JP5773620B2 - センサ異常判定装置及びセンサ異常判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、監視対象装置に設けられたセンサが正常であるか否かを判定するセンサ異常判定装置及びセンサ異常判定方法である。

一般的にガスタービンの制御は、電子制御によって行っている。当該電子制御は、ガスタービンに設けられた様々なセンサの出力のフィードバックにより行う。そのため、ガスタービンの制御を正確に実行するためには、各センサにおける故障の有無を検査し、全てのセンサにおいて故障が発生していないように管理する必要がある。

特許文献１には、ガスタービンに設置されたセンサが故障しているか否かを判定するガスタービンのセンサ不良識別システムが開示されている。具体的には、以下の構成を有する。ガスタービンのセンサ不良識別システムは、エンジンモデル、トラッキングフィルタ、パターン認識モジュールから構成される。エンジンモデルは、ガスタービンのエンジンのシミュレータであり、エンジンに設けられたセンサが出力すると予測されるセンサ値（予測センサ値）を出力する。トラッキングフィルタには、エンジンに設けられたセンサが出力するセンサ値とエンジンモデルが出力する予測センサ値とが入力され、これらの差に対応した品質パラメータを出力する。なお、品質パラメータとは、エンジンセンサの品質を示す値である。パターン認識モジュールは、予め記憶された異常パターンとトラッキングフィルタが出力した品質パラメータとを比較し、センサ不良の判定を行う。

特開２００７−１３８９３７号公報

特許文献１において、パターン認識モジュールは、トラッキングフィルタが出力する品質パラメータにより、エンジンに設けられたセンサが出力するセンサ値とエンジンモデルが出力する予測センサ値との差が大きい場合に、センサに異常があると判定する。
しかしながら、実際には、エンジンモデルの演算結果と実際のエンジンの動作との間に誤差が含まれるため、エンジンモデルが出力するセンサ予測値にも誤差が含まれている。そのため、特許文献１の判定法を用いる場合、この誤差が品質パラメータに影響を与えるため、センサの不良識別の精度が低下してしまうという問題があった。

本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、監視対象装置に設けられたセンサが正常であるか否かを判定するセンサ異常判定装置であって、前記センサからセンサ値を取得するセンサ値取得部と、前記監視対象装置の模擬を行い、前記センサ値の予測値である予測センサ値を算出する模擬部と、所定の期間内に前記模擬部が出力した予測センサ値を用いて前記予測センサ値と当該予測センサ値の出現度との関係を示す第１の関数を算出する第１の関数算出部と、所定の期間内に前記センサ値取得部が取得したセンサ値を用いて前記センサ値と当該センサ値の出現度との関係を示す第２の関数を算出する第２の関数算出部と、前記模擬部が出力した予測センサ値と前記センサ値取得部が取得したセンサ値から算出されるセンサ値差の出現率として前記第１の関数と前記第２の関数との重複部分の積分値を算出する積分値算出部と、前記積分値が所定の閾値以下である場合に、前記出現率が低いと判定し、前記監視対象装置のセンサが異常であると判定する異常判定部とを備えることを特徴とする。

また、本発明においては、前記模擬部は、前記監視対象装置の稼働時間の入力を受け付け、当該稼働時間に応じて異なる模擬動作を実行することが好ましい。

また、本発明においては、前記センサ値差の出現率を用いて前記模擬部による模擬動作の実行に用いる内部パラメータを更新する更新部を備えることが好ましい。

また、本発明は、監視対象装置に設けられたセンサが正常であるか否かを判定するセンサ異常判定装置を用いたセンサ異常判定方法であって、センサ値取得部は、前記センサからセンサ値を取得し、模擬部は、前記監視対象装置の模擬を行い、前記センサ値の予測値である予測センサ値を算出し、第１の関数算出部は、所定の期間内に前記模擬部が出力した予測センサ値を用いて前記予測センサ値と当該予測センサ値の出現度との関係を示す第１の関数を算出し、第２の関数算出部は、所定の期間内に前記センサ値取得部が取得したセンサ値を用いて前記センサ値と当該センサ値の出現度との関係を示す第２の関数を算出し、積分値算出部は、前記模擬部が出力した予測センサ値と前記センサ値取得部が取得したセンサ値から算出されるセンサ値差の出現率として前記第１の関数と前記第２の関数との重複部分の積分値を算出し、異常判定部は、前記積分値が所定の閾値以下である場合に、前記出現率が低いと判定し、前記監視対象装置のセンサが異常であると判定することを特徴とする。

本発明によれば、異常判定部は、所定の期間内におけるセンサ値差の出現率を用いて、センサ値差の出現率が低い場合に監視対象装置のセンサが異常であると判定する。これにより、エンジンモデルが出力するセンサ予測値にも誤差が含まれていたとしても、当該誤差を加味してセンサの不良識別を行うため、センサの不良識別の精度を向上させることができる。

本発明の第１の実施形態によるセンサ異常監視装置の構成を示す概略ブロック図である。 第１の実施形態によるセンサ異常判定動作を示すフローチャートである。 センサ値差と平均値との差の絶対値の出現率と標準偏差との関係を示す図である。 本発明の第２の実施形態によるセンサ異常監視装置の構成を示す概略ブロック図である。 第２の実施形態によるセンサ異常判定動作を示すフローチャートである。 第１の関数と第２の関数との関係を示す図である。 本発明の第３の実施形態による模擬部の動作を示す図である。 本発明の第４の実施形態によるセンサ異常監視装置の構成を示す概略ブロック図である。

《第１の実施形態》
以下、図面を参照しながら本発明の第１の実施形態について詳しく説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態によるセンサ異常監視装置の構成を示す概略ブロック図である。
センサ異常判定装置は、ガスタービンのエンジンなどの監視対象装置に設けられたセンサが故障しているか否かを判定する装置であり、入力部１０１、監視対象制御部１０２、模擬部１０３、センサ値取得部１０４、センサ値差算出部１０５、センサ値差記憶部１０６、平均算出部１０７、標準偏差算出部１０８、判定部１０９を備える。

入力部１０１は、監視対象装置の状態を示す運転条件パラメータの入力を受け付け、模擬部１０３に当該運転条件パラメータを出力する。なお、監視対象装置がガスタービンのエンジンであった場合、運転条件パラメータとしては例えば外気の温度などのパラメータを用いる。
監視対象制御部１０２は、監視対象装置を制御する制御パラメータの入力を受け付け、当該制御パラメータは、監視対象装置及び模擬部１０３に当該制御パラメータを出力する。

模擬部１０３は、監視対象装置のシミュレータであり、入力部１０１から入力された運転条件パラメータ及び監視対象制御部１０２から入力された制御パラメータを用いて監視対象装置の動作を模擬する。また、模擬部１０３は、監視対象装置に設けられたセンサが出力すると予測されるセンサ値（以下、予測センサ値と表記する）を演算する。
センサ値取得部１０４は、監視対象装置に設けられたセンサからセンサ値を取得する。

センサ値差算出部１０５は、模擬部１０３が出力する予測センサ値とセンサ値取得部１０４が取得したセンサ値との差であるセンサ値差を算出し、算出したセンサ値差をセンサ値差記憶部１０６に記録する。また、センサ値差算出部１０５は、算出したセンサ値差を判定部１０９に出力する。
センサ値差記憶部１０６は、所定の期間の間にセンサ値差算出部１０５が算出したセンサ値差を記憶する。
平均算出部１０７は、センサ値差記憶部１０６が記憶するセンサ値差の平均を算出する。
標準偏差算出部１０８は、センサ値差記憶部１０６が記憶するセンサ値差の標準偏差を算出する。

判定部１０９は、平均算出部１０７が算出した平均値と標準偏差算出部１０８が算出した標準偏差とセンサ値差算出部１０５から入力されたセンサ値差とを用いて監視対象装置に設けられたセンサが故障しているか否かを判定する。具体的には、判定部１０９は、センサ値差算出部１０５から入力されたセンサ値差と平均算出部１０７が算出した平均値との差の絶対値が、標準偏差算出部１０８が算出した標準偏差の所定係数倍より大きい場合に、センサが異常であると判定する。
すなわち、センサ値差算出部１０５、センサ値差記憶部１０６、平均算出部１０７、標準偏差算出部１０８、判定部１０９は協働して、所定の期間内におけるセンサ値差の出現率を用いて、センサ値差の出現率が低い場合に監視対象装置のセンサが異常であると判定する異常判定部として機能する。

次に、本実施形態によるセンサ異常判定装置の動作を説明する。
まず、センサの異常判定を行う前に、センサ値差記憶部１０６にセンサ値差を蓄積するまでの動作について説明する。

まず、入力部１０１は、監視対象装置の運転条件を示す運転条件パラメータの入力を受け付け、模擬部１０３に出力する（ステップＳ１）。次に、監視対象制御部１０２は、制御パラメータの入力を受け付け、監視対象装置及び模擬部１０３に出力する（ステップＳ２）。模擬部１０３に入力部１０１及び監視対象制御部１０２からパラメータが入力されると、監視対象装置の動作の模擬を開始する（ステップＳ３）。

模擬部１０３は、監視対象装置の模擬により予測センサ値を算出するとセンサ値差算出部１０５に当該予測センサ値を出力する。また、センサ値取得部１０４は、所定の時間間隔で監視対象装置に設けられたセンサからセンサ値を取得する。所定の時間間隔としては、例えばセンサ異常判定装置のＣＰＵクロックのタイミングなどを用いると良い。なお、センサ値取得部１０４がセンサ値を取得するタイミングは、模擬部１０３がセンサ値を出力するタイミングと同期していることが好ましい。

次に、センサ値差算出部１０５に、模擬部１０３から予測センサ値が入力され、センサ値取得部１０４からセンサ値が入力される。次に、センサ値差算出部１０５は、予測センサ値とセンサ値との差であるセンサ値差を算出する（ステップＳ４）。次に、センサ値差記憶部１０６は、センサ値差記憶部１０６に算出したセンサ値差を記録する（ステップＳ５）。以降、ステップＳ１〜ステップＳ５の処理を繰り返すことで、センサ値差記憶部１０６にセンサ値差を蓄積する。

次に、監視対象装置に設けられたセンサの異常の有無を判定するまでの動作を説明する。
図２は、第１の実施形態によるセンサ異常判定動作を示すフローチャートである。
センサ異常判定動作を開始すると、センサ値差算出部１０５に、模擬部１０３から予測センサ値が入力され、センサ値取得部１０４からセンサ値が入力される。次に、センサ値差算出部１０５は、予測センサ値とセンサ値との差であるセンサ値差を算出する（ステップＳ１１）。また、平均算出部１０７は、センサ値差記憶部１０６が記憶するセンサ値差の平均値を算出する（ステップＳ１２）。

次に、標準偏差算出部１０８は、センサ値差記憶部１０６が記憶するセンサ値差及び平均算出部１０７が算出した平均値（基準センサ値差）を用いて、センサ値差の標準偏差を算出する（ステップＳ１３）。具体的には、以下に示す式（１）を用いてセンサ値差の標本標準偏差σを算出する。

但し、μ_ｙ＾−ｙは、平均算出部１０７が算出したセンサ値差の平均値を示す。また、ｙ^＾ _ｎは、模擬部１０３がｎ回目に算出した予測センサ値を示す。また、ｙ_ｎは、センサ値取得部１０４がｎ回目に取得したセンサ値を示す。つまり、ｙ^＾ _ｎ−ｙ_ｎは、センサ値差算出部１０５がｎ回目に算出するセンサ値差を示す。
これにより、標準偏差算出部１０８は、センサ値差の標準偏差、すなわちセンサ値差の平均値からのばらつきの度合いを算出することができる。

次に、判定部１０９は、センサ値差算出部１０５が算出したセンサ値差と平均算出部１０７が算出した平均値（基準センサ値差）との差を算出する（ステップＳ１４）。次に、判定部１０９は、センサ値差と平均値との差の絶対値が、標準偏差算出部１０８が算出した標準偏差の所定係数倍以下であるか否かを判定する（ステップＳ１５）。すなわち、判定部１０９は、以下に示す式（２）を満たすか否かを判定する。

但し、ａは予め定められた値を示す係数である。
判定部１０９は、センサ値差と平均値との差の絶対値が、標準偏差算出部１０８が算出した標準偏差のａ倍以下であると判定した場合（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、監視対象装置に設置されているセンサが正常であると判定する（ステップＳ１６）。他方、判定部１０９は、センサ値差と平均値との差の絶対値が、標準偏差算出部１０８が算出した標準偏差のａ倍超であると判定した場合（ステップＳ１５：ＮＯ）、監視対象装置に設置されているセンサが故障していると判定する（ステップＳ１７）。

ここで、センサ値差と平均値との差の絶対値が、標準偏差算出部１０８が算出した標準偏差の所定係数倍以下であるか否かを判定することでセンサの異常の有無を判定できる理由を説明する。
図３は、センサ値差と平均値との差の絶対値の出現率と標準偏差との関係を示す図である。
センサの誤差の分布が正規分布に近似できる場合、所定の期間内におけるセンサ値差の出現率は、図３に示すようになる。すなわち、所定の期間内におけるセンサ値差の平均値μの出現率が最も高く、平均値μから離れるに従って出現率が低くなる。また、正規分布において標準偏差σ以内の誤差を有する値の出現率は決まった値（約６８％）となる。したがって、判定部１０９は、センサ値差と平均値との差の絶対値｜μ−（ｙ^＾−ｙ）｜が、標準偏差σの所定係数倍以下である場合に、出現率が低いと判定し、前記監視対象装置のセンサが異常であると判定することができる。

このように、本実施形態によれば、異常判定部は、所定の期間内におけるセンサ値差の出現率を用いて、センサ値差の出現率が低い場合に監視対象装置のセンサが異常であると判定する。これにより、模擬部１０３が出力するセンサ予測値に誤差が含まれていたとしても、当該誤差を加味してセンサの不良識別を行うため、センサの不良識別の精度を向上させることができる。

なお、本実施形態では、センサ値差の基準値である基準センサ値差としてセンサ値差の平均値を用いる場合を説明したが、これに限られない。例えば、センサ値が予測センサ値と同じ値を示すことを基準とする場合は、基準センサ値差として「０」を用いると良い。
この場合、標準偏差算出部１０８は、式（３）を用いてセンサ値差の標本標準偏差σ´を算出することとなる。また、判定部１０９は、式（４）を用いてセンサの異常の有無の判定を行うこととなる。

《第２の実施形態》
次に、図面を参照しながら本発明の第２の実施形態について詳しく説明する。
図４は、本発明の第２の実施形態によるセンサ異常監視装置の構成を示す概略ブロック図である。
センサ異常判定装置は、入力部１０１、監視対象制御部１０２、模擬部１０３、センサ値取得部１０４、予測センサ値記憶部２０１、センサ値記憶部２０２、時間判定部２０３、第１の関数算出部２０４、第２の関数算出部２０５、積分値算出部２０６、判定部２０７を備える。
なお、入力部１０１、監視対象制御部１０２、模擬部１０３、センサ値取得部１０４の機能・動作は第１の実施形態の入力部１０１、監視対象制御部１０２、模擬部１０３、センサ値取得部１０４と同じであるため、同一の符号を用いて説明する。

予測センサ値記憶部２０１は、模擬部１０３が算出した予測センサ値を記憶する。
センサ値記憶部２０２は、センサ値取得部１０４が取得したセンサ値を記憶する。
時間判定部２０３は、異常判定動作を開始した時刻からの経過時間を計測し、当該経過時間が所定時間を超えたか否かを判定する。

第１の関数算出部２０４は、予測センサ値記憶部２０１が記憶する予測センサ値を用いて予測センサ値と予測センサ値の出現度との関係を示す第１の関数を算出する。
第２の関数算出部２０５は、センサ値記憶部２０２が記憶するセンサ値を用いてセンサ値と当該センサ値の出現度との関係を示す第２の関数を算出する。
なお、第１の関数及び第２の関数としては、確率密度関数を用いる。

積分値算出部２０６は、第１の関数算出部２０４が算出した第１の関数と第２の関数算出部２０５が算出した第２の関数との重複部分の積分値を算出する。
判定部２０７は、積分値算出部２０６が算出した積分値が所定の閾値以下である場合に、センサが異常であると判定する。
すなわち、予測センサ値記憶部２０１、センサ値記憶部２０２、時間判定部２０３、第１の関数算出部２０４、第２の関数算出部２０５、積分値算出部２０６、判定部２０７は協働して、所定の期間内におけるセンサ値差の出現率を用いて、センサ値差の出現率が低い場合に監視対象装置のセンサが異常であると判定する異常判定部として機能する。

次に、本実施形態によるセンサ異常判定装置の動作を説明する。
図５は、第２の実施形態によるセンサ異常判定動作を示すフローチャートである。
まず、入力部１０１は、監視対象装置の運転条件を示す運転条件パラメータの入力を受け付け、模擬部１０３に出力する（ステップＳ２１）。次に、監視対象制御部１０２は、制御パラメータの入力を受け付け、監視対象装置及び模擬部１０３に出力する（ステップＳ２２）。模擬部１０３に入力部１０１及び監視対象制御部１０２からパラメータが入力されると、監視対象装置の動作の模擬を開始する（ステップＳ２３）。

模擬部１０３は、監視対象装置の模擬により予測センサ値を算出すると予測センサ値記憶部２０１に当該予測センサ値を記録する（ステップＳ２４）。また、センサ値取得部１０４は、所定の時間間隔で監視対象装置に設けられたセンサからセンサ値を取得し、当該センサ値をセンサ値記憶部２０２に記録する（ステップＳ２５）。所定の時間間隔としては、例えばセンサ異常判定装置のＣＰＵクロックのタイミングなどを用いると良い。なお、センサ値取得部１０４がセンサ値を取得するタイミングは、模擬部１０３がセンサ値を出力するタイミングと同期していることが好ましい。

次に、時間判定部２０３は、異常判定動作を開始した時刻からの経過時間が所定時間（例えば、１０分）を超えたか否かを判定する（ステップＳ２６）。時間判定部２０３が、経過時間が所定時間を超えていないと判定した場合（ステップＳ２６：ＮＯ）、ステップＳ２１に戻る。これにより、予測センサ値記憶部２０１には、所定時間の間（所定期間内）に算出された予測センサ値が蓄積され、センサ値記憶部２０２には、所定時間の間に取得されたセンサ値が蓄積されることとなる。監視対象装置の物理量（例えば、温度や圧力など）は、緩やかに変化するため、予測センサ値記憶部２０１が記憶する予測センサ値、及びセンサ値記憶部２０２が記憶するセンサ値は、略同じ値を示すものとみなすことができる。

他方、時間判定部２０３が、経過時間が所定時間を超えたと判定した場合（ステップＳ２６：ＹＥＳ）、第１の関数算出部２０４は、以下に示す式（５）を用いて、予測センサ値と予測センサ値の出現度との関係を示す第１の関数を算出する（ステップＳ２７）。

但し、μ_ｙ＾は、予測センサ値記憶部２０１が記憶する予測センサ値の平均値を示す。また、σ_ｙ＾は、模擬部１０３が出力する予測センサ値の標準偏差を示す。なお、模擬部１０３が出力する予測センサ値のばらつきは、模擬部１０３によるシミュレーションを行う際に物理量の近似を行うことで発生する誤差によるものであるため、予め求めておくことができる。

また、第２の関数算出部２０５は、以下に示す式（６）を用いて、センサ値とセンサ値の出現度との関係を示す第２の関数を算出する（ステップＳ２８）。

但し、μ_ｙは、センサ値記憶部２０２が記憶するセンサ値の平均値を示す。また、σ_ｙは、センサ値取得部１０４が取得するセンサ値の標準偏差を示す。なお、センサ値の標準偏差は、以下に示す式（７）を用いて算出することができる。

図６は、第１の関数と第２の関数との関係を示す図である。
次に、積分値算出部２０６は、第１の関数算出部２０４が算出した第１の関数と第２の関数算出部２０５が算出した第２の関数との重複部分の積分値を算出する（ステップＳ２９）。なお、第１の関数と第２の関数との重複部の積分値は、図６の斜線部の面積と等価である。具体的には、以下の手順により積分値の算出を行う。
まず、積分値算出部２０６は、式（５）、（６）からＸ＝Ｘ^＾となる解ｙ_ｃを算出する。次に、式（５）からＸ^＾＝ｔｈとなる解ｙ^＾ _−ｔｈ、ｙ^＾ _＋ｔｈを算出する。また、式（６）からＸ＝ｔｈとなる解ｙ_−ｔｈ、ｙ_＋ｔｈを算出する。ここで、ｔｈとは、任意の閾値を示す。そして、積分値算出部２０６は、以下に示す式（８）を用いて、第１の関数と第２の関数との重複部の積分値を算出する。

次に、判定部２０７は、第１の関数と第２の関数との重複部の積分値が、所定の閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ３０）。当該閾値は、監視対象装置の過去の運転データや、類似機のデータから決定される値である。
判定部２０７は、第１の関数と第２の関数との重複部の積分値が、所定の閾値より大きいと判定した場合（ステップＳ３０：ＮＯ）、監視対象装置に設置されているセンサが正常であると判定する（ステップＳ３１）。他方、判定部２０７は、第１の関数と第２の関数との重複部の積分値が、所定の閾値以下であると判定した場合（ステップＳ３０：ＹＥＳ）、監視対象装置に設置されているセンサが故障していると判定する（ステップＳ３２）。

ここで、第１の関数と第２の関数との重複部の積分値が所定の閾値以下であるか否かを判定することでセンサの異常の有無を判定できる理由を説明する。
図６から、予測センサ値の平均値μ_ｙ＾とセンサ値の平均値μ_ｙとの差が小さく、かつ第１の関数と第２の関数が描くグラフの形状が似ているほど、第１の関数と第２の関数との重複部の積分値が大きくなる。予測センサ値の平均値μ_ｙ＾とセンサ値の平均値μ_ｙとの差が小さいこと、及び第１の関数と第２の関数が描くグラフの形状が似ることは、模擬部１０３によるシミュレーションが監視対象装置の実際の動作に近いことを示す。
したがって、第１の関数と第２の関数との重複部の積分値が所定の閾値以下であるか否かを判定することで、監視対象装置に設けられたセンサ固有の誤差と、模擬部１０３によるシミュレーションの誤差とを加味して、センサの異常の有無を判定することができる。

なお、本実施形態では、第１の関数と第２の関数との重複部の積分値が所定の閾値以下であるか否かを判定することでセンサの異常の有無を判定する場合を説明したが、これに限られない。例えば、第１の関数または第２の関数における第１の関数と第２の関数との重複部の積分値の割合が所定の閾値以下であるか否かを判定することでセンサの異常の有無を判定してもよい。

《第３の実施形態》
次に、図面を参照しながら本発明の第３の実施形態について詳しく説明する。
図７は、本発明の第３の実施形態による模擬部１０３の動作を示す図である。
第３の実施形態によるセンサ異常判定装置は、第１の実施形態によるセンサ異常判定装置と模擬部１０３の動作が異なるものである。
模擬部１０３には、入力部１０１から運転条件パラメータとして稼働時間が入力され、図７に示すように、稼働時間に応じて出力する予測センサ値が変化するようなシミュレーションを行う。これは、監視対象装置の経年変化をモデル化したものである。
本実施形態によれば、監視対象装置の性能の経年変化を加味してシミュレーションを行うことができるため、センサの異常判定の精度をさらに向上させることができる。

なお、本実施形態によるセンサ異常判定装置は、第１の実施形態によるセンサ異常判定装置と模擬部１０３の動作が異なるものとして説明したが、これに限られず、第２の実施形態によるセンサ異常判定装置と同様の機能を備えるものとしても良い。
また、本実施形態では、模擬部１０３が稼働時間に応じて予測センサ値が変化するようなシミュレーションを実行する場合を説明したが、これに限られない。例えば、模擬部１０３は、稼働時間に関連付けて複数のシミュレーションプログラムを記憶しておき、入力された稼働時間に最も近い稼働時間に関連付けられたシミュレーションプログラムを実行することで、稼働時間に応じて異なる模擬動作を実行するようにしても良い。

《第４の実施形態》
次に、本発明の第４の実施形態について詳しく説明する。
図８は、本発明の第４の実施形態によるセンサ異常監視装置の構成を示す概略ブロック図である。
第４の実施形態によるセンサ異常判定装置は、第１の実施形態によるセンサ異常判定装置に更新部３０１を更に備えるものである。
更新部３０１は、入力部１０１から入力された運転条件パラメータと標準偏差算出部１０８が算出した標準偏差とを用いて模擬部１０３の内部パラメータを更新する。例えば、更新部３０１はカルマンフィルタによって実装すると良い。つまり更新部３０１は、センサ値差の出現率を用いて模擬部１０３による模擬動作の実行に用いる内部パラメータを更新する。
なお、本実施形態によるセンサ異常判定装置は、第１の実施形態によるセンサ異常判定装置に更新部３０１を備えるものとして説明したが、これに限られず、第２の実施形態によるセンサ異常判定装置と同様の機能を備えるものとしても良い。

以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
例えば、第１〜第４の実施形態では、センサ異常判定装置が監視対象の制御とセンサの異常判定とを行う場合を説明したが、これに限られず、例えば、模擬部１０３及び異常判定部を備える判定装置が、通信回線を介して監視対象制御部１０２とセンサ値取得部１０４とを備える制御装置から信号を受信する、いわゆる遠隔監視診断システムの構成を有するようにしても良い。これにより、詳細分析や専門の担当者による診断が可能となる。また、制御システムの設置場所の自由度を増すことができる。

上述のセンサ異常判定装置は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。

また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

１０１…入力部 １０２…監視対象制御部 １０３…模擬部 １０４…センサ値取得部 １０５…センサ値差算出部 １０６…センサ値差記憶部 １０７…平均算出部 １０８…標準偏差算出部 １０９、２０７…判定部 ２０１…予測センサ値記憶部 ２０２…センサ値記憶部 ２０３…時間判定部 ２０４…第１の関数算出部 ２０５…第２の関数算出部 ２０６…積分値算出部 ３０１…更新部

Claims (4)

1. 監視対象装置に設けられたセンサが正常であるか否かを判定するセンサ異常判定装置であって、
   前記センサからセンサ値を取得するセンサ値取得部と、
   前記監視対象装置の模擬を行い、前記センサ値の予測値である予測センサ値を算出する模擬部と、
   所定の期間内に前記模擬部が出力した予測センサ値を用いて前記予測センサ値と当該予測センサ値の出現度との関係を示す第１の関数を算出する第１の関数算出部と、
   所定の期間内に前記センサ値取得部が取得したセンサ値を用いて前記センサ値と当該センサ値の出現度との関係を示す第２の関数を算出する第２の関数算出部と、
   前記模擬部が出力した予測センサ値と前記センサ値取得部が取得したセンサ値から算出されるセンサ値差の出現率として前記第１の関数と前記第２の関数との重複部分の積分値を算出する積分値算出部と、
   前記積分値が所定の閾値以下である場合に、前記出現率が低いと判定し、前記監視対象装置のセンサが異常であると判定する異常判定部と
   を備えることを特徴とするセンサ異常判定装置。
2. 前記模擬部は、前記監視対象装置の稼働時間の入力を受け付け、当該稼働時間に応じて異なる模擬動作を実行することを特徴とする請求項１に記載のセンサ異常判定装置。
3. 前記センサ値差の出現率を用いて前記模擬部による模擬動作の実行に用いる内部パラメータを更新する更新部を備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載のセンサ異常判定装置。
4. 監視対象装置に設けられたセンサが正常であるか否かを判定するセンサ異常判定装置を用いたセンサ異常判定方法であって、
   センサ値取得部は、前記センサからセンサ値を取得し、
   模擬部は、前記監視対象装置の模擬を行い、前記センサ値の予測値である予測センサ値を算出し、
   第１の関数算出部は、所定の期間内に前記模擬部が出力した予測センサ値を用いて前記予測センサ値と当該予測センサ値の出現度との関係を示す第１の関数を算出し、
   第２の関数算出部は、所定の期間内に前記センサ値取得部が取得したセンサ値を用いて前記センサ値と当該センサ値の出現度との関係を示す第２の関数を算出し、
   積分値算出部は、前記模擬部が出力した予測センサ値と前記センサ値取得部が取得したセンサ値から算出されるセンサ値差の出現率として前記第１の関数と前記第２の関数との重複部分の積分値を算出し、
   異常判定部は、前記積分値が所定の閾値以下である場合に、前記出現率が低いと判定し、前記監視対象装置のセンサが異常であると判定する
   ことを特徴とするセンサ異常判定方法。

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