JP2009223416A - リモート装置及び監視システム - Google Patents

Abstract

【課題】 異常・故障の有無やそのおそれ（予兆）等の生産設備を構成する装置・機器の不具合の有無を適切に監視することのできること
【解決手段】 スレーブ２０に接続される入力機器からのＯＮ／ＯＦＦの入力信号から、ＯＮ／ＯＦＦ信号の状態の変化点を検出し、２つの変化点の間の経過時間を計測する時間計測部２５と、その計測した時間データを記憶する記憶部２２と、記憶部に格納された正常運転時のグループに属する複数の計測した時間データと、通常の運転時のグループに属する複数の計測した時間データとから、その２つのグループ間の統計量のＦ検定のＦ値とｔ検定のｔ値を求める統計量演算部２６と、を備える。求めた検定のための統計量が、危険率５％を超えるものの場合、不具合があると推定できる。
【選択図】 図５

Description

この発明は、フィールドネットワークに接続されるリモート装置及び監視システムに関するものである。

ＦＡ（Ｆａｃｔｏｒｙ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）におけるネットワークシステムは、生産設備内の入力機器及び出力機器の制御を司る１または複数のＰＬＣ（Programmable Logic Controller）と、そのＰＬＣにより動作が制御される機器とが、制御系のネットワークに接続される。それらＰＬＣと機器は、その制御系のネットワークを介してサイクリックに通信を行なうことで、ＩＮデータ及びＯＵＴデータ（以下Ｉ／Ｏデータという）の送受を行ない、生産設備を制御する。

より具体的には、ＰＬＣのＣＰＵユニットにおける制御は、ＩＮデータである入力機器のＯＮ信号またはＯＦＦ信号を入力し、入力したＯＮ／ＯＦＦ情報をユーザプログラムによって論理演算し、演算結果であるＯＵＴデータを出力機器へ出力する。その出力が出力機器に対する動作指示となって出力機器が動作することにより、生産設備を制御する。

上記の入力機器や出力機器は、ＰＬＣを構成するＩ／Ｏユニットに直接接続される場合と、ネットワークを介して接続される場合がある。そのネットワークを介して接続する形態として、たとえば、マスタ−スレーブ通信により行うことができる。この場合、ＰＬＣを構成するマスタユニット（マスタ）とスレーブをフィールドネットワークに接続し、そのフィールドネットワークを介してマスタとスレーブとの間で通信を可能とする。マスタ−スレーブ方式のフィールドネットワークでは、生産現場に設置されるスレーブで生産設備のデータ収集および制御を行い、マスタが各スレーブを集中管理するという方式が一般的である。

生産現場では、設備が故障し稼働がストップしてしまうと甚大なコスト被害をこうむる。したがって設備の状態を常時監視し、故障の予兆が現れたときに完全に故障となる前に対策を施すという予防保全の考えが重要となる。係る装置の故障の有無や故障の予兆を監視する技術として、たとえば特許文献１に開示された技術がある。この特許文献１に開示された技術は、入力機器と出力機器の両方を接続するＭｉｘスレーブにタイマを内蔵させ、そのタイマを利用して、アクチュエータが接続されたＯＵＴ端子がＯＮになった時からセンサが接続されるＩＮ端子がＯＮになるまでの時間を計測する機能を備える。ここで求めた時間は、出力機器であるアクチュエータの動作時間となる。この動作時間をしきい値と比較することで、と設定値を比較し、不具合かどうかを判定することができる。そして、動作時間がしきい値を越えた場合にアラームを出力するように構成することで、ユーザに異常・不具合があることを報知することができる。

もちろん、監視対象の値は、上記のＩ／Ｏ機器の動作時間に限ることはなく、例えば、ベルトコンベア等の搬送装置上を搬送される製品の搬送ピッチ（製品を検出するセンサ（入力機器）からの検出信号が出力される間隔（ＯＮからＯＮまでの時間）を計測）のように、制御対象の設備の動作状況を検出するものでもよいし、圧力，温度等のアナログ入力機器からの検出信号でも良く、各種の物理量を用いることができる。

しかしながら、実際の運用では、ユーザがしきい値を決めることになるが、設定するしきい値の基準が明確に決まっていない場合、ユーザの経験と勘に頼らざるをえない。その結果、適切でないしきい値を設定してしまうと頻繁にしきい値越えのアラームが出てしまったり、不具合があってもしきい値を越えずに検出できなかったりするという問題が起きる。このように、従来の故障予知等の監視システムは、その判定の基幹となるしきい値を適切に設定することが困難なことが多々ある。

係る問題を解決するため、統計量による基準でしきい値を決定する方法が知られている（特許文献２参照）。この特許文献２に開示された技術は、監視する値に対して平均値や分散を計算し、品質管理でよく用いられる３σなど明確な基準を実データに基づいてしきい値として設定する。
特開２００３−２９５９１４号公報 特開２００６−２５２４８７号公報

特許文献２の技術を用いることで、しきい値を客観的に決定することはできる。しかしながら、客観的にしきい値を決定できたとしても、動作時間等の測定値（監視値）そのものとしきい値を比較する方法では、以下に示す問題が残る。すなわち、例えば図１に示すように、突発的な値が入り、瞬間的にしきい値Ｔｈを超える場合、従来の判定方法では異常と判断されてしまう。従って、正常であってもノイズその他の原因により瞬間的（単発的）にしきい値を超えることがある場合には、誤判定を招く。

また、しきい値を越えない範囲でばらつきが大きくなった場合などは、不具合として判定できない。すなわち、例えば、正常状態では、測定値ｔｉの時系列の変化が、図２（ａ）に示すようになっているとし、その後、図２（ｂ）に示すように、ばらつきが大きくなったような場合、何かしらの不具合があることが予測されるが、個々の測定値はしきい値Ｔｈを超えずに異常と判定されない。

また、しきい値を超えない範囲でオフセット分が変化した場合などは、不具合として判定できない。すなわち、例えば、正常状態では、測定値ｔｉの時系列の変化が、図３（ａ）に示すようになっているとし、その後、図３（ｂ）に示すように、ばらつきの程度はかわらないもののオフセット分（平均値）が大きくなったような場合、何かしらの不具合があることが予測されるが、個々の測定値はしきい値Ｔｈを超えずに異常と判定されない。

この発明は、異常・故障の有無やそのおそれ（予兆）等の生産設備を構成する装置・機器の不具合の有無を監視することのできるリモート装置及び監視システムを提供することを目的とする。

本発明は、監視対象データ（監視値）の平均値や分散といった統計量を判定に使用することにした。これにより、異常ではないものの瞬間的・単発的に監視対象データの値が大きくなった場合には、不具合はないと正しく判定でき、個々の監視対象データは、正常運転時に得られたものに比べて大きく変化はないものの、ばらつきが大きくなったり、オフセット分が変化したりした場合などは、統計量に変化が現れるので、本発明では、不具合があると正しく検出することができる。ところで、そのように統計量を利用しても、従来のように監視対象となる通常運転時に取得した監視対象データに基づいて求めた統計量を、予め設定したしきい値と比較し、しきい値を超えた場合に不具合が発生したというような判定アルゴリズムを用いると、しきい値を適切な値に設定するのが煩雑となる。そこで、本発明は、統計的検定を利用し、正常運転時に取得した複数個の監視対象データのグループと、監視対象となる通常運転時に取得した複数個の監視対象データのグループとの間で、統計量の検定を求め、両グループに属する監視対象データが、母集団が同じであるか否かにより、不具合の有無を判断するようにした。

つまり、母集団が同じであれば、通常運転時の監視対象データは、正常運転時に取得した監視対象データと同等のものと言えるので、生産設備は正常運転をしていると推定できる。逆に、母集団が異なる場合には、通常運転時の監視対象データは、正常運転時に取得した監視対象データとは異なる状態から取得したものと推定でき、生産設備を構成する装置・機器に何かしらの不具合があると判断できる。そして、母集団が同じか否は、検定を用いて適切に判定できる。

そして、具体的には、本発明は、以下のような構成するようにした。（１）フィールドネットワークに接続されるリモート装置であって、そのリモート装置に接続されるＩ／Ｏ機器からの信号から、監視対象データを取得する監視対象データ取得部と、その取得した監視対象データを記憶する記憶手段と、その記憶手段に格納された正常運転時のグループに属する複数の監視対象データと、通常の運転時のグループに属する複数の監視対象データとから、その２つのグループ間の検定のための統計量を求める検定統計量演算手段と、その検定統計量演算手段で求めた検定のための統計量を出力する出力手段と、を備えた。

リモート装置は、実施形態ではスレーブ２０，２０′に対応する。Ｉ／Ｏ機器は、入力機器と出力機器のいずれでもある。Ｉ／Ｏ機器からの信号は、Ｉ／Ｏ機器が入力機器の場合、入力信号がある。また、本発明は、そのように入力信号に限ることはなく、入力機器や出力機器から得られる当該機器の状態を通知するための監視信号，フィードバック信号，ステータスデータ等、各種の信号がある。監視対象データ取得部は、実施形態では、時間計測部２５やＡＤ変換部２７に対応する。不具合は、装置・機器の故障・異常の有無や、現在は正常でも近い将来に故障等を生じる予兆がある場合も含む。さらに、指令値が間違うなど、間違った動作をしている場合も、ここでいう不具合に含まれる。監視対象データは、信号がＩ／Ｏ機器の入力信号とすると、アナログスレーブの場合には入力信号の値を用いることができ、デジタルスレーブの場合には接続された入力機器から与えられるＯＮ／ＯＦＦ信号の状態の変化点を検出し、２つの変化点の間の経過時間とすることができる。２つの変化点は、同一の入力信号に基づくものでものでも良いし、異なる入力信号に基づくものでもよい。もちろん、これ以外の信号（状態を監視するための監視信号等）に基づき、その監視信号の値を監視対象データにすることなどもできる。出力手段は、実施形態では、読み出し要求を受けてレスポンスを送信する演算部２１，ネットワーク通信部２３により実現される。

（２）統計量は分散であり、検定統計量演算手段は、Ｆ検定のための統計量（Ｆ値）を求めるものとすることができる。（３）また、前記統計量は平均値であり、前記検定統計量演算手段は、２つのグループに属するＮ個ずつの検査対象データに基づいてｔ検定のための統計量（ｔ値）を求めるものでもよい。さらに本発明は、別の検定を用いることも妨げない。

本発明に係る監視システムは、（４）フィールドネットワークに接続される上記（１）から（３）のいずれかに記載のリモート装置と、そのリモート装置にネットワーク経由で接続される監視装置と、を備えた監視システムであって、リモート装置或いは監視装置の少なくとも一方に、前記検定統計量演算手段が求めた検定のための統計量と、危険率に基づき設定されたしきい値とを比較し、生産設備を構成する装置・機器の不具合を判定する判定手段を設けるとよい。ネットワーク経由で接続されるリモート装置と監視装置は、同一のネットワーク上に接続されていても良いし、実施形態のように、異なるネットワーク上に接続され、複数のネットワーク経由で接続されるようにしても良い。

別の解決手段としては、（５）フィールドネットワークに接続されるリモート装置と、そのリモート装置にネットワーク経由で接続される監視装置と、を備えた監視システムであって、リモート装置は、そのリモート装置に接続されるＩ／Ｏ機器からの信号から、監視対象データを取得する監視対象データ取得部と、その取得した監視対象データを記憶する記憶手段と、を備え、監視装置は、記憶手段に格納された正常運転時のグループに属する複数の監視対象データと、通常の運転時のグループに属する複数の監視対象データとを取得する手段と、その取得したそれぞれの監視対象データに基づき、その２つのグループ間の統計量の検定を求める検定統計量演算手段と、その検定統計量演算手段が求めた検定のための統計量と、危険率に基づき設定されたしきい値とを比較し、生産設備を構成する装置・機器の不具合を判定する判定手段と、を備えるようにするとよい。

本発明は、フィールドネットワークにおいて、正常運転時と通常運転時にそれぞれネットワークスレーブが入手したデータを基に、両運転時のデータ間の統計量の検定を求め、求めた値がある一定の危険率の領域にはいるか否かによって不具合の有無を適切に検出することができる。しかも、危険率をしきい値に用いて判定するので、判定基準となるしきい値の設定を客観的に簡単に決定できる。

以下、図面に基づいて、本発明に係るリモート装置及び監視システムの好適な一実施形態を説明する。図４は、本発明により監視するネットワークシステムの一例を示している。図４に示すように、フィールドネットワーク１には、ＰＬＣ１０やリモート装置であるスレーブ２０等が接続される。ＰＬＣ１０には、監視装置３０が接続される。

ＰＬＣ１０は、ビルディングブロックタイプであり、図では、ＣＰＵユニット１１とマスタユニット１２の２つのユニットを示しているが、その他にも、電源ユニットや、Ｉ／Ｏユニット等の各種のユニットが連結される。図５に示すように、各ユニットは、内部バス１０ａにより連係され、その内部バス１０ａを介してＩ／Ｏデータやメッセージの送受等が行なわれる。

ＣＰＵユニット１１は、ＭＰＵ等で構成される演算部１１ａと、ＲＡＭや不揮発性メモリなどからなる記憶部１１ｂと、外部機器通信部１１ｃと、バス通信部１１ｄと、を備える。演算部１１ａは、ユーザプログラムをサイクリックに演算実行し、ネットワークシステムを構成する各機器の制御等を司る。また、ネットワークに接続された他の装置・機器に対してメッセージを送り、スレーブ２０に記憶保持された情報を収集したり、監視装置３０からの要求に従い、記憶部１１ｂに格納した情報を送信したりする。なお、スレーブ２０へのメッセージ送信は、ＣＰＵユニット１１が直接行なっても良いし、通信ユニット１２に依頼し、通信ユニット１２が所望のスレーブに向けてメッセージ送信をするようにしてよい。

記憶部１１ｂは、ＲＡＭや不揮発性メモリなどからなる。ＲＡＭは、演算部１１ａが演算実行する際のワークメモリや、Ｉ／Ｏデータを格納するＩＯメモリとして機能する。不揮発性メモリは、各種の設定データや、ユーザプログラム等が格納される。外部機器通信部１１ｃは、外部の装置・機器と通信をするための通信インタフェースであり、通信ケーブルを接続するコネクタ部を備える。この外部機器通信部１１ｃは、たとえば、ＲＳ−２３２Ｃ等のシリアル通信プロトコルに準拠したものであったり、イーサネット（登録商標）に準拠したものであったりする。バス通信部１１ｄは、内部バス１０ａ用の通信インタフェース（物理層）であり、演算部１１ａは、バス通信部１１ｄ経由で所定のユニットとの間でデータの送受を行なう。

通信ユニット１２は、演算部１２ａと、ＲＡＭや不揮発性メモリ等の記憶部１２ｂと、ネットワーク通信部１２ｃと、バス通信部１２ｄと、を備える。演算部１２ａは、ＣＰＵユニット１１との通信処理や、外部の機器との通信処理を実行する。この通信処理は、予め決まったＩ／Ｏデータの送受信処理（転送処理を含む）や、受信した自己宛のメッセージに対する処理並びにそのレスポンスの返信処理等もある。

記憶部１２ｂは、演算部１２ａが処理を実行する際に使用するワークメモリ（ＲＡＭ）や、各種の設定データ等を記憶する手段（不揮発性メモリ）となる。ネットワーク通信部１２ｃは、接続されるネットワークの通信プロトコルに対応する物理層であり、通信インタフェースとも称される。バス通信部１２ｄは、内部バス１０ａ用のインタフェース（物理層）であり、演算部１２ａは、バス通信部１２ｃ経由で所定のユニットとの間でデータの送受を行なう。

図６に示すように、スレーブ２０は、演算部２１と、記憶部２２と、ネットワーク通信部２３と、入力部２４と、時間計測部２５と、を備える。本実施形態のスレーブ２０は、デジタルスレーブであり、スレーブ２０に接続するＩ／Ｏ機器が、ＯＮ／ＯＦＦの２値を採るセンサ等の入力機器としている。

ネットワーク通信部２３は、ネットワーク１に接続され、マスタユニット１２との間でマスタスレーブ間通信をし、Ｉ／Ｏデータの送受を行なったり、所定のコマンドの受信並びにそれに基づくレスポンスの送信を行なったりする。演算部２１は、ネットワーク通信部２３を介して取得したメッセージを受けて、所定の処理を実行し、レスポンスを生成・返信したり、接続されたＩ／Ｏ機器に対する制御命令等を発したりする。記憶部２２は、演算部２１が処理を実行する際に使用するワークメモリ（ＲＡＭ）や、各種の設定データ等を記憶する手段（不揮発性メモリ）となる。入力部２４は、Ｉ／Ｏ駆動回路とも称され、外部機器である入力機器と接続しＩ／Ｏデータの送受を行なう。この入力部２４に、１または複数の入力機器が接続される。

時間計測部２５は、接続された入力機器から与えられるＯＮ／ＯＦＦ信号の状態の変化点を検出し、２つの変化点の間の経過時間を計測する。一例を示すと、図７に示すように、２つの入力機器からの入力信号ＩＮ１，ＩＮ２のそれぞれのＯＮ信号の立ち上がり同士の時間間隔Ｔ１，Ｔ２，……がある。なお、このようにＯＮ信号の立ち上がり同士に限ることはなく、一方の入力信号の立ち下がりから他方の入力信号の立ち上がりまでの時間のようにしても良いなど、判定・監視したい状況に合わせて各種の時間間隔を計測する。さらに、このように２つの入力機器からの入力信号間での時間間隔に限ることはなく、１つの入力機器から得られる入力信号に基づいて所定の時間（たとえば、ＯＮ信号の立ち上がりから次の立ち上がりまでの時間）を計測するものでも良い。

時間計測部２５が、図７（ａ）に示す時間を順次計測すると、図７（ｂ）に示すように計測した時間（ＩＮ１とＩＮ２の立ち上がりの時間差）の履歴データを求めることができる。つまり、時間計測部２５が計測した時間は、演算部２１に与えられる。そこで、演算部２１は、取得した計測時間に時刻情報やレコード番号等の時系列を管理するための管理情報を関連づけて記憶部２２に格納する。これにより、記憶部２２には、計測時間の履歴データが記憶保持される。また、１つのスレーブは、複数種類の時間情報を計測し、記憶保持することがある。この複数種類の時間情報としては、たとえば、図７（ａ）に示すＩＮ１，ＩＮ２の立ち上がりの時間差に加え、ＩＮ１の立ち下がりからＩＮ２の立ち上がりまでの時間差のように同一の入力信号を用いて異なるタイミングの時間差を求める時間情報や、ＩＮ１のＯＮ時間（パルス幅）や、スレーブ２０に接続されたさらに別の入力機器からの入力信号に関する時間情報などがある。このように複数種類の時間情報を管理する場合、各計測時間に、それぞれの種類を識別するための識別情報をさらに付加したり、記憶部２２内に各種類ごとのテーブルやファイルを作成し、演算部２１は取得した計測時間の種類を認識し、該当する記憶領域に格納したりする。

本実施形態では、演算部２１に統計量の検定を求める検定統計量演算部２６を備える。この検定統計量演算部２６は、監視値である計測時間（時間差データ）について、所定の監視区間（所定数のサンプリング数）の履歴データに対し、平均値や分散といった統計量を算出し、各統計量について検定を行うものである。

すなわち、検定統計量演算部２６は、記憶部２２に格納された正常運転時におけるＮ個分の監視値（計測時間）と、監視対象（通常の運転時）におけるＮ個分の監視値（計測時間）を取得し、それら取得したデータに基づいてｔ検定とＦ検定を求めるものである。具体的には、ある期間におけるＮ個分の計測時間が、（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，……，ｘ_ｉ，……，ｘ_Ｎ）とした場合の平均値並びに分散は、下記式により求められる。

そして、正常運転時の計測時間が、（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，……，ｘ_ｉ，……，ｘ_Ｎ）とし、通常の運転時の計測時間が、（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，……，ｙ_ｉ，……，ｙ_Ｎ）とする。

ここで、帰無仮説Ｈ_０においては、正常運転時の母集団と通常運転時の母集団は同じである。一方、対立仮説Ｈ₁においては、正常運転時の母集団と通常運転時の母集団は異なる。

分散の検定の１つであるＦ検定は、下記式によりＦ値を求め、評価を行う。
Ｆ＝σ_ｙ ^２／σ_ｘ ^２
Ｆ値が、設定した危険率５％の領域内であれば、前記をＨ_０を棄却し、前記Ｈ₁を採択する。

また、平均値の検定の一つであるｔ検定は、下記式によりｔ値を求め、評価を行う。

前記と同様に、ｔ値が設定した危険率５％の領域内であれば、前記をＨ_０を棄却し、前記Ｈ₁を採択する。

検定統計量演算部２６は、記憶部２２にアクセスし、（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，……，ｘ_ｉ，……，ｘ_Ｎ）と（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，……，ｙ_ｉ，……，ｙ_Ｎ）とを呼び出すと共に、上述した演算式を用いて、ｔ値とＦ値を求める。（図８参照）。検定統計量演算部２６は、求めたｔ値やＦ値を、記憶部２２に格納する。この記憶したｔ値やＦ値は、ＰＬＣ１０からの読み出し要求のメッセージに従い、ＰＬＣ１０に向けて送信される。なお、ｔ検定を求める式は、上述したものに限ることはなく、その他のｔ値を算出する演算式を利用しても良い。

ところで、２つのグループ（比較基準となる正常運転時の監視値のグループと、判定（監視）対象となる通常運転時の監視値のグループ）が、同じ分散を持つ場合、Ｆ値は、自由度Ｎ−１のＦ分布に従う。同様に、２つのグループが、同じ母集団の平均値を持つ場合、ｔ値は、自由度２Ｎ−２のｔ分布に従う。

図９（ａ）は、Ｆ値と確率密度関数の関係の一例を示し、図９（ｂ）は、ｔ値と確率密度関数の関係の一例を示している。２つのグループが同じ分散や平均値を持つ場合、検定統計量演算部２６で求めたＦ値やｔ値は、各グラフにおいて確率密度のピーク付近になる。これに対し、２つのグループの母集団が異なると、確率密度が小さい領域に入る。よって、たとえば通常運転時における装置等に不具合が生じ、計測値のばらつきが大きくなった場合には、同じ母集団に属するグループとはいえないほど分散が大きくなったり、何かしらの原因でオフセットがずれてしまい、同じ母集団に属するグループとはいえないほど平均値が異なることがある。そこで、統計用語である危険率をしきい値とし、本実施形態では、危険率＝５％をしきい値と設定し、求めたｔ値やＦ値が危険率５％以上或いはその値を超えた領域となった場合（以下、単に”超えた”と称する）には、正常運転時のグループとは異なり、故障・異常等の不具合あるいは不具合の予兆があると推定するようにした。すなわち、図９（ａ）に示すように、危険率５％に対応するＦ値がＦ０とすると、求めたＦ値がＦ１（＜Ｆ０）の場合には、不具合はないと判断するが、求めたＦ値がＦ２（＞Ｆ０）の場合には、不具合が生じていると判断する。このことは、図９（ｂ）に示すｔ値の場合も同様である。

なお、分散については、ばらつきが大きいほど分散の値も大きくなるので、正常運転時の分散を分母にして求めたＦ値のしきい値となる危険率５％の範囲は、大きい数値側のみとした。

危険率に基づいて設定したしきい値を超えたか否かの判断は、スレーブ２０の演算部２１に判定機能を持たせ、スレーブ２０側で行なっても良いし、スレーブ２０は、検定統計量演算を行なうまででとし、具体的な判断は監視装置３０等の上位のコンピュータ側で行なうようにしても良い。係る判定までスレーブで行なうようにした場合、求めたｔ値及びまたはＦ値が、危険率に基づいて設定されたしきい値を超えた際には、スレーブ２０に設けた警報装置（ＬＥＤ，スピーカ等）を動作させて周囲に報知すると共に、異常等が発生したことをネットワーク経由でＰＬＣ等に伝える機能を持たせると良い。

また、しきい値を設定する基準となる危険率であるが、本実施形態は５％としたが、１％や１０％等適宜の値を用いることができる。さらに、しきい値は、統計用語でもある危険率に基づいて設定されるので、客観的に求めることができる。

監視装置３０は、ハードウェアとしては汎用のパーソナルコンピュータ等によって実現できる。もちろん、監視装置３０は、専用の装置によって構成しても良い。監視装置３０は、演算部３１と、記憶部３２と、外部機器通信部３３と、キーボードやポインティングデバイス等の入力部３４と、表示部３５と、を備える。演算部３１は、インストールされたアプリケーションプログラムを実行する。本実施形態では、演算部３１は、入力部３４から与えられる指示に従い、外部機器通信部３３を介してＣＰＵユニット１１にアクセスし、ＣＰＵユニット１１が収集したｔ値やＦ値を取得したり、計測時間の履歴データ（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，……，ｘ_ｉ，……，ｘ_Ｎ）や（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，……，ｙ_ｉ，……，ｙ_Ｎ）を取得する。そして、演算部３１は、取得した情報を表示部３５に表示する。

本実施形態では、分散や平均値の検定を用いて異常の有無等を判定するようにしたため、図１から図３に示す従来装置では誤判定したり、異常等を検出できないケースも正しく判定することができる。すなわち、たとえば、図１に示すように、突発的・単発に大きな値をとる（本実施形態では、計測時間が長くなる）ような場合でも、そのことのみをもって異常と判断しない。つまり、分散や平均値が正常運転時のものと同じと判断されるような場合は、正常と判定できる。そして、平均値や分散値を大きく変化させるくらい大きな突発値の場合や、突発値が頻繁に発生するような場合は、その変化がＦ値やｔ値に現れ危険率５％を超える状態となり、異常と判断することができる。

また、図２に示すように、ばらつきが大きくなった場合には、分散が大きく変化しているため、Ｆ値が大きな値となり、異常と判断することができる。同様に、図３に示すように、オフセット分に変化があった場合には、その変化が平均値に現れるので、ｔ値が大きな値となり、異常と判断することができる。

図１０，図１１は、スレーブ２０がアナログスレーブの場合を示している。アナログスレーブの場合、図１０に示すように、入力部２４からは、電圧値や温度等のアナログデータの計測値が入力されてくるので、ＡＤ変換部２７は、その入力された計測値をサンプリングしてデジタルデータに変換する。変換されたデジタルデータは、演算部２１に渡され、記憶部２２に格納される。また図１１に示すように、１つの入力機器からの１つ入力信号に基づいて、履歴データが生成される。記憶部２２に格納された履歴データに基づき、デジタルスレーブと同様に、検定統計量演算部２６が、ｔ値やＦ値を求め、求めた値を記憶部２２に格納する。なお、その他の構成並びに作用効果は、上述した実施形態と同様である。

図１２は、別の実施形態を示している。この実施形態では、検定を求めるのを監視装置３０側で行なうようにした。これに伴い、図１２（ａ）に示すように、デジタルスレーブであるスレーブ２０′は、図６に示すスレーブ２０の構成から検定統計量演算部を取り除いた構成としている。これにより、時間計測部２５が求めた入力信号のＯＮ／ＯＦＦの状態の切り替わりタイミングに関係する監視値（計測時間）を、記憶部２２に時系列データとして記憶する。演算部２１は、ＰＬＣからの読み出し要求に応じて、記憶部２２に格納された（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，……，ｘ_ｉ，……，ｘ_Ｎ）や（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，……，ｙ_ｉ，……，ｙ_Ｎ）をレスポンスとして返す。

また、アナログスレーブの場合、図１２（ｂ）と図１０とを比較すると明らかなように、図１０に示すスレーブ２０の構成から検定統計量演算部を取り除いた構成としている。これにより、演算部２１は、ＡＤ変換部２７が求めた入力信号に対応するデジタル値（監視値）を、記憶部２２に格納する。さらに演算部２１は、ＰＬＣからの読み出し要求に応じて、記憶部２２に格納された（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，……，ｘ_ｉ，……，ｘ_Ｎ）や（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，……，ｙ_ｉ，……，ｙ_Ｎ）をレスポンスとして返す。

ＰＬＣの内部構成は、図５に示したものと同様であり、上記のレスポンスとして返されてきたは、（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，……，ｘ_ｉ，……，ｘ_Ｎ）や（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，……，ｙ_ｉ，……，ｙ_Ｎ）等のデータを、記憶部１１ｂに記憶保持する。

一方、図１３と図５を比較すると明らかなように、本実施形態の監視装置３０′は、図５に示す実施形態の監視装置３０の演算部３１に、検定統計量演算部３６を設けている。この統計量演算部３６は、図６や図１０に示す検定統計量演算部２６と同様に、２つのグループに属するＮ個分の監視値に基づいて、ｔ検定やＦ検定を求めるものである。つまり、演算部３１は、ＰＬＣ１０（ＣＰＵユニット１１）の記憶部１１ｂに格納された所定期間の観測値（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，……，ｘ_ｉ，……，ｘ_Ｎ）や（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，……，ｙ_ｉ，……，ｙ_Ｎ）を取得し、記憶部３２に格納する。そして、検定統計量演算部３６は、記憶部３２に格納された上記のデータに基づいて、それぞれの検定を求め、その結果を表示部３５に表示する。

上述した各種の実施形態は、Ｉ／Ｏ機器が入力機器であって、そこから得られる信号が入力信号の場合を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限ることはない。一例を挙げると、Ｉ／Ｏ機器が、入力機器や出力機器のいずれの場合であって、そのＩ／Ｏ機器から取得した各種の信号（たとえば、当該機器の状態を通知するための監視信号，フィードバック信号，ステータスデータ等）を用いることかできる。すなわち、正常運転時に取得した監視信号等の値（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，……，ｘ_ｉ，……，ｘ_Ｎ）と、通常の運転時の監視信号等の値（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，……，ｙ_ｉ，……，ｙ_Ｎ）とから、それぞれのグループにおける平均や分散等の検定を求めるための統計量を求めるとともに、その２つのグループ間のｔ値やＦ値を求め、異常・不具合の有無を判断することができる。また、上述の実施形態では、入力機器を接続するため入力部２４を構成しているが、Ｉ／Ｏ機器としてモータ，アクチュエータ等の出力機器を用いる場合には、入力部２４は当該出力機器を動作させるための出力部となる。つまり、それら入力部２４，出力部は、Ｉ／Ｏ駆動回路部とも称することができる。

課題並びに本発明の効果を説明する図である。 課題並びに本発明の効果を説明する図である。 課題並びに本発明の効果を説明する図である。 本発明が適用されるネットワークシステムの一例を示す図である。 監視装置並びにＰＬＣの内部構成の一例を示すブロック図である。 スレーブの内部構成の一例を示すブロック図である。 監視対象データ（監視値）を説明する図である。 本発明の作用を説明する図である。 本発明の作用を説明する図である。 スレーブの内部構成の一例を示すブロック図である。 監視対象データ（監視値）を説明する図である。 別の実施形態のスレーブの内部構成の一例を示すブロック図である。 別の実施形態の監視装置の内部構成の一例を示すブロック図である。

符号の説明

１０ ＰＬＣ
２０ スレーブ
２１ 演算部
２２ 記憶部
２５ 時間計測部
２６ 検定統計量演算部
２７ ＡＤ変換部
３０ 監視装置
３６ 検定統計量演算部

Claims (5)

1. フィールドネットワークに接続されるリモート装置であって、
   そのリモート装置に接続されるＩ／Ｏ機器からの信号から、監視対象データを取得する監視対象データ取得部と、
   その取得した監視対象データを記憶する記憶手段と、
   その記憶手段に格納された正常運転時のグループに属する複数の監視対象データと、通常の運転時のグループに属する複数の監視対象データとから、その２つのグループ間の統計量を求める検定統計量演算手段と、
   その検定統計量演算手段で求めた検定のための統計量を出力する出力手段と、
   を備えたことを特徴とするリモート装置。
2. 前記統計量は分散であり、前記検定統計量演算手段は、２つのグループに属するＮ個ずつの検査対象データに基づいてＦ検定の統計量を求めるものであることを特徴とする請求項１に記載のリモート装置。
3. 前記統計量は平均値であり、前記検定統計量演算手段は、２つのグループに属するＮ個ずつの検査対象データに基づいてｔ検定の統計量を求めるものであることを特徴とする請求項１に記載のリモート装置。
4. フィールドネットワークに接続される請求項１から３のいずれかに記載のリモート装置と、
   そのリモート装置にネットワーク経由で接続される監視装置と、を備えた監視システムであって、
   前記リモート装置或いは前記監視装置の少なくとも一方に、前記検定統計量演算手段が求めた検定のための統計量と、危険率に基づき設定されたしきい値とを比較し、生産設備を構成する装置・機器の不具合を判定する判定手段を設けたことを特徴とする監視システム。
5. フィールドネットワークに接続されるリモート装置と、
   そのリモート装置にネットワーク経由で接続される監視装置と、を備えた監視システムであって、
   前記リモート装置は、
   そのリモート装置に接続されるＩ／Ｏ機器からの信号から、監視対象データを取得する監視対象データ取得部と、
   その取得した監視対象データを記憶する記憶手段と、
   を備え、
   前記監視装置は、
   前記記憶手段に格納された正常運転時のグループに属する複数の監視対象データと、通常の運転時のグループに属する複数の監視対象データとを取得する手段と、
   その取得したそれぞれの監視対象データに基づき、その２つのグループ間の統計量を求める検定統計量演算手段と、
   その検定統計量演算手段が求めた検定のための統計量と、危険率に基づき設定されたしきい値とを比較し、生産設備を構成する装置・機器の不具合を判定する判定手段と、
   を備えたことを特徴とする監視システム。

Images