(57)【要約】【課題】コンピュータに負荷をかけずに、より少ない監視データで効果的に冷凍機の劣化傾向を判定すること。【解決手段】  機器側装置から冷凍機の電力消費量と外気温度とを管理サーバに送信し、管理サーバでは、電力消費量と外気温度の初年度のデータを用いて判定の基準となる外気温度と電力消費量の多項式近似曲線を、時期区分ごとに直線近似し、該直線の傾きと切片のデータを基準データとして保存しておき、翌年以降の対応する時期の傾きと切片のデータと基準データとを比較して、劣化パターンを演算し、当該演算結果を機器側装置へ送信する。【選択図】      図１
2010243092.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを用いて冷凍機の経年劣化を検出する冷凍機の劣化検出方法であって、
電力消費量と外気温度を入力するステップと、
冷凍機の電力消費量と外気温度の初年度のデータを用いて、時期区分ごとに判定の基準となる外気温度と電力消費量との関係を近似直線として演算し、該近似直線の傾きと切片のデータを基準データとして保存するステップと、
前記冷凍機の電力消費量と外気温度の翌年度以降のデータを用いて時期区分ごとに比較対照となる外気温度と電力消費量との関係を近似直線として演算し、該近似直線の傾きと切片のデータを比較データとして保存するステップと、
前記基準データおよび前記比較データに基づいて時期区分ごとに劣化パターンを判定するステップと、
当該劣化パターンをもとに冷凍機の経年劣化を検出するステップと、
を含むことを特徴とする冷凍機の劣化検出方法。
【請求項２】
冷凍機の電力消費量を収集する機器側装置と、前記機器側装置と通信ネットワークを介して接続し、前記機器側装置から送られてくる電力消費量をもとに冷凍機の経年劣化を検出して前記機器側装置へ通知する管理サーバとを有する劣化検出システムであって、
前記機器側装置は、
冷凍機の電力消費量を収集して前記管理サーバへ送信する電力消費量送信手段と、
機器側の外気温度を収集して前記管理サーバへ送信する外気温度送信手段と、
前記管理サーバから送られてくる前記判定の結果を受信して出力部へ出力する劣化情報出力手段と、を備え、
前記管理サーバは、
前記機器側装置から送られてくる電力消費量と外気温度を受信して、それぞれ電力消費量ＤＢと外気温度ＤＢに保存する電力消費量・外気温度取得手段と、
冷凍機の電力消費量と外気温度の初年度のデータを用いて、時期区分ごとに判定の基準となる外気温度と電力消費量との関係を近似直線として演算し、該近似直線の傾きと切片のデータを基準データとして保存する基準データ演算手段と、
前記冷凍機の電力消費量と外気温度の翌年度以降のデータを用いて時期区分ごとに比較対照となる外気温度と電力消費量との関係を近似直線として演算し、該近似直線の傾きと切片のデータを比較データとして保存する比較データ演算手段と、
前記基準データおよび前記比較データに基づいて時期区分ごとに劣化パターンを判定する劣化パターン判定手段と、
当該劣化パターンをもとに冷凍機の経年劣化を検出して、前記機器側装置に通知する劣化検出手段と、を備えたことを特徴とする劣化検出システム。
【請求項３】
前記時期区分として、夏期，冬期および中間期に分割され、前記劣化検出手段は、夫々の時期区分の劣化パターンに優先順位を付けて経年劣化の検出を行うことを特徴とする請求項２に記載の劣化検出システム。
【請求項４】
前記機器側装置から送られてくる前記冷凍機の経年劣化の通知に対する対応情報を受信して、該冷凍機の識別情報および劣化パターンに関連付けて、前記受信した対応情報を保存する対応情報受信手段を備えたことを特徴とする請求項２または３に記載の劣化検出システム。
【請求項５】
前記対応情報は、保守または交換時期を含み、
前記対応情報受信手段は、冷凍機の劣化パターンごとに保守または交換時期を記録すると共に、該冷凍機へ劣化通知をしてから、保守または交換時期までの期間を算出して、劣化パターンごとに前記算出した期間の平均値を計算し、該平均値を平均故障時期として保存し、
前記劣化検出手段は、冷凍機の経年劣化の通知の際に、該冷凍機の劣化パターンに対応する平均故障時期と共に該通知を行うことを特徴とする請求項４に記載の劣化検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、店舗等に設置されている冷凍機の経年劣化を検出する冷凍機の劣化検出方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、冷凍機の冷凍能力は、凝縮器の経年劣化等により電力変換効率がより低下する。冷凍機の電力変換効率が低下すると、一定の温度を保持する場合、より大量の電力を消費することになり、コストアップの要因になると共に、発熱量の増加に伴って部品の寿命が短くなることにより冷凍機の故障時期が早まることになる。一方、冷凍機によっては、ショーケース内温度が想定以上に上昇し、ショーケース内に保存された保存物の品質を一定に保つことが困難になる場合がある。
【０００３】
このような場合、予防保全により定期的に一律、冷凍機を交換するとなると、まだ冷凍能力が十分であるにも関わらず、新たな冷凍機を設置することになり無駄が生じる。
【０００４】
機器の劣化傾向の検出に関する従来の技術として、例えば特許文献１では、運転履歴データと保守履歴データとの相関から機器の劣化傾向を判定して、経年劣化状態評価結果とプラント機器の影響評価結果に基づいて、当該プラント機器の点検時期を判定する装置が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−１２５６２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の技術による劣化傾向の判定は、プラントの運転記録データおよびプロセスデータ、当該プラント機器の運転記録および健全性監視データ、保守点検履歴データから、当該プラント機器の積算運転時間、起動停止回数、運転条件などに対応して、振動および異音などの状態監視結果、摩耗量などの点検結果を調べて経年劣化状態を評価するというものであり、仮にこの処理をコンピュータに実行させようとすると煩雑な処理になる。また、評価のためにいろいろなデータを入力する必要もあり装置が複雑になるという問題もある。
【０００７】
本発明は、上述のかかる事情に鑑みてなされたものであり、コンピュータに負荷をかけずに、より少ない監視データで効果的に冷凍機の劣化傾向を判定することのできる冷凍機の劣化検出方法および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】
上記目的を達成するため、本発明に係わる冷凍機の劣化検出方法は、コンピュータを用いて冷凍機の経年劣化を検出する冷凍機の劣化検出方法であって、電力消費量と外気温度を入力するステップと、冷凍機の電力消費量と外気温度の初年度のデータを用いて、時期区分ごとに判定の基準となる外気温度と電力消費量との関係を近似直線として演算し、該近似直線の傾きと切片のデータを基準データとして保存するステップと、冷凍機の電力消費量と外気温度の翌年度以降のデータを用いて時期区分ごとに比較対照となる外気温度と電力消費量との関係を近似直線として演算し、該近似直線の傾きと切片のデータを比較データとして保存するステップと、この基準データおよび比較データに基づいて時期区分ごとに劣化パターンを判定するステップと、当該劣化パターンをもとに冷凍機の経年劣化を検出するステップと、を含むことを特徴とする。
【０００９】
本発明では、電力消費量と外気温度の通年データを用いて、全体としては曲線で表される電力消費量と外気温度の関係を、季節などの時期によって区分することによって、近似直線として表し、この直線の傾きと切片のデータとを用いて時期区分ごとに劣化の判定を行う。判定の方法としては、まず、データ収集の初年度のデータから求めた時期区分ごとの傾きと切片のデータを基準データとして保存しておき、翌年度以降のデータについては、各年度の時期区分ごとの傾きと切片のデータを比較データとして保存する。そして、傾きと切片のそれぞれの基準データと比較データの差が予め定めた閾値を超えたか否かによって時期区分ごとの劣化パターンを判定し、この劣化パターンに基づいて冷凍機の経年劣化を検出する。
【００１０】
また、本発明に係わる劣化検出システムは、冷凍機の電力消費量を収集する機器側装置と、機器側装置と通信ネットワークを介して接続し、機器側装置から送られてくる電力消費量をもとに冷凍機の経年劣化を検出して機器側装置へ通知する管理サーバとを有する劣化検出システムであって、機器側装置は、冷凍機の電力消費量を収集して管理サーバへ送信する電力消費量送信手段と、機器側の外気温度を収集して管理サーバへ送信する外気温度送信手段と、管理サーバから送られてくる判定の結果を受信して出力部へ出力する劣化情報出力手段と、を備え、管理サーバは、機器側装置から送られてくる電力消費量と外気温度を受信して、それぞれ電力消費量ＤＢと外気温度ＤＢに保存する電力消費量・外気温度取得手段と、冷凍機の電力消費量と外気温度の初年度のデータを用いて、時期区分ごとに判定の基準となる外気温度と電力消費量との関係を近似直線として演算し、該近似直線の傾きと切片のデータを基準データとして保存する基準データ演算手段と、冷凍機の電力消費量と外気温度の翌年度以降のデータを用いて時期区分ごとに比較対照となる外気温度と電力消費量との関係を近似直線として演算し、該近似直線の傾きと切片のデータを比較データとして保存する比較データ演算手段と、基準データおよび比較データに基づいて時期区分ごとに劣化パターンを判定する劣化パターン判定手段と、当該劣化パターンをもとに冷凍機の経年劣化を検出して、機器側装置に通知する劣化検出手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明では、管理サーバによって、遠方の機器側装置を介して冷凍機の電力消費量と外気温度を収集し、上記手法によって冷凍機の劣化を検出して機器側装置へ通知する。
【００１２】
好ましくは、時期区分としては、夏期，冬期および中間期に分割し、劣化検出手段は、夫々の時期区分の劣化パターンに優先順位を付けて経年劣化の検出を行うのが良い。
これにより、冷凍機の劣化検出を精度良く行うことができる。
【００１３】
本発明に係わる劣化検出システムは、さらに、機器側装置から送られてくる冷凍機の経年劣化の通知に対する対応方針その他の対応情報を受信して、該冷凍機の識別情報および劣化パターンに関連付けて、受信した対応情報を保存する対応情報受信手段を備えたことを特徴とする。
【００１４】
本発明では、機器側装置で入力された対応情報を通知した劣化情報と関連付けて保存することによって、同様な劣化パターンを有する冷凍機の劣化検出時の対応に役立てることができる。
【００１５】
また、本発明に係わる劣化検出システムでは、さらに、対応情報は、保守または交換時期を含み、対応情報受信手段は、冷凍機の劣化パターンごとに保守または交換時期を記録すると共に、該冷凍機へ劣化通知をしてから、保守または交換時期までの期間を算出して、劣化パターンごとに算出した期間の平均値を計算し、該平均値を平均故障時期として保存し、劣化検出手段は、冷凍機の経年劣化の通知の際に、該冷凍機の劣化パターンに対応する平均故障時期と共に該通知を行うことを特徴とする。
【００１６】
これにより、機器側装置の管理者は、通知された平均故障時期をもとに保守・交換時期を決めることができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、冷凍機については平均外気温度と電力消費量とに相関があることを利用して、時期区分ごとに平均外気温度と電力消費量の近似直線を求めて、その傾きと切片の変化によって、経年劣化の傾向を判定するので、コンピュータに負荷をかけずに簡便な処理によって、劣化傾向の判定が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の第１の実施の形態による劣化検出システム１の機能ブロック図である。
【図２】図１の基準データ演算手段２４の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】図１の比較データ演算手段２５の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】図１の電力消費量ＤＢ３１のデータ構成図である。
【図５】図１の外気温度ＤＢ３２のデータ構成図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態による平均外気温度をｘ軸、電力消費量合計をｙ軸にプロットしたときの、多項式近似曲線（次数２）で近似した分析結果のグラフである。
【図７】図６の２次曲線を冬期、中間期（春、秋）、夏期の３季節で分割したグラフの説明図である。
【図８】図７を時期区分ごとに近似直線で表した図である。
【図９】図１の電力消費量分析結果ＤＢ３３のデータ構成図である。
【図１０】冬期、中間期、夏期の３つに時期に区分した比較データ（上段）と、基準データ（下段）の近似直線のグラフである。
【図１１】図１の電力消費量分析結果ＤＢ３３の他の実施例によるデータ構成図である。
【図１２】図１の劣化パターン判定手段２６の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】劣化検出手段２７で用いられる判定基準テーブルの例である。
【図１４】図１の劣化情報・対応関連付けＤＢ３４のデータ構成図である。
【図１５】本発明の第２の実施の形態による劣化検出システム１の機能ブロック図である。
【図１６】図１５の判定条件テーブル３５のデータ構成図である。
【図１７】図１５の劣化検出手段２７の処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】図１５の劣化情報・対応関連付けＤＢ３４のデータ構成例（図１８（ａ））と、平均故障時期テーブル（図１８（ｂ））である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の第１の実施の形態を説明する。
図１は、本実施の形態による劣化検出システム１の機能ブロック図である。この図において、劣化検出システム１は、各店舗に設置された冷凍機の電力消費量や店舗の外気温度データを収集する機器側装置５０と、各機器側装置５０から通信ネットワーク５を経由して送られてくる電力消費量および外気温度を取得し、これらのデータを分析して冷凍機の劣化を検出して機器側装置５０へ通知する管理サーバ１０とから構成されている。
【００２０】
機器側装置５０は、店舗の外気温度を検知する温度センサ５１、冷凍機の電力消費量を検知するセンサ５２、データを入力する入力部６２、警報装置や表示装置などから構成される出力部６３、種々のデータ処理を実行する演算処理部６４、通信ネットワーク５を介してデータの送受信を行う送受信部６１から構成されている。
【００２１】
また機器側装置５０の演算処理部６４は、送受信部６１との間でデータの受け渡し処理を実行する送受信処理手段７１、温度センサ５１によって検知された外気温度を管理サーバ１０へ送信する外気温度送信手段７２、冷凍機用センサ５２から取得した電力消費量を管理サーバ１０へ送信する電力消費量送信手段７３、管理サーバ１０から送られてくる劣化通知を受信して出力部６３へ出力する劣化情報出力手段７４、入力部６２を介して劣化情報に対する対応方針等の情報を入力する対応情報入力手段７５、および、入力した対応情報を管理サーバ１０へ送信する対応情報送信手段７６を有している。演算処理部６４の有する各手段７１〜７６は、ＣＰＵによって実行されるプログラムとして実現可能な機能である。
【００２２】
一方、管理サーバ１０は、通信ネットワーク５を介してデータの送受信を行う送受信部１１、種々のデータ処理を実行する演算処理部１２、および、データを記憶する記憶部１３から構成されている。
【００２３】
また、管理サーバ１０の演算処理部１２は、送受信部１１との間でデータの受け渡し処理を実行する送受信処理手段２１、機器側装置５０から送られてくる電力消費量や外気温度を受信して、それぞれ電力消費量ＤＢ３１，外気温度ＤＢ３２に保存する電力消費量・外気温度取得手段２２、収集した冷凍機（あるいは冷凍機群）ごとの電力消費量と外気温度の初年度のデータを用いて劣化判定のための基準データを計算する基準データ演算手段２４、電力消費量と外気温度の翌年度以降のデータを用いて比較データを計算する比較データ演算手段２５、基準データおよび比較データに基づいて時期区分ごとの劣化パターンを判定する劣化パターン判定手段２６、当該判定結果をもとに冷凍機の経年劣化を検出して機器側装置５０へ劣化検出情報を通知する劣化検出手段２７、および、機器側装置５０から送られてくる対応情報を受信して、劣化検出手段２７によって検出された冷凍機の劣化検出情報と関連付けて劣化情報・対応関連付けＤＢ３４に保存する対応情報受信手段２３とを有している。演算処理部１２の有する各手段２１〜２７は、ＣＰＵによって実行されるプログラムとして実現可能な機能である。
【００２４】
次に、図２、図３を用いて上記の構成を有する劣化検出システム１の動作を説明する。
（データ収集処理）
店舗Ａの機器側装置５０の電力消費量送信手段７３は冷凍機用センサ５２によって単位時間ごとに店舗Ａ内の冷凍機の電力消費量を計測し、また外気温度送信手段７２は店舗Ａの外気温度を計測する。計測されたデータは、通信ネットワーク５を経由して本部側の管理サーバ１０へ送信される（ＳＡ０１，ＳＡ０２）。なお、単位時間としては、例えば１分，５分，１時間など、任意の時間に設定可能である。また、電力消費量の計測点は冷凍機の電力消費量を計測しているセンサ（測定器）に合わせて任意に複数個選ぶことができ、冷凍機ごとの電力消費量でも良いし、冷凍機を複数台使用している場合は、主幹で計測した電力消費量でも良い。なお、主幹で計測する場合は、当該主幹から電力の供給を受ける各冷凍機は同時期に設置された同タイプの冷凍機である必要がある。
【００２５】
機器側装置５０から送信された電力消費量と外気温度は、管理サーバ１０の電力消費量・外気温度取得手段２２を介して（ＳＢ０１）、各々電力消費量ＤＢ３１と外気温度ＤＢ３２に保存される（ＳＢ０２）。電力消費量ＤＢ３１の例を図４、外気温度ＤＢ３２の例を図５に示す。
【００２６】
図４に示した電力消費量ＤＢ３１は、単位時間を１時間とし、計測点は冷凍機動力単体の電力消費量とした例を示している。
【００２７】
図５に示した外気温度ＤＢ３２は、単位時間を１時間とし、店舗付近の外気温度とした例を示している。
【００２８】
（基準データ演算処理）
経年劣化を検出するには長期間のデータ計測と監視が必要となる。冷凍機を稼動させてからの最初の一年経過後は（ＳＢ０３で「Ｙｅｓ」）、その一年間の電力消費量をベースにして基準消費量（ベースモデル）を作成する。基準データ演算手段２４は、一年間の計測終了時に電力消費量ＤＢ３１に保存されている電力消費量データと外気温度ＤＢ３２に保存されている外気温度データとを用いて、店舗Ａの電力消費傾向の分析を行う（ＳＢ０４）。電力消費傾向の分析は、電力消費量計測点の一日の電力消費量合計と一日の平均外気温度を求め、一日の平均外気温度をｘ軸、一日の電力消費量合計をｙ軸にプロットする。このプロットしたデータをもとに多項式近似曲線（次数２）で近似した分析結果のグラフ例を図６に示す。
【００２９】
この多項式近似曲線（次数２）から、冬期、夏期、中間期の３つの時期区分を決める。２次曲線から直線で線形近似できる分割点を決め、その温度を求める。線形近似できる温度範囲は、冬期、中間期（春、秋）、夏期の３季節とし、３分割した例を図７に示す。なお、コンビニエンスストアなどの設備機器のシステム運転においては、夏期、中間期、冬期で運転パターンを切替えることにより、ランニングコストの低減を行っていることが多いので、この運転パターンの期間に合わせて月単位で分割するのが効果的である。
【００３０】
図７は、夏期、中間期、冬期のそれぞれの平均気温からの距離が等しくなるように各時期区分（季節）の温度境界決定している。つまり、夏期の平均気温２６℃、中間期の平均気温１５℃、冬期の平均気温８℃のときは、夏期と中間期の境界は、２０．５℃、中間期と冬期の境界は、１１．５℃となる。
【００３１】
なお、多項式近似曲線から時期区分の境界を算出するのではなく、時期区分ごとに収集したデータを用いて直線近似をしても良い。
【００３２】
次に、各季節に該当する日の一日の使用電力消費量合計と一日の平均外気温度を計算し、一日の平均外気温度をｘ軸、一日の使用電力消費量合計をｙ軸にプロットし、季節毎に近似直線を引いて傾きと切片を求める。
【００３３】
図８に季節ごとに近似直線で表した図を示す。横軸は平均外気温度、縦軸は電力消費量である。
【００３４】
基準データ演算手段２４による分析結果、すなわち、算出された季節ごとの傾きと切片のデータは、ベースモデル（基準データ）として電力消費量分析結果ＤＢ３３に保存される（ＳＢ０５）。この電力消費量分析結果ＤＢ３３のデータ構成例を図９に示す。季節名（時期区分）ごとに、傾き、切片、用途などが互いに関連付けられて保存されている。
【００３５】
（比較データ演算処理）
翌年以降の電力消費量と外気温度についても継続して計測され、各々電力消費量ＤＢ３１と外気温度ＤＢ３２に保存される（ＳＢ１１，ＳＢ１２）。
【００３６】
冷凍機の経年劣化の検出は、データ収集開始の翌年以降に実行する。比較データ演算手段２５は、前回の劣化判定から今回の劣化判定までの日毎の電力消費量合計と日毎の平均外気温度を計算し、上述した基準データ演算手段２４の処理と同様に季節毎の近似直線を演算する。
【００３７】
この演算結果を図１０に示す。図１０において、上段が比較データ演算手段２５で求めた冬期、中間期、夏期の３つに時期に区分した近似直線であり、下段は基準データ演算手段２４で求めた近似直線のグラフである。
【００３８】
比較データ演算手段２５は、近似直線の傾きと切片のデータを該当する年度のデータとして、電力消費量分析結果ＤＢ３３に保存する（ＳＢ１５）。
【００３９】
図１１は、電力消費量分析結果ＤＢ３３のデータ例である。２００６年度１年間の季節ごとの傾きデータと切片データがベースモデル（基準データ）として保存されており、翌２００７年度１年間の季節ごとの傾きデータと切片データが比較データとして保存されている。さらに近似直線の傾きと切片のそれぞれについてベースモデルとの差分が算出されて保存されている。
【００４０】
なお、図１１において、2007年冬期の傾き差分と、切片差分は以下の式によって算出している。
2007冬期傾き差分＝2007冬期傾き−ベースモデル2006冬期傾き
2007冬期切片差分＝2007冬期切片−ベースモデル2006冬期切片
【００４１】
上記の式によって、2007冬期傾き差分＝31.335−23.2＝8.135，2007冬期切片差分＝790.8−814.91＝−24.11となる。2007中間期、2007夏期についても同様に傾き差分、切片差分を求めると、図１１に示すデータ値となる。
【００４２】
（劣化パターン判定処理）
次に、劣化パターン判定手段２６は、季節ごとのベースモデルのデータと翌年以降のデータとの差分に基づいて劣化パターンの判定を行う（ＳＢ１６）。劣化検出を行うタイミングは、一年が終了した時点で行っても良いし、各季節が終了した時点で行っても良い。
なお、劣化は、効率が下がったことにより電力消費量が増加したと考えられるので、判定方法の一つとして、傾きと切片に各々閾値を設定し、ベースモデルと比較年（例えば翌年）の傾きと切片との差分が設定した閾値を超えていたら経年劣化ありと判定することができる。
【００４３】
図１２に劣化パターン判定手段２６の具体的な処理手順を示す。
まず、傾き差分(絶対値)と傾き差分閾値とを比較して、傾き差分(絶対値)が傾き差分閾値よりも大きい場合は（Ｓ５１で「Ｎｏ」）、「パターン３」とする。なお、傾き差分閾値（例えば２０）、切片差分閾値（例えば３０）は事前に設定ファイルとして記憶部１３に保存しておくものとする。
【００４４】
ステップＳ５１で「Ｙｅｓ」の場合は、次に切片差分(絶対値) と切片差分閾値との比較を行い、切片差分(絶対値)が切片差分閾値以下の場合は（Ｓ５２で「Ｙｅｓ」）、「パターン１」とし、切片差分(絶対値)が切片差分閾値よりも大きい場合は（Ｓ５２で「Ｎｏ」、「パターン２」とする。  
その季節ごとの劣化パターンの識別情報（ＩＤ）を劣化検出手段２７に渡す。
【００４５】
（経年劣化検出処理）
劣化検出手段２７は、劣化パターン判定手段２６から渡されたパターンＩＤによって、図１３に記載した判定基準テーブルを参照して経年劣化の有無を判定する。
【００４６】
劣化検出手段２７は、経年劣化ありと判定した場合は、その店舗の機器側装置５０に通知する。通知は例えば電子メールで行うことができる。通知内容としては、経年劣化が認められた日付，計測点（冷凍機ＩＤや主幹ＩＤ），該当季節，また経年劣化を表す情報としてベースモデルと該当季節のそれぞれの傾きと切片の値、あるいは劣化パターンなどがある。
【００４７】
（対応情報送受信処理）
この劣化通知を受信した機器側装置５０側の管理者は計測点を中心に、経年劣化による電力消費量の増加である等の点検確認を行う。そして、この確認結果および対応策を入力部６２から入力する。この入力データは、演算処理部６４の対応情報入力手段７５によって入力処理され、対応情報送信手段７６によって管理サーバ１０に送信される。この送信は、例えば劣化検出手段２７から送信された電子メールの返信メールとして行うことができる。
【００４８】
管理サーバ１０は、機器側装置５０から送信されてきた対応情報を送受信処理手段２１によって受信処理すると、対応情報受信手段２３によって、劣化情報・対応関連付けＤＢ３４に格納する。劣化情報・対応関連付けＤＢ３４の例を図１４に示す。
【００４９】
劣化情報・対応関連付けＤＢ３４に保存されるデータとしては、経年劣化ありと判定した日付，計測点，劣化パターンＩＤ，季節名と季節ごとの近似直線の傾きと切片，ベースモデルの近似直線の傾きと切片，機器側装置５０から送られてきた対応情報などがある。これにより、経年劣化とその対応が相関付けられることになる。
【００５０】
以上、初年度をベースモデルとして、翌年度の比較データについての経年劣化判定処理について説明したが、３年目以降も同様に当該年度に収集したデータを比較データとしてベースモデルと比較して同様に処理することによって劣化判定を行う。
【００５１】
上記は、管理本部と、多数の店舗がある中の代表として店舗Ａという1つの店舗について説明を行ったが、経年劣化とその対応を関連付ける劣化情報・対応関連付けＤＢ３４は、１つの店舗のみの情報で構成されるのもではなく、複数の店舗からの情報を１つにまとめておくのが望ましい。これにより、ある店舗からの情報が他の店舗の保守に活用できるというメリットがある。
【００５２】
このようにして、過去の経年劣化とその対応が関連付けられることにより、管理本部だけでなく全ての店舗における保守に関するノウハウなどが蓄積され、保守に関する指針などを検討することが可能となる。
【００５３】
冷凍機については、劣化によりエネルギー消費効率（COP＝ 冷却能力（kW）/ 消費電力（kW））が低下し、また外気温度が低いほど冷凍機のエネルギー消費効率は高くなるという特性を持つため、本実施の形態で説明したように外気温度と電力消費量との関係を監視することによって精度良く劣化を検出することができる。
【００５４】
また、本実施の形態では、平均外気温度と電力消費量に相関関係があることに着眼して、平均外気温度と電力消費量のグラフデータを時期ごとに区分して、夫々の区分で直線近似して求めた傾きと切片のデータの基準データからの偏移によって劣化を検出するので、計算機に負荷をかけずに、機器の経年劣化を検出して通知することができる。
【００５５】
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
本実施の形態は、夏期データの劣化傾向に基づいて、中間季および冬季に関する判定基準を変えるというものである。図１５は、本実施の形態による劣化検出システム１の機能ブロック図である。図１との主な違いは、管理サーバ１０の記憶部１３に時期区分ごとの劣化パターンをもとに冷凍機の劣化を判定する判定条件テーブル３５を追加すると共に、演算処理部１２に判定条件テーブル３５から判定条件を抽出する判定条件抽出手段２８と、劣化パターンから冷凍機が故障に至るまでの期間を予測する寿命予測手段２９を追加したことである。
【００５６】
以下、本実施の形態による劣化検出システム１の動作を説明する。
（劣化検出処理）
第１の実施の形態の劣化検出手段１は、時期区分ごとに異なる閾値を用いて、劣化パターン判定手段２６によって判定されたパターンを季節ごとに夫々の閾値と比較して、閾値以上の差違があった場合は、劣化と判定するものであった。
【００５７】
本実施の形態では、図１６に示す判定条件テーブル３５を用いる。このテーブルは、季節ごとの傾きと切片についての基準データと比較データとの差がそれぞれ閾値以上であるか否かによって、パターンごとに正常、劣化の判定が設けられている。なお、図中、差が閾値以下の場合を「同」、閾値より大きい場合を「大」としている。
【００５８】
劣化検出手段２７は、劣化パターン判定手段２６から時期区分ごとの劣化パターンを受け取ると、判定条件抽出手段２８を介して判定条件テーブル３５にアクセスして、各劣化パターンが「正常」か、あるいは「劣化」しているかを判定し、以下の手順によって経年劣化の最終判定を行う。
【００５９】
図１７を用いて劣化検出手段２７の処理手順を説明すると、劣化検出手段２７は、まず夏期の傾きと切片のデータについて、判定条件抽出手段２８によって抽出された判定条件テーブル３５のデータに基づいて「劣化」（パターン２、３）と判定されているか否かを判定して、「劣化」判定の場合は、最終的に当該冷凍機は「劣化している」と判定する（Ｓ６１，Ｓ６４）。
【００６０】
一方、夏期データが正常（パターン１）と判定されている場合は、さらに中間期と冬期のデータにアクセスし、中間期と冬期のデータが共に「劣化」判定の場合に（Ｓ６２，Ｓ６３）、最終的に当該冷凍機は「劣化している」と判定する（Ｓ６４）。その他の場合は、「劣化していない」と判定する（Ｓ６５）。
【００６１】
なお、図１７の手順によって劣化検出を行うこともできるが、各時期区分の判定に重みをつけて劣化検出を行うようにしても良い。例えば、次の式で判定することができる。
【００６２】
f(x,y,z)=ax+by+cz      ・・・  （１）
ここで、xは夏期の判定結果、yは中間期の判定結果、zは冬期の判定結果の変数であり、それぞれ正常のときは「０」,劣化のときは「１」の値をとる。
a，b，cは重み係数で、a＝２，b＝１，c＝１の値が設定されている。
【００６３】
このように定義された評価関数f(x,y,z)の値が、２以上のときは最終判定を「劣化」とし、２未満のときは最終判定を「正常」とする。
このような評価関数を用いることによって簡便に評価を行うことができる。
【００６４】
さらに、本実施の形態では、冷凍機の劣化状態を示す劣化ＩＤを付して記録する。この劣化ＩＤは３桁で構成されており、それぞれ時期区分（夏期、中期、冬期）と劣化ＩＤの各桁とが対応付けられている。
【００６５】
すなわち、（１）式の変数x，y，zと対応させて、劣化ＩＤの最上位桁を「x」、中間桁を「y」、最下位桁を「z」とし、各桁「１」（劣化）、「０」（正常）の値をとる。なお、傾きまたは切片の基準データと比較データの差分の大きさによって各桁を重み付けしても良い。
【００６６】
劣化検出手段２７は、この劣化ＩＤを劣化情報・対応関連付けＤＢ３４にその計測点と関連付けて記録すると共に劣化通知を機器側装置５０へ送信する。
【００６７】
機器側装置５０では、劣化ＩＤを含む劣化通知を受信すると、劣化情報出力手段７４を介して出力部６３へ劣化情報を出力する。
【００６８】
機器側装置５０側の管理者は、この劣化情報を確認して、劣化原因や保守点検の対応情報を入力する一方、その後当該冷凍機が故障に至った場合は、随時その故障情報を入力する。
【００６９】
これら入力された情報は、対応情報送信手段７６によって、管理サーバ１０へ送信され、対応情報受信手段２３によって劣化情報・対応関連付けＤＢ３４に保存される。
【００７０】
図１８は、本実施の形態による劣化情報・対応関連付けＤＢ３４のデータ構成例である。冷凍機ＩＤごとに劣化ＩＤおよび劣化検出時期、故障時期などが記録されている。
【００７１】
また、劣化情報・対応関連付けＤＢ３４には、劣化ＩＤごとに劣化検出時期から故障時期までの期間の平均値（平均故障時期）が整理されて記録されている。
【００７２】
寿命予測手段２９は、定期的に劣化情報・対応関連付けＤＢ３４にアクセスして、計測点ＩＤごとに、劣化判定時期から保守交換時期までの期間を計算して、劣化ＩＤごとに平均値を算出して、同ＤＢ３４に保存されている平均故障時期テーブルに記録する。
【００７３】
所定の数のデータが収集できると、寿命予測手段２９は、劣化検出手段２７から劣化検出時の劣化ＩＤを渡されたときに、劣化情報・対応関連付けＤＢ３４の平均故障時期テーブルにアクセスして、当該劣化ＩＤに対応する平均故障時期を抽出して、劣化検出手段２７に返す。
【００７４】
劣化検出手段２７は、劣化ＩＤと共に平均故障時期を含む劣化通知を行うようにする。これにより、通知を受けた機器側装置５０の管理者は、平均故障時期をもとに保守や交換等の対応時期を決定することができる。
【００７５】
なお、平均故障時期の他、故障時期の標準偏差データなどを通知するようにしても良い。これにより、より正確に故障時期の予測が可能になる。
【００７６】
（他の実施例１）
評価関数を用いた劣化検出処理において、上記（１）式に換えて、次の評価関数fを用いることによって、より正確に評価が可能となり、その対策や寿命等との関係を効率的に管理することができる。
【００７７】
f(x1,x2,y1,y2,z1,z2)=a1x1+a2x2+b1y1+b2y2+c1z1+c2z2    ・・・  （２）
ここで、x1,y1,z1はそれぞれ夏期、中間期、冬期の傾きの劣化判定結果の変数、x2,y2,z2はそれぞれ夏期、中間期、冬期の切片の劣化判定結果の変数a1,a2,b1,b2,c1,c2は重み係数である。
【００７８】
また、（２）式の評価関数に合わせて、劣化ＩＤを６桁にして管理することによって、より正確な寿命予測が可能になる。
【００７９】
（他の実施例２）
上記の実施例では、時期区分ごとに予め決められた閾値を超えるか否かで劣化ＩＤを定めたが、値の異なる閾値を時期区分ごとに複数設けて、各閾値超えたか否かを識別可能に劣化ＩＤを定めるようにしても良い。この劣化ＩＤによって劣化度合いが識別可能になる。例えば、第１の閾値を超えて劣化判定された場合は、その桁を「１」にセットし、さらに条件の厳しい第２の閾値を超えて劣化判定された場合は、その桁を「２」にセットする等である。
【００８０】
どの閾値を超えるかによって平均故障時期が変わるので、管理者は、劣化の進行状況を考慮して保守・交換の時期を決定することができる。
【００８１】
なお、平均故障時期に替えて、あるいは平均故障時期と共に保守・交換時期など他の情報を付加して通知するようにしても良い。
【００８２】
以上、本実施の形態によれば、劣化パターン判定手段によって判定した季節ごとの劣化パターンに基づいて、劣化検出手段２７によって、最終判定を行うようにしたので、より正確な劣化判定が可能になる。
【００８３】
また、劣化通知と共に劣化ＩＤおよび劣化ＩＤごとに集計した平均故障時期や保守点検に関する情報を送信することによって、管理者はより適切な処置を行うことができる。
特に、冷凍機の劣化要因としては、冷凍機油の劣化、スクリューローターの摩耗、熱交換器の汚れ、フィルタの汚れ、ファンベアリングの摩耗などがあるので、冷凍機ごとに劣化ＩＤおよびこれらの劣化要因を記録し、経年劣化を検出したときに、その冷凍機の劣化ＩＤに対応する最も多い劣化要因を通知するようにすれば、効率的な保守点検が可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００８４】
本発明は、店舗等の冷凍機の劣化監視に利用することができるのみならず、一般家庭の冷蔵庫、冷凍機など同じような劣化パターンを有する機器の監視に利用することもできる。さらに、管理サーバ１０の機能をスタンドアロンの計算機で実現し、その計算機に直接、電力使用量や外気温度等のデータを入力し、劣化判定結果を計算機のディスプレイやプリンタに出力させることも可能である。
【符号の説明】
【００８５】
１  劣化傾向判定システム
５  通信ネットワーク
１０  管理サーバ
１１，６１  送受信部
１２，６４  演算処理部
１３  記憶部
２１，７１  送受信処理手段
２２  電力消費量・外気温度取得手段
２３  対応情報受信手段
２４  基準データ演算手段
２５  比較データ演算手段
２６  劣化パターン判定手段
２７  劣化検出手段
２８  判定条件抽出手段
２９  寿命予測手段
３１  電力消費量ＤＢ
３２  外気温度ＤＢ
３３  電力消費量分析結果ＤＢ
３４  劣化情報・対応関連付けＤＢ
３５  判定条件テーブル
５０  機器側装置
５１  温度センサ
５２  冷凍機用センサ
６２  入力部
６３  出力部
７２  外気温度送信手段
７３  電力消費量送信手段
７４  劣化情報出力手段
７５  対応情報入力手段
７６  対応情報出力手段
【図１】
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【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９】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図１０】
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