[发明专利]数据解析装置、系统、方法及程序

说明书

本发明所涉及的数据解析装置(1)具有数据收集部(131)和数据整理部(135)。数据收集部(131)对从与数据解析装置(1)连接的仪器输入的输入信号进行收集。数据整理部(135)去除由数据收集部(131)收集到的输入信号所包含的波形中出现频度低于基准的波形。数据整理部(135)收集输入信号所包含的波形中出现频率高于基准的波形而生成学习用数据。

技术领域

本发明涉及数据解析装置、系统、方法及程序。

背景技术

在工厂中，使用工业用机器人、传感器、定序器等FA(Factory Automation)仪器来推进生产工序的自动化。要求FA仪器稳定且正常地运转。因此，开发了对FA仪器是正常还是故障进行诊断、在诊断为故障的情况下迅速告知该情况的诊断装置。

例如，在专利文献1中公开了一种诊断系统，其在机械设备的运转时，通过判定从传感器输出的信号的波形是否正常，从而对机械设备是否正常进行诊断。该诊断系统对机械设备的传感器的输出信号的波形的正常模型进行学习，基于学习到的正常模型，判定从传感器输出的信号的波形是否正常。

专利文献1：日本特开2017-033470号公报

发明内容

在专利文献1中公开的诊断系统将由传感器检测出的信号的检测值归一化，通过非分层聚类分析法对归一化后的检测值进行分析，生成波形的正常模型。非分层群集分析法将作为分析对象的数据分类至任意数量的聚类。因此，根据向聚类的分类方法，有时分析结果会出现偏差。因此，在专利文献1所公开的诊断系统中，是基于有可能出现偏差的分析结果来生成正常模型。因此，存在难以将正常模型的精度保持得高的问题。

另外，专利文献1所公开的诊断系统对由机械设备上的传感器检测的波形的检测值进行归一化处理，通过非分层聚类分析法对归一化后的检测值进行分析，基于分析结果生成波形的正常模型。因此，存在用于生成波形的正常模型的处理耗费工夫的问题。

如上所述，在专利文献1所公开的诊断系统中，存在难以将波形的正常模型的精度保持得高，另外，用于生成波形的正常模型的处理耗费工夫的问题。因此，存在难以基于波形的正常模型简易地生成高精度的学习用数据的课题。

本发明解决该课题，其目的在于提供一种能够简易地生成高精度的学习用数据的数据解析装置、系统、方法以及程序。

为了实现上述目的，本发明所涉及的数据解析装置具有数据收集部和数据整理部。数据收集部对从与数据解析装置连接的仪器输入的输入信号进行收集。数据整理部去除由数据收集部收集到的输入信号所包含的波形中出现频率低于基准的波形。数据整理部对输入信号所包含的波形中出现频率高于基准的波形进行收集而生成学习用数据。

发明的效果

根据本发明，通过从输入信号所包含的波形去除出现频率低于基准的波形，能够简易地生成高精度的学习用数据。

附图说明

图1是实施方式中的数据解析装置的概要图。

图2是表示实施方式中的数据解析装置的硬件结构的一个例子的框图。

图3A是表示实施方式中的从输入信号剪切波形的方法的概要的图。

图3B是用于说明实施方式中的剪切出的波形数据的分组的方法的一个例子的图。

图3C是表示实施方式中的剪切出的波形数据的分组的一个例子的图。

图3D是用于说明实施方式中的波形数据的删除的图。

图4是实施方式中的学习模式处理的流程图。

图5是实施方式中的诊断模式处理的流程图。

具体实施方式