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1. WO2020202567 - VIBRO-ACOUSTIC ANALYSIS METHOD AND DEVICE AND EQUIPMENT-ABNORMALITY-LOCATION ESTIMATION METHOD AND DEVICE

Publication Number WO/2020/202567
Publication Date 08.10.2020
International Application No. PCT/JP2019/015200
International Filing Date 05.04.2019
IPC
G01M 99/00 2011.01
GPHYSICS
01MEASURING; TESTING
MTESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
99Subject matter not provided for in other groups of this subclass
Applicants
  • 株式会社IHI原動機 IHI POWER SYSTEMS CO., LTD. [JP]/[JP]
  • 一般財団法人 日本海事協会 NIPPON KAIJI KYOKAI [JP]/[JP]
  • 日本精工株式会社 NSK LTD. [JP]/[JP]
Inventors
  • 藤井 幹 FUJII Takashi
Agents
  • 特許業務法人 山田特許事務所 PATENT FIRM YAMADA PATENT OFFICE
Priority Data
Publication Language Japanese (JA)
Filing Language Japanese (JA)
Designated States
Title
(EN) VIBRO-ACOUSTIC ANALYSIS METHOD AND DEVICE AND EQUIPMENT-ABNORMALITY-LOCATION ESTIMATION METHOD AND DEVICE
(FR) PROCÉDÉ ET DISPOSITIF D'ANALYSE VIBRO-ACOUSTIQUE, ET PROCÉDÉ ET DISPOSITIF D'ESTIMATION D'EMPLACEMENT D'ANOMALIE DE MATÉRIEL
(JA) 振動音響解析方法及び装置と機器異常部位推定方法及び装置
Abstract
(EN)
In a feature value extraction processing step in this invention, a feature value is extracted from vibro-acoustic time-series data for equipment in operation. In a machine learning diagnosis step, general measurement data for the equipment and the feature value extracted in the feature value extraction processing step are input into a probability distribution model of the correlation between feature values and general measurement data during normal equipment operation that has been constructed through the accumulation during normal equipment operation of feature values and general measurement data and machine learning, and a degree of abnormality is calculated on the basis of the probability distribution model. In an abnormality location estimation step, a precalculated degree of abnormality at time of damage data set and an actually measured degree of abnormality data set that has been calculated from the general measurement data for the equipment are compared, degrees of similarity are determined for each equipment location, and locations are output in order of similarity as locations with a high likelihood of being damaged.
(FR)
Dans une étape de traitement d'extraction de valeur caractéristique de la présente invention, une valeur caractéristique est extraite de données de série temporelle vibro-acoustique pour du matériel en fonctionnement. Dans une étape de diagnostic d'apprentissage machine, des données de mesure générales pour le matériel et la valeur caractéristique extraite dans l'étape de traitement d'extraction de valeur caractéristique sont entrées dans un modèle de distribution de probabilité de la corrélation entre des valeurs caractéristiques et des données de mesure générales pendant un fonctionnement normal de matériel, qui a été construit par l'intermédiaire de l'accumulation, pendant le fonctionnement normal de matériel, de valeurs caractéristiques et de données de mesure générales et d'apprentissage machine, et un degré d'anomalie est calculé sur la base du modèle de distribution de probabilité. Dans une étape d'estimation d'emplacement d'anomalie, un ensemble de données de degré d'anomalie précalculé au moment des dommages et un ensemble de données de degré d'anomalie réellement mesuré qui a été calculé à partir des données de mesure générales pour le matériel sont comparés, des degrés de similarité sont déterminés pour chaque emplacement de matériel, et des emplacements sont fournis en sortie dans un ordre de similarité en tant qu'emplacements ayant une probabilité élevée d'être endommagés.
(JA)
特徴量抽出処理工程で、運転中機器の振動音響の時系列データから特徴量を抽出し、機械学習診断工程で、機器正常作動状態での特徴量と機器の一般計測データを蓄積し、機械学習により構築した機器正常作動状態での特徴量と一般計測データとの相関関係に関する確率分布モデルに一般計測データと特徴量抽出処理工程で抽出された特徴量とを与え、確率分布モデルに基づいて異常度を算出し、異常部位推定工程で、予め算出された異常度の損傷時データセットと、機器の一般計測データから算出される異常度の実計測データセットを比較して機器の各部位毎の類似度を求め、類似度が高い順番に損傷可能性の高い部位として出力する。
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