(57)【要約】【課題】機械設備の故障予知精度を向上させること。【解決手段】実施形態に係る故障予知方法は、抽出工程と、生成工程と、評価工程と、判定工程とを含む。抽出工程は、複数の運転モードを有する機械設備に設けられた複数のセンサのセンサデータのうち、機械設備の正常稼働時における正常状態分、および、任意の評価時における評価分を、運転モードごとに抽出する。生成工程は、正常状態分のそれぞれを用いた機械学習を実行することによって、運転モードそれぞれに対応するセンサ間の相関性をモデル化した正常モデルを複数生成する。評価工程は、評価分のそれぞれを対応する正常モデルへ入力することによって得られる正常モデルの出力値に基づいて、機械設備の正常状態からの乖離度を運転モードごとに算出する。判定工程は、運転モードごとの乖離度を統合した統合結果に基づいて機械設備の故障予兆を判定する。【選択図】図２
2020052459.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の運転モードを有する機械設備に設けられた複数のセンサのセンサデータのうち、前記機械設備の正常稼働時における正常状態分、および、任意の評価時における評価分を、前記運転モードごとに抽出する抽出工程と、
前記正常状態分のそれぞれを用いた機械学習を実行することによって、前記運転モードそれぞれに対応する前記センサ間の相関性をモデル化した正常モデルを複数生成する生成工程と、
前記評価分のそれぞれを対応する前記正常モデルへ入力することによって得られる該正常モデルの出力値に基づいて、前記機械設備の正常状態からの乖離度を前記運転モードごとに算出する評価工程と、
前記運転モードごとの前記乖離度を統合した統合結果に基づいて前記機械設備の故障予兆を判定する判定工程と
を含むことを特徴とする故障予知方法。
【請求項２】
前記抽出工程は、
前記運転モードが、一の運転モードから当該一の運転モード以外の他の運転モードへ切り替えられた場合に、切り替え時点から所定期間についての前記センサデータの全部または一部を、少なくとも前記正常状態分としては抽出しない
ことを特徴とする請求項１に記載の故障予知方法。
【請求項３】
前記判定工程は、
前記乖離度が所定の判定閾値を超える場合に、前記機械設備に故障予兆があると判定するとともに、前記運転モードが、一の運転モードから当該一の運転モード以外の他の運転モードへ切り替えられた場合の、切り替え時点から所定期間の間に該当する前記乖離度については、前記判定閾値を上げて判定する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の故障予知方法。
【請求項４】
複数の運転モードを有する機械設備に設けられた複数のセンサのセンサデータのうち、前記機械設備の正常稼働時における正常状態分、および、任意の評価時における評価分を、前記運転モードごとに抽出する抽出部と、
前記正常状態分のそれぞれを用いた機械学習を実行することによって、前記運転モードそれぞれに対応する前記センサ間の相関性をモデル化した正常モデルを複数生成する生成部と、
前記評価分のそれぞれを、対応する前記正常モデルへ入力することによって得られる該正常モデルの出力値に基づいて、前記機械設備の正常状態からの乖離度を前記運転モードごとに算出する評価部と、
前記運転モードごとの前記乖離度を統合した統合結果に基づいて前記機械設備の故障予兆を判定する判定部と
を備えることを特徴とする故障予知装置。
【請求項５】
複数の運転モードを有する機械設備に設けられた複数のセンサのセンサデータのうち、前記機械設備の正常稼働時における正常状態分、および、任意の評価時における評価分を、前記運転モードごとに抽出する抽出手順と、
前記正常状態分のそれぞれを用いた機械学習を実行することによって、前記運転モードそれぞれに対応する前記センサ間の相関性をモデル化した正常モデルを複数生成する生成手順と、
前記評価分のそれぞれを、対応する前記正常モデルへ入力することによって得られる該正常モデルの出力値に基づいて、前記機械設備の正常状態からの乖離度を前記運転モードごとに算出する評価手順と、
前記運転モードごとの前記乖離度を統合した統合結果に基づいて前記機械設備の故障予兆を判定する判定手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする故障予知プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の実施形態は、故障予知方法、故障予知装置および故障予知プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、機械設備につき、機械設備に設けられたセンサのセンサ値を監視することで故障予兆を検出することにより、故障の発生を予知する技術が知られている（たとえば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、従来、機械設備につき、過去の介入操作実績に基づく機械学習を実行することで介入操作を行う条件を含むルール情報を生成し、かかるルール情報と現在の機械設備の状況とに基づいて行うべき介入操作を決定して、指示する技術が知られている（たとえば、特許文献２参照）。前述のルール情報は、いわゆる予測モデルに対応する。
【０００４】
ここで、特許文献２に開示の技術を特許文献１に開示の技術に応用し、たとえば故障発生時においてセンサが示すセンサ値を機械学習することで、予測モデルによる故障予知が可能になると考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−２３０６３４号公報
【特許文献２】特開２０１７−０４９８０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した従来技術には、機械設備の故障予知精度を向上させるうえで、さらなる改善の余地がある。
【０００７】
具体的には、機械設備の運用初期段階といった、予測モデルを生成する最初の段階で、すべての故障の状況を示す機械学習用データを収集し、網羅することは事実上困難である。特に、機械設備が、たとえば大型冷凍機やプラントといった大型メカトロニクス機械などである場合には、設けられているセンサの数は膨大であるため、より困難と言える。
【０００８】
そこで、少ないデータ量での機械学習でも故障予知が可能となるように、故障時のデータを学習するのではなく、正常時のデータを学習して機械設備の正常状態をモデル化した正常モデルを生成し、これを利用することが考えられる。
【０００９】
ただし、機械設備は、複数の運転モードを有することがあり、仮に正常状態であっても、運転モードの違いによりデータの傾向が異なる場合も多い。このため、正常モデルを用いる場合であっても、機械設備が複数の運転モードを有する場合、少ないデータ量の機械学習では、正常状態の特徴すら捉えきれずに、正常モデルの精度を担保できないおそれがある。
【００１０】
実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、機械設備の故障予知精度を向上させることができる故障予知方法、故障予知装置および故障予知プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
実施形態の一態様に係る故障予知方法は、抽出工程と、生成工程と、評価工程と、判定工程とを含む。前記抽出工程は、複数の運転モードを有する機械設備に設けられた複数のセンサのセンサデータのうち、前記機械設備の正常稼働時における正常状態分、および、任意の評価時における評価分を、前記運転モードごとに抽出する。前記生成工程は、前記正常状態分のそれぞれを用いた機械学習を実行することによって、前記運転モードそれぞれに対応する前記センサ間の相関性をモデル化した正常モデルを複数生成する。前記評価工程は、前記評価分のそれぞれを対応する前記正常モデルへ入力することによって得られる該正常モデルの出力値に基づいて、前記機械設備の正常状態からの乖離度を前記運転モードごとに算出する。前記判定工程は、前記運転モードごとの前記乖離度を統合した統合結果に基づいて前記機械設備の故障予兆を判定する。
【発明の効果】
【００１２】
実施形態の一態様によれば、機械設備の故障予知精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１Ａ】図１Ａは、実施形態に係る故障予知方法の概要説明図（その１）である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、実施形態に係る故障予知方法の概要説明図（その２）である。
【図１Ｃ】図１Ｃは、実施形態に係る故障予知方法の概要説明図（その３）である。
【図１Ｄ】図１Ｄは、実施形態に係る故障予知方法の概要説明図（その４）である。
【図１Ｅ】図１Ｅは、実施形態に係る故障予知方法の概要説明図（その５）である。
【図２】図２は、実施形態に係る故障予知システムのブロック図である。
【図３】図３は、モード切り分け情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、判定部が実行する判定処理の説明図である。
【図５Ａ】図５Ａは、乖離度の選択例を示す図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、運転モード切り替え時に対する抽出部の動作説明図（その１）である。
【図５Ｃ】図５Ｃは、運転モード切り替え時に対する抽出部の動作説明図（その２）である。
【図５Ｄ】図５Ｄは、運転モード切り替え時に対する判定部の動作説明図である。
【図６Ａ】図６Ａは、実施形態に係る故障予知装置が実行する処理手順を示すフローチャート（その１）である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、実施形態に係る故障予知装置が実行する処理手順を示すフローチャート（その２）である。
【図７】図７は、実施形態に係る故障予知装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、添付図面を参照して、本願の開示する故障予知方法、故障予知装置および故障予知プログラムの実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１５】
また、以下では、故障予兆判定の対象となる機械設備を「対象機械１００」と記載する。
【００１６】
まず、実施形態に係る故障予知方法の概要について、図１Ａ〜図１Ｅを参照して説明する。図１Ａ〜図１Ｅは、実施形態に係る故障予知方法の概要説明図（その１）〜（その５）である。
【００１７】
図１Ａに示すように、対象機械１００は、センサＳ−１〜Ｓ−ｎのセンサ群を備える。そして、実施形態に係る故障予知方法は、かかるセンサ群からのセンサデータに基づき、センサＳ−１〜Ｓ−ｎ間の相関性を把握し、かかる相関性の変化に基づいて対象機械１００全体の挙動の変化を把握するものである。
【００１８】
具体的には、図１Ｂに示すように、実施形態に係る故障予知方法では、「正常状態分」の相関性を示す各センサＳ−１〜Ｓ−ｎのセンサデータを用いて機械学習を実行し（ステップＳ１）、正常モデル１２ｄ’を生成する。なお、実施形態では、図１Ｂに正常モデル１２ｄ’をオートエンコーダとして図示するように、機械学習のアルゴリズムとしてディープラーニングを用いる。ディープラーニングについては公知のため、詳細な説明は省略する。
【００１９】
ここで、「正常状態分」とは、対象機械１００が運用初期段階などにおいて正常状態にあった所定期間（以下、「正常期間」と言う場合がある）のセンサデータ群を指す。かかる正常状態分のセンサデータ間の相関性に基づいて生成される正常モデル１２ｄ’により、言わば対象機械１００の正常状態をモデル化することができる。
【００２０】
そして、実施形態に係る故障予知方法では、図１Ｂに示すように、かかる正常モデル１２ｄ’に対し、「評価分」の相関性を示す各センサＳ−１〜Ｓ−ｎのセンサデータを入力し、その結果得られる正常モデル１２ｄ’の出力値（回帰値）から相関のズレ量を算出する。そして、かかる相関のズレ量に基づき、正常状態からの乖離度（以下、単に「乖離度」と言う場合がある）を評価する（ステップＳ２）。
【００２１】
かかる乖離度が大きければ、故障予兆を示すとして、対象機械１００の故障を予知することができる。なお、ここで「評価分」とは、たとえば運用中に対象機械１００から出力されて蓄積されたセンサデータ群のうち、評価対象となる所定期間（以下、「評価期間」と言う場合がある）のセンサデータ群や、対象機械１００からリアルタイムで出力されるセンサデータ群などを指す。
【００２２】
このように、実施形態に係る故障予知方法では、対象機械１００全体の挙動をセンサＳ−１〜Ｓ−ｎ間の相関性によって把握し、その挙動の変化は、正常状態の相関性をモデル化した正常モデル１２ｄ’の出力値により得ることができる。そして、かかる出力値に基づく乖離度の大きさにより、対象機械１００の故障を予知する。たとえば、乖離度が故障予兆ありを示す所定の判定閾値以上であれば、ユーザに対し異常を通知する。
【００２３】
したがって、実施形態に係る故障予知方法によれば、たとえば故障発生時のセンサデータに基づく機械学習により生成される予測モデルを用いた故障予知方法であれば必要となってくる、すべての故障現象のモデル化の実施などといった煩雑な工程は不要となる。すなわち、実施形態に係る故障予知方法によれば、対象機械１００の故障予兆を簡便に捉えることが可能となる。
【００２４】
なお、実施形態に係る故障予知方法では、図１Ａに示すように、各センサデータの時間変動、すなわち時系列の相関性を特徴ベクトル（以下、単に「ベクトル」と言う）に含めた機械学習を行い、センサデータの時間変動に現れる故障の予兆を把握可能にしている。これにより、対象機械１００の故障予兆を精度よく捉えることができる。
【００２５】
ところで、対象機械１００は、複数の運転モードを有する場合がある。かかる場合、図１Ｃに示すように、対象機械１００は、時間の経過とともに、運転モードを「モード切替」しながら動作する。なお、ここでは、「第１運転モード」と「第２運転モード」の２つのモードを切り替えながら対象機械１００が動作している例を示しているが、無論、運転モードは３つ以上であってもよい。なお、運転モードは、分かりやすい例を挙げれば、たとえば冷暖熱機における暖房運転または冷房運転などである。
【００２６】
対象機械１００は、仮に故障なく正常に動作している正常状態であっても、このような運転モードが異なれば、図１Ｄに示すように、センサＳ−１〜Ｓ−ｎのうちのあるセンサ（図中では、センサＳ−１〜Ｓ−３）は、センサデータの傾向が異なる場合がある。
【００２７】
すなわち、同じ正常状態にあっても、運転モードが異なれば、センサＳ−１〜Ｓ−ｎ間の相関性は異なる場合がある。こうした運転モードの違いによる正常状態の特徴の違いは、正常モデル１２ｄ’を生成する機械学習用のデータセットが、すべての運転モードにおけるあらゆる正常状態を漏れなく網羅するほど豊富にあれば捉えられる可能性はある。
【００２８】
ただし、対象機械１００の運用初期段階などでは、そのような充分なデータセットを予め収集しておくことは難しい。そこで、予め収集できただけのデータセットで正常モデル１２ｄ’を生成することとなるが、そうなれば、正常モデル１２ｄ’は、上述した運転モードの違いによる正常状態の特徴の違いを捉えきれないおそれがある。これは、すなわち、運転モードの違いに関わらず、対象機械１００の正常状態を１つの正常モデル１２ｄ’でモデル化しようとすることに起因する。
【００２９】
そこで、実施形態に係る故障予知方法では、対象機械１００の運転モードのそれぞれに対応する複数の正常モデル１２ｄ−１，１２ｄ−２…を生成することとした。そして、評価分となるデータセットを、対応する正常モデルにそれぞれ入力して得られる乖離度を統合しつつ、対象機械１００の故障予兆を判定することとした。
【００３０】
具体的には、図１Ｅに示すように、実施形態に係る故障予知方法では、まず「正常期間」における各運転モード中の「正常状態分」それぞれのデータセットを用いた機械学習により、正常モデル群１２ｄを生成する。
【００３１】
正常モデル群１２ｄには、たとえば「第１運転モード」中の「正常状態分」を用いた機械学習により生成された第１正常モデル１２ｄ−１や、「第２運転モード」中の「正常状態分」を用いた機械学習により生成された第２正常モデル１２ｄ−２などが含まれる。
【００３２】
そして、実施形態に係る故障予知方法では、「評価期間」における各運転モード中の「評価分」それぞれのデータセットを、正常モデル群１２ｄのうちの対応する正常モデル１２ｄ−１，１２ｄ−２…へ入力する。たとえば、「第１運転モード」中の「評価分」は、第１正常モデル１２ｄ−１へ入力され、かかる入力に対する「乖離度」が出力される。また、たとえば、「第２運転モード」中の「評価分」は、第２正常モデル１２ｄ−２へ入力され、かかる入力に対する「乖離度」が出力される。このように、実施形態に係る故障予知方法では、図中に示すように「モードごとに乖離度を算出」する。
【００３３】
そして、かかるモードごとに算出した乖離度をたとえば同一の時間軸上にマッピングなどすることによって正常モデル群１２ｄ全体における乖離度を統合し、故障予兆があるか否かを判定する。こうした判定処理の具体例については、図４を用いた説明で後述する。
【００３４】
これにより、実施形態に係る故障予知方法によれば、対象機械１００が複数の運転モードを有する場合であっても、対象機械１００の故障予知精度を向上させることができる。
【００３５】
また、実施形態に係る故障予知方法では、たとえば１つの乖離度を導出すべき所定期間において、運転モードの違いによる複数の乖離度が算出されている場合に、所定のルールに沿って１つの乖離度を選択する。このような具体例は図５Ａを用いた説明で後述する。
【００３６】
また、たとえば「モード切替」が実施された直後などには、かかる切り替えの影響により、センサデータが不安定な傾向を示す場合がある。こうした場合、正常状態にあるものの、言わば外れ値を示すセンサデータが、機械学習用の「正常状態分」にも、評価対象となる「評価分」にも含まれやすい。
【００３７】
こうした場合に備え、実施形態に係る故障予知方法では、かかる「モード切替」の直後などのセンサデータを所定のルールに沿って取り扱い、故障予知精度を確保することとしている。たとえば、実施形態に係る故障予知方法では、「モード切替」の直後の所定期間をいわゆる不感帯として取り扱う。こうした取り扱いの具体例については、図５Ｂ〜図５Ｄを用いた説明で後述する。
【００３８】
以下、上述した故障予知方法を適用した実施形態に係る故障予知システム１の構成について、さらに具体的に説明する。
【００３９】
図２は、実施形態に係る故障予知システム１のブロック図である。なお、図２では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素を機能ブロックで表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
【００４０】
換言すれば、図２に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。たとえば、各機能ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。
【００４１】
なお、図２を用いた説明では、これまでに既に述べた構成要素については、説明を簡略化するか、省略する場合がある。
【００４２】
図２に示すように、故障予知システム１は、故障予知装置１０と、対象機械１００とを備える。故障予知装置１０と、対象機械１００とは、ネットワーク接続されて有線または無線により通信可能に設けられ、故障予知装置１０は、対象機械１００からのセンサデータを適宜収集可能に設けられている。
【００４３】
故障予知装置１０は、制御部１１と、記憶部１２とを備える。制御部１１は、収集部１１ａと、抽出部１１ｂと、生成部１１ｃと、評価部１１ｄと、判定部１１ｅと、報知部１１ｆとを備える。
【００４４】
記憶部１２は、ハードディスクドライブやデータフラッシュ、不揮発性メモリ、レジスタといった記憶デバイスであって、収集データ１２ａと、モード切り分け情報１２ｂと、学習用データセット群１２ｃと、正常モデル群１２ｄと、評価用データセット群１２ｅと、評価情報１２ｆとを記憶する。
【００４５】
制御部１１は、故障予知装置１０の全体制御を行う。収集部１１ａは、対象機械１００のセンサ群からのセンサデータを所定の周期で収集して、収集データ１２ａへ格納する。収集する所定の周期は、経年変化等による故障予兆を示す緩やかな挙動の変化を検知するうえでは、１５分〜１時間程度であってもよい。
【００４６】
抽出部１１ｂは、運用初回時に設定される正常期間およびモード切り分け情報１２ｂに基づき、収集データ１２ａから運転モードごとの正常状態分のデータセットを抽出し、学習用データセット群１２ｃへ格納する。
【００４７】
また、抽出部１１ｂは、たとえばユーザに指定される評価期間およびモード切り分け情報１２ｂに基づき、収集データ１２ａから運転モードごとの評価分のデータセットを抽出し、評価用データセット群１２ｅへ格納する。
【００４８】
モード切り分け情報１２ｂは、収集データ１２ａへ格納されたセンサデータ群の運転モードに応じた切り分けに関する情報である。ここで、モード切り分け情報１２ｂの一例について、図３を用いて説明する。
【００４９】
図３は、モード切り分け情報１２ｂの一例を示す図である。図３に示すように、モード切り分け情報１２ｂは、各運転モードを切り分けるためのセンサの組み合わせ、および、その閾値を関連付けた情報である。
【００５０】
図３の例では、たとえば第１運転モードに少なくともセンサＳ−１，Ｓ−２を含むセンサの組み合わせが関連付けられており、そのうちセンサＳ−１のセンサデータが３０を超えているとともに（図中の「＞３０」参照）、組み合わせ中の他のセンサのセンサデータも閾値に関する条件を満たしているセンサデータ群を、抽出部１１ｂは、第１運転モード中のデータセットとして抽出する。
【００５１】
同じく、図３の例では、たとえば第２運転モードには少なくともセンサＳ−１を含むセンサの組み合わせが関連付けられており、そのうちセンサＳ−１のセンサデータが３０以下であるとともに（図中の「≦３０」参照）、組み合わせ中の他のセンサのセンサデータも閾値に関する条件を満たしているセンサデータ群を、抽出部１１ｂは、第２運転モード中のデータセットとして抽出する。
【００５２】
なお、ここでは、「組み合わせ」と記載したが、１つのセンサのみのセンサデータによって、運転モードが切り分けられてもよい。
【００５３】
図２の説明に戻り、つづいて生成部１１ｃについて説明する。生成部１１ｃは、学習用データセット群１２ｃを用いた機械学習を実行して、正常モデル群１２ｄを生成する。すなわち、生成部１１ｃは、たとえば第１運転モード中の正常状態分を示す学習用データセットからは第１正常モデル１２ｄ−１を生成する。また、生成部１１ｃは、たとえば第２運転モード中の正常状態分を示す学習用データセットからは第２正常モデル１２ｄ−２を生成する（図１Ｅ参照）。このように、生成部１１ｃは、運転モードごとの機械学習を実行して、運転モードそれぞれに対応する正常モデル１２ｄ−１〜１２ｄ−ｎを生成する。
【００５４】
評価部１１ｄは、評価用データセット群１２ｅに含まれる、抽出部１１ｂによって抽出された運転モードごとの評価分のデータセットを、それぞれ対応する正常モデル１２ｄ−１〜１２ｄ−ｎへ入力し、それぞれの出力結果を受け取る。そして、評価部１１ｄは、受け取った出力結果に基づいて故障予兆を判定するための各種評価値を算出し、評価情報１２ｆへ格納する。評価値は、運転モードごとの正常状態からの乖離度を含む。
【００５５】
具体的には、評価部１１ｄは、運転モードごとの評価分のデータセットをそれぞれ対応する正常モデル１２ｄ−１〜１２ｄ−ｎへ入力したときの入力と出力の誤差、すなわち相関のズレ量に基づいて、運転モードごとの乖離度を算出し、評価情報１２ｆへ格納する。
【００５６】
判定部１１ｅは、評価情報１２ｆを参照して、運転モードごとの乖離度をたとえば同一の時間軸上にマッピングし、評価期間における正常モデル群１２ｄ全体における乖離度を統合して、故障予兆があるか否かを判定する。
【００５７】
ここで、判定部１１ｅが実行する判定処理の一例について図４を用いて説明する。図４は、判定部１１ｅが実行する判定処理の説明図である。なお、図４の上段には、運転モードの違いに関わらず、対象機械１００の正常状態を１つの正常モデル１２ｄ’（図１Ｂ参照）でモデル化した場合を比較例として示している。図４の下段は、実施形態の場合である。
【００５８】
図４に示すように、判定部１１ｅは、たとえば算出した正常状態からの乖離度のそれぞれを同一の時間軸上にマッピングする。そして、所定の判定閾値Ｔｈ１を超える時点を、故障予兆があるとして判定する。
【００５９】
ここで、運転モードの違いを考慮せず１つの正常モデル１２ｄ’によって乖離度を算出する比較例の場合、少量のデータでは、運転モードの違いによる正常状態の特徴の違いを充分に学習しきれない場合がある。すると、対象機械１００が運転モードを切り替えつつ運用された場合、たとえば図４の上段に示すように、正常状態からの乖離度は、正常状態であったにも関わらず、時間軸に沿って終始四散するような不安定な傾向を示す場合がある。
【００６０】
こうなると、判定閾値Ｔｈ１を超える時点はあらゆる箇所に存在することとなり、判定部１１ｅが仮にかかる判定結果をユーザへ報知しても、ユーザが真に故障予兆が現れた箇所を特定することは難しい。
【００６１】
これに対し、実施形態に係る故障予知方法では、運転モードの違いを考慮し、運転モードごとの正常モデル１２ｄ−１〜１２ｄ−ｎによって、運転モードごとに乖離度を算出するので、運転モードの違いによる正常状態の特徴の違いを、少量のデータでも充分に学習することが可能となる。
【００６２】
すると、図４の下段に示すように、対象機械１００が運転モードを切り替えつつ運用された場合であっても、正常状態からの乖離度を、比較例に比べて安定した値として算出することができる。そして、判定部１１ｅが、たとえばかかる乖離度のマッピング結果および判定閾値Ｔｈ１を超える時点をユーザへ報知することにより、ユーザは、図中のＭ１，Ｍ２，Ｍ３部を、故障予兆が発生した箇所として容易に特定することができる。
【００６３】
図２の説明に戻り、つづいて報知部１１ｆについて説明する。報知部１１ｆは、判定部１１ｅから判定結果の通知を受け付けた場合に、たとえば図４の下段に示したような乖離度のマッピング結果および判定閾値Ｔｈ１を超える時点を含む報知情報を生成し、外部装置へ報知する。
【００６４】
ところで、対象機械１００の実際の運用においては、ユーザが、故障予兆があるかないかの通知を１日に１回受ければ充分であるといったケースも存在する。かかる場合、たとえば１日のうちに運転モードの切り替えが１回以上発生すれば、実施形態では、運転モードごとに乖離度が算出されるため、算出された複数の乖離度のうちから１つを選択する必要がある。
【００６５】
図５Ａは、乖離度の選択例を示す図である。図５Ａに示すように、対象機械１００が、たとえば某日において午前は第１運転モードで動作し、午後は第２運転モードで動作したものとする。
【００６６】
そして、評価部１１ｄは、午前の第１運転モードに対応する乖離度として「０．１」を算出し、午後の第２運転モードに対応する乖離度として「０．７」を算出したものとする。
【００６７】
かかる場合、判定部１１ｅは、故障予兆があるかないかの通知が１日に１回でよい場合、乖離度を、１日分として値が大きい方を採用し、判定閾値Ｔｈ１を超えるか否かを判定して、その結果をユーザへ通知する。
【００６８】
すなわち、こうした場合に、少しでも大きい値の乖離度に基づく判定結果をユーザへ通知することにより、実際に故障が予知された場合の対処を、ユーザに早急にとらせることが可能となる。
【００６９】
ところで、既に述べたが、たとえば「モード切替」が実施された直後などには、かかる切り替えの影響により、センサデータが不安定な傾向を示す場合がある。こうした場合、正常状態にあるものの、言わば外れ値を示すセンサデータが、機械学習用の「正常状態分」にも、評価対象となる「評価分」にも含まれやすい。
【００７０】
こうした場合に備え、実施形態に係る故障予知装置１０は、かかる「モード切替」の直後などのセンサデータを所定のルールに沿って取り扱い、故障予知精度を確保する。かかる点について、具体的に図５Ｂおよび図５Ｃを用いて説明する。
【００７１】
図５Ｂおよび図５Ｃは、運転モード切り替え時に対する抽出部１１ｂの動作説明図（その１）および（その２）である。図５Ｂに示すように、時間ｔ１において「第１運転モード」から「第２運転モード」への「モード切替」が発生したものとする。
【００７２】
かかる場合、センサデータが不安定な傾向を示しやすい「第２運転モード」への切り替え直後につき、たとえば抽出部１１ｂは、時間ｔ１からの所定期間αを「不感帯」とする。
【００７３】
ここで、「不感帯」とするとは、たとえば抽出部１１ｂが、所定期間αの間のセンサデータは学習用としても評価用としても抽出しないことを指す。すなわち、センサデータが不安定化しやすい所定期間αについて学習したり評価したりしないようにすることで、たとえば正常状態を示すセンサデータ群に外れ値が含まれるのを防ぐことができ、故障予知精度を確保するのに資することができる。なお、少なくとも学習用として抽出しないことで、少なくとも正常モデル群１２ｄの精度を確保するようにしてもよい。
【００７４】
また、所定期間αの間のセンサデータを全く抽出しないのではなく、一部のセンサデータのみを抽出しないようにしてもよい。たとえば、所定期間αの間のセンサデータのそれぞれにつき、「モード切替」前からの変化率（誤差でも可）を算出し、図５Ｃに示すようにかかる変化率の正規分布をとって、かかる正規分布における標準偏差２σ以上に該当するセンサデータ（図中のＭ４部参照）を抽出しないようにしてもよい。
【００７５】
これにより、所定期間αにおいて急峻な変化を示し、不安定化していると推定されるセンサデータについて学習したり評価したりしないようにすることで、故障予知精度を確保するのに資することができる。
【００７６】
なお、図５Ｃの例では標準偏差２σ以上としたが、あくまで一例であって、センサデータ抽出しない判定の基準を限定するものではない。
【００７７】
また、図５Ｂおよび図５Ｃでは、所定期間αに対する抽出部１１ｂの動作例を示したが、所定期間αに対して判定部１１ｅが所定の動作を行うこととしてもよい。図５Ｄは、運転モード切り替え時に対する判定部１１ｅの動作説明図である。
【００７８】
たとえば、図５Ｄに示すように、判定部１１ｅは、「モード切替」の時間ｔ１から所定期間αの間に該当する正常状態からの乖離度については、故障予兆があると判定するための判定閾値Ｔｈ１を上げることとしてもよい。
【００７９】
このように、所定期間αで不安定化しやすいセンサデータに基づいて算出された乖離度に対し、判定閾値Ｔｈ１を上げて故障予兆を判定するための感度を鈍らせることによっても、故障予知精度を確保するのに資することができる。
【００８０】
次に、実施形態に係る故障予知装置１０が実行する処理手順について、図６Ａおよび図６Ｂを用いて説明する。図６Ａおよび図６Ｂは、実施形態に係る故障予知装置１０が実行する処理手順を示すフローチャート（その１）および（その２）である。
【００８１】
図６Ａに示すように、まず制御部１１が、運用初回であるか否かを判定する（ステップＳ１０１）。ここで、運用初回である場合（ステップＳ１０１，Ｙｅｓ）、つづいて制御部１１は、正常期間を設定する（ステップＳ１０２）。正常期間は、たとえば「○月×日から３０日間」などがシステム上設定される。運用初回でない場合（ステップＳ１０１，Ｎｏ）、ステップＳ１０５（図６Ｂ参照）へ制御を移す。ステップＳ１０５以降については、後述する。
【００８２】
そして、抽出部１１ｂが、モード切り分け情報１２ｂに基づいて正常期間におけるモードごとの学習用データセットを抽出する。
【００８３】
つづいて、制御部１１は、ステップＳ１０４のループ処理を実行する。ステップＳ１０４は、ステップＳ１０３で抽出されたモードごとのデータセット数分が繰り返される。ステップＳ１０４１では、生成部１１ｃが、機械学習により正常モデル１２ｄ−１〜１２ｄ−ｎ（のうちのいずれか）を生成する。そして、生成した正常モデル１２ｄ−１〜１２ｄ−ｎへモードを紐付ける（ステップＳ１０４２）。
【００８４】
ステップＳ１０４のループ処理が終了すると、つづいてステップＳ１０５が実行される。図６Ｂに示すように、ステップＳ１０５では、抽出部１１ｂが、モード切り分け情報１２ｂに基づいて評価期間におけるモードごとの評価用データセットを抽出する。
【００８５】
つづいて、制御部１１が、ステップＳ１０６のループ処理を実行する。ステップＳ１０６は、ステップＳ１０５で抽出されたモードごとのデータセット数分が繰り返される。ステップＳ１０６１では、評価部１１ｄが、評価用データセットに該当のモードに対応する正常モデル１２ｄ−１〜１２ｄ−ｎ（のうちのいずれか）を用いて乖離度を算出する（ステップＳ１０６１）。
【００８６】
ステップＳ１０６のループ処理が終了すると、つづいて判定部１１ｅが、算出されたモードごとの乖離度に基づいて故障予兆を判定し、判定結果を報知した後（ステップＳ１０７）、処理を終了する。
【００８７】
ところで、上述してきた実施形態に係る故障予知装置１０は、たとえば図７に示すような構成のコンピュータ６０によって実現される。図７は、実施形態に係る故障予知装置１０の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ６０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）６１、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）６２、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）６３、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）６４、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）６５、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）６６、およびメディアインタフェース（Ｉ／Ｆ）６７を備える。
【００８８】
ＣＰＵ６１は、ＲＯＭ６３またはＨＤＤ６４に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ６３は、コンピュータ６０の起動時にＣＰＵ６１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ６０のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【００８９】
ＨＤＤ６４は、ＣＰＵ６１によって実行されるプログラムおよび当該プログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インタフェース６５は、通信ネットワークを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ６１へ送り、ＣＰＵ６１が生成したデータを、通信ネットワークを介して他の機器へ送信する。
【００９０】
ＣＰＵ６１は、入出力インタフェース６６を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ６１は、入出力インタフェース６６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ６１は、生成したデータを、入出力インタフェース６６を介して出力装置へ出力する。
【００９１】
メディアインタフェース６７は、記録媒体６８に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ６２を介してＣＰＵ６１に提供する。ＣＰＵ６１は、当該プログラムを、メディアインタフェース６７を介して記録媒体６８からＲＡＭ６２上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体６８は、たとえばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【００９２】
たとえば、コンピュータ６０が実施形態に係る故障予知装置１０として機能する場合、コンピュータ６０のＣＰＵ６１は、ＲＡＭ６２上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１１の各機能を実現する。また、ＨＤＤ６４には、記憶部１２内のデータが記憶される。コンピュータ６０のＣＰＵ６１は、これらのプログラムを、記録媒体６８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信ネットワークを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【００９３】
上述してきたように、実施形態に係る故障予知装置１０は、抽出部１１ｂと、生成部１１ｃと、評価部１１ｄと、判定部１１ｅとを備える。
【００９４】
抽出部１１ｂは、複数の運転モードを有する対象機械１００（「機械設備」の一例に相当）に設けられた複数のセンサＳ−１〜Ｓ−ｎのセンサデータのうち、対象機械１００の正常稼働時における正常状態分、および、任意の評価時における評価分を、運転モードごとに抽出する。
【００９５】
生成部１１ｃは、正常状態分のそれぞれを用いた機械学習を実行することによって、運転モードそれぞれに対応するセンサＳ−１〜Ｓ−ｎ間の相関性をモデル化した正常モデル１２ｄ−１〜１２ｄ−ｎを複数生成する。
【００９６】
評価部１１ｄは、評価分のそれぞれを対応する正常モデル１２ｄ−１〜１２ｄ−ｎへ入力することによって得られる正常モデル１２ｄ−１〜１２ｄ−ｎの出力値に基づいて、対象機械１００の正常状態からの乖離度を運転モードごとに算出する。
【００９７】
判定部１１ｅは、運転モードごとの乖離度を統合した統合結果に基づいて対象機械１００の故障予兆を判定する。
【００９８】
したがって、実施形態に係る故障予知装置１０によれば、対象機械１００の故障予知精度を向上させることができる。
【００９９】
なお、上述した実施形態では、機械学習のアルゴリズムとしてディープラーニングを用いるものとしたが、用いるアルゴリズムを限定するものではない。したがって、ＳＶＭ（Support  Vector  Machine）のようなパターン識別器を用いたサポートベクタ回帰等の回帰分析手法により機械学習を実行し、正常モデル群１２ｄを生成してもよい。また、ここで、パターン識別器はＳＶＭに限らず、たとえばアダブースト（AdaBoost）などであってもよい。また、ランダムフォレストなどを用いてもよい。
【０１００】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【０１０１】
１    故障予知システム
１０    故障予知装置
１１    制御部
１１ａ  収集部
１１ｂ  抽出部
１１ｃ  生成部
１１ｄ  評価部
１１ｅ  判定部
１１ｆ  報知部
１２    記憶部
１２ａ  収集データ
１２ｂ  モード切り分け情報
１２ｃ  学習用データセット群
１２ｄ  正常モデル群
１２ｅ  評価用データセット群
１２ｆ  評価情報
１００    対象機械
Ｓ−１〜Ｓ−ｎ  センサ
【図１Ａ】
2020052459.tif 000003
【図１Ｂ】
2020052459.tif 000004
【図１Ｃ】
2020052459.tif 000005
【図１Ｄ】
2020052459.tif 000006
【図１Ｅ】
2020052459.tif 000007
【図２】
2020052459.tif 000008
【図３】
2020052459.tif 000009
【図４】
2020052459.tif 000010
【図５Ａ】
2020052459.tif 000011
【図５Ｂ】
2020052459.tif 000012
【図５Ｃ】
2020052459.tif 000013
【図５Ｄ】
2020052459.tif 000014
【図６Ａ】
2020052459.tif 000015
【図６Ｂ】
2020052459.tif 000016
【図７】
2020052459.tif 000017