(57)【要約】【課題】機械系を構成する機械要素の状態を表すデータにもとづいて不具合の予兆を発見して事前に不具合箇所を推定する不具合推定装置を提供する。【解決手段】実施形態に係る不具合推定装置は、抄紙機の電動機を含む機械系の機械要素の不具合を推定する。不具合推定装置は、前記機械要素の動作音を集音する集音装置によって収集された集音データを、収集した時刻に紐づけて記憶する記憶部と、前記集音データを前記時刻ごとに抽出し、前記集音データの周波数解析を実行して、あらかじめ設定された周波数に対する不具合推定データにもとづいて前記機械要素の不具合発生を推定する演算部と、を備える。【選択図】図１
2019105010.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
抄紙機の電動機を含む機械系の機械要素の不具合を推定する不具合推定装置であって、
前記機械要素の動作音を集音する集音装置によって収集された集音データを、収集した時刻に紐づけて記憶する記憶部と、
前記集音データを前記記憶部から前記時刻ごとに抽出し、前記集音データの周波数解析を実行して、あらかじめ設定された周波数に対する不具合推定データと比較することによって前記機械要素の不具合発生を推定する演算部と、
を備えた不具合推定装置。
【請求項２】
前記演算部は、撮像装置によって撮像された工程の映像データ、および、抄紙機を制御するプロセスコントローラに入出力された操作履歴データを、前記時刻に紐づけて前記記憶部に記憶させ、前記時刻に同期して、周波数解析された前記集音データ、映像データおよび前記操作履歴データを出力し、これらの前記時刻に同期した前記集音データ、映像データおよび前記操作履歴データにもとづいて前記不具合推定データを設定する請求項１記載の不具合推定装置。
【請求項３】
前記演算部では、前記不具合推定データは、前記機械要素のそれぞれに応じた周波数帯域に設定された請求項１または２に記載の不具合推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、紙類を製造する抄紙機やワインダを駆動する電動機を含む機械系の不具合の予兆をオペレータに知らせる不具合推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
抄紙機やワインダ等における不具合の分析では、保全員が、プロセスコントローラによって収集された制御信号や電気信号、さらに撮像装置によって取得された映像データを検討することにより行われる。実際に異常が発生し、修理等のメンテナンスを行う過程で不具合の分析が行われることが多い。
【０００３】
抄紙機やワインダ等の製紙設備は、１か月以上の長期間の連続稼働をする必要があり、突発的な故障等による設備の停止は、極力回避される。連続稼働の間に一定のメンテナンス期間が設けられるが、すべての機器等を均等に点検していたのでは、不具合の予兆を見逃すおそれがある。実際に設備に不具合が発生した場合には、修理や原因解析のため操業が一時中断し操業損失が発生し、修理箇所等の判明に長時間を要するとの懸念もある。
【０００４】
このような事態を避けるために、熟練したオペレータ等が各機械系の状態を、稼働状態のまま、視覚や聴覚等を用いて、不具合の予兆を検知することが行われる場合がある。しかし、人間の感覚に頼るのでは、客観的な不具合対策を実施するのに困難な場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第３１１７９３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
この発明の実施形態は、機械系を構成する機械要素の状態を表すデータにもとづいて不具合の予兆を発見して事前に不具合箇所を推定する不具合推定装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態に係る不具合推定装置は、抄紙機の電動機を含む機械系の機械要素の不具合を推定する。不具合推定装置は、前記機械要素の動作音を集音する集音装置によって収集された集音データを、収集した時刻に紐づけて記憶する記憶部と、前記集音データを前記時刻ごとに抽出し、前記集音データの周波数解析を実行して、あらかじめ設定された周波数に対する不具合推定データにもとづいて前記機械要素の不具合発生を推定する演算部と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本実施形態では、取得時刻に紐づけられた集音データを周波数解析して、機械要素の不具合発生を推定するので、事前に不具合箇所を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】抄紙機を例示する模式的なブロック図である。
【図２】実施形態に係る不具合推定装置を例示するブロック図である。
【図３】不具合推定データの取得方法を説明するための模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。
なお、図面は模式的または概念的なものであり、各部分の厚みと幅との関係、部分間の大きさの比率などは、必ずしも現実のものと同一とは限らない。また、同じ部分を表す場合であっても、図面により互いの寸法や比率が異なって表される場合もある。
なお、本願明細書と各図において、既出の図に関して前述したものと同様の要素には、同一の符号を付して詳細な説明を適宜省略する。
【００１１】
図１は、抄紙機を例示する模式的なブロック図である。
図１に示すように、抄紙機１００は、紙類を製造する複数のパートを含む。これに限らないが、この例では、抄紙機１００は、ワイヤパート、プレスパート、ドライヤパート、カレンダパートおよびリールパートを含んでいる。ワイヤパート（図１のWire Part）では、ワイヤシート上に、製造するペーパーの材料（水分を含んだパルプ）が塗布されており、シート状態で次工程に搬送される。プレスパート（図１のPress Part）では、シート状のパルプを厚さ方向に圧力をかけて材料を引き延ばし所定の形状に成形する。ドライヤパート（図１のDryer Part）では、引き延ばされた材料を十分乾燥させる。カレンダパート（図１のCalender Part）では、乾燥されたシートの表面に塗工を行う。リールパート（図１のReel Part）では、完成したシートをリールに巻き取る。
【００１２】
これらの各パートでは、電動機（たとえば誘導電動機等）１０１、ギア（たとえば減速ギア、図示せず）およびリール１０２を含む機械系によってシートや材料が搬送される。電動機等を含む機械系は、１つのパートにおいて複数台設けられている。複数台設けられた機械系は、それぞれ連動して制御される。たとえば電動機の１つは、駆動装置１１１によって速度制御される。駆動装置１１１は、たとえばインバータ装置である。他の電動機は、張力検出器（図示せず）によって検出された張力を制御するように駆動装置によって駆動される。各パート間の機械系の動作も、必要に応じて連動するように制御される。なお、各駆動装置１１１は、電力変換装置１１２によって直流電力を供給されて動作する。電力変換装置１１２は、たとえばコンバータ装置である。電力変換装置１１２は、１台または複数台の駆動装置１１１に直流電力を供給する。
【００１３】
これら連動して動作する機械系のうち１つが動作不良になると、その機械系が属するパートはもちろん、抄紙機１００全体が停止する等の不具合に陥るおそれがある。
【００１４】
本実施形態の不具合推定装置１０は、設備中に用いられている各機械系の機械要素（電動機、ギア、リールその他の可動機器）の音のデータを収集して、収集した集音データを周波数解析することによって、機械系の劣化の度合い等から不具合を推定する。
【００１５】
不具合の推定は、不具合に至る前（予兆）に現れる異常データを検出することによって行う。たとえば、異常データを検出するためのしきい値（不具合推定データ）は、実際に不具合に至るまでの期間（不具合が摩耗等による場合には、余寿命と呼ぶ）が推定できるように設定される。このようなしきい値は、あらかじめ設定されているが、後述するように、実際の不具合現象や不具合の予兆現象に応じて取得された分析結果にもとづいて、より正確な値に修正される。
【００１６】
集音装置２０は各機械系の機械要素の近傍に配置されており、機械系の音のデータを収集する。集音装置２０は、たとえばマイクロフォンである。工程を撮像するカメラに内蔵されているマイクロフォンを集音装置２０として流用してもよい。集音する対象の機械要素の配置や構造等に応じて、集音の指向性を適切に設定するようにしてもよい。
【００１７】
集音装置２０は、電動機、ギアおよびロールを含む機械系の音のデータを収集する。電動機、ギアおよびロールは、それぞれ回転速度や慣性等の機械的パラメータの相違にもとづいて、異なる周波数帯域のデータを有している。
【００１８】
集音装置２０によって収集された音のデータは、たとえばイーサネット（登録商標）等のハブ４０を介して、不具合推定装置１０に取り込まれる。また、不具合推定装置１０は、たとえば通信インタフェース１９やゲートウェイサーバ等を介して、プロセスコントローラ２４が駆動装置等とやりとりする操作履歴データを取得することができる。
【００１９】
不具合推定装置１０は、以下詳述するように、集音データにもとづいて、機械系の不具合の予兆を検出してその発生を推定し、余寿命とすることができる。
【００２０】
図２は、実施形態に係る不具合推定装置を例示するブロック図である。
図２に示すように、不具合推定装置１０は、演算部１１と、記憶部１２と、を備える。演算部１１は、記憶部１２に接続されている。たとえば、演算部１１は、コンピュータ装置のＣＰＵを含む。以下説明する演算部１１の各部の一部または全部は、記憶部１２に格納されたプログラムにしたがって、ＣＰＵが逐次実行することによって実現されてもよい。つまり、演算部１１の各構成要素の一部または全部は、ＣＰＵによって実行されるプログラムの各ステップによって実現される。
【００２１】
記憶部１２は、ＣＰＵを含む演算部１１にバス等を介して接続され、相互にデータをやり取りすることができる。記憶部１２は、演算部１１の制御のもと、通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）１９を介して、外部の通信ネットワーク３０に接続される。演算部１１および記憶部１２は、同一の筐体に収納されている場合に限らず、別々の筐体（装置）として提供されてもよい。たとえば、ＨＭＩソフトウェアを搭載するＨＭＩ端末や他のアプリケーションサーバに演算部１１を含み、データサーバ上の記憶装置に記憶部１２を含み、これらは相互に通信ネットワークによって接続されるようにしてもよい。
【００２２】
通信ネットワーク３０は、汎用または専用のネットワークである。通信ネットワーク３０には、集音装置２０、撮像装置２２およびプロセスコントローラ２４が適切なインタフェースによって接続される。
【００２３】
プロセスコントローラ２４には、入出力機器等の制御状態を表示する表示器２６や、入出力機器等を操作する操作用品２８等が接続されている。プロセスコントローラ２４には、ＨＭＩ端末が接続され、操作用品２８の一部や表示器２６の表示内容を表示するようにしてもよい。
【００２４】
記憶部１２には、集音装置２０によって収集された抄紙機１００の各集音データが記憶される。各集音データは、たとえば定周期で収集される。これらの集音データは、データを取得した時刻に紐づけられて記憶部１２に記憶される。
【００２５】
集音データ抽出部１３は、たとえば時刻を指定することによって、対応する集音データを記憶部１２から抽出する。
【００２６】
データ解析部１４は、集音データ抽出部１３によって抽出された集音データを入力する。データ解析部１４は、時間領域の集音データを周波数領域のデータに変換する。データ解析部１４は、たとえば高速フーリエ変換によって、集音データを周波数解析可能なデータに変換する。
【００２７】
不具合推定部１５は、周波数領域の集音データを入力して、その音の発生源の不具合の発生を推定する。不具合推定部１５は、周波数範囲に応じた不具合推定のためのしきい値を有する。集音データのうち、その周波数範囲のデータが不具合推定のしきい値に達した場合には、不具合推定部１５は、余寿命が残り少なく、残った寿命の経過後に不具合が発生し得ることを知らせる警報信号を出力する。不具合推定のしきい値は、あらかじめ設定されている。また、不具合推定のしきい値は、映像データや操作履歴データを分析することによって、生成することができる。
【００２８】
不具合推定装置１０は、映像データ抽出部１６と、操作履歴抽出部１７と、同期再生部１８と、をさらに含む。映像データ抽出部１６および操作履歴抽出部１７は、時刻に紐づけられており、所望の時刻を指定することによって、その時刻に紐づけられた映像データおよび操作履歴データを抽出することができる。
【００２９】
同期再生部１８には、指定された時刻に紐づけられた集音データ、映像データおよび操作履歴データが入力される。同期再生部１８に入力される集音データは、この例では、周波数領域のデータである。同期再生部１８では、たとえば連続する時刻を指定することによって、集音データ、映像データおよび操作履歴データを時間同期して再生出力することができる。
【００３０】
同期再生部１８は、不具合推定部１５が警報信号を生成した場合に、その生成時刻の前後の時間範囲を含めた時間領域のデータを再生することができる。この時間領域のデータは、別途指定された、いずれかの操作履歴データや映像データを再生表示することができる。
【００３１】
実施形態の不具合推定装置１０の動作について説明する。
実施形態の不具合推定装置１０では、同期再生部１８によって時間同期して再生出力されたデータを分析することによって、余寿命のためのしきい値を設定する。
図３は、不具合推定データの取得方法を説明するための模式図である。
図３には、特定の時刻を指定した場合に、同期再生部１８から出力される各種データが示されている。この例では、６種類のデータが同時に示されている。これらのデータは、たとえば、不具合推定装置１０に接続された表示装置に表示される。
【００３２】
図３の最上段の図は、集音データを周波数解析した結果を表示する図であり、横軸が周波数を表し、縦軸が音の強度（レベル）を表している。
図３の２段目の図は、撮像装置２２によって撮像された搬送物の映像である。この例では、位置Ｘ０よりも右側で搬送物に乱れが生じていることが示されている。位置Ｘ０には、たとえば速度制御された電動機によって回転駆動されているリールが設けられている。
図３の３段目の図は、抄紙機１００のうち選択されたパートにおけるリールの速度Ｖ１，Ｖ２の測定値の時間変化を表す図である。この例のように、速度の測定値は、１つに限らず２つの場合もあるし、それ以上を表示する場合もある。
図３の４段目の図は、抄紙機１００のうち選択されたパートの速度制御されたリールの速度指令値の時間変化を表す図である。この例のように、速度指令値は、１つの場合もあるが、２つあるいはそれ以上を表示する場合もある。
図３の５段目の図は、抄紙機１００のうち選択されたパートにおける搬送物の張力Ｔ１，Ｔ２の測定値の時間変化を表す図である。この例のように、張力の測定値は、１つに限らず２つの場合もあるし、それ以上を表示する場合もある。
図３の最下段の図は、抄紙機１００のうち選択されたパートの張力制御された搬送物の張力指令値Ｔ＊の時間変化を表す図である。この例のように、張力指令値は、１つの場合もあるが、２つあるいはそれ以上を表示する場合もがある。
【００３３】
速度および張力の測定値や指令値は、特定の時刻（この場合には時刻ｔ０）を指定すると、その前後のデータを同時に表示することができる。特定の時刻は、不具合推定部１５が警報信号を生成したときの時刻である。特定の時刻は、警報信号を生成した時刻のほか、オペレータが任意の時刻を手動等によって設定することもできる。
【００３４】
特定の時刻ｔ０が設定されると、時刻ｔ０の前後の時間の各データが同時に表示される。この例のように、表示データ上に、時刻のカーソルが表示され、オペレータは、カーソルを所望の時刻に動かすことができる。
【００３５】
音の周波数解析データに関しては、時刻ｔ０を指定することによって、時刻ｔ０に紐づけられた集音データが抽出されて表示される。オペレータがカーソルを前後に動かすと、時刻ｔ０の前後の時刻のデータが表示される。
【００３６】
搬送物の映像データも、時刻ｔ０に紐づいたデータが抽出されているが、カーソルの移動に応じて、時刻ｔ０の前後の映像データが表示される。
【００３７】
図示の例では、時刻ｔ０において、搬送物に乱れが生じている。そして、搬送物に乱れが生じた時刻とほぼ同時刻に、主幹制御装置において設定されていた速度指令値Ｖ０＊が、現場オペレータの手動によって指令値Ｖ１＊に修正されたことを示している。
【００３８】
したがって、この例では、手動修正をトリガーにして、張力制御が不安定となり、搬送物に乱れが生じたものと考えられる。このように、制御が不安定になる現象は、その機械系の劣化が進んでいる場合が多く、何らかのトリガーによって、実際の不具合が現出する場合がある。そこで、その場合のデータを取得、分析することによって、その機械系の余寿命を推定することができる。
【００３９】
より具体的には、実際の不具合を生じた時刻の前後のデータから、集音データの周波数特性に変化を生じはじめるときと、実際の不具合が生じたときの周波数特性とを比較して、不具合推定のためのしきい値を周波数に応じて設定する。
【００４０】
集音データの周波数解析結果のデータも、時刻カーソルの移動によって、どの周波数のレベルが顕著に変化するか等を視認することができる。
【００４１】
集音データの周波数解析結果のデータは、いくつかの周波数範囲の領域を含んでいる。たとえば、この例では、比較的低い周波数の領域Ｉ、中程度の周波数の領域ＩＩおよび比較的高い周波数の領域ＩＩＩを含んでいる。集音データは、電動機、ギア、ロール等の速度の異なる機械系の音の周波数のデータを含んでいる。速度は、一般に、電動機、ギア、ロールの順で低下するため、周波数の領域Ｉには、主としてロールに関連する音のデータ、周波数の領域ＩＩには、主として、ギアに関連する音のデータ、周波数の領域ＩＩＩには、電動機に関連する音のデータの情報が含まれていると考えられる。
【００４２】
たとえば、周波数特性の変化において、領域ＩＩＩにおけるレベルの変化が破線のように顕著であることが視認された場合には、電動機に異常が生じていることが推定される。
【００４３】
時刻データを巻き戻して、集音データの周波数特性に変化を生じ始めたときのレベルおよびそのときの周波数（周波数範囲）を取得し、このレベルを不具合推定のためのしきい値とすることができる。
【００４４】
不具合推定のためのしきい値は、図３の一点鎖線のように、周波数領域ごとに設定することができる。不具合推定装置１０では、いずれの周波数領域におけるしきい値を超えたか否かを検出することによって、機械系のうちどの部分で不具合の予兆が検出されているかを推定することができる。
【００４５】
この機械系において、集音データの周波数特性のレベルがこのしきい値に達した場合には、その機械系の余寿命が上述で取得された値であることがわかる。そのため、オペレータ等は、その機械系に寿命が到来する前の定期メンテナンスや、他の修理期間等を利用して、その機械系のメンテナンス、交換等を行うことができる。
【００４６】
近年のプロセス制御システムでは、操作履歴データ等のプロセスデータ等を、時系列で大量に取得し、少ない記憶領域で記憶することが可能である。また、実際に不具合が発生して設備が停止することは頻繁に生じるわけではない。そこで、不具合推定のためのしきい値をあらかじめ低めに設定しておいて、警報信号を生成させ、そのときのデータを収集して分析することによって、分析結果にもとづいて、しきい値を修正するようにしてもよい。さらに、各データの関連性を機械学習させて、関連性の強いデータを自動的に抽出するようにして、しきい値の設定を自動化するようにしてもよい。
【００４７】
実施形態の不具合推定装置１０の効果について説明する。
実施形態の不具合推定装置１０では、機械系が発生する音を時系列で集音して、周波数解析し、不具合推定のデータであるしきい値と比較することによって、不具合発生の予兆を表す警報信号を出力する。そのため、不具合発生の予兆のある機械系を定期メンテナンス時に集中的に解析、補修等を行うことによって、未然に突発的な事故を防ぐことができる。定期メンテナンス時に補修等を行うので、不規則に抄紙機を停止させる必要がないので、操業効率を維持、向上させることができる。
【００４８】
不具合推定装置１０では、集音データの周波数領域ごとにしきい値を設け、不具合推定を行うことができるので、機械系のいずれの部分で不具合の予兆があるのか推定することが可能になる。したがって、対象部分の補修等により多くの時間をさくことができるので、効率よくメンテナンスを行うことができる。
【００４９】
不具合推定装置１０では、集音データとともに、工程の映像データおよびプロセスコントローラの操作履歴データを時間同期させて収集するので、集音データの周波数領域データの異常と、関連するデータの異常の傾向を時間を変えて把握することができる。そのため、効率よく不具合発生を分析することができ、より正確な不具合の予兆検出が可能になる。
【００５０】
以上説明した実施形態によれば、駆動のための機械系の状態を表すデータにもとづいて不具合の予兆を発見して事前に不具合箇所を推定する不具合推定装置を実現することができる。
【００５１】
以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他のさまざまな形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明およびその等価物の範囲に含まれる。また、前述の各実施形態は、相互に組み合わせて実施することができる。
【符号の説明】
【００５２】
１０  不具合推定装置、１１  演算部、１２  記憶部、１３  集音データ抽出部、１４  データ解析部、１５  不具合推定部、１６  映像データ抽出部、１７  操作履歴抽出部、１８  同期再生部、１９  通信インタフェース、２０  集音装置、２２  撮像装置、２４  プロセスコントローラ、２６  表示器、２８  操作用品、３０  通信ネットワーク、４０  ハブ、１００  抄紙機、１０１  電動機、１０２  リール、１１１  駆動装置、１１２  電力変換装置
【図１】
2019105010.tif 000003
【図２】
2019105010.tif 000004
【図３】
2019105010.tif 000005