"診断対象となる電気設備に流れる電流から特徴量を検出する特徴量検出手段と、前記電気設備が正常状態のときに前記特徴量検出手段で得られた特徴量の平均と標準偏差とを導出して記憶しておく演算記憶手段と、前記電気設備の診断をする際に、前記特徴量検出手段により得られた特徴量と前記演算記憶手段に記憶されている前記平均と標準偏差とに基づいて決定される楕円体の内側に存在する確率値を求める確率計算手段とを備え、前記電気設備の複数相に流れる電流を同期計測し、各相に流れる電流から各相毎の前記確率値を前記確率計算手段で導出し、各相で得られた確率値をかけ合わせる若しくは足し合わせることで得られた確率値に基づいて、前記電気設備が正常か異常かを診断する診断手段を備えたことを特徴とする電気設備の良否診断システム。前記特徴量を、電流の振幅と位相としたことを特徴とする請求項1に記載の電気設備の良否診断システム。前記診断対象となる電気設備は、三相の電流が流れる電動機である請求項1または請求項2に記載の電気設備の良否診断システム。上記特許文献1の診断手法では、電気設備の正常状態及び異常状態の種類毎に予めデータを診断前に用意しておかなければならないが、正常状態のデータを用意することは比較的簡単であっても、電気設備を人為的に異常状態にして、それぞれの異常状態の種類毎にデータを得ることは極めて困難な場合が多い。そこで、発明者らは、診断対象となる電気設備の異常状態のデータを用意することなく、正常状態で得られたデータのみを用意することで電気設備の良否を診断するシステムを案出し、特願2009-054175号として既に出願している。特願2009-054175号の診断手法では、当該設備を診断する際に、この設備から得られた特徴量が、正常状態で得られたデータに基づく確率の範囲内に収まっているか否かにより、当該電気設備の良否を診断するものである。しかしながら、電気設備である例えば電動機には三相の電流が流れていることから、一相の電流のみから電動機の良否を診断するには無理があり、電気設備の良否を診断する診断精度が不安定となる虞があった。そこで本発明では、一つの相の電流のみに着目するのではなく、他の相の電流にも着目し、診断の精度を向上させることのできる電気設備の良否診断システムの提供を目的とし、この目的を達成するために以下の手段を採った。本発明の電気設備の良否診断システムは、診断対象となる電気設備に流れる電流から特徴量を検出する特徴量検出手段と、前記電気設備が正常状態のときに前記特徴量検出手段で得られた特徴量の平均と標準偏差とを導出して記憶しておく演算記憶手段と、前記電気設備の診断をする際に、前記特徴量検出手段により得られた特徴量と前記演算記憶手段に記憶されている前記平均と標準偏差とに基づいて決定される楕円体の内側に存在する確率値を求める確率計算手段とを備え、前記電気設備の複数相に流れる電流を同期計測し、各相に流れる電流から各相毎の前記確率値を前記確率計算手段で導出し、各相で得られた確率値をかけ合わせる若しくは足し合わせることで得られた確率値に基づいて、前記電気設備が正常か異常かを診断する診断手段を備えたことを要旨とする。本発明の電気設備の良否診断システムによれば、診断対象となる電気設備の正常状態で得られたデータのみを用意すれば良い。また、複数相の電流を同期計測し、それらの電流から特徴量を抽出し、特徴量分布を求め、その分布から導出される確率値を最終的にかけ合わせる若しくは足し合わせることで診断の精度を向上させることができる。また、本発明の電気設備の良否診断システムにおいて、前記特徴量を、電流波形の振幅と位相とすることもできる。こうすれば、特徴量を検出するのが容易となる。また、本発明の電気設備の良否診断システムにおいて、前記診断対象となる電気設備は、三相の電流が流れる電動機であるものとすることもできる。こうすれば、電動機の良否診断精度を向上させることができる。先に、本発明の電気設備の良否診断の理論を、数式等を用いて説明する。まず、実際の診断を実施するための前段階として、予め準備しておくために、正常状態にある電気設備のある運転条件時運転条件1とするから、その設備の診断に有用な特徴量を取得する。一般に、診断時に活用できる特徴量の値は、設備の状態正常もしくは異常に応じて、特徴空間上のあるかたまった領域以降、クラスと呼ぶに分布するようになる。そのため、運転条件1の状況下で、設備の正常状態の各特徴量の平均と標準偏差を導出するここまでが実際の診断を実施するための前段階として、予め準備しておくことである。次に、実際に設備を診断する際には、運転条件1で稼働中の設備から上記特徴量を取得するこの点をA点とする。と標準偏差σii=1,2,...n。ただしnは特徴量の数であるによって決定される正常クラスにおける楕円体の内側に存在する確率を算出する。この楕円体内側に存在する確率値は次のように計算する。いま、n次元の特徴量x=x1,x2,...,xnの各要素がガウス分布に従うとした場合、そのときの同時確率密度関数pxは次式で表わすことができる。表す。式1の指数部分においてとおく。式2は楕円体を表し、さらにこの楕円体上のすべての点はという等確率を持つことを意味する。いま、特徴空間上の点が式2で表わされる等確率楕円体の内側にある確率を考えるσiを用いることで、と変形することができる。さらに新たに変換を用いてxを置換することで、4式はと変形できる。ベクトルzがこの球の内側に存在する確率は、多重積分を用いてと求めることができる。さらに7式において、と置くことで、と変形することができる。9式のsrdrはn次元空間の球の半径rからrdrまでの区間の微小体積を表す。例えば、n=2の場合には、9式においてsrdr=2πrdrと求めることができるから、2式で表わされる楕円の内側に存在する確率は、lの関数として以下のように表現できる。従って、実際の診断時には、運転条件1で稼働中の設備から得られた特徴量A点と代入してlの値を求め、こうして求めたlを10式に代入することで、正常クラスにおいてA点の内側に存在する確率を定量的に算出する。このようにして求めた確率値に対して閾値を設けることで、設備の良否判定が可能となる。上の例では、n=2の場合の確率値の導出法とそのときの診断法を示したが、多次元の場合であっても9式のsrdrをnの値に応じて変えることで、同様に求めることができる。n=2の場合には、4式は楕円面となるが、n=3の場合には4式は楕円体となる。従来手法として、電気設備の状態毎のクラスの平均、例えば特徴量の平均値などを求めておいて、その各クラスの平均からの距離を2式により表し、その距離が最も近いクラスに診断対象の電気設備は属すると判定する診断方法もある。しかし、この判定手法もはじめに述べた手法と同様に、正常時だけでなく予め故障毎の平均を求める必要があり、故障の数が多くなればなるほど、平均を求めるための工程に多くの時間を割く必要が出てくるといった問題が生じてくる。さらに、2式の距離lの値そのものから直接、電気設備の状態を診断する手法も考えられる。しかしながら、この場合には、距離lの値が持つ物理的意味が不明確であることから、距離lと設備の状態との因果関係の結び付けが難しい。それに対して本発明は、特徴量の観測確率から設備の故障の可能性を確率的に導出するため、その判定基準としての閾値の持つ物理的意味が明確となり、実際の運用面で有用となる。次に、本発明の実施例を説明する。図1は、診断対象となる電気設備の良否を診断するための電気設備の良否診断システム1のブロック系統図である。なお、本例では、電気設備における電動機の固定子巻線の良否診断に適用する例を示す。電気設備の良否診断システム1を構成する特徴量検出部2は、診断対象となる電動機Mに流れる電流と、その時に電動機Mに印加される電圧を、電流、電圧センサにより検出する。特徴量抽出部2にはA/D変換回路が設けられており、デジタル信号に変換され、結杲は演算部3に出力される。なお、電動機Mの固定子巻線において短絡が発生すると、電動機Mに流れる電流は、巻線が正常状態の時のものと比較して、振幅は大きくなり、基準とする電源P電圧に対して位相は進む図2参照。そこで、電流の振幅と位相を特徴量として考える。ここで振幅と位相の決め方について図5を用いて説明する。ここでは便宜上、電源電圧としてU-V間の電源電圧Vuvと、W相の電流Iwのみを示して説明する。振幅は、図5に示すように、電流波形の正側を用いる。なお、負側を用いても良い。図5の横軸は、時間を表しているが、電源電圧を基準とした場合には位相とみなすことができる。そこで位相は、例えば電源電圧Vuvが特徴的な時刻負から正に切り替わるゼロクロス時刻などを基準として、Iwの波形が特徴的な時刻ゼロクロス時や最大、最小となる時刻とする。図5では、Iwが負から正に切り替わるゼロクロス時を位相とした場合を示している。また、Iwと同期計測したIuとIvに対しても上記Vuvのゼロクロス時刻を基準として、同様な手法で振幅や位相を求める。演算部3は、大きく2つのブロックに分けられる。一つは平均標準偏差演算部4であり、この平均標準偏差演算部4は、設備が正常なときの特徴量の平均標準偏差を計算し、保存しておくブロックである。もう一つの確率演算部5は、実際に電動機Mを診断する際に、特徴量検出部2で検出された特徴量と、平均標準偏差演算部4に保存しておいた特徴量の平均や標準偏差から、確率値を計算するブロックである。同じ電動機Mにおいて、電流から振幅と位相の値を何回も計測して2次元空間上にプロットしていくと、プロットしたこれらの点は巻線の状態毎正常もしくは短絡にかたまって分布するようになる図3参照。く。今回の例だと、特徴量は振幅と位相の2つであるためn=2である。そして、振幅に対とσ2とする。そしてこれらの値を保存しておく。これが平均標準偏差演算部4での処理である。次に、確率値を計算する確率演算部5について説明する。電動機Mの固定子巻線を診断する際も上記と同様に、特徴量検出部2において、ある一相で計測した電流から、その波形の振幅と位相を観測する。このときの観測点をA点、そのときの値をxd1,xd2とする。そうすると、4式にこれらの値を代入することで、下のようにldの値を求めることができる。最後に、このldの値を10式のlに代入する。ここで求められた確率は、図4において楕円の内側斜線部分に存在する確率である。これにより、正常クラスにおいてA点と同じ発生確率を持つ点の集合体、今の場合では楕円面、の内側に存在する確率を導出する。このようにして求めた確率値に対して閾値等を設定することで、この電動機Mの巻線が正常なのかそれとも短絡等の異常なのかの良否判定が、正常データのみを用いて図1の診断部6で確率的に診断することが可能となる。確率値や設備の良否判定などの最終結果は図1の表示部7に出力する。次に、具体的な電動機Mの診断例を以下に説明する。同じ型番の電動機Mにおいて、その固定子巻線が正常、もしくは数ターンの短絡を有するものを計9台準備する。そしてこれらの電動機Mに対して電源から電力を供給し稼働させた状態で、電動機Mに流れる三相の電流を同期計測する。電動機Mの稼働としては、負荷を取り付けない状態での稼働無負荷運転、負荷を付けた状態での稼働負荷運転のどちらでも良い。無負荷運転時の診断結果を表1に示す。巻線が正常な場合のモータ番号1のときは、前に説明した手順に従ってV相に流れる電流から求めた確率は47であるが、U相に流れる電流から求めた前記確率は83、W相に流れる電流から求めた前記確率は84とどちらも高い。そのため、U相とW相に流れる電流だけの結果から巻線の良否を判定する場合には、U相もしくはW相の巻線において短絡が発生していると誤診してしまう可能性が高い。しかし、各相の電流を同期計測し、各相で得られた前記確率を掛け合わせるPu×Pv×Pwことで、その確率は33まで低下する。一方、モータ番号7では、巻線に1ターン短絡が生じているため、各相とも前記確率は高い。各相の電流を同期計測し、各相で得られた前記確率を掛け合わせるPu×Pv×Pwと、確率は84であり、高い値となる。このことから、モータ番号1とモータ番号7の確率を比較すると33と84となり、一相のみの電流から確率値を導出し、その値に基づいて良否判定を行う場合に比べて、複数相の電流を考慮することで、誤診する割合を大幅に低下させることができる。以上のことから、一相分の電流から求めた特徴量分布から得られる確率の値だけで巻線の良否を診断するのではなく、複数相に流れる電流を基に確率を導出し、それらの確率を掛け合わせる、または足し合わせることで、正常や1ターン短絡といった巻線に発生する軽微な異常の判定が容易となり、診断精度が向上する。また、計測を複数回実施して、それぞれの計測毎にPu×Pv×Pwを求め、最後に、複数回の計測の平均を求めることで、最終的な確率Pu×Pv×Pwとしても良い。次に、負荷がかかった状態で稼働している負荷運転時の診断方法について説明する。負荷運転時の電気設備の良否診断システムのブロック系統図を図6に示す。負荷がかかった状態で稼働している電動機では、その負荷の大きさにより、電動機の回転数が様々に変化することから、回転センサ8を用いて電動機Mの現在の回転数を計測する。回転数を検出する回転センサ8としては、接触型と非接触型があるが、できるかぎり非接触型を用いる。回転センサ8で検出された回転数において、特定の回転数kでトリガをかけることで、特定の回転数kのときの三相すべての電流と、電動機Mに印加される電圧を同期計測する。そして特定の回転数kで電動機Mが稼働しているときの相毎の各特徴量、例えば前記のように振幅と位相を求める。ここで特定の回転数kの取り方としては、例えば1[rpm]毎に細かく区切り、各回転数で稼働しているときの各特徴量を求めても良いが、代表的な回転数だけを数個選んで、その代表的な回転数で稼働しているときの各特徴量を求めても良い。そして、特定の回転数kで稼働中の電動機Mから得られた各特徴量xikに対する平均量を振幅と位相の2つとした場合にはn=2であり、特定の回転数kで稼働中の電動機Mか標準偏差演算部4での処理である。なお、無負荷運転時と負荷運転時のどちらの運転時であっても、電流センサによって計測された電流にはノイズが含まれるため、移動平均フィルタやローパスフィルタ以降、LPFを追加することで、そのノイズ成分を除去することができる。ノイズ除去用のフィルタとして、LPFを用いた例について説明する。電流信号iのすべての値をコンピュータに取り込むことは物理的に不可能であるため、ある定まった周期Tの整数倍の時点t=nTn=0,1,2,...での電流iの値仮に、iと表現するをコンピュータに送ることになる。ここで、周期Tはサンプリング周期と呼ばれている。このように、時間的に連続な信号iから、不連続な信号iを取り出すことをサンプリングといい、取り出した値をサンプル値という。サンプル値信号のような、とびとびの時刻における信号だけを扱うシステムを離散時間系と呼ぶ。観測された電流信号はA/D変換により、とびとびの信号として取り込まれるため、ここでは離散時間系でのLPFの設計を行う。また、実施の形態として、ここでは1次のLPFの設計について説明する。デジタルフィルタは次の式で表現でき、ブロック図は図7のような構造となる。ただし図7において、Tはサンプリング周期[sec]、in=inT、yn=ynTである。図7や13式は、現在の出力ynが、現在の入力inに1-aを掛けたものと1サンプル前の出力信号yn-1にaを掛けたものの和として表現される構造となっている。ここでωは遮断角周波数[rad/s]であり、遮断周波数をf[Hz]とすると、の関係が成り立つ。この遮断周波数fの設定値としては、原信号の持つ周波数成分よりも高い周波数とする。このようにLPFを用いてノイズ除去を行い、その出力された値ynを用いて振幅と位相を求める。次に、ノイズ除去用のフィルタとして、移動平均フィルタを用いた例について説明する。n点移動平均フィルタとは、現時点の電流値inからn-1サンプル前の値までの総和をnで割った平均値ynを出力するフィルタである。例えば、5点移動平均フィルタは、15式の差分方程式で表わすことができ、このときのフィルタ構造は図8に示すようになる。このように移動平均フィルタを用いてノイズ除去を行い、その出力された平均値ynを用いて振幅と位相を求める。電動機Mの固定子巻線を診断する際も上記と同様に、特徴量検出部2において、ある一相で計測した電流から、その波形の振幅と位相を観測する。このときの観測点をB点、そのときの値をxb1,xb2とする。そうすると、4式にこれらの値を代入することで、下のようにlbの値を求めることができる。最後に、このlbの値を10式のlに代入する。この確率導出処理を三相すべての電流に対して行い、各相で得られた確率Pu×Pv×Pwまたは足し合わせることで、巻線に発生する軽微な異常の判定が容易となり、診断精度が向上する。このようにして求めた確率値に対して閾値を設定することで、電動機Mが回転数kで稼働している場合であっても、この電動機Mの巻線が正常なのか、それとも短絡等の異常なのかの良否判定が図6の診断部6で確率的に診断することが可能となる。実際の実験データを用いて詳細結果を示す。負荷がかかり、回転数1705[rpm]で回転しているときの電動機Mにおいて、固定子巻線が正常、数ターン短絡を有するものを用いて実験して得られた結果を表2に示す。この結果からも分かるように、一相のみの電流から確率値を導出し、その値に基づいて良否判定を行う場合に比べ、複数相の電流を考慮することで、誤診する確率を大幅に低下させることができる。また、計測を複数回実施して、それぞれの計測毎にPu×Pv×Pwを求め、最後に、複数回の計測の平均を求めることで、最終的な確率Pu×Pv×Pwとしても良い。上記の説明では、特定の回転数kを1705[rpm]として、その回転数で稼働しているときの三相電流から求めた確率の掛け合わせた値P1705に基づいて判定する例を示したが、特定の回転数kとしてn個の回転数に対してそれぞれPkを求め、最後に18式のように平均を取ることで、そのトータルの確率値Pから負荷運転時の巻線の状態を判定しても良い。"