CN114051581A - 成套设备监视装置、成套设备监视方法及程序 - Google Patents

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Abstract

成套设备监视装置(20)具备：状态量获取部(211)，获取成套设备的多个特征项目各自的状态量；异常度计算部(212)，针对在所述成套设备的监视时刻获取到的所述状态量，计算表示以按每个所述特征项目预先设定的限制值为基准的向异常侧的接近程度的异常度；距离计算部(213)，使用统计方法计算表示在所述监视时刻获取到的所述状态量及所述异常度从所述成套设备的正常时的运行状态的偏离程度的距离；及判定部(214)，基于计算出的所述距离，判定所述成套设备的运行状态。

Description

成套设备监视装置、成套设备监视方法及程序
技术领域
本发明涉及一种成套设备监视装置、成套设备监视方法及程序。
本申请主张基于2019年8月1日于日本申请的日本特愿2019-142330号的优先权，并将其内容援用于此。
背景技术
在燃气涡轮机发电成套设备、核发电成套设备或化工成套设备之类的各种成套设备中，获取多个评价项目(温度、压力等)中的每一个的检测值(状态量)的束，并根据这些检测值的趋势来监视成套设备是否正常运行。例如，专利文献1中记载了一种技术，其以由多个检测值束构成的单位空间为基准，计算在评价时点获取到的检测值束的马哈拉诺比斯距离，当该马哈拉诺比斯距离超过预先设定的阈值的情况下，判断成套设备的运行状态为异常或者存在成为异常的征兆。
以往技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2012-67757号公报
发明内容
发明要解决的技术课题
在成套设备所具有的设备中，有时针对基于传感器的检测值(例如锅炉罐的容量、水位等)，设置有规定正常范围的限制值。然而，在使用马哈拉诺比斯距离检测有无异常的以往的方法中，这些检测值的限制值并没有用于异常检测中。这样的话，即使某传感器的检测值接近限制值的情况下，当马哈拉诺比斯距离在阈值以内的情况下，也有可能无法检测到成套设备的异常的征兆。
本发明是鉴于这种课题而完成的，其提供一种能够在早期检测成套设备的异常的成套设备监视装置、成套设备监视方法及程序。
用于解决技术课题的手段
根据本发明的第1方式，用于监视成套设备的运行状态的成套设备监视装置具备：状态量获取部，获取所述成套设备的多个特征项目各自的状态量；异常度计算部，针对在所述成套设备的监视时刻获取到的所述状态量，计算表示以按每个所述特征项目预先设定的限制值为基准的向异常侧的接近程度的异常度；距离计算部，使用统计方法计算表示在所述监视时刻获取到的所述状态量及所述异常度从所述成套设备的正常时的运行状态的偏离程度的距离；及判定部，基于计算出的所述距离，判定所述成套设备的运行状态。
根据本发明的第2方式，在第1方式所涉及的成套设备监视装置中，所述距离计算部以由所述成套设备的运行状态为正常时所获取到的所述状态量构成的单位空间为基准，计算在所述监视时刻获取到的所述状态量的马哈拉诺比斯距离，并且将基于计算出的多个所述异常度中的最大值对所述马哈拉诺比斯距离进行校正的合成距离计算为所述距离，当所述合成距离大于规定的阈值的情况下，所述判定部判定所述成套设备的运行状态为异常。
根据本发明的第3方式，在第1方式所涉及的成套设备监视装置中，所述距离计算部以所述异常度对在所述监视时刻获取到的所述状态量进行校正，以由所述成套设备的运行状态为正常时所获取到的所述状态量构成的单位空间为基准，将校正后的所述状态量的马哈拉诺比斯距离计算为所述距离，当所述马哈拉诺比斯距离大于规定的阈值的情况下，所述判定部判定所述成套设备的运行状态为异常。
根据本发明的第4方式，在第1方式所涉及的成套设备监视装置中，所述距离计算部以由所述成套设备的运行状态为正常时所获取到的所述异常度构成的单位空间为基准，将所述异常度的马哈拉诺比斯距离计算为所述距离，当所述马哈拉诺比斯距离大于规定的阈值的情况下，所述判定部判定所述成套设备的运行状态为异常。
根据本发明的第5方式，在第2方式至第4方式中任一项所涉及的成套设备监视装置中，所述异常度计算部以所述状态量达到所述限制值时的所述异常度的值与所述阈值一致的方式，计算所述异常度。
根据本发明的第6方式，在第1方式至第5方式中任一项所涉及的成套设备监视装置中，还具备：SN比计算部，基于在所述监视时刻获取到的所述状态量及所述异常度，计算每个所述特征项目的SN比；及原因推定部，当通过所述判定部判定所述成套设备的运行状态为异常的情况下，基于计算出的所述SN比，推定所述成套设备的异常的原因。
根据本发明的第7方式，用于监视成套设备的运行状态的成套设备监视方法包括如下步骤：获取所述成套设备的多个特征项目各自的状态量的步骤；针对在所述成套设备的监视时刻获取到的所述状态量，计算表示以按每个所述特征项目预先设定的限制值为基准的向异常侧的接近程度的异常度的步骤；使用统计方法计算表示在所述监视时刻获取到的所述状态量及所述异常度从所述成套设备的正常时的运行状态的偏离程度的距离的步骤；及基于计算出的所述距离，判定所述成套设备的运行状态的步骤。
根据本发明的第8方式，使用于监视成套设备的运行状态的成套设备监视装置的计算机发挥功能的程序使所述计算机执行如下步骤：获取所述成套设备的多个特征项目各自的状态量的步骤；针对在所述成套设备的监视时刻获取到的所述状态量，计算表示以按每个所述特征项目预先设定的限制值为基准的向异常侧的接近程度的异常度的步骤；使用统计方法计算表示在所述监视时刻获取到的所述状态量及所述异常度从所述成套设备的正常时的运行状态的偏离程度的距离的步骤；及基于计算出的所述距离，判定所述成套设备的运行状态的步骤。
发明效果
根据上述任一方式所涉及的成套设备监视装置、成套设备监视方法及程序，能够在早期检测到成套设备的异常。
附图说明
图1是本发明的一实施方式所涉及的作为监视对象的一例的成套设备的示意图。
图2是表示本发明的一实施方式所涉及的成套设备监视装置的功能结构的图。
图3是表示马哈拉诺比斯距离的概念的图。
图4是表示本发明的一实施方式所涉及的成套设备监视装置的处理的一例的流程图。
图5是表示本发明的一实施方式所涉及的异常度的一例的图。
图6是表示本发明的一实施方式所涉及的成套设备监视装置中的马哈拉诺比斯距离的一例的图。
图7是表示本发明的一实施方式所涉及的成套设备监视装置的硬件结构的一例的图。
具体实施方式
以下，参考图1～图7对本发明的一实施方式所涉及的成套设备监视装置进行说明。
本实施方式所涉及的成套设备监视装置20是用于在每个规定的监视时刻(例如，1小时)监视成套设备1的运行状态的装置。成套设备监视装置20利用马田法(以下，电记载为MT法)判定成套设备1的运行状态是正常还是异常，并且推定异常的原因。
(成套设备的概略)
图1是本发明的一实施方式所涉及的作为监视对象的一例的成套设备的示意图。
如图1所示，本实施方式所涉及的成套设备1为燃气涡轮机联合循环发电成套设备，其具备燃气涡轮机10、燃气涡轮发电机11、废热回收锅炉12、蒸汽涡轮机13、蒸汽涡轮发电机14及控制装置40。另外，在另一实施方式中，成套设备1也可以为燃气涡轮机发电成套设备、核发电成套设备、化工成套设备等。
燃气涡轮10具备压缩机101、燃烧器102及涡轮机103。压缩机101对从吸气口吸入的空气进行压缩。燃烧器102在从压缩机101导入的压缩空气中混合燃料F并使其燃烧，从而生成燃烧气体。涡轮机103由从燃烧器102供给的燃烧气体旋转驱动。燃气涡轮发电机11经由压缩机101与涡轮机103的转子104连结，并利用转子104的旋转来发电。废热回收锅炉12利用从涡轮机103排放的燃烧气体(排气)对水进行加热，从而生成蒸汽。蒸汽涡轮机13由来自废热回收锅炉12的蒸汽驱动。并且，从蒸汽涡轮机13排放的蒸汽利用冷凝器132变回水，并经由供水泵输送至废热回收锅炉12。蒸汽涡轮发电机14与蒸汽涡轮机13的转子131连结，并利用转子131的旋转来发电。
并且，在成套设备1的各部中安装有未图示的多个传感器。各传感器检测的传感器值例如为大气压、大气温度、压缩机101的机室的入口空气温度及出口空气温度、压缩机101的机室内的压力、供给至燃烧器102的燃料F的压力、涡轮机103的机室的入口燃烧气体温度及出口燃烧气体温度、涡轮机103的机室内的压力、燃气涡轮发电机11的输出、废热回收锅炉12的水位水平、蒸气涡轮机13的机室内的温度、蒸气涡轮发电机14的输出、转子104及转子131的转速及振动等。
控制装置40根据成套设备1的运行状态自动地或者接收操作者的操作控制成套设备1的各部的动作。
(成套设备监视装置的功能结构)
图2是表示本发明的一实施方式所涉及的成套设备监视装置的功能结构的图。
如图2所示，成套设备监视装置20是具备CPU21、输入输出接口22、显示部23、操作接收部24及存储部25的计算机。
输入输出接口22从安装在成套设备1的各部的传感器接收多个特征项目各自的状态量的输入。
显示部23是用于显示与成套设备1的监视相关的各种信息的显示器。例如，当判断成套设备1的异常为异常的情况下，显示部23显示包含与推定异常的原因的特征项目相关的信息的异常信息。
操作接收部24为用于接收由进行成套设备1的监视的工作人员进行的操作的键盘、鼠标等装置。
CPU21为控制成套设备监视装置20整体的动作的处理器。CPU21根据预先准备的程序执行各种运算处理，由此发挥状态量获取部211、异常度计算部212、距离计算部213、判定部214、SN比计算部215、原因推定部216、输出部217的功能。
状态量获取部211经由输入输出接口22获取设置在成套设备1的各部的多个传感器分别测量到的传感器值及成套设备1的控制信号的值(指令值)。传感器值及指令值为本实施方式中的每个特征项目的状态量的一例。状态量获取部211按照每个规定时间(例如1分)获取状态量，将其存储于存储部25中并进行积累。
异常度计算部212针对在成套设备1的监视时刻获取到的状态量，计算表示以按每个特征项目预先设定的限制值为基准的向异常侧的接近程度的异常度。
距离计算部213使用统计方法计算表示在成套设备1的监视时刻获取到的状态量及异常度的、从成套设备1的正常时的运行状态的偏离程度的距离。距离计算部213计算的距离具体而言为马哈拉诺比斯距离。马哈拉诺比斯距离是表示作为单位空间表示的基准(正常时)的样本与在监视时刻获取到的新的样本(状态量及异常度)的差异大小的尺寸。
判定部214基于由距离计算部213计算出的距离(马哈拉诺比斯距离)，判定成套设备1的运行状态。具体而言，当马哈拉诺比斯距离为规定的阈值以上的情况下，判定部214判定成套设备1的运行状态为异常。另外，阈值可以预先设定固定值，也可以基于从评价时点到规定时间经过为止的期间内的成套设备1的运行状态，按每个监视时刻更新为新的值。
SN比计算部215基于由距离计算部213计算出的距离，按照每个特征项目计算田口法所涉及的SN比(Signal-Noise Ratio：信号噪声比)。
当由判定部214判定成套设备1的运行状态为异常的情况下，原因推定部216基于由SN比计算部215计算出的SN比推定成套设备1的异常的原因。
输出部217输出与成套设备1的监视相关的各种信息。例如，输出部217将每个监视时刻的状态量、有无异常的判定结果等输出并显示于显示部23。并且，当判断成套设备1的运行状态为异常的情况下，输出部217将包含与推定为异常的原因的特征项目相关的信息的异常信息输出并显示于显示部23。并且，输出部217也可以通过电子邮件等向操作者的终端装置(未图示)发送异常信息。
在存储部25中存储有在CPU21的各部的处理中获取及生成的数据等。
(马哈拉诺比斯距离)
图3是表示马哈拉诺比斯距离的概念的概念图。
本实施方式所涉及的成套设备监视装置20利用MT法来判定成套设备1的运行状态是正常还是异常。首先，使用图3对基于MT法的成套设备监视方法的概要进行说明。
如图3所示，假设成套设备监视装置20的状态量获取部211获取成套设备1的传感器值1(y1)及传感器值2(y2)作为状态量B(y1，y2)。在MT法中，将在成套设备1的正常时获取到的多个状态量B的集合体设为作为正常时的样本的单位空间S，计算在某一时点获取到的状态量A(y1，y2)的马哈拉诺比斯距离MD。
马哈拉诺比斯距离MD为根据单位空间S中的传感器值的分散或相关性加权的距离，与构成单位空间S的数据组的相似度越低，值越大。在此，构成单位空间S的状态量B的马哈拉诺比斯距离MD的平均为1，在成套设备1的运行状态为正常的情况下，状态量A的马哈拉诺比斯距离MD大致为4以下。然而，若成套设备1的运行状态为异常，则根据异常的程度，马哈拉诺比斯距离MD的值变大。如此，马哈拉诺比斯距离MD根据成套设备1的异常的程度(从单位空间S的偏离程度)，具有值变大的性质。另外，在图3中，显示有马哈拉诺比斯距离MD的值为1～5时的等距离线(虚线)的例。在图3的例中，越从单位空间S的中心B0偏离，马哈拉诺比斯距离MD的值越大，例如1、2、……。
因此，在MT法中，针对成套设备1的运行状态，当马哈拉诺比斯距离MD为预先设定的阈值Dc(例如，“5”)以上的情况下，判定为异常，当小于阈值Dc的情况下，判定为正常。例如，由于在某一时刻t1获取到的状态量A1的马哈拉诺比斯距离MD_A1的值小于阈值Dc，因此判定时刻t1中的成套设备1的运行状态为正常。并且，由于在某一时刻t2获取到的状态量A2的马哈拉诺比斯距离MD_A2为阈值Dc以上，因此判定时刻t2中的成套设备1的运行状态为异常。
在此，传感器值1及传感器值2中，与传感器值彼此的分散及相关无关地，分别预先设定有限制值(上限值及下限值)。图3的范围Rc示意性地表示该限制值的范围。例如，关于在时刻t2获取到的状态量A2，传感器值1及传感器值2也包含在限制值的范围Rc内。因此，仅以限制值监视有无成套设备1的异常的情况下，时刻t2中的成套设备1的运行状态有可能被判断为正常。另一方面，由于马哈拉诺比斯距离MD_A2的值为阈值Dc以上，因此通过参考马哈拉诺比斯距离MD_A2，能够检测成套设备1的异常的征兆。如此，在以往的成套设备监视方法中，操作者需要单独进行基于限制值的监视和基于马哈拉诺比斯距离的监视，因此监视操作变得繁琐。
并且，关于在某一时刻t3获取到的状态量A3，传感器值1及传感器值2也在限制值的范围Rc内，但由于传感器值2的值接近上限值，因此有可能发生某种异常的征兆。然而，在基于限制值的监视中，由于传感器值2小于阈值，因此判断为正常。同样地，在以往基于MT法的监视方法中，由于状态量A3的马哈拉诺比斯距离MD_A3小于阈值Dc，因此判定成套设备1的运行状态为正常。如此，在以往的监视方法中，检测成套设备1的异常的征兆的时刻有可能延迟。
基于上述，本实施方式所涉及的成套设备监视装置20实施组合了限制值和马哈拉诺比斯距离这两者的监视处理，以使能够在早期检测成套设备1异常的征兆。
(成套设备监视装置的处理流程)
图4是表示本发明的一实施方式所涉及的成套设备监视装置的处理的一例的流程图。
本实施方式所涉及的成套设备监视装置20在成套设备1的运行中，通过状态量获取部211收集成套设备1的状态量(传感器值及指令值)并积累于存储部25中。成套设备监视装置20根据如此积累于存储部25的状态量制作正常时成为样本的单位空间并存储于存储部25中。并且，成套设备监视装置20在每个规定的监视时刻(例如，1小时)，执行监视图4中所示的成套设备1的运行状态的一系列处理。
当成套设备监视装置20开始成套设备1的运行状态的监视处理时，状态量获取部211获取成套设备1的状态量(步骤S1)。
接着，异常度计算部212对在步骤S1中获取到的状态量分别计算异常度(步骤S2)。这里，设为获取传感器值1(例如，气体涡轮机输出)及传感器值2(例如，锅炉水位)来分别作为状态量。并且，在传感器值1及传感器值2中，分别预先设有限制值(上限值及下限值)。在这种情况下，异常度计算部212计算传感器值1及传感器值2各自的异常度。
具体而言，首先，异常度计算部212计算表示传感器值接近成为限制值以上的异常侧的程度的接近度。例如，接近度通过使用以下的式(1)求出。
[数式1]
接近度＝1-(传感器值-限制值)/(传感器的平均值-限制值)…(1)
如式(1)中所表示，关于接近度，传感器值越接近正常侧(传感器平均值)则越成为小值(“0”)，越接近异常侧则越成为大值。另外，当限制值包含上限值及下限值这两者的情况下，异常度计算部212计算对于上限值的接近度和对于下限值的接近度这两者。
并且，异常度计算部212基于所计算出的接近度计算传感器值各自的异常度。
图5是表示本发明的一实施方式所涉及的异常度的一例的图。
异常度计算部212例如如图5所示，预先具有用于将接近度转换为异常度的函数Fx，并根据该函数Fx计算与接近度对应的异常度。另外，在本实施方式中，调节异常度，以使传感器值达到限制值时的值与马哈拉诺比斯距离的阈值一致。例如，当马哈拉诺比斯距离的阈值为“5”的情况下，如图5所示，规定函数Fx，以使传感器值达到限制值时的接近度(“1”)转换为异常度“5”。即，马哈拉诺比斯距离及异常度的阈值成为相同的值。如此，异常度计算部212以与马哈拉诺比斯距离相同的尺寸处理异常度。
接着，距离计算部213基于在步骤S1获取到的状态量和在步骤S2中计算出的异常度，计算表示监视时刻中的成套设备1的运行状态从正常时的运行状态偏离多少的距离(步骤S3)。
具体而言，首先，距离计算部213以存储于存储部25的单位空间为基准，计算在步骤S1获取到的状态量的马哈拉诺比斯距离。接着，距离计算部213基于在步骤S2中计算出的异常度，计算对马哈拉诺比斯距离进行校正的合成距离。此时，距离计算部213使用以下式(2)计算合成距离。在式(2)中，“MD”表示“马哈拉诺比斯距离”。“MD’”表示“合成距离”。“x”表示在步骤S2中计算出的、特征项目1～n各自的状态量的异常度。
[数式2]
Figure BDA0003404307650000091
即，上式(2)求出合成距离MD’作为异常度中的最大值和马哈拉诺比斯距离MD的欧式范数。另外，上式(2)为一例，在另一实施方式中，距离计算部213可以使用不同的式来计算合成距离MD’。并且，此时，距离计算部213可以求出除了欧式范数以外的其他距离(曼哈顿距离等)。
接着，判定部214判定在步骤S3中判定的合成距离MD’为规定的阈值以上(步骤S4)。阈值例如设定为“5”。当合成距离MD’小于阈值(小于5)的情况下(步骤S4：否)，判定部214判定成套设备1的运行状态为正常，并终止处理。另一方面，当合成距离MD’为阈值以上(5以上)的情况下(步骤S4：是)，判定部214判定成套设备1的运行状态为异常，并进行下一处理。
图6是表示本发明的一实施方式所涉及的成套设备监视装置中的马哈拉诺比斯距离的一例的图。
图6重叠显示马哈拉诺比斯距离MD、合成距离MD’及异常度x各自的值为“5”时的等距离线的一例。合成距离MD’以马哈拉诺比斯距离MD和异常度x的最大值的欧式范数表示，因此比马哈拉诺比斯距离MD及异常度x中的任一个值都要大。因此，如图6所示，合成距离MD’的等距离线比马哈拉诺比斯距离MD的等距离线靠近单位空间S的中心，且包含在异常度x小于5的范围Rc内。
在使用MT法的以往的监视方法中，仅基于马哈拉诺比斯距离MD，判定了有无异常。如此，在图6的例中，在某一时刻t3获取到的状态量A3的马哈拉诺比斯距离MD小于阈值(例如，“3”)，因此判定在该时刻t3中的成套设备1的运行状态为正常。并且，设为此时的状态量A3的异常度x的最大值为“3”。在这种情况下，异常度x的最大值也小于阈值，因此在以往的监视方法中，即使察觉到传感器值2的异常度x也判定为未发生异常。
另一方面，本实施方式所涉及的成套设备监视装置20基于作为马哈拉诺比斯距离MD和异常度x的最大值的欧式范数的合成距离MD’，判定有无异常。如此，在图6的例中，当在某一时刻t3获取到的状态量A3的马哈拉诺比斯距离MD_A3的值为“3”、异常度x的最大值为“4”的情况下，通过上式(2)，合成距离MD’的值成为“5”。由此，合成距离MD’成为阈值以上，因此判定部214判定在该时刻t3中的成套设备1的运行状态为异常(存在异常的可能性)。
如此，本实施方式所涉及的成套设备监视装置20针对在以往的马哈拉诺比斯距离中判定为正常的区域且传感器值接近限制值的异常度高的区域(由图6的斜线表示的区域L)，也能够判断成套设备1的运行状态为异常(存在成为异常的可能性)。即，成套设备监视装置20通过基于合成距离MD’进行判定，能够提高相对于比以往的马哈拉诺比斯距离异常度高的(接近限制值或超过限制值)状态量的灵敏度。由此，成套设备监视装置20能够在实际传感器值超过限制值的异常发生之前的阶段，检测成套设备1的异常的征兆。
当通过判定部214判定成套设备1的运行状态为异常的情况下(步骤S4：是)，SN比计算部215计算每个特征项目的SN比(步骤S5)。
具体而言，SN比计算部215基于在步骤S1获取到的状态量(传感器值及指令值)，通过正交表分析求出有无项目的望大SN比。SN比越大，则越能够判断在该状态量(计测值、指令值)的项目中存在异常的可能性高。
并且，本实施方式所涉及的SN比计算部215针对异常度x为阈值以上的特征项目进一步对SN比进行校正。例如，SN比计算部215可以将异常度x为阈值以上的特征项目的SN比校正为规定的值(例如，“6db”)。并且，SN比计算部215可以加上与异常度x的值对应的规定值来校正SN比。
接着，原因推定部216基于在步骤S5中计算出的SN比，推定成套设备1的异常的原因(步骤S6)。例如，设为在存储部25中存储有将目前为止在成套设备1中发生的异常时的每个特征项目的SN比的模式和异常的发生主要原因建立关联的历史信息。原因推定部216利用模式匹配等技术从历史信息提取与在步骤S5中计算出的每个特征项目的SN比的模式类似的模式。然后，原因推定部216以类似度高低顺序提取规定数量(例如，10个)的模式，并将与所提取到的模式建立关联的发生主要原因推定为当前产生的成套设备1的异常原因的候选。
并且，输出部217输出包括在步骤S6中推定的异常的原因的异常信息(步骤S7)。例如，输出部217将异常信息输出并显示于显示部23。并且，输出部217也可以通过电子邮件等向操作者的终端装置(未图示)发送异常信息。由此，操作者能够经由显示部23或终端装置识别成套设备1的运行状态为异常(或者，存在异常的征兆)，并且容易知晓所推定出的异常原因。并且，在异常信息中还可以包含每个特征项目的状态量及SN比、每个所推定出的异常原因的应对方法等。
(成套设备监视装置的硬件结构)
图7是表示本发明的一实施方式所涉及的成套设备监视装置的硬件结构的一例的图。
以下，参考图7对本实施方式所涉及的成套设备监视装置20的硬件结构进行说明。
计算机900具备CPU901、主存储装置902、辅助存储装置903、接口904。
上述成套设备监视装置20安装于计算机900。并且，上述成套设备监视装置20的各部的动作以程序的形式存储于各计算机900所具有的辅助存储装置903中。CPU901从辅助存储装置903中读取程序并在主存储装置902中展开，并根据该程序来执行上述处理。并且，CPU901根据程序在主存储装置902中确保用于存储伴随处理获取及生成的各种信息的存储区域。并且，CPU901根据程序在辅助存储装置903中确保存储处理中的数据的存储区域。
另外，计算机900也可以经由接口904与外部存储装置910连接，上述存储区域也可以在外部存储装置910中确保。
另外，在至少一个实施方式中，辅助存储装置903为非临时性有形介质的一例。作为非临时性有形介质的另一例，可举出经由接口904连接的磁盘、磁光盘、CD-ROM、DVD-ROM、半导体存储器等。并且，在该程序通过通信线路分发到计算机900的情况下，可以由被分发的计算机900在主存储装置902中展开该程序，并执行上述处理。
并且，该程序也可以用于实现上述功能的一部分。进而，该程序也可以为与已存储于辅助存储装置903中的其他程序组合来实现上述功能的所谓的差分文件(差分程序)。
(作用效果)
如上，本实施方式所涉及的成套设备监视装置20具备：状态量获取部211，获取成套设备1的多个特征项目各自的状态量；异常度计算部212，针对在成套设备1的监视时刻获取到的状态量，计算表示以按每个特征项目预先设定的限制值为基准的向异常侧的接近程度的异常度；距离计算部213，使用统计方法计算表示在监视时刻获取到的状态量及异常度的、从成套设备1的正常时的运行状态的偏离程度的距离；及判定部214，基于计算出的距离，判定成套设备1的运行状态。
由此，成套设备监视装置20参考表示状态量接近异常侧的程度的异常度，能够在早期检测成套设备1有无异常。
并且，距离计算部213以由成套设备1的运行状态为正常时所获取到的状态量构成的单位空间为基准，计算在监视时刻获取到的状态量的马哈拉诺比斯距离MD，并且计算基于计算出的多个异常度中的最大值对马哈拉诺比斯距离MD进行了校正的合成距离MD’。当合成距离MD’大于规定的阈值的情况下，判定部214判定成套设备1的运行状态为异常。
在以往的使用MT法的监视方法中，并没有监视监视时刻中的状态量是否超过限制值。如此，如图3的例(状态量A3)所示，即使状态量达到限制值的情况下，也有时将马哈拉诺比斯距离判断为正常，因此有可能无法在早期检测成套设备1的异常的征兆。
然而，在本实施方式中，成套设备监视装置20通过如上所述那样基于以异常度校正过的合成距离MD’判定有无异常，能够提高相对于比以往的马哈拉诺比斯距离异常度高的(接近限制值或超过限制值)状态量的灵敏度。由此，成套设备监视装置20能够在实际传感器值超过限制值的异常发生之前的阶段，检测成套设备1的异常的征兆。
而且，操作者仅参考基于合成距离MD’的判定结果即可，而无需像以往那样分别单独确认基于马哈拉诺比斯距离的判定结果和基于限制值的判定结果。因此，本实施方式所涉及的成套设备监视装置20能够减少操作者的监视负担。
并且，异常度计算部212计算异常度，以使状态量达到限制值时的异常度的值与马哈拉诺比斯距离MD的阈值一致。
如此，成套设备监视装置20能够以与马哈拉诺比斯距离MD相同的尺寸处理异常度，而使距离计算部213中的计算变得容易。
并且，成套设备监视装置20还具备：SN比计算部215，基于在监视时刻获取到的状态量及所述异常度，计算每个特征项目的SN比；及原因推定部216，当由判定部214判定成套设备1的运行状态为异常的情况下，基于计算出的SN比推定成套设备1的异常的原因。
通过如此，成套设备监视装置20能够参考异常度计算SN比，由此能够更精确地推定异常的原因。
以上，对本发明的实施方式进行了详细说明，但只要不脱离本发明的技术思想，则并不限定于此，也可以进行些许设计变更等。
例如，在上述的实施方式中，针对成套设备监视装置20基于异常度计算对马哈拉诺比斯距离MD进行校正的合成距离MD’(图4的步骤S3)、基于合成距离MD’判定成套设备1的运行状态是否为正常的(图4的步骤S4)方式进行了说明，但并不限于此。
在另一实施方式中，成套设备监视装置20在步骤S3～S4中，也可以进行如下处理。首先，距离计算部213以在步骤S2中计算出的异常度对在步骤S1获取到的状态量进行校正。接着，距离计算部213以单位空间为基准，计算该校正后的状态量的马哈拉诺比斯距离(步骤S3)。并且，判定部214基于马哈拉诺比斯距离是否为阈值以上，判定成套设备1的运行状态是否异常(步骤S4)。
并且，在又一实施方式中，成套设备监视装置20在步骤S3～S4中，也可以进行如下处理。首先，距离计算部213以单位空间为基准，计算在步骤S2中计算出的异常度的马哈拉诺比斯距离(步骤S3)。在这种情况下，在存储部25中预先存储有由基于成套设备1正常时收集到的状态量计算出的异常度构成的单位空间。并且，判定部214基于马哈拉诺比斯距离是否为阈值以上，判定成套设备1的运行状态是否异常(步骤S4)。
通过这种方式也能够获得与上述的实施方式相同的效果。
产业上的可利用性
根据上述任一方式所涉及的成套设备监视装置、成套设备监视方法及程序，能够在早期检测到成套设备的异常。
符号说明
1-成套设备，20-成套设备监视装置，21-CPU，211-状态量获取部，212-异常度计算部，213-距离计算部，214-判定部，215-SN比计算部，216-原因推定部，217-输出部，22-输入输出接口，23-显示部，24-操作接收部，25-存储部，40-控制装置。

Claims (8)

1.一种成套设备监视装置，其用于监视成套设备的运行状态，其具备：
状态量获取部，获取所述成套设备的多个特征项目各自的状态量；
异常度计算部，针对在所述成套设备的监视时刻获取到的所述状态量，计算表示以按每个所述特征项目预先设定的限制值为基准的向异常侧的接近程度的异常度；
距离计算部，使用统计方法计算表示在所述监视时刻获取到的所述状态量及所述异常度从所述成套设备的正常时的运行状态的偏离程度的距离；及
判定部，基于计算出的所述距离，判定所述成套设备的运行状态。
2.根据权利要求1所述的成套设备监视装置，其中，
所述距离计算部以由所述成套设备的运行状态为正常时所获取到的所述状态量构成的单位空间为基准，计算在所述监视时刻获取到的所述状态量的马哈拉诺比斯距离，并且将基于计算出的多个所述异常度中的最大值对所述马哈拉诺比斯距离进行校正的合成距离计算为所述距离，
当所述合成距离大于规定的阈值的情况下，所述判定部判定所述成套设备的运行状态为异常。
3.根据权利要求1所述的成套设备监视装置，其中，
所述距离计算部以所述异常度对在所述监视时刻获取到的所述状态量进行校正，以由所述成套设备的运行状态为正常时所获取到的所述状态量构成的单位空间为基准，将校正后的所述状态量的马哈拉诺比斯距离计算为所述距离，
当所述马哈拉诺比斯距离大于规定的阈值的情况下，所述判定部判定所述成套设备的运行状态为异常。
4.根据权利要求1所述的成套设备监视装置，其中，
所述距离计算部以由所述成套设备的运行状态为正常时所获取到的所述异常度构成的单位空间为基准，将所述异常度的马哈拉诺比斯距离计算为所述距离，
当所述马哈拉诺比斯距离大于规定的阈值的情况下，所述判定部判定所述成套设备的运行状态为异常。
5.根据权利要求2至4中任一项所述的成套设备监视装置，其中，
所述异常度计算部以所述状态量达到所述限制值时的所述异常度的值与所述阈值一致的方式，计算所述异常度。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的成套设备监视装置，其还具备：
SN比计算部，基于在所述监视时刻获取到的所述状态量及所述异常度，计算每个所述特征项目的SN比；及
原因推定部，当通过所述判定部判定所述成套设备的运行状态为异常的情况下，基于计算出的所述SN比，推定所述成套设备的异常的原因。
7.一种成套设备监视方法，其用于监视成套设备的运行状态，其包括如下步骤：
获取所述成套设备的多个特征项目各自的状态量的步骤；
针对在所述成套设备的监视时刻获取到的所述状态量，计算表示以按每个所述特征项目预先设定的限制值为基准的向异常侧的接近程度的异常度的步骤；
使用统计方法计算表示在所述监视时刻获取到的所述状态量及所述异常度从所述成套设备的正常时的运行状态的偏离程度的距离的步骤；及
基于计算出的所述距离，判定所述成套设备的运行状态的步骤。
8.一种程序，其使用于监视成套设备的运行状态的成套设备监视装置的计算机发挥功能，其使所述计算机执行如下步骤：
获取所述成套设备的多个特征项目各自的状态量的步骤；
针对在所述成套设备的监视时刻获取到的所述状态量，计算表示以按每个所述特征项目预先设定的限制值为基准的向异常侧的接近程度的异常度的步骤；
使用统计方法计算表示在所述监视时刻获取到的所述状态量及所述异常度从所述成套设备的正常时的运行状态的偏离程度的距离的步骤；及
基于计算出的所述距离，判定所述成套设备的运行状态的步骤。
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