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公开(公告)号：CN118575168A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202280088711.1
申请日：2022-02-02
Applicant: 三菱电机株式会社
Abstract: 仪器状态监视装置(1)具有：特征量提取部(11)，其从表示监视对象的仪器的状态的运转数据，提取与仪器的状态相关的特征量数据；数据变换部(12)，其将从运转数据提取出的特征量数据，变换为进行仪器的状态监视的运转环境中的不依赖于仪器的运转模式的特征量空间内的判定用数据；判定部(13)，其基于对表示特征量空间中的判定范围的特征量分布和判定用数据进行比较得到的结果，判定仪器的状态；以及输出部(14)，其输出仪器的状态的判定结果。
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公开(公告)号：CN117794805A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202180100911.X
申请日：2021-08-02
Applicant: 三菱电机株式会社
Abstract: 正侧面位置估计部(1603)在检测到在列车的行驶中产生了干扰由列车进行的通信的干扰波的情况下，将位于干扰波的产生源的位置的正侧面方向的位置估计为估计正侧面位置。特征提取部(1604)提取在产生了干扰波的干扰波产生期间由列车计测出的接收功率值即计测接收功率值的特征。候选距离提取部(1605)从学习数据中提取估计接收功率值的特征与计测接收功率值的特征相符的候选距离作为提取候选距离，该学习数据示出干扰波的产生源的位置与估计正侧面位置之间的距离的候选即多个候选距离，并且按照每个候选距离示出估计为在干扰波的产生源的位置与估计正侧面位置之间的距离为该候选距离的情况下列车所计测的估计接收功率值的特征。产生源位置估计部(1606)将从估计正侧面位置分开提取候选距离的位置估计为干扰波的产生源的位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109716251A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201680089140.8
申请日：2016-09-15
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 栗山俊通
IPC: G05B23/02
Abstract: 运转状态分类装置具有：分类对象数据生成部(11)，其根据从设备收集的多个传感器数据生成分类对象数据；分割候选选定部(12)，其选定如下边界线作为分割候选，所述边界线是对分类对象数据生成部(11)生成的分类对象数据的值域进行分割时的候选；连结密度计算部(13)，其按照分割候选选定部(12)选定的每个分割候选，计算表示通过该分割候选进行分割后的分类对象数据间的收集时刻的接近度的连结密度；以及分类部(14)，其使用连结密度计算部(13)计算出的连结密度，从分割候选中提取在运转状态的分类中利用的分割候选，在该提取出的分割候选处，对分类对象数据的值域进行分割，按照每个运转状态进行分类。
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公开(公告)号：CN116601444A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202080107862.8
申请日：2020-12-23
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 栗山俊通
IPC: F25B49/02
Abstract: 设备状态监视装置(1)将表示设备的状态值的多个实测数据投影到无量纲空间，根据被投影到无量纲空间的多个实测数据估计设备的状态的分布，该无量纲空间用共同的形状表示多个显示形状，该多个显示形状分别示出表示设备的正常状态的多个正常信息。进而，根据无量纲空间中的表示设备的正常状态的实测数据与表示正常信息的显示形状之间的关系，对无量纲空间中的正常信息和实测数据中的双方或任意一方进行校正。
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公开(公告)号：CN115552345A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202080100591.3
申请日：2020-05-28
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 栗山俊通
Abstract: 设备状态监视装置(1)具有：特征量提取部(11)，其提取对设备的状态进行测量而得到的运转数据的特征量；运转模式判定部(12)，其判定对设备的运转数据进行测量时的设备的运转模式是对设备的状态的判定范围进行了学习的学习完成模式，还是没有学习的未学习模式；特征量校正部(13)，其基于设备的运转模式和运转数据的特征量之间的关系，以与学习完成模式相对应的方式对与判定为未学习模式的运转模式相对应的运转数据的特征量进行校正；以及设备状态判定部(14)，其基于设备的运转数据的特征量及设备的状态的判定范围，对设备的状态进行判定。
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