JP2018160075A - 補助演算装置、及びそれを備えた演算装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】比較的信頼性の高い主演算装置に対して、付加的な機能を持たせるための装置に関し、経済性の高い装置としながらも、高い信頼性で付加的な機能を実現し得る補助演算装置、及びそれを備えた演算装置を提供する。【解決手段】バックアップ処理が実行されるバックアップ時点の直後に、バックアップ処理後のサブデータベースＤＢｓに記憶されているデータに基づいて補助演算を実行する補助演算実行部Ａ２〜Ａ６を備える。【選択図】図１
Description
本発明は、信頼性の高いメインデータベースを有し当該メインデータベースに記憶されるデータに基づいて主演算を実行する主演算装置に対し、補助的に設けられ、補助演算を実行する補助演算装置、及び当該補助演算装置と主演算装置との双方を備える演算装置に関する。
従来、対象としての内燃機関等を備えるコジェネレーションシステムであって、計測された対象の運転状態を、遠隔地から監視する遠隔監視システムが知られている。
当該遠隔監視システムにあっては、故障等による予期しないシステムダウンが発生することを回避する必要があるため、非常に高い稼働率が保障されたシステムとして構築されている。このため、当該遠隔監視システムにあっては、システム構築後に、後から機能を付加することは難しいという問題があった。
当該遠隔監視システムにあっては、故障等による予期しないシステムダウンが発生することを回避する必要があるため、非常に高い稼働率が保障されたシステムとして構築されている。このため、当該遠隔監視システムにあっては、システム構築後に、後から機能を付加することは難しいという問題があった。
一方で、遠隔監視システムに機能を付加することなく、付加したい機能を有する補助システムを構築し、遠隔監視システムと通信する形態で、全体のシステムを実現することが考えられる。
例えば、特許文献１には、主演算に関連する情報を記憶するメインデータベースを備えるメインコンピュータと、適宜設定されたバックアップタイミングにて、当該メインデータベースに記憶されるデータを、バックアップするサブデータベースを有するバックアップコンピュータを備えたシステムが開示されている。
例えば、特許文献１には、主演算に関連する情報を記憶するメインデータベースを備えるメインコンピュータと、適宜設定されたバックアップタイミングにて、当該メインデータベースに記憶されるデータを、バックアップするサブデータベースを有するバックアップコンピュータを備えたシステムが開示されている。
上述したように、遠隔監視システムに機能を付加することなく、付加したい機能を有する補助システムを構築し、遠隔監視システムと通信する形態で、全体のシステムを実現する場合、補助システムを含めた全体のシステムを、高い稼働率が保障されたシステムとして構築しようとすると、遠隔監視システムの高いコストに加え、補助システムの構築にも高いコストがかかり、経済性の観点から問題があった。
本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、比較的信頼性の高い主演算装置に対して、付加的な機能を持たせるための装置に関し、経済性の高い装置としながらも、高い信頼性で付加的な機能を実現し得る補助演算装置、及びそれを備えた演算装置を提供することにある。
上記目的を達成するための補助演算装置は、
信頼性の高いメインデータベースを有し当該メインデータベースに記憶されるデータに基づいて主演算を実行する主演算装置に対し、補助的に設けられ、補助演算を実行する補助演算装置であって、その特徴構成は、
前記メインデータベースに記憶されているデータをバックアップ可能であり、前記メインデータベースよりも信頼性の低いサブデータベースと、
前記メインデータベースに記憶されているデータと前記サブデータベースに記憶されているデータとの差分データを、前記メインデータベースから前記サブデータベースへ特定時間毎にバックアップするバックアップ処理を実行するバックアップ処理部と、
前記バックアップ処理が実行されるバックアップ時点の直後に、前記バックアップ処理後の前記サブデータベースに記憶されているデータに基づいて前記補助演算を実行する補助演算実行部とを備える点にある。
信頼性の高いメインデータベースを有し当該メインデータベースに記憶されるデータに基づいて主演算を実行する主演算装置に対し、補助的に設けられ、補助演算を実行する補助演算装置であって、その特徴構成は、
前記メインデータベースに記憶されているデータをバックアップ可能であり、前記メインデータベースよりも信頼性の低いサブデータベースと、
前記メインデータベースに記憶されているデータと前記サブデータベースに記憶されているデータとの差分データを、前記メインデータベースから前記サブデータベースへ特定時間毎にバックアップするバックアップ処理を実行するバックアップ処理部と、
前記バックアップ処理が実行されるバックアップ時点の直後に、前記バックアップ処理後の前記サブデータベースに記憶されているデータに基づいて前記補助演算を実行する補助演算実行部とを備える点にある。
信頼性の高いメインデータベースを有し、特に、コスト的な観点から、システム構築後にシステム構成を変更することが比較的困難な主演算装置に対して、上記特徴構成を有する補助演算装置を後付けすることで、主演算装置のシステム構成を変更することなく、補助演算の機能を付加するシステムを構築できる。
特に、上記特徴構成の補助演算装置は、メインデータベースよりも信頼性の低いサブデータベースを用いているから、比較的安価に、補助演算の機能を付加したシステムを構築できる。
ただし、以上の構成を採用する場合、サブデータベースとして、信頼性の低いデータベースを採用しているから、補助演算装置がシステムダウンする虞が高くなる。
上記特徴構成によれば、補助演算実行部が、バックアップが実行されるバックアップ時点の直後に補助演算を実行するから、補助演算装置がシステムダウンした場合であっても、当該補助演算装置を再起動した後で、メインデータベースからサブデータベースへ差分データをバックアップした直後に、補助演算が実行されるため、補助演算の信頼性を担保できる。
以上より、主演算装置へ補助的な演算機能を追加するに当たり、比較的低いコストを維持しながらも、補助演算を高い信頼性を担保しながら実行できる補助演算装置を実現できる。
特に、上記特徴構成の補助演算装置は、メインデータベースよりも信頼性の低いサブデータベースを用いているから、比較的安価に、補助演算の機能を付加したシステムを構築できる。
ただし、以上の構成を採用する場合、サブデータベースとして、信頼性の低いデータベースを採用しているから、補助演算装置がシステムダウンする虞が高くなる。
上記特徴構成によれば、補助演算実行部が、バックアップが実行されるバックアップ時点の直後に補助演算を実行するから、補助演算装置がシステムダウンした場合であっても、当該補助演算装置を再起動した後で、メインデータベースからサブデータベースへ差分データをバックアップした直後に、補助演算が実行されるため、補助演算の信頼性を担保できる。
以上より、主演算装置へ補助的な演算機能を追加するに当たり、比較的低いコストを維持しながらも、補助演算を高い信頼性を担保しながら実行できる補助演算装置を実現できる。
補助演算装置の更なる特徴構成は、
前記バックアップ処理部は、前記バックアップ処理において、記憶されている複数のデータの夫々について、前記メインデータベースに記憶されているデータのデータ名と前記サブデータベースに記憶されているデータのデータ名とを比較して、前記メインデータベースに記憶されているデータに存在し且つ前記サブデータベースに記憶されているデータに存在しないデータ名のデータを、前記メインデータベースから前記サブデータベースへバックアップする第１バックアップ処理を実行する点にある。
前記バックアップ処理部は、前記バックアップ処理において、記憶されている複数のデータの夫々について、前記メインデータベースに記憶されているデータのデータ名と前記サブデータベースに記憶されているデータのデータ名とを比較して、前記メインデータベースに記憶されているデータに存在し且つ前記サブデータベースに記憶されているデータに存在しないデータ名のデータを、前記メインデータベースから前記サブデータベースへバックアップする第１バックアップ処理を実行する点にある。
上記特徴構成によれば、データ名のみを比較する比較的演算量の少ない処理にて、バックアップすべきデータを判定するので、例えば、データの内容を差分処理することまでを含めてバックアップすべきデータを判定する場合に比べ、バックアップに要する時間を短縮することができる。
補助演算装置の更なる特徴構成は、
前記サブデータベースは、前記メインデータベースに記憶されているデータと前記サブデータベースに記憶されているデータとの比が基準圧縮比となるように圧縮されたデータを記憶するものであり、
前記バックアップ処理部は、前記バックアップ処理において、記憶されている複数のデータの夫々について、前記メインデータベースに記憶されているデータと、前記メインデータベースに記憶されているデータに紐付けられる前記サブデータベースに記憶されているデータとの圧縮比を判定圧縮比として算出する判定圧縮比算出処理と、
前記判定圧縮比算出処理にて算出された前記判定圧縮比が前記基準圧縮比と異なるデータを前記差分データとして、前記メインデータベースから前記サブデータベースへバックアップする第２バックアップ処理とを実行する点にある。
前記サブデータベースは、前記メインデータベースに記憶されているデータと前記サブデータベースに記憶されているデータとの比が基準圧縮比となるように圧縮されたデータを記憶するものであり、
前記バックアップ処理部は、前記バックアップ処理において、記憶されている複数のデータの夫々について、前記メインデータベースに記憶されているデータと、前記メインデータベースに記憶されているデータに紐付けられる前記サブデータベースに記憶されているデータとの圧縮比を判定圧縮比として算出する判定圧縮比算出処理と、
前記判定圧縮比算出処理にて算出された前記判定圧縮比が前記基準圧縮比と異なるデータを前記差分データとして、前記メインデータベースから前記サブデータベースへバックアップする第２バックアップ処理とを実行する点にある。
上記特徴構成の如く、データに欠損がある場合、上記判定圧縮比算出処理にて算出される判定圧縮比は、基準圧縮比と異なる値となる。
上記特徴構成によれば、当該基準圧縮比と異なる判定圧縮比のデータを、欠損があるデータと判定し、差分データとしてバックアップする。これにより、欠損があるデータを漏れなく、サブデータベースにバックアップすることができる。
更に、上記特徴構成によれば、メインデータベースのデータの内容とサブデータベースのデータの内容とを比較することなく、データの欠損の有無を判定できるから、データ内容を比較する場合に比べ、演算量を低減でき、演算時間を短縮できる。
上記特徴構成によれば、当該基準圧縮比と異なる判定圧縮比のデータを、欠損があるデータと判定し、差分データとしてバックアップする。これにより、欠損があるデータを漏れなく、サブデータベースにバックアップすることができる。
更に、上記特徴構成によれば、メインデータベースのデータの内容とサブデータベースのデータの内容とを比較することなく、データの欠損の有無を判定できるから、データ内容を比較する場合に比べ、演算量を低減でき、演算時間を短縮できる。
補助演算装置の更なる特徴構成は、
前記メインデータベースに記憶されているデータは時系列データであり、
前記補助演算実行部は、前記補助演算として、前記時系列データに基づいて対象の異常状態を判定するものであり、
前記補助演算実行部が異常状態であると判定した前記時系列データのうち、前記異常状態の判定に関連する時間帯に係る前記時系列データをグラフ化して、管理部へ送信する送信部を備える点にある。
前記メインデータベースに記憶されているデータは時系列データであり、
前記補助演算実行部は、前記補助演算として、前記時系列データに基づいて対象の異常状態を判定するものであり、
前記補助演算実行部が異常状態であると判定した前記時系列データのうち、前記異常状態の判定に関連する時間帯に係る前記時系列データをグラフ化して、管理部へ送信する送信部を備える点にある。
上記特徴構成によれば、管理部において、判定対象が異常状態にあるか否かを、視覚化されたグラフに基づいて、良好に判定することができる。
尚、本願にあっては、これまで説明した前記補助演算装置と前記主演算装置とから構成されている演算装置であっても、これまで説明した作用効果を良好に奏するものとなる。
本発明の実施形態に係る異常状態判定通知装置１００（補助演算装置の一例）は、比較的信頼性の高い故障予測装置２００（主演算装置の一例）に対して、付加的な機能を持たせるための装置であって、経済性の高い装置としながらも、高い信頼性で付加的な機能を実現し得る装置に関する。
以下、図面に基づいて説明する。
以下、図面に基づいて説明する。
コジェネレーションシステムＣの故障を予測（主演算の一例）する故障予測装置２００（主演算装置の一例）は、図１に示すように、高い稼働率が保障され高い信頼性を有するメインデータベースＤＢｍと、複数のコジェネレーションシステムＣと当該複数のコジェネレーションシステムＣを管理する管理部Ｋとにネットワーク回線Ｎを介して互いに通信可能な状態で接続する通信部Ｍ１と、コジェネレーションシステムＣの故障の予測を行う故障予測部Ｍ２とを備えている。故障予測部Ｍ２での故障予測結果は、通信部Ｍ１によりネットワーク回線Ｎを介して、コジェネレーションシステムＣを管理する管理部Ｋへ送信可能に構成されている。
当該実施形態にあっては、コジェネレーションシステムＣは、主構成として、熱と電力とを併給するエンジン３０と当該エンジン３０のＥＣＵを含む制御装置Ｃｃとから構成されている。
エンジン３０は、例えば、都市ガス（１３Ａ）等の気体燃料を燃料とするものであり、ピストンをシリンダ内で往復運動させると共に吸気弁及び排気弁を開閉動作させて点火プラグを所望の時期に作動させることにより、燃焼室Ｃｏ（図４に図示：ＣｏはＣｏ１〜Ｃｏ２０の何れか一つ、又はすべてを含む概念）において、吸気行程、圧縮行程、膨張行程、排気行程の各行程を順次実行する。これにより、ピストンの往復動を、連結棒を介してクランク軸の回転運動として出力するように構成されている。当該構成は、通常の４ストローク内燃機関と同様の構成である。
更に、当該エンジン３０は、複数の燃焼室Ｃｏを備えた多気筒式ガスエンジンにて構成されており、各燃焼室Ｃｏからの排気温度を排気路にて各別に測定する温度センサＳ１と、各燃焼室Ｃｏにおけるノッキング強度を検出するノックセンサＳ２と、クランク軸のクランク角度を計測する形態でエンジンの回転数を計測する回転数センサＳ３とを備えている。
制御装置Ｃｃは、エンジン３０の運転を制御する制御部（図示せず）と、上記温度センサＳ１、ノックセンサＳ２、及び回転数センサＳ３の計測データを取得するデータ取得部Ｃｃ１と、データ取得部Ｃｃ１にて取得した計測データを記憶する記憶部ＤＢｃと、外部との間でデータの送受信を実行する通信部Ｃｃ２とを備えている。特に、当該通信部Ｃｃ２は、記憶部ＤＢｃに記憶された計測データを、ネットワーク回線Ｎを介して、故障予測装置２００へ送信可能に構成されている。
エンジン３０は、例えば、都市ガス（１３Ａ）等の気体燃料を燃料とするものであり、ピストンをシリンダ内で往復運動させると共に吸気弁及び排気弁を開閉動作させて点火プラグを所望の時期に作動させることにより、燃焼室Ｃｏ（図４に図示：ＣｏはＣｏ１〜Ｃｏ２０の何れか一つ、又はすべてを含む概念）において、吸気行程、圧縮行程、膨張行程、排気行程の各行程を順次実行する。これにより、ピストンの往復動を、連結棒を介してクランク軸の回転運動として出力するように構成されている。当該構成は、通常の４ストローク内燃機関と同様の構成である。
更に、当該エンジン３０は、複数の燃焼室Ｃｏを備えた多気筒式ガスエンジンにて構成されており、各燃焼室Ｃｏからの排気温度を排気路にて各別に測定する温度センサＳ１と、各燃焼室Ｃｏにおけるノッキング強度を検出するノックセンサＳ２と、クランク軸のクランク角度を計測する形態でエンジンの回転数を計測する回転数センサＳ３とを備えている。
制御装置Ｃｃは、エンジン３０の運転を制御する制御部（図示せず）と、上記温度センサＳ１、ノックセンサＳ２、及び回転数センサＳ３の計測データを取得するデータ取得部Ｃｃ１と、データ取得部Ｃｃ１にて取得した計測データを記憶する記憶部ＤＢｃと、外部との間でデータの送受信を実行する通信部Ｃｃ２とを備えている。特に、当該通信部Ｃｃ２は、記憶部ＤＢｃに記憶された計測データを、ネットワーク回線Ｎを介して、故障予測装置２００へ送信可能に構成されている。
上述の故障予測装置２００は、コジェネレーションシステムＣの記憶部ＤＢｃに記憶される計測データを、通信部Ｍ１にてネットワーク回線Ｎを介して取得してメインデータベースＤＢｍに記憶し、故障予測部Ｍ２にて、当該メインデータベースＤＢｍに記憶される計測データに基づいて、閾値設定等により故障を予測する予測方法にてコジェネレーションシステムＣの故障を予測する。
さて、昨今では、技術の進歩に伴い、コジェネレーションシステムＣの異常状態を、統計手法等に基づいて判定する様々な技術が開発されている。しかしながら、高い稼働率が保障され高い信頼性を有する故障予測装置２００には、システム構築後にその仕様を変更するにはコスト等の観点から困難であり、異常状態の判定等の新たな機能を付与することが難しい。
さて、昨今では、技術の進歩に伴い、コジェネレーションシステムＣの異常状態を、統計手法等に基づいて判定する様々な技術が開発されている。しかしながら、高い稼働率が保障され高い信頼性を有する故障予測装置２００には、システム構築後にその仕様を変更するにはコスト等の観点から困難であり、異常状態の判定等の新たな機能を付与することが難しい。
そこで、当該実施形態においては、メインデータベースＤＢｍからデータを取得するデータ取得部Ａ７と、メインデータベースＤＢｍに記憶される計測データ（データ取得部Ａ７にて取得されたデータ）をバックアップ可能で、メインデータベースＤＢｍよりも信頼性が低いサブデータベースＤＢｓと、ネットワーク回線Ｎを介して管理部Ｋと互いに通信可能な状態で接続する通信部Ａ１と、を備える異常状態判定通知装置１００（補助演算装置の一例）を備えている。
さて、当該異常状態判定通知装置１００は、経済メリットを得るべく、メインデータベースＤＢｍよりも信頼性が低いサブデータベースＤＢｓを採用しているのであるが、それにより、異常状態の判定の信頼性が低下することを避けるべく、以下の如く構成されている。
即ち、異常状態判定通知装置１００は、メインデータベースＤＢｍに記憶されている計測データ（データ取得部Ａ７にて取得されたデータ）とサブデータベースＤＢｓに記憶されているデータとの差分データを、メインデータベースＤＢｍからサブデータベースＤＢｓへ特定時間毎にバックアップするバックアップ処理を実行するバックアップ処理部Ａ８と、バックアップ処理が実行されるバックアップ時点の直後に、バックアップ処理後のサブデータベースＤＢｓに記憶されているデータに基づいて異常状態の判定（補助演算の一例）を実行する補助演算実行部Ａ１０とを備える。
当該構成により、補助演算実行部Ａ１０が、バックアップが実行されるバックアップ時点の直後に異常状態の判定を実行するから、異常状態判定通知装置１００がシステムダウンしたりサブデータベースＤＢｓがクラッシュした場合であっても、当該異常状態判定通知装置１００を再起動した後で、メインデータベースＤＢｍからサブデータベースＤＢｓへ差分データをバックアップした直後に、異常状態の判定が実行されるため、データ欠損のあるデータ等に基づいて補助演算が実行されることを回避でき、補助演算の信頼性を担保できる。
さて、当該異常状態判定通知装置１００は、経済メリットを得るべく、メインデータベースＤＢｍよりも信頼性が低いサブデータベースＤＢｓを採用しているのであるが、それにより、異常状態の判定の信頼性が低下することを避けるべく、以下の如く構成されている。
即ち、異常状態判定通知装置１００は、メインデータベースＤＢｍに記憶されている計測データ（データ取得部Ａ７にて取得されたデータ）とサブデータベースＤＢｓに記憶されているデータとの差分データを、メインデータベースＤＢｍからサブデータベースＤＢｓへ特定時間毎にバックアップするバックアップ処理を実行するバックアップ処理部Ａ８と、バックアップ処理が実行されるバックアップ時点の直後に、バックアップ処理後のサブデータベースＤＢｓに記憶されているデータに基づいて異常状態の判定（補助演算の一例）を実行する補助演算実行部Ａ１０とを備える。
当該構成により、補助演算実行部Ａ１０が、バックアップが実行されるバックアップ時点の直後に異常状態の判定を実行するから、異常状態判定通知装置１００がシステムダウンしたりサブデータベースＤＢｓがクラッシュした場合であっても、当該異常状態判定通知装置１００を再起動した後で、メインデータベースＤＢｍからサブデータベースＤＢｓへ差分データをバックアップした直後に、異常状態の判定が実行されるため、データ欠損のあるデータ等に基づいて補助演算が実行されることを回避でき、補助演算の信頼性を担保できる。
更に、バックアップ処理部Ａ８は、演算量の少ない処理にてバックアップすべきデータを判断して、バックアップに要する時間を短縮しながらも信頼性を向上させるべく、上述のバックアップ処理において、メインデータベースＤＢｍ及びサブデータベースＤＢｓに記憶されている複数のデータの夫々について、メインデータベースＤＢｍに記憶されているデータのデータ名とサブデータベースＤＢｓに記憶されているデータのデータ名とを比較して、メインデータベースＤＢｍに記憶されているデータに存在し且つサブデータベースＤＢｓに記憶されているデータに存在しないデータ（差分データの一例）を、メインデータベースＤＢｍからサブデータベースＤＢｓへバックアップする第１バックアップ処理を実行する。
尚、当該実施形態に係るサブデータベースＤＢｓは、メインデータベースＤＢｍに記憶されているデータとサブデータベースＤＢｓに記憶されているデータとの比が基準圧縮比となるように圧縮されたデータを記憶するものである。
バックアップ処理部Ａ８は、メインデータベースＤＢｍに記憶されるデータに対して、サブデータベースＤＢｓに記憶されるデータにデータ欠損があるか否かを判断すると共に、データ欠損があるデータを欠損のないデータと置き換える処理を、少ない演算量で実行するべく、上述のバックアップ処理において、メインデータベースＤＢｍ及びサブデータベースＤＢｓに記憶されている複数のデータの夫々について、メインデータベースＤＢｍに記憶されているデータと、当該メインデータベースＤＢｍに記憶されているデータに紐付けられているサブデータベースＤＢｓに記憶されているデータとの圧縮比を判定圧縮比として算出する判定圧縮比算出処理と、判定圧縮比算出処理にて算出された判定圧縮比が基準圧縮比と異なるデータを差分データとして、メインデータベースＤＢｍからサブデータベースＤＢｓへバックアップする第２バックアップ処理とを実行する。
これにより、比較的信頼性の低いサブデータベースＤＢｓのクラッシュ等により、サブデータベースＤＢｓに記憶されるデータにデータ欠損等が発生している場合でも、その欠損を少ない演算量により適切に発見して、適切なデータに置き換えて、その後の異常状態判定通知装置１００の異常状態の判定の精度の信頼性を向上する。
バックアップ処理部Ａ８は、メインデータベースＤＢｍに記憶されるデータに対して、サブデータベースＤＢｓに記憶されるデータにデータ欠損があるか否かを判断すると共に、データ欠損があるデータを欠損のないデータと置き換える処理を、少ない演算量で実行するべく、上述のバックアップ処理において、メインデータベースＤＢｍ及びサブデータベースＤＢｓに記憶されている複数のデータの夫々について、メインデータベースＤＢｍに記憶されているデータと、当該メインデータベースＤＢｍに記憶されているデータに紐付けられているサブデータベースＤＢｓに記憶されているデータとの圧縮比を判定圧縮比として算出する判定圧縮比算出処理と、判定圧縮比算出処理にて算出された判定圧縮比が基準圧縮比と異なるデータを差分データとして、メインデータベースＤＢｍからサブデータベースＤＢｓへバックアップする第２バックアップ処理とを実行する。
これにより、比較的信頼性の低いサブデータベースＤＢｓのクラッシュ等により、サブデータベースＤＢｓに記憶されるデータにデータ欠損等が発生している場合でも、その欠損を少ない演算量により適切に発見して、適切なデータに置き換えて、その後の異常状態判定通知装置１００の異常状態の判定の精度の信頼性を向上する。
次に、異常状態の判定を高い精度で実現する具体的構成及び判定方法について、説明を追加する。
当該実施形態に係る異常状態判定通知装置１００は、異常状態の判定を実行する補助演算実行部Ａ１０として、以下で説明する判定精度調整部Ａ２、選択部Ａ３、異常度導出部Ａ４、異常判定部Ａ５、及び感度調整部Ａ６とを備えている。以下、順に説明する。
異常状態判定通知装置１００は、コジェネレーションシステムＣに備えられる複数の燃焼室Ｃｏ（複数の対象の一例）において計測される排ガスの温度（具体的には、温度センサＳ１にて各燃焼室Ｃｏに対応する排気路で計測される温度：パラメータの一例）の時系列データをサブデータベースＤＢｓに記憶しており、当該サブデータベースＤＢｓに記憶された時系列データに基づいて、複数の燃焼室Ｃｏの異常判定を実行する異常判定部Ａ５を備える。
異常状態判定通知装置１００は、コジェネレーションシステムＣに備えられる複数の燃焼室Ｃｏ（複数の対象の一例）において計測される排ガスの温度（具体的には、温度センサＳ１にて各燃焼室Ｃｏに対応する排気路で計測される温度：パラメータの一例）の時系列データをサブデータベースＤＢｓに記憶しており、当該サブデータベースＤＢｓに記憶された時系列データに基づいて、複数の燃焼室Ｃｏの異常判定を実行する異常判定部Ａ５を備える。
説明を追加すると、異常状態判定通知装置１００は、複数の燃焼室Ｃｏから一の異常判定対象である燃焼室Ｃｏを選択すると共に、所定の導出期間において、複数の燃焼室Ｃｏから異常判定対象以外の一の非異常判定対象である燃焼室Ｃｏを選択する選択部Ａ３と、当該選択部Ａ３にて選択された異常判定対象としての燃焼室Ｃｏに対応する時系列データと、非異常判定対象の燃焼室Ｃｏに対応する時系列データとの一対の時系列データから、時系列データの各時点でのマハラノビス距離を算出し、算出されたマハラノビス距離の正常領域を算出し、当該マハラノビス距離と正常領域とに基づいて異常判定対象の異常度Ｅを導出する異常度導出部Ａ４とを備える。
尚、上述した所定の導出期間は、例えば、センサー値（時系列データの各時点での値）の計測周期が１秒間隔である場合は、３０分以上、最長でも３，４時間が望ましい。センサー値の点数は、統計学の観点から少なくとも、１，０００点から２，０００点は必要である。従って、１秒間隔でデータ点数が記録されている場合、３０×６０点＝１，８００点が担保される３０分以上の期間で導出するのが望ましい。また、センサー値は外気温度から影響を受けるため、可能な限り外気温が一定の期間を導出期間とするのが望ましい。そのため、最長でも３，４時間の導出期間にする方がよい。
尚、上述した所定の導出期間は、例えば、センサー値（時系列データの各時点での値）の計測周期が１秒間隔である場合は、３０分以上、最長でも３，４時間が望ましい。センサー値の点数は、統計学の観点から少なくとも、１，０００点から２，０００点は必要である。従って、１秒間隔でデータ点数が記録されている場合、３０×６０点＝１，８００点が担保される３０分以上の期間で導出するのが望ましい。また、センサー値は外気温度から影響を受けるため、可能な限り外気温が一定の期間を導出期間とするのが望ましい。そのため、最長でも３，４時間の導出期間にする方がよい。
まず、当該異常度導出部Ａ４について説明を加える。
異常度導出部Ａ４による異常度Ｅの導出に関し、一の異常判定対象である燃焼室Ｃｏに対応する時系列データをχ１とし、一の非異常判定対象である燃焼室Ｃｏに対応する時系列データをχ２とする場合、マハラノビス距離は、以下の〔数１〕にて表される。
異常度導出部Ａ４による異常度Ｅの導出に関し、一の異常判定対象である燃焼室Ｃｏに対応する時系列データをχ１とし、一の非異常判定対象である燃焼室Ｃｏに対応する時系列データをχ２とする場合、マハラノビス距離は、以下の〔数１〕にて表される。
時系列データχ１、χ２の夫々は、一のエンジン３０に属する異常判定対象である燃焼室Ｃｏの排ガス温度と、非異常判定対象である燃焼室Ｃｏの排ガス温度との夫々に対応するため、両者は、図２に示すように、互いに高相関の関係となる。
一方、マハラノビス距離は、上記〔数１〕に示す如く、χ１の分散、χ２の分散、χ１とχ２との共分散を考慮したものであるため、正常領域の境界は、図２において、２つの時系列データχ１、χ２の平均ベクトルμで表される重心から等距離の円ではなく、２つの時系列データχ１、χ２の相関が反映された楕円（例えば、図２でＥで示される楕円）で示されることとなる。ここで、楕円の内側が正常領域であり楕円の外側が異常領域である。
一方、マハラノビス距離は、上記〔数１〕に示す如く、χ１の分散、χ２の分散、χ１とχ２との共分散を考慮したものであるため、正常領域の境界は、図２において、２つの時系列データχ１、χ２の平均ベクトルμで表される重心から等距離の円ではなく、２つの時系列データχ１、χ２の相関が反映された楕円（例えば、図２でＥで示される楕円）で示されることとなる。ここで、楕円の内側が正常領域であり楕円の外側が異常領域である。
以下、高負荷運転を実行した場合等で異常判定対象の燃焼室Ｃｏと非異常判定対象の燃焼室Ｃｏとの温度が昇温した状態を示すデータ（正常と判定されるべきデータ：図２で、χ（ａ）で示される時間ａでの変数ベクトル）と、異常判定対象の燃焼室Ｃｏで失火が発生すると共に非異常判定対象である燃焼室Ｃｏは正常運転が実行されている状態を示すデータ（異常と判定されるべきデータ：図２で、χ（ｂ）で示される時間ｂでの変数ベクトル）とを用いて、更に説明を加える。ここで、図２に示すように、χ（ａ）とχ（ｂ）は、２つの時系列データχ１、χ２の平均ベクトルμで表される重心から等距離（図２でＬａ＝Ｌｂ）にあるとする。
因みに、図２では、時間ａ、ｂとは異なる時間に対する複数のデータも図示している。
当該実施形態に係る異常度導出部Ａ４によれば、マハラノビス距離を用いて２つの時系列データの相関を考慮して異常度Ｅの導出を行うため、重心μから等距離にあるχ（ａ）、χ（ｂ）であっても、正常と判定されるべきデータであるχ（ａ）を正常領域内（図２で楕円Ｅの内側）のデータとし、異常と判定されるべきデータであるχ（ｂ）を異常領域（図２で楕円Ｅの外側）内のデータとして、異常度Ｅの導出を実体に則した状態で実行できる。
因みに、図２では、時間ａ、ｂとは異なる時間に対する複数のデータも図示している。
当該実施形態に係る異常度導出部Ａ４によれば、マハラノビス距離を用いて２つの時系列データの相関を考慮して異常度Ｅの導出を行うため、重心μから等距離にあるχ（ａ）、χ（ｂ）であっても、正常と判定されるべきデータであるχ（ａ）を正常領域内（図２で楕円Ｅの内側）のデータとし、異常と判定されるべきデータであるχ（ｂ）を異常領域（図２で楕円Ｅの外側）内のデータとして、異常度Ｅの導出を実体に則した状態で実行できる。
他方、同一の条件において、統計距離として、両者の相関を考慮しないユークリッド距離を用いた場合、その正常領域の境界は、図３に示すように、正円（図３でＰで示される円）となるため、場合によっては、図３に示すように、異常と判定されるべきデータであるχ（ｂ）が、正常領域内（図３で円Ｐの内側）のデータとなり、異常度Ｅの導出を実体に則した状態で実行できない。本発明にあっては、発明者らは、これらの点を総合的に勘案し、統計距離としてマハラノビス距離を採用しているのである。
このように、本発明に係る異常度導出部Ａ４は、二つの時系列データの相関係数が、０．７以上１以下の高相関である場合に、特に有効に効果を発揮するものである。
更に、当該実施形態に係る異常度導出部Ａ４は、マハラノビス距離が正常領域の外にあるデータ数が、マハラノビス距離において統計的に決定される異常判定の統計閾値（例えば、５の値）を超える場合に、異常度Ｅが高いと導出し、マハラノビス距離が正常領域の外にあるデータ数が、統計閾値以下である場合に、異常度Ｅが低いと導出する。
より好ましくは、異常度導出部Ａ４は、マハラノビス距離として正規化マハラノビス距離を採用し、統計閾値として３以上５以下として異常度Ｅを導出する。
統計閾値として例えば３を採用する場合、図２に示す例では、異常領域に存在するデータ数は５であるため、異常度導出部Ａ４は、異常度Ｅが高いと判定する。
統計閾値として例えば３を採用する場合、図２に示す例では、異常領域に存在するデータ数は５であるため、異常度導出部Ａ４は、異常度Ｅが高いと判定する。
更に、異常状態判定通知装置１００では、選択部Ａ３が、一の異常判定対象である燃焼室Ｃｏに対し、複数の非異常判定対象である燃焼室Ｃｏを選択するものであり、異常度導出部Ａ４が、一の異常判定対象の燃焼室Ｃｏと、選択部Ａ３にて選択された複数の非異常判定対象である燃焼室Ｃｏの夫々とに関して、異常度Ｅを導出するものであり、異常判定部Ａ５が、異常度導出部Ａ４にて導出された複数の異常度Ｅに基づいて、異常判定対象である燃焼室Ｃｏが異常状態にあるか否かを判定する。
図４に基づいて、具体的に説明する。
例えば、エンジン３０が、２０気筒の多気筒エンジンである場合であって、一の異常判定対象の燃焼室Ｃｏ１の異常状態を判定する場合、選択部Ａ３は、残りの１９の燃焼室から非異常判定対象の燃焼室Ｃｏを複数（図４では、燃焼室Ｃｏ２から燃焼室Ｃｏ２０まで１９個）を選択する。
異常度導出部Ａ４は、一の異常判定対象の燃焼室Ｃｏ１と他の非異常判定対象の燃焼室Ｃｏ２〜Ｃｏ２０の夫々との間で、異常度Ｅを導出する。
異常判定部Ａ５は、異常度導出部Ａ４にて導出された複数の異常度Ｅにおいて異常度Ｅが高いと判定される割合に基づいて、異常判定対象が異常状態にあるか否かを判定する。より詳細には、異常判定部Ａ５は、異常度導出部Ａ４にて導出された複数の異常度Ｅにおいて異常度Ｅが高いと判定される割合が、異常状態判定割合以上である場合に、異常判定対象の燃焼室Ｃｏが異常状態にあると判定し、異常状態判定割合未満である場合に、異常判定対象の燃焼室Ｃｏが異常状態にないと判定する。
上記異常状態判定割合は、判定対象にもよるが、例えば、５０％以上とすることが好ましく、より好ましくは５０％とすることが好ましい。
例えば、エンジン３０が、２０気筒の多気筒エンジンである場合であって、一の異常判定対象の燃焼室Ｃｏ１の異常状態を判定する場合、選択部Ａ３は、残りの１９の燃焼室から非異常判定対象の燃焼室Ｃｏを複数（図４では、燃焼室Ｃｏ２から燃焼室Ｃｏ２０まで１９個）を選択する。
異常度導出部Ａ４は、一の異常判定対象の燃焼室Ｃｏ１と他の非異常判定対象の燃焼室Ｃｏ２〜Ｃｏ２０の夫々との間で、異常度Ｅを導出する。
異常判定部Ａ５は、異常度導出部Ａ４にて導出された複数の異常度Ｅにおいて異常度Ｅが高いと判定される割合に基づいて、異常判定対象が異常状態にあるか否かを判定する。より詳細には、異常判定部Ａ５は、異常度導出部Ａ４にて導出された複数の異常度Ｅにおいて異常度Ｅが高いと判定される割合が、異常状態判定割合以上である場合に、異常判定対象の燃焼室Ｃｏが異常状態にあると判定し、異常状態判定割合未満である場合に、異常判定対象の燃焼室Ｃｏが異常状態にないと判定する。
上記異常状態判定割合は、判定対象にもよるが、例えば、５０％以上とすることが好ましく、より好ましくは５０％とすることが好ましい。
例えば、図４に示す例の如く、燃焼室Ｃｏ１と燃焼室Ｃｏ２との間での異常度Ｅが高いと導出され、燃焼室Ｃｏ１と燃焼室Ｃｏ３〜燃焼室Ｃｏ２０との夫々の間での異常度Ｅが低いと導出されている場合、即ち、導出された複数の異常度Ｅにおいて異常度Ｅが高いと判定される割合が５％である場合を考える。この場合、異常判定部Ａ５は、例えば、異常状態判定割合を５０％に設定しているときには、上述した異常度Ｅが高いと判定されている割合（５％）は、異常状態判定割合（５０％）未満であるから、異常判定対象としての燃焼室Ｃｏ１は、異常状態にないと判定する。
これにより、単一の異常度Ｅのみで異常状態の判定を行う場合に比べ、異常状態の誤判定を抑制できる。
これにより、単一の異常度Ｅのみで異常状態の判定を行う場合に比べ、異常状態の誤判定を抑制できる。
異常判定部Ａ５は、上記異常状態の判定を、異常判定対象としての燃焼室Ｃｏを変更して実行可能に構成されており、すべての対象を異常判定対象として、それらが異常状態にあるか否かを判定可能に構成されている。
尚、当該実施形態に係る異常状態判定通知装置１００は、異常判定対象としての燃焼室Ｃｏが前記異常状態にあるか否かの判定の精度を調整する判定精度調整部Ａ２を備えている。
当該判定精度調整部Ａ２は、判定の精度を高く調整するのに伴って、選択部Ａ３にて選択される非異常判定対象としての燃焼室Ｃｏの数を増加させる。
例えば、異常状態判定通知装置１００には、操作者による操作により誤判定の可能性を調整可能な操作部（図示せず）を備え、判定精度調整部Ａ２は、当該操作部の設定値に基づいて、判定の精度を調整する。
当該判定精度調整部Ａ２は、判定の精度を高く調整するのに伴って、選択部Ａ３にて選択される非異常判定対象としての燃焼室Ｃｏの数を増加させる。
例えば、異常状態判定通知装置１００には、操作者による操作により誤判定の可能性を調整可能な操作部（図示せず）を備え、判定精度調整部Ａ２は、当該操作部の設定値に基づいて、判定の精度を調整する。
また、異常状態判定通知装置１００は、異常判定対象としての燃焼室Ｃｏが異常状態にあるか否かの感度を調整する感度調整部Ａ６を備えている。
当該感度調整部Ａ６は、感度を高く調整するのに伴って、統計閾値を、マハラノビス距離において統計的に決定される異常判定の統計閾値として設定可能な範囲（例えば、３以上５以下）で、低減する。
当該感度調整部Ａ６は、感度を高く調整するのに伴って、統計閾値を、マハラノビス距離において統計的に決定される異常判定の統計閾値として設定可能な範囲（例えば、３以上５以下）で、低減する。
これまで説明してきた異常状態判定通知装置１００を用いることにより、以下の異常判定方法を実行できる。
即ち、当該異常判定方法にあっては、一のエンジン３０の複数の燃焼室Ｃｏから一の異常判定対象としての燃焼室Ｃｏを選択すると共に、一のエンジン３０の複数の燃焼室Ｃｏから異常判定対象以外の一の非異常判定対象としての燃焼室Ｃｏを選択する選択工程と、選択工程にて選択された異常判定対象としての燃焼室Ｃｏに対応する排ガス温度（温度センサＳ１にて計測される温度：時系列データの一例）と、非異常判定対象としての燃焼室Ｃｏに対応する排ガス温度（温度センサＳ１にて計測される温度：時系列データの一例）とから、排ガス温度の夫々に対応するマハラノビス距離を算出し、算出されたマハラノビス距離の正常領域を算出し、マハラノビス距離と正常領域とに基づいて異常判定対象の異常度Ｅを導出する異常度導出工程とを備え、選択工程は、一の異常判定対象としての燃焼室Ｃｏに対し、複数の非異常判定対象としての燃焼室Ｃｏを選択するものであり、異常度導出工程は、一の異常判定対象としての燃焼室Ｃｏと、選択工程にて選択された複数の非異常判定対象としての燃焼室Ｃｏの夫々とで、異常度Ｅを導出するものであり、異常判定工程は、異常度導出工程にて導出された複数の異常度Ｅに基づいて、異常判定対象としての燃焼室Ｃｏが異常状態にあるか否かを判定する。
即ち、当該異常判定方法にあっては、一のエンジン３０の複数の燃焼室Ｃｏから一の異常判定対象としての燃焼室Ｃｏを選択すると共に、一のエンジン３０の複数の燃焼室Ｃｏから異常判定対象以外の一の非異常判定対象としての燃焼室Ｃｏを選択する選択工程と、選択工程にて選択された異常判定対象としての燃焼室Ｃｏに対応する排ガス温度（温度センサＳ１にて計測される温度：時系列データの一例）と、非異常判定対象としての燃焼室Ｃｏに対応する排ガス温度（温度センサＳ１にて計測される温度：時系列データの一例）とから、排ガス温度の夫々に対応するマハラノビス距離を算出し、算出されたマハラノビス距離の正常領域を算出し、マハラノビス距離と正常領域とに基づいて異常判定対象の異常度Ｅを導出する異常度導出工程とを備え、選択工程は、一の異常判定対象としての燃焼室Ｃｏに対し、複数の非異常判定対象としての燃焼室Ｃｏを選択するものであり、異常度導出工程は、一の異常判定対象としての燃焼室Ｃｏと、選択工程にて選択された複数の非異常判定対象としての燃焼室Ｃｏの夫々とで、異常度Ｅを導出するものであり、異常判定工程は、異常度導出工程にて導出された複数の異常度Ｅに基づいて、異常判定対象としての燃焼室Ｃｏが異常状態にあるか否かを判定する。
〔バックアップ処理及び異常状態の通知処理の制御フロー〕
次に、当該実施形態に係る異常状態判定通知装置１００におけるバックアップ処理及び異常状態の通知処理の制御について、図５の制御フローに基づいて説明する。
次に、当該実施形態に係る異常状態判定通知装置１００におけるバックアップ処理及び異常状態の通知処理の制御について、図５の制御フローに基づいて説明する。
異常状態判定通知装置１００のデータ取得部Ａ７は、現時点までに故障予測装置２００のメインデータベースＤＢｍに保存されたデータを取得する。
データ取得部Ａ７は、これまでに、データを圧縮するための基準圧縮比を取得していない場合、当該基準圧縮比を図示しない設定部から取得する。バックアップ処理部Ａ８は、データ取得部Ａ７にて取得されたデータを、基準圧縮比で圧縮して、サブデータベースＤＢｓに、データ名が設定されたデータを単位として記憶する（＃０１）。
データ取得部Ａ７は、これまでに、データを圧縮するための基準圧縮比を取得していない場合、当該基準圧縮比を図示しない設定部から取得する。バックアップ処理部Ａ８は、データ取得部Ａ７にて取得されたデータを、基準圧縮比で圧縮して、サブデータベースＤＢｓに、データ名が設定されたデータを単位として記憶する（＃０１）。
バックアップ処理部Ａ８は、サブデータベースＤＢｓにすでにデータが記憶されている場合、データ取得部Ａ７は、メインデータベースＤＢｍに記憶され且つサブデータベースＤＢｓに記憶されていない差分データのみをバックアップする。
具体的には、バックアップ処理部Ａ８は、メインデータベースＤＢｍ及びサブデータベースＤＢｓに記憶されている複数のデータの夫々について、メインデータベースＤＢｍに記憶されているデータのデータ名とサブデータベースＤＢｓに記憶されているデータのデータ名とを比較する（＃０２）。
バックアップ処理部Ａ８は、メインデータベースＤＢｍに記憶されているデータに存在し且つサブデータベースＤＢｓに記憶されているデータに存在しないデータ（差分データの一例）がある場合（＃０３）、メインデータベースＤＢｍからサブデータベースＤＢｓへバックアップする第１バックアップ処理を実行する（＃０４）。
一方、バックアップ処理部Ａ８は、メインデータベースＤＢｍに記憶されているデータに存在し且つサブデータベースＤＢｓに記憶されているデータに存在しないデータ（差分データの一例）がない場合（＃０３）、処理を実行しない(＃０５へ)。
具体的には、バックアップ処理部Ａ８は、メインデータベースＤＢｍ及びサブデータベースＤＢｓに記憶されている複数のデータの夫々について、メインデータベースＤＢｍに記憶されているデータのデータ名とサブデータベースＤＢｓに記憶されているデータのデータ名とを比較する（＃０２）。
バックアップ処理部Ａ８は、メインデータベースＤＢｍに記憶されているデータに存在し且つサブデータベースＤＢｓに記憶されているデータに存在しないデータ（差分データの一例）がある場合（＃０３）、メインデータベースＤＢｍからサブデータベースＤＢｓへバックアップする第１バックアップ処理を実行する（＃０４）。
一方、バックアップ処理部Ａ８は、メインデータベースＤＢｍに記憶されているデータに存在し且つサブデータベースＤＢｓに記憶されているデータに存在しないデータ（差分データの一例）がない場合（＃０３）、処理を実行しない(＃０５へ)。
バックアップ処理部Ａ８は、メインデータベースＤＢｍ及びサブデータベースＤＢｓに記憶されている複数のデータの夫々について、メインデータベースＤＢｍに記憶されているデータと、当該メインデータベースＤＢｍに記憶されているデータに紐付けられているサブデータベースＤＢｓに記憶されているデータとの圧縮比を判定圧縮比として算出する判定圧縮比算出処理を実行する(＃０５)。
バックアップ処理部Ａ８は、判定圧縮比算出処理にて算出された判定圧縮比が基準圧縮比と異なるデータが存在するか否かを判定し（＃０６）、存在する場合には、当該データを差分データとして、メインデータベースＤＢｍからサブデータベースＤＢｓへバックアップする第２バックアップ処理とを実行する（＃０７）。
一方、バックアップ処理部Ａ８は、判定圧縮比算出処理にて算出された判定圧縮比が基準圧縮比と異なるデータが存在しない場合、処理を実行しない（＃０８へ）。
バックアップ処理部Ａ８は、判定圧縮比算出処理にて算出された判定圧縮比が基準圧縮比と異なるデータが存在するか否かを判定し（＃０６）、存在する場合には、当該データを差分データとして、メインデータベースＤＢｍからサブデータベースＤＢｓへバックアップする第２バックアップ処理とを実行する（＃０７）。
一方、バックアップ処理部Ａ８は、判定圧縮比算出処理にて算出された判定圧縮比が基準圧縮比と異なるデータが存在しない場合、処理を実行しない（＃０８へ）。
補助演算実行部Ａ１０としての異常度導出部Ａ４は、サブデータベースＤＢｓに記憶されるデータに基づいて、当該データに対応する判定対象（例えば、エンジンの燃焼室Ｃｏ）の異常度を導出する(＃０８)。尚、当該(＃０８)の処理は、上述した（＃０１）〜（＃０７）のバックアップ処理を実行した直後に実行する。
補助演算実行部Ａ１０としての異常判定部Ａ５は、導出された異常度に基づいて、異常状態を判定し（＃０９）、異常状態にあると判定した場合、通信部Ａ１は、異常状態にあるデータ（時系列データ）をグラフ化して、判定対象の管理部Ｋへ送信する（＃１０）。
一方、補助演算実行部Ａ１０としての異常判定部Ａ５は、異常状態にないと判定した場合、通信部Ａ１は、処理を実行しない（制御フロー：終了へ）。
一方、補助演算実行部Ａ１０としての異常判定部Ａ５は、異常状態にないと判定した場合、通信部Ａ１は、処理を実行しない（制御フロー：終了へ）。
以上の（＃０１）〜（＃１０）までの処理が、バックアップ処理毎に実行される。
〔別実施形態〕
（１）本発明にあっては、故障予測装置２００（主演算装置の一例）と、異常状態判定通知装置１００（補助演算装置の一例）との双方を含む演算装置も、権利範囲に含むものである。
（１）本発明にあっては、故障予測装置２００（主演算装置の一例）と、異常状態判定通知装置１００（補助演算装置の一例）との双方を含む演算装置も、権利範囲に含むものである。
（２）上記実施形態において、バックアップ処理部Ａ８は、（＃０２）〜（＃０４）に示す第１バックアップ処理において、データ名の比較により、差分データを抽出して、バックアップ処理を実行した。
しかしながら、当該第１バックアップ処理では、メインデータベースＤＢｍとサブデータベースＤＢｓで紐づけられたデータの具体的内容までを照合する形態で、差分データを抽出する構成を採用しても構わない。
しかしながら、当該第１バックアップ処理では、メインデータベースＤＢｍとサブデータベースＤＢｓで紐づけられたデータの具体的内容までを照合する形態で、差分データを抽出する構成を採用しても構わない。
（３）上記実施形態において、（＃０２）〜（＃０４）に示す第１バックアップ処理と、（＃０５）〜（＃０７）に示す第２バックアップ処理とは、サブデータベースＤＢｓに記憶されるデータの信頼性を高めるための処理である。
例えば、信頼性よりも処理速度を優先する場合、上記第１バックアップ処理及び第２バックアップ処理の双方を実行しなくても構わないし、何れか一方のみを実行しても構わない。
例えば、信頼性よりも処理速度を優先する場合、上記第１バックアップ処理及び第２バックアップ処理の双方を実行しなくても構わないし、何れか一方のみを実行しても構わない。
（４）上記実施形態では、複数の対象のすべてを、判定対象として、異常判定を実行した。しかしながら、判定対象は、複数の対象のうち、少なくとも１つ以上であっても構わない。
（５）上記実施形態にあっては、故障予測装置２００は、ネットワーク回線Ｎを介して、コジェネレーションシステムＣから取得した計測データに基づいて、異常判定を実行するように構成している例を示した。
しかしながら、故障予測装置２００は、例えば、コジェネレーションシステムＣの夫々に対して併設して設けられ、ネットワーク回線Ｎを介することなく、複数の対象からの計測データを取得して異常判定を実行する構成を採用しても構わない。
更には、故障予測装置２００は、コジェネレーションシステムＣの制御装置Ｃｃとして備えられる構成を採用しても構わない。
しかしながら、故障予測装置２００は、例えば、コジェネレーションシステムＣの夫々に対して併設して設けられ、ネットワーク回線Ｎを介することなく、複数の対象からの計測データを取得して異常判定を実行する構成を採用しても構わない。
更には、故障予測装置２００は、コジェネレーションシステムＣの制御装置Ｃｃとして備えられる構成を採用しても構わない。
（６）上記実施形態において、異常度導出部が、異常度Ｅの導出において用いるマハラノビス距離は、正規化マハラノビス距離であることが好ましいとして例示した。
しかしながら、異常度導出に用いられるマハラノビス距離は、正規化マハラノビス距離でなくても構わない。
しかしながら、異常度導出に用いられるマハラノビス距離は、正規化マハラノビス距離でなくても構わない。
（７）異常状態判定通知装置１００は、例えば、時系列データから対象が定常状態にあるか否かを判定する定常状態判定部を備える構成を採用しても良く、異常度導出部Ａ４は、定常状態判定部にて定常状態にあると判定された時系列データに基づいて、異常判定対象の異常度Ｅを導出するように構成しても構わない。
（８）上記実施形態において、判定精度調整部Ａ２や、感度調整部Ａ６を備える構成を示したが、これらを備えない構成であっても、本発明の目的は良好に達成されるものである。
（９）上記実施形態において、一のエンジン３０の複数の燃焼室Ｃｏを、複数の対象とし、当該燃焼室Ｃｏの夫々における温度（排ガスの温度）をパラメータとする例を示した。
しかしながら、上述したノックセンサＳ２にて検出されるノッキング強度をパラメータとしても構わない。
しかしながら、上述したノックセンサＳ２にて検出されるノッキング強度をパラメータとしても構わない。
（１０）ネットワーク回線Ｎにて異常状態判定通知装置１００に接続される複数のコジェネレーションシステムＣのエンジン３０の夫々は、例えば、上記別実施形態で示した定常状態判定部にて定常状態にあると判定される場合、その回転数が、高相関となる場合がある。
そこで、ネットワーク回線Ｎにて異常状態判定通知装置１００に接続される複数のコジェネレーションシステムＣのエンジン３０の夫々を、複数の対象として採用し、当該エンジン３０の回転数を計測する回転数センサＳ３の計測結果を、パラメータとして採用しても構わない。
そこで、ネットワーク回線Ｎにて異常状態判定通知装置１００に接続される複数のコジェネレーションシステムＣのエンジン３０の夫々を、複数の対象として採用し、当該エンジン３０の回転数を計測する回転数センサＳ３の計測結果を、パラメータとして採用しても構わない。
（１１）複数の対象として、定常的に互いに通信する複数のサーバを採用でき、この場合、各サーバのデータ通信量をパラメータとして採用する。
また、複数の対象として、一の発電設備の一の発電軸を支える複数の軸受を採用でき、この場合、各軸受けの振動周波数をパラメータとして採用する。
また、複数の対象として、近接する複数のエリア毎の気象状態を採用でき、この場合、複数のエリア毎の気温や湿度をパラメータとして採用する。この場合、異常状態としては、突発的に発生する竜巻等が想定される。
また、複数の対象として、一の発電設備の一の発電軸を支える複数の軸受を採用でき、この場合、各軸受けの振動周波数をパラメータとして採用する。
また、複数の対象として、近接する複数のエリア毎の気象状態を採用でき、この場合、複数のエリア毎の気温や湿度をパラメータとして採用する。この場合、異常状態としては、突発的に発生する竜巻等が想定される。
尚、上記実施形態（別実施形態を含む、以下同じ）で開示される構成は、矛盾が生じない限り、他の実施形態で開示される構成と組み合わせて適用することが可能であり、また、本明細書において開示された実施形態は例示であって、本発明の実施形態はこれに限定されず、本発明の目的を逸脱しない範囲内で適宜改変することが可能である。
本発明の補助演算装置、及びそれを備えた演算装置は、比較的信頼性の高い主演算装置に対して、付加的な機能を持たせるための装置に関し、経済性の高い装置としながらも、高い信頼性で付加的な機能を実現し得る補助演算装置、及びそれを備えた演算装置として、有効に利用可能である。
１００ ：異常状態判定通知装置
２００ ：故障予測装置
Ａ１ ：通信部
Ａ２ ：判定精度調整部
Ａ３ ：選択部
Ａ４ ：異常度導出部
Ａ５ ：異常判定部
Ａ６ ：感度調整部
Ａ７ ：データ取得部
Ａ８ ：バックアップ処理部
ＤＢｍ ：メインデータベース
ＤＢｓ ：サブデータベース
Ｋ ：管理部
Ｎ ：ネットワーク回線
χ１ ：時系列データ
２００ ：故障予測装置
Ａ１ ：通信部
Ａ２ ：判定精度調整部
Ａ３ ：選択部
Ａ４ ：異常度導出部
Ａ５ ：異常判定部
Ａ６ ：感度調整部
Ａ７ ：データ取得部
Ａ８ ：バックアップ処理部
ＤＢｍ ：メインデータベース
ＤＢｓ ：サブデータベース
Ｋ ：管理部
Ｎ ：ネットワーク回線
χ１ ：時系列データ
Claims (5)
- 信頼性の高いメインデータベースを有し当該メインデータベースに記憶されるデータに基づいて主演算を実行する主演算装置に対し、補助的に設けられ、補助演算を実行する補助演算装置であって、
前記メインデータベースに記憶されているデータをバックアップ可能であり、前記メインデータベースよりも信頼性の低いサブデータベースと、
前記メインデータベースに記憶されているデータと前記サブデータベースに記憶されているデータとの差分データを、前記メインデータベースから前記サブデータベースへ特定時間毎にバックアップするバックアップ処理を実行するバックアップ処理部と、
前記バックアップ処理が実行されるバックアップ時点の直後に、前記バックアップ処理後の前記サブデータベースに記憶されているデータに基づいて前記補助演算を実行する補助演算実行部とを備える補助演算装置。 - 前記バックアップ処理部は、前記バックアップ処理において、記憶されている複数のデータの夫々について、前記メインデータベースに記憶されているデータのデータ名と前記サブデータベースに記憶されているデータのデータ名とを比較して、前記メインデータベースに記憶されているデータに存在し且つ前記サブデータベースに記憶されているデータに存在しないデータ名のデータを、前記メインデータベースから前記サブデータベースへバックアップする第１バックアップ処理を実行する請求項１に記載の補助演算装置。
- 前記サブデータベースは、前記メインデータベースに記憶されているデータと前記サブデータベースに記憶されているデータとの比が基準圧縮比となるように圧縮されたデータを記憶するものであり、
前記バックアップ処理部は、前記バックアップ処理において、記憶されている複数のデータの夫々について、前記メインデータベースに記憶されているデータと、前記メインデータベースに記憶されているデータに紐付けられる前記サブデータベースに記憶されているデータとの圧縮比を判定圧縮比として算出する判定圧縮比算出処理と、
前記判定圧縮比算出処理にて算出された前記判定圧縮比が前記基準圧縮比と異なるデータを前記差分データとして、前記メインデータベースから前記サブデータベースへバックアップする第２バックアップ処理とを実行する請求項１又は２に記載の補助演算装置。 - 前記メインデータベースに記憶されているデータは時系列データであり、
前記補助演算実行部は、前記補助演算として、前記時系列データに基づいて対象の異常状態を判定するものであり、
前記補助演算実行部が異常状態であると判定した前記時系列データのうち、前記異常状態の判定に関連する時間帯に係る前記時系列データをグラフ化して、管理部へ送信する送信部を備える請求項１〜３の何れか一項に記載の補助演算装置。 - 請求項１〜４の何れか一項に記載の前記補助演算装置と前記主演算装置とから構成されている演算装置。
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