JP2019095930A - 決定装置、補正装置、表示装置、決定システム、決定方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】設備の保守点検と同時に設備の機能や性能の維持のために診断システムの決定装置、補正装置、表示装置、決定システム、決定方法及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】決定装置８２は、収集部８２１と、決定部８２３とを持つ。収集部８２１は、設備に備えられる複数の機器からデータを収集する。決定部８２３は、各機器の点検日に基づいて、収集した前記データの中から前記複数の機器で構成されるユニットの異常診断処理に用いる基準となる基準データの抽出開始位置を決定する。【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、決定装置、補正装置、表示装置、決定システム、決定方法及びコンピュータプログラムに関する。

産業界、社会インフラ等の各種設備は、経年劣化や突発的な故障により機能低下、消費エネルギーロス、効率低下、顧客サービス品質低下によるコスト増加等の各種経済損失が発生する。このような問題を回避するためには、設備の保守点検と同時に設備の機能や性能の維持のために診断システムが有用である。診断対象は設備のハードウェアだけでなく、設備に係る制御ループ、設備状態を監視、検知、測定するセンサ類である場合もある。従来の異常診断は、異常診断の基準となるデータと、診断の対象とするデータとのセンサ校正器の指示値に対する定常的なずれを評価して異常診断する。
しかしながら、点検はセンサ毎に異なる日に実施されることもあるため、複数のセンサで構成されるグループで、異常診断の基準となるデータの期間を設定するためには、グループに属する各センサの点検日を確認した上で設定する必要がある。そのため、人手で行うには手間がかかってしまう場合があった。

特開２０１６−６１６５８号公報 特開２０１６−１７７６７６号公報 特許第５０２５７７６号公報 特許第５３３７９０９号公報

本発明が解決しようとする課題は、ユーザの手間を軽減することができる決定装置、補正装置、表示装置、決定システム、決定方法及びコンピュータプログラムを提供することである。

実施形態の決定装置は、収集部と、決定部とを持つ。収集部は、設備に備えられる複数の機器からデータを収集する。決定部は、各機器の点検日に基づいて、収集した前記データの中から前記複数の機器で構成されるユニットの異常診断処理に用いる基準となる基準データの抽出開始位置を決定する。

実施形態の診断システムのシステム構成を示す図。 第１の実施形態における診断装置の機能構成を表す概略ブロック図。 点検データテーブルの具体例を示す図。 診断ユニット定義テーブルの具体例を示す図。 診断グループ定義テーブルの具体例を示す図。 診断テーブルの具体例を示す図。 時系列データの具体例を示す図。 診断用時系列データの具体例を示す図。 診断装置が行う異常診断処理の流れを示すフローチャート。 診断装置が行うデータ信頼度レベルの評価処理の流れを示すフローチャート。 各期間の決定方法及びデータ信頼度レベルの評価処理の具体例を示す図。 各期間の決定方法及びデータ信頼度レベルの評価処理の具体例を示す図。 表示部に表示される表示画面の一例を示す図。 第２の実施形態における処理の流れを説明するための図。 第３の実施形態における処理の流れを説明するための図。 誤差成長モデルを用いて推定したセンサ誤差推定の例を示す図。 表示部に表示される表示画面の別例を示す図。

以下、実施形態の決定装置、補正装置、表示装置、決定システム、決定方法及びコンピュータプログラムを、図面を参照して説明する。

図１は、実施形態の診断システム１００のシステム構成を示す図である。本実施形態における診断システム１００は、ビルや工場等の建物に備えられる機器の異常診断システムとして用いられる。診断システム１００は、第一センサ群２０、第二センサ群３０、第一制御系システム４０、第一情報系システム５０、第二制御系システム６０、第二情報系システム７０及びデータセンタ８０を備える。第一制御系システム４０、第一情報系システム５０、第二制御系システム６０、第二情報系システム７０及びデータセンタ８０は、ネットワーク９０を介して互いに通信可能に接続される。ネットワーク９０は、例えばインターネットである。

第一センサ群２０は、複数のセンサで構成される。センサは、例えば温度センサ、湿度センサ、流量センサ等である。センサは、周期的に計測値を第一制御系システム４０に出力する。第一センサ群２０は、個別のビルや工場に設置される。
第二センサ群３０は、複数のセンサで構成される。センサは、周期的に計測値を第二制御系システム６０に出力する。第二センサ群３０は、第一センサ群２０が設置される場所とは地理的に離れた個別のビルや工場に設置される。

第一制御系システム４０は、第一センサ群２０が設置されている場所と同じ場所に備えられるシステムである。第一制御系システム４０は、単数又は複数の制御装置４１、監視装置４２及びルータ４３を備える。
制御装置４１は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置を用いて構成される。制御装置４１は、第一センサ群２０を構成する各センサから計測値を取得する。制御装置４１は、取得した計測値を監視装置４２に送信する。

監視装置４２は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置を用いて構成される。監視装置４２は、各制御装置４１を監視するとともに、制御装置４１から送信された計測値を収集する。監視装置４２は、収集した計測値を、ルータ４３及びネットワーク９０を介してデータセンタ８０に送信する。

監視装置４２は、受動的又は能動的に計測値をデータセンタ８０に送信する。監視装置４２は、計測値を受動的に送信する場合、データセンタ８０からの要求に応じて計測値をデータセンタ８０に送信する。また、監視装置４２は、計測値を能動的に送信する場合、周期的（例えば、１分、１０分、３０分、１時間毎）に計測値をデータセンタ８０に送信する。
ルータ４３は、第一制御系システム４０と他のシステム及び第一制御系システム４０とデータセンタ８０との間の通信を中継する。

第一情報系システム５０は、第一センサ群２０や第一制御系システム４０の保守管理を行うシステムである。第一情報系システム５０は、第一制御系システム４０と同じ場所に備えられてもよいし、第一制御系システム４０と異なる場所に備えられてもよい。第一情報系システム５０は、クライアント装置５１、設備保守装置５２及びルータ５３を備える。

クライアント装置５１は、例えばスマートフォン、携帯電話、タブレット端末、ノートパソコン、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置を用いて構成される。クライアント装置５１は、例えば第一センサ群２０の点検を行う作業者によって携帯される端末である。クライアント装置５１は、第一センサ群２０の点検結果を設備保守装置５２に送信する。例えば、点検結果には、点検を行った日付と、センサＩＤと、センサ名称と、作業者が実際に測定したセンサの実測値と、センサが計測した計測値と、バイアスの値が含まれる。

センサＩＤは、センサを識別するための識別情報である。センサＩＤは、例えばセンサのＭＡＣアドレスであってもよいし、センサのＭＡＣアドレスにセンサが設置されている場所を識別するための識別情報が付与された情報であってもよい。センサ名称は、センサの名称を表す。バイアスは、センサの実測値と、計測値とのずれ量を表す。クライアント装置５１は、センサの実測値と、計測値とが入力されると、入力されたセンサの実測値と、計測値とを減算することによってバイアスを算出する。

ここで、バイアスの値が、閾値以上である場合、作業者はバイアスの値が閾値以上となったセンサに対して校正を行う。この場合、作業者は、校正後を行ったセンサについて、再度点検を行う。そして、作業者は、点検結果をクライアント装置５１に入力する。この際、作業者は、点検結果が校正後であることを示す情報を入力する。クライアント装置５１は、校正後の点検結果を設備保守装置５２に送信する。

設備保守装置５２は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置を用いて構成される。設備保守装置５２は、第一制御系システム４０に備えられる各機器の動作状態や第一センサ群２０の動作状態を管理する。また、設備保守装置５２は、クライアント装置５１から送信された点検結果を取得する。設備保守装置５２は、取得した点検結果を保持する。設備保守装置５２は、点検日が同一で、かつ、同一のセンサの点検結果として、校正前の点検結果と、校正後の点検結果とを取得した場合、校正前の点検結果と校正後の点検結果とを対応付けて保持する。

設備保守装置５２は、受動的又は能動的に点検結果をデータセンタ８０に送信する。設備保守装置５２は、点検結果を受動的に送信する場合、データセンタ８０からの要求に応じて点検結果をデータセンタ８０に送信する。また、設備保守装置５２は、点検結果を能動的に送信する場合、周期的（例えば、１分、１０分、３０分、１時間毎）に点検結果をデータセンタ８０に送信する。
ルータ５３は、第一情報系システム５０と他のシステム及び第一情報系システム５０とデータセンタ８０との間の通信を中継する。

第二制御系システム６０は、第二センサ群３０が設置されている場所と同じ場所に備えられるシステムである。第二制御系システム６０は、単数又は複数の制御装置６１、監視装置６２及びルータ６３を備える。
制御装置６１は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置を用いて構成される。制御装置６１は、第二センサ群３０を構成する各センサから計測値を取得する。制御装置６１は、取得した計測値を監視装置６２に送信する。

監視装置６２は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置を用いて構成される。監視装置６２は、各制御装置６１を監視するとともに、制御装置６１から送信された計測値を収集する。監視装置６２は、収集した計測値を、ルータ６３及びネットワーク９０を介してデータセンタ８０に送信する。

監視装置６２は、受動的又は能動的に計測値をデータセンタ８０に送信する。監視装置６２は、計測値を受動的に送信する場合、データセンタ８０からの要求に応じて計測値をデータセンタ８０に送信する。また、監視装置６２は、計測値を能動的に送信する場合、周期的（例えば、１分、１０分、３０分、１時間毎）に計測値をデータセンタ８０に送信する。
ルータ６３は、第二制御系システム６０と他のシステム及び第二制御系システム６０とデータセンタ８０との間の通信を中継する。

第二情報系システム７０は、第二センサ群３０や第二制御系システム６０の保守管理を行うシステムである。第二情報系システム７０は、第二制御系システム６０と同じ場所に備えられてもよいし、第二制御系システム６０と異なる場所に備えられてもよい。第二情報系システム７０は、クライアント装置７１、設備保守装置７２及びルータ７３を備える。

クライアント装置７１は、例えばスマートフォン、携帯電話、タブレット端末、ノートパソコン、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置を用いて構成される。クライアント装置７１は、例えば第二センサ群３０の点検を行う作業者によって携帯される端末である。クライアント装置７１は、第二センサ群３０の点検結果を設備保守装置７２に送信する。

設備保守装置７２は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置を用いて構成される。設備保守装置７２は、第二制御系システム６０に備えられる各機器の動作状態や第二センサ群３０の動作状態を管理する。また、設備保守装置７２は、クライアント装置７１から送信された点検結果を取得する。設備保守装置７２は、取得した点検結果を保持する。設備保守装置７２は、点検日が同一で、かつ、同一のセンサの点検結果として、校正前の点検結果と、校正後の点検結果とを取得した場合、校正前の点検結果と校正後の点検結果とを対応付けて保持する。

設備保守装置７２は、受動的又は能動的に点検結果をデータセンタ８０に送信する。設備保守装置７２は、点検結果を受動的に送信する場合、データセンタ８０からの要求に応じて点検結果をデータセンタ８０に送信する。また、設備保守装置７２は、点検結果を能動的に送信する場合、周期的（例えば、１分、１０分、３０分、１時間毎）に点検結果をデータセンタ８０に送信する。
ルータ７３は、第二情報系システム７０と他のシステム及び第二情報系システム７０とデータセンタ８０との間の通信を中継する。

データセンタ８０は、各システム（第一制御系システム４０、第一情報系システム５０、第二制御系システム６０及び第二情報系システム７０）から送信された情報を保持する。データセンタ８０は、ルータ８１及び診断装置８２を備える。
ルータ８１は、診断装置８２と他のシステムとの間の通信を中継する。

診断装置８２は、各システムから送信された情報に基づいて、各センサ群の異常診断処理を行う。より具体的には、診断装置８２は、センサ群内において予め設定された診断ユニット毎及び診断グループ毎に異常診断処理を行う。ここで、診断ユニットとは、複数のセンサで構成されるグループである。なお、同じセンサが複数の診断ユニットに属してもよい。また、診断グループとは、複数の診断ユニットで構成されるグループである。なお、同じ診断ユニットが複数の診断グループに属してもよい。
以下、複数の実施形態を例に詳細に説明する。

（第１の実施形態）
図２は、第１の実施形態における診断装置８２の機能構成を表す概略ブロック図である。
診断装置８２は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置などを備え、診断プログラムを実行する。診断プログラムの実行によって、診断装置８２は、点検データ取得部８２１、関連情報記憶部８２２、期間決定部８２３、時系列データ取得部８２４、時系列データ記憶部８２５、診断用時系列データ作成部８２６、診断用時系列データ記憶部８２７、診断部８２８、診断結果記憶部８２９、信頼度評価部８３０、信頼度記憶部８３１、表示制御部８３２、表示部８３３を備える装置として機能する。なお、診断装置８２の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、診断プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、診断プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。

点検データ取得部８２１は、設備保守装置５２及び設備保守装置７２から各センサの点検結果を取得する。例えば、点検データ取得部８２１は、所定の周期で設備保守装置５２及び設備保守装置７２に対して点検結果を要求することによって点検結果を取得してもよい。また、例えば、点検データ取得部８２１は、設備保守装置５２及び設備保守装置７２から送信された点検結果を取得してもよい。点検データ取得部８２１は、取得した点検結果を関連情報記憶部８２２に記憶する。

関連情報記憶部８２２は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。関連情報記憶部８２２は、点検データテーブル２００、診断ユニット定義テーブル３００、診断グループ定義テーブル４００及び診断テーブル５００を記憶する。点検データテーブル２００、診断ユニット定義テーブル３００、診断グループ定義テーブル４００及び診断テーブル５００について図３〜図６を用いて詳細に説明する。

図３は、点検データテーブル２００の具体例を示す図である。点検データテーブル２００は、点検結果に関する情報を表すレコード（以下「点検データレコード」という。）を複数有する。点検データレコードは、点検日、センサＩＤ、センサ名称、校正前実測値、校正前計測値、校正前バイアス、校正後実測値、校正後計測値及び校正後バイアスの各値を有する。なお、校正後実測値、校正後計測値及び校正後バイアスの各値は、全ての点検データレコードに登録されていなくてもよい。例えば、校正後実測値、校正後計測値及び校正後バイアスの各値は、校正前バイアスの値が閾値（例えば、±５）以上である場合に登録される。

点検日は、センサに対する点検が行われた日付を表す。センサＩＤは、点検が行われたセンサを識別するための識別情報を表す。センサＩＤは、例えばセンサのＭＡＣアドレスであってもよいし、センサのＭＡＣアドレスにセンサが設置されている拠点を識別するための識別情報が付与された情報であってもよい。センサ名称は、センサの名称を表す。

校正前実測値は、センサに対する校正が行われる前に作業員によって計測された値を表す。校正前計測値は、センサに対する校正が行われる前にセンサによって計測された値を表す。校正前バイアスは、校正前実測値と、校正前計測値とのずれ量を表す。なお、校正前バイアスは、校正前実測値を基準として算出された値であってもよいし、校正前計測値を基準として算出された値であってもよい。校正前実測値を基準とした場合、校正前実測値から校正前計測値を減算した値が校正前バイアスとなる。校正前計測値を基準とした場合、校正前計測値から校正前実測値を減算した値が校正前バイアスとなる。本実施形態では、校正前計測値を基準とした場合を例に説明する。

校正後実測値は、センサに対する校正が行われた後に作業員によって計測された値を表す。校正後計測値は、センサに対する校正が行われた後にセンサによって計測された値を表す。校正後バイアスは、校正後実測値と、校正後計測値とのずれ量を表す。なお、校正後バイアスは、校正後実測値を基準とした値であってもよいし、校正後計測値を基準とした値であってもよい。校正後実測値を基準とした値の場合、校正後実測値から校正後計測値を減算した値が校正後バイアスとなる。校正後計測値を基準とした値の場合、校正後計測値から校正後実測値を減算した値が校正後バイアスとなる。

図３に示される例では、点検データテーブル２００には複数の点検データレコードが登録されている。図３における点検データレコード２０１は、点検日の値が“２０１７／２／２”、センサＩＤの値が“０１１２０−Ａ１−４”、センサ名称の値が“ＰＥＰ−４”、校正前実測値の値が“２１．７”、校正前計測値の値が“２１．７”、校正前バイアスの値が“０．０”、校正後実測値の値が“−”、校正後計測値の値が“−”、校正後バイアスの値が“−”である。このように、点検データレコード２０１に登録されているセンサ“ＰＥＰ−４”は、校正前バイアスの値が閾値未満であるため、校正の必要が無いため校正後のデータは登録されていない。

それに対し、図３における点検データレコード２０２は、点検日の値が“２０１７／２／３”、センサＩＤの値が“０１１２０−Ａ１−５”、センサ名称の値が“ＰＥＰ−５”、校正前実測値の値が“２１．３”、校正前計測値の値が“２２．１”、校正前バイアスの値が“−０．８”、校正後実測値の値が“２１．８”、校正後計測値の値が“２２．０”、校正後バイアスの値が“−０．２”である。このように、点検データレコード２０２に登録されているセンサ“ＰＥＰ−５”は、校正前バイアスの値が閾値以上であるため、校正が行われる。そのため、点検データレコード２０２には、校正後のデータは登録されている。

図４は、診断ユニット定義テーブル３００の具体例を示す図である。診断ユニット定義テーブル３００は、診断ユニットに関する情報を表すレコード（以下「診断ユニットレコード」という。）を複数有する。診断ユニットレコードは、診断ユニットＩＤ及び所属センサＩＤの各値を有する。
診断ユニットＩＤは、診断ユニットを識別するための識別情報を表す。センサＩＤは、点検が行われたセンサを識別するための識別情報を表す。

図４に示される例では、診断ユニット定義テーブル３００には複数の診断ユニットレコードが登録されている。図４における診断ユニットレコード３０１は、診断ユニットＩＤの値が“Ａ１”、所属センサＩＤの値が“０１１２０−Ａ１−４”、“０１１２０−Ａ１−２”、“０１１２０−Ａ１−３”、“０１１２０−Ａ１−４”、“０１１２０−Ａ１−５”、“０１１２０−Ａ１−６”、“・・・”である。このように、診断ユニットＩＤ“Ａ１”で識別される診断ユニットには、少なくともセンサＩＤ“０１１２０−Ａ１−４”、“０１１２０−Ａ１−２”、“０１１２０−Ａ１−３”、“０１１２０−Ａ１−４”、“０１１２０−Ａ１−５”、“０１１２０−Ａ１−６”で識別されるセンサが属していることが表されている。

図５は、診断グループ定義テーブル４００の具体例を示す図である。診断グループ定義テーブル４００は、診断グループに関する情報を表すレコード（以下「診断グループレコード」という。）を複数有する。診断グループレコードは、診断グループＩＤ、所属診断ユニットＩＤ、診断日、第１の日数、第２の日数及びデータ信頼度レベル判定日数の各値を有する。

診断グループＩＤは、診断グループを識別するための識別情報を表す。所属診断ユニットＩＤは、診断グループに属する診断ユニットを識別するための識別情報を表す。診断日は、異常診断処理が行われる日付を表す。なお、診断日は、作業者によって予め登録される。第１の日数は、異常診断処理に用いられる基準となる計測値（以下「基準データ」という。）を抽出する期間（以下「基準データ期間」という。）を決定するために含める日数を表す。第２の日数は、異常診断処理に用いられる異常診断の対象となる計測値（以下「診断データ」という。）を抽出する期間（以下「診断データ期間」という。）を決定するために含める日数を表す。データ信頼度レベル判定日数は、異常診断処理に用いられる計測値の信頼度の高さを判定する基準となる日数を表す。

図５に示される例では、診断グループ定義テーブル４００には複数の診断グループレコードが登録されている。図５における診断グループレコード４０１は、診断グループＩＤの値が“Ｓ１”、所属診断ユニットＩＤの値が“Ａ１”、“・・・”、診断日の値が“２０ＸＸ／ＹＹ／ＸＸ”、第１の日数の値が“３１日”、第２の日数の値が“７日”、データ信頼度レベル判定日数の値が“３１日”である。このように、診断グループＩＤ“Ｓ１”で識別される診断グループには、少なくとも診断ユニットＩＤ“Ａ１”で識別される診断ユニットが属しており、診断グループＩＤ“Ｓ１”で識別される診断グループに対する診断処理が実行される日が“２０ＸＸ／ＹＹ／ＸＸ”であり、基準データ期間を決定するために含める日数が“３１日”であり、診断データ期間を決定するために含める日数が“７日”であり、異常診断処理に用いられる計測値の信頼度の高さを判定する基準となる日数が“３１日”であることが表されている。

図６は、診断テーブル５００の具体例を示す図である。診断テーブル５００は、異常診断処理に関する情報を表すレコード（以下「異常診断処理レコード」という。）を複数有する。異常診断処理レコードは、診断グループＩＤ、診断日及び診断完了の各値を有する。
診断完了は、異常診断処理が行われたか否かを表す。本実施形態では、異常診断処理が行われたことを示す場合には、診断完了の項目に“済”が登録され、異常診断処理が行われていないことを示す場合には、診断完了の項目に“未”が登録されるものとする。

図６に示される例では、診断テーブル５００には複数の異常診断処理レコードが登録されている。図６における異常診断処理レコード５０１は、診断グループＩＤの値が“Ｓ１”、診断日の値が“２０ＸＸ／ＹＹ／ＺＺ”、診断完了の値が“未”である。このように、診断グループＩＤ“Ｓ１”で識別される診断グループは、異常診断処理が完了していないことが表されている。

また、図６における異常診断処理レコード５０２は、診断グループＩＤの値が“Ｓ２”、診断日の値が“２０ＸＸ／ＹＹ／ＺＺ”、診断完了の値が“済”である。このように、診断グループＩＤ“Ｓ２”で識別される診断グループは、異常診断処理が完了していることが表されている。

図２に戻って、診断装置８２の説明を続ける。
期間決定部８２３は、診断ユニットを構成する各センサの点検日に基づいて、診断ユニットの異常診断処理に用いる計測値の抽出開始位置を決定する。そして、期間決定部８２３は、決定した抽出開始位置を基準として、計測値を抽出する範囲を特定する期間を決定する。具体的には、期間決定部８２３は、計測値を抽出する範囲を特定する期間として、基準データ期間と診断データ期間とを決定する。以下、基準データ期間と診断データ期間とについて説明する。

基準データ期間は、第１の基準日を基準として設定される。第１の基準日とは、診断ユニットに属する全てのセンサに対して点検が行われた日のうち点検が行われた最新の日である。基準データは、上記のように異常診断処理に用いられる基準となる計測値である。そのため、基準データは、より正確な計測値であることが望ましく、例えば点検直後に取得された計測値であることが望ましい。

そこで、期間決定部８２３は、第１の基準日以降のある日から、第１の日数（例えば、数日）経過した日までの期間を基準データ期間として決定する。例えば、期間決定部８２３は、第１の基準日の翌日から、３１日間経過した日までの期間を基準データ期間として決定する。なお、期間決定部８２３は、第１の日数を、診断グループ定義テーブル４００から取得する。本実施形態では、「第１の基準日以降のある日」を「第１の基準日の翌日」として説明する。期間決定部８２３は、決定した基準データ期間を診断用時系列データ作成部８２６に通知する。期間決定部８２３は、基準データ期間を、診断ユニット毎に決定する。

基準データ期間の決定方法について、具体例を挙げて説明する。まず診断ユニットに属するセンサをセンサ１、センサ２、センサ３とする。ここで、センサ１が１月１日、センサ２が１月２日、センサ３が１月３日に点検が行われたとする。この場合、期間決定部８２３は、１月３日を第１の基準日と決定する。そして、期間決定部８２３は、１月３日の翌日である１月４日から３１日間経過した日の２月２日までの期間である１月４日〜２月２日までの期間を基準データ期間として決定する。

診断データ期間は、第２の基準日を基準として設定される。第２の基準日とは、診断グループに対して異常診断処理が行われる日である。診断データは、上記のように異常診断の対象となる計測値である。そのため、診断データは、例えば異常診断処理前に取得された計測値であることが望ましい。

そこで、期間決定部８２３は、第２の基準日以前のある日から、第２の日数（例えば、数日）遡った日までの期間を診断データ期間として決定する。例えば、期間決定部８２３は、第２の基準日の前日から、７日間遡った日までの期間を診断データ期間として決定する。なお、期間決定部８２３は、第２の日数を、診断グループ定義テーブル４００から取得する。本実施形態では、「第２の基準日以前のある日」を「第２の基準日の前日」として説明する。期間決定部８２３は、決定した診断データ期間を診断用時系列データ作成部８２６に通知する。また、期間決定部８２３は、診断データ期間を、診断グループ毎に決定する。

診断データ期間の決定方法について、具体例を挙げて説明する。まずある診断グループに対する異常診断処理が６月１３日行われるとする。この場合、期間決定部８２３は、６月１３日を第２の基準日と決定する。そして、期間決定部８２３は、６月１３日の前日である６月１２日から７日間遡った日の６月６日までの期間である６月６日〜６月１２までの期間を診断データ期間として決定する。

また、期間決定部８２３は、点検データテーブル２００に基づいて、異常診断処理に用いられる基準データのデータ信頼度レベルを評価するための期間（以下「評価期間」）を診断ユニット毎に決定する。具体的には、期間決定部８２３は、診断ユニットに属するセンサの点検日（点検日付）の最古の日から最新の日までの日数を評価期間として決定する。期間決定部８２３は、この処理を異常診断処理が行われる診断グループに属する診断ユニット毎に行う。期間決定部８２３は、決定した評価期間を信頼度評価部８３０に通知する。

データ信頼度レベルとは、異常診断処理に用いられる基準データの信頼度の高さの指標を表す。データ信頼度レベルは、例えば、“高”及び“低”で表される。なお、データ信頼度レベルは、３段階（例えば、“高”、“中”、“低”）以上で表されてもよい。データ信頼度レベルが“高”である場合、異常診断処理に用いられる基準データは信頼度が高いことを意味する。

ここで、信頼度が高いとは、基準データとして用いられる点検データのバイアスが小さい（バイアスが０に近い）可能性がある。すなわち、データ信頼度レベルが“高”である基準データを異常診断処理に用いることによって、より正確に異常診断が可能になる。
一方、データ信頼度レベルが“低”である場合、異常診断処理に用いられる基準データは信頼度が低いことを意味する。ここで、信頼度が低いとは、基準データとして用いられる点検データのバイアスが小さくない（バイアスが０からより離れている）可能性がある。

時系列データ取得部８２４は、監視装置４２及び監視装置６２から各センサの計測値を時系列データとして取得する。例えば、時系列データ取得部８２４は、所定の周期で監視装置４２及び監視装置６２に対して各センサの計測値を要求することによって各センサの計測値を取得してもよい。また、例えば、時系列データ取得部８２４は、監視装置４２及び監視装置６２から送信された各センサの計測値を取得してもよい。

時系列データ記憶部８２５は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。時系列データ記憶部８２５は、時系列データ取得部８２４によって取得された時系列データを記憶する。時系列データ記憶部８２５が記憶する時系列データの具体例を図７に示す。

図７は、時系列データ６００の具体例を示す図である。時系列データ６００は、各センサによって計測された計測値をセンサ毎に時系列に並べることによって構成される。図７に示す例では、２０１７年４月１日のＡＭ３：００（符号６０１で示される領域）には、センサＩＤ“０１１２０−Ａ１−４”で識別されるセンサによって計測値として“２１．６”が計測され、センサＩＤ“０１１２０−Ａ１−５”で識別されるセンサによって計測値として“２３．７”が計測されていることが表されている。

また、時系列データ６００において符号６０２で示される領域は、センサＩＤ“０１１２０−Ａ１−４”で識別されるセンサによって計測された計測値を表す。また、時系列データ６００において符号６０３で示される領域は、センサＩＤ“０１１２０−Ａ１−５”で識別されるセンサによって計測された計測値を表す。
時系列データ６００は、時系列データ取得部８２４によって計測値が取得される度に蓄積される。

図２に戻って、診断装置８２の説明を続ける。
診断用時系列データ作成部８２６は、期間決定部８２３から通知された基準データ期間及び診断データ期間と、点検データテーブル２００と、時系列データ６００とに基づいて、診断グループ毎の診断用時系列データを作成する。診断用時系列データとは、異常診断処理に用いられる計測値である。より具体的には、診断用時系列データとは、基準データと、診断データとを含む。

診断用時系列データにおける基準データは、診断ユニット毎に異なる基準データ期間の計測値となる場合がある。これは、診断グループに属する診断ユニット毎に、基準データ期間が異なる場合があるためである。
診断用時系列データにおける診断データは、診断ユニットで同じ基準データ期間の計測値である。これは、診断グループに属する診断ユニット毎で、基準データ期間が共通であるためである。

また、診断用時系列データ作成部８２６は、診断用時系列データを作成する際に、基準データに対して補正処理を行う。例えば、診断用時系列データ作成部８２６は、補正処理として、点検データテーブル２００に登録されているセンサ毎のバイアス（校正前バイアス又は校正後バイアス）を、同一のセンサの基準データに加算又は減算する。補正処理により、診断用時系列データ作成部８２６は、バイアスが０に近い基準データを作成する。すなわち、診断用時系列データ作成部８２６は、バイアスが０に近くなるように、基準データにバイアスを加算又は減算する。診断用時系列データ作成部８２６は、作成した診断用時系列データを診断用時系列データ記憶部８２７に記憶する。

診断用時系列データ記憶部８２７は、診断用時系列データ作成部８２６によって作成された診断用時系列データを一時的に記憶する。診断用時系列データの具体例を図８に示す。図８は、診断用時系列データの具体例を示す図である。図８に示すように、診断用時系列データ７００には、診断グループＩＤ、診断ユニットＩＤ、センサＩＤ、基準データ及び診断データが含まれる。診断用時系列データ７００は、異常診断処理の度に新たに生成される。

図２に戻って、診断装置８２の説明を続ける。
診断部８２８は、診断用時系列データ記憶部８２７に記憶されている診断用時系列データ７００に基づいて異常診断処理を行う。異常診断処理の具体的な方法は、既存の技術が適用される。例えば、異常診断処理の具体的な方法として、以下の参考文献１に記載の技術が用いられてもよい。
（参考文献１：特開２０１６−６１６５８号公報、バイアス推定装置及び方法、並びに故障診断装置及び方法）

診断結果記憶部８２９は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。診断結果記憶部８２９は、診断部８２８によって行われた異常診断処理の結果を記憶する。
信頼度評価部８３０は、期間決定部８２３から通知された評価期間と、データ信頼度レベル判定日数とに基づいて、基準データとしてのデータ信頼度レベルの評価を行う。
信頼度記憶部８３１は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。信頼度記憶部８３１は、信頼度評価部８３０によって評価がなされたデータ信頼度レベルを記憶する。

表示制御部８３２は、信頼度記憶部８３１に記憶されているデータ信頼度レベルと、診断結果記憶部８２９に記憶されている診断結果とに基づいて、表示部８３３に表示させる表示画面データを生成する。表示制御部８３２は、生成した表示画面データを表示部８３３に表示させる。表示画面データには、少なくとも診断ユニット名と、診断ユニット毎のデータ信頼度レベルと、診断グループのデータ信頼度レベルとが含まれる。

表示部８３３は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ等の画像表示装置である。表示部８３３は、画像データを表示する。表示部８３３は、画像表示装置を診断装置８２に接続するためのインタフェースであってもよい。この場合、表示部８３３は、画像データを表示するための映像信号を生成し、自身に接続されている画像表示装置に映像信号を出力する。

図９は、診断装置８２が行う異常診断処理の流れを示すフローチャートである。図９の処理は、異常診断処理が行われるタイミングで実行される。
期間決定部８２３は、診断が必要な診断グループがあるか否か判定する（ステップＳ１０１）。具体的には、まず期間決定部８２３は、関連情報記憶部８２２に記憶されている診断テーブル５００を読み出す。次に、期間決定部８２３は、診断テーブル５００の診断日及び診断完了の項目を参照し、本日が異常診断処理の対象となっている診断グループであって、かつ、異常診断処理が実行されていない診断グループがあるか否か判定する。すなわち、期間決定部８２３は、診断日が本日となっている診断グループであって、かつ、診断完了が“未”である診断グループがあるか否か判定する。

診断日が本日となっている診断グループであって、かつ、診断完了が“未”である診断グループがある場合、期間決定部８２３は診断が必要な診断グループがあると判定する。
一方、診断日が本日となっている診断グループがない場合、又は、診断完了が“未”である診断グループがない場合、期間決定部８２３は診断が必要な診断グループがないと判定する。

診断が必要な診断グループがない場合（ステップＳ１０１−ＮＯ）、期間決定部８２３は異常診断処理を終了する。
一方、診断が必要な診断グループがある場合（ステップＳ１０１−ＹＥＳ）、期間決定部８２３は診断が必要な診断グループの中から診断を行う対象となる診断ユニットを決定する（ステップＳ１０２）。例えば、期間決定部８２３は、異常診断処理を行っていない診断ユニットを、診断を行う対象となる診断ユニットに決定する。

次に、期間決定部８２３は、決定した診断ユニットにおける基準データ期間を決定する（ステップＳ１０３）。具体的には、まず期間決定部８２３は、関連情報記憶部８２２に記憶されている点検データテーブル２００及び診断ユニット定義テーブル３００を読み出す。次に、期間決定部８２３は、読み出した診断ユニット定義テーブル３００を参照し、決定した診断ユニットに属するセンサＩＤを取得する。次に、期間決定部８２３は、点検データテーブル２００を参照し、取得したセンサＩＤに対応する点検データレコードを選択する。

次に、期間決定部８２３は、選択した点検データレコードの点検日の項目を参照し、診断ユニットに属するセンサの中で最新の点検日を第１の基準日として決定する。そして、期間決定部８２３は、決定した第１の基準日以降のある日から、第１の日数経過した日までの期間を基準データ期間として決定する。期間決定部８２３は、決定した基準データ期間を診断用時系列データ作成部８２６に通知する。

次に、期間決定部８２３は、決定した診断ユニットにおける診断データ期間を決定する（ステップＳ１０４）。具体的には、まず期間決定部８２３は、診断日を第２の基準日として決定する。次に、期間決定部８２３は、第２の基準日の前日から、第２の日数遡った日までの期間を診断データ期間として決定する。期間決定部８２３は、決定した診断データ期間を診断用時系列データ作成部８２６に通知する。

期間決定部８２３は、全ての診断ユニットに対して期間を決定したか否か判定する（ステップＳ１０５）。全ての診断ユニットに対して期間を決定していない場合（ステップＳ１０５−ＮＯ）、期間決定部８２３はステップＳ１０２以降の処理を繰り返し実行する。
一方、全ての診断ユニットに対して期間を決定した場合（ステップＳ１０５−ＹＥＳ）、診断用時系列データ作成部８２６は、期間決定部８２３から通知された基準データ期間及び診断データ期間と、点検データテーブル２００と、時系列データ６００とに基づいて、診断用時系列データを作成する（ステップＳ１０６）。診断用時系列データ作成部８２６は、作成した診断用時系列データを診断用時系列データ記憶部８２７に一時的に記憶させる。

診断部８２８は、診断用時系列データ記憶部８２７に記憶されている診断用時系列データ７００に基づいて異常診断処理を行う（ステップＳ１０７）。診断部８２８は、異常診断処理を行った後、異常診断処理の結果を診断結果記憶部８２９に記憶させる。その後、診断部８２８は、診断テーブル５００を参照し、異常診断処理を行った診断グループに対応する異常診断処理レコード５０１を選択する。そして、診断部８２８は、選択した異常診断処理レコード５０１の診断完了の項目を“未”から“済”に変更する（ステップＳ１０８）。その後、診断装置８２はステップＳ１０１以降の処理を実行する。

図１０は、診断装置８２が行うデータ信頼度レベルの評価処理の流れを示すフローチャートである。なお、図１０の処理は、図９の処理がなされた後に実行されてもよいし、図９の処理中（例えば、ステップＳ１０７の後）に実行されてもよい。
期間決定部８２３は、データ信頼度レベルの評価を行う対象となる診断ユニットを決定する（ステップＳ２０１）。例えば、期間決定部８２３は、図１０の処理が実行されてから選択していない診断ユニットを、データ信頼度レベルの評価を行う対象となる診断ユニットに決定する。次に、期間決定部８２３は、決定した診断ユニットにおける評価期間を決定する（ステップＳ２０２）。

具体的には、まず期間決定部８２３は、関連情報記憶部８２２に記憶されている点検データテーブル２００及び診断ユニット定義テーブル３００を読み出す。次に、期間決定部８２３は、読み出した診断ユニット定義テーブル３００を参照し、決定した診断ユニットに属するセンサＩＤを取得する。次に、期間決定部８２３は、点検データテーブル２００を参照し、取得したセンサＩＤに対応する点検データレコードを選択する。次に、期間決定部８２３は、選択した点検データレコードの点検日の項目を参照し、診断ユニットに属するセンサの点検日（点検日付）の最古の日から最新の日までの日数を評価期間として決定する。期間決定部８２３は、決定した診断ユニットの評価期間の情報を信頼度評価部８３０に通知する。

その後、期間決定部８２３は、評価期間を未決定の診断ユニットがあるか否か判定する（ステップＳ２０３）。例えば、期間決定部８２３は、診断ユニット定義テーブル３００を参照し、診断ユニット定義テーブル３００に登録されている全ての診断ユニットの評価期間を決定したか否かに応じて、評価期間を未決定の診断ユニットがあるか否かを判定してもよい。この場合、期間決定部８２３は、診断ユニット定義テーブル３００に登録されている全ての診断ユニットの評価期間を決定していない場合に、評価期間を未決定の診断ユニットがあると判定する。また、例えば、期間決定部８２３は、診断テーブル５００の診断日の項目を参照し、本日が異常診断処理の対象となっている診断グループに属する診断ユニット全ての評価期間を決定したか否かに応じて、評価期間を未決定の診断ユニットがあるか否かを判定してもよい。この場合、期間決定部８２３は、本日が異常診断処理の対象となっている診断グループに属する診断ユニット全ての評価期間を決定していない場合に、評価期間を未決定の診断ユニットがあると判定する。

評価期間を未決定の診断ユニットがある場合（ステップＳ２０３−ＹＥＳ）、期間決定部８２３はステップＳ２０１以降の処理を繰り返し実行する。
一方、評価期間を未決定の診断ユニットがない場合（ステップＳ２０３−ＮＯ）、信頼度評価部８３０は各診断ユニットの評価期間と、診断グループ毎のデータ信頼度レベル判定日数とに基づいてデータ信頼度レベルを評価する（ステップＳ２０４）。

具体的には、信頼度評価部８３０は、診断ユニットの評価期間と、データ信頼度レベル判定日数とを比較して、評価期間がデータ信頼度レベル判定日数以下である場合に診断ユニットのデータ信頼度レベルを“高”と評価する。また、信頼度評価部８３０は、診断ユニットの評価期間と、データ信頼度レベル判定日数とを比較して、評価期間がデータ信頼度レベル判定日数より長い場合に診断ユニットのデータ信頼度レベルを“低”と評価する。信頼度評価部８３０は、データ信頼度レベルの評価を各診断ユニットに対して行う。なお、信頼度評価部８３０は、データ信頼度レベルの評価を診断ユニットに属するセンサ毎に行ってもよい。

信頼度評価部８３０は、全ての診断ユニットに対してデータ信頼度レベルの評価を行った後、診断グループに対してデータ信頼度レベルの評価を行う。具体的には、信頼度評価部８３０は、データ信頼度レベルが“低”の診断ユニットが属する診断グループのデータ信頼度レベルを“低”と評価する。すなわち、信頼度評価部８３０は、診断グループの中にデータ信頼度レベルが“低”の診断ユニットが含まれる場合には、その診断グループのデータ信頼度レベルを“低”と評価する。

一方、信頼度評価部８３０は、データ信頼度レベルが“低”の診断ユニットが属していない診断グループのデータ信頼度レベルを“高”と評価する。すなわち、信頼度評価部８３０は、診断グループに属する診断ユニット全てのデータ信頼度レベルが“高”の場合には、その診断グループのデータ信頼度レベルを“高”と評価する。その後、信頼度評価部８３０は、データ信頼度レベルを信頼度記憶部８３１に記憶させる（ステップＳ２０５）。例えば、信頼度評価部８３０は、診断グループ毎に、診断グループのデータ信頼度レベルの評価と、診断グループに属する全ての診断ユニットのデータ信頼度レベルの評価とを対応付けて信頼度記憶部８３１に記憶させる。

次に、各期間の決定方法及びデータ信頼度レベルの評価処理について具体例を挙げて説明する。図１１及び図１２は、各期間の決定方法及びデータ信頼度レベルの評価処理の具体例を示す図である。
まず図１１に示す具体例について説明する。図１１の説明では、以下のように設定されているとする。
＜設定＞
・診断日は２０１７年８月１日
・診断ユニットＡはセンサ１、２、３で構成されている
・第１の日数は３１日、第２の日数は7日
・データ信頼度レベル判定日数は３１日
・センサ１の点検日が２０１７年２月３日、センサ２の点検日が２０１７年２月６日、センサ３の点検日が２０１７年２月７日

上記のような設定の場合、センサ１、２、３の中で最新の点検日はセンサ３の２０１７年２月７日である。そこで、期間決定部８２３は、２０１７年２月７日を第１の基準日として決定する。この場合、期間決定部８２３は、第１の基準日の翌日から、３１日間経過した日までの期間である２０１７年２月８日〜２０１７年３月１１日を基準データ期間として決定する。また、期間決定部８２３は、診断日である２０１７年８月１日を第２の基準日として決定する。この場合、期間決定部８２３は、第２の基準日の前日から、７日間遡った日までの期間である２０１７年７月２５日〜２０１７年７月３１日を診断データ期間として決定する。

また、診断ユニットＡに属するセンサ１、２、３において、点検日の最古の日がセンサ１の２０１７年２月３日であり、点検日の最新の日がセンサ３の２０１７年２月７日である。そこで、期間決定部８２３は、診断ユニットＡの評価期間を、最古の日から最新の日までの期間である４と決定する。信頼度評価部８３０は、期間決定部８２３に決定された評価期間“４”と、データ信頼度レベル判定日数“３１”とを比較する。評価期間“４”がデータ信頼度レベル判定日数“３１”以下であるため、信頼度評価部８３０は診断ユニットＡのデータ信頼度レベルを“高”と評価する。

次に図１２に示す具体例について説明する。図１２の説明では、以下のように設定されているとする。
＜設定＞
・診断日は２０１７年８月１日
・診断ユニットＢはセンサ１、２、３、４、５、６で構成されている
・第１の日数は３１日、第２の日数は7日
・データ信頼度レベル判定日数は３１日
・センサ１の点検日が２０１７年２月７日、センサ２の点検日が２０１７年２月８日、センサ３の点検日が２０１７年２月９日、センサ４の点検日が２０１７年３月５日、センサ５の点検日が２０１７年３月６日、センサ６の点検日が２０１７年３月１０日

上記のような設定の場合、センサ１、２、３、４、５、６の中で最新の点検日はセンサ６の２０１７年３月１０日である。そこで、期間決定部８２３は、２０１７年３月１０日を第１の基準日として決定する。この場合、期間決定部８２３は、第１の基準日の翌日から、３１日間経過した日までの期間である２０１７年３月１１日〜２０１７年４月１１日を基準データ期間として決定する。また、期間決定部８２３は、診断日である２０１７年８月１日を第２の基準日として決定する。この場合、期間決定部８２３は、第２の基準日の前日から、７日間遡った日までの期間である２０１７年７月２５日〜２０１７年７月３１日を診断データ期間として決定する。

また、診断ユニットＢに属するセンサ１、２、３、４、５、６において、点検日の最古の日がセンサ１の２０１７年２月７日であり、点検日の最新の日がセンサ６の２０１７年３月１０日である。そこで、期間決定部８２３は、診断ユニットＢの評価期間を、最古の日から最新の日までの期間である３２と決定する。信頼度評価部８３０は、期間決定部８２３に決定された評価期間“３２”と、データ信頼度レベル判定日数“３１”とを比較する。評価期間“３２”がデータ信頼度レベル判定日数“３１”以上であるため、信頼度評価部８３０は診断ユニットＢのデータ信頼度レベルを“低”と評価する。また、信頼度評価部８３０は、診断ユニットＢを含む診断グループのデータ信頼度レベルも“低”と評価する。

上述したように得られた診断グループ毎の診断結果と、診断グループ毎のデータ信頼度レベルとはユーザの要求に応じて表示部８３３に表示される。図１３は、表示部８３３に表示される表示画面の一例を示す図である。
図１３に示す表示画面には、ある診断グループｘｘｘｘの診断結果とデータ信頼度レベルとが表示されている。例えば、図１３における領域８０１には診断グループｘｘｘｘのデータ信頼度レベルが示されている。この例では、診断グループｘｘｘｘのデータ信頼度レベルは“低”であることが示されている。図１３における領域８０２には各診断ユニットの点検の優先順位が示されている。各診断ユニットの点検の優先順位は、診断結果に基づいて決定される。例えば、表示制御部８３２は、診断結果において異常スコアが高い順に点検の優先順位が高くなるように各診断ユニットの情報を表示させる。図１３において、診断グループｘｘｘｘで最も点検順位が高い、すなわち異常が発生している可能性が高い診断ユニットは系統ｘｘｘであることが示されている。

図１３における領域８０３には各診断ユニットの名称が示されている。図１３における領域８０４には各診断ユニットのデータ信頼度レベルが示されている。なお、図１３に示すように、異常診断処理においてデータの不足や演算に異常が発生した場合には、該当する診断ユニットのデータ信頼度レベルは表示されない。これは、データの不足や演算に異常が発生した場合には、診断が完了していないためデータの信頼度の評価を行っても参考にならないためである。

以上のように構成された診断装置８２によれば、設備に備えられる複数のセンサから計測値を収集する時系列データ取得部８２４と、複数のセンサで構成される診断ユニットの点検日に基づいて、収集した計測値の中から診断ユニットの異常診断処理に用いる基準となる基準データの抽出開始位置を決定する期間決定部８２３とを備える。これにより、異常診断処理の対象単位となる診断ユニットの基準データの抽出開始位置を決定することができる。すなわち、診断装置８２は、基準データを自動で決定することができる。そのため、人手による手間を軽減することが可能になる。

また、診断装置８２は、診断ユニットに属する複数のセンサの点検日のうち最新の点検日に近い日を基準データの抽出開始位置に決定する。これにより、最新の点検日に近い日（例えば、点検が行われた直後）の計測値を基準データとして決定することができる。そのため、診断装置８２は、精度の良い計測値を基準データとして用いて異常診断処理を行うことが可能になる。

また、診断装置８２は、異常診断処理の実行日に基づいて、異常診断処理の対象となる診断データの抽出開始位置を決定する。これにより、異常診断処理の対象単位となる診断ユニットの診断データの抽出開始位置を決定することができる。すなわち、診断装置８２は、診断データを自動で決定することができる。そのため、人手による手間を軽減することが可能になる。

また、診断装置８２は、異常診断処理の実行日に近い日を診断データの抽出開始位置に決定する。これにより、異常診断処理が実行される日に近い日（例えば、異常診断処理が実行される前日）の計測値を診断データとして決定することができる。そのため、診断装置８２は、異常診断処理を実行する前の最新の計測値で異常診断処理を行うことが可能になる。その結果、経年劣化等による異常をより精度よく検出することができる。

また、診断装置８２は、基準データに対して、センサの点検時に得られるバイアスを演算することによって基準データを補正する。具体的には、診断装置８２は、バイアスが０に近い基準データを作成することができる。すなわち、基準データのずれを補正することができる。そのため、診断装置８２は、より精度の高い異常診断処理を実行することができる。

従来、点検を行う作業者やシステムの管理者は、異常診断処理に用いた計測値が、信頼度が高い計測値、すなわち精度の良い計測値であるのかを容易に把握することができない場合があった。また、精度の良い計測値であるのかを検査する場合には、コストや人手がかかってしまうため、手間がかかってしまう場合があった。
それに対して、診断装置８２は、診断ユニットの異常診断処理を行う診断部８２８と、診断ユニットに基づいて、診断ユニットから得られる計測値のデータ信頼度レベルを評価する信頼度評価部８３０と、異常診断処理の結果と、データ信頼度レベルとを対応付けて表示する表示部８３３とを備える。これにより、点検を行う作業者やシステムの管理者は、異常診断処理が行われた診断ユニットから得られる計測値が精度の良い計測値であるか否かを一目で把握することができる。すなわち、点検を行う作業者やシステムの管理者は、診断ユニットから得られる計測値が、精度が悪いことを示す評価であった場合には、異常診断処理に用いた計測値が精度の悪い計測値であると一目で把握することができる。さらに、自動的に行われるため、人手で作業を行う必要が無い。そのため、ユーザの手間を軽減することが可能になる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態では、データ信頼度レベルを、過去の複数の点検日と、点検時の構成の有無と、校正前後のセンサ別の誤差測定結果とを用いて信頼度モデルを推定して評価する。以下、具体的に説明する。
図１４は、第２の実施形態における処理の流れを説明するための図である。図１４において、診断ユニットＣはセンサ１、２、３、４、５、６で構成されているとする。また、図１４において、最新の点検日が２０１７年８月１日であり、過去の点検日（点検１）が２０１７年２月１日であり、過去の点検日（点検２）が２０１７年４月１日であり、過去の点検日（点検３）が２０１７年６月１日である。

図１４に示す状況の場合、センサ４〜６は、基準データ期間の開始日（例えば、２０１７年８月２日）の直近の２０１７年８月１日の点検でセンサ誤差情報Δｘ４、Δｘ５、Δｘ６が得られたため、２０１７年８月の計測値に対し、これらの誤差を補正し、真のデータを推定し、基準データに用いる。これらのデータの信頼度は“高”となる。
これに対し、センサ１〜３は、過去の２０１７年２月１日の点検１、２０１７年４月１日の点検２、２０１７年６月１日の点検３において測定したセンサ誤差情報Δｘ１（ｉ）、Δｘ２（ｉ）、Δｘ３（ｉ）、ｉ＝１，２，３が得られている。

前述の例から、センサ１〜３に対する基準データは、過去の点検時誤差データのうち、最も直近のΔｘ１（３）、Δｘ２（３）、Δｘ３（３）を用いて、基準データ（２０１７年８月）に対して補正をかける。この時、各センサ１〜３の値に対する信頼度モデルは以下により計算される。
センサ１の信頼度＝σ１^＊／σ１（｛Δｘ１（１），Δｘ１（２），Δｘ１（３）｝）
センサ２の信頼度＝σ２^＊／σ２（｛Δｘ２（１），Δｘ２（２），Δｘ２（３）｝）
センサ３の信頼度＝σ３^＊／σ３（｛Δｘ３（１），Δｘ３（２），Δｘ３（３）｝）

ここで、σｉ（）は（）内のデータに対する標準偏差を表し、σ（ｉ）^＊は各センサの通常の誤差（分解能や計測限界値）である。すなわち、本実施形態では、各センサの信頼は、通常の計測限界誤差に対する過去の実測誤差標準偏差の比の逆数を信頼度指標として用いる。なお、σｉ（）が小さいほど、信頼度は大きくなる。信頼度＝１以上の時、信頼度“高”とし、信頼度＝１未満の時、信頼度“低”とし、必要に応じて多段階の信頼度を定義する。なお、信頼度の導出方法は、標準偏差に限らず他の統計手法により導出されてもよい。

（第３の実施形態）
第３の実施形態では、基準データを点検時のバイアスで補正する方法として、過去の複数の点検日と、点検時の構成の有無と、校正前後のセンサ別の誤差測定結果とを用いて誤差成長モデルを推定して、誤差成長モデルから推定されるバイアスで基準データを補正する。以下、具体的に説明する。
図１５は、第３の実施形態における処理の流れを説明するための図である。図１５に示す例では、基準データに対する（２０１７年８月１日時点での）センサ誤差を推定する誤差成長モデルを以下のように定義する。

・点検１、２、３及び基準データ期間開始日をそれぞれｔ１、ｔ２、ｔ３及びｔｂとする。
・点検１、２、３で測定されたセンサ誤差をΔｘ（１）、Δｘ（２）、Δｘ（３）とし、基準データ期間開始日の推定センサ誤差をΔｘ（ｂ）とする。
この時、以下の誤差成長モデルを用いて、過去の点検時センサ誤差データ（Δｘ（１）、Δｘ（２）、Δｘ（３））から基準データ期間開始日の推定センサ誤差Δｘ（ｂ）を推定する。

＜最小二乗法による誤差成長モデル＞
ａ＝｛（ｔ１−ｔｍ）（Δｘ（１）−Δｘｍ）＋（ｔ２−ｔｍ）（Δｘ（２）−Δｘｍ）＋（ｔ３−ｔｍ）（Δｘ（３）−Δｘｍ）｝／｛（ｔ１−ｔｍ）^２＋（ｔ２−ｔｍ）^２＋（ｔ３−ｔｍ）^２｝
ｂ＝Δｘｍ−ａ・ｔｍ
ただし、ΔｘｍはΔｘ（１）、Δｘ（２）、Δｘ（３）の平均値である。すなわち、Δｘｍ＝｛Δｘ（１）＋Δｘ（２）＋Δｘ（３）｝／３である。
また、ｔｍはｔ１、ｔ２、ｔ３の平均値である。すなわち、ｔｍ＝｛ｔ１＋ｔ２＋ｔ３｝／３である。

以上の誤差成長モデルを用いることにより、基準データ期間開始日の推定センサ誤差Δｘ（ｂ）は、Δｘ（ｂ）＝ａ・ｔｂ＋ｂと推定される。

図１６は、誤差成長モデルを用いて推定したセンサ誤差推定の例を示す図である。図１６において、×印は点検日における測定誤差を表す。また、四角は基準日におけるセンサ誤差の推定値を表す。また、点線は、誤差成長モデルによる推定結果を表す。

第２の実施形態で用いた信頼度モデルと、第３の実施形態で用いた誤差成長モデルと、第２の実施形態及び第３の実施形態で示した過去の点検日と、点検時の構成の有無と、校正前後のセンサ別の誤差測定結果とを表示部８３３に表示させると図１７のようになる。なお、図１７において、誤差成長モデルに関しては、各センサ単位で図１６に示すような図が、図１７に示す図とともに表示部８３３に表示される。

以下、各実施形態に共通する変形例について説明する。
診断システム１００が、ビルや工場等の建物に備えられる機器の異常診断システムとして用いられる構成を示したが、診断システム１００は例えば上下水処理場等の処理場に備えられる機器の異常診断システムとして用いられてもよい。
本実施形態では、センサを例に説明しているが、設備に備えられる機器はセンサに限定される必要はない。例えば、設備に備えられる機器は空調機器であってもよい。

診断装置８２は、各システム（例えば、第一制御系システム４０、第一情報系システム５０、第二制御系システム６０及び第二情報系システム７０）の一部又は全てに備えられてもよい。

「第１の基準日以降のある日」は、第１の基準日の翌日に限定される必要はない。例えば、「第１の基準日以降のある日」は、第１の基準日から経過し過ぎた日でなければよく、第１の基準日の翌々日であってもよいし、第１の基準日の３日後でもよい。
「第２の基準日以前のある日」は、第２の基準日の前日に限定される必要はない。例えば、「第２の基準日以前のある日」は、第２の基準日から遡り過ぎた日でなければよく、第２の基準日の前々日であってもよいし、第２の基準日の３日前でもよい。

診断装置８２は、表示部８３３を備えなくてもよい。このように構成される場合、表示制御部８３２は、生成した表示画面データを、ネットワーク９０を介して他の装置に実装されている表示部８３３に表示させる。
また、診断装置８２は、信頼度評価部８３０及び信頼度記憶部８３１を備えなくてもよい。このように構成される場合、期間決定部８２３は、評価期間を決定しなくてよい。また、診断装置８２は、図１０に示す処理を実行しなくてよい。

期間決定部８２３、診断部８２８、信頼度評価部８３０、信頼度記憶部８３１、表示制御部８３２及び表示部８３３は、表示装置として構成されてもよい。
関連情報記憶部８２２、期間決定部８２３、時系列データ取得部８２４及び時系列データ記憶部８２５は、決定装置として構成されてもよい。
関連情報記憶部８２２、期間決定部８２３、時系列データ取得部８２４、時系列データ記憶部８２５及び診断用時系列データ作成部８２６は、補正装置として構成されてもよい。

点検データ取得部８２１による点検結果の取得は、手動で用意したｃｓｖファイルを読みこませることによって行われてもよい。このように構成される場合、診断装置８２は、設備保守装置５２及び設備保守装置７２と通信可能に接続されていなくてよい。
時系列データ取得部８２４による計測値（時系列データ）の取得は、手動で用意したｃｓｖファイルを読みこませることによって行われてもよい。このように構成される場合、診断装置８２は、監視装置４２及び監視装置６２と通信可能に接続されていなくてよい。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、設備に備えられる複数の機器からデータを収集する収集部と、複数の機器で構成されるユニットの点検日に基づいて、収集したデータの中から診断ユニットの異常診断処理に用いる基準となる基準データの抽出開始位置を決定する期間決定部８２３と、を持つことにより、ユーザの手間を軽減することができる。

以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１００…診断システム、２０…第一センサ群、３０…第二センサ群、４０…第一制御系システム、４１…制御装置、４２…監視装置、４３…ルータ、５０…第一情報系システム、５１…クライアント装置、５２…設備保守装置、５３…ルータ、６０…第二制御系システム、６１…制御装置、６２…監視装置、６３…ルータ、７０…第二制御系システム、７１…クライアント装置、７２…設備保守装置、７３…ルータ、８０…データセンタ、８１…ルータ、８２…診断装置、８２１…点検データ取得部、８２２…関連情報記憶部、８２３…期間決定部、８２４…時系列データ取得部、８２５…時系列データ記憶部、８２６…診断用時系列データ作成部、８２７…診断用時系列データ記憶部、８２８…診断部、８２９…診断結果記憶部、８３０…信頼度評価部、８３１…信頼度記憶部、８３２…表示制御部、８３３…表示部

Claims (9)

1. 設備に備えられる複数の機器からデータを収集する収集部と、
   各機器の点検日に基づいて、収集した前記データの中から前記複数の機器で構成されるユニットの異常診断処理に用いる基準となる基準データの抽出開始位置を決定する決定部と、
   を備える決定装置。
2. 前記決定部は、前記ユニットに属する前記複数の機器の点検日のうち最新の点検日に近い日を、前記抽出開始位置に決定する、請求項１に記載の決定装置。
3. 前記決定部は、前記異常診断処理の実行日に基づいて、前記異常診断処理の対象となる診断データの抽出開始位置を決定する、請求項１又は２に記載の決定装置。
4. 前記決定部は、前記異常診断処理の実行日に近い日を、前記異常診断処理の対象となる診断データの抽出開始位置に決定する、請求項３に記載の決定装置。
5. 請求項１から４のいずれか一項に記載の決定装置と、
   前記決定装置によって決定された基準データの抽出開始位置に基づいて前記データから抽出された基準データに対して、前記機器の点検時に得られるバイアスを演算することによって前記基準データを補正する補正部と、
   を備える補正装置。
6. 設備に備えられる複数の機器で構成されるユニットの異常診断処理を行う診断部と、
   前記ユニットに基づいて、前記ユニットから得られるデータの信頼度を評価する信頼度評価部と、
   前記異常診断処理の結果と、前記データの信頼度とを対応付けて表示する表示部と、
   を備える表示装置。
7. 設備に備えられる複数の機器と、
   前記複数の機器からデータを収集する収集部と、
   各機器の点検日に基づいて、収集した前記データの中から前記複数の機器で構成されるユニットの異常診断処理に用いる基準となる基準データの抽出開始位置を決定する決定部と、
   を備える決定システム。
8. 設備に備えられる複数の機器からデータを収集する収集ステップと、
   各機器の点検日に基づいて、収集した前記データの中から前記複数の機器で構成されるユニットの異常診断処理に用いる基準となる基準データの抽出開始位置を決定する決定ステップと、
   を有する決定方法。
9. 設備に備えられる複数の機器からデータを収集する収集ステップと、
   各機器の点検日に基づいて、収集した前記データの中から前記複数の機器で構成されるユニットの異常診断処理に用いる基準となる基準データの抽出開始位置を決定する決定ステップと、
   をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。

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