(57)【要約】  冷凍機性能異常診断のためのコンピュータ実装方法が提供される。方法は、冷凍機の性能パラメータと第１の複数の動作パラメータとの間の第１の相関モデルを設定するステップと、性能パラメータで特定された異常に関して、第１の相関モデルに基づいて根本原因解析診断を実施するための最適ウィンドウサイズを決定するステップと、冷凍機の前記性能パラメータで特定された異常の根本原因を決定するため、異常に関して第１の相関モデルおよび最適ウィンドウサイズに基づいて根本原因解析診断を実施するステップであって、根本原因解析診断が、異常と関連付けられた異常期間を有する異常測定データを含む、ある期間にわたって収集された性能パラメータおよび第１の複数の動作パラメータに関する測定データを含むデータセットに対して実施されるステップと、を含む。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
冷凍機の性能パラメータと第１の複数の動作パラメータとの間の第１の相関モデルを設定するステップと、
前記性能パラメータで特定された異常に関して、前記第１の相関モデルに基づいて根本原因解析診断を実施するための最適ウィンドウサイズを決定するステップと、
前記冷凍機の前記性能パラメータで特定された前記異常の根本原因を決定するため、前記異常に関して前記第１の相関モデルおよび前記最適ウィンドウサイズに基づいて前記根本原因解析診断を実施するステップであって、前記根本原因解析診断が、前記異常と関連付けられた異常期間を有する異常測定データを含む、ある期間にわたって収集された前記性能パラメータおよび前記第１の複数の動作パラメータに関する測定データを含むデータセットに対して実施されるステップと、を含む、冷凍機性能異常診断のためのコンピュータ実装方法。
【請求項２】
最適ウィンドウサイズを決定する前記ステップが、
複数の候補ウィンドウサイズを取得するステップと、
前記複数の候補ウィンドウサイズの中から、前記異常に関して前記第１の相関モデルに基づいて前記根本原因解析診断を実施するのに最適な候補ウィンドウサイズを決定するため、前記第１の相関モデルに関して前記複数の候補ウィンドウサイズそれぞれを評価するステップと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の候補ウィンドウサイズそれぞれを評価する前記ステップが、各候補ウィンドウサイズに対して、
前記候補ウィンドウサイズに基づいてそれぞれ生成され、前記異常測定データに属する少なくとも異常データ点をそれぞれ含む一組の異常データサンプルを、前記データセットから生成するステップと、
前記第１の相関モデルに基づいて、前記異常データサンプルの組に対して重線形回帰解析を実施するステップと、
前記生成された異常データサンプルの組に対する前記第１の相関モデルのフィットにおける全体品質尺度を決定するステップと、を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記異常データサンプルの組が、前記異常期間にわたって実施されたスライディングウィンドウ技術に基づいて生成される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記スライディングウィンドウ技術が、前記異常測定データの開始データ点を含む第１の異常データサンプルを生成するステップと、前記異常測定データの最終データ点を含む最終異常データサンプルまで、後に続く各時間間隔に対して後に続く異常データサンプルを生成して、前記異常データサンプルの組を生成するステップと、を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第１の異常データサンプルが、前記異常測定データの前記開始データ点で終わる異常サンプル期間を有し、前記最終異常データサンプルが、前記異常測定データの前記最終データ点で始まる異常サンプル期間を有する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記異常データサンプルの組の各異常データサンプルが、前記候補ウィンドウサイズに基づいて決定された異常サンプル期間長さを有する、請求項４〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
重線形回帰解析を実施する前記ステップが、
前記異常データサンプルの組の各異常データサンプルに対して、前記第１の相関モデルに基づいて前記異常データサンプルに対する重線形回帰解析を実施するステップと、
前記異常データサンプルの組の各異常データサンプルに対して、前記異常データサンプルに対する前記第１の相関モデルのフィットにおける第１の品質尺度を決定して、前記異常データサンプルの組に対する一組の第１の品質尺度を生成するステップと、を含み、
前記異常データサンプルの組に対する前記第１の相関モデルのフィットにおける前記全体品質尺度が、前記第１の品質尺度の組に基づいて決定される、請求項３〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記第１の品質尺度が、前記異常データサンプルに対する前記第１の相関モデルの重相関係数の二乗を含み、前記全体品質尺度が、前記決定された第１の品質尺度の組の信頼区間を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記複数の候補ウィンドウサイズそれぞれを評価する前記ステップが、前記複数の候補ウィンドウサイズに対して決定されたそれぞれの前記全体品質尺度に基づいて、前記複数の候補ウィンドウサイズの１つを前記最適ウィンドウサイズとして決定するステップを更に含む、請求項３〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１の相関モデルおよび前記最適ウィンドウサイズに基づいて前記異常に関する前記根本原因解析診断から決定された前記根本原因が、第２の複数の動作パラメータから合成された合成動作パラメータであるか否かを判定するステップを更に含む、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記根本原因が合成動作パラメータであると決定するステップと、
前記合成動作パラメータと関連付けられた前記性能パラメータと前記第２の複数の動作パラメータとの間の第２の相関モデルを設定するステップと、
前記第２の相関モデルに基づいて前記異常に関する第２の根本原因解析診断を実施するための第２の最適ウィンドウサイズを決定するステップと、
前記冷凍機の前記性能パラメータにおいて特定された前記異常の第２の根本原因を決定するため、前記異常に関して前記第２の相関モデルおよび前記第２の最適ウィンドウサイズに基づいた前記第２のＲＣＡ診断を実施するステップであって、前記第２の根本原因解析診断が、前記異常測定データを含む、前記期間にわたって収集された前記性能パラメータおよび前記第２の複数の動作パラメータに関する測定データを含む第２のデータセットに対して実施されるステップと、を更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記性能パラメータが、冷水供給、性能係数、および冷水供給温度から成る群から選択され、
前記動作パラメータが、冷水還温度、冷水流量、冷却水供給温度、冷却水流量、蒸気流量、蒸気圧、冷却水還温度、消費電力、および周囲空気温度から成る群から選択され、
前記合成動作パラメータが、冷水還品質、冷却水供給品質、および蒸気供給品質から成る群から選択される、請求項１１または１２に記載の方法。
【請求項１４】
メモリと、
前記メモリに通信可能に連結され、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の冷凍機性能異常診断のための前記方法を実施するように構成された、少なくとも１つのプロセッサと、を備える、冷凍機性能異常診断のためのシステム。
【請求項１５】
請求項１〜１３のいずれか一項に記載の冷凍機性能異常診断のための方法を実施するのに、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令を含む、１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体の形で具体化される、コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、全体として、冷凍機性能異常診断のためのコンピュータ実装方法およびシステムに関し、より詳細には、根本原因解析（ＲＣＡ）に基づいた冷凍機性能異常診断に関する。
【背景技術】
【０００２】
主要な冷却機器として、冷凍機は、快適冷房および工業プロセス冷却プラントにおいて広く利用されている。制約条件理論に基づいた根本原因解析（ＲＣＡ）方法は、冷水供給能力の低下、冷水供給温度スパイクなど、冷凍機の性能異常を診断するために開発された。性能異常診断では、ＲＣＡは、冷水供給（ＣＨＷ）などの、冷凍機の性能と、冷却水流量、冷水還温度などの、主要な制約との間の相関を解析してもよい。異常発生中の冷凍機性能と最も強い相関を有する制約は、冷凍機性能異常のボトルネックまたは根本原因として特定される。ＲＣＡ診断は、冷凍機の保守管理コストを下げるのに有用であり、蒸気吸収式冷凍機（ＳＡＣ）および電気冷凍機（ＥＣ）を含む、様々なタイプの冷凍機に適用されてきた。
【０００３】
しかしながら、従来のＲＣＡに基づく性能異常診断において、低品質についての様々な問題が見出されている。例えば、従来のＲＣＡに基づく性能異常診断は、冷凍機性能の異常を捕捉し、異常の根本原因を特定することができない場合がある。
【０００４】
したがって、従来の冷凍機性能異常診断方法の欠陥のうち１つもしくは複数を克服または少なくとも改善しようとする、冷凍機性能異常診断のための、より詳細にはＲＣＡに基づく性能異常診断のための、方法およびシステムが必要とされている。この背景技術に対抗して、本発明が開発された。
【発明の概要】
【０００５】
本発明の第１の態様によれば、冷凍機性能異常診断のためのコンピュータ実装方法が提供され、方法は、
冷凍機の性能パラメータと第１の複数の動作パラメータとの間の第１の相関モデルを設定するステップと、
性能パラメータで特定された異常に関して、第１の相関モデルに基づいて根本原因解析診断を実施するための最適ウィンドウサイズを決定するステップと、
冷凍機の性能パラメータで特定された異常の根本原因を決定するため、異常に関して第１の相関モデルおよび最適ウィンドウサイズに基づいて根本原因解析診断を実施するステップであって、根本原因解析診断が、異常と関連付けられた異常期間を有する異常測定データを含む、ある期間にわたって収集された性能パラメータおよび第１の複数の動作パラメータに関する測定データを含むデータセットに対して実施されるステップと、を含む。
【０００６】
本発明の第２の態様によれば、冷凍機性能異常診断のためのシステムが提供され、システムは、
メモリと、
メモリに通信可能に連結され、本発明の第１の態様による冷凍機性能異常診断のための方法を実施するように構成された、少なくとも１つのプロセッサと、を備える。
【０００７】
本発明の第３の態様によれば、本発明の第１の態様による冷凍機性能異常診断のための方法を実施するのに、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令を含む、１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体の形で具体化される、コンピュータプログラム製品が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本発明の実施形態は、単なる例として以下の記載を図面と併せ読むことにより、当業者により良好に理解され、容易に明白となるであろう。
【図１】本発明の様々な実施形態による、冷凍機性能異常診断のための方法を示す概略フロー図である。
【図２】本発明の様々な実施形態による、冷凍機性能異常診断のためのシステムを示す概略ブロック図である。
【図３】本発明の様々な実施形態による、根本原因解析診断を実施するためのウィンドウサイズ最適化系を示す概略図である。
【図４】本発明の様々な例示的実施形態による、ウィンドウサイズ計算を含む、冷凍機に対するＲＣＡ診断のための一例のシステムアーキテクチャを示す概略図である。
【図５】本発明の様々な例示的実施形態による、根本原因解析診断を実施するためにＲＣＡモデル（相関モデル）および異常期間を定義するのに、オペレータ（例えば、オペレータデバイス）に提示されオペレータによって利用されてもよい、一例のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を示す図である。
【図６】本発明の様々な例示的実施形態による、ＲＣＡモデル（多層ＲＣＡモデル能力を有する）に基づいた冷凍機異常診断の方法を示す概略フロー図である。
【図７】本発明の様々な例示的実施形態による、上位層および下位層を含む二層ＲＣＡモデルを示す図である。
【図８】本発明の様々な例示的実施形態による、異常に関してＲＣＡ診断を実施するための最適ウィンドウサイズを決定する方法を示す概略フロー図である。
【図９】本発明の様々な例示的実施形態による、異常期間にわたる一例のスライディングウィンドウ技術を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の様々な実施形態は、従来の冷凍機性能異常診断方法と関連付けられた欠陥のうち１つもしくは複数を克服または少なくとも改善しようとする、冷凍機性能異常診断のための、より詳細には根本原因解析（ＲＣＡ）に基づく冷凍機性能異常診断のための、方法（コンピュータ実装方法）およびシステムを提供する。様々な実施形態に関連して、冷凍機は、様々な目的で冷却効果を提供するように流体を冷却もしくは冷凍する（例えば、冷水を生成する）ように構成された、あらゆる装置またはシステムを指すことがあり、いずれか特定のタイプの冷凍機には限定されないことが、当業者には認識されるであろう。例えば、本発明の実施形態は、蒸気吸収式冷凍機（ＳＡＣ）、電気冷凍機（ＥＣ）、遠心冷凍機（ＣＣ）、スクリュー冷凍機（ＳＣ）などを含むがそれらに限定されない、冷却プラントまたは暖房換気空調（ＨＶＡＣ）システムなどにおける、様々なタイプの冷凍機に対して性能異常診断を実施するために適用または実現されてもよい。
【００１０】
本発明の様々な実施形態は、従来のＲＣＡに基づく冷凍機性能異常診断において、低品質についての様々な問題が見出されていることを特定した。例えば、従来のＲＣＡに基づく冷凍機性能異常診断は、冷凍機性能の異常を捕捉し、異常の根本原因を特定することができない場合がある。
【００１１】
以下、単なる例として、より良い理解のため、従来のＲＣＡに基づく冷凍機性能異常診断について記載する。
【００１２】
例えば、Ｏｋｉｔｓｕ  ｅｔ  ａｌ．，“Ｒｏｏｔ  Ｃａｕｓｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｎ  Ｃｈａｎｇｅｓ  ｉｎ  Ｃｈｉｌｌｅｒ  Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ｕｓｉｎｇ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ”，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ａｎｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｋｕａｌａ  Ｌｕｍｐｕｒ，Ｊｕｎｅ  ２０１４，ｐａｇｅｓ  ２９８−３０３（以下、Ｏｋｉｔｓｕ文献と呼ぶ）、およびＺｈａｎｇ  ｅｔ  ａｌ．，“Ａ  Ｃａｓｅ  Ｓｔｕｄｙ  ｏｆ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｃｈｉｌｌｅｒ  Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  Ｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋ  Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  ｂｙ  Ｒｏｏｔ  Ｃａｕｓｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”，ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｓ  ｏｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ａｎｄ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ（ＩＣＩＴＩＳＥＥ  ２０１６），Ｙｏｇｙａｋａｒｔａ，Ｉｎｄｏｎｅｓｉａ，２３−２４  Ａｕｇｕｓｔ  ２０１６（以下、Ｚｈａｎｇ文献と呼ぶ）に記載されているように、従来のＲＣＡ診断方法は、ＳＡＣおよびＥＣを含む冷凍機の性能異常診断に適用されてきた、制約条件理論に基づいて開発された（Ｏｋｉｔｓｕ文献およびＺｈａｎｇ文献両方の内容は、全ての目的のため、それらの全体を参照により本明細書に援用する）。従来のＲＣＡ診断中、ＲＣＡは、重線形回帰を通して、冷凍機性能パラメータ（例えば、冷水供給（ＣＨＷ））とその動作パラメータ（交換可能に「制約」と呼ばれることもある）（例えば、冷却水供給温度、冷却水流量、および冷水還温度）との間の相関モデル（ＲＣＡモデル）を構築してもよい。性能パラメータに対する各制約の寄与度は、相関モデルと関連付けられた相関係数に基づいて計算される。そのため、最も寄与度が高い制約は、冷凍機性能におけるボトルネックまたは異常根本原因として選択されてもよい。
【００１３】
単なる例として、より良い理解のため、空冷式ＥＣのＣＨＷ性能（性能パラメータ）のＲＣＡ診断のための従来の方法は、以下の基本ステップを含んでもよい。
【００１４】
ステップ１：ＥＣのＣＨＷ性能および関連する制約に対する重線形相関モデルを構築する。
ＣＨＷ′（ｔ）＝ＣＲ（ｔ）×ＣＨＷｒ（ｔ）＋ＣＴ（ｔ）×ＴＭＰ（ｔ）＋ＣＥ（ｔ）×ＥＬＥ（ｔ）      （式１）
式中、
ＣＨＷ′（ｔ）は、相関モデルによって推定した、時間ｔにおける計算された冷水供給性能を表し、
ＣＨＷｒ（ｔ）は、時間ｔにおける冷水還温度の制約を表し、
ＴＭＰ（ｔ）は、時間ｔにおける周囲空気温度の制約を表し、
ＥＬＥ（ｔ）は、時間ｔにおける冷凍機消費電力の制約を表し、
ＣＲ（ｔ）は、重線形回帰から生成した、時間ｔにおけるＣＨＷｒ（ｔ）の相関係数を表し、
ＣＴ（ｔ）は、重線形回帰から生成した、時間ｔにおけるＴＭＰ（ｔ）の相関係数を表し、
ＣＥ（ｔ）は、重線形回帰から生成した、時間ｔにおけるＥＬＥ（ｔ）の相関係数を表す。
【００１５】
ステップ２：ＣＨＷ性能に対する各制約の寄与率を計算する。例えば、制約ＥＬＥ（ｔ）の場合、寄与率ＲＥ（ｔ）は次のように計算されてもよい。
ＲＥ（ｔ）＝｜ＣＥ（ｔ）｜／Ｐ（ｔ）      （式２）
Ｐ（ｔ）＝｜ＣＥ（ｔ）｜＋｜ＣＲ（ｔ）｜＋｜ＣＴ（ｔ）｜      （式３）
制約ＴＭＰ（ｔ）の寄与率ＲＴ（ｔ）および制約ＣＨＷｒ（ｔ）の寄与率ＲＲ（ｔ）は、同じまたは類似の手法で計算されてもよい。
【００１６】
ステップ３：最も寄与率が高い制約をＣＨＷ性能のボトルネックとして選択する。性能異常期間中、ボトルネックは異常の根本原因と見なされる。
【００１７】
上述のステップ１〜３から、ＲＣＡ診断結果は、ガウス分布族および恒等リンク関数を用いた重線形回帰によって生成される、相関係数ＣＲ（ｔ）、ＣＴ（ｔ）、およびＣＥ（ｔ）に大きく依存することが分かる。時間ｔにおいて、期間［ｔ−ｗ，ｔ］（ｗはウィンドウサイズであり、交換可能に「サンプルサイズ」などと呼ばれることもある）の間、回帰プロセスがデータサンプルに対して実施される。Ｏｋｉｔｓｕ文献およびＺｈａｎｇ文献によれば、従来のＲＣＡ方法は、回帰プロセスに均一な（固定の予め決められた）ウィンドウサイズを利用する。これに関して、本発明の実施形態は、かかる従来のＲＣＡに基づく性能異常診断方法に、低品質についての様々な問題があることを見出し、それに至る要因としてウィンドウ（サンプル）サイズ管理の欠落を特定した。例えば、従来のＲＣＡに基づく性能異常診断方法は、時間依存相関解析に均一なウィンドウサイズを使用するが、本発明の実施形態によれば、異なるサイズ（例えば、異なる期間長さ）の異常には効率的ではないことが見出されている。例えば、非限定的に、本発明の実施形態は、ＲＣＡウィンドウサイズが異常サイズよりもはるかに大きいとき、異常データが正常データ（即ち、異常がないデータの部分）に埋もれて、ＲＣＡ診断が冷凍機性能の１つまたは複数の異常を捕捉できず、異常の根本原因を特定できないことがあるということを特定した。他方で、ウィンドウサイズが小さすぎる場合、例えば、少なすぎるサンプルデータ量および多すぎる制約によって引き起こされることがある、相関のオーバーフィットの問題によって、ＲＣＡ診断が不安定になることがある。
【００１８】
したがって、本発明の様々な実施形態は、有利には、冷凍機性能異常診断（例えば、安定性、精度、および／または正確性）の質または有効性を改善することによって、上述した従来の冷凍機性能異常診断方法など、従来の冷凍機性能異常診断方法と関連付けられた欠陥のうち１つもしくは複数を克服または少なくとも改善しようとする、冷凍機性能異常診断のための、より詳細にはＲＣＡに基づく冷凍機性能異常診断のための、方法（ コンピュータ実装方法）およびシステムを提供する。特に、本発明の様々な実施形態は、有利には、可変時間依存の異常に適応する、またより詳細には、冷凍機の性能パラメータにおいて特定された異常に関してＲＣＡ診断を実施するための最適ウィンドウサイズを決定する、冷凍機性能異常診断におけるＲＣＡウィンドウサイズ管理技術を含む。
【００１９】
図１は、本発明の様々な実施形態による、冷凍機性能異常診断のための方法（コンピュータ実装方法）１００の概略フロー図を示している。方法１００は、１０２で、冷凍機の性能パラメータと第１の複数の動作パラメータとの間の第１の相関モデルを設定するステップと、１０４で、性能パラメータで特定された異常に関して、第１の相関モデルに基づいて根本原因解析（ＲＣＡ）診断を実施するための最適ウィンドウサイズを決定するステップと、１０６で、冷凍機の性能パラメータで特定された異常の根本原因を決定するため、異常に関して第１の相関モデルおよび最適ウィンドウサイズに基づいたＲＣＡ診断を実施するステップと、を含む。これに関して、ＲＣＡ診断は、異常と関連付けられた異常期間を有する異常測定データを含む、ある期間にわたって収集された性能パラメータおよび第１の複数の動作パラメータに関する測定データを含むデータセットに対して実施される。
【００２０】
したがって、本発明の様々な実施形態は、有利にはＲＣＡウィンドウサイズ管理技術を含む、より詳細には、冷凍機の性能パラメータで特定された異常に関してＲＣＡ診断を実施するための最適ウィンドウサイズを決定する、冷凍機性能異常診断のための方法を提供する。結果として、安定性、精度、および／または正確性など、本発明の実施形態による冷凍機性能異常診断の質または有効性を大幅に改善することができ、それによって、冷凍機の性能における異常の根本原因をより良好により効率良く特定／検出できるようになる。
【００２１】
冷凍機の性能パラメータは、冷水供給（ＣＨＷ）、性能係数（ＣＯＰ）、もしくは冷水供給温度（ＣＨＷｓ）などであるがそれらに限定されない、検討または測定することが望ましいかまたは適切である、冷凍機に関するいずれのタイプの性能であってもよいことが、当業者には認識されるであろう。
【００２２】
また、動作パラメータは、検討または測定される性能パラメータに関連付けられるか関係があるように選択または決定される、いずれのタイプの動作パラメータであってもよく、例えば、検討または測定される性能パラメータに作用または影響するものとして選択または決定される複数の動作パラメータであってもよいことが、当業者には認識されるであろう。単なる例として、非限定的に、動作パラメータは、冷水還温度、冷水流量、冷却水供給温度、冷却水流量、蒸気流量、蒸気圧、冷却水還温度、消費電力、および周囲空気温度から成る群から選択されてもよい。
【００２３】
様々な実施形態では、第１の相関モデルは、冷凍機の性能パラメータと複数の動作パラメータとの間の重線形相関モデルであってもよい。
【００２４】
様々な実施形態では、性能パラメータおよび動作パラメータは、当該分野で知られている１つまたは複数の適切なセンサによって測定されてもよいことが、当業者には認識されるであろう。例えば、非限定的に、冷却プラントでは、様々な性能パラメータおよび動作パラメータを測定または監視するため、所望に応じてまたは適切なように、様々なセンサが内部もしくは周囲に設置されてもよく、したがって、関連するセンサデータ（もしくは測定データ）が、当該技術において知られていて、簡潔にするために本明細書には記載する必要がない手法で、時間に伴って収集され、１つまたは複数のデータ記憶媒体に記憶されてもよいことを、当業者であれば認識することができる。例えば、ある期間にわたって収集された性能パラメータおよび第１の複数の動作パラメータに関連する測定データを含む上述のデータセットは、時間に伴って収集されたかかるセンサデータから得られてもよい。
【００２５】
様々な実施形態では、最適ウィンドウサイズを決定する上述のステップは、複数の候補ウィンドウサイズを取得するステップと、複数の候補ウィンドウサイズの中から、異常に関して第１の相関モデルに基づいたＲＣＡ診断を実施するのに最適な候補ウィンドウサイズを決定するため、第１の相関モデルに関して複数の候補ウィンドウサイズそれぞれを評価するステップと、を含む。例えば、一組またはある範囲の候補ウィンドウサイズが決定されてもよく、その組または範囲の各候補ウィンドウサイズは次に、ＲＣＡ診断が、第１の相関モデルに基づいて候補ウィンドウサイズを使用してどの程度良好に実施されるかを判定するため、評価（もしくは査定）される。
【００２６】
様々な実施形態では、複数の候補ウィンドウサイズそれぞれを評価する上述のステップは、各候補ウィンドウサイズに対して、候補ウィンドウサイズに基づいてそれぞれ生成され、異常測定データに属する少なくとも異常データ点をそれぞれ含む一組の異常データサンプルを、データセットから生成するステップと、第１の相関モデルに基づいて、異常データサンプルの組に対して重線形回帰解析を実施するステップと、生成された異常データサンプルの組に対する第１の相関モデルのフィットにおける全体品質尺度を決定するステップと、を含む。したがって、評価される各候補ウィンドウサイズに対して、一組の異常データサンプルが上述のデータセットから生成される。これに関して、組のうちの各異常データサンプルは、候補ウィンドウサイズに基づいて生成され、異常測定データに属する少なくとも異常データ点を含む（例えば、したがって、異常データサンプルと呼ばれる）。例えば、組のうちの各異常データサンプルは、候補ウィンドウサイズ×データセットのデータサンプリング時間間隔に等しいサイズなどであるがそれに限定されない、候補ウィンドウサイズに基づいて決定された同じサイズ（同じ期間長さ）を有してもよい。例えば、組のうちの各異常データサンプルは、異常測定データの異なる量または異なる部分／一部を包含してもよい。次に、異常データサンプルに対する第１の相関モデルのフィットにおけるそれぞれの第１の品質尺度（例えば、重相関係数の二乗（Ｒ２））を取得するのに、重線形回帰解析が、第１の相関モデルに基づいて、組のうちの各異常データサンプルに対して実施されてもよい。次に、得られた異常データサンプルの組に対する第１の相関モデルのフィットにおける全体品質尺度（例えば、信頼区間（ＣＩ））が決定されてもよい。結果として、複数の候補ウィンドウサイズのうち各候補ウィンドウサイズの適合性または性能が評価され、次に、異常に関して第１の相関モデルに基づいて根本原因解析診断を実施するための、最適候補ウィンドウサイズが決定されてもよい。
【００２７】
様々な実施形態では、（各候補ウィンドウサイズに対する）異常データサンプルの組は、異常期間全体にわたって実施されるスライディングウィンドウ技術に基づいて生成される。
【００２８】
様々な実施形態では、スライディングウィンドウ技術は、異常測定データの開始データ点を含む第１の異常データサンプルを生成するステップと、異常測定データの最終データ点を含む最終異常データサンプルまで、後に続く各時間間隔に対して後に続く異常データサンプルを生成して、異常データサンプルの組を生成するステップと、を含む。例えば、データセットの時間間隔（例えば、データサンプリング時間間隔）が５分である場合、後に続く異常データサンプルは、最終異常データサンプルまで、後に続く５分ごとに生成されてもよい。
【００２９】
様々な実施形態では、第１の異常データサンプルは、異常測定データの開始データ点で終わる異常サンプル期間を有し、最終異常データサンプルは、異常測定データの最終データ点で始まる異常サンプル期間を有する。換言すれば、ウィンドウ（例えば、異常サンプル期間）は、異常測定データの開始点または最も左側から異常測定データの終了点または最も右側までスライドしてもよい。
【００３０】
様々な実施形態では、異常データサンプルの組の各異常データサンプルは、候補ウィンドウサイズに基づいて決定された異常サンプル期間長さを有する。例えば、上述したように、組のうちの各異常データサンプルは、候補ウィンドウサイズ×データセットのデータサンプリング時間間隔に等しいサイズなどであるがそれに限定されない、候補ウィンドウサイズに基づいて決定された同じ異常サンプル期間長さを有してもよい。
【００３１】
様々な実施形態では、重線形回帰解析を実施する上述のステップは、異常データサンプルの組の各異常データサンプルに対して、第１の相関モデルに基づいて異常データサンプルに対する重線形回帰解析を実施するステップと、異常データサンプルの組の各異常データサンプルに対して、異常データサンプルに対する第１の相関モデルのフィットにおける第１の品質尺度を決定して、異常データサンプルの組に対する一組の第１の品質尺度を生成するステップと、を含む。これに関して、そのため、異常データサンプルの組に対する第１の相関モデルのフィットにおける上述の全体品質尺度は、第１の品質尺度の組に基づいて決定されてもよい。上述したように、第１の品質尺度は、異常データサンプルに対する第１の相関モデルの重相関係数の二乗（Ｒ２）を含んでもよく、全体品質尺度は、決定された第１の品質尺度の組における信頼区間（ＣＩ）を含んでもよい。これに関して、第１の相関モデルに基づいた異常データサンプルに対する重線形回帰解析は、第１の相関モデルにそれぞれ含まれる、動作パラメータの相関係数を生成してもよい。次に、第１の品質尺度が、得られた相関係数に基づいて決定されてもよい。
【００３２】
様々な実施形態では、複数の候補ウィンドウサイズそれぞれを評価する上述のステップは、複数の候補ウィンドウサイズに対して決定されたそれぞれの全体品質尺度に基づいて、複数の候補ウィンドウサイズのうち１つを最適ウィンドウサイズとして決定するステップを更に含む。例えば、決定される最良の全体品質尺度をもたらす候補ウィンドウサイズは、性能パラメータで特定された異常に関して、第１の相関モデルに基づいてＲＣＡ解析を実施するための、最適ウィンドウサイズであるものと決定されてもよい。
【００３３】
様々な実施形態では、方法１００は、第１の相関モデルおよび最適ウィンドウサイズに基づいて異常に関するＲＣＡ診断から決定された根本原因が、第２の複数の動作パラメータから合成された合成動作パラメータであるか否かを判定することを更に含む。換言すれば、ＲＣＡ診断（例えば、第１の根本原因解析診断）は、異常に関して決定された根本原因（例えば、第１の根本原因）を出力してもよく、決定されたかかる根本原因が、第２の複数の動作パラメータから（それらの組み合わせに基づいて）合成された合成動作パラメータであるか否かが判定される。単なる例として、非限定的に、合成動作パラメータは、冷水還品質（ＣＨＷｑ）、冷却水供給品質（ＣＯＷｑ）、または蒸気供給品質（ＳＴＭｑ）であってもよい。一例として、ＣＨＷｑは、ＣＨＷｒおよびＣＨＷｆから合成されてもよい（例えば、ＣＨＷｒ（ｔ）×ＣＨＷｆ（ｔ））。
【００３４】
様々な実施形態では、方法１００は、根本原因が合成動作パラメータである（例えば、根本原因（第１の根本原因）が合成動作パラメータであると決定された場合）と決定するステップと、合成動作パラメータと関連付けられた性能パラメータと第２の複数の動作パラメータとの間の第２の相関モデルを設定するステップと、第２の相関モデルに基づいて異常に関する第２のＲＣＡ診断を実施するための第２の最適ウィンドウサイズを決定するステップと、冷凍機の性能パラメータにおいて特定された異常の第２の根本原因を決定するため、異常に関して第２の相関モデルおよび第２の最適ウィンドウサイズに基づいた第２のＲＣＡ診断を実施するステップと、を更に含む。これに関して、第２のＲＣＡ診断は、異常測定データを含む、ある期間（例えば、上述の期間）にわたって収集された性能パラメータおよび第２の複数の動作パラメータに関する測定データを含む、第２のデータセットに対して実施される。
【００３５】
第２の最適ウィンドウサイズは、第１の最適ウィンドウサイズと同じまたは類似の手法で決定されてもよく、したがって、簡潔かつ明瞭にするため、本明細書では繰り返す必要はない。第２のＲＣＡ診断も、第１のＲＣＡ診断と同じまたは類似の手法で実施されてもよく、したがって、簡潔かつ明瞭にするため、本明細書では繰り返す必要はない。
【００３６】
したがって、様々な実施形態では、異常に関するＲＣＡ診断で決定された根本原因が合成動作パラメータである場合、決定された更なる根本原因が非合成動作パラメータ（交換可能に生動作パラメータと呼ばれることもある）となるまで、異常の更なる根本原因を決定するため、上述のステップが繰り返されてもよい（例えば、更なる相関モデルを設定するステップと、更なる最適ウィンドウサイズを決定するステップと、更なる相関モデルに基づいて更なるＲＣＡ診断を実施するステップとを含む）。結果として、生または一次動作パラメータは、冷凍機性能異常診断の質または有効性を更に改善することが見出されている、異常のボトルネックまたは根本原因として特定されてもよい。
【００３７】
したがって、本発明の様々な実施形態は、有利には、冷凍機性能異常診断のための、より詳細には、質または有効性が改善されて、冷凍機をより効果的かつ効率的に保守管理する、ＲＣＡに基づく冷凍機性能異常診断のための方法を提供する。
【００３８】
図２は、本発明の様々な実施形態による、図１を参照して上述したような冷凍機性能異常診断のための方法１００に対応するものなど、本発明の様々な実施形態による、冷凍機性能異常診断のためのシステム２００の概略ブロック図を示している。システム２００は、主に冷凍機性能異常診断を実施するために構成されてもよく、または、システム２００によって実施することができる他の複数の機能のうち１つの機能として、冷凍機性能異常診断を実施するように構成されてもよいことが、当業者には認識されるであろう。
【００３９】
システム２００は、メモリ２０２と、メモリ２０２に通信可能に連結されるとともに、本発明の様々な実施形態による、図１を参照して上述したような冷凍機性能異常診断のための方法１００による、冷凍機性能異常診断のための方法を実施するように構成された、少なくとも１つのプロセッサ２０４とを備える。
【００４０】
少なくとも１つのプロセッサ２０４は、必要な機能または動作を実施するのに少なくとも１つのプロセッサ２０４によって実行可能である、命令の組（例えば、ソフトウェアモジュール）を通して必要な機能または動作を実施するように構成されてもよいことが、当業者には認識されるであろう。したがって、図２に示されるように、システム２００は、冷凍機の性能パラメータと第１の複数の動作パラメータとの間の第１の相関モデルを設定するように構成された、第１の相関モデル設定モジュールまたは回路２０６と、性能パラメータにおいて特定された異常に関して第１の相関モデルに基づいてＲＣＡ診断を実施するための、最適ウィンドウサイズを決定するように構成された、最適ウィンドウサイズ決定モジュールまたは回路（あるいは、ウィンドウサイズ最適化系と呼ばれる）２０８と、冷凍機の性能パラメータにおいて特定された異常の根本原因を決定するため、異常に関して第１の相関モデルおよび最適ウィンドウサイズに基づいてＲＣＡ診断を実施するように構成された、ＲＣＡモジュールまたは回路（あるいは、ＲＣＡエンジンと呼ばれる）２１０と、を更に備えてもよい。これに関して、ＲＣＡ診断は、異常と関連付けられた異常期間を有する異常測定データを含む、ある期間にわたって収集された性能パラメータおよび第１の複数の動作パラメータに関する測定データを含むデータセット（例えば、メモリ２０２に記憶される）に対して実施される。
【００４１】
上述のモジュールは必ずしも別個のモジュールでなくてもよく、１つまたは複数のモジュールが、本発明の範囲から逸脱することなく、所望に応じてまたは適切なように、１つの機能的モジュール（例えば、回路もしくはソフトウェアプログラム）によって実現されるかまたは１つの機能的モジュールとしてコンパイルされてもよいことが、当業者には認識されるであろう。例えば、第１の相関モデル設定モジュール２０６、最適ウィンドウサイズ決定モジュール２０８、およびＲＣＡモジュール２１０は、例えば、メモリ２０２に記憶され、様々な実施形態による本明細書に記載の機能／動作を実施するのに、少なくとも１つのプロセッサ２０４によって実行可能であってもよい、１つの実行可能なソフトウェアプログラム（例えば、ソフトウェアアプリケーション、もしくは単純に「アプリ」と呼ばれる）として実現され（例えば、互いにコンパイルされ）てもよい。
【００４２】
様々な実施形態では、システム２００は、図１を参照して上述したような方法１００に対応し、したがって、少なくとも１つのプロセッサ２０４によって実施されるように構成された様々な機能または動作は、様々な実施形態にしたがって本明細書に上述した方法１００の様々なステップまたは動作に対応してもよく、したがって、明瞭にするとともに簡潔にするため、システム２００に対して繰り返す必要はない。換言すれば、方法に関連して本明細書に記載する様々な実施形態は、それぞれのシステムまたはデバイスに対して近似的に有効であり、その逆もまた真である。例えば、様々な実施形態では、メモリ２０２は、第１の相関モデル設定モジュール２０６、最適ウィンドウサイズ決定モジュール２０８、および／またはＲＣＡモジュール２１０を記憶していてもよく、それらはそれぞれ、本明細書に記載するような対応する機能／動作を実施するのに、少なくとも１つのプロセッサ２０４によって実行可能である、本明細書で上述したような方法１００の様々なステップまたは部分に対応する。
【００４３】
コンピューティングシステム、コントローラ、マイクロコントローラ、または処理能力を提供する他の任意のシステムが、本開示の様々な実施形態にしたがって提供されてもよい。かかるシステムは、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体とを含むと見なされてもよい。例えば、本明細書で上述したシステム２００は、例えば、本明細書に記載するように実施される様々な処理に使用される、プロセッサ（もしくはコントローラ）２０４と、コンピュータ可読記憶媒体（もしくはメモリ）２０２とを含んでもよい。様々な実施形態で使用されるメモリまたはコンピュータ可読記憶媒体は、揮発性メモリ、例えばＤＲＡＭ（ダイナミックランダムアクセスメモリ）、または不揮発性メモリ、例えばＰＲＯＭ（プログラマブル読出し専用メモリ）、ＥＰＲＯＭ（消去可能ＰＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（電気消去可能ＰＲＯＭ）、またはフラッシュメモリ、例えばフローティングゲートメモリ、電荷トラップメモリ、ＭＲＡＭ（磁気抵抗ランダムアクセスメモリ）、またはＰＣＲＡＭ（相変化ランダムアクセスメモリ）であってもよい。
【００４４】
様々な実施形態では、「回路」は、メモリに記憶された専用回路もしくはプロセッサ実行ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせであってもよい、任意の種類の論理実装エンティティとして理解されてもよい。したがって、一実施形態では、「回路」は、ハードワイヤード論理回路、またはプログラマブルプロセッサなどのプログラマブル論理回路、例えば、マイクロプロセッサ（例えば、複合命令セットコンピュータ（ＣＩＳＣ）プロセッサ、もしくは縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）プロセッサ）であってもよい。「回路」はまた、プロセッサ実行ソフトウェア、例えば任意の種類のコンピュータプログラム、例えば、仮想機械コード（例えば、Ｊａｖａ）を使用するコンピュータプログラムであってもよい。更に詳細に後述するそれぞれの機能における他の任意の種類の実現例も、様々な代替実施形態にしたがって、「回路」として理解されてもよい。同様に、「モジュール」は、本発明における様々な実施形態によるシステムの一部分であってもよく、上述のような「回路」を包含してもよく、またはそれによる任意の種類の論理実装エンティティとして理解されてもよい。
【００４５】
本開示のいくつかの部分は、コンピュータメモリ内のデータに対する動作のアルゴリズムおよび機能的または図式的表現に関して、明示的もしくは暗示的に提示される。これらのアルゴリズム的説明および機能的または図式的表現は、データ処理分野の当業者が自身の研究の実質を最も効率的に他の当業者に伝達するのに使用される手段である。アルゴリズムは、ここでは、また一般に、所望の結果につながる自己無撞着の一連のステップであるものと想到される。ステップは、記憶、伝達、結合、比較、または別の方法で操作することができる、電気信号、磁気信号、または光信号など、物理量の物理的操作を要するステップである。
【００４６】
別段の具体的な説明がない限り、また以下から明白であるように、本明細書全体を通して、「設定する」、「決定する」、「実施する」、「取得する」、「評価する」、「生成する」などの用語を利用した考察は、コンピュータシステム内の物理量として表されるデータを操作し、コンピュータシステムまたは他の情報記憶装置、送信デバイス、または表示デバイス内の物理量として同様に表される他のデータへと変換する、コンピュータシステムまたは類似の電子デバイスの動作およびプロセスを指すことが認識されるであろう。
【００４７】
本明細書はまた、本明細書に記載する方法の動作／機能を実施するための、システム、デバイス、または装置を開示する。かかるシステム、デバイス、または装置は、必要な目的のために特別に構築されてもよく、あるいはコンピュータに記憶されたコンピュータプログラムによって選択的に作動または再構成される、汎用コンピュータまたは他のデバイスを備えてもよい。本明細書に提示されるアルゴリズムは、いずれかの特定のコンピュータまたは他の装置には本質的に関連しない。様々な汎用機械が、本明細書の教示による、コンピュータプログラムとともに使用されてもよい。あるいは、必要な方法ステップを実施するのに、より専門化された装置を構築するのが適切なことがある。
【００４８】
それに加えて、本明細書はまた、本明細書に記載する方法の個々のステップがコンピュータコードによって実行されても良いことが、当業者には明白であろうという点で、コンピュータプログラムまたはソフトウェア／機能的モジュールを少なくとも暗示的に開示する。コンピュータプログラムは、任意の特定のプログラミング言語およびその実現に限定されないものとする。本明細書に含まれる開示の教示を実現するのに、様々なプログラミング言語およびそれらのコーディングが使用されてもよいことが認識されるであろう。更に、コンピュータプログラムは、任意の特定の制御フローに限定されないものとする。本発明の趣旨または範囲から逸脱することなく、異なる制御フローを使用することができる、コンピュータプログラムの他の多くの変形例がある。本明細書に記載する様々なモジュール（例えば、第１の相関モデル設定モジュール２０６、最適ウィンドウサイズ決定モジュール２０８、および／またはＲＣＡモジュール２１０）は、必要な機能を実施するのにコンピュータプロセッサによって実行可能な、コンピュータプログラムまたは命令セットによって実現されるソフトウェアモジュールであってもよく、あるいは必要な機能を実施するように設計された機能的ハードウェアユニットである、ハードウェアモジュールであってもよいことが、当業者には認識されるであろう。また、ハードウェアおよびソフトウェアモジュールの組み合わせが実現されてもよいことが認識されるであろう。
【００４９】
更に、本明細書に記載するコンピュータプログラム／モジュールまたは方法におけるステップの１つまたは複数は、逐次的ではなく並行して実施されてもよい。かかるコンピュータプログラムは、任意のコンピュータ可読媒体に記憶されてもよい。コンピュータ可読媒体は、磁気もしくは光学ディスク、メモリチップ、または汎用コンピュータと相互作用するのに適した他の記憶デバイスなどの、記憶デバイスを含んでもよい。コンピュータプログラムは、かかる汎用コンピュータにロードされ、そこで実行されると、事実上、本明細書に記載する方法のステップを実現する装置をもたらす。
【００５０】
様々な実施形態では、図１を参照して上述したような冷凍機性能異常診断のための方法１００を実施するのに、１つまたは複数のコンピュータプロセッサによって実行可能な、命令（例えば、第１の相関モデル設定モジュール２０６、最適ウィンドウサイズ決定モジュール２０８、および／またはＲＣＡモジュール２１０）を含む、１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体（非一時的コンピュータ可読記憶媒体）の形で具体化される、コンピュータプログラム製品が提供される。したがって、本明細書に記載の様々なコンピュータプログラムまたはモジュールは、必要なもしくは望ましい機能を実施するのに、システムまたはデバイスの少なくとも１つのプロセッサによって実行するため、コンピュータシステムまたはその中の電子デバイスによって受信可能な、コンピュータプログラム製品に記憶されてもよい。
【００５１】
本明細書に記載のソフトウェアまたは機能的モジュールはまた、ハードウェアモジュールとして実現されてもよい。より詳細には、ハードウェアの意味では、モジュールは、他の構成要素またはモジュールとともに使用するように設計された機能的ハードウェアユニットである。例えば、モジュールは、離散的電子構成要素を使用して実現されてもよく、または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）などの電子回路全体の一部分を形成することができる。他の多数の可能性が存在する。当業者であれば、本明細書に記載するソフトウェアまたは機能的モジュールはまた、ハードウェアおよびソフトウェアモジュールの組み合わせとして実現できることを認識するであろう。
【００５２】
本明細書で使用される専門用語は、単に様々な実施形態を説明するためのものであり、本発明を限定しようとするものではないことが、当業者には認識されるであろう。本明細書で使用するとき、単数形「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」は、文脈において別段の明確な指示がない限り、複数形も含むものとする。更に、「備える」および／または「備えている」という用語は、本明細書で使用するとき、規定された機構、整数、ステップ、動作、要素、および／または構成要素が存在することを指定するが、１つもしくは複数の他の機構、整数、ステップ、動作、要素、構成要素、および／またはそれらの群が存在すること、あるいはそれらが追加されることを除外するものではないことが理解されるであろう。
【００５３】
図３は、方法１００に関して記載した最適ウィンドウサイズを決定する上述のステップに対応するものなど、本発明の様々な実施形態による、ＲＣＡ診断を実施するためのウィンドウサイズ最適化系２０８の概略図を示している。ウィンドウサイズ最適化系２０８は、複数の候補ウィンドウサイズを取得するように構成された、候補取得モジュールまたは回路３０２と、異常に関する第１の相関モデルに基づいて、複数の候補ウィンドウサイズの中から、ＲＣＡ診断を実施するのに最適な候補ウィンドウサイズを決定するため、第１の相関モデルに関して複数の候補ウィンドウサイズそれぞれを評価するように構成された、候補評価モジュールまたは回路３０４と、決定された最適ウィンドウサイズを出力するように構成された、出力モジュールまたは回路３０６とを備える。
【００５４】
様々な実施形態では、ウィンドウサイズ最適化系２０８は、方法１００に関して記載した最適ウィンドウサイズを決定する上述のステップに対応し、したがって、プロセッサ（例えば、プロセッサ２０４）によって実行されたとき、ウィンドウサイズ最適化系２０８によって実施されるように構成された様々な機能または動作は、方法１００に関して記載した最適ウィンドウサイズを決定する上述のステップの様々なステップまたは部分に対応してもよく、したがって、明瞭かつ簡潔にするため、ウィンドウサイズ最適化系２０８に関して繰り返す必要はない。ウィンドウサイズ最適化系２０８は、本発明の様々な実施形態にしたがって上述した最適ウィンドウサイズを決定する方法を実施するのに、プロセッサによって実行可能なソフトウェアモジュール（例えば、コンピュータプログラム）、またはそれを実施するように構成されたハードウェアモジュール（例えば、回路）、またはそれを実施するように構成されたハードウェアおよびソフトウェアモジュールの組み合わせとして、実現されてもよいことが認識されるであろう。
【００５５】
本発明を容易に理解し実行できるようにするために、本発明の様々な例示的実施形態について、単なる例として非限定的に以下に記載する。しかしながら、本発明は、様々な異なる形態または構成で具体化されてもよく、以下に説明する例示的実施形態に限定されるものと解釈すべきでないことが、当業者には認識されるであろう。それよりもむしろ、これらの例示的実施形態は、本開示が徹底的かつ完全であるように、また本発明の範囲を当業者に十分に伝達するように提供される。
【００５６】
本発明の様々な例示的実施形態は、可変時間依存の異常に適応するための、冷凍機診断におけるＲＣＡウィンドウサイズ管理方法を提供する。様々な例示的実施形態では、方法は、例えば、小さいＲＣＡウィンドウサイズによって引き起こされる可能性がある不安定な診断の問題に対処する、二層（または、２つ以上の層の場合は多層）診断モデル（ＲＣＡまたは相関モデル）を形成する。例えば、二層ＲＣＡモデルの場合、ＲＣＡモデルの下位層（もしくは第２の層）上の関連する生センサ制約（非合成制約）を組み合わせることによって、ＲＣＡモデルの上位層（もしくは第１の層）上に合成冷凍機制約が構築されてもよく、それによって、ＲＣＡ相関解析で使用される制約の数が効率的に低減されるので、相関解析に小さいウィンドウサイズがより良好に適合し、より安定した診断が提供される。方法は更に、例えば、（相関モデルに関して決定される）相関係数および信頼区間（ＣＩ）に基づいて、異常に関してＲＣＡモデルに基づいてＲＣＡ診断を実施するための最適ＲＣＡウィンドウサイズを決定してもよい。方法は、例えば、考察されている冷凍機の性能に対する相関が低いウィンドウサイズおよび異常サンプルを拒絶することによって、診断精度を増加させ、最も狭いＣＩを有する最適ウィンドウサイズを選択することによって、診断の正確性を上げることが見出されている。
【００５７】
したがって、本発明の様々な例示的実施形態は、多層（例えば、二層）診断モデルおよびウィンドウサイズ推定または最適化方法を含む、ＲＣＡ診断のための定量的ウィンドウサイズ管理方法を提供する。本発明の様々な例示的実施形態は、ＲＣＡに基づいた冷凍機異常診断の低い品質に対処し、相関係数および多層（例えば、二層）診断モデルに基づいてＲＣＡウィンドウサイズを管理するための、方法およびコンピュータシステムを提供する。
【００５８】
図４は、本発明の様々な例示的実施形態による、ウィンドウサイズ計算／最適化を含む、冷凍機に対するＲＣＡ診断のための一例のシステムアーキテクチャ４００の概略図を示している。システムアーキテクチャ４００は、オペレータ（例えば、オペレータデバイス）４０１と、冷凍機４０２と、サーバ４０３と、ワークステーション４１１〜４１２とを備えてもよく、それらは全て、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）などであるがそれらに限定されない、ネットワーク４１５を介して接続されてもよい。オペレータ４０１は、最適ウィンドウサイズを推定し、ＲＣＡ診断を開始するのに冷凍機オペレータ（例えば、保守管理者）によって利用される、１つまたは複数の端末であってもよく、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォンなどのコンピューティングデバイスであってもよい。冷凍機４０２は、例えば、ＯＳＩｓｏｆｔ  ＰＩシステムなどのセンサデータ収集システムを通して、ネットワーク４１５で使用される冷凍機の動作データを提供してもよい。サーバ４０３は、最適ウィンドウサイズ（例えば、ソフトウェアモジュール（プログラム論理）４０４）を決定し、最適ウィンドウサイズに基づいてＲＣＡ診断を実施する、サーバ４０３内のプロセッサによって実行可能な命令が記憶されている、コンピュータシステム（例えば、様々な実施形態による、図２を参照して上述したシステム２００に対応）によって実現されてもよい（例えば、ＲＣＡエンジン４０５）。サーバ４０３はまた、冷凍機動作データ４０６（例えば、様々な実施形態にしたがって上述した「測定データを含むデータセット」に対応する）と、グラフィックユーザインターフェース（ＧＵＩ）をオペレータ４０１に提供する、サーバ４０３内のプロセッサによって実行可能な命令とを記憶していてもよい。
【００５９】
オペレータ４０１は、オペレータ４０１上に提示されたＧＵＩを通して、サーバ４０３からの様々な冷凍機動作データを表示してもよく、そこで冷凍機オペレータは、ＲＣＡモデル（相関モデル）を定義し、異常期間を特定し、ウィンドウサイズ推定およびＲＣＡ診断要求をサーバ４０３に提出してもよい。本発明の様々な例示的実施形態では、オペレータ４０１は、ネットワーク４１５全体にわたって複数の端末を含んでもよく、それによって様々な場所からサーバ４０３へのリモートアクセスが可能になる。
【００６０】
例えば、冷凍機４０２は、冷却プラントのＳＡＣまたはＥＣを表してもよく、ネットワーク４１５を通じてサーバ４０３および他の構成要素に対する均一なデータアクセスインターフェースを提供する、ＯＳＩｓｏｆｔ  ＰＩシステムなどであるがそれに限定されないセンサデータ収集システムを利用してもよい。１つを超える冷凍機（即ち、複数の冷凍機）が冷却プラントで作動していてもよく、したがって、サーバ４０３は、冷凍機それぞれに対してウィンドウサイズの推定または最適化およびＲＣＡ診断を提供するように構成されてもよいことが、当業者には認識されるであろう。換言すれば、本発明の様々な実施形態による冷凍機性能異常診断のための方法およびシステムは、所望に応じてまたは適切なように、任意の１つまたは複数にそれぞれ適用されてもよいことが、当業者には認識されるであろう。
【００６１】
様々な例示的実施形態では、ＲＣＡウィンドウサイズ推定要求をオペレータ４０１から受信すると、サーバ４０３は、プログラム論理４０４を実行し、決定された最適ウィンドウサイズをオペレータ４０１に返してもよい。オペレータ４０１からの要求が冷凍機異常診断に関するものであった場合、サーバ４０３は、ＲＣＡエンジン４０５を実行することによって、定義された相関モデル（ＲＣＡモデル）および決定された最適ウィンドウサイズに基づいた、ＲＣＡ診断の実施に進んでもよい。ＲＣＡエンジン４０５は、Ｏｋｉｔｓｕ文献またはＺｈａｎｇ文献に記載されているものなど、当該分野で知られている手法で、ただし、ＲＣＡ診断の質を改善するための様々な例示的実施形態にしたがって決定された最適ウィンドウサイズを使用して、ＲＣＡ診断を実施するように構成されてもよい。サーバ４０３は、冷凍機４０２から自動もしくは手動で収集することができる、（記憶されている）冷凍機動作データ４０６を局所的にホストしてもよく、または遠隔で（例えば、ストレージサーバに）記憶された冷凍機動作データ４０６を獲得してもよいことが、当業者には認識されるであろう。
【００６２】
様々な例示的実施形態では、サーバ４０３およびオペレータ４０１は、ネットワーク４１５を通じて異なるコンピュータに実装されてもよく、その場合、それらの間での要求および結果の送信は、ＲＥＳＴｆｕｌウェブサービスまたは遠隔手続き呼出し（ＲＰＣ）を通して実現されてもよい。計算負荷が大きい場合、サーバ４０３は、いくつかのウィンドウサイズ計算タスクを１つまたは複数のワークステーション４１１〜４１２に分散させてもよい。様々な例示的実施形態では、Ｈａｄｏｏｐなど、様々な分散型、並行型、またはクラウド型コンピューティングシステムが、ウィンドウサイズ推定時間を短縮し、リアルタイム診断を容易にするのに、サーバ４０３およびワークステーション４１１〜４１２の間で利用されてもよい。他の様々な例示的実施形態では、例えばより小さい適用例の場合、オペレータ４０１およびサーバ４０３は両方とも同じコンピュータに実装されてもよい。
【００６３】
様々な例示的実施形態では、ＲＣＡ診断のための最適ウィンドウサイズを計算するように構成されたプログラム論理４０４は、編集言語または解釈言語など、当該分野で知られている適切なコンピュータ言語によって実現されてもよい。様々な例示的実施形態では、プログラム論理４０４はサーバ４０３に記憶され、そこで実行されてもよい。様々な例示的実施形態では、プログラム論理４０４は、計算を高速化する分散コンピューティングスキーマでは、サーバ４０３およびワークステーション４１１〜４１２の１つまたは複数の中で分散されてもよい。そのような場合、サーバ４０３および１つまたは複数のワークステーション４１１〜４１２はともに、様々な実施形態による、図２を参照して上述したシステム２００に対応してもよい。
【００６４】
図５は、本発明の様々な例示的実施形態にしたがって、ＲＣＡモデル５０２とＲＣＡウィンドウサイズ推定の異常期間とを定義するため、オペレータ４０１に提示され、それによって利用されてもよい、例示のＧＵＩ  ５００を示している。例えば、オペレータ４０１は、冷凍機に関して考慮することが望ましい冷凍機性能、およびＲＣＡモデル５０２における関連する制約を、定義または選択してもよい。単なる例として、非限定的に、冷凍機性能、および制約に関するセンサは、それぞれのプルダウンメニュー５０３を通して選択されてもよい。例えば、冷凍機性能について、性能パラメータは、冷水供給（ＣＨＷ）、性能係数（ＣＯＰ）、および冷水供給温度（ＣＨＷｓ）を含む、３つの可能な選択肢から選択されてもよい。制約については、オペレータ４０１は、制約のそれぞれの列（例えば、「制約１」、「制約２」、および「制約３」として図５に表されるもの）のうち２つまたは３つの制約であるがそれらに限定されない、複数の制約（例えば、様々な実施形態にしたがって上述した「第１の複数の動作パラメータ」に対応するもの）を定義してもよく、各制約は、それぞれの列の１つまたは複数のセンサによって定義されてもよい。例えば、制約の列が１つのセンサのみを含む場合、制約は、ＲＣＡモデルにおけるそのセンサのデータ（動作パラメータ）によって表されてもよい。制約の列が２つ以上のセンサを含む場合、制約は、２つ以上のセンサのデータの乗算など、２つ以上のセンサのデータ（２つ以上の動作パラメータ）の組み合わせに基づいた、合成制約として定義されてもよい（例えば、様々な実施形態にしたがって上述した「第２の複数の動作パラメータ」に対応）。単なる例として、図５は、制約１および制約３が、２つのセンサにそれぞれ基づいた合成制約であることを示している。
【００６５】
様々な例示的実施形態では、１つもしくは複数の適切な重み付けまたはオフセットが、例えば、様々な測定因子、データ互換性などを考慮に入れてそれぞれ得られた、１つまたは複数のセンサのデータに適用されてもよい。例えば、テキストフィールド５０６は、より複雑なモデルを形成するためなど、所望に応じてまたは適切なように調節／修正される、測定／センサデータをそれぞれのセンサから得ることを可能にするため、各センサに隣接して提供されてもよい。実例として、「５０」のオフセットがセンサ１からのセンサデータに適用されてもよく、それにより、（５０−センサ１の感知値）とセンサ２の感知値との組み合わせによって制約１が構築される。
【００６６】
図５に示されるように、ＧＵＩ  ５００はまた、オペレータ４０１によって得られた冷凍機の生データ（測定／センサデータ）に基づいて、選択された冷凍機の時系列性能を示すプロットを性能フィールド５１０に表示してもよい。ＧＵＩ  ５００は、ＲＣＡモデル５０２で選択された性能のタイプにしたがって、冷凍機の時系列性能を自動的に更新してもよい。様々な例示的実施形態では、オペレータ４０１は、異常に関する測定データの一部分５１２を選択または識別してもよく、かかる部分５１２は、異常と関連付けられた異常期間を有する異常測定データと呼んでもよい。選択は、（例えば、マウスデバイスを介した）ユーザ入力に基づいて、ユーザによって手動で実施されてもよく、またはオペレータ４０１もしくはサーバ４０３によって、自動的に特定／検出されてもよい。次に、異常の期間が異常タイムテーブル５１４に表示されてもよい。オペレータ４０１はまた、タイムテーブル５１４に示される時間を適切なように直接変更／調節してもよく、それにより、Ｔ１は異常開始時間を表し、Ｔ２は異常終了時間を表す。タイムテーブル５１４におけるいずれの異常期間変更も、ＧＵＩ  ５００における異常測定データ５１２の期間の表示において、自動的に同期されてもよい。
【００６７】
図５に示されるように、オペレータ４０１がＲＣＡ要求をサーバ４０３に送るのを可能にし、始動されるとＲＣＡ診断を開始する、ＲＣＡ開始ボタン５２０も提供されてもよい。ＲＣＡ要求は、定義されたＲＣＡモデル５０２に関する情報、および特定された異常期間からの異常時間情報を含んでもよい。例えば、ＲＣＡ要求を受信すると、サーバ４０３は、定義されたＲＣＡモデル５０２に関する情報および異常時間情報を使用して、ＲＣＡエンジン４０５を開始して、選択された性能パラメータで特定された異常５１２に関するＲＣＡ診断を実施してもよい。これに関して、ＲＣＡモデル５０２の情報を受信するサーバ４０３は、それにより、受信したＲＣＡモデル５０２の情報に定義されているように、ＲＣＡモデルが後に続く処理で使用されるように設定してもよい。
【００６８】
図５に示されるように、診断結果フィールド５２２には、ＲＣＡモデル（二層ＲＣＡモデル）５０２の２つの層（例えば、本発明の様々な実施形態にしたがって上述したような、「第１の相関モデル」に対応する上位層または第１の層モデルと、「第２の相関モデル」に対応する下位層または第２の層モデル）に対する最適ウィンドウサイズと、冷凍機異常５１２のボトルネック（根本原因）とを含む、サーバ４０３から受信した様々な診断出力／結果が表示されてもよい。診断結果は、二層ＲＣＡモデル５０２の、上位層モデルに対してサーバ４０３によって決定された最適ウィンドウサイズを表示する、上位モデルフィールド５１６のウィンドウサイズと、下位層モデルに対してサーバ４０３によって決定された最適ウィンドウサイズを表示する、下位モデルフィールド５１７のウィンドウサイズとを含んでもよい。例えば、下位モデルフィールド５１７のウィンドウサイズは、ボトルネックとして特定された合成制約がない場合、該当なしまたは０時間を表示してもよい。診断結果は更に、冷凍機異常５１２の根本原因としてサーバ４０３によって決定されている、センサ（例えば、センサのＩＤまたは名称）を示すボトルネックフィールド５１９を含んでもよい。
【００６９】
したがって、様々な例示的実施形態では、プログラム論理４０４によって実施されてもよい、二層ＲＣＡモデルに基づいた冷凍機異常診断の方法が提供される。図６は、本発明の様々な例示的実施形態による、ＲＣＡモデル（多層ＲＣＡモデル能力を有する）に基づいた冷凍機異常診断の方法６００の概略フロー図を示している。
【００７０】
ステップ６０４で、方法６００は、定義されたＲＣＡモデル５０２（例えば、二層ＲＣＡモデルなどの多層ＲＣＡモデル）にしたがって、ＲＣＡモデルの上位層もしくは第１の層（様々な実施形態にしたがって上述した「第１の相関モデル」に対応）を形成または設定する。単に例示の目的で、非限定的に、図７は、上位層または第１の層７０４と下位層または第２の層７０６とを含む、二層ＲＣＡモデル７００を示している。下位層７０６には、冷水還温度（ＣＨＷｒ）、冷水フロー（ＣＨＷｔ）、冷却水供給温度（ＣＯＷｓ）、冷却水流量（ＣＯＷｆ）、蒸気流量（ＳＴＭｒ）、蒸気圧（ＳＴＭｐ）、冷却水還温度（ＣＯＷｒ）、消費電力（ＥＬＥ）、周囲温度（ＡＭＢｔ）など、冷凍機に関連する（例えば、それぞれのセンサに対応する）複数の「生」動作パラメータ（非合成動作パラメータ（制約））がある。上位層７０４では、下位層７０６からの関連動作パラメータを組み合わせることによって、１つまたは複数の合成動作パラメータが構築されてもよい。ＲＣＡモデル５０２で選択された各動作パラメータ（制約）が、非合成動作パラメータ（例えば、１つのセンサのみを含む）である場合、多層（例えば、二層）ＲＣＡモデルは単層ＲＣＡモデルに縮小されてもよいことが、当業者には認識されるであろう。
【００７１】
多層（例えば、二層）ＲＣＡモデルは、Ｏｋｉｔｓｕ文献およびＺｈａｎｇ文献に開示されている従来の単層ＲＣＡモデルよりも有利である。例えば、従来のＲＣＡモデルは、多すぎる生センサから制約を選ばなければならないことがあり、十分な数が選択されなかった場合に重要なセンサを見逃してしまうか、または特にウィンドウサイズが小さい場合、ＲＣＡモデルに含まれる制約が多すぎると相関結果が不安定になることがある（例えば、オーバーフィットの問題と呼ばれることもある）。ＲＣＡモデルにおける生のセンサ制約を関連する合成制約と置き換えることによって、多層ＲＣＡモデルは、センサ情報の適用範囲を失うことなく相関解析における制約の数を効率的に低減し、それによって有利には、相関解析および診断の安定性を維持する。
【００７２】
単なる例として、非限定的に、最も頻繁に報告される異常を診断するのに、３つの例示の合成制約が、式４、式５、および式６に示されるように定義されてもよい。 
ＣＨＷｑ（ｔ）＝ＣＨＷｒ（ｔ）×ＣＨＷｆ（ｔ）      （式４）
式中、
ＣＨＷｑ（ｔ）は、冷水還品質を表す合成制約を表し、
ＣＨＷｒ（ｔ）は、時間ｔにおける冷水還温度を表す生センサ制約を表し、
ＣＨＷｆ（ｔ）は、時間ｔにおける冷水流量を表す生センサ制約を表す。
【００７３】
式４で、ＣＨＷｑ（ｔ）は、ＣＨＷｒ（ｔ）とＣＨＷｆ（ｔ）の積として定義され、それは例えば、より高い冷水還温度またはより多い冷水フローによって、冷水還品質がより高くなることを意味してもよい。ＲＣＡ診断では、ＣＨＷｑがＲＣＡモデルにおける制約の１つとして選択され、冷凍機性能のボトルネックとして特定された場合、ＣＨＷｒおよびＣＨＷｆの制約を有するＲＣＡモデルの下位層または更なる層に対して更なるＲＣＡ診断が実施されて、２つの制約のうちの１つが冷凍機性能または異常の根本原因であると決定される。
ＣＯＷｑ（ｔ）＝（Ｔｔｏｐ−ＣＯＷｓ（ｔ））＊ＣＯＷｆ（ｔ）      （式５）
式中、
ＣＯＷｑ（ｔ）は、冷却水供給品質を表す合成制約を表し、
Ｔｔｏｐは、任意の冷却水供給温度よりも高い温度を表す制約を表し、
ＣＨＷｓ（ｔ）は、時間ｔにおける冷却水供給温度を表す生センサ制約を表し、
ＣＨＷｆ（ｔ）は、時間ｔにおける冷却水流量を表す生センサ制約を表す。
【００７４】
式５で、ＣＯＷｑ（ｔ）はＣＯＷｆ（ｔ）に比例するがＣＯＷｓ（ｔ）には反比例し、それは例えば、より多い冷却水フローまたはより低い冷却水供給温度によって、冷却水供給品質がより高くなることを意味してもよい。同様に、ＲＣＡ診断では、ＣＨＷｑがＲＣＡモデルにおける制約の１つとして選択され、冷凍機性能のボトルネックとして特定された場合、ＣＯＷｓおよびＣＯＷｆの制約を有するＲＣＡモデルの下位層または更なる層に対して更なるＲＣＡ診断が実施されて、２つの制約のうちの１つが冷凍機性能または異常の根本原因であると決定される。
ＳＴＭｑ（ｔ）＝ＳＴＭｆ（ｔ）＊ＳＴＭｐ（ｔ）      （式６）
式中、
ＳＴＭｑ（ｔ）は、蒸気供給品質を表す合成制約を表し、
ＳＴＭｆ（ｔ）は、時間ｔにおける蒸気流量を表す生センサ制約を表し、
ＳＴＭｐ（ｔ）は、時間ｔにおける蒸気圧を表す生センサ制約を表す。
【００７５】
式６で、ＳＴＭｑ（ｔ）はＳＡＣに対して定義される。ＳＴＭｆ（ｔ）とＳＴＭｐ（ｔ）の積に等しく、それは例えば、より多い蒸気流量またはより高い蒸気圧によって、蒸気供給品質がより高くなることを意味してもよい。同様に、ＲＣＡ診断では、ＳＴＭｑがＲＣＡモデルにおける制約の１つとして選択され、冷凍機性能のボトルネックとして特定された場合、ＳＴＭｆおよびＳＴＭｐの制約を有する下位層ＲＣＡモデルに対して更なるＲＣＡ診断が実施されて、２つの制約のうちの１つが冷凍機性能または異常の根本原因であると決定される。
【００７６】
ステップ６０６で、ステップ６０４によって提供されたＲＣＡモデル（例えば、上位層もしくは第１の層のモデル）、またはステップ６１２によって提供されたＲＣＡモデル（例えば、作成される場合、下位層もしくは第２の層のモデル）に対して、最適ウィンドウサイズが計算される。ステップ６０６については、図８を参照して更に詳細に後述する。
【００７７】
ステップ６０８で、方法６００は、ＲＣＡ診断プログラムを呼び出し、ステップ６０６から決定された最適ウィンドウサイズを使用する。例えば、ＲＣＡ診断プログラムは、サーバ４０３でホストされ、Ｏｋｉｔｓｕ文献またはＺｈａｎｇ文献に記載されているようなＲＣＡ診断方法にしたがって実現されてもよいが、ステップ６０６から決定された最適ウィンドウサイズを使用する。
【００７８】
ステップ６１０は、異常の根本原因を発見するため、ＲＣＡモデルの下位層（または更なる層）に対して更なるＲＣＡ診断が必要か否かを判定する。ＲＣＡ診断プログラムによって診断されたボトルネックが合成制約である場合、方法は、ステップ６１２に進んで、合成制約に関して下位層（または更なる層）モデルに対して更なるＲＣＡ診断を実施してもよい。そうでなければ、ボトルネックが既に「生」センサ（「生」動作パラメータ）である場合、方法は単にステップ６１４に進んでもよい。
【００７９】
ステップ６１２は、ステップ６０８でボトルネックと診断された合成制約の定義にしたがって、ＲＣＡモデルの下位層（または更なる層）を構築する。例えば、下位層では、モデルの新しい制約を形成するのに、ボトルネック制約内の「生」センサのみが選択され、各制約は１つの「生」センサのみを含む。次に、ステップ６１２は、ＲＣＡモデルの新しく構築された下位層（例えば、様々な実施形態にしたがって上述したような「第２の相関モデル」に対応）をステップ６０６に送って、ウィンドウサイズの推定または最適化を行う。
【００８０】
ステップ６１４で、ＲＣＡ診断プログラムによって診断されたボトルネックは、異常の根本原因として特定される。次に、診断結果はオペレータ４０１に送られ、ＧＵＩ  ５００の診断結果フィールド５２２に表示される。
【００８１】
図８は、本発明の様々な例示的実施形態による、異常に関して相関モデルに基づいてＲＣＡ診断を実施するための最適ウィンドウサイズを計算する、方法８００の概略フロー図８００を示している（例えば、図１を参照して上述した、最適ウィンドウサイズを決定するステップ１０４、および図６を参照して上述した、最適ウィンドウサイズ６０６を計算するステップ６０６に対応）。図８に示される実例では、非限定的に、最適ウィンドウサイズを計算する方法８００は、より精密で正確なＲＣＡ診断のため、Ｒ２（重相関係数の二乗）およびＣＩに基づいてもよい。
【００８２】
ステップ８０４で、複数組の異常データサンプルが冷凍機動作データ４０６から生成され、各組は複数の候補ウィンドウサイズのうちそれぞれ１つに対して生成される。例えば、下記の式７は、候補ウィンドウサイズ（Ｗ）の可能な範囲または組を定義し、それによって、間隔の数（Δ）に関してウィンドウサイズが定義されてもよい。
Ｗ＝ｉ−１
４×Ｃ≦ｉ≦２×（Ａ＋１）      （式７）
φ＝｛Ｗ｝
式中、
ｉは、異常データサンプルにおけるデータ点の番号を表し、
Ｃは、ＲＣＡ診断モデルにおける制約の数を表し（例えば、Ｃ∈｛２，３｝）、
Δは、データサンプリングの時間間隔（例えば、５分）を表し、
Ａは、Δの数で測定した異常サイズを表し、
φは、Ｗの組を表す。
【００８３】
式７に基づいて、異常サンプルの期間は、Ｗ×Δとして計算されてもよく、Ｗは、例えば、４×Ｃ−１から２×Ａ＋１の範囲である。例えば、ウィンドウサイズの下限は、異常サンプルがＲＣＡにおける制約の相関解析要件を満たす最小限のデータを有することを確保するように決定されてもよく、そうでなければ、ＲＣＡは不安定な相関または診断結果を有することがある。ウィンドウサイズの上限は、ウィンドウサイズが大きくなりすぎ、それによって全ての異常データサンプルに多すぎる正常データ（非異常データ）を含み、 異常データが目立たなくなるかまたは正常データに埋もれることがないように、決定されてもよい。様々な例示的実施形態は、上限が下限よりも低い場合、例えば、非常に狭い冷凍機性能スパイク異常の場合、ウィンドウサイズの選択肢が１つしかない、つまりサイズ４×Ｃ−１などの下限であることがある点に注目する。上述した下限および上限は単なる例であって例証目的のものであり、下限および上限は、所望に応じてまたは適切なように、本発明の範囲から逸脱することなく、異なるように定義されてもよいことが、当業者には認識されるであろう。
【００８４】
様々な例示的実施形態では、各ウィンドウサイズＷ∈φに関して、異常期間にわたるスライディングウィンドウを通して冷凍機の動作データを選択すること（スライディングウィンドウ技術）によって、異常サンプルが構築されてもよい。一例のスライディングウィンドウ技術が図９に示されている。様々な例示的実施形態では、第１の異常サンプル９０２は、Ｔ０からＴ０＋Ｗ×Δまでの冷凍機データを選択することによって形成される。Ｔ０＋Ｗ×Δにおけるデータは、異常期間を有する異常測定データの第１のデータ点９０３である。例えば、これは、全ての異常サンプルが少なくとも１つの異常データ点を含むことを確保する。更に、異常期間は、Ｔ０＋Ｗ×ΔからＴ０＋（Ｗ＋Ａ）×Δまでとして表されてもよい。単に例証の目的で、下記の表１は、複数のフィールドを含む、異常サンプルの各データ点におけるデータサンプルの一例のデータフォーマットを示している。例えば、「時間」フィールドは、データサンプリング時間を示してもよく、「性能」は、選択された性能パラメータを示してもよく、「Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ＿１」、「Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ＿２」、および「Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ＿３」を含む複数の制約は、ＲＣＡモデルに対して選択された制約を示してもよい。この例では、選択された冷凍機の性能は単位ＲＴを有するＣＨＷであり、選択されたＣｏｎｓｔｒａｉｎｔ＿１は摂氏温度の単位（℃）を有するＣＨＷｒ、選択されたＣｏｎｓｔｒａｉｎｔ＿２は単位℃を有するＡＭＢｔ、選択されたＣｏｎｓｔｒａｉｎｔ＿３は単位ＫＷを有するＥＬＥである。
【００８５】
【表１】
2021526692.tif 000003
続いて、ウィンドウは、第２の異常サンプル９０４を構築するため、［Ｔ０，Ｔ０＋Ｗ×Δ］から［Ｔ０＋Δ，Ｔ０＋（Ｗ＋１）×Δ］までスライドされてもよい。次に、Ｔ０＋（Ｗ＋Ａ）におけるデータ点が異常期間の最終データ点９１０である、ウィンドウ［Ｔ０＋（Ｗ＋Ａ）×Δ，Ｔ０＋（２Ｗ＋Ａ）×Δ］を有する最終異常サンプル９０８まで、後に続く各時間間隔に対してプロセスを繰り返してもよい。
【００８６】
φの各Ｗに対して、ステップ８０６は、式１にしたがって、Ｗの異常サンプル（異常データサンプルの組）に対する重線形相関回帰を通して、冷凍機性能相関モデルを形成し、次に、その組の各異常サンプルに対して、Ｒ２（重相関係数の二乗）（例えば、様々な実施形態による、上述した「第１の品質尺度」に対応）を計算する。単なる例として、非限定的に、下記の式８は、ウィンドウ［Ｔ０，Ｔ０＋Ｗ×Δ］を有する第１の異常サンプルｓ１に対する、様々な例示的実施形態による一例のＲ２計算を示す。これに関して、Ｒ２は０〜１の範囲であり、値が１に近いほど、ＲＣＡ相関モデルは異常サンプルにより良好にフィットする。
【００８７】
【数１】
2021526692.tif 000004
（式８）
式中、
ｉは、異常サンプルにおけるデータ点の連続番号を表し、
Ｗは、異常サンプルに対するウィンドウサイズ（Ｗ∈φ）を表し、
ｓ１は、ウィンドウサイズＷの下で生成された第１の異常サンプルを表し、
Δは、異常サンプルにおける２つの隣接したデータ点間の時間間隔を表し、
Ｔ０は、異常サンプルにおける第１のデータ点の時間スタンプを表し、
ＳＳＥは、残差平方和を表し、
ＳＳＴＯは、総平方和を表し、
ＣＨＷ（ｔ）は、冷水流量および冷水温度差から導き出した、時間ｔにおける、観察された冷水供給性能を表し、
ＣＨＷ′（ｔ）は、時間ｔにおける相関モデルによる、計算された冷水供給性能を表し、
オーバーライン付きのＣＨＷは、異常サンプルＣＨＷ（ｔ）（ｔ＝Ｔ０＋Δ，…，Ｔ０＋Ｗ×Δ）の平均を表す。
【００８８】
同様に、同じウィンドウサイズＷの下で生成された他の異常サンプルのＲ２値が計算されてもよい。各ウィンドウサイズＷに対して、Ｒ２値のサンプリング分布が得られ、各Ｒ２は、同じウィンドウスライディングプロセス中に生成された異常サンプルに対応する。
【００８９】
ステップ８０８は、特定のウィンドウサイズＷに対して生成された一組の異常サンプルに対して、Ｒ２の平均値を計算し、オーバーライン付きのＲ２（Ｗ）として表されてもよい。
【００９０】
【数２】
2021526692.tif 000005
（式９）
式中、
Ｎは、ウィンドウサイズＷを有する異常サンプルの数を表し、
Ｒ２（ｓｉ）は、ウィンドウサイズＷを有するｉ番目の異常サンプルに対するＲ２を表す。
【００９１】
ステップ８１０は、性能モデルの相関強度にしたがって、ウィンドウサイズが許容可能か否かを判定する。例えば、式９の左辺のオーバーライン付きのＲ２（Ｗ）が閾値Ｋよりも小さい場合、対応するウィンドウサイズＷに基づいた関連する性能モデルは、実際の異常データとの線形相関が弱く、それによって更なるＲＣＡ診断における精度が低下するものと見なされてもよい。したがって、対応するウィンドウサイズＷは、ステップ８１２で現在の組φから除去されてもよく、次に方法８００はステップ８１８に進んでもよい。そうでなければ、対応するウィンドウサイズＷは、現在の組φで許容または維持されてもよく、次に方法８００はやはりステップ８１８に進んでもよい。非限定例として、閾値Ｋの既定値は０．５として設定されてもよいが、特定の冷凍機および異常条件などに基づいて、所望に応じてまたは適切なように調節されてもよい。
【００９２】
ステップ８１８は、ステップ８０６で開始されたループが終わるか否かを判定する。例えば、組φの全てのＷがステップ８０６〜８１０によって処理されている場合、次に方法８００はステップ８１４に進んでもよく、そうでなければ、方法８００はステップ８０６に戻ってもよい。
【００９３】
現在の組φの残りの候補ウィンドウサイズＷについては、各ウィンドウサイズＷに対して、ステップ８１４は、真の値を表すのに組に対して決定されたＲ２の品質を推定するのに、対応するウィンドウサイズＷに対して得られた異常サンプルの組に対して決定された、異常サンプルのＲ２の信頼区間（ＣＩ）を計算する。例えば、一組の異常サンプルに対して決定された異常サンプルのＲ２において、９５％ＣＩが計算されてもよい。９５％ＣＩは、Ｒ２値の範囲として表されてもよく、つまり、異常の全体集合に対してＣＩがＲ２の真の値を含む確率は９５％である。したがって、９５％ＣＩがより狭いほど、Ｒ２の正確性は高く、結果がより安定する。単なる例として、非限定的に、以下は、Ｒ２に対する９５％ＣＩの例示の計算を示している。
【００９４】
様々な例示的実施形態では、組における異常サンプルの数（Ｎ）が大きい場合（例えば、Ｎ≧３０）、Ｒ２の分布は正常に近似するので、Ｒ２の９５％ＣＩは、下記の式１０で示されるように計算されてもよい。
【００９５】
【数３】
2021526692.tif 000006
（式１０）
式中、
Ｎは、ウィンドウサイズＷを有する異常サンプルの数を表し、
Ｒｉ２は、ウィンドウサイズＷを有するｉ番目の異常サンプルに対するＲ２を表し、
オーバーライン付きのＲ２は、ウィンドウサイズＷを有する異常サンプルに対するＲ２の中間値（平均）を表し、
１．９６は、９５％ＣＩに対応するＺスコア数を表し、
σＲ２は、ウィンドウサイズＷを有する異常サンプルに対するＲ２の標準偏差を表す。
【００９６】
異常サンプルの数（Ｎ）が小さい場合（例えば、Ｎ＜３０）、Ｒ２の分布は正規分布の代わりにｔ分布となるので、Ｒ２に対する９５％ＣＩの計算は、下記の式１１に示されるように変更されてもよい。
【００９７】
【数４】
2021526692.tif 000007
（式１１）
式中、
ｔｓは、９５％ＣＩに対応するｔスコア数を表す。例えば、Ｎ＝２０のとき、ｔｓ＝２０９３である。
【００９８】
式９、１０、および１１から、値ＮはＲ２の中間値および９５％ＣＩの計算に広く使用され、（図９に示されるように）Ｎ＝Ｗ＋Ａ＋１であって、ＮはＷおよびＡによって決定されるので、９５％ＣＩおよびＲ２の中間値に基づいたウィンドウサイズ決定は、可変の異常サイズＡの情報を既に考慮に入れていることを、当業者であれば認識できるであろう。
【００９９】
ステップ８１６は、異常サンプルの９５％ＣＩに基づいて最適ウィンドウサイズを決定する。現在の組φおよび関連する異常サンプルにおける全てのウィンドウサイズに対して、９５％ＣＩ（Ｗ）の幅が最も狭い場合、その特定のウィンドウサイズＷが、係数Ｒ２に関して最も正確性が高い相関モデルを有する異常サンプルを構築することができることが示唆されるので、ＲＣＡに対する最も安定した診断能力がもたらされて、特定のウィンドウサイズＷが最適として選択されてもよい。
【０１００】
したがって、本発明の様々な実施形態は、可変の冷凍機異常に適応するようにＲＣＡ診断のウィンドウサイズを管理する定量的方法を提供するので、従来のＲＣＡ診断方法よりも有利である。それに加えて、本発明の様々な実施形態は更に、多層（例えば、二層）ＲＣＡモデリングを通して診断の安定性を改善し、異常に対する相関が弱いウィンドウサイズおよびサンプルを拒絶することによって診断精度を向上させ、最も狭い信頼区間を有するものなど、最適ウィンドウサイズを選択することによって診断の正確性を向上させる。
【０１０１】
以下の実施例は、本発明の様々な実施形態（例えば、更なる例示的実施形態を含む）に関連する。
【０１０２】
実施例１では、冷凍機性能異常診断のためのコンピュータ実装方法が開示され、方法は、冷凍機の性能パラメータと第１の複数の動作パラメータとの間の第１の相関モデルを設定するステップと、性能パラメータで特定された異常に関して、第１の相関モデルに基づいて根本原因解析診断を実施するための最適ウィンドウサイズを決定するステップと、冷凍機の性能パラメータで特定された異常の根本原因を決定するため、異常に関して第１の相関モデルおよび最適ウィンドウサイズに基づいて根本原因解析診断を実施するステップであって、根本原因解析診断が、異常と関連付けられた異常期間を有する異常測定データを含む、ある期間にわたって収集された性能パラメータおよび第１の複数の動作パラメータに関する測定データを含むデータセットに対して実施されるステップと、を含む。
【０１０３】
実施例２では、実施例１による冷凍性能異常診断のための方法が開示され、最適ウィンドウサイズを決定する上述のステップは、複数の候補ウィンドウサイズを取得するステップと、複数の候補ウィンドウサイズの中から、異常に関して第１の相関モデルに基づいて根本原因解析診断を実施するのに最適な候補ウィンドウサイズを決定するため、第１の相関モデルに関して複数の候補ウィンドウサイズそれぞれを評価するステップと、を含む。
【０１０４】
実施例３では、実施例２による冷凍性能異常診断のための方法が開示され、複数の候補ウィンドウサイズそれぞれを評価する上述のステップは、各候補ウィンドウサイズに対して、候補ウィンドウサイズに基づいてそれぞれ生成され、異常測定データに属する少なくとも異常データ点をそれぞれ含む一組の異常データサンプルを、データセットから生成するステップと、第１の相関モデルに基づいて、異常データサンプルの組に対して重線形回帰解析を実施するステップと、生成された異常データサンプルの組に対する第１の相関モデルのフィットにおける全体品質尺度を決定するステップと、を含む。
【０１０５】
実施例４では、実施例３による冷凍性能異常診断のための方法が開示され、異常データサンプルの組は、異常期間にわたって実施されたスライディングウィンドウ技術に基づいて生成される。
【０１０６】
実施例５では、実施例４による冷凍性能異常診断のための方法が開示され、スライディングウィンドウ技術は、異常測定データの開始データ点を含む第１の異常データサンプルを生成するステップと、異常測定データの最終データ点を含む最終異常データサンプルまで、後に続く各データ間隔に対して後に続く異常データサンプルを生成して、異常データサンプルの組を生成するステップと、を含む。
【０１０７】
実施例６では、実施例５による冷凍性能異常診断のための方法が開示され、第１の異常データサンプルは、異常測定データの開始データ点で終わる異常サンプル期間を有し、最終異常データサンプルは、異常測定データの最終データ点で始まる異常サンプル期間を有する。
【０１０８】
実施例７では、実施例４〜６のいずれか１つによる冷凍性能異常診断のための方法が開示され、異常データサンプルの組の各異常データサンプルは、候補ウィンドウサイズに基づいて決定された異常サンプル期間長さを有する。
【０１０９】
実施例８では、実施例３〜７のいずれか１つによる冷凍性能異常診断のための方法が開示され、重線形回帰解析を実施する上述のステップは、異常データサンプルの組の各異常データサンプルに対して、第１の相関モデルに基づいて異常データサンプルに対する重線形回帰解析を実施するステップと、異常データサンプルの組の各異常データサンプルに対して、異常データサンプルに対する第１の相関モデルのフィットにおける第１の品質尺度を決定して、異常データサンプルの組に対する一組の第１の品質尺度を生成するステップと、を含み、異常データサンプルの組に対する第１の相関モデルのフィットの全体品質尺度は、第１の品質尺度の組に基づいて決定される。
【０１１０】
実施例９では、実施例９による冷凍性能異常診断のための方法が開示され、第１の品質尺度は、異常データサンプルに対する第１の相関モデルの重相関係数の二乗を含み、全体品質尺度は、決定された第１の品質尺度の組の信頼区間を含む。
【０１１１】
実施例1０では、実施例３〜９のいずれか１つによる冷凍機性能異常診断のための方法が開示され、複数の候補ウィンドウサイズそれぞれを評価する上述のステップは、複数の候補ウィンドウサイズに対して決定されたそれぞれの全体品質尺度に基づいて、複数の候補ウィンドウサイズの１つを最適ウィンドウサイズとして決定するステップを更に含む。
【０１１２】
実施例１１では、実施例１〜１０のいずれか１つによる冷凍機性能異常診断のための方法が開示され、第１の相関モデルおよび最適ウィンドウサイズに基づいて、異常に対して根本原因解析診断から決定された根本原因が、第２の複数の動作パラメータから合成された合成動作パラメータであるか否かを判定するステップを更に含む。
【０１１３】
実施例１２では、実施例１１による冷凍機性能異常診断のための方法が開示され、根本原因が合成動作パラメータであると決定するステップと、合成動作パラメータと関連付けられた性能パラメータと第２の複数の動作パラメータとの間の第２の相関モデルを設定するステップと、第２の相関モデルに基づいて異常に関する第２の根本原因解析診断を実施するための第２の最適ウィンドウサイズを決定するステップと、冷凍機の性能パラメータにおいて特定された異常の第２の根本原因を決定するため、異常に関して第２の相関モデルおよび第２の最適ウィンドウサイズに基づいた第２のＲＣＡ診断を実施するステップであって、第２の根本原因解析診断が、異常測定データを含む、前記期間にわたって収集された性能パラメータおよび第２の複数の動作パラメータに関する測定データを含む第２のデータセットに対して実施されるステップと、を含む。
【０１１４】
実施例１３では、実施例１１または１２による冷凍機性能異常診断のための方法が開示され、性能パラメータは、冷水供給、性能係数、および冷水供給温度から成る群から選択され、動作パラメータは、冷水還温度、冷水流量、冷却水供給温度、冷却水流量、蒸気流量、蒸気圧、冷却水還温度、消費電力、および周囲空気温度から成る群から選択され、合成動作パラメータは、冷水還品質、冷却水供給品質、および蒸気供給品質から成る群から選択される。
【０１１５】
実施例１４では、冷凍機性能異常診断のためのシステムが開示され、システムは、メモリと、メモリに通信可能に連結された少なくとも１つのプロセッサとを備え、実施例１〜１３のいずれか１つによる冷凍機性能異常診断のための方法を実施するように構成される。
【０１１６】
実施例１５では、１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体の形で具体化されるコンピュータプログラム製品が開示され、実施例１〜１３のいずれか１つによる冷凍機性能異常診断のための方法を実施するのに、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令を含む。
【０１１７】
実施例１６では、二層ＲＣＡモデルに基づいた性能診断のための方法が開示され、二層ＲＣＡモデリングの方法と、最適ウィンドウサイズを計算する方法と、合成制約に基づいて二層ＲＣＡモデルの上位層を形成するステップと、相関係数および信頼区間を使用して最適ウィンドウサイズを計算するステップと、最適ウィンドウサイズを用いてＲＣＡ診断を実施するステップと、ボトルネックとして決定された制約と関連付けられた生センサに基づいて、二層ＲＣＡモデルの下位層を構築するステップと、を含む。
【０１１８】
実施例１７では、実施例１６による性能診断のための方法が開示され、方法は冷凍機診断に適用される。
【０１１９】
実施例１８では、実施例１６または１７による性能診断のための方法が開示され、上位層を形成するステップは、冷凍機性能、生センサ制約、および合成制約の選択を提供する、ユーザインターフェースを介してＲＣＡモデルを形成するステップを更に含む。
【０１２０】
実施例１９では、実施例１６または１７による性能診断のための方法が開示され、最適ウィンドウサイズを計算するステップは、複数の候補ウィンドウサイズのうちそれぞれ１つに対してそれぞれの組が生成される、複数組の異常データサンプルを構築するステップと、異常データサンプルに対して相関モデル（ＲＣＡモデル）を形成し、相関モデルに関して相関係数を計算するステップと、冷凍機性能に対する相関が弱い候補ウィンドウサイズおよびサンプルを拒絶するステップと、異常サンプルのＲ２に対する信頼区間を計算するステップと、Ｒ２の信頼区間に基づいて最適ウィンドウサイズを決定するステップと、を更に含む。
【０１２１】
実施例２０では、実施例１６または１７による性能診断のための方法が開示され、ＲＣＡ診断を実施するステップは、最適ウィンドウサイズを用いて診断を実施するため、ＲＣＡプログラムを呼び出すステップを更に含む。
【０１２２】
実施例２１では、実施例１６または１７による性能診断のための方法が開示され、下位層を構築するステップは、冷凍機性能および生センサ制約を用いて下位層ＲＣＡモデルを構築するステップであって、生センサ制約がボトルネックとして決定された合成制約に含まれる、ステップを更に含む。
【０１２３】
実施例２２では、実施例１９による性能診断のための方法が開示され、複数組の異常データサンプルを構築するステップは、異常期間にわたるスライディングウィンドウに基づいて、対応する候補ウィンドウサイズに対する各組の異常データサンプルを構築するステップを含む。
【０１２４】
実施例２３では、実施例１９による性能診断のための方法が開示され、相関モデルを形成するステップは、重線形相関回帰を通して各異常サンプルに対する相関モデルを形成し、相関係数Ｒ２を計算するステップを更に含む。
【０１２５】
実施例２４では、実施例１９による性能診断のための方法が開示され、ウィンドウサイズを拒絶するステップは、Ｒ２の小さい平均値を有するサンプルを構築するウィンドウサイズを拒絶するステップを更に含む。
【０１２６】
実施例２５では、実施例１９による性能診断のための方法が開示され、信頼区間を計算するステップは、ウィンドウサイズ、異常サイズなどにしたがって、異常サンプルのＲ２に対して９５％信頼区間を計算するステップを更に含む。
【０１２７】
実施例２６では、実施例１９による性能診断のための方法が開示され、最適ウィンドウサイズを決定するステップは、Ｒ２の９５％信頼区間に基づいて、最適ウィンドウサイズを決定するステップを更に含む。信頼区間の幅が最も狭いウィンドウサイズが最適として選択される。
【０１２８】
実施例２７では、実施例１６または１７による方法に対して実施されるコンピュータプログラム製品が開示され、合成制約を通して二層ＲＣＡモデルの上位層を形成し、相関係数および信頼区間を使用して最適ウィンドウサイズを計算し、最適ウィンドウサイズを用いてＲＣＡ診断を実施し、ボトルネックとして決定された制約と関連付けられた生センサに基づいて、二層ＲＣＡモデルの下位層を構築する、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令を含む。
【０１２９】
実施例２８では、実施例２７によるコンピュータプログラム製品が開示され、上位層を形成するステップは、冷凍機性能、生センサ制約、および合成制約の選択を提供する、ユーザインターフェースを介してＲＣＡモデルを形成するステップを更に含む。
【０１３０】
実施例２９では、実施例２７によるコンピュータプログラム製品が開示され、最適ウィンドウサイズを計算するステップは、複数の候補ウィンドウサイズのうちそれぞれ１つに対してそれぞれの組が生成される、複数組の異常データサンプルを構築するステップと、異常データサンプルに対して相関モデルを形成し、相関モデルに関して相関係数を計算するステップと、冷凍機性能に対する相関が弱い候補ウィンドウサイズおよびサンプルを拒絶するステップと、異常サンプルのＲ２に対する信頼区間を計算するステップと、Ｒ２の信頼区間に基づいて最適ウィンドウサイズを決定するステップと、を更に含む。
【０１３１】
実施例３０では、実施例２７によるコンピュータプログラム製品が開示され、ＲＣＡ診断を実施するステップは、最適ウィンドウサイズを用いて診断を実施するため、ＲＣＡプログラムを呼び出すステップを更に含む。
【０１３２】
実施例３１では、実施例２７によるコンピュータプログラム製品が開示され、ＲＣＡモデルを構築するステップは、冷凍機性能および生センサ制約を用いてＲＣＡモデルの下位層を構築するステップであって、生センサ制約がボトルネックとして決定された合成制約に含まれるステップを含む。
【０１３３】
実施例３２では、実施例２９によるコンピュータプログラム製品が開示され、複数組の異常データサンプルを構築するステップは、異常期間にわたるスライディングウィンドウに基づいて、対応する候補ウィンドウサイズに対する各組の異常データサンプルを構築するステップを含む。
【０１３４】
実施例３３では、実施例２９によるコンピュータプログラム製品が開示され、相関モデルを形成するステップは、重線形相関回帰を通して各異常サンプルに対する相関モデルを形成し、相関係数Ｒ２を計算するステップを含む。
【０１３５】
実施例３４では、実施例２９によるコンピュータプログラム製品が開示され、ウィンドウサイズを拒絶するステップは、Ｒ２の小さい平均値を有するサンプルを構築するウィンドウサイズを拒絶するステップを更に含む。
【０１３６】
実施例３５では、実施例２９によるコンピュータプログラム製品が開示され、信頼区間を計算するステップは、ウィンドウサイズ、異常サイズなどにしたがって、異常サンプルのＲ２に対して９５％信頼区間を計算するステップを更に含む。
【０１３７】
実施例３６では、実施例２９によるコンピュータプログラム製品が開示され、決定するステップは、Ｒ２の９５％信頼区間に基づいて、最適ウィンドウサイズを決定するステップを更に含む。信頼区間の幅が最も狭いウィンドウサイズが最適として選択される。
【０１３８】
実施例３７では、１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体の形で具体化されるコンピュータプログラム製品が開示され、ＲＣＡ診断のために計算され使用されるウィンドウサイズを（例えば、オペレータデバイスに表示されるＧＵＩを介して）示すため、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令を含む。
実施例３８では、１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体の形で具体化される、二層ＲＣＡモデルに関するコンピュータプログラム製品が開示され、上位モデルおよび下位モデルに対して決定された両方のウィンドウサイズを（例えば、オペレータデバイスに表示されるＧＵＩを介して）示すため、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令を含む。
【０１３９】
したがって、本発明の実施形態は、蒸気吸収式冷凍機、遠心冷凍機、スクリュー冷凍機などを含む、冷却プラントにおける様々な冷凍機の異常診断に適用されてもよい。例えば、冷凍機オペレータ（例えば、保守管理者）は、異常の根本原因をより迅速かつ精密に発見することによって、保守管理の時間およびコストを削減するため、本発明の様々な実施形態に基づいたシステムを使用してもよい。
【０１４０】
本発明の様々な実施形態はまた、冷凍機の動作最適化に適用されてもよい。例えば、プラントオペレータは、冷凍機の性能のボトルネックを特定し、ボトルネックを解決する動作決定を最適化するため、本発明の様々な実施形態を適用してもよい。これに関して、冷凍機の性能改善によって、冷凍機動作における消費エネルギーが効率的に低減される。
【０１４１】
例えば、本発明の様々な実施形態は、冷凍機、冷却塔、熱エネルギー貯蔵（ＴＥＳ）、および熱交換器（ＨＥＸ）など、複数の複合冷却機器を用いた冷却プラント全体の診断に適用されてもよく、より大型のコジェネレーションプラントでは、本発明の様々な実施形態は、冷却機器から、蒸気タービン発電機、ガスタービン発電機などの発電機器まで診断を拡張してもよい。
【０１４２】
本発明の実施形態について特定の実施形態を参照して特に図示し記載してきたが、添付の特許請求の範囲によって定義されるような本発明の趣旨および範囲から逸脱することなく、形態および詳細の様々な変更が行われてもよいことが、当業者には理解されるべきである。このように、本発明の範囲は添付の特許請求の範囲によって示され、したがって、特許請求の範囲の等価の意味および範囲内にある全ての変更が包含されるものとする。
【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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【国際調査報告】
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