(57)【要約】【課題】運用段階で初めからミスマッチがある場合でも、問題となる運転状況を検知できると共に、その発生と関係の深い設備を精度よく特定することのできる設備の監視診断装置を提供すること。【解決手段】並列的に構成される機器を有する地域エネルギー供給システムなどのプラントにおいて、これらの運転を監視する監視診断装置であって、設備運転中のプロセス量と運転中設備のオンオフ状態を計測して記憶し、送水や冷熱供給や熱交換などの機能単位でクラスタ化する手段と、一定の周期で収集したプロセス量と設備オンオフ状態に基づいて、対象プラントの各機能がそれぞれどのクラスタに属するかを判定するクラスタ分類手段とを有し、各機能単位でのプロセス量と、クラスタの関係を表示する監視診断装置。【選択図】図１
2015076058.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
並列的に構成される複数の設備を有するプラントにおいて、これら複数の設備の運転を監視する監視診断装置であって、
各設備からのプロセス量を機能毎に収集する状態データ収集手段と、
設備運転中のプロセス量と運転中の設備のオンオフ状態を計測して記憶し、機能単位でクラスタ化するクラスタ化手段と、
一定の周期で収集したプロセス量と設備のオンオフ状態に基づいて、対象プラントの各機能がそれぞれどのクラスタに属するかを判定するクラスタ分類手段と、を備え、
各機能単位におけるプロセス量とクラスタの関係を表示する、設備の監視診断装置。
【請求項２】
請求項１に記載の設備の監視診断装置において、
設備運転中にプロセス量を計測し、この計測結果に基づいて効率を評価し、その時点のプロセス量から属していると判定された各機能のクラスタと効率値を関係付けるクラスタ効率学習手段と、
一定の期間において、効率が設定した値よりも下回る期間が一定の割合を上回った場合、効率が設定した値よりも下回るクラスタに対応する時点では運転中であった設備と、効率が設定した値よりも上回るクラスタに対応する時点では運転中でなかった設備のうちで、前記一定の割合を上回った回数が多い順に問題の可能性の高い設備とする不適正設備推定手段と、
前記不適正設備推定手段による推定結果に基づく優先度に応じて、問題原因の可能性のある設備をオペレータに提示する診断結果表示手段と、をさらに備えている、設備の監視診断装置。
【請求項３】
請求項１に記載の設備の監視診断装置において、
機能毎に想定される運転状態を数式で設定する想定運転状態記憶手段と、
前記クラスタ化手段によって抽出された機能毎のクラスタと運転状態を表す数式の関係を計算し、クラスタが想定された状態であるか否かを判定するクラスタ解釈手段と、
一定の期間において想定された運転状態に対応する場合が設定した回数よりも下回る期間が一定の割合を上回った際に、想定された運転状態ではないクラスタに対応する時点で運転中であった設備と、想定された運転状態であるクラスタに対応する時点では運転中でなかった設備のうち、前記一定の割合を上回った回数が多い順に問題の可能性の高い設備とする不適正設備推定手段と、
前記不適正設備推定手段による推定結果に基づく優先度に応じて、問題原因の可能性のある設備をオペレータに提示する診断結果表示手段と、をさらに備えている、設備の監視診断装置。
【請求項４】
請求項１に記載の設備の監視診断装置において、
設備運転中にプロセス量を計測し、この計測結果に基づいて効率を評価し、その時点のプロセス量から属していると判定された各機能のクラスタと効率値を関係付けるクラスタ効率学習手段と、
機能毎に想定される運転状態を数式で設定する想定運転状態記憶手段と、
前記クラスタ化手段によって抽出された機能毎のクラスタと運転状態を表す数式の関係を計算し、クラスタが想定された状態であるか否かを判定するクラスタ解釈手段と、
一定の期間における効率が設定した値よりも下回る期間、もしくは想定運転状態ではない期間が一定の割合を上回った際に、効率が設定した値よりも下回るか、想定運転状態ではないクラスタに対応する時点で運転中で効率が設定した値よりも上回るか、想定運転状態のときには運転中ではなかった設備のうち、前記一定の割合を上回った回数が多い順に問題の可能性の高い設備とする不適正設備推定手段と、
前記不適正設備推定手段による推定結果に基づく優先度に応じて、問題原因の可能性のある設備をオペレータに提示する診断結果表示手段と、をさらに備えている、設備の監視診断装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の設備の監視診断装置において、
異なる２つの機能に関して抽出されたクラスタ間の同時発生確率を評価してそれらの相関を学習するクラスタ相関学習手段をさらに備え、
前記クラスタ化手段では、
一方の機能が第１のクラスタであり、他方の機能が別の第２のクラスタである確率が高く、該他方の機能が第２のクラスタであって、該一方の機能が第１、第２のクラスタとは別の第３のクラスタである可能性が一定値を超える場合は、第２のクラスタを第１のクラスタ判定結果を用いて分割する、設備の監視診断装置。
【請求項６】
請求項２〜５のいずれかに記載の設備の監視診断装置において、
各機能に関して抽出された複数のクラスタ間の遷移を記憶し、その発生頻度に基づいて遷移確率を求め、想定される運転状態ではない場合、または効率が低い状態である場合に、想定される運転状態か、もしくは効率が高い状態になる過渡的な状態であるか、もしくはそれらのいずれでもないのかを判定する過渡状態判定手段をさらに備え、
前記不適正設備推定手段では、
想定される運転状態や効率の高い状態となる過渡的な状態の場合に、その時にオンであった回数は設備の問題の可能性を判定する際に使用しない、設備の監視診断装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載の設備の監視診断装置において、
前記クラスタ化手段では、
設備運転中のプロセス量と運転中の設備のオンオフ状態の計測値に加えて、曜日乃至季節乃至営業形態をあわせて記憶し、機能単位でクラスタ化し、
前記クラスタ分類手段では、これらの情報を用いて運転状態がどのようなクラスタに対応するかを判定する、設備の監視診断装置。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれかに記載の設備の監視診断装置において、
設備のオンオフ状態の変化前後のプロセス状態から設備のオンオフ変化に伴うクラスタの遷移を検出する設備切替え過渡クラスタ学習手段をさらに備え、
前記不適正設備推定手段では、
一定の期間内で発生した設備の運転切替え前後でのクラスタの効率ないし想定された運転状態であるか否かに基づき、それが一定の値を下回った割合或いは想定される運転状態ではないと判断される回数が一定の割合を上回った場合に、切替え前後でオフからオンになった設備あるいはオンからオフになった設備に関して、その回数が多い順に問題の可能性の高い設備とする、設備の監視診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラント等の設備における異常や劣化、特に台数制御などの運用に係わる制御システムの設定と実負荷とのミスマッチによる性能劣化や過負荷などの異常を早期に検知することのできる設備の監視診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
集中型熱源を持つビルや地域冷暖房システムでは、熱源設備や発電設備、そこで生成される熱や電気を消費者である居住者やテナントへ送る熱交換器や配管、ポンプなどの伝送システム、ファンコイルユニットやエアハンドリングユニットなどの需要端設備など、多様な設備から構成されている。特に熱や流体を扱う設備には、その効率などの面から運用に上下限があり、負荷状態がこれより大きく変化する場合には、サイズの異なる複数の設備を並列に配置し、これらを切り替えて使用するなどの対応が行なわれる。このような制御を台数制御と呼ぶが、これは負荷の上下限や負荷量の発生の分布を踏まえ、適切な組み合わせの設備を選択し、これら並列配備される設備の仕様に基づき、システム毎に設計・実装される。
【０００３】
なお、このような設備組み合わせは、改造の場合を除き、システム設計時の想定負荷などに基づいて決定されるのが通常であり、設計された容量配分や切り替え運用が実際の負荷に適切に対応するとは限らない。
【０００４】
このような台数制御は、日々の負荷変化や季節に伴う負荷変化によって引き起こされ、曜日や気象条件など多様な要因に影響を受ける。このような台数制御それ自体は異常ではないが、切り替え後しばらくは過渡的な運転状態となり、正常な運転とは明らかに異なる特性を示す場合が多い。しかしながらこれは前述のような理由により、設備のライフサイクルのスパンで考えると非常に頻繁で、且つ不規則なタイミングで発生する。
【０００５】
また、低負荷時用の設備での運転と、高負荷時用の設備の運転とでも特性は異なるが、必ずしも一方が正常で一方が異常と言うわけではない。また、システムを構成する設備の組み合わせは多様であり、各組合せに対しても特性は異なる。
【０００６】
ここで、特許文献１には、（１）クラスタリングでは、時間的なデータの振る舞いに着目し、時間を追って軌跡をクラスタに分割し、(２)分割したクラスタ群に対して、部分空間でモデル化してはずれ値を異常候補として算出し、（３）学習データをリファレンスとして活用（比較・参照など）し、経時変化、環境変化、保守（部品交換）稼動状態による状態遷移を把握し、（４）モデル化はデータのＮ個抜き（Ｎ  ０，１，２，・・・）の回帰分析法や投射距離法などの部分空間法（たとえば、Ｎ＝１の場合は、異常データが１個混入していると考え、これを除いてモデル化する）、或いは局所部分空間法によるものとする異常検知方法と異常検知システムが開示されている。
【０００７】
ところで、設備切り替えなどのタイミングは日々異なることから、特許文献１に示された時間的なデータの振る舞いに着目しても無意味な場合が多い。    
【０００８】
また台数切り替え後の過渡的な状態では、制御によって打ち消されるまでの間、設備の特性に依存する挙動が顕在化する場合もあるため、過渡的な状態を取り除いてモデル化する方法では、設備の劣化等の情報を見逃す可能性がある。さらに、そもそも通常運転を正しいとし、その中で見られる状態からの逸脱を検知する方法では、負荷側の運用変化や、初期時点の需要見積もり不良などに起因する台数制御のミスマッチなどを不適切なものとして検知することはできない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１２−２３０７０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、運用段階で初めからミスマッチがある場合でも、問題となる運転状況を検知できると共に、その発生と関係の深い設備を精度よく特定することのできる設備の監視診断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】
【００１１】
前記目的を達成すべく、本発明による設備の監視診断装置は、並列的に構成される複数の設備を有するプラントにおいて、これら複数の設備の運転を監視する監視診断装置であって、各設備からのプロセス量を機能毎に収集する状態データ収集手段と、設備運転中のプロセス量と運転中の設備のオンオフ状態を計測して記憶し、機能単位でクラスタ化するクラスタ化手段と、一定の周期で収集したプロセス量と設備のオンオフ状態に基づいて、対象プラントの各機能がそれぞれどのクラスタに属するかを判定するクラスタ分類手段と、を備え、各機能単位におけるプロセス量とクラスタの関係を表示するものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の設備の監視診断装置によれば、運用段階で初めからミスマッチがある場合でも、問題となる運転状況を検知できると共に、その発生と関係の深い設備を精度よく特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の設備の監視診断装置の実施の形態１の構成図である。
【図２】本発明の設備の監視診断装置の実施の形態２の構成図である。
【図３】本発明の設備の監視診断装置の実施の形態３の構成図である。
【図４】本発明の設備の監視診断装置の実施の形態４の構成図である。
【図５】本発明の設備の監視診断装置の実施の形態５の構成図である。
【図６】本発明の設備の監視診断装置の実施の形態６の構成図である。
【図７】本発明の設備の監視診断装置の実施の形態７の構成図である。
【図８】オンオフ切り替えに伴う不具合監視表示の例を示した図である。
【図９】診断スコアによる設備監視優先表示の例を示した図である。
【図１０】クラスタ割当困難な状態における状態表示例を示した図である。
【図１１】異なる設備オンオフパターンで同じ想定運転状態に対応するクラスタの比較表示例を示した図である。
【図１２】クラスタのメンテナンス画面を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の設備の監視診断装置の実施の形態を説明する。
【００１５】
（設備の監視診断装置の実施の形態１）
図１は、本発明の設備の監視診断装置の実施の形態１の構成図である。
【００１６】
監視対象となる設備群１００は、冷却塔１０１や冷凍機１０２、ボイラ１０４やガスエンジン１０５のような熱源設備と、需要家１０３からなる。これらは、全て１つ以上の同種の設備や需要家からなる。また個々の需要家１０３は、熱源からの熱の受入を行なう熱交換器１０６、１０７並びに負荷１０８を有する。なお、熱交換器１０６、１０７については、必ずしも必須な設備というわけではない。また、ここでは示していないが、水やお湯などの熱媒を駆動する送液ポンプやそれを制御する駆動装置やバルブなども対象となる。
【００１７】
監視診断装置１０００は、これらの対象設備からのプロセス量を送液や熱供給といった機能毎に収集する状態データ収集手段１１０と、それらから機能毎に特徴的な運転状態を表すクラスタを抽出するクラスタ化手段１２０と、クラスタ抽出後、各機能のプロセス信号がそれぞれ、どのクラスタに該当するかを分類するクラスタ分類手段１２２と、から構成されている。
【００１８】
監視診断装置の診断装置では、運転状態の妥当性の判断に当たり、以下のいずれかの方法を適用可能であり、各方法の適用によって異なる実施の形態を有する。
（１）設備全体の効率を用いる方法。
（２）予め設計時点などに定めた運用条件を用いる方法
（３）上記（１）、（２）の双方を用いる方法。
【００１９】
（設備の監視診断装置の実施の形態２）
図２は、本発明の設備の監視診断装置の実施の形態２の構成図であり、運転状態の妥当性の判断に当たって（１）設備全体の効率を用いる方法を適用する監視診断装置２０００である。
【００２０】
設備の運転効率を用いる場合は、予め効率評価式記憶手段１４２に登録した効率評価式に基づいて、データ収集手段１１０で収集したデータから対象設備全体の効率を評価し、クラスタ分類手段１２２で、その時のプロセス状態が各クラスタに属する確率を求めた結果（クラスタ分類結果データ１２４）を用い、各クラスタを効率と対応付けるクラスタ効率学習手段１４０を用いる。なお、効率評価式記憶手段１４２に記載する効率評価式は、後述する状態データ取得手段１１０と同様に、プロセス量を一意に識別できるタグ名称と、ＣやＥｘｃｅｌのマクロなどのプログラム言語で使用できる関数、演算子などを用いた効率演算式で定義する。
【００２１】
各手段の結果に基づいて、効率低下が著しい場合に、そのような効率低下の発生と特に同期して動いている可能性が高い順に設備をリストアップし、診断結果表示手段１９０では、その診断結果を監視オペレータに表示することで、初期の想定と異なる運転や効率の悪い運転が行なわれている際に、それと特に関係が深い設備の同定を容易にし、診断の効率を向上する。
【００２２】
（設備の監視診断装置の実施の形態３）
図３は、本発明の設備の監視診断装置の実施の形態３の構成図であり、運転状態の妥当性の判断に当たって（２）予め設計時点などに定めた運用条件を用いる方法を適用する監視診断装置３０００である。
【００２３】
設計時点で想定した運用条件とは、例えば「送液機能はポンプ一定圧制御を基本とする」といった設計思想に対応したものである。これらを監視診断装置３０００で扱えるようにするために、簡単な定義式でこのような状態を定義する想定運転状態記憶手段１５０と、クラスタ化手段１２０で抽出した結果（各クラスタの特徴であるクラスタ抽出結果データ１２３）から、そのクラスタが想定運転状態に対応する程度を評価するクラスタ解釈手段１５１、並びに、ある機能について定義された想定運転状態と、他の機能に関するクラスタとの対応関係を評価する想定状態クラスタ関係性展開手段１５２を用いる。これにより、想定外の状態の発生を検知する。
【００２４】
監視診断装置２０００と同様、監視診断装置３０００は診断結果表示手段１９０を有しており、初期の想定と異なる運転や効率の悪い運転が行なわれている際に、それと特に関係が深い設備の同定を容易にし、診断の効率を向上する。
【００２５】
（設備の監視診断装置の実施の形態４）
図４は、本発明の設備の監視診断装置の実施の形態４の構成図であり、運転状態の妥当性の判断に当たって、（１）設備全体の効率を用いる方法、（２）予め設計時点などに定めた運用条件を用いる方法の双方を適用する監視診断装置４０００である。
【００２６】
監視診断装置２０００，３０００と同様、監視診断装置４０００においても、監視診断装置２０００と同様、監視診断装置４０００は診断結果表示手段１９０を有しており、初期の想定と異なる運転や効率の悪い運転が行なわれている際に、それと特に関係が深い設備の同定を容易にし、診断の効率を向上する。
【００２７】
（設備の監視診断装置の実施の形態５）
図５は、本発明の設備の監視診断装置の実施の形態５の構成図であり、運転状態の妥当性の判断に当たって（２）予め設計時点などに定めた運用条件を用いる方法を適用する監視診断装置５０００である。
【００２８】
監視診断装置５０００では、想定状態の内、特に定常的と想定される状態と対応する程度が大きいクラスタと、それ以外のクラスタの遷移関係を計測し、いずれ定常状態になるクラスタを抽出する過渡状態判定手段１６０を用いる。これにより、過渡的な想定外の状態や過渡的に定常的では想定状態になっても、これを異常と判定することを抑制する。    監視診断装置２０００，３０００，４０００と同様、監視診断装置５０００は診断結果表示手段１９０を有しており、初期の想定と異なる運転や効率の悪い運転が行なわれている際に、それと特に関係が深い設備の同定を容易にし、診断の効率を向上する。
【００２９】
（設備の監視診断装置の実施の形態６）
図６は、本発明の設備の監視診断装置の実施の形態６の構成図である。
【００３０】
監視診断装置６０００は、異なる機能上のクラスタの同時発生について分析し、その相関を学習するクラスタ相関学習手段１３０を備えている。
【００３１】
監視診断装置２０００，３０００，４０００，５０００と同様、監視診断装置６０００は診断結果表示手段１９０を有しており、初期の想定と異なる運転や効率の悪い運転が行なわれている際に、それと特に関係が深い設備の同定を容易にし、診断の効率を向上する。
【００３２】
（設備の監視診断装置の実施の形態７）
図７は、本発明の設備の監視診断装置の実施の形態７の構成図である。
【００３３】
監視診断装置７０００は、その原因となっている可能性の高い設備を抽出するための手段を備えている。初めに述べたように、診断対象となる設備は、ポンプや熱源と言った同種の設備が複数組み合わされたシステムであり、同種の設備について見ると、全く同じ仕様の設備というよりは、仕様の異なる複数の設備で構成されている場合が多く、負荷や環境条件に応じて、切り替え制御が行なわれる。
【００３４】
これら設備の運転切り替えは、計測される状態量に大きな影響を及ぼすため、異常や劣化を診断する上で誤診断の要因となる。そこで、設備切り替えの生起するタイミングに相関の強いクラスタを学習する設備切り替え過渡クラスタ学習手段１７０を用いる。これは、主要設備のオンオフ状態の変化の前後のプロセス状態が各クラスタと対応する程度を評価し、これに基づいて、運転切り替えとクラスタの相関を学習する。
【００３５】
監視診断装置２０００，３０００，４０００，５０００，６０００と同様、監視診断装置７０００は診断結果表示手段１９０を有しており、初期の想定と異なる運転や効率の悪い運転が行なわれている際に、それと特に関係が深い設備の同定を容易にし、診断の効率を向上する。
【００３６】
（各手段の詳細な説明）
＜状態データ取得手段１１０＞
状態データ取得手段１１０には、予め、機能毎に、監視プロセス量、それの元となるセンサタグ名称と、それらセンサ出力と監視プロセス量の関係を定義する演算ルールを定義しておく。例えば、冷水の送液（水）機能に対しては、監視プロセス量は、揚程と流量であり、流量は全送水ポンプの合流点以降に配置された流量計に対応するセンサタグをＴＡＧ１２３４とすると、ＴＡＧ１２３４＊１のように定義する。ポンプ個別に流量計があり、各々ＴＡＧ１２０１、ＴＡＧ１２０２、ＴＡＧ１２０３の３点で計測している場合なら、ＴＡＧ１２０１＊１＋ＴＡＧ１２０２＊１＋ＴＡＧ１２０３＊１のように定義する。揚程についても同様である。
【００３７】
図に示した揚程-流量図１１１は、設備オンオフ状態が１００１０で表される場合の揚程と流量の関係を示している。なお、この例では、設備のオンオフ状態は、二進数表現で、各桁のイチゼロが主要設備のオンオフに対応しているものとした。設備のオンオフ状態ついては、揚程と流量に関係するポンプだけではなく、対象設備全体を構成する主要設備のオンオフ状態を表す。
【００３８】
＜クラスタ化手段１２０＞
クラスタ化手段１２０では、これらのデータに基づいて、データをクラスタ化する。クラスタ化の方法に関しては、主成分分析や重回帰、重心などのセントロイドを求める方法、サポートベクタマシンなど様々な方法を用いてよい。図に示した例では、誤差が所定値以下になるように不定個の線分にフィッティングしてクラスタを生成した例を示した。この例では、４本の線分Ｃｈｆ００１、Ｃｈｆ００２，Ｃｈｆ００３，Ｃｈｆ００４でクラスタを示した。図中の還温度-往温度-冷凍機入口温度図１２１は、同じ設備オンオフ状態における冷熱供給機能のうち特にバイパス制御の状態を表す。３次元のため分かり難いがクラスタが２つ抽出されており、Ｃｔｒｆ００１とＣｔｒｆ００２でそれらを示した。
【００３９】
＜クラスタ相関学習手段１３０＞
クラスタ相関学習手段１３０では、クラスタ分類手段１２２の結果１２４から、計測されたプロセス量が、送液機能においてＣｈｆ００１にある確率が高い場合、冷熱供給機能においてＣｔｒｆ００２にある確率が高いと言うように、異なる機能上のクラスタの同時発生について分析し、その相関を学習する。図中１３１の下部に示した「Ｃｔｒｆ００２，Ｃｈｆ００１  ０．９５」は、これらの相関係数が０．９５であるという関係を示している。これは、時刻ｔにおいて計測されたプロセス量がＣｔｒｆ００２であると推定される確率Ｐ（Ｃｔｒｆ００２，ｔ）とＣｈｆ００１であると推定される確率Ｐ（Ｃｈｆ００１，ｔ）を用いて、下式で計算できる。
【００４０】
１／ｎ・Σ[τ＝0,ｔ,Ｐ（Ｃｔｒｆ００２，τ）・Ｐ（Ｃｈｆ００１，τ）]
【００４１】
ここでΣ[τ＝0,ｔ，Ｆ（τ）]はτ＝0からｔまでのＦ（τ）の総和を表すものとする。
【００４２】
＜クラスタ効率学習手段１４０＞
運転の妥当性を判断するためのクラスタ効率学習手段１４０では、計測されたプロセス量に基づいて、対象システム全体の効率を評価し、その結果を吹出し１４１に示すようなデータとして保存する。
【００４３】
対象システムの効率計算には、計算式が必要であるが、データ取得手段１１０と同様にセンサタグを用いた演算ルールを予め定義しておき、これに基づいて、計測データから効率を計算する。例えば、各需要家１０３への熱供給配管の出入口エンタルピ差と質量流量の積から需要家ごとのエネルギー消費を求め、これを全需要家に対して加算することで負荷エネルギーを計算する。次に、冷却塔並びに冷凍機の消費電力を加えることで、所要電力エネルギーを求める。特に吸収式冷凍機等、蒸気を使用する熱源がある場合は、それら熱源での蒸気使用量とボイラからの全蒸気量の比率にその時の燃料消費量を掛けることで、燃料消費量を求め、所要電力エネルギーと燃料使用量に電力並びに燃料に対する熱当量を掛けることで投入エネルギーを計算し、負荷エネルギーと投入エネルギーの比から効率を求めるなどの方法がある。
【００４４】
このようにして、計測されたプロセス量から対象設備の効率を随時計算すると共に、クラスタ分類手段１２２の結果である、各機能についてその時のプロセス量が各クラスタに属する確率から、これと効率を掛けた値の時間方向での平均並びに分散を求めることで、各クラスタの効率の評価値を随時更新する。
【００４５】
＜想定運転状態記憶手段１５０＞
想定運転状態記憶手段１５０には予め、設計段階で想定された運転状態に関する制約式を吹出し１５３のような形で記憶しておく。例えば、Ｓ１１という想定状態は、揚程に関する制約で、揚程は正定数と等しいこと、この例の場合、ポンプの制御は揚程が一定となるようにしていることを意味する。最右に示した「Ｎ」は、これが設計上想定された定常的な状態であることを指示する識別符号を意味する。Ｓ１２という想定状態は、流量に負の定数をかけたものと定数を足したものが揚程になること、すなわち、揚程と流量に負の相関があることを示している。これは、負荷側での絞りの開閉などに伴う流量と圧力の変化を示しているが、定常的な状態として想定されるものではないので、最右には「−」のよう記号で示した。Ｓ２１は冷熱供給機能に関する定義であり、冷凍機入口温度は冷水の還温度と等しいかそれより低いこと、往温度は正の定数であることを示している。これも定常的な運用で期待される状態であるため、最右に「Ｎ」を示した。なお、このルールに記載された「揚程」や「冷凍機入口温度」「往温度」は、データ取得手段１１０における「揚程」等と同じものであることが、本発明の診断装置でも判別できるように、実際にはタグ番号など一意識別できる記号で定義するものとする。
【００４６】
＜クラスタ解釈手段１５１＞
クラスタ解釈手段１５１は、このような定義情報１５３を用いて、クラスタ化手段１２０の結果１２３であるクラスタの特徴パラメータを分析し、各クラスタが各想定状態とどの程度一致するかを評価して、内部テーブル１５４に格納・更新する。例えば、Ｃｈｆ００１の場合、線形近似で表現されているので、揚程一定のＳ１１とは、その流量に対する係数から傾きのベクトルを求め、揚程一定（傾きゼロ）のベクトルとの余弦の絶対値を計算することで、相関を評価することができる。また、設定された定数値とクラスタを表す直線の平均距離を設定された定数値で規格化した値を用いるなどしてもよい。Ｓ１２との相関についても同様である。Ｃｈｆ００２〜ｃｈｆ００４についても、同様に相関を計算することができる。このようにして計算した特定機能のクラスタと特定機能の想定運転状態の関係は、内部テーブル１５４に（）無しの数値として示した。
【００４７】
＜想定状態クラスタ関係性展開手段１５２＞
ある機能に対して定義された想定運転状態と、それとは異なる機能に関して得たクラスタとの関係を求める想定状態クラスタ関係性展開手段１５２も、クラスタ解釈手段１５１と同様に内部テーブル１５４に相関を格納・更新するが、こちらについては、図３および図４では（）書きで示した。想定状態クラスタ関係性展開手段１５２では、クラスタ相関学習手段１３０で得た、異なる機能のクラスタ間の相関と、クラスタ解釈手段１５１によって得たクラスタと想定運転状態の相関から計算する。
【００４８】
たとえば、冷熱供給機能に関する想定状態Ｓ２１と冷熱供給機能に関するクラスタＣｔｒｆ００２との関係が内部テーブル１５４に示すように、０．８だった場合、吹出し１３１に示したクラスタＣｔｒｆ００２とＣｈｆ００１の相関０．９５を用い、その積により、冷熱供給機能に関する想定状態Ｓ２１と送液機能に関するクラスタＣｈｆ００１の相関を決める。このようにして得た０．７６(＝０．８×０．９５)を内部テーブルのＣｈｆ００１行とＳ２１列の交差するエリアに（）付きで示した。なお、特にこのような機能間の関係は、設計上定常的な運用と想定される「Ｎ」フラグ付きの想定状態についてだけ計算してもよい。
【００４９】
＜過渡状態判定手段１６０＞
過渡状態判定手段１６０は、各機能に関して抽出されたクラスタの内、設備の劣化や故障などによる変化と、運転切り替えなどに伴って過渡的に発生する変化とを識別するものである。
【００５０】
本手段を用いる監視診断装置５０００は、状態データ収集手段１１０でプロセス量を収集し、クラスタ分類手段１２２で、各機能に関して、それが既に抽出されているクラスタに属する確率を求めるが、この都度、直前に計測されたプロセス量から求めた各クラスタに属する確率と、その時のプロセス量から求められた確率を用いて、遷移確率テーブル１６１を更新しておく。過渡状態判定手段１６０では、こうして得た遷移確率テーブル１６１に対して、Ａ’＝Ａ＋Ａ２＋Ａ３＋Ａ４＋・・・・＋Ａｍを求める。
【００５１】
ここでＡは遷移確率行列を表し、遷移確率テーブル１６１の数値部分の行列に相当する。Ａｍは、この行列のｍ乗を表す。
【００５２】
遷移確率テーブル１６１は、直前に属する遷移前クラスタを縦に、計測したプロセス量から推定した遷移後クラスタを横に示しており、直前のクラスタが分かった場合の条件付確率を格納しておくためのものであるので、前の時点での確率値Ｐｃ（ｔ−１）が一定の閾値以上であるクラスタＣ（テーブル１６１の行）に対して、遷移後のプロセス量から推定される各クラスタｌの属する確率Ｐｌ（ｔ）を加えて平均をとればよい。このため、テーブル１６１の各行列要素にはクラスタｃからクラスタｌへの遷移確率値Ｅｃｌ（ｔ−１）のみ記載しているが、例えば、図中に不記載のサンプル点数Ｎの情報も持たせ、Ｅｃｌ（ｔ）＝(Ｅｃｌ（ｔ−１）＊Ｎ＋Ｐｌ（ｔ））／（Ｎ＋１）、のようにして更新する。
【００５３】
プロセス量をクラスタに割り当てる場合、全てのクラスタに割り当たるとは限らないため、｜Ａ｜＜１となるので、ｍが十分大きければ、Ａ＾ｍはゼロ行列に漸近するので、｜Ａ＾ｍ｜に一定の閾値を設けて、計算を打ち切るものとする。ｎはその機能に対して見つかっているクラスタの数とする。図５では、設計上定常的な運用と想定される状態との相関が高いクラスタに下線を付した。図では、一番目のクラスタがそのようなクラスタである場合を想定している。
【００５４】
Ａ’/ｍに対して、成分数がｎで、二番目以降の任意の場所ｋが一箇所だけ１で、残りが０のベクトル（図５の過渡状態判定手段１６０中に示した（０，・・・，１，０，・・・）ｔ、ただし、ここでｔは転置行列を表す）をかけると、ｋ番目のクラスタにある状態から、ｍ時間の内に、ｎ種類のどのクラスタになる時間が、どれだけの割合であるかを示すベクトルを得ることができるので、その内、定常的な状態に対応するクラスタに対応する値に着目する。この値が十分大きければ、ｋ番目の状態は、いずれ定常的な状態になると判断できるため、このようなｋ番目の状態を想定内過渡状態と判断することができる。
【００５５】
このようにして得たクラスタとそれに対する評価（効率並びに、想定運転状態かどうか、想定内過渡状態かどうか）を用いて、診断対象システムの状態を判定することができるが、想定内ではなかったり、効率が著しく悪かったりした場合に、何が原因である可能性が高いのかについて、指針を示すのが不適正設備推定手段１８０であり、この推定のための情報を学習するのが設備切り替え過渡クラスタ学習手段１７０である。
【００５６】
＜設備切り替え過渡クラスタ学習手段１７０＞
設備切り替え過渡クラスタ学習手段１７０は前述のとおり、主要設備のオンオフ状態の変化の前後の状態が、各クラスタと対応する程度を評価し、これに基づいて、運転切り替えとクラスタとの相関を学習する機能である。
【００５７】
主要設備のオンオフ状態を用いて、行に遷移前の状態、列に遷移後の状態を取り、異なるオンオフ状態間の遷移の発生頻度を記録する（図中には非掲示）。例えば一定期間内で、行に示すある状態から、列に示す次の状態への全遷移の数、すなわち、ある行に関して全ての遷移の発生数を加算したものを求め、これに対する列に示す各遷移の頻度の割合を求めたものが、その行に示したある状態から列に示した次の状態への遷移の確率を示すことになるので、これを用いて、クラスタとの対応関係を分析する遷移を選択する。
【００５８】
図７のオンオフ状態遷移分析テーブル１７１は、このような遷移の確率が一定の値Ｐを超える遷移にラベル付けを行なった様子を示している。設備の運転切り替えは、システム上でルールとして設定されているのが通常であるため、このような設備オンオフ遷移の学習は、理論上想定可能な全ての組み合わせの内、実際には一部の組み合わせ間の遷移しか発生しない場合が多いために実施するものである。遷移の多様性が少ない場合は、Ｐ＝０として、遷移実績がある全ての遷移を対象にしてもよい。
【００５９】
遷移前後の設備オンオフ状態とクラスタの関係を分析する状態クラスタ-遷移関係分析テーブル１７２は、オンオフ状態遷移分析テーブル１７１に示した各遷移Ｔｘに対して、前後の一定の期間のプロセス量から、それが各クラスタと対応する確率を記録する。遷移発生の都度、前後一定期間のプロセス量から、それが各クラスタと対応する確率を求め、平均を取るなどの処理により、確率値を更新する。遷移前後の一定期間については、遷移前については、直前の一サンプル期間を含む一定期間、遷移後については、一定の値よりも高い確率を示すクラスタが出現するまでとするといった方法がある。設計上、切り替えに伴う過渡の時間が想定されている場合は、そのような一定期間を用いることもできる。
【００６０】
一定期間の中で、複数時点のプロセス量がサンプリングされる場合は、その都度、各クラスタと対応する確率を求め、最大値を用いるといった方法を取ればよい。
【００６１】
計測したプロセス量から、それが各クラスタに属する確率を求める処理を別途実施し、その結果を一定の時間の間保存しておき、遷移が検知された前後の値を参照して、その中から最大値を用いるようにしてもよい。
【００６２】
なお、最も単純な構成としては、設備切り替え過渡クラスタ学習手段１７０を有しない場合である。
【００６３】
この場合は、過渡状態判定手１６０も必要としない。
【００６４】
過渡状態判定手段１６０は、過渡的な状態が将来どのように進展するのかを学習する。設備切替え過渡クラスタ学習手段１７０は、オンオフ切り替え前後の状態がどのようなクラスタと対応するのかを学習する。これらを用いることで、オンオフ切替え直後の状態から、将来どのような状態に落ち着くかを予測することができるが、運用ミスマッチや劣化の検知は、緊急を要することは少ないため、実際に定常的な状態になってから判断してもよい。
【００６５】
この場合、クラスタ効率学習手段１４０によるクラスタの効率値、または、クラスタ解釈手段１５１による想定運転との対応度合いによって、クラスタの妥当性が評価できる。クラスタは設備のオンオフパターン毎に生成するので、効率が低い状態や想定外の常態の時に運転している設備を、運用ミスマッチや劣化の原因である可能性が高いとすることができる。あるいは、その時停止している設備を原因候補からはずすことができる。
【００６６】
＜不適正設備推定手段１８０＞
不適正設備推定手段１８０は、クラスタ効率学習手段１４０やクラスタ解釈手段１５１、想定状態クラスタ関係性展開手段１５２、過渡状態判定手段１６０で検出した想定外の運転状態や効率の悪い状態に対して、設備切替え過渡クラス学習手段１７０の結果である状態クラスタ-遷移関係分析テーブル１７２を用いて、原因である可能性が高い設備を特定する。
【００６７】
＜設備のオンオフ切り替えに伴う過渡を考慮する場合について＞
設備のオンオフ切り替えに伴う過渡を考慮する場合について説明する。
【００６８】
例えば、主要な設備が７台あり、そのオンオフを二進数で表現したとき、１１００１０１だったとする。ここで二番の設備がオンからオフになって、１０００１０１となったとする。
【００６９】
これに伴い、機能ｙのクラスタが確率０．８でＣｙ１である状態から、確率０．７５でＣｙ２である状態に遷移したといったことが、状態クラスタ-遷移関係分析テーブル１７２から分かるが、Ｃｙ２が設備オンオフパターン１０００１０１における想定内過渡状態であることが、過渡状態判定手段１６０の結果から分かればれ、正常な過渡状態として警報発報を抑制できるし、著しく効率が低下するクラスタＣｙ３への遷移確率が高く、その後のプロセス量が、実際にＣｙ３である確率が高いと計算される場合、２番目の設備の停止が効率低下と関係ある可能性が高いことが分かる。
【００７０】
＜遷移後の状態が所定の期間、学習済みの特定のクラスタに該当しない場合について＞
遷移後の状態が所定の期間、学習済みの特定のクラスタに該当しない場合は、この遷移でオフとなった設備、或いはオンになった設備に何らかの問題がある可能性が高く、このような状態が同一のオンオフ遷移や他のオンオフ遷移で発生し、そこに同一の設備のオンあるいはオフが係わっている場合、その設備の起動方法や停止方法に問題がある可能性が高いことが分かる。
【００７１】
このような判定には、オンになった設備、オフになった設備毎に、テーブルを設け、各設備のオン、またはオフが一定期間以上、効率の低い状態に繋がった回数、または学習済みクラスタに該当する確率が一定値以下のままであった回数を記録しておけばよい、このようにすることで、オンオフパターン全体の遷移が異なっても、効率低下などに繋がった遷移に、オンまたはオフになることで係わった設備を、図８のように示すことで、その回数から識別することができる。
【００７２】
＜診断スコアで優先順位について＞
以上の説明では、プロセス量がクラスタに対応する確率、クラスタが想定状態に対応する確率、クラスタの効率値が平均や分散を持つこと、定常的な想定状態と対応しないクラスタが将来、定常的な想定状態に到達する確率、設備のオンオフ切り替えがクラスタと関係する確率など、設備のオンオフや効率値の計算自体を除き、全てを確率的に扱っている。従って、不適正設備の推定結果も、各設備のオンあるいはオフに対して、前記確率に基づくスコアとして記録し、スコアの高い順に診断結果表示手段１９０に表示する。
【００７３】
診断スコアについては、クラスタの効率値にそのクラスタである確率を掛けた値ηを用い、同じ設備がオンの状態に対して計算されたηを平均化することで求める。診断結果表示手段１９０では、図９に示すような形で診断スコア（ηの平均化結果）で優先順位をつけて、問題のある可能性のある設備を示すことで、効率低下に掛かる可能性の高い設備について、優先的に調べるなどの対応を取ることができる。
【００７４】
＜設計上想定しているが望ましくない状態の定義について＞
以上の説明では、想定運転状態記憶手段１５０では、想定される定常運転状態を前提に説明してきたが、バイパス運転やブリードイン運転など、設計上想定しているが望ましくない状態を定義してもよい。この場合、そのような状態の定義であることを識別するため、「Ｎ」と「−」の２種類で示したフラグに加え、望ましくない状態を表す値として、たとえば「Ａ」などを追加する。このような状態は、異常ではないが、頻発することは想定していないはずであるので、想定内妥協運転状態と呼ぶことにする。同様に設備の緊急停止後の状態を「Ｅ」などのフラグで区別して定義する。
【００７５】
計測したプロセス量から、それが各クラスタに属する確率を求めると共に、効率を計算し、これが一定値を下回る時間帯に、確率の高い順に、生じているクラスタと対応する想定状態を提示することで、それが「Ａ」や「Ｅ」と分類されるものであれば、効率悪化の原因が、想定内妥協運転や緊急停止などが想定以上に発生しているためであると判断できる。
【００７６】
「Ａ」や「Ｅ」とマークされた想定運転状態に対応する確率の大きいクラスタに遷移する確率の高いクラスタや、遷移するまでの時間が短いクラスタである確率の移動平均を求め、これが所定の値を上回る場合に、警告を表示してもよい。これにより過渡的な状態の時点で、異常や想定内妥協運転に入る前に、その可能性があることが分かる。
【００７７】
＜その時点で抽出されている何れのクラスタに対しても一定の低い確率以下でしか対応しないような状態が一定期間続く場合や、一定期間の中で、そのような状態が一定の時間割合に達する場合について＞
その時点で抽出されている何れのクラスタに対しても一定の低い確率以下でしか対応しないような状態が一定期間続く場合や、一定期間の中で、そのような状態が一定の時間割合に達する場合、図１０に示すように、グラフ１１１およびグラフ１２１を重ねたようなグラフ上に、その間の状態を他とは区別できる色や形状(図中☆)で表示するようにしてもよい。このようにすることで、これまで経験していない状態になっている可能性があることが示唆できると共に、プロセスが、従来と比較してどのような状態になっているかという点や、想定された運転状態に比較して、どのような状態にあるのかを容易に把握できる。
【００７８】
＜診断結果表示手段１９０における表示方法の他の形態＞
また、診断結果表示手段１９０では、同じ想定運転状態に同程度の確率で対応する、設備オンオフパターンの異なるクラスタについて、それらの間の効率やクラスタのパラメータの差異を、オンオフパターンの差異と共に表示してもよい。一例を図１１に示す。
【００７９】
ポンプが一台追起動された以降、Ｓ１１と相関の高いクラスタのパラメータ（圧力の定常値）が、５５０ｋＰａより上側にずれていること分かる。このような比較表示を行なうことで、異なる設備によって、同じ想定内運転状態が達成される場合に、設備構成による差異を容易に把握でき、効率やパラメータの違いがある場合に、構成設備の差異などから原因となる設備の候補を容易に絞り込むことができる。
【００８０】
図１１の例では、追起動したポンプにより、定常的な想定運転状態が高圧側での運転となっており、効率評価の結果が効率低下に結びついている場合、追起動ポンプの設定不良等が原因である可能性を、容易に推定できる。
【００８１】
プロセス量から、そのサンプルがどのクラスタに含まれるかを決定する処理や、複数のプロセス量データから、それらを複数のクラスタに分割する方法については、一般的に知られた様々なクラスタリング手法があるので、それらを用いればよい。
【００８２】
例えば、複数のプロセス量データからクラスタを抽出する処理に関しては、ｋｍｅａｎｓ法やＳＶＭ（サポートベクタマシン）など一般的に知られた方法でクラスタ分割し、モデルパラメータの決定に関しては、分割されたデータに関して主成分分析などを行なうことで、直線や面を抽出することができる。予め直線や面で表現する方法としては、Ｈｏｕｇｈ変換を使う方法もある。直線の場合は任意の２サンプル、平面の場合は任意の３サンプル、ｎ次元超平面の場合は、任意のｎサンプルを選択し、それらの傾きや法線ベクトルの分布を調べ、頻度が一定以上の領域を対象とすることで、Ｈｏｕｇｈ変換で探索する空間を、予め限定してもよい。生成モデルとして発生頻度分布を表す混合ガウス分布のパラメータ（平均値と分散、その発生確率）を設定し、これらを推定することでクラスタリングする方法でもよい。
【００８３】
プロセス量からその時のサンプルデータがどのクラスタに含まれるかを判定する処理としては、クラスタのモデルに混合ガウス分布を用いる場合は、クラスタの分布関数からサンプルデータがそのクラスタに含まれる確率を決めることができる。Ｈｏｕｇｈ変換で直線などを求めた場合や、クラスタから主成分分析などの特徴量を抽出した場合は、それらのクラスタのモデル（直線や平面の式）からの誤差の分布をガウス分布と仮定するなどした上で、その分布を学習データから決定しておき、サンプリングされたプロセス量とモデルの誤差から、その分布に基づいて、確率を決定する。
【００８４】
なお、例えば図３の搬送機能の場合、多項式の変数の数はグラフ１１１に示したとおり、揚程と流量の２つをプロセス量とし、直線でモデル化してもよい。冷熱供給機能の場合は、還温度、往温度、冷凍機入口温度の３つ、または冷却水入口温度と、更に流量あるいは冷却水出口温度を加えた４つから６つをプロセス量としてもよい。
【００８５】
クラスタのパラメータは、直線や面などのクラスタのモデルや、多次元ガウス分布のパラメータ（平均と分散）を用いることができる。モデル化を一定の周期で実施することで、対応するモデル間のパラメータを比較し、それらの分散に比べて一定の閾値以上の変化ある場合に、診断結果表示手段１９０によってその結果を示してもよい。
【００８６】
＜診断結果表示手段１９０における表示方法の他の形態＞
クラスタと想定運転状態の対応については、ユーザに診断結果表示手段１９０を通じて、図１２のような画面で、確認させてもよい。クラスタを複数選択して統合を指示したり、削除を指示したりできるインタフェースを持たせ、削除が有った場合は、関連するデータを各種テーブル（１３１、１４１、１５４、１６１、１７２など）から削除する。統合が有った場合は、それらに属するデータを一つのクラスタとして、パラメータの再計算を実施する。例えば、合併したクラスタに属するサンプルに対して主成分分析を行い、必要な次元数だけ成分を取り出せば、直線の傾きと切片、平面の法線ベクトルと切片など必要なパラメータを決定できる。また、クラスタの属性（前述した「Ｎ」「Ａ」「Ｅ」「−」など）を設定できるようにしてもよい。更にこの時、各機能の状態を想定運転状態と共に表示してもよい。
【００８７】
また、クラスタのメンテナンスと言う点では、ある機能ｙに関するクラスタＣｙｉの効率が中位で分散が大きい場合は、そのクラスタは効率面では、十分に特徴を抽出できておらず、複数のクラスタの集合である可能性がある。このようなケースで、クラスタ相関学習手段１３０の結果１２１から、Ｃｙｉである時には、同時に別機能ｚのクラスタＣｚｊである可能性は有意に高くは無いが、Ｃｚｊである時には、Ｃｙｉである可能性が高いといった結果となっている場合には、機能ｙのクラスＣｙｉを、Ｃｚｊである確率が所定値以上の場合とそれ以外の２種類に分離することで、機能ｙについてのクラスタの分解度を高めることができる。
【００８８】
クラスタの作成やクラスタとの対応関係の分析に当たっては、夏季用、冬季用、中間季用などの形で、季節に応じてデータを分類して学習および診断を行ってもよい。更に曜日や祝祭日、夏季休業などの業務形態等を条件にデータを分類した上で学習および診断を行なってもよい。
【符号の説明】
【００８９】
１００…監視・診断対象設備群、１１０…状態データ収集手段、１１２…プロセス量、１２０…クラスタ化手段、１２２…クラスタ分類手段、１２３…クラスタ抽出結果データ、１２４…クラスタ分類結果データ、１３０…クラスタ相関学習手段、１４０…クラスタ効率学習手段、１５０…想定運転状態記憶手段、１５１…クラスタ解釈手段、１５２…想定状態クラスタ関係性展開手段、１６０…過渡状態判定手段、１７０…設備切り替え過渡クラスタ学習手段、１８０…不適正設備推定手段、１９０…診断結果表示手段、１０００，２０００，３０００，４０００，５０００，６０００，７０００…監視診断装置（設備の監視診断装置）
【図１】
2015076058.tif 000003
【図２】
2015076058.tif 000004
【図３】
2015076058.tif 000005
【図４】
2015076058.tif 000006
【図５】
2015076058.tif 000007
【図６】
2015076058.tif 000008
【図７】
2015076058.tif 000009
【図８】
2015076058.tif 000010
【図９】
2015076058.tif 000011
【図１０】
2015076058.tif 000012
【図１１】
2015076058.tif 000013
【図１２】
2015076058.tif 000014