(57)【要約】【課題】  大量の蓄積データから異常に関係するデータを自動抽出すること、および分析知識（異常分析結果）の共有。【解決手段】  複数機器の異常を検知する異常検知システムにおいて、前記複数機器の出力データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記蓄積された出力データを表示する表示器を有し、前記表示器は前記出力データを指標化した指標値の時系列を表示し、前記複数機器のいずれかにおいて異常を検知した場合、前記異常を検知した時刻近傍の指標値を所定のルールにしたがって表示する。【選択図】図５
2016012240.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数機器の異常を検知する異常検知システムにおいて、
前記複数機器の出力データを蓄積するデータ蓄積手段と、
前記蓄積された出力データを表示する表示器を有し、
前記表示器は前記出力データを指標化した指標値の時系列を表示し、
前記複数機器のいずれかにおいて異常を検知した場合、前記異常を検知した時刻近傍の指標値を所定のルールにしたがって表示することを特徴とする異常検知システム。
【請求項２】
請求項１において，
前記指標値は前記出力データの変化率または平均値からの差であることを特徴とする異常検知システム。 
【請求項３】
請求項１，又は請求項２において、
前記所定のルールとは前記異常を検知した時刻において、前記指標値の大きい順にならべることを特徴とする異常検知システム。
【請求項４】
請求項１，又は請求項２において、
前記所定のルールとは前記異常を検知した時刻において、異常が検知された診断指標と前記指標値との相関が高い順であることを特徴とする異常検知システム。
【請求項５】
請求項１において，
出力データの指標化方法と指標値の表示方法と指標値の表示結果と分析結果として記録される異常原因を結びつけて記録する異常分析結果保存手段を備えたことを特徴とする異常検知システム
【請求項６】
請求項５において、
前記異常分析結果保存手段に蓄積された異常原因を選択する選択手段と、選択した異常原因と結び付けられた指標値の表示結果と新たに検知した異常に対する複数機器の出力データを選択した異常原因と結び付けられ出力データの指標化方法と指標値の表示方法にしたがって計算した指標値の表示結果とともに表示することを特徴とする異常検知システム。
【請求項７】
請求項５において、
前記蓄積された出力データ指標化方法およびデータ表示方法に従いあらたに検知された異常時刻近傍の指標値表示を算出し、前記異常分析結果保存手段に蓄積された指標値の表示結果とマッチングをおこない、マッチング度の高いものから順に指標値表示結果を表示することを特徴とする異常検知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数機器のデータをもとに異常を検知する異常検知システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
工場プラントあるいは移動体（車両、電車、建設機器、エレベータ等）に供えられた複数機器から出力されるデータにもとづいて、異常を検知するシステムの導入が進んでいる。特に近年はデータの通信コストや蓄積コストが低下し、大量のデータにもとづき故障前の予兆を検知するシステムが提案されている（特許文献１）。あるいは大量データから経年変化や運転状態を鑑み異常を検知するシステムが提案されている（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−８１１１号公報
【特許文献２】特開２００６―６４３０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし，従来技術では異常あるいは予兆検知が検知された場合に、異常判定にもちいたデータの中から異常あるいは予兆の原因を推定するだけにとどまっており、診断に用いられずに蓄積された大量データから異常に関連するデータを発見することは困難だった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するため，本発明では，複数機器の異常を検知する異常検知システムにおいて、前記複数機器の出力データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記蓄積された出力データを表示する表示器を有し、前記表示器は前記出力データを指標化した指標値の時系列を表示し、前記複数機器のいずれかにおいて異常を検知した場合、前記異常を検知した時刻近傍の指標値を所定のルールにしたがって表示することを特徴とするものである。
【０００６】
更に、本発明では異常検知システムにおいて、前記指標値は前記出力データの変化率または平均値からの差であることを特徴とするものである。
【０００７】
更に、本発明では異常検知システムにおいて、前記所定のルールとは前記異常を検知した時刻において、前記指標値の大きい順にならべることを特徴とするものである。
【０００８】
更に、本発明では異常検知システムにおいて、前記所定のルールとは前記異常を検知した時刻において、異常が検知された診断指標と前記指標値との相関が高い順であることを特徴とするものである。
【０００９】
更に、本発明では異常検知システムにおいて、出力データの指標化方法と指標値の表示方法と指標値の表示結果と分析結果として記録される異常原因を結びつけて記録する異常分析結果保存手段を備えたことを特徴とするものである。
【００１０】
更に、本発明では異常検知システムにおいて、前記異常分析結果保存手段に蓄積された異常原因を選択する選択手段と、選択した異常原因と結び付けられた指標値の表示結果と新たに検知した異常に対する複数機器の出力データを選択した異常原因と結び付けられ出力データの指標化方法と指標値の表示方法にしたがって計算した指標値の表示結果とともに表示することを特徴とするものである。
【００１１】
更に、本発明では異常検知システムにおいて、前記蓄積された出力データ指標化方法およびデータ表示方法に従いあらたに検知された異常時刻近傍の指標値表示を算出し、前記異常分析結果保存手段に蓄積された指標値の表示結果とマッチングをおこない、マッチング度の高いものから順に指標値表示結果を表示することを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明により蓄積された大量データから異常に関連するデータを速やかに抽出することが可能となり異常分析を効率よく実施でき、故障対策時間が短縮できる。
【００１３】
またこれら異常分析結果を共有化でき、分析者の経験によらず一定の品質の異常分析が実現できる。 
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】異常検知システムの一例
【図２】異常検知システムにおけるデータ監視画面の一例
【図３】異常検知システムにおけるデータ監視画面の一例
【図４】本発明の異常検知システムを実現するためのブロック図の一例
【図５】本発明の異常検知システムにより表示される異常分析結果の一例
【図６】本発明を実現するためのブロック図の別の一例
【図７】本発明の異常分析結果の別の一例
【図８】本発明の異常分析結果の別の一例
【図９】本発明を実現するためのブロック図の別の一例
【図１０】本発明の異常分析結果の別の一例
【図１１】本発明の異常分析結果の別の一例
【図１２】本発明を実現するためのブロック図の別の一例
【図１３】本発明の異常分析結果の別の一例
【図１４】本発明の異常分析結果の別の一例
【図１５】異常検知システムの別の一例
【図１６】異常検知システムの別の一例
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。
【００１６】
図１は鉄鋼あるいは化学プラントにおける異常検知システムの一例を示す。
【００１７】
化学プラントでは材料を投入してから製品が生成されるまでには複数機器による加工が行われる。ここでは機器１〜６を用いて材料１および材料２から製品を生成し、これら機器を制御する中央制御装置を備えたプラントをその一例として示す。その際に異常検知システム300では各機器からはセンサ情報（温度、流量、圧力、濃度）や制御情報（材料情報、制御目標、内部状態）を有線あるいは無線をつかって収集する。さらにこれら複数機器を一括して制御するための中央制御装置302がある場合においては稼働情報（起動、定常、終了などの制御モード等）や環境情報（外気温度、気圧、等）304も異常検知システムで収集する。なおこの異常検知システム300は前記中央制御装置302と一体としても良いし、異常検知システム300として独立して設置することが可能である。
【００１８】
図２は異常検知システム300における表示装置におけるデータ監視画面200の一例を示す。図3に異常検知システム300における表示装置における別なデータ監視画面202の表示例を示す。
【００１９】
図２に示すようにセンサ情報や制御情報を組み合わせにより生成される診断指標値（制御誤差：例えば対象機器のモデルを作成し入力から想定される出力と実際の出力の差である制御誤差として算出する）あるいはセンサ情報（圧力、温度、流量）あるいは制御情報（推定反応速度）などの最新値あるいはデータ監視画面のカーソルの移動に対応したカーソル値が表示され、かつこれらの値のいずれかが予め設定されたしきい値をこえると異常と判定される。
【００２０】
異常と判定された場合は、図3に示すように異常値が注意喚起のために強調表示される（該当データが強調表示(例えば、赤くなる、ブリング)など。この図3の例では、異常検知時刻以降に圧力値が異常であることを圧力値を二重枠線で強調表示している。また、機器担当者に異常を知らせるメールを送信したり、場合によっては関連機器を緊急停止させるなどの処理が行われる。
【００２１】
本発明においては説明を簡単にするため、異常検知時刻をこれらの対象機器の出力データとして診断指標値、センサ情報あるいは制御情報が予め決められたしきい値を超えたときの時刻と定義するが、異常検知時刻はこれにかぎらず、例えばしきい値をあらかじめ設定した時間以上こえた場合に警告が発生する場合においては、この警告が発生した時刻としても良い。なおここで設定したしきい値は必ずしも一定とは限らず、環境情報（外気温度、気圧）や稼働情報（起動、終了、定常などの機器動作モード）によって可変としても良い。
【００２２】
本発明の課題は図２及び図3のデータ監視画面で異常が検知されたときに行われる異常分析の支援である。ここで言う異常分析とは異常原因を特定するための作業であり、具体的には異常判定しきい値を超えたデータ以外も用いて、異常検知が誤報でないか、もし誤報でなければ原因が何かを分析する作業のことを指す。従来の異常分析では、分析者が確認する機器データ（センサ情報、制御情報、稼働情報、環境情報）は分析者の知見に基づいて決まっており、このため分析者の技量によっては、すべてのデータを総当り的に確認したり、関係ないデータを分析したりする恐れがあった。そこで本発明では以下に説明する方法によって、異常に関係するデータを速やかに分析者に提示することで分析作業を効率化し、なおかつ分析知識（異常分析結果）の共有をも容易とする異常検知システムを開示する。
【実施例１】
【００２３】
図４および図５を用いて本発明の第一の実施形態を説明する。
【００２４】
図４は本発明の異常検知システム300を実現するためのブロック図の一例である。図１で説明した異常検知システム300にはプラントのセンサ情報、制御情報、稼働情報、環境情報およびこれらの情報を元に異常検知システム300で算出された診断指標を蓄積する蓄積手段100を備える。これらの情報は異常に関連するデータを選別するため指標化手段102で指標化される。具体的には各情報の過去一定期間のデータから最大および最小値を算出しておき、最大値から最小値の差を最大変化量として定義し、所定時間あたりの変化量を最大変化量で割ったものを変化率と定義し、これを指標として算出する。あるいは過去一定期間のデータから平均値を算出値、この平均値からの差を平均値でわったものを平均乖離率と定義し、指標として算出しても良い。また変化率や平均乖離率を実データからではなく設計データから算出しても良い。このように算出した指標は表示手段104によって所定のルールにしたがって表示される。
【００２５】
図５は本発明の異常検知システム300によって表示される異常分析結果の一例である。本発明の表示手段ではセンサ情報、制御情報、稼働情報、環境情報、診断指標が指標化され異常判定時刻近傍における時系列として表示される。
【００２６】
図５では指標化された値を異常判定された診断指標を一番上に表示し、異常判定時刻において指標値が大きい順にセンサ値をならべて濃淡表示を行っている。この表示では異常時刻において変化率が大きいものや平均からの乖離が大きいものが上位に表示されており、分析者にとって異常と関連するデータが上位に表示されるようになっている。これ例では、指標値として圧力101、温度121、流量200、制御量95の順になっている。
【００２７】
また異常判定時刻の近傍で診断指標と各データの時系列を表示することで、分析者が診断指標と関連して変化するデータを容易にみつけることができる。
【００２８】
例えば、本発明は異常が発生したときに、異常状態と関連するセンサ値を見つけるのを支援することが実現出来る。図５で示されたように、各センサ値、もしくは各センサ値の変位は１次元情報のため、それらの値の大小を横軸を時間とした一本の濃淡領域として表示することができる。
【００２９】
そして、異常判定時刻における複数のセンサの濃淡表示を縦に並べればセンサ値もしくはセンサ値の変位を２次元のパターンとして表示、又は認識することが可能になる。
【００３０】
即ち、故障によって影響がでるセンサは異なることから、このパターンを表示、認識することで故障を特定できることが本発明の特徴となります。
【００３１】
具体例を挙げると図１の化学プラントの機器２の空気系にリークが発生した場合に、図５に示したように関連する機器1のセンサの圧力値が圧力101に、機器３のセンサの温度の値が温度121に、機器6のセンサの流量の値が流量200に、機器５の制御量が制御量95に変化するパターンを読み取って、このパターンから機器２での空気系にリークが発生していることを特定することが実現する。
【００３２】
さらに分析者が診断指標と各パラメータの相関を濃淡変化で見つける代わりに、表示順を診断指標と各データとの相関係数の絶対値が大きいものの順にならべても良い。
【００３３】
本構成によれば異常に相関が高いデータが上位に表示されるため、分析者が異常に相関が高いデータを簡単に選定することができ、異常分析をより効率的に行える。またここでは図示していないが表示された濃淡データあるいはデータ名を選択するとそれらのオリジナルデータの時系列が表示されるようにしても良い。本構成によれば、異常判定時刻近傍で異常と関連するデータ値の変化を容易に確認することができ、異常分析がより効率的に実施できる。また本実施例では指標値の時系列データを濃淡図として表示したが、カラー表示や３Ｄ表示としても本発明の本質は変わらない。
【実施例２】
【００３４】
図６から図８をもちいて本発明の第2の実施形態を説明する。
【００３５】
図６は本発明を実現するためのブロック図の別の一例である。図４との違いは図４で説明した異常分析結果と指標化手段と指標表示方法とを分析の結果として判明した異常原因と結び付けて記録する記録手段106を備えたことである。本構成により、過去の異常分析結果との比較による異常分析が可能となる。
【００３６】
図７及び図８は本発明の異常分析結果の別の一例である。図７に示しているのが新しく発生した異常判定時刻近傍の異常判定結果、図８にしめしているのが過去に発生した異常（例えばバルブＡ故障）に対応する異常判定結果である。
【００３７】
本発明においては過去に発生した異常事例を選択すると、このときの異常分析結果が表示されると同時に、異常事例に対応した異常分析指標の算出方法、指標データの表示方法にしたがって、新たな異常判定時刻近傍の異常分析結果が表示される。分析者はこの二つの異常判定結果を比較することによって新たに発生した異常が過去に発生したものと同じかどうかを容易に判定することができる。またここでは図示していないが記録手段に蓄積された故障原因の選定を容易にすべく、異常原因毎の発生時刻や発生頻度を記録手段に蓄積された異常分析結果を元に算出し、分析者が故障原因を選定するときの参考情報として表示するようにしても良い。
【実施例３】
【００３８】
図９から図１１をもちいて本発明の別の実施形態を説明する。
図９は本発明を実現するためのブロック図の別の一例である。図６との違いは図６では過去の分析結果の表示のために分析者が故障原因を入力したのに対し、本実施例では過去の異常分析結果と同じ指標化、同じ表示方法で異常分析結果を算出し、記録された異常分析結果と新たに算出した異常分析結果を比較するマッチング処理を自動的に実施するマッチング手段108を備えたことである。本構成により自動計算されるマッチング指標（たとえば画像の相関値）が高いものから分析者に提示することが可能となり、異常分析がより容易となる。  図１０、及び図１１は本発明の別の表示結果の一例である。本発明によれば異常判定時刻近傍で最も表示がマッチングする過去の分析結果を新しい分析結果とともに表示される。図１０では最もマッチング度が高いものから類似事例として故障原因とともに表示される。また本実施例の応用として図１０の複数のデータを選択し、選択したデータのみを用いてマッチング度合いを算出し、過去分析結果を類似事例として表示することも可能である。
【００３９】
本発明によれば過去事例から最も類似した事例を自動的に提示することができるため、分析者にとって初めての異常でもシステムが異常原因を自動抽出してくれるため異常分析がより容易となる。
【実施例４】
【００４０】
図１２から図１４を用いて本発明の別の実施形態を説明する。
【００４１】
図１２は本発明を実現するためのブロック図の別の一例である。図９との違いはマッチング手段１０８に同一機器情報を与えることである。プラントにかぎらずシステムには複数の同一機器が用いられることがある。たとえば回転機Ｂと回転機Ｃが同一機器でかつ同一制御を行っていた場合、回転機Ｂの出力データに対応する回転機Ｃの対応データが何かをあたえることで同一機器に対する異常分析が可能となる。
【００４２】
図１３、及び図１４は本発明の別の表示結果の一例である。本発明では同一機器情報により回転機Ｂと回転機Ｃが同一機器であり、回転機Ｂの温度１０１、圧力５５、流量１０、制御量２がそれぞれ回転機Ｃの温度１０２、圧力５６、流量１１、制御量３に対応することが同一機器情報として与えられる。そこでマッチング手段では回転機Ｂ故障のデータ分析結果と回転機Ｃ故障のデータ分析結果のマッチング度合いを算出することで、過去に全く同じ機器の故障データが無い場合によっても同一機器の異常を分析することが実現できる。
【００４３】
図１５、図１６に本発明の異常検知システムの別の実施例を示す。
図１に示したように本発明では一つの製品を製造するのに関連する機器を一まとまりとして異常を検知する異常検知システムを対象として説明したが、本発明の対象とするシステムはこれに限らない。たとえば図１５に示すように機器１0〜機器14のセンサ・制御情報が共有して通信される通信線につながれた診断システムに適用しても良い。このような事例としては鉄道や自動車、建設機器などの移動体が考えられる。
【００４４】
また、このような移動体に関しては図１６に示すように、複数の移動体１〜移動体４情報の異常を検知する異常検知システムを構成することも可能である。本構成によれば遠隔地で動作する移動体が持つ機器情報を一か所で分析することにより、他の移動体で起こった過去事例との比較が容易となり分析効率を向上できる。
【符号の説明】
【００４５】
100蓄積手段
102指標化手段
104表示手段
106記録手段
108マッチング手段
300異常検知システム
【図１】
2016012240.tif 000003
【図２】
2016012240.tif 000004
【図３】
2016012240.tif 000005
【図４】
2016012240.tif 000006
【図５】
2016012240.tif 000007
【図６】
2016012240.tif 000008
【図７】
2016012240.tif 000009
【図８】
2016012240.tif 000010
【図９】
2016012240.tif 000011
【図１０】
2016012240.tif 000012
【図１１】
2016012240.tif 000013
【図１２】
2016012240.tif 000014
【図１３】
2016012240.tif 000015
【図１４】
2016012240.tif 000016
【図１５】
2016012240.tif 000017
【図１６】
2016012240.tif 000018