(57)【要約】【課題】設備の分解・部品交換後の診断精度を向上させる。【解決手段】本発明の異常診断装置は、所定の事象前の第１運転サイクルに設備から取得された複数の計測値間の関係を取得し、所定の事象後の第２運転サイクルの初期に設備から取得された複数の計測値間の関係を取得し、事象の前後において関係が変化した計測値を第１群計測値として特定する変動プロセス量抽出部を備えるとともに、第１運転サイクルに取得された複数の計測値のうちの第１群計測値を、第２運転サイクルの初期に取得された複数の計測値のうちの第１群計測値に基づき更新する更新処理と、更新後の第１群計測値と、第１運転サイクルに取得された複数の計測値のうち更新後の第１群計測値以外の計測値とを、第２運転サイクルにおける設備を診断するための基準データとする基準作成処理と、を行う基準データ加工部を備えること、を特徴とする。【選択図】図２
2019200557.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の事象前の第１運転サイクルに設備から取得された複数の計測値間の関係を取得し、
前記所定の事象後の第２運転サイクルの初期に前記設備から取得された複数の計測値間の関係を取得し、
前記事象の前後において前記関係が変化した計測値を第１群計測値として特定する変動プロセス量抽出部を備えるとともに、
前記第１運転サイクルに取得された複数の計測値のうちの前記第１群計測値を、前記第２運転サイクルの初期に取得された複数の計測値のうちの前記第１群計測値に基づき更新する更新処理と、
前記更新後の第１群計測値と、前記第１運転サイクルに取得された複数の計測値のうち前記更新後の第１群計測値以外の計測値とを、前記第２運転サイクルにおける前記設備を診断するための基準データとする基準作成処理と、を行う基準データ加工部を備えること、
を特徴とする異常診断装置。
【請求項２】
前記所定の事象に関連付けて、前記所定の事象後に関係が変化することが理論的又は技術的に予測される複数の計測値が第２群計測値として記憶される物理モデル情報を格納する記憶部を備え、
前記変動プロセス量抽出部は、
前記物理モデル情報を参照し、実際に発生した事象に対応する前記第２群計測値を特定し、  
前記基準データ加工部は、
前記第１群計測値が前記第２群計測値の部分集合である場合に限り、前記更新処理及び前記基準作成処理を行うこと、
を特徴とする請求項１に記載の異常診断装置。
【請求項３】
前記基準データ加工部は、
前記第１群計測値が前記第２群計測値の部分集合ではない場合、前記第２群計測値に含まれず、かつ、前記第１群計測値含まれる計測値に関する設備に異常が発生している旨の警報を出力すること、
を特徴とする請求項２に記載の異常診断装置。
【請求項４】
前記所定の事象は、
前記設備に対する検査であり、
前記検査は、
前記設備の分解又は前記設備の部品の交換を含むこと、
を特徴とする請求項３に記載の異常診断装置。
【請求項５】
前記計測値間の関係は、
２つの前記計測値間の相関又は密度比であること、
を特徴とする請求項４に記載の異常診断装置。
【請求項６】
前記基準データ加工部は、
前記第１運転サイクルに取得された計測値のうち前記第１群計測値以外の計測値と、前記第２運転サイクルの初期に取得された計測値のうち前記第１群計測値以外の計測値との距離に基づき、前記更新処理を行うこと、
を特徴とする請求項５に記載の異常診断装置。
【請求項７】
前記基準データ加工部は、
前記所定の事象が繰り返し発生する場合において、前記事象によって区切られた複数の前記第１運転サイクルごとに、前記第２運転サイクルにおける前記設備を診断するための前記基準データを複数作成し、
前記設備の診断時点における前記設備に対する制御値に基づいて、前記複数作成した基準データのうちの１つを選択すること、
を特徴とする請求項６に記載の異常診断装置。
【請求項８】
異常診断装置の変動プロセス量抽出部は、
所定の事象前の第１運転サイクルに設備から取得された複数の計測値間の関係を取得し、
前記所定の事象後の第２運転サイクルの初期に前記設備から取得された複数の計測値間の関係を取得し、
前記事象の前後において前記関係が変化した計測値を第１群計測値として特定し、
前記異常診断装置の基準データ加工部は、
前記第１運転サイクルに取得された複数の計測値のうちの前記第１群計測値を、前記第２運転サイクルの初期に取得された複数の計測値のうちの前記第１群計測値に基づき更新する更新処理と、
前記更新後の第１群計測値と、前記第１運転サイクルに取得された複数の計測値のうち前記更新後の第１群計測値以外の計測値とを、前記第２運転サイクルにおける前記設備を診断するための基準データとする基準作成処理と、を行うこと、
を特徴とする異常診断装置の異常診断方法。
【請求項９】
異常診断装置の変動プロセス量抽出部に対し、
所定の事象前の第１運転サイクルに設備から取得された複数の計測値間の関係を取得し、
前記所定の事象後の第２運転サイクルの初期に前記設備から取得された複数の計測値間の関係を取得し、
前記事象の前後において前記関係が変化した計測値を第１群計測値として特定する処理を実行させ、
前記異常診断装置の基準データ加工部に対し、
前記第１運転サイクルに取得された複数の計測値のうちの前記第１群計測値を、前記第２運転サイクルの初期に取得された複数の計測値のうちの前記第１群計測値に基づき更新する更新処理と、
前記更新後の第１群計測値と、前記第１運転サイクルに取得された複数の計測値のうち前記更新後の第１群計測値以外の計測値とを、前記第２運転サイクルにおける前記設備を診断するための基準データとする基準作成処理と、を実行させること、
を特徴とする異常診断装置を機能させるための異常診断プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常診断装置、異常診断方法及び異常診断プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
発電プラント、化学プラント等の大規模プラントが突然停止すると、復旧費用及び機会損失額は膨大になり、社会的影響も大きい。そこで近時、コンピュータがプラントの異常の予兆を検出する技術が普及している。多くの技術は、プラントから計測される運転値（当該分野では、“プロセス量”と呼ばれることが多い）を何らかの基準値と比較した結果の差分に基づいて、プラントの異常の有無を診断している。比較の対象として相応しい基準値をいかにして決定するかが診断精度向上のポイントとなる。
【０００３】
特許文献１のプラント異常診断装置は、現在のプロセス量と比較する基準値を、プラント設備が経年劣化するにつれて下げて行く（甘くして行く）。特許文献２の監視診断システムは、機器の過去におけるプロセス量に対して機器の点検結果を蓄積し、“プラントカルテ”とする。当該システムは、プラントカルテからプラント状態予測モデルを作成し、その予測モデルを使用して、現在のプロセス量と比較すべき基準値を予測する。特許文献３の診断装置は、適応共鳴理論を使用し、プロセス量の多次元空間において、既存のカテゴリに属さない新たなカテゴリが発生すると警告を発する。当該診断装置は、プラントの改修に起因して、新たな入力変数が追加された場合、新たな入力変数だけで診断モデルを構築し、既存の入力変数が削除された場合、削除された変数に定数のダミー値を代入する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−５８２３３号公報
【特許文献２】特開平６−３３１５０７号公報
【特許文献３】特開２０１３−２５４６１号公報
【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、特許文献１〜３では、現時点から遡及して一定範囲の過去のプロセス量を基準値としているため、基準値のデータ量は変わらず、基準値の蓄積による診断精度の向上は期待できない。また、定期検査等において設備が分解され部品の一部が更新されることはよくある。そして、このような定期検査の後は、複数のプロセス量間の関係が大きくかつ非連続的に変わることがある。しかしながら、特許文献１〜３は、一様かつ連続的な設備の劣化を前提するに留まり、複数のプロセス量間の大きくかつ非連続的な変化に対応するためには別途方策が必要である。
そこで、本発明は、設備の分解・部品交換後の診断精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の異常診断装置は、所定の事象前の第１運転サイクルに設備から取得された複数の計測値間の関係を取得し、所定の事象後の第２運転サイクルの初期に設備から取得された複数の計測値間の関係を取得し、事象の前後において関係が変化した計測値を第１群計測値として特定する変動プロセス量抽出部を備えるとともに、第１運転サイクルに取得された複数の計測値のうちの第１群計測値を、第２運転サイクルの初期に取得された複数の計測値のうちの第１群計測値に基づき更新する更新処理と、更新後の第１群計測値と、第１運転サイクルに取得された複数の計測値のうち更新後の第１群計測値以外の計測値とを、第２運転サイクルにおける設備を診断するための基準データとする基準作成処理と、を行う基準データ加工部を備えること、を特徴とする。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、設備の分解・部品交換後の診断精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態の異常診断装置が稼働する環境を説明する図である。
【図２】異常診断装置の構成を説明する図である。
【図３】基準データの具体例を説明する図である。
【図４】診断対象データの具体例を説明する図である。
【図５】２種類の計測値間の相関を説明する図である。
【図６】２種類の計測値間の相関の変化を説明する図である。
【図７】２種類の計測値間の密度比を説明する図である。
【図８】２種類の計測値間の密度比の変化を説明する図である。
【図９】計測値の見直しを説明する図面である。
【図１０】物理モデル情報を説明する図である。
【図１１】保守履歴情報を説明する図である。
【図１２】第１の処理手順のフローチャートである。
【図１３】第２の処理手順のフローチャートである。
【図１４】構造グラフの表示例である。
【図１５】複数の基準データを説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以降、本発明を実施するための形態（“本実施形態”という）を、図等を参照しながら詳細に説明する。本実施形態は、発電プラントの異常診断を行う例である。しかしながら、本発明は、複数の計測値をその基準値と比較することによって診断される設備に一般的に適用可能である。
【００１０】
（環境）
図１に沿って、本実施形態の異常診断装置が稼働する環境を説明する。図１は、発電プラント９の模式図である。発電プラント９は、ボイラ装置４、発電装置５、系統３ａ及び系統３ｂを有する。系統３ａは、ポンプ４１、バルブ４２ａ、バルブ４２ｂ及び配管４３を有する。系統３ａと同様に、系統３ｂもまた、ポンプ、バルブ及び配管（図示せず）を有する。ボイラ装置４は、蒸気を発生させる。ポンプ４１は、その蒸気を発電装置５に供給する。発電装置５は、蒸気の圧力で蒸気タービンを回転させ、その回転力で発電機を回転させる。
【００１１】
系統３ａのポンプ４１は、部屋４４ａ及び部屋４４ｂを有する。部屋４４ａと部屋４４ｂとの間は、その間を蒸気が通過可能なようにシール４５で仕切られている。ポンプ４１は、ボイラ装置４から流れてきた蒸気をまず部屋４４ａで受け取り、受け取った蒸気を部屋４４ｂに移す。ポンプ４１は、部屋４４ｂから蒸気を３方向に分配する。３方向とは、第１に発電装置５であり、第２に系統３ａの外部の任意の設備であり、第３に、系統３ａの内部の任意の設備である。系統３ｂの構成及び接続関係は、系統３ａの構成及び接続関係と同じである。配管４３等の要所にセンサ（圧力計）８ａ〜８ｆが配置されている。ボイラ装置４及び発電装置５にもセンサ８ｈ及び８ｇが配置されている。ボイラ制御装置６は、ボイラ装置４を制御する。発電制御装置７は、発電装置５を制御する。
【００１２】
（異常診断装置）
図２に沿って、異常診断装置１の構成を説明する。異常診断装置１は、一般的なコンピュータであり、中央制御装置１１、キーボード、タッチパネル等の入力装置１２、ディスプレイ、スピーカ等の出力装置１３、主記憶装置１４、補助記憶装置１５及び通信装置１６を備える。これらは、バスで相互に接続されている。補助記憶装置１５は、基準データ３１、診断対象データ３２、物理モデル情報３３及び保守履歴情報３４（いずれも詳細後記）を格納している。
【００１３】
主記憶装置１４における、変動プロセス量抽出部２１及び基準データ加工部２２は、プログラムである。以降において、“○○部は”と動作主体を記した場合、それは、中央制御装置１１が補助記憶装置１５から“○○部”を読み出して主記憶装置１４にロードしたうえで、後記する処理を実行することを意味する。異常診断装置１は、ネットワーク２を介して、ボイラ制御装置６、ボイラ装置４に配置されたセンサ８ｈ、発電制御装置７、及び、発電装置５に配置されたセンサ８ｇと接続されている。異常診断装置１は、ネットワーク２を介して、系統３の配管（図２では図示せず）の要所に配置されたセンサ８ａ〜８ｆと接続されている。
【００１４】
（制御値及び計測値）
発電制御装置７は、発電装置５に対して制御値４６ａ（図１参照）を送る。制御値４６ａは、例えば、発電装置５が発電すべき電力量（発電量）を示す値である。ボイラ制御装置６は、ボイラ装置４に対して制御値４６ｂ及び４６ｃを送る。制御値４６ｂは、例えば、ボイラ装置４が発生すべき蒸気の温度を示す値である。制御値４６ｃは、例えば、ボイラ装置４が発生すべき蒸気の圧力を示す値である。センサ８ａ〜８ｈは、それぞれの箇所における蒸気の圧力を計測する。制御値は、一般的に、発電プラント９に属する設備の制御目標となる値であればよく、発電量、蒸気の温度及び蒸気の圧力に限定されない。計測値もまた、一般的に、発電プラント９に属する設備から計測され得る物理量であればよく、流量、温度等であってもよい。つまり、センサ８ａ〜８ｈは、圧力計であってもよいし、流量計、温度計等であってもよい。
【００１５】
（診断対象データ）
本実施形態の異常診断装置１が診断対象とするデータを、“診断対象データ”と呼ぶ。異常診断装置１は、診断対象データに対して、“正常”又は“異常”の診断結果を決定する。診断対象データは、時系列のｎ次元ベクトルである。より具体的には、診断対象データは、例えば、センサ８ａ〜８ｈの現在の計測値を含む（具体例を後記する）。
【００１６】
（基準データ）
診断結果を取得するに際して、異常診断装置１が診断対象データと比較するデータを“基準データ”と呼ぶ。基準データは、診断対象データと同じ次元数を有するベクトルである。より具体的には、基準データは、センサ８ａ〜８ｈの過去の計測値を含む（具体例を後記する）。基準データが計測された時点において、発電プラント９は“正常”な状態であったことが既知である。一方、当然のことながら、診断対象データが取得された時点（現在）において、発電プラント９が正常であるか否かは不明である。
【００１７】
（定期検査及び運転サイクル）
発電プラント９は、例えば１月に１度のように定期的に検査を受ける。この定期検査においては、発電プラント９全体が停止し、ボイラ装置４、発電装置５、ポンプ４１等の主要な設備は分解される。分解の後、検査担当者は、部品の損傷、摩耗、欠損等を目視し、必要に応じ部品を非破壊検査する。部品に損傷等があれば、検査担当者は、その部品を新品に取り換える。部品に損傷等がなければ、検査担当者は、その部品を清掃した後設備を元の状態に組み立てる。
【００１８】
このような定期検査を経ると、発電プラントは、“半新品状態”となる。半新品状態となった発電プラントの計測値は、定期検査の前に比して、異なる挙動を呈することがある。これは、部品を新しいものに交換したこと等に起因する。したがって、異なる挙動が発電プラントの“異常”を示しているわけではない。しかしながら、定期検査後の診断対象データと従前の基準データとの間には相当程度の差分が生じており、従前の基準データをそのまま使用すると、診断結果は“異常”となってしまう。
【００１９】
そこで、定期検査後、従前の基準データの一部を見直す必要が生じる。ある定期検査と次回の定期検査との間の期間を“運転サイクル”と呼ぶ。つまり、運転サイクルごとに、最新の基準データを準備することが必要である。定期検査は、運転サイクルを区切る事象である。しかしながら、定期検査以外にも、設備全体のリプレース、設備の運用方法の大幅な変更、自然環境の大幅な変化等、運転サイクルを区切る様々な事象が想定され得る。
【００２０】
（診断対象データと基準データとの時間的関係）
いま、発電プラントがある年の１月１日に竣工し、直ちに稼働を開始したとする。そして、その後、毎月末日に定期検査が行われるとする。１月３１日、初回の定期検査が行われる。説明の単純化のため、１月１日〜３０日においては、発電プラントの各設備は、異常診断を受けるまでもなく、正常に稼働していたものとする。すると、１月１日〜３０日において取得された診断対象データは、自動的に、２月１日〜２７日の基準データとなる。２月１日〜２７日の診断対象データは、２月１日〜２７日の基準データ（前月の診断対象データ）と比較される。２月１日〜２７日において設備の異常が発生しない限り、１月１日〜３０日の診断対象データと２月１日〜２７日の診断対象データとの和集合は、３月１日〜３０日の基準データとなる。以降においても同様である。
【００２１】
より一般的には、第ｎ運転サイクルの診断対象データは、第ｎ運転サイクルの基準データと比較される。第ｎ運転サイクルの基準データは、結局、第ｎ−１運転サイクル以前の運転サイクルの診断対象データの和集合である。しかしながら、新たな第ｎ運転サイクルが始まる都度、第ｎ運転サイクルの基準データの内容は見直される。この見直しのために使用されるのが、第ｎ運転サイクルの診断対象データのうち初期のデータである（詳細後記）。なお、請求項における“第１運転サイクル”及び“第２運転サイクル”には、ここでの“第ｎ−１運転サイクル”及び“第ｎ運転サイクル”がそれぞれ相当する。
【００２２】
（基準データの具体例）
図３に沿って、基準データ３１の具体例を説明する。基準データ３１においては、日時欄１０１に記憶された日時に関連付けて、計測値欄１０２には計測値が、制御値欄１０３には制御値が記憶されている。
日時欄１０１の日時は、圧力計を含むセンサ８が発電プラント９の任意の箇所の計測値を取得した時点の年月日時分秒である。
【００２３】
計測値欄１０２の計測値は、前記した計測値である。小欄１０２ａ〜１０２ｆには、センサ８ａが計測した圧力、センサ８ｂが計測した圧力、・・・が記憶されている。“＃”は、異なる値を省略的に表現している。計測値は、ここでは紙面の都合上６次元となっているが、図１の圧力計の数と同じ８次元であってもよい。
【００２４】
制御値欄１０３の制御値は、前記した制御値である。小欄１０３ａ〜１０３ｃには、制御値としてのボイラ温度、ボイラ圧力及び発電量が記憶されている。“♭”は、異なる値を省略的に表現している。
なお、制御値に“Ｘ１”等を当て、計測値に“Ｙ１”等を当てる。これは、発電プラント９に対する入力“Ｘ１”等と出力“Ｙ１”等の関係を直感的に理解するためである。
【００２５】
図３からわかるように、基準データ３１は、発電プラント９のセンサ８から取得された計測値、及び、発電プラント９に対して与えた制御値の時系列の集合である。そして、前記したように、それぞれの時点において、発電プラントが正常であることが既知である。
【００２６】
（診断対象データの具体例）
図４に沿って、診断対象データ３２の具体例を説明する。診断対象データ３２の構成は、基準データ３１（図３）の構成とほぼ同じである。唯一の相違点は、診断対象データ３２が摘要欄１１４を有することである。なお、制御値に小文字“ｘ１”等を当て、計測値に小文字“ｙ１”等を当てる。これは、基準データの大文字と区別するためである。右下の添え字“ｉ”等が一致している限り、“Ｘｉ”と“ｘｉ”とは、同じ制御値であり、“Ｙｉ”と“ｙｉ”とは、同じ計測値である。大文字及び小文字の相違は、その値が基準となるかそれとも診断対象となるかの相違に過ぎない。図４を見ると、例えば以下のことがわかる。
【００２７】
・発電プラントは、２０１８年３月３１日、定期検査を受けた。
・その後、２０１８年４月１日１０時００分００秒、発電プラント９は再稼働した。
・２０１８年４月１日１０時００分００秒〜１０時５０分００秒までのレコードの摘要欄１１４には、“初期”が記憶されている。診断対象データ３２のレコードのうち、“初期”が記憶されているレコードを以降“初期レコード”とも呼ぶ。初期レコードは、半新品状態となって間もない発電プラント９に係るレコードである。前記したように、初期レコードの計測値は、従前の基準データ３１には見られない挙動を示していることがある。
【００２８】
いま、基準データ３１において、計測値Ｙ１及び計測値Ｙ２に注目すると、計測値Ｙ１が大きくなるにつれて、計測値Ｙ２も大きくなることが傾向的に認められているとする。定期検査前の診断対象データにおいて、計測値ｙ１及び計測値ｙ２に注目すると、計測値ｙ１が大きくなるにつれて、計測値ｙ２も大きくなることが傾向的に認められているとする。しかしながら、定期検査後の診断対象データの初期レコードにおいては、計測値ｙ１が大きくなるにつれて、計測値ｙ２が小さくなっているかも知れない。本実施形態の異常診断装置１は、このような２種類の計測値間の関係の変化を抽出する。
【００２９】
（計測値間の関係）
図５〜図８に沿って、計測値間の関係を説明する。本実施形態は、計測値間の関係として、相関又は密度比を採用する。
【００３０】
（相関）
図５に沿って、２種類の計測値間の相関を説明する。基準データ３１における同時点の“Ｙ１”及び“Ｙ２”の組合せを示す点●を座標平面に描画したものが、ケース５１ａ、５２ａ及び５３ａである。ケース５１ａでは、“Ｙ１”及び“Ｙ２”は、強い負の相関を有している。ケース５３ａでは、“Ｙ１”及び“Ｙ２”は、強い正の相関を有している。ケース５２ａでは、“Ｙ１”及び“Ｙ２”は、相関を有さないようにみえる。
【００３１】
初期レコードにおける同時点の“ｙ１”及び“ｙ２”の組合せを示す点●を座標平面に描画したものが、ケース５１ｂ、５２ｂ及び５３ｂである。ケース５１ｂでは、“ｙ１”及び“ｙ２”は、強い負の相関を有している。ケース５３ｂでは、“ｙ１”及び“ｙ２”は、強い正の相関を有している。ケース５２ｂでは、“ｙ１”及び“ｙ２”は、相関を有さないようにみえる。
【００３２】
いま、相関が取り得る“−１以上１以下”の範囲を、“−１”に近い範囲、“０”を含み“０”に近い範囲、“１”に近い範囲に３分割し、それぞれの範囲に対して代表相関“−１”、“０”及び“１”を割り当てる（符号５４参照）。
【００３３】
図６に沿って、２種類の計測値間の相関の変化を説明する。６種類の計測値が円形のノードで示されている。２つのノード間に引かれた実線の線分は、その２つのノードの計測値が代表相関“１”を有することを示す。２つのノード間に引かれた破線の線分は、その２つのノードの計測値が代表相関“−１”を有することを示す。２つのノード間に線分が存在しないことは、その２つのノードの計測値が代表相関“０”を有することを示す。基準データの計測値間の関係、及び、初期レコードの計測値間の関係は、このようなノードと線分との集合である“構造グラフ”で表現することができる。
【００３４】
構造グラフ６１ａは、基準データ３１の計測値間の関係を示し、構造グラフ６２ａは、初期レコードの計測値間の関係を示している。構造グラフ６１ａを作成する際に使用されたデータが、マトリクス６１ｂである。構造グラフ６２ａを作成する際に使用されたデータが、マトリクス６２ｂである。それぞれのマトリクスは、その行の計測値とその列の計測値との間の代表相関を、交点のセルに記憶している。因みに、構造グラフ６１ａと構造グラフ６２ａとを比較すると、線分の有無又は線分の形状（実線／破線）が、２箇所で相違している。この相違を二重線の線分６３ａ及び６３ｂで示したのが、構造グラフ６３である。当該相違は、定期検査において部品の交換等が行われたことに起因する。
【００３５】
（密度比）
図７に沿って、２種類の計測値間の密度比を説明する。“ｐ（ｙ）”は、変数“ｙ”がある範囲の値を取る場合の確率密度である。“ｐ（ｙ）”が、ｐ１（ｙ）、ｐ２（ｙ）、ｐ３（ｙ）、・・・のように複数存在する場合、２つの確率密度の比を定義することができる。例えば、確率密度ｐ２（ｙ）の確率密度ｐ１（ｙ）に対する密度比は、以下の通りに定義される。
密度比＝ｐ２（ｙ）／ｐ１（ｙ）
【００３６】
いま、説明の便宜のため、“Ｙ１”及び“Ｙ２”を同じ変数であると看做し、さらに比較しやすいように正規化すると、以下のような密度比が定義できる。
密度比＝ｐ（Ｙ２）／ｐ（Ｙ１）
【００３７】
いま、ｐ（Ｙ１）が、図７のケース７１ａの通りであり、ｐ（Ｙ２）が、図７のケース７１ｂの通りであるとする。つまり、ｐ（Ｙ１）の平均及び分散は、ｐ（Ｙ２）の平均及び分散とほぼ同じであるとする。すると、Ｙ１（Ｙ２）の全区間において、密度比のグラフはほぼ水平である（ケース７１ｃ）。
【００３８】
同様に “ｙ１”及び“ｙ２”を同じ変数であると看做し、さらに比較しやすいように正規化すると、以下のような密度比が定義できる。
密度比＝ｐ（ｙ２）／ｐ（ｙ１）
【００３９】
いま、ｐ（ｙ１）が、図７のケース７２ａの通りであり、ｐ（ｙ２）が、図７のケース７２ｂの通りであるとする。つまり、ｐ（ｙ１）の分散は、ｐ（ｙ２）の分散とほぼ同じであるが、ｐ（ｙ１）の平均は、ｐ（ｙ２）の平均よりも小さいとする。すると、ｙ１（ｙ２）の全区間において、密度比のグラフは、おおよそ右上りの曲線となる（ケース７２ｃ）。
【００４０】
同様に、ｐ（ｙ１）が、図７のケース７３ａの通りであり、ｐ（ｙ２）が、図７のケース７３ｂの通りであるとする。つまり、ｐ（ｙ１）の分散は、ｐ（ｙ２）の分散とほぼ同じであるが、ｐ（ｙ１）の平均は、ｐ（ｙ２）の平均よりも大きいとする。すると、ｙ１（ｙ２）の全区間において、密度比のグラフは、おおよそ右下がりの曲線となる（ケース７３ｃ）。
【００４１】
同様に、ｐ（ｙ１）が、図７のケース７４ａの通りであり、ｐ（ｙ２）が、図７のケース７４ｂの通りであるとする。つまり、ｐ（ｙ１）の平均は、ｐ（ｙ２）の平均とほぼ同じであるが、ｐ（ｙ１）の分散は、ｐ（ｙ２）の分散よりも小さいとする。すると、ｙ１（ｙ２）の全区間において、密度比のグラフは、おおよそ下に凸の曲線となる（ケース７４ｃ）。
なお、ケース７１ｃ〜７４ｃの密度比のグラフは、説明目的のため、その形状の特徴を強調した非現実的な直線となっている。
【００４２】
図８に沿って、２種類の計測値間の密度比の変化を説明する。マトリクス８１は、その行の基準データ３１の計測値と、その列の基準データ３１の計測値との密度比のグラフの形状を、交点のセルに記憶している。密度比のグラフの形状とは、例えば前記した、“水平”、“右上り”、“右下がり”、“下に凸”であるが、図形的に類型化できるものであればその他の例を含んでもよい。“＃”は、密度比のグラフの異なる形状（類型）を省略的に表現している。
【００４３】
マトリクス８２は、その行の初期レコードの計測値と、その列の初期レコードの計測値との密度比のグラフの形状の変化を、交点のセルに記憶している。ここで、“あり”は、密度比のグラフの形状が、マトリクス８１に比して変化した（例えば、水平→右上り）ことを示し、“なし”は、密度比のグラフの形状が、マトリクス８１に比して変化していないことを示す。構造グラフ８３における２重線の線分８３ａは、初期レコードにおけるｙ１とｙ４との密度比のグラフの形状が基準データ３１におけるＹ１とＹ４との密度比のグラフの形状に比して変化していることを示している。２重線の線分８３ｂは、初期レコードにおけるｙ２とｙ４との密度比のグラフの形状が基準データ３１におけるＹ２とＹ４との密度比のグラフの形状に比して変化していることを示している。これらの変化もまた、定期検査において部品の交換等が行われたことに起因する。
【００４４】
（基準データの計測値の見直し）
図９に沿って、計測値の見直しを説明する。図９もまた、図３と同じ基準データ３１である。図９のレコードの日時は図３と同じである。しかしながら、図９においては、図３に比して一部の計測値Ｙ１、Ｙ２及びＹ４が、見直されている。計測値の見直しとは、初期レコードを使用して定期検査後の計測値の挙動を認識し、その挙動から大きく乖離することになった計測値を、基準データから削除し、削除した計測値を別の計測値で更新することである。
【００４５】
図６の構造グラフ６３及び図８の構造グラフ８３は、基準データ３１のうち、計測値Ｙ１、Ｙ２及びＹ４を見直すべきであることを示している。そこで、異常診断装置１は、まず、基準データ３１から、Ｙ１、Ｙ２及びＹ４の列のすべての計測値を削除する。異常診断装置１は、次に、削除された計測値を更新すべき計測値Ｙｒ１、Ｙｒ２及びＹｒ４を、基準データのレコードごとに決定する。Ｙｒ１、Ｙｒ２及びＹｒ４は、“更新計測値”と呼ばれる。図９の“＄”は、異なる更新計測値を省略的に示している。
【００４６】
異常診断装置１は、計測値及び制御値のベクトル“（Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｙ４，Ｙ５，Ｙ６，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３）”のうち“（Ｙ１，Ｙ２，Ｙ４）”を、“（Ｙｒ１，Ｙｒ２，Ｙｒ４）”で更新し、“（Ｙｒ１，Ｙｒ２，Ｙ３，Ｙｒ４，Ｙ５，Ｙ６，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３）”を作成する。このとき、異常診断装置１は、更新計測値を無作為的に決定するのではない。異常診断装置１は、更新計測値を含む基準データ３１の各レコードのベクトルが、できるだけ初期レコードに類似するように、更新計測値を決定する。このような更新計測値の決定方法としては、様々なものが存在する。異常診断装置１は、例えば、以下のような方法を使用する。
【００４７】
〈方法１：k-nearest neighbor法〉
〈１−１〉異常診断装置１は、基準データのあるレコードの“（Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｙ４，Ｙ５，Ｙ６，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３）”のうちから、Ｙ１、Ｙ２及びＹ４を削除して、“（Ｙ３，Ｙ５，Ｙ６，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３）”を作成する。
〈１−２〉異常診断装置１は、“（Ｙ３，Ｙ５，Ｙ６，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３）”とのユークリッド距離が最も近いベクトル、２番目に近いベクトル、・・・、ｋ番目に近いベクトルを、初期レコードの“（ｙ３，ｙ５，ｙ６，ｘ１，ｘ２，ｘ３）”のうちから抽出する。いま、説明を単純にするために、ｋ＝２であるとする。
〈１−３〉異常診断装置１は、最も近いベクトルに対応するｙ１と２番目に近いベクトルに対応するｙ１との平均値をＹｒ１とする。
〈１−４〉異常診断装置１は、同様にして、Ｙｒ２及びＹｒ４を求める。
〈１−５〉異常診断装置１は、〈１−１〉〜〈１−４〉の処理を基準データのすべてのレコードについて繰り返す。
【００４８】
〈方法２：協調フィルタリング法〉
方法２は、以下の〈２−２〉以外は、方法１と同じである。
〈２−２〉異常診断装置１は、“（Ｙ３，Ｙ５，Ｙ６，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３）”とのコサイン類似度が最も大きいベクトル、２番目に大きいベクトル、・・・、ｋ番目に大きいベクトルを、初期レコードの“（ｙ３，ｙ５，ｙ６，ｘ１，ｘ２，ｘ３）”のうちから抽出する。コサイン類似度とは、２つのベクトルがなす角の余弦（−１以上１以下）であり、コサイン類似度が大きい（“１”に近い）ほど、２つのベクトルは類似していると看做される。いま、説明を単純にするために、ｋ＝２であるとする。
【００４９】
〈方法３：Miss Forest法〉
〈３−１〉異常診断装置１は、すべての初期レコードの“（ｙ１，ｙ２，ｙ３，ｙ４，ｙ５，ｙ６，ｘ１，ｘ２，ｘ３）”を学習データとして予測モデルを作成する。予測モデルは、これら９個の変数を含む数式である。
〈３−２〉異常診断装置１は、予測モデルに対し、“（Ｙ３，Ｙ５，Ｙ６，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３）”を代入し、未知数である“（Ｙ１、Ｙ２、Ｙ４）”を求める。
〈３−３〉異常診断装置１は、求めた“（Ｙ１、Ｙ２、Ｙ４）”を“（Ｙｒ１、Ｙｒ２、Ｙｒ４）”とする。
〈３−４〉異常診断装置１は、〈３−１〉〜〈３−３〉の処理を基準データのすべてのレコードについて繰り返す。
【００５０】
〈方法４：確率分布を使用する方法〉
〈４−１〉異常診断装置１は、初期レコードのｙ１の確率分布を求める。
〈４−２〉異常診断装置１は、ｙ１の確率分布に従うように、Ｙｒ１を発生させる。いま、基準データのレコードが１００本ある場合、異常診断装置１は、Ｙｒ１の１００個の値を発生させることになる。これらの１００個の値は、ｙ１の確率分布に従っている。
〈４−３〉異常診断装置１は、同様に、Ｙｒ２及びＹｒ４を発生させる。
〈４−４〉異常診断装置１は、基準データの各レコードの“（Ｙ１、Ｙ２、Ｙ４）”を“（Ｙｒ１、Ｙｒ２、Ｙｒ４）”で更新する。基準データのあるレコードにおいて使用されたＹｒ１は、他のレコードでは使用され得ない。Ｙｒ２及びＹｒ４についても同様である。すると、１００本のレコードの“（Ｙ１、Ｙ２、Ｙ４）”を“（Ｙｒ１、Ｙｒ２、Ｙｒ４）”で更新する場合の数は、（１００×９９×９８×・・・×１）３となる。
【００５１】
〈４−５〉異常診断装置１は、初期レコードの重心を求める。
〈４−６〉異常診断装置１は、基準データの“（Ｙｒ１，Ｙｒ２，Ｙ３，Ｙｒ４，Ｙ５，Ｙ６，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３）”のそれぞれと初期レコードの重心との距離の総和を求める。
〈４−７〉異常診断装置１は、距離の総和が最小となる場合を、更新後の基準データとする。
【００５２】
以上の他にも、異常診断装置１は、多重代入法を使用してもよい。結局、異常診断方法は、更新後における基準データの計測値間の関係（相関又は密度比）が、可能な限り、初期レコードの計測値間の関係に近くなるような任意の処理を行う。
【００５３】
前記では、ある運転サイクルが実際に始まり、診断対象データの初期レコードが取得されなければ、定期検査に起因する計測値間の関係の変化が判明しないとの前提があった。しかしながら、計測値間の関係の変化が、理論的又は技術的にある程度予測できるようになる場合がある。
【００５４】
（物理モデル情報）
図１０に沿って、物理モデル情報３３を説明する。物理モデル情報３３においては、設備名欄１２１に記憶された設備名に関連付けて、保守内容欄１２２には保守内容が、理論的被影響計測値欄１２３には理論的被影響計測値が記憶されている。
設備名欄１２１の設備名は、発電プラント９を構成する機器の名称である。ここでは、説明の都合上、設備名の末尾の符号（４２ｂ等）は、図１の符号に一致させている。
保守内容欄１２２の保守内容は、設備に対して行われる保守作業の内容である。
理論的被影響計測値欄１２３の理論的被影響計測値は、設備に対して保守作業が行われた後、それ以前に比して関係が変化することが理論的又は技術的に予測される計測値である。
【００５５】
例えば、図１０の２行目に注目する。“Ｙ３”は、バルブ４２ｂ（図１）の直ぐ上流の配管における圧力である。“Ｙ５”は、バルブ４２ｂの直ぐ下流の配管における圧力である。“Ｙ３”と“Ｙ５”との間の関係、例えば前記した相関又は密度比は、バルブ４２ｂの分解点検の前後で変化する。変化する計測値の組合せは、機器の設計条件、又は、運動方程式、慣性法則等の自然法則に基づいて理論的又は技術的に予測され得る。そして、その予測は、コンピュータシミュレーションによって相当の確度で裏付けられる。なお、一般的に、このような設計条件等は、帰納的な統計モデルに対する概念として、演繹的な“物理モデル”と呼ばれる。“物理モデル情報”３３の命名根拠もここに存する。
【００５６】
（保守履歴情報）
図１１に沿って、保守履歴情報３４を説明する。保守履歴情報３４においては、設備名欄１３１に記憶された設備名に関連付けて、保守内容欄１３２には保守内容が、保守時期欄１３３には保守時期が記憶されている。
設備名欄１３１の設備名は、図１０の設備名と同じである。
保守内容欄１３２の保守内容は、図１０の保守内容と同じである。
保守時期欄１３３の保守時期は、その設備に対して保守作業が行われた時期である。例えば、“第ｎ−１運転サイクル終了直後”は、第ｎ−１運転サイクルが終了した後、第ｎ運転サイクルが始まる直前に保守作業（定期検査）が行われたことを意味する。
【００５７】
以降に、本実施形態の処理手順を説明する。処理手順として、第１の処理手順及び第２の処理手順が存在する。第２の処理手順は、前記した物理モデル情報３３及び保守履歴情報３４を活用している。第２の処理手順は、第１の処理手順の内容を含んでいる（詳細後記）。
【００５８】
（第１の処理手順）
図１２に沿って、第１の処理手順を説明する。第１の処理手順を開始する前提として、基準データ３１（図３）が既に補助記憶装置１５に記憶されているものとする。定期検査が終了し、いま、第ｎ運転サイクルが始まり発電プラント９が再稼働したとする。
【００５９】
ステップＳ２０１において、異常診断装置１の変動プロセス量抽出部２１は、診断対象データ３２を取得する。具体的には、変動プロセス量抽出部２１は、センサ８から計測値ｙ１〜ｙ６を取得し、ボイラ制御装置６からｘ２及びｘ３を取得し、発電制御装置７からｘ１を取得する。その後、変動プロセス量抽出部２１は、取得したデータを、診断対象データ３２（図４）のレコードとして蓄積する。
【００６０】
ステップＳ２０２において、変動プロセス量抽出部２１は、初期レコードを特定する。具体的には、第１に、変動プロセス量抽出部２１は、所定の長さの試運転期間が経過するのを待つ。試運転期間とは、定期検査後の各機器の挙動を知るのに充分な長さの期間（例えば６０分）である。
第２に、変動プロセス量抽出部２１は、試運転期間が経過した後、診断対象データ３２のレコードのうち試運転期間に取得したもの（初期レコード）の摘要欄１１４に“初期”を記憶する。
【００６１】
ステップＳ２０３において、変動プロセス量抽出部２１は、初期レコードを基準データと比較する。具体的には、変動プロセス量抽出部２１は、図５及び図６で説明した方法で、２種類の計測値の組合せを作成し、そのすべての組合せについて、基準データにおける相関と、初期レコードにおける相関とを比較する。このとき、変動プロセス量抽出部２１は、図７及び図８で説明した方法で、２種類の計測値の組合せを作成し、そのすべての組合せについて、基準データにおける密度比のグラフの形状と、初期レコードにおける密度比のグラフの形状とを比較してもよい。
【００６２】
ステップＳ２０４において、変動プロセス量抽出部２１は、計測値間の関係の変化を抽出する。具体的には、第１に、変動プロセス量抽出部２１は、図５及び図６で説明した方法で、相関が変化した計測値を抽出する。このとき、変動プロセス量抽出部２１は、図７及び図８で説明した方法で、密度比のグラフの形状が変化した計測値を抽出してもよい。変動プロセス量抽出部２１は、関係が変化した計測値を２つずつ抽出することになるが、重複分は無視する。
【００６３】
第２に、変動プロセス量抽出部２１は、ステップＳ２０４の“第１”において抽出した計測値を、構造グラフの型式で出力装置１３に表示する。このときの画面表示例が、図１４である。変動プロセス量抽出部２１は、関係の変化がなかった計測値のノードを非表示としてもよい。さらに、変動プロセス量抽出部２１は、構造グラフに現れたノードを含む系統の系統図を表示し、構造グラフに現れたノードを強調表示してもよい。
【００６４】
ステップＳ２０５において、異常診断装置１の基準データ加工部２２は、基準データの一部を更新する。具体的には、基準データ加工部２２は、前記した更新計測値の決定方法のいずれかを使用して、更新計測値を決定する。
【００６５】
ステップＳ２０６において、基準データ加工部２２は、更新後の基準データを記憶する。具体的には、基準データ加工部２２は、基準データ３１の計測値のうち、ステップＳ２０４の“第１”において抽出された計測値を、ステップＳ２０５において決定した更新計測値で更新する（上書きして記憶する）。この結果、前記の例に倣えば、基準データ３１の各レコードに、“（Ｙｒ１，Ｙｒ２，Ｙ３，Ｙｒ４，Ｙ５，Ｙ６，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３）”のようなデータが記憶される。
その後、第１の処理手順を終了する。
【００６６】
（第２の処理手順）
図１３に沿って、第２の処理手順を説明する。第２の処理手順を開始する前提として、基準データ３１（図３）、物理モデル情報３３（図１０）及び保守履歴情報３４（図１１）が既に補助記憶装置１５に記憶されているものとする。定期検査が終了し、いま、第ｎ運転サイクルが始まり発電プラント９が再稼働したとする。
【００６７】
図１３のステップＳ２０１〜Ｓ２０４の処理は、図１２のステップＳ２０１〜Ｓ２０４の処理と同じである。
【００６８】
ステップＳ２０４ｂにおいて、異常診断装置１の変動プロセス量抽出部２１は、理論的被影響計測値を抽出する。具体的には、第１に、変動プロセス量抽出部２１は、保守履歴情報３４（図１１）を参照して、現在の運転サイクルが始まる直前にどの設備に対してどのような保守が行われたかを特定する。例えば、保守履歴情報３４の保守時期欄１３３において現在（第ｎ運転サイクル）に最も近いのは、１行目の“第ｎ−１運転サイクル終了直後”である。つまり、変動プロセス量抽出部２１は、直前の定期検査においてポンプ４１のシール交換が行われたことを認識する。
【００６９】
第２に、変動プロセス量抽出部２１は、ステップＳ２０４ｂの“第１”において特定した“ポンプ４１”及び“シール交換”を検索キーとして物理モデル情報３３（図１０）を参照し、該当するレコードの理論的被影響計測値を“ｑＬ”として取得する。ここでは、“ｑＬ＝{Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｙ４}”が取得される。
【００７０】
第３に、変動プロセス量抽出部２１は、ステップＳ２０４の“第１”において抽出した計測値を“ＰＬ”として取得する。ここでは、“ＰＬ＝{Ｙ１，Ｙ２，Ｙ４}”が取得されたものとする。“ｑＬ”は、理論的に又は技術的に関係が変化するはずである計測値の集合である。これに対し、“ＰＬ”は、理論とは無関係に、実際の計測値を統計処理した結果、関係に変化が認められた計測値の集合である。
なお、請求項の“第１群計測値”及び“第２群計測値”には、ここでの“ＰＬ”及び“ｑＬ”がそれぞれ相当する。
【００７１】
ステップＳ２０４ｃにおいて、変動プロセス量抽出部２１は、ＰＬ⊆ｑＬが成立するか否かを判断する。具体的には、変動プロセス量抽出部２１は、ＰＬがｑＬの部分集合である場合（ステップＳ２０４ｃ“Ｙｅｓ”）、ステップＳ２０５に進み、ＰＬがｑＬの部分集合ではない場合（ステップＳ２０４ｃ“Ｎｏ”）、ステップＳ２０７に進む。因みに、ＰＬがｑＬの部分集合ではない場合とは、ＰＬの要素であって、かつ、ｑＬの要素ではない計測値（“特異計測値”と呼ぶ）が存在することを意味する。特異計測値が存在することは、その特異計測値に関する設備に異常が発生している可能性が高いことを示す。
【００７２】
図１３のステップＳ２０５及びＳ２０６の処理は、図１２のステップＳ２０５及びＳ２０６の処理と同じである。但し、図１３のステップＳ２０５において、異常診断装置１の基準データ加工部２２は、ＰＬに含まれるすべての計測値について更新計測値を決定し、ｑＬを結果的に無視することに留意すべきである。ステップＳ２０６の後、第２の処理手順を終了する。
【００７３】
ステップＳ２０７において、異常診断装置１の基準データ加工部２２は、基準データ３１（図３）を削除する。具体的には、基準データ加工部２２は、基準データ３１のすべてのレコードを削除する。
【００７４】
ステップＳ２０８において、基準データ加工部２２は、警報を出力する。具体的には、基準データ加工部２２は、特異計測値に関する設備に異常が発生している旨の警報を、出力装置１３に対して音声又は文字で出力する。ここでの警報の例は、“計測値Ｙｉに関する設備を至急点検して下さい”である。基準データ加工部２２は、特異計測値Ｙｉが取得された設備を含む系統図を表示してもよい。その後、第２の処理手順を終了する。
【００７５】
（第２の処理手順の変形例）
基準データ加工部２２は、前記したステップＳ２０７及びＳ２０８において、以下の処理を実行してもよい。
【００７６】
ステップＳ２０７において、基準データ加工部２２は、前記した更新計測値の決定方法のいずれかを使用して、更新計測値を決定する。但し、このとき、基準データ加工部２２は、ＰＬに含まれる計測値ではなく、ｑＬに含まれるすべての計測値について、更新計測値を決定する。
【００７７】
ステップＳ２０８において、基準データ加工部２２は、基準データ３１の計測値のうちｑＬに含まれるすべての計測値を、ステップＳ２０７において決定した更新計測値で更新する（上書きして記憶する）。その後、第２の処理手順を終了する。
【００７８】
（異常診断）
異常診断装置１は、第１の処理手順又は第２の処理手順の後、診断対象データを基準データと比較して発電プラント９を診断することになる。このとき、異常診断装置１は、比較対象となる診断対象データのなかに、初期レコードを含めてもよいし、含めなくてもよい。さらに、異常診断装置１は、診断対象データを基準データと比較する具体的な方法を任意に決定することができる。例えば、異常診断装置１は、多次元空間において、診断対象データの代表値（例えばクラスタの中心点）と、基準データの代表値とのユークリッド距離を算出し、その距離に所定の閾値を適用し、診断結果として“異常”又は“正常”を出力してもよい。
【００７９】
（基準データが取得される運転サイクル）
前記においては、第ｎ運転サイクルの基準データは、第ｎ−１運転サイクル以前の診断対象データの和集合である。つまり、新たな運転サイクルが始まる都度、基準データは、その一部が更新されつつ蓄積されて行く。その結果、基準データのデータ量は次第に増加するが、基準データが複数存在するわけではない。
【００８０】
発電プラントの発電量は、一定水準に維持されることが望ましい。そのため、制御値は、およそ同じ値に設定されることが多い。そして、稼働させる系統の数を変化させることによって発電量が調整されることも多い。したがって、前記の説明では、異常診断装置１は、基準データを複数の候補のうちから選択する余地がないことを前提としてきた。
【００８１】
しかしながら、異常診断装置１は、現在の運転サイクルの診断対象データと比較するに相応しい基準データを、複数の候補から選択してもよい。以降、図１５を参照しつつ、その具体的な処理を説明する。
・異常診断装置１の基準データ加工部２２は、過去の診断対象データを運転サイクルごとに切り出し、第ｎ運転サイクルにおける診断に使用され得る、ｎ−１個の基準データの候補として準備する（図１５の符号９１）。
・基準データ加工部２２は、第ｎ運転サイクルの診断対象データの初期レコードを使用して、ｎ−１個存在する基準データの候補のそれぞれを見直す（図１５の符号９２）。
【００８２】
・基準データ加工部２２は、見直し後の基準データの候補を補助記憶装置１５に格納しておく（図１５の符号９３）。ここで、“第１運転サイクルベース”等は、その第ｎ運転サイクルの基準データが、第１運転サイクルの診断対象データを元にして作成されていることを示す。
・基準データ加工部２２は、第ｎ運転サイクルの診断対象データのうち、診断を実際に行う時点における制御値ｘｉを取得する。
・基準データ加工部２２は、取得した制御値ｘｉに所定の基準を満たす程度に類似する制御値Ｘｉを有する基準データを、見直し後の基準データの候補のうちから選択する。
【００８３】
（本実施形態の効果）
本実施形態の異常診断装置の効果は以下の通りである。
（１）異常診断装置は、設備の現在の診断対象データと比較するのに真に相応しい基準データを作成することができる。
（２）異常診断装置は、理論的又は技術的に想定できる計測値間の変化が発生した場合に限り、計測値を見直しながら基準データを蓄積することができる。
（３）異常診断装置は、理論的又は技術的に想定できない計測値間の変化が発生すると、警告を出力することができる。
（４）異常診断装置は、検査等で部品が交換された後であっても、診断精度を維持することができる。
（５）異常診断装置は、計測値間の関係の変化を、統計的に認識することができる。
（６）異常診断装置は、設備の現在の計測値に近い基準データを作成することができる。
（７）異常診断装置は、複数の基準データの候補のうちから、現在の制御値に相応しいものを選択することができる。
【００８４】
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、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべ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。
【００８５】
また、前記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウエアで実現してもよい。また、前記の各構成、機能等は、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エアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等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、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【００８６】
１      異常診断装置
２      ネットワーク
３      系統
４      ボイラ装置
５      発電装置
６      ボイラ制御装置
７      発電制御装置
８      センサ（圧力計）
９      発電プラント
１１    中央制御装置
１２    入力装置
１３    出力装置
１４    主記憶装置
１５    補助記憶装置
１６    通信装置
２１    変動プロセス量抽出部
２２    基準データ加工部
３１    基準データ
３２    診断対象データ
３３    物理モデル情報
３４    保守履歴情報
【図１】
2019200557.tif 000003
【図２】
2019200557.tif 000004
【図３】
2019200557.tif 000005
【図４】
2019200557.tif 000006
【図５】
2019200557.tif 000007
【図６】
2019200557.tif 000008
【図７】
2019200557.tif 000009
【図８】
2019200557.tif 000010
【図９】
2019200557.tif 000011
【図１０】
2019200557.tif 000012
【図１１】
2019200557.tif 000013
【図１２】
2019200557.tif 000014
【図１３】
2019200557.tif 000015
【図１４】
2019200557.tif 000016
【図１５】
2019200557.tif 000017