(57)【要約】【課題】機械設備の再稼動時にも異常予兆の有無を適切に診断する異常予兆診断システム等を提供する。【解決手段】異常予兆診断システム１は、所定の機械設備の停止期間後の再稼動時において、当該機械設備の診断に用いられる正常モデルとして、当該機械設備と同機種である他の機械設備の中の一つの最新の正常モデルを選択する正常モデル選択手段１６２と、正常モデル選択手段１６２によって選択された正常モデルに基づいて、当該機械設備の異常予兆の有無を診断する診断手段１６３と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械設備の稼動情報の正常範囲を示す正常モデルに基づいて、前記機械設備の異常予兆の有無を診断する異常予兆診断システムであって、
所定の前記機械設備の停止期間後の再稼動時において、当該機械設備の異常予兆の診断に用いられる前記正常モデルとして、当該機械設備と同機種である他の前記機械設備の中の一つの最新の前記正常モデルを選択する正常モデル選択手段と、
前記正常モデル選択手段によって選択された前記正常モデルに基づいて、当該機械設備の異常予兆の有無を診断する診断手段と、を備えること
を特徴とする異常予兆診断システム。
【請求項２】
前記正常モデル選択手段は、所定の前記機械設備の前記停止期間後の再稼動時において、当該機械設備の前記診断に用いられる前記正常モデルとして、当該機械設備と同機種である他の前記機械設備のうち、前記停止期間前の当該機械設備の前記正常モデルに最も類似する前記正常モデルを有していたものを特定し、特定した他の前記機械設備の最新の前記正常モデルを、当該機械設備の再稼動時の前記正常モデルとして選択すること
を特徴とする請求項１に記載の異常予兆診断システム。
【請求項３】
前記正常モデル選択手段は、所定の前記機械設備の前記停止期間中に行われたメンテナンス後の再稼動時において、当該機械設備と同機種である他の前記機械設備のうち、前記停止期間に入る直前の当該機械設備の前記正常モデルに最も類似する前記正常モデルを有していたものを特定し、特定した他の前記機械設備の最新の前記正常モデルを、当該機械設備の再稼動時の前記正常モデルとして選択すること
を特徴とする請求項２に記載の異常予兆診断システム。
【請求項４】
前記診断手段による異常予兆ありの診断結果に基づいて、所定の前記機械設備が前記停止期間中に停止された後に再稼動される際、前記正常モデル選択手段は、当該機械設備について、前記停止期間よりも過去の診断結果を参照し、前記診断手段によって異常予兆なしと診断された直近の日時における所定の正常モデルを特定し、当該機械設備と同機種である他の前記機械設備のうち、前記日時における正常モデルが、当該機械設備の前記所定の正常モデルに最も類似していたものを特定し、特定した他の前記機械設備の最新の前記正常モデルを、再稼動時の当該機械設備の前記正常モデルとして選択すること
を特徴とする請求項２に記載の異常予兆診断システム。
【請求項５】
所定の前記機械設備で異常が発生し、前記停止期間中に停止された後に再稼動される際、前記正常モデル選択手段は、当該機械設備について、前記停止期間よりも過去の診断結果を参照し、前記診断手段によって異常予兆なしと診断された直近の日時における所定の正常モデルを特定し、当該機械設備と同機種である他の前記機械設備のうち、前記日時における正常モデルが、当該機械設備の前記所定の正常モデルに最も類似していたものを特定し、特定した他の前記機械設備の最新の前記正常モデルを、再稼動時の当該機械設備の前記正常モデルとして選択すること
を特徴とする請求項２に記載の異常予兆診断システム。
【請求項６】
所定の前記機械設備の前記停止期間に入るとき、当該機械設備に関して複数個の前記正常モデルが併存していた場合、当該機械設備の前記停止期間後の再稼動時、前記正常モデル選択手段は、前記停止期間前の当該機械設備に関する複数個の前記正常モデルの中で、一の前記正常モデルに最も類似する前記正常モデルを有していた他の前記機械設備を特定し、特定した他の前記機械設備の最新の前記正常モデルを選択するという処理を、複数個の前記正常モデルのそれぞれについて実行すること
を特徴とする請求項２に記載の異常予兆診断システム。
【請求項７】
前記機械設備が正常に稼動しているときに取得された前記稼動情報に基づいて、前記正常モデルを学習する学習手段をさらに備え、
前記診断手段によって異常予兆なしと診断された場合、前記学習手段は、当該診断に用いられた前記稼動情報を、前記機械設備が正常に稼動していたときの前記稼動情報として新たに追加し、追加後の前記稼動情報に基づいて、前記正常モデルを更新すること
を特徴とする請求項１に記載の異常予兆診断システム。
【請求項８】
複数の前記機械設備の中に、その機種が異なるものが混在している場合において、前記稼動情報には、前記機械設備の機種を示す識別情報が含まれており、
前記正常モデル選択手段は、前記識別情報を参照して、停止期間後に再稼動する所定の前記機械設備の前記診断に用いられる前記正常モデルとして、当該機械設備と同機種である他の前記機械設備の中の一つの最新の前記正常モデルを選択すること
を特徴とする請求項１に記載の異常予兆診断システム。
【請求項９】
機械設備の稼動情報の正常範囲を示す正常モデルに基づいて、前記機械設備の異常予兆の有無を診断する処理を管理する管理装置であって、
所定の前記機械設備の停止期間後の再稼動時において、当該機械設備の異常予兆の診断に用いられる前記正常モデルとして、当該機械設備と同機種である他の前記機械設備の中の一つの最新の前記正常モデルを選択する正常モデル選択手段と、
前記正常モデル選択手段によって選択された前記正常モデルを、当該機械設備の異常予兆の有無を診断する異常予兆診断装置に送信する通信手段と、を備えること
を特徴とする管理装置。
【請求項１０】
機械設備の稼動情報の正常範囲を示す正常モデルに基づいて、前記機械設備の異常予兆の有無を診断する異常予兆診断方法であって、
所定の前記機械設備の停止期間後の再稼動時において、当該機械設備の異常予兆の診断に用いられる前記正常モデルとして、当該機械設備と同機種である他の前記機械設備の中の一つの最新の前記正常モデルを選択する正常モデル選択ステップと、
前記正常モデル選択ステップで選択された前記正常モデルに基づいて、当該機械設備の異常予兆の有無を診断する診断ステップと、を含むこと
を特徴とする異常予兆診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械設備の異常予兆の有無を診断する異常予兆診断システム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
機械設備の異常予兆の有無を診断する技術として、例えば、特許文献１に記載の技術が知られている。すなわち、特許文献１には、機械設備の正常時の多次元センサデータを用いて所定の事例モデルを学習し、この事例モデルに基づいて、機械設備の異常予兆の有無を診断する異常予兆診断装置について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４８３２６０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
通常、発電設備等の機械設備は常時稼動されているが、場合によっては、所定期間停止されることがある。例えば、機械設備に異常（又は異常予兆）が生じた場合や、定期的なメンテナンスが行われる場合には、機械設備が所定期間停止される。
【０００５】
このように機械設備の停止させた後に再稼動させる際、停止前の事例モデル（正常モデルともいう）を異常予兆診断にそのまま用いると、診断精度が低くなる可能性がある。機械設備の停止前に用いられていた事例モデルと、再稼動時における機械設備の実際の状態と、が停止期間中の環境条件の変化に伴って乖離するからである。
なお、機械設備を再稼動させてから事例モデルを最初から学習しなおすと、その学習期間（例えば、数週間）の間は、異常予兆診断を行えないことになる。
【０００６】
そこで、本発明は、機械設備の再稼動時にも異常予兆の有無を適切に診断する異常予兆診断システム等を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記課題を解決するために、本発明は、所定の機械設備の停止期間後の再稼動時において、当該機械設備の診断に用いられる正常モデルとして、当該機械設備と同機種である他の機械設備の中の一つの最新の正常モデルを選択することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、機械設備の再稼動時にも異常予兆の有無を適切に診断する異常予兆診断システム等を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の第１実施形態に係る異常予兆診断システムの機能ブロック図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る異常予兆診断システムが備えるデータマイニング手段の機能ブロック図である。
【図３】本発明の第１実施形態に係る異常予兆診断システムの正常モデル学習部によって学習された正常モデルの説明図である。
【図４】本発明の第１実施形態に係る異常予兆診断システムが備える学習手段の処理を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第１実施形態に係る異常予兆診断システムにおける機械設備の正常モデル及び異常予兆フラグの推移に関する説明図である。
【図６】本発明の第１実施形態に係る異常予兆診断システムが備える正常モデル選択手段の処理を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第１実施形態に係る異常予兆診断システムにおいて、機械設備の各正常モデルの経時的な変化を模式的に示す説明図である。
【図８】本発明の第１実施形態に係る異常予兆診断システムが備える診断手段の処理を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第２実施形態に係る異常予兆診断システムの機能ブロック図である。
【図１０】本発明の第２実施形態に係る異常予兆診断システムの管理装置が備えるデータマイニング手段の機能ブロック図である。
【図１１】本発明の第２実施形態に係る異常予兆診断システムにおいて、機械設備に接続された異常予兆診断装置の機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
≪第１実施形態≫
図１は、第１実施形態に係る異常予兆診断システム１の機能ブロック図である。
異常予兆診断システム１は、機械設備２１等の稼動情報の正常範囲を示す正常モデルに基づいて、機械設備２１等の異常予兆の有無を診断するシステムである。すなわち、異常予兆診断システム１は、工場、商業施設、工事現場、病院等で使用される機械設備２１〜２４の稼動率を維持・向上するため、機械設備２１〜２４の正常状態からの乖離の大きさを示す指標である異常度に基づき、機械設備２１〜２４のそれぞれの異常予兆診断を行うものである。
前記した「異常予兆診断」とは、機械設備２１〜２４が稼動不能となる異常な状態に達するかどうかを診断することに限らず、正常な状態の範囲で稼動可能ではあるが、機械設備２１〜２４の性能の低下の程度を診断することも含むものである。
なお、異常予兆診断システム１は、一つの装置で構成されていてもよいし、複数の装置が通信線を介して接続された構成であってもよい。
【００１１】
４台の機械設備２１〜２４は、例えば、ガスエンジン発電機である。なお、機械設備２１〜２４は、これに限定されるものではなく、化学プラントや原子力プラントの他、医療設備、通信設備等であってもよい。また、機械設備２１〜２４の全てが近隣に設置されていてもよいし、設置箇所が他とは離れているものが存在していてもよい。
【００１２】
機械設備２１〜２４には、図示はしないが、それぞれ、複数のセンサが設置されている。そして、センサの識別情報、センサが設置されている機械設備（例えば、機械設備２１）の識別情報、センサの検出値、及び検出日付・時刻を含む「稼動情報」が、ネットワークＮを介して、異常予兆診断システム１に送信されるようになっている。なお、機械設備２１〜２４のそれぞれの識別情報には、その機種を示す情報も含まれている。
【００１３】
本実施形態では、一例として、同機種である４台の機械設備２１〜２４が、ネットワークＮを介して、異常予兆診断システム１に接続された構成について説明する。前記した「同機種」とは、機械設備２１〜２４の機種（例えば、型式）が同一ということである。なお、型式が異なるものの、構造や特性が互いに似ている機械設備を「同機種」であるとみなしてもよい。
【００１４】
図１に示すコンピュータ３は、機械設備２１〜２４のそれぞれのメンテナンス情報（定期的な保守点検に関する情報）を管理するコンピュータである。このコンピュータ３には、機械設備２１〜２４の識別情報、メンテナンスの期間、及びメンテナンスの種類を含むメンテナンス情報が、予め記憶されている。そして、コンピュータ３に記憶されている所定のメンテナンス情報が、ネットワークＮを介して、異常予兆診断システム１に送信されるようになっている。
【００１５】
＜異常予兆診断システムの構成＞
図１に示すように、異常予兆診断システム１は、通信手段１１と、稼動情報取得手段１２と、稼動情報記憶手段１３と、メンテナンス情報取得手段１４と、メンテナンス情報記憶手段１５と、を備えている。また、異常予兆診断システム１は、前記した構成の他に、データマイニング手段１６と、診断結果記憶手段１７と、表示制御手段１８と、表示手段１９と、を備えている。
【００１６】
通信手段１１は、ネットワークＮを介して、機械設備２１〜２４から所定の稼動情報を受信したり、コンピュータ３から機械設備２１〜２４のメンテナンス情報を受信したりする。このような通信手段１１として、例えば、ＴＣＰ／ＩＰの通信プロトコルに基づいて所定の情報を受信する通信装置を用いることができる。
【００１７】
稼動情報取得手段１２は、複数の機械設備２１〜２４の稼動情報（センサの検出値等）をネットワークＮ等を介して取得する。この稼動情報は、取得時刻（又はセンサで測定された時刻）と対応付けられた時系列データとして取り扱われる。稼動情報取得手段１２は、取得した最新の、すなわち現在の稼動情報を取得するごとに、稼動情報記憶手段１３に順次に記憶させることで蓄積する。
稼動情報記憶手段１３は、稼動情報取得手段１２から入力された稼動情報を記憶するものである。このような稼動情報記憶手段１３として、磁気ディスク装置、光ディスク装置、半導体記憶装置等を用いることができる。なお、稼動情報記憶手段１３に記憶された稼動情報は、データマイニング手段１６によって適宜に参照される。
【００１８】
メンテナンス情報取得手段１４は、通信手段１１を介して、機械設備２１〜２４のメンテナンス情報を取得する。
メンテナンス情報記憶手段１５は、メンテナンス情報取得手段１４から入力されたメンテナンス情報を記憶するものである。このようなメンテナンス情報記憶手段１５として、磁気ディスク装置、光ディスク装置、半導体記憶装置等を用いることができる。なお、メンテナンス情報記憶手段１５に記憶されたメンテナンス情報は、データマイニング手段１６によって適宜に参照される。
【００１９】
データマイニング手段１６は、図示はしないが、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、各種インタフェース等の電子回路を含んで構成されている。そして、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出してＲＡＭに展開し、ＣＰＵが各種処理を実行するようになっている。
【００２０】
データマイニング手段１６は、稼動情報記憶手段１３に記憶されている現在及び過去の稼動情報を参照し、この稼動情報を学習データとした統計的手法（データマイニング）に基づき、機械設備２１〜２４の稼動情報の正常範囲を示す所定の正常モデルを学習する。
また、データマイニング手段１６は、前記した正常モデルに基づいて、機械設備２１〜２４の異常予兆の有無を個別で診断する機能も有している。すなわち、データマイニング手段１６は、所定の診断対象情報（診断対象となる稼動情報）と、この診断対象情報が所属する正常モデルと、に基づき、診断対象情報の異常の度合いを示す異常度を算出する。そして、データマイニング手段１６は、この異常度に基づき、機械設備２１〜２４の異常予兆の有無を個別で診断する。
なお、データマイニング手段１６や正常モデルの詳細については後記する。
【００２１】
診断結果記憶手段１７は、データマイニング手段１６による診断結果を記憶するものである。このような診断結果記憶手段１７として、磁気ディスク装置、光ディスク装置、半導体記憶装置等を用いることができる。
【００２２】
表示制御手段１８は、図示はしないが、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、各種インタフェース等の電子回路を含んで構成されている。表示制御手段１８は、データマイニング手段１６の診断結果を表示手段１９に表示させるための所定の制御信号を生成する。また、表示制御手段１８は、管理者による入力手段（図示せず）の操作に応じて、機械設備２１〜２４の稼動情報等を表示手段１９に表示させる。
【００２３】
表示手段１９は、例えば、液晶ディスプレイであり、表示制御手段１８からの制御信号に基づいて、前記した診断結果等を表示する。
【００２４】
図２は、異常予兆診断システム１が備えるデータマイニング手段１６の機能ブロック図である。
図２に示すように、データマイニング手段１６は、学習手段１６１と、正常モデル選択手段１６２と、診断手段１６３と、を備えている。以下では、４台の機械設備２１〜２４（図１参照）のうち、主に機械設備２１に関する事項について説明するが、他の機械設備２２〜２４についても同様である。
【００２５】
学習手段１６１は、複数の機械設備２１〜２４が正常に稼動しているときに取得された稼動情報に基づいて、稼動情報の正常範囲を示す正常モデルを学習する処理を機械設備２１〜２４ごとに行う。図３に示すように、学習手段１６１は、学習対象情報取得部１６１ａと、学習対象情報記憶部１６１ｂと、正常モデル学習部１６１ｃと、正常モデル記憶部１６１ｄと、を備えている。
【００２６】
学習対象情報取得部１６１ａは、学習対象となる稼動情報（学習対象情報）を、稼動情報記憶手段１３から取得する。例えば、学習対象情報取得部１６１ａは、機械設備２１が正常に稼動したことが既知である過去の所定期間（例えば、２週間分）の稼動情報を、稼動情報記憶手段１３から取得する。
【００２７】
また、詳細については後記するが、学習対象情報取得部１６１ａは、診断部１６３ｄによって「異常予兆なし」と診断された機械設備２１の稼動情報を診断結果記憶手段１７から読み出し、この稼動情報を学習対象として新たに追加する。
【００２８】
学習対象情報記憶部１６１ｂには、学習対象情報取得部１６１ａによって取得された学習対象情報が、データベースとして記憶される。
正常モデル学習部１６１ｃは、学習対象情報記憶部１６１ｂに記憶されている学習対象情報に基づいて、機械設備２１に関する正常モデルを学習する。
【００２９】
図３は、正常モデル学習部１６１ｃによって学習された正常モデルの説明図である。
図３に示す軸αは、機械設備２１に設置された所定のセンサ（例えば、圧力センサ：図示せず）の検出値が正規化された値の軸である。軸βや軸γは、機械設備２１に設置された別のセンサ（例えば、温度センサや電流センサ）の検出値が正規化された値の軸である。
【００３０】
前記した「正規化」とは、各センサの検出値を代表値（平均値、標準偏差等）で除算するなどして無次元量化し、互いに比較可能とする処理である。このような正規化後の数値も「稼動情報」に含まれるものとする。
【００３１】
なお、図３では、３次元（軸α，β，γ）のベクトル空間で正常モデルが学習される例を示したが、実際は、４次元以上の多次元ベクトル空間で正常モデルが学習されることが多い。例えば、機械設備２１に設置された５０個のセンサの検出値に基づいて、正常モデルが学習される場合には、５０次元の多次元ベクトル空間において所定の正常モデルが学習される。
【００３２】
図３に示す●印のひとつひとつが、機械設備２１に設置された各センサの時々刻々の検出値に対応している。このように、機械設備２１の状態は、各センサの検出値が正規化された値を成分とする位置ベクトル（以下、単に「ベクトル」という）で表される。
【００３３】
正常モデル学習部１６１ｃ（図２参照）は、例えば、非階層的クラスタリングの一つであるｋ平均法に基づいて、機械設備２１に関する正常モデルを学習する。ｋ平均法について説明すると、正常モデル学習部１６１ｃは、まず、●印で示す各ベクトルをクラスタ化してランダムに正常モデルを割り振り、正常モデルに含まれる複数のベクトルの重心ｃの座標値を算出する。
【００３４】
次に、正常モデル学習部１６１ｃは、所定のベクトルと各重心ｃとの間の距離を求め、この距離が最も小さくなる正常モデルに当該ベクトルを割り当て直す。正常モデル学習部１６１ｃは、このような処理を全てのベクトルについて実行する。そして、正常モデルの割当てが変化しなかった場合、正常モデル学習部１６１ｃは正常モデルの生成を終了し、それ以外の場合には、新しく割り当てられた正常モデルに基づいて再計算する。
【００３５】
このようにして正常モデルを生成した後、正常モデル学習部１６１ｃは、球状を呈する正常モデルの重心ｃの座標値、及び半径ｒを算出する。半径ｒは、例えば、その正常モデルに含まれる各ベクトルと重心ｃとの間の距離の平均値である。
【００３６】
なお、半径ｒの算出方法はこれに限定されない。例えば、正常モデルに含まれる各ベクトルのうち、重心ｃから最も離れたベクトルを特定し、このベクトルと重心ｃとの間の距離を半径ｒとしてもよい。このようにして正常モデル学習部１６１ｃは、機械設備２１に関する正常モデルを学習する。同様にして、正常モデル学習部１６１ｃは、他の機械設備２２〜２４に関する正常モデルも、それぞれ、個別に学習する。
【００３７】
図２に示す正常モデル記憶部１６１ｄには、機械設備２１〜２４に関する正常モデルが、それぞれ、データベースとして記憶される。例えば、機械設備２１に関する正常モデルについては、機械設備２１の識別情報、正常モデルの識別情報、正常モデルの重心ｃ及び半径ｒが少なくとも対応付けられて、正常モデル記憶部１６１ｄに記憶される。なお、他の機械設備２２〜２４の正常モデルについても同様である。
【００３８】
図２に示す診断手段１６３は、正常モデル選択手段１６２によって選択された正常モデルに基づいて、機械設備２１等の異常予兆の有無を診断する機能を有している。例えば、診断手段１６３は、機械設備２１の異常予兆の診断に用いられる稼動情報が正常モデルから外れている場合、この機械設備２１に異常予兆ありと診断する、という処理を機械設備ごとに行う。図２に示すように、診断手段１６３は、診断対象情報取得部１６３ａと、診断対象情報記憶部１６３ｂと、異常度算出部１６３ｃと、診断部１６３ｄと、を備えている。
【００３９】
診断対象情報取得部１６３ａは、異常予兆診断に用いられる稼動情報（診断対象情報）を稼動情報記憶手段１３から取得する。例えば、機械設備２１の異常予兆診断を行う場合、診断対象情報取得部１６３ａは、機械設備２１の識別情報に基づき、この機械設備２１に設置された各センサの検出値等を稼動情報記憶手段１３から取得する。
診断対象情報記憶部１６３ｂには、診断対象情報取得部１６３ａによって取得された機械設備２１等の稼動情報（診断対象情報）が、それぞれ、データベースとして記憶される。
【００４０】
異常度算出部１６３ｃは、例えば、機械設備２１の異常予兆診断に用いられる稼動情報を診断対象情報記憶部１６３ｂから読み出し、この稼動情報の異常度ｕを算出する。まず、異常度算出部１６３ｃは、異常予兆診断に用いられる稼動情報を正規化（無次元量化）し、所定時刻での機械設備２１の状態を表すベクトルを生成する。
【００４１】
そして、異常度算出部１６３ｃは、後記する正常モデル選択手段１６２によって選択された所定の正常モデルに基づいて、稼動情報の異常度ｕを算出する。例えば、異常度算出部１６３ｃは、機械設備２１に関する正常モデルの重心ｃと、稼動情報の正規化後のベクトルと、の距離ｄ（図３参照）を算出する。
【００４２】
さらに、異常度算出部１６３ｃは、前記した距離ｄ及び正常モデルの半径ｒに基づき、以下の式（１）を用いて、異常度ｕを算出する。なお、異常度ｕとは、稼動情報が正常モデルから乖離している度合いを示す数値である。
【００４３】
ｕ＝ｄ／ｒ・・・（１）
【００４４】
そして、異常度算出部１６３ｃは、算出した異常度ｕを、機械設備２１の識別情報や、正常モデルの識別情報等に対応付けて、診断部１６３ｄに出力するとともに、診断結果記憶手段１７に記憶させる。
【００４５】
診断部１６３ｄは、異常度算出部１６３ｃによって算出された異常度ｕに基づき、例えば、機械設備２１の異常予兆の有無を診断する。すなわち、前記した異常度ｕ≦１である場合、正規化後の稼動情報を各成分とするベクトル（図示せず）は、機械設備２１の正常モデルの領域内に存在している。このような場合に診断部１６３ｄは、機械設備２１に関して「異常予兆なし」と診断し、この日時での機械設備２１の異常予兆フラグ（図５参照）を‘０’とする。
【００４６】
一方、異常度ｕ＞１である場合、正規化後の稼動情報を各成分とするベクトル（図３参照）は、機械設備２１の正常モデルの領域外に存在している。つまり、異常予兆診断の対象となる稼動情報が正常モデルから外れている。このような場合に診断部１６３ｄは、機械設備２１に関して「異常予兆あり」と診断し、この日時での機械設備２１の異常予兆フラグ（図５参照）を‘１’とする。同様にして、診断手段１６３は、他の機械設備２２〜２４の異常予兆の有無も個別に診断する。
【００４７】
このようにして機械設備２１〜２４の異常予兆診断が行われ、その診断結果が、診断結果記憶手段１７に記憶される。前記した診断結果には、機械設備２１等の識別情報、診断に用いられた正常モデルの識別情報、異常度ｕの他、異常予兆フラグ、稼動情報（センサの時々刻々の検出値）等が含まれていてもよい。そして、このような診断結果が、表示制御手段１８（図１参照）によって、表示手段１９（同図参照）に表示されるようになっている。
【００４８】
正常モデル選択手段１６２は、機械設備２１〜２４の異常予兆診断に用いられる正常モデルを、それぞれ、正常モデル記憶部１６１ｄから選択し、選択した正常モデルを異常度算出部１６３ｃに出力する。例えば、機械設備２１が稼動中であって、メンテナンス等が行われていないとき、正常モデル選択手段１６２は、この機械設備２１の最新の正常モデルを正常モデル記憶部１６１ｄから選択する。これによって、最新の正常モデルに基づいて、機械設備２１に関する異常予兆診断を適切に行うことができる。なお、正常モデル選択手段１６２の詳細については後記する。
【００４９】
次に、機械設備２１〜２４（図１参照）が通常どおり稼動しているときの正常モデルの学習について、図４を用いて説明する。
【００５０】
＜異常予兆診断システムの処理＞
図４は、異常予兆診断システム１が備える学習手段１６１の処理を示すフローチャートである（適宜、図２を参照）。
ステップＳ１０１において学習手段１６１は、例えば、機械設備２１の稼動情報を取得・記憶する（稼動情報取得ステップ）。すなわち、学習手段１６１は、機械設備２１が正常であることが既知であるときの稼動情報を、学習対象情報取得部１６１ａによって取得し、取得した稼動情報を学習対象情報記憶部１６１ｂに記憶させる。
【００５１】
ステップＳ１０２において学習手段１６１は、正常モデルを学習・更新する（学習ステップ）。すなわち、学習手段１６１は、ステップＳ１０１で取得した機械設備２１の稼動情報に基づき、正常モデル学習部１６１ｃによって、重心ｃ及び半径ｒで表される所定の正常モデル（図３参照）を学習する。
【００５２】
また、診断手段１６３によって「機械設備２１に異常予兆なし」と診断された場合、学習手段１６１は、その診断に用いられた稼動情報を、機械設備２１が正常に稼動していたときの稼動情報として新たに追加する。そして、学習手段１６１は、追加後の稼動情報に基づいて、正常モデルを更新して逐次学習する（Ｓ１０２）。これによって、機械設備２１の環境条件の変化や経年変化を正常モデルに反映させることができ、ひいては、異常予兆診断の高精度化を図ることができる。
【００５３】
なお、「異常予兆なし」と診断された稼動情報を新たな学習対象として追加して正常モデルを更新する際、この正常モデルに含まれていた最も古い稼動情報を正常モデルのメンバから消去するようにしてもよい。これによって、環境条件の変化や経年変化によって機械設備２１の状態が徐々に変化した場合でも、いわば新陳代謝を活発に行うことで、機械設備２１の正常モデルに適切に更新できる。
【００５４】
次に、ステップＳ１０３において学習手段１６１は、学習結果を記憶する。すなわち、学習手段１６１は、機械設備２１に関する正常モデルを、機械設備２１の識別情報や、正常モデルの識別情報とともに、正常モデル記憶部１６１ｄに記憶させる。同様にして、学習手段１６１は、他の機械設備２２〜２４の正常モデルも個別に学習する。
【００５５】
なお、図４に示す一連の処理は、通常どおり稼動し続けている機械設備については定期的に（例えば、１日あたり１回）行われる。一方、メンテナンス等で停止している機械設備については、新たな稼動情報が得られないため、正常モデルの新たな学習が行われないことが多い。
【００５６】
図５は、機械設備２１〜２４の正常モデル及び異常予兆フラグの推移に関する説明図である。
図５の１行目には、異常予兆診断が行われた日時を示している。日時が早いものから順にｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４，…，ｔＮを記載している。例えば、２０１７年１０月１日の午前９時を日時ｔ１として、１日に１回、午前９時に取得された稼動情報を用いて異常予兆診断が行われるとする。この場合、日時ｔ２は２０１７年１０月２日の午前９時であり、日時ｔ３は２０１７年１０月３日の午前９時である。
【００５７】
図５に示す例では、機械設備２１の日時ｔ１における正常モデルは、その重心がＣＣ１１であり、半径がＲＲ１１である。なお、重心「ＣＣ１１」や半径「ＲＲ１１」は、実際には、具体的な数値である。
【００５８】
その後、機械設備２１の正常モデルは、日時ｔ２，ｔ３，ｔ４，…，ｔＮにおいて逐次更新されている。例えば、機械設備２１については、日時ｔ２に重心ＣＣ１２、半径ＲＲ１２の正常モデルに更新されている。また、機械設備２１は、少なくとも日時ｔ１〜ｔＮまで正常に稼動し続けており、各日時において異常予兆フラグは全て‘０’であるものとする。なお、機械設備２２，２４についても同様である。
【００５９】
図５に示す例では、Ｎ回分の異常予兆診断に用いられた正常モデルが、正常モデル記憶部１６１ｄ（図２参照）に記憶されている。例えば、図５では図示していないが、日時ｔ（Ｎ＋１）の正常モデルが新たに生成された場合には、最も古い日時ｔ１の正常モデルが正常モデル記憶部１６１ｄから消去される。このように本実施形態では、正常モデルのＮ回分の履歴を残すようにしている。
【００６０】
また、機械設備２３については、日時ｔ１では異常予兆フラグが‘０’になっているが、日時ｔ２，ｔ３では異常予兆フラグが‘１’になっている。つまり、日時ｔ２，ｔ３では、診断部１６３ｄ（図２参照）によって、「機械設備２３に異常予兆あり」と診断されている。その後、このような異常予兆の結果を確認した管理者の判断に基づき、日時ｔ４〜ｔＮの直前までは機械設備２３が停止されている。このような異常予兆診断の結果に基づく計画的な停止を「機械設備の計画停止」という。
【００６１】
図５に示すように、機械設備２３の停止期間中（日時ｔ４〜ｔＮの直前まで）は、機械設備２３の異常予兆診断は行われていない。機械設備２３の停止期間中は、異常予兆診断を行う必要がないからである。したがって、例えば、機械設備２３の停止期間に含まれる日時ｔ４では、その異常予兆フラグは‘１’ではなく、また、‘０’でもない。その後、日時ｔＮの直前に機械設備２３が再稼動され、日時ｔＮの稼動情報に基づいて、機械設備２３の異常予兆診断が行われるとする。
【００６２】
このような場合、正常モデル選択手段１６２（図２参照）は、機械設備２３の再稼動後の異常予兆診断に用いられる正常モデルとして、この機械設備２３と同機種である他の機械設備２１，２２，２４の中の一つの最新の正常モデルを選択する。これが、本実施形態の主な特徴の一つである。このような正常モデルの選択について、図６を用いて詳細に説明する。
【００６３】
図６は、正常モデル選択手段１６２の処理を示すフローチャートである（適宜、図２を参照）。
なお、図６に示す一連の処理は、機械設備２１〜２４の異常予兆診断の前処理として、機械設備ごとに行われる。以下では、一例として、機械設備２３の正常モデルを選択する処理について説明するが、他の機械設備２１，２２，２４についても同様である。
【００６４】
ステップＳ２０１において正常モデル選択手段１６２は、機械設備２３に関して、所定の停止期間後の再稼動であるか否かを判定する。機械設備２３に関して、停止期間後の再稼動でない場合（Ｓ２０１：Ｎｏ）、正常モデル選択手段１６２の処理は、ステップＳ２０２に進む。
【００６５】
ステップＳ２０２において正常モデル選択手段１６２は、機械設備２３の異常予兆診断に用いる正常モデルとして、最新の正常モデルを選択する。これによって、機械設備２３の環境条件の変化に追随するように逐次更新された正常モデルに基づき、高精度な異常予兆診断を行うことができる。
一方、ステップＳ２０１において停止期間後の再稼動である場合（Ｓ２０１：Ｙｅｓ）、正常モデル選択手段１６２の処理はステップＳ２０３に進む。
【００６６】
ステップＳ２０３において正常モデル選択手段１６２は、機械設備２３に関して、計画停止後の再稼動であるか否かを判定する。つまり、正常モデル選択手段１６２は、「異常予兆あり」との診断結果に基づいて、機械設備２３が計画的に停止された後の再稼動であるか否かを判定する。
【００６７】
ステップＳ２０３において計画停止後の再稼動である場合（Ｓ２０３：Ｙｅｓ）、正常モデル選択手段１６２の処理はステップＳ２０４に進む。なお、計画停止後の再稼動であるか否かは、例えば、計画停止する際、入力手段（図示せず）を介した管理者の操作に伴う所定の信号に基づいて判定される。
【００６８】
ステップＳ２０４において正常モデル選択手段１６２は、機械設備２３の異常予兆フラグが‘０’である直近の正常モデルに最も近かった他の機械設備の最新の正常モデルを選択する（正常モデル選択ステップ）。このステップＳ２０４についてさらに詳しく説明すると、診断手段１６３による異常予兆ありの診断結果に基づいて、機械設備２３が停止期間中に停止された後に再稼動される際（Ｓ２０３：Ｙｅｓ）、正常モデル選択手段１６２は、次の処理を行う。
【００６９】
すなわち、正常モデル選択手段１６２は、機械設備２３について、その停止期間よりも過去の診断結果を参照し、診断手段１６３によって異常予兆なしと診断された直近の日時における所定の正常モデルを特定する。そして、正常モデル選択手段１６２は、機械設備２３と同機種である他の機械設備２１，２２，２４のうち、前記した日時における正常モデルが、機械設備２３の所定の正常モデルに最も近かった（類似していた）ものを特定する。さらに、正常モデル選択手段１６２は、特定した他の機械設備の最新の正常モデルを、再稼動時の当該機械設備２３の正常モデルとして選択する。このステップＳ２０４の処理の具体例を、図７等を用いてさらに詳しく説明する。
【００７０】
図７は、機械設備２１〜２４の各正常モデルの経時的な変化を模式的に示す説明図である。
なお、図７の横軸は、日時ｔ１，ｔ２，…，ｔ（Ｎ−１），ｔＮ，ｔ（Ｎ＋１），…である。図７の縦軸は、正常モデルの重心位置を示している。すなわち、図７では簡略化して、各正常モデルの重心位置を縦軸方向の位置のみで表している。
図７に示す各円が、それぞれ、正常モデルを表している。正常モデルは、実際には更新されるたびに重心や半径が変化するが、図７では簡略化して、機械設備２１〜２４の正常モデルの半径を一定としている。
【００７１】
例えば、日時ｔ１では、重心ＣＣ１１を有する機械設備２１の正常モデル（図５参照）と、重心ＣＣ４１を有する機械設備２４の正常モデル（同図参照）と、は類似していない。正常モデルの重心間の距離が比較的長いからである。
一方、日時ｔ１では、重心ＣＣ２１を有する機械設備２２の正常モデル（図５参照）と、重心ＣＣ３１を有する機械設備２３の正常モデル（同図参照）と、は類似している。正常モデルの重心間の距離が比較的短いからである。
【００７２】
図７に示す日時ｔ２では、重心ＣＣ３２を有する機械設備２３の正常モデルから稼動情報Ｑ２が外れたため、機械設備２３に「異常予兆あり」と診断され、そのときの異常予兆フラグとして‘１’が記録されている（図５参照）。なお、日時ｔ３についても同様である。
【００７３】
また、「異常予兆あり」の稼動情報Ｑ２，Ｑ３は、機械設備２３の正常モデルの更新には用いられないため、日時ｔ２〜ｔ４において機械設備２３の重心の座標値は、重心ＣＣ３２のままで変化していない。
また、日時ｔ４〜ｔ（Ｎ−１）における機械設備２３の停止期間中は、その異常予兆診断が行われないため、円形の正常モデルを破線で図示している。
【００７４】
異常予兆ありの診断結果に基づく計画停止後、日時ｔＮの直前に機械設備２３が再稼動されたとする。このような場合に正常モデル選択手段１６２は、前記したように、機械設備２３について「異常予兆なし」と診断された直近の日時ｔ１における正常モデル（重心ＣＣ３１、半径ＲＲ３１）を特定する。図５に示すように、日時ｔ１では、機械設備２３の異常予兆フラグが‘０’であり、「異常予兆なし」と診断されたことがわかる。
【００７５】
図７に示す例では、日時ｔ１において、機械設備２３の正常モデルの重心ＣＣ３１に最も近いものは、機械設備２２の正常モデルの重心ＣＣ２１である。したがって、機械設備２３が正常に稼動していた日時ｔ１において、この機械設備２３の状態に最も近かったのは、機械設備２２であるといえる。そこで、正常モデル選択手段１６２は、日時ｔＮにおける機械設備２３の再稼動時の正常モデルとして、重心ＣＣ２Ｎを有する機械設備２２の最新の正常モデルを用いるようにしている。
【００７６】
つまり、図５の白抜き矢印で示すように、正常モデル選択手段１６２は、機械設備２３の再稼動時の正常モデルとして、機械設備２２の正常モデルを一時的に流用するようにしている。前記したように、機械設備２２，２３の両方が正常に稼動していた日時ｔ１では、各正常モデルの重心間の距離が比較的短いため、機械設備２２，２３は、その環境条件や内部の状態が似通っている可能性が高いからである。
【００７７】
図７に示す例では、時刻ｔＮにおいて、重心ＣＣ２Ｎを有する機械設備２２，２３の正常モデルが重なり合っている。そして、日時ｔＮにおける機械設備２３の稼動情報（正規化後）が、重心ＣＣ２Ｎ、半径ＲＲ２Ｎの正常モデル（図５参照）から外れているか否かに基づいて、この機械設備２３の異常予兆の有無が診断される。また、機械設備２２についても、重心ＣＣ２Ｎ、半径ＲＲ２Ｎの正常モデルに基づいて、異常予兆診断が行われる。
【００７８】
このように本実施形態では、機械設備２３が正常に稼動していたときに（日時ｔ１）、自身と類似する正常モデルを有していた機械設備２２の正常モデルを一時的に流用して、異常予兆診断を行うようにしている。これによって、再稼動の直後であっても、機械設備２３の異常予兆診断を適切に行うことができる。また、停止期間中に環境条件が大きく変化したとしても、機械設備２３の正常モデルを最初から学習しなおす必要がないという利点もある。
【００７９】
再稼動後、学習手段１６１は、機械設備２３に関する「異常予兆なし」の診断結果を新たに取り込んで、正常モデルを逐次更新していく。その結果、日時ｔ（Ｎ＋１）以後は、機械設備２３の正常モデルが、機械設備２２の正常モデルから少しずつ離れていく。このように、正常モデルが逐次更新されることで、機械設備２３の実際の状態が正常モデルに徐々に反映されていく。したがって、再稼動後に機械設備２３の異常予兆診断をさらに高精度に行うことができる。
【００８０】
再び、図６に戻って説明を続ける。
ステップＳ２０３において計画停止後の再稼動でない場合（Ｓ２０３：Ｎｏ）、正常モデル選択手段１６２の処理はステップＳ２０５に進む。
ステップＳ２０５において正常モデル選択手段１６２は、機械設備２３に関して、異常発生後の再稼動であるか否かを判定する。つまり、正常モデル選択手段１６２は、機械設備２３で異常が発生した後、所定の停止期間中に停止された後に再稼動されるという場合に該当するか否かを判定する。稀ではあるが、何らかのトラブルに起因する異常が機械設備２３に発生する可能性もある。
【００８１】
なお、異常発生後の再稼動であるか否かは、例えば、機械設備２３を停止する際、管理者による入力手段（図示せず）を介した所定の操作に伴う信号に基づいて判定される。ステップＳ２０５において異常発生後の再稼動である場合（Ｓ２０５：Ｙｅｓ）、正常モデル選択手段１６２の処理はステップＳ２０４に進む。このステップＳ２０４の処理は、計画停止後の再稼動時（Ｓ２０３：Ｙｅｓ）と同様である。すなわち、正常モデル選択手段１６２は、機械設備２３の異常予兆フラグが‘０’である直近の正常モデルに最も近かった他の機械設備の最新の正常モデルを選択する。
【００８２】
また、ステップＳ２０５において異常発生後の再稼動でない場合（Ｓ２０５：Ｎｏ）、正常モデル選択手段１６２の処理はステップＳ２０６に進む。
ステップＳ２０６において正常モデル選択手段１６２は、機械設備２３に関して、メンテナンス後の再稼動であると判定する。なお、機械設備２３のメンテナンスが行われたか否かは、メンテナンス情報記憶手段１５（図２参照）に記憶されているメンテナンス情報に基づいて判定される。
【００８３】
ステップＳ２０７において正常モデル選択手段１６２は、機械設備２３の停止期間に入る直前の正常モデルに最も近かった他の機械設備の最新の正常モデルを選択する（正常モデル選択ステップ）。
【００８４】
ステップＳ２０４の処理についてさらに詳しく説明すると、正常モデル選択手段１６２は、機械設備２３の停止期間中に行われたメンテナンス後の再稼動時において、この機械設備２３と同機種である他の機械設備２１，２２，２４のうち、停止期間に入る直前の機械設備２３の正常モデルに最も近い（類似している）正常モデルを有していたものを特定する。そして、正常モデル選択手段１６２は、特定した他の機械設備（例えば、機械設備２２）の最新の正常モデルを、機械設備２３の再稼動時の正常モデルとして選択する。
【００８５】
ステップＳ２０４の処理について具体例を挙げて説明すると、所定の日時ｔ３まで稼動していた機械設備２３が、その後の日時ｔ４〜ｔ（Ｎ−１）の停止期間中にメンテナンスされた後、日時ｔＮに再稼動されるとする。
【００８６】
ここで、正常モデル選択手段１６２は、停止期間に入る直前の日時ｔ３における機械設備２３の正常モデルを読み出す。そして、正常モデル選択手段１６２は、他の機械設備２１，２２，２４のうち、日時ｔ３における正常モデルが、機械設備２３の正常モデルに最も類似している（重心間の距離が最も短い）ものを特定する。以下では、このように特定されたものが機械設備２２であったとして説明する。この場合、機種（型式）が互いに同一である機械設備２２，２３は、正常に稼動していたときの直近の正常モデルが類似しているため、その外部や内部の状態も似通っていると考えられる。
【００８７】
したがって、機械設備２３のメンテナンス中、環境条件が経時的にしても、その変化に追随するように逐次更新された機械設備２２の正常モデルを流用することで、再稼動の直後であっても機械設備２３の異常予兆診断を適切に行うことができる。
【００８８】
このように、正常モデル選択手段１６２は、停止期間前の機械設備２３の正常モデルに最も近い（類似している）正常モデルを有していたものを特定し、特定した他の機械設備２２の最新の正常モデルを、機械設備２３の再稼動時の正常モデルとして選択する。
【００８９】
次に、図６のステップＳ２０２、Ｓ２０４、又はＳ２０７で選択された正常モデルに基づく異常予兆診断について、図８を用いて説明する。
【００９０】
図８は、診断手段１６３の処理を示すフローチャートである（適宜、図２を参照）。
ステップＳ３０１において診断手段１６３は、所定の機械設備（例えば、機械設備２３）の稼動情報を取得・記憶する（稼動情報取得ステップ）。すなわち、診断手段１６３は、診断対象情報取得部１６３ａによって、異常予兆診断に用いる稼動情報（診断対象情報）を取得し、取得した稼動情報を診断対象情報記憶部１６３ｂに記憶させる。
【００９１】
ステップＳ３０２において診断手段１６３は、正常モデル選択手段１６２によって選択された所定の正常モデルを読み込む。すなわち、診断手段１６３は、図６のステップＳ２０２、Ｓ２０４、又はＳ２０７で選択された所定の正常モデルを読み込む。
【００９２】
ステップＳ３０３において診断手段１６３は、異常度ｕを算出する。すなわち、診断手段１６３は、ステップＳ３０２で読み込んだ正常モデルを用いて、ステップＳ３０１で取得した稼動情報の異常度ｕを算出する。前記したように、異常度ｕとは、稼動情報が正常モデルから乖離している度合いを示す数値である。
【００９３】
ステップＳ３０４において診断手段１６３は、診断を実行する（診断ステップ）。すなわち、診断手段１６３は、ステップＳ３０３で算出した異常度ｕと、所定閾値（例えば、所定閾値＝１）と、の大小の比較に基づき、診断部１６３ｄによって、所定の機械設備の異常予兆の有無を診断する。
【００９４】
ステップＳ３０５において診断手段１６３は、診断結果を記憶する。すなわち、診断手段１６３は、ステップＳ３０４の診断結果を診断結果記憶手段１７に記憶させる。この診断結果には、診断対象である所定の機械設備（例えば、機械設備２３）の識別情報や、診断に用いた正常モデルの識別情報の他、各センサの検出値や異常度ｕが含まれていてもよい。なお、ステップＳ３０１〜Ｓ３０５の処理は、機械設備２１〜２４のそれぞれについて個別に実行される。
【００９５】
ステップＳ３０６において診断手段１６３は、診断結果を表示させる。すなわち、診断手段１６３は、表示制御手段１８（図１参照）によって、機械設備２１〜２４の識別情報、異常予兆の有無、異常度ｕ、各センサの検出値（時系列的なグラフ）等を表示手段１９に表示させる。ステップＳ３０６の処理を行った後、診断手段１６３は、異常予兆診断に関する一連の処理を終了する（ＥＮＤ）。
【００９６】
＜効果＞
第１実施形態によれば、例えば、機械設備２３を所定期間停止させた後に再稼動させた直後であっても、他の同機種の機械設備２１，２２，２４のいずれかの正常モデルを流用することで、機械設備２３の異常予兆診断を適切に行うことができる。
【００９７】
なお、機械設備２３を停止させる直前の正常モデルが再稼動時にそのまま用いられると、再稼動した機械設備２３の実際の状態から正常モデルが乖離している可能性がある。機械設備２３を停止させている間に、温湿度といった環境条件が大きく変化するためである。また、機械設備２３を再稼動させてから正常モデルを最初から学習しなおすと、その学習期間（例えば、数週間）の間は、正常モデルに基づく異常予兆診断を行えないことになる。
【００９８】
これに対して本実施形態によれば、機械設備２３の停止前の正常モデルに最も近い正常モデルを有していた他の機械設備（例えば、機械設備２２）の最新の正常モデルを用いることで、再稼動後の機械設備２３の異常予兆診断を適切に行うことができる。
さらに、正常モデルを逐次更新することによって、再稼動した機械設備２３の本来の正常モデルに徐々に近づけることができ、高精度な異常予兆診断を行うことができる。
【００９９】
≪第２実施形態≫
第２実施形態は、異常予兆診断システム１Ａ（図９参照）が、正常モデルの学習等を行う管理装置１０と、機械設備２１〜２４に個別に設置された異常予兆診断装置４１〜４４と、を備える点が、第１実施形態とは異なっている。なお、その他の構成については、第１実施形態と同様である。したがって、第１実施形態とは異なる部分について説明し、重複する部分については説明を省略する。
【０１００】
図９は、第２実施形態に係る異常予兆診断システム１Ａの機能ブロック図である。
図９に示すように、異常予兆診断システム１Ａは、管理装置１０と、４台の異常予兆診断装置４１〜４４と、を備えている。
管理装置１０は、それぞれの機械設備２１〜２４の稼動情報の記憶や、正常モデルの学習の他、正常モデルの選択等を行う機能を有している。図９に示すように、管理装置１０は、通信手段１１Ａと、稼動情報取得手段１２と、稼動情報記憶手段１３と、メンテナンス情報取得手段１４と、メンテナンス情報記憶手段１５と、を備えている。また、管理装置１０は、前記した構成の他に、データマイニング手段１６と、診断結果記憶手段１７と、表示制御手段１８と、表示手段１９と、を備えている。
【０１０１】
なお、通信手段１１Ａ及びデータマイニング手段１６Ａ以外の各構成については、第１実施形態と同様であるから、説明を省略する。
通信手段１１Ａは、第１実施形態で説明した通信手段１１（図１参照）の機能の他に、正常モデル選択手段１６２によって選択された正常モデルを、所定の機械設備２１の異常予兆の有無を診断する異常予兆診断装置４１に送信する機能を有している。また、通信手段１１Ａは、異常予兆診断装置４１の診断結果を受信し、診断結果記憶手段１７に記憶させる機能も有している。
【０１０２】
図１０は、管理装置１０が備えるデータマイニング手段１６Ａの機能ブロック図である。
図１０に示すように、管理装置１０のデータマイニング手段１６Ａは、学習手段１６１と、正常モデル選択手段１６２と、を備えている。この管理装置１０は、第１実施形態で説明したデータマイニング手段１６（図２参照）から診断手段１６３を省略した構成になっている。なお、学習手段１６１の構成については、第１実施形態と同様であるから、省略する。
【０１０３】
正常モデル選択手段１６２は、所定の機械設備（例えば、機械設備２１）の異常予兆診断に用いられる正常モデルを選択し、選択した正常モデルを通信手段１１に出力する機能を有している。なお、前記した正常モデルの情報には、対象となる機械設備２１の識別情報が付加されている。そして、通信手段１１が、ネットワークＮ（図９参照）を介して、機械設備２１に設置された異常予兆診断装置４１（図９参照）に送信される。なお、正常モデル選択手段１６２の処理については、第１実施形態と同様であるから、詳細な説明を省略する。
【０１０４】
図１１は、機械設備２１に接続された異常予兆診断装置４１の機能ブロック図である。
図１１に示す異常予兆診断装置４１は、通信線を介して機械設備２１に接続されている。図１１に示すように、異常予兆診断装置４１は、通信手段４１１と、正常モデル取得手段４１２と、正常モデル記憶手段４１３と、を備えている。また、異常予兆診断装置４１は、前記した構成の他に、診断手段１６３と、診断結果記憶手段４１４と、を備えている。
【０１０５】
通信手段４１１は、機械設備２１の異常予兆診断に用いられる所定の正常モデルを、ネットワークＮを介して、管理装置１０から受信する機能を有している。また、通信手段４１１は、診断結果記憶手段４１４に記憶されている機械設備２１の診断結果を、ネットワークＮを介して、管理装置１０に送信する機能も有している。
【０１０６】
正常モデル取得手段４１２は、通信手段４１１を介して、機械設備２１の異常予兆診断に用いられる正常モデルを取得する。
正常モデル記憶手段４１３には、正常モデル取得手段４１２によって取得された正常モデルがデータベースとして記憶されている。
【０１０７】
診断手段１６３は、正常モデル記憶手段４１３に記憶されている正常モデルに基づいて、機械設備２１の異常予兆の有無を診断する。前記した正常モデルは、管理装置１０の正常モデル選択手段１６２（図１０参照）によって、機械設備２１の異常予兆診断用に選択されたものである。なお、診断手段１６３の構成は、第１実施形態（図２参照）で説明したものと同様であるから、説明を省略する。
診断結果記憶手段４１４には、診断手段１６３による機械設備２１の異常予兆診断の結果がデータベースとして格納される。この診断結果は、前記したように、通信手段４１１
及びネットワークＮを順次に介して、管理装置１０に送信される。そして、管理装置１０の表示手段１９（図９参照）に表示されるようになっている。
【０１０８】
なお、機械設備２２（図９参照）に設置された異常予兆診断装置４２や、機械設備２３に設置された異常予兆診断装置４３の他、機械設備２４に設置された異常予兆診断装置４４は、前記したものと同様の構成であるから、説明を省略する。
【０１０９】
＜効果＞
第２実施形態によれば、管理装置１０の他に、それぞれの機械設備２１〜２４に異常予兆診断装置４１〜４４が個別に設置された構成になっている。例えば、機械設備２１〜２４の稼動情報を記憶する大容量の稼動情報記憶手段１３は管理装置１０に設けられ、また、演算負荷が比較的大きい学習手段１６１も管理装置１０に設けられる。一方、機械設備２１〜２４と一対一で、演算負荷が比較的小さい診断手段１６３等を設けることによって、異常予兆診断に要する演算負荷や記憶容量を各機器に分散できる。
【０１１０】
≪変形例≫
以上、本発明に係る異常予兆診断システム１，１Ａについて各実施形態により説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変更を行うことができる。
例えば、各実施形態では、一つの機械設備（例えば、機械設備２１）に関して、一つの正常モデルが学習される場合について説明したが、これに限らない。すなわち、一つの機械設備に関して、重心等が異なる複数個の正常モデルが学習されることもある。
【０１１１】
そこで、所定の機械設備２３の停止期間に入るとき、この機械設備２３に関して複数個の正常モデルが併存していた場合、正常モデル選択手段１６２が、次のような処理を行うようにしてもよい。すなわち、機械設備２３の停止期間後の再稼動時、正常モデル選択手段１６２は、停止期間前の機械設備２３に関する複数個の正常モデルの中で、一の正常モデルに最も近い（類似する）正常モデルを有していた他の機械設備（例えば、機械設備２２）を特定する。そして、正常モデル選択手段１６２は、特定した他の機械設備の最新の正常モデルを選択する。正常モデル選択手段１６２は、このような処理を、複数個の正常モデルのそれぞれについて実行する。
【０１１２】
例えば、メンテナンス直前の日時ｔ３における機械設備２３の正常モデルが３個存在する場合において、その中の一つは日時ｔ３の機械設備２１の正常モデルＭａ（図示せず）に最も近いことがある。また、残り二つの一方は、日時ｔ３の機械設備２２の正常モデルＭｂに（図示せず）に最も近く、他方は機械設備２４の正常モデルＭｃ（図示せず）に最も近いことがある。このような場合、正常モデル選択手段１６２は、機械設備２３の再稼動時に用いる正常モデルとして、前記した正常モデルＭａ，Ｍｂ，Ｍｃが更新されてなる最新の正常モデルを選択する。これによって、機械設備２３の再稼動の直後であっても、その異常予兆診断を高精度で行うことができる。なお、機械設備２３の計画停止後の再稼動や、異常発生後の再稼動の場合についても同様のことがいえる。
【０１１３】
また、第１実施形態では、同機種である４台の機械設備２１〜２４（図１参照）の異常予兆診断について説明したが、これに限らない。すなわち、複数の機械設備の中に、その機種が異なるものが混在している場合には、稼動情報取得手段１２（図１参照）によって取得される稼動情報には、機械設備の機種を示す識別情報が含まれているものとする。そして、正常モデル選択手段１６２は、前記した識別情報を参照して、停止期間後に再稼動する所定の機械設備の診断に用いられる正常モデルとして、当該機械設備と同機種である他の機械設備の中の一つの最新の正常モデルを選択する。
【０１１４】
なお、正常モデルの間の近さ（重心間の距離）を考慮することなく、正常モデル選択手段１６２が、同機種である他の複数の機械設備の正常モデルの中から任意の一つを選択するようにしてもよい。また、正常モデル選択手段１６２が、各機械設備の周囲の温湿度等の値が最も近いものの正常モデルを選択するようにしてもよい。なお、第２実施形態についても同様のことがいえる。
【０１１５】
なお、本発明は、各実施形態で説明した全ての構成を備えるものに限定されない。また、一の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、また、一の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、他の構成を追加・削除・置換することも可能である。
【０１１６】
また、図１、図２、図９〜図１１に示す各構成は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、前記の各構成は、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、テープ、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。
【０１１７】
また、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、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【０１１８】
１，１Ａ  異常予兆診断システム
３      コンピュータ
１０    管理装置
１１，１１Ａ  通信手段
１２    稼動情報取得手段
１３    稼動情報記憶手段
１４    メンテナンス情報取得手段
１５    メンテナンス情報記憶手段
１６，１６Ａ  データマイニング手段
１７    診断結果記憶手段
１８    表示制御手段
１９    表示手段
２１，２２，２３，２４  機械設備
４１，４２，４３，４４  異常予兆診断装置
１６１  学習手段
１６２  正常モデル選択手段
１６３  診断手段
Ｎ      ネットワーク
【図１】
2020035281.tif 000003
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【手続補正書】
【提出日】平成31年2月7日(2019.2.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械設備の稼動情報の正常範囲を示す正常モデルに基づいて、前記機械設備の異常予兆の有無を診断する異常予兆診断システムであって、
所定の前記機械設備の停止期間後の再稼動時において、当該機械設備の異常予兆の診断に用いられる前記正常モデルとして、当該機械設備と同機種である他の前記機械設備の中の一つの最新の前記正常モデルを選択する正常モデル選択手段と、
前記正常モデル選択手段によって選択された前記正常モデルに基づいて、当該機械設備の異常予兆の有無を診断する診断手段と、を備え、
前記正常モデル選択手段は、所定の前記機械設備の前記停止期間後の再稼動時において、当該機械設備の前記診断に用いられる前記正常モデルとして、当該機械設備と同機種である他の前記機械設備のうち、前記停止期間に入る直前の当該機械設備の前記正常モデルに最も類似する前記正常モデルを有していたものを特定し、特定した他の前記機械設備の最新の前記正常モデルを、当該機械設備の再稼動時の前記正常モデルとして選択すること
を特徴とする異常予兆診断システム。
【請求項２】
前記正常モデル選択手段は、所定の前記機械設備の前記停止期間中に行われたメンテナンス後の再稼動時において、当該機械設備と同機種である他の前記機械設備のうち、前記停止期間に入る直前の当該機械設備の前記正常モデルに最も類似する前記正常モデルを有していたものを特定し、特定した他の前記機械設備の最新の前記正常モデルを、当該機械設備の再稼動時の前記正常モデルとして選択すること
を特徴とする請求項１に記載の異常予兆診断システム。
【請求項３】
前記診断手段による異常予兆ありの診断結果に基づいて、所定の前記機械設備が前記停止期間中に停止状態であった後に再稼動される際、前記正常モデル選択手段は、当該機械設備について、前記停止期間よりも過去の診断結果を参照し、前記停止期間に入る直前の当該機械設備の前記正常モデルとして、前記診断手段によって異常予兆なしと診断された直近の日時における所定の正常モデルを特定し、当該機械設備と同機種である他の前記機械設備のうち、前記日時における正常モデルが、当該機械設備の前記所定の正常モデルに最も類似していたものを特定し、特定した他の前記機械設備の最新の前記正常モデルを、再稼動時の当該機械設備の前記正常モデルとして選択すること
を特徴とする請求項１に記載の異常予兆診断システム。
【請求項４】
所定の前記機械設備で異常が発生し、前記停止期間中に停止状態であった後に再稼動される際、前記正常モデル選択手段は、当該機械設備について、前記停止期間よりも過去の診断結果を参照し、前記停止期間に入る直前の当該機械設備の前記正常モデルとして、前記診断手段によって異常予兆なしと診断された直近の日時における所定の正常モデルを特定し、当該機械設備と同機種である他の前記機械設備のうち、前記日時における正常モデルが、当該機械設備の前記所定の正常モデルに最も類似していたものを特定し、特定した他の前記機械設備の最新の前記正常モデルを、再稼動時の当該機械設備の前記正常モデルとして選択すること
を特徴とする請求項１に記載の異常予兆診断システム。
【請求項５】
所定の前記機械設備の前記停止期間に入るとき、当該機械設備に関して複数個の前記正常モデルが併存していた場合、当該機械設備の前記停止期間後の再稼動時、前記正常モデル選択手段は、前記停止期間に入る直前の当該機械設備に関する複数個の前記正常モデルの中で、一の前記正常モデルに最も類似する前記正常モデルを有していた他の前記機械設備を特定し、特定した他の前記機械設備の最新の前記正常モデルを選択するという処理を、複数個の前記正常モデルのそれぞれについて実行すること
を特徴とする請求項１に記載の異常予兆診断システム。
【請求項６】
前記機械設備が正常に稼動しているときに取得された前記稼動情報に基づいて、前記正常モデルを学習する学習手段をさらに備え、
前記診断手段によって異常予兆なしと診断された場合、前記学習手段は、当該診断に用いられた前記稼動情報を、前記機械設備が正常に稼動していたときの前記稼動情報として新たに追加し、追加後の前記稼動情報に基づいて、前記正常モデルを更新すること
を特徴とする請求項１に記載の異常予兆診断システム。
【請求項７】
複数の前記機械設備の中に、その機種が異なるものが混在している場合において、前記稼動情報には、前記機械設備の機種を示す識別情報が含まれており、
前記正常モデル選択手段は、前記識別情報を参照して、停止期間後に再稼動する所定の前記機械設備の前記診断に用いられる前記正常モデルとして、当該機械設備と同機種である他の前記機械設備の中の一つの最新の前記正常モデルを選択すること
を特徴とする請求項１に記載の異常予兆診断システム。
【請求項８】
機械設備の稼動情報の正常範囲を示す正常モデルに基づいて、前記機械設備の異常予兆の有無を診断する処理を管理する管理装置であって、
所定の前記機械設備の停止期間後の再稼動時において、当該機械設備の異常予兆の診断に用いられる前記正常モデルとして、当該機械設備と同機種である他の前記機械設備の中の一つの最新の前記正常モデルを選択する正常モデル選択手段と、
前記正常モデル選択手段によって選択された前記正常モデルを、当該機械設備の異常予兆の有無を診断する異常予兆診断装置に送信する通信手段と、を備え、
前記正常モデル選択手段は、所定の前記機械設備の前記停止期間後の再稼動時において、当該機械設備の前記診断に用いられる前記正常モデルとして、当該機械設備と同機種である他の前記機械設備のうち、前記停止期間に入る直前の当該機械設備の前記正常モデルに最も類似する前記正常モデルを有していたものを特定し、特定した他の前記機械設備の最新の前記正常モデルを、当該機械設備の再稼動時の前記正常モデルとして選択すること
を特徴とする管理装置。
【請求項９】
機械設備の稼動情報の正常範囲を示す正常モデルに基づいて、前記機械設備の異常予兆の有無を診断する異常予兆診断方法であって、
所定の前記機械設備の停止期間後の再稼動時において、当該機械設備の異常予兆の診断に用いられる前記正常モデルとして、当該機械設備と同機種である他の前記機械設備の中の一つの最新の前記正常モデルを選択する正常モデル選択ステップと、
前記正常モデル選択ステップで選択された前記正常モデルに基づいて、当該機械設備の異常予兆の有無を診断する診断ステップと、を含み、
前記正常モデル選択ステップでは、所定の前記機械設備の前記停止期間後の再稼動時において、当該機械設備の前記診断に用いられる前記正常モデルとして、当該機械設備と同機種である他の前記機械設備のうち、前記停止期間に入る直前の当該機械設備の前記正常モデルに最も類似する前記正常モデルを有していたものを特定し、特定した他の前記機械設備の最新の前記正常モデルを、当該機械設備の再稼動時の前記正常モデルとして選択すること
を特徴とする異常予兆診断方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
前記課題を解決するために、本発明は、所定の機械設備の停止期間後の再稼動時において、当該機械設備の診断に用いられる正常モデルとして、当該機械設備と同機種である他の機械設備の中の一つの最新の正常モデルを選択する正常モデル選択手段を備え、前記正常モデル選択手段は、所定の前記機械設備の前記停止期間後の再稼動時において、当該機械設備の前記診断に用いられる前記正常モデルとして、当該機械設備と同機種である他の前記機械設備のうち、前記停止期間に入る直前の当該機械設備の前記正常モデルに最も類似する前記正常モデルを有していたものを特定し、特定した他の前記機械設備の最新の前記正常モデルを、当該機械設備の再稼動時の前記正常モデルとして選択することを特徴とする。