JPH08129691A - エキスパートシステムを利用した故障診断装置 - Google Patents
エキスパートシステムを利用した故障診断装置Info
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- JPH08129691A JPH08129691A JP26748594A JP26748594A JPH08129691A JP H08129691 A JPH08129691 A JP H08129691A JP 26748594 A JP26748594 A JP 26748594A JP 26748594 A JP26748594 A JP 26748594A JP H08129691 A JPH08129691 A JP H08129691A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 対象設備についての故障予知情報を故障発生
前にオペレータに提供することの可能なエキスパートシ
ステムを利用した故障診断装置を得る。 【構成】 対象設備において起こり得る現象に対し判定
種別とその判定条件をマトリクス構造により定義してお
く判定条件定義手段と、該判定条件定義手段により定義
した判定種別およびその判定条件と判定ルールとを基に
前記対象設備の各部位についての故障発生時の故障診断
および故障発生前の故障予知を行い故障要因を判定する
故障要因判定手段とを備えたエキスパートシステムを利
用した故障診断装置である。
前にオペレータに提供することの可能なエキスパートシ
ステムを利用した故障診断装置を得る。 【構成】 対象設備において起こり得る現象に対し判定
種別とその判定条件をマトリクス構造により定義してお
く判定条件定義手段と、該判定条件定義手段により定義
した判定種別およびその判定条件と判定ルールとを基に
前記対象設備の各部位についての故障発生時の故障診断
および故障発生前の故障予知を行い故障要因を判定する
故障要因判定手段とを備えたエキスパートシステムを利
用した故障診断装置である。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、例えば駅構内に設置
されたエレベータやエスカレータなどの設備が故障した
ときや故障発生前に、故障が発生した部位あるいは故障
が発生する部位や故障発生時期を推定し、運転員や保守
作業員に故障発生の部位を知らせ、速やかに対策を行う
ための支援をするエキスパートシステムを利用した故障
診断装置に関するものである。
されたエレベータやエスカレータなどの設備が故障した
ときや故障発生前に、故障が発生した部位あるいは故障
が発生する部位や故障発生時期を推定し、運転員や保守
作業員に故障発生の部位を知らせ、速やかに対策を行う
ための支援をするエキスパートシステムを利用した故障
診断装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】図６は、従来のエキスパートシステムを
利用した故障診断装置の構成を示すブロック図である。
図において、１は対象となる機械設備（以下、対象設備
という）、２は対象設備１に関する診断ルールをルール
ベースなどの知識表現を用いて格納する知識データベー
ス、３はオンラインにより前記対象設備１から入力され
た監視情報、４は監視情報３と知識データベース２によ
り故障診断を行う推論エンジン、５は推論エンジン４に
より推論された故障診断結果を表示すると共に知識デー
タベース２を構築するデータの入力を行うためのマンマ
シン装置である。
利用した故障診断装置の構成を示すブロック図である。
図において、１は対象となる機械設備（以下、対象設備
という）、２は対象設備１に関する診断ルールをルール
ベースなどの知識表現を用いて格納する知識データベー
ス、３はオンラインにより前記対象設備１から入力され
た監視情報、４は監視情報３と知識データベース２によ
り故障診断を行う推論エンジン、５は推論エンジン４に
より推論された故障診断結果を表示すると共に知識デー
タベース２を構築するデータの入力を行うためのマンマ
シン装置である。
【０００３】次に動作について説明する。今、対象設備
１において故障が発生すると監視情報３が変化する。推
論エンジン４では所定の監視情報３と知識データベース
２をマッチングさせることで対象設備１の故障部位を特
定し、マンマシン装置５に診断結果を出力する。また、
知識データベース２にはエキスパート（熟練者）の故障
診断に関するノウハウをマンマシン装置５からルールベ
ースとして予め登録しておくことで推論エンジン４が動
作する。
１において故障が発生すると監視情報３が変化する。推
論エンジン４では所定の監視情報３と知識データベース
２をマッチングさせることで対象設備１の故障部位を特
定し、マンマシン装置５に診断結果を出力する。また、
知識データベース２にはエキスパート（熟練者）の故障
診断に関するノウハウをマンマシン装置５からルールベ
ースとして予め登録しておくことで推論エンジン４が動
作する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従来のエキスパートシ
ステムを利用した故障診断装置は以上のように構成され
ており、故障が発生した結果に基づきエキスパートシス
テムを用いて故障診断を行い、その診断結果を運転員や
保守作業員に提供するため、故障が発生してから故障復
旧までの時間、いわゆるダウンタイムの低減には有効で
あるのに対し、故障を未然に防ぐための予防保全として
の機能は有しておらず、故障を未然に防ぐための予防保
全には用いることが出来ないという問題点があった。
ステムを利用した故障診断装置は以上のように構成され
ており、故障が発生した結果に基づきエキスパートシス
テムを用いて故障診断を行い、その診断結果を運転員や
保守作業員に提供するため、故障が発生してから故障復
旧までの時間、いわゆるダウンタイムの低減には有効で
あるのに対し、故障を未然に防ぐための予防保全として
の機能は有しておらず、故障を未然に防ぐための予防保
全には用いることが出来ないという問題点があった。
【０００５】この発明は上記のような問題点を解消する
ためになされたもので、対象設備についての故障予知情
報を故障発生前にオペレータに提供することの可能なエ
キスパートシステムを利用した故障診断装置を得ること
を目的とする。
ためになされたもので、対象設備についての故障予知情
報を故障発生前にオペレータに提供することの可能なエ
キスパートシステムを利用した故障診断装置を得ること
を目的とする。
【０００６】またこの発明は、システム構成を簡略化で
きるエキスパートシステムを利用した故障診断装置を得
ることを目的とする。
きるエキスパートシステムを利用した故障診断装置を得
ることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明に係るエ
キスパートシステムを利用した故障診断装置は、対象設
備において起こり得る現象に対し判定種別およびその判
定条件をマトリクス構造により定義しておく判定条件定
義手段と、該判定条件定義手段により定義した前記判定
種別およびその判定条件と判定ルールとを基に前記対象
設備の各部位についての故障発生時の故障診断および故
障発生前の故障予知を行い故障要因を判定する故障要因
判定手段とを備えたものである。
キスパートシステムを利用した故障診断装置は、対象設
備において起こり得る現象に対し判定種別およびその判
定条件をマトリクス構造により定義しておく判定条件定
義手段と、該判定条件定義手段により定義した前記判定
種別およびその判定条件と判定ルールとを基に前記対象
設備の各部位についての故障発生時の故障診断および故
障発生前の故障予知を行い故障要因を判定する故障要因
判定手段とを備えたものである。
【０００８】請求項２の発明に係るエキスパートシステ
ムを利用した故障診断装置は、対象設備から得られる監
視情報を基に、現在発生している現象に対し適用する判
定種別およびその判定条件などからなる診断ルールと時
間の経過に伴って前記現象が変化する場合の現象変化の
状態，異常状態に対する度合い，将来における異常発生
の確度などに対し適用する判定種別およびその判定条件
などからなる予知ルールとをマトリクス構造により定義
する判定条件定義手段とを備えたものである。
ムを利用した故障診断装置は、対象設備から得られる監
視情報を基に、現在発生している現象に対し適用する判
定種別およびその判定条件などからなる診断ルールと時
間の経過に伴って前記現象が変化する場合の現象変化の
状態，異常状態に対する度合い，将来における異常発生
の確度などに対し適用する判定種別およびその判定条件
などからなる予知ルールとをマトリクス構造により定義
する判定条件定義手段とを備えたものである。
【０００９】請求項３の発明に係るエキスパートシステ
ムを利用した故障診断装置は、判定種別およびその判定
条件として、対象設備の監視情報に対し２値情報を基に
診断を行うために適用する良否判定およびその良否判定
を行う際の条件と、上限と下限とを規定する閾値情報を
基に診断を行うために適用する上下限判定およびその上
下限判定を行う際の条件と、ファジー関数を基に診断を
行うために適用するファジー判定およびそのファジー判
定を行う際の条件と、人の感覚的な基準を基に診断を行
うために適用する段階判定およびその段階判定を行う際
の条件と、時間の経過に従って変化する傾向を基に診断
を行うために適用する傾向判定およびその傾向判定を行
う際の条件と、現在発生している現象と過去に発生した
現象との差分量を基に診断を行うために適用する差分判
定およびその差分判定を行う際の条件とを備えたもので
ある。
ムを利用した故障診断装置は、判定種別およびその判定
条件として、対象設備の監視情報に対し２値情報を基に
診断を行うために適用する良否判定およびその良否判定
を行う際の条件と、上限と下限とを規定する閾値情報を
基に診断を行うために適用する上下限判定およびその上
下限判定を行う際の条件と、ファジー関数を基に診断を
行うために適用するファジー判定およびそのファジー判
定を行う際の条件と、人の感覚的な基準を基に診断を行
うために適用する段階判定およびその段階判定を行う際
の条件と、時間の経過に従って変化する傾向を基に診断
を行うために適用する傾向判定およびその傾向判定を行
う際の条件と、現在発生している現象と過去に発生した
現象との差分量を基に診断を行うために適用する差分判
定およびその差分判定を行う際の条件とを備えたもので
ある。
【００１０】請求項４の発明に係るエキスパートシステ
ムを利用した故障診断装置は、対象設備に関する運転デ
ータ・故障データや点検を行うことで得た試験データな
どの監視情報をオンラインにより収集する構成を備えた
ものである。
ムを利用した故障診断装置は、対象設備に関する運転デ
ータ・故障データや点検を行うことで得た試験データな
どの監視情報をオンラインにより収集する構成を備えた
ものである。
【００１１】請求項５の発明に係るエキスパートシステ
ムを利用した故障診断装置は、対象設備に関する運転デ
ータ・故障データや点検を行うことで得た試験データな
どの監視情報をオフラインにより収集する構成を備えた
ものである。
ムを利用した故障診断装置は、対象設備に関する運転デ
ータ・故障データや点検を行うことで得た試験データな
どの監視情報をオフラインにより収集する構成を備えた
ものである。
【００１２】請求項６の発明に係るエキスパートシステ
ムを利用した故障診断装置は、対象設備に関する運転デ
ータ・故障データの監視情報や点検を行うことで収集し
た試験データなどの監視情報を組み合わせ、知識データ
ベースの現在発生している現象に対し適用する判定種別
および判定条件などの診断ルールを基に故障診断や故障
予知を行い、故障が発生する部位の予知を行う構成を備
えたものである。
ムを利用した故障診断装置は、対象設備に関する運転デ
ータ・故障データの監視情報や点検を行うことで収集し
た試験データなどの監視情報を組み合わせ、知識データ
ベースの現在発生している現象に対し適用する判定種別
および判定条件などの診断ルールを基に故障診断や故障
予知を行い、故障が発生する部位の予知を行う構成を備
えたものである。
【００１３】請求項７の発明に係るエキスパートシステ
ムを利用した故障診断装置は、対象設備に関する運転デ
ータ・故障データの監視情報や点検を行うことで収集し
た試験データなどの監視情報を組み合わせ、知識データ
ベースの予知ルールを基に故障診断予知を行い、故障が
発生する部位の予知を行う構成を備えたものである。
ムを利用した故障診断装置は、対象設備に関する運転デ
ータ・故障データの監視情報や点検を行うことで収集し
た試験データなどの監視情報を組み合わせ、知識データ
ベースの予知ルールを基に故障診断予知を行い、故障が
発生する部位の予知を行う構成を備えたものである。
【００１４】
【作用】請求項１の発明におけるエキスパートシステム
を利用した故障診断装置は、対象設備において起こり得
る現象に対し判定種別およびその判定条件をマトリクス
構造により定義しておき、定義した前記判定種別および
その判定条件と判定ルールとを基に前記対象設備の各部
位についての故障発生時の故障診断および故障発生前の
故障予知を行い故障要因を判定し、対象設備についての
故障診断と故障予知とにより故障することが予想される
部位の故障予知情報をオペレータに提供することを可能
にする。
を利用した故障診断装置は、対象設備において起こり得
る現象に対し判定種別およびその判定条件をマトリクス
構造により定義しておき、定義した前記判定種別および
その判定条件と判定ルールとを基に前記対象設備の各部
位についての故障発生時の故障診断および故障発生前の
故障予知を行い故障要因を判定し、対象設備についての
故障診断と故障予知とにより故障することが予想される
部位の故障予知情報をオペレータに提供することを可能
にする。
【００１５】請求項２の発明におけるエキスパートシス
テムを利用した故障診断装置の判定条件定義手段は、現
在発生している現象に対し適用する判定種別およびその
判定条件などからなる診断ルールと時間の経過に伴って
前記現象が変化する場合の現象変化の状態や故障が発生
する異常状態に対する度合い、さらに異常発生の確度に
対し判定を行うための判定種別およびその判定条件など
からなる予知ルールを前記対象設備から得られる監視情
報について定義し、対象設備についての故障診断と故障
予知とを組み合わせることで故障することが予想される
部位の故障予知情報を故障発生前にオペレータに提供す
ることを可能にする。
テムを利用した故障診断装置の判定条件定義手段は、現
在発生している現象に対し適用する判定種別およびその
判定条件などからなる診断ルールと時間の経過に伴って
前記現象が変化する場合の現象変化の状態や故障が発生
する異常状態に対する度合い、さらに異常発生の確度に
対し判定を行うための判定種別およびその判定条件など
からなる予知ルールを前記対象設備から得られる監視情
報について定義し、対象設備についての故障診断と故障
予知とを組み合わせることで故障することが予想される
部位の故障予知情報を故障発生前にオペレータに提供す
ることを可能にする。
【００１６】請求項３の発明におけるエキスパートシス
テムを利用した故障診断装置は、監視情報に対し２値情
報を基に診断を行うための良否判定およびその判定条件
と、上限と下限とを規定する閾値情報を基に異常と看做
される状態への接近の度合いなどの診断を行うための上
下限判定およびその判定条件と、ファジー関数を基に異
常発生の確度についての診断を行うためのファジー判定
およびその判定条件と、人の五感による感覚的な基準を
基に診断を行うための段階判定およびその判定条件と、
異常発生の状態に到達するまでの時間の経過に従って変
化する監視データの傾向を基に診断を行うための傾向判
定およびその判定条件と、現在発生している現象と過去
に発生した現象との差分量を基に診断を行うための差分
判定およびその判定条件とを組み合わせ、対象設備につ
いての故障診断と故障予知とを行い、故障することが予
想される部位の故障予知情報を故障発生前にオペレータ
に提供することを可能にする。
テムを利用した故障診断装置は、監視情報に対し２値情
報を基に診断を行うための良否判定およびその判定条件
と、上限と下限とを規定する閾値情報を基に異常と看做
される状態への接近の度合いなどの診断を行うための上
下限判定およびその判定条件と、ファジー関数を基に異
常発生の確度についての診断を行うためのファジー判定
およびその判定条件と、人の五感による感覚的な基準を
基に診断を行うための段階判定およびその判定条件と、
異常発生の状態に到達するまでの時間の経過に従って変
化する監視データの傾向を基に診断を行うための傾向判
定およびその判定条件と、現在発生している現象と過去
に発生した現象との差分量を基に診断を行うための差分
判定およびその判定条件とを組み合わせ、対象設備につ
いての故障診断と故障予知とを行い、故障することが予
想される部位の故障予知情報を故障発生前にオペレータ
に提供することを可能にする。
【００１７】請求項４の発明におけるエキスパートシス
テムを利用した故障診断装置は、対象設備に関する運転
データ・故障データや点検を行うことで検出された試験
データなどの監視情報をオンラインにより収集すること
で監視情報を効率的に収集し、対象設備についての故障
診断と故障予知とを組み合わせ、故障することが予想さ
れる部位の故障予知情報を故障発生前に速やかにオペレ
ータに提供することを可能にする。
テムを利用した故障診断装置は、対象設備に関する運転
データ・故障データや点検を行うことで検出された試験
データなどの監視情報をオンラインにより収集すること
で監視情報を効率的に収集し、対象設備についての故障
診断と故障予知とを組み合わせ、故障することが予想さ
れる部位の故障予知情報を故障発生前に速やかにオペレ
ータに提供することを可能にする。
【００１８】請求項５の発明におけるエキスパートシス
テムを利用した故障診断装置は、対象設備に関する運転
データ・故障データや点検を行うことで得られた試験デ
ータなどの監視情報をオフラインにより収集し、故障診
断や故障予知を行い、オフラインによりシステム構成の
簡略化を実現し、故障することが予想される部位の故障
予知情報を故障発生前にオペレータに提供することを可
能にする。
テムを利用した故障診断装置は、対象設備に関する運転
データ・故障データや点検を行うことで得られた試験デ
ータなどの監視情報をオフラインにより収集し、故障診
断や故障予知を行い、オフラインによりシステム構成の
簡略化を実現し、故障することが予想される部位の故障
予知情報を故障発生前にオペレータに提供することを可
能にする。
【００１９】請求項６の発明におけるエキスパートシス
テムを利用した故障診断装置は、対象設備に関する運転
データ・故障データや点検を行うことで収集した試験デ
ータなどの監視情報を組み合わせ、知識データベースの
診断ルールのみを基に故障診断および故障予知を行い、
システム構成が簡略化されたエキスパートシステムを利
用した故障診断装置を実現する。
テムを利用した故障診断装置は、対象設備に関する運転
データ・故障データや点検を行うことで収集した試験デ
ータなどの監視情報を組み合わせ、知識データベースの
診断ルールのみを基に故障診断および故障予知を行い、
システム構成が簡略化されたエキスパートシステムを利
用した故障診断装置を実現する。
【００２０】請求項７の発明におけるエキスパートシス
テムを利用した故障診断装置は、対象設備に関する運転
データ・故障データや点検を行うことで収集した試験デ
ータなどの監視情報を組み合わせ、診断ルールを不要に
して知識データベースの予知ルールのみを基に故障診断
および故障予知を行い、システム構成が簡略化されたエ
キスパートシステムを利用した故障診断装置を実現す
る。
テムを利用した故障診断装置は、対象設備に関する運転
データ・故障データや点検を行うことで収集した試験デ
ータなどの監視情報を組み合わせ、診断ルールを不要に
して知識データベースの予知ルールのみを基に故障診断
および故障予知を行い、システム構成が簡略化されたエ
キスパートシステムを利用した故障診断装置を実現す
る。
【００２１】
実施例１．以下、この発明の一実施例を図について説明
する。図１は、この発明の実施例１によるエキスパート
システムを利用した故障診断装置の構成を示すブロック
図である。図１において図６と同一または相当の部分に
ついては同一の符号を付し説明を省略する。図におい
て、６は監視情報に基づきその監視情報に対応する部位
に異常が生じたか否かの判定を行うための診断ルール、
７は監視情報に基づき故障発生を予測するための予知ル
ールである。８は対象設備１から監視情報をオンライン
で収集するためのオンラインシステムである。なお、診
断ルール６と予知ルール７とは判定ルール，故障要因判
定手段に対応し、推論エンジン４は故障要因判定手段に
対応し、またマンマシン装置５は判定条件定義手段に対
応している。
する。図１は、この発明の実施例１によるエキスパート
システムを利用した故障診断装置の構成を示すブロック
図である。図１において図６と同一または相当の部分に
ついては同一の符号を付し説明を省略する。図におい
て、６は監視情報に基づきその監視情報に対応する部位
に異常が生じたか否かの判定を行うための診断ルール、
７は監視情報に基づき故障発生を予測するための予知ル
ールである。８は対象設備１から監視情報をオンライン
で収集するためのオンラインシステムである。なお、診
断ルール６と予知ルール７とは判定ルール，故障要因判
定手段に対応し、推論エンジン４は故障要因判定手段に
対応し、またマンマシン装置５は判定条件定義手段に対
応している。
【００２２】図２は、監視情報毎にどのような判定種別
およびその判定条件を適用して故障診断予知を行うかの
診断・予知条件の定義付けを行うための診断予知定義テ
ーブルであり、対象設備１から得られる監視情報Ｓ１，
Ｓ２，Ｓ３，・・・夫々に適用する判定種別および判定
条件の定義内容が設定されている。この定義内容は、監
視情報に対し良否いずれかの判定を行うことになる良否
判定、監視情報の変化する度合いを判定し、異常と看做
される状態に達するまでの期間を予測する傾向判定、監
視情報における前回との差分量を基に劣化の度合いを観
測し判定し異常を早期発見するための差分判定、ファジ
ー理論を用いてファジー関数を基に異常が発生する確度
を算出するファジー判定、設定した上下限値を基に監視
情報について異常に近づいた度合いの判定を行う上下限
判定、人の五感を基準にして監視情報についての判定を
行う段階判定などであり、熟練者が長年の経験から知り
得たノウハウなどを基に設定される。
およびその判定条件を適用して故障診断予知を行うかの
診断・予知条件の定義付けを行うための診断予知定義テ
ーブルであり、対象設備１から得られる監視情報Ｓ１，
Ｓ２，Ｓ３，・・・夫々に適用する判定種別および判定
条件の定義内容が設定されている。この定義内容は、監
視情報に対し良否いずれかの判定を行うことになる良否
判定、監視情報の変化する度合いを判定し、異常と看做
される状態に達するまでの期間を予測する傾向判定、監
視情報における前回との差分量を基に劣化の度合いを観
測し判定し異常を早期発見するための差分判定、ファジ
ー理論を用いてファジー関数を基に異常が発生する確度
を算出するファジー判定、設定した上下限値を基に監視
情報について異常に近づいた度合いの判定を行う上下限
判定、人の五感を基準にして監視情報についての判定を
行う段階判定などであり、熟練者が長年の経験から知り
得たノウハウなどを基に設定される。
【００２３】図３は前記診断・予知条件と推定故障部位
との関係をマトリクス構造で定義付けした因果関係テー
ブルであり、熟練者が長年の経験から知り得たノウハウ
などを基に、前記判定種別とその判定種別における判定
条件などが推定故障部位と関連付けられて設定される。
これら診断予知定義テーブルおよび因果関係テーブル
は、診断ルール６および予知ルール７として知識データ
ベース２に登録する。
との関係をマトリクス構造で定義付けした因果関係テー
ブルであり、熟練者が長年の経験から知り得たノウハウ
などを基に、前記判定種別とその判定種別における判定
条件などが推定故障部位と関連付けられて設定される。
これら診断予知定義テーブルおよび因果関係テーブル
は、診断ルール６および予知ルール７として知識データ
ベース２に登録する。
【００２４】図２に示す診断予知定義テーブルでは、入
力されるＳ１，Ｓ２，Ｓ３，・・・などの各監視情報に
対し適用する診断・予知定義項目（良否判定や傾向判定
などの各種判定種別）が定義され、監視情報Ｓ１では良
否判定が適用され、また監視情報Ｓ２では傾向判定と差
分判定が適用される。
力されるＳ１，Ｓ２，Ｓ３，・・・などの各監視情報に
対し適用する診断・予知定義項目（良否判定や傾向判定
などの各種判定種別）が定義され、監視情報Ｓ１では良
否判定が適用され、また監視情報Ｓ２では傾向判定と差
分判定が適用される。
【００２５】次に動作について説明する。この場合、エ
レベータの故障監視を例にして説明する。まず、熟練者
が長年の経験から知り得たノウハウなどを利用する、い
わゆるエキスパートシステムにより診断ルール６および
予知ルール７として、図２に示すように監視情報である
エレベータの故障データＳ１について診断・予知定義項
目として良否判定を、またエレベータの監視情報である
計測データＳ２については傾向判定と差分判定とを定義
しておく。次に、図３に示す因果関係テーブルでエレベ
ータ故障データＳ１の良否判定を１つの診断・予知条件
Ａで定義し、この診断・予知条件を満たす現象が発生し
たとき推定される故障部位として「ａ」を定義してお
く。
レベータの故障監視を例にして説明する。まず、熟練者
が長年の経験から知り得たノウハウなどを利用する、い
わゆるエキスパートシステムにより診断ルール６および
予知ルール７として、図２に示すように監視情報である
エレベータの故障データＳ１について診断・予知定義項
目として良否判定を、またエレベータの監視情報である
計測データＳ２については傾向判定と差分判定とを定義
しておく。次に、図３に示す因果関係テーブルでエレベ
ータ故障データＳ１の良否判定を１つの診断・予知条件
Ａで定義し、この診断・予知条件を満たす現象が発生し
たとき推定される故障部位として「ａ」を定義してお
く。
【００２６】ここで対象設備１のエレベータで故障が発
生すると、オンラインシステム８により収集した監視情
報３の故障データＳ１が変化して推論エンジン４が起動
され、知識データベース２の診断ルール６により推論が
行われ、推定故障部位として「ａ」が抽出されマンマシ
ン装置５に表示される。
生すると、オンラインシステム８により収集した監視情
報３の故障データＳ１が変化して推論エンジン４が起動
され、知識データベース２の診断ルール６により推論が
行われ、推定故障部位として「ａ」が抽出されマンマシ
ン装置５に表示される。
【００２７】同様にエレベータの計測データＳ２は、常
時観測され監視情報３として推論エンジン４に取り込ま
れており、このデータに変化があれば推論エンジン４が
起動され知識データベース２の予知ルール７により推論
が行われ、推定故障部位「ｂ」と故障発生予測時期が抽
出されマンマシン装置５に表示される。この故障発生の
予測時期は、常時観測されている監視情報３の時間の経
過と共に変化する計測データＳ２の傾向と差分量が傾向
判定と差分判定とにより判定され、故障発生の時期が予
測されて決定される。
時観測され監視情報３として推論エンジン４に取り込ま
れており、このデータに変化があれば推論エンジン４が
起動され知識データベース２の予知ルール７により推論
が行われ、推定故障部位「ｂ」と故障発生予測時期が抽
出されマンマシン装置５に表示される。この故障発生の
予測時期は、常時観測されている監視情報３の時間の経
過と共に変化する計測データＳ２の傾向と差分量が傾向
判定と差分判定とにより判定され、故障発生の時期が予
測されて決定される。
【００２８】図４は、マンマシン装置５に表示された診
断予知結果を示すディスプレイ画面を示す説明図であ
り、この場合、診断予知判定の要因となった監視情報名
１１（この場合、Ｓ２）と診断予知の結果推論される故
障部位１２（この場合、部位「ｂ」）が表示される。さ
らに、予知ルール７により傾向判定の診断・予知条件Ｂ
を監視情報Ｓ２の傾向が満たすことが明らかになると、
予知情報として部品の交換推奨時期１３と予知に使用し
た監視情報の時間の経過と共に変化する状態などをグラ
フ１４として表示する。
断予知結果を示すディスプレイ画面を示す説明図であ
り、この場合、診断予知判定の要因となった監視情報名
１１（この場合、Ｓ２）と診断予知の結果推論される故
障部位１２（この場合、部位「ｂ」）が表示される。さ
らに、予知ルール７により傾向判定の診断・予知条件Ｂ
を監視情報Ｓ２の傾向が満たすことが明らかになると、
予知情報として部品の交換推奨時期１３と予知に使用し
た監視情報の時間の経過と共に変化する状態などをグラ
フ１４として表示する。
【００２９】従って、この実施例１によればエキスパー
トシステムにより発生した故障の部位を特定するだけで
なく、計測データなどの監視情報から対象設備の特定の
部位に将来発生するであろう故障の出現の時期や、その
故障発生予測に用いた監視情報などの故障予知情報をオ
ペレータに提示することが可能となる。
トシステムにより発生した故障の部位を特定するだけで
なく、計測データなどの監視情報から対象設備の特定の
部位に将来発生するであろう故障の出現の時期や、その
故障発生予測に用いた監視情報などの故障予知情報をオ
ペレータに提示することが可能となる。
【００３０】また、以上説明した実施例では、対象設備
において起こり得る現象に対し判定種別およびその判定
条件を熟練者のノウハウを基にマトリクス構造によりマ
トリクス上で定義するように構成されており、推論エン
ジン４の操作に不慣れであっても容易に図２や図３に示
す判定種別や判定条件をマンマシン装置５を使用して変
更することが可能である。
において起こり得る現象に対し判定種別およびその判定
条件を熟練者のノウハウを基にマトリクス構造によりマ
トリクス上で定義するように構成されており、推論エン
ジン４の操作に不慣れであっても容易に図２や図３に示
す判定種別や判定条件をマンマシン装置５を使用して変
更することが可能である。
【００３１】実施例２．なお、前記実施例１では対象設
備１からオンラインにより監視情報３を取り込むように
構成したが、例えば点検データなどをオフラインにより
収集し、監視情報３として取り込んでも故障診断予知の
可能なエキスパートシステムを利用した故障診断装置を
構築することが出来る。
備１からオンラインにより監視情報３を取り込むように
構成したが、例えば点検データなどをオフラインにより
収集し、監視情報３として取り込んでも故障診断予知の
可能なエキスパートシステムを利用した故障診断装置を
構築することが出来る。
【００３２】図５は、この実施例２によるエキスパート
システムを利用した故障診断装置の構成を示すブロック
図である。図５において図１と同一または相当の部分に
ついては同一の符号を付し説明を省略する。図におい
て、２１はオフラインにより監視情報を収集するデータ
収集装置であり、例えばペンコンピュータである。この
データ収集装置２１では、たとえば対象設備の各部位の
状態を検出し表示する状態表示装置からオペレータが前
記対象設備の各部位の状態を読み取り、ペン入力などに
より入力する。
システムを利用した故障診断装置の構成を示すブロック
図である。図５において図１と同一または相当の部分に
ついては同一の符号を付し説明を省略する。図におい
て、２１はオフラインにより監視情報を収集するデータ
収集装置であり、例えばペンコンピュータである。この
データ収集装置２１では、たとえば対象設備の各部位の
状態を検出し表示する状態表示装置からオペレータが前
記対象設備の各部位の状態を読み取り、ペン入力などに
より入力する。
【００３３】２２はデータ収集装置２１により収集した
点検データなどの監視情報をＩＣカードやフロッピィデ
ィスクなどの記憶媒体を介して入力するための入力装置
である。
点検データなどの監視情報をＩＣカードやフロッピィデ
ィスクなどの記憶媒体を介して入力するための入力装置
である。
【００３４】従って、この実施例２ではエキスパートシ
ステムにより故障部位を特定するだけでなく、オフライ
ンにより収集した計測データなどの監視情報から対象設
備の特定の部位に将来発生するであろう故障の出現時期
や、その故障発生予測に用いた監視情報などの故障予知
情報をオペレータに提示することが可能となる。
ステムにより故障部位を特定するだけでなく、オフライ
ンにより収集した計測データなどの監視情報から対象設
備の特定の部位に将来発生するであろう故障の出現時期
や、その故障発生予測に用いた監視情報などの故障予知
情報をオペレータに提示することが可能となる。
【００３５】実施例３．なお、前記実施例１では知識デ
ータベースとして診断ルール６と予知ルール７とを設け
るように構成したが、診断ルール６のみを組み込むこと
で予知ルール７を組み込んだ場合と同様に故障診断予知
を実質的に可能にするエキスパートシステムを利用した
故障診断装置を構成することも可能である。
ータベースとして診断ルール６と予知ルール７とを設け
るように構成したが、診断ルール６のみを組み込むこと
で予知ルール７を組み込んだ場合と同様に故障診断予知
を実質的に可能にするエキスパートシステムを利用した
故障診断装置を構成することも可能である。
【００３６】この実施例のエキスパートシステムを利用
した故障診断装置は、例えば、設定した上下限値を基に
監視情報についての判定を行う上下限判定において、そ
の上限値と下限値とにより規定される範囲をある一定の
時間経過後に故障が発生すると看做される範囲として設
定し、点検データなどの監視情報からその点検データが
前記範囲内にあるか否かを判定し、将来の故障発生の時
期を予測することが可能であり、予知ルールが設けられ
ていない分、システム構成を簡略化できる。
した故障診断装置は、例えば、設定した上下限値を基に
監視情報についての判定を行う上下限判定において、そ
の上限値と下限値とにより規定される範囲をある一定の
時間経過後に故障が発生すると看做される範囲として設
定し、点検データなどの監視情報からその点検データが
前記範囲内にあるか否かを判定し、将来の故障発生の時
期を予測することが可能であり、予知ルールが設けられ
ていない分、システム構成を簡略化できる。
【００３７】実施例４．なお、前記実施例１では知識デ
ータベース２として診断ルール６と予知ルール７とを設
けるように構成したが、知識データベース２に予知ルー
ル７のみを組み込むことで故障予知や故障と看做される
状態に移行しつつある中間的な状態などについての故障
診断を可能にするエキスパートシステムを利用した故障
診断装置を構成することも可能であり、システム構成を
簡略化できる。
ータベース２として診断ルール６と予知ルール７とを設
けるように構成したが、知識データベース２に予知ルー
ル７のみを組み込むことで故障予知や故障と看做される
状態に移行しつつある中間的な状態などについての故障
診断を可能にするエキスパートシステムを利用した故障
診断装置を構成することも可能であり、システム構成を
簡略化できる。
【００３８】
【発明の効果】以上のように、請求項１の発明によれば
対象設備において起こり得る現象に対し判定種別および
その判定条件をマトリクス構造により定義しておく判定
条件定義手段と、該判定条件定義手段により定義した前
記判定種別およびその判定条件と判定ルールとを基に、
前記対象設備の各部位についての故障発生時の故障診断
および故障発生前の故障予知を行い故障要因を判定する
故障要因判定手段とを備えるように構成したので、対象
設備において発生する故障などの異常についての故障予
知情報を故障発生前にオペレータに提供できるエキスパ
ートシステムを利用した故障診断装置が得られる効果が
ある。
対象設備において起こり得る現象に対し判定種別および
その判定条件をマトリクス構造により定義しておく判定
条件定義手段と、該判定条件定義手段により定義した前
記判定種別およびその判定条件と判定ルールとを基に、
前記対象設備の各部位についての故障発生時の故障診断
および故障発生前の故障予知を行い故障要因を判定する
故障要因判定手段とを備えるように構成したので、対象
設備において発生する故障などの異常についての故障予
知情報を故障発生前にオペレータに提供できるエキスパ
ートシステムを利用した故障診断装置が得られる効果が
ある。
【００３９】請求項２の発明によれば、現在発生してい
る現象に対し適用する判定種別およびその判定条件など
からなる診断ルールと時間の経過に伴って前記現象が変
化する場合の現象変化に対し適用する判定種別およびそ
の判定条件などからなる予知ルールを、対象設備から得
られる監視情報についてマトリクス構造により定義する
判定条件定義手段を備えるように構成したので、対象設
備において発生する故障などの異常についての故障予知
情報を故障発生前にオペレータに提供できるエキスパー
トシステムを利用した故障診断装置が得られる効果があ
る。
る現象に対し適用する判定種別およびその判定条件など
からなる診断ルールと時間の経過に伴って前記現象が変
化する場合の現象変化に対し適用する判定種別およびそ
の判定条件などからなる予知ルールを、対象設備から得
られる監視情報についてマトリクス構造により定義する
判定条件定義手段を備えるように構成したので、対象設
備において発生する故障などの異常についての故障予知
情報を故障発生前にオペレータに提供できるエキスパー
トシステムを利用した故障診断装置が得られる効果があ
る。
【００４０】請求項３の発明によれば、判定種別および
その判定条件として、良否判定およびその良否判定を行
う際の条件と、上下限判定およびその上下限判定を行う
際の条件と、ファジー判定およびそのファジー判定を行
う際の条件と、段階判定およびその段階判定を行う際の
条件と、傾向判定およびその傾向判定を行う際の条件
と、差分判定およびその差分判定を行う際の条件とを備
えるように構成したので、対象設備において発生する故
障などの異常についての故障予知情報を、前記良否判
定，上下限判定，ファジー判定，段階判定，傾向判定，
差分判定などを使用して故障発生前にオペレータに提供
できるエキスパートシステムを利用した故障診断装置が
得られる効果がある。
その判定条件として、良否判定およびその良否判定を行
う際の条件と、上下限判定およびその上下限判定を行う
際の条件と、ファジー判定およびそのファジー判定を行
う際の条件と、段階判定およびその段階判定を行う際の
条件と、傾向判定およびその傾向判定を行う際の条件
と、差分判定およびその差分判定を行う際の条件とを備
えるように構成したので、対象設備において発生する故
障などの異常についての故障予知情報を、前記良否判
定，上下限判定，ファジー判定，段階判定，傾向判定，
差分判定などを使用して故障発生前にオペレータに提供
できるエキスパートシステムを利用した故障診断装置が
得られる効果がある。
【００４１】請求項４の発明によれば、対象設備に関す
る運転データ・故障データや点検を行うことで得られた
試験データなどの監視情報をオンラインにより収集する
ように構成したので、オペレータに監視情報収集のため
の負担を負わせることなく効率的に収集した監視情報に
より対象設備についての故障予知情報を故障発生前に速
やかにオペレータに提供できるエキスパートシステムを
利用した故障診断装置が得られる効果がある。
る運転データ・故障データや点検を行うことで得られた
試験データなどの監視情報をオンラインにより収集する
ように構成したので、オペレータに監視情報収集のため
の負担を負わせることなく効率的に収集した監視情報に
より対象設備についての故障予知情報を故障発生前に速
やかにオペレータに提供できるエキスパートシステムを
利用した故障診断装置が得られる効果がある。
【００４２】請求項５の発明によれば、対象設備に関す
る運転データ・故障データや点検を行うことで得られた
試験データなどの監視情報をオフラインにより収集する
ように構成したので、システム構成を複雑にすることな
く対象設備についての故障予知情報を故障発生前にオペ
レータに提供できるエキスパートシステムを利用した故
障診断装置が得られる効果がある。
る運転データ・故障データや点検を行うことで得られた
試験データなどの監視情報をオフラインにより収集する
ように構成したので、システム構成を複雑にすることな
く対象設備についての故障予知情報を故障発生前にオペ
レータに提供できるエキスパートシステムを利用した故
障診断装置が得られる効果がある。
【００４３】請求項６の発明によれば、対象設備に関す
る運転データ・故障データの監視情報や点検を行うこと
で収集した試験データなどの監視情報を組み合わせ、知
識データベースの診断ルールを基に故障診断および故障
予知を行うように構成したので、対象設備についての故
障予知情報を故障発生前にオペレータに提供することの
可能なシステム構成が簡略化されたエキスパートシステ
ムを利用した故障診断装置が得られる効果がある。
る運転データ・故障データの監視情報や点検を行うこと
で収集した試験データなどの監視情報を組み合わせ、知
識データベースの診断ルールを基に故障診断および故障
予知を行うように構成したので、対象設備についての故
障予知情報を故障発生前にオペレータに提供することの
可能なシステム構成が簡略化されたエキスパートシステ
ムを利用した故障診断装置が得られる効果がある。
【００４４】請求項７の発明によれば、対象設備に関す
る運転データ・故障データの監視情報や点検を行うこと
で収集した試験データなどの監視情報を組み合わせ、知
識データベースの予知ルールにより故障診断および故障
予知を行い、診断結果として故障部位の特定と故障部位
についての故障予知情報を出力するように構成したの
で、対象設備についての故障予知情報を故障発生前にオ
ペレータに提供することの可能なシステム構成が簡略化
されたエキスパートシステムを利用した故障診断装置が
得られる効果がある。
る運転データ・故障データの監視情報や点検を行うこと
で収集した試験データなどの監視情報を組み合わせ、知
識データベースの予知ルールにより故障診断および故障
予知を行い、診断結果として故障部位の特定と故障部位
についての故障予知情報を出力するように構成したの
で、対象設備についての故障予知情報を故障発生前にオ
ペレータに提供することの可能なシステム構成が簡略化
されたエキスパートシステムを利用した故障診断装置が
得られる効果がある。
【図１】 この発明の実施例１によるエキスパートシス
テムを利用した故障診断装置の構成を示すブロック図で
ある。
テムを利用した故障診断装置の構成を示すブロック図で
ある。
【図２】 この発明の実施例１によるエキスパートシス
テムを利用した故障診断装置において監視情報毎にどの
診断予知を行うかの診断予知条件の定義付けを行うため
の診断予知定義テーブルを示す説明図である。
テムを利用した故障診断装置において監視情報毎にどの
診断予知を行うかの診断予知条件の定義付けを行うため
の診断予知定義テーブルを示す説明図である。
【図３】 この発明の実施例１によるエキスパートシス
テムを利用した故障診断装置における診断・予知条件と
推定故障部位との関係をマトリクス構造で定義付けした
因果関係テーブルを示す説明図である。
テムを利用した故障診断装置における診断・予知条件と
推定故障部位との関係をマトリクス構造で定義付けした
因果関係テーブルを示す説明図である。
【図４】 この発明の実施例１によるエキスパートシス
テムを利用した故障診断装置におけるマンマシン装置に
表示された診断予知結果を示すディスプレイ画面を示す
説明図である。
テムを利用した故障診断装置におけるマンマシン装置に
表示された診断予知結果を示すディスプレイ画面を示す
説明図である。
【図５】 この発明の実施例２によるエキスパートシス
テムを利用した故障診断装置の構成を示すブロック図で
ある。
テムを利用した故障診断装置の構成を示すブロック図で
ある。
【図６】 従来のエキスパートシステムを利用した故障
診断装置の構成を示すブロック図である。
診断装置の構成を示すブロック図である。
１ 対象設備、２ 知識データベース、３ 監視情報、
４ 推論エンジン（故障要因判定手段）、５ マンマシ
ン装置（判定条件定義手段）、６ 診断ルール（判定ル
ール，故障要因判定手段）、７ 予知ルール（判定ルー
ル，故障要因判定手段）、８ オンラインシステム。
４ 推論エンジン（故障要因判定手段）、５ マンマシ
ン装置（判定条件定義手段）、６ 診断ルール（判定ル
ール，故障要因判定手段）、７ 予知ルール（判定ルー
ル，故障要因判定手段）、８ オンラインシステム。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｆ 11/22 ３６０ Ｄ (72)発明者 阿部 光雄 名古屋市中村区名駅一丁目１番４号 東海 旅客鉄道株式会社内 (72)発明者 鳥居 元二 名古屋市中村区名駅一丁目１番４号 東海 旅客鉄道株式会社内 (72)発明者 有村 慎一 神戸市兵庫区和田崎町１丁目１番２号 三 菱電機株式会社制御製作所内 (72)発明者 田中 英和 神戸市兵庫区和田崎町１丁目１番２号 三 菱電機株式会社制御製作所内
Claims (7)
- 【請求項１】 対象設備に関する運転データ・故障デー
タの監視情報や点検を行うことで収集した試験データな
どの監視情報を組み合わせ、知識データベースの判定ル
ールを基に故障診断を行い、診断結果として故障部位の
特定を行うエキスパートシステムを利用した故障診断装
置において、前記対象設備において起こり得る現象に対
し判定種別とその判定条件をマトリクス構造により定義
しておく判定条件定義手段と、該判定条件定義手段によ
り定義した判定種別およびその判定条件と前記判定ルー
ルとを基に前記対象設備の各部位についての故障発生時
の故障診断および故障発生前の故障予知を行い故障要因
を判定する故障要因判定手段とを備えたことを特徴とす
るエキスパートシステムを利用した故障診断装置。 - 【請求項２】 前記判定条件定義手段は、前記対象設備
から得られる監視情報を基に、現在発生している現象に
対し適用する判定種別およびその判定条件などからなる
診断ルールと時間の経過に伴って前記現象が変化する場
合の現象変化の状態，異常状態に対する度合い，将来に
おける異常発生の確度などに対し適用する判定種別およ
びその判定条件などからなる予知ルールとをマトリクス
構造により定義することを特徴とする請求項１記載のエ
キスパートシステムを利用した故障診断装置。 - 【請求項３】 前記判定種別とその判定条件として、監
視情報に対し２値情報を基に診断を行うために適用する
良否判定およびその良否判定を行う際の条件と、上限と
下限とを規定する閾値情報を基に診断を行うために適用
する上下限判定およびその上下限判定を行う際の条件
と、ファジー関数を基に診断を行うために適用するファ
ジー判定およびそのファジー判定を行う際の条件と、人
の感覚的な基準を基に診断を行うために適用する段階判
定およびその段階判定を行う際の条件と、時間の経過に
従って変化する傾向を基に診断を行うために適用する傾
向判定およびその傾向判定を行う際の条件と、現在発生
している現象と過去に発生した現象との差分量を基に診
断を行うために適用する差分判定およびその差分判定を
行う際の条件とを少なくとも備えていることを特徴とす
る請求項２記載のエキスパートシステムを利用した故障
診断装置。 - 【請求項４】 対象設備に関する運転データ・故障デー
タの監視情報や点検を行うことで得た試験データなどの
監視情報をオンラインにより収集することを特徴とする
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載のエキスパ
ートシステムを利用した故障診断装置。 - 【請求項５】 対象設備に関する運転データ・故障デー
タの監視情報や点検を行うことで得られた試験データな
どの監視情報をオフラインにより収集することを特徴と
する請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載のエキ
スパートシステムを利用した故障診断装置。 - 【請求項６】 対象設備に関する運転データ・故障デー
タの監視情報や点検を行うことで収集した試験データな
どの監視情報を組み合わせ、知識データベースの前記診
断ルールを基に故障診断および故障予知を行い、故障す
る部位について故障発生前に予知を行う請求項２記載の
エキスパートシステムを利用した故障診断装置。 - 【請求項７】 対象設備に関する運転データ・故障デー
タの監視情報や点検を行うことで収集した試験データな
どの監視情報を組み合わせ、知識データベースの前記予
知ルールを基に故障診断予知を行い、診断予知結果とし
て故障する部位についての予知を行う請求項２項記載の
エキスパートシステムを利用した故障診断装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26748594A JP3461932B2 (ja) | 1994-10-31 | 1994-10-31 | エキスパートシステムを利用した故障診断装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26748594A JP3461932B2 (ja) | 1994-10-31 | 1994-10-31 | エキスパートシステムを利用した故障診断装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08129691A true JPH08129691A (ja) | 1996-05-21 |
| JP3461932B2 JP3461932B2 (ja) | 2003-10-27 |
Family
ID=17445512
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP26748594A Expired - Fee Related JP3461932B2 (ja) | 1994-10-31 | 1994-10-31 | エキスパートシステムを利用した故障診断装置 |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3461932B2 (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006277185A (ja) * | 2005-03-29 | 2006-10-12 | Osaka Gas Co Ltd | 故障予測診断支援システム |
| JP2007286924A (ja) * | 2006-04-17 | 2007-11-01 | Fuji Xerox Co Ltd | 故障診断モデル生成装置、故障診断モデル生成方法、故障診断システム、及び、故障診断方法 |
| JP2008017269A (ja) * | 2006-07-07 | 2008-01-24 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像形成装置、故障診断システム、故障診断方法、及び故障診断プログラム |
| JP2009252137A (ja) * | 2008-04-10 | 2009-10-29 | Nec Personal Products Co Ltd | 予防保全システム |
| US9151786B2 (en) | 2010-10-11 | 2015-10-06 | General Electric Company | Systems, methods, and apparatus for detecting shifts in redundant sensor signals |
| CN108921457A (zh) * | 2018-08-22 | 2018-11-30 | 国网安徽省电力有限公司阜阳供电公司 | 一种变电设备管理方法及系统 |
| JP2020075619A (ja) * | 2018-11-08 | 2020-05-21 | 三菱電機株式会社 | 電子制御装置 |
| CN113091817A (zh) * | 2021-04-06 | 2021-07-09 | 重庆大学 | 一种三甘醇脱水装置状态监测及故障诊断系统 |
| CN114139297A (zh) * | 2021-10-09 | 2022-03-04 | 昆明嘉和科技股份有限公司 | 基于机泵设备状态监测和大数据分析的专家诊断系统 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6433697A (en) * | 1987-07-30 | 1989-02-03 | Anritsu Corp | Abnormality diagnosis method for system |
| JPH01184599A (ja) * | 1988-01-19 | 1989-07-24 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 故障診断支援装置 |
| JPH02272326A (ja) * | 1989-04-14 | 1990-11-07 | Hitachi Ltd | 機器／設備の状態診断システム |
| JPH0350700A (ja) * | 1989-07-19 | 1991-03-05 | Hitachi Ltd | データベースシステム |
| JPH0560596A (ja) * | 1991-09-04 | 1993-03-09 | Hitachi Ltd | 回転機器異常診断装置 |
| JPH06261378A (ja) * | 1993-03-09 | 1994-09-16 | Osaka Gas Co Ltd | ガス燃焼設備の故障診断装置 |
-
1994
- 1994-10-31 JP JP26748594A patent/JP3461932B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6433697A (en) * | 1987-07-30 | 1989-02-03 | Anritsu Corp | Abnormality diagnosis method for system |
| JPH01184599A (ja) * | 1988-01-19 | 1989-07-24 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 故障診断支援装置 |
| JPH02272326A (ja) * | 1989-04-14 | 1990-11-07 | Hitachi Ltd | 機器／設備の状態診断システム |
| JPH0350700A (ja) * | 1989-07-19 | 1991-03-05 | Hitachi Ltd | データベースシステム |
| JPH0560596A (ja) * | 1991-09-04 | 1993-03-09 | Hitachi Ltd | 回転機器異常診断装置 |
| JPH06261378A (ja) * | 1993-03-09 | 1994-09-16 | Osaka Gas Co Ltd | ガス燃焼設備の故障診断装置 |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006277185A (ja) * | 2005-03-29 | 2006-10-12 | Osaka Gas Co Ltd | 故障予測診断支援システム |
| JP2007286924A (ja) * | 2006-04-17 | 2007-11-01 | Fuji Xerox Co Ltd | 故障診断モデル生成装置、故障診断モデル生成方法、故障診断システム、及び、故障診断方法 |
| JP2008017269A (ja) * | 2006-07-07 | 2008-01-24 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像形成装置、故障診断システム、故障診断方法、及び故障診断プログラム |
| JP2009252137A (ja) * | 2008-04-10 | 2009-10-29 | Nec Personal Products Co Ltd | 予防保全システム |
| US9151786B2 (en) | 2010-10-11 | 2015-10-06 | General Electric Company | Systems, methods, and apparatus for detecting shifts in redundant sensor signals |
| CN108921457A (zh) * | 2018-08-22 | 2018-11-30 | 国网安徽省电力有限公司阜阳供电公司 | 一种变电设备管理方法及系统 |
| JP2020075619A (ja) * | 2018-11-08 | 2020-05-21 | 三菱電機株式会社 | 電子制御装置 |
| CN113091817A (zh) * | 2021-04-06 | 2021-07-09 | 重庆大学 | 一种三甘醇脱水装置状态监测及故障诊断系统 |
| CN114139297A (zh) * | 2021-10-09 | 2022-03-04 | 昆明嘉和科技股份有限公司 | 基于机泵设备状态监测和大数据分析的专家诊断系统 |
| CN114139297B (zh) * | 2021-10-09 | 2024-04-23 | 昆明嘉和科技股份有限公司 | 基于机泵设备状态监测和大数据分析的专家诊断系统 |
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