CN106489068B - 测量值分析装置以及测量值分析方法 - Google Patents

Abstract

根据多个测量项目之间的相关关系，适当地计算对成为研究对象的测量项目的测量值产生影响的成分。测量值分析装置具备：选择部，其选择成为研究对象的一个研究对象项目、直接或间接地与上述研究对象项目相关联的多个关联项目；相关关系模型制作部，其根据上述研究对象项目和上述多个关联项目的过去的测量值，制作测量值之间的相关关系模型；计算部，其将上述关联项目的测量值应用到上述相关关系模型来计算上述研究对象项目的预测值，并计算上述研究对象项目的实测值和上述预测值之间的偏离度。

Description

测量值分析装置以及测量值分析方法

技术领域

本发明涉及一种测量值分析装置以及测量值分析方法，适合应用于根据测量项目之间的相关关系而分析测量值的测量值分析装置以及测量值分析方法。

背景技术

某测量项目的测量值是各种物理现象的因素造成的结果。因此，以前在分析测量值时，计算在长期间中测量出的过去的测量值的平均值，作为基于对测量项目产生影响的外在因素的成分，而除去从该平均值偏离的成分。

例如，在专利文献1中，通过三维自动测量装置对测量对称点的三维位置进行测量，但在高精度地修正多个测量对象点的三维位置时，制作将测量值和控制装置的指令值之间的差形成为表所得的误差表，使用该误差表修正通过三维自动测量装置测量出的测量值。

另外，在专利文献2中，在通过步数计测量步数时，预先根据携带步数计的携带者的步数值，计算步数检测器的步数检测误差，并且存储修正误差的修正值，自动地修正通过步数检测器检测出的步数值。

这样，在上述专利文献1和专利文献2中，预先掌握成为某测量项目的误差的成分，从实际测量出的测量值中除去成为误差的成分，由此能够自动地修正测量值。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开平11-142139号公报

专利文献2：日本特开2000-227342号公报

发明内容

发明要解决的问题

但是，存在以下的问题，即某测量项目的测量值的误差的因素是因各种物理现象产生的结果，因此在无法预先掌握测量值与哪些因素关联的情况下，无法适当地计算出对成为研究对象的测量项目的测量值产生影响的成分。

本发明就是考虑到以上的点而提出的，其提出一种测量值分析装置和测量值分析方法，其能够根据多个测量项目之间的相关关系，适当地计算对成为研究对象的测量项目的测量值产生影响的成分。

用于解决问题的手段

为了解决该问题，在本发明中提供一种测量值分析装置，其特征在于，具备：选择部，其选择成为研究对象的一个研究对象项目和直接或间接地与上述研究对象项目相关联的多个关联项目；相关关系模型制作部，其根据上述研究对象项目和上述多个关联项目的过去的测量值，制作测量值之间的相关关系模型；计算部，其将上述关联项目的测量值应用于上述相关关系模型，计算上述研究对象项目的预测值，并计算上述研究对象项目的实测值和上述预测值之间的偏离度。

另外，为了解决该问题，在本发明中提供一种测量值分析方法，是分析多个测量项目的测量值的测量值分析装置中的测量值分析方法，其特征在于，包括：选择部选择成为研究对象的一个研究对象项目和直接或间接地与上述研究对象项目相关联的多个关联项目的步骤；相关关系模型制作部根据上述研究对象项目和上述多个关联项目的过去的测量值，制作测量值之间的相关关系模型的步骤；计算部将上述关联项目的测量值应用于上述相关关系模型，计算上述研究对象项目的预测值，并计算上述研究对象项目的实测值和上述预测值之间的偏离度的步骤。

发明效果

根据本发明，能够根据多个测量项目之间的相关关系，适当地计算对成为测量对象的测量值产生影响的成分，进行高精度的测量。

附图说明

图1是表示本发明的一个实施方式的测量值分析装置的功能结构的框图。

图2是说明该实施方式的研究对象项目和关联项目之间的从属关系的概念图。

图3是说明该实施方式的预测值的精度的概念图。

图4是说明该实施方式的对测量值产生影响的因素的概念图。

图5是表示该实施方式的相关关系模型的制作处理的流程图。

图6是表示该实施方式的测量值分析处理的流程图。

图7是表示该实施方式的实测值和预测值的比较结果的概念图。

图8是表示该实施方式的实测值和预测值的比较结果的概念图。

具体实施方式

以下针对附图，详细说明本发明的一个实施方式。

(1)本实施方式的概要

首先，说明本实施方式的概要。如上述那样，某测量项目的测量值的误差的因素是因各种物理现象产生的结果。因此，必须掌握哪些因素与成为研究对象的测量项目(以下也有时将该测量项目称为研究对象项目而进行说明)的测量值相关联。

在本实施方式中，将研究对象项目设为不被控制的值，以下示例船舶的船速作为研究对象项目而进行说明。以前，利用船速和螺旋桨转速、主机输出之间的相关关系来推定船速的推进状态。即，根据多个测量值，构筑螺旋桨转速和船速之间的相关关系、主机输出和螺旋桨转速之间的相关关系、以及主机输出和船速之间的相关关系，将新的测量值(以下将新的测量值称为实测值来进行说明)应用于该相关关系，由此计算研究对象项目即船速的测量值的推定值(以下将测量值的推定值称为预测值来进行说明)。

在此，在船舶的构造中，在主机输出和螺旋桨转速直接相关的情况下，如果没有外在因素，则主机输出和螺旋桨转速具有一对一的关系。但是，实际上，由于经年劣化、环境因素，不为一对一的关系。另外，螺旋桨转速和船速也与主机输出和螺旋桨转速之间的关系同样地，在没有外在因素的情况下是一对一的关系，但实际上由于经年劣化、环境因素而其关系变化。

因此，存在以下问题：即使使用主机输出的测量值和螺旋桨转速的测量值计算船速的预测值，也无法掌握外在因素对哪个测量项目产生影响，无法适当地计算对测量出的船速的测量值产生影响的成分。

为了适当地计算对测量出的船速的测量值产生影响的成分，必须将在工程学上与作为研究对象项目的船速相关的主机输出和螺旋桨转速的测量值设为不受外在因素的影响的值。因此，在本实施方式中，包含在工程学上与主机输出和螺旋桨转速相关的多个测量项目，制作表示多个测量项目的相关性的相关关系模型，将测量值应用到该相关关系模型，由此能够适当地计算对研究对象项目的船速的测量值产生影响的成分。

(2)测量值分析装置的结构

接着，说明测量值分析装置100的结构。测量值分析装置100是分析通过各种传感器测量出的测量值的信息处理装置，例如由个人计算机、工作站等构成。

另外，测量值分析装置100具备CPU和存储器等信息处理资源。CPU作为运算处理装置发挥功能，依照存储在存储器中的程序、运算参数等，控制测量值分析装置100的动作。另外，测量值分析装置100具备键盘、开关、指点设备、麦克风等输入装置、监视显示器、扬声器等输出装置，从输入装置设定各种参数，或使输出装置显示分析结果。

接着，参照图1说明测量值分析装置100的功能结构。如图1所示，测量值分析装置100作为选择部110、相关关系模型制作部120以及计算部130发挥功能。

选择部110具有以下功能：选择成为研究对象的一个研究对象项目、与该研究对象项目直接或间接地相关联的多个关联项目。选择部110从过去的大量测量值140的数据组中提取选择出的研究对象项目和多个关联项目的测量值，提供给相关关系模型制作部120。

相关关系模型制作部120从通过选择部110提供的过去的大量测量值140的数据群中，机械地学习测量值之间的相关关系，制作相关关系模型。相关关系模型制作部120例如使用IBM公司的ANACONDA(Anomaly Analyzer for Correlational Data：相关数据异常分析)等数据分析技术，制作相关关系模型。

另外，计算部130具有以下功能：将研究对象项目和关联项目的实测值应用到相关关系模型中，计算各项目的预测值150，或计算各项目的实测值和预测值之间的偏离度。

另外，相关关系模型制作部120使用所制作的相关关系模型，验证计算出的研究对象项目以外的关联项目的预测值和实测值之间的一致精度，由此评价是否是恰当的相关关系模型。

具体地说，相关关系模型制作部120例如提取出研究对象项目和多个关联项目的测量值的过去2个月左右的量的测量数据，利用IBM公司的ANACONDA(Anomaly Analyzerfor Correlational Data：相关数据异常分析)等而制作相关关系模型。然后，将研究对象项目在预定期间中的实测值应用到相关关系模型中，计算研究对象项目和多个关联项目的各测量项目的预测值，计算预测值和实测值之间的偏离度(偏差)并验证。

相关关系模型是根据大量的测量值进行统计处理而机械地学习测量值之间的相关关系的结果，因此虽然存在测量项目之间的相关性的强弱，但并不存在阶层关系。但是，为了如上述那样将在工程学上与研究对象项目相关的关联项目的测量值设为不受外在因素的影响的值，必须考虑到多个测量项目之间的工程学上的关系来制作相关关系模型。因此，选择部110考虑到测量项目之间的工程学上的从属关系，选择在工程学上与研究对象项目直接或间接关联的多个关联项目。

在此，参照图2说明研究对象项目和关联项目之间的从属关系。在图2中，测量项目A表示研究对象项目。研究对象项目是必须掌握测量值以外的外在因素对成分的影响程度的对象项目，例如是船速等。另外，将测量项目A设为第一阶层的测量项目。

另外，关联项目包含在工程学上与研究对象项目直接关联的关联项目、虽然在工程学上与研究对象项目不直接关联但经由该关联项目与研究对象项目间接关联的关联项目等。在图2中，测量项目B～F是关联项目。

在图2中，测量项目B和测量项目C是在工程学上与研究对象项目直接关联的关联项目，将它们作为第二阶层的测量项目。另外，测量项目D、E以及F是在工程学上与第一阶层的测量项目不直接关联，但经由第二阶层的测量项目与第一阶层的测量项目间接关联的关联项目，将它们作为第三阶层的测量项目。以下，将与n阶层的测量项目相关联的测量项目说明为n+1阶层的测量项目。

在测量项目A是船速的情况下，作为在工程学上具有直接关联的关联项目(第二阶层的测量项目)，例如能够示例螺旋桨转速、主机输出等(测量项目B、C)。另外，作为在工程学上与船速不直接关联但在工程学上与螺旋桨转速、主机输出直接关联的项目(第三阶层的测量项目)，例如能够示例燃料投入量、增压压力、燃料发热量(测量项目D～F)等。

进而，作为在工程学上与第三阶层的测量项目具有直接关联的第四阶层的测量项目，例如能够示例增压机转速、吸入空气温度等。第四阶层的测量项目是在工程学上与第三阶层的测量项目直接关联，但在工程学上可以与第二阶层的测量项目直接关联或不直接关联，与第一阶层的测量项目、第二、第三阶层的测量项目的任意一个、或全部测量项目间接地关联的关联项目。

进而，作为在工程学上与第四阶层的测量项目直接关联的第五阶层的测量项目，例如能够示例增压机出口的排气温度、汽缸出口的排气温度等。

第五阶层的测量项目是在工程学上与第四阶层的测量项目直接关联，但在工程学上可以与第二或第三阶层的测量项目直接关联或不直接关联，与第一阶层的测量项目、第二、第三或第四阶层的测量项目的任意一个、或全部测量项目间接地关联的关联项目。

这样，与研究对象项目直接或间接地关联的关联项目由多级的阶层构成。例如，在只着眼于上述第一阶层和第二阶层的关系而制作相关关系模型的情况下，第一阶层的测量项目和第二阶层的测量项目分别相互影响，使用相关关系模型计算出的预测值会产生很大误差。即，对于全部计算项目，在使用相关关系模型计算出的预测值和实测值的偏离度大的情况下，无法判断哪个环境因素对哪个测量项目产生影响。

因此，在本实施方式中，从包含在多级的阶层中的关联项目中，选择制作相关关系模型所需要的多个关联项目，由此针对研究对象项目以外的关联项目，使预测值和实测值一致，排除环境因素对关联项目的影响。

特别在为了制作相关关系模型而选择出的关联项目中的第二阶层的测量项目的预测值和实测值之间的偏离度为预定的阈值(例如0.1)以下的情况下，可以评价为是恰当的相关关系模型。即，能够判断为可以使用该相关关系模型预测船速。另一方面，在第二阶层的测量项目的预测值和实测值之间的偏离度为预定的阈值以上的情况下，不是恰当的相关关系模型，因此重新选择恰当的关联项目，再次评价相关关系模型。

接着，参照图3说明因选择的关联项目数的不同产生的使用了相关关系模型的预测值的精度的不同。

图3(a)表示选择3个测量项目而制作相关关系模型并分析的结果。另外，图3(b)表示选择9个测量项目而制作相关关系模型并分析的结果。在此，分析是指将测量值应用到所制作的相关关系模型来计算成为对象的测量项目的预测值，并验证实测值和预测值之间的偏离度。

例如，在图3(a)中，将3个测量项目中的研究对象项目(第一阶层)设为船速，将在工程学上直接关联的关联项目(第二阶层)设为螺旋桨转速和主机输出。图表301表示主机输出的分析结果。

在图表301中，纵轴是将主机输出以外的船速和螺旋桨转速的过去的数据组应用到所制作的相关关系模型而计算出的主机输出的预测值，横轴是对应的主机输出的测量值。图表301表示主机输出的预测值和测量值的偏离度。如图表301所示，可知在只根据第二阶层的关联项目的数据制作相关关系模型的情况下，偏差多，主机输出的预测值和测量值之间的一致精度低。

另一方面，图3(b)将9个测量项目中的研究对象项目(第一阶层)设为船速，将在工程学上直接关联的关联项目(第二阶层)设为螺旋桨转速和主机输出，以及将在工程学上与它们关联的关联项目(第三阶层)设为排气压力、增压机转速(2台量)、负荷指针、气温以及增压机排气温度(2台量)。图表302表示主机输出的分析结果，表示将主机输出以外的过去的数据组的计算值应用到使用共9个测量项目而制作的相关关系模型而计算出的主机输出的预测值和主机输出的测量值之间的偏离度。如图表302所示，可知在不只包含第二阶层的关联项目的数据，还包含第三阶层的关联项目的数据来制作相关关系模型的情况下，偏差少，主机输出的预测值和测量值之间的一致精度高。

这样，不只包含与作为研究对象项目的船速等第一阶层的测量项目直接相关的主机输出、螺旋桨转速(第二阶层的测量项目)，还包含在工程学上从属于主机输出、螺旋桨转速的多个测量项目(第三阶层以下的阶层的测量项目)，由此能够提高第二阶层的项目的预测值和测量值之间的一致精度，制作恰当的相关关系模型。

另外，在研究对象项目以外的测量项目的预测值和实测值高精度地一致的情况下，能够推定为与主机输出、螺旋桨转速等测量项目的影响无关地，由于测量项目以外的其他因素而产生船速的预测值和实测值之间的偏差(偏离度)。

因此，为了提高测量值和预测值之间的一致精度，必须选择许多关联项目来制作相关关系模型。但是，即使具有上述那样的工程学上的关联性，如果包含开-关(ON-OFF)等非连续地被控制的测量项目，也无法进行准确的推算。因此，研究对象项目以外的测量项目必须在工程学上与研究对象项目具有直接或间接的关联，并且是没有被控制的对象的测量项目、或是连续地被控制的对象的测量项目。另外，制作相关模型时的计算成本很大地依存于关联项目数，因此包含不必要的关联项目会造成计算成本的增加，是不适当的。

如图4所示，船速的测量值是由于波长、波高、潮向潮速等外在因素(组A)、主机输出或螺旋桨转速等因船体的构造造成的因素(组B)等的影响而变化的测量值。即，船速的预测值和实测值之间的偏差的因素受到组A、组B的影响。

这时，如上述那样，如果组B的主机输出、螺旋桨转速的测量项目的预测值和实测值高精度地一致，则可以从船速的预测值和实测值之间的偏差的因素中排除主机输出、螺旋桨转速的影响。

另外，对于船体性能、船体的污垢等，如果假定从制作相关关系模型时到现在没有变化，则设为与船速的预测值和实测值之间的偏差无关，也可以排除船体性能、船体的污垢等的影响。这样，如果能够从船速的测量值排除组B的影响，则可以将船速的预测值和实测值之间的偏差的因素设为组A的外在因素。

(3)测量值分析处理的细节

接着，说明测量值分析装置100的测量值分析处理的细节。以下，以测量值分析装置100的各部作为主语说明各种处理的处理主体，但实际上，当然是由测量值分析装置100的CPU根据存储在测量值分析装置100的存储器中的程序来执行该处理。

首先，参照图5，说明相关关系模型制作部120的相关关系模型的制作处理。如图5所示，首先选择部110从测量值140取得过去的测量数据(S101)。具体地说，选择部110从测量值140提取研究对象项目、与研究对象项目直接或间接地关联的多个关联项目的测量数据。提取的测量数据例如是2个月量的测量数据，可以间隔提取测量数据使其成为2000～3000左右的数据组。

然后，相关关系模型制作部120根据在步骤S101中取得的测量数据，制作相关关系模型(S102)。具体地说，相关关系模型制作部120利用IBM公司的ANACONDA(AnomalyAnalyzer for Correlational Data：相关数据异常分析)等数据分析技术，根据测量数据制作相关关系模型。

然后，相关关系模型制作部120对在步骤S102中制作的相关关系模型进行评价(S103)。具体地说，相关关系模型制作部120将测量数据应用到ANACONDA(AnomalyAnalyzer for Correlational Data：相关数据异常分析)等数据分析技术的算法中，根据测量数据的提取期间、抽取方法等测量数据的特性，评价是否制作了没有公式上的错误等的适当的相关关系模型。

在步骤S103中评价为相关关系模型不正确的情况下(在步骤S103中分支为不适当(NG))，返回到步骤S102，相关关系模型制作部120重新制作相关关系模型。

另一方面，在步骤S103中评价为相关关系模型正确的情况下(在步骤S103中分支为适当(OK))，计算部130将新的测量值(实测值)应用到相关关系模型中，计算各计算项目的预测值(S104)。具体地说，计算部130将成为对象的测量项目以外的实测值应用到相关关系模型中，由此计算成为对象的测量项目的预测值。

然后，计算部130评价预测值和实测值之间的比较结果(预测实测结果)(S105)。具体地说，计算部130判定多个关联项目的预测值和实测值的偏离度在每个阶层中是否为预定的阈值以下。例如，判定在工程学上与研究对象项目(第一阶层)直接关联的关联项目(第二阶层)的阈值是否为预定的阈值以下。

在步骤S105中判定为多个关联项目的预测值和实测值之间的偏离度为阈值以下的情况下(在步骤S105中分支为适当(OK))，结束处理。另一方面，在步骤S105中判定为多个关联项目的预测值和实测值的偏离度比阈值大的情况下(在步骤S105中分支为不适当(NG))，返回到步骤S101的处理，以与上次制作相关关系模型时不同的关联项目的过去的测量数据为对象，重复进行步骤S101以后的处理。

如上述那样，为了制作恰当的相关关系模型，多个关联项目的预测值和实测值必须一致。因此，选择多个关联项目，根据该关联项目的测量数据制作相关关系模型，使得在步骤S105中研究对象项目以外的多个关联项目的预测值和实测值一致。即，提高各关联项目的预测值和实测值之间的一致精度，从如图3的图表301那样偏差多的状态，成为图表302的偏差少的状态。

例如，在研究对象项目是船速的情况下，如上述那样，不只提取在工程学上与船速直接关联的螺旋桨转速、主机输出的测量值，还提取与船速间接关联的排气压力、增压机转速、负荷指针、气温以及增压机排气温度等的测量值，制作相关关系模型，由此能够提高步骤S105中的预测值和实测值之间的一致精度。这时，重要的是提高在工程学上与船速直接关联的螺旋桨转速、主机输出的测量值的预测值和实测值之间的一致精度。

另外，在选择多个关联项目来制作了相关关系模型的情况下，也可以针对多个关联项目中的特别是第二阶层的测量项目，优先选择关联项目而制作相关关系模型，使得预测值和实测值之间的一致精度更高。通过这样选择预测值和实测值之间的一致精度高的关联项目来制作相关关系模型，能够使研究对象项目的预测值和实测值之间的偏差成为因关联项目以外的因素产生的偏差。

接着，参照图6说明测量值分析处理的细节。首先，选择部110选择用于制作相关关系模型的研究对象项目和多个关联项目(S201)。在步骤S201中选择的测量项目是在图5中说明的相关关系模型制作处理中在制作评价为恰当的相关关系模型时选择出的测量项目。

即，在步骤S201中选择的测量项目是研究对象项目、与研究对象项目直接或间接关联的关联项目，并且是使用相关关系模型计算出的预测值和实测值之间的一致精度高的关联项目。

接着，相关关系模型制作部120使用在步骤S201中选择出的测量项目的测量值，制作相关关系模型(S202)。另外，在步骤S202中利用的测量值是在步骤S201中选择出的测量项目的过去的测量数据中的为了制作恰当的相关关系模型所需要的期间和量的测量数据。

然后，计算部130将研究对象项目以外的新的测量值(实测值)应用到在步骤S202中制作的相关关系模型，计算研究对象项目的预测值(S203)。

然后，计算部130计算研究对象项目的实测值和在步骤S203中计算出的研究对象项目的预测值之间的偏离度(S204)。

例如，图7表示出在研究对象项目是船速的情况下，着眼于与船速关联的主机转速固定的期间的测量结果来比较船速的实测值和预测值的结果。在主机转速保持为固定，不受到其他因素的影响的情况下，能够推定为船速固定。因此，如果主机转速固定，则能够假定为主机转速对船速的预测值没有影响，对于船速的实测值和预测值之间的偏离度，只计算因外在环境因素造成的影响。

在图7的图表中，对船速的实测值和从船速的实测值减去预测值所得的值进行比较。可知船速的实测值与从船速的实测值减去预测值所得的值之间的一致精度高。

另外，图8表示对根据使用多个关联项目制作的相关关系模型计算出的船速的预测值和船速的实测值进行比较所得的结果。如上述那样，根据该相关关系模型计算出的、在工程学上直接关联的第二阶层的测量项目的预测值和实测值之间的一致精度高，因此排除了第二阶层的测量项目对船速的影响。因此，能够设定第二阶层的测量项目的影响以外的外在环境因素正在对图8所示的船速的预测值和实测值之间的差产生影响。

在图8中，可以说在船速的预测值和实测值之间的差为0以下的情况下，是由于外在环境因素而船体难以前进的状况。另外，可以说在船速的预测值和实测值之间的差比0大的情况下，是由于外在的环境因素而船体容易前进的状况。

这样能够将作为研究对象项目的船速的预测值和实测值之间的差设为因外在的环境因素产生的差，因此能够高精度地只提取外在的环境因素对船速产生的影响。即，使用预测值和实测值一致的多个关联项目制作相关关系模型并使用该相关关系模型计算出的研究对象项目的预测值和实测值之间的偏离度表示实际没有测量的物理量。

另外，在上述实施方式中，示例了船速作为研究对象项目的一个例子而进行了说明，但并不限于该例子。例如，在研究对象项目是燃气轮机的效率的情况下，制作燃气轮机的转速、燃料发热量、扭矩、输出、气压温度等与燃气轮机的效率关联的多个关联项目的预测值和实测值之间的差一致那样的相关关系模型。然后，计算将多个关联项目的测量值应用到所制作的相关关系模型而计算出的燃气轮机效率的预测值和燃气轮机的实测值之间的差，由此能够只提取燃气轮机效率的外在环境因素、例如燃气轮机的污垢造成的影响。

另外，例如在研究对象项目是锅炉的效率的情况下，制作锅炉的燃料发热量、蒸汽压力、蒸汽温度、蒸汽水温、蒸汽量、排气温度、压力等与锅炉的效率关联的多个关联项目的预测值和实测值之间的差一致那样的相关关系模型。然后，计算将多个关联项目的测量值应用到所制作的相关关系模型而计算出的锅炉的效率的预测值和锅炉的实测值之间的差，由此能够只提取锅炉的效率的外在环境因素、例如导热管的污垢造成的影响。

另外，在本实施方式中，研究对象项目为不被直接控制的值。上述示例的船速不是如螺旋桨转速、主机输出那样直接被控制的值，是不被直接控制的值。但是，本发明并不限于该例子，研究对象项目也可以是被控制的值。

例如，在作为根据多个项目控制的结果而被调整的控制对象的测量值中，抽出所控制的项目的任意一个计算项目而制作相关关系模型，使用全部的项目的计算项目制作相关关系模型，取得根据双方的相关关系模型计算出的预测值的差，由此能够掌握因控制对象值中的抽出的项目造成的影响量。

例如，在调整流入量、温度、流出量这3个项目来控制压力值使得预定的压力值成为目标值的情况下，包含全部项目地制作相关关系模型，排除温度的项目地制作相关关系模型。然后，取得使用双方的相关关系模型计算出的压力的预测值的差，由此能够推定为该差是温度对压力产生的影响。

(4)本实施方式的效果

如以上那样，根据本实施方式，选择部110选择成为研究对象的一个研究对象项目、与研究对象项目直接或间接地关联的多个关联项目，相关关系模型制作部120根据研究对象项目和多个关联项目的过去的测量值，制作测量值之间的相关关系模型，计算部130将关联项目的测量值应用到相关关系模型来计算研究对象项目的预测值，计算研究对象项目的实测值和上述预测值之间的偏离度。由此，能够根据多个测量项目之间的相关关系，适当地计算对成为测量对象的测量值产生影响的成分，掌握测量值以外的外在因素对成分的影响程度。

符号说明

100：测量值分析装置；110：选择部；120：相关关系模型制作部；130计算部；140：测量值；150：预测值。

Claims (5)

1.一种测量值分析装置，其特征在于，具备：

选择部，其选择成为研究对象的一个研究对象项目和直接或间接地与上述研究对象项目相关联的多个关联项目；

相关关系模型制作部，其根据上述研究对象项目和上述多个关联项目的过去的测量值，制作测量值之间的相关关系模型；以及

计算部，其将上述关联项目的测量值应用于上述相关关系模型，计算上述研究对象项目的预测值，并计算上述研究对象项目的实测值和上述预测值之间的偏离度；

上述计算部将上述多个关联项目的测量值应用于上述相关关系模型，计算上述多个关联项目的预测值，并计算各关联项目的实测值和上述预测值之间的偏离度；

上述选择部选择上述计算出的上述多个关联项目的预测值和实测值之间的偏离度为预定的阈值以下的上述关联项目；

在上述计算出的上述多个关联项目的预测值和实测值之间的偏离度不为预定的阈值以下的情况下，上述选择部重新选择上述多个关联项目。

2.根据权利要求1所述的测量值分析装置，其特征在于，

上述选择部选择包含以下项目的上述多个关联项目：

与上述研究对象项目直接关联的第一关联项目；

与上述研究对象项目不直接关联，但经由上述第一关联项目与上述研究对象项目间接关联的第二关联项目。

3.根据权利要求1所述的测量值分析装置，其特征在于，

上述选择部选择在工程学上与上述研究对象项目直接或间接关联的上述多个关联项目。

4.根据权利要求1所述的测量值分析装置，其特征在于，

上述计算部计算上述研究对象项目的实测值和上述预测值之间的偏离度，作为对上述研究对象项目产生影响的上述多个关联项目以外的环境因素的测量值。

5.一种测量值分析方法，是分析多个测量项目的测量值的测量值分析装置中的测量值分析方法，其特征在于，包括：

选择部选择成为研究对象的一个研究对象项目和直接或间接地与上述研究对象项目相关联的多个关联项目的步骤；

相关关系模型制作部根据上述研究对象项目和上述多个关联项目的过去的测量值，制作测量值之间的相关关系模型的步骤；

计算部将上述多个关联项目的测量值应用于上述相关关系模型，计算上述多个关联项目的预测值，并计算各关联项目的实测值和上述预测值之间的偏离度的步骤；

上述选择部重新选择上述计算出的上述多个关联项目的预测值和实测值之间的偏离度为预定阈值以下的上述关联项目的步骤；

上述计算部再次根据上述研究对象项目和上述多个关联项目的过去的测量值，再制作测量值之间的相关关系模型的步骤；以及

上述计算部将上述关联项目的测量值应用于上述相关关系模型，计算上述研究对象项目的预测值，并计算上述研究对象项目的实测值和上述预测值之间的偏离度，作为对上述研究对象项目产生影响的上述多个关联项目以外的环境因素的测量值的步骤。