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公開番号2025112133
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-31
出願番号2024006238
出願日2024-01-18
発明の名称状態推定方法、状態推定装置、コンピュータプログラム及び機械学習方法
出願人株式会社日本製鋼所
代理人個人,個人
主分類B29B 7/72 20060101AFI20250724BHJP(プラスチックの加工;可塑状態の物質の加工一般)
要約【課題】押出機の異常の有無、又は異常度を、その機種、運転方法、原料の違いに関わらず、判定することができる状態推定方法を提供する。
【解決手段】押出機の状態に関連する物理量データを取得し、前記物理量データ又は該物理量データに基づく特徴量が入力された場合、前記押出機の状態を示す情報を出力する機械学習モデルに、取得した前記物理量データ又は該物理量データに基づく特徴量を入力することにより、前記押出機の状態を判定する。
【選択図】図7
特許請求の範囲【請求項１】
押出機の状態に関連する物理量データを取得し、
前記物理量データ又は該物理量データに基づく特徴量が入力された場合、前記押出機の状態を示す情報を出力する機械学習モデルに、取得した前記物理量データ又は該物理量データに基づく特徴量を入力することにより、前記押出機の状態を判定する
状態推定方法。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記機械学習モデルは、
前記物理量データと、該押出機の設定値若しくは前記押出機の静的特性を示すデータとが入力された場合、又は前記物理量データと、該押出機の設定値若しくは前記押出機の静的特性を示すデータとに基づく特徴量が入力された場合、前記押出機の状態を示す情報を出力するモデルであり、
前記押出機の状態に関連する前記物理量データと、該押出機の設定値又は前記押出機の静的特性を示すデータとを取得し、
取得した前記物理量データと、該押出機の設定値若しくは前記押出機の静的特性を示すデータとを入力し、又は取得した前記物理量データと、該押出機の設定値若しくは前記押出機の静的特性を示すデータとに基づく特徴量を前記機械学習モデルに入力することにより、前記押出機の状態を判定する
請求項１に記載の状態推定方法。
【請求項３】
前記機械学習モデルは、
前記物理量データ又は該物理量データに基づく特徴量が入力された場合、所定状態にある前記押出機から得られる前記物理量データ又は前記特徴量を再現して出力するオートエンコーダを含み、
前記オートエンコーダに、取得した前記物理量データ又は前記特徴量を入力し、
取得した前記物理量データ又は前記特徴量と、前記オートエンコーダから出力された前記物理量データ又は前記特徴量とを比較することによって前記押出機が前記所定状態にあるか否かを判定する
請求項１に記載の状態推定方法。
【請求項４】
前記押出機の状態は、該押出機の異常状態、前記押出機の正常状態、又は前記押出機の運転状態を含む
請求項１に記載の状態推定方法。
【請求項５】
複数種類の前記物理量データに基づいて前記特徴量を算出する
請求項１に記載の状態推定方法。
【請求項６】
前記押出機は、モータ及びスクリュを有し、
前記モータ又は前記スクリュの回転速度と、トルクとに基づいて前記特徴量を算出する
請求項５に記載の状態推定方法。
【請求項７】
前記押出機は、モータ及びスクリュを有し、
前記モータの電力又は電流と、トルクとに基づいて前記特徴量を算出する
請求項５に記載の状態推定方法。
【請求項８】
前記物理量データに関連する前記押出機の設定値を取得し、
前記物理量データと、該物理量データに関連する前記設定値とに基づいて前記特徴量を算出する
請求項１に記載の状態推定方法。
【請求項９】
前記押出機は、スクリュを有し、
関連する前記物理量データ及び前記設定値は、原料供給量及び原料供給量設定値の組み合わせ、又はスクリュ速度及びスクリュ速度設定値の組合せ
を含む請求項８に記載の状態推定方法。
【請求項１０】
複数種類の前記機械学習モデルを用いて前記押出機の状態をそれぞれ判定し、各判定結果を総合して前記押出機の異常の有無又は異常度を総合判定する
請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の状態推定方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、状態推定方法、状態推定装置、コンピュータプログラム及び機械学習方法に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、スクリュ軸の入力軸部に設けられた負荷検出装置により、入力軸部に対する負荷（トルク）を検出し、検出された負荷平均値及び負荷振幅値が予め定められた正常範囲内に無いときは過負荷状態であると判定し、過負荷状態を維持している過負荷継続時間が設定時間を超えたときに、異常警報の報知及び／又はスクリュ軸の回転停止を行う技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００９－１３１９６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、押出機特有の問題として、機種によって検出値のスケールが異なるという問題がある。また同じ機種でも、運転方法や原料の違いによって検出値のスケールが異なるという問題がある。原料や運転方法が異なると、単純な閾値での異常検出が困難である。通常、異常検知のための閾値に明確な基準は無く、例えば運転経験のある熟練者によって決定される。
【０００５】
本開示の目的は、押出機の異常の有無、又は異常度を、その機種、運転方法、原料の違いに関わらず、判定することができる状態推定方法、状態推定装置、コンピュータプログラム及び機械学習方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一側面に係る状態推定方法は、押出機の状態に関連する物理量データを取得し、前記物理量データ又は該物理量データに基づく特徴量が入力された場合、前記押出機の状態を示す情報を出力する機械学習モデルに、取得した前記物理量データ又は該物理量データに基づく特徴量を入力することにより、前記押出機の状態を判定する。
【０００７】
本開示の一側面に係る状態推定装置は、押出機の状態に関連する物理量データを取得し、前記物理量データ又は該物理量データに基づく特徴量が入力された場合、前記押出機の状態を示す情報を出力する機械学習モデルに、取得した前記物理量データ又は該物理量データに基づく特徴量を入力することにより、前記押出機の状態を判定する処理を実行する処理部を備える。
【０００８】
本開示の一側面に係るコンピュータプログラムは、押出機の状態に関連する物理量データを取得し、前記物理量データ又は該物理量データに基づく特徴量が入力された場合、前記押出機の状態を示す情報を出力する機械学習モデルに、取得した前記物理量データ又は該物理量データに基づく特徴量を入力することにより、前記押出機の状態を判定する処理をコンピュータに実行させる。
【０００９】
本開示の一側面に係る機械学習方法は、押出機の状態に関連する物理量データを取得し、前記物理量データ又は該物理量データに基づく特徴量が入力された場合、前記押出機の状態を示す情報を出力する機械学習モデルを、取得した前記物理量データに基づいて生成する。
【発明の効果】
【００１０】
本開示によれば、押出機の異常の有無、又は異常度を、その機種、運転方法、原料の違いに関わらず、判定することができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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