JP2018088221A - 流体循環装置 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明の目的は、故障原因を自動的に推定することができる流体循環装置を提供することである。【解決手段】流体循環装置１００は、複数の状態量を取得する状態量取得部１０と、故障原因を推定する故障原因推定部２０とを備える。故障原因推定部２０は、故障原因推定行列を記憶する。故障原因推定行列は、複数の故障原因の発生の程度を表す第１パラメータと、複数の状態量を表す第２パラメータとの関係を表す行列である。故障原因推定部２０は、状態量取得部１０が取得した状態量に基づく第２パラメータと、故障原因推定行列とから、第１パラメータを算出し、故障原因を推定する。【選択図】図１

Description

本発明は、冷媒等の流体を循環させる流体循環装置に関する。

従来、特許文献１（特開２０１５−８８１７３号公報）に開示されるように、空気圧機器および油圧機器等の設備の異常を検知するために、設備に設けられる種種のセンサ（温度センサ、湿度センサおよび圧力センサ等）を利用する方法が知られている。この方法を用いて冷凍装置等の流体循環装置の異常を検知する場合には、冷媒回路に取り付けられるセンサ等の測定データに基づいて、冷凍装置に故障が発生したか否かが判断される。例えば、冷凍装置の圧縮機から吐出された直後の冷媒ガスの温度を測定する冷媒温度センサの検出温度が異常であることが検知された場合に、冷媒回路に故障が発生したと判断される。

しかし、冷媒温度センサの検出温度等に基づいて冷媒回路に故障が発生したか否かを判断する冷凍装置では、故障が発生した箇所等の故障原因を直ちに特定することが難しい場合がある。なぜなら、例えば、冷媒温度センサの検出温度が異常となった場合の故障原因としては、放熱器の熱交換不良、冷媒の不足、電子膨張弁の作動不良、および、圧縮機の異常発熱等、複数の原因が考えられるからである。そのため、冷凍装置の保守担当者は、冷媒回路に故障が発生したことが検知されても、故障原因を特定するために、冷媒回路の各構成部品について異常が発生していないかを検査する必要があり、復旧作業に時間がかかるおそれがある。

本発明の目的は、故障原因を自動的に推定することができる流体循環装置を提供することである。

本発明の第１観点に係る流体循環装置は、複数の状態量を取得する状態量取得部と、故障原因を推定する故障原因推定部とを備える。故障原因推定部は、故障原因推定行列を記憶する。故障原因推定行列は、複数の故障原因の発生の程度を表す第１パラメータと、複数の状態量を表す第２パラメータとの関係を表す行列である。故障原因推定部は、状態量取得部が取得した状態量に基づく第２パラメータと、故障原因推定行列とから、第１パラメータを算出し、故障原因を推定する。

この流体循環装置は、故障が発生した時に、状態量取得部が取得した状態量に関するデータと、故障原因推定行列とに基づいて、複数の故障原因の候補の中から、最も可能性が高い故障原因の組み合わせを推定する。状態量取得部は、例えば、循環する流体の温度に関するデータを状態量として取得する。故障原因推定行列は、例えば、過去に故障が発生した時の故障原因と、その時に状態量取得部が取得した状態量に関するデータとに基づいて生成された行列である。この流体循環装置は、故障原因推定行列を用いる演算によって、最も可能性が高い故障原因の組み合わせを求めることができる。従って、この流体循環装置は、故障原因推定行列を用いて、故障原因を自動的に推定することができる。

本発明の第２観点に係る流体循環装置は、第１観点に係る流体循環装置であって、第１パラメータは、故障原因ベクトルであり、第２パラメータは、状態量ベクトルである。故障原因ベクトルは、複数の故障原因の少なくとも一部のそれぞれの発生の程度を要素として含むベクトルである。状態量ベクトルは、複数の状態量のそれぞれを要素として含み、故障原因ベクトルと要素数が等しいベクトルである。故障原因推定行列は、状態量ベクトルの要素数と等しい行数、および、故障原因ベクトルの要素数と等しい列数を有する正方行列である。故障原因推定部は、故障原因推定行列の逆行列を左側から状態量ベクトルと掛け合わせて得られたベクトルに基づいて、故障原因ベクトルを算出する。

この流体循環装置は、状態量取得部が取得した状態量に関するデータを表す状態量ベクトルに、故障原因推定行列の逆行列を左側から掛け合わせる演算を行うことで、各故障原因の頻度を表す故障原因ベクトルを算出する。従って、この流体循環装置は、故障原因推定行列の逆行列を用いる演算によって、故障原因を自動的かつ効率的に推定することができる。

本発明の第３観点に係る流体循環装置は、第２観点に係る流体循環装置であって、故障原因推定部は、故障原因の数が状態量の数より多い場合に、全ての故障原因からなる集合から、状態量の数と同じ数の故障原因を選択してなる全ての部分集合のそれぞれに関して、故障原因推定行列を生成し、故障原因ベクトルを算出する。

この流体循環装置は、故障原因の数が状態量の数より多い場合に、状態量の数と同じ数の故障原因の全ての組み合わせのそれぞれに対して故障原因推定行列を生成し、各故障原因推定行列に対して故障原因ベクトルを算出する。従って、この流体循環装置は、故障原因の数が状態量の数より多い場合でも、故障原因推定行列の逆行列を用いる演算によって、故障原因を自動的かつ効率的に推定することができる。

本発明の第４観点に係る流体循環装置は、第３観点に係る流体循環装置であって、故障原因推定部は、故障原因の数が状態量の数より多い場合に算出された全ての故障原因ベクトルのうちの一つに基づいて故障原因を推定する。

この流体循環装置は、故障原因の数が状態量の数より多い場合に、複数の故障原因推定行列のそれぞれに対して算出された複数の故障原因ベクトルから、所定の条件に基づいて、１つの故障原因ベクトルを選択する。所定の条件は、例えば、各故障原因の発生頻度に基づく条件である。従って、この流体循環装置は、故障原因の数が状態量の数より多い場合でも、最も可能性が高い故障原因を自動的かつ効率的に推定することができる。

本発明の第５観点に係る流体循環装置は、第２乃至第４観点のいずれか１つに記載の流体循環装置であって、故障原因表示部をさらに備える。故障原因表示部は、故障原因推定部が算出した故障原因ベクトルに基づいて、複数の故障原因を発生の程度に基づいて順番に表示する。

この流体循環装置は、推定された故障原因が複数ある場合に、例えば、故障原因の発生の可能性が高い順に、故障原因をディスプレイ等に表示させる。従って、この流体循環装置は、最も可能性が高い故障原因を自動的に通知することができる。

本発明の第６観点に係る流体循環装置は、第１乃至第５観点のいずれか１つに記載の流体循環装置であって、流体である冷媒の温度を熱交換により変化させる装置である。この流体循環装置は、圧縮機構と、第１熱交換器と、膨張機構と、第２熱交換器とを備える。圧縮機構は、冷媒を圧縮する。第１熱交換器は、圧縮機構で圧縮された冷媒と第１熱交換用流体とを熱交換させる。膨張機構は、第１熱交換器で熱交換された冷媒を膨張させる。第２熱交換器は、膨張機構によって膨張した冷媒と第２熱交換用流体とを熱交換させる。状態量は、圧縮機構で圧縮された冷媒の温度、第１熱交換器で熱交換される冷媒の温度、および、膨張機構によって膨張した冷媒の温度を少なくとも含む。

この流体循環装置は、流体である冷媒を循環させて熱交換を行う冷凍装置等である。この流体循環装置は、冷媒回路を流れる冷媒の温度に関するデータを状態量として取得し、故障原因推定行列を用いる演算によって、最も可能性が高い故障原因の組み合わせを求めることができる。従って、この流体循環装置は、故障原因推定行列を用いて、故障原因を自動的に推定することができる。

本発明の第７観点に係る流体循環装置の故障原因推定方法は、複数の状態量を取得する状態量取得部と、故障原因を推定する故障原因推定部とを備える。故障原因推定部は、故障原因推定行列を記憶する。故障原因推定行列は、複数の故障原因の発生の程度を表す第１パラメータと、複数の状態量を表す第２パラメータとの関係を表す行列である。故障原因推定部は、状態量取得部が取得した状態量に基づく第２パラメータと、故障原因推定行列とから、第１パラメータを算出し、故障原因を推定する。

この流体循環装置の故障原因推定方法は、故障原因推定行列を用いる演算によって、最も可能性が高い故障原因の組み合わせを求めることができる。従って、この流体循環装置の故障原因推定方法は、故障原因を自動的に推定することができる。

第１観点に係る流体循環装置は、故障原因推定行列を用いて、故障原因を自動的に推定することができる。

第２観点に係る流体循環装置は、故障原因推定行列の逆行列を用いる演算によって、故障原因を自動的かつ効率的に推定することができる。

第３観点に係る流体循環装置は、故障原因の数が状態量の数より多い場合でも、故障原因推定行列の逆行列を用いる演算によって、故障原因を自動的かつ効率的に推定することができる。

第４観点に係る流体循環装置は、故障原因の数が状態量の数より多い場合でも、最も可能性が高い故障原因を自動的かつ効率的に推定することができる。

第５観点に係る流体循環装置は、最も可能性が高い故障原因を自動的に通知することができる。

第６観点に係る流体循環装置は、故障原因推定行列を用いて、故障原因を自動的に推定することができる。

第７観点に係る流体循環装置の故障原因推定方法は、故障原因推定行列を用いて、故障原因を自動的に推定することができる。

実施形態に係る流体循環装置１００の回路図である。 流体循環装置１００の制御部１０６の構成を示すブロック図である。 変形例Ｅに係る油圧ユニット６００の回路図である。

本発明の実施形態に係る流体循環装置１００について、図面を参照しながら説明する。流体循環装置１００は、冷媒回路を循環する流体である冷媒の温度を熱交換により変化させることで熱を移動させる冷凍装置である。

（１）流体循環装置の全体構成
図１は、流体循環装置１００の回路図である。流体循環装置１００は、主として、圧縮機構１０１と、第１熱交換器１０２と、膨張機構１０３と、第２熱交換器１０４と、センサ１０５ａ〜１０５ｃと、制御部１０６と、本体１０７と、送風ファン１０８と、流体ポンプ１０９とを備える。流体循環装置１００は、タンク２００および工作機械３００と接続されている。工作機械３００は、例えば、研削盤およびマシニングセンタである。

流体循環装置１００は、工作機械３００が使用した工作液を冷却するための冷凍装置である。工作液は、例えば、研削用の工作機械３００に用いられる研削液、および、工作機械３００の主軸等の摺動部に供給される潤滑油である。流体循環装置１００は、圧縮機構１０１、第１熱交換器１０２、膨張機構１０３および第２熱交換器１０４が環状に接続された冷媒回路を備える。流体循環装置１００は、第２熱交換器１０４によって工作液を冷却する。図１において、実線の矢印は、冷媒の流れを表し、点線の矢印は、工作液の流れを表す。

流体循環装置１００の冷媒回路を循環する冷媒の流れについて説明する。流体循環装置１００に用いられる冷媒は、冷媒回路を循環する過程で凝縮および蒸発する物質である。最初に、圧縮機構１０１は、低圧のガス冷媒を吸引して圧縮し、高温高圧のガス冷媒を吐出する。次に、第１熱交換器１０２は、圧縮機構１０１から吐出された高温高圧のガス冷媒と、第１熱交換用流体とを熱交換させる。第１熱交換用流体は、例えば、流体循環装置１００の外部の空気である。第１熱交換器１０２において、高温高圧のガス冷媒は凝縮して、高圧の液冷媒となる。次に、膨張機構１０３は、第１熱交換器１０２を通過した高圧の液冷媒を膨張させる。膨張機構１０３は、例えば、電子膨張弁である。高圧の液冷媒は、膨張機構１０３を通過して、低温低圧の気液混合状態の冷媒となる。次に、第２熱交換器１０４は、膨張機構１０３を通過した低温低圧の気液混合状態の冷媒と、第２熱交換用流体とを熱交換させる。第２熱交換用流体は、流体循環装置１００の冷却対象である工作液である。第２熱交換器１０４において、低温低圧の気液混合状態の冷媒は蒸発して、低圧のガス冷媒となる。第２熱交換器１０４を通過した低圧のガス冷媒は、圧縮機構１０１に吸引される。

圧縮機構１０１、第１熱交換器１０２、膨張機構１０３および第２熱交換器１０４は、本体１０７に収納されている。本体１０７の内部には、さらに、送風ファン１０８および流体ポンプ１０９が配置されている。送風ファン１０８は、第１熱交換用流体である空気を第１熱交換器１０２に供給する。流体ポンプ１０９は、第２熱交換用流体である工作液を第２熱交換器１０４に供給する。

運転中の工作機械３００から排出された高温の工作液は、タンク２００に供給される。タンク２００は、流体循環装置１００によって冷却される前の高温の工作液を貯留する。タンク２００に貯留されている工作液は、流体循環装置１００内部の流体ポンプ１０９によって流体循環装置１００に吸入されて、第２熱交換器１０４に流入する。第２熱交換器１０４では、冷媒回路の配管を流れる冷媒と、専用の配管を流れる工作液との間で熱交換が行われて、工作液が冷却される。第２熱交換器１０４で冷却された工作液は、流体循環装置１００から吐出されて、工作機械３００に供給される。

流体循環装置１００の冷媒回路の冷媒配管には、図１に示されるように、センサ１０５ａ〜１０５ｃが取り付けられている。具体的には、センサ１０５ａ〜１０５ｃは、吐出温度サーミスタ１０５ａと、凝縮温度サーミスタ１０５ｂと、膨張温度サーミスタ１０５ｃとから構成される。吐出温度サーミスタ１０５ａは、圧縮機構１０１の吐出管に取り付けられ、圧縮機構１０１で圧縮された直後の冷媒の温度を測定する。凝縮温度サーミスタ１０５ｂは、第１熱交換器１０２に取り付けられ、第１熱交換器１０２で熱交換される冷媒の温度を測定する。膨張温度サーミスタ１０５ｃは、膨張機構１０３の出口管に取り付けられ、膨張機構１０３を通過して膨張した直後の冷媒の温度を測定する。

制御部１０６は、流体循環装置１００の組み込みシステムである。制御部１０５は、主として、運転制御機能と、運転監視機能と、故障原因推定機能とを有する。運転制御機能は、流体循環装置１００の運転中に、圧縮機構１０１の運転周波数、および、膨張機構１０３の開度等を制御して、流体循環装置１００の冷却対象である工作液の温度を調節する機能である。運転監視機能は、運転中の流体循環装置１００の状態を監視して、流体循環装置１００に発生した故障を検知する機能である。故障原因推定機能は、流体循環装置１００が故障した場合に、故障原因を自動的に推定する機能である。

制御部１０６は、吐出温度サーミスタ１０５ａ、凝縮温度サーミスタ１０５ｂおよび膨張温度サーミスタ１０５ｃに接続されている。制御部１０６の故障原因推定機能は、吐出温度サーミスタ１０５ａ、凝縮温度サーミスタ１０５ｂおよび膨張温度サーミスタ１０５ｃの測定データに基づいて、故障原因を推定する。

以下において、流体循環装置１００の特徴である、制御部１０６の故障原因推定機能について詳細に説明する。

（２）制御部の構成
図２は、流体循環装置１００の制御部１０６の構成を示すブロック図である。制御部１０６は、主として、入力部１１１と、処理部１１２と、表示部１１３と、通信部１１４と、記憶部１１５とから構成される。

入力部１１１は、例えば、流体循環装置１００の本体１０７に設けられるボタンおよびスイッチである。流体循環装置１００のユーザは、入力部１１１を操作して、流体循環装置１００の起動および停止等の制御を行う。

処理部１１２は、主として、ＣＰＵ１１２ａと、ＲＯＭ１１２ｂと、ＲＡＭ１１２ｃと、バス１１２ｄと、入出力インターフェイス１１２ｅとから構成される。ＣＰＵ１１２ａ、ＲＯＭ１１２ｂ、ＲＡＭ１１２ｃおよび入出力インターフェイス１１２ｅは、バス１１２ｄを介して相互に接続されている。処理部１１２では、ＲＯＭ１１２ｂに記憶されているプログラム、および、記憶部１１５からＲＡＭ１１２ｃにロードされたプログラムに基づいて、ＣＰＵ１１２ａが種種の処理を実行する。入出力インターフェイス１１２ｅは、入力部１１１、表示部１１３、通信部１１４および記憶部１１５との間のインターフェイス機能を提供する。

表示部１１３は、例えば、流体循環装置１００の本体１０７に設けられる液晶ディスプレイ装置である。表示部１１３は、流体循環装置１００の故障原因等の種種のデータを画面上に表示して、流体循環装置１００のユーザに提供する。

通信部１１４は、例えば、モデムおよびＬＡＮカードである。通信部１１４は、インターネットおよびＬＡＮ等のネットワークを介する通信処理を行う。通信部１１４は、ネットワークを介して接続されている他のコンピュータおよび記憶メディア等と、データおよびプログラムの送受信を行うことができる。

記憶部１１５は、例えば、種種のデータおよびプログラムを記憶するためのハードディスクである。しかし、記憶部１１５は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスクおよび半導体メモリ等のリムーバブルメディアであってもよい。

処理部１１２は、記憶部１１５に記憶されているプログラムを実行して、記憶部１１５に記憶されているデータを処理する。記憶部１１５は、少なくとも、状態量取得部１０と、故障原因推定部２０と、故障原因表示部３０とをプログラムとして記憶する。

次に、記憶部１１５に記憶されているプログラムである状態量取得部１０、故障原因推定部２０および故障原因表示部３０について詳細に説明する。

（２−１）状態量取得部
状態量取得部１０は、センサ１０５ａ〜１０５ｃから測定データを受信し、受信した測定データに基づいて複数の状態量を取得するプログラムである。状態量取得部１０が取得した状態量は、記憶部１１５に記憶され、後述する状態量ベクトルＳの生成に用いられる。

具体的には、状態量取得部１０は、吐出温度サーミスタ１０５ａ、凝縮温度サーミスタ１０５ｂおよび膨張温度サーミスタ１０５ｃのそれぞれの測定データに基づいて、状態量ｓ１〜ｓ３を取得する。状態量ｓ１は、吐出温度サーミスタ１０５ａの測定データである、圧縮機構１０１で圧縮された直後の冷媒の温度Ｔａを正規化した値である。状態量ｓ２は、凝縮温度サーミスタ１０５ｂの測定データである、第１熱交換器１０２で熱交換される冷媒の温度Ｔｂを正規化した値である。状態量ｓ３は、膨張温度サーミスタ１０５ｃの測定データである、膨張機構１０３を通過して膨張した直後の冷媒の温度Ｔｃを正規化した値である。ここで、「正規化」とは、センサ１０５ａ〜１０５ｃのそれぞれの測定データに対して所定の規則に基づく演算を行うことで、各測定データを互いに比較できるように無次元量化する処理である。例えば、測定データを代表値で割る演算を行うことで、測定データを正規化した値が求められる。以下において、状態量取得部１０が取得する状態量は、上記の３つの状態量ｓ１〜ｓ３のみであるとする。

（２−２）故障原因推定部
故障原因推定部２０は、制御部１０６の故障原因推定機能を実現するメインのプログラムである。故障原因推定部２０は、状態量ベクトルＳおよび故障原因推定行列Ｃから、故障原因ベクトルＦを算出するプログラムである。故障原因推定部２０は、算出した故障原因ベクトルＦに基づいて、流体循環装置１００の故障原因を推定する。

最初に、状態量ベクトルＳ、故障原因基礎ベクトルＦ_０および故障原因推定基礎行列Ｃ_０について説明する。故障原因基礎ベクトルＦ_０に関連する故障原因ベクトルＦ、および、故障原因推定基礎行列Ｃ_０に関連する故障原因推定行列Ｃについては後述する。

状態量ベクトルＳは、状態量取得部１０が取得した複数の状態量のそれぞれを要素として含むベクトルである。状態量ベクトルＳは、状態量の数をｎとすると、ｎ行１列の行列（ｎ次元列ベクトル）として表される。以下、状態量ベクトルＳは、状態量取得部１０が取得した３つの状態量ｓ１〜ｓ３を要素として含む３次元列ベクトルであるとする。この場合、状態量ベクトルＳは、次の式（１）のように表される。

故障原因基礎ベクトルＦ_０は、流体循環装置１００の特定の運転状態における、流体循環装置１００の複数の故障原因のそれぞれの発生の程度を要素として含むベクトルである。故障原因基礎ベクトルＦ_０は、流体循環装置１００の全ての故障原因の種類の数（以下、「故障原因の数」と記載する。）をｍとすると、ｍ行１列の行列（ｍ次元列ベクトル）として表される。以下、故障原因基礎ベクトルＦ_０は、流体循環装置１００の全５種類の故障原因のそれぞれの発生頻度ｆ１〜ｆ５を要素として含む５次元列ベクトルであるとする。この場合、故障原因基礎ベクトルＦ_０は、次の式（２）のように表される。

故障原因基礎ベクトルＦ_０の要素である発生頻度ｆ１〜ｆ５は、例えば、対応する故障原因が発生する確率を、状態量ｓ１〜ｓ３と同様に正規化した値である。発生頻度ｆ１〜ｆ５が正の値であり、かつ、その値が大きいほど、その発生頻度ｆ１〜ｆ５に対応する故障原因が発生している可能性は高い。

流体循環装置１００の５種類の故障原因は、具体的には、以下の通りである。発生頻度ｆ１に対応する故障原因は、第１熱交換器１０２の熱交換効率の異常な低下である。発生頻度ｆ２に対応する故障原因は、第２熱交換器１０４の熱交換効率の異常な低下である。発生頻度ｆ３に対応する故障原因は、流体循環装置１００の冷媒回路に存在する冷媒の量の異常な減少である。発生頻度ｆ４に対応する故障原因は、圧縮機構１０１の容積効率の異常な低下である。発生頻度ｆ５に対応する故障原因は、膨張機構１０３の開度の異常である。

以下において、流体循環装置１００の故障原因の数は、状態量取得部１０が取得する状態量の数よりも大きいと仮定する。故障原因の数が状態量の数と同じ場合、および、故障原因の数が状態量の数よりも少ない場合については、変形例Ｄとして後述する。なお、故障原因の数、および、状態量の数は、流体循環装置１００の構成等に合わせて任意に設定される。

故障原因推定基礎行列Ｃ_０は、状態量の数をｎとし、かつ、故障原因の数をｍとすると、ｎ行ｍ列の行列である。故障原因の数ｍは、状態量の数ｎより大きいので、故障原因推定基礎行列Ｃ_０は、正方行列ではない。以下、故障原因推定基礎行列Ｃ_０の第ｉ行目かつ第ｊ列目の要素をｃｉｊと記載する。例えば、故障原因推定基礎行列Ｃ_０の第２行目かつ第３列目の要素は、ｃ２３と記載される。故障原因推定基礎行列Ｃ_０は、流体循環装置１００の各故障原因が所定の発生頻度で発生した場合における各状態量の変化を表す行列である。例えば、第１熱交換器１０２の熱交換効率の異常な低下という故障原因が発生頻度ｆ１で発生した場合、状態量ｓ１、ｓ２、ｓ３のそれぞれの変化量は、ｃ１１、ｃ２１、ｃ３１である。他の故障原因の発生頻度ｆ２〜ｆ５に関しても、同様である。この場合、故障原因推定基礎行列Ｃ_０は、次の式（３）のように表される。

状態量ベクトルＳ、故障原因基礎ベクトルＦ_０および故障原因推定基礎行列Ｃ_０は、次の式（４）で表される関係式を満たす。

故障原因推定基礎行列Ｃ_０は、制御部１０６の運転監視機能によって記録された、流体循環装置１００の過去の運転状況に関するデータに基づいて決定され、記憶部１１５に記憶される。例えば、制御部１０６は、第１熱交換器１０２の熱交換効率の異常な低下（発生頻度ｆ１に対応する故障原因）が発生した場合における状態量ｓ１〜ｓ３の変化量を自動的に計測し、状態量ｓ１〜ｓ３のそれぞれの変化量を、故障原因推定基礎行列Ｃ_０の要素ｃ１１、ｃ２１、ｃ３１として記録しておく。また、制御部１０６は、状態量ｓ１〜ｓ３の変化量を計測する代わりに、シミュレーションを実行することによって、故障原因推定基礎行列Ｃ_０の各要素を算出してもよい。

故障原因推定基礎行列Ｃ_０は、流体循環装置１００の運転状況に関するデータの蓄積、および、シミュレーションの再実行等によって、定期的に更新される。しかし、故障原因推定基礎行列Ｃ_０は、流体循環装置１００の運転中には更新されない。すなわち、後述するように、故障原因推定部２０は、故障原因推定基礎行列Ｃ_０を利用して、運転中の流体循環装置１００の故障原因を推定するが、故障原因を推定する処理を実行している間は、故障原因推定基礎行列Ｃ_０は更新されない。

次に、故障原因推定行列Ｃおよび故障原因ベクトルＦについて説明する。式（４）において、故障原因推定基礎行列Ｃ_０は、所定の行列であり、状態量ベクトルＳは、センサ１０５ａ〜１０５ｃの測定データから取得される列ベクトルである。そのため、式（４）を利用することで、理論的には、状態量ベクトルＳおよび故障原因推定基礎行列Ｃ_０に基づいて、故障原因基礎ベクトルＦ_０が求められる。しかし、故障原因推定基礎行列Ｃ_０は正方行列ではないので、故障原因推定基礎行列Ｃ_０の逆行列を求めることはできない。すなわち、式（４）に基づいて、故障原因推定基礎行列Ｃ_０の逆行列を状態量ベクトルＳに左側から掛ける演算によって、故障原因基礎ベクトルＦ_０を求めることはできない。従って、故障原因基礎ベクトルＦ_０は、流体循環装置１００の故障原因を推定するために役立つデータであるにも関わらず、式（４）に基づいて効率的に算出することが難しい。

故障原因推定行列Ｃおよび故障原因ベクトルＦは、上記の問題点を解決するために利用されるデータである。故障原因推定行列Ｃは、故障原因推定基礎行列Ｃ_０から生成される行列であり、かつ、故障原因推定基礎行列Ｃ_０の部分行列である。状態量の数をｎとし、かつ、故障原因の数をｍとすると、故障原因推定行列Ｃは、ｎ行ｍ列の故障原因推定基礎行列Ｃ_０から特定のｎ列を抽出することで得られる部分行列である。故障原因推定行列Ｃは、ｎ行ｎ列の正方行列であるので、逆行列を有する可能性がある。以下において、故障原因推定行列Ｃは、逆行列を有する正方行列である正則行列であるとする。

故障原因推定行列Ｃは、流体循環装置１００の一部の故障原因が所定の発生頻度で発生した場合における各状態量の変化を表す行列である。例えば、状態量の数が３であり、かつ、故障原因の数が５である場合、故障原因推定基礎行列Ｃ_０は、式（３）のように表される３行５列の非正方行列である。ここで、５種類の故障原因の中から、状態量の数と同じ３種類の故障原因を選択すると仮定する。選択された３種類の故障原因が、発生頻度ｆ１、ｆ３、ｆ５に対応する故障原因である場合、故障原因推定行列Ｃは、式（３）で表される故障原因推定基礎行列Ｃ_０から、発生頻度ｆ１、ｆ３、ｆ５に対応する第１列、第３列および第５列を抽出して生成された行列である。なぜなら、故障原因推定基礎行列Ｃ_０の第１列、第３列および第５列は、発生頻度ｆ１、ｆ３、ｆ５に対応する故障原因が発生した場合における状態量ｓ１〜ｓ３の変化量を要素として含むからである。この場合、故障原因推定行列Ｃは、次の式（５）のように表される。

故障原因推定基礎行列Ｃ_０から生成可能な故障原因推定行列Ｃの数は、全ての故障原因から、状態量と同数の故障原因を選択する組み合わせの数と同じである。式（３）で表される故障原因推定基礎行列Ｃ_０の場合、５種類の故障原因から、状態量の数と同じ３種類の故障原因を選択する１０通りの組み合わせのそれぞれについて、故障原因推定行列Ｃが存在する。

故障原因ベクトルＦは、全ての故障原因の少なくとも一部のそれぞれの発生頻度を要素として含む列ベクトルである。故障原因ベクトルＦの要素数は、状態量ベクトルＳの要素数と等しい。例えば、状態量ベクトルＳが式（１）で表される場合、故障原因ベクトルＦは、状態量ベクトルＳと同じ３次元列ベクトルである。

故障原因ベクトルＦは、故障原因推定基礎行列Ｃ_０から生成された故障原因推定行列Ｃごとに異なる。具体的には、故障原因ベクトルＦは、故障原因推定基礎行列Ｃ_０から特定の故障原因推定行列Ｃを生成するために選択された故障原因の発生頻度を要素として含む。例えば、式（５）で表される故障原因推定行列Ｃの場合、選択された故障原因の発生頻度はｆ１、ｆ３、ｆ５であるので、対応する故障原因ベクトルＦは、発生頻度ｆ１、ｆ３、ｆ５を要素とする３次元列ベクトルである。この場合、故障原因ベクトルＦは、次の式（６）のように表される。

状態量ベクトルＳ、故障原因ベクトルＦおよび故障原因推定行列Ｃは、次の式（７）で表される関係式を満たす。

故障原因推定行列Ｃが式（５）で表される場合、式（７）は、次の式（８）ように展開できる。

式（３）で表される故障原因推定基礎行列Ｃ_０から生成される故障原因推定行列Ｃの他の例として、５種類の故障原因から選択された３種類の故障原因が、発生頻度ｆ２、ｆ４、ｆ５に対応する故障原因である場合、式（７）は、次の式（９）ように展開できる。

式（７）において、故障原因推定行列Ｃは、全ての故障原因から、状態量と同数の故障原因を選択する組み合わせによって決定される所定の行列であり、状態量ベクトルＳは、センサ１０５ａ〜１０５ｃの測定データから取得される列ベクトルである。故障原因推定行列Ｃは、正則行列であり、逆行列Ｃ^−１を求めることができる。状態量ベクトルＳは、故障原因推定行列Ｃと次元が同じ列ベクトルである。そのため、次の式（１０）を利用して、状態量ベクトルＳおよび故障原因推定行列Ｃから、故障原因ベクトルＦを求めることができる。

故障原因推定部２０は、式（１０）に基づいて、故障原因推定行列Ｃの逆行列Ｃ^−１を左側から状態量ベクトルＳと掛け合わせることで、故障原因ベクトルＦを算出する。故障原因推定部２０は、故障原因推定基礎行列Ｃ_０から生成される全ての故障原因推定行列Ｃのそれぞれに対して、故障原因ベクトルＦを算出する。故障原因推定基礎行列Ｃ_０が式（３）で表される場合、故障原因推定基礎行列Ｃ_０から１０個の故障原因推定行列Ｃが生成可能であるので、故障原因推定部２０は、１０個の故障原因ベクトルＦを算出する。

さらに、故障原因推定部２０は、複数の故障原因ベクトルＦを算出した場合に、その中から１つの故障原因ベクトルＦを選択する。故障原因推定部２０によって選択された１つの故障原因ベクトルＦは、流体循環装置１００の故障原因を推定するために用いられる。故障原因推定部２０は、選択された故障原因ベクトルＦに含まれる各要素（発生頻度）に対応する故障原因を、流体循環装置１００の故障原因として推定する。

具体的には、故障原因推定部２０は、算出された複数の故障原因ベクトルＦの中から、各要素が全て正の値であり、かつ、各要素の合計値が最大である故障原因ベクトルＦを１つ選択する。この場合、故障原因推定部２０は、各要素の合計値が最大である故障原因ベクトルＦが複数存在する場合には、その中から、最大の値の要素を含む故障原因ベクトルＦを１つ選択してもよい。また、故障原因推定部２０は、各要素が全て正の値である故障原因ベクトルＦが存在しない場合には、正の値の要素の数が最も多い故障原因ベクトルＦを１つ選択してもよい。この場合、故障原因推定部２０は、正の値の要素の数が最も多い故障原因ベクトルＦが複数存在する場合には、その中から、最大の値の要素を含む故障原因ベクトルＦを１つ選択してもよい。

故障原因推定部２０が故障原因ベクトルＦを１つ選択するための上記の条件は、次の仮定に基づく。故障原因推定部２０によって算出される故障原因ベクトルＦは、故障原因の数が状態量の数より大きい場合、全ての故障原因の中から、状態量と同数だけ選択された故障原因の発生頻度のみを要素として含む。すなわち、全ての故障原因の中から選択されなかった故障原因の発生頻度は、故障原因ベクトルＦの要素として含まれない。しかし、流体循環装置１００が故障した時に、全ての故障原因が同時に発生することはほとんどないため、故障原因ベクトルＦの要素数は、状態量の数と同じと仮定しても問題はない。また、流体循環装置１００の長期間の稼動によって、流体循環装置１００の構成部品は徐々に劣化するので、故障原因の発生頻度は、通常は増加する傾向を示し、減少することはほとんどない。そのため、基本的には、故障原因の発生頻度は、正の値であるので、故障原因ベクトルＦの各要素は、全て正の値である。従って、故障原因推定部２０は、各要素の合計値が最大である故障原因ベクトルＦを１つ選択することで、実際に発生した故障原因の発生頻度に近い値を得ることができる。

（２−３）故障原因表示部
故障原因表示部３０は、故障原因推定部２０によって推定された流体循環装置１００の故障原因を表示部１１３に表示するプログラムである。故障原因表示部３０は、故障原因推定部２０によって選択された１つの故障原因ベクトルＦに基づいて、推定された複数の故障原因を所定の順番で表示する機能を有する。例えば、故障原因表示部３０は、推定された複数の故障原因を、発生頻度が高い順に表示部１１３に表示する機能を有する。故障原因推定部２０によって推定された複数の故障原因の発生頻度の大小関係は、故障原因推定部２０によって選択された故障原因ベクトルＦの各要素の値の大小関係と同じである。

（３）故障原因推定部の具体的な動作
次に、具体的なデータを用いて、故障原因推定部２０の動作について説明する。ここで、流体循環装置１００の制御部１０６は、流体循環装置１００の状態を監視している時に、流体循環装置１００に故障が発生したことを検知したと仮定する。この場合、制御部１０６は、状態量取得部１０のプログラムを実行して、センサ１０５ａ〜１０５ｃの測定データに基づく状態量を取得し、故障原因推定部２０のプログラムを実行して、流体循環装置１００の故障原因を推定し、故障原因表示部３０のプログラムを実行して、推定した故障原因を表示部１１３に表示する。

状態量取得部１０が取得する状態量は、上述の３つの状態量ｓ１〜ｓ３のみである。故障原因推定部２０が推定できる故障原因は、上述の発生頻度ｆ１〜ｆ５それぞれに対応する５種類の故障原因のみである。故障原因推定部２０が故障原因の推定に用いる故障原因推定基礎行列Ｃ_０は、以下の式（１１）で表される行列として、記憶部１１５に記憶されている。故障原因推定部２０が故障原因を推定する処理を行っている間、故障原因推定基礎行列Ｃ_０は不変である。

状態量取得部１０が取得する状態量ｓ１〜ｓ３から生成される状態量ベクトルＳは、以下の式（１２）で表される列ベクトルとして、記憶部１１５に記憶されている。

このとき、式（１１）の故障原因推定基礎行列Ｃ_０、式（１２）の状態量ベクトルＳ、および、式（４）の関係式に基づいて、式（２）の故障原因基礎ベクトルＦ_０を直接求めることで、流体循環装置１００の故障原因を推定できることが理想である。しかし、上述の理由により、故障原因基礎ベクトルＦ_０を直接求めることは容易ではない。そこで、故障原因推定部２０は、上述したように、式（１１）の故障原因推定基礎行列Ｃ_０から、１０個の故障原因推定行列Ｃを生成し、各故障原因推定行列Ｃに対して故障原因ベクトルＦを算出し、算出された１０個の故障原因ベクトルＦから１つの故障原因ベクトルＦを選択して、流体循環装置１００の故障原因を推定する。次に、この処理について説明する。

最初に、故障原因推定部２０は、式（１１）の故障原因推定基礎行列Ｃ_０から１０個の故障原因推定行列Ｃを生成する。式（１１）の故障原因推定基礎行列Ｃ_０から生成可能な故障原因推定行列Ｃの数は、５種類の故障原因から、状態量の数と同じ３種類の故障原因を選択する組み合わせの数である１０に等しい。生成された１０個の故障原因推定行列Ｃは、以下の式（１３−１）〜式（１３−１０）で表される。以下において、例えば、５種類の故障原因から選択された３種類の故障原因が、発生頻度ｆ１、ｆ２、ｆ３に対応する故障原因である場合、対応する故障原因推定行列Ｃは、式（１３−１）のようにＣ_{ｆ１、ｆ２、ｆ３}と記載する。

次に、故障原因推定部２０は、式（１３−１）〜式（１３−１０）で表される１０個の故障原因推定行列Ｃのそれぞれに対して、故障原因ベクトルＦを求める。具体的には、故障原因推定部２０は、式（１２）の状態量ベクトルＳ、および、式（１３−１）〜式（１３−１０）のいずれかの故障原因推定行列Ｃの逆行列Ｃ^−１を式（１０）に代入して、故障原因ベクトルＦを算出する。例えば、式（１３−１）で表される故障原因推定行列Ｃ_{ｆ１、ｆ２、ｆ３}の場合、故障原因推定部２０は、式（１０）に基づいて、以下の式（１４）の計算を行って、対応する故障原因ベクトルＦ_{ｆ１、ｆ２、ｆ３}を算出する。

故障原因推定部２０によって算出された故障原因ベクトルＦ_{ｆ１、ｆ２、ｆ３}は、故障原因の発生頻度ｆ１、ｆ２、ｆ３のそれぞれを要素として含む列ベクトルである。故障原因ベクトルＦ_{ｆ１、ｆ２、ｆ３}の第１行目の値は、故障原因の発生頻度ｆ１であり、故障原因ベクトルＦ_{ｆ１、ｆ２、ｆ３}の第２行目の値は、故障原因の発生頻度ｆ２であり、故障原因ベクトルＦ_{ｆ１、ｆ２、ｆ３}の第３行目の値は、故障原因の発生頻度ｆ３である。

式（１３−１）〜式（１３−１０）で表される１０個の故障原因推定行列Ｃのそれぞれに対して、故障原因推定部２０が算出した故障原因ベクトルＦは、以下の式（１５−１）〜式（１５−１０）で表される。式（１５−１）〜式（１５−１０）において、故障原因ベクトルＦの添え字は、対応する故障原因推定行列Ｃの添え字と同じである。例えば、式（１３−４）で表される故障原因推定行列Ｃ_{ｆ１、ｆ３、ｆ４}に対応する故障原因ベクトルＦは、式（１５−４）で表される故障原因ベクトルＦ_{ｆ１、ｆ３、ｆ４}である。式（１５−１）〜式（１５−１０）で表される故障原因ベクトルＦの各要素の値は、有効数字６桁で記載されている。

次に、故障原因推定部２０は、式（１５−１）〜式（１５−１０）で表される１０個の故障原因ベクトルＦから、流体循環装置１００の故障原因を推定するために用いられる１つの故障原因ベクトルＦを選択する。具体的には、故障原因推定部２０は、式（１５−１）〜式（１５−１０）で表される１０個の故障原因ベクトルＦの中から、各要素が全て正の値であり、かつ、各要素の合計値が最大である故障原因ベクトルＦを１つ選択する。式（１５−１）〜式（１５−１０）で表される１０個の故障原因ベクトルＦのうち、各要素が全て正の値である故障原因ベクトルＦは、式（１５−１）で表されるＦ_{ｆ１、ｆ２、ｆ３}、および、式（１５−７）で表されるＦ_{ｆ２、ｆ３、ｆ４}の２つである。故障原因ベクトルＦ_{ｆ１、ｆ２、ｆ３}の各要素の合計値は、約０．８５であり、故障原因ベクトルＦ_{ｆ２、ｆ３、ｆ４}の各要素の合計値は、１．８である。従って、故障原因推定部２０は、流体循環装置１００の故障原因を推定するために用いられる故障原因ベクトルＦとして、式（１５−７）で表されるＦ_{ｆ２、ｆ３、ｆ４}を選択する。そのため、故障原因推定部２０は、流体循環装置１００の故障原因は、発生頻度ｆ２、ｆ３、ｆ４のそれぞれに対応する３種類の故障原因であると推定する。また、選択された故障原因ベクトルＦ_{ｆ２、ｆ３、ｆ４}の要素である、３種類の故障原因の発生頻度ｆ２、ｆ３、ｆ４の大小関係は、ｆ２＞ｆ４＞ｆ３である。そのため、故障原因推定部２０は、発生頻度ｆ２に対応する故障原因である、第２熱交換器１０４の熱交換効率の異常な低下を主要な故障原因であると推定し、かつ、発生頻度ｆ４に対応する故障原因である、圧縮機構１０１の容積効率の異常な低下を副次的な故障原因であると推定する。

ここで、式（１１）の故障原因推定基礎行列Ｃ_０、および、式（１２）の状態量ベクトルＳに関して、式（４）の関係式を満たす故障原因基礎ベクトルＦ_０は、以下の式（１６）で表される列ベクトルである。

すなわち、式（１６）で表される故障原因基礎ベクトルＦ_０から判断すると、全５種類の故障原因の発生頻度ｆ１〜ｆ５の大小関係は、ｆ２＞ｆ４＞ｆ３＞ｆ１＝ｆ５である。故障原因基礎ベクトルＦ_０において発生頻度が高い上位３種類の故障原因の発生頻度ｆ２、ｆ３、ｆ４の大小関係は、ｆ２＞ｆ４＞ｆ３であり、式（１５−１）〜式（１５−１０）で表される１０個の故障原因ベクトルＦから故障原因推定部２０が選択した故障原因ベクトルＦ_{ｆ２、ｆ３、ｆ４}の要素である発生頻度ｆ２、ｆ３、ｆ４の大小関係と一致する。また、故障原因基礎ベクトルＦ_０、および、故障原因推定部２０が選択した故障原因ベクトルＦ_{ｆ２、ｆ３、ｆ４}の両方において、発生頻度が最も高い故障原因の発生頻度ｆ２の値は、発生頻度が２番目に高い故障原因の発生頻度ｆ４の値の約２倍である。従って、故障原因推定部２０が選択した故障原因ベクトルＦ_{ｆ２、ｆ３、ｆ４}は、故障原因基礎ベクトルＦ_０の良好な近似である。

（４）特徴
流体循環装置１００では、故障原因推定部２０は、式（１０）に示されるように、状態量取得部１０が取得した状態量ｓ１〜ｓ３を要素として含む状態量ベクトルＳに、所定の故障原因推定行列Ｃの逆行列Ｃ^−１を左側から掛け合わせる演算を行うことで、流体循環装置１００の各故障原因の発生頻度ｆ１〜ｆ５の少なくとも一部を要素として含む故障原因ベクトルＦを算出する。これにより、故障原因推定部２０は、運転中の流体循環装置１００に故障が発生した時に、状態量ベクトルＳおよび故障原因推定行列Ｃを用いて算出した故障原因ベクトルＦに基づいて、複数の故障原因の候補の中から、最も可能性が高い故障原因の組み合わせを推定することができる。従って、流体循環装置１００は、故障原因推定行列Ｃの逆行列Ｃ^−１を用いる演算によって、運転中に発生した故障の原因を自動的かつ効率的に推定することができる。

また、流体循環装置１００では、故障原因推定部２０は、故障原因の数が状態量の数より多い場合に、状態量の数と同じ数の故障原因の全ての組み合わせのそれぞれに対して故障原因推定行列Ｃを生成し、各故障原因推定行列Ｃに対して故障原因ベクトルＦを算出する。そして、故障原因推定部２０は、複数の故障原因推定行列Ｃのそれぞれに対して算出された複数の故障原因ベクトルＦの中から、所定の条件に基づいて、１つの故障原因ベクトルＦを選択する。所定の条件は、例えば、各故障原因の発生頻度に基づく条件である。故障原因推定部２０が選択した１つの故障原因ベクトルＦは、最も可能性が高い故障原因の組み合わせに対応する故障原因ベクトルＦである。従って、流体循環装置１００は、故障原因の数が状態量の数より多い場合でも、最も可能性が高い故障原因を自動的かつ効率的に推定することができる。

また、流体循環装置１００では、故障原因表示部３０は、故障原因推定部２０によって推定された故障原因が複数ある場合に、例えば、故障原因の発生の可能性が高い順に、故障原因をディスプレイ等に表示させる機能を有する。従って、流体循環装置１００は、最も可能性が高い故障原因をユーザに自動的に通知することができる。

（５）変形例
（５−１）変形例Ａ
実施形態では、状態量取得部１０は、圧縮機構１０１で圧縮された直後の冷媒の温度Ｔａ、第１熱交換器１０２で熱交換される冷媒の温度Ｔｂ、および、膨張機構１０３を通過して膨張した直後の冷媒の温度Ｔｃをそれぞれ正規化した値を、状態量ｓ１〜ｓ３として取得する。しかし、状態量取得部１０は、他のパラメータを状態量としてさらに取得してもよい。

例えば、状態量取得部１０は、流体循環装置１００の消費電力Ｐを正規化した値を、状態量としてさらに取得してもよい。この場合、流体循環装置１００は、圧縮機構１０１のモータ等に取り付けられる電流計を備えてもよい。この電流計は、流体循環装置１００の消費電力Ｐを算出するために用いられる。

（５−２）変形例Ｂ
実施形態では、故障原因推定部２０は、流体循環装置１００の故障原因の発生頻度ｆ１〜ｆ５に対応する５種類の故障原因の中から、最も可能性が高い故障原因の組み合わせを推定する。しかし、流体循環装置１００の故障原因の種類は、これらの５種類の故障原因に限られない。例えば、他の故障原因として、送風ファン１０８のフィルターの汚れによる詰まり、圧縮機構１０１の機械効率の異常な低下、および、圧縮機構１０１の異常な発熱等が挙げられる。また、発生頻度ｆ５に対応する、膨張機構１０３の開度の異常に関する故障原因は、膨張機構１０３の電子膨張弁の開方向のズレ、および、電子膨張弁の閉方向のズレを、それぞれ別の故障原因として取り扱ってもよい。

（５−３）変形例Ｃ
実施形態では、故障原因推定部２０は、故障原因の数が状態量の数より多い場合に、状態量の数と同じ数の故障原因の全ての組み合わせのそれぞれに対して故障原因推定行列Ｃを生成し、各故障原因推定行列Ｃに対して故障原因ベクトルＦを算出する。しかし、故障原因推定部２０は、故障原因の数が状態量の数と同じである場合、または、故障原因の数が状態量の数より少ない場合にも、故障原因ベクトルＦを算出することができる。

故障原因推定基礎行列Ｃ_０は、状態量の数をｎとし、かつ、故障原因の数をｍとすると、ｎ行ｍ列の行列である。そのため、故障原因の数が状態量の数と同じである場合、故障原因推定基礎行列Ｃ_０は、正方行列となる。この場合、故障原因推定基礎行列Ｃ_０は、逆行列Ｃ_０ ^−１を求めることができる。従って、故障原因推定部２０は、式（４）に基づいて、故障原因推定基礎行列Ｃ_０の逆行列Ｃ_０ ^−１を状態量ベクトルＳに左側から掛ける演算によって、故障原因基礎ベクトルＦ_０を直接求めることができる。故障原因基礎ベクトルＦ_０は、故障原因ベクトルＦと同様に、流体循環装置１００の故障原因を推定するために用いることができる。

また、故障原因推定部２０は、故障原因の数が状態量の数より少ない場合において、故障原因推定基礎行列Ｃ_０を正方行列とすることができる。具体的には、状態量の数ｎと故障原因の数ｍとの差ｎ−ｍをｄとすると、故障原因推定基礎行列Ｃ_０は、ｎ行ｄ列の零成分を含むｎ行ｎ列の正方行列である。また、故障原因推定基礎行列Ｃ_０に対応する故障原因基礎ベクトルＦ_０は、零成分をｄ個含む、ｎ次の列ベクトルである。例えば、状態量の数が５であり、故障原因の数が３である場合、状態量ベクトルＳ、故障原因推定基礎行列Ｃ_０および故障原因基礎ベクトルＦ_０は、それぞれ、次の式（１７）、式（１８）および式（１９）で表される。

式（１８）で表される故障原因推定基礎行列Ｃ_０は、５行２列の零成分を最も右側に含む５行５列の正方行列である。式（１９）で表される故障原因基礎ベクトルＦ_０は、２個の零成分を最も下側に含む５次の列ベクトルである。故障原因推定基礎行列Ｃ_０は、正方行列であるので、故障原因推定部２０は、式（４）に基づいて、故障原因推定基礎行列Ｃ_０の逆行列Ｃ_０ ^−１を状態量ベクトルＳに左側から掛ける演算によって、故障原因基礎ベクトルＦ_０を算出することができる。

（５−４）変形例Ｄ
実施形態では、流体循環装置１００は、工作機械３００が使用した工作液を冷却するための冷凍装置である。流体循環装置１００の第２熱交換器１０４では、冷媒回路の配管を流れる冷媒と、専用の配管を流れる工作液との間で熱交換が行われて、工作液が冷却される。しかし、流体循環装置１００は、他の機構によって、冷媒と工作液との間の熱交換を行い、工作液を冷却してもよい。

例えば、流体循環装置１００は、工作液に浸漬された熱交換器によって工作液を冷却してもよい。この場合、例えば、実施形態の第２熱交換器１０４に相当する熱交換器が、タンク等に貯留されている工作液に浸漬されている。工作液に浸漬されている熱交換器は、例えば、螺旋状に巻かれた冷媒配管である。

また、流体循環装置１００は、工作機械３００が使用した冷却液を冷却するための冷凍装置であってもよい。冷却液は、工作機械３００の主軸およびモータ等の冷却に用いられる液体である。冷却液は、例えば、水である。この場合、流体循環装置１００は、冷媒回路の配管を流れる冷媒と、専用の配管を流れる冷却液との間の熱交換を行うことにより、冷却液を冷却する。

また、流体循環装置１００は、空調機等に用いられる冷凍装置であってもよい。

（５−５）変形例Ｅ
実施形態では、流体循環装置１００は、工作機械３００が使用した工作液を冷却するための冷凍装置である。しかし、本発明の流体循環装置は、流体を循環する機能を有する装置であれば、他の用途に用いられる装置であってもよい。例えば、本発明の流体循環装置は、油圧ユニットであってもよい。以下、本発明の流体循環装置の他の適用例である油圧ユニット６００について説明する。図３は、本変形例に係る油圧ユニット６００の回路図である。油圧ユニット６００は、作動油の一部を循環させる機能を有する。図３において、作動油の流れは、点線の矢印で示されている。

油圧ユニット６００は、研磨盤およびマシニングセンタ等の工作機械７００に接続されている。工作機械７００は、ワークおよび工具を固定するための複数の油圧アクチュエータを備える。油圧ユニット６００は、工作機械７００の油圧アクチュエータを駆動する。

油圧ユニット６００は、主として、油タンク６０１と、油圧ポンプ６０２と、ポンプモータ６０３と、絞り通路６０４と、ラジエータ６０５と、ラジエータファン６０６と、制御部６０７とを備える。

油圧ポンプ６０２は、油タンク６０１に貯留されている作動油を吸入して吐出する流体ポンプである。油圧ポンプ６０２は、例えば、ピストンポンプ等の固定容量型ポンプである。

油圧ポンプ６０２の吸入側には、オイルフィルタ６０２ａが取り付けられている。油圧ポンプ６０２の吐出側に接続される吐出配管６０２ｂには、油圧ポンプ６０２の吐出圧力が所定圧力を超えないようにするための安全弁６０２ｃが取り付けられている。吐出配管６０２ｂには、油圧ポンプ６０２の吐出圧力を検出するための圧力センサ６０２ｄが取り付けられている。吐出配管６０２ｂは、方向切換弁（図示せず）を介して工作機械７００の油圧アクチュエータに接続されている。

ポンプモータ６０３は、油圧ポンプ６０２に接続されている。ポンプモータ６０３は、油圧ポンプ６０２を駆動するための可変速モータである。ポンプモータ６０３には、ポンプモータ６０３の温度を検出するためのモータ温度サーミスタ６０３ａが取り付けられている。ポンプモータ６０３には、ポンプモータ６０３の回転速度に応じたパルス信号を出力するパルスジェネレータ６０３ｂが取り付けられている。

絞り通路６０４は、油タンク６０１と吐出配管６０２ｂとを接続するバイパス通路である。絞り通路６０４には、流量調整弁である可変絞り弁６０４ａが取り付けられている。絞り通路６０４は、常時、油圧ポンプ６０２から吐出された作動油の一部が油タンク６０１に戻るように構成されている。油タンク６０１に戻る作動油の量は、可変絞り弁６０４ａの開度によって調節される。

ラジエータ６０５は、絞り通路６０４において、可変絞り弁６０４ａの下流側に設けられている。ラジエータファン６０６は、ラジエータ６０５の近傍に設置されている。ラジエータファン６０６は、ラジエータ６０５を通過する作動油を冷却する。これにより、油タンク６０１に貯留されている作動油の温度が低下する。すなわち、ラジエータファン６０６は、油タンク６０１に貯留される作動油を冷却して、工作機械７００の油圧アクチュエータに供給される作動油の温度上昇を抑制する機能を有する。

制御部６０７は、モータ温度サーミスタ６０３ａ、パルスジェネレータ６０３ｂ、圧力センサ６０２ｄ、および、制御部温度サーミスタ６０７ａに接続されている。制御部温度サーミスタ６０７ａは、制御部６０７に取り付けられ、制御部６０７の温度を検出する。また、制御部６０７は、油圧ユニット６００の主回路の電圧、および、ポンプモータ６０３の電流等を測定する機能を有する。

油圧ユニット６００は、作動油の一部が循環する回路を有している。具体的には、油タンク６０１に貯留されている作動油は、油圧ポンプ６０２に吸入された後、一部が絞り通路６０４に流入する。絞り通路６０４に流入した作動油は、可変絞り弁６０４ａを通過した後に、ラジエータ６０５で冷却されて、油タンク６０１に戻される。すなわち、油圧ユニット６００は、実施形態の流体循環装置１００と同様に、流体である作動油を循環する機能を有する。

油圧ユニット６００の制御部６０７は、実施形態の流体循環装置１００の制御部１０６と同じ故障原因推定機能を有する。すなわち、制御部６０７は、実施形態の状態量取得部１０、故障原因推定部２０および故障原因表示部３０に相当するプログラムを記憶している。これにより、制御部６０７は、油圧ユニット６００の故障が発生した時に、状態量ベクトルＳおよび故障原因推定行列Ｃを用いて算出した故障原因ベクトルＦに基づいて、複数の故障原因の候補の中から、最も可能性が高い故障原因の組み合わせを推定することができる。従って、油圧ユニット６００は、故障原因推定行列Ｃの逆行列Ｃ^−１を用いる演算によって、運転中に発生した故障の原因を自動的かつ効率的に推定することができる。

油圧ユニット６００の制御部６０７の故障原因推定機能と、実施形態の流体循環装置１００の制御部１０６の故障原因推定機能との間の相違点は、実質的に、状態量および故障原因の種類のみである。

油圧ユニット６００では、実施形態の状態量取得部１０に相当するプログラムは、油圧ユニット６００の主回路の電圧、ポンプモータ６０３の電流、ポンプモータ６０３の温度、ポンプモータ６０３の回転速度、制御部６０７の温度、油圧ポンプ６０２から吐出される作動油の圧力等を、状態量として取得する。油圧ユニット６００の制御部６０７は、モータ温度サーミスタ６０３ａ、パルスジェネレータ６０３ｂ、圧力センサ６０２ｄ、および、制御部温度サーミスタ６０７ａから、これらの状態量を取得する。

油圧ユニット６００では、実施形態の故障原因推定部２０に相当するプログラムは、作動油の劣化、油圧ポンプ６０２の異物の噛み込み、油圧ポンプ６０２の劣化（摺動部の磨耗、および、リーク量の増加等）、ポンプモータ６０３の回路の短絡および断線、ポンプモータ６０３用エンコーダの故障、制御部６０７の故障、油圧ユニット６００の主回路の電圧異常、油圧ユニット６００の主回路のコンデンサの劣化、油圧ユニット６００の周囲の温度異常等を、故障原因として推定する。なお、故障原因として、制御部６０７の故障、および、油圧ユニット６００の主回路の電圧異常は、同時には発生しない。

本発明に係る流体循環装置は、故障原因を自動的に推定することができる。

１０ 状態量取得部
２０ 故障原因推定部
３０ 故障原因表示部
１００ 流体循環装置
１０１ 圧縮機構
１０２ 第１熱交換器
１０３ 膨張機構
１０４ 第２熱交換器

特開２０１５−８８１７３号公報

Claims (7)

1. 流体を循環させる流体循環装置であって、
   複数の状態量を取得する状態量取得部（１０）と、
   故障原因を推定する故障原因推定部（２０）と、
   を備え、
   前記故障原因推定部は、複数の前記故障原因の発生の程度を表す第１パラメータと、複数の前記状態量を表す第２パラメータとの関係を表す行列である故障原因推定行列を記憶し、前記状態量取得部が取得した前記状態量に基づく前記第２パラメータと、前記故障原因推定行列とから、前記第１パラメータを算出し、前記故障原因を推定する、
   流体循環装置（１００）。
2. 前記第１パラメータは、複数の前記故障原因の少なくとも一部のそれぞれの発生の程度を要素として含むベクトルである故障原因ベクトルであり、
   前記第２パラメータは、複数の前記状態量のそれぞれを要素として含み、前記故障原因ベクトルと要素数が等しいベクトルである状態量ベクトルであり、
   前記故障原因推定行列は、前記状態量ベクトルの要素数と等しい行数、および、前記故障原因ベクトルの要素数と等しい列数を有する正方行列であり、
   前記故障原因推定部は、前記故障原因推定行列の逆行列を左側から前記状態量ベクトルと掛け合わせて得られたベクトルに基づいて、前記故障原因ベクトルを算出する、
   請求項１に記載の流体循環装置。
3. 前記故障原因推定部は、前記故障原因の数が前記状態量の数より多い場合に、全ての前記故障原因からなる集合から、前記状態量の数と同じ数の前記故障原因を選択してなる全ての部分集合のそれぞれに関して、前記故障原因推定行列を生成し、前記故障原因ベクトルを算出する、
   請求項２に記載の流体循環装置。
4. 前記故障原因推定部は、前記故障原因の数が前記状態量の数より多い場合に算出された全ての前記故障原因ベクトルのうちの一つに基づいて前記故障原因を推定する、
   請求項３に記載の流体循環装置。
5. 前記故障原因推定部が算出した前記故障原因ベクトルに基づいて、複数の前記故障原因を発生の程度に基づいて順番に表示する故障原因表示部（３０）をさらに備える、
   請求項２から４のいずれか１項に記載の流体循環装置。
6. 前記流体である冷媒の温度を熱交換により変化させる前記流体循環装置であって、
   前記冷媒を圧縮する圧縮機構（１０１）と、
   前記圧縮機構で圧縮された前記冷媒と第１熱交換用流体とを熱交換させる第１熱交換器（１０２）と、
   前記第１熱交換器で熱交換された前記冷媒を膨張させる膨張機構（１０３）と、
   前記膨張機構によって膨張した前記冷媒と第２熱交換用流体とを熱交換させる第２熱交換器（１０４）と、
   を備え、
   前記状態量は、前記圧縮機構で圧縮された前記冷媒の温度、前記第１熱交換器で熱交換される前記冷媒の温度、および、前記膨張機構によって膨張した前記冷媒の温度を少なくとも含む、
   請求項１から５のいずれか１項に記載の流体循環装置。
7. 流体を循環させる流体循環装置（１００）の故障原因を推定する方法であって、
   複数の状態量を取得する状態量取得部（１０）と、
   前記故障原因を推定する故障原因推定部（２０）と、
   を備え、
   前記故障原因推定部は、複数の前記故障原因の発生の程度を表す第１パラメータと、複数の前記状態量を表す第２パラメータとの関係を表す行列である故障原因推定行列を記憶し、前記状態量取得部が取得した前記状態量に基づく前記第２パラメータと、前記故障原因推定行列とから、前記第１パラメータを算出し、前記故障原因を推定する、
   流体循環装置の故障原因推定方法。

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