(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラント運転中に、前記プラントのプロセス値を計測するセンサのドリフト量を推定して、前記センサを診断するセンサ診断装置であって、
他プラントにおける前記センサと同じ計測対象または同じ型式の他のセンサの校正データである暫定校正データを格納した暫定校正データベースと、
前記センサの校正作業で得た新規校正データを格納した新規校正データベースと、
前記暫定校正データベース及び前記新規校正データベースから正規分布検定に必要な数の校正データを抽出するデータ抽出手段と、
前記データ抽出手段で抽出した校正データが正規分布に従うか否かを検定する正規分布検定手段と、
前記センサのドリフト分布のデータを格納したドリフト分布データベースと、
前記正規分布検定手段で前記校正データが正規分布に従うと判定された場合に、前記抽出した校正データに基づいて前記センサのドリフト分布を計算し、前記ドリフト分布データベースにおける前記センサのドリフト分布のデータを更新するドリフト分布更新手段と、
前記センサが計測した前記プラントのプロセス値を入力するプロセス値入力手段と、
前記プロセス値入力手段から入力したプロセス値を用いて前記センサの推定ドリフト量を計算するドリフト推定手段と、
前記推定ドリフト量と前記ドリフト分布データベースの更新された前記センサのドリフト分布のデータとを比較して、前記センサのドリフトを診断し、診断結果を出力するドリフト診断手段とを備えた
ことを特徴とするセンサ診断装置。
【請求項２】
請求個１に記載のセンサ診断装置において、
前記データ抽出手段は、前記正規分布検定手段で前記校正データが、正規分布に従わないと判定された場合に、前記暫定校正データベース及び前記新規校正データベースから、再度新たな校正データを抽出する
ことを特徴とするセンサ診断装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のセンサ診断装置において、
前記プラントのプロセス値は、温度または圧力または差圧または水位または流量である
ことを特徴とするセンサ診断装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載のセンサ診断装置において、
前記ドリフト診断手段の診断結果を表示する診断結果表示装置を更に備えた
ことを特徴とするセンサ診断装置。
【請求項５】
プラント運転中に、前記プラントのプロセス値を計測するセンサのドリフト量を推定して、前記センサの推定ドリフト量を評価するセンサ診断方法であって、
暫定校正データベースに格納された他プラントにおける前記センサと同じ計測対象または同じ型式の他のセンサの校正データである暫定校正データを用いて、前記センサの初期状態としてのドリフト分布データを作成し、ドリフト分布データベースに格納するステップと、
前記センサの校正作業で得た新規校正データを新規校正データベースに格納するステップと、
前記暫定校正データの一部と前記新規校正データとを用いて、正規分布検定手段が正規分布の検定を行うステップと、
前記正規分布検定手段で暫定校正データの一部と前記新規校正データとが正規分布に従うと判定された場合に、ドリフト分布更新手段において、これらの校正データに基づいて前記センサのドリフト分布を計算し、前記ドリフト分布データベースに格納されていた初期状態としてのドリフト分布データを更新するステップと、
前記センサが計測した前記プラントのプロセス値を用いて前記プラント運転中における前記センサの推定ドリフト量を、ドリフト量推定手段によって計算するステップと、
前記更新された前記センサのドリフト分布データを用いて、ドリフト診断手段によって前記センサの推定ドリフト量を評価し出力するステップとを備えた
ことを特徴とするセンサ診断方法。
【請求項６】
請求個５に記載のセンサ診断方法において、
前記正規分布検定手段で暫定校正データの一部と前記新規校正データとが正規分布に従わないと判定された場合には、前記新規校正データの一部を減らして新たな校正データを形成して、再度、正規分布検定手段が正規分布の検定を行うステップを更に備えた
ことを特徴とするセンサ診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサ診断装置及びセンサ診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
原子力プラントにおける機器の状態監視は、機器に取り付けられた温度計や圧力計等のセンサ（検出器）によって行われる。このため、このため、センサにドリフトが発生して、計測値が正しい値からずれていれば、機器の状態を正確に診断することができない。センサによって計測した機器のプロセス値に何らかの異常が認められた場合に、機器を保守すべきか、センサを保守すべきかを判断するためには、機器の異常とセンサドリフトとを区別する必要がある。また、何らかの異常を検知した場合、センサのドリフトが原因であっても、それを区別できなければ、原子力プラントの停止に至る可能性もある。したがって、機器の異常とセンサドリフトとの区別は重要な課題となっている。
【０００３】
プラント運転中に、センサドリフトを診断する一の方法として、定期検査時に得られたセンサの校正データベースを用いてドリフト分布を設定し、このドリフト分布を用いることで、センサドリフトと機器の異常とを区別するものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、プラント運転中に、センサドリフトを診断する他の方法として、被検出対象に設けられた互いに相関のある複数の検出器から供給された検出器信号を受け取る工程と、前記被検出対象に応じて用意された、真値を推定するための推定モデルを用い、前記検出器信号の実測値に基づいて真値を推定する工程と、検出器のフルスパンに渡ってドリフト量を推定する工程と、推定された真値、前記実測値、前記ドリフト特性およびドリフト量推定結果を出力する工程と、を含むことを特徴とする検出器校正支援方法がある（例えば、特許文献２参照）。この方法では、定期検査時の校正試験で得られたセンサのドリフト量と平均値や標準偏差などの統計量とを記録したデータベースに基づいて、プラント運転中のセンサのドリフト量を推定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−７５３７３号公報
【特許文献２】特開２００３−２０７３７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した特許文献１及び２に記載の方法においては、いずれも、定期検査時に得られたセンサの校正データベースを用いて、プラント運転中のセンサドリフトを評価している。このため、例えば、センサの校正データベースが存在しない新設の原子力プラントの場合、評価に必要とする校正データ量が蓄積されるまでの期間は、プラント運転中のセンサドリフト評価は、実行できない虞がある。
【０００７】
特許文献１には、新設の原子力プラントの場合、既設の他の原子力プラントに設けられた同じセンサの校正データを利用する旨の記載がある。しかし、このようなセンサは、使用環境が異なるため、センサのドリフト発生の傾向が異なる可能性がある。このため、他原子力プラントのセンサの校正データを暫定的に用いたとしても、対象センサの校正データが得られれば、校正データベースを更新することが望ましい。このような校正データベースの更新方法については、特許文献１及び特許文献２には、記載されていない。
【０００８】
本発明は、上述の事柄に基づいてなされたもので、その目的は、新設プラント等におけるセンサの校正データが存在しないか十分でない場合において、暫定的な校正データを用いてドリフト分布を評価し、新たに得た校正データを用いてドリフト分布を更新することで、センサドリフトとセンサドリフト以外の機器異常とを区別可能なセンサ診断装置およびセンサ診断方法を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。本願は、上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、プラント運転中に、前記プラントのプロセス値を計測するセンサのドリフト量を推定して、前記センサを診断するセンサ診断装置であって、他プラントにおける前記センサと同じ計測対象または同じ型式の他のセンサの校正データである暫定校正データを格納した暫定校正データベースと、前記センサの校正作業で得た新規校正データを格納した新規校正データベースと、前記暫定校正データベース及び前記新規校正データベースから正規分布検定に必要な数の校正データを抽出するデータ抽出手段と、前記データ抽出手段で抽出した校正データが正規分布に従うか否かを検定する正規分布検定手段と、前記センサのドリフト分布のデータを格納したドリフト分布データベースと、前記正規分布検定手段で前記校正データが正規分布に従うと判定された場合に、前記抽出した校正データに基づいて前記センサのドリフト分布を計算し、前記ドリフト分布データベースにおける前記センサのドリフト分布のデータを更新するドリフト分布更新手段と、前記センサが計測した前記プラントのプロセス値を入力するプロセス値入力手段と、前記プロセス値入力手段から入力したプロセス値を用いて前記センサの推定ドリフト量を計算するドリフト推定手段と、前記推定ドリフト量と前記ドリフト分布データベースの更新された前記センサのドリフト分布のデータとを比較して、前記センサのドリフトを診断し、診断結果を出力するドリフト診断手段とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、新設プラント等におけるセンサの校正データが存在しないか十分でない場合においても、センサドリフトとセンサドリフト以外の機器異常とを区別可能なセンサ診断を実施できる。また、校正データが蓄積されればドリフト分布を更新してセンサ診断を実施できる。この結果、プラントに設けられた機器の異常判定の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明のセンサ診断装置の第１の実施の形態を示す機器の構成図である。
【図２】図１に示す暫定校正データベース又は新規校正データベースに格納された校正データの一例を示す表図である。
【図３】図１に示すドリフト分布データベースに格納されたセンサのドリフト分布データの一例を示す表図である。
【図４】図１に示すデータ入力装置におけるセンサのプロセス値の一例を示す表図である。
【図５】図１に示すドリフト量推定手段におけるセンサの推定ドリフト量の一例を示す表図である。
【図６】図１に示すセンサ状態診断手段におけるセンサのドリフト分布の上限値と下限値の一例を示す表図である。
【図７】図１に示す診断結果表示装置における表示画面の一例を示す画面図である。
【図８】本発明のセンサ診断装置の第１の実施の形態におけるドリフト分布の更新処理の内容を示すフローチャート図である。
【図９】本発明のセンサ診断装置の第１の実施の形態におけるセンサ診断処理の内容を示すフローチャート図である。
【図１０】本発明のセンサ診断装置の第２の実施の形態におけるドリフト分布の更新処理の内容を示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、本発明のセンサ診断装置及びセンサ診断方法の実施の形態を図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００１３】
図１は本発明のセンサ診断装置の第１の実施の形態を示す機器の構成図である。  
図１において、センサ診断装置は、暫定校正データベース１と、新規校正データベース２と、データ抽出手段３と、正規分布検定手段４と、ドリフト分布更新手段５と、ドリフト分布データベース６と、センサ７と、データ入力装置８と、ドリフト量推定手段９と、センサ状態診断手段１０と、診断結果表示装置１１とを備えている。ここで、データ抽出手段３と、正規分布検定手段４と、ドリフト分布更新手段５と、ドリフト量推定手段９と、センサ状態診断手段１０とは、例えば、計算機等の演算手段によって実行されるものである。また、暫定校正データベース１と、新規校正データベース２と、ドリフト分布データベース６と、データ入力装置８とは、計算機と別個に設けても良いが、計算機内に含めた構成であっても良い。
【００１４】
暫定校正データベース１には、診断対象センサのドリフト分布を暫定的に作成するための校正データが格納されている。例えば、新設プラント（イ）の給水流量センサＡを診断対象センサとするとき、新設時には校正データが存在しないので、既設プラント（ロ）の給水流量センサＡの校正データを格納する。また、既設プラント（ロ）の給水流量センサＡと冗長化された既設プラント（ロ）の給水流量センサＢとは同等と考えられるので、既設プラント（ロ）の給水流量センサＢの校正データも暫定校正データベース１に格納してもよい。なお、暫定校正データベース１に格納する校正データは、あらかじめドリフト量が正規分布に従うことを確認しておく。
【００１５】
新規校正データベース２には、診断対象センサの校正データが存在する場合にその校正データが格納されている。例えば、新設プラント（イ）の給水流量センサＡを診断対象センサとするとき、校正作業によって新設プラント（イ）の給水流量センサＡの校正データが得られた場合にその校正データを格納する。また、新設プラント（イ）の給水流量センサＡと冗長化された新設プラント（イ）の給水流量センサＢは同等と考えられるので、新設プラント（イ）の給水流量センサＢの校正データも新規校正データベース２に格納してもよい。
【００１６】
図２は図１に示す暫定校正データベース又は新規校正データベースに格納された校正データの一例を示す表図である。図２において、給水流量センサＡの校正データには、校正作業時に加えた基準値と校正前の出力値とが記載されていて、基準値と校正前の出力値との差がドリフト量として記載されている。このドリフト量を記録した後に、必要に応じてセンサの校正作業が行われる。また、校正データは、各センサについて校正作業毎に得られ、その校正日と、前回校正日からの期間である校正間隔とが記載されている。
【００１７】
図１に戻り、データ抽出手段３は、暫定校正データベース１と新規校正データベース２とから校正データを抽出する。センサのドリフト分布が正規分布であるが否かを確認するためには、目安として３０点の校正データを必要とする。本実施の形態において、データ抽出手段３は、暫定校正データと新規校正データとの中から、校正日の新しいものから順に３０点を抽出している。
【００１８】
正規分布検定手段４は、データ抽出手段３で抽出した校正データについて、センサのドリフト量が正規分布に従っているかどうかを検定する。正規分布の検定は、カイニ乗検定など一般的によく知られた方法を用いる。この検定手段により、データ抽出手段３で抽出した校正データが正規分布でない場合には、データ抽出手段３に戻り、新たに、次の校正データを抽出する。具体的には、例えば、暫定校正データと新規校正データとの中から、校正日の２番目に新しいものから順に３０点を抽出する。その後、再度、この校正データについて、センサのドリフト量が正規分布に従っているかどうかを検定する。
【００１９】
ドリフト分布更新手段５は、正規分布検定手段４で正規分布に従うと判定された校正データを用いてドリフト分布を計算し、ドリフト分布データベース６のデータを更新する。
【００２０】
ドリフト分布データベース６には、各センサのドリフト分布のデータが格納されている。図３は図１に示すドリフト分布データベースに格納されたセンサのドリフト分布データの一例を示す表図である。図３において、給水流量センサＡのドリフト分布は、基準値ごとの平均と標準偏差とによって与えられている。
【００２１】
図１に戻り、センサ７は、プラントのプロセス値である温度、圧力、差圧、水位、流量などを計測するセンサ（検出器）である。
【００２２】
データ入力装置８は、センサ７で計測したプラントのプロセス値をディジタル信号に変換し、ドリフト量推定手段９へ入力するものである。図４は図１に示すデータ入力装置におけるセンサのプロセス値の一例を示す表図である。図４において、各計測日時における各センサ（給水流量センサＡ、給水流量センサＢ、主蒸気流量センサ、復水流量センサ）のプロセス値が示されている。
【００２３】
ドリフト量推定手段９は、データ入力装置８で入力したセンサ７のプロセス値を用いて、センサ７のドリフト量を推定する。ドリフト量の推定方法は、ニューラルネットを使う方法など周知の方法を用いるので詳細な説明は省略する。ドリフト量の推定方法の概略は、まず、データ入力装置８からプラント起動後１カ月間などセンサ７のドリフトが発生していない時期のプロセス値を入力し、正常データとして学習する。次に、計測したプロセス値を正常データと比較することで、センサのドリフト量を推定する。図５は、図１に示すドリフト量推定手段におけるセンサの推定ドリフト量の一例を示す表図である。図５においては、給水流量センサＡの各計測日時における推定ドリフト量が示されている。
【００２４】
図１に戻り、センサ状態診断手段１０は、ドリフト分布データベース６に格納された対象センサのドリフト分布の平均と標準偏差とからドリフト分布の上限値と下限値を計算し、この算出したドリフト分布の上限値と下限値と、ドリフト量推定手段９で得た推定ドリフト量とを比較することで、センサの状態を診断する。具体的には、推定ドリフト量がドリフト分布の上限値と下限値の間にあれば、通常発生するドリフトであり正常と判定する。逆に、推定ドリフト量がドリフト分布の上限値と下限値の間になければ、異常なドリフト又は機器故障などの異常と判定する。
【００２５】
また、センサ状態診断手段１０は、その診断結果を診断結果表示装置１１へ出力する。図６は図１に示すセンサ状態診断手段におけるセンサのドリフト分布の上限値と下限値の一例を示す表図である。図６においては、給水流量センサＡの各計測日時におけるドリフト分布の上限値と下限値とが示されている。
【００２６】
ドリフト分布の上限値と下限値は、例えば次の手順で計算する。  
校正間隔ｔ０におけるドリフト量の平均μ０、標準偏差σ０とすると、正規分布の再現性から、校正後の任意の時刻ｔ１における平均μ、標準偏差σは、次の式（１）及び式（２）に従って算出される。  
μ＝μ０×ｔ１／ｔ０・・・・（１）  
σ＝σ０×（ｔ／ｔ０）＾０．５・・・・（２）  
ドリフト分布を９５％信頼区間とすれば、ドリフト分布の上限値はμ＋２σ、下限値はμ−２σで得ることができる。これらを基準値ごとに計算し、センサ出力値におけるドリフト分布の上限値と下限値は、内挿して得ることができる。
【００２７】
診断結果表示装置１１は、センサ状態診断手段１０で得られたセンサ状態診断の結果を表示するものであって、例えば、プラントにおける運転監視ディスプレイ等において、診断結果を表示する。図７は図１に示す診断結果表示装置における出力画面の一例を示す画面図である。図７においては、給水流量センサＡの推定ドリフト量とドリフト分布上限値とドリフト分布下限値との時系列の変動を表示していて、推定ドリフト量がドリフト分布の上限値と下限値の間にあるので、給水流量センサＡの診断結果を正常と表示している。
【００２８】
次に、センサ診断装置のドリフト分布の更新処理について図８を用いて説明する。図８は本発明のセンサ診断装置の第１の実施の形態におけるドリフト分布の更新処理の内容を示すフローチャート図である。ここでは、例として給水流量センサＡの場合について説明する。
【００２９】
まず、データ抽出手段３が、校正データを入力する（ステップＳ１０１）。具体的には、データ抽出手段３が、暫定校正データベース１と新規校正データベース２とから校正データを抽出し、正規分布検定手段４に校正データを入力する。例えば、給水流量センサＡの暫定校正データと新規校正データとの内、校正日の新しいものから順に３０点を入力する。すなわち、新規校正データベース２から優先して校正データが入力される。
【００３０】
正規分布検定手段４が、入力した校正データの正規分布検定を行う（ステップＳ１０２）。正規分布の検定は、カイニ乗検定など一般的によく知られた方法を用いる。
【００３１】
正規分布検定手段４が、（ステップＳ１０２）で行った検定の結果について正規分布であるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。検定の結果が正規分布である場合は、（ステップＳ１０４）に進み、正規分布でなかった場合は、（ステップＳ１０１）へ戻る。
【００３２】
ここで、（ステップＳ１０１）に戻った場合、データ抽出手段３は、新しい校正データを順に除いて、古い校正データを含む３０点の校正データを抽出し、正規分布検定手段４に校正データを入力する。その後、（ステップＳ１０２）と（ステップＳ１０３）とを行い、（ステップＳ１０３）で検定の結果が正規分布となるまで、これらの処理を繰り返す。換言すると、正規分布が得られるまで、給水流量センサＡの校正データの抽出が繰り返され、その方法としては、新しい校正データを順に除いて、除いた校正データに代えて古い校正データを含む３０点の校正データの抽出が実行される。
【００３３】
ドリフト分布更新手段５が、（ステップＳ１０３）で正規分布が確認された給水流量センサＡの校正データを用いて平均と標準偏差とを計算する（ステップＳ１０４）。
【００３４】
ドリフト分布更新手段５が、ドリフト分布データベース６のデータを更新する（ステップＳ１０５）。（ステップＳ１０１）から（ステップＳ１０５）までの手順は、例えば、定期検査等で、給水流量センサＡの校正データが蓄積されるたびに実行される。
【００３５】
したがって、例えば、新設のプラントの場合には、暫定校正データベース１からの暫定校正データによって、ドリフト分布データベース６に給水流量センサＡの初期状態のドリフト分布データが格納される。そして、初回定期検査において、給水流量センサＡの校正作業が行われると、その校正データが新規校正データベース２に格納される。
【００３６】
データ抽出手段３は、新規校正データベース２から優先して校正データを正規分布検定手段４に入力するので、初回定期検査の校正データを含む更新された校正データが、入力される。この更新された校正データが正規分布である場合には、この更新された校正データを用いて、ドリフト分布更新手段５が平均と標準偏差とを計算し、ドリフト分布データベース６のデータを更新する。
【００３７】
次に、センサ診断装置のセンサ診断処理について図９を用いて説明する。図９は本発明のセンサ診断装置の第１の実施の形態におけるセンサ診断処理の内容を示すフローチャート図である。ここでは、例として給水流量センサＡの場合について説明する。
【００３８】
まず、データ入力装置８が、給水流量センサＡで計測したプラントのプロセス値をドリフト量推定手段９へ入力する（ステップＳ２０１）。プラント運転時においては、プラントに設けられた給水流量センサＡでの計測信号が、データ入力装置８へ入力され、ディジタル変換したプロセス値（給水流量計測信号）がドリフト量推定手段９へ入力される。
【００３９】
ドリフト量推定手段９が、給水流量センサＡか計測したプロセス値を用いて、給水流量センサＡのドリフト量を推定する（ステップＳ２０２）。給水流量センサＡのドリフト量は、図５に示すように、各計測日時におけるものが推定されている。
【００４０】
センサ状態診断手段１０が、ドリフト分布データベース６に格納された給水流量センサＡのドリフト分布の平均と標準偏差とからドリフト分布の上限値と下限値とを計算する（ステップＳ２０３）。
【００４１】
センサ状態診断手段１０が、給水流量センサＡの状態を診断するために、（ステップＳ２０２）で推定した推定ドリフト量と（ステップＳ２０３）で計算したドリフト分布の上限値と下限値とを比較する（ステップＳ２０４）。
【００４２】
（ステップＳ２０４）の比較により、センサ状態診断手段１０は、推定ドリフト量がドリフト分布の上限値未満か否かを判断する（ステップＳ２０５）。推定ドリフト量がドリフト分布の上限値未満であれば、（ステップＳ２０６）へ進み、それ以外であれば、（ステップＳ２０８）へ進む。
【００４３】
センサ状態診断手段１０は、推定ドリフト量がドリフト分布の下限値超過か否かを判断する（ステップＳ２０５）。推定ドリフト量がドリフト分布の下限値超過であれば、（ステップＳ２０７）へ進み、それ以外であれば、（ステップＳ２０８）へ進む。
【００４４】
センサ状態診断手段１０は、推定ドリフト量がドリフト分布の上限値と下限値の間にあるので、通常発生するドリフトであると判断し、給水流量センサＡは正常である判定する（ステップＳ２０７）。
【００４５】
センサ状態診断手段１０は、推定ドリフト量がドリフト分布の上限値と下限値の間にないので、給水流量センサＡの異常なドリフト又は機器故障などの異常である判定する（ステップＳ２０８）。
【００４６】
センサ状態診断手段１０は、センサ状態診断の結果を診断結果表示装置１１に出力する（ステップＳ２０９）。給水流量センサＡのセンサ状態診断の結果を図７に示す。推定ドリフト量がドリフト分布の上限値と下限値の間にあるので、給水流量センサＡの診断結果を正常と表示している。（ステップＳ２０１）から（ステップＳ２０９）までの手順は、例えば、プラント運転中に、給水流量センサＡがプロセス値を入力するたびに実行される。
【００４７】
上述した本発明のセンサ診断装置及びセンサ診断方法の第１の実施の形態によれば、新設プラント等におけるセンサ７の校正データが存在しないか十分でない場合においても、センサドリフトとセンサドリフト以外の機器異常とを区別可能なセンサ診断を実施できる。また、センサ７の校正データが蓄積されればドリフト分布を更新してセンサ診断を実施できる。この結果、プラントに設けられた機器の異常判定の精度を向上させることができる。
【００４８】
また、上述した本発明のセンサ診断装置及びセンサ診断方法の第１の実施の形態によれば、センサ７の校正データが存在しないか十分でない場合において、暫定的な校正データを用いてドリフト分布を評価し、新たに得た校正データを用いてドリフト分布を更新することで、ドリフトとドリフト以外の機器異常とを区別可能なセンサ診断を実施できる。
【実施例２】
【００４９】
以下、本発明のセンサ診断装置及びセンサ診断方法の第２の実施の形態を図面を用いて説明する。図１０は本発明のセンサ診断装置の第２の実施の形態におけるドリフト分布の更新処理の内容を示すフローチャート図である。
【００５０】
本発明のセンサ診断装置及びセンサ診断方法の第２の実施の形態において、センサ診断装置の構成は、第１の実施の形態と同じであるが、センサ診断装置におけるドリフト分布の更新処理の内容が異なる。
【００５１】
本実施の形態におけるドリフト分布の更新処理の内容において、第１の実施の形態と異なる点について説明する。図１のデータ抽出手段３は、次の手順で校正データの抽出を行う。  
（１）暫定校正データベース１と新規校正データベース２とから全ての校正データをデータ抽出手段３に入力する。
（２）データ抽出手段３は、全ての校正データから、センサのドリフト分布が正規分布であるが否かを確認するのに必要なデータ数の校正データの組み合わせを設定する。例えば、校正データが全部で４０点ある場合、このうち３０点の校正データを抽出する組合せのパターンをすべて設定する。なお、３０点は正規分布であることを確認するために必要なデータ数の目安であり、３０点に限定するものではない。
（３）設定したパターン毎の組み合わせ校正データを正規分布検定手段４に送る。
【００５２】
正規分布検定手段４は、データ抽出手段３で抽出した校正データについて、センサのドリフト量が正規分布に従っているかどうかを検定する。正規分布の検定には、カイニ乗値を計算して、カイニ乗値が一定値以下であれば正規分布と判定するカイニ乗検定を用いる。
【００５３】
次に、本実施の形態におけるセンサ診断装置のドリフト分布の更新処理について図１０を用いて説明する。図１０は本発明のセンサ診断装置の第２の実施の形態におけるドリフト分布の更新処理の内容を示すフローチャート図である。ここでは、例として給水流量センサＡの場合について説明する。
【００５４】
まず、データ抽出手段３が、校正データを入力する（ステップＳ３０１）。具体的には、暫定校正データベース１と新規校正データベース２とから全ての校正データをデータ抽出手段３に入力する。例えば、給水流量センサＡの暫定校正データと新規校正データとが全部で４０点ある場合、全ての校正データが入力される。
【００５５】
データ抽出手段３が、校正データの組合せを設定する（ステップＳ３０２）。例えば、正規分布であることを確認するために必要なデータ数が３０点の場合、給水流量センサＡの４０点の校正データから３０点の校正データを抽出する組合せのパターンをすべて設定する。
【００５６】
正規分布検定手段４が、（ステップＳ３０２）で設定された校正データの組合せの１つについて、カイニ乗値を計算する（ステップＳ３０３）。
【００５７】
正規分布検定手段４は、カイニ乗値が一定値未満か否かを判断する（ステップＳ３０４）。カイニ乗値が一定値未満であれば、（ステップＳ３０５）へ進み、それ以外であれば、（ステップＳ３０２）へ戻る。
【００５８】
ここで、（ステップＳ３０１）に戻った場合、データ抽出手段３は、（ステップＳ３０２）で設定された校正データの組合せの他の１つを抽出し、正規分布検定手段４に送る。その後、（ステップＳ３０３）と（ステップＳ３０４）とを行い、（ステップＳ３０４）でカイニ乗値が一定値未満となるまで、これらの処理を繰り返す。
【００５９】
正規分布検定手段４は、（ステップＳ３０４）でカイニ乗値が一定値未満となった、校正データの組合せを組合せ候補として登録する（ステップＳ３０５）。
【００６０】
正規分布検定手段４は、データ抽出手段３が設定した校正データの全組合せについて、カイニ乗値の計算を実施したか否かを判定する（ステップＳ３０６）。カイニ乗値の計算が全組合せについて実施されていれば、（ステップＳ３０７）へ進み、それ以外であれば、（ステップＳ３０２）へ戻る。
【００６１】
正規分布検定手段４は、（ステップＳ３０５）で登録された組合せ候補の内、カイニ乗値が最小の組合せ候補を、ドリフト分布更新手段５に用いる校正データに決定する（ステップＳ３０７）。
【００６２】
ドリフト分布更新手段５が、（ステップＳ３０７）でカイニ乗値が最小で正規分布が確認された給水流量センサＡの校正データの組合せを用いて平均と標準偏差とを計算する（ステップＳ３０８）。
【００６３】
ドリフト分布更新手段５が、ドリフト分布データベース６を更新する（ステップＳ３０９）。（ステップＳ３０１）から（ステップＳ３０９）までの手順は、例えば、定期検査等で、給水流量センサＡの校正データが蓄積されるたびに実行される。
【００６４】
上述した本発明のセンサ診断装置及びセンサ診断方法の第１の実施の形態によれば、第１の実施の形態と同様な効果を得ることができる。
【００６５】
なお、本発明は上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、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、上記の各構成、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ェアで実現してもよい。また、上記の各構成、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ェアで実現してもよい。
【符号の説明】
【００６６】
１        暫定校正データベース
２        新規校正データベース
３        データ抽出手段
４        正規分布検定手段
５        ドリフト分布更新手段
６        ドリフト分布データベース
７        センサ
８        データ入力装置
９        ドリフト量推定手段
１０      センサ状態診断手段
１１      診断結果表示装置
【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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【図９】
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【図１０】
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