预测装置、预测方法及程序与流程

技术特征：
1.一种预测装置，其具备：数据获取部，获取表示设备的运转状态的运转数据；概率密度估计部，估计所述运转数据的概率密度；及异常预测部，根据所述运转数据的概率密度的估计结果及第1预测模型，预测在所述设备中是否发生异常。2.根据权利要求1所述的预测装置，其中，所述概率密度估计部通过变分贝叶斯法估计所述概率密度。3.根据权利要求1或2所述的预测装置，其中，所述概率密度估计部按所述设备的运行模式估计所述运转数据的概率密度，所述异常预测部根据按所述运行模式的概率密度的估计结果及按所述运行模式的第2预测模型，按所述运行模式进行异常发生的预测。4.根据权利要求3所述的预测装置，其中，所述设备为旋转机械，所述概率密度估计部根据所述设备的输出及转速分辨所述运行模式。5.根据权利要求3或4所述的预测装置，其中，所述概率密度估计部估计所述运转数据的概率密度及按所述运行模式的所述运转数据的概率密度，所述异常预测部根据所述运转数据的概率密度的估计结果及所述第1预测模型预测在所述设备中是否发生异常，并且根据按所述运行模式的概率密度的估计结果及所述第2预测模型，按所述运行模式进行异常发生的预测。6.根据权利要求5所述的预测装置，其还具备：可靠度计算部，根据所述异常预测部的预测及是否发生了相对于该预测的所述异常的实绩，计算所述预测的可靠度，所述可靠度计算部按照基于所述第1预测模型及所述第2预测模型各自的预测值的每个组合计算所述可靠度。7.根据权利要求1或2所述的预测装置，其还具备：预测模型制作部，制作预测模型，所述预测模型根据建立对应关联有从规定期间中的所述运转数据估计出的所述概率密度的估计结果及表示在获取了所述运转数据的设备中在所述规定期间内是否发生了异常的信息的学习数据，预测在该设备中是否发生所述异常。8.一种预测装置，其具备：数据获取部，获取表示设备的运转状态的运转数据；概率密度估计部，估计所述运转数据的概率密度；及预测模型制作部，制作预测模型，所述预测模型根据建立对应关联有从规定期间中的所述运转数据估计出的所述概率密度的估计结果及表示在获取了所述运转数据的设备中在所述规定期间内是否发生了异常的信息的学习数据，预测在该设备中是否发生所述异常。9.一种预测方法，其中，预测装置具有：
获取表示设备的运转状态的运转数据的步骤；估计所述运转数据的概率密度的步骤；及根据所述运转数据的概率密度的估计结果及预测模型，预测在所述设备中是否发生异常的步骤。10.一种程序，其使计算机作为如下机构而发挥作用：获取表示设备的运转状态的运转数据的机构；估计所述运转数据的概率密度的机构；及根据所述运转数据的概率密度的估计结果及预测模型，预测在所述设备中是否发生异常的机构。

技术总结
本发明提供一种预测系统，其不受设备个体差的影响而预测在设备中是否发生规定的事件。预测系统具备：数据获取部，获取表示设备的运转状态的运转数据；概率密度估计部，估计所述运转数据的概率密度；及异常预测部，根据所述运转数据的概率密度估计结果及预测模型，预测在所述设备中是否发生异常。在所述设备中是否发生异常。在所述设备中是否发生异常。


技术研发人员：若杉一幸 森田克明 安藤纯之介 石田一郎
受保护的技术使用者：三菱重工发动机和增压器株式会社
技术研发日：2020.05.29
技术公布日：2022/8/26