"プラントのプロセスデータを格納するデータベースと、前記データベースに格納された正常状態の1種類のプロセスデータから行列を作成し、この行列の特異値分解を行い、得られた複数個の左特異行列からそれらの平均に最も近い左特異行列を抽出し、この抽出された左特異行列を前記データベースに格納する特異行列抽出手段と、前記抽出された左特異行列と前記正常状態のプロセスデータを使用してプロセス量の特徴量を表す行列を算出し、算出した行列の第1行の最大値、最小値を正常状態の特徴量として抽出して前記データベースに格納する特徴量抽出手段と、診断対象のプロセスデータを前記データベースから読み出し、前記抽出された左特異行列を用いて、前記診断対象のプロセスデータの特徴量を表す行列を算出し、算出した行列の第1行の各要素を診断対象の特徴量として前記データベースに格納する特徴量分析手段と前記正常状態の特徴量と診断対象の特徴量を前記データベースから読み出して比較し、比較結果を前記データベースに格納する比較手段と、を備えるプラント機器の異常診断装置。プラントのプロセスデータを格納するデータベースと、前記データベースに格納された正常状態の複数種類のプロセスデータから行列を作成し、この行列の特異値分解を行い、得られた複数個の左特異行列からそれらの平均に最も近い左特異行列を抽出し、この抽出された左特異行列を前記データベースに格納する特異行列抽出手段と、前記抽出された左特異行列と前記正常状態の複数種類のプロセスデータを使用してプロセス量の特徴量を表す行列を算出し、算出した行列の第1行の最大値、最小値を正常状態の特徴量として抽出して前記データベースに格納する特徴量抽出手段と、診断対象の複数種類のプロセスデータを前記データベースから読み出し、前記抽出された左特異行列を用いて、前記診断対象の複数種類のプロセスデータの特徴量を表す行列を算出し、算出した行列の第1行の各要素を診断対象の特徴量として前記データベースに格納する特徴量分析手段と、前記正常状態の特徴量および前記診断対象の特徴量を前記データベースから読み出して比較し、比較結果を前記データベースに格納する比較手段と、を備えたプラント機器の異常診断装置。プラントからプロセスデータを収集して前記データベースに格納するデータ収集手段と、前記データベースに格納された前記正常状態の特徴量、前記診断対象の特徴量および前記比較結果を読み出し、表示装置に表示する表示手段とを、さらに備えた請求項1または2記載のプラント機器の異常診断装置。前記特徴量抽出手段は、算出した行列の第1行から第nnは2以上の整数行までの複数行の各行の最大値、最小値を正常状態の特徴量として抽出して前記データベースに格納し、前記特徴量分析手段は、算出した行列の第1行から第nnは2以上の整数行までの複数行の各行の各要素を診断対象の特徴量として前記データベースに格納する、請求項1または2記載のプラント機器の異常診断装置。前記データベースに格納された正常状態のプロセスデータから行列を作成し、この行列の特異値分解を行い、得られた左特異行列のばらつきが最小となる行列の行数、列数を算出する最適行列選択手段を、さらに追加した請求項1または2記載のプラント機器の異常診断装置。特許文献1の装置では、プラントで使用される機器の特性が、時間と共に徐々に変化するような劣化、またはプロセスデータが一時的に変動する異常など、プロセスデータが規定の範囲内にある場合は、劣化や異常として判別することができない問題点があった。この発明は、上記のような問題点を解決するためになされたものであり、プロセスデータが規定の範囲内にあっても、その動作に非定常な動きが見られる場合には、劣化、異常として検出することができるプラント機器の異常診断装置を提供することを目的とする。この発明に係るプラント機器の異常診断装置は、プラントのプロセスデータを格納するデータベースと、データベースに格納された正常状態の1種類のプロセスデータから行列を作成し、この行列の特異値分解を行い、得られた複数個の左特異行列からそれらの平均に最も近い左特異行列を抽出し、この抽出された左特異行列をデータベースに格納する特異行列抽出手段と、抽出された左特異行列と正常状態のプロセスデータを使用してプロセス量の特徴量を表す行列を算出し、算出した行列の第1行の最大値、最小値を正常状態の特徴量として抽出してデータベースに格納する特徴量抽出手段と、診断対象のプロセスデータをデータベースから読み出し、抽出された左特異行列を用いて、診断対象のプロセスデータの特徴量を表す行列を算出し、算出した行列の第1行の各要素を診断対象の特徴量としてデータベースに格納する特徴量分析手段と正常状態の特徴量と診断対象の特徴量をデータベースから読み出して比較し、比較結果をデータベースに格納する比較手段とを備えるものである。また、この発明に係るプラント機器の異常診断装置は、プラントのプロセスデータを格納するデータベースと、データベースに格納された正常状態の複数種類のプロセスデータから行列を作成し、この行列の特異値分解を行い、得られた複数個の左特異行列からそれらの平均に最も近い左特異行列を抽出し、この抽出された左特異行列をデータベースに格納する特異行列抽出手段と、抽出された左特異行列と正常状態の複数種類のプロセスデータを使用してプロセス量の特徴量を表す行列を算出し、算出した行列の第1行の最大値、最小値を正常状態の特徴量として抽出してデータベースに格納する特徴量抽出手段と、診断対象の複数種類のプロセスデータをデータベースから読み出し、抽出された左特異行列を用いて、診断対象の複数種類のプロセスデータの特徴量を表す行列を算出し、算出した行列の第1行の各要素を診断対象の特徴量としてデータベースに格納する特徴量分析手段と、正常状態の特徴量および診断対象の特徴量をデータベースから読み出して比較し、比較結果をデータベースに格納する比較手段とを備えるものである。この発明に係るプラント機器の異常診断装置は、プラントのプロセスデータを格納するデータベースと、データベースに格納された正常状態の1種類のプロセスデータから行列を作成し、この行列の特異値分解を行い、得られた複数個の左特異行列からそれらの平均に最も近い左特異行列を抽出し、この抽出された左特異行列をデータベースに格納する特異行列抽出手段と、抽出された左特異行列と正常状態のプロセスデータを使用してプロセス量の特徴量を表す行列を算出し、算出した行列の第1行の最大値、最小値を正常状態の特徴量として抽出してデータベースに格納する特徴量抽出手段と、診断対象のプロセスデータをデータベースから読み出し、抽出された左特異行列を用いて、診断対象のプロセスデータの特徴量を表す行列を算出し、算出した行列の第1行の各要素を診断対象の特徴量としてデータベースに格納する特徴量分析手段と正常状態の特徴量と診断対象の特徴量をデータベースから読み出して比較し、比較結果をデータベースに格納する比較手段とを備えるものであるため、プロセスデータの単純な上下限チェックでは検出できない、時間と共に徐々に変化する劣化、一時的な値の変動などの異常を検出することができる。また、この発明に係るプラント機器の異常診断装置は、プラントのプロセスデータを格納するデータベースと、データベースに格納された正常状態の複数種類のプロセスデータから行列を作成し、この行列の特異値分解を行い、得られた複数個の左特異行列からそれらの平均に最も近い左特異行列を抽出し、この抽出された左特異行列をデータベースに格納する特異行列抽出手段と、抽出された左特異行列と正常状態の複数種類のプロセスデータを使用してプロセス量の特徴量を表す行列を算出し、算出した行列の第1行の最大値、最小値を正常状態の特徴量として抽出してデータベースに格納する特徴量抽出手段と、診断対象の複数種類のプロセスデータをデータベースから読み出し、抽出された左特異行列を用いて、診断対象の複数種類のプロセスデータの特徴量を表す行列を算出し、算出した行列の第1行の各要素を診断対象の特徴量としてデータベースに格納する特徴量分析手段と、正常状態の特徴量および診断対象の特徴量をデータベースから読み出して比較し、比較結果をデータベースに格納する比較手段とを備えるものであるため、プラントを監視するオペレータの負荷を軽減するとともに、複数種類のプロセスデータ間の関係が変化した場合など、個別のプロセスデータの監視では検出が困難な特性変動の判別も可能となる。実施の形態1.実施の形態1は、プロセスデータの時系列データから行列を作成し、特異値分解を行い、特徴量を抽出することで、プラント機器の劣化や異常を検出する本発明のプラント機器の異常診断装置に関するものである。以下、本願発明の実施の形態1について、図1から図6に基づいて説明する。図1はプラント機器の異常診断装置に係る全体システム構成図、図2はプラント機器の異常診断装置のシステム構成図、図3、5はデータベースの構造図、図4、6は機能説明図である。まず、本願発明の実施の形態1に係るプラント機器の異常診断装置のシステム構成について説明する。図1は、本発明の実施の形態1に係るプラント機器の異常診断装置1を含むプラントの制御、監視システムの全体構成を表したものである。全体システムは、プロセスデータから特徴量を抽出してプラントの機器や装置の劣化やや異常の検出を行うプラント機器の異常診断装置1、プラントの状態を監視するためのプラント監視装置2、プラントを制御するためのコントローラ3、監視制御対象であるプラント5から構成されている。プラント機器の異常診断装置1、プラント監視装置2およびコントローラ3は、制御ネットワーク4にて接続され、互いにデータの送受信を行うことができる。コントローラ3は、プラントにある各種の機器や装置へ制御指令を送ったり、逆に、プラントの温度等のプロセスデータを収集したりする機能を持つ。プラント監視装置2は、コントローラ3が収集したプロセスデータを、制御ネットワーク4を介して収集し、プラント監視のために、プラントのプロセスデータをプラント監視装置2内に蓄積し、プラント監視装置2に備える液晶モニター等の表示装置に表示することができる。プラント機器の異常診断装置1は、コントローラ3が収集したプロセスデータを、制御ネットワーク4を介して収集し、プラントのプロセスデータの履歴データとして、プラント機器の異常診断装置1内に格納するとともに、後述するようにプラントの機器や装置の劣化や異常の検出を行うための異常診断機能を有する。図2は、プラント機器の異常診断装置1の内部のシステム構成を示す図である。プラント機器の異常診断装置1は、制御ネットワーク4を介してプロセスデータを収集するデータ収集手段11、データ収集手段11が収集したプロセスデータを格納するデータベースであるプロセス量データベース12および機能および動作は後で詳述する特異行列抽出手段13、特徴量抽出手段14,特徴量分析手段16、抽出分析された特徴量を格納するデータベースである特徴量データベース15を備える。さらに、プラント機器の異常診断装置1は、抽出分析された特徴量を比較して異常の有無を検出する比較手段17、および抽出分析された特徴量や比較結果を表示装置19に表示する表示手段18を備える。次に、本発明の実施の形態1に係るプラント機器の異常診断装置1の機能および動作について、図2のシステム構成および図3~6のデータベースの構造図、機能説明図を用いて説明する。データ収集手段11は、制御ネットワーク4を介して、コントローラ3がプラント5から収集したプロセスデータを定周期で収集し、この収集したプロセスデータを、プロセス量データベース12に格納する。プロセス量データベース12の構造は、図3に示すとおりであり、収集されたプロセスデータが、収集した時刻とともに格納されている。プロセス量データベース12に格納されたプロセスデータには、個別に名称が設定されており、図3の例では、ボイラー温度、蒸気発生量、バルブ開度等の名称が設定されている。また、プロセス量データベース12には、プラント5から収集したプロセスデータ入力データに加え、コントローラ3がプラント5に対して送信した制御指令である出力データも同様の形式で格納されている。異常診断を行いたい機器に関するプロセスデータに対して、以下の処理を行う。まず、プラント機器の異常診断装置1が、プラントの機器の正常状態を学習するため、プラント稼動後の一定期間、データ収集手段11により、データ収集を行う。データ収集手段11が収集したプロセスデータは、プロセス量データベース12に格納される。正常状態の学習に十分なデータが格納された後、特異行列抽出手段13が、正常状態の学習を開始する。異常診断対象のプロセスデータに対して、ある時刻tのときのプロセスデータをatと表す。また、予めプロセス量データベース12には、時刻Rまでのプロセスデータが格納されているものとする。特異行列抽出手段13は、プロセス量データベース12から、診断対象のプロセスデータのデータを読み出し、以下の行列を作成する。尚、行列の行数N、列数Pは、時刻Rより小さい値で、プロセスデータ毎に行列が作成できる範囲で自由に設定する。例えば、t=1の場合は、図4に示すプロセスデータを使用して行列を作成する。このデータ行列Atを特異値分解することにより、3個の行列に分解する。行列Stは、対角項にのみ値を持つN行P列の行列であり、対角項には、特異値が値の大きい順に格納されている。Utは、N行N列の左特異行列、Vtは、P行P列の右特異行列であり、それぞれ、直交行列である。ここで、右上の添え字Tは、行列の転置を示す。これは、行列StVTtを行列Utにより線形変換すると、行列Atになることを示している。行列Stは対角項にのみ要素を持つ行列で、値の大きい順に並んでいることから、行列StVTtの第1行が、Atの特徴を最もよく表すこととなる。以下、第2行、第3行と下段に移るほど、それらの表す特徴は小さくなる。前述の行列Atの作成、および行列Atの特異値分解を、収集済みのデータの全領域に対して行う。本実施の形態1では、時刻t=1から時刻t=R-N-P2まで変化させて、行列Atの作成、および、行列Atの特異値分解を行う。特異値分解により得られたR-N-P2個の左特異行列Utの平均値を式3により算出する。ここで、UAVEは、R-N-P2個の左特異行列Utの各要素の平均値を要素に持つ行列であり、以下、UAVEのi行j列目の要素をuaveijと記載する。同様に、Utのi行j列目の要素をuijtと記載する。次に、R-N-P2個の左特異行列Utと平均値を各要素に持つUAVEとの距離を式4により算出する。R-N-P2個の左特異行列Utに対して、行列UAVEとの距離dtが算出されたら、最適な左特異行列を抽出するため、R-N-P2個のdtの中で、dtの値が最小となる時刻tを算出し、算出した時刻tに対応する左特異行列Utを異常診断に使用するものとして抽出する。抽出したUtをUと記す。尚、式4では、行列間の単純な距離を算出したが、データのばらつきを考慮したマハラノビス距離を使用するなど、他の距離測定方法を使用してもよい。特異行列抽出手段13は、この抽出した左特異行列Utの情報は、行列Uとして、特徴量データベース15に格納する。次に、特徴量抽出手段14は、正常状態の特徴量の抽出を行う。特徴量抽出手段14は、特徴量データベース15に格納されている行列Uを用いて、行列StVTtの値を算出する。これは、式2の左からUTtを掛けることにより、次のように算出できる。以下の説明では、簡略化のため、N行P列の行列Wtを式6で定義する。式5、式6より、式7が得られる。行列StVTtの第1行が、Atの特徴を最もよく表すことから、Atの特徴量を監視するためには、StVTtの第1行を監視すればよい。すなわち、行列Wtの第1行を抽出して監視すればよい。特徴量抽出手段14は、正常状態のデータである時刻1から時刻Rまでのプロセスデータを使用して、正常状態の特徴量を抽出する。これは以下の手順により行う。前述の行列Atの作成を、収集済みのデータの全領域に対して行う。本実施の形態1では、時刻t=1から時刻t=R-N-P2まで変化させて、行列Atの作成を行う。作成した各時刻の行列Atに対して、式7により、特徴量を示す行列Wtを算出する。時刻t=1から時刻t=R-N-P2まで、R-N-P2個の行列Wtが得られるので、得られたR-N-P2個の行列Wtの第1行目のP個の要素すべて、すなわち、R-N-P2×P個の要素の中から、最大値と最小値とを抽出する。特徴量抽出手段14は、抽出した正常状態の特徴量として最大値、最小値を、特徴量データベース15に格納する。以降、抽出された最大値をWmax、最小値をWminと記す。次に、異常診断のために行う診断対象のプロセスデータの分析にについて、説明する。特徴量分析手段16は、分析対象のプロセスデータをプロセス量データベース12より読み出す。次に、時刻R1より順に、式1により、Atを算出し、その後、左特異行列Uを用いて、式7により、特徴量を示す行列Wtを算出する。特徴量分析手段16は、算出したWtの第1行目の各要素を時刻tにおける診断対象の特徴量として、特徴量データベース15に、その時刻とともに格納する。特徴量データベース15内に格納されている診断対象の特徴量のデータの構造は、図5のデータベースの構造図に示すとおりである。Wtの第1行目の数値が、時刻とともにマトリクス状に格納されている。尚、Wxyは、行列Wtのx行y列の要素を示す。また、図5では、特徴量データベース15に格納している行列U、正常状態の特徴量である最大値Wmax、最小値Wminの記載は省略している。比較手段17は、特徴量データベース15より、正常状態の特徴量である最大値Wmax、Wminを読み出した後、特徴量データベース15を常時監視し、新たに診断対象の特徴量が格納されると、格納された診断対象の特徴量を読み出し、最大値Wmax、Wminと比較し、診断対象の特徴量が基準値の範囲内にあるかどうかを監視し、この比較結果を、特徴量データベース15に格納する。表示手段18は、特徴量データベース15より、正常状態の特徴量である最大値Wmax、Wminおよび診断対象の特徴量、さらに比較手段17が実施した比較結果を読み出し、これらを表示装置19に表示する。表示手段18は、特徴量データベース15に新たに診断対象の特徴量が格納されると、格納された診断対象の特徴量を読み出し、これを表示装置19に表示して、表示データを更新する。また、表示手段18は、比較手段17が実施した比較の結果、異常の可能性がある場合は、オペレータに知らせるために、表示装置19上への警報表示、警報音の発生あるいは音声告知を行うことができる。表示装置19上の表示は、診断対象の特徴量の値をそのまま表示したり、診断対象の特徴量が基準値を外れる場合、すなわち最大値Wmaxより大きい場合や最小値Wminより小さい場合に警報として表示することができる。あるいは、診断対象の特徴量が基準値を外れる場合、グラフの色を変えて表示することができる。図6の機能説明図は、Wmaxが3.1付近、Wminが0.9付近にあり、時刻R21のときのW12が、Wmaxより大きな値となり、異常の兆候を示している場合のグラフ表示の例である。異常として検出する基準値は、正常状態の特徴量である最大値Wmax、最小値Wminの値をそのまま使ってもよいし、あるいは、最大値Wmax、最小値Wminの値に係数を掛けて使用してもよい。また、正常状態の行列Wtの第1行目の要素の最大値、最小値ではなく、正常状態の行列Wtの第1行目の要素の統計的な標準偏差、平均を算出し、この標準偏差に係数を掛けたものを基準値として使用し、診断対象の特徴量と平均値との差をこの基準値と比較することもできる。異常診断の対象となる他の種類のプロセスデータに対しても、以上説明した一連の同様の処理を行って、診断対象となるプロセスデータに対して異常診断を行う。実施の形態1では、ベータベースとしてプロセス量データベース12と特徴量データベース15を別々に設ける構成としたが、まとめて1つのデータベースとしてもよい。また、データ収集手段11、特異行列抽出手段13、特徴量抽出手段14、特徴量分析手段16、比較手段17および表示手段18をそれぞれ別の手段として設けているが、一部をまとめた手段としても、全体をまとめて例えば、診断手段としてもよい。さらにプラント機器の異常診断装置1の中にデータ収集手段11を設けたがこの、データ収集手段11を設けずに、プラント監視装置2が異常診断に必要なプロセスデータをプロセス量データベース12に格納する構成としてもよい。以上説明したように、実施の形態1に係るプラント機器の異常診断装置1では、時系列のプロセスデータを行列に展開し、特異値分解を行い、正常状態のときの最適な左特異行列および正常状態の特徴量を抽出し、診断対象のプロセスデータを分析して診断対象の特徴量を抽出して、劣化や異常の診断を行う。したがって、実施の形態1に係るプラント機器の異常診断装置1では、プロセスデータの単純な上下限チェックでは検出できないような、例えば、時間と共に徐々に変化するような劣化、一時的なプロセスデータの変動、さらに一時的なノイズなども検出することができる効果がある。また、実施の形態1に係るプラント機器の異常診断装置1の診断方法は、プラントで使用される各種機器の特性や制御方式に依存しないため、各種機器の特性や制御方式をモデル化して診断処理を個別に構築する必要がなく、どのような機器、制御方式に対しても同一の方式を適用できる利点がある。実施の形態2.実施の形態2は、実施の形態1のプラント機器の異常診断装置1に対して、特徴量抽出手段14が正常状態の行列Wtの各要素から最大値、最小値を抽出する際、および特徴量分析手段16が診断対象行列Wtから特徴量を抽出する際に、行列Wtの第1行から指定されたnnは2以上の整数行数までの複数行を対象として、異常診断を行うプラント機器の異常診断装置に関するものである。実施の形態2に係るプラント機器の異常診断装置は、実施の形態1に係るプラント機器の異常診断装置1とシステム構成および各構成手段、装置の機能および動作は基本的には同様である。したがって、本願発明の実施の形態2について、実施の形態1に係るプラント機器の異常診断装置1と異なる部分を中心に、図7のデータベースの構造図および図8の機能説明図を用いて説明する。尚、以下の説明では、行列Wtの第2行までを監視対象とする場合を例として説明する。特異行列抽出手段13の機能および動作は、実施の形態1と同様であるため、特徴量抽出手段14の機能および動作について説明する。特徴量抽出手段14は、正常状態の行列Wtの第1行目および第2行目の各P個の要素すべての最大値、最小値を、行列Wtの行毎に正常状態の特徴量として抽出する。すなわち、第2行までを対象とする場合には、第1行の要素に対して抽出した結果を最大値はW1max、最小値はW1minとし、これらを正常状態の特徴量として特徴量データベース15に格納する。同様に、第2行の要素に対して抽出した結果を最大値はW2max、最小値はW2minとし、これらを正常状態の特徴量として特徴量データベース15に格納する。次に、特徴量分析手段16の機能および動作について説明する。特徴量分析手段16は、診断対象のプロセスデータをプロセス量データベース12より読み出し、時刻R1より順に、式1により診断対象のプロセスデータについて、Atを算出する。そして、左特異行列Uを用いて、式7によりWtを算出する。算出したWtの第1行目、および第2行目の各要素を時刻tにおける診断対象の特徴量として、特徴量データベース15に、その時刻とともに格納する。特徴量データベース15内に格納された診断対象の特徴量の構造は、図7に示すとおりである。Wtの第1行、第2行の数値が、時刻とともに、マトリクス状に格納されている。尚、Wxyは、行列Wtのx行y列の要素を示す。また、図7では、特徴量データベース15に格納している行列U、正常状態の特徴量である最大値W1max、W2max、最小値W1min、W2minの記載は省略している。比較手段17は、特徴量データベース15より、正常状態の特徴量である最大値W1max、W2max、最小値W1min、W2minを読み出した後、特徴量データベース15を常時監視し、新たに診断対象の特徴量が格納されると、格納された診断対象の特徴量を読み出し、最大値W1max、W2max、最小値W1min、W2minと比較し、診断対象の特徴量が基準値の範囲内にあるかどうかを監視し、この比較結果を、特徴量データベース15に格納する。表示手段18は、特徴量データベース15より、正常状態の特徴量である最大値W1max、W2max、最小値W1min、W2minおよび診断対象の特徴量、さらに比較手段17が実施した比較結果を読み出し、これらを表示装置19に表示する。表示手段18は、特徴量データベース15に新たに診断対象の特徴量が格納されると、格納された診断対象の特徴量を読み出し、これを表示装置19に表示して、表示データを更新する。また、表示手段18は、比較手段17が実施した比較の結果、異常の可能性がある場合は、オペレータに知らせるために、表示装置19上への警報表示、警報音の発生あるいは音声告知を行うことができる。表示装置19上の表示は、診断対象の特徴量の値をそのまま表示したり、診断対象の特徴量が基準値を外れる場合、すなわち最大値W1max、W2maxより大きい場合や最小値W1min、W2minより小さい場合に警報として表示することができる。あるいは、診断対象の特徴量が基準値を外れる場合、グラフの色を変えて表示することができる。図8の機能説明図は、W1maxが3.1付近、W1minが0.9付近にあり、W2maxが2.5付近、W2minが0.3付近にあり、時刻R21のときのW12が、W1maxより大きな値となり、同様に、時刻R21のときのW22がW2maxより大きな値となり、異常の兆候を示している場合のグラフ表示の例である。異常として検出する基準値は、正常状態の特徴量である最大値W1max、W2max、最小値W1min、W2minの値をそのまま使ってもよいし、あるいは、最大値W1max、W2max、最小値W1min、W2minの値に係数を掛けて使用してもよい。また、正常状態の行列Wtの第1行目、第2行目の要素の最大値、最小値ではなく、正常状態の行列Wtの第1行目、第2行目の各要素の統計的な標準偏差、平均を算出し、この標準偏差に係数を掛けたものを基準値として使用し、診断対象の特徴量と平均値との差をこの基準値と比較することもできる。異常診断の対象となる他の種類のプロセスデータに対しても、以上説明した一連の同様の処理を行って、診断対象となるプロセスデータに対して異常診断を行う。実施の形態1では、行列Wtの各要素の内、最もよく特徴を表す第1行のみを監視対象としたが、本実施の形態2に係るプラント機器の異常診断装置は、特徴量抽出手段14、特徴量分析手段16および比較手段17等の各構成手段が正常状態および診断対象の特徴量を示す行列Wtの第1行から複数行の要素を扱える構成とし、行列Wtの第1行から複数行の要素を監視対象として、劣化および異常の診断を行うことができる。以上説明したように、本実施の形態2では、実施の形態1におけると同様に、プロセスデータの単純な上下限チェックでは検出できないような、例えば、時間と共に徐々に変化するような劣化、および一時的なプロセスデータの変動、さらに一時的なノイズなども検出することができる効果に加えて、よりきめ細かな診断を行うことできる効果がある。実施の形態3.実施の形態1のプラント機器の異常診断装置1は、1種類のプロセスデータを監視対象としていたが、本実施の形態3では、複数種類のプロセスデータをまとめて監視対象として分析可能とするプラント機器の異常診断装置に関するものである。実施の形態3に係るプラント機器の異常診断装置は、実施の形態1に係るプラント機器の異常診断装置1とシステム構成および各構成手段、装置の機能および動作は基本的には同様である。したがって、本願発明の実施の形態3について、実施の形態1に係るプラント機器の異常診断装置1と異なる部分を中心に、図9の機能説明図を用いて説明する。尚、以下の説明では、P種類のプロセスデータをまとめて分析する場合を例として説明する。まず、プロセス量データベース12に格納されているP種類のプロセスデータについて説明する。第1番目のプロセスデータの時系列データは、a11、a12、、a1R、第2番目のプロセスデータの時系列データは、a21、a22、、a2R、、第P番目のプロセスデータの時系列データは、ap1、ap2、、apRとして時系列データは表現される。予めプロセス量データベース12には、データ収集手段11により、時刻Rまでのプロセスデータが格納されている。特異行列抽出手段13の機能および動作について説明する。特異行列抽出手段13は、プロセス量データベース12から、診断対象のP種類のプロセスデータのデータを読み出し、以下の行列を作成する。例えば、t=1の場合、特異行列抽出手段13は、図9の機能説明図に示すP種類のプロセスデータを使用して行列を作成する。なお、図9では、P種類のプロセスデータの内、第1、第2、第P番目のプロセスデータのみを示し、その他のプロセスデータは記載を省略している。特異行列抽出手段13は、作成した行列Atを特異値分解し、実施の形態1と同様の処理を行い、左特異行列Utを抽出する。その後、実施の形態1と同様に、収集済みのデータの全領域に対するUtの算出、UAVE、dtの算出を行い、最後に、行列Uを算出し、特徴量データベース15に格納する。特徴量抽出手段14は、特徴量データベース15に格納されている行列Uを用いて、正常状態のデータである時刻1から時刻Rまでの複数種類のプロセスデータを使用して、正常状態の特徴量を抽出する。すなわち、特徴量抽出手段14は、行列Wtの第1行目の要素すべての中から、最大値Wmax、最小値Wminを抽出し、正常状態の特徴量として特徴量データベース15に格納する。特徴量分析手段16は、診断対象の複数種類のプロセスデータをプロセス量データベース12より読み出し、Atを算出し、その後、左特異行列Uを用いて、式7により、特徴量を示す行列Wtを算出する。特徴量分析手段16は、算出したWtの第1行目の各要素を時刻tにおける診断対象の特徴量として、特徴量データベース15に、その時刻とともに格納する。比較手段17は、特徴量データベース15より、正常状態の特徴量である最大値Wmax、Wminを読み出した後、特徴量データベース15を常時監視し、新たに診断対象の特徴量が格納されると、格納された診断対象の特徴量を読み出し、最大値Wmax、Wminと比較し、診断対象の特徴量が基準値の範囲内にあるかどうかを監視し、この比較結果を、特徴量データベース15に格納する。表示手段18は、特徴量データベース15より、正常状態の特徴量である最大値Wmax、Wminおよび診断対象の特徴量、さらに比較手段17が実施した比較結果を読み出し、これらを表示装置19に表示する。表示手段18は、特徴量データベース15に新たに診断対象の特徴量が格納されると、格納された診断対象の特徴量を読み出し、これを表示装置19に表示して、表示データを更新する。また、表示手段18は、比較手段17が実施した比較の結果、異常の可能性がある場合は、オペレータに知らせるために、表示装置19上への警報表示、警報音の発生あるいは音声告知を行うことができる。表示装置19上の表示は、診断対象の特徴量の値をそのまま表示したり、診断対象の特徴量が基準値を外れる場合、すなわち最大値Wmaxより大きい場合や最小値Wminより小さい場合に警報として表示することができる。あるいは、診断対象の特徴量が基準値を外れる場合、グラフの色を変えて表示することができる。異常として検出する基準値は、正常状態の特徴量である最大値Wmax、最小値Wminの値をそのまま使ってもよいし、あるいは、最大値Wmax、最小値Wminの値に係数を掛けて使用してもよい。また、正常状態の行列Wtの第1行目の要素の最大値、最小値ではなく、正常状態の行列Wtの第1行目の要素の統計的な標準偏差、平均を算出し、この標準偏差に係数を掛けたものを基準値として使用し、診断対象の特徴量と平均値との差をこの基準値と比較することもできる。実施の形態1では、1種類のプロセスデータの時系列データを監視および分析対象としたが、本実施の形態3では、特異行列抽出手段13、特徴量抽出手段14および特徴量分析手段16において、行列Atを作成する際に、複数種類のプロセスデータの時系列データを用いるようにしている。以上説明したように、本実施の形態3に係るプラント機器の異常診断装置では、オペレータは複数種類のプロセスデータを監視する代わりに、特徴量のみを監視すればよいため、プラントを監視するオペレータの負荷を軽減できる効果がある。また、複数種類のプロセスデータの時系列データ間の関係を分析できるため、複数種類のプロセスデータ間の関係が変化した場合など、個別のプロセスデータの監視では検出が困難な特性変動の判別も可能となる効果がある。実施の形態4.実施の形態4は、実施の形態3のプラント機器の異常診断装置に対して、特徴量抽出手段14が、行列Wtの各要素から最大値、最小値を抽出する際、行列Wtの第1行から指定されたnnは2以上の整数行数まで、複数行を対象として行うプラント機器の異常診断装置に関するものである。実施の形態4に係るプラント機器の異常診断装置は、実施の形態3に係るプラント機器の異常診断装置とシステム構成および各構成手段、装置の機能および動作は基本的には同様である。したがって、本願発明の実施の形態4について、実施の形態3に係るプラント機器の異常診断装置1と異なる部分を中心に、実施の形態2の説明で参照した図8および図10の機能説明図を用いて説明する。尚、以下の説明では、行列Wtの第2行までを対象とする場合を例として説明する。特異行列抽出手段13の機能および動作は、実施の形態3と同様であるため、特徴量抽出手段14の機能および動作について説明する。特徴量抽出手段14は、正常状態の行列Wtの第1行目および第2行目の各P個の要素すべての最大値、最小値を、行列Wtの行毎に抽出する。すなわち、第2行までを対象とする場合には、第1行の要素に対して抽出した結果を最大値はW1max、最小値はW1minとし、これらを正常状態の特徴量として特徴量データベース15に格納する。同様に、第2行の要素に対して抽出した結果を最大値はW2max、最小値はW2minとし、これらを正常状態の特徴量として特徴量データベース15に格納する。次に、特徴量分析手段16の機能および動作について説明する。特徴量分析手段16は、診断対象の複数種類のプロセスデータをプロセス量データベース12より読み出し、Atを算出する。そして、左特異行列Uを用いて、Wtを算出して、このWtの第1行目、および第2行目の各要素を時刻tにおける診断対象の特徴量として、特徴量データベース15に、その時刻とともに格納する。比較手段17は、特徴量データベース15より、正常状態の特徴量である最大値W1max、W2max、最小値W1min、W2minを読み出した後、特徴量データベース15を常時監視し、格納された診断対象の特徴量を読み出し、最大値W1max、W2max、最小値W1min、W2minと比較し、診断対象の特徴量が基準値の範囲内にあるかどうかを監視し、この比較結果を、特徴量データベース15に格納する。表示手段18は、特徴量データベース15より、正常状態の特徴量である最大値W1max、W2max、最小値W1min、W2minおよび診断対象の特徴量、さらに比較手段17が実施した比較結果を読み出し、これらを表示装置19に表示する。また、表示手段18は、比較手段17が実施した比較の結果、異常の可能性がある場合は、オペレータに知らせるために、表示装置19上への警報表示、警報音の発生あるいは音声告知を行うことができる。表示装置19上の表示は、診断対象の特徴量の値をそのまま表示したり、診断対象の特徴量が基準値を外れる場合、すなわち最大値W1max、W2maxより大きい場合や最小値W1min、W2minより小さい場合に警報として表示することができる。あるいは、診断対象の特徴量が基準値を外れる場合、グラフの色を変えて表示することができる。表示装置19上の表示は、実施の形態2で示した図8のようにグラフ表示してもよいし、図10の機能説明図に示すように、グラフの横軸に時間をとり、行列Wtの要素毎の時間的変化をグラフ表示してもよい。異常として検出する基準値は、正常状態の特徴量である最大値W1max、W2max、最小値W1min、W2minの値をそのまま使ってもよいし、あるいは、最大値W1max、W2max、最小値W1min、W2minの値に係数を掛けて使用してもよい。また、正常状態の行列Wtの第1行目、第2行目の要素の最大値、最小値ではなく、正常状態の行列Wtの第1行目、第2行目の各要素の統計的な標準偏差、平均を算出し、この標準偏差に係数を掛けたものを基準値として使用し、診断対象の特徴量と平均値との差をこの基準値と比較することもできる。実施の形態3では、行列Wtの各要素の内、最もよく特徴を表す第1行のみを監視対象としたが、本実施の形態4に係るプラント機器の異常診断装置は、特徴量抽出手段14、特徴量分析手段16および比較手段17等の各構成手段が正常状態および診断対象の特徴量を示す行列Wtの第1行からnnは2以上の整数行までの複数行の要素を扱える構成とし、行列Wtの第1行から複数行の要素を対象として、劣化および異常の診断を行うことができる。以上説明したように、本実施の形態4では、実施の形態3における効果に加えて、よりきめ細かな診断を行うことできる効果がある。実施の形態5.実施の形態5は、実施の形態1のプラント機器の異常診断装置1に対して、式1にて作成する行列の最適な大きさを自動で決定することを可能としたものである。本願発明の実施の形態5について、図11のシステム構成図と図12のフローチャート図に基づいて、プラント機器の異常診断装置21ついて説明する。図11において、図1と同一あるいは相当部分には、同一符号を付している。プラント機器の異常診断装置21のシステム構成は、実施の形態1のプラント機器の異常診断装置1に対して、さらに最適行列選択手段22を追加した構成となっている。最適行列選択手段22の機能および動作について、図12のフローチャートに基づいて説明する。行列の最適な大きさを自動で決定するために、最適行列選択手段22は、ステップS1より処理を開始すると、ステップS2にて、行列の列数を示す変数pに初期値である2を設定する。これは、最適な行列の大きさの列数の下限値に相当するものである。同様に、ステップS3にて、行列の行数の示す変数nに初期値である2を設定する。これは、最適な行列の大きさの行数の下限値に相当するものである。次に、式1にて表される行列に相当する行列の作成を行う。なお、実施の形態1、実施の形態2では、行列の大きさを行数N、列数Pと固定していたため、作成する行列をAtと表現したが、本実施の形態5では、行列の大きさを変更しながら判断するため、行列の大きさを示すn、pも同時に使用し、An,p,tと表現する。ステップS4にて、設定された行数n、列数pに対して、式9の行列の作成可否を判断する。プロセスデータは、実施の形態1、実施の形態2と同様に、時刻Rまで格納されている場合は、np-1の値が、Rよりも大きい場合は、式9の作成不可と判断し、ステップS20に進む。ただし、Rは5以上とする。ステップS20では、列数pを1だけカウントアップし、ステップS3に戻る。また、ステップS4にて、式9の作成可と判断した場合は、ステップS5に進み、時刻であるtに初期値1を設定する。ステップS6にて、式9に従い、行列An,p,tを作成する。ステップS7にて、作成した行列An,p,tを特異値分解する。尚、実施の形態1、実施の形態2で、Atと記載していたものを、本実施の形態5では、An,p,tと記載しているのと同様に、実施の形態1、実施の形態2で、Ut、St、VTtと記載していたものを、本実施の形態では、Un,p,t、Sn,p,t、VTn,p,tと記載している。ステップS8では、tが上限に到達したかのチェックを行う。プロセスデータが時刻Rまで格納されているため、tの上限は、R-n-p2となる。上限に達していなければ、ステップS21に進む。ステップS21でtを1だけカウントアップし、ステップS6に戻り、カウントアップされた時刻tに対して、An,p,tの作成し、Un,p,tの抽出を行う。上限に達していれば、ステップS9に進む。ステップS9では、設定されたn,pに対して、tを変化させて算出したR-n-p2個のUn,p,tのばらつきを算出する。具体的には、以下の手順で行う。まず、Un,p,tの各要素の平均値を算出する。各要素の平均値を並べた行列をUAVEn,pと記載する。Un,p,tのi行j列をun,p,tij、UAVEn,pのi行j列をuaven,pijと記載し、各要素のばらつきを示す分散を式12により算出する。算出した各要素の分散uvarn,pijの平均を算出し、これを設定されたn,pに対する行列Un,p,tの分散と定義し、varn,pと記載する。次に、ステップS10に進み、nが上限に到達したかのチェックを行う。プロセスデータが時刻Rまで格納されているため、nの上限は、R/2となる。上限に達していなければ、ステップS22に進む。ステップS23でnを1だけカウントアップし、ステップS4に戻り、カウントアップされた行数nに対して、処理を繰り返す。上限に達していれば、ステップS11に進む。ステップS11では、pが上限に到達したかのチェックを行う。プロセスデータが時刻Rまで格納されているため、pの上限は、R/2となる。上限に達していなければ、ステップS23に進む。ステップS23でpを1だけカウントアップし、ステップS3に戻り、カウントアップされた列数pに対して、処理を繰り返す。上限に達していれば、ステップS12に進む。行数n、列数pを変化させて、ステップS11までの処理を繰り返し、各n、pの値に対して、分散varn,pが求められる。ステップS12では、ステップS11までで算出した複数のvarn,pの中から、その値が最小となるn,pの組み合わせを選択する。選択された行数n、列数pは、格納されているR個のプロセスデータに対して、式1で示す行列Atを作成し、その時刻tを変化させながら、特異値分解を行って行列Utを算出した場合に、そのばらつきが最も小さくなる行数、列数であり、プロセスデータの分析のための正常状態の学習において、最も正確に学習できる行数、列数となる。ステップS13では、選択した行数n、列数pを特徴量データベース15に格納して、ステップS14で処理を終了する。式1で示す行列Atの最適な行数、列数が選択され、特徴量データベース15に格納されたので、実施の形態1、実施の形態2に係るプラント機器の異常診断装置は、特徴量データベース15に格納された最適な行数、列数を用いて、実施の形態1、実施の形態2で説明した示した手順により、診断対象のプロセスデータの異常診断を行う。以上説明したように、本実施の形態5に係るプラント機器の異常診断装置は、行列の行数、列数を変化させながら、行列を特異値分解し、特異値分解した結果のばらつきが最小とする行列の行数、列数を自動で選択する最適行列選択手段22を追加したので、実施の形態1および2の効果に加えて、特異値分解にもっとも適切な行列の行数、列数を自動で選択でき、プラント機器やプロセスデータの特性を考慮して、マニュアルで行列の行数、列数を決定することが不要となる効果がある。実施の形態6.実施の形態6は、実施の形態3および4のプラント機器の異常診断装置に対して、式1にて作成する行列の最適な大きさを自動で決定することを可能としたものである。本願発明の実施の形態6に係るプラント機器の異常診断装置のシステム構成は、実施の形態5に係るシステム構成図図11と同じである。本願発明の実施の形態6について、最適行列選択手段22の機能および動作を図13のフローチャート図に基づいて説明する。行列の最適な大きさを自動で決定するために、最適行列選択手段22は、ステップS31より処理を開始すると、ステップS32にて、行列の行数の示す変数nに初期値である2を設定する。これは、最適な行列の大きさの行数の下限値に相当するものである。また、ステップS33にて、時刻であるtに初期値1を設定する。次に、ステップS34に進み、式8、式9にて示される行列に相当する行列を作成する。なお、実施の形態3、実施の形態4では、行列の大きさを行数N、列数Pと固定していたため、作成する行列をAtと表現したが、本実施の形態では、行列の行数を変更しながら判断するため、行列の大きさを示すnも同時に使用し、An,tと表現し、行列を式14により作成する。次に、ステップS35にて、作成した行列At,nを特異値分解する。尚、実施の形態3、実施の形態4で、Atと記載していたものを、本実施の形態では、An,tと記載しているのと同様に、実施の形態3、実施の形態4で、Ut、St、VTtと記載していたものを、本実施の形態では、Un,t、Sn,t、VTn,tと記載している。ステップS36に移り、tが上限に到達したかのチェックを行う。プロセスデータが時刻Rまで格納されているため、tの上限は、R-n1となる。上限に達していなければ、ステップS51に移り、tを1だけカウントアップし、ステップS34に戻る。ステップS34でカウントアップされた時刻tに対して、An,tを作成し、Un,tを算出する。上限に達していれば、ステップS37に進む。ステップS37では、設定されたnに対して、tを変化させて算出されたR-n1個のUn,tのばらつきを算出する。具体的には、以下の手順で算出する。まず、Un,tの各要素の平均値を算出する。各要素の平均値を並べた行列をUAVEnと記載する。Un,tのi行j列をun,tij、UAVEnのi行j列をuavenijと記載し、各要素のばらつきを示す分散を式17により算出する。算出した各要素の分散uvarnijの平均を算出し、これを設定されたnに対する行列Un,tの分散と定義し、varnと記載する。次に、ステップS38に移り、nが上限に到達したかのチェックを行う。プロセスデータが時刻Rまで記憶されているため、nの上限は、R/Pとなる。上限に達していなければ、ステップS52に進む。ステップS52ではnを1だけカウントアップし、ステップS33からステップS34に戻り、カウントアップされた行数nに対して、処理を繰り返す。上限に達していれば、ステップS39に移る。行数nを変化させて、ステップS38までの処理を繰り返し、各nの値に対して、分散varnが得られる。ステップS39では、ステップS38までに算出した複数のvarnの中から、その値が最小となるnを選択する。選択された行数nは、記憶されているR個のプロセスデータに対して、式8、式9で示す行列Atを作成し、その時刻tを変化させながら、特異値分解を行って行列Utを算出した場合に、そのばらつきが最も小さくなる行数であり、プロセスデータの分析のための正常状態の学習において、最も正確に学習できる行数となる。ステップS40では、選択した行数nを特徴量データベース15に格納して、ステップS41で処理を終了する。式8、式9で示す行列Atの最適な行数が選択され、特徴量データベース15に格納されたので、実施の形態3、実施の形態4に係るプラント機器の異常診断装置は、特徴量データベース15に格納された最適な行数を用いて、実施の形態3、実施の形態4で説明した示した手順により、診断対象の複数種類のプロセスデータの異常診断を行う。以上説明したように、本実施の形態6に係るプラント機器の異常診断装置は、行列の行数を変化させながら、行列を特異値分解し、特異値分解した結果のばらつきが最小とする行列の行数を自動で選択する最適行列選択手段22を追加したので、実施の形態3および4の効果に加えて、特異値分解にもっとも適切な行列の行数を自動で選択でき、プラント機器やプロセスデータの特性を考慮して、マニュアルで行列の行数を決定することが不要となる効果がある。"