JP2015219857A - Abnormality detection device and abnormality detection method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、異常検知装置および異常検知方法に係り、特に外部機器と接続された異常検知装置およびその異常検知方法に関する。 The present invention relates to an abnormality detection device and an abnormality detection method, and more particularly to an abnormality detection device connected to an external device and an abnormality detection method thereof.
近年、クラウド技術の普及により、複数のセンタを有するシステムに、端末が接続先を意識することなく接続し、サービスの提供を受けることが可能なシステムが整いつつある。 In recent years, with the spread of cloud technology, a system that allows a terminal to connect to a system having a plurality of centers without being aware of the connection destination and receive a service is being prepared.
Ｍ２Ｍ（Machine‐to‐Machine）システムにおいても、大規模化、クラウド化が進み、様々な業種の多種多様なセンサを同一システムに収容し、大量の情報収集することが可能となっている。また、Ｍ２Ｍシステムは、単なるセンサ情報の収集から、斜面の地滑りセンサおよび河川の水量センサを含み、リアルタイム且つ高精度な情報の収集が可能となっている。 Also in the M2M (Machine-to-Machine) system, it is becoming larger and clouded, and various sensors of various industries can be accommodated in the same system and a large amount of information can be collected. Further, the M2M system includes a landslide sensor on a slope and a water amount sensor on a river from simple sensor information collection, and can collect information in real time and with high accuracy.
更にＭ２Ｍシステムでは、センサ端末および通信端末は、設置後、単純なセンサ情報の収集を行うのみならず、ゲートウェイ装置のアプリケーションを用いることにより、機器の状態を通知し、使用状況に応じた対策を提供することが可能となっている。 Furthermore, in the M2M system, the sensor terminal and communication terminal not only collect simple sensor information after installation, but also notify the device status by using the application of the gateway device, and take measures according to the usage situation. It is possible to provide.
本技術分野の背景技術として、特許文献１があり、近年、家電機器を宅内ネットワークで接続し、ゲートウェイ装置を介し宅内ネットワークとインターネットを接続するシステムが提案されてきている。宅内ネットワークの通信媒体にはＩＥＥＥ８０２．１１ｂ等を用いた無線ＬＡＮ（Local Area Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、電灯線、特定小電力無線などが利用されている。そして、宅内の機器の状態を屋外のパーソナルコンピュータや携帯電話で確認したり制御したりする技術を開示する。
As a background art of this technical field, there is
また、特許文献２は、画像形成装置の状態を示す複数種類の状態データを収集し、収集した状態データに基づいて該画像形成装置の状態を判別する状態判別装置であって、上記画像形成装置についての複数種類の状態データを継続的に収集する状態データ収集手段と、該情報収集手段が収集した複数種類の状態データを記憶する状態データ記憶手段と、所定の判別タイミングが到来するたびに、該状態データ記憶手段に記憶されている複数種類の状態データに基づいて上記画像形成装置の異常予兆の有無を判別する異常予兆判別手段と、該異常予兆判別手段の判別結果を累積的に記憶する判別結果記憶手段と該判別結果記憶手段に記憶されている２つ以上の判別結果に基づいて異常予兆深刻度を算出する深刻度算出手段と、該深刻度算出手段が算出した異常予兆深刻度を報知する深刻度報知手段とを有する状態判別装置を開示する。
先行技術文献では、機器そのものの異常ではないが周囲の環境条件を考慮した場合に異常な動作状態（例えば、エアコンであるなら夏に暖房、冬に冷房などの動作設定）であることを検知することは行われていなかった。これは、制御対象とする機器以外の機器からの情報を利用していなかったためである。
このように、環境条件とは異なる使われ方が行われると機器の故障のみならず、省電力の観点からも望ましくない。
In the prior art documents, it is detected that an abnormal operation state (for example, an operation setting such as heating in the summer and cooling in the winter in the case of an air conditioner) is taken into consideration when the surrounding environmental conditions are taken into consideration, although the device itself is not abnormal. That was not done. This is because information from devices other than the device to be controlled is not used.
Thus, if the usage is different from the environmental conditions, it is not desirable from the viewpoint of power saving as well as equipment failure.
本発明は上記課題を解決するためになされたもので、制御対象となる機器以外の装置から取得する複数の情報と。現在の制御対象機器の情報を比較することで、適切な使われ方がされているか否かを判別をし、不適切な使われ方をしている場合には、ユーザへ通知し設定変更（改善）を促すことを目的とする。また、制御対象となる機器の使用状況（設定内容とそれに応じた効果との対比）に応じて、想定しない使われ方を検知することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problem, and a plurality of pieces of information acquired from devices other than the device to be controlled. By comparing the information of the current control target device, it is determined whether or not it is used appropriately. If it is used inappropriately, the user is notified and the setting is changed ( The purpose is to promote improvement. Another object of the present invention is to detect an unexpected usage depending on the usage status of the device to be controlled (a comparison between the setting contents and the effect corresponding thereto).
本発明のゲートウェイ装置は、所定の判別タイミングが到来するたびに、制御対象となる機器の現在状態の情報（機器情報、動作モードなど）を取得し、制御対象機器以外の機器からの情報（日付、温度情報など）と照らし合わせることで、正常な使われ方をしているかを判定する。 The gateway device of the present invention acquires information (device information, operation mode, etc.) on the current state of a device to be controlled every time a predetermined determination timing arrives, and information (dates) from devices other than the device to be controlled. , Temperature information, etc.) to determine whether it is used normally.
判定は、ゲートウェイ装置が制御対象機器の情報と制御対象機器以外の機器から収集した環境情報とを、所定の判定条件に基づいて行い、正常な使われ方をしていないと判断した場合はその旨の情報若しくは、アドバイス情報を制御対象機器を使用（管理）しているユーザの情報端末に通知する。 Judgment is performed by the gateway device using the information on the controlled device and the environmental information collected from devices other than the controlled device based on the predetermined criteria. Information to the effect or advice information is notified to the information terminal of the user who is using (managing) the control target device.
更に、本発明のゲートウェイ装置は、所定の判別タイミングが到来するたびに、制御対象機器以外の機器に蓄積された過去の情報（制御対象機器の設定内容とそれに応じた効果）と現在の情報とを比較し、正常な運用が行われているかを判断する。そこで、正常な運用が行われていないと判定した場合には、その旨の情報若しくは、アドバイス情報について、制御対象機器を使用（管理）しているユーザの情報端末に通知する。 Further, the gateway device according to the present invention is configured so that every time a predetermined determination timing arrives, past information accumulated in devices other than the control target device (setting contents of the control target device and effects corresponding thereto) and current information To determine whether normal operation is being performed. Therefore, when it is determined that normal operation is not performed, information indicating that or advice information is notified to the information terminal of the user who is using (managing) the control target device.
上述した課題は、制御対象装置と情報提供装置と接続され、制御対象装置から得られた第１の情報と、情報提供装置から得られた第２の情報と、に基づいて、制御対象装置の異常性を判定する異常検知装置により、達成できる。なお、同様な異常検知方法でも、達成できる。 The above-described problem is connected to the control target device and the information providing device, and is based on the first information obtained from the control target device and the second information obtained from the information providing device. This can be achieved by an abnormality detection device that determines abnormality. A similar abnormality detection method can also be achieved.
本発明によれば、見えない障害（サイレント障害）の見える化につながり、ユーザの利便性を大きく向上できる。 According to the present invention, an invisible failure (silent failure) can be visualized, and user convenience can be greatly improved.
以下、本発明の実施形態について、実施例を用い図面を参照しながら詳細に説明する。
図１を参照して、異常通知システムの構成を説明する。図１において、異常通知システム７００は、ゲートウェイ（ＧＷ:GateWay）１００と、サーバ２００と、制御対象機器３００と、通知端末４００と、ネットワーク（ＮＷ:NetWork)５００と、外部センサ６００と、を含んで構成されている。制御対象機器３００は、エアコン３００−１と、太陽光発電３００−２と、を含む。サーバ２００は、情報格納サーバ２１０と、ＮＴＰ（Network Time Protocol）サーバ２２０、を含む。外部センサ６００は、複数存在する。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings using examples.
The configuration of the abnormality notification system will be described with reference to FIG. In FIG. 1, an
ゲートウェイ装置１００は、ネットワーク５００を介しサーバ２００を接続する。ゲートウェイ装置１００は、無線または有線にて制御対象機器３００を接続する。ゲートウェイ装置１００は、無線にて外部センサ６００を接続する。ゲートウェイ装置１００は、ユーザへ通知するための通知端末４００を接続する。ユーザは、通知端末４００の表示を閲覧する。
The
ゲートウェイ装置１００は、有線または無線により通信可能に接続されたサーバ２００からの情報と、無線により通信可能に接続されたセンサ６００からの情報をもとに、制御対象機器３００の装置状態確認と動作環境確認と動作正常性確認とを実施する。
The
情報格納サーバ２１０は、装置状態確認、動作環境確認、動作正常性確認に必要なデータを保持する。ＮＴＰサーバ２２０は、制御対象機器３００が持つ時刻を正しい時刻に同期させる。
The
図２を参照して、ゲートウェイ装置の構成を説明する。図２において、ゲートウェイ装置１００は、ＷＡＮ側ＩＦ１１０と、無線ＩＦ１２０と、ＷＡＮ側通信制御部１３０と、無線通信制御部１４０と、制御部１５０と、外部情報格納部１６０と、情報処理部１７０と、を含んで構成されている。外部情報格納部１６０は、機器情報１６１と、センサ１６２と、環境条件１６３と、を保持する。情報処理部１７０は、判定フロー１７１と、動作環境判定テーブル１７２と、動作正常性判定テーブル１７３と、を保持する。
The configuration of the gateway device will be described with reference to FIG. In FIG. 2, the
無線ＩＦ１２０は、制御対象装置の設定情報と個体情報を取得する。無線通信制御部１４０は、無線ＩＦを制御する。ＷＡＮ側ＩＦ１１０は、サーバから判定テーブルと判定に必要なデータを取得する。ＷＡＮ側通信制御部１３０は、ＷＡＮ側ＩＦを制御する。外部情報格納部１６０は、サーバおよびセンサから取得した情報を格納する。情報処理部１７０は、サーバから取得した判定テーブル１７２、１７３を保持し、判定フロー１７１を処理する。制御部１５０は、ゲートウェイ装置全体を制御する。
The wireless IF 120 acquires setting information and individual information of the control target device. The wireless
図３を参照して、ゲートウェイ装置の判定処理を説明する。図３において、ゲートウェイ装置１００は、外部情報を取得する（Ｓ２０２）。ゲートウェイ装置１００は、対象機器状態を取得する（Ｓ２０３）。ゲートウェイ装置１００は、動作環境判定テーブルを取得する（Ｓ２０４）。ゲートウェイ装置１００は、動作環境の正常性を判定する（Ｓ２０５）。正常のとき、ゲートウェイ装置１００は、動作正常性判定テーブルを取得する（Ｓ２０６）。ゲートウェイ装置１００は、動作の正常性を判定する（Ｓ２０７）。正常なとき、ゲートウェイ装置１００は、データを更新して（Ｓ２０８）、終了する。ステップ２０５またはステップ２０７でＮＧのとき、ゲートウェイ装置１００は、ユーザ通知を実行して（Ｓ２０９）、終了する。
With reference to FIG. 3, the determination process of the gateway device will be described. In FIG. 3, the
図４を参照して、ゲートウェイ装置の外部情報取得処理を説明する。図４において、ゲートウェイ装置１００は、ｉ＝１とする（Ｓ２０２１）。ゲートウェイ装置１００は、センサｉとＥＣＨＯＮＥＴ−Ｌｉｔｅにて接続する（Ｓ２０２２）。ゲートウェイ装置１００は、センサｉからセンサ情報を受信する（Ｓ２０２３）。ゲートウェイ装置１００は、ｉ＝ｉ＋１とする（Ｓ２０２４）。ゲートウェイ装置１００は、ｉが終了か判定する（Ｓ２０２５）。Ｎｏのとき、ゲートウェイ装置１００は、ステップ２０２２に遷移する。ステップ２０２５でＹｅｓのとき、ゲートウェイ装置１００は、サーバへ時刻・カレンダー取得要求を送信する（Ｓ２０２６）。ゲートウェイ装置１００は、サーバから時刻・カレンダー情報受信する（Ｓ２０２７）。ゲートウェイ装置１００は、サーバへまとめた取得情報送信して（Ｓ２０２８）、リターンする。
With reference to FIG. 4, the external information acquisition process of a gateway apparatus is demonstrated. In FIG. 4, the
ここで、ＥＣＨＯＮＥＴ−Ｌｉｔｅ（エコーネットライト）は、エコーネットコンソーシアムが策定した通信プロトコルである。ＥＣＨＯＮＥＴ−Ｌｉｔｅは、スマートハウス向け制御プロトコルおよびセンサーネットプロトコルである。 Here, ECHONET-Lite (Echonet Light) is a communication protocol established by the Echonet Consortium. ECHONET-Lite is a control protocol and sensor net protocol for smart houses.
図５を参照して、ゲートウェイ装置の対象機器情報取得処理を説明する。図５において、ゲートウェイ装置１００は、ｉ＝１とする（Ｓ２０３１）。ゲートウェイ装置１００は、対象機器ｉとＥＣＨＯＮＥＴ−Ｌｉｔｅにて接続する（Ｓ２０３２）。ゲートウェイ装置１００は、対象機器ｉから機器状態情報を受信する（Ｓ２０３３）。ゲートウェイ装置１００は、ｉ＝ｉ＋１とする（Ｓ２０３４）。ゲートウェイ装置１００は、ｉが終了か判定する（Ｓ２０３５）。Ｎｏのとき、ゲートウェイ装置１００は、ステップ２０３２に遷移する。ステップ２０３５でＹｅｓのとき、ゲートウェイ装置１００は、リターンする。
The target device information acquisition process of the gateway device will be described with reference to FIG. In FIG. 5, the
実施例１では、エアコンの設定が外部条件と合わない場合に判別を行う異常通知システムを説明する。 In the first embodiment, an abnormality notification system that performs determination when an air conditioner setting does not match an external condition will be described.
図６を参照して、異常通知システムの構成を説明する。図６において、異常通知システム７００Ａの制御対象機器３００は、エアコン３００−１である。外部センサ６００は、屋外気温センサ６００−１と、室内気温センサ６００−２と、人感センサ６００−３と、である。ゲートウェイ１００とエアコン３００−１とは、無線通信で接続されている。ゲートウェイ１００と通知端末４００とは、無線通信で接続されている。ゲートウェイ１００と外部センサ６００とは、無線通信で接続されている。これに対して、ゲートウェイ１００とサーバ２００とは、ＮＷ５００を介して有線通信で接続されている。
The configuration of the abnormality notification system will be described with reference to FIG. In FIG. 6, the
図７を参照して、ゲートウェイの判定処理を説明する。制御対象機器となるエアコン３００−１の動作が開始されると、ゲートウェイ１００は、あらかじめ１５分と設定されている情報取得の周期設定を認識し、処理を開始する。ゲートウェイ１００は、取得が必要な外部情報であるカレンダー情報、時刻情報をサーバ２００から、屋外温度、室内温度、室内の人数の情報を屋外気温センサ６００−１、室内気温センサ６００−２、人感センサ６００−３から取得する（Ｓ４０２）。ゲートウェイ１００は、対象機器であるエアコン３００−１の動作モードと設定温度を取得する（Ｓ４０３）。以下の処理は、図３と同様なので、説明は省略する。また、サブルーチンであるステップ４０２とステップ４０３とは、それぞれステップ２０２とステップ２０３と同様である。
The gateway determination process will be described with reference to FIG. When the operation of the air conditioner 300-1 as the control target device is started, the
図８Ａを参照して、外部センサとゲートウェイとサーバとの間の外部情報取得処理を説明する。図８Ａにおいて、屋外気温センサ６００−１とゲートウェイ１００とは、ＥＣＨＯＮＥＴ−Ｌｉｔｅで接続する（Ｓ４１１）。屋外気温センサ６００−１は、ゲートウェイ１００にセンサ情報を送付する（Ｓ４１２）。室内気温センサ６００−２とゲートウェイ１００とは、ＥＣＨＯＮＥＴ−Ｌｉｔｅで接続する（Ｓ４１３）。室内気温センサ６００−２は、ゲートウェイ１００にセンサ情報を送付する（Ｓ４１４）。人感センサ６００−３とゲートウェイ１００とは、ＥＣＨＯＮＥＴ−Ｌｉｔｅで接続する（Ｓ４１５）。人感センサ６００−３は、ゲートウェイ１００にセンサ情報を送付する（Ｓ４１６）。ゲートウェイ１００は、サーバ２００に時刻・カレンダー取得要求を送信する（Ｓ４１７）。サーバ２００は、ゲートウェイ１００に時刻・カレンダー情報を送付する（Ｓ４１８）。ゲートウェイ１００は、サーバ２００に取得情報を送付する（Ｓ４１９）。サーバ２００は、データを更新する（Ｓ４２０）。
With reference to FIG. 8A, the external information acquisition process among an external sensor, a gateway, and a server is demonstrated. In FIG. 8A, the outdoor temperature sensor 600-1 and the
図８Ｂを参照して、取得した外部情報の結果を説明する。図８Ｂにおいて、表８０２は、取得した外部情報を格納する表である。表８０２は、室内気温１２℃、外気温５℃、時刻１１：００、カレンダー１月、室内人数一人を格納する。
The result of the acquired external information will be described with reference to FIG. 8B. In FIG. 8B, a table 802 is a table for storing the acquired external information. The table 802 stores the
図９Ａを参照して、エアコンとゲートウェイとの間の対象機器情報取得処理を説明する。図９Ａにおいて、エアコン３００−１とゲートウェイ１００とは、ＥＣＨＯＮＥＴ−Ｌｉｔｅで接続する（Ｓ４３１）。エアコン３００−１は、ゲートウェイ１００に動作モード：冷房を送信する（Ｓ４３２）。エアコン３００−１は、ゲートウェイ１００に設定温度：２２℃を送信する（Ｓ４３３）。
With reference to FIG. 9A, the target device information acquisition process between the air conditioner and the gateway will be described. In FIG. 9A, the air conditioner 300-1 and the
図９Ｂを参照して、取得した機器情報の結果を説明する。図９Ｂにおいて、表８０１は取得した機器状態を格納する表である。表８０１は、エアコンの動作モードの冷房と設定温度２２℃との情報を格納する。 The result of the acquired device information will be described with reference to FIG. 9B. In FIG. 9B, a table 801 stores the acquired device status. Table 801 stores information on the cooling of the air conditioner operation mode and the set temperature of 22 ° C.
図１０を参照して、ゲートウェイとサーバとの間の判定テーブル情報取得処理を説明する。図１０において、ゲートウェイ１００は、判定テーブル取得要求を送信する（Ｓ４４１）。サーバ２００は、ゲートウェイ１００にカレンダーテーブルを送信する（Ｓ４４２）。サーバ２００は、ゲートウェイ１００に時刻テーブルを送信する（Ｓ４４３）。サーバ２００は、ゲートウェイ１００に屋外気温テーブルを送信する（Ｓ４４４）。サーバ２００は、ゲートウェイ１００に室内気温テーブルを送信する（Ｓ４４５）。サーバ２００は、ゲートウェイ１００に人感センサテーブルを送信する（Ｓ４４６）。ゲートウェイ１００は、動作環境確認を開始する（Ｓ４４７）。
The determination table information acquisition process between the gateway and the server will be described with reference to FIG. In FIG. 10, the
図１１を参照して、動作環境確認の判定テーブルを説明する。図１１において、それぞれの動作環境確認の判定テーブルには動作モードが冷房の場合、暖房の場合、ドライの場合ごとに応じ、過去の実績データおよび設定値より定義された使用率が記載されている。この判定条件をもとに取得した機器状態と外部情報を比較し、それぞれの使用率を抽出する。 With reference to FIG. 11, the determination table for confirming the operating environment will be described. In FIG. 11, each operating environment confirmation determination table describes the usage rate defined from past performance data and set values according to each case when the operation mode is cooling, heating, or dry. . The device status acquired based on this determination condition is compared with external information, and the respective usage rates are extracted.
図１１Ａを参照して、カレンダーテーブルを説明する。カレンダーテーブル８０３は、各月に対する動作モードに応じた使用率を記載する。ここでは動作モードが冷房の場合と１月の場合であるため、使用率は低（図中の太枠）と抽出される。
図１１Ｂを参照して、時刻テーブルを説明する。室外気温テーブル８０５は、各温度に対する動作モードに応じた使用率を記載する。ここでは動作モードが冷房の場合と外気温５℃の場合であるため、使用率は低と抽出される。
図１１Ｃを参照して、屋外気温テーブルを説明する。人感センサテーブル８０７は、各人数に対する動作モードに応じた使用率を記載する。ここでは動作モードが冷房の場合と室内人数一人の場合であるため、使用率は中と抽出される。
The calendar table will be described with reference to FIG. 11A. The calendar table 803 describes the usage rate according to the operation mode for each month. Here, since the operation mode is the case of cooling and the case of January, the usage rate is extracted as low (thick frame in the figure).
The time table will be described with reference to FIG. 11B. The outdoor air temperature table 805 describes the usage rate according to the operation mode for each temperature. Here, since the operation mode is a case of cooling and an outside air temperature of 5 ° C., the usage rate is extracted as low.
The outdoor temperature table will be described with reference to FIG. 11C. The human sensor table 807 describes the usage rate according to the operation mode for each person. Here, since the operation mode is the case of cooling and the number of people in the room, the usage rate is extracted as medium.
図１１Ｄを参照して、室内気温テーブルを説明する。時刻テーブル８０４は、、各時刻に対する動作モードに応じた使用率を記載する。ここでは動作モードが冷房の場合と時刻が１１：００の場合であるため、使用率は低と抽出される。
図１１Ｅを参照して、人感センサテーブルを説明する。室内気温テーブル８０６は、各温度に対する動作モードに応じた使用率を記載する。ここでは動作モードが冷房の場合と室内気温１２℃の場合であるため、使用率は低と抽出される。
With reference to FIG. 11D, the room temperature table will be described. The time table 804 describes the usage rate according to the operation mode for each time. Here, since the operation mode is cooling and the time is 11:00, the usage rate is extracted as low.
The human sensor table will be described with reference to FIG. 11E. The indoor air temperature table 806 describes the usage rate according to the operation mode for each temperature. Here, since the operation mode is the case of cooling and the room temperature is 12 ° C., the usage rate is extracted as low.
図１２Ａを参照して、動作環境確認の判定テーブルで取得した抽出結果を説明する。図１２Ａにおいて、使用率低を×、使用率中以上を○と表記する。抽出結果である抽出結果テーブル９０１において、抽出した結果は室内気温が実条件１２℃であり使用率低のため判定は×、屋外気温の実条件が５℃であり使用率低のため判定は×、時刻の実条件は１１：００であり使用率低のため判定は×、カレンダー情報から実条件が１月であり使用率低のため判定は×、室内人数は実条件が一人であり使用率中のため判定は○となる。 With reference to FIG. 12A, the extraction result acquired in the determination table for operating environment confirmation will be described. In FIG. 12A, the low usage rate is indicated by x, and the middle or higher usage rate is indicated by ◯. In the extraction result table 901, which is the extraction result, the extracted result is x because the indoor temperature is 12 ° C under the actual condition and the usage rate is low, and the judgment is x because the actual condition of the outdoor temperature is 5 ° C and the usage rate is low. The actual condition of the time is 11:00 and the usage rate is low, so the judgment is ×, the calendar information shows that the actual condition is January and the usage rate is low, the judgment is ×, the indoor number of people is the actual condition and the usage rate is one person The judgment is ○ because it is inside.
図１２Ｂを参照して、判定条件を説明する。図１２Ｂにおいて、表９０２は判定結果の条件式である。以上５つの条件から導き出された判定結果をもとに判定条件９０２より×が３つ超えのときメッセージ通知の送信を判定する。ここでは×が４個、○が１個であり、×が３個超の判定が抽出されたため、ゲートウェイ１００は、ＮＧ（メッセージ通知）と判定する。
The determination condition will be described with reference to FIG. 12B. In FIG. 12B, a table 902 is a conditional expression of the determination result. Based on the determination results derived from the above five conditions, transmission of a message notification is determined when x exceeds three from the
図１２Ｃを参照して、通知端末への通知内容を説明する。図１２Ｃにおいて、表９０３は、通知内容であり、ＮＧと判定された結果、ゲートウェイ１００は、通知端末４００にエアコンの設定が正しいか、ユーザに確認を促す通知メールを送信する。
The content of notification to the notification terminal will be described with reference to FIG. 12C. In FIG. 12C, table 903 shows the notification contents. As a result of the determination as NG, the
図１３を参照して、動作環境正常性確認の処理を説明する。図１３において、フローは１５分周期で開始される。ゲートウェイ１００は、カレンダー、時刻、センサ情報である室内温度、人感センサの情報を取得する（Ｓ４０４）。ゲートウェイ１００は、対象機器情報である動作モード、設定モード情報を取得する（Ｓ４０５）。以下のステップ２０４〜ステップ２０９は、図７と同一なので省略する。また、サブルーチンであるステップ４０４とステップ４０５とは、それぞれステップ２０２とステップ２０３と同様である。
With reference to FIG. 13, the process for checking the normality of the operating environment will be described. In FIG. 13, the flow starts with a 15 minute period. The
図１４Ａを参照して、動作正常性確認結果を説明する。図１４Ａにおいて、動作正常性確認結果９１１は、現在の状態の経過時間、設定値、実測値と、過去のデータの期待値と、比較値と、判定結果と、を含んで構成されている。
With reference to FIG. 14A, the operation normality confirmation result will be described. 14A, the operation
図１４Ｂを参照して、判定条件を説明する。図１４Ｂにおいて、判定条件９１２は、±３℃以上の差が３０分以上続いた場合、または３０分以上室内気温が変わらない場合である。ここでは、＋４℃以上が３０分続いているので、ゲートウェイ１００は、ＮＧと判定する。
The determination conditions will be described with reference to FIG. 14B. In FIG. 14B, the
図１４Ｃを参照して、判定結果が異常であった際の通知内容を説明する。図１４Ｃにおいて、図１４Ｂの判定条件が不適（ＮＧ）だったので、ゲートウェイ１００は、タイトルとして状態通知、対象機器としてエアコンとするメッセージを、通信端末４００へ送信する。メッセージ内容は、「窓開いていませんか？故障の可能性があります」である。
With reference to FIG. 14C, the content of notification when the determination result is abnormal will be described. In FIG. 14C, since the determination condition of FIG. 14B is inappropriate (NG), the
実施例２では、太陽光発電の発電量が予測値と合わないことを通知する異常通知システムを説明する。
図１５を参照して、実施例２の異常通知システム７００Ｂの構成を説明する。図１５において、制御対象機器３００は、太陽光発電３００−２である。ゲートウェイ装置１００は、サーバ２００とネットワーク５００を介し有線にて接続されている。制御対象機器の太陽光発電３００−２は、有線によりゲートウェイ１００と接続されている。ゲートウェイ装置１００は、ユーザへ通知するための通知端末４００が有線接続されている。ゲートウェイ装置１００は、サーバ２００からの情報と、太陽光発電３００−２の情報をもとに判定テーブル取得をし、動作正常性確認を実施する。
In the second embodiment, an abnormality notification system that notifies that the amount of power generated by solar power generation does not match the predicted value will be described.
With reference to FIG. 15, the structure of the
図１６を参照して、異常通知システム７００Ｂのゲートウェイ装置１００における判定処理を説明する。図１６において、制御対象機器である太陽光発電３００−２の動作が開始されると、ゲートウェイ装置１００は、あらかじめ５分と設定されている情報取得の周期設定を認識する。ゲートウェイ装置１００は、取得が必要な対象機器の個体情報の地域データと発電能力を取得するための対象機器情報取得フローに遷移する（Ｓ４０６）。対象機器情報を取得すると、ゲートウェイ装置１００は、外部情報取得に遷移する（Ｓ４０７）。これ以降のステップ２０６〜ステップ２０９は、説明済みのため、省略する。また、サブルーチンであるステップ４０６とステップ４０７とは、それぞれステップ２０２とステップ２０３とから理解可能であり、省略する。
With reference to FIG. 16, the determination process in the
図１７Ａを参照して、太陽光発電とゲートウェイとの間の対象機器情報取得シーケンスを説明する。対象機器となる太陽光発電３００−２とゲートウェイ装置１００の間はＥｃｈｏｎｅｔ−Ｌｉｔｅによって接続される（Ｓ４５１）。Ｅｃｈｏｎｅｔ−Ｌｉｔｅの接接続方法は、規格であるため説明を省略する。太陽光発電３００−２は、地域データである「ＡＡＡ」をゲートウェイ装置１００に送信する（Ｓ４５２）。太陽光発電３００−２は、発電能力である「５．０ｋＷ」をゲートウェイ装置１００に送信する（Ｓ４５３）。
With reference to FIG. 17A, the target apparatus information acquisition sequence between photovoltaic power generation and a gateway is demonstrated. The photovoltaic power generation 300-2 that is the target device and the
図１７Ｂを参照して、ゲートウェイ装置が保持する個体情報取得結果を説明する。図１７Ｂにおいて、ゲートウェイ１００は、〔ここを最後に編集〕対象機器から取得した個体情報の地域データＡＡＡと発電能力５．０ｋＷとを個体情報テーブル１７４に格納する。ゲートウェイ１００は、個体情報テーブル１７４について、図２の情報処理部１７０に保持する。
The individual information acquisition result held by the gateway device will be described with reference to FIG. 17B. In FIG. 17B, the
図１８Ａを参照して、ゲートウェイとサーバとの間の判定テーブル取得処理のシーケンスを説明する。図１８Ａにおいて、ゲートウェイ１００は、サーバ２００に判定テーブル取得要求を送信する（Ｓ４６１）。サーバ２００は、カレンダー情報、気象情報、時刻を確認する（Ｓ４６２）。サーバ２００は、過去データ、地域データの期待値を選定する（Ｓ４６３）。サーバ２００は、ゲートウェイ１００に動作正常性判定テーブルを送信する（Ｓ４６４）。ゲートウェイ１００は、動作正常性確認処理を実行する（Ｓ４６５）。
With reference to FIG. 18A, the sequence of the determination table acquisition process between the gateway and the server will be described. In FIG. 18A, the
ステップ４６３において、サーバ２００は、気象条件とカレンダー情報に合った過去データと地域データを選定する。サーバ２００は、最も近い気象条件と発電能力のデータを過去データからの期待値として、最も近い地域のデータを地域データの期待値として採用する。
In step 463, the
図１８Ｂを参照して、サーバへの要求に添付する抽出結果を説明する。図１８Ｂにおいて、表９４１に抽出結果を示す。表９４１では、カレンダー情報が４月、天気が晴れ、時刻情報が８時を格納する。
The extraction result attached to the request to the server will be described with reference to FIG. 18B. In FIG. 18B, the extraction result is shown in Table 941. In Table 941, the calendar information stores April, the weather is fine, and the
図１８Ｃを参照して、サーバからの情報取得結果を説明する。図１８Ｃにおいて、表９４２にサーバ２００から取得した過去データの条件として天気情報と日付情報と時刻情報、過去データからの期待値と地域データからの期待値の一覧を示す。サーバ２００は、採用した表９４２をもとに動作正常性確認の判定テーブルを抽出し、ゲートウェイ装置１００に送付する。
The information acquisition result from the server will be described with reference to FIG. 18C. In FIG. 18C, a table 942 shows a list of weather information, date information, time information, expected values from past data, and expected values from regional data as conditions for past data acquired from the
図１９Ａを参照して、動作正常性確認テーブルを説明する。図１９Ａにおいて、動作正常性確認テーブル９５１は、実測データと過去データと地域データと判定結果を含む。実測データは、データ取得開始からの経過時間とゲートウェイ装置が太陽光発電３００−２から５分おきに取得する実測値が格納する。過去データは、サーバ２００が過去のデータから取得した期待値を格納する。地域データは、サーバ２００が周辺地域のデータから取得した期待値を格納する。
The operation normality confirmation table will be described with reference to FIG. 19A. In FIG. 19A, the operation normality confirmation table 951 includes actual measurement data, past data, area data, and determination results. The actual measurement data stores the elapsed time from the start of data acquisition and the actual measurement value acquired by the gateway device from the solar power generation 300-2 every 5 minutes. The past data stores the expected value acquired from the past data by the
動作正常性確認テーブル９５１には過去５回分の実測データと過去のデータと地域データとの比較値を格納する。ゲートウェイ装置１００は、実測値と過去データの期待値の比較値、実測値と地域データの比較値のどちらか一方または両方が実測値が外れたことを検知した時点で通知が必要かの判定を開始する。この判定は、５分おきに判定を続ける。
The operation normality confirmation table 951 stores measured data for the past five times, and comparison values between the past data and the regional data. The
図１９Ｂを参照して、判定条件を説明する。図１９Ｂにおいて、判定条件は、（１）過去データからの判定条件を、（２）地域データからの判定条件、（３）総合判定条件、を含む。 The determination condition will be described with reference to FIG. 19B. In FIG. 19B, the determination conditions include (1) determination conditions from past data, (2) determination conditions from area data, and (3) comprehensive determination conditions.
過去データとの比較値が±１００Ｗ未満のとき○、±１００Ｗ以上の場合に×となる。地域データとの比較値が±１００Ｗ未満のとき○、±１００Ｗ以上の場合に×となる。総合判定条件において、地域データと過去データが両方○だった場合は○と判定し、地域データと過去データどちらか片方が×となった場合と、地域データと過去データが両方×だった場合に×と判定する。この判定結果が５分周期で３回連続×となった場合に機器の異常と判断する。 When the comparison value with the past data is less than ± 100W, it becomes ◯, and when it is ± 100W or more, it becomes ×. ○ when the comparison value with the regional data is less than ± 100 W, and × when the value is ± 100 W or more. In the comprehensive judgment condition, if both the regional data and past data are ○, it will be judged as ○, and if either the regional data or past data is × or if both the regional data and past data are × X is determined. When this determination result becomes three consecutive times x in a 5-minute cycle, it is determined that the device is abnormal.
以上３つの判定条件に従い、総合判定結果がＮＧだった場合、ゲートウェイ１００は、動作正常性確認を終了し、メッセージを通知端末にメール送信する。ここでは、１０分経過時の過去データと地域データの両方の判定が×となり総合判定結果が×、１５分経過時の比較値が過去データと地域データの両方の判定が×となり総合判定結果が×、２０経過時の比較値が過去データと地域データの両方の判定が×となり総合判定結果が×となるため、総合判定条件より、５分周期で３回連続×となった場合に該当する。このため、判定は、ＮＧとなる。
図１９Ｃを参照して、通知内容を説明する。図１９Ｃにおいて、通知内容９５３は、機器に異常がないか、周囲環境は問題ないか、ユーザに確認を促す内容である。
When the comprehensive determination result is NG according to the above three determination conditions, the
The notification content will be described with reference to FIG. 19C. In FIG. 19C, the
上述した実施例によれば、機器そのものの異常ではないが、使用方法が周囲環境とあっていない状態の検知が可能となり、不適切な使われ方をしている場合には、ユーザへ通知し設定変更（改善）を促すことが可能となる。そのようにすることにより、環境条件とは異なる使われ方での機器の故障が減り、無駄な電力消費を抑えることが可能となる。 According to the above-described embodiment, although it is not an abnormality of the device itself, it is possible to detect a state where the usage method does not match the surrounding environment, and when the usage is inappropriate, the user is notified. It is possible to promote setting change (improvement). By doing so, it is possible to reduce the failure of the device when used in a manner different from the environmental conditions, and to suppress wasteful power consumption.
また、対象機器以外からの情報や蓄積した過去のデータと照合するとことで、機器の性能低下の検知も可能となり、機器異常や使用条件の異常を早期摘出し、適切なタイミングでの修繕でき、完全に停止する前の保守ができる。 In addition, by collating with information from other than the target device and accumulated past data, it becomes possible to detect device performance degradation, early detection of device abnormalities and abnormal use conditions, repair at appropriate timing, Maintenance before complete stoppage is possible.
１００…ゲートウェイ装置、１１０…ＷＡＮ側ＩＦ、１２０…無線ＩＦ、１３０…ＷＡＮ側通信制御部、１４０…無線通信制御部、１５０…制御部、１６０…外部情報格納部、１７０…情報処理部、２００…サーバ、３００…制御対象機器、４００…通知端末、５００…ＮＷ、６００…外部センサ、７００…異常通知システム。
DESCRIPTION OF
Claims (5)
前記制御対象装置から得られた第１の情報と、前記情報提供装置から得られた第２の情報と、に基づいて、前記制御対象装置の異常性を判定することを特徴とする異常検知装置。 Connected to the control target device and the information providing device,
An abnormality detection device that determines an abnormality of the control target device based on first information obtained from the control target device and second information obtained from the information providing device. .
前記制御対象装置が異常と判定したとき、前記制御対象装置の管理者あてにメールを発信することを特徴とする異常検知装置。 The abnormality detection device according to claim 1,
An abnormality detection device, wherein when the control target device is determined to be abnormal, a mail is sent to an administrator of the control target device.
前記判定は、前記情報提供装置から得られた第３の情報に基づいて実行されることを特徴とする異常検知装置。 The abnormality detection device according to claim 1,
The abnormality detection device, wherein the determination is performed based on third information obtained from the information providing device.
前記第３の情報に過去の第１の情報を含むことを特徴とする異常検知装置。 The abnormality detection device according to claim 3,
An abnormality detection apparatus, wherein the third information includes past first information.
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|---|---|---|---|---|
| JP2018113557A (en) * | 2017-01-11 | 2018-07-19 | 東芝キヤリア株式会社 | Air conditioner management system, air conditioner management device used therefor, and air conditioner management method |
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