(57)【要約】【課題】空気調和装置の傾向監視を正確に行う。【解決手段】ターボ冷凍機１０の運転状態等を示すデータからなる遠隔監視データＤ２を、傾向監視装置３０の遠隔監視データ記憶装置３１に記憶する。代表データ抽出装置３２では、各繰り返し周期期間の中で、冷水出口温度と負荷率と成績係数を基に、各繰り返し周期期間の中で、ターボ冷凍機１０が定格状態または定格状態に近い状態で運転している時刻を判定し、この時刻のデータを最終代表データ値として求める。抽出トレンド演算・表示装置３３は、定格運転状態となっている時刻の最終判定データ値から、傾向監視データを求め、これを表示する。この傾向監視データは、定常状態時のデータのみで構成されるため、正確な傾向監視を示すこととなる。【選択図】図１
2011099633.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
空気調和装置（１０）の運転状態を時系列的に検出する各センサにより検出した時系列データである複数のセンサデータからなる運転状態データ（Ｄ１）と、前記空気調和装置（１０）の時系列的な成績係数（ＣＯＰ）と、前記空気調和装置（１０）の時系列的な負荷率（Ｌ）とを時間軸を合わせてまとめることにより、一定期間の繰り返し周期期間（Ｔ）内に設定した一定刻み時間毎の各時刻（ｔ）における、前記運転状態データ（Ｄ１）のデータ値と、前記成績係数（ＣＯＰ）のデータ値と、前記負荷率（Ｌ）のデータ値により構成されている監視データ（Ｄ２）が送られてくると、この監視データ（Ｄ２）を記憶する監視データ記憶手段（３１）と、
前記監視データ記憶手段（３１）に記憶されている監視データ（Ｄ２）を取り込み、各繰り返し周期期間（Ｔ）のそれぞれにおいて、前記監視データ（Ｄ２）の中の一つのデータ値を最終代表データ値として抽出する代表データ抽出手段（３２）と、
前記監視データ（Ｄ２）に含まれる運転状態データ（Ｄ１）の中の予め設定した特定のセンサデータからなる運転状態データ（Ｄ１−１，Ｄ１−２，Ｄ１−３，Ｄ１−４）の最終代表データ値を各繰り返し周期期間（Ｔ）毎に取り出し、各繰り返し周期期間（Ｔ）毎に取り出した最終代表データ値を予め設定した演算手順に基づき演算することにより傾向監視データを求めるトレンド演算手段（３３）とを有し、
前記代表データ抽出手段（３２）は、
各繰り返し周期期間（Ｔ）毎に、
前記運転状態データ（Ｄ１）に含まれるユーザ設定冷水出口温度と、予め設定しているメーカ設定冷水出口温度との差が、予め設定した第１閾値内になっている時刻の監視データ（Ｄ２）のデータ値のみを抽出し、このようにして抽出したデータ値を第１回抽出代表データ値とし、
第１回抽出代表データ値のうち、前記運転状態データ（Ｄ１）に含まれるユーザ設定冷水出口温度と冷水出口温度との差が、予め設定した第２閾値内になっている監視データ（Ｄ２）のデータ値のみを抽出し、このようにして抽出したデータ値を第２回抽出代表データ値とし、
第２回抽出代表データ値を抽出した各時刻の負荷率（Ｌ）について、負荷率（Ｌ）の値の高いものから順に順位を各時刻に付すると共に、第２回抽出代表データ値を抽出した各時刻の成績係数（ＣＯＰ）について、成績係数（ＣＯＰ）の値の高いものから順に順位を付け、更に、負荷率（Ｌ）に基づき付けた順位に予め設定した負荷率重み係数を掛けた順位値と、成績係数（ＣＯＰ）に基づき付けた順位に予め設定した成績係数重み係数を掛けた順位値とを加えた順位値を総合順位値とし、総合順位値が最も高い時刻の前記監視データ（Ｄ２）のデータ値を前記最終代表データ値として抽出する
ことを特徴とする空気調和装置の傾向監視装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記代表データ抽出手段（３２）は、
前記第１閾値の値を既に設定している場合に、抽出した第１回抽出代表データ値の数が予め設定した数（α）以下である場合には、
第１閾値の値を、既に設定している値に予め設定した緩和値を加算した値に増加し、増加していった第１閾値の値が予め設定した上限値に達したら、第１閾値の値の増加を停止し、
前記第２閾値の値を既に設定している場合に、抽出した第２回抽出代表データ値の数が予め設定した数（β）以下である場合には、
第２閾値の値を、既に設定している値に予め設定した緩和値を加算した値に増加し、増加していった第２閾値の値が予め設定した上限値に達したら、第２閾値の値の増加を停止することを特徴とする空気調和装置の傾向監視装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２において、
前記代表データ抽出手段（３２）は、
前記監視データ記憶手段（３１）から取り込む監視データ（Ｄ２）のうち、前記運転状態データ（Ｄ１）に含まれる起動指令（Ｓｔａ）が立ち上がってから一定期間のデータを除去し、各繰り返し周期期間（Ｔ）のそれぞれにおいて、前記一定期間を除く期間の前記監視データ（Ｄ２）の中の一つのデータ値を最終代表データ値として抽出することを特徴とする空気調和装置の傾向監視装置。
【請求項４】
請求項１または請求項２において、
前記トレンド演算手段（３３）は、前記監視データ（Ｄ２）に含まれる運転状態データ（Ｄ１）の中の予め設定した特定のセンサデータである蒸発器圧力（Ｄ１−１），冷水出口温度（Ｄ１−２），供給潤滑油圧力（Ｄ１−３），ターボ圧縮機側潤滑油圧力（Ｄ１−４）の最終代表データ値を各繰り返し周期期間（Ｔ）毎に取り出し、取り出した各繰り返し周期期間（Ｔ）毎の蒸発器圧力（Ｄ１−１）と冷水出口温度（Ｄ１−２）の最終代表データ値を予め設定した演算手順に基づき演算することにより傾向監視データであるチューブ汚れ指数を求めると共に、
取り出した各繰り返し周期期間（Ｔ）毎の供給潤滑油圧力（Ｄ１−３）とターボ圧縮機側潤滑油圧力（Ｄ１−４）の最終代表データ値を予め設定した演算手順に基づき演算することにより傾向監視データである給油差圧指数を求めることを特徴とする空気調和装置の傾向監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は空気調和装置の傾向監視装置に関し、空気調和装置の運転状態を示す時系列データである運転状態データの中から、定格状態または定格状態に近い状態におけるデータを取り出して、この取り出したデータを基に傾向監視データを求めて、正しい評価のできる傾向監視を実現するようにしたものである。
【背景技術】
【０００２】
ターボ冷凍機や吸収冷凍機等の空気調和装置を製造者が使用者に納入した後において、製造者が行うサービス業務の一つとして、納入機器の運転状態の傾向（トレンド）を監視する傾向監視（トレンド監視）がある。
【０００３】
ここで、傾向監視について更に説明する。
空気調和装置を使用現場に設置して運用していくと、運転状態の変化（断続運転や負荷変動）や外乱や外力等の影響により、経時的に機械的劣化や効率低下や損失増大が進展していく。このような劣化（例えば機械的な経年劣化や、チューブ汚れ）の程度を時間の経過に沿って監視するのが傾向監視である。
【０００４】
このような傾向監視を行うことにより、経年劣化の程度やチューブ汚れの程度がどれだけ進展したかを評価することができ、このような劣化度等の程度が予め決めた基準値に至る前に、部品交換や適切なメンテナンスをすることが可能となる。
このようにして、傾向監視をしつつ最適な時期に部品交換やメンテナンスをすることにより、機器を効率的に運用できると共に、安全性・信頼性を高めつつ機器寿命を伸ばすことができる。
【０００５】
ここで、ターボ冷凍機を傾向監視する際に、監視対象となる「傾向監視データ」の一例として、「チューブ汚れ指数」と「給油差圧指数」を説明する。
なお、「傾向監視データ」としては他のデータもあるが、ここでは「チューブ汚れ指数」と「給油差圧指数」を代表的な傾向監視データとして説明する。
【０００６】
経年劣化の主要因である「チューブ汚れ指数」は、冷水を負荷と蒸発器との間で循環流通させるチューブの内部の汚れの程度を示すものである。
この「チューブ汚れ指数」は、冷凍機の運転状態を時系列的に検出するセンサ（蒸発器圧力センサ，冷水出口温度センサ）により計測した蒸発器圧力と冷水出口温度を基に求めている。具体的な算出手法は、蒸発器圧力から蒸発器内温度を算出し、算出した蒸発器内温度と冷水出口温度の差を求め、求めた差の値に対応した値をチューブ汚れ指数の値として求めている。
【０００７】
「給油差圧指数」は、油タンクとターボ圧縮機とを繋ぐ潤滑油配管に介在されて不純物の除去をする油フィルタの目詰まりに関する指数であり、油タンク内の潤滑油の圧力（供給潤滑油圧力）とターボ圧縮機に流入する潤滑油の圧力（ターボ圧縮機側潤滑油圧力）との差圧に相当する指数である。
この「給油差圧指数」は、冷凍機の運転状態を時系列的に検出するセンサ（供給潤滑油圧力センサ，ターボ圧縮機側潤滑油圧力センサ）により計測した供給潤滑油圧力とターボ圧縮機側潤滑油圧力を基に求めている。具体的な算出手法は、供給潤滑油圧力からターボ圧縮機側潤滑油圧力を減算し、この減算値に対応した値を給油差圧指数として求めている。
【０００８】
このように、傾向監視する際に監視対象となる各「傾向監視データ（時系列データ）」は、冷凍機の運転状態を時系列的に検出するセンサにより計測した複数の「運転状態データ（時系列データ）」を基に、時系列的に求めている。
【０００９】
そして、上記の傾向監視データを用いて、傾向監視データの変動率や変動幅を評価することで、傾向の把握を行う。
例えば図７は、チューブ汚れ指数を示す傾向監視データグラフ（トレンドデータグラフ）であり、縦軸がチューブ汚れ指数を表し、横軸が経過時間を表している。同図に示すように、時間の経過と共にチューブ汚れ指数が増加していることがわかる。このチューブ汚れ指数の値が、予め決めた設定閾値に達した時にメンテナンスをすれば、最適保守時期となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開平８−６１７４９
【特許文献２】特開２００２−９００１１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかし、空気調和装置はその用途に応じて、断続運転を行ったり、昼夜で異なった負荷で運転を行ったりすることがある。例えば、図８は、ＣＯＰ（成績係数：Coefficient of Performance）の変動状態を時系列的に示す図であり、時間の経過に応じて定格状態で運転したり過負荷状態や軽負荷状態で運転したりしていることに対応して、ＣＯＰも時間の経過に応じて変化する。負荷率も同様に、時間の経過に応じて運転状態に応じて変化していく。
そのため、空気調和装置の運転状態を時系列的に計測した運転状態データは、定格状態時のデータと非定格状態時におけるデータが混在したものとなっている。
【００１２】
したがって、定格状態時と非定格状態時のデータが混在した運転状態データをサンプリングし所定の演算処理をして、傾向監視データを求めても、この傾向監視データにより正確な傾向監視の評価はできない。その理由は、傾向監視データには、定格状態の運転状態データを基に求めたデータ値のみならず、過渡状態の運転状態データを基にして求めたデータ値が混在するため、定格スペックを用いて、過渡状態のデータ値の評価をすることが困難なことによる。
【００１３】
例えば、蒸発器圧力を評価指標とする際、定格状態と過渡状態では運転している領域が異なるため、同次元での評価（例えば定格スペックを用いての評価）を行うことができない。
【００１４】
また運転状態データをスムージング化するために、移動平均等の手法を用いても、定格状態データと過渡状態データが混在しているために、正しく評価することができない。つまり、単純に計測ノイズが混入している場合には、スムージング化すれば計測ノイズの除去ができるが、運転状態データは単純に計測ノイズが混入しているわけではないので、スムージング化しても問題の解決にはならない。
【００１５】
そのため空気調和装置において、単純に計測した運転状態データの中から一定時間毎にサンプリングしたデータを基に、各サンプリング時点に対応する運転状態データを求め、この運転状態データを時系列的に繋げただけの傾向監視データグラフ（トレンドデータグラフ）を作成したとしても、トレンドデータグラフには過渡状態と定格状態が混在してしまうため、この傾向監視データグラフを評価したとしても正確な傾向把握をすることが難しい。
【００１６】
本発明は、上記従来技術に鑑み、正確な傾向監視を実現するために、空気調和装置の運転状態を時系列的に計測した運転状態データの中から、最適な（即ち定格状態または定格状態に近い状態における）運転状態データをサンプリングし、サンプリングした最適な運転状態データを基に、傾向監視データを求めて傾向監視をすることができる、空気調和装置の傾向監視装置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】
【００１７】
上記課題を解決する本発明の構成は、
空気調和装置（１０）の運転状態を時系列的に検出する各センサにより検出した時系列データである複数のセンサデータからなる運転状態データ（Ｄ１）と、前記空気調和装置（１０）の時系列的な成績係数（ＣＯＰ）と、前記空気調和装置（１０）の時系列的な負荷率（Ｌ）とを時間軸を合わせてまとめることにより、一定期間の繰り返し周期期間（Ｔ）内に設定した一定刻み時間毎の各時刻（ｔ）における、前記運転状態データ（Ｄ１）のデータ値と、前記成績係数（ＣＯＰ）のデータ値と、前記負荷率（Ｌ）のデータ値により構成されている監視データ（Ｄ２）が送られてくると、この監視データ（Ｄ２）を記憶する監視データ記憶手段（３１）と、
前記監視データ記憶手段（３１）に記憶されている監視データ（Ｄ２）を取り込み、各繰り返し周期期間（Ｔ）のそれぞれにおいて、前記監視データ（Ｄ２）の中の一つのデータ値を最終代表データ値として抽出する代表データ抽出手段（３２）と、
前記監視データ（Ｄ２）に含まれる運転状態データ（Ｄ１）の中の予め設定した特定のセンサデータからなる運転状態データ（Ｄ１−１，Ｄ１−２，Ｄ１−３，Ｄ１−４）の最終代表データ値を各繰り返し周期期間（Ｔ）毎に取り出し、各繰り返し周期期間（Ｔ）毎に取り出した最終代表データ値を予め設定した演算手順に基づき演算することにより傾向監視データを求めるトレンド演算手段（３３）とを有し、
前記代表データ抽出手段（３２）は、
各繰り返し周期期間（Ｔ）毎に、
前記運転状態データ（Ｄ１）に含まれるユーザ設定冷水出口温度と、予め設定しているメーカ設定冷水出口温度との差が、予め設定した第１閾値内になっている時刻の監視データ（Ｄ２）のデータ値のみを抽出し、このようにして抽出したデータ値を第１回抽出代表データ値とし、
第１回抽出代表データ値のうち、前記運転状態データ（Ｄ１）に含まれるユーザ設定冷水出口温度と冷水出口温度との差が、予め設定した第２閾値内になっている監視データ（Ｄ２）のデータ値のみを抽出し、このようにして抽出したデータ値を第２回抽出代表データ値とし、
第２回抽出代表データ値を抽出した各時刻の負荷率（Ｌ）について、負荷率（Ｌ）の値の高いものから順に順位を各時刻に付すると共に、第２回抽出代表データ値を抽出した各時刻の成績係数（ＣＯＰ）について、成績係数（ＣＯＰ）の値の高いものから順に順位を付け、更に、負荷率（Ｌ）に基づき付けた順位に予め設定した負荷率重み係数を掛けた順位値と、成績係数（ＣＯＰ）に基づき付けた順位に予め設定した成績係数重み係数を掛けた順位値とを加えた順位値を総合順位値とし、総合順位値が最も高い時刻の前記監視データ（Ｄ２）のデータ値を前記最終代表データ値として抽出することを特徴とする。
【００１８】
また本発明の構成は、
前記代表データ抽出手段（３２）は、
前記第１閾値の値を既に設定している場合に、抽出した第１回抽出代表データ値の数が予め設定した数（α）以下である場合には、
第１閾値の値を、既に設定している値に予め設定した緩和値を加算した値に増加し、増加していった第１閾値の値が予め設定した上限値に達したら、第１閾値の値の増加を停止し、
前記第２閾値の値を既に設定している場合に、抽出した第２回抽出代表データ値の数が予め設定した数（β）以下である場合には、
第２閾値の値を、既に設定している値に予め設定した緩和値を加算した値に増加し、増加していった第２閾値の値が予め設定した上限値に達したら、第２閾値の値の増加を停止することを特徴とする。
【００１９】
また本発明の構成は、
前記代表データ抽出手段（３２）は、
前記監視データ記憶手段（３１）から取り込む監視データ（Ｄ２）のうち、前記運転状態データ（Ｄ１）に含まれる起動指令（Ｓｔａ）が立ち上がってから一定期間のデータを除去し、各繰り返し周期期間（Ｔ）のそれぞれにおいて、前記一定期間を除く期間の前記監視データ（Ｄ２）の中の一つのデータ値を最終代表データ値として抽出することを特徴とする。
【００２０】
また本発明の構成は、
前記トレンド演算手段（３３）は、前記監視データ（Ｄ２）に含まれる運転状態データ（Ｄ１）の中の予め設定した特定のセンサデータである蒸発器圧力（Ｄ１−１），冷水出口温度（Ｄ１−２），供給潤滑油圧力（Ｄ１−３），ターボ圧縮機側潤滑油圧力（Ｄ１−４）の最終代表データ値を各繰り返し周期期間（Ｔ）毎に取り出し、取り出した各繰り返し周期期間（Ｔ）毎の蒸発器圧力（Ｄ１−１）と冷水出口温度（Ｄ１−２）の最終代表データ値を予め設定した演算手順に基づき演算することにより傾向監視データであるチューブ汚れ指数を求めると共に、
取り出した各繰り返し周期期間（Ｔ）毎の供給潤滑油圧力（Ｄ１−３）とターボ圧縮機側潤滑油圧力（Ｄ１−４）の最終代表データ値を予め設定した演算手順に基づき演算することにより傾向監視データである給油差圧指数を求めることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、空気調和装置の運転状態等を示すデータからなる監視データの各繰り返し周期期間の中で、冷水出口温度と負荷率と成績係数を基に、各繰り返し周期期間の中で、空気調和装置が定格状態または定格状態に近い状態で運転している時刻を判定し、この時刻のデータを最終代表データ値として求めている。
このように定格運転状態となっている時刻の最終判定データ値から、傾向監視データを求めるため、傾向監視データは、定常状態時のデータのみで構成される。したがって、この傾向監視データにより、正確な傾向監視をすることができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の実施例１に係る傾向監視装置を含む、ターボ冷凍機の性能評価システムを示す構成図。
【図２】遠隔監視データの一例を示す特性図。
【図３】実施例１の代表データ抽出装置の処理動作を示すフロー図。
【図４】実施例１により求めたチューブ汚れ指数を示す特性図。
【図５】本発明の実施例２に係る傾向監視装置を含む、ターボ冷凍機の性能評価システムを示す構成図。
【図６】実施例２の代表データ抽出装置の処理動作を示すフロー図。
【図７】従来手法により求めたチューブ汚れ指数を示す特性図。
【図８】成績係数の変動状態を示す特性図。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明の実施の形態について、実施例に基づき詳細に説明する。
【実施例１】
【００２４】
図１は本発明の実施例１に係る傾向監視装置３０を含む、ターボ冷凍機の性能評価システムを示すブロック構成図である。
【００２５】
このターボ冷凍機の性能評価システムは、ターボ冷凍機１０と遠隔監視装置２０と傾向監視装置３０を主要構成装置として構築されている。
【００２６】
ターボ冷凍機１０は、凝縮器１１と膨張弁１２と蒸発器１３とターボ圧縮機１４を、配管１５により接続して構成されている。
凝縮器１１には外部から冷却水が供給され、この凝縮器１１では、ターボ圧縮機１４から供給された冷媒ガスが凝縮して冷媒液となる。この冷媒液は膨張弁１２を介して蒸発器１３に送給される。
蒸発器１３には冷水が供給され、冷媒液が蒸発することにより冷水が冷却され、冷却された冷水が負荷に送給される。気化した冷媒ガスは、ターボ圧縮機１４に送給されて圧縮され、再び凝縮器１１に供給される。
【００２７】
ターボ冷凍機１０には、運転状態を時系列的に検出する各種のセンサが備えられている。
例えば、センサの一例としては、次のようなものがある。
凝縮器１１内の凝縮器圧力を検出する凝縮器圧力センサ。
蒸発器１３内の蒸発器圧力を検出する蒸発器圧力センサ。
冷水入口温度を検出する冷水入口温度センサ。
冷水出口温度を検出する冷水出口温度センサ。
供給潤滑油圧力を検出する供給潤滑油圧力センサ。
ターボ圧縮機側潤滑油圧力を検出するターボ圧縮機側潤滑油圧力センサ。
ユーザ設定冷水出口温度を検出するユーザ設定冷水出口温度センサ。
上記において「ユーザ設定冷水出口温度」とは、ターボ冷凍機１０を使用する使用者が設定した冷水出口温度の目標値である。
なお、ターボ冷凍機１０を製造した製造者が設定した冷水出口温度の目標値（設計値）を「メーカ設定冷水出口温度」と称し、このメーカ設定冷水出口温度は傾向監視装置３０の代表データ検出装置３２に予め設定されている。
【００２８】
このようにターボ冷凍機１０の運転状態を時系列的に検出する各センサからは、計測した各センサデータ（例えば蒸発器圧力、冷水出口温度、供給潤滑油圧力、ターボ圧縮機側潤滑油圧力、ユーザ設定冷水出口温度）などが出力される。ここで、運転状態を検出する各センサから出力される各センサデータ（例えば蒸発器圧力、冷水出口温度、供給潤滑油圧力、ターボ圧縮機側潤滑油圧力、ユーザ設定冷水出口温度などの複数のデータ）をまとめて、運転状態データＤ１と称する。
【００２９】
時系列データである運転状態データＤ１は、ネットワークを通じて遠隔監視装置２０に送られる。
遠隔監視装置２０は、運転状態データＤ１を受信・記憶する一方で、ターボ冷凍機１０に対して、起動指令Ｓｔａや停止指令Ｓｔｏを送る。この起動指令Ｓｔａに応じてターボ冷凍機１０が起動し、また、停止指令Ｓｔｏに応じてターボ冷凍機１０が停止する。
【００３０】
更に、遠隔監視装置２０では、ターボ冷凍機１０の成績係数（ＣＯＰ：Coefficient of Performance）と、ターボ冷凍機１０の負荷率Ｌを時系列的に求めている。
成績係数（ＣＯＰ：Coefficient of Performance）は、冷凍能力（ｋＷ）／総入力動力（ｋＷ）により規定される。
負荷率Ｌは、冷凍能力／定格冷凍能力により規定される。
なお定格冷凍能力は、ターボ冷凍機１０によって決まる一定値である。
【００３１】
なお、成績係数ＣＯＰと負荷率Ｌの高低と、ターボ冷凍機１０の運転状態との関係は、次表１のようになる。
この表１から、負荷率Ｌが高く、且つ、成績係数ＣＯＰが高いときが、定格スペックに近く、且つ安定している（入力動力が低い）運転状態であることがわかる。
つまり、負荷率Ｌが高く且つ成績係数ＣＯＰが高いときには、ターボ冷凍機１０が定格運転または定格に近い状態で運転しており、しかも入力動力が低く、この状態における運転状態データＤ１は、定格状態または定格状態に近い状態におけるデータであると言える。
【表１】
2011099633.tif 000003
【００３２】
遠隔監視装置２０は、運転状態データＤ１と、起動指令Ｓｔａと、停止指令Ｓｔｏと、成績係数ＣＯＰと、負荷率Ｌを、時間軸を合わせて、これら全体のデータをまとめて遠隔監視データＤ２として、傾向監視装置３０に送る。
したがって、遠隔監視データＤ２は、一定期間の繰り返し周期期間Ｔ内に設定した一定刻み時間毎の各時刻ｔにおける、運転状態データＤ１のデータ値と、起動指令Ｓｔａのデータ値と、停止指令Ｓｔｏのデータ値と、成績係数ＣＯＰのデータ値と、負荷率Ｌのデータ値により構成されている。
【００３３】
このため、例えば予め決めた一定期間の繰り返し周期期間Ｔを例えば２４時間とし、予め決めた一定刻み時間を例えば１分とすると、１つの繰り返し周期期間Ｔ内には、１４４０（＝２４×６０）個の時刻ｔ１〜時刻ｔ１４４０が設定される。
なお、各時刻のデータ値を示すために、時刻とデータを組み合わせて表記することがある。例えば時刻ｔ１における遠隔監視データＤ２（ｔ１）の各データ値は、運転状態データＤ１（ｔ１）、起動指令Ｓｔａ（ｔ１）、停止指令Ｓｔｏ（ｔ１）、成績係数ＣＯＰ（ｔ１）、負荷率Ｌ（ｔ１）とそれぞれ表記することがある。
したがって、各時刻ｔ１〜ｔ１４４０のデータ値を示す、運転状態データＤ１（ｔ１〜ｔ１４４０）と、起動指令Ｓｔａ（ｔ１〜ｔ１４４０）と、停止指令Ｓｔｏ（ｔ１〜ｔ１４４０）と、成績係数ＣＯＰ（ｔ１〜ｔ１４４０）と、負荷率Ｌ（ｔ１〜ｔ１４４０）により、１つの繰り返し周期期間Ｔにおける遠隔監視データＤ２（ｔ１〜ｔ１４４０）が構成される。
【００３４】
図２は遠隔監視データＤ２のうち、蒸発器圧力Ｄ１−１と、冷水出口温度Ｄ１−２と、供給潤滑油圧力Ｄ１−３と、ターボ圧縮機側潤滑油圧力Ｄ１−４と、成績係数ＣＯＰと、負荷率Ｌを示している。
なお前述したように、蒸発器圧力Ｄ１−１と、冷水出口温度Ｄ１−２と、供給潤滑油圧力Ｄ１−３と、ターボ圧縮機側潤滑油圧力Ｄ１−４は、運転状態データＤ１の一部を構成するセンサデータである。
【００３５】
傾向監視装置３０は、遠隔監視データ記憶装置（監視データ記憶手段）３１と、代表データ抽出装置（代表データ抽出手段）３２と、抽出トレンド演算・表示装置（トレンド演算手段）３３により構成されている。
【００３６】
傾向監視装置３０の遠隔監視データ記憶装置３１には、遠隔監視装置２０から送られてきた遠隔監視データＤ２が記憶される。遠隔監視データＤ２は、ターボ冷凍機１０が使用現場に設置されて最初に起動された時から現在までの期間のデータ、即ち、連続する多数の繰り返し周期期間Ｔに含まれる各データにより構成されている。
【００３７】
代表データ抽出装置３２は、遠隔監視データ記憶装置３１に記憶されている遠隔監視データＤ２を取り込み、各繰り返し周期期間Ｔのそれぞれについて、各繰り返し周期期間の中の１つの時刻を決定し、決定した時刻での遠隔監視データＤ２を最終代表データ値として抽出する。
各繰り返し周期期間Ｔのそれぞれについて決定した１つの時刻における最終代表データ値とは、ターボ冷凍機１０が定格状態または定格状態に近い状態で運転している時刻におけるデータを意味する。
代表データ抽出装置３２における処理動作の詳細については後述する。
【００３８】
抽出トレンド演算・表示装置３３は、各繰り返し周期期間の中の１つの時刻の最終代表データ値に含まれる運転状態データＤ１を用いて、傾向監視データを求める。そして、各傾向監視データを連続して傾向監視データグラフを作成して表示する。
抽出トレンド演算・表示装置３３における処理動作の詳細は後述する。
【００３９】
ここで代表データ抽出装置３２の処理動作の詳細について、図３を参照しつつ説明する。
代表データ抽出装置３２は、ソフトウエア演算処理により、次のような処理動作をして、各繰り返し周期期間Ｔのそれぞれについて、各繰り返し周期期間の中の１つの時刻のデータを最終代表データ値として抽出する。
ここでは、図２に示す繰り返し周期期間Ｔ（ｎ）において１つの最終代表データ値を抽出する手法を説明する。
【００４０】
図３に示すように、ステップＳ１において、連続する多数の繰り返し周期期間Ｔのうち、１つの繰り返し周期期間Ｔ（ｎ）における遠隔監視データＤ２（ｔ）を取り込む。
この遠隔監視データＤ２（ｔ）は、時刻ｔ１〜ｔ１４４０の各時刻における、運転状態データＤ１（ｔ）のデータ値と、起動指令Ｓｔａ（ｔ）のデータ値と、停止指令Ｓｔｏ（ｔ）のデータ値と、成績係数ＣＯＰ（ｔ）のデータ値と、負荷率Ｌ（ｔ）のデータ値により構成されている。
【００４１】
ステップＳ２では、時刻ｔ１〜ｔ１４４０の各時刻の遠隔監視データＤ２（ｔ１）〜Ｄ２（ｔ１４４０）のうち、ユーザ設定冷水出口温度と予め設定しているメーカ設定冷水出口温度との差が、予め設定した第１閾値内になっている時刻の遠隔監視データＤ２（ｔ）のデータ値のみを抽出する。
第１閾値内の遠隔監視データＤ２（ｔ）のデータ値の有無を判定し（ステップＳ３）、第１閾値内の遠隔監視データＤ２（ｔ）のデータ値を第１回抽出代表データ値とし、第１閾値内の遠隔監視データＤ２（ｔ）のデータ値がなければ第１回抽出代表データ値なしと判定する（ステップＳ４）。
【００４２】
ステップＳ５では、ステップＳ１〜Ｓ４の処理によりデータ数が絞られた、第１閾値内の第１回抽出代表データ値のうち、ユーザ設定冷水出口温度と冷水出口温度Ｄ１−２（ｔ）との差が、予め設定した第２閾値内になっている遠隔監視データＤ２（ｔ）のデータ値のみを抽出する。
第２閾値内の遠隔監視データＤ２（ｔ）のデータ値の有無を判定し（ステップＳ６）、第２閾値内の遠隔監視データＤ２（ｔ）を第２回抽出代表データ値とし、第２閾値内の遠隔監視データＤ２（ｔ）のデータ値がなければ第２回抽出代表データ値なしと判定する（ステップＳ７）。
【００４３】
このようにして第２回抽出代表データ値である遠隔監視データＤ２（ｔ）のデータ値が抽出される。第２回抽出代表データ値の数は、繰り返し周期期間Ｔ（ｎ）における遠隔監視データＤ２（ｔ）のデータ状態や、第１，第２閾値の値等によって変化してくるが、ここでは理解を容易にするため、図２に示す時刻ｔ１００，ｔ４００，ｔ８００，ｔ１０００における遠隔監視データＤ２（ｔ１００），Ｄ２（ｔ４００），Ｄ２（ｔ８００），Ｄ２（ｔ１０００）のデータ値が、第２回抽出代表データ値として抽出されたとして、以降の説明をする。
【００４４】
第２回抽出代表データ値のうち、成績係数ＣＯＰと負荷率Ｌに着目して整理すると、次のようになる。
時刻ｔ１００において、遠隔監視データＤ２（ｔ１００）は、成績係数ＣＯＰ（ｔ１００）と負荷率Ｌ（ｔ１００）を有している。
時刻ｔ４００において、遠隔監視データＤ２（ｔ４００）は、成績係数ＣＯＰ（ｔ４００）と負荷率Ｌ（ｔ４００）を有している。
時刻ｔ８００において、遠隔監視データＤ２（ｔ８００）は、成績係数ＣＯＰ（ｔ８００）と負荷率Ｌ（ｔ８００）を有している。
時刻ｔ１０００において、遠隔監視データＤ２（ｔ１０００）は、成績係数ＣＯＰ（ｔ１０００）と負荷率Ｌ（ｔ１０００）を有している。
【００４５】
ステップＳ８では、負荷率Ｌ（ｔ１００），負荷率Ｌ（ｔ４００），負荷率Ｌ（ｔ８００），負荷率Ｌ（ｔ１０００）を、その値の高い順に順位付けをすると共に、成績係数ＣＯＰ（ｔ１００），成績係数ＣＯＰ（ｔ４００），成績係数ＣＯＰ（ｔ８００），成績係数ＣＯＰ（ｔ１０００）を、その値の高い順に順位付けをする。ここでは順位として♯を付した番号をつける。例えば１位は♯１のように表す。
【００４６】
図２のデータから負荷率Ｌの順位は次のようになる。
負荷率Ｌ（ｔ１００）は♯４
負荷率Ｌ（ｔ４００）は♯２
負荷率Ｌ（ｔ８００）は♯３
負荷率Ｌ（ｔ１０００）は♯１となる。
【００４７】
また、図２のデータから成績係数ＣＯＰの順位は次のようになる。
成績係数ＣＯＰ（ｔ１００）は♯３
成績係数ＣＯＰ（ｔ４００）は♯４
成績係数ＣＯＰ（ｔ８００）は♯２
成績係数ＣＯＰ（ｔ１０００）は♯１となる。
【００４８】
ステップＳ９では、時刻ｔ１００，ｔ４００，ｔ８００，ｔ１０００ごとに、次の演算をして、総合順位値を計算する。
「ＣＯＰ重み係数×ＣＯＰ順位＋負荷率重み係数×負荷率順位」
ここでは「ＣＯＰ重み係数」も「負荷率重み係数」も「１」とするが、ターボ冷凍機の容量や種類に応じて重み係数を調整することができる。
【００４９】
総合順位値は次のようになる。
時刻ｔ１００では、負荷率Ｌ（ｔ１００）は♯４、成績係数ＣＯＰ（ｔ１００）は♯３であるため、総合順位値は♯７となる。
時刻ｔ４００では、負荷率Ｌ（ｔ４００）は♯２、成績係数ＣＯＰ（ｔ４００）は♯４であるため、総合順位値は♯６となる。
時刻ｔ８００では、負荷率Ｌ（ｔ８００）は♯３、成績係数ＣＯＰ（ｔ８００）は♯２であるため、総合順位値は♯５となる。
時刻ｔ１０００では、負荷率Ｌ（ｔ１０００）は♯１、成績係数ＣＯＰ（ｔ１０００）は♯１であるため、総合順位値は♯２となる。
【００５０】
ステップＳ１０では総合順位値が最も高いデータ、つまり、この例では総合順位値が♯２となっている時刻ｔ１０００の遠隔監視データＤ２（ｔ１０００）を、最終代表データ値として選定する。
【００５１】
上記の説明は繰り返し周期期間Ｔ（ｎ）の説明であったが、他の繰り返し周期期間Ｔにおいても、上記のステップＳ１〜Ｓ１０で示す処理をして、各繰り返し周期期間毎に、１つの最終代表データ値を選定する。
【００５２】
次に抽出トレンド演算・表示装置３３の処理動作の詳細を説明する。
前述したように、代表データ抽出装置３２により、繰り返し周期期間Ｔ（ｎ）における最終代表データ値として時刻ｔ１０００の遠隔監視データＤ２（ｔ１０００）が設定されているため、抽出演算・表示装置３３は、繰り返し周期期間Ｔ（ｎ）における傾向監視データを、ソフトウエア演算処理により次のようにして演算する。
【００５３】
即ち、繰り返し周期期間Ｔ（ｎ）における時刻ｔ１０００の運転状態データＤ１（ｔ１０００）の中から、センサデータである蒸発器圧力Ｄ１−１（ｔ１０００）と、冷水出口温度Ｄ１−２（ｔ１０００）と、供給潤滑油圧力Ｄ１−３（ｔ１０００）と、ターボ圧縮機側潤滑油圧力Ｄ１−４（ｔ１０００）を取り出す。
そして、蒸発器圧力Ｄ１−１（ｔ１０００）から蒸発器内温度を算出し、算出した蒸発器内温度と冷水出口温度Ｄ１−２（ｔ１０００）の差を求め、求めた差の値に対応した値をチューブ汚れ指数の値として求める。
また、供給潤滑油圧力Ｄ１−３（ｔ１０００）からターボ圧縮機側潤滑油圧力Ｄ１−４（ｔ１０００）を減算し、この減算値に対応した値を給油差圧指数として求める。
このようにして、繰り返し周期期間Ｔ（ｎ）における、チューブ汚れ指数と給油差圧指数を求める。
【００５４】
他の繰り返し周期期間Ｔにおいても、上記と同様な処理をして、各繰り返し周期期間Ｔにおけるチューブ汚れ指数と給油差圧指数を求める。
結局、１つの繰り返し周期期間Ｔにおいて、１つのチューブ汚れ指数と１つの給油差圧指数を求める。そして、連続する多数の繰り返し周期期間Ｔ毎に求めた、多数のチューブ汚れ指数を時系列的に並べてチューブ汚れ指数の傾向監視データグラフ（トレンドデータグラフ）を作成し、また、連続する多数の繰り返し周期期間Ｔ毎に求めた、多数の給油差圧指数を時系列的に並べて給油差圧指数の傾向監視データグラフ（トレンドデータグラフ）を作成する。
そして、作成したチューブ汚れ指数の傾向監視データグラフ（トレンドデータグラフ）と給油差圧指数の傾向監視データグラフ（トレンドデータグラフ）を表示する。
【００５５】
他の傾向監視データも必要に応じて、上記と同様にして作成して表示する。
【００５６】
本実施例では、各繰り返し周期期間Ｔにおいて最終代表データ値として選定される遠隔監視データＤ２（ｔ）は、冷水出口温度が所定の閾値範囲内で、且つ、負荷率及び成績係数が高いときの状態、つまり、ターボ冷凍機１０が定格状態または定格に近い状態で運転しているときのデータである。
したがって、定格状態または定格状態に近い遠隔監視データＤ２（ｔ）の中に含まれる、定格状態または定格状態に近い運転状態データＤ１（ｔ）に含まれるセンサデータを基に、傾向監視データ（例えはチューブ汚れ指数や給油差圧指数）を求めているため、この傾向監視データも定格状態または定格状態に近い運転状態のデータとなる。
したがって、本実施例で求めた傾向監視データグラフ（トレンドデータグラフ）は、過渡状態のデータを除去したものとなり、正確で適格な傾向監視を示すものとなる。
【００５７】
図４は、本実施例により求めたチューブ汚れ指数を示す傾向監視データグラフ（トレンドデータグラフ）である。図４の特性は、図７に示す従来特性に比べて、正確な傾向監視状態を示していることが分かる。
【実施例２】
【００５８】
次に、本発明の実施例２に係る傾向監視装置３０Ａを含む、ターボ冷凍機の性能評価システムを、図５を参照しつつ説明する。なお、実施例１と同一機能を果たす部分には同一符号を付し、重複する説明は省略する。
【００５９】
実施例２では、傾向監視装置３０Ａは閾値緩和装置３２ａと閾値上限判定装置３２ｂを更に備えている。また、代表データ抽出装置３２において、第１閾値と第２閾値の設定状態が、実施例１の代表データ抽出装置３２とは異なっている。
他の部分の構成・動作は、実施例１と同様である。
【００６０】
ここで代表データ抽出装置３２の処理動作において、実施例１と異なる処理動作を、図６を参照して説明する。
【００６１】
ステップＳ２により抽出された第１回抽出代表データ値の数が、予め設定した数（α）以下である場合には（ステップＳ１１）、現在設定している第１閾値が、閾値上限判定装置３２ｂにより設定した第１閾値用の上限値に到達していないことを条件に（ステップＳ１２）、第１閾値の値を、既に設定している値に、閾値緩和装置３２ａにより設定した緩和値を加算した値に増加する（ステップＳ１３）。
このように第１閾値を増加して、ステップＳ２の動作を再度行う。
【００６２】
このようにして第１閾値を順次に増加していった場合、増加していった第１閾値が第１閾値用の上限値に到達したら（ステップＳ１２）、第１閾値の増加をやめ第１回抽出代表データ値は無いと判定する（ステップＳ１４）。
【００６３】
ステップＳ５により抽出された第２回抽出代表データ値の数が、予め設定した数（β）以下である場合には（ステップＳ１５）、現在設定している第２閾値が、閾値上限判定装置３２ｂにより設定した第２閾値用の上限値に到達していないことを条件に（ステップＳ１６）、第２閾値の値を、既に設定している値に、閾値緩和装置３２ａにより設定した緩和値を加算した値に増加する（ステップＳ１７）。
このように第２閾値を増加して、ステップＳ５の動作を再度行う。
【００６４】
このようにして第２閾値を順次に増加していった場合、増加していった第２閾値が第２閾値用の上限値に到達したら（ステップＳ１６）、第２閾値の増加をやめ第２抽出代表データ値は無いと判定する（ステップＳ１８）。
【００６５】
なお図６において、ステップＳ１〜ステップＳ１０の動作は、実施例１と同様である。
【００６６】
実施例２では、第１閾値及び第２閾値を自動的且つ適切に設定することができるため、抽出代表データ値を適切に抽出することができる。また、操作者（人間）が閾値を設定する手間が不要になる。
【実施例３】
【００６７】
次に、本発明の実施例３を説明する。実施例３は、図１に示す傾向監視装置３０と、図５に示す傾向監視装置３０Ａにおいて、代表データ抽出装置３２の処理動作を変更している。実施例３のハードウエア構成は、図１または図５に示すものと同様である。
【００６８】
実施例３の代表データ抽出装置３２では、監視データ記憶手段３１から取り込む監視データＤ２のうち、運転状態データＤ１に含まれる起動指令Ｓｔａが立ち上がった時点から予め決めた一定期間のデータを除去する。そして、各繰り返し周期期間Ｔのそれぞれにおいて、図３または図６に示す動作をして、前記一定期間を除く期間の監視データＤ２の中の一つのデータ値を、最終代表データ値として抽出する。
【００６９】
起動指令Ｓｔａが立ち上がってから一定期間は、ターボ冷凍機１０が起動期間であるため、この起動期間においては、成績係数（ＣＯＰ）の実際の値が低いにもかかわらず、算出される成績係数（ＣＯＰ）が計算上では高い値となる。したがって、このような期間を除去することにより、正確な最終代表データ値を得るようにしている。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
本発明はターボ冷凍機のみならず、吸収冷凍機にも適用することができる。
【符号の説明】
【００７１】
１０  ターボ冷凍機
１１  凝縮器
１２  膨張弁
１３  蒸発器
１４  ターボ圧縮機
１５  配管
２０  遠隔監視装置
３０，３０Ａ  傾向監視装置
３１  遠隔監視データ記憶装置
３２  代表データ抽出装置
３２ａ  閾値緩和装置
３２ｂ  閾値上限判定装置
３３  抽出トレンド演算・表示装置
【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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