(57)【要約】【課題】機器における健全度の精度を向上させることを課題とする。【解決手段】検査対象機器で計測された計測情報を基に、検査対象機器における状態の指標である健全度を算出する健全度算出部１１１と、第１時刻、及び、第１時刻より前の第２時刻における計測情報をクラスタ分析するクラスタ分析部１１２と、第１時刻におけるクラスタ分析の結果、及び、第２時刻におけるクラスタ分析の結果に応じて健全度を補正し、補正した健全度を健全度ＤＢ１３２へ格納する健全度補正部１１３と、を有することを特徴とする【選択図】図２
2020087013.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象機器で計測された計測情報を基に、前記検査対象機器における状態の指標である健全度を算出する健全度算出部と、
第１時刻、及び、前記第１時刻より前の第２時刻における前記計測情報をクラスタ分析するクラスタ分析部と、
前記第１時刻におけるクラスタ分析の結果、及び、前記第２時刻におけるクラスタ分析の結果に応じて前記健全度を補正する健全度補正部と、
を有することを特徴とする機器保全支援システム。
【請求項２】
前記健全度算出部は、
前記検査対象機器の保守作業前に取得された前記計測情報を用いるが、稼働時間のパラメータを用いない健全度である第１健全度を複数算出し、
時刻を横軸、前記健全度を縦軸とした座標に、それぞれの時刻で前記第１健全度をプロットし、前記プロットされた第１健全度にフィットする曲線を設定し、
保守作業終了後に取得された前記計測情報を用いるが、前記稼働時間のパラメータを用いない健全度である第２健全度を算出し、
前記座標において、前記第２健全度を算出した時刻に、前記第２健全度をプロットし、
前記曲線において、前記第２健全度と同じ前記健全度となる時刻である第３時刻を算出し、
前記第３時刻を前記稼働時間のパラメータとし、前記第２健全度の算出で用いたパラメータと、前記第３時刻とを用いて、第３健全度を算出し、
当該第３健全度を前記保守作業後の前記健全度とする
ことを特徴とする請求項１に記載の機器保全支援システム。
【請求項３】
前記第１時刻におけるクラスタ分析、及び、前記第２時刻におけるクラスタ分析の結果に応じて、健全度がとり得る値である誤差を算出する誤差算出部
を有することを特徴とする請求項１に記載の機器保全支援システム。
【請求項４】
前記クラスタ分析に用いたパラメータ数と、前記健全度の算出に用いたパラメータ数との差分を基に、前記誤差を補正する誤差補正部
を有することを特徴とする請求項３に記載の機器保全支援システム。
【請求項５】
補正された前記健全度を表示部に表示する表示処理部
を有することを特徴とする請求項１に記載の機器保全支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機器保全支援システムの技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
上水道、下水道に限らず、橋梁や道路等のインフラストラクチャ施設の多くにおける施設や設備機器が、その耐用年数に達しようとしている。これらの多くは高度経済成長期に整備され普及してきたものである。これらの施設や設備機器の機能を維持するためには適切な更新が必要である。しかし、これらの維持には、莫大な費用がかかると見積もられている。そのため、更新にかかる費用を特定の時期に集中させず、状態に応じて、その時期を調整し平準化させる考え方が、アセットマネジメントとして検討されている。アセットマネジメントでは、施設や設備機器の状態が診断され、それぞれ必要な性能を維持できるかどうかが判断される必要がある。その指標の一つとして、例えば健全度と呼ばれているものがある。
【０００３】
水道・下水道は一種のプラントであり、水の収集（原水の取水や管路による下水の流入）施設や、水処理、汚泥処理の施設・設備機器を有している。この分野の特徴としては、設備機器の種類が幅広く、使用環境や使用頻度がサイトによって様々であることが挙げられる。そのため、同じ種類の設備機器であっても、サイトによって劣化の進行や健全度に差異がある。
【０００４】
また、点検項目は、法令点検以外は必ずしも統一されておらず、定期的に最低限の点検・保守を行っているところがある一方、追加でセンサを設置して管理に活用しているところもある。このような複数サイトを対象に保守・保全・更新の平準化を目指すには、まず、設備機器で共通する計測項目を用いた健全度算出が行われる。共通する計測項目を用いた健全度算出方法は、例えば、特許文献１等で開示されている。
【０００５】
特許文献１には、「設備維持管理業務支援システムＳは、上下水道施設２００からデータ毎に決められている監視周期または任意に入力されてくる各種設備情報、点検・保守データ、モニタリングデータ、プラントデータを計算機システム１００へ取り込み、データベース１０に格納する。当該格納した、設備に関する点検・保守、モニタリングデータから、定量的健全度の評価と、劣化診断予測による統計的耐用年数を算出し、設備毎に設定されたリスクレベルに応じて、予算制約を遵守した設備更新需要コストの平準化と、適宜更新し需要計画立案の支援を行う」設備維持管理業務支援システム、及びその方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１４−１６６９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に記載の技術では、上下水施設に含まれる機械設備、電気設備、各種計測機器、管路等の多岐にわたる設備機器の維持管理に必要となる健全度の評価、劣化診断予測、リスク評価が可能となる。その結果として、特許文献１に記載の技術では、算出された更新需要時期に基づき、更新に必要なコストの見積りを行うことで、コスト最適化を図ることができるとしている。しかし、さらなる改良が必要である。
【０００８】
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、機器における健全度の精度を向上させることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記した課題を解決するため、本発明は、検査対象機器で計測された計測情報を基に、前記検査対象機器における状態の指標である健全度を算出する健全度算出部と、第１時刻、及び、前記第１時刻より前の第２時刻における前記計測情報をクラスタ分析するクラスタ分析部と、前記第１時刻におけるクラスタ分析の結果、及び、前記第２時刻におけるクラスタ分析の結果に応じて前記健全度を補正する健全度補正部と、を有することを特徴とする。
その他の解決手段は、実施形態中において適宜記載する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、機器における健全度の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１実施形態における上水道管理システムの構成例を示す図である。
【図２】第１実施形態に係る機器保全支援装置の構成例を示す図である。
【図３】本実施形態で行われる健全度補正処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】健全度補正値及び誤差値を示すテーブルである。
【図５】健全度回復処理の手順を示すフローチャートである。
【図６Ａ】健全度回復処理の手順を示す図（その１）である。
【図６Ｂ】健全度回復処理の手順を示す図（その２）である。
【図６Ｃ】健全度回復処理の手順を示す図（その３）である。
【図６Ｄ】健全度回復処理の手順を示す図（その４）である。
【図７】本実施形態で表示される表示画面の例を示す図である。
【図８】第２実施形態における上水道管理システムの構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１３】
＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態における上水道管理システムＺの構成例を示す図である。
上水道管理システムＺの管理対象は上水道施設３である。上水道施設３は、取水施設３１０、浄水処理施設３２０、送配水施設３３０、給水施設３４０を有する。取水施設３１０は、河川等から飲料水にするための水を取り入れる施設である。浄水処理施設３２０は、取り入れた水を飲料できるように浄化する施設である。送配水施設３３０は、浄化した水を各区に配給する施設である。給水施設３４０は、配給された水を該当区に供給する施設である。
【００１４】
浄水処理施設３２０は、着水井３２１、混和池３２２、フロック形成池３２３、沈殿池３２４、ろ過池３２５、浄水池３２６を有する。着水井３２１は、河川等から取り入れた原水を受けるものである。混和池３２２は、凝集剤を添加し急速攪拌するものである。フロック形成池３２３は混和池３２２で急速攪拌された水を緩速攪拌してフロックを成長させるものである。沈殿池３２４は、成長したフロックを沈降分離するものである。ろ過池３２５は、フロックを沈降分離した水のろ過を行うものである。浄水池３２６は、ろ過が完了し、浄水処理された水を蓄えるものである。
【００１５】
本実施形態では、送配水施設３３０に含まれる送配水ポンプ（不図示）を評価対象とする。送配水ポンプは、本実施形態で評価対象となる設備機器のうちの一つである。送配水ポンプでは、流量計３３１、圧力計３３２、温度計３３３、回転速度計３３４、電流計３３５による計測が所定の周期で行われている。計測によって取得されたデータは制御ＬＡＮ（Local Area Network）４を介して、監視装置２の記憶部（不図示）に格納される。そして、監視装置２の記憶部に格納されたデータは機器保全支援装置（機器保全支援システム）１で使用される。
【００１６】
＜機器保全支援装置１＞
図２は、第１実施形態に係る機器保全支援装置１の構成例を示す図である。適宜、図１を参照する。
機器保全支援装置１は、処理部（表示処理部）１１０、通信Ｉ／Ｆ（Interface）１２１、表示部１２２、入力部１２３を有する。さらに、機器保全支援装置１は、設備機器情報ＤＢ（Data Base）１３１、健全度ＤＢ１３２、クラスタ分析結果ＤＢ１３３、健全度補正ＤＢ１３４、点検・保守情報ＤＢ１３５、故障情報ＤＢ１３６、プロセスＤＢ１３７を有する。
処理部１１０は、健全度算出部１１１、クラスタ分析部１１２、健全度補正部１１３を有する。
また、各部１１１〜１１３（１１０），１２１〜１２３、各ＤＢ１３１〜１３７は、バス１４１によって互いに接続している。
【００１７】
機器保全支援装置１の記憶部（不図示）にはプログラムが格納されており、このプログラムがメモリ（不図示）にロードされる。そして、ロードされたプログラムがＣＰＵ（Central Processing Unit不図示）によって実行されることで、処理部１１０、及び、処理部１１０を構成する健全度算出部１１１、クラスタ分析部１１２、健全度補正部１１３が具現化する。
【００１８】
通信Ｉ／Ｆ１２１は制御ＬＡＮ４に接続され、点検時や、保守作業時に上水道施設１の各設備機器で取得された運転条件や、水質等の計測結果（計測データ；計測情報）を、監視装置２を経由して取得することができる。なお、本実施形態では前記したように送配水施設３３０に設置されている送配水ポンプ（不図示）の計測データが取得される。
これらの計測データは設定された頻度（所定周期）で監視装置２内の記憶部（不図示）に格納される。設定された頻度とは、点検・保守作業の頻度である。
【００１９】
健全度算出部１１１は、取得した計測データ、設備機器情報ＤＢ１３１、健全度ＤＢ１３２のデータ等を基に、設備機器の健全度を算出する。健全度の算出方法は、特に限定しないが、所定の当該設備機器におけるカテゴリ分析のための各入力項目の値をランク分けし、その組み合わせで健全度を決定する方法や、ワイブルハザードモデルから算出する方法等がある。
【００２０】
設備機器情報ＤＢ１３１には監視装置２から送信された計測データが格納される。設備機器情報ＤＢ１３１に格納される情報は、計測データの「タグＮｏ．」、「入力項目名称」、「計測日時」、「計測結果」等である。なお、「タグＮｏ．」とは、計測データに付されるＩＤである。例えば、同じセンサから温度データと、湿度データが取得される場合、温度データ、湿度データそれぞれに異なる「タグＮｏ．」が付される。入力項目とは、計測データの名称等である。
【００２１】
また、設備機器情報ＤＢ１３１に格納される情報は、「設備機器ＩＤ」、「設備機器名称」、「導入年月日」、「設備機器の仕様」等である。「設備機器の仕様」とは、送配水施設３３０に設置されている送配水ポンプ（不図示）の寸法、消費電力に加え、性能を示す情報として送配水ポンプではＱ−Ｈカーブ等である。設備機器情報ＤＢ１３１に格納される各情報は、予めユーザによって格納される。ここでの「設備機器」とは計測データの取得元となる設備機器であり、本実施形態では、送配水施設３３０に設置されている送配水ポンプ（不図示）である。
【００２２】
健全度ＤＢ１３２に格納される情報は、健全度算出の対象設備機器の「設備機器ＩＤ」、「設備機器名称」、「健全度の算出方法」、健全度算出に用いる「入力項目」、算出された「健全度」及び「誤差値」等である。誤差値については後記する。
【００２３】
クラスタ分析部１１２は、計測データに対してクラスタ分析を行う。クラスタ分析は、例えば、適応共鳴理論（ＡＲＴ：Adaptive Resonance Theory）が用いられる。ＡＲＴでは、まず、学習データを用いて、ユーザが設定した大きさの領域毎に計測データのセットが分類される。学習データは正常な運転状態のみのセットでもよいが、不具合時の計測データが示すカテゴリが不具合の種類と関連付けられ、学習データとして含まれていることが望ましい。クラスタ分析では、入力された計測データが、予め学習されているカテゴリに分類されていく。ＡＲＴの場合、カテゴリの領域の大きさが先に決定されているため、学習時に生成しなかった領域のカテゴリで診断時に新たに見出されたカテゴリは新規のカテゴリとして生成される。所定の頻度、例えばクラスタ分析に用いる計測データのセットが、新たに監視装置２に格納される頻度で、クラスタ分析部１１２は、取得した計測データに対してＡＲＴ分析を実行する。ＡＲＴ分析の結果、計測データが割り当てられたカテゴリと計測日時とは、クラスタ分析結果ＤＢ１３３に格納される。本実施形態のＡＲＴの例では「状態が変化した」とは、前回得られたカテゴリから別のカテゴリに移動する、または、新たなカテゴリが生成され、計測データが生成された新たなカテゴリに割り当てられることと定義する。
【００２４】
クラスタ分析結果ＤＢ１３３には、クラスタ分析部１１２によって行われた計測データのクラスタ分析結果が格納される。ここで、クラスタ分析とは、取得された計測データが、どのカテゴリに属するかを判定することである。
【００２５】
なお、クラスタ分析の評価方法として、ＡＲＴ以外のクラスタ分析が用いられてもよい。例えば、Ｋ平均法やベクトル量子化法（ＶＱＣ：Vector Quantization. Clustering）等が用いられてもよい。この場合、学習時にカテゴリが決定されるため、状態変化としては学習時に得られたカテゴリ間の遷移のみとなる。
【００２６】
健全度補正部１１３は、健全度補正ＤＢ１３４、健全度算出部１１１の結果、クラスタ分析部１１２の結果を用いて、健全度補正値及び誤差値を算出し、健全度を補正する。
健全度補正ＤＢ１３４には、図４で後記するテーブルが格納されている。
【００２７】
点検・保守情報ＤＢ１３５には、オンラインで取得できない「点検・保守の内容」、「対象設備機器」、「実施日時」、「実施者」、「点検・保守実施の結果（計測値、○／×等）」、「保守作業内容」を格納する。「点検・保守実施の結果」には、点検・保守が行われた際に計測した計測値や、点検・保守の結果、問題があるか（×）、問題がなかった（○）等の情報が格納される。「保守作業内容」には、グリスアップ、消耗品交換、オーバホール等が格納される。また、計測値は計測データに含まれている値である。
点検・保守情報ＤＢ１３５に格納される情報は、入力部１２３を介してユーザが手入力で入力した情報である。
【００２８】
また、故障情報ＤＢ１３６には、設備機器の故障情報が格納される。具体的には、「設備機器ＩＤ」、「不具合のカテゴリ」、「不具合名称」、「不具合発生日時」、「対応内容」、「対応に要した時間」、「対応後の経過措置」、「不具合の重篤度」等が故障情報ＤＢ１３６に格納される。「対応内容」には調整／交換／運転切替／業者への連絡等が格納される。
【００２９】
これらの情報は、設備機器から取得されたデータに付されているメタデータや、クラスタ分析部１１２による処理結果、ユーザによる手入力等で入力される情報である。なお、故障情報ＤＢ１３６に格納されている「不具合のカテゴリ」及び「不具合名称」は、クラスタ分析部１１２による学習時（クラスタ分析時）や、状態変化の評価時において用いられる。
【００３０】
プロセスＤＢ１３７には、健全度、クラスタ分析結果、及び、健全度補正に用いる入力項目等がバックアップとして格納される。
表示部１２２は、健全度、クラスタ分析結果、健全度の補正結果等をユーザに提示するもので、ディスプレイ等である。入力部１２３は、キーボードや、マウス等である。入力部１２３から、点検結果、故障に関する情報、または、健全度補正等の計算に用いる定数や、健全度／クラスタ分析結果に用いる入力項目の編集等に用いられる情報が入力される。
【００３１】
＜健全度補正処理＞
図３は、本実施形態で行われる健全度補正処理の手順を示すフローチャートである。適宜、図２を参照する。
まず、健全度補正部１１３は、管理対象とする設備機器を選定する（Ｓ１０１）。
そして、健全度補正部１１３は、設備機器に関する最新の（今回の）健全度を健全度ＤＢ１３２から取得する（Ｓ１０２）。なお、今回の健全度は健全度算出部１１１によって算出済みである。なお、ここでの健全度は、後記する方法によって補正された健全度である。
【００３２】
次に、健全度補正部１１３は、クラスタ分析結果ＤＢ１３３から、設備機器における前回（時刻ｔ−１；第２時刻）のクラスタ分析結果及び今回（時刻ｔ；第１時刻）のクラスタ分析結果をそれぞれＲ＿ｉ（ｔ−１）、Ｒ＿ｉ（ｔ）として取得する（Ｓ１０３）。つまり、健全度補正部１１３は、前回（時刻ｔ−１）及び今回（時刻ｔ）の計測データが属するカテゴリを取得する。
本実施形態では、前もって行われるクラスタ分析の学習段階で正常、異常の各データセットが分類されているものとする。そして、これらのデータセットはそれぞれ正常カテゴリ、異常カテゴリとして予め区分されているものとする。
また、最新の計測データによるクラスタ分析は、既に行われているものとする。つまり、最新の計測データが、どのカテゴリに属するかは既知である。
【００３３】
続いて、健全度補正部１１３は、前回のクラスタ分析結果（Ｒ＿ｉ（ｔ−１））による場合分けを実施する（Ｓ１１１）。すなわち、健全度補正部１１３は、前回のクラスタ分析によって、対象となっている計測デーが、どのカテゴリ（例えば、正常／異常／新規）に属しているかを判定する。
【００３４】
次に、健全度補正部１１３は、今回のクラスタ分析結果（Ｒ＿ｉ（ｔ））が、どのカテゴリ（正常／異常／新規）であるかを判定し、前回のカテゴリからの遷移を判定する（Ｓ１１２）。すなわち、健全度補正部１１３は、前回のクラスタ分析によって、対象となっている計測デーが、どのカテゴリ（例えば、正常／異常／新規）に属しているかを判定する。
【００３５】
そして、健全度補正部１１３は、遷移のパターンに応じて健全度補正ＤＢ１３４から健全度補正値（ａ＿ｉ（ｔ））と誤差値（ｅ＿ｉ（ｔ））を取得する（Ｓ１１３）。健全度補正値と誤差値は図４に一例を示し、後記する。健全度補正値は、カテゴリ分析結果の状態変化に応じて健全度を補正するものである。また、誤差値は、やはり、カテゴリ分析結果の状態変化に応じて健全度の誤差範囲（健全度がとり得る範囲）を示すものである。
そして、健全度補正部１１３は、健全度補正値を用いて健全度の補正を行う（Ｓ１１４）。健全度の補正については後記する。
【００３６】
次に、健全度補正部１１３は、健全度の算出に用いる入力項目（健全度入力項目）、及び、クラスタ分析に用いる入力項目（クラスタ分析入力項目）を取得する（Ｓ１２１）。  そして、健全度補正部１１３は、健全度入力項目と、クラスタ分析入力項目とで異なっている項目の数（Δｉｔｅｍ＿ｉ）を算出する（Ｓ１２２）。
【００３７】
健全度の算出と、カテゴリ分析とで用いる入力項目が大きく異なる場合、それぞれが評価している対象（不具合の部分、機械的／電気的等の不具合の種類）が一致しないことが考えられる。このため、健全度の算出と、カテゴリ分析とで用いる入力項目が異なる場合、誤差値ｅ＿ｉ（ｔ）を補正することが望ましい。なお、健全度補正値はａ＿ｉ（ｔ）は補正しなくてもよい。
そのため、健全度補正部１１３は、Δｉｔｅｍ＿ｉを用いて、誤差値（ｅ＿ｉ（ｔ））を補正する（Ｓ１２３）。具体的には、例えば、健全度補正部１１３は、以下の式（１）によって補正された誤差値（ｅｃ＿ｉ（ｔ））を算出する。
【００３８】
ｅｃ＿ｉ（ｔ）＝  ｅ＿ｉ（ｔ）／（１＋｜Δｉｔｅｍ＿ｉ｜）・・・（１）
【００３９】
そして、健全度補正部１１３は、補正した健全度を健全度ＤＢ１３２へ出力するとともに、誤差値（ｅ＿ｉ（ｔ））あるいは補正された誤差値（ｅｃ＿ｉ（ｔ））を新たな補正値（（ｅ＿ｉ（ｔ）））として健全度ＤＢ１３２に格納する（Ｓ１２４）。
そして、処理部１１０は、補正した健全度と、誤差値とを表示部１２２に表示する（Ｓ１２５）。
なお、ステップＳ１２１〜Ｓ１２３は省略可能である。また、ステップＳ１２１〜Ｓ１２３の処理が行われることにより、誤差値の精度を向上させることができる。
【００４０】
＜健全度補正値及び誤差値＞
図４は、健全度補正値（ａ＿ｉ（ｔ））及び誤差値（ｅ＿ｉ（ｔ））を示すテーブルである。
図４に示されるように、健全度補正値及び誤差値は前回（ｔ−１）のカテゴリと、今回（ｔ）のカテゴリとで比較されることで決定される。なお、図４に示すテーブルは、予めユーザによって設定され、健全度補正ＤＢ１３４に格納される。
【００４１】
（１）前回のカテゴリが異常である場合、健全度補正値が−１から０の範囲の値を取るように設定される。
【００４２】
（１−１）今回のカテゴリが異常、かつ、前回のカテゴリと同じカテゴリの場合、健全度補正部１１３は、健全度が−０．５となるよう、健全度補正値が決定される。また、異常が続いていることから、健全度はさらに低い可能性があるので、健全度補正部１１３は誤差値を−０．５とする。
【００４３】
（１−２）今回のカテゴリが異常、かつ、前回のカテゴリと異なるカテゴリの場合、設備機器が不安定な状態と判断し、健全度が−１となるよう健全度補正値を決定する。また、さらに健全度が低い可能性あることを考慮して誤差値が−１と決定される。これは、異常が続いている上、前回からカテゴリが変わっていることから新たな異常が発生している可能性があるためである。
【００４４】
（１−３）今回のカテゴリが正常の場合、異常→正常と変化していることから、健全度を補正する必要がないため、健全度が変わらないよう健全度補正値（「０」）が決定される。また、異常→正常と変化していることから、健全度が実際にはさらに向上している可能性があることを考慮して、誤差値が＋０．５と決定される。
【００４５】
（１−４）今回のカテゴリが新規の場合、健全度が変わらないよう健全度補正値（「０」）が決定される。また、誤差値が±０．２５と決定される。これは、新規のカテゴリの場合、正常、異常の判断ができないためである。
【００４６】
（２）前回のカテゴリが正常であった場合、健全度補正値が−１から０の範囲の値を取るように設定される。
【００４７】
（２−１）今回のカテゴリが異常であった場合、健全度が低下する予兆であると判断し、健全度が−１となるよう健全度補正値が決定される。また、正常→異常と変化していることから、健全度がさらに低い可能性を考慮して、誤差値が−１と決定される。
【００４８】
（２−２）今回のカテゴリが正常、かつ、前回のカテゴリと同じ場合、健全度が変わらないよう健全度補正値（「０」）が決定される。また、正常→正常の変化の上、カテゴリが変わらないことから、健全度補正の必要性が低いため、誤差値が０と決定される。
【００４９】
（２−３）今回のカテゴリが正常、かつ、前回のカテゴリと異なる場合、正常→正常の変化であることから、健全度が変わらないよう健全度補正値（「０」）が決定される。ただし、正常ではあってもカテゴリが変化しているため、健全度が向上している可能性もあれば、低下している可能性もあるため、誤差値が±０．２５と決定される。なお、前回、今回ともに正常のカテゴリであるが、異なるカテゴリであるとは、例えば、前回は低負荷環境で計測が行われた結果、正常であり、今回は高負荷環境で計測が計測が行われた結果、前記異常であった場合等である。
【００５０】
（２−４）今回のカテゴリが新規である場合、前記したように新規のカテゴリは、正常、異常の判断ができないため、健全度が変わらないよう、健全度補正値（「０」）は決定される。また、前回と今回とでカテゴリが変化していることから、健全度が低下している可能性があるため、誤差値が−０．２５と決定される。
【００５１】
（３）前回が新規カテゴリであった場合、新規カテゴリは正常と異常の判断ができないため、健全度補正値が−０．５から０の範囲の値を取るように設定される。
【００５２】
（３−１）今回のカテゴリが異常であった場合、異常への遷移は明らかな健全度の低下である。しかし、前回のカテゴリの正常・異常が明確でないことから、健全度が−０．５となるよう健全度補正値が決定される。また、前回のカテゴリの正常・異常が明確でないことから、実際には健全度が低い可能性を考慮して、誤差値が−０．５と決定される。
【００５３】
（３−２）今回のカテゴリが正常である場合、健全度が変わらないよう健全度補正値（「０」）は決定される。また、実際には健全度が向上している可能性を考慮して、誤差値が＋０．２５と決定される。
【００５４】
（３−３）今回のカテゴリが新規である場合、悪化しているのか、改善しているのかが不明なため、健全度が変わらないよう健全度補正値（「０」）は決定される。また、健全度が向上している可能性もあれば、低下している可能性もあるため、誤差値が±０．２５と決定される。
【００５５】
誤差値について総括すると、健全度補正部１１３は、前回のカテゴリ分析結果から異常に遷移する場合、負の誤差値のみを設定する。また、健全度補正部１１３は、前回のカテゴリ分析結果から正常に遷移する場合、基本的に正の誤差値を設定するが、遷移状態によってはプラスマイナスの誤差とする。新規カテゴリについてはプラスマイナス両方の誤差とする。このような誤差値が算出されることにより、健全度の評価精度を向上させることができる。
【００５６】
また、図３のステップＳ１１４において、健全度補正部１１３は、以下の式（２）によって補正した健全度を算出する。なお、式（２）において、Ｓ＿ｉ（ｔ）は、設備機器ｉにおける健全度を示し、Ｓｃ＿ｉ（ｔ）は、設備機器ｉにおける補正された健全度を示す。
【００５７】
Ｓｃ＿ｉ（ｔ）  ＝  Ｓ＿ｉ（ｔ）  ＋  ａ＿ｉ（ｔ）・・・（２）
【００５８】
また、トレンドグラフ等に健全度をプロットする場合、処理部１１０は、この値とともに誤差値（ｅ＿ｉ（ｔ））の範囲を表示する。この表示については後記する。
【００５９】
図３及び図４では、健全度の算出や、クラスタ分析の実行毎に健全度を補正する手法を説明した。しかし、実際のプラント運用とそれに伴う保守作業においては、単調に健全度が低下するだけではなく、保全活動等によって健全度を回復させる措置も行われる。
ここで、保全やオーバホール等によって、健全度を回復させる処理を図５及び図６Ａ〜図６Ｄを参照して説明する。なお、保全や、オーバホールが行われた時刻をＴとする。
【００６０】
ちなみに、図４に示すテーブルは一例であり、各値は図４に示す値でなくてもよい。
【００６１】
図５は、健全度回復処理の手順を示すフローチャートである。また、図６Ａから図６Ｄは、健全度回復処理の手順を示す図である。適宜、図２を参照する。
まず、健全度算出部１１１は、健全度回復の対象とする設備機器を選定する（Ｓ２０１）。ここで、選定される設備機器は、保全や、オーバホールが行われる設備機器である。
次に、健全度算出部１１１は、稼働時間以外のパラメータを使った過去の健全度Ｓ０（ｔ）を算出する（Ｓ２０２）。つまり、健全度は、稼働時間を含む複数のパラメータを用いて算出されるが、ステップＳ２０２では、稼働時間を含まない式で過去の健全度Ｓ０（ｔ）を算出する。なお、稼働時間は耐用年数を一つの基準として、健全度低下に寄与する要素である。図６Ａにおいて、符号Ｈ１で示されるものが、ステップＳ２０２で算出される過去の健全度Ｓ０（ｔ）である。なお、図６Ａ〜図６Ｄにおける時刻Ｔは保全作業が行われた時刻を示す。ここで、算出される健全度は、図３及び図４の手法によって補正されてもよいし、されなくてもよい。
【００６２】
次に、健全度算出部１１１は、保守作業後に、これらを実施した後の稼働時間以外のパラメータを使った健全度Ｓ２（ｔ０）を算出する（Ｓ２１１）。ここで、ｔ０は保守作業後に計測データが取得された時刻である。図６Ｂにおける符号Ｈ２で示されるものが、ステップＳ２１１で算出される健全度Ｓ２（ｔ０)である。ちなみに、保守作業には、保守や、保全、オーバホールが含まれる。
そして、健全度算出部１１１は、横軸が時間、縦軸が健全度のグラフに過去の健全度Ｓ０（ｔ）をプロットする。そして、健全度算出部１１１は、プロットされた過去の健全度Ｓ０（ｔ）が時間に対して単調減少な関数ｆ１でフィッティング可能か否かを判定する（Ｓ２１２）。すなわち、健全度算出部１１１は、単調減少な関数ｆ１によるフィッティングは無理なく過去の健全度Ｓ０（ｔ）のデータを再現し、かつ、フィッティングの誤差が十分小さいか否かを判定する。図６Ｂに示す図では、過去の健全度Ｓ０（t）（符号Ｈ１）が単調減少な関数ｆ１にフィッティングしているため、ステップＳ２１２では「Ｙｅｓ」が判定される。
【００６３】
ステップＳ２１２の結果、過去の健全度Ｓ０（ｔ）が時間に対して単調減少な関数ｆ１でフィッティング可能である場合（Ｓ２１２→Ｙｅｓ）、健全度算出部１１１は、ステップＳ２２１へ処理を進める。
ステップＳ２２１において、健全度算出部１１１は、関数ｆ１と、Ｓ２（ｔ０）との値から、保全や、オーバホール後の健全度の状態に相当する稼働時間ｔ１を算出する。具体的には、図６Ｃに示すように、関数ｆ１において、Ｓ２（ｔ０）（符号Ｈ２）と同じ値を有する可動時間ｔ１（第３時刻）を健全度算出部１１１が算出する。ここで、稼働時間ｔ１とは、前回の保守作業が行われてから時間ｔ１が経過していることを示す。
続いて、健全度算出部１１１は、ステップＳ２２１で算出した稼働時間ｔ１と、保守作業後後に取得したパラメータとを用いて、改めて保守作業後の健全度Ｓ１（ｔ１）を再算出する（Ｓ２２２）。ステップＳ２２２で算出された健全度Ｓ１（ｔ１）を、図６Ｄの符号Ｈ３で示す。
健全度算出部１１１は、算出した健全度Ｓ１（ｔ１）を保全、オーバホール後の新たな健全度とする。すなわち、健全度算出部１１１は、算出した健全度Ｓ１（ｔ１）を保守作業後の（時刻ｔ０における）健全度として設定する（Ｓ２２３）。
【００６４】
一方、ステップＳ２１２の結果、過去の健全度Ｓ０（ｔ）が時間に対して単調減少な関数ｆ１でフィッティング不可能である場合（Ｓ２１２→Ｎｏ）、健全度算出部１１１は、予め設定された値だけ健全度を上げる（Ｓ２３１）。ここで、健全度算出部１１１は、保守作業を実施した場合であれば健全度を２０％（５段階の場合は１）、オーバホールを実施した場合であれば健全度を４０％（５段階の場合は２）上げる。ただし、健全度の最大値を上限とする。
ステップＳ２２３及びステップＳ２３１の後、健全度算出部１１１は、算出した健全度を健全度ＤＢ１３２に格納する（Ｓ２４１）。
そして、処理部１１０は、再算出した健全度を表示部１２２に表示する（Ｓ２４２）。
【００６５】
図５の処理によって算出された保守作業後の健全度は、基本的に図３及び図４に基づく補正を行わないが、行ってもよい。
図５の処理が行われることにより、保全作業終了後の健全度を算出することができる。
【００６６】
図７は、本実施形態で表示される表示画面５００の例を示す図である。
表示画面５００は、設備機器設定領域５１０、表示期間設定領域５２０、計測データ表示領域５３０、クラスタ分析結果表示領域５４０、健全度表示領域５５０、保守履歴表示領域５６０を有する。
設備機器設定領域５１０で、表示画面５００に表示される設備機器が選択される。図７に示すように、設備機器は、「大分類」、「小分類」、「設備機器名称」の順で特定される。
表示期間設定領域５２０で、表示画面５００に表示される期間が設定される。
【００６７】
計測データ表示領域５３０では、設備機器情報ＤＢ１３１に格納されている計測データの時間変化が表示される。なお、計測データ表示領域５３０、クラスタ分析結果表示領域５４０、健全度表示領域５５０、保守履歴表示領域５６０では、図７に示すように横軸が時間を示している。そして、ユーザが入力部１２３を介してデータ更新ボタン５３１を選択入力することで、最新の計測データが取得され、表示される。なお、計測データ表示領域５３０では、計測データの種類を異なる表示で示している。図７の例では、白抜きの四角、塗りつぶされている菱型、塗りつぶされている四角で計測データの種類を示している。
【００６８】
クラスタ分析結果表示領域５４０では、クラスタ分析の結果が表示されている。図７の例では、計測データ表示領域５３０に表示されている計測データをクラスタ分析した結果が示されている。また、図７の例では閾値Ｌ１を境に上が異常、下が正常を示している。閾値Ｌ１の値は、学習の結果、設定される値である。また、異常が塗りつぶされている三角で示し、正常が塗りつぶされている丸で示されている。さらに、ユーザが入力部１２３を介して再計算ボタン５４１を選択入力することで、最新の計測データに基づいたクラスタ分析が再実行され、その結果がクラスタ分析結果表示領域５４０に表示される。
【００６９】
なお、図７の例では、クラスタ分析結果が異常／正常の２つに分けられている例を示している。しかし、前記したように異常及び正常でも複数のクラスタが生成されたり、新規のクラスタが生成されたりするので、実際には図７に示す例よりも複雑なものとなる。
【００７０】
健全度表示領域５５０には、図３の処理で補正された健全度や、図５の処理で再計算された健全度が表示される。また、符号５３２で示されるものは誤差値で示されるものである。また、ユーザが入力部１２３を介して再計算ボタン５５１を選択入力することで最新のクラスタ分析に基づく健全度の算出や、保守作業終了後の健全度が再計算され、表示される。
【００７１】
保守履歴表示領域５６０には、保守作業が行われたタイミングが示される。前記したように、ここでの保守作業は、保守、保全、オーバホールを含む。図７の例では、線Ｌ２が保守作業が行われた時刻を示している。また、図７の例では、白抜きの星印と、塗りつぶされている星印で保守作業の種類を示している。塗りつぶされている星印は保守・保全を示し、白抜きの星印はオーバホールを示している。また、ユーザが入力部１２３を介して保守内容詳細ボタン５６１を選択入力することによって、それぞれの保守作業についての詳細が表示される。例えば、図７の例に示される白抜きの星印や、塗りつぶされている星印に、該当する保守作業の詳細な内容が別画面で表示される。
【００７２】
図７の例に示すような表示画面５００が表示されることにより、各情報間の相互関係をユーザが理解しやすくなる。
【００７３】
本実施形態によれば、過去のクラスタ分析手法による評価結果を反映して健全度を補正している。このようにすることにより、健全度の精度を向上することができる。これに伴い、施設や設備機器の寿命をユーザが正確に把握することができる。つまり、本実施形態によれば、設備機器の保守作業や更新時期を計画するアセットマネジメントが適切に実施できる。
また、これにより、施設や設備機器における更新計画策定において、優先順位の設定の精度を向上することができる。
【００７４】
＜第２実施形態＞
次に、図８を参照して、本発明の第２実施形態を説明する。
図８は、第２実施形態における上水道管理システムＺａの構成例を示す図である。
図８において、図１と同様の構成については、同一の符号を付して説明を省略する。
図８に示す上水道管理システムＺａが、図１に示す上水道管理システムＺと異なる点は、上水道施設３ａにおける送配水施設３３０が振動計３３６を備えている点である。振動計３３６は、ポンプ等における回転機の軸受の状態を判断するために備えられる。
【００７５】
第２実施形態において、振動計３３６の計測データは前処理した後にＡＲＴ分析（クラスタ分析）される。
ＡＲＴ分析への適用では、まず、前処理として、振動計３３６から得られる波形データに対してＦＦＴ（高速フーリエ変換）が行われ、周波数解析が行われる。ＡＲＴにおける入力とする周波数領域の選択は、ポンプ及び軸受の型式や、本体そのものの設置状態によるが、異常が生じた際に強度が増加する波長と、それに影響を受けにくい波長の少なくとも２つが選択される。つまり、計測データの範囲が分割される。これらの強度の比または差を取り、ＡＲＴ分析の入力データとする。このように、局所的な振動データが入力として加わることで、診断の精度が向上する。これにより、健全度の補正も精度が向上する。
【００７６】
また、計測データの範囲を分割して健全度とＡＲＴ分析をそれぞれ実施する手法では、可変速で制御がかかっているポンプ等で適用される。回転速度制御がなされているポンプは、電流、回転速度、吐出圧等が経時変化する。つまり、振動計３３６は設備機器（ここでは、ポンプ等）に特有の不具合を検知することができる。
【００７７】
健全度やＡＲＴ分析に用いるデータとして、これまで記載されてきたように所定の計測データが取得される必要がある。しかし、計測データと不具合の発生になんらかの関係性がある場合、例えば、Ｑ−Ｈカーブ上、最適運転条件から外れると、機械や電子機器としての負荷のかかり方が変化する。このような場合、健全度やＡＲＴ分析の結果のばらつきが大きくなる。そのため、計測データが２つ以上の領域に分割され、それぞれの領域に含まれるデータセットの中央値（最も頻度の高い計測データ）が用いられることによりＡＲＴ分析（カテゴリ分析）と健全度の算出とが行われる。２つ以上の領域とは、前記したように、異常が生じた際に強度が増加する波長と、それに影響を受けにくい波長等である。このようにすることで、最適な健全度の算出や、ＡＲＴ分析を行うことができる。
【００７８】
第２実施形態によれば、第１実施形態の効果に加え、例えば、異常が生じた際に強度が増加する波長と、それに影響を受けにくい波長とで、それぞれＡＲＴ分析及び健全度の算出が行われることで、劣化進行の把握が行いやすくなる。これによって、劣化を抑制できる運転条件を多用するような運用方法を構築することが可能となる。
【００７９】
なお、第２実施形態において、振動計３３６の代わり、あるいは、振動計３３６に加えて音響測定装置、カメラ等が備えられてもよい。
【００８０】
機器保全支援装置１は、新規の計測データを取得した際、健全度を算出する毎に過去の健全度を用いてフィッティングしてもよい。
【００８１】
本実施形態における機器保全支援装置１は、化学プラント等、他のプラントでも適用可能である。
【００８２】
本発明は前記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を有するものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【００８３】
また、前記した各構成、機能、各部１１０〜１１３、ＤＢ１３１〜１３７等は、それらの一部又はすべてを、例えば集積回路で設計すること等によりハードウェアで実現してもよい。また、前記した各構成、機能等は、ＣＰＵ等のプロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、ＨＤ（Hard Disk）に格納すること以外に、メモリや、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣ（Integrated Circuit）カードや、ＳＤ（Secure Digital）カード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の記録媒体に格納することができる。
また、各実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんどすべての構成が相互に接続されていると考えてよい。
【符号の説明】
【００８４】
１      機器保全支援装置（機器保全支援システム）
１１０  処理部（表示処理部）
１１１  健全度算出部
１１２  クラスタ分析部
１１３  健全度補正部
１３２  健全度ＤＢ
１３３  クラスタ分析結果ＤＢ
１３４  健全度補正ＤＢ
Ｚ，Ｚａ  上水道管理システム
【図１】
2020087013.tif 000003
【図２】
2020087013.tif 000004
【図３】
2020087013.tif 000005
【図４】
2020087013.tif 000006
【図５】
2020087013.tif 000007
【図６Ａ】
2020087013.tif 000008
【図６Ｂ】
2020087013.tif 000009
【図６Ｃ】
2020087013.tif 000010
【図６Ｄ】
2020087013.tif 000011
【図７】
2020087013.tif 000012
【図８】
2020087013.tif 000013