"複数の測定器からのデータを異なるデータ収集周期によってメモリに蓄積するようにした監視端末装置において、前記メモリの記憶容量がオーバする際に、n1番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻で、n2番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻でない時刻のデータがある場合、前記データの内、データ収集周期の短いデータを選択して、一番古い時刻のデータから順次削除するようにしたメモリのデータ削除方法。n=データ収集周期の数-1になった場合に、一番長いデータ収集周期の時刻にデータがある場合、前記データの内、データ収集周期の短いデータを選択して、一番古い時刻のデータから順次削除するようにした請求項1に記載のメモリのデータ削除方法。複数の測定器からのデータを異なるデータ収集周期によって入力するデータ入力部、このデータ入力部からのデータを蓄積するデータメモリ、このデータメモリの記憶容量がオーバする際に蓄積されたデータを削除するデータ削除処理部、前記データメモリに蓄積されたデータを通信ネットワークを介して監視親局装置に送信するデータ送信部を備え、前記データ削除処理部は、n1番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻で、n2番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻でない時刻のデータがある場合、前記データの内、データ収集周期の短いデータを選択して、一番古い時刻のデータから順次削除するようにした監視端末装置。データ削除処理部は、n=データ収集周期の数-1になった場合に、一番長いデータ収集周期の時刻にデータがある場合、前記データの内、データ収集周期の短いデータを選択して、一番古い時刻のデータから順次削除するようにした請求項3に記載の監視端末装置。従来の伝送装置の子局または孫局は、上記で述べたように、地震等により長時間通信異常が発生しデータメモリの容量がオーバすると、特許文献1では最古のデータから順次消去され、特許文献2ではデータ収集周期の短い5分毎のサンプリングデータが3日毎にクリアされる。上下水道プラントの監視のように出来る限り長期間に渡る多くの種類のデータを残したい場合でも、無条件に古いデータから削除されてしまう問題点があった。また、特許文献3では、計測データの種別毎に優先度を規定した情報を持ち、優先度の低いものほど優先的に削除するようにしているが、予め計測データの種別毎に優先度を規定した情報を作成する手間がかかる問題点があった。この発明は上記のような課題を解決するためになされたものであり、伝送装置の子局と親局間において、地震等により長時間通信異常が発生した際、出来る限り長期間に渡る多くの種類のデータを残すことを可能としたメモリのデータ削除方法およびこのデータ削除方法を適用した監視端末装置を提供することを目的とするものである。この発明に係るメモリのデータ削除方法は、複数の測定器からのデータを異なるデータ収集周期によってメモリに蓄積するようにした監視端末装置において、メモリの記憶容量がオーバする際に、n1番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻で、n2番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻でない時刻のデータがある場合、前記データの内、データ収集周期の短いデータを選択して、一番古い時刻のデータから順次削除するようにしたものである。また、この発明に係る監視端末装置は、複数の測定器からのデータを異なるデータ収集周期によって入力するデータ入力部、このデータ入力部からのデータを蓄積するデータメモリ、このデータメモリの記憶容量がオーバする際に蓄積されたデータを削除するデータ削除処理部、データメモリに蓄積されたデータを通信ネットワークを介して監視親局装置に送信するデータ送信部を備え、データ削除処理部は、n1番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻で、n2番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻でない時刻のデータがある場合、前記データの内、データ収集周期の短いデータを選択して、一番古い時刻のデータから順次削除するようにしたものである。この発明によれば、監視端末装置と監視親局装置との間において、地震等により長時間通信異常が発生した際、上下水道プラントの監視のように出来る限り長期間に渡る多くの種類のデータを残したい場合に、それを可能とするように、予め計測データの種別毎に優先度を規定した情報を作成する手間をかけることなく自動的に、データを選択削除することが可能となる。また、限られたデータメモリの記憶容量の中で、後で検証するのに有効なデータを効率良く蓄積することが可能となる。実施の形態1.以下、この発明の実施の形態1に係るメモリのデータ削除方法と監視端末装置について図1~図7に基づいて説明する。図1はこの発明の監視端末装置と監視親局装置からなる設備監視制御システムの全体構成を示し、下水処理プラントなどのプラント1に設けられた複数の測定器からのデータを入力して蓄積する監視端末装置伝送装置の子局または孫局2と、監視端末装置2に蓄積されたデータを通信ネットワーク3を介して収集する監視親局装置4と、監視親局装置4を制御する監視制御装置5とで構成されている。監視端末装置2は、プラント1の各部に設けられた複数の測定器図示省略からのデータを、それぞれ測定器毎に異なるデータ収集周期例えば、測定器Aからのデータは5秒周期、測定器Bからのデータは10秒周期、という具合でサンプリングして入力するデータ入力部21、このデータ入力部21からのデータをデータメモリ23に書き込むデータ書き込み部22、データ書き込み部22から書き込まれるデータを入力時刻とデータ収集周期の関係で整理されて蓄積するデータメモリ23、データメモリ23の記憶容量がオーバする際に蓄積されたデータを選択削除するデータ削除処理部24、データメモリ23に蓄積されたデータを通信ネットワーク3を介して監視親局装置4に送信するデータ送信部25を備えている。データ入力部21は、サンプリング信号に同期して該当する測定器より連続的に変化するアナログ信号デジタル信号またはパルス信号を入力してCPUにて取扱い可能なデータに変換する。データ書き込み部22は、データ入力部21で変換されたデータをデータメモリ23の所定の領域に蓄積するよう制御する。データメモリ23は、図2に示すように、例えば入力時刻とデータ収集周期を軸としたマトリクス状の交点部分薄墨箇所にデータを蓄積する。データ削除処理部24はCPUで構成され、データメモリ23からデータを読みながら図3の処理フローに従ってデータを選択削除する。即ち、n1番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻で、n2番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻でない時刻のデータがある場合、前記データの内、データ収集周期の短いデータを選択して、一番古い時刻のデータから順次削除するようにする但し、nは0を含む任意の数。このデータ削除方法については後で詳しく説明する。データ送信部25は、監視端末装置2のデータメモリ23に蓄積されたデータを、定期的にまたは監視親局装置4からの収集要求に基づいて通信ネットワーク3を介して監視親局装置4に伝送する。図2はデータメモリ23にデータを蓄積した一例で、10時00分00秒~10時05分00秒までのデータがあった場合に、図3の処理フローでどういう順番にデータが削除されるかを示した図である。この例ではデータ収集周期の数は5秒、10秒、30秒、1分、5分の5つとし、一番短い5秒周期以外のデータ収集周期は、収集周期の一番短い5秒の倍数の時間となっている。したがって入力時刻は収集周期の一番短い5秒毎となる。入力時刻とデータ収集周期のマトリクス状の交点部分薄墨箇所にデータが蓄積され、そこに記載の数字1~111はデータの選択削除の順番を示している。プラント1を下水処理場の例にとると、流入量は1日の中で急激に変動することはなく、割と大きな周期での収集で事足りる但し、汚水と雨水が分流で汚水のみの場合、雨水があると降雨時に急激な変動がある場合がある。一方、下水処理場の中の池の水位は池の容量にもよるが、溢れる訳にはいかないので、割と短い周期での収集が必要になり、池の水位を5秒周期で収集し、流入量は1分周期で収集するという具合になる。この発明のデータ削除方法は、上下水道プラントの監視のように出来る限り長期間にわたる多くの種類のデータを残したい場合に、それを可能とするように、各入力時刻のデータを間抜きにするようにしたものである。図3はデータ削除処理部24内の動作を示すフローチャートであり、この図3に示す処理フローと図4~図7に示す処理説明図に基づき、データ削除方法の動作について説明する。図3において、ステップS1は初期値の設定としてn=0が与えられる。ステップS2は、データメモリ23の記憶容量がオーバするかどうか判断する。容量オーバしない場合NOはENDとして終了するが、容量オーバする場合YESはステップS3に進む。ステップS3は、データメモリ23に蓄積されたデータにおいて、n1番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻で、n2番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻でない時刻のデータがあるか判断する。n1番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻は、n=0では5秒周期の倍数の時刻となり、図4aに示すように、:00:00、:00:05、:00:10:05:00となる。一方、n2番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻は、n=0では10秒周期の倍数の時刻となり、図4bに示すように、:00:00、:00:10、:00:20:05:00となる。よって、n1番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻で、n2番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻でない時刻、即ち、5秒周期の倍数の時刻で、10秒周期の倍数の時刻でない時刻は、図4cに示すように、:00:05、:00:15、:00:25:04:55となる。上記の:00:05、:00:15、:00:25:04:55の時刻には図2に示すように、番号1~30のデータが存在する。したがってステップS4に進む。ステップS4においては、上記データの内、データ収集周期の短いデータを選択する。ここではデータ収集周期の短いデータは5秒周期のデータであるから、5秒周期のデータ番号1~30が選択される。ステップS5においては、5秒周期のデータ番号1~30の内、一番古い時刻のデータから順次削除するようにする。この動作はデータメモリ23の容量オーバが解消されるまで、この処理フローは継続される。もし、上記の動作で、まだデータメモリ23の容量オーバが解消されない場合は、ステップS3において、上記動作によりデータはないNOから、ステップS6に進み、n=n1でnに1が加算され、n=1となる。再びステップS2において、データメモリ23の記憶容量がオーバするかどうか判断する。容量オーバしない場合NOはENDとして終了するが、容量オーバする場合YESはステップS3に進む。ステップS3は、データメモリ23に蓄積されたデータにおいて、n1番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻で、n2番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻でない時刻のデータがあるか判断する。n1番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻は、n=1では10秒周期の倍数の時刻となり、図5aに示すように、:00:00、:00:10、:00:20:05:00となる。一方、n2番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻は、n=1では30秒周期の倍数の時刻となり、図5bに示すように、:00:00、:00:30、:01:00:05:00となる。よって、n1番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻で、n2番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻でない時刻、即ち、10秒周期の倍数の時刻で、30秒周期の倍数の時刻でない時刻は、図5cに示すように、:00:10、:00:20、:00:40:04:50となる。上記の:00:10、:00:20、:00:40:04:50の時刻には図2に示すように、番号31~50、51~70のデータが存在する。したがってステップS4に進む。ステップS4においては、上記データの内、データ収集周期の短いデータを選択する。ここではデータ収集周期の短いデータは5秒周期のデータであるから、まず5秒周期のデータ番号31~50が選択される。ステップS5においては、5秒周期のデータ番号31~50の内、一番古い時刻のデータから順次削除するようにする。この動作はデータメモリ23の容量オーバが解消されるまで、この処理フローは継続される。もし、上記の動作で、まだデータメモリ23の容量オーバが解消されない場合は、ステップS4において、次にデータ収集周期の短いデータを選択する。ここではデータ収集周期の短いデータは10秒周期のデータであるから、10秒周期のデータ番号51~70が選択される。ステップS5においては、10秒周期のデータ番号51~70の内、一番古い時刻のデータから順次削除するようにする。この動作はデータメモリ23の容量オーバが解消されるまで、この処理フローは継続される。もし、上記の動作で、まだデータメモリ23の容量オーバが解消されない場合は、ステップS3においてはデータがないNOから、ステップS6に進み、nが1つ加算されn=2となる。再びステップS2において、データメモリ23の記憶容量がオーバするかどうか判断する。容量オーバしない場合NOはENDとして終了するが、容量オーバする場合YESはステップS3に進む。ステップS3は、データメモリ23に蓄積されたデータにおいて、n1番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻で、n2番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻でない時刻のデータがあるか判断する。n1番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻は、n=2では30秒周期の倍数の時刻となり、図6aに示すように、:00:00、:00:30、:01:00:05:00となる。一方、n2番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻は、n=2では1分周期の倍数の時刻となり、図6bに示すように、:00:00、:01:00、:02:00:05:00となる。よって、n1番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻で、n2番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻でない時刻、即ち、30秒周期の倍数の時刻で、1分周期の倍数の時刻でない時刻は、図6cに示すように、:00:30、:01:30、:02:30:04:30となる。上記の:00:30、:01:30、:02:30:04:30の時刻には図2に示すように、番号71~75、76~80、81~85のデータが存在する。したがってステップS4に進む。ステップS4においては、上記データの内、データ収集周期の短いデータを選択する。ここではデータ収集周期の短いデータは5秒周期のデータであるから、まず5秒周期のデータ番号71~75が選択される。ステップS5においては、5秒周期のデータ番号71~75の内、一番古い時刻のデータから順次削除するようにする。この動作はデータメモリ23の容量オーバが解消されるまで、この処理フローは継続される。もし、上記の動作で、まだデータメモリ23の容量オーバが解消されない場合は、ステップS4において、次にデータ収集周期の短いデータを選択する。ここではデータ収集周期の短いデータは10秒周期のデータであるから、10秒周期のデータ番号76~80が選択される。ステップS5においては、10秒周期のデータ番号76~80の内、一番古い時刻のデータから順次削除するようにする。この動作はデータメモリ23の容量オーバが解消されるまで、この処理フローは継続される。もし、上記の動作で、まだデータメモリ23の容量オーバが解消されない場合は、ステップS4において、次にデータ収集周期の短いデータを選択する。ここではデータ収集周期の短いデータは30秒周期のデータであるから、30秒周期のデータ番号81~85が選択される。ステップS5においては、30秒周期のデータ番号81~85の内、一番古い時刻のデータから順次削除するようにする。この動作はデータメモリ23の容量オーバが解消されるまで、この処理フローは継続される。もし、上記の動作で、まだデータメモリ23の容量オーバが解消されない場合は、ステップS3においてはデータがないNOから、ステップS6に進み、nが1つ加算されn=3となる。再びステップS2において、データメモリ23の記憶容量がオーバするかどうか判断する。容量オーバしない場合NOはENDとして終了するが、容量オーバする場合YESはステップS3に進む。ステップS3は、データメモリ23に蓄積されたデータにおいて、n1番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻で、n2番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻でない時刻のデータがあるか判断する。n1番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻は、n=3では1分周期の倍数の時刻となり、図7aに示すように、:00:00、:01:00、:02:00:05:00となる。一方、n2番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻は、n=3では5分周期の倍数の時刻となり、図7bに示すように、:00:00、:05:00となる。よって、n1番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻で、n2番目に短いデータ収集周期の倍数の時刻でない時刻、即ち、1分周期の倍数の時刻で、5分周期の倍数の時刻でない時刻は、図7cに示すように、:01:00、:02:00、:03:00、:04:00となる。上記の:01:00、:02:00、:03:00、:04:00の時刻には図2に示すように、番号86~89、90~93、94~97、98~101のデータが存在する。したがってステップS4に進む。ステップS4においては、上記データの内、データ収集周期の短いデータを選択する。ここではデータ収集周期の短いデータは5秒周期のデータであるから、まず5秒周期のデータ番号86~89が選択される。ステップS5においては、5秒周期のデータ番号86~89の内、一番古い時刻のデータから順次削除するようにする。この動作はデータメモリ23の容量オーバが解消されるまで、この処理フローは継続される。もし、上記の動作で、まだデータメモリ23の容量オーバが解消されない場合は、ステップS4において、次にデータ収集周期の短いデータを選択する。ここではデータ収集周期の短いデータは10秒周期のデータであるから、10秒周期のデータ番号90~93が選択される。ステップS5においては、10秒周期のデータ番号90~93の内、一番古い時刻のデータから順次削除するようにする。この動作はデータメモリ23の容量オーバが解消されるまで、この処理フローは継続される。もし、上記の動作で、まだデータメモリ23の容量オーバが解消されない場合は、ステップS4において、次にデータ収集周期の短いデータを選択する。ここではデータ収集周期の短いデータは30秒周期のデータであるから、30秒周期のデータ番号94~97が選択される。ステップS5においては、30秒周期のデータ番号94~97の内、一番古い時刻のデータから順次削除するようにする。この動作はデータメモリ23の容量オーバが解消されるまで、この処理フローは継続される。もし、上記の動作で、まだデータメモリ23の容量オーバが解消されない場合は、ステップS4において、次にデータ収集周期の短いデータを選択する。ここではデータ収集周期の短いデータは1分周期のデータであるから、1分周期のデータ番号98~101が選択される。ステップS5においては、1分周期のデータ番号98~101の内、一番古い時刻のデータから順次削除するようにする。この動作はデータメモリ23の容量オーバが解消されるまで、この処理フローは継続される。もし、上記の動作で、まだデータメモリ23の容量オーバが解消されない場合は、ステップS3においてはデータがないNOから、ステップS6に進み、nが1つ加算されn=4となる。n=4となると、ステップS7において、n=収集周期の数―1かどうか判断するようになっているから、この例の場合は、データ収集周期の数は5であるので、n=5-1=4となり、ステップS7においてYESとなり、ステップS8に進む。ステップS8において、一番長い収集周期の時刻のデータはあるかを判断するので、一番長い収集周期である5分周期の時刻である:00:00と:05:00にデータがあるか判断される。上記の:00:00と:05:00の時刻には図2に示すように、番号102~111のデータが存在する。したがって、ステップS4においては、上記データの内、データ収集周期の短いデータを選択する。ここではデータ収集周期の短いデータは5秒周期のデータであるから、まず5秒周期のデータ番号102、103が選択される。ステップS5においては、5秒周期のデータ番号102,103の内、一番古い時刻のデータから順次削除するようにする。この動作はデータメモリ23の容量オーバが解消されるまで、この処理フローは継続される。もし、上記の動作で、まだデータメモリ23の容量オーバが解消されない場合は、ステップS4において、次にデータ収集周期の短いデータを選択する。ここではデータ収集周期の短いデータは10秒周期のデータであるから、10秒周期のデータ番号104、105が選択され、ステップS5において、一番古い時刻のデータから順次削除するようにする。以後同様に、データメモリ23の容量オーバが解消されるまで、ステップS4において、次にデータ収集周期の短い30秒周期のデータ番号106、107を、次にデータ収集周期の短い1分周期のデータ番号108、109を、次にデータ収集周期の短い5分周期のデータ番号110、111を順次選択し、ステップS5において、それぞれ古い時刻のデータから順次削除する。このようにデータメモリ23の記憶容量がオーバになる際は、データ削除処理部24によりデータを選択削除した上で、出来る限り長期間にわたる多くの種類のデータを残すようにする。上記の例では、5秒周期から5分周期までの5つの種類のデータの一部が最後に削除されるように長期間まで残っている。このようなデータ削除方法により、限られたデータメモリ23の記憶容量の中で、後で検証するのに有効なデータを効率良く蓄積することが可能となる。また、データ削除によりデータメモリ23の空いたエリアにはデータ書き込み部22にてデータ書き込みを行う。なお、この発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。"