(57)【要約】【課題】対象物の劣化が非定常に進んだ場合においても、正確な寿命予測を行う。【解決手段】環境因子に応じて、経過時間に対する対象物の劣化度合いを表す劣化曲線を決定する劣化関数作成部（４８１）と、該劣化度合いを反映した物理量を定期的に取得する透過光強度判定部（４８２）と、該物理量および劣化曲線から、対象物の余寿命を予測する寿命算出部（４８３）を備える情報処理装置（１００）。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の環境因子に応じて、経過時間に対する前記対象物の劣化度合いを表す劣化曲線を決定する曲線決定部と、
前記対象物の劣化度合いを反映した物理量の測定値を定期的に取得する取得部と、
前記物理量の前記測定値と前記劣化曲線とに基づいて、前記対象物の劣化度合いが所定の劣化度合いに達するまでの期間を予測する予測部とを備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記予測部は、
前記物理量の前記測定値に対応する劣化度合いと前記劣化曲線とから、経過したと見なせる見なし経過時間を特定し、
前記見なし経過時間より後における前記劣化曲線に従って、前記対象物の劣化度合いが所定の劣化度合いに達するまでの期間を予測することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記予測部は、
ある時点における前記物理量の前記測定値に対応する劣化度合いと、該時点における前記劣化曲線から予想される劣化度合いとの差が、所定値以下の場合、第１曲線を未来の前記劣化曲線として使用し、
該時点における前記物理量の前記測定値に対応する劣化度合いと、該時点における前記劣化曲線から予想される劣化度合いとの差が、所定値より大きい場合、前記第１曲線より劣化の進行が速い第２曲線を未来の前記劣化曲線として使用することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記対象物に含まれる混入物の検出結果を取得し、前記混入物の検出結果に応じて、未来の前記劣化曲線を修正する劣化曲線修正部を備えることを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記劣化曲線修正部は、前記混入物の量が多いほど、より劣化の進行が速くなるよう未来の前記劣化曲線を修正することを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記物理量の前記測定値は、前記対象物の分子構造に応じて変化することを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記物理量は、所定波長の光の透過率であることを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記物理量は、所定波長の赤外線の透過率であることを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記環境因子は、温度であることを特徴とする請求項１から８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記対象物は、油であることを特徴とする請求項１から９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記対象物は、油であり、前記混入物は水であることを特徴とする請求項４または５に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
請求項１から１１のいずれか一項に記載の情報処理装置と、
前記物理量を測定するセンサと、を備えることを特徴とする管理システム。
【請求項１３】
請求項１に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるための制御プログラムであって、前記曲線決定部、前記取得部、および前記予測部としてコンピュータを機能させるための制御プログラム。
【請求項１４】
対象物の環境因子に応じて、経過時間に対する前記対象物の劣化度合いを表す劣化曲線を決定する曲線決定工程と、
前記対象物の劣化度合いを反映した物理量の測定値を定期的に取得する取得工程と、
前記物理量の前記測定値と前記劣化曲線とに基づいて、前記対象物の劣化度合いが所定の劣化度合いに達するまでの期間を予測する予測工程とを含むことを特徴とする予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は対象物の劣化度合いを予測する情報処理装置、管理システム、制御プログラム、および予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
機器の寿命を予測する方法として、例えば、特許文献１には、絶縁物の劣化状況を診断する方法が開示されている。前記方法では、外部環境要因の影響を考慮した診断項目の補正値を取得し、前記補正値を利用して絶縁物の劣化状況を診断する。
【０００３】
また、特許文献２には、機器の寿命を予測する情報処理装置等が開示されている。詳細には、当該情報処理装置は設置環境における物理量を測定し、その測定結果をセンサ情報として出力するセンサと、センサから出力されるセンサ情報に基づいて、設置環境に応じて変化する機器寿命を予測する機器寿命予測部とを備える。さらに、当該情報処理装置はセンサにより測定される物理量ごとに、時間の経過に伴う機器寿命を示す曲線によって予め定義されている複数のパターンを保持するパターン保持部を備える。機器寿命予測部は、パターン保持部に保持されている複数のパターンの中から、センサから出力されるセンサ情報に基づいて所定のパターンを選択することにより機器寿命を予測する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−６１９０１号公報（２００５年３月１０日公開）
【特許文献２】特開２０１７−２１９５１５号公報（２０１７年１２月１４日公開）
【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、上述のような従来技術は、機器または機器を構成する部材が、短期間で想定外の度合いで劣化が進むような非定常の劣化が生じることを前提とした技術ではない。そのため、上述のような従来技術は、対象機器の劣化が非定常に進むと、正確な寿命予測を行うことが困難となる虞が生じ得た。
【０００６】
本発明の一態様は、正確な寿命予測を行うことができる情報処理装置等を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、対象物の環境因子に応じて、経過時間に対する前記対象物の劣化度合いを表す劣化曲線を決定する曲線決定部と、前記対象物の劣化度合いを反映した物理量の測定値を定期的に取得する取得部と、前記物理量の前記測定値と前記劣化曲線とに基づいて、前記対象物の劣化度合いが所定の劣化度合いに達するまでの期間を予測する予測部とを備える。
【０００８】
また、本発明の一態様に係る情報処理装置の制御方法は、対象物の環境因子に応じて、経過時間に対する前記対象物の劣化度合いを表す劣化曲線を決定する曲線決定工程と、前記対象物の劣化度合いを反映した物理量の測定値を定期的に取得する取得工程と、前記物理量の前記測定値と前記劣化曲線とに基づいて、前記対象物の劣化度合いが所定の劣化度合いに達するまでの期間を予測する予測工程とを含む。
【０００９】
前記の構成によれば、予測を行う時点における対象物の実際の劣化度合いを用いて対象物の寿命を予測する。そのため、予測行う時点までに対象物に非定常な劣化が生じていたとしても、当該非定常な劣化を考慮に入れた寿命予測を行うことができるという効果を奏する。
【００１０】
前記予測部は、前記物理量の前記測定値に対応する劣化度合いと前記劣化曲線とから、経過したと見なせる見なし経過時間を特定し、前記見なし経過時間より後における前記劣化曲線に従って、前記対象物の劣化度合いが所定の劣化度合いに達するまでの期間を予測してもよい。
【００１１】
前記の構成によれば、劣化度合いの予測値と実測値とに差が生じた場合においても、劣化度合いの実測値に基づいて鉱物油の余寿命を予測することができる。すなわち、正確な寿命予測を行うことができるという効果を奏する。
【００１２】
前記予測部は、ある時点における前記物理量の前記測定値に対応する劣化度合いと、該時点における前記劣化曲線から予想される劣化度合いとの差が、所定値以下の場合、第１曲線を未来の前記劣化曲線として使用し、該時点における前記物理量の前記測定値に対応する劣化度合いと、該時点における前記劣化曲線から予想される劣化度合いとの差が、所定値より大きい場合、前記第１曲線より劣化の進行が速い第２曲線を未来の前記劣化曲線として使用してもよい。
【００１３】
例えば、対象物が鉱物油である場合において、短期間に極度に劣化が進む原因に、鉱物油の水分の含量の変化を挙げることができる。鉱物油の水分の含量が増加すると、鉱物油の劣化の進行速度は速くなる。
【００１４】
前記の構成によれば、鉱物油の水分の含量が増加した可能性がある場合、第１曲線より劣化の進行が速い第２曲線を未来の劣化曲線として使用する。そのため、鉱物油の余寿命を正確に予測することができるという効果を奏する。
【００１５】
前記情報処理装置は前記対象物に含まれる混入物の検出結果を取得し、前記混入物の検出結果に応じて、未来の前記劣化曲線を修正する劣化曲線修正部を備えてもよい。前記の構成によれば、混入物の検出結果に応じた適切な余寿命予測を行うことができるという効果を奏する。
【００１６】
前記予測部は、前記混入物の量が多いほど、より劣化の進行が速くなるよう未来の前記劣化曲線を修正してもよい。前記構成によれば、予測部は混入物の量に応じて劣化の進行が速くなるように、劣化曲線を変更することができるという効果を奏する。
【００１７】
前記物理量の前記測定値は、前記対象物の分子構造に応じて変化してもよい。前記構成によれば、分子構造に応じた劣化に基づき寿命予測を行うことができるという効果を奏する。
【００１８】
前記物理量は、所定波長の光の透過率であってもよい。前記の構成によれば、所定波長の光の透過率を用いて寿命予測を行うことができるという効果を奏する。
【００１９】
前記物理量は、所定波長の赤外線の透過率であってもよい。前記の構成によれば、所定波長の赤外線の透過率を用いて寿命予測を行うことができるという効果を奏する。
【００２０】
前記環境因子は、温度であってもよい。前記の構成によれば、曲線決定部は対象物の温度に応じて、経過時間に対する前記対象物の劣化度合いを表す劣化曲線を決定することができるという効果を奏する。
【００２１】
前記対象物は、油であってもよい。前記の構成によれば、油の寿命予測を行うことができるという効果を奏する。
【００２２】
前記対象物は、油であり、前記混入物は水であってもよい。前記の構成によれば、水の含有量に応じて油の寿命予測を行うことができるという効果を奏する。
【００２３】
前記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る管理システムは、上述の何れかの情報処理装置と、前記物理量を測定するセンサと、を備えていてもよい。
【００２４】
前記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る制御プログラムは、上述の情報処理装置としてコンピュータを機能させるための制御プログラムであって、前記曲線決定部、前記取得部、および前記予測部としてコンピュータを機能させてもよい。
【発明の効果】
【００２５】
本発明の一態様によれば、対象物の劣化度合いが所定の劣化度合いに達するまでの期間を正確に予測できる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の実施形態１に係る寿命予測装置の要部構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態１に係るシステムにおける寿命予測装置の適用例の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態１に係る情報処理装置の寿命予測処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図４】（ａ）および（ｂ）は、本発明の実施形態１に係る劣化関数が示す劣化曲線の一例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態１に係る湿度を一定とし暗所にて鉱物油の加速試験を行った場合の鉱物油の絶縁性が失われるまでの時間を示したグラフである。
【図６】本発明の実施形態１に係る各温度における鉱物油の寿命時間の常用対数（Ｌｎ（ｔ））と温度Ｔ（Ｋ）の逆数との関係を示す図である。
【図７】本発明の実施形態１に係る鉱物油における吸光度の常用対数Ｌｎ（Ｉ）と経過時間ｔとの関係を示す図である。
【図８】本発明の実施形態１に係る、経過時間tまでの変圧器の温度プロファイルを示す図である。
【図９】本発明の実施形態１に係る、湿度および温度を一定とし、暗所にて鉱物油の加速試験を行った場合の鉱物油の絶縁性が失われるまでの時間を示したグラフである。
【図１０】本発明の実施形態１に係る、各水分量を含む鉱物油における寿命時間の常用対数（Ｌｎ（ｔ））と鉱物油に含まれる水分量Ａの逆数（１/Ａ）との関係を示す図である。
【図１１】本発明の実施形態１に係る、カルボニル基が吸収する波長のＩＲにおける鉱物油の吸光度の常用対数Ｌｎ（Ｉ）と経過時間ｔとの関係を示す図である。
【図１２】本発明の実施形態２に係る寿命予測装置４ａの要部構成を示すブロック図である。
【図１３】本発明の実施形態２に係る情報処理装置の寿命予測処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
〔実施形態１〕
以下、本発明の一実施形態について、詳細に説明する。
【００２８】
§１  適用例
図２はシステム１における寿命予測装置（管理システム）４の適用例の一例を示す図である。はじめに、図２を用いて寿命予測装置４の適用例の概要を説明する。
【００２９】
システム１は変圧器２が備える鉱物油の電気絶縁性に関する寿命を予測するシステムである。前記の構成によれば、鉱物油が電気絶縁性を失う前に、ユーザは鉱物油の取り換えを行うことができ、変圧器２の故障を予防することができる。
【００３０】
図２に示すように、システム１は、変圧器２、予測機器３およびデータセンタ６を含む。また、予測機器３は、寿命予測装置４を備えている。
【００３１】
寿命予測装置４は、変圧器２が備える鉱物油の環境に影響する環境因子（温度、湿度等）から、鉱物油の使用時間と劣化度との関係を表す劣化関数または劣化曲線を算出する。
【００３２】
また、寿命予測装置４は、定期的に（所定のタイミングで）変圧器２の鉱物油の劣化度の測定結果を取得する。例えば、鉱物油の劣化が進行すると、鉱物油における所定波長の赤外線（infrared radiation：ＩＲ）の透過光強度（透過率）は減少する。
【００３３】
したがって、寿命予測装置４は鉱物油における所定波長のIRの透過光強度の測定結果を取得することで、鉱物油の劣化度の測定結果を取得してもよい。
【００３４】
寿命予測装置４は、鉱物油の劣化度から鉱物油の実質的な使用時間を算出する。ここで、実質的な使用時間とは、鉱物油が実際に使用された時間ではなく、鉱物油の劣化度に対応付いた時間である。寿命予測装置４は、上記劣化関数と鉱物油の実質的な使用時間とから鉱物油が所定の劣化度に達する時間を予測し、鉱物油の寿命を予測する。
【００３５】
前記の構成によれば、予測行う時点における対象物の実際の劣化度合いを用いて対象物の寿命を予測する。そのため、予測行う時点までに対象物に非定常な劣化が生じていたとしても、当該非定常な劣化を考慮に入れた寿命予測を行うことができるという効果を奏する。
【００３６】
また、上記構成は、ＩＲ光源およびＩＲセンサでシステムを組むことで実現が可能であり、低コストで正確な寿命予測を可能にすることができる。
【００３７】
非定常な劣化としては、例えば、保全作業、天災、獣害等によって生じる鉱物油に含まれる水分量の急激の変化等を原因とする予測範囲外の劣化等を挙げることができる。
【００３８】
§２  構成例
（変圧器２）
上述のように、変圧器２は電気絶縁性を有する鉱物油を備えている。また、図２に示すように、変圧器２は鉱物油を変圧器２から予測機器３に排出するためのバルブ２１を備えている。鉱物油は変圧器２から排出されると、予測機器３の吸引経路３３を介して予測機器３に注入される。
【００３９】
（予測機器３）
予測機器３は、吸引経路３３、回転翼３４、回転軸３５、磁石３６、電動モータ３７、および寿命予測装置４を備えている。吸引経路３３、回転翼３４、回転軸３５、磁石３６および電動モータ３７は、鉱物油を変圧器２から予測機器３に吸引するための構成である。また、吸引経路３３、回転翼３４、回転軸３５、磁石３６および電動モータ３７から成る構成は、劣化度が測定された鉱物油を変圧器２に戻してもよい。
【００４０】
（寿命予測装置４）
図１は、本実施形態に係る寿命予測装置４の要部構成を示すブロック図である。
【００４１】
図１および図２に示すように、寿命予測装置４は、ＩＲ光源保護筐体４１、透過窓４２、ＩＲ光源４３、ＩＲセンサ保護筐体４４、波長カットフィルタ４５、ＩＲセンサ４６、温度センサ４７および情報処理装置１００を備えている。
【００４２】
（ＩＲ光源４３）
図２に示すように、ＩＲ光源４３は、ＩＲ光源保護筐体４１内に配置している。ＩＲ光源４３は、ＩＲ光源保護筐体４１に設置されている透過窓４２を介して、予測機器３に吸引された鉱物油にＩＲを照射する。ＩＲ光源４３は、中赤外線から遠赤外線（例えば、２．５μｍ〜１０００μｍの波長のＩＲ）を発生する構成としてもよい。透過窓４２の素材としては、フッ化カルシウム（ＣａＦ２）等を用いてもよい。
【００４３】
また、ＩＲ光源４３が発生する光を近赤外線（例えば、０．７〜２．５μｍの波長のＩＲ）または可視光（例えば、０．４〜０．７μｍの波長の光）とし、透過窓４２の素材をガラスとしてもよい。前記構成によれば、ＩＲ光源４３に汎用品を用いることができる。また、透過窓４２にかかるコストをコストダウンさせることができる。
【００４４】
（ＩＲセンサ４６）
図２に示すように、ＩＲセンサ４６は、ＩＲセンサ保護筐体４４内に配置している。ＩＲセンサ４６は、ＩＲ光源４３から照射されて鉱物油を透過したＩＲを、ＩＲセンサ保護筐体４４に設置されている透過窓４２および波長カットフィルタ４５を介して検知する。波長カットフィルタ４５は、所定の波長のＩＲをカットするフィルタである。例えば、波長カットフィルタ４５は、５〜６μｍ範囲の波長のＩＲを選択的に透過する構成であってもよい。
【００４５】
例えば、ＩＲセンサ４６は、鉱物油の劣化に伴って増加する官能基が吸収する波長のＩＲを検知する構成としてもよい。換言すると、鉱物油の劣化度合いの測定値は、鉱物油の分子構造に応じて変化する。前記構成によれば、鉱物油の劣化の特性を利用して、鉱物油の劣化度合いを測定する寿命予測装置４を実現することができる。
【００４６】
この場合、波長カットフィルタ４５として当該官能基が吸収する波長以外の波長のＩＲをカットするフィルタを用いてもよい。前記官能基として、例えば、カルボキシル基、ケトン、アルデヒド等に含まれるカルボニル基（＞C＝O）を用いてもよい。ＩＲセンサ４６は検知したＩＲの透過光強度を示す信号を制御部４８に出力する。
【００４７】
また、寿命予測装置４に波長域の狭いＩＲを照射するＩＲ光源４３を適用することによって、寿命予測装置４が波長カットフィルタ４５を備えていない構成としてもよい。前記の構成よれば、寿命予測装置４を構成する部材点数を減らし、寿命予測装置４の設計自由度を上げることができる。例えば、寿命予測装置４の小型化に寄与することができる。
【００４８】
（温度センサ４７）
温度センサ４７は、鉱物油の温度を測定し、測定した温度を示す信号を制御部４８に出力する。
【００４９】
（情報処理装置１００）
情報処理装置１００は制御部４８、通信部４９、タイマ５０、および記憶部５１を備えている。
【００５０】
（制御部４８）
制御部４８は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を含み、情報処理に応じて各構成要素の制御を行う。制御部４８は、劣化関数作成部（曲線決定部）４８１、透過光強度判定部（取得部）４８２、寿命算出部（予測部）４８３および変化率変更部（劣化曲線修正部）４８４を備えている。
【００５１】
（劣化関数作成部４８１）
図４は、劣化関数作成部４８１が作成する劣化関数が示す劣化曲線の一例を示す図である。図４の実線で示す曲線は劣化曲線を示している。劣化曲線は鉱物油の使用時間（経過時間）と鉱物油の劣化度との関係を示している。
【００５２】
劣化関数作成部４８１は、鉱物油（対象物）の環境因子に応じて、経過時間に対する鉱物油の劣化度合いを表す前記劣化曲線を決定する。
【００５３】
詳細には、劣化関数作成部４８１は、温度センサ４７から受信した信号が示す鉱物油の温度から、鉱物油の使用時間と鉱物油の透過光強度（劣化度）との関係を表す劣化関数を算出する。劣化関数作成部４８１は算出した劣化関数および劣化曲線の少なくとも１つを示す劣化関数データ５１１を記憶部５１に格納する。
【００５４】
（透過光強度判定部４８２）
透過光強度判定部４８２は、ＩＲセンサ４６から鉱物油の透過光強度を、タイマ５０を参照して所定の周期にて取得する。タイマ５０は透過光強度判定部４８２が透過光強度を取得してからの経過時間、または。寿命算出部４８３が鉱物油の寿命を算出してからの経過時間を示す。当該透過光強度は鉱物油（対象物）の劣化度合いを反映している。
【００５５】
換言すると、透過光強度判定部４８２は対象物の劣化度合いを反映した物理量の測定値を定期的に取得する。
【００５６】
透過光強度判定部４８２は、劣化関数データ５１１から予測される現在の透過光強度の予測値と取得した透過光強度の実測値とを比較する。
【００５７】
透過光強度判定部４８２は、実測値と予測値との差が以下（１）から（３）の何れかであるかを判定する。
【００５８】
（１）実測値と予測値との差が第１の閾値未満
（２）実測値と予測値との差が第１の閾値以上、かつ、第２の閾値未満
（３）実測値と予測値との差が第２の閾値以上
（１）の場合、透過光強度判定部４８２は、透過光強度の予測値を寿命算出部４８３に出力する。
【００５９】
（２）の場合、透過光強度判定部４８２は、透過光強度の実測値を寿命算出部４８３に出力する。
【００６０】
（３）の場合、透過光強度判定部４８２は、透過光強度の予測値と実測値とを寿命算出部４８３に出力する。
【００６１】
なお、透過光強度判定部４８２は吸光度を取得して透過光強度を算出する構成としてもよい。
【００６２】
（変化率変更部４８４）
変化率変更部４８４は、劣化関数データ５１１が示す劣化曲線の変化率を変更する。詳細には、変化率変更部４８４は、取得した透過光強度の実測値と予測値との差を算出する。例えば、変化率変更部４８４は、記憶部５１に格納されている変化率テーブル５１２を参照し、実測値と予測値との差の大きさに対応した変化率に設定してもよい。例えば、変化率テーブル５１２には、実測値と予測値との差の大きさに応じた変化率が示されている。
【００６３】
変化率変更部４８４は、劣化曲線の変化率が設定した変化率となるように、劣化関数データ５１１を変更する。その後、変化率変更部４８４は、透過光強度の実測値を寿命算出部４８３に出力する。すなわち、寿命算出部４８３は劣化曲線の変化率が変更された劣化関数データ５１１を用いて、後述する寿命時間の算出を行う。
【００６４】
（寿命算出部４８３）
寿命算出部４８３は、取得した透過光強度と劣化曲線とに基づいて、鉱物油の劣化度合いが所定の劣化度合いに達するまでの期間を予測する。
【００６５】
詳細には、寿命算出部４８３は、劣化関数データ５１１を参照して、透過光強度判定部４８２または変化率変更部４８４から出力された透過光強度の実測値または予測値に対応する経過時間を算出する。寿命算出部４８３は、算出した経過時間を用いて、鉱物油の余寿命を算出する。寿命算出部４８３は算出した鉱物油の余寿命を示す信号を通信部４９を介して外部機器であるデータセンタ６に出力する。
【００６６】
（通信部４９）
通信部４９は外部機器との通信を行う。通信部４９はケーブルなどを利用した有線の通信を行ってもよいし、無線通信を行ってもよい。
【００６７】
（データセンタ６）
データセンタ６は、例えば、変圧器２の管理を行うためのものである。データセンタ６は、寿命予測装置４から鉱物油の寿命時間（余寿命）を示す信号を受信する。データセンタ６は表示部などを備えていてもよい。データセンタ６は寿命予測装置４が予測した寿命時間を、当該表示部に表示する等してユーザに変圧器２の鉱物油の寿命時間を報知する。
【００６８】
§３  動作例
（情報処理装置１００の処理の流れの例）
図３は情報処理装置１００の寿命予測処理の流れの一例を示すフローチャートである。図３を用いて、情報処理装置１００の寿命予測処理の流れの一例について説明する。
【００６９】
劣化関数作成部４８１は、温度センサ４７から鉱物油の温度を示す信号を取得する（Ｓ１）と、取得した信号が示す温度を用いて、鉱物油の使用時間と鉱物油の透過光強度（劣化度）との関係を表す劣化関数を算出する（劣化曲線を生成する）。続いて、寿命算出部４８３は劣化関数データ５１１から鉱物油の寿命時間を予測する（Ｓ２：曲線決定工程）。ここで、寿命算出部４８３による寿命時間の予測の詳細について図４の（ａ）を用いて説明する。図４の（ａ）において実線で示す曲線は、劣化関数作成部４８１が算出した劣化関数を表すグラフ（劣化曲線）である。当該グラフの横軸は鉱物油の使用時間を示しており、縦軸は鉱物油の透過光強度を示している。また、縦軸には寿命判定値が設定されている。寿命算出部４８３は、鉱物油の透過光強度が寿命判定値に達する予測時点（Ｌｔ１）を鉱物油の寿命の時点を予測し、現在までの使用時間と鉱物油の寿命の時点とから鉱物油の余寿命時間を予測する。
【００７０】
例えば、寿命算出部４８３は、予測される鉱物油の寿命の時点から、鉱物油の使用開始時の寿命時間（初期寿命時間）を算出し、当該初期寿命時間から現在までの使用時間を差し引くことで鉱物油の余寿命時間を算出する。
【００７１】
続いて、透過光強度判定部４８２は、寿命算出部４８３が寿命を算出してから所定の期間が経過すると（Ｓ３）、透過光強度判定部４８２はＩＲセンサ４６から鉱物油の透過光強度を取得する（Ｓ４：取得工程）。続いて、透過光強度判定部４８２は劣化関数データ５１１から予測される現在の透過光強度の予測値と取得した透過光強度の実測値との差が第１の閾値以上であるかを判定する（Ｓ５）。実測値と予測値との差が第１の閾値未満である場合（Ｓ５でＮＯ）、寿命算出部４８３は予測値に対応する使用時間から寿命時間を予測する（Ｓ６：予測工程）。そして、処理はＳ３に戻る。
【００７２】
実測値と予測値との差が第１の閾値以上である場合（Ｓ５でＹＥＳ）、透過光強度判定部４８２は劣化関数データ５１１から予測される現在の透過光強度の予測値と取得した透過光強度の実測値との差が第２の閾値以上であるかを判定する（Ｓ７）。実測値と予測値との差が第２の閾値未満である場合（Ｓ７でＮＯ）、寿命算出部４８３は劣化曲線から実測値に対応する使用時間を算出する。すなわち、劣化曲線における使用時間を補正する（Ｓ８）。続いて、寿命算出部４８３は補正した使用時間から寿命時間を予測する（Ｓ６）。そして、処理はＳ３に戻る。
【００７３】
ここで、図４の（ａ）を参照して、Ｓ５、Ｓ７、Ｓ８およびＳ６に続く処理を具体的に説明する。図４の（ａ）に示すように、劣化曲線における時点ｔ’の透過光強度の予測値は予測値Ｙ１となる。一方で、時点ｔ’において、ＩＲセンサ４６が測定した透過光強度ＩＲの実測値が実測値ＹＡ’であったとする。予測値Ｙ１と実測値ＹＡ’との差Ａが第１の閾値以上、かつ、第２の閾値未満である場合、寿命算出部４８３は劣化曲線における使用時間を以下のように補正する。寿命算出部４８３は劣化曲線において透過光強度が実測値ＹＡ’に対応する時点ｔａを現在とし、現在までの使用時間を時点ｔａまでの時間（見なし経過時間）と補正する。続いて、寿命算出部４８３は時点ｔａと寿命の時点Ｌｔ１とから、時点ｔａから寿命の時点Ｌｔ１までの時間を算出することによって現在の鉱物油の寿命時間（余寿命）を予測する。
【００７４】
上述の処理は、以下のように換言することができる。寿命算出部４８３は透過光強度の実測値（測定値）に対応する劣化度合いと劣化曲線とから、経過したと見なせる見なし経過時間を特定する。続いて、寿命算出部４８３は前記見なし経過時間より後における劣化曲線に従って、鉱物油の劣化度合いが寿命判定値（所定の劣化度合い）に達するまでの期間を予測する。
【００７５】
前記の構成によれば、劣化度合いの予測値と実測値とに差が生じた場合においても、鉱物油の余寿命を正確に予測することができる。
【００７６】
実測値と予測値との差が第２の閾値以上である場合（Ｓ７でＹＥＳ）、変化率変更部４８４は劣化曲線の変化率を変更する（Ｓ９）。続いて、寿命算出部４８３は変化率が変更された劣化曲線から寿命時間を予測する（Ｓ６）。そして、処理はＳ３に戻る。
【００７７】
ここで、図４の（ｂ）を参照して、Ｓ５、Ｓ７、Ｓ９およびＳ６に続く処理を具体的に説明する。図４の（ｂ）に示すように、劣化曲線における時点ｔ’’の透過光強度の予測値は予測値Ｙ２となる。一方で、時点ｔ’’において、ＩＲセンサ４６から取得した透過光強度ＩＲの実測値が実測値ＹＡ’’であったとする。予測値Ｙ２と実測値ＹＡ’’との差Ｂが第２の閾値以上である場合、変化率変更部４８４は劣化関数データ５１１が示す劣化曲線の変化率を、劣化の進行が速くなるように変更する。詳細には、変化率変更部４８４は実測値と予測値との差の大きさに応じて、当該変化率を変更する。図４の（ｂ）には、変化率が変更された劣化曲線は一点鎖線によって示されている。図４の（ｂ）に示すように、変化率が変更された劣化曲線は時点ｔ’’の実測値ＹＡ’’から開始する。また、変化率および劣化曲線の開始位置が変更されることによって、鉱物油の透過光強度が寿命判定値に達する予測時点がＬｔ２に変更する。続いて、寿命算出部４８３は時点ｔ’’と変更された寿命の時点Ｌｔ２とから、鉱物油の余寿命を算出する。
【００７８】
上述の処理は、以下のように換言することができる。ある時点における鉱物油の透過光強度に対応する劣化度合いと、該時点における劣化曲線から予想される劣化度合いとの差が、所定値以下の場合、寿命算出部４８３は第１曲線（図４の（ｂ）における実線で示す曲線）を未来の劣化曲線として使用する。また、該時点における鉱物油の透過光強度に対応する劣化度合いと、該時点における劣化曲線から予想される劣化度合いとの差が、所定値より大きい場合、寿命算出部４８３は第１曲線より劣化の進行が速い第２曲線（図４の（ｂ）における一点鎖線で示す曲線）を未来の劣化曲線として使用する。
【００７９】
例えば、鉱物油において短期間に極度に劣化が進む原因として、鉱物油の水分の含量の変化を挙げることができる。鉱物油の水分の含量が増加すると、鉱物油の劣化の進行速度は速くなる。
【００８０】
前記の構成によれば、鉱物油の水分の含量が増加した可能性がある場合、第１曲線より劣化の進行が速い第２曲線を未来の劣化曲線として使用する。そのため、鉱物油の余寿命を正確に予測することができる。なお、劣化曲線の候補となる曲線は３つ以上用意されており、予測値Ｙ２と実測値ＹＡ’’との差Ｂの大きさに応じて、劣化曲線となる曲線が選択されてもよい。
【００８１】
また、上述の説明では、寿命予測装置４は透過光強度（透過率）を用いて鉱物油の余寿命を予測する構成を示したが、寿命予測装置４は吸光度を用いて鉱物油の余寿命を予測する構成としてしてもよい。
【００８２】
（劣化関数の作成例１）
本実施形態に係る劣化関数は以下に示すように作成（算出）されてもよい。本例においては、劣化関数作成部４８１は、鉱物油の環境因子を温度として、温度によって劣化関数を作成する。
【００８３】
図５は、湿度を一定（６０％）とし暗所にて鉱物油の加速試験を行った場合の鉱物油の絶縁性が失われるまでの時間を示したグラフである。横軸は経過時間を示し、縦軸は試験を行ったサンプル（例えば、サンプル数が１０）のうち絶縁性を失ったサンプルのパーセント（不信頼度）を示している。図５においては、温度Ｔとして、９０℃、１０５℃および１２０℃の状態のサンプルにおける絶縁性が失われるまでの時間をワイブル分布にて示している。例えば、各温度において不信頼度が７０％となる経過時間を各温度の寿命としてもよい。
【００８４】
図６は、各温度における寿命の常用対数（Ｌｎ（ｔ））と温度Ｔ（Ｋ）の逆数との関係を示す図である。寿命Ｌはアレニウスモデルを適用することにより以下の式で表すことができる。なお、図６に示すaは傾きを示している。
【００８５】
Ln(L)=a×(1/T)
L=exp(a/T)・・・式１
次に、例えば、特定の温度（例えば、120℃）、一定の湿度（６０％）、暗所において鉱物油の加速劣化試験を行った場合の鉱物油の化学変化による劣化度を示す関数を作成する例について説明する。
【００８６】
図７は、鉱物油における吸光度の常用対数Ｌｎ（Ｉ）と経過時間ｔとの関係を示す図である。当該吸光度はカルボニル基が吸収する波長のIRの吸光度である。
【００８７】
本例においては、鉱物油の劣化度の原因を鉱物油のカルボニル基の増加とし、カルボニル基が吸収する波長（５．７μｍ〜５．９μｍの波長）のＩＲの吸光度(ピーク面積Ｉ)から鉱物油の劣化度を算出する。図７に示すように、縦軸をＩＲの吸光度の常用対数とし、横軸を経過時間とすると図７に示す関係が得られた。なお、図７に示すｂは傾きを示している。前記結果から、鉱物油におけるカルボニル基の増加は酸素の量を一定とした一次反応であると判断することができた。
【００８８】
以上の結果から、温度120℃、湿度60％、暗所における、カルボニル基が吸収する波長の鉱物油の吸光度と経過時間との関係は以下の式で表すことができる。
【００８９】
Ln(I)=ｂ×t
Ｉ=exp(ｂt)・・・式２
（鉱物油の余寿命の算出例１）
本実施形態に係る鉱物油の余寿命の算出は以下に説明するように行われてもよい。
【００９０】
図８は、経過時間tまでの変圧器２における温度プロファイルを示す図である。図８に示すグラフの縦軸は温度Ｔを示しており、横軸は経過時間を示している。
【００９１】
例えば、経過時間tまでの平均温度を平均温度TAVE.tとする。経過時間tにおける余寿命LReは以下の計算式により算出することができる。
【００９２】
LRe =L-t=exp(a/TAVE.t) - t・・・式３
また、経過時間tにおいて、ＩＲ光源４３からＩＲを鉱物油に照射し、カルボニル基の波長吸収帯以外をカットするバンドパスフィルタである波長カットフィルタ４５を透過してＩＲセンサ４６に検知されたＩＲの吸光度をItとする。
【００９３】
この場合、前記式２が示す劣化関数と吸光度Itとから算出される経過時間trealは、前記式２の逆関数から以下の式で表すことができる。
【００９４】
I-1=t=Ln(I)/ｂ
treal=Ln(It)/ｂ・・・式４
経過時間tと吸光度Itおよび劣化関数により算出された経過時間trealとの差は、定常の劣化だけではなく、非定常な劣化(検査、保全、停電、非定常使用等)を原因として生じる可能性が高い。そのため、trealを実質的な経過時間とすることによって、適切な余寿命を算出することができる。
【００９５】
よって、余寿命LReを算出するための上述の式３におけるtをtrealに変換（補正）した下記の式５によって、適切な余寿命LReを算出することができる。
【００９６】
LRe =L - t=exp(a/TAVE.t) - treal・・・式５
（劣化関数の作成例２）
次に、本実施形態に係る劣化関数の他の作成の例について説明する。本例においては、劣化関数作成部４８１は鉱物油の水分含量に応じて劣化関数を作成する。
【００９７】
図９は、湿度および温度を一定（例えば、湿度６０％、温度１０５℃）とし、暗所にて鉱物油の加速試験を行った場合の鉱物油の絶縁性が失われるまでの時間を示したグラフである。横軸は経過時間を示し、縦軸は試験を行ったサンプル（例えば、サンプル数が１０）のうち絶縁性を失ったサンプルのパーセント（不信頼度）を示している。図９においては、鉱物油に含まれる水分量が１００ｐｐｍ、３００ｐｐｍおよび５００ｐｐｍのサンプルにおける絶縁性が失われるまでの時間をワイブル分布にて示している。例えば、各水分量を含むサンプルにおいて不信頼度が７０％となる経過時間を、各水分量を含む鉱物油の寿命としてもよい。
【００９８】
図１０は、各水分量を含む鉱物油における寿命の常用対数（Ｌｎ（ｔ））と鉱物油に含まれる水分量Ａの逆数（１/Ａ）との関係を示す図である。寿命Ｌはアレニウスモデルを適用することにより以下の式で表すことができる。なお、図１０に示すa’は傾きを示している。
【００９９】
Ln(L)=a'×(1/A)
L=exp(a'/A)・・・式６
次に、例えば、一定の温度（105℃）、一定の湿度（６０％）、一定の鉱物油に含まれる特定の水分量（例えば、水分量300ppm）、暗所において鉱物油の加速劣化試験を行った場合の鉱物油の化学変化による劣化度を示す関数を作成する例について説明する。
【０１００】
図１１は、カルボニル基が吸収する波長の鉱物油における吸光度の常用対数Ｌｎ（Ｉ）と経過時間ｔとの関係を示す図である。
【０１０１】
本例においては、鉱物油の劣化度の原因を鉱物油のカルボニル基（＞C＝O）の増加とし、カルボニル基が吸収する波長の吸光度(ピーク面積Ｉ)から鉱物油の劣化度を算出する。図１１に示すように、縦軸をIRの吸光度の常用対数とし、横軸を経過時間とすると図１１に示す関係が得られた。なお、図１１に示すｂ’は傾きを示している。前記結果から、鉱物油におけるカルボニル基の増加は酸素の量を一定とした一次反応であると判断することができた。
【０１０２】
以上の結果から、温度105℃、湿度60％、鉱物油に含まれる水分量が300ppm、暗所における、鉱物油のカルボニル基が吸収する波長のIRの吸光度と経過時間との関係は以下の式で表すことができる。
【０１０３】
Ln(I)=ｂ'×t
Ｉ=exp(ｂ't)・・・式７
なお、劣化関数作成部４８１は、劣化関数（劣化曲線）に対する複数の環境因子（温度、湿度、鉱物油の水分含量、照度など）の寄与度を算出し、複数の環境因子から劣化関数（劣化曲線）を作成してもよい。
【０１０４】
〔実施形態２〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
【０１０５】
§１  構成例
図１２は、本実施形態に係る寿命予測装置４ａの要部構成を示すブロック図である。
【０１０６】
図１２に示すように、本実施形態に係る寿命予測装置４ａは実施形態１にて説明した寿命予測装置４が備える透過光強度判定部４８２の代わりに透過光強度判定部４８２ａを備えている。また、寿命予測装置４ａは変化率変更部４８４の代わりに変化率変更部４８４ａを備えている。
【０１０７】
変化率変更部４８４ａは、鉱物油（対象物）に含まれる水分（混入物）の検出結果を取得し、鉱物油の水分含量に応じて、劣化曲線を修正する。
【０１０８】
前記の構成によれば、鉱物油の水分含量に応じた適切な鉱物油の余寿命予測を行うことができる。
【０１０９】
実施形態１にて説明した透過光強度判定部４８２および変化率変更部４８４が行う処理と透過光強度判定部４８２ａおよび変化率変更部４８４ａが行う処理との違いについては、下記の「情報処理装置１００ａの処理の流れの例」にて詳細に説明する。
【０１１０】
また、寿命予測装置４ａはＩＲセンサ４６の代わりにＩＲセンサ４６ａを備えている。ＩＲセンサ４６ａはＩＲセンサ４６の機能に加え、水に吸収される波長の吸光度を変化率変更部４８４ａに出力する。
【０１１１】
また、寿命予測装置４ａは記憶部５１の代わりに、吸光度−水分含量対応テーブル５１３ａおよび水分含量−変化率対応テーブル５１４ａを格納している記憶部５１ａを備えている。
【０１１２】
吸光度−水分含量対応テーブル５１３ａには、水に吸収される波長の吸光度の値に対応する水分含量が示されている。水分含量−変化率対応テーブル５１４ａには、変化率変更部４８４が変更する劣化曲線の変化率が鉱物油の水分含量に対応させて示されている。
例えば水分含量−変化率対応テーブル５１４ａには、水分含量が多いほど劣化の進行が速くなるように変化率が対応付いている。すなわち、変化率変更部４８４ａは対象物への混入物の量が多いほど、より劣化の進行が速くなるよう未来の劣化曲線を修正する。
【０１１３】
前記構成によれば、混入物の量に応じて劣化の進行が速くなるように劣化曲線を変更することができる。
【０１１４】
§２  動作例
（情報処理装置１００ａの処理の流れの例）
図１３は情報処理装置１００ａの寿命予測処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１３を用いて、情報処理装置１００ａの寿命予測処理の流れの一例について説明する。なお、図１３に示す処理のうち、実施形態１の図３に示す処理と同様の処理については同じスッテプ番号を付記し、その説明を繰り返さない。
【０１１５】
透過光強度判定部４８２ａは前記予測値と前記実測値との差が第２の閾値以上であるかを判定する（Ｓ７）。前記実測値と前記予測値との差が第２の閾値以上である場合（Ｓ７でＹＥＳ）、透過光強度判定部４８２ａは変化率変更部４８４ａに水に吸収される波長の鉱物油における吸光度の取得を指示する。変化率変更部４８４ａは、水に吸収される波長のＩＲを鉱物油に照射することによって得られる吸光度の値をＩＲセンサ４６ａから取得する（Ｓ１０）。続いて、変化率変更部４８４ａは、吸光度−水分含量対応テーブル５１３ａおよび水分含量−変化率対応テーブル５１４ａを参照し、変更する劣化曲線の変化率を決定する。変化率変更部４８４ａは、劣化曲線の変化率が決定して変化率となるように劣化関数データを変更する（Ｓ１１）。その後、寿命算出部４８３は変更された劣化関数データを用いて、鉱物油の余寿命を予測する（Ｓ６）。
【０１１６】
なお、上述の実施形態においては、寿命予測装置４および４ａが、変圧器２が備える鉱物油の寿命を予測する構成について説明した。例えば、エンジン動作時の温度がエンジンオイルの劣化に影響を与える。そのため、エンジン動作時に温度センサが検出した温度から、劣化関数を作成してもよい。よって、寿命予測装置４および４ａをエンジンが備えるエンジンオイルの余寿命の予測に適用することができる。
【０１１７】
〔ソフトウェアによる実現例〕
情報処理装置１００および情報処理装置１００ａの制御ブロック（特に劣化関数作成部４８１、透過光強度判定部４８２、透過光強度判定部４８２ａ、寿命算出部４８３、変化率変更部４８４および変化率変更部４８４ａ）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
【０１１８】
後者の場合、情報処理装置１００および情報処理装置１００ａは、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【０１１９】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１２０】
４、４ａ            寿命予測装置（管理システム）
４８１              劣化関数作成部（曲線決定部）
４８２              透過光強度判定部（取得部）
４８３              寿命算出部（予測部）
４８４、４８４ａ    変化率変更部（劣化曲線修正部）
１００、１００ａ    情報処理装置
Ｓ２                曲線決定工程
Ｓ４                取得工程
Ｓ６                予測工程
【図１】
2019219281.tif 000003
【図２】
2019219281.tif 000004
【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】
2019219281.tif 000009
【図８】
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【図９】
2019219281.tif 000011
【図１０】
2019219281.tif 000012
【図１１】
2019219281.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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