(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
診断対象の設備の異常を診断する異常診断方法であって、
前記設備から、複数の計測項目についての多変量時系列データを取得するステップと、
前記多変量時系列データを用いて、前記設備の運転状態の異常を診断するステップと、
前記異常を診断するステップにて前記設備の運転状態の異常が判定されたときに、前記異常の原因を診断するステップとを備え、
前記異常の原因を診断するステップは、
前記異常の発生前の第１の区間の前記多変量時系列データから、各計測項目について少なくとも１つの特徴量抽出方法によって前記第１の区間の特徴量を抽出するステップと、
前記異常の発生後の第２の区間の前記多変量時系列データから、各計測項目について前記少なくとも１つの特徴量抽出方法によって前記第２の区間の特徴量を抽出するステップと、
同一の特徴量抽出方法により求めた前記第１の区間の特徴量と前記第２の区間の特徴量との差分から特徴量の変化量を求めるステップと、
前記複数の計測項目についての前記特徴量の変化量に基づいて、前記異常の原因となる計測項目を診断するステップとを含み、
前記異常を診断するステップは、前記多変量時系列データを用いて診断の基準となる学習済みモデルを作成し、前記学習済みモデルに基づいて前記設備の運転状態の異常を診断し、
前記第１の区間の特徴量を抽出するステップは、前記学習済みモデルに基づいて前記第１の区間の前記多変量時系列データを正規化したデータから前記第１の区間の特徴量を抽出し、
前記第２の区間の特徴量を抽出するステップは、前記学習済みモデルに基づいて前記第２の区間の前記多変量時系列データを正規化したデータから前記第２の区間の特徴量を抽出する、異常診断方法。
【請求項２】
前記異常を診断するステップにて前記設備の運転状態の異常が判定されたときに、前記異常の現象を示す異常モードを診断するステップをさらに備え、
前記異常モードを診断するステップは、
各計測項目について前記特徴量の変化量、前記特徴量の変化量を用いて予め定められたｎ段階（ｎは整数）の分類法に従い得られた値、または、特徴量抽出方法の異なる複数の前記特徴量の変化量を用いて予め定められたｍ段階（ｍは整数）の分類法に従い得られた値を要素とした変化量ベクトルを生成するステップと、
複数の異常現象の各々と前記異常現象に対応する変化量ベクトルとを紐付けて登録したデータベースを作成するステップと、
前記データベースと、前記生成するステップにより生成された前記変化量ベクトルとに基づいて、未知の異常モードを診断するステップとを含む、請求項１に記載の異常診断方法。
【請求項３】
診断対象の設備の異常を診断する異常診断方法であって、
前記設備から、複数の計測項目についての多変量時系列データを取得するステップと、
前記多変量時系列データを用いて、前記設備の運転状態の異常を診断するステップと、
前記異常を診断するステップにて前記設備の運転状態の異常が判定されたときに、前記異常の原因を診断するステップとを備え、
前記異常の原因を診断するステップは、
前記異常の発生前の第１の区間の前記多変量時系列データから、各計測項目について少なくとも１つの特徴量抽出方法によって前記第１の区間の特徴量を抽出するステップと、
前記異常の発生後の第２の区間の前記多変量時系列データから、各計測項目について前記少なくとも１つの特徴量抽出方法によって前記第２の区間の特徴量を抽出するステップと、
同一の特徴量抽出方法により求めた前記第１の区間の特徴量と前記第２の区間の特徴量との差分から特徴量の変化量を求めるステップと、
前記複数の計測項目についての前記特徴量の変化量に基づいて、前記異常の原因となる計測項目を診断するステップとを含み、
前記異常を診断するステップにて前記設備の運転状態の異常が判定されたときに、前記異常の現象を示す異常モードを診断するステップをさらに備え、
前記異常モードを診断するステップは、
各計測項目について前記特徴量の変化量、前記特徴量の変化量を用いて予め定められたｎ段階（ｎは整数）の分類法に従い得られた値、または、特徴量抽出方法の異なる複数の前記特徴量の変化量を用いて予め定められたｍ段階（ｍは整数）の分類法に従い得られた値を要素とした変化量ベクトルを生成するステップと、
複数の異常現象の各々と前記異常現象に対応する変化量ベクトルとを紐付けて登録したデータベースを作成するステップと、
前記データベースと、前記生成するステップにより生成された前記変化量ベクトルとに基づいて、未知の異常モードを診断するステップとを含む、異常診断方法。
【請求項４】
診断対象の設備の異常を診断する異常診断方法であって、
前記設備から、複数の計測項目についての多変量時系列データを取得するステップと、
前記多変量時系列データを用いて、前記設備の運転状態の異常を診断するステップと、
前記異常を診断するステップにて前記設備の運転状態の異常が判定されたときに、前記異常の現象を示す異常モードを診断するステップとを備え、
前記異常モードを診断するステップは、
前記異常の判定前の第１の区間の前記多変量時系列データから、各計測項目について少なくとも１つの特徴量抽出方法によって前記第１の区間の特徴量を抽出するステップと、
前記異常の判定後の第２の区間の前記多変量時系列データから、各計測項目について前記少なくとも１つの特徴量抽出方法によって前記第２の区間の特徴量を抽出するステップと、
同一の特徴量抽出方法により求めた前記第１の区間の特徴量と前記第２の区間の特徴量との差分から特徴量の変化量を求めるステップと、
各計測項目について前記特徴量の変化量、前記特徴量の変化量を用いて予め定められたｎ段階（ｎは整数）の分類法に従い得られた値、または、特徴量抽出方法の異なる複数の前記特徴量の変化量を用いて予め定められたｍ段階（ｍは整数）の分類法に従い得られた値を要素とした変化量ベクトルを生成するステップと、
複数の異常現象の各々と前記異常現象に対応する変化量ベクトルとを紐付けて登録したデータベースを作成するステップと、
前記データベースと、前記生成するステップにより生成された前記変化量ベクトルとに基づいて、未知の異常モードを診断するステップとを含む、異常診断方法。
【請求項５】
前記異常を診断するステップは、前記多変量時系列データを用いて診断の基準となる学習済みモデルを作成し、前記学習済みモデルに基づいて前記設備の運転状態の異常を診断し、
前記第１の区間の特徴量を抽出するステップは、前記学習済みモデルに基づいて前記第１の区間の前記多変量時系列データを正規化したデータから前記第１の区間の特徴量を抽出し、
前記第２の区間の特徴量を抽出するステップは、前記学習済みモデルに基づいて前記第２の区間の前記多変量時系列データを正規化したデータから前記第２の区間の特徴量を抽出する、請求項４に記載の異常診断方法。
【請求項６】
前記未知の異常モードを診断するステップは、前記データベースに登録された各前記複数の異常現象の変化量ベクトルと、前記生成するステップにより生成された前記変化量ベクトルとの類似度に基づいて、前記未知の異常モードを診断する、請求項２から５のいずれか１項に記載の異常診断方法。
【請求項７】
前記データベースを作成するステップは、
前記データベースに登録する前記変化量ベクトルの生成方法として、前記設備から取得された異常発生前後の前記多変量時系列データを用いて前記変化量ベクトルを生成する方法、異常現象の物理モデルまたは過去の知見に基づいて前記特徴量の変化量を推定することにより前記変化量ベクトルを生成する方法、および、類似の設備から取得された異常発生前後の前記多変量時系列データを用いて前記変化量ベクトルを生成する方法のうちの少なくともいずれか１つの方法を使用し、
生成された前記変化量ベクトルを、対応する異常現象に紐付けて前記データベースに登録する、請求項２から６のいずれか１項に記載の異常診断方法。
【請求項８】
前記少なくとも１つの特徴量抽出方法は、平均、分散、標準偏差、中央値、最頻値、最大値、最小値、歪度および尖度のうちの少なくとも１つを求める処理である、請求項１から７のいずれか１項に記載の異常診断方法。
【請求項９】
診断対象の設備の異常を診断する異常診断装置であって、
前記設備から、複数の計測項目についての多変量時系列データを取得するデータ読み取り部と、
前記多変量時系列データを用いて、前記設備の運転状態の異常を診断する異常診断部と、
前記異常診断部により前記設備の運転状態の異常が判定されたときに、前記異常の原因を診断する異常原因診断部とを備え、
前記異常原因診断部は、
前記異常の発生前の第１の区間の前記多変量時系列データから、各計測項目について少なくとも１つの特徴量抽出方法によって前記第１の区間の特徴量を抽出し、
前記異常の発生後の第２の区間の前記多変量時系列データから、各計測項目について前記少なくとも１つの特徴量抽出方法によって前記第２の区間の特徴量を抽出し、
同一の特徴量抽出方法により求めた前記第１の区間の特徴量と前記第２の区間の特徴量との差分から特徴量の変化量を求め、
前記複数の計測項目についての前記特徴量の変化量に基づいて、前記異常の原因となる計測項目を診断し、
前記異常診断部は、
前記多変量時系列データを用いて診断の基準となる学習済みモデル作成し、
前記学習済みモデルに基づいて前記設備の運転状態の異常を診断し、
前記異常原因診断部は、
前記学習済みモデルに基づいて前記第１の区間の前記多変量時系列データを正規化したデータから前記第１の区間の特徴量を抽出し、
前記学習済みモデルに基づいて前記第２の区間の前記多変量時系列データを正規化したデータから前記第２の区間の特徴量を抽出する、異常診断装置。
【請求項１０】
前記異常診断部により前記設備の異常が診断されたときに、前記異常の現象を示す異常モードを診断する異常モード診断部をさらに備え、
前記異常モード診断部は、
各計測項目について前記特徴量の変化量、前記特徴量の変化量を用いて予め定められたｎ段階（ｎは整数）の分類法に従い得られた値、または、特徴量抽出方法の異なる複数の前記特徴量の変化量を用いて予め定められたｍ段階（ｍは整数）の分類法に従い得られた値を要素とした変化量ベクトルを生成し、
複数の異常現象の各々と前記異常現象に対応する変化量ベクトルとを紐付けて登録したデータベースを作成し、
前記データベースと、前記生成するステップにより生成された前記変化量ベクトルとに基づいて、未知の異常モードを診断する、請求項９に記載の異常診断装置。
【請求項１１】
診断対象の設備の異常を診断する異常診断装置であって、
前記設備から、複数の計測項目についての多変量時系列データを取得するデータ読み取り部と、
前記多変量時系列データを用いて、前記設備の運転状態の異常を診断する異常診断部と、
前記異常診断部により前記設備の運転状態の異常が判定されたときに、前記異常の原因を診断する異常原因診断部とを備え、
前記異常原因診断部は、
前記異常の発生前の第１の区間の前記多変量時系列データから、各計測項目について少なくとも１つの特徴量抽出方法によって前記第１の区間の特徴量を抽出し、
前記異常の発生後の第２の区間の前記多変量時系列データから、各計測項目について前記少なくとも１つの特徴量抽出方法によって前記第２の区間の特徴量を抽出し、
同一の特徴量抽出方法により求めた前記第１の区間の特徴量と前記第２の区間の特徴量との差分から特徴量の変化量を求め、
前記複数の計測項目についての前記特徴量の変化量に基づいて、前記異常の原因となる計測項目を診断し、
前記異常診断部により前記設備の異常が診断されたときに、前記異常の現象を示す異常モードを診断する異常モード診断部をさらに備え、
前記異常モード診断部は、
各計測項目について前記特徴量の変化量、前記特徴量の変化量を用いて予め定められたｎ段階（ｎは整数）の分類法に従い得られた値、または、特徴量抽出方法の異なる複数の前記特徴量の変化量を用いて予め定められたｍ段階（ｍは整数）の分類法に従い得られた値を要素とした変化量ベクトルを生成し、
複数の異常現象の各々と前記異常現象に対応する変化量ベクトルとを紐付けて登録したデータベースを作成し、
前記データベースと、前記生成するステップにより生成された前記変化量ベクトルとに基づいて、未知の異常モードを診断する、異常診断装置。
【請求項１２】
診断対象の設備の異常を診断する異常診断装置であって、
前記設備から、複数の計測項目についての多変量時系列データを取得するデータ読み取り部と、
前記多変量時系列データを用いて、前記設備の運転状態の異常を診断する異常診断部と、
前記異常診断部により前記設備の運転状態の異常が判定されたときに、前記異常の現象を示す異常モードを診断する異常モード診断部とを備え、
前記異常モード診断部は、
前記異常の発生前の第１の区間の前記多変量時系列データから、各計測項目について少なくとも１つの特徴量抽出方法によって前記第１の区間の特徴量を抽出し、
前記異常の発生後の第２の区間の前記多変量時系列データから、各計測項目について前記少なくとも１つの特徴量抽出方法によって前記第２の区間の特徴量を抽出し、
同一の特徴量抽出方法により求めた前記第１の区間の特徴量と前記第２の区間の特徴量との差分から特徴量の変化量を求め、
各計測項目について前記特徴量の変化量、前記特徴量の変化量を用いて予め定められたｎ段階（ｎは整数）の分類法に従い得られた値、または、特徴量抽出方法の異なる複数の前記特徴量の変化量を用いて予め定められたｍ段階（ｍは整数）の分類法に従い得られた値を要素とした変化量ベクトルを生成し、
複数の異常現象の各々と前記異常現象に対応する変化量ベクトルとを紐付けて登録したデータベースを作成し、
前記データベースと、前記生成するステップにより生成された前記変化量ベクトルとに基づいて、未知の異常モードを診断する、異常診断装置。
【請求項１３】
前記異常診断部は、
前記多変量時系列データを用いて診断の基準となる学習済みモデルを作成し、
前記学習済みモデルに基づいて前記設備の運転状態の異常を診断し、
前記異常モード診断部は、
前記学習済みモデルに基づいて前記第１の区間の前記多変量時系列データを正規化したデータから前記第１の区間の特徴量を抽出し、
前記学習済みモデルに基づいて前記第２の区間の前記多変量時系列データを正規化したデータから前記第２の区間の特徴量を抽出する、請求項１２に記載の異常診断装置。
【請求項１４】
前記異常モード診断部は、前記データベースに登録された各前記複数の異常現象の変化量ベクトルと、生成された前記変化量ベクトルとの類似度に基づいて、前記未知の異常モードを診断する、請求項１０から１３のいずれか１項に記載の異常診断装置。
【請求項１５】
前記異常モード診断部は、
前記データベースに登録する前記変化量ベクトルの生成方法として、前記設備から取得された異常発生前後の前記多変量時系列データを用いて前記変化量ベクトルを生成する方法、異常現象の物理モデルまたは過去の知見に基づいて前記特徴量の変化量を推定することにより前記変化量ベクトルを生成する方法、および、類似の設備から取得された異常発生前後の前記多変量時系列データを用いて前記変化量ベクトルを生成する方法のうちの少なくともいずれか１つの方法を使用し、
生成された前記変化量ベクトルを、対応する異常現象に紐付けて前記データベースに登録する、請求項１０から１４のいずれか１項に記載の異常診断装置。
【請求項１６】
前記少なくとも１つの特徴量抽出方法は、平均、分散、標準偏差、中央値、最頻値、最大値、最小値、歪度および尖度のうちの少なくとも１つを求める処理である、請求項９から１５のいずれか１項に記載の異常診断装置。
【請求項１７】
コンピュータに、診断対象の設備の異常を診断する処理を実行させるための異常診断プログラムであって、
前記設備から、複数の計測項目についての多変量時系列データを取得するステップと、
前記多変量時系列データを用いて、前記設備の運転状態の異常を診断するステップと、
前記異常を診断するステップにて前記設備の運転状態の異常が判定されたときに、前記異常の原因を診断するステップとを前記コンピュータに実行させ、
前記異常の原因を診断するステップは、
前記異常の発生前の第１の区間の前記多変量時系列データから、各計測項目について少なくとも１つの特徴量抽出方法によって前記第１の区間の特徴量を抽出するステップと、
前記異常の発生後の第２の区間の前記多変量時系列データから、各計測項目について前記少なくとも１つの特徴量抽出方法によって前記第２の区間の特徴量を抽出するステップと、
同一の特徴量抽出方法により求めた前記第１の区間の特徴量と前記第２の区間の特徴量との差分から特徴量の変化量を求めるステップと、
前記複数の計測項目についての前記特徴量の変化量に基づいて、前記異常の原因となる計測項目を診断するステップとを含み、
前記異常を診断するステップは、前記多変量時系列データを用いて診断の基準となる学習済みモデルを作成し、前記学習済みモデルに基づいて前記設備の運転状態の異常を診断し、
前記第１の区間の特徴量を抽出するステップは、前記学習済みモデルに基づいて前記第１の区間の前記多変量時系列データを正規化したデータから前記第１の区間の特徴量を抽出し、
前記第２の区間の特徴量を抽出するステップは、前記学習済みモデルに基づいて前記第２の区間の前記多変量時系列データを正規化したデータから前記第２の区間の特徴量を抽出する、異常診断プログラム。
【請求項１８】
前記異常を診断するステップにて前記設備の運転状態の異常が判定されたときに、前記異常の現象を示す異常モードを診断するステップをさらに前記コンピュータに実行させ、
前記異常モードを診断するステップは、
各計測項目について前記特徴量の変化量、前記特徴量の変化量を用いて予め定められたｎ段階（ｎは整数）の分類法に従い得られた値、または、特徴量抽出方法の異なる複数の前記特徴量の変化量を用いて予め定められたｍ段階（ｍは整数）の分類法に従い得られた値を要素とした変化量ベクトルを生成するステップと、
複数の異常現象の各々と前記異常現象に対応する変化量ベクトルとを紐付けて登録したデータベースを作成するステップと、
前記データベースと、前記生成するステップにより生成された前記変化量ベクトルとに基づいて、未知の異常モードを診断するステップとを含む、請求項１７に記載の異常診断プログラム。
【請求項１９】
コンピュータに、診断対象の設備の異常を診断する処理を実行させるための異常診断プログラムであって、
前記設備から、複数の計測項目についての多変量時系列データを取得するステップと、
前記多変量時系列データを用いて、前記設備の運転状態の異常を診断するステップと、
前記異常を診断するステップにて前記設備の運転状態の異常が判定されたときに、前記異常の現象を示す異常モードを診断するステップとを前記コンピュータに実行させ、
前記異常モードを診断するステップは、
前記異常の判定前の第１の区間の前記多変量時系列データから、各計測項目について少なくとも１つの特徴量抽出方法によって前記第１の区間の特徴量を抽出するステップと、
前記異常の判定後の第２の区間の前記多変量時系列データから、各計測項目について前記少なくとも１つの特徴量抽出方法によって前記第２の区間の特徴量を抽出するステップと、
同一の特徴量抽出方法により求めた前記第１の区間の特徴量と前記第２の区間の特徴量との差分から特徴量の変化量を求めるステップと、
各計測項目について前記特徴量の変化量、前記特徴量の変化量を用いて予め定められたｎ段階（ｎは整数）の分類法に従い得られた値、または、特徴量抽出方法の異なる複数の前記特徴量の変化量を用いて予め定められたｍ段階（ｍは整数）の分類法に従い得られた値を要素とした変化量ベクトルを生成するステップと、
複数の異常現象の各々と前記異常現象に対応する変化量ベクトルとを紐付けて登録したデータベースを作成するステップと、
前記データベースと、前記生成するステップにより生成された前記変化量ベクトルとに基づいて、未知の異常モードを診断するステップとを含む、異常診断プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、異常診断方法、異常診断装置および異常診断プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
設備の状態監視においては、設備および機器の各種運転データと、機器から発生する振動および機器の温度などを各種センサにより計測した計測データとを含む多変量時系列データが用いられる。診断対象の設備から取得される多変量時系列データを解析することによって、設備および機器が正常に運転しているか否かを判定することができる。例えば、マハラノビス・タグチ（ＭＴ）法においては、多変量時系列データから１つの解析出力値が算出され、この解析出力値を用いて設備の異常の有無が判定される。【０００３】
上記解析において設備の異常が判定された場合には、当該異常の原因である計測項目が何であるか、および、設備においてどのような異常現象（異常モード）が起きているかを解析する技術がさらに求められる。【０００４】
例えば、特開平８−６６３５号公報（特許文献１）には、異常原因の特定方法として、診断対象のプラントの各機器から取得した実測データと、物理モデルにより求めた疑似データとを比較することによって異常原因を特定する方法が開示されている。この方法では、予め準備した機器の故障モード評価解析情報に基づいて、物理モデルの演算パラメータを変えることによって疑似データを変化させる。そして、実測データと疑似データとが一致した場合において、故障モードが正しいと判定するように構成されている。【０００５】
また特開２０１５−１７２９４５号公報（特許文献２）においては、異常モードの特定方法として、異常と判定された時刻における各種計測項目の計測値をベクトル量子化したものを原因事象とし、同時刻から一定時間が結果するまでに発生した故障イベントを結果事象とし、原因事象と結果事象との組合せの頻度のマトリクスを作成しておく方法が開示されている。この方法では、異常発生時刻の計測値のベクトル量子化値と原因事象との距離を算出し、最も距離が近い原因事象を抽出し、その最も頻度の高い結果事象を抽出するように構成されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平８−６６３５号公報
【特許文献２】特開２０１５−１７２９４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１に記載される方法では、物理モデルに基づいてシミュレーションを実施し、現象が再現された場合に異常原因および異常モードを特定するためには、診断対象機器に関する専門的な知識および技術が必要とされる。そのため、診断対象機器に不慣れな者は診断を誤る可能性がある。また、推定される異常原因が複数存在する場合には、異常原因および異常モードの特定に時間を要する可能性がある。そのため、一刻を争うような異常事態に対しては有効性が低くなることが懸念される。【０００８】
一方、特許文献２に記載されるように、実際に発生した事象に基づいてデータベースを作成し、データベースに登録の事象との距離に基づいて異常モードを特定する方法では、異常が滅多に発生しない設備においてはデータベースの充実化が困難となるため、異常モードの判定を誤る可能性がある。【０００９】
本開示はこのような課題を解決するためになされたものであって、診断対象設備・機器に関する専門的な知識および技術を要することなく、短時間で高精度に異常原因となる計測項目を明らかにすることを目的とする。また本開示は、診断対象に関する専門的な知識および技術を要することなく、短時間で高精度に異常モードである異常現象を特定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本開示の第１の態様に係る異常診断方法は、診断対象の設備の異常を診断する異常診断方法であって、設備から、複数の計測項目についての多変量時系列データを取得するステップと、多変量時系列データを用いて、設備の運転状態の異常を診断するステップと、異常を診断するステップにて設備の運転状態の異常が判定されたときに、異常の原因を診断するステップとを備える。異常の原因を診断するステップは、異常の発生前の第１の区間の多変量時系列データから、各計測項目について少なくとも１つの特徴量抽出方法によって第１の区間の特徴量を抽出するステップと、異常の発生後の第２の区間の多変量時系列データから、各計測項目について少なくとも１つの特徴量抽出方法によって第２の区間の特徴量を抽出するステップと、同一の特徴量抽出方法により求めた第１の区間の特徴量と第２の区間の特徴量との差分から特徴量の変化量を求めるステップと、複数の計測項目についての特徴量の変化量に基づいて、異常の原因となる計測項目を診断するステップとを含む。【００１１】
本開示の第２の態様に係る異常診断方法は、診断対象の設備の異常を診断する異常診断方法であって、設備から、複数の計測項目についての多変量時系列データを取得するステップと、多変量時系列データを用いて、設備の運転状態の異常を診断するステップと、異常を診断するステップにて設備の運転状態の異常が判定されたときに、異常の現象を示す異常モードを診断するステップとを備える。異常モードを診断するステップは、異常の判定前の第１の区間の多変量時系列データから、各計測項目について少なくとも１つの特徴量抽出方法によって第１の区間の特徴量を抽出するステップと、異常の判定後の第２の区間の多変量時系列データから、各計測項目について少なくとも１つの特徴量抽出方法によって第２の区間の特徴量を抽出するステップと、同一の特徴量抽出方法により求めた第１の区間の特徴量と第２の区間の特徴量との差分から特徴量の変化量を求めるステップと、各計測項目について特徴量の変化量、特徴量の変化量を用いて予め定められたｎ段階（ｎは整数）の分類法に従い得られた値、または、特徴量抽出方法の異なる複数の特徴量の変化量を用いて予め定められたｍ段階（ｍは整数）の分類法に従い得られた値を要素とした変化量ベクトルを生成するステップと、複数の異常現象の各々と異常現象に対応する変化量ベクトルとを紐付けて登録したデータベースを作成するステップと、データベースおよび生成するステップにより生成された変化量ベクトルに基づいて、未知の異常モードを診断するステップとを含む。
【発明の効果】
【００１２】
本開示によれば、診断対象に関する専門的な知識および技術を要することなく、短時間で高精度に異常原因となる計測項目を明らかにすることができる。または、診断対象に関する専門的な知識および技術を要することなく、短時間で高精度に異常モードである異常現象を特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施の形態に係る異常診断装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】第２診断部により実行される異常原因の診断処理を説明するためのフローチャートである。
【図３】評価領域の選択例を示す図である。
【図４】２次元プロットの一例を示す図である。
【図５】第３診断部により実行される異常モードの診断処理の説明するためのフローチャートである。
【図６】変化量ベクトルの各要素の値の決定方法の一例を説明する図である。
【図７】データベースの一例を示す図である。
【図８】第３出力部による判定結果の出力例を説明する図である。
【図９】異常診断装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に、本開示の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、以下では図中の同一または相当部分には同一符号を付してその説明は原則的に繰返さないものとする。
【００１５】
［Ａ．異常診断装置の機能的構成］
最初に、実施の形態に係る異常診断装置の機能的構成について説明する。
【００１６】
図１は、実施の形態に係る異常診断装置の機能的構成を示すブロック図である。実施の形態に係る異常診断装置１は、診断対象の設備または機器（以下、単に「設備」とも総称する）から取得される運転データおよび計測データから構成される多変量時系列データを解析することにより、当該設備の運転状態が正常であるか否かを判定し、その判定結果を出力するように構成される。
【００１７】
上記判定において診断対象設備の運転状態が異常と判定された場合には、異常診断装置１はさらに、当該異常の原因である計測項目を診断するように構成される。ここで、計測項目とは、運転データ、計測データとして取得される項目を意味する。また、異常診断装置１は、当該計測項目が関与する異常モードを診断するように構成される。
【００１８】
診断対象となる設備は、例えば、発電機、ＦＡ（ファクトリーオートメーション）機器、受配電機器、昇降機および鉄道用電気機器などの機器またはプラントである。本実施の形態では、異常診断装置１を、発電機の状態監視および異常診断に適用する構成について例示する。
【００１９】
図１を参照して、異常診断装置１は、データ読み取り部２と、データ表示部３と、第１診断部４と、第２診断部５と、第３診断部６と、第１出力部７と、第２出力部８と、第３出力部とを備える。
【００２０】
（Ａ−１）データ読み取り部
データ読み取り部２は、診断対象設備から取得される多変量時系列データを読み取る。つまり、データ読み取り部２は、診断対象設備から複数の計測項目についての多変量時系列データを取得する。本願明細書において「変量」とは、診断対象から取得する様々な物理量を表す計測項目である。「多変量時系列データ」とは、互いに関連している複数の計測項目（多変量データ）の時間的変化を示す時系列データである。
【００２１】
発電機を例に説明すると、計測項目は、発電機の出力、回転速度、電圧および電流などの運転データに関するものと、発電機を構成する機器または部品などに取り付けられたセンサ群により計測される温度および振動などの計測データの時系列データに関するものとを含む。また、外気温などの発電機が設置される環境に関するデータ、発電機の稼働状態に関連のある設備の運転データおよび計測データを含んでよい。なお、これらの計測項目は例示であって、項目数は限定されるものではない。これら複数の計測項目から構成される時系列データを多変量時系列データとして扱う。
【００２２】
（Ａ−２）データ表示部
データ表示部３は、データ読み取り部２から受信した多変量時系列データをグラフ化して表示する。
【００２３】
（Ａ−３）第１診断部
第１診断部４は、データ読み取り部２から受信した多変量時系列データを用いて、診断対象の設備の運転状態の異常の有無を診断する。すなわち、第１診断部４は、設備の運転状態の異常を診断するための「異常診断部」を構成する。
【００２４】
第１診断部４は、多変量時系列データを用いて、１つの解析出力値を算出する。第１診断部４は、算出した解析出力値に基づいて、診断対象設備の運転状態の異常の有無を判定する。このような異常判定手法としては、マハラノビス・タグチ（ＭＴ）法、１クラスサポートベクタマシン、最近傍法、回帰分析、および部分空間法などの公知の方法を用いることができる。
【００２５】
具体的には、第１診断部４は、モデル作成部１０と、解析出力値算出部１１と、異常判定部１２とを有する。
【００２６】
モデル作成部１０は、多変量時系列データを学習用データとして、選択した異常判定手法に従って異常診断に用いる学習済みモデルを作成する。学習済みモデルとは、正常モデルとも言い換えることができる。モデル作成部１０は、必要に応じて、多変量時系列データに任意の演算処理（以下、「前処理」とも称する）を施したデータを用いて学習済みモデルを作成することができる。任意の演算処理とは、例えば、各計測項目のデータの微分値または移動平均値を演算する処理、あるいは少なくとも２つ以上の計測項目のデータの和、差または平均などを演算する処理を含む。
【００２７】
解析出力値算出部１１は、選択した異常判定手法に基づき、作成した学習済みモデルと診断対象の多変量時系列データとを用いて解析出力値を算出する。異常判定部１２は、解析出力値算出部１１にて算出された解析出力値と、予め設定した異常判定用の閾値とを比較することにより、診断対象設備の運転状態の異常の有無を判定する。
【００２８】
例えば、異常判定手法にＭＴ法を用いる場合、モデル作成部１０は、正常運転時の多変量時系列データまたは前処理後のデータをもとに、単位空間を作成する。この単位空間は「学習済みモデル」の一実施例に対応しており、診断対象設備の運転状態を判定するための基準となる。
【００２９】
解析出力値算出部１１は、作成された単位空間と、データ読み取り部２で読み取られ、必要に応じて前処理が施された診断対象の多変量時系列データとを用いて、ＭＴ法によりマハラノビス距離を算出する。マハラノビス距離は公知の方法によって算出することができる。
【００３０】
異常判定部１２は、算出したマハラノビス距離と予め設定した閾値とを比較することにより、診断対象設備の運転状態の異常の有無を判定する。異常判定部１２により異常無しと判定された場合、異常診断装置１は、後述する異常原因および異常モードの診断に処理を進めることなく、異常判定部１２による異常の有無の判定を継続する。一方、異常有りと判定された場合には、異常診断装置１は、異常原因および異常モードの診断を実行する。
【００３１】
（Ａ−４）第１出力部
第１出力部７は、第１診断部４の異常判定部１２における判定結果を出力する。具体的には、第１出力部７は、例えば表示部を有しており、表示部に判定結果を表示する。第１出力部７はさらに、判定結果を図示しない通信手段を用いて外部の装置に送信する構成としてもよい。
【００３２】
（Ａ−５）第２診断部
第２診断部５は、多変量時系列データに含まれる複数の計測項目（変量）のうち、どの計測項目が異常の原因（要因）であるかを特定する。すなわち、第２診断部５は、異常の原因である計測項目を診断するための「異常原因診断部」を構成する。
【００３３】
第２診断部５は、第１診断部４の異常判定部１２によって異常が発生したと判定された時刻（以下、「異常発生時刻」とも称する）よりも前の正常状態である第１の区間（時間範囲）の多変量時系列データと、異常発生時刻よりも後の異常状態である第２の区間の多変量時系列データとを用いて、異常原因を診断する。
【００３４】
なお、第２診断部５が診断に用いる多変量時系列データは、データ読み取り部２から受信される多変量時系列データであってもよいし、多変量時系列データに前処理を施したデータであってもよい。すなわち、以下に説明する「多変量時系列データ」は、多変量時系列データおよびこれを前処理したデータを包括する概念である。
【００３５】
第２診断部５は、異常の発生前の正常状態である第１の区間の多変量時系列データから、各計測項目について少なくとも１つの特徴量抽出方法によって第１の区間の特徴量を抽出する。第２診断部５は、異常の発生後の異常状態である第２の区間の多変量時系列データから、各計測項目について少なくとも１つの特徴量抽出方法によって第２の区間の特徴量を抽出する。そして、第２診断部５は、計測項目ごとに、同一の特徴量抽出方法で求めた異常発生前後の区間の特徴量の差分である特徴量の変化量を算出する。第２診断部５は、複数の計測項目にそれぞれ対応する複数の特徴量の変化量のうち、特徴量の変化量が予め設定した閾値よりも大きい計測項目を、異常原因として特定する。
【００３６】
具体的には、第２診断部５は、データ正規化部１３と、評価領域選択部１４と、特徴量変化算出部１５と、異常原因特定部１６とを有する。図２は、第２診断部５により実行される異常原因の診断処理を説明するためのフローチャートである。図２に示すフローチャートは、第１診断部４（異常判定部１２）によって診断対象設備が異常有りと判定された場合に実行される。
【００３７】
異常原因の診断処理が開始されると、最初にステップＳ１０により、データ正規化部１３は、多変量時系列データについて、各計測項目の時系列データを正規化する。これは、各計測項目の異常発生時刻前後における特徴量の変化量を同一の基準で評価するためである。異常発生前の第１の区間の多変量時系列データを用いて決定した正規化方法を、異常発生後の第２の区間の多変量時系列データに適用することができる。
【００３８】
データ正規化の第１の例として、データ正規化部１３は、各計測項目について、平均を０とし、かつ、分散を１としてデータを無次元数に変換することができる。
【００３９】
または第２の例として、データ正規化部１３は、各計測項目について、最大値を１とし、かつ、最小値を０としてデータを無次元数に変換することができる。
【００４０】
あるいは第３の例として、データ正規化部１３は、第１診断部４において異常判定に用いた学習済みモデルに基づき、正規化の基準値を決定することにより、データを無次元数に変換することができる。例えば、学習済みモデルがＭＴ法における単位空間である場合には、個々の計測項目の単位空間データの最大値および最小値と任意に定めた判定値とを基準として無次元数に変換することができる。
【００４１】
具体的には、単位空間データの最小値以上かつ最大値以下の範囲内にある計測値を「０」と変換する。また、個々の計測項目毎に定めた上限判定値を「１」と変換し、下限判定値を「−１」と変換する。そして、−１から０までの値、０から１までの値、および、１以上または−１以下の値を線形変換などにより変換する。
【００４２】
線形変換は、例えば、一次式（ｙ＝ａｘ＋ｂ；ｘは変換後の値、ｙは変換前の値とする）を用いて実施することができる。０より大きい範囲では、傾きａ＝｛ｙ（上限判定値）−ｙ（単位空間データ最大値）｝／（１−０）とし、切片ｂ＝ｙ（単位空間データ最大値）として一次式を作成することができる。０より小さい範囲では、傾きａ＝｛ｙ（単位空間データ最小値）−ｙ（下限判定値）｝／｛０−（−１）｝とし、切片ｂ＝ｙ（単位空間データ最小値）として一次式を作成することができる。
【００４３】
なお、単位空間（または学習済みモデル）の更新に伴い、変換に用いる基準（ＭＴ法を例とした場合は、単位空間データの最大値および最小値）および変換式を更新してもよい。
【００４４】
図２のステップＳ１１では、評価領域選択部１４は、異常発生時刻の前後における各計測項目を比較するために、「異常発生前（すなわち、正常状態）」として評価する区間（第１の区間）と、「異常発生後（すなわち、異常状態）」として評価する区間（第２の区間）とを決定する。図３は、評価領域の選択例を示す図である。図３には、第１診断部４にて算出された解析出力値の時系列変化が示されている。
【００４５】
図３に示すように、評価領域選択部１４は、解析出力値が異常判定閾値より小さい値を示す（正常状態である）区間を「異常発生前」の区間（第１の区間）として定義し、解析出力値が異常判定閾値以上の値を示す（異常状態である）区間を「異常発生後」の区間（第２の区間）として定義する。なお、異常発生前の区間および異常発生後の区間のデータ数（時間範囲）は任意に設定することができる。これらの２区間は必ずしも連続していなくてもよい。
【００４６】
ステップＳ１２では、特徴量変化算出部１５は、異常発生前の第１の区間の多変量時系列データまたは、その正規化処理後のデータから、各計測項目について少なくとも１つの特徴量抽出方法によって、第１の区間の特徴量を抽出する。特徴量変化算出部１５は、異常発生後の第２の区間の多変量時系列データまたは、その正規化処理後のデータから、各計測項目について少なくとも１つの特徴量抽出方法によって、第２の区間の特徴量を抽出する。そして、特徴量変化算出部１５は、同一の特徴量抽出方法によって求めた異常発生前の第１の区間における特徴量と、異常発生後の第２の区間における特徴量との差を算出することにより特徴量の変化量を求める。なお、各区間から求める各計測項目の特徴量の数は１つであっても複数であってもよい。
【００４７】
具体的には、最初に、特徴量変化算出部１５は、各区間の多変量時系列データから、計測項目ごとに、少なくとも１つの特徴量を算出する。すなわち、特徴量変化算出部１５は、データ正規化部１３により正規化された、異常発生前の第１の区間の多変量時系列データから、計測項目ごとに少なくとも１つの特徴量を抽出する。また、特徴量変化算出部１５は、データ正規化部１３により正規化された、異常発生後の第２の区間の多変量時系列データから、計測項目ごとに少なくとも１つの特徴量を抽出する。
【００４８】
なお、特徴量の抽出には、任意の方法を用いることができる。例えば、平均、分散、標準偏差、中央値、最頻値、最大値、最小値、歪度および尖度などの統計量を求めることができる。ただし、計測項目ごとに抽出される特徴量の種類は同じである。
【００４９】
次に、特徴量変化算出部１５は、計測項目ごとに、少なくとも１つの特徴量の各々について、同一の特徴量抽出方法により求めた異常発生前の第１の区間と異常発生後の第２の区間の特徴量の差を算出する。算出された特徴量の差は、異常発生前に対する異常発生後の特徴量の変化量に相当する。
【００５０】
ステップＳ１３では、異常原因特定部１６は、特徴量変化算出部１５により算出された、特徴量の変化量に基づいて、異常原因となる計測項目を特定する。具体的には、異常原因特定部１６は、求めた少なくとも１つの特徴量の変化量のうち、すべての特徴量の変化量が０に近い計測項目については、異常発生前と異常発生後とでデータに変化がないと判断されるため、異常原因ではないと推定する。これに対して、少なくとも１つの特徴量の変化量のうちのいずれかの特徴量の変化量が予め設定した閾値範囲を超えている計測項目については、異常原因特定部１６は、この計測項目を異常原因として特定する。
【００５１】
（Ａ−６）第２出力部
ステップＳ１４では、第２出力部８は、第２診断部５の異常原因特定部１６における判定結果を出力する。第２出力部８は、例えば表示部を有しており、表示部に判定結果を表示する。第２出力部８はさらに、判定結果を図示しない通信手段を用いて外部の装置に送信する構成としてもよい。第２出力部８は、特徴量変化算出部１５により算出された少なくとも１つの特徴量の変化量を計測項目ごとに表示する。例えば、１つの特徴量の変化量についての結果を表示する場合には、各計測項目の特徴量の変化量を棒グラフなどで表示することが可能である。また、複数の特徴量の変化量について結果を表示する場合には、多次元グラフを用いることができる。多次元グラフの各軸を特徴量の変化量とし、各計測項目の特徴量の変化量の値をプロットする。
【００５２】
図４は、２次元プロットを用いて結果を表示する例を示す図である。図４に示す２次元プロットは、ある１つの特徴量Ｘ（例えば、平均）の変化量を横軸とし、別の特徴量Ｙ（例えば、標準偏差）の変化量を縦軸とする２次元平面を規定し、この２次元平面上に、計測項目ごとに、特徴量Ｘの変化量および特徴量Ｙの変化量の組合せ値をプロットしたものである。なお、特徴量Ｘ，Ｙの変化量はいずれも無次元数である。図４の例では、発電機の電圧、電流、巻線温度、ガス温度、軸受メタル温度、軸振動の合計６種類の計測項目について、計測項目ごとの平均の変化量および標準偏差の変化量の組合せ値がプロットされている。
【００５３】
図４に示すように、２次元平面は、２つの領域に区分されている。第１の領域ＲＧＮ１は、特徴量ＸおよびＹの変化量がともに０となる原点を含み、特徴量Ｘの変化量の閾値範囲（−ＴＨ１〜＋ＴＨ１）および特徴量Ｙの変化量の閾値範囲（−ＴＨ２〜＋ＴＨ２）によって囲まれた領域である。なお、「＋ＴＨ１」は特徴量Ｘの変化量（平均）の閾値範囲の上限値を示し、「−ＴＨ１」は下限値を示す。「＋ＴＨ２」は特徴量Ｙの変化量（標準偏差）の閾値範囲の上限値を示し、「−ＴＨ２」は下限値を示す。第２の領域ＲＧＮ２は、第１の領域ＲＧＮ１以外の領域であり、第１の領域ＲＧＮ１を取り囲む領域である。
【００５４】
第１の領域ＲＧＮ１は、特徴量Ｘおよび特徴量Ｙの変化量がいずれも閾値範囲内であることを示す領域である。第２の領域ＲＧＮ２は、特徴量Ｘおよび特徴量Ｙの少なくとも一方の変化量が閾値範囲を超えていることを示す領域である。すなわち、第１の領域ＲＧＮ１は計測項目が正常であることを示す領域であり、第２の領域ＲＧＮ２は計測項目が異常原因であることを示す領域である。
【００５５】
図４の例では、電圧、電流、軸受メタル温度および軸振動の４つの計測項目のプロット値が第１の領域ＲＧ１に位置している。一方、ガス温度および巻線温度の２つの計測項目のプロット値が第２の領域ＲＧＮ２に位置している。したがって、第２診断部５の異常原因特定部１６は、ガス温度および巻線温度を異常原因として特定することができる。
【００５６】
図４に示すように、複数の計測項目の各々について、少なくとも１つの特徴量の変化量をプロットすることにより、ユーザは、各計測項目の特徴量の変化量を視覚的に理解することができる。具体的には、ユーザは、各計測項目の特徴量の変化量がプロットされる位置に基づいて、異常原因を推定することができる。また、異常原因と推定された計測項目のプロットされる位置と原点との距離から、異常発生時の当該計測項目の変化量を容易に把握することができる。
【００５７】
（Ａ−７）第３診断部
第３診断部６は、異常原因である計測項目が関与する異常モードを診断する。すなわち、第３診断部６は、異常の現象を示す異常モードを診断するための「異常モード診断部」を構成する。
【００５８】
本明細書において、異常モードとは、診断対象設備において発生している異常現象をいう。例えば発電機の場合、異常モードは、固定子巻線の絶縁劣化、回転子巻線の層間短絡、軸受の摩耗などを含み得る。なお、異常モードには、単数の計測項目が関与するものもあれば、複数の計測項目が関与するものもある。第３診断部６により異常モードが特定されることによって、異常発生後において診断対象設備の運転を停止すべきか否かを判断することができる。あるいは、特定された異常モードに基づいて、補修または点検が必要となる箇所を特定することができる。このように、異常モードに応じて、異常現象に対する効果的な対処方法を検討することが可能となる。
【００５９】
第３診断部６は、データベースを有している。このデータベースには、予め想定される複数の異常現象の各々と、その異常現象に対応する変化量ベクトルとが紐付けられて登録されている。本明細書において、「変化量ベクトル」とは、設備および機器の正常状態から異常状態への変化を示すベクトルであり、各計測項目についてその異常発生前後の特徴量の変化量に基づき求められる要素から構成される。各要素の値は、各計測項目の異常発生前後の任意の特徴量の変化量とすることができる。または、各要素の値は、任意の特徴量の変化量に基づいて決定される値とすることができる。あるいは、各要素の値は、任意の複数の特徴量の変化量の組合せに基づいて決定される値とすることができる。
【００６０】
第１診断部４により診断対象設備の異常が判定され、第２診断部５にて多変量時系列データの正規化、評価領域の選択および、特徴量の変化量の算出が行なわれると、第３診断部６は、特徴量の変化量に基づいて、変化量ベクトルを生成する。そして、第３診断部６は、生成した変化量ベクトルと、データベースに登録されている複数の異常現象に対応する変化量ベクトルとの類似度を算出し、類似度が高い変化量ベクトルに紐付けられている異常現象を、異常モードと特定する。
【００６１】
具体的には、第３診断部６は、変化量ベクトル化部１７と、データベース登録部１８と、類似度算出部１９と、異常モード特定部２０とを有する。図５は、第３診断部６により実行される異常モードの診断処理の説明するためのフローチャートである。
【００６２】
異常モードの診断処理が開始されると、最初にステップＳ２０により、変化量ベクトル化部１７は、変化量ベクトルを生成する。変化量ベクトルは、第２診断部５の特徴量変化算出部１５により算出された、各計測項目の異常発生前の第１の区間における特徴量と、異常発生後の第２の区間における特徴量との差である特徴量の変化量に基づいて生成することができる。
【００６３】
具体的には、変化量ベクトル化部１７は、特徴量変化算出部１５により算出された各計測項目の特徴量の変化量に基づいて、変化量ベクトルを構成する要素の値を求め、変化量ベクトルを生成する。各要素の値は、各計測項目の異常発生前後の任意の特徴量の変化量とすることができる。または、各要素の値は、各計測項目の任意の特徴量の変化量を用いて、予め定められたｎ段階（ｎは整数）の分類法に従い得られた値とすることができる。あるいは、各要素の値は、各計測項目の任意の複数の特徴量の変化量の組合せを用いて、予め定められたｍ段階（ｍは整数）の分類法に従い得られた値とすることができる。
【００６４】
まず、特徴量変化算出部１５により算出された任意の特徴量の変化量を、変化量ベクトルの要素とする場合について説明する。以下の説明では、発電機の電圧、電流、巻線温度、ガス温度、軸受メタル温度、軸振動の合計６種類の計測項目の時系列データを取得し、異常診断および異常モード診断を実施する場合を例にする。特徴量の変化量として、平均の変化量を選択した場合について説明する。特徴量変化算出部１５により、電圧の特徴量（平均）の変化量が「−０．５」、電流の特徴量（平均）の変化量が「０．５」、巻線温度の特徴量（平均）の変化量が「２．０」、ガス温度の特徴量（平均）の変化量が「１．２」、軸受メタル温度の特徴量（平均）の変化量が「−０．２」、軸振動の特徴量（平均）の変化量が「０．６」、と求められた場合、変化量ベクトルは、（電圧、電流、巻線温度、ガス温度、軸受メタル温度、軸振動）＝（−０．５，０．５，２．０，１．２，−０．２，０．６）と求めることができる。ここでは、特徴量の変化量として、平均を例として説明したが、他の特徴量の変化量を用いてもよい。または、複数の特徴量の変化量を用いてベクトルの構成要素を増やしてもよい。あるいは、主成分分析などによって複数の特徴量の変化量の数を削減してもよい。
【００６５】
次に、特徴量変化算出部１５により算出された任意の特徴量の変化量をもちいて予め定められたｎ段階の分類法に従い得られた値をベクトルの要素とする場合について説明する。例えば、予め設定した閾値を基準として、ｎ段階の値に分類するように決定することができる。閾値を−０．８，０．８とした場合、特徴量の変化量が−０．８未満となる場合は「−１」、特徴量の変化量が−０．８以上０．８以下となる場合は「０」、特徴量の変化量が０．８より大きくなる場合は「１」といったように、特徴量の変化量を３つに分類される離散的な値に変換する。この場合、変化量ベクトルは、（電圧、電流、巻線温度、ガス温度、軸受メタル温度、軸振動）＝（０，０，１，１，０，０）と求めることができる。分類数ｎ、分類の基準となる閾値および、変換後の値は任意に決定することができる。ここでは、特徴量の変化量として、平均を例として説明したが、他の特徴量の変化量を用いてもよい。または、複数の特徴量の変化量を用いてベクトルの構成要素を増やしてもよい。あるいは、主成分分析などによって複数の特徴量の変化量の数を削減してもよい。
【００６６】
次に、特徴量変化算出部１５により算出された任意の複数の特徴量の変化量の組合せを用いて予め定められたｍ段階の分類法に従い得られた値をベクトルの要素とする場合について説明する。
【００６７】
図６は、任意の複数の特徴量の変化量の組合せを用いて予め定められたｍ段階の分類法に従い得られた値をベクトルの要素とする場合の、変化量ベクトルの各要素の値の決定方法の一例を説明する図である。図６は、図４に示した異常原因判定結果の表示例である２次元プロットに基づいて作成したものである。
【００６８】
具体的には、特徴量Ｘ（平均）の変化量および特徴量Ｙ（標準偏差）の変化量により規定される２次元平面において、第２の領域ＲＧＮ２（計測項目が異常原因であることを示す領域に相当）は、４つの領域ＲＧＮ２＿１〜ＲＧＮ２＿４にさらに区分されている。領域ＲＧＮ２＿１は、特徴量Ｘの変化量および特徴量Ｙの変化量がともに正となる領域である。領域ＲＧＮ２＿２は、特徴量Ｘの変化量が正となり、特徴量Ｙの変化量が負となる領域である。領域ＲＧＮ２＿３は、特徴量Ｘの変化量および特徴量Ｙの変化量がともに負となる領域である。領域ＲＧＮ２＿４は、特徴量Ｘの変化量が負となり、特徴量Ｙの変化量が正となる領域である。
【００６９】
第１の領域ＲＧＮ１および、第２の領域ＲＧＮ２の４つの領域ＲＧＮ２＿１〜ＲＧＮ２＿４の各々の領域には任意の値が割り当てられる。図６では、第１の領域ＲＧＮ１には「０」、領域ＲＧＮ２＿１には「１」、領域ＲＧＮ２＿２には「２」、領域ＲＧＮ２＿３には「３」、領域ＲＧＮ２＿４には「４」（図中の配点で示す値）がそれぞれ割り当てられている。この例では、特徴量Ｘ（平均）および特徴量Ｙ（標準偏差）の２つの特徴量の変化量の組合せを用いて５つの値に分類している。このように図６では、領域を５つに分割し、これら５つの領域に５段階の整数をそれぞれ割り当てる分類法を例示したが、領域の分割数ｍおよび値の割り当て方法は任意に選択することができる。また、３つの特徴量の変化量を用いて３次元空間の領域を任意の分割数で分類してもよい。値の割り当ては、ダミー変数のように数値およびその順序に意味を持たない値を割り当ててもよい。
【００７０】
図６に示すように、２次元平面にプロットされている６つの計測項目は、プロットが存在する各領域に割り当てられた値に変換される。図６の例では、電圧、電流、軸受メタル温度および軸振動の４つの計測項目の各々は、プロット値が第１の領域ＲＧＮ１に位置するため、「０」に変換される。一方、ガス温度および巻線温度の２つの計測項目の各々は、プロット値が領域ＲＧＮ２＿２に位置するため、「１」に変換される。この例では、変化量ベクトル（電圧、電流、巻線温度、ガス温度、軸受メタル温度、軸振動）＝（０，０，１，１，０，０）となる。
【００７１】
このように、変化量ベクトル化部１７は、各計測項目について、特徴量の変化量、または特徴量の変化量と予め定めた分類法に基づき変換した値を要素とする変化量ベクトルを生成する。
【００７２】
図５のステップＳ２１では、データベース登録部１８は、異常モードの判定に用いるデータベースを作成する。データベースは、異常診断装置１内に実現されてもよく、異常診断装置１に通信接続される外部の情報処理装置（例えば、サーバなど）により実現されてもよい。
【００７３】
データベース登録部１８は、このデータベースに、複数の異常現象の各々と異常現象に対応する変化量ベクトルとを紐付けて登録する。具体的には、データベース登録部１８は、ある異常現象が発生する前後において取得された多変量時系列データを用いて変化量ベクトルを生成し、この生成された変化量ベクトルを異常現象に紐付けてデータベースに登録することができる。
【００７４】
または、データベース登録部１８は、現象としては発生しうるが異常発生前後の多変量時系列データが未取得である異常現象に対しても、変化量ベクトルの各要素の値を推定して変化量ベクトル生成することにより、当該異常現象と変化量ベクトルとを紐付けて予めデータベースに登録しておくことができる。設備の特性および状態は設備毎に様々であるため、異常状態における各計測項目の時系列データそのものを高精度に推定することは困難である。しかし、物理モデルまたは過去の知見に基づいて、ある異常現象における各計測項目の正常状態から異常状態への特徴量（平均または標準偏差など）の変化が、変化なし、正の変化、負の変化のいずれであるかを推定すること（すなわち、変化量ベクトルの各要素の値を物理モデルまたは過去の知見から推定すること）は比較的容易である。そのため、異常発生前後の多変量時系列データが未取得である異常現象に対してもデータベースへの登録が可能となる。
【００７５】
物理モデルまたは過去の知見に基づいて異常現象の変化量ベクトルを推定し、データベースに登録する場合の例について説明する。例えば、発電機の回転子コイルの層間短絡の異常では、界磁電流および軸振動が増加するとともに、抵抗が低下（すなわち、巻線温度が低下）することが知られている。そのため、少なくとも界磁電流および軸振動の２つの計測項目の平均値が増加し、巻線温度の平均値が低下する変化を示す変化量ベクトルを生成し、回転子コイルの層間短絡に紐付けてデータベースに登録することができる。
【００７６】
その他の異常現象に対しても同様に、物理モデルまたは過去の知見に基づいて、ある異常現象の発生前後に変化する計測項目とその特徴量および特徴量の変化量とを推定することにより変化量ベクトルを推定することができ、その異常現象と対応する変化量ベクトルとを紐付けてデータベースに登録することができる。
【００７７】
実測の多変量時系列データが存在しない（未取得である）異常現象の変化量ベクトル生成およびデータベース登録方法の別の例としては、類似の設備において実際に取得された異常発生前後の多変量時系列データから生成した変化量ベクトルおよびデータベースを流用する方法がある。
【００７８】
発電機を例にして説明すると、発電機Ａの異常現象ａの発生前後の多変量時系列データから異常現象ａの変化量ベクトルを求め、発電機Ｂの異常現象ｂの発生前後の多変量時系列データから異常現象ｂの変化量ベクトルを求める。これらの異常現象ａ，ｂと各々と対応する変化量ベクトルとを、別の発電機Ｃの異常モードを診断するための、データベースに登録することができる。すなわち、類似の設備であれば、変化量ベクトルおよびその異常現象を同一のデータベースへ登録することができ、このデータベースを用いて類似の設備の異常モード診断を実施することができる。
【００７９】
なお、類似の異なる設備の多変量時系列データから生成する変化量ベクトルを同一のデータベースに登録する場合、変化量ベクトルを生成する際の多変量時系列データの正規化は、設備毎に異なる基準値に基づいて実施することができる。また、変化量ベクトルの生成は、変化量ベクトルを構成する要素（計測項目）および、各要素の値の求め方（用いる特徴量の変化量および分類法）は同一とすることが望ましい。
【００８０】
発電機は、設備または設置環境の影響によって、電圧、電流、巻線温度などの個々の計測項目の絶対値が異なる。そのため、正常から異常への変化を示す変化量ベクトルではなく、異常状態そのものを（例えばベクトル化して）異常現象と紐付けて登録したデータベースでは、ある設備で用いるデータベースを他の発電機の診断に流用することができない。しかし、正常状態から異常状態への特徴量の変化を示す変化量ベクトルとしてデータベースに登録することにより、設備固有の情報が排除されるため、類似の設備から取得された多変量時系列データから生成した変化量ベクトルおよびデータベースを流量することができる。
【００８１】
このように、物理モデルまたは過去の知見に基づき変化量ベクトルを推定する方法、および類似設備の異常発生前後の多変量時系列データを用いて変化量ベクトルを生成する方法により、異常がほとんど発生しないような設備および機器に対しても異常モードを診断するのに十分な件数が登録されたデータベースを用いて診断することが可能となる。
【００８２】
図７は、データベースの一例を示す図である。図７に示すように、データベースには、複数の異常現象ａ〜ｆ・・・の各々に対して、変化量ベクトルが登録されている。なお、図７に示される変化量ベクトルは、図６に例示した変化量ベクトルと同様の手法によって生成されたものである。
【００８３】
例えば、異常現象ａに対して、変化量ベクトル（電圧、電流、巻線温度、ガス温度、軸受メタル温度、軸振動）＝（１，１，１，１，０，４）が登録されている。異常現象ｂに対して、変化量ベクトル（電圧、電流、巻線温度、ガス温度、軸受メタル温度、軸振動）＝（０，０，１，１，０，０）が登録されている。
【００８４】
図５のステップＳ２２では、類似度算出部１９は、データベース（図７）に登録されている、各異常現象の変化量ベクトルと、ステップＳ２０にて生成された、未知の異常現象における変化量ベクトルとを比較し、これら２つの変化量ベクトルの類似度を算出する。類似度は、コサイン類似度、ピアソンの相関係数、ユーグリッド距離、スピアマンの順位相関係数、クラメールの連関係数など、生成した変化量ベクトルの要素の尺度に応じて任意の公知の方法を用いて算出することができる。
【００８５】
ステップＳ２３では、異常モード特定部２０は、類似度算出部１９により算出された類似度に基づいて、異常モードを特定する。具体的には、異常モード特定部２０は、データベースに登録された複数の異常現象に対応する複数の類似度のうち、最も類似度が大きいものに対応する異常現象を、異常モードと特定することができる。あるいは、異常モード特定部２０は、複数の類似度のうち予め設定されている閾値を超えるものに対応する異常現象を、異常モードと特定することができる。したがって、閾値を超える類似度が２以上ある場合には、２以上の異常現象が異常モードの候補として特定されることになる。
【００８６】
（Ａ−８）第３出力部
ステップＳ２４では、第３出力部９は、第３診断部６の異常モード特定部２０における判定結果を出力する。第３出力部９は、例えば表示部を有しており、表示部に判定結果を表示する。第３出力部９はさらに、判定結果を図示しない通信手段を用いて外部の装置に送信する構成としてもよい。
【００８７】
図８は、第３出力部９による判定結果の出力例を説明する図である。図８の例では、データベース（図７参照）に登録されている複数の異常現象ａ〜ｆ・・・の変化量ベクトルの各々に対する、未知の異常現象における変化量ベクトルの類似度が示されている。図８に示すテーブルは、複数の異常現象ａ〜ｆ・・・を類似度の大きい順に並べる構成としてもよい。
【００８８】
また、異常モード診断を実施した結果、データベースに登録されているいずれの異常現象に対しても類似度が小さくなる場合には、データベースに登録されている異常現象以外の現象である可能性が高く、新規にその現象と変化量ベクトルとをデータベースに登録することができる。また、データベースに登録する現象は、異常現象のみならず、メンテナンスまたは点検など任意のイベントの前後において設備から取得される多変量時系列データから変化量ベクトルを生成しておき、イベント名と紐付けてデータベースに登録しておくことができる。このように、適宜データベースへの追加および修正を行なうことにより、さらにデータベースを充実化することができる。
【００８９】
以上説明したように、第１診断部４により診断対象設備が異常有りと判定された場合には、第２診断部５および第３診断部６によって、異常原因および異常モードがそれぞれ診断される。
【００９０】
［Ｂ．異常診断装置のハードウェア構成例］
次に、本実施の形態に係る異常診断装置１のハードウェア構成例について説明する。
【００９１】
図９は、図１の異常診断装置１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図９を参照して、異常診断装置１は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１００と、プログラムおよびデータを格納するメモリとを備えており、ＣＰＵ１００が当該プログラムに従って動作することにより、図１に示す機能的構成が実現される。
【００９２】
メモリは、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０１、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０２およびＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１０３を含む。ＲＯＭ１０１は、ＣＰＵ１００にて実行されるプログラムを格納することができる。ＲＡＭ１０２は、ＣＰＵ１００におけるプログラムの実行中に利用されるデータを一時的に格納することができ、作業領域として利用される一時的なデータメモリとして機能することができる。ＨＤＤ１０３は、不揮発性の記憶装置であり、データ読み取り部２による読み取りデータ、第１診断部４、第２診断部５および第３診断部６による判定結果などを格納することができる。ＨＤＤに加えて、あるいは、ＨＤＤに代えて、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置を採用してもよい。
【００９３】
異常診断装置１は、さらに、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１０４、Ｉ／Ｏ（Input／Output）インターフェイス１０５、入力部１０６および表示部１０７を含む。通信インターフェイス１０４は、異常診断装置１が診断対象設備を含む外部機器と通信するためのインターフェイスである。通信インターフェイス１０４は「データ読み取り部２」の一実施例に対応する。
【００９４】
Ｉ／Ｏインターフェイス１０５は、異常診断装置１への入力または異常診断装置１からの出力のインターフェイスである。図９に示すように、Ｉ／Ｏインターフェイス１０５は、入力部１０６および表示部１０７に接続される。
【００９５】
入力部１０６は、ユーザからの異常診断装置１に対する指示を含む入力を受け付ける。入力部１０６は、キーボード、マウスおよび、表示部の表示画面と一体的に構成されたタッチパネルなどを含み、第１診断部４、第２診断部５および第３診断部６で用いられるパラメータの設定などを受け付ける。
【００９６】
表示部１０７は、「データ表示部３」、「第１出力部７」、「第２出力部８」および「第３出力部９」の一実施例に対応する。表示部１０７は、診断対象設備から取得された多変量時系列データならびに、第１診断部４、第２診断部５および第３診断部６による判定結果などを表示することができる。
【００９７】
なお、図９において、異常診断装置１のハードウェア構成例を示したが、他の構成であっても構わない。例えば、ＣＰＵは複数設けられていてもよい。第１診断部４、第２診断部５および第３診断部６は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）などの専用の回路として構成されていてもよいし、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）を利用して構成されていてもよい。もしくは、第１診断部４、第２診断部５および第３診断部６は、ＣＰＵ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡのうちの少なくとも２つを適宜組み合わせることによって構成されていてもよい。
【００９８】
［Ｃ．作用効果］
以上説明したように、本実施の形態に係る異常診断装置１によれば、異常発生前の第１の区間の多変量時系列データから抽出された特徴量と、異常発生後の第２の区間の多変量時系列データから抽出された特徴量と、同一の特徴量抽出方法で求められた第１の区間の特徴量と第２の区間の特徴量との差分である特徴量の変化量に基づいて、異常原因となる計測項目を診断する。また、各計測項目について、特徴量の変化量、特徴量の変化量を用いて予め定めたｎ段階の分類法に従い得られた値、または特徴量抽出方法の異なる複数の特徴量の変化量の組合せを用いて予め定めたｍ段階の分類法に従い得られた値を要素とした変化量ベクトルを生成し、この生成された変化量ベクトルと、各種異常現象を登録したデータベースとに基づいて、未知の異常モードを診断する。このような構成としたことにより、診断対象設備に関する専門的な知識および技術がなくても、短時間で高精度に異常原因および異常モードを診断することができる。
【００９９】
実施の形態２．
実施の形態１では、第１診断部４（異常診断部）で異常と判定されたときに異常原因を診断し、続いて異常モードを診断する方法について説明した。ここでは、第１診断部４で異常と判定されたときに、異常原因である計測項目の特定（異常原因診断）は実施せずに、異常モードのみを診断する構成について説明する。
【０１００】
まず、実施の形態１で示したように、第１診断部４において異常か否かを判定し、状態が異常であると判定されたときに、異常モードを診断する。このとき、第３診断部６（異常モード診断部）は、異常原因特定部１６を除く第２診断部５と、第３診断部６を構成する各機能とを合わせた構成とすることができる。具体的には、第３診断部６は、データ正規化部１３、評価領域選択部１４、特徴量変化算出部１６、変化量ベクトル化部１７，データベース登録部１８、類似度算出部１９および異常モード特定部２０を含むように構成することができる。各機能での演算処理は、実施の形態１と同様の手法を用いて実施することができる。
【０１０１】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１０２】
１  異常診断装置、２  データ読み取り部、３  データ表示部、４  第１診断部、５  第２診断部、６  第３診断部、７  第１出力部、８  第２出力部、９  第３出力部、１０  モデル作成部、１１  解析出力値算出部、１２  異常判定部、１３  データ正規化部、１４  評価領域選択部、１５  特徴量変化算出部、１６  異常原因特定部、１７  変化量ベクトル化部、１８  データベース登録部、１９  類似度算出部、２０  異常モード特定部、１００  ＣＰＵ、１０１  ＲＯＭ、１０２  ＲＡＭ、１０３  ＨＤＤ、１０４  通信インターフェイス、１０５  Ｉ／Ｏインターフェイス、１０６  入力部、１０７  表示部。
【要約】
診断対象の設備の異常を診断する異常診断方法は、設備から、複数の計測項目についての多変量時系列データを取得するステップと、多変量時系列データを用いて設備の運転状態の異常を診断するステップと、異常を診断するステップにて設備の運転状態の異常が判定されたときに、異常の原因を診断するステップとを備える。異常の原因を診断するステップは、異常の発生前の第１の区間の多変量時系列データから、各計測項目について少なくとも１つの特徴量抽出方法によって第１の区間の特徴量を抽出するステップと、異常の発生後の第２の区間の多変量時系列データから、各計測項目について少なくとも１つの特徴量抽出方法によって第２の区間の特徴量を抽出するステップと、同一の特徴量抽出方法により求めた第１の区間の特徴量と第２の区間の特徴量との差分から特徴量の変化量を求めるステップと、複数の計測項目についての特徴量の変化量に基づいて、異常の原因となる計測項目を診断するステップとを含む。【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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