“涩谷久惠”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果7个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]异常检测系统、异常检测系统的异常检测方法及异常检测系统的记录介质-CN202210902862.8在审
发明人：冈惠子;国眼阳子;涩谷久惠;佐佐木规和;户仓伯之;平友恒;绪方英治 -专利权人：日立环球生活方案株式会社
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2023-02-21 - 主分类号： F24F11/38 文献下载
摘要：本发明提供一种异常检测系统，其能够检测由室外机和室内机构成的空调设备的异常，确定该异常原因，确定哪个设备发生了异常。从多个传感器取得与多个设备相关的多个测定值，选择与该设备种类相关的传感器的测定值，基于选择出的值来计算统计值，按照多个设备种类中的每一个，基于计算出的多个统计值，计算表示特征量空间内的位置的特征量集，在处于学习中的情况下，将特征量集作为正常数据登记于特征量空间，在学习后的监视状态的情况下，基于特征量集与正常数据的偏离，判断有无异常，在判断为异常的情况下，从多个设备种类中，将规定的设备种类确定为发生了异常的设备种类，从作为规定的设备种类的1个以上的设备中确定发生了异常的设备。
异常检测系统方法记录介质

[发明专利]异常诊断装置和异常诊断方法-CN202110436756.0有效
发明人：国眼阳子;冈惠子;涩谷久惠;马场宣明;佐佐木规和;户仓伯之;平友恒;绪方英治 -专利权人：日立环球生活方案株式会社
申请日： 2021-04-22 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： F24F11/38 文献下载
摘要：本发明提供一种异常诊断装置和异常诊断方法，具有：数据种类存储部(124)，其保存有判断运转数据(101)是性能信息还是设备运转条件信息的数据种类信息；学习数据存储部(118)，其保存有预先学习运转数据(101)而得的判断运转数据(101)是异常还是正常的学习数据；和学习数据追加部(126)，其对于新获取的运转数据(101)，在被判断为异常的运转数据(101)是运转条件信息的情况下，基于学习数据存储部(118)所保存的学习数据与新运转数据(101)的比较，将适合作为学习数据的新运转数据(101)作为新的学习数据追加保存于学习数据存储部(118)。根据本发明，能够提高设备的异常诊断中的精度。
异常诊断装置方法

[发明专利]异常诊断装置及异常诊断方法-CN201910667849.7有效
发明人：国眼阳子;冈惠子;涩谷久惠;马场宣明;佐佐木规和;户仓伯之;平友恒 -专利权人：日立环球生活方案株式会社
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G01M99/00 文献下载
摘要：本发明提供能够提高设备的异常诊断中的精度的异常诊断装置及异常诊断方法。该异常诊断装置具有：数据类别存储部，其存放有数据类别信息，该数据类别信息用于判定从设备获取到的运转数据是来源于设备本身的性能的信息即性能以及与设备的运转相关的信息即运转条件中的哪一种；学习数据存储部，其存放有学习数据，该学习数据是预先学习运转数据而得到的结果，用于判定运转数据是异常还是正常；异常判定部，其从设备获取新获取到的运转数据即新运转数据，以学习数据为基础来判定该新运转数据是异常还是正常；以及学习数据追加部，若判定为异常的新运转数据是与运转条件相关的信息，则该学习数据追加部基于新运转数据而追加学习数据。
异常诊断装置方法

[发明专利]异常检测装置以及异常检测方法-CN202080044178.X在审
发明人： 涩谷久惠;野田统治郎;宫部升三;柏拓贵 -专利权人：株式会社日立电力解决方案
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明的目的在于，在基于多个时间序列传感器信号的异常检测中，在维持异常检测灵敏度的同时，能够进行异常测度计算、聚类以及高速的处理。为了达成上述目的，在异常检测装置中，对所指定的学习期间的特征向量进行聚类而将属于各簇的特征向量调整为固定数，根据新提取出的特征向量来选择1个簇，基于使用属于选择出的簇的全部特征向量计算出的基准向量来计算出异常测度。
异常检测装置以及方法

[发明专利]异常检测系统、异常检测方法以及存储装置-CN201910536977.8有效
发明人：冈惠子;涩谷久惠;国眼阳子;马场宣明;佐佐木规和;关谷祯夫;平友恒;户仓伯之 -专利权人：日立环球生活方案株式会社
申请日： 2019-06-20 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： F24F11/38 文献下载
摘要：本发明的异常检测系统具有：数据库，其保管表示与空调机制冷剂相应的空调机能力的多个运算式；以及处理装置，其使用从检测空调机的状态的传感器获取的传感器信号来进行信息处理。处理装置具有：第一处理部，其针对传感器信号从数据库中选择多个表示与空调机制冷剂相应的空调机能力的运算式并计算能力值，将该能力值视为正常数据而进行学习；以及第二处理部，其针对在与第一处理部对空调机的学习期间不同的期间获取的传感器信号，选择多个表示与空调机制冷剂相应的空调机能力的运算式并计算能力值，根据学习的正常能力值数据来进行异常检测，在第二处理部检测出异常的情况下，确定异常相关能力值，输出与其异常状态有关的信息。
异常检测系统方法以及存储装置

[发明专利]异常检测方法及异常检测系统-CN200980154732.3有效
发明人：前田俊二;涩谷久惠 -专利权人：株式会社日立制作所
申请日： 2009-10-29 - 公布日： 2011-12-14 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：(1)着眼于数据间的类似度，生成由正常事例组成的紧凑的学习数据，(2)根据类似度和有无异常，在学习数据上追加新数据，(3)从学习数据中删除设备的警报发生区间，(4)用子空间法对随时更新的学习数据进行模型化，根据观察数据和子空间的距离关系，检测异常候补，(5)对以事件信息为对象的解析进行组合，从异常候补中检测异常，(6)根据学习数据的使用频度分布，求出观察数据的乖离度，确定观察数据的异常要素(传感器信号)。
异常检测方法系统

[发明专利]异常检测方法及系统-CN200980130579.0有效
发明人：前田俊二;涩谷久惠 -专利权人：株式会社日立制作所
申请日： 2009-05-29 - 公布日： 2011-06-29 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：提供一种能够允许学习数据的完整性和混入异常，在工厂等的设备中，能够早期、高精度地发现异常的方法及其系统。为实现上述目的，本发明，(1)着眼于时间性的数据的举动，沿时间把轨迹划分为类。(2)对于划分后的类组在子空间中进行模型化，计算偏移值作为候补。(3)把学习数据作为参考充分应用(比较、参照等)，掌握随时间变化、环境变动、维护(更换部件)、运转状态引起的状态转移。(4)模型化是抽出N个(N＝0，1，2，......)数据的回归分析法或投影距离法等子空间法(例如在N＝1时，考虑混入了1个异常数据，将其去除进行模型化)、或者局部子空间法。此外，回归分析法中的直线拟合相当于最低次的回归分析。
异常检测方法系统