JP6705903B2 - 診断装置、診断方法及び診断プログラム - Google Patents

Description

本発明は、診断装置、診断方法及び診断プログラムに関する。

近時多くの産業分野において、駆動部分を有する機器が使用されている。一般的に、大規模な生産設備に組み込まれている機器が突然故障した場合、復旧にかかる手間及び経済的損失は非常に大きい。このことに加えて、駆動部分を有している機器が故障すると、騒音・振動が増大するだけでなく、部品等が飛散し周辺に被害が及ぶことも多い。そこで、特に駆動部分を有する機器については、日常の運用時において故障の兆しを少しでも早く発見し、予防保守を講ずることが肝要である。

特許文献１の異常音診断装置は、診断対象の機器が発する音を、予め記憶している音のサンプルと比較することによって機器の異常を検出する。当該異常音診断装置は、温度、気圧等の環境条件、及び、張力、荷重等の運転条件を含む運転状態に、音のサンプルを関連付けて記憶している。機器の診断時点において、当該異常音診断装置は、診断対象の機器の運転状態を検索キーとして音のサンプルを検索し、診断対象の機器が実際に発する音を、検索結果の音のサンプルと比較する。

特開２０１３−２００１４３号公報

いま、ある具体的な運転状態のもとで、診断対象となる機器が音を発しているとする。機器のユーザは、特許文献１の異常音診断装置を使用して、現在発している音が機器の異常を示すものか否かを知りたい。しかしながら、現在の運転状態に対応する音のサンプルが予め記憶されていない場合、現在発している音と比較すべき音のサンプルが取得できず、診断は不可能となってしまう。つまり、当該異常音診断装置は、あらゆる運転状態に対応する音のサンプルが利用可能であることを保証していない。そこで、本発明は、機器のあらゆる運転状態に対応するセンサ値のサンプルを用意することを目的とする。

本発明の診断装置は、機器が正常又は異常であることが既知である基準時点において、その時点での機器の運転状態が複数の運転状態のうちのいずれの運転状態であるかを決定する運転状態決定部と、基準時点において運転状態を変化させながら機器から取得したセンサ値を決定した運転状態のそれぞれに関連付けて記憶部に記憶する処理を、取得したセンサ値が未だ関連付けられていない未対応の運転状態がなくなるまで繰り返す基準データ作成部と、機器が正常又は異常であることが既知ではない診断時点において、その時点での機器の運転状態及びセンサ値を取得する診断データ作成部と、取得した運転状態に関連付けられたセンサ値を記憶部から読み出し、診断時点において取得したセンサ値を、読み出したセンサ値と比較することによって、機器の正常又は異常を判断した結果を表示する診断部と、を備え、基準データ作成部は、運転状態を変化させる過程において、機器から取得したセンサ値の登録状況を段階的に示す情報を運転状態ごとに表示し、診断部は、センサ値を取得した診断時点の運転状態が未対応の運転状態に該当する場合、診断が不能である旨を表示すること、を特徴とする。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。

本発明によれば、機器のあらゆる運転状態に対応するセンサ値のサンプルを用意することができる。

診断装置の構成を説明する図である。 特徴量ベクトルの作成過程を説明する図である。 （ａ）及び（ｂ）は、特徴量ベクトルの比較方法を説明する図である。 センサ値情報の一例を示す図である。 ベクトル情報の一例を示す図である。 ベクトル成分情報の一例を示す図である。 処理手順のフローチャートの一例である。 ベクトル登録状況画面を説明する図である。

以降、本発明を実施するための形態（「本実施形態」という）を、図等を参照しながら詳細に説明する。具体的には、診断装置が電動機及び電動機によって稼働される負荷の予兆診断を行う例を説明する。

（診断装置の構成）
図１に沿って、診断装置の構成を説明する。診断装置１は、一般的なコンピュータである。診断装置１は、中央制御装置１１、入力装置１２、出力装置１３、主記憶装置１４、補助記憶装置１５、及び、通信装置１６を有する。これらはバスで接続されている。補助記憶装置１５は、センサ値情報３１、ベクトル情報３２、及び、ベクトル成分情報３３（詳細後記）を格納している。主記憶装置１４における運転状態決定部２１、基準データ作成部２２、診断データ作成部２３、及び、診断部２４は、プログラムである。以降の説明において、“○○部は”と動作主体を記した場合、それは、中央制御装置１１が補助記憶装置１５から○○部を読み出し、主記憶装置１４にロードしたうえで○○部の機能（詳細後記）を実現することを意味する。

電動機２は回転軸７を介して負荷３を駆動する。ここでの負荷は、例えば、空気圧縮機、金属圧延装置、車両の車輪（変速機）等である。電動機制御装置４は、電動機２の回転速度等を制御する。電力及び制御信号がケーブル４ｂ内を通る。負荷制御装置５は、負荷３の稼働状態を制御する。電力及び制御信号がケーブル５ｂ内を通る。電動機２の軸受６にはセンサ８が取り付けられており、センサ８は、回転軸７の回転速度、温度、振動等を測定している。負荷３にもセンサ９が取り付けられており、負荷３の温度、振動等を測定している。

電動機制御装置４、負荷制御装置５、センサ８及び９は、有線又は無線のネットワーク１０を介して、診断装置１の通信装置１６に接続されている。センサ８及び９が、それぞれ電動機制御装置４及び負荷制御装置５を介してネットワーク１０に接続されていてもよい。センサの種類、取り付け位置、及び、測定対象の物理量は、どのようなものであってもよい。測定対象の物理量は、電動機２及び負荷３の種類に応じて、例えば、電流、電圧、速度、加速度、音、振動、（本体又は冷媒等の）温度、圧力、流量等であり得る。

診断装置１は、電動機２及び負荷３について、このような任意の物理量を取得し得るだけでなく、測定された物理量を演算することによって、運転状態に関する負荷率等の二次的データを取得することもできる。さらに、診断装置１は、気温、湿度、大気圧等の、電動機２及び負荷３の環境に関する物理量も他のセンサを介して取得し得る。以降では、電動機２及び負荷３をまとめて、“機器”と呼ぶ。

（特徴量ベクトル）
本実施形態において特徴量とは、機器から測定されるセンサ値のうち、診断に使用されるものである。特徴量ベクトルとは、このようなセンサ値を成分として有するベクトル、又は、このようなセンサ値を高速フーリエ変換した結果の特定の周波数におけるスペクトル強度を成分として有するベクトルである（詳細後記）。

特徴量ベクトルとして、“診断対象特徴量ベクトル”及び“基準特徴量ベクトル”の２種類が存在する。いま、正常又は異常であることが既知ではない機器が診断対象になっているとする。この診断対象の機器が運転されている時点（“診断時点”と呼ぶ）の特徴量ベクトルが診断対象特徴量ベクトルである。一方で、正常又は異常であることが既知である機器が運転されている時点（“基準時点”と呼ぶ）の特徴量ベクトルが基準特徴量ベクトルである。基準特徴量ベクトルは、正常な状態又は異常な状態を示すサンプルであるとも言える。診断対象特徴量ベクトルを基準特徴量ベクトルと比較することによって、診断対象の機器が、正常であるか又は異常であるかを診断することができる。

機器は、長い寿命のうちには、正常の状態及び（破損しないまでも）異常の状態を繰り返す。一般的には、機器の工場出荷直後及び保守直後においては、その機器が正常であることは既知である。機器が保守を受けずに相当な期間が経過すると、その機器が正常であることは既知ではなくなってくる。例えば、基準時点においてある機器の基準特徴量ベクトルを取得しておく。その後、診断時点で取得された当該機械の診断対象特徴量ベクトルを基準特徴量ベクトルと比較すると、当該診断時点において当該機器が正常であるか否かが判明する。

このように、原則、同じ１つの機器から、基準特徴量ベクトル及び診断対象特徴量ベクトルを取得する。しかしながら、例外として、同型式の他の機器から基準特徴量ベクトルを取得してもよいし、シミュレーション用のアプリケーションソフトウエアが基準特徴量ベクトルを生成してもよい。

図２に沿って、特徴量ベクトルの作成過程を説明する。図２のケース１においては、基準特徴量ベクトル及び診断対象特徴量ベクトルの成分は、それぞれ基準時点及び診断時点における複数の種類のセンサ値である。診断装置１は、例えば、温度、圧力、電圧、電流及び振動のセンサ値を成分として有する診断対象特徴量ベクトル及び基準特徴量ベクトルを作成する。これらの実際のセンサ値の変動幅は、それぞれ異なる。よって、診断装置１は、変動幅が同じになるように（例えば１〜１０）、実際のセンサ値を正規化してもよい。正規化されたセンサ値を“強度”と呼ぶ。両ベクトルは、成分の数が同じであるので、比較可能である。もちろん正規化しない値を“強度”と呼んでもよい。

図２のケース２においては、診断装置１は、診断時点及び基準時点における機器の特定のセンサ値（例えば音）の時間軸の波形を高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform：ＦＦＴ）し、周波数軸のスペクトル強度を取得する。診断装置１は、任意の複数（例えば１０）の周波数におけるスペクトル強度を抽出し、抽出した１０個のスペクトル強度を成分として有する、診断対象特徴量ベクトル及び基準特徴量ベクトルを作成する。両ベクトルは、成分の数が同じであるので、比較可能である。

図３に沿って、特徴量ベクトルの比較方法を説明する。図３（ａ）は、図２のケース１に対応し、図３（ｂ）は、図２のケース２に対応する。図３（ａ）においては、項目を横軸とし、強度（正規化されたセンサ値）を縦軸とする座標平面に、５本の実線棒グラフ及び５本の破線棒グラフが並んでいる。ここでの項目は、センサ値の種類を意味する。５本の実線棒グラフの高さ（強度）は、基準特徴量ベクトルの５個の成分に相当する。５本の破線棒グラフの高さは、診断対象特徴量ベクトルの５個の成分に相当する。診断装置１は、項目ごとに、実線棒グラフの高さと破線棒グラフの高さとの差分４１を算出する。

図３（ｂ）においては、周波数を横軸とし、スペクトル強度を縦軸とする座標平面に、１０個の“○”及び１０個の“●”がプロットされている。１０個の●は、基準特徴量ベクトルの１０個の成分に相当する。１０個の○は、診断対象特徴量ベクトルの１０個の成分に相当する。横軸における１０個の特定の周波数上に、●及び○が１個ずつプロットされている。図３（ｂ）においては、これらの周波数の間隔は同じであるが、同じでなくてもよい。診断装置１は、周波数ごとに、●と○との距離４２を算出する。

（特徴量ベクトルの変形例）
特徴量ベクトルの成分は、そのすべてが項目軸の強度（図３（ａ））である必要はなく、そのすべてが周波数軸のスペクトル強度（図３（ｂ））である必要もない。いま、例えば１０次元の特徴量ベクトルを想定する。その特徴量ベクトルの第１成分〜第４成分が、温度、圧力、電圧、及び、電流のセンサ値であり、第５成分〜第１０成分が、振動のセンサ値を高速フーリエ変換して取得したスペクトル強度のうちの、特定の６つの周波数におけるスペクトル強度であってもよい。

（センサ値情報）
図４に沿って、センサ値情報３１を説明する。まず、センサ値情報３１を説明する前提として、“運転状態”を説明する。運転状態とは、センサ値が測定された時点の機器の状態を記述する任意の数値（指標）である。運転状態の例としては、以下が挙げられる。

・電動機制御装置４が電動機２に指示した運転条件（例えば、回転速度）等
・負荷制御装置５が負荷３に指示した運転条件（例えば、冷媒温度）等
・機器の負担を示す値（例えば電動機２の最大出力に対する、その時点での実際の出力の比（負荷率））等
・電動機２又は負荷３の環境条件（気温、湿度）等
運転状態は、センサ値そのものであってもよいし、センサ値を使用して演算された値でもよい。以降、運転状態は、負荷率（％）、気温（℃）及び湿度（％）の３つであるものとして説明を続ける。

図４に戻って、センサ値情報３１においては、レコードＩＤ欄１０１に記憶されているレコードＩＤに関連付けて、運転状態欄１０２には各小欄１０２ａ〜１０２ｃの値が、センサ値欄１０３には各小欄１０３ａ〜１０３ｇの値が、時点欄１０４には時点が、区分欄１０５には区分が、診断結果欄１０６には診断結果が記憶されている。

レコードＩＤ欄１０１のレコードＩＤは、センサ値情報３１のレコード（行）を一意に特定する識別子である。
運転状態欄１０２の負荷率欄１０２ａの負荷率は、前記した負荷率である。
気温欄１０２ｂの気温は、機器の周辺の気温である。なお、“＃”は、その欄にそれぞれ異なる値が存在することを省略的に示している（以下同様）。
湿度欄１０２ｃの湿度は、機器の周辺の湿度である。

センサ値欄１０３の温度欄１０３ａの温度は、機器そのものの温度である。もちろん、冷媒、冷却水等の温度であってもよい。以下、圧力欄１０３ｂ〜回転速度欄１０３ｇについての詳細な説明は省略するが、センサ欄１０３の各小欄には、機器のセンサから取得された測定値が記憶されている。どのような物理量がセンサ値となるかは、その機器の性質による。

時点欄１０４の時点は、センサ値が取得された時点の年月日時分秒である。より正確には、時点は、例えば数秒の時間幅（窓幅）を有している。なぜならば、前記したように時間軸のセンサ値を高速フーリエ変換するには、僅少な時間幅が必要であるからである。なお、“数秒”は一例であり、さらに時間を要することもある。
区分欄１０５の区分は、“基準”又は“診断対象”のいずれかである。“基準”は、そのレコードのセンサ値が、基準特徴量ベクトルを作成するために使用されることを示す。“診断対象”は、そのレコードのセンサ値が、診断対象特徴量ベクトルを作成するために使用されることを示す。

診断結果欄１０６の診断結果は、“正常”、“異常”及び“？”のうちのいずれかである。図４のレコードＤ００１〜Ｄ０１２の診断結果は“正常”である。これは、レコードＤ００１〜Ｄ０１２の時点において、機器が正常であることが既知であることを示している。仮に、レコードＤ００１の診断結果が“異常”である場合、それは、レコードＤ００１の時点において、機器が異常であることが既知であることを示している。図４のレコードＤ１０１〜Ｄ１０４の診断結果は“？”である。これは、レコードＤ１０１〜Ｄ１０４の時点において、機器が正常又は異常であることが既知ではないことを示している。

再度図４を全体的に見ると、以下のことがわかる。
・ある機器が、２０１６年７月１日１０時００分００秒から１０時１１分００秒まで運転された。その間、機器の負荷率は、当初１０％であり、やがて１００％に上昇し、最後は４０％となった。その間、機器は、正常であった。

・当該機器が、２０１６年７月５日１２時００分００秒から１２時０１分００秒まで運転された。その間、機器の負荷率は、当初７０％であり、最後は８０％であった。その間、機器が正常又は異常であったかは不明である。
・当該機器が、２０１６年７月１０日１５時００分００秒から１５時０１分００秒まで運転された。その間、機器の負荷率は、当初２０％であり、最後は４０％であった。その間、機器が正常又は異常であったかは不明である。

いま、機器が２０１６年７月５日１２時００分００秒に正常であったか否かを診断するとする。診断装置１は、レコードＤ１０１のセンサ値を使用して診断対象特徴量ベクトルを作成する。問題は、診断装置１が、２０１６年７月１日のどのレコードを使用して基準特徴量ベクトルを作成するかである。

例えばレコードＤ００１のセンサ値を使用するよりも、レコードＤ００５のセンサ値を使用する方が、診断の精度は高い。なぜならば、レコードＤ１０１の負荷率“７０％”は、レコードＤ００５の負荷率“７０％”に一致しているからである。いま、説明を単純化するために、運転状態のうち、気温及び湿度を捨象した。しかしながら、診断装置１は、レコードＤ１０１の負荷率、気温及び湿度のすべてが一致するようなレコードを、区分が“基準”であるレコードから検索し、該当したレコードのセンサ値を使用して、基準特徴量ベクトルを作成することがより望ましい。

（ベクトル情報）
図５に沿って、ベクトル情報３２を説明する。ベクトル情報３２においては、運転状態ＩＤ欄１１１に記憶されている運転状態ＩＤに関連付けて、負荷率欄１１２には負荷率が、気温欄１１３には気温が、湿度欄１１４には湿度が、基準特徴量ベクトル数欄１１５には基準特徴量ベクトル数が、基準特徴量ベクトルＩＤ欄１１６には基準特徴量ベクトルＩＤが、基準特徴量ベクトル品質欄１１７には基準特徴量ベクトル品質が、評価対象特徴量ベクトルＩＤ欄１１８には評価対象特徴量ベクトルＩＤが記憶されている。

運転状態ＩＤ欄１１１の運転状態ＩＤは、運転状態を一意に特定する識別子である。より正確には、ここでの運転状態ＩＤは、負荷率の範囲、気温の範囲及び湿度の範囲の組合せを一意に特定する識別子である。
負荷率欄１１２の負荷率は、前記した負荷率である。
気温欄１１３の気温は、図４の気温と同じである。
湿度欄１１４の湿度は、図４の湿度と同じである。

基準特徴量ベクトル数欄１１５の基準特徴量ベクトル数は、当該運転状態において取得されたセンサ値を使用して作成された基準特徴量ベクトルの数である。
基準特徴量ベクトルＩＤ欄１１６の基準特徴量ベクトルＩＤは、当該運転状態において取得されたセンサ値を使用して作成された基準特徴量ベクトルのベクトルＩＤ（詳細後記）である。基準特徴量ベクトルＩＤは、１又は複数記憶される。基準特徴量ベクトル数が“０”であるレコードの基準特徴量ベクトルＩＤ欄１１６は、空欄である。

基準特徴量ベクトル品質欄１１７の基準特徴量ベクトル品質は、基準特徴量ベクトルのばらつきを示す統計値又はそれを表現した文字列である。例えば、１行目のレコードに注目すると、運転状態Ｐ００１において、７個の基準特徴量ベクトルが作成されていることがわかる。これら７個の基準特徴量ベクトルの各成分の値のばらつきが少ないほど、その７個のうちの個々の基準特徴量ベクトルは、評価対象特徴量ベクトルと比較されるに相応しい。より正確には、ここでの“ばらつき”は、例えば各成分の“分散”の平均値（温度の分散、圧力の分散、電圧の分散、・・・の平均値）である。基準特徴量ベクトル数が“０”であるレコードの基準特徴量ベクトル品質欄１１７は、空欄である（なお、後記する変形例１も参照）。

評価対象特徴量ベクトルＩＤ欄１１８の評価対象特徴量ベクトルＩＤは、当該レコードの基準特徴量ベクトルと比較可能である評価対象特徴量ベクトルのベクトルＩＤである。基準特徴量ベクトル数が“０”であるレコードの評価対象特徴量ベクトルＩＤ欄１１８には、“比較不可”が記憶されている。

（複数の運転状態の組合せ）
ベクトル情報３２の二重線の左側に注目する。負荷率は、０％〜１００％の範囲で定義される。ここでは、その全範囲が“３０未満”及び“３０以上７０未満”及び“７０以上”の３つに分割されている。同様に、気温については、全範囲が“２０未満”及び“２０以上”の２つに分割されている。湿度については、全範囲が“４０未満”及び“４０以上”の２つに分割されている。すると、各運転状態は独立してある値を取り得ることから、３つの運転状態の範囲の組合せは、３×２×２＝１２通り存在することとなる。

当然のことながら、個々の運転状態としてどのようなものを選択するか、分割数をいくつにするか、分割する閾値をどのような値にするかは、ユーザの設定次第である。例えば、機器が最も安定する負荷率を閾値としてもよいし、運転状態が“振動”である場合、機器の振動が最も大きくなる共振点を閾値としてもよい。

（運転状態の推移）
図５の下部の図に注目する。ある機器が、時点ｔ１において運転を開始した後、時点ｔ２、ｔ３及びｔ４が経過し、時点ｔ５において、当該機器が運転を停止したとする。そして、時点ｔ１〜ｔ５は、いずれも基準時点である。つまり、時点ｔ１〜ｔ５において、機器が正常又は異常であることが既知である。以降で、その間の運転状態の推移とベクトル情報３２との関係を時系列で見て行く。

（時点ｔ１〜ｔ２）機器の運転状態は、Ｐ００１であった。診断装置１は、基準特徴量ベクトルを７個作成した。
（時点ｔ２）気温及び湿度が変化しないまま、負荷率だけが上昇した。
（時点ｔ２〜ｔ３）機器の運転状態は、Ｐ００５に変わった。診断装置１は、基準特徴量ベクトルを９個作成した。

（時点ｔ３）負荷率及び湿度が変化しないまま、気温だけが上昇した。
（時点ｔ３〜ｔ４）機器の運転状態は、Ｐ００７に変わった。診断装置１は、基準特徴量ベクトルを１２個作成した。
（時点ｔ４）負荷率及び気温が変化しないまま、湿度だけが上昇した。
（時点ｔ４〜ｔ５）機器の運転状態は、Ｐ００８に変わった。診断装置１は、基準特徴量ベクトルを６個作成した。

（ベクトル成分情報）
図６に沿って、ベクトル成分情報３３を説明する。ベクトル成分情報３３においては、運転状態ＩＤ欄１２１に記憶されている運転状態ＩＤに関連付けて、ベクトルＩＤ欄１２２にはベクトルＩＤが、区分欄１２３には区分が、横軸欄１２４には横軸が、変換前センサ値欄１２５には変換前センサ値が、成分定義欄１２６には成分定義が、成分値欄１２７には成分値が、比較対象欄１２８には比較対象が記憶されている。

運転状態ＩＤ欄１２１の運転状態ＩＤは、図５の運転状態ＩＤと同じである。
ベクトルＩＤ欄１２２のベクトルＩＤは、基準特徴量ベクトル及び評価対象特徴量ベクトルを一意に特定する識別子である。
区分欄１２３の区分は、図４の区分と同じである。しかしながら、ここでの“基準”は、そのレコードの特徴量ベクトルが基準特徴量ベクトルであることを示す。“診断対象”は、そのレコードの特徴量ベクトルが、診断対象特徴量ベクトルであることを示す。

横軸欄１２４の横軸は、“周波数軸”又は“項目軸”のいずれかである。“周波数軸”は、当該特徴量ベクトルが座標平面上に表現された場合、図３（ｂ）のようになる（高速フーリエ変換がなされる）ことを示している。“項目軸”は、当該特徴量ベクトルが座標平面上に表現された場合、図３（ａ）のようになる（高速フーリエ変換がなされない）ことを示している。
変換前センサ値欄１２５の変換前センサ値は、高速フーリエ変換の対象となるセンサ値の種類である。なお、横軸欄１２４が“項目軸”であるレコードの変換前センサ値欄１２５には、該当のデータが存在しないことを示す“−”が記憶される。

成分定義欄１２６の成分定義は、特徴量ベクトルの各成分がどのような意味を有するかを記述するデータである。例えば、“（ｆ_１Ｈｚ, ｆ_２Ｈｚ, ｆ_３Ｈｚ, ｆ_４Ｈｚ, ｆ_５Ｈｚ, ・・・,ｆ_１０Ｈｚ）”は、以下のことを記述している。
・特徴量ベクトルの成分は、１０個存在すること。
・それらの成分は、前から順に、ｆ_１Ｈｚ、 ｆ_２Ｈｚ、・・・、ｆ_１０Ｈｚにおけるスペクトル強度を示していること。

他の例として、“（温度,圧力,電圧,電流,振動）”は、以下のことを記述している。
・特徴量ベクトルの成分は、５個存在すること。なお、説明の簡略化のために、図４のセンサ値欄１０３のうち、“騒音”及び“回転速度”を省いている。
・それらの成分は、前から順に、温度センサ、圧力センサ、・・・、振動センサが測定したセンサ値を正規化した強度を示していること。
成分値欄１２７の成分値は、特徴量ベクトルの成分の値そのものである。

比較対象欄１２８の比較対象は、ある評価対象特徴量ベクトルがどの基準特徴量ベクトルと比較されるべきかを示す、ベクトルＩＤ及び文字列である。比較対象は、区分が“評価対象”であるレコードの比較対象欄１２８にのみ記憶され、他のレコードの比較対象欄１２８には、データがないことを示す“−”が記憶される。
例えば、ベクトルＩＤがＥＶ０１であるレコードの比較対象欄１２８には、“ＳＶ０１１,・・・の平均”が記憶されている。これは、以下のことを示している。

・“ＥＶ０１”は、評価対象特徴量ベクトルであり、振動のセンサ値を高速フーリエ変換した結果のスペクトル強度を成分として有している。
・当該振動のセンサ値が取得された時点の運転状態は、“Ｐ００１”であった。
・運転状態Ｐ００１に対応する基準特徴量ベクトルは、７個存在し、これらのベクトルＩＤは、ＳＶ０１１、ＳＶ０１２、・・・、ＳＶ０１７である（図５のベクトル情報３２の１行目のレコード参照）。
・したがって、ＥＶ０１は、７個の基準特徴量ベクトルＳＶ０１１、・・・の各成分の平均値を成分として有する基準特徴量ベクトルと比較されるべきである。

（処理手順）
図７に沿って、処理手順を説明する。
ステップＳ２０１において、診断装置１の運転状態決定部２１は、運転状態を決定する。具体的には、第１に、運転状態決定部２１は、ユーザが入力装置１２を介して、１又は複数の運転状態（負荷率、気温、湿度、・・・）、及び、それぞれの運転状態の想定され得る全範囲を複数に分割する閾値を入力するのを受け付ける。いま、ユーザは、３つの運転状態“負荷率”、“気温”及び“湿度”を入力し、それぞれの閾値として、“３０％及び７０％”、“２０℃”並びに“４０％”を入力したとする。ここでの“想定され得る全範囲”とは、機器が日常的に運転を行う（手動制御及び自動制御を含む）に際して、自然に取り得る運転状態の範囲である。

第２に、運転状態決定部２１は、それぞれの運転状態の全範囲を閾値で分割することによって、分割された運転状態の範囲の組合せを作成する。前記の例では、３×２×２＝１２個の組合せが作成されることになる。
第３に、運転状態決定部２１は、ベクトル情報３２（図５）の新たなレコードを１２本作成し、運転状態ＩＤを採番したうえで、新たなレコードの運転状態ＩＤ欄１１１に記憶する。そして、運転状態決定部２１は、新たなレコードの負荷率欄１１２、気温欄１１３及び湿度欄１１４に、ステップＳ２０１の“第２”において作成した運転状態の範囲の組合せを記憶する。運転状態決定部２１は、新たなレコードの基準特徴量ベクトル数欄１１５に“０”（初期値）を記憶し、評価対象特徴量ベクトルＩＤ欄１１８に“比較不可”（初期値）を記憶し、他の欄は空白のままにしておく。

ステップＳ２０２において、診断装置１の基準データ作成部２２は、機器の運転を開始する。具体的には、例えば機器が電動機２及び負荷３である場合、基準データ作成部２２は、電動機制御装置４及び負荷制御装置５に対して運転開始の信号を送信する。このとき、機器が正常であることは既知であるとする。すると、機器は、ユーザの制御又は自動制御により、運転状態を様々に変化させ運転を継続することになる。

ステップＳ２０３において、基準データ作成部２２は、センサ値を取得する。具体的には、第１に、基準データ作成部２２は、センサ８及び９からセンサ値を取得し、さらに他のセンサからそれぞれの運転状態を取得する。
第２に、基準データ作成部２２は、センサ値情報３１（図４）の新たなレコードを作成する。

第３に、基準データ作成部２２は、ステップＳ２０３の“第１”において取得した運転状態及びセンサ値を、新たに作成したレコードの運転状態欄１０２及びセンサ値欄１０３に記憶する。
第４に、基準データ作成部２２は、新たに作成したレコードのレコード欄１０１、時点欄１０４、区分欄１０５及び診断結果欄１０６に、それぞれ、採番したレコードＩＤ、現時点の年月日時分秒、“基準”及び“正常”を記憶する。ここで完成したセンサ値情報３１のレコードを“基準センサ値レコード”と呼ぶ。

ステップＳ２０４において、基準データ作成部２２は、基準特徴量ベクトルを作成する。具体的には、第１に、基準データ作成部２２は、ユーザが予め指定する規則に従って、基準センサ値レコードのセンサ値を使用して基準特徴量ベクトルを作成する。基準特徴量ベクトルの作成方法は、図２、図３（ａ）及び図３（ｂ）にて説明した通りである。

なお、ここでの“規則”とは、例えば以下のようなものである。
（規則１）基準データ作成部２２は、取得されたセンサ値が音又は振動である場合は、センサ値に対して高速フーリエ変換を行い、周波数軸のスペクトル強度を取得し、図２のケース２及び図３（ｂ）のタイプの基準特徴量ベクトルを作成する。この場合、基準データ作成部２２は、取得されたスペクトル強度のうち、所定の数（例えば１０）の異なる周波数におけるスペクトル強度を抽出し、抽出したスペクトル強度を成分とする基準特徴量ベクトルを作成する。

（規則２）基準データ作成部２２は、取得されたセンサ値が音又は振動以外である場合は、センサ値を正規化し、項目軸の強度を取得し、図２のケース１及び図３（ａ）のタイプの基準特徴量ベクトルを作成する。この場合、基準データ作成部２２は、所定の１又は複数のセンサ値（例えば、温度、圧力、電圧、・・・の５個）を成分とする基準特徴量ベクトルを作成する。

第２に、基準データ作成部２２は、ベクトル成分情報３３（図６）の新たなレコードを作成する。
第３に、基準データ作成部２２は、新たなレコードの運転状態ＩＤ欄１２１、ベクトルＩＤ欄１２２、成分定義欄１２６及び成分値欄１２７に、それぞれ、運転状態ＩＤ、採番したベクトルＩＤ、成分定義、及び、成分値を記憶する。なお、基準データ作成部２２は、基準センサ値レコードの運転状態を検索キーとしてベクトル情報３２（図５）を検索することによって、運転状態ＩＤを取得し、ベクトル成分情報３３の新たなレコードの運転状態ＩＤ欄１２１に記憶する。

第４に、基準データ作成部２２は、新たなレコードの区分欄１２３、横軸欄１２４、及び、比較対象欄１２８にそれぞれ、“基準”、“周波数軸”又は“項目軸”、及び“−”を記憶する。基準データ作成部２２は、新たなレコードの変換前センサ値欄１２５に、“−”（横軸が項目軸の場合）、又は、“振動”等の高速フーリエ変換前のセンサ値（横軸が周波数軸の場合）を記憶する。ここで完成したベクトル成分情報３３のレコードを“要登録レコード”と呼ぶ。

ステップＳ２０５において、基準データ作成部２２は、ベクトル情報３２のレコードを更新する。具体的には、第１に、基準データ作成部２２は、要登録レコードの運転状態ＩＤを検索キーとしてベクトル情報３２（図５）を検索し、該当したレコードの基準特徴量ベクトル数に“１”を加算して更新する。
第２に、基準データ作成部２２は、該当したレコードの基準特徴量ベクトルＩＤ欄１１６に、要登録レコードのベクトルＩＤを追加して更新する。

基準データ作成部２２は、ステップＳ２０３〜Ｓ２０５の処理を“繰り返し処理終了条件”（直ちに後記）が満たされるまで所定の時間間隔（例えば１分）ごとに繰り返す。基準データ作成部２２は、繰り返し処理の過程で、ベクトル情報３２（図５）のいずれかのレコードの基準特徴量ベクトル数を、０→１→２→３→・・・のように増加させて行く。ベクトル情報３２のあるレコードの基準特徴量ベクトル数が１以上になった段階で、基準データ作成部２２は、評価対象特徴量ベクトルＩＤ欄１１８の“比較不可”（初期値）を削除する。基準データ作成部２２は、ベクトル情報３２（図５）のいずれかのレコードの基準特徴量ベクトルＩＤを１つずつ増加させて行く。

基準データ作成部２２は、ベクトル情報３２（図５）のいずれかのレコードの基準特徴量ベクトル数が増加する都度、前記した方法で、そのレコードの基準特徴量ベクトルすべてを対象とし、基準特徴量ベクトル品質（ばらつき）を算出する。そして算出したばらつきに対して所定の閾値を適用し、“ばらつき大”又は“ばらつき小”のいずれかを、ベクトル情報３２の基準特徴量ベクトル品質欄１１７に記憶する。繰り返し処理が進む過程で、基準特徴量ベクトル品質は、“ばらつき大”→“ばらつき小”→“ばらつき大”→・・・のように変化する。しかしながら、一般的には、やがて“ばらつき小”に収束する。
基準データ作成部２２は、繰り返し処理終了条件が満たされた時点で、機器の運転を停止する（運転を継続してもよい）。

（繰り返し処理終了条件）
繰り返し処理終了条件の例として、以下の例が挙げられる。
・ベクトル情報３２のすべてのレコードの基準特徴量ベクトル数が所定の正数以上になったこと。
・基準特徴量ベクトル品質が“ばらつき小”であるベクトル情報３２のレコードの数が所定の正数以上になったこと、又は、全レコード数のうちの所定の比率に達したこと。
以上から明らかなように、基準データ作成部２２は、取得したセンサ値を予め決定した複数の運転状態のそれぞれに関連付けて記憶部に記憶する処理を、取得したセンサ値が未だ関連付けられていない未対応の運転状態がなくなるまで繰り返すことになる。

ステップＳ２０６において、基準データ作成部２２は、繰り返し処理終了条件が満たされたか否かを判断する。具体的には、基準データ作成部２２は、前記した繰り返し処理終了条件が満たされた場合（ステップＳ２０６“Ｙｅｓ”）、ステップＳ２０７に進み、それ以外の場合（ステップＳ２０６“Ｎｏ”）、ステップＳ２０３に戻る。

ステップＳ２０７において、診断装置１の診断データ作成部２３は、機器の運転を再開する。このとき、機器が正常又は異常であることは既知ではないものとする。機器は、ユーザの制御又は自動制御により、運転状態を様々に変化させ運転を継続することになる。

ステップＳ２０８において、診断データ作成部２３は、センサ値を取得する。具体的には、第１に、診断データ作成部２３は、センサ８及び９からセンサ値を取得し、さらに他のセンサからそれぞれの運転状態を取得する。
第２に、診断データ作成部２３は、センサ値情報３１（図４）の新たなレコードを作成する。

第３に、診断データ作成部２３は、ステップＳ２０８の“第１”において取得した運転状態及びセンサ値を、新たに作成したレコードの運転状態欄１０２及びセンサ値欄１０３に記憶する。
第４に、診断データ作成部２３は、新たに作成したレコードのレコード欄１０１、時点欄１０４、区分欄１０５及び診断結果欄１０６に、それぞれ、採番したレコードＩＤ、現時点の年月日時分秒、“診断対象”及び“？”を記憶する。ここで完成したセンサ値情報３１のレコードを“診断対象センサ値レコード”と呼ぶ。

ステップＳ２０９において、診断データ作成部２３は、診断対象特徴量ベクトルを作成する。ステップＳ２０９の処理内容は、ステップＳ２０４の処理内容に準じる。結果として、診断データ作成部２３は、ベクトル成分情報３３（図６）の二重線より下のレコードを１本ずつ作成することになる。これらのレコードの１つ１つを、“要診断レコード”と呼ぶ。但し、診断データ作成部２３は、要診断レコードの比較対象欄１２８を空欄のままとしておく。

ステップＳ２１０において、診断装置１の診断部２４は、比較対象のベクトルを決定する。具体的には、第１に、診断部２４は、要診断レコードの運転状態ＩＤを検索キーとしてベクトル情報３２（図５）を検索し、該当したレコードの基準特徴量ベクトルＩＤをすべて取得する。ここで、診断部２４は、例えば、“Ｐ００１”を検索キーとして、“ＳＶ０１１,・・・”を取得したとする。
第２に、診断部２４は、ベクトル成分情報３３（図６）を参照し、ステップＳ２１０の“第１”において取得したベクトルＩＤが特定する基準特徴量ベクトルの成分値を取得する。つまり、診断部２４は、複数の基準特徴量ベクトル“ＳＶ０１１,・・・” の成分値を取得する。

第３に、診断部２４は、ステップＳ２１０の“第２”において取得した成分値の平均値を成分とするベクトルを作成する。このベクトルを、“代表基準特徴量ベクトル”と呼ぶ。以上の結果、診断部２４は、要診断レコードのベクトルＩＤが特定する評価対象特徴量ベクトルと、代表基準特徴量ベクトルとを、比較対象として決定したことになる。
第４に、診断部２４は、要診断レコードの比較対象欄１２８に“ＳＶ０１１,・・・の平均”を記憶する。そして、診断部２４は、ステップＳ２１０の“第１”において該当したベクトル情報３２（図５）のレコードの評価対象特徴量ベクトルＩＤ欄１１８に、要診断レコードのベクトルＩＤ“ＥＶ０１”を記憶する。

ステップＳ２１１において、診断部２４は、診断を行う。具体的には、第１に、診断部２４は、ステップＳ２１０の“第３”において比較対象として決定した２つのベクトルの類似度を算出する。ここでの類似度とは、例えば以下の数値である。
・２つのベクトルの内積（内積が大きいほど類似度が大きい）
・２つのベクトルの成分同士の差分の２乗和の正の平方根（正の平方根が小さいほど類似度が大きい）
・２つのベクトルが多次元空間においてなす角（なす角が小さいほど類似度が大きい）

第２に、診断部２４は、ステップＳ２１１の“第１”において算出した類似度に所定の閾値を適用し、機器の正常又は異常を判断する。この例では、要登録レコード（ベクトルＩＤ“ＳＶ０１１”に対応）が作成される元になった基準センサ値レコードの診断結果は“正常”である。すると、類似度が閾値より大きい場合、診断部２４は、“要診断レコードのベクトルＥＶ０１は、正常である”と判断する。それ以外の場合、診断部２４は、“要診断レコードのベクトルＥＶ０１は、異常である”と判断する。

第３に、診断部２４は、診断結果としての“正常”又は“異常”を出力装置１３に表示し、診断対象センサ値レコードの診断結果である“？”を、“正常”又は“異常”で更新する。

診断データ作成部２３及び診断部２４は、ステップＳ２０７〜Ｓ２１１の処理を、ユーザが入力装置１２を介して“終了指示”を入力するまで繰り返す。すると、診断対象の機器のセンサ値が取得される時点ごとに、“正常”又は“異常”が表示され、センサ値情報３１の診断結果欄１０６に記憶されていくことになる。なお、図７においては、この繰り返し処理の記載を省略した。
その後、処理手順を終了する。

なお、診断部２４は、ユーザが“終了指示”を入力するのを待つまでもなく、初めて“異常”を表示した時点で自動的に機器の運転を停止してもよい（機器の保護）。ステップＳ２０７以降の処理は、定期的に（例えば週末に１度）実行され得る。このとき、ステップＳ２０１〜Ｓ２０６の処理を再度行う必要はない。なぜならば、必要な比較対象の基準特徴量ベクトルは既に作成されているからである。

（基準特徴量ベクトル登録状況の表示）
基準データ作成部２２は、ベクトル情報３２（図５）が更新されていくのを常時監視している。基準データ作成部２２は、処理手順のステップＳ２０３〜Ｓ２０５の任意の段階において、その監視結果をベクトル登録状況画面５１として出力装置１３に表示する。

図８に沿って、ベクトル登録状況画面５１を説明する。ベクトル登録状況画面５１においては、運転状態ＩＤ欄５２に運転状態ＩＤが、運転状態欄５３に運転状態が、品質欄５４に品質が、登録状況欄５５に登録状況が、総合評価欄５６に総合評価が、相互に関連付けて表示されている。
基準データ作成部２２は、運転状態ＩＤ欄５２及び運転状態欄５３に、ベクトル情報３２の運転状態ＩＤ及び運転状態（負担率、気温及び湿度）を表示する。

基準データ作成部２２は、品質欄５４に、ベクトル情報３２の基準特徴量ベクトル品質を表示する。基準データ作成部２２は、ベクトル情報３２の各レコードの基準特徴量ベクトル数欄１１５を参照し、基準特徴量ベクトル数が、“０”、“１以上、所定の閾値未満” 及び“所定の閾値以上”のうちのいずれであるかを判断する。

基準特徴量ベクトル数が“０”である場合、基準データ作成部２２は、ベクトル登録状況画面５１の対応するレコードの登録状況欄５５に“データなし”を表示する。基準特徴量ベクトル数が“１以上、所定の閾値未満”である場合、基準データ作成部２２は、ベクトル登録状況画面５１の対応するレコードの登録状況欄５５に“未完了”を表示する。基準特徴量ベクトル数が“所定の閾値以上”である場合、基準データ作成部２２は、ベクトル登録状況画面５１の対応するレコードの登録状況欄５５に“完了”を表示する。

基準データ作成部２２は、ベクトル登録状況画面５１の各レコードの登録状況が“データなし”である場合、そのレコードの総合評価欄５６に“×”を表示する。基準データ作成部２２は、ベクトル登録状況画面５１の各レコードの登録状況が“完了”であり、かつ、品質が“ばらつき小”である場合、そのレコードの総合評価欄５６に“○”を表示する。基準データ作成部２２は、これら以外の場合、そのレコードの総合評価欄５６に“△”を表示する。

さらに、基準データ作成部２２は、すべてのレコード（運転状態ＩＤ）の総合評価が“○”になった場合、すべての運転状態欄５７に“○”を表示する。基準データ作成部２２は、それ以外の場合、すべての運転状態欄５７に“×”を表示する。ユーザは、例えば、ベクトル登録状況画面５１の総合評価欄５６に注目し、あるレコードの当該欄に“×”が表示されていることを確認したとする。このとき、ユーザは、機器の運転状態が当該レコードの運転状態になるように、機器を手動で制御してもよい。

（変形例１：基準特徴量ベクトル品質としての安定度）
前記では、基準特徴量ベクトル品質とは、基準特徴量ベクトルのばらつきを示す統計値又はそれを表現した文字列であるとした。そして、統計値の例として“分散”を挙げた。しかしながら、基準特徴量ベクトル品質は、基準特徴量ベクトルの安定度を示す統計値又はそれを表現した文字列であってもよい。

診断装置１が図２のケース２の基準特徴量ベクトルを作成する場合、高速フーリエ変換を行う元となる物理量のセンサ値が安定的に変化することが必要である。例えば、診断装置１は、機器の時間軸の振動のセンサ値を３０秒の“窓幅”で切り出す。同じ運転状態において、このような窓枠で切り出された３０秒分の時間軸のセンサ値が１０個あるとする。例えば、窓幅内において繰り返される波形の数、振幅の大きさ等に基づいてその１０個のセンサ値を複数のパターンに分類することができる。１０個のセンサ値のうち、所定の数以上のセンサ値が同一のパターンに分類された場合、その１０個のセンサ値は、安定度が大きいといえる。それ以外の場合は、安定度が小さいといえる。

さらに、窓幅で切り出した１０個のセンサ値を高速フーリエ変換した結果、１０個の周波数軸のスペクトル強度が取得されたとする。例えば、そのスペクトル強度のピークの数、ピークの周波数等に基づいてその１０個のスペクトル強度を複数のパターンに分類することができる。１０個のスペクトル強度のうち、所定の数以上のスペクトル強度が同一のパターンに分類された場合、その１０個のスペクトル強度は、安定度が大きいといえる。それ以外の場合は、安定度が小さいといえる。

（変形例２：基準特徴量ベクトルの自動作成）
ベクトル情報３２（図５）のすべてのレコードの基準特徴量ベクトル数欄１１５には、“０”以外の正数が記憶されていることが望ましい。しかしながら、前記したステップＳ２０３が実行される際の状況によっては、あるレコードの基準特徴量ベクトル数が、“０”であるまま非常に長い時間が経過する場合もあり得る。このような場合、基準データ作成部２２は、自動的に繰り返し処理を終了し、以下の作成方法によって、基準特徴量ベクトルを作成する。

（作成方法１：線形補間）例えば、図５の運転状態“Ｐ００２”の基準特徴量ベクトル数が“１”であり、運転状態“Ｐ０１０”の基準特徴量ベクトル数が“１”であり、運転状態“Ｐ００６”の基準特徴量ベクトル数が“０”であるとする。なお、説明の単純化のために、ここでの数値例は、図５の数値とは異なる。

つまり、気温が２０℃未満であり、かつ、湿度が４０％以上である場合において、負荷率が３０％未満である基準特徴量ベクトルがベクトル成分情報３３（図６）に記憶されている。負荷率が７０％以上である基準特徴量ベクトルもベクトル成分情報３３に記憶されている。しかしながら、負荷率が３０％以上７０％未満である基準特徴量ベクトルは、ベクトル成分情報３３（図６）に未だ記憶されていない。

基準データ作成部２２は、運転状態Ｐ００２の基準特徴量ベクトルＳＶ０２１の各成分（各センサ値）と、運転状態Ｐ０１０の基準特徴量ベクトルＳＶ２２１の各成分との平均値を各成分に有する基準特徴量ベクトルを作成する。

（作成方法２：数理モデルを使用する機械学習）
より一般的には、基準データ作成部２２は、線形又は非線形の数理モデルを使用する。この数理モデルは、１又は複数の運転状態（例えば負荷率等）を入力値とし、１又は複数のセンサ値（例えば振動等）を出力値とする。そして、この数理モデルは、１又は複数のパラメータを有しており、そのパラメータの値を変化させると数理モデルの座標空間における位置・形状も変化する。

基準データ作成部２２は、ベクトル成分情報３３（図６）に記憶されている基準特徴量ベクトルの成分値を使用して機械学習（例えば最小二乗法を使用する回帰分析）を行うことによって、数理モデルのパラメータを決定（最適化）する。そして、決定したパラメータを有する数理モデルに対して、未知の運転状態（取得したセンサ値が未だ関連付けられていない未対応の運転状態）を入力することによって、センサ値を推定する。

（変形例３：センサ特性の変化）
センサは消耗品であり、新しいものに交換される機会は多い。同種の物理量を測定する同種のセンサであっても、センサ特性は個体によって微妙に異なる。さらに、機器に対する取り付け方によっても、取り付け方特有の歪が生じる。いま、ある運転状態Ｐ００１における基準特徴量ベクトルＳＶ９９９“（温度,圧力,電圧,電流,振動）＝（１０,５,１５,１２,３０）”が、既にベクトル成分情報３３（図６）に記憶されているとする。そして、その後、機器の圧力センサが交換されたとする。

さらにその後、同じ運転状態Ｐ００１における評価対象特徴量ベクトルＥＶ９９９“（温度,圧力,電圧,電流,振動）＝（１０,♭８,１５,１２,３０）”が作成されたとする。問題は、交換後の圧力センサで測定した“♭８”が、交換前の圧力センサで測定した“５”との比較においてどのように評価されるのか、と言うことである。

交換したばかりの圧力センサが測定する“♭８”は、一応読み間違いのない測定値であるとは言える。しかしながら、評価は以下の２つにわかれる。
（評価１）交換後の圧力センサの特性が交換前の圧力センサの特性とは異なることに起因して、正常であれば“５”の近辺であるはずの測定値が見かけ上“♭８”になっている。つまり、“♭８”のうち、“３”は歪であり、正味のセンサ値は“５”であるから、機器は、正常である。
（評価２）センサの特性に関係なく、機器は実際に異常であり、それが圧力のセンサ値の上昇となって表れている。

仮に、評価１のようにセンサ特性が変化したのであれば、センサ値情報３１に記憶されている圧力値、及び、ベクトル成分情報３３に記憶されている圧力の成分値を比較対象とすることはできなくなる。すると、センサを交換する都度、処理手順のステップＳ２０３〜Ｓ２０５の処理を行う必要が生じる。このことは、計算機資源の負担増加に繋がる。そこで、特徴量ベクトルを以下のように定義し直す。

ＳＶ_ｄ＝ＳＶ−Ｖ_r
ＥＶ_ｄ＝ＥＶ−Ｖ_r
ＳＶ_ｄ％＝（ＳＶ−Ｖ_r）／Ｖ_r×１００
ＥＶ_ｄ％＝（ＥＶ−Ｖ_r）／Ｖ_r×１００

基準特徴量ベクトルＳＶは、センサの交換に関係なく、現に取り付けられているセンサが測定したセンサ値そのものを各成分に有する。評価対象特徴量ベクトルＥＶは、センサの交換に関係なく、現に取り付けられているセンサが測定したセンサ値そのものを各成分に有する。控除ベクトルＶ_ｒは、基準特徴量ベクトルＳＶ又は評価対象特徴量ベクトルＥＶの運転状態と全く同じ運転状態において、センサを機器に初めて取り付けた直後の時点、及び、センサを交換した直後の時点のセンサ値そのものを各成分に有する。つまり、控除ベクトルＶ_ｒは、“新品”のセンサが最初に測定した値（基準値）を各成分に有する。したがって、いずれか１つのセンサを交換する都度、控除ベクトルＶ_ｒの成分のうちのいずれか１つが変化する。

このように定義し直すと、基準特徴量ベクトルＳＶ_ｄの各成分は、あるべき水準からの差異を示すことになる。基準特徴量ベクトルＳＶ_ｄ％の各成分は、あるべき水準からの差異の、当該水準に対する比率を示すことになる。評価対象特徴量ベクトルＥＶ_ｄ及びＥＶ_ｄ％についても同様である。基準特徴量ベクトル及び評価対象特徴量ベクトルの各成分が、このような相対値になれば、センサの交換の都度、基準特徴量ベクトルを作成し直す必要はなくなる。ただし、センサの交換の都度、新たなセンサを取り付けた直後の控除ベクトルＶ_ｒを保存しておく必要は生じる。

（変形例４：すべての運転状態に対応する基準特徴量ベクトルが取得できない場合）
ステップＳ２０１において決定された運転状態の組合せのすべてに対応する基準特徴量ベクトルが作成され得ない場合がある。例えば、前記の例では、湿度は、“４０（％）未満”及び“４０（％）以上”の２つの範囲に分割された。この分割は、例えば日本における気候のように、湿度が４０％を境目にしてその前後に自然にばらつくことを前提としている。

いま、例えば、“４０（％）未満”及び“４０（％）以上”という分割をそのままにしたうえで、機器を乾燥地帯に移動させたとする。基準データ作成部２２は、湿度４０％以上という運転状態において基準特徴量ベクトルを作成することは殆ど不可能である。なぜなら、砂漠のような場所では、湿度は常時０％に近い水準であるからである。すると、そもそも、運転状態としての湿度を“４０（％）未満”及び“４０（％）以上”に分割することの意味がなくなる。ステップＳ２０３〜Ｓ２０５の処理を所定の回数繰り返しても、特定の運転状態について特定の範囲に基準特徴量ベクトルが集中するこのような状況を“基準データ偏在状況”と呼ぶ。

そこで、基準データ作成部２２は、基準データ偏在状況が発生した場合、ユーザに対して注意を促す、第１のメッセージを出力装置１３に表示する。第１のメッセージは、例えば“すべての運転状態に対応するように、基準特徴量ベクトルを作成することができません。このままセンサ値の取得（Ｓ２０３）を続けますか？”である。

基準データ作成部２２は、第１のメッセージに対する応答として、ユーザが入力装置１２を介して“はい”を入力するのを受け付けた場合、ステップＳ２０３〜Ｓ２０５の処理を繰り返す。そして、基準データ偏在状況が解消された場合、基準データ作成部２２は、第２のメッセージを出力装置１３に表示する。第２のメッセージは、例えば“すべての運転状態に対応するように、基準特徴量ベクトルを作成することができました”である。

基準データ作成部２２は、第１のメッセージに対する応答として“はい”を受け付けた場合、運転状態のうち“湿度”を無視し、運転状態が残りの“負荷率”及び“気温”の組合せ（３×２＝６個）からなるものと看做してもよい。

一方、基準データ作成部２２は、第１のメッセージに対する応答として “いいえ”を受け付けた場合、基準データ偏在状況を維持したまま繰り返し処理を終了する。その後、ステップＳ２０９において、診断データ作成部２３は、診断対象特徴量ベクトルを作成する。このとき、基準特徴量ベクトルが未だ作成されていない運転状態において診断対象特徴量ベクトル（“診断不能ベクトル”と呼ぶ）が作成された場合、診断データ作成部２３は、第３のメッセージを出力装置１３に表示する。第３のメッセージは、例えば“比較対象が存在しない診断対象特徴量ベクトルが作成されました。このまま診断を続けますか？”である。

診断データ作成部２３は、第３のメッセージに対する応答として“いいえ”を受け付けた場合、処理手順は終了する。診断データ作成部２３は、第３のメッセージに対する応答として“はい”を受け付けた場合、ステップＳ２１０及びＳ２１１の処理は実行される。しかしながら、ステップＳ２１１の“第３”において、診断部２４は、診断不能ベクトルについての診断結果として“診断不能”を表示し、他の診断対象特徴量ベクトルについては、診断結果として“正常”又は“異常”を表示する。

（本実施形態の効果）
本実施形態の診断装置の効果は以下の通りである。
（１）診断装置は、機器を診断する際の比較対象を、想定される運転状態に対して漏れなく用意することができる。
（２）診断装置は、ベクトル同士を比較するので診断を客観的に行うことができ、また、既存の各種ソフトウエアを容易に利用できる。
（３）診断装置は、機器を診断する際の比較対象が漏れなく用意されたことを、ユーザに容易に目視させることができる。
（４）診断装置は、用意された比較対象の品質を、ユーザに容易に目視させることができる。
（５）診断装置は、用意された比較対象の品質を、センサ値のばらつき又は安定度に基づき決定する。したがって、比較対象の品質を客観的に評価することができる。
（６）診断装置は、診断対象のデータを作成する処理が無駄になることを防ぐことができる。

（７）診断装置は、そのセンサ値の周波数軸のスペクトル強度同士を比較することが診断精度を高める上で相応しいセンサ値を使用することができる。
（８）診断装置は、機器の環境を含む１又は複数の運転状況の組合せごとに、比較対象を用意する。したがって、運転状態の変化に応じてきめ細かな診断が可能となる。
（９）診断装置は、相対値を各成分とするベクトル同士を比較する。したがって、センサの交換があっても、一旦用意した比較対象を作成し直す必要がない。
（１０）診断装置は、特定の運転状態に対応するセンサ値が測定できなくても、測定された他のセンサ値から推定することができる。
（１１）診断装置は、数理モデルを使用した機械学習によってセンサ値を推定する。したがって、仮に特定の運転状態に対応するセンサ値が測定できなくても、診断精度を高く維持できる。

なお、本発明は前記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施例は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、前記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウエアで実現してもよい。また、前記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウエアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１ 診断装置
２ 電動機
３ 負荷
８、９ センサ
１１ 中央制御装置
１２ 入力装置
１３ 出力装置
１４ 主記憶装置
１５ 補助記憶装置
１６ 通信装置
２１ 運転状態決定部
２２ 基準データ作成部
２３ 診断データ作成部
２４ 診断部
３１ センサ値情報
３２ ベクトル情報
３３ ベクトル成分情報

Claims (13)

1. 機器が正常又は異常であることが既知である基準時点において、その時点での前記機器の運転状態が複数の運転状態のうちのいずれの運転状態であるかを決定する運転状態決定部と、
   前記基準時点において前記運転状態を変化させながら前記機器から取得したセンサ値を前記決定した運転状態のそれぞれに関連付けて記憶部に記憶する処理を、前記取得したセンサ値が未だ関連付けられていない未対応の運転状態がなくなるまで繰り返す基準データ作成部と、
   前記機器が正常又は異常であることが既知ではない診断時点において、その時点での前記機器の運転状態及びセンサ値を取得する診断データ作成部と、
   前記取得した運転状態に関連付けられた前記センサ値を前記記憶部から読み出し、前記診断時点において取得したセンサ値を、前記読み出したセンサ値と比較することによって、前記機器の正常又は異常を判断した結果を表示する診断部と、
   を備え、
   前記基準データ作成部は、
   前記運転状態を変化させる過程において、前記機器から取得したセンサ値の登録状況を段階的に示す情報を運転状態ごとに表示し、
   前記診断部は、
   前記センサ値を取得した診断時点の運転状態が前記未対応の運転状態に該当する場合、
   診断が不能である旨を表示すること、
   を特徴とする診断装置。
2. 前記センサ値は、
   センサによって測定された測定値の特徴量をベクトル型式で表現したものであり、
   前記診断部は、
   前記診断時点において取得したセンサ値を表現する診断対象特徴量ベクトルを、前記読み出したセンサ値を表現する基準特徴量ベクトルと比較すること、
   を特徴とする請求項１に記載の診断装置。
3. 前記基準データ作成部は、
   前記未対応の運転状態がなくなった旨を表示すること、
   を特徴とする請求項２に記載の診断装置。
4. 前記基準データ作成部は、
   前記基準時点において取得したセンサ値の品質を表示すること、
   を特徴とする請求項３に記載の診断装置。
5. 前記基準データ作成部は、
   同じ運転状態で取得された複数のセンサ値のばらつき又は安定度を示す統計量に基づき前記品質を決定すること、
   を特徴とする請求項４に記載の診断装置。
6. 前記診断データ作成部は、
   前記未対応の運転状態がなくなったことを契機として、前記機器の運転状態及びセンサ値を取得する処理を開始すること、
   を特徴とする請求項５に記載の診断装置。
7. 前記センサ値は、
   前記センサによって測定された時間軸の測定値を周波数軸のスペクトル強度に変換したものを含むこと、
   を特徴とする請求項６に記載の診断装置。
8. 前記運転状態は、
   前記機器の運転に関する複数の指標の組合せであり、
   前記指標は、前記機器の負担又は前記機器が置かれた環境についての指標を含むこと、
   を特徴とする請求項７に記載の診断装置。
9. 前記基準特徴量ベクトル及び前記診断対象特徴量ベクトルは、
   所定の基準値からの差異に基づく相対値を成分として有すること、
   を特徴とする請求項８に記載の診断装置。
10. 前記基準データ作成部は、
    所定の期間内に、前記未対応の運転状態がなくならない場合は、
    既に取得したセンサ値に基づいて、前記未対応の運転状態に関連付けるべきセンサ値を推定すること、
    を特徴とする請求項９に記載の診断装置。
11. 前記基準データ作成部は、
    前記運転状態を入力変数とし前記センサ値を出力変数とする数理モデルのパラメータを機械学習することによって、前記未対応の運転状態に関連付けるべきセンサ値を推定すること、
    を特徴とする請求項１０に記載の診断装置。
12. 診断装置の運転状態決定部は、
    機器が正常又は異常であることが既知である基準時点において、その時点での前記機器の運転状態が複数の運転状態のうちのいずれの運転状態であるかを決定し、
    前記診断装置の基準データ作成部は、
    前記基準時点において前記運転状態を変化させながら前記機器から取得したセンサ値を前記決定した運転状態のそれぞれに関連付けて記憶部に記憶する処理を、前記取得したセンサ値が未だ関連付けられていない未対応の運転状態がなくなるまで繰り返し、
    前記診断装置の診断データ作成部は、
    前記機器が正常又は異常であることが既知ではない診断時点において、その時点での前記機器の運転状態及びセンサ値を取得し、
    前記診断装置の診断部は、
    前記取得した運転状態に関連付けられた前記センサ値を前記記憶部から読み出し、前記診断時点において取得したセンサ値を、前記読み出したセンサ値と比較することによって、前記機器の正常又は異常を判断した結果を表示し、
    前記基準データ作成部は、さらに、
    前記運転状態を変化させる過程において、前記機器から取得したセンサ値の登録状況を段階的に示す情報を運転状態ごとに表示し、
    前記診断部は、さらに、
    前記センサ値を取得した診断時点の運転状態が前記未対応の運転状態に該当する場合、
    診断が不能である旨を表示すること、
    を特徴とする診断装置の診断方法。
13. 診断装置の運転状態決定部に対し、
    機器が正常又は異常であることが既知である基準時点において、その時点での前記機器の運転状態が複数の運転状態のうちのいずれの運転状態であるかを決定する処理を実行させ、
    前記診断装置の基準データ作成部に対し、
    前記基準時点において前記運転状態を変化させながら前記機器から取得したセンサ値を前記決定した運転状態のそれぞれに関連付けて記憶部に記憶する処理を、前記取得したセンサ値が未だ関連付けられていない未対応の運転状態がなくなるまで繰り返す処理を実行させ、
    前記診断装置の診断データ作成部に対し、
    前記機器が正常又は異常であることが既知ではない診断時点において、その時点での前記機器の運転状態及びセンサ値を取得する処理を実行させ、
    前記診断装置の診断部に対し、
    前記取得した運転状態に関連付けられた前記センサ値を前記記憶部から読み出し、前記診断時点において取得したセンサ値を、前記読み出したセンサ値と比較することによって、前記機器の正常又は異常を判断した結果を表示する処理を実行させ、
    前記基準データ作成部に対し、さらに、
    前記運転状態を変化させる過程において、前記機器から取得したセンサ値の登録状況を段階的に示す情報を運転状態ごとに表示する処理を実行させ、
    前記診断部に対し、さらに、
    前記センサ値を取得した診断時点の運転状態が前記未対応の運転状態に該当する場合、
    診断が不能である旨を表示する処理を実行させること、
    を特徴とする診断装置を機能させるための診断プログラム。

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