(57)【要約】【課題】複数の系統からなる設備に関して、個別の閾値を設定することなく、簡単かつ効率的に、点検対象の系統を選択することができる異常値診断装置を提供する。【解決手段】データ抽出部は、系統の正常期間の情報を取得し当該系統の正常期間のデータを正常期間データとしてデータベースから抽出するとともに、診断対象とする期間である診断期間の当該系統のデータを診断期間データとしてデータベースから抽出する。指標算出部は、正常期間データと診断期間データのそれぞれに基づいて、正常期間と診断期間の性能指標を、系統ごとに算出する。悪化度算出部は、正常期間に対する診断期間における性能指標の悪化の度合いを表す悪化度を、系統ごとに算出する。点検判定部は、算出された悪化度と、所定の閾値とに基づいて、全系統のうち点検対象とすべき系統を判定する。【選択図】図１
2019028834.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
系統ごとのセンサからデータを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部が取得したデータを前記系統ごと且つ前記センサごとの系列として格納するデータベースと、
前記系統ごとに当該系統が正常状態であった期間である正常期間の情報を系統情報として設定する系統情報設定部と、
前記系統情報を参照することによって前記系統の正常期間の情報を取得し当該系統の当該正常期間のデータを正常期間データとして前記データベースから抽出するとともに、診断対象とする期間である診断期間の当該系統のデータを診断期間データとして前記データベースから抽出するデータ抽出部と、
抽出された前記正常期間データに基づいて前記正常期間における制御性能を表す性能指標と、抽出された前記診断期間データに基づいて前記診断期間における制御性能を表す性能指標とを、前記系統ごとに算出する指標算出部と、
算出された前記正常期間における前記性能指標と、算出された前記診断期間における前記性能指標とに基づき、正常期間に対する診断期間における性能指標の悪化の度合いを表す悪化度を、前記系統ごとに算出する悪化度算出部と、
点検判定のための閾値を決定する閾値決定部と、
前記悪化度算出部によって算出された前記悪化度と、閾値決定部で決定された前記閾値とに基づいて、全系統のうち点検対象とすべき系統を判定する点検判定部と、
を備える異常値診断装置。
【請求項２】
前記閾値決定部は、予め外部から入力された値を前記閾値として決定する、
請求項１に記載の異常値診断装置。
【請求項３】
前記閾値決定部は、前記悪化度算出部によって算出された前記系統ごとの前記悪化度の統計に基づいて、前記閾値を決定する、
請求項１に記載の異常値診断装置。
【請求項４】
実際に異常があった系統について、前記異常があった期間におけるデータに基づいて算出される前記悪化度を記憶する異常データ記憶部、
をさらに備え、
前記閾値決定部は、前記異常データ記憶部に記憶される、実際に異常があったときの前記悪化度に基づいて、前記閾値を決定する、
請求項１に記載の異常値診断装置。
【請求項５】
前記異常データ記憶部は、実際の異常のときに代えて、あるいは実際の異常のときに加えて、異常を模擬したときの運転データから算出される前記悪化度を記憶する、
請求項４に記載の異常値診断装置。
【請求項６】
今回までの所定期間以上、点検対象として選ばれなかった前記系統に関して、今回の判定において点検対象として優先的に選ばれるように、前記悪化度算出部によって算出された前記悪化度を補正する悪化度補正部、
をさらに備え、
前記点検判定部は、前記悪化度補正部によって前記悪化度が補正された前記系統に関しては当該補正された悪化度に基づく判定を行う、
請求項１から５までのいずれか一項に記載の異常値診断装置。
【請求項７】
前記点検判定部によって点検対象とすべきであると判定された複数の前記系統に関して、系統間の移動距離または移動コストの少なくともいずれか一方に関わる移動コストに少なくとも基づいて、点検の際の系統間の順序に関する情報を含む点検計画を立案する点検計画立案部、
をさらに備える請求項１から６までのいずれか一項に記載の異常値診断装置。
【請求項８】
前記データ抽出部によって抽出された前記正常期間データおよび前記診断期間データのそれぞれの系列から、欠測値のデータまたは異常値のデータの少なくともいずれかを除去する前処理を行う前処理部、
をさらに備え、
前記指標算出部は、前記前処理部によって前処理済みの、前記正常期間データおよび前記診断期間データに基づいて、それぞれ、前記正常期間に関する前記性能指標および前記診断期間に関する前記性能指標を、算出する、
請求項１から７までのいずれか一項に記載の異常値診断装置。
【請求項９】
算出された前記悪化度の順に並べられた複数の前記系統の情報と、前記系統ごとの前記悪化度を示す情報と、すべての前記系統のうちの前記点検判定部によって点検対象とすべき系統であると判定された前記系統がどれであるかを示す情報とを、診断結果の情報として表示する表示部、
をさらに備える、請求項１から８までのいずれか一項に記載の異常値診断装置。
【請求項１０】
前記系統情報設定部は、前記系統ごとに、前記系統が属するグループを識別する情報をも設定するものであり、
前記点検判定部は、前記グループごとに、前記グループに属する系統のうち点検対象とすべき系統を判定するものである、
請求項１から９までのいずれか一項に記載の異常値診断装置。
【請求項１１】
前記センサからの前記データの取得と、前記データに基づく前記悪化度の算出と、算出された前記悪化度に基づく点検対象の前記系統の判定とを含む診断処理を、定められたスケジュールにしたがって実行させるスケジュール管理部、
をさらに備える請求項１から１０までのいずれか一項に記載の異常値診断装置。
【請求項１２】
系統ごとのセンサからデータを取得するデータ取得過程と、
前記データ取得過程で取得したデータを前記系統ごと且つ前記センサごとの系列としてデータベースに格納するデータベース格納過程と、
前記系統ごとに当該系統が正常状態であった期間である正常期間の情報を系統情報として設定する系統情報設定過程と、
前記系統情報を参照することによって前記系統の正常期間の情報を取得し当該系統の当該正常期間のデータを正常期間データとして前記データベースから抽出するとともに、診断対象とする期間である診断期間の当該系統のデータを診断期間データとして前記データベースから抽出するデータ抽出過程と、
抽出された前記正常期間データに基づいて前記正常期間における制御性能を表す性能指標と、抽出された前記診断期間データに基づいて前記診断期間における制御性能を表す性能指標とを、前記系統ごとに算出する指標算出過程と、
算出された前記正常期間における前記性能指標と、算出された前記診断期間における前記性能指標とに基づき、正常期間に対する診断期間における性能指標の悪化の度合いを表す悪化度を、前記系統ごとに算出する悪化度算出過程と、
点検判定のための閾値を決定する閾値決定過程と、
前記悪化度算出過程において算出された前記悪化度と、閾値決定過程において決定された前記閾値とに基づいて、全系統のうち点検対象とすべき系統を判定する点検判定過程と、
を含む異常値診断方法。
【請求項１３】
コンピューターを、
請求項１から１１までのいずれか一項に記載の異常値診断装置、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、異常値診断装置、異常値診断方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ビルや工場等に設けられた空調機や熱源機に関して、定期的に保守点検が行われる。例えば、大規模なビル等の場合、全ての空調機の点検作業が一巡するまでに約２年間かかることもある。つまり、この場合、１度点検した機器は、その後約２年間点検されない。このように空調機や熱源機の点検周期が長くなるのは、人手での点検が行われることが多いことや、点検に膨大な時間と費用がかかるためである。このため、点検コストを削減することを目的として、自動的に空調機や熱源機の異常を診断する様々な技術が提案されている。
【０００３】
従来の技術では、例えば、空調機や熱源機におけるコントローラの流量制御系の不健全性の可能性を表す管理指標を設ける。そして、その制御系から、コントローラからの開度指示値およびバルブの実開度を所定のサンプリング周期で取得する。このように数値データを取得した所定の期間内から、管理指標を演算して、その管理指標が所定の閾値を超えた場合に、アラームを発報して異常が発生していることを表示する、ということが行われる。
【０００４】
しかしながら、例えば大規模なビルや工場では、空調機等が数十台といた単位で設置されていることもあり、負荷状況等によってそれらの動作も異なる。したがって、多数の空調機等に一律の閾値を設定することは困難である。また、それぞれの空調機等に対する閾値を設定すること自体も、多くの経験や知識を必要とし、簡単ではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−１６２０２５号公報
【特許文献２】特開２０１５−１０９０３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、複数の系統からなる設備（例えば、空調機や熱源機等であるが、これらには限られない）に関して、個別の閾値を設定することなく、簡単かつ効率的に、点検対象の系統を選択することができる異常値診断装置、異常値診断方法、および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】
【０００７】
実施形態の異常値診断装置は、データ取得部と、データベースと、系統情報設定部と、データ抽出部と、指標算出部と、悪化度算出部と、閾値決定部と、点検判定部とを持つ。データ取得部は、系統ごとのセンサからデータを取得する。データベースは、前記データ取得部が取得したデータを前記系統ごと且つ前記センサごとの系列として格納する。系統情報設定部は、前記系統ごとに当該系統が正常状態であった期間である正常期間の情報を系統情報として設定する。データ抽出部は、前記系統情報を参照することによって前記系統の正常期間の情報を取得し当該系統の当該正常期間のデータを正常期間データとして前記データベースから抽出するとともに、診断対象とする期間である診断期間の当該系統のデータを診断期間データとして前記データベースから抽出する。指標算出部は、抽出された前記正常期間データに基づいて前記正常期間における制御性能を表す性能指標と、抽出された前記診断期間データに基づいて前記診断期間における制御性能を表す性能指標とを、前記系統ごとに算出する。悪化度算出部は、算出された前記正常期間における前記性能指標と、算出された前記診断期間における前記性能指標とに基づき、正常期間に対する診断期間における性能指標の悪化の度合いを表す悪化度を、前記系統ごとに算出する。閾値決定部は、点検判定のための閾値を決定する。点検判定部は、前記悪化度算出部によって算出された前記悪化度と、閾値決定部で決定された前記閾値とに基づいて、全系統のうち点検対象とすべき系統を判定する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１の実施形態の異常値診断装置の概略機能構成を示すブロック図。
【図２】第１の実施形態の異常値診断装置の概略処理手順を示すフローチャート。
【図３】第１の実施形態の異常値診断装置において設定される系列情報の構成例を示す概略図。
【図４】第１の実施形態の第３変形例の異常値診断装置において設定される系列情報の構成例を示す概略図。
【図５】第２の実施形態の異常値診断装置の概略機能構成を示すブロック図。
【図６】第３の実施形態の異常値診断装置の概略機能構成を示すブロック図。
【図７】第４の実施形態の異常値診断装置の概略機能構成を示すブロック図。
【図８】第４の実施形態の異常値診断装置において、表示部が診断結果を表示する画面の一例を示す概略図。
【図９】第４の実施形態の異常値診断装置において、表示部が点検計画を表示する画面の一例を示す概略図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、実施形態の異常値診断装置、異常値診断方法、およびプログラムを、図面を参照して説明する。
【００１０】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態による異常値診断装置の概略機能構成を示すブロック図である。図示するように、異常値診断装置１は、現在値取得部１０１と、データベース部１２１と、系統情報設定部１４１と、診断データ抽出部１６１と、前処理部１８１と、指標算出部２０１と、悪化度算出部２２１と、閾値入力部２４１と、閾値決定部２６１と、点検判定部２８１と、を備える。
これらの各機能部は、例えば、電子回路を用いて実現される。また、各機能部は、必要に応じて、半導体メモリーや磁気ハードディスク装置などといった記憶手段を内部に備えてよい。また、各機能を、コンピューターおよびソフトウェアによって実現するようにしてもよい。
なお、現在値取得部１０１は、「データ取得部」とも呼ばれる。
また、データベース部１２１は、単に「データベース」とも呼ばれる。
また、診断データ抽出部１６１は、単に「データ抽出部」とも呼ばれる。
【００１１】
現在値取得部１０１は、制御対象である機器に関する各種の現在値を取得する。具体的には、現在値取得部１０１は、例えば、空調機のバルブ開度や、空調機に設定される室内温度設定値や、空調機がコントロールする室内温度および室内湿度の現在値を、それぞれ対応するセンサ等から取得する。なお、現在値取得部１０１は、リアルタイムでこれらの現在値のデータを取得する。つまり、現在値取得部１０１は、系統ごとのセンサからデータを取得する。
【００１２】
データベース部１２１は、現在値取得部１０１が取得した室内温度、室内湿度、室内温度設定値、バルブ開度の現在値をデータとして格納する。なお、現在値取得部が例えば１分周期で現在値のデータを取得する場合は、データベース部１２１は、１分周期のデータを逐次、データベースに蓄積、格納していく。つまり、データベース部１２１は、現在値取得部１０１が取得したデータを全て記憶しておく。なお、データベース部１２１は、現在値取得部１０１が取得したデータを、系統ごと且つセンサごとの系列（時系列）として格納する。
【００１３】
系統情報設定部１４１は、異常有無の診断対象である系統の情報を設定する。なお、異常値診断装置１が複数の系統を同時に診断するようにしてもよく、その場合に系統情報設定部１４１は、複数の系統情報を設定する。系統情報設定部１４１は、例えば、各系統の情報として、系統に属する機器（空調機等）を識別する情報や、センサ値や、正常期間の範囲を表す日付情報を設定する。なお、正常期間とは、その機器に関して異常が発生していない期間である。正常期間は、系統ごとに異なっていてもよい。つまり、系統情報設定部１４１は、系統ごとに、少なくとも当該系統が正常状態であった期間である正常期間の情報を、系統情報として設定する。
なお、系統情報の具体例については、後で別の図面を参照しながら説明する。
【００１４】
診断データ抽出部１６１は、系統情報設定部１４１によって設定された系統情報に基づいて、データベースから正常データと診断データとを抽出する。ここで、正常データとは、系統情報設定部１４１によって設定された各系統の正常期間におけるセンサ値のことを表す。また、診断データとは、診断対象の期間（通常は、診断を実行する直前の期間）におけるセンサ値のことを表す。なお、診断データは、必ずしも診断を実行する直前の期間におけるセンサ値でなくてもよく、例えば系統情報設定部１４１が診断期間を設定するようにしてもよい。
つまり、診断データ抽出部１６１は、設定された系統情報を参照することによって、系統の正常期間の情報を取得する。そして、当該系統の正常期間のデータを正常期間データとしてデータベース部１２１から抽出する。また、診断データ抽出部１６１は、診断対象とする期間である診断期間の当該系統のデータを診断期間データとしてデータベース部１２１から抽出する。
【００１５】
前処理部１８１は、診断データ抽出部１６１が抽出した各系統の正常データおよび診断データのそれぞれにおいて、演算エラーあるいは誤診断となる可能性を低減させるため、欠測値や異常値を除去する処理（指標算出の前に行う前処理）を行う。
【００１６】
指標算出部２０１は、前処理済みの正常データと診断データを用いて、各系統の制御性能を表す性能指標を算出する。
つまり、指標算出部２０１は、抽出された正常期間データに基づいて正常期間における制御性能を表す性能指標と、抽出された診断期間データに基づいて診断期間における制御性能を表す性能指標とを、系統ごとに算出する。
【００１７】
悪化度算出部２２１は、指標算出部２０１が算出した性能指標に基づいて、各系統の悪化度を算出する。具体的には、悪化度算出部２２１は、系統ごとに、正常データから求められた性能指標と、診断データから求められた性能指標を用いて、その系統の悪化度を算出する。
つまり、悪化度算出部２２１は、算出された正常期間における性能指標と、算出された診断期間における性能指標とに基づき、正常期間に対する診断期間における性能指標の悪化の度合いを表す悪化度を、系統ごとに算出する。言い換えれば、悪化度算出部２２１は、正常期間における性能指標で正規化された診断期間における性能指標を、悪化度として算出する。
【００１８】
閾値入力部２４１は、異常か否かを判定するための閾値を入力する。なお、この閾値は性能指標の悪化度に関する閾値である。
【００１９】
閾値決定部２６１は、異常か否かを判定するための閾値を決定する。つまり、閾値決定部２６１は、点検判定のための基準となる閾値を決定する。上でも述べたように、ここでは、この閾値は性能指標の悪化度に関する閾値である。
【００２０】
点検判定部２８１は、すべての系統を、異常の可能性が高い順に並べ変える。このとき、点検判定部２８１は、性能指標の悪化度が大きい系統ほど、異常の可能性が高いものであることを前提とする。即ち、点検判定部２８１は、性能指標の悪化度の大きい順に、すべての系統を並べ替える。また、点検判定部２８１は、閾値決定部２６１で決定された閾値に基づいて、点検すべき系統を決定する。具体的には、点検判定部２８１は、性能指標の悪化度が閾値より高い場合に、その系統は点検すべき系統であると判断する。
つまり、点検判定部２８１は、悪化度算出部２２１によって算出された悪化度と、閾値決定部２６１で決定された閾値とに基づいて、全系統のうち点検対象とすべき系統を判定するものである。
【００２１】
次に、前処理部１８１、指標算出部２０１、悪化度算出部２２１、閾値決定部２６２の具体的な処理の例を、詳細に説明する。
【００２２】
前処理部１８１は、前述の通り、時系列のデータ（センサ値等）から、欠測値や異常値を除去する。例えばＮａＮ（Not a Number、非数値データ）等、予め欠測値を定義しておくようにする。そして、その定義に該当するデータが含まれている場合に、前処理部１８１は、そのデータを欠測値として除去する。また、正常データと診断データのそれぞれの時系列のセンサ値に対して、平均および標準偏差を用いて異常値を定義しておく。そして、前処理部１８１は、その定義に該当するデータを検出した場合に、そのデータを異常値として除去する。以下に、平均と標準偏差を利用した異常値の定義を説明する。前処理部１８１は、以下の式を満たさないデータを異常値として扱う。
【００２３】
【数１】
2019028834.tif 000003
【００２４】
ここで、ｘｉは、第ｉ番目のセンサの値である。また、μｉは、第ｉ番目のセンサの値の平均値である。また、δｉは、第ｉ番目のセンサの値の標準偏差である。また、ｎはパラメータである。なお、ｎは正の値である。平均値μｉや標準偏差δｉは、例えば、過去の統計データに基づいて予め算出しておく。あるいは、直近の充分な長さを有する期間（正常期間）におけるセンサ値に基づいて随時、前処理部１８１が平均値μｉや標準偏差δｉを算出するようにしてもよい。
【００２５】
指標算出部２０１は、性能指標値の一例として、最小分散指標値を用いる。最小分散指標値η（τ）は、０以上且つ１以下の値であって、１に近いほど制御性能が高いこと表し、０に近いほど制御性能が低いことを表す。指標算出部２０１は、各系統において、正常データにおける最小分散指標値と、診断データにおける最小分散指標値とを算出する。
指標算出部２０１は、下の式（２）の計算を行うことにより、最小分散指標値η（τ）を算出する。
【００２６】
【数２】
2019028834.tif 000004
【００２７】
式（２）において、右辺の分子は、計測値ｙの最小分散である。また、右辺の分母は、計測値ｙの実際の分散である。また、τは、むだ時間である。
【００２８】
なお、指標算出部２０１が、プロセス管理で利用されている主成分分析を用いて、Ｔ２統計量を性能指標として算出するようにしてもよい。主成分分析により、センサデータを、下の式（３）のように表すことができる。
【００２９】
【数３】
2019028834.tif 000005
【００３０】
式（３）において、Ｘは、ｍ行ｎ列のデータ行列である。即ち、Ｘ∈Ｒｍ×ｎである。また、Ｔは、ｍ行ｐ列のスコア行列である。即ち、Ｔ∈Ｒｍ×ｐである。また、Ｐは、ｎ行ｐ列のローディング行列である。即ち、Ｐ∈Ｒｎ×ｐである。行列の右肩のＴは転置を表す。
なお、ｎは時系列データ数である。また、ｍはセンサ数である。また、ｐは主成分数である。
【００３１】
そして、指標算出部２０１は、演算された主成分からなるローディング行列を用いて、主成分平面上でどの程度ばらついているかを表す指標であるＴ２統計量を演算する。具体的には、指標算出部２０１は、下の式（４）によりＴ２統計量を演算する。
【００３２】
【数４】
2019028834.tif 000006
【００３３】
式（４）において、ｘ（ｔ）は、時刻ｔにおけるｎ個の変数から成るベクトルである。即ち、ｘ（ｔ）∈Ｒｎである。また、Λは、行列ＸＸＴの固有値を対角要素に持つ対角行列である。
【００３４】
指標算出部２０１は、各系統に関して、正常データにおけるＴ２統計量と、診断データにおけるＴ２統計量とを演算する。このとき、  指標算出部２０１は、正常データにおけるローディング行列を用いて診断データにおけるＴ２統計量を演算する。
なお、指標算出部２０１が、Ｔ２統計量の代わりに、主成分平面上からどの程度剥離しているかを表すＱ統計量を用いるようにしてもよい。また、指標算出部２０１が、Ｔ２統計量とＱ統計量の２つの統計量を用いるようにしてもよい。
【００３５】
悪化度算出部２２１は、指標算出部２０１が算出した、正常データにおける性能指標と、診断データにおける性能指標とを用いて、各系統における制御性能の悪化度を算出する。例えば、指標算出部２０１が性能指標として最小分散指標値を算出する場合、最小分散指標値はスカラー値であるため、悪化度算出部２２１は下の式（５）を用いて悪化度を算出する。
なお、悪化度算出部２２１は、正常データにおける最小分散指標値で正規化した診断データにおける最小分散指標値を、悪化度として算出する。これにより、各系統における動作状況が異なることに依る誤診断の可能性を低減することができる。
【００３６】
【数５】
2019028834.tif 000007
【００３７】
なお、式（５）において、Ｗｊは、系統ｊの悪化度である。また、ηｂａｓｅは、この系統ｊの正常データにおける最小分散指標値である。また、ηｔｅｓｔは、この系統ｊの診断データにおける最小分散指標値である。
【００３８】
また、主成分分析により演算されるＴ２統計量を性能指標とする場合、Ｔ２統計量は1次元ベクトルであるため、悪化度算出部２２１は、下の式（６）による悪化度を算出する。
この場合も、悪化度算出部２２１は、正常データにおけるＴ２統計量で正規化した診断データにおけるＴ２統計量を、悪化度として算出する。これにより、最小分散指標値を利用する場合と同様に、各系統における動作状況が異なることによる誤診断の可能性を低減することができる。
【００３９】
【数６】
2019028834.tif 000008
【００４０】
なお、式（６）において、Ｗｊは、系統ｊの悪化度である。また、Ｔ２ｂａｓｅ（ｔ）は、この系列ｊの正常データにおけるＴ２統計量である。また、Ｔ２ｔｅｓｔ（ｔ）は、この系列ｊの診断データにおけるＴ２統計量である。また、ｍｅａｎ（）は、ベクトルの要素の平均値を求める関数である。
【００４１】
式（６）ではベクトルの要素の平均値を用いて悪化度を計算しているが、代わりに、
悪化度算出部２２１が、ベクトル要素の中央値や最大値や最小値を用いて悪化度を算出するようにしてもよい。例えば、中央値を用いる場合には、悪化度算出部２２１は、診断データにおけるＴ２統計量の要素の中央値を、正常データにおけるＴ２統計量の要素の中央値で除することによって正規化し、悪化度を算出する。同様に、最大値を用いる場合には、悪化度算出部２２１は、診断データにおけるＴ２統計量の要素の最大値を、正常データにおけるＴ２統計量の要素の最大値で除することによって正規化し、悪化度を算出する。同様に、最小値を用いる場合には、悪化度算出部２２１は、診断データにおけるＴ２統計量の要素の最小値を、正常データにおけるＴ２統計量の要素の最小値で除することによって正規化し、悪化度を算出する。
また、悪化度算出部２２１は、正常データの性能指標を基準として悪化度を演算すればよく、正規化の手法は除算に限られるものではない。除算以外の演算により、悪化度算出部２２１が、診断データの性能指標を正規化して、悪化度を求めるようにしてもよい。
【００４２】
閾値決定部２６１は、悪化度算出部２２１で演算された悪化度に関して、その閾値を決定する。閾値決定部２６１が決定する閾値は、異常の可能性が高い系統、即ち、保守・点検すべき系統を決定するためのものである。なお、本実施形態による閾値決定部２６１は、閾値入力部２４１が取得した閾値の値を、そのまま悪化度に関する閾値として決定する。
【００４３】
次に、本実施形態による異常値診断装置の処理手順について説明する。
図２は、異常値診断装置１による処理の手順を示すフローチャートである。以下、このフローチャートに沿って処理の内容を説明する。
【００４４】
まずステップＳ１１において、系統情報設定部１４１の動作により、異常値診断装置１による診断の対象となる各系統における系統情報を記憶する。具体的には、本ステップで記憶される系統情報は、各系統の機器の情報（危機を識別する情報など）と、正常期間の日付の範囲の情報と、センサデータの情報とである。
【００４５】
ステップＳ１２において、閾値入力部２４１は、点検対象とする閾値を取得する。この閾値は、悪化度に関する閾値である。この閾値は、例えば、異常値診断装置１の管理者によって入力される。
【００４６】
ステップＳ１３において、現在値取得部１０１は、診断の対象となる各系統の現在値を取得する。現在値取得部１０１が取得する現在値は、バルブ開度、室内温度設定値、室内温度である。また、さらに、現在値取得部１０１が室内湿度の現在値を取得するようにしてもよい。
【００４７】
ステップＳ１４において、現在値取得部１０１は、ステップＳ１３で取得したすべての系統の現在値を、一括してデータベース部１２１に保存する。データベース部１２１は、現在値取得部１０１から渡された現在値のデータを記憶する。
【００４８】
なお、以下では、異常値診断装置１は、系統ごとにステップＳ１５からＳ１８までの処理を実行する。そして、Ｓ１９において、すべての系統の処理が完了したか否かを判定する。未完了の系統が残っている場合には、異常値診断装置１は、ステップＳ１５に戻って処理を繰り返す。つまり、異常値診断装置１は、系統の数の分、ステップＳ１５からＳ１８までの処理を繰り返す。
【００４９】
ステップＳ１５において、診断データ抽出部１６１は、データベース部１２１から、各系統の正常期間および診断期間の時系列のデータを抽出する。なお、このとき、診断データ抽出部１６１は、系統ごとに設定されている正常期間の日付範囲の情報を参照する。また、診断データ抽出部１６１は、例えば、診断期間の日付範囲の情報を参照する。あるいは、診断データ抽出部１６１は、現時点から所定の長さの日時分遡った範囲を診断期間とする。診断データ抽出部１６１は、抽出した正常期間および診断期間のデータそれぞれを、前処理部１８１に渡す。
【００５０】
ステップＳ１６において、前処理部１８１は、診断データ抽出部１６１が抽出したデータに関して前処理を行う。具体的には、前処理部１８１は、各時系列のデータから、欠測値や異常値のデータを除去する。前処理部１８１は、前処理済みのデータを、指標算出部２０１に渡す。
【００５１】
ステップＳ１７において、指標算出部２０１は、各系統の正常期間のデータおよび診断期間のデータのそれぞれについて、性能指標を演算する。指標算出部２０１は、求められた性能指標の値を、悪化度算出部２２１に渡す。
【００５２】
ステップＳ１８において、悪化度算出部２２１は、各系統の悪化度を算出する。具体的には、悪化度算出部２２１は、各系統について、正常期間の性能指標と診断期間の性能指標とに基づいて悪化度を算出する。より具体的には、悪化度算出部２２１は、各系統について、正常期間の性能指標を用いて診断期間の性能指標を正規化することにより、悪化度の数値を求める。
【００５３】
ステップＳ１９において、異常値診断装置１は、すべての系統において性能指標および悪化度の算出が終了したか否かを判定する。終了した場合（ステップＳ１９：ＹＥＳ）には、次のステップＳ２０に進む。終了していない場合（ステップＳ１９：ＮＯ）には、別の系統についての処理をするためにステップＳ１５に戻る。
【００５４】
ステップＳ２０において、点検判定部２８１は、算出された各系統の悪化度に基づいて、悪化の度合いが高い順（即ち、異常の可能性が高い順）に、系統を並べ替える。言い換えれば、点検判定部２８１は、悪化度の数値を鍵として、系統をソートする。
【００５５】
ステップＳ２１において、閾値決定部２６１は、悪化度に関する閾値を決定する。閾値決定部２６１は、決定した閾値を点検判定部２８１に渡す。
【００５６】
ステップＳ２２において、点検判定部２８１は、閾値決定部２６１から受け取った閾値に基づき、点検すべき系統を決定する。具体的には、点検判定部２８１は、その閾値よりも悪化度の高い（より悪化している）系統を、点検・保守の対象として選定する。また、点検判定部２８１は、その閾値ほどには悪化していない系統に関しては、現時点では点検・保守の対象としては選ばない。
【００５７】
ステップＳ２３において、点検判定部２８１は、判定の結果を、診断結果のデータとして出力する。具体的には、点検判定部２８１は、系統ごとの悪化度のデータを出力する。このとき、点検判定部２８１は、悪化度に対応する性能指標（正常データに関する性能指標と診断データに関する性能指標）のデータをあわせて出力するようにしてもよい。また、点検判定部２８１が、悪化度の順（ステップＳ２０でソートした結果の順）に系統を並べて、そのデータを出力するようにしてもよい。
以上で、本フローチャート全体の処理を終了する。
【００５８】
次に、系統情報設定部１４１が設定する系統情報の構成例について説明する。
図３は、系統情報の構成例を示す概略図である。図示するように、系統情報は、表形式のデータとして表現され得る。系統情報は、診断対象の系統ごとの情報を持つものであり、機器、センサ値、正常期間といったデータ項目を有している。図示する例では、系統情報は、系統１、系統２、系統３、・・・（以下、続く）の各系統の情報を含んでいる。系統１に関して、機器は「空調機１」であり、センサ値は｛室内温度1，室内湿度1，室内温度設定値１，バルブ開度１｝であり、正常期間は「２０１６／１０／１〜２０１６／１０／７」である。即ち、系統１が正常だった日付の範囲は２０１６年１０月１日から２０１６年１０月７日までであったことを表している。
系統２、系統３等についても、同様に、系統情報が保持されている。
【００５９】
以上説明したように、第１の実施形態によれば、各系統において、正常データの性能指標と診断データの性能指標とを用いて悪化度を算出する。これにより、系統（機器）特有の閾値を必要とせず、異常の可能性が高い系統を判定することができる。また、本実施形態の異常値診断装置は、複数の系統を同時に（言い換えれば、一度にまとめて）診断し、悪化度が大きい順（あるいは小さい順）に並べ替える。これにより、設備の管理者または点検員が、点検順序や点検計画を容易に決定しやすくなる。また、本実施形態の異常値診断装置から出力される診断結果のデータに基づいて、悪化度が大きい系統（言い換えれば、異常の可能性が高い系統）のみを点検することができる。つまり、全ての系統を点検する必要がなくなり、点検コストを低減できる。
【００６０】
第１の実施形態の第１変形例について説明する。第１の実施形態において、閾値決定部２６１は悪化度に関する閾値を決定するようにした。変形例として、閾値決定部２６１が、悪化度に関する閾値の代わりに、順位に関する閾値を決定するようにしてもよい。例えば、系統が１０個の場合、閾値決定部２６１は、「閾値を上位５位まで」あるいは「上位５０％の順位まで」などといった閾値を決定する。点検判定部２８１は、決定された閾値を閾値決定部２６１から受け取る。そして、点検判定部２８１は、悪化度の順（言い換えれば、異常の可能性が高い順）に系統を並べ替えたときの、上位５位まで（あるいは上位５０％の順位まで）お系統を、点検すべき系統として決定する。
【００６１】
次に、第１の実施形態の第２変形例について説明する。第１の実施形態において、閾値決定部２６１は、閾値入力部２４１において入力された値（悪化度に関する値）をそのまま用いて、閾値として決定した。代わりに、閾値決定部２６１が、悪化度算出部２２１によって算出された各系統の悪化度の値に基づいて閾値を決定するようにしてもよい。例えば、各系統における悪化度の値の集合が正規分布（ないしは、正規分布に近い分布）をしていることを仮定する。そして、閾値決定部２６１は、下の式（７）による計算を行って、閾値を決定する。
【００６２】
【数７】
2019028834.tif 000009
【００６３】
なお、式（７）において、ρは、求められる閾値である。また、μｗは、各系統の悪化度の平均値である。また、σｗは、各系統の悪化度の標準偏差である。また、ｎは、パラメータであり、適宜定められる実数である。このように、実際に算出された悪化度の統計に基づいて閾値を決定することにより、管理者等が閾値を入力する手間を削減することが可能となる。
【００６４】
次に、第１の実施形態の第３変形例について説明する。第１の実施形態では、系統情報設定部１４１で情報を設定したすべての系統の悪化度に基づいて、点検判定部２８１が点検すべき系統を決定した。この変形例では、系統を複数のグループに分けたうえで、点検判定部２８１が点検すべき系統を決定する。
【００６５】
この第３変形例では、設定される系統情報に、各系統が属するグループを定義する情報が含まれる。
図４は、第１の実施形態の第３変形例において系統情報設定部１４１が設定する系統情報の構成例を示す概略図である。ここに図示する例では、系統１、系統２、系統３、系統４、系統５、・・・の系統情報が含まれている。そして、図３に示した系統情報に加えて、第３変形例の系統情報は「グループ」というデータ項目を有する。この「グループ」は、各系統が属するグループを識別するための情報である。図示する例では、系統１、系統２、系統３の機器がそれぞれ空調機１、空調機２、空調機３であり、これらの系統は、グループ「１」に属する。また、系統４、系統５の機器がそれぞれ熱源機１、熱源機２であり、これらの系統はグループ「２」に属する。このように、例えば、機器の種類ごとに系列のグループを構成することが可能である。
【００６６】
そして、この第３変形例では、点検判定部２８１は、グループごとに、点検の対象とする系列を決定する。具体的には、下記の通りである。
例えば、閾値決定部２６１が「各グループにおける１系統を点検の対象とする」という閾値を決定した場合、点検判定部２８１は、グループ「１」から選ばれる１系統と、グループ「２」から選ばれる１系統とを、点検対象として決定する。なお、この場合も、点検判定部２８１は、算出される悪化度の高い系統を優先的に選択する。
あるいは、例えば、閾値決定部２６１が「各グループにおける系統全体の６０％（但し、小数点以下を四捨五入）を点検の対象とする」という閾値を決定した場合、点検判定部２８１は、次のように点検対象を決定する。即ち、点検判定部２８１は、３個の系統を含むグループ「１」から選ばれる２系統（３×６０％＝１．８）を点検対象として決定する。また、点検判定部２８１は、２個の系統を含むグループ「２」から選ばれる１系統（２×６０％＝１．２）を、点検対象として決定する。の場合も、点検判定部２８１は、算出される悪化度の高い系統を優先的に選択する。
【００６７】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。なお、ここでは、既に説明した実施形態と共通する事項については説明を省略する場合があり、本実施形態に特有の事項を中心に説明する。
【００６８】
図５は、第２の実施形態による異常値診断装置の概略機能構成を示すブロック図である。図示するように、異常値診断装置２は、現在値取得部１０１と、データベース部１２１と、系統情報設定部１４１と、診断データ抽出部１６１と、前処理部１８１と、指標算出部２０１と、悪化度算出部２２１と、閾値決定部２６２と、点検判定部２８１と、異常データ記憶部３０２と、を備える。
つまり、異常値診断装置２は、第１の実施形態の異常値診断装置１が有する閾値入力部２４１を有さず、代わりに、異常データ記憶部３０２を有している。
また、異常値診断装置２は、第１の実施形態の異常値診断装置１が有する閾値決定部２６１に代えて、閾値決定部２６２を有している。
【００６９】
なお、現在値取得部１０１と、データベース部１２１と、系統情報設定部１４１と、診断データ抽出部１６１と、前処理部１８１と、指標算出部２０１と、悪化度算出部２２１と、点検判定部２８１の各部の機能は、第１の実施形態におけるそれらの機能と、同様のものである。
【００７０】
異常データ記憶部３０２は、過去の実績として、実際に異常があった系統のデータから算出される悪化度を記憶する。ここで、異常データ記憶部３０２は、異常が発生する都度算出された異常時の悪化度をすべて記憶する。
つまり、異常データ記憶部３０２は、実際に異常があった系統について、異常があった期間におけるデータに基づいて算出される悪化度を記憶する。
なお、異常データ記憶部３０２が、異常があった系統を識別する情報と関連付ける形で悪化度の数値を記憶するようにしてもよい。ただし、悪化度は、既に第１の実施形態においても述べたように、正規化された数値として算出されているため、系統に依存して値自体の大小の意味が変わるものではない。
【００７１】
閾値決定部２６２は、異常データ記憶部３０２が記憶している悪化度のデータを用いて閾値を決定する。なお、異常データ記憶部３０２には、複数の悪化度が記憶されている。したがって、閾値決定部２６２は、それら複数の悪化度の値の、例えば平均値や中央値を、閾値としてもよい。
【００７２】
以上説明したように、第２の実施形態によれば、第１の実施形態と同様の効果が得られる。
また、第２の実施形態によれば、過去に実際に異常が発生したときのデータから算出される悪化度を利用して閾値を決定する。これにより、より精度の高い診断結果を出力する異常値診断装置を得ることができる。
【００７３】
ここで、第２の実施形態の第１変形例について説明する。第２の実施形態では、異常データ記憶部３０２は、過去の実績として実際に異常があった系統のデータから算出された悪化度を記憶するようにした。その変形例として、異常を模擬した運転データから算出される悪化度を異常データ記憶部３０２が記憶するようにしてもよい。
また、異常データ記憶部３０２は、実際の異常のときに代えて、あるいは実際の異常のときに加えて、異常を模擬したときの運転データから算出される悪化度を記憶するようにしてもよい。
なお、空調機や熱源機等の実運用開始前であれば、異常を模擬した運転が可能かもしれないが、それらの装置の実際の運用中に異常を模擬させることは難しい。したがって、正常な運転の範囲内で最も制御性能が悪化した運転をさせて悪化度を算出するのが望ましい。このように悪化度を記憶することで、異常と判定する閾値を管理者がインタラクティブに決定することができる。
【００７４】
（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態について説明する。なお、ここでは、既に説明した実施形態と共通する事項については説明を省略する場合があり、本実施形態に特有の事項を中心に説明する。
【００７５】
図６は、第３の実施形態による異常値診断装置の概略機能構成を示すブロック図である。図示するように、異常値診断装置３は、現在値取得部１０１と、データベース部１２１と、系統情報設定部１４１と、診断データ抽出部１６１と、前処理部１８１と、指標算出部２０１と、悪化度算出部２２１と、閾値入力部２４１と、閾値決定部２６１と、点検判定部２８３と、悪化度補正部３２３と、を備える。
つまり、本実施形態の異常値診断装置３は、悪化度補正部３２３を有することが特徴である。また、異常値診断装置３は、第１の実施形態の異常値診断装置１が有する点検判定部２８１に代えて、点検判定部２８３を有している。
【００７６】
なお、現在値取得部１０１と、データベース部１２１と、系統情報設定部１４１と、診断データ抽出部１６１と、前処理部１８１と、指標算出部２０１と、悪化度算出部２２１と、閾値入力部２４１と、閾値決定部２６１の各部の機能は、第１の実施形態におけるそれらの機能と、同様のものである。
【００７７】
悪化度補正部３２３は、悪化度算出部２２１が算出した悪化度を補正する。悪化度補正部３２３は、すべての系統における悪化度を一律に補正するのではなく、例えば、所定期間（例えば、２年間）点検されていない系統の悪化度を補正する。具体的には、例えば、悪化度補正部３２３は、点検されてない状態で上記所定期間が経過した系統の悪化度の値を、全系統における悪化度の最大値に等しくなるように変更する。そして、悪化度補正部３２３は、上記所定期間が経過していない系統に関しては、悪化度算出部２２１が算出した悪化度をそのまま出力する。
そして、点検判定部２８３は、悪化度算出部２２１が算出した悪化度の値を直接使用するのではなく、悪化度補正部３２３が補正した悪化度の値を用いて、点検すべき系統を決定する。
【００７８】
つまり、悪化度補正部３２３は、無点検で所定期間経過した系統の悪化度を、最大値（即ち、最も異常の可能性が高いことを表す値）に補正する。このような補正が行わない場合には、閾値の値によっては、長い間継続して点検対象とならない系統が存在する可能性がある。悪化度がそれほど高くない状態を維持したまま長期間経過する系統は、実際の異常の可能性が低いとも考えられるが、一方で、例えば工場等での品質保証等のために、少なくとも所定期間ごとに定期的な点検をしなければいけないことも考えられる。つまり、悪化度補正部３２３は、一定期間点検されていない系統がある場合は、その悪化度が高くなるように補正する。これにより、点検判定部２８３は、所定期間経過した無点検状態の系統を、点検対象として選択する。
【００７９】
以上説明したように、第３の実施形態によれば、第１の実施形態と同様の効果が得られる。また、第３の実施形態によれば、一定の期間点検されていない状態の系統がある場合には、悪化度補正部３２３がその系統の悪化度を補正することにより、点検判定部２８３はその系統を必ず点検対象として選択するようになる。つまり、悪化度算出部２２１によって算出される悪化度が低くても、所定期間ごとに、系統は必ず点検対象となる。これにより、点検対象である系統の異常を回避することができる。
【００８０】
ここで、第３の実施形態の第１変形例について説明する。第３の実施形態では、悪化度補正部３２３は、無点検の状態で所定期間が経過した系統に関して、全系統における最大値となるように、悪化度を補正した。
この第１変形例では、悪化度補正部３２３は、異なる方法で悪化度のデータを補正する。具体的には、この第１変形例では、悪化度を表す数値データに、強制的な点検対象であるか否かを表すフラグ情報を添付可能とする。そして、悪化度補正部３２３は、無点検の状態で所定期間以上経過した系統については、このフラグ情報を「真」に設定する。一方、悪化度補正部３２３は、無点検の状態で所定期間以上経過していない系統については、このフラグ情報を「偽」に設定する。そして、悪化度補正部３２３は、各系統に関して、悪化度算出部２２１が算出した悪化度の数値自体を変更することはない。
また、この第１変形例では、点検判定部２８３は、各系統について、まず上記の、強制的な点検対象であるか否かを表すフラグ情報を参照する。このフラグ情報が「真」である場合には、その系統の悪化度の数値にかかわらず、点検判定部２８３は、その系統を点検対象として選択する。そして、点検判定部２８３は、フラグ情報が「真」である系統を点検対象としたうえで、フラグ情報が「偽」である系統のうち、悪化度が閾値を超える系統がある場合にはそれらの系統も点検対象として選択する。
この第１変形例を用いる場合にも、異常値診断装置３は、所定期間以上、無点検の状態である系統を、点検対象として選ぶことができる。
【００８１】
（第４の実施形態）
次に、第４の実施形態について説明する。なお、ここでは、既に説明した実施形態と共通する事項については説明を省略する場合があり、本実施形態に特有の事項を中心に説明する。
【００８２】
図７は、第４の実施形態による異常値診断装置の概略機能構成を示すブロック図である。図示するように、異常値診断装置４は、現在値取得部１０１と、データベース部１２１と、系統情報設定部１４１と、診断データ抽出部１６１と、前処理部１８１と、指標算出部２０１と、悪化度算出部２２１と、閾値入力部２４１と、閾値決定部２６１と、点検判定部２８１と、点検計画立案部３４４と、表示部３６４とを備える。
つまり、本実施形態の異常値診断装置４は、第１の実施形態の異常値診断装置１の構成に加えて、点検計画立案部３４４と、表示部３６４を有するという特徴を持つ。
【００８３】
なお、現在値取得部１０１と、データベース部１２１と、系統情報設定部１４１と、診断データ抽出部１６１と、前処理部１８１と、指標算出部２０１と、悪化度算出部２２１と、閾値入力部２４１と、閾値決定部２６１と、点検判定部２８１の各部の機能は、第１の実施形態におけるそれらの機能と、同様のものである。
【００８４】
点検計画立案部３４４は、点検判定部２８１が決定した点検すべき系統に関して、実際に点検するときの点検計画を立案する。点検計画立案部３４４は、点検計画を立案するため、例えば、各系統の配置図等を用いて、点検担当者の移動距離（または移動時間）が最も短くなるように、各系統の点検計画を決定する。この計画立案の処理は、点検の対象である複数の系統が決定されたときに、それらの系統を巡回するためのコスト（例えば、距離コストや、時間コストや、金額に換算した経済的コスト等）を最適化する問題に還元される。つまり、いわゆる「巡回セールスマン問題」等と同様にコスト最適な経路を求める問題である。点検計画立案部３４４は、最適化問題の解法として、既存技術による方法を用いることができる。その方法は、例えば、遺伝的アルゴリズムでもよいし、焼きなまし法でもよいし、その他の方法であってもよい。つまり、点検計画立案部３４４は、点検判定部２８１が出力する系統の集合と、各系統間のコストを表す情報（一例として、各系統の配置図）とに基づいて、それらの系統を点検する順序（全順序でもよく、場合によっては半順序でもよい）を求めて出力する。さらに、点検計画立案部３４４が点検対象である系統を巡回するための経路の情報を出力するようにしてもよい。
【００８５】
表示部３６４は、診断結果と点検計画とを異常値診断装置４の画面に表示する。ここで、診断結果のデータは、悪化度が高い順に並べられた形の系統のリストと、各系統の悪化度の値である。表示部３６４は、例えば、グラフィカルな形態でそれらの系統の配置を表示する。このとき、表示部３６４が、点検対象として選ばれた系統のみをハイライト表示するなどしてもよい。これらにより、点検対象として決定された系統がどの系統であるか、またそれらの系統の位置関係がどういったものであるかが、視覚的に認識しやすくなる。また、表示部３６４は、点検計画立案部３４４が求めた順序や経路の情報に基づいて、各系統の配置を示す図の上に、点検者のための移動経路を表示する。
表示部３６４による表示の実例を、下で説明する。
【００８６】
図８は、第４の実施形態による表示部３６４が診断結果を表示する画面の一例を示す概略図である。図示するように、表示部３６４は、異常値診断装置４が診断したすべての系統を、悪化度の数値の高い側（画面の左側）から低い側（画面の右側）にならべて表示する。図示する例では、それらの系統は、悪化度の高い側から順に、系統５、系統２、系統１、系統９、系統３、系統７、（省略）、系統１０である。また、表示部３６４は、これらの系統のうち、点検対象として選ばれた系統を枠線で囲って「点検対象」として示している。図示する例では、系統５から系統６までが点検対象の系統である。また、表示部３６４は、各系統に関して算出された悪化度を、「異常発生の可能性」と名付けられたグラフで示している。また、この悪化度のグラフ内には、閾値が破線で示されている。
【００８７】
図９は、第４の実施形態による表示部３６４が点検計画を表示する画面の一例を示す概略図である。図示するように、表示部３６４は、各系統の配置を見取り図で示している。図示する例では、系統１から１０までに対応する空調機１から１０までが、建物の１Ｆから３Ｆまでの各フロアに配置されている。例えば、１Ｆには、空調機１から４までが配置されている。また、２Ｆには、空調機５から８までが配置されている。また、３Ｆには空調機９および１０が配置されている。これらの系列のうち、点検対象として選ばれている系列の機器は、空調機１、２、３、５、６、９である（図８にも示される通り）。そして、表示部３６４は、点検計画立案部３４４によって求められた、これらの空調機を巡回する経路を、太い矢印線で示している。図示する例では、その点検経路は、空調機１→空調機３→空調機２→空調機６→空調機５→空調機９の順に巡回するものである。
【００８８】
以上説明したように、第４の実施形態によれば、第１の実施形態と同様の効果が得られる。また、第４の実施形態によれば、異常値診断装置は、点検すべき系統を表す診断結果だけでなく、移動コスト（例えば、移動距離や移動時間などといったコスト）が最小となる点検計画を立案する。これにより、より経済的な点検を行うことができるようになる。また、本実施形態によれば、異常値診断装置は、点検すべき系統を表す診断結果をグラフィカルなユーザーインタフェースで表示することができる。また、本実施形態によれば、異常値診断装置は、求められた点検計画をグラフィカルなユーザーインタフェースで表示することができる。つまり、設備の管理者は、視覚的に診断結果と点検計画を把握することができる。
【００８９】
ここまで、各実施形態とその変形例について説明したが、第１の実施形態の特徴と、第２の実施形態の特徴と、第３の実施形態の特徴と、第４の実施形態の特徴と、およびそれらの実施形態それぞれの変形例の特徴とを兼ね備えた異常値診断装置を実施してもよい。
【００９０】
また、上記各実施形態では、指標算出部２０１は、最小分散指標値あるいはＴ２統計量による性能指標を算出していた。代わりに、指標算出部２０１が、他の方法による性能指標を算出するようにしてもよい。例えば、指標算出部２０１が、ｐ値（有意確率）による性能指標を算出するようにしてもよい。
【００９１】
また、上記各実施形態では、診断処理の自動実行を含むスケジューリングの機能には特に言及していなかった。例えば、異常値診断装置がスケジュール管理部を備えるようにしてもよい。その場合、スケジュール管理部は、異常値診断装置が備える一連の診断処理の機能を、定められたスケジュールにしたがって自動的に実行させるように制御する。なお、ここで言う診断処理は、センサからのデータの取得や、それらの時系列のデータに基づく悪化度の算出や、算出された悪化度に基づく点検対象の系統の判定を含む、既に説明した一連の処理である。
【００９２】
また、上記各実施形態では、空調機や熱源機を診断の対象としたが、異常値診断対象が診断の対象とする機器は、これらに限られない。定期的に保守を必要とする機器類の、性能指標に基づいて保守の要否を判定するため、他の機器類に各実施形態を適用するようにしてもよい。
【００９３】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、抽出された正常期間データに基づいて正常期間における制御性能を表す性能指標と、抽出された診断期間データに基づいて診断期間における制御性能を表す性能指標とを、系統ごとに算出する指標算出部を持つ。また、算出された正常期間における性能指標と、算出された診断期間における性能指標とに基づき、正常期間に対する診断期間における性能指標の悪化の度合いを表す悪化度を、系統ごとに算出する悪化度算出部を持つ。また、点検判定のための閾値を決定する閾値決定部を持つ。また、悪化度算出部によって算出された前記悪化度と、閾値決定部で決定された前記閾値とに基づいて、全系統のうち点検対象とすべき系統を判定する点検判定部を持つ。そして、このような構成により、系統ごとに個別の閾値を設定することなく、点検すべき系列を特定することができるようになる。また、正常期間の性能指標に基づいて正規化した悪化度のデータを用いて判定するため、各系統に共通の性質を有する数値に基づいた判定が可能となる。また、悪化の度合いが高いと推定される系統のみを点検の対象とするため、点検コストを低減できる。
【００９４】
なお、上述した実施形態における異常値診断装置の機能をコンピューターで実現するようにしても良い。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピューター読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピューターシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピューターシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリー等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバーやクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリーのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【００９５】
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】
【００９６】
１…異常値診断装置、２…異常値診断装置、３…異常値診断装置、４…異常値診断装置、１０１…現在値取得部（データ取得部）、１２１…データベース部（データベース）、１４１…系統情報設定部、１６１…診断データ抽出部（データ抽出部）、１８１…前処理部、２０１…指標算出部、２２１…悪化度算出部、２４１…閾値入力部、２６１…閾値決定部、２６２…閾値決定部、２８１…点検判定部、２８３…点検判定部、３０２…異常データ記憶部、３２３…悪化度補正部、３４４…点検計画立案部、３６４…表示部
【図１】
2019028834.tif 000010
【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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【図９】
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