(57)【要約】【課題】監視項目が多数ある設備であっても、トラブル発生の予兆を捉えられ、該当部品の事前準備も行え、突然の設備停止を回避して計画的なメンテナンス管理ができ、適正な劣化診断を行うことができるようにしたい。【解決手段】設備に設置した測定器で設備の動作状態を定期的に測定し、その測定データを演算処理手段で収集し、収集した測定データで該設備における劣化を診断するものであり、測定データの収集にあたり演算処理手段で設備の運転状態を判断して運転状態毎に測定データを区別して測定の時刻データとともに収録し、測定項目毎に収録した一定期間分の測定データについて、それらに対応させて既に設定されている診断レベル値と比較して、設備における劣化を診断する。診断においては診断項目を決めて、次いでトラブル発生原因部位あるいは部品を推定する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
設備に設置した測定手段で設備の動作状態を定期的に測定し、その測定データを収集し、収集した測定データにより該設備を診断する設備の劣化診断方法において、
収集した測定データが診断レベル値データベースに予め設定されている診断レベル値を越えているかどうかを比較する劣化診断を行い、さらにトラブル発生原因データベースにて、発生原因の可能性大の部位あるいは部品を選択し、トラブル発生原因部位あるいは部品を推定することを特徴とする設備の劣化診断方法。
【請求項２】
上記請求項１に記載の設備の劣化診断方法において、さらに該トラブル発生原因部位あるいは部品の部品在庫検索手段にて該当する部品の在庫状況を検索することを特徴とする設備の劣化診断方法。
【請求項３】
上記請求項１あるいは請求項２に記載の設備の劣化診断方法において、
診断レベル値に対する測定データの比率を算出して近接度を求めることを各診断項目について行い、それらの近接度を比率の大きい順に並べてトラブル発生順位付けを行い、さらに、各診断項目に関連する複数の診断項目があれば、該関連する複数の診断項目における近接度の高いものからトラブル発生原因部位あるいは部品を推定することを特徴とする設備の劣化診断方法。
【請求項４】
上記請求項１あるいは請求項２に記載の設備の劣化診断方法において、さらに第２の劣化診断結果に基づいて運転改良内容を表示手段に表示して、運転改良の警報表示を行うことを特徴とする設備の劣化診断方法。
【請求項５】
設備に設置した測定手段で設備の動作状態を定期的に測定し、その測定データを収集し、収集した測定データにより該設備を診断する設備の劣化診断装置において、
診断項目に対応する測定データが診断レベル値データベースに予め設定されている診断レベル値を越えているかどうか比較する診断手段と、
該診断項目についてトラブル発生原因データベースにより、トラブル発生原因の可能性大の部位あるいは部品を推定する推定手段
を備えたことを特徴とする設備の劣化診断装置。
【請求項６】
上記請求項５に記載の設備の劣化診断装置において、さらに、該推定手段で推定したトラブル発生原因の可能性が大である部品の在庫状況を検索表示する、該当部品在庫検索手段と、
を備えたことを特徴とする設備の劣化診断装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、設備に設置した測定器で設備の動作状態を定期的に測定し、その測定データを収集し、収集した測定データにより該設備を診断する設備の劣化診断方法と劣化診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の設備の劣化診断においては、通常その管理対象設備の性能を表わす代表的測定データを複数個連続測定し、その個々の値のいずれかが予め定めておいた基準値（診断レベル値）に到達したら劣化状態になったと判断し、その旨を警告するようにしている。設備の管理者はこの警告に基づいて、設備の性能チェック，部品修理，部品交換等のメンテナンス作業を実施する。
【０００３】
設備として空気圧縮機を例にとって説明する。
空気圧縮機（以下、圧縮機と略記）は工場用空気源などとして使用されており、空気タンク（レシーバタンク）に高圧空気を供給しているが、使用量の変動により高圧空気の吐出を停止することがある。この場合、入口部を閉じて空気吸込みを遮蔽しており、ロータは復帰に備えてほぼ大気圧以下の圧力状態で回転している。即ち、圧縮機では高圧空気を吐出している全負荷運転（ロード運転）と、吐出してない非全負荷運転（アンロード運転）となり、分単位でそれらの運転状態が切り替っている。
【０００４】
運転状態の切り替りを吐出圧力で表すと概ね図９に示す通りであり、実線で示す折れ線１２は圧縮機出口圧力、破線で示す折れ線１３はレシーバタンク圧力である。
【０００５】
起動すると数分間で昇圧され、例えば設定圧力の０．６９（ＭＰａ）になり、レシーバタンクに高圧空気が供給され、空気の消費量と供給量が等しければ、全負荷運転状態（ロード運転）が続く。
【０００６】
消費空気量が減少するとレシーバタンク圧力１３は高くなり、上限圧力０．７１（ＭＰａ）に到達すると、圧力スイッチにより圧縮機入口アンロード弁が作動して、圧縮機の空気入口部を密閉状態にする。これにより、入口圧力は大気圧より低く負圧になり、さらに圧縮機出口とレシーバタンク間にある逆止弁は高圧空気の逆流を阻止し、アンロード弁に連動している放気弁は圧縮機出口側空気を大気に放出する。これにより圧縮機出口圧力１２は急激に低圧力になり、０．０３（ＭＰａ）程度となる。つまり、圧縮機の負荷は低減され圧縮機のロータは回転しているが真空に近い状態になり、圧縮機を駆動している電動機の電力値が低下した省電力状態のアンロード運転となる。
【０００７】
レシーバタンク内の高圧空気が消費され、レシーバタンク圧力１３が下り、下限圧力０．６１（ＭＰａ）に到達すると、圧縮機のアンロード弁が元にもどり、入口部が全開となりロード運転となる。
【０００８】
このように、圧縮機は分単位で頻繁にロード運転とアンロード運転が繰り返されている。また、このような設備でも負荷状態（ロード運転とアンロード運転）に影響されない監視（測定）項目もあり、この項目は運転状態の区別無しで監視測定される。
【０００９】
設備保全のための劣化診断では診断レベル値として上限値あるいは下限値を設定し、それらの値に達したら警報を出す方法をとっており、診断レベル値として通常は細かく区分せず全体の最大値であるロード運転の上限値のみを採用している。なお、このような技術を示すものとして、特開平１１−３１１３号公報がある。
【００１０】
【特許文献】
特開平１１−３１１３号公報
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
通常の設備においては、監視のために多数のデータ測定項目があり、ある測定項目が予め設定された診断レベル値に到達すると、警報が発せられる。設備の管理者は、この警報表示によりトラブル発生原因を推定する診断作業を行うが、通常は該当測定項目が異常になる原因は複数項目あり、第１段階の診断のみで直ちにトラブル発生の原因部位あるいは部品まで、推定することはほとんど不可能なことが多い。又、警報が発せられる以前に、その診断レベル値に近づいた旨、その予兆を捉えても同様である。
【００１２】
しかも、同じ測定項目であっても、運転状態に応じて診断レベル値は異なり、従ってその診断作業は大変繁雑である。
【００１３】
そして、トラブル発生の原因部位あるいは部品を推定する場合、設備の管理者はこれらの部位あるいは部品に関連する測定データの値を評価する。換言すれば、第２の劣化診断をすることになる。このように、構成要素の多い設備における劣化診断作業は、何段階にも展開することになる。
【００１４】
このように、複数台設備の複数個の診断項目を測定している場合、劣化診断作業は繁雑であり、しかも高度な技術判断が要求されるため時間も掛かる。
【００１５】
このように劣化診断作業に、時間を費やしていることは、運転状態を更に悪化させ、その結果設備を停止させしてしまう可能性がある。このような停止が突発的に発生すると、生産現場ではその損失は大きい。さらに、停止した場合、直ちに故障部品を交換できるように、該当部品の在庫状態を把握し、停止し復旧するまでの時間を最少にする必要がある。
【００１６】
それゆえ本発明の目的は、多数設備の多数個の診断項目を測定している場合であっても、トラブル発生の原因部位あるいは部品を迅速に推定し、適正な劣化診断を行うことができる設備の劣化診断方法と劣化診断装置を提供することにある。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成する本発明方法の特徴とするところは、設備に設置した測定手段で設備の動作状態を定期的に測定し、その測定データを収集し、収集した測定データにより該設備を診断する設備の劣化診断方法において、収集した測定データが診断レベル値データベースに予め設定されている診断レベル値を越えているかどうかを比較する劣化診断を行い、さらにトラブル発生原因データベースにて、発生原因の可能性大の部位あるいは部品を選択し、トラブル発生原因部位あるいは部品を推定することにある。
【００１８】
特に、診断レベル値に対する測定データの比率を算出して近接度を求めることを各診断項目について行い、それらの近接度を比率の大きい順に並べてトラブル発生順位付けを行い、さらに、各診断項目に関連する複数の診断項目があれば、該関連する複数の診断項目における近接度の高いものからトラブル発生原因部位あるいは部品を推定する。
【００１９】
また、上記目的を達成する本発明装置の特徴とするところは、設備に設置した測定手段で設備の動作状態を定期的に測定し、その測定データを収集し、収集した測定データにより該設備を診断する設備の劣化診断装置において、診断項目に対応する測定データが診断レベル値データベースに予め設定されている診断レベル値を越えているかどうか比較する診断手段と、該診断項目についてトラブル発生原因データベースにより、トラブル発生原因の可能性大の部位あるいは部品を推定する推定手段を備えたことにある。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態を図に従って説明する。
図１において、設備運転施設１には、例えば圧縮機のような管理対象である設備１ａがあり、その運転状態をデータ測定手段１ｂで測定している。設備用集中制御手段（コンピュータ）１ｃは内蔵している通信プロトコルによりデータ測定手段１ｂに対し予め決めてある測定のサンプリング周期でオンラインによりリアルタイムで測定データを伝送させている。
【００２１】
紙面の簡略化のために設備１ａやデータ測定手段１ｂは１個ずつ記載しているが、実際には設備１ａは複数個存在し、データ測定手段１ｂは個々の設備１ａについて複数個存在する。
【００２２】
従って、設備用集中制御手段１ｃでは、データ測定手段１ｂで測定した性能に関する各測定データに設備１ａのコード，測定項目のコード，ロード運転あるいはアンロード運転など運転状態を表わすコードを付加する。また、測定のサンプリング周期は決められており、一定期間（例えば、１日間）に多数回測定されるので、設備用集中制御手段１ｃでは各測定データにさらに測定の日時の関するデータと何番目のサンプリングに当たる測定データであるか順序に関するデータを付加して内蔵している通信プロトコルにより通信インターフェース１ｄと通信手段３を介して、遠隔にある中央管理施設２の中央管理装置（コンピュータ）４に送る。以下、個々の測定データとこれに対応して付加される上記したコードやデータの一連のものを送信データと呼ぶ。
【００２３】
中央管理施設２では通信インターフェース２ａを介して設備用集中制御手段１ｃから送信されてくる送信データを中央管理装置４において内蔵している通信プロトコルに従って収集（データの取り込み）し、次のように処理する。
【００２４】
中央管理装置４には、個々の送信データから設備１ａのコード，測定項目のコードおよび運転状態を表わすコードを読んで設備１ａ毎の運転状態を判定する運転状態判定手段４ａと、各設備１ａの各測定項目について運転状態判定手段４ａで判定した運転状態毎に区別して各測定データに測定の日時の関するデータと何番目のサンプリングに当たる測定データであるか順序に関するデータとを付加して収録するデータ演算処理手段４ｂを備えている。
【００２５】
このデータ演算処理手段４ｂでは測定項目毎に収録し、一定期間例えば１日分の測定データの収録をする。更に測定項目毎に各運転状態について１日分（一定期間）の測定データが溜まったところで各運転状態毎に区別して測定データの最大値、最小値、平均値を算出して収録することも行う。
【００２６】
最大値の算出では、コードで指定できる特定の測定項目について１日分（一定期間）の全測定データについてサンプリング順番に沿って２個の測定データを順次読み出して大きい方を選択することを繰り返し、最後に残るものを最大値とする。最小値の算出では、逆に小さいほうを選択することで実行する。平均値は、コードで指定できる特定の測定項目について１日分（一定期間）の全測定データを加算しそのサンプリング数で除すことで得ることができる。以下、これら最大値、最小値、平均値をデータ演算値と呼ぶ。
【００２７】
中央管理装置４は、このデータ演算値と診断レベル値データベース５ａに予め設定してある該当の診断レベル値とを比較して、運転状態を診断する第１の運転状態診断手段４ｃと、さらにトラブル部位あるいは部品を推定するために、トラブル発生原因データベース５ｂを参考にして推定する診断項目選定手段４ｄと、第２の運転状態診断手段４ｅと、この結果からトラブル原因部位あるいは部品を推定するトラブル原因部品推定手段４ｆと、この診断結果に基づいて警告提示する診断結果表示手段４ｇとを備えている。
【００２８】
換言すると、中央管理装置４では、各設備１ａ固有の技術情報である診断レベル値データベース５ａとトラブル発生原因データベース５ｂを用いて、トラブル発生原因に対応する部位あるいは部品を段階的に推定する。図１では、２段階でトラブル原因推定を行う構成となっているが、設備が複雑で部品数が多く、高度の技術判断が必要な場合には、トラブル原因推定を３段階以上の構成で行うようにしてもよい。
【００２９】
診断結果表示手段４ｇにおける警告提示は、画面点滅，音声等であり、この提示内容の一部は、前述の通信インターフェース１ｄ及び２ａ及び通信手段３により設備運転施設１の設備用集中制御手段１ｃに内蔵してある表示手段１ｅに送信する。
【００３０】
図１では中央管理装置４の構成を図２に示す劣化診断のフローに合わせてデータ処理の流れを中心とした機能で示しているが、実際には運転状態判定手段４ａ，データ演算処理手段４ｂ，第１の運転状態診断手段４ｃ，診断項目選定手段４ｄ，第２の運転状態診断手段４ｅ，トラブル原因部品推定手段４ｆ，診断結果表示手段４ｇ，診断レベル値データベース５ａ，トラブル発生原因データベース５ｂおよび図２のフローを実行するプログラムを格納している図示していないＲＯＭや収集した測定データや演算結果などを収録する図示していないＲＡＭなどがバスに繋がっていて、通信インターフェース２ａで設備運転施設１などの外部と連動する。
【００３１】
運転状態判定手段４ａ，データ演算処理手段４ｂ，第１の運転状態診断手段４ｃ，診断項目選定手段４ｄ，第２の運転状態診断手段４ｅおよびトラブル原因部品推定手段４ｆは、その機能を上記ＲＯＭにプログラムとして持たせ、演算処理は中央処理手段（ＣＰＵ）で実行するようにしても良い。
【００３２】
次に、図１の設備１ａを圧縮機と仮定し、中央管理装置４における設備の劣化診断方法について、図２に従って説明する。
【００３３】
中央管理装置４は、ステップ（以下Ｓと略す。）１１で通信インターフェース２ａを介して送信データを取り込むと、運転状態判定手段４ａに送る。
【００３４】
運転状態判定手段４ａは、Ｓ１２で送信データから運転状態を表わすコードを読んで、運転状態の区別が不必要な測定データを抽出してデータ演算処理手段４ｂに送って収録させる。運転状態を表わすコードとしてロード運転あるいはアンロード運転のコードがあれば、Ｓ１３にて測定データを全負荷運転（ロード運転）状態と非全負荷運転（アンロード運転）状態とに分類し、データ演算処理手段４ｂに送って収録させる。
【００３５】
ここで、全負荷運転、非全負荷運転および区別しない運転の各状態における、監視測定項目の具体例を述べる。
【００３６】
スクリュー圧縮機の測定データにおいて、モータ電流値や吐出圧力などは、ロード状態とアンロード状態で大幅に変化するので、測定データは区別して演算処理される。しかし、圧縮機に供給される潤滑油の給油圧力や温度などは、ロード状態とアンロード状態で変化しないので、測定データは区別されずに演算処理される。
【００３７】
データ演算処理手段４ｂでは上記した運転状態の３分類に応じて個々に区別して収録しており、１日分における測定データが溜まったところで、Ｓ１４Ａ〜Ｓ１４Ｃにおいて前述の方法で最大値（Ｘａ）、最小値（Ｘｉ）および平均値（Ｘｍ）をデータ演算値として算出し、収録するとともに第１の運転状態診断手段４ｃに送る。
【００３８】
第１の運転状態診断手段４ｃでは、Ｓ１５で上記データ演算値に対する診断を診断レベル値に基づいて行う。診断レベル値は設備１ａの機種に対応し、さらに運転状態を考慮して、前述の診断レベル値データベース５ａに予め設定（格納）されている。この診断において、データ演算値として、通常は最大値を用いることが多いが、測定項目の特性を考慮して、平均値あるいは最小値を使用することもある。この場合、予め設定されている診断レベル値データベース５ａの値は、それらに対応するものを使用する。
【００３９】
ここで、第１の運転状態診断手段４ｃ，診断項目選定手段４ｄ，第２の運転状態診断手段４ｅおよびトラブル原因部品推定手段４ｆにおける、劣化診断方法を詳細に説明する。
【００４０】
１日毎における測定データのトレンドの一例は図５の通りであり、図５は次の手順で求められる。即ち、前述のように監視対象である設備の測定項目毎の測定データは一定時間間隔（サンプリング周期）毎に運転状態を示すコードを付けて収集され、ロード運転とアンロード運転を区別して、１日分の測定データが収録されている。これら全データから平均値（Ｘｍ）が算出され、個々の数値の大小比較から各最大値（Ｘａ）と最小値（Ｘｉ）が算出される。１日経過すると、ある監視項目に対して、ロード状態とアンロード状態での平均値、最大値及び最小値の合計６個のデータ演算値か、区別なし状態での平均値、最大値及び最小値の合計３個のデータ演算値、のいずれかが求まる。
【００４１】
これらのデータ演算値の推移の一例を表したのが、図５であり、横軸が日にち、
縦軸が測定値となる、ロード運転とアンロード運転の各最大値（Ｘａ）、最小値（Ｘｉ）および平均値（Ｘｍ）の合計６本の折れ線グラフである。しかし、ここでは上限値（診断レベル値１１）で判定する場合の３本１０ａ〜１０ｃのみを示した。なお、送信データには測定した日時のコードを付けてあるから、演算や表示のための期間や月日の指定は容易である。
【００４２】
図２におけるＳ１５の第１の診断は、図５のトレンドの最大値（Ｘａ）から判断する。この最大値（Ｘａ）１０ａと、図５に示した診断レベル値（Ａ０）１１とを比較し判定する。この場合、
（１ａ）    Ｘａ＜Ａ０であればＹＥＳで、Ｓ１７に進む。
（１ｂ）    Ｘａ≧Ａ０であればＮＯで、Ｓ１６に進み、
アラーム表示（警報）する。
【００４３】
このＳ１５の第１の診断（運転状態診断又は劣化診断）において、同時に図７にて定義する「近接度Ｚｒ」なる指標を算出し評価する。この「近接度Ｚｒ」は測定データ（この場合１日の最大値Ｘａ）の該当診断レベル値（Ａ０）に対する近接割合を、その比率で求めた値で無次元量（−）である。１日毎の測定データが蓄積されると、複数個の第１の診断項目に対して、全て図７に示す近接度Ｚｒが求められ、図８に示すように、その近接度Ｚｒの値の大きい順（１．０に近い順）に順位づけられ予め整理される。
【００４４】
従って、図８において、上位に位置する項目の方が、下位にあるものに比べて該当の診断レベル値に近づいていることになる。換言すれば、トラブル発生の可能性の大きい順に順位づけられことである。
【００４５】
従って、近接度Ｚｒが１．０以上（測定データが診断レベル値を越えている）の場合は、上記（１ｂ）の状態（判定ＮＯ）であり、Ｓ１６に進みアラーム表示（警報）が発せられる。しかし、ほとんどの場合、近接度Ｚｒが１．０未満の場合であり、上記（１ａ）の状態（判定ＹＥＳ）である。この場合の診断手順を以下に述べる。
【００４６】
Ｓ１５の第１の診断において、ＹＥＳと判断されると、次にＳ１７の診断項目選定を行う。図１に示すように中央管理装置４には、設備１ａに関するトラブル発生原因データベース５ｂが備わっており、その一例は図６に示すとおりである。
【００４７】
図６は設備１ａを空気用スクリュー圧縮機と仮定した場合の関連データベースの抜粋である。このトラブル発生原因データベース５ｂには、監視項目である複数個の「第１の診断項目」に対して、「運転状態」（ロード、アンロード）を区別した「診断レベル値」（この部分が診断レベル値データベース５ａである）があり、第１の診断項目が診断レベル値に到達した場合、その原因となる「トラブル発生原因」と「原因部位・部品」が記載されていて、診断項目を選択できる。
【００４８】
しかし、番号１の「電流値」の項目で示すように、その「トラブル発生原因」も「吐出圧力上昇」「供給電圧低下」「機械損失増加」があり、該当する部位・部品も複数個あるように関連する診断項目が複数存在する場合には、直ちにトラブル原因部品を推定することが出来ない。
【００４９】
測定データが診断レベル値に到達する以前においても、現時点で最もトラブル発生の可能性が高い第１の診断項目はどれであるかは、図８の近接度順位の相対位置関係で判断出来る。しかし、どの部位あるいは部品かまで推定することは、原因が複数個あるため、トラブル発生の可能性が大きい部品を直ちに推定することは難しい。そこでＳ１７の診断項目選定において、これらの内どれから診断するか選定作業を行う。その手順は、以下のとおりである。
【００５０】
トラブル発生の原因部位あるいは部品を選定する場合、第１の診断項目以外の他の測定データのどれが、最も診断レベル値に近いかで判断することとする。第１の診断項目が番号１の「電流値」の場合には、その関連する第２の診断項目は、吐出圧力、供給電圧、振動のいずれかである。これらの測定データは図６における第１の診断項目の他の項目であり、これが第２の診断項目に該当している。
【００５１】
そこで、Ｓ１８の第２の診断およびＳ１９のトラブル原因部品推定では、図６のトラブル発生原因データベースおよび図８の近接度の順位関係で比較検討を行い、トラブル原因部品の推定を行う。これらの診断の内容を図６にて、更に具体例で説明すれば、下記のとおりである。
【００５２】
一例を示す図８において、第１の診断項目で圧縮機製番ＸＸ１の「電流値」の近接度が最上位にあれば、これが最短時間でトラブルになる可能性が高いと判断する。次いで、どの「原因部位あるいは部品」が該当するか判断するのに、図６において「第２の診断項目」の「吐出圧力」「供給電圧」「振動」の近接度順位を判断する。これらの内、図８に示すように同一圧縮機製番ＸＸ１における「吐出圧力」が「電流値」の次ぎに最上位であることを第２の診断Ｓ１８で確認すると、原因部位・部品として「電流値」における「吐出圧力」に対応する「アンローダ弁類」がトラブル原因である可能性が高いとトラブル原因部品推定手段４ｆで判断する（Ｓ１９）。ここまでが、図１における第１の運転状態診断手段４ｃからトラブル原因部品推定手段４ｆまでの手順であり、図２におけるＳ１５の第１の診断項目からＳ１９のトラブル原因部品推定の手順である。
【００５３】
図１の診断結果表示手段４ｇは、上述した診断結果に応じて、トラブル発生以前においても、トラブル発生可能性大の診断項目および該当する原因部品を推定し、Ｓ２０にて診断結果を画面表示する。さらに、表示結果に従ってＳ２１にて、該当部品を用意したり、メンテナンス時期の計画などのメンテナンス準備を行う。
【００５４】
さらに、Ｓ２２にて運転改良内容を図１の診断結果表示手段４ｇおよび設備用集中制御手段１ｃにおける表示手段１ｅに表示する。
【００５５】
その運転改良の表示内容は、トラブル発生の可能性大の部位あるいは部品を有する設備を明示して、
（ａ）近接度が１．０以上であれば、
「直ちに停止すること。」なる音声付加の警報表示を行う。
（ｂ）近接度が１．０未満であれば、
「該当部品の在庫の有無を確認し、無ければアンロード状態に入ったら、直ちに停止すること。」なる音声付加の警報表示を行う。
であり、設備の管理者は画面指示に従って操作する。基本的には、該当設備を停止することになる。
【００５６】
一方、第１の診断項目の近接度Ｚｒが１．０以上の（１ｂ）状態（判定ＮＯ）の場合の診断手順を以下に述べる。
この場合は、直ちに図２のＳ１６のアラーム表示をし、画面表示に加えて警告音や音声等を伴って提示する。その後の手順は、トラブル未発生の場合と同じ様に、Ｓ１７の診断項目選定を近接度順位関係から限定し、図６のトラブル発生データベースにて、Ｓ１８の第２の診断とＳ１９のトラブル発生部品推定を経て、該当部品を推定し、Ｓ２０で以上の診断結果を表示する。その後は、Ｓ２３にて部品交換等のメンテナンス作業を実行する。実際は、この様にならないために、トラブル発生以前の予兆を捉えて対策することが重要である。このように、第１の診断で第１の診断項目が診断レベル値未満であっても以上であっても、Ｓ１９にてトラブル発生原因部位あるいは部品の推定を行う。
【００５７】
最後に、Ｓ２４で処理停止の是非を判断し、通常は最初のＳ１１に戻り、上述の手順を繰り返し続行する。
【００５８】
以上説明したように本実施形態によれば、トラブル発生以前にトラブル発生の可能性が最も高い監視項目および該当部品を推定することが出来、圧縮機が故障停止する以前にその予兆を捉えることが出来、突然の圧縮機停止を回避することが出来る。
【００５９】
図３は、本発明の他の一実施形態を示している。
図３における中央管理装置４は、図１の中央管理装置４にさらに部品在庫データベース５ｃと、この部品在庫データベース５ｃに基づき推定した原因部位あるいは部品の在庫状況を検索する該当部品在庫検索手段４ｈを備えたものである。そして、図３の中央管理装置４の構成は、図４に示す劣化診断のフローに合わせてデータ処理を行い、図１の診断結果表示手段４ｇは、診断結果・在庫検索結果表示手段４ｇとなっている。
【００６０】
図３のトラブル原因部品推定手段４ｆで図４のトラブル原因部品推定Ｓ１９を行った後、Ｓ２５の該当部品在庫検索を部品在庫データベース５ｃにて行い、何処にどれだけあるか調べ、Ｓ２０において診断結果と部品在庫検索結果を表示する。この部品在庫データベース５ｃは、通信手段３により、設備使用者以外のメンテナンス会社，メーカー，特約店など関連部署全てのデータベースを随時検索することも可能である。
【００６１】
このようにして、トラブル発生の可能性が高い部品の在庫を調べ、設備停止以前に手元に取り寄せておけば、停止後の復旧作業を直ちに行うことが出来るし、又、停止以前に生産に影響しない時期に計画的に止めて、交換整備作業を行うことができる。トラブル発生の可能性が高い部品の在庫状況は設備運転施設１側の表示手段１に送っておくと良い。
【００６２】
上記各実施形態では、中央管理装置４を設備運転施設１から離れた場所に設置している例であるが、中央管理装置４を設備運転施設１内に設置してもよく、その場合は設備用集中制御手段１ｃと中央管理装置４が持つ機能を１個の演算処理手段に合体せしめるようにしても良い。また、中央管理装置４の各手段４ａ〜４ｆをそれらの機能が分かりやすいように区分けして示したが、１個のマイクロプロセッサチップに格納してあるソフトプログラムで構成させることができる。
【００６３】
【発明の効果】
以上述べたように本発明によれば、多数設備の多数個の診断項目を測定している場合であっても、トラブル発生の原因部位あるいは部品を迅速に推定し、適正な劣化診断を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態である設備の劣化診断装置を示すブロック図である。
【図２】図１に示した設備の劣化診断装置における劣化診断のフローチャートである。
【図３】本発明の他の一実施形態である設備の劣化診断装置を示すブロック図である。
【図４】図３に示した設備の劣化診断装置における劣化診断のフローチャートである。
【図５】設備における一測定データのトレンドグラフである。
【図６】本発明におけるトラブル発生原因データベースの一例を示す図である。
【図７】本発明における近接度を定義する図である。
【図８】本発明における図７における近接度に基づくトラブル発生予測順位付けの一例を示す図である。
【図９】圧縮機の代表的な運転パターンを示す図である。
【符号の説明】
１…設備運転施設
１ａ…設備
１ｂ…データ測定手段
１ｃ…設備用集中制御手段
１ｄ、２ａ…通信インターフェース
１ｅ…表示手段
３…通信手段
４…中央管理装置
４ａ…運転状態判定手段
４ｂ…データ演算処理手段
４ｃ…第１の運転状態診断手段
４ｄ…診断項目選定手段
４ｅ…第２の運転状態診断手段
４ｆ…トラブル原因部品推定手段
４ｇ…診断結果表示手段
５ａ…診断レベル値データベース
５ｂ…トラブル発生原因データベース
【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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