JP7334490B2 - Abnormality detection device, abnormality detection method, and abnormality detection program - Google Patents
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Description
本発明は、異常検出装置、異常検出方法、および異常検出プログラムに関し、より詳細には、上流から供給された流体を増圧して下流に供給する増圧装置の異常を検出する異常検出装置、異常検出方法、および異常検出プログラムに関する。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to an abnormality detection device, an abnormality detection method, and an abnormality detection program. The present invention relates to a detection method and an anomaly detection program.
上流から供給された流体を増圧して下流に供給する増圧装置は、エアライン上の高圧機器の上流に導入するだけで、エアラインの他の部分は低圧に保ったまま高圧機器を使用することができるため、製造ライン等において多用されている。 The pressure booster, which increases the pressure of the fluid supplied from the upstream and supplies it to the downstream, is only introduced upstream of the high-pressure equipment on the air line, and the high-pressure equipment is used while the other parts of the air line are kept at low pressure. Therefore, it is widely used in production lines and the like.
図12は、これを概念的に示した図である。図12の例では、コンプレッサ101から0.3MPaの圧力で気体が送り出されているエアライン102において、そこから分岐したエアラインの一つに0.3MPaよりも高圧が必要(図12の例では0.6MPaが必要)な機器103が設置されている。この場合、その機器103の上流に図12に示すように増圧装置100を設置する。これにより、増圧装置100の上流から供給された0.3MPaの気体を0.6MPaに増圧して機器103に供給することができる。
FIG. 12 is a diagram conceptually showing this. In the example of FIG. 12, in the
図13は、この増圧装置100の断面概略図である。増圧装置100は、パッキン110を有する増圧弁111を備えており、増圧装置100の上流から供給された気体を、増圧弁111によって加圧(増圧)することができる。
FIG. 13 is a schematic cross-sectional view of this
特許文献1には、摺動ピストンを駆動させることにより空気を加圧する増圧弁等から構成される圧力調整装置が開示されている。
ところで、摺動ピストンは、摺動に伴ってパッキンが摩耗する。摩耗が進行すると、エアのリークが発生し、出力圧力値が低下する。出力圧力値の低下は、エア使用機器の動作不良を引き起こし、増圧装置の下流に設置された装置の動作停止などを引き起こす。下流に設置された装置がシリンダであればその速度低下を招き、当該装置がエアチャックであればその把持不良を招く。 By the way, the packing of the sliding piston wears as it slides. As wear progresses, air leaks occur and the output pressure value decreases. A decrease in the output pressure value causes malfunction of equipment using air, and causes stoppage of operation of equipment installed downstream of the pressure booster. If the device installed downstream is a cylinder, its speed will decrease, and if the device is an air chuck, it will cause poor gripping.
そこで、特許文献1には、そのような出力圧力値の低下(以下、これを異常と表現する)を検出する機構が開示されている。具体的には、圧力調整装置の2次圧を検出する圧力センサが開示されている。
Therefore,
また、特許文献2にも、圧力調整装置が正常に動作しているかを判定する技術が開示されている。具体的には、タイヤの空気圧を調整するための圧力調整装置が正常に動作しているかを、タイヤの空気圧と、予め定めた異常判定圧力値とを比較することによって判定している。
Further,
図14は、これら従前の異常判定機構を概略的に示したものである。要するに従前の判定機構は、増圧後の圧力値が、予め定めた閾値以上であれば正常と判断する一方で、閾値未満ならば異常であると判定する。 FIG. 14 schematically shows these conventional abnormality determination mechanisms. In short, the conventional judging mechanism judges that the pressure value after pressure increase is normal if it is equal to or higher than a predetermined threshold value, and judges that it is abnormal if it is less than the threshold value.
上述した従前の異常判定機構では、増圧装置の異常を適切に検出できない場合がある。具体的には、正常であるものを異常であると誤検出してしまう場合がある。これについて、図15に基づいて説明する。 The conventional abnormality determination mechanism described above may not be able to appropriately detect an abnormality in the pressure booster. Specifically, there is a case where a normal one is erroneously detected as abnormal. This will be described with reference to FIG.
図15は、横軸に時間、縦軸に増圧装置の下流の圧力(増圧後の圧力値)をとって、圧力の時系列変動をみたグラフである。この時系列変動では、時間軸に沿って、増圧装置の下流に設けた機器がエアを使用している期間と使用を停止している期間とを設けている。図15によれば、増圧装置の下流に設置された機器による増圧エアの使用が開始されると(グラフ横軸のエア使用の期間)、増圧後のエアの圧力値が下がる。これが、場合によっては、図15のグラフ内の矢印Mで示す箇所のように判定閾値よりも下がってしまう。これは、図15に示すエア漏れと同じ状態である。要するに、増圧後のエア使用量が変動する場合、単純に増圧後の圧力値のみを判定材料とした従前の判定機構に従うと、これを増圧異常であると誤って判定してしまう。 FIG. 15 is a graph showing time series fluctuations in pressure, with the horizontal axis representing time and the vertical axis representing pressure downstream of the pressure booster (pressure value after pressure increase). In this time-series variation, along the time axis, a period during which the equipment provided downstream of the pressure intensifier is using air and a period during which the use is stopped are provided. According to FIG. 15, when the equipment installed downstream of the pressure intensifier starts to use the pressurized air (period of air use on the horizontal axis of the graph), the pressure value of the air after pressurization decreases. Depending on the case, this may fall below the determination threshold as indicated by the arrow M in the graph of FIG. This is the same state as the air leakage shown in FIG. In short, when the amount of air used after pressure increase fluctuates, if the conventional judging mechanism based solely on the pressure value after pressure increase is used as a criterion for judgment, it will be erroneously judged as abnormal pressure increase.
本発明の一態様は、増圧装置の異常を正しく検出することができる、増圧装置の異常検出装置、異常検出方法、および異常検出プログラムを提供することを目的とする。 An object of one aspect of the present invention is to provide an abnormality detection device for a pressure intensifier, an abnormality detection method, and an abnormality detection program capable of correctly detecting an abnormality in the pressure intensifier.
前記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る異常検出装置は、上流から供給された流体を増圧して下流に供給する増圧装置の前記下流における圧力および流量の少なくとも一方を取得する取得部と、前記取得部が取得した、前記圧力の大きさの指標値、前記圧力の変動の指標値、前記流量の大きさの指標値、および、前記流量の変動の指標値から選択される二つの指標値の関係に基づいて、前記増圧装置の異常を検出する異常検出部と、を備えている。 In order to solve the above problems, an abnormality detection device according to an aspect of the present invention obtains at least one of the pressure and the flow rate downstream of a pressure booster that increases the pressure of fluid supplied from upstream and supplies it downstream. and the index value of the magnitude of the pressure, the index value of the pressure fluctuation, the index value of the magnitude of the flow rate, and the index value of the fluctuation of the flow rate, which are obtained by the obtaining section. and an abnormality detection unit that detects an abnormality of the pressure booster based on the relationship between the two index values.
前記の構成によれば、増圧装置の下流において流体(エア)が使用されているか否かに関わらず、増圧装置の異常を正しく検出することができる。 According to the above configuration, an abnormality in the pressure booster can be correctly detected regardless of whether fluid (air) is used downstream of the pressure booster.
従前の場合、増圧装置の下流における圧力を測定し、その測定値を閾値と比較することによって異常であるか否かを判定している。しかしながら、下流における圧力は下流に設置された流体使用機器の使用状況に応じて変動するため、従前の機構では、流体使用機器の使用状況が検出(判定)に影響を与えてしまう。これに対し、本発明の一形態によれば、上述のように二つの指標値の関係に基づいて異常を検出する。後述するように、二つの指標値の関係によれば、増圧装置の下流において流体(エア)が使用されている場合であっても、増圧装置が正常である場合と異常である場合とを明確に区別することができる。これにより、下流に設置された流体使用機器の使用状況による影響を低減して増圧装置の異常を正しく検出することができる。 Conventionally, the pressure downstream of the intensifier is measured and anomalies are determined by comparing the measurement to a threshold value. However, since the downstream pressure fluctuates according to the usage status of the fluid-using device installed downstream, the usage status of the fluid-using device affects the detection (determination) in the conventional mechanism. In contrast, according to one aspect of the present invention, an abnormality is detected based on the relationship between two index values as described above. As will be described later, according to the relationship between the two index values, even when fluid (air) is used downstream of the pressure booster, the pressure booster is normal or abnormal. can be clearly distinguished. As a result, it is possible to reduce the influence of the usage conditions of the fluid-using equipment installed downstream, and to correctly detect an abnormality in the pressure booster.
また、前記の構成によれば、下流に設置された流体使用機器の使用状況による影響を低減して正しく異常を検出することができるため、工場などで使用される空気圧システムの一部停止や、不良品が製造されてしまうことなく、エアラインに組み込まれた増圧装置の異常を精度よく検出することができる。 In addition, according to the above configuration, since it is possible to reduce the influence of the usage status of fluid-using equipment installed downstream and correctly detect abnormalities, it is possible to partially stop the pneumatic system used in factories and the like, Abnormalities in a pressure booster incorporated in an airline can be accurately detected without manufacturing defective products.
また、本発明の一態様に係る異常検出装置は、前記の構成において、前記異常検出部が、前記圧力の大きさの指標値と前記圧力の変動の指標値との関係、または、前記流量の大きさの指標値と前記流量の変動の指標値との関係に基づいて、前記増圧装置の異常を検出する。 Further, in the abnormality detection device according to an aspect of the present invention, in the above configuration, the abnormality detection unit detects the relationship between the index value of the magnitude of the pressure and the index value of the pressure fluctuation, or the flow rate. An abnormality in the pressure booster is detected based on the relationship between the magnitude index value and the flow rate fluctuation index value.
前記の構成によれば、増圧装置の下流に圧力センサまたは流量センサを設けるという簡易な構成によって、増圧装置の異常を精度よく検出することができる。 According to the above configuration, it is possible to accurately detect an abnormality in the pressure intensifying device with a simple configuration in which the pressure sensor or the flow rate sensor is provided downstream of the pressure intensifying device.
また、本発明の一態様に係る異常検出装置は、前記の構成において、前記圧力の変動の指標値が、所定時間における、前記圧力の変動の周波数、前記圧力の変動の振幅、前記圧力の分散、または、前記圧力の標準偏差である。 Further, in the abnormality detection device according to an aspect of the present invention, in the above configuration, the index value of the pressure fluctuation is the frequency of the pressure fluctuation, the amplitude of the pressure fluctuation, and the dispersion of the pressure in a predetermined time. , or the standard deviation of the pressure.
また、本発明の一態様に係る異常検出装置は、前記の構成において、前記流量の変動の指標値が、所定時間における、前記流量の変動の周波数、前記流量の変動の振幅、前記流量の分散、または、前記流量の標準偏差である。 Further, in the abnormality detection device according to an aspect of the present invention, in the above configuration, the index value of the flow rate fluctuation is the frequency of the flow rate fluctuation, the amplitude of the flow rate fluctuation, and the variance of the flow rate in a predetermined time. , or the standard deviation of the flow rate.
また、本発明の一態様に係る異常検出装置は、前記の構成において、前記圧力の大きさの指標値が、所定時間における、前記圧力の平均値、前記圧力の中央値、前記圧力の最小値、または、前記圧力の最大値である。 Further, in the abnormality detection device according to an aspect of the present invention, in the above configuration, the index value of the magnitude of the pressure is the average value of the pressure, the median value of the pressure, and the minimum value of the pressure for a predetermined time. , or the maximum value of said pressure.
また、本発明の一態様に係る異常検出装置は、前記の構成において、前記流量の大きさの指標値が、所定時間における、前記流量の平均値、前記流量の中央値、前記流量の最小値、または、前記流量の最大値である。 Further, in the abnormality detection device according to one aspect of the present invention, in the above configuration, the index value of the magnitude of the flow rate is the average value of the flow rate, the median value of the flow rate, and the minimum value of the flow rate for a predetermined time. , or the maximum value of the flow rate.
また、前記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る異常検出方法は、上流から供給された流体を増圧して下流に供給する増圧装置の前記下流における圧力および流量の少なくとも一方を取得する取得工程と、前記取得工程によって取得した、前記圧力の大きさの指標値、前記圧力の変動の指標値、前記流量の大きさの指標値、および、前記流量の変動の指標値から選択される二つの指標値の関係に基づいて、前記増圧装置の異常を検出する異常検出工程と、を包含する。 Further, in order to solve the above-described problems, an abnormality detection method according to an aspect of the present invention provides at least one of the pressure and flow rate downstream of a pressure booster that increases the pressure of fluid supplied from upstream and supplies it downstream. and the index value of the magnitude of the pressure, the index value of the pressure fluctuation, the index value of the magnitude of the flow rate, and the index value of the fluctuation of the flow rate obtained by the obtaining step. and an abnormality detection step of detecting an abnormality of the pressure booster based on the relationship between the two selected index values.
前記の構成によれば、増圧装置の下流において流体(エア)が使用されているか否かに関わらず、またその使用量に関わらず、増圧装置の異常を正しく検出することができる。 According to the above configuration, an abnormality in the pressure intensifier can be correctly detected regardless of whether fluid (air) is used downstream of the pressure intensifier and regardless of the amount of fluid (air) used.
従前の場合、増圧装置の下流における圧力を測定し、その測定値を閾値と比較することによって異常であるか否かを判定している。しかしながら、下流における圧力は下流に設置された流体使用機器の使用状況に応じて変動するため、従前の機構では、流体使用機器の使用状況が検出(判定)に影響を与えてしまう。これに対し、本発明の一形態によれば、上述のように二つの指標値の関係に基づいて異常を検出する。これにより、下流に設置された流体使用機器の使用状況による影響を低減して増圧装置の異常を正しく検出することができる。 Conventionally, the pressure downstream of the intensifier is measured and anomalies are determined by comparing the measurement to a threshold value. However, since the downstream pressure fluctuates according to the usage status of the fluid-using device installed downstream, the usage status of the fluid-using device affects the detection (determination) in the conventional mechanism. In contrast, according to one aspect of the present invention, an abnormality is detected based on the relationship between two index values as described above. As a result, it is possible to reduce the influence of the usage conditions of the fluid-using equipment installed downstream, and to correctly detect an abnormality in the pressure booster.
また、前記の構成によれば、下流に設置された流体使用機器の使用状況による影響を低減して増圧装置の異常を正しく検出することができるため、工場などで使用される空気圧システムの一部停止や、不良品が製造されてしまうことなく、エアラインに組み込まれた増圧装置の異常を精度よく検出することができる。 In addition, according to the above configuration, it is possible to reduce the influence of the usage conditions of the equipment using fluid installed downstream and correctly detect an abnormality in the pressure intensifier. Abnormalities in the pressure booster incorporated in the airline can be accurately detected without stopping production or manufacturing defective products.
また、前記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る異常検出プログラムは、前記異常検出装置としてコンピュータを機能させるための異常検出プログラムであって、前記取得部および前記異常検出部としてコンピュータを機能させるための異常検出プログラムである。 Further, in order to solve the above-described problems, an abnormality detection program according to an aspect of the present invention is an abnormality detection program for causing a computer to function as the abnormality detection device, wherein the acquisition unit and the abnormality detection unit It is an anomaly detection program for making a computer work.
これにより、先述の異常検出装置によって得られる効果を享受することができる。 As a result, the effects obtained by the above-described abnormality detection device can be enjoyed.
本発明の一態様によれば、増圧装置の異常を正しく検出することができる。 According to one aspect of the present invention, it is possible to correctly detect an abnormality in a pressure booster.
以下、本発明の一側面に係る実施の形態(以下、「本実施形態」とも表記する)を、図面に基づいて説明する。 Hereinafter, an embodiment (hereinafter also referred to as "this embodiment") according to one aspect of the present invention will be described based on the drawings.
〔実施形態1〕
§1 適用例
以下、本発明の一実施形態について、図1から図3を用いて説明する。
[Embodiment 1]
§1 Application Example An embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS. 1 to 3. FIG.
図1は、本発明の一実施形態である異常検出システム10の構成を示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an
本実施形態1における異常検出システム10は、上流から供給された気体の圧力を増大させて下流に供給する増圧装置について、正常に増圧されていない状況を検出して、異常として検出するシステムである。
The
ここで、本明細書において「異常」とは、増圧装置によって、増圧装置に供給された気体の圧力を所定値まで増大させることができない状態のことをさす。要するに、増圧装置の異常である。異常は、気体の漏れ、いわゆるエアリークによるものであり、その原因は、増圧装置に具備されている増圧弁の不良、主には増圧弁に設けられた摺動ピストンのパッキンの劣化(特に摩耗)が挙げられる。本発明者らは、従前の異常検出機構では、先述したように、正常であるにも関わらず異常であると誤って検出する課題があることに着目し、鋭意検討の結果、本発明の一形態を見出すに至った。以下に、その一態様を説明する。 Here, in this specification, the term "abnormality" refers to a state in which the pressure of the gas supplied to the pressure booster cannot be increased to a predetermined value by the pressure booster. In short, it is an abnormality in the pressure booster. The abnormality is caused by a gas leak, a so-called air leak, and the cause is a defect in the pressure booster valve provided in the pressure booster, mainly deterioration of the packing of the sliding piston provided in the pressure booster valve ). The inventors of the present invention have focused on the problem of erroneously detecting an abnormality in spite of being normal in the conventional abnormality detection mechanism as described above. I have come to find a form. One aspect thereof will be described below.
本実施形態1における異常検出システム10では、上流から供給された流体を増圧して下流に供給する増圧器1(増圧装置)の前記下流における圧力を取得するデータ取得部31(取得部)と、データ取得部31によって取得された、前記圧力の大きさの指標値と、前記圧力の変動の指標値との関係に基づいて、増圧器1の異常を検出する異常検出部32と、を備えた制御装置3(異常検出装置)を具備している。これにより、増圧器1の下流に配設されているエア使用機器においてエアを使用しているか否かに関わらず、またその使用量に関わらず、増圧器1の異常を検出することができる。
In the
§2 構成例
(1)異常検出システムの構成
図1に示すように、本実施形態1における異常検出システム10は、増圧器1(増圧装置)と、圧力センサ2と、制御装置3(異常検出装置)と、モニタ4と、下流構成5とを具備する。
§2 Configuration Example (1) Configuration of Abnormality Detection System As shown in FIG. detector), a
なお、本実施形態1において、増圧器1を境にして、増圧器1に対して気体を供給する側のことを増圧器1の上流側(単に上流と記載する場合がある)と称する一方、増圧器1から気体を供給する側のことを増圧器1の下流側(単に下流と記載する場合がある)と称する。
In the first embodiment, the side of the
増圧器1は、上流から供給された気体(流体)の圧力を増大させて下流に供給することができる従来周知の増圧器の構成を採用することができる。一般的には、増圧器1の上流には、最も上流に配設されたコンプレッサに接続された分岐管が接続されており、増圧器1の下流には、増圧器1によって増圧された気体(以下、エアを称する場合がある)を使用する機器が配管を介して接続されている。
The
本実施形態1においては、増圧器1の下流に接続されている機器として、下流構成5を備える。
In
下流構成5は、増圧器1側から、エアタンク51と、レギュレータ52と、電磁弁53と、エア使用機器54とを有する。エア使用機器54が、増圧したエアを使用する機器であり、例えば、シリンダあるいはエアチャックといったものである。なお、エアタンク51、レギュレータ52、および電磁弁53は、従来周知の構成を採用することができる。なお、下流構成5は、これらの構成に限定されるものではなく、少なくともエア使用機器54を備えていればよい。
The
本実施形態1では、増圧器1が適切に動作していることをモニタリングするべく、増圧器1の下流側に圧力センサ2と制御装置3を備えている。
In the first embodiment, a
圧力センサ2は、増圧器1から供給された増圧された気体の圧力を測定する。圧力センサ2は、増圧器1から気体が供給されている間、圧力値を常時、測定する。圧力センサ2としては、周知の圧力センサを採用することができる。測定された圧力値(測定値)は、圧力センサ2に接続された制御装置3に出力される。
The
制御装置3は、例えば、PLC(プログラマブルロジックコントローラー)によって実現することができ、データ取得部31(取得部)と、異常検出部32と、制御部33とを有する。
The
データ取得部31は、圧力センサ2が出力した圧力値を取得する。
The
異常検出部32は、データ取得部31において取得された圧力値に基づいて、増圧器1の異常を検出する。検出の具体的な機構については後述する。
The
また異常検出部32は、検出結果を示す信号を出力する。出力された信号は、制御部33と、モニタ4とに入力される。
The
制御部33は、異常検出部32の出力信号に基づいて、下流構成5の電磁弁53を制御してもよい。具体的には、例えば、異常が検出された場合には、電磁弁53を開にする、あるいは閉にするという制御をおこなうことができる。なお、通常通りの制御を続けてもよい。
The
モニタ4は、異常検出部32の出力信号に基づいて、増圧器1に異常が検出されたか否かを表示させる。モニタ4に表示された結果は、ユーザが確認することができる。表示方法は、従来周知の方法を採用することができる。
The
(2)異常検出方法
以下に、上述の構成を具備した異常検出システム10によっておこなわれる異常検出方法を説明する。なお、増圧器1、圧力センサ2、モニタ4および下流構成5についての具体的な動作は、従来周知であるため説明を省略する。以下では、制御装置3の動作にフォーカスして説明する。
(2) Abnormality Detection Method An abnormality detection method performed by the
制御装置3では、異常検出部32が、データ取得部31により取得された圧力値に基づいて(取得工程)、圧力の大きさの指標値と、圧力の変動の指標値との関係を求める。なお、ここでいう圧力とは、増圧器1から供給される気体の圧力、つまり増圧器1の下流の圧力のことである。以下では、単に圧力と称する。
In the
圧力の大きさの指標値の具体例として、本実施形態1では、所定時間における圧力の平均値を挙げて説明する。また、圧力の変動の指標値との具体例として、本実施形態1では、所定時間における圧力の標準偏差を挙げて説明する。 As a specific example of the index value of the magnitude of the pressure, in the first embodiment, the average value of the pressure over a predetermined period of time will be described. Further, as a specific example of the index value of the pressure fluctuation, in the first embodiment, the standard deviation of the pressure over a predetermined period of time will be described.
ここで、圧力センサ2から出力される圧力値の時系列変動とその分布を図2に示す。
FIG. 2 shows the time-series variation and distribution of pressure values output from the
図2中の(a-1)および(a-2)に示すグラフは、異常がない(つまり正常である)場合のデータであり、(b-1)および(b-2)に示すグラフは、異常がある場合のデータである。図2中の(a-1)および(b-1)がそれぞれ時系列変動を示し、(a-2)および(b-2)がそれぞれ分布を示す。なお、図2に示す時系列変動も分布も、増圧器1の増圧動作開始から所定時間経過後であって、且つ増圧動作が安定するまでの期間のものである。なお、これらのデータは何れも、下流において気体の使用が無い場合のものである。なお、増圧動作が安定するとは、増圧比が最大増圧比に達した状態を意味する。
The graphs shown in (a-1) and (a-2) in FIG. 2 are data when there is no abnormality (that is, normal), and the graphs shown in (b-1) and (b-2) are , are the data when there is an abnormality. (a-1) and (b-1) in FIG. 2 respectively show time-series fluctuations, and (a-2) and (b-2) respectively show distributions. The time-series variation and distribution shown in FIG. 2 are for a period after a predetermined time has passed since the start of the pressure increasing operation of the
横軸に時間(ミリ秒)、縦軸に圧力(kPa)をとった図2中の(a-1)と(b-1)のグラフで圧力の時系列変動を比較すると、圧力の平均値に差があることがわかる。 Comparing the time series fluctuations of pressure in the graphs (a-1) and (b-1) in FIG. 2, where the horizontal axis is time (milliseconds) and the vertical axis is pressure (kPa), the average pressure It can be seen that there is a difference in
また、横軸に圧力(kPa)、縦軸にヒストグラム(2秒間)をとった図2中の(a-2)と(b-2)のグラフで圧力の分布(標準偏差)を比較すると、異常がない場合に比べて異常がある場合には分布の幅が広くなっている、すなわち異常がある場合のほうが分散していることがわかる。 Also, when comparing the pressure distribution (standard deviation) in the graphs (a-2) and (b-2) in FIG. It can be seen that the width of the distribution is wider when there is an abnormality than when there is no abnormality, that is, the distribution is more dispersed when there is an abnormality.
異常検出部32は、これらのデータを用いて、圧力の平均値と、圧力の標準偏差との関係を求める。その結果を、図3に示す。
Using these data, the
図3には、横軸に圧力の平均値(kPa)、縦軸に圧力の標準偏差をとって、異常がない場合と、異常がある場合とのデータをプロットしている(異常がない場合を黒丸印、異常がある場合をバツ印でプロット)。 In FIG. 3, the horizontal axis is the average value (kPa) of the pressure, and the vertical axis is the standard deviation of the pressure. are plotted with black circles, and those with abnormalities are plotted with crosses).
図3から、判定区間において、圧力の平均値と圧力の標準偏差との関係性に、正常である場合と異常である場合とで違いが表れていることがわかる。図3では、一例として増圧器1の上流の圧力が450kPaである条件で増圧器1の動作を開始した時点(この時点では増圧自体は開始されていない)からデータ取りしているため、圧力(平均値)が低い区間では異常の有無による差はない。そのため、この区間は判定区間から外し、増圧動作開始から所定時間経過後であって、且つ増圧動作が安定するまでの間である図3に示す判定区間において判定をおこなう。この判定区間内では、異常の有無によって差が明らかに表れるため、判定が可能である。
From FIG. 3, it can be seen that the relationship between the average value of pressure and the standard deviation of pressure in the determination interval differs between the normal case and the abnormal case. In FIG. 3, as an example, the data is taken from the time when the operation of the
ここで、図3の黒丸印に示した正常である場合のデータでは、圧力平均値が高くなるにつれて、圧力標準偏差が小さくなっていることがわかる。これは、増圧器1が正常に動作していることにより所定の高圧値まで増圧されていることを示している。一方で、バツ印に示した異常である場合のデータでは、増圧器1にエアリークが生じて正常に動作しておらず、増圧後の圧力にばらつきが生じるために、圧力標準偏差が大きくなっている。
Here, in the normal data indicated by the black circles in FIG. 3, it can be seen that the higher the pressure average value, the smaller the pressure standard deviation. This indicates that the pressure is increased to a predetermined high pressure value due to the normal operation of the
図3中において、正常である場合のデータおよびその周囲を囲むエリアを特定している。この範囲は閾値を示し、この範囲内にデータがあれば、正常と判定することができる。要するに図3中の正常データは一例であり、ベストモードのデータということができる。よって、この正常データを中心として多少の誤差は許容できる。その許容範囲が、閾値である。閾値の範囲は、適宜設定することができる。 In FIG. 3, normal data and an area surrounding it are specified. This range indicates a threshold value, and data within this range can be determined to be normal. In short, the normal data in FIG. 3 is an example, and can be called best mode data. Therefore, some errors can be allowed around this normal data. The allowable range is the threshold. The threshold range can be set as appropriate.
異常検出部32は、データ取得部31によって常時取得される圧力値に基づいて、所定時間における圧力の平均値と、圧力の標準偏差との関係性を求め、そのデータが、上述の閾値の範囲に含まれるか否かを判定する。閾値の範囲に含まれる場合は正常と判定し、閾値の範囲に含まれない場合は異常と判定する(異常検出工程)。
Based on the pressure values constantly acquired by the
判定は、異常の有無という二択である必要はなく、正常である場合でもその中で優や良のようにレベル付けをすることも可能である。 Judgment does not have to be a binary choice of whether or not there is an abnormality, and even if it is normal, it is possible to rank it as excellent or good.
異常検出部32による判定結果を示す信号は、制御部33およびモニタ4に出力される。
A signal indicating the determination result by the
制御部33は、異常検出部32による判定結果を示す信号を受けて、図1に示す下流構成5の電磁弁53を制御する。
The
以上が、制御装置3の動作である。なお、下流構成5において流体(エア)が使用されている場合も、先述の判定をおこない、異常を正しく検出することができる。また、下流構成5におけるエアの使用量も問わず、検出可能である。
The above is the operation of the
このように、本実施形態1の異常検出システム10(図1)によれば、上述のように二つの指標値の関係に基づき、下流機器の使用状況による影響を低減して異常を正しく検出することができる。 As described above, according to the abnormality detection system 10 (FIG. 1) of the first embodiment, based on the relationship between the two index values as described above, the influence of the usage status of the downstream equipment is reduced to correctly detect an abnormality. be able to.
そのため、本実施形態1の異常検出システム10を採用すれば、工場などで使用される空気圧システムの一部停止や、不良品が製造されてしまうことなく、エアラインに組み込まれた増圧器(増圧装置)の異常を精度よく検出することができる。
Therefore, if the
また、本実施形態1の異常検出システム10によれば、増圧器1の下流に圧力センサ2を1つ設ければよく、煩雑な構成を必要とせず、簡易な構成によって精度のよい異常検出を実現することができる。
Further, according to the
〔変形例1-1〕
上述では、圧力の大きさの指標値の具体例として、圧力の平均値を挙げて説明しているが、本発明の一態様はこれに限定されるものではない。圧力の大きさの指標値の具体例として、所定時間における圧力の中央値を採用してもよい。
[Modification 1-1]
Although the average pressure value is described above as a specific example of the index value of the magnitude of the pressure, one embodiment of the present invention is not limited to this. As a specific example of the index value of the magnitude of pressure, the median value of pressure over a predetermined period of time may be employed.
あるいは、圧力の大きさの指標値の具体例として、所定時間における圧力の最小値または最大値を採用してもよい。圧力の最小値または最大値とは、図2中の(a-1)および(b-1)のグラフに示す波形の最小値または最大値のことである。 Alternatively, as a specific example of the index value of the magnitude of pressure, the minimum value or maximum value of pressure in a predetermined time period may be employed. The minimum value or maximum value of pressure means the minimum value or maximum value of the waveforms shown in graphs (a-1) and (b-1) in FIG.
これら変形例によっても、上述の実施形態1と同様に精度の良い異常検出をおこなうことができる。 According to these modified examples as well, it is possible to perform highly accurate abnormality detection as in the first embodiment.
〔変形例1-2〕
また、上述では、圧力の変動の指標値との具体例として、所定時間における圧力の標準偏差を挙げて説明しているが、本発明の一態様はこれに限定されるものではない。圧力の変動の指標値との具体例として、所定時間における圧力の変動の周波数、所定時間における圧力の変動の振幅、あるいは、所定時間における圧力の分散であってもよい。
[Modification 1-2]
Further, in the above description, the standard deviation of the pressure over a predetermined period of time is described as a specific example of the index value of the pressure fluctuation, but one aspect of the present invention is not limited to this. Specific examples of the index value of pressure fluctuations may be the frequency of pressure fluctuations over a predetermined period of time, the amplitude of pressure fluctuations over a predetermined period of time, or the dispersion of pressure over a predetermined period of time.
ここで、所定時間における圧力の変動の周波数は、所定時間に圧力の変動の波が繰り返される回数のことを示し、図2中の(a-1)および(b-1)のグラフに示す波形データから求めることができる。また、所定時間における圧力の変動の振幅は、圧力の変動の波の最小値と最大値の差のことを示し、図2中の(a-1)および(b-1)のデータから求めることができる。また、所定時間における圧力の標準偏差の代わりに、分散を用いてもよい。 Here, the frequency of pressure fluctuations in a predetermined time indicates the number of times pressure fluctuation waves are repeated in a predetermined time, and the waveforms shown in graphs (a-1) and (b-1) in FIG. can be obtained from the data. Also, the amplitude of the pressure fluctuation in a predetermined time indicates the difference between the minimum value and the maximum value of the pressure fluctuation wave, and can be obtained from the data (a-1) and (b-1) in FIG. can be done. Variance may also be used instead of the standard deviation of pressure over time.
これら変形例によっても、上述の実施形態1と同様に精度の良い異常検出をおこなうことができる。 According to these modified examples as well, it is possible to perform highly accurate abnormality detection as in the first embodiment.
〔実施形態2〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
[Embodiment 2]
Other embodiments of the invention are described below. For convenience of description, members having the same functions as those of the members described in the above embodiments are denoted by the same reference numerals, and description thereof will not be repeated.
(1)異常検出システムの構成
図4は、本実施形態2における異常検出システム10aの構成を示すブロック図である。
(1) Configuration of anomaly detection system FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of an
本実施形態2における異常検出システム10aは、上述の実施形態1における異常検出システム10に具備されている圧力センサ2に代えて、流量センサ6を具備している点において相違する。また、これに伴い、本実施形態2の異常検出システム10aに具備される制御装置3は、実施形態1の制御装置3とは異なる動作をする点においても、相違する。具体的な動作内容は後述する。
The
図4に示す流量センサ6は、増圧器1から供給された増圧された気体の流量を測定する。流量センサ6は、増圧器1から気体が供給されている間、常時、流量を測定する。流量センサ6としては、周知の流量センサを採用することができる。測定された流量(測定値)は、流量センサ6に接続された制御装置3に出力される。
A
制御装置3は、データ取得部31と、異常検出部32と、制御部33とを有する。
The
データ取得部31は、流量センサ6が出力した流量を取得する。
The
異常検出部32は、データ取得部31において取得された流量に基づいて、増圧器1の異常を検出する。
The
(2)異常検出方法
以下に、上述の構成を具備した異常検出システム10aによっておこなわれる異常検出方法を説明する。
(2) Abnormality Detection Method An abnormality detection method performed by the
本実施形態2では、制御装置3の異常検出部32が、データ取得部31により取得された流量に基づいて(取得工程)、流量の大きさの指標値と、流量の変動の指標値との関係を求める。なお、ここでいう流量とは、増圧器1から供給される気体の流量、つまり増圧器1の下流の流量のことである。以下では、単に流量と称する。
In the second embodiment, the
流量の大きさの指標値の具体例として、本実施形態2では、所定時間における流量の平均値を挙げて説明する。また、流量の変動の指標値との具体例として、本実施形態2では、所定時間における流量の標準偏差を挙げて説明する。 As a specific example of the index value of the magnitude of the flow rate, in the second embodiment, the average value of the flow rate for a predetermined period of time will be described. Further, as a specific example of the index value of the fluctuation of the flow rate, in the second embodiment, the standard deviation of the flow rate at a predetermined time will be described.
ここで、流量センサ6から出力される流量の時系列変動とその分布を図5に示す。
FIG. 5 shows the time-series variation of the flow rate output from the
図5中の(a-1)および(a-2)に示すグラフは、異常がない(つまり正常である)場合のデータであり、(b-1)および(b-2)に示すグラフは、異常がある場合のデータである。図5中の(a-1)および(b-1)がそれぞれ時系列変動を示し、(a-2)および(b-2)がそれぞれ分布を示す。なお、図5に示す時系列変動も分布も、増圧器1の増圧動作開始から所定時間経過後であって、且つ増圧動作が安定するまでの期間のものである。なお、これらのデータは何れも、下流において気体の使用が無い場合のものである。
The graphs shown in (a-1) and (a-2) in FIG. 5 are data when there is no abnormality (that is, normal), and the graphs shown in (b-1) and (b-2) are , are the data when there is an abnormality. (a-1) and (b-1) in FIG. 5 respectively show time-series fluctuations, and (a-2) and (b-2) respectively show distributions. The time-series fluctuation and distribution shown in FIG. 5 are for a period after a predetermined time has passed since the start of the pressure increasing operation of the
横軸に時間(ミリ秒)、縦軸に流量(L/分)をとった図5中の(a-1)と(b-1)のグラフで流量の時系列変動を比較すると、流量の平均値に差があることがわかる。 Comparing the time series fluctuations of the flow rate in the graphs (a-1) and (b-1) in FIG. 5, where the horizontal axis is time (ms) and the vertical axis is the flow rate (L/min) It can be seen that there is a difference in the average values.
また、横軸に流量(L/分)、縦軸にヒストグラム(2秒間)をとった図5中の(a-2)と(b-2)のグラフで流量の分布(標準偏差)を比較すると、異常がない場合に比べて異常がある場合には分布の幅が広くなっている、すなわち異常がある場合のほうが分散していることがわかる。 Also, compare the flow rate distribution (standard deviation) with the graphs (a-2) and (b-2) in FIG. Then, it can be seen that the width of the distribution is wider when there is an abnormality than when there is no abnormality, that is, the distribution is more dispersed when there is an abnormality.
異常検出部32は、これらのデータを用いて、流量の平均値と、流量の標準偏差との関係を求める。その結果を、図6に示す。
Using these data, the
図6には、横軸に流量の平均値(L/分)、縦軸に流量の標準偏差をとって、異常がない場合と、異常がある場合とのデータをプロットしている(異常がない場合を黒丸印、異常がある場合をバツ印でプロット)。 In FIG. 6, the horizontal axis represents the average flow rate (L/min) and the vertical axis represents the standard deviation of the flow rate. Plotted with black circles when there is none, and with crosses when there is an abnormality).
図6から、判定区間において、流量の平均値と流量の標準偏差との関係性に、正常である場合と異常である場合とで違いが表れていることがわかる。図6では、増圧を開始した時点からデータ取りしているため、流量平均値が或る区間(判定区間)よりも低い区間では異常の有無による差はなく、同じく、或る区間よりも高い区間でも異常の有無による差はない。流量平均が高い部分(70L/分以上)では、入力圧力の方が出力圧力よりも高いために、エアが出力側から入力側に逆流することがないからである。そこで、これらの区間は判定区間から外し、図6に示す判定区間において判定をおこなう。この判定区間内では、異常の有無によって差が明らかに表れるため、判定が可能である。この判定区間は、増圧動作開始から所定時間経過後であって、且つ増圧動作が安定するまでの間に相当する。 From FIG. 6, it can be seen that the relationship between the average value of the flow rate and the standard deviation of the flow rate differs between the normal case and the abnormal case in the judgment interval. In FIG. 6, since data is collected from the time the pressure increase is started, there is no difference due to the presence or absence of an abnormality in the section where the average flow rate is lower than a certain section (judgment section), and similarly, the flow rate is higher than the certain section. There is no difference in the presence or absence of abnormality in the interval. This is because the input pressure is higher than the output pressure in areas where the average flow rate is high (70 L/min or more), so air does not flow back from the output side to the input side. Therefore, these sections are excluded from the judgment sections, and the judgment is performed in the judgment sections shown in FIG. Within this determination interval, the difference is clearly visible depending on the presence or absence of an abnormality, so determination is possible. This determination period corresponds to a period after a predetermined time has passed since the start of the pressure increasing operation and until the pressure increasing operation is stabilized.
図6中において、正常である場合のデータおよびその周囲を囲むエリアを特定している。この範囲は閾値を示し、この範囲内にデータがあれば、正常と判定することができる。要するに図6中の正常データは一例であり、ベストモードのデータということができる。よって、この正常データを中心として多少の誤差は許容できる。その許容範囲が、閾値である。閾値の範囲は、適宜設定することができる。 In FIG. 6, normal data and an area surrounding it are specified. This range indicates a threshold value, and data within this range can be determined to be normal. In short, the normal data in FIG. 6 is an example, and can be called best mode data. Therefore, some errors can be allowed around this normal data. The allowable range is the threshold. The threshold range can be set as appropriate.
異常検出部32は、データ取得部31によって常時取得される流量に基づいて、所定時間における流量の平均値と、流量の標準偏差との関係性を求め、そのデータが、上述の閾値の範囲に含まれるか否かを判定する。閾値の範囲に含まれる場合は正常と判定し、閾値の範囲に含まれない場合は異常と判定する(異常検出工程)。
Based on the flow rate constantly acquired by the
判定は、異常の有無という二択である必要はなく、正常である場合でもその中で優や良のようにレベル付けをすることも可能である。 Judgment does not have to be a binary choice of whether or not there is an abnormality, and even if it is normal, it is possible to rank it as excellent or good.
異常検出部32による判定結果を示す信号は、制御部33と、モニタ4に出力される。
A signal indicating the determination result by the
以上が、制御装置3の動作である。なお、実施形態1と同様に、本実施形態2の態様であっても、下流構成5において流体(エア)が使用されているか否かに関わらず、また下流構成5におけるエアの使用量も問わず、先述の判定をおこない、異常を正しく検出することができる。
The above is the operation of the
このように、本実施形態2の異常検出システム10a(図4)によれば、上述のように二つの指標値の関係に基づき、下流機器の使用状況による影響を低減して異常を正しく検出することができる。
As described above, according to the
そのため、本実施形態2の異常検出システム10aを採用すれば、工場などで使用される空気圧システムの一部停止や、不良品が製造されてしまうことなく、エアラインに組み込まれた増圧器(増圧装置)の異常を精度よく検出することができる。
Therefore, if the
また、本実施形態2の異常検出システム10aによれば、増圧器1の下流に流量センサ6を1つ設ければよく、煩雑な構成を必要とせず、簡易な構成によって精度のよい異常検出を実現することができる。
Further, according to the
〔変形例2-1〕
上述では、流量の大きさの指標値の具体例として、流量の平均値を挙げて説明しているが、本発明の一態様はこれに限定されるものではない。流量の大きさの指標値の具体例として、(所定時間における)流量の中央値を採用してもよい。
[Modification 2-1]
Although the average value of the flow rate is described above as a specific example of the index value of the magnitude of the flow rate, one aspect of the present invention is not limited to this. As a specific example of the index value of the magnitude of the flow rate, the median value of the flow rate (at a given time) may be employed.
あるいは、流量の大きさの指標値の具体例として、(所定時間における)流量の最小値または最大値を採用してもよい。流量の最小値または最大値とは、図5中の(a-1)および(b-1)のグラフに示す波形の最小値または最大値のことである。 Alternatively, as a specific example of the index value of the magnitude of the flow rate, the minimum value or maximum value of the flow rate (at a predetermined time) may be employed. The minimum or maximum value of the flow rate is the minimum or maximum value of the waveforms shown in graphs (a-1) and (b-1) in FIG.
これら変形例によっても、上述の実施形態2と同様に精度の良い異常検出をおこなうことができる。 With these modified examples, it is possible to perform highly accurate abnormality detection as in the second embodiment described above.
〔変形例2-2〕
また、上述では、流量の変動の指標値との具体例として、(所定時間における)流量の標準偏差を挙げて説明しているが、本発明の一態様はこれに限定されるものではない。流量の変動の指標値との具体例として、(所定時間における)流量の変動の周波数、(所定時間における)流量の変動の振幅、あるいは、(所定時間における)流量の分散であってもよい。
[Modification 2-2]
Further, in the above description, the standard deviation of the flow rate (in a predetermined period of time) is described as a specific example of the index value of the fluctuation of the flow rate, but one aspect of the present invention is not limited to this. Specific examples of the index value of flow rate fluctuations may be the frequency of flow rate fluctuations (in a given period of time), the amplitude of flow rate fluctuations (in a given period of time), or the variance of flow rate (in a given period of time).
ここで、所定時間における流量の変動の周波数に代えて、所定時間に流量の変動の波が繰り返される回数を用いることも可能であり、図5中の(a-1)および(b-1)のグラフに示す波形データから求めることができる。また、所定時間における流量の変動の振幅は、流量の変動の波の最小値と最大値の差のことを示し、図5中の(a-1)および(b-1)のデータから求めることができる。また、所定時間における流量の標準偏差の代わりに、分散を用いてもよい。 Here, it is also possible to use the number of times the flow rate fluctuation wave is repeated in a predetermined time instead of the frequency of the flow rate fluctuation in the predetermined time. can be obtained from the waveform data shown in the graph of In addition, the amplitude of the flow rate fluctuation in a predetermined time indicates the difference between the minimum value and the maximum value of the flow rate fluctuation wave, and can be obtained from the data (a-1) and (b-1) in FIG. can be done. Also, the variance may be used instead of the standard deviation of the flow rate over a given period of time.
これら変形例によっても、上述の実施形態2と同様に精度の良い異常検出をおこなうことができる。 With these modified examples, it is possible to perform highly accurate abnormality detection as in the second embodiment described above.
〔実施形態3〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
[Embodiment 3]
Other embodiments of the invention are described below. For convenience of description, members having the same functions as those of the members described in the above embodiments are denoted by the same reference numerals, and description thereof will not be repeated.
(1)異常検出システムの構成
図7は、本実施形態3における異常検出システム10bの構成を示すブロック図である。
(1) Configuration of anomaly detection system FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of an
本実施形態3における異常検出システム10bは、上述の実施形態1における異常検出システム10に具備されている圧力センサ2に加えて、流量センサ6を具備している点において相違する。また、これに伴い、本実施形態3の異常検出システム10bに具備される制御装置3は、実施形態1の制御装置3とは異なる動作をする点においても、相違する。具体的な動作内容は、後述する。
The
流量センサ6は、実施形態2に具備されている流量センサ6と同じである。
The
制御装置3は、データ取得部31と、異常検出部32と、制御部33とを有する。
The
データ取得部31は、圧力センサ2が出力した圧力値と、流量センサ6が出力した流量とを取得する。
The
異常検出部32は、データ取得部31において取得された圧力値および流量に基づいて(取得工程)、増圧器1の異常を検出する。
The
(2)異常検出方法
以下に、上述の構成を具備した異常検出システム10bによっておこなわれる異常検出方法を説明するが、本実施形態3における異常検出方法は、実施形態1において説明した圧力の大きさの指標値と、実施形態2において説明した流量の大きさの指標値との関係性を求めて異常検出をおこなう態様である。そのため、詳細については、それぞれの実施形態において説明しているため、本実施形態3での説明は省略する。
(2) Abnormality detection method An abnormality detection method performed by the
本実施形態3では、圧力の大きさの指標値の具体例として、所定時間における圧力の平均値を挙げ、流量の大きさの指標値の具体例として、所定時間における流量の平均値を挙げて、これらの関係に基づいて異常を検出する。 In the third embodiment, a specific example of the index value of the magnitude of the pressure is the average value of the pressure over a predetermined period of time, and a specific example of the index value of the magnitude of the flow rate is the average value of the flow rate over a predetermined period of time. , to detect anomalies based on these relationships.
異常検出部32において求められる結果を図8に示す。
FIG. 8 shows the results obtained by the
図8には、横軸に圧力の平均値(kPa)、縦軸に流量の平均値(L/分)をとって、異常がない場合と、異常がある場合とのデータをプロットしている(異常がない場合を黒丸印、異常がある場合をバツ印でプロット)。 In FIG. 8, the horizontal axis is the average value of pressure (kPa), and the vertical axis is the average value of flow rate (L/min). (Plotted with black circles when there is no abnormality, and with crosses when there is an abnormality).
図8から、判定区間において、圧力の平均値と流量の平均値との関係性に、正常である場合と異常である場合とで違いが表れていることがわかる。図8では、一例として増圧器1の上流の圧力が450kPaである条件で増圧器1の動作を開始した時点(この時点では増圧自体は開始されていない)からデータ取りしているため、圧力(平均値)が低い区間では異常の有無による差はない。そのため、この区間は判定区間から外し、増圧動作開始から所定時間経過後であって、且つ増圧動作が安定するまでの間である図8に示す判定区間において判定をおこなう。この判定区間内では、異常の有無によって差が明らかに表れるため、判定が可能である。
From FIG. 8, it can be seen that there is a difference in the relationship between the average pressure value and the average flow rate in the judgment interval between the normal case and the abnormal case. In FIG. 8, as an example, the data is taken from the time when the operation of the
図8中において、正常である場合のデータおよびその周囲を囲むエリアを特定している。この範囲は閾値を示し、この範囲内にデータがあれば、正常と判定することができる。要するに図8中の正常データは一例であり、ベストモードのデータということができる。よって、この正常データを中心として多少の誤差は許容できる。その許容範囲が、閾値である。閾値の範囲は、適宜設定することができる。 In FIG. 8, normal data and an area surrounding it are specified. This range indicates a threshold value, and data within this range can be determined to be normal. In short, the normal data in FIG. 8 is an example, and can be called best mode data. Therefore, some errors can be allowed around this normal data. The allowable range is the threshold. The threshold range can be set as appropriate.
異常検出部32は、データ取得部31によって常時取得される圧力値および流量に基づいて、所定時間における圧力の平均値と、流量の平均値との関係性を求め、そのデータが、上述の閾値の範囲に含まれるか否かを判定する。閾値の範囲に含まれる場合は正常と判定し、閾値の範囲に含まれない場合は異常と判定する(異常検出工程)。
The
異常検出部32による判定結果を示す信号は、制御部33と、モニタ4に出力される。
A signal indicating the determination result by the
以上が、制御装置3の動作である。なお、実施形態1および実施形態2と同様に、本実施形態3の態様であっても、下流構成5において流体(エア)が使用されているか否かに関わらず、また下流構成5におけるエアの使用量も問わず、先述の判定をおこなうことができる。
The above is the operation of the
このように、本実施形態3の異常検出システム10b(図7)によれば、上述のように二つの指標値の関係に基づき、下流機器の使用状況による影響を低減して異常を正しく検出することができる。
As described above, according to the
そのため、本実施形態3の異常検出システム10bを採用すれば、工場などで使用される空気圧システムの一部停止や、不良品が製造されてしまうことなく、エアラインに組み込まれた増圧器(増圧装置)の異常を精度よく検出することができる。
Therefore, if the
なお、圧力の平均値は、圧力の大きさの指標値の一例であって、先述の実施形態1において説明した他の、圧力の大きさの指標値(圧力の中央値、最小値または最大値)を代用しても良いことは言うまでもない。同じく、流量の平均値は、流量の大きさの指標値の一例であって、先述の実施形態2において説明した他の、流量の大きさの指標値(流量の中央値、最小値または最大値)を代用しても良いことは言うまでもない。 Note that the average value of the pressure is an example of the index value of the magnitude of the pressure, and other index values of the magnitude of the pressure (the median value, the minimum value, or the maximum value of the pressure) described in the first embodiment. ) may be substituted. Similarly, the average value of the flow rate is an example of the index value of the magnitude of the flow rate. ) may be substituted.
〔変形例3-1〕
上述では、圧力の大きさの指標値と、流量の大きさの指標値との関係に基づいて、異常を検出する態様について説明した。しかしながら、本発明の一態様はこれに限定されるものではない。
[Modification 3-1]
In the above description, a mode of detecting an abnormality based on the relationship between the index value of the magnitude of the pressure and the index value of the magnitude of the flow rate has been described. However, one aspect of the present invention is not limited to this.
すなわち、本発明の一態様は、圧力の大きさの指標値と、流量の変動の指標値との関係に基づいて、異常を検出する構成であってもよい。 That is, one aspect of the present invention may be configured to detect an abnormality based on the relationship between the index value of the magnitude of the pressure and the index value of the fluctuation of the flow rate.
図9は、圧力の大きさの指標値の一例である圧力平均値(kPa)と、流量の変動の指標値の一例である流動の標準偏差との関係を示している。図9では、横軸に圧力平均値(kPa)、縦軸に流量の標準偏差をとって、異常がない場合と、異常がある場合とのデータをプロットしている(異常がない場合を黒丸印、異常がある場合をバツ印でプロット)。 FIG. 9 shows the relationship between the average pressure value (kPa), which is an example of the index value of the magnitude of the pressure, and the standard deviation of the flow, which is an example of the index value of the fluctuation of the flow rate. In FIG. 9, the horizontal axis represents the average pressure value (kPa), and the vertical axis represents the standard deviation of the flow rate. plotted with cross marks when there is an abnormality).
図9から、判定区間において、圧力の平均値と流量の標準偏差との関係性に、正常である場合と異常である場合とで違いが表れていることがわかる。 From FIG. 9, it can be seen that the relationship between the average pressure value and the standard deviation of the flow rate differs between the normal case and the abnormal case in the determination interval.
図9中において、正常である場合のデータおよびその周囲を囲むエリアを特定している。この範囲は閾値を示し、この範囲内にデータがあれば、正常と判定することができる。要するに図9中の正常データは一例であり、ベストモードのデータということができる。よって、この正常データを中心として多少の誤差は許容できる。その許容範囲が、閾値である。閾値の範囲は、適宜設定することができる。 In FIG. 9, normal data and an area surrounding it are specified. This range indicates a threshold value, and data within this range can be determined to be normal. In short, the normal data in FIG. 9 is an example, and can be called best mode data. Therefore, some errors can be allowed around this normal data. The allowable range is the threshold. The threshold range can be set as appropriate.
異常検出部32は、データ取得部31によって常時取得される圧力値および流量に基づいて、所定時間における圧力の平均値と、流量の標準偏差との関係性を求め、そのデータが上述の許容範囲に含まれるか否かを判定する。
The
本変形例によっても、上述の実施形態3と同様に精度の良い異常検出をおこなうことができる。 According to this modified example as well, it is possible to perform highly accurate abnormality detection as in the above-described third embodiment.
なお、圧力の平均値は、圧力の大きさの指標値の一例であって、先述の実施形態1において説明した他の、圧力の大きさの指標値(圧力の中央値、最小値または最大値)を代用しても良いことは言うまでもない。同じく、流量の標準偏差は、流量の変動の指標値の一例であって、先述の実施形態2において説明した他の、流量の変動の指標値(流量の変動の周波数、流量の変動の振幅、あるいは、流量の分散)を代用しても良いことは言うまでもない。 Note that the average value of the pressure is an example of the index value of the magnitude of the pressure, and other index values of the magnitude of the pressure (the median value, the minimum value, or the maximum value of the pressure) described in the first embodiment. ) may be substituted. Similarly, the standard deviation of the flow rate is an example of the index value of the flow rate fluctuation, and the other index values of the flow rate fluctuation described in the second embodiment (the frequency of the flow rate fluctuation, the amplitude of the flow rate fluctuation, Alternatively, it goes without saying that the distribution of the flow rate) may be substituted.
〔変形例3-2〕
上述の実施形態3では、圧力の大きさの指標値と、流量の大きさの指標値との関係に基づいて、異常を検出する態様について説明した。しかしながら、本発明の一態様はこれに限定されるものではない。
[Modification 3-2]
In the third embodiment described above, a mode of detecting an abnormality based on the relationship between the index value of the magnitude of the pressure and the index value of the magnitude of the flow rate has been described. However, one aspect of the present invention is not limited to this.
すなわち、本発明の一態様は、圧力の変動の指標値と、流量の大きさの指標値との関係に基づいて、異常を検出する構成であってもよい。 That is, one aspect of the present invention may be configured to detect an abnormality based on a relationship between an index value of pressure fluctuation and an index value of flow rate.
図10は、圧力の変動の指標値の一例である圧力の標準偏差と、流量の大きさの指標値の一例である流動の平均値(L/分)との関係を示している。図10では、横軸に圧力の標準偏差、縦軸に流量の平均値(L/分)をとって、異常がない場合と、異常がある場合とのデータをプロットしている(異常がない場合を黒丸印、異常がある場合をバツ印でプロット)。 FIG. 10 shows the relationship between the standard deviation of pressure, which is an example of the index value of pressure fluctuation, and the average flow value (L/min), which is an example of the index value of the magnitude of the flow rate. In FIG. 10, the horizontal axis represents the standard deviation of the pressure, and the vertical axis represents the average value of the flow rate (L/min). Plotted with black circles when there is a case, and with crosses when there is an abnormality).
図10から、判定区間において、圧力の標準偏差と流量の平均値との関係性に、正常である場合と異常である場合とで違いが表れていることがわかる。 From FIG. 10, it can be seen that the relationship between the standard deviation of the pressure and the average value of the flow rate differs between the normal case and the abnormal case in the judgment interval.
図10中において、正常である場合のデータおよびその周囲を囲むエリアを特定している。この範囲は閾値を示し、この範囲内にデータがあれば、正常と判定することができる。要するに図10中の正常データは一例であり、ベストモードのデータということができる。よって、この正常データを中心として多少の誤差は許容できる。その許容範囲が、閾値である。閾値の範囲は、適宜設定することができる。 In FIG. 10, normal data and an area surrounding it are specified. This range indicates a threshold value, and data within this range can be determined to be normal. In short, the normal data in FIG. 10 is an example, and can be called best mode data. Therefore, some errors can be allowed around this normal data. The allowable range is the threshold. The threshold range can be set as appropriate.
異常検出部32は、データ取得部31によって常時取得される圧力値および流量に基づいて、所定時間における圧力の標準偏差と、流量の平均値との関係性を求め、そのデータが、上述の許容範囲に含まれるか否かを判定する。
Based on the pressure values and flow rates constantly acquired by the
本変形例によっても、上述の実施形態3と同様に精度の良い異常検出をおこなうことができる。 According to this modified example as well, it is possible to perform highly accurate abnormality detection as in the above-described third embodiment.
なお、圧力の標準偏差は、圧力の変動の指標値の一例であって、先述の実施形態1において説明した他の、圧力の変動の指標値(圧力の変動の周波数、圧力の変動の振幅、あるいは、圧力の分散)を代用しても良いことは言うまでもない。同じく、流量の平均値は、流量の大きさの指標値の一例であって、先述の実施形態2において説明した他の、流量の大きさの指標値(流量の中央値、最小値または最大値)を代用しても良いことは言うまでもない。 Note that the standard deviation of the pressure is an example of the index value of the pressure fluctuation, and other index values of the pressure fluctuation (the frequency of the pressure fluctuation, the amplitude of the pressure fluctuation, Alternatively, pressure dispersion) may be substituted. Similarly, the average value of the flow rate is an example of the index value of the magnitude of the flow rate. ) may be substituted.
〔変形例3-3〕
上述の実施形態3では、圧力の大きさの指標値と、流量の大きさの指標値との関係に基づいて、異常を検出する態様について説明した。しかしながら、本発明の一態様はこれに限定されるものではない。
[Modification 3-3]
In the third embodiment described above, a mode of detecting an abnormality based on the relationship between the index value of the magnitude of the pressure and the index value of the magnitude of the flow rate has been described. However, one aspect of the present invention is not limited to this.
すなわち、本発明の一態様は、圧力の変動の指標値と、流量の変動の指標値との関係に基づいて、異常を検出する構成であってもよい。 That is, one aspect of the present invention may be configured to detect an abnormality based on a relationship between an index value of pressure fluctuation and an index value of flow rate fluctuation.
図11は、圧力の変動の指標値の一例である圧力の標準偏差と、流量の変動の指標値の一例である流動の標準偏差との関係を示している。図11では、横軸に圧力の標準偏差、縦軸に流量の標準偏差をとって、異常がない場合と、異常がある場合とのデータをプロットしている(異常がない場合を黒丸印、異常がある場合をバツ印でプロット)。 FIG. 11 shows the relationship between the standard deviation of pressure, which is an example of an index value of pressure fluctuation, and the standard deviation of flow, which is an example of an index value of fluctuation of flow rate. In FIG. 11, the horizontal axis represents the standard deviation of the pressure, and the vertical axis represents the standard deviation of the flow rate. Plot with a cross when there is an abnormality).
図11から、判定区間において、圧力の標準偏差と流量の標準偏差との関係性に、正常である場合と異常である場合とで違いが表れていることがわかる。 From FIG. 11, it can be seen that the relationship between the standard deviation of the pressure and the standard deviation of the flow rate differs between the normal case and the abnormal case in the judgment interval.
図11中において、正常である場合のデータおよびその周囲を囲むエリアを特定している。この範囲は閾値を示し、この範囲内にデータがあれば、正常と判定することができる。要するに図11中の正常データは一例であり、ベストモードのデータということができる。よって、この正常データを中心として多少の誤差は許容範囲である。その許容範囲が、閾値である。閾値の範囲は、適宜設定することができる。 In FIG. 11, normal data and an area surrounding it are specified. This range indicates a threshold value, and data within this range can be determined to be normal. In short, the normal data in FIG. 11 is an example, and can be called best mode data. Therefore, there is an allowable range for some errors centering on this normal data. The allowable range is the threshold. The threshold range can be set as appropriate.
異常検出部32は、データ取得部31によって常時取得される圧力値および流量に基づいて、所定時間における圧力の標準偏差と、流量の標準偏差との関係性を求め、そのデータが、上述の許容範囲に含まれるか否かを判定する。
The
本変形例によっても、上述の実施形態3と同様に精度の良い異常検出をおこなうことができる。 According to this modified example as well, it is possible to perform highly accurate abnormality detection as in the above-described third embodiment.
なお、圧力の標準偏差は、圧力の変動の指標値の一例であって、先述の実施形態1において説明した他の、圧力の変動の指標値(圧力の変動の周波数、圧力の変動の振幅、あるいは、圧力の分散)を代用しても良いことは言うまでもない。同じく、流量の標準偏差は、流量の変動の指標値の一例であって、先述の実施形態2において説明した他の、流量の変動の指標値(流量の変動の周波数、流量の変動の振幅、あるいは、流量の分散)を代用しても良いことは言うまでもない。 Note that the standard deviation of the pressure is an example of the index value of the pressure fluctuation, and other index values of the pressure fluctuation (the frequency of the pressure fluctuation, the amplitude of the pressure fluctuation, Alternatively, pressure dispersion) may be substituted. Similarly, the standard deviation of the flow rate is an example of the index value of the flow rate fluctuation, and the other index values of the flow rate fluctuation described in the second embodiment (the frequency of the flow rate fluctuation, the amplitude of the flow rate fluctuation, Alternatively, it goes without saying that the distribution of the flow rate) may be substituted.
〔ソフトウェアによる実現例〕
制御装置3のデータ取得部31、異常検出部32および制御部33は、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(ハードウェア)によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
[Example of realization by software]
The
後者の場合、制御装置3は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラム(異常検出プログラム)の命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば1つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばCPU(Central Processing Unit)を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ROM(Read Only Memory)等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するRAM(Random Access Memory)などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体(通信ネットワークや放送波等)を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
In the latter case, the
本発明の一態様は上述した各実施形態および各変形例に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態および変形例にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。 One aspect of the present invention is not limited to each embodiment and each modification described above, and various modifications are possible within the scope indicated in the claims, and techniques disclosed in different embodiments and modifications Embodiments obtained by appropriately combining technical means are also included in the technical scope of the present invention.
1 増圧器(増圧装置)
2 圧力センサ
3 制御装置(異常検出装置)
4 モニタ
5 下流構成
6 流量センサ
10、10a、10b 異常検出システム
31 データ取得部(取得部)
32 異常検出部
33 制御部
51 エアタンク
52 レギュレータ
53 電磁弁
54 エア使用機器
1 pressure booster (pressure booster)
2
4 monitor 5
32
Claims (8)
前記取得部が取得した、前記圧力の大きさの指標値、前記圧力の変動の指標値、前記流量の大きさの指標値、および、前記流量の変動の指標値から選択される二つの指標値の関係に基づいて、前記増圧装置における前記流体の漏れの異常を検出する異常検出部と、を備えている、異常検出装置。 an obtaining unit that obtains at least one of the pressure and flow rate downstream of the pressure booster that increases the pressure of the fluid supplied from upstream and supplies it downstream;
Two index values selected from the index value of the magnitude of the pressure, the index value of the pressure fluctuation, the index value of the magnitude of the flow rate, and the index value of the fluctuation of the flow rate, which are obtained by the obtaining unit. and an abnormality detection unit that detects an abnormality of the fluid leakage in the pressure booster based on the relationship of .
前記取得工程によって取得した、前記圧力の大きさの指標値、前記圧力の変動の指標値、前記流量の大きさの指標値、および、前記流量の変動の指標値から選択される二つの指標値の関係に基づいて、前記増圧装置における前記流体の漏れの異常を検出する異常検出工程と、を包含する、異常検出方法。 an acquiring step of acquiring at least one of the pressure and the flow rate downstream of a pressure booster that increases the pressure of a fluid supplied from upstream and supplies it downstream;
Two index values selected from the pressure magnitude index value, the pressure fluctuation index value, the flow rate magnitude index value, and the flow rate fluctuation index value obtained by the obtaining step. and an abnormality detection step of detecting an abnormality of the fluid leakage in the pressure booster based on the relationship of .
前記取得部および前記異常検出部としてコンピュータを機能させるための異常検出プログラム。 An abnormality detection program for causing a computer to function as the abnormality detection device according to claim 1,
An anomaly detection program for causing a computer to function as the acquisition unit and the anomaly detection unit.
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