"機器に取付けられたセンサから得られた時系列の取得センサデータが入力される入力部と、基準データを記憶する記憶部と、前記取得センサデータと前記基準データとに基づいて、前記機器の異常を評価する異常評価手段と、を備える機器異常診断装置であって、前記異常評価手段は、前記取得センサデータおよび前記基準データを少なくとも2つ以上の時系列の区分に分割し、分割された前記取得センサデータと、該分割された取得センサデータに対応する分割された前記基準データと、の類似度を評価することで前記機器の異常を評価することを特徴とする機器異常診断装置。前記異常評価手段は、分割して評価した前記類似度に重み付けをして加算した全体類似度を評価することで前記機器の異常を評価することを特徴とする請求項1に記載の機器異常診断装置。前記重み付けは、過去に取得した前記取得センサデータを複数の時間区分に分割して、分割された前記取得センサデータと、該分割された取得センサデータに対応する分割された前記基準データと、の類似度の分散値に基づいて決定されることを特徴とする請求項2に記載の機器異常診断装置。前記重み付けは、前記取得センサデータを取得する毎にデータを蓄積し、蓄積したデータを複数の時間区分に分割して、分割された前記取得センサデータと、該分割された取得センサデータに対応する分割された前記基準データと、の類似度の分散値に基づいて決定されることを特徴とする請求項2に記載の機器異常診断装置。前記重み付けは、前記分散値が大きいほど前記重み付けの係数が小さくなることを特徴とする請求項3または請求項4に記載の機器異常診断装置。しかしながら、特許文献1の異常診断装置および特許文献2の機器検査装置では、時系列データの中に安定した入力となる部分と、正常時であってもばらつきが大きい部分とが混在するケースでは、類似度計算をした場合に、ばらつきの中に異常の兆候が埋もれてしまい早期の異常検知異常の兆候の検知ができないことが考えられる。例えば、図14に示した例において、中間部Mにおける差圧の変化は環境に左右されにくいが、中間部Mの前後における差圧の変化は環境例えば、配管温度や季節により変動する場合、その変動によって異常兆候が埋もれてしまう可能性がある。そこで、本発明は、異常検知性能が向上した機器異常診断装置を提供することを課題とする。このような課題を解決するために、本発明は、機器に取付けられたセンサから得られた取得センサデータが入力される入力部と、基準データを記憶する記憶部と、前記取得センサデータと前記基準データとに基づいて、前記機器の異常を評価する異常評価手段と、を備える機器異常診断装置であって、前記異常評価手段は、前記取得センサデータおよび前記基準データを少なくとも2つ以上の時系列の区分に分割し、分割された前記取得センサデータと、該分割された取得センサデータに対応する分割された前記基準データと、の類似度を評価することで前記機器の異常を評価することを特徴とする機器異常診断装置である。本発明によれば、異常検知性能が向上した機器異常診断装置を提供することができる。以下、本発明を実施するための形態以下実施形態というについて、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。図1は、診断対象の機器1001と本実施形態に係る機器異常診断装置100との構成を示す図である。機器異常診断の例として、図1に示すように、機器異常診断の診断対象となる機器1001にはセンサ1002が設置されており、センサ1002は、検出値を通信する信号線を介して第1実施形態に係る機器異常診断装置100と接続されている。また、機器異常診断装置100は、診断結果が表示されるディスプレイ1003と接続されている。なお、以下の説明において、機器1001は、ポンプに通じるバルブとし、センサ1002は、バルブを開けた際の差圧を検出する差圧センサとする。≪第1実施形態に係る機器異常診断装置100≫図2は、第1実施形態に係る機器異常診断装置100の機能ブロック図である。機器異常診断装置100は、センサ1002図1参照からの入力波形201が入力される入力部101と、類似度計算区間分割部102と、区間類似度計算部103と、全体類似度計算部104と、評価部105と、表示部106と、基準波形202、区間重み表203および判定閾値204を記憶する記憶部107と、を備えている。<入力部101>入力部101は、機器1001図1参照に取り付けられたセンサ1002図1参照で検出したセンサ値を入力波形201後記する図3に示す入力データ300として取得し、入力波形201入力データ300を類似度計算区間分割部102に出力するようになっている。ここで、入力波形201の入力データ300の例を図3に示す。図3は、機器異常診断装置100の入力データ300の一例である。入力データ300は、時間301に対応した値302をもつ時系列データである。<類似度計算区間分割部102>図2に戻り、類似度計算区間分割部102は、記憶部107に記憶された基準波形202後記する図4に示す基準データ400の複数の区間後記する図4では、区間D1~D3に対応するように、入力波形201入力データ300を複数の区間に分割し、区間類似度計算部103に出力するようになっている。ここで、類似度計算区間分割部102の詳細な説明の前に、基準波形202について説明する。基準波形202基準データ400は、波形の類似度を算出する際の基準となる波形であり、予め機器異常診断装置100の記憶部107に記憶されている。基準波形202の基準データ400の例を図4に示す。図4は、機器異常診断装置100の基準データ400の一例である。基準データ400は、時間401に対応した値402をもつ時系列データである。そして、基準データ400は、図4に示すように、時間401ごとにどの区間に属するかを示した区間403が追加されている。図4に示す例において、区間403は、D1,D2,D3の3種類であり、即ち、基準波形202が時間軸時間401に対して3区間に分割されていることを示している。ここで、区間は、例えば、測定対象の機器1001図1参照が正常に機能している状態において、時系列データの中の測定毎に安定した入力となる部分と、正常時であっても測定毎にばらつきが大きい部分と、を分けるように区間が設定されている。図2に戻り、類似度計算区間分割部102の説明を続ける。まず、類似度計算区間分割部102は、入力波形201入力データ300の時間301,値302と基準波形202基準データ400の時間401,値402とをDPマッチングにより、要素間の対応付けのコスト局所距離が最小となるように、対応付けを行う最適経路を求める。これにより、入力データ300の時間301、基準データ400の時間401ごとに対応関係が得られる。次に、類似度計算区間分割部102は、基準データ400の時間401に対応付けられた区間403を、対応する入力データ300の時間301の区間として、入力データ300に対応する区間を追加する。入力データ300図2参照に対応区間503を追加した区間分けされた入力データ500の例を図5に示す。図5は、類似度計算区間分割部102により得られた区間分けされた入力データ500の一例である。図5に示すように、入力データ300時間301,値302に対応区間503区間D1,区間D2,区間D3が入力データ300の時間301に対応する形で付される。図2に戻り、そして、類似度計算区間分割部102は、基準データ400図4参照および区間分けされた入力データ500図5参照を区間類似度計算部103に出力する。<区間類似度計算部103>区間類似度計算部103は、区間毎の類似度を計算し、その結果を全体類似度計算部104に出力するようになっている。区間類似度計算部103は、区間分けされた入力データ500のうち対応区間503が区間D1となる時系列データと、基準データ400のうち区間403が区間D1となる時系列データと、について、DPマッチングにより、類似度を計算する。また、区間類似度計算部103は、区間D2、区間D3についても同様に区間毎の類似度を計算する。なお、動的計画法の最適性原理により全体の最適経路はある部分における部分最適経路を含むため、区間類似度計算部103における区間毎の類似度の計算においては、再度、要素間の対応付けを求めなくともよい。区間類似度計算部103で得られた入力波形201図5に示す区間分けされた入力データ500と基準波形202図4に示す基準データ400との区間毎の類似度の例を図6に示す。図6は、区間類似度計算部103により得られた区間毎の類似度の一例である。この例において、区間D1の類似度は22.87であり、区間D2の類似度は13.11であり、区間D3の類似度は1.68であった。図2に戻り、そして、区間類似度計算部103は、区間毎の類似度図6参照を全体類似度計算部104に出力する。<全体類似度計算部104>全体類似度計算部104は、区間毎の類似度図6参照と区間重み表203を用いて全体類似度を計算し、その結果を評価部105に出力するようになっている。全体類似度計算部104は、区間類似度計算部103で算出した区間毎の類似度図6参照を評価するために、区関数図4の例では3パラメータよりも少ない数例えば1パラメータに統合する。具体的には、全体類似度計算部104は、区間重み表203を用いて区間毎に加重積算する。区間重み表203の例を図7に示す。図7は、第1実施形態に係る機器異常診断装置100の区間重み表203の一例である。この例において、区間D1の重みは0.8であり、区間D2の重みは1.2であり、区間D3の重みは0.9であった。ここで、区間毎の重みは、例えば、測定対象の機器1001図1参照が正常に機能している状態において、時系列データの中の測定毎に安定した入力となる部分からなる区間に対しては重みが大きくなるように、正常時であっても測定毎にばらつきが大きい部分からなる区間に対しては重みが小さくなるように、区間重みが設定されている。図2に戻り、全体類似度計算部104は、区間毎の類似度図6参照および区間重み表203図7参照を用いて、式1で示される全体類似度を算出する。全体類似度=区間D1類似度×区間D1重み区間D2類似度×区間D2重み区間D3類似度×区間D3重み......1図6および図7の例において、全体類似度は、35.54となった。そして、全体類似度計算部104は、算出した全体類似度を評価部105に出力する。<評価部105>評価部105は、全体類似度計算部104で算出した全体類似度を評価し、入力波形201を評価するようになっている。例えば、全体類似度が判定閾値204未満の場合、評価部105は入力波形201が正常機器1001図1参照が正常であると評価し、全体類似度が判定閾値204以上の場合、評価部105は入力波形201が異常機器1001図1参照が異常であると評価する。例えば、判定閾値204が35であれば、図6および図7の例において算出された全体類似度35.54は異常と判定される。そして、評価部105は、評価結果を表示部106に出力する。<表示部106>表示部106は、評価部105の評価結果を画面上に配置し、ディスプレイ1003図1参照へ出力するようになっている。ディスプレイ1003図1参照に表示される画面の例を図8に示す。図8は、機器異常診断装置100の出力画面の一例である。出力画面には、評価部105は、評価結果が表示される。図8の例においては、異常にマーカー601が付され、使用者に診断結果を報知することができるようになっている。また、単に、評価部105の評価結果を示すだけでなく、判定閾値や、その評価の根拠となった全体類似度および区間毎の類似度の計算結果が表示されていてもよい。また、今回の診断結果だけでなく、過去の診断結果全体類似度および区間毎の類似度の計算結果の推移が表示されていてもよい。これにより、使用者に評価結果が納得しやすく、その後の保守作業の判断に有効な情報を与えることができるようになっている。<まとめ>このように、第1実施形態に係る機器異常診断装置100によれば、予め基準波形202基準データ400を少なくとも2つ以上の区間区間403に分けておき、類似度計算区間分割部102で入力波形201入力データ300を基準波形202の区間区間403に対応するように複数の区間に分割し、区間類似度計算部103で区間毎の類似度を算出し、全体類似度計算部104で予め記憶された区間重み表203に基づいて区間毎の類似度に重みを付けて加算するようになっている。これにより、時系列データの中に安定した入力となる部分と、正常時であってもばらつきが大きい部分とが混在するケースであっても、精度よく異常検知することができ、異常検知性能を向上させることができる。なお、特許文献1および特許文献2のように、区間毎に分割せず全体のDPマッチングにより得られた類似度により評価する場合即ち、全体類似度計算部104で区間毎の重みを用いずに単純加算する場合に相当する、正常時であっても測定毎にばらつきが大きい部分からなる区間を考慮して、判定閾値が大きく設定されることとなる例えば、40。このため、図6の例において、単純加算した全体類似度は37.66となり異常とは判定されないことになる。<入力画面>ここで、機器異常診断装置100に予め記憶される区間重み表203および基準データ400の区間403の入力方法の例を図9に示す。図9は、区間重み表および区間の入力画面の一例である。図9に示すように、入力画面には、基準波形202とともに、区間D1の重み入力欄701、区間D2の重み入力欄702、区間D3の重み入力欄703、区間D1と区間D2の区切り線704、および、区間D2と区間D3の区切り線705が表示されている。入力欄701,702,703は、それぞれの区間の重みを数値として入力することができるようになっており、区切り線704,705は、例えば、マウス等のポインティングデバイスで左右に時間軸方向に動かすことができるようになっている。そして、入力欄701,702,703に入力された数値に基づいて区間重み表203が生成され、区切り線704,705の時間軸方向の位置に基づいて、基準データ400の区間403を生成する。このように、重みと区切り線とが同時に入力できるようなインターフェースが望ましい。≪第2実施形態に係る機器異常診断装置≫次に、第2実施形態に係る機器異常診断装置について説明する。ここで、第2実施形態に係る機器異常診断装置と、第1実施形態に係る機器異常診断装置100とは、区間重み表203の生成方法が異なる点を除けば同様であり、共通する部分は説明を省略する。なお、以下の説明において、第2実施形態に係る機器異常診断装置の区間重み表を、区間重み表203Aとする。第1実施形態に係る機器異常診断装置100において、区間重み表203は図9に示すような入力インターフェースを用いて、使用者によって予め入力されているものとして説明した。これに対し、第2実施形態に係る機器異常診断装置は、過去の正常時の入力波形201図5に示す区間分けされた入力データ500から算出する。具体的には、複数の過去の正常時の入力波形201入力データ300について、類似度計算区間分割部102で行った処理と同様に、基準波形202基準データ400とのDPマッチングにより、複数の区間区間D1,区間D2,区間D3に分割し、区間類似度計算部103で行った処理と同様に、対応区間区間D1,区間D2,区間D3毎の類似度を計算する。そして、対応区間区間D1,区間D2,区間D3毎の類似度のばらつきを統計量の分散値として計算する。区間の重みfは、その区間における類似度の分散vの関数として与えられ、例えば、以下の式2で表される。f=2/v......2区間重み表203Aの例を図10に示す。図10は、第2実施形態に係る機器異常診断装置の区間重み表203Aの一例である。この例において、区間D1の類似度の分散値は2.50であり、区間D2の類似度の分散値は1.67であり、区間D3の類似度の分散値は2.22であった。そして、区間毎の重みは、式2を用いて計算することにより得られ、区間D1の重みは0.8であり、区間D2の重みは1.2であり、区間D3の重みは0.9となった。このように、区間重み表203Aの区間毎の重みfを、その区間における類似度の分散値を入力とする関数例えば、式2で得ることができ、人手による入力を避けることができ、設定ミスを防ぐことができる。また,区間重み表203Aの区間毎の重みfは、類似度の分散値が大きい場合には小さい値を、類似度の分散値が小さい場合には大きい値を付けることが妥当であって、このような関数例えば、式2を用いることで妥当な値を得ることができる。≪第3実施形態に係る機器異常診断装置100B≫次に、第3実施形態に係る機器異常診断装置100Bについて図11を用いて説明する。図11は、第3実施形態に係る機器異常診断装置100Bの機能ブロック図である。ここで、第3実施形態に係る機器異常診断装置100Bと、第1実施形態に係る機器異常診断装置100および第2実施形態に係る機器異常診断装置とは、区間重み表の生成方法が異なる点を除けば同様であり、共通する部分は説明を省略する。なお、以下の説明において、第3実施形態に係る機器異常診断装置100Bの区間重み表を、区間重み表203Bとする。第2実施形態に係る機器異常診断装置では、複数の過去の正常時の入力波形201入力データ300が既に蓄積されており、それらに基づいて、区間毎の重み区間重み表203Aを生成するものであったが、第3実施形態に係る機器異常診断装置100Bは、正常時の入力波形201入力データ300が得られるたびに、区間毎の類似度の分散値および区間重み表203Bを更新するようになっている。第3実施形態に係る機器異常診断装置100Bは、第1実施形態に係る機器異常診断装置100図2参照に加えて、データ格納処理部111と、過去入力データ蓄積部112と、区間重み計算部113と、を備えている。<データ格納処理部111>データ格納処理部111は、入力部101から入力波形201入力データ300と、評価部105から評価結果と、が入力され、評価結果が正常である場合、入力波形201入力データ300を過去入力データ蓄積部112に出力するようになっている。<過去入力データ蓄積部112>過去入力データ蓄積部112は、記憶部107に設けられ、データ格納処理部111から出力された正常時の入力波形201入力データ300を蓄積するようになっている。<区間重み計算部113>区間重み計算部113は、過去入力データ蓄積部112に新たに入力波形201入力データ300が蓄積されると、第2実施形態に係る機器異常診断装置と同様に、区間重み表203Bの区間毎の重みを計算し、更新する。これにより、次回の機器異常診断時には、更新された区間重み表203Bを用いて、機器1001図1参照の正常/異常を診断することができるようになっている。このように、第3実施形態に係る機器異常診断装置100Bによれば、判定を繰り返すごとに自動的に区間毎の重み区間重み表203Bが妥当な値に更新され、好適に異常検知することができ、異常検知性能を向上させることができる。≪第4実施形態に係る機器異常診断装置100C≫次に、第4実施形態に係る機器異常診断装置100Cについて図12を用いて説明する。図12は、第4実施形態に係る機器異常診断装置100Cの機能ブロック図である。ここで、第4実施形態に係る機器異常診断装置100Cと、第3実施形態に係る機器異常診断装置100Bとは、データ格納処理部の処理方法が異なる点を除けば同様であり、共通する部分は説明を省略する。なお、以下の説明において、第4実施形態に係る機器異常診断装置100Cのデータ格納処理部を、データ格納処理部111Cとする。データ格納処理部111Cは、入力部101から入力波形201入力データ300と、保守員による判断結果保守員判断114と、が入力され、保守員による判断結果保守員判断114が正常である場合、入力波形201入力データ300を過去入力データ蓄積部112に出力するようになっている。ここで、保守員による判断結果保守員判断114の入力画面の例を図13に示す。図13は、保守員判断の入力画面の一例である。図13に示すように、入力画面には、入力波形201および基準波形202とともに、判定確認ボタンとして、正常ボタン801および異常ボタン802が表示されている。保守員は、表示された入力波形201および基準波形202を見比べて、入力波形201が正常であるか異常であるかを判断し、マウス等のポインティングデバイスで正常ボタン801または異常ボタン802を選択することにより、保守員による判断結果保守員判断114をデータ格納処理部111Cに出力することができるようになっている。なお、図13において、入力波形201および基準波形202は、上下に並べて配置されているが、重ね合わせてオーバーレイ画面に表示してもよい。このように、第4実施形態に係る機器異常診断装置100Cによれば、保守員による判断結果保守員判断114を入力することにより、過去入力データ蓄積部112に蓄積される入力波形201入力データ300は、より好適なものとなり、過去入力データ蓄積部112に蓄積された入力波形201入力データ300に基づいて計算される区間重み表203Cもより好適な値に更新され、より好適に異常検知することができ、異常検知性能を向上させることができる。≪変形例≫なお、本実施形態に係る機器異常診断装置は、上記実施形態の構成に限定されるものではなく、発明の趣旨を逸脱しない範囲内で種々の変更が可能である。評価部105における入力波形201の評価は、正常/異常の2段階であるとして説明したが、これに限られるものではなく、複数の判定閾値を用いて例えば正常/異常可能性低い/異常可能性高い/異常のように複数の段階を踏んだ評価を行ってもよい。また、正常度Xというように、連続値で示すのでもよい。その場合は、判定閾値204は一つの値ではなく判断結果と全体類似度とを対応付けた表になると考えられる。本実施形態において、診断対象である機器1001をポンプに通じるバルブとし、バルブを開けた際の差圧をセンサ1002で検出して、機器1001の機器異常診断を行うものとして説明したが、これに限られるものではない。例えば、診断対象をポンプとし、ポンプの吐出流量を流量センサで検出して機器異常診断を行うものであってもよく、診断対象をモータとし、その回転速度を回転速度センサで検出して機器異常診断を行うものであってもよく、電圧を電圧センサで検出して機器異常診断を行うものであってもよく、電流を電流センサで検出して機器異常診断を行うものであってもよく、駆動音を音センサで検出して機器異常診断を行うものであってもよい。このように、本実施形態に係る機器異常診断装置100の診断対象となる機器の種類やセンサの種別は問わない。"