(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電動機で駆動される設備を監視対象として監視対象の前記設備の異常を検知する異常監視システムであって、
事前に設備の正常動作時の前記電動機のトルク電流実績と、速度実績と、移動量実績の時系列データを取得して、前記トルク電流実績を２回積分した電流実績２回積分値と、前記速度実績を１回積分した速度実績１回積分値と、前記移動量実績との相関関係の平均的挙動を求める正常時平均的挙動取得手段と、
操業時において前記設備を駆動させる前記電動機から得られる前記トルク電流実績を２回積分した電流実績２回積分値と、前記速度実績を１回積分した速度実績１回積分値と、前記移動量実績との相関関係について、前記設備の正常動作時の相関関係の平均的挙動からの外れ度を算出する操業時外れ度算出手段と、
前記操業時外れ度算出手段が算出した前記外れ度をもとに前記設備の異常を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする異常監視システム。
【請求項２】
前記正常時平均的挙動取得手段は、前記設備の正常動作時の前記トルク電流実績を２回積分した電流実績２回積分値と、前記速度実績を１回積分した速度実績１回積分値と、前記移動量実績とによって定まる３次元空間内の１点を正常パターンとし、複数の正常パターンに対して主成分分析を行って前記正常パターンの主成分の変換係数を取得し、
前記操業時外れ度算出手段は、操業時の前記トルク電流実績を２回積分した電流実績２回積分値と、前記速度実績を１回積分した速度実績１回積分値と、前記移動量実績とによって定まる３次元空間内の点を操業時パターンとし、前記正常パターンの主成分の変換係数をもとに前記操業時パターンの主成分を算出することを特徴とする請求項１に記載の異常監視システム。
【請求項３】
前記正常時平均的挙動取得手段は、前記正常パターンの主成分の寄与率を算出して主要な主成分をさらに決定し、
前記判定手段は、前記操業時パターンの主成分のうちの前記主要な主成分以外の外れ成分をもとに前記外れ度を算出し、該外れ度が所定値以上の場合に前記監視対象を異常と判定することを特徴とする請求項１または２に記載の異常監視システム。
【請求項４】
電動機で駆動される設備を監視対象として監視対象の前記設備の異常を検知する異常監視方法であって、
事前に設備の正常動作時の前記電動機のトルク電流実績と、速度実績と、移動量実績の時系列データを取得して、前記トルク電流実績を２回積分した電流実績２回積分値と、前記速度実績を１回積分した速度実績１回積分値と、前記移動量実績との相関関係の平均的挙動を求める正常時平均的挙動取得工程と、
操業時において前記設備を駆動させる前記電動機から得られる前記トルク電流実績を２回積分した電流実績２回積分値と、前記速度実績を１回積分した速度実績１回積分値と、前記移量動実績値との相関関係について、前記設備の正常動作時の相関関係の平均的挙動からの外れ度を算出する操業時外れ度算出工程と、
前記操業時外れ度算出工程で算出された前記外れ度をもとに前記設備の異常を判定する判定工程と、
を含むことを特徴とする異常監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラント設備等の監視対象から得られる時系列データをもとに、監視対象の異常を検知する異常監視システムおよび異常監視方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、鉄鋼製品の製造プラント等で多くを占める、電動機（モータ）で駆動される設備の状態監視では、一般に、その監視対象の設備から得られる信号データに対して適当な上下限を設定することで監視対象の設備の異常を検知している。
【０００３】
たとえば、特許文献１には、電動機の位置指令値と位置実績値、速度指令値と速度実績値の差異信号から確率密度関数を演算し、演算された確率密度関数と予め設定された閾値（上下限）との対比を行うことで電動機の異常を検知して、監視対象の設備の異常を検知することが記載されている。また、特許文献２には、電動機の負荷が一定の定常状態において、電動機の電流値を予め設定された上下限と対比させ、電流値の変動が発生することで電動機と負荷との間の減速機の異常を検知することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１５８０３１号公報
【特許文献２】特開２００６−１０２８８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、電動機で駆動される設備では、異常の初期段階では速度や位置の信号データに目立った異常が見られない場合が多い。したがって特許文献１の方法では、初期の異常を捉えにくく、速度や位置の信号データに異常が出現するタイミングでは手遅れになりやすい。また、特許文献２の方法によれば、異常の初期段階でのトルク電流の変化は上下限を設定しても捉えにくい。加えて、鉄鋼製品の製造プラントのように多数の設備で構成される場合に、個々の設備について適切な上下限を設定しなければならず、マンパワーやコストが過大になる。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、電動機で駆動される設備の初期の異常を高精度かつ簡易に検知することができる異常監視システムおよび異常監視方法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】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明に係る異常監視システムは、電動機で駆動される設備から得られる時系列データをもとに監視対象の前記設備の異常を検知する異常監視システムであって、事前に設備の正常動作時の前記電動機のトルク電流実績と、速度実績と、移動量実績の時系列データを取得して、前記トルク電流実績を２回積分した電流実績２回積分値と、前記速度実績を１回積分した速度実績１回積分値と、前記移動量実績値との相関関係の平均的挙動を求める正常時平均的挙動取得手段と、操業時において前記設備から得られる前記トルク電流実績を２回積分した電流実績２回積分値と、前記速度実績を１回積分した速度実績１回積分値と、前記移動量実績値との相関関係について、前記設備の正常動作時の相関関係の平均的挙動からの外れ度を算出する操業時外れ度算出手段と、前記操業時外れ度算出手段が算出した前記外れ度をもとに前記設備の異常を判定する判定手段と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係る異常監視システムは、上記の発明において、前記正常時平均的挙動取得手段は、前記設備の正常動作時の前記トルク電流実績を２回積分した電流実績２回積分値と、前記速度実績を１回積分した速度実績１回積分値と、前記移動量実績値とによって定まる３次元空間内の１点を正常パターンとし、複数の正常パターンに対して主成分分析を行って前記正常パターンの主成分の変換係数を取得し、前記操業時外れ度算出手段は、操業時の前記トルク電流実績を２回積分した電流実績２回積分値と、前記速度実績を１回積分した速度実績１回積分値と、前記移動量実績値とによって定まる３次元空間内の点を操業時パターンとし、前記正常パターンの主成分の変換係数をもとに前記操業時パターンの主成分を算出することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係る異常監視システムは、上記の発明において、前記正常時平均的挙動取得手段は、前記正常パターンの主成分の寄与率を算出して主要な主成分をさらに決定し、前記判定手段は、前記操業時パターンの主成分のうちの前記主要な主成分以外の外れ成分をもとに前記外れ度を算出し、該外れ度が所定値以上の場合に前記監視対象を異常と判定することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係る異常監視方法は、電動機で駆動される設備から得られる時系列データをもとに監視対象の前記設備の異常を検知する異常監視方法であって、事前に設備の正常動作時の前記電動機のトルク電流実績と、速度実績と、移動量実績の時系列データを取得して、前記トルク電流実績を２回積分した電流実績２回積分値と、前記速度実績を１回積分した速度実績１回積分値と、前記移動量実績値との相関関係の平均的挙動を求める正常時平均的挙動取得工程と、操業時において前記設備から得られる前記トルク電流実績を２回積分した電流実績２回積分値と、前記速度実績を１回積分した速度実績１回積分値と、前記移量動実績値との相関関係について、前記設備の正常動作時の相関関係の平均的挙動からの外れ度を算出する操業時外れ度算出工程と、前記操業時外れ度算出工程で算出された前記外れ度をもとに前記設備の異常を判定する判定工程と、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、鉄鋼製品の製造プラント等で多くを占める電動機で駆動される設備の初期の異常を高精度かつ簡易に検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本実施の形態の異常監視システムの監視対象設備の構成を説明する模式図である。
【図２】図２は、本実施の形態の異常監視システムが行う状態監視の原理を説明するための説明図である。
【図３】図３は、本実施の形態の異常監視システムの全体構成の一例を示すブロック図である。
【図４】図４は、本実施の形態に係る監視指標作成処理手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は、本実施の形態に係る異常監視処理手順を示すフローチャートである。
【図６】図６は、正常時の移動量実績、速度実績、トルク電流実績の各時系列データを例示する図である。
【図７】図７は、正常時における負荷トルクのばらつき分布を例示する図である。
【図８】図８は、正常時の速度実績の１回積分値、トルク電流実績の２回積分値の各データと移動量実績値との関係を例示する図である。
【図９】図９は、異常時の移動量実績、速度実績、トルク電流実績の各時系列データを例示する図である。
【図１０】図１０は、異常時の速度実績の１回積分値、トルク電流実績の２回積分値の各データと移動量実績値との関係を例示する図である。
【図１１】図１１は、本実施の形態に係る異常監視処理により得られる判定結果を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して、本発明の異常監視システムおよび異常監視方法を実施するための一形態について説明する。なお、この実施の形態によって本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。
【００１４】
本実施の形態の異常監視システムは、電動機で駆動される設備、例えば、電動機により鉄鋼製品を所定の位置まで搬送し、製造過程での処理を施すための位置決めする設備を監視対象とし、この監視対象の設備（以下、対象設備）の状態監視を行って異常を検知するものである。
【００１５】
まず、本実施の形態の異常監視システムが行う状態監視の原理について説明する。図１は、電動機による負荷の制御を説明するための説明図である。図１に示すように、電動機１１は、トルク電流によりモータトルクを発生させ、設備１２を所定の位置へ移動させる。その際に電動機１１は、負荷である設備１２の位置を指定する情報が与えられると、位置制御部１３が指定位置へ移動させるための基準となる速度の情報を生成して速度制御部１４に出力し、速度制御部１４がその速度で設備１２を移動させるための基準となるトルク電流の情報を生成して電流制御部１５に出力し、電流制御部１５が所定のトルク電流を生成して電動機１１に出力することで設備１２を駆動する。また、電動機１１にセンサーが配設され、センサーのトルク電流検出部１６が電動機１１のトルク電流の実績値を検出する。センサーの位置検出部１７が電動機１１の位置（移動量）の実績値を検出して位置制御部１３にフィードバックし、センサーの速度検出部１８が電動機１１の速度の実績値を検出して速度制御部１４にフィードバックする。これらセンサーにより検出される位置（移動量）および速度の実績値の時系列データと、電動機１１に入力されるトルク電流の実績値の時系列データとは、データ収集部１９に記録される。
【００１６】
このような対象設備の電動機１１と設備１２について、力学上の以下の式（１），（２）が成り立つことが知られている。
【数１】
0005991042.tif 000002
【００１７】
この式（１），（２）からわかるように、粘性摩擦係数項（式（１）右辺第２項）を無視できる場合、かつ、負荷項（式（１）の右辺第３項）が０の場合には、モータトルクＴｍを２回積分した値は、回転角θｍに相当する移動量に比例する。したがって、モータトルクＴｍに比例するトルク電流を２回積分した値は、移動量に比例する。同様に、速度を１回積分した値は、移動量に比例する。このことから、本発明に係る異常監視システムは、正常時のトルク電流の実績値の２回積分値と、速度の実績値の１回積分値と、移動量の実績値との３値間の相関関係に基づいて、異常の発生を早期に検知するものである。すなわち、正常時の上記３値の相関関係の平均的挙動に基づいて、その外れ度を監視することにより異常を検知する。実際には、粘性摩擦係数項や負荷項は０ではないが、正常時には一定の範囲内に収まるため、外れ度の大きさで異常を検知できる。とくに本実施の形態においては、図２に例示するように、外れ度の監視によく知られた主成分分析の手法を適用する。すなわち、正常時の上記３値を３次元空間内の１点として表すと、各点Ｐ２１は３次元空間において楕円状に分布する。これに対し、異常時には上記３値で表される点Ｐ２２は、正常時の点の主成分（楕円の長軸）に直交する外れ成分が増加して、楕円状の分布から外れる。そこで、平均的挙動として主成分に基づいてＴ２統計量を算出し、外れ度として主成分に垂直な方向の成分の残差に基づいてＱ統計量を算出し、これらを監視することで実現する。
【００１８】
なお、図１では電動機１１についての位置および速度を検出しているが、設備１２についての位置および速度にも同様に本発明を適用できる。その場合には、センサーを設備１２に配設する。
【００１９】
図３は、本実施の形態の異常監視システムの全体構成の一例を示すブロック図である。この異常監視システム１は、図３に示すように、オフライン指標作成システム２と、オンライン診断システム３と、時系列ＤＢ４と、監視指標ＤＢ５とを含み、互いにデータの送受が可能に接続されて構成されている。なお、時系列ＤＢ４および監視指標ＤＢ５は、オフライン指標作成システム２またはオンライン診断システム３が備える記憶部２３，３３に保存された構成としてもよい。
【００２０】
オフライン指標作成システム２は、例えばワークステーションやパソコン等の汎用コンピュータを用いて実現され、入力部２１と、表示部２２と、記憶部２３と、各部を制御する制御部２５とを含む。
【００２１】
入力部２１は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等の各種入力装置によって実現されるものであり、操作入力に応じた入力信号を制御部２５に出力する。表示部２２は、ＬＣＤやＥＬディスプレイ、ＣＲＴディスプレイ等の表示装置によって実現されるものであり、制御部２５から入力される表示信号をもとに各種画面を表示する。
【００２２】
記憶部２３は、更新記憶可能なフラッシュメモリ等のＲＯＭやＲＡＭといった各種ＩＣメモリ、内蔵あるいはデータ通信端子で接続されたハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体およびその読取装置等によって実現されるものである。この記憶部２３には、オフライン指標作成システム２を動作させ、このオフライン指標作成システム２が備える種々の機能を実現するためのプログラムや、このプログラムの実行中に使用されるデータ等が予め保存され、あるいは処理の都度一時的に保存される。
【００２３】
制御部２５は、ＣＰＵ等で実現され、入力部２１から入力される入力信号、記憶部２３に保存されるプログラムやデータ等をもとに、オフライン指標作成システム２を構成する各部への指示やデータの転送等を行ってオフライン指標作成システム２の動作を制御する。この制御部２５は、監視指標作成処理部２７を含む。
【００２４】
監視指標作成処理部２７は、オンライン診断システム３が行う対象設備の状態監視に用いられる監視指標を作成する処理（監視指標作成処理）を行う機能部であり、過去の操業時に対象設備から得られた時系列データを用いて対象設備の正常な動作状態を指標化する。この監視指標作成処理部２７は、時系列切出処理部２７１と、演算処理部２７３と、正常時平均的挙動取得手段としての統計的監視指標化処理部２７５とを含む。
【００２５】
オンライン診断システム３は、オフライン指標作成システム２と同様に、例えばワークステーションやパソコン等の汎用コンピュータを用いて実現され、入力部３１と、表示部３２と、記憶部３３と、各部を制御する制御部３５とを含む。
【００２６】
入力部３１は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等の各種入力装置によって実現されるものであり、操作入力に応じた入力信号を制御部３５に出力する。表示部３２は、ＬＣＤやＥＬディスプレイ、ＣＲＴディスプレイ等の表示装置によって実現されるものであり、制御部３５から入力される表示信号をもとに各種画面を表示する。
【００２７】
記憶部３３は、更新記憶可能なフラッシュメモリ等のＲＯＭやＲＡＭといった各種ＩＣメモリ、内蔵あるいはデータ通信端子で接続されたハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体およびその読取装置等によって実現されるものである。この記憶部３３には、オンライン診断システム３を動作させ、このオンライン診断システム３が備える種々の機能を実現するためのプログラムや、このプログラムの実行中に使用されるデータ等が予め保存され、あるいは処理の都度一時的に保存される。
【００２８】
制御部３５は、ＣＰＵ等で実現され、入力部３１から入力される入力信号、記憶部３３に保存されるプログラムやデータ等をもとに、オンライン診断システム３を構成する各部への指示やデータの転送等を行ってオンライン診断システム３の動作を制御する。この制御部３５は、異常監視処理部３７を含む。
【００２９】
異常監視処理部３７は、対象設備の状態をオンライン（リアルタイム）で監視し、対象設備の異常を検知する処理（異常監視処理）を行う機能部であり、対象設備から得られる時系列データを用いて対象設備の状態監視を行って異常を検知する。この異常監視処理部３７は、時系列切出処理部３７１と、演算処理部３７３と、操業時外れ度算出手段としての統計的監視指標化処理部３７５と、判定手段としての判定処理部３７７とを含む。
【００３０】
時系列ＤＢ４には、過去の操業時に対象設備から取得した時系列データが保存される。また、監視指標ＤＢ５には、オフライン指標作成システム２において監視指標作成処理部２７が対象設備の正常な動作状態を指標化した監視指標が保存される。
【００３１】
次に、異常監視システム１が行う具体的な処理手順について説明する。図４は、オフライン指標作成システム２が行う監視指標作成処理の処理手順を示すフローチャートである。また、図５は、オンライン診断システム３が行う異常監視処理の処理手順を示すフローチャートである。異常監視システム１は、オフライン指標作成システム２が図４の処理手順に従って監視指標作成処理を行い、オンライン診断システム３が図５の処理手順に従って異常監視処理を行うことで異常監視方法を実施する。なお、ここで説明する処理は、監視指標作成処理を実現するためのプログラムをオフライン指標作成システム２の記憶部２３に保存しておき、オフライン指標作成システム２がこのプログラムを読み出して実行するとともに、異常監視処理を実現するためのプログラムをオンライン診断システム３の記憶部３３に保存しておき、オンライン診断システム３がこのプログラムを読み出して実行することで実現できる。
【００３２】
オフライン指標作成システム２が行う監視指標作成処理では、図４に示すように、先ず、制御部２５において、監視指標作成処理部２７の時系列切出処理部２７１が、時系列ＤＢ４を参照し、過去の操業時に対象設備から得られた移動量実績、速度実績、トルク電流実績の３種の時系列データのそれぞれについて、正常操業時（対象設備の正常動作時）に得られた時系列データを読み出す（ステップＳ１０１）。そして、時系列切出処理部２７１は、ステップＳ１０１で読み出した正常操業時における３種の時系列データのそれぞれから、移動開始から一定時間のデータを切り出す（ステップＳ１０２）。本実施の形態では、移動開始トリガー信号を基準にして、予め設定した時間長のデータを時系列データのそれぞれから切り出す。
【００３３】
ここで図６に、正常時の３種の時系列データを例示する。図６では、移動量実績として電動機１１の角度の実績値（以下、電動機角度実績）を示し、速度実績として電動機１１の角速度の実績値（以下、電動機角速度実績）を示し、トルク電流実績に相当する物理量として、トルク電流に比例する（トルク電流から算出される）モータトルクの実績値（以下、トルク実績）を示す。上記３種の実績値のそれぞれを縦軸に、時間を横軸にして、３５の正常事例について移動開始時間を合わせて重畳表示したものである。
【００３４】
この図６によれば、電動機角度実績の時系列データと、電動機角速度実績の時系列データは、それぞれ３５例についてパターンがほぼ一致していることがわかる。一方、トルク実績の時系列データは、３５例のパターンにバラつきがあることがわかる。
【００３５】
このトルク実績のばらつきは負荷トルクのばらつきによる。負荷トルクは負荷を動かすためのトルクである。図７に、正常時における負荷トルクのばらつき分布を例示する。図７からわかるように、正常時の負荷トルクにはばらつきがあるため、モータトルク、すなわちトルク電流実績にもばらつきが生じる。このことから、トルク電流実績のみの監視による異常の検知は困難であることがわかる。
【００３６】
次に、ステップＳ１０３の処理では、演算処理部２７３が、ステップＳ１０２で切り出した速度実績の時系列データに対して１回積分する処理を施し、トルク電流実績の時系列データに対して２回積分する処理を施す。その後、移動量実績、速度実績の１回積分、トルク電流実績の２回積分の各時系列データのそれぞれに対し、以後の監視の前処理として正規化処理を行う。なお、ステップＳ１０３の正規化処理は、以後の処理を３種の時系列データそれぞれの最大値の大小に影響されることなく行うためのものである。
【００３７】
ここで図８に、正常時の速度実績の１回積分値、トルク電流実績の２回積分値の各データと移動量実績値との関係を例示する。図８の各データは図６の３５の正常事例の各時系列データに基づく移動量実績（電動機角度実績）値、速度実績（電動機角速度実績）の１回積分実績値、トルク電流実績（トルク実績）の２回積分値のそれぞれを縦軸に、移動量実績（角度実績）値を横軸にして、正常時の３５例について重畳表示したものである。この図８によれば、電動機角度実績値、電動機角速度実績の１回積分値、トルク電流実績（トルク実績）の２回積分値は、互いに相関があることがわかる。
【００３８】
続いて、ステップＳ１０４の処理では、統計的監視指標化処理部２７５が、正常時平均的挙動取得工程として、ステップＳ１０３での正規化処理後の３種の時系列データをそれぞれ所定数サンプリングし、対応する３種のデータを取得する。そして、ステップＳ１０５の処理では、統計的監視指標化処理部２７５は、ステップＳ１０４で取得した３種のデータを３次元空間内の点として表した複数の正常パターンの主成分分析を行う。
【００３９】
例えば、本実施の形態では、図２に示した３次元空間において楕円状に分布する各点Ｐ２１によって表される複数の正常パターンについて公知の主成分分析を行う。この主成分分析では、各正常パターンのサンプリングデータを用い、主成分毎の固有ベクトルを求めて各主成分の変換係数を取得し、主成分の式を取得する。次いで、累積寄与率が予め設定される閾値（例えば０．８）以上となる主要な主成分である上位の主成分の成分数Ｒを決定する。なお、成分数Ｒを決定する閾値は、固定値としてもよいし、ユーザ操作に従って可変に設定することとしてもよく、適宜設定してよい。ここで決定した上位Ｒ個の主成分（第１主成分〜第Ｒ主成分）によって、正常パターンを特徴付ける主要な特性が決定される。一方、第Ｒ＋１主成分より下位の主成分である外れ成分（残差）は、正常パターンの特性を決定する際の寄与度が低い。
【００４０】
このような主成分分析は以下のように数式で表現できる。分析対象のデータ行列を次式（３）とする。
【数２】
0005991042.tif 000003
ただし、Ｎはサンプリングデータ数、Ｐはデータ項目数（本実施の形態では３）である。また、採用する主成分数をＲ、ＵとＶを直交行列として、データ行列Ｘの特異値分解を次式（４）のように表すこととする。
【数３】
0005991042.tif 000004
このとき、主成分ＶＲの主成分得点ＴＲは、次式（５）のように表せる。
【数４】
0005991042.tif 000005
また、主成分と直交する残差は、次式（６）のように表せる。
【数５】
0005991042.tif 000006
これらの式（５）（６）に基づいて、平均的挙動を示す指標としてのＴ２統計量は、次式（７）のように表される。
【数６】
0005991042.tif 000007
また、外れ度を示す指標としてのＱ統計量は、次式（８）のように表せる。
【数７】
0005991042.tif 000008
【００４１】
以上のようにして主成分分析を行い、正常パターンの主成分の変換係数によって表される主成分の式（主成分ＶＲ）および上位の主成分の成分数Ｒを取得したならば、ステップＳ１０６の処理では、統計的監視指標化処理部２７５は、取得した主成分の式（主成分ＶＲ）および主成分の成分数Ｒを対象設備の正常な動作状態を指標化した監視指標として監視指標ＤＢ５に保存する。
【００４２】
また、オンライン診断システム３が行う異常監視処理では、図５に示すように、先ず、制御部３５の異常監視処理部３７において、時系列切出処理部３７１が、操業中に対象設備から得られた移動量実績、速度実績、トルク電流実績の３種の時系列データを入力し（ステップＳ２０１）、入力された３種の時系列データのそれぞれから、移動開始から一定時間のデータを切り出す（ステップＳ２０２）。ここでの処理は図４のステップＳ１０２と同様に、移動開始トリガー信号を基準にして、予め設定した時間長のデータを時系列データのそれぞれから切り出す。切り出された３種のデータは、記憶部３３に一時保存する。その後、ステップＳ２０３の処理では、演算処理部３７３が、ステップＳ２０２で切り出した速度実績の時系列データに対して１回積分する処理を施し、トルク電流実績の時系列データに対して２回積分する処理を施す。その後、移動量実績、速度実績の１回積分、トルク電流実績の２回積分の各時系列データのそれぞれに対し、前処理として正規化処理を行う。
【００４３】
ここで、図９に操業時に異常が発生した場合（異常時）の移動量実績、速度実績、トルク電流実績の３種の時系列データを例示する。図９は、３の異常事例について、移動量実績（電動機角度実績）、速度実績（電動機角速度実績）、トルク電流実績（トルク実績）の時系列データを、図６の３５の正常事例の各時系列データに移動開始時間を合わせて重畳表示したものである。この図９によれば、電動機角度実績の時系列データと、電動機角速度実績の時系列データは、異常時のパターンも正常時のパターンとほとんど差異が認められない。一方、トルク実績の時系列データは、正常時と異常時のＳ／Ｎ比は１．６であり、トルク実績、すなわちトルク電流の監視だけでは異常初期段階での検出は困難であることがわかる。
【００４４】
また、図１０に異常時の速度実績の１回積分値、トルク実績の２回積分値の各データと移動量実績値との関係を例示する。図１０の各データは図９の３の異常事例の各時系列データに基づく移動量実績（電動機角度実績）値、速度実績（電動機角速度実績）の１回積分値、トルク電流実績（トルク実績）の２回積分値のそれぞれのデータを、図８の３５の正常事例のデータに重畳表示したものである。この図１０によれば、正常時、異常時ともに電動機角度実績値、電動機角速度実績の１回積分値、トルク実績の２回積分値は、互いに相関があること、また図１０の点線で囲まれる部分に示されるように、異常時にはトルク実績の２回積分値が正常時のそれより大きく外れることがわかる。
【００４５】
続いて、ステップＳ２０４の処理では、統計的監視指標化処理部３７５が、監視指標ＤＢ５を参照し、対象設備の監視指標、すなわち、正常パターンの主成分の変換係数によって表される主成分の式（主成分ＶＲ）および主成分の成分数Ｒを読み出す。続いて、ステップＳ２０５の処理では、統計的監視指標化処理部３７５は、操業時外れ度算出工程として、ステップＳ２０３での正規化処理後の３種の時系列データを所定数ずつサンプリングし、対応する３種のデータを取得する。そして、ステップＳ２０６の処理では、統計的監視指標化処理部３７５は、ステップＳ２０５で取得した３種のデータを３次元空間内の点として表した操業時パターンにステップＳ２０４で読み出した主成分の式（主成分ＶＲ）を適用することで、操業時パターン、すなわちステップＳ２０５で取得したサンプリングデータのＲ個の主成分およびこのＲ個の主成分より下位の主成分である外れ成分（残差）を算出する。
【００４６】
その後、ステップＳ２０７の処理では、判定処理部３７７が、判定工程として、主成分のＴ２統計量を算出して平均的挙動を示す指標とするとともに、外れ成分のＱ統計量を算出して主成分の外れ度を示す指標とし、この平均的挙動と外れ度とをもとに対象設備の異常を判定する。例えば、判定処理部３７７は、予め設定される閾値を用いて外れ度を閾値処理することで外れ度の大小を判定する。そして、判定処理部３７７は、外れ度が大きい場合に、対象設備の動作状態を異常と判定する。
【００４７】
図１１に、本実施の形態の異常監視処理により得られる判定結果を例示する。図１１の横軸は時系列データのサンプリング回数、縦軸はそれぞれ平均的挙動を示す指標（Ｔ２統計量）、外れ度を示す指標（Ｑ統計量）を示す。図中の各ピークが１回の移動を示す。図１１の点線で囲まれる部分に示されるように、外れ度が所定の閾値を越えてトルク電流実績（トルク実績）が異常と判定された場合には、平均的挙動も正常時より大きくなることがわかる。ただし、外れ度の方がより大きく外れ、平均的挙動だけで異常を判定することは難しいことがわかる。
【００４８】
以上説明したように、本実施の形態では、正常時のトルク電流の実績値の２回積分値と、速度の実績値の１回積分値と、移動量の実績値との３値間の相関関係について、正常時の上記３値の相関関係の平均的挙動に基づいて、その外れ度を監視することにより異常を検知することとした。外れ度の監視には、よく知られた主成分分析の手法を適用し、平均的挙動として主成分に基づいてＴ２統計量を算出し、外れ度として主成分に垂直な方向の成分の残差に基づいてＱ統計量を算出することで異常を判定することとした。
【００４９】
本実施の形態によれば、異常の初期段階でも、電動機で駆動される設備の異常を高精度かつ簡易に検知することができる。
【００５０】
なお、本実施の形態では、鉄鋼製品の製造プラントのプラント設備を監視対象として異常を検知する場合について説明したが、鉄鋼製品の製造プラントに限らず、各種製品の製造プラント設備等の所望の監視対象から得られる時系列データをもとに、その異常を検知する場合に同様に適用できる。
【産業上の利用可能性】
【００５１】
以上のように、本発明の異常監視システムおよび異常監視方法は、監視対象の種類等を意識することなく汎用的に適用し、かつその異常を高精度に検知するのに適している。
【符号の説明】
【００５２】
１  異常監視システム
２  オフライン指標作成システム
２１  入力部
２２  表示部
２３  記憶部
２５  制御部
２７  監視指標作成処理部
２７１  時系列切出処理部
２７３  演算処理部
２７５  統計的監視指標化処理部
３  オンライン診断システム
３１  入力部
３２  表示部
３３  記憶部
３５  制御部
３７  異常監視処理部
３７１  時系列切出処理部
３７３  演算処理部
３７５  統計的監視指標化処理部
３７７  判定処理部
４  時系列ＤＢ
５  監視指標ＤＢ
１１  電動機
１２  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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【図１１】
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