(57)【要約】【課題】故障した部品を的確に診断することができる故障診断装置、故障診断方法、及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】各センサのセンサ値を取得し、取得したセンサ値のうち、部品が正常時のセンサ値と、故障時のセンサ値に基づき、各センサ値の各部品故障に対する寄与度を演算し、センサ値の部品故障に対する寄与度との関係を示すテーブルを作成するモデル作成サーバ１２を有する。更に、各部品について、寄与度を用いて主成分分析を行い、故障部品予測モデルを作成する。送受信機１５よりセンサ値が送信されたとき、故障部品予測モデルを参照して、各部品の故障確率を演算する。故障確率が所定の閾値確率を超える部品が存在するとき、この部品を表示用端末１６に表示する。【選択図】図１
2018173948.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器に搭載された複数の部品の故障を診断する故障診断装置であって、
前記部品の物理量を検出するセンサのセンサ値を取得し、取得したセンサ値のうち、前記部品が正常時のセンサ値と、故障時のセンサ値に基づき、各センサ値の各部品故障に対する寄与度を演算し、センサ値の部品故障に対する寄与度との関係を示す故障特徴テーブルを作成する故障特徴テーブル作成部と、
各部品について、前記寄与度を用いて主成分分析を行い、故障部品予測モデルを作成する故障部品予測モデル作成部と、
前記センサのセンサ値が取得されたとき、前記故障部品予測モデルを参照して、各部品の故障確率を演算する故障確率演算部と、
故障確率が所定の閾値確率を超える部品が存在するとき、この部品を提示する提示制御部と、
を備えたことを特徴とする故障診断装置。
【請求項２】
前記機器の稼働データを取得する稼働データ取得部、を更に備え、
前記故障特徴テーブル作成部は、前記正常時のセンサ値と前記故障時のセンサ値に加え、前記稼働データに基づいて前記寄与度を演算すること
を特徴とする請求項１に記載の故障診断装置。
【請求項３】
前記故障特徴テーブル作成部は、前記稼働データとして、前記機器が駆動を開始してからの経過時間を取得し、前記経過時間毎に前記寄与度を演算し、前記経過時間毎に前記故障特徴テーブルを作成すること
を特徴とする請求項２に記載の故障診断装置。
【請求項４】
前記故障特徴テーブル作成部は、前記稼働データとして、前記機器が駆動を開始した際の、前記機器の継続停止時間を取得し、前記継続停止時間毎に前記寄与度を演算し、前記継続停止時間毎に前記故障特徴テーブルを作成すること
を特徴とする請求項２に記載の故障診断装置。
【請求項５】
前記機器の周囲温度データを取得する周囲温度取得部、を更に備え、
前記故障特徴テーブル作成部は、前記正常時のセンサ値と前記故障時のセンサ値に加え、前記周囲温度データに基づいて前記寄与度を演算し、前記周囲温度毎に前記故障特徴テーブルを作成すること
を特徴とする請求項１に記載の故障診断装置。
【請求項６】
機器に搭載された複数の部品の故障を診断する故障診断方法であって、
前記部品の物理量を検出するセンサのセンサ値を取得し、取得したセンサ値のうち、前記部品が正常時のセンサ値と、故障時のセンサ値に基づき、各センサ値の各部品故障に対する寄与度を演算し、センサ値の部品故障に対する寄与度との関係を示す故障特徴テーブルを作成するステップと、
各部品について、前記寄与度を用いて主成分分析を行い、故障部品予測モデルを作成するステップと、
前記センサのセンサ値が取得されたとき、前記故障部品予測モデルを参照して、各部品の故障確率を演算するステップと、
故障確率が所定の閾値確率を超える部品が存在するとき、この部品を提示するステップと、
を備えたことを特徴とする故障診断方法。
【請求項７】
請求項１〜５のいずれか１項に記載した故障診断装置としてのコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機器に設けられる各部品の故障を診断する故障診断装置、故障診断方法、及びコンピュータプログラムに係り、特に、複数の部品が故障した場合でも精度良く故障診断する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、エアコンの室外機等の機器に搭載されるモータ、電磁弁等の複数の部品の故障を、機器に取り付けられた各種のセンサの検出値を用いて診断する方法が採用されている。例えば、室外機の温度、湿度、モータの回転数、振動等の各種の物理量を測定するために、温度センサ、湿度センサ、回転数センサ、振動センサ等の各種センサを設け、これらの各センサの検出値を用いて部品が故障しているか否かを診断する。
【０００３】
このような機器の故障診断装置の従来例として、例えば特許文献１に開示されたものが知られている。該特許文献１では、機器の診断レポートが得られたときに、過去の故障データとの類似度を算出して、診断に役立てることにより、経験が少ないエンジニアでも的確に診断することが開示されている。
【０００４】
しかし、特許文献１に開示された技術では、機器に設けられる複数の部品に故障が発生しているときに、部品の故障を的確に診断することが難しいという問題がある。例えば、図１２に示すように、室外機等の機器に３個の部品Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２が設けられ、各部品Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２の物理量を４個のセンサＡ〜Ｄで検出する場合を想定する。一つの部品のみが故障している場合には、故障部品を精度良く特定することができる。例えば、部品Ｐ０が故障している場合には、センサＡ、Ｄで異常が検出される。従って、エンジニアは、センサＡとＤで共に異常値が検出された場合には、部品Ｐ０が故障しているものと判別することができる。同様に、センサＡ、Ｂで共に異常が検出された場合には、部品Ｐ１で故障が発生しているものと判断できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−１１０４４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した特許文献１に開示された従来例は、図１２に示す部品Ｐ０、Ｐ１が同時に故障している場合には、３個のセンサＡ、Ｂ、Ｄで同時に異常が検出されるので、故障している部品を高精度に診断することが難しいという問題があった。
【０００７】
本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、故障した部品を的確に診断することができる故障診断装置、故障診断方法、及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様は、機器に搭載された複数の部品の故障を診断する故障診断装置であって、前記部品の物理量を検出するセンサのセンサ値を取得し、取得したセンサ値のうち、前記部品が正常時のセンサ値と、故障時のセンサ値に基づき、各センサ値の各部品故障に対する寄与度を演算し、センサ値の部品故障に対する寄与度との関係を示すテーブルを作成する故障特徴テーブル作成部と、各部品について、前記寄与度を用いて主成分分析を行い、故障部品予測モデルを作成する故障部品予測モデル作成部と、前記センサのセンサ値が取得されたとき、前記故障部品予測モデルを参照して、各部品の故障確率を演算する故障確率演算部と、故障確率が所定の閾値確率を超える部品が存在するとき、この部品を提示する提示制御部と、を備えたことを特徴とする。
【０００９】
本発明の一態様は、請求項１に記載した故障診断装置であって、前記機器の稼働データを取得する稼働データ取得部、を更に備え、前記故障特徴テーブル作成部は、前記正常時のセンサ値と前記故障時のセンサ値に加え、前記稼働データに基づいて前記寄与度を演算することを特徴とする。
【００１０】
本発明の一態様は、請求項２に記載した故障診断装置であって、前記故障特徴テーブル作成部は、前記稼働データとして、前記機器が駆動を開始してからの経過時間を取得し、前記経過時間毎に前記寄与度を演算し、前記経過時間毎に前記故障特徴テーブルを作成することを特徴とする。
【００１１】
本発明の一態様は、請求項２に記載した故障診断装置であって、前記故障特徴テーブル作成部は、前記稼働データとして、前記機器が駆動を開始した際の、前記機器の継続停止時間を取得し、前記継続停止時間毎に前記寄与度を演算し、前記継続停止時間毎に前記故障特徴テーブルを作成することを特徴とする。
【００１２】
本発明の一態様は、請求項１に記載した故障診断装置であって、前記機器の周囲温度データを取得する周囲温度取得部、を更に備え、前記故障特徴テーブル作成部は、前記正常時のセンサ値と前記故障時のセンサ値に加え、前記周囲温度データに基づいて前記寄与度を演算し、前記周囲温度毎に前記故障特徴テーブルを作成することを特徴とする。
【００１３】
本発明の一態様は、請求項１〜５のいずれか１項に記載した故障診断装置であって、前記提示制御部は、画面表示可能な表示用端末を備え、前記故障確率が所定の閾値確率よりも大きい部品をランキング形式で前記表示用端末に表示することを特徴とする。
【００１４】
本発明の一態様は、請求項１〜５のいずれか１項に記載した故障診断装置であって、前記複数の部品のうち、任意の部品に故障が発生しているときのセンサ値と、故障が発生した部品との関連を示す事例を記憶する故障事例テーブルと、前記故障確率に基づいて、過去の類似した故障事例を前記故障事例テーブルから検索する故障事例検索部と、を更に備えたことを特徴とする。
【００１５】
本発明の一態様は、請求項１〜５のいずれか１項に記載した故障診断装置であって、前記寄与度は、相関係数Ｒを２乗した寄与率Ｒ２であることを特徴とする。
【００１６】
本発明の一態様は、請求項１〜５のいずれか１項に記載した故障診断装置であって、前記故障部品予測モデル作成部は主成分分析を実行し、各センサ値のＭＳＰＣを用いて故障確率を演算することを特徴とする。
【００１７】
本発明の一態様は、機器に搭載された複数の部品の故障を診断する故障診断方法であって、前記部品の物理量を検出するセンサのセンサ値を取得し、取得したセンサ値のうち、前記部品が正常時のセンサ値と、故障時のセンサ値に基づき、各センサ値の各部品故障に対する寄与度を演算し、センサ値の部品故障に対する寄与度との関係を示すテーブルを作成するステップと、各部品について、前記寄与度を用いて主成分分析を行い、故障部品予測モデルを作成するステップと、前記センサのセンサ値が取得されたとき、前記故障部品予測モデルを参照して、各部品の故障確率を演算するステップと、故障確率が所定の閾値確率を超える部品が存在するとき、この部品を提示するステップとを備えたことを特徴とする。
【００１８】
本発明の一態様は、機器に搭載された複数の部品の故障を診断する故障診断装置として機能するコンピュータに対して、前記部品の物理量を検出するセンサのセンサ値を取得し、取得したセンサ値のうち、前記部品が正常時のセンサ値と、故障時のセンサ値に基づき、各センサ値の各部品故障に対する寄与度を演算し、センサ値の部品故障に対する寄与度との関係を示すテーブルを作成するステップと、各部品について、前記寄与度を用いて主成分分析を行い、故障部品予測モデルを作成するステップと、前記センサのセンサ値が取得されたとき、前記故障部品予測モデルを参照して、各部品の故障確率を演算するステップと、故障確率が所定の閾値確率を超える部品が存在するとき、この部品を提示するステップと、を実行させるためのコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００１９】
本発明に係る故障診断装置では、故障した部品を高精度に診断することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】図１は、本発明の第１実施形態に係る故障診断装置、及びその周辺機器の構成を示すブロック図である。
【図２Ａ】図２Ａは、正常時センサ値テーブルに記憶されるデータ例を示す説明図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、故障事例テーブルに記憶される故障部品テーブル、異常時センサ値テーブルのデータ例を示す説明図である。
【図２Ｃ】図２Ｃは、故障特徴テーブルに記憶されるデータ例を示す説明図である。
【図３】図３は、訓練フェーズにおける処理手順を示すフローチャートである。
【図４】図４は、テストフェーズにおける処理手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は、訓練フェーズにおける処理手順を示すシーケンス図である。
【図６】図６は、テストフェーズにおける処理手順を示すシーケンス図である。
【図７】図７は、各センサ値を主成分分析したデータ分布を示す特性図であり、ＵＳＰＣを用いて故障を判断する例を示す。
【図８】図８は、各センサ値を主成分分析したデータ分布を示す特性図であり、ＭＳＰＣを用いて故障を判断する例を示す。
【図９】図９は、本発明の第２、第３実施形態に係る故障診断装置、及びその周辺機器の構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、第２実施形態に係る故障診断装置の、故障特徴テーブルを示す説明図である。
【図１１】図１１は、本発明の第４実施形態に係る故障診断装置、及びその周辺機器の構成を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、従来における故障部品とセンサ値との関係を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
（第１実施形態の説明）
［構成説明］
図１は、本発明の第１実施形態に係る故障診断装置、及びその周辺機器の構成を示すブロック図である。本実施形態に係る故障診断装置１００は、機器５１に搭載される各部品Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の故障を診断する。機器５１は、例えばエアコンの室外機であり、部品Ｐ０〜Ｐ３は、例えば室外機に設けられるモータ、電磁弁等である。また、機器５１には、各部品Ｐ０〜Ｐ３や周囲の物理量を測定するためのセンサＡ〜Ｄを備えている。センサＡ〜Ｄとして、例えば温度センサ、湿度センサ、モータの回転数を検出する回転数センサ、振動センサ等を挙げることができる。なお、本実施形態では、４つの部品Ｐ０〜Ｐ３、及び４つのセンサＡ〜Ｄを例に挙げて説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。
【００２２】
図１に示すように、故障診断装置１００は、機器５１に搭載されるセンサＡ〜Ｄにて検出される測定値（これを「センサ値」という）を受信し、且つ、受信したセンサ値を送信する送受信機１５に接続されている。即ち、各センサＡ〜Ｄのセンサ値は、送受信機１５に送信され、更に、該送受信機１５からＤＢサーバ１１、及び故障部品診断サーバ１３に送信される。
【００２３】
ＤＢサーバ１１は、正常時センサ値テーブル１１１と、故障特徴テーブル１１２と、故障事例テーブル１１３を備えている。
【００２４】
正常時センサ値テーブル１１１は、機器５１に搭載される各部品Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３が正常に作動しているときの、各センサＡ〜Ｄのセンサ値を記憶する。具体的には、図２Ａに示すように、センサＡ〜Ｄのセンサ値が記憶される。
【００２５】
故障事例テーブル１１３は、各部品Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の少なくとも一つに異常が発生しているときの、各センサＡ〜Ｄのセンサ値を、故障事例と対応付けて記憶する。即ち、任意の部品に異常が発生したときの、各センサＡ〜Ｄのセンサ値を故障した部品に対応づけて記憶し保存する。
【００２６】
一例として、図２Ｂに示すような故障部品テーブル、及び異常時センサ値テーブルが設定されている。事例ＩＤ「０」として部品Ｐ０が故障した場合に、センサＡのセンサ値が「８．５」、センサＢのセンサ値が「−２」、センサＣのセンサ値が「０．０６」、センサＤのセンサ値が「１」であることが記憶される。この場合、センサＡが通常よりも高い数値「８．５」を示している。つまり、部品Ｐ０に故障が発生しているときには、センサＡのセンサ値が高い数値を示すことが理解される。
【００２７】
また、事例ＩＤ「１」として２つの部品Ｐ１、Ｐ３が故障した場合に、センサＡのセンサ値が「１．３」、センサＢのセンサ値が「−４８」、センサＣのセンサ値が「０．３」、センサＤのセンサ値が「０」であることが記憶される。この場合、センサＡが通常よりも低い数値「１．３」を示し、センサＢが通常よりも低い値「−４８」を示している。つまり、部品Ｐ１、Ｐ３に故障が発生しているときには、センサＡ、Ｂのセンサ値が低い数値を示すことが理解される。同様に、事例ＩＤ「２」、「３」、「４」のセンサ値が記憶されている。
【００２８】
故障特徴テーブル１１２は、後述するように、モデル作成サーバ１２で作成された各部品Ｐ０〜Ｐ３の、各センサ値への寄与率Ｒ２（寄与度）を記憶する。「Ｒ」は相関係数であり、「Ｒ」を２乗して寄与率を求める。具体的には、図２Ｃに示すように、各センサＡ〜Ｄに対して、各部品Ｐ０〜Ｐ３の故障寄与率Ｒ２を記憶する。図２Ｃに示すように、例えば、センサＡは、部品Ｐ０の故障寄与率が「０．５４」、部品Ｐ１の故障寄与率が「０．０１」、部品Ｐ２の故障寄与率が「０．０７」、部品Ｐ３の故障寄与率が「０．３５」となっている。このデータから、例えばセンサＡについて、部品Ｐ０、Ｐ３の故障寄与率が高いことが理解される。
【００２９】
モデル作成サーバ１２は、訓練フェーズ（検出したデータから各モデルを作成するフェーズ）が実行されているときに、正常時センサ値テーブル１１１に記憶されている各センサＡ〜Ｄのセンサ値（図２Ａ参照）、及び故障事例テーブル１１３に記憶されている各センサＡ〜Ｄのセンサ値（図２Ｂ参照）に基づいて、各部品Ｐ０〜Ｐ３の故障時のセンサ値をパターン化し、各センサＡ〜Ｄについての、各部品Ｐ０〜Ｐ３の寄与率Ｒ２を演算する。そして、演算した寄与率Ｒ２を故障特徴テーブル１１２に記憶する。その結果、上述した図２Ｃに示す故障特徴テーブルが得られる。更に、モデル作成サーバ１２は、後述する故障部品予測モデルを作成して、故障部品診断サーバ１３の故障部品予測モデル記憶部１３１に記憶する。
【００３０】
即ち、モデル作成サーバ１２は、部品Ｐ０〜Ｐ３の物理量を検出するセンサＡ〜Ｄのセンサ値を取得し、取得したセンサ値のうち、部品Ｐ０〜Ｐ３が正常時のセンサ値と、故障時のセンサ値に基づき、各センサ値の各部品故障に対する寄与度を演算し、センサ値の部品故障に対する寄与度との関係を示すテーブルを作成する故障特徴テーブル作成部としての機能を備えている。
【００３１】
更に、モデル作成サーバ１２は、各部品Ｐ０〜Ｐ３について、故障特徴テーブル１１２に記憶されている寄与度を用いて後述する主成分分析を行い、故障部品予測モデルを作成する故障部品予測モデル作成部としての機能を備えている。
【００３２】
故障部品診断サーバ１３は、送受信機１５より各センサＡ〜Ｄのセンサ値が取得された際に、故障部品予測モデル記憶部１３１に記憶されている故障部品予測モデルを用いて、後述する手法で故障診断を行う。具体的には、各部品Ｐ０〜Ｐ３の故障確率を演算し、故障確率が予め設定した閾値よりも高い部品が存在する場合に、この部品に故障が発生していると推定する。故障と推定した部品を示すデータを故障事例検索サーバ１４（故障事例検索部）、及び表示用端末１６に送信する。即ち、故障部品診断サーバ１３は、各センサＡ〜Ｄのセンサ値が取得されたとき、故障部品予測モデルを参照して、各部品Ｐ０〜Ｐ３の故障確率を演算する故障確率演算部としての機能を備えている。
【００３３】
故障事例検索サーバ１４は、故障発生時の各センサＡ〜Ｄのセンサ値と故障が発生していると推定された部品に基づき、故障事例テーブル１１３を参照して、過去の同様の故障事例を取得する。取得したデータを表示用端末１６に送信する。
【００３４】
表示用端末１６は、画面表示可能であり、送信された各データを画面表示する。即ち、表示用端末１６は、故障確率が所定の閾値確率を超える部品が存在するとき、この部品を提示する提示制御部としての機能を備えている。
【００３５】
なお、図１に示すＤＢサーバ１１、モデル作成サーバ１２、故障部品診断サーバ１３、及び故障事例検索サーバ１４は、例えば、ＣＰＵ、メモリ、及び入出力部を備える汎用のコンピュータからなり、予めインストールされたコンピュータプログラムを実行することにより、各機能を達成する。
【００３６】
［故障特徴テーブルの作成手順］
次に、モデル作成サーバ１２による具体的な処理、即ち、故障特徴テーブルの作成処理、及び故障部品予測モデルの作成処理について詳細に説明する。
【００３７】
初めに、故障特徴テーブル（図２Ｃ参照）を作成する手順について詳細に説明する。モデル作成サーバ１２は、正常時センサ値テーブル１１１に記憶されている正常時における各センサＡ〜Ｄのセンサ値（図２Ａ参照）、及び故障事例テーブル１１３の異常値センサ値テーブルに記憶されている故障時における各センサＡ〜Ｄのセンサ値（図２Ｂ参照）を読み取り、更に、これらを纏めて標準化する。各センサＡ〜Ｄのセンサ値をそれぞれのセンサと同一の符号Ａ〜Ｄで示し、標準化したセンサ値をそれぞれＡｓ〜Ｄｓで示すと、センサＡのｉ番目のセンサ値の標準化データＡｓｉは、次の（１）式で示すことができる。
Ａｓi＝（Ａi−μ）／σ          …（１）
但し、μは平均値、σは標準偏差である。そして、標準化したセンサ値Ａｓの、部品Ｐ０の故障への寄与率Ｒ２（Ａｓ、Ｐ０）（但し、０≦Ｒ２≦１）を、次の（２）式で演算する。
【数１】
2018173948.tif 000003
同様にして、上記（２）式により、標準化した各センサ値Ａｓ、Ｂｓ、Ｃｓ、Ｄｓの、各部品Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３に対する故障寄与率Ｒ２（α、β）（但し、０≦Ｒ２≦１）を演算する。但し、αはＡｓ、Ｂｓ、Ｃｓ、Ｄｓ、βはＰ０〜Ｐ３である。
【００３８】
そして、演算により得られた部品故障のセンサ値への寄与率Ｒ２を、故障特徴テーブル１１２に記憶する。その結果、上述の図２Ｃに示したように、各センサＡ〜Ｄについての、各部品Ｐ０〜Ｐ３の故障寄与率を示す故障特徴テーブルが作成される。
【００３９】
［故障部品予測モデルの作成手順］
更に、モデル作成サーバ１２は、正常時センサ値テーブル１１１に記憶されている各センサ値と、故障事例テーブル１１３に記憶されている各センサ値、及び故障特徴テーブル１１２に記憶されている寄与率Ｒ２に基づいて、故障部品予測モデルを作成する。以下、詳細に説明する。
【００４０】
初めに、第１の閾値Ｔｈ１、第２の閾値Ｔｈ２を設定する。第１の閾値Ｔｈ１は、複数のセンサから寄与率の高いものを選択する際の閾値である。第２の閾値Ｔｈ２は、主成分分析に用いる主成分数を設定する際の累積寄与率の閾値である。第１の閾値Ｔｈ１を例えば９５％に設定する。第２の閾値Ｔｈ２を例えば９５％を設定する。
【００４１】
次いで、故障特徴テーブル（図２Ｃ参照）に基づいて、各部品Ｐｘ（ｘ＝０〜４）に対して、故障寄与率の高いセンサをソートする。例えば、部品Ｐ０を例に挙げると、図２Ｃに示す例では、センサＡが「０．５４」、センサＢが「０．０２」、センサＣが「０．０４」、センサＤが「０．０１」であるから、これらをソートすると、Ａ→Ｃ→Ｂ→Ｄの順になる。そして、上位となる上記第１の閾値Ｔｈ１（例えば、９５％）のセンサ値を入力とする。ここでは４個のセンサＡ〜Ｄを用いる例について示しているが、例えば、２０個のセンサを用いている場合には、９５％である上位１９個のセンサが選択されることになる。
【００４２】
更に、ソートした複数のセンサ値を上位側から順次加算し、第２の閾値Ｔｈ２となるセンサ値を選択する。例えば、上位２個のセンサについての故障寄与率の合計が０．９５（９５％）となった場合には、この２個のセンサを選択する。そして、この２個のセンサのセンサ値を主成分として、主成分分析を行う。なお、主成分数が３個以上である場合には、この３個以上のセンサ値を主成分として主成分分析を行う。
【００４３】
更に、正常時のセンサ値（図２Ａ参照）の主成分に対して、平均値ベクトルμ、分散共分散行列Σ、及び閾値θthを演算する。平均値ベクトルμ、分散共分散行列Σ、及び閾値θthを、次の（３）〜（５）式で演算する。
【数２】
2018173948.tif 000004
【数３】
2018173948.tif 000005
【数４】
2018173948.tif 000006
【００４４】
そして、上記の式で演算した平均値ベクトルμ、分散共分散行列Σ、及び閾値θthを、部品Ｐ０についての、故障部品予測モデルとして、故障部品診断サーバ１３の故障部品予測モデル記憶部１３１に記憶する。その結果、例えば図８に示すように、横軸を第１プロセス量、縦軸を第２プロセス量としたときの正常時のデータが、楕円形状の領域のデータとして得られる。また、部品Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３についても同様の処理を実施して、故障部品予測モデルを作成し故障部品予測モデル記憶部１３１に記憶する。
本実施形態の訓練フェーズでは、上記の処理により、故障特徴テーブル（図２Ｃ参照）、及び故障部品予測モデルを作成する。
【００４５】
次に、テストフェーズについて説明する。テストフェーズでは、訓練フェーズで作成した故障部品予測モデル、及び故障特徴テーブルを用い、更に、各センサＡ〜Ｄで検出されるセンサ値に基づいて故障が生じている部品を推定する処理を実施する。
【００４６】
図１に示す故障部品診断サーバ１３は、送受信機１５より各センサＡ〜Ｄで検出されたセンサ値を取得する。そして、故障部品予測モデル記憶部１３１に記憶されている故障部品予測モデルの平均値ベクトルμ、及び分散共分散行列Σを用いて、センサ値とのマハラノビス距離θを演算する。周知のように、マハラノビス距離θは、次の（６）式で演算することができる。
【数５】
2018173948.tif 000007
但し、ｘｉはセンサ値を示す。
【００４７】
そして、マハラノビス距離θと、閾値θthとの間の大小関係から、このセンサ値が正常であるか異常であるかを判断する。
具体的には、θ≦θthの場合には、正常であると判断し、θ＞θthの場合には異常であると判断する。
更に、故障確率ｐをθとθthの差のシグモイド関数として演算すると、下記（７）式で示すことができる。
【数６】
2018173948.tif 000008
【００４８】
そして、異常値であると判断された場合には、故障部品毎に故障確率を演算し、故障診断結果として表示用端末１６に送信する。また、故障事例検索サーバ１４は、故障診断結果と、故障事例テーブルを読み込んで、類似した故障事例のデータを出力する。
【００４９】
［処理手順の説明］
次に、図３、図４に示すフローチャート、及び図５、図６に示すシーケンス図を参照して、第１実施形態に係る故障診断装置１００の処理手順について説明する。
【００５０】
初めに、図３、図５を参照して、訓練フェーズにおける処理手順について説明する。図３のステップＳ１１において、図１に示すモデル作成サーバ１２は、ＤＢサーバ１１の正常時センサ値テーブル１１１より、正常時におけるセンサ値を読み込む（図５のＬ１１参照）。具体的には、図２Ａに示したように、各部品Ｐ０〜Ｐ３が正常に作動しているときの、各センサＡ〜Ｄで検出されるセンサ値を読み込む。
【００５１】
ステップＳ１２において、モデル作成サーバ１２は、ＤＢサーバ１１の故障事例テーブル１１３より、故障事例データを読み込む（図５のＬ１２参照）。具体的には、図２Ｂに示したように、各部品Ｐ０〜Ｐ３の少なくとも一つが異常であるときの、各センサＡ〜Ｄで検出されるセンサ値を読み込む。
【００５２】
ステップＳ１３において、モデル作成サーバ１２は、故障部品予測モデルを作成する。この処理では、前述したように主成分分析を行って故障部品予測モデルを作成する。そして、故障部品予測モデルを故障部品診断サーバ１３の故障部品予測モデル記憶部１３１に記憶する（図５のＬ１３参照）。
【００５３】
ステップＳ１４において、モデル作成サーバ１２は、故障特徴テーブル１１２を作成する。具体的には、図２Ｃに示したように、各センサＡ〜Ｄに対して、各部品Ｐ０〜Ｐ３の故障寄与率を対応させたテーブルを作成する（図５のＬ１４参照）。
【００５４】
このように、訓練フェーズでは、上記の処理により、故障特徴テーブル、及び故障部品予測モデルを作成することができる。
【００５５】
次に、テストフェーズにおける処理手順について、図４、図６を参照して説明する。初めに、図４のステップＳ３１において、故障部品診断サーバ１３は、送受信機１５より各センサＡ〜Ｄのセンサ値を受信する（図６のＬ２１参照）。
【００５６】
ステップＳ３２において、故障部品診断サーバ１３は、各センサ値に基づいて故障診断を実行する。具体的には、前述した（６）式のｘiに、検出されたセンサ値を入力し、マハラノビス距離θを演算する。そして、「θ＞閾値θth」と判定された場合には、このセンサ値は異常であると判断し、前述した（７）式を用いて、この部品についての故障確率ｐを演算する。そして、主成分分析を実施して、図８のデータ分布を取得し、更に、変量統計的プロセス管理 (ＭＳＰＣ；Multivariate Statistical Process Control)により異常診断を行う。図８において、データが密集する領域（楕円で示す領域）が正常と判断される領域であり、検出されたデータの、楕円領域からの距離が大きいときに、異常である（故障が発生している）と判断する。例えば、データＱ１は異常であると判断する。
【００５７】
ステップＳ３３において、故障部品診断サーバ１３は、故障確率ｐが閾値を超えているか否かを判断する。閾値を超えている場合には、ステップＳ３４において、この故障診断結果を表示用端末１６に出力する（図６のＬ２２参照）。
【００５８】
ステップＳ３５において、故障部品診断サーバ１３は、ＤＢサーバ１１の故障事例テーブル１１３に記憶されている各種の故障事例を読み込む（図６のＬ２３参照）。
【００５９】
ステップＳ３６において、故障部品診断サーバ１３は、故障事例テーブル１１３に記憶されている過去の故障事例を参照し、今回発生している故障事例と類似する過去の故障事例を検索する。この処理では、故障事例テーブル１１３に記憶されている過去の故障事例と、今回発生した故障事例に基づいて、各部品ごとのコサイン類似度を演算する。そして、類似度の高い順に故障事例を検索する。ステップＳ３７にて、表示用端末１６に送信する（図６のＬ２４参照）。表示用端末１６には、ランキング形式で、故障確率の高い部品が表示される。従って、操作者は、表示用端末１６の表示内容を見ることにより、故障確率の高い部品を認識することができることになる。
【００６０】
こうして、各センサＡ〜Ｄで検出されるセンサ値に基づいて、機器５１に搭載される各部品Ｐ０〜Ｐ３の故障を診断することができるのである。
【００６１】
このようにして本実施形態に係る故障診断装置１００では、訓練フェーズにて、各センサＡ〜Ｄで過去に検出されたセンサ値に基づいて、故障特徴テーブル１１２を作成し、更に、故障部品予測モデルを作成する。そして、テストフェーズでは、機器５１が作動しているときの、各センサＡ〜Ｄのセンサ値が得られた際に、このセンサ値に基づいて故障部品予測モデルにより、故障確率の高い部品を検出する。従って、各センサＡ〜Ｄのセンサ値が異常である場合には、故障の発生している部品を推定することができる。また、複数の部品が同時に故障している場合でも、この複数の部品を特定して故障であることを推定できる。従って、操作者の経験や熟練度に関わらず、精度良く故障部品の診断が可能となる。
【００６２】
また、本実施形態では、図８に示したように、データ分布に基づいてＭＳＰＣを用いて故障診断を行っている。例えば、図８の符号Ｑ１に示すデータが得られた場合には、このデータＱ１は、データ分布の楕円領域から離れているので、異常であると判断することができる。
【００６３】
これに対して、例えば、周知のＵＳＰＣ（Univariate Statistical Process Control）を用いると、図７に示すように、検出データが横軸の第１プロセス量の上限、下限の範囲内、及び縦軸の第２プロセス量の上限、下限の範囲内に存在する場合には異常と判断されないので、データＱ１は正常と判断されることになる。従って、センサ値に異常が発生していることを高精度に判断することができなくなる。本実施形態では、図８に示すように、ＭＳＰＣを用いているので、故障判断を高精度に行うことが可能となる。
【００６４】
また、複数のセンサ値から故障可能性の高い部品を予測してランキングするので、故障している部品を即時に認識することが可能となる。更に、複数のセンサ値から過去の類似故障事例を検索し、表示用端末１６に表示するので、過去に発生した故障事例と比較することが可能となる。
【００６５】
また、主成分分析を実施しているので、各部品と各センサとの関連性が自明でない場合であっても、故障部品を認識できる。更に、センサ値が認識されていない場合（匿名性）であっても、部品の故障を提示することが可能となる。
【００６６】
（第２実施形態の説明）
次に、第２実施形態について説明する。図９は、第２実施形態に係る故障診断装置の構成を示すブロック図である。図９に示すように、第２実施形態に係る故障診断装置１００ａは、稼働データ取得部１７を備えている点で、前述した第１実施形態と相違する。
【００６７】
稼働データ取得部１７は、送受信機１５を介して機器５１の駆動を制御する制御装置５２から稼働データを取得し、更に記憶する。稼働データには、機器５１が駆動を開始してからの経過時間が含まれる。例えば、機器５１（エアコン等）が停止している状態からスイッチがオンとされて駆動を開始した場合、駆動を開始してからの経過時間データが含まれる。取得した経過時間データをモデル作成サーバ１２、及び故障部品診断サーバ１３に出力する。
【００６８】
モデル作成サーバ１２は、経過時間データに基づき、各経過時間毎に故障寄与率Ｒ２を演算する。例えば、経過時間を「１０分以下」、「３０分以下」、「６０分以下」、及び「６０分以上」に区分し、前述したテストフェーズにおいて、各経過時間毎に故障部品予測モデルを作成する。
【００６９】
具体的には、６０分以上経過したときの故障寄与率を、前述した第１実施形態で示した故障寄与率とする。そして、これを基準値として各経過時間毎、及び各部品Ｐ０〜Ｐ３毎に設定した係数を乗算することにより、「１０分以下」、「３０分以下」、「６０分以下」の故障寄与率を演算する。その結果、例えば図１０に示すように、経過時間毎の故障特徴テーブルＸ１〜Ｘ４が作成される。即ち、図２Ｃに示した故障特徴テーブルが、各時間経過時間毎に作成されることになる。
【００７０】
また、故障部品診断サーバ１３は、稼働データ取得部１７より出力される経過時間データに基づいて、故障特徴テーブル１１２を参照し、故障寄与率Ｒ２を取得する。具体的には、図１０に示した複数の故障特徴テーブルＸ１〜Ｘ４から、そのときの経過時間に対応する故障特徴テーブルを参照して故障寄与率Ｒ２を取得する。そして、取得した故障寄与率Ｒ２に基づいて故障部品予測モデルを作成する。故障部品予測モデルの作成方法は、前述した第１実施形態と同様である。
【００７１】
即ち、機器５１に搭載されるモータ等の部品は、駆動を開始してからの経過時間に応じて、回転数の変動、振動の発生等の挙動が大きく変化することがある。第２実施形態では、経過時間毎に複数の故障特徴テーブルを作成し、現在の経過時間に応じて故障特徴テーブルを選択して故障寄与率Ｒ２を設定し、故障部品を予測する。従って、機器５１の駆動を開始した際に、駆動開始からの経過時間に応じて機器５１の挙動が変化した場合でも、高精度な故障部品の予測が可能となる。
【００７２】
なお、故障特徴テーブルの作成手順については、前述した第１実施形態と同様の手法で、各経過時間毎に実施して作成することができる。また、第２実施形態では、経過時間を１０分以下、３０分以下、６０分以下、６０分以上、の４つに区分する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。また、１日以下、１週間以下、１か月以下、等の長期間で区分することも可能である。
【００７３】
（第２実施形態の変形例の説明）
次に、第２実施形態の変形例について説明する。前述した第２実施形態では、経過時間を予め設定した時間、例えば「１０分以下」、「３０分以下」、「６０分以下」、「６０分以上」、の４つに区分する例について説明した。変形例では、経過時間を自動で設定する点で上述した第２実施形態と相違する。以下、詳細に説明する。
【００７４】
第２実施形態の変形例に係る発明では、事前フェーズを設けて、図９に示す稼働データ取得部１７より機器５１が運転を開始してから停止するまでの経過時間を取得する。そして、モデル作成サーバ１２は、予め設定した運転回数Ｎ１（例えば、Ｎ１＝１０回）の、経過時間の平均値を演算する。その結果、例えば平均経過時間として「６時間」が演算される。
【００７５】
更に、平均経過時間を予め設定した分割数Ｍ１（例えば、Ｍ１＝４）で分割する。その結果、「１．５時間以下」、「３時間以下」、「４．５時間以下」、「４．５時間以上」の４つに区分される。そして、前述したテストフェーズにおいて、各経過時間毎に故障部品予測モデルを作成する。以後の処理は、前述した第２実施形態と同様であるので説明を省略する。
【００７６】
そして、第２実施形態の変形例では、平均経過時間を算出する際の運転回数Ｎ１（例えば、１０回）、及び分割数Ｍ１（例えば、４分割）を予め設定しておくことにより、事前フェーズが実行された際には、分割した各経過時間毎に故障部品予測モデルが作成される。この際、前述の第２実施形態で示したように、「１０分以下」、「３０分以下」等のように、時間を区切る必要がなく、経過時間に応じて時間区分が自動設定されるので、より利便性を向上させることが可能になる。
【００７７】
なお、上述した変形例では、平均値算出に用いる運転回数Ｎ１を「１０」、経過時間の分割数Ｍ１を「４」とする例について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。
【００７８】
（第３実施形態の説明）
次に、第３実施形態について説明する。第３実施形態に係る故障診断装置の構成は、図９と同様であるので、説明を省略する。
【００７９】
稼働データ取得部１７は、送受信機１５を介して機器５１の稼働データを取得し、更に記憶する。稼働データには、機器５１（エアコン等）が継続して停止した継続停止時間が含まれる。継続停止時間とは、機器５１が駆動を開始したときに、それまでに継続して停止していた時間であり、前回機器５１が停止した時刻から、今回駆動を開始した時刻までの経過時間である。取得した継続停止時間を、モデル作成サーバ１２、及び故障部品診断サーバ１３に出力する。
【００８０】
モデル作成サーバ１２は、継続停止時間データに基づき、各継続停止時間毎に故障寄与率Ｒ２を演算する。例えば、継続停止時間を「３０分以下」、「２時間以下」、「２４時間以下」、「１週間以下」、及び「１週間以上」に区分し、前述したテストフェーズにおいて、各継続停止時間毎に故障部品予測モデルを作成する。
【００８１】
具体的には、継続停止時間が３０分以下のときの故障寄与率を、前述した第１実施形態で示した故障寄与率とする。そして、これを基準値として各連続停止時間毎、及び各部品Ｐ０〜Ｐ３毎に設定した係数を乗算することにより、「２時間以下」、「２４時間以下」、「１週間以下」、「１週間以上」の故障寄与率を演算する。その結果、継続停止時間毎に、５種類の故障特徴テーブルが作成される。即ち、図２Ｃに示した故障特徴テーブルが、各継続停止時間毎に作成されることになる。
【００８２】
また、故障部品診断サーバ１３は、稼働データ取得部１７より出力される継続停止時間データに基づいて、故障特徴テーブル１１２を参照し、故障寄与率Ｒ２を取得する。具体的には、上述した５種類の故障特徴テーブルから、そのときの継続停止時間に対応する故障特徴テーブルを参照して故障寄与率Ｒ２を取得する。そして、取得した故障寄与率Ｒ２に基づいて故障部品予測モデルを作成する。故障部品予測モデルの作成方法は、前述した第１実施形態と同様である。
【００８３】
即ち、機器５１に搭載されるモータ等の部品は、駆動を開始する前の継続停止時間に応じて、回転数の変動、振動の発生等の挙動が大きく変化することがある。第３実施形態では、継続停止時間毎に複数の故障特徴テーブルを作成し、駆動開始時の継続停止時間に応じて故障特徴テーブルを選択して故障寄与率Ｒ２を設定し、故障部品を予測する。従って、機器５１の継続停止時間に応じて機器５１の挙動が変化した場合でも、高精度な故障部品の予測が可能となる。なお、第３実施形態では、継続停止時間を３０分以下、２時間以下、２４時間以下、１週間以下、１週間以上、の５つに区分する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。
【００８４】
（第３実施形態の変形例の説明）
次に、第３実施形態の変形例について説明する。前述した第３実施形態では、継続停止時間を予め設定した時間、例えば「３０分以下」、「２時間以下」、「２４時間以下」、「１週間以下」、及び「１週間以上」の５つに区分する例について説明した。変形例では、継続停止時間を自動で設定する点で上述した第３実施形態と相違する。以下、詳細に説明する。
【００８５】
第３実施形態の変形例に係る発明では、事前フェーズを設けて、図９に示す稼働データ取得部１７より機器５１が継続して停止している時間を取得する。そして、モデル作成サーバ１２は、予め設定した運転回数Ｎ２（例えば、Ｎ２＝１０回）の、継続停止時間の平均値を演算する。その結果、例えば平均継続停止時間として「５時間」が演算される。
【００８６】
更に、平均継続停止時間を予め設定した分割数Ｍ２（例えば、Ｍ２＝５）で分割する。その結果、「１時間以下」、「２時間以下」、「３時間以下」、「４時間以下」、「４時間以上」の５つに区分される。そして、前述したテストフェーズにおいて、各継続停止時間毎に故障部品予測モデルを作成する。以後の処理は、前述した第３実施形態と同様であるので説明を省略する。
【００８７】
そして、第３実施形態の変形例では、平均継続停止時間を算出する際の運転回数Ｎ２（例えば、１０回）、及び分割数Ｍ２（例えば、５分割）を予め設定しておくことにより、事前フェーズが実行された際には、分割した各継続停止時間毎に故障部品予測モデルが作成される。この際、前述の第３実施形態で示したように、「３０分以下」、「２時間以下」等のように、時間を区切る必要がなく、継続停止時間に応じて時間区分が自動設定されるので、より利便性を向上させることが可能になる。
【００８８】
なお、上述した変形例では、平均値算出に用いる運転回数Ｎ２を「１０」、継続停止時間の分割数Ｍ２を「５」とする例について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。
【００８９】
（第４実施形態の説明）
次に、第４実施形態について説明する。図１１は、第４実施形態に係る故障診断装置の構成を示すブロック図である。図１１に示すように、第４実施形態に係る故障診断装置１００ｂは、温度データ取得部１８を備えている点で、前述した第１実施形態と相違する。
【００９０】
温度データ取得部１８は、送受信機１５を介して機器５１に設けられた温度センサ５３（周囲温度取得部）で検出される機器５１の周囲温度データを取得し、更に記憶する。周囲温度データは、例えば、機器５１周辺の外気温度である。取得した周囲温度データをモデル作成サーバ１２、及び故障部品診断サーバ１３に出力する。
【００９１】
モデル作成サーバ１２は、経過時間データに基づき、各周囲温度毎に故障寄与率Ｒ２を演算する。例えば、周囲温度を「０℃以下」、「０〜１０℃」、「１０〜２０℃」、「２０〜３０℃」、及び「３０℃以上」に区分し、前述したテストフェーズにおいて、各周囲温度毎に故障部品予測モデルを作成する。
【００９２】
具体的には、周囲温度が２０〜３０℃のときの故障寄与率を、前述した第１実施形態で示した故障寄与率とする。そして、これを基準値として各周囲温度毎、及び各部品Ｐ０〜Ｐ３毎に設定した係数を乗算することにより、「０℃以下」、「０〜１０℃」、「１０〜２０℃」、「３０℃以上」の故障寄与率を演算する。その結果、周囲温度毎に、５種類の故障特徴テーブルが作成される。即ち、図２Ｃに示した故障特徴テーブルが、各周囲温度毎に作成されることになる。
【００９３】
また、故障部品診断サーバ１３は、温度データ取得部１８より出力される周囲温度データに基づいて、故障特徴テーブル１１２を参照し、故障寄与率Ｒ２を取得する。具体的には、上述した５種類の故障特徴テーブルから、そのときの周囲温度に対応する故障特徴テーブルを参照して故障寄与率Ｒ２を取得する。そして、取得した故障寄与率Ｒ２に基づいて故障部品予測モデルを作成する。故障部品予測モデルの作成方法は、前述した第１実施形態と同様である。
【００９４】
即ち、機器５１に搭載されるモータ等の部品は、周囲温度に応じて、回転数の変動、振動の発生等の挙動が大きく変化することがある。第４実施形態では、周囲温度毎に複数の故障特徴テーブルを作成し、駆動開始時の周囲温度に応じて故障特徴テーブルを選択して故障寄与率Ｒ２を設定し、故障部品を予測する。従って、機器５１の周囲温度に応じて機器５１の挙動が変化した場合でも、高精度な故障部品の予測が可能となる。なお、第４実施形態では、機器５１の周囲温度を、０℃以下、０〜１０℃、１０〜２０℃、２０〜３０℃、３０℃以上、の５つに区分する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。
【００９５】
以上、本発明の故障診断装置、故障診断方法、及びコンピュータプログラムを図示の実施形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置き換えることができる。例えば、表示用端末１６の代わりに、音声等で故障部品の情報を提示することも可能である。
【符号の説明】
【００９６】
１１  ＤＢサーバ
１２  モデル作成サーバ
１３  故障部品診断サーバ
１４  故障事例検索サーバ
１５  送受信機
１６  表示用端末
１７  稼働データ取得部
１８  温度データ取得部
５１  機器
５２  制御装置
５３  温度センサ
１００  故障診断装置
１１１  正常時センサ値テーブル
１１２  故障特徴テーブル
１１３  故障事例テーブル
１３１  故障部品予測モデル記憶部
Ｐ０〜Ｐ３  部品
【図１】
2018173948.tif 000009
【図２Ａ】
2018173948.tif 000010
【図２Ｂ】
2018173948.tif 000011
【図２Ｃ】
2018173948.tif 000012
【図３】
2018173948.tif 000013
【図４】
2018173948.tif 000014
【図５】
2018173948.tif 000015
【図６】
2018173948.tif 000016
【図７】
2018173948.tif 000017
【図８】
2018173948.tif 000018
【図９】
2018173948.tif 000019
【図１０】
2018173948.tif 000020
【図１１】
2018173948.tif 000021
【図１２】
2018173948.tif 000022