特許 6684038 予兆保全設備、予兆保全方法及び予兆保全プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】6684038

(24)【登録日】2020年3月31日

(45)【発行日】2020年4月22日

(54)【発明の名称】予兆保全設備、予兆保全方法及び予兆保全プログラム

(51)【国際特許分類】

   G05B 23/02 20060101AFI20200413BHJP

   B23Q 17/09 20060101ALI20200413BHJP

【ＦＩ】

   G05B23/02 302S

   B23Q17/09 A

【請求項の数】7

【全頁数】18

(21)【出願番号】特願2019-71550(P2019-71550)

(22)【出願日】2019年4月3日

【審査請求日】2019年4月3日

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000233044

【氏名又は名称】株式会社日立パワーソリューションズ

(74)【代理人】

【識別番号】110001807

【氏名又は名称】特許業務法人磯野国際特許商標事務所

(72)【発明者】

【氏名】樋山 雅樹

(72)【発明者】

【氏名】野田 統治郎

【審査官】 大古 健一

(56)【参考文献】

【文献】 国際公開第２０１１／１０４７６０（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 特開２０１８−１３３０３３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１６−３３７７８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１７−２１５８６３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０５Ｂ ２３／００−２３／０２

Ｂ２３Ｑ １７／０９

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

工作機械設備の状態を診断し、該工作機械設備を正常な状態に保持する予兆保全設備であって、
前記工作機械設備に配設した複数のセンサからのセンサ情報を時系列情報として取得するとともに、前記工作機械設備を運転するための各種のパラメータ設定値を出力する接続部と、
前記時系列情報を学習情報とした統計的手法により、前記工作機械設備の状態を示す指標である状態測度として、前記工作機械設備の正常状態からの乖離度合いを示す指標である異常測度を算出するとともに前記乖離度合いが所定の値を超えたときに異常予兆有と診断する状態測度算出部と、
前記工作機械設備のどの部位に異常予兆が発生しているのかを特定するとともに関係するパラメータを特定する要因特定部と、
前記要因特定部により特定された部位に関係するパラメータに対して、前記状態測度算出部により算出された前記乖離度合いに基づいて、前記パラメータ設定値を算出する設定値算出部と、
を備え、
前記工作機械設備が１ワークの工作を開始してから該工作が終了する期間である１工作工程において、前記１工作工程を開始してから所定の時間経過後又は所定の工作の段階が終了したときに前記接続部を介して前記センサから取得した時系列情報に対して、前記状態測度算出部により前記異常測度が最大で異常予兆有と診断したときに、前記要因特定部により異常予兆発生部位を特定し、
前記設定値算出部により関係するパラメータ設定値を算出し、前記１工作工程内において、前記１工作工程が開始してから所定の時間経過後に、または、前記１工作工程の所定の工作の段階前に前記接続部を介して、前記工作機械設備に前記パラメータ設定値を出力すること、
を特徴とする予兆保全設備。

【請求項2】

請求項１に記載の予兆保全設備であって、
前記状態測度算出部は、
前記時系列情報の正常な値により構成されるクラスタの所定の位置からの距離に基づいて異常予兆の有無を診断し、異常予兆無と診断したときにその時系列情報を前記クラスタの構成メンバとして組み入れ、前記クラスタの半径が所定の大きさを超えたときに所定の方法に基づき、前記クラスタを分割すること、
を特徴とする予兆保全設備。

【請求項3】

請求項２に記載の予兆保全設備であって、
前記要因特定部は、
予め記憶部に記憶した前記センサの種類と関係する前記工作機械設備の部位と前記パラメータとを対応させた要因特定テーブルを用いて、前記状態測度算出部により異常予兆有と診断された前記時系列情報と関係する前記工作機械設備の部位とパラメータとを特定すること、
を特徴とする予兆保全設備。

【請求項4】

請求項２に記載の予兆保全設備であって、
前記設定値算出部は、前記要因特定部により特定された異常予兆発生部位に関係するパラメータの値について、前記異常予兆発生部位の稼働情報が正常となるような前記関係するパラメータの値を算出し、前記工作機械設備に前記関係するパラメータの値を再出力すること、
を特徴とする予兆保全設備。

【請求項5】

請求項１に記載の予兆保全設備であって、
前記設定値算出部は、
算出した前記パラメータ設定値を前記接続部を介して前記工作機械設備に出力するときに、所定の変化率に基づき出力すること
を特徴とする予兆保全設備。

【請求項6】

工作機械設備の状態を診断し、該工作機械設備を正常な状態に保持する予兆保全方法であって、
前記工作機械設備に配設した複数のセンサからのセンサ情報を時系列情報として取得する時系列情報取得ステップと、
前記時系列情報を学習情報とした統計的手法により、前記工作機械設備の状態を示す指標である状態測度として、前記工作機械設備の正常状態からの乖離度合いを示す指標である異常測度を算出するとともに前記乖離度合いが所定の値を超えたときに異常予兆有と診断する状態測度算出ステップと、
前記工作機械設備のどの部位に異常予兆が発生しているのかを特定するとともに関係するパラメータを特定する要因特定ステップと、
前記要因特定ステップにより特定された部位に関係するパラメータに対して、前記状態測度算出ステップにより算出された前記乖離度合いに基づいて、前記工作機械設備を運転するための各種のパラメータ設定値を算出する設定値算出ステップと、
を含み、
前記状態測度算出ステップにおいて、前記工作機械設備が１ワークの工作を開始してから該工作が終了する期間である１工作工程内で、前記１工作工程を開始してから所定の時間経過後又は所定の工作の段階が終了したときに前記センサから取得した時系列情報に対して、異常測度を算出して異常予兆の有無を診断し、
前記状態測度算出ステップにおいて前記異常測度が最大で異常予兆有と診断したときに、前記要因特定ステップにおいて、異常予兆発生部位を特定し、
前記設定値算出ステップにより関係するパラメータ設定値を算出し、前記１工作工程内において、前記１工作工程が開始してから所定の時間経過後に、または、前記１工作工程の所定の工作の段階前に前記工作機械設備に前記パラメータ設定値を設定すること、
を特徴とする予兆保全方法。

【請求項7】

工作機械設備に配設した複数のセンサからのセンサ情報を時系列情報として取得するとともに、前記工作機械設備を運転するための各種のパラメータ設定値を出力する接続部を備え、前記工作機械設備の状態を診断し、該工作機械設備を正常な状態に保持する予兆保全設備の制御部に実行させる予兆保全プログラムであって、
前記時系列情報を学習情報とした統計的手法により、前記工作機械設備の状態を示す指標である状態測度として、前記工作機械設備の正常状態からの乖離度合いを示す指標である異常測度を算出するとともに前記乖離度合いが所定の値を超えたときに異常予兆有と診断する状態測度算出ステップと、
前記工作機械設備のどの部位に異常予兆が発生しているのかを特定するとともに関係するパラメータを特定する要因特定ステップと、
前記関係するパラメータに対して、前記状態測度算出ステップにより算出された前記乖離度合いに基づいて、前記パラメータ設定値を算出する設定値算出ステップと、を備え、
前記工作機械設備が１ワークの工作を開始してから該工作が終了する期間である１工作工程において、前記１工作工程を開始してから所定の時間経過後又は所定の工作の段階が終了したときに前記接続部を介して前記センサから取得した時系列情報に対して、前記状態測度算出ステップにより前記異常測度が最大で異常予兆有と診断したときに、前記要因特定ステップにより異常予兆発生部位を特定し、
前記設定値算出ステップにより関係するパラメータ設定値を算出し、前記１工作工程内において、前記１工作工程が開始してから所定の時間経過後に、または、前記１工作工程の所定の工作の段階前に前記接続部を介して、前記工作機械設備に前記パラメータ設定値を出力すること、
を実行させる予兆保全プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、予兆保全設備、予兆保全方法及び予兆保全プログラムに関し、例えば、工作機械設備が工作する工作物の不良の予兆を診断し、工作機械設備を正常な状態に保持する管理装置に使用される。

【背景技術】

【0002】

ネットワークを介してユーザ製造ラインのメンテナンスを行うメンテナンス装置を有する製造装置オンラインメンテナンスシステムが知られている。例えば、特許文献１では、緊急情報メールを受信すると製造装置から緊急情報メールに関連する稼働データを取得し、診断して異常を確認すると異常の修復が可能かどうかを判断し、自動修復が可能である場合、修復のための情報を製造装置に送信する診断装置の技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特許第６１５２４９９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１の製造装置オンラインメンテナンスシステムは、製造装置の異常を確認してから異常の修復が可能か否か判断するので、全ての異常に対して修復することができない。また、特許文献１の技術では、製造設備の全体を対象に異常を確認するので、工作物を作製する部分的な設備異常に対応していない。

【0005】

本発明は、前記の課題を解決するための発明であって、工作物の異常を発生することなく機械設備の状態を正常な状態に保持させることができる管理装置、管理方法及び管理プログラ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】

【0006】

前記課題を解決するために、本発明は、第１機械設備（２００）の状態を診断し、該第１機械設備の出力状態（工作物）を正常に保持する管理装置（１００）であって、前記第１機械設備に配設した複数のセンサ（１１０，１１５）の情報をセンサ時系列情報として取得すると共に、前記第１機械設備を運転するための各種のパラメータの設定値を出力する接続部（４０）と、前記センサ時系列情報を学習情報とした統計的手法により、前記第１機械設備の正常状態からの乖離度（ｄ）を算出すると共に、該乖離度が第１閾値を超えたときに異常予兆有と診断する状態測度算出部（２）と、前記状態測度算出部が前記異常測度が最大で異常予兆有と診断したときに、前記第１機械設備のどの部位（特定部位）に異常予兆が発生しているのかを特定すると共に、関係するパラメータを特定する要因特定部（３）と、前記関係するパラメータの設定値（パラメータ設定値２４）を算出する設定値算出部（４）とを備え、前記状態測度算出部は、前記第１機械設備が１工程を開始してから該１工程が終了する期間において、前記１工程を開始してから所定の時間経過後、又は前記１工程での所定段階が終了したときに、前記乖離度を算出し、前記設定値算出部は、前記特定された部位に関係するパラメータ設定値を算出し、前記１工作工程内において、前記１工程が開始してから所定の時間経過後、又は次工程の所定段階前に前記接続部を介して、前記第１機械設備に前記パラメータ設定値を出力することを特徴とする。なお、括弧内の符号や文字は、実施形態において付した符号等であって、本発明を限定するものではない。

【発明の効果】

【0007】

本発明によれば、工作物の異常を発生することなく機械設備の状態を正常な状態に保持させることができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】本発明の第１実施形態である機械設備管理システムの全体構成図である。

【図2】工作機械設備の乖離度の変化を示す図である。

【図3】工作工程の一例を示す図である。

【図4】クラスタを説明する説明図である。

【図5】クラスタの分割を説明する説明図である。

【図6】センサ時系列情報を用いて、部位を特定する方法を説明する説明図である。

【図7】特定された部位に関係するパラメータを特定する方法を説明する説明図である。

【図8】要因特定テーブルの一例を示す図である。

【図9】予兆保全システムの動作を説明するためのフローチャートである。

【図10】特定されたパラメータを用いて、パラメータ設定値を算出するためのフローチャートである。

【図11】要因特定テーブルを用いて、パラメータ設定値を算出するためのフローチャートである。

【図12】本発明の第２実施形態である機械設備管理システムが複数工程で示す乖離度の変化を示す図である。

【図13】本発明の第３実施形態である機械設備管理システムの全体構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態（以下、「本実施形態」と称する）につき詳細に説明する。なお、各図は、本発明を十分に理解できる程度に、概略的に示してあるに過ぎない。また、各図において、共通する構成要素や同様な構成要素については、同一の符号を付し、それらの重複する説明を省略する。

【0010】

（第１実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態である機械設備管理システムの全体構成図である。
機械設備管理システム１０００は、予兆保全設備としての管理装置１００と、第１機械設備としての工作機械設備２００とが通信可能に接続されている。
工作機械設備２００は、１ワークで１つの工作物の作製（工作）を、複数回繰り返し実行する機械設備である。工作機械設備２００は、複数のセンサやアクチュエータ等（図３参照）と、制御装置１５０とを備える。工作機械設備２００は、複数のセンサの時系列情報を管理装置１００に送信し、管理装置１００から受信するパラメータ設定値に従って、アクチュエータを駆動する。

【0011】

図２は、工作機械設備の乖離度の変化を示す図である。横軸は、Ｉ工作工程での時間である。なお、１つの工作物を作製する１工程は、複数段階の作業工程から成り立っている。また、次工程以降については、第２実施形態として説明する。

【0012】

工作機械設備２００（図１）は、複数段階の実行に伴い、乖離度が時間的に変動する。そして、乖離度が第１閾値を超えた場合に、管理装置１００は、異常予兆有りと判定したときに、工作機械２００が工作に使用するパラメータを１工程内（例えば、Ｉ工程の最終段階終了後）で修正する。

【0013】

図３は、工作工程の一例を示す図である。
具体的に、工作機械設備２００の工作工程として、固定された被部材１６０の表面に対して、移動可能なカッター１４０で切込みを入れる工程について説明する。
Ｚステージ１２０は、カッター１４０を上下に移動させるアクチュエータである。ＸＹステージ１２５は、カッター１４０及びＺステージ１２０をＸ−Ｙ方向に移動させるアクチュエータであるが、ここでは、Ｘ方向に移動させるものとする。測長センサ１１０は、カッター１４０のＺ方向の変位を測定するレーザ測長センサである。温度センサ１１５は、カッター１４０の近傍に設置されており、カッター１４０の温度を計測する。なお、測長センサ１１０以外に、カッター１４０のＸＹ方向の位置を計測する他のレーザ測長センサ（図示せず）も設けられている。ファン１３０は、カッター１４０等に冷却風を吹き付けるものであり、風量に応じて、カッター１４０の温度を低下させる。なお、切削であれば、ファン１３０の流量を変えることなく、切削油の流量を変えても構わない。

【0014】

工作機械設備２００は、カッター１４０で被部材１６０の表面に切込みを入れるために、Ｚステージ１２０がカッター１４０を切込位置１６１まで下方に下げ、ＸＹステージ１２５がカッター１４０及びＺステージ１２０をＸ方向に移動させる。ここで、Ｚステージ１２０の目標位置Ｚや、ＸＹステージ１２５の目標位置Ｘ，Ｙ等を制御装置１５０が制御するための「パラメータ」と称する。なお、カッター１４０の切込みを多数回繰り返すと、切込み位置が切込位置１６１から切込位置１６２（Ａ位置）までズレるものとする。また、切込位置１６１と切込位置１６２との距離をΔＬとする。

【0015】

管理装置１００は、例えば、特許第５８２７４２６号等に記載の予兆診断方法を使用して、所属クラスタの異常測度（乖離度）を演算し、設備の異常予兆診断を行う。具体的には、管理装置１００は、測長センサ１１０の時系列情報（正規化値）と正常状態の値との差（異常測度特徴成分９１（図４））と、温度センサ１１５の時系列情報（正規化値）と正常状態の値との差（異常測度特徴成分９２（図４））とのベクトル和の大きさ（距離ｄ（図４））である乖離度（異常測度）が第１閾値（図２）を超えたとき、工作機械設備２００の異常予兆有りと判定する。なお、正規化は、距離ｄを、所属クラスタの広がりを示す半径で除して行われる。また、センサの検出値及び経過時間を代表値（平均値、標準偏差等）で除算するなどして無次元量化しても構わない。

【0016】

管理装置１００は、異常予兆有りと判定したとき、測長センサ１１０による異常測度特徴成分９１と温度センサ１１５による異常測度特徴成分９２との何れか大きい方を特定する。管理装置１００は、特定した異常測度特徴成分に関係する パラメータを特定し、特定したパラメータの設定値を出力する。

【0017】

管理装置１００は、異常予兆有りと判定した場合、例えば、測長センサ１１０による異常測度の方が温度センサ１１５による異常測度よりも大きいとき、パラメータとしてＺステージ１２０の位置を特定し、パラメータ設定値をΔＬだけ戻した値に設定する。これにより、カッター１４０の位置は、Ａ位置の高さからＢ位置の高さまで戻る。

【0018】

一方、管理装置１００は、温度センサ１１５による異常測度の方が測長センサ１１０による異常測度よりも大きいとき、パラメータとしてファン１３０の風量を特定し、風量を増加したパラメータ設定値を出力する。つまり、カッター１４０のＺ方向の位置ズレの原因が、カッター１４０の加熱等だとしたとき、ファン１３０の風量を増加し、カッター１４０を冷却する。

【0019】

図１の説明に戻り、管理装置１００は、制御部１０と記憶部２０と接続部４０とを備え、工作物を作成する工作機械設備２００に発生する異常予兆を捉え、パラメータ設定値を修正する機能を有する。接続部４０は、複数のセンサ（測長センサ１１０、温度センサ１１５等）の情報を各工程中に複数回取得すると共に、工作機械設備２００を運転するための各種のパラメータ設定値を出力するものである。制御部１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、プログラムを実行することにより、状態測度算出部１と、要因特定部３と、設定値算出部４としての機能を実現する。

【0020】

状態測度算出部１は、乖離度算出部２を備える。乖離度算出部２は、工作機械設備２００の正常状態からの乖離度（距離ｄ（図４））を算出し、算出された乖離度が第１閾値（図２）を超えたときに異常予兆有と判定する。

【0021】

図４は、乖離度を演算するためのクラスタを説明する説明図である。横軸は、特徴αであり、本実施形態では、カッター１４０の位置を示す測長センサ１１０の値を正規化したものである。縦軸は、特徴βであり、本実施形態では、温度センサ１１５の値を正規化したものである。ここで、なお、他のセンサ、例えば、ＸＹステージ１２５の位置を示す測長センサ等の軸があれば、多次元で表現される。また、本実施形態では、診断対象である機械設備が正常に稼働している間にセンサで測定することで得られた時系列データ（以下、「正常データ」という）を用いる。

【0022】

工作機械設備２００は、所定の運転プロセスを繰り返すため、各工程において、センサの時系列データが略同一になる。したがって、工作機械設備２００が正常であれば、特徴ベクトルが密集することが多い。

【0023】

ベクトル量子化法においては、正常データを学習データとして予めクラスタリングをしておき、診断対象となる現在の時系列データ（以下、「診断データ」ともいう）と、当該診断データが所属するクラスタの代表値（例えば、重心）との距離に基づいて乖離度を算出するものである。ベクトル量子化法によれば、予め生成したクラスタを用いることで、高速に、また安定した精度で乖離度を算出することができる。

【0024】

クラスタリングの方法としては、例えば、ｋ平均法を用いることができる。また、診断データ（測長センサ１１０の値、温度センサ１１５の値）が所属するクラスタの判定には、例えば、ｋ−ＮＮ法を用いることができる。
図４に示すように、学習データが、クラスタＡ（黒丸「●」で示した学習データをメンバＸ_Ａとするクラスタ）とクラスタＢ（黒四角「■」で示した学習データをメンバＸ_Ｂとするクラスタ）とにクラスタリングされているとする。ｋ−ＮＮ法によれば、破線の円で示したように、まず、診断データｑの最近傍のｋ個（この例では５個）のメンバＸ_Ａ，Ｘ_Ｂを抽出する。そして、各クラスタについて抽出されたメンバ数を計数して、抽出されたメンバ数の最も多いクラスタが、診断データｑの所属クラスタであると判定する。この例では、クラスタＢの所属するメンバＸ_Ｂが３個と最も多く抽出されたため、診断データｑの所属クラスタはクラスタＢと判定される。

【0025】

次に、乖離度算出部２は、所属クラスタであるクラスタＢの代表値ｃ（例えば、所属メンバの重心を用いることができる）から診断データｑまでのベクトルの大きさ（距離ｄ）を時系列情報毎に演算し、演算結果を工作機械設備２００の正常状態からの乖離の大きさを示す乖離度とする。
なお、乖離度は、診断データｑと所属クラスタの代表値ｃとの距離ｄをそのまま用いてもよいが、正規化することが好ましい。ここで正規化は、距離ｄを、所属クラスタの広がりを示す半径で除することで行うことができる。クラスタの半径は、特に限定されるものではないが、例えば、代表値ｃから各メンバまでの距離の平均値、代表値ｃから最遠に位置するメンバまでの距離、メンバの標準偏差又は標準偏差を定数倍したもの、などを用いることができる。

【0026】

ところで、クラスタＢの代表値ｃから診断データｑまで進むベクトル（特徴ベクトル）は、特徴α（位置）の成分と、特徴β（温度）との成分に分解することができる。以下、特徴α（位置）の成分や特徴β（温度）等の成分を異常測度特徴成分と称する。また、図４においては、特徴α（位置）の成分の方が特徴β（温度）との成分よりも大きい。このことを利用して作成された要因特定テーブル３０（図５）を用いて、管理装置１００は、パラメータとしてＺステージ１２０の位置を特定する。逆に、特徴β（温度）の成分の方が特徴α（位置）の成分よりも大きいとき、管理装置１００は、パラメータとしてファン１３０の風量を特定する。

【0027】

なお、診断データｑの所属クラスタの判定は、ｋ−ＮＮ法に限定されるものではない。
例えば、診断データｑと各クラスタの代表値ｃとの距離が最も近いクラスタを所属クラスタであると判定することもできる。クラスタは、正常データの数が増加するにつれて、半径が大きくなるものであるが、所定の大きさまで大きくなったクラスタを分割して、小さくすることもできる。

【0028】

図５は、クラスタの分割を説明する説明図である。
例えば、図５（ａ）に示すように、クラスタ中心がＣ_Ａであり、クラスタ半径がｒ_Ａであったとする。その後、図５（ｂ）に示す学習対象データｑ_Ａの追加により、クラスタの更新が行われ、クラスタ中心がＣ_Ａａに移動すると共に、クラスタ半径がｒ_Ａａ（≧ｒ_Ａ）に変化したとする。

【0029】

このように、クラスタのメンバ数が増大すると、それに伴ってクラスタ半径も徐々に大きくなる。なお、クラスタ半径が大きくなり過ぎると、異常予兆を診断する際の感度が低下する可能性がある。クラスタ半径が非常に大きい場合には、異常予兆の発生初期の特徴ベクトルがクラスタに含まれてしまい、「異常予兆なし」と診断されてしまうからである。

【0030】

したがって、本実施形態では、クラスタを更新した後のクラスタ半径ｒ_Ａａが所定閾値ｒth以上である場合、図５（ｃ）に示すようにクラスタに二つに分割するようにした。なお、クラスタの分割は、クラスタに属する全メンバに対してランダムに二つのクラスタを割り振った後、クラスタ中心等を再計算して行う。

【0031】

これによって、図５（ｃ）に示すように、■印のメンバを有するクラスタ（クラスタ中心Ｃ１_Ａ，クラスタ半径ｒ１_Ａ）と、△印のメンバを有するクラスタ（クラスタ中心Ｃ２_Ａ，クラスタ半径ｒ２_Ａ）と、が生成される。

【0032】

乖離度算出部２は、センサの時系列情報の正常状態の値により構成されるクラスタの所定の位置（例えば、重心）ｃからの距離ｄに基づいて異常予兆の有無を診断し、異常予兆無と診断したときにその時系列情報を前記クラスタの構成メンバとして組み入れ、学習する。

【0033】

図６は、センサ時系列情報を用いて、部位を特定する方法を説明する説明図である。
ここでは、工作機械設備２００は、測長センサ１１０や温度センサ１１５だけでなく、より多くのセンサＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，・・・，Ｘ，Ｙ，Ｚを有するものとして説明する。横軸は、各センサＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，・・・，Ｘ，Ｙ，Ｚの時系列情報であり、縦軸は、所属クラスタの代表値ｃから診断データｑまで進むベクトル（特徴ベクトル）の成分（異常測度特徴成分）である。要因特定部３は、例えば、特徴ベクトルの成分（異常測度特徴成分）の最も大きな値のセンサＣの部位を特定する。

【0034】

【表1】

表１は、特定された部位（特定部位）とパラメータ時系列情報との関係を説明する表である。
例えば、特定部位が「Ｚステージ」であれば、パラメータとして、例えば、「Ｚステージ位置」だけでなく、「ＸＹステージの移動速度」も考えられる。例えば、移動速度を遅くすれば、カッター１４０が冷却される。また、異常発生がＺステージ１２０の傾斜に起因していれば、「ＸＹステージの位置」も考えられる。このときには、パラメータを直接検出するセンサとして、Ｚ軸用の測長センサ１１０（図１）だけでなく、例えば、ＸＹステージの位置を測定するＸＹ軸用の測長センサ（レーザ測長器）が追加される。

【0035】

つまり、パラメータを直接するセンサの時系列情報であるパラメータ時系列情報は、特定部位が「Ｚステージ」であれば、例えば、ｚ，dx/dt，dy/dt，x,yの時系列情報である。

【0036】

図７は、特定された部位に関係するパラメータを特定する方法を説明する説明図である。
そこで、要因特定部３（図１）は、これらのパラメータＰ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５を直接検出するセンサの時系列情報（パラメータ時系列情報）及びその演算値（例えば、位置を微分した速度）を用いて、それぞれの異常測度特徴成分を求め、最も大きな値を示すパラメータＰ５を、関係パラメータとして特定する。また、要因特定部３は、要因特定テーブル３０（図５）のパラメータ欄３４を用いて、パラメータを特定することもできる。

【0037】

図８は、要因特定テーブルの一例を示す図である。
要因特定テーブル３０は、例えば、異常予兆を示す部位が新たに見つかったときに、図示しない管理画面を用いて、修正・更新されるものである。要因特定テーブル３０は、測長センサ１１０による異常測度特徴成分３１と温度センサ１１５による異常測度特徴成分３２とに応じて、異常兆候を示す部位を特定している部位欄３３と、その部位に関係するパラメータを列挙しているパラメータ欄３４と、そのパラメータの設定値（パラメータ設定値２４（図１））を格納するパラメータ設定値欄３５とからなるデータベースである。

【0038】

例えば、測長センサ１１０（図３）による異常測度特徴成分が温度センサ１１５（図３）による異常測度特徴成分よりも大きいときには（測長センサによる異常測度特徴成分：大、温度センサによる異常測度特徴成分：小）、部位欄３３の「Ｚステージ」が特定され、さらに、パラメータ欄３４の「Ｚステージ位置」と、パラメータ設定値欄３５の「切り込み位置を浅くする」とが特定される。なお、「切り込み位置を浅くする」量は、一段階又は複数段階で特定されれば構わない。

【0039】

逆に、温度センサ１１５による異常測度特徴成分が測長センサ１１０による異常測度特徴成分よりも大きいときには（測長センサによる異常測度特徴成分：小、温度センサによる異常測度特徴成分：大）、部位欄３３の「ファン」が特定され、さらに、パラメータ欄３４の「風量」と、パラメータ設定値欄３５の「風量増加」とが特定される。

【0040】

さらに、温度センサ１１５による異常測度特徴成分と測長センサ１１０による異常測度特徴成分とが同程度であって、その値が大きいときには（測長センサによる異常測度特徴成分：大、温度センサによる異常測度特徴成分：大）、部位欄３３の「Ｚステージ」及び「ファン」が特定され、パラメータ欄３４の「Ｚステージ位置」及び「風量」と、パラメータ設定値欄３５の「切り込み位置を浅くする」及び「風量増加」とが特定される。

【0041】

また、温度センサ１１５による異常測度特徴成分と測長センサ１１０による異常測度特徴成分とが同程度であって、その値が小さいときには（測長センサによる異常測度特徴成分：小、温度センサによる異常測度特徴成分：小）、部位欄３３の「Ｚステージ」及び「ファン」が特定され、パラメータ欄３４の「Ｚステージ位置」及び「風量」と、パラメータ設定値欄３５の「位置不変」及び「停止」とが特定される。

【0042】

図１の説明に戻り、要因特定部３は、所属クラスタの代表値ｃ（例えば、重心）から測長センサ１１０及び温度センサ１１５の特徴点の診断データｑに進むベクトル（特徴ベクトル）の大きさ（距離ｄ＝乖離度））が第１閾値（図２）よりも大きくなったとき、異常兆候の要因となる部位を特定する。また、要因特定部３は、要因特定テーブル３０を用いて、状態測度算出部１により異常予兆有と診断された時系列情報と関係する工作機械設備２００の部位とパラメータとを特定する。つまり、要因特定部３は、要因特定テーブル３０（図８）の部位欄３３を用いて、部位を特定する。

【0043】

設定値算出部４は、前記した図７の方法によって、異常予兆有りと診断されたときに、工程内で乖離度の値が所定範囲内に納まる時系列を求め、その時系列での関係パラメータの値をパラメータ設定値２４（図１）に設定する。

【0044】

また、設定値算出部４は、接続部４０を介して、特定されたパラメータ設定値２４を工作機械設備２００に出力する。なお、設定値算出部４は、工作機械設備２００の運転開始時に設定されているパラメータ設定値２４を、接続部４０を介して工作機械設備２００に出力しても構わない。

【0045】

また、設定値算出部４は、接続部４０を介して工作機械設備２００に出力するときに、所定の変化率で、パラメータ設定値２４を出力しても構わない。パラメータ設定値２４を目標値まで徐々に変化させることにより、工作機械設備２００の突然の動作変動を防止することができる。

【0046】

図９は、予兆保全システムの動作を説明するためのフローチャートである。
工作機械設備２００は、制御装置１５０（図１）に設定されたパラメータ設定値を適用したシーケンスに基づいて、稼働するものとする。
管理装置１００は、工作機械設備２００に対して、初期状態（運転開始時）のパラメータ設定値２４を送信する（ＳＰ１）。

【0047】

工作機械設備２００は、受信したパラメータ設定値２４を用いて、初期設定を行い（ＳＰ３）、複数段階からなる一工程の機械工作を開始する（ＳＰ５）。工作機械設備２００は、工作開始情報を管理装置１００に送信し、センサの時系列情報を管理装置１００に逐次送信する（ＳＰ７）。なお、工作機械設備２００は、センサの時系列情報を管理装置１００に逐次送信することなく、破線で示すように、１工程の最終段階終了（ＳＰ９）の後に、管理装置１００に、センサの時系列情報を一括送信しても構わない。

【0048】

管理装置１００は、工作機械設備２００から、センサの時系列情報を受信し（ＳＰ１１）、各工程で蓄積された時系列情報を用いて、受信時の乖離度を演算する（ＳＰ１３）。ＳＰ１３の後、管理装置１００は、工程内の各々の乖離度が所定値（第１閾値（図２））を超えているか否か判定する（ＳＰ１５）。乖離度が所定値以下であれば（ＳＰ１５で所定値以下）、管理装置１００は、異常予兆無しと判断し、時系列情報の受信（ＳＰ１１）及び乖離度の演算（ＳＰ１３）を継続する。

【0049】

一方、何れかの時系列での乖離度が所定値を超えたとき（ＳＰ１５で所定値超）、管理装置１００は、異常予兆有りと判断し、異常予兆部位の特定を行う（ＳＰ１７）。具体的には、管理装置１００は、センサ毎に、異常測度（乖離度）を演算し、異常測度特徴成分が最大のセンサの部位を特定したり、要因特定テーブル３０を参照し、異常測度特徴成分の大小に基づいて、センサの部位を特定したりする。ＳＰ１７の後、管理装置１００は、特定した部位に関係する関係パラメータを特定する（ＳＰ１９）。具体的には、管理装置１００は、特定された部位に関係する複数種類のパラメータを直接検出するセンサの時系列情報（パラメータ時系列情報）及びその演算値を用いて、それぞれの異常測度特徴成分を求め、最も大きな異常測度特徴成分を示す関係パラメータを特定する。なお、要因特定部３は、要因特定テーブル３０（図８）のパラメータ欄３４を用いて、関係パラメータを特定することもできる。

【0050】

ＳＰ１９の後、管理装置１００は、パラメータ設定値２４（図１）の算出を行う（ＳＰ２０）。まず、パラメータ設定値の時系列情報から工作機械設備２００の運転開始時のパラメータ設定値（パラメータ初期設定値）と一致するパラメータ設定値を選び出す方法について説明する。次に、要因特定テーブル３０を用いてパラメータ設定値を決定する方法について説明する。

【0051】

図１０は、特定されたパラメータを用いて、パラメータ設定値を算出するためのフローチャートである。このルーチン（ＳＰ２０ａ）は、図９のＳＰ２０で起動する。つまり、ＳＰ１５で異常予兆有りと診断された後に起動する。なお、ＳＰ１（図９）において、初期状態（運転開始時）のパラメータ設定値２４が特定されている。なお、工作機械設備２００は、工作等の各処理を所定の周期（ベースタイム）内で実行するように構成されている。

【0052】

管理装置１００は、ＳＰ１９で特定された関係パラメータの「単位時間あたりの変動量」をテーブルから取得する（ＳＰ５０）。この「単位時間あたりの変動量」は、パラメータを変動させて、乖離度やセンサ実測値等の修正に用いるためのものであり、修正可能な量に、適宜設定されている。また、管理装置１００は、「単位時間あたりの変動量」に、例えば、ベースタイムの周期（例えば、２０ｍＳｅｃ）を乗算し、変動量Δを演算する。なお、管理装置１００は、予め演算した変動量Δをテーブルから取得しても構わない。

【0053】

ＳＰ５０の後、管理装置１００は、ＳＰ１１（図９）で受信した時系列情報（センサ実測値）が所定範囲に納まっているか否か判定する（ＳＰ５４）。このセンサ実測値が所定範囲未満のとき（ＳＰ５４で「所定範囲未満」）、管理装置１００は、現在のパラメータ設定値２４に対して、変動量Δを加算した値を、新たなパラメータ設定値２４にする（ＳＰ５６）。

【0054】

一方、センサ実測値が所定範囲を超えたとき（ＳＰ５４で「所定範囲超」）、管理装置１００は、現在のパラメータ設定値２４に対して、変動量Δを減算した値を、新たなパラメータ設定値２４にする（ＳＰ５８）。管理装置１００は、センサ実測値が所定範囲内であったり（ＳＰ５４で「所定範囲内」）、パラメータ設定値２４の加減算を行ったりしたとき（ＳＰ５６，５８）、管理装置１００は、処理を元のルーチン（図９）に戻す（ＲＥＴＵＲＮ）。

【0055】

図９のフローチャートの説明に戻り、管理装置１００は、記憶部２０（図１）に格納されているパラメータ設定値２４を工作機械設備２００に送信し（ＳＰ２２）、処理をＳＰ１１に戻し、工作機械設備２００が送信する時系列情報の受信を繰り返す。なお、適宜、割込処理等によって、管理装置１００の繰り返し処理が中断される。

【0056】

工作機械設備２００は、時系列情報受信後、パラメータ設定値を更新する（ＳＰ２３）。これにより、工作機械設備２００は、一工程が終了し（ＳＰ２４）、次段工作指示を行い（ＳＰ２５）、次段の工作工程を開始する（ＳＰ５）。

【0057】

次に、図１１のフローチャートを参照して、要因特定テーブルを用いたパラメータ設定値を算出するルーチン（ＳＰ２０ｂ）について説明する。
管理装置１００は、異常予兆部位の特定（ＳＰ１７）で演算した異常測度特徴成分を取得する（ＳＰ７０）。ＳＰ７０の後、管理装置１００は、要因特定テーブル３０（図５）を用いて、異常予兆部位とパラメータとを特定し（ＳＰ７２）、パラメータ設定値を特定し（ＳＰ７４）、元のルーチン（図８）に戻る。

【0058】

（第２実施形態）
前記第１実施形態では、１工作工程での処理を説明したが、複数工程でも継続して同一処理が行われる。以下、１工作工程が複数あるときについて説明する。なお、本第２実施形態の機械設備管理システムの構成は、前記第１実施形態の機械設備管理システム１０００の構成と同一である。

【0059】

図１２は、１工作工程が複数あるときの異常測度（乖離度）の変化を示す図である。上図は、工作機械設備２００の全体の乖離度の変化を示し、下図は、図２と同一図であり、工作機械設備２００の１工作工程における乖離度の変化を示す。下図の横軸は１工程の時間であり、上図の横軸は、時間軸を１００工程まで延ばしたものである。なお、本実施形態においても、１つの工作物を作製する１工程は、複数段階の作業工程から成り立っている。

【0060】

そして、前記第１実施形態と同様に、工作機械設備２００の各工程内（例えば、工程１）において、乖離度が第１閾値（下図）を超えたときに、管理装置１００は、異常予兆有りと判定する。つまり、管理装置１００は、工作機械設備２００が工作物を製作する工程内において、乖離度が第１閾値を超えたときに、工作物に問題が生じる異常予兆を検出する。そして、管理装置１００は、乖離度が第１閾値を超えたときに、工作機械２００が工作に使用するパラメータを１工程内で修正する。この修正により、工作機械設備２００（図１）は、１工作工程を多数回実行するにつれて、乖離度の増加を回避させようとする。

【0061】

しかしながら、工作機械設備２００（図１）は、上図に示すように、１工作工程のパラメータ修正を多数回実行するにつれて、乖離度が徐々に大きくなってしまうことがある。この場合、一旦、乖離度が第１閾値を超えれば、以後、ほぼ全ての工程で、パラメータの修正が行われる。そして、管理装置１００は、乖離度が第２閾値（＞第１閾値）を超えたときに、工作機械設備２００が異常予兆発生したと判断し、その旨を音や画面で外部に報知する。なお、管理装置１００は、乖離度が第１閾値を超えただけでは、外部への報知を行わない。乖離度が「異常閾値」（＞第２閾値）を超えたときには、工作物が作れなくなる可能性が生じるので、管理者は、工作機械設備２００の保守を行う必要がある。

【0062】

また、管理装置１００は、乖離度が第２閾値（＞第１閾値）に到達する前に、異常予兆の発生を検出することができる。この異常予兆の発生段階では、工作機械設備２００は、工作物を作製することができ、適宜、設備保全が行われる。

【0063】

（第３実施形態）
前記第１，２実施形態の工作機械設備２００は、図２に記載の測長センサ１１０、温度センサ１１５、Ｚステージ１２０、ＸＹステージ１２５やファン１３０等を設け、カッター１４０による切込み加工を行っていたが、他のセンサやアクチュエータを有する工作機械設備を設け、他の工作を行っても構わない。

【0064】

図１２、本発明の第２実施形態である機械設備管理システムの全体構成図である。
機械設備管理システム１００１は、管理装置１００と、第１機械設備としての工作機械設備２００と、複数の第２機械設備としての工作機械設備２１０，・・・とが通信可能に接続されている。
工作機械設備２００は、１ワークで１つの工作物の作製（工作）を、複数回繰り返し実行する機械設備である。工作機械設備２００は、複数のセンサの時系列情報を管理装置１００に送信し、管理装置１００から受信するパラメータ設定値に従って、複数のアクチュエータやファン１３０等を駆動する。工作機械設備２１０，・・・は、工作機械設備２００と同一であってもよく、異なった構成であってもよい。例えば、工作機械設備２１０，・・・は、複数のセンサ及び複数のアクチュエータを有していれば、制御装置１５０を有していなくても構わない。このときには、工作機械設備２１０，・・・の複数のセンサ及び複数のアクチュエータは、破線で示すように、工作機械設備２００の制御装置１５０によって制御される。

【0065】

管理装置１０１は、前記第１実施形態の管理装置１００と同様に、工作物を作成する工作機械設備２００，２１０，・・・に発生する異常予兆を捉え、パラメータ設定値を修正する機能を有する。管理装置１０１は、制御部１１の内部に状態測度算出部１と要因特定部３と設定値算出部４を備え、状態測度算出部１が状態測度算出部５に変わり、乖離度算出部２が乖離度算出部６に変わっている点で相違する。

【0066】

乖離度算出部６は、前記第１実施形態の管理装置１００と同様に、工作機械設備２００の正常状態からの乖離度（距離ｄ（図４））を算出し、算出された乖離度が第１閾値（図１２）を超えたときに異常予兆有と判定する。しかしながら、乖離度算出部２は、工作機械設備２００と工作機械設備２１０，２１０，・・・との組合せ設備の乖離度を算出し、算出された乖離度が第２閾値（図１２）を超えたときに異常予兆有と判定する機能を有する点で相違する。

【0067】

１工作工程が複数あるときの異常測度（乖離度）の変化を示す図は、図１２と同様であり、下図は、工作機械設備２００の１工作工程における乖離度の変化を示す。しかしながら、上図は、複数の工作機械設備２００，２１０，・・・の全体の乖離度の変化を示す点で前記第２実施形態と相違する。

【0068】

そして、前記第１，２実施形態と同様に、工作機械設備２００の各工程内（例えば、工程１）において、乖離度が第１閾値（図１２の下図）を超えたときに、管理装置１００は、異常予兆有りと判定する。つまり、管理装置１００は、複数の工作機械設備２００，２１０，・・・の全体での異常予兆を検出すると共に、工作機械設備２００が工作物を製作する工程内において、乖離度が第１閾値を超えたときに、工作物に問題が生じる異常予兆を検出する。そして、管理装置１０１は、乖離度が第１閾値を超えたときに、工作機械２００が工作に使用するパラメータを１工程内で修正する。

【0069】

また、図１２の上図において、複数の工作機械設備２００，２１０，・・・（図１３）は、工作工程を多数回実行するにつれて、全体の乖離度が徐々に大きくなる。そして、管理装置１０１は、全体の乖離度が第２閾値（＞第１閾値）を超えたときに、工作機械設備２００，２１０，・・・が異常予兆発生したと判断し、その旨を音や画面で外部に報知する。なお、管理装置１０１は、全体の乖離度が第１閾値を超えただけでは、外部への報知を行わない。なお、複数の工作機械設備２００，２１０，・・・は、全体の乖離度が「異常閾値」を超えたときに、工作物が作れなくなる可能性が生じ、設備の保守を行う必要がある。

【0070】

また、管理装置１００は、全体の乖離度が第２閾値（≠第１閾値）に到達する前に、異常予兆の発生を検出することができる。この異常予兆の発生段階では、複数の工作機械設備２００，２１０．・・・は、それぞれの工作物を作製することができ、適宜、設備保全が行われる。

【0071】

（変形例）
本発明は前記した実施形態に限定されるものではなく、例えば、以下のような種々の変形が可能である。
（１）前記実施形態の状態測度算出部１は、工作機械設備２００の工作中に時系列情報を逐次受信し、又は１工程が終了してから（ＳＰ１１）、乖離度及び異常測度を演算した。つまり、状態測度算出部１は、１工程を開始してから所定の時間経過後に、乖離度及び異常測度を演算していた。これに限らず、状態測度算出部１は、１工程内における所定段階が終了したときに乖離度及び異常測度を演算しても構わない。また、設定値算出部４は、次段の工作開始前にパラメータ設定値２４を工作機械設備２００に送信した（ＳＰ２２）。言い換えれば、設定値算出部４は、１工程が開始してから所定の時間経過後に、工作機械設備２００に対して、接続部４０を介して、パラメータ設定値２４を送信していたということができる。設定値算出部４は、１工程が開始してから所定の時間経過後でなく、次工程の所定段階前に送信しても構わない。

【0072】

（２）前記実施形態の工作機械設備２００は、工作物（出力物）を作製するものとしていたが、風力発電設備、タービン、エンジン等の機械設備でも構わない。これらであれば、管理装置１００は、機械設備が出力する出力状態を正常に保持することを目的に、乖離度や異常測度を演算する。

【符号の説明】

【0073】

１ 状態測度算出部
２ 乖離度算出部
３ 要因特定部
４ 設定値算出部
１０ 制御部
２１ センサ時系列情報
２２ 乖離度
２３ パラメータ時系列情報（関連パラメータ）
２４ パラメータ設定値
３０ 要因特定テーブル
３１，３２ 異常測度特徴成分
４０ 接続部
９１，９２ 異常測度特徴成分
１００ 管理装置（予兆保全設備）
１１０ 測長センサ
１１５ 温度センサ
１５０ 制御装置
２００ 工作機械設備（第１機械設備）
２１０ 工作機械設備（第２機械設備）
１０００ 機械設備管理システム

【要約】      （修正有）

【課題】工作物の異常を発生することなく機械設備の状態を正常な状態に保持させることができる管理装置を提供する。
【解決手段】工作機械設備２００の出力状態（工作物）を正常に保持する管理装置１００であって、工作機械設備２００に配設した複数のセンサの情報をセンサ時系列情報として取得する接続部４０と、工作機械設備２００が１工程を開始してから該１工程が終了する期間において、前記１工程を開始してから所定の時間経過後、又は前記１工程での所定段階が終了したときに、センサ時系列情報を学習情報とした統計的手法により異常測度を算出する状態測度算出部１と、工作機械設備２００のどの部位に異常予兆が発生しているのかを特定すると共に、特定された部位に関係するパラメータを特定する要因特定部３と、特定された部位に関係するパラメータ設定値を算出する設定値算出部４とを備える。
【選択図】図１

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】