(57)【要約】【課題】異常を診断する精度、及び、具体的な異常の内容を推定する精度を向上させる。【解決手段】本発明の異常診断装置１は、診断対象機器２の計測値を取得する計測部２１と、診断対象機器２に関する値を入力変数とする物理モデル３２の出力値と、診断対象機器２の計測値との差異を算出する差異算出部２２と、差異が所定の基準を満たす程度に小さくなるように物理モデル３２のパラメータの値を決定するパラメータ決定部２３と、決定したパラメータの値が自身の基準値に対して変化した変化量に基づき、診断対象機器２が異常であるか否かを判断する診断部２４と、を備えることを特徴とする。【選択図】図１
2019096154.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
診断対象機器の計測値を取得する計測部と、
前記診断対象機器に関する値を入力変数とする物理モデルの出力値と、前記診断対象機器の計測値との差異を算出する差異算出部と、
前記差異が所定の基準を満たす程度に小さくなるように前記物理モデルのパラメータの値を決定するパラメータ決定部と、
前記決定したパラメータの値が自身の基準値に対して変化した変化量に基づき、前記診断対象機器が異常であるか否かを判断する診断部と、
を備えることを特徴とする異常診断装置。
【請求項２】
複数種類のパラメータの変化量の組合せに関連付けて異常の具体的な内容が記憶される相関情報を格納する記憶部と、
前記パラメータの変化量の組合せに基づき、前記相関情報から異常の具体的な内容を取得する異常特定部と、
を備える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】
前記診断部は、
前記変化量が統計学的に特異である場合、前記診断対象機器が異常であると判断すること、
を特徴とする請求項２に記載の異常診断装置。
【請求項４】
前記診断部は、
前記変化量が過去の平均値に比して所定の基準を満たす程度に乖離している場合、前記診断対象機器が異常であると判断すること、
を特徴とする請求項３に記載の異常診断装置。
【請求項５】
前記診断対象機器は、
回転機械であり、
前記パラメータは、
回転軸の不釣合い、すべり軸受の軸受間隙、及び／又は、軸封装置の入口流量についてのパラメータであること、
を特徴とする請求項４に記載の異常診断装置。
【請求項６】
前記回転軸の不釣合いは、
回転速度成分、回転速度の高調波成分、及び／又は、回転速度の分数調波成分の不釣合いであること、
を特徴とする請求項５に記載の異常診断装置。
【請求項７】
前記回転軸の不釣合いは、
固有振動モードの和であるモーダル不釣合であること、
を特徴とする請求項６に記載の異常診断装置。
【請求項８】
前記計測値は、
振動波形の振幅、及び／又は、振動波形の位相であり、
前記物理モデルは、
振動波形の振幅、及び／又は、振動波形の位相を出力すること、
を特徴とする請求項７に記載の異常診断装置。
【請求項９】
前記振幅の周波数成分は、
回転速度成分、回転速度の高調波成分、及び／又は、回転速度の分数調波成分であり、かつ／又は、
前記位相の周波数成分は、
回転速度成分、回転速度の高調波成分、及び／又は、回転速度の分数調波成分であること、
を特徴とする請求項８に記載の異常診断装置。
【請求項１０】
前記計測値は、
固有振動数、及び／又は、モード減衰比であり、
前記物理モデルは、
固有振動数、及び／又は、モード減衰比を出力すること、
を特徴とする請求項９に記載の異常診断装置。
【請求項１１】
異常診断装置の計測部は、
診断対象機器の計測値を取得し、
前記異常診断装置の差異算出部は、
前記診断対象機器に関する値を入力変数とする物理モデルの出力値と、前記診断対象機器の計測値との差異を算出し、
前記異常診断装置のパラメータ決定部は、
前記差異が所定の基準を満たす程度に小さくなるように前記物理モデルのパラメータの値を決定し、
前記異常診断装置の診断部は、
前記決定したパラメータの値が自身の基準値に対して変化した変化量に基づき、前記診断対象機器が異常であるか否かを判断すること、
を特徴とする異常診断装置の異常診断方法。
【請求項１２】
異常診断装置の計測部に対し、
診断対象機器の計測値を取得する処理を実行させ、
前記異常診断装置の差異算出部に対し、
前記診断対象機器に関する値を入力変数とする物理モデルの出力値と、前記診断対象機器の計測値との差異を算出する処理を実行させ、
前記異常診断装置のパラメータ決定部に対し、
前記差異が所定の基準を満たす程度に小さくなるように前記物理モデルのパラメータの値を決定する処理を実行させ、
前記異常診断装置の診断部に対し、
前記決定したパラメータの値が自身の基準値に対して変化した変化量に基づき、前記診断対象機器が異常であるか否かを判断する処理を実行させるための、
異常診断装置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】
機器が劣化し正常に稼働できなくなると、その機器を修理・更新することになる。修理・更新が計画的に実行できれば問題はない。しかしながら、機器が突然に停止し、かつ、その機器が大規模な生産ラインに組み込まれているような場合、その修理・更新は、予想外の手間及び費用を必要とし、企業経営に大きな影響を及ぼす。そこで、機器が本格的な異常に陥る前にその予兆を検出し、予防的に修理・更新を行うことが重要である。
【０００３】
特許文献１の診断装置は、適応共鳴理論（Adaptive Resonance Theory：ＡＲＴ）を用いる診断装置である。当該診断装置は、まず、多次元空間において、過去の正常時及び異常時の計測データを複数のカテゴリに分類する。当該診断装置は、次に、診断対象となる計測データがどのカテゴリに属するかを調べる。診断対象となる計測データがどのカテゴリにも属さない場合、当該診断装置は、計測データの計測項目を変化させたうえで類似事例の検索を繰り返す。このとき、当該診断装置は、設備の信号の流れにおける上流側から順次計測項目を変更する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−１６５３７５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の診断装置は、専ら統計モデルを用い、物理現象に基づく解釈を行わない。すると、特に計測データにノイズが含まれている場合、機器が異常であるか否かを判断する精度は低下し、具体的にどのような異常が発生しているかを推定する精度も低下する。
そこで、本発明は、異常を診断する精度、及び、具体的な異常の内容を推定する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、診断対象機器の計測値を取得する計測部と、診断対象機器に関する値を入力変数とする物理モデルの出力値と、診断対象機器の計測値との差異を算出する差異算出部と、差異が所定の基準を満たす程度に小さくなるように物理モデルのパラメータの値を決定するパラメータ決定部と、決定したパラメータの値が自身の基準値に対して変化した変化量に基づき、診断対象機器が異常であるか否かを判断する診断部と、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、異常を診断する精度、及び、具体的な異常の内容を推定する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】異常診断装置の構成を説明する図である。
【図２】計測情報を説明する図である。
【図３】物理モデルを説明する図である。
【図４】補正情報を説明する図である。
【図５】異常診断の方法を説明する図である。
【図６】相関情報を説明する図である。
【図７】多次元空間における異常の具体的な内容の特定方法を説明する図である。
【図８】処理手順のフローチャートである。
【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、すべり軸受及び軸封装置を有する遠心圧縮機のような回転機械の診断を行う例である。しかしながら、本発明は、それ以外の機器にも適用可能である。
【００１０】
（異常診断装置の構成）
図１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、入力装置１２、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、計測情報３１、物理モデル３２、補正情報３３及び相関情報３４を格納している。
【００１１】
主記憶装置１４における、計測部２１、差異算出部２２、パラメータ決定部２３、診断部２４及び異常特定部２５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、中央制御部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。１又は複数の診断対象機器２のそれぞれは、１又は複数のセンサ４を有する。異常診断装置１は、ネットワーク３を介して、又は、ネットワーク３を介することなく直接センサ４と通信可能である。
【００１２】
（計測情報）
図２に沿って、計測情報３１を説明する。計測情報３１においては、機器ＩＤ欄１０１に記憶された機器ＩＤに関連付けて、時点欄１０２には時点が、計測値欄１０３には各種計測値が記憶されている。
機器ＩＤ欄１０１の機器ＩＤは、診断対象機器２を一意に特定する識別子である。
時点欄１０２の時点は、診断対象機器２のセンサ４が計測値を取得した時点の年月日時分秒である。
【００１３】
計測値欄１０３には、各種の計測値１０３ａ〜１０３ｈが記憶されている。計測値は、センサ４が取得した物理量、又は、当該物理量を異常診断装置１が加工した結果の量である。計測値が具体的にどのようなものであるかは、診断対象機器２の種類、センサ４の種類等により異なる。ここでの加工とは、例えば、短い期間の時系列の波形に対し高速フーリエ変換を行い、周波数系列の波形のうち、特定の周波数に対するスペクトル強度（振幅）を求めるような加工である。
【００１４】
図２における計測値は、次の通りである。
・回転１次周波数成分の振幅（欄１０３ａ：“１次振幅”と略す。）
・回転１次周波数成分の位相（欄１０３ｂ：“１次位相”と略す。）
・回転２次周波数成分の振幅（欄１０３ｃ：“２次振幅”と略す。）
・回転２次周波数成分の位相（欄１０３ｄ：“２次位相”と略す。）
・回転１／２次周波数成分の振幅（欄１０３ｅ：“１／２次振幅”と略す。）
・回転１／２次周波数成分の位相（欄１０３ｆ：“１／２次位相”と略す。）
・固有振動数（欄１０３ｇ）
・モード減衰比（欄１０３ｈ）
【００１５】
前記の計測値のうち、１次振幅、１次位相、２次振幅、２次位相、１／２次振幅、及び、１／２次位相は、高速フーリエ変換を行うことによって得られる。固有振動数は、回転速度を変化させたときの、共振ピークの回転周波数から得られる。モード減衰比は、共振ピークに半値幅法を適用することによって得られる。なお、図２の“＃”は、異なる計測値を省略的に示している。図２における、Ｙ１、Ｙ２、・・・、Ｙ８については後記する。
【００１６】
（物理モデル）
図３に沿って、物理モデル３２を説明する。いま、ある診断対象機器２の設計条件を示す数式、及び、運動方程式、慣性法則、エネルギー保存法則等の自然法則を示す数式を想定する。ここで“数式”とは、等式、不等式及び条件式を含む概念である。これらの数式は、多くの変数及びパラメータを含む。これらの数式の集合を“物理モデル”と呼ぶ。異常診断装置１が物理モデル３２に対して入力変数“ｘｉ”を入力すると、物理モデル３２は、出力変数“ｙｉ”を出力する。
【００１７】
（物理モデルの関数表現）
いま、物理モデル３２を一種の関数Ｆとして扱う。関数Ｆは、式１のように表される。
ｙｉ＝Ｆ（ｘｉ，ｃｉ）                  （式１）
ｙｉ＝ｙ１、ｙ２、・・・、ｙ８は、図２における、“１次振幅”、“１次位相”、“２次振幅”、・・・、“モード減衰比”と同じ種類の出力変数である。ただし、Ｙｉ＝Ｙ１、Ｙ２、・・・、Ｙ８が計測値に基づくものである一方、ｙｉ＝ｙ１、ｙ２、・・・、ｙ８は、物理モデル３２が計算の結果出力した理論値である。
【００１８】
（入力変数）
ｘｉ＝ｘ１、ｘ２、・・・、ｘ５は、物理モデル３２の入力変数である。入力変数は、診断対象機器に関する数値であればどのようなものでもよい。本実施形態における入力変数を以下に示す。これらは、回転機械の振動応答を求めるための加振力及び応答感度の前提となる設計値である。
ｘ１：回転１次周波数成分のモーダル不釣合い
ｘ２：回転２次周波数成分のモーダル不釣合い
ｘ３：回転１／２次周波数成分のモーダル不釣合い
ｘ４：回転機械のすべり軸受の軸受間隙
ｘ５：回転機械の軸封装置の軸封入口流速
【００１９】
（パラメータ）
ｃｉ＝ｃ１、ｃ２、・・・、ｃ５は、パラメータである。パラメータとは、入力変数に対して直接的に演算（加算、乗算、指数計算等）される“係数”である場合もあり、直接には演算されない“係数”である場合もある。パラメータは、一旦その値が決定されると、再度設定し直されない限りその値が保持される定数である。当然のことながら、ｃｉの値が変化すると、多次元空間内の物理モデル３２の形状及び位置が変化する。よって、変化の前後において、同じ入力変数の値に対して出力される出力変数の値は異なる。本実施形態においては、ｃｉのそれぞれが、“ｉ”の値を同じくするｘｉに対応している（その理由は後記する）。ｃｉのそれぞれが、“ｉ”の値を同じくするｘｉと対応しない実施形態も可能である。以上で説明した内容を図示したものが、図３である。
【００２０】
診断対象機器２が正常に稼働している場合、理論値“ｙｉ＝ｙ１、ｙ２、・・・、ｙ８”は、計測値“Ｙｉ＝Ｙ１、Ｙ２、・・・、Ｙ８”に一致するはずである。しかしながら、実際には、診断対象機器２が正常な状態にあるように見えても、理論値ｙｉが計測値Ｙｉに一致することは殆どない。異常診断装置１は、理論値ｙｉが計測値Ｙｉに無限に近似するように、パラメータ“ｃｉ”の値を変化させることができる。
【００２１】
換言すれば、異常診断装置１は、“Ｅ＝Ｆ（ｘｉ，ｃｉ）−Ｙｉ”すなわち“Ｅ＝ｙｉ−Ｙｉ”の左辺の差異“Ｅ”を最小化するような、パラメータ“ｃｉ”の値を決定することができる。診断対象機器２の劣化が進行するほど、計測値Ｙｉは、理論値ｙｉから大きく乖離する。つまり、診断対象機器２の劣化が進行するほど、差異“Ｅ”を最小化するようなパラメータ“ｃｉ”は、自身の基準値に対し大きく変化する。基準値は、設計条件に従って任意の値を採り得る。最も単純には、パラメータが入力値に乗算される場合の“１”、パラメータが入力値に対して加算される場合の“０”等が挙げられる。
【００２２】
（物理モデル及び統計モデル）
前記から明らかなように、物理モデル３２は、技術的前提を出発点として、出現すべき現象の物理量を、演繹的かつ必然的に導出しようとするモデルである。このような物理モデルに対する概念として、統計モデルが挙げられる。統計モデルは、実際に出現した現象の物理量間の関係を、回帰分析等の手法で帰納的に近似することによって生成される。このとき、技術的前提は問題にならない。本実施形態の特徴は、このような物理モデル３２のパラメータを使用する点にある。
【００２３】
異常診断装置１の機能を数学的に一般化して表現すると前記の通りである。しかしながら、その機能を、回転機械の振動理論の立場から記述すると次のようになる。
【００２４】
異常診断装置１は、加振力を発生させる回転軸の不釣合いとして、固有振動モードの和（組合せ）であるモーダル不釣合いを用いる。このことによって、回転軸に対する普遍的な不釣合い分布を少ないデータでモデル化できる。異常診断装置１は、まず、差分法に基づく流体解析により軸受の動特性（ばね定数及び粘性減衰係数）を算出する。異常診断装置１は、次に、バルクフロー理論に基づく流体解析により軸封装置の動特性を算出する。そして、異常診断装置１は、これらの動特性及びモーダル不釣合いを、有限要素法に基づく振動解析に入力することにより、回転軸の振動応答を算出する。
【００２５】
高調波（回転２次等）及び分数調波（回転１／２次等）の周波数成分の振動は、軸受動特性の非線形性等によって発生する。よって、これらの振動を厳密に算出しようとすると、非線形の運動方程式を解く必要が生じ、計算コストが高くなる。これに対して、本実施形態の異常診断装置１は、各周波数成分に対応する仮想的なモーダル不釣合いを導入し、各周波数成分のモーダル不釣合いによる振動応答計算により、各周波数成分の振幅及び位相を算出する。異常診断装置１は、各周波数成分のモーダル不釣合いの補正係数（パラメータ）を評価することにより、非線形振動を伴う異常の具体的な内容を推定することができる。このことが、ｃｉのそれぞれが、“ｉ”の値を同じくするｘｉに対応している理由である。
【００２６】
（補正情報）
図４に沿って、補正情報３３を説明する。パラメータ“ｃｉ＝ｃ１、ｃ２、・・・、ｃ５”のそれぞれに対して、基準値“♭ｉ＝♭１、♭２、・・・、♭５”が定義されている。補正情報３３においては、パラメータ“ｃｉ＝ｃ１、ｃ２、・・・、ｃ５”のそれぞれの、その基準値からの変化量（補正量）が、時系列で記憶されている。診断対象機器２が正常であるとき、物理モデル３２のパラメータｃｉの値として、♭ｉを代入すると、物理モデル３２が出力する理論値ｙｉは、計測値Ｙｉに一致するはずである。
【００２７】
行１０４に注目すると以下のことがわかる。
・診断対象時点“２０１７年１０月１０日１０時００分００秒”において、異常診断装置１は、パラメータｃｉに♭ｉを代入したうえで、設計値ｘｉを物理モデル３２に入力した。
・すると、物理モデル３２は、理論値ｙｉを出力した。
・差異Ｅ＝ｙｉ−Ｙｉは“０”にならなかった。
・そこで、異常診断装置１は、各パラメータの値を無作為的に変化させ、その都度Ｅの値を算出する繰り返し処理を行った。
・その結果、（ｃ１，ｃ２，ｃ３，ｃ４，ｃ５）＝（♭１＋０.１０，♭２−０.１０，♭３＋０.００，♭４＋０.５０，♭５＋０.００）としたとき、差異Ｅが最小化された。
・結果的に、パラメータｃ３及びｃ５は、基準値のままであった。
他の行についても同様である。
【００２８】
（異常診断）
図５に沿って、異常診断の方法を説明する。異常診断装置１は、各パラメータの基準値からの変化量Δｃｉ（Δｃｉ＝ｃｉ−♭ｉ）を軸とする多次元空間５１に、差異Ｅを最小化するようなパラメータの変化量の組合せを示す点５２（☆）を描画することができる。点５２が統計学的に特異な位置にあるとき、異常診断装置１は、診断対象機器２が異常であると診断する。点５２が統計学的に特異な位置にないとき、異常診断装置１は、診断対象機器２が正常であると診断する。ここで、“統計学的に特異”とは、変化量の組合せが、その過去例から所定の基準を満たす程度に乖離していることを意味する。過去例の値としては、平均値、中間順位値、中央値（（最大値−最小値）／２）、最頻値等、様々なものが想定され得る。
【００２９】
例えば、異常診断装置１は、過去の診断対象時点における変化量Δｃｉを統計学的に代表する球５３を生成する。異常診断装置１は、過去の診断対象時点における変化量を示す複数の点５２を内部に包含する球のうち最も半径が小さい球５３を生成してもよい。この場合、球５３の中心は、過去の診断対象時点におけるパラメータの変化量の中央値を示している。また、異常診断装置１は、複数の点５２の重心を中心とし、所定の半径を有する球５３を生成してもよい。この場合、球５３の中心は、過去の診断対象時点におけるパラメータの変化量の平均値を示している。これらの球５３の中心は、多次元空間５１の原点に一致するとは限らないが、過去の診断対象時点における変化量Δｃｉを統計学的に代表している。現在の診断対象時点における点５２がこの球の外側にあるとき、異常診断装置１は、診断対象機器２が異常であると診断する。
ただし、これだけでは、診断対象機器２が“正常ではない”ことがわかるに留まり、異常の具体的な内容はわからない。したがって、具体的な対策を講じることもできない。
【００３０】
（相関情報）
図６に沿って、相関情報３４を説明する。相関関係３４においては、組合せＩＤ欄１１１に記憶された組合せＩＤに関連付けて、パラメータの組合せ欄１１２にはパラメータの組合せが、異常の具体的な内容欄１１３には異常の具体的な内容が記憶されている。
組合せＩＤ欄１１１の組合せＩＤは、補正されたパラメータの組合せを一意に特定する識別子である。“補正された”とは、パラメータの値が基準値に比して変化したことを意味する。
【００３１】
パラメータの組合せ欄１１２のパラメータの組合せは、そのパラメータが補正されたことを示すフラグ“補正”の組合せである。そのパラメータが物理モデル３２のどのような入力変数に対するパラメータであるかによって、パラメータの組合せ欄１１２は、欄１１１ａ〜欄１１２ｅに分かれている。ここでは、単純化のために、フラグは“補正”の１種類とした。しかしながら、補正の際のパラメータの変化の具体的な内容に応じて、フラグは、“パラメータの値を増加”、“パラメータの値を減少”、“パラメータの値を○○以上◎◎未満増加”、“パラメータの値を○○以上◎◎未満減少”等に細分化されてもよい。図６では“３１”である組合せの数は、このような細分化により増加する。ｃｉのうちのどのパラメータにこのような各種のフラグが現れるかという組合せが、請求項における“パラメータの変化量の組合せ”に相当する。
【００３２】
異常の具体的な内容欄１１３の異常の具体的な内容は、そのパラメータの組合せの補正が行われた場合に実際に発生した異常現象である。１つのレコード（行）に複数の異常の具体的な内容が記憶されていてもよい。
【００３３】
（異常の具体的な内容の特定）
図４に戻って、補正情報３３のレコード１０５に注目する。ここでは、パラメータｃ１及びｃ４が補正されている。異常診断装置１は、これを図６のパラメータの組合せ欄１１２に適用し、異常の具体的な内容“異常Ｑ（軸受が・・・・）”を取得する。つまり、異常診断装置１は、“診断対象時点２０１７年１０月１０日１０時１０分００秒において、診断対象機器は、具体的な異常Ｑ（軸受が・・・・）の状態にあった”と診断することになる。
【００３４】
図７に沿って、多次元空間５１における異常の具体的な内容の特定方法を説明する。異常診断装置１は、図５と同じ多次元空間５１に、パラメータの変化量の組合せを示す点５４（★）を描画することができる。点５４は、異常の具体的な内容が既知であった過去の診断対象時点におけるパラメータの変化量の組合せである。図７では点５４は１つしか記載されていないが、実際には異常診断装置１は、多くの点５４を多次元空間内５１に描画する。そして、異常診断装置１は、図５の例に倣って、異常の具体的な内容が同じ点５４を統計学的に代表する球５５を生成する。このような球５５は、異常の具体的な内容ごとに生成されることになる。
【００３５】
異常の具体的な内容が未知である診断対象時点における変化量を示す点５６（☆）が、複数の球５５の何れかの内部にあるとき、異常診断装置１は、診断対象機器の状態は、その球５５が示す異常の具体的な内容に一致すると判断する。
【００３６】
（処理手順）
図８に沿って、処理手順を説明する。処理手順を開始する前提として、補助記憶装置１５は、計測情報３１を図２の状態で記憶しており、相関情報３４を図６の状態で記憶しているものとする。
ステップＳ２０１において、異常診断装置１の計測部２１は、計測値を取得する。具体的には、計測部２１は、計測情報３１（図２）から、診断対象時点の計測値Ｙｉを取得する。
【００３７】
ステップＳ２０２において、異常診断装置１の差異算出部２２は、物理モデル３２の入力変数を取得する。具体的には、差異算出部２２は、図３の“物理モデルの入力変数”欄にあるような設計値ｘｉをユーザが入力装置１２を介して入力するのを受け付ける。このとき、差異算出部２２は、ユーザが予め補助記憶装置１５に記憶しておいた設計値を取得してもよい。設計値は、診断対象機器の機器ＩＤに関連付けて記憶されているものとする。
【００３８】
ステップＳ２０３において、差異算出部２２は、パラメータの基準値を取得する。具体的には、差異算出部２２は、図３の“物理モデルのパラメータ”欄にあるようなパラメータｃｉの基準値（初期値）♭ｉをユーザが入力装置１２を介して入力するのを受け付ける。このとき、差異算出部２２は、ユーザが予め補助記憶装置１５に記憶しておいたパラメータの基準値を取得してもよい。基準値は、診断対象機器の機器ＩＤに関連付けて記憶されているものとする。
【００３９】
ステップＳ２０４において、差異算出部２２は、物理モデル３２に入力変数及びパラメータの値を代入する。具体的には、第１に、差異算出部２２は、補助記憶装置１５から診断対象機器２についての物理モデル３２を取得する。物理モデル３２は、診断対象機器２の機器ＩＤに関連付けて記憶されているものとする。
第２に、差異算出部２２は、物理モデル３２の入力変数として、ステップＳ２０２において取得した設計値ｘｉを代入する。
第３に、差異算出部２２は、物理モデル３２のパラメータとして、ステップＳ２０３において取得したパラメータの値ｃｉを代入する。
【００４０】
ステップＳ２０５において、差異算出部２２は、理論値を算出する。具体的には、差異算出部２２は、物理モデル３２の出力変数である理論値ｙｉを取得する。
【００４１】
ステップＳ２０６において、差異算出部２２は、差異を算出する。具体的には、差異算出部２２は、ステップＳ２０５において算出した理論値ｙｉから、ステップＳ２０１において取得した計測値Ｙｉを減算し、減算した結果を差異Ｅとする。
【００４２】
ステップＳ２０７において、異常診断装置１のパラメータ決定部２３は、差異が所定の閾値以内であるか否かを判断する。具体的には、パラメータ決定部２３は、ステップＳ２０６において算出した差異Ｅが所定の閾値以内である場合（ステップＳ２０７“Ｙｅｓ”）、補正情報３３（図４）の新たなレコードを作成したうえで、ステップＳ２０９に進む。パラメータ決定部２３は、差異Ｅが所定の閾値以内ではない場合（ステップＳ２０７“Ｎｏ”）、ステップＳ２０８に進む。なお、ここでの閾値は、“０”に充分近似する値である。
ステップＳ２０７“Ｎｏ”から始まる繰り返し処理を抜けて、ステップＳ２０７“Ｙｅｓ”を経由するとき、パラメータ決定部２３は、差異Ｅを最小化するようなパラメータｃｉを決定したうえで保持していることになる。
【００４３】
ステップＳ２０８において、パラメータ決定部２３は、パラメータの値を変化させる。具体的には、パラメータ決定部２３は、パラメータの値ｃｉを、基準値♭ｉから微小な量だけ変化させる。パラメータ決定部２３は、繰り返し処理において、ｃｉの変化量（正負の向きを含む）を、無作為的に決定してもよいし、遺伝的アルゴリズム等を使用して決定してもよい。
その後、ステップＳ２０４に戻る。繰り返し処理中のステップＳ２０４の“第３”においては、差異算出部２２は、物理モデル３２のパラメータとして、ステップＳ２０８において変化した後のパラメータの値を代入することになる。
【００４４】
ステップＳ２０９において、異常診断装置１の診断部２４は、診断対象機器２が異常であるか否かを判断する。具体的には、第１に、診断部２４は、パラメータの変化量Δｃｉ（Δｃｉ＝ｃｉ−♭ｉ）を軸に有する多次元空間において、ステップＳ２０７“Ｙｅｓ”を経由するとき保持したパラメータｃｉの変化量Δｃｉを示す点５２を描画する（図５参照）。診断部２４は、予め診断対象時点以前の時点の補正量Δｃｉを統計学的に代表する球５３を多次元空間に描画しているものとする。
【００４５】
第２に、診断部２４は、ステップＳ２０９の“第１”において描画した点５２が、球５３の内部にある場合（ステップＳ２０９“Ｎｏ”）、処理手順を終了する。診断部２４は、点５２が、球５３の内部にない場合（ステップＳ２０９“Ｙｅｓ”）、ステップＳ２１０に進む。
【００４６】
ステップＳ２１０において、異常診断装置１の異常特定部２５は、異常の具体的な内容を取得し、表示する。具体的には、第１に、異常特定部２５は、ステップＳ２０７“Ｙｅｓ”を経由するとき保持したパラメータｃｉの変化量を検索キーとして、相関情報３４（図６）から異常の具体的な内容を取得する。
第２に、異常特定部２５は、ステップＳ２１０の“第１”において取得した異常の具体的な内容を出力装置１３に表示する。その後、処理手順を終了する。
【００４７】
（変形例１）
ステップ２１０の“第１”の変形例として、異常特定部２５は、以下の処理を実行することによって異常の具体的な内容を取得してもよい。
・異常特定部２５は、パラメータの変化量Δｃｉ（Δｃｉ＝ｃｉ−♭ｉ）を軸に有する多次元空間において、ステップＳ２０７“Ｙｅｓ”を経由するとき保持したパラメータｃｉの変化量Δｃｉを示す点５６を描画する（図７参照）。
・その後、異常特定部２５は、具体的な異常の内容を示す点５４を統計学的に代表する球５５の内部に点５６がある場合は、当該球５５に関連付けられている具体的な異常の内容を取得する。異常特定部２５は、予め複数の異常の具体的な内容に対応する複数の球５５を多次元空間に描画しているものとする。
【００４８】
（変形例２）
診断対象機器２から取得された計測値が、あり得ない“はずれ値”を示すことがあり得る。例えば、診断対象機器２の近辺で作業員が転倒した際の振動を、センサ４が取得してしまう場合がある。さらに、新品の診断対象機器２を現場で組み立てる際、軸受の位置・組み立て方等を誤ってしまった結果、通常では想定されない振動（はずれ値）が発生する場合がある。物理モデル３２は、このようなはずれ値を想定していない。換言すれば、パラメータｃｉの値をどのように変化させても、差異Ｅは、充分小さな値とはならない。
【００４９】
そこで、パラメータ決定部２３は、繰り返し処理において、ステップＳ２０７“Ｎｏ”を経由する数をカウントしておく。そして、パラメータ決定部２３は、当該数が所定の閾値に達した場合、出力装置１３にメッセージを表示したうえで処理手順を終了してもよい。ここでのメッセージは、例えば、“センサがノイズを取得しているため、正確な診断ができません”である。
【００５０】
（パラメータ等の種類）
前記では、計測値、設計値、理論値及びパラメータとして、振動現象に関するものを例として用いた。しかしながら、異常診断装置１の診断対象は、振動現象に限定されない。異常診断装置１は、例えば、診断対象機器２の、騒音、温度、回転速度、消費電力等を分析対象としてもよい。
【００５１】
（本実施形態の効果）
本実施形態の異常診断装置１の効果は以下の通りである。
（１）異常診断装置は、物理モデルという物理現象に基づく解釈を用いることによって、診断対象機器の異常を高い精度で検出できる。
（２）異常診断装置は、異常の具体的な内容を取得することができる。
（３）異常診断装置は、パラメータの基準値からの変化量（補正量）という客観的な数値を用いて、診断対象機器の異常を高い精度で検出できる。
（４）異常診断装置は、とくに回転機械について、回転軸の不釣合い、軸受間隙、軸封装置の入口流量等の一般的な数値を使用することができる。
【００５２】
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。
【００５３】
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】
【００５４】
１      異常診断装置
２      診断対象機器
３      ネットワーク
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    計測部
２２    差異算出部
２３    パラメータ決定部
２４    診断部
２５    異常特定部
３１    計測情報
３２    物理モデル
３３    補正情報
３４    相関情報
【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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