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1. (WO2018220813) ASSESSMENT DEVICE, ASSESSMENT METHOD, AND ASSESSMENT PROGRAM
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Pub. No.: WO/2018/220813 International Application No.: PCT/JP2017/020581
Publication Date: 06.12.2018 International Filing Date: 02.06.2017
IPC:
G01M 99/00 (2011.01) ,G05B 23/02 (2006.01)
G PHYSICS
01
MEASURING; TESTING
M
TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
99
Subject matter not provided for in other groups of this subclass
G PHYSICS
05
CONTROLLING; REGULATING
B
CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
23
Testing or monitoring of control systems or parts thereof
02
Electric testing or monitoring
Applicants:
富士通株式会社 FUJITSU LIMITED [JP/JP]; 神奈川県川崎市中原区上小田中4丁目1番1号 1-1, Kamikodanaka 4-chome, Nakahara-ku, Kawasaki-shi, Kanagawa 2118588, JP
Inventors:
雨宮智 AMEMIYA, Satoshi; JP
Agent:
片山修平 KATAYAMA, Shuhei; JP
Priority Data:
Title (EN) ASSESSMENT DEVICE, ASSESSMENT METHOD, AND ASSESSMENT PROGRAM
(FR) DISPOSITIF D’ÉVALUATION, PROCÉDÉ D’ÉVALUATION ET PROGRAMME D’ÉVALUATION
(JA) 判定装置、判定方法及び判定プログラム
Abstract:
(EN) In order to precisely analyze the cause of a fault, a fault analysis unit 34 acquires test data from a robot 22 and extracts (spatializes) data related to a fault from the test data on the basis of a threshold value used when sensing the fault. The fault analysis unit 34 then converts the spatialized sensor data to structured data having a graph structure emphasizing the similarity relationship between the plurality of sensors, and uses the converted structured data to generate a fault cause discriminator that can be applied to a complex model (non-parametric model) such as could not be calculated using maximum likelihood estimation.
(FR) L'invention concerne une unité d'analyse de défaillance (34) qui acquiert, afin d'analyser précisément la cause d'une défaillance, des données de test en provenance d'un robot (22) et extrait (spatialisation) des données relatives à une défaillance à partir des données de test en fonction d'une valeur de seuil utilisée lors de la détection de la défaillance. L'unité d'analyse de défaillance (34) convertit ensuite les données de capteur spatialisées en données structurées présentant une structure de graphe mettant en évidence la relation de similarité entre la pluralité de capteurs, et utilise les données structurées converties afin de générer un discriminateur de cause de défaillance pouvant être appliqué à un modèle complexe (modèle non paramétrique) impossible à calculer à l'aide d'une estimation de probabilité maximale.
(JA) 異常原因を精度良く分析するため、原因分析部34は、ロボット22のテストデータを取得し、異常を検知する際に用いる閾値に基づいて、テストデータから異常に関連するデータを抽出する(スパース化する)。そして、原因分析部34は、スパース化したセンサデータを、複数のセンサ間の類似関係に着目したグラフ構造の構造データに変換し、変換後の構造データを用いて、最尤推定法で計算できないような複雑なモデル(ノンパラメトリックなモデル)にも適用できる異常原因識別器を生成する。
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Publication Language: Japanese (JA)
Filing Language: Japanese (JA)