(57)【要約】      （修正有）【課題】ＤＣモータシステムの信頼性と故障までの残存時間とを判定する方法及びシステムを提供する。【解決手段】方法及びシステムは、統計的確実性を持って、信頼性と故障までの残存時間とを判定し得る。方法及びシステムは、履歴モータデータ１２０を取得するステップと、動作データを入手するステップと、信頼性分析を実行するステップと、因果ネットワークを作成するステップと、ＤＣモータシステム１１０の統合因果ネットワーク及び信頼性分析を実行するステップとを含み得る。【選択図】図１
2009098147.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サイト（１００）上の少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）の信頼性を判定する方法であって、
前記少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）を有する前記サイト（１００）に配置された少なくとも一つのＤＣ状態予測機（１４０）を提供するステップと、
前記少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）に対応した、電機子電流、界磁電流、界磁温度、ベアリング温度、振動、速度、コミュテータのアーク放電、及びその組み合わせを表すデータを備える履歴モータデータ（１２０）を、少なくとも一つの履歴データベースから取得するステップと、
前記ＤＣモータシステム（１１０）の少なくとも一つのセンサから、動作インジケータデータを受領するステップと、
前記少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）に関連する故障原因履歴の所定の小集団に対応する信頼性確率分布の合成に基づいて、少なくとも一回の信頼性分析を実行するステップと、
前記少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）を含む複数のＤＣモータシステム（１１０）の信頼性をモデル化する少なくとも一つの因果ネットワークを作成すると共に、前記因果ネットワークに基づき少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）構成要素の組み合わせを評価するステップと、
故障までの推定残存時間の定量値を計算するために、前記少なくとも一つの因果ネットワークに基づき前記少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）構成要素の状態を評価する前記ステップの結果と統合される結果を発生させる、前記少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）の少なくとも一回の統合因果ネットワーク及び信頼性分析を実行するステップと、
前記少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）の前記少なくとも一回の統合因果ネットワーク及び信頼性分析を実行する前記ステップの前記結果に部分的に基づいて、前記ＤＣモータシステム（１１０）の少なくとも一本の動作可能曲線を生成するステップと、を備える方法。
【請求項２】
前記因果ネットワークを作成する前記ステップは、ファジー理論を利用するステップを含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）の少なくとも一回の統合因果ネットワーク及び信頼性分析を実行する前記ステップは、ワイブル確率分布関数を使用してシステム構成要素の故障率をモデル化するステップを含む、請求項１又は２記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）の少なくとも一つのセンサから動作インジケータデータを受領するステップにおいて、前記少なくとも一つのセンサは、コミュテータセンサ、スパーク検出センサ、又はアーク放電検出センサの少なくとも一つ、及びその組み合わせを含む、請求項１乃至３のいずれか1項に記載の方法。
【請求項５】
前記動作インジケータデータは、電機子電流、界磁電流、界磁温度、ベアリング温度、振動、コミュテータのアーク放電、速度、及びその組み合わせを表すデータを含む、請求項１乃至４のいずれか1項に記載の方法。
【請求項６】
更に、少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）構成要素の故障までの推定残存時間を表示するグラフィカルユーザインタフェースを提供するステップを備える、請求項１乃至５のいずれか1項に記載の方法。
【請求項７】
サイト（１００）上の少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）の信頼性を判定するシステムであって、
前記少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）を有する前記サイト（１００）に配置された少なくとも一つのＤＣ状態予測機（１４０）と、
前記少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）に対応した履歴モータデータ（１２０）を、少なくとも一つの履歴データベースから取得する手段と、
動作インジケータデータを提供する、前記ＤＣモータシステム（１１０）の少なくとも一つのセンサと、
前記少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）に関連する故障原因履歴の所定の小集団に対応する信頼性確率分布の合成に基づいて、少なくとも一回の信頼性分析を実行する手段と、
前記少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）を含む複数のＤＣモータシステム（１１０）の信頼性をモデル化する少なくとも一つの因果ネットワークを作成する手段と、
前記因果ネットワークに基づき、少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）構成要素の組み合わせを評価する手段と、を備え、
前記少なくとも一つのＤＣ状態予測機（１４０）は、
故障までの推定残存時間の定量値を計算するために、前記少なくとも一つの因果ネットワークに基づき前記少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）構成要素の状態を評価する前記ステップの結果と統合される結果を発生させる、前記少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）の少なくとも一回の統合因果ネットワーク及び信頼性分析を実行すると共に、
前記少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）の前記少なくとも一回の統合因果ネットワーク及び信頼性分析を実行する前記ステップの前記結果に部分的に基づいて、前記少なくとも一つのＤＣモータシステム（１１０）の少なくとも一本の動作可能曲線を生成する、システム。
【請求項８】
前記少なくとも一つのＤＣモータ状態予測機（１４０）は、ファジー理論を有する、請求項７記載のシステム。
【請求項９】
前記ＤＣモータ状態予測機（１４０）は、ワイブル確率分布関数を有する、請求項７又は８記載のシステム。
【請求項１０】
更に、前記動作インジケータデータを前記履歴データベースへ転送する手段を備える、請求項７乃至９のいずれか1項に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＤＣモータシステムの動作に関し、特に、確認された統計的確実性を持って、ＤＣモータシステムを備えた構成要素の信頼性を判定する方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
限定はしないが、産業用製造プロセス、発電システム等において使用される電気モータ等のＤＣモータシステムの稼働条件、状況、及び性能に関する正確な情報の取得は、こうしたシステムの運用を継続的に成功させる上で非常に重要である場合が多い。そのため、こうしたシステムにおける電気モータ及びコイルデバイスの動作及び性能を評価するために使用される既存の方法及びシステムを発展及び改良するために、しばしば多大な労力が費やされる。モータが運転不能であると収益の創出に悪影響を及ぼし得るため、こうしたクリティカルなプロセスモータには、堅牢な検査方法が求められる場合が多い。
【０００３】
ＤＣモータシステムの検査及び予測的保守の堅牢なプロセスは、通常、近い将来の欠陥を検出するために様々な動作インジケータを監視することを含み、信頼性を判定するためにも使用し得る。従来は、一つ以上のインジケータを経時的に監視し、監視したパラメータが所定の閾値を超えた時に、保守用の運転停止／勧告を発生させるのに使用する。現在の技術的傾向は、様々なセンサ及びトランスデューサをＤＣモータに取り付け、オフライン監視又はオンライン監視手法の何れかにより情報を継続的に収集することで、検査プロセスを自動化することである。これにより、動作中のモータの動作インジケータを継続的に追跡し、特定のインジケータに対する所定の閾値を越えた場合には、即座に警報を発生させ得る。例えば、限定はしないが、所定の範囲又は値を超過又は離脱した振幅又はスペクトルデータを使用して、警報を作動させ、特定の種類の故障モードが発生しそうであることを機器操作者に報知できる。
【０００４】
故障予測ツールとして、更にはモータの健全度を評価するために、モータ動作インジケータデータを使用することは、過去に様々な研究者により、ある程度までは探求されてきた。様々なＤＣモータシステムインジケータは、この目的で振動、温度、及び速度を感知可能であり、コミュテータの問題、アーク放電、及び／又はスパークの問題等を検出するためにＤＣモータに統合された少なくとも一つのデバイスを含み得る。
【０００５】
一般に、モータ装置の前回の検査及び日常保守の結果として得られるサービス及び補修情報は、予測／予後保守を実行する目的、或いはモータの健全度の包括的分析を実行する目的では蓄積されない。従来、ＤＣモータシステムの専門家／スペシャリストは、単に利用可能な履歴情報を評価し、明らかな傾向と個人の経験とに基づいて、保守の勧告を策定する。修理又は保守の実行の決定は、主に専門家の主観的判断により生じる信頼性の推測に基づくことが一般的である。また、予防保守は、何らかの状態に基づく試験結果ではなく、モータの運転時間数、或いは前回の保守のために停止した後の時間のみに基づいている。
【特許文献１】米国特許第7254514号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
現在公知であるＤＣモータシステムの信頼性を監視及び診断する方法には幾つかの欠点がある。従来のシステムは、通常、差し迫った故障を表し得るデータのみを対象とし、残存モータ寿命又はモータ信頼性の定量的判定を提供しない。従来の一部のシステムは、単一の監視インジケータからの警報状態の検出に基づき、差し迫ったモータ故障の全般的な警報のみを提供する。こうしたシステムは、モータ信頼性の評価を提供せず、修理が必要になるまでに残された運転時間の推定も提供しない。
【０００７】
上記理由から、ＤＣモータシステムの信頼性を判定する方法及びシステムに対する必要性が存在する。方法及びシステムは、ＤＣモータシステムの構成要素に関する複数の動作データを受領するべきである。方法及びシステムは、モータデータを分析し、モータの信頼性を判定するべきである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一実施形態によれば、サイト１００上の少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０の信頼性を判定する方法であって、方法は、少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０を有するサイト１００に配置された少なくとも一つのＤＣ状態予測機１４０を提供するステップと、少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０に対応した、電機子電流、界磁電流、界磁温度、ベアリング温度、振動、速度、コミュテータのアーク放電、及びその組み合わせを表すデータを備える履歴モータデータ１２０を、少なくとも一つの履歴データベースから取得するステップと、ＤＣモータシステム１１０の少なくとも一つのセンサから、動作インジケータデータを受領するステップと、少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０に関連する故障原因履歴の所定の小集団に対応する信頼性確率分布の合成に基づいて、少なくとも一回の信頼性分析を実行するステップと、少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０を含む複数のＤＣモータシステム１１０の信頼性をモデル化する少なくとも一つの因果ネットワークを作成すると共に、因果ネットワークに基づき少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０構成要素の組み合わせを評価するステップと、故障までの推定残存時間の定量値を計算するために、少なくとも一つの因果ネットワークに基づき少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０構成要素の状態を評価するステップの結果と統合される結果を発生させる、少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０の少なくとも一回の統合因果ネットワーク及び信頼性分析を実行するステップと、少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０の少なくとも一回の統合因果ネットワーク及び信頼性分析を実行するステップの結果に部分的に基づいて、ＤＣモータシステム１１０の少なくとも一本の動作可能曲線を生成するステップと、を備える。
【０００９】
因果ネットワークを作成するステップは、ファジー理論を利用するステップを含み得る。
【００１０】
少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０の少なくとも一回の統合因果ネットワーク及び信頼性分析を実行するステップは、ワイブル確率分布関数を使用してシステム構成要素の故障率をモデル化するステップを含み得る。
【００１１】
少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０の少なくとも一つのセンサから動作インジケータデータを受領するステップにおいて、少なくとも一つのセンサは、コミュテータセンサ、スパーク検出センサ、又はアーク放電検出センサの少なくとも一つ、及びその組み合わせを含み得る。
【００１２】
動作インジケータデータは、電機子電流、界磁電流、界磁温度、ベアリング温度、振動、コミュテータのアーク放電、速度、及びその組み合わせを表すデータを含み得る。
【００１３】
グラフィカルユーザインタフェースを提供するステップは、少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０構成要素の故障までの推定残存時間を表示し得る。
【００１４】
本発明の別の実施形態によれば、サイト１００上の少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０の信頼性を判定するシステムであって、システムは、少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０を有するサイト１００に配置された少なくとも一つのＤＣ状態予測機１４０と、少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０に対応した履歴モータデータ１２０を、少なくとも一つの履歴データベースから取得する手段と、動作インジケータデータを提供する、ＤＣモータシステム１１０の少なくとも一つのセンサと、少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０に関連する故障原因履歴の所定の小集団に対応する信頼性確率分布の合成に基づいて、少なくとも一回の信頼性分析を実行する手段と、少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０を含む複数のＤＣモータシステム１１０の信頼性をモデル化する少なくとも一つの因果ネットワークを作成する手段と、因果ネットワークに基づき、少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０構成要素の組み合わせを評価する手段と、を備え、少なくとも一つのＤＣ状態予測機１４０は、故障までの推定残存時間の定量値を計算するために、少なくとも一つの因果ネットワークに基づき少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０構成要素の状態を評価するステップの結果と統合される結果を発生させる、少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０の少なくとも一回の統合因果ネットワーク及び信頼性分析を実行すると共に、少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０の少なくとも一回の統合因果ネットワーク及び信頼性分析を実行するステップの結果に部分的に基づいて、少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０の少なくとも一本の動作可能曲線を生成する。
【００１５】
少なくとも一つのＤＣモータ状態予測機１４０は、ファジー理論を有し得る。或いは、ＤＣモータ状態予測機１４０は、ワイブル確率分布関数を有し得る。更に、システムは、動作インジケータデータを履歴データベースへ転送する手段を備え得る。
【００１６】
サイト上の少なくとも一つのＤＣモータシステムの信頼性を判定するシステムであって、システムは、少なくとも一つのＤＣモータシステムを有するサイトに配置された少なくとも一つのＤＣ状態予測機と、少なくとも一つのＤＣモータシステムに対応した履歴モータデータを、少なくとも一つの履歴データベースから取得する手段と、動作インジケータデータを提供する、ＤＣモータシステムの少なくとも一つのセンサと、少なくとも一つのＤＣモータシステムに関連する故障原因履歴の所定の小集団に対応する信頼性確率分布の合成に基づいて、少なくとも一回の信頼性分析を実行する手段と、少なくとも一つのＤＣモータシステムを含む複数のＤＣモータシステムの信頼性をモデル化する少なくとも一つの因果ネットワークを作成する手段と、因果ネットワークに基づき、少なくとも一つのＤＣモータシステム構成要素の組み合わせを評価する手段と、を備え、少なくとも一つのＤＣ状態予測機は、故障までの推定残存時間の定量値を計算するために、少なくとも一つの因果ネットワークに基づき少なくとも一つのＤＣモータシステム構成要素の状態を評価するステップの結果と統合される結果を発生させる、少なくとも一つのＤＣモータシステムの少なくとも一回の統合因果ネットワーク及び信頼性分析を実行すると共に、少なくとも一つのＤＣモータシステムの少なくとも一回の統合因果ネットワーク及び信頼性分析を実行するステップの結果に部分的に基づいて、少なくとも一つのＤＣモータシステムの少なくとも一本の動作可能曲線を生成する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下の好適な実施形態の詳細な説明では、本発明の特定の実施形態を図示した添付図面を参照する。異なる構造及び動作を有する他の実施形態は、本発明の範囲から逸脱しない。
【００１８】
本発明の実施形態は、少なくとも一つのＤＣモータシステムの信頼性を判定する技術的効果を有し得るアプリケーション及びプロセスの形態を取る。信頼性判定は、ＤＣモータシステムに通常運転を停止させ得る故障モードを予測することを含み得る。少なくとも一つのＤＣモータシステムの信頼性を判定することは、ＤＣモータシステムの少なくとも一つの構成要素が故障するまでの推定残存時間を判定することを含み得る。
【００１９】
本発明は、産業用プロセス、発電所用プロセス、及びその組み合わせを含む様々な用途において使用されるＤＣモータシステムに適用可能である。
【００２０】
ＤＣモータシステムは、少なくとも一つのＤＣモータと、ＤＣモータを監視し得るセンサ、送信機、測温体等、及びその組み合わせのうち、少なくとも一つのデバイスとを含み得る。例えば、限定はしないが、ＤＣモータシステムは、通常ＤＣモータシステムに特有である以下の問題、即ち、コミュテータの問題、アーク放電、スパーク、及びその組み合わせの少なくとも一つを検出するために、少なくとも一個のセンサを含み得る。
【００２１】
ＤＣモータシステムは、上記のようにＤＣモータシステムの一部となり得る、センサ、送信機、測温体等に対応する複数の動作インジケータを有し得る。動作インジケータは、ＤＣモータの信頼性を判定するために使用し得る。動作インジケータは、例えば、限定はしないが、電機子電流、界磁電流、界磁温度、ベアリング温度、振動、速度、コミュテータのアーク放電、及びその組み合わせを表すデータを含み得る。例えば、限定はしないが、ＤＣモータにおける振動レベルを表す動作インジケータの名前は、「Ｖｉｂ＿１」にしてよい。対応する動作データは、指定された時間範囲に渡るＶｉｂ＿１の値を提供可能であり、値は、少なくとも一つのＤＣ状態予測機により受領し得る。
【００２２】
ここで、様々な数字が幾つかの図を通じて同様の要素を表す各図を参照する。図１は、本発明の実施形態が動作する環境を示す概略図である。図１は、ＤＣモータシステム１１０と、複数の動作データ１２０と、データ記憶装置１３０と、ＤＣ状態予測機１４０と、ワークステーション１５０とを備えるサイト１００を示している。
【００２３】
サイト１００は、ＤＣモータシステム１１０から複数の動作データ１２０を受領し得る少なくとも一つの制御システム等（図示無し）を備え得る。複数の動作データ１２０は、ＤＣモータシステム１１０の信頼性を評価する際に使用し得る動作インジケータ（説明済み）を備え得る。
【００２４】
複数の動作データ１２０は、特に、複数の動作データ１２０を収集、処理、及び格納し得る少なくとも一つのデータ記憶装置１３０へ送信し得る。データ記憶装置１３０は、サイト１００上に配置し得る。
【００２５】
本発明の実施形態において、データ記憶装置１３０は、複数の動作データ１２０を、ほぼ発電所サイト１００に位置し得る少なくとも一つのＤＣモータ状態予測機１４０へ送信し得る。
【００２６】
ＤＣモータ状態予測機１４０は、ＤＣモータシステム１１０の構成要素が故障するまでの推定残存時間の判定を含め、ＤＣモータシステム１１０の少なくとも一つの構成要素の信頼性を予測し得る。
【００２７】
ＤＣモータ状態予測機１４０により実行された評価等の結果は、ワークステーション１５０上で閲覧し得る。結果は、例えば、限定はしないが、移動棒グラフ、変化式データオドメータ、或いは、動作可能曲線等、及びその組み合わせを含み得る。
【００２８】
産業及び発電用モータは、動作インジケータデータの傾向を示し、保守手順を計画する目的で、稼働状態を示す動作インジケータと共に供給及び設置される場合が多い。動作インジケータは、電気モータのオンライン及び／又はオフライン試験を提供するように構成し得る。オンライン試験は、データの取得が容易であり、電気モータの休止時間を回避できるため、オフライン試験と比較して利点を有する。オンライン試験に使用される動作インジケータは、ＤＣモータ１１０の動作インジケータを取得するように構成される。動作インジケータは、例えば、限定はしないが、電圧、電機子電流、振動、速度、及びコミュテータのアーク放電を含み得る。
【００２９】
方法は、動作インジケータを含むセンサ入力に基づいて、故障モードを含むＤＣモータシステム１１０の信頼性を予測するために設計されている。方法は、センサ入力の確率論的解析のために利用される検査情報及び業界標準データの大型データベースと、様々な入力をＤＣモータシステム１１０の少なくとも一つの構成要素の故障モードの可能性と関連付けるために採用される、例えば、限定はしないが、ファジー理論を組み込み得る因果ネットワークとを取り入れ得る。
【００３０】
エンジニアリングシステムの分析は、電子デバイス等の関連分野における信頼性の計算への応用が成功している。平均故障時間（ＭＴＴＦ）データは、システムの様々な構成要素について収集される。設計者は、次に、信頼性ブロック図に基づいてシステムの信頼性を計算し、システム全体の信頼性分布Ｒを作成する。Ｒの依存度は、以下の通り、システムの個別故障率λの関数となる。
【００３１】
Ｒ＝ｆ（λ１、λ２、．．．λｎ）
個別のλそれぞれは、対応するシステム構成要素の故障率を表す。システムの各構成要素は、少なくとも一つのＤＣモータシステム１１０の信頼性を判定する際に評価及び使用し得る耐用寿命に渡って使用される。
【００３２】
複数の構成要素の故障率が独立している場合には、乗法関係を使用してシステムの信頼性を計算できる。
【００３３】
【数１】
2009098147.tif 000003
他の場合には、統合従属確率密度関数（ＰＤＦ）が必要となる。方法では、統合ＰＤＦをランダムにサンプリングし、その稼働での信頼性を計算し、稼働の蓄積に基づいて全体的な信頼性分布関数を構築する。構成要素の寿命は、確率密度関数に従って分布し、指数分布、対数正規分布、又はワイブル分布の形態を取り得る。ワイブル分布は、形状及びスケールパラメータβ及びηを有する柔軟な分布形状のため、最も有用であり、ここで（ｔ）は時間範囲である。
【００３４】
【数２】
2009098147.tif 000004
形状及びスケールパラメータβ及びηにより記述された個別のワイブル分布用のデータは、様々な構成要素向けにカタログ化された根本原因故障を編纂したデータベースから抽出できる。インジケータは、アレニウスの式等の影響関係を介してワイブル分布のスケールηｆを加速するのに使用できる。アレニウスの式を使用した加速係数（Ａｆ）は、次のように記述し得る。
【００３５】
Ａｆ＝ｅｘｐ（ａｃｔＥ／Ｖｎ−ａｃｔＥ／Ｖａ）
この場合、起動エネルギ（ａｃｔＥ）は０．１に設定してよく、Ｖｎは、１に設定された定数としてよく、次のようになる。
【００３６】
Ｖａ＝１／Ｅ［ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ］
ここで、関数Ｅは、インジケータの数及び継続期間を経時的に合計するために使用される。本発明の実施形態では、データの前歴に渡って回帰を実行し得る。しかしながら、存在しない場合には、限定はしないが、インジケータの効果を低減させるフェーディングモデル等、他の方法を実行し得る。起動エネルギ及び定数Ｖｎは、再調整に十分な故障データが存在する場合には、再調整し得る。故障を予測するためのデータが存在しない場合、加速係数（Ａｆ）は１に設定し得る。加速係数は、寿命計算におけるスケールパラメータを次のように減少させる。
【００３７】
ηｆ＝η／Ａｆ
この方法は、簡潔であるため、寿命計算を加速させるために使用し得る。しかしながら、寿命計算式を加速するために他の方法も使用し得る。
【００３８】
モータ信頼性の条件付き確率ｆ（Ａ（ｔ）｜Ｂ（ｔ））は、システムのフィールドデータの収集により決定される。一般に、条件付き確率は、事象Ａが既に発生している場合に事象Ｂが起こる確率を示す。フィールドデータの収集は、例えば、限定はしないが、オンライン又はオフラインのデータ収集方法を使用して達成される。条件付き確率は、因果ネットワーク評価（例えば、限定はしないが、ファジーモデル）を構築する時に使用し得る。
【００３９】
理解されるように、本発明は、方法、システム、又はコンピュータプログラム製品として実施し得る。したがって、本発明は、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む）、或いはソフトウェア及びハードウェアの態様を組み合わせた実施形態の形態を取り得るものであり、全て一般に「回路」、「モジュール」、又は「システム」と呼ばれる。更に、本発明は、媒体上で具現化されたコンピュータ使用可能なプログラムコードを有するコンピュータ使用可能な記憶媒体上のコンピュータプログラム製品の形態を取り得る。
【００４０】
任意の適切なコンピュータ読み取り可能な媒体を利用し得る。コンピュータ使用可能又はコンピュータ読み取り可能な媒体は、例えば、限定はしないが、電子、磁気、光学、電磁、赤外線、又は半導体式のシステム、装置、デバイス、又は伝搬媒体にしてよい。コンピュータ読み取り可能な媒体の更に具体的な例（非包括的リスト）は、以下を含む：一本以上の線を有する電気接続、ポータブルコンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバ、ポータブルコンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光記憶デバイス、インターネット又はイントラネットをサポートするもの等の伝送媒体、又は磁気記憶デバイス。プログラムは、例えば、紙又は他の媒体の光学スキャンにより電子的に取り込み、翻訳、解釈、或いは必要に応じて適切な形で他の処理を行い、コンピュータメモリに格納可能であるため、コンピュータ使用可能又はコンピュータ読み取り可能な媒体は、プログラムが印刷された紙又は他の適切な媒体にすることが可能である点に留意されたい。本明細書のコンテクストにおいて、コンピュータ使用可能又はコンピュータ読み取り可能な媒体は、命令実行システム、装置、又はデバイスにより使用する、或いはこれらに関連する、プログラムを収容、格納、通信、伝搬、又は移送する任意の媒体にしてよい。
【００４１】
本発明の動作を実行するコンピュータプログラムコードは、Ｊａｖａ(登録商標）７、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、又はＣ＋＋等のオブジェクト指向プログラミング言語により作成し得る。しかしながら、本発明の動作を実行するコンピュータプログラムコードは、「Ｃ」プログラミング言語又は他の類似言語等、従来の手続き型プログラミング言語により作成してもよい。プログラムコードは、ユーザのコンピュータ上で全体を実行してよく、独立したソフトウェアパッケージとしてユーザのコンピュータ上で一部を実行してよく、ユーザのコンピュータ上で一部を、別のコンピュータ上で一部を実行してよく、或いは、別のコンピュータ上で全体を実行してもよい。後者のシナリオでは、別のコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して、ユーザのコンピュータに接続してよく、或いは、外部のコンピュータとの接続を（例えば、限定はしないが、インターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを介して）行ってもよい。
【００４２】
以下、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、及びコンピュータプログラム製品のフローチャート及び／又はブロック図を参照して、本発明を説明する。フローチャート及び／又はブロック図の各ブロック、及びフローチャート及び／又はブロック図内のブロックの組み合わせは、コンピュータプログラム命令により実現可能であることは理解されよう。こうしたコンピュータプログラム命令は、機械を製造するために、汎用コンピュータ、特定用途コンピュータ、又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサに対して、コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサを介して実行される命令がブローチャート及び／又はブロック図のブロック又はブロック群において指定した機能／作用を実現するための手段を形成するように提供し得る。
【００４３】
こうしたコンピュータプログラム命令は、コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置に特定の形で機能することを指示できるコンピュータ読み取り可能なメモリに格納し、コンピュータ読み取り可能なメモリに格納された命令が、フローチャート及び／又はブロック図のブロック又はブロック群において指定された機能／作用を実現する命令手段を含む製造品を発生させるようにし得る。コンピュータプログラム命令は、コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置へロードし、コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置において一連の動作ステップを実行させて、コンピュータにより実現されるプロセスを発生させ、コンピュータ又は他のプログラマブル装置上で実行される命令がフローチャート及び／又はブロック図のブロック又はブロック群において指定された機能／作用を実現するためのステップを提供するようにし得る。
【００４４】
図２は、本発明の実施形態によるＤＣモータ状態予測機１４０が利用する方法２００を示す高レベルフロー図である。方法２００は、最初に、ステップ２０１において、モータ修理履歴データをデータベースにおいて受領及び整理することを含む。ステップ２０１において取得されたモータ修理履歴データは、同一又は類似するモータシステムに対応する。ステップ２０３において、データベースは、任意の誤った又は無関係なデータを除去するために更新及び消去される。ステップ２０５では、データの品質チェック及び消去が実行される。
【００４５】
方法２００では、ステップ２０５においてデータ品質が許容可能であると判断された場合には、ステップ２０７において、電気、機械、環境、及びシステムの障害問題／故障モードの様々な小集団に対応する信頼性分布の合成に基づいて、ＤＣモータシステム１１０に対する少なくとも一回の故障分析を実行し、その後、方法２００はステップ２１２へ進み、以下説明するように、因果ネットワーク評価により特定されたインジケータを使用した信頼性の推定を実行し得る。様々な小集団は、例えば、限定はしないが、ＤＣモータシステム１１０のタイプに関連する電機子電流、界磁電流、界磁温度、ベアリング温度、振動、速度、コミュテータのアーク放電、及びその組み合わせを表すデータを含み得る。
【００４６】
ステップ２０５において実行されたデータ品質チェック及び消去により誤りが発見された場合、方法２００は、ステップ２０９へ進み得る。ステップ２０９において、所定の品質基準を満たさないデータは、全て現在の分析での使用から除外される。
【００４７】
方法２００では、ステップ２１０において、除外データの問題の原因が修復可能であるかを判断し得る。除外データの問題の原因を修復し得る場合、方法２００は、ステップ２１１へ進み、そうでない場合、方法２００は、ステップ２１５へ進み得る。ステップ２１１において、方法２００は、除外データの問題の原因を修復するために少なくとも一つの修正措置を実行し得る。ステップ２１５において、方法２００は、ユーザに対して、除外データの問題又は誤りの通知等を提供し得る。
【００４８】
方法２００は、更に、ステップ２０１乃至２０７を実行中に、一連の並列ステップ（２０２乃至２０８）を実行し得る。ステップ２０２において、方法２００は、信頼性及び故障までの時間の評価が求められるＤＣモータシステム１１０の動作インジケータから、現在の動作データ１２０をリアルタイムで監視及び取得し得る。現在の動作インジケータデータ１２０は、ステップ２０２において別のデータベースに蓄積し（或いは、履歴データベースに統合し）、継続的に更新してもよい。
【００４９】
ステップ２０４において、方法２００は、センサの限界を設定し、こうした限界をデータベースへロードし得る。ステップ２０４において適切である場合には、特定のデータ範囲及び限界、或いは特定のＤＣモータシステム１１０の動作インジケータ向けに計算された測定基準を更に設定し、データベースにおいて監視し、例えば、限定はしないが、通知／警報状態を起動するのに使用してもよい。
【００５０】
方法２００は、ステップ２０５と同様に、ステップ２０６においても、データ品質チェック及び消去を実行し得る。ステップ２０６において、データが所定の品質基準を満たすと判断された場合、方法２００は、ステップ２０８へ進み、そうでない場合、方法２００は、上述のようにステップ２０９へ進み、これにより、ステップ２０９の実行後、方法２００は、ステップ２０２へ戻り得る。
【００５１】
ステップ２０８において、方法２００は、ＤＣモータシステム１１０の構成要素の状態を評価し得る少なくとも一つの因果ネットワークを提供し得る。因果ネットワークは、故障モードを発生させるのに使用される少なくとも一つの状態を発生させ得る。因果ネットワークは、ファジー理論を利用して、ＤＣモータシステム１１０の構成要素の状態を評価し得る。
【００５２】
ステップ２１２において、方法２００は、ステップ２０８の因果ネットワーク評価により特定されたインジケータを使用して、信頼性を推定し得る。ここで、方法２００は、履歴データからの信頼性分析の結果を統合／結合し、ステップ２０８の因果ネットワーク評価からの結果を関連付け、統計的に信頼できる故障までの推定残存時間の予測を策定し得る。ステップ２１２では、上記と同様の方法を実行して、ステップ２０８の代わりにステップ２０７からのデータを統合し得る。
【００５３】
本発明の実施形態において、方法２００の実現には、ＤＣモータシステム１１０及び／又は因果ネットワークにより特定された設備構成要素に対するワイブル信頼性インジケータの最尤推定（ＭＬＥ）を計算することが含まれ得る。
【００５４】
ステップ２１４において、方法２００は、ユーザが上記の分析の結果を閲覧可能にし得る。計算されたシステム信頼性の統計的推定と、故障までの推定残存時間とは、従来のコンピュータＩ／Ｏインタフェース／ディスプレイデバイスを使用して表示し得る。本発明の一実施形態において、故障までの推定残存時間と、計算された信頼性とは、限定はしないが、移動棒グラフ、変化式データオドメータ等、動的なグラフ画像を使用して表示される。本発明の一実施形態において、方法２００は、ステップ２１４にて、ユーザがワークステーション１５０上で閲覧し得る動作可能曲線（図示無し）等を生成し得る。動作可能曲線は、ＤＣモータシステム１１０を安全に運用する方法についての指針を提供し得る。
【００５５】
一般に、様々なデータバリデーション及びキャリブレーションステップ（例えば、２０５及び２０６）は、回避してもよいが、しかしながら、これらを使用することで、故障分析と、信頼性の統計的予測の策定時に依存する因果ネットワークとの両方を改善し得る。
【００５６】
図３は、本発明の実施形態による図２の方法２００に類似した方法３００を示す詳細なフロー図である。図３は、ＤＣモータの信頼性を判定すると共に、状態予測機１４０が使用し得る次回修理（又は故障）までの時間を予測するための方法３００を示す詳細な手順のフロー図を提示する。
【００５７】
ステップ３０１において、方法３００は、ＤＣモータシステム１１０のタイプに対する履歴データソースを特定し得る。ステップ３０１では、例えば、限定はしないが、評価中のＤＣモータシステム１１０について一定期間に渡って取得された履歴試験データ及び／又は故障分析記録を特定し、部品／構成要素の故障率データの履歴データベースを編纂し得る。履歴データベースは、データ記憶装置１３０において維持し得る。履歴データベースは、更に、例えば、限定はしないが、取り外し可能な記憶媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、コンパクトフラッシュ(登録商標）等）を使用する少なくとも一つの手動データ転送手段により更新し得る。
【００５８】
方法３００は、ステップ３０２乃至３１１において、後で信頼性計算に使用し得る履歴モータデータを構築及び結合するために実行される、一般的なデータ前処理ステップを表現し得る。ステップ３０２において、方法３００は、データ評価を実行し、ステップ３０１で受領したデータの不足及び品質を判断し得る。ステップ３０３において、方法３００は、複数のソースから取得した場合、データを統合し得る。次に、ステップ３０４において、方法３００は分析エンジンにより使用するためのデータを構築し得る。次に、ステップ３０５において、方法３００は、バリデーション及びキャリブレーションタイプのデータへとデータを分割する。次に、ステップ３０６において、方法３００は、ＤＣモータシステム１１０の構成要素に対するシステム故障系統図ライブラリを構築し得る。次に、ステップ３０７において、方法３００は、システム故障モデル（限定はしないが、信頼性ブロック図等）を構築し得る。次に、ステップ３０８において、方法３００は、故障／寿命確率モデルを、（例えば、限定はしないが、確率分布等を使用して）履歴データに当てはめ得る。次に、ステップ３０９において、方法３００は、限定はしないが、故障モード影響解析（ＦＭＥＡ）ライブラリ等、複数のライブラリを構築し、共通の故障モードを特定し得る。次に、ステップ３１０において、方法３００は、例えば、限定はしないが、ファジー理論を使用して、有向因果推論モデル又はネットワーク等を構築し得る。モデルは、モータ構成要素の劣化の条件付き確率を計算するために使用し得る。次に、ステップ３１１において、方法３００は、因果ネットワーク内のモデルに基づいて、収集のためのデータ変数を選択し得る。
【００５９】
方法３００のステップ３１２乃至３１４は、ＤＣモータシステム１１０を構成要素毎に分割し、因果ネットワーク内での依存関係を確立する手順ステップを示す。例えば、限定はしないが、機械構成要素モデルのシステム階層を、ステップ３１２において決定し、条件付き確率マトリクスの構造化システムを、ステップ３１３において組み立て、共変／条件付き従属関係を含む仮想システムモデルを、ステップ３１４において抽出し得る。
【００６０】
次に、ステップ３１２乃至３１４で説明したシステムモデルは、ステップ３１５及び３１６において、調査中のＤＣモータシステム１１０に対して適切にキャリブレーションし得る。例えば、限定はしないが、システムモデルは、ステップ３１５において、確率分布からのデータによりキャリブレーションし、次に、ステップ３１６において、確率分布からのデータを使用してバリデーションし得る。
【００６１】
ステップ３１７において、方法３００は、データ収集を開始し得る。ステップ３１７は、分析中のＤＣモータシステム１１０に取り付けられる動作インジケータからのフィールドデータを収集する手順段階の開始を表し得る。この時点で、現在の動作／試験データを、分析中の特定のＤＣモータシステム１１０上において入手し得る。このフィールドデータは、ＤＣモータシステム１１０の動作インジケータ（上述）又はサイト１００の他の従来の手段から収集し得る。
【００６２】
ステップ３１８において、方法３００は、閾値を設定し、データを監視し得る。ステップ３１８では、ＤＣモータシステム１１０の閾値及び警報の境界を構築／設定し、モータシステムからのフィールドデータを監視し得る。閾値又は警報の境界を上回った場合には、限定はしないが、警報の通知等何らかの形態のリアルタイムフィードバックを提供し得る。
【００６３】
ステップ３１９において、方法３００は、ＤＣモータシステム１１０の現在の「状態」を予測し得る。ステップ３１９に示したように、ＤＣモータシステム１１０の状態は、因果ネットワークと、閾値と、ステップ３１８で取得した監視データとに基づいて予測し得る。
【００６４】
ステップ３２０において、方法３００は、システムモデルを使用して、ＤＣモータシステム１１０構成要素の予期される故障までの時間を予測し得る。ステップ３２０では、更に、予測された故障の原因を決定し得る。本発明の一実施形態において、システムモデルは、例えば、限定ではなく、共変／条件付き従属関係も予測し得る。
【００６５】
次に、ステップ３２１及び３２２に示したように、決定点に達することで、操作者は、警報状態の評価、モデルの性能の評価、及び／又は、構成要素の修理又は交換が推奨されるかの判断を行う必要が生じ得る。ステップ３２１において、操作者がモデルの評価性能が不正確であると判断した場合、方法３００は、ステップ３２４へ進み、そうでない場合、方法３００は、ステップ３２２へ進み得る。ステップ３２２において、方法３００は、分析により保守計画を決定し得る。ここで、例えば、限定はしないが、操作者は、保守計画を策定し得る。
【００６６】
次に、ステップ３２３及び３２４は、因果ネットワークの予測能力を向上させ、信頼性モデルを最適化するために取り入れ得る別のステップを示す。ステップ３２３において、方法３００は、取得したデータにより履歴データベースを更新し、モデルの展開及び最適化を行い、精度を向上させ得る。ステップ３２４において、方法３００は、分析が更に必要であるかを判断する。ステップ３２４において、システムモデルが不正確又は非現実的であると操作者が判断した場合、方法３００全体を再度開始し得る。方法３００を再度開始する必要があると操作者が判断した場合、方法３００は、ステップ３０１へ戻り、そうでない場合、方法３００は終了する。
【００６７】
図４は、本発明の実施形態によるＤＣモータシステム１００の信頼性を判定するシステム４００の一例のブロック図である。方法３００の要素は、システム４００において実現及び実行され得る。システム４００は、一台以上のユーザ又はクライアント通信デバイス４０２、或いは同様のシステム又はデバイス（図４に二台を図示）を含み得る。各通信デバイス４０２は、例えば、限定はしないが、コンピュータシステム、携帯情報端末、携帯電話、又は電子メッセージを送受信可能な同様のデバイスにしてよい。
【００６８】
通信デバイス４０２は、システムメモリ４０４又はローカルファイルシステムを含み得る。システムメモリ４０４は、例えば、限定はしないが、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含み得る。ＲＯＭは、基本入出力システム（ＢＩＯＳ）を含み得る。ＢＩＯＳは、通信デバイス４０２の要素又はコンポーネント間で情報を転送するのに役立つ基本ルーチンを収容し得る。システムメモリ４０４は、通信デバイス４０２の動作全体を制御するオペレーティングシステム４０６を収容し得る。システムメモリ４０４は、更に、ブラウザ４０８又はウェブブラウザを含み得る。システムメモリ４０４は、更に、図３の方法３００の要素に類似するか、或いはこれらを含む、ＤＣモータシステム１１０の信頼性を判定するためのデータ構造４１０又はコンピュータ実行可能なコードを含み得る。
【００６９】
システムメモリ４０４は、更に、ＤＣモータシステム１１０の信頼性を判定するための図３の方法３００に関連して使用し得るテンプレートキャッシュメモリ４１２を含み得る。
【００７０】
通信デバイス４０２は、更に、通信デバイス４０２の他の構成要素の動作を制御するプロセッサ又は処理ユニット４１４を含み得る。オペレーティングシステム４０６、ブラウザ４０８、及びデータ構造４１０は、処理ユニット４１４上で動作可能にし得る。処理ユニット４１４は、メモリシステム４０４及び通信デバイス４０２の他の構成要素とシステムバス４１６により結合し得る。
【００７１】
通信デバイス４０２は、更に、複数の入力デバイス（Ｉ／Ｏ）、出力デバイス、又は結合入出力デバイス４１８を含み得る。各入出力デバイス４１８は、入出力インタフェース（図４に図示無し）によりシステムバス４１６に結合し得る。入出力デバイス又は結合Ｉ／Ｏデバイス４１８により、ユーザは、通信デバイス４０２の運用及びインタフェースが可能となると共に、ブラウザ４０８及びデータ構造４１０の動作を制御し、ソフトウェアにアクセスし、これを操作及び制御して、ＤＣモータシステム１１０の残存寿命を予測することが可能となる。Ｉ／Ｏデバイス４１８は、本明細書で説明した動作を実行するためにキーボード及びコンピュータポインティングデバイス等を含み得る。
【００７２】
Ｉ／Ｏデバイス４１８は、更に、例えば、限定はしないが、ディスクドライブ、光学、機械、磁気、又は赤外線式の入出力デバイス、モデム等を含み得る。Ｉ／Ｏデバイス４１８は、記憶媒体４２０にアクセスするために使用し得る。媒体４２０は、通信デバイス４０２等のシステムにより使用するか、或いはシステムに関連して使用する、コンピュータ読み取り可能又はコンピュータ実行可能な命令又は他の情報を収容、格納、通信、又は移送し得る。
【００７３】
通信デバイス４０２は、更に、ディスプレイ又はモニタ４２２等の他のデバイスを含むか、或いは接続し得る。モニタ４２２は、ユーザによる通信デバイス４０２とのインタフェースを可能にし得る。
【００７４】
通信デバイス４０２は、更に、ハードドライブ４２４を含み得る。ハードドライブ４２４は、ハードドライブインタフェース（図４に図示無し）によりシステムバス４１６に結合し得る。ハードドライブ４２４は、ローカルファイルシステム又はシステムメモリ４０４の一部も形成し得る。プログラム、ソフトウェア、及びデータは、通信デバイス４０２の動作のためにシステムメモリ４０４とハードドライブ４２４との間で転送及び交換し得る。
【００７５】
通信デバイス４０２は、サーバ４２６と通信可能であり、ネットワーク４２８を介して、他のサーバ又は通信デバイス４０２に類似する他の通信デバイスにアクセスし得る。システムバス４１６は、ネットワークインタフェース４３０によりネットワーク４２８に結合し得る。ネットワークインタフェース４３０は、ネットワーク４２８に結合するためのモデム、イーサネット(登録商標）カード、ルータ、ゲートウェイ等にし得る。結合は、有線又は無線接続にし得る。ネットワーク４２８は、インターネット、専用ネットワーク、イントラネット等にし得る。
【００７６】
サーバ４２６は、ファイルシステム、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を含み得るシステムメモリ４３２を含み得る。システムメモリ４３２は、通信デバイス４０２内のオペレーティングシステム４０６に類似するオペレーティングシステム４３４を含み得る。システムメモリ４３２は、更に、ＤＣモータシステム１１０の信頼性を判定するためのデータ構造４３６を含み得る。データ構造４３６は、ＤＣモータシステム１１０の残存寿命を予測する方法３００に関して説明したものと同様の動作を含み得る。サーバシステムメモリ４３２は、更に、他のファイル４３８、アプリケーション、モジュール等を含み得る。
【００７７】
サーバ４２６は、サーバ４２６内の他のデバイスの動作を制御するプロセッサ４４２又は処理ユニットを含み得る。サーバ４２６は、更に、Ｉ／Ｏデバイス４４４を含み得る。Ｉ／Ｏデバイス４４４は、通信デバイス４０２のＩ／Ｏデバイス４１８に類似するものにしてよい。サーバ４２６は、更に、サーバ４２６に対するＩ／Ｏデバイス４４４と共にインタフェースを提供するモニタ等の他のデバイス４４６を含み得る。サーバ４２６は、更に、ハードディスクドライブ４４８を含み得る。システムバス４５０は、サーバ４２６の様々な構成要素を接続し得る。ネットワークインタフェース４５２は、システムバス４５０を介して、サーバ４２６をネットワーク４２８に結合し得る
各図のフローチャート及び工程図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品の可能な実施例におけるアーキテクチャ、機能性、及び動作を示している。このため、フローチャート又は工程図の各ステップは、指定された論理機能（群）を実現するために実行可能な一個以上の命令を備えるコードのモジュール、セグメント、又は部分を表し得る。更に、一部の別の実施例では、ステップに記載された機能が、各図に記載されたものと別の順序で発生し得ることに留意されたい。例えば、連続して示した二ステップは、実際には、関連する機能に応じて、実質的に同時に実行される場合があり、或いは、逆の順序で実行される場合もある。更に、工程図及び／又はフローチャートの各ステップと、工程図及び／又はフローチャートのステップの組み合わせとは、指定機能又は作用を行う専用のハードウェアに基づくシステム、或いは専用ハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせにより実現可能であることに留意されたい。
【００７８】
本明細書で使用した用語は、特定の実施形態のみを説明することを目的としており、本発明を限定するものではない。本明細書において、単数形の「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、文脈から明らかに異なる場合を除き、複数形を含むものである。更に、「備える」及び／又は「備えている」という用語は、本明細書での使用において、記載の特徴、整数、ステップ、動作、要素、及び／又は構成要素の存在を指定するが、他の一つ以上の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素、及び／又はその集合の存在又は追加を除外しない。
【００７９】
以上、特定の実施形態を図示及び説明してきたが、同じ目的を達成すると予測される任意の処置は、図示した特定の実施形態の代わりになり得ると共に、本発明は、他の環境において他の用途を有すると理解されたい。本願は、本発明の任意の改変又は変化を対象とするものである。添付特許請求の範囲は、いかなる形においても本発明の範囲を本明細書で説明した特定の実施形態に限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明の実施形態が動作する環境を示す概略図である。
【図２】本発明の実施形態によるＤＣ状態予測機が利用する方法を示す高レベルフロー図である。
【図３】本発明の実施形態による図２の方法を示す詳細なフロー図である。
【図４】本発明の実施形態によるＤＣモータシステムの信頼性を判定するシステムの一例のブロック図である。
【符号の説明】
【００８１】
１００  サイト
１１０  ＤＣモータシステム
１２０  動作データ
１３０  データ記憶装置
１４０  ＤＣ条件予測機
１５０  ワークステーション
４００  システム
４０２  通信デバイス
４０４  システムメモリ
４０６  オペレーティングシステム
４０８  ブラウザ
４１０  データ構造
４１２  キャッシュメモリ
４１４  処理ユニット
４１６  システムバス
４１８  入出力デバイス
４２０  媒体
４２２  モニタ
４２４  ハードドライブ
４２６  サーバ
４２８  ネットワーク
４３０  ネットワークインタフェース
４３２  メモリ
４３４  オペレーティングシステム
４３６  データ構造
４３８  他のファイル
４４２  プロセッサ
４４４  Ｉ／Ｏデバイス
４４６  他のデバイス
４４８  ハードディスクドライブ
４５０  システムバス
４５２  ネットワークインタフェース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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