(57)【要約】【課題】動力設備などの複数の設備を遠隔監視するシステムであって、監視対象設備の故障兆候を早期に発見でき、故障部位等を正しく特定することのできる遠隔監視システム等を提供する。【解決手段】各々が複数のセンサ２１を備える複数の設備２を遠隔監視する遠隔監視システム１が、前記設備２から送信される、前記複数のセンサ２１で検知された実測センサ値を、随時取得するセンサ値取得手段１１と、前記設備２が正常運転をしている際に、前記複数のセンサ２１で検知され前記センサ値取得手段１１で取得された実測センサ値に基づいて、前記複数のセンサ２１で検知される複数の実測センサ値間の相関関係を求め、当該相関関係を予測モデルとして格納する予測モデル構築手段１２と、前記センサ値取得手段１１が前記複数のセンサ２１の実測センサ値を取得した際に、当該取得した実測センサ値と前記予測モデル構築手段１２が格納する予測モデルとから当該複数のセンサ２１の予測センサ値を求め、当該実測センサ値と予測センサ値との差異に基づいて、当該設備２の故障兆候を検知する故障兆候検知手段１３とを有する。【選択図】  図１
2005149137.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各々が複数のセンサを備える複数の設備を遠隔監視する遠隔監視システム  であって、
前記設備から送信される、前記複数のセンサで検知された実測センサ値を、随時取得  するセンサ値取得手段と、
前記設備が正常運転をしている際に、前記複数のセンサで検知され前記センサ値取得  手段で取得された実測センサ値に基づいて、前記複数のセンサで検知される複数の実測  センサ値間の相関関係を求め、当該相関関係を予測モデルとして格納する予測モデル構  築手段と、
前記センサ値取得手段が前記複数のセンサの実測センサ値を取得した際に、当該取得  した実測センサ値と前記予測モデル構築手段が格納する予測モデルとから当該複数のセ  ンサの予測センサ値を求め、当該実測センサ値と予測センサ値との差異に基づいて、当  該設備の故障兆候を検知する故障兆候検知手段とを有する
ことを特徴とする遠隔監視システム。
【請求項２】
請求項１において、更に、
前記設備の故障発生時における前記実測センサ値と予測センサ値との差異の傾向であ  る故障モデルを、故障の種別毎に予め記憶した故障モデル記憶手段と、
前記故障兆候検知手段が故障兆候を検知した際に、当該検知に用いられた前記実測セ  ンサ値と予測センサ値との差異の傾向と、前記故障モデル記憶手段が記憶する故障モデ  ルとに基づいて、故障の種別を決定する故障種別決定手段とを有する
ことを特徴とする遠隔監視システム。
【請求項３】
請求項１あるいは２において、
前記予測モデル構築手段が求める相関関係が、主成分分析に基づいて求められ、
前記実測センサ値と予測センサ値との差異が、各センサの実測センサ値と予測センサ  値との差異を成分とする残差ベクトルで表される
ことを特徴とする遠隔監視システム。
【請求項４】
請求項２において、
前記予測モデル構築手段が求める相関関係が、主成分分析に基づいて求められ、
前記実測センサ値と予測センサ値との差異が、各センサの実測センサ値と予測センサ  値との差異を成分とする残差ベクトルで表され、
前記故障兆候検知手段が、前記残差ベクトルの長さに基づいて、前記故障兆候の検知  を行い、
前記故障種別決定手段が、前記残差ベクトルの方向に基づいて、前記故障種別の決定  を行う
ことを特徴とする遠隔監視システム。
【請求項５】
各々が複数のセンサを備える複数の設備を遠隔監視する遠隔監視システム  における遠隔監視方法であって、
前記遠隔監視システムが、前記設備から送信される、前記複数のセンサで検知された  実測センサ値を、随時取得する第１の工程と、
前記遠隔監視システムが、前記設備が正常運転をしている際に、前記複数のセンサで  検知され取得した実測センサ値に基づいて、前記複数のセンサで検知される複数の実測  センサ値間の相関関係を求め、当該相関関係を予測モデルとして格納する第２の工程と  、
前記遠隔監視システムが、前記複数のセンサの実測センサ値を取得した際に、当該取  得した実測センサ値と前記格納した予測モデルとから当該複数のセンサの予測センサ値  を求め、当該実測センサ値と予測センサ値との差異に基づいて、当該設備の故障兆候を  検知する第３の工程とを有する
ことを特徴とする遠隔監視方法。
【請求項６】
請求項５において、
前記遠隔監視システムが、前記設備の故障発生時における前記実測センサ値と予測センサ値との差異の傾向である故障モデルを、故障の種別毎に予め記憶しており、
更に、前記遠隔監視システムが、前記第３の工程で故障兆候を検知した際に、当該検  知に用いられた前記実測センサ値と予測センサ値との差異の傾向と、前記記憶した故障  モデルとに基づいて、故障の種別を決定する工程を有する
ことを特徴とする遠隔監視方法。
【請求項７】
各々が複数のセンサを備える複数の設備を遠隔監視する処理を、遠隔監視  システムに実行させる遠隔監視プログラムであって、
前記設備から送信される、前記複数のセンサで検知された実測センサ値を、随時取得  する第１の工程と、
前記設備が正常運転をしている際に、前記複数のセンサで検知され取得した実測セン  サ値に基づいて、前記複数のセンサで検知される複数の実測センサ値間の相関関係を求  め、当該相関関係を予測モデルとして格納する第２の工程と、
前記複数のセンサの実測センサ値を取得した際に、当該取得した実測センサ値と前記  格納した予測モデルとから当該複数のセンサの予測センサ値を求め、当該実測センサ値  と予測センサ値との差異に基づいて、当該設備の故障兆候を検知する第３の工程とを前  記遠隔監視システムに実行させる
ことを特徴とする遠隔監視プログラム。
【請求項８】
請求項７において、
前記遠隔監視システムが、前記設備の故障発生時における前記実測センサ値と予測センサ値との差異の傾向である故障モデルを、故障の種別毎に予め記憶しており、
更に、前記第３の工程で故障兆候を検知した際に、当該検知に用いられた前記実測セ  ンサ値と予測センサ値との差異の傾向と、前記記憶した故障モデルとに基づいて、故障  の種別を決定する工程を前記遠隔監視システムに実行させる
ことを特徴とする遠隔監視プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空調機、発電機などの複数の設備を遠隔監視するシステム等に関し、特に、監視対象設備の故障兆候を早期に発見でき、故障部位等を正しく特定することのできる遠隔監視システム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から動力設備などのメンテナンス方法として、事後保全や時間基準保全という考え方に基づいた方法が用いられてきた。しかしながら、故障の発生後に修理を行う事後保全では、修理のために設備の運転を長期間停止しなければならないという問題がある。また、定期的にメンテナンス作業を行う時間基準保全では、対象設備が健全な状態であってもメンテナンス作業を行うため、時間やコストの無駄が大きいという問題がある。
【０００３】
そこで、対象設備の状態に基づいて適切なメンテナンスを行う状態基準保全という考え方があり、かかる方法では、設備に設けられた各種センサの値や設備の各部位の状態などを検査して、その結果に基づいてメンテナンス作業が決定される。しかし、メンテナンスの対象設備が複数あり、それらが離れた場所に点在しているような場合には、各設備の状態を作業員が現地で検査するのでは作業が大変であるので、それら複数の設備を遠隔から監視するシステムが提案されている。
【０００４】
かかる遠隔監視システム（例えば、下記特許文献１、２、又は３に記載の装置）では、各設備に設けられたセンサの値を、設備から離れた場所に設けられた監視システムで受信し、当該システムがその値に基づいて設備の正常・異常を判断する。その判断方法は、概ね、前記システムが、受信した各センサの値が予め設定された閾値を越えたか否かということに基づいて各センサ毎に正常・異常を報知し、その報知に基づいて監視員などの人が、設備の故障発生や故障部位等を判断するというものである。また、システムが、所定のいくつかのセンサが異常な値となった時に設備故障であると判断するという方法等もある。
【特許文献１】特開２００１−４１６１５号公報
【特許文献２】特開２００３−４２８１号公報
【特許文献３】特開２００１−２１１９２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、上記従来の方法では、多くの場合、監視対象の設備に設けられた各センサの値が異常値になったか否かという事実に基づいて対象設備の故障判断がなされるので、通常、実際に故障が発生したこと、あるいは異常の程度がかなり進んだ状態であることを検知することとなり、故障の兆候を早期に検知することは難しかった。また、同様に、主に各センサの値が異常値になったか否かという事実のみで故障部位や故障種別等が判断されるので、正確な故障部位等の特定が困難な場合があった。更に、前述のように人が故障発生や故障部位等を判断する場合には、熟練を要し、判断に個人差が出る場合もある。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、動力設備などの複数の設備を遠隔監視するシステムであって、監視対象設備の故障兆候を早期に発見でき、故障部位等を正しく特定することのできる遠隔監視システム等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成するために、本発明の一つの側面は、各々が複数のセンサを備える複
数の設備を遠隔監視する遠隔監視システムが、前記設備から送信される、前記複数のセンサで検知された実測センサ値を、随時取得するセンサ値取得手段と、前記設備が正常運転をしている際に、前記複数のセンサで検知され前記センサ値取得手段で取得された実測センサ値に基づいて、前記複数のセンサで検知される複数の実測センサ値間の相関関係を求め、当該相関関係を予測モデルとして格納する予測モデル構築手段と、前記センサ値取得手段が前記複数のセンサの実測センサ値を取得した際に、当該取得した実測センサ値と前記予測モデル構築手段が格納する予測モデルとから当該複数のセンサの予測センサ値を求め、当該実測センサ値と予測センサ値との差異に基づいて、当該設備の故障兆候を検知する故障兆候検知手段とを有することである。従って、本発明によれば、複数のセンサ間の相関関係に着目して故障兆候の検知がなされるので、故障の早期発見が可能となる。また、それぞれ離れた場所に点在する複数の監視対象設備について、１箇所において監視できるので、設備の監視業務やメンテナンス作業における省力化を図ることができる。更に、故障診断がシステムにより自動的に行われるので、人が判断する場合のような熟練を必要とせず、個人差もなくなる。
【０００８】
更に、上記の発明において、その好ましい態様は、更に、前記設備の故障発生時における前記実測センサ値と予測センサ値との差異の傾向である故障モデルを、故障の種別毎に予め記憶した故障モデル記憶手段と、前記故障兆候検知手段が故障兆候を検知した際に、当該検知に用いられた前記実測センサ値と予測センサ値との差異の傾向と、前記故障モデル記憶手段が記憶する故障モデルとに基づいて、故障の種別を決定する故障種別決定手段とを有することを特徴とする。これにより、故障種別の特定をより正確に行うことができる。
【０００９】
また、上記の発明において、好ましい態様は、前記予測モデル構築手段が求める相関関係が、主成分分析に基づいて求められ、前記実測センサ値と予測センサ値との差異が、各センサの実測センサ値と予測センサ値との差異を成分とする残差ベクトルで表されることを特徴とする。
【００１０】
また、上記の発明において、好ましい態様は、前記予測モデル構築手段が求める相関関係が、主成分分析に基づいて求められ、前記実測センサ値と予測センサ値との差異が、各センサの実測センサ値と予測センサ値との差異を成分とする残差ベクトルで表され、前記故障兆候検知手段が、前記残差ベクトルの長さに基づいて、前記故障兆候の検知を行い、前記故障種別決定手段が、前記残差ベクトルの方向に基づいて、前記故障種別の決定を行うことを特徴とする。
【００１１】
上記の目的を達成するために、本発明の別の側面は、各々が複数のセンサを備える複数の設備を遠隔監視する遠隔監視システムにおける遠隔監視方法が、前記遠隔監視システムが、前記設備から送信される、前記複数のセンサで検知された実測センサ値を、随時取得する第１の工程と、前記遠隔監視システムが、前記設備が正常運転をしている際に、前記複数のセンサで検知され取得した実測センサ値に基づいて、前記複数のセンサで検知される複数の実測センサ値間の相関関係を求め、当該相関関係を予測モデルとして格納する第２の工程と、前記遠隔監視システムが、前記複数のセンサの実測センサ値を取得した際に、当該取得した実測センサ値と前記格納した予測モデルとから当該複数のセンサの予測センサ値を求め、当該実測センサ値と予測センサ値との差異に基づいて、当該設備の故障兆候を検知する第３の工程とを有することである。
【００１２】
更に、上記の発明において、その好ましい態様は、前記遠隔監視システムが、前記設備の故障発生時における前記実測センサ値と予測センサ値との差異の傾向である故障モデルを、故障の種別毎に予め記憶しており、更に、前記遠隔監視システムが、前記第３の工程で故障兆候を検知した際に、当該検知に用いられた前記実測センサ値と予測センサ値との差異の傾向と、前記記憶した故障モデルとに基づいて、故障の種別を決定する工程を有することを特徴とする。
【００１３】
上記の目的を達成するために、本発明の更に別の側面は、各々が複数のセンサを備える複数の設備を遠隔監視する処理を、遠隔監視システムに実行させる遠隔監視プログラムが、前記設備から送信される、前記複数のセンサで検知された実測センサ値を、随時取得する第１の工程と、前記設備が正常運転をしている際に、前記複数のセンサで検知され取得した実測センサ値に基づいて、前記複数のセンサで検知される複数の実測センサ値間の相関関係を求め、当該相関関係を予測モデルとして格納する第２の工程と、前記複数のセンサの実測センサ値を取得した際に、当該取得した実測センサ値と前記格納した予測モデルとから当該複数のセンサの予測センサ値を求め、当該実測センサ値と予測センサ値との差異に基づいて、当該設備の故障兆候を検知する第３の工程とを前記遠隔監視システムに実行させることである。
【００１４】
更に、上記の発明において、その好ましい態様は、前記遠隔監視システムが、前記設備
の故障発生時における前記実測センサ値と予測センサ値との差異の傾向である故障モデルを、故障の種別毎に予め記憶しており、更に、前記第３の工程で故障兆候を検知した際に、当該検知に用いられた前記実測センサ値と予測センサ値との差異の傾向と、前記記憶した故障モデルとに基づいて、故障の種別を決定する工程を前記遠隔監視システムに実行させることを特徴とする。
【００１５】
本発明の更なる目的及び、特徴は、以下に説明する発明の実施の形態から明らかになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態例を説明する。しかしながら、かかる実施の形態例が、本発明の技術的範囲を限定するものではない。なお、図において、同一又は類似のものには同一の参照番号又は参照記号を付して説明する。
【００１７】
図１は、本発明を適用した遠隔監視システムの実施の形態例に係る構成図である。図１に示す遠隔監視システム１が本実施の形態例に係る遠隔監視システムであり、複数箇所に設置された複数の動力設備２を遠隔から監視する。かかる遠隔監視システム１は、各動力設備２に取付けられた複数のセンサ２１（２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、、、）の値の相関関係に基づいて、動力設備２における故障兆候を早期に検知し、その故障種別を適確に特定しようとするものである。
【００１８】
前述の通り、図１に示す動力設備２が本遠隔監視システム１の監視対象設備であり、各動力設備２には、複数のセンサ２１が備えられている。動力設備２は、例えば、発電機やガスエンジンヒートポンプ型空調装置（ＧＨＰ）であり、また、センサ２１は、それら設備の各所に取付けられた、例えば、温度計、圧力計等である。また、図１に示す通信回線３は、前記各センサ２１で検知された値（例えば、温度、圧力等）を遠隔監視システム１に送信するための回線であり、各動力設備２と遠隔監視システム１を繋いでいる。
【００１９】
本遠隔監視システム１は、図に示すように、センサ情報取得部１１（センサ値取得手段）、予測モデル構築部１２（予測モデル構築手段）、故障兆候検知部１３（故障兆候検知手段）、故障種別特定部１４（故障種別決定手段）、及び故障モデル記憶部１５（故障モデル記憶手段）を有しており、ＣＰＵ、メモリ、ＯＳ、アプリケーションプログラム等で構成される所謂コンピュータシステムで構築することができる。まず、センサ情報取得部１１は、前記動力設備２とのインタフェースをなす部分であり、前記複数のセンサ２１で定期的に検知され、送信される各センサ２１の値を、通信回線３を介して順次受信し格納する。
【００２０】
次に、予測モデル構築部１２とは、動力設備２が正常運転をしている際に取得された前記複数のセンサ２１の値から、当該複数のセンサ２１の値の相関関係を構築して保持する部分である。なお、構築された前記相関関係を予測モデルと呼ぶこととする。この予測モデルの具体的な構築方法については後述するが、例えば、主成分分析などの多変量解析により、所定の複数のセンサ２１間の相関関係が数式として構築される。例えば、図１に示す動力設備２の三つのセンサ２１ａ、２１ｂ、及び２１ｃが正常運転時に検知する値の相関関係が数式でモデル化され、この予測モデルにより当該三つのセンサ２１ａ、２１ｂ、及び２１ｃの値を予測することができる。なお、この予測モデル構築部１２は、前記予測モデルの構築処理の手順を記述したプログラム、当該プログラムに従って処理を実行する制御装置、及び構築した予測モデルを格納するデータ記憶装置等で構成することができる。
【００２１】
また、故障兆候検知部１３は、動力設備２の実運転中に前記センサ情報取得部１１が取得した当該動力設備２のセンサ値と前記予測モデル構築部１２が当該動力設備２について構築した予測モデルとに基づいて、当該動力設備２の故障兆候を検知（判断）する部分である。かかる故障兆候の検知方法についての詳細は後述するが、上記予測モデルによる予測センサ値と実際にセンサ２１で取得された実測センサ値との差異を求め、その差異に基づいて対象とする動力設備２が異常状態にあるか否かを判断する。なお、この故障兆候検知部１３は、故障兆候の検知処理の手順を記述したプログラム、当該プログラムに従って処理を実行する制御装置等で構成することができる。
【００２２】
次に、故障種別特定部１４は、前記故障兆候検知部１３が故障兆候を検知した際に、その故障の種別を特定する部分である。具体的には、後述する故障モデル記憶部１５に記憶された故障モデルと、前記故障兆候検知部１３が求めた予測センサ値と実測センサ値との差異を比較することにより、故障の種別を特定する。特定方法の詳細は後述するが、故障種別とは、故障部位、故障現象等、故障の内容を識別するための情報である。なお、この故障種別特定部１４は、故障種別の特定処理の手順を記述したプログラム、当該プログラムに従って処理を実行する制御装置、及び特定の結果を遠隔監視システム１のユーザに報知するための出力装置（モニタ、プリンタ等）などで構成することができる。
【００２３】
また、故障モデル記憶部１５は、前述した故障種別特定部１４で用いられる故障モデルを記憶しておく部分である。故障モデルとは、過去に経験した故障などその故障時における、前記予測センサ値と実測センサ値との差異のパターン（傾向）が判っている故障についての当該パターンのことを意味し、予め遠隔監視システム１に記憶させておく。かかる故障モデルの詳細は後述するが、動力設備２の故障種別毎にこの故障モデルは概ね決まっている。なお、この故障モデル記憶部１５は、ハードディスク等の記憶装置などで構成することができる。
【００２４】
図２は、本遠隔監視システム１における処理内容を例示したフローチャートである。以下、図２等に基づいて、監視対象の動力設備２が新規に設置された後、あるいは動力設備２の修理が完了した後の処理内容について説明する。なお、説明の便宜上、センサ２１ａ、２１ｂ、２１ｃを有する一つの動力設備２（例えば、図1の左上に示す動力設備２）に着目して説明する。
【００２５】
まず、監視対象の動力設備２を起動し、試運転を行って正常運転であることを確認する。その後、動力設備２に取付けられた複数のセンサ２１で定期的（例えば、１時間毎）に検知を行い、検知されたセンサ値を通信回線３を介して遠隔監視システム１に順次送信する。
【００２６】
遠隔監視システム１では、センサ情報取得部１１が、上記送信されるセンサ値を順次受信して、格納する（図２のステップＳ１１）。図３は、センサ情報取得部１１が取得、格納したセンサ値と予測モデルを説明するための図である。図３の（ａ）は、センサ情報取得部１１が取得したセンサ値を時系列で例示しており、ここでは、一つの動力設備２が備える３つのセンサ２１ａ、２１ｂ、２１ｃのセンサ値ａ、ｂ、ｃを示している。「データ取得Ｎｏ．」は、前記動力設備２の起動後、何回目に検知されたセンサ値かを示すものであり、例えば、“１”の右側の値“６０、２０、３５”は、それぞれ起動後１回目（１時間後）に検知されたセンサ２１ａ、２１ｂ、２１ｃのセンサ値である。
【００２７】
センサ情報取得部１１は、継続してセンサ値の受信、格納を行うが、予め定めた数（回数）のセンサ値を取得した時点で、前述した予測モデル構築部１２が予測モデルの構築処理を開始する（図２のステップＳ１２及び１３）。なお、上記予め定めた数とは、予測モデルを構築するのに必要な数、即ち、後述する統計的な処理を実施し所謂学習を行うのに十分な数のことであり、例えば、５０という値に定められる。
【００２８】
予測モデルの構築とは、前述の通り、複数のセンサ２１における値の相関関係を定めることであり、予測モデル構築部１２は、前記取得され格納された、予め定めた回数分のセンサ値を用いて、所謂統計的解析手法により、センサ値間の相関関係を定める数式等を求める。例えば、図３の（ａ）に示した例では、５０回分のセンサ値ａ、ｂ、ｃ（図のＡに示す部分のデータ）を用いて、例えば、主成分分析の手法によりセンサ値ａ、ｂ、ｃ間の関係を下記（１）式のように表す。
【００２９】
ｔ＝ａｐ1＋ｂｐ2＋ｃｐ3                       （１）
ここで、ｔは、センサ値ａ、ｂ、ｃからなる３次元空間で、前記使用した（取得した）センサ値から成る点が分布する空間の主成分方向を表す軸上の値である。また、ｐ1、ｐ2、ｐ3は、その主成分方向を表す軸を規定する定数であり、予測モデル構築部１２が行うモデル構築処理とは、例えば、これらｐ1、ｐ2、ｐ3の値を決定する処理である。図３の（ｂ）は、上記（１）式に基づく予測モデルを例示した図である。図中のｘで表される点など黒点が、前記取得されたセンサ値から成る点であり、（ａ，ｂ，ｃ）という成分を有している。例えば、図３の（ａ）におけるデータ取得Ｎｏ．“１”のセンサ値は、図３の（ｂ）における３次元空間において（６０，２０，３５）という点として表される。このように、予測モデル構築に使用する全てのデータについてａ、ｂ、ｃからなる３次元空間に点をプロットすると、通常、それらの点の分布にはある傾向が見られ、例えば、図３の（ｂ）に示すような空間（図のｓ）を形成する。かかる空間ｓの長手方向を示す軸が前述した主成分方向を表す軸ｔである。前記（１）式に基づくモデル化とは、センサ２１ａ、２１ｂ、２１ｃで検知されるセンサ値ａ、ｂ、ｃから成る点ｘは、ａ、ｂ、ｃからなる３次元空間において、主成分方向を表す軸ｔ上にプロットされる、と予測することである。
【００３０】
このように予測モデル構築部１２は、動力設備２の正常運転時に取得されたセンサ値を用いて予測モデルを構築し、その構築した予測モデルを格納しておく。なお、前述の例では、予測モデル構築に採用した主成分分析において、ｔという１次元の軸でモデル化したが、２次元平面でモデル化してもよい。また、前記例では、３つのセンサ２１の値を用いたが、センサ２１の数は３つに限定されているものではなく、その数に応じて、上記主成分分析におけるモデル化の次数を変更してもよい。更に、複数のセンサ２１間の相関関係を求められるものであれば、主成分分析に限らず回帰分析など他の手法を用いても良い。
【００３１】
以上説明した処理が、本遠隔監視システム１における学習フェーズ（図２のＳ１０）であり、次に、実際の監視処理である故障兆候検知フェーズ（図２のＳ２０）に入る。前述のように、センサ情報取得部１１は、順次動力設備２から送信されるセンサ値を受信、格納している（図２のステップＳ２１）。図３の（ａ）に示す例では、Ｂに示す部分のデータを順次取得する。ここで、故障兆候検知部１３は、センサ情報取得部１１が新たなセンサ値を受信する度に、その受信したセンサ値について異常な値であるか否かを判断する。具体的には、前記予測モデル構築部１２が構築した予測モデルと前記受信したセンサ値によりセンサ値の予測値を求め、当該予測値と前記受信したセンサ値（即ち、実測値）との差異を求め、この差異の大きさに基づいて異常であるか否かを判断する（図２のステップＳ２２）。
【００３２】
図４は、前記予測値と実測値との差異を説明するための図である。図４には、前記（１）式及び図３に基づいて説明した例の場合について示されており、センサ値ａ、ｂ、ｃから成る３次元空間と主成分方向の軸ｔは、図３の（ｂ）と同じである。例えば、センサ情報取得部１１が受信したセンサ値が図４のｘ（ａ１，ｂ１，ｃ１）に位置する場合には、故障兆候検知部１３は、このｘの値（ａ１，ｂ１，ｃ１）を前記（１）式に代入しｔ１を求める。このｔ１は、主成分方向の軸ｔ上の値であり、図４のｘtで示す位置、即ち、ｘから軸ｔに投影した位置を表している。このｘtで示す点もａ、ｂ、ｃから成る３次元空間の点であり、（ａt１，ｂt１，ｃt１）という成分を有している。この（ａt１，ｂt１，ｃt１）が、前記故障兆候検知部１３が求めるセンサ値の予測値である。そして、前述した故障兆候検知部１３が求める予測値と実測値の差異が、この予測値ｘt（ａt１，ｂt１，ｃt１）と実測値ｘ（ａ１，ｂ１，ｃ１）との差異であり、図４のｅで示す残差ベクトルである。この例において、故障兆候検知部１３は、この残差ベクトルｅの大きさに基づいて実測値ｘ（ａ１，ｂ１，ｃ１）が異常であるか否かを判断する。例えば、上記残差ベクトルｅの長さの二乗（以下、ＳＰＥ（二乗予測誤差）値と称す）が９５％信頼限界値を越えた場合にはセンサ値（実測値ｘ）が異常であると判断する。なお、この９５％信頼限界値とは、統計解析において通常用いられる値であり、９５％の確率でこの値を越えないという値を意味する。本実施の形態例の場合、この値は前述した学習フェースで求めておく。
【００３３】
以上説明したように、取得したセンサ値に対して異常であるか否かを判断すると（図２のステップＳ２２）、故障兆候検知部１３は、今回取得したセンサ値に対する上記判断結果と過去に取得したセンサ値に対する異常値であるか否かの判断結果に基づいて、対象とする動力設備２に故障の兆候が有るか否かを判断する（図２のステップＳ２３）。具体的には、所定の回数連続して、取得したセンサ値が異常であるという判断がなされた場合に、動力設備２に故障の兆候が有ると判断する。これは、動力設備２に故障がなく正常運転の際にも単発的にはセンサ値が異常な値を示す場合があり得るからである。例えば、前述した例において、図２のステップＳ２２における処理で、ＳＰＥ値が連続して１０回、９５％信頼限界値を越えた場合には、故障兆候を検知したと判断する。
【００３４】
図５は、前記ＳＰＥ値を時系列で例示した図である。図の「観測日数」が“０”の位置が、動力設備２を起動させた時点であり、それ以降、センサ２１で値が検知される度に求められる前記ＳＰＥ値が順次右側へプロットされている。また、図に示すＣの期間が、前述した学習フェーズに当たる期間であり、それ以降の期間に対して、前述した故障兆候の検知が行われる。また、図のＥに示すラインは、前述した９５％信頼限界値を示すラインであり、このラインを越えるＳＰＥ値が求められた場合には、前述の如く、その時のセンサ値は異常であると判断される。
【００３５】
図５に示す例では、学習期間後、ＳＰＥ値がＥのラインを越えることが度々あるが、観測日数が５０日の辺りまでは、前述した所定の回数（例えば、１０回）連続して越えることがないので、故障兆候が有るとは判断されない。しかし、図５のＤに示す期間に至ると、ＳＰＥ値が所定の回数連続してＥのラインを越えており、この時点で、故障兆候検知部１３は、動力設備２に故障兆候が有ると判断する。
【００３６】
なお、ここでは、取得したセンサ値が複数回連続して異常であると判断された場合に、動力設備２に故障兆候が有ると判断したが、監視対象の設備やセンサによっては、複数のセンサ２１（例えば、センサ２１ａ、２１ｂ、２１ｃ）の１回の取得値に基づいて、動力設備２の故障兆候を判断するようにしてもよい。
【００３７】
このような故障兆候検知部１３における故障兆候の検知の結果、故障兆候を検知しなかった場合には（図２のステップＳ２３のＮｏ）、監視対象の動力設備２を停止するなどの、本遠隔監視システム１による監視を終了する事由がない限り（図２のステップＳ２４のＮｏ）、前述した図２のステップＳ２１からの処理を繰り返し実行する。上記監視を終了する事由が有れば（図２のステップＳ２４のＹｅｓ）、監視を終了する。
【００３８】
一方、前記故障兆候の検知の結果、故障兆候を検知した場合には（図２のステップＳ２３のＹｅｓ）、当該兆候を検知した故障についてその種別の特定処理に移行する（図２のＳ２０→Ｓ３０）。
【００３９】
以上説明したような処理により、故障兆候検知フェーズ（Ｓ２０）が終了するが、前述のように、本遠隔監視システム１では、同じ動力設備２に取付けられた複数のセンサ２１の値には相互に何らかの関係があるであろうことに着目し、正常運転時におけるそれらの関係、即ち、前記予測モデルに基づいて故障兆候の検知を行う。従って、各センサ２１のそれぞれの値のみに基づいて故障を判断する従来法よりも正確かつ早期な故障兆候の検知が可能である。
【００４０】
図６は、かかる本遠隔監視システム１の効果を説明するための図である。図６に示す２つのグラフは、同じ動力設備２に取付けられたセンサ２１ａとセンサ２１ｂで検知される値ａ、ｂを時系列にそれぞれプロットしたものである。当該グラフにおいて、実線が、動力設備２が正常に運転されている場合の値であり、前述の通り、ａとｂにはある相関関係があるので、例えば、ｂの値が図のＦで示す部分のような動きをすれば、この相関関係がくずれることとなる。通常、このような場合には、動力設備２に何らかの問題があると言える。本遠隔監視システム１では、前述の通り、この相関関係に基づいて故障兆候の検知を判断するので、上記Ｆで示す部分のような値が検知された時点で、動力設備２に故障の兆候があると判断できる。一方、従来の方法では、通常、ａ、ｂのそれぞれが予め定められた値（例えば、図６の閾値）を越えた場合にはじめて動力設備２が故障であると判断する。従って、上記Ｆで示す部分のような値が検知された場合でも、それらの値が閾値を越えていないため、故障であるとは判断しない。従って、不具合を早期に発見することができない。
【００４１】
次に、図２に戻って、前記故障兆候検知フェーズ（図２のＳ２０）で兆候を検知した場合には、前述の通り、遠隔監視システム１は、当該故障についてその種別の特定を行う（図２のＳ３０）。図７は、この故障種別特定処理を説明するための図である。まず、遠隔監視システム１の故障種別特定部１４は、前記故障兆候検知部１３が求めたセンサ値の予測値と実測値との差異を解析する（図２のステップＳ３１）。具体的には、例えば、前記図３及び図４に基づいて説明した例の場合には、故障兆候検知部１３が求めた残差ベクトルｅの成分（ｅａ，ｅｂ，ｅｃ）値を取り出す。取り出された残差ベクトルｅの成分（ｅａ，ｅｂ，ｅｃ）値は、例えば、図７の（ｂ）において、「実測値のパターン」として示されているものである。
【００４２】
次に、故障種別特定部１４は、前記予測値と実測値との差異と、前述した故障モデル記憶部１５に記憶された故障モデルとを照合し、今回検知された故障の種別を特定する（図２のステップＳ３２）。具体的には、故障種別毎に記憶されている故障モデルの中から、今回得られた予測値と実測値との差異とパターン（傾向）が一致する、あるいは極めて類似する故障モデルを選出し、その選出された故障モデルの故障種別を、今回検知された故障の種別であると特定する。これは、故障の種別が同じであれば、前記予測値と実測値との差異のパターン（傾向）がほぼ同一となり、故障の種別が異なれば、前記パターン（傾向）が異なったものとなることが、実験的に知られているからである。
【００４３】
図７の（ａ）は、前記図３及び図４に基づいて説明した例において、３つの残差ベクトルを例示したものである。図のｘ１、ｘ２、及びｘ３がセンサ値の３つの実測値であり、ｅ１、ｅ２、及びｅ３がそれらに対応する残差ベクトルである。前述の通り、予測値と実測値との差異のパターン（傾向）、この例の場合には残差ベクトルの各成分のパターン、即ち、残差ベクトルの方向は、故障種別毎にほぼ同じものとなる。従って、図７の（ａ）において、残差ベクトルｅ１とｅ３の方向がほぼ同じことから、実測値ｘ１とｘ３に係る故障種別は同じであると判断でき、残差ベクトルの方向が異なる実測値ｘ２に係る故障種別はこれらとは別のものであると判断することができる。
【００４４】
図８は、実験によって得られた残差ベクトルの各成分を示した図である。図８の例は、電気ヒートポンプに備えられた１２のセンサで検知された値から求められた残差ベクトルの成分であり、横軸が１２の成分を示し、縦軸がそれらの成分値を示している。図の（ａ）及び（ｂ）は、電気ヒートポンプが「熱交換器目詰まり」という故障を起した時の異なる日時のデータであり、また、図の（ｃ）及び（ｄ）は、「冷媒漏れ」という故障を起した時の異なる日時のデータである。そして、これら４つの残差ベクトルの相関係数を計算すると、同じ故障種別である（ａ）及び（ｂ）と、（ｃ）及び（ｄ）はそれぞれ高い値となり、異なる故障種別間では低い値となる。従って、この実験からも残差ベクトルの成分パターンにより故障種別の特定を行うことができることがわかる。
【００４５】
図７の（ｂ）は、上記故障種別の特定を、より具体的に例示した図である。これも前記図３及び図４に基づいて説明した例と同じ条件によるものである。図の左側に示されているものが、故障モデル記憶部１５に記憶されている故障モデルの例であり、複数の故障種別（種別イ、種別ロ、種別ハなど）についてそれぞれ対応する残差ベクトルの成分（パターン）が納められている。故障種別には、例えば、上記電気ヒートポンプにおける「熱交換器目詰まり」、「冷媒漏れ」や故障部位を示すものなどがある。また、これら故障モデルは、過去に経験した故障の際に実際に得られたセンサ値から求めた残差ベクトルなどが用いられる。
【００４６】
図の右側に示す「実測値のパターン」は、前述の通り、今回得られた残差ベクトルの成分を示しており、このパターンが上記各故障モデルのパターンと照合される。図に示す例では、実測値のパターンが種別ロの故障モデルと類似するので、この場合には、兆候を示している故障は種別ロであると特定する。上記類似するとの判断においては、例えば、実測値に係る残差ベクトルの単位ベクトルと各故障モデルに係る残差ベクトルの単位ベクトルとの内積を計算し、その結果が１に近ければ類似と判断する。即ち、前述の通り、残差ベクトルの方向がほぼ同じであれば、同一の故障種別であると判断する。
【００４７】
以上説明したように、故障種別の特定を終了すると、故障種別特定部１４は、故障情報を当該遠隔監視システム１のユーザに報知する（図２のステップＳ３３）。故障情報の内容は、例えば、故障兆候を検知した動力設備２とその故障種別などである。また、報知の手段は、モニタへの表示やプリンタによる紙への印刷などである。その後、遠隔監視システム１は、当該検知した故障兆候により動力設備２を停止すべき場合など監視処理を終了する事由があれば（図２のステップＳ２４のＹｅｓ）、監視を終了する。そして、必要に応じて故障兆候が検知された動力設備２の点検、修理等がなされる。一方、監視処理を終了する事由がなければ（図２のステップＳ２４のＮｏ）、監視処理を継続し、前述した図２のステップＳ２１からの処理を繰り返し実行する。
【００４８】
以上説明した処理により、故障種別特定フェーズ（Ｓ３０）の処理が終了するが、本遠隔監視システム１では、故障を精度よく識別可能な、前述したセンサ値の予測値と実測値との差異の傾向に基づいて、故障種別の特定がなされるので、従来よりも正確な故障種別の特定、故障診断が可能となる。なお、故障種別特定フェーズ（Ｓ３０）の具体的な説明においても主成分分析に基づく内容で説明したが、前述した予測モデルの構築からの処理において、回帰分析などの他の多変量解析の手法を用いることもできる。
【００４９】
このように本実施の形態例に係る遠隔監視システム１によれば、複数のセンサ２１で検知される値に対する多変量解析により、前記複数のセンサ２１間の相関関係に着目した故障検知及び故障種別の特定がなされ、故障の早期発見及び正確な故障診断が可能となる。また、それぞれ離れた場所に点在する複数の監視対象（動力設備２）について、１箇所において監視できるので、設備の監視業務やメンテナンス作業における省力化を図ることができる。更に、故障診断がシステムにより自動的に行われるので、人が判断する場合のような熟練を必要とせず、個人差もなくなる。
【００５０】
なお、本実施の形態例においては、動力設備２が遠隔監視システム１の監視対象であったが、監視対象は動力設備に限らず、センサ値を取得できる設備であれば他のものでも良い。
【００５１】
本発明の保護範囲は、上記の実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された発明とその均等物に及ぶものである。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明を適用した遠隔監視システムの実施の形態例に係る構成図である。
【図２】本遠隔監視システム１における処理内容を例示したフローチャートである。
【図３】センサ情報取得部１１が取得、格納したセンサ値と予測モデルを説明するための図である。
【図４】センサ値の予測値と実測値との差異を説明するための図である。
【図５】ＳＰＥ値を時系列で例示した図である。
【図６】本遠隔監視システム１の効果を説明するための図である。
【図７】故障種別特定処理を説明するための図である。
【図８】実験によって得られた残差ベクトルの各成分を示した図である。
【符号の説明】
【００５３】
１  遠隔監視システム
２  動力設備
３  通信回線
１１  センサ情報取得部（センサ値取得手段）
１２  予測モデル構築部（予測モデル構築手段）
１３  故障兆候検知部（故障兆候検知手段）
１４  故障種別特定部（故障種別決定手段）
１５  故障モデル記憶部（故障モデル記憶手段）
２１、２１ａ、２１ｂ、２１ｃ  センサ
【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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