JP2020051723A - 輸送用冷凍装置の異常判定装置、この異常判定装置を備えた輸送用冷凍装置、及び輸送用冷凍装置の異常判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】輸送用冷凍装置の異常判定を正確に行うことができる輸送用冷凍装置の異常判定装置、この異常判定装置を備えた輸送用冷凍装置、及び輸送用冷凍装置の異常判定方法を提供する。【解決手段】コンテナに取り付けられる輸送用冷凍装置の異常を判定する判定部６７を有する異常判定装置６０は、少なくとも１個の試験運転モードについて試験運転が行われる、輸送用冷凍装置の輸送用機器への搭載前の使用前検査時の、複数個の試験運転モードのうちの同一の試験運転モードに関わる時系列の試験データのうちの少なくとも一部を取得する。判定部６７は、複数回の使用前検査時の、複数個の試験運転モードのうちの同一の試験運転モードに関わる時系列の試験データにおける変化傾向から輸送用冷凍装置の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する。【選択図】図３

Description

本開示は、輸送用冷凍装置の異常判定装置、この異常判定装置を備えた輸送用冷凍装置、及び輸送用冷凍装置の異常判定方法に関する。

従来、例えば海上コンテナ等のコンテナに取り付けられる輸送用冷凍装置では、コンテナの輸送前に使用前検査（ＰＴＩ：pre-trip inspection）を行うことが知られている。輸送用冷凍装置の使用前検査では、例えば輸送用冷凍装置の圧縮機、ファン、アクチュエータ等が動作したときに変化する値が予め定める範囲内であるか否かで輸送用冷凍装置が正常か否かを判断する。また例えば特許文献１では、コンテナの輸送中における予め定められた時期に輸送用冷凍装置が正常か否かを判断する。

米国特許第９０９７４５６号明細書

コンテナの輸送中では、コンテナ内の積荷、輸送用冷凍装置の設定温度等が輸送対象品目ごとに異なるため、輸送用冷凍装置が常に同一条件で運転されるとは限らない。このため、コンテナの輸送中では、輸送用冷凍装置の運転条件が異なることに起因して輸送用冷凍装置の異常判定を正確に行うことができないおそれがある。

本開示の目的は、輸送用冷凍装置の異常判定を正確に行うことができる輸送用冷凍装置の異常判定装置、この異常判定装置を備えた輸送用冷凍装置、及び輸送用冷凍装置の異常判定方法を提供することにある。

この課題を解決する輸送用冷凍装置の異常判定装置は、圧縮機、凝縮器、減圧装置、及び蒸発器が接続される冷媒回路を備え、コンテナに取り付けられる輸送用冷凍装置の異常を判定する判定部を有する異常判定装置であって、前記異常判定装置は、複数個の試験運転モードについて試験運転が行われる、前記コンテナが輸送用機器に搭載される前の使用前検査時の、前記複数個の試験運転モードのうちの同一の前記試験運転モードに関わる時系列の試験データのうちの少なくとも一部を取得し、前記判定部は、複数回の前記使用前検査時の、前記複数個の試験運転モードのうちの同一の前記試験運転モードに関わる前記時系列の試験データにおける変化傾向から前記輸送用冷凍装置の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する。

この構成によれば、使用前検査の試験運転モードにおける時系列の試験データを用いるため、輸送用冷凍装置の運転状態のばらつきが抑制された状態で輸送用冷凍装置の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測することができる。したがって、輸送用冷凍装置の異常判定及び異常発生時期の予測を正確に行うことができる。

この課題を解決する輸送用冷凍装置の異常判定方法は、圧縮機、凝縮器、減圧装置、及び蒸発器が接続される冷媒回路を備え、コンテナに取り付けられる輸送用冷凍装置の異常を判定する異常判定方法であって、前記輸送用冷凍装置の運転に関するデータを時系列に保存するデータ保存ステップと、前記データから前記コンテナが輸送用機器に搭載される前の複数回の使用前検査時の複数個の試験運転モードのうちの同一の前記試験運転モードについての時系列の試験データを抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップによって抽出された前記時系列の試験データの変化傾向から前記輸送用冷凍装置の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する判定ステップと、を有する。

この構成によれば、使用前検査の試験運転モードにおける時系列の試験データを用いるため、輸送用冷凍装置の運転状態のばらつきが抑制された状態で輸送用冷凍装置の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測することができる。したがって、輸送用冷凍装置の異常判定及び異常発生時期の予測を正確に行うことができる。

第１実施形態の冷凍装置について、冷凍装置を概念的に示す構成図。 冷凍装置の電気的な構成を示すブロック図。 冷凍装置の異常判定装置の電気的構成を示すブロック図。 （ａ）は冷凍装置の時系列の運転データを示し、（ｂ）は（ａ）の運転データから使用前検査の試験データを抽出したデータを示す。 （ａ）は使用前検査の試験運転モードの一覧を示し、（ｂ）は冷蔵運転（インレンジ）を抽出し、時系列に連結した試験データを示す。 冷凍装置のエンタルピと圧力との関係の一例を示すグラフ。 （ａ）〜（ｄ）は使用前検査ごとのポリトロープ指数の推移の一例を示すグラフ。 （ａ）は図７（ａ）〜（ｄ）を時系列に連結した冷凍装置のポリトロープ指数の推移の一例を示すグラフ、（ｂ）は第２指標値に対する第１指標値の乖離度合の推移の一例を示すグラフ。 異常判定装置によって実行される異常判定処理の処理手順の一例を示すフローチャート。 （ａ）〜（ｄ）は使用前検査ごとの圧縮機電流比の推移の一例を示すグラフ。 （ａ）は図１０（ａ）〜（ｄ）を時系列に連結した冷凍装置の圧縮機電流比の推移の一例を示すグラフ、（ｂ）は第２指標値に対する第１指標値の乖離度合の推移の一例を示すグラフ。 異常判定装置によって実行される異常判定処理の処理手順の他の例を示すフローチャート。 第２実施形態の冷凍装置について、（ａ）〜（ｄ）は使用前検査ごとの吐出側冷媒温度比の推移の一例を示すグラフ。 （ａ）は図１３（ａ）〜（ｄ）を時系列に連結した圧縮機の吐出側冷媒温度比の推移の一例を示すグラフ、（ｂ）は第２指標値に対する第１指標値の乖離度合の推移の一例を示すグラフ。 異常判定装置によって実行される異常判定処理の処理手順の他の例を示すフローチャート。 変更例の冷凍装置について、冷凍装置の電気的構成を示すブロック図。

（第１実施形態）
以下、図面を参照して、冷凍装置の一例である輸送用冷凍装置（以下単に「冷凍装置１」と称する）の第１実施形態について説明する。冷凍装置１は、例えば海上コンテナ、陸上輸送トレーラ用コンテナ等の庫内を冷凍又は冷蔵するものである。冷凍装置１が取り付けられたケーシング内は、庫内空気を循環させる庫内収容空間と庫外空気を循環させる庫外収容空間とに分離されている。

図１に示すように、冷凍装置１は、圧縮機１１、凝縮器１２、減圧装置の一例である第１膨張弁１４Ａ、蒸発器１３等が冷媒配管によって接続される冷媒回路２０を備える。冷媒回路２０は、主回路２１、ホットガスバイパス回路２２、及び液冷媒バイパス回路３１を備える。

主回路２１は、モータ駆動の圧縮機１１、凝縮器１２、第１膨張弁１４Ａ、及び蒸発器１３が冷媒配管によって順に直列に接続されて構成されている。
図１に示すように、圧縮機１１、凝縮器１２、第１膨張弁１４Ａ、及び、凝縮器１２に庫外空気を循環させる庫外送風機１５等は、庫外収容空間に収納されている。また、蒸発器１３、及び、蒸発器１３に庫内空気を循環させる庫内送風機１６等は、庫内収容空間に収納されている。

圧縮機１１は、例えばロータリ圧縮機やスクロール式圧縮機を用いることができる。圧縮機１１は、インバータによって運転周波数が制御されることにより、回転速度が制御され、これにより運転容量が可変となるように構成されている。

凝縮器１２及び蒸発器１３は、フィンアンドチューブ熱交換器を用いることができる。凝縮器１２は、庫外送風機１５により供給される庫外空気と凝縮器１２内を循環する冷媒とを熱交換する。蒸発器１３は、庫内送風機１６により供給される庫内空気と蒸発器１３内を循環する冷媒とを熱交換する。庫外送風機１５及び庫内送風機１６の一例は、プロペラファンである。蒸発器１３の下方には、ドレンパン２８が設けられている。ドレンパン２８には、蒸発器１３から剥がれ落ちた霜や氷塊、空気中から凝縮した結露水等が回収される。

第１膨張弁１４Ａは、例えばパルスモータによって開度可変に構成された電動膨張弁を用いることができる。
圧縮機１１と凝縮器１２とを接続する高圧ガス管２３には、冷媒流れ方向に第１開閉弁１７Ａと逆止弁１８とが順に設けられている。第１開閉弁１７Ａは、例えばパルスモータによって開度可変に構成された電動膨張弁を用いることができる。逆止弁１８は、図１に示す矢印の方向への冷媒の流れを許容する。

凝縮器１２と第１膨張弁１４Ａとを接続する高圧液管２４には、冷媒流れ方向にレシーバ２９、第２開閉弁１７Ｂ、ドライヤ３０、及び過冷却熱交換器２７が順に設けられている。第２開閉弁１７Ｂは、例えば開閉自在な電磁開閉弁を用いることができる。

過冷却熱交換器２７は、互いに熱交換関係に構成される１次側通路２７ａと２次側通路２７ｂとを有する。１次側通路２７ａは、主回路２１においてドライヤ３０と第１膨張弁１４Ａとの間に設けられている。２次側通路２７ｂは、液冷媒バイパス回路３１中に設けられている。液冷媒バイパス回路３１は、高圧液管２４と圧縮機１１内の圧縮機構部における中間圧力部（図示略）とを接続するバイパス回路である。液冷媒バイパス回路３１における高圧液管２４と２次側通路２７ｂとの間には、高圧液冷媒の流れ方向に第３開閉弁１７Ｃと、減圧装置の一例である第２膨張弁１４Ｂとが順次接続されている。このように構成されることにより、高圧液管２４から液冷媒バイパス回路３１に流入した液冷媒は、第２膨張弁１４Ｂにより中間圧力まで膨張され、高圧液管２４を流通する液冷媒よりも低温の冷媒となって２次側通路２７ｂに流れる。したがって、１次側通路２７ａを流通する高圧液冷媒は、２次側通路２７ｂを流通する冷媒により冷却され、過冷却される。第３開閉弁１７Ｃは、例えば開閉自在な電磁開閉弁を用いることができる。第２膨張弁１４Ｂは、例えばパルスモータによって開度可変に構成された電動膨張弁を用いることができる。

ホットガスバイパス回路２２は、高圧ガス管２３と蒸発器１３の入口側を接続するものであって、圧縮機１１から吐出された高圧高温のガス冷媒を蒸発器１３の入口側にバイパスするものである。ホットガスバイパス回路２２は、主通路３２と、主通路３２から分岐された第１分岐通路３３及び第２分岐通路３４とを有する。第１分岐通路３３及び第２分岐通路３４は、双方の一端が主通路３２に接続され、双方の他端が蒸発器１３の入口側、すなわち第１膨張弁１４Ａと蒸発器１３との間の低圧の連絡配管２５に接続された並列回路である。主通路３２には、第４開閉弁１７Ｄが設けられている。第４開閉弁１７Ｄは、例えば開閉自在な電磁開閉弁を用いることができる。第１分岐通路３３は、配管のみにより構成されている。第２分岐通路３４には、ドレンパンヒータ３５が設けられている。ドレンパンヒータ３５は、ドレンパン２８を高温の冷媒によって加熱するようにドレンパン２８の底部に設けられたものである。

冷凍装置１には、各種のセンサが設けられている。一例では、図１及び図２に示すとおり、冷凍装置１には、吐出温度センサ４１、吐出圧力センサ４２、吸入温度センサ４３、吸入圧力センサ４４、電流センサ４５、回転センサ４６、凝縮温度センサ４７、及び蒸発温度センサ４８が設けられている。センサ４１〜４８は、例えば既知のセンサを用いることができる。

吐出温度センサ４１及び吐出圧力センサ４２は、例えば高圧ガス管２３における圧縮機１１の吐出口近傍に設けられている。吐出温度センサ４１は、圧縮機１１から吐出される吐出ガス冷媒の温度に応じた信号を出力する。吐出圧力センサ４２は、圧縮機１１から吐出される吐出ガス冷媒の圧力に応じた信号を出力する。吸入温度センサ４３及び吸入圧力センサ４４は、例えば圧縮機１１の吸入配管、すなわち低圧ガス管２６における圧縮機１１の吸入口近傍に設けられている。吸入温度センサ４３は、圧縮機１１に吸入される吸入ガス冷媒の温度に応じた信号を出力する。吸入圧力センサ４４は、圧縮機１１に吸入される吸入ガス冷媒の圧力に応じた信号を出力する。電流センサ４５は、例えば圧縮機１１のモータを駆動するインバータ回路（インバータ）に設けられている。電流センサ４５は、インバータ回路（インバータ）に流れる電流量に応じた信号を出力する。回転センサ４６は、例えば圧縮機１１のモータに設けられている。回転センサ４６は、モータの回転速度に応じた信号を出力する。

凝縮温度センサ４７は、例えば凝縮器１２に設けられ、凝縮器１２内を流れる冷媒の凝縮温度に応じた信号を出力する。本実施形態では、凝縮温度センサ４７は、例えば凝縮器１２の中間部分に取り付けられている。この場合、凝縮温度センサ４７は、凝縮器１２の中間部分における冷媒温度を凝縮温度として凝縮温度に応じた信号を出力する。なお、凝縮器１２に対する凝縮温度センサ４７の取り付け位置は、任意に変更可能である。

蒸発温度センサ４８は、例えば蒸発器１３に設けられ、蒸発器１３内を流れる冷媒の蒸発温度に応じた信号を出力する。本実施形態では、蒸発温度センサ４８は、例えば蒸発器１３の中間部分に取り付けられている。この場合、蒸発温度センサ４８は、蒸発器１３の中間部分における冷媒温度を蒸発温度として蒸発温度に応じた信号を出力する。なお、蒸発器１３に対する蒸発温度センサ４８の取り付け位置は、任意に変更可能である。

図２に示すように、冷凍装置１は、冷凍装置１の運転を制御する制御装置５０及び報知部５２を備える。制御装置５０には、吐出温度センサ４１、吐出圧力センサ４２、吸入温度センサ４３、吸入圧力センサ４４、電流センサ４５、回転センサ４６、凝縮温度センサ４７、及び蒸発温度センサ４８がそれぞれ電気的に接続されている。また制御装置５０には、圧縮機１１、第１膨張弁１４Ａ、第２膨張弁１４Ｂ、庫外送風機１５、庫内送風機１６、第１開閉弁１７Ａ、第２開閉弁１７Ｂ、第３開閉弁１７Ｃ、第４開閉弁１７Ｄ、及び報知部５２が電気的に接続されている。報知部５２は、冷凍装置１に関する情報を冷凍装置１の外部に報知する。報知部５２は、例えば冷凍装置１に関する情報を表示する表示器５３を有する。なお、報知部５２は、表示器５３に代えて、又は加えてスピーカを有してもよい。この場合、報知部５２は、音声によって冷凍装置１に関する情報を報知してもよい。

制御装置５０は、制御部５１を備える。制御部５１は、例えば予め定められる制御プログラムを実行する演算装置及び記憶部を含む。演算処理装置は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＭＰＵ（Micro Processing Unit）を含む。記憶部には、各種の制御プログラム及び各種の制御処理に用いられる情報が記憶される。記憶部は、例えば不揮発性メモリ及び揮発性メモリを含む。制御部５１は、センサ４１〜４８の検出結果に基づいて、圧縮機１１、膨張弁１４Ａ，１４Ｂ、庫外送風機１５、庫内送風機１６、及び開閉弁１７Ａ〜１７Ｄを制御する。冷凍装置１は、制御部５１によって冷凍運転、冷蔵運転、及び除霜運転を実行する。

〔冷凍運転及び冷蔵運転〕
冷凍運転は、庫内温度を０℃未満にする運転であり、庫内設定温度を例えば０℃未満の所定温度（例えば−１８℃）に設定する。冷蔵運転は、庫内温度を０℃以上にする運転であり、庫内設定温度を例えば０℃以上１０℃未満（例えば０℃）に設定する。冷凍運転及び冷蔵運転では、第１開閉弁１７Ａ、第２開閉弁１７Ｂ、及び第３開閉弁１７Ｃが開放状態となり、第４開閉弁１７Ｄが閉鎖状態となる。第１膨張弁１４Ａ及び第２膨張弁１４Ｂの開度は適宜調整される。また、圧縮機１１、庫外送風機１５、及び庫内送風機１６が運転される。

冷凍運転時及び冷蔵運転時では、冷媒は図１の実線矢印で示すように循環する。すなわち、圧縮機１１で圧縮された高圧ガス冷媒は、凝縮器１２で凝縮された後、液冷媒となってレシーバ２９に貯留される。レシーバ２９に貯留された液冷媒は、第２開閉弁１７Ｂ及びドライヤ３０を経由し、過冷却熱交換器２７の１次側通路２７ａで冷却され、過冷却の液冷媒となって第１膨張弁１４Ａに流れる。なお、レシーバ２９から流出した液冷媒の一部は、図１の波線矢印で示すように過冷却源として第３開閉弁１７Ｃ及び第２膨張弁１４Ｂを介して中間圧力の冷媒となって過冷却熱交換器２７の２次側通路２７ｂに流れ、１次側通路２７ａの液冷媒を冷却する。過冷却熱交換器２７で過冷却された液冷媒は、第１膨張弁１４Ａで減圧された後、蒸発器１３に流れる。蒸発器１３では、低圧液冷媒が庫内空気から吸熱して蒸発気化される。これにより、庫内空気が冷却される。蒸発器１３で蒸発気化した低圧ガス冷媒は、圧縮機１１に吸入されて再び圧縮される。一方、２次側通路２７ｂに流れる中間圧力の液冷媒は、１次側通路２７ａの液冷媒により加熱され、中間圧力のガス冷媒となって圧縮機１１の圧縮機構部における中間圧力部に戻る。

〔除霜運転〕
冷凍運転又は冷却運転を継続して行うと、蒸発器１３のフィン及び伝熱管等の表面に霜が付着し、この霜が徐々に成長して肥大化する。このため、制御部５１は、蒸発器１３の除霜を行うための運転である除霜運転を行う。

除霜運転は、図１の破線矢印で示すように、圧縮機１１で圧縮した高温高圧の吐出ガス冷媒を蒸発器１３の入口側にバイパスさせることにより蒸発器１３を除霜する動作である。除霜運転では、第４開閉弁１７Ｄが開放状態となり、第１開閉弁１７Ａ、第２開閉弁１７Ｂ、第３開閉弁１７Ｃ、及び第２膨張弁１４Ｂが全閉状態となる。そして、圧縮機１１が運転する一方、庫外送風機１５及び庫内送風機１６は停止される。

圧縮機１１で圧縮された高圧高温の吐出ガス冷媒は、主通路３２を流れた後、第４開閉弁１７Ｄを通過して第１分岐通路３３及び第２分岐通路３４に分流する。第２分岐通路３４に分流した冷媒は、ドレンパンヒータ３５を通過する。ドレンパンヒータ３５から流出した冷媒は、第１分岐通路３３を通過した冷媒と合流し、蒸発器１３に流れる。蒸発器１３では、伝熱管の内部を高圧ガス冷媒（所謂、ホットガス）が流通する。このため、蒸発器１３では、伝熱管及びフィンに付着した霜が、高温ガス冷媒によって徐々に加熱される。その結果、蒸発器１３に付着した霜が徐々にドレンパン２８に回収される。蒸発器１３の除霜に利用された冷媒は、圧縮機１１に吸入されて再び圧縮される。ここで、ドレンパン２８の内部には、霜が融解した水とともに蒸発器１３の表面から剥がれ落ちた氷塊等が回収されている。この氷塊等は、ドレンパンヒータ３５の内部を流れる冷媒によって加熱されて融解する。融解した水は、所定の流路を通じて庫外に排出される。

また、図２に示すように、制御装置５０は、冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に冷凍装置１の異常発生時期を予測する異常判定装置６０をさらに備える。ここで、冷凍装置１の異常は、圧縮機１１の異常、冷媒回路２０の冷媒漏れ（例えばスローリーク）についての異常等を含む。本実施形態では、冷凍装置１の異常として圧縮機１１の異常に着目する。

圧縮機１１の異常としては、圧縮機１１の圧縮機構部における冷媒漏れに伴う圧縮機１１の圧縮効率の低下、及び経年劣化による圧縮機１１の軸受損傷に伴う圧縮機１１への供給電流の増加が挙げられる。異常判定装置６０は、圧縮機１１のポリトロープ指数をモニタして圧縮機１１の圧縮効率が過度に低下することに起因する圧縮機１１の異常の有無を判定する。そして圧縮機１１の異常がない場合に異常判定装置６０は、ポリトロープ指数の変化傾向に基づいて圧縮機１１の圧縮効率が過度に低下することに起因する圧縮機１１の異常が発生する時期を予測する。また、異常判定装置６０は、圧縮機１１の供給電流をモニタして圧縮機１１の異常の有無を判定する。そして圧縮機１１の異常がない場合に異常判定装置６０は、圧縮機１１の供給電流の変化傾向に基づいて圧縮機１１の異常が発生する時期を予測する。

図３に示すように、異常判定装置６０は、データ取得部６１、データ蓄積部６２、前処理部６３、異常判定部６４、及び出力部６５を有する。
データ取得部６１は、各センサ４１〜４８と通信可能に接続されている。データ取得部６１は、各センサ４１〜４８の時系列データが入力される。一例では、各センサ４１〜４８は、所定時間ＴＸ毎の検出結果を異常判定装置６０に出力する。所定時間ＴＸの一例は、１時間である。一例では、各センサ４１〜４８は、所定のサンプリング周期によって検出した検出結果を所定時間ＴＸにわたって記憶し、所定時間ＴＸにおいて平均した検出結果を異常判定装置６０に出力する。なお、各センサ４１〜４８は、所定時間ＴＸ毎に決められた時刻において検出した検出結果を異常判定装置６０に出力してもよい。

データ蓄積部６２は、データ取得部６１と電気的に接続されている。データ蓄積部６２は、データ取得部６１からのデータが入力される。データ蓄積部６２は、データ取得部６１からのデータを保存する。データ蓄積部６２は、データ取得部６１からのデータを時系列で順次記憶する。データ蓄積部６２は、冷凍装置１の運転に関するデータ（以下、「運転データ」と称する場合がある）を時系列で順次記憶する。図４（ａ）は、データ蓄積部６２が記憶した運転データの一例を示している。図４（ａ）に示すとおり、冷凍装置１は、冷凍装置１が取り付けられたコンテナが輸送用機器に搭載される前において行われる使用前検査（ＰＴＩ：pre-trip inspection）の試験データと、コンテナが輸送用機器に据え付けられ、輸送される期間における運転データとが交互に蓄積されている。使用前検査（ＰＴＩ）では、複数の試験運転モードについて冷凍装置１の試験運転が行われる。また、使用前検査では、コンテナ内に積荷が搬入されていない状態である。

本実施形態のデータ蓄積部６２は、異常判定装置６０に内蔵された記録媒体として構成されている。この場合、データ蓄積部６２は、例えば不揮発性メモリ及び揮発性メモリを含んでもよい。なお、データ蓄積部６２は、異常判定装置６０の外部、又は冷凍装置１の外部に設けられた記録媒体であってもよい。この場合、データ蓄積部６２は、ＵＳＢ（Universe Serial Bus）メモリ、ＳＤ（Secure Digital）メモリカード、及びＨＤＤ（hard disk drive）記録媒体の少なくとも１つを含んでもよい。

前処理部６３は、冷凍装置１の時系列の運転データにおいて圧縮機１１の異常の有無の判定、及び圧縮機１１の異常発生時期の予測に対して必要な運転データを抽出し、抽出した運転データからノイズとなる運転データを除去し、除去された運転データの区間を代替データで補填する。前処理部６３は、第１処理部６３ａ、第２処理部６３ｂ、及び記憶部６３ｃを有する。ノイズとなるデータは、圧縮機１１の起動直後のような瞬時的な変動の運転データ等を含む。

第１処理部６３ａは、データ蓄積部６２に電気的に接続され、第２処理部６３ｂは、第１処理部６３ａと電気的に接続されている。記憶部６３ｃは、第２処理部６３ｂと電気的に接続されている。

第１処理部６３ａは、図４（ａ）に示されるデータ蓄積部６２の時系列の運転データから、圧縮機１１の異常の有無の判定、及び圧縮機１１の異常発生時期の予測に対して必要なデータとして、図４（ｂ）に示されるとおり、使用前検査時の時系列の試験データを抽出する。すなわち第１処理部６３ａは、輸送用機器によるコンテナ輸送中の冷凍装置１の運転データは抽出しない。

図５（ａ）は、使用前検査における複数個の試験運転モード（試験運転項目）を示している。本実施形態では、複数個の試験運転モードは、冷蔵運転（プルダウン）、冷蔵運転（インレンジ）、除霜運転、冷凍運転（プルダウン）、及び冷凍運転（インレンジ）を含む。冷蔵運転（プルダウン）は、庫内設定温度を例えば０℃として冷凍装置１の運転を開始してから庫内の実温度が庫内設定温度付近まで降下するまでの期間の運転である。冷蔵運転（インレンジ）は、冷蔵運転（プルダウン）後、予め設定された第１試験期間にわたり庫内の実温度が庫内設定温度（０℃）を維持するようにフィードバック制御する運転である。除霜運転は、予め設定された第２試験期間にわたり実行される。冷凍運転（プルダウン）は、庫内設定温度を冷蔵運転の庫内設定温度よりも低い庫内設定温度、例えば−１８℃として冷凍装置１の運転を開始してから庫内の実温度が庫内設定温度付近まで降下するまでの期間の運転である。冷凍運転（インレンジ）は、予め設定された第３試験期間にわたり庫内の実温度が庫内設定温度（−１８℃）を維持するようにフィードバック制御する運転である。なお、第１試験期間、第２試験期間、及び第３試験期間は、互いに等しくてもよく、互いに異なってもよい。また第１試験期間、第２試験期間、及び第３試験期間は、任意に変更可能である。また除霜運転は、第３試験期間に代えて、凝縮器１２の温度が予め定められた設定温度に達するまでの期間の運転としてもよい。

第１処理部６３ａは、図４（ｂ）に示す使用前検査の試験データから試験運転モードごとの時系列の試験データを抽出する。すなわち第１処理部６３ａは、複数個の試験運転モードのうちの同一の試験運転モードに関わる時系列の試験データを抽出する。一例では、図５（ｂ）に示すように、使用前検査ごとの冷蔵運転（インレンジ）の試験データを抽出して時系列に並べて第２処理部６３ｂに出力する。なお、第１処理部６３ａは、他の試験運転モードについても使用前検査ごとに試験データを抽出して時系列に並べて第２処理部６３ｂに出力する。

また第１処理部６３ａは、第２処理部６３ｂに出力する前に、代替データを補填する区間又は試験データを除去する区間を抽出する。代替データを補填する区間は、例えば、圧縮機１１の起動直後の区間を含む。試験データを除去する区間は、例えば冷凍装置１が停止している区間、圧縮機１１の停止直後の区間、及び圧縮機１１の運転の切り替り直後の区間の少なくとも１つを含む。本実施形態では、第１処理部６３ａは、冷凍装置１が停止している区間、圧縮機１１の起動直後の区間、圧縮機１１の停止直後の区間、及び圧縮機１１の運転の切り替り直後の区間を全て抽出する。

第２処理部６３ｂは、第１処理部６３ａによって抽出された、圧縮機１１の起動直後の区間に代替データを入力する。この代替データは、圧縮機１１の起動直後の区間の前後の値、又は予め決める代表値である。第１処理部６３ａが圧縮機１１の起動直後の区間を抽出した場合、第２処理部６３ｂは、圧縮機１１の起動直後の区間の後の値を代替データとする。圧縮機１１の起動直後の区間の後の値は、圧縮機１１の起動直後の区間の後の所定期間にわたるデータの平均値であってもよいし、圧縮機１１の起動直後の区間の直後の時刻のデータであってもよい。なお、代替データの算出方法として、代替データで補填する区間の前後のデータを補間処理（例えば直線補間）して算出した値を代替データとしてもよい。

第２処理部６３ｂは、第１処理部６３ａによって抽出された、冷凍装置１が停止している区間、圧縮機１１の起動直後の区間、圧縮機１１の停止直後の区間、及び圧縮機１１の運転の切り替り直後の区間の試験データを除去する。第２処理部６３ｂは、抽出処理した試験データを記憶部６３ｃに出力する。

記憶部６３ｃは、例えば揮発性メモリ又は不揮発性メモリを有する。記憶部６３ｃには、第１処理部６３ａ及び第２処理部６３ｂによって圧縮機１１の異常の有無の判定、又は圧縮機１１の異常発生時期の予測に対して必要な運転データからノイズとなる運転データを除去し、除去された運転データの区間を代替データで補填した運転データが記憶される。具体的には、記憶部６３ｃには、使用前検査時の試験運転モードごとの試験データが個別の記憶領域に記憶される。一例では、記憶部６３ｃには、複数回の使用前検査が行われた場合、使用前検査が行われた順に使用前検査の試験運転モードごとに連続したデータとして記憶される。より詳細には、記憶部６３ｃの第１記憶領域には、複数回の使用前検査が行われた場合に使用前検査が行われた順の冷蔵運転（プルダウン）の連続したデータが記憶される。記憶部６３ｃの第２記憶領域には、複数回の使用前検査が行われた場合に使用前検査が行われた順の冷蔵運転（インレンジ）の連続したデータが記憶される。記憶部６３ｃの第３記憶領域には、複数回の使用前検査が行われた場合に使用前検査が行われた順の除霜運転の連続したデータが記憶される。記憶部６３ｃの第４記憶領域には、複数回の使用前検査が行われた場合に使用前検査が行われた順の冷凍運転（プルダウン）の連続したデータが記憶される。記憶部６３ｃの第５記憶領域には、複数回の使用前検査が行われた場合に使用前検査が行われた順の冷凍運転（インレンジ）の連続したデータが記憶される。

なお、本実施形態では、前処理部６３が記憶部６３ｃを有しているが、これに限られず、異常判定部６４が記憶部６３ｃを有してもよい。このように、異常判定装置６０は、冷凍装置１の据付後の使用前検査時の時系列の試験データを取得する。

異常判定部６４は、前処理部６３と電気的に接続されている。異常判定部６４は、前処理部６３によって抽出処理された試験データを用いて、圧縮機１１の異常の有無を判定し、圧縮機１１の異常がない場合に圧縮機１１の異常発生時期を予測する。異常判定部６４は、算出部６６及び判定部６７を有する。

算出部６６は、記憶部６３ｃと電気的に接続されている。算出部６６は、記憶部６３ｃの各記憶領域から複数回の使用前検査時の、複数個の試験運転モードのうちの同一の試験運転モードに関わる時系列の試験データを取得し、取得した時系列の試験データから圧縮機１１の正常状態からの乖離度合を算出する。本実施形態では、算出部６６は、冷凍装置１のコンテナへの据付後から現在までの全ての使用前検査の試験データから圧縮機１１の正常状態からの乖離度合を算出する。

また算出部６６は、使用前検査の試験運転モードごとに圧縮機１１の正常状態からの乖離度合を算出する。詳細には、算出部６６は、記憶部６３ｃの第１記憶領域から、実施した全ての使用前検査の冷蔵運転（プルダウン）における時系列の試験データを取得し、取得した時系列の試験データから圧縮機１１の正常状態からの乖離度合を算出する。算出部６６は、記憶部６３ｃの第２記憶領域から、実施した全ての使用前検査の冷蔵運転（インレンジ）における時系列の試験データを取得し、取得した時系列の試験データから圧縮機１１の正常状態からの乖離度合を算出する。算出部６６は、記憶部６３ｃの第３記憶領域から、実施した全ての使用前検査の除霜運転における時系列の試験データを取得し、取得した時系列の試験データから圧縮機１１の正常状態からの乖離度合を算出する。算出部６６は、記憶部６３ｃの第４記憶領域から、実施した全ての使用前検査の冷凍運転（プルダウン）における時系列の試験データを取得し、取得した時系列の試験データから圧縮機１１の正常状態からの乖離度合を算出する。算出部６６は、記憶部６３ｃの第５記憶領域から、実施した全ての使用前検査の冷凍運転（インレンジ）における時系列の試験データを取得し、取得した時系列の試験データから圧縮機１１の正常状態からの乖離度合を算出する。

圧縮機１１の正常状態からの乖離度合を算出するため、算出部６６は、記憶部６３ｃの各記憶領域から取得した時系列の試験データから第１指標値及び第２指標値を算出する。本実施形態では、算出部６６は、試験運転モードごとに第１指標値及び第２指標値を算出する。算出部６６は、複数回の使用前検査時の、複数個の試験運転モードのうちの同一の試験運転モードに関わる時系列の試験データのうち、第１期間の時系列の試験データから第１指標値を算出する。また算出部６６は、複数回の使用前検査時の、複数個の試験運転モードのうちの同一の試験運転モードに関わる時系列の試験データのうち、第１期間とは長さが異なる第２期間の時系列の試験データから第２指標値を算出する。なお、算出部６６は、複数回の使用前検査時の、複数個の試験運転モードのうちの同一の試験運転モードに関わる時系列の試験データを記憶部６３ｃの各記憶領域から取得できる。

そして算出部６６は、第１指標値と第２指標値とに基づいて圧縮機１１の正常状態からの乖離度合を算出する。本実施形態では、算出部６６は、第１指標値と第２指標値との乖離度合に基づいて圧縮機１１の正常状態からの乖離度合を算出する。算出部６６は、圧縮機１１の正常状態からの乖離度合を試験運転モードごとに算出する。算出部６６は、算出結果を判定部６７に出力する。

判定部６７は、複数回の使用前検査時の、複数個の試験運転モードのうちの同一の試験運転モードに関わる時系列の試験データにおける変化傾向から冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する。本実施形態では、判定部６７は、実施した全ての使用前検査の複数個の試験運転モードのうちの同一の試験運転モードの時系列の試験データにおける変化傾向から冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する。

判定部６７は、試験運転モードごとの時系列の試験データにおける変化傾向として、算出部６６が算出した圧縮機１１の正常状態からの乖離度合に基づいて、冷凍装置１の異常（本実施形態では、圧縮機１１の異常）の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する。判定部６７は、圧縮機１１の異常の有無の判定結果を出力部６５に出力する。また判定部６７は、圧縮機１１の異常のない場合に圧縮機１１の異常発生時期の予測結果を出力部６５に出力する。

出力部６５は、データ蓄積部６２及び報知部５２と電気的に接続されている。出力部６５は、圧縮機１１の異常の有無の判定結果、又は、圧縮機１１の異常発生時期の予測結果をデータ蓄積部６２及び報知部５２に出力する。報知部５２は、例えば表示器５３によって圧縮機１１の異常の有無の判定結果を表示し、圧縮機１１の異常のない場合に圧縮機１１の異常発生時期の予測結果を表示する。また、出力部６５は、アンテナを含む無線通信部を有する。出力部６５は、無線通信部を介して管理者の端末（管理者用端末７０）と通信可能である。出力部６５は、圧縮機１１の異常の有無の判定結果を管理者用端末７０に出力し、圧縮機１１の異常のない場合に圧縮機１１の異常発生時期の予測結果を管理者用端末７０に出力する。管理者用端末７０は、スマートフォン、タブレット型コンピュータ等の携帯型通信機器であってもよいし、デスクトップ型のパーソナルコンピュータであってもよい。

次に、異常判定部６４によって行われる圧縮機１１の異常の有無の判定、及び圧縮機１１の異常発生時期の予測の詳細な内容について説明する。
算出部６６は、前処理部６３によって抽出された使用前検査の試験運転モードごとの時系列の試験データを用いて、第１期間における時系列の試験データの移動平均によって第１指標値を試験運転モードごとに算出し、第２期間における時系列の試験データの移動平均によって第２指標値を試験運転モードごとに算出する。算出部６６は、処理を実施する時点よりも以前の第１期間及び第２期間の試験データを用いて第１指標値及び第２指標値を算出する。そして算出部６６は、第１指標値と第２指標値との乖離度合を試験運転モードごとに算出する。第１期間は、例えば１回分の使用前検査の試験運転モードが実行される期間（例えば３時間）である。第２期間は、例えば４回分の使用前検査の試験運転モードが実行される期間（例えば１２時間）である。第１期間及び第２期間はそれぞれ任意に変更可能である。第１期間は、複数回の使用前検査の試験運転モードが実行される期間であってもよい。第２期間は、第１期間よりも長い期間であることが好ましく、例えば５回以上の使用前検査の試験運転モードが実行される期間であってもよい。

第１指標値及び第２指標値は、次の第１の例及び第２の例が挙げられる。第１の例では、第１指標値及び第２指標値がそれぞれポリトロープ指数である。第２の例では、第１指標値及び第２指標値がそれぞれ圧縮機電流比である。圧縮機電流比は、圧縮機１１に供給される電流の予測値と、圧縮機１１に供給される電流の実測値との比により示される。本実施形態では、圧縮機１１に供給される電流の予測値に対する圧縮機１１に供給される電流の実測値を圧縮機電流比と規定する。

第１指標値及び第２指標値の第１の例について説明する。
異常判定装置６０は、ポリトロープ指数を算出する。ポリトロープ指数について、図６を用いて説明する。冷凍装置１のような蒸気圧縮式冷凍サイクルでは、図６のモリエル線図（圧力−エンタルピ線図）に示すように、冷媒は、圧縮行程においてＡ点からＢ点まで圧縮された後、凝縮行程においてＢ点からＣ点まで冷却され、さらに膨張行程においてＣ点からＤ点まで減圧され、蒸発行程においてＤ点からＡ点まで加熱される作用を受けて、冷媒回路２０を循環する。この冷凍サイクルにおいて、圧縮機１１の圧縮効率は、ポリトロープ指数によって表される。ポリトロープ指数は、圧縮機１１の吸入ガス冷媒の状態と吐出ガス冷媒の状態とから求められる値であって、冷媒が圧縮されるときの圧力と比体積との関係を表す。このポリトロープ指数は、冷凍サイクルを構成する圧縮機に固有の値であり、この値によって圧縮行程のカーブ（図６では、近似的に直線で示している）が決定される。

ポリトロープ指数は、例えば圧縮機１１が劣化して圧縮機１１内での高圧側から低圧側への冷媒の漏れ量が多くなる等の事態が生じると、その値が変化し（大きくなり）、圧縮行程のカーブの傾きが変化する。図６において、実線の圧縮行程のカーブが据付当初の圧縮状態を示し、破線の圧縮行程のカーブが圧縮機１１の劣化後の圧縮状態を示している。図６の圧縮行程で示すように、圧縮機１１が劣化すると、圧縮行程においてＡ点からＢ点よりもエンタルピが大きいＢ’点へ圧縮される。このため、圧縮機１１が劣化すると、圧縮行程のカーブの傾きが大きくなる。

ポリトロープ指数は、一般的に以下の式によって算出される。

ここで、「ｎ」はポリトロープ指数を示し、「Ｔ１」は圧縮機１１の吸入ガス冷媒の温度を示し、「Ｔ２」は圧縮機１１の吐出ガス冷媒の温度を示し、「Ｐ１」は圧縮機１１の吸入ガス冷媒の圧力を示し、「Ｐ２」は圧縮機１１の吐出ガス冷媒の圧力を示している。異常判定装置６０は、吸入温度センサ４３からの信号から温度Ｔ１を算出し、吐出温度センサ４１からの信号から温度Ｔ２を算出し、吸入圧力センサ４４からの信号から圧力Ｐ１を算出し、吐出圧力センサ４２からの信号から圧力Ｐ２を算出する。なお、異常判定装置６０が温度Ｔ１，Ｔ２及び圧力Ｐ１，Ｐ２を算出せずに、制御部５１が温度Ｔ１，Ｔ２及び圧力Ｐ１，Ｐ２を算出してもよい。この場合、制御部５１が異常判定装置６０に温度Ｔ１，Ｔ２及び圧力Ｐ１，Ｐ２を出力することにより、異常判定装置６０は、温度Ｔ１，Ｔ２及び圧力Ｐ１，Ｐ２を取得できる。

算出部６６は、第１指標値として第１期間におけるポリトロープ指数（以下「第１ポリトロープ指数」と称する）と、第２指標値として第２期間におけるポリトロープ指数（以下「第２ポリトロープ指数」と称する）とを算出する。一例として、図７（ａ）は、冷凍装置１の据付後の１回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の結果から算出された第１ポリトロープ指数の推移を示す。図７（ｂ）は、２回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の結果から算出された第１ポリトロープ指数の推移を示す。図７（ｃ）は、３回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の結果から算出された第１ポリトロープ指数の推移を示す。図７（ｄ）は、４回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の結果から算出された第１ポリトロープ指数の推移を示す。

そして図７（ａ）〜図７（ｄ）の試験データを時系列に連結すると、図８（ａ）のグラフとなる。図８（ａ）のグラフは、連続した使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の試験データについての第１ポリトロープ指数及び第２ポリトロープ指数のそれぞれの推移を示す。図８（ａ）に示すとおり、２回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）までは、第１ポリトロープ指数と第２ポリトロープ指数とは互いに略等しいが、３回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の途中において、乖離度合が徐々に大きくなり、４回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）では、時間の経過とともに乖離度合が大きくなっていくことが分かる。

算出部６６は、例えば第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の乖離度合を算出する。本実施形態では、第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の乖離度合は、第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の比で示す。この比が大きくなるにつれて第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の乖離度合が大きくなる。一例として図８（ｂ）のグラフは、第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の乖離度合の推移を示す。図８（ｂ）に示すとおり、２回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）までは、第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の乖離度合は略１．００である。３回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の途中において、第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の乖離度合が徐々に大きくなり、４回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）では、乖離度合の増加の傾きが大きくなることが分かる。

なお、第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の乖離度合として、第１ポリトロープ指数と第２ポリトロープ指数との差で示してもよい。この差が大きくなるにつれて第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の乖離度合が大きくなる。また、算出部６６は、他の試験運転モードである冷蔵運転（プルダウン）、除霜運転、冷凍運転（プルダウン）、及び冷凍運転（インレンジ）についても、冷蔵運転（インレンジ）と同様に第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の乖離度合を算出する。

判定部６７は、第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の乖離度合が第１閾値Ｘ１以上の場合、圧縮機１１に異常が発生していると判定する。第１閾値Ｘ１は、圧縮機１１の圧縮効率が過度に下がっていると判別するための値であり、試験等により予め設定される。第１閾値Ｘ１は、試験運転モードごとに設定される値である。

判定部６７は、圧縮機１１に異常が発生していない場合、第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の乖離度合の変化傾向に基づいて、圧縮機１１の異常発生時期を予測する。一例では、算出部６６は、直近の使用前検査における試験運転モードごとの第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の乖離度合を算出して判定部６７に出力する。判定部６７は、直近の使用前検査における試験運転モードごとの第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の乖離度合からこの乖離度合の変化傾向を取得する。判定部６７は、直近の使用前検査における第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の乖離度合の変化傾向に基づいて、この乖離度合が第１閾値Ｘ１に達する時期を予測する。判定部６７は、乖離度合の傾きを、例えば回帰分析によって算出してもよいし、所定の２つの時期の乖離度合を結ぶ直線から算出してもよい。一例では、図８（ｂ）に示すとおり、判定部６７は、４回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の乖離度合の推移に基づいて、５回目以降の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の乖離度合を予測する（図８（ｂ）の破線部分）。判定部６７は、５回目以降の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の乖離度合の推移と第１閾値Ｘ１との比較に基づいて、圧縮機１１の異常発生時期を予測する。図８（ｂ）では、５回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）時に乖離度合が第１閾値Ｘ１に達すると予測できる。

なお、判定部６７は、他の試験運転モードである冷蔵運転（プルダウン）、除霜運転、冷凍運転（プルダウン）、及び冷凍運転（インレンジ）についても、冷蔵運転（インレンジ）と同様に圧縮機１１の異常の有無を判定し、圧縮機１１に異常が発生していない場合に圧縮機１１の異常発生時期を予測する。

図９を参照して、異常判定装置６０による圧縮機１１の異常の有無の判定、及び圧縮機１１の異常発生時期の予測の具体的な処理手順について説明する。この処理は、例えば、ユーザの要求があったとき、冷凍装置１又は異常判定装置６０の電源がオン状態になったとき、冷凍装置１の輸送が完了したとき、及び冷凍装置１の使用前検査が実施されたときの少なくとも１つの場合に実行される。本実施形態では、異常判定装置６０は、ユーザの要求があったとき、冷凍装置１又は異常判定装置６０の電源がオン状態になったとき、冷凍装置１の輸送が完了したとき、及び冷凍装置１の使用前検査が実施されたときのそれぞれの場合に、圧縮機１１の異常の有無を判定し、異常のない場合に圧縮機１１の異常発生時期の予測を実行する。

異常判定装置６０は、ステップＳ１１において前処理部６３によって抽出された時系列の試験データから、試験運転モードごとに第１ポリトロープ指数及び第２ポリトロープ指数をそれぞれ算出し、ステップＳ１２に移行する。異常判定装置６０は、ステップＳ１２において試験運転モードごとに第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の乖離度合を算出し、ステップＳ１３に移行する。

異常判定装置６０は、ステップＳ１３において試験運転モードごとに第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の乖離度合が第１閾値Ｘ１以上か否かを判定する。ここで、異常判定装置６０は、少なくとも１つの試験運転モードにおける第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の乖離度合が第１閾値Ｘ１以上の場合、ステップＳ１３を肯定判定する。

異常判定装置６０は、ステップＳ１３において肯定判定する場合、ステップＳ１４において圧縮機１１に異常が発生していると判定し、ステップＳ１５に移行する。異常判定装置６０は、ステップＳ１５において判定結果を表示器５３及び管理者用端末７０の少なくとも一方に通信し、処理を一旦終了する。なお、表示器５３及び管理者用端末７０は、ステップＳ１５においてユーザの要求があったとき、冷凍装置１又は異常判定装置６０の電源がオン状態になったとき、冷凍装置１の輸送が完了したとき、及び冷凍装置１の使用前検査が実施されたときの少なくとも１つの場合に圧縮機１１の異常の有無の判定結果を報知する。本実施形態では、表示器５３及び管理者用端末７０は、ユーザの要求があったとき、冷凍装置１又は異常判定装置６０の電源がオン状態になったとき、冷凍装置１の輸送が完了したとき、及び冷凍装置１の使用前検査が実施されたときのそれぞれの場合に圧縮機１１の異常の有無の判定結果を報知する。

異常判定装置６０は、ステップＳ１３において否定判定する場合、ステップＳ１６において試験運転モードごとの第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の乖離度合の変化傾向を算出し、ステップＳ１７に移行する。

異常判定装置６０は、ステップＳ１７において第２ポリトロープ指数に対する第１ポリトロープ指数の乖離度合の変化傾向に基づいて圧縮機１１の異常発生時期を予測し、ステップＳ１８に移行する。異常判定装置６０は、試験運転モードごとに圧縮機１１の異常発生時期を予測する。異常判定装置６０は、ステップＳ１８において予測結果を表示器５３及び管理者用端末７０の少なくとも一方に通信し、処理を一旦終了する。ここで、異常判定装置６０は、予測結果として、試験運転モードごとに予測された圧縮機１１の異常発生時期のうち、最も早い異常発生時期を表示器５３及び管理者用端末７０の少なくとも一方に通信する。なお、表示器５３及び管理者用端末７０は、ステップＳ１８においてユーザの要求があったとき、冷凍装置１又は異常判定装置６０の電源がオン状態になったとき、冷凍装置１の輸送が完了したとき、及び冷凍装置１の使用前検査が実施されたときの少なくとも１つの場合に圧縮機１１の異常発生時期の予測結果を報知する。本実施形態では、表示器５３及び管理者用端末７０は、ユーザの要求があったとき、冷凍装置１又は異常判定装置６０の電源がオン状態になったとき、冷凍装置１の輸送が完了したとき、及び冷凍装置１の使用前検査が実施されたときのそれぞれの場合に圧縮機１１の異常発生時期の予測結果を報知する。

また、ステップＳ１５及びステップＳ１８において表示器５３に代えて報知部５２に通信してもよい。報知部５２がスピーカを有する場合、報知部５２は、スピーカによって圧縮機１１の異常の有無の判定結果を報知し、異常のない場合に圧縮機１１の異常発生時期の予測結果を報知してもよい。

次に、第１指標値及び第２指標値の第２の例について説明する。
算出部６６は、圧縮機１１に供給される電流の予測値、および、圧縮機１１に供給される電流の実測値を算出し、算出した圧縮機１１に供給される電流の予測値に対する圧縮機１１に供給される電流の実測値の比として圧縮機電流比を算出する。

算出部６６は、圧縮機１１に供給される電流の予測値を、例えば冷媒回路２０の凝縮温度、蒸発温度、圧縮機１１の運転周波数、圧縮機１１の回転速度の少なくとも１つから算出する。

算出部６６は、圧縮機電流比のうちの圧縮機１１に供給される電流の実測値を電流センサ４５からの信号から算出する。圧縮機１１に供給される電流の実測値は、例えば圧縮機１１が劣化して圧縮機１１の圧縮機構部内での高圧側から低圧側への冷媒の漏れ量が多くなった場合や、圧縮機１１におけるモータのロータを回転支持する軸受（転がり軸受）の劣化によるロータの回転抵抗が大きくなった場合に、圧縮機１１に供給される電流の予測値に対して大きくなる。このため、圧縮機１１に供給される電流の予測値に対する圧縮機１１に供給される電流の実測値の乖離度合と圧縮機１１の劣化度合とが相関を有する。

算出部６６は、第１指標値として第１期間における圧縮機電流比（以下「第１圧縮機電流比」と称する）及び第２指標値として第２期間における圧縮機電流比（以下「第２圧縮機電流比」と称する）を算出する。一例として、図１０（ａ）は、冷凍装置１のコンテナへの据付後の１回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の結果から算出された第１圧縮機電流比の推移を示す。図１０（ｂ）は、２回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の結果から算出された第１圧縮機電流比の推移を示す。図１０（ｃ）は、３回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の結果から算出された第１圧縮機電流比の推移を示す。図１０（ｄ）は、４回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の結果から算出された第１圧縮機電流比の推移を示す。そして図１０（ａ）〜図１０（ｄ）の試験データを時系列に連結すると、図１１（ａ）のグラフとなる。図１１（ａ）のグラフは、第１圧縮機電流比及び第２圧縮機電流比のそれぞれの推移を示す。図１１（ａ）に示すとおり、２回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）までは、第１圧縮機電流比と第２圧縮機電流比とは互いに等しいが、３回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の途中において、第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の乖離度合が徐々に大きくなっていき、４回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）では、乖離度合が時間の経過にともない大きくなることが分かる。

算出部６６は、例えば第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の乖離度合を算出する。本実施形態では、第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の乖離度合は、第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の比で示す。この比が大きくなるにつれて第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の乖離度合が大きくなる。一例として図１１（ｂ）のグラフは、冷蔵運転（インレンジ）における第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の乖離度合の推移を示す。図１１（ｂ）に示すとおり、２回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）までは、第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の乖離度合は略１．００である。３回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の途中において、第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の乖離度合が徐々に大きくなり、４回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）では、乖離度合の増加の傾きが大きくなることが分かる。

なお、第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の乖離度合については、第１圧縮機電流比と第２圧縮機電流比との差で示してもよい。この差が大きくなるにつれて第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流との乖離度合が大きくなる。また、算出部６６は、他の試験運転モードである冷蔵運転（プルダウン）、除霜運転、冷凍運転（プルダウン）、及び冷凍運転（インレンジ）についても、冷蔵運転（インレンジ）と同様に第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の乖離度合を算出する。

判定部６７は、第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の乖離度合が第２閾値Ｘ２以上の場合、圧縮機１１に異常が発生していると判定する。第２閾値Ｘ２は、圧縮機１１の劣化に伴う圧縮機１１の異常が発生していると判別するための値であり、試験等により予め設定される。

判定部６７は、第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の乖離度合の変化傾向に基づいて、圧縮機１１の異常発生時期を予測する。具体的には、算出部６６は、例えば直近の使用前検査における試験運転モードごとの第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の乖離度合を算出して判定部６７に出力する。判定部６７は、例えば直近の使用前検査における試験運転モードごとの第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の乖離度合からこの乖離度合の変化傾向を取得する。一例では、図１１（ｂ）に示すとおり、判定部６７は、４回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の乖離度合の推移に基づいて、５回目以降の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）における乖離度合を予測する（図１１（ｂ）の破線部分）。判定部６７は、５回目以降の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）についての第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の乖離度合の推移と第２閾値Ｘ２との比較に基づいて、圧縮機１１の異常発生時期を予測する。図１１（ｂ）では、５回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）時に乖離度合が第２閾値Ｘ２に達すると予測できる。

なお、判定部６７は、他の試験運転モードである冷蔵運転（プルダウン）、除霜運転、冷凍運転（プルダウン）、及び冷凍運転（インレンジ）についても、冷蔵運転（インレンジ）と同様に圧縮機１１の異常の有無を判定し、圧縮機１１に異常が発生していない場合に圧縮機１１の異常発生時期を予測する。

図１２を参照して、異常判定装置６０による圧縮機１１の異常の有無の判定、及び圧縮機１１の異常発生時期の予測の具体的な処理手順について説明する。この処理は、例えば、ユーザの要求があったとき、冷凍装置１又は異常判定装置６０の電源がオン状態になったとき、冷凍装置１の輸送が完了したとき、及び冷凍装置１の使用前検査が実施されたときの少なくとも１つの場合に実行される。本実施形態では、異常判定装置６０は、ユーザの要求があったとき、冷凍装置１又は異常判定装置６０の電源がオン状態になったとき、冷凍装置１の輸送が完了したとき、及び冷凍装置１の使用前検査が実施されたときのそれぞれの場合に、圧縮機１１の異常の有無を判定し、異常のない場合に圧縮機１１の異常発生時期の予測を実行する。

異常判定装置６０は、ステップＳ２１において前処理部６３によって抽出された時系列の試験データから、試験運転モードごとに第１圧縮機電流比及び第２圧縮機電流比をそれぞれ算出し、ステップＳ２２に移行する。異常判定装置６０は、ステップＳ２２において試験運転モードごとに第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の乖離度合を算出し、ステップＳ２３に移行する。

異常判定装置６０は、ステップＳ２３において試験運転モードごとに第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の乖離度合が第２閾値Ｘ２以上か否かを判定する。ここで、異常判定装置６０は、少なくとも１つの試験運転モードにおける第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の乖離度合が第２閾値Ｘ２以上の場合、ステップＳ２３を肯定判定する。

異常判定装置６０は、ステップＳ２３において肯定判定する場合、ステップＳ２４において圧縮機１１に異常が発生していると判定し、ステップＳ２５に移行する。異常判定装置６０は、ステップＳ２５において判定結果を表示器５３及び管理者用端末７０の少なくとも一方に通信し、処理を一旦終了する。なお、表示器５３及び管理者用端末７０は、ステップＳ２５においてユーザの要求があったとき、冷凍装置１又は異常判定装置６０の電源がオン状態になったとき、冷凍装置１の輸送が完了したとき、及び冷凍装置１の使用前点検が実施されたときの少なくとも１つの場合に圧縮機１１の異常の有無の判定結果を報知する。本実施形態では、表示器５３及び管理者用端末７０は、ユーザの要求があったとき、冷凍装置１又は異常判定装置６０の電源がオン状態になったとき、冷凍装置１の輸送が完了したとき、及び冷凍装置１の使用前点検が実施されたときのそれぞれの場合に圧縮機１１の異常の有無の判定結果を報知する。

異常判定装置６０は、ステップＳ２３において否定判定する場合、ステップＳ２６において試験運転モードごとの第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の乖離度合の変化傾向を算出し、ステップＳ２７に移行する。

異常判定装置６０は、ステップＳ２７において第２圧縮機電流比に対する第１圧縮機電流比の乖離度合の変化の傾きに基づいて圧縮機１１の異常発生時期を予測し、ステップＳ２８に移行する。異常判定装置６０は、試験運転モードごとに圧縮機１１の異常発生時期を予測する。異常判定装置６０は、ステップＳ２８において予測結果を表示器５３及び管理者用端末７０の少なくとも一方に通信し、処理を一旦終了する。ここで、異常判定装置６０は、予測結果として、試験運転モードごとに予測された圧縮機１１の異常発生時期のうち、最も早い異常発生時期を表示器５３及び管理者用端末７０の少なくとも一方に通信する。なお、表示器５３及び管理者用端末７０は、ステップＳ２８においてユーザの要求があったとき、冷凍装置１又は異常判定装置６０の電源がオン状態になったとき、冷凍装置１の輸送が完了したとき、及び冷凍装置１の使用前点検が実施されたときの少なくとも１つの場合に圧縮機１１の異常発生時期の予測結果を報知する。本実施形態では、表示器５３及び管理者用端末７０は、ユーザの要求があったとき、冷凍装置１又は異常判定装置６０の電源がオン状態になったとき、冷凍装置１の輸送が完了したとき、及び冷凍装置１の使用前点検が実施されたときのそれぞれの場合に圧縮機１１の異常発生時期の予測結果を報知する。

また、ステップＳ２５及びステップＳ２８において表示器５３に代えて報知部５２に通信してもよい。報知部５２がスピーカを有する場合、報知部５２は、スピーカによって圧縮機１１の異常の有無の判定結果及び圧縮機１１の異常発生時期の予測結果を報知してもよい。

以上説明した異常判定装置６０における冷凍装置１の異常判定方法は、データ保存ステップ、抽出ステップ、第１算出ステップ、第２算出ステップ、及び判定ステップを有する。以下これを説明する。

データ保存ステップは、冷凍装置１の運転に関するデータを保存するステップである。一例では、データ保存ステップは、冷凍装置１の運転に関するデータ取得部６１からのデータをデータ蓄積部６２において時系列データとして保存する。

抽出ステップは、時系列データから複数回の使用前検査時の複数個の試験運転モードのうちの同一の試験運転モードに関わる時系列の試験データを抽出するステップである。抽出ステップは、冷凍装置１のコンテナへの据付後から現在まで実施した全ての使用前検査の全ての試験運転モードについて、試験運転モードごとの時系列の試験データを抽出するステップである。また、抽出ステップは、圧縮機１１の異常の有無の判定、及び圧縮機１１の異常発生時期の予測に対してノイズとなる試験データを前処理部６３によって削除し、代替データで補填する前処理ステップを含む。

第１算出ステップは、第１期間における時系列の試験データから試験運転モードごとに第１指標値を算出し、第２期間における時系列の試験データから試験運転モードごとに第２指標値を算出するステップである。第１算出ステップは、算出部６６によって実行されるものであって、第１期間における時系列の試験データの移動平均によって第１指標値を算出し、第２期間における時系列の試験データの移動平均によって第２指標値を算出する。第１算出ステップと図９及び図１２との関係について述べると、図９におけるステップＳ１１及び図１２におけるステップＳ２１が第１算出ステップに相当する。

第２算出ステップは、試験運転モードごとに第１指標値及び第２指標値から圧縮機１１の正常状態からの乖離度合を算出するステップである。第２算出ステップは、算出部６６によって実行される。第２算出ステップと図９及び図１２との関係について述べると、図９におけるステップＳ１２及び図１２におけるステップＳ２２が第２算出ステップに相当する。

判定ステップは、試験運転モードごとに圧縮機１１の正常状態からの乖離度合に基づいて、圧縮機１１の異常の有無を判定し、異常のない場合に圧縮機１１の異常発生時期を予測するステップである。第２指標値を圧縮機１１の正常状態とし、第２指標値に対する第１指標値の乖離度合がある閾値以上となると、圧縮機１１の異常が発生したと判定する。判定ステップは、第２指標値に対する第１指標値の乖離度合の変化傾向に基づいて、この乖離度合がいつ閾値に達するかを予測することによって、圧縮機１１の異常発生時期を予測する。判定ステップと図９及び図１２との関係について述べると、図９におけるステップＳ１３〜Ｓ１８、及び図１２におけるステップＳ２３〜Ｓ２８が判定ステップに相当する。

次に、本実施形態の作用について説明する。
例えば、冷凍装置１の運転状態は、冷蔵運転、冷凍運転、除霜運転等の運転モード、庫内設定温度、庫内の積荷等によって異なる。このため、冷凍装置１の運転に関するデータは、冷凍装置１の運転状態によってばらついてしまう。したがって、冷凍装置１の運転状態がばらついたデータを用いて圧縮機１１の異常の発生の有無の判定、及び圧縮機１１の異常発生時期の予測を行う場合、その判定及び予測の精度が低くなる場合がある。

この点に鑑みて、本実施形態の異常判定装置６０は、冷凍装置１の据付後の複数回の使用前検査の試験運転モードごとに抽出し、試験運転モードごとの時系列の試験データを抽出する。そして異常判定装置６０は、試験運転モードごとに圧縮機１１の異常の発生の有無の判定し、異常のない場合に圧縮機１１の異常発生時期を予測する。使用前検査では、庫内に積荷がなく、試験運転モードごとに試験データを抽出するため、時系列の試験データを連結した場合にその連続した試験データは、同一条件下における冷凍装置１の運転となり、冷凍装置１の運転状態のばらつきが抑制される。したがって、圧縮機１１の異常の発生の有無の判定、及び圧縮機１１の異常発生時期の予測の精度の低下を抑制できる。

さらに、異常判定装置６０は、第２期間における時系列の試験データから第２指標値を移動平均によって算出し、この算出された第２指標値を基準とする。本実施形態では、第２期間は、長期間にわたる時系列の試験データであるため、短い期間における冷凍装置１の使用前検査の試験運転モードの運転に関する変動による影響が小さくなる。

また異常判定装置６０は、第１期間における時系列の試験データから第１指標値を移動平均によって算出する。本実施形態では、第１期間における時系列の試験データは、短期間における時系列の試験データであるため、冷凍装置１の使用前検査の試験運転モードの運転に関する最近の変動による影響が大きい。

このように、冷凍装置１の試験運転に関する最近の変動による影響が小さい第２指標値を基準として、冷凍装置１の試験運転に関する変動による影響が大きい第１指標値が第２指標値からどの程度乖離するかをモニタすることによって、冷凍装置１の使用前検査の試験運転モードの運転に関する変動を抽出し易くなる。これにより、圧縮機１１に異常が発生した場合、第２指標値に対して第１指標値が顕著に乖離するため、異常判定装置６０は、圧縮機１１の異常を判定できる。また、第２指標値に対する第１指標値の乖離度合の変化傾向を取得し、この乖離度合の推移を予測することによって、異常判定装置６０は、圧縮機１１の異常発生時期を予測できる。

次に、本実施形態の効果について説明する。
（１−１）判定部６７は、複数回の使用前検査時の、複数個の試験運転モードのそれぞれに関わる時系列の試験データにおける変化傾向から冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する。この構成によれば、複数回の使用前検査時の複数個の試験運転モードのそれぞれについて冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する。したがって、冷凍装置１の異常の有無の判定を精度よく行うことができ、異常のない場合の異常発生時期の予測を精度よく行うことができる。

（１−２）判定部６７は、連続する複数回の使用前検査時の、複数個の試験運転モードのうちの同一の試験運転モードに関わる時系列の試験データにおける経時変化から冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常がない場合に異常発生時期の予測を行う。この構成によれば、連続する複数回の使用前検査における時系列の試験データを用いることにより、試験データの連続した変化傾向を得られ、さらに複数個の試験運転モードのそれぞれについて冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する。したがって、冷凍装置１の異常の有無の判定を精度よく行うことができ、異常のない場合の異常発生時期の予測を精度よく行うことができる。

（１−３）算出部６６は、前処理部６３が抽出した時系列の試験データのうち、第１期間における時系列の試験データから算出される第１指標値と、第１期間とは長さが異なる第２期間における時系列の試験データから算出される第２指標値とに基づいて、冷凍装置１の正常状態からの乖離状態を算出する。判定部６７は、冷凍装置１の正常状態からの乖離度合に基づいて冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する。この構成によれば、冷凍装置１の使用前検査の試験運転モードの時系列の試験データを用いて算出された第１指標値と第２指標値との乖離状態に基づいて冷凍装置１の正常状態からの乖離状態を算出できる。これにより、判定部６７は、冷凍装置１の正常状態からの乖離状態に基づいて冷凍装置１の異常を有無の判定し、異常の無い場合に異常発生時期の予測を行うことができる。このように、冷凍装置１の異常の有無を判定するための特別な運転を実行せずに、冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期の予測を行うことができる。

（１−４）期間の長い第２期間から算出される第２指標値は、冷凍装置１の使用前検査の試験運転モードの運転の変動に関する影響が小さく、期間の短い第１期間から算出される第１指標値は、冷凍装置１の使用前検査の試験運転モードの運転の変動に関する影響が大きくなる。そこで、本実施形態では、算出部６６は、第１指標値と第２指標値との乖離度合に基づいて冷凍装置１の正常状態からの乖離度合を算出する。これにより、冷凍装置１の使用前検査の試験運転モードの運転の変動を抽出し易くなり、冷凍装置１の使用前検査の試験運転モードの運転の変動に基づいて、冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期の予測を行うことができる。

（１−５）第１指標値は、第１期間における時系列の試験データの移動平均によって算出され、第２指標値は、第２期間における時系列の試験データの移動平均によって算出される。この構成によれば、長期間にわたる冷凍装置１の使用前検査の試験運転モードにおける運転の変動と短期間における冷凍装置１の使用前検査の試験運転モードにおける運転の変動との乖離度合に基づいて、冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期の予測を行うことができる。

（１−６）前処理部６３によって冷凍装置１の異常の有無の判定及び冷凍装置１の異常発生時期の予測を行う際にノイズとなる試験データを省き、代替データで補填することにより、冷凍装置１の異常の有無の判定及び冷凍装置１の異常発生時期の予測を精度よく行うことができる。

（１−７）第１処理部６３ａが圧縮機１１の起動直後の区間を抽出した場合、第２処理部６３ｂは、圧縮機１１の起動直後の区間の後の値を代替データとする。この構成によれば、第１処理部６３ａによって抽出した区間から時期的に近いデータを代替データとすることによって、実際の冷凍装置１の運転データと代替データとの乖離度合を小さくできる。したがって、冷凍装置１の異常の有無の判定及び冷凍装置１の異常発生時期の予測を精度よく行うことができる。

（１−８）報知部５２によって冷凍装置１の表示器５３又は管理者用端末７０に冷凍装置１の異常の発生及び冷凍装置１の異常発生時期が表示されるため、管理者又は冷凍装置１の作業者が冷凍装置１の異常及び異常発生時期を把握できる。

（１−９）第１指標値及び第２指標値は、ポリトロープ指数を含む。このため、圧縮機１１の圧縮行程に関する変動に基づいて、圧縮機１１の異常の有無の判定及び圧縮機１１の異常発生時期の予測を行うことができる。

（１−１０）第１指標値及び第２指標値は、圧縮機電流比を含む。このため、圧縮機１１の軸受の劣化等の圧縮機１１の経時劣化に起因する圧縮機１１の異常の有無の判定及び圧縮機１１の異常発生時期の予測を行うことができる。

（第２実施形態）
図１３〜図１５を参照して、第２実施形態の冷凍装置１について説明する。本実施形態では、第１実施形態と比較して、異常判定装置６０が圧縮機１１から吐出される吐出ガス冷媒の温度（以下「圧縮機１１の吐出側冷媒温度」と称する）に基づいて冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する点が異なる。このため、冷凍装置１の構成要素については第１実施形態を参照し、本実施形態にかかる冷凍装置１の図面を省略する。

本実施形態の異常判定部６４は、冷凍装置１の異常として、冷媒回路２０の冷媒漏洩を判定する。すなわち異常判定部６４は、冷凍装置１の異常として冷媒回路２０の冷媒漏洩についての異常の有無を判定し、冷媒漏洩についての異常がない場合に冷媒漏洩による異常発生時期を予測する。

冷媒漏洩による異常としては、例えば、冷媒量の不足による圧縮機１１の圧縮効率の低下が挙げられる。異常判定装置６０は、圧縮機１１の吐出側冷媒温度をモニタして冷媒漏洩についての異常の有無を判定し、冷媒漏洩についての異常がない場合に冷媒漏洩による異常発生時期を予測する。

算出部６６は、冷媒回路２０の正常状態からの乖離度合を算出するため、前処理部６３の記憶部６３ｃの各記憶領域に記憶された時系列の試験データから第１指標値及び第２指標値を使用前検査の試験運転モードごとに算出する。冷媒回路２０の正常状態とは、例えば冷媒回路２０に封入された冷媒量（冷媒充填量）が適正範囲内であることである。算出部６６は、時系列の試験データのうち、第１期間における時系列の試験データから第１指標値を試験運転モードごとに算出する。また算出部６６は、時系列の試験データのうち、第１期間とは長さが異なる第２期間における時系列の試験データから第２指標値を試験運転モードごとに算出する。そして算出部６６は、第１指標値と第２指標値とに基づいて冷媒回路２０の正常状態からの乖離度合を試験運転モードごとに算出する。本実施形態では、算出部６６は、第２指標値に対する第１指標値との乖離度合に基づいて冷媒回路２０の正常状態からの乖離度合を試験運転モードごとに算出する。算出部６６は、算出結果を判定部６７に出力する。

判定部６７は、算出部６６によって算出された冷媒回路２０の正常状態からの乖離度合に基づいて試験運転モードごとに冷媒漏洩についての異常の有無を判定し、冷媒漏洩についての異常がない場合に冷媒漏洩による異常発生時期を予測する。判定部６７は、判定結果又は予測結果を出力部６５に出力する。

ここで、冷媒漏洩についての異常の有無とは、微量の冷媒漏洩ではなく、単位時間当たりの冷媒漏洩量が第１閾値以上になることである。第１閾値の一例は、冷媒漏洩によって冷凍装置１に異常が発生するほどの冷媒漏洩量であり、試験等により予め決められる。冷凍装置１の異常の一例は、冷媒充填量が適正範囲の下限値未満となって圧縮機１１が冷却できないことに起因する圧縮機１１の温度が過度に高くなることである。また、冷媒漏洩による異常発生時期は、例えば、冷媒充填量が適正範囲の下限値未満となる時期であってもよいし、冷媒充填量が適正範囲の下限値未満となって圧縮機１１が冷却できないことに起因する圧縮機１１の温度が第２閾値以上となる時期であってもよい。第２閾値の一例は、圧縮機１１の圧縮機構部の焼き付き等の異常が発生する可能性が高くなる温度であり、試験等により予め決められる。

出力部６５は、冷媒漏洩についての異常の有無の判定結果をデータ蓄積部６２及び報知部５２に出力する。出力部６５は、冷媒漏洩についての異常がない場合に冷媒漏洩による異常発生時期の予測結果をデータ蓄積部６２及び報知部５２に出力する。報知部５２は、例えば表示器５３によって冷媒漏洩についての異常の有無の判定結果、及び冷媒漏洩による異常発生時期の予測結果を表示する。また、出力部６５は、アンテナを含む無線通信部を有する。出力部６５は、無線通信部を介して管理者の端末（管理者用端末７０）と通信可能である。出力部６５は、冷媒漏洩についての異常の有無の判定結果、及び冷媒漏洩による異常発生時期の予測結果を管理者用端末７０に出力する。

次に、異常判定部６４によって行われる冷媒漏洩についての異常の有無の判定、及び冷媒漏洩による異常発生時期の予測の詳細な内容について説明する。
算出部６６は、記憶部６３ｃの各記憶領域に記憶された使用前検査における時系列の試験データを用いて、第１期間における時系列の試験データの移動平均によって第１指標値を試験運転モードごとに算出し、第２期間における時系列の試験データの移動平均によって第２指標値を試験運転モードごとに算出する。算出部６６は、処理を実施する時点よりも以前の第１期間及び第２期間のそれぞれにおける時系列の試験データを用いて第１指標値及び第２指標値を試験運転モードごとに算出する。そして算出部６６は、第２指標値に対する第１指標値の乖離度合を試験運転モードごとに算出する。ここで、第１期間及び第２期間は、第１実施形態の第１期間及び第２期間と同様である。

第１指標値及び第２指標値は、圧縮機１１の吐出側冷媒温度比である。圧縮機１１の吐出側冷媒温度比は、圧縮機１１の吐出側冷媒温度の予測値と、圧縮機１１の吐出側冷媒温度の実測値との比により示される。本実施形態では、圧縮機１１の吐出側冷媒温度の予測値に対する圧縮機１１の吐出側冷媒温度の実測値を、圧縮機１１の吐出側冷媒温度比と規定する。

算出部６６は、圧縮機１１の吐出側冷媒温度比を算出する。具体的には、算出部６６は、圧縮機１１の吐出側冷媒温度の予測値、および、圧縮機１１の吐出側冷媒温度の実測値を算出し、算出した圧縮機１１の吐出側冷媒温度の予測値に対する圧縮機１１の吐出側冷媒温度の実測値の比として圧縮機１１の吐出側冷媒温度比を算出する。

算出部６６は、圧縮機１１の吐出側冷媒温度の予測値を、例えば冷媒回路２０への冷媒充填量が適正範囲内である場合の凝縮温度、蒸発温度、第１膨張弁１４Ａの開度、第２膨張弁１４Ｂの開度、圧縮機１１の運転周波数、及び圧縮機１１の回転速度の少なくとも１つを変数とした回帰分析によって、冷凍装置１への電力の供給源となる電源の電源周波数と電源電圧ごとに算出する。

具体的には、海上コンテナのような輸送用冷凍装置では、港等のターミナルにおける電源の電源周波数及び電源電圧と、船の電源の電源周波数及び電源電圧とが異なる場合がある。一例では、ターミナルにおける電源の電源周波数は５０Ｈｚであり、電源電圧は定格３８０Ｖ±１０％である。船の電源の電源周波数は６０Ｈｚであり、電源電圧は定格４４０Ｖ±１０％である。電源周波数及び電源電圧の組合せの例として、第１〜第６組合せがある。第１組合せは、電源周波数が５０Ｈｚであり、電源電圧が３４２Ｖ（電源周波数が５０Ｈｚの場合の電源電圧の下限値）である。第２組合せは、電源周波数が５０Ｈｚであり、電源電圧が３８０Ｖ（電源周波数が５０Ｈｚの場合の電源電圧の中央値）である。第３組合せは、電源周波数５０Ｈｚであり、電源電圧が４１８Ｖ（電源周波数が５０Ｈｚの場合の電源電圧の上限値）である。第４組合せは、電源周波数が６０Ｈｚであり、電源電圧が３９６Ｖ（電源周波数が６０Ｈｚの場合の電源電圧の下限値）である。第５組合せは、電源周波数が６０Ｈｚであり、電源電圧が４４０Ｖ（電源周波数が６０Ｈｚの場合の電源電圧の中央値）である。第６組合せは、電源周波数が６０Ｈｚであり、電源電圧が４８４Ｖ（電源周波数が６０Ｈｚの場合の電源電圧の上限値）である。算出部６６は、第１〜第６組合せのそれぞれについて、圧縮機１１の吐出側冷媒温度の予測値を算出する。なお、電源周波数及び電源電圧の組合せ数は任意に変更可能である。

算出部６６は、圧縮機１１の吐出側冷媒温度の実測値を吐出温度センサ４１からの信号から算出する。圧縮機１１の吐出側冷媒温度の実測値は、例えば冷媒回路２０からの単位時間当たりの冷媒漏洩量が多くなるにつれて、圧縮機１１の吐出側冷媒温度の予測値に対して高くなる。このため、圧縮機１１の吐出側冷媒温度の予測値に対する圧縮機１１の吐出側冷媒温度の実測値の乖離度合と単位時間当たりの冷媒漏洩量とが相関を有する。

算出部６６は、第１指標値として第１期間における圧縮機１１の吐出側冷媒温度比（以下「第１冷媒温度比」と称する）及び第２指標値として第２期間における圧縮機１１の吐出側冷媒温度比（以下「第２冷媒温度比」と称する）を算出する。一例として、図１３（ａ）は、冷凍装置１のコンテナへの据付後の１回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の結果から算出された第１冷媒温度比の推移を示す。図１３（ｂ）は、２回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の結果から算出された第１冷媒温度比の推移を示す。図１３（ｃ）は、３回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の結果から算出された第１冷媒温度比の推移を示す。図１３（ｄ）は、４回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の結果から算出された第１冷媒温度比の推移を示す。そして図１３（ａ）〜図１３（ｄ）の試験データを時系列に連結すると、図１４（ａ）のグラフとなる。図１４（ａ）のグラフは、冷蔵運転（インレンジ）についての第１冷媒温度比及び第２冷媒温度比のそれぞれの推移を示す。図１４（ａ）に示すとおり、３回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）以前では、第２冷媒温度比に対する第１冷媒温度比の乖離度合が小さいが、４回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）以降において、乖離度合が徐々に大きくなっていることが分かる。

算出部６６は、例えば第２冷媒温度比に対する第１冷媒温度比の乖離度合を算出する。本実施形態では、第２冷媒温度比に対する第１冷媒温度比の乖離度合は、第２冷媒温度比に対する第１冷媒温度比の比で示す。この比が大きくなるにつれて第２冷媒温度比に対する第１冷媒温度比の乖離度合が大きくなる。なお、第２冷媒温度比に対する第１冷媒温度比の乖離度合として、第１冷媒温度比と第２冷媒温度比との差で示してもよい。この差が大きくなるにつれて第２冷媒温度比に対する第１冷媒温度比の乖離度合が大きくなる。一例として図１４（ｂ）のグラフは、冷蔵運転（インレンジ）における第２冷媒温度比に対する第１冷媒温度比の乖離度合の推移を示す。図１４（ｂ）に示すとおり、１回目〜３回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）では、第２冷媒温度比に対する第１冷媒温度比の乖離度合は略１．００である。４回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）において、第２冷媒温度比に対する第１冷媒温度比の乖離度合が徐々に大きくなることが分かる。

判定部６７は、第２冷媒温度比に対する第１冷媒温度比の乖離度合が第３閾値Ｘ３以上の場合、冷媒漏洩についての異常が発生していると判定する。第３閾値Ｘ３は、冷凍装置１に異常が発生するほどの冷媒漏洩についての異常が発生していると判別するための値であり、試験等により予め設定される。

判定部６７は、第２冷媒温度比に対する第１冷媒温度比の乖離度合の変化傾向に基づいて、冷媒漏洩による異常発生時期を予測する。具体的には、算出部６６は、例えば直近の使用前検査における試験運転モードごとの第２冷媒温度比に対する第１冷媒温度比の乖離度合を算出して判定部６７に出力する。判定部６７は、例えば直近の使用前検査における試験運転モードごとの第２冷媒温度比に対する第２冷媒温度比の乖離度合からこの乖離度合の変化傾向を取得する。判定部６７は、直近の使用前検査における第２冷媒温度比に対する第１冷媒温度比の乖離度合の変化傾向に基づいて、この乖離度合が第３閾値Ｘ３に達する時期を予測する。判定部６７は、乖離度合の傾きを、例えば回帰分析によって算出してもよいし、所定の２つの時期の乖離度合を結ぶ直線から算出してもよい。一例では、図１４（ｂ）に示すとおり、判定部６７は、４回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）についての第２冷媒温度比に対する第１冷媒温度比の乖離度合の推移に基づいて、５回目以降の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の乖離度合を予測する（図１４（ｂ）の破線部分）。判定部６７は、５回目以降の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）の乖離度合の推移と第３閾値Ｘ３との比較に基づいて、冷媒漏洩による異常発生時期を予測する。図１４（ｂ）では、５回目の使用前検査における冷蔵運転（インレンジ）時に乖離度合が第３閾値Ｘ３に達すると予測できる。

図１５を参照して、異常判定装置６０による冷媒漏洩についての異常の有無の判定、及び冷媒漏洩による異常発生時期の予測の具体的な処理手順について説明する。この処理は、例えば、ユーザの要求があったとき、冷凍装置１又は異常判定装置６０の電源がオン状態になったとき、冷凍装置１の輸送が完了したとき、及び冷凍装置１の使用前点検が実施されたときの少なくとも１つの場合に実行される。本実施形態では、異常判定装置６０は、ユーザの要求があったとき、冷凍装置１又は異常判定装置６０の電源がオン状態になったとき、冷凍装置１の輸送が完了したとき、及び冷凍装置１の使用前点検が実施されたときのそれぞれの場合に、冷媒漏洩についての異常の有無を判定し、冷媒漏洩についての異常がない場合に冷媒漏洩による異常発生時期の予測を実行する。

異常判定装置６０は、ステップＳ３１において冷凍装置１の運転に関するデータから使用前検査の試験運転モードごとの圧縮機１１の第１冷媒温度比及び圧縮機１１の第２冷媒温度比をそれぞれ算出し、ステップＳ３２に移行する。異常判定装置６０は、ステップＳ３２において第２冷媒温度比に対する第１冷媒温度比の乖離度合を試験運転モードごとに算出し、ステップＳ３３に移行する。

異常判定装置６０は、ステップＳ３３において第２冷媒温度比に対する第１冷媒温度比の乖離度合が第３閾値Ｘ３以上か否かを判定する。異常判定装置６０は、ステップＳ３３において肯定判定する場合、ステップＳ３４において冷媒漏洩についての異常が発生していると判定し、ステップＳ３５に移行する。異常判定装置６０は、ステップＳ３５において判定結果を表示器５３及び管理者用端末７０の少なくとも一方に通信し、処理を一旦終了する。なお、表示器５３及び管理者用端末７０は、ステップＳ３５においてユーザの要求があったとき、冷凍装置１又は異常判定装置６０の電源がオン状態になったとき、冷凍装置１の輸送が完了したとき、及び冷凍装置１の使用前点検が実施されたときの少なくとも１つの場合に冷媒漏洩についての異常の有無の判定結果を報知する。本実施形態では、表示器５３及び管理者用端末７０は、ユーザの要求があったとき、冷凍装置１又は異常判定装置６０の電源がオン状態になったとき、冷凍装置１の輸送が完了したとき、及び冷凍装置１の使用前点検が実施されたときのそれぞれの場合に冷媒漏洩についての異常の有無の判定結果を報知する。

異常判定装置６０は、ステップＳ３３において否定判定する場合、ステップＳ３６において第２冷媒温度比に対する第１冷媒温度比の乖離度合の変化傾向を算出し、ステップＳ３７に移行する。

異常判定装置６０は、ステップＳ３７において第２冷媒温度比に対する第１冷媒温度比の乖離度合の変化の傾きに基づいて冷媒漏洩による異常発生時期を予測し、ステップＳ３８に移行する。異常判定装置６０は、ステップＳ３８において予測結果を表示器５３及び管理者用端末７０の少なくとも一方に通信し、処理を一旦終了する。なお、表示器５３及び管理者用端末７０は、ステップＳ３８においてユーザの要求があったとき、冷凍装置１又は異常判定装置６０の電源がオン状態になったとき、冷凍装置１の輸送が完了したとき、及び冷凍装置１の使用前点検が実施されたときの少なくとも１つの場合に冷媒漏洩による異常発生時期の予測結果を報知する。本実施形態では、表示器５３及び管理者用端末７０は、ユーザの要求があったとき、冷凍装置１又は異常判定装置６０の電源がオン状態になったとき、冷凍装置１の輸送が完了したとき、及び冷凍装置１の使用前点検が実施されたときのそれぞれの場合に冷媒漏洩による異常発生時期の予測結果を報知する。

また、ステップＳ３５及びステップＳ３８において表示器５３に代えて報知部５２に通信してもよい。報知部５２がスピーカを有する場合、報知部５２は、スピーカによって冷媒漏洩についての異常の有無の判定結果、及び冷媒漏洩による異常発生時期の予測結果を報知してもよい。

以上説明した異常判定装置６０における冷媒漏洩による異常判定方法は、データ保存ステップ、抽出ステップ、第１算出ステップ、第２算出ステップ、及び判定ステップを有する。以下これを説明する。

データ保存ステップは、冷凍装置１の運転に関するデータを保存するステップである。一例では、データ保存ステップは、冷凍装置１の運転に関するデータ取得部６１からのデータをデータ蓄積部６２において時系列データとして保存する。

抽出ステップは、時系列データから冷凍装置１のコンテナへの据付後の複数回の使用前検査時の複数個の試験運転モードのうちの同一の試験運転モードに関わる時系列の試験データを抽出するステップである。一例では、抽出ステップは、冷凍装置１の据付後から現在まで実施した使用前検査の全ての試験運転モードについて、試験運転モードごとの時系列の試験データを抽出するステップである。また一例では、抽出ステップは、冷媒漏洩についての異常の有無の判定、及び冷媒漏洩による異常発生時期の予測に対してノイズとなる試験データを前処理部６３によって削除し、代替データで補填する前処理ステップを含む。

第１算出ステップは、第１期間における時系列の試験データから第１指標値を試験運転モードごとに算出し、第２期間における時系列の試験データから第２指標値を試験運転モードごとに算出するステップである。一例では、第１算出ステップは、算出部６６によって実行されるものであって、第１期間における時系列の試験データの移動平均によって第１指標値を試験運転モードごとに算出し、第２期間における時系列の試験データの移動平均によって第２指標値を試験運転モードごとに算出する。第１算出ステップと図１５との関係について述べると、図１５におけるステップＳ３１が第１算出ステップに相当する。

第２算出ステップは、第１指標値及び第２指標値から冷媒回路２０の正常状態からの乖離度合を試験運転モードごとに算出するステップである。一例では、第２算出ステップは、算出部６６によって実行される。第２算出ステップと図１５との関係について述べると、図１５におけるステップＳ３２が第２算出ステップに相当する。

判定ステップは、試験運転モードごとに、冷媒回路２０の正常状態からの乖離度合に基づいて、冷媒漏洩についての異常の有無を判定し、冷媒漏洩についての異常がない場合に冷媒漏洩による異常発生時期を予測するステップである。一例では、第２指標値を冷媒回路２０の正常状態とし、第２指標値に対する第１指標値の乖離度合がある閾値以上となると、冷媒漏洩についての異常が発生したと判定する。判定ステップは、第２指標値に対する第１指標値の乖離度合の変化傾向に基づいて、この乖離度合がいつ閾値に達するかを予測することによって、冷媒漏洩による異常発生時期を予測する。判定ステップと図１５との関係について述べると、図１５におけるステップＳ３３〜Ｓ３８が判定ステップに相当する。

次に、本実施形態の効果について説明する。本実施形態では、第１実施形態の（１−１）〜（１−１０）の効果に加え、以下の効果が得られる。
（２−１）冷媒回路２０に封入される冷媒量（冷媒充填量）が適正範囲よりも少ない場合、圧縮機１１の吸入圧力が低下することにより、圧縮機１１の内部の冷媒による冷却不足が生じ、圧縮機１１の温度が過度に高くなるおそれがある。すなわち、冷媒回路２０に封入される冷媒量が適正範囲の下限値未満の場合の圧縮機１１の吐出側冷媒温度は、冷媒回路２０に封入される冷媒量が適正範囲の場合の圧縮機１１の吐出側冷媒温度よりも高くなる。そこで、本実施形態では、第１指標値及び第２指標値として、圧縮機１１の吐出側冷媒温度の予測値に対する圧縮機１１の吐出側冷媒温度の実測値である吐出側冷媒温度比を用いる。このため、判定部６７は、冷媒漏洩についての異常の有無の判定を精度よく行うことができ、冷媒漏洩についての異常がない場合に冷媒漏洩による異常発生時期の予測を精度よく行うことができる。

（２−２）算出部６６は、電源周波数及び電源電圧ごとに予測冷媒温度を算出し、電源周波数及び電源電圧ごとに第１冷媒温度比及び第２冷媒温度比を算出する。これにより、第１冷媒温度比及び第２冷媒温度比をより精度よく算出できるため、判定部６７は、冷媒漏洩についての異常の有無の判定を精度よく行うことができ、冷媒漏洩についての異常がない場合に冷媒漏洩による異常発生時期の予測を精度よく行うことができる。

（変更例）
上記各実施形態に関する説明は、本開示に従う輸送用冷凍装置の異常判定装置、この異常判定装置を備える冷凍装置、及び輸送用冷凍装置の異常判定方法が取り得る形態の例示であり、その形態を制限することを意図していない。本開示に従う輸送用冷凍装置の異常判定装置、この異常判定装置を備える冷凍装置、及び輸送用冷凍装置の異常判定方法は、例えば以下に示される上記各実施形態の変更例、及び相互に矛盾しない少なくとも２つの変更例が組み合わせられた形態を取り得る。以下の変更例において、上記各実施形態の形態と共通する部分は、上記各実施形態と同一の符号を付してその説明を省略する。

・上記第１実施形態では、前処理部６３は、時系列データにおいて圧縮機１１の異常の有無を判定、及び圧縮機１１の異常発生時期を予測することに対するノイズとなるデータを除去し、除去されたデータの区間を代替データで補填したが、これに限られない。前処理部６３は、時系列データにおいて圧縮機１１の異常の有無を判定、及び圧縮機１１の異常発生時期を予測することに対するノイズとなるデータを除去するのみであってもよい。この構成によれば、圧縮機１１の異常の有無の判定、及び圧縮機１１の異常発生時期の予測を精度よく行うことができる。

・上記第１実施形態では、異常判定装置６０は、ポリトロープ指数及び圧縮機電流比のいずれか一方を用いて、圧縮機１１の異常の有無を判定し、異常のない場合に圧縮機１１の異常発生時期を予測したが、これに限られない。例えば、異常判定装置６０は、ポリトロープ指数及び圧縮機電流比の両方を用いて、圧縮機１１の異常の有無を判定し、異常のない場合に圧縮機１１の異常発生時期を予測してもよい。

・上記第１実施形態において、圧縮機電流比に代えて、圧縮機１１に供給される電流の予測値又は圧縮機１１に供給される電流の実測値から第１指標値及び第２指標値を算出してもよい。一例では、算出部６６は、第１期間における圧縮機１１に供給される電流の予測値の移動平均によって第１指標値を算出し、第２期間における圧縮機１１に供給される電流の予測値の移動平均によって第２指標値を算出する。また一例では、算出部６６は、第１期間における圧縮機１１に供給される電流の実測値の移動平均によって第１指標値を算出し、第２期間における圧縮機１１に供給される電流の実測値の移動平均によって第２指標値を算出する。

・上記第２実施形態では、前処理部６３は、時系列の試験データにおいて冷媒漏洩についての異常の有無を判定し、冷媒漏洩についての異常がない場合に冷媒漏洩による異常発生時期を予測することに対するノイズとなる運転データを除去し、除去された運転データの区間を代替データで補填したが、これに限られない。前処理部６３は、時系列データにおいて冷媒漏洩についての異常の有無を判定し、冷媒漏洩についての異常がない場合に冷媒漏洩による異常発生時期を予測することに対するノイズとなる運転データを除去するのみであってもよい。この構成によれば、冷媒漏洩についての異常の有無の判定、及び冷媒漏洩による異常発生時期の予測を精度よく行うことができる。

・上記第２実施形態において、吐出側冷媒温度比に代えて、圧縮機１１の吐出側冷媒温度の予測値又は圧縮機１１の吐出側冷媒温度の実測値から第１指標値及び第２指標値を算出してもよい。一例では、算出部６６は、第１期間における圧縮機１１の吐出側冷媒温度の予測値の移動平均によって第１指標値を算出し、第２期間における圧縮機１１の吐出側冷媒温度の予測値の移動平均によって第２指標値を算出する。また一例では、算出部６６は、第１期間における圧縮機１１の吐出側冷媒温度の実測値の移動平均によって第１指標値を算出し、第２期間における圧縮機１１の吐出側冷媒温度の実測値の移動平均によって第２指標値を算出する。

・上記第２実施形態において、第１指標値及び第２指標値として吐出側冷媒温度比に代えて、圧縮機１１の吐出圧力の予測値に対する圧縮機１１の吐出圧力の実測値の比である吐出圧力比を用いてもよい。算出部６６は、第１指標値として第１期間における吐出圧力比（以下「第１圧力比」と称する）及び第２指標値として第２期間における吐出圧力比（以下「第２圧力比」と称する）を算出する。そして算出部６６は、第２圧力比に対する第１圧力比の乖離度合を算出する。判定部６７は、第２圧力比に対する第１圧力比の乖離度合が所定の閾値以上の場合、冷媒漏洩についての異常が発生していると判定する。また判定部６７は、第２圧力比に対する第１圧力比の乖離度合の変化傾向に基づいて、冷媒漏洩による異常発生時期を予測する。また、吐出側冷媒温度比に代えて、圧縮機１１に吸入される吸入ガス冷媒の過熱度の予測値に対する吸入ガス冷媒の過熱度の実測値の比を用いてもよいし、凝縮器１２の出口の液冷媒の過冷却度の予測値に対する凝縮器１２の出口の液冷媒の過冷却度の実測値の比を用いてもよい。

・上記変更例において、吐出圧力比に代えて、圧縮機１１の吐出圧力の予測値又は圧縮機１１の吐出圧力の実測値から第１指標値及び第２指標値を算出してもよい。一例では、算出部６６は、第１期間における圧縮機１１の吐出圧力の予測値の移動平均によって第１指標値を算出し、第２期間における圧縮機１１の吐出圧力の予測値の移動平均によって第２指標値を算出する。また一例では、算出部６６は、第１期間における圧縮機１１の吐出圧力の実測値の移動平均によって第１指標値を算出し、第２期間における圧縮機１１の吐出圧力の実測値の移動平均によって第２指標値を算出する。

・上記各実施形態において、異常判定装置６０は、複数個の試験運転モードのうちの予め設定した試験運転モードの時系列の試験データの変化傾向から冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測してもよい。具体的には、前処理部６３は、複数個の試験運転モードのうちの予め設定した試験運転モードの時系列の試験データを複数回の使用前検査にわたり抽出する。算出部６６は、予め設定した試験運転モードの時系列の試験データを用いて第１指標値及び第２指標値を算出するとともに、第２指標値に対する第１指標値の乖離度合を算出する。判定部６７は、予め設定した試験運転モードにおける第２指標値に対する第１指標値の乖離度合から冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する。なお、複数個の試験運転モードのうちの予め設定した試験運転モードは、１個の試験運転モードであってもよいし、複数個の試験運転モードであってもよい。このように、判定部６７は、複数回の使用前検査時の、少なくとも１個以上の同一の試験運転モードに関わる時系列の試験データの変化傾向から冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する。この構成によれば、冷凍装置１の運転状態のばらつきが少ない使用前検査における特定の試験運転モードの試験データを用いて、冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測するため、これら判定及び予測を精度よく行うことができる。

・上記各実施形態において、異常判定装置６０は、複数回の使用前検査の全ての試験データを用いなくてもよい。異常判定装置６０は、Ｎ回の使用前検査のうちの１回以上Ｎ−１回以下の使用前検査の試験データを用いて、冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測してもよい。また異常判定装置６０は、連続する複数回の使用前検査の試験データに限られず、連続しない複数回の使用前検査の試験データを用いて、冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測してもよい。一例では、異常判定装置６０は、Ｍ回目の使用前検査、Ｍ＋２回目の使用前検査、Ｍ＋４回目の使用前検査、及びＭ＋６回目の使用前検査のそれぞれの試験データを用いて、冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する。

・上記各実施形態において、冷凍装置１のコンテナへの据付後の使用前検査の試験データに冷凍装置１のコンテナへの据付前の使用前検査の試験データを加えて、冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測してもよい。すなわち、前処理部６３は、冷凍装置１の異常の有無の判定及び異常発生時期の予測を行うために使用する時系列の試験データの一部を構成するものとして、使用前検査時の試験運転モードと同一条件の下に行われた冷凍装置１の出荷前試験運転時の検査データを加える。判定部６７は、検査データが加えられた試験データに基づいて、冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する。この構成によれば、試験データのデータ量が増えるため、冷凍装置１の異常の有無の判定を精度よく行うことができ、異常のない場合の異常発生時期の予測を精度よく行うことができる。

・上記各実施形態において、冷凍装置１が取り付けられたコンテナの輸送用機器への据付後において、使用前検査時の試験運転モードと同じ設定温度で運転した場合、使用前検査時の試験運転モードと同じ設定温度で運転した運転データを加えて、冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測してもよい。すなわち、前処理部６３は、冷凍装置１の異常の有無の判定及び異常発生時期の予測を行うために使用する時系列の試験データの一部を構成するものとして、使用前検査時の試験運転モードと同じ設定温度で運転した運転データを加える。判定部６７は、運転データが加えられた後の試験データに基づいて、冷凍装置１の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する。この構成によれば、試験データのデータ量が増えるため、冷凍装置１の異常の有無の判定を精度よく行うことができ、異常のない場合の異常発生時期の予測を精度よく行うことができる。

・上記各実施形態において、判定部６７は、冷凍装置１の異常の有無の判定及び異常発生時期の予測を、機械学習によって行ってもよい。好ましくは、判定部６７は、試験運転モードごとに冷凍装置１の異常の有無の判定及び異常発生時期の予測を、機械学習によって行う。これにより、冷凍装置１の異常の有無の判定及び異常発生時期の予測の精度を高めることができる。

・上記各実施形態では、第２指標値に対する第１指標値の乖離度合として第２指標値に対する第１指標値の比で示していたが、これに限られない。第１指標値と第２指標値との乖離度合の算出方法は、任意に変更可能である。例えば、算出部６６は、第１指標値と第２指標値との乖離度合を、第１指標値及び第２指標値を用いた標準偏差、歪度、尤度、尖度、及び平均値の少なくとも１つに基づいて算出してもよい。

・上記各実施形態において、データ蓄積部６２は、冷凍装置１と通信可能に接続された冷凍装置１の外部のサーバであってもよい。このサーバの一例は、クラウドサーバである。すなわち異常判定装置６０は、データ取得部６１で取得したデータをサーバに送信することにより、サーバ上でデータを保存する。

・上記各実施形態では、異常判定装置６０と報知部５２とが個別に設けられているが、これに限られず、異常判定装置６０が報知部５２を有してもよい。
・上記各実施形態では、冷凍装置１は異常判定装置６０を備えていたが冷凍装置１の構成はこれに限られない。例えば、冷凍装置１から異常判定装置６０を省略してもよい。異常判定装置６０は、冷凍装置１とは別に設けられてもよい。一例では、図１６に示すように、異常判定装置６０は、冷凍装置１に通信可能なサーバ８０に設けられてもよい。サーバ８０の一例は、クラウドサーバである。この場合、冷凍装置１は、異常判定装置６０と通信接続する通信部５４を有する。通信部５４は、制御部５１と電気的に接続されている。冷凍装置１は、異常判定装置６０からの冷凍装置１の異常の有無の判定結果、又は冷凍装置１の異常発生時期の予測結果を、通信部５４を介して取得する。

以上、本装置の実施の形態を説明したが、特許請求の範囲に記載された本装置の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態や詳細の多様な変更が可能なことが理解されるであろう。

１…冷凍装置（輸送用冷凍装置）
１１…圧縮機
１２…凝縮器
１３…蒸発器
１４Ａ…第１膨張弁（減圧装置）
１４Ｂ…第２膨張弁（減圧装置）
２０…冷媒回路
５２…報知部
６０…異常判定装置
６３ｃ…記憶部
６６…算出部
６７…判定部
８０…サーバ

Claims (13)

1. 圧縮機（１１）、凝縮器（１２）、減圧装置（１４Ａ，１４Ｂ）、及び蒸発器（１３）が接続される冷媒回路（２０）を備え、コンテナに取り付けられる輸送用冷凍装置（１）の異常を判定する判定部（６７）を有する異常判定装置（６０）であって、
   前記異常判定装置（６０）は、複数個の試験運転モードについて試験運転が行われる、前記コンテナが輸送用機器に搭載される前の使用前検査時の、前記複数個の試験運転モードのうちの同一の前記試験運転モードに関わる時系列の試験データのうちの少なくとも一部を取得し、
   前記判定部（６７）は、複数回の前記使用前検査時の、前記複数個の試験運転モードのうちの同一の前記試験運転モードに関わる前記時系列の試験データにおける変化傾向から前記輸送用冷凍装置（１）の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する
   輸送用冷凍装置の異常判定装置。
2. 前記判定部（６７）は、複数回の前記使用前検査時の、複数個の前記試験運転モードのうちの複数個の同一の前記試験運転モードに関わる前記時系列の試験データにおける変化傾向から前記輸送用冷凍装置（１）の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する
   請求項１に記載の異常判定装置。
3. 前記判定部（６７）は、前記輸送用冷凍装置（１）の異常の有無の判定及び異常発生時期の予測を、機械学習によって行う
   請求項１又は２に記載の輸送用冷凍装置の異常判定装置。
4. 前記使用前検査時の前記試験運転モードごとの前記時系列の試験データを記録する記憶部（６３ｃ）をさらに有する
   請求項１〜３のいずれか一項に記載の輸送用冷凍装置の異常判定装置。
5. 前記判定部（６７）は、連続する複数回の前記使用前検査時の、前記複数個の試験運転モードのうちの同一の前記試験運転モードに関わる前記時系列の試験データにおける経時変化から前記輸送用冷凍装置（１）の異常の有無を判定し、異常がない場合に異常発生時期の予測を行う
   請求項１〜４のいずれか一項に記載の輸送用冷凍装置の異常判定装置。
6. 前記判定部（６７）は、前記輸送用冷凍装置（１）の異常の有無の判定及び異常発生時期の予測を行うために使用する前記時系列の試験データの一部を構成するものとして、前記使用前検査時の前記試験運転モードと同一条件の下に行われた前記輸送用冷凍装置（１）の出荷前試験運転時の検査データを加え、前記検査データが加えられた前記試験データに基づいて、前記輸送用冷凍装置（１）の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期の予測を行う
   請求項１〜５のいずれか一項に記載の輸送用冷凍装置の異常判定装置。
7. 前記判定部（６７）は、予め定められた第１期間の前記時系列の試験データと、前記第１期間とは異なる第２期間の前記時系列の試験データとに基づいて、前記輸送用冷凍装置（１）の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する
   請求項１〜６のいずれか一項に記載の輸送用冷凍装置の異常判定装置。
8. 前記使用前検査時の前記時系列の試験データに基づいて前記輸送用冷凍装置（１）の正常状態からの乖離度合を算出する算出部（６６）をさらに有し、
   前記算出部（６６）は、前記第１期間の前記時系列の試験データから算出される第１指標値と、前記第２期間の前記時系列の試験データから算出される第２指標値とに基づいて、前記輸送用冷凍装置（１）の正常状態からの乖離状態を算出し、
   前記判定部（６７）は、前記輸送用冷凍装置（１）の正常状態からの乖離度合に基づいて前記輸送用冷凍装置（１）の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する
   請求項７に記載の輸送用冷凍装置の異常判定装置。
9. 前記輸送用冷凍装置（１）の据付後において、前記使用前検査時の前記試験運転モードと同じ設定温度で運転された場合、前記判定部（６７）は、前記輸送用冷凍装置（１）の異常の有無の判定及び異常発生時期の予測を行うために使用する前記時系列の試験データの一部を構成するものとして、前記使用前検査時の前記試験運転モードと同じ設定温度で運転した運転データを加え、前記運転データが加えられた後の前記試験データに基づいて、前記輸送用冷凍装置（１）の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期の予測を行う
   請求項１〜８のいずれか一項に記載の輸送用冷凍装置の異常判定装置。
10. 前記輸送用冷凍装置（１）の異常の有無の判定結果及び異常発生時期の予測結果を報知する報知部（５２）をさらに有し、
    前記報知部（５２）は、ユーザの要求があったとき、前記輸送用冷凍装置（１）又は前記異常判定装置（６０）の電源がオン状態になったとき、前記輸送用冷凍装置（１）の輸送が完了したとき、及び前記輸送用冷凍装置（１）の使用前検査が実施されたとき、の少なくとも１つの場合に前記判定結果及び前記予測結果を報知する
    請求項１〜９のいずれか一項に記載の輸送用冷凍装置の異常判定装置。
11. 前記異常判定装置（６０）は、前記輸送用冷凍装置（１）と通信可能なサーバ（８０）に設けられている
    請求項１〜１０のいずれか一項に記載の輸送用冷凍装置の異常判定装置。
12. 請求項１〜１１のいずれか一項に記載の異常判定装置（６０）を備えた輸送用冷凍装置。
13. 圧縮機（１１）、凝縮器（１２）、減圧装置（１４Ａ，１４Ｂ）、及び蒸発器（１３）が接続される冷媒回路（２０）を備え、コンテナに取り付けられる輸送用冷凍装置（１）の異常を判定する異常判定方法であって、
    前記輸送用冷凍装置（１）の運転に関するデータを時系列に保存するデータ保存ステップと、
    前記データから前記コンテナが輸送用機器に搭載される前の複数回の使用前検査時の複数個の試験運転モードのうちの同一の前記試験運転モードについての時系列の試験データを抽出する抽出ステップと、
    前記抽出ステップによって抽出された前記時系列の試験データの変化傾向から前記輸送用冷凍装置（１）の異常の有無を判定し、異常のない場合に異常発生時期を予測する判定ステップと、
    を有する
    輸送用冷凍装置の異常判定方法。