1以上のタービンに対して性能レポートを作成するタービン性能診断システム50であって、当該システム50が、少なくとも1つのタービン60から運転データを受け取り、該運転データから性能レポート70を生成する評価モジュールを備えており、該評価モジュールが、少なくとも1つのパラメータが関連する閾値を超えて変化した時点を判定してアラームを発生するよう構成された変化検出モジュール308と、前記変化検出モジュール308に結合されて、BayesianBeliefNetworkBBNを利用して前記アラームの根本原因を予測する根本原因分析器312とを含み、前記性能レポート70が前記予測された根本原因の指標値を含む、システム50。前記変化検出モジュール308が、HotellingホテリングT2変換試験、尤度比試験、HotellingホテリングT2変換試験と尤度比試験の組み合わせ、Zスコア計算、2標本t試験、エントロピーベース試験、オフライン水検出試験、平均又は基準値シフト試験、及び高スロープ検出試験の少なくとも1つを実施いしてアラームを発生する、請求項1記載のシステム50。前記BBNが、少なくとも1つのタービン60に関連する前回の運転データに基づいて形成される、請求項1記載のシステム50。前記BBNが、エビデンスマトリクス500に基づいて形成される、請求項1記載のシステム50。前記エビデンスマトリクス500が、複数の部分を含み、各部分が、第1のアラームが発生したときに存在する他のアラーム状態の標識値を含む、請求項4記載のシステム50。前記レポートに基づいて保守管理勧告320を生成する保守管理分析器318を更に備える、請求項1記載のシステム50。少なくとも1つのタービンについてのタービンアラームの根本原因を判定する方法であて、前記タービンアラームが存在することをコンピュータデバイスにて判定する段階と、前記アラーム状態が存在するときに、もしあれば他のどのアラーム状態が存在するかを、前記コンピュータデバイスにて判定して、事象部分を作成する段階と、前記事象部分をBayesianBeliefNetworkBBNと比較することにより、前記事象部分から該事象の根本原因を予測する段階とを含む、方法。前記BBNが、前記少なくとも1つのタービン60に関連する前回の運転データに基づいて形成される、請求項7記載の方法。前記BBNが、エビデンスマトリクス500に基づいて形成される、請求項8記載の方法。前記エビデンスマトリクス500が、前記少なくとも1つのタービン60以外のタービンからの運転データにより少なくとも部分的に形成される、請求項9記載の方法。この詳細な説明は、例証として図面を参照しながら、本発明の利点及び特徴と共に例示的な実施形態を説明している。本発明の実施形態は、実施によって変わり得る多数の具体的な詳細に関して説明された。開示されるシステム及び方法において、タービンの主要な性能パラメータが追跡され、この追跡によりこれらのパラメータの変化を検出することができる。幾つかの実施形態では、この変化は、ユーザ/オペレータに対するアラーム又は他の勧告の生成をもたらす。一実施形態では、アラームが生成されると、性能パラメータの一部又は全ての状態が記録される。この記録された情報は、1フリートにわたって組み合わせて、フリートレベルの性能低下追跡スコアカードを生成することができる。更に別の実施形態によれば、アラームが生成されたときに記録された情報に基づき、確率的根本原因分析を実施することができる。一実施形態では、根本原因分析は、BayesianBeliefNetworkの結果に基づいている。図1は、一実施形態によるシステム50のデータフロー図を示す。システム50は、1以上のタービン60を含むことができる。簡単にするために、1つのタービン60だけが図1には示されている。タービン60は、あらゆるタイプのタービンとすることができる。実際に、タービン60は、ガスタービン、蒸気タービン、又は燃料を電気に変換する他の装置とすることができる。タービン60がガスタービンである場合、タービン60は、空気を吸い込んで圧縮する圧縮機52と、燃料を加えて加圧空気を加熱する燃焼器54又はバーナーと、高温空気流から動力を抽出するタービンセクション56とを含むことができる。システム50はまた、タービン60に結合されたコントローラ62を含むことができる。コントローラ62は、タービン60からの情報を受け取り、当該情報に基づいてタービン60の運転を変更することができる。従って、コントローラ62とタービン60との間の通信は、通信経路63によって示されるように双方向とすることができる。一実施形態では、コントローラ62はアセッサ64に結合される。このような一実施形態では、アセッサ64は、コントローラ62からの情報、及び任意選択的に、追加の情報源図示せずから追加情報66を受け取り、1以上のレポート70を作成する。追加情報66は、限定ではないが、オンサイト監視情報を含むことができる。一実施形態では、オンサイト監視情報は圧縮機52に関連付けられる。このオンサイト監視情報は、限定ではないが、運転時間、入口状態、噴霧器情報、部分負荷運転、水洗浄情報、入口空気品質及び他のセンサ情報を含むことができる。勿論、他のタイプの情報を追加情報66に含めることができる。アセッサ64は、ハードウェア、ソフトウェア、又はその何らかの組み合わせファームウェアで実施することができる。レポート70は、1以上の異なるタイプの情報を含むことができる。一実施形態では、レポート70は、フリートレベル性能スコアカード、ユニットレベル性能スコアカード、及び根本原因レポートの少なくとも1つを含む。図2を参照すると、本発明の教示を実施する処理システム100の一実施形態が図示される。処理システム100は、アセッサ64図1を含むことができる。この実施形態では、システム100は、1以上の中央処理ユニットプロセッサ101a、101b、101c、その他総称して、又は一般的にプロセッサ101と呼ばれるを有する。一実施形態では、各プロセッサ101は、縮小命令セットコンピュータRISCマイクロプロセッサを含むことができる。プロセッサ101は、システムバス113を介してシステムメモリ114及び他の種々の構成要素に結合される。リードオンリーメモリROM102は、システムバス113に結合され、システム100の特定の基本機能を制御する基本入出力システムBIOSを含むことができる。図2は更に、入出力I/Oアダプタ107と、システムバス113に結合されるネットワークアダプタ106を描いている。I/Oアダプタ107は、小型コンピュータ用システムインタフェースSCSIアダプタとすることができ、ハードディスク103及び/又はテープ記憶ドライブ105その他同様の構成要素と通信する。I/Oアダプタ107、ハードディスク103、及びテープ記憶ドライブ105は、総称して本明細書では大容量記憶装置104と呼ばれる。ネットワークアダプタ106は、バス113を外部ネットワーク116と相互接続し、データ処理システム100が他のこのようなシステムと通信できるようにする。画面例えば、ディスプレイモニタ115は、ディスプレイアダプタ112によりシステムバス113に接続することができ、該ディスプレイアダプタは、画像重視アプリケーション及びビデオコントローラの性能を改善するグラフィックアダプタを含むことができる。一実施形態では、アダプタ107、106、及び112は、1以上のI/Oバスに接続することができ、該I/Oバスは、中間バスブリッジ図示せずを介してシステムバス113に接続される。ハードディスクコントローラ、ネットワークアダプタ、及びグラフィックアダプタなどの周辺装置を接続するための好適なI/Oバスは、通常、PeripheralComponentsInterfacePCI、周辺コンポーネントインターフェースのような共通のプロトコルを含む。追加の入力/出力装置が、ユーザインタフェースアダプタ108及びディスプレイアダプタ112を介してシステムバス113に接続されるように図示されている。キーボード109、マウス110、及びスピーカ111は、全てユーザインタフェースアダプタ108を介してバス113に相互接続され、該アダプは、例えば、複数のデバイスアダプタを単一の集積回路に統合するI/Oチップを含むことができる。システム100は、あらゆる好適なコンピュータ又はコンピュータプラットフォームとすることができ、端末、ワイヤレス機器、情報家電、デバイス、ワークステーション、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタントPDA、又は他のコンピュータデバイスを含むことができる点は理解されるであろう。システム100は、通信ネットワークによってリンクされた複数のコンピュータデバイスを含むことができる点は理解されたい。例えば、2つのシステムの間にクライアント-サーバ関係が存在することができ、この二者間で処理を分けることができる。システム100は、あらゆるコンピュータオペレーティングシステムを利用することができる。図示のように、システム100はまた、ネットワーク116上で通信するためのネットワークインタフェース106を含むことができる。ネットワーク116は、ローカルエリアネットワークLAN、メトロエリアネットワークMAN、又はインターネットもしくはWorldWideWebのような広域ネットワークWANとすることができる。システム100のユーザは、一般電話回線、デジタル加入者回線、LAN又はWANリンク例えば、T1、T3、ブロードバンド接続フレームリレー、ATM、及び無線接続例えば、802.11a、802.11b、802.11gなど、あらゆる好適なネットワークインタフェースに接続することができる。本明細書で開示されるように、システム100は、本明細書で開示される1以上の方法を実行するために機械可読媒体例えば、ハードディスク104上に記憶された機械可読命令を含むことができる。本明細書で検討するように、命令は、ソフトウェア120と呼ぶことができる。ソフトウェア120は、当該技術分野で公知のソフトウェア開発ツールを用いて製作することができる。ソフトウェア120は、当該技術分野で公知のユーザ対話能力を提供するツール及び機能を含むことができる。図3は、一実施形態による、システム300のデータフロー図である。この実施形態では、タービン60はタービンデータ302を生成する。勿論、タービンデータ302は、タービン又は他の機械から情報を受け取るコントローラ図示せず又は他のコンピュータデバイスにてコンパイルすることができる。図3の説明はタービンに関連しているが、システム300は、データを収集可能なあらゆるタイプの機械とタービンを置き換えることができる点は理解されたい。タービンデータ302は、熱消費率HR、測定出力DWATT、タービン速度高圧シャフトTNH、総修正出力、大気圧AFPAP、測定タービン排出圧力損失AFPEP、圧縮機効率、及び圧縮機流量の1以上を含むことができる。加えて、タービンデータ302は、例えば、圧縮機に対して水洗浄が実施された時期を含むことができる。タービンデータ302は、アセッサ301に提供される。アセッサ301は、図1に示すアセッサ64と同じ、又はアセッサ64の一部とすることができる。一実施形態では、アセッサ301は、信号処理モジュール304を含むことができる。信号処理モジュール304は、一実施形態では、タービンデータ302をフィルタ処理しソートする。一実施形態では、信号処理モジュール304は省略することもできる。信号処理モジュール304が存在する場合には、動作モードフィルタ処理、信号平滑化メディアン又はSavitzky-GolaySGの何れかを用いるフィルタリング、及びデータ正規化のうちの1以上を実施することができる。勿論、信号処理モジュール304は、タービンデータ302に対して他のタイプの処理を実施することもできる。処理のフィルタタイプにかかわらず、信号処理モジュール304は、処理済みデータ306を生成する。処理済みデータ306は、一実施形態では、変化検出モジュール308に提供される。上述のように、信号処理モジュール304は省略されてもよい。このようなケースでは、タービンデータ302は、変化検出モジュール308に直接提供することができる。変化検出モジュール308は、一般に、ある期間にわたってデータを試験し、タービンデータ302の時間ベースの変動を検出するよう構成される。詳細には、変化検出モジュール308は、データに対して試験を実施し、値の何れか又は値の変化が関連閾値を超えるかどうかを判定する。変化検出モジュール308によって実施できる複数のタイプの検出方式試験がある。これらの方式は、限定ではないが、HotellingホテリングT2変換試験、尤度比試験、HotellingホテリングT2変換試験と尤度比試験の組み合わせ、Zスコア計算、2標本t試験、エントロピーベース試験、オフライン水検出試験、平均又は基準値シフト試験、及び高スロープ検出試験を含む。変化検出モジュール308は、検出した変化データ310を生成する。この検出変化データ310は、変化検出モジュール308において実施される試験に基づいて発生する特定のアラーム又はその欠如を提示する。一実施形態では、検出変化データ310は、アラームが発生したときに存在していた監視タービンパラメータの全ての状態テーブルを含むことができる。以下で説明する一実施形態では、検出変化データ310を組み合わせて、エビデンスマトリクスを形成することができる。図4は、一実施形態による、エビデンスマトリクスの例示的な部分400を示している。部分400は、エビデンスマトリクスの成分を示しており、ここで特定のユニット例えば、特定のタービンに対して、HRアラーム列402及びDWATTアラーム列404の両方が生成されている。勿論、他のタイプのアラームを部分400に含めてもよい。部分400はまた、他の追加のパラメータ406~420の状態の指標値を含む。追加のパラメータ406~420の状態は、これらのパラメータが正常作動条件内にあるか、或いは、HR又はDWATTアラームが生成されたときに最近実施されたか例えば、水洗浄の場合を示している。個々のユニットについて及びユニットのフリートにわたって複数の部分400を経時的に作成することができる。部分400を全て組み合わせ、図5に示すようなエビデンスマトリクス500を形成することができる。エビデンスマトリクス500は、一実施形態では、ユニット列502とアラームの時間列504を識別する。部分400及びエビデンスマトリクス500は、一実施形態では、タービン又はその一部例えば圧縮機が故障したときの成分のみを含むことができる点は理解されたい。勿論、故障の定義は可変であり、状況によって決まる。一実施形態によれば、エビデンスマトリクス500における各成分はまた、実際の故障原因の指標値を含むことができる。図3を再度参照すると、エビデンスマトリクス500は、検出された変化データ310に含まれ且つデータベース314内に記憶された個々の部分400から形成することができる。エビデンスマトリクス500は、本発明の一実施形態による、根本原因分析RCAの一部として利用することができる。一実施形態では、RCAは、BBNモデルの利用を含むことができる。実際には、一実施形態では、BBNモデルがエビデンスマトリクスから作成することができる点は理解されたい。検出変化データ310は、根本原因分析器312に提供される。一実施形態では、根本原因分析器312は、現在のアラーム状態についての検出変化データ310を分析し、アラームの根本原因の予測を生成する。例えば、圧縮機が水洗浄を受けたときと同時にHRアラームが生じたと仮定する。このような場合、HRアラームは、水洗浄が生じたことが原因であると予測することができる。上記の実施例は単純化したものであり、限定ではなく例証として提示されたものである点は理解されたい。図6は、一実施形態では、根本原因分析器312で利用される構成概念図600を示している。構成概念図は、例えば、エビデンスマトリクス500図5の調査に基づいて形成することができる。一実施形態では、全ての可能性のある測定値についての確率論的枠組みを提供するより完全な構成概念は、システム知識及びエビデンスマトリクスから作成され、次いで、既知の原理に従って非寄与又は非検出可能情報を除去するようトリミングすることができる。図6に示した構成概念図600は、このようなトリミングがなされたものである。上記で検討したように、エビデンスマトリクスにおける各成分は、アラーム状態の実際の原因の指標値を含むことができる。このような実際の原因はまた、本明細書では根本原因と呼ばれ、根本原因バブル602により図6に示される。この原因は、一実施形態では幾つか例を挙げると、圧縮機問題、タービン機能不全、入口状態変化、燃焼温度変化、水洗浄、センサ較正問題、ブリード弁開放、及びフィルタ交換故障から選択できる点は理解されたい。各根本原因について別個の構成概念図600を策定することができる。構成概念図600は、他の異なるパラメータ604~620を含むことができる。パラメータ間の特定の配列及び接続は、一実施形態では、実際に観測したデータに基づいたものである。構成概念図600は、BBNの基本を形成し、人間の熟練者の意見に基づいている。より詳細には、BBNは、関心領域の変数のグラフィック表現であり、図6に示すような構成概念図600における変数の間の関係を表している。一実施形態では、構成概念図600は、有向非巡回グラフDAGである。BBNにおいて、変数604~620は、状態の有限集合を有し、エッジ例えば、エッジ622により接続されてDAGを形成する。各変数Aは、親B1...、Bnを有する。例えば、図6において、バブル614、618、及び620は、バブル616の親である。Aが起きることを条件として、起きる確率は、式1で示されるBaye’sRuleによって定義される。再度、図3を参照すると、根本原因分析器312は、根本原因の1以上について、現在の検出された変化データ310を図6に示すBNNと比較することができる。このような比較により、測定可能なパラメータの全ての状態アラーム状態か又は非アラームかに基づいて根本原因の予測がもたらされることになる。このような一実施形態では、レポート70は、現在の状態に最もよく一致する根本原因の指標値を含む。勿論、レポート70は、システムにおいて定義された根本原因の全てのリスト、及びこれらの各々が現在のアラームの根本原因である確率を含むことができる。一実施形態では、根本原因に基づいて、実際に修理又は是正措置がとられる。アラームの実際の原因は、根本原因分析器312によって予測したものとは異なるものであることが判明する場合がある。一実施形態では、図3に示すシステムは、この新しい情報に基づいてBBNの1以上を変化させるようにする学習ツール316を含む。加えて、BBNは、より多くのデータが収集されるように、経時的に更新することができる。別の実施形態によれば、本明細書で開示されるシステム及び方法は、保守管理勧告を提供するのに利用することができる。そのために、システムはまた、保守管理分析器318を含むことができる。保守管理分析器318は、レポート70を分析して保守管理勧告320を生成するよう構成される。例えば、特定のタービンが低圧縮機効率である可能性が80であるすなわち、圧縮機が現在のアラームの原因である可能性が80であることをレポート70が示していると仮定する。規則に基づいて、保守管理分析器318は、次の保守管理間隔の間に圧縮機に関連する構成要素をチェックすべきである旨の保守管理勧告320を作成することができる。勿論、保守管理分析器318により利用される特定の規則は、状況に基づいて決定され、変えることができる。図7は、本発明の別の実施形態によるシステム700を示すデータフロー図である。図7に示すシステム700は、図3に示すシステム300に統合することができる点を理解されたい。この実施形態では、タービン60はタービンデータ702を生成する。勿論、タービンデータ702は、タービン又は他の機械から情報を受け取るコントローラ図示せず又は他のコンピュータデバイスにてコンパイルすることができる。図7の説明はタービンに関連しているが、システム700は、データを収集可能なあらゆるタイプの機械とタービンを置き換えることができる点は理解されたい。更に、システム700は、フリートを形成する複数のタービン60を含むことができる点を理解されたい。一般に、システム700は、タービンデータ702からスコアカードを生成する。スコアカードは、フリート規模のスコアカードか、又は特定のユニットに対するユニットスコアカードとすることができる。一実施形態では、フリート規模のスコアカード704は、共に組み合わされた複数のユニットスコアカードを含む。より詳細には、タービンデータ702は、アセッサ701に提供され、これからスコアカード704、706の一方又は両方を生成する。タービンデータ702は、熱消費率HR、測定出力DWATT、タービン速度高圧シャフトTNH、総修正出力、大気圧AFPAP、測定タービン排出圧力損失AFPEP、圧縮機効率COMP_EFF、及び圧縮機流量COMP_FLOWの1以上を含むことができる。加えて、タービンデータ702は、例えば、圧縮機に対して水洗浄が実施された時期を含むことができる。タービンデータ702は、アセッサ701に提供される。アセッサ701は、図1に示すアセッサ64と同じ、又はアセッサ64の一部とすることができる。一実施形態では、アセッサ701は、信号処理モジュール704を含むことができる。信号処理モジュール704は、一実施形態では、タービンデータ702をフィルタ処理しソートする。一実施形態では、信号処理モジュール704は省略することもできる。信号処理モジュール704は、図3に示す信号処理モジュール304と同じ機能の一部又は全てを実施することができる。一実施形態によれば、信号処理モジュール708は、処理済みデータ710を生成する。処理済みデータ710は、一実施形態では、熱消費量データの一連のペアを含み、この各ペアは、連続する水洗浄の後の熱消費量を示している。勿論、水洗浄に関連する他のデータペアを含むこともできる。加えて、他のタービンデータ702の何れかを処理済みデータ710内に含めることができる処理済みか否かに関係なく。アセッサ701はまた、ペア又は他の情報の変化が閾値を超え、検出された変化データ714を出力したか否かを判定する変化検出モジュール712を含む。この実施形態のアセッサ701はまた、検出された変化からフリーと規模のスコアカード704及びユニットスコアカード706の一方又は両方を生成するよう構成されたスコアカード生成器712を含むことができる。一実施形態では、ユニットスコアカード706は、ユニットの性能が低下しているかどうか、及び低下している場合、どれ程かに関する指標値を含む。このような判定に利用できる1つの評価基準は、平均シフト変化である。図8は、経時的な性能低下のグラフを示す。第1の時間期間801において、熱消費量トレース802は、第1の水洗浄線803で示すの後に第1のレベルL1にある。第2の時間期間804において、熱消費量802は、第2の水洗浄805の後に第2のレベルL2にある。第1のレベルL1と第2のレベルL2との間の差違は、経時的に追跡できる性能低下量を示している。変化検出モジュール712は、一実施形態ではL1とL2との間の差違を求めることができる。一実施形態では、ユニットスコアカード706は、性能低下のレベルに基づく異なる値を含むことができる。例えば、図7を再度参照すると、ユニットスコアカード706は、性能が低下していないこと、又は洗浄当たりに1未満の性能低下であること、或いは、洗浄当たりに1よりも多い性能低下であることを示すことができる。勿論、このような情報はまた、経時的なユニットの将来の低下を予測するのにも用いることができる。フリート規模スコアカード704の場合、全体としてのフリートの性能低下は、各性能評価基準についてユニットスコアカード706に基づいてモデル化することができる。一実施形態では、性能低下予測は、フリート規模スコアカード704又はユニットスコアカード706、或いは両方を含めることができる。一実施形態では、このような予測は、KalmanFilteringカルマンフィルタ処理プロセスによって生成されるモデルに基づく。このようなプロセスでは、熱消費量は、式2によって最初にモデル化される。式中、akは低下曲線の傾きであり、ckは切片である。一実施形態では、プロセス方程式は、ランダムウォークとしてモデル化され、適切なモデルが得られるまで現在のデータに適用される。次いで、このモデルを用いて、将来の熱消費量の変化率を予測することができる。上記のことを考慮すると、一実施形態では、図7に示すシステムは、タービンの現在のパラメータ及び運転プロファイルを利用して、現在又は将来の熱消費量値の変化率を予測することができる。このような将来の予測はまた、保守管理分析器318図3が利用して、特定の保守管理をいつ実施できるかを決定することができる。限られた数の実施形態のみに関して本発明を詳細に説明してきたが、本発明はこのような開示された実施形態に限定されないことは理解されたい。本発明は、上記で説明されていない多くの変形、改造、置換、又は均等な構成を組み込むように修正することができるが、これらは、本発明の技術的思想及び範囲に相応する。加えて、本発明の種々の実施形態について説明してきたが、本発明の態様は記載された実施形態の一部のみを含むことができる点を理解されたい。従って、本発明は、上述の説明によって限定されると見なすべきではなく、添付の請求項の範囲によってのみ限定される。