(57)【要約】【課題】過去に参照とすべき異常事象が発生していない場合であっても、機器の不具合状況の診断を行うことができる技術を提供すること。【解決手段】異常判定データベース１２１及び異常診断データベース１２２に基づいて、異常と判断された機器の状態を過去事例データベース１２３及びナレッジデータベース１２４で検索し、その影響度や異常レベルを診断することで、過去に不具合が発生していない場合でも、機器の不具合状況の診断を行うことができる。【選択図】図１
2007109139.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器の監視診断装置であって、
監視対象となっている監視対象機器に取り付けられているセンサの検出信号から算出されるプロセス状態量に基づいて異常と判定された際の状態を表す状態情報を記憶した異常診断データベース、前記監視対象機器の機器名と、該監視対象機器において過去に生じた不具合に関する情報と、該不具合への対処に関する情報と、を記憶した過去事例データベース、ならびに、前記監視対象機器以外の非監視対象機器の機器名と、該非監視対象機器の不具合に関する情報と、該不具合への対処に関する情報と、を記憶したナレッジデータベース、を記憶した記憶部と、
前記監視対象機器のプロセス状態量に基づいて異常と判定された場合に、前記異常診断データベースから前記状態情報を読み出し、前記監視対象機器の機器名及び前記状態情報の少なくともいずれか一方に基づいて、前記過去事例データベースを検索し、該当する過去事例がないときには、前記ナレッジデータベースを検索する演算処理部と、を備えること、
を特徴とする監視診断装置。
【請求項２】
請求項１に記載の監視診断装置であって、
インターネットへの接続が可能な通信部を備え、
前記演算処理部は、前記ナレッジデータベースに該当する項目がない場合には、前記監視対象機器の機器名及び前記状態情報の少なくともいずれか一方に基づいて、所定の検索サーチエンジンを用いて前記インターネットにおいて検索を行うこと、
を特徴とする監視診断装置。
【請求項３】
請求項１に記載の監視診断装置であって、
前記ナレッジデータベースには、前記監視対象機器を構成する部品が不具合を生じた際の影響度に関する情報が前記項目に対応して記憶されており、
前記演算処理部は、前記ナレッジデータベースで該当する項目がある場合には、該項目に対応する影響度に関する情報を所定の形式にして出力する制御を行うこと、
を特徴とする監視診断装置。
【請求項４】
請求項１に記載の監視診断装置であって、
前記記憶部には、前記監視対象機器の機器名と、前記監視対象機器の部品に関する情報と、該部品の寿命に関する情報と、該部品の使用開始年月日に関する情報と、を有する異常レベル判定データベースが記憶されており、
前記演算処理部は、前記異常レベル判定データベースから、前記監視対象機器の機器名に基づいて、前記監視対象機器の部品に関する情報と、該部品の寿命に関する情報と、該部品の使用開始年月日に関する情報と、を読み出し、現在の年月日に基づいて前記部品の中から破損の可能性の高い部品を特定し、該部品の重要度から機器の破損確率を算出すること、
を特徴とする監視診断装置。
【請求項５】
監視対象となっている監視対象機器に取り付けられているセンサの検出信号から算出されるプロセス状態量に基づいて異常判定された際の状態を表す状態情報を記憶した異常診断データベース、前記監視対象機器の機器名と、前記監視対象機器において過去に生じた不具合に関する情報と、該不具合への対処に関する情報と、を記憶した過去事例データベース、ならびに、前記監視対象機器以外の非監視対象機器の機器名と、該非監視対象機器の不具合に関する情報と、該不具合への対処に関する情報と、を記憶したナレッジデータベース、を記憶した記憶部と、を備える監視診断装置において機器の監視を行う監視診断方法であって、
前記監視対象機器のプロセス状態量に基づいて異常と判定された場合に、前記異常診断データベースから前記状態情報を読み出す読出過程と、
前記監視対象機器の機器名及び前記状態情報の少なくともいずれか一方に基づいて、前記過去事例データベースを検索する過去事例検索過程と、
前記過去事例検索課程において、該当する過去事例がない場合には、前記監視対象機器の機器名及び前記状態情報の少なくともいずれか一方に基づいて、前記ナレッジデータベースを検索するナレッジ検索過程と、
を備えることを特徴とする監視診断方法。
【請求項６】
請求項５に記載の監視診断方法であって、
前記ナレッジ検索過程において、該当する項目がない場合には、前記監視対象機器の機器名及び前記状態情報の少なくともいずれか一方に基づいて、所定の検索サーチエンジンを用いて前記インターネットにおいて検索を行うインターネット検索過程を備えること、
を特徴とする監視診断方法。
【請求項７】
請求項５に記載の監視診断方法であって、
前記ナレッジデータベースには、前記監視対象機器を構成する部品が不具合を生じた際の影響度に関する情報が前記項目に対応して記憶されており、
前記ナレッジ検索過程において、該当する項目がある場合には、該項目に対応する影響度に関する情報を所定の形式にして出力する影響度出力過程を備えること、
を特徴とする監視診断方法。
【請求項８】
請求項５に記載の監視診断方法であって、
前記記憶部には、前記監視対象機器の機器名と、前記監視対象機器の部品に関する情報と、該部品の寿命に関する情報と、該部品の使用開始年月日に関する情報と、を有する異常レベル判定データベースが記憶されており、
前記異常レベル判定データベースから、前記監視対象機器の機器名に基づいて、前記監視対象機器の部品に関する情報と、該部品の寿命に関する情報と、該部品の使用開始年月日に関する情報と、を読み出し、現在の年月日に基づいて前記部品の中から破損の可能性の高い部品を特定し、該部品の重要度から機器の破損確率を算出する異常レベル判定過程を備えること、
を特徴とする監視診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、発電プラント等で使用される機器の監視診断装置及び監視診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、プラント等で使用される機器を監視し、異常の有無を診断する技術として、特許文献１に記載された技術がある。
【０００３】
特許文献１に記載された技術は、プラントで使用される機器に設置されたセンサの検出結果に基づいて異常の有無を判断し、不具合と判断される信号項目に関する情報とこの項目に該当する不具合事象に関する情報とを対応させて記憶した事例データベースから不具合事象を参照して、機器の不具合状況の診断を行う。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２９５９３７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に記載された技術では、事例データベースに記憶されていないセンサの検出結果が生じた場合には、参照すべき不具合事象を検索することができず、診断を行うことができなかった。
【０００６】
そこで、本発明は、過去に参照とすべき不具合事象が発生していない場合であっても、機器の不具合状況の診断を行うことができる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
以上の課題を解決するため、本発明は、過去の事例を記憶した事例データベースに該当する情報がない場合には、不具合事象に関するナレッジデータベースから情報を取得し、取得された情報から影響度や異常レベルを判定して、機器の不具合状況の診断を行う技術を提供する。
【０００８】
例えば、本発明は、機器の監視診断装置であって、監視対象となっている監視対象機器の機器名と、前記プロセス状態量と、前記状態情報と、を記憶した異常診断データベース、前記監視対象機器の機器名と、該監視対象機器において過去に生じた不具合に関する情報と、該不具合への対処に関する情報と、を記憶した過去事例データベース、ならびに、前記監視対象機器以外の非監視対象機器の機器名と、該非監視対象機器の不具合に関する情報と、該不具合への対処に関する情報と、を記憶したナレッジデータベース、を記憶した記憶部と、前記監視対象機器のプロセス状態量に基づいて、前記監視対象機器に不具合が生じたと判断された場合に、前記監視対象機器の機器名及び前記プロセス状態量に基づいて、前記異常診断データベースから前記状態情報を読み出し、前記監視対象機器の機器名及び前記状態情報の少なくともいずれか一方に基づいて、前記過去事例データベースを検索し、該当する過去事例がないときには、前記ナレッジデータベースを検索する演算処理部と、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
以上のように、本発明によれば、過去の事例を記憶した事例データベースに該当する情報がない場合でも、不具合事象に関するナレッジデータベースから情報を取得し、取得された情報から影響度や異常レベルを判定することができるため、過去に参照とすべき不具合事象が発生していない場合であっても、機器の不具合状況の診断を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
図１は、本発明の一実施形態である監視診断装置１００の概略図である。
【００１１】
図１に示されているように、監視診断装置１００は、演算処理部１１０と、記憶部１２０と、通信部１３０と、Ｉ/Ｆ（Interface）部１４０と、入力部１５０と、表示部１６０と、を備えている。
【００１２】
演算処理部１１０は、異常判定処理部１１１と、過去事例検索処理部１１２と、ナレッジ検索処理部１１３と、影響度評価処理部１１４と、異常レベル判定処理部１１５と、登録部１１６と、を有する。
【００１３】
異常判定処理部１１１は、Ｉ／Ｆ部１４０を介して、監視対象となっている機器に取り付けられているセンサからの検出信号を取得し、この検出信号からプロセス状態量を算出し、異常判定データベース１２１に記憶されているデータを読み出し、異常診断データベース１２２に記憶されている判断手法に基づいて、異常の有無を判定する。
【００１４】
具体的には、まず、図４に示されている異常判定データベース１２１の機器毎に設定されている手法（ロジック）欄１２１ｃに入力されているロジックＮｏをキーとして、図５（ａ）に示されている異常事象判定ファイル１２２ＡからこのロジックＮｏで用いる判定手法を特定する（異常事象判定ファイル１２２Ａでは、手法（ロジック）名１２２ｂの列で○印のついている判定手法が、使用する判定手法となっている）。次に、特定された判定手法を図５（ｂ）に示されている判定手法ファイル１２２Ｂの判定手法名欄１２２ｂから検索し、検索された判定手法の行でセンサ種類、判定式を特定し、特定されたセンサ種類で計測されたプロセス状態量を特定された判定式を用いて判定を行うことで異常の有無を判定する。
【００１５】
また、異常判定処理部１１１は、算出されたプロセス状態量を判定式に基づいて異常と判定した場合には、異常と判定された機器の機器名を異常判定データベース１２１の機器情報欄１２１ａから取得し、また、このプロセス状態量によって表される状態に関する状態情報を異常診断データベース１２２の判定手法ファイル１２２Ｂの状態情報欄１２２ｆから取得して、これらの情報を後述する過去事例検索処理部１１２に送る。
【００１６】
過去事例検索処理部１１２は、異常判定部１１１で異常の判定がなされた場合には、異常判定処理部１１１から送られてきた機器名及び状態情報に基づいて、過去に同様の事例が発生しているか否かを過去事例データベースから検索し、ヒットする事例がある場合には、このヒットした事例に関する情報を過去事例データベースから取得し、所定の形式に変換して表示部１６０で表示する。一方、ヒットする事例がない場合には、異常判定処理部１１１から送られてきた機器名及び状態情報を所定の形式に変換して表示部１６０で表示する処理を行う。
【００１７】
なお、本実施形態では、機器名及び状態情報に基づいて、過去事例データベース１２３の機器名欄１２３ｆ及び発生事象欄１２３ｈからキーワード検索を行っているが、このような態様に限定されない。
【００１８】
ナレッジ検索処理部１１３は、過去事例検索処理部１１２でヒットする事例がない場合に表示される機器名及び状態情報の表示画面を閉じるよう、入力部１５０を介して指示を受けると、図２に示されているナレッジ検索画面１７０を表示部１６０に表示して、入力された条件でナレッジデータベース１２４の検索を行い、ヒットしたナレッジに関する情報を取得し、所定の形式に変換して表示部１６０で表示する処理を行う。
【００１９】
ナレッジ検索画面１７０は、検索対象選択欄１７１と、検索式入力欄１７２と、キーワード入力欄１７３と、重み値入力欄１７４と、検索ボタン１７５と、リセットボタン１７６と、を備えている。
【００２０】
検索対象選択欄１７１は、検索を行う情報が蓄積されている対象（データベース）を選択する欄で、本実施形態では、所内チェック欄１７１ａと、インターネットチェック欄１７１ｂと、その他チェック欄１７１ｃと、が設けられており、これらのチェック欄に入力部１５０で選択を行うと、選択された対象において情報が検索される。
【００２１】
ここで、「所内」を選択すると、ナレッジデータベース１２４を対象として検索が行われ、「インターネット」を選択すると、所定のサーチエンジンを介してインターネットを対象として検索が行われる。なお、「その他」を選択すると、過去事例データベース１２３及びナレッジデータベース１２４以外の検索用データベースが記憶部１２０に記憶されている場合には、その検索用データベースを検索するようになっている（本実施形態では、このような検索用データベースは設けられていないため、「その他」を選択しても検索は行われない）。
【００２２】
検索式入力欄１７２には、ナレッジデータベース１２４を検索するための所定の検索式を入力する。
【００２３】
キーワード入力欄１７３には、検索を行うためのキーワードを各欄に入力する。
【００２４】
なお、本実施形態では、検索式入力欄１７２及びキーワード入力欄１７３には、いずれか一方に入力が行われれば、検索可能にされており、両方に入力された場合には、いわゆるａｎｄ検索が行われるようになっている。
【００２５】
重み値入力欄１７４には、この重み値入力欄１７４に隣接するキーワード入力欄１７３に入力されたキーワードの重み値を入力する。本実施形態では、「１」、「２」、「３」の数値を入力するようにしており、重みの度合い（重要度）は、「１」＞「２」＞「３」となるようにしている。
【００２６】
検索ボタン１７５が入力部１５０を介して押されると、検索対象選択欄１７１で選択された対象につき、検索式入力欄１７２に入力された検索式で、または、キーワード入力欄１７３に入力されたキーワードで、検索が実行される。
【００２７】
なお、本実施形態では、検索式入力欄１７２に入力された検索式、又は、キーワード入力欄１７３に入力されたキーワードを、図７に示されたナレッジデータベース１２４の機器項目１２４ａ、部品項目１２４ｂ、劣化・損傷モード項目１２４ｃ及びセンサ信号・運転情報項目１２４ｅで検索を行う。
【００２８】
また、複数のキーワード入力欄１７３にキーワードが入力された場合には、いわゆるａｎｄ検索を行うようにしている。
【００２９】
リセットボタン１７６が入力部１５０を介して押されると、検索対象選択欄１７１、検索式入力欄１７２、キーワード入力欄１７３及び重み値入力欄１７４に、選択又は入力された事項がリセットされて空欄に戻るようになっている。
【００３０】
ここで、ナレッジデータベース１２４での検索においては、入力された重み値と、検索されたキーワードのマッチ数と、に基づいて、検索対象をフィルタリングし、これらの重み値により重みが高く、マッチ数が多いナレッジほど、そのナレッジに関する情報が表示部１６０において優先的に表示されるようにしている。なお、重み値及びマッチ数による優先度が一致した場合には、重み値が高いほうを優先するようにしている。また、キーワードに一致する項目が複数ある場合には、文字情報項目１２４ｈに入力されている文字情報におけるキーワードのマッチ数に基づいて優先度を判断するようにすればよい。
【００３１】
図３には、ナレッジデータベース１２４の検索結果の画面例であるナレッジ検索結果画面１８０を示している。図３に示されているように、ナレッジ検索結果画面１８０は、ナレッジ毎に表示欄１８１が形成されており、この表示欄１８１は、タブ１８２を選択することにより、表示部１６０の画面上での表示が切り替わるようになっている。なお、表示欄１８１については、図３において向かって左側に位置する表示欄１６０で表示されるナレッジほど検索キーワードにおける重みが高く、検索キーワードとのマッチ数が多いものとなっている。
【００３２】
表示欄１８１には、ナレッジの対象となっている部品等の図面や写真といった画像表示欄１８１ａと、ナレッジの内容等を説明する文字情報表示欄１８１ｂと、関連するナレッジ、参考資料、ナレッジの対象となっている部品等のスペック等の付記情報を表示する付記情報表示欄１８１ｃが設けられている。
【００３３】
また、図３の表示欄１８１の上方には、印刷や表示方法の変更といったメニュー選択ボタンを表示するメニュー表示欄１８３が設けられている。
【００３４】
なお、ナレッジ検索処理部１１３は、ナレッジデータベース１２４でヒットするナレッジがなかった場合には、予め定められた検索サーチエンジンを用いて、キーワード入力欄１７３に入力されたキーワードに基づいて検索を行う。なお、キーワード入力欄１７３にキーワードが入力されていない場合には、異常判定処理部１１１で特定された機器情報及び状態情報に基づいて、検索を行う。このようにして行われた検索結果は、所定の表示形式で、表示部１６０にて表示する処理を行う。
【００３５】
影響度評価処理部１１４は、ナレッジ検索処理部１１３で特定のナレッジがヒットした場合に、ヒットしたナレッジの内、最も検索キーワードにおける重みが高く、検索キーワードとのマッチ数が多いものを特定し、そのナレッジの影響度に関する情報をナレッジデータベースから取得し、所定の形式に変換して表示部１６０で表示する処理を行う。
【００３６】
ここで、影響度に関する情報とは、その部品等に不具合を生じた際に、その不具合を解消するために必要とする費用や時間（日数）等の情報であって、本実施形態では、復旧に要した時間（日数）、対応に要した延べ人数、対応するための工程数、復旧に要する費用、不具合によって生じた損失額といった情報を所定の形式で表示するようにしているがこれらに限定されるわけではない。
【００３７】
なお、影響度評価処理部１１４は、ナレッジ検索処理部１１３で特定のナレッジがヒットしなかった場合には、これらの表示処理は行わない。
【００３８】
異常レベル判定処理部１１５は、異常があると判定された機器の部品の状態を所定の物理モデルや経験式から評価し、この部品の破損確率から全体としての機器の破損確率を算出し、所定のレベルに分けて判定するものである。
【００３９】
具体的には、異常があると判定された機器に関して、異常レベル判定データベース１２５から、その機器の部品毎に、その運転開始年月日と運転時間から総等価運転時間を算出し、この総等価運転時間と管理時間から算出される閾値（本実施形態では、管理基準の５０〜８０％の間の数値を部品毎に予め選択したもの）とを比較し、この閾値を超えている部品についてワイブル分布から破損確率を算出するとともに、この閾値を超えている部品の重要度に応じて機器全体の破損確率を算出する。例えば、機器全体の破損確率は、機器を構成する部品にそれぞれの重要度を全体で１００％となるように予め定めておき、閾値を超えた部品の重要度を加算することにより機器全体の破損確率を算出することができる。なお、総等価運転時間は、運転開始年月日と運転時間から算出される総運転時間に所定の係数を乗算することで算出される。
【００４０】
ここで、本実施形態では、このレベル分けをレベル１、レベル２及びレベル３に分けており、レベル１は機器全体の破損確率が０％以上１０％未満、レベル２は機器全体の破損確率が１０％以上５０％未満、レベル３は機器全体の破損確率が５０％以上１００％以下、となるようにレベル分けを行っているが、このような態様に限定されるわけではない。
【００４１】
登録部１１６は、異常判定データベース１２１、過去事例データベース１２３及びナレッジデータベース１２４に所定の情報を入力する処理を行う。具体的には、入力部１５０で入力された情報をそれぞれのデータベースに登録する。
【００４２】
なお、以上に記載した演算処理部１１０については、記憶部１２０に記憶されている所定のプログラムをＣＰＵ（Central Processing Unit）で実行することにより実現可能である。
【００４３】
記憶部１２０は、異常判定データベース１２１と、異常診断データベース１２２と、過去事例データベース１２３と、ナレッジデータベース１２４と、を有している。
【００４４】
異常判定データベース１２１は、図４に示されているように、機器情報欄１２１ａ、センサ種類欄１２１ｂ、判断手法欄１２１ｃ、異常事象コード欄１２１ｄ及び備考欄１２１ｅが設けられており、これらの欄に予め登録部１１６及び入力部１５０を用いて所定の情報を入力しておく。
【００４５】
機器情報欄１２１ａには、センサを取り付ける機器の名称を入力する。
【００４６】
センサ種類欄１２１ｂは、機器情報欄１２１ａに入力された機器に取り付けられているセンサの種類を入力する。
【００４７】
手法（ロジック）入力欄１２１ｃには、機器情報欄１２１ａに入力された機器に取り付けられているセンサの検出信号から算出されるプロセス状態量から異常を判定するためのロジックＮｏを入力する。
【００４８】
異常事象コード欄１２１ｄは、センサ種類１２１ｂで特定されるセンサが手法（ロジック）欄１２１ｃのロジックＮｏで特定される判定手法により異常と判定される異常事象毎に予め割り当てられている異常事象コードＮｏを入力する。
【００４９】
備考欄１２１ｅには、機器情報欄１２１ａに入力されている機器毎の付記的事項を自由に入力することができる。
【００５０】
異常診断データベース１２２は、図５に示されているように、異常事象判定ファイル１２２Ａ[図５（ａ）参照]及び判定手法ファイル１２２Ｂ[図５（ｂ）参照]を有している。
【００５１】
異常事象判定ファイル１２２Ａは、図５（ａ）の最も左の列に判定手法名欄１２２ｂが設けられており、この判定手法名欄１２２ｂには、各判定手法名を縦の列に入力する。また、図５（ａ）の最も上の行には、手法（ロジック）欄１２２ｂが設けられており、この手法（ロジック）欄１２２ｂには、ロジックＮｏを横の行に入力する。そして、ロジックＮｏの行と判定手法の列との交点により特定される領域には、そのロジックＮｏでその判定手法を用いるか否かを入力する。ここで、本実施形態では、そのロジックＮｏでその判定手法を用いる場合には、「○」を入力し、一方、用いない場合には「×」を入力するようにしている。
【００５２】
そして、図５（ａ）の最も下の行には、特定のロジックＮｏで一つ以上の判定手法を用いる場合の異常と判定する基準を特定することができるようになっている。ここで、本実施形態では、その列で「○」が付されている全ての判定手法で異常と判定された場合に異常と判定する場合には「○」を、その列で「○」が付されているいずれかの判定手法で異常と判定された場合に異常と判定する場合には「△」を入力するようにしている。
【００５３】
判定手法ファイル１２２Ｂは、図５（ｂ）に示されているように、判定手法名欄１２２ｃと、センサ種類欄１２２ｄと、判定式欄１２２ｅと、状態情報欄１２２ｆと、を有する。
【００５４】
判定手法名欄１２２ｃは、図５（ａ）に示されている異常事象判定ファイル１２２Ａの判定手法名欄１２２ｂに対応する判定手法名を入力する。
【００５５】
センサ種類欄１２２ｄには、判定手法名欄１２２ｃで特定される判定手法で使用するプロセス状態量を算出するセンサ種類名を入力する。
【００５６】
判定式欄１２２ｅには、センサ種類欄１２２ｄで特定されたセンサにより算出されるプロセス状態量に基づいて異常と判定するための判定式を入力する。ここで、図５（ｂ）では、ａ、ｂ、ｄは、それぞれセンサ種類Ａ、Ｂ、Ｄの検出信号から算出されたプロセス状態量、Δｃ／Δｔは、センサ種類Ｃの検出信号から算出されたプロセス状態量であるｃの所定時間当たりの増加量、を表しており、Ｓ、Ｔ、Ｕ、Ｖ、Ｗは、それぞれ所定の閾値である。
【００５７】
状態情報欄１２２ｆには、センサ種類欄１２２ｄで特定されたセンサにより算出されるプロセス状態量を判定式欄１２２ｅに基づいて判定することで異常と判定された状態を表す情報を入力する。例えば、センサ種類Ａが温度センサであり、判定式「ａ＞Ｓ」が「ａ＞１００℃」となっていた場合には、状態情報欄１２２ｆには、「高温」といった情報を入力する。
【００５８】
過去事例データベース１２３は、図６に示されているように、分類Ｎｏ欄１２３ａと、異常事象コード欄１２３ｂと、顧客欄１２３ｃと、サイト欄１２３ｄと、号系列・軸欄１２３ｅと、機器欄１２３ｆと、年月日・時刻欄１２３ｇと、発生事象欄１２３ｈと、原因欄１２３ｉと、対策欄１２３ｊと、復旧年月日欄１２３ｋと、コメント欄１２３ｌと、を有している。
【００５９】
分類Ｎｏ欄１２３ａには、過去に発生した異常事例を分類するための所定の分類Ｎｏを入力する。
【００６０】
異常事象コード欄１２３ｂには、図４に示されている異常判定データベース１２１の異常事象コード欄１２１ｄに対応させて、所定の異常事象コードを入力する。
【００６１】
顧客欄１２３ｃには、異常を検出する機器を使用している顧客名を入力する。
【００６２】
サイト欄１２３ｄには、顧客欄１２３ｃで特定される顧客が、異常を検出する機器を使用している工場・建物等の情報を入力する。
【００６３】
号系列・軸欄１２３ｅには、異常を検出する機器が使用されている工場や建物等の号系列Ｎｏや軸Ｎｏがある場合には、これらの情報を入力する。
【００６４】
機器欄１２３ｆには、異常と判断された機器の名称を入力する。
【００６５】
年月日・時刻欄１２３ｇには、異常が発生した年月日及び時刻を入力する。
【００６６】
発生事象欄１２３ｈには、センサで計測された信号から算出されたプロセス状態量に基いて異常と判断された際の状態に関する情報を入力する。
【００６７】
原因欄１２３ｉには、異常と判断された状態が生じた際の原因を入力する。
【００６８】
対策欄１２３ｊには、異常と判断された状態に対して施した対策を入力する。
【００６９】
復旧年月日欄１２３ｋには、復旧を行った年月日を入力する。
【００７０】
コメント欄１２３ｌには、付記的事項について自由に入力する。
【００７１】
なお、本実施形態では、過去事例データベース１２３に対してキーワード検索を行うようにしているため、これらの欄には、所定の文字列で情報を入力する。
【００７２】
ナレッジデータベース１２４は、図７に示されているように、機器項目１２４ａと、部品項目１２４ｂと、劣化・損傷モード項目１２４ｃと、損傷モデル項目１２４ｄと、センサ信号・運転情報項目１２４ｅと、影響度情報項目１２４ｆと、画面情報項目１２４ｇと、説明書項目１２４ｈと、を木構造となるように形成している。
【００７３】
機器項目１２４ａには、センサを設置した機器名を入力する。
【００７４】
部品項目１２４ｂには、機器項目１２４ａに入力された機器の部品であって、センサで計測を行う部品名を入力する。なお、図７では、関連する項目間に線が引かれている。
【００７５】
劣化・損傷モード項目１２４ｃには、部品が劣化又は損傷する原因となる事項を入力する。
【００７６】
損傷モデル項目１２４ｄには、部品がどのように損傷するかのモデルを予め分類し、そのモデルの分類Ｎｏを入力する。
【００７７】
センサ信号・運転情報項目１２４ｅには、部品が劣化又は損傷したことをセンサで計測するためのプロセス状態量とそのプロセス状態量により特定される状態に関する情報を入力する。
【００７８】
影響度情報項目１２４ｆには、その部品に不具合を生じた際に、その不具合を解消するために必要とする費用や時間（日数）等の情報を入力する。本実施形態では、復旧に要する時間（日数）、対応に要した延べ人数、対応するための工程数、復旧に要する費用、不具合によって生じた損失額といった情報を所定の形式で表示するようにしているがこれらに限定されるわけではない。
【００７９】
画像情報項目１２４ｇには、ナレッジ検索処理部１１３で検索を行った際のナレッジ検索結果画面１８０の表示欄１８１に表示するための部品等の図面や写真といった画像情報を入力する。
【００８０】
文字情報項目１２４ｈには、ナレッジ検索結果画面１８０の表示欄１８１に表示するための部品の説明等の文字情報を入力する。
【００８１】
なお、本実施形態では、ナレッジデータベース１２４に対してキーワード検索を行うようにしているため、これらの項目には、所定の文字列で情報を入力する。
【００８２】
異常レベル判定データベース１２５は、図８に示されているように、部品名欄１２５ａと、部品Ｎｏ欄１２５ｂと、管理基準欄１２５ｃと、閾値覧１２５ｄと、運転開始年月日欄１２５ｅと、運転時間欄１２５ｆと、重要度欄１２５ｇと、を有するファイル１２５Ａが機器毎に作成されている。
【００８３】
部品名欄１２５ａには、部品名を入力する。
【００８４】
部品Ｎｏ欄１２５ｂには、所定の方法で定められた部品毎の識別番号を入力する。
【００８５】
管理基準欄１２５ｃには、それぞれの部品の交換基準（寿命）を期間（時間）で特定して入力する。
【００８６】
閾値覧１２５ｄには、その部品が損傷する確率が高くなる使用開始からの期間（時間）を管理基準欄１２５ｃに入力した期間（時間）に対する％で入力する。具体的には、本実施形態では、５０〜８０％の間の数値を入力するようにしている。これは、それぞれの部品の交換基準（寿命）の５０〜８０％が経過することで、その部品が損傷してしまう確率が高くなると考えられるためであるが、このような数値範囲に限定されるわけでない。
【００８７】
運転開始年月日欄１２５ｅには、その部品の使用を開始した年月日を入力する。
【００８８】
運転時間欄１２５ｆには、その部品を一日あたりどの程度の時間使用するかを入力する。
【００８９】
重要度欄１２５ｇには、機器全体の破損に対するその部品の重要度を全ての部品で１００％となるように入力する。
【００９０】
なお、以上に記載した記憶部１２０については、ハードディスク等の補助記憶装置により実現することができる。
【００９１】
通信部１３０は、ＬＡＮ（Local Area Network）を介して通信を行うためのインターフェースであり、本実施形態では、ＮＩＣ（Network Interface card）を用いている。
【００９２】
Ｉ／Ｆ部１４０は、センサからの信号を異常判定部１１１に送るためのインターフェースである。
【００９３】
入力部１５０は、マウスやキーボードといった入力装置である。
【００９４】
表示部１６０は、ディスプレイ等の表示装置である。
【００９５】
以上のように構成される監視診断装置１００の使用例を図９に示す。
【００９６】
図９は、ガスタービン発電設備２００に監視診断装置１００を適用した例を表している。
【００９７】
ガスタービン発電設備２００は、例えば、ガスタービン２１０と、ガスタービン２１０により駆動される発電機２２０Ａと、により構成されており、さらに、コンバインド発電を行うために、排熱回収ボイラ２２１と、蒸気タービン２２２と、復水器２２３と、発電機２２０Ｂと、を備えている。また、ガスタービン２１０は、ガスタービン圧縮機２１１と、燃焼器２１２と、タービン２１３と、を備えている。
【００９８】
そして、これらのガスタービン圧縮機２１１、燃焼器２１２、タービン２１３、発電機２２０Ａ、２２０Ｂ、排熱回収ボイラ２２１、蒸気タービン２２２及び復水器２２３には、各種センサ２３０が取り付けられている。これらの各種センサ２３０は、取り付けられた機器のプロセス状態量を算出するために信号を監視診断装置１００に送り、監視診断装置１００では、Ｉ／Ｆ部１４０を介して、これらの信号を受信する。
【００９９】
また、監視診断装置１００の通信部１３０には、ルータ２４０が接続されており、このルータ２４０を介してインターネット２４１に接続することができるようになっている。
【０１００】
以上のようにして使用される監視診断装置１００における監視診断方法につき、図１０に示すフローチャートを用いて説明する。
【０１０１】
監視診断装置１００では、各機器に接続されている各種センサ２３０から送信されてくる信号をＩ／Ｆ部１４０を介して受信し、異常判定処理部１１１で、受信した信号からプロセス状態量を算出し、異常の有無を監視する（Ｓ２５０）。具体的には、異常判定処理部１１１では、異常判定データベース１２１に記憶されているデータを読み出し、センサの種類と接続されている機器から異常を判定するための手法（ロジック）のロジックＮｏとを特定し、異常事象判定ファイル１２２Ａに基づいてこのロジックＮｏから判定手法を特定する。異常事象判定ファイル１２２Ａで判定手法が特定されることで、センサ種類ごとに得られるプロセス状態量に基づいて異常を検出する判定式が特定されるため、この判定式でプロセス状態量の異常を監視する。
【０１０２】
そして、異常事象判定ファイル１２２Ａの総合判定に基づいて異常があると判断されなかった場合には（Ｓ２５１）、Ｓ２５０に戻り監視を続ける。
【０１０３】
一方、異常事象判定ファイル１２２Ａの総合判定に基づいて、異常があると判断された場合には（Ｓ２５１）、過去事例検索処理部１１２において過去の事例の検索を行う（Ｓ２５２）。過去の事例の検索は、異常と判断された機器の機器名及び異常と判断されたプロセス状態量によって表される状態に関する状態情報に基づいてキーワード検索を行う。
【０１０４】
このようなキーワード検索で過去の事例にヒットするものがある場合には（Ｓ２５２）、過去事例データベース１２３の該当する情報を所定の形式に変更して、表示部１６０で表示を行う（Ｓ２５３）。このような表示は、ユーザーが入力部１５０を介して表示終了指令を出すことで終了し（Ｓ２５４）、過去事例の表示が終了した場合には、Ｓ２６７に進む。
【０１０５】
一方、過去の事例において、ヒットする事例がなかった場合には（Ｓ２５５）、異常と判断された機器の機器名及び異常と判断されたプロセス状態量によって表される状態に関する状態情報を表示部１６０に表示する（Ｓ２５５）。このような表示は、ユーザーが入力部１５０を介して表示終了指令を出すことで終了し（Ｓ２５６）、過去事例の表示が終了した場合には、ナレッジ検索処理部１１３においてナレッジ検索画面１７０の表示を行い（Ｓ２５７）、ユーザーが入力部１５０を介して所定の事項を入力して、検索ボタン１７５で検索の開始を指示することで、検索が開始される（Ｓ２５８）。
【０１０６】
そして、キーワード又は検索式にヒットするナレッジが見つかった場合には（Ｓ２５９）、ナレッジ検索処理部１１３は、ナレッジデータベース１２４から必要な情報を抽出して、図３に示されているナレッジ検索結果画面１８０を生成するとともに、入力された重み値と、検索されたキーワードのマッチ数と、に基づいて、検索対象をフィルタリングし、重みが高く、マッチ数が多いものを優先して表示部１６０に表示する（Ｓ２６０）。このような表示は、ユーザーが入力部１５０を介して表示終了指令を出すことで終了する（Ｓ２６１）。
【０１０７】
ナレッジの表示が終了した場合には（Ｓ２６１）、影響度評価処理部１１４は、ナレッジ検索処理部１１３でヒットしたナレッジの内、最も検索キーワードにおける重みが高く、検索キーワードとのマッチ数が多いものを特定し、そのナレッジの影響度に関する情報をナレッジデータベース１２４の影響度情報項目１２４ｆから取得し、所定の形式に変換して表示部１６０で表示する（Ｓ２６２）。このような表示は、ユーザーが入力部１５０を介して表示終了指令を出すことで終了する（Ｓ２６３）。そして、このような表示が終了した場合には、Ｓ２６７に進む。
【０１０８】
一方、キーワード又は検索式にヒットするナレッジが見つからなかった場合には（Ｓ２５９）、ナレッジ検索処理部１１３は、予め定められた検索サーチエンジンを用いて、キーワード入力欄１７３に入力されたキーワード又は異常判定処理部１１１で特定された機器名及び状態情報に基づいて、検索を行い（Ｓ２６４）。このようにして行われた検索結果は、所定の表示形式で、表示部１６０にて表示する（Ｓ２６５）。なお、このような表示は、ユーザーが入力部１５０を介して表示終了指令を出すことで終了し（Ｓ２６６）、このような表示が終了した場合には、Ｓ２５０に戻りプロセスデータの監視を行う。
【０１０９】
また、過去事例の表示が終了した場合（Ｓ２５４）又は影響度の表示が終了した場合（Ｓ２６３）には、異常レベル判定処理部１１５は、異常があると判定された部品の状態を所定の物理モデルや経験式から評価し、この部品が含まれる機器全体の破損確率を所定のレベルに分けて異常レベルの判定を行う（Ｓ２６７）。具体的には、異常があると判定された機器に関して、異常レベル判定データベース１２５から、その機器のファイル１２５Ａを読み出し、部品毎に、その運転開始年月日と運転時間から総等価運転時間を算出し、この総等価運転時間と管理時間から算出される閾値とを比較し、この閾値を超えている部品についてワイブル分布から部品毎の破損確率を算出するとともに、この閾値を超えている部品の重要度に応じて機器全体の破損確率を算出する。
【０１１０】
そして、異常レベル判定処理部１１５は、異常レベルの判定結果で異常レベルが１よりも大きい場合には（Ｓ２６８）、部品毎の破損確率と機器全体の破損確率を所定の形式に変更して表示する（Ｓ２６９）。このような表示は、ユーザーが入力部１５０を介して表示終了指令を出すことで終了し（Ｓ２７０）、表示が終了した場合には、Ｓ２５０に戻り、プロセスデータの監視を行う。
【０１１１】
また、異常レベルが１の場合には（Ｓ２６８）、Ｓ２５０に戻り、プロセスデータの監視を行う。
【０１１２】
以上に記載した実施形態においては、図９に示されているように、一つの監視診断装置１００で全ての処理を行っているが、例えば、図１１に示されているように、ガスタービン発電設備２００に隣接した位置に第一の監視診断装置３００Ａを配置し、この第一の監視診断装置３００Ａにルータ２４０及びインターネット２４１を介して接続された第二の監視診断装置３００Ｂをガスタービン発電設備２００から離れた位置に配置し、これらの第一の監視診断装置３００Ａ及び第二の監視診断装置３００Ｂで分散処理を行ってもよい。
【０１１３】
例えば、図１１に示されているように、第一の監視診断装置３００Ａでは、異常判定データベース３２１Ａ及び異常診断データベース３２２Ａのみを有し、これらのデータベースに基づいて異常と判定された機器名と状態情報を第二の監視診断装置３００Ｂに送信し、第二の監視診断装置３００Ｂでその他の処理を行うようにしてもよい。この場合には、第一の診断装置３００Ａの演算処理部１１０には、少なくとも異常判定部１１１を備えているものを使用すればよい。
【０１１４】
また、図１２に示されているように、ガスタービン発電設備２００に隣接した位置に第一の監視診断装置４００Ａを配置し、この第一の監視診断装置４００Ａにルータ２４０及びインターネット２４１を介して接続された第二の監視診断装置４００Ｂをガスタービン発電設備２００から離れた位置に配置し、これらの第一の監視診断装置４００Ａ及び第二の監視診断装置４００Ｂで同じ処理を並行して行ってもよい。
【０１１５】
この場合、第一の監視診断装置４００Ａ及び第二の監視診断装置４００Ｂは、図１に示された監視診断装置１００と同様な構成を採用することができるが、第一の監視診断装置４００Ａは、ガスタービン発電設備２００から得られるセンサの信号を第二の監視診断装置４００Ｂに送信することができるようにする。
【図面の簡単な説明】
【０１１６】
【図１】監視診断装置１００の概略図。
【図２】ナレッジ検索画面１７０の概略図。
【図３】ナレッジ検索結果画面１８０の概略図。
【図４】異常判定データベース１２１の概略図。
【図５】異常診断データベース１２２の概略図。
【図６】過去事例データベース１２３の概略図。
【図７】ナレッジデータベース１２４の概略図。
【図８】異常レベル判定データベース１２５の概略図。
【図９】監視診断装置１００の使用例を示す概略図。
【図１０】監視診断装置１００における処理手順を示すフローチャート。
【図１１】監視診断装置の変形例を示す概略図。
【図１２】監視診断装置の変形例を示す概略図。
【符号の説明】
【０１１７】
１００、３００  監視診断装置
１１０  演算処理部
１１１  異常判定部
１１２  過去事例検索処理部
１１３  ナレッジ検索処理部
１１４  影響度評価処理部
１１５  異常レベル判定処理部
１１６  登録部
１２０  記憶部
１２１  異常判定データベース
１２２  異常診断データベース
１２３  過去事例データベース
１２４  ナレッジデータベース
１２５  異常レベル判定データベース
【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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