(57)【要約】      （修正有）【課題】冷凍サイクル機器における瞬時データで故障予知可能であり、サイクルパラメータを原因としない冷媒リークや熱交換器の詰まり等の故障要因も検知可能な故障診断装置等を提供する。【解決手段】各サイクルパラメータの値が取り得る範囲を複数に区分し、各区分に所定のレベル値を設定し、該レベル値の変動に対する各故障要因の相対的な寄与度を示す重み係数を設定しておく。そして、前記サイクルパラメータの測定値に対応するレベル値を特定し、そのレベル値と、一の故障要因についての該サイクルパラメータの重み係数との乗算結果を、全てのサイクルパラメータについて加算した値から、該故障要因が故障の原因である可能性を算出する。その際、一の故障要因によって冷凍サイクル機器が異常停止となった時点での前記サイクルパラメータのレベル値と該サイクルパラメータの最大レベル値との比に基づいて、前記一の故障要因についての重み係数を定める。【選択図】図８
2010025474.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
冷凍サイクルの状態を示す複数のサイクルパラメータと、該冷凍サイクルにおける複数の故障要因とが相互に関連している冷凍サイクル機器に用いられる故障診断装置であって、
前記サイクルパラメータの値に対応させて、異常が進むほど増大する方向に設定したレベル値を記憶しているレベル記憶部と、
前記サイクルパラメータのレベル値の変動に対する各故障要因の相対的な寄与度を示す重み係数を記憶している重み係数記憶部と、
前記サイクルパラメータの測定値を取得するとともに前記レベル記憶部を参照して前記測定値に対応するレベル値を特定するレベル特定部と、
前記レベル特定部が特定したサイクルパラメータのレベル値及び一の故障要因についての該サイクルパラメータの重み係数を乗算するとともに、全てのサイクルパラメータについての前記乗算結果を加算した値から、該故障要因が故障の原因である可能性を示す故障可能性値を算出する故障可能性算出部とを具備していることを特徴とする故障診断装置。
【請求項２】
冷凍サイクルの状態を示す複数のサイクルパラメータと、該冷凍サイクルにおける複数の故障要因とが相互に関連している冷凍サイクル機器に用いられる故障診断装置であって、
前記サイクルパラメータの値が取り得る範囲を複数に区分するとともに、各区分に対して異常が進むほど増大する方向のレベル値を与えた場合の該レベル値を、前記区分に対応させて記憶しているレベル記憶部と、
前記サイクルパラメータのレベル値の変動に対する各故障要因の相対的な寄与度を示す重み係数を記憶している重み係数記憶部と、
前記サイクルパラメータの測定値を取得するとともに前記レベル記憶部を参照して前記測定値の属する区分と該区分に対応するレベル値を特定するレベル特定部と、
前記レベル特定部が特定したサイクルパラメータのレベル値及び一の故障要因についての該サイクルパラメータの重み係数を乗算するとともに、全てのサイクルパラメータについての前記乗算結果を加算した値から、該故障要因が故障の原因である可能性を示す故障可能性値を算出する故障可能性算出部とを具備してなり、
冷凍サイクル機器が異常停止となった状態でのサイクルパラメータの値及び該冷凍サイクル機器が正常運転している状態をそれぞれ上下の限界値として、前記サイクルパラメータの値が取り得る範囲を設定するとともに、
一の故障要因によって冷凍サイクル機器が異常停止となった時点での前記サイクルパラメータのレベル値と該サイクルパラメータの最大レベル値との比に基づいて、前記一の故障要因についての該サイクルパラメータの重み係数を定めるようにしていることを特徴とする故障診断装置。
【請求項３】
予め定めた基準を超えている故障可能性値を有した故障要因を選択して出力する故障要因特定部をさらに具備している請求項１又は２記載の故障診断装置。
【請求項４】
故障要因を、故障可能性値の昇順又は降順に並び替えて出力する故障要因並び替え部をさらに具備している請求項１、２又は３記載の故障診断装置。
【請求項５】
各故障要因について、全てのサイクルパラメータの重み係数を加算した値が、それぞれ等しくなるように設定している請求項１、２、３又は４記載の故障診断装置。
【請求項６】
冷凍サイクルの状態を示す複数のサイクルパラメータと、該冷凍サイクルにおける複数の故障要因とが相互に関連している冷凍サイクル機器に用いられる故障診断方法であって、
異常が進むほど増大する方向のレベル値を前記サイクルパラメータの値に対応させて設定するレベル設定ステップと、
前記サイクルパラメータのレベル値の変動に対する各故障要因の相対的な寄与度を示す重み係数を設定する重み係数設定ステップと、
前記サイクルパラメータの測定値を取得するとともに前記レベル設定ステップでの設定を参照して前記測定値に対応するレベル値を特定するレベル特定ステップと、
前記レベル特定部で特定されたサイクルパラメータのレベル値及び一の故障要因についての該サイクルパラメータの重み係数を乗算するとともに、全てのサイクルパラメータについての前記乗算結果を加算した値から、該故障要因が故障の原因である可能性を示す故障可能性値を算出する故障可能性算出ステップとを行うことを特徴とする故障診断方法。
【請求項７】
冷凍サイクルの状態を示す複数のサイクルパラメータと、該冷凍サイクルにおける複数の故障要因とが相互に関連している冷凍サイクル機器に用いられる故障診断プログラムであって、
前記サイクルパラメータの値に対応させて、異常が進むほど増大する方向に設定したレベル値を記憶しているレベル記憶部と、
前記サイクルパラメータのレベル値の変動に対する各故障要因の相対的な寄与度を示す重み係数を記憶している重み係数記憶部と、
前記サイクルパラメータの測定値を取得するとともに前記レベル記憶部を参照して前記測定値に対応するレベル値を特定するレベル特定部と、
前記レベル特定部が特定したサイクルパラメータのレベル値及び一の故障要因についての該サイクルパラメータの重み係数を乗算するとともに、全てのサイクルパラメータについての前記乗算結果を加算した値から、該故障要因が故障の原因である可能性を示す故障可能性値を算出する故障可能性算出部としての機能をコンピュータに発揮させることを特徴とする故障診断プログラム。
【請求項８】
冷凍サイクルの状態を示す複数のサイクルパラメータと、該冷凍サイクルにおける複数の故障要因とが相互に関連している冷凍サイクル機器に用いられる故障診断方法であって、
冷凍サイクル機器が異常停止となった状態でのサイクルパラメータの値及び該冷凍サイクル機器が正常運転している状態をそれぞれ上下の限界値として、前記サイクルパラメータの値が取り得る範囲を設定するサイクルパラメータ範囲設定ステップと、
前記サイクルパラメータの値が取り得る範囲を複数に区分するとともに、各区分に対して異常が進むほど増大する方向のレベル値を設定するレベル設定ステップと、
前記サイクルパラメータのレベル値の変動に対する各故障要因の相対的な寄与度を示す重み係数を、各故障要因によって冷凍サイクル機器が異常停止となった時点での前記サイクルパラメータのレベル値と該サイクルパラメータの最大レベル値との比に基づいて設定する重み係数設定ステップと、
前記サイクルパラメータの測定値を取得するとともに、該測定値に対応するレベル値を前記レベル設定ステップでの設定に基づいて特定するレベル特定ステップと、
前記レベル特定部が特定したサイクルパラメータのレベル値と、一の故障要因についての該サイクルパラメータの重み係数とを乗算するとともに、全てのサイクルパラメータについての前記乗算結果を加算した値から、該故障要因が故障の原因である可能性を示す故障可能性値を算出する故障可能性値算出ステップとを行うことを特徴とする故障診断方法。
【請求項９】
冷凍サイクルの状態を示す複数のサイクルパラメータと、該冷凍サイクルにおける複数の故障要因とが相互に関連している冷凍サイクル機器に用いられる故障診断プログラムであって、
冷凍サイクル機器が異常停止となった状態でのサイクルパラメータの値及び該冷凍サイクル機器が正常運転している状態をそれぞれ上下の限界値として、前記サイクルパラメータの値が取り得る範囲を設定するとともに、該サイクルパラメータの値が取り得る範囲を複数に区分し、各区分に対して異常が進むほど増大する方向のレベル値を与えた場合の該レベル値を、前記区分に対応させて記憶しているレベル記憶部と、
各故障要因によって冷凍サイクル機器が異常停止となった時点での前記サイクルパラメータのレベル値と該サイクルパラメータの最大レベル値との比に基づいて、前記サイクルパラメータのレベル値の変動に対する各故障要因の相対的な寄与度を示す重み係数を定めた場合の該重み係数を記憶している重み係数記憶部と、
前記サイクルパラメータの測定値を取得するとともに前記レベル記憶部を参照して前記測定値の属する区分と該区分に対応するレベル値を特定するレベル特定部と、
前記レベル特定部が特定したサイクルパラメータのレベル値及び一の故障要因についての該サイクルパラメータの重み係数を乗算するとともに、全てのサイクルパラメータについての前記乗算結果を加算した値から、該故障要因が故障の原因である可能性を示す故障可能性値を算出する故障可能性算出部としての機能をコンピュータに発揮させることを特徴とする故障診断プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、冷凍サイクルの状態を示す複数のサイクルパラメータと、該冷凍サイクルにおける複数の故障要因とが相互に関連している冷凍サイクル機器に用いられる故障診断装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、空調機の現在の状態を測定し、その状態から空調機の故障を予知する故障診断方法が開示されている。この文献においては、以下のような手法を用いて故障可能性を推定している。
（１）部品に物理的ダメージを与える空調サイクルパラメータを選定し、複数の異常レベルに分割する。
（２）各異常レベルに重み係数ａを設定する。
（３）各異常レベルが継続された時間ｔを測定し，ａ×ｔが所定の数値以上となると、その部品に故障の発生可能性が高いと判断する。
【０００３】
また、この文献では、２個以上の空調サイクルパラメータの組み合わせで異常レベルを設定し、検知精度を向上することも記載されている。
【特許文献１】特開２００４−８５０８８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した構成では、異常レベルが継続された時間によって故障可能性を判断するため、過去のデータの蓄積が必要であり、現在状況のみから故障可能性を瞬時に推測することができない。この結果、例えば不測の電力遮断等によって過去のデータや累積時間が消去されると、初期状態からの故障診断となり、部品の故障発生予測が極めて不正確になる。もちろん、データ消去等に対応するために、不揮発メモリを搭載するなどしてハードウェア面で対応することは可能であるが、リスタート時の復帰ルーチンが必要になるなど、ソフトウェア面での多くの工夫が必要となって、構成の複雑化とそれに伴う価格的な問題が生じ得る。
【０００５】
また、空調サイクルが部品に与える物理的ダメージを評価するようにしているため，空調サイクルパラメータを原因としない冷媒リークや熱交換器の詰まり等の異常を判定できないという不具合もある。
【０００６】
本発明はかかる問題点を鑑みてなされたものであって、現状での瞬時データで故障予知可能であり、過去デ−タや継続時間を長時間記憶する必要がないうえ、空調サイクルパラメータを原因としない冷媒リークや熱交換器の詰まり等の故障要因も検知可能な、簡単な構成の冷凍サイクル機器用故障診断装置等を提供することをその主たる所期課題としたものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
すなわち、本発明に係る故障診断装置は、冷凍サイクルの状態を示す複数のサイクルパラメータと、該冷凍サイクルにおける複数の故障要因とが相互に関連している冷凍サイクル機器に用いられるものであって、前記サイクルパラメータの値に対応させて、異常が進むほど増大する方向に設定したレベル値を記憶しているレベル記憶部と、前記サイクルパラメータのレベル値の変動に対する各故障要因の相対的な寄与度を示す重み係数を記憶している重み係数記憶部と、前記サイクルパラメータの測定値を取得するとともに前記レベル記憶部を参照して前記測定値に対応するレベル値を特定するレベル特定部と、前記レベル特定部が特定したサイクルパラメータのレベル値及び一の故障要因についての該サイクルパラメータの重み係数を乗算するとともに、全てのサイクルパラメータについての前記乗算結果を加算した値から、該故障要因が故障の原因である可能性を示す故障可能性値を算出する故障可能性算出部とを具備していることを特徴とするものである。
【０００８】
なお、前述した区分範囲やレベル値は、適宜の調整実験や経験則によって予め定めることもできる。例えばレベル値は、異常進行によって冷凍サイクル機器が故障に至るまでの運転可能時間で定めることができる。
しかしてこのような構成によれば、故障可能性算出部が、冷凍サイクル機器の現在のサイクルパラメータの測定値のみから故障可能性を算出することとなる。したがって、その算出にあたって、過去データを記憶したり、不測のエラー時での復旧プログラムを用意したりする必要がなくなるので、構成を非常に簡素化でき価格への影響も抑えられる。
また、部品にダメージを与えるサイクルパラメータのみならず、故障要因と何らかの関係を有するであろうサイクルパラメータをも含めることができるので、冷媒リークや熱交換器の詰まり等の故障要因の発現も予測検知可能となる。
レベル値をより簡単に調整できるようにするには、前記サイクルパラメータの値が取り得る範囲を複数に区分するとともに、各区分に対して異常が進むほど増大する方向のレベル値を与えるようにすればよい。ここで、前記サイクルパラメータの値が取り得る範囲は、冷凍サイクル機器が正常運転している状態及び該冷凍サイクル機器が異常停止となった状態でのサイクルパラメータの値をそれぞれ限界値として設定すればよい。
また、サイクルパラメータの重み係数は、一の故障要因によって冷凍サイクル機器が異常停止となった時点での該サイクルパラメータのレベル値と該サイクルパラメータの最大レベル値との比に基づいて定めることが好ましい。
なぜなら、冷凍サイクル機器の異常停止時点でのパラメータレベル値を基準とする一定法則に基づいて重み係数を定めているので、オペレータの主観等に左右されない、客観的で精度の高い重み係数を設定することができるからである。
【０００９】
故障要因の発生を見落とすことなく確実に認識するためには、予め定めた基準を超えている故障可能性値を有した故障要因を選択して出力する故障要因特定部をさらに具備しているものが好ましい。
【００１０】
またオペレータの見やすさや使い勝手に資するためには、故障要因を、故障可能性値の昇順又は降順に並び替えて出力する故障要因並び替え部をさらに具備しているものがよい。
【００１１】
故障要因の数やサイクルパラメータの数は、冷凍サイクル機器の種類によって異なるが、このように異なる種類の冷凍サイクル機器に適用しても、故障可能性値の絶対的な値の意味が常に同じになるようにし、評価しやすいようにするには、各故障要因について、全てのサイクルパラメータの重み係数を加算した値が、それぞれ等しくなるように設定しておくことが望ましい。
【００１２】
本発明は、冷凍サイクルの状態を示す複数のサイクルパラメータと、該冷凍サイクルにおける複数の故障要因とが相互に関連している冷凍サイクル機器に用いられる故障診断方法でも構わない。
すなわち、異常が進むほど増大する方向のレベル値を前記サイクルパラメータの値に対応させて設定するレベル設定ステップと、前記サイクルパラメータのレベル値の変動に対する各故障要因の相対的な寄与度を示す重み係数を設定する重み係数設定ステップと、前記サイクルパラメータの測定値を取得するとともに前記レベル設定ステップでの設定を参照して前記測定値に対応するレベル値を特定するレベル特定ステップと、前記レベル特定部で特定されたサイクルパラメータのレベル値及び一の故障要因についての該サイクルパラメータの重み係数を乗算するとともに、全てのサイクルパラメータについての前記乗算結果を加算した値から、該故障要因が故障の原因である可能性を示す故障可能性値を算出する故障可能性算出ステップとを行うことを特徴とする故障診断方法である。
【００１３】
より具体的には、冷凍サイクル機器が異常停止となった状態でのサイクルパラメータの値及び該冷凍サイクル機器が正常運転している状態をそれぞれ上下の限界値として、前記サイクルパラメータの値が取り得る範囲を設定するサイクルパラメータ範囲設定ステップをさらに設けるとともに、前記レベル設定ステップで前記サイクルパラメータの値が取り得る範囲を複数に区分するとともに、各区分に対して異常が進むほど増大する方向のレベル値を設定するようにすればよい。また、重み係数設定ステップでは、前記サイクルパラメータのレベル値の変動に対する各故障要因の相対的な寄与度を示す重み係数を、各故障要因によって冷凍サイクル機器が異常停止となった時点での前記サイクルパラメータのレベル値と該サイクルパラメータの最大レベル値との比に基づいて設定するようにすれば、なお好ましい。
【００１４】
また、本発明は、冷凍サイクルの状態を示す複数のサイクルパラメータと、該冷凍サイクルにおける複数の故障要因とが相互に関連している冷凍サイクル機器に用いられる故障診断プログラムであって、前記サイクルパラメータの値に対応させて、異常が進むほど増大する方向に設定したレベル値を記憶しているレベル記憶部と、前記サイクルパラメータのレベル値の変動に対する各故障要因の相対的な寄与度を示す重み係数を記憶している重み係数記憶部と、前記サイクルパラメータの測定値を取得するとともに前記レベル記憶部を参照して前記測定値に対応するレベル値を特定するレベル特定部と、前記レベル特定部が特定したサイクルパラメータのレベル値及び一の故障要因についての該サイクルパラメータの重み係数を乗算するとともに、全てのサイクルパラメータについての前記乗算結果を加算した値から、該故障要因が故障の原因である可能性を示す故障可能性値を算出する故障可能性算出部としての機能をコンピュータに発揮させることを特徴とするものであってもよい。
【００１５】
この場合も前述同様に、前記サイクルパラメータの値が取り得る範囲を複数に区分するとともに、各区分に対して異常が進むほど増大する方向のレベル値を与えるようにすればよく、また、前記サイクルパラメータの値が取り得る範囲は、冷凍サイクル機器が正常運転している状態及び該冷凍サイクル機器が異常停止となった状態でのサイクルパラメータの値をそれぞれ限界値として設定すればよい。
さらに、サイクルパラメータの重み係数は、一の故障要因によって冷凍サイクル機器が異常停止となった時点での該サイクルパラメータのレベル値と該サイクルパラメータの最大レベル値との比に基づいて定めることが好ましい。
【発明の効果】
【００１６】
このように構成した本発明によれば、故障可能性値に基づいて、冷凍サイクル機器に実際に故障して動作不良が生じる以前に、サービスの緊急度、サービスの必要時期等を判断して対策を施すことが可能になる。また実際に故障が生じても、分解等する前に故障要因を特定して無駄な対応を省くこともできるようになる。
さらに本発明では、その故障可能性値を、現在のサイクルパラメータの測定値のみから算出できるので、過去データを記憶したり、不測のエラー時での復旧プログラムを用意したりする必要がなくなり、構成を非常に簡素化できてコストアップも抑えられる。
また、冷凍サイクル機器の異常停止時点でのパラメータレベル値を基準とする一定法則に基づいて重み係数を定めるようにすれば、オペレータの主観等に左右されない、客観的で精度の高い重み係数を設定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の一実施形態を図面を参照して説明する。
図１は、本実施形態に係る冷凍サイクル機器である空気調和装置１００と、この空気調和装置に用いられる故障診断装置２００とを示している。
【００１８】
前記空気調和装置１００は、図１に示すように、基本的には、圧縮機１１、熱交換器（凝縮器）１２、膨張弁１３、熱交換器（蒸発器）１４をこの順で環状に接続し、内部に冷媒を流通させることで、冷凍サイクルを営むように構成したものである。なお、図１において符号１５は、冷媒の流れを変化させて室内機１０１及び室外機１０２にそれぞれ配置された熱交換器１３、１４を、凝縮器または蒸発器のいずれかに選択的に切り換え、室内における冷暖房を切り換える四方弁である。
【００１９】
また、この空気調和装置１００には、サイクルパラメータを測定するための図示しない種々のセンサが設けてあり、各センサからのデータが後述する故障診断装置２００に送信されて故障診断に用いられるようにしてある。サイクルパラメータとは、冷凍サイクルの状態を示す状態量のことであり、例えば冷媒の各所における温度、湿度、圧力等である。
【００２０】
故障診断装置２００は、ＣＰＵ、メモリ、Ｉ／Ｏチャネル、ディスプレイ等の出力機器、キーボードなどの入力機器、ＡＤコンバータ等を有したいわゆるコンピュータであり、前記メモリに格納した故障診断用プログラムにしたがってＣＰＵやその周辺機器が動作することによって、図２に示すように、レベル記憶部Ｄ１、重み係数記憶部Ｄ２、レベル特定部２１、故障可能性算出部２２、故障要因特定部２３、故障要因並び替え部２４等としての機能を発揮する。
【００２１】
なお、この故障診断装置２００の物理的な設置場所は問わない。例えば前記空気調和装置１００と一体的に設けられていてもよいし、インターネット等の通信回線を通じて別の場所に設けられていてもよい。また、この実施形態では、１つの空気調和装置１００に対して１つの故障診断装置２００が設けられているが、複数の空気調和装置に対して１つの故障診断装置が接続されているような態様でも構わない。その場合は各空気調和装置を識別するための識別データをやりとりする必要がある。
【００２２】
次に故障診断装置２００の各機能部の説明を兼ねて、その動作につき以下に詳述する。
まず、オペレータが入力するなどして、各サイクルパラメータの値が取り得る範囲を複数に区分するとともに各区分に異常度が増すほど増加するレベル値を設定する（レベル設定ステップ）。
各レベルの値であるが、例えば図３に示すように、サイクルパラメータの値を５段階（レベル０〜レベル４）に区分し、各区分に０、０．２５、０．５、０．７５、１という５つの略線形なレベル値を設定するようにしている。すなわち、ｎ個あるサイクルパラメータのうち（ｎは１以上の整数）、ｉ番目のサイクルパラメータのレベル値をＰｉとすれば、
【数１】
2010025474.tif 000003
と表すことができ、その最大値Ｐｉｍａｘは１となる。
【００２３】
一方、前記各区分の範囲であるが、ここでは、故障再現実験等によって空気調和装置１００が故障に至るまでの運転可能時間を考慮して決めることとしている。理解の容易のため、サイクルパラメータの代表例として圧縮機からの冷媒吐出温度を例にとれば、図４に示すように、空気調和装置１００がほぼすぐに異常エラー停止する温度を最大パラメータ値としてそれ以上の温度範囲をレベル４、その温度より低くて３００時間後に異常エラー停止する温度までの温度範囲をレベル３、その温度より低くて３０００時間後に異常エラー停止する温度までの温度範囲をレベル２、その温度より低くて３００００時間後に異常エラー停止する温度までの温度範囲をレベル１、というように、区分範囲（レベル範囲）を設定する。なお、この区分範囲は、過去に蓄積された故障時のサイクルパラメータ測定値などから定めても構わない。
【００２４】
そして、このように設定した区分範囲とレベル値とを対にして、オペレータが入力するなどしてレベル記憶部Ｄ１に記憶させる。これを、故障予知に関係ある全てのサイクルパラメータについて行う。
【００２５】
次に、オペレータは、前記サイクルパラメータのレベル値の変動に対する各故障要因（例えば圧縮機の磨耗や冷媒リーク、凝縮器の詰まりなど）の相対的な寄与度を示す重み係数を設定する（重み係数設定ステップ）。
詳述すれば、図５に示すように、一の故障要因ｊ（例えば圧縮機の磨耗）によって空気調和装置１００が異常停止となる時点での一のサイクルパラメータ値を実験や過去データから求め、そのサイクルパラメータ値に対応するレベル値である故障レベル値Ｐｉｊを特定する。次に、その故障レベル値Ｐｉと該サイクルパラメータの最大レベル値Ｐｉｍａｘとの比Ｒｉｊ（数２参照）を算出する。
【数２】
2010025474.tif 000004
図示例であれば、比Ｒｉｊは、１／０．２５＝４となる。
【００２６】
これを各故障要因について、かつ故障予知に関係ある全てのサイクルパラメータに対して行った後、比Ｒｉｊから重み係数ｆｉｊを算出する。なお、重み係数ｆｉｊとして比Ｒｉｊをそのまま用いて構わないが、ここでは、全てのサイクルパラメータの重み係数を加算した値が、それぞれ等しく（例えば１）なるように正規化演算する（正規化ステップ）。これは、故障要因やサイクルパラメータの数に関わらず、後述する故障可能性値を正規化して、比較や評価をしやすいようにするためである。このようにして求めた重み係数ｆｉｊ（一例を図６に示す）を、故障要因とサイクルパラメータに関連づけて重み係数記憶部Ｄ２に記憶させる。
【００２７】
ここで、理解の容易のため、図７、図８に複数の故障要因と複数のサイクルパラメータとの相互関係を模式的に示しておく。
【００２８】
このような設定の下、空気調和装置１００が動作すると、該空気調和装置１００に設けられた各センサから前記各サイクルパラメータの測定値が送信されてくる。
このデータを前記レベル特定部２１が受信して取得し、前記レベル記憶部Ｄ１を参照しながら、各サイクルパラメータの属する区分とその区分に対応するレベル値をそれぞれ特定する（レベル特定ステップ）。
【００２９】
次に、故障可能性算出部２２が、前記レベル特定部２２で特定されたサイクルパラメータのレベル値と、一の故障要因についての該サイクルパラメータの重み係数とを乗算するとともに、前記各サイクルパラメータについての前記乗算結果を加算した値から、該故障要因が故障の原因である可能性を示す故障可能性値を算出する（故障可能性値算出ステップ）。
この故障可能性算出部２２の動作を式で表すと以下のようになる。
【数３】
2010025474.tif 000005
ここで、
ｉはｎ個あるサイクルパラメータにそれぞれ割り振られた番号であり、１からｎまでの正の整数値を取る。
ｊはｍ個ある故障要因にそれぞれ割り振られた番号であり、１からｍまでの正の整数値をとる。
ｈｊは、ｊ番目の故障要因による故障可能性値である。
ｆｉｊは、ｊ番目の故障要因におけるｉ番目のサイクルパラメータに設定された重み係数である。
ｇｉは、ｉ番目のサイクルパラメータの測定値から特定されたレベル値である。
【００３０】
このようにして、故障要因毎の故障可能性値が算出されると、次に故障要因特定部２３が、予め定めた基準を超えている故障可能性値を有した故障要因を選択し、その選択した故障要因の名称を故障可能性値と共に画面に表示出力する（故障要因特定ステップ）。
また、オペレータの表示態様選択操作によって、故障要因並び替え部２４が動作し、前記故障要因の名称表示順を、故障可能性値の昇順又は降順に並び替えることもできるようにしてある（故障要因並び替えステップ）。
【００３１】
しかして、このような構成によれば、故障可能性値に基づいて、冷凍サイクル機器に実際に故障が生じる以前に何らかの対策を施すことが可能になり、また実際に故障が生じても、分解等することなく、故障要因を特定して適切な対応をすることができるようになる。
また、その故障可能性値を、現在のサイクルパラメータの測定値のみから算出できるので、過去データを記憶したり、不測のエラー時での復旧プログラムを用意したりする必要がなくなり、構成を非常に簡素化できてコストアップも抑えられる。
さらに、部品にダメージを与えるサイクルパラメータのみならず、故障要因と何らかの関係を有するであろうサイクルパラメータの全てを含めることができるので、冷媒リークや熱交換器の詰まり等の故障要因の発現も予測検知可能となる。
加えて、予め定めた基準を超えている故障可能性値を有した故障要因が自動的に選択されて出力されるので、故障要因の発生を見落とすことなく確実に認識することができ、また故障要因を、故障可能性値の昇順又は降順に並び替えて出力することもできるので、オペレータの見やすさや使い勝手に資することができる。
また、冷凍サイクル機器の異常停止時点でのパラメータレベル値を基準とする一定法則に基づいて重み係数を定めているので、オペレータの主観等に左右されない、客観的で精度の高い重み係数を設定することができる。
【００３２】
なお、本発明は前記実施形態に限られるものではない。
例えば、レベル値の設定であるが、サイクルパラメータの値を区分することなく、所定の変換式に前記サイクルパラメータの値を代入して、異常が進むほど増大する方向のレベル値を求めるようにしても構わない。一例としては、サイクルパラメータの値をリニアににレベル値に変換するものなどである。このようなものであれば、レベル値が飛び飛びの値ではなく、連続した値を有するものになり、よりきめ細やかな故障判断が可能となる。
また、重み係数は、必ずしも一の故障要因によって冷凍サイクル機器が異常停止となった時点での前記サイクルパラメータのレベル値と該サイクルパラメータの最大レベル値との比に基づいて定める必要はなく、経験則や他の実験などによって定めるようにしても構わない。
さらに、故障要因を故障可能性値とともに全て表示しても構わない。また、最終的な出力は画面に対してのみならず、プリンタに対して出力してもよいし、ファイル出力や他のコンピュータに対しての送信という形での出力でもよい。
また、前記実施形態では故障診断対象が空気調和装置であったが、空気調和装置に限らず、冷凍サイクル（又はヒートポンプ作用）を営む機器であれば、本発明を適用して同様に効果を得ることができる。
その他、本発明は、前記実施形態に限られず、その趣旨を逸脱しない範囲で種々の変形が可能であるのは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の一実施形態における故障診断装置を含む空調システム全体を示す模式図。
【図２】同実施形態における故障診断装置の機能ブロック図。
【図３】同実施形態におけるレベル値及び区分の設定例を示す例示図。
【図４】同実施形態におけるレベル値及び区分の設定方法を示す例示図。
【図５】同実施形態におけるレベル値及び区分の設定方法を示す例示図。
【図６】同実施形態における重み係数の設定例を示す例示図。
【図７】同実施形態における故障診断装置の動作原理に係る理解を容易にするための説明図。
【図８】同実施形態における故障診断装置の動作原理に係る理解を容易にするための説明図。
【符号の説明】
【００３４】
１００・・・冷凍サイクル機器（空気調和装置）
２００・・・故障診断装置
Ｄ１・・・レベル記憶部
Ｄ２・・・重み係数記憶部
２１・・・レベル特定部
２２・・・故障可能性算出部
２３・・・故障要因特定部
２４・・・故障要因並び替え部
【図１】
2010025474.tif 000006
【図２】
2010025474.tif 000007
【図３】
2010025474.tif 000008
【図４】
2010025474.tif 000009
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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