JPH07159289A - 異常現象の原因診断方法 - Google Patents
異常現象の原因診断方法Info
- Publication number
- JPH07159289A JPH07159289A JP5339008A JP33900893A JPH07159289A JP H07159289 A JPH07159289 A JP H07159289A JP 5339008 A JP5339008 A JP 5339008A JP 33900893 A JP33900893 A JP 33900893A JP H07159289 A JPH07159289 A JP H07159289A
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- Japan
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- variable
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- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 条件変化により状態変数量が変化しても劣化
等の監視を行えるようにする。 【構成】 稼働中の被診断機器または被診断設備の状態
変数及び原因変数を測定し（ステップ１０１）、これら
に基づいて前記状態変数に対する原因変数毎の影響係数
を算出し（ステップ１０３）、この影響係数と正常時の
影響係数とを比較してその変化割合が最大の前記原因変
数を異常原因として特定する（ステップ１０４〜１０
８）。
等の監視を行えるようにする。 【構成】 稼働中の被診断機器または被診断設備の状態
変数及び原因変数を測定し（ステップ１０１）、これら
に基づいて前記状態変数に対する原因変数毎の影響係数
を算出し（ステップ１０３）、この影響係数と正常時の
影響係数とを比較してその変化割合が最大の前記原因変
数を異常原因として特定する（ステップ１０４〜１０
８）。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、複数の原因群からなる
異常現象に対し、その原因を診断するための異常現象の
原因診断方法に関するものである。
異常現象に対し、その原因を診断するための異常現象の
原因診断方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】設備の状態、製品品質状態などを常時監
視することは、安定した生産状態を維持するための重要
な要素である。監視された情報から異常の発生を予知す
ると共に原因を識別し、異常が初期の段階で適切なアク
ションをとり、大きな故障を生じない内に対応がとれる
ようにすることが要求される。
視することは、安定した生産状態を維持するための重要
な要素である。監視された情報から異常の発生を予知す
ると共に原因を識別し、異常が初期の段階で適切なアク
ションをとり、大きな故障を生じない内に対応がとれる
ようにすることが要求される。
【０００３】そこで、設備・品質の状態変数（設備状
態、操業状態、品質状態）、または状態量を変化させる
複数の原因変数を同時に常時測定し、それらの変数の現
在量自体が許容範囲を越えているかどうかを監視するこ
とにより、劣化程度を診断する提案がなされている（特
開昭５９−９４０１８号）。
態、操業状態、品質状態）、または状態量を変化させる
複数の原因変数を同時に常時測定し、それらの変数の現
在量自体が許容範囲を越えているかどうかを監視するこ
とにより、劣化程度を診断する提案がなされている（特
開昭５９−９４０１８号）。
【０００４】例えば、回転機械（例えば、モータ、ブロ
ア等）の診断においては、正常時の振動振幅と現状の振
動振幅との差異から劣化程度を判定し、原因を探るため
に、周波数分析や次数比分析を行い、劣化に関連する特
定スペクトル成分量を監視することにより（どのスペク
トルが一番大きくなったか）、劣化原因を特定してい
る。
ア等）の診断においては、正常時の振動振幅と現状の振
動振幅との差異から劣化程度を判定し、原因を探るため
に、周波数分析や次数比分析を行い、劣化に関連する特
定スペクトル成分量を監視することにより（どのスペク
トルが一番大きくなったか）、劣化原因を特定してい
る。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記した従来
技術にあっては、条件変化により状態変数量そのものが
変化するのに対し、判定のための基準が最初に設定した
ままの一定値である。このため、見かけ上、状態変数量
のみが大きくなり、誤判定される可能性がある。例え
ば、設備の状態を例にとると、その状態変数は回転に伴
う振動、動作音などであるが、回転数変化などで状態変
数の通常値は序々に変化して行き、これに見合って修正
した判定基準が必要であるにもかかわらず、一定のまま
である。この為、状態変数量が正常の範囲内であって
も、異常の判定が出される場合がある。そこで、本発明
の目的は、条件変化により状態変数量が変化しても劣化
等の監視が可能な異常現象の原因診断方法を提供するこ
とにある。
技術にあっては、条件変化により状態変数量そのものが
変化するのに対し、判定のための基準が最初に設定した
ままの一定値である。このため、見かけ上、状態変数量
のみが大きくなり、誤判定される可能性がある。例え
ば、設備の状態を例にとると、その状態変数は回転に伴
う振動、動作音などであるが、回転数変化などで状態変
数の通常値は序々に変化して行き、これに見合って修正
した判定基準が必要であるにもかかわらず、一定のまま
である。この為、状態変数量が正常の範囲内であって
も、異常の判定が出される場合がある。そこで、本発明
の目的は、条件変化により状態変数量が変化しても劣化
等の監視が可能な異常現象の原因診断方法を提供するこ
とにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、この発明は、稼働中の被診断機器または被診断設
備もしくは品質の劣化状態を示す状態変数及び劣化状態
を示す原因変数を測定し、これらに基づいて前記状態変
数に対する原因変数毎の影響係数を算出し、この影響係
数と正常時の影響係数とを比較してその変化割合が最大
の前記原因変数を異常原因として特定するようにしてい
る。
めに、この発明は、稼働中の被診断機器または被診断設
備もしくは品質の劣化状態を示す状態変数及び劣化状態
を示す原因変数を測定し、これらに基づいて前記状態変
数に対する原因変数毎の影響係数を算出し、この影響係
数と正常時の影響係数とを比較してその変化割合が最大
の前記原因変数を異常原因として特定するようにしてい
る。
【０００７】前記異常原因の特定は、正常時の影響係数
に基づいて状態変数の現在量を予測し、この予測と前記
状態変数の実測値の差に基づいて劣化度判定を行った後
に実行される。
に基づいて状態変数の現在量を予測し、この予測と前記
状態変数の実測値の差に基づいて劣化度判定を行った後
に実行される。
【０００８】正確な影響係数を算出するために、前記状
態変数及び前記原因変数の各変数別にタイムラグ補正を
行うようにしている。
態変数及び前記原因変数の各変数別にタイムラグ補正を
行うようにしている。
【０００９】
【作用】上記した手段によれば、逐次重回帰分析法を用
いて状態変数を説明する最少の原因変数群が求められ
る。これら原因変数の状態変数に対する影響係数の変化
度が大きく変化したものに対して、異常原因が特定され
る。したがって、条件変化の影響を最小にした劣化監視
が可能になるほか、診断精度の向上及びローコスト化が
可能になる。
いて状態変数を説明する最少の原因変数群が求められ
る。これら原因変数の状態変数に対する影響係数の変化
度が大きく変化したものに対して、異常原因が特定され
る。したがって、条件変化の影響を最小にした劣化監視
が可能になるほか、診断精度の向上及びローコスト化が
可能になる。
【００１０】影響係数の変化度のみでは劣化の程度が考
慮されていない。そこで、過去（初期）と現在の関係を
反映させるべく、原因変数別の現在量と正常時の影響係
数から算出される予測値と状態変数の現在量との差を劣
化程度とし、異常か正常かの判別を行う。これにより、
劣化量を考慮した原因診断が可能になり、診断精度を向
上させることができる。例えば、品質情報を状態変数に
した場合、原因変数相互、原因変数と状態変数間であっ
ても、同時刻に変数が変化しない場合がある。そこで、
前記状態変数及び前記原因変数の各変数別にタイムラグ
補正を行うことにより、同じ範疇で評価することができ
るようになり、正確な影響係数の算出が可能になる。
慮されていない。そこで、過去（初期）と現在の関係を
反映させるべく、原因変数別の現在量と正常時の影響係
数から算出される予測値と状態変数の現在量との差を劣
化程度とし、異常か正常かの判別を行う。これにより、
劣化量を考慮した原因診断が可能になり、診断精度を向
上させることができる。例えば、品質情報を状態変数に
した場合、原因変数相互、原因変数と状態変数間であっ
ても、同時刻に変数が変化しない場合がある。そこで、
前記状態変数及び前記原因変数の各変数別にタイムラグ
補正を行うことにより、同じ範疇で評価することができ
るようになり、正確な影響係数の算出が可能になる。
【００１１】
【実施例】以下，本発明の実施例について、図面を参照
しながら説明する。
しながら説明する。
【００１２】図１は本発明による異常現象の原因診断方
法に基づく処理例を示すフローチャートである。なお、
以下においては、ステップを“Ｓ”で表している。
法に基づく処理例を示すフローチャートである。なお、
以下においては、ステップを“Ｓ”で表している。
【００１３】まず、状態変数（被診断機器が回転機であ
れば、振動、振幅等）Ｙと複数の原因変数Ｘ１，Ｘ２，
Ｘ３，・・・Ｘ ｎを測定する（Ｓ１０１）。これは状態
変数Ｙと複数の原因変数Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，・・・Ｘ ｎ
との因果関係を定量的に関係付けるために行うものであ
る。品質情報を状態変数とした場合、状態変数と原因変
数、または原因変数間でも同時刻に変数が変化しない場
合がある。正確な原因診断を行うためには、同時刻に条
件を合わせる必要がある。そこで、変数別にタイムラグ
補正を行う（Ｓ１０２）。
れば、振動、振幅等）Ｙと複数の原因変数Ｘ１，Ｘ２，
Ｘ３，・・・Ｘ ｎを測定する（Ｓ１０１）。これは状態
変数Ｙと複数の原因変数Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，・・・Ｘ ｎ
との因果関係を定量的に関係付けるために行うものであ
る。品質情報を状態変数とした場合、状態変数と原因変
数、または原因変数間でも同時刻に変数が変化しない場
合がある。正確な原因診断を行うためには、同時刻に条
件を合わせる必要がある。そこで、変数別にタイムラグ
補正を行う（Ｓ１０２）。
【００１４】ステップ１０２による状態変数Ｙ及び原因
変数Ｘに基づいて、状態変数量に対する原因変数別の影
響係数αを計算する（Ｓ１０３）。ここでは、正常状態
の状態変数を予測するため、必要な最小限の原因変数と
原因変数別の影響係数を逐次重回帰分析法により自動選
別し、選別された原因変数別の影響係数αを同時に算出
する。状態変数Ｙは次式で示される。
変数Ｘに基づいて、状態変数量に対する原因変数別の影
響係数αを計算する（Ｓ１０３）。ここでは、正常状態
の状態変数を予測するため、必要な最小限の原因変数と
原因変数別の影響係数を逐次重回帰分析法により自動選
別し、選別された原因変数別の影響係数αを同時に算出
する。状態変数Ｙは次式で示される。
【００１５】 （正常の場合） Ｙ＝（原因変数Ｘ1）α01＋（原因変数Ｘ2）α02＋（原因変数Ｘ1）α03 ・・・＋（原因変数Ｘn）α0n （異常の場合） Ｙ＝（原因変数Ｘ1） α11＋（原因変数Ｘ2）α12＋（原因変数Ｘ1） α13 ・・・＋（原因変数Ｘn） α1n 例えば、モータの場合、Ｙ＝（アンバランス） α01＋
（部品摩耗） α12・・・、で状態変数を表すことができ
る。
（部品摩耗） α12・・・、で状態変数を表すことができ
る。
【００１６】ステップ１０３で選別された原因変数量を
常時測定し、正常時に算出された影響係数（α01，α02
・・・α0n）から状態変数の現在量ＹＹを常時予測し、
この予測値（ＹＹ）と状態変数と実績値（Ｙ）（現在
値）との差を劣化程度とし（Ｓ１０４）、この劣化程度
（差値）を予め設定した判定基準値と比較する（Ｓ１０
５）。
常時測定し、正常時に算出された影響係数（α01，α02
・・・α0n）から状態変数の現在量ＹＹを常時予測し、
この予測値（ＹＹ）と状態変数と実績値（Ｙ）（現在
値）との差を劣化程度とし（Ｓ１０４）、この劣化程度
（差値）を予め設定した判定基準値と比較する（Ｓ１０
５）。
【００１７】比較の結果、正常であればステップ１０１
に戻って以降の処理を繰り返し実行し、異常であれば、
状態変数Ｙと複数の原因変数Ｘ１，Ｘ２，・・・Ｘｎを
取り込んで変数別にタイムラグ補正を行い（Ｓ１０
６）、劣化状態下での状態変数に対する原因変数別の影
響係数を逐次重回帰分析により算出し（Ｓ１０７）、こ
れらの影響係数と正常時の影響係数とを比較して、その
変化割合が最大の変数を異常原因であると推定する（Ｓ
１０８）。
に戻って以降の処理を繰り返し実行し、異常であれば、
状態変数Ｙと複数の原因変数Ｘ１，Ｘ２，・・・Ｘｎを
取り込んで変数別にタイムラグ補正を行い（Ｓ１０
６）、劣化状態下での状態変数に対する原因変数別の影
響係数を逐次重回帰分析により算出し（Ｓ１０７）、こ
れらの影響係数と正常時の影響係数とを比較して、その
変化割合が最大の変数を異常原因であると推定する（Ｓ
１０８）。
【００１８】
【発明の効果】本発明は上記の通り構成されているの
で、次に記載する効果を奏する。
で、次に記載する効果を奏する。
【００１９】請求項１の異常現象の原因診断方法によれ
ば、稼働中の被診断機器または被診断設備もしくは品質
の劣化状態を示す状態変数及び劣化状態を示す原因変数
を測定し、これらに基づいて前記状態変数に対する原因
変数毎の影響係数を算出し、この影響係数が最も変化し
た前記原因変数を異常原因として特定するようにしたの
で、条件変化の影響を低減した劣化監視が可能になると
共に診断精度の向上が可能になる。また、従来、経験に
依存していた部分が定量的解析が可能になることで、論
理的な診断ロジックの構築が可能になり、ローコスト化
を図ることができる。
ば、稼働中の被診断機器または被診断設備もしくは品質
の劣化状態を示す状態変数及び劣化状態を示す原因変数
を測定し、これらに基づいて前記状態変数に対する原因
変数毎の影響係数を算出し、この影響係数が最も変化し
た前記原因変数を異常原因として特定するようにしたの
で、条件変化の影響を低減した劣化監視が可能になると
共に診断精度の向上が可能になる。また、従来、経験に
依存していた部分が定量的解析が可能になることで、論
理的な診断ロジックの構築が可能になり、ローコスト化
を図ることができる。
【００２０】請求項２の異常現象の原因診断方法によれ
ば、正常時の影響係数に基づいて状態変数の現在量を予
測し、この予測値と前記状態変数の実施値の差に基づい
て劣化判定を行うようにしたので、劣化量を考慮した原
因診断が可能になり、診断精度を向上させることができ
る。
ば、正常時の影響係数に基づいて状態変数の現在量を予
測し、この予測値と前記状態変数の実施値の差に基づい
て劣化判定を行うようにしたので、劣化量を考慮した原
因診断が可能になり、診断精度を向上させることができ
る。
【００２１】請求項３の異常現象の原因診断方法によれ
ば、前記状態変数及び前記原因変数の各変数別にタイム
ラグ補正を行うようにしたので、正確な影響係数の算出
が可能になる。
ば、前記状態変数及び前記原因変数の各変数別にタイム
ラグ補正を行うようにしたので、正確な影響係数の算出
が可能になる。
【図１】本発明による異常現象の原因診断方法に基づく
処理例を示すフローチャートである。
処理例を示すフローチャートである。
Claims (3)
- 【請求項１】 稼働中の被診断機器または被診断設備も
しくは品質の劣化状態を示す状態変数及び劣化状態を示
す原因変数を測定し、これらに基づいて前記状態変数に
対する原因変数毎の影響係数を算出し、この影響係数と
正常時の影響係数とを比較してその変化割合が最大の前
記原因変数を異常原因として特定することを特徴とする
異常現象の原因診断方法。 - 【請求項２】 正常時に請求項１で計算された影響係数
に基づいて状態変数の現在量を予測し、この予測値と前
記状態変数の実測値の差に基づいて劣化度判定を行うこ
とを特徴とする請求項１記載の異常現象の原因診断方
法。 - 【請求項３】 前記状態変数及び前記原因変数の各変数
別にタイムラグ補正を行うことを特徴とする請求項１ま
たは２記載の異常現象の原因診断方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5339008A JPH07159289A (ja) | 1993-12-03 | 1993-12-03 | 異常現象の原因診断方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5339008A JPH07159289A (ja) | 1993-12-03 | 1993-12-03 | 異常現象の原因診断方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07159289A true JPH07159289A (ja) | 1995-06-23 |
Family
ID=18323403
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5339008A Withdrawn JPH07159289A (ja) | 1993-12-03 | 1993-12-03 | 異常現象の原因診断方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07159289A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002511962A (ja) * | 1997-06-11 | 2002-04-16 | ウェスチングハウス・エレクトリック・カンパニー・エルエルシー | 反射メモリ及び／または別種のプロセッサ及び通信を利用する安全または保護システム |
| JP2006350698A (ja) * | 2005-06-16 | 2006-12-28 | Taiyo Nippon Sanso Corp | 異常診断装置、異常診断方法、異常診断プログラム |
| JP2007156653A (ja) * | 2005-12-01 | 2007-06-21 | Kurita Water Ind Ltd | 水処理プラントの運転管理方法および装置 |
| WO2016088362A1 (ja) * | 2014-12-05 | 2016-06-09 | 日本電気株式会社 | システム分析装置、システム分析方法および記憶媒体 |
| WO2016129218A1 (ja) * | 2015-02-09 | 2016-08-18 | 日本電気株式会社 | 分析用情報表示システム、方法およびプログラム |
| US11566967B2 (en) | 2018-11-12 | 2023-01-31 | Nippon Paper Industries Co., Ltd. | Abnormality detection device and abnormality detection method |
-
1993
- 1993-12-03 JP JP5339008A patent/JPH07159289A/ja not_active Withdrawn
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002511962A (ja) * | 1997-06-11 | 2002-04-16 | ウェスチングハウス・エレクトリック・カンパニー・エルエルシー | 反射メモリ及び／または別種のプロセッサ及び通信を利用する安全または保護システム |
| JP2006350698A (ja) * | 2005-06-16 | 2006-12-28 | Taiyo Nippon Sanso Corp | 異常診断装置、異常診断方法、異常診断プログラム |
| JP2007156653A (ja) * | 2005-12-01 | 2007-06-21 | Kurita Water Ind Ltd | 水処理プラントの運転管理方法および装置 |
| JP4604987B2 (ja) * | 2005-12-01 | 2011-01-05 | 栗田工業株式会社 | 水処理プラントの運転管理方法および装置 |
| WO2016088362A1 (ja) * | 2014-12-05 | 2016-06-09 | 日本電気株式会社 | システム分析装置、システム分析方法および記憶媒体 |
| JPWO2016088362A1 (ja) * | 2014-12-05 | 2017-09-07 | 日本電気株式会社 | システム分析装置、システム分析方法および記憶媒体 |
| US10719577B2 (en) | 2014-12-05 | 2020-07-21 | Nec Corporation | System analyzing device, system analyzing method and storage medium |
| WO2016129218A1 (ja) * | 2015-02-09 | 2016-08-18 | 日本電気株式会社 | 分析用情報表示システム、方法およびプログラム |
| JPWO2016129218A1 (ja) * | 2015-02-09 | 2017-11-16 | 日本電気株式会社 | 分析用情報表示システム、方法およびプログラム |
| US11566967B2 (en) | 2018-11-12 | 2023-01-31 | Nippon Paper Industries Co., Ltd. | Abnormality detection device and abnormality detection method |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20010206 |