述课题，本发明目的在于提供一种能够更准确地诊断机械的故障预兆的故障预兆诊断系统以及故障预兆诊断方法。

用于解决课题的手段

为了实现上述目的，代表性的本发明的故障预兆诊断系统之一的特征在于，具备：运转传感器数据表，其表示传感器数据和该传感器数据取得时刻的对应；运转模式数据表，其表示运转模式和该运转模式下的运转时刻的对应；以及运转数据表，其是对上述运转传感器数据表和上述运转模式数据表进行合并处理而创建的，具有针对相同时刻的运转模式的传感器数据，在相同的运转模式下，将根据从正常的传感器数据学习而创建的诊断模型决定的阈值和根据成为诊断对象的传感器数据基于诊断模型计算出的值进行比较来判定是否异常。

发明效果

根据本发明，在故障预兆诊断系统以及故障预兆诊断方法中，能够更准确地诊断机械的故障预兆。

上述以外的课题、结构和效果能够通过以下实施方式的说明而变得明确。

附图说明

图1是表示本发明的故障预兆诊断系统的一个实施方式的框图。

图2是表示本发明的故障预兆诊断系统中的学习/诊断系统的处理的例子的图。

图3是表示本发明的故障预兆诊断系统中的运转模式数据输出处理流程的例子的图。

图4是表示本发明的故障预兆诊断系统中的运转传感器数据输出处理流程的例子的图。