(57)【要約】      （修正有）【課題】原動機によって動作される装置又は機械システムにおいて原動機又はそれに連結された部分の物理的特性値から特定レベル以上の性能低下又は故障を生じる未来の時期を予測する。【解決手段】予測対象の装置又は機械システムの原動機又は原動機に連結された部分の物理的特性値のデータを過去から現在の特定の期間にわたって取得し、予測対象と同一の構造を有する別の比較対象の装置又は機械システムの原動機又は原動機に連結された部分の物理的特性値のデータを同じ特定の期間にわたって取得し、これらの取得したデータからグレー絶対関連度を算出し、算出したグレー絶対関連度からデジタルグレー予測モデルを用いて予測対象と比較対象の間で現在のデータの関連度を算出し、さらに未来のデータの関連度を算出し、予測対象において比較対象との間で現在のデータの関連度から特定レベル以上低下した未来のデータの関連度が生じる未来の時期を示す。【選択図】図１
2017156811.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原動機によって動作される装置又は機械システムにおいて原動機又は原動機に直接的もしくは間接的に連結された部分の性能低下が生じる未来の時期を予測する方法であって、予測対象の装置又は機械システムの原動機又は原動機に直接的もしくは間接的に連結された部分の物理的特性値のデータを過去から現在の特定の期間にわたって取得し、予測対象と同一の構造を有する別の比較対象の装置又は機械システムの原動機又は原動機に直接的もしくは間接的に連結された部分の物理的特性値のデータを同じ特定の期間にわたって取得し、これらの取得したデータからグレー絶対関連度を算出し、算出したグレー絶対関連度からデジタルグレー予測モデルを用いて予測対象と比較対象の間で現在のデータの関連度を算出し、さらに未来のデータの関連度を算出し、予測対象において比較対象との間で現在のデータの関連度から特定レベル以上低下した未来のデータの関連度が生じる未来の時期を示すことを特徴とする方法。
【請求項２】
原動機によって動作される装置又は機械システムにおいて原動機又は原動機に直接的もしくは間接的に連結された部分の性能低下が生じる未来の時期を予測する方法であって、予測対象の装置又は機械システムの原動機又は原動機に直接的もしくは間接的に連結された部分の物理的特性値のデータを過去から現在の特定期間にわたって取得し、これらの取得したデータからグレー絶対関連度を算出し、算出したグレー絶対関連度からデジタルグレー予測モデルを用いて予測対象の過去のデータと現在のデータの間で現在のデータの関連度を算出し、さらに未来のデータの関連度を算出し、予測対象において過去のデータとの間で現在のデータの関連度から特定レベル以上低下した未来のデータの関連度が生じる未来の時期を示すことを特徴とする方法。
【請求項３】
取得したデータに対して特定の一定時間で平均化する処理を行なうことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
現在から一定期間先の未来までにおいて特定レベル以上低下した未来のデータの関連度を持つ予測対象を示し、必要により前記予測対象を画面表示、電子メール通信、または警告音で知らせることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、原動機によって動作される装置又は機械システムにおいて原動機又は原動機に直接的もしくは間接的に連結された部分の性能低下が生じる未来の時期を予測する方法に関する。この方法により、原動機によって動作される装置又は機械システムのメンテナンスの適切な時期を知ることができ、著しい性能低下や故障の前に計画的なメンテナンスを実行することができる。
【背景技術】
【０００２】
現在社会のいたるところに、生産ライン、ロボット、物流、給排水システム、電気機器、計測機器、輸送システムなどの原動機によって動作される装置又は機械システムが存在しており、これらは、社会生産活動には不可欠な存在となっている。
【０００３】
これらの原動機によって動作される装置又は機械システムが著しく性能を低下したり、重大な故障に至った場合、これらのシステムを停止して原因となる部分を探し、それらの部分に対して修理・交換等の作業を行なうことが必要である。また、場合によっては、人間の生命と関わる重大な事故や多大な損害が既に発生している場合がある。このような事態に至らないようにするために、一般的には、これらのシステムにはその耐用年数や経験的な故障の発生割合などから一律の定期的なメンテナンスを行なっていた。
【０００４】
しかしながら、システムの性能低下や故障の原因は、機械的な原因、電気的な原因、そして外部要因、さらには初期設置時の要因など多岐にわたっており、従来の一律的な定期メンテナンスだけではこれらの原因の全てに対応した性能低下や故障を未然に防止することは極めて難しかった。
【０００５】
例えば特許文献１の経年劣化故障兆候判定システムでは、プラントを構成するプラント機器の経年変化に伴うプロセス量の変化の予測値と、プラント機器のプロセス量の実測値とを定期的に比較し、比較時の経年に相当する予測値と比較時の実測値との違いが所定量以上であれば経年劣化による故障の兆候があるものと判定している。しかしながら、この特許文献１の判定システムでは、経験的な経年劣化のみに判定を依存しており、それ以外の多岐にわたる原因に基づく性能低下や故障に対してはその兆候を予測することは極めて難しかった。また、特許文献１の判定システムの故障兆候の判定は、現時点のものであって、未来の故障や性能低下が高まる時期を予測するようなものではない。
【０００６】
その他、例えば特許文献２の時系列データ解析装置、特許文献３の異常診断システム、特許文献４のプラント制御システムなどで様々な故障や性能低下の予測手段が提案されているが、いずれも統計的手法に基づくものであり、様々な原因に基づく性能低下や故障の未来の時期の予測には向いていないものばかりである。また、これらのシステムは、複雑な解析装置を必要とし、設置に費用がかかる割に予測の精度があまり高くなかった。
【０００７】
出願人は、かかる従来技術の問題点を考慮し、特許文献５において、一時的な原因と永続的な原因による性能低下の傾向を持つ太陽光発電システムにおいて、特定の関連を有する予測対象と比較対象の間で取得した電流値または発電量のデータから現在のデータの関連度及び未来のデータの関連度を算出し、現在のデータの関連度から特定レベル以上低下した未来のデータの関連度を生じる未来の時期を示すことによって故障や性能低下に至る前に適切なメンテナンス時期を正確にアドバイスする方法を提案した。かかる方法は、従来の統計的な手法による問題を克服しており、画期的な効果をもたらしたが、太陽光発電システムのみに適応されているだけであり、他の装置又はシステムに対しては全く具体的な検討がなされていなかった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１３−２１０７０３号公報
【特許文献２】特開２００８−１１７３８１号公報
【特許文献３】特開２０１５−８８０７９号公報
【特許文献４】特開２０１５−１１４７７８号公報
【特許文献５】特許第５７３６５３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、かかる従来技術の現状に鑑み創案されたものであり、その目的は、原動機によって動作される装置又は機械システムにおいて原動機又はそれに連結された部分から測定される物理的特性値から特定レベル以上の性能低下又は故障を生じる未来の時期を予測するための簡単で高精度な方法を提供することにある。特に、本発明は、原動機によって動作される装置又は機械システムの著しい性能低下や故障が発生する前にこの事前予測に従ってシステムの適切なメンテナンス時期を個別に正確にアドバイスしようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明者は、かかる目的を達成するために鋭意検討した結果、予測対象の装置又は機械システムとそれと同一の構造を有する比較対象の装置又は機械システムとの間のシステム内の原動機又はそれに連結された部分の物理的特性値のデータの相互の関連性、及び予測対象の装置又は機械システム自体の現在と過去との間のシステム内の原動機又はそれに連結された部分の物理的特性値のデータの相互の関連性に着目し、これらのデータを取得し、取得したデータに対してグレーシステム予測理論を利用して、具体的には取得したデータからグレー絶対関連度（Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｄｅｇｒｅｅ  Ｇｒｅｙ  Ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ）を算出し、さらに算出したグレー絶対関連度からデジタルグレー予測モデル（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｇｒｅｙ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  Ｍｏｄｅｌ）を用いて、予測対象と比較対象の間で現在のデータの関連度を算出するか、又は予測対象自体の過去のデータと現在のデータの間で現在のデータの関連度を算出し、さらにそれぞれの未来のデータの関連度を算出し、現在のデータの関連度から特定レベル以上低下した未来のデータの関連度を生じる未来の時期を示すことによって、重度の故障や著しい性能低下に至る前に予測対象の適切なメンテナンスの時期を正確にアドバイスできることを見出し、本発明の完成に至った。
【００１１】
即ち、本発明は、以下の（１）〜（４）の構成を有するものである。
（１）原動機によって動作される装置又は機械システムにおいて原動機又は原動機に直接的もしくは間接的に連結された部分の性能低下が生じる未来の時期を予測する方法であって、予測対象の装置又は機械システムの原動機又は原動機に直接的もしくは間接的に連結された部分の物理的特性値のデータを過去から現在の特定の期間にわたって取得し、予測対象と同一の構造を有する別の比較対象の装置又は機械システムの原動機又は原動機に直接的もしくは間接的に連結された部分の物理的特性値のデータを同じ特定の期間にわたって取得し、これらの取得したデータからグレー絶対関連度を算出し、算出したグレー絶対関連度からデジタルグレー予測モデルを用いて予測対象と比較対象の間で現在のデータの関連度を算出し、さらに未来のデータの関連度を算出し、予測対象において比較対象との間で現在のデータの関連度から特定レベル以上低下した未来のデータの関連度が生じる未来の時期を示すことを特徴とする方法。
（２）原動機によって動作される装置又は機械システムにおいて原動機又は原動機に直接的もしくは間接的に連結された部分の性能低下が生じる未来の時期を予測する方法であって、予測対象の装置又は機械システムの原動機又は原動機に直接的もしくは間接的に連結された部分の物理的特性値のデータを過去から現在の特定期間にわたって取得し、これらの取得したデータからグレー絶対関連度を算出し、算出したグレー絶対関連度からデジタルグレー予測モデルを用いて予測対象の過去のデータと現在のデータの間で現在のデータの関連度を算出し、さらに未来のデータの関連度を算出し、予測対象において過去のデータとの間で現在のデータの関連度から特定レベル以上低下した未来のデータの関連度が生じる未来の時期を示すことを特徴とする方法。
（３）取得したデータに対して特定の一定時間で平均化する処理を行なうことを特徴とする（１）又は（２）に記載の方法。
（４）現在から一定期間先の未来までにおいて特定レベル以上低下した未来のデータの関連度を持つ予測対象を示し、必要により前記予測対象を画面表示、電子メール通信、または警告音で知らせることを特徴とする（１）〜（３）のいずれかに記載の方法。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の方法によれば、予測対象の装置又は機械システムと、同様の物理的特性値の傾向を示す同一構造の装置又は機械システムとの間でシステム内の原動機又はそれに連結された部分の物理的特性値のデータに関して現在のデータの関連度を算出し、さらに未来のデータの関連度を算出し、現在から未来のデータの関連度の低下推移を見ることによって、又は予測対象の装置又は機械システムの原動機及びそれに連結された部分の物理的特性値の過去のデータと現在のデータ間で現在のデータの関連度を算出し、さらに未来のデータの関連度を算出し、現在から未来のデータの関連度の低下推移を見ることによって、未来の許容できない異常発生時期の予測を行なうことができ、これにより重大な故障や著しい性能低下の発生前に原動機で動作される装置又は機械システムの適切なメンテナンス時期を事前に正確にアドバイスすることが可能である。また、本発明の方法は、グレーシステム予測理論を使用して予測しているので、原動機で動作される装置又は機械システムの未来の許容できない異常発生時期の予測の精度が極めて高く、しかも予測が極めて簡単である。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】予測対象の扇風機、及びそれと同一構造の比較対象の扇風機の回転数の経時的推移を示す。
【図２】図１のデータを用いて算出された予測対象と比較対象の間の測定回転数の関連度の経時的推移を示す。
【図３】本発明の方法を適用するベルトコンベヤシステムの原動機の部分の説明図である。
【図４】図３の原動機のベルトコンベヤシステムにおける配置図である。
【図５】予測対象の電気モーターの電流値の経時的推移を示す。
【図６】予測対象と比較対象の間の測定電流値の関連度の経時的推移を示す。
【図７】本発明の方法を適用する船舶に使用されるディーゼルエンジン駆動システムの説明図である。
【図８】図７のディーゼルエンジン駆動システムのベアリングの正常時の加速度値である。
【図９】図７のディーゼルエンジン駆動システムのベアリングの異常時の加速度値である。
【図１０】予測対象のベアリングの加速度振幅値の経時的推移を示す。
【図１１】予測対象の加速度振幅値の関連度の経時的推移を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の原動機によって動作される装置又は機械システムの性能低下が生じる未来の時期を予測する方法について説明するが、本発明はこれらに限定されるものではない。また、ここで挙げたグレー絶対関連度の算出及びデジタルグレー予測モデルの適用は、一例にすぎず、これらに限定されない。
【００１５】
本発明の方法の対象となる装置又は機械システムは、原動機によって動作されるものであれば特に限定されない。原動機は、自然界に存在する様々なエネルギーを機械的な仕事（力学的エネルギー）に変換する機械・装置の総称であり、本発明では広義の意味で解釈される。
【００１６】
原動機としては、熱機関、電動機、流体機械があり、熱機関としては、蒸気タービン、蒸気機関、スターリング機関などの外燃機関、火花点火機関、オットー機関、圧縮着火機関、ディーゼル機関、ガスタービン機関などの内燃機関が挙げられ、電動機としては、永久磁石界磁形整流子電動機、電磁石界磁形整流子電動機、交流整流子電動機などの整流子電動機、三相誘導電動機、単相誘導電動機などの誘導電動機、電磁石同期電動機、永久磁石同期電動機などの同期電動機が挙げられ、流体機械としては、風力原動機、風車、空気モーター、空気エンジンなどの気体を使用したもの、水力タービン、水車、油圧シリンダ、油圧モーターなどの液体を使用したものが挙げられる。
【００１７】
原動機によって動作される装置又は機械としては、自動車、航空機、船舶などの輸送システム、発電機械、工作機械、ロボット、計測機器、試験装置、生産設備、電気機器、制御機器、給排水システム、空調機器、処理装置、物流システムなどが挙げられるが、特に限定されない。
【００１８】
原動機で動作する装置又は機械システムの性能低下又は故障の原因は、システム内の原動機又はそれに直接的もしくは間欠的に連結された部分の構成部品の経年劣化だけでなく、そこに供給される電気やガスなどのエネルギーの不安定、設置時のミス、異物混入などの外的要因、接続部分の不良など様々なものが存在する。本発明の方法は、これらの原因に個別に対応するのではなく、いずれの原因による性能低下や故障であっても、それが発生する確率が高まる前にその兆候が表われる未来の時期を示そうというものである。
【００１９】
本発明者は、原動機で動作する装置又は機械システム（予測対象）は、（ｉ）同一構造を有する装置又は機械システム（比較対象）との間でシステム内の原動機又はそれに連結された部分の物理的特性値の測定データに関して過去、現在の値だけでなく未来の値においても同様の数値傾向を持つこと、また（ｉｉ）原動機で動作する装置又は機械システム（予測対象）自体の原動機又はそれに連結された部分の物理的特性値の測定データに関して過去のデータと現在のデータの間だけでなく過去のデータと未来のデータの間においても同様の数値傾向を持つことを見出した。そして、これらの物理的特性値のデータに対してグレー絶対関連度の算出、次いでデジタルグレー予測モデルの適用を行なうことにより、（ｉ）の場合は予測対象と比較対象の間で現在のデータの関連度と未来の関連度を算出し、（ｉｉ）の場合は予測対象において過去のデータと現在のデータの間で現在のデータの関連度、さらに未来のデータの関連度を算出し、現在のデータの関連度から特定レベル以上低下した未来のデータの関連度が生じる未来の時期を抽出することにより、未来の重大な異常や著しい性能低下が発生する可能性が高い時期やかかる重大な異常や著しい性能低下にまで至らない未来の最長時期を正確に精度良く示すことができることを見出した。本発明は、これらの知見に基づいて創案されたものであり、抽出する関連度の低下レベルを設定するだけで原因の種類にほとんど関係なく故障や性能低下が著しくなる前に原動機で動作する機械又は装置システムの適切なメンテナンス時期の計画を個別に正確にアドバイスすることが可能である。
【００２０】
本発明の方法では、まず物理的特性値のデータが取得される予測対象の機械又は装置システムが選択される。このとき、関連度を算出するために関連付けられるものは、（ｉ）予測対象の物理的特性値のデータと、それと同一構造を有する比較対象との物理的特性値のデータであるか、又は（ｉｉ）予測対象の過去の物理的特性値のデータと、現在（未来）の物理的特性値のデータである。関連付けられる対象は、単数であっても複数であってもよく、複数の場合はデータを平均化してもよい。また、取得される物理的特性値の種類は、単数であっても複数であってもよい。また、（ｉ）の同一構造とは、原動機又はそれに連結された部分だけでなく、システムが機能を果たすために必要な部分も同一の材料及び構造を有しているものを言う。
【００２１】
データが取得される物理的特性値は、システム内の原動機又はそれに連結された部分の物理的性質を示す値であり、力学的性質、電気的性質、磁気的性質、熱的性質、光学的性質などを表わすものとして国際的に認められた単位で表示され、数値として測定可能な値である。物理的特性値としては、例えば速度、加速度、回転数、距離、力、温度、密度、電流値、電圧、抵抗値、誘電率、導電率、弾性率、光度、照度などが挙げられ、特に限定されない。測定方法や測定装置は、それぞれの物理的特性値で標準的に採用される方法や装置を使用すればよく、特に限定されない。物理的特性値のデータの取得は、連続的であっても間欠的であってもよい。また、取得したデータに対して特定の一定期間（例えば分単位、時間単位、日単位、月単位、年単位）で平均化する処理を行なってもよい。また、物理的特性値が取得される部分は、原動機そのものからだけでなく原動機に連結された部分を含み、その連結は直接的な連結だけでなく間接的な連結も含む。
【００２２】
本発明の方法の上記（ｉ）の場合では、上述のように予測対象と関連性を有する同一の構造の比較対象の装置又は機械システムを抽出した後、予測対象の装置又は機械システムの原動機又はそれに連結される部分の物理的特性値を過去から現在の特定期間にわたって取得し、比較対象の装置又は機械システムの原動機又はそれに連結される部分の物理的特性値のデータを同じ特定期間にわたって取得し、これらの取得データに対してグレーシステム予測理論に基づいてグレー絶対関連度の算出、次いでデジタルグレー予測モデルの適用を行なうことにより、予測対象と比較対象の間の現在のデータの関連度を算出し、さらに未来のデータの関連度を算出する。一つの予測対象に対して複数の比較対象が存在する場合は、複数の比較対象の各々のデータに対してそれぞれ関連度を算出するか、または、複数の比較対象の各々のデータの平均値に対して関連度を算出することができる。
【００２３】
本発明の方法の上記（ｉｉ）の場合では、上述のように予測対象以外に比較対象となる装置又は機械システムを用意せず、予測対象自身の原動機又はそれに連結される部分の物理的特性値のデータを過去から現在の特定期間にわたって取得し、これらの取得データに対してグレーシステム予測理論に基づいてグレー絶対関連度の算出、次いでデジタルグレー予測モデルの適用を行なうことにより、予測対象の過去のデータと現在のデータの間での関連度を算出し、さらに過去のデータと現在のデータの間の関連度から未来のデータの関連度を算出する。
【００２４】
グレー絶対関連度の算出及びデジタルグレー予測モデルの適用の方法は、従来公知であり、基本的には以下のような数式でグレー絶対関連度ε１ｉを求め、次いでε＝Ｘとしてデジタルグレー予測モデルＤＧＭ（１，１）の数式を用いて、本発明の方法の上記（ｉ）の場合は予測対象と比較対象の間のデータの現在の関連度と未来の関連度を算出し、上記（ｉｉ）の場合は予測対象自身の過去のデータと現在のデータの間の現在の関連度、そして未来の関連度を算出し、次いで現在の関連度からの未来の関連度の低下割合を算出する。そして、この低下割合が特定レベル以上になる未来の時期を示す。あるいは、さらに現在から一定期間先の未来までにおいて、この低下割合が特定レベル以上低下した予測対象を示し、必要により、前記予測対象をモニター等の画面表示、電子メール通信、または警告音で知らせる。
【００２５】
グレー絶対関連度（Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｄｅｇｒｅｅ  Ｇｒｅｙ  Ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ）は、以下の２集合ｓ１，ｓｉのグレー絶対関連度ε１ｉの定義を用いて算出する：
2017156811.tif 000003
ここで本発明の方法の上記（ｉ）の場合は、ｓ１は予測対象のデータ、ｓｉは比較対象のデータであり、上記（ｉｉ）の場合は、ｓ１は予測対象の現在のデータ、ｓｉは予測対象の過去のデータである。
【００２６】
2017156811.tif 000004
【００２７】
次に、上記のグレー絶対関連度及びデジタルグレー予測モデルを用いて現在の関連度及び未来の関連度を算出した具体例を示す。例えば原動機として電気モーターを使用した扇風機において予測対象と同一構造の比較対象を用意する。上記（ｉ）の場合では、予測対象と比較対象の羽根の回転数（最高風力設定時）に関して過去から現在までのデータを取得し、縦軸を回転数、横軸を過去から現在までの時間として図１に表わすと、予測対象１０１と比較対象１０２のデータの経時的推移は互いに極めて類似することがわかる。比較対象を用意しない上記（ｉｉ）の場合でも、これは、当てはまり、予測対象の過去のデータと現在のデータの間でも同様に互いに極めて類似する。
【００２８】
これらのデータを利用して上記のグレー絶対関連度を算出する。例えば（ｉ）の場合はｋ時点の予測対象の回転数をｓ１（ｋ）、比較対象の回転数をｓｉ（ｋ）とすると、また、（ｉｉ）の場合は現在（ｋ時点）の予測対象の回転数をｓ１（ｋ）、過去の予測対象の回転数をｓｉ（ｋ）とすると、ｋ時点の関連度ε１ｉ（ｋ）は以下の式より求められる：
2017156811.tif 000005
【００２９】
2017156811.tif 000006
【００３０】
図２は、図１の扇風機の電気モーターの物理的特性値（最高風力設定時の回転数）のデータを用いて算出された予測対象と比較対象の間の測定回転数の過去、現在、未来の関連度を示したものであり、図中、縦軸は関連度であり、完全に一致した関連度の場合に１を示し、横軸は時間であり、２０１が現在のデータの関連度であり、２０２がそれ以前の過去のデータの関連度であり、２０４が未来のデータの関連度である。２０３は、現在のデータの関連度から１５％低下した関連度を持つ未来のデータが生じる未来の時期を示す。図２からわかるように、データの関連度は、現在から未来に進むに従って低下する傾向を有し、未来のデータの関連度が現在のデータの関連度から特定レベル以上低下すると、許容できない重大な故障や顕著な性能低下を生じる可能性が高まる。従って、この現在のデータの関連度からの未来のデータの関連度の低下レベルを問題が生じないか又は問題が少ないレベルに予め設定し、この低下レベルを生じる未来の時期を示すことによって、扇風機の未来の適切なメンテナンス時期を現時点で正確に示すことができる。このように未来の時期を示す場合の現在のデータの関連度からの未来のデータの関連度の低下レベルは１％以上、さらには２％以上、さらには３％以上、さらには４％以上、さらには５％以上、さらには６％以上、さらには７％以上、さらには８％以上、さらには９％以上、さらには１０％以上、さらには１２％以上、さらには１５％以上、さらには２０％以上に設定することができる。例えば、低下レベルを１５％以上に設定すると、２０３が示す未来の時期が扇風機の未来の適切なメンテナンス時期であるとアドバイスすることができる。
【００３１】
次に、ある生産ラインに使用されるベルトコンベヤシステムを例にして本発明の方法の上記の（ｉ）の場合を説明する。図３は、ベルトコンベヤシステムの原動機の部分の説明図であり、３０１はコンベヤベルト、３０２はそれを駆動する電気モーター、３０３はシャフトカップリング、３０４はベアリングである。モーター３０２は通常２４時間動作し、常に一定の負荷で動作される。図４は、図３の原動機のベルトコンベヤシステムにおける配置図であり、４０１，４０２，４０３は全て同一構造のモーターである。各モーターは、電流値（３相）が測定されており、モーターが正常の場合、３相電流値は一定である。
【００３２】
このベルトコンベヤシステムでは、原動機は、電気モーターであり、予測対象は、図４の４０１の電気モーター、比較対象は、それと同一構造を有する４０２の電気モーターであり、測定される物理的特性値は、電気モーターの３相電流値である。比較対象は、４０２の電気モーターの代わりに４０３の電気モーターであってもよいし、このベルトコンベヤシステムに組み込まれていない同一構造のモーターであってもよい。また、比較対象を４０２と４０３のように複数にしてそれらの測定値の平均値で対応してもよい。
【００３３】
まず予測対象と比較対象の電気モーターに対して一定時間（１０分）毎に電流値データの平均値を取得し、それを一定期間（１日）続ける。一定期間データが蓄積された時点でこれらのデータからグレー絶対関連度を算出し、算出したグレー絶対関連度からデジタルグレー予測モデルを用いて予測対象と比較対象の間で現在のデータの関連度を算出し、さらに未来のデータの関連度を算出する。
【００３４】
図５は、予測対象の電気モーターの測定電流値の経時的な推移を示すが、５０１の時点まではほぼ一定値を継続してきたが、５０１の時点から微小な電流値上昇が記録された。但し、この上昇はまだ正常範囲内であり、実際に目立った性能低下や故障には至っていない。一方、図６は、予測対象と比較対象の間の測定電流値の過去、現在、未来の関連度を算出してグラフにしたものである。図６中、６０１は現在の関連度であり、６０２はそれより５％低下した未来の関連度である。この５％は、故障や性能低下が顕著になる将来の時点を示すものとして予め設定したレベルである。実際に６０２の時点でベルトコンベヤシステムを検査したところ、予測対象の電気モーターの固定子巻線の絶縁が少し低下しており、そのため出力を維持するために電流値が少し高くなり、固定子巻線の温度も上昇していることが判明した。そのまま放置すると、火災等の重大事故につながる可能性があったが、その前に電気モーターの巻線の絶縁回復処理を行い、そのような事態になるのを防ぐことができた。
【００３５】
次に、船舶に使用されるディーゼルエンジン駆動システムを例にして本発明の方法の上記（ｉｉ）の場合を説明する。図７は、ディーゼルエンジン駆動システムの説明図であり、７０１はディーゼルエンジン、７０２はベアリング、７０３はギアボックス、７０４はプロペラである。船舶は、ディーゼルエンジン７０１を出力として駆動系を経てプロペラ７０４を回転させて推進する。
【００３６】
このシステムでは、原動機は、ディーゼルエンジンであり、予測対象はこのシステム自身であり、別の比較対象のシステムはない。測定される物理的特性値は、ディーゼルエンジンに連結された軸にあるベアリング７０２の加速度値の振幅である。正常時では、図８に示すように、加速度値は、ｘｙ方向に同じ振幅であり、かつ一定の範囲内で動いているが、異常時には図９に示すように振幅が大きくずれる。
【００３７】
まず一定速度推進時の予測対象の船舶のベアリングの加速度振幅値のデータを毎日測定してデータの平均値を取得し、それを一定期間（３０日）続ける。一定期間が蓄積された時点でこれらのデータからグレー絶対関連度を算出し、算出したグレー絶対関連度からデジタルグレー予測モデルを用いて予測対象の過去（最も古い３０日前）の加速度振幅値と現在（測定最終日）の加速度振幅値との間で現在のデータの関連度を算出し、さらに未来のデータの関連度を算出する。
【００３８】
図１０は、予測対象のベアリングの加速度振幅値の経時的な推移を示すが、１００１の時点まではほぼ一定値を継続してきたが、１００１の時点から明らかな加速度振幅値の上昇が記録された。但し、この上昇はまだ正常範囲内であり、実際に目立った性能低下や故障には至っていない。一方、図１１は、予測対象の加速度振幅値について過去と現在の間の関連度を算出し、さらに未来の関連度を算出して現在から未来にわたって関連度をグラフにしたものである。図１１中、１１０１は現在の関連度、１１０２はそれより１０％低下した未来の関連度である。この１０％は、故障や性能低下が顕著になる将来の時点を示すものとして予め設定したレベルである。実際に１１０２の時点でディーゼルエンジン駆動システムを検査したところ、ベアリングの球の摩耗が一部に見受けられ、軸受の負担が少し増大していることが判明した。その後、船舶の計画保守時にベアリングを交換することによって加速度値の振幅は正常に戻り、重大な故障や使用不能に至るのを免れた。
【産業上の利用可能性】
【００３９】
本発明の方法は、原動機で動作する装置又は機械システムにおいて未来の重度の故障や著しい性能低下の前に適切なメンテナンス時期を個別にアドバイスすることができるので、これらのシステムの効率的な使用、保守及び運用が可能である。
【符号の説明】
【００４０】
１０１      予測対象
１０２      比較対象
２０１      現在の関連度
２０２      過去の関連度
２０３      現在の関連度より１５％低下した未来の時期
２０４      未来の関連度
３０１      コンベヤベルト
３０２      電気モーター
３０３      シャフトカップリング
３０４      ベアリング
４０１      電気モーター
４０２      電気モーター
４０３      電気モーター
５０１      電流値上昇が記録された時点
６０１      現在の関連度
６０２      現在の関連度より５％低下した未来の時期
７０１      ディーゼルエンジン
７０２      ベアリング
７０３      ギアボックス
７０４      プロペラ
１００１    加速度振幅値の上昇が記録された時点
１１０１    現在の関連度
１１０２    現在の関連度より１０％低下した未来の時期
【図１】
2017156811.tif 000007
【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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【手続補正書】
【提出日】平成28年11月4日(2016.11.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原動機によって動作される装置又は機械システムにおいて原動機又は原動機に直接的もしくは間接的に連結された部分の性能低下が生じる未来の時期を予測する方法であって、予測対象の装置又は機械システムの原動機又は原動機に直接的もしくは間接的に連結された部分の物理的特性値のデータを過去から現在の特定期間にわたって取得し、これらの取得したデータからグレー絶対関連度を算出し、算出したグレー絶対関連度からデジタルグレー予測モデルを用いて予測対象の過去のデータと現在のデータの間で現在のデータの関連度を算出し、さらに未来のデータの関連度を算出し、予測対象において過去のデータとの間で現在のデータの関連度から特定レベル以上低下した未来のデータの関連度が生じる未来の時期を示すことを特徴とする方法。
【請求項２】
現在から一定期間先の未来までにおいて特定レベル以上低下した未来のデータの関連度を持つ予測対象を示し、必要により前記予測対象を画面表示、電子メール通信、または警告音で知らせることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
即ち、本発明は、以下の（１）〜（２）の構成を有するものである。
（１）原動機によって動作される装置又は機械システムにおいて原動機又は原動機に直接的もしくは間接的に連結された部分の性能低下が生じる未来の時期を予測する方法であって、予測対象の装置又は機械システムの原動機又は原動機に直接的もしくは間接的に連結された部分の物理的特性値のデータを過去から現在の特定期間にわたって取得し、これらの取得したデータからグレー絶対関連度を算出し、算出したグレー絶対関連度からデジタルグレー予測モデルを用いて予測対象の過去のデータと現在のデータの間で現在のデータの関連度を算出し、さらに未来のデータの関連度を算出し、予測対象において過去のデータとの間で現在のデータの関連度から特定レベル以上低下した未来のデータの関連度が生じる未来の時期を示すことを特徴とする方法。
（２）現在から一定期間先の未来までにおいて特定レベル以上低下した未来のデータの関連度を持つ予測対象を示し、必要により前記予測対象を画面表示、電子メール通信、または警告音で知らせることを特徴とする（１）に記載の方法。