(57)【要約】【課題】人の目では分からない潜在的な不具合の予兆を見つけることができる情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置は、回転機械に設けられた１ないし複数のセンサの過去のデータを機械学習して生成された分類モデルを有し、センサの新たな時系列のデータを前記分類モデルに入力し、前記分類モデルの出力のトレンドに基づいて、前記回転機械に不具合の予兆があるか否かを推定する推定部を備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転機械の運転状態に関連する１ないし複数のセンサの過去のデータを機械学習して生成された分類モデルを有し、前記センサの新たな時系列のデータを前記分類モデルに入力し、前記分類モデルの出力のトレンドに基づいて、前記回転機械に不具合の予兆があるか否かを推定する推定部
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記推定部は、前記分類モデルの出力のトレンドが、正常に分類される確からしさが時間の経過につれて減少していくトレンドである場合に、前記回転機械に不具合の予兆があると推定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記分類モデルによる分類の種類に前記回転機械の保全記録における不具合の種類を紐づけて記憶する記憶部をさらに備え、
前記推定部は、前記回転機械に不具合の予兆があると推定した場合には、前記分類モデルの出力のトレンドにおいてそれに分類される確からしさが時間の経過につれて増加していく分類を特定し、当該分類に紐づけられた不具合の種類に基づいて、前記回転機械の不具合の種類を推定する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記センサは、音、振動、温度、電流、電圧、周波数、圧力、流量、回転速度、AE（アコースティックエミッション）のうちの１つまたは２つ以上を計測する、
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記データは、前記センサの出力から変換されて取り出される周波数、位相および強度のデータである、
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記回転機械は、ポンプ、送風機、冷凍機、圧縮機、除塵機、撹拌機、バルブ、ＣＭＰ装置、めっき装置、電動機、蒸気タービンのうちのいずれかである、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
回転機械の運転状態に関連する１ないし複数のセンサの過去のデータを機械学習して前記分類モデルを生成する分類モデル生成部
をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項８】
コンピュータを、
回転機械の運転状態に関連する１ないし複数のセンサの過去のデータを機械学習して生成された分類モデルを有し、前記センサの新たな時系列のデータを前記分類モデルに入力し、前記分類モデルの出力のトレンドに基づいて、前記回転機械に不具合の予兆があるか否かを推定する推定部
として機能させることを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項９】
回転機械に設けられた１ないし複数のセンサの過去のデータを機械学習して生成された分類モデルに、前記センサの新たな時系列のデータをし、前記分類モデルの出力のトレンドに基づいて、前記回転機械に不具合の予兆があるか否かを推定する
ことを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理プログラム、および情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、機械設備に取り付けられたセンサのデータを、専門家が人の目で見て異常の予兆の有無を判定することが行われている。しかしながら、影響因子はわかっていても、組み合わせによって異常になる寄与度合いは通常不明であり、熟練した専門家であっても、人の目による判断では潜在的な不具合の予兆は見つけることができないことがある。
【０００３】
特許文献１には、圧縮機の吸入温度や吐出温度の所定期間における平均変化率（上昇率）が所定値以上である場合、異常の予兆があると機械的に判定する情報処理手段が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５８８７２１７公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に提案される技術によれば、熟練した専門家でなくても異常の予兆の有無を判定できるようになり、人手不足に対応できるようになるが、その判定基準・判定手法は、専門家が用いる判定基準・判定手法を単に数値で置き換えただけであるから、人の目では分からない潜在的な不具合の予兆を見つけることはできない。
【０００６】
本発明は、以上のような点を考慮してなされたものでる。本発明の目的は、人の目では分からない潜在的な不具合の予兆を見つけることができる情報処理装置、情報処理プログラムおよび情報処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様に係る情報処理装置は、
回転機械の運転状態に関連する１ないし複数のセンサの過去のデータを機械学習して生成された分類モデルを有し、前記センサの新たな時系列のデータを前記分類モデルに入力し、前記分類モデルの出力のトレンドに基づいて、前記回転機械に不具合の予兆があるか否かを推定する推定部
を備える。
【０００８】
このような態様によれば、センサの過去のデータを機械学習することにより生成される分類モデルを利用して、センサの新たな時系列のデータから、回転機械に不具合の予兆があるか否かを推定するため、判定基準・判定手法が専門家の知識や経験とは無関係であり、人の目では分からない潜在的な不具合の予兆を見つけることが可能である。
【０００９】
本発明の第２の態様に係る情報処理装置は、第１の態様に係る情報処理装置であって、
前記推定部は、前記分類モデルの出力のトレンドが、正常に分類される確からしさが時間の経過につれて減少していくトレンドである場合に、前記回転機械に不具合の予兆があると推定する。
【００１０】
本発明の第３の態様に係る情報処理装置は、第１または２の態様に係る情報処理装置であって、
前記分類モデルによる分類の種類に前記回転機械の保全記録における不具合の種類を紐づけて記憶する記憶部をさらに備え、
前記推定部は、前記回転機械に不具合の予兆があると判定した場合には、前記分類モデルの出力のトレンドにおいてそれに分類される確からしさが時間の経過につれて増加していく分類を特定し、当該分類に紐づけられた不具合の種類に基づいて、前記回転機械の不具合の種類を推定する。
【００１１】
このような態様によれば、人の目では分からない潜在的な不具合の予兆を見つけることができるだけでなく、その不具合の種類を推定することができるようになる。これにより、不具合の種類に応じて迅速に対応することが可能となる。
【００１２】
本発明の第４の態様に係る情報処理装置は、第１〜３のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、
前記センサは、音、振動、温度、電流、電圧、周波数、圧力、流量、回転速度、AE（アコースティックエミッション）のうちの１つまたは２つ以上を計測する。
【００１３】
本発明の第５の態様に係る情報処理装置は、第１〜４のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、
前記データは、前記センサの出力から変換されて取り出される周波数、位相および強度のデータである。
【００１４】
このような態様によれば、データ量を大幅に減らすことができ、これにより、処理の高速化が可能となる。
【００１５】
本発明の第６の態様に係る情報処理装置は、第１〜５のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、
前記回転機械は、ポンプ、送風機、冷凍機、圧縮機、除塵機、撹拌機、バルブ、ＣＭＰ装置、めっき装置、電動機、蒸気タービンのうちのいずれかである。
【００１６】
本発明の第７の態様に係る情報処理装置は、第１〜６のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、
回転機械の運転状態に関連する１ないし複数のセンサの過去のデータを機械学習して前記分類モデルを生成する分類モデル生成部
をさらに備える。
【００１７】
本発明の第８の態様に係る情報処置プログラムは、
コンピュータを、
回転機械の運転状態に関連する１ないし複数のセンサの過去のデータを機械学習して生成された分類モデルを有し、前記センサの新たな時系列のデータを前記分類モデルに入力し、前記分類モデルの出力のトレンドに基づいて、前記回転機械に不具合の予兆があるか否かを推定する推定部
として機能させる。
【００１８】
本発明の第９の態様に係る情報処理方法は、
回転機械の運転状態に関連する１ないし複数のセンサの過去のデータを機械学習して生成された分類モデルに、前記センサの時系列のデータを前記分類モデルに入力し、前記分類モデルの出力のトレンドに基づいて、前記回転機械に不具合の予兆があるか否かを推定する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、人の目で見てわからないような不具合の予兆を見つけることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】図１は、一実施の形態に係る情報処理装置を備えたシステムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、一実施の形態に係る回転機械システムの構成を示す概略図である。
【図３】図３は、一実施の形態に係る情報処理装置による情報処理方法の一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、分類モデル生成部の処理の一例を説明するための概念図である。
【図５】図５は、不具合紐づけテーブルの一例を示す図である。
【図６】図６は、推定部の処理の一例を説明するための概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下に、添付の図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、以下の説明および以下の説明で用いる図面では、同一に構成され得る部分について、同一の符号を用いるとともに、重複する説明を省略する。
【００２２】
図１は、一実施の形態に係る情報処理装置１０を備えたシステム１００の構成を示すブロック図である。
【００２３】
図１に示すように、本実施の形態に係るシステム１００は、複数の回転機械システム１ａ〜１ｃと、情報処理装置１０とを備えている。このうち情報処理装置１０は、各回転機械システム１ａ〜１ｃをそれぞれ制御する回転機械システム制御部１０２ａ〜１０２ｃと、各回転機械システム制御部１０２ａ〜１０２ｃと通信可能な情報処理部１０１とを有している。以下、一対のペアを組んでいる回転機械システムおよび回転機械システム制御部にそれぞれ符号１、１０２を付して代表して説明することがある。
【００２４】
図２は、一実施の形態に係る回転機械システム１の構成を示す概略図である。なお、以下では回転機械システム１の一例として発電用システムについて説明するが、発電用システムはあくまで一例であり、本実施の形態に係る回転機械システムは発電用システムに限定されるものではなく、たとえば、浄水場、下水処理場、揚水機場、排水機場、発電所（水力・火力・原子力・バイオマス・地熱）、石油・化学プラント、工場（造船・重機・鉄鋼・紙パルプ等）であってもよい。
【００２５】
図２に示す例では、回転機械システム１は、発電用システムであって、押込送風機２と、炉３と、ボイラ４と、通風機５と、蒸気タービン６と、ボイラ給水ポンプ７と、機器冷却水ポンプ８とを有している。
【００２６】
このうち押込送風機２は、回転機械であり、羽根車を回転させることにより、大気中の空気を炉３へと送り出す。炉３は、押込送風機２から供給される空気を利用して、可燃物（石炭、石油、LNG、木材、ごみ等）を燃焼させることにより、灰と排ガスとを生成する。
【００２７】
通風機５は、回転機械であり、羽根車を回転させることにより、炉３にて生成された排ガスを誘引し、煙突から大気中へと排出する。ボイラ４は、炉３から通風機５へと誘引される排ガスの熱を利用して、ボイラ給水ポンプ７から供給される水を加熱することにより、蒸気を生成する。
【００２８】
蒸気タービン６は、ボイラ４で生成された蒸気のエネルギーを利用して羽根車を回転させることにより、電気と水が生成する。ボイラ給水ポンプ７は、回転機械であり、羽根車を回転させることにより、蒸気タービン６にて生成された水をボイラ４へと送り出す。
【００２９】
機器冷却水ポンプ８は、回転機械であり、羽根車を回転させることにより、各機器２〜７に冷却水を循環させる。
【００３０】
各回転機械には、１ないし複数のセンサが設けられている。１ないし複数のセンサは、音、振動、温度、電流、電圧、電源周波数、圧力、流量、回転速度、AE（アコースティックエミッション）、軸変位、軸トルク、機器ケーシングの歪、架台の歪のうちの１つまたは２つ以上を計測してもよい。図示された例では、押込送風機２には、温度センサ２ａと、電流センサ２ｂと、振動センサ２ｃと、入口空気流量センサ２ｄとが設けられている。また、炉３には、炉内圧力センサ３ａが設けられている。また、通風機５には、温度センサ５ａと、電流センサ５ｂと、振動センサ５ｃと、煙突排ガス流量センサ５ｄとが設けられている。また、ボイラ給水ポンプ７には、温度センサ７ａと、電流センサ７ｂと、振動センサ７ｃと、給水流量吐出圧力センサ７ｄとが設けられている。さらに、機器冷却水ポンプ８には、温度センサ８ａと、電流センサ８ｂと、振動センサ８ｃと、冷却水温度センサ８ｄとが設けられている。各センサの出力は、情報処理装置１０へと送信される。
【００３１】
次に、情報処理装置１０の構成について説明する。なお、以下の説明では、情報処理装置１０が、回転機械の運転状態に関連するセンサのデータに基づいて回転機械に不具合の予兆があるか否かを推定する構成の一例として、押込送風機２に設けられたセンサ２ａ〜２ｄのデータに基づいて押込送風機２に不具合の予兆があるか否かを推定する構成について説明するが、これに限られるものではなく、たとえば、情報処理装置１０は、通風機５に設けられたセンサ５ａ〜５ｄのデータに基づいて誘引通風機５に不具合の予兆があるか否かを推定するように構成されていてもよいし、ボイラ給水ポンプ７に設けられたセンサ７ａ〜７ｄのデータに基づいてボイラ給水ポンプ７に不具合の予兆があるか否かを推定するように構成されていてもよいし、機器冷却水ポンプ８に設けられたセンサ８ａ〜８ｄのデータに基づいて機器冷却水ポンプ８に不具合の予兆があるか否かを推定するように構成されていてもよい。
【００３２】
図１に示すように、情報処理装置１０は、各回転機械システム１ａ〜１ｃをそれぞれ制御する回転機械システム制御部１０２ａ〜１０２ｃと、各回転機械システム制御部１０２ａ〜１０２ｃと通信可能な情報処理部１０１とを有している。情報処理部１０１と回転機械システム制御部１０２ａ〜１０２ｃの少なくとも一部はコンピュータにより実現される。
情報処理部１０１は各回転機械システム制御部１０２ａ〜１０２ｃから各回転機械システム１ａ〜１ｃのプロセスデータを受け取り、情報処理部１０１からは機器のアラーム信号や故障信号が各回転機械システム制御部１０２ａ〜１０２ｃに出力される。
【００３３】
図１に示す例では、情報処理部１０１は、制御部１２と、記憶部１３とを有しており、回転機械システム制御部１０２ａ〜１０２ｃはそれぞれ、通信部１１と、機器制御部１４とを有している。各部は、バスを介して互いに通信可能に接続されている。
【００３４】
このうち通信部１１は、回転機械システム１ａ〜１ｃの押込送風機２（回転機械）に設けられた各センサ２ａ〜２ｄと情報処理装置１０との間の通信インターフェースである。通信部１１は、各センサ２ａ〜２ｄと情報処理装置１０との間で情報を送受信する。
【００３５】
記憶部１３は、たとえばハードディスク等の固定型データストレージである。記憶部１３には、制御部１２が取り扱う各種データが記憶される。また、記憶部１３には、学習済みパラメータ１３ａと、保全記録紐づけテーブル１３ｂとが記憶される。学習済みパラメータ１３ａは、後述する分類モデル生成部１２ａにより生成される分類モデルを実現するためのデータである。保全記録紐づけテーブル１３ｂには、学習済みパラメータ１３ａにより実現される分類モデルによる分類の種類と押込送風機２（回転機械）の保全記録における不具合の種類とが紐づけて記憶されている。
【００３６】
図５は、保全記録紐づけテーブル１３ｂの一例を示す図である。図５に示す例では、保全記録と照合した結果に基づいて、４種類の分類Ｃ１〜Ｃ４のうち、分類Ｃ１には、「正常（不具合なし）」という状態が紐づけされ、分類Ｃ２には、「羽根車の変形」という不具合が紐づけされ、分類Ｃ３には、「羽根車に異物付着」という不具合が紐づけされ、分類Ｃ４には、「羽根車の腐食」という不具合が紐づけされて記憶されている。
【００３７】
保全記録紐づけテーブル１３ｂは、たとえば、保全記録が作成された日付と同じ日付（またはその前後の日付）のセンサ２ａ〜２ｄのデータが、分類モデルではどの分類に分類分けされるのかを特定し、特定された分類に当該保全記録に記録された不具合の種類を紐づけることにより、作成される。具体的には、たとえば、時刻Ｔ０の保全記録に「羽根車の変形」という不具合が記録されており、一方、図４に示すように、分類モデルでは時刻Ｔ０のセンサ２ａ〜２ｄのデータ（白丸）が分類Ｃ２に分類される場合には、分類Ｃ２には、「羽根車の変形」という不具合が紐づけされて記憶される。
【００３８】
制御部１２は、情報処理装置１０の各種処理を行う制御手段である。図２に示すように、制御部１２は、分類モデル生成部１２ａと、推定部１２ｂとを有している。これらの各部は、情報処理装置１０内のプロセッサが所定のプログラムを実行することにより実現されてもよいし、ハードウェアで実装されてもよい。
【００３９】
分類モデル生成部１２ａは、各センサ２ａ〜２ｄの過去のデータを機械学習（教師無し学習）して分類モデル（または分類モデルを実現するための学習済みパラメータ１３ａ）を生成する。分類モデル（または分類モデルを実現するための学習済みパラメータ１３ａ）の生成アルゴリズムとしては、たとえば、ｔｗｏ−ｓｔｅｐ法やウォード法などの階層的手法が用いられてもよいし、ｋ−ｍｅａｎｓ法やコホーネント法などの非階層的手法が用いられてもよい。
【００４０】
図４は、分類モデル生成部１２ａの処理の一例を説明するための概念図である。図４において、各白丸は、それぞれ異なる日時に取得されたセンサ２ａ〜２ｄのデータを示している（図４に示す例では、図示の理解のしやすさの便宜上、２軸のみ図示されているが、本実施の形態に係る分類モデルの生成において、軸の数が２軸に限定されないことは言うまでもない）。分類モデル生成部１２ａは、センサ２ａ〜２ｄの過去のデータ（白丸）を機械学習（教師無し学習）することにより、センサ２ａ〜２ｄの過去のデータ（白丸）を機械的に分類分けして分類モデルを生成する。図４に示す例では、センサ２ａ〜２ｄの過去のデータ（白丸）は、破線で囲まれた４つの分類Ｃ１〜Ｃ４に分類分けされている。図４において、符号Ａ１〜Ａ４を付して示すバツ印は、各分類Ｃ１〜Ｃ４の中心位置を示している。
【００４１】
分類モデル生成部１２ａは、各センサ２ａ〜２ｄの過去のデータとして、センサ２ａ〜２ｄの出力そのものを機械学習して分類モデルを生成してもよいし、センサ２ａ〜２ｄの出力から周波数分析されて取り出される周波数、位相および強度のデータを機械学習して分類モデルを生成してもよい。
【００４２】
本件発明者らの知見によれば、センサ２ａ〜２ｄの出力そのものは、データ量が１日あたり３０メガバイト程度であるのに対し、センサ２ａ〜２ｄの出力から変換されて取り出される周波数、位相および強度のデータは、データ量が１日あたり２０〜３０バイト程度である。したがって、各センサ２ａ〜２ｄの過去のデータとして、センサ２ａ〜２ｄの出力から周波数分析されて取り出される周波数、位相および強度のデータを利用することにより、データ量を大幅に減らすことができ、これにより、分類モデル生成部１２ａにおける処理の高速化が可能となる。
【００４３】
推定部１２ｂは、分類モデル生成部１２ａにより生成された分類モデル（学習済みパラメータ１３ａにより実現される分類モデル）を有しており、各センサ２ａ〜２ｄの新たな時系列のデータを分類モデルに入力する。各センサ２ａ〜２ｄの過去のデータを機械学習することにより生成された分類モデル（学習済みパラメータ１３ａにより実現される分類モデル）からは、センサ２ａ〜２ｃの新たな時系列のデータの各々について、その分類の種類が確からしさの情報とともに時系列で出力される。具体的には、たとえば、図６を参照し、時刻Ｔ１のセンサ２ａ〜２ｄのデータが分類モデルに入力されると、分類モデルからは、当該データが分類Ｃ１に分類される確からしさが９７％、分類Ｃ２に分類される確からしさが０％、分類Ｃ３に分類される確からしさが１％、分類Ｃ４に分類される確からしさが２％といった情報が出力される。
【００４４】
そして、推定部１２ｂは、分類モデルの出力のトレンド（時系列の変動の傾向）に基づいて、押込送風機２（回転機械）に不具合の予兆があるか否かを推定する。
【００４５】
推定部１２ｂは、分類モデルの出力のトレンドが、正常に分類される確からしさが時間の経過につれて減少していくトレンドである場合に、押込送風機２（回転機械）に不具合の予兆があると推定してもよい。
【００４６】
図６は、推定部１２ｂの処理の一例を説明するための概念図である。図６に示す例では、各時刻Ｔ１〜Ｔ３のデータに対応する各白丸が、時間の経過につれて分類Ｃ１の中心位置Ａ１から徐々に離れており、すなわち、分類モデルによって分類Ｃ１（＝「正常（異常なし）」の分類）に分類される確からしさが時間の経過につれて徐々に減少している。したがって、推定部１２ｂは、時刻Ｔ１〜Ｔ３の時系列のデータについての分類モデルの出力のトレンドに基づいて、押込送風機２（回転機械）に不具合の予兆があると推定する。
【００４７】
一方、図６に示す例では、各時刻Ｔ４〜Ｔ６のデータに対応する各白丸が、時間の経過につれて分類Ｃ１の中心位置Ａ１に対して離れたり近づいたりしており（一定の傾向を有しておらず）、すなわち、分類モデルによって分類Ｃ１（＝「正常（異常なし）」の分類）に分類される確からしさが時間の経過につれて減少したり増加したりしている（一定の傾向を有していない）。したがって、推定部１２ｂは、時刻Ｔ４〜Ｔ６の時系列のデータについての分類モデルの出力のトレンドに基づいて、押込送風機２（回転機械）に不具合の予兆は無いと推定する。
【００４８】
推定部１２ｂは、押込送風機２（回転機械）に不具合の予兆があると推定した場合には、分類モデルの出力のトレンドにおいて、それに分類される確からしさが時間の経過につれて増加していく分類を特定し、次いで、記憶部１３に記憶された保全記録紐づけテーブル１３ｂを参照し、当該分類に紐づけられた不具合の種類に基づいて、押込送風機２（回転機械）の不具合の種類を判別してもよい。
【００４９】
具体的には、たとえば、図６に示す例において、各時刻Ｔ１〜Ｔ３のデータに対応する各白丸が、時間の経過につれて分類Ｃ４の中心位置Ａ４に徐々に近づいており、すなわち、分類モデルによって分類Ｃ４に分類される確からしさが時間の経過につれて徐々に増加している。そして、図５に示すように、保全記録紐づけテーブル１３ｂでは、分類Ｃ４には、「羽根車の腐食」という不具合が紐づけられて記憶されている。したがって、推定部１２ｂは、記憶部１３に記憶された保全記録紐づけテーブル１３ｂを参照し、時刻Ｔ１〜Ｔ３の時系列のデータについての分類モデルの出力のトレンドに基づいて、不具合の種類が「羽根車の腐食」であると推定してもよい。
【００５０】
図１を参照し、情報処理装置１０は、回転機械システム１ａ〜１ｃと同一場所あるいは同一構内にあってもよいし、別の監視場所にあってもよいし、クラウドサーバ上に存在してもよい。
【００５１】
また、情報処理装置１０は、回転機械システム１ａ〜１ｃと同一場所・同一構内、クラウドサーバ、そして回転機械システム１ａ〜１ｃとは別の場所の監視場所のそれぞれで構成や機能を分担してもよい。
【００５２】
たとえば、回転機械システム１ａ〜１ｃと同一構内、さらに同一場所と近くに機器制御部１４と通信部１１と推定部１２ｂを設置することにより、より早く、より高精度に推定し制御に活用することが可能である。
【００５３】
また、分類モデル生成部１２ａをクラウドサーバあるいは監視場所に設置して集中して分類モデル（分類モデルを実現するための学習済みパラメータ）を生成することにより、今まで特定の回転機械システム１ａ〜１ｃで発生していた事象に対する分類モデルを別の回転機械システム１ａ〜１ｃで活用することができたり、多くの事象や機器のサンプルが得られるので学習効果や推定精度が向上する。
【００５４】
次に、このような構成からなる情報処理装置１０による情報処理方法の一例について説明する。図３は、情報処理方法の一例を示すフローチャートである。
【００５５】
図３に示すように、まず、分類モデル生成部１２ａが、センサ２ａ〜２ｄの過去のデータを機械学習して分類モデル（分類モデルを実現するための学習済みパラメータ１３ａ）を生成する（ステップＳ１１）。本実施の形態では、分類モデル生成部１２ａは、各センサ２ａ〜２ｄの過去のデータとして、センサ２ａ〜２ｄの出力から周波数分析されて取り出される周波数、位相および強度のデータを機械学習して分類モデル（分類モデルを実現するための学習済みパラメータ１３ａ）を生成する。これにより、センサ２ａ〜２ｄの出力そのものを機械学習する場合に比べて、学習データのデータ量を圧縮することができ、これにより、処理の高速化が可能となる。
【００５６】
もちろん、情報処理装置１０が、センサ２ａ〜２ｄの出力そのものを機械学習するのに十分な処理速度を有する場合は、周波数分析を行わずにセンサ２ａ〜２ｄの出力そのものを学習データとして用いてもよい。または、センサ２ａ〜２ｄの出力の一定期間（例えば１時間、１日間、１週間、１ヶ月間など）の平均値、中央値、最大値、最小値、標準偏差などの統計量を学習データとして用いてもよい。
【００５７】
次いで、図５を参照し、記憶部１３の保全記録紐づけテーブル１３ｂには、分類モデルによる分類の種類Ｃ１〜Ｃ４に、押込送風機２（回転機械）の保全記録における不具合の種類が紐づけられて記憶される（ステップＳ１２）。運転状態が時間とともに推移することにより、これらの不具合現象が発生する。
【００５８】
次に、推定部１２ｂは、センサ２ａ〜２ｄの新たな時系列のデータを分類モデル（学習済みパラメータ１３ａにより実現される分類モデル）に入力する（ステップＳ１３）。分類モデルからは、センサ２ａ〜２ｃの新たな時系列のデータの各々について、その分類の種類が確からしさの情報とともに時系列で出力される。
【００５９】
推定部１２ｂは、分類モデルの出力のトレンドに基づいて、押込送風機２（回転機械）に不具合の予兆があるか否を推定する（ステップＳ１４）。本実施の形態では、推定部１２ｂは、分類モデルの出力のトレンドが、分類Ｃ１（＝「正常（異常なし）」の分類）に分類される確からしさが時間の経過につれて減少していくトレンドであるか否かを判定し、そういったトレンドであった場合に、押込送風機２（回転機械）に不具合の予兆があると推定する。
【００６０】
そして、不具合の予兆があると推定された場合には（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、推定部１２ｂは、保全記録紐づけテーブル１３ｂを参照し、分類モデルの出力のトレンドに基づいて、押込送風機２（回転機械）の不具合の種類を推定する（ステップＳ１６）。より詳しくは、推定部１２ｂは、分類モデルの出力のトレンドにおいて、それに分類される確からしさが時間の経過につれて増加していく分類を特定し、次いで、記憶部１３に記憶された保全記録紐づけテーブル１３ｂを参照し、当該分類に紐づけられた不具合の種類に基づいて、押込送風機２（回転機械）の不具合の種類を判別する。その後、制御部１２は、押込送風機２（回転機械）を停止すべきか否かの判断を行う（ステップＳ１７）。押込送風機２（回転機械）を停止すべきでないと判断された場合には（ステップＳ１７：ＮＯ）、ステップＳ１３に戻って新たなデータについて処理が繰り返される。
【００６１】
ところで、発明が解決しようとする課題の欄で言及したように、特許文献１に提案される技術によれば、熟練した専門家でなくても異常の予兆の有無を判定できるようになり、人手不足に対応できるようになるが、その判定基準・判定手法は、専門家が用いる判定基準・判定手法を単に数値で置き換えただけであるから、人の目では分からない潜在的な不具合の予兆を見つけることはできなかった。
【００６２】
これに対し、本実施の形態によれば、推定部１２ｂが、センサ２ａ〜２ｄの過去のデータを機械学習することにより生成される分類モデルを利用して、センサ２ａ〜２ｄの新たな時系列のデータから、押込送風機２（回転機械）に不具合の予兆があるか否かを推定するため、判定基準・判定手法が専門家の知識や経験とは無関係であり、人の目では分からない潜在的な不具合の予兆を見つけることが可能である。
【００６３】
また、本実施の形態によれば、推定部１２ｂは、押込送風機２（回転機械）に不具合の予兆があると判定した場合には、分類モデルの出力のトレンドにおいてそれに分類される確からしさが時間の経過につれて増加していく分類を特定し、当該分類に紐づけられた不具合の種類に基づいて、回転機械の不具合の種類を推定するため、人の目では分からない潜在的な不具合の予兆を見つけることができるだけでなく、その不具合の種類を推定することができるようになる。これにより、不具合の種類に応じて迅速に対応することが可能となる。
【００６４】
また、本実施の形態によれば、センサ２ａ〜２ｄのデータは、センサ２ａ〜２ｄの出力から周波数分析される周波数、位相および強度のデータであるため、データ量を大幅に減らすことができ、これにより、処理の高速化が可能となる。
【００６５】
なお、上述した実施の形態では、情報処理装置１０により不具合の予兆が推定される回転機械として、押込送風機２が一例として挙げられて説明されたが、回転機械であれば送風機に限定されるものではなく、たとえば、ポンプ、冷凍機、圧縮機、除塵機、撹拌機、バルブ、ＣＭＰ（化学機械研磨）装置、めっき装置等の被動機であってもよいし、あるいは電動機、蒸気タービン等の原動機であってもよい。
【００６６】
分類モデル生成部１２ａが分類モデルを生成するために使用するセンサーデータ及び回転機械システム全体のプロセスデータは、最初は全部あるいは数多くの種類のデータを使用する場合もあるが、モデルの生成と学習が進めば、より少ない種類のセンサーデータやプロセスデータで同じ事象をモデル化できる場合もあり、そのような場合はより高速な処理が可能になる。
【００６７】
以上、本発明の実施の形態および変形例を例示により説明したが、本発明の範囲はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において目的に応じて変更・変形することが可能である。また、各実施の形態および変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【００６８】
また、本実施の形態に係る情報処理装置１０は１つまたは複数のコンピュータによって構成され得るが、１つまたは複数のコンピュータに情報処理装置１０を実現させるためのプログラム及び当該プログラムを記録した記録媒体も、本件の保護対象である。
【００６９】
本システムを使用することにより、機器の状態をタイムリーに把握することができるようになるため、従来の閾値管理や時間予防保全によるメンテナンスから、状態監視保全等の最適なメンテンスに変更することができ、交換部品の適正在庫・タイムリーな手配、保全員の最適配置、メンテナンススケジュールを予め計画可能になる等の効果が期待できる。
【符号の説明】
【００７０】
１、１ａ〜１ｃ      回転機械システム
２      押込送風機
３      焼却炉
４      ボイラ
５      誘引通風機
６      蒸気タービン
７      ボイラ給水ポンプ
８      機器冷却水ポンプ
１０    情報処理装置
１０１  情報処理部
１０２、１０２ａ〜１０２ｂ  回転機械システム制御部
１１    通信部
１２    制御部
１２ａ  分類モデル生成部
１２ｂ  推定部
１３    記憶部
１３ａ  学習済みパラメータ
１３ｂ  保全記録紐づけテーブル
１４    機器制御部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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