【技术实现步骤摘要】
状态判定装置以及状态判定方法
本专利技术涉及状态判定装置以及状态判定方法，特别涉及辅助注射成形机的维护的状态判定装置以及状态判定方法。
技术介绍
定期地或在异常产生时进行注射成形机等工业机械的维护。在维护工业机械时，通过使用在工业机械动作时记录的表示该工业机械的动作状态的物理量，维护负责人判定该工业机械的动作状态有无异常，进行产生了异常的部件的更换等维护作业。例如，已知一种方法，作为工业机械的一种即注射成形机所具备的注射缸的止回阀的维护作业，定期地从注射缸拔出螺杆，直接测量止回阀的尺寸。但是，该方法中必须暂时停止生产来进行测量作业，因此会有生产效率下降的问题。为了解决这样的问题，作为不通过从注射缸拔出螺杆等作业而使生产暂时停止，而间接地检测注射缸的止回阀的磨损量并诊断异常的方法，已知通过检测施加给螺杆的旋转转矩或者检测树脂向螺杆后方逆流的现象来诊断异常的方法。例如在日本特开平01-168421号公报中示出了测量作用于螺杆的旋转方法的旋转转矩并在该测量值超过容许范围后判定为异常的情况。另外，在日本特开2...
【技术保护点】
1.一种状态判定装置，判定工业机械的动作状态，其特征在于，/n该状态判定装置具备：/n数据取得部，其取得上述工业机械的数据；/n提取条件存储部，其存储用于从上述数据取得部取得的数据中提取机器学习相关的处理所使用的数据的提取条件；/n学习数据提取部，其按照存储在上述提取条件存储部中的提取条件，在上述数据取得部取得的数据内提取机器学习相关的处理所使用的数据；以及/n机器学习装置，其执行使用了上述学习数据提取部提取出的数据的机器学习相关的处理。/n
【技术特征摘要】
20190207 JP 2019-0204111.一种状态判定装置，判定工业机械的动作状态，其特征在于，
该状态判定装置具备：
数据取得部，其取得上述工业机械的数据；
提取条件存储部，其存储用于从上述数据取得部取得的数据中提取机器学习相关的处理所使用的数据的提取条件；
学习数据提取部，其按照存储在上述提取条件存储部中的提取条件，在上述数据取得部取得的数据内提取机器学习相关的处理所使用的数据；以及
机器学习装置，其执行使用了上述学习数据提取部提取出的数据的机器学习相关的处理。
2.根据权利要求1所述的状态判定装置，其特征在于，
上述机器学习装置具备学习部，其进行使用了上述学习数据提取部提取出的数据的机器学习并生成学习模型。
3.根据权利要求2所述的状态判定装置，其特征在于，
上述学习部进行有监督学习、无监督学习以及强化学习中的至少一种机器学习。
4.根据权利要求1所述的状态判定装置，其特征在于，
上述机器学习装置具备：
学习模型存储部，其存储通过使用了上述学习数据提取部提取出的数据的机器学习所生成的学习模型；以及
推定部，其根据上述学习数据提取部提取出的数据，进行使用了上述学习模型的上述工业机械的状态的推定。
5.根据权利要求4所述的状态判定装置，其特征在于，
上述推定部推定上述工业机械的动作状态相关的异常度，
在上述推定部推定出的异常度超过预先决定的预定阈值时，上述状态判定装置在显示装置显示警告消息。
6.根据权利要求4所述的状态判定装置，其特征在于，
上述推定部推定上述工业机械的动作状态相关的...
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