(57)【要約】【課題】  限られたセンサ信号から正常運転状態と故障状態とを効率良く判別推定でき、故障発生時にはその要因を推定して、システムの性能検証や故障検知、故障予知、故障診断を精度良く実行するとともに、エネルギー消費を削減し、保守費を低減する。【解決手段】  統計解析手段３によって、プロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１，ａ１２，…，ａｍｐ”を使用して、プロセス実績データを主成分分析し、変数の数を低減した主成分スコア“Ｚｍ”を作成するとともに、予め学習した人工知能手段９によって、主成分スコア“Ｚｍ”を解析して、異常の有無を判定し、故障要因を推定する。【選択図】      図１
2005301582.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセスを計測して得られる多変数を解析パラメータを用いて統計解析し、変数数を削減して統計解析データを生成する統計解析手段と、
学習処理で得られた判定パラメータを用いて、前記統計解析手段から出力される統計解析データを解析し、異常の有無を判定し、故障要因を推定する人工知能手段と、
を備えたことを特徴とするプロセス管理装置。
【請求項２】
請求項１に記載のプロセス管理装置において、
前記統計解析手段は、前記解析パラメータとして、プロセス変数結合重みパラメータを用いるとともに、このプロセス変数結合重みパラメータを用いた主成分分析処理で、前記多変数を前記統計解析データに変換する、
ことを特徴とするプロセス管理装置。
【請求項３】
請求項１、２のいずれかに記載のプロセス管理装置において、
前記人工知能手段は、前記判定パラメータとして、ニューラルネットワークの重みパラメータを用い、ニューラルネットワークにより異常の有無を判定して故障要因を推定する、
ことを特徴とするプロセス管理装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載のプロセス管理装置において、
プロセスの正常状態と各種故障状態のシミュレーションを行うプロセスシミュレーション手段を設け、
プロセスの稼働前に、前記プロセスシミュレーション手段によって得られたシミュレーションデータに基づき、前記解析パラメータ、または前記判定パラメータを決定する、
ことを特徴とするプロセス管理装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１項に記載のプロセス管理装置において、
正常時のプロセス実績データ、故障発生時のプロセス実績データを蓄積するプロセス実績データ蓄積手段を設け、
プロセスの運転期間が長くなり、正常時のプロセス実績データ、故障発生時のプロセス実績データが十分蓄積されたとき、これら正常時のプロセス実績データ、故障発生時のプロセス実績データを用いて、前記プロセス変数結合重みパラメータ、または前記ニューラルネットワークの重みパラメータを補正する、
ことを特徴とするプロセス管理装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載のプロセス管理装置において、
前記プロセスとして、空調プロセスが指定されているとき、変数として、室温、冷水（温水）操作弁操作出力、室内湿度、外気温度、外気湿度のすくなくともいずれかを計測する、
ことを特徴とするプロセス管理装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか１項に記載のプロセス管理装置において、
前記プロセスとして、空調プロセスが指定されているとき、前記人工知能手段によって、水系統、空気系統、熱交換器系統、熱源系統、その他の５つの大別して、故障要因を推定する、
ことを特徴とするプロセス管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、産業用や民生用の各種設備の異常や運転不能になる状況をあらかじめ予測したり、故障が発生した場合に原因を推定したりするプロセス管理装置に係わり、特にＢＥＭＳ装置の数多くある機能のうち、故障検知、故障予知、故障診断を行うプロセス管理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、一般のプロセスでもほぼ同様のことが言えるが、近年、ビル設備運用管理の熟練技術者の確保が困難になる中で、ビルの大規模化が進み、その結果、空調システムなどのビル設備に発生した異常の発見や処置が遅くなり、室内環境悪化やエネルギー浪費を引き起こす可能性が増大している。これらの問題を解決し、かつ高い省エネ効果が見込まれるシステムとして、ビル・環境・エネルギー管理システム（ＢＥＭＳ：Bui1ding and Energy Management System）装置が改めて今、注目されている。
【０００３】
ＢＥＭＳ装置は、ビル経営管理からエネルギー管理まで、ビルに関する全てのビル管理項目あるいは複数のビル管理項目を一括して管理するものであり、事務所や店舗など業務用ビルの省エネ対策として重要なものになっている。
【特許文献１】特開平６−２０８５６８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、ビルの設備には、いろいろなものがあるが、今日、暖房や冷房を行う空調システムは建物にとって欠かせないものになっている。空調システムはビルの階毎に数台必要で、大規模ビルでは、台数が多くなる。また、この空調システムは複数の装置から成り立っているため、しばしば不具合が生じる。
【０００５】
そして、不具合が生じると、空調システムが正常な動作をしなくなるので、居住者に快適な空調環境を提供できなくなる。さらに省エネ制御などが導入されていても、センサは通常、制御に最低限必要なものしか設置されず、故障及びその要因検知用のものは設置されない。
【０００６】
このため、設備機器の不具合が発生しても、これが発見されず、そのまま運転され、機器効率が大幅に低下した状態が継続されて、エネルギーが無駄に使われることが多い。
【０００７】
そこで、近年、建物に設置された各設備の不具合を迅速に見つけるために、多数の建物とセンタとを通信回線で結び、センタに配置された監視員によって各建物の設備を集中的に監視し、各建物側に管理装置が設置されていないときでも、センサ側で、各建物側に設けられた各設備の異常有無を監視できるようにした監視システムを導入することが多い。
【０００８】
しかしながら、このような監視システムでは、センタ側に膨大な量のデータが集中することから、人手の監視による不具合の検知には限界があり、膨大な量のデータを自動的に解析して、故障の有無を判定することができる装置の開発が強く望まれていた。
【０００９】
本発明は、上記の事情に鑑み、限られたセンサ信号から正常運転状態と故障状態とを効率良く判別推定でき、故障発生時にはその要因を推定して、システムの性能検証や故障検知、故障予知、故障診断を精度良く実行できるとともに、エネルギー消費を削減し、保守費を低減することができるプロセス管理装置を提供することを主目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の目的を達成するために本発明は、プロセスを計測して得られる多変数を解析パラメータを用いて統計解析し、変数数を削減して統計解析データを生成する統計解析手段と、学習処理で得られた判定パラメータを用いて、前記統計解析手段から出力される統計解析データを解析し、異常の有無を判定し、故障要因を推定する人工知能手段とを備えたことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によるプロセス管理装置では、限られたセンサ信号から正常運転状態と故障状態とを効率良く判別推定でき、故障発生時にはその要因を推定して、システムの性能検証や故障検知、故障予知、故障診断を精度良く実行することができるとともに、エネルギー消費を削減し、保守費を低減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。なお、本発明が一般的なプロセスに適用できることは明らかであるが、実施形態では具体例として、図９に示すように外気の取り込み量を制御する吸気側のダンパ１０２と、排気量を制御する排気側のダンパ１０３と、空気の循環量を制御する循環側のダンパ１０４と、冷水、温水、蒸気などを用いて、吸気側のダンパ１０２を介して取り込まれた外気の温度、湿度を調整する空調機１０５と、空調機１０５で温度、湿度が調整された空気を取り込み、室内１０６に送り込む送風機１０７と、室内１０６内から空気を取り込み、排気、環気する環気ファン１０８と、通信回線１０９を介して中央ＣＰＵから供給される制御指令、室内１０６の温度計１１０、湿度計１１１によって得られた計測結果などに基づき、空調機１０５を制御するコントローラ１１２とを備えた空調プロセス１０１を用い、ネットワークを介して、この空調プロセス１０１をリモート制御するビル・環境・エネルギー管理（ＢＥＭＳ）装置の故障検知・予知・診断機能について説明する。
【００１３】
《実施形態の構成説明》
図１はこのような空調プロセスに適用される本発明によるプロセス管理装置の全体構成を示すブロック図である。
【００１４】
この図に示すプロセス管理装置１は、プロセスデータを収集するプロセス実績データ蓄積手段２と、主成分分析（ＰＣＡ：Principa1 Components anlysis）を用いて、プロセス実績データを解析する統計解析手段３と、解析結果を蓄積する解析データ蓄積手段４と、蓄積されている解析結果に基づき、プロセスの性能検証や故障検知、故障予知、故障診断などを行う人工知能手段５とを備えている。そして、対象建物側（事務所ビル、デパート、病院等）に設置された各計測監視制御手段１０を構成する各センサによって、各建物に設置された各空調装置のエネルギー消費量、その他のプロセス値（外気温、室温、室内湿度等）を検知するとともに、ネットワーク１１を介して、検知結果（プロセス実績データ）を取り込んで、空調プロセス１０１の故障検知、故障予知、故障診断故障検知などを行う。
【００１５】
プロセス実績データ蓄積手段２は、事務所ビルやデパート、病院等の対象建物側に設置された計測監視制御手段１０から空調装置のエネルギー消費量、その他のプロセス値（外気温、室温、室内湿度等）が出力されたとき、ネットワーク１１を介してこれを取り込み、正常時のプロセス実績データと、故障発生時のプロセス実績データとに分けて蓄積する。
【００１６】
また、統計解析手段３は、各種建築物、負荷条件などの各パラメータを用いて、プロセスの正常状態のシミュレーションと各種故障状態のシミュレーションを事前に行うプロセスシミュレーション手段６と、プロセスシミュレーション手段６で得られたシミュレーション結果を蓄積するシミュレーションデータ蓄積手段７と、主成分分析を用いて、シミュレーションデータ蓄積手段７に蓄積されているシミュレーション結果、プロセス実績データ蓄積手段２に蓄積されている正常時のプロセス実績データ、故障発生時のプロセス実績データを統計解析して、正常状態の特性値と、異状状態の特性値との差異を早期に、容易に抽出するのに必要な前段階の処理を行う主成分分析手段８とを備えている。
【００１７】
そして、プロセス管理装置１を稼動する前に、各種建築物、負荷条件などの各パラメータを用いて、プロセスが正常な状態であるときのシミュレーションと、各種故障状態のときのシミュレーションとを行ってシミュレーション結果を蓄積し、このシミュレーション結果を主成分分析して、正常状態の特性値と、異状状態の特性値との差異を早期に、容易に抽出するのに必要なプロセス変数結合重みパラメータを求めるとともに、このプロセス変数結合重みパラメータを用いて、プロセスが正常な状態であるときのシミュレーション結果と、各種故障状態のときのシミュレーション結果とを主成分分析し、各主分析スコアを解析データ蓄積手段４に蓄積する。この後、プロセス管理装置１を稼働しているとき、プロセス変数結合重みパラメータを用いして、プロセス実績データ蓄積手段２を介して供給されるプロセス実績データを主成分分析して、主分析スコアを人工知能手段５に供給する。そして、プロセス管理装置１の運転期間が長くなり、プロセス実績データ蓄積手段２に正常時の実績データ、故障時の実績データが十分蓄積されてきたとき、これらのプロセス実績データを用いて、プロセス変数結合重みパラメータを更新し、解析データ蓄積手段４に蓄積されているプロセスが正常なときの各主分析スコアと、プロセスが故障しているときの各主分析スコアとを更新する。
【００１８】
また、解析データ蓄積手段４は、プロセス管理装置１から統計解析手段３から正常状態時のシミュレーション結果を主成分分析した新たな処理結果と、各種故障状態時のシミュレーション結果を主成分分析した新たな処理結果とが出力される毎に、これを取り込み、それまでの処理結果を更新しながら、最も新しい処理結果を人工知能手段５に供給する。
【００１９】
人工知能手段５は、解析データ蓄積手段４に蓄積されている各主分析スコア（プロセスが正常なときの各主分析スコア、プロセスが故障しているときの各主分析スコア）が更新される毎に、これら各主分析スコアに基づき、ニューラルネットワークの重みパラメータを更新しながら、統計解析手段３から出力されるプロセス実績データの主成分スコアを解析し、空調プロセス１１１の故障検知、故障予知、故障診断故障検知、省エネ制御などを行うニューラルネットワーク手段９を備えており、プロセス管理装置１が稼動する前に、解析データ蓄積手段４に蓄積されている各主成分スコアに基づき、学習を行わせて、ニューラルネットワークの重みパラメータを決定する。この後、プロセス管理装置１が稼働しているとき、統計解析手段３から出力されるプロセス実績データの主成分スコアを解析し、空調プロセス１１１の故障検知、故障予知、故障診断故障検知などを行う。
【００２０】
《実施形態の動作説明》
次に、図１に示すブロック図、図２に示すフローチャート、図３に示す模式図を参照しながら、プロセス管理装置１が稼働する前と、プロセス管理装置１が稼働しているときとに分けて、プロセス管理装置１の動作を説明する。
【００２１】
＜プロセス管理装置１が稼働する前＞
まず、プロセス管理装置１が稼働する前に、統計解析手段３のシミュレーション手段６によって、予め入力されている建物に関する各データ、各負荷条件データなどが時刻毎に整理される。
【００２２】
この後、シミュレーション手段６によって、図２のフローチャートに示すように、予め入力された建物側に関する各情報が読み出されて、建物側に設けられた部屋の大きさ、熱容量、壁面積、壁の熱貫流率等のデータが設定されて（ステップＳ１）、各負荷条件データなどに基づき、空調負荷に関連する気象要素である外気温、外気湿度、日射量が事前に設定された後（ステップＳ２）、人の在室率変化に応じたシミュレーション時間分だけ、日射量を用いて窓ガラス面からの取得熱量、人の発熱量やＯＡ等の電気機器、照明の発熱量などが予め計算されて、熱負荷データが設定される（ステップＳ３）。
【００２３】
この後、シミュレーション手段６によって、サンプリング制御周期（シミュレータ計算周期の整数倍）であるかどうかがチェックされ、サンプリング周期であるとき（ステップＳ４）、ＤＤＣ（Direct Digita1 Contro11er）制御アルゴリズム方式で、室温設定値と室温との偏差、湿度設定値と室内湿度との偏差などに基づいて、ＰＩＤパラメータ（速度形）が演算される（ステップＳ５）。
【００２４】
次いで、シミュレーション手段６によって、冷却コイル、加熱コイル、加湿器の順で熱交換器の理論計算式や、空気線図の計算式が用いられて、空調機１０５内での空気の各状態点（温度、湿度、エンタルピなど）が求められるとともに（ステップＳ６）、ビル内の部屋の壁が外壁（窓あり）、床、内壁、天井の部分に分けられて、伝熱方程式（伝熱モデル）で、熱の収支が記述され（ステップＳ７）、差分解法による室温と壁温との動特性変化が計算され、再循環空気と導入外気の混合計算により空調機入口での空気の状態点が求められる（ステップＳ８）。
【００２５】
以下、シミュレーション手段６によって、時刻データが更新されながら、シミュレーション終了時刻になるまで、上述した計算が実行されて、プロセスが正常な状態であるときのシミュレーションと、各種故障状態のときのシミュレーションとが行われて、シミュレーションデータ蓄積手段８にプロセスが正常な状態であるときのプロセス実績データと、各種故障状態のときのプロセス実績データとが蓄積される（ステップＳ４〜Ｓ１０）。
【００２６】
また、この動作と並行し、プロセス管理装置１を稼動する前に、主成分分析手段８によって、シミュレーションデータ蓄積手段７に蓄積されているプロセスが正常な状態であるときのプロセス実績データと、各種故障状態のときのプロセス実績データとが分析されて、正常状態の特性値と、異状状態の特性値との差異を早期に、容易に抽出するのに必要なプロセス変数結合重みパラメータが求められる。
【００２７】
この際、例えばプロセス実績データが変数の数がｐ個“Ｘ１，Ｘ２，……，ｘｐ”、観測対象の数がｎ個の多変量データであり、この多変量データを用いて、ｐ個より少ないｍ個の新しい変数“Ｚ１，Ｚ２，……，Ｚｍ”を作る場合、下記に示す条件の下で、プロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１，ａ１２，…，ａｍｐ”が算出される。
【００２８】
〔数１〕
Ｖａｒ（Ｚ１）≧Ｖａｒ（Ｚ２）≧…≧Ｖａｒ（Ｚｍ）  …（１）
ａｉ１２＋ａｉ２２＋…十ａｉｐ２＝１                      …（２）
但し、ｉ：ｉ＝１，２，…，ｍ
Ｖａｒ（Ｚｉ）：分散
この際、新しい変数“Ｚ１”は新しい変数“Ｚ２”とは独立になるようにする。また新しい変数“Ｚ３”は新しい変数“Ｚ１”および新しい変数“Ｚ２”とは独立になるようにする。以下、新しい変数“Ｚ４”から新しい変数“Ｚｍ”まで同様である。
【００２９】
このような条件の下で、プロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１，ａ１２，…，ａｍｐ”を求めることは、元の変数“Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｐ”の分散共分散行列の固有値と、固有ベクトルを計算することに帰着し、プロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１，ａ１２，…，ａｍｐ”は、固有ベクトルを求めることに他ならない。
【００３０】
但し、この際、元の変数“Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｐ”の単位と、新しい変数“Ｚ１，Ｚ２，……，Ｚｍ”の単位とが異なることから、主成分分析の前に、元の変数“Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｐ”が正規化（標準化）される。
【００３１】
すなわち、ｋ番目の変数の対象全データの平均値が“Ｍｋ”、標準偏差が“Ｓｋ”であるとき、下のように各変数“Ｘｋｊ”が正規化される。
【００３２】
〔数２〕
Ｘｋｊ→（Ｘｋｊ−Ｍｋ）／Ｓｋ        …（３）
但し、ｊ：ｊ＝１〜ｎ（ｎはデータの個数）
次いで、主成分分析手段８によって、プロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１，ａ１２，…，ａｍｐ”が使用されて、次式に示す演算式で、正常な状態であるときプロセス実績データ（または、各種故障状態のときのプロセス実績データ）を構成している元の変数“Ｘ１，Ｘ２，……，ｘｐ”が結合されて、主成分となる新しい変数“Ｚ１，Ｚ２，……，Ｚｍ”が作成される。
【００３３】
〔数３〕
Ｚ１(t)＝ａ１１・Ｘ１(t)＋ａ１２・Ｘ２(t)＋…十ａ１ｐ・Ｘｐ(t)  …（４）
Ｚ２(t)＝ａ２１・Ｘ１(t)＋ａ２２・Ｘ２(t)＋…十ａ２ｐ・Ｘｐ(t)  …（５）
…
…
Ｚｍ(t)＝ａｍ１・Ｘ１(t)＋ａｍ２・Ｘ２(t)＋…十ａｍｐ・Ｘｐ(t)  …（６）
但し、ａｍｐ：プロセス変数結合重みパラメータ
ｔ：時間
この場合、新しい変数（主成分スコア）“Ｚ１，Ｚ２，……，Ｚｍ”は、次のような性質を持つものとする。
【００３４】
新しい変数“Ｚ１”は元の変数“Ｘ１〜Ｘｐ”の情報が最大限集約されるようにする。また、新しい変数“Ｚ２”は元の変数“Ｘ１〜Ｘｐ”の情報が新しい変数“Ｚ１”の次に出来るだけ多く集約されるようにする。以下、新しい変数“Ｚ３”から新しい変数“Ｚｍ”まで、同様に考える。
【００３５】
そして、主成分分析手段８によって、シミュレーションデータ蓄積手段７に蓄積されているプロセスが正常な状態であるときの全プロセス実績データに対する主成分分析処理と、各種故障状態のときの全プロセス実績データに対する主成分分析処理とが完了したとき、主成分分析で得られた正常時の主成分スコア“Ｚｍ”と、故障時の主成分スコア“Ｚｍ”とが解析データ蓄積手段４に転送されて、蓄積される。
【００３６】
また、上述した動作と並行し、プロセス管理装置１を稼動する前に、人工知能手段５のニューラルネットワーク手段９によって、解析データ蓄積手段４に蓄積されている正常時の主成分スコア“Ｚｍ”と、故障時の主成分スコア“Ｚｍ”とに基づき、学習が行われて、ニューラルネットワークの重みパラメータが決定される。
【００３７】
これにより、シミュレーション手段６のシミュレーション処理で得られたプロセス実績データの変数として、空調プロセス１０１で計測された室内温度、操作弁開度、室内湿度、外気温度、外気湿度が使用され、ニューラルネットワーク手段９によって冷却コイル故障、冷却ファン故障、冷却水操作弁故障、ダクト圧損、熱源機故障に分けて、故障要因が推定されるとき、ニューラルネットワークの重みパラメータに応じて、図３に示すように、ニューラルネットワーク手段９を構成している入力層の各ニューロン素子と、中間層の各ニューロン素子と、出力層の各ニューロン素子とが結合される。
【００３８】
＜プロセス管理装置１が稼働しているとき＞
また、プロセス管理装置１が稼働すると、プロセス実績データ蓄積手段２によって、事務所ビルやデパート、病院等の対象建物側に設置された計測監視制御手段１０から出力される各プロセス実績データ、例えば各空調プロセス１０１のエネルギー消費量、その他のプロセス値（外気温、室温、室内湿度等）が取り込まれ、統計解析手段３に出力されるとともに、人工知能手段５の判定結果に基づき、正常時のプロセス実績データと、故障発生時のプロセス実績データとに分けられて、蓄積される。
【００３９】
また、この動作と並行し、統計解析手段３の主成分分析手段８によって、プロセス稼働前に得られたプロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１，ａ１２，…，ａｍｐ”が用いられて、プロセス実績データ蓄積手段２から出力されるプロセス実績データに対し、前記（３）式〜（６）式に示す演算が行われて、主成分スコア“Ｚｍ”が求められ、人工知能手段５に供給される。
【００４０】
これにより、人工知能手段５のニューラルネットワーク手段９によって、主成分スコア“Ｚｍ”がニューラルネット処理され、事務所ビルやデパート、病院等の対象建物側の空調プロセス１０１が故障しているかどうかが推定され、故障していると推定されるとき、故障要因が出力されるとともに、空調プロセス１０１の復旧が完了するまで、プロセス実績データ蓄積手段２に取り込まれたプロセス実績データが故障発生時のプロセス実績データとして蓄積される。
【００４１】
また、プロセス管理装置１の運転期間が長くなり、プロセス実績データ蓄積手段２に正常時のプロセス実績データ、故障時のプロセス実績データが十分蓄積されると、主成分分析手段８によって、プロセス実績データ蓄積手段２に蓄積されている正常時のプロセス実績データ、故障時のプロセス実績データが分析されて、新たなプロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１，ａ１２，…，ａｍｐ”が求められて、プロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１，ａ１２，…，ａｍｐ”が更新されるとともに、新たなプロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１，ａ１２，…，ａｍｐ”が用いられて、プロセス実績データ蓄積手段２に蓄積されている正常時のプロセス実績データ、故障時のプロセス実績データに対し、前記（３）式〜（６）式に示す演算が行われて、主成分分析で得られた新たな正常時の主成分スコア“Ｚｍ”と、新たな故障時の主成分スコア“Ｚｍ”とが解析データ蓄積手段４に転送されて、正常時の主成分スコア“Ｚｍ”と、故障時の主成分スコア“Ｚｍ”とが更新される。
【００４２】
そして、人工知能手段５のニューラルネットワーク手段９によって、解析データ蓄積手段４に蓄積されている新たな正常時の主成分スコア“Ｚｍ”と、新たな故障時の主成分スコア“Ｚｍ”に基づき、学習が行われて、新たなニューラルネットワークの重みパラメータが求められ、入力層の各ニューロン素子と、中間層の各ニューロン素子と、出力層の各ニューロン素子との結合内容が更新される。
【００４３】
《実施形態のシミュレーション結果》
次に、図４乃至図７を用いてプロセス管理装置１の正常／異常判定能力を確認したときのシミュレーション内容を説明する。
【００４４】
まず、対象プロセスとして、図９に示す空調プロセス１０１を用い、またプロセス実績データの変数として、通常計測可能な下記の５つの変数（Ｐ＝５）、すなわち現在、稼働している実際の空調プロセス１０１などに、新たにセンサを追加することなく、プロセス実績データを収集することができる変数“Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４，Ｘ５”を用いた。
【００４５】
Ｘ１：室温（計測ノイズ有）      …（７）
Ｘ２：冷水操作弁ＭＶ            …（８）
Ｘ３：室内湿度                  …（９）
Ｘ４：外気温度                  …（１０）
Ｘ５：外気湿度                  …（１１）
＜給気ファンの故障シミュレーション＞
そして、部屋の大きさが“２、００９ｍ３”、南と西に窓があり、空調プロセス１０１の運転時間が“８時”から“１９時（計算周期：１分）”までという条件で、図４に示す表に示すように、外気温度や室内熱負荷などの空調負荷条件を変えながら、シミュレータ手段３によって、冷房時期の正常時シミュレーションを実施して、主成分スコア“Ｚｉ”を求め、また故障シミュレーションについては、給気ファンが故障し、正常時に、７．０［ｋｇ／ｓ］ある給気量が“４．５［ｋｇ／ｓ］”まで減少したもの仮定して、主成分スコア“Ｚｉ”を求めたとき、図５に示す各主成分スコア時系列表示（トレンドグラフ）を得ることができた。
【００４６】
この図５に示すトレンドグラフで示される各主成分スコア“Ｚｉ”のうち、“Ｎｏ．４”で示される主成分スコア“Ｚｉ”の正常時データ部分、異常時データ部分を各々、拡大した図６に示すトレンドグラフから分かるように、１つのしきい値によって、正常時の主成分スコア“Ｚｉ”と、異常時の主成分スコア“Ｚｉ”とを分離することができる。
【００４７】
次に、正常状態と異常状態を判別することができる、しきい値（調整パラメータ）を求める方法を説明する。
【００４８】
今、“ｉ番目”の主成分スコア“Ｚｉ”で、正常／異常が分離できるものと仮定し、設計パラメータを“ｎ”とし、また正常時における“ｉ番目”の主成分スコア“Ｚｉ”の標準偏差を“σｉ”としたとき、正常／異常を分離するしきい値を“ｎσｉ”とする。
【００４９】
この場合、正常時の主成分スコア“Ｚｉ”の中で、しきい値“ｎσｉ”を満たさないデータの個数、すなわち異常と判断されたデータの個数を“Ｎｅ”とし、主成分スコア“Ｚｉ”の全データ数を“Ｎａ”としたとき、次式に示す如くしきい値パラメータ“ｎ”を決めれば、正常時の主成分スコア“Ｚｉ”と、異常時の主成分スコア“Ｚｉ”とを分離するときの誤り率、すなわち正常データを異常と判定する誤り率を“５％”以下にすることができる。
【００５０】
〔数４〕
ｎ＝１００（Ｎｅ／Ｎａ）        …（１２）
ｎ＜５                          …（１３）
そして、“Ｎｏ．４”主成分スコア“Ｚｉ”を用いて、給気ファンが正常であるか、異常であるかを分離するとき、下記に示すしきい値“ｎσｉ”を使用したとき、異常データの発見確率を“９０．３％”以上にできることを確認した。
【００５１】
〔数５〕
しきい値＝ｎσｉ
＝−１．０３・σ４
＝−０．２９２３        …（１４）
但し、σ４：σ４＝０．２７４１
＜冷却水操作弁の故障シミュレーション＞
また、部屋の大きさが“２、００９ｍ３”、南と西に窓があり、空調プロセス１０１の運転時間が“８時”から“１９時（計算周期：１分）”までという条件で、図４に示すように、外気温度や室内熱負荷などの空調負荷条件を変えながら、シミュレータ手段３によって、冷房時期の正常時シミュレーションを実施して、主成分スコア“Ｚｉ”を求め、また故障シミュレーションについては、冷却水操作弁が故障し、コントローラの操作出力に対して、“５分”の遅れが生じたものと仮定して、主成分スコア“Ｚｉ”を求めたとき、図７に示す各主成分スコア時系列表示（トレンドグラフ）を得ることができた。
【００５２】
この図７に示すトレンドグラフで示される各主成分スコア“Ｚｉ”のうち、“Ｎｏ．２”主成分スコアの正常時データ部分、異常時データ部分を各々、拡大した図８に示すトレンドグラフから分かるように、１つのしきい値によって、正常時の主成分スコア“Ｚｉ”と、異常時の主成分スコア“Ｚｉ”とを分離することができる。
【００５３】
次に、正常状態と異常状態を判別することができる、しきい値（調整パラメータ）を求める方法を説明する。
【００５４】
今、“ｉ”番目の主成分スコア“Ｚｉ”で、正常／異常が分離できるものと仮定し、設計パラメータを“ｎ”とし、また正常時における“ｉ”番目の主成分スコア“Ｚｉ”の標準偏差を“σｉ”としたとき、正常／異常を分離するしきい値を“ｎσｉ”とする。
【００５５】
この場合、正常時の主成分スコア“Ｚｉ”の中で、しきい値“ｎσｉ”を満たさないデータの個数、すなわち異常と判断されたデータの個数を“Ｎｅ”とし、主成分スコア“Ｚｉ”の全データ数を“Ｎａ”としたとき、次式に示す如くしきい値パラメータ“ｎ”を決めれば、正常時の主成分スコア“Ｚｉ”と、異常時の主成分スコア“Ｚｉ”とを分離するときの誤り率、すなわち正常データを異常と判定する誤り率を“５％”以下にすることができる。
【００５６】
〔数６〕
ｎ＝１００（Ｎｅ／Ｎａ）          …（１５）
ｎ＜５                            …（１６）
そして、“Ｎｏ．２”主成分スコア“Ｚｉ”を用いて、冷却水操作弁が正常であるか、異常であるかを分離するとき、下記に示すしきい値“ｎσｉ”を使用したとき、異常データの発見確率を“９０．８％”以上にできることを確認した。
【００５７】
〔数７〕
しきい値＝ｎσｉ
＝±１．８・σ２
＝１．８０１６            …（１７）
但し、σ４：σ４＝１．０００９
これらのシミュレーション結果から分かるように、主成分分析の各主成分スコア“Ｚｉ”を監視すれば、正常、異常を分離することができるだけでなく、故障要因により、顕著に現れる主成分スコア“Ｚｉ”が変わり、各主成分スコア“Ｚｉ”毎に、しきい値“ｎσｉ”を設定したり、ニューラルネットワーク手段９に学習したりすることにより、空調プロセス１０１側で異常が発生したとき、これを検知して、警報などを出することができる。
【００５８】
《実施形態の効果》
このように、この実施形態では、統計解析手段３によって、プロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１，ａ１２，…，ａｍｐ”を使用して、プロセス実績データを主成分分析し、変数の数を低減した主成分スコア“Ｚｍ”を作成するとともに、予め学習した人工知能手段９によって、主成分スコア“Ｚｍ”を解析して、異常の有無を判定し、故障要因を推定するようにしているので、限られたセンサ信号から正常運転状態と故障状態とを効率良く判別推定でき、故障発生時にはその要因を推定して、システムの性能検証や故障検知、故障予知、故障診断を精度良く実行することができるとともに、エネルギー消費を削減し、保守費を低減することができる。
【００５９】
また、この実施形態では、統計解析手段３内に主成分分析手段８を配置し、主成分分析のプロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１，ａ１２，…，ａｍｐ”を使用して、プロセス実績データ蓄積手段２を介して供給されるプロセス実績データを主成分分析し、主成分スコア“Ｚｍ”を求めるようにしているので、各建物側に設置されるセンサの数を削減して、センサの設置コストを低減しながら、限られたセンサ信号から正常運転状態と故障状態を効率良く判別推定でき、故障発生時にはその要因を推定して、システムの性能検証や故障検知、故障予知、故障診断を精度良く行うことができるとともに、エネルギー消費を削減し、保守費を低減することができる。
【００６０】
また、この実施形態では、人工知能手段５として、ニューラルネットワーク手段９を使用し、プロセス管理装置１を稼働する前に、各主成分スコア“Ｚｍ”と各故障要因との関係を学習しておき、プロセス管理装置１が稼働しているとき、空調プロセス１０１側のプロセス実績データに対応する主成分スコア“Ｚｍ”を解析して、異常の有無を判定し、故障要因を推定するようにしているので、複雑な正常／異常判定プログラムなどを使用することなく、学習するという簡単な操作だけで、正常運転状態と故障状態を効率良く判別推定でき、故障発生時にはその要因を推定して、システムの性能検証や故障検知、故障予知、故障診断を精度良く実行することができるとともに、エネルギー消費を削減し、保守費を低減することができる。
【００６１】
また、この実施形態では、プロセス管理装置１が稼働する前に、シミュレーション手段３によって、シミュレーション処理を行わせて、正常状態時のプロセス実績データと、異常時のプロセス実績データとを算出し、これら正常状態時のプロセス実績データと、異常時のプロセス実績データとを使用して、主成分分析手段８にプロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１，ａ１２，…，ａｍｐ”を求めるとともに、ニューラルネットワーク手段９にニューラルネットワークの重みパラメータを求めるようにしているので、プロセス管理装置１が稼働する前に、シミュレーションを行わせて、プロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１，ａ１２，…，ａｍｐ”、ニューラルネットワークの重みパラメータなどを求め、プロセス管理装置１が稼働した時点で、これらプロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１，ａ１２，…，ａｍｐ”、ニューラルネットワークの重みパラメータなどを用いて、プロセス実績データを解析し、正常運転状態と故障状態を効率良く判別推定でき、故障発生時にはその要因を推定して、システムの性能検証や故障検知、故障予知、故障診断を精度良く実行することができるとともに、エネルギー消費を削減し、保守費を低減することができる。
【００６２】
また、この実施形態では、プロセス管理装置１の運転期間が長くなり、プロセス実績データ蓄積手段２に正常時のプロセス実績データ、故障時のプロセス実績データが十分蓄積された時点で、主成分分析手段８によって、プロセス実績データ蓄積手段２に蓄積されている正常時のプロセス実績データ、故障時のプロセス実績データを分析して、プロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１，ａ１２，…，ａｍｐ”、正常時の主成分“Ｚｍ”、故障時の主成分“Ｚｍ”を更新するとともに、新たな正常時の主成分“Ｚｍ”と、新たな故障時の主成分“Ｚｍ”に基づき、ニューラルネットワーク手段９に学習を行わせて、ニューラルネットワークの重みパラメータを更新するようにしているので、プロセス管理装置１の運転期間が長くなり、経年変化、制御内容の変化などに起因して、プロセス実績データが変化しているとき、これに応じて、プロセス変数結合重みパラメータ“ａ１１，ａ１２，…，ａｍｐ”、正常時の主成分スコア“Ｚｍ”、故障時の主成分スコア“Ｚｍ”、ニューラルネットワークの重みパラメータを更新して、経年変化、制御内容の変化などに対処しながら、正常運転状態と故障状態を効率良く判別推定でき、故障発生時にはその要因を推定して、システムの性能検証や故障検知、故障予知、故障診断を精度良く自動で行わせ、エネルギー消費を削減し、保守費を低減することができる。
【００６３】
また、この実施形態では、管理対象プロセスとして、空調プロセス１０１を選択しているとき、プロセス変数として、通常の計測器で計測可能な室温（計測ノイズ有）、冷水（温水）操作弁出力、室内湿度、外気温度、外気湿度だけを用いて、主成分スコア“”空調プロセス１０１側が故障しているかどうかを判定するようにしているので、特別なセンサを使用することなく、通常の空調プロセス１０１で生じるほとんどの故障を効率良く判別推定でき、故障発生時にはその要因を推定して、システムの性能検証や故障検知、故障予知、故障診断を精度良く実行することができるとともに、エネルギー消費を削減し、保守費を低減することができる。
【００６４】
また、この実施形態では、管理対象プロセスとして、空調プロセス１０１が指定されているとき、人工知能手段９によって、水系統、空気系統、熱交換器系統、熱源系統、その他の５つに大別して、故障要因を推定するようにしているので、通常の空調プロセス１０１で生じるほとんどの故障を効率良く判別推定でき、故障発生時にはその要因を推定して、システムの性能検証や故障検知、故障予知、故障診断を精度良く実行することができるとともに、エネルギー消費を削減し、保守費を低減することができる。
【００６５】
《他の実施形態》
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できるものである。
【００６６】
また、上述した実施形態では、具体例として各建物の空調プロセスを制御するＢＥＭＳ装置の故障検知、故障予知、故障診断機能を用いているが、本発明が一般的なプロセスに適用できることは明らかである。
【００６７】
また、正常／異常の判定アルゴリズムとして、予め設定されたしきい値を逸脱したか否かにより判定するアルゴリズムを使用するようにしているが、瞬時値を用いて、正常／異常を判定するアルゴリズムを使用するようにしても良い。ただし、このような判定アルゴリズムを使用した場合“Noise Factor”によるデータ変動の影響で、誤判断の可能性があることから、ある時間幅のデータに対してしきい値を逸脱したデータの割合がどの程度かを評価し、正常・異常を判断するアルゴリズムと組み合わせて、ノイズに起因する誤判定のリスクを低減さるようにしても良い。
【００６８】
また、上述した実施形態では、複数の建物に設置されている各空調設備などをリモートで監視、制御するＢＥＭＳ装置を例にして、本発明を説明しているが、もちろん同様のアルゴリズムを建物単独で実施しても良い。この場合はリモートでなく、その建物に本発明によるプロセス管理装置が設置される。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】本発明によるプロセス管理装置の全体構成例を示すブロック図。
【図２】図１に示すプロセスシミュレーション手段の動作例を示すフローチャート。
【図３】図１に示すニューラルネットワーク手段の動作例を示す模式図。
【図４】図１に示すプロセス管理装置に正常時のデータ、給気ファン異常時のデータを処理して、正常／異常判定能力を確認したときに使用した表。
【図５】図１に示すプロセス管理装置に正常時のデータ、給気ファン異常時のデータを処理したときの主成分スコア例を示すトレンドグラフ。
【図６】図５に示すトレンドグラフのうち、正常データに対応したＮｏ．４の主成分スコア部分、給気ファン異常時のデータに対応したＮｏ．４の主成分スコア部分を各々、拡大したトレンドグラフ。
【図７】図１に示すプロセス管理装置に正常時のデータ、冷却水操作弁異常時のデータを処理したときの主成分スコア例を示すトレンドグラフ。
【図８】図７に示すトレンドグラフのうち、正常データに対応したＮｏ．２の主成分スコア部分、給気ファン異常時のデータに対応したＮｏ．２の主成分スコア部分を各々、拡大したトレンドグラフ。
【図９】本発明によるプロセス管理装置によって管理される空調プロセス例を示す概略構成図。
【符号の説明】
【００７０】
１：プロセス管理装置、２：プロセス実績データ蓄積手段、３：統計解析手段、４：解析データ蓄積手段、５：人工知能手段、６：プロセスシミュレーション手段、７：シミュレーションデータ蓄積手段、８：主成分分析手段、９：ニューラルネットワーク手段、１０：計測監視制御手段、１１：ネットワーク、１０１：空調プロセス、１０２：吸気側のダンパ、１０３：排気側のダンパ、１０４：循環側のダンパ、１０５：空調機、１０６：室内、１０７：送風機、１０８：環気ファン、１０９：通信回線、１１０：温度計、１１１：湿度計、１１２：コントローラ。
【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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