(57)【要約】【課題】各家庭に設置される家庭用システム機器の故障停止に至る前の予兆を迅速かつ適切に判定すること。【解決手段】故障予兆検知システムは、燃料電池コージェネレーション装置１の運転状態を示す運転状態データ群を取得する運転状態データ取得部５１と、装置１の特定運転状態を特徴づける特定特徴データを設定する特定特徴データ設定部５３と、装置１の特定運転状態を示す特定運転状態データ群を入力して特定特徴データを出力するように学習された機械学習ユニット５４と、機械学習ユニット５４に運転状態データ群を入力して出力された通常時特徴データと特定特徴データとに基づいて故障予兆の存否を判定する故障予兆判定部５５とを備える。【選択図】図３
2020170596.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各家庭に設置された家庭用システム機器の故障予兆検知システムであって、
前記家庭用システム機器の運転状態を示す複数種の時系列運転状態データからなる運転状態データ群を前記各家庭からデータ通信網を介して取得する運転状態データ取得部と、
前記家庭用システム機器の特定運転状態を特徴づける特定特徴データを設定する特定特徴データ設定部と、
前記家庭用システム機器の前記特定運転状態を示す特定運転状態データ群を入力して前記特定特徴データを出力するように学習された機械学習ユニットと、
前記各家庭から取得した通常時の前記運転状態データ群を学習済の前記機械学習ユニットに入力することで出力される通常時特徴データと前記特定特徴データとに基づいて故障予兆の存否を判定する故障予兆判定部と、
を備える故障予兆検知システム。
【請求項２】
前記機械学習ユニットは、故障した前記家庭用システム機器における故障前の一定期間にわたる前記運転状態データ群である故障前運転状態データ群を入力することで、前記特定特徴データとして故障時特徴データを出力するように学習し、
前記故障予兆判定部は、前記通常時特徴データと前記故障時特徴データとを比較することで、前記故障予兆の存否を判定する請求項１に記載の故障予兆検知システム。
【請求項３】
前記機械学習ユニットは、正常状態の前記家庭用システム機器における一定期間にわたる前記運転状態データ群である正常運転状態データ群を入力することで、前記特定特徴データとして正常時特徴データを出力するように学習し、
前記故障予兆判定部は、前記通常時特徴データと前記正常時特徴データとを比較することで、前記故障予兆の存否を判定する請求項１に記載の故障予兆検知システム。
【請求項４】
前記機械学習ユニットは、正常状態の前記家庭用システム機器における一定期間にわたる前記運転状態データ群である正常運転状態データ群を入力することで、前記特定特徴データとして前記正常運転状態データ群のマハラノビス距離群である正常時マハラノビス距離群を出力するように学習し、
前記故障予兆判定部は、前記各家庭から取得した通常時の前記運転状態データ群を学習済の前記機械学習ユニットに入力することで出力される通常時マハラノビス距離群と前記正常時マハラノビス距離群とを比較することで、前記故障予兆の存否を判定する請求項１に記載の故障予兆検知システム。
【請求項５】
前記特定特徴データは１つ以上の要素を有するベクトルで表される請求項１から４のいずれか一項に記載の故障予兆検知システム。
【請求項６】
前記家庭用システム機器は燃料電池コージェネレーション装置である請求項１から５のいずれか一項に記載の故障予兆検知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、家庭に設置された家庭用システム機器の故障予兆を推定する故障予兆検知システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、定置式の発電設備の運転状態を遠隔監視して発電設備の予防保全を行う遠隔監視システムが開示されている。この遠隔監視システムは、発電設備の運転データを収集する監視端末と、監視端末から送信された運転データに基づいて発電設備の異常診断を行う遠隔監視センターとを備えている。遠隔監視センターでは、ガスエンジンの回転数やシリンダ出口排気温度等の運転データの解析結果に対する上下限判定や以前の解析結果との比較判定によって、発電設備における異常及びその兆候の有無が判定される。さらに、管理者等が、解析結果及び異常判定結果を監視用パソコンで閲覧し、その対応策を講じる。
【０００３】
半導体製造装置の分野では、その故障予知に機械学習を採用した装置が知られている。特許文献２による半導体製造装置の故障予知方法では、装置の状態を示す物理量から装置の特徴量が算出され、装置の正常時における特徴量の集合と装置の異常時における特徴量の集合とを用いて機械学習された識別回路によって、計測された特徴量が評価され、その評価結果が異常であった場合には、故障予知処理が行われる。さらに、故障タイプ（異常部位）ごとに、正常状態から故障状態に至るまでの特徴量の経時変化が故障モデルデータとして登録されている。異常時には、登録されている全ての故障モデルデータの各時点での特徴量ベクトルと判定対象の特徴量ベクトルとの乖離度（マハラノビス距離）に基づいて、最も可能性の高い異常発生部位が判定されることも開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２６２４６８号公報
【特許文献２】特開２０１８−１７８１５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１のような発電設備の遠隔監視システムでは、運転データの解析結果に対して、単純な上下限判定や以前の解析結果との比較判定を行うだけなので、故障予兆の推定を正確に行うことは困難である。特許文献２による故障予知方法は、工場に設置され、厳密に管理された条件下で稼働する半導体製造装置の故障予知には適しているかもしれないが、一般家庭に設置され、種々の使用条件で稼働する家庭用システム機器には、不適切である。特に、各家庭に設置された家庭用システム機器の故障停止に至る前の予兆を個別に推定する場合、家庭によって家庭用システム機器の運転状態が異なるため、特許文献２による故障予知方法の適用は困難である。
【０００６】
上記実情に鑑み、各家庭に設置される家庭用システム機器の故障停止に至る前の予兆を迅速かつ適切に判定することができる故障予兆検知システムが要望されている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明による故障予兆検知システムは、各家庭に設置された家庭用システム機器のための故障予兆検知システムであり、前記家庭用システム機器の運転状態を示す複数種の時系列運転状態データからなる運転状態データ群を前記各家庭からデータ通信網を介して取得する運転状態データ取得部と、前記家庭用システム機器の特定運転状態を特徴づける特定特徴データを設定する特定特徴データ設定部と、前記家庭用システム機器の前記特定運転状態を示す特定運転状態データ群を入力して前記特定特徴データを出力するように学習された機械学習ユニットと、前記各家庭から取得した通常時の前記運転状態データ群を学習済の前記機械学習ユニットに入力することで出力される通常時特徴データと前記特定特徴データとに基づいて故障予兆の存否を判定する故障予兆判定部とを備える。
【０００８】
この構成によれば、各家庭からデータ通信網を介して取得された家庭用システム機器の運転状態を示す運転状態データ群から、各家庭用システム機器の運転状態を特徴づける通常時特徴データが出力される。この出力された通常時特徴データと、家庭用システム機器の特定運転状態を特徴づける特定特徴データとに基づいて、例えば、この２つのデータを比較（類似度比較や相違度比較やデータ距離尺度比較など）することで、判定対象となる家庭用システム機器が故障となる予兆を示しているかどうかを、判定することができる。特定特徴データは、複数種の運転状態データが正規化されている場合には、単純な数値でもよい。正確な故障予兆を判定するためには、特定特徴データを１つ以上の要素を有するベクトルで表すことが好ましい。
【０００９】
本発明の第１の実施形態では、前記機械学習ユニットは、故障した前記家庭用システム機器における故障前の一定期間にわたる前記運転状態データ群である故障前運転状態データ群を入力することで、前記特定特徴データとして故障時特徴データを出力するように学習し、前記故障予兆判定部は、前記通常時特徴データと前記故障時特徴データとを比較することで、前記故障予兆の存否を判定する。この構成では、定期的に取得される運転状態データ群のうち、実際の故障発生に至る一定期間前（例えば１か月前）のデータである運転状態データ群（故障時特徴データ群）と故障時特徴データとを用いて機械学習ユニットを学習させているので、通常時の前記運転状態データ群を入力することで出力される通常時特徴データと故障時特徴データとを比較することで、故障予兆の存否を判定することができる。例えば、通常時特徴データと故障時特徴データとが所定の類似度を示している場合、故障予兆が検知されていると判定できる。
【００１０】
本発明の第２の実施形態では、前記機械学習ユニットは、正常状態の前記家庭用システム機器における一定期間にわたる前記運転状態データ群である正常運転状態データ群を入力することで、前記特定特徴データとして正常時特徴データを出力するように学習し、前記故障予兆判定部は、前記通常時特徴データと前記正常時特徴データとを比較することで、前記故障予兆の存否を判定する。この構成では、正常状態の家庭用システム機器における正常運転状態データ群と正常時特徴データとを用いて機械学習ユニットを学習させているので、通常時の前記運転状態データ群を入力することで出力される通常時特徴データと正常時特徴データとを比較することで、現状の家庭用システム機器が正常状態であるか非正常状態であるかを判定することができる。通常時特徴データが正常時特徴データから許容範囲以上に離れている場合、現状の家庭用システム機器が非正常状態とみなされ、故障予兆が判定される。
【００１１】
本発明の第３の実施形態では、前記機械学習ユニットは、正常状態の前記家庭用システム機器における一定期間にわたる前記運転状態データ群である正常運転状態データ群を入力することで、前記特定特徴データとして前記正常運転状態データ群のマハラノビス距離群である正常時マハラノビス距離群を出力するように学習し、前記故障予兆判定部は、前記各家庭から取得した通常時の前記運転状態データ群を学習済の前記機械学習ユニットに入力することで出力される通常時マハラノビス距離群と前記正常時マハラノビス距離群とを比較することで、前記故障予兆の存否を判定する。この構成では、正常状態の家庭用システム機器における正常運転状態データ群とその際の正常時マハラノビス距離群とを用いて機械学習ユニットを学習させているので、通常時の運転状態データ群を入力することで出力される通常時マハラノビス距離群と正常時マハラノビス距離群とを比較することで、現状の家庭用システム機器が正常状態であるか非正常状態であるかを判定することができる。通常時マハラノビス距離群の値が正常時マハラノビス距離群の値に対して許容以上に離れている場合、現状の家庭用システム機器が非正常状態とみなされ、故障予兆が判定される。
【００１２】
本発明の好適な実施形態では、前記家庭用システム機器は燃料電池コージェネレーション装置である。燃料電池コージェネレーション装置は、家屋内に電気エネルギーや熱エネルギーを供給するために配置されており、複雑なシステム機器から構成されている。したがって、従来技術では、その運転状態の異常（故障）やその予兆を検知することが困難であったが、本発明による故障予兆検知システムの採用により、故障予兆検知が改善される。特に、燃料電池コージェネレーション装置の主要構成部材であるホットモジュールが高額であることから、ホットモジュールの故障防止は、燃料電池コージェネレーション装置のメンテナンス費用の低減に大きく貢献する。
【００１３】
本発明のその他の特徴、作用及び効果は、以下の図面を用いた本発明の説明によって明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】故障予兆検知システムの基本的な構成を示す模式図である。
【図２】家庭用システム機器の一例である燃料電池コージェネレーション装置の基本構成を示す模式図である。
【図３】故障予兆検知システムの基本構成を示す機能ブロック図である。
【図４】学習時のニューラルネットワークを示す模式図である。
【図５】実践時のニューラルネットワークを示す模式図である。
【図６】故障予兆検知システムの第１実施形態の構成を示す模式図である。
【図７】故障予兆検知システムの第２実施形態の構成を示す模式図である。
【図８】故障予兆検知システムの第３実施形態の構成を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下の実施の形態の説明では、本発明に係る故障予兆検知システムを採用した家庭用システム機器として、燃料電池コージェネレーション装置を取り上げる。この燃料電池コージェネレーション装置１は、図１に概略的に示すように、家屋内に電気エネルギーや熱エネルギーを供給するために配置されている。故障予兆検知システムは、燃料電池コージェネレーション装置における故障予兆を検知する。故障予兆検知システムは、実質的には、ガスサービスセンタに設置されている管理コンピュータ５に構築されている。各家屋に配備された燃料電池コージェネレーション装置１の制御ユニット２と管理コンピュータ５とは、インターネットや公衆回線などからなるデータ通信網ＤＮを通じて接続されている。これにより、管理コンピュータ５と制御ユニット２との間で種々の情報が送受信可能である。
【００１６】
燃料電池コージェネレーション装置１は、図２に示すように、構成要素として、燃料電池ユニット１２、貯湯タンク１１、バックアップ熱源機１３を備え、都市ガスから水素を取り出して、空気中の酸素と反応させて発電し、同時に発生する熱でお湯を沸かし、給湯する。燃料電池コージェネレーション装置１は、家庭生活に必要なエネルギーとして、電力、給湯、暖房を家屋内に供給する。制御ユニット２は、燃料電池コージェネレーション装置１の制御を行うとともに、燃料電池コージェネレーション装置１における運転状態などの諸事象を示す種々のデータを生成する。
【００１７】
制御ユニット２から管理コンピュータ５にアップロードされるデータには、燃料電池コージェネレーション装置１の運転状態を示す複数種の時系列運転状態データからなる運転状態データ群が含まれている。この運転状態データの種類は、燃料電池コージェネレーション装置１に設けられている多数のセンサや制御機器の状態及びその状態の変化量などによって分けられている。各データには、タイムスタンプ（時刻）が付与されている。
【００１８】
次に、図３の概略図を用いて、故障予兆検知システムの基本的な原理と構成を説明する。管理コンピュータ５に構築されている故障予兆検知システムは、運転状態データ取得部５１、データ格納部５２、特定特徴データ設定部５３、機械学習ユニット５４、故障予兆判定部５５とを備える。
【００１９】
運転状態データ取得部５１は、データ通信網ＤＮを介して各家庭から送られてくる燃料電池コージェネレーション装置１の運転状態を示す複数種の時系列運転状態データからなる運転状態データ群を取得する。データ格納部５２はデータベース機能を有する。運転状態データ取得部５１によって取得された運転状態データ群は、データ種類別に、または任意の時間帯域で、あるいはその両方で抽出可能にデータ格納部５２に格納される。
【００２０】
特定特徴データ設定部５３は、燃料電池コージェネレーション装置１の特定運転状態を特徴づける特定特徴データを設定する。この特定運転状態には、燃料電池コージェネレーション装置１が正常に運転されている正常運転状態や正常運転状態下での時系列的な状態の変動、燃料電池コージェネレーション装置１の故障発生時より所定時間前の故障予兆運転状態や故障予兆運転状態下での時系列的な状態の変動などが含まれる。この特定特徴データは、特定運転状態において取得された運転状態データ群を特徴付けるデータであり、１つ以上の要素を有するベクトルで表すことができる。複数種の運転状態データを正規化することにより、特定特徴データを単純な数値で表すことが可能である。また、特定特徴データは、運転状態データ群から推定される統計的演算値で表すことも可能であり、例えば、そのような統計的演算値として、多変量空間における相関行列、距離尺度、マハラノビス距離などが用いられる。
【００２１】
機械学習ユニット５４は、ここでは、図４や図５で示すような、ニューラルネットワークモデル、例えば、再帰型ニューラルネットワークモデル、リカレントニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワークモデルなどから選択された最適なモデルによって構成可能であるが、時系列データを取り扱う場合にはリカレントニューラルネットワークが有利である。このニューラルネットワークモデルは、７個のニューロンｗ１、ｗ２、ｗ３、・・・、ｗ７を含む入力層と、３個のニューロンｘ１、ｘ２、ｘ３を含む第1中間層（第1隠れ層）及び３個のニューロンｙ１、ｙ２、ｙ３を含む第２中間層（第２隠れ層）と、３個のニューロンｚ１、ｚ２、ｚ３を含む出力層とから構成されている。なお、図４において、中間層は、第１と第２の２層のみ示されているが、実際は入力されるデータ量に対応する入力層が必要であり、隠れ層も多層であることが好適である。
【００２２】
図３で示すように、機械学習ユニット５４は、学習部５４１と実践部５４２とを有する。学習部５４１の機能により、機械学習ユニット５４は学習する。図４に示すように、機械学習ユニット５４は、燃料電池コージェネレーション装置１の特定運転状態を示す特定運転状態データ群を学習用データとして入力して、特定特徴データ設定部５３で設定された特定特徴データ（教師データ）を出力するように学習する。この学習によって生成された学習成果（学習係数）が実践部５４２に組み込まれることで、この機械学習ユニット５４は学習済み機械学習ユニット５４として動作し、図５に示すように、通常時の運転状態データ群（通常運転状態データ）が入力されると、出力データとして通常時特徴データが出力される。
【００２３】
故障予兆判定部５５は、学習済の機械学習ユニット５４、つまり実践部５４２が動作する機械学習ユニット５４に通常時（通常運転時）の運転状態データ群を入力することで出力された通常時特徴データと、特定特徴データ設定部５３によって設定された特定特徴データとに基づいて故障予兆の存否を判定する。例えば、特徴データと特定特徴データとが高い類似度を示すと、入力された運転状態データ群は特定運転状態を示していると推定される。例えば、特定運転状態が正常運転状態であれば、現状で故障予兆が存在しないと判定でき、特定運転状態が故障運転状態（故障前運転状態）であれば、現状で故障予兆が存在すると判定できる。故障予兆が存在すると判定されると、その情報がメンテナンスサービスセンタなどに送信され、該当する燃料電池コージェネレーション装置１に対して必要なメンテナンスサービスが行われる。
【００２４】
本発明に係る故障予兆検知システムの第１実施形態が図６に示されている。このシステムでは、機械学習ユニット５４の学習部５４１は、故障した燃料電池コージェネレーション装置１における故障前の一定期間にわたる運転状態データ群を学習データとして入力することで、特定特徴データとして故障時特徴データを出力するように学習する。
【００２５】
この故障予兆検知システムには、故障前データ抽出部５６１と通常データ抽出部５６２とを有する前処理部５６が備えられている。故障前データ抽出部５６１は、故障が発生した燃料電池コージェネレーション装置１に関する情報に基づいて、故障前の一定期間にわたる運転状態データ群である故障前運転状態データを当該データ格納部５２から抽出して、学習時入力データとして学習部５４１に与える。特定特徴データ設定部５３は、この第１実施形態での特定特徴データである故障時特徴データを学習時教師データとして学習部５４１に与える。故障時特徴データは、故障前運転状態データ群の統計的演算値でもよいし、故障前運転状態データ群を特徴づける適当な要素からなるベクトルでもよい。
【００２６】
故障前運転状態データと故障時特徴データとを用いた学習によって生成された学習係数が実践部５４２に与えられることで、機械学習ユニット５４は、学習済みユニットとして動作する。この学習済み機械学習ユニット５４に、各家庭から取得した通常時の運転状態データ群を入力することで、通常時特徴データが出力される。
【００２７】
この第１実施形態では、入力された通常時の運転状態データ群に故障予兆が含まれている場合、機械学習ユニット５４から出力される通常時特徴データは、特定特徴データ設定部５３によって設定されている故障時特徴データと高い類似度を示すことになる。その類似度が予め設定されているしきい値を超えると、故障予兆判定部５５は、当該運転状態データ群を送ってきた燃料電池コージェネレーション装置１が故障前の状態であると判定する。故障予兆が発生していると判定されると、その情報がメンテナンスサービスセンタなどに送信され、該当する燃料電池コージェネレーション装置１に対して必要なメンテナンスサービスが行われる。
【００２８】
第１実施形態において用いられる運転状態データ群は、燃料電池コージェネレーション装置１の基本的な計測データ群であるメイン計測データ群と、燃料電池コージェネレーション装置１を構成する機器における計測データ群であるサブ測定データ群とに分けることができる。例えば、メイン計測データ群には、累積発電時間、ホットモジュール中心温度、スタック電圧、スタック電流、累積起動回数、累積シャットダウン回数、改質部入口温度、原燃料ガスブロア、原燃料計測値、ホットモジュール出口ガス温度、エア計測値、などが含まれる。サブ測定データ群には、原燃料目標値、原燃料計測値、改質水目標値、エア目標値、熱回収目標温度、再着火回数、改質部入口温度、還流サイド温度、排熱回収水入口温度、排気熱交換器内温度、排熱回収水出口温度、補機室上部温度、水道水温度、などが含まれる。これらの測定データ群は一例であり、その他種々の測定データが用いられてもよい。
【００２９】
本発明に係る故障予兆検知システムの第２実施形態が図７に示されている。このシステムでは、機械学習ユニット５４の学習部５４１は、正常状態の燃料電池コージェネレーション装置１における一定期間にわたる運転状態データ群である正常運転状態データを学習データとして入力することで、特定特徴データとして正常時特徴データ（教師データ）を出力するように学習する。
【００３０】
このため、この故障予兆検知システムには、正常データ抽出部５６３と通常データ抽出部５６２とを有する前処理部５６が備えられている。正常データ抽出部５６３は、燃料電池コージェネレーション装置１の正常状態運転時の運転状態データ群である正常運転状態データをデータ格納部５２から抽出して、学習時入力データとして学習部５４１に与える。特定特徴データ設定部５３は、この第２実施形態での特定特徴データである正常時特徴データ（教師データ）を学習部５４１に与える。正常時特徴データは、正常運転状態データ群の統計的演算値でもよいし、正常運転状態データ群を特徴づける適当な要素からなるベクトルでもよい。
【００３１】
正常運転状態データと正常時特徴データとを用いた学習によって生成された学習係数が実践部５４２に与えられることで、機械学習ユニット５４は、学習済みユニットとして動作する。この学習済み機械学習ユニット５４に、各家庭から取得した通常時の運転状態データ群を入力することで、通常時特徴データが出力される。
【００３２】
この第２実施形態では、入力された通常時の運転状態データ群に故障予兆が含まれている場合、機械学習ユニット５４から出力される通常時特徴データは、特定特徴データ設定部５３によって設定されている正常時特徴データとの類似度が低い（相違度が高い）ことになる。つまり、燃料電池コージェネレーション装置１の運転が正常ではないことになる。その類似度が予め設定されているしきい値を下回ると、故障予兆判定部５５は、当該運転状態データ群を送ってきた燃料電池コージェネレーション装置１が故障予兆を示していると判定する。故障予兆が発生していると判定されると、その情報がメンテナンスサービスセンタなどに送信され、該当する燃料電池コージェネレーション装置１に対して必要なメンテナンスサービスが行われる。
【００３３】
第２実施形態において用いられる運転状態データ群は、実質的に、第１実施形態において用いられる運転状態データ群と同じであってもよいし、異なっていてもよい。
【００３４】
本発明に係る故障予兆検知システムの第３実施形態が図８に示されている。このシステムでは、機械学習ユニット５４の学習部５４１は、正常状態の燃料電池コージェネレーション装置１における一定期間にわたる運転状態データ群である正常運転状態データ群を入力することで、特定特徴データとして正常運転状態データ群のマハラノビス距離群である正常時マハラノビス距離群を出力するように学習する。
【００３５】
この故障予兆検知システムにも、第２実施形態と同様に、正常データ抽出部５６３と通常データ抽出部５６２とを有する前処理部５６が備えられている。正常データ抽出部５６３は、燃料電池コージェネレーション装置１の正常状態運転時の運転状態データ群である正常運転状態データをデータ格納部５２から抽出して、学習時入力データとして学習部５４１に与える。特定特徴データ設定部５３は、学習時教師データとして、この第３実施形態での特定特徴データである正常時マハラノビス距離群を学習部５４１に与える。正常時マハラノビス距離群は、正常運転状態データ群を用いて算出されるマハラノビス距離であり、運転状態データの種類毎のマハラノビス距離の集合（マハラノビス距離群）であってもよいし、さらにその複数のマハラノビス距離群のマハラノビス距離であってもよい。ここでのマハラノビス距離群は、その両者を含むものである。
【００３６】
正常運転状態データと正常時特徴データとを用いた学習によって生成された学習係数が実践部５４２に与えられることで、機械学習ユニット５４は、学習済みユニットとして動作する。この学習済み機械学習ユニット５４に、各家庭から取得した通常時の運転状態データ群を入力することで、通常時特徴データとしての通常時マハラノビス距離群が出力される。
【００３７】
この第３実施形態では、入力された通常時の運転状態データ群に故障予兆が含まれている場合、機械学習ユニット５４から出力される通常時マハラノビス距離群は、特定特徴データ設定部５３によって設定されている正常時マハラノビス距離群との類似度が低い（相違度が高い）ことになる。つまり、燃料電池コージェネレーション装置１の運転が正常ではないことになる。その類似度が予め設定されているしきい値を下回ると、故障予兆判定部５５は、当該運転状態データ群を送ってきた燃料電池コージェネレーション装置１が故障予兆を示していると判定する。故障予兆が発生していると判定されると、その情報がメンテナンスサービスセンタなどに送信され、該当する燃料電池コージェネレーション装置１に対して必要なメンテナンスサービスが行われる。
【００３８】
第３実施形態におけるマハラノビス距離を算出するための運転状態データ群の組み合わせの例を、以下に列挙する；
〔改質水目標値，改質水ポンプ値〕、〔エア目標値，エア計測値〕、〔原燃料目標値，原燃料計測値〕、〔回路部入力電流値，スタック電流〕、〔第１可燃ガスセンサ値、第２可燃ガスセンサ値〕、〔回路部入力電流値，パワコン出力電力値〕、〔パワコン出力電力値，スタック電流〕、〔パワコン出力電力値，インバータ出力電流〕、〔回路部入力電流値，インバータ出力電流〕、〔インバータ出力電流，スタック電流〕、〔原燃料目標値，改質水目標値〕、〔原燃料計測値，改質水目標値〕、〔水道水温，排熱温度〕、〔パワコン出力電力値，水素利用率〕、〔回路部入力電流値，水素利用率〕、などである。もちろん、これらの測定データ群以外の測定データが用いられてもよい。
【００３９】
〔別実施の形態〕
（１）上述した実施形態では、学習済みの機械学習ユニット５４は、管理コンピュータ５に備えられていた。これに代えて、管理コンピュータ５によって生成された学習係数によって構築される学習済みの機械学習ユニット５４は、特定特徴データ設定部５３、故障予兆判定部５５とともに、燃料電池コージェネレーション装置１の制御ユニット２に備えてもよい。この場合には、制御ユニット２で生成された通常運転状態データ群は、制御ユニット２に構築された学習済みの機械学習ユニット５４に入力される。なお、学習済みの機械学習ユニット５４を制御ユニット２に構築するために必要な機械学習結果データは、管理コンピュータ５から制御ユニット２へ、データ通信網ＤＮを用いて転送されると好都合であるが、スマートフォンやポータブルメモリなどを仲介させるデータ転送方法を採用してもよい。また、機械学習結果データを用いて構築された機械学習ユニット５４を予め組み込んだ制御ユニット２が各家庭に設置されるようにしてもよい。データ通信網ＤＮを介して機械学習結果データを転送する方法では、定期的に機械学習結果データを生成し、制御ユニット２の機械学習ユニット５４を常に最新版に更新することができる。
【００４０】
（２）故障予兆判定部５５は、故障予兆の存在または非存在の情報だけでなく、故障発生までの時間（予測時間）も含まれるように構成することも可能である。このためには、故障予兆判定部５５で算出される類似度または相違度と故障までの時間との関係をプログラム化またはテーブル化することが好適である。その際、故障予兆の判定と故障までの時間の推定とが、別個の演算ユニットによって行われてもよい。
【００４１】
（３）上述した第１実施形態から第３実施形態の説明では、故障予兆検知システムは燃料電池コージェネレーション装置の故障予兆を検知するように構成されていた。これに代えて、故障予兆検知システムは、ホームセキュリティシステム機器、家電システム機器、調理システム機器、空調システム機器、など家庭生活を管理する種々のシステム機器の故障予兆を検知するように構成することができる。
【００４２】
なお、上記実施形態（別実施形態を含む、以下同じ）で開示される構成は、矛盾が生じない限り、他の実施形態で開示される構成と組み合わせて適用することが可能であり、また、本明細書において開示された実施形態は例示であって、本発明の実施形態はこれに限定されず、本発明の目的を逸脱しない範囲内で適宜改変することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００４３】
本発明は、各家庭に設置された、燃料電池コージェネレーション装置などの、種々の家庭用システム機器の故障予兆検知システムに適用可能である。
【符号の説明】
【００４４】
１      ：燃料電池コージェネレーション装置（家庭用システム機器）
２      ：制御ユニット
１１    ：貯湯タンク
１２    ：燃料電池ユニット
１３    ：熱源機
５      ：管理コンピュータ
５１    ：運転状態データ取得部
５２    ：データ格納部
５３    ：特定特徴データ設定部
５４    ：機械学習ユニット
５４１  ：学習部
５４２  ：実践部
５５    ：故障予兆判定部
５６    ：前処理部
５６１  ：故障前データ抽出部
５６２  ：通常データ抽出部
５６３  ：正常データ抽出部
ＤＮ    ：データ通信網
【図１】
2020170596.tif 000003
【図２】
2020170596.tif 000004
【図３】
2020170596.tif 000005
【図４】
2020170596.tif 000006
【図５】
2020170596.tif 000007
【図６】
2020170596.tif 000008
【図７】
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【図８】
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