(57)【要約】【課題】  正常状態で抽出した特徴量にばらつきがある場合でも設備機器の故障（異常）あるいはそのおそれの有無等の診断を行なうための情報を提供することができる設備機器診断装置を提供すること【解決手段】  計測部１で取得したプログラマブルコントローラの入力信号及びまたは出力信号の状態変化に基づく特徴量を抽出する特徴抽出部２と、その抽出された特徴量についての一定期間の統計量を求める統計量算出部３と、その算出された過去の統計量に対する現在の統計量のはずれ度合いを求める比較部５と、その比較部で求めたはずれ度合いと設備機器とを関連づけて得られた診断結果情報を作成し、表示部８に出力したり情報蓄積部９に格納したりする変数情報照合部６とを備える。【選択図】        図１
2008226006.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プログラマブルコントローラにより制御される設備機器の診断装置であって、
プログラマブルコントローラの入力信号及びまたは出力信号の状態変化に基づく特徴量を抽出する特徴抽出手段と、
その特徴抽出手段で抽出された特徴量についての一定期間の統計量を求める統計量算出手段と、
その統計量算出手段で算出された過去の統計量と、現在の統計量とを比較する比較手段と、
その比較手段により比較し、得られた診断結果情報を出力する手段と、
を備えたことを特徴とする設備機器診断装置。
【請求項２】
前記特徴量は、１つの信号の状態変化から別の信号の状態変化までの時間と、個々の信号の状態変化に基づいて算出する時間と、の少なくとも一方を含むことを特徴とする請求項１に記載の設備機器診断装置。
【請求項３】
前記診断結果情報は、過去の統計量からの変化が大きい統計量に関連する設備診断機器を特定する情報であることを特徴とする請求項１または２に記載の設備機器診断装置。
【請求項４】
前記過去の統計量を算出する際に用いた過去の特徴量の分布と、前記現在の統計量を算出する際に用いた現在の特徴量の分布と、を求め、
それぞれの分布を対比して出力する手段を備えたことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の設備機器診断装置。
【請求項５】
コンピュータを、
プログラマブルコントローラの入力信号及びまたは出力信号の状態変化に基づく特徴量を抽出する特徴抽出手段、
その特徴抽出手段で抽出された特徴量についての一定期間の統計量を求める統計量算出手段、
その統計量算出手段で算出された過去の統計量と、現在の統計量とを比較する比較手段、
その比較手段により比較し、得られた診断結果情報を出力する手段、
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】
この発明は、プログラマブルコントローラにより制御される設備機器についての診断を行なうための設備機器診断装置およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＰＬＣの入出力信号を用いて、そのＰＬＣにより動作が制御される設備機器について異常の有無の診断を行なう設備故障診断装置がある。この設備故障診断装置の一例として、特許文献１に開示された発明がある。この発明は、各種の生産工程では、各設備機器がそれぞれ独立したタイミングで動作を開始し、一連の動作を繰り返す生産システムを前提としている。このような生産システムにおいて、係る設備故障診断装置は、センサや接点の状態変化を時系列的に記録しておき、これを基に異常診断（故障診断）を行なうものである。つまり、予め、従来の故障診断は、正常時における時系列の状態変化の基準パターンを作成しておき、これとの比較によって設備機器の正常・異常を判別している。
【０００３】
【特許文献１】特許３２７７２４７号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１などに開示された従来の故障判断は、生産システムが正常に動作しているときに特徴抽出処理をして時系列の状態変化の基準パターンを作成し、実際の異常診断時には、基準パターン作成時と同様の特徴抽出処理をし、基準パターンに対して予め設定したしきい値を越えた場合に故障（異常）ありと判定するようにしている。このように、正常と異常を明確に定義・分別し、異常が発生したときに通知し、生産システムを停止するようにしているため、以下に示す各種の問題を生じる。
【０００５】
すなわち、状態変化が規則正しく一定時間ごとに発生するものと、正常動作時でも状態変化のタイミングにばらつきのあるものがある。従って、正常／異常の判定を行なうに際し、一律にしきい値処理をすると誤判定を生じるおそれがある。また、状態変化のタイミングのばらつきが小さいものに基づいて正常／異常の判定をするようにした場合、ばらつきの大きいものにのみ関連する設備機器についての異常診断が行なえない。さらに、ばらつきの程度に応じて個々にしきい値を設定したとしても、基準パターンから大きくずれた場合にそれが正常範囲のばらつきに基づくものか、故障等に基づいて大きくずれたのかの判定が行なえない。よって、特に正常であってもばらつきを生じるようなものについて正確な故障（異常）診断を行なうことができない。
【０００６】
この発明は、正常状態で抽出した特徴量にばらつきがある場合でも設備機器の故障（異常）あるはそのおそれの有無等の診断を行なうための情報を提供することができる設備機器診断装置およびプログラム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】
【０００７】
この発明による設備機器診断装置は、（１）プログラマブルコントローラにより制御される設備機器の診断装置であって、プログラマブルコントローラの入力信号及びまたは出力信号の状態変化に基づく特徴量を抽出する特徴抽出手段と、その特徴抽出手段で抽出された特徴量についての一定期間の統計量を求める統計量算出手段と、その統計量算出手段で算出された過去の統計量と、現在の統計量とを比較する比較手段と、その比較手段により比較し、得られた診断結果情報を出力する手段と、を備えるようにした。
【０００８】
入力信号や出力信号は、プログラマブルコントローラに入力／出力される信号を監視し取得しても良いし、プログラマブルコントローラのＩＯメモリをアクセスして取得してもよく、その取得方法は任意である。要は、信号の状態変化を検出することができるものであればよい。また、診断結果は、具体的な異常の有無を判定するものに限ることはなく、判定するための情報を提供するものも含む。
【０００９】
また、出力する手段は、実施形態では、比較部で求めたはずれ度合いと設備機器とを関連づけて得られた診断結果情報を作成し、表示部８に出力したり情報蓄積部９に格納したりする「変数情報照合部６」に対応する。そして、「出力」は、「表示」したり、「記憶」したり、「プリントアウト」したりするなど、各種の対応がとれる。
【００１０】
本発明では、従来のように抽出した特徴量に対してしきい値処理をして明確に正常／異常を判定するのではなく、特徴量の統計量（平均、分散など）を用い、それがある計測時期とどれだけずれているか（変化が大きいか）を求め、それに基づく情報を提示するようにしたので、正常状態で得られる特徴量に一定の範囲内でばらつきがあるものであっても、統計量同士を比較することで精度良く判定することができる。
【００１１】
（２）特徴量は、１つの信号の状態変化から別の信号の状態変化までの時間と、個々の信号の状態変化に基づいて算出する時間と、の少なくとも一方を含むことができる。前者は、実施形態における特徴Ａに対応し、後者は、実施形態における特徴Ｂに対応する。
【００１２】
（３）診断結果情報は、過去の統計量からの変化（ずれ）が大きい統計量に関連する設備診断機器を特定する情報（機器名）とすることができる。
【００１３】
（４）前記過去の統計量を算出する際に用いた過去の特徴量の分布と、前記現在の統計量を算出する際に用いた現在の特徴量の分布と、を求め、それぞれの分布を対比して出力する手段を備えるとよい。
【００１４】
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、プログラマブルコントローラの入力信号及びまたは出力信号の状態変化に基づく特徴量を抽出する特徴抽出手段、その特徴抽出手段で抽出された特徴量についての一定期間の統計量を求める統計量算出手段、その統計量算出手段で算出された過去の統計量と、現在の統計量とを比較する比較手段、その比較手段により比較し、得られた診断結果情報を出力する手段、として機能させるものとした。
【発明の効果】
【００１５】
本発明は、特徴量の統計量同士を対比するようにしたため、正常状態で抽出した特徴量にばらつきがある場合でも設備機器の故障（異常）あるいはそのおそれの有無等の診断を行なうための情報を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
図１は、設備機器診断装置の好適な一実施形態を示している。ＦＡ（Ｆａｃｔｏｒｙ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）におけるネットワークシステムは、生産設備の制御を司るＰＬＣ（プログラマブルコントローラ）と、そのＰＬＣにより動作が制御される機器とが、制御系のネットワークに接続される。それらＰＬＣと機器は、その制御系のネットワークを介してサイクリックに通信を行なうことで、ＩＯデータの送受を行ない、生産設備を制御する。
【００１７】
ＰＬＣは、制御プログラムに基づいて演算実行するＣＰＵユニット、センサやスイッチなどの入力機器を接続してそれらのオン・オフ信号を入力信号として取り込む入力ユニット、アクチュエータやリレーなどの出力機器を接続してそれらに対して出力信号を送り出す出力ユニット、ネットワークに接続された他の装置とデータの送受を行なう通信ユニット、各ユニットに電源を供給する電源ユニット、などの複数のユニットを組み合わせることにより構成されている。それら入力機器や出力機器についてのＩＯデータは、ＣＰＵユニットのＩＯメモリに格納される。このＩＯメモリに格納されるＩＯデータは、１サイクルごとに更新される。
【００１８】
本実施形態の設備診断装置は、ＰＬＣのＣＰＵユニットに格納されるＩＯデータに基づいて、ネットワークシステムを構成する機器（設備）の診断を行なう。この設備診断装置は、計測部１と、特徴抽出部２と、統計量算出部３と、過去値記憶部４と、比較部５と、変数情報照合部６と、設備機器設定情報データベース７と、表示部８と、情報蓄積部９と、を備えている。
【００１９】
計測部１は、ＰＬＣを構成するデータ収集ユニットにより実現する。データ収集ユニットは、ＰＬＣを構成する１つのユニットで、他のユニットとともにＰＬＣバスに接続され、そのＰＬＣバスを介して伝送されるＩＯデータを収集し、格納する。収集周期は、サイクリックに動作するＣＰＵユニットの１サイクルに合わせている。これにより、１サイクルごとのＩＯデータの履歴が、データ収集にユニットに保存される。
【００２０】
図２，図３は、計測部１におけるデータ収集処理の概念を示している。本実施形態のＰＬＣ１０は、ＣＰＵ１１と、データ収集ユニット（計測部１）と、その他各種のユニットと、を連結して構成される。ＣＰＵユニット１１がユーザプログラムを演算実行した結果に基づく制御命令（ＯＵＴデータ）が、出力機器であるアクチュエータ１２に与えられる。そのアクチュエータ１２の動作は、センサ・スイッチ等の入力機器にて検出され、制御結果（ＩＮデータ）としてＣＰＵユニット１１に取り込まれる。上記のＯＵＴデータやＩＮデータからなるＩＯデータが、ＣＰＵユニット１１のＩＯメモリに格納されているため、そのＩＯデータはデータ収集ユニット１にて取り込まれ、図３に示すように、各アドレスごとに履歴データとして記録される。なお、本実施形態では、データ収集ユニット１を用いてＩＯデータの履歴情報を記録したが、他の方法としては、例えば、多くのＩＯデータがフィールドネットワークを伝送されることから、そのフィールドネットワーク上を伝送されるデータを監視し、必要な情報を取得するデータ収集装置を用いたりするなど、計測器で計測し、データロガーで記録するという形式であれば、何でもよい。
【００２１】
特徴抽出部２は、計測部１で記録した各ＩＯデータの履歴情報を読み出し、それぞれ時系列のパルス信号（各ＩＯデータのＯＮ／ＯＦＦのパルス信号）とし、複数のパルス信号から特徴抽出を行なう。本実施形態で抽出する特徴は、複数の信号の関係性を用いて、信号群の状態を見るために用いる特徴Ａと、個々の信号の状態を見るために用いる特徴Ｂの２種類を用意した。
【００２２】
前提として、ＰＬＣの制御対象の設備機器が同じ動きを繰り返し行なうものであるため、特徴抽出の対象となる信号は、ＯＮとＯＦＦの切り替えタイミングがほぼ一定で繰り返し行なわれる。
【００２３】
つまり、１つの信号に着目すると、基準点（例えば動作開始）からｍ番目のＯＮになっている時間をＴON（ｍ）とし、基準点（例えば動作開始）からｍ番目のＯＦＦになっている時間をＴOFF （ｍ）とすると、ＴON（ｍ）は、ｍ＝１〜Ｍまでの各値がほぼ一定の値を示し、ＴON（ｍ）は、ｍ＝１〜Ｍまでの各値がほぼ一定の値を示す。もちろん、ＴON（ｍ）とＴOFF （ｍ）とは、同一の値（デューティ比：１／２）を示す場合もあれば、異なる値を示す場合もある。更に、ＯＮ／ＯＦＦの１サイクルの時間も、ほぼ一定の値となる。そして、各信号によって、上記の“ほぼ一定の値”をとる“ばらつきの範囲”が異なる。
【００２４】
また、各信号は、機器の制御信号や、機器の動作の検出信号等であるため、各信号相互間での発生タイミングも固定となる。よって、各信号がＯＮになる（立ち上がる）順番或いは各信号がＯＦＦになる（立ち下がる）順番は、各サイクルで同じとなる。換言すると、所定のタイミングでＯＮ／ＯＦＦを繰り返し動作しない信号や、出現順番が異なるような場合には、本実施形態の特徴抽出の対象とならない。
【００２５】
特徴Ａの一例としては、各信号の立ち上がりの発生順番が同一で繰り返される信号群において、発生順番が連続する２つの信号間の時間差がある。すなわち、図４に示すように、ロジック信号Ｓｊ,ｊ＝１，２，…，Ｊにおいて、各信号の立ち上がりが連続する２つのロジック信号間の時間差（状態変化時刻間の差）をＤｎ（ｍ），ｍ＝１，２，…，Ｍ，ｎ＝１，２，…，Ｎとする。ここで、ｍは、特徴抽出処理を開始してからのｍ番目のサイクルであることを意味する。１サイクルは、基準信号（ここでは、Ｓ１）が１回ＯＮ／ＯＦＦする期間である。また、各信号の１サイクルの期間と、基準信号の１サイクルは必ずしも等しくなくても良い。つまり、例えば、基準信号が１回ＯＮ／ＯＦＦする間にＯＮ／ＯＦＦを複数回繰り返す信号があっても良い。基準信号の１サイクル中に全てのロジック信号Ｓｊが１回ＯＮ／ＯＦＦする場合、Ｎ＝Ｊとなる。
【００２６】
特徴Ａの別の例としては、基準信号がＯＮしてから各信号がＯＮするまでのそれぞれ時間としても良い。すなわち、図５に示すように、基準信号Ｓ１の立ち上がりと、各信号の立ち上がりまでのそれぞれの時間差を（状態変化時刻間の差）をＤｎ（ｍ），ｍ＝１，２，…，Ｍ，ｎ＝１，２，…，Ｎとする。ここで、Ｍは、特徴抽出処理を開始してからのＭ番目のサイクルであることを意味する。１サイクルは、基準信号（ここでは、Ｓ１）が１回ＯＮ／ＯＦＦする期間である。上記の例では、いずれも２つの信号の立ち上がり同士の時間差を特徴としたが、各信号の立ち下がり同士の時間差を特徴としても良い。
【００２７】
特徴Ｂの一例としては、図６に示すように、各信号が立ち上がっている時間や、図７に示すように各信号が立ち上がっていない時間や、図８に示すように、各信号の周期など、がある。これらの場合、基準信号の１サイクル中に全てのロジック信号Ｓｊが１回ＯＮ／ＯＦＦする場合、Ｎ＝Ｊとなる。
【００２８】
特徴抽出部２における実際の特徴抽出処理は、図１９，図２０に示すフローチャートのＳ１からＳ１１までの処理ステップを実行するものである。具体的には、特徴抽出部２は、複数の信号の関係性を見る特徴と（特徴Ａ）を抽出する処理か否かを判断し（Ｓ１）、その分岐判断がＹｅｓの場合、信号の設定情報決定のためのロジック信号のサンプリングを行なう（Ｓ２）。次いで、特徴抽出部２は、サンプリングした各信号について、ＯＮ状態の時間抽出をする（Ｓ３）。このＯＮ状態の抽出は、例えば信号の立ち上がりに着目し、任意の周期分についてのＯＮの発生間隔（１サイクルの時間）を算出する。もちろん信号の立ち下がりを基準としても良い。
【００２９】
特徴抽出部２は、求めた各信号の複数周期分のＯＮ状態の時間に基づき、各信号におけるばらつき（分散）を算出する（Ｓ４）。上記の処理ステップＳ３における任意の周期分は、この分散を算出するのに十分な値とする。
【００３０】
処理ステップＳ４でも求めたばらつきが最も小さい信号を基準信号とし、その信号の立ち上がりをトリガとする。そして、トリガとなった信号の立ち上がりを基準として、早く立ち上がる順に信号にラベルを付ける。
【００３１】
そして、各信号に対してラベル付けをしたならば、特徴抽出部２は、トリガとなった信号の情報、及び各信号とラベルを関係づけた情報を設定情報として記憶手段に格納する（Ｓ６）。トリガ並びにラベルと信号との関係づけは、各信号の値が格納されるアドレスとラベルとを関連付けたテーブル構造とする（図９参照）。また記憶手段は、揮発性メモリ或いは不揮発性メモリのいずれでもよい。この記憶手段に格納された設定情報は、その後処理ステップＳ８の実行によりサンプリングされた信号からの特徴Ａ抽出処理（Ｓ１１）に利用される。つまり、複数の信号の関係性として、予め設定された２つのラベルの信号間（一方の信号の立ち上がりから他方の信号立ち上がりまで等）の時間を求めるなどの処理を行なう。関係性を見る信号の組み合わせは、予め設定しておく。
【００３２】
また、特徴Ｂのように個々の信号単独の特徴量を抽出する場合には、分岐判断の処理ステップがＮｏとなるので、処理ステップＳ７に飛び、信号がサンプリングされる（Ｓ７）。
【００３３】
そして、特徴抽出部２は、サンプリングしたデータに基づいて、動作時間を算出する。つまり特徴抽出部２は、特徴Ａ，Ｂを抽出する（Ｓ１０，Ｓ１１）もので、具体的には、図４から図８に例示したように、複数の信号の関係（時間差）並びに個々の信号の動作時間（ＯＮ時間等）を抽出する。各信号（単独，相互）の動作時間（特徴抽出後）のデータは、図１０に示すように、周期（ｍ）ごとに時系列に蓄積される。この時系列での蓄積は、図１にて図示省略した各種の記憶手段を用いて行なってもよいし、特徴量算出部３内に設けたバッファメモリ等に一時的に格納するようにしても良い。もちろん、他の記憶方式を採ることもできる。
【００３４】
特徴抽出部２で抽出された各特徴は、次段の統計量算出部３に与えられる。統計量算出部３は、各特徴についての時間的なデータの変化である過去値を統計量として算出する（図２０のＳ１２，Ｓ１３，Ｓ１４）。この算出された各統計量は、過去値記憶部４に格納される（図２０のＳ１５）。ここで算出する統計量は、各特徴ごとの平均，分散，分布としている。
【００３５】
比較部５は、特徴量算出部３で算出された今回の統計量と、過去記憶部４に格納された過去の統計量とを取得し（図２０のＳ１６，Ｓ２０）、変数ごとにはずれ度合いを計算し（図２０のＳ１７）、過去値からのはずれ度合いを変数間で比較する（図２０のＳ１８）。
【００３６】
具体的には、
μ：新しく計測したデータから得られた平均
μ′：過去に計測したデータから得られた平均
σ２：新しく計測したデータから得られた分散
σ′２：過去に計測したデータから得られた分散
とした場合、
μ／μ′
σ２／σ′２
より、過去値からのはずれ度合いを求めることができる。この場合、新しく計測したデータが過去に計測したデータの統計量とほぼ同じ（はずれ度合いが小さい）であれば、これらの値はおよそ１になる。
【００３７】
また、
（μ−μ′）／μ′
（σ−σ′）２／σ′２
によっても過去値からのはずれ度合いを求めることができる。この場合、新しく計測したデータが過去に計測したデータの統計量とほぼ同じ（はずれ度合いが小さい）であれば、これらの値はおよそ０になる。
【００３８】
統計量算出布部３は、例えば、一定期間として５分ごとに計測、記録し、統計量（平均、分散、分布など）を算出してデータベース（過去値記憶部４）に蓄積しておく。比較部５は、過去値記憶部４から任意の過去のデータを抜き出して、はずれ度合いを比較することができる。これらを例えば、１時間ごとや、１日後，１週間，１ヶ月ごとなどの各種の期間ごとに求め、記憶する（図１１，図１２等参照）。
【００３９】
変数情報照合部６は、比較部５が求めた平均、分散、その他の統計量に関して、過去値からのはずれ度合いが大きい設備機器を順番に並べ、その結果を表示部８に表示したり、情報蓄積部９に格納したりする。どの変数がどの設備機器と関連しているかは、設備機器設定情報データベース７に予め登録されたものを読みだし、利用する。
【００４０】
一例としては、比較部５による過去値からのはずれ度合いを算出すると、例えば図１３（ａ）に示すように、横軸が変数で縦軸がはずれ度合いとしたグラフを描画した場合、標準レベルである１付近で上下するグラフになる。変数情報照合部６が、このグラフを、はずれ度合いの大きさの順に並べ替えると、図１３（ｂ）のように置き換えられる。すると、標準レベルである“１”からはずれる両端（１より小さい／１より大きい）付近に位置する変数が、はずれ度合いが大きく、その変数に関連する機器がメンテナンス候補機器となる。変数情報照合部６は、係るグラフを表示部８に出力したり、情報蓄積部９に格納したりする。このグラフは、μ／μ′の演算式によりはずれ度合いを求めたものであるが、他の演算式を用いたものも同様となる。
【００４１】
各変数の値（時間の長さ）は、基準信号のようにばらつきが小さいものと、元々ばらつきが大きいものがある。従って、ある一瞬における変数の値のみに着目すると、その変数の標準となる値から大きくはずれているような場合も、元々ばらつきが大きい変数の場合には正常の範囲内のことがある。逆に、ある一瞬における変数の値がその変数の標準となる値からさほど大きくずれていない場合であっても、元々ばらつきが小さい変数の場合には異常な場合がある。
【００４２】
そこで本実施形態では、上述したように基準となる過去値と判定対象となる値のいずれも統計量を求め、統計量同士のはずれ度合いを求めることで、良否の有無等について正しい判定を行なうようにした。
【００４３】
つまり、例えば統計量として平均値を用いた場合、ある一瞬における変数の値が標準となる値（過去値の平均値）と大きく異なっていても、それが通常の（正常の）ばらつきの範囲内の場合には一定期間の平均をとることで標準となる値と近くなる。よって、はずれ量は標準レベル（１あるいは０）に近い値となり、正常であると判定できる。
【００４４】
逆に、ある一瞬における変数の値が標準となる値（過去値の平均値）との差があまりなくても、それが通常の（正常の）ばらつきの範囲外の場合には一定期間の平均をとることで標準となる値に近くならない。よって、はずれ量は、標準レベル（１あるいは０）から離れた値となり、異常あるいは異常に近づいている判定できる。
【００４５】
このことは、１次の統計量である平均に限ることはなく、２次の統計量である分散、さらには、３次，４次などの他の統計量についても同様である。また、良否判定を行なうに適した一定の期間は、各変数や使用する統計量によっても異なる。よって、ユーザが予めそれぞれに適した期間を設定し、その設定された期間について統計量を求めるようにしたり、各種の期間についての統計量を求め、必要な期間についてはずれ量を求めて判定するようにしたりすることができる。
【００４６】
そして、図１４に示すように、時系列で過去の統計量と比較することで、はずれ量が大きくなってくる変数を抽出することができ、完全なる異常が発生する前に、つまり、正常の範囲内であるがそのまま放置すると近い将来異常になる変数を検出することができる。また、この図１４では、１週間単位で比較するようにしているが、この比較する期間（周期）は任意に設定できる。なお、良否判定のために求めた統計量は、それ以降に算出する統計量と比較するための過去値にも利用される。
【００４７】
また、図１５に示すように、監視対象の中で特に気になるものは、統計量を算出した期間における分布を表示し、どれくらい基準とする時期の分布からはずれているかを確認することもできる。係る処理も、ユーザからの分布を表示する変数（設備機器）の指定に基づき、変数情報照合部６が行なう（図２０のＳ２１）。
【００４８】
また、変数情報照合部６は、各変数について算出したはずれ量が大きいもの（変化率が設定値以上のもの）に関係する設備機器名を設備機器設定情報データベース７から取得し（図２０のＳ１９）、変数のアドレスと関連づけて表示部８に表示したり（図２０のＳ２２）、情報蓄積部９に格納したりする（図２０のＳ２３）。この表示及び又は格納する情報（メンテナンス候補機器リスト）は、例えば図１６に示すようになり、特に表示する場合には、図示するように変化率の大きいものから昇順で表示するようにすると、ユーザは緊急にメンテナンスすべき設備機器を容易に認識することができる。
【００４９】
図１７，図１８は、表示部８に対する実際の表示レイアウトの一例を示している。この例では、統計量として平均と分散を用いて評価する例を示しており、それぞれについて別のウインドウで同一画面に表示している。図１７に示すように分散についてのウインドウが前に表示している状態において、後側のウインドウを選択することで図１８に示すように平均についてのウインドウが前方に表示されるように切り替わることを示している。
【００５０】
各表示ウインドウＷの表示レイアウトは、以下のようになっている。まず、表示ウインドウＷの左上に使用する統計量の種類をプルダウンメニューから選択して指定するためのエリアＷ１を設けている。また、表示ウインドウＷの右下には、抽出する特徴量を指定するためのエリアＷ２と、比較対象の過去値を特定する比較時期指定エリアＷ３を設けている。これらの両エリアＷ２，Ｗ３における指定方法も、プルダウンメニュー方式としている。
【００５１】
これらの入力された条件に従い、特徴抽出部２が抽出した特徴に基づき統計量算出部３が統計量を求め、比較部５にて過去値記憶部４に格納された過去の統計量からのはずれ度合いを求め、変数情報照合部６にて各変数のはずれ度合いをソートし、はずれ度合い結果表示エリアＷ４にソートしたグラフを出力する。
【００５２】
また、変数情報照合部６は、変化率の大きい上位Ｘ個の設備機器名についての情報を、メンテナンス候補機器リスト表示エリアＷ６に出力する。このＸは、変化率上位表示数指定エリアＷ５で指定された数（プルダウンメニュー方式）である。
【００５３】
さらに、変数情報照合部６は、分布表示数指定エリアＷ７並びに分布表示数指定エリアＷ８により特定された設備機器についての現在並びに過去値の分布のグラフを分婦表示エリアＷ９に出力する。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の設備診断装置の好適な一実施形態を示すブロック図である。
【図２】作用を説明する図である。
【図３】データ収集ユニットで収集・記憶する状態変化の時系列のデータのデータ構造の一例を示す図である。
【図４】特徴Ｂを説明する図である。
【図５】特徴Ｂを説明する図である。
【図６】特徴Ａを説明する図である。
【図７】特徴Ａを説明する図である。
【図８】特徴Ａを説明する図である。
【図９】設定情報（信号とその信号の値が格納されるアドレスの関係）の一例を示す図である。
【図１０】特徴抽出されたデータを記憶する記憶手段におけるデータ構造の一例を示す図である。
【図１１】作用（機能）を説明する図である。
【図１２】作用（機能）を説明する図である。
【図１３】作用（機能）を説明する図である。
【図１４】作用（機能）を説明する図である。
【図１５】作用（機能）を説明する図である。
【図１６】作用（機能）を説明する図である。
【図１７】表示部が表示する表示レイアウトの一例を示す図である。
【図１８】表示部が表示する表示レイアウトの一例を示す図である。
【図１９】設備診断装置の機能を示すフローチャートである。
【図２０】設備診断装置の機能を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５５】
１  計測部
２  特徴抽出部
３  統計量算出部
４  過去値記憶部
５  比較部
６  変数情報照合部
７  設備機器設定情報データベース
８  表示部
９  情報蓄積部
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2008226006.tif 000015
【図１４】
2008226006.tif 000016
【図１５】
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【図１６】
2008226006.tif 000018
【図１７】
2008226006.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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