JP2015190970A - 計測値解析装置及び計測値解析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の計測項目間の相関関係に基づいて、検討対象となる計測項目の計測値に影響する成分を適切に算出する。
【解決手段】計測値解析装置は、検討対象となる一の検討対象項目と、前記検討対象項目と直接的または間接的に関連のある複数の関連項目と、を選択する選択部と、前記検討対象項目及び前記複数の関連項目の過去の計測値から計測値間の相関関係モデルを作成する相関関係モデル作成部と、前記関連項目の計測値を前記相関関係モデルに当てはめて前記検討対象項目の予測値を算出し、前記検討対象項目の実測値と前記予測値とのかい離度を算出する算出部と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、計測値解析装置及び計測値解析方法に関し、計測項目間の相関関係に基づいて計測値を解析する計測値解析装置及び計測値解析方法に適用して好適なるものである。

ある計測項目の計測値は、種々の物理現象の要因による結果である。そこで、従来から、計測値を解析する際に、長期間に亘って計測された過去の計測値の平均値を算出し、この平均値からかい離した成分を、計測項目に影響を与える外的要因に拠る成分として除去することが行われてきた。

例えば、特許文献１では、計測対称点の３次元位置を３次元自動計測装置により計測しているが、複数の計測対象点の３次元位置を高精度で補正する際に、計測値と制御装置の指令値との差をテーブル化した誤差テーブルを作成し、この誤差テーブルを用いて３次元自動計測装置により計測された計測値を補正することが行われている。

また、特許文献２では、歩数計により歩数を計測する際に、予め歩数計を携帯する携帯者の歩数値をもとに、歩数検出器の歩数検出誤差を算出し、かつ、誤差を補正する補正値を記憶して、歩数検出器で検出された歩数値を自動的に補正することが行われている。

このように、上記した特許文献１及び特許文献２では、ある計測項目の誤差となる成分を予め把握して、実際に計測した計測値から誤差となる成分を除去することで、計測値を自動的に補正することを可能としている。

特開平１１−１４２１３９号公報 特開２０００−２２７３４２号公報

しかし、ある計測項目の計測値の誤差の要因は種々の物理現象による結果であるため、計測値に何れの要因が関連しているかを予め把握できない場合には、検討対象となる計測項目の計測値に影響する成分を適切に算出することができないという問題があった。

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、複数の計測項目間の相関関係に基づいて、検討対象となる計測項目の計測値に影響する成分を適切に算出することが可能な計測値解析装置及び計測値解析方法を提案しようとするものである。

かかる課題を解決するために本発明においては、検討対象となる一の検討対象項目と、前記検討対象項目と直接的または間接的に関連のある複数の関連項目と、を選択する選択部と、前記検討対象項目及び前記複数の関連項目の過去の計測値から計測値間の相関関係モデルを作成する相関関係モデル作成部と、前記関連項目の計測値を前記相関関係モデルに当てはめて前記検討対象項目の予測値を算出し、前記検討対象項目の実測値と前記予測値とのかい離度を算出する算出部と、を備えることを特徴とする、計測値解析装置が提供される。

また、かかる課題を解決するために本発明においては、複数の計測項目の計測値を解析する計測値解析装置における計測値解析方法であって、選択部が、検討対象となる一の検討対象項目と、前記検討対象項目と直接的または間接的に関連のある複数の関連項目と、を選択するステップと、相関関係モデル作成部が、前記検討対象項目及び前記複数の関連項目の過去の計測値から計測値間の相関関係モデルを作成するステップと、算出部が、前記関連項目の計測値を前記相関関係モデルに当てはめて前記検討対象項目の予測値を算出し、前記検討対象項目の実測値と前記予測値とのかい離度を算出するステップと、を含むことを特徴とする、計測値解析方法が提供される。

本発明によれば、複数の計測項目間の相関関係に基づいて、計測対象となる計測値に影響する成分を適切に算出し、高精度な計測を行うことができる。

本発明の一実施の形態に係る計測値解析装置の機能構成を示すブロック図である。 同実施形態にかかる検討対象項目と関連項目との従属関係を説明する概念図である。 同実施形態にかかる予測値の精度について説明する概念図である。 同実施形態にかかる計測値に影響する要因について説明する概念図である。 同実施形態にかかる相関関係モデルの作成処理を示すフローチャートである。 同実施形態にかかる計測値解析処理を示すフローチャートである。 同実施形態にかかる実測値と予測値との比較結果を示す概念図である。 同実施形態にかかる実測値と予測値との比較結果を示す概念図である。

以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。
（１）本実施の形態の概要
まず、本実施の形態の概要について説明する。上記したように、ある計測項目の計測値の誤差の要因は種々の物理現象による結果である。このため、検討対象となる計測項目（以下、当該計測項目を検討対象項目と称して説明する場合もある。）の計測値に何れの要因が関連しているかを把握する必要がある。

本実施の形態では、検討対象項目を制御されていない値とし、以下では、検討対象項目として船舶の船速度を例示して説明する。従来から、船速度と、プロペラ回転数や主機出力との相関関係を利用して、船速の推進状態を推定することが行われている。すなわち、複数の計測値から、プロペラ回転数と船速度との相関関係、主機出力とプロペラ回転数との相関関係及び主機出力と船速度との相関関係を構築して、その相関関係に新たな計測値（以下、新たな計測値を実測値と称して説明する。）を当てはめることにより、検討対象項目である船速度の計測値の推定値（以下、計測値の推定値を予測値と称して説明する。）を算出する。

ここで、船舶の構造において、主機出力とプロペラ回転数は直結されている場合、外的要因がなければ、主機出力とプロペラ回転数とは１対１の関係となる。しかし、実際には、経年劣化や環境要因により、１対１の関係とはなっていない。また、プロペラ回転数と船速度も、主機出力とプロペラ回転数との関係と同様に、外的要因がない場合には１体１の関係であるが、実際には経年劣化や環境要因により関係が変化している。

したがって、主機出力の計測値とプロペラ回転数の計測値を用いて船速度の予測値を算出しても、外的要因がいずれの計測項目に影響しているかを把握できず、計測した船速度の計測値に影響する成分を適切に算出することができないという問題があった。

計測した船速度の計測値に影響する成分を適切に算出するためには、検討対象項目である船速度に工学的に関係のある主機出力及びプロペラ回転数の計測値を外的要因の影響を受けない値とする必要がある。そこで、本実施の形態では、主機出力及びプロペラ回転数に工学的に関係のある複数の計測項目を含めて、複数の計測項目の関係性を示す相関関係モデルを作成して、この相関関係モデルに計測値を当てはめることにより検討対象項目の船速度の計測値に影響する成分を適切に算出することを可能としている。

（２）計測値解析装置の構成
次に、計測値解析装置１００の構成について説明する。計測値解析装置１００は、種々のセンサで計測された計測値を解析する情報処理装置であって、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーションなどから構成される。

また、計測値解析装置１００は、ＣＰＵ及びメモリ等の情報処理資源を備えている。ＣＰＵは、演算処理装置として機能し、メモリに記憶されているプログラムや演算パラメータ等にしたがって、計測値解析装置１００の動作を制御する。また、計測値解析装置１００は、キーボード、スイッチやポインティングデバイス、マイクロフォン等の入力装置と、モニタディスプレイやスピーカ等の出力装置とを備えており、入力装置から各種パラメータを設定したり、出力装置に解析結果を表示させたりする。

次に、図１を参照して、計測値解析装置１００の機能構成について説明する。図１に示すように、計測値解析装置１００は、選択部１１０、相関関係モデル作成部１２０及び算出部１３０として機能する。

選択部１１０は、検討対象となる１つの検討対象項目と、当該検討対象項目と直接的または間接的に関連のある複数の関連項目とを選択する機能を有する。選択部１１０は、選択した検討対象項目及び複数の関連項目の計測値を過去の多数の計測値１４０のデータ群から抽出して、相関関係モデル作成部１２０に提供する。

相関関係モデル作成部１２０は、選択部１１０により提供された過去の多数の計測値１４０のデータ群から、計測値間の相関関係を機械学習して相関関係モデルを作成する。相関関係モデル作成部１２０は、例えば、ＩＢＭ社のＡＮＡＣＯＮＤＡ（Anomaly Analyzer for Correlational Data）などのデータ解析技術を用いて、相関関係モデルを作成する。

そして、算出部１３０は、検討対象項目及び関連項目の実測値を相関関係モデルに当てはめて各項目の予測値１５０を算出したり、各項目の実測値と予測値とのかい離度を算出したりする機能を有する。

また、相関関係モデル作成部１２０は、作成する相関関係モデルを用いて算出された検討対象項目以外の関連項目の予測値と実測値と一致精度を検証することにより、適正な相関関係モデルかを評価する。

具体的に、相関関係モデル作成部１２０は、例えば、検討対象項目及び複数の関連項目の計測値の過去の２か月分程度の計測データを抽出して、ＩＢＭ社のＡＮＡＣＯＮＤＡ（Anomaly Analyzer for Correlational Data）などを利用して相関関係モデルを作成する。そして、検討対象項目の所定期間中の実測値を相関関係モデルに当てはめて、検討対象項目及び複数の関連項目の各計測項目の予測値を算出し、予測値と実測値とのかい離度（ばらつき）を算出して検証する。

相関関係モデルは、多量の計測値から統計的処理を行って計測値間の相関関係を機械学習した結果であるため、計測項目間の相関の強弱はあるが階層関係は存在しない。しかし、上記したように、検討対象項目に工学的に関係のある関連項目の計測値を外的要因の影響を受けない値とするためには、複数の計測項目間の工学的な関係を考慮して相関関係モデルを作成する必要がある。したがって、選択部１１０は、計測項目間の工学的な従属関係を考慮して、検討対象項目に工学的に直接的または間接的な関連のある複数の関連項目を選択する。

ここで、図２を参照して、検討対象項目と関連項目との従属関係について説明する。図２において、計測項目Ａは、検討対象項目を示す。検討対象項目は、計測値以外の外的要因に拠る成分の影響度合いを把握する必要のある対象項目であり、例えば船速度などである。また、計測項目Ａを、第１の階層の計測項目とする。

また、関連項目は、検討対象項目と工学的に直接的な関連のある関連項目や、検討対象項目と工学的に直接的な関連はないが、当該関連項目を介して検討対象項目と間接的に関連する関連項目などが含まれる。図２では、計測項目Ｂ〜Ｆが関連項目である。

図２では、計測項目Ｂ及び計測項目Ｃが、検討対象項目と工学的に直接的な関連のある関連項目であり、これらを第２の階層の計測項目とする。また、計測項目Ｄ、Ｅ及びＦは、第１の階層の計測項目と工学的に直接的な関連はないが、第２の階層の計測項目を介して第１の階層の計測項目と間接的に関連する関連項目であり、これらを第３の階層の計測項目とする。以下、ｎ階層の計測項目に関連のある計測項目をｎ＋１階層の計測項目として説明する。

計測項目Ａが船速度の場合に、工学的に直接的な関連がある関連項目（第２の階層の計測項目）としては、例えば、プロペラ回転数や主機出力など(計測項目Ｂ、Ｃ)を例示できる。また、船速度とは工学的に直接関連しないが、プロペラ回転数や主機出力に工学的に直接的な関連のある項目（第３の階層の計測項目）としては、例えば、燃料投入量、過給圧や燃料発熱量（計測項目Ｄ〜Ｆ）などを例示できる。

さらに、第３の階層の計測項目と工学的に直接的な関連がある第４の階層の計測項目としては、例えば、過給機回転数や吸入空気温度などを例示できる。第４の階層の計測項目は、第３の階層の計測項目と工学的に直接的な関連があるが、第２の階層の計測項目とは工学的に直接的な関連があってもなくてもよく、第１の階層の計測項目とは第２、第３の階層の計測項目のいずれかまたはすべての計測項目と間接的に関連する関連項目である。

さらに、第４の階層の計測項目と工学的に直接的な関連がある第５の階層の計測項目としては、例えば、過給機出口の排ガス温度や、シリンダ出口の排ガス温度などを例示できる。

第５の階層の計測項目は、第４の階層の計測項目と工学的に直接的な関連があるが、第２または第３の計測項目とは工学的に直接的な関連があってもなくてもよく、第１の階層の計測項目とは第２、第３、また第４の階層の計測項目のいずれかまたはすべての計測項目と間接的に関連する関連項目である。

このように、検討対象項目に直接的または間接的に関連する関連項目は、多段階の階層から構成されている。例えば、上記した第１の階層と第２階層の関係にのみ着目して相関関係モデルを作成した場合には、第１の階層の計測項目と第２の計測項目とがそれぞれ影響を与え合い、相関関係モデルを用いて算出した予測値に大きく誤差が生じてしまう。すなわち、すべての計算項目について、相関関係モデルを用いて算出した予測値と実測値とのかい離度が大きい場合には、どの計測項目にいずれの環境要因が影響しているのかを判断することができない。

そこで、本実施の形態では、多段階の階層に含まれる関連項目から、相関関係モデルの作成に必要となる複数の関連項目を選択することにより、検討対象項目以外の関連項目については予測値と実測値とを一致させるようにして、関連項目への環境要因の影響を排除している。

特に、相関関係モデルを作成するために選択した関連項目のうち、第２の階層の計測項目の予測値と実測値とのかい離度が、所定の閾値（例えば０．１）以下である場合には、適正な相関関係モデルであると評価することができる。すなわち、この相関関係モデルを用いて船速度を予測することができると判断することができる。一方、第２の階層の計測項目の予測値と実測値とのかい離度が所定の閾値以上である場合には、適正な相関関係モデルではないため、適切な関連項目を選択し直して、再度、相関関係モデルを評価する。

次に、図３を参照して、選択する関連項目数の違いによる相関関係モデルを用いた予測値の精度の違いについて説明する。

図３（ａ）は、３個の計測項目を選択して相関関係モデルを作成して解析した結果を示す。また、図３（ｂ）は、９個の計測項目を選択して相関関係モデルを作成して解析した結果を示す。ここで、解析するとは、作成した相関関係モデルに計測値を当てはめて対象となる計測項目の予測値を算出し、実測値と予測値のかい離度を検証することを意味する。

例えば、図３（ａ）では、３個の計測項目のうち、検討対象項目（第１の階層）を船速度とし、工学的に直接的な関連のある関連項目（第２の階層）をプロペラ回転数と主機出力としている。グラフ３０１は、主機出力の解析結果を示す。

グラフ３０１では、縦軸は、主機出力以外の船速度及びプロペラ回転数の過去のデータ群を作成した相関関係モデルに当てはめて算出された主機出力の予測値であり、横軸は対応する主機出力の計測値である。グラフ３０１は、主機出力の予測値と計測値とのかい離度を示す。グラフ３０１に示すように、第２の階層の関連項目のデータのみで相関関係モデルを作成した場合には、ばらつきが多く、主機出力の予測値と計測値との一致精度が低いことがわかる。

一方、図３（ｂ）は、９個の計測項目のうち、検討対象項目（第１の階層）を船速度とし、工学的に直接的な関連のある関連項目（第２の階層）をプロペラ回転数及び主機出力、及び、これらに工学的に関連のある関連項目（第３の階層）を、掃気圧、過給機回転数（２台分）、負荷指針、気温及び過給機排ガス温度（２台分）としている。グラフ３０２は、主機出力の解析結果を示し、計９個の計測項目を用いて作成した相関関係モデルに主機出力以外の過去のデータ群の計算値をあてはめて算出された主機出力の予測値と、主機出力の計測値とのかい離度が示されている。グラフ３０２に示すように、第２の階層の関連項目のデータだけでなく、第３の階層の関連項目のデータを含めて相関関係モデルを作成した場合には、ばらつきが少なく、主機出力の予測値と計測値との一致精度が高いことがわかる。

このように、検討対象項目である船速度などの第１の階層の計測項目に直接関係のある主機出力やプロペラ回転数（第２の階層の計測項目）だけでなく、主機出力やプロペラ回転数に工学的に従属する複数の計測項目（第３の階層以下の階層の計測項目）を含めることにより、第２の階層の計測項目の予測値と計測値との一致精度を高めて、適正な相関関係モデルを作成することができる。

また、検討対象項目以外の計測項目の予測値と実測値とが精度よく一致する場合には、船速度の予測値と実測値とのばらつき（かい離度）は、主機出力やプロペラ回転数などの計測項目の影響によらず、計測項目以外の他の要因により発生していると推定することができる。

したがって、計測値と予測値の一致精度を向上させるためには、多数の関連項目を選択して相関関係モデルを作成する必要がある。しかし、上記したような工学的な関連性があっても、ＯＮ−ＯＦＦなど非連続的に制御されている計測項目を含めると的確な推算をすることができない。このため、検討対象項目以外の計測項目は、検討対象項目と工学的に直接的または間接的な関連があり、かつ、制御されていない対象の計測項目であるか、連続的に制御されている対象の計測項目である必要がある。また、相関モデルを作成するときの計算コストは関連項目数に大きく依存するため、不必要な関連項目を含めることは計算コストの増加につながり適切でない。

図４に示すように、船速度の計測値は、波長、波高や潮向潮速などの外的要因（グループＡ）や、主機出力やプロペラ回転数などの船体の構造に起因する要因（グループＢ）などの影響により変化する計測値である。すなわち、船速度の予測値と実測値とのばらつきの要因は、グループＡやグループＢの影響を受けている。

このとき、上記したように、グループＢの主機出力やプロペラ回転数の計測項目の予測値と実測値が精度よく一致していれば、船速度の予測値と実測値とのばらつきの要因から、主機出力やプロペラ回転数の影響を除外することができる。

また、船体性能や船体の汚れなどは、相関関係モデル作成時から現在まで変化がないと仮定すれば、船速度の予測値と実測値とのばらつきに無関係であるとして船体性能や船体の汚れなどの影響も除外することができる。このように、船速度の計測値からグループＢの影響を除外することができれば、船速度の予測値と実測値とのばらつきの要因は、グループＡの外的要因であるとすることができる。

（３）計測値解析処理の詳細
次に、計測値解析装置１００による計測値解析処理の詳細について説明する。以下では、各種処理の処理主体を計測値解析装置１００の各部を主語として説明するが、実際には、計測値解析装置１００のメモリに格納されている各プログラムに基づいて計測値解析装置１００のＣＰＵがその処理を実行することは言うまでもない。

まず、図５を参照して、相関関係モデル作成部１２０による相関関係モデルの作成処理について説明する。図５に示すように、まず、選択部１１０は、計測値１４０から過去の計測データを取得する（Ｓ１０１）。具体的に、選択部１１０は、計測値１４０から、検討対象項目と、検討対象項目に直接的または間接的な関連のある複数の関連項目の計測データを抽出する。抽出する計測データは、例えば２か月分の計測データであって、２０００〜３０００程度のデータセットとなるように計測データを間引いて抽出してもよい。

そして相関関係モデル作成部１２０は、ステップＳ１０１で取得された計測データから相関関係モデルを作成する（Ｓ１０２）。具体的に、相関関係モデル作成部１２０は、ＩＢＭ社のＡＮＡＣＯＮＤＡ（Anomaly Analyzer for Correlational Data）などのデータ解析技術を利用して、計測データから相関関係モデルを作成する。

そして、相関関係モデル作成部１２０は、ステップＳ１０２で作成された相関関係モデルを評価する（Ｓ１０３）。具体的に、相関関係モデル作成部１２０は、ＡＮＡＣＯＮＤＡ（Anomaly Analyzer for Correlational Data）などのデータ解析技術のアルゴリズムに計測データをあてはめて、計測データの抽出期間や間引き方など計測データの特性によって数式上のエラーなどのない適切な相関関係モデルが作成されたかを評価する。

ステップＳ１０３において、相関関係モデルが正しくないと評価された場合（ステップＳ１０３でＮＧに分岐）には、ステップＳ１０２に戻り、相関関係モデル作成部１２０は、相関関係モデルを作成し直す。

一方、ステップＳ１０３において、相関関係モデルが正しいと評価された場合（ステップＳ１０３でＯＫに分岐）には、算出部１３０は相関関係モデルに新たな計測値（実測値）を当てはめて、各計算項目の予測値を算出する（Ｓ１０４）。具体的に算出部１３０は、対象となる計測項目以外の実測値を相関関係モデルに当てはめることにより、対象となる計測項目の予測値を算出する。

そして、算出部１３０は、予測値と実測値との比較結果（予実結果）を評価する（Ｓ１０５）。具体的に、算出部１３０は、複数の関連項目の予測値と実測値とのかい離度が階層毎に所定の閾値以下であるかを判定する。例えば、検討対象項目（第１の階層）に工学的に直接的な関連のある関連項目（第２の階層）の閾値が、所定の閾値以下であるかを判定する。

ステップＳ１０５において、複数の関連項目の予測値と実測値とのかい離度が閾値以下であると判定された場合（ステップＳ１０５でＯＫに分岐）には、処理を終了する。一方、ステップＳ１０５において、複数の関連項目の予測値と実測値とのかい離度が閾値より大きいと判定された場合（ステップＳ１０５でＮＧに分岐）には、ステップＳ１０１の処理に戻り、前回の相関関係モデル作成時とは異なる関連項目の過去の計測データを対象に、ステップＳ１０１以降の処理を繰り返す。

上記したように、適正な相関関係モデルを作成するためには、複数の関連項目の予測値と実測値とが一致している必要がある。したがって、ステップＳ１０５において、検討対象項目以外の複数の関連項目の予測値と実測値とが一致するように、複数の関連項目を選択して、当該関連項目の計測データから相関関係モデルを作成する。すなわち、各関連項目の予測値と実測値との一致精度を高めて、図３のグラフ３０１のようにばらつきが多い状態から、グラフ３０２のばらつきの少ない状態とする。

例えば、検討対象項目が船速度の場合には、上記したように、船速度に工学的に直接的な関連のあるプロペラ回転数や主機出力の計測値だけでなく、船速度に間接的に関連のある、掃気圧、過給機回転数、負荷指針、気温及び過給機排ガス温度などの計測値を抽出して、相関関係モデルを作成することにより、ステップＳ１０５における予測値と実測値との一致精度を高めることができる。このとき船速度に工学的に直接的な関連のあるプロペラ回転数や主機出力の計測値の予測値と実測値の一致精度を高めることが重要である。

また、複数の関連項目を選択して相関関係モデルを作成した場合に、複数の関連項目のうち、特に第２の階層の計測項目について、予測値と実測値との一致精度がより高くなるように関連項目を優先的に選択して相関関係モデルを作成するようにしてもよい。このように、予測値と実測値との一致精度が高い関連項目を選択して相関関係モデルを作成することにより、検討対象項目の予測値と実測値とのばらつきを、関連項目以外の要因によるものとすることができる。

次に、図６を参照して、計測値解析処理の詳細について説明する。まず、選択部１１０は、相関関係モデルを作成するための検討対象項目及び複数の関連項目を選択する（Ｓ２０１）。ステップＳ２０１で選択される計測項目は、図５で説明した相関関係モデル作成処理において、適正であると評価された相関関係モデルを作成する際に選択された計測項目である。

すなわち、ステップＳ２０１で選択される計測項目は、検討対象項目と、検討対象項目に直接的または間接的に関連する関連項目であって、かつ、相関関係モデルを用いて算出された予測値と実測値との一致精度が高い関連項目である。

続いて、相関関係モデル作成部１２０は、ステップＳ２０１で選択された計測項目の計測値を用いて相関関係モデルを作成する（Ｓ２０２）。また、ステップＳ２０２で利用される計測値は、ステップＳ２０１で選択された計測項目の過去の計測データのうち、適正な相関関係モデルを作成するために必要な期間及び量の計測データである。

そして、算出部１３０は、ステップＳ２０２で作成された相関関係モデルに検討対象項目以外の新たな計測値（実測値）をあてはめて、検討対象項目の予測値を算出する（Ｓ２０３）。

そして、算出部１３０は、検討対象項目の実測値と、ステップＳ２０３で算出した検討対象項目の予測値とのかい離度を算出する（Ｓ２０４）。

例えば、図７は、検討対象項目が船速度である場合に、船速度に関連する主機回転速度が一定の期間の計測結果に着目して、船速度の実測値と予測値とを比較した結果を示している。主機回転速度が一定に保たれており、その他の要因の影響を受けていない場合には、船速度は一定となると推定できる。したがって、主機回転速度が一定であれば、船速度の予測値への主機回転の影響はないと仮定することができ、船速度の実測値と予測値とのかい離度は、外的な環境要因による影響のみを算出していることとなる。

図７のグラフでは、船速度の実測値と、船速度の実測値から予測値を減算した値とを比較している。船速度の実測値と、船速度の実測値から予測値を減算した値との一致精度が高いことがわかる。

また、図８は、複数の関連項目を用いて作成された相関関係モデルから算出された船速度の予測値と、船速度の実測値とを比較した結果を示す。上記したように、この相関関係モデルから算出された、工学的に直接的な関連のある第２階層の計測項目の予測値と実測値との一致精度は高いため、船速度に対する第２階層の計測項目の影響は排除されている。したがって、図８に示す船速度の予測値と実測値との差は、第２階層の計測項目の影響以外の外的な環境要因が影響しているとすることができる。

図８では、船速度の予測値と実測値との差が０以下の場合には、外的な環境要因により、船体が進みにくい状況であるといえる。また、船速度の予測値と実測値との差が０より大きい場合には、外的な環境要因により船体が進みやすい状況であるといえる。

このように、検討対象項目である船速度の予測値と実測値との差を外的な環境要因によるものとすることができるため、船速度に対する外的な環境要因による影響のみを精度よく抽出することが可能となる。すなわち、予測値と実測値とが一致する複数の関連項目を用いて相関関係モデルを作成し、該相関関係モデルを用いて算出した検討対象項目の予測値と実測値とのかい離度は、実際には計測されていない物理量を意味することとなる。

また、上記実施形態では、検討対象項目の一例として船速度を例示して説明したが、かかる例に限定されない。例えば、検討対象項目がガスタービンの効率である場合には、ガスタービンの回転数、燃料発熱量、トルク、出力やガス圧温度などのガスタービンの効率に関連する複数の関連項目の予測値と実測値との差が一致するような相関関係モデルを作成する。そして、作成された相関関係モデルに複数の関連項目の計測値をあてはめて算出したガスタービン効率の予測値と、ガスタービンの実測値との差分を算出することにより、ガスタービン効率の外的な環境要因である、例えば、ガスタービンの汚れによる影響のみを抽出することができる。

また、例えば、検討対象項目がボイラの効率である場合いは、ボイラの燃料発熱量、蒸気圧、蒸気温度、気水温、蒸気量、排気温や圧力などのボイラの効率に関連する複数の関連項目の予測値と実測値との差が一致するような相関関係モデルを作成する。そして、作成された相関関係モデルに複数の関連項目の計測値をあてはめて算出したボイラの効率の予測値と、ボイラの実測値との差分を算出することにより、ボイラの効率の外的な環境要因である、例えば、伝熱管の汚れによる影響のみを抽出することができる。

また、本実施の形態では、検討対象項目は直接制御されていない値としている。上記例示した船速度は、プロペラ回転数や主機出力のように直接制御される値ではなく、直接制御されていない値である。しかし、本発明はかかる例に限定されず、検討対象項目は制御されている値であってもよい。

例えば、複数の項目により制御された結果として調整されている制御対象の計測値において、制御している項目のいずれかの計算項目を抜いて相関関係モデルを作成し、すべての項目の計算項目を用いて相関関係モデルを作成し、双方の相関関係モデルで算出した予測値の差分をとることにより、制御対象値のうち抜いた項目による影響量を把握することができる。

例えば、所定の圧力値が目標値となるように流入量、温度、流出量の３つの項目を調整して圧力値を制御していた場合に、すべての項目を含んで相関関係モデルを作成し、温度の項目を除いて相関関係モデルを作成する。そして、双方の相関間関係モデルを用いて算出した圧力の予測値の差分をとることにより、その差分が、温度が圧力に与えた影響であると推定することができる。

（４）本実施の形態の効果
以上のように、本実施の形態によれば、選択部１１０が検討対象となる１個の検討対象項目と、検討対象項目と直接的または間接的に関連のある複数の関連項目と、を選択し、相関関係モデル作成部１２０が検討対象項目及び複数の関連項目の過去の計測値から計測値間の相関関係モデルを作成し、算出部１３０が関連項目の計測値を相関関係モデルに当てはめて検討対象項目の予測値を算出し、検討対象項目の実測値と前記予測値とのかい離度を算出する。これにより、複数の計測項目間の相関関係に基づいて、計測対象となる計測値に影響する成分を適切に算出し、計測値以外の外的要因に拠る成分の影響度合いを把握することができる。

１００ 計測値解析装置
１１０ 選択部
１２０ 相関関係モデル作成部
１３０ 算出部
１４０ 計測値
１５０ 予測値

Claims (8)

1. 検討対象となる一の検討対象項目と、前記検討対象項目と直接的または間接的に関連のある複数の関連項目と、を選択する選択部と、
   前記検討対象項目及び前記複数の関連項目の過去の計測値から計測値間の相関関係モデルを作成する相関関係モデル作成部と、
   前記関連項目の計測値を前記相関関係モデルに当てはめて前記検討対象項目の予測値を算出し、前記検討対象項目の実測値と前記予測値とのかい離度を算出する算出部と、
   を備えることを特徴とする、計測値解析装置。
2. 前記算出部は、
   前記複数の関連項目の計測値を前記相関関係モデルに当てはめて前記複数の関連項目の予測値を算出し、各関連項目の実測値と前記予測値とのかい離度を算出する
   ことを特徴とする、請求項１に記載の計測値解析装置。
3. 前記選択部は、
   前記算出された前記複数の関連項目の予測値と実測値とのかい離度が所定の閾値以下である前記関連項目を選択する
   ことを特徴とする、請求項２に記載の計測値解析装置。
4. 前記選択部は、
   前記算出された前記複数の関連項目の予測値と実測値とのかい離度が所定の閾値以下ではない場合に、前記複数の関連項目を選択し直す
   ことを特徴とする、請求項３に記載の計測値解析装置。
5. 前記選択部は、
   前記検討対象項目と直接的に関連する第１の関連項目と、
   前記検討対象項目と直接的に関連しないが、前記第１の関連項目を介して前記検討対象項目と間接的に関連する第２の関連項目と、
   を含む前記複数の関連項目を選択する
   ことを特徴とする、請求項１に記載の計測値解析装置。
6. 前記選択部は、
   前記検討対象項目と工学的に直接的または間接的に関連する前記複数の関連項目を選択する
   ことを特徴とする、請求項１に記載の計測値解析装置。
7. 前記算出部は、
   前記検討対象項目に影響している前記複数の関連項目以外の環境要因の計測値として、前記検討対象項目の実測値と前記予測値とのかい離度を算出する
   ことを特徴とする、請求項１に記載の計測値解析装置。
8. 複数の計測項目の計測値を解析する計測値解析装置における計測値解析方法であって、
   選択部が、検討対象となる一の検討対象項目と、前記検討対象項目と直接的または間接的に関連のある複数の関連項目と、を選択するステップと、
   相関関係モデル作成部が、前記検討対象項目及び前記複数の関連項目の過去の計測値から計測値間の相関関係モデルを作成するステップと、
   算出部が、前記複数の関連項目の計測値を前記相関関係モデルに当てはめて前記複数の関連項目の予測値を算出し、各関連項目の実測値と前記予測値とのかい離度を算出するステップと、
   前記選択部が、前記算出された前記複数の関連項目の予測値と実測値とのかい離度が所定の閾値以下である前記関連項目を選択し直すステップと、
   前記算出部が、再度前記検討対象項目及び前記複数の関連項目の過去の計測値から計測値間の相関関係モデルを再作成するステップと、
   前記算出部が、前記関連項目の計測値を前記相関関係モデルに当てはめて前記検討対象項目の予測値を算出し、前記検討対象項目の実測値と前記予測値とのかい離度を前記検討対象項目に影響している前記複数の関連項目以外の環境要因の計測値として算出するステップと、
   を含むことを特徴とする、計測値解析方法。
   

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