(57)【要約】【課題】空調機能力の異常を容易に把握可能な異常検知システムを実現する。【解決手段】空調機冷媒に応じた空調機能力を表す複数の演算式を保管するデータベースと、空調機の状態を検知するセンサから取得されるセンサ信号を用いて情報処理する処理装置とを有する。処理装置は、センサ信号について、データベースから空調機冷媒に応じた空調機能力を表す演算式を複数選択して、能力値を計算し、この能力値を正常データとみなして学習する第１処理部と、第１処理部による空調機の学習期間と異なる期間において取得されるセンサ信号について、空調機冷媒に応じた空調機能力を表す演算式を複数選択し、能力値を計算し、学習した正常な能力値データを基に異常検知する第１処理部とを有し、第２処理部が異常を検知した場合、異常関連能力値を特定し、その異常状態に関する情報を出力する。【選択図】図１
2020016358.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
空調機冷媒に応じた空調機能力を表す複数の演算式を保管するデータベースと、空調機の状態を検知するセンサから取得されるセンサ信号を用いて情報処理する処理装置と、を有し、前記処理装置は、
前記センサ信号について、前記データベースから空調機冷媒に応じた空調機能力を表す演算式を複数選択して、能力値を計算し、この能力値を正常データとみなして学習する第１処理部と、
前記第１処理部による前記空調機の学習期間と異なる期間において取得される前記センサ信号について、前記空調機冷媒に応じた空調機能力を表す演算式を複数選択し、能力値を計算し、前記学習した正常な能力値データを基に異常検知する第２処理部とを有し、
前記第２処理部が異常を検知した場合、異常関連能力値を特定し、その異常状態に関する情報を出力することを特徴とする異常検知システム。
【請求項２】
前記処理装置は、
前記センサから取得されるセンサ信号に関連して、前記データベースから複数の演算式を選択して、空調機の稼動状態を考慮した運転条件で抽出され、指数移動平均化した能力値を算出するデータ加工能力値処理部を有し、
前記第１処理部又は前記第２処理部は、前記データ加工能力値処理部が算出した前記能力値を用いる、請求項１に記載の異常検知システム。
【請求項３】
前記第２処理部が、前記異常関連能力値を特定した後に空調機の異常状態ごとに、空調機能力値のパターンを前記データベースに保管し、
前記第２処理部が異常検知した際に、前記データベースに保管された該能力値を基に空調機の異常状態を推定する異常状態推定部を有する、請求項１に記載の異常検知システム。
【請求項４】
前記データベースには新形式の空調機に関する演算式が追加可能である、請求項１に記載の異常検知システム。
【請求項５】
前記第１処理部は、
前記データ加工能力値処理部で計算された能力値の入力を受付ける第１の能力値入力部と、
前記能力値入力部より受付けた能力値を用いて特徴ベクトルを抽出する第１の特徴ベクトル抽出部と、
あらかじめ指定された学習期間の特徴ベクトルを用いて、前記特徴ベクトル抽出部で抽出される所定時間毎の特徴ベクトル毎に異常測度を算出する第１の異常測度算出部と、
前記異常測度に応じた閾値を算出する閾値算出部と、を有し、
前記第２処理部は、
前記データ加工能力値処理部で計算された能力値の入力を受付ける第２の能力値入力部と、
前記能力値入力部より受付けた能力値を用いて特徴ベクトルを抽出する第２の特徴ベクトル抽出部と、
あらかじめ指定された学習期間の特徴ベクトルを用いて、前記第２の特徴ベクトル抽出部で抽出される所定時間毎の特徴ベクトル毎に異常測度を算出する第２の異常測度算出部と、
前記第２の異常測度算出部で算出された異常測度と、前記閾値算出部で算出された閾値とを比較して異常を判定する異常判定部と、
異常に関連する能力値を特定する異常関連能力値特定部と、を有する
請求項２に記載の異常検知システム。
【請求項６】
前記第１処理部は、指数移動平均を適用した空調機能力値に対して、各能力値の２次元分布密度の数分、以下の処理を繰り返す；
（a）複数の能力値の組み合わせによる正常データの２次元分布密度を作成する、
（b）空調機能力値２個に対する総当り処理により、２次元分布密度の縦横のスケールが同じになるように空調機能力値の種類毎の最大値と最小値を求め、さらに正常な空調機能力値に対して、縦列と横列の各最大値・各最小値も求める、
請求項１に記載の異常検知システム。
【請求項７】
前記第２処理部は、各異常データ、各能力値の２次元分布密度に対して、以下の処理を繰り返す；
（イ）複数の能力値の組み合わせによる正常データの２次元分布密度を作成する、
（ロ）空調機能力値２つずつに対する総当り処理により、２次元分布密度の縦横のスケー      ルが同じになるように空調機能力値の種類毎の最大値と最小値を求め、さらに、正      常な空調機能力値に対して、縦列と横列の各最大値と各最小値も求める、
（ハ）各能力値の異常状態を分析して、異常関連能力値を特定し、その能力値状態を求め      る、
請求項６に記載の異常検知システム。
【請求項８】
前記データベースは、
異常データごとに、前記第２処理部にて判定された異常状態を２次元分布密度ごとに登録する空調機能力値状態テーブルと、
前記２次元分布密度を用いた２種類の空調機能力値から、１種類の空調機能力値状態に変換した状態を登録する各能力値状態テーブルと、
を保管する、請求項７に記載の異常検知システム。
【請求項９】
情報処理する処理装置を用いて、空調機の状態を検知するセンサから取得されるセンサ信号を用いて空調機の異常を検知する異常検知方法であって、前記処理装置は、
前記センサ信号について、空調機冷媒に応じた空調機能力を表す複数の演算式を保管するデータベースから、空調機冷媒に応じた空調機能力を表す演算式を複数選択して、能力値を計算し、この能力値を正常データとみなして学習する第１処理ステップと、
前記第１処理ステップによる前記空調機の学習期間と異なる期間において取得される前記センサ信号について、前記空調機冷媒に応じた空調機能力を表す演算式を複数選択し、能力値を計算し、前記学習した正常な能力値データを基に異常検知する第２処理ステップと、
前記第２処理ステップが異常を検知した場合、異常関連能力値を特定し、その異常状態に関する情報を出力するステップと、
を実行することを特徴とする異常検知方法。
【請求項１０】
前記処理装置は、
前記センサから取得されるセンサ信号に関連して、前記データベースから複数の演算式を選択して、空調機の稼動状態を考慮した運転条件で抽出され、指数移動平均化した能力値を算出するデータ加工能力値処理ステップを有し、
前記第１処理ステップ又は前記第２処理ステップは、前記データ加工能力値処理ステップが算出した前記能力値を用いる、請求項９に記載の異常検知方法。
【請求項１１】
前記第２処理ステップが、前記異常関連能力値を特定した後に空調機の異常状態ごとに、空調機能力値のパターンを前記データベースに保管し、
前記第２処理ステップが異常検知した際に、前記データベースに保管された該能力値を基に空調機の異常状態を推定する異常状態推定ステップをさらに有する、請求項９に記載の異常検知方法。
【請求項１２】
処理装置が実行する、空調機の状態を検知するセンサから取得されるセンサ信号を用いて空調機の異常を検知する異常検知プログラムであって、
前記センサ信号について、空調機冷媒に応じた空調機能力を表す複数の演算式を保管するデータベースから、空調機冷媒に応じた空調機能力を表す演算式を複数選択して、能力値を計算し、この能力値を正常データとみなして学習する第１処理ステップと、
前記第１処理ステップによる前記空調機の学習期間と異なる期間において取得される前記センサ信号について、前記空調機冷媒に応じた空調機能力を表す演算式を複数選択し、能力値を計算し、前記学習した正常な能力値データを基に異常検知する第２処理ステップと、
前記第２処理ステップが異常を検知した場合、異常関連能力値を特定し、その異常状態に関する情報を出力するステップと、
を前記処理装置に実行させることを特徴とする異常検知プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常検知システムおよび異常検知方法に係り、特に空調機の異常を検知する異常検知システムおよびその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
空調機の故障またはその兆候を検知する異常検知は、生産効率の向上、点検作業やメンテナンスのコスト低減のために極めて重要である。最近では、顧客へ空調設備を提供するだけではなく、設備の運用や保守を一括して請け負うサービスを事業化する動きがある。また、業務用空調機や冷凍冷蔵機器においては、２０１５年４月より施行されたフロン排出抑制法により、利用者による冷媒漏洩の簡易点検が義務づけられた。このため、空調機の異常を把握することがサービス事業上重要となってきている。
【０００３】
機器の異常検知に関して、例えば特許文献１には、設備または装置に装着された複数のセンサから時系列的に得られるセンサ信号を処理して作成される特徴ベクトルに基づいて異常測度を算出して、その異常測度の上昇傾向を判定し、異常測度上昇傾向の連続する区間を検出して区間ごとに関連センサを特定して傾向の有無を判定することを可能とし、異常測度上昇傾向検知とその関連センサ特定を少ない計算機負荷で実現する異常傾向検出システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−５８０１０公報（特許第６２２３９３６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に記載の技術は、ガスタービンや蒸気タービンなどの設備のみならず、鉄道車両や軌道、エスカレータ、エレベータ、工場の生産設備、そして機器・部品レベルでは、搭載電池の劣化・寿命など、あるいは脳波や心電図など人を対象としたセンシングデータにおいて、対象の異常の有無のみでなく、異常の程度が徐々に悪化するといった傾向を早期に検出することが可能となる、としている（段落００１３）。
【０００６】
然るに、特許文献１には、空調機に適用した場合の異常検知に関する格別な課題の示唆が無い。特許文献１に記載の異常検知は、複数のセンサ信号を基に異常のセンサと特定することを主旨とするものである。仮にこの異常検知技術を空調機に適用したとしても、異常のセンサを特定することは可能であろうが、空調機能力の異常を容易に把握することは難しい。
【０００７】
本発明の目的は、空調機能力の異常を容易に把握可能な異常検知システムおよび方法を提供することにある。さらに言えば、本発明は、空調機冷媒に応じた空調機能力を基に空調機の異常を検知することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る異常検知システムは、好ましい例によれば、空調機冷媒に応じた空調機能力を表す複数の演算式を保管するデータベースと、空調機の状態を検知するセンサから取得されるセンサ信号を用いて情報処理する処理装置と、を有し、
前記処理装置は、
前記センサ信号について、前記データベースから空調機冷媒に応じた空調機能力を表す演算式を複数選択して、能力値を計算し、この能力値を正常データとみなして学習する第１処理部と、
前記第１処理部による前記空調機の学習期間と異なる期間において取得される前記センサ信号について、前記空調機冷媒に応じた空調機能力を表す演算式を複数選択し、能力値を計算し、前記学習した正常な能力値データを基に異常検知する第１処理部とを有し、
前記第２処理部が異常を検知した場合、異常関連能力値を特定し、その異常状態に関する情報を出力することを特徴とする異常検知システム、として構成される。
本発明はまた、上記異常検知システムにおける異常検知方法としても把握される。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、空調機冷媒に応じた空調機能力を表す演算式を用いて複数の空調機能力値を算出し、その能力値を基に学習および異常検知することで、空調機能力の異常を容易に把握することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施例による空調機の異常検知システムの構成を示す図である。
【図２Ａ】空調機冷媒の種類ごとに空調機能力値を算出する演算式を示す図である。
【図２Ｂ】空調機冷媒の種類ごとに空調機能力値を算出する演算式を示す図である。
【図３】正常な空調機能力値を学習する処理フローを示す図である。
【図４】正常データの２次元分布密度グラフの例を示す図である。
【図５】正常な空調機能力値を基に評価空調機の能力値に対し異常関連能力値を特定する処理フローを示す図である。
【図６】複数の空調機能力値の組み合わせによる正常データの２次元分布密度を作成する処理フロー（Ｓ５１３の処理フローの詳細）を示す図である。
【図７】２次元分布密度を用いた異常関連能力値を特定し、状態を判定する処理フロー（Ｓ５１４の詳細処理フロー）を示す図である。
【図８】空調機能力値状態テーブルの構成を示す図である。
【図９】各能力値状態テーブルの構成を示す図である。
【図１０】空調機の異常状態を表示する画面の例を示す図である。
【図１１】空調機の異常検知結果および異常関連能力値状態を表示する画面の例を示す図である。
【図１２】空調機の異常検知システムの概略を示す図である。
【図１３】実施例２による空調機の異常検知システムの構成を示す図である。
【図１４】正常な空調機能力値を基に評価空調機の能力値に対し異常状態を推定するフローを示す図である。
【図１５】異常状態ごとに空調機能力値の状態をデータベース化し、その異常関連能力値との一致度により異常状態を推定する例を示す図である。
【図１６】異常な空調機およびその異常状態を表示する画面の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、本発明の好ましい実施形態について説明する。
【実施例１】
【００１２】
図１は、空調機の異常検知システムの構成を示す。その概略構成を図１２に示す。
空調機の異常検知システムは、複数の顧客サイト９００に設置された空調機１０１と、空調機１０１にネットワークを介して接続されるデータセンタ１００を有して構成される。顧客サイト９００に設置される複数の空調機１０１には、型式やメーカー等が異なる様々な空調機冷媒が含まれる。各空調機１０１には、例えば、温度センサ、電流センサ、圧力センサ等の１又は複数の様々なセンサ１０２が設置されている。データセンタ１１０は、これらのセンサ１０２から取得される複数のセンサ信号１０２１を用いて、複数の顧客サイトに設置された複数の空調機の異常検知を行うことができる。
【００１３】
データセンタ１００は、1又は複数のサーバ１１０と、種々の情報を記憶するデータベース（ＤＢ）１１１を有する。なお、データセンタの形式を用いない場合、データ処理装置としての1又は複数のサーバがセンサ信号１０２１を取得してデータ処理する。
【００１４】
サーバ１１０のハードウェアの構成は図示していないが、サーバ１１０は、プログラムを実行して種々のデータ処理する処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit)と、プログラムや種々のデータを記憶し、データベース１１１を構築することができるメモリやＨＤＤ(Hard Disk Drive)等の記憶装置と、データや種々の指示を入力する入力装置と、種々のデータを表示する表示装置と、サーバを顧客サイト９００や他の外部機器に接続する通信部を有して構成される。なお、入力装置や表示装置は端末が有する入力表示機能として構成してもよく、その端末がネットワークを介してサーバ１１０の通信部に接続されるようにしてもよい。
【００１５】
サーバ１１０は、空調機のセンサ信号を基に空調機能力値を求めて、学習および異常検知を行う。そのために、サーバ１１０のＣＰＵがプログラムを実行することで、学習部１２０、評価部１３０、データ加工能力値処理部１４０の機能が実現される。データベース１１１は空調機の冷媒に応じた空調機能力を表す演算式を保管する。（その詳細は図２Ａ，２Ｂを参照して後述する。）なお、以下の説明では、処理工程の観点から、学習部１２０、評価部１３０、データ加工能力値処理部１４０はそれぞれ、学習モード、評価モード、データ加工能力値処理モードということがある。
【００１６】
データ加工能力値処理部１４０は、データベース１１１から対象の空調機冷媒に応じた空調機能力を表す演算式を複数選択して、能力値を計算する。学習部１２０は、データ加工能力値処理部１４０で作成された能力値を用いて正常能力値データの学習を行うものであり、能力値入力部１２１と、特徴ベクトル抽出部１２２と、異常測度算出部１２３と、閾値算出部１２４とを有する。評価部１３０は、データ加工能力値処理部１４０からの能力値を基に異常検知診断を行うものであり、能力値入力部１３１と、特徴ベクトル抽出部１３２と、異常測度算出部１３３と、異常判定部１３４と、異常関連能力値特定部１３５とを有して構成されている。なお、図示の例では、学習部１２０と評価部１３０において、能力値入力部、特徴ベクトル抽出部、異常測度算出部がそれぞれ設けられているが、これらの機能は共通化して、１つの能力値入力部、特徴ベクトル抽出部、異常測度算出部として構成してもよい。
【００１７】
次に、学習部１２０、評価部１３０、データ加工能力値処理部１４０の機能について詳細に説明する。
データ加工能力値処理部１４０は、センサ信号１０２１が検知する冷媒に応じて、データベース１１１に保管されている空調機１０１の冷媒に応じた空調機能力を表す演算式を選定して、選定された演算式とセンサ信号１０２１を基に、能力値１１３を計算する。この計算については後述する。
【００１８】
学習部１２０では、能力値入力部１２１がデータ加工能力値処理部１４０で計算された能力値１１３の入力を受付けて、特徴ベクトル抽出部１２２が能力値１１３を用いた特徴ベクトルを抽出する。異常測度算出部１２３が、あらかじめ指定された学習期間の特徴ベクトルを用いて所定時間毎（各時刻と表現する場合もある）の特徴ベクトル毎に異常測度を算出する。閾値算出部１２４は、異常測度に応じた閾値を算出する。
【００１９】
評価部１３０では、能力値入力部１３１がデータ加工能力値処理部１４０で計算された能力値１１３の入力を受付けて、特徴ベクトル抽出部１３２が能力値１１３を用いた特徴ベクトルを抽出する。異常測度算出部１３３が、あらかじめ指定された学習期間の特徴ベクトルを用いて所定時間毎の特徴ベクトル毎に異常測度を算出する。異常判定部１３４は、算出された異常測度と学習データの異常測度から求めた閾値１２４とを比較して異常を判定する。異常関連能力値特定部１３５が、異常に関連する能力値を特定する。
【００２０】
次に、特徴ベクトル抽出部１２２および１３２、異常測度算出部１２３および１３３、閾値算出部１２４と、異常判定部１３４と、異常関連能力値特定部１３５の機能について説明する。
【００２１】
特徴ベクトル抽出部１２２、１３２は、センサ信号に対し平均を0、分散を1とする正準化を施す。そして，ある時刻t (t=0, 1, 2,…)に対して，式１の通り，ベクトルx(t)を１時刻につき１個抽出する。
【００２２】
［式１］  x(t) = ( x1(t), x2(t), …, xM-1(t), xM(t))T
ここで、xm(t)(m=1,2,…,M)は正準化後の時刻tのm番目のセンサ信号である。
【００２３】
異常測度算出部１２３、１３３は、局所部分空間法(LSC：Local Subspace Classifier)を採用している。LSCは、未知データに対するk個の近傍データxi（i=1,…,k）を用いてk-1次元の部分空間を作成する。そして、未知データとk-1次元の部分空間の投影距離に基づいて、異常かどうかを判定する方法である。異常測度は未知データとk-1次元の部分空間の投影距離で表わされるため、未知データに最も近い部分空間上の点を求めればよい。
【００２４】
異常測度算出部１２３、１３３は、未知データとそれに最も近い部分空間上の点の差の二乗和平方根を算出することにより異常測定を行う。また、当該異常測定において異常であるか否かを判定するための閾値を適切に決めるため、閾値算出部１２４は、学習データの交差検証により自動的に設定する。まず、異常測度算出部１２３、１３３は、学習データをN個のグループに等分割し、グループ毎に、そのグループを除く学習データを用いて、LSCにより各データの異常測度を算出する。
【００２５】
閾値算出部１２４は、異常測度算出部１２３が算出した異常測度を昇降順にソートし、データ総数に対する比率が予め指定した0〜1のパラメータ値に到達する異常測度の値を閾値とする。学習データに異常が含まれていないと仮定するならば、パラメータ値を1に設定する。この場合、閾値は異常測度の最大値となる。
【００２６】
異常判定部１３４は、異常測度算出部１２３、１３３が算出した異常測度が、閾値算出部１２４が設定した閾値を超えるか否かを判定し、当該閾値を超えると判定した場合は異常であると判断し、それ以外は正常であると判断する。
【００２７】
異常関連能力値特定部１３５は、異常が連続して検知されている異常区間を求め、区間毎に二次元分布密度に基づき異常に関連する能力値を抽出する。そのためには、学習時に、空調機能力値にもとづいた正常データの二次元特徴分布密度を、２種類の空調機能力値の総当たりで計算して画像形式で保存しておく。さらに、異常検知時に検知した空調機能力値の異常データが２次元分布密度画像のどこにプロットされたかに応じてセンサの孤立度を算出し、孤立度の大きいものから順に異常関連能力値として抽出する。これは、異常データの分布が正常データの分布から離れている異常関連能力値を見つけることを意味する。
【００２８】
図２Ａおよび図２Ｂは、冷房モードおよび暖房モードにおける空調機冷媒の種類ごとに空調機能力値を算出する演算式を示す図である。
図２Ａに示すように、冷房モードの空調機能力は、例えば、冷房能力、圧縮機出口側冷媒状態、圧縮機入口側冷媒状態、室外熱交換器性能、室内熱交換器性能などが挙げられる。冷房能力は吸込温度と吹出温度の差、圧縮機出口側冷媒状態は圧縮機上部温度と高圧圧力の温度変換の差、圧縮機入口側冷媒状態はガス管温度と低圧圧力の温度変換の差、室外熱交換器性能は高圧圧力の温度変換と外気温度の差を冷房能力値で割ったもの、室内熱交換器性能は吹出温度と低圧圧力の温度変換の差を冷房能力値で割ったものである。なお、圧縮機出口側冷媒状態は圧縮機の個数分の演算式が必要となる。
【００２９】
図２Ｂに示すように、暖房モードの空調機能力は、例えば、暖房能力、圧縮機出口側冷媒状態、圧縮機入口側冷媒状態、室外熱交換器性能、室内熱交換器性能などが挙げられる。暖房能力は吹出温度と吸込温度の差、圧縮機出口側冷媒状態は圧縮機上部温度と高圧圧力の温度変換の差、圧縮機入口側冷媒状態はガス管温度と低圧圧力の温度変換の差、室外熱交換器性能は高圧圧力の温度変換と外気温度の差を暖房能力値で割ったもの、室内熱交換器性能は吹出温度と低圧圧力の温度変換の差を暖房能力値で割ったものである。なお、圧縮機出口側冷媒状態は圧縮機の個数分の演算式が必要となる。
なお、上記冷房／暖房能力、冷媒状態等を空調機能力タイプということがある。この空調機能力タイプは後に、空調機の異常状態と共に表示画面に表示されことができる。
また、空調機冷媒に応じた空調機能力を表す演算式を保管するデータベース１１１において、新形式の演算式は追加して定義可能であり、学習データの構築、および異常検知に適用が可能である。
【００３０】
次に、図３を参照して、正常な空調機能力値を学習する処理について説明する。
最初に、対象とする空調機１０１のセンサ信号１０２１がデータ加工能力値処理部１４０に入力される（Ｓ３０１）。また、空調機１０１の空調機能力を表す冷房モードおよび暖房モードの演算式がデータベース１１１から選定されて、データ加工能力値処理部１４０に入力される（Ｓ３０２）。
【００３１】
データ加工能力値処理部１４０は、冷房モード又は暖房モード別に以下の処理を繰り返す（Ｓ３０３）。必要があれば、これらのモードを考慮したセンサ信号値に換算する（Ｓ３０４）。そして、Ｓ３０２で選定された空調機能力を表す演算式を用いて、能力値１１３を算出する（Ｓ３０５）。空調機能力値１１３は、所望の稼動運転条件に一致するものだけが抽出され（Ｓ３０６）、指数移動平均により平均化される（Ｓ３０７）。
【００３２】
そして、学習部１２０の能力値入力部１２１が、指数移動平均を適用した空調機能力値に対して、各能力値の２次元分布密度の数だけ、以下の処理を繰り返す（Ｓ３０８）。図４（１）に示すように、複数の能力値の組み合わせによる正常データの２次元分布密度４００を作成する（Ｓ３０９）。そして、図４（２）に示すように、空調機能力値２個に対する総当り処理により、２次元分布密度の縦横のスケールが同じになるように空調機能力値の種類毎の最大値（ＭＡＸ）と最小値（ＭＩＮ）を求める。さらに、正常な空調機能力値４０１に対して、縦列と横列の各最大値・各最小値も求める（Ｓ３１０）。
【００３３】
具体的には、空調機１０１が設置された環境等によって、同じ種類のセンサであっても、そのセンサの検知範囲が異なる場合がある。例えば、温度センサであれば、ある空調機１０１では−１０℃〜＋４０℃に設定されている一方、他の学習空調機１０１では−５℃〜＋４５℃に設定される。空調機の能力値も同様と考えることができる。したがって、まず空調機能力値の種類毎の最大値と最小値を求め、以下の処理を実行する。
【００３４】
続いて、上記最小値から最大値を指定された数Ｎで分割する際の刻み幅Ｓを算出する。刻み幅Ｓは、例えば、Ｓ＝（ＭＡＸ−ＭＩＮ）／Ｎで計算できる。
さらに、予備の処理範囲を設けるため、上記最小値と最大値から外側に範囲を広げて分布密度算出の処理範囲を算出する。広げる範囲は、例えばＭＩＮをＭＩＮ−Ｓ×Ｍ、ＭＡＸをＭＡＸ＋Ｓ×Ｍに変更する。ここでＭは予め決められた１以上の整数とする。続いて、学習期間の全データについて、特徴値（Ｆ）からビン番号（ＢＮＯ）を式２で算出する。
【００３５】
［式２］  ＢＮＯ＝ＩＮＴ（（Ｆ−ＭＩＮ）／（ＭＡＸ−ＭＩＮ））
ただしＩＮＴ（Ｘ）はＸの整数部を表す。
【００３６】
空調機能力値２個の総当り処理により２次元分布密度を作成するため、任意の学習期間における各空調機能力値に対して、以下の処理を繰り返す。総当りには、２個の空調機能力値が同じ種類である場合を含む。２次元分布密度算出用の二次元配列を確保し、すべての要素に０をセットする。配列のサイズはＮ＋２Ｍである。学習期間の全空調機能力値データについて、２個のセンサ値のビン番号に対応する配列の要素に１を加算する。この処理により、空調機能力値２個による二次元の頻度分布（ヒストグラム）が算出される。この頻度分布を画像に変換し、変換した画像と当該画像を識別するための識別番号（ＩＤ）とを対応付けて保存する。変換方法については後述する。二次元配列のサイズ、算出した各空調機能力値の最小値と最大値、および正常な空調機能力値に対して、縦列と横列の各最大値・各最小値も記録しておく。この処理フローについては、図６で説明する。
【００３７】
上記画像変換方法の例を説明する。配列要素の最大値、すなわち最大頻度を求める。画像サイズは、配列サイズと同じとし、各要素の値から対応する座標の画素値を、例えば２５５×配列の要素値／最大頻度とする。２５５は画素値を８ビットで表す場合の最大値であり、この値を用いれば、そのままビットマップ形式で保存できる。
上記処理により得られた画像は、二次元の特徴空間上で密度が高いところが高い画素値で表されているため、分布密度画像と呼ぶことにする。
【００３８】
図４（１）は、２次元分布密度４００の画素値の０を白、最大を黒、その間をグレーの濃淡４０１で表したものである。ただし、画像の作り方は、上記方法に限定されない。例えば単純な頻度分布ではなく、１個のデータにガウス分布や他の重みつきフィルタを割り当て、それを重畳するようにしてもよい。または、上記方法で得られた画像に所定サイズの最大値フィルタをかけたり、平均フィルタ、その他の重みつきフィルタをかけたりしてもよい。また必ずしも画像形式で保存する必要はなく二次元配列をテキスト形式で保存してもよい。また、画素値はグレーの濃淡ではなく、分布の有る画素を１、分布の無い画素を０とした二値化二次元配列のテキスト形式で保存してもよい。
【００３９】
図４（２）は、一例として、ある空調機１０１に設けられている能力値a（冷房能力）、能力値ｂ（圧縮機出口側冷媒状態）についての２次元分布密度画像を示している。スケール化された能力値aの最小値から最大値を横軸、スケール化された能力値ｂの最小値から最大値を縦軸とし、冷房能力ｔ１における圧縮機出口側冷媒状態ｐ１が（Ｘ１，Ｙ１）としてプロットされ、冷房能力ｔ２における圧縮機出口側冷媒状態ｐ２が（Ｘ２，Ｙ２）としてプロットされている。作成される２次元分布密度画像には、顧客サイト及び空調機を識別するための、識別情報Ｓ０００１Ａ０００１（Ｓ０００１：顧客サイト識別番号、Ａ０００１：空調機識別番号）が付与されている。このように、空調機１０１に設けられている全てのセンサ１０２を元に、冷媒に応じた空調機能力を表す演算式を用いて、空調機能力値を算出し、２つの空調機能力値の組み合わせについて、このような画像化した2次元分布密度グラフを生成し、識別番号に対応付ける。上記処理で作成された２次元分布密度画像は、２種類の空調機能力値の出力値の相関関係を示すグラフであるといえる。
【００４０】
続いて、能力値１１３が特徴ベクトル抽出部１２２に入力され、特徴ベクトル抽出部１２２が能力値１１３を用いた特徴ベクトルを抽出する（Ｓ３１１）。そして、異常測度算出部１２３が、あらかじめ指定された学習期間の特徴ベクトルを用いて所定時間毎（以下、各時刻と表現する場合もある）の特徴ベクトル毎に異常測度を算出する（Ｓ３１２）。最後に、閾値算出部１２４にて、算出された学習データの異常測度に応じた閾値を算出する（Ｓ３１３）。
【００４１】
次に、図５を参照して、正常な空調機能力値をもとに、対象の空調機の能力値に対し、異常関連能力値を特定する処理について説明する。
最初に、対象の空調機１０１のセンサ信号１０２１がデータ加工能力値処理部１４０に入力される（Ｓ５０１）。また、対象の空調機１０１の空調機能力を表す冷房モードおよび暖房モードの演算式がデータベース１１１から選定されて、データ加工能力値処理部１４０に入力される（Ｓ５０２）。データ加工能力値処理部１４０は、冷房モード又は暖房モード別に以下の処理を繰り返す（Ｓ５０３）。必要があれば、モードを考慮したセンサ信号値に換算する（Ｓ５０４）。そして、Ｓ５０２で選定された空調機能力を表す演算式を用いて、空調機能力値１１３を算出する（Ｓ５０５）。空調機能力値１１３は、所望の稼動運転条件に一致するものだけが抽出され（Ｓ５０６）、指数移動平均により平均化される（Ｓ５０７）。
【００４２】
続いて、特徴ベクトル抽出部１３２は、平均化された能力値１１３を用いた特徴ベクトルを抽出する（Ｓ５０８）。そして、異常測度算出部１３３が、あらかじめ指定された学習期間の特徴ベクトルを用いて所定時間毎（以下、各時刻と表現する場合もある）の特徴ベクトル毎に異常測度を算出する（Ｓ５０９）。そして、異常判定部１３４が、閾値算出部１２４で算出された閾値をもとに空調機１０１の異常測度を判定する（Ｓ５１０）。
【００４３】
次に、異常関連能力値特定部１３５において、各異常データ（Ｓ５１１）、各能力値の２次元分布密度（Ｓ５１２）に対して、以下の処理を繰り返す。図４（１）に示すように、複数の能力値の組み合わせによる正常データの２次元分布密度４００を作成する（Ｓ５１３）。（Ｓ５１３の詳細については図６を参照して後述する）。
【００４４】
そして、空調機能力値２つずつに対する総当り処理により、２次元分布密度の縦横のスケールが同じになるように空調機能力値の種類毎の最大値（ＭＡＸ）と最小値（ＭＩＮ）を求める。さらに、正常な空調機能力値４０１に対して、縦列と横列の各最大値と各最小値も求める（Ｓ５１４）。（Ｓ５１４の詳細については図７を参照して後述する）
各能力値の異常状態を分析し（Ｓ５１５）、異常関連能力値を特定し、その能力値状態を求めることができる（Ｓ５１６）。
【００４５】
図６は、複数の空調機能力値の組み合わせによる正常データの２次元分布密度を作成する処理フローを示す図である。この処理は図５のＳ５１３の詳細を示す処理フローである。この処理では、異常関連能力値特定部１３５が、図４（１）に示す２次元分布密度の各能力値b (縦軸）における能力値a (横軸)、および各能力値a (横軸)における能力値b (縦軸）の最大値と最小値を求める。
【００４６】
能力値の組み合わせによる２次元分布密度の数（Ｓ６０１）に対して、以下の処理を繰り返す。
まず、図４（１）に示す正常な空調機能力値４０１データが存在する能力値b(縦軸)（Ｓ６０２）、および能力値a(横軸)（Ｓ６０３）に対して、２次元分布密度の各能力値b (縦軸）における能力値a (横軸)の最大値と最小値を算出する処理を繰り返す（Ｓ６０４）。最後に、正常な空調機能力値４０１に対して、能力値a (横軸)の最大値と最小値も求める（Ｓ６０５）。
【００４７】
次に、正常な空調機能力値４０１データが存在する能力値a (横軸)（Ｓ６０６）、および能力値b(縦軸)（Ｓ６０７）に対して、２次元分布密度の各能力値a (横軸)における能力値b (縦軸）の最大値と最小値を算出する処理を繰り返す（Ｓ６０８）。最後に、正常な空調機能力値４０１に対して、能力値b (縦軸)の最大値と最小値も求める（Ｓ６０９）。
【００４８】
図７は、２次元分布密度を用いた異常関連能力値を特定し、状態を判定する処理フロー図を示す。この処理は図５のＳ５１４の詳細を示す処理フローである。この処理では、異常関連能力値特定部１３５が、図４（１）に示す正常な空調機能力値４０１の２次元分布密度から求めた最大値と最小値を用いて、空調機能力値の状態を判定する。
【００４９】
図４（１）に示す正常な空調機能力値４０１（学習）データから外れる異常な空調機能力値の数（Ｓ７０１）、能力値の組み合わせによる２次元分布密度の数（Ｓ７０２）に対して、以下の処理を繰り返す。
まず、異常データの空調機能力値の組み合わせによる２次元分布密度を作成する（Ｓ７０３）。能力値b(縦軸)（Ｓ７０４）、および能力値a(横軸)（Ｓ７０５）に対して、正常な空調機能力値４０１の２次元分布密度から求めた最大値と最小値を用いて、空調機能力値の状態を判定する処理を繰り返す（Ｓ７０６）。このとき、異常な能力値a(横軸)に対して、Ｓ６０４、Ｓ６０５で求めた最大値と比べて高い場合、最小値と比べて低い場合、最大値と最小値の間にあり正常な場合の３種類に分類する（Ｓ７０７）。
【００５０】
次に、能力値a(横軸)（Ｓ７０８）、および能力値b(縦軸)（Ｓ７０９）に対して、正常な空調機能力値４０１の２次元分布密度から求めた最大値と最小値を用いて、空調機能力値の状態を判定する処理を繰り返す（Ｓ７１０）。このとき、異常な能力値b(縦軸)に対して、Ｓ６０８、Ｓ６０９で求めた最大値と比べて高い場合、最小値と比べて低い場合、最大値と最小値の間にあり正常な場合の３種類に分類する（Ｓ７１１）。求められた２次元分布密度の2種類ごとの空調機能力値の状態は、空調機能力値状態テーブル８００に保管される。
【００５１】
図８は、２次元分布密度を用いた２種類の空調機能力値状態テーブル８００の構成を示す図である。空調機能力値状態テーブル８００はデータベース１１１に保管され、時系列の異常データ８０１ごとに、Ｓ７０４〜Ｓ７１１の処理にて判定された異常状態８０２、８０３，８０４を２次元分布密度８１２，８１３，８１４ごとに登録する。ここでは、ｔ＝１からｔ＝ＴのＴ個の異常データをそれぞれ能力値パターンということがある。
【００５２】
これら空調機能力値の組み合わせによる２次元分布密度を用いた異常状態が決まる（Ｓ７１２）。このとき、２次元分布密度は、２種類の空調機能力値の組み合わせであるため、１種類の空調機能力値ごとの異常状態に変換される。
【００５３】
図９は、各能力値状態テーブル９００の構成を示す図である。各能力値状態テーブル９００はデータベース１１１に保管され、２次元分布密度を用いた２種類の空調機能力値から、１種類の空調機能力値状態に変換した状態を登録する。
【００５４】
図７の処理において、２次元分布密度８１２，８１３，８１４の異常状態８０２、８０３，８０４を、各空調機能力値状態９０２、９０３、９０４に変換する（Ｓ７１３）。変換方法としては、ヒストグラムなどでカウントする方法などが考えられる。最終的に、異常関連能力値を特定し、その能力値状態を求めることができる（Ｓ７１４）。時系列間隔は、１分、５分、１時間単位と様々な場合が考えられる。算出された異常関連データは表示画面に表示される。
【００５５】
図１０は、空調機の異常状態を表示する画面の例である。
画面１００１は、サーバ１１０に接続される表示装置の画面に表示される。画面１００１には、顧客サイトの表示１００２、空調機の表示１００３、評価期間の表示１００４、異常予兆検知結果グラフ１００５、異常状態の表示１００６、が含まれる。この画面は、異常関連能力値特定部１３５の後段に配置される画面作成部（不図示）が、上記の機能部位から関連するデータを収集して編集することで作成される。
【００５６】
画面１００１に表示される顧客サイト１００２の空調機種類１００３毎に、正常データを学習し、データベース１１１に保存される。画面１００１にて、顧客サイト１００２および空調機種類１００３を選択し、評価期間１００４を入力装置により設定する。入力装置にある開始ボタン１００７が押下されると、サーバ１１０は、図５に示す処理を開始する。異常状態を判定後、評価期間における異常予兆検知結果グラフ１００５と、異常関連能力値とその異常状態１００６が表示される。異常関連能力値とその異常状態は、各能力値状態テーブル９００から抽出される。異常関連能力値とその異常状態１００６は複数表示することができる。
【００５７】
図１１は、空調機の異常検知結果および異常関連能力値状態を表示する画面の例である。この画面も画面作成部（不図示）により作成される。図１０に示す画面１００１の異常関連能力値とその異常状態１００６の行を、入力装置から選択すると、画面１１０１が表示される。画面１１０１には、空調機の異常検知結果１１０２、および異常関連能力値の学習結果１１０３と評価結果１１０４が表示される。
なお、異常検知結果のグラフにおいて、異常測度Ａは異常測度算出部１３３で計算され、閾値Ｂは閾値算出部１２４で計算され、異常検知Ｃは異常判定部１３４より得られる。異常関連能力値とその異常状態１００６の番号は１つ以上存在する。
【００５８】
以上のように、実施例１によれば、空調機冷媒に応じた空調機能力を表す演算式を複数定義し、複数の空調機能力値をもとに学習および異常検知することで、空調機能力の異常を容易に把握することが可能となる。また、モードの考慮、運転データ抽出、指数移動平均を適用することで、異常予兆検知の高感度化および誤検知低減が期待できる。
【実施例２】
【００５９】
図１３乃至図１６を参照して、実施例２に係る異常検知システムについて説明する。図１３は実施例２に係る異常検知システムの構成を示す。図１４は正常な空調機能力値を基に、評価空調機の能力値に対し、異常関連能力値を特定する処理フローを示す。
【００６０】
実施例１（図１）との相違は、異常状態データベース（ＤＢ）１１４、及び異常状態推定部１３６が追加されたことである。すなわち、異常関連能力値特定部１３５が異常に関連する能力値を特定すると、それに関連する異常状態データが異常状態ＤＢ１１４に格納される。また、異常状態推定部１３６が、異常状態ＤＢ１１４に格納されている異常状態データ（図１５）を用いて異常状態の推定処理を行う。また、処理工程（図５）との相違は、図１４の処理ループ４（異常状態推定部１３６の処理Ｓ１３１７〜Ｓ１３１９）が追加されたことである。
なお、以下の説明において、図１及び図５と重複する説明は省略する。
【００６１】
図１４に示す処理フローにおいて、Ｓ５１６の処理の後に、最後に、異常状態ＤＢ１１４において、データベース化されている異常状態の数（Ｓ１３１７）に対して、以下の処理を繰り返す。
異常状態ＤＢ１１４は、図１５に示すように、異常状態の種類１４０１ごとに空調機の能力値状態１４０２、異常関連能力値数１４０３、一致能力値数１４０４１と一致割合１４０４２を表す評価１４０４を記憶する。異常状態の種類１４０１に対応して空調機の能力値状態１４０２を予め異常状態ＤＢ１１４に記憶されている。例えばここで、異常関連能力値数１４０３が「５」とは、「能力値aが高」、・・・「能力値ｚが低」のように、５つの能力値が異常となった場合を意味する。そして、一致能力値数１４０４１が「３／５」とは、５つの異常能力値のうち、今回評価した空調機について「３」つの異常値が該当したことを意味する。その結果、一致割合１４０４２が「６０」％となったことを示している。
【００６２】
異常な能力値状態１４０２は、図９に示した各能力値状態テーブル９００から得られるデータである。そして、図９に示すように、評価空調機１４０２の異常な能力値状態を異常関連能力値特定部１３５に格納し、異常な一致能力値数１４０４１も求めておく。異常状態ＤＢ１１４の異常状態１４０３の異常関連能力値数１４０４と、評価空調機の異常な一致能力値数１４０４１を比較し、一致する異常な能力値数１４０６から、評価の「一致割合」を算出する（Ｓ１３１８）。これらの手順を異常状態の種類１４０１の数だけ行う。次に、異常状態推定部１３６において、上記で算出した一致割合１４０４２を用いて、一致度の高い順にランキングすることで、異常状態を推定する（Ｓ１３１９）。
【００６３】
図１６は、異常空調機およびその異常状態を表示する画面の例である。
実施例１の図１０に示す画面に比べて、画面１００１には、推定される異常状態を示すテーブル１５０７が追加されている。
入力装置を操作して、画面１００１の異常関連能力値とその異常状態１００６の番号を選択することにより、図１１に示す画面１１０１が表示される。画面１１０１には、空調機の異常検知結果１１０２、および異常関連能力値の学習結果１１０３と評価結果１１０４が表示される。
【００６４】
以上のように、実施例２によれば、実施例１の作用効果に加えて、異常状態ＤＢ１１４に保管された異常関連データを用いて、空調機の異常および故障の状態（ガス漏れ、圧縮機故障等）を推定することが可能となる。その結果、修理部品の手配や修理計画などの行動を起こしやすくなる。
【符号の説明】
【００６５】
９００：顧客サイト      １０１：空調機      １０２：センサ
１００：データセンタ    １１０：サーバ      １１１：データベース
１２０：学習部          １３０：評価部      １４０：データ加工能力値処理部
１１３：能力値１２１    １３１：能力値入力部
１２２、１３２：特徴ベクトル抽出部  １２３、１３３：異常測度算出部  
１２４：閾値算出部  １３４：異常判定部  １３５：異常関連能力値特定部
【図１】
2020016358.tif 000003
【図２Ａ】
2020016358.tif 000004
【図２Ｂ】
2020016358.tif 000005
【図３】
2020016358.tif 000006
【図４】
2020016358.tif 000007
【図５】
2020016358.tif 000008
【図６】
2020016358.tif 000009
【図７】
2020016358.tif 000010
【図８】
2020016358.tif 000011
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
2020016358.tif 000014
【図１２】
2020016358.tif 000015
【図１３】
2020016358.tif 000016
【図１４】
2020016358.tif 000017
【図１５】
2020016358.tif 000018
【図１６】
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