JP6926046B2 - 異常判定装置、この異常判定装置を備える冷凍装置、及び圧縮機の異常判定方法 - Google Patents

Description

本開示は、異常判定装置、この異常判定装置を備える冷凍装置、及び圧縮機の異常判定方法に関する。

従来、圧縮機、凝縮器、絞り装置、及び蒸発器を有し、冷媒が循環するように構成された冷媒回路を備える冷凍サイクル装置において、圧縮機の劣化を判定する構成が知られている（例えば特許文献１参照）。このような冷凍サイクル装置では、冷凍サイクル装置の据付当初（基準時）の所定の冷媒条件における運転状態量（判定閾値）と、据付時から所定期間が経過したときに基準時と同一の冷媒条件における運転状態量（判定指標）との比較によって、圧縮機の劣化が判定される。

特開２０１４−９８５１５号公報

従来の冷凍サイクル装置では、圧縮機の劣化を判定するために据付当初（基準時）の冷媒条件と据付時から所定期間が経過したときの冷媒条件とを揃える必要があり、圧縮機の劣化を判定するために特別な運転を行う必要がある。このため、圧縮機の劣化を判定する期間にわたり通常の冷房運転ができない。

本開示の目的は、圧縮機の異常を判定するための特別な運転を不要とする異常判定装置、この異常判定装置を備える冷凍装置、及び圧縮機の異常判定方法を提供することである。

この課題を解決する異常判定装置は、圧縮機、凝縮器、及び蒸発器を有し、冷媒が循環するように構成された冷媒回路を備える冷凍装置における前記圧縮機の異常を判定する異常判定装置であって、前記異常判定装置は、前記冷凍装置の運転に関するデータに基づいて前記圧縮機の正常状態からの乖離度合を算出する算出部と、前記算出部の算出結果に基づいて前記圧縮機の異常の有無を判定し、又は、異常発生時期を予測する判定部と、を有し、前記算出部は、前記冷凍装置の運転に関するデータのうち、第１期間の前記冷凍装置の運転に関するデータから算出される第１指標値と、前記第１期間とは長さが異なる第２期間の前記冷凍装置の運転に関するデータから算出される第２指標値とに基づいて、前記圧縮機の正常状態からの乖離度合を算出し、前記判定部は、前記圧縮機の正常状態からの乖離度合に基づいて前記圧縮機の異常の有無を判定し、又は、異常発生時期を予測する。

この構成によれば、冷凍装置の通常運転及び冷凍装置の使用前点検の運転を含む冷凍装置の運転に関するデータを用いて算出された第１指標値と第２指標値との乖離度合に基づいて圧縮機の正常状態からの乖離度合を算出できる。これにより、圧縮機の異常の有無の判定、又は、異常発生時期の予測を行うことができる。冷凍装置の運転に関するデータは、例えば、冷凍装置の通常運転及び冷凍装置の使用前点検の運転を含む運転により得られる。したがって、圧縮機の異常を判定するための特別な運転を実行せずに、圧縮機の異常の有無の判定、又は、異常発生時期の予測を行うことができる。

この課題を解決する圧縮機の異常判定方法は、圧縮機、凝縮器、及び蒸発器を有し、冷媒が循環するように構成された冷媒回路を備える冷凍装置における前記圧縮機の異常を判定する異常判定方法であって、前記冷凍装置の運転に関するデータを保存するデータ保存ステップと、第１期間の前記冷凍装置の運転に関するデータから第１指標値を算出し、前記第１期間とは長さが異なる第２期間の前記冷凍装置の運転に関するデータから第２指標値を算出する第１算出ステップと、前記第１算出ステップにおいて算出された前記第１指標値及び前記第２指標値に基づいて、前記圧縮機の正常状態からの乖離度合を算出する第２算出ステップと、前記第２算出ステップにおいて算出された圧縮機の正常状態からの乖離度合に基づいて、前記圧縮機の異常の有無を判定し、又は、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、冷凍装置の通常運転及び冷凍装置の使用前点検の運転を含む冷凍装置の運転に関するデータを用いて算出された第１指標値と第２指標値との乖離度合に基づいて圧縮機の正常状態からの乖離度合を算出できる。これにより、圧縮機の異常の有無の判定、又は、異常発生時期の予測を行うことができる。冷凍装置の運転に関するデータは、例えば、冷凍装置の通常運転及び冷凍装置の使用前点検の運転を含む運転により得られる。したがって、圧縮機の異常を判定するための特別な運転を実行せずに、圧縮機の異常の有無の判定、又は、異常発生時期の予測を行うことができる。

本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。 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）は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）は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。 変形例の冷凍装置を概念的に示す構成図。

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）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却するものである。冷凍装置１のケーシング内は、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、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・冷却運転及びデフロスト運転を実行する。

〔冷凍・冷却運転〕
冷凍・冷却運転では、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・冷却運転時では、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。

〔デフロスト運転〕
冷凍・冷却運転を継続して行うと、蒸発器１３の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デフロスト運転を行う。

デフロスト運転は、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。デフロスト運転では、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、圧縮機１１の異常の有無を判定し、又は、圧縮機１１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、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。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。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。また異常判定装置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。

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。一例では、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。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、時系列データにおいて圧縮機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する。前処理部６３は、第１処理部６３ａ及び第２処理部６３ｂを有する。ノイズとなるデータは、例えば、圧縮機１１の起動直後のような瞬時的な変動のデータ、経時的に連続していない区間のデータ、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。第１処理部６３ａは、代替データを補填する区間を抽出する。この区間は、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区間に代替データを入力する。この代替データは、第１処理部６３ａによって抽出した区間の前後の値、又は予め決める代表値である。例えば、第１処理部６３ａが、冷凍装置１が停止している区間を抽出した場合、第２処理部６３ｂは、冷凍装置１が停止している区間の前後の値のいずれか一方を代替データとする。ここで、停止している、つまり経時的に連続していない区間のデータは、例えば「０」とみなされる。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。第１処理部６３ａが圧縮機１１の運転の停止直後の区間を抽出した場合、第２処理部６３ｂは、圧縮機１１の運転の停止直後の区間の前の区間の値を代替データとする。圧縮機１１の運転の停止直後の区間の前の区間の値は、圧縮機１１の停止直後の区間の前の区間として圧縮機１１が停止動作に入る直前の区間におけるデータの平均値であってもよいし、圧縮機１１が停止動作に入る直前の時刻のデータであってもよい。第１処理部６３ａが圧縮機１１の運転の切り替り直後の区間を抽出した場合、第２処理部６３ｂは、圧縮機１１の運転の切り替り直後の区間の前後の区間の値のいずれか一方を代替データとする。圧縮機１１の運転の切り替り直後の区間の前後の区間の値のいずれか一方は、圧縮機１１の運転の切り替り直後の区間の前後の区間のいずれか一方のデータの平均値であってもよいし、圧縮機１１の運転の切り替り直後の区間の前後の区間のいずれか一方における所定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。

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によって処理されたデータを用いて、圧縮機１１の異常の有無を判定し、又は、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、圧縮機１１の正常状態からの乖離度合を算出するため、第１指標値及び第２指標値を算出する。算出部６６は、冷凍装置１の運転に関するデータのうち、第１期間の冷凍装置１の運転に関するデータから第１指標値を算出する。また算出部６６は、冷凍装置１の運転に関するデータのうち、第１期間とは長さが異なる第２期間の冷凍装置１の運転に関するデータから第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、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、又は、圧縮機１１の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。

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、又は、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、又は、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、又は、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、データ蓄積部６２に蓄積された冷凍装置１の運転に関するデータを用いて、第１期間における冷凍装置１の運転に関するデータの移動平均によって第１指標値を算出し、第２期間における冷凍装置１の運転に関するデータの移動平均によって第２指標値を算出する。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算出する。本実施形態では、第１期間のデータは、１日分のデータであり、第２期間のデータは、１０日分のデータである。また、本実施形態において、サンプリングサイクルを１時間とし、１時間毎に冷凍装置１の運転に関するデータを取得する。したがって、第１期間のデータ及び第２期間のデータは、期間の長さのみならずデータの個数によっても示すことができ、１日分のデータとは、２４個のデータであり、１０日分のデータとは、２４０個のデータである。

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、圧縮機電流指数の一例であり、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、冷凍装置１の運転に関するデータとして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４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４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の吸入側の冷媒の状態と吐出側の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４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４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４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の吸入側の冷媒の温度を示し、「Ｔ２」は圧縮機１１の吐出側の冷媒の温度を示し、「Ｐ１」は圧縮機１１の吸入側の冷媒の圧力を示し、「Ｐ２」は圧縮機１１の吐出側の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５（ａ）のグラフは、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５（ａ）に示すとおり、９月１２日以前では、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、９月１２日〜１０月３日の区間において、乖離度合が徐々に大きくなり、１０月３日以降では、日にち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１ポリトロープ指数と第２ポリトロープ指数との乖離度合を算出する。本実施形態では、第１ポリトロープ指数と第２ポリトロープ指数との乖離度合は、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１ポリトロープ指数と第２ポリトロープ指数との乖離度合が大きくなる。なお、第１ポリトロープ指数と第２ポリトロープ指数との乖離度合として、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１ポリトロープ指数と第２ポリトロープ指数との乖離度合が大きくなる。一例として図５（ｂ）のグラフは、第１ポリトロープ指数と第２ポリトロープ指数との乖離度合の推移を示す。図５（ｂ）に示すとおり、９月１２日以前では、第１ポリトロープ指数と第２ポリトロープ指数との乖離度合は略１．００である。９月１２日〜１０月３日の区間において、第１ポリトロープ指数と第２ポリトロープ指数との乖離度合が徐々に大きくなり、１０月３日以降では、乖離度合の増加の傾きが大きくなることが分かる。

判定部６７は、第１ポリトロープ指数と第２ポリトロープ指数との乖離度合が第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。

判定部６７は、第１ポリトロープ指数と第２ポリトロープ指数と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、１日毎の第１ポリトロープ指数と第２ポリトロープ指数との乖離度合を算出して判定部６７に出力する。判定部６７は、１日毎の第１ポリトロープ指数と第２ポリトロープ指数と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、乖離度合が増加傾向であり、かつ、乖離度合の傾きに基づいて、圧縮機１１の異常発生時期を予測する。より詳細には、判定部６７は、第１ポリトロープ指数と第２ポリトロープ指数との乖離度合の傾きに基づいて、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５（ｂ）に示すとおり、判定部６７は、１０月２４日までの第１ポリトロープ指数と第２ポリトロープ指数との乖離度合の推移に基づいて、１０月２５日以降の乖離度合を予測する（図５（ｂ）の破線部分）。判定部６７は、１０月２５日以降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６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、又は、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、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を実行する。

異常判定装置６０は、ステップＳ１１において冷凍装置１の運転に関するデータから第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において第１ポリトロープ指数と第２ポリトロープ指数と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において第１ポリトロープ指数と第２ポリトロープ指数との乖離度合が第１閾値Ｘ１以上か否かを判定する。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、又は圧縮機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報知する。なお、ステップＳ１５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、又は圧縮機１１の異常発生時期の予測結果を報知してもよい。

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において第１ポリトロープ指数と第２ポリトロープ指数と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１ポリトロープ指数と第２ポリトロープ指数と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Ｓ１８に移行する。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。このように、図６に示すフローチャートでは、異常判定装置６０は、圧縮機１１の異常の有無の判定を行った後、圧縮機１１の異常発生時期の予測を行う。

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７（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７（ａ）に示すとおり、９月１２日以前では、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、９月１２日〜１０月３日の区間において、乖離度合が徐々に大きくなっていき、１０月３日以降では、日にち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１圧縮機電流比と第２圧縮機電流比との乖離度合を算出する。本実施形態では、第１圧縮機電流比と第２圧縮機電流比との乖離度合は、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１圧縮機電流比と第２圧縮機電流比との乖離度合が大きくなる。なお、第１圧縮機電流比と第２圧縮機電流比と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１圧縮機電流比と第２圧縮機電流比との乖離度合が大きくなる。一例として図７（ｂ）のグラフは、第１圧縮機電流比と第２圧縮機電流比との乖離度合の推移を示す。図７（ｂ）に示すとおり、９月１２日以前では、第１圧縮機電流比と第２圧縮機電流比との乖離度合は略１．００である。９月１２日〜１０月３日の区間において、第１圧縮機電流比と第２圧縮機電流比との乖離度合が徐々に大きくなり、１０月３日以降では、乖離度合の増加の傾きが大きくなることが分かる。

判定部６７は、第１圧縮機電流比と第２圧縮機電流比との乖離度合が第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１圧縮機電流比と第２圧縮機電流比と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１日毎の第１圧縮機電流比と第２圧縮機電流比と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１日毎の第１圧縮機電流比と第２圧縮機電流比と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、乖離度合が増加傾向であり、かつ、乖離度合の傾きに基づいて、圧縮機１１の異常発生時期を予測する。より詳細には、判定部６７は、第１圧縮機電流比と第２圧縮機電流比との乖離度合の傾きに基づいて、この乖離度合が第２閾値Ｘ２に達する時期を予測する。一例では、図７（ｂ）に示すとおり、判定部６７は、１０月２４日までの第１圧縮機電流比と第２圧縮機電流比との乖離度合の推移に基づいて、１０月２５日以降の乖離度合を予測する（図７（ｂ）の破線部分）。判定部６７は、１０月２５日以降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８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、又は、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、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を実行する。

異常判定装置６０は、ステップＳ２１において冷凍装置１の運転に関するデータから第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において第１圧縮機電流比と第２圧縮機電流比と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において第１圧縮機電流比と第２圧縮機電流比との乖離度合が第２閾値Ｘ２以上か否かを判定する。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、又は圧縮機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報知する。なお、ステップＳ２５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、又は圧縮機１１の異常発生時期の予測結果を報知してもよい。

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において第１圧縮機電流比と第２圧縮機電流比と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１圧縮機電流比と第２圧縮機電流比と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、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。このように、図８に示すフローチャートでは、異常判定装置６０は、圧縮機１１の異常の有無の判定を行った後、圧縮機１１の異常発生時期の予測を行う。

以上説明した異常判定装置６０における圧縮機１１の異常判定方法は、データ保存ステップ、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。

第１算出ステップは、第１期間の冷凍装置１の運転に関するデータから第１指標値を算出し、第２期間の冷凍装置１の運転に関するデータから第２指標値を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期間の冷凍装置１の運転に関するデータの移動平均によって第１指標値を算出し、第２期間の冷凍装置１の運転に関するデータ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、第１算出ステップは、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ノイズとなるデータを前処理部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算出ステップと図６及び図８との関係について述べると、図６におけるステップＳ１１及び図８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、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。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６及び図８との関係について述べると、図６におけるステップＳ１２及び図８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、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の異常の有無の判定、又は圧縮機１１の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６及び図８との関係について述べると、図６におけるステップＳ１３〜Ｓ１８、及び図８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。
異常判定装置６０は、第２期間の冷凍装置１の運転に関するデータから第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、１０日〜３０日と長期間にわたる冷凍装置１の運転に関するデータであるため、１日等の短い期間における冷凍装置１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期間の冷凍装置１の運転に関するデータから第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期間は、１日と短期間における冷凍装置１の運転に関するデータであるため、冷凍装置１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。

本実施形態によれば、以下の効果が得られる。
（１）算出部６６は、冷凍装置１の運転に関するデータのうち、第１期間の冷凍装置１の運転に関する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期間の冷凍装置１の運転に関するデータから算出される第２指標値とに基づいて、圧縮機１１の正常状態からの乖離状態を算出する。判定部６７は、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、又は、圧縮機１１の異常発生時期を予測する。この構成によれば、冷凍装置１の冷房運転及び除霜運転等の通常運転及び冷凍装置１の使用前点検の運転を含む冷凍装置１の運転に関する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圧縮機１１の正常状態からの乖離状態を算出できる。これにより、圧縮機１１の正常状態からの乖離状態に基づいて圧縮機１１の異常の有無の判定、又は、異常発生時期の予測を行うことができる。このように、圧縮機１１の異常を判定するための特別な運転を実行せずに、圧縮機１１の異常の有無の判定、又は、異常発生時期の予測を行うことができる。

（２）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圧縮機１１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の運転の変動を抽出し易くなり、冷凍装置１の運転の変動に基づいて、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を行うことができる。

（３）第１指標値は、第１期間の冷凍装置１の運転に関するデータの移動平均によって算出され、第２指標値は、第２期間の冷凍装置１の運転に関する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の運転の変動と短期間における冷凍装置１の運転の変動との乖離度合に基づいて、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を行うことができる。

（４）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、又は、圧縮機１１の異常発生時期の予測を行うことができる。

（５）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、又は、圧縮機１１の異常発生時期の予測を行うことができる。

（６）前処理部６３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を行う際にノイズとなる冷凍装置１の運転に関するデータを省き、代替データで補填することにより、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を精度よく行うことができる。

（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。第１処理部６３ａが圧縮機１１の運転の停止直後の区間を抽出した場合、第２処理部６３ｂは、圧縮機１１の運転の停止直後の区間の前の区間の値を代替データとする。第１処理部６３ａが圧縮機１１の運転の切り替り直後の区間を抽出した場合、第２処理部６３ｂは、圧縮機１１の運転の切り替り直後の区間の前後の区間の値のいずれか一方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の運転に関する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、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を精度よく行うことができる。

（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に圧縮機１１の異常の発生、又は圧縮機１１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の作業者が圧縮機１１の異常又は異常発生時期を把握できる。

（変更例）
上記実施形態に関する説明は、本開示に従う異常判定装置、この異常判定装置を備える冷凍装置、及び圧縮機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。本開示に従う異常判定装置、この異常判定装置を備える冷凍装置、及び圧縮機の異常判定方法は、例えば以下に示される上記実施形態の変更例、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、上記実施形態の形態と共通する部分については、上記実施形態と同一の符号を付してその説明を省略する。

・上記実施形態では、第１指標値と第２指標値と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。一例では、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。

・上記実施形態では、異常判定装置６０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の両方を実行しているが、これに限られない。異常判定装置６０は、圧縮機１１の異常の有無の判定のみを実行してもよい。また異常判定装置６０は、第１指標値と第２指標値との乖離度合が第１閾値Ｘ１（第２閾値Ｘ２）よりも小さい場合に圧縮機１１の異常発生時期の予測のみを実行してもよい。この場合、異常判定装置６０は、圧縮機１１の異常の有無の判定を省略できる。

・上記実施形態では、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、又は、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、又は、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、又は、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、又は圧縮機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、又は圧縮機１１の異常発生時期を予測してもよい。

・上記実施形態において、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、クラウドサーバを含む。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。
・上記実施形態では、輸送用冷凍装置１の構成について説明したが、冷凍装置の構成はこれに限られない。例えば、定置倉庫用の冷凍装置に適用してもよい。冷凍装置１が輸送用冷凍装置以外の冷凍装置に適用される場合、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、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の異常の有無を判定し、又は、圧縮機１１の異常発生時期を予測する。また報知部５２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、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、又は、異常発生時期の予測結果を報知する。

・上記実施形態では、コンテナ用の冷凍装置１の構成について説明したが、冷凍装置の構成はこれに限られない。例えば、図９に示すように、冷凍装置を空気調和機８０として用いられてもよい。空気調和機８０は、屋外に設置される室外機８０Ａと、屋内の壁面等に取り付けられる壁掛け型の室内機８０Ｂとが冷媒配管９１によって接続されることにより形成された冷媒回路９０を備える。

室外機８０Ａは、運転周波数の変更により容量可変とした圧縮機８１、四路切換弁８２、室外熱交換器８３、膨張弁８４、室外ファン８５、室外制御装置８６等を備える。圧縮機８１は、例えば揺動ピストン型の圧縮機であり、圧縮機構、モータ、モータの駆動力を圧縮機構に伝達するクランク軸等を備える。室外熱交換器８３は、外気と冷媒とを熱交換するものであり、例えばフィンアンドチューブ熱交換器を用いることができる。膨張弁８４は、例えば電子膨張弁である。室外ファン８５は、駆動源として回転数を変更可能なモータと、モータの出力軸に接続された羽根車とを有する。羽根車の一例はプロペラファンである。室外ファン８５は、モータによって羽根車を回転させることにより室外熱交換器８３を通過する室外空気の気流を発生させる。室外制御装置８６は、圧縮機８１のモータ、四路切換弁８２、膨張弁８４、及び室外ファン８５のモータと電気的に接続され、これらの動作を制御する。

室内機８０Ｂは、室内熱交換器８７、室内ファン８８、及び室内制御装置８９等を備える。室内熱交換器８７は、室内空気と冷媒とを熱交換するものであり、例えばフィンアンドチューブ熱交換器を用いることができる。室内ファン８８は、駆動源として回転数を変更可能なモータと、モータの出力軸に接続された羽根車とを有する。羽根車の一例は、横流ファンである。室内制御装置８９は、室内ファン８８と電気的に接続され、室内ファン８８の動作を制御する。

冷媒回路９０は、圧縮機８１、四路切換弁８２、室外熱交換器８３、及び膨張弁８４と、室内熱交換器８７、アキュムレータ８１ａとを冷媒配管９１によって環状に接続したものであって、四路切換弁８２を切り換えることにより、冷媒を可逆的に循環させるようにした蒸気圧縮式冷凍サイクルを実行することができる。

すなわち、四路切換弁８２が冷房モード接続状態（図示実線の状態）に切り換えられることにより、冷媒回路９０は、圧縮機８１、四路切換弁８２、室外熱交換器８３、膨張弁８４、室内熱交換器８７、四路切換弁８２、アキュムレータ８１ａ、及び圧縮機８１の順に冷媒が循環する冷房サイクルが形成される。これにより、空気調和機８０では、室外熱交換器８３が凝縮器として作用し、室内熱交換器８７が蒸発器として作用する冷房運転が行われる。また、四路切換弁８２が暖房モード接続状態（図示破線の状態）に切り換えられることにより、冷媒回路９０は、アキュムレータ８１ａ、圧縮機８１、四路切換弁８２、室内熱交換器８７、膨張弁８４、室外熱交換器８３、四路切換弁８２、及び圧縮機８１の順に冷媒が循環する暖房サイクルが形成される。これにより、空気調和機８０では、室内熱交換器８７が凝縮器として作用し、室外熱交換器８３が蒸発器として作用する暖房運転が行われる。

空気調和機８０では、例えば異常判定装置６０（図９では図示略）は、室外制御装置８６及び室内制御装置８９のいずれか一方に設けられる。報知部５２（図９では図示略）は、例えば空気調和機８０のリモコンに設けられる。

・上記実施形態では、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、異常判定装置６０は、冷凍装置１に通信可能なサーバに設けられてもよい。この場合、冷凍装置１は、異常判定装置６０と通信することによって、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
２０…冷媒回路
５２…報知部
６０…異常判定装置
６６…算出部
６７…判定部

Claims (9)

1. 圧縮機（１１）、凝縮器（１２）、及び蒸発器（１３）を有し、冷媒が循環するように構成された冷媒回路（２０）を備える冷凍装置（１）における前記圧縮機（１１）の劣化に伴う異常を判定する異常判定装置（６０）であって、
   前記異常判定装置（６０）は、前記冷凍装置（１）の運転に関するデータに基づいて前記圧縮機（１１）の正常状態からの乖離度合を算出する算出部（６６）と、前記算出部（６６）の算出結果に基づいて前記圧縮機（１１）の劣化に伴う異常の有無を判定し、異常が無いと判定した場合に異常発生時期を予測する判定部（６２）と、を有し、
   前記算出部（６６）は、前記冷凍装置（１）の運転に関するデータのうち前記乖離度合の算出を実施する時点よりも以前かつ前記時点の最近の第１期間の前記冷凍装置（１）の運転に関するデータから算出される第１指標値と、前記第１期間の長さよりも長い期間であって前記乖離度合の算出を実施する時点よりも以前かつ前記時点の最近の第２期間の前記冷凍装置（１）の運転に関するデータから算出される第２指標値とに基づいて、前記第２指標値に対する前記第１指標値の前記乖離度合を算出し、
   前記算出部（６６）は、
   前記第１指標値を、前記第１期間の前記冷凍装置（１）の運転に関する前記データの移動平均によって算出し、
   前記第２指標値を、前記第２期間の前記冷凍装置（１）の運転に関する前記データの移動平均によって算出し、
   前記判定部（６２）は、前記乖離度合が閾値以上であるか否かに基づいて前記圧縮機（１１）の劣化に伴う異常の有無を判定し、異常が無いと判定した場合に前記乖離度合の変化傾向に基づいて異常発生時期を予測するものであり、
   前記第１指標値の算出に使われるデータ及び前記第２指標値の算出に使われるデータのそれぞれは、前記圧縮機（１１）に供給されると予測される予測電流値に対する前記圧縮機（１１）に供給される電流を測定した実測電流値の比である圧縮機電流比であり、
   前記第１期間の前記冷凍装置（１）の運転に関するデータは、１日分のデータであり、
   前記１日分のデータは、所定時間（ＴＸ）にわたって所定のサンプリング周期によって検出したデータを前記所定時間（ＴＸ）において平均した検出結果を１回分のデータとして、１日にわたって、前記所定時間（ＴＸ）毎に取得されたデータであり、
   前記第２期間の前記冷凍装置（１）の運転に関するデータは、１０日分以上３０日分以下のデータであり、
   前記１０日分以上３０日分以下のデータは、所定時間（ＴＸ）にわたって所定のサンプリング周期によって検出したデータを前記所定時間（ＴＸ）において平均した検出結果を１回分のデータとして、前記１０日分以上３０日分以下の間の所定の日数にわたって、前記所定時間（ＴＸ）毎に取得されたデータである
   異常判定装置。
2. 前記予測電流値は、前記冷媒回路（２０）の凝縮温度、蒸発温度、前記圧縮機（１１）の運転周波数、及び前記圧縮機（１１）の回転速度の少なくとも１つに基づいて算出される
   請求項１に記載の異常判定装置。
3. 前記算出部（６６）は、前記冷凍装置（１）が停止している区間のデータ、前記圧縮機（１１）の起動直後の区間のデータ、前記圧縮機（１１）の停止直後の区間のデータ、及び前記圧縮機（１１）の運転の切り替り直後の区間のデータの少なくとも１つを除いて前記第１指標値及び前記第２指標値を算出する
   請求項１または２に記載の異常判定装置。
4. 前記算出部（６６）は、前記冷凍装置（１）が停止している区間のデータ、前記圧縮機（１１）の起動直後の区間のデータ、前記圧縮機（１１）の停止直後の区間のデータ、及び前記圧縮機（１１）の運転の切り替り直後の区間のデータの少なくとも１つに対して代替データを用いて前記第１指標値及び前記第２指標値を算出する
   請求項１または２に記載の異常判定装置。
5. 前記代替データは、前記冷凍装置（１）が停止している区間、前記圧縮機（１１）の起動直後の区間、前記圧縮機（１１）の停止直後の区間、及び前記圧縮機（１１）の運転の切り替り直後の区間のうちの前記代替データを用いる区間の前後の値又は予め決める代表値である
   請求項４に記載の異常判定装置。
6. 前記圧縮機（１１）の異常の有無の判定結果、又は、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、及び前記冷凍装置（１）の使用前点検が実施されたときの少なくとも１つの場合に前記圧縮機（１１）の異常の有無の判定結果、又は、異常発生時期の予測結果を報知する
   請求項１〜５のいずれか一項に記載の異常判定装置。
7. 請求項１〜６のいずれか一項に記載の異常判定装置（６０）を備える冷凍装置。
8. 前記冷凍装置（１）は、輸送用冷凍装置を含み、
   前記輸送用冷凍装置は、前記圧縮機（１１）の異常の有無の判定結果、又は、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、及び前記輸送用冷凍装置の使用前点検が実施されたときの少なくとも１つの場合に前記圧縮機（１１）の異常の有無の判定結果、又は、異常発生時期の予測結果を報知する
   請求項７に記載の冷凍装置。
9. 圧縮機（１１）、凝縮器（１２）、及び蒸発器（１３）を有し、冷媒が循環するように構成された冷媒回路（２０）を備える冷凍装置（１）における前記圧縮機（１１）の劣化に伴う異常を判定する異常判定方法であって、
   前記冷凍装置（１）の運転に関するデータを保存するデータ保存ステップと、
   乖離度合の算出を実施する時点よりも以前かつ前記時点の最近の第１期間の前記冷凍装置（１）の運転に関するデータから第１指標値を算出し、前記第１期間の長さよりも長い期間であって乖離度合の算出を実施する時点よりも以前かつ前記時点の最近の第２期間の前記冷凍装置（１）の運転に関するデータから第２指標値を算出する第１算出ステップと、
   前記第１算出ステップにおいて算出された前記第１指標値及び前記第２指標値に基づいて、前記第２指標値に対する前記第１指標値の乖離度合を算出する第２算出ステップと、
   前記第２算出ステップにおいて算出された前記乖離度合が閾値以上であるか否かに基づいて、前記圧縮機（１１）の劣化に伴う異常の有無を判定し、異常が無いと判定した場合に前記乖離度合の変化傾向に基づいて異常発生時期を予測する判定ステップと、
   を有し、
   前記第１算出ステップでは、前記第１指標値を、前記第１期間の前記冷凍装置（１）の運転に関するデータの移動平均によって算出し、さらに、前記第２指標値を、前記第２期間の前記冷凍装置（１）の運転に関するデータの移動平均によって算出し、
   前記第１指標値の算出に使われる前記データ及び前記第２指標値の算出に使われる前記データのそれぞれは、前記圧縮機（１１）に供給されると予測される予測電流値に対する前記圧縮機（１１）に供給される電流を測定した実測電流値の比である圧縮機電流比であり、
   前記第１期間の前記冷凍装置（１）の運転に関するデータは、１日分のデータであり、
   前記１日分のデータは、所定時間（ＴＸ）にわたって所定のサンプリング周期によって検出したデータを前記所定時間（ＴＸ）において平均した検出結果を１回分のデータとして、１日にわたって、前記所定時間（ＴＸ）毎に取得されたデータであり、
   前記第２期間の前記冷凍装置（１）の運転に関するデータは、１０日分以上３０日分以下のデータであり、
   前記１０日分以上３０日分以下のデータは、所定時間（ＴＸ）にわたって所定のサンプリング周期によって検出したデータを前記所定時間（ＴＸ）において平均した検出結果を１回分のデータとして、前記１０日分以上３０日分以下の間の所定の日数にわたって、前記所定時間（ＴＸ）毎に取得されたデータである
   圧縮機の異常判定方法。

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