JP7254845B2 - 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。

近年、各種装置類の経年変化を診断する技術が普及している（例えば、特許文献１を参照）。

特許第６８０１１３１号公報

装置の診断方法の一例として、例えば、設備の保守作業の前後における振動レベルの変化等を比較し、保守作業が適正に行われたことを確認することがある。このような診断方法では、例えば、保守作業の開始前後における仮設または本設の振動センサーの振動データを採取し、解析が行われる。しかし、一般的には、作業者が目視で確認したセンサーの指示値を記録し、保守作業の前後で有意な変動が無いか、或いは、指示値が基準値内に収まっているかの確認に留まっているのが現状であり、データを詳しく解析しないと把握できない変化を容易に捉えることはできていない。

そこで、本発明は、設備の状態を示す時系列データを、期間毎に容易に比較可能にすることを解決課題とする。

上記課題を解決するため、本発明では、比較データの標準化値を視覚的に表した図と、データの大小関係のグループの順位とセンサーとの対応関係を、基準データと比較データのそれぞれについて表した表と、を有する画面を出力することにした。

詳細には、本発明は、設備の状態を診断する診断装置であって、設備の状態を示す複数のセンサーの時系列データが記憶される記憶部と、時系列データから設備の状態変化を判定する処理部と、を備え、処理部は、時系列データのうち基準とする期間のデータである基準データの平均値及び標準偏差を求めた後、時系列データの中から比較対象とする期間のデータである比較データの標準化値を、平均値及び標準偏差から算出する処理と、複数のセンサーの各データ同士を、データの大小関係順にグルーピングする処理を、基準データと比較データのそれぞれについて実行する処理と、比較データの標準化値を視覚的に表した図と、データの大小関係のグループの順位とセンサーとの対応関係を、基準データと比較データのそれぞれについて表した表と、を有する画面を出力する処理と、を実行する。

ここで、標準化値とは、基準値に対するばらつき度合いを示す値であり、例えば、基準とする期間における振動レベルに対する、比較対象の期間における振動レベルのばらつき度合いや、その他各種の物理量のばらつき度合いに適用することができる。

上記の診断装置であれば、基準とする期間におけるセンサーの時系列データに対する、比較対象の期間におけるセンサーの時系列データのばらつき度合いが視覚的に表示され、更に、データの大小関係のグループの順位とセンサーとの対応関係が、基準データと比較
データのそれぞれについて表される。よって、基準とする期間と比較対象の期間との間における時系列データの変化を容易に比較することが可能となる。

なお、センサーは、振動センサーであり、時系列データは、設備の振動レベルのデータであってもよい。稼働中の設備が発する振動は、通常、連続的である。よって、上記診断装置を振動センサーのデータで用いれば、基準とする期間と比較対象の期間との間における時系列データの変化の比較により有効である。

また、処理部は、基準データと比較データのそれぞれを所定個数に分割して各分割期間におけるデータの最大値と最小値との差分から、基準データの平均値及び標準偏差、及び、比較データの標準化値を算出してもよい。このような算出方法であれば、データの処理に係る計算負荷を低減することができる。

また、処理部は、複数のセンサーの各データ同士が、正規分布における標準偏差を基準とする範囲内に入るか否かに応じて、同一グループと否のグループとに仕分けすることにより、データの大小関係順にグルーピングする処理を、基準データと比較データのそれぞれについて実行してもよい。これによれば、データ同士を、実用上支障ない程度のグループ数にグルーピングすることが可能である。

また、本発明は、方法の側面から捉えることもできる。本発明は、例えば、設備の状態を診断する診断方法であって、コンピュータが、設備の状態を示す複数のセンサーの時系列データのうち基準とする期間のデータである基準データの平均値及び標準偏差を求めた後、時系列データの中から比較対象とする期間のデータである比較データの標準化値を、平均値及び標準偏差から算出する処理と、複数のセンサーの各データ同士を、データの大小関係順にグルーピングする処理を、基準データと比較データのそれぞれについて実行する処理と、比較データの標準化値を視覚的に表した図と、データの大小関係のグループの順位とセンサーとの対応関係を、基準データと比較データのそれぞれについて表した表と、を有する画面を出力する処理と、を実行するものであってもよい。

また、本発明は、プログラムの側面から捉えることもできる。本発明は、例えば、設備の状態を診断する診断プログラムであって、コンピュータに、設備の状態を示す複数のセンサーの時系列データのうち基準とする期間のデータである基準データの平均値及び標準偏差を求めた後、時系列データの中から比較対象とする期間のデータである比較データの標準化値を、平均値及び標準偏差から算出する処理と、複数のセンサーの各データ同士を、データの大小関係順にグルーピングする処理を、基準データと比較データのそれぞれについて実行する処理と、比較データの標準化値を視覚的に表した図と、データの大小関係のグループの順位とセンサーとの対応関係を、基準データと比較データのそれぞれについて表した表と、を有する画面を出力する処理と、を実行させるものであってもよい。

上記の診断装置、診断方法、及び診断プログラムであれば、設備の状態を示す時系列データを、期間毎に容易に比較可能となる。

図１は、実施形態に係る診断システムのシステム構成の一例を示した図である。 図２は、コンピュータが実現する処理フローの一例を示した図である。 図３は、基準とする期間における振動データの処理内容を解説した図である。 図４は、比較対象の期間における振動データの処理内容を解説した図である。 図５は、各センサーが検出する振動レベルの大きさと発生頻度との相関関係を例示した図である。 図６は、センサーの振動レベルの相関関係の考え方を解説した図である。 図７は、平均値と標準偏差の算出の一例を示した図である。 図８は、標準化値の算出の一例を示した図である。 図９は、ソートとグルーピングの一例を示した図である。 図１０は、振動データの比較結果の画面の第１例を示した図である。 図１１は、振動データの比較結果の画面の第２例を示した図である。 図１２は、振動データの比較結果の画面の第３例を示した図である。

以下、実施形態について説明する。以下に示す実施形態は、単なる例示であり、本開示の技術的範囲を以下の態様に限定するものではない。

＜ハードウェア構成＞
図１は、実施形態に係る診断システム１のシステム構成の一例を示した図である。診断システム１は、施設４に設置されている設備５を診断するシステムである。診断システム１は、特定の期間における設備５の振動の状態を基準とし、その他の期間における設備５の振動の相対的な状態変化を提示するシステムである。診断システム１は、例えば、設備５の定期的な保守作業の前後における比較、試運転の時と本運転の時との比較、その他各種のタイミングにおける振動の相対的な状態変化に適用可能である。よって、診断システム１は、設備５に取り付けられた仮設又は本設の振動センサー６で設備５の振動に関するデータを取得し、当該データを解析して設備５の診断を行う。診断システム１が診断する施設４の設備５としては、稼働時に振動を発生し得る様々なものが挙げられる。このような設備５としては、例えば、医薬品や工業製品の生産設備、発電設備、輸送機械、その他各種のものが挙げられる。

設備５の振動を検出する振動センサー６は、有線または無線でデータを送信する。振動センサー６から送信されるデータは、施設４に設置されるコンピュータ等を経由してクラウド３へアップロードされる。コンピュータ２（本願でいう「診断装置」の一例である）は、クラウド３へアップロードされたデータを解析し、設備５の異常検知等を行う。コンピュータ２は、ＣＰＵ２１、メモリ２２、ストレージ２３、通信インターフェース２４を有する電子計算機であり、ストレージ２３から読み出されてメモリ２２に展開されたコンピュータプログラムを実行することにより、後述する各種の処理を実行する。コンピュータ２は、施設４から遠隔の地に設置されるものであってもよいし、或いは、施設４に設置されるものであってもよい。

コンピュータ２は、コンピュータプログラムを実行すると、以下の処理を実現する。図２は、コンピュータ２が実現する処理フローの一例を示した図である。コンピュータ２は、コンピュータプログラムを実行すると、図２に示すステップＳ１０１からステップＳ１１２までの一連の処理フローを実現する。以下、コンピュータ２が実現する処理フローを説明する。

コンピュータ２は、まず、クラウド３にアップロードされた振動データの取得を行う（Ｓ１０１）。すなわち、コンピュータ２は、振動センサー６で計測された振動データをメモリ２２に記憶する。振動データとは、振動に関する物理量のデータであり、例えば、振幅の大きさといった各種の振動レベルが挙げられる。メモリ２２に記憶される振動データは、コンピュータ２の作動中に逐次蓄積されるリアルタイムのデータであってもよい。振動データは、クラウド３にアップロードされたものではなく、振動センサー６からコンピ
ュータ２へ直接送信されてもよい。

次に、コンピュータ２は、振動データの中から基準とする所定期間（Ｔ分間）のデータを抽出し、抽出した当該振動データを所定の個数に分割する（Ｓ１０２）。図３は、基準とする期間における振動データの処理内容を解説した図である。振動データの中から何れの期間のデータを基準の振動データ（BASE LOT）とするかは、様々であるが、例えば、定期的な保守作業の前後における比較を行う場合であれば、保守作業を開始する前の振動データを、基準とする所定期間のデータとするのが好適である。また、分割の個数は、コンピュータ２の計算能力や診断精度に応じて適宜決定可能であるが、ここでは基準の振動データを振動データＳ１～４に４分割した場合を例に説明する。

次に、コンピュータ２は、分割した４つの振動データＳ１～４のそれぞれについて、最大値から最小値を差し引いた差分を算出する（Ｓ１０３）。４つの振動データＳ１～４のそれぞれの差分を、以下、差分Δ１～４とする。コンピュータ２は、分割した各振動データの差分の算出を、例えば、全てのセンサーのデータについて行う。一般的な振動センサーであれば、通常、ＸＹＺの３軸のそれぞれの振動データを出力する。よって、このように３軸のそれぞれの振動を振動センサー６が出力する場合であれば、コンピュータ２は、１つの振動センサー６に対応する３つのそれぞれの振動データについて、分割した各振動データの差分の算出を行う。振動センサー６はこのように３つの振動データを出力するが、説明の便宜上、振動センサー６が検出する３軸のうちの１つの出力を意味する場合であっても、以下、「センサーの出力」と呼ぶ場合がある。

次に、コンピュータ２は、以下の式に基づいて、差分Δ１～４の平均値を算出する（Ｓ１０４）。所定期間における差分Δ１～４の平均値を、以下、平均値Δ_BASEとする。

次に、基準とする所定期間における振動データの標準偏差σを算出する（Ｓ１０５）。所定期間における振動データの標準偏差σは、以下の式に基づいて算出する。なお、下記の式におけるμは、ステップＳ１０４で算出した平均値Δ_BASEである。

以上により、基準とする所定期間における振動データの処理が完了する。次に、比較対象の期間における振動データの処理について説明する。図４は、比較対象の期間における振動データの処理内容を解説した図である。ステップＳ１０５の処理が完了した後は、振動データの中から比較対象とする所定期間（Ｔ分間）のデータを抽出し、抽出した当該振動データを所定の個数に分割する（Ｓ１０６）。

比較対象として抽出する振動データは、基準とする所定期間の振動データに対応するものが好ましい。例えば、基準とする所定期間の振動データが、設備５が所定製品の製造を開始してから終了するまでの期間の振動データであった場合、比較対象として抽出する振動データは、設備５が所定製品の製造を開始してから終了するまでの期間の振動データで
あることが好ましい。そして、設備５において当該所定製品の製造が繰り返し行われる場合、製造を開始してから終了するまでの期間毎の振動データを抽出することが好ましい。図４では、基準とする所定期間におけるのと同様の動作が設備５で少なくとも４回以上繰り返されており、所定期間（Ｔ分間）と同じ長さの期間４つ分の振動データＬ１～４を抽出する例を示している。また、各振動データＬ１～４を分割する際の分割の個数は、ステップＳ１０２における分割の個数と同じである。

次に、比較対象の期間における振動データの標準化値Θを算出する（Ｓ１０７）。標準化値Θは、振動データＬ１～４のそれぞれについて算出されるので、以下、特定の標準化値Θを意味する場合は、対応する符号Ｌ１～４を付して説明する（例えば、振動データＬ２の標準化値Θであれば「標準化値Θ_L2」）。標準化値Θは、以下の処理により算出する。

すなわち、振動データＬ１～４のそれぞれについて、上述したステップＳ１０２の処理と同様に、所定の個数に分割する。図４では、振動データＬ２を振動データＳ１～４に４分割した場合を例示している。そして、分割した４つの振動データＳ１～４のそれぞれについて、上述したステップＳ１０３の処理と同様に、最大値から最小値を差し引いた差分を算出する。そして、上述したステップＳ１０４の処理と同様に、差分Δ１～４の平均値Δを算出する。平均値Δは、振動データＬ１～４のそれぞれについて算出されるので、以下、特定の平均値Δを意味する場合は、対応する符号Ｌ１～４を付して説明する（例えば、振動データＬ２の平均値Δであれば「平均値Δ_L2」）。そして、以下の式に基づいて標準化値Θを振動データＬ１～４のそれぞれについて算出する。

上記一連の処理により、標準化値Θが、基準とする所定期間に対する比較対象の期間の振動レベルのばらつきの度合いとして算出される。

次に、センサー間の相関関係を評価するための処理について説明する。図５は、各センサーが検出する振動レベルの大きさと発生頻度との相関関係を例示した図である。図５の各グラフは、横軸が振動レベルの大きさを表し、縦軸が発生頻度を表す。図５において（Ａ）に示すグラフは、２つのセンサーがそれぞれ検出する振動レベルの大きさに明確な差異がある場合を例示している。また、図５において（Ｂ）に示すグラフは、２つのセンサーがそれぞれ検出する振動レベルの大きさが比較的近似している場合を例示している。２つのセンサーがそれぞれ検出する振動レベルの大きさに明確な差異がある場合、図５（Ａ）に示すように、各センサーで計測する振動データの相対的な大小関係は明確に区別できる。一方、２つのセンサーがそれぞれ検出する振動レベルの大きさが比較的近似している場合、図５（Ｂ）に示すように、各センサーで計測する振動データの相対的な大小関係は明確に区別できないことがある。そこで、各センサーで計測する振動データの相対的な大小関係を比較容易にするため、コンピュータ２は、以下のような処理を行う。

コンピュータ２は、まず、基準の振動データ（BASE LOT）における全てのセンサーの出力それぞれについて算出したステップＳ１０４の平均値Δ_BASEを、昇順にソート（並び替え）する（Ｓ１０８）。そして、平均値Δ_BASEの並び順にソートした各センサーに対してグループナンバーを付与する（Ｓ１０９）。また、比較対象とする期間の振動データにおける全てのセンサーの出力それぞれについて算出したステップＳ１０７の平均値Δを、昇順にソートする（Ｓ１１０）。そして、平均値Δの並び順にソートした各センサーに対し
てグループナンバーを付与する（Ｓ１１１）。そして、振動データの比較結果の画面を出力する（Ｓ１１２）。各センサーが検出する振動レベルの大小関係の比較は、通常、同じ検出方向（軸）のもの同士で行うと、大小関係が入れ替わった場合にその原因が設備のどこにあるかを特定しやすい。そこで、本実施形態では、ソートやグループナンバーの比較について、同じ検出方向（軸）のもの同士（例えば、Ｘ軸とＹ軸とＺ軸のそれぞれ）で行う。

上記処理によって付与されるグループナンバーを細分化すると、大小関係が入れ替わるセンサー数が膨大になるため、ステップＳ１１２で出力される画面を見たユーザは、基準の振動データ（BASE LOT）と比較対象とする期間の振動データとの間における変化を把握することが難しくなる。そこで、本実施形態では、上記処理におけるグループナンバーの付与を、次のような考え方で行うことにより、基準の振動データ（BASE LOT）と、比較対象とする期間の振動データとの間における変化の把握を容易にしている。

すなわち、図５の（Ａ）で示したケース１の場合においては、センサーＡの振動レベルとセンサーＢの振動レベルとの相関関係は、明確にＡの方がＢより小さい（Ａ＜Ｂ）と言える。よって、本実施形態では、振動レベルの大小関係が明確なケース１については、センサーＡとセンサーＢは別グループとして定義する。また、図５の（Ｂ）で示したケース２の場合においては、センサーＡの振動レベルとセンサーＢの振動レベルとの相関関係は、ＡがＢ以下（Ａ≦Ｂ）の場合であったり、ＡがＢ以上（Ａ≧Ｂ）であったりすると言える。よって、本実施形態では、振動レベルの大小関係が明確でないケース２については、センサーＡとセンサーＢは同グループとして定義する。

図６は、センサーの振動レベルの相関関係の考え方を解説した図である。図６のグラフで横軸は振動レベルの大きさを表し、縦軸が発生頻度を表す。特定のセンサーが出力する振動レベルの発生頻度は、基本的に平均値μを頂点とする正規分布に従う。図６のグラフに示す振動レベルＰＨ１，ＰＬ１は、滅多に発生しないデータ（レアケースの値）である。また、図６のグラフに示す振動レベルＰＨ２，ＰＬ２は、異常なデータ（外れ値）である。そして、平均値μから標準偏差σの２倍（μ±２σ）を超える確率は４．５％なので、比較する２つのセンサーの振動レベルの大小関係が逆転する確率は約０．０５％（２．２５％×２．２５％）となり、極めて低い確率である。そこで、本実施形態では、特定のセンサーの振動レベルにおけるμ＋２σの値が、他のセンサーの振動レベルにおけるμ－２σの値よりも小さければ、原則的に、両センサーを別グループとして取り扱う。

なお、閾値をどのように設定するかは、振動レベルのデータに応じて適宜変更可能である。例えば、±σの範囲の領域は６８．３％であり、±２σの範囲の領域は９５．５％であり、±３σの範囲の領域は９９．７％であるから、センサー数や振動レベルのデータのばらつき度合い等においた適宜のものを、グループ分けの際の閾値として設定する。

ところで、本実施形態では、特定のセンサーの振動レベルにおけるμ＋２σの値が、他のセンサーの振動レベルにおけるμ－２σの値よりも小さければ、原則的に、両センサーを別グループとして取り扱うが、例外的な取り扱いも行う。すなわち、平均値μや標準偏差σを算出する際の元となるデータのサンプル数が少ないと、データが正規分布を表現できない。よって、μ±２σ（或いは、μ±σ、μ±３σ）が、実際のデータの最小値や最大値を超える場合がある。そこで、本実施形態では、このような実際の振動レベルの状態に沿わない値が算出される場合に備えて、以下のような処理を行う。

すなわち、コンピュータ２は、対象とする測定期間における最小値をρ、最大値をηとした場合、μ±２σを超えた場合はρまたはηに設定する。Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの５つのセンサーを想定し、２σで判定する場合を例に説明する。例えば、Ｘ軸方向における５つ
のセンサーそれぞれの振動データの平均値をソートした結果、平均値が小さいものから順にΔ_Ax，Δ_Bx，Δ_Cx，Δ_Dx，Δ_Exであったと仮定する。以下の式において、Ｇはグループナンバーとし、平均値Δが最小のグループナンバーをＮｏ．１とし、順にＮｏ．２、３、・・・とする。

コンピュータ２は、上述したステップＳ１０９とステップＳ１１１において、上記の式に従ったグループナンバーの付与を行う。そして、コンピュータ２は、上述したステップＳ１１２において、基準の振動データ（BASE LOT）における各センサーのグループナンバーと、比較対象とする期間の振動データにおける各センサーのグループナンバーとを比較した画面を出力する。

図７は、平均値Δ_BASEと標準偏差σの算出の一例を示した図である。図７では、２０分間の振動データを基準のデータとし、これを４分割した５分間ずつの振動データのそれぞれについて、平均値Δ_BASE（＝μ）と標準偏差σを算出する処理（Ｓ１０２～Ｓ１０５）のイメージを示している。

図８は、標準化値Θの算出の一例を示した図である。図８では、比較対象のそれぞれ２０分間の振動データＬ１～４のそれぞれについて、標準化値Θを算出する処理（Ｓ１０６～Ｓ１０７）のイメージを示している。

図９は、ソートとグルーピングの一例を示した図である。図９では、基準の振動データ（BASE LOT）と比較対象の振動データにおける全てのセンサーの出力それぞれについて、平均値Δを昇順にソート（並び替え）してグループナンバーを付与する処理（Ｓ１０８～Ｓ１１１）のイメージを示している。

図１０は、振動データの比較結果の画面の第１例を示した図である。図１０では、４つの振動データＬ１～４の全てについて、９つのセンサー（３つの振動センサー６のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）の標準化値Θを示したレーダーチャート、及び、基準の振動データにおける各センサーのグループナンバーと、比較対象とする期間の振動データにおける各センサーのグループナンバーとの関係を示した表を描画した画面を例示している。図１０に示すレーダーチャートは、標準化値Θを示しているので、標準化値Θがゼロの部分が、基準の振動データの部分に相当する。また、図１０に示す表は、基準の振動データのグループナンバーと異なっている部分が判りやすいように、異なっている部分を網掛け表示している。

図１０に示すような画面がコンピュータ２で表示されると、画面を見たユーザは、基準の振動データ（BASE LOT）と、比較対象とする期間の振動データとの間における変化を容易に把握することができる。例えば、図１０に示すレーダーチャートを見ると、センサーＳＡｘは、基準とする期間における振動データに比べて、振動データＬ１～Ｌ３のばらつきの度合いが大きいことが判る。よって、センサーＳＡｘの振動に関わる箇所で何らかの変化が生じていることが判る。また、例えば、図１０に示す表を見ると、センサーＳＡｙ
とセンサーＳＢｙについては、基準とする期間における振動データに比べて、振動レベルが入れ替わるような何らかの変化が生じたことが判る。

なお、図１０に示した画面は、例えば、次のように変形することもできる。図１１は、振動データの比較結果の画面の第２例を示した図である。図１１に示す画面では、レーダーチャートに振動データＬ４のばらつき度合いのみが示されている。振動データのばらつき度合いを示すレーダーチャートは、このように、特定の期間の振動データについてのみ表示してもよい。これによれば、特定の期間の振動データを詳しく見ることができる。

また、コンピュータ２は、次のような画面を表示してもよい。図１２は、振動データの比較結果の画面の第３例を示した図である。図１２に示す画面では、振動データＬ１～Ｌ４のばらつき度合いを４つのレーダーチャートで別個に表示している。そして、４つのレーダーチャートを時系列順に矢印で並べている。各期間の振動データのばらつき度合いがそれぞれ示されたレーダーチャートが並んで表示されれば、ばらつき度合いの変化を時系列で把握することができる。

図１０から図１２に例示した画面は、例えば、稼働中の設備５の監視画面として用いることもできる。この場合、図１０に示した網掛け表示等が点滅表示することで、コンピュータ２の画面を監視しているユーザに対し、振動データの変化を報知するようにしてもよい。

また、本実施形態では、振動データの場合を例に説明したが、振動以外の様々な計測データに適用することも可能である。

＜コンピュータが読み取り可能な記録媒体＞
コンピュータその他の機械、装置（以下、コンピュータ等）に上記いずれかの機能を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。

ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク（ブルーレイは登録商標）、ＤＡＴ、８ｍｍテープ、フラッシュメモリなどのメモリカード等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスクやＲＯＭ（リードオンリーメモリ）等がある。

１・・診断システム
２・・コンピュータ
３・・クラウド
４・・施設
５・・設備
６・・振動センサー
２１・・ＣＰＵ
２２・・メモリ
２３・・ストレージ
２４・・通信インターフェース

Claims (6)

1. 設備の状態を診断する診断装置であって、
   前記設備の状態を示す複数のセンサーの時系列データが記憶される記憶部と、
   前記時系列データから前記設備の状態変化を判定する処理部と、を備え、
   前記処理部は、
   前記時系列データのうち基準とする期間のデータである基準データの平均値及び標準偏差を求めた後、前記時系列データの中から比較対象とする期間のデータである比較データの標準化値を、前記平均値及び前記標準偏差から算出する処理と、
   前記複数のセンサーの各データ同士を、データの大小関係順にグルーピングする処理を、前記基準データと前記比較データのそれぞれについて実行する処理と、
   前記比較データの標準化値を視覚的に表した図と、データの大小関係のグループの順位と前記センサーとの対応関係を、前記基準データと前記比較データのそれぞれについて表した表と、を有する画面を出力する処理と、を実行する、
   診断装置。
2. 前記センサーは、振動センサーであり、
   前記時系列データは、前記設備の振動レベルのデータである、
   請求項１に記載の診断装置。
3. 前記処理部は、前記基準データと前記比較データのそれぞれを所定個数に分割して各分割期間におけるデータの最大値と最小値との差分から、前記基準データの平均値及び標準偏差、及び、前記比較データの標準化値を算出する、
   請求項１又は２に記載の診断装置。
4. 前記処理部は、前記複数のセンサーの各データ同士が、正規分布における標準偏差を基準とする範囲内に入るか否かに応じて、同一グループと否のグループとに仕分けすることにより、データの大小関係順にグルーピングする処理を、前記基準データと前記比較データのそれぞれについて実行する、
   請求項１から３の何れか一項に記載の診断装置。
5. 設備の状態を診断する診断方法であって、
   コンピュータが、
   前記設備の状態を示す複数のセンサーの時系列データのうち基準とする期間のデータである基準データの平均値及び標準偏差を求めた後、前記時系列データの中から比較対象とする期間のデータである比較データの標準化値を、前記平均値及び前記標準偏差から算出する処理と、
   前記複数のセンサーの各データ同士を、データの大小関係順にグルーピングする処理を、前記基準データと前記比較データのそれぞれについて実行する処理と、
   前記比較データの標準化値を視覚的に表した図と、データの大小関係のグループの順位と前記センサーとの対応関係を、前記基準データと前記比較データのそれぞれについて表した表と、を有する画面を出力する処理と、を実行する、
   診断方法。
6. 設備の状態を診断する診断プログラムであって、
   コンピュータに、
   前記設備の状態を示す複数のセンサーの時系列データのうち基準とする期間のデータである基準データの平均値及び標準偏差を求めた後、前記時系列データの中から比較対象とする期間のデータである比較データの標準化値を、前記平均値及び前記標準偏差から算出する処理と、
   前記複数のセンサーの各データ同士を、データの大小関係順にグルーピングする処理を、前記基準データと前記比較データのそれぞれについて実行する処理と、
   前記比較データの標準化値を視覚的に表した図と、データの大小関係のグループの順位と前記センサーとの対応関係を、前記基準データと前記比較データのそれぞれについて表した表と、を有する画面を出力する処理と、を実行させる、
   診断プログラム。

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