(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の機器に設置され、所定の物理量を観測する複数のセンサと、前記センサから送信された物理量を診断するサーバとを備える計算機システムであって、
前記複数の機器は、第１の機器群と、複数の第２の機器群とに分類されており、
前記複数の第２の機器群には、前記物理量の診断方法を示す複数の第２の診断規則が設定され、
前記サーバは、
記憶装置を有し、
前記第１の機器群及び前記複数の第２の機器群について、前記複数の機器の種類、及び、前記センサで観測される物理量の種類をそれぞれ示す属性と、前記各属性の属性値とを含む機器センサ情報を前記記憶装置に保持し、
前記各第２の機器群については更に前記設定された前記複数の第２の診断規則を示す診断情報を前記記憶装置に保持し、
前記属性ごとに類似度係数を算出し、
前記第１の機器群に含まれる機器の各々と前記各第２の機器群に含まれる機器の各々との前記各属性値の間の差に基づいて算出された属性距離に、前記算出した類似度係数を属性ごとに掛けて総和をとることにより、前記第１の機器群に含まれる機器の各々と前記第２の機器群に含まれる機器の各々との間の類似度を、前記機器センサ情報を用いて算出し、
前記第１の機器群に含まれる複数の第１の機器の各々と前記第２の機器群に含まれる複数の第２の機器の各々との間の類似度に基づいて、前記第１の機器群と前記各第２の機器群との間の類似度を算出し、
前記算出された前記第１の機器群と第２の機器群との間の類似度に基づいて、前記診断情報が示す前記複数の第２の機器群に設定された複数の第２の診断規則から、前記第１の機器群に設定される第１の診断規則を抽出することを特徴とする計算機システム。
【請求項２】
請求項１に記載の計算機システムであって、
前記サーバは、
前記複数の第２の機器群を、基準となる機器群とその他の比較する機器群とに分け、前記比較する機器群のセンサで観測する各物理量が示す事象クラスタの体積の総和と、前記基準となる機器群のセンサで観測する各物理量が示す事象クラスタの体積の総和との差が、前記基準となる機器群のセンサで観測する各物理量が示す事象クラスタの体積の総和に占める割合を算出し、
前記算出した割合と、前記機器センサ情報が示す属性値とに基づいて、前記属性ごとに類似度係数を算出することを特徴とする計算機システム。
【請求項３】
請求項２に記載の計算機システムであって、
前記サーバは、
前記第１の機器群から、第１の機器を選択し、
前記複数の第２の機器群から、第２の機器を選択し、
前記第１の機器と第２の機器との類似度が、第１の所定の閾値以下である場合、前記第１の機器群と前記第２の機器群との類似度を算出し、
前記算出された第１の機器群と第２の機器群との類似度が、第２の所定の閾値よりも低い前記第２の機器群を、前記複数の第２の機器群から検索し、
前記検索された第２の機器群に設定された第２の診断規則から、前記第１の機器群に設定される第１の診断規則を抽出することを特徴とする計算機システム。
【請求項４】
請求項２に記載の計算機システムであって、
前記サーバは、
前記第１の機器群において、前記第１の機器に隣接する第３の前記機器を選択し、
前記第２の機器群において、前記第２の機器に隣接する第４の前記機器がある場合、前記第４の機器を選択し、
前記第３の機器と前記第４の機器との類似度を、前記機器センサ情報に基づいて算出し、
前記第１の機器群において前記第３の機器に隣接する第５の前記機器を選択し、
前記第２の機器群において前記第４の機器に隣接する第６の前記機器がある場合、前記第６の機器を選択し、
前記第５の機器と前記第６の機器との類似度を、前記機器センサ情報に基づいて算出し、
前記第１の機器と第２の機器との類似度と、前記第３の機器と第４の機器との類似度と、前記第５の機器と第６の機器との類似度とを加算することによって、前記第１の機器群と前記第２の機器群との類似度を算出することを特徴とする計算機システム。
【請求項５】
請求項２に記載の計算機システムであって、
前記診断規則には、前記観測された物理量に対応する事象に関する情報が含まれ、
前記サーバは、
前記基準となる機器群に対応する前記事象に関する情報に基づいて、ある事象が発生する可能性が高い物理量の範囲の体積を、前記基準となる機器群の前記事象クラスタの体積の総和として算出し、
前記比較する機器群に対応する前記事象に関する情報に基づいて、当該事象が発生する可能性が高い物理量の範囲の体積を、前記比較する機器群の前記事象クラスタの体積の総和として算出することを特徴とする計算機システム。
【請求項６】
請求項１に記載の計算機システムであって、
前記複数の第２の機器群に属する機器は、前記物理量を診断するために、前記物理量を加工する方法が設定され、
前記サーバは、前記算出された前記第１の機器群と各第２の機器群との間の類似度に基づいて、前記複数の第２の機器群に設定された物理量を加工する第２の方法から、前記第１の機器群に設定され物理量を加工する第１の方法を抽出することを特徴とする計算機システム。
【請求項７】
請求項１に記載の計算機システムであって、
前記サーバは、
前記診断規則に含まれる事象に関する情報に基づいて、所定期間に前記センサによって観測された物理量に対応する前記事象を出力し、
前記出力された事象に関する情報を更新する必要があるか否かを示す情報を取得し、
前記出力された事象に関する情報を更新する必要がある場合、前記出力された事象に関する情報を更新することを特徴とする計算機システム。
【請求項８】
請求項７に記載の計算機システムであって、
前記サーバは、
所定の期間において前記センサによって観測された物理量と、前記所定の期間において発生した事象とを取得し、
前記取得した物理量と事象とによって、前記事象に関する情報を更新することを特徴とする計算機システム。
【請求項９】
複数の機器に設置され、所定の物理量を観測する複数のセンサと、前記センサから送信された物理量を診断するサーバによる規則生成方法であって、
前記複数の機器は、第１の機器群と、複数の第２の機器群とに分類されておりを含み、
前記複数の第２の機器群は、前記物理量の診断方法を示す複数の第２の診断規則が設定され、
前記サーバは、
プロセッサ及び記憶装置を有し、
前記第１の機器群及び前記複数の第２の機器群について、前記複数の機器の種類、及び、前記センサで観測される物理量の種類をそれぞれ示す属性と、前記各属性の属性値とを含む機器センサ情報を前記記憶装置に保持し、
前記各第２の機器群については更に前記設定された前記複数の第２の診断規則を示す診断情報を前記記憶装置に保持し、
前記方法は、
前記プロセッサが、前記属性ごとの類似度係数を算出する手順と、
前記プロセッサが、前記第１の機器群に含まれる機器の各々と前記各第２の機器群に含まれる機器の各々との前記各属性値の間の差に基づいて算出された属性距離に、前記算出した類似度係数を属性ごとに掛けて総和をとることにより、前記第１の機器群に含まれる機器の各々と前記第２の機器群に含まれる機器の各々との間の類似度を、前記機器センサ情報を用いて算出する手順と、
前記プロセッサが、前記第１の機器群に含まれる複数の第１の機器の各々と前記第２の機器群に含まれる複数の第２の機器の各々との間の類似度に基づいて、前記第１の機器群と前記各第２の機器群との類似度を算出する手順と、
前記プロセッサが、前記算出された前記第１の機器群と各第２の機器群との間の類似度に基づいて、前記診断情報が示す前記複数の第２の機器群に設定された複数の第２の診断規則から、前記第１の機器群に設定される第１の診断規則を抽出する手順と、を含むことを特徴とする規則生成方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の規則生成方法であって、
前記類似度係数を算出する手順は、
前記プロセッサが、前記複数の第２の機器群を、基準となる機器群とその他の比較する機器群とに分け、前記比較する機器群のセンサで観測する各物理量が示す事象クラスタの体積の総和と、前記基準となる機器群のセンサで観測する各物理量が示す事象クラスタの体積の総和との差が、前記基準となる機器群のセンサで観測する各物理量が示す事象クラスタの体積の総和に占める割合を算出する手順と、
前記プロセッサが、前記算出した割合と、前記機器センサ情報が示す属性値とに基づいて、前記類似度係数を算出する手順を含み、
前記第１の機器群に含まれる機器の各々と前記第２の機器群に含まれる機器の各々との間の類似度を算出する手順は、
前記プロセッサが、前記第１の機器群から、第１の機器を選択する手順と、
前記プロセッサが、前記複数の第２の機器群から、第２の機器を選択する手順と、を含み、
前記第１の機器群と前記各第２の機器群との類似度を算出する手順は、前記第１の機器と第２の機器との類似度が、第１の所定の閾値以下である場合、前記プロセッサが、前記第１の機器群と前記第２の機器群との類似度を算出する手順を含み、
前記第１の診断規則を抽出する手順は、
前記算出された第１の機器群と第２の機器群との類似度が、第２の所定の閾値よりも低い前記第２の機器群を、前記複数の第２の機器群から検索する手順と、
前記検索された第２の機器群に設定された第２の診断規則から、前記第１の機器群に設定される第１の診断規則を抽出する手順と、を含むことを特徴とする規則生成方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の規則生成方法であって、
前記第１の機器群に含まれる機器の各々と前記第２の機器群に含まれる機器の各々との間の類似度を算出する手順は、
前記プロセッサが、前記第１の機器群において、前記第１の機器に隣接する第３の前記機器を選択する手順と、
前記プロセッサが、前記第２の機器群において、前記第２の機器に隣接する第４の前記機器がある場合、前記第４の機器を選択する手順と、
前記プロセッサが、前記第３の機器と前記第４の機器との類似度を、前記機器センサ情報に基づいて算出する手順と、
前記プロセッサが、前記第１の機器群において前記第３の機器に隣接する第５の前記機器を選択する手順と、
前記プロセッサが、前記第２の機器群において前記第４の機器に隣接する第６の前記機器がある場合、前記第６の機器を選択する手順と、
前記プロセッサが、前記第５の機器と前記第６の機器との類似度を、前記機器センサ情報に基づいて算出する手順と、を含み、
前記第１の機器群と前記各第２の機器群との類似度を算出する手順は、前記プロセッサが、前記第１の機器と第２の機器との類似度と、前記第３の機器と第４の機器との類似度と、前記第５の機器と第６の機器との類似度とを加算することによって、前記第１の機器群と前記第２の機器群との類似度を算出する手順を含むことを特徴とする規則生成方法。
【請求項１２】
請求項１０に記載の規則生成方法であって、
前記診断規則には、前記観測された物理量に対応する事象に関する情報が含まれ、
前記類似度係数を算出する手順は、
前記プロセッサが、前記基準となる機器群に対応する前記事象に関する情報に基づいて、ある事象が発生する可能性が高い物理量の範囲の体積を、前記基準となる機器群の前記事象クラスタの体積の総和として算出する手順と、
前記プロセッサが、前記比較する機器群に対応する前記事象に関する情報に基づいて、当該事象が発生する可能性が高い物理量の範囲の体積を、前記比較する機器群の前記事象クラスタの体積の総和として算出する手順と、を含むことを特徴とする規則生成方法。
【請求項１３】
請求項９に記載の規則生成方法であって、
前記複数の第２の機器群は、前記物理量を診断するために、前記物理量を加工する方法が設定され、
前記第１の診断規則を抽出する手順は、
前記プロセッサが、前記算出された前記第１の機器群と各第２の機器群との間の類似度に基づいて、前記複数の第２の機器群に設定された物理量を加工する第２の方法から、前記第１の機器群に設定される物理量を加工する第１の方法を抽出する手順を含むことを特徴とする規則生成方法。
【請求項１４】
請求項９に記載の規則生成方法であって、
前記方法は、
前記プロセッサが、前記診断規則に含まれる事象に関する情報に基づいて、所定期間に前記センサによって観測された物理量に対応する前記事象を出力する手順と、
前記プロセッサが、前記出力された事象に関する情報を更新する必要があるか否かを示す情報を取得する手順と、
前記出力された事象に関する情報を更新する必要がある場合、前記プロセッサが、所定の期間において前記センサによって観測された物理量と、前記所定の期間において発生した事象とを取得する手順と、
前記プロセッサが、前記取得した物理量と事象とによって、前記事象に関する情報を更新する手順とを含むことを特徴とする規則生成方法。
【発明の詳細な説明】
【参照による取り込み】
【０００１】
本出願は、平成２２年（２０１０年）５月１７日に出願された日本特許出願特願２０１０−１１３１７５の優先権を主張し、その内容を参照することにより、本出願に取り込む。
【技術分野】
【０００２】
本発明は、計算機システムに関し、特に、機器等において観測された物理量を診断する計算機システムに関する。
【背景技術】
【０００３】
火力発電所又は原子力発電所などのプラントにおいて、プラントに備わる機器を安全に稼働させるために、機器の異常を速やかに検知し、機器を保守するためのシステムが用いられている。これらのシステムは、機器の異常又は機器が異常に至る予兆を検知するために、各機器にセンサを設置し、センサによって観測された物理量を収集し、収集された物理量を診断することによって、各機器の異常を診断する。【０００４】
このようなシステムにおいて、観測された物理量にどの計算式を用いるかを示すルールがあらかじめ設定されることによって、機器の異常が診断される。そして、このような診断のために設定されるルールは、類似のシステムにおける類似の機器の構成において用いられていた計算式等を適用することによって、生成される場合がある。【０００５】
例えば、特開２００７−０９４５３８号公報には、空港設備の中の灯火に故障が発見された際、故障が発見された際の環境（気温、降水量）、故障が発生した灯火の交換回数、子局数、親局と子局との間の電力線総延長、及び、同一空港及び同一種類回路などの周辺情報と、過去の故障履歴における周辺情報とを比較することによって、類似する周辺情報を持つ故障履歴を抽出し、故障原因を推定する空港灯火保全システムが開示されている。【０００６】
また、国際公開第ＷＯ０３／０５５１４５号パンフレットには、複数の中継器が多段に接続された通信経路において故障が発見された際、その通信経路と類似する接続構造を持つ通信経路の故障履歴を参照することによって故障原因を推定する技術が開示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
機器の異常又は機器が異常に至る予兆を診断する異常予兆診断サービスにおいて、新しい顧客に診断サービスを提供する場合、又は、顧客の機器が変更若しくは追加される場合、異常を診断するためのルールを更新する必要がある。【０００８】
従来、ベクトル量子化クラスタリング（ＶＱＣ)を用いた異常予兆診断は、観測された複数の物理量、すなわち、観測値を、統計的手法によって解析することによって、診断を行うことが可能であるため、前述した従来技術のように故障原因を分析せずに異常を診断することができる。【０００９】
しかしＶＱＣを用いた異常予兆診断は、多数の無関係な観測値を用いて診断を行った場合、いわゆる「次元の呪い」の問題が発生し、異常検知精度が悪化する。すなわち、観測値が増加することによって、異常な事象を示すための定量的なパラメータが増える。パラメータが増えることによって、異常な事象のパターンが指数関数的に増加し、異常を特定することが困難となる。【００１０】
そのためＶＱＣを用いた異常予兆診断は、診断に必要となる観測値を選択することが必要であるが、従来、管理者などのユーザが試行錯誤又は過去の経験によって、観測値を選択している。そして、この観測値の選択には、多くの工数が必要であった。例えば、火力発電所２０，０００個のセンサに、ルールを作成し、どの観測値を観測するのかを設定するのは多数の工数が必要である。【００１１】
さらにＶＱＣは、診断に必要となる学習データ（コードブック）を必要とするが、従来、機器構成が異なる場合、再学習をして、コードブックを新規に生成する必要があり、全ての異常な事象が情報として蓄積されるまで使用できないという課題がある。【００１２】
本発明は、保守システムにおけるＶＱＣによる診断のためのルール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】
【００１３】
本発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、複数の機器に設置され、所定の物理量を観測する複数のセンサと、前記センサから送信された物理量を診断するサーバとを備える計算機システムであって、前記複数の機器は、第１の機器群と、複数の第２の機器群とに分類されており、前記複数の第２の機器群には、前記物理量の診断方法を示す複数の第２の診断規則が設定され、前記サーバは、記憶装置を有し、前記第１の機器群及び前記複数の第２の機器群について、前記複数の機器の種類、及び、前記センサで観測される物理量の種類をそれぞれ示す属性と、前記各属性の属性値とを含む機器センサ情報を前記記憶装置に保持し、前記各第２の機器群については更に前記設定された前記複数の第２の診断規則を示す診断情報を前記記憶装置に保持し、前記属性ごとの類似度係数を算出し、前記第１の機器群に含まれる機器の各々と前記各第２の機器群に含まれる機器の各々との前記各属性値の間の差に基づいて算出された属性距離に、前記算出した類似度係数を属性ごとに掛けて総和をとることにより、前記第１の機器群に含まれる機器の各々と前記第２の機器群に含まれる機器の各々との間の類似度を、前記機器センサ情報を用いて算出し、前記第１の機器群に含まれる複数の第１の機器の各々と前記第２の機器群に含まれる複数の第２の機器の各々との間の類似度に基づいて、前記第１の機器群と前記各第２の機器群との間の類似度を算出し、前記算出された前記第１の機器群と第２の機器群との間の類似度に基づいて、前記診断情報が示す前記複数の第２の機器群に設定された複数の第２の診断規則から、前記第１の機器群に設定される第１の診断規則を抽出する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の代表的な実施形態によると、新たな機器に診断規則を設定するための工数を削減できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施形態のシステムを示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態の診断サーバのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態の診断サーバの機能を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施形態の診断サーバによる処理を示すブロック図である。
【図５】本発明の第１の実施形態の診断実行部による診断処理を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施形態の新たな機器に機器クラスタを適用する例を示す説明図である。
【図７】本発明の第１の実施形態の機器グラフの構造を示す説明図である。
【図８】本発明の第１の実施形態の機器情報及びセンサ情報のデータ構造を示す説明図である。
【図９】本発明の第１の実施形態の機器情報及びセンサ情報の具体例を示す説明図である。
【図１０】本発明の第１の実施形態のセンサ選択部及びセンサ選択規則の構成を示す説明図である。
【図１１Ａ】本発明の第１の実施形態の観測値加工規則を示す説明図である。
【図１１Ｂ】本発明の第１の実施形態の観測値加工部による処理の例を示す説明図である。
【図１２】本発明の第１の実施形態の観測値加工部による周波数分析を示すフローチャートである。
【図１３Ａ】本発明の第１の実施形態の事象の分布の例を示す説明図である。
【図１３Ｂ】本発明の第１の実施形態の事象クラスタと特徴ベクトルとの関係を示す説明図である。
【図１３Ｃ】本発明の第１の実施形態の信頼度を算出するための関数を示す説明図である。
【図１４】本発明の第１の実施形態の診断部よるＶＱＣのための入出力データを示す説明図である。
【図１５】本発明の第１の実施形態の診断部によるＶＱＣを示すフローチャートである。
【図１６】本発明の第１の実施形態の機器クラスタを生成する処理の概要を示すフローチャートである。
【図１７】本発明の第１の実施形態の機器クラスタを生成する処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１８Ａ】本発明の第１の実施形態の類似機器グラフを取得するための具体的な例を示す説明図である。
【図１８Ｂ】本発明の第１の実施形態のセンサ選択規則の生成を示す説明図である。
【図１９】本発明の第１の実施形態の類似機器グラフを取得する手順を示すフローチャートである。
【図２０】本発明の第１の実施形態の機器グラフの類似度を算出する手段を示すフローチャートである。
【図２１】本発明の第１の実施形態のノードの類似度を算出する手順を示すフローチャートである。
【図２２】本発明の第１の実施形態の属性距離を算出する具体的な例を示す説明図である。
【図２３】本発明の第１の実施形態の類似度係数を算出する手順を示すフローチャートである。
【図２４Ａ】本発明の第１の実施形態の機器クラスタの距離の例を示す説明図である。
【図２４Ｂ】本発明の第１の実施形態の事象クラスタの距離の例を示す説明図である。
【図２５】本発明の第２の実施形態の新たなプラントに機器クラスタを適用する例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態のシステムを示すブロック図である。
【００１７】
本発明の実施形態のシステムは、センサ１０４、収集サーバ１０５、ネットワーク１０６及び診断サーバ１０７を備える。
【００１８】
センサ１０４は、プラント１０１内に設けられた機器１０２及び配管１０３に各々配置され、機器１０２及び配管１０３において発生する振動、熱、又は回転数などの観測値を観測する。プラント１０１は、発電所又は工場などである。機器１０２及び配管１０３はプラント１０１に備わる。機器１０２は、モータ又はポンプなどであり、配管１０３は、機器１０２同士を接続するパイプ又はケーブルなどである。収集サーバ１０５は、センサによって観測された観測値を収集する。そして、収集サーバ１０５は、ネットワーク１０６を介して診断サーバ１０７に、観測された観測値を送信する。
【００１９】
なお、本実施形態においては、発電所などをプラント１０１とするが、センサ１０４によって観測値を観測し、観測された観測値を収集するシステムであれば、どのようなプラントを対象とするシステムであってもよい。
【００２０】
ネットワーク１０６は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、又は、インターネットのいずれのネットワークでもよい。診断サーバ１０７は、収集サーバ１０５から送信された観測値を解析し、異常を予兆する現象が発生しているか否かを診断する。また診断サーバ１０７は、ネットワーク１０６を介してユーザ端末１０８に、診断結果を送信する。ユーザ端末１０８は、ユーザが診断結果を閲覧できるように、診断結果を表示する。
【００２１】
図２は、本発明の第１の実施形態の診断サーバ１０７のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００２２】
診断サーバ１０７は、メモリ２０１、補助記憶装置２０２、ＣＰＵ２０３、ネットワークアダプタ２０４、ＡＣアダプタ２０５、ディスプレイ２０６、及び、キーボード２０７を備える。ＣＰＵ２０３は、プログラムを実行する際に、メモリ２０１にプログラムを展開し、また、メモリ２０１を一時記憶領域として用いる。補助記憶装置２０２には、ＣＰＵ２０３によって実行されるプログラム、及び、データなどが格納される不揮発性記憶装置（例えば、磁気ディスクドライブ）であり。ＣＰＵ２０３は、プログラムを実行することによって、センサ１０４によって観測された観測値を解析し、異常を予兆する現象が発生しているか否かを診断する。
【００２３】
ネットワークアダプタ２０４は、ネットワーク１０６を介して収集サーバ１０５から送信される観測値を受信し、また、ＣＰＵ２０３において診断された結果をネットワーク１０６を介してユーザ端末１０８に送信するためのネットワークインターフェースである。ＡＣアダプタ２０５は、診断サーバ１０７に電力を供給するための電源供給装置である。
【００２４】
ディスプレイ２０６は、診断サーバ１０７における診断結果を管理者が閲覧できるように表示するための出力装置であり、キーボード２０７は、診断のために要するパラメータなどを、管理者によって入力させるための入力装置である。
【００２５】
図３は、本発明の第１の実施形態の診断サーバ１０７の機能を示すブロック図である。
【００２６】
診断サーバ１０７は、センサ入力部４０１、結果出力部４０２、診断実行部４０３、診断規則生成部４１１、及び、ＲＤＢ３０６を有する。
【００２７】
センサ入力部４０１は、収集サーバ１０５から送信される観測値を受信し、受信した観測値を診断実行部４０３に送る。結果出力部４０２は、診断実行部４０３によって診断された結果を、ユーザ端末１０８に送信する。
【００２８】
診断実行部４０３は、センサ選択部４０４、観測値加工部４０５、診断部４０６、及び、加工関数３０１を有する。診断実行部４０３は、送信された観測値に基づいて、異常を予兆する現象が発生しているか否かを診断する。
【００２９】
センサ選択部４０４は、送信された観測値を解析し、診断のためにどのセンサの観測値を用いるかを選択するプログラムである。観測値加工部４０５は、フーリエ変換などの関数を用いて観測値を加工し、加工された観測値のうち、診断のためにどの観測値を用いるかを選択するプログラムである。診断部４０６は、後述するＶＱＣなどの方法によって、観測値を診断するプログラムである。加工関数３０１は、観測値加工部４０５において用いられる関数であり、観測値加工部４０５のサブルーチンである。
【００３０】
診断規則生成部４１１は、選択規則作成部４１２、加工規則作成部４１３、診断規則作成部４１４、類似グラフ検索部３０２、類似ノード検索部３０３、学習部３０４、及び、再学習部３０５を備える。診断実行部４０３の各プログラムは、診断規則生成部４１１によって作成又は更新された規則によって、観測値を診断する。
【００３１】
選択規則作成部４１２は、センサ選択部４０４において用いられる選択規則を作成するプログラムである。類似グラフ検索部３０２及び類似ノード検索部３０３は、選択規則作成部４１２のサブルーチンである。加工規則作成部４１３は、観測値加工部４０５において用いられる観測値を加工するための規則を作成するプログラムである。診断規則作成部４１４は、診断部４０６において用いられる診断規則を作成するプログラムである。学習部３０４及び再学習部３０５は、診断規則作成部４１４のサブルーチンである。
【００３２】
ＲＤＢ３０６には、機器情報７０２、センサ情報７０３、スキーマ情報８１０、時系列データ７０４、及び、機器クラスタ４０７が格納される。ＲＤＢ３０６は、メモリ２０１によって実装されたリレーショナルＤＢ（Ｄａｔａ  Ｂａｓｅ）でもよいし、ファイルシステムでもよい。
【００３３】
機器情報７０２は、システム内にどのような機器１０２及び配管１０３があり、どのように機器１０２又は配管１０３が接続されるかを示す情報である。機器情報７０２は、あらかじめ管理者等によってＲＤＢ３０６に格納されている。
【００３４】
具体的には、機器１０２又は配管１０３を一意に示す識別子、機器１０２又は配管１０３の名称（例えば、ポンプ）、機器１０２又は配管１０３の動作の種類（例えば、回転）、機器１０２又は配管１０３の設置年月日、及び、接続される機器１０２又は配管１０３を示す識別子などが、機器情報７０２に格納される。機器情報７０２は、数字又は文字列によって示される。
【００３５】
センサ情報７０３は、システム内の各センサがどのような仕様であるかを示す情報である。センサ情報７０３は、あらかじめ管理者等によってＲＤＢ３０６に格納されている。
【００３６】
具体的には、接続される機器１０２又は配管１０３の識別子又は名称、観測対象（例えば、回転数、温度など）、観測値の単位（例えば、ｒｐｍ、℃など）、及び、観測周期（例えば、５分毎）を示す属性情報などが、センサ情報７０３に格納される。センサ情報７０３は、数字又は文字列によって示される。
【００３７】
スキーマ情報８１０は、機器情報７０２及びセンサ情報７０３にどのような情報が格納されているかを示す情報である。具体的には、機器情報７０２を示すスキーマ情報８１０には、機器１０２又は配管１０３を一意に示す識別子、機器１０２又は配管１０３の名称、機器１０２又は配管１０３の動作の種類、機器１０２又は配管１０３の設置年月日、及び、接続される機器１０２又は配管１０３を示す識別子が含まれることを示す情報などが、格納される。
【００３８】
また、センサ情報７０３を示すスキーマ情報８１０には、センサ情報７０３を示す識別子、接続される機器１０２又は配管１０３の識別子又は名称、観測対象（例えば、回転数、温度など）、観測値の単位（例えば、ｒｐｍ、℃など）、及び、観測周期（例えば、５分毎）などが含まれることを示す情報が、格納される。
【００３９】
時系列データ７０４には、センサ１０４によって観測された観測値が、時系列の順に格納される。具体的には、観測された時刻、観測されたセンサ１０４を示す識別子、観測値などが時系列データ７０４に格納される。
【００４０】
機器クラスタ４０７には、機器グラフ５０２、センサ選択規則４０８、観測値加工規則４０９、加工パラメータ１１０３、及び、コードブック４１０が格納される。機器クラスタ４０７は、機器１０２又は配管１０３のうち、まとめて診断されるべき機器１０２又は配管１０３の組み合わせについての情報である。一つの機器クラスタには、少なくとも一つの機器１０２又は配管１０３が含まれればよい。
【００４１】
機器グラフ５０２には、機器１０２又は配管１０３の各々を一意に示す識別子と、機器１０２又は配管１０３がどれくらいの距離にどのように配置されるかといった情報とが格納される。例えば、ポンプと配管とは接続されているといった情報、又は、タービンと配管とは３０ｃｍ離れて配置されるといった情報などが機器グラフ５０２に格納される。
【００４２】
センサ選択規則４０８には、機器グラフ５０２に示される機器１０２又は配管１０３に接続されるセンサ１０４のうち、どのセンサ１０４による観測値を用いるかを示す情報が格納される。
【００４３】
観測値加工規則４０９には、機器グラフ５０２に示される機器１０２又は配管１０３において観測された観測値を、どのように加工するかを示す情報が格納される。また、加工パラメータ１１０３は、観測値加工規則４０９が関数である場合において、関数に用いられるパラメータである。
【００４４】
コードブック４１０には、診断するためのパラメータが格納される。すなわち、どのような観測値が、どのような数値になればどの事象を示すかを診断するための診断規則となるパラメータが格納される。
【００４５】
図４は、本発明の第１の実施形態の診断サーバ１０７による処理を示すブロック図である。
【００４６】
センサ選択部４０４は、センサ入力部４０１を介して収集サーバ１０５から観測値を受信すると、診断のためにどのセンサの観測値を用いるかを選択する。また、センサを選択するために、選択規則作成部４１２によって作成されたセンサ選択規則４０８を参照する。
【００４７】
観測値加工部４０５は、センサ選択部４０４によって選択されたセンサの観測値を受信すると、受信した観測値を加工し、加工された観測値のうち、診断のためにどの観測値を用いるかを選択する。また、観測値を加工するために、加工規則作成部４１３によって作成された観測値加工規則４０９を参照する。
【００４８】
診断部４０６は、観測値加工部４０５によって加工された観測値を受信すると、受信した観測値を診断する。また、観測値を診断するために、診断規則作成部４１４によって作成されたコードブック４１０を参照する。
【００４９】
図５は、本発明の第１の実施形態の診断実行部４０３による診断処理を示すフローチャートである。
【００５０】
図５に示す機器クラスタ４０７は、機器クラスタＩＤ５０１、機器グラフ５０２、センサ選択規則４０８、観測値加工規則４０９、及び、コードブック４１０を含む。機器クラスタＩＤ５０１は、機器クラスタ４０７を一意に示す識別子である。
【００５１】
診断実行部４０３は、収集サーバ１０５から送信される観測値が、機器クラスタ４０７ごとに一定量蓄積された場合、図５に示すフローチャートを実行する。すなわち、診断実行部４０３は、収集サーバ１０５から送信される観測値が、機器クラスタ４０７ごとに一定量蓄積された場合、観測値が蓄積した機器クラスタ４０７を選択する（ステップ５１１）。そして、機器クラスタ４０７を選択された観測値を、センサ選択部４０４に送る。
【００５２】
センサ選択部４０４は、ステップ５１１において選択された機器クラスタ４０７に含まれるセンサ選択規則４０８を参照することによって、どのセンサの観測値を用いるかを選択する（ステップ５１２）。そして、選択されたセンサの観測値を観測値加工部４０５に送る。
【００５３】
観測値加工部４０５は、ステップ５１１において選択された機器クラスタ４０７に含まれる観測値加工規則４０９を参照することによって、ステップ５１２において選択された観測値を加工する（ステップ５１３）。そして、加工された観測値を診断部４０６に送る。
【００５４】
診断部４０６は、ステップ５１１において選択された機器クラスタ４０７に含まれるコードブック４１０を参照することによって、ステップ５１３において加工された観測値を診断する（ステップ５１４）。観測値加工部４０５によって加工された観測値は複数個あり、それぞれが別の現象を示す。このため、複数個ある観測値は特徴ベクトルによって示される。診断部４０６は、ステップ５１４において、特徴ベクトルによって示される観測値をスカラー値へ変換する。
【００５５】
診断部４０６は、ステップ５１４においてスカラー値に変換された観測値と、あらかじめ定められた閾値とを比較し（ステップ５１５）、その結果、観測値が異常を示す値である場合、すなわち異常の予兆を検知した場合、警報を発行する（ステップ５１６）。診断部４０６は、ディスプレイ２０６に警報を表示させることによって、警報を発行してもよいし、ユーザ端末１０８に警報を意味するメッセージを送信することによって、警報を発行してもよい。また、警報以外にも、異常の予兆があった旨をＲＤＢ３０６に保持するなどをしてもよい。
【００５６】
ステップ５１５において、観測値が異常を示す値ではない場合、または、ステップ５１６において警報を発行した後、診断実行部４０３は、収集サーバ１０５から送信される観測値が、機器クラスタ４０７ごとに一定量蓄積されたか否かを判定することによって、すべての機器クラスタ４０７について診断が終了したか否かを判定する（ステップ５１７）。終了していない場合、診断実行部４０３はステップ５１１に戻る。診断が終了した場合、診断実行部４０３は処理を終了し、観測値が蓄積するまで待機する。
【００５７】
図６は、本発明の第１の実施形態の新たな機器１０２に機器クラスタ４０７を適用する例を示す説明図である。
【００５８】
図６は、一つのプラント１０１に備わる機器１０２又は配管１０３の接続関係を示す。
【００５９】
図６には、機器１０２及び配管１０３が示されており（ｍ１〜ｍ１２）、各機器１０２及び配管１０３は木構造によって接続される。なお、図６に示す例には機器１０２のみを記載するが、接続関係に配管１０３が含まれてもよい。また、図６に示す機器１０２の接続関係は、プラント１０１に備わる機器１０２の接続関係であるが、プラント１０１内の特定の部署の中の接続関係でもよい。
【００６０】
前述の通り、観測された観測値をまとめて診断されるべき機器１０２の接続関係が機器グラフ５０２によって示され、機器グラフ５０２に、機器クラスタ４０７が割り当てられる。図６に示す機器クラスタ４０７は、機器及び配管ｍ１〜ｍ３に割り当てられる機器クラスタ４０７Ａ、機器及び配管ｍ４〜ｍ６に割り当てられる機器クラスタ４０７Ｂ、及び、機器及び配管ｍ７〜ｍ９に割り当てられる機器クラスタ４０７Ｃを含む。
【００６１】
ここで、プラント１０１に新たな機器１０２が備わる施設が追加された場合を示す。本実施形態の診断規則生成部４１１は、新規追加された複数の機器１０２のうち、既存の機器グラフ５０２と類似した機器グラフ５０２を検索し、検索された機器グラフ５０２が格納される機器クラスタ４０７を新たな機器１０２に適用することによって、追加された施設の機器クラスタ４０７を生成する。
【００６２】
図６に示す例において、機器及び配管ｍ１０〜ｍ１２を含む機器グラフ５０２と、機器及び配管ｍ４〜ｍ６を含む機器グラフ５０２とが類似している場合、機器及び配管ｍ４〜ｍ６を含む機器クラスタ４０７Ｂを、機器及び配管ｍ１０〜ｍ１２に適用することによって、機器及び配管ｍ１０〜ｍ１２の機器クラスタ４０７Ｄが生成される。
【００６３】
図７は、本発明の第１の実施形態の機器グラフ５０２の構造を示す説明図である。
【００６４】
機器グラフ５０２は０又は一つ以上の機器情報７０２を含み、機器情報７０２は機器グラフ５０２に集約される。また機器情報７０２は、０又は一つ以上の機器情報７０２が他の機器情報７０２に含まれる場合がある。例えば、パイプ（配管１０３）がポンプ（機器１０２）に接続されている場合、パイプの機器情報７０２はポンプの機器情報７０２に含まれる。
【００６５】
なお、機器情報７０２の数が０である場合、機器グラフ５０２に含まれる機器１０２が存在しないため、機器クラスタ４０７も存在しない。
【００６６】
機器情報７０２は一つ以上のセンサ情報７０３を含み、センサ情報７０３は機器情報７０２に集約される。センサ情報７０３は、機器情報７０２に接続されるセンサ１０４を示す。またセンサ情報７０３は０又は一つ以上の時系列データ７０４を含み、時系列データ７０４はセンサ情報７０３に集約される。時系列データ７０４は、センサ情報７０３のセンサ１０４によって観測された観測値を含む。
【００６７】
図８は、本発明の第１の実施形態の機器情報７０２及びセンサ情報７０３のデータ構造を示す説明図である。
【００６８】
機器情報７０２及びセンサ情報７０３は、ともにインスタンス情報８０１に示すデータ構造を含む。インスタンス情報８０１は、ＩＤ８０２、スキーマＩＤ８０３、属性８０４、及び、関係８０７を含む。ＩＤ８０２は、機器１０２若しくは配管１０３、又は、センサ１０４を一意に示す識別子である。以下において、機器１０２又は配管１０３に対応するＩＤ８０２を、機器ＩＤ８０２と表記し、センサ１０４に対応するＩＤ８０２を、センサＩＤ８０２と表記する。スキーマＩＤ８０３は、適用するスキーマ情報８１０を一意に示す識別子である。
【００６９】
属性８０４は、属性名８０５及び属性値８０６を含む。属性名８０５は、機器情報７０２又はセンサ情報７０３の属性を示し、例えば、機器１０２又は配管１０３の名称、動作の種類、及び、設置年月日などを含む。属性値８０６は、属性名８０５に対応する値を示し、例えば、ポンプ、回転、２０１０年１月１日などを含む。
【００７０】
関係８０７は、関係名８０８及び関係ＩＤ８０９を含む。関係名８０８は、関係ＩＤ８０９が示す機器１０２若しくは配管１０３又はセンサ１０４と、ＩＤ８０２が示す機器１０２若しくは配管１０３又はセンサ１０４との関係を示し、例えば、「接続」又は「包含」などを示す。関係ＩＤは、関係する他の機器１０２若しくは配管１０３の識別子、又は、接続されるセンサ１０４の識別子を示す。
【００７１】
インスタンス情報８０１には、０又は一つ以上の属性８０４が含まれる。また、インスタンス情報８０１には、０又は一つ以上の関係８０７が含まれる。さらに、関係８０７には、０又は一つ以上の関係ＩＤ８０９が含まれる。
【００７２】
時系列データ７０４は、ＩＤ８０２、時刻８１９、及び、観測値８２０を含む。時系列データ７０４は、０又は一つ以上が存在する。ＩＤ８０２は、８０１に含まれるＩＤ８０２に集約される。時刻８１９は、観測値８２０が観測された時刻を示す。観測値８２０は、機器１０２又は配管１０３において観測された観測値を示す。なお時系列データ７０４は、センサ情報７０３に関連する。
【００７３】
スキーマ情報８１０は、スキーマＩＤ８０３、０又は一つ以上の属性スキーマ８１２、及び、０又は一つ以上の関係スキーマ８１６を含む。スキーマＩＤ８０３は、８０１に含まれるＩＤ８０２に集約される。
【００７４】
属性スキーマ８１２は、属性名８１３、データ型８１４、及び、類似度係数８１５を含む。属性名８１３は、属性名８０５と同じであり、機器１０２又は配管１０３の名称、動作の種類、及び、設置年月日などが含まれる。データ型８１４は、属性名８１３に示された属性のデータ型を示す。例えば、属性名８１３が機器１０２又は配管１０３の名称である場合、データ型８１４は文字列を示し、属性名８１３が設置年月日である場合、データ型８１４はｄａｔｅ型を示す。
【００７５】
なお属性名８１３には、前述の例以外にも、設置位置、製造メーカー名、平均的な性能、キャリブレーション（すなわち、校正）の要否、又は、キャリブレーションが必要な場合のキャリブレーション周期などの属性が含まれてもよい。
【００７６】
類似度係数８１５は、機器１０２ごと、配管１０３ごと、又は、センサ１０４ごと各々の類似度を評価するための係数を示す。類似度係数８１５に関する詳細は、後述する。
【００７７】
関係スキーマ８１６には、関係名８１７及び０又は一つ以上のスキーマＩＤ８１８が含まれる。関係名８１７は、関係名８０８と同じであり、他の機器１０２、配管１０３、又はセンサ１０４とどのような関係にあるかを示す。また、スキーマＩＤ８１８は、スキーマＩＤ８０３に対応する機器１０２、配管１０３、又はセンサ１０４が接続されうる機器１０２、配管１０３、又はセンサ１０４のスキーマ情報８１０の識別子を示す。
【００７８】
例えば、スキーマＩＤ８０３がモータについてのスキーマ情報８１０の識別子を示す場合、スキーマＩＤ８１８は、ケーブルについてのスキーマ情報８１０の識別子を示し、関係名８１７は、接続されることを示す「接続」の文字列が含まれる。また例えば、スキーマＩＤ８０３がタービンについてのスキーマ情報８１０についての識別子を示す場合、スキーマＩＤ８１８は、パイプについてのスキーマ情報８１０の識別子を示し、関係名８１７は、一定距離離れて配置されることを示す「１０ｃｍ離れて配置」の文字列が含まれる。
【００７９】
また、関係スキーマ８１６には、他のスキーマ情報８１０を示すスキーマＩＤ８１８が含まれ、前述の例では、特定のパイプのスキーマＩＤ８１８を含む。
【００８０】
なお、機器情報７０２とセンサ情報７０３とは、あらかじめ管理者によって診断サーバ１０７に格納される。
【００８１】
図９は、本発明の第１の実施形態の機器情報７０２及びセンサ情報７０３の具体例を示す説明図である。
【００８２】
図９に示す機器１０２は、ポンプ＃１（１０２−１）、モータ＃２（１０２−２）及びポンプ＃４（１０２−３）であり、配管１０３は、配管＃３（１０３−１）であり、センサ１０４は、センサ＃５（１０４−１）、センサ＃６（１０４−２）、センサ＃７（１０４−３）及びセンサ＃８（１０４−４）である。
【００８３】
ポンプ＃１（１０２−１）と、配管＃３（１０３−１）とは接続され、ポンプ＃１（１０２−１）とモータ＃２（１０２−２）とは、接続される。また、配管＃３（１０３−１）とポンプ＃４（１０２−３）とは接続される。
【００８４】
ポンプ＃１（１０２−１）には、センサ＃６（１０４−２）が接続され、モータ＃２（１０２−２）には、センサ＃５（１０４−１）が接続される。また、配管＃３（１０３−１）には、センサ＃７（１０４−３）が接続され、ポンプ＃４（１０２−３）には、センサ＃８（１０４−４）が接続される。
【００８５】
ポンプ＃１（１０２−１）に対応する機器情報７０２は、機器情報７０２−１である。図９に示す機器１０２は、各々の機器情報７０２に対応する。
【００８６】
センサ＃８（１０４−４）に対応するセンサ情報７０３は、センサ情報７０３−４である。図９に示す配管１０３は、各々のセンサ情報７０３に対応する。また、センサ＃８（１０４−４）は、時系列データ７０４−４に対応する。時系列データ７０４−４のＩＤ８０２は、センサ情報７０３−４に示されるＩＤ８０２と同じである。前述の通り、配管１０３には、センサ情報７０３と時系列データ７０４とが対応する。
【００８７】
なお図９に示す機器情報７０２−１及びセンサ情報７０３−４において、関係８０７は図示されない。
【００８８】
ポンプ＃１（１０２−１）とポンプ＃４（１０２−３）とは、同じＡ型ポンプのスキーマ情報８１０を示すスキーマ情報８１０−１に対応する。すなわち、ポンプ＃１（１０２−１）の機器情報７０２−１のスキーマＩＤ８０３と、ポンプ＃４（１０２−３）の機器情報７０２のスキーマＩＤ８０３とは、ともにスキーマ情報８１０−１を示す。
【００８９】
また、センサ＃５（１０４−１）とセンサ＃７（１０４−３）とは、ともにモータ及び配管の振動を観測するためのセンサ１０４であり、振動センサのスキーマ情報８１０であるスキーマ情報８１０−２に対応する。さらに、センサ＃６（１０４−２）とセンサ＃８（１０４−４）とは、ともにポンプの圧力を観測するためのセンサ１０４であり、圧力センサのスキーマ情報８１０であるスキーマ情報８１０−３に対応する。
【００９０】
図１０は、本発明の第１の実施形態のセンサ選択部４０４及びセンサ選択規則４０８の構成を示す説明図である。図１０に示す構成は、図５のステップ５１１及びステップ５１２に対応する。
【００９１】
複数のセンサ１０４によって観測された観測値は、センサ入力部４０１を介してセンサ選択部４０４に送信される。センサ１０４は、送信する観測値を観測イベント１００１に含め、観測イベント１００１をセンサ選択部４０４に送信することによって、観測値を送信する。ここで、各センサ１０４にはあらかじめ、それぞれｓ１〜ｓ６のセンサＩＤ８０２が割り当てられる。
【００９２】
観測イベント１００１は、観測値が観測された時刻８１９、センサＩＤ８０２、観測値８２０を含む。観測イベント１００１は、時系列データ７０４に対応する。機器クラスタ４０７は、前述のとおりセンサ選択規則４０８を含む。なお、観測イベント１００１は、時系列データ７０４と同じデータを持ち、診断サーバ１０７は、ＲＤＢ３０６に観測イベント１００１を格納する際、観測イベント１００１を時系列データ７０４として格納する。
【００９３】
センサ選択部４０４は、センサ１０４から送信された観測イベント１００１を機器クラスタ４０７に従って振分けるための振分けマップ１００５を保持する。振分けマップ１００５は、センサＩＤ８０２と機器クラスタＩＤ５０１とを対応づけるマップである。振分けマップ１００５は、例えば、センサＩＤ８０２をキーとし、複数個の機器クラスタＩＤ５０１を値として保有するキーバリュー構造を持ち、かつ、ハッシュマップ構造を持つデータベースでもよい。
【００９４】
センサ選択規則４０８は、入力ＩＤ１００６及びセンサＩＤ８０２を含み、センサＩＤ８０２に入力ＩＤ１００６を割り当てる。入力ＩＤ１００６は、観測値加工部４０５において観測値８２０が加工される際に、加工するために関数に入力する観測値８２０を選択するため、センサＩＤ８０２に割り当てられる識別子である。センサ選択部４０４は、センサ選択規則４０８によって、どのセンサ１０４の観測値８２０をどの関数の入力値にするかを選択することができる。
【００９５】
センサ１０４から送信された観測イベント１００１は、センサ選択部４０４によって、センサＩＤ８０２毎に機器クラスタ４０７に振分けられる。そして、センサ選択部４０４は、機器クラスタ４０７に含まれるセンサ選択規則４０８に従って、センサＩＤ８０２が示すセンサ１０４によって送信された観測イベント１００１に、入力ＩＤ１００６を割り当てる。
【００９６】
ここで、一つのセンサＩＤ８０２が、複数の機器クラスタＩＤ５０１に振分けられる場合がある。例えば振分けマップ１００５において、センサＩＤ８０２が「ｓ１」、「ｓ２」、「ｓ３」である観測イベント１００１は、機器クラスタＩＤ５０１が「ｒ１」である機器クラスタ４０７に振分けられる。
【００９７】
また、センサＩＤ８０２が「ｓ３」、「ｓ４」、「ｓ５」である観測イベント１００１は、機器クラスタＩＤ５０１が「ｒ２」である機器クラスタ４０７に振分けられる。このため、センサＩＤ８０２がｓ３の観測イベント１００１は、機器クラスタＩＤ５０１がｒ１及びｒ２である機器クラスタ４０７に振分けられる。この場合、センサ選択部４０４は、観測イベント１００１を二つに複製し、複製された観測イベント１００１の各々に入力ＩＤ１００６を割り当てる。
【００９８】
図１１Ａは、本発明の第１の実施形態の観測値加工規則４０９を示す説明図である。
【００９９】
観測値加工規則４０９は、要素ＩＤ１１０２、入力ＩＤ１００６、加工関数３０１及び加工パラメータ１１０３を含む。観測値加工規則４０９は、前述のとおり、機器クラスタ４０７ごとに存在する。
【０１００】
要素ＩＤ１１０２は、特徴ベクトル１１０１に含まれる要素を識別する識別子である。入力ＩＤ１００６は、センサ選択部４０４によって観測イベント１００１に割り当てられた識別子である。以下において要素ＩＤ１１０２に含まれる要素を要素ｖ１、要素ｖ２、・・・、要素ｖｎと表記する。
【０１０１】
加工関数３０１は、観測イベント１００１のうちの観測値８２０を加工するための関数である。図１１Ａに示す加工関数３０１は、文字列によって示されるが、加工関数３０１には、計算式が含まれてもよいし、計算式を読み出すパラメータが含まれてもよい。加工パラメータ１１０３は、加工関数３０１によって示される関数に入力するパラメータである。
【０１０２】
要素ＩＤ１１０２には、複数の入力ＩＤ１００６が割り当てられる場合がある。これは、加工関数３０１に示される関数に、複数のセンサ１０４によって観測された観測値８２０を入力するためである。
【０１０３】
図１１Ｂは、本発明の第１の実施形態の観測値加工部４０５による処理の例を示す説明図である。図１１Ｂに示す処理は、図５のステップ５１３に対応する。
【０１０４】
図１１Ｂに示す例では、時間軸上の丸が観測イベント１００１を示し、時間軸で蓄積される観測イベント１００１を示す。図１１Ｂに示す時間軸は、右に行くほど新しい。また、時系列によって蓄積された観測イベント１００１を入力データ１１０４と総称する。
【０１０５】
特徴ベクトル１１０１のうち要素ｖ１は、観測値加工規則４０９において、入力ＩＤ１００６がｉ１を示し、加工関数３０１が「なし」を示す。このため観測値加工部４０５は、入力ＩＤ１００６がｉ１である観測イベント１００１の観測値８２０を加工せずに、そのまま要素ｖ１に観測値８２０を格納する。
【０１０６】
特徴ベクトル１１０１のうち要素ｖ２は、観測値加工規則４０９において、入力ＩＤ１００６がｉ２を示し、加工関数３０１が「移動平均」を示し、加工パラメータ１１０３が「５秒」を示す。このため、観測値加工部４０５は、ｉ２に対応するセンサ１０４によって５秒間に観測された観測値８２０に基づいて、５秒間の観測値８２０の平均値、すなわち移動平均を算出する。そして観測値加工部４０５は、算出された移動平均を要素ｖ２に格納する。
【０１０７】
なお、加工パラメータ１１０３が「５秒」を示す場合、算出のために用いる観測値８２０は、５秒間に観測値加工部４０５によって受信された観測イベント１００１の観測値８２０でもよい。このため、加工パラメータ１１０３が「５秒」を示しても、観測イベント１００１が五つであるとは限らない。
【０１０８】
特徴ベクトル１１０１のうち要素ｖ３は、観測値加工規則４０９において、入力ＩＤ１００６がｉ３及びｉ４を示し、加工関数３０１が「平均」を示す。このため観測値加工部４０５は、ｉ３に対応するセンサ１０４とｉ４に対応するセンサ１０４とによって観測された観測値８２０の平均値、すなわち、同時刻のセンサ１０４による観測値８２０の平均を算出する。そして観測値加工部４０５は、要素ｖ３に算出された平均を格納する。
【０１０９】
特徴ベクトル１１０１のうち要素ｖ４は、観測値加工規則４０９において、入力ＩＤ１００６がｉ５を示し、加工関数３０１が「周波数分析」を示し、加工パラメータ１１０３が「５秒ＦＦＴ，Ａ点」を示す。
【０１１０】
このため、観測値加工部４０５は、ｉ５の入力データ１１０４と、ｉ５に対応するセンサ１０４によって５秒間に観測された観測値８２０とに基づいて、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）、すなわち周波数分析を行う。また、「Ａ点」は、任意の周波数を示し、周波数分析によって得られた結果１１０５のうち、Ａ点における振幅１１０６を要素ｖ４に格納する。
【０１１１】
特徴ベクトル１１０１のうち要素ｖ５、及び、特徴ベクトル１１０１のうち要素ｖ６も、特徴ベクトル１１０１が「ｖ４」を示す特徴ベクトルと同様に、観測値加工規則４０９において加工関数３０１が「周波数分析」を示し、加工パラメータ１１０３が「５秒ＦＦＴ」を示す。しかし、観測値加工規則４０９における要素ｖ５には加工パラメータ１１０３に「Ｂ点」が含まれ、観測値加工規則４０９における要素ｖ６には加工パラメータ１１０３に「Ｃ点」が含まれる。
【０１１２】
このため観測値加工部４０５は、ｉ５の入力データ１１０４と、ｉ５に対応するセンサ１０４によって５秒間に観測された観測値８２０とに基づいて行われた周波数分析の結果１１０５のうち、Ｂ点における振幅１１０７を要素ｖ５に格納し、Ｃ点における振幅１１０８を要素ｖ６に格納する。
【０１１３】
図１２は、本発明の第１の実施形態の観測値加工部４０５による周波数分析を示すフローチャートである。図１１における周波数分析についての詳細を以下に記載する。
【０１１４】
最初に観測値加工部４０５は、入力データ１１０４を取得する（ステップ１２１１）。入力データ１１０４は、診断サーバ１０７に時系列に蓄積された複数の観測イベント１００１（時系列データ７０４）である。観測値加工部４０５は、取得された入力データ１１０４を、加工パラメータ１１０３によって指定された時間間隔（図１１Ｂにおいて、５秒）によってフレーム１２０１に分割し（ステップ１２１２）、各フレーム１２０１をＦＦＴ等によって周波数成分に変換する（ステップ１２１３）。
【０１１５】
さらに観測値加工部４０５は、ＦＦＴ等によって得られた結果１１０５のうち、加工パラメータ１１０３によって指定された周波数の振幅を各々抽出し、抽出された振幅を特徴ベクトル１１０１として出力する。
【０１１６】
ここで、本実施形態における事象１３０５について説明する。
【０１１７】
図１３Ａは、本発明の第１の実施形態の事象１３０５の分布の例を示す説明図である。
【０１１８】
ここで事象１３０５とは、機器１０２又は配管１０３において発生しうる障害、又は、機器１０２又は配管１０３が正常である状態を示す。具体的には、事象１３０５は、「ひび割れが発生」または「圧力が増大して爆発の危険性」などの事象を示し、また、「安定した状態」などの状態を示す。
【０１１９】
図１３Ａに示す例は、特徴ベクトル１１０１が要素を二つ含む場合に、事象１３０５がどのように分布するかを示す例である。二つの要素を、各々要素Ｖ１及び要素Ｖ２によって示す。図１３Ａに示す図は、横軸が要素Ｖ１の値１５０１であり、縦軸が要素Ｖ２の値１５０２である。
【０１２０】
図１３Ａに示す横軸及び縦軸は、各々特徴空間、すなわち次元である。本実施形態における特徴空間は、特徴ベクトル１１０１の要素の数と同数存在する。
【０１２１】
事象１３０５は、図１３Ａにおいて、事象Ａ（事象１３０５−１）、事象Ｂ（事象１３０５−２）及び事象Ｃ（事象１３０５−３）によって示される。
【０１２２】
図１３Ａにおける事象クラスタ１３０８は、事象１３０５が過去に発生した特徴ベクトル１１０１の値の範囲であり、事象１３０５が発生する可能性が非常に高いと判定される、発生要素Ｖ１の値１５０１と要素Ｖ２の値１５０２との範囲を示す。
【０１２３】
事象Ａ（事象１３０５−１）は、ｃ１〜ｃ７の範囲によって示される事象クラスタ１３０８を含む。事象Ｂ（事象１３０５−２）は、ｃ８及びｃ９の範囲によって示される事象クラスタ１３０８を含む。事象Ｃ（事象１３０５−３）は、ｃ１０の範囲によって示される事象クラスタ１３０８を含む。
【０１２４】
特徴ベクトル１１０１の値は、図１３Ａにおいてｐ１〜ｐ３によって示される。特徴ベクトル１１０１が事象クラスタｃ２に含まれるｐ１である場合、図１３Ａは、特徴ベクトル１１０１が対応するセンサ１０４に接続される機器１０２又は配管１０３において、事象Ａ（事象１３０５−１）が発生する可能性が非常に高いことを示す。また、特徴ベクトル１１０１がｐ２である場合、図１３Ａは、特徴ベクトル１１０１が対応するセンサ１０４に接続される機器１０２又は配管１０３において、事象Ｂ（事象１３０５−２）が発生する可能性が非常に高いことを示す。
【０１２５】
また、特徴ベクトル１１０１がｐ３である場合、図１３Ａは、特徴ベクトル１１０１が対応するセンサ１０４に接続される機器１０２又は配管１０３において、どの事象１３０５も発生していない可能性が高いことを示す。
【０１２６】
事象距離１５０３は、各事象クラスタ１３０８の重心と特徴ベクトル１１０１との距離である。
【０１２７】
図１３Ｂは、本発明の第１の実施形態の事象クラスタ１３０８と特徴ベクトル１１０１との関係を示す説明図である。
【０１２８】
事象クラスタ重心１３０９は、事象クラスタ１３０８の重心である。事象クラスタ１３０８は超球であり、すなわち、複数次元の特徴空間においても球である。事象クラスタ半径１３１０は、事象クラスタ重心１３０９を中心とした事象クラスタ１３０８の半径である。
【０１２９】
事象クラスタ重心１３０９と特徴ベクトル１１０１との距離は、前述の通り事象距離１５０３である。特徴ベクトル１１０１が事象クラスタ１３０８の重心に近ければ近いほど、特徴ベクトル１１０１に対応するセンサ１０４に接続される機器１０２又は配管１０３において、事象クラスタ１３０８に対応する事象１３０５が発生する可能性が高い。
【０１３０】
図１３Ｃは、本発明の第１の実施形態の信頼度１３０２を算出するための関数を示す説明図である。
【０１３１】
信頼度１３０２は、事象１３０５が発生しない可能性を示す。信頼度１３０２は、事象距離１５０３を事象クラスタ半径１３１０によって除算することによって算出される。事象距離１５０３の値が大きく、事象クラスタ半径１３１０の値が小さいほど、信頼度１３０２は大きい値となり、事象１３０５が発生しない可能性が高い。
【０１３２】
また、事象距離１５０３の値が小さく、事象クラスタ半径１３１０の値が大きいほど、信頼度１３０２の値が小さくなり、事象クラスタ１３０８が起こる可能性が低い。すなわち、事象距離１５０３が事象クラスタ半径１３１０よりも小さくなり、信頼度１３０２が１より小さい値になった場合、事象１３０５が発生する可能性が高い。
【０１３３】
逆に、事象クラスタ半径１３１０が大きく、事象距離１５０３が小さいほど、信頼度１３０２は小さい値となる。信頼度１３０２の値が小さいほど、事象クラスタ１３０８が起こる可能性が高い。
【０１３４】
図１４は、本発明の第１の実施形態の診断部４０６によるＶＱＣのための入出力データを示す説明図である。
【０１３５】
観測値加工部４０５によって生成された特徴ベクトル１１０１は、診断部４０６に送られる。診断部４０６は、特徴ベクトル１１０１と機器クラスタ４０７に含まれるコードブック４１０とを用いて、診断結果１３００を生成する。
【０１３６】
診断結果１３００は、事象ＩＤ１３０１、信頼度１３０２及び寄与率１３０３を含む。事象ＩＤ１３０１は、事象１３０５を一意に示す識別子である。信頼度１３０２は、図１３Ｃに示す計算式によって算出された、特徴ベクトル１１０１に対応するセンサ１０４に接続される機器１０２又は配管１０３が、事象ＩＤ１３０１が示す事象１３０５にならない可能性である。
【０１３７】
寄与率１３０３は、特徴ベクトル１１０１の要素ごとに含まれ（寄与率１３０３−１〜寄与率１３０３−ｎ）、要素が診断結果１３００にどれだけ寄与したのかを示す数値である。
【０１３８】
寄与率１３０３は、特徴ベクトル１１０１に含まれる各要素と、事象１３０５の重心との各々の距離を算出し、算出された各要素と事象１３０５の重心との距離が、すべての要素と事象１３０５の重心との距離の総和に占める割合を算出することによって求められる。また、寄与率１３０３は、すべての寄与率１３０３を加算すると１になるように、規格化されてもよい。
【０１３９】
例えば、図１３Ａに示すｐ３の特徴ベクトル１１０１は、要素Ｖ１の値においては事象クラスタ１３０８に含まれるが、要素Ｖ２の値においては事象クラスタ１３０８に含まれない。このため診断結果１３００を算出するにあたり、要素Ｖ２のほうがより診断結果１３００に寄与したため、寄与率１３０３が高い。
【０１４０】
コードブック４１０は、事象集合１３０４、事象１３０５、事象クラスタ１３０８及び事象クラスタ重心１３０９を含む。事象集合１３０４は、０又は一つ以上の事象１３０５の集合を含む。コードブック４１０には、事象１３０５に関する情報があらかじめ含まれる。
【０１４１】
事象１３０５は、事象ＩＤ１３０１及び事象クラスタ集合１３０７を含む。事象１３０５は、０又は一つ以上の事象クラスタ１３０８を含む。
【０１４２】
事象クラスタ１３０８は、事象クラスタ重心１３０９及び事象クラスタ半径１３１０を含む。事象クラスタ１３０８は、０又は一つ以上の事象クラスタ重心１３０９を含む。
【０１４３】
事象クラスタ重心１３０９は、重心位置１３１１を含む。事象クラスタ重心１３０９は、特徴ベクトル１１０１の要素数、すなわち特徴空間（次元）の数の重心位置１３１１−１〜１３１１−ｎを含む。
【０１４４】
図１５は、本発明の第１の実施形態の診断部４０６によるＶＱＣを示すフローチャートである。
【０１４５】
診断部４０６は、観測値加工部４０５から特徴ベクトル１１０１を送られると、初期化をするため、最近接距離に無限大の数値を格納する（ステップ１４０１）。最近接距離は、パラメータである。そしてコードブック４１０に含まれる事象１３０５のうち一つを選択し（ステップ１４０２）、ステップ１４０２において選択された事象１３０５に含まれる事象クラスタ１３０８を選択する（ステップ１４０３）。
【０１４６】
診断部４０６は、ステップ１４０３において選択された事象クラスタ１３０８の事象クラスタ重心１３０９と、観測値加工部４０５から送られた特徴ベクトル１１０１を比較し、距離を算出する（ステップ１４０４）。距離を算出する際の関数を以下に示す。
【０１４７】
【数１】
0005510760.tif 000002
【０１４８】
Ｖｔは、特徴ベクトル１１０１の要素の値である。Ｃｔは、事象クラスタ１３０８の重心位置１３１１の値である。ｔは、すべての特徴空間（次元）のうちの一つの要素を示し、０から特徴空間の数まである。
【０１４９】
そして診断部４０６は、算出された距離とそれまでに算出されていた距離との中で最も短い距離である事象クラスタ１３０８を最近接クラスタに格納する（ステップ１４０５）。最近接クラスタはパラメータである。また、ステップ１４０４とそれまでに算出されていた距離との中で最も短い距離を、最近接距離に格納する（ステップ１４０６）。
【０１５０】
そして診断部４０６は、すべての事象クラスタ１３０８との距離が算出されたか否か判定し（ステップ１４０７）、すべての事象クラスタ１３０８との距離が算出されていないと判定された場合、ステップ１４０３に戻る。すべての事象クラスタ１３０８との距離が算出された場合、診断部４０６は、すべての事象１３０５に含まれる事象クラスタ１３０８との距離が算出されたか否かを判定し（ステップ１４０８）、すべての事象１３０５に含まれる事象クラスタ１３０８との距離を算出していないと判定された場合、ステップ１４０２に戻る。
【０１５１】
すべての事象１３０５に含まれる事象クラスタ１３０８との距離が算出されたと判定された場合、診断部４０６は、最近接クラスタが示す事象クラスタ１３０８が含まれる事象ＩＤ１３０１を取得し、診断結果１３００の事象ＩＤ１３０１に格納する（ステップ１４０９）。そして、最近接クラスタが示す事象クラスタ１３０８で、ステップ１４０４において算出された距離を除算することによって、信頼度１３０２を算出する（ステップ１４１０）。
【０１５２】
さらに診断部４０６は、特徴ベクトル１１０１、事象クラスタ半径１３１０及び重心位置１３１１に基づいて、寄与率１３０３を算出し（ステップ１４１１）、診断結果１３００を出力する。
【０１５３】
以上が、図５のステップ５１４までの処理である。
【０１５４】
図１６は、本発明の第１の実施形態の機器クラスタ４０７を生成する処理の概要を示すフローチャートである。
【０１５５】
選択規則作成部４１２は、プラント１０１に新たな機器１０２又は配管１０３が加わる場合、新たな機器グラフ５０２を生成し（ステップ１６０１）、センサ選択規則４０８を生成する（ステップ１６０２）。その後加工規則作成部４１３は観測値加工規則４０９を生成する（ステップ１６０３）。そして診断規則作成部４１４は、コードブック４１０を生成する（ステップ１６０４）。
【０１５６】
図１７は、本発明の第１の実施形態の機器クラスタ４０７を生成する処理の詳細を示すフローチャートである。
【０１５７】
プラント１０１に新たな機器１０２又は配管１０３が加わる場合、診断サーバ１０７は、新たな機器１０２又は配管１０３の構成に類似する機器グラフ５０２が含まれる機器クラスタ４０７を検索する（ステップ１７０１）。類似する機器グラフ５０２が含まれる機器クラスタ４０７を検索する手順は、後述する。そして診断サーバ１０７は、類似する機器クラスタ４０７が検索によって、発見されたか否かを判定する（ステップ１７０２）。診断サーバ１０７によって類似する機器クラスタ４０７が発見されない場合、診断サーバ１０７は、ステップ１７０３以降において管理者などによって機器クラスタ４０７を入力される。
【０１５８】
管理者は、設計書等に基づいて機器グラフ５０２を作成し（ステップ１７０３）、センサ選択規則４０８を作成し（ステップ１７０５）、観測値加工規則４０９を作成し（ステップ１７０５）、各々を診断サーバ１０７に入力する。
【０１５９】
その後管理者は、新たな機器１０２又は配管１０３によって通常の業務を行い、半年又は一年などの一定期間に発生した実際の事象を、診断サーバ１０７の学習部３０４に学習させる（ステップ１７０６）。すなわちステップ１７０６において学習部３０４は、一定期間に発生する観測値を取得し、取得された観測値に対応する事象の内容を、管理者から入力されることによって、学習する。
【０１６０】
診断サーバ１０７は、ステップ１７０６において取得された観測値と、管理者によって入力された事象の内容とに基づいて、図３に示す学習部３０４にコードブック４１０を作成させる。診断サーバ１０７は、ステップ１７０６において作成したコードブック４１０を自らに入力する（ステップ１７０７）。
【０１６１】
そして診断サーバ１０７は、ステップ１７０３〜１７０７において作成された各情報に機器クラスタＩＤ５０１を割り当てることによって、機器クラスタ４０７を登録する（ステップ１７０８）。
【０１６２】
その後、診断サーバ１０７は、新たな機器１０２又は配管１０３のすべてに、機器クラスタ４０７を作成したか否かを判定し（ステップ１７０９）、機器クラスタ４０７を作成していない機器１０２又は配管１０３がある場合、ステップ１７０１に戻る。また、すべての機器１０２又は配管１０３に、機器クラスタ４０７を作成した場合、処理を終了する。
【０１６３】
なお、実際はステップ１７０６において一定期間が経過するため、ステップ１７０９以降の処理は、ステップ１７０６からの処理と並行に処理してもよい。
【０１６４】
ステップ１７０２において、診断サーバ１０７によって類似する機器クラスタ４０７が発見されたと判定された場合、選択規則作成部４１２は、ステップ１７０１において発見された類似する機器クラスタ４０７の機器グラフ５０２を、新たな機器１０２又は配管１０３の機器クラスタ４０７の機器グラフ５０２に格納する（ステップ１７１０）。
【０１６５】
さらに選択規則作成部４１２は、類似する機器クラスタ４０７のセンサ選択規則４０８を、新たな機器１０２又は配管１０３の機器クラスタ４０７のセンサ選択規則４０８に格納する（ステップ１７１１）。また、すべての機器グラフ５０２に示された機器１０２又は配管１０３に対応するセンサ選択規則４０８を格納したか否かを判定し（ステップ１７１２）、センサ選択規則４０８が格納されていない機器グラフ５０２がある場合は、ステップ１７１１に戻る。
【０１６６】
すべての機器グラフ５０２に示された機器１０２又は配管１０３に対応するセンサ選択規則４０８を格納した場合、加工規則作成部４１３は、類似する機器クラスタ４０７の観測値加工規則４０９を、新たな機器１０２又は配管１０３の機器クラスタ４０７の観測値加工規則４０９に格納し（ステップ１７１３）、また、類似する機器クラスタ４０７のコードブック４１０を、新たな機器１０２又は配管１０３の機器クラスタ４０７のコードブック４１０に格納する（ステップ１７１４）。
【０１６７】
次に診断サーバ１０７は、ステップ１７１４において格納されたコードブック４１０を修正する必要があるか否かを判定する（ステップ１７１５）。診断サーバ１０７は、コードブック４１０を修正する必要があるか否かを、管理者から入力された指示によって判定する。なお管理者は、コードブック４１０に実績があるか否かを判定し、判定結果を診断サーバ１０７に入力する。
【０１６８】
ステップ１７１５においてコードブック４１０の修正が必要ではないと判定された場合、診断サーバ１０７はステップ１７０８に移行し、機器クラスタ４０７を登録する。
【０１６９】
ステップ１７１５においてコードブック４１０の修正が必要であると判定された場合、診断サーバ１０７は、過去に発生した事例における時系列データ７０４を、新たに生成された機器クラスタ４０７によって診断させる。そして、管理者が確認できるように、得られた診断結果を出力装置に出力する（ステップ１７１６）。
【０１７０】
なお、管理者等は、ステップ１７１６における診断結果を確認し、再学習するか否かを判定する。そして、再学習が必要か否かを示す情報を診断サーバ１０７に入力する。
【０１７１】
診断サーバ１０７は、管理者によって入力された再学習が必要か否かを示す情報を取得し、再学習によって機器クラスタ４０７を変更する必要があるか否かを判定する（ステップ１７１７）。ステップ１７１７において、再学習は必要ないと判定された場合、診断サーバ１０７は、ステップ１７０８に移行し、機器クラスタ４０７を登録する。
【０１７２】
ステップ１７１７において、再学習が必要であると判定された場合、診断サーバ１０７は、半年又は１年間などの一定期間、再学習部３０５に再学習させる（ステップ１７１８）。再学習部３０５は、一定期間に発生した事象１３０５に基づいて、事象クラスタ重心１３０９及び事象クラスタ半径１３１０を更新することによって、再学習する。
【０１７３】
ステップ１７１８の結果に基づいて、診断サーバ１０７は、新たな機器クラスタ４０７のコードブック４１０を修正し（ステップ１７１９）、ステップ１７０８に移行する。
【０１７４】
図１７のステップ１７１０〜ステップ１７１９によって、本発明の診断サーバは、新規の機器クラスタ４０７に類似する機器クラスタ４０７の診断規則等を適用することができる。また、再学習等によって、より柔軟な診断規則を新規の機器クラスタ４０７に適用することができる。
【０１７５】
本実施形態の診断サーバ１０７は、類似する機器グラフ５０２、すなわち、類似する機器１０２等の接続関係を、既存の機器１０２等の中から検索することによって、類似する機器クラスタ４０７を検索する。
【０１７６】
プラント１０１の新設、又は、機器１０２若しくは配管１０３の追加があった場合、診断サーバ１０７は、既存の機器１０２又は配管１０３に対応する機器クラスタ４０７のうち、新たな機器１０２又は配管１０３の接続関係と類似した接続関係を持つ機器１０２又は配管１０３に対応する機器クラスタ４０７を取得し、新たな機器１０２又は配管１０３に対応する機器クラスタ４０７を、取得された機器クラスタ４０７に基づいて生成する。
【０１７７】
以下の説明において、機器１０２又は配管１０３を、ノードと総称する。
【０１７８】
図１８Ａは、本発明の第１の実施形態の類似機器グラフ５０２を取得するための具体的な例を示す説明図である。
【０１７９】
新たにノードＡ（ノードＡ１〜Ａ６）が、既存のノードＢ（ノードＢ１〜Ｂ４）を含むプラント１０１に追加された場合を、図１８Ａに示す。追加されたノードＡ１〜Ａ６のうち、ノードＡ１〜Ａ４の機器グラフ５０２が既存のＢ１〜Ｂ４の機器グラフ５０２に類似している場合、ノードＡ１〜Ａ６に対応する機器クラスタ４０７Ａは、ノードＢ１〜Ｂ４の機器グラフ５０２が含まれる機器クラスタ４０７Ｂに基づいて生成される。
【０１８０】
図１８Ｂは、本発明の第１の実施形態のセンサ選択規則４０８の生成を示す説明図である。
【０１８１】
図１７の１７０１において、図１８Ａに示すノードＡ１〜Ａ４が対応する機器クラスタ４０７が、既存のノードＢ１〜Ｂ４に対応する機器クラスタ４０７に類似する機器クラスタ４０７として検索された場合、図１７のステップ１７１１において、選択規則作成部４１２は、ステップ１７０１において検索された機器クラスタ４０７に含まれるセンサ選択規則４０８Ｂに基づいて、新たなセンサ選択規則４０８Ａを生成する。
【０１８２】
まず選択規則作成部４１２は、ステップ１７０１において検索された結果から、ノードＡ１〜Ａ４と、ノードＡ１〜Ａ４が各々類似するノードＢ１〜Ｂ４との組み合わせを作成する。そして、各ノードに接続されるセンサ１０４のＩＤ８０２によって、各ノードを置き換えることによって、センサマップ２００４を生成する。
【０１８３】
さらに選択規則作成部４１２は、センサマップ２００４と、既存のノードＢ１〜Ｂ４に対応するセンサ選択規則４０８Ｂとに基づいて、新たなノードＡ１〜Ａ４のセンサ選択規則４０８Ａを生成する。
【０１８４】
以下に、図１７のステップ１７０１において類似機器クラスタ４０７を検索するために、類似機器グラフ５０２を取得する手順を示す。
【０１８５】
図１９は、本発明の第１の実施形態の類似機器グラフ５０２を取得する手順を示すフローチャートである。
【０１８６】
図１９に示す処理は、図１７のステップ１７０１に相当する。また、以下において、図１８Ａに示すようにノードＡ１〜Ａ４の追加があった場合を例に説明する。
【０１８７】
診断サーバ１０７に備わる類似グラフ検索部３０２は、新たなノードＡ１〜Ａ４がプラント１０１に追加された場合、新たなノードＡ１〜Ａ４のうち一つを選択する（ステップ１８０１）。ステップ１８０１において選択されたノードをノードＡと記載する。
【０１８８】
さらに、既存のノードＢ１〜Ｂ４のうち一つを評価する対象に選択する（ステップ１８０２）。ステップ１８０２において選択されたノードをノードＢと記載する。
【０１８９】
類似ノード検索部３０３は、ステップ１８０２の後、ステップ１８０１において選択されたノードＡとステップ１８０２において選択されたノードＢとの類似度を算出する（ステップ１８０３）。類似度は、０以上の値を取り、小さい方が類似していると定義する。類似度の算出方法は、後述する。
【０１９０】
そして類似グラフ検索部３０２は、ステップ１８０３において算出された類似度が、あらかじめ指定された閾値以下であるか否かを判定する（ステップ１８０４）。算出された類似度が閾値以下である場合、ノードＡとノードＢとが類似しているため、ノードＢが含まれる機器グラフ５０２を、類似機器グラフに追加する（ステップ１８０５）。
【０１９１】
類似グラフ検索部３０２は、ステップ１８０３において算出された類似度をＲＤＢ３０６のグラフ類似度に格納する（ステップ１８０６）。なお、類似機器グラフとグラフ類似度とは、ＲＤＢ３０６に格納される記憶領域である。
【０１９２】
ステップ１８０４において算出された類似度が閾値より上である場合、又は、ステップ１８０６の後、類似グラフ検索部３０２は、既存のノードＢ１〜Ｂ４をすべて選択したか否かを判定する（ステップ１８０７）。既存のノードＢ１〜Ｂ４をすべて選択していないと判定された場合、類似グラフ検索部３０２は、ステップ１８０２に戻る。
【０１９３】
類似グラフ検索部３０２は、ステップ１８０７までの処理によって、ノードＡと比較するための基準となるノードＢを選択する。
【０１９４】
ステップ１８０７において既存のノードをすべて選択したと判定された場合、類似グラフ検索部３０２は、ステップ１８０５において追加された類似機器グラフのうち、既存の一つの機器グラフ５０２を評価する対象に選択する（ステップ１８０８）。その後類似グラフ検索部３０２は、機器グラフ５０２の類似度をサブルーチンＸによって算出する（ステップ１８０９）。
【０１９５】
類似グラフ検索部３０２は、ステップ１８０９において算出された機器グラフ５０２の類似度が、閾値以上であるか否かを判定する（ステップ１８１０）。算出された機器グラフ５０２の類似度が閾値以上である場合、ステップ１８０８において選択された機器グラフ５０２は類似していないため、類似グラフ検索部３０２は、類似機器グラフからステップ１８０８において選択された機器グラフ５０２を削除する（ステップ１８１１）。
【０１９６】
ステップ１８１０において、算出された機器グラフ５０２の類似度が閾値よりも下である場合、又は、ステップ１８１１の後、類似グラフ検索部３０２は、類似機器グラフに格納された機器グラフ５０２の候補を出力する（ステップ１８１３）。なお、類似機器グラフに複数の機器グラフ５０２が格納されている場合は、すべての機器グラフ５０２を出力し、管理者に機器グラフ５０２を選択させてもよい。
【０１９７】
そして、類似グラフ検索部３０２は、最も類似度が小さい機器グラフ５０２が含まれる機器クラスタ４０７を、類似機器クラスタとして、図１７のステップ１７０１の処理に出力する。なお、類似度が０、すなわち、比較元と比較先の機器クラスタが完全に一致する場合にはコードブック修正が不要なので、類似度が０の場合には図１７のステップ１７１５〜１７１９を省略し、ステップ１７１４からステップ１７０８に移行する分岐を設けてもよい。一方、類似度が０より大きい場合に、すなわち、比較元と比較先の機器クラスタが一致しない場合に、機器クラスタが類似していると判定されるために類似度の閾値が設定されるが、前述の類似グラフ検索部３０２では、該閾値はあらかじめ利用者により設定される。一方、類似グラフ検索部３０２の演算の結果出力された機器クラスタが、前述した図１７のステップ１７１６で過去事例による異常判定チェックを受けた結果、ステップ１７１７で再学習が不要と判定された場合に、この不要と判定されたときの機器クラスタの類似度を、あらかじめ利用者により設定される閾値を置き換えて設定することにより、類似度閾値の自動設定を行うことも可能である。この自動設定により、ユーザーの閾値設定の最適化のための工数を削減することができ、また、最適化の客観性や再現性を高めることができる。さらに、この自動設定により、ステップ１７０１の段落で類似度が小さく再学習不要の機機クラスタを抽出でき、再学習のステップを避けて処理を高速化することができる。
【０１９８】
図１９に示す処理によって、類似する機器グラフ５０２が取得され、取得された機器グラフ５０２に対応する機器クラスタ４０７が、ステップ１７０１における検索結果となる。
【０１９９】
図２０は、本発明の第１の実施形態の機器グラフ５０２の類似度を算出する手段を示すフローチャートである。図２０に示す処理は、図１９のステップ１８０９に相当する。
【０２００】
類似グラフ検索部３０２は、図１９のステップ１８０１において選択されたノードＡに隣接するノードＡを選択する（ステップ１９０１）。類似グラフ検索部３０２は、ステップ１８０１において隣接するノードＡがあるか否かを判定し（ステップ１９０２）、隣接するノードＡがない場合、類似グラフ検索部３０２は、サブルーチンＸの処理を終了する。
【０２０１】
ステップ１８０１において隣接するノードＡがある場合、類似グラフ検索部３０２は、ステップ１８０８において選択された機器グラフ５０２に対応するノード、すなわちステップ１８０２において選択されたノードＢに隣接するノードを選択する（ステップ１９０３）。
【０２０２】
例えば、図１９のステップ１８０１において選択されたノードＡ１と、ステップ１８０２において選択されたノードＢ１との類似度が閾値以下であり、ステップ１８０８においてノードＢ１が含まれる機器グラフ５０２が選択された場合、類似グラフ検索部３０２は、ステップ１９０３において、図１８Ａに示すノードＢ１に隣接するノードＢ２を選択する。
【０２０３】
次に類似ノード検索部３０３は、ステップ１９０１において選択されたノードＡとステップ１９０３において選択されたノードＢとの類似度を算出する（ステップ１９０４）。ノードの類似度を算出する方法は、後述する。
【０２０４】
例えば、ステップ１９０１において選択されたノードＡが図１８Ａに示すノードＡ２であり、ステップ１９０３において選択されたノードＢが図１８Ａに示すノードＢ２であった場合、類似グラフ検索部３０２は、ステップ１９０４においてノードＡ２とノードＢ２との類似度を算出する。
【０２０５】
そして類似グラフ検索部３０２は、ステップ１９０４の後、ステップ１８０２において選択されたノードＢに隣接するノードをすべて選択したか否かを判定する（ステップ１９０５）。ノードＢに隣接するノードをすべて選択していない場合、類似グラフ検索部３０２は、ステップ１９０３に戻る。また、ノードＢに隣接するノードをすべて選択した場合、類似グラフ検索部３０２は、ステップ１９０６に移行する。
【０２０６】
例えば、ステップ１９０３において選択されたノードＢが図１８Ａに示すノードＢ２であった場合、ノードＢ１には他に隣接するノードがないため、類似グラフ検索部３０２は、ステップ１９０５において、ノードＢ１に隣接するノードをすべて選択したと判定する。
【０２０７】
そして類似グラフ検索部３０２は、ステップ１９０４において算出されたすべての隣接ノードの類似度を加算し、加算された隣接ノードの類似度を、さらに機器グラフ５０２の類似度に加算することによって、機器グラフ５０２の類似度を更新する（ステップ１９０６）。
【０２０８】
類似グラフ検索部３０２は、ステップ１９０６が終了すると、ステップ１９０３において選択されたノードＢに、さらに隣接するノードに同じ処理をするため、サブルーチンＸを再帰呼び出しする（ステップ１９０７）。類似グラフ検索部３０２は、１９０１において選択されたノードＡと、ステップ１９０４において算出された類似度のうち最も小さい値であったノードＢとを記憶し、再帰呼び出ししたサブルーチンＸを、記憶されたノードの情報に基づいて実行する。
【０２０９】
例えば、ステップ１９０１において選択されたノードＡが図１８Ａに示すノードＡ２であり、ステップ１９０４において算出された類似度が最も小さいノードＢがノードＢ２であった場合、類似グラフ検索部３０２は、再帰呼び出ししたサブルーチンＸのステップ１９０１において、ノードＡ２に隣接するノードＡであるノードＡ３を選択する。また、類似グラフ検索部３０２は、再帰呼び出ししたサブルーチンＸのステップ１９０３において、ノードＢ２に接続されるノードＢ３を選択する。
【０２１０】
図１９及び図２０に示す手順によって、類似グラフ検索部３０２は、新たに追加されたノードと類似するノードを既存ノードから検索し、類似するノードに対応する機器グラフ５０２を取得する。
【０２１１】
図２１は、本発明の第１の実施形態のノードの類似度を算出する手順を示すフローチャートである。図２１に示す処理は、図１９のステップ１８０３、及び図２０のステップ１９０４に相当する。
【０２１２】
類似ノード検索部３０３は、ステップ１８０２又はステップ１９０３において、新たなノードＡと既存のノードＢとを選択されると、ノードＡ及びノードＢの機器情報７０２を参照する。そして、ノードＡ及びノードＢの機器情報７０２のうち、各々の属性名８０５が一致する属性８０４を選択する（ステップ２１０１）。
【０２１３】
次に類似ノード検索部３０３は、ステップ２１０１において選択された属性８０４のデータ型８１４が、数値であるか文字列であるかを、スキーマ情報８１０に基づいて判定する（ステップ２１０２）。選択された属性８０４のデータ型８１４が数値であり、ノードＡの属性値８０６とノードＢの属性値８０６との間で計算が可能である場合、類似ノード検索部３０３は、選択された属性８０４の属性値８０６の値に基づいて、ノードＡとノードＢとの属性距離を算出する（ステップ２１０３）。
【０２１４】
ここで属性距離とは、二つのノード間の相違を定量的に示すためのパラメータである。
【０２１５】
選択された属性８０４のデータ型８１４が文字列であり、属性値８０６間で計算が不可能である場合、類似ノード検索部３０３は、選択されたノードＡの属性値８０６とノードＢの属性値８０６とが一致するか否かを判定する（ステップ２１０４）。選択されたノードＡの属性値８０６とノードＢの属性値８０６とが一致する場合、類似ノード検索部３０３は、ノードＡとノードＢとの属性距離を０にする（ステップ２１０５）。また、選択されたノードＡの属性値８０６とノードＢの属性値８０６とが一致しない場合、類似ノード検索部３０３は、ノードＡとノードＢとの属性距離を無限大にする（ステップ２１０６）。
【０２１６】
ステップ２１０３、ステップ２１０５、又はステップ２１０６の後、類似ノード検索部３０３は、ステップ２１０３、ステップ２１０５、又はステップ２１０６において算出されたノードＡとノードＢとの属性距離に、属性名８０５に従ってあらかじめ定められた類似度係数８１５を乗じる（ステップ２１０７）。
【０２１７】
さらに類似ノード検索部３０３は、ステップ２１０７において算出された値によって、ノードの類似度を更新する（ステップ２１０８）。すなわち、ノードの類似度は、ノード間の属性距離と類似度係数８１５によって、以下の式（２）によって算出される。
【０２１８】
【数２】
0005510760.tif 000003
【０２１９】
数２におけるｋは、類似度係数８１５であり、属性ごとにあらかじめ定まる。ａｉは、新たなノードの属性値であり、ｂｉは、既存のノードの属性値である。そして、ノードの類似度は、ａｉとｂｉとの差の二乗と類似度係数８１５の乗数を、全ての属性について合計することによって、算出される。なお、類似度係数８１５は、スキーマ情報８１０に格納される。
【０２２０】
類似ノード検索部３０３は、すべての属性について属性距離及びノードの類似度を算出したか否かを判定し、すべての属性について算出していない場合、ステップ２１０１に戻る。すべての属性について算出した場合、類似ノード検索部３０３は、ノードの類似度の総和を出力し（ステップ２１１０）、類似度算出手順を終了する。
【０２２１】
図２１に示す処理によって、ノードの類似度が算出されたが、ノードの類似度の総和は、機器グラフ５０２の類似度である。さらに、機器グラフ５０２の類似度は、機器クラスタ４０７間の類似度であり、すなわち機器クラスタ４０７の距離と同じである。以降において、ノードの類似度の総和は、機器クラスタ４０７の距離と同じ意味を示す。
【０２２２】
図２２は、本発明の第１の実施形態の属性距離を算出する具体的な例を示す説明図である。
【０２２３】
図１９のステップ１８０１又は図２０のステップ１９０１において選択されたノードＡの属性８０４を属性８０４Ａ−１と示す。また、ステップ１８０２又はステップ１９０３において既存のノードＢから選択された各ノードＢの属性８０４を、属性８０４Ｂ−１〜属性８０４Ｂ−４と示す。
【０２２４】
属性８０４Ａ−１は、属性８０４Ａ−１−１、属性８０４Ａ−１−２、及び属性８０４Ａ−１−３を含む。属性８０４Ａ−１−１は、属性名８０５が「機器種類」であり、属性値８０６が「ポンプ」である。属性８０４Ａ−１−２は、属性名８０５が「センサ種類」であり、属性値８０６が「振動」である。属性８０４Ａ−１−３は、属性名８０５が「使用年数」であり、属性値８０６が「２年」である。
【０２２５】
属性８０４Ｂ−１は、属性８０４Ｂ−１−１、及び属性８０４Ｂ−１−２を含む。属性８０４Ｂ−１−１は、属性名８０５が「機器種類」であり、属性値８０６が「モータ」である。属性８０４Ｂ−１−２は、属性名８０５が「センサ種類」であり、属性値８０６が「振動」である。
【０２２６】
属性８０４Ｂ−２は、属性８０４Ｂ−２−１、及び属性８０４Ｂ−２−２を含む。属性８０４Ｂ−２−１は、属性名８０５が「機器種類」であり、属性値８０６が「ポンプ」である。属性８０４Ｂ−２−２は、属性名８０５が「センサ種類」であり、属性値８０６が「圧力」である。
【０２２７】
属性８０４Ｂ−３は、属性８０４Ｂ−３−１、属性８０４Ｂ−３−２、及び属性８０４Ｂ−３−３を含む。属性８０４Ｂ−３−１は、属性名８０５が「機器種類」であり、属性値８０６が「ポンプ」である。属性８０４Ｂ−３−２は、属性名８０５が「センサ種類」であり、属性値８０６が「振動」である。属性８０４Ｂ−３−３は、属性名８０５が「使用年数」であり、属性値８０６が「１０年」である。
【０２２８】
属性８０４Ｂ−４は、属性８０４Ｂ−４−１、属性８０４Ｂ−４−２、及び属性８０４Ｂ−４−３を含む。属性８０４Ｂ−４−１は、属性名８０５が「機器種類」であり、属性値８０６が「ポンプ」である。属性８０４Ｂ−４−２は、属性名８０５が「センサ種類」であり、属性値８０６が「振動」である。属性８０４Ｂ−４−３は、属性名８０５が「使用年数」であり、属性値８０６が「１年」である。
【０２２９】
図２１のステップ２１０１において、属性８０４Ａ−１−１と属性８０４Ｂ−１−１とが選択された場合、属性８０４Ａ−１−１と属性８０４Ｂ−１−１とは、ともにデータ型８１４が文字列であるため、属性値８０６が一致するか否かを判定される。そして、各々の属性値８０６は「ポンプ」と「モータ」とであるため、一致しないと判定され、属性距離に無限大が格納される。
【０２３０】
ここで、属性８０４が「機器種類」である類似度係数８１５が０でない場合、ステップ２１１０において算出される機器クラスタ４０７の類似度は、無限大となる。
【０２３１】
図２１のステップ２１０１において、属性８０４Ａ−１−１と属性８０４Ｂ−２−１とが選択された場合、属性８０４Ａ−１−１と属性８０４Ｂ−２−１とは、属性値８０６が同じであるため、属性距離に「０」が格納される。さらに、属性８０４Ａ−１−２と属性８０４Ｂ−２−２とが選択された場合、属性８０４Ａ−１−２の属性値８０６は「振動」であり、属性８０４Ｂ−２−２の属性値８０６は「圧力」であるため、ステップ２１０４において一致しないと判定され、属性距離に無限大が格納される。
【０２３２】
図２１のステップ２１０１において、属性８０４Ａ−１−１及び属性８０４Ｂ−３−１が選択された場合、属性８０４Ａ−１−１及び属性８０４Ｂ−３−１の属性値８０６が同じであるため、属性距離に０が格納される。また、属性８０４Ａ−１−２及び属性８０４Ｂ−３−２も同じく、属性８０４Ａ−１−２及び属性８０４Ｂ−３−２の属性値８０６が同じであるため、属性距離に「０」が格納される。
【０２３３】
図２１のステップ２１０１において、属性８０４Ａ−１−３及び属性８０４Ｂ−３−３が選択された場合、属性８０４Ａ−１−３と属性８０４Ｂ−３−３とは、ともにデータ型８１４が数値であるため、属性距離が算出される。属性８０４Ａ−１−３の属性値８０６は「２（年）」であり、属性８０４Ｂ−３−３の属性値８０６は「１０（年）」であるため、属性距離は、｜２−１０｜＝８と算出される。
【０２３４】
図２１のステップ２１０１において、属性８０４Ａ−１−１及び属性８０４Ｂ−４−１が選択された場合、属性８０４Ａ−１−１及び属性８０４Ｂ−４−１の属性値８０６が同じであるため、属性距離に０が格納される。また、属性８０４Ａ−１−２及び属性８０４Ｂ−４−２も同じく、属性８０４Ａ−１−２及び属性８０４Ｂ−４−２の属性値８０６が同じであるため、属性距離に「０」が格納される。
【０２３５】
図２１のステップ２１０１において、属性８０４Ａ−１−３及び属性８０４Ｂ−４−３が選択された場合、属性８０４Ａ−１−３と属性８０４Ｂ−４−３とは、ともにデータ型８１４が数値であるため、属性距離が算出される。属性８０４Ａ−１−３の属性値８０６は「２（年）」であり、属性８０４Ｂ−４−３の属性値８０６は「１（年）」であるため、属性距離は、｜２−１｜＝１と算出される。
【０２３６】
本実施形態の属性距離は、前述のように算出される。算出された属性距離は類似度係数８１５を乗じられ、機器クラスタ４０７の類似度に加算される。なお、属性値８０６が一致する場合、属性距離には０が格納されたが、限りなく小さいが０ではない値を格納してもよい。これによって管理者は、ノードの類似度を算出するために、より重要な属性８０４を、選択することができる。
【０２３７】
以下に、類似度係数８１５を算出するための手順を示す。
【０２３８】
図２３は、本発明の第１の実施形態の類似度係数８１５を算出する手順を示すフローチャートである。
【０２３９】
まず類似ノード検索部３０３は、各機器クラスタ４０７に対応する事象クラスタ１３０８の距離を算出する（ステップ２３０１）。ここで、算出すべき類似度係数８１５がＮ個存在した場合、類似度係数８１５に対応する属性８０４が含まれる機器クラスタ４０７に、さらに対応する事象クラスタ１３０８の次元における体積の総和をＳｉ（ｉ＝０〜Ｎ）によって示す。
【０２４０】
なお、類似度係数８１５を算出するために用いられる機器クラスタ４０７には、類似度係数８１５に対応する属性８０４の数と同じ数の機器クラスタ４０７と、類似度係数８１５を算出するための基準となる一つの機器クラスタ４０７とが、あらかじめ選択される。
【０２４１】
また、事象クラスタ１３０８の次元における体積の総和Ｓｉの、「次元」とは、事象クラスタ１３０８に対応する図１３Ａに示す要素Ｖの数であり、「次元における体積」とは、事象クラスタ１３０８が各次元において分布する範囲の体積を示す。また、「総和」とは、一つの事象１３０５に対して、複数の事象クラスタ１３０８が存在するため、各々の事象クラスタ１３０８の体積をすべて足した値である。
【０２４２】
ここでＳ０は、類似度係数８１５を算出するための基準となる機器クラスタ４０７に対応する事象クラスタ１３０８の次元における体積の総和である。そして、事象クラスタ１３０８の距離を以下の数３によって定義する。
【０２４３】
【数３】
0005510760.tif 000004
【０２４４】
｜Ｓｉ―Ｓ０｜は、事象クラスタ１３０８の体積の総和の差である。数３によって、比較する対象の事象クラスタ１３０８の体積の総和と基準となる事象クラスタ１３０８の体積の総和との差が、基準となる事象クラスタ１３０８の体積の総和に占める割り合いを算出し、算出された結果を事象クラスタ１３０８の距離と定義する。
【０２４５】
類似ノード検索部３０３は、数３によって、事象クラスタ１３０８の距離を算出する。
【０２４６】
ここで、事象クラスタ１３０８の距離と機器クラスタ４０７の距離とは等しいとする場合、数１と数３とを用いて、以下の計算が可能である。
【０２４７】
【数４】
0005510760.tif 000005
【０２４８】
ａｊｉは、基準となる機器クラスタ４０７に含まれる属性８０４の値を示し、ｂｊｉは、比較する対象の機器クラスタ４０７に含まれる属性８０４を示す。また、ｉは、前述の通り算出すべき類似度係数８１５の数であり、すなわち属性８０４の数である。ｊは、比較する対象となる機器クラスタ４０７の数であり、すなわち算出すべき類似度係数８１５の数である。
【０２４９】
左辺の第１項は、機器クラスタ４０７の距離を行列によって表現した式である。また、右辺は、ステップ２３０１において算出された事象クラスタ１３０８の距離を行列によって示した式である。
【０２５０】
類似ノード検索部３０３は、機器クラスタ４０７の距離を示す行列を算出する（ステップ２３０２）。さらに、数４の左辺の逆行列を算出することによって（ステップ２３０３）、類似度係数８１５であるｋｉの値が算出される。そして類似ノード検索部３０３は、算出された類似度係数８１５の値を出力する（ステップ２３０４）。
【０２５１】
以上によって類似度係数８１５が算出される。
【０２５２】
図２４Ａは、本発明の第１の実施形態の機器クラスタ４０７の距離の例を示す説明図である。
【０２５３】
表２４０１は、機器クラスタＣ０（４０７）、機器クラスタＣ１（４０７）、機器クラスタＣ２（４０７）の各々に含まれるノードの属性８０４を用いて、機器クラスタＣ０〜Ｃ３（４０７）の距離を示す表である。表２４０１の横軸は使用頻度であり、縦軸は使用年数である。表２４０１の縦軸及び横軸は、属性名８０５に対応する。
【０２５４】
機器クラスタＣ０（４０７）に含まれるノードの属性８０４−００は、使用年数が２年であり、使用頻度が１０回／年である。機器クラスタＣ１（４０７）に含まれるノードの属性８０４−０１は、使用年数が１０年であり、使用頻度が２０回／年である。機器クラスタＣ２（４０７）に含まれるノードの属性８０４−０２は、使用年数が１年であり、使用頻度が８０回／年である。
【０２５５】
ここで、使用年数についての類似度係数８１５は、ｋ１によって示し、使用頻度についての類似度係数８１５は、ｋ２によって示す。
【０２５６】
機器クラスタＣ０（４０７）を基準とした場合、機器クラスタＣ１（４０７）の距離は、ｋ１（２−１０）２＋ｋ２（１０−２０）２であり、機器クラスタＣ２（４０７）の距離は、ｋ１（２−１）２＋ｋ２（１０−８０）２である。
【０２５７】
図２４Ｂは、本発明の第１の実施形態の事象クラスタ１３０８の距離の例を示す説明図である。
【０２５８】
機器クラスタＣ０（４０７）の事象クラスタ１３０８は、図２４Ｂの事象クラスタ１３０８−００によって示す複数の真球である。機器クラスタＣ１（４０７）の事象クラスタ１３０８は、事象クラスタ１３０８−０１によって示す複数の真球である。機器クラスタＣ２（４０７）の事象クラスタ１３０８は、図２４Ｂの事象クラスタ１３０８−０２によって示す複数の真球である。
【０２５９】
また、事象クラスタ１３０８−００の真球の体積の総和をＳ０、事象クラスタ１３０８−０１の真球の体積の総和をＳ１、事象クラスタ１３０８−０２の真球の体積の総和をＳ２によって示す。
【０２６０】
前述の数３によって、機器クラスタＣ０（４０７）と機器クラスタＣ１（４０７）との事象クラスタ１３０８の距離は、｜Ｓ１−Ｓ０｜／｜Ｓ０｜によって示される。図２４Ｂに示す事象クラスタ１３０８−００と事象クラスタ１３０８−０１は、ほぼ重なっているため、｜Ｓ１−Ｓ０｜の値は｜Ｓ０｜よりも小さい。このため、｜Ｓ１−Ｓ０｜／｜Ｓ０｜は１よりも小さい値となる。
【０２６１】
一方、機器クラスタＣ０（４０７）と機器クラスタＣ２（４０７）との事象クラスタ１３０８の距離は、｜Ｓ２−Ｓ０｜／｜Ｓ０｜によって示される。図２４Ｂに示す事象クラスタ１３０８−００と事象クラスタ１３０８−０２は重ならないため、｜Ｓ２−Ｓ０｜／｜Ｓ０｜は１以上の値となる。
【０２６２】
前述によって算出された機器クラスタ４０７の距離と、事象クラスタ１３０８の距離とを用いて、以下の連立方程式が成り立つ。
【０２６３】
【数５】
0005510760.tif 000006
【０２６４】
｜Ｓ１−Ｓ０｜／｜Ｓ０｜の値を０．１、｜Ｓ２−Ｓ０｜／｜Ｓ０｜の値を２とした場合、ｋ１の値は９．３ｅ−４（対数表記）、ｋ２の値は４．１ｅ−４と算出される。
【０２６５】
第１の実施形態によれば、新たな機器１０２又は配管１０３が追加されても、既存の機器１０２又は配管１０３に類似する構成を持つ新たな機器１０２又は配管１０３に、既存の機器クラスタ４０７を適用することによって、診断規則の設定に必要となる工数を低減し、早期に新たな機器１０２又は配管１０３における診断規則を設定することができる。
【０２６６】
（第２の実施形態）
図２５は、本発明の第２の実施形態の新たなプラント１０１に機器クラスタ４０７を適用する例を示す説明図である。
【０２６７】
図２５に示すように、既存のプラント１０１Ａは機器又は配管ｍ２１〜ｍ２６を有し、新規のプラント１０１Ｂは機器又は配管ｍ２７〜ｍ３５を有する。
【０２６８】
本発明は、既存プラント１０１Ａにプラント１０１Ｂが追加され、既存プラント１０１Ａに機器クラスタ４０７Ｅ及び機器クラスタ４０７Ｆが設定されている場合、新たに追加されたプラント１０１Ｂに備わる機器１０２又は配管１０３に、機器クラスタ４０７Ｅ及び機器クラスタ４０７Ｆを適用する。
【０２６９】
ｍ２１〜ｍ２３の機器グラフ５０２に類似する機器グラフ５０２を持つ機器の組み合わせを新規のプラント１０１Ｂから抽出し、機器又は配管ｍ２１〜ｍ２３の機器クラスタ４０７Ｅを適用する。これによって、図２５に示す例では、機器又は配管ｍ２７〜ｍ２９及びｍ３０〜ｍ３２に、機器クラスタ４０７Ｇ及び機器クラスタ４０７Ｈが生成される。
【０２７０】
また、機器又は配管ｍ２４〜ｍ２６の機器グラフ５０２に類似する機器グラフ５０２を持つ機器の組み合わせを新規のプラント１０１Ｂから抽出し、機器又は配管ｍ２４〜ｍ２６の機器クラスタ４０７Ｉを適用する。これによって、図２５に示す例では、機器又は配管ｍ３３〜ｍ３５に、機器クラスタ４０７Ｉが生成される。
【０２７１】
第２の実施形態によれば、新規のプラント１０１Ｂが追加されても、既存のプラント１０１Ａに含まれる機器クラスタ４０７を適用することによって、ユーザによる工数を低減し、早期にプラント１０１Ｂにおける診断規則を設定することができる。
【０２７２】
以上、本発明を添付の図面を参照して詳細に説明したが、本発明はこのような具体的構成に限定されるものではなく、添付した請求の範囲の趣旨内における様々な変更及び同等の構成を含むものである。
【図１】
0005510760.tif 000007
【図２】
0005510760.tif 000008
【図３】
0005510760.tif 000009
【図４】
0005510760.tif 000010
【図５】
0005510760.tif 000011
【図６】
0005510760.tif 000012
【図７】
0005510760.tif 000013
【図８】
0005510760.tif 000014
【図９】
0005510760.tif 000015
【図１０】
0005510760.tif 000016
【図１１Ａ】
0005510760.tif 000017
【図１１Ｂ】
0005510760.tif 000018
【図１２】
0005510760.tif 000019
【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１３Ｃ】
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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１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４Ａ】
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【図２４Ｂ】
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【図２５】
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