JP2005149006A - プロセス管理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】画像データでは検出することが出来ない限られたプロセスデータの計測値からプロセス装置の機器に異常が発生したか否かを判定する。
【解決手段】各プロセスの正常時に検出された計測値に基づいて、得られたスペクトルと、記憶された正常時スペクトルデータ記憶部８と、センサから送信された計測値を受信する選択処理部４と、この計測値から第１主成分及び第２主成分を含む主成分得点を算出する主成分分析部６Ａと、この主成分得点をプロセス毎にウェーブレット変換するウェーブレット変換部７と、各プロセスに対応するスペクトルデータを、正常時スペクトルデータ記憶部８から読み出し、得られたスペクトルと読み出したスペクトルとに基づいてプロセス装置の機器に異常が発生したかどうかを判定する異常判定部９Ａとを備えて構成する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、プロセス管理装置に関し、特にビル等の故障検知・予知・診断を効果的に実行できるようにしたプロセス管理装置に関する。すなわち、複数の建物に各々設置された複数のセンサから通信ネットワークを介して送信されたプロセスデータの計測値をそれぞれ受信し、受信したプロセスデータの計測値に基づいて、前記各建物内の計測値に異常が発生したか否かの判定を行うプロセス管理装置に関する。

従来、監視対象に異常が発生したか否かを判定する手法としては、コンピュータを使用することにより、被写体の画像データから被写体の健全状態を判定する技術が開示されている（特許文献１参照）。
特開２００１−３１１７２３号公報

しかしながら、この手法では、画像データを用いるので、監視対象の種類では、画像データによって異常が発生したか否かが判定できない。

特に、ビル等の建物に設置されたセンサによって検出された温度又は湿度若しくは弁の開度といったプロセスデータの計測値に関しては、画像データを用いたのでは、検出することが難しい。

また、この手法で、新築の建物内を監視する場合、センサによって計測された計測値のデータが少ないので、建物内の計測値に異常が発生したのか否かを正確に判定することは難しいという問題がある。

そこで、本発明は、上記事情を考慮してなされたもので、画像データでは検出することが出来ない限られたプロセスデータの計測値から建物内のプロセス装置の機器に異常が発生したか否かを判定することを可能にするプロセス管理装置を提供することを目的とする。

本発明の骨子は、プロセスデータの計測値から得られた主成分得点をウェーブレット変換して得られたスペクトルと、予め正常時におけるプロセスデータの計測値から得られたスペクトルとを比較する構成により、建物内の限られたセンサによって計測された計測値から、建物内のプロセス装置の機器に異常が発生しているかどうかの判定を行うことを可能にするという効果を達成することにある。

さて、以上のような本発明の骨子は、具体的には以下のような手段が講じることにより実現される。

本発明の一態様に係るプロセス管理装置は、プラントに各々設置された複数のセンサから送信されたプロセスデータの計測値をそれぞれ受信し、受信したプロセスデータの計測値に基づいて、前記プラントに異常が発生したか否かの判定を行うプロセス管理装置であって、各プラントに設置されたセンサから送信されたプロセスデータの計測値を受信する計測値受信手段と、計測値受信手段により受信されたプロセスデータの計測値から、プラント毎に合成変量である、主成分得点を算出する主成分分析手段と、主成分分析手段により算出された主成分得点を、プラント毎にウェーブレット変換するウェーブレット変換手段と、ウェーブレット変換手段で解析されたデータを蓄積するスペクトルデータ記憶手段と、ウェーブレット変換手段による変換の結果、オンラインで得られたスペクトルと、スペクトルデータ記憶手段に蓄えられたスペクトルを比較することにより、プラント内に異常が発生したかどうかを判定する異常判定手段とを備えている。

このような構成とすれば、計測値受信手段により各プラントに設置されたセンサから送信されたプロセスデータの計測値が受信され、当該受信されたプロセスデータの計測値から、プラント毎に合成変量である、主成分得点が主成分分析手段により算出され、当該算出された主成分得点が、ウェーブレット変換手段によりプラント毎にウェーブレット変換され、当該ウェーブレット変換手段で解析されたデータがスペクトルデータ記憶手段に蓄積され、ウェーブレット変換手段による変換の結果、オンラインで得られたスペクトルと、スペクトルデータ記憶手段に蓄えられたスペクトルが異常判定手段により比較されることにより、プラント内に異常が発生したかどうかが判定されるので、画像データでは検出することが出来ない限られたプロセスデータの計測値から建物内の計測値に異常が発生したか否かを判定することが出来る。

なお、上記プロセス管理装置において、主成分分析された過去ｎ日分のデータをウェーブレット変換手段で解析してもよい。

また、上記プロセス管理装置において、ウェーブレット変換手段は、主成分分析手段により算出された主成分得点を連続ウェーブレット変換してもよい。

なお、上記プロセス管理装置において、ウェーブレット変換手段は、主成分分析手段により算出された主成分得点を離散ウェーブレット変換してもよい。

また、上記プロセス管理装置において、ウェーブレット変換手段は、主成分分析手段により算出された、例えば第１主成分及び第２主成分との組からなる散布パターンを、多重解像度解析の手法を用いてパターンの特徴を抽出する、多重解像度解析手段に置換してもよい。

なお、上記プロセス管理装置において、プロセスの正常状態と各種故障状態のシミュレーションを事前に行うシミュレーション実行手段と、シミュレーション実行手段によるシミュレーションの実行結果が記憶されたシミュレーション結果記憶手段とを備えて、シミュレーション結果記憶手段に記憶されたシミュレーション結果に基づいて、主成分分析手段が主成分得点を算出する場合における重み係数を決定してもよい。

また、上記プロセス管理装置において、あらかじめ、前記シミュレーション実行手段を用いた各種故障シミュレーションを行い、このデータを主成分分析して、システム系統別の各種故障散布パターンを蓄積し、これをウェーブレット解析手段の多重解像度解析を用いてパターンの特徴を解析抽出し、故障データ記憶手段に分類して蓄積しておき、プロセス実測データをオンラインにて多重解像度解析し、異常判定手段で異常があると診断した時、上記故障データ記憶手段のデータベースと類似性を比較して、どのシステム系統に故障が発生しているかを推定してもよい。

本発明によれば、画像データでは検出することが出来ない限られたプロセスデータの計測値から建物内の計測値に異常が発生したか否かを判定することを可能にするプロセス管理装置を提供出来る。

以下、本発明の各実施の形態を図面を参照しながら説明する。なお、本発明が一般的なプロセスに適用できることは明らかであるが、実施例では具体例として空調プロセスへ適用するビル・環境・エネルギー管理（ＢＥＭＳ）装置の故障検知・予知・診断機能について説明する。

図１は、本発明の第１の実施の形態に係るプロセス管理装置１Ａの一例を示す機能ブロック図である。

本実施の形態に係るプロセス管理装置１Ａは、複数の建物Ａ、Ｂに、個別に設けられた複数のセンサ群Ａ１〜Ａ５、及びＢ１〜Ｂ５に図示しない通信ネットワークを介して接続されている。

各センサ群Ａ１〜Ａ５、及びＢ１〜Ｂ５は、各建物から各プロセスデータの計測値、例えば外気温、外気湿度、及び建物の各階の各空調制御ゾーンの室温、室内湿度、冷水（温水）操作弁出力を検出し、検出したプロセスデータの計測値とセンサのＩＤと計測時刻との組を本実施の形態に係るプロセス管理装置１Ａに、図示しない通信ネットワーク（図の各センサ群から出ている線は、実際は通信ネットワークを介しているので、ない）を介して送信している。

なお、本実施の形態に係る各センサ群Ａ１〜Ａ５及びＢ１〜Ｂ５を設置する建物としては、事務所ビル、デパート、及び病院等の任意の建物とすることができる。

また、本実施の形態のプロセス管理装置１Ａでは、説明の便宜を図る観点から、各建物毎に５種類の相異なるセンサ群が設置されており、かつ、相異なる建物Ａと建物Ｂとにそれぞれ接続されている例に関して説明するが、各建物に設置されたセンサ群の種類の数、及び建物の数は、任意の数に変更可能である。

なお、本実施の形態に係るプロセス管理装置１Ａでは、通常計測可能な下記のプロセスデータを用いると新たにセンサを追加する必要がない。

室温、冷水（温水）操作弁出力、室内湿度、外気温度、外気湿度
本実施の形態に係るプロセス管理装置１Ａは、センサデータ記憶部２と、選択指令入力部３と、選択処理部４と、計測値記憶部５と、主成分分析部６Ａと、ウェーブレット変換部７と、正常時スペクトルデータ記憶部８と、異常判定部９Ａと、判定結果出力部１０とから構成されている。

センサデータ記憶部２には、センサのＩＤと、当該センサの設置された、建物に割り当てられた建物のＩＤとが対応して記憶されている。

選択指令入力部３は、通常のデータ入力を行うものであって、主として操作者の操作により、主成分分析を実行するかどうかに関する選択指令が入力される。

選択処理部４は、センサのＩＤ、プロセスデータの計測値、計測時刻を受け取ったか否かにより、プロセスデータを受信したかどうかを判定する機能と、当該判定の結果、プロセスデータを受信したと判定した場合、センサのＩＤ、プロセスデータの計測値、計測時刻を計測値記憶部５に記憶させる機能と、選択指令入力部３から主成分分析を実行させるための選択指令が入力されたか否かを判定する機能と、主成分分析を実行させるための選択指令が入力されたと判定した場合、プロセスデータの計測値、センサのＩＤ、建物のＩＤ、及び計測時刻の組を計測値記憶部５から読み出す機能と、読み出したセンサのＩＤをキーとして該当する建物のＩＤをセンサデータ記憶部２から読み出す機能と、読み出した建物のＩＤを、計測値記憶部５から読み出したプロセスデータの計測値、センサのＩＤ、建物のＩＤ、及び計測時刻の組に付加し、主成分分析部６Ａに出力する機能とを有する。

計測値記憶部５には、センサのＩＤ、建物のＩＤ、プロセスデータの計測値、及び計測時刻の組が対応して記憶されている。

主成分分析部６Ａは、選択処理部４から出力されたプロセスデータの計測値、センサのＩＤ、建物のＩＤ、及び計測時刻の組を受け取る機能と、受け取ったプロセスデータの計測値、センサのＩＤ、建物のＩＤ、及び計測時刻の組のうち、同一計測時刻における、プロセスデータの計測値を下記の式（１）により正規化する、より具体的には、各プロセスデータの計測値から計測値の平均値を差し引いた後、この差を標準偏差で除することによって正規化する機能と、この正規化したプロセスデータの計測値から下記の式（２）により主成分得点を算出する、具体的には、同一時刻における正規化後のプロセスデータの計測値に、予め設定された重み係数を乗じた後、重み係数を乗じた正規化後のプロセスデータの計測値を加算することによって、第１主成分及び第２主成分を含む、主成分得点を算出する機能と、算出した主成分特点、建物のＩＤ、及び計測時刻の組をウェーブレット変換部７に出力する機能とを有する。なお、下記の式（１）において、「ｘ_ｋｊ」は、各変数を意味する。また、「Ｍ_ｋ」は、各変数の平均値を意味する。さらに、「Ｓ_ｋ」は、各変数の標準偏差を意味する。下記の式（１）において、ｊは、１〜ｎまで任意の値を取ることが出来る。

また、下記の式（２）において、Ｚ１（ｔ）は、第１主成分を意味する。ｔは時間を意味する。

なお、本実施の形態では、主成分分析部は、建物のＩＤに対応する、任意の期間内の計測値を計測値記憶部から読み出す機能と、当該読み出した任意の期間内の計測値から、合成変量である第１主成分及び第２主成分を含む、過去ｎ日分の主成分得点を、建物毎に算出する機能とを付加してもよい。この場合、ウェーブレット変換部は、算出された過去ｎ日分の主成分得点を建物毎にそれぞれウェーブレット変換する機能を別途有するものとする。

また、本明細書に記載の「重み係数」は、分散共分散行列の固有ベクトルに該当し、固有値、及び固有ベクトルを算出する手法によって算出するもので有り、正常時、（例えば建設当初）のデータから予め求めておくものとする。

以下、本実施の形態に係る主成分分析部６Ａの使用する重み係数の設定の手法に関し、一般的な主成分分析の説明を踏まえた上で、具体的に説明する。

一般的な主成分分析（ＰＣＡ：Principal Components Analysis）は、多変量のデータを情報の損失を出来る限り少なくして、少数個の総合指標値に集約する手法である。具体的には、監視対象をグループ分けした後に、各グループに関する多数の指標値を統合した総合指標値を作成することにより実行される。これにより各グループが全体の中でどのような位置付けにあるのかが分かるようになる。

今、ｘ_１〜x_ｐのｐ個の変数と、監視対象がｎ個の多変量データとがあると仮定する。これらのデータからｐ個よりも少ない新しい変数として、変数ｘ_１〜ｘ_ｐを結合した式（３）で示すような、ｚ_１〜ｚ_ｍのｍ個からなる新しい変数を作成する。ここでａ_１１〜ａ_ｍｐは、各変数ｘ_１〜ｘ_ｐに対する重み係数という。

ここで、新しい変数ｚ_１は、ｘ_１〜ｘ_ｐの情報が最大限集約されるようにする。

ｚ_２は、ｘ_１〜ｘ_ｐの情報がｚ_１の次に、出来るだけ多くｘ_１〜ｘ_ｐの情報が集約されるようにする。以下、ｚ_３〜ｚ_ｐまで順に、出来るだけ多く情報が集約されるようにする。より具体的には、下記の式（４）及び式（５）に示すような２つの条件を満たすように重み係数ａ１１〜ａｍｐを算出する。ここで、Var（Z１）〜Var（Zｍ）は、それぞれ新しい変数ｚ１〜ｚｍの分散を意味する。
なお、変数ｚ１〜ｚｍは、互いに独立になるようにする。式（４）及び式（５）で示される２つの条件を満たすように、前述した式（３）の各重み係数を算出することは、ｘ１〜ｘｐの分散共分散行列の固有値と当該固有値に対応する固有ベクトルとを算出することに帰着する。このようにして算出されたａ１１〜ａｍｐは、固有ベクトルの各成分に相当する。
なお、主成分分析の詳細に関しては、出願時にて公知の文献、例えば「田中豊、脇本和昌著、多変量統計解析法、現代数学社発行、初版第１３刷、１９９８年１月２０日発行、ｐ.７１〜ｐ.７９」により詳細に記載されている。

ウェーブレット変換部７は、主成分分析部６Ａから出力された主成分得点、建物のＩＤ、及び計測時刻の組を受け取り、受け取った主成分得点を下記の式（７）に従って、ウェーブレット変換する機能と、当該ウェーブレット変換の結果、得られたスペクトル、建物のＩＤ、及び計測時刻の組を異常判定部９Ａに出力する機能とを有する。

以下、一般的なウェーブレット変換に関し、フーリエ変換を踏まえた上で、フーリエ変換と比較して説明する。

監視対象から計測された信号データをｘ（ｔ）とすると、一般的なフーリエ変換は、下記の式（６）で示される。

これに対し、一般的な連続ウェーブレット変換は、下記の数式（７）で示される。式（７）において、Φは、マザーウェーブレットと呼ばれる変換のための基底関数を意味する。「ａ」は、拡大縮小パラメータを意味する。「ｂ」は、平行移動パラメータを意味する。

Φ（（ｔ−ｂ）／ａ）は、マザーウェーブレットΦ（ｔ）をｂだけｔ軸上で平行移動し、この平行移動したマザーウェーブレットの幅をａ倍だけ拡大又は縮小することを意味する。

従って、拡大縮小パラメータａを変化させると、マザーウェーブレットΦ（ｔ）の幅がａ倍される、換言すれば、マザーウェーブレットΦ（ｔ）の周波数が１／ａ倍になることになる。すなわち、拡大縮小パラメータａが大きくなればなるほど、基底関数の時間上における幅は広がり、拡大縮小パラメータａが小さくなるほど、基底関数の時間軸上における幅が狭くなる。
なお、前述したフーリエ変換は、式（７）における「基底関数Φ（ｔ）」を、「ｅｘｐ（−ｊｔ）」に、「拡大縮小パラメータａ」を、「ω―１」に、「平行移動パラメータｂ」を「０」に置換した場合に該当する。ここで「ｅｘｐ」は、自然対数の底のべき乗を意味する。このフーリエ変換の基底関数は、時間軸上で無限の広がりをもつこととなる。

従って、フーリエ変換で得られたスペクトルは、周波数軸のみの１次元関数となり、信号に含まれている時間情報が失われてしまうので、監視対象から計測された信号のどの部分の特徴かという時間的依存性が判別できないという難点を有する。

これに対し、ウェーブレット変換では、下記の式（８）で示されるガボール関数と呼ばれる関数を基底関数とする。式（８）における「ｔ」は時間を意味し、「Ｔ」は、変換対象の信号の周期を意味する。ここで、基底関数として用いたガボール関数は、時間的に局在した関数である。

従って、ウェーブレット変換で得られたスペクトルは、周波数軸及び時間軸の２方向に広がる２次元関数となる。これにより、スペクトルとして得られた２次元関数に基づいて、信号内に含まれる各周波数成分の時間依存性を判定することが出来る。なお、ウェーブレット変換に関する更なる詳細に関しては、出願時にて公知の文献、例えば「新井康平著、ウェーブレット解析の基礎理論、第１版第３刷、森北出版発行、2002年3月15日発行」に詳細に記載されている。

なお、本実施の形態に係るウェーブレット変換部７の実行するウェーブレット変換処理は、前述した式（７）で示されるｘ（ｔ）を、主成分分析部６Ａから出力された同一時刻における主成分得点ｚ_１（ｔ）〜ｚ_５（ｔ）のそれぞれに置換することによって得られる、連続ウェーブレット変換で変換してもよいし、下記の式（９）で示される一般的な離散ウェーブレット変換のｘ（ｔ）を前述したｚ_１（ｔ）〜ｚ_５（ｔ）のそれぞれに置換することによって得られる、離散ウェーブレット変換で変換してもよいことはいうまでもない。なお、下記の式（９）において、ｋは整数である。

なお、離散ウェーブレット変換で用いる基底関数は、複数の関数の組からなり、基底関数列を形成している。Φ_ｍ、ｎは、前述した式（７）における拡大縮小パラメータａと、平行移動パラメータｂとを２進のマス目上に設定したものとなっている。すなわち、この離散ウェーブレット変換における基底関数列Φ_ｍ、ｎは、下記の式（１０）のようになる。

ここで、ｍ、ｎはそれぞれa、bに対応する正数であり、aは２＾ｍに、平行移動パラメータｂは、ｎ・（２＾ｍ）に該当する。ここで、記号「（２＾ｍ）」は、「２のｍ乗」を意味する。この離散ウェーブレット変換は、収束性の良い正規直交系となるので、データ圧縮やエネルギ解析に使用される。

なお、このように、主成分分析部６Ａから出力された主成分得点ｚ_１（ｔ）〜ｚ_５（ｔ）を下記の式（９）で示される一般的な離散ウェーブレット変換のｘ（ｔ）を前述したｚ_１（ｔ）〜ｚ_５（ｔ）のそれぞれに置換することによって得られる、離散ウェーブレット変換で変換した場合、異常判定部９Ａには、前述したように、正常時スペクトルデータ記憶部８に記憶されたスペクトルと、算出されたスペクトルとの差を算出し、当該算出した差が一定のしきい値以上であるか否かにより、監視対象の建物内で計測された計測値に異常が発生したか否かを判定する機能を付加するものとする。

正常時スペクトルデータ記憶部８には、正常時における各建物に設置されたセンサから得られたスペクトルのデータ、センサのＩＤ、建物のＩＤ、及び計測時刻の組が対応して記憶されている。

異常判定部９Ａは、ウェーブレット変換部７から出力された、スペクトル、建物のＩＤ、及び計測時刻の組を受け取ると、建物のＩＤをキーとして正常時スペクトルデータ記憶部８を検索し、当該検索の結果、建物のＩＤに対応するスペクトルを読み出す機能と、読み出したスペクトルと受け取ったスペクトルとの差を算出する機能と、算出した差が一定のしきい値以上であるか否かにより、ＩＤに対応する各建物内の計測値に異常が発生したか否かの判定を行う機能と、当該判定の結果、各建物内の計測値に異常が発生したと判定した場合、異常が発生したことを示す異常有り情報、当該異常が発生した建物のＩＤ、及び計測時刻の組を判定結果出力部１０に出力する機能と、前述した判定の結果、異常がないと判定した場合、異常がないことを示す異常無し情報、建物のＩＤ、計測時刻の組を判定結果出力部１０に出力する機能とを有する。

なお、本実施の形態では、ｘ(t)を１日分の時系列データとしてウェーブレット解析したデータを蓄積するスペクトルデータ記憶部を別途設けてもよい。

この場合、ウェーブレット変換部は、過去ｎ日分の信号データｘ(t)を毎日、ウェーブレット変換で解析し、解析結果をスペクトルデータ記憶部に蓄積する機能を有するものとする。

なお、ウェーブレット変換を用いた場合における異常が発生したか否かを判定する手法の詳細は、出願時にて公知の文献、例えば、特開平１０−２５８９７４号公報により詳細に記載されている。

判定結果出力部１０は、異常判定部９Ａから出力された異常有り情報又は異常無し情報、建物のＩＤ、及び計測時刻の組を受け取り、この建物のＩＤに対応する建物名と、異常有り情報又は異常無し情報と、計測時刻との組を外部に表示する。

次に、以上のように構成されたプロセス管理装置１Ａの動作に関し、図を参照して説明する。

図２は、本実施の形態に係るプロセス管理装置１Ａ全体の実行する処理の流れを説明するためのフローチャートである。

本実施の形態に係るプロセス管理装置１Ａは、選択指令判定処理（ＳＴａ）と、主成分分析処理（ＳＴｂ）と、ウェーブレット変換処理（ＳＴｃ）と、第１の異常判定処理（ＳＴｄ）と、判定結果表示処理（ＳＴｅ）とを順次実行する。以下、これらの各処理に関し、詳細に説明する。

＜選択指令判定処理：ＳＴａ＞
図３は、本実施の形態に係る選択処理部４の実行する選択指令判定処理を説明するためのフローチャートである。

始めに、選択処理部４は、センサのＩＤ、プロセスデータの計測値、計測時刻を受け取ったか否かにより、プロセスデータを受信したかどうかを判定する（ＳＴ１）。

選択処理部４は、この工程ＳＴ１で、プロセスデータを受信したと判定した場合（ＳＴ１：Ｙｅｓ）、センサのＩＤ、プロセスデータの計測値、計測時刻を計測値記憶部５に記憶させる（ＳＴ２）。

一方、選択処理部４は、前述した工程ＳＴ１でプロセスデータを受信していないと判定した場合（ＳＴ１：ＹＥＳ）、引き続き当該判定処理を実行する。

工程ＳＴ３では、選択処理部４は、選択指令入力部３から主成分分析を実行させるための選択指令が入力されたか否かを判定する。

選択処理部４は、この工程ＳＴ３で、主成分分析を実行させるための選択指令が入力されたと判定した場合（ＳＴ３：Ｙｅｓ）、プロセスデータの計測値、センサのＩＤ、及び計測時刻の組を計測値記憶部５から読み出す（ＳＴ４）。

次に、選択処理部４は、読み出したセンサのＩＤをキーとして該当する建物のＩＤをセンサデータ記憶部２から読み出す（ＳＴ５）。

次に、選択処理部４は、読み出した建物のＩＤを、計測値記憶部５から読み出したプロセスデータの計測値、センサのＩＤ、建物のＩＤ、及び計測時刻の組に付加し、主成分分析部６Ａに出力する（ＳＴ６）。

一方、選択処理部４は、前述した工程ＳＴ３で、主成分分析を実行させるための選択指令が入力されていないと判定した場合（ＳＴ３:Ｎｏ）、引き続き、当該判定処理を実行する。

以上のような一連の処理により、選択処理部４は、選択指令判定処理を終了する。

＜主成分分析処理：ＳＴｂ＞
図４は、本実施の形態に係る主成分分析部６Ａの実行する主成分分析処理を説明するためのフローチャートである。

始めに、主成分分析部６Ａは、選択処理部４から、センサのＩＤ、建物のＩＤ、プロセスデータの計測値、及び計測時刻の組を受け取ったか否かにより、主成分分析を実行するか否かを判定する（ＳＴ１１）。

主成分分析部６Ａは、この工程ＳＴ１１で、主成分分析を実行すると判定した場合（ＳＴ１１：Ｙｅｓ）、建物のＩＤをキーとして、計測値記憶部５から、センサのＩＤ、建物毎のプロセスデータの計測値、及び計測時刻の組を読み出す（ＳＴ１２）。

次に、主成分分析部６Ａは、読み出したプロセスデータの計測値から、建物毎のプロセスデータの計測値の平均値と、標準偏差とを算出する（ＳＴ１３）。

次に、主成分分析部６Ａは、前述した式（１）に従って、プロセスデータの計測値の平均値と、標準偏差とから各プロセスデータの計測値を正規化する（ＳＴ１４）。

次に、主成分分析部６Ａは、正規化したプロセスデータの計測値と、重み係数とから前述した式（２）により、主成分得点を算出する（ＳＴ１５）。

次に、主成分分析部６Ａは、算出した主成分得点と、建物のＩＤと計測時刻との組をウェーブレット変換部７に出力する（ＳＴ１６）。

一方、主成分分析部６Ａは、前述した工程ＳＴ１１で、主成分分析を実行しないと判定した場合（ＳＴ１１：Ｎｏ）、そのまま主成分分析を実行するか否かに関する判定処理を実行する。

以上のような一連の処理により、主成分分析部６Ａは、主成分分析処理を終了する。

＜ウェーブレット変換部７：ＳＴｃ＞
図５は、本実施の形態に係るプロセス管理装置１Ａのウェーブレット変換部７の実行するウェーブレット変換処理を説明するためのフローチャートである。

始めに、ウェーブレット変換部７は、主成分分析部６Ａから出力された主成分得点、建物のＩＤ、及び計測時刻の組を受け取ったか否かを判定する（ＳＴ２１）。

ウェーブレット変換部７は、この工程ＳＴ２１で、主成分得点、建物のＩＤ、及び計測時刻の組を受け取ったと判定した場合（ＳＴ２１：Ｙｅｓ）、受け取った主成分得点を前述した式（６）に従ってウェーブレット変換する（ＳＴ２２）。

次に、ウェーブレット変換部７は、ウェーブレット変換の結果、得られたスペクトルと建物のＩＤと計測時刻の組を異常判定部９Ａに出力する（ＳＴ２３）。

一方、ウェーブレット変換部７は、前述した工程ＳＴ２１で、主成分得点、建物のＩＤ、及び計測時刻の組を受け取っていないと判定した場合（ＳＴ２１：Ｎｏ）、引き続き、この判定処理を実行する。

以上のような一連の処理により、ウェーブレット変換部７は、実行するウェーブレット変換処理を終了する。

＜第１の異常判定処理：ＳＴｄ＞
図６は、本実施の形態に係るプロセス管理装置１Ａの異常判定部９Ａの第１の異常判定処理を説明するためのフローチャートである。

始めに、異常判定部９Ａは、ウェーブレット変換部７から出力されたスペクトルと、建物のＩＤと計測時刻との組を受け取ったか否かを判定する（ＳＴ３１）。

異常判定部９Ａは、この工程ＳＴ３１で、スペクトルと建物のＩＤと計測時刻との組を受け取ったと判定した場合（ＳＴ３１：Ｙｅｓ）、正常時スペクトルデータ記憶部８から建物のＩＤに対応するスペクトルを読み出す（ＳＴ３２）。

次に、異常判定部９Ａは、読み出した正常時のスペクトルと、受け取ったスペクトルとの差を算出する（ＳＴ３３）。

次に、異常判定部９Ａは、受け取ったスペクトルと、読み出したスペクトルとの差が一定のしきい値以上であるかにより、建物内に異常が発生したか否かを判定する（ＳＴ３４）。

異常判定部９Ａは、この工程ＳＴ３４で、スペクトルの差が一定のしきい値以上である、換言すれば、建物内に異常が発生したと判定した場合（ＳＴ３４：Ｙｅｓ）、異常有り情報と建物のＩＤと計測時刻との組を判定結果出力部１０に出力する（ＳＴ３５）。

一方、異常判定部９Ａは、前述した工程ＳＴ３４で、スペクトルが一定のしきい値未満である、換言すれば、建物内に異常が発生していないと判定した場合（ＳＴ３４：Ｎｏ）、異常無し情報と建物のＩＤと計測時刻との組を判定結果出力部１０に出力する（ＳＴ３６）。

一方、異常判定部９Ａは、前述した工程ＳＴ３１で、スペクトルと、建物のＩＤと、計測時刻との組を受け取っていないと判定した場合（ＳＴ３１：Ｎｏ）、引き続き、この判定処理を実行する。

以上のような一連の処理により、異常判定部９Ａは、異常判定処理を終了する。

＜判定結果出力処理：ＳＴｅ＞
図７は、本実施の形態に係る判定結果出力部１０の実行する判定結果出力処理を説明するためのフローチャートである。

始めに、判定結果出力部１０は、異常判定部９Ａから出力された、異常無し情報と建物のＩＤと計測時刻との組を受け取ったか否かを判定する（ＳＴ４１）。

判定結果出力部１０は、この工程ＳＴ４１で、異常判定部９Ａから異常無し情報と建物のＩＤと計測時刻との組を受け取ったと判定した場合（ＳＴ４１：Ｙｅｓ）、異常無し情報と、建物のＩＤに対応する建物名と、計測時刻とを外部に表示する（ＳＴ４２）。

一方、判定結果出力部１０は、前述した工程ＳＴ４１で、異常判定部９Ａから異常有り情報と建物のＩＤと計測時刻との組を受け取ったと判定した場合（ＳＴ４１：Ｎｏ）、異常有り情報と、建物のＩＤに対応する建物名と、計測時刻とを外部に表示する（ＳＴ４３）。

以上のような一連の処理により、判定結果出力部１０は、判定結果出力処理を終了する。

上述したように本実施の形態によれば、選択処理部４により、建物に設置されたセンサから送信されたプロセスデータの計測値が受信され、当該受信されたプロセスデータの計測値から、建物毎に、合成変量である第１主成分及び第２主成分を含む、主成分得点が主成分分析部６Ａにより算出され、当該算出された主成分得点が、ウェーブレット変換部７により建物毎にウェーブレット変換され、建物のＩＤに対応するスペクトルデータが、スペクトルデータ読み出し手段により正常時スペクトルデータ記憶部から読み出され、ウェーブレット変換手段による変換の結果、得られたスペクトルと、スペクトルデータ読み出し手段により読み出したスペクトルデータとに基づいて、建物内の計測値に異常が発生したかどうかが異常判定部９Ａにより判定され、当該判定の結果が判定結果出力部１０により出力されるので、画像データでは検出することが出来ない限られたプロセスデータの計測値から建物内の計測値に異常が発生したか否かを判定することが出来る。

本実施の形態によれば、エネルギーの消費量を削減すると共に、保守費用を低減させることが出来る。

本実施の形態によれば、各センサが設けられた建物の制御システムの性能検証や異常検知・予知・診断を行うことが出来る。

［第２の実施の形態］
請求項５の発明では、ウェーブレット解析手段に画像のパターン解析によく用いられる多重解像度解析の手法を用いる。例えば第一主成分Ｚ_１（ｔ）と第二主成分Ｚ_２（ｔ）をそれぞれＸ軸とＹ軸にプロットすると、２次元の散布図となるが、その具体例を図１８に示す。プロセス変数は通常計測可能な前述の５変数（P＝５）である。正常時のデータは６日分を用いた。フ゜ロセス変数の結合の重みハ゜ラメータはこの６日分のデータから主成分分析で求めた。データは１分間隔で計測されており、空調運転時間は8:30〜19:00なので1変数あたりのデータ数は3,780個（6ケース×10.5時間×60）である。故障のデータは１日分で、冷却コイルの効率が低下した時のものである。このような、散布図は画像と見なせるので多重解像度解析を行なう。

図８は、本発明の第２の実施の形態に係るプロセス管理装置１Ｂの構成例を示す機能ブロック図である。なお、第１の実施の形態と同一部分に関しては、同一符号を付して、その詳しい説明を省略し、ここでは、主として異なる部分に関して説明する。

本実施の形態に係るプロセス管理装置１Ｂは、第１の実施の形態に係るプロセス管理装置１Ａの構成のウェーブレット変換部７を、多重解像度解析部１１Ａに置換した構成となっている。

また、本実施の形態に係るプロセス管理装置１Ｂは、第１の実施の形態に係る正常時スペクトルデータ記憶部８を、正常時パターンデータ記憶部１２に置換した構成となっている。

さらに、本実施の形態に係るプロセス管理装置１Ｂは、第１の実施の形態に係る異常判定部９Ａを、異常判定部９Ｂに置換した構成となっている。

多重解像度解析部１１Ａは、主成分分析部６Ａから出力された主成分得点と建物のＩＤと計測時刻との組を受け取か否かにより、解像度解析を実行するか否かを判定する機能と、当該判定の結果、解像度解析を実行すると判定した場合に受け取った主成分得点のうち、第１主成分と第２主成分との組からなる観測パターンを作成する機能と、作成した観測パターンを、一定の周波数よりも高い周波数の成分と、一定の周波数以下の低い周波数の成分とに分割することにより、観測パターンの解像度を落とす（これによりパターンの特徴をよりきわだたせることができる）機能と、解像度を落とす回数が一定の回数以上になったか否かを判定する機能と、一定の回数以上に到達した場合に、解像度を落とすのを停止する機能と、解像度を落とした観測パターンから当該観測パターンの特徴、換言すれば、故障時又は正常時における第１主成分と第２主成分の値の組を抽出する機能と、抽出した観測パターンの特徴と故障時又は正常時における第１主成分と第２主成分の値の組を異常判定部９Ｂに出力する機能とを有する。

本実施の形態に係る多重解像度解析部１１Ａが解像度を落とす手法の概要について以下に説明する。

一般的な離散ウェーブレット変換の逆変換は、下記の式（１１）で示される。ここで、ｊはレベルを意味する。

前述の式（１１）の右辺に現れる２重和の一方をｇ_ｊ（ｔ）とおくと、このｇ_ｊ（ｔ）は下記の式（１２）のように表される。

ここで、ｊをレベルとすると共に、観測パターンをｘ_ｊ（ｔ）とし、この観測パターンを前述した式（１２）を使って表すと、観測パターンは、下記の式（１３）に示すように、ｇ_ｊ−１（ｔ）、ｇ_ｊ−２（ｔ）、……の和に、一意的に分解出来る。

なお、本実施の形態に係る多重解像度解析部１１Ａは、一変数関数に対する連続ウェーブレット変換や離散ウェーブレット変換の一種である多重解像度解析を行うことにより、観測パターンの解像度を落としていたが、これに限らず、ｓ次元（ｓ≧２）の連続ウェーブレット変換、及び離散ウェーブレット変換に拡張可能であることは言うまでもない。

なお、ｓ次元（ｓ≧２）の連続ウェーブレット変換、及び離散ウェーブレット変換への拡張に関する詳細は、出願時にて公知の文献、例えば「新井康平著、ウェーブレット解析の基礎理論、第１版第３刷、森北出版発行、2002年3月15日発行」に詳細に記載されている。

正常時パターンデータ記憶部１２には、正常時における観測パターンの解像度を落とすことによって得られた特徴、換言すれば、正常時における第１主成分と第２主成分の値の組と、対応する建物のＩＤと、計測時刻との組が記憶されている。

異常判定部９Ｂは、多重解像度解析部１１Ａから出力された特徴、換言すれば、故障時又は正常時における第１主成分と第２主成分の値の組と、対応する建物のＩＤと、計測時刻との組を受け取ると、受け取った建物のＩＤに対応する正常時における観測パターンから得られた特徴、換言すれば、正常時における第１主成分と第２主成分の値の組を正常時パターンデータ記憶部から読み出し、受け取った第１主成分と第２主成分との組のうち、少なくとも一方が、読み出した第１主成分と第２主成分の値以上であるか否かにより、監視対象の建物内で計測された計測値に異常が発生したか否かを判定する機能と、異常が発生したと判定した場合に、異常が発生したことを示す異常有り情報と建物のＩＤと計測時刻との組を判定結果出力部１０に出力する機能と、異常が発生していないと判定した場合に、異常が発生していないことを示す異常無し情報と建物のＩＤと計測時刻との組を判定結果出力部１０に出力する機能とを有する。

なお、他の構成に関しては、前述した第１の実施の形態と同様であるので、ここでは説明を省略する。

次に、以上のように構成されたプロセス管理装置１Ｂの実行する処理を図を参照して説明する。

本実施の形態に係るプロセス管理装置１Ｂは、第１の実施の形態に係るプロセス管理装置１Ａの実行するウェーブレット変換処理を、多重解像度解析処理に置換し、かつ、第１の異常判定処理を第２の異常判定処理に置換したものとなっている。なお、以下の説明では、説明の重複を回避する観点から、本実施の形態に特有の処理である解像度解析処理と、第２の異常判定処理とに焦点を絞って説明を行う。

＜第１の多重解像度解析処理＞
図９は、本実施の形態に係る多重解像度解析部１１Ａの実行する第１の多重解像度解析処理を説明するためのフローチャートである。

始めに、多重解像度解析部１１Ａは、主成分分析部６Ａから出力された主成分得点と建物のＩＤと計測時刻との組を受け取ったか否かにより、解像度解析を実行するか否かを判定する（ＳＴ５１）。

多重解像度解析部１１Ａは、この工程ＳＴ５１で、解像度解析を実行すると判定した場合（ＳＴ５１：Ｙｅｓ）、受け取った主成分得点のうち、第１主成分と第２主成分との組からなる観測パターンを作成する（ＳＴ５２）。

次に、多重解像度解析部１１Ａは、作成した観測パターンを、一定の周波数よりも高い周波数の成分と、一定の周波数以下の低い周波数の成分とに分割することにより、観測パターンの解像度を落とす（ＳＴ５３）。

次に、多重解像度解析部１１Ａは、解像度を落とす回数が一定の回数以上になったか否かを判定する（ＳＴ５４）。

多重解像度解析部１１Ａは、この工程ＳＴ５４で、解像度を落とす回数が一定の回数以上になったと判定した場合（ＳＴ５４：Ｙｅｓ）、解像度を落とす処理を停止する（ＳＴ５５）。

次に、多重解像度解析部１１Ａは、解像度を落とした観測パターンから当該観測パターンの特徴、換言すれば、故障時又は正常時における第１主成分と第２主成分の値の組を抽出する（ＳＴ５６）。

次に、多重解像度解析部１１Ａは、抽出した観測パターンの特徴、換言すれば、故障時又は正常時における第１主成分と第２主成分の値の組と建物のＩＤと計測時刻とを異常判定部９Ｂに出力する（ＳＴ５７）。

一方、多重解像度解析部１１Ａは、前述した工程ＳＴ５１で、解像度解析を実行しないと判定した場合（ＳＴ５１：Ｎｏ）、引き続き、当該判定処理を実行する。

一方、多重解像度解析部１１Ａは、前述した工程ＳＴ５４で、解像度を落とす回数が一定の回数以上になっていないと判定した場合（ＳＴ５４：Ｎｏ）、前述した工程ＳＴ５３に戻る。

以上のような一連の処理により、多重解像度解析部１１Ａは、第１の多重解像度解析処理を終了する。

＜第２の異常判定処理＞
図１０は、本実施の形態に係る異常判定部９Ｂの実行する第２の異常判定処理を説明するためのフローチャートである。

異常判定部９Ｂは、多重解像度解析部１１Ａから出力された特徴、換言すれば、故障時又は正常時における第１主成分と第２主成分の値の組と、対応する建物のＩＤと、計測時刻との組を受け取ったか否かを判定する（ＳＴ６１）。

異常判定部９Ｂは、この工程ＳＴ６１で、故障時又は正常時における第１主成分と第２主成分の値の組と、対応する建物のＩＤと、計測時刻との組を受け取ったと判定した場合（ＳＴ６１：Ｙｅｓ）、建物のＩＤに対応する、正常時における観測パターンから得られた特徴、換言すれば、正常時における第１主成分と第２主成分の値の組を正常時パターンデータ記憶部１２から読み出す（ＳＴ６２）。

次に、異常判定部９Ｂは、受け取った第１主成分と第２主成分との組のうち、少なくとも一方が、読み出した第１主成分と第２主成分の値以上であるか否かにより、監視対象の建物内で計測された計測値に異常が発生したか否かを判定する（ＳＴ６３）。

異常判定部９Ｂは、この工程ＳＴ６３で、建物内で計測された計測値に異常が発生したと判定した場合に（ＳＴ６３：Ｙｅｓ）、異常が発生したことを示す異常有り情報と建物のＩＤと計測時刻との組を判定結果出力部１０に出力する（ＳＴ６４）。

一方、異常判定部９Ｂは、前述した工程ＳＴ６３で、異常が発生していないと判定した場合に（ＳＴ６３：Ｎｏ）、異常が発生していないことを示す異常無し情報と建物のＩＤと計測時刻との組を判定結果出力部１０に出力する（ＳＴ６５）。

以上のような一連の処理により、異常判定部９Ｂは、実行する第２の異常判定処理を終了する。

上述したように本実施の形態によれば、第１の実施の形態の効果に加え、主成分得点のうち、第１主成分と第２主成分とに対して、多重解像度解析部１１Ａが解像度解析を行うことにより特徴を抽出するので、より少ないデータ数で建物内の計測値に異常が発生しているかどうかが判定できる。

［第３の実施の形態］
図１１は、本発明の第３の実施の形態（請求項６）に係るプロセス管理装置１Ｃの構成例を示す機能ブロック図である。なお、第１の実施の形態と同一部分に関しては、同一符号を付して、その詳しい説明を省略し、ここでは、主として異なる部分に関して説明する。

本実施の形態に係るプロセス管理装置１Ｃは、第１の実施の形態に係るプロセス管理装置１Ａの構成に、シミュレーション実行条件入力部１３と、シミュレーション実行部１４と、シミュレーション実行結果記憶部１５と、重み係数記憶部１６を付加した構成となっている。

また、本実施の形態に係るプロセス管理装置１Ｃは、第１の実施の形態に係るプロセス管理装置１Ａの主成分分析部６Ａを、主成分分析部６Ｂに置換した構成となっている。

シミュレーション実行条件入力部１３は、通常のデータ入力が行われるものであり、主として操作者の操作により、シミュレーションの実行条件となる建物のデータ、例えばシミュレーション対象の部屋の大きさ、熱容量、壁面積、壁の熱貫流率、室内熱負荷のデータと、気象のデータ、例えば、外気温、外気湿度、及び日射量との入力がなされるものである。

シミュレーション実行部１４は、シミュレーション実行条件入力部１３から建物に関するパラメータが入力されたか否かを判定する機能と、当該判定の結果、パラメータが入力されたと判定した場合、建物のデータを制御モデルのパラメータとして設定する機能と、気象に関するデータがシミュレーション実行条件入力部１３から入力されたか否かを判定する機能と、当該判定の結果、気象に関するデータがパラメータとして入力されたと判定した場合、気象データを制御モデルのパラメータとして設定する機能と、室内負荷データがシミュレーション実行条件入力部１３から入力されたか否かを判定する機能と、室内負荷データがシミュレーション実行条件入力部１３から入力されたと判定した場合、室内熱負荷データを制御モデルのパラメータとして設定する機能と、室温の設定値と、室温の偏差とから、周知のＰＩＤ制御の手法によって室温を制御するための冷／温水操作弁の操作量を算出する機能と、湿度の設定値と、湿度の偏差とから、周知のＰＩＤ制御の手法によって、湿度を制御するための蒸気操作弁の操作量を算出する機能と、、冷却コイル、加熱コイル、及び加湿器の順に、熱交換器の理論計算式、及び空気線図の計算式により温度、湿度、及びエンタルピーで定義される空調機内での空気の各状態点を算出する機能と、ビル内の部屋の外壁、床、内壁、及び天井毎の熱の収支を記述した伝熱方程式から、室温と壁温との動特性変化を算出する機能と、還気と新鮮空気との混合計算を行うことにより、空調機の入り口における空気の状態点、換言すれば、空調機の入り口における温度、湿度、及びエンタルピーを算出する機能と、シミュレーションの結果、得られたプロセスデータの算出値、少なくとも、室温、冷／温水操作弁の操作量、室内湿度、外気温度、及び外気湿度を、算出に用いた制御モデルに設定した各パラメータ、及び建物のＩＤを対応付けて記憶させる機能と、シミュレーションが終了したことを示す終了信号を主成分分析部６Ａに出力する機能とを有する。

シミュレーション実行結果記憶部１５には、シミュレーション実行部１４により実行されたシミュレーションの結果、得られたプロセスデータの計測値と、建物のＩＤと、パラメータの値とが対応して記憶されている。

重み係数記憶部１６には、主成分分析部６Ｂがプロセスデータの計測値から主成分得点を算出する際に使用する重み係数と、建物のＩＤとが対応して記憶されている。

主成分分析部６Ｂは、第１の実施の形態に係る主成分分析部６Ａと同一の機能に加え、シミュレーション実行部１４から終了信号を受け取ったかどうかにより、シミュレーションが終了したかどうか判定する機能と、当該判定の結果、シミュレーションが終了したと判定した場合に、建物のＩＤをキーとしてシミュレーション実行結果記憶部１５を検索し、検索の結果、該当するプロセスデータの算出値を読み出す機能と、読み出した算出値から重み係数を算出する機能と、算出した重み係数を、建物のＩＤに対応させて重み係数記憶部１６に記憶させる機能とを有する。

なお、本実施の形態に係る主成分分析部６Ｂが重み係数を算出する手法としては、読み出したシミュレーション結果のｐ個の変数ｘ_１〜ｘ_ｐから、ｐ個よりも少ないｍ個の新しい変数ｚ_１〜ｚ_ｍを作成すると仮定して、第１の実施の形態で説明した手法と同様の手法によって、固有値及び固有ベクトルを求めるための特性方程式を算出し、この方程式を、数学的に無意味な解が存在しない条件下で解くことにより、重み係数ａ_１１〜ａ_ｍｐを算出する手法がある。

以上のように構成したプロセス管理装置１Cの動作を図面を参照して説明する。なお、以下の説明においては、説明の重複を回避する観点から、本実施の形態に特有の構成であるシミュレーション実行部１４の行うシミュレーション実行処理と、主成分分析部６Bの実行する重み係数算出処理との２つの処理に関して説明し、前述した各実施の形態と同様の他の構成の動作に関しては説明を省略する。

なお、これら２つの処理は、第１の実施の形態における各実行処理が実行される前に実行される処理である。

＜シミュレーション実行処理＞
図１２は、本実施の形態に係るシミュレーション実行部１４の実行するシミュレーション実行処理を説明するためのフローチャートである。

始めに、シミュレーション実行部１４は、シミュレーション実行条件入力部１３から建物に関するパラメータが入力されたか否かを判定する（ＳＴ７１）。

シミュレーション実行部１４は、この工程ＳＴ７１で、建物に関するパラメータが入力されたと判定した場合（ＳＴ７１：Ｙｅｓ）、建物のデータを制御モデルのパラメータとして設定する（ＳＴ７２）。

一方、シミュレーション実行部１４は、前述した工程ＳＴ７１で、建物に関するパラメータが入力されていないと判定した場合（ＳＴ７１：Ｎｏ）、引き続き、当該判定処理を実行する。

工程ＳＴ７３では、シミュレーション実行部１４は、気象に関するデータがシミュレーション実行条件入力部１３から入力されたか否かを判定する。

シミュレーション実行部１４は、この工程ＳＴ７３で、気象に関するデータがパラメータとして入力されたと判定した場合（ＳＴ７３：Ｙｅｓ）、気象データを制御モデルのパラメータとして設定する（ＳＴ７４）。

一方、シミュレーション実行部１４は、前述した工程ＳＴ７３で、気象に関するデータが入力されていないと判定した場合（ＳＴ７３：Ｎｏ）、引き続き、当該判定処理を実行する。

工程ＳＴ７５では、シミュレーション実行部１４は、室内負荷データがシミュレーション実行条件入力部１３から入力されたか否かを判定する。

シミュレーション実行部１４は、この工程ＳＴ７５で、室内負荷データがシミュレーション実行条件入力部１３から入力されたと判定した場合（ＳＴ７５：Ｙｅｓ）、室内熱負荷データを制御モデルのパラメータとして設定する（ＳＴ７６）。

一方、シミュレーション実行部１４は、前述した工程ＳＴ７５で、室内負荷データがシミュレーション実行条件入力部１３から入力されていないと判定した場合（ＳＴ７５：Ｎｏ）、引き続き、当該判定処理を実行する。

工程ＳＴ７７では、シミュレーション実行部１４は、室温の設定値と、室温の偏差とから、周知のＰＩＤ制御の手法によって室温を制御するための冷／温水操作弁の操作量を算出する。

次に、シミュレーション実行部１４は、湿度の設定値と、湿度の偏差とから、周知のＰＩＤ制御の手法によって、湿度を制御するための蒸気操作弁の操作量を算出する（ＳＴ７８）。

工程ＳＴ７９では、シミュレション実行部は、冷却コイル、加熱コイル、及び加湿器の順に、熱交換器の理論計算式、及び空気線図の計算式により温度、湿度、及びエンタルピーで定義される空調機内での空気の各状態点を算出する。

次に、シミュレーション実行部１４は、ビル内の部屋の外壁、床、内壁、及び天井毎の熱の収支を記述した伝熱方程式から、室温と壁温との動特性変化を算出する（ＳＴ８０）。

次に、シミュレーション実行部１４は、還気と新鮮空気との混合計算を行うことにより、空調機の入り口における空気の状態点、換言すれば、空調機の入り口における温度、湿度、及びエンタルピーを算出する（ＳＴ８１）。

なお、ここで、還気は、再循環気と呼んでもよい。

また、新鮮空気は、導入外気と呼んでもよい。

工程ＳＴ８２では、シミュレーション実行部１４は、シミュレーションの結果、得られたプロセスデータの算出値、各パラメータ、及び建物のＩＤを対応付けて記憶させる。

次に、シミュレーション実行部１４は、シミュレーションが終了したことを示す終了信号を主成分分析部６Ａに出力する（ＳＴ８３）。

以上のような一連の処理により、シミュレーション実行部１４は、シミュレーション処理を終了する。

＜重み係数算出処理＞
図１３は、本実施に形態に係る主成分分析部６Ｂの実行する重み係数算出処理を説明するためのフローチャートである。

始めに、主成分分析部６Ｂは、シミュレーション実行部１４から終了信号を受け取ったかどうかにより、シミュレーションが終了したかどうか判定する（ＳＴ９１）。

主成分分析部６Ｂは、この工程９１で、シミュレーションが終了したと判定した場合（ＳＴ９１：Ｙｅｓ）、建物のＩＤをキーとしてシミュレーション実行結果記憶部１５を検索し、検索の結果、該当するプロセスデータの算出値を読み出す（ＳＴ９２）。

次に、主成分分析部６Ｂは、読み出した算出値から重み係数を算出する（ＳＴ９３）。

次に、主成分分析部６Ｂは、算出した重み係数を、建物のＩＤに対応させて重み係数記憶部１６に記憶させる（ＳＴ９４）。

一方、主成分分析部６Ｂは、前述した工程ＳＴ９１で、シミュレーションが終了していないと判定した場合（ＳＴ９１：Ｎｏ）、引き続き、当該判定処理を実行する。

以上のような一連の処理により、主成分分析部６Ｂは、重み係数算出処理を終了する。

上述したように、本実施の形態によれば、第１の実施の形態の効果に加え、シミュレーション実行部１４によりシミュレーションが実行され、当該シミュレーションの実行結果がシミュレーション実行結果記憶部１５に記憶され、当該シミュレーション結果に基づいて、主成分得点を算出する場合における重み係数が主成分分析部６Ｂにより算出されるので、建築されてから年数が十分経過していないため、実績データが十分蓄積されていない場合でも故障診断の精度をより一層高めることが出来る。

［第４の実施の形態］
図１４は、本発明の第４の実施の形態（請求項７）に係るプロセス管理装置１Ｄの構成例を示す機能ブロック図である。なお、前述した実施の形態と同一部分に関しては、同一符号を付して、その詳しい説明を省略し、ここでは主として異なる部分に関して説明する。

また、本実施の形態に係るプロセス管理装置１Ｄは、第３の実施の形態の構成の主成分分析部６Ｂを、主成分分析部６Ｃに置換した構成となっている。

なお、本実施の形態に係るプロセス管理装置１Ｄは、第３の実施の形態の構成のウェーブレット変換部７を、多重解析度解析部１１Ｂに置換した構成となっている。

また、本実施の形態に係るプロセス管理装置１Ｄは、第３の実施の形態の重み係数記憶部１６を故障パターン記憶部１７に置換した構成となっている。

なお、本実施の形態のプロセス管理装置１Ｄは、第３の実施の形態の正常時スペクトルデータ記憶部８を、故障データ記憶部１８に置換した構成となっている。

また、本実施の形態のプロセス管理装置１Ｄは、第３の実施の形態に係る異常判定部９Ａを異常判定部９Ｃに置換した構成となっている。

本実施の形態に係る主成分分析部６Ｃは、第１の実施の形態に係る各機能に加え、シミュレーション実行部１４から終了信号を受け取ったか否かによりシミュレーションが終了したか否かを判定する機能と、当該判定の結果、シミュレーションが終了したと判定した場合に、シミュレーション実行結果記憶部１５から、建物のＩＤをキーとして対応する、故障データを読み出す機能と、第１の実施の形態と同様の手法により、読み出した故障データを正規化する機能と、正規化した故障データから主成分得点を算出する機能と、当該算出した主成分得点のうち、第１の主成分と第２の主成分との組からなる故障パターンと建物のＩＤとを対応付けて故障パターン記憶部１７に記憶させる機能と、故障時データの主成分得点の算出が終了したことを示す算出終了信号と建物のＩＤとの組を多解像度解析部１１Ｂに出力する機能とを有する。

故障パターン記憶部１７には、各種故障時のシミュレーション結果として得られた故障データから主成分分析部６Ｃによって算出された第１主成分と第２主成分との組からなる故障パターンと、建物のＩＤとが対応して記憶されている。

多重解像度解析部１１Ｂは、第２の実施の形態に係る多重解像度解析部１１Ａと同様の機能に加え、主成分分析部６Ｃから出力された算出終了信号と建物のＩＤとの組を受け取ったか否かにより、故障データの主成分得点の算出が終了したか否かを判定する機能と、当該判定の結果、故障データの主成分得点の算出が終了したと判定した場合、建物のＩＤをキーとして対応する故障パターンを故障パターン記憶部１７から読み出す機能と、読み出した故障パターンに、第２の実施の形態と同様の手法により多重解像度解析を行う機能と、当該多重解像度解析の結果、故障パターンに含まれる故障時に特有の特徴、換言すれば、故障時における第１主成分と第２主成分との組を抽出する機能と、抽出した故障時における第１主成分と第２主成分との組を、建物のＩＤと対応付けて故障データ記憶部１８に記憶させる機能とを有する。

故障データ記憶部１８には、故障時におけるシミュレーションの結果、得られた故障パターンから多重解像度解析部１１Ｂによって抽出された、故障時に特有の第１主成分と第２主成分との組と、建物のＩＤとが対応して記憶されている。

異常判定部９Ｃは、多重解像度解析部１１Ｂから出力された特徴、換言すれば、故障時又は正常時における第１主成分と第２主成分の値の組と、対応する建物のＩＤと、計測時刻との組を受け取ったか否かを判定する機能と、当該判定の結果、故障時又は正常時における第１主成分と第２主成分の値の組と、対応する建物のＩＤと、計測時刻との組を受け取ったと判定した場合、建物のＩＤに対応する、故障時における故障パターンから得られた特徴、換言すれば、異常時における第１主成分と第２主成分の値の組を故障データ記憶部１８から読み出す機能と、受け取った第１主成分と第２主成分との組のうち、少なくとも一方が、読み出した第１主成分と第２主成分の値以上であるか否かにより、監視対象の建物内で計測された計測値に異常が発生したか否かを判定する機能と、当該判定の結果、建物内で計測された計測値に異常が発生したと判定した場合に、異常が発生したことを示す異常有り情報と建物のＩＤと計測時刻との組を判定結果出力部１０に出力する機能と、前述した判定の結果、異常が発生していないと判定した場合に、異常が発生していないことを示す異常無し情報と建物のＩＤと計測時刻との組を判定結果出力部１０に出力する機能とを有する。

次に、以上のように構成したプロセス管理装置１Ｄの動作に関し、図面を用いて説明する。なお、以下の説明においては、説明の重複を回避する観点から、本実施の形態に特有の構成である主成分分析部６Ｃの行う第２の主成分分析処理と、多重解像度解析部１１Ｂの実行する第２の多重解像度解析処理と、異常判定部９Ｃの実行する第３の異常判定処理との３つの処理に関して説明し、前述した各実施の形態と同様の他の構成の動作に関しては説明を省略する。

＜第２の主成分分析処理＞
図１５は、本実施の形態に係る主成分分析部６Ｃの実行する第２の主成分分析処理を説明するためのフローチャートである。

始めに、主成分分析部６Ｃは、シミュレーション実行部１４から終了信号を受け取ったか否かにより故障時のシミュレーションが終了したか否かを判定する（ＳＴ１０１）。

主成分分析部６Ｃは、この工程ＳＴ１０１で、シミュレーションが終了したと判定した場合（ＳＴ１０１：Ｙｅｓ）、シミュレーション実行結果記憶部１５から、建物のＩＤをキーとして対応する、故障データを読み出す（ＳＴ１０２）。

次に、主成分分析部６Ｃは、第１の実施の形態と同様の手法により、読み出した故障データを正規化する（ＳＴ１０３）。

次に、主成分分析部６Ｃは、正規化した故障データから主成分得点を算出する（ＳＴ１０４）。

次に、主成分分析部６Ｃは、算出した主成分得点のうち、第１の主成分と第２の主成分との組からなる故障パターンと建物のＩＤとを対応付けて故障パターン記憶部１７に記憶させる（ＳＴ１０５）。

次に、主成分分析部６Ｃは、故障時データの主成分得点の算出が終了したことを示す算出終了信号と建物のＩＤとの組を多解像度解析部１１Ｂに出力する（ＳＴ１０６）。

一方、主成分分析部６Ｃは、前述した工程ＳＴ１０１で、シミュレーションが終了していないと判定した場合（ＳＴ１０１：Ｎｏ）、引き続き、当該判定処理を実行する。

以上のような一連の処理により、主成分分析部６Ｃは、第２の主成分分析処理を終了する。

＜第２の多重解像度解析処理＞
図１６は、本実施の形態に係る多重解像度解析部１１Ｂの実行する第２の多重解像度解析処理を説明するためのフローチャートである。

始めに、多重解像度解析部１１Ｂは、主成分分析部６Ｃから出力された算出終了信号と建物のＩＤとの組を受け取ったか否かにより、故障データの主成分得点の算出が終了したか否かを判定する（ＳＴ１１１）。

多重解像度解析部１１Ｂは、この工程ＳＴ１１１で、故障データの主成分得点の算出が終了したと判定した場合（ＳＴ１１１：Ｙｅｓ）、建物のＩＤをキーとして対応する故障パターンを故障パターン記憶部１７から読み出す（ＳＴ１１２）。

次に、多重解像度解析部１１Ｂは、読み出した故障パターンに、第２の実施の形態と同様の手法により多重解像度解析を行う（ＳＴ１１３）。

次に、多重解像度解析部１１Ｂは、この多重解像度解析の結果、故障パターンに含まれる故障時に特有の特徴、換言すれば、故障時における第１主成分と第２主成分との組を抽出する（ＳＴ１１４）。

次に、多重解像度解析部１１Ｂは、抽出した故障時における第１主成分と第２主成分との組を、建物のＩＤと対応付けて故障データ記憶部１８に記憶させる（ＳＴ１１５）。

一方、多重解像度解析部１１Ｂは、前述した工程ＳＴ１１１で、故障データの主成分得点の算出が終了していないと判定した場合（ＳＴ１１１：Ｎｏ）、引き続き、当該判定処理を実行する。

以上のような一連の処理により、多重解像度解析部１１Ｂは、第２の多重解像度解析処理を終了する。

＜第３の異常判定処理＞
図１７は、本実施の形態に係る異常判定部９Ｃが実行する第３の異常判定処理を説明するためのフローチャートである。

始めに、異常判定部９Ｃは、多重解像度解析部１１Ｂから出力された特徴、換言すれば、故障時又は正常時における第１主成分と第２主成分の値の組と、対応する建物のＩＤと、計測時刻との組を受け取ったか否かを判定する（ＳＴ１２１）。

異常判定部９Ｃは、この工程ＳＴ１２１で、故障時又は正常時における第１主成分と第２主成分の値の組と、対応する建物のＩＤと、計測時刻との組を受け取ったと判定した場合（ＳＴ１２１：Ｙｅｓ）、建物のＩＤに対応する、故障時における故障パターンから得られた特徴、換言すれば、異常時における第１主成分と第２主成分の値の組を故障データ記憶部１８から読み出す（ＳＴ１２２）。

次に、異常判定部９Ｃは、受け取った第１主成分と第２主成分との組のうち、少なくとも一方が、読み出した第１主成分と第２主成分の値以上であるか否かにより、監視対象の建物内で計測された計測値に異常が発生したか否かを判定する（ＳＴ１２３）。

異常判定部９Ｃは、この工程ＳＴ１２３で、建物内で計測された計測値に異常が発生したと判定した場合に（ＳＴ１２３：Ｙｅｓ）、異常が発生したことを示す異常有り情報と建物のＩＤと計測時刻との組を判定結果出力部１０に出力する（ＳＴ１２４）。

一方、異常判定部９Ｃは、前述した工程ＳＴ１２３で、異常が発生していないと判定した場合に（ＳＴ１２３：Ｎｏ）、異常が発生していないことを示す異常無し情報と建物のＩＤと計測時刻との組を判定結果出力部１０に出力する（ＳＴ１２５）。

一方、異常判定部９Ｃは、前述した工程ＳＴ１２１で、故障時又は正常時における第１主成分と第２主成分の値の組と、対応する建物のＩＤと、計測時刻との組を受け取っていないと判定した場合（ＳＴ１２１：Ｎｏ）、引き続き、当該判定処理を実行する。

以上のような一連の処理により、異常判定部９Ｃは、第３の異常判定処理を終了する。

上述したように、本実施の形態によれば、各種故障時におけるシミュレーションの実行結果から、第１主成分及び第２主成分を含む、主成分得点が主成分分析部６Ｃにより算出され、当該算出された第１主成分と第２主成分との組からなる離散パターンが多重解像度解析部１１Ｂにより解像度解析され、当該解像度解析された離散パターンに基づいて、建物内に異常が発生したかどうかが異常判定部９Ｃにより判定され、当該判定結果が判定結果出力部１０により出力されるので、故障診断の精度をより一層高めることが出来る。

また、故障データ記憶部には各種故障に応じた特徴パターンが記憶されているので、プロセスデータから求めたパターンとの類似性を比較して、どのシステム系統に故障が発生しているかを推定することができる。

なお、上記各実施の形態に記載した手法は、コンピュータに実行させることの出来るプログラムとして、磁気ディスク（フロッピーディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、光磁気ディスク（ＭＯ）、半導体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することができる。

また、この記憶媒体としては、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は、何れの形態であっても良い。

また、記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワークソフト等のＭＷ（ミドルウェア）等が本発明の実施の形態を実現するための各処理の一部を実行しても良い。

さらに、本発明の実施の形態における記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝送されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。

また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒体から本発明の実施の形態における処理が実行される場合も本発明の実施の形態における記憶媒体に含まれ、媒体構成は何れの構成で有っても良い。

なお、本発明におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施の形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であっても良い。

また、本発明におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。

なお、上記各実施の形態に記載した手法を実現するプログラムは、通信ネットワーク、例えばインターネット又はイントラネット若しくはイーサーネットを介して送信することによって提供することも出来る。

この通信ネットワークを介したプログラムの提供方法としては、例えば、ＡＳＰ（Application Service Provider）によるものを包含する。

また、プログラムは、上記の各機能を実現するものであれば、例えば、Ｃ（登録商標）、Ｃ++（登録商標）、又はＪＡＶＡ（登録商標）等、どのようなプログラミング言語で記載されたものであっても良い。

また、本発明は、上述した各機能を実現するプログラムを構成するのに必要不可欠なデータ構造、加工用プログラム、及び上記加工用プログラムが機能する各種ハードウェアを包含する。

なお、この発明は、上記各実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化出来る。また、上記各実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成出来る。例えば、実施の形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施の形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

本発明の第１の実施の形態に係るプロセス管理装置１Ａの一例を示す機能ブロック図。 第１の実施の形態に係るプロセス管理装置１Ａ全体の実行する処理の流れを説明するためのフローチャート。 第１の実施の形態に係る選択処理部４の実行する選択指令判定処理を説明するためのフローチャート。 第１の実施の形態に係る主成分分析部６Ａの実行する主成分分析処理を説明するためのフローチャート。 第１の実施の形態に係るプロセス管理装置１Ａのウェーブレット変換部７の実行するウェーブレット変換処理を説明するためのフローチャート。 第１の実施の形態に係るプロセス管理装置１Ａの異常判定部９Ａの第１の異常判定処理を説明するためのフローチャート。 第１の実施の形態に係る判定結果出力部１０の実行する判定結果出力処理を説明するためのフローチャート。 第２の実施の形態に係るプロセス管理装置１Ｂの構成例を示す機能ブロック図。 第２の実施の形態に係る多重解像度解析部１１Ａの実行する第１の多重解像度解析処理を説明するためのフローチャート。 第２の実施の形態に係る異常判定部９Ｂの実行する第２の異常判定処理を説明するためのフローチャート。 第３の実施の形態に係るプロセス管理装置１Ｃの構成例を示す機能ブロック図。 第３の実施の形態に係るシミュレーション実行部１４の実行するシミュレーション実行処理を説明するためのフローチャート。 第３の実施に形態に係る主成分分析部６Ｂの実行する重み係数算出処理を説明するためのフローチャート。 第４の実施の形態に係るプロセス管理装置１Ｄの構成例を示す機能ブロック図。 第４の実施の形態に係る主成分分析部６Ｃの実行する第２の主成分分析処理を説明するためのフローチャート。 第４の実施の形態に係る多重解像度解析部１１Ｂの実行する第２の多重解像度解析処理を説明するためのフローチャート。 第４の実施の形態に係る異常判定部９Ｃが実行する第３の異常判定処理を説明するためのフローチャート。 主成分分析手段を用いてデータを解析して得た、第１主成分と第２主成分を、それぞれX軸、Y軸としてプロットした散布図例。

符号の説明

１Ａ〜１Ｄ…プロセス管理装置、２…センサデータ記憶部、３…選択指令入力部、４…選択処理部、５…計測値記憶部、６Ａ〜６Ｃ…主成分分析部、７…ウェーブレット変換部、８…正常時スペクトルデータ記憶部、９Ａ〜９Ｃ…異常判定部、１０…判定結果出力部、１１Ａ〜１１Ｂ…多重解像度解析部、１２…正常時パターンデータ記憶部、１３…シミュレーション実行条件入力部、１４…シミュレーション実行部、１５…シミュレーション実行結果記憶部、１６…重み係数記憶部、１７…故障パターン記憶部、１８…故障データ記憶部。

Claims (7)

1. プラントに各々設置された複数のセンサから送信されたプロセスデータの計測値をそれぞれ受信し、受信したプロセスデータの計測値に基づいて、前記プラントに異常が発生したか否かの判定を行うプロセス管理装置であって、
   前記各プラントに設置されたセンサから送信されたプロセスデータの計測値を受信する計測値受信手段と、
   前記計測値受信手段により受信されたプロセスデータの計測値から、プラント毎に合成変量である、主成分得点を算出する主成分分析手段と、
   前記主成分分析手段により算出された主成分得点を、前記プラント毎にウェーブレット変換するウェーブレット変換手段と、
   前記ウェーブレット変換手段で解析されたデータを蓄積するスペクトルデータ記憶手段と、
   前記ウェーブレット変換手段による変換の結果、オンラインで得られたスペクトルと、前記スペクトルデータ記憶手段に蓄えられたスペクトルを比較することにより、前記プラント内に異常が発生したかどうかを判定する異常判定手段と、
   を備えたことを特徴とするプロセス管理装置。
2. 請求項１に記載のプロセス管理装置において、
   主成分分析された過去ｎ日分のデータをウェーブレット変換手段で解析することを特徴とするプロセス管理装置。
3. 請求項１又は請求項２に記載のプロセス管理装置において、
   前記ウェーブレット変換手段は、
   前記主成分分析手段により算出された主成分得点を連続ウェーブレット変換することを特徴とするプロセス管理装置。
4. 請求項１又は請求項２に記載のプロセス管理装置において、
   前記ウェーブレット変換手段は、
   前記主成分分析手段により算出された主成分得点を離散ウェーブレット変換することを特徴とするプロセス管理装置。
5. 請求項１又は請求項２に記載のプロセス管理装置において、
   前記ウェーブレット変換手段は、
   前記主成分分析手段により算出された、例えば第１主成分及び第２主成分との組からなる散布パターンを、多重解像度解析の手法を用いてパターンの特徴を抽出する、多重解像度解析手段に置換したことを特徴とするプロセス管理装置。
6. 請求項１乃至請求項５の何れか１項に記載のプロセス管理装置において、
   プロセスの正常状態と各種故障状態のシミュレーションを事前に行うシミュレーション実行手段と、
   前記シミュレーション実行手段によるシミュレーションの実行結果が記憶されたシミュレーション結果記憶手段とを備えて、
   前記シミュレーション結果記憶手段に記憶されたシミュレーション結果に基づいて、前記主成分分析手段が主成分得点を算出する場合における重み係数を決定することを特徴とするプロセス管理装置。
7. 請求項５又は請求項６に記載のプロセス管理装置において、
   あらかじめ、前記シミュレーション実行手段を用いた各種故障シミュレーションを行い、このデータを主成分分析して、システム系統別の各種故障散布パターンを蓄積し、これをウェーブレット解析手段の多重解像度解析を用いてパターンの特徴を解析抽出し、故障データ記憶手段に分類して蓄積しておき、
   プロセス実測データをオンラインにて多重解像度解析し、異常判定手段で異常があると診断した時、上記故障データ記憶手段のデータベースと類似性を比較して、どのシステム系統に故障が発生しているかを推定することを特徴とするプロセス管理装置。

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