(57)【要約】【課題】設備に発生する冷媒漏れ量などの不可逆状態変化の累積量を安定して検知すること。【解決手段】コントローラ１は、設備に関する時系列の複数の運転データを取得する運転データ取得部と４１と、設備外の時系列の外気温湿度を取得する外気温湿度取得部４２と、正常時のモデル及び運転データ取得部４１が取得した複数の運転データをもとに多変量統計的プロセス管理を行って得られたＱ統計量を時系列で算出し、検出所定期間ΔＴのＱ統計量平均値を算出するＱ統計量平均値算出部４４と、取得した時系列の外気温湿度からエンタルピーを算出し、算出したエンタルピーの検出所定期間ΔＴのエンタルピー平均値を算出するエンタルピー平均値算出部４５と、判定表Ｄ３を参照し、Ｑ統計量平均値が、エンタルピー平均値が属する分割領域帯のＱ閾値を超える場合、不可逆状態変化の変化量が異常であると判定する判定部４７と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
設備に発生する不可逆状態変化の累積量を検知する状態検知装置であって、
前記設備に関する正常時の時系列の複数の運転データを用いた多変量統計的プロセス管理のための正常時のモデルを生成し、前記正常時の複数の運転データと前記正常時のモデルをもとに前記多変量統計的プロセス管理を行って得られたＱ統計量を時系列で算出し、算出されたＱ統計量の所定期間毎の平均値であるＱ統計量平均値と、前記設備外の時系列の外気温湿度からエンタルピーを算出し、算出したエンタルピーの前記所定期間毎の平均値であるエンタルピー平均値との関係と求め、前記エンタルピー平均値を領域分割した分割領域帯毎のＱ統計量平均値の最大値を基準として各分割領域帯のＱ閾値を設定した判定表を記憶する記憶部と、
前記設備に関する時系列の複数の運転データを取得する運転データ取得部と、
前記設備外の時系列の外気温湿度を取得する外気温湿度取得部と、
前記正常時のモデル及び前記運転データ取得部が取得した複数の運転データをもとに前記多変量統計的プロセス管理を行って得られたＱ統計量を時系列で算出し、検出所定期間の前記Ｑ統計量平均値を算出するＱ統計量平均値算出部と、
前記外気温湿度取得部が取得した時系列の外気温湿度からエンタルピーを算出し、算出したエンタルピーの前記検出所定期間のエンタルピー平均値を算出するエンタルピー平均値算出部と、
前記判定表を参照し、前記Ｑ統計量平均値算出部が算出したＱ統計量平均値が、前記エンタルピー平均値算出部が算出したエンタルピー平均値が属する前記分割領域帯のＱ閾値を超える場合、前記不可逆状態変化の変化量が異常であると判定する判定部と、
前記判定部が判定した判定結果を出力する出力部と、
を備えたことを特徴とする状態検知装置。
【請求項２】
前記Ｑ閾値は、前記エンタルピー平均値を領域分割した分割領域帯毎のＱ統計量平均値の最大値であることを特徴とする請求項１に記載の状態検知装置。
【請求項３】
前記判定表を生成する判定表生成部を備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載の状態検知装置。
【請求項４】
前記判定部が異常でないと判定した場合、過去の運転データに前記検出所定期間の運転データを加えて前記正常時のモデルを更新し、前記検出所定期間内の運転データ及び更新された前記正常時のモデルをもとにＱ統計量を算出し、このＱ統計量を用いて前記検出所定期間内のエンタルピー平均値に対するＱ統計量平均値を追加して前記判定表のＱ閾値を更新することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の状態検知装置。
【請求項５】
前記判定部は、所定閾値判定期間における、更新されたＱ閾値の時間変化率が所定時間変化率を超える場合、前記不可逆状態変化の変化量が異常であると判定することを特徴とする請求項４に記載の状態検知装置。
【請求項６】
前記判定部は、予め設定される判定期間内に、所定回数あるいは所定回連続して異常であると判定した場合に、前記不可逆状態変化の変化量が異常であると判定することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の状態検知装置。
【請求項７】
前記判定部は、前記Ｑ統計量平均値算出部が算出したＱ統計量平均値が、前記Ｑ閾値を所定値以上超える場合、前記判定期間にかかわらず、異常であると判定することを特徴とする請求項６に記載の状態検知装置。
【請求項８】
前記判定部は、前記Ｑ閾値以上で前記Ｑ統計量平均値が大きくなるに従って段階的に設定した複数の閾値を設け、前記Ｑ統計量平均値が各閾値を超えるごとに異常レベルが高い異常と判定することを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の状態検知装置。
【請求項９】
前記設備は、冷凍機を用いるシステムであり、
前記不可逆状態変化の累積量は、冷凍機の冷媒漏れ量であることを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の状態検知装置。
【請求項１０】
前記複数の運転データは、冷凍対象部分の検出温度、設定温度、圧縮機の冷媒吸入圧力、冷媒吐出圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、凝縮温度、冷媒液温度、運転周波数の１以上の組み合わせを含むことを特徴とする請求項９に記載の状態検知装置。
【請求項１１】
設備に発生する不可逆状態変化の累積量を検知する状態検知方法であって、
前記設備に関する正常時の時系列の複数の運転データを用いた多変量統計的プロセス管理のための正常時のモデルを生成し、前記正常時の複数の運転データと前記正常時のモデルをもとに前記多変量統計的プロセス管理を行って得られたＱ統計量を時系列で算出し、算出されたＱ統計量の所定期間毎の平均値であるＱ統計量平均値と、前記設備外の時系列の外気温湿度からエンタルピーを算出し、算出したエンタルピーの前記所定期間毎の平均値であるエンタルピー平均値との関係と求め、前記エンタルピー平均値を領域分割した分割領域帯毎のＱ統計量平均値の最大値を基準として各分割領域のＱ閾値を設定した判定表を記憶する記憶ステップと、
前記設備に関する時系列の複数の運転データを取得する運転データ取得ステップと、
前記設備外の時系列の外気温湿度を取得する外気温湿度取得ステップと、
前記正常時のモデル及び前記運転データ取得ステップで取得した複数の運転データをもとに前記多変量統計的プロセス管理を行って得られたＱ統計量を時系列で算出し、検出所定期間の前記Ｑ統計量平均値を算出するＱ統計量平均値算出ステップと、
前記外気温湿度取得ステップで取得した時系列の外気温湿度からエンタルピーを算出し、算出したエンタルピーの前記検出所定期間のエンタルピー平均値と算出するエンタルピー平均値算出ステップと、
前記判定表を参照し、前記Ｑ統計量平均値算出ステップで算出したＱ統計量平均値が、前記エンタルピー平均値算出ステップで算出したエンタルピー平均値が属する前記分割領域帯のＱ閾値を超える場合、前記不可逆状態変化の変化量が異常であると判定する判定ステップと、
前記判定ステップで判定した判定結果を出力する出力ステップと、
を含むことを特徴とする状態検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、設備に発生する冷媒漏れ量などの不可逆状態変化の累積量を安定して検知することができる状態検知装置及び状態検知方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、産業分野では、多変量統計的プロセス管理（ＭＳＰＣ：Multivariate  Statistical  Process  Control）を利用して設備の異常兆候を検知する方法が知られている。
【０００３】
特許文献１には、多変量解析であるマハラノビス距離の平方根を状態量とし、閾値により冷媒漏れを検知するものが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２０７６４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、多変量統計的プロセス管理を利用して設備の異常兆候を検知する場合、設備から取得される測定データは設備の運転状態によって測定データが大きく変化するため、多変量統計的プロセス管理が算出するＱ統計量も大きく変動する。このため、多変量統計的プロセス管理のＱ統計量の固定の閾値を用いて設備の異常を検知しようとする場合、設備の運転状態によっては、異常でないにもかかわらず、瞬時のＱ統計量が閾値を超えて異常と判定してしまう場合があり、安定した異常検知を行うことができなかった。
【０００６】
例えば、コンビニエンスストアやスーパーマーケットなどの店舗に設置されるショーケースの冷凍システムにおいて進行する冷媒漏れ量の異常を検知しようとする場合、冷凍機から測定可能な、吸入圧力、吐出圧力、吸入ガス温度、吐出ガス温度、運転周波数などを用いた多変量統計的プロセス管理によって得られたＱ統計量を算出し、このＱ統計量が固定の閾値を超えた場合に冷媒漏れ量が異常として検知することが考えられる。
【０００７】
しかし、冷凍システムは、冷凍負荷の変動、ショーケースの除霜、冷凍機の圧力制御、油戻し運転などの様々な事象によって測定データが大きく変動するため、多変量統計的プロセス管理によって得られたＱ統計量も大きく変動する。特に、冷凍機は、常に１００％の出力で運転しているものではなく、外気温湿度や冷凍負荷に応じたインバータ制御によって運転周波数を可変した省エネルギー運転を行っているため、これらの変動要因は、Ｑ統計量に与える影響が大きい。この結果、冷媒漏れ量が実際には固定の閾値を超えていないにもかかわらず、Ｑ統計量が固定の閾値を超えて冷媒漏れ量が異常であると誤検知してしまう場合がある。すなわち、固定の閾値を用いて、測定時ごとのＱ統計量をもとに判定する冷媒漏れ量の検知では、冷媒漏れ量を安定して検知することが難しい。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、設備に発生する冷媒漏れ量などの不可逆状態変化の累積量を安定して検知することができる状態検知装置及び状態検知方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる状態検知装置は、設備に発生する不可逆状態変化の累積量を検知する状態検知装置であって、前記設備に関する正常時の時系列の複数の運転データを用いた多変量統計的プロセス管理のための正常時のモデルを生成し、前記正常時の複数の運転データと前記正常時のモデルをもとに前記多変量統計的プロセス管理を行って得られたＱ統計量を時系列で算出し、算出されたＱ統計量の所定期間毎の平均値であるＱ統計量平均値と、前記設備外の時系列の外気温湿度からエンタルピーを算出し、算出したエンタルピーの前記所定期間毎の平均値であるエンタルピー平均値との関係と求め、前記エンタルピー平均値を領域分割した分割領域帯毎のＱ統計量平均値の最大値を基準として各分割領域帯のＱ閾値を設定した判定表を記憶する記憶部と、前記設備に関する時系列の複数の運転データを取得する運転データ取得部と、前記設備外の時系列の外気温湿度を取得する外気温湿度取得部と、前記正常時のモデル及び前記運転データ取得部が取得した複数の運転データをもとに前記多変量統計的プロセス管理を行って得られたＱ統計量を時系列で算出し、検出所定期間の前記Ｑ統計量平均値を算出するＱ統計量平均値算出部と、前記外気温湿度取得部が取得した時系列の外気温湿度からエンタルピーを算出し、算出したエンタルピーの前記検出所定期間のエンタルピー平均値と算出するエンタルピー平均値算出部と、前記判定表を参照し、前記Ｑ統計量平均値算出部が算出したＱ統計量平均値が、前記エンタルピー平均値算出部が算出したエンタルピー平均値が属する前記分割領域帯のＱ閾値を超える場合、前記不可逆状態変化の変化量が異常であると判定する判定部と、前記判定部が判定した判定結果を出力する出力部と、を備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明にかかる状態検知装置は、上記の発明において、前記Ｑ閾値は、前記エンタルピー平均値を領域分割した分割領域帯毎のＱ統計量平均値の最大値であることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明にかかる状態検知装置は、上記の発明において、前記判定表を生成する判定表生成部を備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明にかかる状態検知装置は、上記の発明において、前記判定部が異常でないと判定した場合、過去の運転データに前記検出所定期間の運転データを加えて前記正常時のモデルを更新し、前記検出所定期間内の運転データ及び更新された前記正常時のモデルをもとにＱ統計量を算出し、このＱ統計量を用いて前記検出所定期間内のエンタルピー平均値に対するＱ統計量平均値を追加して前記判定表のＱ閾値を更新することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明にかかる状態検知装置は、上記の発明において、前記判定部は、所定閾値判定期間における、更新されたＱ閾値の時間変化率が所定時間変化率を超える場合、前記不可逆状態変化の変化量が異常であると判定することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明にかかる状態検知装置は、上記の発明において、前記判定部は、予め設定される判定期間内に、所定回数あるいは所定回連続して異常であると判定した場合に、前記不可逆状態変化の変化量が異常であると判定することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明にかかる状態検知装置は、上記の発明において、前記判定部は、前記Ｑ統計量平均値算出部が算出したＱ統計量平均値が、前記Ｑ閾値を所定値以上超える場合、前記判定期間にかかわらず、異常であると判定することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明にかかる状態検知装置は、上記の発明において、前記判定部は、前記Ｑ閾値以上で前記Ｑ統計量平均値が大きくなるに従って段階的に設定した複数の閾値を設け、前記Ｑ統計量平均値が各閾値を超えるごとに異常レベルが高い異常と判定することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明にかかる状態検知装置は、上記の発明において、前記設備は、冷凍機を用いるシステムであり、前記不可逆状態変化の累積量は、冷凍機の冷媒漏れ量であることを特徴とする。
【００１８】
また、本発明にかかる状態検知装置は、上記の発明において、前記複数の運転データは、冷凍対象部分の検出温度、設定温度、圧縮機の冷媒吸入圧力、冷媒吐出圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、凝縮温度、冷媒液温度、運転周波数の１以上の組み合わせを含むことを特徴とする。
【００１９】
また、本発明にかかる状態検知方法は、設備に発生する不可逆状態変化の累積量を検知する状態検知方法であって、前記設備に関する正常時の時系列の複数の運転データを用いた多変量統計的プロセス管理のための正常時のモデルを生成し、前記正常時の複数の運転データと前記正常時のモデルをもとに前記多変量統計的プロセス管理を行って得られたＱ統計量を時系列で算出し、算出されたＱ統計量の所定期間毎の平均値であるＱ統計量平均値と、前記設備外の時系列の外気温湿度からエンタルピーを算出し、算出したエンタルピーの前記所定期間毎の平均値であるエンタルピー平均値との関係と求め、前記エンタルピー平均値を領域分割した分割領域帯毎のＱ統計量平均値の最大値を基準として各分割領域のＱ閾値を設定した判定表を記憶する記憶ステップと、前記設備に関する時系列の複数の運転データを取得する運転データ取得ステップと、前記設備外の時系列の外気温湿度を取得する外気温湿度取得ステップと、前記正常時のモデル及び前記運転データ取得ステップで取得した複数の運転データをもとに前記多変量統計的プロセス管理を行って得られたＱ統計量を時系列で算出し、検出所定期間の前記Ｑ統計量平均値を算出するＱ統計量平均値算出ステップと、前記外気温湿度取得ステップで取得した時系列の外気温湿度からエンタルピーを算出し、算出したエンタルピーの前記検出所定期間のエンタルピー平均値と算出するエンタルピー平均値算出ステップと、前記判定表を参照し、前記Ｑ統計量平均値算出ステップで算出したＱ統計量平均値が、前記エンタルピー平均値算出ステップで算出したエンタルピー平均値が属する前記分割領域帯のＱ閾値を超える場合、前記不可逆状態変化の変化量が異常であると判定する判定ステップと、前記判定ステップで判定した判定結果を出力する出力ステップと、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、設備に発生する冷媒漏れ量などの不可逆状態変化の累積量を安定して検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】図１は、本発明の実施の形態である状態検知装置の機能を有するコントローラを含むシステムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、エンタルピー平均値に対するＱ統計量平均値及びＱ閾値の関係を示す図である。
【図３】図３は、図２の関係から求められた判定表の一例を示す図である。
【図４】図４は、コントローラによる状態検知処理手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は、図４に示した判定表生成処理の処理手順を示す詳細フローチャートである。
【図６】図６は、変形例１のコントローラによる状態検知処理手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、変形例５のコントローラによる状態検知処理手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、設定画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、添付図面を参照して本発明を実施するための形態について説明する。なお、以下の実施の形態では、コンビニエンスストアやスーパーマーケットなどの店舗内に設置されるショーケースなどの冷凍システムの冷媒漏れの蓄積量（冷媒漏れ程度）を検知する状態検知装置を一例として説明する。冷媒漏れ程度は、不可逆状態変化の累積量の一例である。
【００２３】
［装置構成］
図１は、本発明の実施の形態である状態検知装置の機能を有するコントローラ１を含むシステムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本システムは、コントローラ１に、系統Ａである冷凍システム５、系統Ｂである冷凍システム６、及び外気温湿度センサ７が接続される。
【００２４】
冷凍システム５は、冷凍機５１がショーケース５２〜５４を４〜８℃の冷蔵温度帯に維持するシステムである。また、冷凍システム６は、冷凍機６１がショーケース６２〜６４を−１８〜−２０℃の冷凍温度帯に維持するシステムである。冷凍機５１，６１は、それぞれ冷凍サイクルを形成する装置であり、冷凍サイクル内の熱交換器を介してそれぞれショーケース５２〜５４、６２〜６４を冷却する。
【００２５】
コントローラ１は、入出力部２、記憶部３、制御部４を有する。コントローラ１は、ショーケース５２〜５４、６２〜６４が入出力部２によって設定された設定温度帯となるように冷凍システム５、６の冷凍機５１、６１を制御するとともに、冷凍システム５，６の冷媒漏れ程度を検知する制御を行う。
【００２６】
入出力部２は、タッチパネルなどの入出力デバイスであり、冷凍システム５，６に対する設定温度帯などの各種データを入力するとともに、冷凍システム５，６の状態、特に冷媒漏れ程度の状態などの各種データを出力する。
【００２７】
記憶部３は、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ又はハードディスク装置等の二次記憶媒体等からなる記憶デバイスであり、正常時の運転データＤ１、正常時のモデルＤ２、判定表Ｄ３、検出所定期間ΔＴを記憶する。
【００２８】
制御部４は、システム全体を制御し、冷凍機制御部４０、運転データ取得部４１、外気温湿度取得部４２、モデル生成部４３、Ｑ統計量平均値算出部４４、エンタルピー平均値算出部４５、判定表生成部４６、判定部４７、出力制御部４８を有する。
【００２９】
冷凍機制御部４０は、ショーケースの庫内温度、設定温度、圧縮機の吸入圧力、吐出圧力、吸入温度、吐出温度、凝縮温度、冷媒液温度、運転周波数などの１以上の組み合わせの運転データをリアルタイムで取得し、庫内温度が設定温度になるように圧縮機を制御する。
【００３０】
運転データ取得部４１は、冷媒漏れ程度を検知するために、一定時間毎にショーケースの庫内温度、設定温度、圧縮機の吸入圧力、吐出圧力、吸入温度、吐出温度、凝縮温度、冷媒液温度、運転周波数などの１以上の組み合わせの運転データを取得する。一定時間は、例えば１分である。
【００３１】
外気温湿度取得部４２は、一定時間毎に外気温湿度センサ７から外気温度及び外気湿度を取得する。
【００３２】
モデル生成部４３は、記憶部３に予め記憶されている複数の正常時の運転データＤ１を用いた多変量統計的プロセス管理のための正常時のモデルＤ２を生成する。正常時の運転データＤ１は、異常が発生していない過去の期間の運転データである。
【００３３】
Ｑ統計量平均値算出部４４は、正常時のモデルＤ２及び運転データ取得部４１が取得した複数の運転データをもとに多変量統計的プロセス管理を行って得られたＱ統計量を時系列で算出し、算出されたＱ統計量の所定期間毎の平均値であるＱ統計量平均値Ｑａｖを算出する。所定期間は、例えば１日である。
【００３４】
エンタルピー平均値算出部４５は、外気温湿度取得部４２が取得した設備外の時系列の外気温湿度から湿り空気線図などを参照してエンタルピーを算出し、算出したエンタルピーの所定期間毎の平均値であるエンタルピー平均値Ｅａｖを算出する。
【００３５】
判定部４７は、エンタルピー平均値Ｅａｖを領域分割した分割領域帯（ΔＥ１〜ΔＥ８）毎のＱ統計量平均値Ｑａｖの最大値を基準として各分割領域帯ΔＥ１〜ΔＥ８のＱ閾値Ｑｔｈを設定した判定表Ｄ３を生成し、記憶部３に記憶する。Ｑ閾値Ｑｔｈは、例えば、分割領域帯（ΔＥ１〜ΔＥ８）毎のＱ統計量平均値Ｑａｖの最大値である。
【００３６】
出力制御部４８は、判定部４７が判定した結果を入出力部２に出力する制御を行う。
【００３７】
［判定表の生成］
図２は、エンタルピー平均値Ｅａｖに対するＱ統計量平均値Ａａｖ及びＱ閾値Ｑｔｈの関係を示す図である。また、図３は、図２の関係から求められた判定表Ｄ３の一例を示す図である。図２に示すように、Ｑ統計量平均値算出部４４によって求められたＱ統計量平均値Ｑａｖは、エンタルピー平均値Ｅａｖの増加とともに増加する関係を有する。図３に示した判定表Ｄ３は、エンタルピー平均値Ｅａｖを８つの分割領域帯ΔＥ１〜ΔＥ８に分割し、各分割領域帯ΔＥ１〜ΔＥ８のＱ統計量平均値Ｑａｖの最大値をＱ閾値Ｑｔｈとしている。例えば、分割領域帯ΔＥ１〜ΔＥ８は、同一エンタルピー幅「１０」を有し、分割領域帯ΔＥ４（３０〜４０）では、Ｑ統計量平均値「０，１２」が最大値であり、この値が分割領域帯ΔＥ４のＱ閾値Ｑｔｈに設定される。
【００３８】
［状態検知処理］
次に、図４を参照して、コントローラ１による状態検知処理について説明する。図２に示すように、まず、コントローラ１は、入出力部２を介して検出所定期間ΔＴを設定する（ステップＳ１１０）。この検出所定期間ΔＴは、例えば１日である。その後、制御部４は、判定表Ｄ３を生成する判定表生成処理を行う（ステップＳ１２０）。
【００３９】
その後、運転データ取得部４１は、例えば１分ごとの運転データを取得する（ステップＳ１３０）。さらに外気温湿度取得部４２は、例えば１分ごとの外気温度及び外気湿度を取得する（ステップＳ１４０）。そして、制御部４は、検出所定期間ΔＴを経過したか否かを判定する（ステップＳ１５０）。検出所定期間ΔＴを経過していない場合（ステップＳ１５０，Ｎｏ）には、ステップＳ１３０に移行して、運転データ及び外気温湿度の取得処理を繰り返し行う。
【００４０】
一方、検出所定期間ΔＴを経過した場合（ステップＳ１５０，Ｙｅｓ）には、Ｑ統計量平均値算出部４４は、取得した運転データ及び正常時のモデルをもとに、多変量統計的プロセス管理を行ってＱ統計量を時系列に算出する（ステップＳ１６０）。さらに、Ｑ統計量平均値算出部４４は、算出されたＱ統計量の検出所定期間ΔＴの平均値であるＱ統計量平均値Ｑａｖを算出する（ステップＳ１７０）。そして、エンタルピー平均値算出部４５は、時系列の外気温度及び外気湿度からエンタルピーを算出し、算出したエンタルピーの検出所定期間ΔＴ毎の平均値であるエンタルピー平均値Ｅａｖを算出する（ステップＳ１８０）。
【００４１】
その後、判定部４７は、判定表Ｄ３を参照し、Ｑ統計量平均値算出部４４が算出したＱ統計量平均値Ｑａｖが、エンタルピー平均値算出部４５が算出したエンタルピー平均値Ｅａｖが属する分割領域帯ΔＥ１〜ΔＥ８のＱ閾値Ｑｔｈを超えるか否かを判定する（ステップＳ１９０）。エンタルピー平均値ＥａｖがＱ閾値Ｑｔｈを超える場合（ステップＳ１９０，Ｙｅｓ）には、不可逆状態変化の変化量の異常、すなわち冷媒漏れが発生したものとして、冷媒漏れが発生した旨の異常発生出力と冷媒漏れの状態を表示して（ステップＳ２００）、ステップＳ２１０に移行する。冷媒漏れの状態とは、例えばＱ閾値Ｑｔｈは、冷媒漏れが３０％の場合に相当し、その状態を表示する。一方、エンタルピー平均値ＥａｖがＱ閾値Ｑｔｈを超えない場合（ステップＳ１９０，Ｎｏ）には、冷媒漏れが少ない正常な状態であり、そのままステップＳ２１０に移行する。なお、冷媒漏れがない場合にも、その旨及び状態を出力するようにしてもよい。
【００４２】
その後、本処理の終了指示があったか否かを判定する（ステップＳ２１０）。本処理の終了指示がない場合（ステップＳ１２０，Ｎｏ）には、ステップＳ１３０に移行し、次の検出所定期間ΔＴにおける冷媒漏れ判定に対する状態検知処理を続行する。一方、本処理の終了指示があった場合（ステップＳ１２０，Ｙｅｓ）には、本処理を終了する。
【００４３】
［判定表生成処理］
次に、ステップＳ１２０の判定表生成処理の詳細処理手順について説明する。図５は、図４に示した判定表生成処理の詳細所定手順を示すフローチャートである。図５に示すように、まず、運転データ取得部４１は、例えば１分ごとに正常時の運転データを取得する（ステップＳ３１０）。さらに外気温湿度取得部４２は、例えば１分ごとの外気温度及び外気湿度を取得する（ステップＳ３２０）。そして、モデル生成部４３は、正常時の運転データの分布をモデル化した正常時のモデルを生成する（ステップＳ３３０）。
【００４４】
その後、Ｑ統計量平均値算出部４４は、取得した正常時の運転データ及び正常時のモデルをもとに、多変量統計的プロセス管理を行ってＱ統計量を時系列に算出する（ステップＳ３４０）。さらに、Ｑ統計量平均値算出部４４は、算出されたＱ統計量の所定期間、例えば１日毎の平均値であるＱ統計量平均値Ｑａｖを算出する（ステップＳ３５０）。そして、エンタルピー平均値算出部４５は、時系列の外気温度及び外気湿度からエンタルピーを算出し、算出したエンタルピーの所定期間毎の平均値であるエンタルピー平均値Ｅａｖを算出する（ステップＳ３６０）。
【００４５】
その後、判定表生成部４６は、エンタルピー平均値Ｅａｖを領域分割した分割領域帯（ΔＥ１〜ΔＥ８）毎のＱ統計量平均値Ｑａｖの最大値を基準として各分割領域帯のＱ閾値Ｑｔｈを設定した判定表Ｄ３を生成し、記憶部３に記憶し（ステップＳ３７０）、ステップＳ１２０に戻る。上記のように、Ｑ閾値Ｑｔｈは、例えば、図３及び図３に示すように、分割領域帯（ΔＥ１〜ΔＥ８）毎のＱ統計量平均値Ｑａｖの最大値である。
【００４６】
なお、本実施の形態では、コントローラ１が判定表Ｄ３を直ちに生成するようにしているが、正常時の運転データ及び外気温湿度は過去に蓄積されたデータであればよい。また、正常時の運転データ及び外気温湿度は、本設備に類似する他の設備のデータであってもよい。また、予め求められた判定表Ｄ３であってもよい。
【００４７】
本実施の形態では、エンタルピー平均値Ｅａｖを領域分割した分割領域帯（ΔＥ１〜ΔＥ８）毎のＱ統計量平均値Ｑａｖの最大値を基準として各分割領域帯のＱ閾値Ｑｔｈを個別に設定した判定表Ｄ３を用いているため、冷媒漏れの誤判定を低減でき、安定した冷媒漏れの判定を行うことができる。
【００４８】
［変形例１］
上記の実施の形態では、一度生成した判定表Ｄ３を用いて、実運転時の冷媒漏れを判定するようにしていたが、本変形例１では、実運転時の正常時の運転データ及び実運転時の外気温湿度を用いて判定表Ｄ３を更新するようにしている。
【００４９】
図６は、変形例１によるコントローラ１による状態検知処理手順を示すフローチャートである。本変形例１では、図４に示した処理手順において、Ｑ統計量平均値がＱ閾値Ｑｔｈを超えていない場合（ステップＳ１９０，Ｎｏ）に、判定表Ｄ３の更新を行って（ステップＳ１９１）、ステップＳ２１０に移行するようにしている。その他の処理は、図４に示した処理と同じである。
【００５０】
ステップＳ１９１の処理は、過去の運転データに検出所定期間ΔＴの運転データを加えて正常時のモデルＤ２を更新し、検出所定期間ΔＴ内の運転データ及び更新された正常時のモデルＤ２をもとにＱ統計量を算出し、このＱ統計量を用いて検出所定期間ΔＴ内のエンタルピー平均値に対するＱ統計量平均値Ｑａｖを追加して判定表Ｄ３のＱ閾値を更新するようにしている。例えば、更新された正常時のモデルＤ２をもとに算出したＱ統計量平均値ＱａｖがＱ閾値Ｑｔｈよりも大きい場合、この算出した新しいＱ統計量平均値Ｑａｖが、新しいＱ閾値Ｑｔｈとして更新される。
【００５１】
なお、過去のＱ閾値Ｑｔｈなどのデータは削除するようにしてもよい。これは設備の経年変化等によってＱ統計量も変化するため、現在の設備に対応したＱ統計量をもとに生成したＱ閾値Ｑｔｈを用いた方が精度の高い判定を行うことができるからである。
【００５２】
システム導入時は、正常時の運転データが存在しないため、本設備に類似する他の設備の正常時の運転データを用いることになるが、本変形例１では、実運転に伴って正常時の運転データが蓄積され、判定表Ｄ３のＱ閾値Ｑｔｈも随時更新されるため、本設備に対する判定精度を自動的に高めることができる。
【００５３】
［変形例２］
上記の実施の形態及び変形例１では、分割領域帯ΔＥ１〜ΔＥ８毎の１つのＱ閾値Ｑｔｈを用いて異常発生の有無を判定していたが、予め設定される判定期間内、例えば１０日内に、所定回数あるいは所定回連続して異常であると判定した場合に、冷媒漏れの異常が発生したと判定するようにしてもよい。
【００５４】
［変形例３］
また、判定部４７は、Ｑ統計量平均値算出部４４が算出したＱ統計量平均値Ａａｖが、Ｑ閾値Ｑｔｈを所定値ΔＱ以上超える場合、判定期間にかかわらず、異常であると判定するようにしてもよい。Ｑ統計量平均値Ｑａｖが極端に大きい場合には、大きな冷媒漏れ量の変化が生じており、直ちに対応措置を施す必要があるからである。
【００５５】
［変形例４］
また、判定部４７は、Ｑ閾値Ｑｔｈ以上の領域で、Ｑ統計量平均値Ｑａｖが大きくなるに従って段階的に設定した複数の閾値を設け、Ｑ統計量平均値Ｑａｖが各閾値を超えるごとに異常レベルが高い異常と判定するようにしてもよい。例えば、冷媒漏れ量が３０％、４０％、５０％に対応する閾値を設ける。
【００５６】
［変形例５］
本変形例５では、判定表生成部４６が判定表Ｄ３を更新したＱ閾値Ｑｔｈの所定閾値判定期間ΔＴ３におけるＱ閾値Ｑｔｈの時間変化率ΔＱｔｈが所定時間変化率ΔＱＴを超えた場合、判定部４７は、不可逆状態変化の変化量の異常、すなわち冷媒漏れが発生したものとして、冷媒漏れが発生した旨の異常発生出力と冷媒漏れの状態を表示するようにしている。
【００５７】
図７は、変形例５によるコントローラ１による状態検知処理手順を示すフローチャートである。本変形例５では、判定表を更新した（ステップＳ１９１）後、さらに、判定部４７は、更新したＱ閾値Ｑｔｈの時間変化率ΔＱｔｈが所定時間変化率ΔＱｔを超えたか否かを判定する（ステップＳ１９２）。更新したＱ閾値Ｑｔｈの時間変化率ΔＱｔｈが所定時間変化率ΔＱｔを超えた場合（ステップＳ１９２，Ｙｅｓ）には、不可逆状態変化の変化量の異常、すなわち冷媒漏れが発生したものとして、冷媒漏れが発生した旨の異常発生出力と冷媒漏れの状態を表示する（ステップＳ２００）。一方、更新したＱ閾値Ｑｔｈの時間変化率ΔＱｔｈが所定時間変化率ΔＱｔを超えない場合（ステップＳ１９２，Ｎｏ）には、ステップＳ２１０に移行する。その他の処理は、図６に示した処理と同じである。
【００５８】
本変形例５では、更新したＱ閾値Ｑｔｈの時間変化率ΔＱｔｈが、急激に大きくなった場合、冷媒漏れがあったものとして異常発生出力を行うようにしている。例えば、数週間あるいは数か月の所定閾値判定期間ΔＴ３における時間変化率ΔＱｔｈが、例えば１０％の所定時間変化率ΔＱＴを超える場合、冷媒漏れがあったものとして異常発生出力を行うようにしている。すなわち、本変形例５では、Ｑ閾値Ｑｔｈの更新は経年劣化等の長期的な正常な変化を想定しているので、急激なＱ閾値Ｑｔｈ変化を異常とみなす判定を行っている。
【００５９】
なお、入出力部２には、図８に示したような設定画面が表示される。この設定画面では、検出所定期間ΔＴを「１日」、判定期間を「１０日」、Ｑ閾値Ｑｔｈのデータ削除対象を「３年６か月」にそれぞれ設定している。また、変形例５では、所定閾値判定期間ΔＴ３や所定時間変化率ΔＱＴを設定できるようにしてもよい。
【００６０】
以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施形態及び変形例について説明したが、本実施形態及び変形例による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施形態、実施例、及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
【符号の説明】
【００６１】
１  コントローラ
２  入出力部
３  記憶部
４  制御部
５，６  冷凍システム
７  外気温湿度センサ
４０  冷凍機制御部
４１  運転データ取得部
４２  外気温湿度取得部
４３  モデル生成部
４４  Ｑ統計量平均値算出部
４５  エンタルピー平均値算出部
４６  判定表生成部
４７  判定部
４８  出力制御部
５１，６１  冷凍機
５２，６２  ショーケース
Ａａｖ  Ｑ統計量平均値
Ｄ１  正常時の運転データ
Ｄ２  正常時のモデル
Ｄ３  判定表
Ｅａｖ  エンタルピー平均値
Ｑａｖ  Ｑ統計量平均値
Ｑｔｈ  Ｑ閾値
ΔＥ１〜ΔＥ８  分割領域帯
ΔＱ  所定値
ΔＱｔｈ  時間変化率
ΔＱＴ  所定時間変化率
ΔＴ  検出所定期間
ΔＴ３  所定閾値判定期間
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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