(57)【要約】【課題】試行錯誤による作業を要することなく、適切な診断結果を得ることができる状態診断方法等を提供する。【解決手段】診断対象における動作の開始時または動作の切り替え時を時間軸の起点とする時系列データの値の波形を対象波形として取得し、正常または異常を示す参照波形と、前記対象波形との類似度を算出する。算出された類似度に基づいて、前記診断対象の状態を判定する。【選択図】図１
2015075821.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
波形データに基づいて動作の状態を診断する状態診断方法において、
診断対象における動作の開始時または動作の切り替え時を時間軸の起点とする時系列データの値の波形を対象波形として取得するステップと、
正常または異常を示す参照波形と、前記取得するステップにより取得された前記対象波形との類似度を算出するステップと、
前記算出するステップにより算出された類似度に基づいて、前記診断対象の状態を判定するステップと、
を備えることを特徴とする状態診断方法。
【請求項２】
前記参照波形は、前記診断対象が正常なときにおける動作の開始時または動作の切り替え時を時間軸の起点とする時系列データの値の波形、または、前記診断対象が異常なときにおける動作の開始時または動作の切り替え時を時間軸の起点とする時系列データの値の波形であることを特徴とする請求項１に記載の状態診断方法。
【請求項３】
前記参照波形として複数の波形が用いられ、前記判定するステップでは、前記診断対象の状態は、前記算出するステップにおいても最も高い類似度が得られた参照波形に対応する状態であると判定することを特徴とする請求項１または２に記載の状態診断方法。
【請求項４】
前記算出するステップでは、前記参照波形と、前記取得するステップにより取得された前記対象波形を前記値を示す軸方向へシフトまたは伸縮させた波形と、を比較することで前記類似度を算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の状態診断方法。
【請求項５】
前記算出するステップでは、前記参照波形と、前記取得するステップにより取得された前記対象波形を時間軸方向へシフトまたは伸縮させた波形と、を比較することで前記類似度を算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の状態診断方法。
【請求項６】
波形データに基づいて動作の状態を診断する状態診断装置において、
診断対象における動作の開始時または動作の切り替え時を時間軸の起点とする時系列データの値の波形を対象波形として取得する取得手段と、
正常または異常を示す参照波形と、前記取得手段により取得された前記対象波形との類似度を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された類似度に基づいて、前記診断対象の状態を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする状態診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、波形データに基づいて動作の状態を診断する状態診断方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
工場やプラント、あるいは、鉄道、道路、橋梁など社会インフラにおいては、近年老朽化が著しい設備が多く、保全コストの増大が危惧されている。このような状況では、定期的に設備を保守、点検、整備、あるいは、交換するＴＢＭ（時間基準保全）ではなく、センサなどにより設備の状態を定常的に把握して、状態に応じた保守、点検、整備、あるいは交換を行うＣＢＭ（状態基準保全）が望ましい。
【０００３】
センサ信号から、設備が正常であるか異常であるかなどの状態を診断するための方法として、１つあるいは複数のセンサ信号の値の範囲により判定する方法などがある。また、値の範囲だけでは判断できない場合には、センサ信号値の波形に基づいて設備の状態を判定できる場合がある。
【０００４】
波形データにより正常／異常などの状態を診断する場合、従来は例えば特許文献１に開示されているように、波形データに対し平滑化や異常値除去、あるは音や振動などのデータであればＦＦＴによるスペクトラムデータへの変換などの前処理を施した後に、特徴量を算出して正常パターン、異常パターンの特徴量と比較する方法が一般的である。特徴量としては、最大値、最小値、閾値を超えた回数など、多様なものが使用されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−１１０６０２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、特徴量を用いる従来の方法では、前処理の方法や、どの特徴量を使用するかを、対象とする問題に合せて個別に設計する必要がある。例えば、特許文献１に記載されたＭＴシステムにおいては、特徴量の算出方法としていくつかの方法が提案されているが、どの方法を選ぶか、またパラメータをいくらにするのか、などについてはそれらの決定のために試行錯誤を行うことが必要になる。このような試行錯誤は、通常、多くの時間が必要となり、また試行錯誤の内容の良否が後の診断結果に大きく影響する。
【０００７】
本発明の目的は、試行錯誤による作業を要することなく、適切な診断結果を得ることができる状態診断方法等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の状態診断方法は、波形データに基づいて動作の状態を診断する状態診断方法において、診断対象における動作の開始時または動作の切り替え時を時間軸の起点とする時系列データの値の波形を対象波形として取得するステップと、正常または異常を示す参照波形と、前記取得するステップにより取得された前記対象波形との類似度を算出するステップと、前記算出するステップにより算出された類似度に基づいて、前記診断対象の状態を判定するステップと、を備えることを特徴とする。
この状態診断方法によれば、参照波形と、対象波形との類似度に基づいて診断を行うので、試行錯誤による作業を要することなく、適切な診断結果を得ることができる。
【０００９】
前記参照波形は、前記診断対象が正常なときにおける動作の開始時または動作の切り替え時を時間軸の起点とする時系列データの値の波形、または、前記診断対象が異常なときにおける動作の開始時または動作の切り替え時を時間軸の起点とする時系列データの値の波形であってもよい。
【００１０】
前記参照波形として複数の波形が用いられ、前記判定するステップでは、前記診断対象の状態は、前記算出するステップにおいても最も高い類似度が得られた参照波形に対応する状態であると判定してもよい。
【００１１】
前記算出するステップでは、前記参照波形と、前記取得するステップにより取得された前記対象波形を前記値を示す軸方向へシフトまたは伸縮させた波形と、を比較することで前記類似度を算出してもよい。
【００１２】
前記算出するステップでは、前記参照波形と、前記取得するステップにより取得された前記対象波形を時間軸方向へシフトまたは伸縮させた波形と、を比較することで前記類似度を算出してもよい。
【００１３】
本発明の状態診断装置は、波形データに基づいて動作の状態を診断する状態診断装置において、診断対象における動作の開始時または動作の切り替え時を時間軸の起点とする時系列データの値の波形を対象波形として取得する取得手段と、正常または異常を示す参照波形と、前記取得手段により取得された前記対象波形との類似度を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された類似度に基づいて、前記診断対象の状態を判定する判定手段と、を備えることを特徴とする。
この状態診断装置によれば、参照波形と、対象波形との類似度に基づいて診断を行うので、試行錯誤による作業を要することなく、適切な診断結果を得ることができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の状態診断方法によれば、参照波形と、対象波形との類似度に基づいて診断を行うので、試行錯誤による作業を要することなく、適切な診断結果を得ることができる。
【００１５】
また、本発明の状態診断装置によれば、参照波形と、対象波形との類似度に基づいて診断を行うので、試行錯誤による作業を要することなく、適切な診断結果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施形態の状態診断装置の構成を示すブロック図。
【図２】本実施形態の状態診断装置の動作を示すフローチャート。
【図３】対象波形に対する時間軸方向の伸縮について示す図。
【図４】対象波形に対する補正について示す図であり、（ａ）は、対象波形に対する、時系列データの値を示す軸方向へのシフトについて示す図、（ｂ）は、対象波形に対する、時系列データの値を示す軸方向への伸縮について示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明による状態診断装置の実施形態について説明する。
【００１８】
図１は、本実施形態の状態診断装置の構成を示すブロック図である。
【００１９】
図１に示すように、本実施形態の状態診断装置は、参照波形を取得するためのオフライン処理部１０と、波形の類似度をオンラインで算出するためのオンライン処理部２０とを備える。
【００２０】
図１に示すように、オフライン処理部１０は、各種設備や各種システムにおける起動時や動作の切り替え時である非定常動作時における過去の応答波形が蓄積された波形データベース１１と、波形データベース１１に蓄積された波形を解析して、参照波形を抽出あるいは作成する波形解析部１２と、波形解析部１２において抽出あるいは作成された参照波形を格納する参照波形格納部１３と、を備える。
【００２１】
また、オンライン処理部２０は、上記各種設備や各種システムにおける起動時や動作の切り替え時である非定常動作時における現在の応答波形である対象波形をオンラインで取得する波形取得部２１と、波形取得部２１により取得された対象波形に前処理を施す前処理実行部２２と、前処理実行部２２により前処理が施された対象波形と参照波形とを比較することにより、波形取得部２１により取得された上記対象波形と、参照波形格納部１３から与えられる参照波形との類似度を算出する類似度算出部２３と、類似度算出部２３により算出された類似度に基づいて、上記対象波形が示す上記各種設備や各種システムの状態を判定する状態判定部２４と、を備える。
【００２２】
次に、本実施形態の状態診断装置の動作について説明する。
【００２３】
図２は、本実施形態の状態診断装置の動作を示すフローチャートである。
【００２４】
図２のステップＳ１〜ステップＳ３は、オフライン処理部１０における動作を示している。
【００２５】
図２のステップＳ１では、波形データベース１１に蓄積された波形群を波形解析部１２に読み込む。
【００２６】
次に、ステップＳ２では、波形データベース１１から読み込まれた波形群の各波形を波形解析部１２を用いて解析し、参照波形として適した波形を抽出し、あるいは作成する。
【００２７】
次に、ステップＳ３では、ステップＳ２において抽出し、あるいは作成した波形を参照波形として参照波形格納部１３に格納して、処理を終了する。
【００２８】
上記のステップＳ２では、波形解析部１２を用いて参照波形を選択するが、ここでは、実質的に人の判断により上記各種設備や各種システムが正常なときの波形、上記各種設備や各種システムが異常なときの波形などを参照波形として抽出することができる。また、人の判断に代えて、波形クラスタリング解析技術を用いることもできる。この場合、波形クラスタリング解析により波形データベース１１に蓄積された波形群を正常／異常（上記各種設備や各種システムが正常／異常の場合）などのいくつかの波形集合（クラスタ）に分類し、各クラスタの中心波形を求めてこれを参照波形とすることができる。中心波形は、各クラスタ内の波形群の平均などを用いて算出することができる。
【００２９】
また、正常に複数のモードがある場合、あるいは異常に複数のモードがある場合に、各モードごとに正常あるいは異常を示す参照波形として複数の波形を用意してもよい。
【００３０】
図２のステップＳ１１〜ステップＳ１４は、オンライン処理部２０における動作を示している。
【００３１】
図２のステップＳ１１では、波形取得部２１により、上記各種設備や各種システムにおける起動時や動作の切り替え時である非定常動作時における現在の応答波形である対象波形をオンラインで取得する。
【００３２】
次に、ステップＳ１２では、波形取得部２１により取得された対象波形に対し、前処理実行部２２において前処理を実行する。
【００３３】
次に、ステップＳ１３では、前処理実行部２２において前処理が施された対象波形と、参照波形格納部１３から取得した参照波形とを類似度算出部２３において比較し、対象波形と参照波形との類似度を算出する。
【００３４】
次に、ステップＳ１４では、類似度算出部２３により算出された類似度に基づいて、状態判定部２４において上記対象波形が示す上記各種設備や各種システムの状態を判定し、処理を終了する。
【００３５】
上記のステップＳ１３では、対象波形の時間軸および参照波形における時間軸は、動作の起動時または動作の切り替え時が同一時刻となるように設定された状態で、両者の波形の類似度が算出される。すなわち、動作の起動時または動作の切り替え時が対象波形と一致していない波形については、対象波形として抽出、作成されることはない（ステップＳ２）。
【００３６】
また、上記のステップＳ１３では、類似度算出部２３は、２つの波形（対象波形および参照波形）をベクトルで表現して、ベクトル間の距離を定義して、距離が小さいものを類似度が大きいと評価する。距離としては、例えば、以下のユークリッド距離がある。
【００３７】
まず、参照波形をn個のサンプルx(1)〜x(n)で表現し、対象波形をn個のサンプルy(1)〜y(n)で表現する。そのとき、参照波形と対象波形のユークリッド距離は、（１）式として示される。
【００３８】
【数１】
2015075821.tif 000003
【００３９】
なお、類似度を算出する際に、ユークリッド距離に代えて相関係数を用いることもできる。この場合には相関係数が大きいものを類似度が大きいと評価する。参照波形をn個のサンプルx(1)〜x(n)で表現し、対象波形をn個のサンプルy(1)〜y(n)で表現した場合、参照波形と対象波形の相関係数は、（２）式として示される。
【００４０】
【数２】
2015075821.tif 000004
【００４１】
上記のように、正常に複数のモードがある場合、あるいは異常に複数のモードがある場合に、各モードごとに正常あるいは異常を示す参照波形として複数の波形を用いることができる。この場合、上記のステップＳ１４では、対象波形が示す状態、すなわち上記各種設備や各種システムの状態が、類似度算出部２３により算出された類似度が最も高くなる参照波形に対応する状態（特定モードの正常／特定モードの異常）であると判定することができる。
【００４２】
上記のステップＳ１２における前処理としては、異常値の除去、平滑化、変動幅の正規化などがある。
【００４３】
異常値の除去は、センサの故障やキャリブレーションにより発生した異常値の除去や、通信エラーにより発生した値の欠落などによる異常値の除去がある。また、値の平滑化によりノイズ成分を抑制することができる。波形データベース１１（図１）に蓄積された時系列データに、センサの故障やキャリブレーション、通信エラーなどにより生じた値の欠落などによる異常値やノイズが多く含まれている場合には、類似度の値がこれらの影響を大きく受けて正しく数値化できない可能性がある。時系列データから異常値を除去し、あるいは、平滑化（フィルタ処理）によりノイズ成分を低減するなどの前処理により、このような不都合を避けることができる。
【００４４】
また、変動幅の正規化としては、ユークリッド距離の値を正規化してもよい。この場合、公知の方法を広く用いることができ、例えば２つの波形（対象波形および参照波形）の分散や、２つの波形の最大値−最小値が１になるように正規化することができる。
【００４５】
また、前処理として、対象波形に対する時間軸方向の伸縮、対象波形に対する時系列データの値を示す軸方向へのシフトおよび対象波形に対する時系列データの値を示す軸方向への伸縮を施す補正を行ってもよい。
【００４６】
図３および図４は、前処理実行部２２による波形に対する補正の様子を示す図である。図３および図４において、実線６１は参照波形を、破線６２は対象波形を、それぞれ示している。
【００４７】
図３（ａ）は、対象波形に対する時間軸方向の伸縮について示しており、状態Ｉ、状態II、状態IIIの順に、破線６２で示す対象波形が順次、時間軸方向（左右方向）に拡大される様子が表示されている。図３（ａ）において、状態Ｉは状態IIに対して対象波形が時間軸方向に縮小された状態を、状態IIIは状態IIに対して対象波形が時間軸方向に拡大された状態を、それぞれ表現している。また、図３（ｂ）は、比較対象波形に対する時間軸方向のシフトについて示しており、状態Ｉ、状態II、状態IIIの順に、破線６２で示す比較対象波形が順次、時間軸方向（右方向）にシフトする様子が表示されている。
【００４８】
図４（ａ）は、対象波形に対する、時系列データの値を示す軸方向へのシフトについて示しており、状態Ｉ、状態II、状態IIIの順に、破線６２で示す対象波形が順次、データ値軸の方向（上方向）にシフトする様子が表示されている。
【００４９】
図４（ｂ）は、対象波形に対する、時系列データの値を示す軸方向への伸縮について示しており、状態Ｉ、状態II、状態IIIの順に、破線６２で示す対象波形が順次、データ値軸の方向（上下方向）に拡大される様子が表示されている。図４（ｂ）において、状態Ｉは状態IIに対して対象波形がデータ値方向に縮小された状態を、状態IIIは状態IIに対して対象波形がデータ値軸の方向に拡大された状態を、それぞれ表現している。
【００５０】
なお、時間軸方向の伸縮を施す場合も含め、対象波形に対するいかなる補正を行う場合であっても、対象波形および参照波形において動作の起動時または動作の切り替え時に対応する時間軸の起点は常に一致させた状態で、類似度を算出する必要がある。図３および図４では、時間軸の起点を動作の切り替え時とした例を示している。
【００５１】
図３および図４に示すようなシフトと伸縮とを組み合わせ、最も類似度が高くなる組み合わせを探索することにより、位相がずれていたり、データ値が違っていたり、時間軸方向の位置や大きさが少々違っていても、実質的に形が似ている２つの波形に対して大きな類似度を得ることができる。このため、参照波形と実質的に類似する対象波形を確実に抽出することが可能となる。なお、時間軸方向へのシフトは、実質的に対象波形および参照波形における動作の開始時または動作の切り替え時の位置が互いに時間軸方向について一致した状態が確保される範囲で行われる必要があるが、時間軸方向への微細なシフトによって、両波形における動作の開始時または動作の切り替え時を正確に一致させることもできる。
【００５２】
例えば、時間軸方向の伸縮により、プラントに存在する容器の容量の相違による流量の変化や温度の変化速度の影響などを排除することができ、実質的に類似する対象波形を確実に抽出できる。このため、例えば、プラントの運転中に生産量やタンク内の容量が変わると、プロセス量のデータ値や変化にかかる時間が変わることが考えられが、そのような場合にも、プラントあるいは操作に特有の波形の類似性を見逃すことなく検索可能となる。また、圧力の時系列変化について、データ値よりも圧力の比率を問題とする場合には、圧力の値を示す軸方向への伸縮により、参照波形と実質的に類似する対象波形を確実に抽出することが可能となる。また、例えば、データ値の比率が問題となる場合には、データ値軸を対数軸としてもよい。
【００５３】
本発明において、「診断対象における動作の開始または動作の切り替え」としては、例えば、エンジンの起動や加速時をあげることができ、この場合、エンジン回転数の応答波形を対象波形としてエンジンの状態を診断することができる。
【００５４】
また、対象波形の対象は回転数に限られず、温度、圧力、その他、任意の測定値に基づく波形でもよい。
【００５５】
また、診断対象となる設備やシステムも限定されることはなく、プラント設備やエンジンを含むあらゆる装置において、移動する、回転する、流体を流す、電流を流す、加熱するなどの動作の開始時、あるいは設定変更などに基づく動作の切り替え時の応答波形を広く対象波形として利用でき、その装置の診断を行うことができる。
【００５６】
以上のように、本発明の状態診断方法等によれば、参照波形と、対象波形との類似度に基づいて診断を行うので、試行錯誤による作業を要することなく、適切な診断結果を得ることができる。類似度は、ユークリッド距離や相関係数を用いて算出すればよいため、診断対象に応じて個々の特徴量やパラメータを設定する作業などが不要となる。
【００５７】
本発明の適用範囲は上記実施形態に限定されることはない。本発明は、波形データに基づいて動作の状態を診断する状態診断方法等に対し、広く適用することができる。
【符号の説明】
【００５８】
２１    波形取得部（取得手段）
２３    類似度算出部（算出手段）
２４    状態判定部（判定手段）
【図１】
2015075821.tif 000005
【図２】
2015075821.tif 000006
【図３】
2015075821.tif 000007
【図４】
2015075821.tif 000008