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公开(公告)号：CN116601650A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202080107681.5
申请日：2020-12-08
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 远山泰弘
IPC: G06N20/00
Abstract: 学习装置具有：训练时序数据取得部(101A)，其将由在与监视对象装置相同或同种类的对象装置设置或在所述对象装置的附近设置的传感器取得的训练时序数据和所述对象装置的设定参数数据相关联地进行收集，或将该训练时序数据和与所述对象装置相关的环境数据相关联地进行收集；片段集合生成部(102)，其将所述训练时序数据分割为在所述训练时序数据所表示的波形中表现出包含从第1值向第2值的攀升及从所述第2值向所述第1值的下降这两者在内的动作状态的部分时序数据即训练片段，生成具有多个训练片段的片段集合；片段集合排序部(103)，其使用所述设定参数数据或所述环境数据，将所生成的片段集合所包含的所述多个训练片段以类似的训练片段为单位而汇总地分类为至少1个类似片段集合；以及标本片段生成部(104)，其根据所述至少1个类似片段集合所包含的多个训练片段而生成表示所述对象装置的动作的正常区域的标本片段。
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公开(公告)号：CN108700872B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201680082718.7
申请日：2016-02-29
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 远山泰弘
IPC: G05B23/02 , G05B19/418 , G06Q50/04
Abstract: 数据取得部(101)从机器分类指标数据库(201)取得机器分类指标数据。分类指标定量化部(102)将包含于机器分类指标数据中的定性数据转换成表示定性数据之间的相似度的定量数据。机器分类部(103)使用定量数据，以机器为单位对设备进行分类。
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公开(公告)号：CN112805233B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN201880098453.9
申请日：2018-10-19
Applicant: 三菱电机株式会社 , 三菱电机楼宇解决方案株式会社
Abstract: 本发明的目的在于提供能够根据诊断为异常的阈值为未知的数据来诊断制动装置(11)的异常的制动装置异常诊断系统(1)。制动装置异常诊断系统(1)具备观测部(28)、转换部(31)、学习部(32)和判定部(33)。观测部(28)在制动装置(11)动作时，取得与制动装置(11)的动作有关的动作数据。转换部(31)将动作数据转换为与制动装置(11)的故障现象对应的状态数据。学习部(32)使用状态数据，通过有教师学习法或无教师学习法来学习制动装置(11)的异常的诊断模型。判定部(33)根据转换部(31)对观测部(28)在学习部(32)的学习之后所取得的动作数据进行转换而得到的状态数据，基于诊断模型来判定制动装置(11)的异常。
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公开(公告)号：CN112840141B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN201880098621.4
申请日：2018-10-19
Applicant: 三菱电机株式会社 , 三菱电机楼宇解决方案株式会社
Abstract: 本发明的目的在于，提供能够高精度地预测制动装置(11)的劣化时期的制动装置劣化预测系统(1)。制动装置劣化预测系统(1)具有观测部(28)、转换部(31)、生成部(34)和预测部(35)。观测部(28)在制动装置(11)进行动作时，取得与制动装置(11)的动作有关的动作数据。转换部(31)将动作数据转换成表示每个预先设定的时间单位的制动装置(11)的劣化的指标数据。生成部(34)生成包含表示长期变化的倾向的趋势成分和表示周期变化的周期成分的劣化模型，作为表示指标数据所示的劣化相对于时间的变化的模型。预测部(35)根据劣化模型预测制动装置(11)的劣化时期。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113330379A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201980089324.8
申请日：2019-01-21
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 远山泰弘
IPC: G05B23/02
Abstract: 异常原因装置(1)具有：传感器数据取得部(6)，其从在对象仪器设置的传感器取得传感器数据；异常倾向检测部(8)，其通过将由传感器数据取得部(6)取得的传感器数据与表示传感器数据的正常值区域的正常模型进行比较，从而对传感器数据的异常倾向进行检测；以及异常原因推定部(9)，其通过将由异常倾向检测部(8)检测出的异常倾向与使过去的传感器数据的异常倾向和对象仪器的异常原因相关联的异常原因模型进行比较，从而对对象仪器的异常原因进行推定。
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公开(公告)号：CN112805233A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201880098453.9
申请日：2018-10-19
Applicant: 三菱电机株式会社 , 三菱电机大楼技术服务株式会社
Abstract: 本发明的目的在于提供能够根据诊断为异常的阈值为未知的数据来诊断制动装置(11)的异常的制动装置异常诊断系统(1)。制动装置异常诊断系统(1)具备观测部(28)、转换部(31)、学习部(32)和判定部(33)。观测部(28)在制动装置(11)动作时，取得与制动装置(11)的动作有关的动作数据。转换部(31)将动作数据转换为与制动装置(11)的故障现象对应的状态数据。学习部(32)使用状态数据，通过有教师学习法或无教师学习法来学习制动装置(11)的异常的诊断模型。判定部(33)根据转换部(31)对观测部(28)在学习部(32)的学习之后所取得的动作数据进行转换而得到的状态数据，基于诊断模型来判定制动装置(11)的异常。
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公开(公告)号：CN107209508A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201580073632.3
申请日：2015-01-21
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 远山泰弘
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G06N5/048 , G05B23/02 , G05B23/0235 , G05B23/024 , G05B23/0297 , G06N99/005
Abstract: 信息处理装置(101)具有：设定部(105)，其根据上限值和下限值设定表示由时间序列信号构成的监视对象数据的正常值范围的正常区域；判定部(107)，其判定监视对象数据是否偏离正常区域，在判定为偏离时输出判定为监视对象数据偏离正常区域的时刻即判定时刻；以及检测部(108)，其根据表示已知的监视对象数据中的由正常值的信号构成的多个学习数据的平均值与监视对象数据之差的偏离度，检测比从判定部(107)输入的判定时刻靠前且监视对象数据开始显示出异常的开始时刻。因而能够更准确地求出信号开始显示出异常的时刻。
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公开(公告)号：CN113330379B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN201980089324.8
申请日：2019-01-21
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 远山泰弘
IPC: G05B23/02
Abstract: 异常原因装置(1)具有：传感器数据取得部(6)，其从在对象仪器设置的传感器取得传感器数据；异常倾向检测部(8)，其通过将由传感器数据取得部(6)取得的传感器数据与表示传感器数据的正常值区域的正常模型进行比较，从而对传感器数据的异常倾向进行检测；以及异常原因推定部(9)，其通过将由异常倾向检测部(8)检测出的异常倾向与使过去的传感器数据的异常倾向和对象仪器的异常原因相关联的异常原因模型进行比较，从而对对象仪器的异常原因进行推定。
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公开(公告)号：CN112840141A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201880098621.4
申请日：2018-10-19
Applicant: 三菱电机株式会社 , 三菱电机大楼技术服务株式会社
Abstract: 本发明的目的在于，提供能够高精度地预测制动装置(11)的劣化时期的制动装置劣化预测系统(1)。制动装置劣化预测系统(1)具有观测部(28)、转换部(31)、生成部(34)和预测部(35)。观测部(28)在制动装置(11)进行动作时，取得与制动装置(11)的动作有关的动作数据。转换部(31)将动作数据转换成表示每个预先设定的时间单位的制动装置(11)的劣化的指标数据。生成部(34)生成包含表示长期变化的倾向的趋势成分和表示周期变化的周期成分的劣化模型，作为表示指标数据所示的劣化相对于时间的变化的模型。预测部(35)根据劣化模型预测制动装置(11)的劣化时期。
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