[发明专利]诊断装置

权利要求书

1.一种诊断装置，该诊断装置诊断受测体的状态，

其特征在于，具备：

基于物理模型的诊断部，其使用根据所述受测体的物理特征预测为在所述受测体发生异常时产生的特征量来进行诊断；

基于数理模型的诊断部，其使用根据所述受测体正常时及/或异常时的信号学习到的机床学习模型，进行诊断；

模型更新必要性判定部，其在所述基于物理模型的诊断部与所述基于数理模型的诊断部的诊断结果不同的情况下，判断为需要更新所述物理模型和数理模型中的至少一方；以及

更新通知部，其在所述模型更新必要性判定部判断为需要更新时进行通知。

2.根据权利要求1所述的诊断装置，其特征在于，

所述基于物理模型的诊断部包括：

诊断信息取得单元，其从所述受测体取得用于诊断状态的信息；以及

物理模型存储单元，其存储物理模型，该物理模型是根据所述受测体的物理特征计算发生异常时由所述诊断信息取得单元取得的诊断信息中产生的特征量的模型。

3.根据权利要求1所述的诊断装置，其特征在于，

所述基于数理模型的诊断部包括：

诊断信息取得单元，其从所述受测体取得用于诊断状态的信息；以及

数理模型存储单元，其存储根据所述受测体正常时及/或异常时由所述诊断信息取得单元取得的诊断信息进行机床学习而得到的数理模型。

4.根据权利要求1所述的诊断装置，其特征在于，

所述诊断装置具备模型更新条件设定部，该模型更新条件设定部能够设定在所述受测体的诊断结果为正常和异常中的哪一个的情况下需要更新模型，

所述模型更新必要性判定部将所述受测体的状态的诊断结果与所述模型更新条件设定部所设定的条件一致的模型判断为需要进行更新。

5.根据权利要求1所述的诊断装置，其特征在于，

所述诊断装置具备诊断信息存储部，在所述模型更新必要性判定部中判断为需要更新时，所述诊断信息存储部存储所述物理模型及/或数理模型的诊断所需的信息。

6.根据权利要求5所述的诊断装置，其特征在于，

使用神经网络作为所述机床学习模型，

所述诊断信息存储部根据构成所述神经网络的各神经元的输出分布，对所述物理模型的诊断所需的信息进行分类并存储。

7.根据权利要求1至6中的任意一项所述的诊断装置，其特征在于，

所述更新通知部在画面上显示需要更新所述模型的意思，并且也一并显示更新的必要度的程度。