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Hitachi

モーター電流予兆診断ソリューション

予兆診断アルゴリズム

故障の予兆を検知する仕組み

本ソリューションで使われている予兆診断アルゴリズムは、AIを活用した日立独自の分析モデルです。
モーターの軸受けが劣化したり異物が混入したりすると、モーターに掛かる負荷が変わり、モーター電流の挙動が変化します。この挙動の変化は大変微小なもので、電流の波形を見ただけでは差異は発見できません。
予兆診断アルゴリズムでは、電流から診断対象に関わる劣化情報が含まれた信号を抜き出し、分析します。まずAIに、新品または修理後の信号を正常時のデータとして学習させます。この学習させたデータと、現場で稼働しているモーターの劣化情報を含む信号を機械学習にかけることで、故障の予兆を検知できるようにしました。

電源:電流センサー:モーター →電流波形では差異は見られず:故障予兆を機械学習で検知

日立の知見を活用した予兆診断

診断に用いる劣化情報の特定には、日立が長年培ってきたモーターメーカーとしての知見が活用されています。また、日立にはプラント制御のドメイン知識やアナリティクスの分野でも長年の実績を持ち、これらを組み合わせることで劣化の兆候を捉える技術を開発しました。
各種制御パターンを把握し、診断に必要な電流データに振り分け、そこから劣化情報を含む信号を特徴量として抜き出し、機械学習により定量化します。

予兆診断の解析ステップ:入力→特徴量抽出(独自ノウハウ)→異常度評価(独自開発AI)→結果出力