"少なくとも1つの機械設備に設置された各種センサによって検出されるセンサデータを用いて、前記機械設備の異常予兆の有無を診断する異常予兆診断装置による異常予兆診断結果の表示方法において、前記異常予兆診断装置は、所定のサンプリング周期ごとに取得される前記各種センサからのセンサデータが記憶されるセンサデータ記憶手段と、前記機械設備の保守情報が記憶される保守情報記憶手段と、制御手段と、を備え、前記制御手段は、保守作業が行われる機械設備と保守作業期間とを特定する情報を少なくとも含む保守情報を前記保守情報記憶手段から取得する保守情報取得手順と、前記保守情報取得手順によって取得される保守情報に対応して、前記センサデータが取得された期間を指定し、前記センサデータ記憶手段から当該期間に相当するセンサデータを読み出す学習対象データ取得手順と、当該センサデータの正常範囲を示す正常モデルを学習する学習手順と、前記正常モデルに基づいて前記機械設備の異常予兆の有無を診断する診断手順と、を有する第1の診断工程と、前記センサデータ記憶手段から前記センサデータを読み出し、各センサデータが、それぞれ予め設定された所定範囲のしきい値を超えた場合には、異常予兆ありと診断する第2の診断工程と、前記第1の診断工程による診断結果、及び、前記第2の診断工程による診断結果を含む情報の表示制御を行う表示制御工程と、を行い、前記表示制御工程では、少なくとも、前記保守作業が行われる期間と、当該保守作業後の所定学習期間と、当該所定学習期間後から次回の保守作業が行われるまでの診断期間と、当該診断期間における前記機械設備の異常予兆の有無と、を識別可能に表示手段に表示させることを特徴とする異常予兆診断結果の表示方法。前記表示制御工程は、各診断日における各々の前記機械設備の異常予兆の有無を前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項1に記載の異常予兆診断結果の表示方法。前記表示制御工程は、前記診断期間における前記各機械設備の異常予兆の有無を前記第1の診断工程の診断結果として前記表示手段に表示させ、かつ、診断日が前記診断期間であるか否かに関わらず、前記第2の診断工程による前記各機械設備の診断結果を前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項2に記載の異常予兆診断結果の表示方法。前記表示制御工程は、前記第2の診断工程によって異常予兆ありと診断された場合には、前記表示手段に当該診断結果をポップアップ表示させることを特徴とする請求項3に記載の異常予兆診断結果の表示方法。前記表示制御工程は、さらに、各診断日における各々の前記機械設備の運転状態を識別可能に前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項2から請求項4のいずれか一項に記載の異常予兆診断結果の表示方法。前記表示制御工程は、さらに、各診断日において、各々の前記機械設備自体に設置された警報器による警報があったか否かを識別可能に前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項2から請求項5のいずれか一項に記載の異常予兆診断結果の表示方法。前記表示制御工程は、さらに、各診断日における各々の前記機械設備の診断に際して、前記センサデータ記憶手段から取得可能なセンサデータが、前記正常モデルを学習するのに不足している旨の判断が前記第1の診断工程でなされた場合には、前記機械設備の異常予兆の有無が未診断である旨を前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項2から請求項6のいずれか一項に記載の異常予兆診断結果の表示方法。特許文献1に記載の技術では、異常予兆を検知する場合に、前記しきい値を超えるセンサの種類は少数例えば、1種類である。しかしながら、複雑な機械設備などにおいて発生する異常の原因は複合的なものが多く、例えば、故障項目が同じでも故障発生までのプロセスはさまざまであり、必ずしも最適なしきい値を設定できるとは限らないという問題がある。また、特許文献2に記載の技術では、例えば、機械設備などにメンテナンスを施すと、システム条件が大きく変化することがある。このような場合でも、蓄積された過去のデータをそのまま使ってデータマイニングに基づいた診断を行うと、機械設備自体は正常であるにもかかわらず、異常予兆として診断してしまうという問題がある。また、例えば、外部から入力された保守情報に基づいてデータマイニングによる学習を行い、その学習に基づいた診断結果及びメンテナンスが行われた日程などを合わせて自動的に表示させる技術については、特許文献2には記載されていない。そこで、本発明は、機械設備の異常予兆の有無を診断する異常予兆診断装置によって、その診断結果を含む情報を適切に表示する異常予兆診断結果の表示方法を提供することを課題とする。前記課題を解決するために、本発明は、所定のサンプリング周期ごとに取得される各種センサからのセンサデータが記憶されるセンサデータ記憶手段と、機械設備の保守情報が記憶される保守情報記憶手段と、制御手段と、を備え、制御手段は、保守作業が行われる機械設備と保守作業期間とを特定する情報を少なくとも含む保守情報を保守情報記憶手段から取得する保守情報取得手順と、保守情報取得手順によって取得される保守情報に対応して、センサデータが取得された期間を指定し、センサデータ記憶手段から当該期間に相当するセンサデータを読み出す学習対象データ取得手順と、当該センサデータの正常範囲を示す正常モデルを学習する学習手順と、前記正常モデルに基づいて機械設備の異常予兆の有無を診断する診断手順と、を有する第1の診断工程と、センサデータ記憶手段から前記センサデータを読み出し、各センサデータが、それぞれ予め設定された所定範囲のしきい値を超えた場合には、異常予兆ありと診断する第2の診断工程と、第1の診断工程による診断結果、及び、第2の診断工程による診断結果を含む情報の表示制御を行う表示制御工程と、を行い、表示制御工程では、少なくとも、保守作業が行われる期間と、当該保守作業後の所定学習期間と、当該所定学習期間後から次回の保守作業が行われるまでの診断期間と、当該診断期間における機械設備の異常予兆の有無と、を識別可能に表示手段に表示させることを特徴とする。本発明により、機械設備の異常予兆の有無を診断する異常予兆診断装置によって、その診断結果を含む情報を適切に表示する異常予兆診断結果の表示方法を提供することができる。本発明の実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、各図において、共通する部分には同一の符号を付し、重複した説明を省略する。≪第1実施形態≫図1は、本発明の一実施形態に係る異常予兆診断装置を含むシステム構成図である。異常予兆診断装置1は、機械設備2に設置された複数のセンサから取得される計測値に基づいて、機械設備2に異常予兆があるか否かを診断する装置である。ここで、異常予兆とは、診断日を基準として近い将来例えば、およそ2週間以内に機械設備2に異常事態が発生する可能性が高いことを示す。また、異常とは、例えば、機械設備2において明らかに動作の不具合故障が発生しており、機械設備2が正常に動作していない状況を示す。なお、異常予兆と異常とを区別する境界は必ずしも明確である必要はなく、例えば、異常の度合いを示す尺度後記する異常度など。を適宜設定し、当該尺度の値が所定のしきい値を超えるか否かによって、両者を区別することとしてもよい。図1に示すように、本実施形態に係る異常予兆診断装置1は、通信ネットワークNを介して少なくとも1つの機械設備2と接続されている。通常、機械設備2は複数台例えば、50台存在するが、そのような場合でも、以下の記載では一括して機械設備2と記すこととする。ちなみに、機械設備2は、例えば、発電所で用いられるガスエンジンやガスタービン、原子力発電所の原子炉、風力発電所の風車、化学プラントで用いられる各種機器などを指している。また、機械設備2には、温度、圧力、電圧、電流、モータ回転速度などを計測するために、図示しない複数個の例えば、30個のセンサが設置されており、一定のサンプル周期例えば、30秒ごとで各計測値を取得している。ちなみに、機械設備2の過渡状態においては、前記サンプル周期をさらに短く設定することが好ましい。そして、機械設備2は、前記した各種センサによって取得された各計測値を、通信ネットワークNを介して異常予兆診断装置1に送信している。また、各機械設備2に対しては、異常予兆診断装置1による異常予兆診断がなされる他に、各機械設備2自体に安全計装としてのインターロック図示せずが複数設置されている。そして、所定の場合例えば、燃料が少なくなった時などには、前記インターロックからの警報情報又は故障情報が、通信ネットワークNを介して異常予兆診断装置1に送信されるようになっている。また、機械設備2に対しては保守作業が行われることがある。保守作業は定期的なメンテナンスとして行われることもあるし、機械設備2自体に設置されたインターロック図示せずからの警報情報若しくは故障情報、又は異常予兆診断装置1による異常予兆ありの診断に対応したメンテナンスとして行われることもある。また、保守作業は、例えば、機械設備2がガスエンジンであった場合に外部から冷却水を追加する場合などの操作も含むものとする。すなわち保守作業とは、機械設備2に対するメンテナンスを含む人為的操作を意味するものとする。以下では、保守作業の一例として、機械設備2に対するメンテナンスを行う場合について説明する。また、図1に示すように、異常予兆診断装置1は、通信ネットワークNを介してコンピュータ3と接続されている。コンピュータ3は、図示しない入力手段、制御手段、記憶手段、表示手段、通信手段などを備えている。そして、各機械設備2に対するメンテナンスの内容保守情報を把握した作業員が、コンピュータ3の前記入力手段キーボードなどを介して、保守作業が行われる機械設備2の識別情報や保守作業期間などを含む保守情報を登録する図2参照。図2は、コンピュータの表示手段図示せずに表示される保守情報の登録画面の例を示す図である。機械設備2に対してメンテナンスを行う場合に、管理者によってコンピュータ3に入力される保守情報には、例えば、次のようなものが挙げられる。すなわち、図2に示すように、登録基本情報301として、件名、対応種別、機械設備2を管理するサイト名などを入力する。ちなみに、図2に示す登録基本情報301のうち管理No、サイト名、及び号機によって、機械設備2及び当該機械設備2を管理するサイトが特定される。また、不具合情報302として、機械設備2に故障などの不具合が発生した日時、状態、エラー項目故障発生箇所などが入力される。また、保守作業期間303として、不具合が発生した機械設備2に対してメンテナンスを行う予定の期間が入力される。つまり、コンピュータ3に入力される保守作業期間303は、保守情報を入力した時点を現在とした将来において、機械設備2に対しメンテナンスが行われる予定の期間を示す情報である。ちなみに、コンピュータ3に入力される保守作業期間303は、保守情報を入力した時点を現在とした過去の所定期間において機械設備2に対しメンテナンスが行われたという情報であってもよい。後者の場合、異常予兆診断装置1は、過去の所定期間にメンテナンスが行われたという当該情報に基づいて、異常予兆の診断を再度実行することになる。交換部品304として、メンテナンスに際して交換した機械設備2の部品を特定する情報が入力される。また、保守作業完了の有無を示す情報305として、保守作業が完了したか否かを示す情報が0又は1に対応して入力される。さらに、処置内容306として、メンテナンス内容の他、メンテナンス前後における機械設備2の状態が入力される。コンピュータ3に入力された保守情報は、制御手段図示せずによってコンピュータ3の記憶手段図示せずに記憶され、さらに通信ネットワークNを介して異常予兆診断装置1に送信される。<異常予兆診断装置の構成>図1に示すように、異常予兆診断装置1は、通信手段10と、センサデータ取得手段11と、センサデータ記憶手段12と、保守情報取得手段13と、保守情報記憶手段14と、データマイニング部15と、リモートモニタリング部16と、診断結果記憶手段17と、表示制御手段18と、表示手段19と、を備える。通信手段10は、通信ネットワークNを介して機械設備2やコンピュータ3からのデータを受信するものであり、例えば、ルータや各種インタフェースなどにより構成されている。通信手段10は、例えば、TCP/IPの通信プロトコルに従い、通信ネットワークNを介して前記データを受信する。センサデータ取得手段11は、通信ネットワークNを介して通信手段10から入力された各データのうち、機械設備2に設置された各種センサ図示せずからのセンサデータを取得するものである。前記で説明したように、機械設備2に設置された各種センサは、機械設備2における所定の出力値例えば、温度や圧力の値などを計測している。そして、機械設備2は、当該各種センサによる計測値を所定時間例えば、30秒ごとに取得し、通信ネットワークNを介して異常予兆診断装置1に対して逐次送信している。この場合、センサデータ取得手段11は、1日当たりで、機械設備2の各種センサからそれぞれ2880個の計測値を取得することとなる。なお、通信ネットワークNを介して通信手段10から入力されるデータには、前記計測値の他に、当該センサによって検出された計測値のデータ種別機械設備2の識別番号、及び、センサの識別番号を含む、機械設備2において計測値が取得された日付及び時刻が含まれる。また、通信手段10から入力されるデータとして、機械設備2における所定の指令値例えば、モータ回転速度の指令値などを含めてもよい。計測値及び当該計測値を特定するために付加される前記データを総称して、以下、センサデータと記すこととする。センサデータ取得手段11は、通信手段10を介して取得したセンサデータを、センサデータ記憶手段12に記憶させる。センサデータ記憶手段12は、センサデータ取得手段11によって取得されたセンサデータを記憶している。すなわち、センサデータ記憶手段12は、機械設備2又は少なくとも1つの機械設備2を管理するサイト図示せずごとに、センサデータをデータベースとして記憶している。そして、センサデータ記憶手段12は、記憶しているセンサデータを、後記するデータマイニング部15と、リモートモニタリング部16と、表示制御手段18と、に対して出力可能に構成されている。保守情報取得手段13は、通信ネットワークNを介して通信手段10から入力された各データのうち、コンピュータ3から出力された保守情報を取得するものである。保守情報取得手段13によって取得される保守情報には、少なくとも機械設備2を特定するための識別番号図2の登録基本情報301を参照と、機械設備2に対して保守作業が行われた期間図2の保守作業期間303を参照と、を含むものとする。保守情報取得手段13は、通信手段10を介して取得したデータが保守情報であるか否かを識別し、取得した保守情報を保守情報記憶手段14に記憶させる。保守情報記憶手段14は、保守情報取得手段13によって取得された保守情報を記憶している。保守情報記憶手段14は少なくとも、どの機械設備2に対してどの期間に保守作業が行われたかを含む保守情報を、データベースとして記憶している。そして、保守情報記憶手段14は、記憶している保守情報を後記するデータマイニング部15と、表示制御手段18とに対して出力可能に構成されている。データマイニング部15は、統計的データ分類手法を適用してデータマイニングを行い、機械設備2の正常データを学習して機械設備2ごとに正常モデルを学習し、当該正常モデルに基づいて機械設備2の異常予兆の有無を診断する。また、データマイニング部15は、保守情報記憶手段14から取得した保守情報に基づいて、センサデータ記憶手段12からセンサデータを取得する。そして、データマイニング部15は、取得した当該センサデータに基づいて学習及び診断を行い、その診断結果を診断結果記憶手段17に記憶させるようになっている。なお、データマイニング部15の詳細については、後記する。リモートモニタリング部16は、異常予兆診断装置1の各種設定を行う管理者の経験や知識をもとに、機械設備2から取得したセンサデータの値又は変化量について上下しきい値を設け、センサデータの値などが当該上下しきい値を超えた場合に異常予兆ありと診断する。そして、リモートモニタリング部16は、前記の診断結果を診断結果記憶手段17に記憶させるようになっている。なお、リモートモニタリング部16の詳細については、後記する。異常予兆診断装置1は、データマイニング部15による診断と、リモートモニタリング部16による診断をそれぞれ独立に行っている。診断結果記憶手段17は、データマイニング部15による診断結果と、リモートモニタリング部16による診断結果とを、それぞれ別の記憶領域図示せずに記憶している。また、診断結果記憶部17は、診断日における各診断結果を機械設備2又は機械設備2を管理するサイトごとに記憶しており、表示制御手段18に対して出力可能に構成されている。表示制御手段18は、診断結果記憶手段17に記憶されているデータマイニング部15による診断結果、及び、リモートモニタリング部16による診断結果を、表示手段19に表示させるための制御を行う。すなわち、表示制御手段18は、表示手段19に対して異常予兆診断装置1による診断結果などを表示させる際に必要となる制御信号を出力する詳細については、後記する。表示手段19は、例えば、モニタであり、表示制御手段18から入力された制御信号に従って、異常予兆診断装置1による診断結果などを表示する。図3は、異常予兆診断装置のデータマイニング部の構成図である。データマイニング部15は、データマイニング学習部151と、データマイニング診断部152と、を備える。<データマイニング学習部の構成>データマイニング学習部151は、統計的データ分類手法の一種であるクラスタリングを適用してデータマイニングを行い、機械設備2の正常モデルを学習する。なお、正常モデルが示す対象については、後記する。データマイニング学習部151は、学習対象データ取得手段151aと、モード判定手段151bと、モード別学習対象データ記憶手段151cと、学習手段151dと、正常モデルデータ記憶手段151eと、を備える。1.学習対象データ取得手段図3に示すように、学習対象データ取得手段151aは、保守情報記憶手段14に記憶されている保守情報に基づいて、センサデータ記憶手段12からセンサデータを取得する。以下、学習対象データ取得手段151aがセンサデータ記憶手段12から取得するセンサデータを、学習対象データと記す。A.通常の場合の学習対象データ取得処理図4は、学習対象データ取得手段によって取得される学習対象データを含む学習期間と、診断日との関係を示す説明図である。ちなみに、図4は、学習期間Bの初日1日から診断日22日までの間では、機械設備2に対するメンテナンスがなされなかった場合について示している。また、図4に記載の日付は学習期間Bの1日目を基準1日として付けたものである。図4に示すように、学習対象データ取得手段151aは、診断日22日から所定期間A例えば、1週間だけ過去にさかのぼり、所定の学習期間Bの学習対象データをセンサデータ記憶手段12から取得する。ここで、所定期間A及び学習期間Bは、予め設定された期間である。なお、所定期間Aは、長期間かけてゆっくりと設備状態が異常に変化するような事象の検知に対応可能であるとともに、機械設備2の稼働状況自体の変化にも対応可能であるように、適宜設定すればよい。また、前記の学習期間Bは、後記する学習手段151dが正常モデルを学習するために必要とする学習対象データを十分に取得できる期間であればよく、適宜設定すればよい。また、学習対象データ取得手段151aは、所定期間Bとして、機械設備2に設置されたインターロック図示せずによって警報又は故障が検知された日を除くよう設定されている。つまり、図4に示す2日に機械設備2で警報があったので、学習対象データ取得手段151aは、2日を除く2週間分のセンサデータを学習対象データとしてセンサデータ記憶手段12から取得する。なお、データマイニング学習部151による学習処理は、一日に一回、予め設定された時刻例えば午前0時になされる。そして、後記するデータマイニング診断部152による診断処理は、一日に一回、前記学習処理が終了した後に当該学習処理によって学習された正常モデルを基準として診断される。そして、図4に示す所定期間Aと学習期間Bとは、診断日の経過に伴い1日ずつシフトしていく。なお、前記した学習処理及び診断処理は一日に一回に限らず、所定の期間ごとに行うこととしてもよい。また、異常予兆診断装置の管理者が、学習処理及び診断処理を行うタイミングを、図示しない入力手段を介して任意に設定することもできる。ちなみに、前記では、機械設備2自体に設置されたインターロック図示せずによって警報又は故障が検知された日を学習対象日から除外することとしたが、さらに、異常予兆診断装置1によって異常予兆があると診断された日も学習対象から除外することが好ましい。これは、データマイニング部15がクラスタリングを用いて精度の高い診断を行うために、正常なデータを学習する必要があるからである。このようにして、警報又は故障が検知された日、及び、異常予兆と診断された日を除外した日における機械設備2のセンサデータを以下、正常データと記す。つまり、学習対象データ取得手段151aは、過去における所定日数分の正常データをセンサデータ記憶手段12から取得し、モード判定手段151bに出力する。B.メンテナンスがあった場合の学習対象データ取得処理図5は、保守作業が行われた場合に、学習対象データ取得手段によって取得される学習対象データを含む学習期間と、診断日との関係を示す説明図である。図5に示すように、例えば、3日~5日の期間に特定の機械設備2に対してメンテナンスがあった場合を仮定する。また、図5に示すメンテナンス期間3日~5日はメンテナンスの作業が終了した後、機械設備2の動作が安定するまでの期間も含むものとする。このようなメンテナンスがあった場合、メンテナンスの前後でセンサデータの値が大幅に変動する可能性が高い。仮に、診断日がメンテナンス直後であった場合に、学習対象データ取得手段151aが、通常の場合に適用される図4に示す方法で学習対象データを取得したとすると、次のような事態が発生する。すなわち、学習対象データ取得手段151aが、メンテナンス前のセンサデータやメンテナンス中のセンサデータをも学習対象データとして取得してしまうこととなる。したがって、この場合には、メンテナンスを施された機械設備2自体は正常であるにもかかわらず、異常予兆診断装置1が異常予兆ありと診断し続ける可能性がある図16a参照。そこで、メンテナンスがあった場合、学習対象データ取得手段151aは図5に示す学習期間のセンサデータを学習対象データとして取得する。図5に示すように、学習対象データ取得手段151aは、メンテナンス以前2日以前のセンサデータ、及び、メンテナンス期間中である3日~5日のセンサデータを、取得すべき学習対象データから除外する。つまり、学習対象データ取得手段151aは、メンテナンス期間3日~5日が経過した後の6日から所定の学習期間B1例えば、1週間のセンサデータを学習対象データとして取得する。なお、図5に示す学習期間B1は、メンテナンス後における機械設備2から取得した学習対象データを用いて、学習手段151dが新たな正常モデルを作成するために最低限必要な期間である。したがって、図5に示すように、後記する診断手段152e図3参照は、メンテナンス期間3日~5日及びメンテナンス後の学習期間B16日~12日までの間は異常予兆の診断を行わない。そして、診断手段152eは、学習期間B1が経過した後の13日から異常予兆の診断を再開する。そして、図5aに示すように、学習期間として十分な期間である学習期間B2例えば、2週間が確保できるまでは、学習対象データ取得手段151aはメンテナンス後の6日から診断日の前日までのセンサデータを、学習対象データとしてセンサデータ記憶手段12から取得する。また、図5bに示すように、学習期間B2の最終日19日から診断日までの日数が所定期間A2例えば、一週間となるまでは、学習対象データ取得手段151aは、学習期間B2におけるセンサデータを取得する。これは、前記で説明したように、長期間かけてゆっくりと設備状態が異常に変化するような事象の検知に対応可能であるようにするためである。そして、図5に示す27日以後は、学習対象データ取得手段151aは、前記で説明した通常の場合の学習データ取得処理と同様の処理を行う図4、図5b参照。さらに、図5cに示すように、学習期間B2の最終日19日からの日数が所定期間A2を超えた診断日28日からは、学習対象データ取得手段151aは、診断日の経過に伴って学習期間B3及び所定期間A3を順次シフトさせていく。ちなみに、機械設備2自体に設置されたインターロック図示せずによって警報又は故障が検知された日や、異常予兆診断装置1によって異常予兆があると診断された日を学習対象日から除外することは、前記した通常の場合の学習対象データ取得処理の場合と同様である。また、前記した学習期間B1,B2及び所定期間A2は、適宜設定を変更することが可能である。2.モード判定手段及びモード別学習対象データ記憶手段モード判定手段151bは、学習対象データ取得手段151aから入力された学習対象データの運転モードを判定する。ここで、運転モードとは、機械設備2図1参照の運転モードを意味している。図6は、各運転モードにおける各種センサデータの値の変化を示す図である。運転モードとしては、図6に示すように、機械設備2が停止して定常状態となっているモード、機械設備2が起動して過渡状態となっているモード過渡START、機械設備2が稼動して定常状態となっているモード、機械設備2が停止して過渡状態となっているモード過渡STOPなどが挙げられる。モード判定手段151bは、機械設備の運転モードをセンサデータの変化に基づいて自動的に判定し、各運転モードに分割することができる。例えば、モード判定手段は151bは、特定のセンサデータに着目して、時間軸における当該センサデータの変化率に応じて機械設備2の運転モードを判定する。モード判定手段151bは学習対象データ取得手段151aによって取得された学習対象データが、どの運転モードに属するかを判定する。そして、モード判定手段151bは、学習対象データ取得手段151aによって取得された学習対象データに前記の運転モードを対応させて、モード別学習対象データ記憶手段151c図3参照に記憶させる。モード別学習対象データ記憶手段151cは、モード判定手段151bから入力された学習対象データを前記の運転モード別に記憶している。そして、モード別学習対象データ記憶手段151cは、運転モード別に記憶されている学習対象データを学習手段151dに対して出力可能に構成されている。3.学習手段学習手段151dは、モード別学習対象データ記憶手段151cから取得した学習対象データを用いて機械設備2の正常モデルを学習する。学習手段151dによる当該学習は、統計的データ分類手法の一種であるクラスタリングを適用してデータマイニングを行うことによってなされる。図7は、データマイニング学習部による正常モデルの学習の説明図である。学習手段151dは、前記で説明した正常データとしての学習対象データのうち、学習対象として決めた特定の運転モードの学習対象データを、モード別学習対象データ記憶手段151cから取得する。そして、学習手段151dは学習対象データを、類似するデータごとにクラスタと呼ばれるいくつかの代表グループに分類する。なお、図7に示した例では、クラスタが1つの場合について示したが、特定の機械設備2の1つの運転モードについて複数のクラスタが存在することがあるものとする。また、図7に示す特徴α、特徴β、特徴γとは、例えば、機械設備2に設置されたセンサ図示せずで計測された特徴量温度、圧力、回転速度などを正規化したものである。また、図7には、例として3次元の場合を示したが、次元数はセンサデータ取得手段11図1参照によって取得されるセンサの数だけあるものとする。クラスタリングの手法としては、例えば、非階層的クラスタリングのk平均法を用いることができる。k平均法では、まず、各データに対してランダムにクラスタを割り振り、割り振ったデータをもとに各クラスタの中心クラスタ中心を計算する。クラスタ中心として、例えば、割り当てられたデータの各要素の平均を使用することができる。次に、所定のデータとクラスタ中心との距離を求め、当該データを最も近い中心のクラスタに割り当てる。このような処理で全てのデータについて、各データのクラスタ割り当てが変化しなかった場合は処理を終了する。それ以外の場合は、新しく割り振られたクラスタからクラスタ中心を再計算し、前記処理を繰り返す。以上の処理により、学習手段151dは、学習対象データを複数のクラスタに分類することができる。そして、図7に示すように、各クラスタについてクラスタ中心cとクラスタ半径rとが決定される。各クラスタについて求められた前記クラスタ中心c及びクラスタ半径rが、学習手段151dによって学習された正常モデルである。学習手段151dは、学習した正常モデルを前記した運転モードごとに正常モデルデータ記憶手段151e図3参照に記憶させる。ちなみに、本実施形態に係る異常予兆診断装置1において、学習手段151dが1台の機械設備2当たりに要する学習時間は約3秒である。なお、学習手段151dは、モード判定手段151bを介して運転モードごとに取得された学習対象データが、予め設定された所定数以上存在する場合に正常モデルを学習するように設定されている。つまり、学習手段151dは、正常モデルを学習するために最低限必要な個数以上の学習対象データが、モード別学習対象データ記憶手段151cに存在しないと判断した場合には正常モデルを学習せず、未診断である旨の情報を診断結果記憶手段17に記憶させる図3参照。4.正常モデルデータ記憶手段図8は、データマイニング学習部による学習結果の例を示す図である。図8に示すように、正常モデルデータ記憶手段151eには、運転モードごとに正常モデルがデータベースとして記憶される。図8に示すクラスタ番号101は、各クラスタを識別するために付される識別番号である。センサ1~センサM102は、機械設備2に設置されたセンサ図示せずを示している。図8に示す所属データ数103は、各クラスタ1~Nに属する学習対象データの個数を示す。誤差合計104は、それぞれのクラスタのクラスタ中心と、当該クラスタに属する各学習対象データとの誤差距離の合計を示す。最大誤差105は、特定のクラスタのクラスタ中心と当該クラスタに属する複数の学習対象データとの距離の最大値である。最小誤差は、特定のクラスタのクラスタ中心と当該クラスタに属する複数の学習対象データとの距離の最小値である。また、最大値107は、特定のクラスタに含まれる複数の学習対象データにおいて各センサに対応する特徴成分例えば、図7に示す特徴αの座標値の最大値を示す。また、最小値108は、特定のクラスタに含まれる複数の学習対象データにおいて各センサに対応する特徴成分の最小値を示す。ちなみに、学習手段151dは、最大値107及び最小値108の値を用いて正規化処理を行う。また、クラスタ中心109は、各クラスタの中心を特定する各センサ1~Mの値を示す。なお、正常モデルデータ記憶手段151eに記憶される正常モデルは、学習対象データ取得手段151aが診断日に対応して取得する学習対象データに基づいて、診断日ごとに更新されていく。<データマイニング学習部による学習処理の流れ>図9は、データマイニング学習部における学習処理を示すフローチャートである。ステップS11で、学習対象データ取得手段151a図3参照は、センサデータ記憶手段12から学習対象データを取得する。図10は、学習対象データ取得手段による学習対象データの取得処理を示すフローチャートである。ステップS21で学習対象データ取得手段151aは、診断日が通常期間内であるか否かを判断する。ここで、通常期間とは、診断日に最も近い時期に行われたメンテナンスが終了した日を基準として、図4に示す学習期間B及び所定期間Aが確保されている場合の期間を示す。診断日が通常期間内である場合ステップS21→Yes、学習対象データ取得手段151aは、通常モードで学習対象データをセンサデータ記憶手段12から取得する、リモートモニタリング部16図1参照により異常予兆が検知された場合には、その診断結果を示す画面を表示手段19にポップアップ表示させる。そして、前記の診断結果を把握した管理者は、所定の期間を指定して、例えば異常予兆ありと診断された機械設備2のセンサデータも表示させることができる。図19は、機械設備に設置された複数のセンサによる計測値の変化を表示手段に表示させた場合の例を示す図である。例えば、図17の表示画面を見た管理者が、登録サイト名423の最も上段に表示されたサイト名称サイト1の号機No01の機械設備2について、2010年2月23日~25日におけるセンサデータを見たい場合を考える。この場合には、上記のサイト名称及び号機Noを特定して所定のグラフ表示ボタンをクリックすると、図19に示すグラフ画面が表示手段19図1参照に表示される。図19に示すように、管理者が601で示す欄に所定の期間を入力すると、表示制御手段18は、当該期間2における機械設備2の各センサデータをセンサデータ記憶手段11図1参照から取得する。そして、表示制御手段18は前記期間における各センサデータの時間的な変化を、602に示すように表示手段19にグラフ表示させる。なお、表示制御手段18は、各グラフがどのセンサデータを表示しているかを凡例603として表示手段19に表示させる。また、表示制御手段18は、管理者がカーソルなどの図示しない入力手段を用いて、グラフ602のうち特定の時刻を指定すると、当該時刻における各センサデータの値を604で示す表示欄に表示させることができる。≪表示制御手段による表示処理≫図20は、表示制御手段による表示処理を示すフローチャートである。ステップS41で表示制御手段18図1参照は、診断結果記憶手段17図1参照にデータマイニング部15図1参照による異常予兆の診断結果が得られているか否かを判断する。データマイニング部15による異常予兆の診断結果が得られている場合ステップS41→Yes、表示制御手段18の処理はステップS42に進む。一方、データマイニング部15による異常予兆の診断結果が得られていない場合ステップS41→No、表示制御手段18の処理はステップS45に進む。ステップS42で表示制御手段18は、データマイニング部15による診断結果が異常予兆ありであるか否かを判断する。データマイニング部15による診断結果が異常予兆ありである場合ステップS42→Yes、表示制御手段18は異常予兆ありに対応した表示を表示手段19にさせる。一方、データマイニング部15による診断結果が異常予兆なしである場合ステップS42→No、表示制御手段18は異常予兆なしに対応した表示を表示手段19にさせる。ステップS45で表示制御手段18は、診断日がメンテナンス期間内であるか否かを判断する。ちなみに、当該情報は学習対象データ取得手段151a図3参照によって診断結果記憶手段17に格納されている図10のステップS24参照。診断日がメンテナンス期間内である場合ステップS45→Yes、表示制御手段18はメンテナンス中に対応した表示を表示手段19にさせる。一方、診断日がメンテナンス期間内でない場合ステップS45→No、表示制御手段18の処理はステップS47に進む。ステップS47で表示制御手段18は、診断日が学習期間B1図5参照に含まれるか否かを判断する。ちなみに、当該情報は学習対象データ取得手段151a図3参照によって診断結果記憶手段17に格納されている図10のステップS26参照。診断日が学習期間B1に含まれる場合、表示制御手段18はメンテナンス後の学習期間中に対応した表示を表示手段19にさせる図17の凡例410参照。診断日が学習期間B1に含まれない場合、表示制御手段18の処理は、ステップS42に進む。一方、前記で説明したように、リモートモニタリング部16図1参照は、機械設備2の異常予兆の有無を所定周期ごとに診断して、その診断結果を診断結果記憶手段17図1参照に記憶させている。したがって、表示制御手段18は、データマイニング部15による診断結果とは独立して、リモートモニタリング部16による診断結果を表示手段19に表示させる図20のステップS49。例えば、リモートモニタリング部16によって異常予兆ありと診断された場合、表示制御手段18は、前記したように当該診断結果を表示手段19にポップアップ表示する図18参照。≪本発明の効果≫以上、説明したように、本実施形態に係る異常予兆診断装置1は、通信ネットワークNを介して外部のコンピュータ3から受信する保守情報に対応して、学習対象データ取得手段151aが学習対象データを取得する期間を指定することができる。例えば、診断日が前記した通常期間内であれば、学習対象データ取得手段151aは、所定期間A図4参照だけ過去にさかのぼった学習期間Bのセンサデータを学習対象期間として選択する。前記の所定期間A及び学習期間Bは、適宜設定変更することが可能であり、学習期間として適切な期間を設定することが可能である。また、診断日が前記したメンテナンス期間図5参照又はその後の学習期間B1に含まれる場合には、学習対象データ取得手段151aはセンサデータ記憶手段12から学習対象データを取得しない。したがって、異常予兆診断装置1は、学習手段151dが、不適切又はデータ数が不足した学習対象データを用いて、無駄な学習を行うことを防止することができる。そして、学習対象データ取得手段151aは、診断日がメンテナンス期間又はその後の学習期間B1に含まれる旨の情報を診断結果記憶手段17に記憶させる。したがって、異常予兆診断装置1は、メンテナンス期間及びその後の学習期間B1を表示手段19に表示させることができる。また、機械設備2にメンテナンスが施された場合、学習対象データ取得手段151aはメンテナンスが終了し機械設備2の状態が安定した後のセンサデータを学習対象データとして取得する。したがって、異常予兆診断装置1は、メンテナンス後においても異常予兆の有無を適切に判断することができる。また、前記のメンテナンス期間及び学習期間B1図5参照の間においては、データマイニング部15図1参照は異常予兆の有無を診断しないが、リモートモニタリング部16図1参照では常に所定のサンプリング周期ごとに診断結果を出力している。したがって、異常予兆診断装置1は、メンテナンス期間及び学習期間B1においても異常予兆の有無を診断することができる。なお、前記のリモートモニタリング部16図13参照の個別判定手段161におけるしきい値の設定や、診断手段162内の論理回路の設定は適宜変更することができる。したがって、例えば、異常予兆診断装置1の管理者がメンテナンス期間及びメンテナンス内容を参照して、前記しきい値などの設定を適宜変更することもできる。すなわち、異常予兆診断装置1は、メンテナンス期間及び学習期間B1においても異常予兆の有無を適切に出力することが可能である。さらに、異常予兆診断装置1は、データマイニング部15と、リモートモニタリング部16とで、それぞれ独立に異常予兆の有無を診断し、各診断結果をそれぞれ表示手段19に表示させることができる。したがって、当該表示結果を見た管理者は、データマイニング部15による診断結果とリモートモニタリング部16による診断結果との両方を考慮して、異常予兆の原因を分析し、早期に対応することが可能となる。また、一般に、データマイニング部15は高感度であるために、リモートモニタリング部16よりも異常予兆の有無を早期に検知することが可能である。一方、リモートモニタリング部16の方は、センサデータと診断結果との対応関係が比較的単純例えば、1対1の対応関係であるために、異常予兆の原因を特定することが比較的容易である。したがって、異常予兆診断装置1は前記のデータマイニング部15の利点とリモートモニタリング部16の利点との両方が生かされるため、異常予兆を早期に検知し、さらにその原因を的確に分析することが可能となる。また、本実施形態に係る異常予兆診断装置1によれば、図17に示すように、登録されている各機械設備2のメンテナンス期間と、メンテナンス後に必要となる学習期間と、当該学習期間終了から次のメンテナンスがなされるまでの診断期間とを、各日付ごとに識別可能に表示させることができる。また、前記診断期間における各機械設備の異常予兆の有無も識別可能に表示させることができる。したがって、異常予兆診断装置1の管理者は、異常予兆ありと診断された機械設備2を注意して監視するとともに、当該機械設備2に対する対応を早期に検討することが可能となる。また、本実施形態に係る異常予兆診断装置1によれば、各機械設備2の日付ごとの状態を表示手段19に表示させ、管理者に当該状態を一目瞭然に把握させることができる。一般に、異常予兆診断装置1に登録されている機械設備2の台数が多くなるほど、その関係を把握することは困難になる。異常予兆診断装置1によれば、登録されている機械設備2が数多く存在する場合でも、管理者は機械設備2の各日付ごとの状態を簡単に把握することができ、より適切に各機械設備2の管理を行うことができる。また、異常予兆診断装置1は、データマイニング部15による診断結果の他に、リモートモニタリング部16による診断結果も表示手段19に表示させることができる図18参照。前記したように、リモートモニタリング部16では、センサデータと診断結果との対応関係が比較的単純であるために、異常予兆の原因を特定することが比較的容易となる。さらに、異常予兆診断装置1は、図19に示すように、管理者によって特定された機械設備2における所定期間内の各センサデータをグラフとして表示することができる。例えば、異常予兆診断装置1の管理者は、データマイニング部15による診断により異常予兆があった機械設備2を早期に発見して当該機械設備2を注意監視することができる。そして、リモートモニタリング部による診断結果や図18参照、当該機械設備2のセンサデータを用いることで、機械設備2における異常予兆の原因を適切に分析することができる。≪変形例≫前記の説明では、機械設備2のセンサデータや保守情報を、通信ネットワークNを介して異常予兆診断装置1に送信することとしたが、これに限らない。例えば、異常予兆診断装置1は、前記センサデータ又は保守情報を格納した記憶媒体から、各データを取得することもできる。また、前記の説明では、モード判定手段151b図3参照が学習対象データの値又は変化率に基づいて運転モードを判定することとしたが、これに限らない。すなわち、機械設備2が自身の運転モードを検知して、当該センサデータに当該運転モードの情報を付加し、通信ネットワークNを介して異常予兆診断装置1に送信することとしてもよい。この場合、モード判定手段151bは、前記センサデータに付加された運転モードを参照して、運転モードごとにモード別学習対象データ記憶手段151cに学習対象データを記憶させる。また、図1には、機械設備2とコンピュータ3とが別々の位置に存在し、1台のコンピュータ3に各機械設備2の保守情報を一括して登録する場合について説明したが、これに限らない。すなわち、コンピュータ3が複数存在し、各コンピュータ3が1つ又は複数例えば、5台の機械設備2の保守情報を管理し、当該保守情報を通信ネットワークNを介して異常予兆診断装置1に送信することとしてもよい。また、前記では、データマイニング診断部152図3参照が一日に一回、予め設定された時刻例えば、午前0時に、前日の1日分のセンサデータを、診断対象データとしてセンサデータ記憶手段12から取得することとしたが、これに限らない。例えば、データマイニング診断部152がリアルタイムで異常予兆の診断を行うこととしてもよい。また、前記では、データマイニング診断部152の寄与度算出手段152fによって算出された寄与度を、単に診断結果記憶手段17に記憶させ、さらに表示手段19に表示させることとしたが、これに限らない。前記したように、機械設備2に設置されたセンサ図示せずごとに算出された寄与度によって、センサによる計測値がどれくらい異常度に寄与しているかを把握することができる。したがって、寄与度算出手段152fによって算出された寄与度をリモートモニタリング部16図13参照の診断手段162の論理回路に反映させることとしてもよい。例えば、ある異常予兆の内容について、データマイニング部15においてセンサAの寄与度が最も大きいと判明した場合を考える。この場合にリモートモニタリング部16において当該センサAの値の変化が最も敏感に診断結果に反映されるように、診断手段162の論理回路を組みかえれば、リモートモニタリング部16は診断結果をより適切に出力することができるようになる。また、前記では、モード判定手段151b,152bが機械設備2の運転モードを判定する構成としていたが、これに限らない。すなわち、データマイニング部15における学習処理や診断処理において、機械設備2の運転モードを判定する必要がない場合には、モード判定手段151b,152bによる運転モード判定処理を省略することができる。また、図3に示すように、モード別学習対象データ記憶手段151c,正常モデルデータ記憶手段151e,モード別診断対象データ記憶手段152cをデータマイニング部15に含める構成としたが、これに限らない。すなわち、上記の各記憶手段を異常予兆診断装置1の外部に設けることとしてもよい。また、前記では、学習手段151dが非階層的クラスタリングとしてk平均法を用いてクラスタリングを行い、正常モデルを学習する場合について説明したが、これに限らない。すなわち、例えば、学習手段151dは、非階層的クラスタリングとしてファジィクラスタリングや混合密度分布法などを用いて学習処理を行ってもよい。また、図17に示した表示画面の例では、予兆の有無凡例411,412参照として、表示制御手段18がデータマイニング部15図1参照の診断結果を表示させていたが、これに限らない。すなわち、データマイニング部15とリモートモニタリング部16のうちいずれか一方、又は、両方が機械設備2に異常予兆ありと診断した場合に、表示制御手段18が表示手段19に凡例412図17参照に示す予兆ありの表示をさせることとしてもよい。また、この場合、表示制御手段18は、機械設備2のメンテナンス中やその直後の所定学習期間においても、リモートモニタリング部16から出力された診断結果を表示手段19に表示させることとしてもよい。また、前記の場合において表示制御手段18は、データマイニング部15のみが異常予兆ありと診断した場合と、リモートモニタリング部16のみが異常予兆ありと診断した場合と、データマイニング部15とリモートモニタリング部16の両方が異常予兆ありと診断した場合と、を識別可能に表示手段19に表示させることとしてもよい。また、図18に示した表示画面の例では、表示制御手段18がリモートモニタリング部16による診断結果を表示させていたが、これに限らない。例えば、表示制御手段18は、図18に示す表示画面と同様の形式で、機械設備2に設置されたインターロック図示せずによる警報の有無などを表示手段19に表示させてもよい。また、前記では、データマイニング部15による診断結果図17参照、リモートモニタリング部16による診断結果図18参照、特定の機械設備2におけるセンサデータ図19参照を、表示制御手段18が1つの表示手段19に表示させることとしたが、これに限らない。すなわち、表示手段19が複数存在し、表示制御手段18が前記各診断結果などを各々の表示手段19に表示させることとしてもよい。"