(57)【要約】      （修正有）【課題】センサ値の異常の原因を診断する精度を向上させることが可能である診断装置、診断方法及び診断プログラムを提供する。【解決手段】診断装置１ａは、センサ値取得部１１と、データ分別部１６と、組み合わせ生成部１７と、スコア取得部１８と、診断部１９とを持つ。センサ値取得部１１は、複数のセンサから出力された複数の基準データ及び診断データを取得する。データ分別部１６は、分別基準データから構成される分別基準データ群、および分別診断データから構成される分別診断データ群を生成する。組み合わせ生成部１７は、分別基準データ群の分別基準データと分別診断データとの組み合わせを生成する。スコア取得部１８は、分別基準データと分別診断データとの差を表すスコアを組み合わせごとに取得する。診断部１９は、組み合わせごとのスコアに基づく異常度を、複数のセンサの異常に関する診断結果として出力する。【選択図】図１
2019096236.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサセットを構成する複数のセンサから出力された複数の基準データ及び診断データを取得するセンサ値取得部と、
複数の前記基準データの性能指標のうちから分別された性能指標である分別基準データから構成される分別基準データ群を生成し、複数の前記診断データの性能指標のうちから分別された性能指標である分別診断データから構成される分別診断データ群を生成するデータ分別部と、
前記分別基準データ群の前記分別基準データと前記分別診断データ群の前記分別診断データとの組み合わせを生成する組み合わせ生成部と、
前記分別基準データと前記分別診断データとの差を表すスコアを前記組み合わせごとに取得するスコア取得部と、
前記組み合わせごとのスコアに基づく異常度を、複数の前記センサの異常に関する診断結果として出力する診断部と
を備える診断装置。
【請求項２】
前記データ分別部は、複数の前記基準データの性能指標のうちから１以上の性能指標をランダムに分別し、複数の前記診断データの性能指標のうちから１以上の性能指標をランダムに分別する、請求項１に記載の診断装置。
【請求項３】
前記データ分別部は、前記基準データ又は前記診断データが前記センサから出力された日付に基づいて、複数の前記基準データの性能指標のうちから１以上の性能指標を分別し、複数の前記診断データの性能指標のうちから１以上の性能指標を分別する、請求項１に記載の診断装置。
【請求項４】
前記基準データ又は前記診断データが前記センサから出力された日の曜日に基づいて、複数の前記組み合わせのうちから前記組み合わせを選択するデータ選択部を更に備える、請求項３に記載の診断装置。
【請求項５】
複数の前記組み合わせのうちから前記分別基準データ及び前記分別診断データの数が一定数以上である前記組み合わせを選択するデータ選択部を更に備える、請求項３に記載の診断装置。
【請求項６】
前記スコア取得部は、各センサセットにおける複数の前記スコアの対数の平均値を取得し、
前記診断部は、前記スコアの対数の平均値に基づく異常度を前記診断結果として出力する、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の診断装置。
【請求項７】
前記診断部は、前記組み合わせごとの複数のスコアのうちの一部のスコアを除外し、除外されずに残ったスコアに基づく異常度を、前記診断結果として出力する、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の診断装置。
【請求項８】
前記診断部は、前記センサセットの前記センサの個数に対する、多くの外れ値を出力する前記センサの個数の割合に応じて、除外される前記スコアの個数の割合を変更する、請求項７に記載の診断装置。
【請求項９】
前記診断部は、多くの外れ値を出力する前記センサの個数の割合と前記基準データ又は前記診断データに外れ値が含まれる確率とに応じて、除外されるスコアの個数の割合を変更する、請求項７に記載の診断装置。
【請求項１０】
前記診断部は、除外されるスコアの個数の割合を、前記センサの点検が実施されるごとに変更する、請求項８又は請求項９に記載の診断装置。
【請求項１１】
前記スコア取得部は、前記分別基準データ及び前記分別診断データの間における、平均値の差と中央値の差とロバスト統計量の差とのいずれかに基づいて、スコアを前記組み合わせごとに取得する、請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の診断装置。
【請求項１２】
前記診断部は、前記組み合わせごとのスコアの平均値、中央値、最大値又は最小値に基づく異常度を、複数の前記センサの異常に関する診断結果として出力する、請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載の診断装置。
【請求項１３】
前記診断部は、前記組み合わせごとのスコアに基づく異常度の線形和を、複数の前記センサの異常に関する診断結果として出力する、請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載の診断装置。
【請求項１４】
閾値を取得する閾値取得部を更に備え、
前記診断部は、前記組み合わせごとのスコアと閾値とに基づく異常度を、複数の前記センサの異常に関する診断結果として出力する、請求項１から請求項１３のいずれか一項に記載の診断装置。
【請求項１５】
前記基準データの性能指標は、前記基準データに施された主成分分析の結果に基づく性能指標である、請求項１から請求項１４のいずれか一項に記載の診断装置。
【請求項１６】
診断装置が実行する診断方法であって、
センサセットを構成する複数のセンサから出力された複数の基準データ及び診断データを取得するステップと、
複数の前記基準データの性能指標のうちから分別された性能指標である分別基準データから構成される分別基準データ群を生成し、複数の前記診断データの性能指標のうちから分別された性能指標である分別診断データから構成される分別診断データ群を生成するステップと、
前記分別基準データ群の前記分別基準データと前記分別診断データ群の前記分別診断データとの組み合わせを生成するステップと、
前記分別基準データと前記分別診断データとの差を表すスコアを前記組み合わせごとに取得するステップと、
前記組み合わせごとのスコアに基づく異常度を、複数の前記センサの異常に関する診断結果として出力するステップと
を含む診断方法。
【請求項１７】
コンピュータに、
センサセットを構成する複数のセンサから出力された複数の基準データ及び診断データを取得する手順と、
複数の前記基準データの性能指標のうちから分別された性能指標である分別基準データから構成される分別基準データ群を生成し、複数の前記診断データの性能指標のうちから分別された性能指標である分別診断データから構成される分別診断データ群を生成する手順と、
前記分別基準データ群の前記分別基準データと前記分別診断データ群の前記分別診断データとの組み合わせを生成する手順と、
前記分別基準データと前記分別診断データとの差を表すスコアを前記組み合わせごとに取得する手順と、
前記組み合わせごとのスコアに基づく異常度を、複数の前記センサの異常に関する診断結果として出力する手順と
を実行させるための診断プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、診断装置、診断方法及び診断プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ビル等に設置された空調機や熱源機に関するセンサとして、温度センサ、湿度センサ、二酸化炭素の濃度センサ等がある。これらのセンサが出力するセンサ値には、校正器の指示値に対して定常的なずれ（バイアス）が生じる場合がある。しかしながら、従来の診断装置は、センサ値の異常がバイアスによるものであるか否かを診断できない場合がある。このように、従来の診断装置は、センサ値の異常の原因を診断する精度が低い場合があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１４／０９１９５２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、センサ値の異常の原因を診断する精度を向上させることが可能である診断装置、診断方法及び診断プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の診断装置は、センサ値取得部と、データ分別部と、組み合わせ生成部と、スコア取得部と、診断部とを持つ。センサ値取得部は、センサセットを構成する複数のセンサから出力された複数の基準データ及び診断データを取得する。データ分別部は、複数の基準データの性能指標のうちから分別された性能指標である分別基準データから構成される分別基準データ群を生成する。データ分別部は、複数の診断データの性能指標のうちから分別された性能指標である分別診断データから構成される分別診断データ群を生成する。組み合わせ生成部は、分別基準データ群の分別基準データと分別診断データ群の分別診断データとの組み合わせを生成する。スコア取得部は、分別基準データと分別診断データとの差を表すスコアを組み合わせごとに取得する。診断部は、組み合わせごとのスコアに基づく異常度を、複数のセンサの異常に関する診断結果として出力する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】第１の実施形態の診断装置の構成の例を示す図。
【図２】第１の実施形態のセンサセットの定義情報の例を示す図。
【図３】第１の実施形態の診断装置の動作の例を示すフローチャート。
【図４】第２の実施形態の診断装置の構成の例を示す図。
【図５】第３の実施形態の診断装置の構成の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、実施形態の診断装置、診断方法及び診断プログラムを、図面を参照して説明する。
【０００８】
図１は、診断装置１ａの構成の例を示す図である。診断装置１ａは、センサの異常を診断する装置である。診断装置１ａは、定義情報取得部１０と、センサ値取得部１１と、データベース１２と、抽出部１３と、基準モデル生成部１４と、性能指標取得部１５と、データ分別部１６と、組み合わせ生成部１７と、異常スコア取得部１８と、診断部１９とを備える。
【０００９】
定義情報取得部１０とセンサ値取得部１１と抽出部１３と基準モデル生成部１４と性能指標取得部１５とデータ分別部１６と組み合わせ生成部１７と異常スコア取得部１８と診断部１９とのうち一部又は全部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが、プログラムを実行することにより実現される。各機能部のうち一部又は全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、各機能部は、クラウド技術によって複数の情報処理装置に分散されていてもよい。
【００１０】
定義情報取得部１０は、センサセットの定義情報を取得する。センサセットとは、ビル等に設置された機器に関する複数のセンサの組み合わせである。機器は、特定の種類の機器に限定されないが、例えば空調機、熱源機である。
【００１１】
図２は、センサセットの定義情報の例を示す図である。センサセットの定義情報では、センサ値と基準期間と診断期間とが、センサセットごとに対応付けられている。センサは、機器に関する物理量の測定結果に応じてセンサ値（データ）を出力する。センサ値は、特定の物理量の測定値に限定されないが、例えば、室内温度、室内湿度、給気温度、給気湿度、冷水バルブ開度、温水バルブ開度、冷水流量、温水流量、冷水温度、温水温度である。
【００１２】
以下、所定の基準期間にセンサから出力されたセンサ値を「基準データ」という。例えば、センサの点検直後から所定時間が経過するまでにセンサから出力されたセンサ値は、センサ値にバイアスが生じていない可能性が高いので基準データとされる。基準期間は、センサセットごとに異なってもよい。
【００１３】
以下、診断期間にセンサから出力されたセンサ値を「診断データ」という。診断期間とは、センサ値の異常が診断される対象の期間である。診断期間は、センサセットの定義情報における全てのセンサセットについて共通の期間である。
【００１４】
図１に戻り、診断装置１ａの構成の説明を続ける。センサ値取得部１１は、時間的に直近のセンサ値を、各センサセットの各センサから取得する。すなわち、センサ値取得部１１は、機器に関するセンサの現在のセンサ値（リアルタイムデータ）を、各センサセットの各センサから取得する。
【００１５】
データベース１２は、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの不揮発性の記憶媒体（非一時的な記憶媒体）を有する。データベース１２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やレジスタなどの揮発性の記憶媒体を有していてもよい。
【００１６】
データベース１２は、センサ値取得部１１によって取得されたセンサ値を、時系列で記憶する。センサ値取得部１１が例えば１分間の周期でセンサ値を取得する場合、データベース１２は、センサ値取得部１１によって１分間の周期で取得された各センサ値を記憶する。このようにして、データベース１２は、複数の基準データ及び診断データを記憶する。なお、データベース１２は、プログラムや各種データを更に記憶してもよい。
【００１７】
抽出部１３は、センサセットの定義情報に基づいて、複数の基準データ及び診断データをデータベース１２から抽出する。抽出部１３は、正規化部１３０を備える。正規化部１３０は、基準データに基づいて、複数の基準データ及び診断データを正規化する。正規化の方法は特定の方法に限定されないが、正規化部１３０は、例えば、センサごとの基準データの平均が０でありセンサごとの基準データの分散が１となるように、基準データを正規化する。正規化部１３０は、例えば、センサごとの基準データの最大が１でありセンサごとの基準データの最小が０となるように、基準データを正規化してもよい。正規化部１３０は、診断データを同様に正規化する。
【００１８】
基準モデル生成部１４は、正規化された基準データに基づいて、基準モデルを生成する。基準モデルを生成する方法は特定の方法に限定されないが、基準モデル生成部１４は、基準データに例えば主成分分析を施すことによって基準モデルを生成する。
【００１９】
正規化された基準データＸは、主成分分析により、行列及びベクトルを用いて式（１）のように表される。
【００２０】
【数１】
2019096236.tif 000003
【００２１】
ここで、主成分数ｐは、累積寄与率に基づいて決定される。累積寄与率とは、基準データにおける全てのセンサの情報量に対して、どの程度の情報量を主成分によって表現できるかを表す指標である。以下では、主成分数ｐは、累積寄与率が一例として８０％以上となるように抽出された主成分数である。ローディング行列Ｐは、基準モデルである。ローディング行列Ｐは、基準データに主成分分析が施されることによって算出される。
【００２２】
性能指標取得部１５は、基準モデルと正規化された基準データ及び診断データとに基づいて、基準データの性能指標（以下「基準性能指標」という。）を、全てのセンサセットについてセンサセットごとに算出する。以下では、性能指標は、一例として、ＨｏｔｔｅｌｉｎｇのＴ２統計量（以下「Ｔ２統計量」という。）である。基準データのＴ２統計量である基準性能指標は、基準モデルであるローディング行列Ｐの主成分平面上で、正規化された基準データがどの程度ばらついているかを表す性能指標である。
【００２３】
性能指標取得部１５は、基準モデルであるローディング行列Ｐと正規化された基準データとに基づいて、基準データのＴ２統計量である基準性能指標Ｔｂａｓｅ２（ｔ）を算出する。基準性能指標Ｔｂａｓｅ２（ｔ）は、式（２）のように表される。基準性能指標Ｔｂａｓｅ２（ｔ）の基準データのレコード数は、ｎ個（ｎは２以上の整数）である。
【００２４】
【数２】
2019096236.tif 000004
【００２５】
性能指標取得部１５は、基準モデルであるローディング行列Ｐと正規化された基準データ及び診断データとに基づいて、診断データの性能指標（以下「診断性能指標」という。）を、全てのセンサセットについてセンサセットごとに算出する。性能指標取得部１５は、基準モデルであるローディング行列Ｐと正規化された診断データとに基づいて、診断データのＴ２統計量である診断性能指標Ｔｔｅｓｔ２（ｔ）を算出する。診断性能指標Ｔｔｅｓｔ２（ｔ）は、式（３）のように表される。診断性能指標Ｔｔｅｓｔ２（ｔ）の診断データのレコード数は、Ｎ個（Ｎは２以上の整数）である。
【００２６】
【数３】
2019096236.tif 000005
【００２７】
なお、性能指標取得部１５は、Ｔ２統計量を性能指標として算出する代わりに、主成分の平面上からの距離を表すＱ統計量を性能指標として算出してもよい。また、性能指標取得部１５は、Ｔ２統計量及びＱ統計量の両方を性能指標として算出してもよい。
【００２８】
データ分別部１６は、予め定められた条件に基づいて、ｎ個の基準性能指標のうちからα個（αは１以上の整数）の基準性能指標を分別する。予め定められた条件は、例えば乱数により定まる条件である。予め定められた条件が乱数により定まる条件である場合、データ分別部１６は、ｎ個の基準性能指標のうちから１個以上の基準性能指標をランダムに分別する。以下、分別された基準性能指標を「分別基準データ」という。以下、全ての分別基準データの集合を「分別基準データ群」という。
【００２９】
データ分別部１６は、ｎ個の基準性能指標のうちからｎ個の例えば１０％の個数だけランダムに分別された基準性能指標（分別基準データ）を、分別基準データ群としてもよい。分別基準データ群は、式（４）のように表される。
【００３０】
【数４】
2019096236.tif 000006
【００３１】
データ分別部１６は、予め定められた条件に基づいて、Ｎ個の診断性能指標のうちからβ個（βは１以上の整数）の診断性能指標を分別する。以下、分別された診断性能指標を「分別診断データ」という。以下、全ての診断基準データの集合を「分別診断データ群」という。
【００３２】
データ分別部１６は、Ｎ個の診断性能指標のうちからＮ個の例えば１０％の個数だけランダムに分別された診断性能指標（分別診断データ）を、分別診断データ群としてもよい。分別診断データ群は、式（５）のように表される。
【００３３】
【数５】
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【００３４】
組み合わせ生成部１７は、分別基準データ群の分別基準データと分別診断データ群の分別診断データとを組み合わせる。組み合わせ生成部１７は、分別基準データ及び分別診断データの組み合わせを、所定の数だけ生成する。
【００３５】
組み合わせ生成部１７は、例えば個数αと個数βとが異なる場合、分別基準データの全てと分別診断データの全てとの組み合わせを生成してもよい。すなわち、組み合わせ生成部１７は、例えば個数αと個数βとが異なる場合、分別基準データ群ηｂ及び分別診断データ群ηｔの（α×β）個の組み合わせを生成してもよい。
【００３６】
組み合わせ生成部１７は、分別基準データ及び分別診断データのα個の組み合わせを生成してもよい。例えば、組み合わせ生成部１７は、例えば個数αと個数βとが等しい場合、分別基準データ及び分別診断データの第１の組み合わせ（θｂ１，θｔ１）とし、分別基準データ及び分別診断データの第２の組み合わせを（θｂ２，θｔ２）とする等のα個の組み合わせを生成してもよい。以下では、一例として、個数αと個数βとが等しい場合について説明する。
【００３７】
異常スコア取得部１８（スコア取得部）は、診断対象とされた全てのセンサセットについて、生成された組み合わせごとに異常スコアを算出する。異常スコア取得部１８は、分別基準データ及び分別診断データに基づいて、生成された組み合わせごとに異常スコアを算出する。異常スコアｗｉは、例えば、式（６）のように表される。
【００３８】
【数６】
2019096236.tif 000008
【００３９】
ここで、異常スコアｗｉは、組み合わせｉにおける、分別診断データの平均値から分別基準データの平均値を減算した結果である。したがって、異常スコアｗｉは、組み合わせｉにおける、分別診断データと分別基準データとの差を表す。なお、異常スコアｗｉは、組み合わせｉにおける、分別診断データの中央値から分別基準データの中央値を減算した結果でもよい。異常スコアｗｉは、組み合わせｉにおける、分別診断データの最大値から分別基準データの最大値を減算した結果でもよい。異常スコアｗｉは、組み合わせｉにおける、分別診断データの最小値から分別基準データの最小値を減算した結果でもよい。
【００４０】
また、異常スコアは、Ｈｏｄｇｅｓ−Ｌｅｈｍａｎ推定量のようなロバスト統計量を用いて表されてもよい。異常スコアは、Ｈｏｄｇｅｓ−Ｌｅｈｍａｎ推定量を用いて式（７）のように表されてもよい。
【００４１】
【数７】
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【００４２】
異常スコア群Ｗは、生成された全ての組み合わせにおける異常スコアｗｉを用いて、式（８）のように表される。
【００４３】
【数８】
2019096236.tif 000010
【００４４】
データ分別部１６が基準データ及び診断データを分別し、組み合わせ生成部１７が分別基準データ及び分別診断データを組み合わせたことによって、センサセットごとの異常スコア群Ｗは、センサセットごとの異常スコアの分布を構成する。
【００４５】
診断部１９（出力部）は、各センサセットの異常スコア群において分布する異常スコアをセンサセットごとに比較することによって、センサ値にバイアスが生じているか否かを判定する。
【００４６】
診断部１９は、異常スコア群において分布する異常スコアから、一部の異常スコアを除外してもよい。異常スコア群において分布する異常スコアから一部の異常スコアを診断部１９が除外することによって、診断部１９は、除外されずに残った異常スコアに基づく異常度を、診断結果として出力する。これによって、診断部１９は、センサ値にバイアスが生じているか否かを診断する精度を向上させることができる。
【００４７】
例えば、診断部１９は、各センサセットについて、異常スコア群の異常スコアを小さい順にソートする。診断部１９は、異常スコアに基づく値を、センサセットの異常度として算出する。診断部１９は、例えば上位２０％の異常スコアが除外された異常スコア群における異常スコアの平均値を、センサセットの異常度として算出する。診断部１９は、例えば上位２０％の異常スコアが除外された異常スコア群における異常スコアの線形和を、センサセットの異常度として算出してもよい。
【００４８】
診断部１９は、各センサセットの異常度を出力する。例えば、診断部１９は、センサ値にバイアスが生じているセンサを含むセンサセットを表す識別番号を、点検すべきセンサセットの識別番号として出力してもよい。センサ値にバイアスが生じているセンサを含むセンサセットは、点検すべきセンサセットである。診断部１９は、異常度が大きいセンサセットを表す識別番号を、点検すべきセンサセットの識別番号として出力してもよい。
【００４９】
診断部１９は、センサセットのセンサの個数に対する、多くの外れ値を出力するセンサの個数の割合に応じて、異常スコア群から除外される異常スコアの個数の割合を決定してもよい。すなわち、診断部１９は、センサセットのセンサの個数に対する、多くの外れ値を出力するセンサの個数の割合に応じて、異常スコア群の異常スコアの個数に対する、除外される異常スコアの個数の割合を変更してもよい。
【００５０】
例えば、診断部１９は、二酸化炭素の濃度センサのセンサ値に外れ値が多く、二酸化炭素の濃度センサの個数がセンサセットのセンサの個数に対する約２０％を占めている場合、異常スコア群の異常スコアの個数に対する、上位２０％の個数のセンサの異常スコアを、異常スコア群から除外してもよい。
【００５１】
例えば、診断部１９は、外れ値が生じる確率が例えば１０％である場合、センサセットのセンサの個数のうちの（２０±１０）％の個数のセンサの異常スコアを、異常スコア群から除外してもよい。例えば、診断部１９は、センサの点検が実施された直後にセンサ値に外れ値が含まれる割合に応じて、異常スコア群から除外される異常スコアの個数の割合を変更してもよい。診断部１９は、異常スコア群から除外される異常スコアの個数の割合を、センサの点検が実施されるごとに変更してもよい。
【００５２】
これによって、診断部１９は、診断データ及び基準データのうちの少なくとも一方における外れ値によって性能指標が大きくなった場合でも、診断結果に外れ値が影響することを低減することができる。診断データ及び基準データのうちの少なくとも一方に多くの外れ値が含まれている場合、性能指標が大きくなることで、異常スコアも突発的に大きくなる。センサ値のバイアスは定常的なずれであるため、突発的に大きくなった異常スコアを診断部１９が異常スコア群から除外して診断処理を実行しても、診断部１９は、点検すべきセンサセットを検出することができる。診断部１９は、点検すべきセンサセットを検出することによって、点検すべきセンサを検出することができる。
【００５３】
診断部１９が一部の異常スコアを異常スコア群から除外する代わりに、異常スコア取得部１８は、各センサセットにおける異常スコア群の各異常スコアの対数の平均値を、各センサセットの異常度としてもよい。これによって、診断部１９は、異常スコアが大きい場合でも、一部の異常スコアを異常スコア群から除外することなく、点検すべきセンサセットを対数の平均値に基づいて検出することができる。このように、診断部１９は、突発的に大きくなった異常スコアによる診断結果への影響を低減することで、精度の高い診断結果を得ることが可能である。
【００５４】
次に、診断装置１ａの動作の例を説明する。
図３は、診断装置１ａの動作の例を示すフローチャートである。定義情報取得部１０は、診断対象とする複数のセンサセットの定義情報を取得する（ステップＳ１０１）。センサ値取得部１１は、各センサセットについて、時間的に直近のセンサ値を取得する（ステップＳ１０２）。センサ値取得部１１は、取得された複数のセンサ値を時系列でデータベース１２に記録する（ステップＳ１０３）。
【００５５】
抽出部１３は、センサセットの定義情報に基づいて、基準データ及び診断データを、センサセットごとにデータベース１２から抽出する（ステップＳ１０４）。正規化部１３０は、基準データ及び診断データを正規化する（ステップＳ１０５）。
【００５６】
基準モデル生成部１４は、正規化された基準データに主成分分析を施すことによって、基準モデルを生成する（ステップＳ１０６）。性能指標取得部１５は、基準モデル及び基準データに基づいて、基準性能指標を算出する（ステップＳ１０７）。性能指標取得部１５は、基準モデル及び診断データに基づいて、診断性能指標を算出する（ステップＳ１０８）。
【００５７】
データ分別部１６は、予め定められた条件に基づいて、ｎ個の基準性能指標のうちから１個以上の基準性能指標を分別することによって、分別基準データ群を生成する（ステップＳ１０９）。データ分別部１６は、予め定められた条件に基づいて、Ｎ個の診断性能指標のうちから１個以上の診断性能指標を分別することによって、分別診断データ群を生成する（ステップＳ１１０）。組み合わせ生成部１７は、分別基準データ及び分別診断データの組み合わせを、所定の数だけ生成する（ステップＳ１１１）。
【００５８】
異常スコア取得部１８は、異常スコアを組み合わせごとに算出する（ステップＳ１１２）。異常スコア取得部１８は、異常スコアが算出されていないセンサセットがあるか否かを判定する（ステップＳ１１３）。異常スコアが算出されていないセンサセットがある場合（ステップＳ１１０：ＹＥＳ）、異常スコア取得部１８は、ステップＳ１０４に処理を戻す。
【００５９】
診断対象とされた全てのセンサセットについて異常スコアが算出されている場合（ステップＳ１１３：ＮＯ）、異常スコア取得部１８は、組み合わせごとの異常スコアに基づいて、各センサセットの異常度を演算する（ステップＳ１１４）。診断部１９は、各センサセットの異常度を出力する（ステップＳ１１５）。
【００６０】
以上のように、第１の実施形態の診断装置１ａは、センサ値取得部１１と、データ分別部１６と、組み合わせ生成部１７と、異常スコア取得部１８と、診断部１９とを持つ。センサ値取得部１１は、センサセットを構成する複数のセンサから出力された複数の基準データ及び診断データを取得する。データ分別部１６（第１のデータ分別部）は、複数の基準データの性能指標のうちから分別された性能指標である分別基準データから構成される分別基準データ群を生成する。データ分別部１６（第２のデータ分別部）は、複数の診断データの性能指標のうちから分別された性能指標である分別診断データから構成される分別診断データ群を生成する。組み合わせ生成部１７は、分別基準データ群の分別基準データと分別診断データ群の分別診断データとの組み合わせを生成する。異常スコア取得部１８は、分別基準データと分別診断データとの差を表す異常スコアを、組み合わせごとに取得する。診断部１９は、組み合わせごとの異常スコアに基づく異常度を、複数のセンサの異常に関する診断結果として出力する。
【００６１】
これにより、第１の実施形態の診断装置１ａは、センサ値の異常の原因を診断する精度を向上させることが可能である。
【００６２】
第１の実施形態の診断装置１ａは、診断対象とされたデータからデータを分別して、分別されたデータの組み合わせを作成する。これによって、第１の実施形態の診断装置１ａは、各センサセットについて異常スコアの分布を構成することができ、センサ値の外れ値の影響を低減することができる。第１の実施形態の診断装置１ａは、異常スコアの分布の一部を除外すること等によって、センサ値の外れ値の影響を低減することができる。第１の実施形態の診断装置１ａは、センサセットのセンサ値同士の相関に基づいてセンサ値にバイアスが発生しているか否かを判定するので、センサ値にバイアスが発生しているか否かを診断する精度を向上させることができる。
【００６３】
このように、第１の実施形態の診断装置１ａは、センサ値の外れ値の影響が少なくして、センサの故障である定常的なずれを検知するロバスト性の高い診断結果を得ることができる。第１の実施形態の診断装置１ａは、異常度が大きいセンサセットを異常度が大きい順に提示するので、センサの点検コストを低減することができる。
【００６４】
（第２の実施形態）
第２の実施形態では、データを選択するデータ選択部を診断装置が備える点と、データ分別部がデータを分別する方法と、複数の性能指標が用いられる点とが、第１の実施形態と相違する。第２の実施形態では、第１の実施形態との相違点についてのみ説明する。
【００６５】
図４は、診断装置１ｂの構成の例を示す図である。診断装置１ｂは、センサの異常を診断する装置である。診断装置１ｂは、定義情報取得部１０と、センサ値取得部１１と、データベース１２と、抽出部１３と、基準モデル生成部１４と、性能指標取得部１５と、データ分別部１６と、組み合わせ生成部１７と、異常スコア取得部１８と、診断部１９と、データ選択部２０とを備える。
【００６６】
データ分別部１６は、予め定められた条件に基づいて、ｎ個の基準性能指標のうちからα個の基準性能指標を分別する。予め定められた条件は、例えば日付情報により定まる条件である。データ分別部１６は、例えば、１か月間の日付ごとにα個（＝３１個）の基準データに分けることで、分別基準データ群を生成する。分別基準データ群は、式（９）のように表される。
【００６７】
【数９】
2019096236.tif 000011
【００６８】
データ分別部１６は、日付情報等により定まる条件に基づいて、Ｎ個の診断性能指標のうちからβ個の診断性能指標を分別する。データ分別部１６は、例えば、１週間の曜日ごとにβ個（＝７個）の診断性能指標に分けることで、分別診断データ群を生成する。分別診断データ群は、式（１０）のように表される。
【００６９】
【数１０】
2019096236.tif 000012
【００７０】
組み合わせ生成部１７は、分別基準データ群の分別基準データと分別診断データ群の分別診断データとを組み合わせる。組み合わせ生成部１７は、分別基準データ及び分別診断データの組み合わせを、所定の数だけ生成する。
【００７１】
組み合わせ生成部１７は、例えば個数αと個数βとが等しい場合、分別基準データ及び分別診断データのα個の組み合わせを生成してもよい。例えば、組み合わせ生成部１７は、分別基準データ及び分別診断データの第１の組み合わせ（θｂ１，θｔ１）とし、分別基準データ及び分別診断データの第２の組み合わせを（θｂ２，θｔ２）とする等のα個の組み合わせを生成してもよい。
【００７２】
組み合わせ生成部１７は、例えば個数αが個数βよりも大きい場合には、β個の分別基準データを分別基準データ群からランダムに選択することによって、分別基準データ及び分別診断データの組み合わせを生成してもよい。以下では、一例として、個数αが個数βよりも大きい場合について説明する。
【００７３】
データ選択部２０は、生成された複数の組み合わせのうちから、異常の発生の診断に用いる組み合わせを、所定の条件に基づいて絞り込む。すなわち、データ選択部２０は、生成された複数の組み合わせのうちから、センサ値にバイアスが生じているか否かを判定するための組み合わせを選択する。所定の条件は、例えば、曜日情報に基づく条件である。例えば、データ選択部２０は、分別基準データ及び分別診断データの組み合わせのうちから、土日祝日の分別基準データ及び分別診断データの組み合わせを除外して、除外されずに残された平日の分別基準データ群及び分別診断データ群の組み合わせを選択する。
【００７４】
データ選択部２０は、分別基準データ及び分別診断データの組み合わせのうちから、分別基準データ又は分別診断データが欠測している組み合わせを除外して、分別基準データ及び分別診断データの数が一定数以上である組み合わせを選択してもよい。
【００７５】
異常スコア取得部１８は、例えば２個の異常スコア群を、センサセットごとに生成する。生成された２個の異常スコア群である異常スコア群Ω１及び異常スコア群Ω２は、式（１１）のように表される。
【００７６】
【数１１】
2019096236.tif 000013
【００７７】
診断部１９は、各センサセットについて、異常スコア群の異常スコアを、第１の実施形態と同様に小さい順にソートする。診断部１９は、例えば上位２０％の異常スコアが除外された異常スコア群における異常スコアの平均値を、センサセットの代表異常度として算出する。センサセットの代表異常度は、式（１２）のように表される。
【００７８】
【数１２】
2019096236.tif 000014
【００７９】
式（１２）においてＡ及びＢは、異常スコア群Ω１の性能指標と異常スコア群Ω２の性能指標とのベースを合わせるための各重みパラメータである。診断部１９は、センサ値にバイアスが生じているセンサを含むセンサセットを表す識別番号を、点検すべきセンサセットの識別番号として出力する。診断部１９は、代表異常度が大きいセンサセットを表す識別番号を、点検すべきセンサセットの識別番号として出力する。
【００８０】
以上のように、第２の実施形態の診断装置１ｂは、データ選択部２０を更に持つ。データ選択部２０は、基準データ又は診断データがセンサから出力された日の曜日等に基づいて、複数の組み合わせのうちから組み合わせを選択する。これにより、第２の実施形態の診断装置１ｂは、連続性を有するセンサ値に基づいて、センサ値の異常の原因を診断する精度を向上させることが可能である。
【００８１】
第２の実施形態の診断装置１ｂは、データ選択部２０が所定条件に基づいて組み合わせを選択することによって、センサ値の異常の原因を診断する精度を第１の実施形態と比較して更に向上させることが可能である。
【００８２】
第２の実施形態の分別基準データ群及び分別診断データ群は、データ分別部１６が例えば日付情報に基づいて分別基準データ群及び分別診断データ群を生成するので、第１の実施形態と比較してデータの連続性を有する。これによって、第２の実施形態の診断部１９は、点検すべきセンサセットを容易に検出することができる。
【００８３】
（第３の実施形態）
第３の実施形態では、閾値を取得する閾値取得部を診断装置が備える点が、第１の実施形態と相違する。第３の実施形態では、第１の実施形態との相違点についてのみ説明する。
【００８４】
図５は、診断装置１ｃの構成の例を示す図である。診断装置１ｃは、センサの異常を診断する装置である。診断装置１ｃは、定義情報取得部１０と、センサ値取得部１１と、データベース１２と、抽出部１３と、基準モデル生成部１４と、性能指標取得部１５と、データ分別部１６と、組み合わせ生成部１７と、異常スコア取得部１８と、診断部１９と、閾値取得部２１とを備える。
【００８５】
閾値取得部２１は、点検すべきセンサセットを診断部１９が検出するための閾値を取得する。すなわち、閾値取得部２１は、各センサセットの異常度を診断部１９が出力するための閾値を取得する。閾値取得部２１は、閾値を診断部１９に出力する。閾値取得部２１は、診断部１９において算出される各センサセットの異常スコアの平均値に基づいて、閾値を決定してもよい。例えば、閾値取得部２１は、各センサセットの異常スコアの平均値の集合が異常スコア群において正規分布する場合、正規分布の平均及び標準偏差に基づいて、式（１３）のように表される閾値を診断部１９に出力してもよい。このように閾値取得部２１が閾値を決定することで、閾値取得部２１は閾値を取得する手間を省略することができる。
【００８６】
【数１３】
2019096236.tif 000015
【００８７】
診断部１９は、閾値取得部２１によって取得された閾値に基づいて、センサ値にバイアスが生じているか否かを判定する。例えば、閾値がセンサセットの個数「１０」を表している場合、診断部１９は、センサセットごとに算出された異常スコアの平均値が大きい１０個のセンサセットを、点検すべきセンサセットであると判定する。例えば、診断部１９は、閾値が異常スコアの平均値を表している場合、異常スコアの平均値が閾値よりも大きいセンサセットを、点検すべきセンサセットであると判定してもよい。診断部１９は、センサ値にバイアスが生じているセンサを含むセンサセットを表す識別番号を、点検すべきセンサセットの識別番号として出力する。
【００８８】
以上のように、第３の実施形態の診断装置１ｃは、閾値を取得する閾値取得部２１を更に持つ。診断部１９は、組み合わせごとの異常スコアと閾値とに基づく異常度を、複数のセンサの異常に関する診断結果として出力する。これにより、第３の実施形態の診断装置１ｃは、閾値に応じた異常度に基づいて、センサ値の異常の原因を診断する精度を向上させることが可能である。
【００８９】
点検すべきセンサセットを検出するための閾値を閾値取得部２１が取得するので、センサの点検を実施する者は、点検すべきセンサセットの情報を取得することが容易となる。第３の実施形態の診断装置１ｃは、診断結果が出力された時点から点検が実施されるまでの時間を短縮することができる。第３の実施形態の診断装置１ｃは、センサの点検に関して、総合的なコストを削減することができる。
【００９０】
以上述べた少なくともひとつの実施形態によれば、分別基準データから構成される分別基準データ群を生成する第１のデータ分別部と、分別診断データから構成される分別診断データ群を生成する第２のデータ分別部と、分別基準データと分別診断データとの差を表す異常スコアを組み合わせごとに取得する異常スコア取得部とを持つことにより、センサ値の異常の原因を診断する精度を向上させることができる。
【００９１】
以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００９２】
１ａ，１ｂ，１ｃ…診断装置、１０…定義情報取得部、１１…センサ値取得部、１２…データベース、１３…抽出部、１４…基準モデル生成部、１５…性能指標取得部、１６…データ分別部、１７…組み合わせ生成部、１８…異常スコア取得部、１９…診断部、２０…データ選択部、２１…閾値取得部、１３０…正規化部
【図１】
2019096236.tif 000016
【図２】
2019096236.tif 000017
【図３】
2019096236.tif 000018
【図４】
2019096236.tif 000019
【図５】
2019096236.tif 000020