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1. 发明专利

JP6965798B2 制御システムおよび制御方法有权
公开(公告)号：JP6965798B2
公开(公告)日：2021-11-10
申请号：JP2018044474
申请日：2018-03-12
申请人：オムロン株式会社
发明人：阿部裕 , 川ノ上真輔 , 宮本幸太 , 上山勇樹
IPC分类号： G05B23/02

2. 发明专利

JP2020067730A 制御システムおよび制御方法审中-公开
公开(公告)号：JP2020067730A
公开(公告)日：2020-04-30
申请号：JP2018198963
申请日：2018-10-23
申请人：オムロン株式会社
发明人：徳隆宏 , 宮本幸太
IPC分类号： G05B23/02 , H03M7/30 , G06N20/00
摘要：【課題】異常監視処理に加えて、生データの保存をより効率的に実現できる構成が要望されている。【解決手段】制御システムは、データセットを単位区間毎に生成する生成部と、データセットに基づいて特徴量データを生成する特徴抽出部と、学習データを参照して、特徴量データの学習データに対する外れ度合いを示すスコアを算出するスコア算出部とを含む。特徴量データおよびスコアは、データセットの圧縮結果として出力される。制御システムは、圧縮結果に含まれるスコアに応じて決定されるクラスに対応するパターンデータを選択するとともに、当該圧縮結果に含まれる特徴量データを用いて調整した上で、当該圧縮結果に対応するデータセットの時間的変化として復元する復元部を含む。【選択図】図3

3. 发明专利

JP2022001399A ねじ締め装置审中-公开
公开(公告)号：JP2022001399A
公开(公告)日：2022-01-06
申请号：JP2020107262
申请日：2020-06-22
申请人：オムロン株式会社
发明人：杉岡真行 , 月川正善 , 宮本幸太 , 土川健斗 , 坂元佑気
IPC分类号： B25B23/14 , B23P19/06
摘要：【課題】ねじ締めによって発生するねじの軸力を推定する。【解決手段】制御部(31)は、ねじを締める回転方向に、回転軸サーボモータ(10)の発生する所定のトルクをねじに与えた後、トルクを解放する。そして、制御部(31)は、トルクを解放することによって発生する回転軸サーボモータ(10)の回転位置の変動に基づいて、締結されたねじの軸力を推定する。【選択図】図1

4. 发明专利

JP2021012096A 異常検知装置、異常検知方法、異常検知装置の制御方法、及び制御プログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2021012096A
公开(公告)日：2021-02-04
申请号：JP2019126226
申请日：2019-07-05
申请人：オムロン株式会社
发明人：宮本幸太 , 木村克行 , 土川健斗 , 月川正善 , 友定仁 , 川ノ上真輔
IPC分类号： F16H7/00 , H02P29/024 , G01M13/023
摘要：【課題】ベルト&プーリ機構におけるベルトの異常を、センサを付加することなく検知し得る異常検知装置を実現する。【解決手段】異常検知装置(100)は、無端ベルト(240)を駆動するモータ(220)の、トルクを示すトルク信号の周期における平均値である第1特徴量と、トルク信号の当該周期における変動の大きさを示す変動パラメタである第2特徴量とから異常度スコアを算出し、異常度スコアが所定の閾値を超えると、無端ベルトの状態が異常であると判定する。【選択図】図1

5. 发明专利

JP2019159697A 制御システムおよび制御方法审中-公开
公开(公告)号：JP2019159697A
公开(公告)日：2019-09-19
申请号：JP2018044474
申请日：2018-03-12
申请人：オムロン株式会社
发明人：阿部裕 , 川ノ上真輔 , 宮本幸太 , 上山勇樹
IPC分类号： G05B23/02
摘要：【課題】制御装置側で信頼性のある機械学習による異常検知を実施することができる環境を提供する。【解決手段】制御装置100は、制御対象の制御にかかる演算処理部150と、制御対象に関連付けられたデータの収集処理を実行する収集部と、制御対象の状態の監視処理を実行する監視処理部と、を備え、監視処理部は、収集されるデータから、特徴量を生成する特徴量生成処理を実行する特徴量生成部174と、生成される特徴量と、機械学習の結果に基づき設定される制御対象に生じる異常の検知に適した異常検知パラメータ136とを用いて、制御対象に生じる異常を検知する異常検知処理を実行する検知部140とを備える。情報処理装置200は、制御装置からの制御対象に関連付けられたデータを用いて、監視処理のエミュレーション2260を実行する。【選択図】図4

6. 发明专利

JP2020193649A 異常検知装置审中-公开
公开(公告)号：JP2020193649A
公开(公告)日：2020-12-03
申请号：JP2019098604
申请日：2019-05-27
申请人：オムロン株式会社
发明人：木村克行 , 宮本幸太
IPC分类号： B23Q3/06 , B23Q7/04 , B25J19/06 , F15B20/00
摘要：【課題】温度の影響を低減し、適切に異常を検知可能な異常検知装置を実現する。【解決手段】異常検知装置(6)は、エアシリンダ(5)を有する駆動装置の異常を検知する異常検知装置であって、エアシリンダ(5)が有するピストン(531)の押し出しに要する押出時間および引き戻しに要する引戻時間を取得する動作時間取得部(611)と、前記押出時間と前記引戻時間との比に基づいて、前記駆動装置の異常を検知する異常検知部(615)とを備える。【選択図】図1

7. 发明专利

JP2019159902A 異常検知システム、サポート装置およびモデル生成方法审中-公开
公开(公告)号：JP2019159902A
公开(公告)日：2019-09-19
申请号：JP2018046673
申请日：2018-03-14
申请人：オムロン株式会社
发明人：川ノ上真輔 , 宮本幸太 , 服部玲子 , 広橋佑紀
IPC分类号： G05B23/02
摘要：【課題】実運用前により精度の高い異常検知モデルを生成できる技術を提供する。【解決手段】異常検知システムのモデル生成部20は、状態値格納部14から提供される状態値から複数の特徴量を生成する手段22と、生成された複数の特徴量のうち1または複数の特徴量の組合せを選択する手段24と、選択された組合せの特徴量のデータ系列の少なくとも一部と、統計的に生成された仮想の特徴量のデータ系列とからなる追加学習データセットを生成する手段26と、追加学習データセットを用いて、選択された組合せの特徴量に対応するモデルの検知精度を評価する手段28とを含む。【選択図】図1

8. 发明专利

JP2018047948A 測定ユニット、包装機、及び測定方法审中-公开
公开(公告)号：JP2018047948A
公开(公告)日：2018-03-29
申请号：JP2016186088
申请日：2016-09-23
申请人：オムロン株式会社
发明人：宮本幸太 , 鶴田浩輔 , 服部玲子 , 太田雄也
IPC分类号： B65B41/00
摘要：【課題】フィルムロールから繰り出されるフィルムの残量を簡易な構成で測定可能にする技術を提供する。【解決手段】本発明の一側面に係る測定ユニット10は、フィルムロール20から繰り出されるフィルム21の残量を測定するための測定ユニットであって、前記フィルムロールに向けて光を照射し、照射した当該光が前記フィルムロールに当たるか否かによって、前記フィルムロールのロール径が所定長になったことを検知可能に構成された光照射センサ11と、前記フィルムロールのロール径が所定長になったことを前記光照射センサにより検知したときに、当該所定長から前記フィルムロールにおける前記フィルムの残りの長さを特定し、特定した前記フィルムの残りの長さと前記フィルムの繰り出し速度から前記フィルムがなくなるまでの時間を算出する制御装置12と、を備える。【選択図】図1

9. 发明专利

JP6295724B2 太陽電池の評価装置、評価方法及び、太陽光発電システム有权
公开(公告)号：JP6295724B2
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：JP2014039237
申请日：2014-02-28
申请人：オムロン株式会社
发明人：宮本幸太 , 中井琢也 , 鶴田浩輔
IPC分类号： G05F1/67 , H02S50/00

10. 发明专利

JP2021089653A 予測システム、情報処理装置および情報処理プログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2021089653A
公开(公告)日：2021-06-10
申请号：JP2019220426
申请日：2019-12-05
申请人：オムロン株式会社
发明人：宮本幸太 , 川ノ上真輔
IPC分类号： G05B23/02
摘要：【課題】予測モデルをより効率的に生成できる手法を提供する。【解決手段】予測システムは、制御演算を実行する制御演算部と、実績値を予測モデルに入力することで予測値を取得する予測値取得部と、予測モデル生成部とを含む。予測モデル生成部は、予測モデルの生成に用いられる学習用サンプルに関連付けられる複数の状態値のうち、学習用サンプルに対する重要度に基づいて、1または複数の状態値を説明変数として決定する手段と、探索区間に含まれる区間を順次異ならせて、決定された説明変数による予測精度を評価することで、予測に用いる区間を決定する手段と、決定された説明変数および決定された区間の条件下で、予測モデルを規定するモデルパラメータを順次異ならせて、各モデルパラメータにより規定される予測モデルについて複数の指標を評価することで、予測モデルを規定するためのモデルパラメータを決定する手段とを含む。【選択図】図1

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