(57)【要約】【課題】単一のセンサの異常が発生した場合において、従来の故障検出方法のように煩雑な計算を行うことを必要とせず、より簡易な構成で故障しているセンサを識別することが可能となる故障検出装置及び故障検出方法を提供する。【解決手段】センサを２つの群に分割するとともに、一方の群のセンサにおけるパラメータを、他方の群のセンサにおけるパラメータの説明変数とすることにより、単一のセンサの異常を識別する。【選択図】  図１
2004213273.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサの測定値に基づいて異常を検出する故障検出装置であって、
前記複数のセンサを複数の群に分割し、前記各群のセンサそれぞれについて正常時のモデルを生成するモデルユニットと、
前記正常時のモデルに基づいて、前記各センサの測定値の異常を検出する異常検出ユニットと、
前記検出された異常について、前記複数のセンサのうちいずれが異常であるかを識別する識別ユニットと、を備えており、
前記各群のセンサの正常時のモデルは他の群のセンサの測定値により作成されるように設計されている故障検出装置。
【請求項２】
複数のセンサの測定値に基づいて異常を検出する故障検出装置であって、
前記複数のセンサを第１の群及び第２の群に分割するとともに、前記第１の群及び第２の群それぞれについて正常時のモデルを生成するモデルユニットと、
前記正常時のモデルに基づいて、前記各センサの測定値の異常を検出する異常検出ユニットと、
前記検出された異常について、前記複数のセンサのうちいずれが異常であるかを識別する識別ユニットと、を備えており、
前記第１の群のセンサの正常時のモデルは前記第２の群のセンサの測定値により作成され、前記第２の群のセンサの正常時のモデルは前記第１の群のセンサの測定値により作成されるように設計されている故障検出装置。
【請求項３】
前記正常時のモデルに基づいて構造化残差を算出する構造化残差ユニットと、
前記構造化残差を用いてセンサの異常を識別する構造化残差識別ユニットとをさらに備えており、
前記識別ユニットにおいて、前記複数のセンサのうちいずれが異常であるかを識別できない場合には、前記構造化残差識別ユニットにおいてセンサの異常を識別するよう設計されていることを特徴とする請求項１又は２に記載の故障検出装置。
【請求項４】
複数のセンサの測定値に基づいて異常を検出するための故障検出方法であって、
前記複数のセンサを複数の群に分割し、前記各群のセンサの正常時のモデルを、他の群のセンサの測定値を用いて作成するステップと、
前記正常時のモデルに基づいて、前記各センサの測定値の異常を検出するステップと、
前記検出された異常について、前記複数のセンサのうちいずれが異常であるかを識別するステップと、を含む故障検出方法。
【請求項５】
複数のセンサの測定値に基づいて異常を検出するための故障検出方法であって、
前記複数のセンサを第１の群及び第２の群に分割し、前記第２の群のセンサの測定値を用いて前記第１の群のセンサの正常時のモデルを作成し、前記第１の群のセンサの測定値を用いて前記第２の群のセンサの正常時のモデルを作成するステップと、
前記正常時のモデルに基づいて、前記各センサの測定値の異常を検出するステップと、
前記検出された異常について、前記複数のセンサのうちいずれが異常であるかを識別するステップと、を含む故障検出方法。
【請求項６】
前記識別ユニットにおいて、前記複数のセンサのうちいずれが異常であるかを識別できない場合には、前記正常時のモデルに基づいて構造化残差を算出し、該構造化残差を用いてセンサの異常を識別するステップをさらに含んでいることを特徴とする請求項４又は５に記載の故障検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数のセンサを用いて機器の動作やプロセスにおける異常の発生を監視する故障検出装置及び故障検出方法に関し、特に、複数のセンサの検出値に基づいて故障の種類の識別を行うことが可能な故障検出装置及び故障検出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
複数のセンサを備えた機器において、各センサが随時検出する測定値（パラメータ）の間に一定の関係式が成立している場合には、各パラメータの相関関係の変化を監視することにより、いずれかのセンサのパラメータの異常を発見することができる。
【０００３】
ここで、センサとしては、温度センサ、圧力センサ、電圧センサ、電流センサなどを含むあらゆるセンサを考えることができる。また、これらのセンサのパラメータの異常とは、典型的には、検出される温度、圧力、電圧、電流等の過大又は過小であり、その判断基準は任意に決定し得るものである。
【０００４】
上記において、複数のセンサそれぞれパラメータを監視するためには、多変量統計解析的アプローチを行うのが一般的である。例えば、ｎ個のセンサが与えるｎ個のパラメータがある場合を考える。機器が正常状態であるときにｎ個のパラメータ間に一定の関係式が成り立つとすると、ｎ個のパラメータは、実質的にはｎ−１次元又はこれより低い次元において捕らえることができる。
【０００５】
図５は、上記のような多変量統計解析的アプローチの概念を示す図である。図５に示す例では、３つのパラメータｘ１、ｘ２及びｘ３について考える。これら３つのパラメータの間に何の相関関係も無い場合には、これらの値を３次元空間にプロットしてゆくと、プロットは３次元空間内に無秩序に拡がる。しかしながら、これら３つのパラメータ間に何らかの相関関係がある場合、すなわち、ｘ１、ｘ２及びｘ３の間に一定の関係式が成立するとした場合には、図５に示すように、各パラメータの値は１つの平面上に（あるいは１つの直線上に）集まってプロットされることになる。
【０００６】
各センサのパラメータから機器の故障を検出するという観点からは、機器が正常時には、パラメータｘ１、ｘ２及びｘ３の間に上記の一定の関係式（１つの平面又は直線を表す式）が成立するものと考えられるので、例えば、機器を正常運転させている間に、各センサの測定値から上記の一定の関係式を導出しておくことができる。また、機器が故障するなどして、いずれかのセンサが異常な値を検出した場合には、上記の一定の関係式が成立しなくなり、測定値は図５に示す平面から外れた位置にプロットされることになる。
【０００７】
上記のように、機器が正常である間に各センサのパラメータ間の関係式を導出しておく数学的方法としては、ＰＣＡ（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ、主成分分析）やＰＬＳ（Ｐａｒｔｉａｌ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅ、部分最小二乗法）などがある。
【０００８】
図５に示す例では、さらに、各センサのパラメータの異常を判断する指標として、ホテリングのＴ２統計量と呼ばれる手法を用いている。これは、図５の平面上に描かれた楕円形の領域内にあるかどうかに基づいて異常を判断するものである。統計的には、このＴ２統計量がＦ分布することを利用して異常と判断する閾値を設けることがよく行われている。
【０００９】
この判断手法は、パラメータ間の相関関係に変化がなくとも、各センサの取る値が正常な値から離れている場合に異常と判断するものである。したがって、センサ間の相関関係（上記では平面又は直線を示す関係式）を求める際に、偶然経験しなかった変数領域を取った場合、正常にもかかわらず異常と判断してしまう可能性がある。
【００１０】
上記の他に、各センサのパラメータの異常を判断する指標として、二乗予測誤差（ｓｑｕａｒｅｄ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｅｒｒｏｒ：ＳＰＥ）を用いる手法もある。これは、図５に示す平面（あるいは直線）から外れた位置にプロットが行われた場合、そのプロット点から平面（あるいは直線）への垂線を引き、この垂線の長さを二乗した値を指標とするものである。これにより、各パラメータ間の相関関係の乱れを監視することができる。
【００１１】
ところで、上記したＰＣＡやＰＬＳによる故障診断方法は、各変数間の純粋な統計的な相関関係を監視するものであり、機器やセンサなどの物理的な因果関係を背景としたモデルを構築しているわけではない。したがって、このような方法では、故障の検出ができても、故障の種類や性質を判別することは容易ではない。
【００１２】
しかしながら、こういった多変量統計手法による故障診断において、故障の種類を識別する試みが行われており、いくつかの成功例が存在する。以下に、その一例として、ヒートポンプ熱交換器における故障診断方法を説明する。
【００１３】
図６は、本例において使用したヒートポンプ熱交換器の構成を概略的に示す図である。
図６において、ヒートポンプ熱交換器は、コンプレッサ６１、凝縮器（高温側熱交換器）６２、膨張弁６３、及び蒸発器（低温側熱交換器）６４から構成されており、このヒートポンプサイクル内において、コンプレッサ６１の動力により熱媒体を循環させることにより、低温側熱交換器６４では熱の吸収（すなわち冷却）を、高温側熱交換器６２では熱の放出（すなわち加熱）を行うものである。
【００１４】
このヒートポンプを稼動させると、気体の熱媒体はコンプレッサ６１により圧縮され、凝縮器６２において凝縮されて液化した後、液体の熱媒体は膨張弁６３で断熱膨張され、蒸発器６４において気化されるというサイクルを繰り返す。このとき、凝縮器６２において、熱媒体はほぼ等圧下で液化するとともに外部に熱ΔＨｈを放出する。一方、蒸発器６４において、熱媒体はほぼ等圧下で気化するとともに外部から熱ΔＨｌを吸収する。したがって、蒸発器６４は高温側熱交換器として加熱を、凝縮器６２は低温側熱交換器として冷却をそれぞれ行うことができる。
【００１５】
このようなヒートポンプ熱交換器では、熱媒体の汚染及び変質、サイクル内の各機器の異常、配管の汚れなどの異常が発生するおそれがあり、これらは熱交換器における加熱・冷却能力が劣化する原因となる。このようなヒートポンプサイクル内部における異常を診断するために、ヒートポンプサイクルに設置したセンサ類の測定値を監視することが行われている。
本例においてヒートポンプサイクルに設置したセンサ類は、以下の表１に示すとおりである。
【００１６】
【表１】
2004213273.tif 000003
【００１７】
本例では、ヒートポンプ熱交換器を正常状態で運転するとともに、上記各センサの測定値（パラメータ）について、１０秒毎に記録し、合計４５００点のプロットを得た。これら１０個センサの測定値は１０次元超空間にプロットされる。
【００１８】
ここで、上記の測定結果のうち、最初の３０００点のプロットを用いてＰＣＡによる多変量統計解析を行い、ヒートポンプ熱交換器が正常状態で運転しているときの各センサのパラメータ間における相関関係を導出した。この相関関係は、１０個のパラメータを含む９次元以下の関係式として表現される。すなわち、上記１０次元超空間におけるプロットが９次元以下の超平面に投影されることになる。本例では、投影された次元は２次元であった。この２次元空間を正常状態でのモデルとすることにより、このモデルからのずれが生じるかどうかをセンサの異常の指標とすることができる。
【００１９】
続いて、上記の測定結果のうち、残り１５００点のプロットを用いて異常診断を行う。ここではセンサの故障をシミュレーションするために、それぞれのセンサの測定値（パラメータ）に対して、
１）正の方向に２０％のオフセットを付加、
２）負の方向に２０％のオフセットを付加、
３）真の計測値の５０％から１５０％まで変動するランダムノイズを乗ずる
の３種類の加工を行い、異常データとした。
【００２０】
尚、ここでは、センサの測定値がフィードバック制御に用いられていない場合を想定している。すなわち、上記で最初の３０００点のプロットを用いて得られたモデルは、センサ故障のシミュレーションを行う間、不変である。
【００２１】
さて、各センサの測定値のうち第ｋ点目の測定値について、１０次元超空間にプロットした点から、上記ＰＣＡモデルにより求めた正常状態のモデルを表す２次元平面に垂線を下ろし、この垂線と前記２次元平面との交点を原点とし、データ点を終点とするベクトルｅ（ｋ）を考える。
第ｋ点目のプロット点の位置ベクトルをｘ（ｋ）とし、第ｋ点目のプロット点からの垂線と前記２次元平面との交点の位置ベクトルを
【００２２】
【数１】
2004213273.tif 000004
とすると、上記ベクトルｅ（ｋ）は
【００２３】
【数２】
2004213273.tif 000005
と表される。このベクトルの各成分（各センサの測定値に対応する成分）に注目する。
【００２４】
図７は、本例において、１番目のセンサである冷媒高温側圧力センサＰＨに負の方向のオフセットを加えた場合のベクトルｅ（ｋ）の各成分を示すグラフである。
図７において、冷媒高温側圧力センサＰＨに対応する１番目の成分には、他の成分に比べると、負の方向に大きな予測誤差が生じている。この図では、冷媒高温側圧力センサＰＨに異常が生じていることを容易に識別することができる。
【００２５】
一方、図８は、本例において、９番目のセンサである室内温度センサＩＴに正の方向のオフセットを加えた場合のベクトルｅ（ｋ）の各成分を示すグラフである。
図８では、室内温度センサＩＴに対応する９番目の成分において、正の方向に大きな予測誤差が生じているのみならず、２番目、５番目及び６番目の成分においてもある程度の大きさの予測誤差が現れている。この図では、どのセンサが異常であるのかまでは明らかとはならない。
【００２６】
このことは以下のように説明される。
今、３変数ｘ１、ｘ２及びｘ３の間に相関関係があり、正常なデータ点が一つの直線上にプロットされる場合を考える。新たに観測されたデータ点がこの直線上に無ければ異常であると判断する。
例えばｘ１のセンサに異常が現れたとする。このときデータ点は本来あるべき直線上の点
【００２７】
【数３】
2004213273.tif 000006
からずれた点ｘとなる。
ｘと
【００２８】
【数４】
2004213273.tif 000007
【００２９】
とを結ぶベクトルを考えると、ｘ１軸に平行な成分のみ値を持ち、他の２成分は０であろう。しかし、一般に真のｘの位置は不明である。どのセンサが異常なのか分からない場合、ｘの推定位置
【００３０】
【数５】
2004213273.tif 000008
はｘから正常状態のモデルとして定められた上記の直線上に下ろした垂線の足と考えるのが普通である。ｘとこの
【００３１】
【数６】
2004213273.tif 000009
【００３２】
を結ぶベクトルが予測誤差ベクトルであり、ｘ１のみならずｘ２、ｘ３の成分にも一般に値が現れる。このため、どのセンサが異常であるのかを識別できないことになる。
【００３３】
そこで、どのセンサが異常なのかを識別するために、例えば、構造化残差（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ  ｒｅｓｉｄｕａｌｓ）を使用することになる。上記の場合において、予測誤差ベクトルは、正常なデータ点によって決定される直線に対して垂直な平面内に必ず存在する。一般に正常な点がａ次元空間に存在する場合、予測誤差ベクトルは（ｎ−ａ）次元空間に存在する。これを残差部分空間と呼ぶ。
【００３４】
上記の場合では、残差部分空間の次元は２であるから、２つの成分を有するベクトル（２次元ベクトル）を使用することにより、どのセンサが異常なのかを識別することになる。
【００３５】
ここで「構造化残差」とは、予測誤差ベクトルの各成分が特定の故障に対して感度を持たないように線形変換を行うものである。すなわち、本例では、それぞれの成分にある閾値を設けてそれよりも大きければ１、小さければ０とすることにすれば、ある２種類の故障に対して（１，０）と（０，１）となるように線形変換行列を設計すればよい。
【００３６】
このような異常検出のアプローチとして、特許文献１及び非特許文献１に示す技術が従来知られている。これらの文献において、ＧａｒｔｌｅｒらやＱｉｎらは、それぞれの方法によって、ＰＣＡの予測誤差について構造化残差を計算し、それによって故障の種類（たとえばセンサ異常であれはどのセンサが故障したのか）を識別している。
【００３７】
図９は、上記した従来の故障検出方法の一般的な手順について説明するフローチャートである。
まず、モデルユニット９１において、機器が正常状態での各センサの測定値の間に成立する関係式に基づいて正常状態のモデルを得る。このモデルに基づいて、実際の測定値とモデルにより予測される測定値との予測誤差ベクトルｅ（ｋ）を算出する。ここで、
【００３８】
【数７】
2004213273.tif 000010
【００３９】
となるモデル行列Ｂを予め算出しておくものとする。すなわち、実際に得られるデータ点にモデル行列Ｂをかけることにより、予測誤差ｅ（ｋ）が算出されるようになっている。
【００４０】
続いて、異常検出ユニット９２において、上記で算出された予測誤差ｅ（ｋ）を監視し異常を検出する。
また、構造化残差ユニット９３において、機器が正常状態のときに算出された予測誤差ｅ（ｋ）に基づいて、構造化残差計算のための変換行列Ｗを算出し、これを記憶しておく。ここで、変換行列Ｗは、以下の式に基づいて、予測誤差ｅ（ｋ）の値から構造化残差ｒを与えるように決定されている。
【００４１】
【数８】
2004213273.tif 000011
【００４２】
異常検出ユニット９２において、予測誤差ｅ（ｋ）に異常が発見された場合、センサの故障が発生したと判断して、予測誤差ｅ（ｋ）の値を識別ユニット９４に出力する。識別ユニット９４では、異常検出ユニット９２から得られた予測誤差ｅ（ｋ）の値と、構造化残差ユニット９３から得られた変換行列Ｗとに基づいて、構造化残差ｒを算出し、これに基づいて、故障の種類（例えばどのセンサにおいて異常が発生しているのか）を判断する。
【００４３】
【特許文献１】
特表２００２−５２２８３７号公報
【非特許文献１】
Ｇｅｒｔｌｅｒ  ｅｔ  ａｌ．  ＡＩＣｈｅ  Ｊｏｕｒｎａｌ，  Ｖｏｌ．４５  （１９９９），  ｐｐ．  ３２３−３３４。
【００４４】
【発明が解決しようとする課題】
上記のＰＣＡによる予測誤差から構造化残差を導出して故障の識別を行う従来の故障検出方法では、変換行列Ｗの設計の仕方によって故障の識別性能が変わる。変換行列Ｗの設計については、様々な提案がなされている。
【００４５】
しかしながら、上記従来の方法では、変換行列Ｗの設計に大変な手間がかかるのみならず、モデル行列Ｂ及び変換行列Ｗの両方を計算する必要がありシステムが煩雑になるという問題点があった。
【００４６】
また、上記従来の方法では、図８に示すように、１つのセンサのみが故障した場合であっても、全てのセンサ測定値の予測誤差に影響が及んでしまい、いずれのセンサが故障しているのかを識別するためには、予測誤差ベクトルに適切な線型変換を施すなどして、特定のセンサの故障に対して予測誤差ベクトルの特定成分のみが反応するようにする必要があった。
【００４７】
本発明は、このような実情に鑑み、特に、１つのセンサのみが故障している場合に、より簡易な構成で当該故障しているセンサを識別することができるような故障検出装置及び故障検出方法を提供しようとするものである。
【００４８】
【課題を解決するための手段】
上記解決課題に鑑みて鋭意研究の結果、本発明者は、センサを２つの群に分割するとともに、一方の群のセンサにおけるパラメータを、他方の群のセンサにおけるパラメータの説明変数とすることにより、単一のセンサの異常を容易に識別することが可能となることに想到した。
【００４９】
すなわち、本発明は、複数のセンサの測定値に基づいて異常を検出する故障検出装置であって、前記複数のセンサを複数の群に分割し、前記各群のセンサそれぞれについて正常時のモデルを生成するモデルユニットと、前記正常時のモデルに基づいて、前記各センサの測定値の異常を検出する異常検出ユニットと、前記検出された異常について、前記複数のセンサのうちいずれが異常であるかを識別する識別ユニットと、を備えており、前記各群のセンサの正常時のモデルは他の群のセンサの測定値により作成されるように設計されている故障検出装置を提供するものである。
【００５０】
これにより、１の群の１つのセンサに異常が発生した場合、同じ群の他のセンサの測定値に影響を及ぼさないので、前記１の群の中では前記１つのセンサのみの測定値に異常が表れることになり、したがって、異常を容易に検出することができる。
【００５１】
本発明はまた、複数のセンサの測定値に基づいて異常を検出する故障検出装置であって、前記複数のセンサを第１の群及び第２の群に分割するとともに、前記第１の群及び第２の群それぞれについて正常時のモデルを生成するモデルユニットと、前記正常時のモデルに基づいて、前記各センサの測定値の異常を検出する異常検出ユニットと、前記検出された異常について、前記複数のセンサのうちいずれが異常であるかを識別する識別ユニットと、を備えており、前記第１の群のセンサの正常時のモデルは前記第２の群のセンサの測定値により作成され、前記第２の群のセンサの正常時のモデルは前記第１の群のセンサの測定値により作成されるように設計されている故障検出装置を提供するものである。
【００５２】
本発明の故障検出方法は、さらに、前記正常時のモデルに基づいて構造化残差を算出する構造化残差ユニットと、前記構造化残差を用いてセンサの異常を識別する構造化残差識別ユニットとをさらに備えており、前記識別ユニットにおいて、前記複数のセンサのうちいずれが異常であるかを識別できない場合には、前記構造化残差識別ユニットにおいてセンサの異常を識別するよう設計されていることを特徴とする。
これにより、単一センサの故障ではないと判断した場合には、従来の構造化残差を用いた故障検出方法を応用して、故障を検出することが可能となる。
【００５３】
本発明は、また、複数のセンサの測定値に基づいて異常を検出するための故障検出方法であって、前記複数のセンサを複数の群に分割し、前記各群のセンサの正常時のモデルを、他の群のセンサの測定値を用いて作成するステップと、前記正常時のモデルに基づいて、前記各センサの測定値の異常を検出するステップと、前記検出された異常について、前記複数のセンサのうちいずれが異常であるかを識別するステップと、を含む故障検出方法を提供するものである。
【００５４】
本発明は、また、複数のセンサの測定値に基づいて異常を検出するための故障検出方法であって、前記複数のセンサを第１の群及び第２の群に分割し、前記第２の群のセンサの測定値を用いて前記第１の群のセンサの正常時のモデルを作成し、前記第１の群のセンサの測定値を用いて前記第２の群のセンサの正常時のモデルを作成するステップと、前記正常時のモデルに基づいて、前記各センサの測定値の異常を検出するステップと、前記検出された異常について、前記複数のセンサのうちいずれが異常であるかを識別するステップと、を含む故障検出方法を提供するものである。
【００５５】
本発明の故障検出方法は、さらに、前記識別ユニットにおいて、前記複数のセンサのうちいずれが異常であるかを識別できない場合には、前記正常時のモデルに基づいて構造化残差を算出し、該構造化残差を用いてセンサの異常を識別するステップをさらに含んでいることを特徴とする。
【００５６】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施の形態を詳細に説明する。
尚、本発明の故障検出装置及び故障検出方法の適用範囲については、上記した従来の故障検出方法と同様であり、ここでは、図６に示すようなヒートポンプ熱交換器におけるセンサ類の故障検出を行う例について説明する。
【００５７】
本発明では、まず、ヒートポンプ熱交換器における複数のセンサを２つのセンサブロックＸ及びＹに分割する。本実施形態では、表２に示すように、センサブロックＸにコンプレッサ皮相電力ＶＩ、外気温度（高圧側）ＯＴ、室内温度（低圧側）ＩＴ及びコンプレッサ消費電力Ｗを割り当てる。
【００５８】
【表２】
2004213273.tif 000012
【００５９】
また、表３に示すように、センサブロックＹに冷媒高圧側圧力ＰＨ、冷媒低圧側圧力ＰＬ、冷媒高圧側熱交換器流入温度ＴＨＩ、冷媒高圧側熱交換器流出温度ＴＨＯ、冷媒低圧側熱交換器流出温度ＴＬＯ及び冷媒低圧側熱交換器流入温度ＴＬＩを割り当てる。
【００６０】
【表３】
2004213273.tif 000013
【００６１】
続いて、機器の正常状態におけるモデルを上記同様にして導出する。本実施形態では、特に、センサブロックＸの変数群をセンサブロックＹの変数群により表すＰＬＳ回帰モデルと、センサブロックＹの変数群をセンサブロックＸの変数群により表すＰＬＳ回帰モデルとを作成し、それぞれの予測誤差ベクトルを監視するのである。
【００６２】
上記のＰＬＳ回帰モデルとは、例えば、Ｙを被説明変数群、Ｘを説明変数群とすると、最終的にＹの挙動をＸで表すことを目的とするのであるが、通常の最小二乗法を用いた回帰モデルと異なる点は、モデルの構築に各変数それ自身を直接使うのではなく、変数群から導かれる潜在変数を使用する点である。この点はＰＣＡと類似している。ＰＣＡの場合にはデータ群の分散が大きい方向に線形独立な潜在変数を順次取ってゆくのであるが、ＰＬＳの場合には潜在変数はＸとＹの相関を最大化するようなものを順次取ってゆく点が異なる。計算アルゴリズムはＮＩＰＡＬＳ（Ｎｏｎ−ｌｉｎｅａｒ  Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  Ｐａｒｔｉａｌ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅ）と呼ばれる一般に知られているアルゴリズムに基づくものである。
上記のＰＬＳモデルは一般に、
【００６３】
【数９】
2004213273.tif 000014
【００６４】
のように書き表される。それぞれ、ＸおよびＹの変数群の挙動が、ローディングベクトル（ｐやｑ）とスコアベクトル（ｔやｕ）の積の和に分解された形になる。ＴおよびＵはＰＬＳスコア行列、ＰおよびＱはＰＬＳローディング行列、ＥとＦ＊は誤差行列、ｈはＰＬＳ次数である。上記関係式はＯｕｔｅｒ  ｒｅｌａｔｉｏｎｓと呼ばれる。
また、Ｉｎｎｅｒ  ｒｅｌａｔｉｏｎと呼ばれる下記の関係がある。
【００６５】
【数１０】
2004213273.tif 000015
【００６６】
これらの結果を重回帰モデルの形で表現すると
【００６７】
【数１１】
2004213273.tif 000016
となり、予測誤差Δｙ（ｔ）は下のように表される。
【００６８】
【数１２】
2004213273.tif 000017
【００６９】
上記は、センサブロックＹのセンサ測定値を被説明変数群、センサブロックＸのセンサ測定値を説明変数群とした場合におけるセンサブロックＹの各センサ測定値予測誤差を表す式である。同様にして、センサブロックＸのセンサ測定値を被説明変数群、センサブロックＹのセンサ測定値を説明変数群とした場合におけるセンサブロックＸの各センサ測定値予測誤差は、次のように表される。
【００７０】
【数１３】
2004213273.tif 000018
【００７１】
したがって、機器の正常状態におけるモデルを表すモデル行列Ｂ及びＣが得られる。
上記した本実施形態の原理に基づいて故障検出を行う方法を、図１に示すフローチャートを参照しながら説明する。
まず、モデルユニット１１において、各センサを２つのセンサブロックに分割する。第１のセンサブロック及び第２のセンサブロックについて、機器の正常運転時に各センサにおいて測定される測定値（パラメータ）を用いて、上記の原理に従ってモデル行列Ｂ及びＣをそれぞれ算出しておく。
【００７２】
続いて、機器を実際の運転する際に、異常検出ユニット１２は、各センサの測定値を監視し、上記で算出したモデル行列Ｂ及びＣに基づいて異常を検出する。
異常検出ユニット１２が異常を検出すると、識別ユニット１５において、上記原理に基づいて異常の識別を行う。具体的には、第１及び第２のセンサブロックの各センサの測定値から、上記の予測誤差ベクトルΔｘ（ｔ）及びΔｙ（ｔ）を算出する。この算出結果に基づいて、いずれのセンサが異常であるかを識別することが可能となる。
【００７３】
尚、上記した実施形態の故障検出方法では、識別ユニット１５において、単一のセンサの故障のみを検出しているが、この方法では複数のセンサの故障を識別することは不可能である。したがって、本発明の他の実施形態として、上記した本発明の原理に基づいて単一のセンサの故障を識別した後に、故障が識別されない場合には、従来の方法に従い故障検出を行う方法がある。
【００７４】
図２は、このような実施形態の処理の流れを示すフローチャートである。図２において、モデルユニット２１、異常検出ユニット２２及び識別ユニットは２５、それぞれ、図１に示したモデルユニット１１、異常検出ユニット１２及び識別ユニット１５と同様に構成されており、同様の働きをするものとする。また、構造化残差ユニット２３及び識別ユニット２４は、それぞれ、図９に示した従来の故障検出方法における構造化残差ユニット９３及び識別ユニット９４と同様に構成されており、同様の働きをするものとする。
【００７５】
本実施形態では、異常検出ユニット２２において予測誤差の異常を検出した後、まず識別ユニット２５において、予測誤差ベクトルΔｘ（ｔ）及びΔｙ（ｔ）から、１つのセンサのみが異常であるかどうかを識別する。１つのセンサのみが異常であると判断した場合には、故障を検出したとして処理を終了する。
【００７６】
識別ユニット２５において、１つのセンサのみの異常ではないと判断した場合には、さらに、識別ユニット２４において、従来の構造化残差を用いた故障検出方法により故障の種類及び性質を判断する。
【００７７】
上記した各実施形態の故障検出方法について、実際の実験例を示しながら説明する。図６に示すヒートポンプ熱交換器を用いて、上記したのと同様の実験を行った。但し、本実験例では、センサブロックを表２及び表３に示すように分割してある。
【００７８】
本実験例では、機器が正常状態でのモデルを作成し記憶した後、単一のセンサ故障をシミュレーションするために、センサブロックＸの３番目のセンサ（室内温度）に正方向のオフセットを加えて故障検出を行った。ここで、実験条件は図８に示した従来の故障検出方法と全く同じであった（すなわち、図３におけるセンサブロックＸの３番目のセンサは、図８における９番目のセンサに相当する）。
図３は、本実験例における予測誤差ベクトルの各成分を示すグラフである。この実験結果は以下のように説明される。
【００７９】
室内温度センサはセンサブロックＸに属しているから、これが故障すると２つの予測誤差ベクトルのうちまずΔｙは非ゼロとなる。一方、同時にΔｘのほうも非ゼロとなるが、その成分を見ると３番目の室内温度センサに相当する成分のみが大きな値を有し、他の成分はほぼゼロに近い値となっている。これは、室内温度センサはＸブロックのセンサ値を表すモデルの説明変数として使用されていないため、Ｘブロックの他のセンサの予測値には影響をおよぼさないからである。
したがって、一般にＸブロックのｉ番目のセンサに異常が現れると、予測誤差ベクトルΔｘ（ｔ）及びΔｙ（ｔ）は、
【００８０】
【数１４】
2004213273.tif 000019
【００８１】
のようになり、Ｙブロックのｊ番目のセンサに異常が現れると、予測誤差ベクトルΔｘ（ｔ）及びΔｙ（ｔ）は、
【００８２】
【数１５】
2004213273.tif 000020
【００８３】
のようになるので、本発明の故障検出方法では、構造化残差の生成を必要とせずに全てのセンサの単独異常が識別されることになる。図８に示した従来の故障検出方法による実験例の結果と比較すればその効果は明白である。
【００８４】
尚、複数のセンサの同時異常やフィードバックに使用されているセンサの異常、あるいはプロセス異常については従来の構造化残差を用いた故障検出方法を適用すればよい。
【００８５】
さて、本発明の故障検出方法において、センサの２つのブロックへの分割は、まず直観的に行い、あとから統計的に修正する方法が考えられる。上記の各実施形態では、まず最初に、冷媒の圧力や温度が周囲の環境や運転状況とどう関係があるか、という観点に基づくモデルが良いと考え、Ｘブロックに周囲の環境（外気温度、室内温度）および運転状況（コンプレッサの皮相電力と消費電力）をとり、Ｙブロックに冷媒の各部における温度や圧力のデータをとった。
【００８６】
この分割の仕方が適切かどうか、すなわち、一方のブロックのセンサ群が他方のブロックのセンサ群の挙動によってよく説明されているかどうかを統計学的観点から調べる。具体例を示すために、今、計測されたデータをと全く関係なく人工的に作成したダミーデータをＹブロックに加えてみる。これに基づいてＰＬＳ回帰モデルの作成を試みる。ＰＬＳの計算はその次数を順次増してゆく形で行われるから、各次数においてＹブロックのセンサ群の挙動が統計的にどの程度Ｘブロックのセンサ値の挙動によって説明されたかを、以下に示す式に従ってプロットしてみる。
【００８７】
【数１６】
2004213273.tif 000021
【００８８】
図４にそのプロット図を示す。図４によれば、ダミーデータ以外のセンサ値挙動はＰＬＳ次数が３となるまでによく説明されているのに対し、ダミーデータは次数をさらに増してもＸブロックのセンサ値挙動によってよく説明されない。このようなデータをとりのぞいて再度ＰＬＳ回帰モデルを計算する。これを繰り返すことで、２つのブロック間において互いに相手をよく説明できるモデルが作成される。
【００８９】
尚、上記した各実施形態では、複数のセンサを２つの群に分割する例について説明したが、本発明の故障検出装置及び故障検出方法はこれに限定されるものではなく、複数のセンサを３つ以上の群に分割するとともに、各群のセンサの正常時のモデルを、他の群のセンサの測定値を用いて表すようにしても、本発明の効果を得ることができる。
本発明の故障検出装置は、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、様々な変更を加ることが可能である。
【００９０】
【発明の効果】
以上、説明したように、本発明の故障検出装置及び故障検出方法によれば、単一のセンサの異常が発生した場合において、従来の故障検出方法のように煩雑な計算を行うことを必要とせず、より簡易な構成で故障しているセンサを識別することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による故障検出方法の手順を示すフローチャートである。
【図２】本発明による他の故障検出方法の手順を示すフローチャートである。
【図３】本発明の故障検出方法の実験例において、室内温度センサＩＴに正の方向のオフセットを加えた場合の予測誤差ベクトルの各成分を示すグラフである。
【図４】本発明の故障検出方法において、Ｙブロックのセンサ挙動がＸブロックのセンサ挙動によって説明された割合を示すためのプロット図である。
【図５】多変量統計解析的アプローチの概念を示す図である。
【図６】従来の故障診断方法の例において使用したヒートポンプ式熱交換器の構成を概略的に示す図である。
【図７】従来の故障診断方法の例において、冷媒高温側圧力センサＰＨに負の方向のオフセットを加えた場合のベクトルｅ（ｋ）の各成分を示すグラフである。
【図８】従来の故障診断方法の例において、室内温度センサＩＴに正の方向のオフセットを加えた場合のベクトルｅ（ｋ）の各成分を示すグラフである。
【図９】従来の故障検出方法の一般的な手順について説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１１，２１，９１  モデルユニット
１２，２２，９２  異常検出ユニット
１５，２５    識別ユニット
２３，９３    構造化残差ユニット
２４，９４    識別ユニット
６１  コンプレッサ
６２  凝縮器
６２  高温側熱交換器（凝縮器）
６３  膨張弁
６４  低温側熱交換器（蒸発器）
【図１】
2004213273.tif 000022
【図２】
2004213273.tif 000023
【図３】
2004213273.tif 000024
【図４】
2004213273.tif 000025
【図５】
2004213273.tif 000026
【図６】
2004213273.tif 000027
【図７】
2004213273.tif 000028
【図８】
2004213273.tif 000029
【図９】
2004213273.tif 000030