JP6356449B2 - センサ診断装置、センサ診断方法、およびコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、センサ割当て装置及びセンサ診断装置に関する。

近年、高層ビルなどの大規模な施設の設備点検において、センサやアクチュエータ（以下、まとめて「センサ」という）から定期的に取得されるデータに基づいて、自動で設備の異常を診断する自動診断が注目されている。自動診断を実現するために、診断モデルに計装図上のセンサを割当てる、すなわち、診断モデルの引数にセンサＩＤを割当てる作業は「オブジェクトマッピング」と呼ばれている。

従来、オブジェクトマッピングを容易にするために、計装作業者の作業に連動して結線情報（センサＩＤやケーブル番号の一覧表）を記録していくことにより、計装図の作成や管理を支援する方法が提案されている。当該方法により作成された計装図に基づいて、診断モデルへのセンサの割当てを行うことができる。

しかしながら、上記従来の方法では、計装図は作成できるものの、診断モデルへのセンサの割当て方法まではわからない。したがって、オブジェクトマッピングを行うためには、計装図上のセンサと診断モデルとの組合せの中から、適切な組合せを探索しなければならない。これは、設置されたセンサの数が膨大な場合や、センサの設置箇所が複数の計装図にまたがる場合に問題となる。

特開２０００−３３９３５７号公報

診断モデルに対してセンサを容易に割当てることができるセンサ割当て装置及びセンサ診断装置を提供する。

一実施形態に係るセンサ割当て装置は、計測値記憶部と、生成部と、算出部と、選択部とを備える。計測値記憶部は、複数のセンサの計測値を記憶する。生成部は、複数の引数を有するセンサの診断関数の各引数に対して、センサを割当て、引数とセンサとの組合せを複数生成する。算出部は、生成部により生成された複数の組合せの各々について、計測値記憶部に記憶された計測値を代入して計算される診断関数の値に基づき評価値を算出する。選択部は、算出部により算出された各組合せの評価値に基づいて、複数の組合せの中から少なくとも１つの組合せを選択する。

第１実施形態に係るセンサ割当て装置の機能構成を示すブロック図。 第１実施形態に係るセンサ割当て装置が適用される空調設備の一例を示す計装図。 センサ情報記憶部に記憶されたセンサ情報の一例を示す図。 診断モデル記憶部に記憶された診断モデルの一例を示す図。 正常計測値記憶部に記憶された計測値の一例を示す図。 組合せ生成部により生成された組合せの一例を示す図。 割当て結果記憶部に記憶された組合せの一例を示す図。 第１実施形態に係るセンサ割当て装置の物理構成を示すブロック図。 第１実施形態に係るセンサ割当て装置によるセンサ割当て処理を示すフローチャート。 第２実施形態に係るセンサ診断装置の機能構成を示すブロック図。 第２実施形態に係るセンサ診断装置によるセンサ診断処理を示すフローチャート。 第３実施形態に係るセンサ割当て装置の機能構成を示すブロック図。 割当て結果表示部の表示画面の一例を示す図。 位置属性が曖昧な場合のセンサ情報及び計装図を示す図。 位置属性が曖昧な場合の割当て結果表示部の表示画面の一例を示す図。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。以下で説明するセンサ割当て装置及びセンサ診断装置は、センサの計測値及び制御値（以下、まとめて「計測値」という）に基づいて、複数のセンサを設けられた施設における、センサの自動診断に用いることができる。また、センサの診断結果に基づいて、センサの計測値と関連する設備の自動診断に用いることもできる。具体的には、センサ割当て装置及びセンサ診断装置は、例えば、ビルや工場などに設けられた空調設備の自動診断や、上下水道設備の自動診断に用いることができる。

（第１実施形態）
まず、第１実施形態に係るセンサ割当て装置の構成について、図１〜図８を参照して説明する。図１は、本実施形態に係るセンサ割当て装置の機能構成を示すブロック図である。図１のセンサ割当て装置は、センサ情報記憶部１と、診断モデル記憶部２と、正常計測値記憶部３と、診断モデル生成部４と、評価値算出部５と、診断モデル選択部６と、割当て結果記憶部７と、を備える。

センサ情報記憶部１は、施設に設けられた複数のセンサに関するセンサ情報を記憶しており、記憶したセンサ情報を、後述する組合せ生成部４に入力する。センサ情報には、例えば、各センサのセンサＩＤ、センサの説明、及び属性情報が含まれる。センサＩＤは、各センサを識別するための識別情報である。属性情報は、センサＩＤにより特定される各センサの特徴を示す情報であり、例えば、計測属性、位置属性、及び種別属性が含まれる。計測属性とは、センサにより計測される物理量の単位を示す情報である。位置属性とは、センサが設けられた位置を示す情報である。種別属性とは、記憶される物理量が、センサの実際の計測値か、あるいは制御情報から取得された制御値かを示す情報である。属性情報は、各センサの特徴を示す情報であれば、上記の情報に限られない。

ここで、図２は本実施形態に係るセンサ割当て装置が適用される空調設備の一例を示す計装図であり、図３は図２の計装図と対応してセンサ情報記憶部１に記憶されるセンサ情報の一例を示す図である。

図２は、有向グラフであり、有向辺（図２における矢印）は、空調設備における空気や水の流れる配管及び方向を示している。有向辺の両端のノードは、機器、分岐点、及び部屋のような、空気や水の状態が変化する部分を示しており、それぞれ計装ノードＩＤが割り振られている。また、図２において、有向辺上及びノードには、センサが設けられており、それぞれセンサＩＤが割り振られている。以下では、センサＩＤがＸのセンサを、単にセンサＸという。

図３は、図２に示した空調設備に対してセンサ情報記憶部１に記憶されるセンサ情報の一例を示している。図３において、センサ情報には、センサＩＤ、センサの説明、計測属性、種別属性、及び位置属性が含まれる。位置属性は、センサの計測対象（空気や水）の出発点（ｆｒｏｍ）と終着点（ｔｏ）とにより示されている。例えば、図２において、外気ノードと熱交換ノード０２との間の有向辺上に設けられたセンサＴ１の位置属性は、出発点（ｆｒｏｍ）が外気ノード、終着点（ｔｏ）が熱交換ノード０２となっている。

診断モデル記憶部２は、センサや設備の異常を診断するための診断モデルを少なくとも１つ記憶しており、記憶した診断モデルを、後述する組合せ生成部４に入力する。診断モデルには、例えば、記憶した各診断モデルのモデルＩＤ、モデル式、引数、及び属性情報が含まれる。モデルＩＤは、診断モデル記憶部２に複数の診断モデルが記憶されている場合に、各診断モデルを識別するための識別情報である。

モデル式は、センサ及び設備を診断するために予め定められた診断関数である。モデル式では、計算のために用いられる計測値が、どのセンサの計測値であるか定められておらず、計測値を用いられるセンサは引数とされている。モデル式は、引数を複数有しており、各引数には、それぞれセンサが割当てられる。引数をｘｉ（ｉ＝１，２，・・・）、モデル式をｆ（ｘｉ）と表した場合、モデル式ｆ（ｘｉ）は、各引数ｘｉに割当てられたセンサの測定値の関数となる。上述の通り、引数は診断モデル記憶部２に記憶されている。

属性情報は、センサ情報記憶部１に記憶された属性情報と同様に、各センサの特徴を示す情報であり、各引数に対して記憶される。診断モデル記憶部２に記憶される属性情報は、引数Ｘｉに割当てられるセンサに要求される属性情報である。

ここで、図４は、診断モデル記憶部２に記憶された診断モデルの一例を示す図である。図４において、診断モデルは２つ示されており、各診断モデルについて、モデルＩＤ、モデル式、引数、属性情報が記憶されている。例えば、診断モデルＦ００１０のモデル式ｆ（Ｘ｜β）は、β１×Ｘ１×（Ｘ２−Ｘ３）−Ｘ４＋β２である。モデル式ｆ（Ｘ｜β）は、引数Ｘｉに割当てられたセンサが正常なときにｆ（Ｘ｜β）＝０を満たすことが想定されている。式中のβｉ（ｉ＝１，２）は、引数Ｘｉ（ｉ＝１〜４）にセンサが割当てられたのち、後述する評価値が算出される際に同時に決定される調整量（パラメータ）である。

正常計測値記憶部３は、事前（過去）に計測した基準とすべき計測値であって、正常とみなせる計測値を記憶しており、記憶した計測値を、後述する評価値算出部５に入力する。正常とみなせる計測値としては、例えば診断対象となる複数のセンサが正常な状態で動作しているときに計測した計測値を用いることができる。評価値算出部５は、この計測値に基づいてセンサの異常の有無を診断する。

ここで、図５は、正常計測値記憶部３に記憶された計測値の一例を示す図である。図５において、各日時に計測された各センサの計測値が、１０分間隔で記憶されている。このように、正常計測値記憶部３は、計測タイミングが同期している各センサの計測値の組を、所定の時間間隔で複数記憶するのが好ましい。これは、センサが正常な状態であっても、センサの計測値は経時的に変化するため、センシングのタイミングが同期していないとセンサの異常の有無を診断することができないためである。

なお、正常計測値記憶部３は、各センサの計測値を記憶する記憶部であってもよい。この場合、正常計測値記憶部３は、記憶された各センサの計測値のうち、各センサが正常な状態で動作していたことが判明している日時の計測値を評価値算出部５に入力する。

組合せ生成部４は、センサ情報記憶部１からセンサ情報を取得し、診断モデル記憶部２から診断モデルを取得し、診断モデルのモデル式の各引数に対して各センサ（センサＩＤ）を割当てる。これにより、診断モデルと、当該診断モデルに割当てられたセンサとの組合せが生成される。組合せ生成部４は、このような組合せを複数生成する。組合せ生成部４は、生成した複数の組合せを、評価値算出部５に入力する。

組合せ生成部４は、例えば、診断モデルの引数に対して、センサを無作為に割当て、組合せを網羅的に生成する。この場合、Ｎ個の引数とＭ個のセンサに対して、最大でＭ！／（Ｎ−Ｍ）！（＝_ＭＰ_Ｎ）個の組合せが生成される。

また、組合せ生成部４は、引数の属性情報とセンサの属性情報とに応じて、センサを引数に割当て、診断モデルとセンサとの組合せを生成することもできる。具体的には、組合せ生成部４は、引数の属性情報を参照し、参照した属性情報と一致する属性情報を有するセンサを当該引数に割当てる。これにより、生成される組合せの数を減少させ、センサの割当てに要する時間を短縮することができる。

ここで、図６は、組合せ生成部４により生成された診断モデルとセンサとの組合せの一例を示す図である。図６の組合せは、図３のセンサ情報と、図４の診断モデルとに基づいて生成されている。図６に示すように、各組合せには組合せＩＤが割り振られている。例えば、組合せＣ００１において、診断モデルＦ００１０の引数Ｘｉ（ｉ＝１〜４）に対して、引数Ｘ１にセンサＴ１、引数Ｘ２にセンサＴ２、引数Ｘ３にセンサＱ１、引数Ｘ４にセンサＶ１がそれぞれ割当てられている。診断モデルＦ００１０には、引数Ｘ５が含まれないため、引数Ｘ５の欄はｎｕｌｌ（空値）となっている。

組合せ生成部４が組合せを網羅的に生成した場合、図６に示す全ての組合せが生成される。これに対して、組合せ生成部４が、引数の位置属性とセンサの位置属性が一致するように組合せを生成した場合、図６に示す組合せのうち、組合せＣ１０１〜Ｃ１０３が生成される。また、組合せ生成部４が、引数の計測属性及び位置属性とセンサの計測属性及び位置属性が一致するように組合せを生成した場合、図６に示す組合せのうち、組合せＣ１０３が生成される。このように、組合せ生成部４は、組合せを生成するために、１つの属性情報を用いてもよいし、複数の属性情報を用いてもよい。

評価値算出部５は、組合せ生成部４から生成された複数の組合せを取得し、正常計測値記憶部３から各センサの計測値を取得し、各組合せの評価値を算出する。評価値とは、生成された組合せが、センサの診断に適する度合いを示す数値である。評価値は、各組合せを構成する診断モデルに含まれるモデル式に、各組合せにおいて割当てられたセンサの計測値を代入し、得られた値（以下、「モデル値」という）に基づいて算出される。モデル式に代入されるセンサの計測値は、上述の通り、センシングのタイミングが同期していることが好ましい。また、センサの診断に適した診断モデルとセンサとの組合せを精度よく選択するために、モデル値は複数の正常値のサンプルから複数算出されるのが好ましい。

評価値は、モデル式の性質に応じて変化する。例えば、図４のモデル式ｆ（Ｘ｜β）のように、正常なセンサの計測値を代入すると、モデル値が所定値になることが想定されるモデル式の場合には、評価値算出部５は、評価値としてモデル値を用いればよい。これは、モデル値が所定値又は所定値に近いことが、組合せがセンサの診断に適していることを示すためである。また、このようなモデル式の場合には、複数のモデル値のばらつき度（分散や平均偏差など）を評価値として用いることもできる。

あるいは、正常なセンサの計測値を代入すると、モデル値がなんらかの計測値と相関を示すことが想定されるモデル式の場合には、評価値算出部５は、回帰分析により評価値を算出することができる。例えば、モデル値を目的変数、モデル値と相関のあるパラメータを説明変数とした回帰式を算出し、当該回帰式と複数のモデル値との最小二乗誤差の和を評価値として用いることができる。この場合、最小二乗誤差の和が小さいほど、センサの診断に適した組合せであることを示している。また、モデル値と計測値との間の相関係数を評価値として用いることも可能である。この場合、相関係数が高いほど、センサの診断に適した組合せであることを示している。パラメータとして、例えば、センサの計測値や外気温度などが挙げられる。

評価値算出部５は、組合せ生成部４から入力された複数の組合せと、算出した各組合せの評価値と、を組合せ選択部６に入力する。また、評価値を算出する過程で、モデル式ｆ（Ｘ｜β）におけるβのような調整量が算出された場合には、組合せ選択部６に調整量を入力してもよい。

組合せ選択部６は、評価値算出部５から入力された複数の組合せの中から、評価値に基づいて、センサの診断に適した組合せを少なくとも１つ選択する。組合せ選択部６は、各組合せの評価値を参照して、センサの診断に最も適した組合せを１つ選択してもよいし、評価値が所定の範囲に含まれる組合せを１つ以上選択してもよい。組合せ選択部６は、選択した組合せを割当て結果記憶部７に入力する。

割当て結果記憶部７は、組合せ選択部６により選択された、診断モデルとセンサとの組合せを記憶する。割当て結果記憶部７に記憶された組合せは、センサの診断に適した組合せであるため、割当てられた各センサの計測値をモデル式に代入し、得られたモデル値と、想定されるモデル値とを比較することにより、割当てられたセンサの異常を診断することができる。

ここで、図７は、割当て結果記憶部７に記憶された組合せの一例を示す図である。図７に示す組合せを用いてセンサの異常を診断する場合、診断モデルＦ００１０のモデル式の引数Ｘｉ（ｉ＝１〜４）に、それぞれセンサＶ１，Ｔ２，Ｔ１，Ｑ１の計測値を代入し、得られたモデル値と想定されるモデル値（＝０）とを比較することにより、センサＶ１，Ｔ２，Ｔ１，Ｑ１の異常を診断することができる。なお、割当て結果記憶部７は、センサを診断するために、評価値や調整量を記憶してもよい。

以上説明したセンサ割当て装置は、センサ割当て装置は、コンピュータ装置１００を基本ハードウェアとして使用することで実現することができる。コンピュータ装置１００は、図８に示すように、ＣＰＵ１０１、入力部１０１、表示部１０３、通信部１０４、主記憶部１０５、外部記憶部１０６を備え、これらはバス１０７により相互に通信可能に接続される。

入力部１０２は、キーボード、マウス等の入力デバイスを備え、入力デバイスの操作による操作信号をＣＰＵ１０１に出力する。表示部１０３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等の表示ディスプレイを含む。通信部１０４は、無線または有線の通信手段を有し、所定の通信方式で通信を行う。外部記憶部１０６は、例えば、ハードディスク、メモリ装置、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒ等の記憶媒体等を含む。外部記憶部１０６は、センサ割当て装置の処理をＣＰＵ１０１に実行させるための制御プログラムを記憶している。また、センサ割当て装置が備える各記憶手段のデータを記憶している。

主記憶部１０５は、ＣＰＵ１０１による制御の下で、外部記憶部１０６に記憶された制御プログラムを展開し、当該プログラムの実行時に必要なデータ、当該プログラムの実行により生じたデータ等を記憶する。制御プログラムがＣＰＵ１０１により実行されることにより、組合せ生成部４、評価値算出部５、及び組合せ選択部６の機能構成が実現される。主記憶部１０５は、たとえば不揮発性メモリ等の任意のメモリを含む。センサ情報記憶部１、診断モデル記憶部２、正常計測値記憶部３、及び割当て結果記憶部７は、主記憶部１０５又は外部記憶部１０６により構成される。

上記制御プログラムは、コンピュータ装置１００に予めインストールされていてもよいし、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶され、コンピュータ装置１００に適宜インストールされてもよい。

次に、本実施形態に係るセンサ割当て装置によるセンサ割当て処理について、図９を参照して説明する。ここで、図９は、本実施形態に係るセンサ割当て装置の動作を示すフローチャートである。

本実施形態に係るセンサ割当て装置によるセンサの割当て処理は、例えば、所定期間ごとに定期的に、あるいはリノベーションにより設備の増設や変更があった場合に行われる。割当て処理が開始されると、まず、組合せ生成部４は、センサ情報記憶部１からセンサ情報（図３参照）を取得し、診断モデル記憶部２から診断モデル（図４参照）を取得する（ステップＳ１）。

次に、組合せ生成部４は、取得した診断モデルの中から、割当て処理を実施する診断モデルを選択する（ステップＳ２）。組合せ生成部４は、選択した診断モデルに含まれる各引数に対してそれぞれセンサを割当て、センサと診断モデルとの組合せを１つ作成する（ステップＳ３）。この際、組合せ生成部４は、引数に対してセンサを網羅的に割当てる。これにより、例えば、図６に示す組合せＣ００１が生成される。

次に、組合せ生成部４は、組合せられた各センサの属性情報と各引数の属性情報とが一致しているか判定する（ステップＳ４）。属性情報が一致している場合（ステップＳ４のＹＥＳ）、組合せ生成部４は、生成された組合せを一時記憶し、全ての組合せが生成されたか判定する（ステップＳ５）。全ての組合せが生成されていない場合（ステップＳ５のＮＯ）、組合せ生成部４は次の組合せを生成する。センサ割当て装置は、生成された組合せを一時的に記憶する一時記憶部を備えるのが好ましい。

属性情報が一致していない場合（ステップＳ４のＮＯ）、組合せ生成部４は、生成された組合せを破棄し、次の組合せを生成する（ステップＳ３）。ステップＳ４において判定に用いる属性情報は、任意に選択可能である。例えば、計測属性を用いて判定する場合、組合せＣ００１の引数Ｘ１の計測属性とセンサＴ１の計測属性とが比較される。Ｘ１の計測属性はｍ^３／ｓであり（図４参照）、センサＴ１の計測属性は℃である（図３参照）ため、属性情報が一致しない。したがって、組合せ生成部４は、組合せＣ００１を破棄し、次の組合せを生成する。次の組合せとして、例えば、組合せＣ００２が生成される。

上記のステップＳ３〜ステップＳ５を繰り返すことにより、選択した診断モデルに関して、属性情報が一致した全ての組合せが生成される（ステップＳ５のＹＥＳ）。なお、組合せ生成部４が属性情報を用いずに網羅的に組合せを生成する場合には、上述のステップＳ４を省略してもよい。

全ての組合せが生成されると、組合せ生成部４は一時記憶した組合せを評価値算出部５に入力する。評価値算出部５は、組合せ生成部４から生成された組合せを取得し、正常計測値記憶部３から各センサの計測値を取得する（ステップＳ６）。

評価値算出部５は、取得した計測値に基づいて、取得した各組合せの評価値を算出する（ステップＳ７）。算出する評価値は、診断モデルに含まれるモデル式に応じて任意に選択可能である。例えば、評価値算出部５は、各組合せについて、計測日時が2013/9/13 8:00の計測値をモデル式に代入してモデル値を算出し、以降計測日時が１０分間隔の計測値ごとにモデル値を算出する。こうして算出された複数のモデル値から、回帰分析により最小二乗誤差の和と回帰係数とを算出し、評価値として最小二乗誤差の和を、モデル式の調整量βとして回帰係数を一時記憶する。センサ割当て装置は、算出された評価値及び調整量（以下、「評価値等」という）を一時的に記憶する一時記憶部を備えるのが好ましい。評価値算出部５は、算出した評価値等及び評価値等が対応する組合せを組合せ選択部６に入力する。

組合せ選択部６は、評価値算出部５から評価値等と組合せとを取得すると（ステップＳ８）、取得した組合せの中から評価値に基づいて、センサの診断に適した組合せを選択する（ステップＳ９）。組合せ選択部６は、例えば、評価値として最小二乗誤差の和を取得した場合、評価値が小さい組合せを選択する。組合せ選択部６は、センサの診断に最も適した１つの組合せを選択してもよいし、センサの診断に適した２つ以上の組合せを選択してもよい。

組合せ選択部６は、選択した組合せを割当て結果記憶部７に記憶させ、全ての診断モデルを選択済みか否か判定する（ステップＳ１０）。すなわち、組合せ生成部４が取得した全ての診断モデルについてステップＳ３〜ステップＳ９の処理が行われ、組合せを選択したが否か判定する。全ての診断モデルについて組合せを選択済みの場合（ステップＳ１０のＹＥＳ）、割当て処理は終了する。一方、図４に示すように、診断モデルが複数あり、未処理の診断モデルが存在する場合（ステップＳ１０のＮＯ）、割当て処理はステップＳ２に戻り、組合せ生成部４は次の診断モデルを選択し、再びステップＳ３〜ステップＳ９の処理が実行される。こうして、全ての診断モデルについて、組合せが選択される。

以上説明したとおり、本実施形態に係るセンサ割当て装置によれば、診断モデルに対して適切なセンサを自動的に割当てることができるため、診断モデルや診断装置に関する専門的を必要とせずに、容易にセンサを割当てることができる。これと同時に、診断に必要な調整量などのパラメータも、診断モデルごとに自動的に求めることができる。

また、センサの割当てを自動的に行うことができるため、リノベーションなどにより設備が増加や変更された場合にも、迅速に新たなセンサの割当てを決定し、センサの診断を実行可能とすることができる。

さらに、センサの属性情報と引数の属性情報とを用いて診断モデルとセンサとの組合せを生成することにより、組合せ爆発を抑制し、記憶装置の小容量化や、割当て処理に要する時間の短縮が可能となる。

なお、図９の割当て処理は、組合せを生成や評価値の算出は、それぞれの処理を一括して行うウォーターフォール方式で実現されているが、これに限られない。例えば、１つの組合せを生成するごとに、評価値を算出する処理も可能である。また、遺伝的アルゴリズムなどの任意のアルゴリズムを用いて、適切な組合せを探索する処理を行うことも可能である。これにより、センサの数が多い場合であっても、短時間で適切な割当てを選択することができる。

（第２実施形態）
次に、第２実施形態として、第１実施形態に係るセンサ割当て装置を備えるセンサ診断装置について、図１０及び図１１を参照して説明する。ここで、図１０は、本実施形態に係るセンサ診断装置の機能構成を示すブロック図である。図１０のセンサ診断装置は、第１実施形態に係るセンサ割当て装置と、診断用計測値記憶部８と、センサ診断部９と、診断結果出力部１０とを備える。

診断用計測値記憶部８は、診断対象となるセンサの計測値を記憶する。診断用計測値記憶部８に記憶される計測値は、正常計測値記憶部３に記憶される計測値と同様の形式で記憶される（図５参照）。しかしながら、診断用計測値記憶部８に記憶される計測値は、正常計測値記憶部３に記憶される計測値とは異なり、センサが正常に動作している時の計測値に限られない。診断用計測値記憶部８は、主記憶部１０５又は外部記憶部１０６により構成される。なお、正常計測値記憶部３と診断用計測値記憶部８とは、共用されてもよい。この場合、当該記憶部に記憶されたセンサの計測値のうち、センサが正常に動作していたことが判明している日時の計測値を、正常計測値記憶部３に記憶された計測値として用いればよい。診断用計測値記憶部８は、記憶した計測値をセンサ診断部９に入力する。

センサ診断部９は、割当て結果記憶部７からセンサを割当てられた診断モデルを取得し、診断用計測値記憶部８から診断用の計測値を取得し、取得した診断モデルと計測値とに基づいて、センサの異常を診断する。具体的には、センサ診断部９は、各引数に割当てられた各センサの計測値をモデル式に代入し評価値を算出する。そして、算出された評価値と異常の有無を診断するために予め定められた閾値とを比較して、センサの異常を診断する。センサ診断部９の機能構成は、ＣＰＵ１０１により制御プログラムが実行されることにより実現される。センサ診断部９は、診断結果を診断結果出力部１０に入力する。

診断結果出力部１０は、センサ診断部９の診断結果を出力する出力端末である。診断結果出力部１０は、例えば、表示部１０３により構成される。診断結果出力部１０は、診断結果だけでなく、センサ診断部９により算出された評価値を出力してもよいし、診断結果や評価値を計装図と対応させて表示させてもよい。

次に、本実施形態に係るセンサ診断装置によるセンサ診断処理について、図１１を参照して説明する。図１１は、本実施形態に係るセンサ診断装置の動作を示すフローチャートである。センサ診断装置は、まず、診断対象となる１つ異常のセンサを指定される。診断対象となるセンサは、センサ診断装置のオペレータにより入力されてもよいし、制御プログラムにより予め指定されていてもよい。

診断対象となるセンサを指定されると、診断処理が開始される。センサ診断部９は、まず、指定されたセンサの診断モデルを割当て結果記憶部７から取得し、当該診断モデルに割当てられたセンサの計測値を診断用計測値記憶部８から取得する（ステップＳ１１）。

次に、センサ診断部９は、取得した計測値をモデル式に代入して評価値を算出し（ステップＳ１２）、算出された評価値と、予め定められた閾値と、を比較することによりセンサの異常を診断する（ステップＳ１３）。ここで用いられる閾値として、センサ割当て装置により算出された評価値や当該評価値に基づいて算出される値を用いることができる。そして、センサ診断部９による診断結果が、診断結果出力部１０から出力される（ステップＳ１４）。

以上説明したとおり、本実施形態に係るセンサ診断装置は、センサ割当て装置により選択されたセンサと診断モデルとの組合せに基づいて、センサの異常を診断することができる。

なお、診断用計測値記憶部８、センサ診断部９、及び診断結果出力部１０は、センサ割当て装置とは別のコンピュータ装置により構成され、センサ割当て装置の割当て結果記憶部７に記憶された診断モデルが通信回線によりセンサ診断部９に入力されるセンサ診断システムとして構成されてもよい。

（第３実施形態）
次に、第３実施形態に係るセンサ割当て装置について、図１２〜図１５を参照して説明する。図１２は、本実施形態に係るセンサ割当て装置の機能構成を示すブロック図である。図１２のセンサ割当て装置は、第１実施形態に係るセンサ割当て装置と、計装図記憶部１１と、割当て結果表示部１２とを備える。

計装図記憶部１１は、センサ割当て装置が適用される設備の計装図を記憶する。計装図記憶部１１には、例えば、図２に示したような、ノードと、有向辺と、センサとの位置関係や接続関係を示す図が記憶される。計装図記憶部１１は、主記憶部１０５又は外部記憶部１０６により構成される。

割当て結果表示部１２は、組合せ生成部４により生成された組合せと、評価値算出部５により算出された各組合せの評価値とを表示する表示端末である。具体的には、割当て結果表示部１２は、割当て結果を図７に示したような表形式で表示する。また、割当て結果表示部１２は、計装図記憶部１１から計装図を取得し、取得した計装図上に割当て結果を対応させて出力させることもできる。割当て結果表示部１２は、評価値算出部５により評価値を算出された任意の組合せ及びその評価値を表示してもよいし、組合せ選択部６により選択された組合せ及び評価値を表示してもよい。

図１３は、割当て結果表示部１２による表示形式の一例を示す図である。図１３において、図２の計装図上に図７の割当て結果が表示されている。また、この計装図とともに、割当て結果の診断モデルの評価値や、各センサの属性情報などが示されてもよい。割当て結果表示部１２は、表示部１０３により構成される。

なお、本実施形態に係るセンサ割当て装置によるセンサ割当て処理は、第１実施形態と同様である。本実施形態では、センサ割当て処理の終了後、割当て結果が自動的に、あるいはセンサ割当て装置のオペレータからの要請に応じて、割当て結果表示部１２に表示される。

以上説明したとおり、本実施形態に係るセンサ割当て装置では、割当て結果が割当て結果表示部１２に表示される。したがって、センサ割当て装置のオペレータは、センサの割当て結果を視覚的に確認することができるため、割当て結果の内容及び適切さを容易に認識することができる。これは、センサ情報の曖昧さに起因して、割当て結果が一意に決定できない場合に重要である。

図１４は、センサ情報が曖昧な場合のセンサ情報及び計装図の一例を示す図である。図１４（Ｂ）の計装図では排気ノードが２つ示されているにも関わらず、図１４（Ａ）のセンサ情報ではセンサＴ３の位置属性が分岐ノードから排気ノードとしか記載されていない。このため、図１４（Ｂ）に示すように、センサＴ３の位置は、２通り想定され、特定することができない。このような曖昧なセンサ情報は、例えば、ＩＤ等の記法が統一されていない複数の計装業者により設備が設置された場合に生じる恐れがある。

このような場合、組合せ生成部４は、図１４の上側の排気ノードと接続された有向辺上に設けられたセンサＴ３_１と、図１４の下側の排気ノードと接続された有向辺上に設けられたセンサＴ３_２と、の両方を想定し、それぞれについて組合せを生成する。すなわち、組合せ生成部４は、センサＴ３の属性情報が一意に特定できない場合、センサＴ３の属性情報として可能性のある各属性情報について組合せを生成する。そして、評価値算出部５は、生成された各組合せについて、それぞれ評価値を算出する。

図１５は、センサＴ３_１について生成された組合せと、センサＴ３_２について生成された組合せと、を示す図である。図１５（Ａ）の組合せＣ０３１と組合せＣ０３２とは、引数Ｘ４に割当てられたセンサ（センサＴ３_１，Ｔ３_２）以外の要素は同様である。

図１５（Ａ）や図１５（Ｂ）に示すように、割当て結果表示部１２に、曖昧な位置属性に基づいて割当てられたセンサ以外の要素が同様の組合せの評価値を比較可能なように表示することにより、センサ割当て装置のオペレータは、位置属性が曖昧なセンサの正確な位置を容易に認識することができる。オペレータは、センサの正確な位置属性に基づいて、センサ情報を修正してもよい。

また、センサ割当て装置は、上記の方法により、センサＴ３_１を含む組合せの群と、センサＴ３_２を含む組合せの群とを生成し、各群の評価値の平均値を算出し、平均値が高い群の位置属性をセンサＴ３の位置属性として選択し、選択した位置属性に基づいて、センサ情報を修正してもよい。このような構成の場合、センサ割当て装置は、修正したセンサ情報に基づいて、診断モデルに適切なセンサを割当てることができる。

このように、本実施形態に係るセンサ割当て装置は、センサ情報が曖昧な場合であっても、センサの診断に適したセンサの割当てを実現することができる。また、曖昧なセンサ情報を、自動的に正しいセンサ情報に修正することもできる。さらに、割当て結果を割当て結果表示部１２に表示することにより、オペレータに割当て結果を容易に理解させ、曖昧なセンサ情報を修正させることができる。

なお、センサ割当て装置は、計測属性や種別属性が曖昧な場合にも、上記と同様の処理を実行することができる。例えば、種別属性が曖昧な場合には、当該センサの種別属性が計測の場合と制御の場合との両方について、組合せを生成すればよい。計測属性についても同様である。

また、本実施形態に係るセンサ割当て装置を備えるセンサ診断装置を構成することもできる。この場合、割当て結果表示部１２と診断結果出力部１０とを共用することにより、センサ診断装置の構成を簡略化することができる。

なお、本発明は上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって種々の発明を形成できる。また例えば、各実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除した構成も考えられる。さらに、異なる実施形態に記載した構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１：センサ情報記憶部、２：診断モデル記憶部、３：正常計測値記憶部、４：組合せ生成部、５：評価値算出部、６：組合せ選択部、７：割当て結果記憶部、８：診断用計測値記憶部、９：センサ診断部、１０：診断結果出力部、１１：計装図記憶部、１２：割当て結果表示部、１００：コンピュータ装置、１０１：ＣＰＵ、１０２：入力部：、１０３：表示部：、１０４：通信部、１０５：主記憶部、１０６：外部記憶部、１０７：バス

Claims (10)

1. 複数のセンサの計測値を記憶する計測値記憶部と、
   診断関数に含まれる複数の引数のそれぞれを、前記複数のセンサのうちの１つと組み合わせた組合せを複数生成する生成部と、
   前記生成部により生成された複数の組合せの各々について、前記計測値記憶部に記憶された前記計測値を代入して計算される前記診断関数の値に基づき評価値を算出する算出部と、
   前記算出部により算出された各組合せの評価値に基づいて、前記複数の組合せの中から少なくとも１つの組合せを選択する選択部と、
   前記診断関数の各引数に対して、前記選択部で選択された前記１つの組合せの測定値を代入して計算される前記診断関数の値に基づき、前記１つの組合せに含まれる各センサの異常診断を行う診断部と
   を備えるセンサ診断装置。
2. 前記算出部は、前記診断関数に前記組合せに含まれるセンサの計測値を代入して得られた複数の値の相関係数を前記評価値として算出する
   請求項１に記載のセンサ診断装置。
3. 前記生成部は、前記引数にそれぞれ設定された属性情報と、前記センサにそれぞれ設定された属性情報とを比較することにより、前記診断関数の各引数に組み合わせるセンサを決定する
   請求項１又は請求項２に記載のセンサ診断装置。
4. 前記生成部は、前記診断関数の各引数に、前記属性情報が一致するセンサを組み合わせる
   請求項３に記載のセンサ診断装置。
5. 前記属性情報には、各センサの計測値の単位を示す計測属性及び各センサが設置された位置を示す位置属性の少なくとも一方が含まれる
   請求項３又は請求項４に記載のセンサ診断装置。
6. 前記生成部は、前記センサの属性情報の候補が複数存在する場合、前記各候補についてそれぞれ前記組合せを生成する
   請求項３〜請求項５のいずれか１項に記載のセンサ診断装置。
7. 前記生成部により生成された前記組合せと、前記算出部により算出された前記評価値とを表示する表示部を備える
   請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載のセンサ診断装置。
8. 前記表示部は、前記生成部により生成された前記組合せと、前記算出部により算出された前記評価値とを、計装図と対応させて表示する
   請求項７に記載のセンサ診断装置。
9. 診断関数に含まれる複数の引数のそれぞれを、複数のセンサのうちの１つと組み合わせた組合せを複数生成するステップと、
   前記複数の組合せの各々について、前記センサの計測値を代入して計算される前記診断関数の値に基づき評価値を算出するステップと、
   各組合せの前記評価値に基づいて、前記複数の組合せの中から少なくとも１つの組合せを選択するステップと、
   前記診断関数の各引数に対して、前記選択された１つの組合せの測定値を代入して計算される前記診断関数の値に基づき、前記１つの組合せに含まれる各センサの異常診断を行うステップと
   をコンピュータが実行するセンサ診断方法。
10. 診断関数に含まれる複数の引数のそれぞれを、複数のセンサのうちの１つと組み合わせた組合せを複数生成するステップと、
    前記複数の組合せの各々について、前記センサの計測値を代入して計算される前記診断関数の値に基づき評価値を算出するステップと、
    各組合せの前記評価値に基づいて、前記複数の組合せの中から少なくとも１つの組合せを選択するステップと、
    前記診断関数の各引数に対して、前記選択された１つの組合せの測定値を代入して計算される前記診断関数の値に基づき、前記１つの組合せに含まれる各センサの異常診断を行うステップと
    をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。

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