JP6906993B2

JP6906993B2 - 監視システム、処理装置、監視装置、監視方法およびプログラム

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Publication number: JP6906993B2
Application number: JP2017059450A
Authority: JP
Inventors: 一浩武多; 勇輔山科
Original assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Current assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date: 2017-03-24
Filing date: 2017-03-24
Publication date: 2021-07-21
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Description

本発明は、監視システム、処理装置、監視装置、監視方法およびプログラムに関する。

従来技術では、発電プラントや化学プラントといった各種のプラントや機械設備などの各種設備では、設備が正常に運転されているか否かを監視するため、温度や、圧力といったセンサデータをその運転状態として取得し、監視する。遠隔監視・診断システムでは、現地、現場にある監視対象設備の運転状態をセンサデータで検知し、このデータが収集、集約されてデータセンタ（クラウド）に通信で転送される（例えば、特許文献１参照）。そして、複数の機械設備、監視対象設備のデータが集約された後に、監視・診断のアクションを実行する。

特開２００２−１５２８６２号公報

より詳細な診断をするためには、診断に用いるセンサデータのデータ量（センサ数、データサンプリングレートの高速化、振動・画像・音声などの大容量のデータ等）を増やす必要がある。しかしながら、特許文献１に記載の技術では、全てのデータをデータセンタに転送しており、データ量を増やすと、データの転送に時間がかかるとともに、通信コストがかかるという問題がある。さらに、大量のデータを転送するとネットワーク帯域を圧迫する。

本発明は、送信するデータ量を低減しつつ、より詳細に監視対象設備を監視することができる監視システム、処理装置、監視装置、監視方法およびプログラムを提供する。

本発明の第１の態様によれば、監視対象設備と通信でインターネットに接続された監視装置によって監視を行う監視システムであって、前記監視対象設備は、設備本体と、前記設備本体から取得された取得データを処理するデータ処理部とを備え、前記データ処理部は、前記取得データのうち、低密度データを取得する低密度データ取得部と、前記取得データのうち、前記低密度データよりも時間当たりのデータ量が大きい高密度データを取得する高密度データ取得部と、前記高密度データの密度を低密度化した特徴量データに変換するデータ変換部と、前記低密度データ及び前記特徴量データを含む監視データを送信する送信部とを備え、前記監視装置は、前記監視対象設備の前記データ処理部における前記送信部から送信された前記監視データに基づいて監視を行う監視システムである。

前記監視装置は、前記監視データに基づいて詳細データを前記監視対象設備に要求し、前記送信部は、前記監視装置から要求があった場合には、前記高密度データ、前記低密度データまたは前記特徴量データのうち少なくとも１つを含む詳細データを送信するようにしてもよい。

前記監視装置は、前記低密度データまたは前記特徴量データに基づく前記設備本体の異常度が所定の閾値以上である場合に、前記詳細データを前記監視対象設備に要求するようにしてもよい。

前記高密度データは、例えば、サンプリング周期が１００Ｈｚから１ＭＨｚのもの、または１００万画素３０フレームレート以上の動画像データである。

本発明の第２の態様によれば、監視対象設備と通信でインターネットに接続された監視装置によって監視を行う監視システムにおける前記監視対象設備が備える処理装置であって、設備本体から取得された取得データを処理するデータ処理部を備え、前記データ処理部は、前記取得データのうち、低密度データを取得する低密度データ取得部と、前記取得データのうち、前記低密度データよりも時間当たりのデータ量が大きい高密度データを取得する高密度データ取得部と、前記高密度データの密度を低密度化した特徴量データに変換するデータ変換部と、前記低密度データ及び前記特徴量データを含む監視データを送信する送信部と、を備える処理装置である。

本発明の第３の態様によれば、監視対象設備と通信でインターネットに接続された監視装置によって監視を行う監視システムにおける前記監視装置であって、設備本体から取得された取得データのうち低密度データと、前記取得データのうち前記低密度データよりも時間当たりのデータ量が大きい高密度データの密度を低密度化した特徴量データとを含む監視データを受信し、受信した前記監視データに基づいて監視を行う監視装置である。

本発明の第４の態様によれば、監視対象設備と通信でインターネットに接続された監視装置によって監視を行う監視システムにおける監視方法であって、前記監視対象設備が、設備本体から取得された取得データのうち、低密度データを取得する低密度データ取得ステップと、前記監視対象設備が、前記取得データのうち、前記低密度データよりも時間当たりのデータ量が大きい高密度データを取得する高密度データ取得ステップと、前記監視対象設備が、前記高密度データの密度を低密度化した特徴量データに変換するデータ変換ステップと、前記監視対象設備が、前記低密度データ及び前記特徴量データを含む監視データを送信する送信ステップと、前記監視装置が、前記監視対象設備から送信された前記監視データに基づいて監視を行う監視ステップと、を有する監視方法である。

本発明の第５の態様によれば、監視対象設備と通信でインターネットに接続された監視装置によって監視を行う監視システムにおける前記監視対象設備が備える処理装置のコンピュータに、設備本体から取得された取得データのうち、低密度データを取得する低密度データ取得ステップと、前記取得データのうち、前記低密度データよりも時間当たりのデータ量が大きい高密度データを取得する高密度データ取得ステップと、前記高密度データの密度を低密度化した特徴量データに変換するデータ変換ステップと、前記低密度データ及び前記特徴量データを含む監視データを送信する送信ステップと、を実行させるためのプログラムである。

本発明の第６の態様によれば、監視対象設備と通信でインターネットに接続された監視装置によって監視を行う監視システムにおける前記監視装置のコンピュータに、設備本体から取得された取得データのうち低密度データと、前記取得データのうち前記低密度データよりも時間当たりのデータ量が大きい高密度データの密度を低密度化した特徴量データとを含む監視データを受信し、受信した前記監視データに基づいて監視を行う監視ステップを実行させるためのプログラムである。

上記した監視システム、処理装置、監視装置、監視方法およびプログラムによれば、送信するデータ量を低減しつつ、より詳細に監視対象設備を監視することができる。

本発明の一実施形態における監視システムの概略図である。同実施形態における監視システムの機能構成を示す概略ブロック図である。同実施形態におけるエッジデバイスが実行する処理を説明するための図である。同実施形態におけるエッジデバイスが生成する異常診断結果データの一例を示す図である。同実施形態におけるセンサノードがセンサデータを取得する処理手順の例を示すフローチャートである。同実施形態におけるエッジデバイスが監視データを送信する処理手順の例を示すフローチャートである。同実施形態における監視装置が監視する処理手順の例を示すフローチャートである。同実施形態におけるエッジデバイスが詳細データを送信する処理手順の例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、本発明の一実施形態における監視システムＳ１の概略図である。監視システムＳ１は、複数の工場それぞれに設置された監視対象設備である各プラント１００の運転中の状態を、工場から遠隔地にある遠隔監視センタに設置された監視装置３で監視するシステムである。プラント１００は、設備本体と、設備本体から取得された取得データを処理するエッジデバイス２とを備える。各エッジデバイス２は、インターネット等の公衆通信網で監視装置３と接続される。設備本体としては、例えばプラント１００が火力発電プラントであった場合には、ガスタービン、圧縮機、燃料ガス供給設備、排ガス処理設備等、火力発電に係わり当該プラント内に設置される複数の設備類が含まれる。

図２は、監視システムＳ１の機能構成を示す概略ブロック図である。同図において、監視システムＳ１は、低密度センサ１０Ａと、低密度センサノード１Ａと、高密度センサ１０Ｂと、高密度センサノード１Ｂと、エッジデバイス２（処理装置）と、監視装置３とを備える。以下、低密度センサ１０Ａと高密度センサ１０Ｂとを区別しない場合には、センサ１０と称する。また、低密度センサノード１Ａと高密度センサノード１Ｂとを区別しない場合には、センサノード１と称する。

なお、低密度センサ１０Ａと低密度センサノード１Ａとの組み合わせ、及び、高密度センサ１０Ｂと高密度センサノード１Ｂとの組み合わせは、各プラント１００に複数組あってもよい。

センサ１０、センサノード１およびエッジデバイス２は、プラント１００に設置される。センサ１０とセンサノード１とは、Ｉ／Ｏ（入出力部）により接続する。各センサノード１とエッジデバイス２とは、ＬＡＮ（ＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）等により通信する。または、各センサーノード１の入力を電気信号としてエッジデバイスのＩ／Ｏ（入出力部）に直接接続して入力してもよい。また、監視装置３とエッジデバイス２とは、インターネット等の公衆通信網を介して通信する。

センサ１０は、プラント１００の状態量を検出して取得し、取得した状態量を示すセンサデータ（取得データ）をセンサノード１に出力する。低密度センサ１０Ａは、取得データが低密度データになる状態量を取得する。低密度センサ１０Ａは、例えば、状態量を検出するサンプリング周期が長い（例えば、０．１秒から１秒）ものである。例えば、低密度センサ１０Ａは、プラント１００の圧力、温度、流量、回転数、又は、ガス／油の分析データを検出するセンサである。

高密度センサ１０Ｂは、取得データが低密度データよりも時間当たりのデータ量が大きい高密度データになる状態量を取得する。例えば、高密度センサ１０Ｂは、状態量を検出するサンプリング周期が短い（例えば、１００Ｈｚから１ＭＨｚ）、コンプレッサ等の振動やＡＥ（ＡｃｏｕｓｔｉｃＥｍｉｓｓｉｏｎ）等を検出するセンサである。例えば、振動を検出する振動センサを用いることにより、コンプレッサ等の破損を診断することができる。しかし、そのためには、コンプレッサ等の回転数（例えば、６０００ＲＰＭ（ＲｅｖｏｌｕｔｉｏｎＰｅｒＭｉｎｕｔｅ））の約１０倍のデータが必要になる。そのため、振動センサのサンプリング周期は１０^２〜１０^５Ｈｚであり、データサイズは２００Ｂ（バイト）〜２００ｋＢである。また、ＡＥを検出するＡＥセンサのサンプリング周期は１０^３〜１０^６Ｈｚであり、データサイズは２ｋＢ〜２ＭＢである。或いは、高密度センサ１０Ｂは、１サンプリング当たりのデータ量が大きい画像や音声等を検出するセンサであってもよい。画像を撮像する画像センサが生成する画像データのサイズは、例えば、８００×６００×２４ｂｉｔ＝１．４ＭＢである。

センサノード１は、センサ１０が取得したセンサデータをエッジデバイス２に送信する。センサノード１は、入出力部１１０と、処理部１２０と、通信部１３０とを備える。入出力部１１０は、センサ１０との間でデータを入出力する。処理部１２０は、センサ１０から入出力部１１０に入力されたセンサデータを通信部１３０からエッジデバイス２に送信する。通信部１３０は、エッジデバイス２と通信する。

低密度センサノード１Ａは、低密度センサ１０Ａから低密度データを取得し、エッジデバイス２に送信する。高密度センサノード１Ｂは、高密度センサ１０Ｂから高密度データを取得し、エッジデバイス２に送信する。

エッジデバイス２は、プラント１００のネットワーク上に置かれた計算機であり、ルータ、あるいはインターネットゲートウェイの機能を持っていてもよい。前記エッジデバイス２は、データ処理部２１０と、通信部２２０と、記憶部２３０とを備える。データ処理部２１０は、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）とメモリとを組み合わせて構成され、エッジデバイス２を統括して制御する。データ処理部２１０は、低密度データ取得部２１１と、高密度データ取得部２１２と、データ変換部２１３と、送信部２１４とを備え、設備本体から取得された取得データを処理する。

低密度データ取得部２１１は、通信部２２０を介して、低密度センサノード１Ａから低密度データを受信して取得し、取得した低密度データをデータ変換部２１３に出力する。高密度データ取得部２１２は、通信部２２０を介して、高密度センサノード１Ｂから高密度データを受信して取得し、取得した高密度データをデータ変換部２１３に出力する。

データ変換部２１３は、高密度データ取得部２１２が取得した高密度データの密度を低密度化した特徴量データに変換する。低密度化とは、時間当たりのデータ量を小さくする処理である。本実施形態では、低密度データと同程度まで低密度化しており、例えば、サンプリング間隔を低密度データに合わせるように処理を行っている。また、データ変換部２１３は、低密度データ取得部２１１が取得した低密度データと、変換した特徴量データとに基づいて、プラント１００の異常を診断し、診断結果を示す異常診断結果データと、低密度データと、特徴量データとを送信部２１４に出力する。データ変換部２１３における処理の詳細は後述する。

送信部２１４は、通信部２２０を介して、異常診断結果データと低密度データと特徴量データとを含む監視データを監視装置３に送信する。また、送信部２１４は、監視装置３から要求があった場合には、高密度データ、低密度データ又は特徴量データのうち少なくとも１つを含む詳細データを監視装置３に送信する。

通信部２２０は、センサノード１または監視装置３と通信する。記憶部２３０は、種々の情報を記憶する。例えば、記憶部２３０は、低密度データ及び高密度データの生波形データを記憶する時系列・生波形データベースとして機能する。また、記憶部２３０は、時系列の特徴量データを記憶する時系列・特徴量データベースとして機能する。また、記憶部２３０は、異常診断結果データを記憶する。記憶部２３０は、短期間における履歴を記憶する短期履歴データベースとして機能し、短期間（例えば、直近１カ月分）のデータ（低密度データ、高密度データ、特徴量データ、及び異常診断結果データ）を記憶する。また、記憶部２３０は、異常を診断する際に使用する、各センサ１０の正常時のセンサデータ（以下、正常時データとする）を記憶する。

監視装置３は、遠隔監視センタに設置されたコンピュータであり、処理部３１０と、通信部３２０と、記憶部３３０と、表示部３４０と、入力部３５０とを備える。処理部３１０は、ＣＰＵとメモリとを組み合わせて構成され、監視装置３全体を統括して制御する。例えば、処理部３１０は、通信部３２０を介してエッジデバイス２から受信した監視データを表示部３４０に表示して監視する。また、処理部３１０は、監視データに基づいて詳細データをエッジデバイス２に要求する。

通信部３２０は、エッジデバイス２と通信する。記憶部３３０は、種々の情報を記憶する。例えば、記憶部３３０は、エッジデバイス２から受信した監視データを記憶する。記憶部３３０は、長期間の履歴を記憶する長期履歴データベースとして機能し、長期間（例えば、直近数年分）の監視データを記憶する。表示部３４０は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ、ＬｉｑｕｉｄＣｒｙｓｔａｌＤｉｓｐｌａｙ）や有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等であり、様々な情報を表示する。入力部３５０は、マウスやキーボードやタッチパネル等であり、入力を受け付ける。

次に、本実施形態による監視システムＳ１における動作を説明する。監視システムＳ１では、エッジデバイス２がセンサノード１から取得したセンサデータに基づく監視データを監視装置３に送信する。監視装置３は、エッジデバイス２から受信した監視データを表示する等してプラント１００を監視する。

図３は、エッジデバイス２が実行する処理を説明するための図である。まず、低密度データ取得部２１１が、通信部２２０を介して、低密度センサノード１Ａから低密度データを取得し、取得した低密度データを記憶部２３０に書き込んで記憶する。また、高密度データ取得部２１２が、通信部２２０を介して、高密度センサノード１Ｂから高密度データを取得する。

続いて、データ変換部２１３が、高密度データをクレンジングする。具体的には、例えば、データ変換部２１３は、データが欠落し、”Ｎ/Ａ（ＮｏｔＡｖａｉｌａｂｌｅ）”データになっている部分がある場合には、欠落部分を前後データの平均値にする。また、データ変換部２１３は、同じ時間にデータが重複して複数入力された場合には、最初のデータを採用する。また、データ変換部２１３は、センサ１０のノイズで異常値（最大値や最小値（０（ゼロ）値））になっている場合には、異常値になっているデータを前後データの平均値にする。そして、データ変換部２１３は、クレンジング後の高密度データを記憶部２３０に書き込んで記憶する。なお、データ変換部２１３は、低密度データに対してもクレンジングする処理を実行してもよい。

続いて、データ変換部２１３は、クレンジング後の高密度データから特徴量を抽出して、高密度データのサンプリング間隔を低密度データのサンプリング間隔に合わせた特徴量データに変換する。高密度データのサンプリング間隔を低密度データのサンプリング間隔に合わせることにより、高密度データと低密度データとの診断頻度を合わせることができる。例えば、データ変換部２１３は、連続するデータを読み込み、ＦＦＴ（ＦａｓｔＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍ）で周波数分析を行い、周波数レンジ毎の振幅を抽出する周波数解析を実行する。また、データ変換部２１３は、センサデータが回転数である場合には、回転数の１倍、２倍、…、または０．５倍の周波数成分のゲインや位相を抽出する回転数成分解析を実行する。また、データ変換部２１３は、センサデータが振動である場合には、９０度に設置した２台の振動センサの変位の平均値から軸の中心位置を算出する軸芯位置解析を実行する。そして、データ変換部２１３は、解析結果（周波数解析のデータや、ナイキスト線図や、ボード線図等）から得られるバンド毎のピーク値を特徴量として抽出し、特徴量データとして記憶部２３０に書き込んで記憶する。

続いて、データ変換部２１３は、低密度データ及び特徴量データに基づいて、異常を診断する。具体的には、まず、データ変換部２１３は、時系列のデータ分析手法によりデータを分析する。例えば、データ変換部２１３は、各センサ１０に閾値を設定し、閾値を超えたら異常とし、閾値を超えた量に応じて異常度を大きくする閾値管理により異常度を算出する。或いは、データ変換部２１３は、正常時データに基づいて多次元空間の中に基準となる点の座標を決め、その座標と各データの座標をマハラノビス距離とで算出し、この距離が大きくなるほど異常度が大きいとするＭＴ(マハラノビス・タグチ)法により異常度を算出する。或いは、データ変換部２１３は、あるデータから別の最も近くにあるデータ（最近傍点）までの距離がある閾値を超えたらその点は異常値であると判定するＫ近傍法により異常度を算出する。なお、データ変換部２１３は、分析後のデータを特徴量データとして記憶部２３０に書き込んで記憶してもよい。

そして、データ変換部２１３は、算出した異常度が予め設定された所定の閾値α以下である場合には、異常が無いと判定する。また、データ変換部２１３は、異常度が閾値αより大きい場合には、異常が有ると判定し、異常の原因を分析する。例えば、データ変換部２１３は、エキスパートシステムに代表される、いろいろな経験値を「ＩｆＴｈｅｎ」の形式で表現し、異常原因を診断するルールベースにより異常の原因を分析する。或いは、データ変換部２１３は、データを直交表に割り当てて、望大特性のＳＮ比（単位はｄＢ（デシベル））を算出し、ＳＮ比が高いものを異常原因に関連する項目として選択するＭＴ法により異常の原因を分析する。或いは、データ変換部２１３は、故障原因として抽出されたセンサデータを予め対象機械用に作成したＦＭＥＡ（ＦａｉｌｕｒｅＭｏｄｅａｎｄＥｆｆｅｃｔＡｎａｌｙｓｉｓ）の故障モードに照らし合わせて、故障原因を抽出するＦＭＥＡにより異常の原因を分析する。

そして、データ変換部２１３は、異常診断結果データを生成する。図４は、エッジデバイス２が生成する異常診断結果データの一例を示す図である。図４（Ａ）は、ＭＴ法による算出結果であるＭＤ（マハラノビス距離）値を示すグラフである。本図に示すグラフの横軸は時間であり、縦軸はＭＤ値である。また、図４（Ｂ）は、各要因（異常の原因）の異常度スコア及び異常要因ランキングを示す。異常要因ランキングは、異常度スコアの高い要因のランキングである。図示する例では、要因Ａ、要因Ｂ、要因Ｃ、要因Ｄ、要因Ｅの順に異常度スコアが高く、異常要因ランキングはその順である。

その後、送信部２１４が、通信部２２０を介して、異常診断結果データと低密度データと特徴量データとを含む監視データを監視装置３に送信する。監視装置３は、受信した監視データ（例えば、ＭＤ値を示すグラフや、異常度スコアや、異常要因ランキング等）を表示する等して、プラント１００を監視する。

また、監視装置３は、異常度スコアが高い（予め設定された所定の閾値βより大きい）場合には、警報（アラーム）を出力し、より詳細なデータをエッジデバイス２に要求する。ここで、監視装置３が異常度スコアと比較する閾値βは、エッジデバイス２で比較する閾値αと異なる値であってもよい。具体的には、処理部３１０は、通信部３２０を介して、詳細データを要求する詳細データ要求をエッジデバイス２に送信する。詳細データは、低密度データ、高密度データ、特徴量データのうち少なくとも１つを含む。詳細データ要求には、データの種類（センサ１０が検出する状態量の種類）と、取得する期間と、データの形式（生波形データ（低密度データ又は高密度データ）や特徴量データ等）とが含まれる。

エッジデバイス２は、監視装置３から詳細データ要求を受信すると、受信した詳細データ要求に合致する詳細データを監視装置３に返信する。具体的には、送信部２１４は、通信部２２０を介して、詳細データ要求を監視装置３から受信すると、受信した詳細データに含まれるデータの種類と、期間と、データの形式とに合致するデータを記憶部２３０から検索する。そして、送信部２１４は、通信部２２０を介して、検索した結果である詳細データを監視装置３に送信する。

監視装置３の処理部３１０は、エッジデバイス２から詳細データを受信すると、受信した詳細データを表示部３４０に表示する。これにより、異常度の高いプラント１００の詳細な運転状況を監視装置３において確認することができる。また、処理部３１０は、受信した詳細データに基づいて、異常を診断してもよい。なお、処理部３１０における異常を診断する方法は、エッジデバイス２における異常を診断する方法と異なるものであってもよい。

図５は、センサノード１がセンサデータを取得する処理手順の例を示すフローチャートである。
まず、処理部１２０は、センサ１０からセンサデータを読み込む（ステップＳ１０１）。その後、処理部１２０は、読み込んだセンサデータを通信部１３０からエッジデバイス２に送信する（ステップＳ１０２）。その後、処理部１２０は、センサデータを読み込むサンプリング周期のタイマの時間待機（ステップＳ１０３）した後、Ｓ１０１の処理に戻る。

図６は、エッジデバイス２が監視データを送信する処理手順の例を示すフローチャートである。
まず、高密度データ取得部２１２が、通信部２２０を介して、高密度センサノード１Ｂから高密度データを受信する（ステップＳ２０１）。また、低密度データ取得部２１１が、通信部２２０を介して、低密度センサノード１Ａから低密度データを受信する（ステップＳ２０２）。

続いて、データ変換部２１３が、高密度データをクレンジングする（ステップＳ２０３）。その後、データ変換部２１３は、クレンジングした高密度データの特徴量を抽出して特徴量データを生成する（ステップＳ２０４）。

続いて、データ変換部２１３が、特徴量データ及び低密度データを分析する（ステップＳ２０５）。続いて、データ変換部２１３は、異常度を算出する（ステップＳ２０６）。そして、データ変換部２１３は、算出した異常度が閾値αより大きいか否かを判定する（ステップＳ２０７）。

データ変換部２１３は、異常度が閾値αより大きいと判定した場合（ステップＳ２０７：Ｙｅｓ）には、異常の原因を分析する（ステップＳ２０８）。

一方、異常度が閾値α以下であると判定した場合（ステップＳ２０７：Ｎｏ）、或いは、ステップＳ２０８に続いて、送信部２１４は、通信部２２０を介して、データ変換部２１３による異常診断結果データを含む監視データを監視装置３に送信し（ステップＳ２０９）、ステップＳ２０１の処理に戻る。

図７は、監視装置３が監視する処理手順の例を示すフローチャートである。
まず、処理部３１０は、通信部３２０を介して、エッジデバイス２から異常診断結果データを含む監視データを受信する（ステップＳ３０１）。続いて、処理部３１０は、受信した異常診断結果データを表示部３４０に表示する（ステップＳ３０２）。

続いて、処理部３１０は、受信した異常診断結果データに含まれる異常度が閾値βより大きいか否かを判定する（ステップＳ３０３）。処理部３１０は、異常度が閾値β以下であると判定した場合（ステップＳ３０３：Ｎｏ）には、ステップＳ３０１の処理に戻る。

一方、処理部３１０は、異常度が閾値βより大きいと判定した場合（ステップＳ３０３：Ｙｅｓ）には、通信部３２０を介して、詳細データ要求をエッジデバイス２に送信する（ステップＳ３０４）。その後、処理部３１０は、通信部３２０を介して、詳細データを受信する（ステップＳ３０５）。その後、処理部３１０は、受信した詳細データを表示部３４０に表示し（ステップＳ３０６）、ステップＳ３０１の処理に戻る。

図８は、エッジデバイス２が詳細データを送信する処理手順の例を示すフローチャートである。
まず、送信部２１４は、通信部２２０を介して、詳細データ要求を監視装置３から受信する（ステップＳ４０１）。続いて、送信部２１４は、詳細データ要求に合致するデータを記憶部２３０から検索する（ステップＳ４０２）。続いて、送信部２１４は、通信部２２０を介して、検索した詳細データを監視装置３に送信し（ステップＳ４０３）、ステップＳ４０１の処理に戻る。

以上のように、監視システムＳ１は、プラント１００とインターネットで接続された監視装置３によってプラント１００の監視を行う。プラント１００は、設備本体と、設備本体から取得された取得データを処理するデータ処理部２１０とを備える。データ処理部２１０は、取得データのうち、低密度データを取得する低密度データ取得部２１１と、取得データのうち、低密度データよりも時間当たりのデータ量が大きい高密度データを取得する高密度データ取得部２１２と、高密度データの密度を低密度化した特徴量データに変換するデータ変換部２１３と、低密度データ及び特徴量データを含む監視データを送信する送信部２１４とを備える。監視装置３は、データ処理部２１０における送信部２１４から送信された監視データに基づいて監視を行う。

このように、高密度データを低密度化した特徴量データを監視装置３に送信しているため、監視装置３に送信するデータ量を削減することができる。よって、データの転送時間を短縮し、通信コストを低減することができ、ネットワーク帯域の圧迫を低減することができる。また、データの転送量に伴い、データが盗まれるセキュリティの脅威が大きくなるが、データ量を削減することによりデータの秘匿性が高まり、盗難リスクを低減することができる。また、データ転送に伴いデータの破損や遅延が起きた場合にはデータ修正や復旧をしなければならないが、データ量を削減することによりデータの破損や遅延を低減することができる。また、プラント１００と監視装置３とが別の国にあり、国境をまたぐ長距離のデータ転送をする場合には、輸出入規制などのコンプライアンスリスクを伴うが、データ量を削減し、また、異なる状態量に変換することにより、そのリスクを低減することができる。

また、高密度データを低密度化した特徴量データを用いてプラント１００の異常を診断することができるため、詳細な診断をすることが可能となる。よって、監視装置３に送信するデータ量を低減しつつ、より詳細にプラントを監視することができる。

また、監視装置３は、低密度データまたは特徴量データに基づくプラント１００の異常度が所定の閾値以上である場合に、詳細データを要求し、送信部２１４は、監視装置３から要求があった場合には、高密度データ、低密度データまたは特徴量データのうち少なくとも１つを含む詳細データを送信する。これにより、異常度が高い場合にはより詳細な情報を取得することができるため、異常が発生した際のプラント１００のより詳細な運転状況を監視装置３で確認することができる。

また、高密度データは、例えば、サンプリング周期が１００Ｈｚから１ＭＨｚのものである。よって、サンプリング周期が短く、時間当たりのデータ量が大きいデータを用いて診断することができるため、より詳細な診断をすることができる。

なお、上述した実施形態におけるエッジデバイス２のデータ処理部２１０または監視装置３の処理部３１０の機能全体あるいはその一部は、これらの機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。

また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶部のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。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く、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であっても良い。

以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。

例えば、上述した実施形態では、エッジデバイス２がプラント１００の異常を診断しているが、これに限らず、エッジデバイス２は低密度データ及び特徴量データのみを送信し、監視装置３が低密度データ及び特徴量データに基づいてプラント１００の異常を診断してもよい。このときエッジデバイス２が送信する特徴量データは、上述したステップＳ２０５におけるデータ分析後のデータであってもよいし、上述したステップＳ２０４における特徴量抽出後のデータであってもよい。

また、上述した実施形態では、エッジデバイス２がルータである場合を例に説明したが、これに限らず、エッジデバイス２のデータ処理部２１０の機能はプラント１００のＬＡＮに接続された装置が備えていればよく、例えば、プラント１００本体にその機能が設置されていてもよいし、工場内にあるコンピュータがその機能を備えていてもよい。

また、上述した実施形態では、監視装置３は、異常度スコアが高い場合には、自動的に詳細データをエッジデバイス２に要求しているが、これに限らず、警報（アラーム）を出力するのみでもよい。この場合には、監視装置３のユーザが警報に応じて、手動で詳細データを要求する操作を入力部３５０に入力する。監視装置３の処理部３１０は、入力部３５０が詳細データを要求する操作の入力を受け付けた場合に、通信部３２０を介して、詳細データ要求をエッジデバイス２に送信する。その際、詳細データ要求に含まれるデータの種類、取得する期間、及びデータの形式等をユーザが指定できるようにしてもよい。

また、上述した実施形態では、監視装置３が長期履歴データベースを備える場合について説明したが、これに限らず、監視装置３とは別の装置、例えば、データセンタ（クラウド）等にあるデータサーバ等が長期履歴データベースを備えていてもよい。この場合には、データセンタが各プラント１００の監視データを各エッジデバイス２から収集し、長期履歴データベースに蓄積する。そして、監視装置３は、データセンサから監視データを取得する。

また、上述した実施形態では、エッジデバイス２は、低密度データ及び特徴量データをまとめて監視データとして送信しているが、これに限らず、低密度データと特徴量データとを別々に送信してもよい。例えば、低密度データは順次、高密度データは特徴量データとして生成される毎に、それぞれ監視データを構成する各データとして送信してもよい。

また、データをクレンジングする方法や特徴量を抽出する方法は、上述した実施形態のものに限られず、高密度データの密度を低密度化できるものであれば他の方法であってもよい。

また、異常を診断する方法は、上述した実施形態のものに限られず、プラント１００の異常を診断できるものであれば他の方法であってもよい。さらに、上述した実施形態では、監視対象設備として、複数の機械設備等で構成されるプラント１００について説明したがこれに限るものではない。例えば、工場内に設置された機械設備単体や、建物自体など設備全般を監視対象として適用することができる。

Ｓ１監視システム
１センサノード
２エッジデバイス
３監視装置
１０センサ
１００プラント（監視対象設備）
１１０入出力部
１２０処理部
１３０通信部
２１０データ処理部
２１１低密度データ取得部
２１２高密度データ取得部
２１３データ変換部
２１４送信部
２２０通信部
２３０記憶部
３１０処理部
３２０通信部
３３０記憶部
３４０表示部
３５０入力部

Claims

監視対象設備と通信でインターネットに接続された監視装置によって監視を行う監視システムであって、
前記監視対象設備は、
設備本体と、
前記設備本体から取得された取得データを処理するデータ処理部とを備え、
前記データ処理部は、
前記取得データのうち、第１の状態量を示す取得データを低密度データとして取得する低密度データ取得部と、
前記取得データのうち、前記第１の状態量よりもサンプリング間隔が短いまたはサンプリング毎のデータ量が大きい第２の状態量を示す取得データを高密度データとして取得する高密度データ取得部と、
前記高密度データから特徴量を抽出して当該高密度データのサンプリング間隔を、前記低密度データのサンプリング間隔と同じとなるように低密度化した特徴量データに変換するデータ変換部と、
前記低密度データ及び前記特徴量データを含む監視データを送信する送信部とを備え、
前記監視装置は、
前記監視対象設備の前記データ処理部における前記送信部から送信された前記監視データに基づいて監視を行い、前記低密度データまたは前記特徴量データに基づく前記設備本体の異常度が所定の閾値以上である場合に、詳細データを前記監視対象設備に要求し、
前記送信部は、前記監視装置から要求があった場合には、前記高密度データを含む前記詳細データを送信する、
監視システム。
前記高密度データは、サンプリング周期が１００Ｈｚから１ＭＨｚのものである
請求項１に記載の監視システム。
監視対象設備とインターネットで接続された監視装置によって監視を行う監視システムにおける前記監視対象設備が備える処理装置であって、
設備本体から取得された取得データを処理するデータ処理部を備え、
前記データ処理部は、
前記取得データのうち、第１の状態量を示す取得データを低密度データとして取得する低密度データ取得部と、
前記取得データのうち、前記第１の状態量よりもサンプリング間隔が短いまたはサンプリング毎のデータ量が大きい第２の状態量を示す取得データを高密度データとして取得する高密度データ取得部と、
前記高密度データから特徴量を抽出して当該高密度データのサンプリング間隔を、前記低密度データのサンプリング間隔と同じとなるように低密度化した特徴量データに変換するデータ変換部と、
前記低密度データ及び前記特徴量データを含む監視データを送信する送信部と、
を備え、
前記送信部は、前記監視装置から要求があった場合には、前記高密度データを含む詳細データを送信する、
処理装置。
監視対象設備とインターネットで接続された監視装置によって監視を行う監視システムにおける前記監視装置であって、
設備本体から取得された取得データのうち第１の状態量を示す取得データである低密度データと、前記取得データのうち前記第１の状態量よりもサンプリング間隔が短いまたはサンプリング毎のデータ量が大きい第２の状態量を示す取得データである高密度データから特徴量を抽出して当該高密度データのサンプリング間隔を前記低密度データのサンプリング間隔と同じとなるように低密度化した特徴量データとを含む監視データを受信し、受信した前記監視データに基づいて監視を行う監視装置。
監視対象設備と通信でインターネットに接続された監視装置によって監視を行う監視システムにおける監視方法であって、
前記監視対象設備が、設備本体から取得された取得データのうち、第１の状態量を示す取得データを低密度データとして取得する低密度データ取得ステップと、
前記監視対象設備が、前記取得データのうち、前記第１の状態量よりもサンプリング間隔が短いまたはサンプリング毎のデータ量が大きい第２の状態量を示す取得データを高密度データとして取得する高密度データ取得ステップと、
前記監視対象設備が、前記高密度データから特徴量を抽出して当該高密度データのサンプリング間隔を、前記低密度データのサンプリング間隔と同じとなるように低密度化した特徴量データに変換するデータ変換ステップと、
前記監視対象設備が、前記低密度データ及び前記特徴量データを含む監視データを送信する送信ステップと、
前記監視装置が、前記監視対象設備から送信された前記監視データに基づいて監視を行う監視ステップと、
前記監視装置が、前記低密度データまたは前記特徴量データに基づく前記設備本体の異常度が所定の閾値以上である場合に、詳細データを前記監視対象設備に要求するステップと、
前記監視対象設備が、前記監視装置から要求があった場合に、前記高密度データを含む前記詳細データを送信するステップと、
を有する監視方法。
監視対象設備と通信でインターネットに接続された監視装置によって監視を行う監視システムにおける前記監視対象設備が備える処理装置のコンピュータに、
設備本体から取得された取得データのうち、第１の状態量を示す取得データを低密度データとして取得する低密度データ取得ステップと、
前記取得データのうち、前記第１の状態量よりもサンプリング間隔が短いまたはサンプリング毎のデータ量が大きい第２の状態量を示す取得データを高密度データとして取得する高密度データ取得ステップと、
前記高密度データから特徴量を抽出して当該高密度データのサンプリング間隔を、前記低密度データのサンプリング間隔と同じとなるように低密度化した特徴量データに変換するデータ変換ステップと、
前記低密度データ及び前記特徴量データを含む監視データを送信する送信ステップと、
前記監視装置から要求があった場合に、前記高密度データを含む詳細データを送信するステップと、
を実行させるためのプログラム。
監視対象設備と通信でインターネットに接続された監視装置によって監視を行う監視システムにおける前記監視装置のコンピュータに、
設備本体から取得された取得データのうち第１の状態量を示す取得データである低密度データと、前記取得データのうち前記第１の状態量よりもサンプリング間隔が短いまたはサンプリング毎のデータ量が大きい第２の状態量を示す取得データである高密度データから特徴量を抽出して当該高密度データのサンプリング間隔を前記低密度データのサンプリング間隔と同じとなるように低密度化した特徴量データとを含む監視データを受信し、受信した前記監視データに基づいて監視を行う監視ステップと、
前記低密度データまたは前記特徴量データに基づく前記設備本体の異常度が所定の閾値以上である場合に、詳細データを前記監視対象設備に要求するステップと、
を実行させるためのプログラム。