(57)【要約】【課題】設備機器の劣化状態を適切に検出すること。【解決手段】データ分析装置５０は、計測対象である各機器についての計測データである時系列データ５２が記憶される記憶部と、記憶部から読み取った時系列データ５２の各時刻における微分値と、所定の閾値とを比較することにより、劣化状態である機器を検出する微分劣化検出部６２と、記憶部から読み取った時系列データ５２の各時刻までの積分値と、所定の閾値とを比較することにより、劣化状態である機器を検出する積分劣化検出部６３と、検出された劣化状態である機器を表示する表示部７１とを有する。【選択図】図３
2018106247.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
計測対象である各機器についての計測データである時系列データが記憶される記憶部と、
前記記憶部から読み取った前記時系列データの各時刻における微分値と、所定の閾値とを比較することにより、劣化状態である機器を検出する微分劣化検出部と、
前記微分劣化検出部が検出した劣化状態である機器を表示する表示部とを有することを特徴とする
データ分析装置。
【請求項２】
計測対象である各機器についての計測データである時系列データが記憶される記憶部と、
前記記憶部から読み取った前記時系列データの各時刻までの積分値と、所定の閾値とを比較することにより、劣化状態である機器を検出する積分劣化検出部と、
前記積分劣化検出部が検出した劣化状態である機器を表示する表示部とを有することを特徴とする
データ分析装置。
【請求項３】
劣化状態である機器を検出するための所定の閾値は、複数のレベルに応じた閾値であり、
前記表示部は、劣化状態である機器を表示するときに、所定の閾値が示すどのレベルの劣化状態であるかを併せて表示することを特徴とする
請求項１または請求項２に記載のデータ分析装置。
【請求項４】
前記データ分析装置は、さらに、ベイジアンネットワークが前記記憶部に記憶されるとともに、検出結果推論部を有しており、
前記ベイジアンネットワークは、各機器の状態を示すノードと、各機器間の接続関係が反映されたノード間のリンクとで構成されており、
前記検出結果推論部は、検出された劣化状態である機器に対応する前記ベイジアンネットワークのノードに接続されるリンクを辿ることにより、検出された機器とは別の機器も併せて検出することを特徴とする
請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項５】
データ分析装置は、記憶部と、微分劣化検出部と、表示部とを有しており、
前記記憶部には、計測対象である各機器についての計測データである時系列データが記憶されており、
前記微分劣化検出部は、前記記憶部から読み取った前記時系列データの各時刻における微分値と、所定の閾値とを比較することにより、劣化状態である機器を検出し、
前記表示部は、前記微分劣化検出部が検出した劣化状態である機器を表示することを特徴とする
データ分析方法。
【請求項６】
データ分析装置は、記憶部と、積分劣化検出部と、表示部とを有しており、
前記記憶部には、計測対象である各機器についての計測データである時系列データが記憶されており、
前記積分劣化検出部は、前記記憶部から読み取った前記時系列データの各時刻までの積分値と、所定の閾値とを比較することにより、劣化状態である機器を検出し、
前記表示部は、前記積分劣化検出部が検出した劣化状態である機器を表示することを特徴とする
データ分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ分析装置、および、データ分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、空調設備の運転データである計測データを監視して、その計測データの履歴変化が異常範囲であるときに、空調設備の異常を予測する設備診断装置が開示されている。この設備診断装置は、各機器の運転データの実測値が異常と判定するための閾値を超える回数をカウントすることにより、各機器の異常を判定する。これにより、管理者は、ビル内に配備された多数の冷暖房機から、不具合が発生した冷暖房機を迅速に見つけることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−１３３５５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
設備機器は新品としてビルに配備されてから、長年の使用により故障するまでの使用期間において、徐々に劣化する。例えば冷房機の冷却性能が劣化することで、２４℃の設定温度に対して、２５℃の室内温度にしか冷却できないような、故障とまでは呼べないが、不充分な性能の状態となる。
設備機器の運転データが異常値を示す故障状態を検出することも大事である。一方で、ビル内に快適な空調環境を常時提供するというサービス面からは、実際に故障が発生する前の劣化段階での検出が望まれる。劣化段階の設備機器を早期に発見できれば、適切にメンテナンス作業を行うことで、快適な空調サービスを提供し続けることができる。
【０００５】
しかし、特許文献１などの従来の技術では、設備機器が異常値を出力する故障状態よりも前段階の、正常値を出力するものの故障状態に近い劣化状態を適切に検出することは、考慮されていなかった。
【０００６】
そこで、本発明は、設備機器の劣化状態を適切に検出することを、主な課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記課題を解決するために、本発明のデータ分析装置は、以下の特徴を有する。
つまり、本発明は、計測対象である各機器についての計測データである時系列データが記憶される記憶部と、
前記記憶部から読み取った前記時系列データの各時刻における微分値と、所定の閾値とを比較することにより、劣化状態である機器を検出する微分劣化検出部と、
前記微分劣化検出部が検出した劣化状態である機器を表示する表示部とを有することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、計測対象である各機器についての計測データである時系列データが記憶される記憶部と、
前記記憶部から読み取った前記時系列データの各時刻までの積分値と、所定の閾値とを比較することにより、劣化状態である機器を検出する積分劣化検出部と、
前記積分劣化検出部が検出した劣化状態である機器を表示する表示部とを有することを特徴とする。
その他の手段は、後記する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、設備機器の劣化状態を適切に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態に関する熱源システムの構成図を示す。
【図２】本発明の一実施形態に関する図１の熱源システムを管理する分析システムの構成図である。
【図３】本発明の一実施形態に関するデータ分析装置の構成図である。
【図４】本発明の一実施形態に関する異常検出部の処理内容を示す時系列グラフである。
【図５】本発明の一実施形態に関する微分劣化検出部の処理内容を示す時系列グラフである。
【図６】本発明の一実施形態に関する積分劣化検出部の処理内容を示す時系列グラフである。
【図７】本発明の一実施形態に関する異常検出部の検出処理を示すフローチャートの前半を示す。
【図８】本発明の一実施形態に関する異常検出部の検出処理を示すフローチャートの後半を示す。
【図９】本発明の一実施形態に関する微分劣化検出部の検出処理を示すフローチャートの前半を示す。
【図１０】本発明の一実施形態に関する微分劣化検出部の検出処理を示すフローチャートの後半を示す。
【図１１】本発明の一実施形態に関する積分劣化検出部の検出処理を示すフローチャートの前半を示す。
【図１２】本発明の一実施形態に関する積分劣化検出部の検出処理を示すフローチャートの後半を示す。
【図１３】本発明の一実施形態に関する検出結果推論部の推論処理に使用されるベイジアンネットワークの一例である。
【図１４】本発明の一実施形態に関するベイジアンネットワークに対してレベル別の検出結果を反映した一例である。
【図１５】本発明の一実施形態に関する検出結果推論部の解析結果を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。
【００１２】
図１は、熱源システムの構成図を示す。この熱源システムは、冷却塔１と、冷凍機３と、空調機７と、熱交換器８と、熱交換器２０と、生産装置３２とが、各種配管などで接続される。
冷凍機３は、例えば、水冷式冷凍機や吸収式冷凍機として構成される。
【００１３】
冷却塔１から冷凍機３または熱交換器２０へは、温度計２１と冷却水ポンプ２とを備えた冷却水往配管１２で接続される。さらに図示は省略したが、冷却水往配管１２には、流量計２２を備えてもよい。冷凍機３または熱交換器２０から冷却塔１へは、流量計２２と温度計２１とを備えた冷却水還配管９で接続される。
【００１４】
冷凍機３または熱交換器２０から往ヘッダ６へは、温度計２１と流量計２２とを備えた冷水一次往配管１４で接続される。還ヘッダ５から冷凍機３または熱交換器２０へは、冷水一次ポンプ４と温度計２１とを備えた冷水一次還配管１３で接続される。還ヘッダ５と往ヘッダ６とは、バルブ１９が設置されたバイパス配管１８で接続される。
温度計２１は、属する各種配管（冷却水還配管９、冷却水往配管１２、冷水一次還配管１３、冷水一次往配管１４）の冷却水還温度を計測する。流量計２２は、属する各種配管（冷却水還配管９、冷却水往配管１２、冷水一次往配管１４）の冷却水流量を計測する。
【００１５】
往ヘッダ６から空調機７（の冷却コイル１０）または熱交換器８へは、冷水二次ポンプ１７を備えた冷水二次往配管１５で接続される。
空調用ファン１１を有する空調機７または熱交換器８から還ヘッダ５へは、流量調整バルブ３３を備えた冷水二次還配管１６で接続される。
熱交換器８から部屋３０内の生産装置３２へは、配管３４で接続される。さらに配管３４は、空調機７の冷却コイル１０に接続してもよい。空調機７から部屋３０内へは、温湿度計２３を備えたダクト３１で接続される。この部屋３０内には、さらに、温湿度計２３が備えられている。
温湿度計２３は、属するダクト３１または部屋３０の外気条件として温度と湿度とを計測する。
【００１６】
図２は、図１の熱源システムを管理する分析システムの構成図である。
分析システムは、各拠点２０３内の計測システム２０４が通信手段２０５で互いに接続されるとともに、各計測システム２０４がインターネット網２０２を介してクラウドコンピュータ２０１にアクセス可能に構成されている。
クラウドコンピュータ２０１および計測システム２０４は、それぞれＣＰＵ（Central Processing Unit）とメモリとハードディスク（記憶手段）とネットワークインタフェースを有するコンピュータとして構成され、このコンピュータは、ＣＰＵが、メモリ上に読み込んだプログラムを実行することにより、各処理部を動作させる。計測システム２０４は、例えば、パソコン、タブレット端末、スマートフォンである。
各拠点２０３内に、それぞれ図１に示した熱源システムが存在する（図２では図示省略）。そして、その拠点２０３内の計測システム２０４は、熱源システムの各設備から温度などの実測値を収集するＢＥＭＳ（Building Energy Management System）である。さらに、計測システム２０４は、各設備の性能評価を行ってもよい。
【００１７】
クラウドコンピュータ２０１は、各計測システム２０４が収集した情報を取得し、それらの取得した情報を元に、熱源システムの異常状態や劣化状態を分析する。なお、劣化状態とは、機器故障などの異常状態には至らないものの、正常状態で発揮できる性能よりも劣化した性能しか出せない状態である。例えば、冷凍機３は、内部の汚れにより、冷却能力が劣化することもある。
【００１８】
図３は、データ分析装置５０の構成図である。このデータ分析装置５０は、基本的には図２のクラウドコンピュータ２０１を具体化したものであるが、計測システム２０４として実装してもよい。
データ分析装置５０は、処理部として、データ入力部５１と、異常検出部６１と、微分劣化検出部６２と、積分劣化検出部６３と、表示部７１と、検出結果推論部７２とを有している。
データ分析装置５０の記憶部には、時系列データ５２と、ベイジアンネットワーク７３とが記憶される。
【００１９】
データ入力部５１は、温度計２１、流量計２２、温湿度計２３などの各種センサで計測された実測データの入力を受け付ける。さらに、データ入力部５１には、熱源システムに対する制御命令（現在の温度を７℃に設定する命令など）の入力も受け付けてもよい。
時系列データ５２は、データ入力部５１の入力データがその入力元のセンサごとに（ｎ番目のセンサごとに）時系列に記憶手段に記録されたものである。
異常検出部６１は、時系列データ５２に対して正常範囲・異常範囲を示す閾値との比較により、熱源システムの部品の異常を検出する（詳細は図４）。
微分劣化検出部６２は、時系列データ５２の微分値に対して正常範囲・異常範囲を示す閾値との比較により、熱源システムの部品の劣化を検出する（詳細は図５）。
積分劣化検出部６３は、時系列データ５２の積分値に対して正常範囲・異常範囲を示す閾値との比較により、熱源システムの部品の劣化を検出する（詳細は図６）。
【００２０】
表示部７１は、各種検出部（異常検出部６１、微分劣化検出部６２、積分劣化検出部６３）の検出結果、および、検出結果推論部７２の推論結果を表示する。
検出結果推論部７２は、各種検出部の検出結果に対して熱源システムの部品間の接続関係を元に、劣化状態の要因となる部品を推論する。
ベイジアンネットワーク７３は、熱源システムの部品間の接続関係を元にあらかじめ生成された、検出結果推論部７２に参照されるデータ構造である（詳細は図１３）。
【００２１】
図４は、異常検出部６１の処理内容を示す時系列グラフである。
グラフ１０１は、温度計２１が計測した配管内を流れる水の温度についての時系列グラフである。図示しない制御系からの設定値「７℃」に対して、その上下１℃の範囲内が正常範囲（６℃〜８℃）と定義する。グラフ１０１では、温度の実測値がどの時間帯でも正常範囲内であるので、異常検出部６１は「異常なし」と判断する。
グラフ１０２も、グラフ１０１と同様に温度計２１が計測した水の温度の実測値を示す。時刻Ｔ１１において、正常範囲の上限８℃を実測値が超過してしまったため、異常検出部６１は「時刻Ｔ１１において、異常あり」と判断する。このように、設定値をもとにした正常範囲と実測値とを照合することで、異常検出部６１は異常状態を検出することができる。
【００２２】
図５は、微分劣化検出部６２の処理内容を示す時系列グラフである。
グラフ１１１も、グラフ１０１と同様に温度計２１が計測した水の温度の実測値を示す。グラフ１１１では、温度の実測値がどの時間帯でも正常範囲（６℃〜８℃）内であるので、異常検出部６１は「異常なし」と判断する。
しかし、時刻Ｔ３１から徐々に実測値の上下の変化が生じ、時刻Ｔ３２からは、その上下の変化が激しくなっている。このような時系列の変化は、例えば、制御系の劣化が原因であることが多い。図示しない制御装置からの実測値の取得要求に対して、その取得先である各種センサ（温度計２１、流量計２２、温湿度計２３）からの応答がセンサの劣化などで遅れてしまう。そのため、「現在の実測値が高めだから、今後は低い温度になるように制御せよ」などの制御装置からの制御命令が制御すべきタイミングから遅れてしまう。その結果、制御命令の頻度が増えてしまい、実測値の上下の変化が生じてしまう。
【００２３】
グラフ１１２は、グラフ１１１の実測値に対して、微分劣化検出部６２が微分計算を行った結果の時系列グラフである。微分値は、短期間におけるグラフの変化量（傾き）を示す。よって、時刻Ｔ３１より前の時間帯での傾きは微少だが、時刻Ｔ３１〜時刻Ｔ３２での傾きはやや大きくなり、時刻Ｔ３２から傾きはさらに大きくなる。
そこで、微分劣化検出部６２は、グラフ１１２の微分値に対して、プラス方向の閾値（ＴＨｐ）と、マイナス方向の閾値（ＴＨｍ）とを設ける。微分劣化検出部６２は、微分値がＴＨｐを超過したとき、および、微分値がＴＨｍを下回ったときに、それぞれ「劣化状態あり」と判断する。
【００２４】
これにより、異常検出部６１では検出できなかった制御系の劣化状態を微分劣化検出部６２によって検出することができる。表示部７１は、微分劣化検出部６２の検出結果として、どの機器が劣化したか、いつの時期に、どのレベルまで劣化したかなどの基本的な情報を表示する。さらに、表示部７１は、メンテナンス作業の助けとなる付加情報として、劣化した機器Ａに対して制御命令を送信する制御装置や、その制御装置との通信路も劣化している可能性ありなどの制御系の劣化を示唆する旨の情報も併せて表示してもよい。
【００２５】
図６は、積分劣化検出部６３の処理内容を示す時系列グラフである。
グラフ１２１も、グラフ１０１と同様に温度計２１が計測した水の温度の実測値を示す。グラフ１２１では、温度の実測値がどの時間帯でも正常範囲（６℃〜８℃）内であるので、異常検出部６１は「異常なし」と判断する。
しかし、グラフ１２１ではどの時間帯でも実測値が設定値「７℃」に対して、やや高め（７．５℃くらい）になっている。このような時系列の変化は、例えば、制御系は正常だが、被制御系の劣化が原因であることが多い。
【００２６】
被制御系の劣化とは、例えば、冷却塔１、冷凍機３、熱交換器８、熱交換器２０などの冷却熱源系装置そのものの劣化である。例えば、設定値「７℃」という制御命令を受けて冷却処理を行う冷凍機３が、冷却能力の劣化により、７℃まで冷却しきれない場合がある。
または、別の被制御系の劣化として、冷却水ポンプ２、冷水一次ポンプ４、冷水二次ポンプ１７、流量調整バルブ３３などの冷却熱源系装置どうしを接続する配管上の流水調整機能の劣化であることもある。例えば、所定の流量を指定された冷却水ポンプ２が、流水能力の劣化により、所定の流量まで流水しきれない場合がある。
【００２７】
グラフ１２２は、グラフ１２１の実測値に対して、積分劣化検出部６３が積分計算を行った結果の時系列グラフである。積分値は、実測値と設定値（７℃）との差分値を時間経過とともに積算した結果である。例えば、実測値が「7.2℃→6.8℃→7.5℃→7.6℃」のように推移したとする。積分劣化検出部６３は各時点での実測値と設定値（７℃）との差分値を積算するので、積分値は「+0.2℃-0.2℃+0.5℃+0.6℃＝1.1℃」となる。
そして、積分劣化検出部６３は、グラフ１２２の積分値に対して、複数段階（図６では３段階）の閾値（LV1,LV2,LV3）を設ける。積分劣化検出部６３は、積分値が各段階の閾値を超過したとき時点（LV1なら時刻T21、LV2なら時刻T22、LV3なら時刻T23）で、それぞれ「劣化状態あり」と判断する。
【００２８】
これにより、異常検出部６１では検出できなかった被制御系の劣化状態を積分劣化検出部６３によって検出することができる。表示部７１は、積分劣化検出部６３の検出結果として、どの機器が劣化したか、いつの時期に、どのレベルまで劣化したかなどの基本的な情報を表示する。さらに、表示部７１は、メンテナンス作業の助けとなる付加情報として、劣化した機器Ａに対して冷水を流す配管の流量を制御するポンプにも劣化している可能性ありなどの被制御系の劣化を示唆する旨の情報も併せて表示してもよい。
【００２９】
以上、図４〜図６の各時系列グラフにより、各検出部（異常検出部６１、微分劣化検出部６２、積分劣化検出部６３）の処理概要を説明した。以下では、図４〜図６とは別の具体例の詳細をフローチャートで説明する。
・異常検出部６１の処理の詳細→図７，図８のフローチャート。
・微分劣化検出部６２の処理の詳細→図９，図１０のフローチャート。
・積分劣化検出部６３の処理の詳細→図１１，図１２のフローチャート。
【００３０】
図７は、異常検出部６１の検出処理を示すフローチャートの前半を示す。
Ｓ３０１として、異常検出部６１は、データ入力部５１が温度計２１などから取得した時系列データ５２を、実測データとして取得する。この実測データは、例えば、１分刻みのデータで１時間ごとの期間長に区切って取得される。
Ｓ３０２として、異常検出部６１は、Ｓ３０１で取得した実測データについて温度計２１などのセンサが複数存在するときに、それらのセンサを順に選択するためのカウンタ変数ｎの初期値として、ｎ＝１（センサ１番目）を設定する。
Ｓ３０３として、異常検出部６１はｎ番目のセンサの実測データを、Ｓ３０４以下の処理で扱う。
Ｓ３０４として、異常検出部６１は実測データの時系列値のうちの現在注目する時刻（ｔ）の初期値として、（ｔ）＝１（最初の時刻の時系列値）を設定する。
【００３１】
Ｓ３０５として、異常検出部６１はｎ番目のセンサの時刻（ｔ）の値としてのｎ（ｔ）を実測データから取得する。
Ｓ３０６として、異常検出部６１はＳ３０５の実測値ｎ（ｔ）＞閾値Ｘ１を満たすか否かを判定する。Ｓ３０６でＹｅｓならＳ３０７に進み、ＮｏならＳ３０８に進む。
Ｓ３０８として、異常検出部６１は閾値Ｘ１以下の実測値ｎ（ｔ）に、フラグ０（正常状態）を対応付ける。
【００３２】
Ｓ３０７として、異常検出部６１はＳ３０５の実測値ｎ（ｔ）＞閾値Ｘ２を満たすか否かを判定する。なお、閾値Ｘ２＞閾値Ｘ１であり、閾値Ｘ１、閾値Ｘ２は、閾値設定値３１９として、事前に記憶されている。Ｓ３０７でＹｅｓならＳ３１０に進み、ＮｏならＳ３０９に進む。
Ｓ３０９として、異常検出部６１は閾値Ｘ１より大きく閾値Ｘ２以下の実測値ｎ（ｔ）に、フラグ１（軽度異常状態）を対応付ける。
Ｓ３１０として、異常検出部６１は閾値Ｘ２より大きい実測値ｎ（ｔ）に、フラグ２（重度異常状態）を対応付ける。
Ｓ３１１として、異常検出部６１はＳ３０８〜Ｓ３１０でそれぞれ対応付けられたフラグの個数をカウントする。
【００３３】
Ｓ３１２として、異常検出部６１は時刻（ｔ）がＳ３０１で取得した実測データのうちの最後の時刻（開始から１時間経過した時点）のものか否かを判定する。Ｓ３１２でＹｅｓなら端子Ａから図８に進み、ＮｏならＳ３１３に進む。
Ｓ３１３として、異常検出部６１は現在注目する時刻（ｔ）を、１つ次の時刻に更新する（（ｔ）＝（ｔ）＋１）。そして、異常検出部６１は処理をＳ３０５に戻してループさせる。
【００３４】
図８は、異常検出部６１の検出処理を示すフローチャートの後半を示す。図７の端子Ａの続きとして説明する。
Ｓ３１４として、異常検出部６１はＳ３１１のフラグのカウント数からフラグごとの割合を演算する。まず、フラグの全個数は、各フラグ個数の総和である。例えば、１分刻みのデータで１時間ごとの時系列データなら、６０分＝６０個がフラグの全個数である。次に、異常検出部６１は、計算式「各フラグの個数／フラグの全個数」により各フラグの割合を求める。
【００３５】
Ｓ３１５として、異常検出部６１は、Ｓ３１４で求めた各フラグの割合と、あらかじめ登録されている閾値割合設定値３２０（フラグ０割合設定値、フラグ１割合設定値、フラグ２割合設定値）とを比較することにより、実測データを総合判定する。この総合判定により、Ｓ３０１で取得した１時間の期間長分のｎ番目のセンサの実測データが、フラグ０（正常状態）、フラグ１（軽度異常状態）、フラグ２（重度異常状態）のいずれか１つに分類される。そのため、比較式「各フラグの割合設定値＜各フラグの割合」を満たすフラグの内の最も数字の大きいフラグが、総合判定結果となる。
【００３６】
Ｓ３１６として、異常検出部６１はＳ３１５の総合判定結果を閾値結果ファイル（ファイルＡ）に出力する。管理者は、このファイルＡを参照することで、例えば、「第３の温度計２１が今朝８〜９時の時間帯に軽度異常状態であった」ことを把握できる。
Ｓ３１７として、異常検出部６１はｎ番目のセンサのｎが最後のセンサ番号であるか否かを判定する。換言すると、異常検出部６１は全てのセンサで総合判定を行ったか否かを判定する。Ｓ３１７でＹｅｓなら異常検出部６１の処理を終了し、ＮｏならＳ３１８に進む。
Ｓ３１８として、異常検出部６１はｎ番目のセンサについて、次のセンサ番号に更新する（ｎ＝ｎ＋１）。そして、処理を端子Ｂから図７のＳ３０３に戻してループさせる。
【００３７】
図９は、微分劣化検出部６２の検出処理を示すフローチャートの前半を示す。
Ｓ４０１として、微分劣化検出部６２は、時系列データ５２の実測データについて計測元である複数のセンサを順に選択するためのカウンタ変数ｎの初期値として、ｎ＝１（センサ１番目）を設定する。なお、時系列データ５２の実測データは、Ｓ３０１と同様に、例えば、１分刻みのデータで１時間ごとの期間長に区切って取得される。
Ｓ４０２として、微分劣化検出部６２はｎ番目のセンサの実測データを、Ｓ４０３以下の処理で時系列の実測値ｎ（ｔ）として扱う。
Ｓ４０３として、微分劣化検出部６２は実測データの時系列値のうちの現在注目する時刻（ｔ）の初期値として、（ｔ）＝１（最初の時刻の時系列値）を設定する。
【００３８】
Ｓ４０４として、微分劣化検出部６２はｎ番目のセンサの時刻（ｔ）の実測値ｎ（ｔ）と、その次の時刻（ｔ＋１）の実測値ｎ（ｔ＋１）とを取得する。
Ｓ４０５として、微分劣化検出部６２はＳ４０４で取得した実測値ｎ（ｔ）とｎ（ｔ＋１）との差分を、時間当たりの増減分である微分値ｄ（ｔ）として計算する。
Ｓ４０６として、微分劣化検出部６２はＳ４０５の微分値ｄ（ｔ）＞微分閾値Ｘ１を満たすか否かを判定する。Ｓ４０６でＹｅｓならＳ４０７に進み、ＮｏならＳ４０８に進む。なお、微分閾値Ｘ１は、微分値の閾値設定値４１９として、事前に記憶されている。
Ｓ４０８として、微分劣化検出部６２は閾値Ｘ１以下の微分値ｄ（ｔ）に、フラグ０（正常状態）を対応付ける。
【００３９】
Ｓ４０７として、微分劣化検出部６２はＳ４０５の微分値ｄ（ｔ）＞微分閾値Ｘ２を満たすか否かを判定する。なお、閾値Ｘ２＞閾値Ｘ１であり、微分閾値Ｘ２も微分値の閾値設定値４１９として、事前に記憶されている。Ｓ４０７でＹｅｓならＳ４１０に進み、ＮｏならＳ４０９に進む。
Ｓ４０９として、微分劣化検出部６２は閾値Ｘ１より大きく閾値Ｘ２以下の微分値ｄ（ｔ）に、フラグ１（軽度劣化状態）を対応付ける。
Ｓ４１０として、微分劣化検出部６２は閾値Ｘ２より大きい微分値ｄ（ｔ）に、フラグ２（重度劣化状態）を対応付ける。
Ｓ４１１として、微分劣化検出部６２はＳ４０８〜Ｓ４１０でそれぞれ対応付けられたフラグの個数をカウントする。
【００４０】
Ｓ４１２として、微分劣化検出部６２は時刻（ｔ）がＳ４０４で扱う実測データのうちの最後の時刻（開始から１時間経過した時点）のものか否かを判定する。Ｓ４１２でＹｅｓなら端子Ｃから図１０に進み、ＮｏならＳ４１３に進む。
Ｓ４１３として、微分劣化検出部６２は現在注目する時刻（ｔ）を、１つ次の時刻に更新する（（ｔ）＝（ｔ）＋１）。そして、微分劣化検出部６２は処理をＳ４０４に戻してループさせる。
【００４１】
図１０は、微分劣化検出部６２の検出処理を示すフローチャートの後半を示す。図９の端子Ｃの続きとして説明する。
Ｓ４１４として、微分劣化検出部６２は、Ｓ３１４と同様にして、Ｓ４１１のフラグのカウント数からフラグごとの割合を演算する。
Ｓ４１５として、微分劣化検出部６２は、Ｓ３１５と同様にして、Ｓ４１４で求めた各フラグの割合と、あらかじめ登録されている微分値の閾値割合設定値４２０との比較により、実測データを総合判定する。
Ｓ４１６として、微分劣化検出部６２はＳ４１５の総合判定結果を閾値結果ファイル（ファイルＢ）に出力する。管理者は、このファイルＢを参照することで、例えば、「第３の温度計２１を制御する系統が今朝９時〜の時間帯に軽度劣化状態であった」ことを把握できる。
【００４２】
Ｓ４１７として、微分劣化検出部６２はｎ番目のセンサのｎが最後のセンサ番号であるか否かを判定する。Ｓ４１７でＹｅｓなら微分劣化検出部６２の処理を終了し、ＮｏならＳ４１８に進む。
Ｓ４１８として、微分劣化検出部６２はｎ番目のセンサについて、次のセンサ番号に更新する（ｎ＝ｎ＋１）。そして、処理を端子Ｄから図９のＳ４０２に戻してループさせる。
【００４３】
図１１は、積分劣化検出部６３の検出処理を示すフローチャートの前半を示す。
Ｓ５０１として、積分劣化検出部６３は、時系列データ５２の実測データについて計測元である複数のセンサを順に選択するためのカウンタ変数ｎの初期値として、ｎ＝１（センサ１番目）を設定する。なお、時系列データ５２の実測データは、Ｓ３０１と同様に、例えば、１分刻みのデータで１時間ごとの期間長に区切って取得される。
Ｓ５０２として、積分劣化検出部６３はｎ番目のセンサの実測データを、Ｓ５０３以下の処理で扱う。
Ｓ５０３として、積分劣化検出部６３は実測データの時系列値のうちの現在注目する時刻（ｔ）の初期値として、（ｔ）＝１（最初の時刻の時系列値）を設定する。
【００４４】
Ｓ５０４として、積分劣化検出部６３はｎ番目のセンサの時刻（ｔ）の実測値ｎ（ｔ）と、その実測データの計測時にリモコン操作などで指定された設定値set（ｔ）（図６では７℃）とを取得する。
Ｓ５０５として、積分劣化検出部６３はＳ５０４で取得した実測値ｎ（ｔ）と設定値set（ｔ）との差分を、積分値の計算に使用するＩ（ｔ）として計算する。
Ｓ５０６として、積分劣化検出部６３はＳ５０５で計算したＩ（ｔ）を積分値I_sum（ｔ）に加算する。
【００４５】
Ｓ５０７として、積分劣化検出部６３は時刻（ｔ）がＳ５０１で扱う実測データのうちの最後の時刻（開始から１時間経過した時点）のものか否かを判定する。Ｓ５０７でＹｅｓならＳ５０９に進み、ＮｏならＳ５０８に進む。
Ｓ５０８として、積分劣化検出部６３は現在注目する時刻（ｔ）を、１つ次の時刻に更新する（（ｔ）＝（ｔ）＋１）。そして、積分劣化検出部６３は処理をＳ５０４に戻してループさせる。
【００４６】
Ｓ５０９として、積分劣化検出部６３は、ｎ番目のセンサの１時間ごとの実測データの分析結果として、Ｓ５０６の積分値I_sum（ｔ）をデータベース５２２に保存する。なお、このデータベース５２２には、例えば、１年間（８７６０時間）のデータが蓄積される。
Ｓ５１０として、積分劣化検出部６３は、あらかじめ登録されている項目別の積算時間の設定５２１を取得する。例えば、過去３ヶ月分を検出期間にしたいなら、Ｓ５１０として「過去３ヶ月」という積算時間が取得される。
Ｓ５１１として、積分劣化検出部６３はＳ５１０の積算時間分のデータを、データベース５２２から取得して足し算（積算）する。この積算結果を「積算値I(t)_sum(t)」とする。そして、端子Ｅから図１２に進む。
【００４７】
図１２は、積分劣化検出部６３の検出処理を示すフローチャートの後半を示す。図１１の端子Ｅの続きとして説明する。
Ｓ５１２として、積分劣化検出部６３はＳ５１１の積算値I(t)_sum(t)＞積分値閾値Ｘ１を満たすか否かを判定する。Ｓ５１２でＹｅｓならＳ５１３に進み、ＮｏならＳ５１４に進む。
Ｓ５１４として、積分劣化検出部６３は積分値閾値Ｘ１以下の積算値I(t)_sum(t)に、フラグ０（正常状態）を対応付ける。
【００４８】
Ｓ５１３として、積分劣化検出部６３はＳ５１１の積算値I(t)_sum(t)＞積分値閾値Ｘ２を満たすか否かを判定する。なお、積分値閾値Ｘ２＞積分値閾値Ｘ１である。Ｓ５１３でＹｅｓならＳ５１６に進み、ＮｏならＳ５１５に進む。
Ｓ５１５として、積分劣化検出部６３は積分値閾値Ｘ１より大きく積分値閾値Ｘ２以下の積算値I(t)_sum(t)に、フラグ１（軽度劣化状態）を対応付ける。
Ｓ５１６として、積分劣化検出部６３は積分値閾値Ｘ２より大きい積算値I(t)_sum(t)に、フラグ２（重度劣化状態）を対応付ける。
Ｓ５１７として、積分劣化検出部６３はＳ５１４〜Ｓ５１６でそれぞれ対応付けられたフラグを、積分劣化の検出結果として確定する。
Ｓ５１８として、積分劣化検出部６３はＳ５１７の確定結果を積分閾値結果ファイル（ファイルＣ）に出力する。管理者は、このファイルＣを参照することで、例えば、「第２の冷凍機３の冷却能力が今朝９時〜の時間帯に軽度劣化状態であった」ことを把握できる。
Ｓ５１９として、積分劣化検出部６３はｎ番目のセンサのｎが最後のセンサ番号であるか否かを判定する。Ｓ５１９でＹｅｓなら積分劣化検出部６３の処理を終了し、ＮｏならＳ５２０に進む。
Ｓ５２０として、積分劣化検出部６３はｎ番目のセンサについて、次のセンサ番号に更新する（ｎ＝ｎ＋１）。そして、処理を端子Ｆから図１１のＳ５０２に戻してループさせる。
【００４９】
以上図１１，図１２のフローチャートで説明したフラグ０，１，２は、図６のグラフ１２２内の３段階の閾値（LV1,LV2,LV3）に対応する。また、図５のグラフ１１２内では１段階でしか閾値（ＴＨｐ）を示していない。一方、図９，図１０のフローチャートで説明したフラグ０，１，２に対応させるために、図５のグラフ１１２内にも３段階の閾値（LV1,LV2,LV3）を設けてもよい。
【００５０】
図１３は、検出結果推論部７２の推論処理に使用されるベイジアンネットワーク７３の一例である。ベイジアンネットワーク７３は、楕円のノードで示す各状態間を、因果関係を示す各矢印（リンク）で接続されるデータ構造である。この矢印は、図１の熱源システムにおける機器どうしの配管やダクトなどによる接続関係が反映されている。なお、ベイジアンネットワーク７３の各状態として白色楕円で示すセンサ状態と、灰色楕円で示す機器状態および室内状態とに分類される。
【００５１】
例えば、Ｂセンサ状態３０１は流量計２２の状態であり、Ｃセンサ状態３０２は第１温度計２１の状態であり、Ｃセンサ状態３０３は第２温度計２１の状態である。そして、機器状態３０４は、上記３つのセンサが付された各配管に対して流水の下流側に位置する熱交換器８の状態である。機器状態３０４は、例えば、複数の熱交換器８のうちの動作させる熱交換器８の台数を決定するために参照される。
また、冷凍機３の機器状態３１１から温度計２１のＤセンサ状態３１２への矢印は、冷凍機３の性能劣化により、その出力である冷水の温度を測定する温度計２１の計測データに影響を与えることを示している。
【００５２】
そして、流量計２２のＥセンサ状態３２１から温湿度計２３のＧセンサ状態３２２への矢印は、流量計２２が計測する冷水の流量が、その冷水を用いて冷却する空間の温度を温湿度計２３が測定するときの計測データに影響を与えることを示している。
さらに、温湿度計２３のＧセンサ状態３２２、および、流量計２２のＦセンサ状態から同じ室内状態（部屋３０の温度）への矢印が接続されている。このように複数のセンサ状態が、１つの室内状態に影響を与えることもある。
【００５３】
検出結果推論部７２は、各種検出部（異常検出部６１、微分劣化検出部６２、積分劣化検出部６３）でそれぞれ検出した正常状態、異常状態、劣化状態（複数レベルに段階分けされることもある）を、ベイジアンネットワーク７３の各種状態に割り当てる。そして、異常状態や劣化状態が割り当てられたベイジアンネットワーク７３の状態について、ベイズの定理から求めた異常状態や劣化状態の原因となる確率をもとに、その状態の矢印先から矢印元となる別の状態（原因の状態）をさかのぼる（リンクを辿る）。これにより、異常状態や劣化状態の原因となる異常部品や劣化部品を原因推定（推論）することができる。
【００５４】
例えば、機器状態３０４が劣化状態であったとき、その原因の候補として、Ｂセンサ状態３０１、Ｃセンサ状態３０２、Ｄセンサ状態３０３という３つの候補状態が矢印の元としてベイジアンネットワーク７３に存在する。検出結果推論部７２は、３つの候補状態それぞれについて、候補状態が劣化状態であるときに機器状態３０４も劣化状態となる確率を求め、その確率が最も高い候補状態を原因として推定する。
【００５５】
これにより、図１の熱源システムなどの複雑な構成であっても、各箇所のセンサの実測値の分析結果を基に、異常個所の推定を行うことができる。また、検出結果推論部７２は、演算した結果の異常確率の高い上位１０箇所などを出力することで、異常と思われる箇所への迅速な対応（部品交換など）を保守員などに促す。
【００５６】
図１４は、ベイジアンネットワーク７３に対してレベル別の検出結果を反映した一例である。図７〜図１２のフローチャートで説明したフラグ０，１，２での検出結果が、図１４でのレベル０，１，２に対応する。
符号４１１は、流量計２２が測定する冷水の流量と、温湿度計２３が測定する温度（空調機７の出口温度）とから、それぞれ部屋３０の室内状態への矢印が接続されるようなベイジアンネットワーク７３の一部を示す。流量のノードと、温度のノードでそれぞれ微分劣化検出部６２（または積分劣化検出部６３）の検出結果としてレベル０＝正常状態が反映されている。
符号４１２は、符号４１１のベイジアンネットワーク７３のうちの「室内状態」のノードについての確率表である。この確率表では、流量ノードが取りうる値（レベル０とレベル１）と、温度ノードが取りうる値（レベル０とレベル１）との組み合わせで、室内状態がノード取りうる値（正常または悪化）の確率が決まる。例えば、符号４１１の段階では「流量ノード＝レベル０」と「温度ノード＝レベル０」との組み合わせなので、破線領域４１３で示す室内状態として、正常である確率が０．９（９０％）であり、悪化した確率が０．１（１０％）である。
【００５７】
一方、微分劣化検出部６２が温湿度計２３の測定データの微分値からやや劣化（レベル１）を検出したとする。
符号４２１は、符号４１１の状態から劣化（レベル１）を検出した後のベイジアンネットワーク７３の一部を示す。ノード間の接続関係は変わらないものの、温度ノードの状態がレベル０からレベル１に変更される。
符号４２２は、符号４１１と同じ「室内状態」のノードについての確率表である。符号４２１の段階では「流量ノード＝レベル０」と「温度ノード＝レベル１」との組み合わせなので、破線領域４２３で示す室内状態として、正常である確率が０．６（６０％）であり、悪化した確率が０．４（４０％）である。
【００５８】
つまり、検出結果推論部７２は、温湿度計２３が測定する温度（空調機７の出口温度）の劣化を原因として、部屋３０の室内状態がやや悪化する（１０％→４０％）結果が生じるかもしれないことを推論する。
一方、「流量ノード＝レベル１」と「温度ノード＝レベル０」との組み合わせなども起こりうる。このときは、室内状態として、悪化する確率が０．６（６０％）である。よって、検出結果推論部７２は、室内状態が悪化したときには、以下の順序でその原因を確率が高い順に表示部７１に表示させる。
（１）流量計２２の「流量＝レベル１」と、温湿度計２３の「温度＝レベル１」とが発生（悪化確率＝９０％）
（２）流量計２２の「流量＝レベル１」と、温湿度計２３の「温度＝レベル０」とが発生（悪化確率＝６０％）
（３）流量計２２の「流量＝レベル０」と、温湿度計２３の「温度＝レベル１」とが発生（悪化確率＝４０％）
（４）流量計２２の「流量＝レベル０」と、温湿度計２３の「温度＝レベル０」とが発生（悪化確率＝１０％）
これにより、管理者は、部屋３０の室内状態が悪化したときの原因を調査するときに、流量計２２まわりの劣化を、温湿度計２３まわりの劣化よりも優先的にチェックすることができる。
【００５９】
図１５は、検出結果推論部７２の解析結果を示す説明図である。
表示部７１は、図１３で例示したような検出結果推論部７２の解析結果を、熱源システムの構成要素ごとに故障確率が高い順にリスト表示する。保守員は、この図１５の表示画面を参照することで故障確率が高い部品を優先的に交換できるので、メンテナンス業務の作業効率が向上する。例えば、保守員は故障確率が８０％と最高値である熱源機周りの熱源機を、最初に交換することを検討する。
【００６０】
ここで、図１３のベイジアンネットワーク７３や、図１５の表示画面は、あくまで検出結果推論部７２の処理の一例であり、各種検出部でそれぞれ検出した正常状態、異常状態、劣化状態を用いた推論処理は、以下に例示するように様々な計算手法を用いることができる。
・過去データとの比較によりセンサの相互関係からクラスタリング処理する事例ベースの手法。
・過去のデータから統計モデル（近似式など）を作成する手法。
・機械学習やニューラルネットワークを用いる手法。
【００６１】
以上説明した本実施形態では、微分劣化検出部６２が制御命令を出す側である制御系の劣化状態を主に検出し、積分劣化検出部６３が制御命令を受ける側である被制御系の劣化状態を主に検出する。
これにより、異常検出部６１が異常を検出する前段階であっても、早期の機器の補修が行え、重大な故障による損失を削減できる。また、データ分析装置５０は、異常検出部６１が設定する異常値の範囲（図４では、下限値６℃、上限値８℃など）などの必要データがそろっていない場合でも、取得している時系列データ５２の範囲内で劣化状態を分析する。
【００６２】
また、空調システムなどの機器同士が関連したシステムでは、異常を検出した内容がその機器に依存しているのではなく、別の機器の異常に関連している可能性がある。そこで、図１３〜図１５で示したように、検出結果推論部７２がベイジアンネットワーク７３を用いて、どの部分が異常や不具合の確率が高いかを示すことが可能となり、作業者への業務効率の向上が期待できる。
【００６３】
なお、本発明は前記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。
また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段などは、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計するなどによりハードウェアで実現してもよい。
また、前記の各構成、機能などは、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。
【００６４】
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイルなどの情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの記録装置、または、ＩＣ（Integrated Circuit）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
さらに、各装置を繋ぐ通信手段は、無線ＬＡＮに限定せず、有線ＬＡＮやその他の通信手段に変更してもよい。
【符号の説明】
【００６５】
１      冷却塔
２      冷却水ポンプ
３      冷凍機
４      冷水一次ポンプ
５      還ヘッダ
６      往ヘッダ
７      空調機
８      熱交換器
９      冷却水還配管
１０    冷却コイル
１１    空調用ファン
１２    冷却水往配管
１３    冷水一次還配管
１４    冷水一次往配管
１５    冷水二次往配管
１６    冷水二次還配管
１７    冷水二次ポンプ
１８    バイパス配管
１９    バルブ
２０    熱交換器
２１    温度計
２２    流量計
２３    温湿度計
３０    部屋
３１    ダクト
３２    生産装置
３３    流量調整バルブ
３４    配管
５０    データ分析装置
５１    データ入力部
５２    時系列データ
６１    異常検出部
６２    微分劣化検出部
６３    積分劣化検出部
７１    表示部
７２    検出結果推論部
７３    ベイジアンネットワーク
２０１  クラウドコンピュータ
２０２  インターネット網
２０３  拠点
２０４  計測システム
２０５  通信手段
【図１】
2018106247.tif 000003
【図２】
2018106247.tif 000004
【図３】
2018106247.tif 000005
【図４】
2018106247.tif 000006
【図５】
2018106247.tif 000007
【図６】
2018106247.tif 000008
【図７】
2018106247.tif 000009
【図８】
2018106247.tif 000010
【図９】
2018106247.tif 000011
【図１０】
2018106247.tif 000012
【図１１】
2018106247.tif 000013
【図１２】
2018106247.tif 000014
【図１３】
2018106247.tif 000015
【図１４】
2018106247.tif 000016
【図１５】
2018106247.tif 000017