(57)【要約】【課題】空調設備に発生する不具合の発生を早期に検知すると共に、不具合の種類を特定すること。【解決手段】空調設備の不具合の種類ごとに、空調設備の主電源電圧、主電源電流、冷凍サイクルの高圧側の冷媒の圧力、冷凍サイクルの低圧側の冷媒の圧力、圧縮器に吸入される冷媒の吸入温度、膨張弁から吐出される冷媒の吐出温度、凝縮器で液体に凝縮した冷媒液温度、蒸発器に吸い込まれる空気の吸込温度、および、蒸発器から吹出される空気の吹出温度の変化パターンを示すパターン情報を記憶し、パターン情報に基づき、空調設備に発生した不具合の種類を特定する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象の空調設備の主電源での主電源電圧、前記主電源での主電源電流、前記空調設備で冷媒を圧縮器、凝縮器、膨張弁、蒸発器の間を循環させる冷凍サイクルの高圧側の冷媒の圧力、前記冷凍サイクルの低圧側の冷媒の圧力、前記圧縮器に吸入される冷媒の吸入温度、前記膨張弁から吐出される冷媒の吐出温度、前記凝縮器で液体に凝縮した冷媒液温度、前記蒸発器に吸い込まれる空気の吸込温度、および、前記蒸発器から吹出される空気の吹出温度を所定のサイクルで取得する取得部と、
前記空調設備の不具合の種類ごとに、前記主電源電圧、前記主電源電流、前記高圧側の冷媒の圧力、前記低圧側の冷媒の圧力、前記吸入温度、前記吐出温度、前記冷媒液温度、前記吸込温度、および、前記吹出温度の変化パターンを示すパターン情報を記憶する記憶部と、
前記取得部により所定のサイクルで取得される前記主電源電圧、前記主電源電流、前記高圧側の冷媒の圧力、前記低圧側の冷媒の圧力、前記吸入温度、前記吐出温度、前記冷媒液温度、前記吸込温度、および、前記吹出温度の変化から、前記空調設備に不具合が発生したかを判定する判定部と、
前記判定部により不具合が発生したと判定された場合、前記記憶部に記憶された前記パターン情報に基づき、前記取得部により所定のサイクルで取得される前記主電源電圧、前記主電源電流、前記高圧側の冷媒の圧力、前記低圧側の冷媒の圧力、前記吸入温度、前記吐出温度、前記冷媒液温度、前記吸込温度、および、前記吹出温度の変化パターンから、前記空調設備に発生した不具合の種類を特定する特定部と、
を有することを特徴とする予兆検出装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記空調設備が正常に動作している計測時期に前記取得部により取得された前記主電源電圧、前記主電源電流、前記高圧側の冷媒の圧力、前記低圧側の冷媒の圧力、前記吸入温度、前記吐出温度、前記冷媒液温度、前記吸込温度、および、前記吹出温度のデータと、前記取得部により所定のサイクルで取得される前記主電源電圧、前記主電源電流、前記高圧側の冷媒の圧力、前記低圧側の冷媒の圧力、前記吸入温度、前記吐出温度、前記冷媒液温度、前記吸込温度、および、前記吹出温度のデータとの有意差検定を行って不具合が発生したかを判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の予兆検出装置。
【請求項３】
前記判定部は、データの有意差を求め、所定の有意差がある場合、前記空調設備に不具合が発生したと判定する
ことを特徴とする請求項２に記載の予兆検出装置。
【請求項４】
前記特定部は、前記空調設備が正常に動作している計測時期の前記主電源電圧、前記主電源電流、前記高圧側の冷媒の圧力、前記低圧側の冷媒の圧力、前記吸入温度、前記吐出温度、前記冷媒液温度、前記吸込温度、前記吹出温度に対して、前記取得部により所定のサイクルで取得される前記主電源電圧、前記主電源電流、前記高圧側の冷媒の圧力、前記低圧側の冷媒の圧力、前記吸入温度、前記吐出温度、前記冷媒液温度、前記吸込温度、前記吹出温度が、それぞれ上昇傾向であるか下降傾向であるかを特定し、上昇傾向、下降傾向のパターンが所定割合以上一致する変化パターンを特定し、特定した変化パターンに対応する不具合を、空調設備に発生した不具合と特定する
ことを特徴とする請求項１〜３の何れか１つに記載の予兆検出装置。
【請求項５】
前記パターン情報は、不具合の種類として冷媒漏れに対応して、前記主電源電流が低下し、前記高圧側の冷媒の圧力が低下し、前記低圧側の冷媒の圧力が低下し、前記吸入温度が上昇し、前記吐出温度が上昇し、前記吸込温度が上昇し、前記吹出温度が上昇する変化パターンを記憶する
ことを特徴とする請求項１〜４の何れか１つに記載の予兆検出装置。
【請求項６】
前記パターン情報は、不具合の種類として冷媒循環不足に対応して、前記主電源電流が低下し、前記高圧側の冷媒の圧力が低下し、前記吸入温度が上昇し、前記吐出温度が上昇し、前記冷媒液温度が低下し、前記吸込温度が上昇し、前記吹出温度が上昇する変化パターンを記憶する
ことを特徴とする請求項１〜５の何れか１つに記載の予兆検出装置。
【請求項７】
前記パターン情報は、不具合の種類として寒冷による高圧圧力低下に対応して、前記主電源電流が低下し、前記高圧側の冷媒の圧力が低下し、前記低圧側の冷媒の圧力が低下し、前記吸入温度が低下し、前記吐出温度が低下し、前記冷媒液温度が低下する変化パターンを記憶する
ことを特徴とする請求項１〜６の何れか１つに記載の予兆検出装置。
【請求項８】
前記パターン情報は、不具合の種類として熱交換不良に対応して、前記主電源電流が上昇し、前記高圧側の冷媒の圧力が上昇し、前記低圧側の冷媒の圧力が上昇し、前記吸入温度が上昇し、前記吐出温度が上昇し、前記冷媒液温度が上昇する変化パターンを記憶する
ことを特徴とする請求項１〜７の何れか１つに記載の予兆検出装置。
【請求項９】
前記パターン情報は、不具合の種類として高圧圧力異常上昇に対応して、前記高圧側の冷媒の圧力が上昇し、前記吐出温度が上昇し、前記吸込温度が上昇し、前記吹出温度が上昇する変化パターンを記憶する
ことを特徴とする請求項１〜８の何れか１つに記載の予兆検出装置。
【請求項１０】
前記パターン情報は、不具合の種類として漏電遮断器の作動に対応して、前記主電源電圧が低下し、前記吸込温度が上昇し、前記吹出温度が上昇する変化パターンを記憶する
ことを特徴とする請求項１〜９の何れか１つに記載の予兆検出装置。
【請求項１１】
前記パターン情報は、不具合の種類として冷凍サイクル閉止に対応して、前記低圧側の冷媒の圧力が低下し、前記吐出温度が上昇し、前記吸込温度が上昇し、前記吹出温度が上昇する変化パターンを記憶する
ことを特徴とする請求項１〜１０の何れか１つに記載の予兆検出装置。
【請求項１２】
前記パターン情報は、不具合の種類として前記圧縮器のコンプレッサ停止や、制御機停止、制御機異常停止、前記冷凍サイクルの異常停止、冬季異常停止に対応して、前記吸込温度が上昇し、前記吹出温度が上昇する変化パターンを記憶する
ことを特徴とする請求項１〜１１の何れか１つに記載の予兆検出装置。
【請求項１３】
前記パターン情報は、不具合の種類として室温低下に対応して、前記吸込温度が低下し、前記吹出温度が低下する変化パターンを記憶する
ことを特徴とする請求項１〜１２の何れか１つに記載の予兆検出装置。
【請求項１４】
前記パターン情報は、前記空調設備を構成する部品に発生する不具合の種類ごとに、前記変化パターンが記憶され、
前記特定部は、前記パターン情報に基づき、不具合が発生した部品を特定する
ことを特徴とする請求項１〜１３の何れか１つに記載の予兆検出装置。
【請求項１５】
監視対象の空調設備の主電源での主電源電圧、前記主電源での主電源電流、前記空調設備で冷媒を圧縮器、凝縮器、膨張弁、蒸発器の間を循環させる冷凍サイクルの高圧側の冷媒の圧力、前記冷凍サイクルの低圧側の冷媒の圧力、前記圧縮器に吸入される冷媒の吸入温度、前記膨張弁から吐出される冷媒の吐出温度、前記凝縮器で液体に凝縮した冷媒液温度、前記蒸発器に吸い込まれる空気の吸込温度、および、前記蒸発器から吹出される空気の吹出温度を所定のサイクルで取得し、
所定のサイクルで取得される前記主電源電圧、前記主電源電流、前記高圧側の冷媒の圧力、前記低圧側の冷媒の圧力、前記吸入温度、前記吐出温度、前記冷媒液温度、前記吸込温度、および、前記吹出温度の変化から、前記空調設備に不具合が発生したかを判定し、
不具合が発生したと判定された場合、前記空調設備の不具合の種類ごとに、前記主電源電圧、前記主電源電流、前記高圧側の冷媒の圧力、前記低圧側の冷媒の圧力、前記吸入温度、前記吐出温度、前記冷媒液温度、前記吸込温度、および、前記吹出温度の変化パターンを示すパターン情報に基づき、所定のサイクルで取得される前記主電源電圧、前記主電源電流、前記高圧側の冷媒の圧力、前記低圧側の冷媒の圧力、前記吸入温度、前記吐出温度、前記冷媒液温度、前記吸込温度、および、前記吹出温度の変化パターンから、前記空調設備に発生した不具合の種類を特定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする予兆検出方法。
【請求項１６】
監視対象の空調設備の主電源での主電源電圧、前記主電源での主電源電流、前記空調設備で冷媒を圧縮器、凝縮器、膨張弁、蒸発器の間を循環させる冷凍サイクルの高圧側の冷媒の圧力、前記冷凍サイクルの低圧側の冷媒の圧力、前記圧縮器に吸入される冷媒の吸入温度、前記膨張弁から吐出される冷媒の吐出温度、前記凝縮器で液体に凝縮した冷媒液温度、前記蒸発器に吸い込まれる空気の吸込温度、および、前記蒸発器から吹出される空気の吹出温度を所定のサイクルで取得し、
所定のサイクルで取得される前記主電源電圧、前記主電源電流、前記高圧側の冷媒の圧力、前記低圧側の冷媒の圧力、前記吸入温度、前記吐出温度、前記冷媒液温度、前記吸込温度、および、前記吹出温度の変化から、前記空調設備に不具合が発生したかを判定し、
不具合が発生したと判定された場合、前記空調設備の不具合の種類ごとに、前記主電源電圧、前記主電源電流、前記高圧側の冷媒の圧力、前記低圧側の冷媒の圧力、前記吸入温度、前記吐出温度、前記冷媒液温度、前記吸込温度、および、前記吹出温度の変化パターンを示すパターン情報に基づき、所定のサイクルで取得される前記主電源電圧、前記主電源電流、前記高圧側の冷媒の圧力、前記低圧側の冷媒の圧力、前記吸入温度、前記吐出温度、前記冷媒液温度、前記吸込温度、および、前記吹出温度の変化パターンから、前記空調設備に発生した不具合の種類を特定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする予兆検出プログラム。
【請求項１７】
監視対象の空調設備の主電源での主電源電圧、前記主電源での主電源電流、前記空調設備で冷媒を圧縮器、凝縮器、膨張弁、蒸発器の間を循環させる冷凍サイクルの高圧側の冷媒の圧力、前記冷凍サイクルの低圧側の冷媒の圧力、前記圧縮器に吸入される冷媒の吸入温度、前記膨張弁から吐出される冷媒の吐出温度、前記凝縮器で液体に凝縮した冷媒液温度、前記蒸発器に吸い込まれる空気の吸込温度、および、前記蒸発器から吹出される空気の吹出温度を所定のサイクルで取得するセンサ装置と、
前記空調設備の不具合の種類ごとに、前記主電源電圧、前記主電源電流、前記高圧側の冷媒の圧力、前記低圧側の冷媒の圧力、前記吸入温度、前記吐出温度、前記冷媒液温度、前記吸込温度、および、前記吹出温度の変化パターンを示すパターン情報を記憶する記憶部、前記センサ装置により所定のサイクルで取得される前記主電源電圧、前記主電源電流、前記高圧側の冷媒の圧力、前記低圧側の冷媒の圧力、前記吸入温度、前記吐出温度、前記冷媒液温度、前記吸込温度、および、前記吹出温度の変化から、前記空調設備に不具合が発生したかを判定する判定部、および、前記判定部により不具合が発生したと判定された場合、前記記憶部に記憶された前記パターン情報に基づき、前記センサ装置により所定のサイクルで取得される前記主電源電圧、前記主電源電流、前記高圧側の冷媒の圧力、前記低圧側の冷媒の圧力、前記吸入温度、前記吐出温度、前記冷媒液温度、前記吸込温度、および、前記吹出温度の変化パターンから、前記空調設備に発生した不具合の種類を特定する特定部を有する予兆検出装置と、
を有することを特徴とする予兆検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予兆検出装置、予兆検出方法、予兆検出プログラムおよび予兆検出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
空調設備は、家庭・業務・産業など多様な施設に設置され、冷却に使用されている。例えば、電力会社では、電力施設を配置した室内に空調設備を設け、空調設備により電力施設を冷却する。
【０００３】
ところで、空調設備は、不具合の発生する頻度が比較的高い機器として位置付けられる。そして、空調設備に不具合が発生すると、業務に支障を及ぼす場合がある。例えば、電力会社では、電力施設等の重要機器の冷却を担っている空調設備が不意に停止すると、室温上昇に伴い、重要機器に不具合が発生し、業務に多大な支障を及ぼすリスクがある。このため、空調設備の不具合を早期に発見する技術が求められている。
【０００４】
特許文献１には、空調設備の冷媒の圧力、冷媒の温度を検出して冷媒漏れの発生を早期に発見する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特表２００８−５２８１１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
空調設備には、冷媒漏れ以外にも様々な種類の不具合が発生する。しかしながら、特許文献１の技術は、空調設備に発生する様々な種類の不具合を検知できない場合がある。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、空調設備に発生する不具合の発生を早期に検知すると共に、不具合の種類を特定できる予兆検出装置、予兆検出方法、予兆検出プログラムおよび予兆検出システム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】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の予兆検出装置は、取得部と、記憶部と、判定部と、特定部とを有する。取得部は、監視対象の空調設備の主電源での主電源電圧、主電源での主電源電流、空調設備で冷媒を圧縮器、凝縮器、膨張弁、蒸発器の間を循環させる冷凍サイクルの高圧側の冷媒の圧力、冷凍サイクルの低圧側の冷媒の圧力、圧縮器に吸入される冷媒の吸入温度、膨張弁から吐出される冷媒の吐出温度、凝縮器で液体に凝縮した冷媒液温度、蒸発器に吸い込まれる空気の吸込温度、および、蒸発器から吹出される空気の吹出温度を所定のサイクルで取得する。記憶部は、空調設備の不具合の種類ごとに、主電源電圧、主電源電流、高圧側の冷媒の圧力、低圧側の冷媒の圧力、吸入温度、吐出温度、冷媒液温度、吸込温度、および、吹出温度の変化パターンを示すパターン情報を記憶する。判定部は、取得部により所定のサイクルで取得される主電源電圧、主電源電流、高圧側の冷媒の圧力、低圧側の冷媒の圧力、吸入温度、吐出温度、冷媒液温度、吸込温度、および、吹出温度の変化から、空調設備に不具合が発生したかを判定する。特定部は、判定部により不具合が発生したと判定された場合、記憶部に記憶されたパターン情報に基づき、取得部により所定のサイクルで取得される主電源電圧、主電源電流、高圧側の冷媒の圧力、低圧側の冷媒の圧力、吸入温度、吐出温度、冷媒液温度、吸込温度、および、吹出温度の変化パターンから、空調設備に発生した不具合の種類を特定する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明は、空調設備に発生する不具合の発生を早期に検知すると共に、不具合の種類を特定できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施例１に係る予兆検出システムの構成の一例を示す図である。
【図２Ａ】図２Ａは、冷凍サイクルを概略的に示した図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、冷凍サイクルでの冷媒の圧力と温度の変化の一例を示した図である。
【図３】図３は、実施例１に係るセンサ装置の機能的な構成の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施例１に係る予兆検出装置の機能的な構成の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施例１に係るパターン情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施例１に係る不具合の検出の一例を説明する図である。
【図７Ａ】図７Ａは、空調設備に設置したセンサの出力値の変化の一例を示す図である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、センサの出力値の分散値の変化の一例を示す図である。
【図７Ｃ】図７Ｃは、測定データに対する有意差検定の結果の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施例１に係る予兆検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施例２に係るパターン情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施例２に係る不具合の検出の一例を説明する図である。
【図１１】図１１は、予兆検出プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本発明に係る予兆検出装置、予兆検出方法、予兆検出プログラムおよび予兆検出システムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１２】
［空調設備の保全方式］
最初に、空調設備の保全方式について説明する。一般に電力設備を含むインフラ施設を対象とした保全は、大きく３世代に大別できる。
【００１３】
第１世代は、「壊れたら直す」という視点の事後保全である。事後保全は、供給信頼度が問題となるような電力インフラでは、設備故障による供給損失が大きな問題となる。
【００１４】
第２世代は、「壊れる前に取り換える」という視点の予防保全である。予防保全は、故障による設備稼働率の低下を回避し、高い供給信頼性を維持するために、故障の有無に関係なく定期検査・修繕を行う時間計画保全の考え方である。予防保全は、大変有用な保全方式であるが、画一的な対処となり、個体差を区別できなくて、メンテナンスコストが高くなる。
【００１５】
第３世代は、「壊れる予兆を検知したら取り換える」という視点の予知保全である。
【００１６】
従来、電力会社の空調設備の維持管理は、故障が発生したら対処する事後保全（第１世代）と、定期的な頻度で詳細点検・補修・更新を実施する時間計画保全（第２世代）を基本としている。これに対し、電力会社では、予知保全（第３世代）を導入し、例えば、空調設備を常時監視して故障の予兆的な状態を把握できれば、空調設備の機能を維持のための信頼度が増すとともに、空調設備の詳細点検の簡素化や合理化が可能となる。すなわち、第３世代の予知保全は、「壊れたら直す・時間がきたら取り換える」から「壊れる予兆を検知したら取り換える」という保全政策の転換を可能とする。電力会社では、空調設備の予知保全を実現することより、供給信頼性を維持しながらメンテナンスコストの低減を実現できる。
【００１７】
以下では、ＩｏＴ技術を活用して空調設備の遠隔監視を基本として、空調設備の予知保全を実現する予兆検出システムを実施例として説明する。
【００１８】
［予兆検出システムの代表的な構成］
本実施例に係る予兆検出システムの代表的な構成を説明する。図１は、実施例１に係る予兆検出システムの構成の一例を示す図である。予兆検出システム１０は、センサ装置１１と、ゲートウェイ１２と、予兆検出装置１５とを有する。
【００１９】
センサ装置１１は、空調設備の監視を行う装置である。予兆検出システム１０では、センサ装置１１を複数設けてもよい。図１の例では、センサ装置１１を３つ図示したが、センサ装置１１は任意の数とすることができる。センサ装置１１は、それぞれ故障の発生を監視する監視対象の空調設備にそれぞれ設置される。
【００２０】
センサ装置１１は、無線通信によりゲートウェイ１２と通信可能とされている。無線通信の方式としては、例えば、Bluetooth（登録商標）、ZigBee（登録商標）、無線ＬＡＮ、３１５ＭＨｚ帯、４００ＭＨｚ帯、９２０ＭＨｚ帯等の特定小電力無線などが挙げられる。センサ装置１１は、所定の計測時期ごとに、空調設備の状態を検出し、検出した測定データをゲートウェイ１２へ送信する。
【００２１】
ゲートウェイ１２は、センサ装置１１と予兆検出装置１５との通信を中継する装置である。ゲートウェイ１２は、無線通信によりセンサ装置１１と通信可能とされている。また、ゲートウェイ１２は、例えば、３Ｇ、ＬＴＥ（Long  Term  Evolution）等の移動体通信に対応しており、移動体通信の基地局１３と通信可能とされている。ゲートウェイ１２は、基地局１３を介してネットワークＮに通信可能とされている。かかるネットワークＮには、有線または無線を問わず、移動体通信網、インターネット（Internet）を始め、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やＶＰＮ（Virtual  Private  Network）などの任意の種類の通信網を採用できる。ネットワークＮには、予兆検出装置１５が通信可能に接続されている。ゲートウェイ１２は、各センサ装置１１から受信した測定データを予兆検出装置１５へ送信する。
【００２２】
予兆検出装置１５は、監視対象の空調設備の故障などの不具合の予兆の検出を行う装置である。予兆検出装置１５は、例えば、パーソナルコンピュータやサーバコンピュータなどのコンピュータである。予兆検出装置１５は、１台のコンピュータとして実装してもよく、また、複数台のコンピュータによるコンピュータシステムとして実装してもよい。なお、本実施例では、予兆検出装置１５を１台のコンピュータとした場合を例として説明する。
【００２３】
予兆検出装置１５は、ゲートウェイ１２を介して、センサ装置１１から受信した測定データの分析を行い、分析結果に基づき、監視対象の故障の予兆を検出する。
【００２４】
ここで、空調設備について簡単に説明する。空調設備は、一般に、冷凍サイクル（圧縮→凝縮→膨張→蒸発→圧縮）を繰り返すことにより、冷却を実現している。図２Ａは、冷凍サイクルを概略的に示した図である。冷凍サイクルでは、圧縮器、凝縮器、膨張弁、蒸発器の間を冷媒が循環している。図２Ｂは、冷凍サイクルでの冷媒の圧力と温度の変化の一例を示した図である。図２Ｂには、冷媒をＲ２２とした場合、圧力と温度の変化が示されている。
【００２５】
圧縮器は、冷媒を圧縮する。例えば、圧縮器は、Ｒ２２の冷媒を１．６４ＭＰａに圧縮する。これにより、冷媒は、圧縮されると温度が上昇し、常温の空気や水に対して熱を排熱できるようなる。
【００２６】
凝縮器は、温度が上昇した冷媒の熱を外部に放熱して冷媒を凝縮（液化）させる。例えば、凝縮器は、冷媒が流れるパイプに対して、ファンＦ１で空気を当てて冷媒の熱を放熱して冷媒を凝縮させる。例えば、Ｒ２２の冷媒は、１．６４ＭＰａに圧縮した場合、４５℃で凝縮する。
【００２７】
膨張弁は、冷媒の圧力を低下させる。例えば、膨張弁は、Ｒ２２の冷媒の圧力を０．４９ＭＰａに低下させる。これにより、冷媒は、温度が低下する。また、冷媒は、圧力が低下したことで、低い温度でも蒸発しやすくなる。例えば、Ｒ２２の冷媒は、０．４９ＭＰａの圧力の場合、５℃で蒸発するようになる。
【００２８】
蒸発器は、周囲の熱を冷媒に吸熱させて、冷媒を蒸発（気化）させる。例えば、蒸発器は、冷媒が流れるパイプに対して、ファンＦ２で空気を当てて冷媒に熱を吸熱させる。冷媒は、吸熱により温度が上昇して蒸発する。
【００２９】
冷凍サイクルでは、圧縮器から膨張弁の間が冷媒の圧力が高い高圧側となり、膨張弁から圧縮器の間が冷媒の圧力が低い低圧側となる。
【００３０】
例えば、空調設備では、電力施設を配置した室内を冷却する場合、蒸発器を室内に配置して室内の熱を冷媒に移動させ、凝縮器を外部（室外）に配置して冷媒の熱を外部に放出する。凝縮器および蒸発器は、ともに熱交換器とも呼ばれる。例えば、エアコンの場合、蒸発器は、室内機に設けられた熱交換器が該当する。凝縮器は、室外機に設けられた熱交換器が該当する。
【００３１】
空調設備の予知保全を実現するには、空調設備の状態を把握する必要がある。空調設備は、一般に、冷凍サイクルを繰り返すことにより冷却を実現している。空調設備の状態を把握するには、冷凍サイクルに不具合事象が発生しているかを把握すればよい。例えば、冷媒漏れの不具合が発生した場合、空調設備の物理量は、冷媒の圧力が低下し、冷媒吐出・吸入温度が上昇する。空調設備では、このような変化の兆候を、複数センサを適切な箇所に設置してモニタリングできれば、故障の発生する予兆をとらえることが可能となる。本願の発明者は、センサの数を抑えつつ、空調設備の状態を把握するには、以下の９つの物理量が有効であることを見出した。
【００３２】
（１）空調設備の主電源での電圧（以下、「主電源電圧」とも称する。）
（２）空調設備の主電源での電流（以下、「主電源電流」とも称する。）
（３）冷凍サイクルの高圧側の冷媒の圧力（以下、「高圧圧力」とも称する。）
（４）冷凍サイクルの低圧側の冷媒の圧力（以下、「低圧圧力」とも称する。）
（５）冷凍サイクルの圧縮器に吸入される冷媒の温度（以下、「冷媒吸入温度」とも称する。）
（６）冷凍サイクルの膨張弁から吐出される冷媒の吐出温度（以下、「冷媒吐出温度」とも称する。）
（７）冷凍サイクルの凝縮器で液体に凝縮した冷媒液の温度（以下、「冷媒液温度」とも称する。）
（８）冷媒との熱交換のために蒸発器に吸い込まれる空気の温度（以下、「吸込空気温度」とも称する。）
（９）冷媒との熱交換後に蒸発器から吹出される空気の温度（以下、「吹出空気温度」とも称する。）
【００３３】
空調設備では、冷凍サイクルに不具合が発生すると、冷却機能が低下する。冷凍サイクルでは、凝縮器や蒸発器での熱交換により冷媒の圧力及び温度が連続的に変化するが、蒸発器で熱交換する室内温度や凝縮器で熱交換する外気温度が変化すれば、凝縮器や蒸発器での冷媒の圧力及び温度も変化する。このため、空調設備では、冷凍サイクルでの冷媒の圧力や温度を計測することで、空調設備の状態を把握することが可能となる。また、空調設備では、ファンＦ１、Ｆ２や、圧縮器などで不具合が発生した場合、ファンＦ１、Ｆ２や、圧縮器を動作させるモータに供給する電力が変化する。空調設備では、主電源を設け、モータなどの内部の電気部品に主電源から必要な電力を供給している。このため、空調設備では、主電源の電圧や電流を計測することで、内部の電気部品の状態を把握することが可能となる。また、蒸発器での吸込空気温度は、空調設備が配置された室内の温度である。蒸発器での吹出空気温度は、空調設備により冷却された空気の温度である。空調設備では、冷凍サイクルに不具合が発生して冷却機能が低下すると、吸込空気温度や吹出空気温度が変化する。このため、空調設備では、吸込空気温度や吹出空気温度を計測することで、冷凍サイクルの状態を把握することが可能となる。
【００３４】
［センサ装置の構成］
次に、センサ装置１１の構成について説明する。図３は、実施例１に係るセンサ装置の機能的な構成の一例を示す図である。センサ装置１１は、空調設備の状態を検出する装置である。センサ装置１１は、複数のセンサ２０と、メモリ２１と、マイコン２２と、無線通信部２３とを有する。
【００３５】
センサ２０は、空調設備の状態の把握に用いる電圧、電流、圧力、温度などの各種の物理量を計測するデバイスである。例えば、センサ２０は、電圧センサ、電流センサ、圧力センサ、温度センサなどのデバイスである。センサ装置１１は、上述した（１）〜（９）の物理量を計測する。例えば、センサ２０は、空調設備の主電源に設けられ、主電源での電圧を主電源電圧として計測し、主電源での電流を主電源電流として計測する。また、センサ２０は、空調設備の冷凍サイクルの圧縮器と凝縮器の間に設けられ、圧縮器から凝縮器へ流れる冷媒の圧力を高圧圧力として計測する。また、センサ２０は、空調設備の冷凍サイクルの膨張弁と蒸発器との間に設けられ、膨張弁から蒸発器へ流れる冷媒の圧力を低圧圧力として計測する。また、センサ２０は、空調設備の冷凍サイクルの圧縮器に設けられ、圧縮器に吸入される冷媒の温度を冷媒吸入温度として計測する。センサ２０は、空調設備の冷凍サイクルの膨張弁に設けられ、膨張弁から吐出される冷媒の温度を冷媒吐出温度として計測する。また、センサ２０は、空調設備の凝縮器に設けられ、凝縮器で液体に凝縮した冷媒液の温度を冷媒液温度として計測する。また、センサ２０は、空調設備の蒸発器の空気の吸収口に設けられ、蒸発器に吸い込まれる空気の温度を吸込空気温度として計測する。また、センサ２０は、空調設備の蒸発器の空気の吹出口に設けられ、蒸発器から吹出される空気の温度を吹出空気温度として計測する。
【００３６】
マイコン２２は、センサ装置１１を制御するデバイスである。マイコン２２は、各センサ２０により、所定の計測時期ごとに、主電源電圧、主電源電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度の計測を行う。計測時期は、例えば、１時間ごと、１日ごとなど、一定の期間ごとのタイミングであってもよい。また、計測時期は、例えば、９時、１２時、１７時、２１時など所定の時刻となったタイミングであってもよい。
【００３７】
メモリ２１は、各種のデータを記憶するデバイスである。メモリ２１は、各センサ２０により測定された主電源電圧、主電源電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度の測定データを記憶する。
【００３８】
無線通信部２３は、無線により他の装置と各種の情報の送受信を行うデバイスである。無線通信部２３は、マイコン２２の制御の元、メモリ２１に記憶された測定データをゲートウェイ１２へ送信する。この測定データは、ゲートウェイ１２により、予兆検出装置１５へ送信される。
【００３９】
［予兆検出装置の構成］
次に、予兆検出装置１５の構成について説明する。図４は、実施例１に係る予兆検出装置の機能的な構成の一例を示す図である。予兆検出装置１５は、通信部３０と、操作部３１と、表示部３２と、記憶部３３と、制御部３４とを有する。
【００４０】
通信部３０は、他の装置と各種の情報を送受信するインタフェースである。通信部３０は、ネットワークＮに接続され、各種の情報を送受信する。例えば、通信部３０は、ネットワークＮを介して各センサ装置１１により計測された測定データを受信する。
【００４１】
操作部３１は、各種の操作の入力を受け付ける入力デバイスである。操作部３１としては、マウスやキーボードなどの操作の入力を受け付ける入力デバイスが挙げられる。操作部３１は、各種の情報の入力を受付ける。操作部３１は、ユーザからの操作入力を受け付け、受け付けた操作内容を示す操作情報を制御部３４に入力する。
【００４２】
表示部３２は、各種情報を表示する表示デバイスである。表示部３２としては、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）やＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube）などの表示デバイスが挙げられる。表示部３２は、各種情報を表示する。例えば、表示部３２は、操作画面など各種の画面を表示する。なお、予兆検出装置１５は、管理者等が使用する外部の端末装置からアクセスを受付け、操作画面など各種の画面を端末装置に表示し、各種の画面から操作入力を受け付けるものとしてもよい。
【００４３】
記憶部３３は、各種のデータを記憶する記憶デバイスである。例えば、記憶部３３は、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部３３は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non  Volatile  Static  Random  Access  Memory）などのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。
【００４４】
記憶部３３は、制御部３４で実行されるＯＳ（Operating  System）や各種プログラムを記憶する。例えば、記憶部３３は、後述する予兆検出処理を実行する予兆検出プログラムを含む各種のプログラムを記憶する。さらに、記憶部３３は、制御部３４で実行されるプログラムで用いられる各種データを記憶する。例えば、記憶部３３は、測定データ４０と、パターン情報４１とを記憶する。
【００４５】
測定データ４０は、監視対象に空調設置された各センサ装置１１により計測された測定データである。例えば、測定データ４０には、各計測時期の主電源電圧、主電源電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度の値が記憶される。
【００４６】
パターン情報４１は、空調設備に発生する不具合の種類ごとの各センサ２０の出力値の変化パターンを記憶したデータである。例えば、パターン情報４１は、空調設備の不具合の種類ごとに、主電源電圧、主電源電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度の変化パターンを記憶する。
【００４７】
ここで、本願の発明者は、空調設備の予知保全を実現するうえで、信頼性重視保全（Reliability  Centered  Maintenance：ＲＣＭ）を応用して検討を重ねた。そして、本願の発明者は、故障モード影響解析（Failure  Mode  and  Effect  Analysis：ＦＭＥＡ）を応用し、空調設備に発生する不具合の種類ごとに、空調設備に設置した各センサ２０の出力値が正常状態な出力値からどのように変化するかを変化パターンとして体系的に整理した。
【００４８】
パターン情報４１の一例を説明する。図５は、実施例１に係るパターン情報のデータ構成の一例を示す図である。図５に示すように、パターン情報４１は、故障モード、電圧、電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度の各項目を有する。なお、測定データ４０は、上記以外にも各種の情報を含んでもよい。
【００４９】
故障モードの項目は、発生する不具合の種類を示している。電圧、電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度の各項目は、故障モードの項目の不具合が発生した場合の正常状態からの値の変化を示している。電圧の項目は、主電源電圧の変化を示している。電流の項目は、主電源電流の変化を示している。高圧圧力の項目は、高圧圧力の変化を示している。低圧圧力の項目は、低圧圧力の変化を示している。冷媒吸入温度の項目は、冷媒吸入温度の変化を示している。冷媒吐出温度の項目は、冷媒吐出温度の変化を示している。吸込空気温度の項目は、吸込空気温度の変化を示している。吹出空気温度の項目は、吹出空気温度の変化を示している。
【００５０】
図５では、各項目についての正常状態からの値の変化をそれぞれ矢印により定性的に示している。下向きの矢印は、センサ出力値が正常状態よりも低下していることを示し、上向きの矢印は、センサ出力値が正常状態よりも上昇していることをそれぞれ示す。矢印の大きさは、低下量・上昇量のレベルを意味する。各項目には、上昇量・低下量のレベルに応じて値を閾値として設定する。例えば、上昇量・低下量のレベルをそれぞれ２段階とした場合、レベルに対応して段階的な閾値を定める。各項目には、低下量・上昇量のレベルに応じて定めた閾値を設定する。「−」の項目は、故障モードの項目の不具合の種類の判別に使用しない項目を示す。
【００５１】
例えば、冷媒漏れの故障が発生した場合は、主電源電流が低下し、高圧圧力が低下し、低圧圧力が大きく低下し、冷媒吸入温度が大きく上昇し、冷媒吐出温度が大きく上昇し、吸込空気温度が大きく上昇し、吹出空気温度が大きく上昇する。
【００５２】
また、例えば、冷媒循環不足の故障が発生した場合は、主電源電流が低下し、高圧圧力が低下し、冷媒吸入温度が大きく上昇し、冷媒吐出温度が大きく上昇し、冷媒液温度が低下し、吸込空気温度が上昇し、吹出空気温度が上昇する。
【００５３】
また、例えば、冬季などの寒冷による高圧圧力低下の故障が発生した場合は、主電源電流が低下し、高圧圧力が大きく低下し、低圧圧力が低下し、冷媒吸入温度が低下し、冷媒吐出温度が低下し、冷媒液温度が低下する。
【００５４】
また、例えば、熱交換不良の故障が発生した場合は、主電源電流が大きく上昇し、高圧圧力が大きく上昇し、低圧圧力が上昇し、冷媒吸入温度が上昇し、冷媒吐出温度が大きく上昇し、冷媒液温度が大きく上昇する。
【００５５】
また、例えば、高圧圧力異常上昇の故障が発生した場合は、高圧圧力が大きく上昇し、冷媒吐出温度が大きく上昇し、吸込空気温度が大きく上昇し、吹出空気温度が大きく上昇する。
【００５６】
また、例えば、（ＥＬＢ）漏電遮断器が作動した場合は、主電源電圧が大きく低下し、吸込空気温度が大きく上昇し、吹出空気温度が大きく上昇する。
【００５７】
また、例えば、冷凍サイクル閉止の故障が発生した場合は、低圧圧力が大きく低下し、冷媒吐出温度が上昇下し、吸込空気温度が上昇し、吹出空気温度が上昇する。
【００５８】
また、例えば、圧縮器のコンプレッサ停止や、制御機停止、制御機異常停止、冷凍サイクルの異常停止、冬季異常停止などの異常が発生した場合は、吸込空気温度が大きく上昇し、吹出空気温度が大きく上昇する。
【００５９】
また、例えば、室温低下の異常が発生した場合は、吸込空気温度が大きく低下し、吹出空気温度が大きく低下する。
【００６０】
不具合の種類および変化パターンは、図５に限定されず、その他の不具合の種類ごとに変化パターンを定めることができる。また、不具合の種類の変化パターンは、上昇量・低下量のレベルまで定めずに、上昇傾向・低下傾向のパターンとして定めてもよい。
【００６１】
図４に戻る。制御部３４は、予兆検出装置１５を制御するデバイスである。制御部３４としては、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等の電子回路や、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路を採用できる。制御部３４は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部３４は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部３４は、取得部５０と、判定部５１と、特定部５２と、報知部５３とを有する。
【００６２】
取得部５０は、監視対象の空調設備の主電源電圧、主電源電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度を所定のサイクルで取得する。例えば、取得部５０は、通信部３０により受信した各センサ装置１１の測定データを取得する。取得部５０は、取得した各センサ装置１１の測定データを測定データ４０として記憶部３３に格納する。
【００６３】
判定部５１は、空調設備ごとに、測定データ４０に記憶された空調設備の主電源電圧、主電源電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度の変化から、空調設備に不具合が発生したかを判定する。
【００６４】
ここで、空調設備は、故障が発生しつつあると、センサ２０の出力値が変化する。測定データ４０に記憶されたセンサ２０の出力値の変化から空調設備の不具合の発生を検出できる。
【００６５】
判定部５１は、空調設備ごとに、正常に動作している計測時期の計測に取得された計測データと、所定のサイクルで取得される計測データとの有意差検定を行って不具合の発生を検出する。
【００６６】
例えば、判定部５１は、空調設備が正常に稼働している状態でセンサ装置１１により計測されて記憶部３３に格納された測定データ４０をリファレンスデータとして空調設備ごとに定義する。このリファレンスデータの期間は、例えば、１日から１ヶ月程度を目途とし、リファレンスとする時期も傾向管理に応じて変化させることを基本とする。なお、空調設備が正常に稼働している状態でセンサ装置１１により計測されて測定データをリファレンスデータとして別に記憶部３３に記憶させてもよい。また、判定部５１は、一定期間前、空調設備が正常に稼働している状態であるとみなして、測定データ４０に記憶された一定期間前の測定データをリファレンスデータとして使用してもよい。例えば、判定部５１は、測定データ４０に記憶された１年前の同時期の測定データをリファレンスデータとして使用してもよい。
【００６７】
判定部５１は、リファレンスデータと同じ期間、計測した異なる時期の測定データ４０を観測データとして設定する。
【００６８】
判定部５１は、リファレンスデータと観測データとの有意差検定を行い、データの有意差を求め、所定の有意差がある場合、不具合が発生したと判定する。例えば、判定部５１は、リファレンスデータと観測データに差があるかどうかの仮説検定を行う。例えば、判定部５１は、仮説検定として、リファレンスデータと観測データの平均や分散に差がないという帰無仮説を設定し、所定の有意水準αを目安として２標本ｔ検定（Welch検定）やＦ検定を行う。判定部５１は、有意水準αとして帰無仮説が棄却された場合、センサ２０の出力値に変化あると判定する。一方、判定部５１は、有意水準αとして帰無仮説を棄却できない場合、センサ２０の出力値には変化ないと判定する。判定部５１は、空調設備ごとに、全てのセンサ２０の出力値に対して、データの有意差を求めて、センサ２０の出力値に変化あるかを判定する。判定部５１は、何れのセンサ２０の出力値に変化があると判定された場合、空調設備に不具合が発生したと判定する。空調設備には、様々機種があるが、リファレンスデータと観測データとの有意差検定を行うことにより、空調設備に不具合が発生したか否かを空調設備の機種にかわらず判定できる。本実施形態では、判定部５１は、有意差検定として、Ｆ検定を行って有意差があるかを判定するが、有意差があるかを検定できれば、他の方式の検定を行ってもよい。
【００６９】
特定部５２は、判定部５１により不具合が発生したと判定された場合、空調設備ごとに、パターン情報４１に基づき、測定データ４０に記憶された主電源電圧、主電源電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度の変化パターンから、空調設備に発生した不具合の種類を特定する。
【００７０】
例えば、特定部５２は、不具合が発生したと判定された空調設備について、センサ２０ごとに、リファレンスデータの平均値μoと観測データの平均値μrを求めて比較して大小関係を判定する。特定部５２は、リファレンスデータの平均値μoに対して観測データの平均値μrが大きい場合、観測データが上昇傾向であると特定し、リファレンスデータの平均値μoに対して観測データの平均値μrが小さい場合、観測データが下降傾向であると特定する。そして、特定部５２は、不具合が発生したと判定された空調設備について、主電源電圧、主電源電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度それぞれ上昇量、下降量を特定する。なお、特定部５２は、不具合が発生したと判定された場合に、不具合が発生したと判定されたセンサ２０についてのみ、上昇傾向であるか下降傾向であるかや、上昇量、下降量を特定してもよい。すなわち、特定部５２は、主電源電圧、主電源電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度のうち、不具合が発生したと判定されたものについてのみ、上昇傾向であるか下降傾向であるかや、上昇量、下降量を特定してもよい。特定部５２は、不具合が発生したと判定された場合に、不具合が発生したと判定されたセンサ２０についてのみ、上昇傾向であるか下降傾向であるかや、上昇量、下降量を特定すると、少しその兆候がでている程度でも判断ができる。一方、特定部５２は、不具合が発生したと判定された場合に、全てのセンサ２０についてのみ、上昇傾向であるか下降傾向であるかや、上昇量、下降量を特定すると、よりクリティカルな判断となる。
【００７１】
特定部５２は、主電源電圧、主電源電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度の上昇傾向、下降傾向のパターンをパターン情報４１の各変化パターンと比較し、一致する変化パターンを検索する。例えば、特定部５２は、主電源電圧、主電源電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度の上昇傾向、下降傾向のパターンが一致する変化パターンを検索する。また、例えば、特定部５２は、主電源電圧、主電源電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度の上昇傾向、下降傾向のパターンが一致し、さらに、上昇量、下降昇量のレベルが一致する変化パターンを検索する。なお、特定部５２は、上昇傾向、下降傾向のパターンが所定割合（例えば、８０％）以上一致する変化パターンを一致する変化パターンとして検索してもよい。また、特定部５２は、所定割合以上一致する変化パターンが複数ある場合、全て一致する変化パターンとてもよい。また、特定部５２は、所定割合以上一致する変化パターンが複数ある場合、一致度合いが最も高い変化パターンを、一致する変化パターンとしてもよい。
【００７２】
特定部５２は、一致した変化パターンの故障モードの不具合を、空調設備に発生した不具合と特定する。
【００７３】
報知部５３は、不具合が発生したと判定された場合、不具合が発生した空調設備および判定部５１により特定された不具合の種類を報知する。例えば、報知部５３は、不具合が発生した空調設備および不具合の種類を報知するメッセージ等を表示部３２に表示する。また、報知部５３は、管理者等が使用する外部の端末装置へ、不具合が発生した空調設備および不具合の種類を報知する情報を送信する。
【００７４】
ここで、空調設備の不具合の予兆の検出について、具体的な一例を用いて説明する。実際に運用されている複数の空調設備にセンサを設置して、主電源電圧、主電源電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度、ほぼ５分間隔で計測する実験を実施した。そして、１１月４日２３：４０に１台の空調設備が配置された室内で高温度警報が発報した。警報発報後、空調設備には、１１月６日（月）に詳細点検が実施され、冷媒漏れの異常が確認され、１２月１４日以降に正常な状態で運転が再開された。
【００７５】
図６は、実施例１に係る不具合の検出の一例を説明する図である。図６では、不具合として、冷媒漏れを検出する場合を説明する。図６には、冷媒漏れの変化パターンが示されている。なお、図６では、冷媒漏れの判別に必要な変化パターンの項目（電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、吸込空気温度、吹出空気温度）のみを示している。また、図６には、異常が発生した空調設備の状態の観測データとして、２０１７年１１月４日２１：００の各センサ２０の出力値を示している。また、図６には、空調設備の正常に稼働している状態のリファレンスデータとして、２０１７年１２月１４日１９：２０のセンサ２０の出力値を示している。
【００７６】
図６に示した観測データとリファレンスデータを比較すると、主電源電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、吸込空気温度、吹出空気温度の変化は、冷媒漏れの変化パターンと一致している。よって、上記の結果は、５分間隔の２時期の計測データの適切な時期の比較により、故障予兆診断が実際に可能であることを示している。
【００７７】
また、図７Ａは、空調設備に設置したセンサの出力値の変化の一例を示す図である。図７Ａには、冷媒漏れの異常が確認された空調設備の室外機に設置した温度センサにより、冷媒吐出温度を５分間隔で計測した値の時系列データが線により示されている。図７Ａの線が無い期間は、空調設備の室外機のコンプレッサーが稼働しておらず、時系列データがない時期を示している。図７Ａに示した空調設備は、業務用に設置した空調設備であり、複数の空調設備が連動して制御されるため、状況に応じて不定期に停止する運用となっている。１１月５日から１２月１４日までの期間には、故障した空調設備の詳細点検などのために、空調設備を停止させた期間も含んでいる。
【００７８】
１１月４日前後に着目すると、１０月初旬くらいから、冷媒吐出温度が大きく変動している。１１月４日の停止時には、冷媒吐出温度が１００℃を超える高温となっている。一方、運転を再開した１２月１５日以降は、９月から１０月初旬までの水準に冷媒温度の水準がもどっている。この結果から、故障の予兆は故障の発生する１ヶ月程度前から出現していたものと判断できる。
【００７９】
図７Ｂは、センサの出力値の分散値の変化の一例を示す図である。図７Ｂには、図７Ａに示した冷媒吐出温度の日移動分散値を示している。日移動分散値は、それぞれ対象とする時期から１週間さかのぼり、１週間の期間内に計測された冷媒吐出温度を対象として分散値を計算している。図７Ｂでは、１０月１４日以降から日移動分散値が徐々に高くなりはじめている。また、１０月下旬から日移動分散値が急激に高くなっている。この結果から、明らかに異常な冷媒吐出温度の状態が、故障発生前の１ヶ月程度前から継続していたと判断できる。
【００８０】
図７Ｃは、測定データに対する有意差検定の結果の一例を示す図である。図７Ｃには、図７Ｂに示した冷媒吐出温度の分散値に着目して、有意差検定としてＦ検定を行った結果を示す。Ｆ検定の方法は、後述する。図７Ｃの実線は、それぞれ対象とする時期からさかのぼって、約５週間前から１週間前までの１ヶ月間に計測された冷媒吐出温度の測定データをリファレンスデータとし、対象時期から約１週間さかのぼった期間に計測された冷媒吐出温度の測定データを観測データとして、Ｆ検定を行って算出したＦ値（Ｆ検定統計量）を時系列に並べたものである。図７Ｃの破線は、Ｆ値の５%有意水準（α=０．０５）の値を示している。例えば、有意水準αを５%としたＦ検定では、破線を上回るＦ値が観測された場合、１ヶ月前のリファレンスデータの分散と比較して、観測データの分散が変化していることを意味している。１１月４日以前のＦ値に着目すると、１０月２０日前後のＦ値が明らかに、それ以前と比較してＦ値が大きくなり、異常な状態になっていることを示している。また、１０月下旬からさらにＦ値が高くなっており、Ｆ値の変化が増幅している。この結果から、Ｆ値は、故障の予兆の検出に利用できる。
【００８１】
Ｆ検定について説明する。ここでは、Ｆ分布を用いた２つの正規母集団のＦ検定する場合を例に説明する。２つの正規母集団Ｎ（μ1，σ12）とＮ（μ2，σ22）に対して、それぞれ互いに独立に抽出した大きさがそれぞれｎ1，ｎ2の標本の不偏分散をそれぞれν12，ν22とする。このとき、以下の（１−１）、（１−２）のように帰無仮説および対立仮説を設定する。
【００８２】
Ｈ0：σ12＝σ22（帰無仮説）    ・・・（１−１）
Ｈ1：σ12≠σ22（対立仮説）    ・・・（１−２）
【００８３】
この帰無仮説が正しければ、以下の（２）式に示すＦ0は、自由度φ1＝ｎ1−１，φ2＝ｎ2−１のＦ分布となるので、２つの標本の不偏分散比から算出したＦ0を有意水準αにおけるＦ分布の理論値Ｆ（φ1，φ2，α／２）と比較する。
【００８４】
Ｆ0＝ν12／ν22    ・・・（２）
【００８５】
ここで、Ｆ0が、以下の（３−１）式を満たすならば、帰無仮説は、危険率αで棄却され、対立仮説を採択する。一方、Ｆ0が、以下の（３−２）式を満たすならば、帰無仮説を棄却できずに，２つの母集団は、等分散である可能性が高いと判断する。
【００８６】
Ｆ0≧Ｆ（φ1，φ2，α／２）    ・・・（３−１）
Ｆ0＜Ｆ（φ1，φ2，α／２）    ・・・（３−２）
【００８７】
理論値のＦ分布は、自由度がそれぞれφ1、φ2であるカイ二乗変数χ12、χ22
に基づき、以下の（４）式により算出する。
【００８８】
【数１】
2020128856.tif 000003
【００８９】
［処理の流れ］
予兆検出装置１５が故障の予兆を検出する予兆検出処理の流れについて説明する。図８は、実施例１に係る予兆検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。この予兆検出処理は、所定のタイミング、例えば、各センサ装置１１から測定データを受信したタイミングで実行される。
【００９０】
取得部５０は、通信部３０から受信した測定データを取得し、測定データを測定データ４０として記憶部３３に格納する（ステップＳ１０）。
【００９１】
判定部５１は、空調設備ごとに、測定データ４０に記憶された空調設備の主電源電圧、主電源電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度の変化から、空調設備に不具合が発生したかを判定する（ステップＳ１１）。例えば、判定部５１は、空調設備ごとに、正常に動作している計測時期の計測に取得された計測データと、所定のサイクルで取得される計測データとの有意差検定を行って不具合の発生を検出する。不具合が発生していないと判定した場合（ステップＳ１１：Ｎｏ）、処理を終了する。
【００９２】
一方、不具合が発生した判定した場合（ステップＳ１１：Ｙｅｓ）、特定部５２は、空調設備ごとに、パターン情報４１に基づき、測定データ４０に記憶された空調設備の主電源電圧、主電源電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度の変化パターンから、空調設備に発生した不具合の種類を特定する（ステップＳ１２）。
【００９３】
報知部５３は、不具合が発生した空調設備および不具合の種類の報知を行い（ステップＳ１３）、処理を終了する。
【００９４】
［効果］
このように、本実施例に係る予兆検出装置１５は、取得部５０と、記憶部３３と、判定部５１と、特定部５２とを有する。取得部５０は、監視対象の空調設備の主電源電圧、主電源電流、冷凍サイクルの高圧側の冷媒の圧力（高圧圧力）、冷凍サイクルの低圧側の冷媒の圧力（低圧圧力）、圧縮器に吸入される冷媒の吸入温度（冷媒吸入温度）、膨張弁から吐出される冷媒の吐出温度（冷媒吐出温度）、凝縮器で液体に凝縮した冷媒液温度、蒸発器に吸い込まれる空気の吸込温度（吸込空気温度）、および、蒸発器から吹出される空気の吹出温度（吹出空気温度）を所定のサイクルで取得する。記憶部３３は、空調設備の不具合の種類ごとに、主電源電圧、主電源電流、高圧側の冷媒の圧力、低圧側の冷媒の圧力、吸入温度、吐出温度、冷媒液温度、吸込温度、および、吹出温度の変化パターンを示すパターン情報４１を記憶する。判定部５１は、所定のサイクルで取得される主電源電圧、主電源電流、高圧側の冷媒の圧力、低圧側の冷媒の圧力、吸入温度、吐出温度、冷媒液温度、吸込温度、および、吹出温度の変化から、空調設備に不具合が発生したかを判定する。特定部５２は、不具合が発生したと判定された場合、パターン情報４１に基づき、所定のサイクルで取得される主電源電圧、主電源電流、高圧側の冷媒の圧力、低圧側の冷媒の圧力、吸入温度、吐出温度、冷媒液温度、吸込温度、および、吹出温度の変化パターンから、空調設備に発生した不具合の種類を特定する。これにより、予兆検出装置１５は、空調設備に発生する不具合の発生を早期に検知すると共に、不具合の種類を特定できる。これにより、予兆検出装置１５は、空調設備の予知保全を実現できる。
【００９５】
また、判定部５１は、空調設備が正常に動作している計測時期に取得された主電源電圧、主電源電流、高圧側の冷媒の圧力、低圧側の冷媒の圧力、吸入温度、吐出温度、冷媒液温度、吸込温度、および、吹出温度のデータと、取得部により所定のサイクルで取得される主電源電圧、主電源電流、高圧側の冷媒の圧力、低圧側の冷媒の圧力、吸入温度、吐出温度、冷媒液温度、吸込温度、および、吹出温度のデータとの有意差検定を行って不具合が発生したかを判定する。これにより、予兆検出装置１５は、空調設備の機種にかわらず、不具合が発生したことを精度よく判定できる。
【００９６】
また、判定部５１は、データの有意差を求め、所定の有意差がある場合、空調設備に不具合が発生したと判定する予兆検出装置１５は、空調設備ごとに、不具合が発生したことを精度よく判定できる。
【００９７】
特定部５２は、空調設備が正常に動作している計測時期の主電源電圧、主電源電流、高圧側の冷媒の圧力、低圧側の冷媒の圧力、吸入温度、吐出温度、冷媒液温度、吸込温度、吹出温度に対して、取得部により所定のサイクルで取得される主電源電圧、主電源電流、高圧側の冷媒の圧力、低圧側の冷媒の圧力、吸入温度、吐出温度、冷媒液温度、吸込温度、吹出温度が、それぞれ上昇傾向であるか下降傾向であるかを特定し、上昇傾向、下降傾向のパターンが所定割合以上一致する変化パターンを特定し、特定した変化パターンに対応する不具合を、空調設備に発生した不具合と特定する。これにより、予兆検出装置１５は、不具合の種類を特定できる。
【実施例２】
【００９８】
次に、実施例２について説明する。実施例２に係る予兆検出システム１０、センサ装置１１、および、予兆検出装置１５の機能的な構成は、図１、図３、図４に示した実施例１と同様であるため、説明を省略する。
【００９９】
実施例２では、空調設備を構成する部品に発生する不具合の種類ごとに変化パターンを定めている。図９は、実施例２に係るパターン情報のデータ構成の一例を示す図である。
【０１００】
パターン情報４１の故障モードの項目は、空調設備を構成する部品に発生する不具合の種類が示されている。電圧、電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度の各項目は、故障モードの項目の不具合が発生した場合の正常状態からの値の変化を示している。
【０１０１】
例えば、凝縮器の詰まりによる冷媒循環不足の故障が発生した場合は、主電源電流が低下し、高圧側の冷媒の圧力が低下し、低圧側の冷媒の圧力が大きく低下し、吸入温度が大きく上昇し、吐出温度が大きく上昇し、冷媒液温度が低下する。
【０１０２】
ここで、空調設備の不具合の予兆の検出について、具体的な一例を用いて説明する。室外の熱交換器（凝縮器）を備えた空調設備にセンサを設置して、主電源電圧、主電源電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度、ほぼ５分間隔で計測する実験を実施した。凝縮器の詰まりによる冷媒循環不足の不具合を模擬的させるため、室外の熱交換器の冷媒回路のバルブを全開から閉方向へ１００%→７５%→５０%→２５%の順に閉方向に操作した。
【０１０３】
図１０は、実施例２に係る不具合の検出の一例を説明する図である。図１０では、不具合として、凝縮器の詰まりによる冷媒循環不足を検出する場合を説明する。図１０には、冷媒回路のバルブを１００%、７５%、５０%、２５%とした場合の主電源電圧、主電源電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度の値がそれぞれ示されている。また、図１０には、凝縮器の詰まりによる冷媒循環不足の変化パターンが示されている。また、図１０には、冷媒回路のバルブを１００%、７５%、５０%、２５%とした場合の主電源電圧、主電源電流、高圧圧力、低圧圧力、冷媒吸入温度、冷媒吐出温度、冷媒液温度、吸込空気温度、吹出空気温度の値の変化が実験結果として示されている。実験結果は、凝縮器の詰まりによる冷媒循環不足の変化パターンと一致している。よって、上記の結果は、空調設備を構成する部品に発生する不具合の種類ごとに、変化パターンを適切に定めることで、不具合が発生した部品を特定できる。
【０１０４】
［効果］
このように、本実施例に係る予兆検出装置１５は、パターン情報４１に、空調設備を構成する部品に発生する不具合の種類ごとに、変化パターンを記憶する。特定部５２は、パターン情報４１に基づき、不具合が発生した部品を特定する。これにより、予兆検出装置１５は、不具合が発生した部品を特定できる。
【実施例３】
【０１０５】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、開示の技術は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【０１０６】
例えば、上記の実施例では、センサ装置１１が、ゲートウェイ１２およびネットワークＮを介して予兆検出装置１５と通信する場合について説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、センサ装置１１と予兆検出装置１５とが直接無線通信を行ってもよい。また、センサ装置１１が、例えば、９２０ＭＨｚ帯マルチホップ無線などのマルチホップ無線通信に対応してマルチホップ無線ネットワークを構成し、各センサ装置１１が直接または他のセンサ装置１１を介して予兆検出装置１５と通信を行ってもよい。
【０１０７】
また、上記の実施例では、センサ装置１１が測定データを予兆検出装置１５へ送信し、予兆検出装置１５が測定データの有意差検定を行って、故障の予兆を検出する場合について説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、センサ装置１１に取得部５０、判定部５１、特定部５２および報知部５３の機能を持たせて、センサ装置１１が測定データの有意差検定を行い、故障の予兆の検出を行ってもよい。この場合、センサ装置１１が本発明の予兆検出装置に該当する。
【０１０８】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、取得部５０、判定部５１、特定部５２および報知部５３の各処理部が適宜統合されてもよい。また、各処理部の処理が適宜複数の処理部の処理に分離されてもよい。さらに、各処理部にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１０９】
［予兆検出プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。図１１は、予兆検出プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【０１１０】
図１１に示すように、コンピュータ３００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）３１０、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）３２０、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）３４０を有する。これら３００〜３４０の各部は、バス４００を介して接続される。
【０１１１】
ＨＤＤ３２０には上記の取得部５０、判定部５１、特定部５２および報知部５３と同様の機能を発揮する予兆検出プログラム３２０ａが予め記憶される。なお、予兆検出プログラム３２０ａについては、適宜分離してもよい。
【０１１２】
また、ＨＤＤ３２０は、各種情報を記憶する。例えば、ＨＤＤ３２０は、上述の測定データ４０など故障の予兆の検出に用いる各種データを記憶する。
【０１１３】
そして、ＣＰＵ３１０が、予兆検出プログラム３２０ａをＨＤＤ３２０から読み出して実行することで、実施例の各処理部と同様の動作を実行する。すなわち、予兆検出プログラム３２０ａは、取得部５０、判定部５１、特定部５２および報知部５３と同様の動作を実行する。
【０１１４】
なお、上記した予兆検出プログラム３２０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ３２０に記憶させることを要しない。
【０１１５】
例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１１６】
さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ３００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１１７】
１０  予兆検出システム
１１  センサ装置
１５  予兆検出装置
２０  センサ
２１  メモリ
２２  マイコン
２３  無線通信部
３０  通信部
３１  操作部
３２  表示部
３３  記憶部
３４  制御部
４０  測定データ
４１  パターン情報
５０  取得部
５１  判定部
５２  特定部
５３  報知部
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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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７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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