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1. (WO2019049391) DEVICE MALFUNCTION CAUSE INFERENCE SYSTEM
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明 細 書

発明の名称 機器の異常原因推定システム

技術分野

0001  

背景技術

0002   0003   0004   0005   0006   0007   0008  

先行技術文献

特許文献

0009  

発明の概要

発明が解決しようとする課題

0010   0011   0012   0013  

課題を解決するための手段

0014  

発明の効果

0015  

図面の簡単な説明

0016  

発明を実施するための形態

0017  

実施例 1

0018   0019   0020   0021   0022   0023   0024   0025   0026   0027   0028   0029   0030   0031   0032   0033   0034   0035   0036   0037   0038   0039   0040   0041  

実施例 2

0042   0043   0044   0045   0046   0047  

符号の説明

0048  

請求の範囲

1   2   3   4   5   6   7  

図面

1   2   3   4   5  

明 細 書

発明の名称 : 機器の異常原因推定システム

技術分野

[0001]
 本発明は、機器異常に人の異常動作の影響があるか否かを推定する異常原因推定システムに関する。

背景技術

[0002]
 自動ドア、改札機、ATM、エレベーター等は、人とのインタラクションが生じる機器であり、人が想定の動作をしたときに正常応答するように設定されている。
[0003]
 たとえば、自動ドアの場合、人が所定の速度で、所定の方向から近寄ると、人の到達前にドアを開き、人の通過後にドアを閉じるという正常な動作を行う。ところが、走りながらドアに接近すると、人の到達前にドアが開かず、人がドアに衝突する可能性もある。また、自動ドアの人検知は、人が直進して進入することを想定している場合が多く、人が側方から進入するとドア開放の応答が遅れ、人がドアに接触する可能性もある。
[0004]
 このように、人とのインタラクションが生じる機器では、人の動作パターンを想定してセンシング領域やセンシング方法を決定し、その結果に基づき機器が応答しているため、人が想定外の動作を行った場合には、機器が所望の動作を行えない場合もある。
[0005]
 このような場合、機器に異常な負荷がかかる可能性がある。例えば、自動ドアの場合、人が接触するとその接触力が抵抗になりドア開閉に要する仕事が増大する可能性や、人との接触の影響で自動ドアが損傷し以後のドア開閉に要する仕事が増大する可能性がある。
特に後者の場合、機器管理者による機器の調整や部品の交換が必要となる場合もあるため、機器管理者への早急な連絡が必要となる。
[0006]
 一方、自動ドアの開閉時の抵抗が増大する他の原因として、埃、粉じんなどの小さな異物によって稼動部の抵抗が増大している可能性や、ドアの開閉部に布などの異物が挟まることで、稼動部の抵抗が増大している可能性もある。これらが原因である場合は、機器の掃除や異物の除去により障害が解消するため、機器管理者への連絡を必要とせず、ビル管理人等へ機器の清掃を促すだけで足りる場合もある。
[0007]
 このように、機器動作に異常がある場合でも、原因によって復帰のための対応が異なる。つまり、人の動作が原因となって不具合が生じた場合、機器の損傷が考えられるため、調整や部品交換などの専門性の高い対応が必要になるのに対して、異物の場合は単純な清掃のみで済む可能性がある。
[0008]
 従って、同一の機器異常事象からの復帰対応は、その異常に人が影響したか否かを判別することである程度推測することができると言える。機器異常への人の影響の有無を判別する方法として、特許文献1には、通常の運転操作の影響を除外して監視基準を設定するプラント監視装置が開示されている。

先行技術文献

特許文献

[0009]
特許文献1 : 特開平11-95833号公報

発明の概要

発明が解決しようとする課題

[0010]
 特許文献1のプラント監視装置では、機器異常への人為操作の影響の有無を、入力装置などを介して入力された過去の運転データに基づき判定している。しかし、人による影響が、機器の付帯センサのデータの変動の大きさやパターンによって識別できない場合も存在する。
[0011]
 とくに、街中にある自動ドアや改札機等の機器では、プラントとは異なり、機器に備えられた人動作検出センサは限られており、機器内の情報のみで機器異常への人の影響の有無を評価することは困難である。
[0012]
 このように、既存の機器は、設計された動作を実現するために、必要なセンサが備えられているが、その機器が設置される環境は多様であり、周囲環境のセンシングに対し、十分でない可能性もある。特に、人の動作は多様性があり、機器単体で把握できる範囲では、人の異常な動作を検知できない可能性がある。
[0013]
 そこで、本発明は、機器の周囲の人の動作を把握した上で機器の異常原因を推定することで、機器異常への人の影響の有無を簡便かつ高精度に把握することができる異常原因推定システムを提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

[0014]
 上記課題を解決するために、本発明の異常原因推定システムは、機器に発生した異常の原因を推定するものであって、人の動作を検知する動作検知センサの出力に基づき、異常動作を検知する異常動作検知部と、前記機器の状況を検知する機器付帯センサの出力に基づき、機器異常を検知する機器異常検知部と、前記異常動作検知部の出力と、前記機器異常検知部の出力に基づき、機器異常への異常動作の影響の有無を判定する人起因異常判定部と、を備えるものとした。

発明の効果

[0015]
 本発明によれば、機器の周囲の人の動作を把握した上で機器の異常原因を推定するので、機器異常への人の影響の有無を簡便かつ高精度に把握することができる。その結果、機器異常の原因に応じた適切な対応を採ることが容易となり、機器の復帰時間の短縮の短縮化を図ることができる。

図面の簡単な説明

[0016]
[図1] 実施例1の異常原因推定システムの概要を示す図である。
[図2] 実施例1の分析器の構成を示す図である。
[図3] 実施例1の判定器の構成を示す図である。
[図4] 実施例1の判定器の他の構成を示す図である。
[図5] 実施例2の異常原因推定システムの概要を示す図である。

発明を実施するための形態

[0017]
 以下、実施例を、図面を用いて説明する。
実施例 1
[0018]
 図1は、本発明の実施例1にかかる異常原因推定システム100の概略図である。この異常原因推定システム100は、自動ドアを監視対象としており、自動ドアに異常が発生した場合に、その原因に人の影響があるか否かを推定し、その推定結果等をビル管理人等に通知するものである。
[0019]
 なお、図示を省略するが、本実施例の異常原因推定システム100は、CPU等の演算装置、半導体メモリ等の主記憶装置、HDDやSSD等の補助記憶装置、通信装置などのハードウェアを備えており、それらが相互に接続されている。また、主記憶装置には、後述する分析器6等に相当するプログラムがロードされるとともに、補助記憶装置には、後述する異常動作データベース8等が記録されている。この構成により、演算装置がデータベースを参照しながらプログラムを実行することで、後述する異常原因推定システム100の各機能が実現される。
[0020]
 まず、図1の自動ドアの一般的な動作を説明する。この自動ドアは、ドアパネル1aが左方向に、ドアパネル1bが右方向にスライドすることで、中央が開放される自動ドアであり、人の接近を検出するセンサ2a、2bと、ドアパネル1a、1bを開閉する駆動器4と、駆動器4を制御する制御器3を備えている。この構成により、閉端上部に備えられたセンサ2a、2bが人の接近を検出すると、自動ドア内に設けられた制御器3は、駆動器4の動作を制御して、ドアパネル1a、1bを左右にスライドさせ、自動ドアを開放する。
[0021]
 監視カメラ5a、5bは、自動ドア周囲の人の動作を撮影しており、それらが出力する映像信号は、監視端末7に入力される。監視端末7は、入力された映像信号に基づき、ビル管理人室のモニタに映像を表示する等の監視タスクを実行する。なお、この監視カメラ5a、5b、監視端末7は多くのビル等で既に使用されているものであるので、詳細な説明は省略する。
[0022]
 監視カメラ5a、5bが出力する映像信号は、分析器6にも入力される。分析器6は、入力された映像信号と、異常動作データベース8から取得した異常動作モデルに基づき、人の異常動作を検知する。
[0023]
 判定器9Aは、制御器3から入力される、センサ2a、2bと駆動器4に関連する出力信号(電流値や電圧値等のアナログ信号で表現される観測値や、デジタル信号で表現される指令値等)と、機器診断データベース10から取得した機器診断モデルに基づき、自動ドアの異常を検出する。判定器9Aにとって、これらの出力信号は、自動ドアの状況を検出する信号であるので、センサ2a、2b、制御器3、駆動器4等は、自動ドアの付帯センサでもある。
[0024]
 また、判定器9Bは、分析器6と判定器9Aの出力信号から、自動ドアの異常原因が人の異常動作であるか否かを判定するものである。
[0025]
 具体的には、判定器9Aでドア開閉の異常が検知された場合、判定器9Bは、分析器6の出力信号に基づき、ドア異常を検知した時刻付近での人の異常動作の有無を判定する。
そして、ドア異常を検知した時刻付近で人の異常動作がなかった場合は、人の異常動作を原因としないドア異常としてビル管理人等に発報し、ドア異常を検知した時刻付近で人の異常動作があった場合は、人の異常動作が原因である可能性を付与してドア異常をビル管理人等に発報する。これを受けたビル管理人などは発報内容に応じた復帰作業を行うことで、早期にドア異常からの復帰を図ることができる。
[0026]
 次に、図2を用いて、分析器6における処理内容の詳細を説明する。前述したように、分析器6は、入力された映像信号と、異常動作データベース8から取得した異常動作モデルに基づき、人の異常動作を検知するものである。これを実現するため、分析器6は、人検知モジュール6aと、動作トレースモジュール6bと、異常動作判定モジュール6cを備えている。
[0027]
 監視カメラ5a、5bから映像信号が入力されると、人検知モジュール6aは、無人時映像と撮影映像を比較する等して映像内の人を検知する。動作トレースモジュール6bは、検知した人の動きを順次トレースし、人の動きのデータ(以下、「トレースデータ」と称する)を生成する。異常動作判定モジュール6cは、予め異常動作データベース8に蓄えられた異常動作モデルとトレースデータを比較し、両者が合致する場合は、合致した異常動作パターン(例えば、駆け込み、挟まり、寄りかかり)とともに異常動作発生時刻を出力する。なお、ここで出力された異常動作パターンと異常動作発生時刻は、異常動作の検出の都度、補助記憶装置に記憶され、演算装置から随時参照することができる。
[0028]
 ここで、トレースデータとは、映像内の人の、平面内の位置、速度、加速度、加加速度である。また、距離画像を用いる場合は、3次元での位置、速度、加速度、加加速度としてもよい。
[0029]
 このように、分析器6では、異常動作データベース8から取得した異常動作モデルと、トレースデータ中の人の位置や速度を比較することで、映像に含まれる人の多様な動作から人の位置や速度の異常を抽出し、所望の異常動作を高精度に検出することができる。
[0030]
 次に、図3を用いて、判定器9における処理内容の詳細を説明する。なお、判定器9は、図1に示す判定器9Aと判定器9Bを便宜上一体化したものである。
[0031]
 前述したように、判定器9は、分析器6の出力信号と、センサ2a、2bと駆動器4の出力信号と、機器診断データベース10から取得した機器診断モデルに基づき、ドア異常を検出するとともに、そのドア異常の原因が人の異常動作であるか否かを判定するものである。これを実現するため、判定器9は、信号値判定モジュール9a、状態判定モジュール9b、異常動作除外判定モジュール9cを備えている。
[0032]
 まず、信号値判定モジュール9aでは、制御器3から入力された制御信号や、センサ信号、駆動器信号等の入力信号が、所定の範囲か否かを判定する。これらの入力信号が、所定範囲に収まっている場合は、機器異常が発生していないと判断する。一方、入力信号が、所定範囲から逸脱している場合は、機器異常が発生している可能性があると判断する。
[0033]
 機器異常発生の可能性がある場合、状態判定モジュール9bは、予め機器診断データベース10に蓄えられた機器異常時の駆動機信号等(機器診断モデル)と入力信号を比較し、機器状態が正常か異常か、異常の場合は機器異常パターン(例えば、ドアパネル破損、ドアセンサ破損、駆動器破損)を判定する。そして、機器状態を異常と判定した場合には、状態判定モジュール9bは、機器異常のパターンとともに、機器異常発生時刻を出力する。
[0034]
 このように、状態判定モジュール9bでは、機器診断データベース10から取得した機器診断モデルと、信号値判定モジュール9aの出力信号を比較することで、多様な出力信号から、所望の機器異常を高精度に検出することができる。
[0035]
 その後、異常動作除外判定モジュール9cは、分析器6が出力した異常動作発生時刻と、状態判定モジュール9bが出力した機器異常発生時刻を比較し、機器異常と異常動作の関係の有無を確認する。具体的には、機器異常と異常動作の時刻差が所定値より小さい場合、或いは、異常動作が機器異常に先行していれば、その機器異常の原因は人の異常動作であると判定する。一方、前述の基準に該当しなれば、その機器異常の原因は人の異常動作でないと判定する。
[0036]
 このとき、機器異常のパターンによって、参照する分析器6の種類と、付近とみなす時刻範囲は異なる。例えば、駆動器4の出力が瞬間的に増大し、その後すぐに元に戻った場合は、出力が増大した瞬間だけ人が自動ドアに接触した可能性があるため、増大した時刻と同時刻の自動ドア付近の人の滞留動作の有無を判定する。また、センサが常に反応し続ける場合は、センサの検知範囲に、長時間に亘り人あるいはモノが置かれた状態であった可能性が考えられるため、自動ドアのセンサ検知範囲における人の滞留や、機器異常発生時刻より前の時刻での、人がモノを置くための動作の有無を判定する。
[0037]
 また、図4に示すように、図3の構成に、原因推定モジュール9d、対応推定モジュール9e、異常原因データベース10a、異常対応データベース10bを追加した構成としても良い。ここで、異常原因データベース10aは、異常動作パターンと機器異常パターンの組み合わせと因果関係のある異常原因を記録したデータベースであり、異常対応データベース10bは、機器異常パターンに対して採るべき復帰作業を記録したデータベースである。
[0038]
 原因推定モジュール9dでは、状態判定モジュール9bが出力した機器異常パターンと、異常動作判定モジュール6cが出力した異常動作パターンと、の組み合わせに対応する異常原因を、異常原因データベース10aから取得する。その後、対応推定モジュール9eでは、状態判定モジュール9bが出力した機器異常パターンに対応した機器異常からの復帰作業を、異常対応データベース10bから取得し、具体的な作業指示として、ビル管理人等に発報するものである。
[0039]
 図3の構成では、ビル管理人は、判定器9の発報の意味を自ら解釈し、適切な対応を自ら判断する必要があったが、図4の構成によれば、非熟練のビル管理人であっても、判定器9が示す具体的な作業指示に従うだけで、機器異常に対する適切な対応を採ることができる。
[0040]
 なお、本実施例では、人の異常動作を検知するために、監視カメラを用いて、画像内の動きに基づいていたが、異常動作を検知することができるならば、他の方法でもよい。例えば、人感センサを用いて、その応答に基づき、人の異常動作の有無を判定してもよいし、サーモグラフィーを用いて、熱量の変動に基づき人の異常動作の有無を判定してもよい。
[0041]
 以上で説明した本実施例よれば、機器異常を人の異常動作に起因するものと、そうでないものに区別して発報できるので、機器異常の原因に応じた適切な対応を採ることが容易となり、機器異常からの復帰時間の短縮化を図ることができる。
実施例 2
[0042]
 図5は、本発明の実施例2にかかる異常原因推定システム101の概略図である。この異常原因推定システム101は、改札機を監視対象としたものであり、改札機に異常が発生した場合、その原因が人の異常動作であるか否かを推定するものである。なお、実施例1との共通点は重複説明を省略する。
[0043]
 本実施例では、改札機11に対し、監視カメラ5a、5bが存在している。改札機11の動作信号は、制御器3を介して判定器9Aに入力され、機器診断データベース10に基づき、機器異常の有無を判定する。また、監視カメラ5a、5bの信号は、分析器6に入力され、異常動作データベース8に基づき、人および人流の異常の有無を分析する。分析器6と判定器9Aの出力信号は、判定器9Bに入力され、生じた異常が、機器そのものに起因するものか、人とのインタラクションによるものかが推定され、その推定結果を駅員等に発報する。
[0044]
 以上のように、自動ドアや改札機にかかる実施例について説明したが、本発明は、人とのインタラクションが生じる機器であれば、これら以外にも適用可能である。例えば、ATMの場合は、建屋に設置された監視カメラと、ATMに備えられたカメラの両者を用いて、人の異常動作を検知しても良い。この場合、ATM操作中の動作だけでなく、ATMに向かう前およびその後の行動の異常も検知し、異常動作を検知した人が操作したか否かを判定し、その情報を付与して発報する。
[0045]
 また、エレベーターに適用した場合は、建屋に設置された監視カメラや、セキュリティーゲートの開閉情報及び通過者の属性情報、建屋のドアの開閉状況も、人の異常動作検知に利用可能である。例えば、セキュリティーゲートの通過者が、通常の使用者とことなる一時許可の人が多い場合は、なにかのイベントによって、普段、該エレベーターを使いなれていない人が利用している可能性が生じ、その結果としてエレベーターの乗り込み量が変化する可能性もある。
[0046]
 また、一時許可の人は少ないが、同一の人が何度もゲートを通過したり、その前後で荷物搬入口のドアが開閉している場合は、引越しや荷物の搬入などが行われている可能性があり、その結果、荷物をエレベーターにぶつける、などの事象が生じて、異常を検知する可能性もある。
[0047]
 上記実施例では、特定の機器における本発明の例を示したが、機器の周囲に人が存在し、かつ、周囲の人とのインタラクションが生じるような機器であれば、本発明の適用は可能である。機器の種類によって、どの範囲の周囲の人まで考慮してセンシングを行うかは変わってもよい。例えば、上記実施例における自動ドアの場合、通行する人の属性(ビジネスマン、運送業者、清掃スタッフ、お年寄り、子供)によっても歩行速度や歩行パターンが変わるため、予めIDカードによる認証が行われており、どのような属性の人が通過するかが予測出来る場合には、それによって異常動作データベースを分類しておき、その結果に基づき判定を行ってもよい。たとえば、清掃スタッフがドア周囲で不規則な動きをしていても、ドアと接触する可能性は低いが、子供がドア周囲で不規則な動きをしていた場合は、ドアと接触する可能性が高いため、属性に応じて判定器における処理を切り替えても良い。

符号の説明

[0048]
100、101 異常原因推定システム、1a、1b ドアパネル、2a、2b センサ、3 制御器、4 駆動器、5a、5b 監視カメラ、6 分析器、6a 人検知モジュール、6b 動作トレースモジュール、6c 異常動作判定モジュール、7 監視端末、8 異常動作データベース、9、9A、9B 判定器、9a 信号値判定モジュール、9b 状態判定モジュール、9c 異常動作除外判定モジュール、9d 原因推定モジュール、9e 対応推定モジュール、10 機器診断データベース、10a 異常原因データベース、10b 異常対応データベース、11 改札機

請求の範囲

[請求項1]
 機器に発生した異常の原因を推定する異常原因推定システムであって、
 人の動作を検知する動作検知センサの出力に基づき、異常動作を検知する異常動作検知部と、
 前記機器の状況を検知する機器付帯センサの出力に基づき、機器異常を検知する機器異常検知部と、
 前記異常動作検知部の出力と、前記機器異常検知部の出力に基づき、機器異常への異常動作の影響の有無を判定する人起因異常判定部と、
 を備えることを特徴とする異常原因推定システム。
[請求項2]
 前記異常動作検知部は、異常動作データベースから取得した異常動作モデルに基づき、異常動作を検知し、
 前記機器異常検知部は、機器診断データベースから取得した機器診断モデルに基づき、機器異常を検知することを特徴とする請求項1に記載の異常原因推定システム。
[請求項3]
 前記人起因異常判定部では、
 前記機器異常検知部で検知した機器異常発生時刻と、
 前記異常動作検知部で検知した異常動作発生時刻と、
 を比較し、これらの時刻差が所定値より小さいときに、機器異常に異常動作の影響があったと判定することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の異常原因推定システム。
[請求項4]
 前記人起因異常判定部では、
 前記機器異常検知部で検知した機器異常発生時刻と、
 前記異常動作検知部で検知した異常動作発生時刻と、
 を比較し、異常動作発生時刻が機器異常発生時刻より先行するときに、機器異常に異常動作の影響があったと判定することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の異常原因推定システム。
[請求項5]
 さらに、異常動作パターンと機器異常パターンの組み合わせと因果関係のある異常原因を記録した異常原因データベースを備えており、
 前記人起因異常判定部は、前記機器異常検知部が出力した機器異常パターンと、前記異常動作検知部が出力した異常動作パターンと、の組み合わせに対応する異常原因を、前記異常原因データベースから取得して、発報することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の異常原因推定システム。
[請求項6]
 さらに、機器異常パターンに対して採るべき復帰作業を記録した異常対応データベースを備えており、
 前記人起因異常判定部は、前記機器異常検知部が出力した機器異常パターンに対応した復帰作業を、前記異常対応データベースから取得して、発報することを特徴とする請求項5に記載の異常原因推定システム。
[請求項7]
 前記動作検知センサは、監視カメラ、人感センサ、サーモグラフィーの何れかであることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の異常原因推定システム。

図面

[ 図 1]

[ 図 2]

[ 図 3]

[ 図 4]

[ 図 5]