异常诊断装置、异常诊断方法以及程序制造方法及图纸

技术编号:37612103 阅读:28 留言:0更新日期:2023-05-18 12:03
异常诊断装置具备:异常判定部,其对从设备取得的状态量分别判定有无异常;和要因推定部,其使用将通过故障树解析而确定的所述设备的异常模式的要因和所述要因产生了的情况下成为异常的所述状态量建立对应的要因对应表,根据由所述异常判定部判定为有异常的状态量来推定所述设备的异常的要因。来推定所述设备的异常的要因。来推定所述设备的异常的要因。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】异常诊断装置、异常诊断方法以及程序


[0001]本公开涉及异常诊断装置、异常诊断方法以及程序。
[0002]本申请基于2020年7月31日在日本申请的特愿2020

130788来主张优先权,将其内容引用于此。

技术介绍

[0003]已知在大型冷冻机、潜水泵这样的设备、成套设备等中,用观测系统探测异常的观测值,并且进行确定异常产生了的要因的异常诊断,监视健全性。
[0004]例如在专利文献1中,根据在观测系统观测到的现实的数据来创建成套设备的状态推定模型,通过将包含基于状态推定模型的预测的偏差增加的观测值在内的部分视作异常,来确定出现异常的举动的部位、即异常要因。
[0005]现有技术文献
[0006]专利文献
[0007]专利文献1:JP专利第6246755号公报

技术实现思路

[0008]专利技术要解决的课题
[0009]但专利文献1记载的技术并不是体系地示出异常要因与出现异常的举动的观测值的对应的手法。因此,在专利文献1记载的技术中,即使能确定异常的观测值,为了正确诊断异常要因,也必须准备大量与异常要因对应的独立的观测系统。为此,谋求使用已有的观测系统来精度良好地进行异常诊断的技术。
[0010]本公开鉴于这样的课题而提出,提供能容易且精度良好地推定设备的异常的要因的异常诊断装置、异常诊断方法以及程序。
[0011]用于解决课题的手段
[0012]根据本公开的一个方式,异常诊断装置具备:异常判定部,其对从设备取得的状态量分别判定有无异常;和要因推定部,其使用将通过故障树解析而确定的所述设备的异常模式的要因和在所述要因产生了的情况下成为异常的所述状态量建立对应的要因对应表,根据由所述异常判定部判定为有异常的状态量来推定所述设备的异常的要因。
[0013]根据本公开的一个方式,异常诊断方法具有如下步骤:对从设备取得的状态量分别判定有无异常;使用将通过故障树解析而确定的所述设备的异常模式的要因和在所述要因产生了的情况下成为异常的所述状态量建立对应的要因对应表,从判定为有异常的状态量来推定所述设备的异常的要因。
[0014]根据本公开的一个方式,程序使异常诊断装置的计算机执行如下步骤:对从设备取得的状态量分别判定有无异常;使用将通过故障树解析而确定的所述设备的异常模式的要因和在所述要因产生了的的情况下成为异常的所述状态量建立对应的要因对应表,根据判定为有异常的状态量来推定所述设备的异常的要因。
[0015]专利技术的效果
[0016]根据本公开所涉及的异常诊断装置、异常诊断方法以及程序,能容易且精度良好地推定设备的异常的要因。
附图说明
[0017]图1是表示本公开的第1实施方式所涉及的装备的整体结构的图。
[0018]图2是用于说明本公开的第1实施方式所涉及的要因对应表的第1图。
[0019]图3是用于说明本公开的第1实施方式所涉及的要因对应表的第2图。
[0020]图4是用于说明本公开的第1实施方式所涉及的要因对应表的第3图。
[0021]图5是表示本公开的第1实施方式所涉及的异常诊断装置的处理的一例的流程图。
[0022]图6是用于说明本公开的第2实施方式所涉及的要因对应表的第1图。
[0023]图7是用于说明本公开的第2实施方式所涉及的要因对应表的第2图。
[0024]图8是用于说明本公开的第2实施方式所涉及的要因对应表的第3图。
[0025]图9是表示本公开的第2实施方式所涉及的异常诊断装置的处理的一例的流程图。
[0026]图10是表示本公开的第3实施方式所涉及的异常诊断装置的功能结构的图。
[0027]图11是用于说明本公开的第3实施方式所涉及的要因对应表的第1图。
[0028]图12是用于说明本公开的第3实施方式所涉及的要因对应表的第2图。
[0029]图13是表示本公开的第3实施方式所涉及的异常诊断装置的处理的一例的流程图。
[0030]图14是表示本公开的第4实施方式所涉及的装备的整体结构的图。
[0031]图15是在本公开的第4实施方式中说明观测系统制约判定部的功能的图。
[0032]图16是在本公开的第4实施方式中说明模型推定部的功能的图。
[0033]图17是在本公开的第4实施方式中说明观测模型的图。
[0034]图18是说明满量程误差的图。
[0035]图19是说明指示值误差的图。
[0036]图20是说明阿伦方差的图。
[0037]图21是说明阿伦方差与时间窗口的关系的图。
[0038]图22是在本公开的第4实施方式中说明模型推定部的功能的图。
[0039]图23是在本公开的第4实施方式中说明匹配性判定部的功能的图。
[0040]图24是在本公开的第4实施方式中说明匹配性判定部的功能的图。
[0041]图25是在本公开的第4实施方式中说明匹配性判定部的功能的图。
[0042]图26是在本公开的第4实施方式中说明匹配性判定部的功能的图。
[0043]图27是本公开的第4实施方式的推定方法的流程图。
[0044]图28是表示各实施方式所涉及的异常诊断装置以及推定装置所具备的计算机的硬件结构的示例的图。
具体实施方式
[0045]以下采用附图来说明本公开所涉及的实施方式。在全部附图中,对相同或相当的结构标注相同的附图标记,省略共通的说明。
[0046]<第1实施方式>
[0047](整体结构)
[0048]图1是表示本公开的第1实施方式所涉及的装备的整体结构的图。
[0049]如图1所示那样,装备9具备设备1、异常诊断装置5和第一观测系统3。
[0050]设备1例如是大型冷冻机、潜水泵等。
[0051]异常诊断装置5进行设备1的有无异常的探测以及异常要因的诊断。此外,异常诊断装置5与第一观测系统3通过有线或无线能通信地连接。
[0052]第一观测系统3是用于观测设备1的状态的系统,例如包含多个传感器(第一传感器31、第二传感器32、第三传感器33、

)。
[0053]第一传感器31例如设于设备1的内部,可以是测量设备1的内部压力作为观测值A1的压力传感器。第二传感器32例如设于设备1的入口或出口,可以是测量设备1的入口温度或出口温度作为观测值A2的温度计。第三传感器33例如设于设备1,可以是测量流过设备1的液体、气体等流量作为观测值A3的流量计。另外,观测值A1、A2、A3、

是本实施方式中的设备1的状态量的一例。
[0054](异常诊断装置的功能结构)
[0055]异常诊断装置5是用于探测设备1的有无异常并且推定异常的要因的装置。如图1所示那样,异常诊断装置5具备观测值取得部51、异常判定部52和要因推定部53。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种异常诊断装置,具备:异常判定部,其对从设备取得的状态量分别判定有无异常;和要因推定部,其使用将通过故障树解析而确定的所述设备的异常模式的要因和在所述要因产生了的情况下成为异常的所述状态量建立对应的要因对应表,根据由所述异常判定部判定为有异常的状态量来推定所述设备的异常的要因。2.根据权利要求1所述的异常诊断装置,其中,所述异常诊断装置还具备:观测值取得部,其取得由所述设备的观测系统观测到的观测值,作为所述状态量,所述异常判定部比较由所述观测值取得部取得的所述观测值和所述观测值各自的正常值或正常模式,来判定所述设备有无异常。3.根据权利要求1或2所述的异常诊断装置,其中,所述异常判定部对所述状态量分别进一步判定与距按每个所述状态量设定的制约的差相应的异常程度,所述要因推定部使用将所述要因和在所述要因产生了的情况下成为异常的所述状态量的异常程...

【专利技术属性】
技术研发人员:冈裕贵野村真澄石黑达男森田克明池田龙司长原健一小川草太松仓纪行二阶堂智西崎友基
申请(专利权)人:三菱重工业株式会社
类型:发明
国别省市:

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