(57)【要約】【課題】  プロセス側から出力されるプロセス実績データに対応する主成分スコアをウェーブレット解析して得られるスペクトルの変化からプロセスが正常かどうかを効率良く判別推定する。【解決手段】  各対象建物側の空調装置などの監視制御を開始したとき、統計解析手段１１によって、プロセス実績データ蓄積手段７に蓄積されているプロセス実績データを主成分分析するとともに、プロセス状態判定手段９によって、主成分分析で得られた主成分スコア“Ｚｉ”をウェーブレット解析処理、等高線パターン化処理して、陸地部分の面積を求め、これが予め設定されているしきい値を超えたとき、プロセス側が異常になっていると判定する。【選択図】      図１
2006106870.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセスを時系列的に計測して得られる複数のプロセス実績データを蓄積するプロセス実績データ蓄積手段と、
このプロセス実績データ蓄積手段に蓄積されている各プロセス実績データをウェーブレット解析するとともに、この解析結果を３次元の等高線パターン化して異常の有無を判定するプロセス状態判定手段と、
を備えたことを特徴とするプロセス管理装置。
【請求項２】
請求項１に記載のプロセス管理装置において、
予め指定されたプロセス変数結合重みパラメータを用いて、前記プロセス実績データ蓄積手段に蓄積されている各プロセス実績データを主成分分析するとともに、この主成分分析で得られた主成分スコアを前記プロセス状態判定手段に供給する統計解析手段、
を備えたことを特徴とするプロセス管理装置。
【請求項３】
請求項２に記載のプロセス管理装置において、
前記統計解析手段は、プロセスの正常状態と各種故障状態のシミュレーションを行うプロセスシミュレーション手段を備え、
シミュレーション処理で得られたプロセス実績データに基づき、主成分分析で使用するプロセス変数結合重みパラメータを算出した後、このプロセス変数結合重みパラメータを用いて、前記プロセス実績データ蓄積手段に蓄積されている各プロセス実績データを主成分分析するとともに、この主成分分析で得られた主成分スコアを前記プロセス状態判定手段に供給する、
ことを特徴とするプロセス管理装置。
【請求項４】
請求項１、２、３のいずれかに記載のプロセス管理装置において、
故障内容別の等高線パターンに対応した故障内容別の陸地パターンを蓄積する故障知識データ蓄積手段と、
前記プロセス状態判定手段によって、プロセスが異常であると判定されたとき、前記プロセス状態判定手段から出力される等高線パターンから陸地パターンを作成するとともに、この陸地パターンと前記故障知識データ蓄積手段に蓄積されている故障内容別の陸地パターンとの類似性を判定し、この判定結果に基づき、故障内容を推定する故障要因判定手段と、
を備えたことを特徴とするプロセス管理装置。
【請求項５】
請求項４に記載のプロセス管理装置において、
前記故障知識データ蓄積手段に蓄積される故障内容別の陸地パターン、前記故障要因判定手段によって生成される陸地パターンは、等高線パターンを格子状に分割し、陸地に対応する升目部分に“１”を割り当て、海に対応する升目に“０”を割り当てて作成され、
前記故障要因判定手段は、各陸地パターンの類似性を判定する際、前記プロセス状態判定手段から出力される等高線パターンに基づいて得られた陸地パターンの各升目と、前記故障知識データ蓄積手段に蓄積されている故障内容別の陸地パターンの各升目との積和を取り、積和値が最大となった陸地パターンの故障内容に基づき、故障内容を推定する、
ことを特徴とするプロセス管理装置。
【請求項６】
請求項４、５のいずれかに記載のプロセス管理装置において、
シミュレーションで得られた異常時のプロセス実績データを用いて故障内容別の等高線パターンを作成し、これら故障内容別の等高線パターンに基づき、故障内容別の陸地パターンを作成して、前記故障知識データ蓄積手段に蓄積する、
ことを特徴とするプロセス管理装置。
【請求項７】
請求項４、５、６のいずれかに記載のプロセス管理装置において、
前記故障要因判定手段は、前記プロセス状態判定手段でプロセス異常と判定されたとき、故障内容を判定して、前記故障知識データ蓄積手段に蓄積されている等高線パターンのうち、プロセス異常と判定された等高線パターンに故障内容を付加し、前記故障知識データ蓄積手段に故障内容が付加された等高線パターンが十分に蓄積されたとき、この故障知識データ蓄積手段に蓄積されている故障内容が付加された等高線パターンから故障内容別の陸地パターンを作成して、前記故障知識データ蓄積手段に蓄積されている故障内容別の陸地パターンを更新する、
ことを特徴とするプロセス管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、産業用や民生用の各種設備における異常や運転不能状況を予測したり、故障発生の原因を推定するプロセス管理装置に係わり、特にＢＥＭＳ装置の数多くある機能のうち、故障検知、故障予知、故障診断を行うプロセス管理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータ処理技術の進歩に伴い、産業用や民生用の各種設備などを撮影して得られた画像データを処理して、これら各種設備の異常有無を判定し、設備の健全性を判定する方法が開発されている（特許文献１参照）。
【０００３】
しかしながら、この方法では、画像処理によって監視対象の異常有無を判定していることから、ビル監視などに適用した場合、画像を通してビル各部の異常を把握できない限りは、ビル内各部における湿度データ、温度データ、弁開度データなどのプロセスデータが異常であっても、異常発生を検出できないというという問題があった。
【０００４】
このため、近年に建築の大規模化したビルでは、空調システムなどのビル設備に発生した異常の発見や処置が遅くなり、室内環境悪化やエネルギー浪費を引き起こす可能性が増大している。
【０００５】
そこで、これらの問題を解決し、かつ高い省エネ効果が見込まれるシステムとして、ＢＥＭＳ（Bui1ding and Energy Management System：日本語ではビル・環境・エネルギー管理システム）装置が改めて今、注目されている。
【０００６】
ＢＥＭＳ装置は、ビル経営管理からエネルギー管理まで、ビルに関する全てのビル管理項目あるいは複数のビル管理項目を一括して管理するものであり、事務所や店舗など業務用ビルの省エネ対策として重要なものになっている。
【０００７】
この際、監視対象となるビル内に設けられたビル設備の異常有無を判定する方法として、ビル設備から出力されるプロセスデータをフーリェ変換してスペクトルを解析し、故障有無を判定する方法、またはシステム同定手法などを用いてビル設備の特性モデルを推定し、この特性モデルから出力されるプロセスデータと、ビル設備から出力されるプロセスデータとを比較し、故障有無を判定する方法などが使用される。
【特許文献１】特開２００１−３１１７２３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、種々のビル設備の中で、暖房や冷房を行う空調システムは建物にとって欠かせないものになっており、ビル各部の温度や湿度、各空調機の消費電力量などを監視して最適な運転状況にすることは、極めて重要なことである。
【０００９】
しかしながら、大規模なビルでは、出入り口ドアの開閉状況などにより、ビル各部の温度、湿度が急激に変化することがあり、フーリェ変換によって、時々刻々、変化するスペクトルを求めたり、システム同定手法によって、変動する特性モデルを求めたりすることができないという問題があった。
【００１０】
また、このような大規模ビルでは、多数の空調機を備えた空調システムを各階毎に数台設置しなければならない。各空調機のいずれかに不具合が生じると、空調システムが正常な動作をしなくなり、居住者に快適な空調環境を提供できなくなる。さらに省エネ制御などが導入されていても、センサは通常、制御に最低限必要なものしか設置されず、故障及びその要因検知用のものは設置されないのが一般的である。
【００１１】
このため、設備機器の不具合が発生しても、これが発見されず、そのまま運転され、機器効率が大幅に低下した状態が継続されて、エネルギーが無駄に使われることが多い。
【００１２】
そこで、近年、建物に設置された各設備の不具合を迅速に見つけるために、多数の建物と、センタとを通信回線で結び、センタに配置された監視員によって、各建物の設備を集中的に監視し、各建物側に管理装置が設置されていないときでも、センタ側で、各建物側に設けられた各設備の異常有無を監視できるようにした監視システムを導入することが多い。
【００１３】
しかしながら、このような監視システムでは、センタ側に膨大な量のデータが集中することから、人手の監視による不具合の検知には限界があり、膨大な量のデータを自動的に解析して、効率良く故障の有無を判定することができる装置の開発が強く望まれていた。
【００１４】
本発明は、上記の事情に鑑み、装置全体の構成を簡素化し、処理時間を短縮しつつ、プロセス側から出力されるプロセス実績データをウェーブレット解析して得られるスペクトルの変化からプロセスが正常かどうかを効率良く判別推定でき、システムの性能検証や故障検知、故障予知、故障診断を精度良く行うことができるとともに、エネルギー消費を削減でき、保守費を低減できるプロセス管理装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記の目的を達成するために本発明は、プロセスを時系列的に計測して得られる複数のプロセス実績データを蓄積するプロセス実績データ蓄積手段と、このプロセス実績データ蓄積手段に蓄積されている各プロセス実績データをウェーブレット解析するとともに、この解析結果を３次元の等高線パターン化して異常の有無を判定するプロセス状態判定手段とを備えたことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、装置全体の構成を簡素化して、処理時間を短縮しつつ、プロセス側から出力されるプロセス実績データをウェーブレット解析して得られるスペクトルの変化からプロセスが正常かどうかを効率良く判別推定でき、システムの性能検証や故障検知、故障予知、故障診断を精度良く行うことができるとともに、エネルギー消費を削減でき、保守費を低減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
《本発明で使用されるウェーブレット解析法の説明》
まず、本発明によるプロセス管理装置の具体的な説明に先立ち、本発明によるプロセス管理装置で使用されるウェーブレット解析法について説明する。
【００１８】
従来の解析法では、監視対象から出力されるプロセスデータなどの信号データ“ｘ（ｔ）”に対し、下記に示すフーリェ変換式を用いて、周波数特性などを解析する。
【数１】
2006106870.tif 000003
【００１９】
これに対して本発明では、非定常信号を解析する手法として、近年、注目されている、下記に示す（連続）ウェーブレット変換式を用いて、周波数特性を解析する。
【数２】
2006106870.tif 000004
【００２０】
ここで、“φ（・）”はウェーブレット解析で、マザーウェーブレットと呼ばれる基底関数であり、“φ（（ｔ−ｂ）／ａ）”は、マザーウェーブレット“φ（ｔ）”を“ｂ”だけ平行移動し、“ａ”だけ、スケール（拡大縮小）したものである。
【００２１】
この際、スケールパラメータ“ａ”に対応して、マザーウェーブレット“φ（ｔ）”の幅が“ａ”倍になり、“１／ａ”が周波数に対応することから、スケールパラメータ“ａ”が大きいとき、基底関数が拡がり、またスケールパラメータ“ａ”が小さいとき、基底関数が狭まる。
【００２２】
一般的に使用されいてるフーリェ変換式は、（連続）ウェーブレット変換式の基底関数を、
φ（ｔ）＝ｅ−ｊωｔ      …（３）
ａ＝ω−１            …（４）
ｂ＝０                …（５）
とした場合に相当し、その基底関数は時間領域で無限の拡がりを持つ。
【００２３】
このため、フーリェ変換によって得られたスペクトルは、周波数軸のみの１次関数となって、信号の時間的情報が失われてしまい、観測データのどの部分の特徴かという時間依存性を判別することができない。
【００２４】
これに対し、ウェーブレット変換では、例えば下式に示すガボール関数と呼ばれる時間的に局所した関数を用いる。
【数３】
2006106870.tif 000005
【００２５】
これにより、ウェーブレット変換によって得られたスペクトルは、周波数軸と、時間軸とに対する２次関数となり、信号の時間的情報を持つことから、観測データのどの部分の特徴かという時間依存性を判別することができる。
【００２６】
なお、ウェーブレット変換理論に関する詳細は、例えば新井康平著「ウェーブレット解析の基礎理論」、森北出版株式会社（２０００）などで、紹介されている。
【００２７】
しかしながら、このようなウェーブレット解析法を用いて、ビル内に設けられた各センサから出力されるプロセスデータを全て解析すると、解析結果が複雑になり過ぎて、故障の検知、予知、診断などが難しくなり、故障の発見が遅れてしまう恐れがある。
【００２８】
そこで、本発明では、ビル内に設けられる各センサの数が多いときには、主成分分析法を用いて、各センサから出力されるプロセスデータの主成分を抽出し、この抽出処理で得られた主成分をウェーブレット解析法で解析することにより、故障の早期発見、予知、診断などを実現している。
【００２９】
《第１の実施形態》
＜実施形態の構成説明＞
図１は本発明によるプロセス管理装置の第１の実施形態の全体構成を示すブロック図である。
【００３０】
この図に示すプロセス管理装置１は、対象建物側（デパートビル２、事務所ビル３、病院ビル４等）に設置された各計測監視制御手段５とネットワーク６を介して接続され、各計測監視制御手段５で収集された検知結果（プロセス実績データ）を取り込んで蓄積するプロセス実績データ蓄積手段７と、主成分分析（ＰＣＡ：Principa1 Components anlysis）を用いて、プロセス実績データ蓄積手段７に蓄積されているプロセス実績データを解析して主成分を生成する統計解析手段８と、統計解析手段８で得られた主成分をウェーブレット解析して監視制御対象になっている対象建物側に設置された各空調装置が正常か、異常かを判定するプロセス状態判定手段９と、このプロセス状態判定手段９で得られた等高線パターンなどの解析データなどを蓄積する解析データ蓄積手段１０とを備えている。
【００３１】
プロセス実績データ蓄積手段７は、各デパートビル２、各事務所ビル３、各病院ビル４などの対象建物側に設置された各計測監視制御手段５から空調装置のエネルギー消費量、その他のプロセス値（外気温、室温、室内湿度等）などを含むプロセス実績データが出力されたとき、ネットワーク６を介してこれを取り込んで、プロセス状態判定手段９の判定結果などに基づき、正常時のプロセス実績データと、故障時のプロセス実績データとに分けて蓄積しながら、蓄積しているプロセス実績データを統計解析手段８に供給する。
【００３２】
統計解析手段８は、各種建築物、負荷条件などの各パラメータを用いて、プロセスが正常なときのシミュレーションと各種故障が発生したときのシミュレーションを行うプロセスシミュレーション手段１１と、プロセスシミュレーション手段１１で得られたシミュレーション結果を蓄積するシミュレーションデータ蓄積手段１２と、主成分分析を用いて、シミュレーションデータ蓄積手段１２に蓄積されているシミュレーション結果、またはプロセス実績データ蓄積手段７に蓄積されているプロセス実績データを統計解析して、正常状態の特性値と、異状状態の特性値との差異を早期に、容易に抽出するのに必要な前段階の処理を行なう主成分分析手段１３とを備えている。
【００３３】
そして、各対象建物側の空調装置などの監視制御を開始する前に、各種建築物、負荷条件などの各パラメータを用いて、プロセスが正常な状態であるときのシミュレーションと、各種故障状態のときのシミュレーションとを行わせてシミュレーション結果を蓄積し、このシミュレーション結果を主成分分析して、正常状態の特性値と、異状状態の特性値との差異を早期に、容易に抽出するのに必要なプロセス変数結合重みパラメータを求めるとともに、このプロセス変数結合重みパラメータを用いて、プロセスが正常な状態であるときのシミュレーション結果と、各種故障状態のときのシミュレーション結果とを主成分分析し、各主分析スコアをプロセス状態判定手段９に供給する。この後、各対象建物側の空調装置などの監視制御を行っているとき、プロセス変数結合重みパラメータを用いて、プロセス実績データ蓄積手段７を介して供給されるプロセス実績データを主成分分析し、主分析スコアをプロセス状態判定手段９に供給する。そして、プロセス管理装置１の運転期間が長くなり、プロセス実績データ蓄積手段７に正常時のプロセス実績データ、故障時のプロセス実績データが十分に蓄積された後は、これらのプロセス実績データを用いてプロセス変数結合重みパラメータを更新する。
【００３４】
プロセス状態判定手段９は、前記（２）式に示す（連続）ウェーブレット変換式を用いて、統計解析手段８の主成分分析手段１３で得られた各主分析スコアをウェーブレット解析するウェーブレット解析手段１４と、ウェーブレット解析手段１４で得られた解析結果を等高線パターン化して、解析データ蓄積手段１０に蓄積する等高線パターン化手段１５と、解析データ蓄積手段１５に蓄積されている等高線パターンに基づき、海面に相当する振幅の高さを求めるとともに、この振幅の高さに基づき、等高線パターン化手段１５で得られた等高線パターンを海面部分と陸地部分とに分けて陸地部分の面積を演算する陸地面積演算手段１６と、解析データ蓄積手段１０に蓄積されている等高線パターンなどに基づき、表示装置上に周波数軸、時間軸を持つ３次元の等高線パターンなどを表示しながら、陸地面積演算手段１６で得られた陸地面積が予め設定されたしきい値を超えているとき、監視制御対象となっているプロセスが異常となっていると判定して、判定結果をプロセス実績データ蓄積手段７、解析データ蓄積手段１０などに供給するとともに、表示装置上にプロセス異常を表示する正常／異常判定手段１７とを備えている。
【００３５】
そして、各対象建物側の空調装置などの監視制御を開始する前に、統計解析手段８の主成分分析手段１３で得られた各主分析スコアをウェーブレット解析して、解析結果を等高線パターン化し、解析データ蓄積手段１０に蓄積した後、解析データ蓄積手段１０に蓄積されている正常時の等高線パターン、異常時の等高線パターンから、海面に相当する振幅の高さを求める。この後、各対象建物側に設けられた空調装置などの監視制御を行っているとき、統計解析手段８の主成分分析手段１３から出力されるプロセス実績データの主成分スコアをウェーブレット解析して、等高線パターンを求め、解析データ蓄積手段１０に蓄積する。また、この動作と並行し、海面に相当する振幅の高さを用いて、等高線パターンに含まれる陸地部分（海面に相当する振幅の高さより大きい値の部分を）の面積を求め、この面積が予め設定されているしきい値を超えたとき、プロセスに異常が発生したと判定し、判定結果をプロセス実績データ蓄積手段７、解析データ蓄積手段１０などに供給するとともに、表示装置上にプロセス異常を表示する。
【００３６】
解析データ蓄積手段１０は、プロセス状態判定手段９の等高線パターン化手段１５から新たな等高線パターンが出力される毎に、これを取り込み、１日分単位の時系列データとして蓄積しながら、プロセス状態判定手段９の陸地面積演算手段１６から読み出し要求が出されたとき、蓄積している等高線パターンを読み出し、プロセス状態判定手段９の陸地面積演算手段１６に供給する。また、プロセス状態判定手段９の正常／異常判定手段１７から出力される正常／異常判定結果に基づき、プロセス状態判定手段９の等高線パターン化手段１５から出力される等高線パターンを正常か、異常かに分類して、蓄積する。
【００３７】
＜実施形態の動作説明＞
次に、図１に示すブロック図、図２に示すフローチャートを参照しながら、各対象建物に設けられた空調装置などの監視制御を開始する前の動作と、各対象建物側の空調装置などの監視制御を行っているときの動作とに分けて、プロセス管理装置１の動作を説明する。
【００３８】
［各対象建物側の空調装置などの監視制御を開始する前の動作］
まず、各対象建物側に設けられた空調装置などの監視制御を開始する前に、図２のフローチャートに示すシミュレーション処理が開始されて、統計解析手段８のプロセスシミュレーション手段１１に入力されている各対象建物に関する各データ、各負荷条件データなどが時刻毎に整理される。
【００３９】
この後、プロセスシミュレーション手段１１によって、予め入力されている対象建物側に関する各情報が読み出されて、建物側に設けられた部屋の大きさ、熱容量、壁面積、壁の熱貫流率等のデータが設定され（ステップＳ１）、各負荷条件データなどに基づき、空調負荷に関連する気象要素である外気温、外気湿度、日射量が事前に設定された後（ステップＳ２）、人の在室率変化に応じたシミュレーション時間分だけ、日射量を用いて窓ガラス面からの取得熱量、人の発熱量やＯＡ等の電気機器、照明の発熱量などが予め計算されて、熱負荷データが設定される（ステップＳ３）。
【００４０】
この後、プロセスシミュレーション手段１１によって、サンプリング制御周期（シミュレータ計算周期の整数倍）であるかどうかがチェックされ、サンプリング周期であるとき（ステップＳ４）、ＤＤＣ（Direct Digita1 Contro11er）制御アルゴリズム方式で、室温設定値と室温との偏差、湿度設定値と室内湿度との偏差などに基づき、ＰＩＤパラメータ（速度形）が演算される（ステップＳ５）。
【００４１】
次いで、プロセスシミュレーション手段１１によって、冷却コイル、加熱コイル、加湿器の順で熱交換器の理論計算式や、空気線図の計算式が用いられて、空調機内での空気の各状態点（温度、湿度、エンタルピーなど）が求められるとともに（ステップＳ６）、ビル内の部屋の壁が外壁（窓あり）、床、内壁、天井の部分に分けられて、伝熱方程式（伝熱モデル）で、熱の収支が記述され（ステップＳ７）、差分解法による室温と壁温との動特性変化が計算され、再循環空気と導入外気の混合計算により空調機入口での空気の状態点が求められる（ステップＳ８）。
【００４２】
以下、プロセスシミュレーション手段１１によって、時刻データが更新されながら、シミュレーション終了時刻になるまで、上述した計算が実行されて、プロセスが正常な状態であるときのシミュレーションと、各種故障状態のときのシミュレーションとが行われて、シミュレーションデータ蓄積手段１２にプロセスが正常な状態であるときのプロセス実績データと、各種故障状態のときのプロセス実績データとが蓄積される（ステップＳ４〜Ｓ１０）。
【００４３】
また、この動作と並行し、各対象建物側の空調装置などの監視制御を開始する前に、主成分分析手段１３によって、シミュレーションデータ蓄積手段１２に蓄積されているプロセスが正常なときのプロセス実績データと、各種故障が発生したときのプロセス実績データとが分析されて、正常状態の特性値と、異状状態の特性値との差異を早期に、容易に抽出するのに必要なプロセス変数結合重みパラメータが求められる。
【００４４】
例えば、プロセス実績データが変数の数がｐ個“Ｘ１、Ｘ２、……、ｘｐ”、観測対象の数がｎ個の多変量データであり、この多変量データを用いて、ｐ個より少ないｍ個の新しい変数“Ｚ１、Ｚ２、……、Ｚｍ”を作る場合、下記に示す条件の下で、プロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１、ａ１２、…、ａｍｐ”が算出される。
【００４５】
Ｖａｒ（Ｚ１）≧Ｖａｒ（Ｚ２）≧…≧Ｖａｒ（Ｚｍ）    …（７）
ａｉ１２＋ａｉ２２＋…十ａｉｐ２＝１                        …（８）
但し、ｉ：ｉ＝１、２、…、ｍ
Ｖａｒ（Ｚｉ）：分散
この際、新しい変数“Ｚ１”は新しい変数“Ｚ２”とは独立になるようにされる。また新しい変数“Ｚ３”は新しい変数“Ｚ１”および新しい変数“Ｚ２”とは独立になるようにされる。以下、新しい変数“Ｚ４”から新しい変数“Ｚｍ”まで同様にされる。
【００４６】
このような条件の下で、プロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１、ａ１２、…、ａｍｐ”を求めることは、元の変数“Ｘ１、Ｘ２、…、Ｘｐ”の分散共分散行列の固有値と、固有ベクトルを計算することに帰着し、プロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１、ａ１２、…、ａｍｐ”は、固有ベクトルを求めることに他ならない。
【００４７】
但し、元の変数“Ｘ１、Ｘ２、…、Ｘｐ”の単位と、新しい変数“Ｚ１、Ｚ２、……、Ｚｍ”の単位とが異なることから、主成分分析の前に、元の変数“Ｘ１、Ｘ２、…、Ｘｐ”が正規化（標準化）される。
【００４８】
すなわち、ｋ番目の変数の対象全データの平均値が“Ｍｋ”、標準偏差が“Ｓｋ”であるとき、下のように各変数“Ｘｋｊ”が正規化される。
【００４９】
Ｘｋｊ→（Ｘｋｊ−Ｍｋ）／Ｓｋ                          …（９）
但し、ｊ：ｊ＝１〜ｎ（ｎはデータの個数）
次いで、主成分分析手段によって、プロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１、ａ１２、…、ａｍｐ”が使用されて、次式に示す演算式で、正常な状態であるときプロセス実績データ（または、各種故障状態のときのプロセス実績データ）を構成している元の変数“Ｘ１、Ｘ２、……、ｘｐ”が結合されて、主成分となる新しい変数“Ｚ１、Ｚ２、……、Ｚｍ”が作成される。
【００５０】
Ｚ１(t)＝ａ１１・Ｘ１(t)＋ａ１２・Ｘ２(t)＋…十ａ１ｐ・Ｘｐ(t)…（１０）
Ｚ２(t)＝ａ２１・Ｘ１(t)＋ａ２２・Ｘ２(t)＋…十ａ２ｐ・Ｘｐ(t)…（１１）
…
…
Ｚｍ(t)＝ａｍ１・Ｘ１(t)＋ａｍ２・Ｘ２(t)＋…十ａｍｐ・Ｘｐ(t)…（１２）
但し、ａｍｐ：プロセス変数結合重みパラメータ
ｔ：時間
この場合、新しい変数（主成分スコア）“Ｚ１、Ｚ２、……、Ｚｍ”は、次のような性質を持つものとする。
【００５１】
新しい変数“Ｚ１”は元の変数“Ｘ１〜Ｘｐ”の情報が最大限集約されるようにする。また、新しい変数“Ｚ２”は元の変数“Ｘ１〜Ｘｐ”の情報が新しい変数“Ｚ１”の次に出来るだけ多く集約されるようにする。以下、新しい変数“Ｚ３”から新しい変数“Ｚｍ”まで、同様に考える。
【００５２】
そして、主成分分析手段１３によって、シミュレーションデータ蓄積手段１２に蓄積されているプロセスが正常な状態であるときの全プロセス実績データに対する主成分分析処理と、各種故障状態のときの全プロセス実績データに対する主成分分析処理とが完了したとき、主成分分析で得られた正常時の主成分スコア“Ｚｍ”と、故障時の主成分スコア“Ｚｍ”とがプロセス状態判定手段９に供給される。
【００５３】
また、上述した動作と並行し、プロセス状態判定手段９のウェーブレット解析手段１４、等高線パターン化手段１５によって、主成分分析手段１３から出力される正常時の主成分スコア“Ｚｍ”と、故障時の主成分スコア“Ｚｍ”とがウェーブレット解析されるとともに、等高線パターン化されて、正常時の等高線パターンと、異常時の等高線パターンとが生成され、解析データ蓄積手段１０に蓄積される。そして、ウェーブレット解析手段１４、等高線パターン化手段１５によって、主成分分析手段１３から出力される全ての主成分スコア“Ｚｍ”のウェーブレット解析処理、等高線パターン化処理が終了したとき、陸地面積演算手段１６によって、解析データ蓄積手段１０に蓄積されている正常時の等高線パターンと、異常時の等高線パターンとに基づき、海面に相当する振幅の高さを求められて、記憶される。
【００５４】
［各対象建物側の空調装置などの監視制御を行っているときの動作］
この後、プロセス管理装置１により、各対象建物側の空調装置などの監視制御が開始されると、プロセス実績データ蓄積手段７によって、デパートビル２、事務所ビル３、病院ビル４等の対象建物側に設置された各計測監視制御手段５から出力される各プロセス実績データ、例えば各空調プロセスのエネルギー消費量、その他のプロセス値（外気温、室温、室内湿度等）などを含むプロセス実績データが取り込まれ順次、記憶される。
【００５５】
また、この動作と並行し、統計解析手段８の主成分分析手段１３によって、各対象建物側の空調装置などの監視制御を開始する前に得られたプロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１、ａ１２、…、ａｍｐ”が用いられて、プロセス実績データ蓄積手段７に蓄積されているプロセス実績データに対し、前記（１０）式〜（１２）式に示す演算が行われて、主成分スコア“Ｚｍ”が求められ、プロセス状態判定手段９に供給される。
【００５６】
そして、プロセス状態判定手段９のウェーブレット解析手段１４によって、前記（２）式に示す（連続）ウェーブレット変換式が用いられて、主成分スコア“Ｚｍ”がウェーブレット解析された後、等高線パターン化手段１５によって、ウェーブレット解析結果が等高線パターン化され、解析データ蓄積手段１０に蓄積されるとともに、陸地面積演算手段１６によって、各対象建物側の空調装置などの監視制御が開始される前に得られた海面の振幅を示す高さが用いられて、等高線パターン化手段１５で得られた等高線パターンがレベル弁別され、陸地部分の面積（陸地面積）が求められる。
【００５７】
また、この動作と並行し、プロセス状態判定手段９の正常／異常判定手段１７によって、解析データ蓄積手段１０に蓄積されている等高線パターンが読み出されて、表示装置上に周波数軸、時間軸を持つ３次元の等高線パターンが表示されるとともに、陸地面積演算手段１６から出力される陸地面積と、予め設定されているしきい値とが比較され、陸地面積演算手段１６から出力される陸地面積が予め設定されているしきい値より小さいとき、プロセスが正常であると判定されて、判定結果が解析データ蓄積手段１０などに供給され、等高線パターン化手段１５から出力される今回の等高線パターンが正常時の等高線パターンとして、蓄積されるとともに、表示装置にプロセスが正常であることを示すメッセージなどが表示される。
【００５８】
また、陸地面積演算手段１６から出力される陸地面積が予め設定されているしきい値を超えているとき、正常／異常判定手段１７によって、プロセスが異常であると判定されて、判定結果が解析データ蓄積手段１０などに供給され、等高線パターン化手段１５から出力される今回の等高線パターンが異常時の等高線パターンとして、蓄積されるとともに、表示装置にプロセスが異常であることを示すメッセージなどが表示される。
【００５９】
そして、プロセス管理装置１の運転期間が長くなり、プロセス実績データ蓄積手段７に正常時のプロセス実績データ、故障時のプロセス実績データが十分に蓄積されると、主成分分析手段１３によって、プロセス実績データ蓄積手段７に蓄積されている正常時のプロセス実績データ、故障時のプロセス実績データが分析されて、新たなプロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１、ａ１２、…、ａｍｐ”が求めら、プロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１、ａ１２、…、ａｍｐ”が更新される。
【００６０】
また、この動作と並行し、プロセス管理装置１の運転期間が長くなり、解析データ蓄積手段１０に正常時の等高線パターンと、異常時の等高線パターンとが十分に蓄積されると、陸地面積演算手段１６によって、解析データ蓄積手段１０に蓄積されている正常時の等高線パターンと、異常時の等高線パターンとに基づき、海面に相当する振幅の高さが再度、求められて、新たな高さとして記憶される。
【００６１】
＜実施形態のシミュレーション結果＞
次に、図３〜図６に示す説明図を用いて、プロセス管理装置１の正常／異常判定能力を確認したときのシミュレーション内容を説明する。なお、ウェーブレット変換ソフトとして、便宜的に音声解析ソフトを用いているので、図３〜図６に示す説明図では、横軸が秒単位になっているが、実単位は“×１００時間”である。
【００６２】
まず、対象プロセスとして、デパートビル２に設けられた空調プロセスを用い、またプロセス実績データの変数として、通常計測可能な下記の５つの変数（Ｐ＝５）、すなわち現在、稼働している実際の空調プロセスなどに、新たにセンサを追加することなく、プロセス実績データを収集することができる変数を用いた。
【００６３】
室温（計測ノイズ有）                …（１３）
冷水操作弁ＭＶ                      …（１４）
室内湿度                            …（１５）
外気温度                            …（１６）
外気湿度                            …（１７）
そして、空調プロセスの運転時間が“８時３０分”から“２０時（計算周期：１分）”までという条件で、６日間、外気温度や室内熱負荷などの空調負荷条件を変えながら、１分単位で収集される冷房期間中のプロセス実績データのうち、６日分に対応する４，１４０個（６日×１１．５時間×６０）のプロセス実績データを用いて、プロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１、ａ１２、…、ａｍｐ”を求めた。
【００６４】
次いで、正常時のプロセス実績データうち、１日分のプロセス実績データを選択し、上述したプロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１、ａ１２、…、ａｍｐ”を用いて、主成分分析を行ったとき、図３のトレンドグラフに示すように、変化する主成分スコア“Ｚｉ”が得られ、この主成分スコア“Ｚｉ”をウェーブレット解析したとき、図４の説明図に示すように、周波数軸、時間軸を持つ３次元の等高線パターン１８と、２次元の等高線パターン１９とが得られた。
【００６５】
また、給気ファンの能力が低下したときのプロセス実績データを含む、１日分のプロセス実績データを選択し、上述したプロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１、ａ１２、…、ａｍｐ”を用いて主成分分析を行い、この主成分分析で得られた主成分スコア“Ｚｉ”をウェーブレット解析したとき、図５の説明図に示すように、周波数軸、時間軸を持つ３次元の等高線パターン２０と、２次元の等高線パターン２１とが得られた。
【００６６】
また、冷却コイルの能力が低下したときのプロセス実績データを含む、１日分のプロセス実績データを選択し、上述したプロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１、ａ１２、…、ａｍｐ”を用いて主成分分析を行い、この主成分分析で得られた主成分スコア“Ｚｉ”をウェーブレット解析したとき、図６の説明図に示すように、周波数軸、時間軸を持つ３次元の等高線パターン２２と、２次元の等高線パターン２３とが得られた。
【００６７】
これらのシミュレーション結果から分かるように、図４に示す等高線パターン１８の陸地面積、図５に示す等高線パターン２０の陸地面積、図６に示す等高線パターン２２の陸地面積が各々、異なることから、図４に示す等高線パターン１８の陸地面積に対応する値をしきい値にすることにより、図４に示す正常時のプロセス実績データに対する３次元の等高線パターン１８と異なる等高線パターン、例えば図５に示す３次元の等高線パターン２０が得られたとき、あるいは図６に示す３次元の等高線パターン２２が得られたとき、空調プロセスに異常が発生したと判断することができる。
【００６８】
また、表示装置に異常発生を示すメッセージとともに、図５に示す３次元の等高線パターン２０が表示されたとき、波形形状から給気ファンの能力が低下したことを認識し、また図６に示す３次元の等高線パターン２２が表示されたとき、波形形状から冷却コイルの能力が低下したことを認識することができる。
【００６９】
＜実施形態の効果＞
このように、第１の実施形態では、各対象建物側の空調装置などの監視制御を開始したとき、プロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１、ａ１２、…、ａｍｐ”を使用して、プロセス実績データ蓄積手段７に蓄積されているプロセス実績データを主成分分析するとともに、この主成分分析で得られた主成分スコア“Ｚｉ”をウェーブレット解析処理、等高線パターン化処理して、陸地部分の面積を求め、これが予め設定されているしきい値を超えたとき、プロセス側が異常になっていると判定するようにしているので、プロセス側から出力されるプロセス実績データを主成分スコアに変換して、ウェーブレット解析対象となるデータ種類数を抑制し、ウェーブレット解析処理、異常有無判定にかかる時間を短くしながら、ウェーブレット解析で得られるスペクトルの変化からプロセスが正常かどうかを効率良く判別推定し、システムの性能検証や故障検知、故障予知、故障診断を精度良く行うことができるとともに、エネルギー消費を削減し、保守費を低減することができる。
【００７０】
また、第１の実施形態では、各対象建物側の空調装置などの監視制御を開始する前に、統計解析手段８のシミュレーション処理で得られた正常時のプロセス実績データ、異常時のプロセス実績データに基づき、プロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１、ａ１２、…、ａｍｐ”とともに、正常時の等高線パターン、異常時の等高線パターン、海面の振幅を示す高さとを求めるようにしているので、プロセス側から出力されるプロセス実績データの種類が多いときでも、プロセスの稼働を開始した時点から、ウェーブレット解析対象となるデータ種類数を抑制して、ウェーブレット解析処理、異常有無判定にかかる時間を短くしながら、ウェーブレット解析で得られるスペクトルの変化からプロセスが正常かどうかを効率良く判別推定し、システムの性能検証や故障検知、故障予知、故障診断を精度良く行うことができるとともに、エネルギー消費を削減し、保守費を低減することができる。
【００７１】
なお、上述した際１の実施形態では、統計解析手段８によって、プロセス実績データ蓄積手段７に蓄積されているプロセス実績データを主成分分析して、データの種類数を低減しながら、プロセス状態判定手段９に供給し、ウェーブレット解析処理、等高線パターン化処理、陸地面積算出処理、正常／異常判定処理などを行うようにしているが、プロセス実績データのデータ種類数が少ないときには、統計解析手段８を削除し、プロセス実績データ蓄積手段７に蓄積されているプロセス実績データを直接、プロセス状態判定手段９に供給して、ウェーブレット解析処理、等高線パターン化処理、陸地面積算出処理、正常／異常判定処理などを行うようにしても良い。
【００７２】
これにより、プロセス管理装置１全体の構成を簡素化し、処理時間を短縮しながら、プロセス側から出力されるプロセス実績データをウェーブレット解析して得られるスペクトルの変化からプロセスが正常かどうかを効率良く判別推定し、システムの性能検証や故障検知、故障予知、故障診断を精度良く行うことができるとともに、エネルギー消費を削減し、保守費を低減することができる。
【００７３】
《第２の実施形態》
図７は本発明によるプロセス管理装置の第２の実施形態の全体構成例を示すブロック図である。なお、この図において、図１の各部と同じ部分には、同じ符号が付してある。
【００７４】
この図に示すプロセス管理装置３１が図１に示すプロセス管理装置１と異なる点は、プロセス状態判定手段９から出力される等高線パターンを正常時の等高線パターン、異常時の等高線パターンに区別して蓄積する解析データ蓄積手段１０に代えて、プロセス状態判定手段９から出力される等高線パターンを正常時の等高線パターン、故障内容別の等高線パターンに区別して蓄積するとともに、故障要因判定手段３３から出力される故障内容別の陸地パターンを蓄積する故障知識データ蓄積手段３２を設けるとともに、プロセス状態判定手段９でプラントが異常になっていると判定されたとき、プロセス状態判定手段９から出力される等高線パターンと故障知識データ蓄積手段３２に蓄積されている故障内容別の陸地パターンとに基づき、どのシステム系統が異常になっているかを判定する故障要因判定手段３３を設けたことである。
【００７５】
故障知識データ蓄積手段３２は、プロセス状態判定手段９の正常／異常判定手段１７から出力される正常／異常判定結果、故障要因判定手段３３から出力される故障内容などに基づき、プロセス状態判定手段９の等高線パターン化手段１５から出力される新たな等高線パターンを正常時の等高線パターンと、故障内容別の等高線パターンとに分類し、１日分単位の時系列データとして蓄積しながら、プロセス状態判定手段９の陸地面積演算手段１６から読み出し要求が出されたとき、蓄積している正常時の等高線パターンと、故障内容別の等高線パターンとを読み出して、陸地面積演算手段１６に供給する。また、故障要因判定手段３３から新たな故障内容別の陸地パターン、例えば図８に示すように、Ａ系統故障時に得られた等高線パターンをレベル弁別し、陸地に対応する升目を“１”、海に対する升目を“０”にしたＡ系統故障時の陸地パターン３４、図９に示すように、Ｂ系統故障時に得られた等高線パターンをレベル弁別し、陸地に対応する升目を“１”、海に対する升目を“０”にしたＢ系統故障時の陸地パターン３５、図１０に示すように、Ｃ系統故障時に得られた等高線パターンをレベル弁別し、陸地に対応する升目を“１”、海に対する升目を“０”にしたＣ系統故障時の陸地パターン３６などが出力される毎に、これを取り込んで蓄積し、故障要因判定手段３３から読み出し要求が出されたとき、蓄積している故障内容別の陸地パターンを読み出して、故障要因判定手段３３に供給する。
【００７６】
故障要因判定手段３３は、各対象建物側の空調装置などの監視制御を開始する前に、統計解析手段８のシミュレーション動作で、各故障内容別のプロセス実績データに対応する主成分スコア“Ｚｉ”が生成され、プロセス状態判定手段９でウェーブレット解析、等高線パターン化されたときに得られる故障内容別の等高線パターン、海面の振幅を示す高さを取り込むとともに、海面の振幅を示す高さで故障内容別の等高線パターンをレベル弁別して、図８〜図１０に示すような故障内容別の陸地パターン３４〜３６を生成し、故障知識データ蓄積手段３２に蓄積する。
【００７７】
そして、各対象建物側の空調装置などの監視制御が行われ、プロセス状態判定手段９の正常／異常判定手段１７でプロセス異常と判定されたとき、図１１、図１２に示すように、等高線パターン化手段１５で得られた等高線パターン３７の陸地部分に対応する升目に“１”を割り付け、海に対する升目に“０”を割り付けた陸地パターン３８を作成した後、この陸地パターン３８の各升目と、故障知識データ蓄積手段３２に蓄積されている故障内容別の陸地パターン３４〜３６の各升目との積和を各々、求めた後、積和値が最大となる故障内容別の陸地パターンを選択して、この陸地パターンの故障内容と同じ故障が発生したと推定し、表示装置上に故障内容を表示するとともに、今回の故障内容を故障知識データ蓄積手段３２に供給して、等高線パターン化手段１５から出力された等高線パターン３７を故障内容別の等高線パターンとして、蓄積する。
【００７８】
この後、プロセス管理装置３１の運転期間が長くなり、故障知識データ蓄積手段３２に故障内容別の等高線パターンが十分に蓄積されたとき、陸地面積演算手段１６で使用されている海の高さを取り込ませるとともに、故障知識データ蓄積手段３２に蓄積されている故障内容別の等高線パターンを海の高さでレベル弁別して、陸地に対応する升目に“１”、海に対応する升目に“０”を割り当てた陸地パターンを作成し、故障知識データ蓄積手段３２に蓄積されている故障内容別の陸地パターンを更新する。
【００７９】
このように、第２の実施形態では、故障内容別の等高線パターンに対応した故障内容別の陸地パターンを作成して、故障知識データ蓄積手段３２に蓄積し、プロセス状態判定手段９でプロセスが異常であると判定されたとき、故障要因判定手段３３によって、プロセス状態判定手段９から出力される等高線パターンを取り込ませて、陸地パターンを作成するとともに、この陸地パターンと故障知識データ蓄積手段３２に蓄積されている故障内容別の陸地パターンとの類似性を判定し、この判定結果に基づき、故障内容を推定するようにしているので、プロセス側から出力されるプロセス実績データをウェーブレット解析して得られるスペクトルの変化からプロセスが正常かどうかを効率良く判別推定し、故障発生時にはその要因を推定して、システムの性能検証や故障検知、故障予知、故障診断を精度良く行うことができるとともに、エネルギー消費を削減し、保守費を低減することができる。
【００８０】
また、第２の実施形態では、故障時の等高線パターンを格子状に分割し、陸地に対応する升目部分に“１”を割り当て、海に対応する升目に“０”を割り当てた故障内容別の陸地パターンを作成して、故障知識データ蓄積手段３２に蓄積しておき、プロセス状態判定手段９でプロセスの異常と判定されたとき、故障要因判定手段３３によって、プロセス状態判定手段９から出力される等高線パターンを格子状に分割し、陸地に対応する升目部分に“１”を割り当て、海に対応する升目に“０”を割り当てした陸地パターンを作成し、この陸地パターンの各升目と、故障知識データ蓄積手段３２に蓄積されている故障内容別の陸地パターンの各升目との積和を取り、積和値が最大となる陸地パターンの故障内容に基づき、故障内容を推定するようにしているので、故障内容判定データの作成、故障内容判定処理を簡素化して、プロセス管理装置３１の製造を容易にしながら、プロセス側から出力されるプロセス実績データをウェーブレット解析して得られるスペクトルの変化からプロセスが正常かどうかを効率良く判別推定し、故障発生時には、その要因を素早く推定して、システムの性能検証や故障検知、故障予知、故障診断を精度良く行うことができるとともに、エネルギー消費を削減し、保守費を低減することができる。
【００８１】
また、第２の実施形態では、各対象建物側の空調装置などの監視制御を開始する前に、統計解析手段８のシミュレーション動作で各故障内容別の主成分スコア“Ｚｉ”を生成するとともに、プロセス状態判定手段９によって、主成分スコア“Ｚｉ”をウェーブレット解析処理、等高線パターン化処理して、故障内容別の等高線パターン、海面の振幅を示す高さを作成した後、海面の振幅を示す高さで故障内容別の等高線パターンをレベル弁別して、故障内容別の陸地パターンを作成し、故障知識データ蓄積手段３２に蓄積するようにしているので、シミュレーション処理で得られる異常時のプロセス実績データに基づき、故障内容推定処理で使用する故障内容別の陸地パターンを算出して、プロセスの稼働を開始した時点から、プロセス側から出力されるプロセス実績データをウェーブレット解析して得られるスペクトルの変化からプロセスが正常かどうかを効率良く判別推定し、故障発生時には、その要因を推定して、システムの性能検証や故障検知、故障予知、故障診断を精度良く行うことができるとともに、エネルギー消費を削減し、保守費を低減することができる。
【００８２】
また、第２の実施形態では、プロセス管理装置３１の運転期間が長くなり、故障知識データ蓄積手段３２に故障内容別の等高線パターンが十分に蓄積されたとき、陸地面積演算手段１６で使用されている海の高さを取り込ませるとともに、故障知識データ蓄積手段３２に蓄積されている故障内容別の等高線パターンを海の高さでレベル弁別して、陸地に対応する升目に“１”、海に対応する升目に“０”を割り当てた陸地パターンを作成し、故障知識データ蓄積手段３２に蓄積されている故障内容別の陸地パターンを更新するようにしているので、プロセス側から出力される異常時のプロセス実績データに基づき、故障内容推定処理で使用する故障内容別の陸地パターンを更新し、プラント側の状態変化などに応じて、故障内容別の陸地パターンを最適化しながら、プロセス側から出力されるプロセス実績データをウェーブレット解析して得られるスペクトルの変化からプロセスが正常かどうかを効率良く判別推定し、故障発生時には、その要因を推定して、システムの性能検証や故障検知、故障予知、故障診断を精度良く行うことができるとともに、エネルギー消費を削減し、保守費を低減することができる。
【００８３】
《他の実施形態》
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できるものである。
【００８４】
また、上述した実施形態では、具体例として各建物の空調プロセスを制御するＢＥＭＳ装置の故障検知、故障予知、故障診断機能を用いているが、本発明が一般的なプロセスに適用できることは明らかである。
【００８５】
また、正常／異常の判定アルゴリズムとして、予め設定されたしきい値を逸脱したか否かにより判定するアルゴリズムを使用するようにしているが、瞬時値を用いて、正常／異常を判定するアルゴリズムを使用するようにしても良い。ただし、このような判定アルゴリズムを使用した場合“Noise Factor”によるデータ変動の影響で、誤判断の可能性があることから、ある時間幅のデータに対してしきい値を逸脱したデータの割合がどの程度かを評価し、正常・異常を判断するアルゴリズムと組み合わせて、ノイズに起因する誤判定のリスクを低減するようにしても良い。
【００８６】
また、上述した実施形態では、複数の建物に設置されている各空調設備などをリモートで監視、制御するＢＥＭＳ装置を例にして、本発明を説明しているが、もちろん同様のアルゴリズムを建物単独で実施しても良い。この場合はリモートでなく、その建物に本発明によるプロセス管理装置が設置される。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】本発明によるプロセス管理装置の第１の実施形態の全体構成例を示すブロック図である。
【図２】図１に示すプロセスシミュレーション手段のシミュレーション動作例を示すフローチャートである。
【図３】図１に示す統計解析手段をシミュレーション動作したときに得られる主成分スコアの一例を示すトレンドグラフである。
【図４】図１に示すプロセス状態判定手段に正常時の主成分スコアを供給して、ウェーブレット解析、等高線パターン作成したときに得られた周波数軸、時間軸を持つ３次元の等高線パターンと、２次元の等高線パターンを示す説明図である。
【図５】図１に示すプロセス状態判定手段に給気ファンの能力が低下したときの主成分スコアを供給して、ウェーブレット解析、等高線パターン作成したときに得られた周波数軸、時間軸を持つ３次元の等高線パターンと、２次元の等高線パターンを示す説明図である。
【図６】図１に示すプロセス状態判定手段に冷却コイルの能力が低下したときの主成分スコアを供給して、ウェーブレット解析、等高線パターン作成したときに得られた周波数軸、時間軸を持つ３次元の等高線パターンと、２次元の等高線パターンを示す説明図である。
【図７】本発明によるプロセス管理装置の第２の実施形態の全体構成例を示すブロック図である。
【図８】図７に示す故障要因判定手段によって、故障要因判定手段から出力されるＡ系統故障時の陸地パターン例を示す説明図である。
【図９】図７に示す故障要因判定手段によって、故障要因判定手段から出力されるＢ系統故障時の陸地パターン例を示す説明図である。
【図１０】図７に示す故障要因判定手段によって、故障要因判定手段から出力されるＣ系統故障時の陸地パターン例を示す説明図である。
【図１１】図７に示すプロセス状態判定手段から出力される等高線パターン例を示す説明図である。
【図１２】図７に示す故障要因判定手段で作成される陸地パターン例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００８８】
１，３１：プロセス管理装置
２：デパートビル
３：事務所ビル
４：病院ビル
５：計測監視制御手段
６：ネットワーク
７：プロセス実績データ蓄積手段
８：統計解析手段
９：プロセス状態判定手段
１０：解析データ蓄積手段
１１：プロセスシミュレーション手段
１２：シミュレーションデータ蓄積手段
１３：主成分分析手段
１４：ウェーブレット解析手段
１５：等高線パターン化手段
１６：陸地面積演算手段
１７：正常／異常判定手段
１８，２０，２２：３次元の等高線パターン
１９，２１，２３：２次元の等高線パターン
３２：故障知識データ蓄積手段
３３：故障要因判定手段
３４：Ａ系統故障時の陸地パターン
３５：Ｂ系統故障時の陸地パターン
３６：Ｃ系統故障時の陸地パターン
３７：等高線パターン
３８：陸地パターン
【図１】
2006106870.tif 000006
【図２】
2006106870.tif 000007
【図３】
2006106870.tif 000008
【図４】
2006106870.tif 000009
【図５】
2006106870.tif 000010
【図６】
2006106870.tif 000011
【図７】
2006106870.tif 000012
【図８】
2006106870.tif 000013
【図９】
2006106870.tif 000014
【図１０】
2006106870.tif 000015
【図１１】
2006106870.tif 000016
【図１２】
2006106870.tif 000017