状态诊断方法和状态诊断装置制造方法
【专利摘要】一种基于波形数据诊断被诊断对象的操作状态的状态诊断方法。获取表示时序数据的值的波形作为目标波形，波形的时间轴被配置为将被诊断对象的操作的开始时间或者将被诊断对象的操作的改变时间设置为原点。计算表示被诊断对象的正常状态或异常状态的基准波形与目标波形之间的相似度。基于相似度确定被诊断对象的状态。
【专利说明】状态诊断方法和状态诊断装置
【技术领域】
[0001] 本发明涉及用于基于波形数据诊断操作状态的状态诊断方法和状态诊断装置。
【背景技术】
[0002] 在诸如制造厂、工厂、铁路、道路和桥梁的社会基础设施中，许多设施已经极其老 化。因此，维护成本的增加值得忧虑。在这种情况下，视情维护（CBM)比基于时间的维护 (TBM)更加优选，其中，视情维护是指不断地通过传感器检测设施的状态，然后根据它们的 状态来维护、检查、翻修或替换设施，而基于时间的维护是指周期性地维护、检查、翻修或替 换设施。
[0003] 根据传感器信号诊断设施的状态（例如，设施是否正常或异常）的方法包括：基于 由一个或多个传感器信号表示的值的范围确定状态的方法。如果不能仅基于值的范围确定 状态，有时可以基于由传感器信号的值表不的波形来确定设施的状态。
[0004] 在基于波形数据诊断状态（诸如正常和异常状态）的情况下，通常使用例如以下 方法。即，例如，如专利文献1所描述的，首先对波形数据执行诸如平滑和异常值排除的预 处理。如果波形数据是声音数据或振荡数据，则对波形数据执行例如使用快速傅立叶转换 (FFT)转换为谱数据的预处理。接下来，计算特征量并将其与正常图案的特征量和异常图案 的特征量进行比较。诸如最大值、最小值和超过阈值的次数的各种量被用作特征量。
[0005] [现有技术文献]
[0006] [专利文献]
[0007] [专利文献 1] JP-A-2004-110602
[0008] 然而，使用特征量的现有技术的方法需要根据要解决的问题设计将要使用的预处 理方法和特征量。例如，在专利文献1所描述的Mahalanobis-Taguchi (MT)系统中，提出了 多种方法来作为其中所使用的特征量计算方法。然而，其进行反复试验来确定选择哪种方 法以及哪个值被设置为参数。这种反复试验通常需要花费较多的时间。此外，反复试验工 作内容的质量极大地影响稍后诊断的结果。
【发明内容】
[0009] 本发明的示例性实施例提供了一种状态诊断方法和一种状态诊断装置，其可以不 进行反复试验工作而获得适当的诊断结果。
[0010] 一种用于基于波形数据诊断被诊断对象的操作状态的状态诊断方法，包括：
[0011] 获取表示时序数据的值的波形作为目标波形，其时间轴被配置为将被诊断对象的 操作的开始时间或者将被诊断对象的操作的改变时间设置为原点；
[0012] 计算表示被诊断对象的正常状态或异常状态的基准波形与目标波形之间的相似 度；以及
[0013] 基于相似度确定被诊断对象的状态。
[0014] 根据该状态诊断方法，基于基准波形和目标波形之间的相似度进行诊断。因此，可 以不进行反复试验工作而获得适当的诊断结果。
[0015] 基准波形可以是表示时序数据的值的波形，其时间轴被配置为将在被诊断对象的 正常状态下被诊断对象的操作的开始时间或者被诊断对象的操作的改变时间设置为原点， 或者基准波形可以是表示时序数据的值的波形，其时间轴被配置为将在被诊断对象的异常 状态下被诊断对象的操作的开始时间或者被诊断对象的操作的改变时间设置为原点。
[0016] 多个波形可被用作基准波形；以及
[0017] 被诊断对象的状态可以被确定为与相似度最高的基准波形相对应的状态。
[0018] 可以通过将基准波形与在表示值的轴的方向上移动、扩展或压缩目标波形所获得 的波形进行比较来计算相似度。
[0019] 可以通过将基准波形与在时间轴的方向上移动、扩展或压缩目标波形所获得的波 形进行比较来计算相似度。
[0020] 一种被配置为基于波形数据诊断被诊断对象的操作状态的状态诊断装置，包括：
[0021] 获取模块，被配置为获取表示时序数据的值的波形作为目标波形，该波形的时间 轴被配置为将被诊断对象的操作的开始时间或者将被诊断对象的操作的改变时间设置为 原点；
[0022] 计算模块，被配置为计算表示被诊断对象的正常状态或异常状态的基准波形与通 过获取模块获取的目标波形之间的相似度；以及
[0023] 确定模块，被配置为基于计算模块所计算出的相似度确定被诊断对象的状态。
[0024] 根据该状态诊断装置，基于基准波形和目标波形之间的相似度进行诊断。因此，可 以不进行反复试验工作而获得适当的诊断结果。
[0025] 根据本发明的状态诊断方法，基于基准波形和目标波形之间的相似度进行诊断。 因此，可以不进行反复试验工作而获得适当的诊断结果。
[0026] 根据本发明的状态诊断装置，基于基准波形和目标波形之间的相似度进行诊断。 因此，可以不进行反复试验工作而获得适当的诊断结果。
【专利附图】
【附图说明】
[0027] 图1是示出根据本发明的状态诊断装置的框图。
[0028] 图2是示出根据该实施例的状态诊断装置的操作的流程图。
[0029] 图3A是示出在时间轴的方向上扩展/压缩目标波形的示图。
[0030] 图3B是示出在时间轴的方向上移动目标波形的示图。
[0031] 图4A是示出在表示时序数据的值的轴的方向上移动目标波形的示图。
[0032] 图4B是示出在表示时序数据的值的轴的方向上扩展/压缩目标波形的示图。
【具体实施方式】
[0033] 以下将描述根据本发明的状态诊断装置的实施例。
[0034] 图1是示出根据本发明的状态诊断装置的框图。
[0035] 如图1所示，根据该实施例的状态诊断装置包括用于获取基准波形的离线处理模 块10和用于在线计算波形相似度的在线处理模块20。
[0036] 如图1所示，离线处理模块10包括波形数据库11、波形分析模块12和基准波形存 储模块13。波形数据库11在包括启动各个设施和系统中的每一个的时间和改变各个设施 和系统中的每一个的操作的时间的非平稳操作时间期间存储过去的响应波形。波形分析模 块12分析存储在波形数据库11中的波形并提取或生成基准波形。基准波形存储模块13 存储波形分析模块12中的基准模型。
[0037] 在线处理模块12包括波形获取模块21、预处理执行模块22、相似度计算模块23 和状态确定模块24。波形获取模块21在线获取目标波形，目标波形是非平稳操作期间（诸 如启动各个设施和系统中的每一个时和改变各个设施和系统中的每一个的操作时）的当 前响应波形。预处理执行模块22对波形获取模块21所获取的目标波形执行预处理。相似 度计算模块23通过将预处理执行模块22对其执行了预处理的目标波形与基准波形进行比 较来计算由波形获取模块21所获取的目标波形与由基准波形存储模块13所给出的基准波 形之间的相似度。状态确定模块24基于相似度计算模块23所计算得出的相似度来确定各 个设施和系统中的每一个的状态（其由目标波形来表示）。
[0038] 接下来，将描述根据该实施例的状态诊断装置的操作。
[0039] 图2是示出根据该实施例的状态诊断装置的操作的流程图。
[0040] 图2中的步骤Sl至S3示出了离线处理模块10的操作。
[0041] 在图2的步骤Sl中，存储在波形数据库11中的多个波形被读入波形分析模块12。
[0042] 接下来，在步骤S2中，使用波形分析模块12分析从波形数据库11读出的每个波 形。因此，提取或生成适合用作基准波形的波形。
[0043] 接下来，在步骤S3中，在步骤S2中提取或生成的波形作为基准波形存储在基准波 形存储模块13中。然后，终止处理。
[0044] 在步骤S2中，使用波形分析模块12选择基准波形。这里，可以充分通过人为判定 来提取与各个设施和系统中的每一个的正常状态相对应的波形、与各个设施和系统中的每 一个的异常状态相对应的波形等。可选地，可以代替人为判定而使用波形集群分析技术。在 这种情况下，通过集群分析将存储在波形数据库11中的多个波形分为多组波形（集群），诸 如正常波形组和异常波形组（分别与各个设施和系统中的每一个的正常状态以及各个设 施和系统中的每一个的异常状态相对应）。然后，获取每个集群的中心波形并将其设置为基 准波形。可以使用每个集群的波形的平均来计算中心波形。
[0045] 如果存在与各个设施和系统中的每一个的正常状态相对应的多个模式、或者如果 存在与各个设施和系统中的每一个的异常状态相对应的多个模式，则可以准备与每个模式 相对应的多个波形作为分别表示正常状态和异常状态的基准波形。
[0046] 步骤Sll至S14示出了在线处理模块20的操作。
[0047] 在图2的步骤Sll中，波形获取模块21在线获取目标波形，目标波形是非平稳操 作期间（诸如启动各个设施和系统中的每一个时和改变各个设施和系统中的每一个的操 作时）的当前响应波形。
[0048] 接下来，在步骤S12中，预处理执行模块22对波形获取模块21所获取的目标波形 执行预处理。
[0049] 接下来，在步骤S13中，相似度计算模块23将预处理执行模块22对其执行了预处 理的目标波形与从基准波形存储模块13中获取的基准波形进行比较，以计算目标波形和 基准波形之间的相似度。
[0050] 接下来，在步骤S14中，状态确定模块24基于相似度计算模块23所计算得出的相 似度来确定各个设施和系统中的每一个的状态（其由目标波形来表示）。然后，处理终止。
[0051] 在步骤S13中，在目标波形的时间轴和基准波形的时间轴被设置为使得开始操作 的时间或改变操作的时间为相同时间的状态下，计算目标波形和基准波形之间的相似度。 艮P，在步骤S12中，开始操作的时间或改变操作的时间不与基准波形相匹配的波形不被提 取或生成为目标波形。
[0052] 在步骤S13中，相似度计算模块23以矢量形式表示两个波形（S卩，目标波形和基 准波形），限定矢量之间的距离，并且评估该距离是否较小、相似度是否较高。例如，该距离 为以下欧几里德（Euclidean)距离。
[0053] 首先，相似度计算模块23使用η个采样X (1)至X (η)表示基准波形，并且还使用η 个采样y(l)至y (η)表示目标波形。此时，通过等式1表示基准波形和目标波形之间的欧 几里德距离。
[0054]
【权利要求】
1. 一种用于基于波形数据诊断被诊断对象的操作状态的状态诊断方法，包括： 获取表示时序数据的值的波形作为目标波形，波形的时间轴被配置为将所述被诊断对 象的操作的开始时间或者将所述被诊断对象的操作的改变时间设置为原点； 计算表示所述被诊断对象的正常状态或异常状态的基准波形与所述目标波形之间的 相似度；以及 基于所述相似度确定所述被诊断对象的状态。
2. 根据权利要求1所述的状态诊断方法，其中： 所述基准波形是表示时序数据的值的波形，其时间轴被配置为将在所述被诊断对象的 正常状态下所述被诊断对象的操作的开始时间或者所述被诊断对象的操作的改变时间设 置为原点，或者所述基准波形可以是表示时序数据的值的波形，其时间轴被配置为将在所 述被诊断对象的异常状态下所述被诊断对象的操作的开始时间或者所述被诊断对象的操 作的改变时间设置为原点。
3. 根据权利要求1或2所述的状态诊断方法，其中： 多个波形可被用作所述基准波形；以及 所述被诊断对象的状态被确定为与所述相似度最高的所述基准波形相对应的状态。
4. 根据权利要求1或2所述的状态诊断方法，其中： 通过将所述基准波形与在表示所述值的轴的方向上移动、扩展或压缩所述目标波形所 获得的波形进行比较来计算所述相似度。
5. 根据权利要求1或2所述的状态诊断方法，其中： 通过将所述基准波形与在时间轴的方向上移动、扩展或压缩所述目标波形所获得的波 形进行比较来计算所述相似度。
6. -种用于基于波形数据诊断被诊断对象的操作状态的状态诊断装置，包括： 获取模块，被配置为获取表示时序数据的值的波形作为目标波形，波形的时间轴被配 置为将所述被诊断对象的操作的开始时间或者将所述被诊断对象的操作的改变时间设置 为原点； 计算模块，被配置为计算表示所述被诊断对象的正常状态或异常状态的基准波形与通 过所述获取模块获取到的所述目标波形之间的相似度；以及 确定模块，被配置为基于所述计算模块计算出的所述相似度确定所述被诊断对象的状 态。
【文档编号】G06F19/00GK104517027SQ201410524592
【公开日】2015年4月15日 申请日期:2014年10月8日 优先权日:2013年10月7日
【发明者】大谷哲也, 和田英彦, 黑田知宏 申请人:横河电机株式会社