(57)【要約】【課題】多変量データから求められる異常度に基づいて検出した異常の原因特定をも行う設備状態監視装置を提供する。【解決手段】設備状態監視装置は、監視対象設備の正常時における状態量変動データから抽出される正常時特徴量群に基づいて、監視対象設備の監視時の監視時特徴量群の異常度を算出するための異常度算出モデルを作成する異常度算出モデル作成部と、異常度算出モデルを用いて、監視時特徴量群の異常度を算出する異常度算出部と、異常度に基づいて監視対象設備の異常の有無を判定する異常判定部と、異常判定部によって異常有りと判定された異常度を算出するのに用いた監視時特徴量群を構成する複数の特徴量の各々による異常度への寄与度を求める異常寄与度算出部と、寄与度および監視対象設備の異常原因と複数の特徴量との関係性を示す因果マトリクスに基づいて、異常原因を特定する異常原因特定部と、を備える。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
回転機械または往復機械を有する監視対象設備で計測される状態量の経時的変化を示す状態量変動データに基づいて、前記監視対象設備の異常を診断する設備状態監視装置であって、
前記監視対象設備の正常時における前記状態量変動データから抽出される複数の特徴量である正常時特徴量群に基づいて、前記監視対象設備の監視時における前記状態量変動データから抽出される複数の特徴量である監視時特徴量群の異常度を算出するための異常度算出モデルを作成する異常度算出モデル作成部と、
前記異常度算出モデルを用いて、前記監視時特徴量群の前記異常度を算出する異常度算出部と、
前記異常度に基づいて、前記監視対象設備の異常の有無を判定する異常判定部と、
前記異常判定部によって異常有りと判定された前記異常度を算出するのに用いた前記監視時特徴量群を構成する前記複数の特徴量の各々による前記異常度への寄与度を求める異常寄与度算出部と、
前記寄与度、および前記監視対象設備の異常原因と前記複数の特徴量との関係性を示す因果マトリクスに基づいて、前記異常原因を特定する異常原因特定部と、を備えることを特徴とする設備状態監視装置。
【請求項２】
前記複数の特徴量は、前記状態量変動データに対して互いに異なる複数の手法をそれぞれ適用することにより抽出される、前記複数の手法毎の前記特徴量を含むことを特徴とする請求項１に記載の設備状態監視装置。
【請求項３】
前記状態量変動データを取得する状態量変動データ取得部と、
前記状態量変動データから前記複数の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１または２に記載の設備状態監視装置。
【請求項４】
前記状態量変動データは、前記監視対象設備の回転数が第１値から第２値に変化するまでの過渡時における前記状態量の経時的変化を含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の設備状態監視装置。
【請求項５】
前記複数の特徴量は、時間周波数スペクトルの歪み度から自動的に衝撃波形を抽出するバンドパスフィルタによって抽出された前記特徴量を含むことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の設備状態監視装置。
【請求項６】
前記状態量は、前記監視対象設備の振動、ひずみ、回転運動または往復運動時のトルク、回転数、または、前記監視対象設備が発電装置の場合の電圧または電流であることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の設備状態監視装置。
【請求項７】
前記監視対象設備は、風力発電装置であることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の設備状態監視装置。
【請求項８】
回転機械または往復機械を有する監視対象設備で計測される状態量の経時的変化を示す状態量変動データに基づいて、前記監視対象設備の異常を診断する設備状態監視方法であって、
前記監視対象設備の正常時における前記状態量変動データから抽出される複数の特徴量である正常時特徴量群に基づいて、前記監視対象設備の監視時における前記状態量変動データから抽出される複数の特徴量である監視時特徴量群の異常度を算出するための異常度算出モデルを作成する異常度算出モデル作成ステップと、
前記異常度算出モデルを用いて、前記監視時特徴量群の前記異常度を算出する異常度算出ステップと、
前記異常度に基づいて、前記監視対象設備の異常の有無を判定する異常判定ステップと、
前記異常判定ステップによって異常有りと判定された前記異常度を算出するのに用いた前記監視時特徴量群を構成する前記複数の特徴量の各々による前記異常度への寄与度を求める異常寄与度算出ステップと、
前記寄与度、および前記監視対象設備の異常原因と前記複数の特徴量との関係性を示す因果マトリクスに基づいて、前記異常原因を特定する異常原因特定ステップと、を備えることを特徴とする設備状態監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、回転機械または往復機械を有する設備（装置）の状態監視に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば風力発電装置の状態監視装置として状態モニタシステム（ＣＭＳ：ＣｏｎｄｉｔｉｏｎＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）などが知られている。ＣＭＳでは、振動センサを用いて計測されるギアや軸受等の振動や、発電機軸に取り付けた回転計を用いて計測される回転数などの計測データを収集および分析を行い、その分析結果に基づいて風力発電装置の主要機器の健全性を監視する。しかしながら、近年の風力発電装置の出力の大型化に伴って風力発電装置の構造も大型化する傾向にあり、これに伴って、ＣＭＳ等で取得するデータ量が増加すると、計測データの分析時に異常の見落としが生じる可能性の増大や、異常の原因特定に要する時間の増大といった課題が懸念される。
【０００３】
例えば、特許文献１には、マハラノビス・タグチメソッド（以下「ＭＴ法」という。）を用いて多変量データから診断対象の健全性を評価する方法及び該方法を風車に適用した風車の健全性診断装置が開示されている。ＭＴ法は、監視する状態量が多数であっても比較的簡易に監視対象設備の状態監視が可能な監視技術であり、多変量データをもとに正常な集団を単位空間と定義し、対象データの単位空間からの距離(マハラノビス距離)を求めて異常を判定する。これにより、マハラノビス距離という一つの指標のみによって監視対象設備を総合的に診断することが可能である。
【０００４】
また、非特許文献１には、風力発電装置の異常検知システムが開示されている。この異常検知システムは、学習フェーズにおいて、正常状態時のデータ（過去データ）から特徴量を抽出し、教師なし機械学習アルゴリズムにより正常状態モデルを構築する。上記の特徴量は、各機械要素における各損傷パターンに対応した、例えば、実効値（ＲＭＳ）、尖度（Ｋｕｒｔｏｓｉｓ）、歪度（Ｓｋｅｗｎｅｓｓ）、波効率（Ｃｒｅｓｔ  ｆａｃｔｏｒ）、最大・最小ピーク差、Ｃｌｅａｒａｎｃｅ  ｆａｃｔｏｒ、Ｉｍｐｕｌｓｅ  ｉｎｄｉｃａｔｏｒの時間領域特徴量と、エンベロープ解析に基づく統計量（エンベロープ実効値など）、フーリエ局所自己相関特徴（ＦＬＡＣ：Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｌｏｃａｌ  Ａｕｔｏ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  ｆｅａｔｕｒｅｓ）の周波数領域特徴量であり、これらの特徴量を統合し、振動データの時刻ごとの特徴ベクトルを構成する。そして、異常検知対象データに対して識別処理を行うことで、正常状態モデルからの逸脱度を算出し、閾値処理により正常／異常を判断する。
【０００５】
他方、特許文献２には、発電用タービンや発電機等の回転機械の異常を診断するにあたって、振動の振幅値、振幅増加率、周波数成分、あるいは位相変化等の傾向から回転機械の異常現象の徴候を検出すると共に、その検知情報と振動因果マトリクスとを用いて、振動原因（例えば回転部の一部飛散など）を抽出（特定）することが開示されている。また、この振動因果マトリクスは、振動の要因（行）と卓越周波数に関する項目（列）の関係を示すように図示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１６−１２５９４７号公報
【特許文献２】特許第３７０８０４１号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】緒方淳、外２名、“風力発電スマートメンテナンスのための振動データ解析に基づく状態監視システムの構築”、日本風力エネルギー学会、３７巻(２０１５)p. ３８５―３８８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、非特許文献１には、異常を判断した際の異常原因の特定方法についての開示はない。また、特許文献１には、振動因果マトリクスを用いた振動原因の特定にあたって、異常現象の兆候を検出した際の検知情報と、振動の要因と卓越周波数との関係を示す振動因果マトリクスを用いることは開示されるものの、こられの情報をどのように用いて異常原因の特定するのか、その具体的な手法の開示はない。
【０００９】
上述の事情に鑑みて、本発明の少なくとも一実施形態は、多変量データから求められる異常度に基づいて検出した異常の原因特定をも行う設備状態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】
【００１０】
（１）本発明の少なくとも一実施形態に係る設備状態監視装置は、
回転機械または往復機械を有する監視対象設備で計測される状態量の経時的変化を示す状態量変動データに基づいて、前記監視対象設備の異常を診断する設備状態監視装置であって、
前記監視対象設備の正常時における前記状態量変動データから抽出される複数の特徴量である正常時特徴量群に基づいて、前記監視対象設備の監視時における前記状態量変動データから抽出される複数の特徴量である監視時特徴量群の異常度を算出するための異常度算出モデルを作成する異常度算出モデル作成部と、
前記異常度算出モデルを用いて、前記監視時特徴量群の前記異常度を算出する異常度算出部と、
前記異常度に基づいて、前記監視対象設備の異常の有無を判定する異常判定部と、
前記異常判定部によって異常有りと判定された前記異常度を算出するのに用いた前記監視時特徴量群を構成する前記複数の特徴量の各々による前記異常度への寄与度を求める異常寄与度算出部と、
前記寄与度、および前記監視対象設備の異常原因と前記複数の特徴量との関係性を示す因果マトリクスに基づいて、前記異常原因を特定する異常原因特定部と、を備える。
【００１１】
上記（１）の構成によれば、正常時特徴量群（多変量データ）に基づいて作成された異常度算出モデルに基づいて算出される異常度に基づいて、監視対象設備の異常（異常兆候）を判定する。また、監視対象設備の異常原因と、異常度に対する複数の特徴量の寄与度との関係性を示す因果マトリクスを用いて、異常有りと判定された異常度を算出するのに用いた監視時特徴量群を構成する複数の特徴量の各々の異常度への寄与度から、監視対象設備に生じた異常の原因を特定する。このように、因果マトリクスを異常原因と異常度に対する特徴量の寄与度との関係性で作成すると共に、この因果マトリクスを用いて、異常判定時における複数の特徴量の各々の異常度への寄与度から異常原因を特定することにより、異常原因を精度良く特定することができる。
【００１２】
（２）幾つかの実施形態では、上記（１）の構成において、
前記複数の特徴量は、前記状態量変動データに対して互いに異なる複数の手法をそれぞれ適用することにより抽出される、前記複数の手法毎の前記特徴量を含む。
上記（２）の構成によれば、状態量変動データに対して複数の手法でそれぞれ特徴量を抽出することにより、監視対象設備の異常を多面的に監視することができる。
【００１３】
（３）幾つかの実施形態では、上記（１）〜（２）の構成において、
前記状態量変動データを取得する状態量変動データ取得部と、
前記状態量変動データから前記複数の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、をさらに備える。
上記（３）の構成によれば、設備状態監視装置は、取得した状態量変動データから複数の特徴量を抽出する機能部を有する。例えば、状態量変動データ取得部が監視対象設備に設置されたセンサに接続されることにより、異常度算出モデルの作成や異常監視をリアルタイムに行うことができる。
【００１４】
（４）幾つかの実施形態では、上記（１）〜（３）の構成において、
前記状態量変動データは、前記監視対象設備の回転数が第１値から第２値に変化するまでの過渡時における前記状態量の経時的変化を含む。
【００１５】
例えば監視対象設備が風車である場合には、起動時には回転数が０（第１値）から定格回転数（第２値）まで変化するが、第２値で回転数が維持されるような定常運転時と異なり、このような過渡時の運転条件で検知しやすい異常現象がある。よって、上記（４）の構成によれば、監視対象設備の起動時などの運転の過渡時における状態量変動データに基づいて異常診断を行うことにより、監視対象設備に生じている異常をより確実に検出することができる。
【００１６】
（５）幾つかの実施形態では、上記（１）〜（４）の構成において、
前記複数の特徴量は、時間周波数スペクトルの歪み度から自動的に衝撃波形を抽出するバンドパスフィルタによって抽出された前記特徴量を含む。
【００１７】
過渡時の状態量変動データは、状態量が過渡的に変化するため特徴量の抽出処理に時間を要すると共に、時間方向で連続的な情報が必要となる。
よって、上記（５）の構成によれば、ＦＬＡＣやＳＦＩフィルタなど時間情報を持ったデータを用いて評価することによって、時間変化を考慮した診断ができるようになる。
【００１８】
（６）幾つかの実施形態では、上記（１）〜（５）の構成において、
前記状態量は、前記監視対象設備の振動、ひずみ、回転運動または往復運動時のトルク、回転数、または、前記監視対象設備が発電装置の場合の電圧または電流である。
上記（６）の構成によれば、これらの状態量の経時的変化に基づいて、監視対象設備の異常を適切に監視することができる。
【００１９】
（７）幾つかの実施形態では、上記（１）〜（６）の構成において、
前記監視対象設備は、風力発電装置である。
上記（７）の構成によれば、風力発電装置（風車）の状態を監視することができる。
【００２０】
（８）本発明の少なくとも一実施形態に係る設備状態監視方法は、
回転機械または往復機械を有する監視対象設備で計測される状態量の経時的変化を示す状態量変動データに基づいて、前記監視対象設備の異常を診断する設備状態監視方法であって、
前記監視対象設備の正常時における前記状態量変動データから抽出される複数の特徴量である正常時特徴量群に基づいて、前記監視対象設備の監視時における前記状態量変動データから抽出される複数の特徴量である監視時特徴量群の異常度を算出するための異常度算出モデルを作成する異常度算出モデル作成ステップと、
前記異常度算出モデルを用いて、前記監視時特徴量群の前記異常度を算出する異常度算出ステップと、
前記異常度に基づいて、前記監視対象設備の異常の有無を判定する異常判定ステップと、
前記異常判定ステップによって異常有りと判定された前記異常度を算出するのに用いた前記監視時特徴量群を構成する前記複数の特徴量の各々による前記異常度への寄与度を求める異常寄与度算出ステップと、
前記寄与度、および前記監視対象設備の異常原因と前記複数の特徴量との関係性を示す因果マトリクスに基づいて、前記異常原因を特定する異常原因特定ステップと、を備える。
【００２１】
上記（８）の構成によれば、上記（１）と同様の効果を奏する。
【００２２】
（９）幾つかの実施形態では、上記（８）の構成において、
前記複数の特徴量は、前記状態量変動データに対して互いに異なる複数の手法をそれぞれ適用することにより抽出される、前記複数の手法毎の前記特徴量を含む。
上記（９）の構成によれば、上記（２）と同様の効果を奏する。
【００２３】
（１０）幾つかの実施形態では、上記（８）〜（９）の構成において、
前記状態量変動データを取得する状態量変動データ取得ステップと、
前記状態量変動データから前記複数の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、をさらに備える。
上記（１０）の構成によれば、上記（３）と同様の効果を奏する。
【００２４】
（１１）幾つかの実施形態では、上記（８）〜（１０）の構成において、
前記状態量変動データは、前記監視対象設備の回転数が第１値から第２値に変化するまでの過渡時における前記状態量の経時的変化を含む。
上記（１１）の構成によれば、上記（４）と同様の効果を奏する。
【００２５】
（１２）幾つかの実施形態では、上記（８）〜（１１）の構成において、
前記複数の特徴量は、時間周波数スペクトルの歪み度から自動的に衝撃波形を抽出するバンドパスフィルタによって抽出された前記特徴量を含む。
上記（１２）の構成によれば、上記（５）と同様の効果を奏する。
【００２６】
（１３）幾つかの実施形態では、上記（８）〜（１２）の構成において、
前記状態量は、前記監視対象設備の振動、ひずみ、回転運動または往復運動時のトルク、回転数、または、前記監視対象設備が発電装置の場合の電圧または電流である。
上記（１３）の構成によれば、上記（６）と同様の効果を奏する。
【００２７】
（１４）幾つかの実施形態では、上記（８）〜（１３）の構成において、
前記監視対象設備は、風力発電装置である。
上記（１４）の構成によれば、上記（７）と同様の効果を奏する。
【発明の効果】
【００２８】
本発明の少なくとも一実施形態によれば、多変量データから求められる異常度に基づいて検出した異常の原因特定をも行う設備状態監視装置が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の一実施形態に係る風力発電装置の異常を診断する設備状態監視装置を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る設備状態監視装置の構成を概略的に示す図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る異常度の時間推移を例示する図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る異常度に対する特徴量の寄与度のランキングを示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る因果マトリクスを例示する図である。
【図６】本発明の一実施形態に異常原因の特定結果を例示する図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る設備状態監視方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、添付図面を参照して本発明の幾つかの実施形態について説明する。ただし、実施形態として記載されている又は図面に示されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は、本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
例えば、「ある方向に」、「ある方向に沿って」、「平行」、「直交」、「中心」、「同心」或いは「同軸」等の相対的或いは絶対的な配置を表す表現は、厳密にそのような配置を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の角度や距離をもって相対的に変位している状態も表すものとする。
例えば、「同一」、「等しい」及び「均質」等の物事が等しい状態であることを表す表現は、厳密に等しい状態を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の差が存在している状態も表すものとする。
例えば、四角形状や円筒形状等の形状を表す表現は、幾何学的に厳密な意味での四角形状や円筒形状等の形状を表すのみならず、同じ効果が得られる範囲で、凹凸部や面取り部等を含む形状も表すものとする。
一方、一の構成要素を「備える」、「具える」、「具備する」、「含む」、又は、「有する」という表現は、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。
【００３１】
図１は、本発明の一実施形態に係る風力発電装置の異常を診断する設備状態監視装置１を示す図である。設備状態監視装置１は、回転機械または往復機械を有する監視対象設備９で計測される状態量の経時的変化を示す状態量変動データＤに基づいて、監視対象設備９の異常を診断する装置である。監視対象設備９は、例えば風力発電装置（風車）（図１参照）や、シリンダ内で往復運動するピストンを有するエンジン（不図示）などの設備（装置）である。また、状態量変動データＤは、監視対象設備９に設置された各センサ８によって、任意の期間において複数回計測されることにより得られるセンサ値（計測データ）の集合を含み、例えば各計測データに計測時刻や時間順序などの時間データが対応付けられるなどすることによって、計測データの時間推移が判別可能に構成されたデータである。
【００３２】
図１に示す実施形態では、監視対象設備９は風力発電装置である。図１に示すように、風力発電装置は１枚以上（図１では複数）の風車翼９１と、風車翼９１が取り付けられるハブ９２とを備える風車ロータ９３を備える。風車ロータ９３は、水上または陸上に設置されるタワー９４の上部に設けられ、タワー９４に支持されるナセル９５によって回転自在に支持されており、風車翼９１が風を受けると風車翼９１を含む風車ロータ９３が回転するようになっている。また、ナセル９５には、発電機９６と、風車ロータ９３の回転を発電機９６に伝達するためのドライブトレイン９７（動力伝達機構）とが収容されており、風車ロータ９３からドライブトレイン９７を介して発電機に伝達された回転エネルギーが、発電機９６によって電気エネルギーに変換されるように構成される。その他、不図示のピッチ装置、ヨー装置などを風力発電装置は備えていても良く、上述したような各機器を主要機器として、風力発電装置は構成される。
【００３３】
なお、図１に示すように、ドライブトレイン９７は、風車ロータ９３に接続される主軸９３ｓと、主軸９３ｓを回転可能に支持する主軸受９８（９８ａ，９８ｂ）と、風車ロータ９３の回転を変速して発電機に伝えるためのトランスミッション９９と、を含んでいても良い。この場合、トランスミッション９９は、油圧ポンプ及び油圧モータを含む油圧トランスミッションであっても良いし、主軸９３ｓの回転を増速して発電機９６に出力するように構成された機械式（ギア式）増速機であっても良い。あるいは、ドライブトレイン９７を有せずに、主軸９３ｓの回転により直接的に発電機９６を駆動するように構成しても良い（ダイレクトドライブ型）。ハブ９２は、ハブカバー９ｓによって覆われていても良い。
【００３４】
また、図１に示すように、風力発電装置（監視対象設備９）における所望の状態量を計測するために、監視対象設備９の主要機器など、計測対象の状態量に応じた適切な場所（風車翼９１、ドライブトレインの主軸受や増速機、発電機など）にセンサ８が設置される。つまり、１台の監視対象設備９に対して１または複数のセンサ８が設置されることにより、１以上の状態量が計測される。このような状態量としては、例えば、風車翼９１やドライブトレイン９７での振動やひずみ、油温（油圧式ドライブトレインの場合）、発電機９６の電流、電圧、風車ロータ９３（主軸）やドライブトレインにおける軸の回転速度やトルクなどが挙げられる。通常、これらの状態量は時間の経過に従って変動する。
【００３５】
図１に示す実施形態では、センサ８によって計測された計測データは、通信ネットワークを介するなどして風力発電装置側から設備状態監視装置１に通信（送信）されるようになっている。これによって、設備状態監視装置１は状態量変動データＤをリアルタイムに取得することが可能になっている。この際、計測データは、単独、あるいはその計測データの計測時刻などのデータと共に設備状態監視装置１に送信されても良い。また、センサ８による計測値が得られる度に、計測データを設備状態監視装置１などに送信するための通信が行われても良いし、周期的あるいは所定数以上の計測データが得られた時など、複数の計測データが得られた時に上記の通信が行われても良い。なお、通信ネットワークは、インターネットを含んでいても良いし、無線、有線、あるいは、その両方を含んで構成されていても良い。ただし、本実施形態に本発明は限定されず、他の幾つかの実施形態では、設備状態監視装置１は、監視対象設備９に接続されることになく、監視対象設備９を遠隔監視するシステム（ＣＭＳ、ＳＣＡＤＡ）などの他のシステム（装置）から状態量変動データＤを取得するように構成されても良い。
【００３６】
そして、設備状態監視装置１は、上述したように監視対象設備９に設置された少なくとも１つのセンサ８により得られる計測データを含む状態量変動データＤに基づいて、監視対象設備９の異常の診断（異常の検出、異常原因の特定）を行うように構成される。
【００３７】
以下、設備状態監視装置１について、図２〜図６を用いて説明する。図２は、本発明の一実施形態に係る設備状態監視装置１の構成を概略的に示す図である。図３は、本発明の一実施形態に係る異常度Ｑの時間推移を例示する図である。図４は、本発明の一実施形態に係る異常度Ｑに対する各特徴量Ｆの寄与度Ｃのランキングを示す図である。図５は、本発明の一実施形態に係る因果マトリクスＴを例示する図である。また、図６は、本発明の一実施形態に異常原因の特定結果Ｒを例示する図である。
【００３８】
図２に示すように、設備状態監視装置１は、異常度算出モデル作成部２と、異常度算出部３と、異常判定部４と、異常寄与度算出部５と、異常原因特定部６と、を備える。設備状態監視装置１はコンピュータで構成されており、図示しないＣＰＵ（プロセッサ）や、ＲＯＭやＲＡＭといったメモリ、外部記憶装置などの記憶装置ｍ、通信インタフェースなどを備えている。そして、主記憶装置にロードされたプログラム（設備状態監視プログラム）の命令に従ってＣＰＵが動作（データの演算など）することで、上記の各機能部を実現する。設備状態監視装置１が備える上記の各機能部について、それぞれ説明する。
【００３９】
異常度算出モデル作成部２は、監視対象設備９の正常時における状態量変動データＤ（正常時状態量変動データ）から抽出される複数の特徴量Ｆである正常時特徴量群Ｆｅに基づいて、この監視対象設備９の監視時における状態量変動データＤ（監視対象状態量変動データ）から抽出される複数の特徴量Ｆである監視時特徴量群Ｆｔの異常度Ｑを算出するための異常度算出モデルＭを作成する。監視対象設備９の正常時とは、監視対象設備９の正常性が何らかの手法により保証された状態にある時であり、正常時状態量変動データはそのような正常時に監視対象設備９で計測されたデータである。他方、監視対象設備９の監視時とは、監視対象設備９の正常性が保証されていない状態にある時であり、監視対象状態量変動データは、そのような監視時に監視対象設備９で計測されたデータである。
【００４０】
また、監視対象設備９の正常時および異常時の状態量変動データＤからそれぞれ抽出される複数の特徴量Ｆ（正常時特徴量群Ｆｅ、監視時特徴量群Ｆｔ）は、それぞれ、所定の手法（アルゴリズム）を用いた一次処理により抽出される。特徴量Ｆの種類としては、実効値（ＲＭＳ）、尖度（Ｋｕｒｔｏｓｉｓ）、歪度（Ｓｋｅｗｎｅｓｓ）、波効率（Ｃｒｅｓｔ  ｆａｃｔｏｒ）、最大・最小ピーク差、Ｃｌｅａｒａｎｃｅ  ｆａｃｔｏｒ、Ｉｍｐｕｌｓｅ  ｉｎｄｉｃａｔｏｒ、エンベロープ解析に基づく統計量、ＦＬＡＣ、振動振幅（オーバーオール）、１／３オクターブハンドスペクトルなどの周波数分析（周波数スペクトル）により得られる特徴量Ｆや、ＳＦＩフィルタによる処理で得られる情報であっても良い。ＳＦＩフィルタは、時間周波数スペクトルの歪み度から自動的に衝撃波形を抽出するバンドパスフィルタである。これらの特徴量Ｆは、同一の状態量変動データＤからそれぞれ得ることが可能である。
【００４１】
そして、正常時特徴量群Ｆｅおよび監視時特徴量群Ｆｔは、それぞれ、これらの各種の特徴量Ｆのうちの少なくとも２つの特徴量Ｆを含んで構成される。本実施形態では、正常時特徴量群Ｆｅおよび監視時特徴量群Ｆｔにそれぞれ含まれる特徴量Ｆの種類は同じである。ただし、本実施形態に本発明は限定されず、他の幾つかの実施形態では、正常時特徴量群Ｆｅおよび監視時特徴量群Ｆｔに含まれる特徴量Ｆの種類は同じでなくても良く、例えば後述する寄与度Ｃが小さいものは監視時特徴量群Ｆｔに含まれていないなど、両者に含まれる特徴量Ｆは一部が異なっていても良い。
【００４２】
また、正常時特徴量群Ｆｅに基づいて作成される異常度算出モデルＭは、幾つかの実施形態では、主成分分析を通して作成される、正常時特徴量群Ｆｅを正常部分空間へ写像する写像モデルであっても良い。そして、この写像モデルによる監視時特徴量群Ｆｔの写像点の正常部分空間からの距離などの逸脱度合いを異常度Ｑとして算出することで、異常度Ｑに基づく正常、異常の判定が可能になる。より詳細には、互いに計測時刻が異なる複数の正常時状態量変動データからそれぞれ抽出される複数の正常時特徴量群Ｆｅに対して主成分分析を実行し、複数の特徴量Ｆの数よりも少ない数（ｋ）の主成分ｕｋに対応する空間軸で規定される写像空間に複数の特徴量Ｆを写像するための異常度算出モデルＭ（固有ベクトル行列）を決定する。この際、正常時特徴量群Ｆｅが写像される写像空間における部分空間が正常部分空間である。なお、主成分分析で得られる主成分ｕｋは、複数の特徴量Ｆの各々を変量とした線形結合と定義される。つまり、Ｆｉをｉ番目の特徴量Ｆ、ａｉをｉ番目の係数とすると、主成分ｕｋは、ｕｋ＝Σａｉ・Ｆｉとなる。ｉは２以上、ｋは１以上の整数である（ｉ≧２、ｋ≧１）。そして、分析対象の資料に対して、主成分ｕｋの分散が最大となるように係数ａｉを決定する。これによって、決定した係数ａｉを成分とする固有ベクトル行列が得られる。
【００４３】
他の幾つかの実施形態では、正常時特徴量群Ｆｅに基づいて作成される異常度算出モデルＭは、マハラノビス・タグチメソッド（ＭＴ法）におけるマハラノビス距離（ＭＤ）を求めることが可能なＭＤ算出モデルであっても良い。このＭＤ算出モデルによる監視時特徴量群ＦｔのＭＤ値を異常度Ｑとして算出することで、異常度Ｑに基づく正常、異常の判定が可能になる。ＭＴ法は、周知なように、正常データの集団（複数の正常時特徴量群Ｆｅ）である単位空間を定義し、単位空間の相関行列の逆行列を用いてマハラノビス距離を計算する。このマハラノビス距離は、単位空間を構成する各特徴量Ｆ間の相関を考慮したパラメータであり、このマハラノビス距離が大きい場合には、正常データの集団である母集団から乖離していることを示すので、何らかの特徴量Ｆが発生した異常の影響を受けて変化していると判定でき、監視対象設備９に異常が発生していると診断することができる。つまり、上述した単位空間の相関行列の逆行列をＭＤ算出モデルとして生成する。
【００４４】
異常度算出部３は、監視時特徴量群Ｆｔを取得すると共に、上述した異常度算出モデル作成部２によって作成された異常度算出モデルＭを用いて、監視時特徴量群Ｆｔの異常度Ｑを算出する。つまり、異常度算出モデルＭが上述した写像モデルの場合には、写像モデルによって監視時特徴量群Ｆｔの写像点を求めた後、この写像点の正常部分空間からの逸脱度合いを求めることにより、異常度Ｑを算出する（異常度Ｑ＝正常部分空間からの逸脱度合い）。また、異常度算出モデルＭが上述したＭＤ算出モデルの場合には、ＭＤ算出モデルによって監視時特徴量群ＦｔのＭＤ値を求めることにより、異常度Ｑを算出する（異常度Ｑ＝ＭＤ値）。図２に示す実施形態では、異常度算出部３は、監視時特徴量群Ｆｔを取得すると、その異常度Ｑを算出するよう構成されている。
【００４５】
異常判定部４は、異常度算出部３が算出した異常度Ｑに基づいて、監視対象設備９の異常の有無を判定する。具体的には、異常度Ｑと異常判定閾値Ｌとの比較に基づいて異常の有無を判定しても良く、異常度Ｑが異常判定閾値Ｌ以下の場合に正常（異常無し）と判定し、逆に、異常度Ｑが異常判定閾値Ｌを超えると異常（異常有り）と判定しても良い。図２に示す実施形態では、異常判定部４は、異常度算出部３が算出した異常度Ｑが入力される度に異常判定閾値Ｌと異常度Ｑを比較する。例えば図３に示す例では、異常判定部４は、図３における時刻ｔ１やｔ２において、異常度Ｑが異常判定閾値Ｌを超えるため、異常と判定する。
【００４６】
異常寄与度算出部５は、上述した異常判定部４によって異常有りと判定された異常度Ｑを算出するのに用いた監視時特徴量群Ｆｔを構成する複数の特徴量Ｆの各々による異常度Ｑへの寄与度Ｃを求める。この寄与度Ｃは、複数の特徴量Ｆのどれがどの程度、例えば異常判定閾値Ｌを超えるまでに異常度Ｑを変化させるのに寄与しているのかを示す指標であり、異常度Ｑに対する寄与度Ｃが高い特徴量Ｆほど異常有りとの判定の主な要因に該当する。そして、異常度Ｑに対する寄与度Ｃが高い特徴量Ｆほど、検出した異常に対する感度が高く、異常原因との関連が強い特徴量Ｆと言える。
【００４７】
また、寄与度Ｃは、例えば、主成分分析により異常度Ｑを算出する実施形態においては、上述した主成分の式における係数ａｉ（主成分負荷量）としても良い。また、異常度ＱがＭＤの場合には、直交表を用いて求められるＳＮ比を寄与度Ｃとして算出しても良い。上記の係数ａｉの絶対値やＳＮ比が大きいほど寄与度Ｃが大きいことになる。図４の例示は、図３の時刻ｔ１における異常度Ｑに対する複数の特徴量Ｆの各々の寄与度Ｃを求め、寄与度Ｃが大きいものから順に並べた場合に対応する。
【００４８】
異常原因特定部６は、上述した異常度Ｑに対する各特徴量Ｆの寄与度Ｃ、および監視対象設備９の異常原因（故障モード。以下同様。）と複数の特徴量Ｆとの関係性を示す因果マトリクスＴ（図５）に基づいて、異常原因を特定する。つまり、本発明における因果マトリクスＴは、異常原因と複数の特徴量Ｆとの関係を示すように構成される。図５に示す実施形態では、因果マトリクスＴは異常原因を行に、各特徴量Ｆを列に配置した二次元マトリクスであり、特徴量Ｆを抽出する手法毎に少なくとも１つの特徴量Ｆを抽出している。異常原因と特徴量Ｆとの関係は、異常原因（行）と各特徴量Ｆ（図５のＦ１、Ｆ２、・・・）（列）とが交差する箇所（セル）に示されており、各異常原因による影響の度合いに応じた点数（図５のＹやＮなど。空欄は影響なし又は不明）が記載されている。また、因果マトリクスＴにおいて、各種の異常原因による影響度に応じた点数が特徴量毎に規定されている。なお、上記の点数は経験値に基づいて定められている。
【００４９】
そして、異常原因特定部６は、異常寄与度算出部５によって求められた異常度Ｑへの寄与度Ｃが大きいものから上位Ｎ個の寄与度Ｃを有する特徴量Ｆについて、因果マトリクスＴと照合することにより、異常原因毎に点数を算出するようになっている（図６参照）。この点数が高い異常原因であるほど、検出した異常の原因である可能性が高いことを示しており、この点数によって異常原因を特定する。なお、Ｎは、１以上、かつ、異常度Ｑの算出に用いた特徴量Ｆの総数以下の数である。
【００５０】
その後、異常原因特定部６による異常原因の特定結果Ｒ（診断結果）が、オペレータに報知（提示）される。異常原因の特定結果Ｒには、異常原因特定部６によって特定された上位Ｎａ個（１≦Ｎａ＜Ｎ）の異常原因が含まれても良い。さらに、異常原因の特定結果Ｒには、上位Ｎａ個の異常原因に対応する上記の点数が、どの特徴量Ｆが検出した異常の原因またはその可能性が高いかを示す情報として含まれていても良い。この点数に代えて、寄与度Ｃに基づいて算出可能な実際に異常原因であることの発生確率が異常原因の特定結果Ｒに含まれても良い。図６の例示では、異常原因とその発生確率との関係（図６）をディスプレイなどの表示装置１６の画面に表示することで、ユーザに対して、診断結果を提示するようになっている。よって、オペレータが表示装置１６を確認することにより、異常原因の特定結果Ｒを確認することが可能になっている。
【００５１】
図２に示す実施形態について説明すると、異常度算出モデル作成部２は、作成した異常度算出モデルＭを記憶装置ｍに記憶するように構成されている。そして、異常度算出部３は、異常判定部４に接続されており、記憶装置ｍに記憶された異常度算出モデルＭを用いて算出した異常度Ｑを異常判定部４に入力する。異常判定部４は、この入力により異常度Ｑを取得すると、異常度Ｑに基づいて異常の有無を判定すると共に、異常有りと判定した場合には、異常寄与度算出部５にその旨を入力する。異常寄与度算出部５は、異常有りと判定結果を受信すると、異常度Ｑや異常度算出モデルＭなどを参照するなどして、上述した寄与度Ｃを算出する。その後、異常原因特定部６が因果マトリクスＴを用いて異常原因の特定結果Ｒを、表示装置１６に出力する。
【００５２】
上記の構成によれば、正常時特徴量群Ｆｅ（多変量データ）に基づいて作成された異常度算出モデルＭに基づいて算出される異常度Ｑに基づいて、監視対象設備９の異常（異常兆候）を判定する。また、監視対象設備９の異常原因と、異常度Ｑに対する複数の特徴量Ｆの寄与度Ｃとの関係性を示す因果マトリクスＴを用いて、異常有りと判定された異常度Ｑを算出するのに用いた監視時特徴量群Ｆｔを構成する複数の特徴量Ｆの各々の異常度Ｑへの寄与度Ｃから、監視対象設備９に生じた異常の原因を特定する。このように、因果マトリクスＴを異常原因と異常度Ｑに対する特徴量Ｆの寄与度Ｃとの関係性で作成すると共に、この因果マトリクスＴを用いて、異常判定時における複数の特徴量Ｆの各々の異常度Ｑへの寄与度Ｃから異常原因を特定することにより、異常原因を精度良く特定することができる。
【００５３】
幾つかの実施形態では、図２に示すように、設備状態監視装置１は、さらに、状態量変動データＤを取得する状態量変動データ取得部１１と、状態量変動データ取得部１１によって取得された状態量変動データＤから複数の特徴量Ｆを抽出する特徴量抽出部１２と、を備えていても良い。図２に示す実施形態では、特徴量抽出部１２は、状態量変動データ取得部１１に接続されることで、状態量変動データ取得部１１から状態量変動データＤを取得する。状態量変動データ取得部１１には監視対象設備９に設置されたセンサ８による計測データが単独あるいは時刻データと共に入力されるようになっており、所定数あるいは所定期間の計測データが入力されること状態量変動データＤが得られる。状態量変動データ取得部１１から特徴量抽出部１２への状態量変動データＤの受け渡しは、記憶装置ｍを介して行うように構成しても良い。具体的には、状態量変動データ取得部１１は取得した状態量変動データＤを記憶装置ｍに記憶させると共に、特徴量抽出部１２は記憶装置ｍから状態量変動データＤを取得するように構成しても良い。
【００５４】
また、特徴量抽出部１２は、上述した異常度算出モデル作成部２および異常度算出部３にそれぞれ接続されることにより、正常時特徴量群Ｆｅを異常度算出モデル作成部２に入力し、監視時特徴量群Ｆｔを異常度算出部３に入力する。例えば、学習モード、監視モードのモード切替えがユーザの操作などに基づいて行われることで、特徴量抽出部１２は、学習モードの場合には抽出した複数の特徴量Ｆを異常度算出モデル作成部２に入力し、監視モードの場合には抽出した複数の特徴量Ｆを異常度算出部３に入力するように構成しても良い。
【００５５】
上記の構成によれば、設備状態監視装置１は、取得した状態量変動データＤから複数の特徴量Ｆを抽出する機能部を有しており、異常度算出モデルＭの作成や異常監視をリアルタイムに行うことが可能になっている。
【００５６】
ただし、本実施形態に本発明は限定されない。他の幾つかの実施形態では、設備状態監視装置１は、状態量変動データ取得部１１や特徴量抽出部１２を備えていなくても良く、他のシステム（装置）から複数の特徴量Ｆが入力されるように構成されても良い。つまり、他の装置で抽出された複数の特徴量Ｆが、異常度算出モデル作成部２や、異常度算出部３に入力されるように構成されても良い。
【００５７】
また、幾つかの実施形態では、複数の特徴量Ｆは、状態量変動データＤに対して互いに異なる複数の手法をそれぞれ適用することにより抽出される、複数の手法毎の特徴量Ｆを含む。つまり、上述したような特徴量Ｆを抽出するための手法（アルゴリズム）の２以上を使って、それぞれの手法に基づく特徴量Ｆを同一の状態量変動データＤから抽出する。この際、各手法によって１種類以上の特徴量Ｆを抽出しても良い。
【００５８】
上記の構成によれば、状態量変動データＤに対して複数の手法でそれぞれ特徴量Ｆを抽出することにより、監視対象設備９の異常を多面的に監視することができる。
【００５９】
また、幾つかの実施形態では、上述した状態量変動データＤは、監視対象設備９の回転数が第１値から第２値に変化するまでの過渡時における状態量の経時的変化を含む。この過渡時は、監視対象設備９が風力発電装置である場合には、回転数が０（第１値）である起動時から定格回転数（第２値）に到達するまでの間であっても良い。
【００６０】
例えば監視対象設備９が風力発電装置である場合には、起動時には回転数が０（第１値）から定格回転数（第２値）まで変化するが、第２値で回転数が維持されるような定常運転時と異なり、このような過渡時の運転条件で検知しやすい異常現象がある。具体的には、損傷の進展度合いに応じて、進展するほど、回転数の変化に対する特徴量の振幅が大きくなることが観測されている。
【００６１】
上記の構成によれば、監視対象設備９の起動時などの運転の過渡時における状態量変動データＤに基づいて異常診断を行うことにより、監視対象設備９に生じている異常をより確実に検出することができる。
【００６２】
以下、上述した設備状態監視装置１が実行する処理に対応した設備状態監視方法について、図７を用いて説明する。図７は、本発明の一実施形態に係る設備状態監視方法を示す図である。
【００６３】
設備状態監視方法は、回転機械または往復機械を有する監視対象設備９で計測される状態量の経時的変化を示す状態量変動データＤに基づいて、監視対象設備９の異常を診断する方法である。図７に示すように、設備状態監視方法は、特徴量取得ステップ（Ｓ１）と、異常度算出モデル作成ステップ（Ｓ２）と、異常度算出ステップ（Ｓ３）と、異常判定ステップ（Ｓ４）と、異常寄与度算出ステップ（Ｓ５）と、異常原因特定ステップ（Ｓ６）と、を備える。図７に示す実施形態では、特徴量取得ステップ（Ｓ１）は、状態量変動データ取得ステップ（Ｓ１１）と、特徴量抽出ステップ（Ｓ１２）と、を有する。設備状態監視方法は、上述した設備状態監視装置１が実行しても良いし、風力発電装置などの監視対象設備９でセンサ８によって計測され計測データを取得し、コンピュータを利用しつつ、人手で実行しても良い。
図７のステップ順に、設備状態監視方法を説明する。
【００６４】
図７のステップＳ１において、特徴量取得ステップを実行する。特徴量取得ステップ（Ｓ１）は、上述した状態量変動データＤから抽出された、既に説明した複数の特徴量Ｆを取得するステップである。図７に示す実施形態では、特徴量取得ステップは、状態量変動データＤを取得する状態量変動データ取得ステップ（Ｓ１１）と、状態量変動データ取得ステップによって取得された状態量変動データＤから複数の特徴量Ｆを抽出する特徴量抽出ステップ（Ｓ１２）と、を有する。状態量変動データ取得ステップ（Ｓ１１）と、特徴量抽出ステップ（Ｓ１２）は、それぞれ、既に説明した状態量変動データ取得部１１、特徴量抽出部１２が実行する処理内容と同様であるため、詳細は省略する。ただし、本実施形態に本発明は限定されず、他の幾つかの実施形態では、特徴量取得ステップは、状態量変動データＤから既に抽出されている複数の特徴量Ｆを直接取得しても良い。
【００６５】
ステップＳ２において、異常度算出モデル作成ステップを実行する。異常度算出モデル作成ステップ（Ｓ２）は、監視対象設備９の正常時における状態量変動データＤ（正常時状態量変動データ）から抽出される複数の特徴量Ｆである正常時特徴量群Ｆｅ（前述）に基づいて、この監視対象設備９の監視時における状態量変動データＤ（監視対象状態量変動データ）から抽出される複数の特徴量Ｆである監視時特徴量群Ｆｔの異常度Ｑを算出するための異常度算出モデルＭを作成するステップである。異常度算出モデル作成ステップ（Ｓ２）は、既に説明した異常度算出モデル作成部２が実行する処理内容と同様であるため、詳細は省略する。
【００６６】
図７に示す実施形態では、ステップＳ１３において監視対象設備９の正常時である場合に、異常度算出モデル作成ステップ（Ｓ２）を実行する。なお、異常度算出モデル作成ステップ（Ｓ２）による異常度算出モデルＭの作成は、例えばステップＳ１１〜Ｓ１２を複数回繰り返すなどして複数の正常時特徴量群Ｆｅを取得した後に行われるものとする。逆に、ステップＳ１３において監視対象設備９の正常時ではない場合は、監視対象設備９の監視時であり、この場合には、次に説明するステップＳ３〜Ｓ６を実行する。
【００６７】
ステップＳ３において、異常度算出ステップを実行する。異常度算出ステップ（Ｓ３）は、上述した異常度算出モデル作成部２によって作成された異常度算出モデルＭを用いて、監視時特徴量群Ｆｔの異常度Ｑを算出するステップである。異常度算出ステップ（Ｓ３）は、既に説明した異常度算出部３が実行する処理内容と同様であるため、詳細は省略する。
【００６８】
ステップＳ４において、異常判定ステップを実行する。異常判定ステップ（Ｓ４）は、述した異常度算出ステップ（Ｓ３）によって算出された異常度Ｑに基づいて、監視対象設備９の異常の有無を判定するステップである。異常判定ステップ（Ｓ４）は、既に説明した異常判定部４が実行する処理内容と同様であるため、詳細は省略する。
【００６９】
ステップＳ５において、異常寄与度算出ステップを実行する。異常寄与度算出ステップ（Ｓ５）は、上述した異常判定ステップ（Ｓ４）によって異常有りと判定された異常度Ｑを算出するのに用いた監視時特徴量群Ｆｔを構成する複数の特徴量Ｆの各々による異常度Ｑへの寄与度Ｃを求めるステップである。異常寄与度算出ステップ（Ｓ５）は、既に説明した異常寄与度算出部５が実行する処理内容と同様であるため、詳細は省略する。
【００７０】
ステップＳ６において、異常原因特定ステップを実行する。異常原因特定ステップ（Ｓ６）は、上述した異常寄与度算出ステップ（Ｓ５）によって算出された異常度Ｑに対する各特徴量Ｆの寄与度Ｃ、および監視対象設備９の異常原因と複数の特徴量Ｆとの関係性を示す因果マトリクスＴ（図５）に基づいて、異常原因を特定するステップである。異常原因特定ステップ（Ｓ６）は、既に説明した異常原因特定部６が実行する処理内容と同様であるため、詳細は省略する。
【００７１】
本発明は上述した実施形態に限定されることはなく、上述した実施形態に変形を加えた形態や、これらの形態を適宜組み合わせた形態も含む。
また、上述した実施形態では異常度の検出およびその寄与度を主成分分析やＭＴ法により求めたが、これらの実施形態に本発明は限定されない。多変量データから異常度を算出するその他の手法の適用が可能である。
【符号の説明】
【００７２】
１          設備状態監視装置
１１        状態量変動データ取得部
１２        特徴量抽出部
１６        表示装置
ｍ          記憶装置
２          異常度算出モデル作成部
３          異常度算出部
４          異常判定部
５          異常寄与度算出部
６          異常原因特定部
８          センサ
９          監視対象設備
９１        風車翼
９２        ハブ
９２ｓ      ハブカバー
９３        風車ロータ
９３ｓ      主軸
９４        タワー
９５        ナセル
９６        発電機
９７        ドライブトレイン
９８        主軸受
９９        トランスミッション
Ｄ          状態量変動データ
Ｆ          特徴量
Ｆｅ        正常時特徴量群
Ｆｔ        監視時特徴量群
Ｍ          異常度算出モデル
Ｑ          異常度
Ｌ          異常判定閾値
Ｃ          寄与度
Ｔ          因果マトリクス
Ｒ          異常原因（故障モード）の特定結果
ｕｉ        主成分
ａｉ        主成分の係数
ｔ１、ｔ２  時刻（異常検出時刻）
【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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