(57)【要約】  機器から収集される複数のセンサデータの主成分を算出する主成分算出部（１３）と、複数のセンサデータに基づき、故障判定に利用する物理量を算出する故障判定用物理量算出部（１１）と、主成分算出部（１３）が算出した主成分と、故障判定用物理量算出部（１１）が算出した物理量とを用いて、機器から収集されるセンサデータの運転状態ごとの分類を作成する運転状態分類部（１４）とを備えた。
2017122292.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器から収集される複数のセンサデータの主成分を算出する主成分算出部と、
前記複数のセンサデータに基づき、故障判定に利用する物理量を算出する故障判定用物理量算出部と、
前記主成分算出部が算出した前記主成分と、前記故障判定用物理量算出部が算出した前記物理量とを用いて、前記機器から収集されるセンサデータの運転状態ごとの分類を作成する運転状態分類部
とを備えた運転状態分類装置。
【請求項２】
前記運転状態分類部は、前記故障判定用物理量算出部が算出した前記物理量の確率密度関数に基づき当該物理量を分割してラベル付けし、当該ラベルを教師データとして前記主成分算出部が算出した前記主成分をグループ分けすることで、前記機器から収集されるセンサデータの運転状態ごとの分類を作成する
ことを特徴とする請求項１記載の運転状態分類装置。
【請求項３】
前記主成分算出部は、前記主成分に基づき、前記機器から収集されるセンサデータの主成分値を算出し、
前記運転状態分類部は、前記運転状態ごとの分類を作成する際に分類ごとの主成分の値域を記憶させておき、分類作成後は、前記主成分算出部が算出した前記主成分値と、当該記憶させた主成分の値域とに基づき、前記機器から収集されるセンサデータを運転状態ごとに分類する
ことを特徴とする請求項１記載の運転状態分類装置。
【請求項４】
前記機器から収集される前記複数のセンサデータから、複数の安定状態のセンサデータを抽出する安定状態抽出部を備え、
前記主成分算出部は、前記安定状態抽出部が抽出した前記複数の安定状態のセンサデータの主成分を算出し、
前記故障判定用物理量算出部は、前記安定状態抽出部が抽出した前記複数の安定状態のセンサデータに基づき、前記故障判定に利用する物理量を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の運転状態分類装置。
【請求項５】
前記機器から収集されるセンサデータについて、主成分の算出に利用するセンサ項目の選定、および、当該選定されたセンサ項目の計測値を含むセンサデータの整形を行う運転状態分類用センサ項目選択部を備え、
前記主成分算出部は、前記機器から収集される前記複数のセンサデータのうち、前記運転状態分類用センサ項目選択部が選定したセンサ項目の計測値を含むセンサデータであって、当該運転状態分類用センサ項目選択部が整形したセンサデータの主成分を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の運転状態分類装置。
【請求項６】
前記運転状態分類用センサ項目選択部は、前記選定されたセンサ項目ごとに計測値の分布特性に応じて決定されたセンサデータ整形用重みを用いてセンサデータの整形を行う
ことを特徴とする請求項５記載の運転状態分類装置。
【請求項７】
機器から収集される複数のセンサデータの主成分を算出する主成分算出部と、
前記主成分算出部が算出した前記主成分の確率密度分布に基づき、前記機器から収集されるセンサデータの運転状態ごとの分類を作成する運転状態分類部
とを備えた運転状態分類装置。
【請求項８】
前記運転状態分類部が作成した各分類に分類された前記複数のセンサデータに基づき、故障判定に利用する物理量を算出し、各分類における当該算出した物理量の分散に基づき、監視対象の分類を決定する故障判定用物理量分散判定部
を備えた請求項７記載の運転状態分類装置。
【請求項９】
前記運転状態分類部は、前記運転状態ごとの分類を作成する際に分類ごとの主成分の値域を記憶させておき、分類作成後は、当該記憶させた主成分の値域に基づき、前記機器から収集されるセンサデータを運転状態ごとに分類する
ことを特徴とする請求項７記載の運転状態分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、昇降機、プラント装置、空調機などの制御システム内の制御機器に設置されたセンサから取得したセンサデータの運転状態ごとの分類を作成する運転状態分類装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
昇降機、プラント装置、空調機などの機器では、当該機器に設置されたセンサで取得した計測値をセンサ項目ごとに予め定めた閾値と比較することにより故障を検知する制御技術が知られている。
しかし、各種機器の中には、設置される環境、機器の機種または使用される状態などによって運転状態が多岐にわたるものがある。その場合、上記制御技術では、特定のセンサ項目の計測値が閾値を超えた場合に、それが機器の故障（異常）によるものなのか、それとも運転状態の変化によるものかを判別することが非常に困難となる。
これに対し、例えば、特許文献１には、予め定めた運転条件ごとに過去の運転率を記憶しておき、当該運転条件ごとに過去と現在の運転率を比較することで、故障検知を行う技術が開示されている。
しかしながら、特許文献１に開示されているような技術では、運転条件を機器が設置される建物内の負荷のみによって決定しており、運転条件の分類、すなわち、運転状態の分類が、局所的な状態に依存するため、故障の検知精度が向上できないという課題があった。一方で、運転状態の分類に利用するセンサ項目を多くすると、分類の数が過剰となり、同一の運転状態が発生せず、故障検知が不可能になる。
この課題に関連して、特許文献２には、プラズマ処理装置などの処理装置において、複数の検出器を用いて検出される検出値を運転データとし、複数の運転データを用いて主成分分析を行い次元圧縮し、算出した運転データの主成分得点を監視し、主成分得点が設定した基準から大きくずれている場合に、処理装置の異常の判定に利用する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−２３８９２０号公報
【特許文献２】特開２００２−２５９８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献２に開示されている技術は、主成分分析を利用した次元圧縮を行うため、検出器の数が多くても分類の数が過剰となることはなく、故障の検知精度が向上する可能性はあった。しかしながら、当該技術においては、仮に主成分得点が基準から大きくずれた場合でも、そのずれの要因が機器の異常あるいは故障によるものか運転状態の変化によるものかは、直ちには判定できない。このため、最終的な判定には、各検出器の運転データの分析が改めて必要であり、故障検知を必ずしも効率的にできるものではないという課題があった。【０００５】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、主成分を利用して、故障検知に有効な分類を作成することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る運転状態分類装置は、機器から収集される複数のセンサデータの主成分を算出する主成分算出部と、複数のセンサデータに基づき、故障判定に利用する物理量を算出する故障判定用物理量算出部と、主成分算出部が算出した主成分と、故障判定用物理量算出部が算出した物理量とを用いて、機器から収集されるセンサデータの運転状態ごとの分類を作成する運転状態分類部とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明の運転状態分類装置は、複数のセンサデータの主成分と、センサデータに基づき算出された故障判定に利用する物理量とを用いて、センサデータの運転状態ごとの分類を作成するものである。すなわち、この発明の運転状態分類装置によれば、主成分を利用して、故障検知に有効な運転状態の分類を作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】この発明の実施の形態１の運転状態分類装置に、施設内の監視対象から収集したセンサデータを、運転状態に応じて分類させるセンサデータ分類システムの構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係る運転状態分類装置の構成図である。
【図３】センサデータ蓄積ＤＢに蓄積されるセンサデータの一例を説明する図である。
【図４】機器情報ＤＢに格納されている具体的な情報の一例を説明する図である。
【図５】この発明の実施の形態１に係る運転状態分類装置の、初回稼動時の動作を説明するフローチャートである。
【図６】実施の形態１において、安定状態抽出部が抽出するセンサデータを説明する図である。
【図７】実施の形態１において、空調機に設置されたセンサが計測する計測値の特徴的な分布特性の例を示す図である。
【図８】実施の形態１において、図５のステップＳＴ５０４で運転状態分類用センサ項目選択部が、各センサ項目のセンサデータ整形用重みを決定し、当該センサデータ整形用重みを該当のセンサ項目のセンサデータに乗算することでセンサデータの整形を行う動作を説明するフローチャートである。
【図９】図９Ａ，図９Ｂ，図９Ｃは、実施の形態１において、図８の各ステップについて説明する図である。
【図１０】実施の形態１において、図５のステップＳＴ５０６で、運転状態分類部が、運転状態ごとの分類を作成する動作を説明するフローチャートである。
【図１１】図１１Ａ，図１１Ｂ，図１１Ｃ，図１１Ｄは、実施の形態１において、運転状態分類部が故障判定用物理量を分割する動作を例示する図である。
【図１２】実施の形態１において、データ分類用パラメータ記憶部に格納されるデータの一例を説明する図である。
【図１３】図１３Ａ，図１３Ｂは、実施の形態１において、分類後センサデータ蓄積ＤＢが蓄積するサンプルとしてのセンサデータの一例を説明する図である。
【図１４】この発明の実施の形態１に係る運転状態分類装置の、初回稼動後、継続的に収集されるサンプルを分類する動作を説明するフローチャートである。
【図１５】実施の形態１において、運転状態分類装置が、運転状態分類用センサ項目選択部と安定状態抽出部とを備えない構成を示す図である。
【図１６】実施の形態１において、運転状態分類装置が、運転状態分類用センサ項目選択部を備えない構成を示す図である。
【図１７】実施の形態１において、運転状態分類装置が、安定状態抽出部を備えない構成を示す図である。
【図１８】図１８Ａ，図１８Ｂは、この発明の実施の形態１に係る運転状態分類装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１９】この発明の実施の形態２に係る運転状態分類装置の構成図である。
【図２０】この発明の実施の形態２に係る運転状態分類装置の、初回稼動時の動作を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、この発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１の運転状態分類装置１に、施設内の監視対象から収集したセンサデータを、運転状態に応じて分類させるセンサデータ分類システムの構成図である。
図１に示すように、センサデータ分類システムは、監視対象３とデータ収集蓄積装置２と、運転状態分類装置１とを備える。
【００１０】
監視対象３とは、例えば、空調機や昇降機、プラント装置などの機器である。監視対象３は、例えば、ビル内の全空調ユニットなど、一つ以上の機器を連結して構成されているものでも構わない。
【００１１】
監視対象３とデータ収集蓄積装置２とは、センサネットワーク４で接続され、データ収集蓄積装置２は、監視対象３の機器に設置された各種センサが出力した計測値の集合を、センサネットワーク４を介して、継続的、あるいは、断続的に収集し、蓄積する。なお、ここでは、監視対象３の機器に設置された複数の各種センサから収集した計測値の瞬間値としての集合をセンサデータという。
具体的には、データ収集蓄積装置２のデータ収集部（図示省略）が、監視対象３の機器に設置した各種センサから計測値の集合をセンサデータとして収集し、当該センサデータを収集日時とともにセンサデータ蓄積ＤＢ（データベース）２１に蓄積させる。
また、データ収集蓄積装置２は、監視対象３の機器情報を記憶する機器情報ＤＢ２２を有する。センサデータ蓄積ＤＢ２１，機器情報ＤＢ２２については後述する。
【００１２】
運転状態分類装置１は、データ収集蓄積装置２がセンサデータ蓄積ＤＢ２１に蓄積している複数のセンサデータと、機器情報ＤＢ２２に記憶されている機器情報とに基づき、監視対象３から収集された当該複数のセンサデータに関して主成分を算出する。また、運転状態分類装置１は、算出した主成分を利用して、センサデータを運転状態ごとに分類し、分類後センサデータとして蓄積する。ビル等の施設の管理者等は、運転状態分類装置１で蓄積する分類後センサデータに基づき、監視対象３の劣化、故障等、運転状態の監視を行う。
【００１３】
また、ここでは、図１に示すように、監視対象３とデータ収集蓄積装置２とは、センサネットワーク４で接続されるものとしたが、これに限らない。監視対象３とデータ収集蓄積装置２とは、センサネットワーク４に接続することなく、直接接続される構成でも構わない。
【００１４】
また、以下では、運転状態分類装置１は、例えば、空調機に設置した各種センサから収集したセンサデータを利用して、運転状態ごとの分類を行うものとする。すなわち、監視対象３は、空調機であるものとし、以下の説明においては、空調機を、単に機器とする。
なお、これは一例であり、監視対象３は、空調機に限らず、例えば、昇降機、プラント装置等、施設内の他の制御機器であってもよい。
【００１５】
図２は、この発明の実施の形態１に係る運転状態分類装置１の構成図である。
図２に示すように、運転状態分類装置１は、故障判定用物理量算出部１１と、運転状態分類用センサ項目選択部１２と、主成分算出部１３と、運転状態分類部１４と、分類後センサデータ蓄積ＤＢ１５と、安定状態抽出部１６と、データ分類用パラメータ記憶部１７とを備える。
【００１６】
故障判定用物理量算出部１１は、安定状態抽出部１６が抽出したサンプルそれぞれについて、データ収集蓄積装置２のセンサデータ蓄積ＤＢ２１と機器情報ＤＢ２２とを参照し、故障判定に利用するセンサ項目を選定して、故障判定に利用する物理量の抽出、あるいは、算出を行う。安定状態抽出部１６については後述する。
なお、監視対象３の管理者等によって、例えば「フィルタ詰まり」等、故障判定を行う対象となる項目は予め設定されており、故障判定用物理量算出部１１は、当該予め設定された項目に基づいて、故障判定に利用する物理量の抽出あるいは算出を行う。
この実施の形態１では、故障判定に利用する物理量、すなわち、故障判定用物理量とは、「判定したい故障に最も相関のあるセンサ項目の物理量」、あるいは、「冷媒量等、複数のセンサデータの演算から求められる物理量」の２種類の物理量を想定している。
故障判定用物理量算出部１１は、故障判定する内容に応じて、例えば、「判定したい故障に最も相関のあるセンサ項目の物理量」を故障判定用物理量とする場合は、センサデータ蓄積ＤＢ２１から該当のセンサデータを故障判定用物理量として抽出する。また、故障判定用物理量算出部１１は、例えば、「冷媒量等、複数のセンサデータの演算から求められる物理量」を故障判定用物理量とする場合は、センサデータ蓄積ＤＢ２１に蓄積されたセンサデータに基づき、故障判定用物理量を算出する。
ここでは、故障判定用物理量の算出とは、故障判定用物理量の抽出も含むものとする。
【００１７】
ここで、図３は、センサデータ蓄積ＤＢ２１に蓄積されるセンサデータの一例を説明する図である。
センサデータ蓄積ＤＢ２１には、図３に示すように、監視対象３に設置された各種センサで値を計測する対象となるセンサ項目と、当該センサ項目で計測される各計測値が、収集された日時ごとに１レコードのセンサデータとして蓄積されている。実施の形態１では、このような各センサデータのうち、分類作成のために取得あるいは抽出されたものを特にサンプルともいうものとする。
【００１８】
また、図４は、機器情報ＤＢ２２に格納されている具体的な情報の一例を説明する図である。
機器情報ＤＢ２２は、監視対象３の機器情報を記憶しており、図４に示すように、機器ごとに、少なくとも、機種と、設置環境情報と、故障判定用物理量算出に必要となる故障関連情報として故障内容および故障と相関が高いセンサ項目の情報とが、格納されている。
【００１９】
上述した「判定したい故障に最も相関のあるセンサ項目の物理量」や、冷媒量等、複数のセンサデータの演算から求められる物理量」とは、ユーザが検知したい故障に最も相関の高いセンサ項目の計測値、あるいは、予め設定された情報に基づき算出された物理量を指す。なお、ユーザ、すなわち、監視対象３の監視者は、予め、検知したい故障を適宜設定しておくものとする。
例えば、ユーザが、空調機の「フィルタ詰まり」を故障の検知対象とした場合、故障判定用物理量算出部１１は、機器情報ＤＢ２２を参照し、「フィルタ詰まり」に最も相関の高いセンサ項目として、ファン周波数を特定する。そして、故障判定用物理量算出部１１は、当該特定したファン周波数に関する計測値を、センサデータ蓄積ＤＢ２１から故障判定用物理量として抽出する。
【００２０】
また、例えば、ユーザが、「系統内に存在する冷媒量」を故障の検知対象とした場合、故障判定用物理量算出部１１は、冷媒の量を推定する技術として、例えば、国際公開第２０１１／０４８７２１号に開示されているような周知の技術を用いて、冷媒量を算出し、当該算出した冷媒量を故障判定用物理量とする。
なお、機種によって室内外機の冷媒が格納される容器の内容積が異なる。よって、冷媒量を推定するためには、当該容器の内容積の情報が必要となる。また、冷媒量を算出するためには、室内機と室外機を結ぶ配管の内容積の情報も必要となる。
故障判定用物理量算出部１１は、これら容器の内容積や配管の内容積の情報といった設置環境情報を、機器情報ＤＢ２２から取得して冷媒量を算出するようにする。
【００２１】
なお、図３，図４で示した情報は一例にすぎず、センサデータ蓄積ＤＢ２１には、監視対象３に設置された各種センサから収集されたセンサデータが蓄積されるようになっていればよく、機器情報ＤＢ２２には、故障判定用物理量算出部１１が、故障判定用物理量の算出に利用する情報が格納されていればよい。
【００２２】
安定状態抽出部１６は、データ収集蓄積装置２のセンサデータ蓄積ＤＢ２１から、予め決められた期間のサンプルを取得し、当該取得したサンプルのうち、機器の状態が安定するサンプルを抽出する。具体的には、安定状態抽出部１６は、データ収集蓄積装置２のセンサデータ蓄積ＤＢ２１から、予め決められた期間のサンプルを取得し、当該取得したサンプルのうち、例えば、図３で説明したような、機器の運転状態を表わすセンサ項目について、時系列的に安定するサンプルのみを抽出する。機器の状態が安定するサンプルとは、ここでは、センサデータ蓄積ＤＢ２１から取得した、予め決められた期間のサンプルのうち、所定の期間において、期間内に取得された全センサデータ内の計測値が予め決められた正常範囲内のサンプルをいい、安定状態抽出部１６は、当該正常範囲内におさまっているサンプルを機器の状態が安定するサンプルとして抽出するようにする。安定状態抽出部１６は、１サンプルずつ所定の期間をシフトし、当該シフトした所定の期間において、安定するサンプルを抽出する。
安定状態抽出部１６は、抽出したサンプルを運転状態分類用センサ項目選択部１２、および、故障判定用物理量算出部１１へ出力する。
【００２３】
運転状態分類用センサ項目選択部１２は、安定状態抽出部１６が出力したサンプルに含まれる計測値に関するセンサ項目のうち、サンプルの主成分算出に利用するセンサ項目を選定し、当該選定したセンサ項目の計測値を主成分算出用に整形する。運転状態分類用センサ項目選択部１２は、整形後のサンプルを、主成分算出部１３に出力する。
また、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、収集したサンプルを分類する初回、すなわち、運転状態ごとの分類の作成時に、サンプル単位のセンサデータの主成分算出に利用するためのセンサ項目、および、計測値整形に使用したセンサ項目ごとのセンサデータ整形用重みの情報を、データ分類用パラメータ記憶部１７に記憶させておき、以降、収集したサンプルを分類する際には、データ分類用パラメータ記憶部１７に記憶させた情報を用いて、計測値の整形を行うことができる。
【００２４】
主成分算出部１３は、運転状態分類用センサ項目選択部１２が出力した整形後の複数のサンプル、すなわち、複数のセンサデータに基づき、主成分を求める。また、主成分算出部１３は、求めた主成分をあらわす式に基づき、各サンプルの主成分の値を算出する。主成分算出部１３は、運転状態分類用センサ項目選択部１２から出力されたサンプルとしてのセンサデータと、算出した各サンプルの主成分値の情報とを紐付けて、運転状態分類部１４に出力する。
また、主成分算出部１３は、収集したサンプルを分類する初回、すなわち、運転状態ごとの分類の作成時に、主成分をあらわす式で用いられる主成分算出用重みの情報を、データ分類用パラメータ記憶部１７に記憶させておき、以降、収集したサンプル、あるいは、センサデータを分類する際には、データ分類用パラメータ記憶部１７に記憶させた主成分算出用重みの情報を用いて、主成分値を算出する。
【００２５】
運転状態分類部１４は、故障判定用物理量算出部１１が出力したサンプルごとの故障判定用物理量と、主成分算出部１３が出力したサンプルとしてのセンサデータの主成分値を利用し、サンプル、すなわち、センサデータの運転状態ごとの分類を作成する。また、運転状態分類部１４は、各サンプルに運転状態ごとの運転状態番号を付与して分類し、分類後のサンプルとしてのセンサデータと、当該サンプルに対応する故障判定用物理量とを、分類後センサデータ蓄積ＤＢ１５に蓄積させる。
運転状態分類部１４は、収集したサンプルを分類する初回、すなわち、運転状態ごとの分類の作成時に、運転状態ごとの分類を作成し、当該運転状態ごとの分類における主成分の値域を、運転状態番号と紐付けて、データ分類用パラメータ記憶部１７に記憶させておき、以降、収集したサンプル、あるいは、センサデータを分類する際には、データ分類用パラメータ記憶部１７に記憶させた主成分の値域に基づき、サンプル、あるいは、センサデータを運転状態ごとに分類する。
【００２６】
分類後センサデータ蓄積ＤＢ１５は、運転状態分類部１４が出力した、運転状態ごとの運転状態番号が付与され分類されたサンプルとしてのセンサデータと、当該サンプルに対応する故障判定用物理量とを蓄積する。
データ分類用パラメータ記憶部１７は、収集したサンプルを分類する初回、すなわち、運転状態ごとの分類の作成時に、運転状態分類用センサ項目選択部１２が選定したサンプルのセンサデータの主成分の算出に利用するためのセンサ項目と、運転状態分類用センサ項目選択部１２がセンサ項目の計測値の整形に使用したセンサ項目ごとのセンサデータ整形用重みと、主成分算出部１３が求めた主成分を表わす式で用いられる主成分算出用重みに関する情報とを記憶する。また、データ分類用パラメータ記憶部１７は、収集したサンプルを分類する初回に、運転状態分類部１４が付与した各運転状態番号における主成分の値域に関する情報を記憶する。
なお、ここでは、図２に示すように、運転状態分類装置１が、分類後センサデータ蓄積ＤＢ１５、データ分類用パラメータ記憶部１７を備えるようにしたが、これに限らず、分類後センサデータ蓄積ＤＢ１５、データ分類用パラメータ記憶部１７は、運転状態分類装置１の外部に備えるようにしてもよい。
【００２７】
動作について説明する。
この発明の実施の形態１に係る運転状態分類装置１の動作は、大きく、「初回に、収集したサンプルを用いて運転状態ごとの分類を作成する動作」と、「分類作成後、継続的に収集されるサンプル、あるいは、センサデータに運転状態番号を付して分類する動作」に分かれる。
「初回に、収集したサンプルを用いて運転状態ごとの分類を作成する動作」において、算出したセンサデータの主成分と、故障判定に利用する物理量とを用いて、サンプルの運転状態ごとの分類を作成し、以降、「分類作成後、継続的に収集されるサンプル、あるいは、センサデータに運転状態番号を付して分類する動作」において、作成した運転状態ごとの分類の主成分の値域に基づいて、収集したサンプルを運転状態に分類する。
なお、ここでは、初回稼動時に一度運転状態の分類を作成すると、以降は、作成された分類を使用し続けるものとして以下説明するが、これに限らず、例えば、季節の変化等により監視対象３の稼動環境が大きく変わり、異なる運転状態の分類を作成したほうが監視上好ましい場合には、再度、前回と異なる期間を対象として取得したサンプルを利用して「初回に、収集したサンプルを用いて運転状態ごとの分類を作成する動作」を行い、新たな運転状態の分類を作成するようにしてもよく、運転状態の分類の作成タイミングについては適宜設定可能である。
【００２８】
まず、「初回に、収集したサンプルを用いて運転状態ごとの分類を作成する動作」について、図５のフローチャートに沿って説明する。
図５は、この発明の実施の形態１に係る運転状態分類装置１の、初回稼動時の動作を説明するフローチャートである。
安定状態抽出部１６は、データ収集蓄積装置２のセンサデータ蓄積ＤＢ２１から、予め決められた期間のセンサデータをサンプルとして取得し、当該取得したサンプルのうち、機器の状態が安定しているサンプルを安定状態のサンプルとして抽出する（ステップＳＴ５０１）。例えば、空調機から夏に収集されたサンプルについて運転状態を分類するものとし、分類するデータは直近の７月〜９月のサンプルを対象とするものとする。安定状態抽出部１６は、直近の７月〜９月の３か月間のセンサデータをサンプルとしてセンサデータ蓄積ＤＢ２１から取得し、当該３か月間のサンプルのうち、例えば、吹き出し口温度など、機器の運転状態を表わす各センサ項目の計測値が時系列的に安定するサンプルのみを安定状態のサンプルとして抽出する（図６の６０１参照）。
【００２９】
具体的には、ｘ分間のサンプルを１ウィンドウとし、その最後のサンプルを判定対象のサンプルとする。安定状態のサンプルとは、１ウィンドウ内の全サンプルについて、当該サンプル内の全計測値が予め決められた正常範囲内である場合の判定対象のサンプルをいい、安定状態抽出部１６は、当該条件に合う判定対象のサンプルを安定状態のサンプルとして抽出するようにする。
【００３０】
図６の６０１に示すように、例えば、あるセンサ項目の計測値について、ｘ分間の当該計測値の平均値±η℃を正常値域とし、ｘ分間の全計測値が正常値域の範囲内である場合、安定状態抽出部１６は、判定対象のサンプルを安定状態のサンプルとして抽出する。
安定状態抽出部１６は、この安定状態であるか否かの判定を、サンプルに含まれる全センサ項目の計測値を対象に行う。
逆に、１ウィンドウ中の全サンプルに含まれる計測値のうち、１つの計測値でも正常値域から外れた場合は、安定状態抽出部１６は、図６の６０２のように、判定対象のサンプルを不安定なサンプルとして除去する。
安定状態抽出部１６は、抽出した安定状態のサンプルを運転状態分類用センサ項目選択部１２へ出力する。また、安定状態抽出部１６は、抽出した安定状態のサンプルの収集日時の情報、または、抽出した安定状態のサンプルを、故障判定用物理量算出部１１へ出力する。
【００３１】
故障判定用物理量算出部１１は、データ収集蓄積装置２のセンサデータ蓄積ＤＢ２１と機器情報ＤＢ２２とを参照し、故障判定に利用するセンサ項目を選定して、故障判定用物理量の算出を行う（ステップＳＴ５０２）。
具体的には、ここでは、例えば、空調機の「フィルタ詰まり」が故障の検知対象とされており、機器情報ＤＢ２２には図４に示したような情報が格納されているとする。故障判定用物理量算出部１１は、機器情報ＤＢ２２を参照し、「フィルタ詰まり」に最も相関の高いセンサ項目として、ファン周波数を特定する。そして、故障判定用物理量算出部１１は、ステップＳＴ５０１で安定状態抽出部１６が出力したサンプルそれぞれについて対応する、当該特定したファン周波数に関する計測値を、センサデータ蓄積ＤＢ２１から、故障判定用物理量として抽出する。なお、対応する計測値は、安定状態抽出部１６から出力された収集日時の情報から特定すればよい。また、取得されたサンプルには計測値を含むので、安定状態抽出部１６から安定状態のサンプルが出力された場合には、故障判定用物理量算出部１１は、当該サンプルから、特定したファン周波数に関する計測値を、故障判定用物理量として抽出するようにしてもよい。
故障判定用物理量算出部１１は、算出した故障判定用物理量を、運転状態分類部１４に出力する。このとき、故障判定用物理量算出部１１は、サンプルごとに、算出した故障判定用物理量が対応付けられた情報として、故障判定用物理量の情報を出力する。具体的には、サンプルの収集日時と故障判定用物理量とを紐付けて出力する。なお、この実施の形態１では、故障判定用物理量算出部１１は、故障判定用物理量の情報を、直接、運転状態分類部１４に出力するようにしたが、これに限らず、故障判定用物理量算出部１１は、故障判定用物理量の情報を、図示しない故障判定用物理量記憶部に記憶させるようにし、運転状態分類部１４は、故障判定用物理量記憶部を参照して、運転状態の分類を行うようにしてもよい。運転状態分類部１４の動作については後述する。
【００３２】
運転状態分類用センサ項目選択部１２は、ステップＳＴ５０１で安定状態抽出部１６が出力したサンプルに含まれる計測値に関するセンサ項目のうち、サンプルの主成分算出に利用するセンサ項目を選定する（ステップＳＴ５０３）。
このステップＳＴ５０３で、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、この後、主成分算出部１３が主成分の算出を行う際に利用するセンサ項目を選定する。この時、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、選定したセンサ項目の情報を、データ分類用パラメータ記憶部１７に記憶させておく。主成分算出部１３による主成分算出の動作については後述する。
【００３３】
ステップＳＴ５０３において、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、具体的には、例えば、主成分算出の速度向上のため、一意の値のみ出力されるようなセンサ項目は主成分算出には利用しない項目とする。また、例えば、計測値の変動が大きく、極端にセンサデータの分散が大きいセンサ項目は、主成分算出には利用しない項目とする。具体的には、例えば、全センサ項目の計測値の分散の平均の１０倍以上の分散となるセンサ項目は利用しない。
これは、突出して分散が大きいセンサ項目の計測値を主成分算出部１３への出力、すなわち、主成分算出に利用する計測値に含めると、そのセンサ項目の影響のみが反映された主成分が算出される可能性があるためである。例えば、空調機の場合、室外機、室内機の電子膨張弁開度がこの項目に該当する場合がある。
【００３４】
このように、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、安定状態抽出部１６が出力したサンプルに含まれる計測値に関するセンサ項目のうち、その計測値が主成分算出の際に極端な影響を与えるものとならない、すなわち、運転状態の分類の観点から、より有効な主成分算出が行えるセンサ項目を選定する。
この時、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、選定されたセンサ項目であることがわかるように、例えば、主成分算出対象フラグを付与して主成分算出部１３に出力するようにする。なお、これは一例にすぎず、サンプルに含まれる計測値に関するセンサ項目のうち、そのセンサ項目の計測値が主成分算出を行うために利用されるセンサ項目であることが何らかの方法で記録されていればよい。
【００３５】
また、どのセンサ項目を主成分算出には利用しない項目とするかの基準については、予め設定されているものとし、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、当該予め設定された基準に基づいてセンサ項目の選定を行うようにすればよい。これに限らず、運転状態分類用センサ項目選択部１２が、主成分の算出に極端な影響を与えることのないセンサ項目を選定できるようになっていればよい。
【００３６】
運転状態分類用センサ項目選択部１２は、ステップＳＴ５０３で選定したセンサ項目の計測値を整形することで、サンプルとしてのセンサデータを主成分算出用に整形する（ステップＳＴ５０４）。具体的には、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、安定状態抽出部１６から入力されたサンプルに含まれる計測値に関するセンサ項目ごとに、計測値の分布特性に応じてセンサデータ整形用重みを決定し、当該センサデータ整形用重みを各、計測値に乗算する。そして、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、サンプルそれぞれの計測値について、センサ項目ごとに決定したセンサデータ整形用重みを乗算した各計測値を含むサンプルを、整形後のサンプルとして、主成分算出部１３へ出力する。この時、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、決定したセンサデータ整形用重みを、該当するセンサ項目と紐付けてデータ分類用パラメータ記憶部１７に記憶しておく。すなわち、ステップＳＴ５０３で運転状態分類用センサ項目選択部１２が記憶させておいた各センサ項目と、このステップＳＴ５０４で運転状態分類用センサ項目選択部１２が記憶させるセンサデータ整形用重みとが紐付けられて、データ分類用パラメータ記憶部１７に記憶されることになる。
【００３７】
ここで、ステップＳＴ５０４の処理について、詳細に説明する。
まず、図７は、空調機に設置されたセンサが計測する計測値の特徴的な分布特性の例を示している。図７の７０１〜７０４の横軸は信号値、すなわち、センサによる計測値であり、縦軸は確率密度を示している。
図７の７０１は、あるセンサ項目について、計測値の特性が２層に分かれる場合の確率密度関数である。
空調機では、室内温度と設定温度の差分で制御内容が決定するが、制御内容は、例えば、大きく分けると、「高能力で運転」、「低能力で運転」の２種類である。この場合、図７の７０１のように、明確に「高能力で運転」と「低能力で運転」の２層に分布が分かれるセンサ項目が存在する。
空調機の場合、室内機過熱度などがこのような特徴を示す。
【００３８】
一方、図７の７０２は、あるセンサ項目について、計測値の分布が２層に分かれるが、２つの分布が重複する場合の確率密度関数である。
空調機は、上述したとおり、大きく分けて２種類の制御内容がある。図７の７０２では、制御内容の影響が現れているが、２種類の分布が一定の割合以上重複している場合の分布特性を示している。
空調機の場合、圧縮機吐出温度、配管温度などがこのような特徴を示す。
【００３９】
また、図７の７０３は、あるセンサ項目について、計測値の分布が単層となる場合の確率密度関数である。
空調機のセンサ項目の中には、制御内容が図７の７０１、７０２のように、分布特性として明確に現れないセンサ項目も存在する。この場合、センサ項目によって分布に偏りがあるものの、単層の分布となるセンサ項目が存在する。
空調機の場合、凝縮温度などがこのような特徴を示す。
【００４０】
さらに、図７の７０４は、あるセンサ項目について、計測値の分布が２つ以上の層に分かれる場合の確率密度関数である。
これは、例えば、センサで計測可能な値の刻み幅が大きい場合などに発生する。
空調機の場合、室内の設定温度や室内機の運転台数を示す冷房室内機容量がこのような特徴を示す。
【００４１】
この実施の形態１の運転状態分類装置１は、多次元のセンサ項目の計測値を含むセンサデータを運転状態ごとに分類するための分類を作成するものである。図７に示したように、各センサ項目の計測値にはそれぞれ特徴があり、特に分布に特性のある７０１、７０２、７０４を主成分算出部１３の入力データとして利用することにより、明確な運転状態ごとのセンサデータの分類を作成することが可能となる。
【００４２】
そこで、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、各センサ項目について、計測値を混合ガウス分布とみなし、主成分算出部１３へ出力するサンプルとしてのセンサデータに含まれる計測値について、センサ項目ごとに分布特性に応じた重みを決定する。そして、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、当該分布特性に応じたセンサ項目ごとの重みを、該当のセンサ項目の計測値に乗算することで、センサデータの整形を行う。
図８は、図５のステップＳＴ５０４で、運転状態分類用センサ項目選択部１２が、各サンプルのセンサデータを主成分算出用に整形する動作、具体的には、各センサ項目のセンサデータ整形用重みを決定し、当該センサデータ整形用重みを該当のセンサ項目のセンサデータに乗算することでセンサデータの整形を行う動作を説明するフローチャートである。
図９Ａ〜図９Ｃは、図８の各ステップについて説明する図である。なお、ここでは、あるセンサ項目について、計測値は、データの分布が２層に分かれ、２つの分布が重複する特徴をもつもの、すなわち、図７の７０２に示した特徴をもつものであるとして図９Ａ〜図９Ｃに図示している。
【００４３】
まず、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、安定状態抽出部１６から入力された全てのサンプルに含まれる計測値に関する同一のセンサ項目について、混合する計測値の分布の数を決定する（ステップＳＴ８０１）。具体的には、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、安定状態抽出部１６から入力された全てのサンプルの同一のセンサ項目の各計測値について、例えば、ギャップ統計量、情報量規準などの周知の手法を利用し、計測値の分布について混合する分布の数ｋを決定する。（図９Ａ参照）
例えば、図９Ａの例でいうと、計測値は２つの分布が重複しているので、分布の数ｋ＝２となる。
【００４４】
運転状態分類用センサ項目選択部１２は、ステップＳＴ８０１で決定した分布の数に対し、各計測値の混合ガウス分布を推定する（ステップＳＴ８０２）。なお、混合ガウス分布の推定には、例えば、ＥＭアルゴリズムを利用する。（図９Ｂ参照）
【００４５】
運転状態分類用センサ項目選択部１２は、ステップＳＴ８０２で推定した各計測値の混合ガウス分布の標準偏差を算出する（ステップＳＴ８０３）。計測値の分布が複数となる混合ガウス分布の場合、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、各分布について標準偏差σｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｋ）を算出する。（図９Ｃ参照）
【００４６】
運転状態分類用センサ項目選択部１２は、ステップＳＴ８０３で算出した各分布の標準偏差を利用し、各センサ項目のセンサデータ整形用重みを算出する（ステップＳＴ８０４）。
ステップＳＴ８０４において、運転状態分類用センサ項目選択部１２が各センサ項目のセンサデータ整形用重みを算出する過程を以下に説明する。
まず、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、以下の式（１）により、各分布の標準偏差σｉの平均値を算出する。
2017122292.tif 000003
ｋ：センサ項目Ｉの計測値で混合する分布の数
ｉ：センサ項目Ｉの計測値で混合する分布のインデックス
σｉ：分布ｉの標準偏差
Ｉ：センサ項目のインデックス
ただし、各センサ項目ごとにスケールが異なるため、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、上記式（１）で算出した標準偏差σｉの平均値を、計測値のベクトルＡの幅（ｍａｘ（ＡＩ）−ｍｉｎ（ＡＩ））で除算する。当該（ｍａｘ（ＡＩ）−ｍｉｎ（ＡＩ））による除算は、各センサ項目のスケールの違いによる重みの差異を抑制するため、標準偏差σｉの平均値を正規化するための処理である。
この正規化するための式は、以下の式（２）のとおりとなる。
2017122292.tif 000004
ＡＩ：センサ項目Ｉのベクトル
そして、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、正規化後の標準偏差σｉの平均値の逆数を、当該各センサ項目Ｉ（Ｉ＝１，２，・・・，ｋ（ｋ：主成分算出部１３に出力するセンサ項目数））のセンサデータ整形用重みαＩとする。算出式は以下の式（３）のとおりである。
2017122292.tif 000005
αＩ：センサ項目Ｉのセンサデータ整形用重み
【００４７】
上記式（３）のとおり各センサ項目のセンサデータ整形用重みを決定することにより、図７の７０１，７０２，７０４のような分布の中でも、特に、各混合分布の標準偏差が小さい、すなわち、運転状態ごとに明確に分布特性の異なるセンサ項目の重みを大きく設定することが可能となる。本方式により、分布特性を考慮した主成分を算出可能となり、効率的に運転状態を分類することが可能となる。
【００４８】
運転状態分類用センサ項目選択部１２は、図５のステップＳＴ５０３で選定した各センサ項目の計測値を表わすベクトルＡＩに、ステップＳＴ８０４で算出した各センサ項目のセンサデータ整形用重みαＩをそれぞれ乗算して計測値を整形し、計測値が整形されたサンプルとしてのセンサデータを、主成分算出部１３に出力する（ステップＳＴ８０５）。
【００４９】
図５のフローチャートに戻る。
ステップＳＴ５０４において運転状態分類用センサ項目選択部１２が出力した、計測値が整形されたサンプルとしてのセンサデータを取得し、主成分算出部１３は、複数の当該サンプルの主成分を算出する（ステップＳＴ５０５）。具体的には、主成分算出部１３は、運転状態分類用センサ項目選択部１２から取得したサンプルに含まれる計測値のうち、主成分算出対象フラグの立っているセンサ項目の計測値を用いて、以下の式（４）のような主成分を表わす式を求めることで、主成分を算出する。主成分を表わす式を求めるには、例えば、特異値分解などの多変量解析手法を利用すればよい。
Ｕ＝αＡ＋βＢ＋γＣ＋・・・・      ・・・（４）
式（４）において、Ｕは主成分、Ａ，Ｂ，Ｃ・・・はステップＳＴ５０４で運転状態分類用センサ項目選択部１２が出力した整形後のサンプルとしてのセンサデータに含まれる各センサ項目の整形後の計測値であり、α，β，γ・・・はそれぞれ、各センサ項目に対応する主成分算出用重みである。主成分算出部１３は、主成分算出式における主成分算出用重みを計算する。
そして、主成分算出部１３は、当該主成分算出用重みが決められた主成分を表わす式を用いて、各サンプル、あるいは、センサデータの主成分値を算出することができる。
すなわち、主成分算出部１３は、上記式（４）に従い、各サンプルについて、主成分算出対象フラグの立っているセンサ項目の整形後の計測値に、それぞれに対応する主成分算出用重みを乗算し、サンプルごとの主成分値を算出することができる。
主成分算出部１３は、このステップＳＴ５０５で算出したサンプルの主成分を表わす式を、運転状態分類部１４に出力する。このとき、主成分算出部１３は、運転状態分類用センサ項目選択部１２から出力されたサンプルに、各サンプルの主成分値を紐付けて、運転状態分類部１４に出力する。
【００５０】
また、主成分算出部１３は、主成分を表わす式で用いられる主成分算出用重みを、該当するセンサ項目と紐付けてデータ分類用パラメータ記憶部１７に記憶しておく。すなわち、ステップＳＴ５０３で運転状態分類用センサ項目選択部１２が記憶させておいた各センサ項目と、ステップＳＴ５０４で運転状態分類用センサ項目選択部１２が記憶させておいたセンサデータ整形用重みと、このステップＳＴ５０５において主成分算出部１３が記憶させる主成分算出用重みとが紐付けられて、データ分類用パラメータ記憶部１７に記憶されることになる。
【００５１】
運転状態分類部１４は、ステップＳＴ５０５で主成分算出部１３が算出し、出力したサンプルの主成分と、ステップＳＴ５０２で故障判定用物理量算出部１１が算出し、出力した故障判定に利用する物理量、すなわち、故障判定用物理量とに基づき、運転状態ごとの分類を作成する（ステップＳＴ５０６）。なお、運転状態分類部１４が運転状態の分類の作成に用いる情報には、ステップＳＴ５０５で主成分算出部１３が求めた主成分、および、各サンプルの主成分値の情報が含まれる。
【００５２】
ここで、ステップＳＴ５０６の処理について、詳細に説明する。
図１０は、図５のステップＳＴ５０６で、運転状態分類部１４が、運転状態ごとの分類を作成する動作を説明するフローチャートである。
図１１Ａ〜図１１Ｄは、運転状態分類部１４が故障判定用物理量を分割する動作を例示する図である。
【００５３】
運転状態分類部１４は、図５のステップＳＴ５０２で故障判定用物理量算出部１１が算出し、出力した故障判定用物理量の確率密度関数を推定する（ステップＳＴ１００１）。（図１１Ａ参照）
具体的には、運転状態分類部１４は、故障判定用物理量算出部１１が出力した、各サンプルにそれぞれ対応する故障判定用物理量について、確率密度関数を推定する。なお、運転状態分類部１４は、確率密度関数の推定には、例えば、ＥＭアルゴリズムを利用する。
【００５４】
運転状態分類部１４は、図５のステップＳＴ５０２で故障判定用物理量算出部１１が算出し、出力した故障判定用物理量に対しステップＳＴ１００１で推定した確率密度関数の極小点を算出する（ステップＳＴ１００２）。（図１１Ｂ参照）
なお、ステップＳＴ１００１，１００２について、故障判定用物理量算出部１１が、故障判定用物理量記憶部（図示しない）に、算出した故障判定用物理量を記憶させている場合には、運転状態分類部１４は、故障判定用物理量記憶部を参照して、該当の、すなわち、各サンプルの収集日時とマッチする故障判定用物理量を抽出して、確率密度関数を推定し、当該推定した確率密度関数の極小点を算出するようにすればよい。
【００５５】
運転状態分類部１４は、ステップＳＴ１００２で算出した極小点の数が、１以上であるかどうかを判定する（ステップＳＴ１００３）。
ステップＳＴ１００３において、極小点の数が１以上の場合（ステップＳＴ１００３の“ＹＥＳ”の場合）、運転状態分類部１４は、ステップＳＴ１００２で算出した極小点を分割の境界線として故障判定用物理量を分割して、故障判定用物理量の小さい分割から分割の番号をラベル付けする（ステップＳＴ１００６）。（図１１Ｃの（１）〜（４）を参照）
【００５６】
ステップＳＴ１００３において、極小点の数が１以上ではなかった場合（ステップＳＴ１００３の“ＮＯ”の場合）、すなわち、極小点が存在しない場合、運転状態分類部１４は、例えば、ギャップ統計量や情報量規準など、分割数を決定する手法を利用して分割数を決定し（ステップＳＴ１００４）、ステップＳＴ１００４で決定した分割数で、故障判定用物理量の値の範囲を等分割して、故障判定用物理量の小さい分割から分割の番号をラベル付けする（ステップＳＴ１００５）。例えば、ステップＳＴ１００４において、分割数＝４と決定したとすると、運転状態分類部１４は、ステップＳＴ１００５において、故障判定用物理量の値の範囲を４つに等分割し、分割の番号をラベル付けする。（図１１Ｄの（１）〜（４）を参照）
【００５７】
運転状態分類部１４は、ステップＳＴ１００６、あるいは、ステップＳＴ１００５で付与した各ラベルを教師データとして、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）や単純ベイズ分類器などの周知の教師付き機械学習を利用し、主成分算出部１３が図５のステップＳＴ５０５で出力したサンプルの主成分を用いた分類を作成する（ステップＳＴ１００７）。具体的には、運転状態分類部１４は、機械学習によって同一のクラスタとして分類された各サンプルを、同一の運転状態のグループとし、各運転状態のグループに属するサンプルの主成分値の範囲を用いて主成分を分類し、それぞれの分類に対し、異なる運転状態番号を付与する。これにより、サンプルとしてのセンサデータの主成分と故障判定用物理量を用いて、主成分の値域と関係づけられた運転状態ごとの分類が作成されることになる。
この時、運転状態分類部１４は、各運転状態番号における主成分の値域を、運転状態番号と紐付けて、データ分類用パラメータ記憶部１７に記憶させておく。
ここで、図１２は、実施の形態１において、データ分類用パラメータ記憶部１７に格納されるデータの一例を説明する図である。
図１２に示すように、データ分類用パラメータ記憶部１７には、上記ステップＳＴ５０３〜５０５で記憶された、主成分算出に利用するセンサ項目と、当該センサ項目のセンサデータ整形用重みおよび主成分算出用重みに関する情報（Ａ）と、上記ステップＳＴ１００７において運転状態分類部１４が記憶させる各運転状態番号１，２，３・・・の主成分の値域に関する情報（Ｂ）とが記憶される。
【００５８】
図５のフローチャートに戻る。
運転状態分類部１４は、さらに、図１０のステップＳＴ１００７において、各サンプルの主成分値と作成された分類に基づき、各サンプルに運転状態番号を付与して分類し、運転状態番号を付与したサンプルを分類後センサデータとして、分類後センサデータ蓄積ＤＢ１５に蓄積させる（ステップＳＴ５０７）。分類後センサデータ蓄積ＤＢ１５は、運転状態分類部１４から出力されたサンプルとしてのセンサデータを蓄積する。
【００５９】
図１３は、実施の形態１において、分類後センサデータ蓄積ＤＢ１５が蓄積するサンプルとしてのセンサデータの一例を説明する図である。分類後センサデータ蓄積ＤＢ１５には、図１３に示したデータとともに、各サンプル、あるいは、センサデータの計測値が、あわせて蓄積されているが、ここでは図示を省略している。
図１３Ａに示すように、分類後センサデータ蓄積ＤＢ１５は、各サンプルの日時データと、図１０のステップＳＴ１００７において付与した運転状態番号とを紐付けて蓄積する。また、各サンプルの故障判定用物理量をあわせて蓄積する。各サンプルの故障判定用物理量は、図５のステップＳＴ５０２において故障判定用物理量算出部１１が、サンプルの収集日時と故障判定用物理量とを紐付けて出力しているので、当該サンプルの収集日時から、特定すればよい。
【００６０】
なお、図１３Ａは、例えば、フィルタ詰まりのように、判定したい故障が１つの場合を想定した分類後センサデータ蓄積ＤＢ１５の内容の一例を示している。
例えば、フィルタ詰まりと冷媒量というように、判定したい故障が複数ある場合は、ステップＳＴ５０２において、故障判定用物理量算出部１１は、それぞれの故障の判定に利用する故障判定用物理量を算出する。そして、運転状態分類部１４は、ステップＳＴ５０６において、それぞれの故障判定用物理量を用いて、運転状態の分類を作成するとともに、各サンプルについて、故障判定用物理量ごとの運転状態番号を付与する。分類後センサデータ蓄積ＤＢ１５には、図１３Ｂに示すように、それぞれの故障判定用物理量に対応する運転状態番号がわかるように、各サンプルが蓄積される。
【００６１】
図５のフローチャートに戻る。
運転状態分類部１４は、判定したい故障それぞれについて、どの運転状態番号のグループの分類後センサデータを監視すればよいかを定義した監視用グループ情報、すなわち、判定したい故障に対応する故障判定用物理量を監視すべき運転状態を定義した監視用グループ情報を記憶させる（ステップＳＴ５０８）。
具体的には、運転状態分類部１４は、図１０のステップＳＴ１００６あるいはステップＳＴ１００５において分割した故障判定用物理量ごとに付与したラベルと、ステップＳＴ１００７において当該ラベルを教師データとして付与された運転状態番号を、判定したい故障の情報と紐付けて、監視用グループ情報として、運転状態分類装置１の内部、あるいは、外部のデータベース等に記憶させる。
例えば、フィルタ詰まりを検知したい場合、故障判定用物理量であるファン周波数に関して付与されたラベルを教師データとして分類された運転状態番号を、監視対象とし、当該運転状態番号と、判定したい故障内容が「フィルタ詰まり」であることを示す情報とを紐付けて、監視用グループ情報として、運転状態分類装置１の内部、あるいは、外部のデータベース等に、記憶させる。
【００６２】
次に、「分類作成後、継続的に収集されるサンプル、あるいは、センサデータに運転状態番号を付して分類する動作」について、図１４のフローチャートに沿って説明する。
図１４は、この発明の実施の形態１に係る運転状態分類装置１の、初回稼動後、継続的に収集されるサンプルを分類する動作を説明するフローチャートである。
図１４において、ステップＳＴ１４０１、ステップＳＴ１４０２、ステップＳＴ１４０７の動作は、それぞれ、図５のステップＳＴ５０１、ステップＳＴ５０２、ステップＳＴ５０７の動作と同様であるため、重複した説明を省略し、ここでは、図５で説明した「初回に、収集したサンプルを用いて運転状態ごとの分類を作成する動作」とは異なる、ステップＳＴ１４０３〜ステップＳＴ１４０６、ステップＳＴ１４０８の動作についてのみ説明する。
ステップＳＴ１４０３において、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、データ分類用パラメータ記憶部１７を参照し、データ分類用パラメータ記憶部１７に記憶されているセンサ項目を、サンプルの主成分値算出に利用するセンサ項目として選定する。すなわち、初回稼動時に選定しておいた（図５のステップＳＴ５０３）センサ項目と同じセンサ項目が、主成分算出に利用するセンサ項目となる。このとき、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、該当のセンサ項目に主成分算出対象フラグを付与しておく。
【００６３】
ステップＳＴ１４０４において、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、データ分類用パラメータ記憶部１７に記憶されているセンサデータ整形用重みを用いて、ステップＳＴ１４０３で選定したセンサ項目の計測値を主成分算出用に整形する。具体的には、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、安定状態抽出部１６から入力されたサンプルに含まれる計測値に関するセンサ項目ごとに、対応するセンサデータ整形用重みをデータ分類用パラメータ記憶部１７から特定し、当該センサデータ整形用重みを各計測値に乗算する。すなわち、初回稼動時に算出したセンサデータ整形用重みが、センサデータ整形に利用される。
そして、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、サンプルに含まれるそれぞれの計測値について、センサ項目ごとに決定したセンサデータ整形用重みを乗算して得られた整形後の各サンプルを主成分算出部１３へ出力する。
【００６４】
ステップＳＴ１４０５において、主成分算出部１３は、ステップＳＴ１４０４において運転状態分類用センサ項目選択部１２が出力した、整形後のサンプルを取得し、各サンプルの主成分値を算出する。
主成分値の算出は、以下の主成分を表わす式（５）を用いて行えばよい。
Ｕ＝αＡ’＋βＢ’＋γＣ’＋・・・・      ・・・（５）
式（５）において、Ｕは主成分、Ａ’，Ｂ’，Ｃ’・・・はステップＳＴ１４０４で運転状態分類用センサ項目選択部１２が出力した整形後のサンプルに含まれる整形後の計測値であり、α，β，γ・・・はそれぞれ、各センサ項目に対応する主成分算出用重みであって、初回稼動時にデータ分類用パラメータ記憶部１７に記憶しておいた値である。
【００６５】
主成分算出部１３は、上記式（５）に従い、各サンプルについて、主成分算出対象フラグの立っているセンサ項目の整形後の計測値に、それぞれに対応する主成分算出用重みを乗算し、サンプルごとの主成分値を算出する。
主成分算出部１３は、算出したサンプルの主成分値を、運転状態分類部１４に出力する。このとき、主成分算出部１３は、運転状態分類用センサ項目選択部１２から出力されたサンプルに、各サンプルの主成分値を紐付けて、運転状態分類部１４に出力する。
【００６６】
ステップＳＴ１４０６において、運転状態分類部１４は、ステップＳＴ１４０５で主成分算出部１３が算出し、出力したサンプルの主成分値と、データ分類用パラメータ記憶部１７に記憶されている主成分の値域の情報とに基づき、運転状態ごとにサンプルを分類する。具体的には、ステップＳＴ１４０５で主成分算出部が算出した主成分値が、データ分類用パラメータ記憶部１７に記憶されているどの値域に含まれるかを判断し、主成分値が含まれると判断された値域の運転状態番号を、サンプルの運転状態番号として付与することにより、サンプルを分類する。
そして、運転状態分類部１４は、運転状態番号を付与したサンプルとしてのセンサデータを分類後センサデータとして、サンプルごとに分類後センサデータ蓄積ＤＢ１５に蓄積させる（ステップＳＴ１４０７）。
【００６７】
一度収集したサンプルを用いて運転状態ごとの分類を作成し、当該サンプルを分類した後、継続的に収集されるサンプルに対してその都度、主成分算出に利用するセンサ項目の選定、センサデータ整形用重みの算出、主成分算出用重みの変更等を行っていては、運転状態分類が毎回変化してしまうという問題が発生する。また、運転状態分類には故障判定用物理量を利用しているため、故障が発生した場合、故障を示す当該故障判定用物理量が分類の作成に利用されてしまうという問題が発生する。故障時の故障判定用物理量が運転状態の分類に利用されてしまうと、例えば、本来同じ運転状態の分類に分類されるはずのサンプルが異なる運転状態に分類されてしまうような状態が生じ得るため、本発明の本来の目的である、同一運転状態で故障判定用物理量の比較を行うということが不可能となってしまう。
このため、図１３を用いて説明したように、「分類作成後、継続的に収集されるサンプル、あるいは、センサデータに運転状態番号を付して分類する動作」においては、「初回に、収集したサンプルを用いて運転状態ごとの分類を作成する動作」において使用した主成分算出用のセンサ項目、センサデータ整形用重み、主成分算出用重みを用いて主成分値の算出を行い、「初回に、収集したサンプルを用いて運転状態ごとの分類を作成する動作」において記憶しておいた主成分の値域に基づき、サンプルの分類を行うようにする。
【００６８】
なお、「分類作成後、継続的に収集されるサンプル、あるいは、センサデータに運転状態番号を付して分類する動作」において、故障判定に利用するセンサ項目の選定、物理量の算出動作（図１４のステップＳＴ１４０２）については、継続的に収集されるサンプルに対して行う。これは、故障判定用物理量を、運転状態ごとの分類の作成のためではなく、例えば、初回稼動時の故障判定用物理量と比較し、監視対象３の故障検出等の運転状態の監視に役立てるためである。
【００６９】
ステップＳＴ１４０８において、ビル等の施設の管理者等は、運転状態分類装置１の分類後センサデータ蓄積ＤＢ１５で蓄積している分類後センサデータに基づき、監視対象３の劣化や故障等、運転状態の監視を行う。具体的には、ビル等の施設の管理者等は、月に一回等、任意のタイミングを指定し、当該任意のタイミングになると、監視用グループ情報に基づき、監視する運転状態番号を特定し、当該特定した運転状態番号のサンプルを、分類後センサデータ蓄積ＤＢ１５を参照して抽出し、監視対象３の監視を行う。
例えば、判定したい故障を「フィルタ詰まり」とし、監視用グループ情報には、当該「フィルタ詰まり」と運転状態番号１８のグループとが紐付けられて記憶されているとする。また、分類後センサデータ蓄積ＤＢ１５に蓄積されている分類後センサデータ蓄積ＤＢ１５の内容が図１３Ａに示すような内容であったとする。管理者等は、運転状態分類番号が１８のサンプルを抽出して時系列にならべる。この場合、２００７／７／２５  ３：５０：３２、２００７／７／２５  ３：５２：３１、２００７／７／２５  ４：００：２９のサンプルが抽出されることになる。
そして、管理者等は、抽出された３サンプルの故障判定用物理量を確認する。この場合、故障判定用物理量は、それぞれ、１００Ｈｚ、１０２Ｈｚ、１８０Ｈｚとなっており、２００７／７／２５  ４：００：２９時点に故障判定用物理量であるファン周波数が明らかに大きな値となっている。管理者等は、このことから、監視対象３に「フィルタ詰まり」が生じていることを特定できる。
【００７０】
以上説明したように、主成分と故障判定用物理量を用いて、センサデータの運転状態ごとの分類を作成することにより、同一運転状態の分類における故障判定用物理量の分散を抑えた、故障検知に有効な運転状態の分類を作成できる。
すなわち、この分類に基づいて、サンプル、あるいは、センサデータを分類しておけば、判定したい故障の検出に適した運転状態のサンプル、あるいは、センサデータのみを抽出できる。そして、当該抽出したサンプル等に含まれる故障判定用物理量を監視することで、故障判定用物理量の変化が機器の故障に起因する変化なのか、運転状態の変化による変化であるのかを区別して把握することが可能となり、効率的な監視を行うことができる。
【００７１】
なお、以上の説明では、故障判定用物理量算出部１１による故障判定用物理量の算出の動作（図５のステップＳＴ５０２、図１４のステップＳＴ１４０２）と、運転状態分類用センサ項目選択部１２による主成分算出用センサ項目選定、センサデータの整形の動作（図５のステップＳＴ５０３，５０４、図１４のステップＳＴ１４０３，１４０４）は、並行で行われるように説明したが、これに限らず、ステップＳＴ５０２（ステップＳＴ１４０２）の動作を行ったあと、ステップＳＴ５０３（ステップＳＴ１４０３）の動作を行うようにしてもよく、運転状態分類部１４によって運転状態分類が行われる際に（図５のステップＳＴ５０６、図１４のステップＳＴ１４０６）、故障判定用物理量の算出と、センサデータの整形が終わっていればよい。
【００７２】
また、この実施の形態１では、一例として、ユーザが、空調機の「フィルタ詰まり」を故障の検知対象とした場合、機器情報ＤＢ２２には、「フィルタ詰まり」に最も相関の高いセンサ項目として、ファン周波数という１項目のみが対応して記憶されているものとしたが、検知対象としたい故障に最も相関の高いセンサ項目は１つに限らない。例えば、「フィルタ詰まり」に最も相関の高いセンサ項目は、ファン周波数と、吹き出し口温度の２項目としてもよい。この場合、故障判定用物理量算出部１１は、ファン周波数と吹き出し口温度に関する計測値を、センサデータ蓄積ＤＢ２１、あるいは、抽出された安定状態のサンプルから故障判定用物理量として抽出し、運転状態分類部１４は、それぞれの故障判定用物理量を統合した確率密度関数の極小点の算出を行い、当該極小点を分割の境界線として故障判定用の物理量を分割するようにすればよい。
【００７３】
また、この実施の形態１では、運転状態分類装置１は、安定状態抽出部１６と運転状態分類用センサ項目選択部１２とを備えるものとしたが、安定状態抽出部１６と運転状態分類用センサ項目選択部１２とを備えないようにしてもよい。すなわち、主成分算出部１３は、センサデータ蓄積ＤＢ２１から直接サンプルを取得し、安定状態のサンプルの抽出および整形等のいずれも行うことなく、主成分の算出、あるいは、各サンプルの主成分値の算出を行うようにし、故障判定用物理量算出部１１は、主成分算出部１３が取得したサンプルに含まれる計測値をそのまま用いて、故障判定用物理量を算出するようにしてもよい（図１５参照）。
【００７４】
また、運転状態分類用センサ項目選択部１２のみ備えない構成とし、主成分算出部１３が、安定状態抽出部１６が抽出した、安定状態のサンプルの主成分の算出、あるいは、各サンプルの主成分値の算出を行うようにしてもよい（図１６参照）。
安定状態抽出部１６により抽出された、安定状態のサンプルのみを主成分の算出、あるいは、各サンプルの主成分値の算出の対象とし、当該算出した主成分等に基づき運転状態の分類を作成することで、安定状態抽出部１６を備えない場合よりも、より高精度に運転状態を分類可能となる。
【００７５】
また、安定状態抽出部１６のみ備えない構成とし、運転状態分類用センサ項目選択部１２は、センサデータ蓄積ＤＢ２１から直接サンプルを取得し、センサデータ蓄積ＤＢ２１に蓄積されているサンプルのセンサ項目のうち、主成分算出に利用するセンサ項目を選定して記憶しておくようにし、故障判定用物理量算出部１１は、運転状態分類用センサ項目選択部１２が取得したサンプルについて、それぞれ故障判定用物理量を算出するようにしてもするようにしてもよい（図１７参照）。
運転状態分類用センサ項目選択部１２は、センサデータ蓄積ＤＢ２１から取得したサンプルのセンサ項目のうち、主成分算出に利用するセンサ項目の選定を行うことで、運転状態分類用センサ項目選択部１２を備えない場合よりも、より効率的な主成分算出が行えるようになり、より有効な分類を作成し、より高精度に運転状態を分類することも可能となる。
【００７６】
図１８Ａ，図１８Ｂは、この発明の実施の形態１に係る運転状態分類装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。
この発明の実施の形態１において、故障判定用物理量算出部１１と、運転状態分類用センサ項目選択部１２と、主成分算出部１３と、運転状態分類部１４と、安定状態抽出部１６の各機能は、処理回路１６０１により実現される。すなわち、運転状態分類装置１は、サンプルから主成分を算出し、運転状態の分類を行うための処理回路１６０１を備える。
処理回路１６０１は、図１８Ａに示すように専用のハードウェアであっても、図１８Ｂに示すようにメモリ１６０３に格納されるプログラムを実行するＣＰＵ１６０４であってもよい。
【００７７】
処理回路１６０１が専用のハードウェアである場合、処理回路は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、またはこれらを組み合わせたものが該当する。
【００７８】
処理回路１６０１がＣＰＵ１６０４の場合、故障判定用物理量算出部１１と、運転状態分類用センサ項目選択部１２と、主成分算出部１３と、運転状態分類部１４と、安定状態抽出部１６の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、または、ソフトウェアとファームウェとの組み合わせにより実現される。すなわち、故障判定用物理量算出部１１と、運転状態分類用センサ項目選択部１２と、主成分算出部１３と、運転状態分類部１４と、安定状態抽出部１６は、ＨＤＤ１６０２、メモリ１６０３等に記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ１６０４、システムＬＳＩ等の処理回路により実現される。また、ＨＤＤ１６０２、メモリ１６０３等に記憶されたプログラムは、故障判定用物理量算出部１１と、運転状態分類用センサ項目選択部１２と、主成分算出部１３と、運転状態分類部１４と、安定状態抽出部１６の手順や方法をコンピュータに実行させるものであるとも言える。ここで、メモリ１６０３とは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリや、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等が該当する。
【００７９】
なお、故障判定用物理量算出部１１と、運転状態分類用センサ項目選択部１２と、主成分算出部１３と、運転状態分類部１４と、安定状態抽出部１６の各機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。例えば、故障判定用物理量算出部１１については専用のハードウェアとしての処理回路１６０１でその機能を実現し、運転状態分類用センサ項目選択部１２と、主成分算出部１３と、運転状態分類部１４と、安定状態抽出部１６については処理回路がメモリ１６０３に格納されたプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現することが可能である。
分類後センサデータ蓄積部１５と、データ分類用パラメータ記憶部１７は、例えば、ＨＤＤ１６０２を使用する。なお、これは一例にすぎず、分類後センサデータ蓄積部１５とデータ分類用パラメータ記憶部１７は、ＤＶＤ、メモリ１６０３等によって構成されるものであってもよい。
【００８０】
以上のように、実施の形態１によれば、複数のセンサデータの主成分と、センサデータに基づき算出された故障判定に利用する物理量とを用いて、センサデータの運転状態ごとの分類を作成するものである。すなわち、この発明の運転状態分類装置によれば、主成分を利用して、故障検知に有効な運転状態の分類を作成することができる。
【００８１】
実施の形態２．
実施の形態１では、運転状態分類部１４は、故障判定用物理量算出部１１が算出した故障判定用物理量に対し、確率密度関数の極小点を算出して物理量を分割し、物理量の小さい分割からラベル付けをして、当該ラベルを教師データとして、主成分を用いて、運転状態ごとの分類を作成するようにしていた。
この実施の形態２では、運転状態分類部１４は、複数のセンサデータの主成分の確率密度分布を推定して、当該確率密度分布を分割し、運転状態番号を付与してセンサデータの運転状態ごとの分類を作成する実施の形態について説明する。
【００８２】
図１９は、この発明の実施の形態２に係る運転状態分類装置１ａの構成図である。
運転状態分類装置１ａについて、図２を用いて説明した実施の形態１の運転状態分類装置１と同様の構成については、同じ符号を付して重複した説明を省略する。
実施の形態２の運転状態分類装置１ａは、実施の形態１の運転状態分類装置１とは、故障判定用物理量算出部１１を備えず、故障判定用物理量分散判定部１８を備える点が異なる。また、運転状態分類部１４ａの動作が、実施の形態１の運転状態分類部１４とは異なる。
【００８３】
運転状態分類部１４ａは、主成分算出部１３が算出したサンプルとしてのセンサデータの主成分について、確率密度分布を推定し、当該確率密度分布の極小点を境界線として、運転状態番号を付与して、サンプル、あるいは、センサデータの運転状態ごとの分類を作成する。
運転状態分類部１４ａは、収集したサンプルを用いて運転状態ごとの分類を作成する際に、当該運転状態ごとの分類における主成分の値域を、運転状態番号と紐付けて、データ分類用パラメータ記憶部１７に記憶させておく。以降、収集したサンプルを分類する際には、データ分類用パラメータ記憶部１７に記憶させた主成分の値域に基づき、サンプルを運転状態ごとに分類する。
故障判定用物理量分散判定部１８は、運転状態分類部１４ａが分類した分類後センサデータにおいて、判定したい故障それぞれについて、どの運転状態番号のグループの分類後センサデータを監視すればよいかを定義した、すなわち、故障判定用物理量を監視するのに適した運転状態を定義した監視用グループ情報を、運転状態分類装置１ａの内部、あるいは、外部のデータベース等に、記憶させる。
【００８４】
この発明の実施の形態２に係る運転状態分類装置１ａの動作も、大きく、「初回に、収集したサンプルを用いて運転状態ごとの分類を作成する動作」と、「分類作成後、継続的に収集されるサンプル、あるいは、センサデータに運転状態番号を付して分類する動作」に分かれるが、「分類作成後、継続的に収集されるサンプル、あるいは、センサデータに運転状態番号を付して分類する動作」については、図１４を用いて説明した、実施の形態１に係る運転状態分類装置１の動作と同様であるので重複した説明を省略し、実施の形態１に係る運転状態分類装置１とは異なる、「初回に、収集したサンプルを用いて運転状態ごとの分類を作成する動作」について、図２０のフローチャートに沿って説明する。
図２０は、この発明の実施の形態２に係る運転状態分類装置１ａの、初回稼動時の動作を説明するフローチャートである。
図２０のステップＳＴ２００１〜ステップＳＴ２００４の動作は、実施の形態１の図５のステップＳＴ５０１，ステップＳＴ５０３〜５０５の動作と同様であるため、重複した説明を省略する。
この実施の形態２においては、ステップＳＴ２００５，２００６の具体的な動作が、実施の形態１の図５のステップＳＴ５０６，５０７とは異なる。
【００８５】
ステップＳＴ２００５において、運転状態分類部１４ａは、主成分算出部１３が算出した主成分について、確率密度分布を推定し、当該確率密度分布の極小点を境界線として分類し、各分類に異なる運転状態番号を付与する。これにより、運転状態ごとの分類が作成される。
また、運転状態分類部１４ａは、各サンプルを分類し、当該各サンプルの分類後センサデータを、分類後センサデータ蓄積ＤＢ１５に記憶させる。
具体的には、運転状態分類部１４ａは、推定した確率密度分布の極小点を境界線として、主成分を分類し、各分類にそれぞれ異なる運転状態分類番号を付与する。
そして、運転状態分類部１４ａは、各運転状態番号における主成分の値域を、運転状態番号と紐付けて、データ分類用パラメータ記憶部１７に記憶させておく。
なお、データ分類用パラメータ記憶部１７に格納されるデータ内容は、実施の形態１において、図１２で一例を示した内容と同様である。
【００８６】
故障判定用物理量分散判定部１８は、ステップＳＴ２００５において運転状態分類部１４ａが分類した分類後センサデータにおいて、判定したい故障それぞれについて、どの運転状態番号の分類後センサデータを監視すればよいかを定義した監視用グループ情報、すなわち、故障判定用物理量を監視する運転状態を定義した監視用グループ情報を、運転状態分類装置１ａの内部、あるいは、外部のデータベース等に、記憶させる（ステップＳＴ２００６）。
具体的には、故障判定用物理量分散判定部１８は、運転状態分類部１４ａが作成した各分類において、各分類に属する主成分値を有するサンプルについて故障判定用物理量の分散をそれぞれ算出し、故障判定用物理量の分散が小さい分類を、故障判定用物理量を監視する運転状態であるとして、当該運転状態の運転状態番号、判定したい故障を示す情報と紐付けて、監視用グループ情報として、運転状態分類装置１ａの内部、あるいは、外部のデータベース等に記憶させる。
【００８７】
なお、例えば、ステップＳＴ２００５において、運転状態分類部１４ａは、主成分算出部１３が算出した主成分について、主成分の値の範囲を等分割することにより、運転状態の分類を作成してもよい。分割数は、例えば、ギャップ等計量や、情報量規準など、実施の形態１において、運転状態分類部１４が、図１０のステップＳＴ１００４において分割数を決定する手法を利用するようにすればよい。
【００８８】
以上のように、この実施の形態２においても、主成分を利用して、運転状態の分類を作成することができる。また、作成した分類において、故障判定用物理量を監視する運転状態の運転状態番号を決定し、当該運転状態番号の情報を記憶しておくことで、判定したい故障の検出に適した運転状態のサンプル、あるいは、センサデータのみを抽出できる。そして、当該抽出したサンプル等に含まれる故障判定用物理量を監視することで、故障判定用物理量の変化が機器の故障に起因する変化なのか、運転状態の変化による変化であるのかを区別して把握することが可能となり、効率的な監視を行うことができる。
【００８９】
なお、実施の形態２に係る運転状態分類装置１ａについても、実施の形態１に係る運転状態分類装置１同様、安定状態抽出部１６を備えない構成としてもよいし、運転状態分類用センサ項目選択部１２を備えない構成としてもよいし、安定状態抽出部１６および運転状態分類用センサ項目選択部１２を備えない構成としてもよい。
実施の形態２に係る運転状態分類装置１ａのハードウェア構成は、図１８を用いて説明した、実施の形態１に係る運転状態分類装置１のハードウェア構成と同様であるため、詳細な説明を省略する。
運転状態分類部１４ａと故障判定用物理量分散判定部１８の各機能は、処理回路１６０１により実現される。
【００９０】
なお、実施の形態１において、運転状態分類装置１は、図２で示すような構成としたが、運転状態分類装置１は、故障判定用物理量算出部１１と、主成分算出部１３と、運転状態分類部１４とを備えることにより、上述したような効果が得られるものである。
また、実施の形態２において、運転状態分類装置１ａは、図１９で示すような構成としたが、運転状態分類装置１ａは、主成分算出部１３と、運転状態分類部１４ａとを備えることにより、上述したような効果が得られるものである。
【００９１】
また、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００９２】
この発明に係る運転状態分類装置は、複数のセンサデータの主成分と、センサデータに基づき算出された故障判定に利用する物理量とを用いて、センサデータの運転状態ごとの分類を作成するものである。すなわち、この発明の運転状態分類装置によれば、主成分を利用して、故障検知に有効な運転状態の分類を作成することができるように構成したため、昇降機、プラント装置、空調機などの制御システム内の制御機器に設置されたセンサから取得したセンサデータの運転状態ごとの分類を作成する運転状態分類装置等に適用することができる。
【符号の説明】
【００９３】
１  運転状態分類装置、２  データ収集蓄積装置、３  監視対象、４  センサネットワーク、１１  故障判定用物理量算出部、１２  運転状態分類用センサ項目選択部、１３  主成分算出部、１４，１４ａ  運転状態分類部、１５  分類後センサデータ蓄積ＤＢ、１６  安定状態抽出部、１７  データ分類用パラメータ記憶部、１８  故障判定用物理量分散判定部、２１  センサデータ蓄積ＤＢ、２２  機器情報ＤＢ、１６０１  処理回路、１６０２  ＨＤＤ、１６０３  メモリ、１６０４  ＣＰＵ。
【図１】
2017122292.tif 000006
【図２】
2017122292.tif 000007
【図３】
2017122292.tif 000008
【図４】
2017122292.tif 000009
【図５】
2017122292.tif 000010
【図６】
2017122292.tif 000011
【図７】
2017122292.tif 000012
【図８】
2017122292.tif 000013
【図９】
2017122292.tif 000014
【図１０】
2017122292.tif 000015
【図１１】
2017122292.tif 000016
【図１２】
2017122292.tif 000017
【図１３】
2017122292.tif 000018
【図１４】
2017122292.tif 000019
【図１５】
2017122292.tif 000020
【図１６】
2017122292.tif 000021
【図１７】
2017122292.tif 000022
【図１８】
2017122292.tif 000023
【図１９】
2017122292.tif 000024
【図２０】
2017122292.tif 000025
【国際調査報告】
2017122292.tif 000026
2017122292.tif 000027
2017122292.tif 000028
2017122292.tif 000029