[發(fā)明專利]事件估計系統(tǒng)和事件估計方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011096012.0 | 申請日： | 2020-10-14 |
| 公開（公告）號： | CN112677147A | 公開（公告）日： | 2021-04-20 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 橫矢剛;足立勝 | 申請（專利權(quán)）人： | 株式會社安川電機 |
| 主分類號： | B25J9/16 | 分類號： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 北京東方億思知識產(chǎn)權(quán)代理有限責任公司 11258 | 代理人： | 金英花 |
| 地址： | 日本*** | 國省代碼： | 暫無信息 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 事件 估計 系統(tǒng) 方法 | ||
1.一種事件估計系統(tǒng)，包括上位設(shè)備以及一個或多個下位控制器，
所述下位控制器具有：
工作信息獲取部，獲取與所述下位控制器連接的控制對象設(shè)備的工作信息；
異常估計部，基于所述工作信息來估計有無異常；
工作信息保持部，保持一定期間的所述工作信息；以及
工作信息發(fā)送部，基于估計出的所述異常的有無，將與該異常的有無的估計相關(guān)的所述工作信息發(fā)送給所述上位設(shè)備，
所述上位設(shè)備具有：
工作信息接收部，從所述下位控制器接收所述工作信息；以及
事件估計部，根據(jù)所述異常的有無進行動作，估計事件，所述事件估計部具有上位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述上位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將所述工作信息作為輸入，將事件信息作為輸出。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的事件估計系統(tǒng)，其中，
所述工作信息保持部將輸入到所述異常估計部的所述工作信息至少保持直到從所述異常估計部輸出異常信息為止的期間。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的事件估計系統(tǒng)，其中，
在所述下位控制器中獲取所述工作信息速度比在所述上位設(shè)備中接收所述工作信息的速度快。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的事件估計系統(tǒng)，包括多個所述下位控制器，
所述上位設(shè)備還具有：
工作信息追加接收部，基于所述事件信息從與接收到所述工作信息的所述下位控制器不同的其他所述下位控制器追加接收所述工作信息；以及
第二事件估計部，具有第二上位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述第二上位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將關(guān)于多個所述下位控制器的多個所述工作信息作為輸入，并輸出第二事件信息。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的事件估計系統(tǒng)，其中，所述上位設(shè)備還具有：
工作信息追加接收部，基于所述事件信息從所述下位控制器追加接收與已接收的所述工作信息不同的所述工作信息；以及
第二事件估計部，具有第二上位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述第二上位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將追加接收到的所述工作信息作為輸入，并輸出第二事件信息。
6.根據(jù)權(quán)利要求4或5所述的事件估計系統(tǒng)，其中，
所述工作信息保持部將輸入到所述異常估計部的所述工作信息至少保持直到從所述上位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出事件信息為止的期間。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的事件估計系統(tǒng)，其中，
在所述下位控制器中獲取所述工作信息速度比在所述上位設(shè)備中接收所述工作信息的速度快。
8.根據(jù)權(quán)利要求1至5中任一項所述的事件估計系統(tǒng)，其中，
所述異常估計部具有下位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述下位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將所述工作信息的至少一部分作為輸入，將異常信息作為輸出。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的事件估計系統(tǒng)，其中，
所述上位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模大于所述下位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的事件估計系統(tǒng)，其中，所述上位設(shè)備具有：
學習部，具有學習用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，基于所述事件信息來進行所述學習用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學習，所述學習用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將所述工作信息作為輸入，將所述異常信息作為輸出；以及
更新部，基于已學習完的所述學習用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來更新所述下位控制器的所述下位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的事件估計系統(tǒng)，其中，
所述更新部當由已學習完的所述學習用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行的估計的精度提高時，所述更新部更新所述下位控制器的所述下位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
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