JP2003228413A - 設備の劣化診断方法およびその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】設備を停止しなければならないような状態にな
るまえに設備の劣化状態を診断して設備の保全作業を効
率良く行い、健全な運転を維持することができる設備の
劣化診断方法及びその装置を提供することである。 【解決手段】設備１ａにおける測定データと予め設定し
た診断レベルとの比較をして設備１ａの劣化状態を診断
するにあたり、複数の監視項目について監視項目毎の診
断レベル値に対する測定データの近接度を求め、近接度
に基づいて複数個の監視項目のトラブル発生順位を算出
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、設備における測定
データと予め設定した診断レベルとの比較をして設備の
劣化状態を診断する設備の劣化診断方法およびその装置
に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来技術における設備の劣化診断装置に
おいては、管理対象である設備の性能を表わす複数の代
表的項目（監視項目）のデータを測定し、いづれかの監
視項目の測定データが予め設定しておいた診断レベルに
到達したら、劣化状態になったと判断して、その旨を警
告するようにしている。

【０００３】作業者は、警告に基づいて、設備の性能チ
ェック，部品修理，部品交換等の保全作業を実施する
（例えば、特開平１１−３１１３号公報参照）。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】監視対象設備として、
監視項目における測定データの変動が激しい空気圧縮機
（以下、圧縮機と略記する。）がある。圧縮機は工場用
空気源として使用されており、ロータが回転し空気タン
ク（またはレシーバタンク）に高圧空気を供給している
負荷運転（またはロード運転）と、使用量の変動に基づ
いて、時々、空気を吸込む入口部を閉じて高圧空気の吐
出を停止し、ロータは復帰に備えてほぼ大気圧以下の圧
力状態で回転している無負荷運転（またはアンロード運
転）がある。

【０００５】圧縮機には、圧縮形態として往復動型、ス
クリュー型などがあるが、その運転パターンは吐出圧力
で表すと概ね図１４に示す通りである。

【０００６】図１４において、横軸は時間（単位：
分）、縦軸は圧力（単位：ＭＰａ）であり、実線１４は
圧縮機出口圧力（吐出圧力）、破線１５は圧縮機出口の
下流側に設置されているレシーバタンクの圧力である。

【０００７】起動すると数分間で昇圧され設定圧力の
０．６９MPａになり、レシーバタンクに高圧空気が供給
される。消費空気量と発生高圧空気量が等しければ、こ
のままのロード運転が続く。その内、この消費空気量が
減少すると、レシーバタンク圧力１５は高くなり、上限
圧力（０．７１MPａ）に到達すると、圧力スイッチによ
り入口アンロード弁が作動して、空気入口部を密閉状態
にする。これにより、入口圧力は負圧になり、さらに圧
縮機出口とレシーバタンク間にある逆止弁は高圧空気の
逆流を阻止し、アンロード弁に連動している放気弁は圧
縮機出口側空気を大気に放出する。圧縮機出口圧力1４
は急激に０．０３MPａ程度の低圧力になり、圧縮機の負
荷は低下し、ロータは回転しているが真空に近い状態
で、これがアンロード運転である。

【０００８】レシーバタンク内の高圧空気が消費されて
レシーバタンク圧力１５は徐々に下がり、この値が下限
圧力（０．６１MPａ）に到達すると、圧縮機のアンロー
ド弁が元にもどり入口部が全開となり、元のロード運転
となる。

【０００９】圧縮機は分単位で頻繁にロード運転とアン
ロード運転を繰り返えし、吐出圧力は運転状態で大幅に
変動する監視項目であるが、ロード運転及びアンロード
運転に影響されない監視項目もある。

【００１０】スクリュー圧縮機における診断レベルの一
例では、ロード運転での吐出圧力診断レベルの上限値を
０．７２５MPa、アンロード運転での吐出圧力診断レベ
ルの上限値を０．０４９MPaと設定しているが、通常は
ロード運転の診断レベルのみを採用して、吐出圧力がこ
の値になると圧縮機を停止させている。即ち、測定デー
タが診断レベルに到達して、初めてその劣化を知ること
になり、連続運転が要求される現場においては、設備の
停止は製造ライン全体の停止に繋がることもあり、突発
的な停止は問題である。

【００１１】それゆえ本発明の目的は、設備を停止しな
ければならないような状態になるまえに設備の劣化状態
を診断して設備の保全作業を効率良く行い、健全な運転
を維持することができる設備の劣化診断方法及びその装
置を提供することである。

【００１２】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成する本
発明の特徴とするところは、設備における測定データと
予め設定した診断レベルとの比較をして設備の劣化状態
を診断するものにおいて、複数の監視項目について監視
項目毎の診断レベル値に対する測定データの近接度を求
め、近接度に基づいて複数個の監視項目のトラブル発生
順位を算出することにある。

【００１３】トラブル発生の順位付けは、近接度を測定
データと診断レベル値との比あるいは差で求め、前者に
おいてはその比の値の大きい順に、後者においてはその
差の値の小さい順に順位付ける。

【００１４】さらには、近接度を測定データの平均増分
が診断レベル値に到達するまでの余寿命予測値で算出
し、その値の小さい順にトラブル発生の順位付けをする
ことにある。

【００１５】また上記の目的を達成する本発明の特徴と
するところは、設備における測定データと予め設定した
診断レベルとの比較をして設備の劣化状態を診断するも
のにおいて、監視対象である設備の測定データをそのま
まあるいは所要の演算をして測定値として収録するデー
タ演算処理手段と、データ演算処理手段で収録した測定
値の診断レベル値に対する近接度を求める近接度算出手
段と、近接度算出手段で求めた近接度を用いてトラブル
発生を順位付るトラブル発生順位算出手段とを備えたこ
とにある。

【００１６】

【発明の実施の形態】以下、図１に示した本発明の一実
施形態になる設備の劣化診断装置について説明する。

【００１７】図１において、設備運転施設１には、例え
ば圧縮機のような監視対象としての設備１ａがあり、そ
の運転状態をデータ測定手段１ｂで測定している。設備
用集中制御手段（コンピュータ）１ｃは内蔵している通
信プロトコルによりデータ測定手段１ｂに対し予め決め
てある測定のサンプリング周期でオンラインによりリア
ルタイムで測定データを伝送させている。紙面の簡略化
のために設備１ａやデータ測定手段１ｂは１個ずつ記載
しているが、実際には設備運転施設１に設備１ａは複数
個存在し、データ測定手段１ｂは個々の設備１ａに複数
個存在している。従って、設備用集中制御手段（コンピ
ュータ）１ｃでは、データ測定手段１ｂで測定した各測
定データに設備１ａのコード，監視項目のコード，ロー
ド運転やアンロード運転などの運転状態を表すコードを
付加する。測定のサンプリング周期が決まっており、一
定期間（例えば１日間）に多数回測定されるので、設備
用集中制御手段（コンピュータ）１ｃでは、さらに、測
定日時に関するデータと何番目のサンプリングに当たる
測定データであるかの順序を表すデータを付加する。設
備用集中制御手段（コンピュータ）１ｃは、こうして形
成したデータを内蔵している通信プロトコルにより通信
インターフェース１ｄと通信手段３を介して遠隔地にあ
る中央管理施設２の中央管理装置（コンピュータ）４に
送る。以下、個々の測定データとこれに関連して付加し
たコードやデータの一連のものを送信データと呼ぶ。

【００１８】中央管理施設２では通信インターフェース
２ａを介して設備用集中制御手段１ｃから送られてくる
送信データを中央管理装置４において内蔵している通信
プロトコルに従って収集（データの取り込み）する。

【００１９】中央管理装置４には、収集した個々の送信
データについて装置４（通常はコンピュータである。）
に送られる。

【００２０】中央管理装置４には、設備１ａのコード，
監視項目のコード，運転状態を表すコードを読んで、設
備１ａ毎の運転状態を判定する運転状態判定手段４ａ
と、設備１ａの各監視項目について運転状態判定手段４
ａで判定した運転状態毎に区別して各測定データに測定
の日時に関するデータと何番目のサンプリングに当たる
測定データであるかの順序を表すデータを付加して収録
するデータ演算処理手段４ｂがある。

【００２１】この演算処理手段４ｂでは、運転状態に影
響を受けない測定データも監視項目毎に一定期間分毎に
分けてそのまま収録する。そして、一定期間（例えば１
日分）の測定データが溜まったところで、設備毎・監視
項目毎・運転状態毎に区別して測定データについて所要
の演算をして、例えば、最大値，最小値および平均値を
算出して、それらを収録している。

【００２２】最大値，最小値の算出はサンプリングの順
序のデータを用いて取り出した２個の測定データの大小
比較を繰り返して最大のものあるいは最小のものを選出
することで得ることができる。平均値は日時のデータを
用いて取り出した一定期間の全測定データを加算し全測
定データ数で除すことで得られる。

【００２３】中央管理装置４は、さらに、収録した各測
定データの各運転状態について最大値，最小値および平
均値と診断レベル値データベース４ｇに予め設定してあ
る診断レベル値とを比較する運転状態診断手段４ｃと、
診断レベル値データベース４ｇに予め設定してある診断
レベル値に対する測定データの近接度を算出する近接度
算出手段４ｄと、この近接度の値に基づいて全ての監視
項目のトラブル発生を予測して順位付けるトラブル発生
順位算出手段４ｅと、これらの診断結果に基づいて警告
提示する診断結果表示手段４ｆと、を備えている。この
警告提示方法は、画面点滅、音声等で行なう。これらの
提示内容の一部は、前述の通信インターフェース１ｄ及
び２ａを介して、通信手段３により、設備運転施設１の
設備用集中制御手段１ｃの表示画面に送信する。

【００２４】図１では中央管理装置４の構成を図２に示
す劣化診断のフローでのデータ処理の流れに合わせた機
能で示しているが、実際には各手段４ａ〜４ｇおよび図
２のフローを実行するプログラムを格納したＲＯＭなど
がバスに繋がっていて通信インターフェース２ａで外部
と連動する。

【００２５】次に図２に基づいて、中央管理装置４で行
う設備の劣化診断について説明する。

【００２６】運転状態判定手段４ａは、図２のステップ
（以下Ｓと略す。）１１において、設備用集中制御手段
１ｃから送信データを取り込み、Ｓ１２にて運転状態の
区別が必要な測定データかどうかを運転状態を表すコー
ドの有無で判定する。運転状態を表すコードがあれば、
Ｓ１３にて負荷運転状態かあるいは無負荷運転状態か運
転状態の判定をして、設備毎・監視項目・毎運転状態毎
にこれら３分類に分けて測定データを収録する。例えば
１日分の測定データが溜まったところで、Ｓ１２にて運
転状態の区別が不要と判定された測定データはＳ１４Ａ
に進み、Ｓ１２にて運転状態の区別要と判定された測定
データのうちＳ１３でロード運転と判定されたものはＳ
１４Ｂに進み、アンロード運転と判定されたものはＳ１
４Ｃに進んで、各運転状態毎・監視項目毎に測定データ
の最大値Ｘａ，最小値Ｘｉおよび平均値Ｘｍを前述した
算出法で求めてそれらを収録する。

【００２７】ある設備におけるある監視項目についてロ
ード運転とアンロード運転での平均値，最大値及び最小
値の合計６個の算出値か、運転状態区別なしの監視項目
の平均値，最大値及び最小値の合計３個の測定値（算出
値）のいずれかが１日分毎に求まる。

【００２８】図３は、これらの測定値のうちロード運転
での最大値Ｘａ，最小値Ｘｉおよび平均値Ｘｍの推移を
曲線１０ａ〜１０ｃで表しており、横軸が日にち、縦軸
が測定値（算出値）である。

【００２９】初期には長期間、例えば、数十日分の測定
値（算出値）が溜まった頃、その後は数日毎に図２のＳ
１５に進み、運転状態対応診断手段４ｃはで予告値に対
する診断１を行い、さらにＳ１６に進んで、故障値に対
する診断２を行なう。これらの診断で用いる予告値およ
び故障値は、設備毎に負荷運転か無負荷運転かを考慮し
て予め設定して診断レベル値データベース４ｇに記憶格
納してある。

【００３０】ここで診断１，２で構成した２段階の劣化
診断を図３の事例について図４に示す判定式に従って説
明する。

【００３１】診断１は、故障が真近にせまっているかど
うかについて診断するもので、図４のように、直前長期
間（Yｂ日間で通常、数十日間）における平均値Ｘｍの
平均１２ｂ（Ｘｄｂ）に対する直前短期間（Yａ日間で
通常、数日間）における平均値Ｘｍの平均１２ａ（Ｘｄ
ａ）の変化量（Ｘｄａ−Ｘｄｂ）の変化率Ｘｄｄ（％）
を求め、この変化率Ｘｄｄ（％）と予告値（診断レベル
値）１１ａ（Ａ０％）とを、比較判定する。この場合、
（１a）Ｘｄｄ＜Ａ０であればOK（図２ではＹＥＳ）
で、Ｓ１６に進む．（１b）Ｘｄｄ≧Ａ０であればＮＯ
で、Ｓ２０に進み、故障が近いことのアラームを表示す
る。

【００３２】ここで 平均値Ｘｍを用いたのは、測定デ
ータが時間的変動の多い設備においては、平均値Ｘｍは
外乱の影響が最も少なく、かつ日々の状態を表わしてい
るからである。

【００３３】Ｓ１６の診断２は故障状態にあるかどうか
を診断するもので、図３のトレンドの最大値Ｘａと図４
に示した故障値の診断レベル値C０とを比較判定する。
この場合、（２a）Ｘａ＜Ｃ０であればOK（図２ではＹ
ＥＳ）で、Ｓ１７に進む。

【００３４】（２b）Ｘａ≧Ｃ０であればＮＯで、Ｓ２
１に進み、故障のアラーム表示をする。

【００３５】診断レベル値Ｃ０は、設備が停止する状態
の限界値であり、設備にとっては最悪の状態になってい
る。

【００３６】Ｓ２０，Ｓ２１でアラーム表示をした場合
には、Ｓ２２で原因推定および対策決定を行い、Ｓ２３
にてメンテナンス実行の内容を表示する。

【００３７】図２のＳ１６でＳ１７に進んだ場合、近接
度算出手段４ｄは、例えば、図５に示す比率で定義する
方法で近接度を算出する。即ち、図５において増分に関
する予告値比率近接度Ｚｒは、平均値Ｘｍの変化率Ｘｄ
ｄと予告診断レベル値Ａ０との比であるＺｒ＝Ｘｄｄ／
Ａ０の無次元量である。また、絶対値に関する故障値比
率近接度Ｙｒは、最大値Ｘａと故障診断レベル値Ｃ０と
の比であるＹｒ＝Ｘａ／Ｃ０の無次元量である。両者と
も、１に近いほど診断レベル値に近いことを示してい
る。

【００３８】Ｓ１７で近接度算出が済んだら、予告値比
率近接度Ｚｒや故障値比率近接度Ｙｒは記憶格納してお
く。

【００３９】その後Ｓ１８に進み、トラブル発生順位算
出手段４ｅは、診断レベル値データベース４ｇから得た
診断レベル値を参考にしつつ予告値比率近接度Ｚｒや故
障値比率近接度Ｙｒを用いて図６および図７に示すよう
に全ての監視項目のトラブル発生の順位付けを行う。予
告値比率近接度Ｚｒの大きい順に順位付けしたのが図６
であり、故障値比率近接度Ｙｒの大きい順に順位付けし
たのが図７で、両者とも、１に近い項目が上位で、診断
レベル値に近づいており、監視対象設備の監視項目の全
てに対して、そのトラブル発生の順位付けられる。

【００４０】予告値比率近接度Ｚｒはその測定データの
変化率が比率的に限界値に近い順位を表し、故障値比率
近接度Ｙｒはその測定データの値そのものが（比率的
に）故障停止の限界値に近い順位を表している。従っ
て、順位付けの重要性は故障値比率近接度Ｙｒの方が予
告値比率近接度Ｚｒより高く、まず故障値比率近接度Ｙ
ｒの高順位の監視項目から注意力を払う必要がある。加
えて、予告値比率近接度Ｚｒの順位が高ければさらに監
視を強め、何故急に変化したか調査する。故障値比率近
接度Ｙｒの順位が低い監視項目であっても、予告値比率
近接度Ｚｒの順位が高い監視項目は、その内故障値比率
近接度Ｙｒの順位が高くなる可能性が大きいので、何故
急に変化したか調査する。このようにして、膨大な監視
項目の内、次に故障に至る可能性の高い監視項目を予測
することができる。

【００４１】そして、図２のＳ１９において、図１の診
断結果表示手段４ｆは、トラブル発生予測における順位
上位の監視項目に対するトラブル対応準備を推奨する。
最後に、S２４にてシステム停止の有無を判定し、通常
はＮＯと判定がなされてＳ１１に戻り、上述の手順を繰
り返し続行する。

【００４２】Ｓ１９でトラブル対応準備の推奨があった
時点において、設備は故障まで余裕があるので、設備の
運転を停止しても現場運営のに支障のない日程が到来す
るのを待って、設備を停止して保全作業を効率良く行
い、健全な運転を維持するようにすることができる。

【００４３】第２の近接度算出の方法として、近接度算
出手段４ｄが近接度を差分で定義する方法を説明する。
図８において、増分に関する予告値差分近接度Ｚdは、
平均値Ｘｍの変化率Ｘｄｄの予告値（診断レベル値）Ａ
０に対する差分であるＺd＝Ａ０−Ｘｄｄで定義する。
また、絶対値に関する故障値差分近接度Ｙdは、最大値
Ｘａの故障診断レベル値Ｃ０に対する差分であるＹd＝
Ｃ０−Ｘａで定義する。両者とも、差分が零に近いほど
診断レベル値に近いことを示している。

【００４４】そして、トラブル発生順位算出手段４ｅで
は、図９や図１０に示すように、全ての監視項目につい
てトラブル発生予測の順位付けを行う。増分に関する予
告値差分近接度Ｚdの小さい順に順位付けしたのが図９
であり、絶対値に関する故障値差分近接度Ｙdの小さい
順に順位付けしたのが図１０で、近接度が零に近い監視
項目が上位であり、診断レベル値に近づいており、設備
の監視項目の全てに対して順位付けられる。

【００４５】予告値差分近接度Ｚｄはその測定データの
変化率が差分的に限界値に近い順位を表し、故障値差分
近接度Ｙｄはその測定データの値そのものが（差分的
に）故障停止の限界値に近い順位を表している。従っ
て、順位付けの重要性は故障値差分近接度Ｙｄの方が予
告値差分近接度Ｚｄより高く、まず故障値差分近接度Ｙ
ｄの高順位の監視項目から注意力を払う必要がある。加
えて予告値差分近接度Ｚｄの順位が高ければさらに監視
を強め、何故急に変化したか調査する。故障値差分近接
度Ｙｄの順位が低い監視項目であっても、予告値差分近
接度Ｚｄの順位が高い監視項目は、その内故障値差分近
接度Ｙｄの順位が高くなる可能性が大きいので、同様に
何故急に変化したのか調査する。

【００４６】このようにして、膨大な監視項目の内、次
に故障に至る可能性の高い監視項目を予測することが出
来る。

【００４７】この差分近接度算出による診断は、監視項
目の測定データが異なる物理量の場合、その差分の大小
関係で、どちらが診断レベル値に近いか判定しずらいか
ら、同一物理量である場合に効果的である。従って、ト
ラブル順位予測の順位づけは、図５の予告値比率近接度
Ｚｒや故障値比率近接度Ｙｒの方が汎用性がある。

【００４８】次に、近接度を求める第３の方法を説明す
る。

【００４９】図１１において、日々変動する測定データ
を代表する平均値Ｘｍを用いて平均増分値１３（ＤＤＸ
ｍ）を求める。平均増分値ＤＤＸｍの定義式は図１２に
示す通りであり、先ず当日増分値ＤＸｍを昨日と一昨日
の平均値Ｘｍの差から算出して、任意ＤＤｍ日間の日々
の当日増分値ＤＸｍが溜まったら、任意ＤＤｍ日間の平
均増分値ＤＤＸｍを求める。

【００５０】次に、このまま測定データが増加すると仮
定して、図１２に示す計算式で余寿命予測値Ｔｙ（日）
を算出する。即ち、設定した故障値１１ｂ（ＣＯ）と昨
日分の平均値Ｘｍの差を平均増分値ＤＤＸｍで除すと、
何日先に故障するであろうという余寿命予測値Ｔｙを算
出できる。

【００５１】トラブル発生順位算出手段４ｅではトラブ
ル発生予測の順位付けを図１３に示すように余寿命予測
値Ｔｙを小さい順に並べることで行う。

【００５２】故障に至る物理現象は単純ではないので、
相対的にどの監視項目が継続して上位に有るかが重要で
ある。

【００５３】なお、変動の小さい設備については、以上
の記述において、最大値Ｘａおよび平均値Ｘｍの変わり
に、代表時刻の測定データをそのまま用いて、同じ手順
で診断する。

【００５４】以上述べたように、膨大な監視項目に対し
て、トラブル発生順位を算出することができる。設備の
故障では、測定データの値が直線的に増加して、診断レ
ベル値に到達するような単純なものは皆無で、日々のト
ラブル発生順位が常に上位にいる監視項目が、やはり、
早く故障に至る可能性が大きいと推定できるから、全て
の監視項目を同じ注意力で監視するのでは無く、常に上
位のある監視項目に注意を集中させれば、設備管理は効
率的となる。さらに、故障に至る前のオーバーホール
（保全作業）では、トラブル発生予測において上位の監
視項目を多く有している設備を優先的に実行して、経費
節減を図ることができる。

【００５５】なお、上記実施形態では設備運転施設１が
中央管理施設と離れている事例であるが、同じ敷地内に
あるような事例でも実施できる。

【００５６】

【発明の効果】以上述べたように本発明によれば、設備
を停止しなければならないような状態になるまえに設備
の劣化状態を診断して設備の保全作業を効率良く行い、
健全な運転を維持させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態である設備の劣化診断装置
を示す図である。

【図２】図１における設備の劣化診断装置で実行する劣
化診断のフロー図である。

【図３】設備における測定データのトレンドの一例を示
す図である。

【図４】図１における設備の劣化診断装置で実行する劣
化診断の判定式を示す図である。

【図５】本発明の第一の近接度の定義式を示す図であ
る。

【図６】本発明における第一の近接度の予告値比率に基
づくトラブル発生予測順位付けの一例を示す図である。

【図７】本発明における第一の近接度の故障値比率に基
づくトラブル発生予測順位付けの一例を示す図である。

【図８】本発明の第二の近接度の定義式を示す図であ
る。

【図９】本発明における第二の近接度の予告値差分に基
づくトラブル発生予測順位付けの一例を示す図である。

【図１０】本発明における第二の近接度の故障値差分に
基づくトラブル発生順位付けの一例を示す図である。

【図１１】測定データの平均増分値を説明する図であ
る。

【図１２】本発明の第三の近接度の定義式を示す図であ
る。

【図１３】本発明のにおける第三の近接度の余寿命予測
値に基づくトラブル発生予測順位付けの一例を示す図で
ある。

【図１４】空気圧縮機の代表的な運転パターンを示す図
である。

【符号の説明】

１…設備運転施設 １a…設備 １b…データ測定手段 １c…設備用集中制御手段 １d，２a…通信インターフェース ２…中央管理施設 ３…通信手段 ４…中央管理装置 ４ａ…運転状態判定手段 ４ｂ…データ演算処理手段 ４ｃ…運転状態診断手段 ４ｄ…近接度算出手段 ４ｅ…トラブル発生順位算出手段 ４ｆ…診断結果表示手段 ４ｇ…診断レベル値データベース

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 江原 二郎 東京都足立区中川四丁目13番17号 株式会 社日立インダストリイズ内 Ｆターム(参考） 2G024 AD33 BA12 FA03 5H223 AA01 BB01 CC01 EE06 FF06

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】設備における測定データと予め設定した診
   断レベルとの比較をして設備の劣化状態を診断するもの
   において、 複数の監視項目について監視項目毎の診断レベル値に対
   する測定データの近接度を求め、近接度に基づいて複数
   個の監視項目のトラブル発生順位を算出することを特徴
   とする設備の劣化診断方法。
2. 【請求項２】上記請求項１に記載の設備の劣化診断方法
   において、近接度を測定データと診断レベル値との比で
   求めて、その比の値の大きい順にトラブル発生の順位付
   けを行い、あるいは近接度を測定データと診断レベル値
   との差で求めて、その差の値の小さい順にトラブル発生
   の順位付け行い、あるいは近接度を測定データの平均増
   分が診断レベル値に到達するまでの余寿命予測値で算出
   し、その値の小さい順にトラブル発生の順位付けをする
   ことを特徴とする設備の劣化診断方法。
3. 【請求項３】設備における測定データと予め設定した診
   断レベルとの比較をして設備の劣化状態を診断するもの
   において、 監視対象である設備の測定データをそのままあるいは所
   要の演算をして測定値として収録するデータ演算処理手
   段と、データ演算処理手段で収録した測定値の診断レベ
   ル値に対する近接度を求める近接度算出手段と、近接度
   算出手段で求めた近接度を用いてトラブル発生順位を算
   出するトラブル発生順位算出手段とを備えたことを特徴
   とする設備の劣化診断装置。