(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
修正前後の診断パラメータを記憶するパラメータ管理部と、
機械から計測したセンサのデータ及び前記センサデータに対して診断した結果である前記修正前後の異常度のトレンドデータを格納するトレンドデータ記憶部と、
前記パラメータ管理部の診断パラメータと前記トレンドデータ記憶部のセンサデータから診断実行して異常度を算出する診断部と、
前記診断結果の異常度をパラメータ修正前と後に分けて描画するグラフ生成部と、
絞り込み表示の条件に基づいて前記グラフの表示領域を決定して、異常度の値１点1点ごとに判別する表示範囲算出部を備えることを特徴とするデータ表示システム。
【請求項２】
請求項１のデータ表示システムにおいて、
前記表示範囲の基準としてパラメータの変更の度合いと、該パラメータの変更による前記データの処理結果に応じて変更する手段を持つことを特徴とするデータ表示システム。
【請求項３】
請求項１のデータ表示システムにおいて、
前記表示範囲の基準として、パラメータの調整前後でトレンドグラフの値が変化したことを基準とするデータ表示システム。
【請求項４】
請求項１のデータ表示システムにおいて、
前記表示範囲の基準として、パラメータの調整前後で異常度の変化率の変化を基準とすることを特徴とするデータ表示システム。
【請求項５】
請求項4のデータ表示システムにおいて、
前記異常度の変化率として、パラメータの変化分に対する異常度の変化分の比率を基準とするデータ表示システム。
【請求項６】
請求項1のデータ表示システムにおいて、
前記表示範囲の基準として、前記パラメータの調整によって、異常度が特定の閾値を上回った、或いは下回ったことを基準とすることを特徴とするデータ表示システム。
【請求項７】
請求項1のデータ表示システムにおいて、
前記表示範囲の基準として、パラメータの調整前と、調整後で異常度の変化が単調増加あるいは単調減少にならないことを基準とすることを特徴とするデータ表示システム。
【請求項８】
請求項1のデータ表示システムにおいて、
前記表示範囲の基準として、前記機械が特定の稼働モードであることを基準とすることを特徴とするデータ表示システム。
【請求項９】
請求項８のデータ表示システムにおいて、
前記特定の稼働モードとして、前記機械起動中の過渡期やアイドリング中の時期であることを特徴とするデータ表示システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は機械の異常診断の診断精度向上を支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ガスエンジンやエレベータ、採掘・建築機械といった機械を常に動作させるためには、機械の保守作業が必須である。保守作業で有効な技術の１つに機械の各部に取り付けられたセンサからセンサデータを収集し、収集したセンサデータから機械の異常診断を行い異常があった場合はその原因分析を行う技術がある。
【０００３】
該技術を実施するため、機械のセンサデータやデータ出現頻度を示す散布図やヒストグラムで表現し、その出現頻度分布の外れ値から機械の異常を調べる方法がある。
【０００４】
例えば、図１６は機械の持つエンジン温度と冷却水圧力のバランスを散布図で表現した図面である。正常稼働していた時期の温度と圧力の散布図をクラスタという円１６１１０の集合で表現している。散布図からこのようなクラスタを作る技術はクラスタリングと呼ばれ、機械学習やデータマイニングの分野で公知の技術である。クラスタを作ることを機械学習の分野では「学習」すると呼ぶ。そのクラスタからの距離１６１２０を異常の度合い、すなわち異常度として算出し、異常度の閾値と比較して大なら機械が異常と診断する。
【０００５】
このような学習と診断を行う際、クラスタの数や正常に稼働していた時期などのパラメータが変化すると図16の異常度１６２００のように変化する。そのため診断を行う際にはこれらの診断パラメータの調整が必須となる。図15に診断パラメータの調整作業の例を説明する。図１５の診断対象の機械15000からセンサデータ１５１００を収集し、図１６で説明した異常診断を行う計算機１５１５０に送る。この１５１５０に対し、診断パラメータを調整する分析者１５３００は、異常診断を1度行った結果が１５４００の異常度のグラフである。図16で説明した異常度は時間ごとに計算できるので異常度は時系列のトレンドデータとして時系列のグラフ15400として表現できる。
グラフ15400の異常診断の診断精度を向上するには、実際の異常/正常と異常度の大小が一致しているか確認し、もし一致していない場合はクラスタ数などの診断パラメータを修正する必要がある。具体的には保守員15200が残した保守履歴から異常だった時期に異常度が高くなっているかを確認する。そしてグラフ15400のように、保守履歴には異常だった記録が残っているのに異常度が低すぎる時期があったり、異常度が高すぎる時期有ったりする場合にパラメータを修正する。うまくパラメータを修正できると異常度はグラフ15500のように異常度が低すぎる、あるいは高すぎる時期が修正されて診断精度を向上できる。
このパラメータの修正作業にはパラメータを1回修正してはグラフ15500と修正前のグラフ15400のグラフを比較して診断精度が改善できているか確認し、またパラメータを修正し・・・という作業を繰り返し行う必要がある。
【０００６】
かかる問題を解決するデータ表示装置として、例えば〔特許文献１〕がある。該文献は異常度を計算する際の診断パラメータを選択して異常度を算出しそのトレンドデータを表示する発明である。この発明を用いて上記のパラメータ修正作業を行う事で診断精度を向上できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１３−１５２６５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
異常度のトレンドデータのデータ点数が多い場合、〔特許文献１〕の発明では異常度トレンドのどの時期がパラメータ修正により改善したのかをグラフをスクロールして調べないと分からないという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するため本発明のデータ表示システムでは、機械に取り付けられたセンサからのデータを記憶する手段と、該データを処理するためのパラメータを入力する手段と、該データの処理結果をパラメータの変更前後で比較表示する手段と、該データの分析者が表示範囲の基準を選択することで、比較表示する範囲を変更する手段を備えたことを特徴とするものである。
【００１０】
更に、本発明ではデータ表示システムにおいて、表示範囲の基準としてパラメータの変更の度合いと、該パラメータの変更による前記データの処理結果に応じて変更する手段を持つことを特徴とするものである。
【００１１】
更に、本発明ではデータ表示システムにおいて、前記表示範囲の基準として、パラメータの調整前後でトレンドグラフの値が変化したことを基準とすることを特徴とするものである。
【００１２】
更に、本発明ではデータ表示システムにおいて、前記表示範囲の基準として、パラメータの調整前後で異常度の変化率の変化を基準とすることを特徴とするものである。
【００１３】
更に、本発明ではデータ表示システムにおいて、前記異常度の変化率として、パラメータの変化分に対する異常度の変化分の比率を基準とすることを特徴とするものである。
【００１４】
更に、本発明ではデータ表示システムにおいて、前記表示範囲の基準として、前記パラメータの調整によって、異常度が特定の閾値を上回った、或いは下回ったことを基準とすることを特徴とするものである。
【００１５】
更に、本発明ではデータ表示システムにおいて、前記表示範囲の基準として、パラメータの調整前と、調整後で異常度の変化が単調増加あるいは単調減少にならないことを基準とすることを特徴とするものである。
【００１６】
更に、本発明ではデータ表示システムにおいて、前記表示範囲の基準として、前記機械が特定の稼働モードであることを基準とすることを特徴とするものである。
【００１７】
更に、本発明ではデータ表示システムにおいて、前記特定の稼働モードとして、前記機械起動中の過渡期やアイドリング中の時期であることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１８】
本発明におけるデータ表示システムでは、特定の条件を満たす異常度のみに絞って異常度のトレンドデータを表示する。これにより診断パラメータの修正前後で異常度グラフの変化した時期をすばやく見つけることが可能になる。これにより診断パラメータの修正による診断精度向上の作業を支援することが実現出来る。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】発明の構成を説明する図面である
【図２】実施例のフローチャートである
【図３】実施例で表示する画面例である
【図４】実施例で表示する画面例である
【図５】実施例で表示する画面例である
【図６】実施例で表示する画面例である
【図７】実施例で表示する画面例である
【図８】実施例で表示する画面例である
【図９】実施例のフローチャートである
【図１０】実施例のフローチャートである
【図１１】実施例のフローチャートである
【図１２】実施例のシステムで用いるデータ構造を説明する図面である
【図１３】実施例のシステムで用いるデータ構造を説明する図面である
【図１４】実施例のシステムで用いるデータ構造を説明する図面である
【図１５】発明の目的を説明する図面である
【図１６】異常診断の原理を説明する図面である
【図１７】発明の原理を説明する図面である
【図１８】発明の原理を説明する図面である
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施例を図面を用いて説明する。
【実施例】
【００２１】
図１は本発明の実施例の全体構成を示す。
【００２２】
機械1000は鉄道や建設機械といった機械であり、各部に取り付けられたセンサからエンジン圧力や冷却し温度、回転数といった値を計測し、分析装置１１００に送る。分析装置１１００の内部について以下で説明する。
【００２３】
入力部１１１０はキーボードやマウス、タッチパネルなどで構成され、診断パラメータを入力するのに用いる装置である。
【００２４】
表示部１１９０は液晶ディスプレイなどで構成され後述する図3から図8に示した画面を表示する装置である。
【００２５】
パラメータ管理部１１２０は診断パラメータや、後述する図８のような表示絞り込み基準の情報の設定を記憶する。記憶する情報は、クラスタ数などの診断パラメータや機械が現在のどの稼働モードで動いているのか判別する条件式、異常度差分と異常度変化率の閾値である。
【００２６】
図12にこれらの情報を格納するデータテーブル構造を示す。
【００２７】
図12のデータテーブル構造１２０５０は診断パラメータの種類１２０００とパラメータ修正前１２１００と修正後１２２００の設定値を格納する。
【００２８】
同図のデータテーブル構造１２２５０は機械が現在のどの稼働モード１２３００で動いているのか判別する条件式１２４００を格納する。条件式は各センサの値から計算できる不等式などから構成され、条件式１２４００の各条件式を満たしている時は、条件式に紐づく動作モード１２３００で動いていると判別できる。
【００２９】
図１２のデータテーブル構造１２４５０は異常度の異常か正常かを判別する閾値１２７００と、「課題を解決するための手段」で説明した異常度の表示絞り込み条件のa),b)の閾値の情報１２５００、１２６００を格納する。
【００３０】
閾値１２５００は絞り込み条件a)パラメータ調整前後でトレンドグラフの値が大きく変化した時期のトレンドグラフの変化量の閾値である。パラメータ修正前後で異常度の変化量が閾値１２５００の値をこえたら図8のように表示する。
【００３１】
図12の閾値１２６００はb)パラメータ調整前後での異常度変化率＝「異常度の変化分/パラメータの変化分」の比の閾値である。パラメータを大きく変えた(変化分が大)場合は、異常度のトレンドグラフも大きく変化することは当然と考えられるための条件である。この変化率が異常度変化率閾値12600の値を越えた異常度のみ図８のように表示する。
【００３２】
図1の保守履歴記憶部１１３０は機械が異常だった時期の履歴情報を格納する。この履歴情報は保守員などが入力部１１１０を用いて日々更新する。データ構造は図13のような異常だった時期の開始時刻と終了時刻からなり、時刻が時刻13000と時刻13100の間に入るか検索することで、その時刻の機械が正常かだったのか判別できる。
【００３３】
図1のトレンドデータ記憶部1140は鉄道や建設機械といった機械１０００から計測したエンジン圧力や回転数といったセンサのデータを格納したデータベースである。およびそのセンサデータの診断結果である異常度を格納する。そのテーブル構造は図１４の上部テーブル14050のようにセンサデータのエンジン圧力１４１００、エンジン回転数１４２００，冷却水温１４３００とその計測時刻１４０００と対応づけて格納されており、任意の時刻範囲のセンサデータを検索できる。同図下部のテーブル１４３５０はテーブル１４０５０のセンサデータに対して診断した結果である異常度のトレンドデータを格納する。テーブル１４３５０には診断パラメータ修正前の異常度である異常度１４５００と修正後の異常度１４６００が時刻１４４００に紐づけられて管理されており、テーブル14050と同様に任意の時刻範囲の異常度を検索できる。
【００３４】
図1のグラフ生成部１１６０は診断結果の異常度をパラメータ修正前と後に分けて図８のように描画する。パラメータ修正前が図8下部のグラフ8400、修正後が上部のグラフ8000になる。
【００３５】
図1の表示範囲算出部１１７０は異常度歩変化率など算出して、グラフの表示領域を決定して、異常度の値１点1点ごとに判別する。絞り込み表示の条件は図７の画面で分析者が設定する閾値。７１００から表示条件７５００まで有効にしたい表示絞り込み条件をチェックすることで設定する。
【００３６】
図１の診断部１１８０はパラメータ管理部１１２０の診断パラメータとトレンドデータ記憶部1140から診断実行して異常度を算出する。算出方法は例えばクラスタリングを使う方法なら図１６で説明した方法を用いると良い。
【００３７】
次に、本発明で行う処理をフローチャートで説明する。図２をメインフロー、図２から呼び出すサブルーチンを図９，１０、１１で説明する。
【００３８】
図2のメインルーチンのステップ2000(以下、Ｓ２０００と称す)では診断パラメータの入力画面である図3の入力画面３０００を表示する。入力画面３０００には学習開始時刻３１００やクラスタ数といった診断パラメータを入力できるようになっている。診断実行３２００を分析者が押すことで入力した診断パラメータを基に診断を実行する。
【００３９】
Ｓ２０１０、Ｓ２０１５では図１６で説明した方法で診断を実行し異常度を算出する。まずＳ２０１０でクラスタを作り正常時のデータを学習する。図3の学習開始時刻の３１００と３１５０の間のセンサデータを図14のテーブル1450からロードする。ロードしたデータをクラスタ数3170に合わせてクラスタ中心と半径を算出する。
【００４０】
Ｓ２０１５で診断するセンサデータの各センサ値に対しクラスタ中心からの距離である異常度を計算する。算出した異常度は図14のテーブル１４５００に記憶する。
Ｓ２０２０では、算出した異常度を図４のようにグラフ表示し、またその異常度の大小が正しいかを保守履歴部1130を用いて評価して画面表示4100、４１５０のように診断結果が正しくない時期には誤報、失報を表示する。ただし、誤報、失報の定義は以下とする
・誤報：保守履歴に依れば異常ではないが異常度が異常度閾値12700の値以上
・失報：保守履歴に依れば異常のはずだが異常度が異常度閾値12700の値未満
異常度閾値を越えている時期と保守履歴の異常期間の時期が一致しない時期が誤報・失報が出る時期である。その結果を図4の様に表示する。
この誤報・失報を無くすため、ユーザがパラメータ修正ボタン4250を押すと次のステップＳ2030に移る。
【００４１】
Ｓ２０３０では図５のようなＳ２０００で入力した診断パラメータと比較しながら診断パラメータを再入力する画面を表示する。図5上部の表示画面5000には再入力する診断パラメータ、下部の表示画面5300には前にＳ２０００で入力した診断パラメータを表示する。診断パラメータを再入力したら診断を再実行するために診断実行ボタン５２００を分析者が押す。
【００４２】
Ｓ２０４０ではＳ２０１５とＳ２０２０で行った処理を、図５の５０００で再入力した診断パラメータを用いて再実行する。再実行して算出した異常度は図14のテーブル14600に記憶する。
【００４３】
Ｓ２０５０では記憶した異常度のデータを図6のようにパラメータ修正後のグラフ6000と修正前のグラフ６４００に分けて比較表示する。図6下のグラフ6400はパラメータ修正前の異常度、つまり図４と同じ情報を表示する。図６上のグラフ6000で表示する異常度はＳ２０４０で記憶した図14のテーブル１４６００からロードして表示する。Ｓ２０５０の異常度データの点数が大きい場合、分析者はＳ２０６０で表示するデータを絞り込むための絞り込み条件を設定する。
【００４４】
Ｓ２０６０では異常度の絞り込み条件を指定する画面を図７に示す。
絞り込み条件７１００から７５００が異常度の表示絞り込み条件に対応する。各絞り込み条件を有効にするかどうかをチェックボックスで指定できるほか、絞り込み条件７１００では異常度差分の閾値が、絞り込み条件７2００では異常度変化率の閾値が設定できる。また絞り込み条件7500では稼働モード一覧から、異常度を表示する機械の稼働モードを選択できる。この稼働モード一覧は図12の稼働モード１２３００からロードしたデータである。分析者が絞り込み条件や閾値を設定したら、Ｓ2065に移る。次のS2065〜S2075は図6の各時刻の異常度が図７で設定した表示条件を満たすか判別するフローである。
【００４５】
Ｓ2065は図6の異常度の全時刻分の点について表示条件を確認したかチェックする処理である。全時刻分についてチェック完了している場合は本メインルーチンを終了する。
そうでない場合はＳ2070に移る。
【００４６】
Ｓ２０７０は現在確認中のある時刻の異常度の表示が許可されているか判定するため、表示許可or不許可を判定して返すサブルーチンSUB01を呼ぶ。まだ表示許可を判定していないうち、最も時刻が古い異常度を引数にしてSUB01を呼ぶ。SUB01の内部処理は後述する。
【００４７】
Ｓ２０７５はＳ２０７０で表示不許可が返却されたらＳ２０６５に戻り、次の異常度の表示許可or不許可を判定する。表示許可が返却されたらＳ２０８０に移る。
【００４８】
Ｓ２０８０では表示許可された異常度の点を表示する。Ｓ２０７０〜Ｓ２０８０を繰り返すことで図8のような分析者が注目すべき時期のみを表示した異常度のグラフを表示できる。
【００４９】
以降では図９のSUB01について説明する。SUB01は図１４のある時刻の異常度１４５００と１４６００の値から、図８でその時刻の異常度を表示すべきか判定する。表示すべきでないと判定されたらＳ９８００に移行してメインルーチンに表示不許可を返す。なお図７でチェックして有効にした表示絞り込み条件のみ判定する。
【００５０】
Ｓ９１５０で異常度差分の条件が有効ならばＳ9200に進む。図14の「異常度１４６００」−「異常度１４５００」の絶対値が、図7の絞り込み条件7100で入力した異常度差分閾値より大きければS9250に進む。
【００５１】
Ｓ９２５０では異常度変化率の表示条件７１００が有効ならばＳ９３００に移る。
【００５２】
Ｓ９３00では異常度変化率＝「異常度の変化分/パラメータの変化分」を計算して
図12の閾値１２６００より上なら表示許可を出しS9350に進む。異常度変化率の分子は異常度の変化分なのでＳ9200と同じように算出できる。分母のパラメータ変化分は図12の設定値１２１００と設定値１２２００の差分から計算できる。
【００５３】
Ｓ９３５０は図７の絞り込み条件７３００がチェックされていればＳ９４００に移る。Ｓ９４0０はサブルーチンＳＵＢ０２を呼び出してパラメータ修正前後で異常度と閾値の大小関係が変化したかを判別する。ＳＵＢ02の内部処理は後述する。
【００５４】
Ｓ９４５０では、Ｓ９３５０の判別結果から異常度と閾値の大小関係が変化したら表示許可を出してＳ９５００に移る。
【００５５】
Ｓ９５００では図7の絞り込み条件７４００の条件が有効か判定し有効ならＳ９５５０に移行する。
Ｓ９５５０では隠れ折り返しパラメータが無いかサブルーチンＳＵＢ０３で判定する。
ＳＵＢ０３の内部処理は後述する。
【００５６】
Ｓ９６００ではＳＵＢ０３で隠れ折り返しパラメータがあれば表示許可が出るので
Ｓ９６５０に移る。
【００５７】
Ｓ９６５０では図７で稼働モードの表示条件の絞り込み条件７５００が有効になっているか判定する。有効ならＳ９７００に移る。
【００５８】
Ｓ９７００では絞り込み条件７５００でチェックされた稼働モードかどうか、異常度の時刻14400の同時刻のセンサデータをデータのエンジン圧力14100、エンジン回転数14200、冷却水温14300などから判定する。判定方法はチェックされた稼働モードに紐づく稼働モード条件12400を検索し、その条件式にセンサデータのエンジン圧力14100、エンジン回転数14200、冷却水温14300を代入してその稼働モードなのか判定する。判定の結果、絞り込み条件７５００でチェックした稼働モードだった場合表示許可を出してＳ９７５０に進む。
【００５９】
Ｓ９７５０は全ての表示条件で表示許可が出たのでメインルーチンに表示許可を出してSUB0１を終了する。
【００６０】
次に図10を用いて、S9400から呼び出されるＳＵＢ02の内部処理を説明する。ＳＵＢ０２はパラメータ修正前後で異常度と閾値の大小関係が変化したかを判別するサブルーチンである。具体的には図14下部の異常度１４５００と、異常度１４６００、のおのおのが図12の異常度閾値１２７００より大きいか小さいかの条件で判別する。式で表現すると
A)大小関係に変化無しと判別する条件:以下のA-1)またはA-2)を満たすこと
A-1)異常度14500≧異常度閾値12700  かつ  異常度14600≧異常度閾値12700
A-2)異常度14500＜異常度閾値12700  かつ  異常度14600＜異常度閾値12700
B)大小関係に変化有りと判別する条件:以下のB-1)またはB-2)を満たすこと
B-1)異常度14500≧異常度閾値12700  かつ  異常度14600＜異常度閾値12700
B-2)異常度14500＜異常度閾値12700  かつ  異常度14600≧異常度閾値12700
図10に上記の条件を判定するフローを示す。Ｓ１０１００で上記条件のうち
A-1)B-1)かA-2)B-2)のどちらに含まれるかを判定し、Ｓ１０３００とＳ１０２００でさらにA-1)かB-1)、あるいはA-2)かB-2)を判別するフローである。A-1)かA-2)ならS10400で異常度の大小関係の変化有りというメッセージをＳＵＢ０１に返す。
B-1)かB-2)ならS10500で大小関係の変化無しというメッセージSUB01に返す。
【００６１】
次にS2070から呼び出すSUB03の内部処理について説明する。SUB03は診断パラメータの変更前後の値の中間に、より誤報や失報を減らせる隠れ折り返しパラメータが隠れているかどうかを判定するフローである。隠れていれば異常度の表示許可をSUB03はSUB01に返す。隠れ折り返しパラメータの説明を図17で行う。
【００６２】
図17では例としてクラスタ数３で発生する誤報を軽減するため、クラスタ数を１０に修正したが異常度が下がらずに誤報は軽減しなかった。実はクラスタ数３とクラスタ数１０の間に隠れ折り返しパラメータ６が隠れており、パラメータの変更時に最適なクラスタ数６が見逃されてしまう例である。このような隠れ折り返しパラメータはクラスタ数３とクラスタ数１０の間で異常度が単調増加や単調減少ではないことによって起きる。このような隠れ折り返しパラメータが修正前パラメータと修正後パラメータの間に存在するか判定する方法を図18で説明する。
【００６３】
図１８には修正前パラメータ３と修正後パラメータ１０が両端に有り、その間を診断パラメータの刻み幅Δｐで刻んである。Δｐは小さいほど隠れ折り返しパラメータを検知できる確率が上がるが、同時に判定にかかる計算回数が多くなり計算時間が長くなるため、計算機のスペックによって決める。
【００６４】
判定方法は図18の診断パラメータの値p_nowをクラスタ数3〜10の間でΔpの幅で動かし、p_nowの1つ前の診断パラメータp_beforeの異常度との差分「A_now - A_before」とp_nowの1つ後のp_afterの異常度との差分である「A_afte - A_now」の正負の符号が不一致ならp_nowが隠れ折り返しパラメータだと判定できる。
【００６５】
SUB03はこの隠れ折り返しパラメータが図１２の設定値12100と設定値12200の間に存在するかを判定するフローである。１つでも隠れ折り返しパラメータが存在すれば図8で異常度を表示する許可をSUB01に返す。
【００６６】
次に、SUB03について図11を用いて説明する。
【００６７】
図11のＳ１１１００は刻み幅であるΔｐを図１２の設定値12100と設定値12200から生成する。これは前述のように計算機のスペックから決める。Ｓ１１１５０〜Ｓ１１２５０はクラスタ数などの診断パラメータを示す変数p_before、p_now, p_afterの初期化である。各変数の差分はΔpになるように初期化する。
【００６８】
S11300〜S11400は異常度を示す変数A_before、A_now, A_afterの初期化である。
これはフローに示す通り変数p_before、p_now, p_afterの診断パラメータをそれぞれ用いて算出した各々の異常度を初期値とする。
【００６９】
S11450ではp_nowをΔｐずつずらしながら隠れ折り返しパラメータかどうか判定する処理の終了条件を確認する。p_afterが診断パラメータ上限値である図１２の12200を越えていなければS11500に、そうでなければ隠れ折り返しパラメータは存在しなかったといえるのでS11800に移行しSUB01に異常度の表示不許可のメッセージを返信し、本サブルーチンを終了する。
【００７０】
S11500では図１８で説明した異常度差分の正負の符号が一致しているか確認する。符号が一致していなければ隠れ折り返しパラメータを発見できたので、S11750に移行し表示許可をSUB01に返す。その後、本サブルーチンを終了する。符号が一致していればp_nowは隠れ折り返しパラメータではないと判定されたので次の診断パラメータを判定する処理に移る。
【００７１】
S11550は次の診断パラメータを判定するため、p_before、p_now, p_afterをΔpずつ加算する処理である。
【００７２】
S11600とS11650は診断パラメータがΔp加算されたことに対応するために異常度A_before、A_nowを更ごる新する処理である。
【００７３】
S11700はA_afterを更新するため、p_afterを用いて診断実行し異常度を算出し、A_afterに代入する。その後、S11450に戻り、次の判定処理に移る。
【００７４】
以上で本発明の実施例の処理は完了する。
【符号の説明】
【００７５】
１０００…機械
１１００…分析装置
１１１０…入力部
１１２０…パラメータ管理部
１１３０…保守履歴記憶部
１１４０…トレンドデータ記憶部
１１６０…グラフ生成部
１１７０…表示範囲算出部
１１８０…診断部
１１９０…表示部
【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】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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