(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサの出力信号である設備状態データを含む新たな故障事例記録情報を、複数の故障事例記録情報を格納している第１データベースに格納し、
前記第１データベースから読み出した前記新たな故障事例記録情報、及び故障原因を推定するため用いられる複数の判断規則を格納している第２データベースから読み出された前記判断規則に基づいて、前記新たな故障事例記録情報に含まれる設備状態データが発生した第１故障原因を原因診断手段により推定し、
前記推定された第１故障原因を表示装置に表示し、
前記推定された第１故障原因を基に得られた前記第１故障原因の下位の第２故障原因を入力装置から入力して、この第２故障原因を、前記第１データベースに格納された前記新たな故障事例記録情報と対応させて前記第１データベースに格納し、
前記第２データベースに格納された第１判断規則に含まれる前記第１故障原因であって前記第２故障原因を包含する前記第１故障原因を含む全ての前記故障事例記録情報を、前記第１データベースから読み出し、
前記第１故障原因を含む全ての前記故障事例記録情報に含まれる設備状態データ及び前記第２故障原因に基づいて、前記第２故障原因を対象にした新たな第２判断規則を生成することを特徴とする故障原因診断方法。
【請求項２】
前記第２データベースから前記第１判断規則を削除し、
前記第１故障原因を含む全ての前記故障事例記録情報に含まれる設備状態データから前記第２故障原因を含む全ての前記故障事例記録情報に含まれる設備状態データを取り除いた残りの、前記第１故障原因を含む全ての前記故障事例記録情報に含まれる設備状態データに基づいて、前記第２故障原因とは別の、前記第１故障原因の下位の第３故障原因を対象にした新たな第３判断規則をさらに生成する請求項１に記載の故障原因診断方法。
【請求項３】
生成された前記第２判断規則が、前記第１故障原因を含む前記第１判断規則に含まれている請求項１に記載の故障原因診断方法。
【請求項４】
前記第２故障原因が故障部品の情報を含んでいる請求項１または２に記載の故障原因診断方法。
【請求項５】
複数の故障事例記録情報を格納している第１データベースと、
センサの出力信号である設備状態データを入力してこの設備状態データを含む新たな故障事例記録情報を前記第１データベースに格納する故障事例入力手段と、
故障原因を推定するため用いられる複数の判断規則を格納している第２データベースと、
前記第１データベースから読み出した前記新たな故障事例記録情報、及び前記第２データベースに格納された前記判断規則に基づいて、前記新たな故障事例記録情報に含まれる設備状態データが発生した第１故障原因を推定する原因診断手段と、
前記原因診断手段で推定された前記第１故障原因を表示する表示装置と、
推定された前記第１故障原因を基に得られた前記第１故障原因の下位の第２故障原因を入力し、この第２故障原因を、前記第１データベースに格納された前記新たな故障事例記録情報と対応させて前記第１データベースに格納する入力装置と、
前記第２データベースに格納された第１判断規則に含まれる前記第１故障原因であって前記第２故障原因を包含する前記第１故障原因を含む全ての前記故障事例記録情報を、前記第１データベースから読み出し、前記第１故障原因を含む全ての前記故障事例記録情報に含まれる設備状態データ及び前記第２故障原因に基づいて、前記第２故障原因を対象にした新たな第２判断規則を生成し、この第２判断規則を前記第２データベースに格納するデータベース更新手段とを備えたことを特徴とする故障原因診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、故障原因診断方法及び故障原因診断装置に係り、特に、プラントに設けられた設備が正常に動作しないとき、設備を制御する信号及び設備の状態を監視するセンサの検出信号に基づいて正常に動作しない原因を推定するのに好適な故障原因診断方法及び故障原因診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
故障とは、一般に、設備が正常に機能を果たしていない状態を意味する。例えば、設備の部品等が破損して設備が停止している状態、及び設備の設計された性能を果たしていない状態などがある。そのような状態になる理由としては、外乱、及び製造時、施工時及び修理時での欠陥、摩耗及び材料の劣化などによる経年劣化、プラントの運転時の過負荷などが考えられる。故障した設備の状態を分析することによって、故障に至った理由、すなわち、故障原因を推定することを故障原因診断という。
【０００３】
故障原因診断には、プラントを保守する保守員が、プラントに設けられた設備等を直接目視することで故障の原因を推定する方法、及び設備に取り付けたセンサの出力信号、及び対象の設備を制御するために制御装置から出力される制御信号を用いて故障の原因を推定する方法がある。センサの出力信号及び制御装置から出力される制御信号を、設備状態データと称する。
【０００４】
設備状態データを用いた故障原因診断の一例の概念を、図９を用いて説明する。この故障原因診断では、設備の故障時における設備状態データと故障原因とを関連付けた情報を、故障事例データとして記憶装置に蓄積する。図９に示す例は、２つのセンサのそれぞれの測定値をプロットして示したものであり、設備の正常時及び設備の故障時における各設備状態データは点で表される。故障事例データを蓄積した記憶媒体を故障事例データベースと呼ぶ。この故障事例データベースは上記した記憶装置内に存在する。そして、故障原因診断時には、対象設備から取得した設備状態データと故障事例データベースに蓄積した故障事例データを比較することによって、設備の故障原因を推定する。
【０００５】
しかしながら、設備から取得された設備状態データと故障事例データが完全に一致することは現実的にはあり得ないので、どの故障原因かを判断する判断規則を故障原因と対応付けて作成し、この判断規則に基づいて故障原因診断を実施する。例えば、図９では、判断規則は点線で囲まれた円として表現されている。判断規則を蓄積した記憶媒体をここでは、原因データベースと呼ぶ。この原因データベースも、上記した記憶装置内に存在する。
【０００６】
原因データベースの例を図１０に示す。判断規則３０１は、図９に示すように、円で表現しているため、原因名３０２、この原因名の中心３０３及び半径３０４を関連付けたレコードで表現することができる。ここで、中心３０３を原因中心、半径３０４を判断半径と呼ぶ。新たに設備状態データ（Ｘ１，Ｙ１）が得られた場合、図９の空間上にプロットする。この設備状態データ（Ｘ１，Ｙ１）が、例えば、判断規則「ａ：水漏れ」を表現する円内に入っていれば、故障原因を「水漏れ」と推定する。原因中心（Ｘａ，Ｙａ）と設備状態データ（Ｘ１，Ｙ１）の距離Ｌを計算し、得られた距離Ｌと判断半径Ｒａを比較して計算された距離Ｌが判断半径Ｒａよりも小さい場合には、故障原因は「水漏れ」となる。
【０００７】
この方法では、センサの出力信号及び制御装置から出力された制御信号の数が多い場合には、人手によって判断規則を作成することは困難である。そこで、コンピュータを用いて判断規則を自動的に作成する方法が、例えば、特開平６ー９５８８３号公報に記載されている。特開平６ー９５８８３号公報では、故障事例データの集合を属性と分類クラスを用いて分類し、この分類に基づいてあいまい性を含んだ判断規則を自動的に作成することができる。
【０００８】
特開２００３−２１６９２３号公報は、故障診断装置を記載している。この故障診断装置は、オペレータが不具合現象を入力すると、記憶されている知識データを用いて推論により仮説を生成し、ＦＴＡ推論により仮説が生成されたときにはこの仮説を探求結果とする。故障診断装置は、もし、ＦＴＡ推論による仮説が生成されず、ＦＭＥＣＡ推論による仮説が生成されたときには、この仮説を探求結果とする。そして、不具合現象が解消されたとの入力を受けて、故障診断装置は、該当する探求結果を入力された不具合現象と関連付けて記憶部に記憶する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開平６−９５８８３号公報
【特許文献２】特開２００３−２１６９２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、特開平６−９５８８３号公報に記載された技術では、予め与えられた属性及び分類クラスについての故障原因の判断規則しか作成することができない。すなわち、原因データベースのレコードは作成時点から増えることはない。プラントの設けられた実際の設備の保守においては、センサ等の出力信号に基づいて故障を特定し、この特定された故障に対して、保守員が目視を含めた詳細な保守作業を実施する。一般に、保守員からの不具合状態の文章入力を用いずにセンサ等の出力信号を用いてコンピュータで診断する（以下、機械診断という）よりも、保守員の保守作業のなかで得られた結果を用いた方が詳細な故障原因を診断できる可能性が高い。
【００１１】
しかし、特開平６−９５８８３号公報では保守員の診断により詳細な診断結果が得られても、原因データベースに反映されない。
【００１２】
特開２００３−２１６９２３号公報は，不具合現象がセンサ等の出力信号ではなく，保守員の入力言語を前提としているため，故障診断を自動化できないという問題を生じる。
【００１３】
本発明の目的は、機械診断で予め設定される故障原因よりも詳細な故障原因を提示できる故障原因診断方法及び故障原因診断装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記した目的を達成する本発明の特徴は、センサの出力信号である設備状態データを含む新たな故障事例記録情報を、複数の故障事例記録情報を格納している第１データベースに格納し、
第１データベースから読み出した新たな故障事例記録情報、及び故障原因を推定するため用いられる複数の判断規則を格納している第２データベースから読み出された判断規則に基づいて、新たな故障事例記録情報に含まれる設備状態データが発生した第１故障原因を原因診断手段により推定し、
推定された第１故障原因を表示装置に表示し、
推定された第１故障原因を基に得られた第１故障原因の下位の第２故障原因を入力装置から入力して、この第２故障原因を、第１データベースに格納された新たな故障事例記録情報と対応させて第１データベースに格納し、
記第２データベースに格納された第１判断規則に含まれる第１故障原因であって第２故障原因を包含する第１故障原因を含む全ての故障事例記録情報を、第１データベースから読み出し、
第１故障原因を含む全ての故障事例記録情報に含まれる設備状態データ及び第２故障原因に基づいて、第２故障原因を対象にした新たな第２判断規則を生成することにある。
【００１５】
本発明によれば、推定された第１故障原因に基づいた保守員による診断の結果得られたこの第１故障原因の下位の第２故障原因を、保守員によって入力装置を使って第１データベースに入力することができ、第１データベースに登録された新たな故障事例記録情報と対応させて第１データベースに格納することができる。この結果、第１故障原因を含む全ての故障事例記録情報に含まれる設備状態データ及び第２故障原因に基づいて、第２故障原因を対象にする新たな第２判断規則を生成することができる。このため、保守員による診断結果で第２故障原因を故障事例記録情報へ反映させ、機械診断において予め設定された第１故障原因よりも、詳細な第２故障原因を提示することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、保守員による診断結果を事例集合へ反映させ、機械診断において予め設定された故障原因よりも、詳細な故障原因を提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の好適な一実施例である故障原因診断方法に用いられる故障原因診断装置の構成図である。
【図２】図１に示す故障原因診断装置に用いられる原因表示手段及び保守結果入力手段を備えた入出力装置の例を示す説明図である。
【図３】図１に示す原因データベース更新手段で実行される処理手順のフローチャートである。
【図４】図１に示す故障事例データベースに記憶されている情報の例を示す説明図である。
【図５】図１に示す原因データベース更新手段で行われる原因データベースの更新処理を示す説明図である。
【図６】図１に示す原因データベース更新手段での原因データベースの更新が終了した時点の原因データを示す説明図である。
【図７】図１に示す原因データベースに記憶された更新後の原因データの例を示す説明図である。
【図８】原因データベースに記憶されている更新された原因データを原因表示手段に表示した表示画像の例を示す説明図である。
【図９】故障原因診断方法の一例の概念を示す説明図である。
【図１０】原因データベースに記憶された原因データの例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に、本発明の実施例を説明する。
【実施例１】
【００１９】
本発明の好適な一実施例である故障原因診断方法を、図面を用いて説明する。まず、本実施例の故障原因診断方法に用いられる故障原因診断装置１を、図１を用いて説明する。故障原因診断装置１は、故障事例入力部２、原因診断手段３、原因データベース４、原因データベース更新手段５、故障事例データベース６及び入出力装置９を備えている。ポータブルタイプの入出力装置９は保守結果入力手段７及び原因表示手段８を有する。
【００２０】
例えば、プラントの設備１３に設置されたセンサに接続された故障事例入力部２は、故障事例データベース６に接続される。原因診断手段３が原因データベース４、故障事例データベース６及び原因表示手段８にそれぞれ接続される。原因データベース更新手段５が原因データベース４及び故障事例データベース６にそれぞれ接続され、保守結果入力手段７が故障事例データベース６に接続される。原因データベース４及び故障事例データベース６は、記憶装置（図示せず）に含まれる。
【００２１】
プラントの設備１３に設置されたセンサ（図示せず）によって検出された設備状態データ（例えば、プロセスデータ）（Ｘ，Ｙ）が、故障事例入力部２に入力される。故障事例入力部２は、入力された設備状態データ（Ｘ，Ｙ）を故障事例ＩＤ２１（図４参照）と関連付けて故障事例データベース６に格納する。この設備状態データ（Ｘ，Ｙ）はその設備が故障時のデータである。本実施例では、故障事例入力部２が設備１３に設けられたセンサに、直接、接続されているが、このセンサから出力された設備状態データを、データ処理装置を介して故障事例入力部２に入力しても良い。また、センサから出力された設備状態データ（Ｘ，Ｙ）を、設備の故障を判定する故障判定装置を介して故障事例入力部２に入力しても良い。
【００２２】
故障事例データベース６は、過去に生じた複数の故障事例のデータを格納している。故障事例データベース６に格納されたそのデータ例を図４に示す。故障事例データベース６に格納された各故障事例のデータは、故障事例レコード２５である。各故障事例レコード２５は、故障事例ＩＤ２１、故障時設備状態データ２２、故障原因２３及び故障部品２４の各情報を含んでいる。故障事例ＩＤ２１は、故障事例データベース６に格納されたそれぞれの故障事例レコード２５を識別するための識別番号である。故障原因２３は、原因診断手段３によって推定された故障原因の情報であり、原因診断手段３によって、該当する故障事例レコード２５の故障事例ＩＤ２１と対応付けて故障事例データベース６に格納される。故障部品２４は、保守員が設備１３を詳細に診断することにより特定された故障部品の情報であり、保守結果入力手段７から入力されて該当する故障事例レコード２５の故障事例ＩＤ２１と対応付けて故障事例データベース６に格納される。原因診断手段３による処理が行われていない場合には、故障事例データベース６に格納された該当する故障事例レコード２５は、故障原因２３の情報を含んでいない。同様に、保守員が保守結果入力手段７から故障部品の情報を入力しない場合には、故障事例データベース６に格納された該当する故障事例レコード２５は、故障部品２４の情報を含んでいない。例えば、図４に示された故障事例ＩＤ２１が「２００９１２３１０１」及び「２００９１２２９０２」であるそれぞれの故障事例レコード２５は、原因診断手段３による処理が行われず、保守結果入力手段７から故障部品の情報が入力されなかったため、故障原因２３及び故障部品２４の各情報を含んでいない。
【００２３】
原因診断手段３は、故障診断を行う故障事例レコード２５を、故障事例ＩＤ２１を用いて故障事例データベース６を検索して故障事例データベース６から検索した故障事例レコード２５入力し、この故障事例レコード２５の案件に対して故障原因診断を実行する。原因診断手段３で実行される故障原因診断の詳細は、後述する。原因診断手段３は、故障事例データベース６から検索して入力した故障事例データである故障事例レコード２５の情報に前処理を施すこともある。この前処理は、例えば、統計的な処理及び主因数分析である。さらに、検索されたデータが振動を信号にしたデータであれば、前処理として、高速フーリエ展開を実施することが望ましい。
【００２４】
原因データベース４は、原因診断手段３が使用する複数の判断規則３０１を格納している。各判断規則３０１は、図１０に示すように、原因名３０２、設備状態データと同次元数（同じ種類のパラメータの組と対応するデータをもつ）の原因名３０２の中心３０３、及び判断半径３０４を含んでいる。
【００２５】
原因表示手段８は、原因診断手段３で得られた故障原因の診断結果を故障事例ＩＤ２１と共に表示する。原因表示手段８に表示された情報は、対象の設備１３を担当する保守員が参照する。保守員は、原因表示手段８に表示された診断結果の情報を参照して対象の設備１３の状態を詳細に診断し、詳細な診断により得られた診断結果の情報（故障部品の情報）を保守結果入力手段７から入力する。
【００２６】
原因表示手段８及び保守結果入力手段７は、図２に示すように、ポータブルタイプの入出力装置９として一体になっている方が扱いやすい。しかし、原因表示手段８及び保守結果入力手段７は、必ずしも一体である必要はなく、分離して使用しても良い。例えば、原因表示手段８と保守結果入力手段７が一体化された入出力装置９がパソコンであり、このパソコンを事務所に持っていき、原因表示手段８に表示される内容を事務所で印刷し、原因表示手段８を対象の設備１３の設置場所に移した状態で設備１３の状態を診断し、その後、保守結果入力手段７を別の場所に移して診断結果を入力しても良い。
【００２７】
原因データベース更新手段５は、故障事例データベース６に格納された故障事例レコード２５を分析し、この分析結果に基づいて原因データベース４に格納された判断規則３０１を更新する。
【００２８】
故障原因診断装置１を用いた本実施例の故障原因診断方法を説明する。まず、原因診断手段３が、故障事例データベース６に格納されている、故障事例ＩＤ２１として「２００９１２２９０１」が付与されている１つの故障事例レコード２６（図４参照）を読み出す。故障事例レコード２５に含まれる設備状態データ（Ｘ，Ｙ）は、変数Ｘ及び変数Ｙを含んでいる。変数Ｘ及びＹは、例えば、温度、圧力、流量、振動周波数及び振幅などの、センサの出力信号及び制御信号である。また、ここでは、２変数（２次元）で説明するが、３変数以上であっても変数の数が有限であれば、２変数の処理と同じ処理を用いることができる。さらに、同じ時刻に得られた設備状態データは、（Ｘ，Ｙ）のように括弧で括って表す。これは、設備状態データを必要に応じてベクトルとして扱えることを意味する。
【００２９】
原因診断手段３は、故障事例レコード２６を読みだした後、原因データベース４から判断規則３０１を一つずつ読み出す。故障事例レコード２６は設備状態データ（Ｘ１，Ｙ１）を含んでいる。原因診断手段３は、原因中心３０３と設備状態データ（Ｘ１，Ｙ１）の距離Ｌ１を計算する。距離Ｌ１の計算では、ユークリッド距離を通常用いるが、ある変数を重要視するように重み付けを行ったり、偏差値を用いたりしても良い。偏差値を用いる場合には、分散の情報を判断規則に付加する必要がある。
【００３０】
次に、原因診断手段３において、算出された距離Ｌ１と判断規則３０１の判断半径３０４であるＲａが比較される。距離Ｌ１が判断半径Ｒａより小さいとき、対応する判断規則３０１が故障原因の候補である。複数の故障原因候補があるとき、原因診断手段３は、最も小さい距離Ｌ１を有する故障原因を最も有力な故障原因候補として原因表示手段８へ出力する。
【００３１】
このとき、原因表示部１１を含む表示画像１０が、例えば、図２に示すような入出力装置９に設けられた原因表示手段９に表示される。原因表示部１１には、原因診断手段３によって推定された原因候補が、故障事例ＩＤ２１とともに表示される。例えば、「故障事例ＩＤ：２００９１２２９０１」は推定される原因が「水漏れ」であることを示している。表示画像１０は、原因表示部１１と共に診断結果入力部１２を含んでいる。
【００３２】
保守員は、表示された原因表示部１１の情報（例えば、「水漏れ」）を見て、対象の設備１３を詳細に診断する。そして、その診断結果を診断結果入力部１２から入力する。例えば、図２に示すように、下段へ「故障部品を入力してください。」などの詳細な診断の結果の入力を促すメッセージとともに、診断結果入力部１２が表示される。保守員は、上記の詳細な診断の結果、設備１３の「水漏れ」が、「パッキングの劣化」が原因であることを認識した。このとき、保守員は、診断結果入力部１２に、故障部品として「パッキング」を入力する。この入力情報（「パッキング」）は、故障原因の情報（「水漏れ」）と共に、保守結果入力手段７から故障事例データベース６に入力される。この結果、図４に示すように、故障事例ＩＤ２１である「２００９１２２９０１」、故障時設備状態データ２２である「設備状態データ（Ｘ１，Ｙ１）」、故障原因２３である「水漏れ」及び故障部品２４である「パッキング」の各情報を含む故障事例レコード２６が、故障事例データベース６に登録される。
【００３３】
新たに、故障部品２４の情報が故障事例データベース６に登録されたとき、原因データベース更新手段５が動作する。原因データベース更新手段５の動作タイミングは、故障部品２４の情報が故障事例データベース６に登録された直後でも良いし、幾つかの故障部品２４の情報の登録がなされてからでも良い。さらには、原因データベース更新手段５は、決められた周期で動作しても良い。
【００３４】
原因データベース更新手段５で行われる処理を、図３、図５及び図６を用いて説明する。
【００３５】
原因名ａの判断規則を含む集合Ｓ（ａ）の中に２つ以上の故障部品ｐ，ｑ，，，があるか、が判定される（ステップＳ１）。原因データベース６から原因名ａの判断規則（以後、これを判断規則ａと呼ぶ）を一つ読み出し、この判断規則ａを含む故障事例レコード２５を故障事例データベース６から収集する。収集された判断規則ａを含む故障事例レコード２５の集合をＳ（ａ）とする。例えば、原因データベース４に登録された判断規則３０１のうち「水漏れ」（図１０参照）に相当する故障事例レコード２５は、点線の円で示された集合Ｓ（水漏れ）内に存在する（図５参照）。この集合Ｓ（ａ）に含まれる故障事例レコード２５が複数の故障部品の情報を含んでいるとき、すなわち、ステップＳ１の判定が「ＹＥＳ」のとき、ステップＳ２の処理が行われる。ステップＳ１の判定が「ＮＯ」のとき、ステップＳ７の処理が行われる。ここで、故障部品はｐ，ｑ，，，と表す。例えば、集合Ｓ（水漏れ）は、「パッキング」及び「フランジ」の２つ故障部品を含んでいる。
【００３６】
ステップＳ１の判定が「ＹＥＳ」のとき、故障原因ａ及び故障部品ｐを含む故障時設備状態データの集合をＳ（ａ，ｐ）とし、集合Ｓ（ａ，ｐ）に含まれる設備状態データの重心Ｇ（ａ，ｐ）を計算する（ステップＳ２）。故障原因ａ及び故障部品ｐを含む故障事例レコード２５の故障時設備状態データ２２の集合をＳ（ａ，ｐ）と表す。設備状態データ（Ｘ，Ｙ）をベクトルとみなし、集合Ｓ（ａ，ｐ）の重心Ｇ（ａ，ｐ）を計算する。例えば、集合Ｓ（水漏れ、パッキング）の重心Ｇ（水漏れ、パッキング）を求める（図５参照）。
【００３７】
重心Ｇ（ａ，ｐ）と集合Ｓ（ａ，ｐ）に含まれる故障事例ベクトルとの距離を計算し、最も大きい距離をＲ（ａ，ｐ）とする（ステップＳ３）。集合Ｓ（ａ、ｐ）に含まれる故障時設備状態データ２２と重心Ｇ（ａ、ｐ）との距離Ｒを計算し、算出された距離Ｒを大きい順に並べる。最も大きい距離をＲ（ａ，ｐ）とする。集合Ｓ（水漏れ、パッキング）に含まれる各故障時設備状態データ（Ｘ，Ｙ）と重心Ｇ（水漏れ、パッキング）との距離Ｒが算出される。算出された複数のＲのうち最も大きい距離をＲ（水漏れ、パッキング）とする。
【００３８】
重心Ｇ（ａ，ｐ）から距離をＲ（ａ，ｐ）の半径内に存在する故障時設備状態データの集合に含まれる、故障事例レコードが有する故障原因及び故障部品がそれぞれ全てａ，ｐであるか、が判定される（ステップＳ４）。重心Ｇ（ａ，ｐ）から距離Ｒ（ａ，ｐ）の半径内にある故障時設備状態データ２２の集合をＴ（ａ，ｐ）とする。なお、集合Ｓ（水漏れ、パッキング）に含まれる事例は、全て、故障原因が水漏れで故障部品がパッキングである。一方，集合Ｔ（水漏れ、パッキング）は、集合Ｓ（水漏れ、パッキング）の重心から距離Ｒ以内に含まれる全ての事例である。すなわち，集合Ｔ（水漏れ、パッキング）には、故障原因が水漏れで故障部品がパッキングではない事例が含まれている可能性がある。
【００３９】
集合Ｔ（ａ，ｐ）内の全ての故障事例レコード２５に含まれる故障原因２３及び故障部品２４がそれぞれすべて故障原因ａ及び故障部品ｐであるか、が判定され、この判定結果が「ＹＥＳ」のとき、故障原因ａ及び故障部品ｐを含む集合Ｔ（ａ，ｐ）は、判断規則ａｐとして判断規則ａから分割可能である。具体的には、重心Ｇ（水漏れ、パッキング）から距離Ｒ（水漏れ、パッキング）内に存在する故障時設備状態データ２２の集合Ｔ（水漏れ、パッキング）に含まれる、故障原因及び故障部品がそれぞれ全て「水漏れ」、「パッキング」であるとき、集合Ｔ（水漏れ、パッキング）を、判断規則ａｐ、すなわち、判断規則（水漏れ、パッキング）として集合Ｓ（水漏れ）から分割することができる。ステップＳ４の判定が「ＹＥＳ」のとき、ステップＳ５の処理が行われる。ステップＳ４の判定が「ＮＯ」のとき、ステップＳ６の処理が行われる。
【００４０】
判断規則ａを原因データベース４から削除し、判断規則ａｐ及び判断規則ａｚを原因データベース４に登録する（ステップＳ５）。原因データベース４に登録されている判断規則３０１のうち判断規則ａ（例えば、故障原因「水漏れ」を対象にした判断規則３０１）を削除し、新たな判断規則ａｐ（例えば、故障原因「水漏れ、パッキング」を対象にした判断規則３０１）及び新たな判断規則ａｚ（例えば、故障原因「水漏れ、パッキング以外」を対象にした判断規則３０１）を原因データベース４に登録する。判断規則ａｐは、原因名３０２であるａｐ、原因中心３０３である重心Ｇ（ａ、ｐ）（Ｇ（Ｘｐ，Ｙｐ）と言い換える）、及び判断半径３０４であるＲ（ａ，ｐ）（Ｒｐと言い換える）を含む。また、判断規則ａｚは、原因名３０２であるａｚ、原因中心３０３である、集合Ｓ（ａ）から集合Ｔ（ａ，ｐ）を取り除いた残りの集合Ｓｚの重心Ｇｚ、及び判断半径３０４である、重心Ｇｚと集合Ｓｚに含まれる全ての故障時設備状態データ２２との間の距離のうち最も大きな距離Ｒｚを含んでいる。ステップＳ５の処理により、図５に示す集合Ｓ（水漏れ）の判断規則ａが２つの判断規則に分割され、図６に示すように、故障原因「水漏れ、パッキング」を含む新たな判断規則ａｐ（重心Ｇ（Ｘｐ，Ｙｐ）、判断半径Ｒｐ）、故障原因「水漏れ、パッキング以外」）を含む新たな判断規則ａｚ（重心Ｇ（Ｘｚ，Ｙｚ）、判断半径Ｒｚ）が生成される。故障原因「水供給不足」を含む判断基準（重心Ｇ（Ｘｂ，Ｙｂ）、判断半径Ｒｂ）は、そのまま残っている。
【００４１】
判断規則ａに含まれる全ての故障部品について実行されたか、が判定される（ステップＳ６）。判断規則ａに含まれる全ての故障部品について、ステップＳ２〜Ｓ５の各処理が実行されたか、を判定する。ステップＳ６の判定が「ＹＥＳ」のとき、ステップＳ７の処理が行われる。ステップＳ６の判定が「ＮＯ」のとき、別の故障部品を対象にステップＳ２〜Ｓ６の処理が繰り返される。
【００４２】
原因データベース４に登録された全ての判断規則に含まれる故障原因に対する処理が実行されたか、が判定される（ステップＳ７）。原因データベース４に登録された全ての判断規則に含まれる故障原因に対してステップＳ１〜Ｓ６の各処理が実行されたかを判定する。ステップＳ７の判定が「ＹＥＳ」のとき、原因データベース更新手段５での処理が全て終了する。ステップＳ７６の判定が「ＮＯ」のとき、別の故障原因を対象にステップＳ１〜Ｓ７の処理が繰り返される。
【００４３】
上記した原因データベース更新手段５での処理により、図７に示すように、原因名が「水漏れ（パッキング）」、「水漏れ（パッキング以外）」及び「水供給不足」の３つの判断規則が、原因データベース４に登録される。
【００４４】
そして、これ以降において、原因診断手段３が、故障事例データベース６から読み出した故障事例ＩＤ「２０１００３２６０１」が「水漏れ（パッキング）」に係る場合、推定された原因候補として「水漏れ（パッキング）」が故障事例ＩＤ「２０１００３２６０１」と共に原因表示手段８に表示される（図８参照）。
【００４５】
本実施例によれば、保守員による診断の結果得られた故障部品の情報を、保守員によって保守結果入力手段７を使って故障事例データベース６に入力することができ、故障事例データベース６に登録された該当する故障事例レコード２５の故障部品２４の情報として登録することができる。この結果、原因データベース更新手段５における処理で、保守員が入力した故障部品の情報を用いて、ある故障原因の判断規則を基に、より詳細な故障原因の判断規則を生成することができる。この新たに生成した詳細な故障原因の判断規則が原因データベース４に登録されるので、それ以降の故障原因の診断において、新たに生成した詳細な故障原因の判断規則を用いることができる。このため、本実施例は、機械診断において予め設定された故障原因よりも、詳細な故障原因を提示することができ、設備１３の故障原因をより適切に求めることができる。
【００４６】
本実施例では、ステップＳ４において、集合Ｔ（ａ，ｐ）に含まれる、故障事例レコードが有する故障原因２３及び故障部品２４がそれぞれ全て故障原因ａ，故障部品ｐと一致するかの判定を行っているが、故障原因２３及び故障部品２４がそれぞれ８０％の故障原因ａ及び故障部品ｐであるか、の判定を行っても良い。逆に、重心Ｇ（ａ，ｐ）に近いほうから８０％をカバーするように判断半径Ｒ‘（ａ，ｐ）を決定しても良い。この場合には、ステップＳ５で原因データベース４に格納する判断半径も変更されたＲ’（ａ，ｐ）を用いる。
【００４７】
また、本実施例では保守結果入力手段７から入力されるデータ保守員による詳細な診断結果で特定された故障部品だけを用いたが、他の保守情報を用いても良い。例えば、故障部品の中のさらに詳細な部位であったり、保守員の第一印象（ひどい故障、軽度の故障）だったり、故障が起きた季節、天気、湿度、温度、気圧であったり、設備が据え付けられた状況（しっかり据付、据付が甘い）であったり、曜日などでも良い。
【００４８】
上記した実施例１では、ステップＳ５において、判断規則ａを原因データベース４から削除し、新たな判断規則ａｐ及び新たな判断規則ａｚを原因データベース４に登録している。しかしながら、新たな判断規則ａｐが対象とする故障原因ａｐが判断規則ａが対象とする故障原因ａの下位の故障原因である場合には、判断規則ａを原因データベース４から削除しなく、新たな判断規則ａｐを、判断規則ａの下位の判断規則として原因データベース４に登録してもよい。図５を用いて具体的に説明すると、故障原因「水漏れ、パッキング」を含む新たな判断規則３０１を、故障原因「水漏れ」を含む判断規則３０１内に含まれる下位の判断規則とする。
【符号の説明】
【００４９】
１…故障原因診断装置、２…故障事例入力部、３…原因診断手段、４…原因データベース、５…原データベース更新手段、６…故障事例データベース、７…保守結果入力手段、８…原因表示手段、９…入出力装置、１３…設備。
【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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