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[发明专利]学习装置、异状检测装置及异状检测方法-CN202080107681.5在审
发明人： 远山泰弘 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：学习装置具有：训练时序数据取得部(101A)，其将由在与监视对象装置相同或同种类的对象装置设置或在所述对象装置的附近设置的传感器取得的训练时序数据和所述对象装置的设定参数数据相关联地进行收集，或将该训练时序数据和与所述对象装置相关的环境数据相关联地进行收集；片段集合生成部(102)，其将所述训练时序数据分割为在所述训练时序数据所表示的波形中表现出包含从第1值向第2值的攀升及从所述第2值向所述第1值的下降这两者在内的动作状态的部分时序数据即训练片段，生成具有多个训练片段的片段集合；片段集合排序部(103)，其使用所述设定参数数据或所述环境数据，将所生成的片段集合所包含的所述多个训练片段以类似的训练片段为单位而汇总地分类为至少1个类似片段集合；以及标本片段生成部(104)，其根据所述至少1个类似片段集合所包含的多个训练片段而生成表示所述对象装置的动作的正常区域的标本片段。
学习装置异状检测方法

[发明专利]电梯的故障诊断装置-CN202080106615.6在审
发明人：古谷史郎;志贺谕;长德典宏;远山泰弘 -专利权人：三菱电机楼宇解决方案株式会社
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： B66B5/00 文献下载
摘要：提供一种电梯的故障诊断装置，其能够提高对装置发生故障的预兆的检测精度。电梯的故障诊断装置具备：结构模型部，其针对每个装置取得安装于电梯的装置的检测器检测出的多个检测值的信息，使用多个检测值和结构模型来运算作为对象的装置的结构模型的结构参数；时间模型部，其使用时间模型和由结构模型部运算出的结构参数来运算作为对象的装置的时间模型的时间参数；阈值生成部，其使用由时间模型部运算出的时间参数来生成与时间参数对应的作为对象的装置的阈值；以及预兆诊断部，其使用由结构模型部运算出的结构参数以及由时间模型部运算出的时间参数中的任意一方和由阈值生成部生成的阈值，来诊断作为对象的装置是否存在发生故障的预兆。
电梯故障诊断装置

[发明专利]电梯的制动装置异常诊断系统-CN201880098453.9有效
发明人： 远山泰弘;阪田恒次;志贺谕 -专利权人：三菱电机株式会社;三菱电机楼宇解决方案株式会社
申请日： 2018-10-19 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： B66B5/00 文献下载
摘要：本发明的目的在于提供能够根据诊断为异常的阈值为未知的数据来诊断制动装置(11)的异常的制动装置异常诊断系统(1)。制动装置异常诊断系统(1)具备观测部(28)、转换部(31)、学习部(32)和判定部(33)。观测部(28)在制动装置(11)动作时，取得与制动装置(11)的动作有关的动作数据。转换部(31)将动作数据转换为与制动装置(11)的故障现象对应的状态数据。学习部(32)使用状态数据，通过有教师学习法或无教师学习法来学习制动装置(11)的异常的诊断模型。判定部(33)根据转换部(31)对观测部(28)在学习部(32)的学习之后所取得的动作数据进行转换而得到的状态数据，基于诊断模型来判定制动装置(11)的异常。
电梯制动装置异常诊断系统

[发明专利]电梯的制动装置劣化预测系统-CN201880098621.4有效
发明人： 远山泰弘;阪田恒次;志贺谕 -专利权人：三菱电机株式会社;三菱电机楼宇解决方案株式会社
申请日： 2018-10-19 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： F16D66/00 文献下载
摘要：本发明的目的在于，提供能够高精度地预测制动装置(11)的劣化时期的制动装置劣化预测系统(1)。制动装置劣化预测系统(1)具有观测部(28)、转换部(31)、生成部(34)和预测部(35)。观测部(28)在制动装置(11)进行动作时，取得与制动装置(11)的动作有关的动作数据。转换部(31)将动作数据转换成表示每个预先设定的时间单位的制动装置(11)的劣化的指标数据。生成部(34)生成包含表示长期变化的倾向的趋势成分和表示周期变化的周期成分的劣化模型，作为表示指标数据所示的劣化相对于时间的变化的模型。预测部(35)根据劣化模型预测制动装置(11)的劣化时期。
电梯制动装置预测系统

[发明专利]钢丝绳探伤装置-CN202180009627.1在审
发明人：吉冈孝;堀友实;增崎隆彦;福井孝太郎;谷口贵耶;远山泰弘;小部敬纯 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2021-01-15 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G01N27/83 文献下载
摘要：在钢丝绳探伤装置中，磁化器发生经过钢丝绳的一部分的磁通。磁传感器发生与磁通之中的从钢丝绳泄漏的泄漏磁通对应的信号作为传感器信号。滤波器部抽出传感器信号的频率分量。运算部抽出基于构成频率分量的多个值的多个特征量。学习部通过使向关于多个特征量和包含于钢丝绳的线材的状态的相关关系进行了机器学习的学习完毕的学习模型输入多个特征量时的学习模型执行运算处理，判定包含于钢丝绳的线材有无损伤。
钢丝绳探伤装置

[发明专利]缆绳探伤装置-CN202080074075.8在审
发明人：吉冈孝;堀友实;增崎隆彦;福井孝太郎;谷口贵耶;远山泰弘;小部敬纯 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2020-10-15 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G01N27/83 文献下载
摘要：缆绳探伤装置包含磁化器、磁传感器和控制部。磁化器产生通过缆绳的一部分的磁通。磁传感器产生与磁通中的从缆绳泄漏的漏磁通对应的信号作为传感器信号。控制部包含滤波部和处理部。控制部对传感器信号进行处理。滤波部提取传感器信号的频率成分。处理部根据滤波部提取出的频率成分的分布，判定缆绳中包含的绳股有无损伤。
缆绳探伤装置

[发明专利]异常原因推定装置、异常原因推定方法及程序-CN201980089324.8在审
发明人： 远山泰弘 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2019-01-21 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：异常原因装置(1)具有：传感器数据取得部(6)，其从在对象仪器设置的传感器取得传感器数据；异常倾向检测部(8)，其通过将由传感器数据取得部(6)取得的传感器数据与表示传感器数据的正常值区域的正常模型进行比较，从而对传感器数据的异常倾向进行检测；以及异常原因推定部(9)，其通过将由异常倾向检测部(8)检测出的异常倾向与使过去的传感器数据的异常倾向和对象仪器的异常原因相关联的异常原因模型进行比较，从而对对象仪器的异常原因进行推定。
异常原因推定装置方法程序

[发明专利]机器分类装置-CN201680082718.7有效
发明人： 远山泰弘 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2016-02-29 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：数据取得部(101)从机器分类指标数据库(201)取得机器分类指标数据。分类指标定量化部(102)将包含于机器分类指标数据中的定性数据转换成表示定性数据之间的相似度的定量数据。机器分类部(103)使用定量数据，以机器为单位对设备进行分类。
机器分类装置

[发明专利]部件倾向信息控制装置、部件倾向信息控制方法以及维护终端的显示控制装置-CN201780096799.0在审
发明人： 远山泰弘 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2017-11-22 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：具有：部件信息存储部(101)，其存储设备中使用的部件的部件信息；指标计算部(103)，其根据部件信息，计算作为部件的维护或库存确保的优先度的优先度指标；以及输出信息控制部(104)，其使用优先度指标生成并输出部件倾向信息，该部件倾向信息以能够按照每个部件比较部件的维护或库存确保的优先度的方式进行表示。
部件倾向信息控制装置方法以及维护终端显示

[发明专利]不良状况要因推定装置及不良状况要因推定方法-CN201780085513.9在审
发明人： 远山泰弘 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2017-02-09 - 公布日： 2019-09-17 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明的不良状况要因推定装置的特征在于，具备：数据收集部，其对构成设备的仪器的类别数据进行收集；相关性计算部，其对包含通过所述数据收集部收集到的类别数据在内的数据的相关性的指标进行计算；数据提取部，其基于通过所述相关性计算部计算出的相关性的指标的变化，将包含所述类别数据的数据的组合提取为与不良状况相关的数据；以及因果关系推定部，其从与所述与不良状况相关的数据关联的数据中，提取被推定为不良状况要因的数据。通过这样的结构，能够检测在现有技术中不能检测出的不良状况。
不良状况类别数据数据收集部推定装置计算部数据提取部数据关联因果关系推定部检测推定

[发明专利]信息处理装置及信息处理方法-CN201580073632.3有效
发明人： 远山泰弘 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2015-01-21 - 公布日： 2018-08-28 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：信息处理装置(101)具有：设定部(105)，其根据上限值和下限值设定表示由时间序列信号构成的监视对象数据的正常值范围的正常区域；判定部(107)，其判定监视对象数据是否偏离正常区域，在判定为偏离时输出判定为监视对象数据偏离正常区域的时刻即判定时刻；以及检测部(108)，其根据表示已知的监视对象数据中的由正常值的信号构成的多个学习数据的平均值与监视对象数据之差的偏离度，检测比从判定部(107)输入的判定时刻靠前且监视对象数据开始显示出异常的开始时刻。因而能够更准确地求出信号开始显示出异常的时刻。
信息处理装置方法

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