(57)【要約】【課題】複数モデルの診断ロジックが相互に連携しつつ補完し、確信度の高いモデルに基づく診断ロジックを生成することにある。【解決手段】物理モデルに基づく診断ロジック、知識モデルに基づく診断ロジック及び統計モデルに基づく診断ロジックを個別に記憶するデータベース１１，２１，３１を有する複数の監視装置１〜３を備え、一方の監視装置例えば１は、所定モデルの診断ロジックを生成しデータベース１１に記憶する管理処理部１７と、生成された所定モデルの診断ロジックを、異なるモデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベース２１，３１を有する他方の監視装置２，３に対して送信する通信手段を設け、他方の監視装置２，３は、受信した所定モデルの診断ロジックを、異なる所定モデルの診断ロジックに変換し、データベース２１，３１に記憶する管理処理部２７，３７を設けた設備診断システムである。【選択図】      図１
2009053938.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象設備を監視制御する複数の監視装置を備えた設備診断システムにおいて、
物理モデルに基づく診断ロジック、知識モデルに基づく診断ロジック及び統計モデルに基づく診断ロジックのうち、少なくとも２つのモデムに基づく診断ロジックを個別に記憶するそれぞれデータベースを有する前記複数の監視装置を備え、
前記一方の監視装置は、新規、変更または一部削除により所定モデルの診断ロジックを生成し自己のデータベースに記憶する第１の管理処理手段と、生成された所定モデルの診断ロジックを、異なる所定モデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベースを有する他方の前記監視装置に対して送信する通信手段を設け、
前記他方の前記監視装置は、受け取った前記所定モデルの診断ロジックを、前記異なる所定モデルの診断ロジックに変換し、自己のデータベースに記憶する第２の管理処理手段を設けたことを特徴とする設備診断システム。
【請求項２】
対象設備を監視制御する複数の監視装置を備えた設備診断システムにおいて、
第１の対象設備を監視制御する第１の監視装置と、第２の対象設備を監視制御する第２の監視装置と、第３の対象設備を監視制御する第３の監視装置と、これら各監視装置で観測された測定データを受け取り、各対象設備を監視する監視センタとを備え、
この監視センタは、物理モデルに基づく診断ロジック、知識モデルに基づく診断ロジック、統計モデルに基づく診断ロジックのうち少なくとも２つのモデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベースと、新規、変更または一部削除により前記何れか１つのモデルの診断ロジックを生成し前記データベースの所定領域に記憶したとき、この生成された１つのモデルの診断ロジックに従い、異なる他のモデルの診断ロジックに変換し、前記データベースの他の所定領域に記憶する管理処理手段とを設け、
前記監視装置で観測された各対象設備の測定データに対し、当該各監視装置ごとに対応付けられたモデルに基づく診断ロジックを用いて診断することを特徴とする設備診断システム。
【請求項３】
対象設備を監視制御する複数の監視装置を備えた設備診断システムにおいて、
物理モデルに基づく診断ロジック、知識モデルに基づく診断ロジック及び統計モデルに基づく診断ロジックのうち、少なくとも２つのモデムに基づく診断ロジックを個別に記憶するそれぞれデータベースを有する前記複数の監視装置と、これら複数の監視装置の少なくとも診断結果を収集し監視する監視センタを備え、
前記各監視装置は、新規、変更または一部削除により所定モデルに基づく診断ロジックを生成し自己のデータベースに記憶した後、生成された所定モデルに基づく診断ロジックを前記監視センタに送信する手段を設け、
前記監視センタは、前記所定モデルに基づく診断ロジックを前記他の監視装置に送信する手段を設け、
前記他の監視装置は、受け取った前記所定モデルの診断ロジックを、自己が所有する前記異なる所定モデルの診断ロジックに変換し、自己のデータベースに記憶する管理処理手段を設けたことを特徴とする設備診断システム。
【請求項４】
それぞれ対象設備を監視制御し、かつ、自身が所有するモデルに基づく診断ロジックを用いて対応する対象設備の異常有無を診断する設備診断方法において、
物理モデルに基づく診断ロジック、知識モデルに基づく診断ロジック及び統計モデルに基づく診断ロジックのうち、少なくとも２つのモデムに基づく診断ロジックを個別に記憶するそれぞれデータベースを有する前記複数の監視装置が設けられ、
一方の前記監視装置が対象設備に関する測定センサの追加・削除に伴って原因・結果に関する因果関係をもった所定モデルに基づく診断ロジックを生成する診断ロジック生成ステップと、
前記一方の前記監視装置が生成された所定モデルに基づく診断ロジックを、異なるモデルの診断ロジックを所有する他の前記監視装置に送信するステップと、
前記他の監視装置が受け取った前記所定モデルの診断ロジックの因果関係に基づき、自己が所有する前記異なる所定のモデルの診断ロジックに変換するステップとを有することを特徴とする複数モデルに基づく設備診断方法。
【請求項５】
請求項１または請求項３に記載の設備診断システムにおいて、
物理モデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベースを有する第１の監視装置と、統計モデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベースを有する第２の監視装置とを備え、
前記第１の監視装置は、新規、変更または一部削除により物理モデルに基づく診断ロジックを生成する第１の管理処理手段と、この生成された物理モデル構造情報及び前記診断ロジック情報を前記連携ラインを通して第２の監視装置に送信する通信手段とを設け、
前記第２の監視装置は、受け取った物理モデル構造情報及び前記診断ロジック情報に基づいて、前記統計モデル構造に変換するとともに、当該統計モデルの診断ロジックを生成し、自己のデータベースに記憶する第２の管理処理手段を設けたことを特徴とする設備診断システム。
【請求項６】
請求項１または請求項３に記載の設備診断システムにおいて、
新規、変更または一部削除により生成された物理モデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベースを有する第１の監視装置と、統計モデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベースを有する第２の監視装置とを備え、
前記第１の監視装置は、自己のデータベースに記憶される物理モデルによるシミュレータを用いて、前記第１の対象設備の挙動に係る出力変数あるいは内部状態変数を推定する第１の管理処理手段と、この推定された前記第１の対象設備の挙動に係る出力変数あるいは内部状態変数を前記連携ラインを通して第２の監視装置に送信する通信手段とを設け、
前記第２の監視装置は、前記通信手段を介して受け取った出力変数あるいは内部状態変数を用いて、前記統計モデルに基づく診断ロジックを生成し、自己のデータベースに記憶する第２の管理処理手段を設けたことを特徴とする設備診断システム。
【請求項７】
請求項１または請求項３に記載の設備診断システムにおいて、
新規、変更または一部削除により生成された複数の物理モデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベースを有する第１の監視装置と、統計モデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベースを有する第２の監視装置とを備え、
前記第１の監視装置は、入力信号に対し、複数の物理モデルを用いて、物理モデル法則に基づく制約条件データ及び変数を取得する第１の管理処理手段と、この管理処理手段で取得された制約条件データ及び変数を送信する通信手段とを設け、
前記第２の監視装置は、前記通信手段を介して受け取った制約条件データ及び変数を用い、前記変数の矛盾を見つけ出す統計モデルに基づく診断ロジックを生成し、自己のデータベースに記憶する第２の管理処理手段を設けたことを特徴とする設備診断システム。
【請求項８】
請求項１または請求項３に記載の設備診断システムにおいて、
新規、変更または一部削除により生成された物理モデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベースを有する第１の監視装置と、知識モデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベースを有する第２の監視装置とを備え、
前記第１の監視装置は、前記物理モデルから当該物理モデルに基づく原因と結果の因果関係モデルを生成する第１の管理処理手段と、この管理処理手段で生成された物理モデルに基づく原因と結果の因果関係モデルを前記第２の監視装置に送信する通信手段とを設け、
前記第２の監視装置は、前記通信手段を介して受け取った物理モデルに基づく原因と結果の因果関係モデルに基づき、ＦＴＡ形式あるいはＦＭＥＡ形式で表現される優先順位をもった知識モデルに基づく診断ロジックに変換し、自己のデータベースに記憶する第２の管理処理手段を設けたことを特徴とする設備診断システム。
【請求項９】
請求項１または請求項３に記載の設備診断システムにおいて、
知識モデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベースを有する第１の監視装置と、統計モデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベースを有する第２の監視装置とを備え、
前記第１の監視装置は、新規、変更または一部削除により前記ＦＴＡ形式及びＦＭＥＡ形式で表現される知識モデルに基づく診断ロジックを生成する第１の管理処理手段と、この管理処理手段で生成された知識モデルに基づく診断ロジックの因果関係モデルを前記第２の監視装置に送信する通信手段とを設け、
前記第２の監視装置は、前記通信手段を介して受け取った知識モデルに基づく診断ロジックの因果関係モデルに基づき、前記対象設備で観測された測定データから条件確率変数を推定し、Bayesian  Network形式の統計モデルに基づく診断ロジックモデルを生成し、自己のデータベースに記憶する第２の管理処理手段を設けたことを特徴とする設備診断システム。
【請求項１０】
請求項１または請求項３に記載の設備診断システムにおいて、
知識モデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベースを有する第１の監視装置と、物理モデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベースを有する第２の監視装置とを備え、
前記第１の監視装置は、新規、変更または一部削除により前記ＦＴＡ形式で表現される知識モデルに基づく診断ロジックを生成し自己のデータベースに記憶する第１の管理処理手段と、この管理処理手段で生成されたＦＴＡ形式で表現される知識モデルに基づく診断ロジックの構造情報を前記第２の監視装置に送信する通信手段とを設け、
前記第２の監視装置は、前記通信手段を介して受け取ったＦＴＡ形式で表現される知識モデルに基づく診断ロジックの構造情報に基づき、部品間の因果関係として対応付けした物理モデルを生成し、自己のデータベースに記憶する第２の管理処理手段を設けたことを特徴とする設備診断システム。
【請求項１１】
請求項１または請求項３に記載の設備診断システムにおいて、
統計モデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベースを有する第１の監視装置と、知識モデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベースを有する第２の監視装置とを備え、
前記第１の監視装置は、相関関係の確認された測定データ群を用いて、前記統計モデルｉｆ  ｔｈｅｎルール型の条件付き確率による統計モデル診断ロジックを生成する第１の管理処理手段と、この管理処理手段で生成された条件付き確率による関する統計モデル診断ロジック構造情報を前記第２の監視装置に送信する通信手段とを設け、
前記第２の監視装置は、前記通信手段を介して受け取った条件付き確率による関する統計モデル診断ロジック構造情報から、決定木法で表すｉｆ  ｔｈｅｎルール型の知識モデルに基づく診断ロジックを生成し、自己のデータベースに記憶する第２の管理処理手段を設けたことを特徴とする設備診断システム。
【請求項１２】
請求項１または請求項３に記載の設備診断システムにおいて、
統計モデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベースを有する第１の監視装置と、物理モデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベースを有する第２の監視装置とを備え、
前記第１の監視装置は、相関関係の確認された測定データ群を用いて、システム同定法によって統計モデル内のパラメータを推定する第１の管理処理手段と、この管理処理手段で推定された統計モデル内のパラメータを前記第２の監視装置に送信する通信手段とを設け、
前記第２の監視装置は、前記通信手段を介して受け取った統計モデル内のパラメータと予め定める参照パラメータとに基づき、前記対象設備の長期または短期の変化傾向から異常を判定する物理モデルに基づく診断ロジックを生成し、自己のデータベースに記憶する第２の管理処理手段を設けたことを特徴とする設備診断システム。
【請求項１３】
請求項２または請求項３に記載の設備診断システムにおいて、
前記監視センタは、物理モデルに基づく診断ロジック、知識モデルに基づく診断ロジック、統計モデルに基づく診断ロジックのうち少なくとも２つのモデルに基づく診断ロジックを同時に表示するモニタ手段と、このモニタ手段により表示された１つのモデルに基づく診断ロジックの一部を指定することにより、前記モニタ手段により表示された他のモデルの指定された関連部分を点滅表示させる手段とを設けたことを特徴とする設備診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異なる物理モデル、知識モデル、統計モデルに基づく診断ロジックを所有する監視装置相互間で連携をとりながら、モデルに基づく診断ロジックを補完していく複数モデルに基づく設備診断システム及びその設備診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、設備（プラント，機器，システムを含む）で観測された測定データに基づいて、設備の診断を行う計算機システムを用いた設備診断システムとしては、所望とするモデルに基づく診断ロジックを用いて、設備の診断を行う例が多い。ここで、診断とは予防保全を含むものである。
【０００３】
従来から広く知られているモデルとしては、物理モデル、知識モデル、統計モデルなどが挙げられる。
【０００４】
物理モデルに基づく診断ロジックは、設備の設計情報や物理現象に基づく物理法則などのような既知の物理情報を活かし、診断対象となる設備の挙動，性能，故障に関する諸事象を予測するのに適している。この代表的なシステムとしては、物理モデルに基づくシミュレータを用いて、機器の故障を診断する機器の遠隔診断システムがある（特許文献１）。
【０００５】
物理モデルに基づく診断ロジックを用いた場合には次のような利点を有する。  
（１）  力学、熱力学、エネルギー・質量保存の法則など，普遍的に成立する既知の物理法則を利用できること。  
（２）  設備設計情報などの対象設備に関する先見情報を活用できること。  
（３）  対象設備で観測される測定データが少なくても物理法則に利用して判断できること。  
（４）  物理モデルに基づくシミュレーションを実行することにより、未経験の事象でも予測が可能であること。  
（５）  対象設備の挙動，性能，故障などの諸事象は、人間が必要な判断をする際の助けとなること。  
（６）  物理モデルに基づく診断ロジックは、物理現象に基づく物理法則であることから、設計者あるいは設計情報との親和性があることなどである。
【０００６】
一方、物理モデルに基づく診断ロジックの欠点は、  
（ａ）  物理モデル内のパラメータの推定が困難であること。  
（ｂ）  物理モデルの挙動を実際の設備の挙動に合わせることが難しいこと。  
（ｃ）  物理モデルを構築するには技術的な知識力及び多大な労力を要することなどがある。
【０００７】
次に、知識モデルに基づく診断ロジックは、対象設備の長年の運用保守経験や他の同類設備から取得され知識，経験などを蓄積し、人間にとって分り易い表現で診断ロジックを表現したものである。例えば、人工知能の代表例であるエキスパートシステムのＩｆ  ｔｈｅｎ型ルールや図４に示す故障モード影響解析ＦＭＥＡ（Failure  Mode  Effects  Analysis）形式で表す診断ロジック、あるいは図５に示す故障ツリー解析ＦＴＡ（Failure  Tree   Analysis）形式で表す診断ロジックの表現方法がある。
【０００８】
故障モード影響解析ＦＭＥＡは、大分類商品、故障部品、故障モード、故障に対する影響、影響による最終結果、故障発生確率、大分類商品に関する影響度（レベル）、検出可能性、ＲＰＮ（毎分回転数）の項目が設けられ、対象設備の運用状態に応じて逐次更新されるものである。故障ツリー解析ＦＴＡは、故障・事故の分析手法に用いられるもので、特定の故障問題の発生条件を論理的に展開することにより、主要原因を突き止める対策を施す手法である。
【０００９】
具体的な適用システムとしては、知識モデルに基づく診断ロジックを用いた計算機システムによる故障診断方法が挙げられる（特許文献２）。
【００１０】
知識モデルに基づく診断ロジックを用いた場合には次のような利点を有する。  
（１）  対象設備の挙動、性能、故障などの諸事象に係る知識を蓄積することにより、他の同類の設備にも再利用できる可能性があること。  
（２）  他の類似設備で取得される知識，経験などを共有することができること。  
（３）  人間の判断に最も近い診断ロジック表現であり、人間との親和性があることなどである。
【００１１】
これに対し、この診断ロジックの欠点とするところは、  
（ａ）  知識モデルに基づく診断ロジックに関する知識を得るまでに膨大なデータ、必要な経験時間を要すること。  
（ｂ）  一般に診断ロジックの正当性，因果関係などを検証することが困難であること。すなわち、対象設備の特性が変化し、また設計方法や製造方法が変更されたとき、以前の診断ロジックを利用できないか、あるいは類似のデータを収集しない限り修正が困難である。
【００１２】
さらに、統計モデルに基づく診断ロジックは、対象設備に設置されたセンサ、計測装置からの測定データ、運転・運用・制御に関わるデータ、設備運用に係る環境データ（気象，温度，湿度など）から、統計データの解析によって対象設備の挙動，性能，故障などの諸事象を予測，判定，診断する方法である。
【００１３】
具体的な適用方法としては、知識モデルに基づく診断ロジックを用いた予防保全方法及び装置が提案されている（特許文献３）。
【００１４】
この統計モデルに基づく診断ロジックを用いた場合には次のような利点を有する。  
（１）  測定データに基づき、自動的あるいは半自動的に診断ロジックを生成できること。  
（２）  最新の測定データを用いることにより、現状の設備の挙動，性能，故障にマッチした診断ロジックを生成できること。  
（３）  対象設備の設計変更や外部環境の変化などにより、その設備の挙動，性能，故障に関する特性が変化した場合でも、変化後の測定データを用いたり、変化に影響を与える因果関係・相関関係のある外部要因パラメータを含めて、応急的な統計モデルを生成することが可能であること。
【００１５】
（４）  統計モデルに基づく診断ロジックは、測定データに対する親和性があるなどである。
【００１６】
一方、統計モデルに基づく診断ロジックには次のような欠点を有する。  
（ａ）  測定データに欠損データ、センサエラーデータ、その他の誤ったデータが混入すると、診断ロジックの生成に支障をきたすこと。
【００１７】
（ｂ）  センサ系で測定するデータのみから診断ロジックを生成することから、そのロジックの本質的な意味が理解しにくい。
【００１８】
（ｃ）  同じく、センサ系で測定するデータのみから診断ロジックを生成するので、単なる相関関係と本質的な原因ないし結果との間の因果関係の区別ができない。例えば、毎年のコウノトリの飛来数のデータとその地区の人間の出生率のデータとに相関があったとすると、コウノトリが多いと子供が沢山生まれる，という奇妙な仮説が推定されてしまい、その裏にある気象条件、社会現象、その他の本質的な原因パラメータを見失った診断ロジックが出来上がってしまう。
【００１９】
（ｄ）  統計モデルに基づく診断ロジックを推定する際に根拠とする測定データとしては、何れの測定データを選定するかに応じて、診断ロジックの検出感度、誤検出率などが変わってくる。よって、根拠とする測定データの選定に高度なエンジニアリングセンスと試行錯誤的な実験等の積み重ねが必要になってくる。
【特許文献１】特許第３７１６３１８号公報
【特許文献２】特許第３１５１０９３号公報
【特許文献３】特許第３６２４５４６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２０】
従って、以上のような物理モデルに基づく診断ロジック、知識モデルに基づく診断ロジック、統計モデルに基づく診断ロジックでは、それぞれ利点と欠点を併せもっていることから、それぞれの診断ロジックには適用限界がある。また、それを克服するためには、技術的な知識力及び多大な労力を必要とする。
【００２１】
また、対象設備の保守においては、合理的な保守方法が望まれているにも拘らず、従来は、設計情報、物理法則に基づく情報、ユーザやオペレータの有する知識モデル、センサデータが相互に有機的に利用されておらず、個別の診断ロジックに従って診断、判断などに関する保守を行っているに過ぎず、非効率な保守方法である。
【００２２】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、複数のモデルに基づく診断ロジックが相互に連携しつつ補完し、診断、判断に関してより確信度の高いモデルに基づく診断ロジックを生成する複数モデルに基づく設備診断システム及びその設備診断方法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】
【００２３】
（１）  上記課題を解決するために、対象設備を監視制御する複数の監視装置を備えた設備診断システムにおいて、物理モデルに基づく診断ロジック、知識モデルに基づく診断ロジック及び統計モデルに基づく診断ロジックのうち、少なくとも２つのモデムに基づく診断ロジックを個別に記憶するそれぞれデータベースを有する前記複数の監視装置を備え、
前記一方の監視装置は、新規、変更または一部削除により所定のモデルの診断ロジックを生成し自己のデータベースに記憶する第１の管理処理手段と、生成された所定のモデルの診断ロジックを自己のデータベースに記憶した後、異なる所定のモデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベースを有する他方の前記監視装置に対し、生成された前記所定のモデルの診断ロジックを送信する通信手段を設け、前記他方の前記監視装置は、受け取った前記所定のモデルの診断ロジックを、前記異なる所定のモデルの診断ロジックに変換し、自己のデータベースに記憶する第２の管理処理手段を設けた構成である。
【００２４】
（２）  本発明は、第１の対象設備を監視制御する第１の監視装置と、第２の対象設備を監視制御する第２の監視装置と、第３の対象設備を監視制御する第３の監視装置と、これら各監視装置で観測された測定データを受け取り、各対象設備を監視する監視センタとを備え、
この監視センタは、物理モデルに基づく診断ロジック、知識モデルに基づく診断ロジック、統計モデルに基づく診断ロジックのうち少なくとも２つのモデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベースと、新規、変更または一部削除により前記何れか１つのモデルの診断ロジックを生成し前記データベースの所定領域に記憶したとき、この生成された１つのモデルの診断ロジックに従い、異なる前記他のモデルの診断ロジックに変換し、前記データベースの他の所定領域に記憶する管理処理手段とを設け、前記監視装置で観測された各対象設備の測定データに対し、当該各監視装置ごとに対応付けられたモデルに基づく診断ロジックを用いて診断する設備診断システムである。
【００２５】
（３）  また、本発明は、物理モデルに基づく診断ロジック、知識モデルに基づく診断ロジック及び統計モデルに基づく診断ロジックのうち、少なくとも２つのモデムに基づく診断ロジックを個別に記憶するそれぞれデータベースを有する前記複数の監視装置と、これら複数の監視装置の少なくとも診断結果を収集し監視する監視センタを備え、
前記各監視装置は、新規、変更または一部削除により所定のモデルに基づく診断ロジックを生成し自己のデータベースに記憶した後、生成された前記所定のモデルに基づく診断ロジックを前記監視センタに送信する手段を設け、前記監視センタは、前記所定のモデルに基づく診断ロジックを前記他の監視装置に送信する手段を設け、前記他の監視装置は、受け取った前記所定のモデルの診断ロジックを、自己が所有する前記異なる所定のモデルの診断ロジックに変換し、自己のデータベースに記憶する管理処理手段を設けた設備診断システムである。
【００２６】
（４）  さらに、本発明は、それぞれ対象設備を監視制御し、かつ、自身の所有するモデルに基づく診断ロジックを用いて対応する対象設備の異常有無を診断する設備診断方法において、物理モデルに基づく診断ロジック、知識モデルに基づく診断ロジック及び統計モデルに基づく診断ロジックのうち、少なくとも２つのモデムに基づく診断ロジックを個別に記憶するそれぞれデータベースを有する前記複数の監視装置が設けられ、
一方の前記監視装置が対象設備に関する測定センサの追加・削除に伴って原因・結果に関する因果関係をもった所定のモデルに基づく診断ロジックを生成する診断ロジック生成ステップと、前記一方の前記監視装置が生成された所定のモデルに基づく診断ロジックを、異なるモデルの診断ロジックを所有する他の前記監視装置に送信するステップと、前記他の監視装置が受け取った前記所定のモデルの診断ロジックの因果関係に基づき、自己が所有する前記異なる所定のモデルの診断ロジックに変換し反映させるステップとを有する設備診断方法である。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、複数モデルに基づく診断ロジックが相互に連携しつつ補完でき、診断、判断に関してより確信度の高いモデルに基づく診断ロジックを生成できる複数モデルに基づく設備診断システム及びその設備診断方法を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、本発明に係る複数モデルに基づく設備診断システム及びその設備診断方法の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００２９】
なお、本発明で対象とするのは、ビルや構造物などの設備、各種の産業プラントや発電プラント、電機機器、コンピュータシステム、通信システムなどのあらゆるプラント，設備，機器，システムを含むものであり、以下、これらを総称して対象設備と呼ぶ。
【００３０】
以下の各実施の形態では、前述した各対象設備に共通的に必要な性能診断、異常診断、故障診断を行う設備診断システム及びその設備診断方法について説明する。
【００３１】
（実施の形態１）
図１は本発明に係る複数モデルに基づく設備診断システムの実施の形態１を示す基本構成図である。
【００３２】
この複数モデルに基づく設備診断システムは、例えば複数の設備監視装置（サーバ、監視センタ、ローカル端末、データベース装置その他の装置を含む）１〜３が設置され、これら設備監視装置１〜３にはそれぞれデータベース１１，２１，３１が設けられている。
【００３３】
設備監視装置１のデータベース１１には、前述したように対象設備１０の設計情報や物理現象に基づく物理法則などの既知の物理情報に基づいて生成された物理モデルに基づく診断ロジックその他必要なデータが記憶される。設備監視装置２のデータベース２１には対象設備２０に関する運用保守経験や同類設備から取得され知識，経験などに基づき、例えばｉｆ  ｔｈｅｎ  ルール形式で生成される知識モデルに基づく診断ロジックその他必要なデータが記憶される。設備監視装置３のデータベース３１には対象設備３０に設置されたセンサ、計測装置で測定される測定データ（実データ）に基づいて生成される統計モデルに基づく診断ロジックその他必要なデータが記憶される。なお、各診断ロジックとしては、初期の設定段階では従来周知の診断ロジックが使用される。
【００３４】
各設備監視装置１〜３は相互に連携ライン４，５，６で接続される。すなわち、設備監視装置１と設備監視装置２は相互にデータのやり取りを行う連携ライン４、設備監視装置２と設備監視装置３は相互にデータのやり取りを行う連携ライン５、設備監視装置３と設備監視装置１は相互にデータのやり取りを行う連携ライン６で接続される。これら連携ライン４〜６としては、インタネット、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）、ＬＡＮ等のネットワークが用いられる。
【００３５】
設備監視装置１には、対象設備１０の設計情報や物理現象に基づく物理法則などの既知の物理情報に基づいて入力操作しつつ、物理モデルに基づく診断ロジックを生成し、データベース１１に新規登録するとか、対象設備１０の所要箇所に測定センサを新規に追加し、または削除することに伴って、物理モデルに基づく診断ロジックを変更、削除、編集処理を行った後、データベース１１に格納する入力部１２と、この入力部１２からの各種の制御指示に従ってデータベース１１に現在登録されている物理モデルや診断ロジック、そのモデルのパラメータ、優先順位などのパラメータを読み出して表示部１３に表示する表示制御部１４と、各設備監視装置１〜３からの診断ロジックの要求に基づいて該当モデルに基づく診断ロジックを送信し、あるいは設備監視装置１〜３が新規、変更、一部削除に伴ってモデルに基づく診断ロジックを生成したとき、自動的に生成モデルに基づく診断ロジックを他の設備監視装置に送信する通信部１５と、対象設備１０から必要な情報を収集する入出力インタフェース１６と、管理処理部１７とが設けられている。
【００３６】
設備監視装置２，３においても、全く同様に入力部２２，３２と、表示部２３，３３と、表示制御部２４，３４と、通信部２５，３５と、入出力インタフェース２６，３６と、管理処理部２７，３７とが設けられている。
【００３７】
管理処理部１７は、それぞれ他の設備監視装置２，３から受け取った診断ロジックに応じて自身の診断ロジックを修正または変更し、この修正，変更された診断ロジックの変更履歴をログ情報としてデータベース１１の必要な領域や適宜なメモリに記憶し、管理するとともに、データベース１１に物理モデルに基づく診断ロジックとして記憶し、必要に応じて表示制御部１４を介して表示部１３に表示する。他の設備監視装置２，３の管理処理部２７，３７においても同様の処理を行う。
【００３８】
なお、管理処理部１７は、定期的に通信部１５を介して他の設備監視装置２，３に対して診断ロジックの要求信号を送信したが、例えば他の設備監視装置２，３が診断ロジックの修正，変更があったとき、他の設備監視装置２，３から自動的に発せられる変更通知情報に基づいて異なるモデルに基づく診断ロジックを受け取る構成であってもよい。他の設備監視装置２，３の管理処理部２７，３７においても同様の処理を行う。
【００３９】
このように構成された設備診断システムにおいては、ある特定の設備監視装置例えば１において、物理モデルに基づく診断ロジックの追加，変更，削除したとき、他設備監視装置２，３からの要求に応じ、あるいは自動的に通信部１５及び連携ライン４，６を通して他設備監視装置２，３に送信する。
【００４０】
各設備監視装置２，３は、送信されてくる物理モデルに基づく診断ロジックを通信部２５，３５で受信し、管理処理部２７，３７に渡す。各管理処理部２７，３７は、受け取った物理モデルに基づく診断ロジックに応じて自身の知識モデル，統計モデルに基づく診断ロジックを修正または変更し、この修正，変更されたモデルの診断ロジックの変更履歴をデータベース２１，３１の所要とする領域や適宜なメモリにログ情報として記憶し、またデータベース１１に知識モデル，統計モデルに基づく診断ロジックとして記憶する。
【００４１】
また、管理処理部２７，３７は、自身の１つの診断ロジックが受け取った診断ロジックと矛盾すると判断したとき後記するが、その矛盾を回避するために自身の物理モデルに基づく診断ロジックの修正、削除を行う。また、１つの診断ロジックを入力、設定するだけで、その他の表現における診断ロジックを生成していくので、互いの診断ロジック間で漏れの無いように補完することができる。
【００４２】
なお、管理処理部１７は、事象変化（イベント）が生じたとき、あるいはタイマにより管理することも可能である。例えば、少なくとも設備監視装置３は、定期的に測定データ（実データ）を取得するが、その取得するごとに統計モデルを更新したとき、その更新モデルに従って診断ロジックが更新されるが、その更新された統計モデルに基づく診断ロジックを自動的に他の設備監視装置１，２に送信する。他の設備監視装置１，２の管理処理部１７，２７は、更新された診断ロジックに従って自身の物理モデル、統計モデルに基づく診断ロジックを修正していく。
【００４３】
また、設備監視装置２においては、保守要員が現場で対象設備の点検をした際、新たに得られた知見データを入力し、知識モデルを更新する。そうすると、その更新モデルに従って診断ロジックが更新されるが、その更新された知識モデルに基づく診断ロジックを自動的に他の設備監視装置１，３に送信する。他の設備監視装置１，３の管理処理部１７，３７は、更新された知識モデルに基づく診断ロジックに従って自身の物理モデル、統計モデルに基づく診断ロジックを修正していく。
【００４４】
さらに、設計部門において、対象設備１０の設計パラメータを変更したとき、そのＣＡＤデータを入力部１２その他ＯＣＲなどの入力手段で入力すると、管理処理部１７は、物理モデルを更新し、診断ロジックに反映する。この更新された診断ロジックを自動的に他の設備監視装置２，３に送信する。他の設備監視装置２，３の管理処理部２７，３７は、更新された診断ロジックに従って自身の診断ロジックを修正する。
【００４５】
従って、以上のような実施の形態によれば、物理モデルに基づく診断ロジック、知識モデルに基づく診断ロジック、統計モデルに基づく診断ロジックの間で相互に連携し、他の診断ロジックに従って自身の診断ロジックを自動的に変換する構成とすることにより、以下のような種々の効果を奏する。
【００４６】
（１）  １つのモデルの診断ロジックが更新されると、その更新診断ロジックに従って自動的に他モデルの診断ロジックの更新を促すことにより、より信頼性の高いモデルの診断ロジックに変更することができる。
【００４７】
（２）  １つの診断ロジックが更新されると、その更新診断ロジックに従って自動的に他モデルの診断ロジックの更新を促すことにより、常に最新のモデルに基づく診断ロジックを確保できる。
【００４８】
（３）  各モデルの診断ロジック間に矛盾が生じた場合、その矛盾する診断ロジックの一部または全部を排除するか、修正することができる。
【００４９】
（４）  各診断ロジック間で矛盾する冗長な診断ロジックを排除することができる。  
（５）  各診断ロジックの正当性をチェックできる。
【００５０】
なお、図１に示す設備診断システムは、各設備監視装置１〜３がそれぞれ異なるモデルに基づく診断ロジックを搭載したが、例えば図２に示すようように監視センタ７に対象設備（実プロセス）１０，２０，３０を監視制御する複数のローカル端末（ローカルコントローラ等）８，…が接続されているシステムの場合、監視センタ７のデータベース７１に少なくとも物理モデルに基づく診断ロジックを記憶する物理モデル用記憶部７１ａ、知識モデルに基づく診断ロジックを記憶する知識モデル用記憶部７１ｂ及び統計モデルに基づく診断ロジックを記憶する統計モデル用記憶部７１ｃを有するシステムであってもよい。
【００５１】
このような設備診断システムにおいては、監視センタ７に管理処理部１７，２７，３７に相当する処理部を有し、当該処理部は、入力部（図示せず）から入力される制御指示情報に基づき、新規、変更または一部削除等によって何れか１つのモデル、例えば物理モデルに基づく診断ロジックを生成したとき、この生成された物理モデルに基づく診断ロジックに従い、異なる他のモデルであると知識モデル、統計モデルに基づく診断ロジックに変換し、データベース７１の知識モデル用記憶部７１ｂ、統計モデル用記憶部７１ｃに記憶する。そして、監視センタ７は、
前記ローカル端末８，…で観測された各対象設備１０，２０，３０の測定データを受け取ると、各ローカル端末８に対応付けられたモデルに基づく診断ロジックを用いて、各対象設備１０，２０，３０の異常有無を診断するものである。
【００５２】
また、設備診断システムとしては、図３に示すように監視センタ７に図１に示す設備監視装置１〜３がブランチされた状態で接続されてなる構成のシステムである。
【００５３】
この設備診断システムでは、監視センタ７が設備監視装置１〜３で生成されたモデルに基づくロジックを受け取り、自身がモデルに基づくロジックを記憶する一方、他の設備監視装置に対して受け取ったモデルの診断ロジックを送信するとか、あるいは他の設備監視装置が所有するモデルに基づくロジックに変換し、対応する設備監視装置に送信するシステムであってもよい。
【００５４】
以下、図１に示す設備診断システムを例に挙げて説明するが、当該システムには図２及び図３に示す設備診断システムを含むものとする。
【００５５】
さらに、図１に示す設備診断システムは、複数モデルに基づく設備診断方法としても実現できる。
【００５６】
複数モデルに基づく設備診断方法としては、物理モデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベース１１を有する設備監視装置１、知識モデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベース２１を有する設備監視装置２及び統計モデルに基づく診断ロジックを記憶するデータベース３１を有する設備監視装置２が設けられている場合、
１つの設備監視装置 例えば１としては、対象設備１０に関する測定センサの追加・削除に伴って原因・結果に関する因果関係をもった所定のモデルに基づく診断ロジックを生成する診断ロジック生成ステップと、この生成された所定のモデルに基づく診断ロジックを、異なるモデルである知識モデル、統計モデルに基づく診断ロジックを所有する他の設備監視装置２，３に送信するステップとを有し、他の設備監視装置２，３としては、物理モデルに基づく診断ロジックを受け取ると、そのモデルの診断ロジックの因果関係に関する変数等を取り出し、知識モデル、統計モデルに基づく診断ロジックに変換するステップを有することにより、容易に実現できるものである。
【００５７】
（実施の形態２）
図６は本発明に係る複数モデルに基づく設備診断システムの実施の形態２を説明する診断ロジック変換図である。
【００５８】
この実施の形態は、物理モデルに基づく診断ロジックから統計モデルに基づく診断ロジックに変換する例である。
【００５９】
設備監視装置１のデータベース１１には、例えば新規または変更あるいは一部削除により、図示するような物理モデル１１０及び当該モデル１１０に基づく診断ロジック１１１を規定したものとする。この物理モデル１１０の構造情報としては、例えばエレベータのかごドア開閉制御系に関し、トルク指令−電流制御系−モータ−ベルト−ドア（速度）−積分処理系の伝達系を通してドア開閉時間を決定するモデルとなっている。
【００６０】
一方、物理モデル１１０に基づく診断ロジック１１１は、ｉｆ  ｔｈｅｎルールが適用されている。すなわち、ｉｆ  推定ドア開閉速度−測定ドア開閉速度>Ｖａ（速度しきい値）ｔｈｅｎの関係にあるとき、ドア駆動系不良と診断する診断ロジックである。
【００６１】
そこで、設備監視装置１の管理処理部１７は、設備監視装置３の要求または自動的に物理モデル１１０の構造情報、そのモデル１１０に基づく診断ロジック１１１の情報及び診断結果情報を通信部１５を介して設備監視装置３に送信する構成である。
【００６２】
設備監視装置３の管理処理部３７は、設備監視装置１から送られてくる物理モデル１１０の構造情報、そのモデル１１０の診断ロジック１１１の情報及びその結果情報を取り込み、データベース３１に規定する統計モデル３１０及び当該モデルに基づく診断ロジック（図示せず）の構造情報に変換する構成となっている。
【００６３】
次に、以上のように構成された本実施の形態の作用について説明する。  
設備監視装置１の管理処理部１７は、エレベータのかごドア開閉制御系に関し、トルク指令値に基づいてドアの開閉制御を行っているが、外乱（ベルト摩擦力）ａ及び外乱（ドア変形摩擦力）ｂを考慮し、予め定める推定ドア開閉速度から実際の測定ドア開閉速度を減算した速度が速度しきい値Ｖａよりも小さい時、エレベータドアの実際の開閉速度が遅いことから、ドア駆動系不良と診断する。
【００６４】
ここで、管理処理部１７は、設備監視装置３の要求に基づき、または自動的に物理モデル１１０の構造情報、そのモデル１１０に基づく診断ロジック１１１の情報及び診断結果情報を通信部１５を介して設備監視装置３に送信する。
【００６５】
設備監視装置３の管理処理部３７は、通信部３５を介して物理モデル１１０の構造情報、そのモデル１１０に基づく診断ロジック１１１の情報及び診断結果情報を受け取ると、既に規定されている従来のエレベータのかごドア開閉制御系の統計モデル３１０を把握し、トルク電流及びかご振動加速度を入力とする統計モデル３１０に対し、かご振動加速度を不要としてもかごドア開閉制御系の統計モデル３１１を構築できると判断し、また、統計モデル３１０の出力としてはドア開閉速度下限値だけで十分と判断し、入力変数をトルク電流、出力変数をドア開閉速度下限値に限定した新たな統計モデル３１１１に修正する。つまり、従来の統計モデル３１０の変数、例えばかご振動加速度、ドア開閉時間などの冗長な変数を削除し、簡素な統計モデル３１１に修正し、データベース３１に登録する。
【００６６】
また、設備監視装置３の管理処理部３７は、既に存在していた診断ロジック（図示せず）に代え、修正された統計モデル３１１に基づく診断ロジック３１２を生成する。つまり、ｉｆ  測定ドア開閉速度<下限ドア開閉速度  ｔｈｅｎのルールにあるとき、ドア駆動系不良といった診断ロジックに修正し、同様にデータベース３１に記憶する。以後、ｉｆ  測定ドア開閉速度<下限ドア開閉速度  ｔｈｅｎのルールに基づいてドア異常有無の診断を行う。
【００６７】
従って、以上のような実施の形態によれば、物理モデル構造情報に基づき、統計モデルの構造に変換し、この変換された統計モデル３１１に基づいて診断ロジック３１２を生成するので、例えば統計モデルに基づく診断ロジックを必要最小限のロジックに限定することが可能となり、冗長な診断ロジックを排除することができる。実施の形態１と同様な効果を得ることができる。
【００６８】
（実施の形態３）
図７は本発明に係る複数モデルに基づく設備診断システムの実施の形態３を説明する診断ロジック変換図である。
【００６９】
この実施の形態は、物理モデルに基づく診断ロジックから統計モデルに基づく診断ロジックに変換する例であり、さらに詳細には、物理モデルに基づく診断ロジックと連携しつつ、統計モデルに基づく診断ロジックにより対象設備の異常有無を診断する例である。
【００７０】
設備監視装置１のデータベース１１には、例えば新規または変更あるいは一部削除により、図示するような物理モデル１１ａと対象設備（以下、必要に応じて実プロセスと呼ぶ）１０を組合せた物理モデル１１２に基づく診断ロジック１１３を規定したものとする。この診断ロジック１１３は、所定の入力信号を物理モデル１１２と実プロセス１０とに入力し、実プロセス１０から得られる測定信号と物理モデル１１２から得られる出力信号との差分をもってモデル誤差信号を取り出すものであって、診断ロジック１１３は、対象設備１０の異常有無を診断するものでなく、実プロセス１０に対する物理モデル（シミュレータ）１１２の構造の精度を把握するロジックと言える。
【００７１】
一方、設備監視装置３のデータベース３１には、対象設備の異常有無を診断するための統計モデル３１３及び統計モデル３１３に基づく診断ロジック３１４が規定されている。すなわち、設備監視装置３のデータベース３１の記憶される物理モデル１１２に基づく診断ロジック１１３では実プロセスの１０の異常有無を診断できないので、設備監視装置１が当該診断ロジック１１３から得られたモデル誤差信号を設備監視装置３に送信し、設備監視装置３のデータベース３１に記憶される統計モデル３１３及び診断ロジック３１４により、実プロセス１０の異常有無を診断させる構成である。なお、設備監視装置３は、診断結果を設備監視装置１に返送する。
【００７２】
次に、以上のように構成された実施の形態の作用について説明する。  
設備監視装置１の管理処理部１７は、所定の周期ごと所定の入力信号を実プロセス１０を含む物理モデル１１２に基づく診断ロジック１３に入力し、当該物理モデル（シミュレータ）１１２から実プロセス１０の挙動に関する出力変数を推定する。一方、実プロセス１１ｃから測定値を取り出す。
【００７３】
そして、物理モデル（シミュレータ）１１２に基づく診断ロジック１１３は、物理モデル（シミュレータ）１１２の出力計算値と実プロセス１０の出力（測定値）との差信号をもってモデル誤差信号として出力する。
【００７４】
設備監視装置１の管理処理部１７は、診断ロジック１１３から物理モデル（シミュレータ）１１２の出力計算値と実プロセス１０の出力（測定値）との差信号であるモデル誤差信号を取得し、実プロセス１０の挙動に関する出力変数とともに、設備監視装置３に送信する。
【００７５】
設備監視装置３の管理処理部３７は、実プロセス１０の挙動に関する出力変数及び診断ロジック１１３のモデル誤差信号を受け取ると、実プロセス１０の挙動に関する出力変数を用いて統計モデル３１３に基づく診断ロジック３１４を生成する一方、受け取ったモデル誤差信号を統計モデル３１３に入力し、実プロセス１０の異常有無を表す判別信号を取得する。
【００７６】
設備監視装置１の管理処理部１７は、統計モデル３１３に基づく診断ロジック３１４により、統計モデル３１３で得られた判別信号と予め定めるしきい値とを比較し、例えば判別信号の絶対値がしきい値を超えたときに実プロセス１０系の異常と診断する。
【００７７】
図８はさらに物理モデルに基づく診断ロジックから統計モデルに基づく診断ロジックに変換する例をであって、詳細には、物理モデルに基づく診断ロジックと連携しつつ、統計モデルに基づく診断ロジックにより対象設備の異常有無を診断する他の例である。
【００７８】
設備監視装置１に関する物理モデルとしては、例えばスタティックモデルのケースとダイナミックモデルのケースとがある。スタティックモデルのケースにおいては、ソフトウエアセンサを用いモデル１１４と実プロセス（対象設備）１０とを組合せた物理モデル１とし、当該実プロセス１０で観測された測定値をモデル１１４及び実プロセス１０に入力し、当該実プロセス１０から得られる測定値をモデル１１４にフィードバックすることにより、当該モデル１１４から実プロセス１０の状態変数を推定する構成である。
【００７９】
一方、ダイナミックモデルのケースにおいては、状態観測器を用いたモデル１１５と実プロセス１０とを組合せた物理モデルとし、当該実プロセス１０で観測された測定値をモデル１１５及び実プロセス１０に入力し、当該実プロセス１０から得られる測定値をモデル１１５にフィードバックすることにより、当該モデル１１５から実プロセス１０の状態変数を推定する構成である。
【００８０】
設備監視装置１は、何れのケースも、計測できない未知の実プロセス１０の状態変数を推定するためのモデル１１４、１１５がデータベース１１に記憶されている。
【００８１】
設備監視装置３のデータベース３１には、実プロセス１０の異常有無を診断するための統計モデルに基づく診断ロジックが規定されている。すなわち、設備監視装置１のデータベース１１に記憶される物理モデル１１４，１１５では実プロセス１０の異常有無を診断できないので、モデル１１４または１１５にて得られた状態変数値を設備監視装置３に送信する。
【００８２】
設備監視装置３は、状態変数値を入力とし、統計モデル３１５を用いて、実プロセス１０の異常有無を表す判別信号を取得し、この取得された判別信号を診断ロジック３１６に入力し、実プロセス１０の異常有無を診断する構成である。
【００８３】
次に、以上のように構成された実施の形態の作用について説明する。
【００８４】
設備監視装置１の管理処理部１７は、実プロセス１０から測定値を取り出し、当該実プロセス１０及びモデル１１４またはモデル１１５に入力し、モデル１１４またはモデル１１５から実プロセス１１ｃの状態変数値を推定する。この段階では、実プロセスの異常有無を診断できない。
【００８５】
そこで、設備監視装置１の管理処理部１７は、モデル１１４またはモデル１１５で実プロセス１０の状態変数を取得すると、この実プロセス１０の状態変数値を設備監視装置３に送信する。
【００８６】
設備監視装置３の管理処理部３７は、モデル１１４または１１５にて取得された状態変数値を受け取ると、この状態推定値を統計モデル３１５に入力し、当該統計モデル３１５から実プロセス１０の異常有無を表す判別信号を取得する。
【００８７】
設備監視装置１の管理処理部１７は、統計モデル３１５に基づく診断ロジック３１６により、統計モデル３１５で得られた判別信号と予め定めるしきい値とを比較し、例えば判別信号の絶対値がしきい値を超えたとき、実プロセス１０系の異常と診断する。
【００８８】
従って、以上のような実施の形態によれば、設備監視装置１において、物理モデル１１２によるシミュレータを用いて推定された実プロセス１０の挙動に関する出力変数（図７参照）あるいはソフトウエアセンサ，状態観測器を用いてモデル１１４，１１５から実プロセス１０の内部状態変数を取得して設備監視装置３に送信すると、設備監視装置３の管理処理部３７は、受け取った出力変数または内部状態変数を統計モデル３１３、３１５及び統計モデルに基づく診断ロジック３１４、３１６に適用し、実プロセス１０の異常有無を診断可能な判別信号を取り出し、実プロセス１０の異常有無を診断するので、出力変数または内部状態変数を用いた高度な統計モデル３１３、３１５及びその診断ロジック３１４、３１６ｂを用いて診断することができ、実施の形態１と同様な効果を奏することができる。
【００８９】
（実施の形態４）
図９は本発明に係る複数モデルに基づく設備診断システムの実施の形態４を説明する診断ロジック変換図である。
【００９０】
この実施の形態は、物理モデルに基づく診断ロジックから統計モデルに基づく診断ロジックに変換する例であり、さらに詳細には、物理モデルに基づく診断ロジックと連携しつつ、統計モデルに基づく診断ロジックによりセンサ系の異常有無を診断する例である。
【００９１】
設備監視装置１は、２つの物理モデル１１６及び物理モデル１１７と、これら物理モデル１１６及び物理モデル１１７の出力ラインに接続される加算要素１１８と、物理モデル１１６、１１７及び加算要素１１８の出力ラインに接続される測定センサ１１９〜１２１とで構成される物理モデルに基づくセンサ診断ロジック１２２を生成し、データベース１１に記憶する。２つの物理モデル１１６及び物理モデル１１７は、絶対に状態が成立する物理法則から構成される。
【００９２】
その結果、両物理モデル１１６、１１７に対し、ある入力信号を入力したとき、物理モデル１１６から「Ｙ１＝２」、物理モデル１１７から「Ｙ２＝３」を出力するように生成すれば、質量保存の法則に基づき加算要素１１８から「２」＋「３」＝「５」を取り出すことができる。
【００９３】
測定センサ１１９、１２０及び１２１は、物理モデル１１６、１１７及び加算要素１１８の出力を測定するが、これら測定センサ１１９、１２０及び１２１は通常ドリフトを含んで徐々に誤差となって現れる性質を有している。しかし、設備監視装置１では測定センサ１１９、１２０及び１２１の異常を検知することができない。
【００９４】
そこで、設備監視装置１の管理処理部１７は、診断ロジック１１６，１１７の中の物理モデル法則による変数間の関係式または制約条件に関するデータを設備監視装置３に送信する。
【００９５】
設備監視装置３は、物理モデル１１６、１１７及び加算要素１１８の出力値Ｙ１、Ｙ２、Ｙ及び各測定センサ１１９、１２０、１２１の測定値Ｙ１＊、Ｙ２＊、Ｙ＊を用いた統計モデルに基づく診断ロジック３１７を生成し、データベース３１に記憶するとともに、当該診断ロジック３１７にてセンサ系の異常有無を診断する。
【００９６】
ここで、統計モデルに基づく診断ロジック３１７としたのは、前述したように実プロセス１０に設置されたセンサ、計測装置からの測定データ、運転・運用・制御に関わるデータ、設備運用に係る環境データ（気象，温度，湿度など）であれば、統計モデルに基づく診断ロジック３１７が適しているためである。つまり、統計モデルに基づく診断ロジック３１７を用いて、データ解析により実プロセス１０の挙動，性能，故障などの諸事象を予測，判定，診断する構成である。
【００９７】
次に、以上のように構成された本実施の形態の作用について説明する。
【００９８】
設備監視装置１の管理処理部１７は、データベース１１に格納される物理モデル１１６，１１７を込みこんだ診断ロジックを読み出し、所定の信号（例えば流量）を入力し、物理モデル１１６、１１７及び加算要素１１８から真の流量値Ｙ１、Ｙ２、Ｙを取り出し、また各測定センサ１１９、１２０、１２１から測定データＹ１＊、Ｙ２＊、Ｙ＊を取り出し、それぞれ通信部１５を介して設備監視装置３に送信する。
【００９９】
設備監視装置３の管理処理部３７は、設備監視装置１からＹ１、Ｙ２、Ｙ、Ｙ１＊、Ｙ２＊、Ｙ＊を受け取ると、Ｙ１、Ｙ２、Ｙから物質（エネルギー）収支制約条件であるＹ１＋Ｙ２＝Ｙの関係が成立し、かつ、各センサ測定値Ｙ１＊、Ｙ２＊、Ｙ＊にそれぞれ誤差（変数）ｅ１、ｅ２、ｅを含むとすれば、制約条件（Ｙ１＊＋ｅ１）＋（Ｙ２＊＋ｅ２）＝（Ｙ＊＋ｅ）の関係式を満たすものとする。
【０１００】
そこで、管理処理部３７は、データベース３１に格納される統計モデルに基づく診断ロジック３１７により、ｍｉｎ｛ｅ１2、ｅ２2、ｅ2｝なる最小二乗法を適用し、変数ｅ１、ｅ２、ｅを計算し、ｉｆ  ｍｉｎ｛ｅ１2、ｅ２2、ｅ2｝>下限値（しきい値）の関係式からセンサの異常有無を診断する。すなわち、ｉｆ  ｍｉｎ｛ｅ１2、ｅ２2、ｅ2｝>下限値（しきい値）の関係に有れば、センサ系が異常であると診断できる。
【０１０１】
また、誤差を加味したＹ１＊´＝（Ｙ１＊＋ｅ１）、Ｙ２＊´＝（Ｙ２＊＋ｅ２）、Ｙ＊´＝（Ｙ＊＋ｅ）を補正されたセンサ測定信号として考えれば、他の統計モデルに基づく診断ロジックにおいても、当該誤差を加味したセンサ測定信号に関し、高い精度で統計モデルに基づく診断を行うことができる。
【０１０２】
従って、以上のような実施の形態によれば、設備監視装置１の管理処理部１７が物理モデルの法則に基づく変数間の関係データあるいは制約条件データを取り出し、設備監視装置３に送信し、当該設備監視装置３の管理処理部３７では、統計モデルの入出力変数間の関係式あるいは制約条件として用いて診断することにより、統計モデルの推定に用いるデータの矛盾を補正することができる。このことは、センサ誤差を検出し、あるいはセンサ誤差を加味した測定データにより、精度の高い統計モデルに基づく診断が可能となり、実施の形態１と同様の効果を奏する。
【０１０３】
（実施の形態５）
図１０は本発明に係る複数モデルに基づく設備診断システムの実施の形態５を説明する診断ロジック変換図である。
【０１０４】
この実施の形態は、物理モデルに基づく診断ロジックから知識モデルに基づく診断ロジックに変換する例である。
【０１０５】
設備監視装置１の管理処理部１７は、入力部１２から入力されるデータに基づき、例えばエレベータかごドアの開閉制御系に関する物理モデル１２３を生成し、データベース１１に記憶する。さらに、エレベータかごドアの開閉制御系に関する物理モデル１２３から原因と結果との因果関係モデル１２４を生成し、データベース１１に記憶する。
【０１０６】
従って、設備監視装置１のデータベース１１には生成された物理モデル１２３及びその物理モデル１２３に基づく因果関係モデル１２４が記憶される。
【０１０７】
設備監視装置１の管理処理部１７は、物理モデル１２３及び因果関係モデル１２４を生成した後、これら物理モデル構造情報及び因果関係モデル構造情報を読み出し、設備監視装置２からの要求に基づき、または自動的に設備監視装置２に送信する。
【０１０８】
設備監視装置２のデータベース２１には、エレベータかごドアの開閉制御系に関する前述した図５に示すＦＴＡ形式診断ロジック２１０及び図４に示すＦＭＥＡ形式診断ロジックモデル２１１が記憶されている。このデータベース２１に記憶されるＦＴＡ形式診断ロジック２１０及びＦＭＥＡ形式診断ロジックモデル２１１は、設備監視装置１から送信されてくる現在以前の物理モデル構造情報及び因果関係モデル構造情報に基づいて積み上げられた従来のＦＴＡ形式診断ロジック２１０及びＦＭＥＡ形式診断ロジックモデル２１１であると言える。
【０１０９】
そこで、設備監視装置２の管理処理部２７は、設備監視装置１から新規に生成された物理モデル構造情報及び因果関係モデル構造情報を受け取ると、物理モデル構造情報及び因果関係モデル構造情報から物理モデル１１３及び因果関係モデル１２４を解析し、従来のＦＴＡ形式診断ロジック２１ａ及びＦＭＥＡ形式診断ロジックモデル２１０、２１１に適合するように変換し、新たなＦＴＡ形式診断ロジック２１０及びＦＭＥＡ形式診断ロジックモデル２１１を生成する。
【０１１０】
設備監視装置２の管理処理部２７は、物理モデル構造情報及び因果関係モデル構造情報に基づき、図示点線で示すようにＦＴＡ形式診断ロジック２１０の優先順位を決定し、例えば駆動系から構成部品である例えばドア２１２を追加し、トルク変化に接続する。
【０１１１】
また、設備監視装置２の管理処理部２７は、エレベータかごドアの開閉制御系に関する例えば因果関係モデル１２４に何ら関係しない構成部品がＦＴＡ形式診断ロジック２１０に存在する場合、その構成部品を除去していく処理を行う。
【０１１２】
また、設備監視装置２の管理処理部２７は、受け取った因果関係モデル１２４の構造情報に基づき、例えば影響度を考慮しつつＦＭＥＡ形式診断ロジックモデル２１１を変換していく。
【０１１３】
そして、設備監視装置１の管理処理部１７は、実際のトルク指令値のもとに、物理モデル１２３及びび因果関係モデル１２４を適用してエレベータかごドアの開閉制御系を診断し、原因と結果を解析する。一方、設備監視装置２の管理処理部２７においても、駆動系となるトルク指令値のもとに、新たなＦＴＡ形式診断ロジック２１０及びＦＭＥＡ形式診断ロジックモデル２１１を適用し、原因及び結果を診断する。
【０１１４】
従って、以上のような実施の形態によれば、新規または変更あるいは一部削除によって生成された物理モデル１２３及び因果関係モデル１２４に基づき、知識モデルに基づく診断ロジック２１０、２１１のモデルを生成するので、データベース２１の診断ロジックモデル２１０、２１１のモデルのうち、物理的に矛盾した診断ロジックを排除していくことができる。
【０１１５】
また、物理現象のもとに生成された原因〜結果の因果関係モデル１２４を漏れなく診断ロジック２１０，２１１のモデルとして生成できる。また、既存知識モデルの診断ロジックである診断ロジック２１０，２１１の正当性をチェックすることができる。  
その他、実施の形態と同様な効果を奏するものである。
【０１１６】
（実施の形態６）
図１１は本発明に係る複数モデルに基づく設備診断システムの実施の形態６を説明する診断ロジック変換図である。
【０１１７】
この実施の形態は、知識モデルに基づく診断ロジックから統計モデルに基づく診断ロジックに変換する例である。
【０１１８】
設備監視装置２の管理処理部２７は、入力部２２からの指示に基づき、新規または変更あるいは一部削除により、ＦＴＡ表現形式の知識モデルに基づく診断ロジックモデル２１０及びＦＭＥＡ表現形式の知識モデルに基づく診断ロジックモデル２１１を生成し、データベース２１に記憶する。
【０１１９】
設備監視装置２の管理処理部２７は、ＦＴＡ表現形式の知識モデルに基づく診断ロジックモデル２１０及びＦＭＥＡ表現形式の知識モデルに基づく診断ロジックモデル２１１を生成した後、設備監視装置３からの要求または自動的に診断ロジック２１０、２１１の構造情報を読み出し、設備監視装置３に送信する。
【０１２０】
設備監視装置３の管理処理部３７は、診断ロジック２１０，２１１の構造情報を受け取ると、診断ロジック２１０，２１１の構造情報に基づき、あるいは既にデータベース３１に記憶されるBayesian  Network形式の診断ロジックモデル２１ｃの基本構造を生成するか、あるいは診断ロジックモデル２１ａ，２１ｂの構造情報に従って、既にデータベース３１に記憶されるBayesian  Network形式の診断ロジックモデル３１８で学習し、また設備監視装置２または自身が監視する対象設備の故障履歴データから診断ロジック２１０，２１１の構成部品どうしの繋がりの遷移確率（条件付確立密度）を推定学習し、より精度の高いBayesian  Network形式の診断ロジックモデル３１８を生成していく。
【０１２１】
このBayesian  Networkは、ニューラルネットワークの一種であって、診断ロジック２１０，２１１の構造情報データの因果関係を調べることにより、ある構成部品が故障したとき、当該ある構成部品と関係する別の構成部品に何が起きてくるかを遷移確率として学習する。
【０１２２】
従って、設備監視装置３の管理処理部３７は、診断ロジック２１０，２１１の構造情報データの因果関係からBayesian  Network形式診断ロジックモデル３１８を生成し、データベース２１に記憶する。なお、同図においてＰ１，Ｐ２，…、Ｐ１１，Ｐ１２，…は構成部品相互の繋がりの遷移確立（重み係数）である。
【０１２３】
設備監視装置３の管理処理部３７は、知識モデルに基づく診断ロジック結果を受けると、Bayesian  Network形式診断ロジックモデル３１８で結果を学習し、また設備監視装置２が再度新たな診断ロジックモデル２１０，２１１の構造情報データを受けると、Bayesian  Network形式診断ロジックモデル３１８で学習し、構成部品に故障が生じたときには繋がりを持った構成部品間の遷移確率の変更し、より精度の高いBayesian  Network形式診断ロジックモデル３１８を生成していく。
【０１２４】
設備監視装置３は、対象設備からの測定データを受けると、学習されたBayesian  Network形式診断ロジックモデル３１８に従って対象設備の故障原因、故障結果を診断する。
【０１２５】
従って、以上のような実施の形態によれば、知識モデルに基づく診断ロジック２１０，２１１の構造情報から原因〜結果の因果関係を考慮しつつ、故障履歴データに適合した統計モデル診断ロジック３１８を自動生成できる。また、前述した実施の形態１と同様の効果を奏するものである。
【０１２６】
（実施の形態７）
図１２は本発明に係る複数モデルに基づく設備診断システムの実施の形態７を説明する診断ロジック変換図である。
【０１２７】
この実施の形態は、知識モデルに基づく診断ロジックから物理モデルに基づく診断ロジックに変換する例である。
【０１２８】
設備監視装置２の管理処理部２７は、オペレータが入力部２２から過去の知識・経験に基づいて必要なデータを入力し、ＦＴＡ表現形式の知識モデルに基づく診断ロジック２１０を生成し、データベース２１に記憶する。
【０１２９】
設備監視装置２の管理処理部２７は、ＦＴＡ表現形式の知識モデルに基づく診断ロジックモデル２１０を生成した後、設備監視装置１からの要求または自動的に診断ロジックモデル２１０の構造情報を読み出し、設備監視装置１に送信する。
【０１３０】
設備監視装置１は、設備監視装置２から診断ロジック２１０の構造情報を受け取ると、当該構造情報を表示部１３に表示する。
【０１３１】
設備監視装置１のデータベース１１または適宜なメモリには予めエレベータかごドアの開閉制御系に関する多数の構成部品が格納されている。
【０１３２】
設備監視装置１の管理処理部１７は、診断ロジック２１０の構造情報から原因（駆動系）と駆動系の故障によって結果（ドア開閉時間）を自動的に推定し、表示部１３に表示する。
【０１３３】
この状態において、設備監視装置１側のオペレータは、原因（駆動系とトルク変化）と結果（ドア開閉時間）とに基づき、かつ、表示部１３に表示される構造情報を参照しつつ、エレベータかごドアの開閉制御系に関する原因である駆動系からトルク指令値を入力値とし、予め用意されている構成部品の中から取捨選択し、電流制御系（部品）−モータ（部品）−ベルト(部品)−ドア（部品）−積分処理要素（部品）を順次組合せて結果（ドア開閉時間）に繋ぐことにより、物理モデル１２３を生成し、データベース１１に記憶する。つまり、設備監視装置１の管理処理部１７は、設備監視装置２から診断ロジック２１０の構造情報を受けると、人間系が介在し、半自動的に物理モデル１２３を生成する。
【０１３４】
従って、以上のような実施の形態によれば、知識モデルに基づく原因と結果の因果関係の構造情報を考慮しながら、物理モデル診断ロジックに用いる物理モデル１２３を適切、かつ、効率的に生成することができる。
【０１３５】
また、種々の物理現象を踏まえつつ経験・知識に基づく視点から意味のある構造の物理モデル１２３を生成できる。さらに、物理モデル１２３の不必要な構成部品を排除し、簡素な物理モデル１２３を生成できる。
【０１３６】
（実施の形態８）
図１３は本発明に係る複数モデルに基づく設備診断システムの実施の形態８を説明する診断ロジック変換図である。
【０１３７】
この実施の形態は、統計モデルに基づく診断ロジックから知識モデルに基づく診断ロジックに変換する例である。
【０１３８】
設備監視装置３の管理処理部３７は、例えばエレベータかごドアの開閉制御系に関する過去の運用実績データを含む全故障履歴データを参照し、ｉｆ  ｔｈｅｎルール形式を用いて、各ｉｆ  ｔｈｅｎルールごとに順次条件付き確率を推定し、条件付き確率の統計モデルを生成し、データベース３１に記憶する。なお、条件付き確率の統計モデルにおいて、Ａは例えばトルク正常、Ｂは例えばドア開閉時間正常、Ｐａｂ，Ｐｃｄ：条件付き確率、Ｃは例えばトルク異常、Ｄは例えばドア開閉時間異常とする。
【０１３９】
その結果、仮にトルク正常Ａのとき、ドア開閉時間正常Ｂとなる条件付き確率＝０．８となる。また、仮にトルク異常Ｃのとき、ドア開閉時間正常Ｄとなる条件付き確率＝０．２となる。ここでは、過去の運用実績データを含む全故障履歴データを参照し、これらデータから考えられるｉｆ  ｔｈｅｎルール形式を適用し、条件付き確率を算出し、条件付き確率の統計モデルを生成する。
【０１４０】
設備監視装置３の管理処理部３７は、条件付き確率の統計モデルを生成した後、この生成された条件付き確率の統計モデルを通信部３５を介して設備監視装置２に送信する。
【０１４１】
設備監視装置２の管理処理部２７は、設備監視装置３から条件付き確率の統計モデルを受け取ると、条件付き確率の統計モデルを解析し、知識モデルの一種である決定木による表現の診断ロジック２１２を生成し、データベース２１に記憶する。
【０１４２】
設備監視装置３の管理処理部３７は、例えば所定周期ごとに逐次蓄積される運用実績データを含む故障履歴データを用いて、条件付き確率式の追加、変更、一部削除することにより、新たな条件付き確率の統計モデルを生成すると、設備監視装置２に送信する。
【０１４３】
設備監視装置２の管理処理部２７は設備監視装置３から新たな条件付き確率の統計モデルを受け取ると、当該条件付き確率の統計モデルに従って新たな決定木の診断ロジック２１２を生成し、データベース２１に記憶する。
【０１４４】
従って、以上のような実施の形態によれば、運用実績データを含む故障履歴データなどから生成される統計モデル診断ロジックに基づく原因〜結果の因果関係の定量的な情報、パラメータ（条件付き確率）を考慮しながら、人間に理解しやすい決定木からなる知識モデルの診断ロジックを生成することができる。
【０１４５】
また、常に最新の運用実績データを含む故障履歴データを用いて、知識モデルに基づく診断ロジックを適合しチューニングすることが可能なり、より精度の高い知識モデルに基づく診断ロジックを生成できる。その他、実施の形態１と同様の効果を奏することができる。
【０１４６】
（実施の形態９）
図１４は本発明に係る複数モデルに基づく設備診断システムの実施の形態９を説明する診断ロジック変換図である。
【０１４７】
この実施の形態は、統計モデルに基づく診断ロジックから物理モデルに基づく診断ロジックに変換する例である。
【０１４８】
設備監視装置３の管理処理部３７は、対象設備の運用履歴データなどを入力信号とし、実プロセス３０と予め設計されたシステム同定モデル（シミュレータ）３２０に入力し、実プロセス３０から取り出した信号をフィードバックしてシステム同定モデル３２０に入力する。そして、システム同定モデル３２０において、入力信号と実プロセス３０の出力信号とを用い、システム同定手法を実行し、実プロセス３０に関する因果関係をもった物理モデルであるシステム同定モデル３２０を生成する。例えば発電プラントシステムの運用履歴データを用い、システム同定手法により、物理モデルであるシステム同定モデル３２０から実システム３０の挙動に関するパラメータ（例えば発電効率）を推定する。
【０１４９】
設備監視装置３の管理処理部３７は、システム同定手法を用い、物理モデルであるシステム同定モデル３２０によりモデルパラメータ（例えば発電効率）を推定すると、設備監視装置１に送信する。
【０１５０】
設備監視装置１においては、データベース１１あるいは適宜なメモリにモデルパラメータ記憶部１２４が設けられ、当該モデルパラメータ記憶部１２４には熱力学的な観点から実システム（例えば発電システム）の合理的なモデルパラメータが記憶されている。
【０１５１】
そこで、設備監視装置１の管理処理部１７は、設備監視装置３からシステム同定モデル３２０のモデルパラメータ１２１５を受け取ると、このモデルパラメータ１２５を物理モデルに基づく診断ロジック１２６に入力する。診断ロジック１２６は、設備監視装置３から送られてくるモデルパラメータ１２５とモデルパラメータ記憶部１２４に記憶される該当システムのあるべきモデルパラメータとを比較し、実システム３０における例えば発電効率の状態を診断する。例えば物理モデルに基づく診断ロジック１２６にてモデルパラメータ１２５として発電効率４３％を得たと仮定し、あるべきモデルパラメータとしては最大でも発電効率が４０％であるとすれば、実プラントが発電効率の面から異常と診断する。
【０１５２】
また、物理モデルに基づく診断ロジック１２６から実システム３０の異常原因を推定することができる。
【０１５３】
なお、モデルパラメータ記憶部１２４には、実システム正常時のモデルパラメータと異常時のモデルパラメータとを設定してもよく、あるいは上下限値を持ったモデルパラメータであってもよい。
【０１５４】
従って、以上のような実施の形態によれば、統計モデルに基づくシステム同定機能により、実システムの実挙動データに適合したモデルパラメータを取得できる。また、物理モデルに基づく診断ロジック１２６としては、常に実システムの挙動に基づくモデルパラメータを用いて診断することから、常実システムの最適な診断結果を取り出すことができ、実施の形態１と同様な効果を奏することができる。
【０１５５】
（その他の実施の形態）
図１５は本発明に係る複数モデルに基づく設備診断システムの他の実施の形態を示す構成図である。
【０１５６】
この実施の形態は、監視センタ７にネットワークを介して複数の設備監視装置１，２，３が接続される。監視センタ７にはデータベース７１が設けられ、当該データベース７１には物理モデル用記憶部７１ａ、知識モデル用記憶部７１ｂ及び統計モデル用記憶部７１ｃが形成され、また物理モデル用表示部７２ａ，知識モデル用表示部７２ｂ及び統計モデル用表示部７２ｃが設けられている。
【０１５７】
一方、設備監視装置１は、対象設備１０の監視制御を行うとともに、前述したように物理モデルに基づく診断ロジックを生成し、データベース１１に記憶する機能を持っている。また、設備監視装置２，３においても、対象設備２０，３０の監視制御を行うとともに、前述したように知識モデルに基づく診断ロジック、統計モデルに基づく診断ロジックを生成し、対応するデータベース２１，３１に記憶する機能を持っている。
【０１５８】
監視センタ７は、モデル要求に基づき、あるいは各設備監視装置１〜３からモデル生成時や定期的に送られてくる物理モデルに基づく診断ロジック、知識モデルに基づく診断ロジック、統計モデルに基づく診断ロジックを取り込み、データベース７１の対応する記憶部７１ａ〜７１ｃに記憶するとともに、マルチウインドウ環境を備えている。
【０１５９】
すなわち、監視センタ７は、ＧＵＩ（Graphical  User  Interface）採用のＯＳが搭載され、表示指示入力に基づき、データベース７１から各モデルに基づく診断ロジック７３ａ、７３ｂ及び７３ｃを読み出し、物理モデル用表示部７２ａ，知識モデル用表示部７２ｂ及び統計モデル用表示部７２ｃに同時に表示し、モニタできる構成となっている。
【０１６０】
そして、物理モデル用表示部７２に表示される物理モデルに基づく診断ロジック７３ａの部品要素である例えばドアをクリックすると、ドア部品要素と判断し、知識モデル用表示部７２ｂに表示される知識モデルに基づく診断ロジック７３ａの関連付けられているドア７４を検索し、点滅表示する。同様に、統計モデルに基づく診断ロジック７３ｃについても、物理モデルに基づく診断ロジック７３ａの部品要素である例えばドアと関連付けられている部分に点滅表示し、各診断ロジック７３ａ〜７３ｃ相互の対応付けが監視員に提示される。
【０１６１】
その結果、各モデルの診断ロジック７３ａ〜７３ｃ相互の対応部品が点滅表示あるいは色分け表示することにより、人間に理解しやすい表示形式で表示することができ、各診断ロジック７３ａ〜７３ｃの関係付けの理解を深めることができる。
【０１６２】
その他、本発明は、上記実施の形態に限定されるものでなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。
【図面の簡単な説明】
【０１６３】
【図１】本発明に係る複数モデルに基づく設備診断システムの一実施の形態を示す構成図。
【図２】本発明に係る複数モデルに基づく設備診断システムの他の実施の形態を示す構成図。
【図３】本発明に係る複数モデルに基づく設備診断システムのさらに他の実施の形態を示す構成図。
【図４】故障モード影響解析ＦＭＥＡ（Failure  Mode  Effects  Analysis）形式で表現された診断ロジックを示す図。
【図５】故障ツリー解析ＦＴＡ（Failure  Tree   Analysis）形式で表現された診断ロジックを示す図。
【図６】物理モデルに基づく診断ロジックから統計モデルに基づく診断ロジックに変換する例を説明する構成図。
【図７】物理モデルに基づく診断ロジックと連携しつつ、統計モデルに基づく診断ロジックにより対象設備の異常有無を診断する例を説明する構成図。
【図８】物理モデルに基づく診断ロジックと連携しつつ、統計モデルに基づく診断ロジックにより対象設備の異常有無を診断する他の例を説明する構成図。
【図９】物理モデルに基づく診断ロジックと連携しつつ、統計モデルに基づく診断ロジックによりセンサ系の異常有無を診断する例を説明する構成図。
【図１０】物理モデルに基づく診断ロジックから知識モデルに基づく診断ロジックに変換する例を説明する構成図。
【図１１】知識モデルに基づく診断ロジックから統計モデルに基づく診断ロジックに変換する例を説明する構成図。
【図１２】知識モデルに基づく診断ロジックから物理モデルに基づく診断ロジックに変換する例を説明する構成図。
【図１３】統計モデルに基づく診断ロジックから知識モデルに基づく診断ロジックに変換する例を説明する構成図。
【図１４】統計モデルに基づく診断ロジックから物理モデルに基づく診断ロジックに変換する例を説明する構成図。
【図１５】複数モデルに基づく診断ロジックの関連付け部分を表示する例を説明する構成図。
【符号の説明】
【０１６４】
１〜３…設備監視装置、７…監視センタ、８…ローカル端末、１０，２０，３０…対象設備（実プロセス）、１１，２１，３１…データベース、１２，２２，３２…入力部、１３，２３，３３…表示部、１５，２５，３５…通信部、１７，２７，３７…管理処理部、７１…データベース、７１ａ，７１ｂ，７１ｃ…各モデル用記憶部、７２ａ，７２ｂ，７２ｃ…各モデル用表示部。
【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】
2009053938.tif 000013
【図１２】
2009053938.tif 000014
【図１３】
2009053938.tif 000015
【図１４】
2009053938.tif 000016
【図１５】
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