特許 7320368出願番号 特願 2019-74252
故障予測装置、故障予測方法およびコンピュータプログラム
出願人 ナブテスコ株式会社（識別番号 503405689）
2026年 特許公開件数ランキング 265位 90件（※）
2026年 特許取得件数ランキング 277位 74件（※）
公報発行日 2023年8月3
公報URL https://ipforce.jp/patent-jp-P_B1-7320368 ログイン済みの方はこのURLへ
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※ 共同出願を含む
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技術分野
故障予測装置、故障予測方法、コンピュータプログラム、計算モデルの学習方法および計算モデルの生成方法
発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋
特許文献１に記載の技術は、振動情報と部品が使用開始されてから故障するまでの時間を示すラベルとの組を教師データとして機械学習を行うことにより、当該部品が使用開始されてから故障するまでの時間を予測する。この技術はＢＧＡパッケージを用いたＣＰＵ等の個別部品の故障予測をすることはできるが、複数の個別の部品の故障を正確に予測することができない。また故障予測の根拠を特定することができないため、予測の妥当性を確認することができない。
課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋
課題を解決するために、本発明のある態様の故障予測装置は、所定の装置の故障内容毎に当該故障に至るまでの稼働情報の履歴に基づいて生成された計算モデルにより故障内容毎に故障予測結果を出力する故障予測モデル部と、故障予測の対象となる装置の稼働情報の少なくとも一部を複数の故障予測モデル部に入力する稼働情報入力部とを備える。
発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋
本発明によれば、複数種類の故障予測において故障ごとの予測の精度を高めることができる。
この特許の権利範囲[特許請求の範囲]
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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋
【図1】
第１故障予測装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図2】
第２故障予測装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図3】
第３故障予測方法のフロー図である。
【図4】
第５学習方法のフロー図である。
【図5】
第７故障予測方法のフロー図である。
代表図 図1本件の代表的な図
１・・故障予測装置、 ２・・故障予測装置、 １０・・故障予測モデル部、 ２０・・稼働情報入力部、 ３０・・故障予測対象装置、 ４０・・提示部、 Ｓ１・・取得ステップ、 Ｓ２・・予測ステップ、 Ｓ３・・第１のデータセット作成ステップ、 Ｓ４・・第１のパラメータ作成ステップ、 Ｓ５・・第２のデータセット作成ステップ、 Ｓ６・・第１のパラメータ作成ステップ、 Ｓ７・・入力ステップ、 Ｓ８・・推定ステップ。
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