(57)【要約】【課題】  リアルタイムにデータを取得する監視対象に対して診断を行うことができる監視方法及び監視装置、並びにプログラムを提供する。【解決手段】  監視対象の運転データを取得し、時系列データとして時系列データベースに記録する（ステップＳ１）。次に、運転データを注目窓によるヒストグラムとしてベクトル量子化して時系列インデックスを作成すると同時に、属性情報を入力する（ステップＳ２、Ｓ３）。そして、時系列データベースから検索したい時系列データ（参照データ）を決定し、参照データと同じ大きさの検索窓により時系列インデックス（入力データ）から類似するものを検索する（ステップＳ４、Ｓ５）。類似する時系列インデックスが存在する場合は、その時系列インデックスの属性情報を表示し（ステップＳ６：ＹＥＳ、ステップＳ７）、存在しない場合は、属性情報を入力する（ステップＳ６：ＮＯ、ステップＳ８）。【選択図】      図３
2005063385.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象の運転データを時系列データとしてデータベースに記録するステップと、
前記データベースに記録すると同時に、前記運転データの運転データパターンに関する各時刻毎のインデックスを生成および記録するステップと、
前記データベースを参照して、診断対象とする時系列データを決定するステップと、
前記診断対象の時系列データのインデックスを読み出し、該インデックスを用いて前記診断対象と類似する運転データパターンを有するインデックスを検索するステップと、
を備えることを特徴とする監視方法。
【請求項２】
前記インデックスに属性情報を保有させるステップと、
前記検索したインデックスが保有する属性情報を表示するステップと、
を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の監視方法。
【請求項３】
前記インデックスは、各時刻から所定区間内の運転データをベクトル量子化したヒストグラムであり、
前記診断対象と類似する運転データパターンを有するインデックスを検索するステップは、
前記データベースの全時刻から所定のスキップ幅で指定した時刻のヒストグラムと前記診断対象の時刻のヒストグラムとの類似度を算出するステップと、
前記類似度が最も高いヒストグラムの時刻を出力するステップと、
を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の監視方法。
【請求項４】
前記所定のスキップ幅は、前記類似度が高いほど狭く設定する
ことを特徴とする請求項３に記載の監視方法。
【請求項５】
前記運転データから特徴ベクトルを生成するステップと、を更に備え、
前記インデックスは、
前記特徴ベクトルを利用して生成することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の監視方法。
【請求項６】
監視対象の運転データを時系列データとしてデータベースに記録する手段と、
前記データベースに記録すると同時に、前記運転データの運転データパターンに関する各時刻毎のインデックスを生成および記録する手段と、
前記データベースを参照して、診断対象とする時系列データを決定する手段と、
前記診断対象の時系列データのインデックスを読み出し、該インデックスを用いて前記診断対象と類似する運転データパターンを有するインデックスを検索する手段と、
を備えることを特徴とする監視装置。
【請求項７】
前記インデックスに属性情報を保有させる手段と、
前記検索したインデックスが保有する属性情報を表示する手段と、
を更に備えることを特徴とする請求項６に記載の監視装置。
【請求項８】
前記インデックスは、各時刻から所定区間内の運転データをベクトル量子化したヒストグラムであり、
前記診断対象と類似する運転データパターンを有するインデックスを検索する手段は、
前記データベースの全時刻から所定のスキップ幅で指定した時刻のヒストグラムと前記診断対象の時刻のヒストグラムとの類似度を算出する手段と、
前記類似度が最も高いヒストグラムの時刻を出力する手段と、
を備えることを特徴とする請求項６又は７に記載の監視装置。
【請求項９】
前記所定のスキップ幅は、前記類似度が高いほど狭く設定する
ことを特徴とする請求項８に記載の監視装置。
【請求項１０】
前記運転データから特徴ベクトルを生成する手段と、を更に備え、
前記インデックスは、
前記特徴ベクトルを利用して生成することを特徴とする請求項６〜９のいずれか一項に記載の監視装置。
【請求項１１】
監視対象の運転データを時系列データとしてデータベースに記録するステップ、
前記データベースに記録すると同時に、前記運転データの運転データパターンに関する各時刻毎のインデックスを生成および記録するステップ、
前記データベースを参照して、診断対象とする時系列データを決定するステップ、
前記診断対象の時系列データのインデックスを読み出し、該インデックスを用いて前記診断対象と類似する運転データパターンを有するインデックスを検索するステップ、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１２】
前記インデックスに属性情報を保有させるステップ、
前記検索したインデックスが保有する属性情報を表示するステップ、
を更にコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１３】
前記インデックスは、各時刻から所定区間内の運転データをベクトル量子化したヒストグラムであり、
前記診断対象と類似する運転データパターンを有するインデックスを検索するステップは、
前記データベースの全時刻から所定のスキップ幅で指定した時刻のヒストグラムと前記診断対象の時刻のヒストグラムとの類似度を算出するステップ、
前記類似度が最も高いヒストグラムの時刻を出力するステップ、
をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１１又は１２に記載のプログラム。
【請求項１４】
前記所定のスキップ幅は、前記類似度が高いほど狭く設定する
ことを特徴とする請求項１３に記載のプログラム。
【請求項１５】
前記運転データから特徴ベクトルを生成するステップ、を更にコンピュータに実行させ、
前記インデックスは、
前記特徴ベクトルを利用して生成することを特徴とする請求項１１〜１４のいずれか一項に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラント等の監視対象について蓄積した過去の運転データを活用することにより、不具合等に対して迅速に診断を行うための、監視方法及び監視装置、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、各種プラントや生産設備、或いは、ビル等に設置されている空調設備等、連続運転が要求される多くの設備では、設置されている装置について、故障等の不具合の発生は避けがたい。しかし、このような設備においては、連続運転が要求されているため、装置の停止期間を最短に抑制するべく、迅速な対応をすることが求められている。そこで、従来から、このような設備を監視対象として、不具合が発生したときに過去に発生した適切な類似事例を抽出することにより、不具合の原因を推定する技術が開発されている。
【０００３】
例えば、特許文献１では、例えば監視対象で不具合が発生したときに、この不具合発生時点における監視対象からのプロセスデータを定性化処理し、得られた定性化データと全事例の定性化データとの類似度を算出し、類似度の高い順に事例データを抽出する技術が開示されている。ここで、プロセスデータの定性化処理については、プロセスデータの波高率及び変動率を算出することにより行っている。尚、波高率とは、上方向及び下方向への波形の突出部の有無を示す指標であり、最大値或いは最小値を平均値で割った値である。また、変動率とは、変化の傾向を示す指標であり、偏差値を平均値で割った値である。そして、類似度は、波高率及び変動率の一致数で算出している。
【０００４】
【特許文献１】特開平２００３−１５８７７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の技術では、定性化処理における波高率及び変動率の計算時に、最大値、最小値、平均値、偏差値を必要としており、これらの数値を算出するためには、計算対象となるプロセスデータをすべて確定しなければならない。従って、監視対象で不具合等が発生したときに、この不具合発生時点におけるプロセスデータを指定して定性化処理するまでに長時間を要し易いものとなる。この結果、不具合の診断結果を得るまでの時間が遅いため、リアルタイムにデータを取得して不具合を即座に解消する必要のあるような監視対象については対応することが困難である。
【０００６】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、リアルタイムにデータを取得する監視対象に対して診断を行うことができる、監視方法及び監視装置、並びにプログラムを提供するものである。
【課題を解決するための手段及び効果】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明に係る監視方法は、監視対象の運転データを時系列データとしてデータベースに記録するステップと、前記データベースに記録すると同時に、前記運転データの運転データパターンに関する各時刻毎のインデックスを生成および記録するステップと、前記データベースを参照して、診断対象とする時系列データを決定するステップと、前記診断対象の時系列データのインデックスを読み出し、該インデックスを用いて前記診断対象と類似する運転データパターンを有するインデックスを検索するステップと、を備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る監視装置は、監視対象の運転データを時系列データとしてデータベースに記録する手段と、前記データベースに記録すると同時に、前記運転データの運転データパターンに関する各時刻毎のインデックスを生成および記録する手段と、前記データベースを参照して、診断対象とする時系列データを決定する手段と、前記診断対象の時系列データのインデックスを読み出し、該インデックスを用いて前記診断対象と類似する運転データパターンを有するインデックスを検索する手段と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明に係るプログラムは、監視対象の運転データを時系列データとしてデータベースに記録するステップ、前記データベースに記録すると同時に、前記運転データの運転データパターンに関する各時刻毎のインデックスを生成および記録するステップ、前記データベースを参照して、診断対象とする時系列データを決定するステップ、前記診断対象の時系列データのインデックスを読み出し、該インデックスを用いて前記診断対象と類似する運転データパターンを有するインデックスを検索するステップ、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る監視方法及び監視装置、並びにプログラムによると、監視対象の運転データを時系列データとして収集しながら、リアルタイムで検索用のインデックスを作成および記録している。そして、診断時においては、診断時に対応する時系列データのインデックスを読み出し、このインデックスを用いて診断対象と類似する過去の時系列データのインデックスを検索している。この結果、予め記録されたインデックス同士の比較となるため、両インデックスの類似度を短時間で得ることができることから、短時間で診断を行うことができる。従って、リアルタイムに運転データを取得して不具合を即座に解消する必要のあるような監視対象を診断する場合でも十分に対応することができる。
【００１１】
また、本発明に係る監視方法及び監視装置、並びにプログラムは、更に、前記インデックスに属性情報を保有させ、前記検索したインデックスが保有する属性情報を表示することが好ましい。
【００１２】
この構成によると、インデックスに属性情報を保有させ、検索したインデックスが保有する属性情報を表示している。従って、不具合等用途ごとの必要な情報を属性情報として持たせることにより、的確な診断を行うことができる。
【００１３】
また、本発明に係る監視方法及び監視装置、並びにプログラムは、前記インデックスが、各時刻から所定区間内の運転データをベクトル量子化したヒストグラムであり、前記診断対象と類似する運転データパターンを有するインデックスの検索では、前記データベースの全時刻から所定のスキップ幅で指定した時刻のヒストグラムと前記診断対象の時刻のヒストグラムとの類似度を算出し、前記類似度が最も高いヒストグラムの時刻を出力することが好ましい。
【００１４】
この構成によると、各時刻から所定区間内の運転データに対して、ベクトル量子化技術及びヒストグラム作成技術を用いてインデックスを作成し、ヒストグラムの比較により類似度を算出している。従って、リアルタイムでインデックスを作成することができ、ヒストグラムに基づいて迅速に診断を行うことができる。
【００１５】
また、本発明に係る監視方法及び監視装置、並びにプログラムは、前記所定のスキップ幅を、前記類似度が高いほど狭く設定することが好ましい。
【００１６】
この構成によると、類似度が高いほどスキップ幅を狭く設定している。従って、類似度の低い区間については粗く、類似度の高い区間については詳細に検索を行うことで、高速に診断対象と類似するヒストグラムの時刻を検索することができる。
【００１７】
また、本発明に係る監視方法及び監視装置、並びにプログラムは、更に、前記運転データから特徴ベクトルを生成し、前記インデックスが、前記特徴ベクトルを利用して生成することが好ましい。
【００１８】
この構成によると、運転データから生成した特徴ベクトルを利用してインデックスを生成している。従って、画像データなど、同一時刻に複数の運転データが存在する監視対象についても適用することができる。
【００１９】
尚、本発明に係るプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＦＤ（Floppy（登録商標） Disk）、ＭＯ（Magneto-Optic）などのリムーバブル型記録媒体やハードディスクなどの固定型記録媒体に記録して配布可能である他、有線又は無線の電気通信手段によってインターネットなどの通信ネットワークを介して配布可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、図面を参照しつつ、本発明を実施するための最良の形態について説明する。尚、本実施の形態においては、ヒートポンプの運転状態を監視対象とし、不具合が発生したときに過去の類似した不具合を検出することにより、早急に不具合の原因を分析・診断し、対策を決定することを支援する監視装置を想定している。
【００２１】
まず、本実施の形態に係る監視装置を、図１及び図２に基づいて説明する。
図１は、本実施の形態に係る監視装置のブロック線図を示すものである。図２は、時系列データ検索器による時系列データの検索について説明した図である。
【００２２】
監視装置１００は、運転データ収集器１１０と、インデックス生成器１３０と、時系列データ検索器１４０と、データ属性操作器１５０と、データ表示部１６０と、を備えている。本実施の形態に係る監視装置１００は、大きく分けて、データ生成部と、データ活用部と、がある。データ生成部では、運転データ収集器１１０、インデックス生成器１３０を使用する。データ活用部では、時系列データ検索器１４０、データ属性操作器１５０、データ表示部１６０を使用する。
尚、本実施の形態においては、監視対象となる稼動装置２００はヒートポンプとする。
【００２３】
運転データ収集器１１０は、稼動装置２００の運転データ２１０を時系列データとして時系列データベース１１１に記録するためのものである。尚、運転データ２１０は、監視対象となる稼動装置２００の各部の状態を示すデータである。例えば、ヒートポンプでは、モータ電流、給込温度、吐出温度等である。
本実施の形態においては、運転データ収集器１１０は、ネットワーク４００を経由して、遠隔地にある監視対象２００のコントローラ、あるいは、備え付けてある通信ユニット（図示せず）に保存されてある運転データ２１０を収集する。そして、収集した運転データ２１０は、随時、時系列データベース１１１へ保存する。
【００２４】
時系列データベース１１１では、稼動装置２００の状態を表す運転データ２１０は、数値データとして保存され、長時間にわたると、表１のような時系列データとなる。
【００２５】
【表１】
2005063385.tif 000003
【００２６】
インデックス生成器１３０は、時系列データベース１１１に保存される運転データ２１０に基づいて各時刻毎に運転データパターンに関するインデックスを生成するためのものである。
本実施の形態においては、インデックス生成器１３０は、運転データ収集器１１０が収集した運転データ２１０を受け取り、インデックスを生成し、時系列インデックス１３１へ保存する。ここで、時系列データベース１１１のある時刻の運転データ２１０に対して、必ず対応するインデックスが存在し、時系列インデックス１３１に保存される。また、時系列インデックス１３１は、その時刻における稼動装置２００の装置情報を格納した属性情報のＩＤ（以下、「属性ＩＤ」と略する。）をも所有することができる。尚、属性ＩＤは、後述するデータ属性操作器１５０を介して操作者３００が適宜入力する。
【００２７】
ここで、インデックス生成器１３０によるインデックスの生成について、より詳細に説明する。
インデックス生成器１３０では、取得した運転データ２１０に対して数値による場合わけを行い、状態をＩＤ（以下、「状態ＩＤ」と略する。）で識別できるようにする。ここで、一つ一つ用意された状態ＩＤをビンといい、用意された状態ＩＤの個数はビン数という。例えば、表２のような境界値で状態を識別するならば、ビン数は６個用意されている。具体的には、状態ＩＤの欄と運転データ２１０の数値欄とのデータテーブルが準備されている。ここで、状態ＩＤの欄は、状態ＩＤである“ｈ１”〜“ｈ６”の６段階のビン数に区画されている。また、数値欄は、運転データ２１０の数値範囲が各区画ごとに設定されている。即ち、“０．０以下”、“０．０〜１．０”、“１．０〜２．０“、“２．０〜３．０”、“３．０〜４．０”および“４．０以上”の６種類の範囲が６段階の各区画に対応して設定されている。そして、例えば、取得した運転データ２１０の数値が“２．５”であれば、表２のデータテーブルに基づいて“ｈ４”の状態であると判断し、運転データ２１０の“２．５”を状態ＩＤの“ｈ４”としてベクトル量子化する。尚、識別のための境界値（状態ＩＤ）は、用途ごとに決定することができる。
【００２８】
【表２】
2005063385.tif 000004
【００２９】
そして、所定の時間幅を持つ注目窓を設定し、その区間における全ての運転データ２１０に対してベクトル量子化を実施し、それぞれの状態ＩＤがいくつ存在するかをカウントすることによりヒストグラムを作成する。例えば、５０の時間幅を持つ注目窓を設定した場合、その５０個の運転データ２１０がどのような状態になっているか（表２のどの状態ＩＤに場合わけされるか）の個数の内訳をカウントする。即ち、時刻Ｔｉにおけるヒストグラム作成では、過去の時刻Ｔｉ−５０から現在の時刻Ｔｉまでの間の５０のデータについて、表２の状態ＩＤであるｈ１〜ｈ６のどの状態であるかをカウントする。同様に、時刻Ｔｉ＋１におけるヒストグラム作成では、時刻Ｔｉ−４９から時刻Ｔｉ＋１までの間の５０のデータについて行う。そして、例えば、表３のようなヒストグラムを作成する。
【００３０】
【表３】
2005063385.tif 000005
【００３１】
そして、本実施形態では、そのようにしてできた時系列データごとのヒストグラムを時系列インデックス１３１として保存する。即ち、取得した時系列データには必ずヒストグラムが存在し、さらにこのヒストグラムは、時系列データを時系列データベース１１１に格納すると同時に時系列インデックス１３１として記録する構造となっている。
【００３２】
時系列データ検索器１４０は、後述するデータ属性操作器１５０からの命令に従い、操作者３００から診断対象とする時系列データとして決定した時刻と類似する運転データパターンを有するインデックス（ヒストグラム）を検索するためのものである。
本実施の形態においては、操作者３００から診断対象とする時系列データとして決定した所定の時刻のヒストグラムを参照データとして時系列インデックス１３１から取得し、時系列インデックス１３１に記録されている過去のヒストグラムを入力データとして過去に入力データと類似のヒストグラムがあるか検索を行う。尚、参照データは、上述のインデックス生成器１３０で設定した所定の時間幅を持つ注目窓内の時系列データに限らず、注目窓の整数倍の時間幅における時系列データであってもよい。
【００３３】
ここで、時系列データ検索器１４０による時系列データの検索について、図２に基づいて、より詳細に説明する。
図２に示すように、参照データの区間がインデックス生成器１３０で設定した注目窓よりも長い場合、複数の注目窓をつなぎ合わせることにより、当該区間と同じ時間幅を持つ入力データに対する検索窓を設定する。そして、入力データに対して検索窓の検索位置を移動することにより順に、参照データと入力データのそれぞれのヒストグラムについて類似度を計算する。
【００３４】
ここで、類似度の計算は、一つ一つの注目窓ごとに次の計算を行う。尚、この類似度は、ヒストグラムの重なり率を意味しており、０．０〜１．０の数値をとる。
【００３５】
【数１】
2005063385.tif 000006
【００３６】
更に、検索窓全体での類似度を以下のように定義する。
【００３７】
【数２】
2005063385.tif 000007
【００３８】
そして、各注目窓の類似度の中で最も低い数値を検索窓の類似度Ｓとする。この数値が高い場合は、検索窓内の入力データと参照データとの類似度が高くなる。一方で、この数値が低い場合は、検索窓内の入力データと参照データとの類似のパターンは少ないことを意味している。従って、次に検索する時刻を決定するときに、以下のようなスキップ幅ｗで検索窓を移動する。即ち、入力データのうち、類似度の低い付近では検索窓を大きく移動し、類似度の高い付近では検索窓を小さく移動することにより詳細に調査を行う。
【００３９】
【数３】
2005063385.tif 000008
【００４０】
以上により、類似度Ｓが設定値以上になるまで、入力データに対して検索窓を移動して、参照データと類似するものを検索する。
【００４１】
データ属性操作器１５０は、時系列インデックス１３１に属性情報を保有させるためのものである。ここで、属性情報とは、用途ごとに必要な情報であり、操作者３００が自由に設定することができるものである。また、データ属性操作器１５０は、操作者３００から診断対象とする時系列データとして決定した時刻を受け取り、時系列データ操作器１４０に命令送信も行う。
本実施の形態においては、時系列インデックス１３１に対して、属性ＩＤを付加して保存する。そして、監視装置１００が故障診断システムであるとすれば、次の表４に示すように、予め、属性ＩＤに対応する属性情報として故障原因及び対策を属性データベース１５１に記述することにより、時系列データ検索器１４０で検索した過去の類似する時系列データのこの情報を故障診断に活用することができる。
【００４２】
【表４】
2005063385.tif 000009
【００４３】
データ表示部１６０は、操作者３００に対して、時系列データベース１１１の情報、及び、属性データベース１５１の情報を表示するためのものである。
本実施の形態においては、データ表示部１６０は、時系列データベース１１１より運転データ２１０に関する情報を取得し、パソコンのディスプレイ等にグラフ表示する。また、データ表示部１６０は、グラフ表示された運転データ２１０に関する情報から、調査が必要と判断した時刻として操作者３００が入力した時刻について、データ属性操作器１５０を経由して時系列データ検索器１４０によって過去にあった類似の時系列データを検索し、その属性ＩＤを取得して、その属性ＩＤに対応する属性情報を表示する。尚、仮に過去に類似の時系列データが発見されなかった場合は、新規パターンとして、操作者３００は、データ属性操作器１５０に対して、属性ＩＤを新規に入力することができる。
【００４４】
次に、上述の監視装置を用いた本実施の形態に係る監視方法の処理の手順について、図３及び図４に基づいて説明する。
図３は、本実施の形態に係る監視方法の処理の手順について説明したフローチャートである。図４は、参照データと類似する時系列インデックスを検索する処理の手順についてより詳細に説明したフローチャートである。
尚、ここでは、時系列データの検索の処理として、アクティブ検索手法を用いた場合について説明する。アクティブ検索手法では、時系列インデックス作成段階と、データ検索段階と、の２つの段階に分けることができる。
【００４５】
まず、時系列インデックス作成段階では、以下の処理になる。
始めに、図３に示すように、監視対象の運転データを収集し、時系列データとしてデータベースに記録する（ステップＳ１）。
本実施の形態においては、運転データ収集器１１０が、ネットワーク４００を介して、監視対象である稼動装置２００の運転データ２１０を収集し、時系列データとして、時系列データベース１１１に記録する。
【００４６】
そして、運転データをベクトル量子化した後に、注目窓によるヒストグラムを作成し、時系列インデックスを生成する（ステップＳ２）。
本実施の形態においては、インデックス生成器１３０において、運転データ収集器１１０が収集した運転データ２１０を、所定の時間幅（注目窓）毎に数値による場合わけを行い（ベクトル量子化）、上述の状態ＩＤで識別してヒストグラムを作成して、時系列インデックス１３１として記録する。
【００４７】
また、適宜、時系列インデックスについて属性情報を付加する（ステップＳ３）。
本実施の形態においては、操作者３００が、例えば、対応する運転データ２１０が故障時のものならば、当該時刻の時系列インデックス１３１の属性情報として、故障原因及び対策に対応した上述の属性ＩＤを入力する。
【００４８】
続いて、データ検索段階では、以下の処理になる。
まず、時系列データベースから検索したい時系列データを参照データとして決定する（ステップＳ４）。尚、参照データは、注目窓の整数倍とする。
本実施の形態においては、操作者３００が、データ表示部１６０に表示された時系列データベース１１１から、検索したい時系列データ（参照データ）を選択して、その時刻をデータ属性操作器１５０に通知する。
【００４９】
そして、参照データと類似する時系列インデックスを検索する（ステップＳ５）。
本実施の形態においては、データ属性操作器１５０に対して操作者３００が入力した参照データの時刻について、時系列データ検索器１４０が検索を行う。
【００５０】
ここで、参照データと類似する時系列インデックスを検索する処理について、図４に基づいてより詳細に説明する。
まず、参照データから検索窓の大きさを取得する（ステップＳ５０１）。尚、上述のように、参照データは、注目窓の整数倍の大きさとなっている。そして、検索元となる入力データに対する検索窓の検索開始位置を指定する（ステップＳ５０２）。次に、参照データ、検索窓内の入力データそれぞれを注目窓に分割し（ステップＳ５０３）、各注目窓について、時系列インデックスであるヒストグラムを取得する（ステップＳ５０４）。そして、参照データ、入力データのそれぞれのヒストグラムについて各注目窓毎に類似度を計算し（ステップＳ５０５）、類似度の最小値Ｓを算出する（ステップＳ５０６）。次に、最小値Ｓが所定の値を超えているかどうかを確認する（ステップＳ５０７）。類似度の最小値Ｓが所定の値を超えていない場合は（ステップＳ５０７：ＮＯ）、スキップ幅を計算し（ステップＳ５０８）、計算したスキップ幅に基づいて、入力データに対する検索窓の検索開始位置を移動して（ステップＳ５０９）、ステップＳ５０３に戻る。一方、類似度の最小値Ｓが所定の値を超えている場合は（ステップＳ５０７：ＹＥＳ）、処理を終了する。
【００５１】
以上により、類似する時系列インデックスが存在するかどうかを確認する（ステップＳ６）。そして、類似する時系列インデックスが存在すると確認された場合は（ステップＳ６：ＹＥＳ）、属性情報を表示し（ステップＳ７）、処理を終了する。一方、類似する時系列インデックスが存在すると確認されなかった場合は（ステップＳ６：ＮＯ）、新たな運転データのパターンとして、属性情報を入力して（ステップＳ８）、処理を終了する。
本実施の形態においては、類似する時系列インデックスが存在すると確認された場合は、類似すると確認された入力データの時刻に対応する時系列インデックス１３１の属性ＩＤを調べて、属性データベース１５１から取得した属性ＩＤに対応する属性情報を、データ表示部１６０に表示する。一方、類似する時系列インデックスが存在すると確認されなかった場合は、データ属性操作器１５０を介して、操作者３００が属性ＩＤを入力し、参照データの時刻に対応する時系列インデックス１３１に保持させて記憶させる。
【００５２】
尚、上述した本実施の形態に係る監視方法の処理の実行は、本実施の形態に係るプログラムとしてコンピュータのＣＰＵ（中央演算装置）等によって記録媒体から読み出されて実行することが可能である。
【００５３】
このように、本実施形態に係る監視装置１００及び監視方法、並びにプログラムでは、運転データ収集器１１０で監視対象である稼動装置２００の運転データ２１０を時系列データとして時系列データベース１１１で収集しながら、インデックス生成器１３０でリアルタイムに検索用の時系列インデックス１３１を作成し、時系列データ検索器１４０で時系列インデックス１３１の類似度を評価基準として診断対象と類似する過去の時系列データを検索している（図３に示すステップＳ１、Ｓ２、及び、ステップＳ４、Ｓ５）。
その結果、リアルタイムに運転データを取得する監視対象に対して、診断対象と類似する過去の時系列データに基づいて、診断を行うことができる。
【００５４】
また、実施形態に係る監視装置１００及び監視方法、並びにプログラムでは、時系列インデックス１３１に属性ＩＤを保有させ、データ表示部１６０で属性データベース１５１を参照して検索した時系列インデックス１３１が保有する属性ＩＤに対応する属性情報を表示している（図３に示すステップＳ３、及び、ステップＳ７、Ｓ８。
その結果、属性ＩＤに対応させて不具合等用途ごとの必要な情報を属性情報として持たせることにより、的確な診断を行うことができる。
【００５５】
また、実施形態に係る監視装置１００及び監視方法、並びにプログラムでは、インデックス生成器１３０において、各時刻から所定区間（注目窓）内の運転データ２１０に対して、ベクトル量子化技術及びヒストグラム作成技術を用いて時系列インデックス１３１を作成し、時系列データ検索器１４０において、ヒストグラムの比較により類似度を算出している（図３に示すステップＳ５、及び、図４）。
その結果、リアルタイムで時系列インデックス１３１を作成することができ、ヒストグラムに基づいて迅速に診断を行うことができる。
【００５６】
また、実施形態に係る監視装置１００及び監視方法、並びにプログラムでは、時系列データ検索器１４０において、類似度が高いほど検索窓のスキップ幅を狭く設定している（図４に示すステップＳ５０８）。
その結果、類似度の低い区間については粗く、類似度の高い区間については詳細に検索を行うことで、高速に診断対象と類似するヒストグラムの時刻を検索することができる。
【００５７】
以上、本発明の好適な実施の形態について説明したが、本発明は、前記実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した限りにおいてさまざまな変更が可能なものである。
【００５８】
上述の実施形態では、ヒートポンプを監視対象である稼動装置２００としているが、それに限らない。例えば、監視対象として、ごみ焼却炉、ガス化溶融炉、汚泥・灰溶融炉等の廃棄物処理プラント、高炉・転炉等の製鉄プラント、水処理プラント、複数の生産機械が並ぶ工場、又は、汎用圧縮機、建設機械などの汎用機械などであってもよい。
【００５９】
また、上述の実施形態では、１つの運転データによって検索を行っているが、それに限らない。例えば、複数個の運転データを用いて検索しても良い。また、稼動装置２００がカメラであり、運転データ２１０が画像データである場合等は、数値化する処理が必要となる。具体的には、図５に示すように、監視装置１００に特徴ベクトル生成器１２０を設け、この特徴ベクトル生成器１２０により、運転データ収集器１１０で収集した運転データ２１０を、例えば、ある特定部分のＲＧＢ輝度（赤、緑、青）の平均値をデータにした後、インデックス生成器１３０に出力する。
この場合、画像データなど、同一時刻に複数の運転データが存在する監視対象についても適用することができる。
【００６０】
また、上述の実施形態では、監視装置１００は、ネットワーク４００を介して稼動装置２００の運転データ２１０を取得しているが、それに限らない。例えば、稼動装置２００が監視装置１００に直接接続されていても良い。更に、運転データ収集器１１０では、メモリカードなどの二次記憶媒体を経由して稼動装置２００から運転データ２１０を受け取っても良い。或いは、運転データ収集器１１０からメールサーバへ接続して、稼動装置２００が特定メールアドレスへ送ったメールから運転データ２１０を取得しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本実施の形態に係る監視装置のブロック線図を示すものである。
【図２】時系列データ検索器による時系列データの検索について説明した図である。
【図３】本実施の形態に係る監視方法の処理の手順について説明したフローチャートである。
【図４】参照データと類似する時系列インデックスを検索する処理の手順についてより詳細に説明したフローチャートである。
【図５】本実施の形態の変形例に係る監視装置のブロック線図を示すものである。
【符号の説明】
【００６２】
１００    監視装置
１１０    運転データ収集器
１１１    時系列データベース
１２０    特徴ベクトル生成器
１３０    インデックス生成器
１３１    時系列インデックス
１４０    時系列データ検索器
１５０    データ属性操作器
１５１    属性データベース
１６０    データ表示部
２００    稼動装置
２１０    運転データ
【図１】
2005063385.tif 000010
【図２】
2005063385.tif 000011
【図３】
2005063385.tif 000012
【図４】
2005063385.tif 000013
【図５】
2005063385.tif 000014