(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサを有する機械を備え、該機械の異常診断を行う機械異常診断装置において、
前記センサからのデータを収集、分析して作成した診断指標に関する診断指標データベースと、
前記機械の部品の点検履歴に関する点検履歴データベースとを備え、
補修・交換された部品を点検履歴から検索し、該部品に関連した診断指標のみ再作成することを特徴とする機械異常診断装置。
【請求項２】
請求項1の機械異常診断装置において
前記センサに関する診断指標に関する固定指標データベースとを備え、
前記部品に関連した診断指標の代わりに、前記固定指標データベースの固定指標を用いることを特徴とする機械異常診断装置。
【請求項３】
請求項1の機械異常診断装置において
前記部品を交換・補修した際にセンサ値が変化する関連センサを関連づけて管理する関連センサデータベースと、
該関連センサデータベースと前記診断指標データベースを検索して、補修・交換した部品から、再作成する診断指標を特定する再作成診断指標特定部とを備えたことを特徴とする機械異常診断装置。
【請求項４】
請求項1の機械異常診断装置において
前記診断指標の作成履歴を診断指標の種類ごとに記憶した指標作成履歴データベースを備えたことを特徴とする機械異常診断装置。
【請求項５】
請求項1の機械異常診断装置において
複数のセンサを有する機械として、エンジンを備えた機械であることを特徴とする機械異常診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサを持つ機械に関し、特に、センサデータから異常を診断する機械異常診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ガスエンジン、エレベータ、採掘機械、又は、建築機械などの機械を用いる場合、それらの機械を常に稼動させるため、機械を保守することは必須である。機械を保守するための有効な技術の一つには、機械の状態を計測するセンサを機械の各部に取り付け、そのセンサデータを収集して機械の異常を診断することによって、故障の予兆を検知する。また、故障からの修復手段を、管理者等に提供したりする技術が提案されている。機械の異常を診断するためには、機械の正常と正常を判別する診断指標が必要である。しかし機械の部品、例えばエンジンの交換、補修するなどして機械の状態が変化すると診断の指標も再作成する必要があった。図１１は機械の状態が変化する例として、部品補修として水を足す作業をすることでエンジンの冷却水圧力が変化してしまう例を示している。
従来技術では、機械に設置されたセンサが機械の状態を測定し、測定されたデータ（以下、センサデータと記載）からニューラルネットワークの機械学習を用いて診断の指標を作成しておき、随時その診断指標を再作成することで診断精度を保つ技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平6-294668
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献1では、機械の状態の変化後に診断指標を再作成するが、再作成のためには状態変化後のセンサデータを一定量収集して分析する必要がある。そのためセンサデータが収集完了するまでは機械が診断出来なくなる問題があった。特に特許文献1では、１つの診断指標で機械全体を診断するため、機械を部分的に交換・補修しただけでも、診断指標を再作成するまでは全く診断ができなくなってしまう。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記の課題を解決するために、本発明では複数のセンサを有する機械を備え、該機械の異常診断を行う機械異常診断装置において、
前記センサからのデータを収集、分析して作成した診断指標に関する診断指標データベースと、
前記機械の部品の点検履歴に関する点検履歴データベースとを備え、  
補修・交換された部品を点検履歴から検索し、該部品に関連した診断指標のみ再作成することを特徴とするものである。【０００６】
更に、本発明では機械異常診断装置において、
前記センサにする診断指標に関する固定指標データベースとを備え、
前記部品に関連した診断指標の代わりに、前記固定指標データベースの固定指標を用いることを特徴とするものである。【０００７】
更に、本発明では機械異常診断装置において、
前記部品を交換・補修した際にセンサ値が変化する関連センサを関連づけて管理する関連センサデータベースと、
該関連センサデータベースと前記診断指標データベースを検索して、補修・交換した部品から、再作成する診断指標を特定する再作成診断指標特定部とを備えたことを特徴とするものである。【０００８】
更に、本発明では機械異常診断装置において、
前記診断指標の作成履歴を診断指標の種類ごとに記憶した指標作成履歴データベースを備えたことを特徴とするものである。【０００９】
更に、本発明では機械異常診断装置において、
複数のセンサを有する機械として、エンジンを備えた機械であることを特徴とするものである。
また、上記の課題を解決するために、本発明では複数のセンサを有する機械を備えた機械異常診断装置において、
前記センサからのデータを収集、分析して前記センサの値の正常範囲を特定し、
前記正常範囲と動作中のセンサの値を比較することで機械の正常・異常を判断できる機能を備え、
部品を交換・補修した場合に、交換・補修後の新データを再度読み取り、新データを再度収集・分析して正常範囲を再度特定し、該正常範囲に基づき正常・異常を判断することを特徴とするものである。【００１０】
更に、本発明では機械異常診断装置において、
新データを再度収集・分析して正常範囲を再度特定する際に、新データ収集の開始日時及び終了日時を記録する機能を備えたことを特徴とするものである。【００１１】
更に、本発明では機械異常診断装置において、
新データを再度収集・分析して正常範囲を再度特定する際に、新データ収集の開始日時及び終了日時を表示することを特徴とするものである。【００１２】
更に、本発明では機械異常診断装置において、
交換・補修した部品に関係するセンサの過去のデータをリセットすることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、センサデータから異常を診断する機械異常診断装置において、部品の補修・交換によって変化してしまう診断指標の再作成中でも機械の診断を実現することが可能になる。【００１４】
また、本発明の機械異常診断装置によれば、
また、本発明によれば、点検した部位の診断指標のみ再作成すればよいので診断指標  の作成に必要な計算リソース、稼働データ収集量を削減することを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施例のシステムの全体構成図である
【図２】実施例のシステムのデータベースの内部データ構成図である
【図３】実施例のシステムのデータベースの内部データ構成図である
【図４】実施例のシステムのデータベースの内部データ構成図である
【図５】実施例のシステムのデータベースの内部データ構成図である
【図６】実施例のシステムのデータベースの内部データ構成図である
【図７】実施例のフローチャートである
【図８】実施例のフローチャートである
【図９】実施例のフローチャートである
【図１０】実施例で表示する画面例である
【図１１】実施例のフローチャートである
【図１２】実施例で表示する画面例である
【図１３】実施例で表示する画面例である
【図１４】実施例のシステムのデータベースの内部データ構成図である
【図１５】実施例のシステムの一時保管ファイル内のデータテーブル構造である
【図１６】実施例のシステムの一時保管ファイル内のデータテーブル構造である
【図１７】本発明の背景を説明する図面である
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明における実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【実施例１】
【００１７】
図１は本発明の全体構成を示した図面であり、図２、図３は図１の各データベースのテーブル構造を、図４、図５、図６は処理のフローを示している。図７、図８は機械の診断結果や、本システム管理者向けの診断指標の更新履歴等の画面表示の例を示している。
図1の本発明を示した全体構成において、機械100は保守の対象とする機械であり、例えば建築機械ならトラックやローダ、産業機械ならエレベータなどが該当する。
一時記憶部102はデータベース検索部155や再作成診断指標特定部150で取得した情報を一時格納するファイル機構である。
表示部105は類似事例の検索結果を表示する液晶ディスプレイなどで構成される。
機械の保守員や、診断指標が仕様通り更新されているかを監視する本システムの管理者は表示部105から診断結果や診断指標の更新履歴を得る。
診断部110は、診断する対象の機械100各部に取り付けられたセンサから送られてくるセンサデータから機械を診断し、機械の正常/異常を判別する。その判別に必要な
診断指標には機械のセンサデータの正常範囲が記述してあり、その正常範囲から逸脱したら以上と判断できる。
指標作成部115は機械のセンサデータから診断指標を作成する。機械のセンサデータを機械学習などのデータマイニング技術で分析し、センサデータの正常範囲を自動的に求める従来技術が適用できる。本発明でもセンサデータを一定量収集・分析して正常範囲を求め、診断指標として使う。診断指標作成に必要なセンサデータの収集量は使用するデータマイニング技術によって最適な量を決めてよい。
診断指標更新部120は指標作成部115で新規に作られた診断指標を診断指標データベース140に格納することで、古い診断指標を更新する。
図2〜図３では、図１の各データベース125,130,135,140,170について各データベースの詳細な内部構造を示す。
図５に指標作成履歴データベース125の内部構造を示す。【００１８】
指標作成履歴データベース125は、診断指標の作成履歴を診断指標の種類ごとに記憶している。
そして、診断指標の診断項目340(例  エンジン冷却水)を検索キーにして、過去作成した診断指標の作成開始日時330、再作成完了日時335を取得できる。
図４に点検履歴データベース130の内部構造を示す。
点検履歴データベース130は、機械をメンテナンス、点検した日時と点検内容、交換・補修した部品を記憶している。【００１９】
そして、点検日300を検索キーに点検内容305、交換・補修部品310を検索することができる。
点検内容305は点検時に行った作業の内容を示し、交換・補修部品310は作業中に交換・補修した部品を示す。
以上の点検内容305、交換・補修部品310の情報は、部品の交換・補修を行った保守員、あるいはその報告を受け取ったオペレータ員がデータ入力部175を用いて入力し、その入力データをデータベース更新部165によって点検履歴データベース130に記憶する。
図2にセンサデータベース135の内部構造を示す。
センサデータベース135は、機械に取り付けられたセンサの計測値を収集し、記憶している。【００２０】
そして、計測時刻200を検索キーにして各センサのその時の計測値をエンジン冷却水温度205、エンジン負荷率210のように記憶する。
図3に診断指標データベース140の内部構造を示す。【００２１】
診断指標データベース140は、現在診断に使用している診断指標を記憶する。図１のポンプ指標142,エンジン圧力指標145,エンジン冷却水指標148は診断指標の例である。
そして、診断指標ID250を検索キーにして診断項目255、関連センサ260、正常範囲265、使用状況270を検索できるようになっている。この診断指標ID250、診断項目255、関連センサ260、正常範囲265、使用状況270の詳細な構成を以下に説明する。【００２２】
診断指標ID250は診断指標を一意に特定するＩＤである。
診断項目255は例えばエンジン冷却水のような機械の診断対象となる項目の名前である。
関連センサ260は診断項目の正常/異常を判定する際の基準として用いるセンサの名前である。例えば関連センサが温度・圧力・速度ならば、その３つの値が正常範囲265で定められた範囲を超えていなければ正常と判断する。
正常範囲265は関連センサ260のセンサに対する正常範囲である。例えば正常範囲265が温度>10かつ圧力>30かつ速度>10なら、この条件を満たしていれば正常と判断する。
使用状況270はその診断指標の使用状況を示す。使用状況には現在、その診断指標を診断に使用している事を示す「使用中」と部品の補修・交換でその診断指標が診断に使用できなくなり、現在、診断指標を再作成している最中であることを示す「再作成中」の２つの値のどちらかが入る。【００２３】
図3に関連センサデータベース170の内部構造を示す。【００２４】
関連センサデータベース170は、部品と、その部品を交換・補修した際にセンサ値が変化する関連センサを紐づけて管理しているデータベースである。
変化の有無は機械の設計情報や、保守員の経験から判断し本データベース作成時に入力しておく。
図６にその内部構造を示す。部品370と関連センサ375を紐づけて管理しており、部品370から関連センサ375を検索することができる。【００２５】
再作成診断指標特定部150は、関連センサデータベース170と診断指標データベース140を検索することで、補修・交換した部品から、どの診断指標を再作成する必要があるかを特定する。【００２６】
データベース検索部155は図１の各データベース125,130,135,140,170を検索する機能を持ち、上記で説明した各データベースの検索キーから検索対象を取得する。【００２７】
データベース更新部165は図１の各データベース125,130,135,140,170を更新する機能を持つ。例えば図３の診断指標データベース140の使用状況270を変更したり、図４の点検履歴データベース130のデータを追加したりする。【００２８】
データ入力部175は、新しく機械の点検作業が発生した際に、点検作業を行った保守員や保守員からの報告を受けたオペ―レータが点検履歴データベース130にデータを追加するための装置である。データ入力部175はキーボードやマウス、音声入力などデータを入力する装置で構成される。【００２９】
固定指標データベース180は、本明細書で定める処理フロー中では再作成しない診断指標である固定指標を格納している。図１のポンプ固定指標182,エンジン圧力固定指標185,エンジン冷却水固定指標188は固定指標の例である。
図1の診断指標データベース１４０の診断指標を再作成している間にも固定指標データベース180の固定指標は診断に使用できる。
図14に詳細な固定指標データベース180の内部構造を示す。
内部構造は図2の診断指標データベース140とほぼ同様の構造およびデータ(図10の診断指標ID10250,診断項目10255関連センサ10260,固定正常範囲10265)を格納している。違いは固定指標データベース180の固定指標は再作成する事が無いため、診断指標を再作成中であるかどうかを示す図３の使用状況270が図1４の固定指標データベース1８0には不要という点である。
ポンプ固定指標182,エンジン圧力固定指標185,エンジン冷却水固定指標188の正常範囲10265は本システムの開発時やリプレース時などに、機械の設計書やカタログ値から機械の設計者が決めて入れておくことが可能である。【００３０】
次に、図７〜９のフローチャートを用いて図1の本発明のシステムで行われる異常診断、およびその診断指標を更新する処理を説明する。
図７のフローチャートにおいて、S100では機械の各センサ値を計測し、データベース更新部165を用いてセンサ値をセンサデータベース135に追加する。図2のセンサデータベース135のようにセンサ値の計測時刻200と各センサ値をセットにして追加する。【００３１】
S105はS100で計測したセンサ値から各診断指標を用いて機械の診断を行うサブルーチンである。
図８のフローチャートを用いてサブルーチンSUB01を説明する。【００３２】
S200では診断指標データベース140から診断指標IDの小さい順に診断指標のデータ(図３の診断指標ID250、診断項目255、関連センサ260、正常範囲265、使用状況270)を1件読み込む。【００３３】
S202では読み込んだ診断指標のデータのうち使用状況270を参照し、もし使用中なら診断に用いて良いのでS203に、そうでないなら診断指標の代わりに図14の固定指標を用いるためS204に進む。【００３４】
S203ではS200で読んだ診断指標のデータのうち関連センサ260と正常範囲265を一時記憶部102に読み出して記憶する。記憶した様子を図1５の一時記憶部102に示す。図１５には記憶した関連センサ10510と正常範囲10520をペアにしたデータ10500が示されている。【００３５】
S204は診断指標が使用中でない、つまり再作成中のため診断に使えないので、代替として固定指標を使う場合の固定指標を読み出す処理である。
S200で読んだ診断指標と同じ診断項目の固定指標を、固定指標データベース180から検索する。検索結果である固定指標の図1４の関連センサ10260と固定正常範囲10265を同図の一時記憶部102の関連センサ10510と正常範囲10520に記憶する
S205はS203 あるいはS204で一時記憶部102に読み出した診断指標から正常・異常を判別する。図1４のデータ10500の関連センサ10510と正常範囲10520を読み出し、関連センサ10510のセンサデータをセンサデータベース135から読み出して正常範囲10520の範囲内かを判別する。【００３６】
S210にて、もしセンサデータが正常範囲内なら正常と判断しS220に進む。正常範囲外なら異常と判断しS215に進む。【００３７】
S215は異常が出た診断項目を表示部105に表示する。図１０にその表示例を示す。【００３８】
S220はこれで全診断指標の診断が完了したかチェックし、もしまだ診断していない診断指標があればS200に戻ってもう1度診断を開始する。そうでないなら本サブルーチンSUB01を完了し図７に戻り、S110に進む。【００３９】
S110では点検履歴データベース130を検索し本日行った点検履歴を検索する。
図４の点検日300を検索キーにして点検内容305、交換・補修部品310を取得する。
S115ではS110で本日行った点検履歴が見つかればS120へ、見つからないなら引き続き診断を行うためS100に戻る。
S120では点検履歴から見つかった交換・補修部品310による機械の状態変化により、再作成する必要がある診断指標を特定するサブルーチンSUB02である。
図９を用いてサブルーチンSUB02を説明する。
S300では、点検履歴データベース130から交換・補修部品を取得する。
図４の点検日300を検索キーにして本日行った点検の交換・補修部品310を取得する。
S305では関連センサデータベース170からS300で取得した交換・補修部品によって値が変化するセンサの情報を取得する。図6の関連センサデータベース170の部品370を検索キーにS300で取得した交換・補修部品で値が変化する関連センサ375を取得する。【００４０】
S310では診断指標データベース140からS305で取得した関連センサに関係する診断指標を取得する。図2の診断指標データベース140の関連センサ260を検索キーにS305で取得した関連センサに関係する診断指標ID250を取得する。【００４１】
以上のS300〜S310により機械の状態変化により、再作成する必要がある診断指標の診断指標IDを特定できる。該IDをSUB02から図７のS120に返し、SUB2は終了する。終了後はS125に進む。【００４２】
S125ではSUB02から得られた、再作成すべき診断指標の使用状況を更新する。
現在が「使用中」なら「再作成中」に、元々再作成中ならそのままにする。
そのために図３の診断指標データベース140のうちSUB02から得られた診断指標IDに紐づく使用状況270を「再作成中」に更新する。
S130では、図５の指標作成履歴データベース125に新しいデータを1行追加し、S125で再作成開始した日時を図５の再作成開始日時330に記憶する。再作成完了日時335は空白でよい。
S135では診断指標の再作成を行うために必要なセンサデータ収集が完了したかチェックする。診断指標の再作成は、部品交換・補修後のセンサデータ傾向を分析して作成する。そのためセンサデータが作成方式によって決まる一定量必要である。部品交換・補修後のセンサデータがセンサデータベース135に一定量収集できていればS137に、そうでないならS100に戻って診断を再開する。
一定量収集できているかどうかは、S130で記憶した図５の再作成開始時刻330から現在までのセンサデータ量をセンサデータベース135から取得し、判断する。【００４３】
S137では部品交換・補修後から収集したセンサデータを用いて診断指標を再作成する。
S130では記憶した図3の再作成開始時刻330から現在まで収集したセンサデータ205,210,…をセンサデータベース135から取得する。取得したセンサデータから、指標作成部115がデータマイニングの機械学習などを用いて分析し、新しい診断指標を作成する。【００４４】
S140ではS137で作成した新しい診断指標で図３の診断指標データベース140の診断指標265を上書きする。【００４５】
S145ではS130で新規に指標作成履歴データベース125に追加したデータの再作成完了日時335に現在の時刻を上書きする。【００４６】
以上で、診断指標を更新するフローは完了する。【００４７】
次に、図12に図１１のフローチャートを用いて、本システムの運用中にシステム管理者が、診断指標が仕様通り更新、使用されている事をチェックするための画面を示す。
以下、診断指標の使用状況一覧900,診断指標「エンジン冷却水」履歴905を表示する手順を説明する。【００４８】
S400では図３の診断指標データベース140を検索し、各診断項目255とそれに紐づく使用状況270を取得し、図１２の診断指標の使用状況一覧900を表示した画面のように診断指標ごとの使用状況903を表示部105でシステム管理者に表示する。【００４９】
S405ではシステム管理者が図１２の診断指標の使用状況一覧900の画面に対し、現在の使用状況だけでなく、過去の履歴を確認したい場合に行う処理である。診断指標の使用状況一覧900の画面を見ているシステム管理者がマウスやキーボードといったデータ入力部175で、履歴を確認したい診断項目902を選択するとS410に進む
S410ではS405で選択された診断指標の履歴を図５の指標作成履歴データベース125から検索する。指標作成履歴データベース125に対し、選択された診断項目340を検索キーにして、再作成開始日時330と再作成完了日時335を取得する。再作成開始日時330と再作成完了日時335を図１３ の診断指標「エンジン冷却水」履歴905中の再作成開始日時907と再作成完了日時909のように表示部105で表示する。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
0005914697.tif 000014
【図１４】
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【図１５】
0005914697.tif 000016
【図１６】
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【図１７】
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