JP2011174766A - 機器劣化評価支援方法及び機器劣化評価支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】多数の正常運転状態があっても、機器の劣化を精度よく評価する。
【解決手段】機器劣化評価支援装置１は、まず、機器運転の初期段階における物理データ（音響レベル、機器出力及び外気温度のサンプルデータ）を取得し、記憶する（Ｓ４０１）。次に、多変量解析の手法により、独立変数である機器出力及び外気温度と、従属変数である音響データとの間の関係式を導出し、記憶する（Ｓ４０２）。その後、機器劣化評価のために、その時点における物理量のデータを取得し、記憶する（Ｓ４０３）。そして、評価時の独立変数である初期出力データ及び初期温度データを、関係式に代入することにより、固有の従属変数である音響データを算出し、記憶する（Ｓ４０４）。続いて、評価時の従属変数である評価時音響データから、児湯の従属変数である固有音響データを減算し、その減算値を差分データとして記憶し（Ｓ４０５）、差分データを出力する（Ｓ４０６）。
【選択図】図４

Description

本発明は、機器が発する物理量に基づいて、機器劣化の評価を支援する方法及び装置に関する。

音響診断は、診断の基となる音情報が「点（スポット）」ではなく、「面（ゾーン）」情報であるため、全体的・立体的・網羅的に機器の状態を把握できること、また、音情報が非接触で収集可能であるため、機器を停止する必要がなく、安全性及び効率性に優れていることから、様々な機器のメンテナンスに利用されている。一方、上記に述べた利点の裏を返せば、音響診断には、機器・設備の劣化や変調による変動分以外（機器固有の雑音。例えば、機器出力、温度、圧力等を含む運転状態の影響による変化分）も取り込んでしまうという欠点がある。そこで、音響診断の際に雑音を排除するための様々な方法が開発されている。例えば、監視対象となる機器の正常音を基にフィルタ（基準波形）を作製し、その正常音と、診断時の機器の音との差分から異常を判断する方法がある（図５及び非特許文献１の３８ページ「３．２ 逆フィルタ法」を参照）。

堀田洋、"音響診断技術とその活用事例"、［online］、２００４年２月、株式会社山武アドバンスオートメーションカンパニー、［平成２２年１月１２日検索］、インターネット＜http://jp.yamatake.com/corp/rd/tech/review/pdf/2004_2/2004_2_06.pdf＞

しかしながら、上記に述べたように、音響データには機器の劣化や変調による変動分以外（機器固有の運転状態による変化分）も含まれるため、劣化や変調のない正常状態の音響データは、異なる運転状態に応じて複数存在することになる。

このため、従来の方法では、機器運転の初期段階において、運転状態が変化する都度、正常な音響データを取得し、その音響データに基づいてフィルタを作製した後、作製した複数のフィルタを、異常診断時の運転状態に応じて切り替えて使用する必要があった（図５及び非特許文献１の４２ページ「４．３ オンライン形の監視システム」を参照）。

ところが、この方法は、運転状態の数が少ない場合には対応できるが、影響を受ける因子が多く、また、各々の因子の変化パターンも多く存在する場合には、多数のフィルタが必要になり、対応しきれないことがあった。

本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、多数の正常運転状態があっても、機器の劣化を精度よく評価することにある。

上記課題を解決するために、本発明は、コンピュータにより、機器の劣化を評価するための支援を行う方法（機器劣化評価支援方法）であって、前記コンピュータは、前記機器に係る複数の物理量であって、他の物理量に依存しない独立物理量と、当該独立物理量に依存する従属物理量とを含む複数の物理量の、前記機器の正常時における値を正常時物理量として取得するステップと、取得した前記正常時物理量の、前記独立物理量と、前記従属物理量との関係を示す関係式データを導出し、記憶するステップと、前記複数の物理量の、前記機器の評価時における値を評価時物理量として取得するステップと、取得した前記評価時物理量の独立物理量と、前記関係式データとに基づいて、その独立物理量に対する従属物理量を固有従属物理量として算出するステップと、取得した前記評価時物理量の従属物理量と、算出した前記固有従属物理量との差分を算出し、出力するステップと、を実行することを特徴とする。

この方法によれば、劣化評価時の物理量のうち、従属物理量には、機器の正常、異常にかかわらず存在する固有分と、機器の劣化や変調による変動分とが含まれる。そこで、機器が正常な時に、独立物理量と、従属物理量の固有分とを取得し、それらの関係式を求めておく。その後、機器の劣化を評価する際に、機器に係る独立物理量及び従属物理量を取得し、取得した独立物理量を関係式に適用し、従属物理量の固有分を求める。そして、取得した従属物理量と、関係式により求めた固有分との差分をとれば、その差分が機器の劣化や変調による変動分に相当する。これによれば、その差分に基づいて、機器の劣化状況を精度よく評価することができる。

また、正常時の関係式を用いることにより、いかなる組合せの独立物理量に関しても、変動分を含まない固有分だけの従属物理量を求められる。これによれば、機器の状態ごとのフィルタを準備することなく、多数の正常運転状態があっても機器の劣化を精度よく評価することができる。

また、本発明は、上記機器劣化評価支援方法において、前記コンピュータが、前記正常時物理量及び前記評価時物理量を取得する際に、前記独立物理量として前記機器の出力及び温度を取得し、前記従属物理量として前記機器が発する音響レベルを取得することとしてもよい。
この方法によれば、比較的簡単に測定又は取得可能な物理量を用いて、機器の劣化評価を行うことができる。特に、発電機のガスタービンの劣化評価を行う際に有効である。

また、本発明は、上記機器劣化評価支援方法において、前記コンピュータが、前記関係式データを導出する際に、多変量解析の手法を使用することとしてもよい。
この方法によれば、多変量解析の手法を使用することにより、機器に係る物理量の独立物理量が何個あっても劣化の評価が可能になる。

また、本発明は、上記機器劣化評価支援方法において、前記コンピュータが、前記差分が所定値より大きい場合に、前記機器が劣化していると判定し、その旨を出力することとしてもよい。
この方法によれば、劣化評価時の従属物理量と、関係式データによって計算される従属物理量の固有分との差分（機器の劣化や変調による変動分）が、所定値より大きい場合に、当該機器が劣化していると判定し、その旨を出力する。これによれば、コンピュータから評価結果を取得することができる。

なお、本発明は、機器劣化評価支援装置を含む。その他、本願が開示する課題及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、多数の正常運転状態があっても、機器の劣化を精度よく評価することができる。

機器劣化評価支援装置１のハードウェア構成を示す図である。 機器運転の初期段階における物理量から、独立変数と、従属変数との間の関係式を導出する様子を表す概要図である。 機器劣化評価支援装置１の記憶部１７に記憶されるデータの構成を示す図であり、（ａ）は事前データ１７Ａの構成を示し、（ｂ）は処理データ１７Ｂの構成を示す。 機器劣化評価支援装置１の処理を示すフローチャートである。 正常音と、診断時の機器の音との差分から異常を判断する従来の方法を示す図である。

以下、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態を説明する。本発明の実施の形態に係る機器劣化評価支援装置は、機器が発する何等かの物理量（例えば、音、振動、熱等）に基づいて機器劣化を評価する際に、評価のために取得した物理量から、劣化以外の要因による物理量を排除するための手法を提供する装置であり、正常運転時の物理量のうち、独立変数（独立物理量）の運転状態と、従属変数（従属物理量）の基準波形（運転状態に基づく基準信号）とを用いて、正常時の運転状態と、基準値との関係式を導出し、その関係式を用いて、劣化評価時の測定信号から機器の劣化や変調による変動分だけを取り出すものである。

例えば、発電機の出力（独立変数の一例）が変わると、タービンの発する音響（従属変数の一例）が変わるので、まず、正常運転時において、発電機の出力と、音響との複数の組合せデータを測定し、その間の関係式を求めておく。その後、発電機の劣化を評価する際に、発電機の出力及び音響を測定し、測定した出力及び求めた関係式から出力に対する固有の音響を算出し、測定した音響と、算出した音響との差分をとり、その差分により劣化を評価する。

≪装置の構成と概要≫
図１は、機器劣化評価支援装置１のハードウェア構成を示す図である。機器劣化評価支援装置１は、音響測定部１１、出力取得部１２、温度測定部１３、表示部１４、入力部１５、処理部１６及び記憶部１７を備え、各部がバス１８を介してデータを送受信可能なように接続されている。音響測定部１１は、監視対象の機器から発する音響レベルを測定する部分であり、例えば、マイクロフォンを備えたパラボラ集音器等の集音装置によって実現される。評価対象機器が発電機のタービンの場合、集音装置は、タービンそのものに設置するのではなく、タービンから少し離れた位置に置くことで、タービン全体の音を収集するようにする。これには、集音装置を設置しやすいという利点がある。出力取得部１２は、監視対象の機器の出力データを取得する部分であり、例えば、機器（発電機のガスタービン等）の運転装置が常時監視している出力値を電気信号により入力する。温度測定部１３は、機器周辺の外気温度を測定する部分であり、例えば、ＰＣ（Personal Computer）に接続して測定データを回収可能な温度記録計等により実現される。なお、音響測定部１１、出力取得部１２及び温度測定部１３は、測定又は取得した物理量のデータを処理部１６に出力するものとする。

表示部１４は、処理部１６からの指示によりデータを表示する部分であり、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）等によって実現される。入力部１５は、オペレータがデータ（例えば、機器劣化判定の閾値のデータ等）を入力する部分であり、例えば、キーボードやマウス等によって実現される。処理部１６は、所定のメモリを介して各部間のデータの受け渡しを行うととともに、機器劣化評価支援装置１全体の制御を行うものであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）が所定のメモリに格納されたプログラムを実行することによって実現される。記憶部１７は、処理部１６からデータを記憶したり、記憶したデータを読み出したりするものであり、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の不揮発性記憶装置によって実現される。なお、機器劣化評価支援装置１は、スタンドアロンの装置（ＰＣ等）であってもよいし、複数の端末とネットワークを介して通信可能となっている装置（サーバ等）であってもよい。

≪関係式の導出について≫
図２は、機器運転の初期段階における物理量から、独立変数と、従属変数との間の関係を示す関係式を導出する様子を表す概要図である。まず、機器劣化評価支援装置１は、機器の各運転状態（機器出力、外気温度）における音響レベルを、運転開始時の初期段階において測定する。これは、初期段階では、機器がまだ劣化していないので、音響データに劣化や変調による変動分が含まれない、すなわち、音響データに当該機器に固有の音だけが含まれると考えられるからである。そのとき、音響レベル、機器出力及び外気温度のサンプルデータを極力多く取得する。これにより、導出する関係式の精度を向上させることができる。

次に、機器劣化評価支援装置１は、各物理量のサンプルデータから、音響レベルに影響を与える機器出力及び外気温度（独立変数）と、音響レベル（従属変数）との間の関係式を導き出す。すなわち、図２に示す関係式（Ｙ＝ｂ_１Ｘ_１＋ｂ_２Ｘ_２＋ｂ_０、Ｙ：音響レベル、Ｘ_１：機器出力、Ｘ_２：外気温度）における、係数ｂ_１、ｂ_２及びｂ_０を求める際に、各サンプルデータに関して、音響レベルの測定値ｙと、機器出力及び外気温度を関係式に代入して得られる、音響レベルの予測値ｙとの残差の合計が最小になるように、３つの係数を決定する。図２の例では、独立変数が２つなので、関係式が空間座標における平面を表す。このとき、音響レベルへの影響の小さいパラメータ（独立変数）については、その係数ｂｎが小さくなる。例えば、外気温度Ｘ_２が音響レベルＹに与える影響が小さければ、係数ｂ_２は小さい値に調整される。以上によれば、関係式は、機器出力及び外気温度に対する音響レベルの基準値を提供するものであり、多数の運転状態に応じた多数のフィルタの役割を果たすと言うことができる。

なお、本例では、独立変数を２個しか設定していないが、何個あってもよい。例えば、気圧や湿度を独立変数として設定してもよい。また、評価対象機器が発電機のガスタービンである場合に、機器出力や外気温度以外に、ガスの中に含まれる粉塵の量をガスセンサで測定したデータを含めてもよい。

独立変数と、従属変数との間の関係式を導出する具体的な手法としては、多変量解析がある。多変量解析は、多種多様な特性を持つ多量のデータから、その相互関連を分析して、特徴を要約したり、事象の背後にある要因を探し出したりして予測や分類を行う方法である。多変量解析の手法としては、重回帰分析、判別分析、主成分分析、因子分析、分散分析、クラスター分析等がある。

≪データの構成≫
図３は、機器劣化評価支援装置１の記憶部１７に記憶されるデータの構成を示す図である。図３（ａ）は、事前データ１７Ａの構成を示す。事前データ１７Ａは、実際に機器の劣化を評価する前に予め記憶されるデータであり、多変量解析プログラム１７Ａ１及び劣化判定閾値１７Ａ２を含む。多変量解析プログラム１７Ａ１は、独立変数と、従属変数との間の関係式を導出するためのプログラムの１つであり、音響レベル、機器出力及び外気温度のサンプルデータを複数入力すると、図２に示す関係式（Ｙ＝ｂ_１Ｘ_１＋ｂ_２Ｘ_２＋ｂ_０、Ｙ：音響レベル、Ｘ_１：機器出力、Ｘ_２：外気温度）の係数ｂ_１、ｂ_２及びｂ_０を出力する。例えば、マイクロソフト社のＥｘｃｅｌ（登録商標）の分析ツール（回帰分析）が用いられる。劣化判定閾値１７Ａ２は、機器の劣化を判定するための閾値であり、音響レベルの測定値と、機器出力及び外気温度を関係式に代入して得られる音響レベルの予測値との差分に対して比較される。なお、劣化判定閾値１７Ａ２は、後記する関係式データ１７Ｂ４を導出する際の、初期段階に取得した従属変数と、当該関係式データ１７Ｂ４により算出した従属変数との残差より大きいものとする。さらに、独立変数の組合せや対応する残差に応じて異なる値としてもよいが、この場合は、事前ではなく、劣化評価支援の処理中に設定されることになる。

図３（ｂ）は、処理データ１７Ｂの構成を示す。機器劣化評価支援装置１の処理において、生成され、参照されるデータであり、初期音響データ１７Ｂ１、初期出力データ１７Ｂ２、初期温度データ１７Ｂ３、関係式データ１７Ｂ４、評価時音響データ１７Ｂ５、評価時出力データ１７Ｂ６、評価時温度データ１７Ｂ７、固有音響データ１７Ｂ８及び差分データ１７Ｂ９を含む。初期音響データ１７Ｂ１は、機器運転の初期段階において測定された、機器が発する音響レベルのデータであり、実際には、所定時間内の波形データが記憶されるが、多変量解析の際には、特徴抽出処理による一定値（例えば、平均値、波高値、特定周波数のパワースペクトル値等）が用いられる。初期出力データ１７Ｂ２は、機器運転の初期段階において取得された、機器出力のデータである。初期温度データ１７Ｂ３は、機器運転の初期段階において測定された、機器周辺の外気温度のデータである。関係式データ１７Ｂ４は、初期音響データ１７Ｂ１と、初期出力データ１７Ｂ２及び初期温度データ１７Ｂ３との間の関係を示す関係式のデータであり、具体的には、図２に示す関係式の係数ｂ_１、ｂ_２及びｂ_０が記憶される。

評価時音響データ１７Ｂ５は、機器劣化を評価するために測定された、機器が発する音響レベルのデータであり、実際には、所定時間内の波形データが記憶されるが、劣化評価の際には、特徴抽出処理による一定値（例えば、平均値、波高値、特定周波数のパワースペクトル値等）が用いられる。評価時出力データ１７Ｂ６は、機器劣化を評価するために取得された、機器出力のデータである。評価時温度データ１７Ｂ６は、機器劣化を評価するために測定された、機器周辺の外気温度のデータである。固有音響データ１７Ｂ８は、評価時の運転状態から予測される、機器が正常な場合の音響レベルのデータであり、評価時出力データ１７Ｂ６及び評価時温度データ１７Ｂ６を関係式データ１７Ｂ４に代入することにより算出され、記憶される。差分データ１７Ｂ９は、評価時の音響データと、その時の運転状態から予測される正常時の音響データとの差分のデータであり、機器劣化や変調による音響データの変動分を示し、具体的には、評価時音響データ１７Ｂ５から固有音響データ１７Ｂ８を減算することにより算出され、記憶される。

≪装置の処理≫
図４は、機器劣化評価支援装置１の処理を示すフローチャートである。本処理は、機器劣化評価支援装置１において、主として処理部１４が記憶部１５のデータを参照、更新しながら、機器の劣化を評価するための支援を行うものである。

まず、機器劣化評価支援装置１は、機器運転の初期段階における物理量データ、すなわち、音響レベル、機器出力及び外気温度のサンプルデータを取得し、それぞれを初期音響データ１７Ｂ１、初期出力データ１７Ｂ２及び初期温度データ１７Ｂ３として記憶部１７に記憶する（Ｓ４０１）。

次に、機器劣化評価支援装置１は、多変量解析の手法により、独立変数である機器出力及び外気温度と、従属変数である音響データとの間の関係式を導出し、記憶部１７に記憶する（Ｓ４０２）。詳細には、多変量解析プログラム１７Ａ１を記憶部１７から所定のメモリ上にロードし、初期音響データ１７Ｂ１、初期出力データ１７Ｂ２及び初期温度データ１７Ｂ３の複数の組合せを入力データとして設定し、当該プログラムを実行する。その結果、当該プログラムの出力データとして係数ｂ１、ｂ２及びｂ０を取得し、それらの係数を関係式データ１７Ｂ４として記憶部１７に記憶する。

その後、入力部１５を通して機器劣化評価のトリガを与えられると、その評価のために、機器劣化評価支援装置１は、その時点における物理量のデータ、すなわち、音響レベル、機器出力及び外気温度のデータを取得し、それぞれを評価時音響データ１７Ｂ５、評価時出力データ１７Ｂ６及び評価時温度データ１７Ｂ７として記憶部１７に記憶する（Ｓ４０３）。次に、評価時の独立変数である評価時出力データ１７Ｂ６及び評価時温度データ１７Ｂ７を、関係式データ１７Ｂ４により規定される関係式に代入することにより、評価時の独立変数に対する従属変数である音響レベルを算出し、固有音響データ１７Ｂ８として記憶部１７に記憶する（Ｓ４０４）。

そして、機器劣化評価支援装置１は、評価時の従属変数である評価時音響データ１７Ｂ５から、固有の従属変数である固有音響データ１７Ｂ８を減算し、その減算値を差分データ１７Ｂ９として記憶部１７に記憶する（Ｓ４０５）とともに、記憶した差分データ１７Ｂ９を出力する（Ｓ４０６）。差分データ１７Ｂ９の出力では、表示部１４に表示したり、機器劣化評価支援装置１に接続されたプリンタ等の印刷装置に印刷したり、インターネット等の通信網を介して機器劣化評価支援装置１と通信可能な端末に送信したりする。

続いて、機器劣化評価支援装置１は、差分データ１７Ｂ９が劣化判定閾値１７Ａ２より大きいか否かを判定し（Ｓ４０７）、劣化判定閾値１７Ａ２より大きい場合には（Ｓ４０７のＹＥＳ）、評価時の音響データが正常と予測される音響データから閾値を超えて乖離しており、機器劣化が進んでいると考えられるので、機器が劣化している旨を出力する（Ｓ４０８）。機器劣化の出力では、表示部１４に表示したり、機器劣化評価支援装置１に接続されたプリンタ等の印刷装置に印刷したり、インターネット等の通信網を介して機器劣化評価支援装置１と通信可能な端末に送信したりする。差分データ１７Ｂ９が劣化判定閾値１７Ａ２と同じか、より小さい場合には（Ｓ４０７のＮＯ）、評価時の音響データが正常と予測される音響データに近く、機器劣化が進んでいないと考えられるので、機器劣化出力の処理（Ｓ４０８）をスキップする。

なお、上記実施の形態では、図１に示す機器劣化評価支援装置１内の各部を機能させるために、処理部１６で実行されるプログラムをコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録し、その記録したプログラムをコンピュータに読み込ませ、実行させることにより、本発明の実施の形態に係る機器劣化評価支援装置１が実現されるものとする。この場合、プログラムをインターネット等のネットワーク経由でコンピュータに提供してもよいし、プログラムが書き込まれた半導体チップ等をコンピュータに組み込んでもよい。

以上説明した本発明の実施の形態によれば、評価時音響データ１７Ｂ５には、機器の正常、異常にかかわらず存在する固有分と、機器の劣化や変調による変動分とが含まれる。そこで、機器が正常な時に、初期音響データ１７Ｂ１、初期出力データ１７Ｂ２及び初期温度データ１７Ｂ３の複数の組合せを取得し、それらの関係式データ１７Ｂ４を求めておく。その後、機器の劣化を評価する際に、機器に係る評価時音響データ１７Ｂ５、評価時出力データ１７Ｂ６及び評価時温度データ１７Ｂ７を取得し、評価時出力データ１７Ｂ６及び評価時温度データ１７Ｂ７を関係式データ１７Ｂ４に適用し、固有音響データ１７Ｂ８を求める。そして、取得した評価時音響データ１７Ｂ５と、求めた固有音響データ１７Ｂ８との差分データ１７Ｂ９をとれば、その差分データ１７Ｂ９が機器の劣化や変調による変動分に相当する。これによれば、その差分データ１７Ｂ９に基づいて、機器の劣化状況を精度よく評価することができる。

また、関係式データ１７Ｂ４を用いることにより、評価時出力データ１７Ｂ６及び評価時温度データ１７Ｂ７のいかなる組合せに対しても、機器劣化による変動分を含まない固有音響データ１７Ｂ８を求められる。これによれば、機器の状態ごとのフィルタを準備することなく、多数の正常運転状態があっても、機器の劣化を精度よく評価することができる。

そして、様々な業種において設備保全業務の効率化を図ることができる。さらに、機器の異常を精度よく発見できるので、機器の延命にも大きく寄与し、環境問題の改善を図ることができる。

≪その他の実施の形態≫
以上、本発明を実施するための形態について説明したが、上記実施の形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく変更、改良され得るとともに、本発明にはその等価物も含まれる。例えば、以下のような実施の形態が考えられる。

（１）上記実施の形態では、多変量解析の手法により、初期段階における独立変数と、従属変数との関係式を導出するように記載したが、他の手法を用いるようにしてもよい。例えば、独立変数が１つの場合、最小二乗法を用いるようにしてもよい。

（２）上記の機器劣化評価支援方法は、音響による診断だけでなく、振動や熱による診断等の様々な機器診断に適用することができる。これにより、さらに様々な業種において、設備保全業務の効率化を図ることができる。

１ 機器劣化評価支援装置（コンピュータ）
１６ 処理部
１７ 記憶部
１７Ａ２ 劣化判定閾値（所定値）
１７Ｂ１ 初期音響データ（正常時物理量、従属変数）
１７Ｂ２ 初期出力データ（正常時物理量、独立変数）
１７Ｂ３ 初期温度データ（正常時物理量、独立変数）
１７Ｂ４ 関係式データ
１７Ｂ５ 評価時音響データ（評価時物理量、従属変数）
１７Ｂ６ 評価時出力データ（評価時物理量、独立変数）
１７Ｂ７ 評価時温度データ（評価時物理量、独立変数）
１７Ｂ８ 固有音響データ（固有従属変数）
１７Ｂ９ 差分データ（差分）

Claims (8)

1. コンピュータにより、機器の劣化を評価するための支援を行う方法であって、
   前記コンピュータは、
   前記機器に係る複数の物理量であって、他の物理量に依存しない独立物理量と、当該独立物理量に依存する従属物理量とを含む複数の物理量の、前記機器の正常時における値を正常時物理量として取得するステップと、
   取得した前記正常時物理量の、前記独立物理量と、前記従属物理量との関係を示す関係式データを導出し、記憶するステップと、
   前記複数の物理量の、前記機器の評価時における値を評価時物理量として取得するステップと、
   取得した前記評価時物理量の独立物理量と、前記関係式データとに基づいて、その独立物理量に対する従属物理量を固有従属物理量として算出するステップと、
   取得した前記評価時物理量の従属物理量と、算出した前記固有従属物理量との差分を算出し、出力するステップと、
   を実行することを特徴とする機器劣化評価支援方法。
2. 請求項１に記載の機器劣化評価支援方法であって、
   前記コンピュータは、
   前記正常時物理量及び前記評価時物理量を取得する際に、
   前記独立物理量として前記機器の出力及び温度を取得し、前記従属物理量として前記機器が発する音響レベルを取得する
   ことを特徴とする機器劣化評価支援方法。
3. 請求項１又は請求項２に記載の機器劣化評価支援方法であって、
   前記コンピュータは、
   前記関係式データを導出する際に、多変量解析の手法を使用する
   ことを特徴とする機器劣化評価支援方法。
4. 請求項１ないし請求項３のいずれか一項に記載の機器劣化評価支援方法であって、
   前記コンピュータは、
   前記差分が所定値より大きい場合に、前記機器が劣化していると判定し、その旨を出力する
   ことを特徴とする機器劣化評価支援方法。
5. 機器の劣化を評価するための支援を行う装置であって、
   前記機器に係る複数の物理量であって、他の物理量に依存しない独立物理量と、当該独立物理量に依存する従属物理量とを含む複数の物理量の、前記機器の正常時における値を正常時物理量として取得する手段と、
   取得した前記正常時物理量の、前記独立物理量と、前記従属物理量との関係を示す関係式データを導出し、記憶する手段と、
   前記複数の物理量の、前記機器の評価時における値を評価時物理量として取得する手段と、
   取得した前記評価時物理量の独立物理量と、前記関係式データとに基づいて、その独立物理量に対する従属物理量を固有従属物理量として算出する手段と、
   取得した前記評価時物理量の従属物理量と、算出した前記固有従属物理量との差分を算出し、出力する手段と、
   を備えることを特徴とする機器劣化評価支援装置。
6. 請求項５に記載の機器劣化評価支援装置であって、
   前記正常時物理量及び前記評価時物理量を取得する際に、
   前記独立物理量として前記機器の出力及び温度を取得し、前記従属物理量として前記機器が発する音響レベルを取得する
   ことを特徴とする機器劣化評価支援装置。
7. 請求項５又は請求項６に記載の機器劣化評価支援装置であって、
   前記関係式データを導出する際に、多変量解析の手法を使用する
   ことを特徴とする機器劣化評価支援装置。
8. 請求項５ないし請求項７のいずれか一項に記載の機器劣化評価支援装置であって、
   前記差分が所定値より大きい場合に、前記機器が劣化していると判定し、その旨を出力する
   ことを特徴とする機器劣化評価支援装置。