WO2012025968A1 - 機器状態診断システム - Google Patents

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WO2012025968A1
WO2012025968A1 PCT/JP2010/005284 JP2010005284W WO2012025968A1 WO 2012025968 A1 WO2012025968 A1 WO 2012025968A1 JP 2010005284 W JP2010005284 W JP 2010005284W WO 2012025968 A1 WO2012025968 A1 WO 2012025968A1
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WO
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state
diagnosis
state transition
information
unit
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PCT/JP2010/005284
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French (fr)
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宏樹 内山
英明 鈴木
浩三 中村
今朝明 峰村
Original Assignee
株式会社 日立製作所
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0229—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions knowledge based, e.g. expert systems; genetic algorithms

Definitions

  • the present invention relates to a device state diagnosis system for diagnosing the state of a device used in an industrial plant or the like, and uses the past state of the device to narrow down the rules used for the diagnosis and reduce the time required for the diagnosis.
  • the present invention relates to a device status diagnosis system.
  • a technology is known in which a large number of sensors are installed in a device, the operating state of the device is collected, and the signs of the device failure and the phenomenon of the failure are detected in advance using the collected data.
  • Patent Document 1 a technique for diagnosing the state of a device by limiting the rules used for diagnosis from the operating state of the device is known (see Patent Document 1).
  • Patent Document 2 a technique is known that accurately analyzes and diagnoses abnormalities in consideration of the history of plant manufacture, inspection, repair, operation, etc., and achieves high reliability and simplification of periodic inspection.
  • the technology for limiting the rules to be used based on the operating state of the device has a smaller number of diagnostic rules than when performing diagnosis using all the rules.
  • the present invention is suitable for a case where the diagnosis of the device must be completed within a certain time, and is necessary for the diagnosis by using the past state of the device to narrow down the rules used for the diagnosis. It is an object of the present invention to provide a device state diagnosis system that shortens time and improves the reliability of rules used for diagnosis.
  • the present invention reduces the processing time required for device status diagnosis even when a large number of rules are used for diagnosis.
  • the device state transition information when diagnosing the state of a device from sensor data or data obtained by processing the sensor data, is used to calculate the device state transition probability, A rule for diagnosing the current state and a state transition probability are presented to the user together.
  • the device state diagnosis system generates device state transition information from past operation information, and inputs the past state of the device and the generated device state transition information.
  • the current state transition probability of the device is calculated from the rule, and a rule group for diagnosing the current state of the device and its state transition probability are presented to the user.
  • the provided user performs a diagnosis from the one having a high state transition probability, and sets the current state as the state in which the diagnosis is successful.
  • the device state diagnosis system for diagnosing the state of the device stores a diagnosis rule that is a set of conditions for determining the current state of the device from the current operation information of the device.
  • the storage unit, the state transition information storage unit that stores the state transition information that indicates the past state of the device that changes depending on the usage environment and operation mode of the device, and the diagnostic rules necessary to diagnose the current state of the device are extracted
  • an information input / output unit that inputs a past state of the device and displays a processing result.
  • the diagnosis unit calculates the current state transition probability of the device using the past state of the device input from the information input / output unit and the state transition information acquired from the state transition information storage unit. Extract the candidate of the current state of the device, extract the diagnostic rule for diagnosing the candidate of the current state of the device from the diagnostic rule storage unit, combine the extracted diagnostic rule and the calculated state transition probability, information It outputs to an input / output part and diagnoses the state of an apparatus.
  • the current state transition probability of a device is calculated using the past state of the device and the state transition information, and the diagnosis rule is determined using the calculated state transition probability. Extract. For this reason, the most preferable diagnostic rule can be extracted for the current state of the device.
  • the reliability of the extracted diagnostic rule is improved by using the state transition probability calculated based on the diagnosis timing of the device, that is, the state transition probability corresponding to the past state of the device that changes over time.
  • diagnosis rule is extracted using the state transition probability that changes in this way, it is possible to diagnose the device using the most preferable diagnosis rule for the current state.
  • diagnosis unit performs diagnosis in order from the extracted diagnosis rule having the highest state transition probability.
  • the diagnosis unit performs diagnosis in order from the highest risk in which the state transition probability and the influence degree of the state are multiplied among the extracted diagnosis rules.
  • diagnosis unit sends the state transition information acquired from the state transition information storage unit, the state transition probability calculated by the diagnosis unit, and the current device state determined by diagnosis to the information input / output unit as a diagnosis result. Output.
  • the device state diagnosis system for diagnosing the state of the device includes a state transition information generation unit that generates state transition information indicating the past state of the device from past case information of the device, The state transition information generation unit generates state transition information from past case information of the device input from the information input / output unit, and outputs the generated state transition information to the information input / output unit.
  • a device state diagnosis system that diagnoses the state of a device according to an embodiment of the present invention includes a diagnosis result holding unit that stores a past diagnosis result of the device, and the diagnosis unit determines the past state of the device as a diagnosis result.
  • the diagnosis is successful and acquired from the storage unit, the current state of the device whose diagnosis result is found is stored in the diagnosis result holding unit.
  • the correctness of the state transition information can be confirmed, and if there is an error, it can be corrected and stored in the state transition information storage unit.
  • the device status diagnosis system of the present invention is also suitable for a case where device diagnosis must be completed within a certain time.
  • the past status of the device is used to narrow down the rules used for diagnosis, and the diagnosis is performed. This shortens the time required to improve the reliability of rules used for diagnosis.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a device state diagnosis system to which the first embodiment of the present invention is applied.
  • the device state diagnosis system 10 inputs a diagnosis rule storage unit 101 that stores a diagnosis rule used to identify the state of a device, operation information such as sensor data of a device to be diagnosed, and a past state of the device, A rule for diagnosing the current state of the device, an information input / output unit 102 that outputs the current state, a state transition information storage unit 103 that stores a combination of the past state of the device and the number of transitions thereof,
  • the current state transition probability is calculated from the past state and the device state transition information acquired from the state transition information storage unit 103, and the rule application order for diagnosing the current state of the device acquired from the diagnosis rule storage unit 101 is calculated.
  • diagnosis unit 104 for diagnosing the current state and the past device state information input from the information input / output unit 102, device state transition information is generated, and the state transition information is generated. It includes a state transition information generation unit 105 to be stored in the storage unit 103, a.
  • the device state diagnosis system 10 for diagnosing the state of the device shown here includes a diagnosis rule storage unit 101 that stores a diagnosis rule that is a set of conditions for determining the current state of the device from the current operation information of the device.
  • a state transition information storage unit 103 that stores state transition information indicating the past state of the device that changes depending on the use environment and operation mode of the device, and a diagnosis that extracts a diagnostic rule necessary for diagnosing the current state of the device Unit 104, information input / output unit 102 that inputs a past state of the device and displays a processing result, and a state transition information generation unit that generates state transition information indicating the past state of the device from past case information of the device 105.
  • the diagnosis unit 104 uses the past state of the device input from the information input / output unit 102 and the state transition information acquired from the state transition information storage unit 103 to calculate the current state transition probability of the device, A candidate of the current state of the device is extracted from the transition probability, a diagnostic rule for diagnosing the candidate of the current state of the device is extracted from the diagnostic rule storage unit 101, and the extracted diagnostic rule and the calculated state transition probability are In combination, the information is output to the information input / output unit 102 to diagnose the state of the device.
  • diagnosis unit 104 performs diagnosis in order from the extracted diagnosis rule having the highest state transition probability.
  • diagnosis unit 104 performs diagnosis from the extracted diagnosis rules in descending order of risk, which is obtained by multiplying the state transition probability by the influence degree of the state.
  • diagnosis unit 104 inputs the state transition information acquired from the state transition information storage unit 103, the state transition probability calculated by the diagnosis unit 104, and the current device state found by diagnosis as information input. Output to the output unit 102.
  • the state transition information generation unit 105 generates state transition information from past case information of the device input from the information input / output unit 102, and outputs the generated state transition information to the information input / output unit 102.
  • the processing flow described below is executed by each processing unit embodied on the device state diagnosis system by loading a program stored in the storage device of the device state diagnosis system into the memory and executing it by the CPU. Is.
  • each program may be stored in advance in a storage device, or may be introduced when necessary via another storage medium or communication medium (network or carrier wave propagating through the network).
  • FIG. 2 is a diagram showing a device state diagnosis flow executed by the device state diagnosis system 10 in the first embodiment.
  • the user inputs operation information to the information input / output unit 102 (S201 (expressed as S201, the same applies hereinafter)).
  • the operation information indicates device information, data acquired using a sensor or the like installed in a diagnosis target device, and data obtained by processing the data. This is shown in detail in FIG. Note that the operation information does not have to be one type, and there may be a plurality of types.
  • the user inputs the state of the device at t ⁇ 1, where t is the current time (S202).
  • t is the current time (S202).
  • the previous state may be input.
  • the information input / output unit 102 transmits the input operation information and the device state (A201) at t-1 to the diagnosis unit 104.
  • the diagnosis unit 104 transmits the device information and the device state (A202) at t-1 among the information input by the user to the state transition information storage unit 103.
  • the state transition information storage unit 103 extracts the state transition information at t from the received device information and the device state at t-1 among the state transition information already stored (S203).
  • the extracted state transition information (A203) at t is transmitted to the diagnosis unit 104.
  • the state transition information is information describing the state of the device and the number of past transitions, and is shown in detail in FIG.
  • the diagnosis unit 104 extracts the device state candidates at t using the received state transition information (A203) at t (S204).
  • the extraction of the device state candidates is performed by excluding those that have no possibility or low possibility of transition from the received state transition information at t.
  • the extracted device state candidate (A204) at t is transmitted to the diagnostic rule storage unit 101.
  • the diagnosis rule storage unit 101 extracts only the rules for diagnosing the received device state candidate (A204) at t from all the stored rules (S205).
  • the extracted diagnosis rule group (A205) is transmitted to the diagnosis unit 104.
  • the diagnosis unit 104 calculates the state transition probability of the received diagnosis rule group (A205) using the number of cases included in the state transition information (A203) at t (S206).
  • the transition probability is calculated by dividing the number of transitions to each state when changing from t-1 to t by the sum.
  • the diagnosis unit 104 verifies the presence or absence of diagnosis (S207).
  • the received diagnostic rule group and the calculated state transition probability (A206) are transmitted to the information input / output unit 102, and the information input / output unit 102 displays the diagnostic rule group and the state transition probability (A206). (S208).
  • diagnosis rules are selected based on the calculated state transition probability (S209).
  • the diagnosis rules may be selected in descending order of the state transition probability, or a restriction condition such as limiting the state to be transitioned is given and the state transition probability is selected in descending order. Alternatively, it may be selected in order from the highest risk by multiplying the state transition probability and the influence degree of the state.
  • a diagnosis process (S210) is performed using the operation information input to the information input / output unit 102.
  • the operation information does not match the determination condition of the diagnosis rule indicating the device state at t, it is determined that the diagnosis has failed, and the diagnosis rule is selected again in S209. However, if there is no selectable rule, the state is output to the information input / output unit 102 as unknown.
  • the state transition information (A203) received at t from the state transition information storage unit 103 is diagnosed. Update using the result (S212).
  • the updated state transition information (A207) is transmitted to the state transition information storage unit 103.
  • the state transition information storage unit 103 writes the received updated state transition information (A207) (S213).
  • the writing result (A208) is transmitted to the diagnosis unit 104.
  • the diagnosis unit 104 transmits a diagnosis result (A209) obtained by combining the diagnosis result evaluated in S211 and the state transition information (A203) at t to the information input / output unit 102.
  • the information input / output unit 102 outputs the received diagnosis result (A209) to the screen (S214).
  • FIG. 3 is a diagram showing the structure of the operation information input by the information input / output unit 102 of the device state diagnosis system 10.
  • the operation information (A301) includes date and time (A302), device information (A303) that is information for identifying the device, observation values (A304 1 to A304 N ) for each parameter (sensor) of the device to be diagnosed, and the diagnosis target. Processing data (A305 1 to A305 N ) obtained by converting observed values for each parameter (sensor). Note that not all items need to be included in the operation information.
  • observation values for each parameter and processing data obtained by converting the observation values for each date and time may be arranged in the operation information.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating the structure of the state transition information of the device stored in the state transition information storage unit 103 of the device state diagnosis system 10.
  • the state transition information (A401) includes device information (A402), a device state at time t-1 (A403 1 to A403 N ) indicating the time immediately before the current time t, and a device state at the current time t ( A404 1 to A404 N ) and the number of transitions (A405 11 to A405) indicating the number of transitions from the device state at time t-1 (A403 1 to A403 N ) to the device state at time t (A404 1 to A404 N ).
  • NN the state transition information
  • the state transition information (A401) is composed of the current state and the current state at the previous time point, but may be composed of the current state and the previous state.
  • the order of the elements of the state transition information is not limited to this, and any element that includes at least the above-described elements may be used. Further, when managing the state transition information of a plurality of devices, the state transition information (A402 to A405) may be held for each device.
  • FIG. 5 is a diagram showing the structure of the diagnostic rule stored in the diagnostic rule storage unit 101 of the device state diagnostic system 10.
  • the diagnosis rule (A501) is composed of determination conditions (A503 11 to A503 NN ) for each device state (A502 1 to A502 N ).
  • the determination condition means a so-called IF-THEN rule, fuzzy inference, or the like, and diagnoses the state of the device depending on whether the operation information satisfies the condition.
  • a plurality of determination conditions may be included, but at least one determination condition is sufficient.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a diagnosis start screen presented to the user when operating information or the like is input to the information input / output unit 102 of the device state diagnosis system 10 in the first embodiment.
  • the diagnosis start screen (A601) includes an operation information file path input form (A602) indicating a storage location of a file in which operation information is described, and a reference button (A603) for setting a file path by selecting the operation information file. ) And t as the current time, a device status input form (A604) for inputting the device status at t-1 and a diagnosis button (A605) for starting diagnosis.
  • the current previous state is input, but a state before the current previous state may be input.
  • diagnosis screen (A601) may include at least the operation information file path input form (A602), the device status input form (A604), and the diagnosis button (A605) among the above elements. Furthermore, the order of the elements to be displayed is not limited to this.
  • FIG. 7 is a diagram showing a configuration of a screen presented to the user when the information input / output unit 102 of the device state diagnosis system 10 outputs a diagnosis rule.
  • the diagnosis rule display screen (A701) displays a device state (A702 1 to A702 N ) that the device can possibly take at the time t, and a probability (A703 1 to A703 N ) of transition to the device state at the time t. ), A determination condition group (A704 1 to A704 N ) for determining the device state, and a button (A705) for returning to the diagnosis start screen (A601). Note that the order of elements to be displayed is not limited to this.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration of a screen presented to the user when the information input / output unit 102 of the device state diagnosis system 10 outputs a diagnosis result.
  • the diagnosis result screen (A801) includes a diagnosis result frame (A802) surrounding the state determined as the current state of the device, and device states (A803 1 to A803 N ) that the device can possibly take at time t. , A probability (A804 1 to A804 N ) of transition to the device state at time t, and a button (A805) for returning to the diagnosis start screen (A601).
  • the diagnosis result screen (A801) only needs to include at least the current state (A803 1 ) of the device found as a result of the diagnosis among the above elements. Further, the order of the elements to be displayed is not limited to this.
  • FIG. 9 is a diagram showing a state transition information collection flow executed by the device state diagnosis system 10.
  • the user inputs past case information to the information input / output unit 102 (S901).
  • the past case information indicates a state in which the device has changed in the past for each date and time, and details are described in FIG.
  • the information input / output unit 102 transmits the input past case information (A901) to the state transition information generation unit 105.
  • the state transition information generation unit 105 generates state transition information from the received past case information (A901) (S902).
  • the state transition information is the information shown in FIG. 4 and indicates the number of transitions from the device state at time t-1 to the device state at time t.
  • past case information By applying past case information to the format shown in FIG. 4, it is possible to generate state transition information.
  • state transition information is generated when transitioning from the previous state to the current state, but state transition information when transitioning from the state before the previous state to the current state May be generated.
  • the generated state transition information (A902) is transmitted to the information input / output unit 102.
  • the information input / output unit 102 outputs the received state transition information (A902) to the screen (S903).
  • the output of the state transition information may be displayed as it is in FIG. 4 or may be displayed in a state transition diagram in which the states are connected with the transition probability for easy understanding. An example displayed in the state transition diagram is shown in FIG.
  • the user confirms the output state transition information and selects whether to register as it is or modify and register (S904).
  • the confirmed state transition information (A903) is transmitted to the state transition information generation unit 105.
  • the state transition information generation unit 105 transmits the received confirmed state transition information (A903) to the state transition information storage unit 103.
  • the state transition information storage unit 103 writes the received confirmed state transition information (A903) inside (S905).
  • the state transition information storage unit 103 transmits the write result (A904) to the information input / output unit 102 via the state transition information generation unit 105.
  • the information input / output unit 102 outputs the received writing result (A904) (S906).
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration of a screen displayed on the information input / output unit 102 when the user inputs past case information.
  • the past case information registration screen (A1001) is for setting a file path by selecting a past case information file path input form (A1002) indicating a storage location of a file in which past case information is described and a past case information file.
  • the past case information registration screen (A1001) may include at least the past case information file path input form (A1002) and the state transition information generation button (A1004) among the above elements. Further, the order of the elements to be displayed is not limited to this.
  • FIG. 11 is a diagram showing a configuration of a screen displayed on the information input / output unit 102 when confirming past case information input by the user.
  • the past case information confirmation screen (A1101) includes device information (A1102) included in past case information input by the user, state transition information (A1103) generated from past case information, and displayed state transition information. And a registration button (A1106) for registering.
  • the state transition information (A1103) is composed of device states (A1104 1 to A1104 3 ) and state transition probabilities (A1105 1 to A1105 9 ).
  • the device state (A1104 1 to A1104 3 ) and the state transition probability (A1105 1 to A1105 9 ) in the state transition information (A1103) are corrected, and the registration button is pressed.
  • state transition information (A1103) is expressed using a state transition diagram, but the present invention is not limited to this expression method, and the state transition information (A1103) is expressed using characters instead of a diagram. Also good. Further, the order of the elements to be displayed is not limited to this.
  • FIG. 12 is a diagram showing a configuration of past case information input by the user in order to generate state transition information.
  • the past case information (A1201) includes date and time (A1202 1 to A1202 N ), device information (A1203 1 to A1203 N ), and device states (A1204 1 to A1204 N ) at the date and time.
  • the state of the device means starting, rated operation, stopping, abnormality, failure mode, maintenance, etc., and may be event data output from the device or manually using maintenance work history etc.
  • the generated information may be used.
  • the past case information (A1301) only needs to have a combination of at least two or more dates and times, device information, and device status. Further, the order of the elements to be displayed is not limited to this.
  • FIG. 13 is a configuration diagram of a device state diagnosis system to which the second embodiment of the present invention is applied.
  • the device state diagnosis system 10 inputs a diagnosis rule storage unit 101 that stores a diagnosis rule used for identifying a device state, and operation information such as sensor data of a device to be diagnosed, and diagnoses the current state of the device.
  • Information input / output unit 102 that outputs a rule to be executed and the current state
  • a state transition information storage unit 103 that stores a combination of the past state of the device and the number of transitions thereof, and the past state and state transition information of the input device
  • the current state transition probability is calculated from the state transition information of the device acquired from the storage unit 103, the application order of rules for diagnosing the current state of the device acquired from the diagnosis rule storage unit 101 is calculated, and the current state is diagnosed
  • the device state transition information is generated using the diagnosis unit 104 and the past device state information input from the information input / output unit 102 and stored in the state transition information storage unit 103. That includes a state fibers information generating unit 105, and the diagnosis result holding unit 106 for storing the diagnostic result of performing the diagnostic unit
  • the present embodiment includes a diagnosis result holding unit 106 that stores the past diagnosis result of the device, and the diagnosis unit 104 acquires the past state of the device from the diagnosis result storage unit and succeeds in the diagnosis.
  • the current state of the device for which the diagnosis result is found is stored in the diagnosis result case holding unit.
  • each processing unit embodied on the device state diagnosis system by loading a program stored in the storage device of the device state diagnosis system into the memory and executing it by the CPU.
  • Each program may be stored in a storage device in advance, or may be introduced when necessary via another storage medium or a communication medium (a network or a carrier wave propagating through the network).
  • FIG. 14 is a diagram showing a device state diagnosis flow executed by the device state diagnosis system 10 in the second embodiment.
  • the user inputs operation information to the information input / output unit 102 of the device state diagnosis system 10 (S1401).
  • the operation information refers to device information, data acquired using a sensor or the like installed in a diagnosis target device, and data obtained by processing the data, and is described in FIG. Note that the operation information does not have to be one type, and there may be a plurality of types.
  • the information input / output unit 102 transmits the input operation information (A1401) to the diagnosis unit 104.
  • the diagnosis unit 104 transmits device information (A1402) included in the received operation information (A1401) to the diagnosis result holding unit 106.
  • the diagnosis result holding unit 106 acquires the result of diagnosis by the device state diagnosis system 10 at t-1 when t is the current time point related to the received device information (A1402) (S1402). Note that although the current previous diagnosis result is acquired here, the previous diagnosis result may be acquired.
  • the acquired device state (A1403) at t-1 is transmitted to the diagnosis unit 104.
  • the diagnosis unit 104 transmits the device information included in the operation information (A1401) input by the user and the received device state (A1404) at t-1 to the state transition information storage unit 103.
  • the state transition information storage unit 103 extracts the state transition information at t from the received device information and the device state at t-1 among the state transition information already stored (S1403).
  • the extracted state transition information (A1405) at t is transmitted to the diagnosis unit 104.
  • the state transition information is information describing the state of the device and the number of past transitions, and is described in FIG.
  • the diagnosis unit 104 extracts the candidate of the device state at t using the received state transition information (A1405) at t (S1404).
  • the extraction of the device state candidates is performed by excluding those that have no possibility or low possibility of transition from the received state transition information at t.
  • the extracted device state candidate (A1406) at t is transmitted to the diagnostic rule storage unit 101.
  • the diagnosis rule storage unit 101 extracts only the rules for diagnosing the received device state candidate (A1406) at t from all the stored rules (S1405).
  • the extracted diagnosis rule group (A1407) is transmitted to the diagnosis unit 104.
  • the diagnosis unit 104 calculates the state transition probability of the received diagnosis rule group (A1407) using the number of cases included in the state transition information (A1405) at t (S1406).
  • the transition probability is calculated by dividing the number of transitions to each state when changing from t-1 to t by the sum.
  • diagnosis unit 104 verifies the presence / absence of diagnosis (S1407).
  • diagnosis is not performed, the received diagnostic rule group and the calculated state transition probability (A1408) are transmitted to the information input / output unit 102, and the information input / output unit 102 displays the diagnostic rule group and the state transition probability (A1408). (S1408).
  • diagnosis rules are selected based on the calculated state transition probability (S1409).
  • the diagnosis rules may be selected in descending order of the state transition probability, or a restriction condition such as limiting the state to be transitioned is given and the state transition probability is selected in descending order. Alternatively, it may be selected in order from the highest risk by multiplying the state transition probability and the influence degree of the state.
  • a diagnostic process (S1410) is performed using the operation information input to the information input / output unit 102.
  • the result of the diagnostic process is evaluated (S1411). As a result, if the operation information does not match the determination condition of the diagnosis rule indicating the device state at t, it is determined that the diagnosis has failed, and the diagnosis rule is selected again in S1409. However, if there is no selectable rule, the state is output to the information input / output unit 102 as unknown.
  • the state transition information at t (A1405) received from the state transition information storage unit 103 is diagnosed. Update using the result (S1412).
  • the updated state transition information (A1409) is transmitted to the state transition information storage unit 103.
  • the state transition information storage unit 103 writes the received updated state transition information (A1409) (S1413).
  • the writing result (A1410) is transmitted to the diagnosis unit 104.
  • the diagnosis unit 104 transmits the device state (A1411) at t evaluated in S1411 to the diagnosis result holding unit 106.
  • the diagnosis result holding unit 106 writes the received device state (A1411) at t (S1414).
  • the writing result (A1412) is transmitted to the diagnosis unit 104.
  • the diagnosis unit 104 transmits to the information input / output unit 102 a diagnosis result (A1413) obtained by combining the device state (A1411) at t evaluated at S1411 and the state transition information (A1405) at t.
  • the information input / output unit 102 outputs the received diagnosis result (A1413) to the screen (S1415).
  • FIG. 15 is a diagram showing a diagnosis start screen presented to the user when operating information or the like is input to the information input / output unit 102 of the device state diagnosis system 10 in the second embodiment.
  • the diagnosis start screen (A1501) includes an operation information file path input form (A1502) indicating a storage location of a file in which operation information is described, and a reference button (A1503) for setting a file path by selecting the operation information file. ) And a diagnosis button (A1504) for starting diagnosis.
  • the diagnosis screen (A1501) may include at least the operation information file path input form (A1502) and the diagnosis button (A1504) among the above elements. Further, the order of the elements to be displayed is not limited to this.
  • the information input / output unit, the diagnostic unit, the diagnostic rule storage unit, and the state transition information storage processing unit in the device status diagnostic system 10 are independent from each other, and transmit and receive necessary data via a network or the like. Such as the case.

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Abstract

　本発明は、一定時間以内に機器の診断を完了させなければならないような場合に好適であり、機器の過去の状態を使用して、診断に使用するルールを絞り込み、診断に必要となる時間を短縮する機器状態診断システムを提供するものである。　本発明は、診断に使用するルールが膨大に存在していた場合でも機器の状態診断に必要となる処理時間を極力削減するシステムであって、具体的には、センサデータやそれを処理したデータから機器の状態を診断する際に、機器の状態遷移情報を用いて、機器の状態遷移確率を算出し、機器の現在の状態を診断するルールと状態遷移確率を合わせてユーザに提示するものである。

Description

機器状態診断システム
　本発明は、産業用プラントなどで使用される機器の状態を診断する機器状態診断システムに関し、機器の過去の状態を使用して、診断に使用するルールを絞り込み、診断に必要となる時間を短縮する機器状態診断システムに関する。
　機器に多数のセンサを設置し、機器の稼働状態を収集し、収集されたデータを用いて機器の故障の予兆や故障の現象を事前に捉える技術が知られている。これらの技術により、人間では見つけることができない細かなデータの変化を容易に発見することが可能となった。
　しかしながら、これらの技術によって出力された結果を自動的に正常，異常，故障などの状態に識別することは困難であり、最終的な判断は人間によって行う必要があった。
　このような人間による判断は分析者の経験やノウハウの違いにより、結果が大きく異なってしまう可能性があるため、従来はエキスパートシステムなどで使用されるＩＦ－ＴＨＥＮルールを定義し、経験やノウハウが異なっても同様の判断ができるような支援機能が実現されていた。
　しかしながら、様々な状態を正確に間違いなく識別するためには、詳細な判定条件を記載したルールを多数用意しておく必要があり、診断の粒度を細かくすればするほど診断に必要なルール数が膨大になり、全ての診断ルールを確認するために必要となる時間が膨大になってしまうという課題があった。
　このような課題に対し、機器の稼働状態から診断に使用するルールを限定して、機器の状態を診断する技術が知られている（特許文献１参照）。
　また、プラントの製造，点検，補修及び運転等の履歴を考慮して、異常を的確に分析診断し、高信頼化と定期点検の簡略化とを実現する技術が知られている（特許文献２参照）。
特開平３－０４１３１５号公報 特開平６－３３１５０７号公報
　機器の稼働状態から使用するルールを限定して診断する技術は、全ルールを用いて診断を行う場合に比べれば診断ルール数は少なくなる。しかしながら、現時点での機器が取り得る状態の候補が多数存在する場合には、やはり多数のルールを用いて診断を行う必要があった。
　また、診断対象の機器が増加した場合には、一つの機器の診断ルールは少なかったとしても、診断対象機器全体では診断に使用するルールが多くなってしまう可能性があった。
　このため、人間で診断処理を行う場合や、機械を用いて行う場合であっても一定時間以内に機器の診断を完了させなければならないような場合には、適用が困難であった。
　そこで、本発明は、一定時間以内に機器の診断を完了させなければならないような場合に好適であり、機器の過去の状態を使用して、診断に使用するルールを絞り込み、診断に必要となる時間を短縮すると共に、診断に使用するルールの信頼性を向上させた機器状態診断システムを提供するものである。
　本発明は、診断に使用するルールが膨大に存在していた場合であっても、機器の状態診断に必要となる処理時間を削減するものである。
　具体的には、本発明の一実施形態は、センサデータやそれを処理したデータから機器の状態を診断する際に、機器の状態遷移情報を用いて、機器の状態遷移確率を算出し、機器の現在の状態を診断するルールと状態遷移確率とを合わせてユーザに提示するものである。
　より具体的には、本発明の一実施形態である機器状態診断システムは、過去の稼働情報から機器の状態遷移情報を生成し、入力された機器の過去の状態と生成した機器の状態遷移情報から機器の現在の状態遷移確率を算出し、機器の現在の状態を診断するルール群とその状態遷移確率とをユーザに提示するものである。
　そして、提供されたユーザは、状態遷移確率の高いものから診断を行い、診断に成功した状態を現在の状態とする。
　つまり、本発明の一実施形態である機器の状態を診断する機器状態診断システムは、機器の現在の稼働情報から機器の現在の状態を判定する条件の集合体である診断ルールを格納する診断ルール格納部と、機器の使用環境や運転モードによって変化する機器の過去の状態を示す状態遷移情報を格納する状態遷移情報格納部と、機器の現在の状態を診断するために必要な診断ルールを抽出する診断部と、機器の過去の状態を入力し、処理結果を表示する情報入出力部と、を有するものである。
　そして、診断部は、情報入出力部から入力した機器の過去の状態と状態遷移情報格納部から取得した状態遷移情報とを用いて、機器の現在の状態遷移確率を算出し、状態遷移確率から機器の現在の状態の候補を抽出し、診断ルール格納部から機器の現在の状態の候補を診断する診断ルールを抽出し、抽出された診断ルールと算出された状態遷移確率とを組み合わせて、情報入出力部に出力し、機器の状態を診断することを特徴とする。
　このように、本発明の一実施形態は、機器の過去の状態と状態遷移情報とを用いて、機器の現在の状態遷移確率を算出し、算出された状態遷移確率を用いて、診断ルールを抽出する。このため、機器の現在の状態について、最も好ましい診断ルールを抽出することができる。
　機器の診断タイミングに基づいて算出される状態遷移確率、つまり、時間の経過と共に変化する機器の過去の状態に対応した状態遷移確率を用いることによって、抽出された診断ルールの信頼性が向上する。
　このように変化する状態遷移確率を用いて、診断ルールを抽出するため、現在の状態について最も好ましい診断ルールを使用して機器の診断をすることができる。
　さらに、診断部は、抽出した診断ルールの中で状態遷移確率が高いものから順に診断を行うものである。
　さらに、診断部は、抽出した診断ルールの中で状態遷移確率とその状態の影響度とを掛け合わせたリスクの高いものから順に診断を行うものである。
　さらに、診断部は、状態遷移情報格納部から取得した状態遷移情報と、診断部で算出した状態遷移確率と、診断して判明した現在の機器の状態とを、診断結果として情報入出力部に出力するものである。
　また、本発明の一実施形態である機器の状態を診断する機器状態診断システムは、機器の過去の事例情報から機器の過去の状態を示す状態遷移情報を生成する状態遷移情報生成部を備え、状態遷移情報生成部は、情報入出力部から入力された機器の過去の事例情報から状態遷移情報を生成し、生成した状態遷移情報を情報入出力部に出力することを特徴とする。
　また、本発明の一実施形態である機器の状態を診断する機器状態診断システムは、機器の過去の診断結果を格納する診断結果保持部を備え、診断部は、機器の過去の状態を診断結果格納部から取得し、診断に成功した場合に、診断の結果が判明した機器の現在の状態を前記診断結果保持部に格納することを特徴とする。
　なお、状態遷移情報の正誤は確認可能であり、誤りがあった場合には訂正したうえで、状態遷移情報格納部に格納することができる。
　本発明の機器状態診断システムは、一定時間以内に機器の診断を完了させなければならないような場合にも好適であり、機器の過去の状態を使用して、診断に使用するルールを絞り込み、診断に必要となる時間を短縮すると共に、診断に使用するルールの信頼性を向上させるものである。
本発明の第一の実施形態が適用された機器状態診断システムの構成を説明するための図である。 本発明の第一の実施形態が適用された機器状態診断システムで実施される機器状態診断フローを例示する図である。 本発明で利用する稼働情報の構造を例示する図である。 本発明で利用する状態遷移情報の構造を例示する図である。 本発明で利用する診断ルールの構造を例示する図である。 本発明の第一の実施形態が適用された機器状態診断システムでユーザに提示する診断開始画面を例示する図である。 本発明の機器状態診断システムでユーザに提示する診断ルール表示画面を例示する図である。 本発明の機器状態診断システムでユーザに提示する診断結果画面を例示する図である。 本発明の機器状態診断システムで実施される状態遷移情報登録フローを例示する図である。 本発明の機器状態診断システムでユーザに提示する過去事例情報登録画面を例示する図である。 本発明の機器状態診断システムでユーザに提示する状態遷移情報確認画面を例示する図である。 本発明で利用する過去事例情報の構造を例示する図である。 本発明の第二の実施形態が適用された機器状態診断システムの構成を説明するための図である。 本発明の第二の実施形態が適用された機器状態診断システムで実施される機器状態診断フローを例示する図である。 本発明の第二の実施形態が適用された機器状態診断システムでユーザに提示する診断開始画面を例示する図である。
　本発明の一実施形態について説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
　図１は、本発明の第一の実施形態が適用された機器状態診断システムの構成図である。
　機器状態診断システム１０は、機器の状態を識別するために使用する診断ルールを格納する診断ルール格納部１０１と、診断対象の機器のセンサデータ等の稼働情報や機器の過去の状態を入力し、機器の現在の状態を診断するルールや現在の状態を出力する情報入出力部１０２と、機器の過去の状態とその遷移数の組み合わせを格納する状態遷移情報格納部１０３と、入力された機器の過去の状態と状態遷移情報格納部１０３から取得した機器の状態遷移情報から現在の状態遷移確率を算出し、診断ルール格納部１０１から取得した機器の現在の状態を診断するルールの適用順序を算出し、現在の状態を診断する診断部１０４と、情報入出力部１０２から入力した過去の機器の状態の情報を用いて機器の状態遷移情報を生成し、状態遷移情報格納部１０３に格納する状態遷移情報生成部１０５と、を含む。
　これにより、機器毎の特性や運転条件等を考慮した状態遷移確率を用いて診断ルールの絞り込みを行うことが可能となるため、誰でも機器の状態診断を短時間で精度よく実施することが可能となる。
　つまり、ここで示す機器の状態を診断する機器状態診断システム１０は、機器の現在の稼働情報から機器の現在の状態を判定する条件の集合体である診断ルールを格納する診断ルール格納部１０１と、機器の使用環境や運転モードによって変化する機器の過去の状態を示す状態遷移情報を格納する状態遷移情報格納部１０３と、機器の現在の状態を診断するために必要な診断ルールを抽出する診断部１０４と、機器の過去の状態を入力し、処理結果を表示する情報入出力部１０２と、機器の過去の事例情報から機器の過去の状態を示す状態遷移情報を生成する状態遷移情報生成部１０５と、を備えるものである。
　なお、診断部１０４は、情報入出力部１０２から入力した機器の過去の状態と状態遷移情報格納部１０３から取得した状態遷移情報とを用いて、機器の現在の状態遷移確率を算出し、状態遷移確率から機器の現在の状態の候補を抽出し、診断ルール格納部１０１から機器の現在の状態の候補を診断する診断ルールを抽出し、抽出された診断ルールと算出された状態遷移確率とを組み合わせて、情報入出力部１０２に出力し、機器の状態を診断する。
　また、診断部１０４は、抽出した診断ルールの中で状態遷移確率が高いものから順に診断を行う。
　また、診断部１０４は、抽出した診断ルールの中で状態遷移確率とその状態の影響度とを掛け合わせたリスクの高いものから順に診断を行う。
　また、診断部１０４は、状態遷移情報格納部１０３から取得した状態遷移情報と、診断部１０４で算出した状態遷移確率と、診断して判明した現在の機器の状態とを、診断結果として情報入出力部１０２に出力する。
　また、状態遷移情報生成部１０５は、情報入出力部１０２から入力された機器の過去の事例情報から状態遷移情報を生成し、生成した状態遷移情報を情報入出力部１０２に出力する。
　次に、本発明の一実施形態の機器状態診断システムにおける処理フローについて説明する。
　以下に述べる処理フローは、機器状態診断システムの記憶装置に格納されたプログラムがメモリにロードされ、ＣＰＵにより実行されることにより、機器状態診断システム上に具現化される各処理部により実行されるものである。
　また、各プログラムは予め記憶装置に格納されても良いし、他の記憶媒体または通信媒体（ネットワークまたはネットワークを伝搬する搬送波）を介して、必要なときに導入されても良い。
　図２は、第一の実施形態において、機器状態診断システム１０で実行される機器状態診断フローを示した図である。
　まず、ユーザは、情報入出力部１０２に稼働情報を入力する（Ｓ２０１（Ｓ２０１と表現する。以下同様））。ここで、稼働情報とは、機器情報や診断対象機器に設置されているセンサ等を用いて取得したデータやそのデータを処理したデータのことを指す。図３で詳細に示す。なお、稼働情報は一種類である必要はなく、複数種類あっても構わない。
　次に、ユーザは、現在の時間をｔとするとｔ－１における機器の状態を入力する（Ｓ２０２）。なお、ここでは現在の一つ前の状態を入力しているが、それ以前の状態を入力しても構わない。
　次に、情報入出力部１０２は、入力された稼働情報とｔ－１における機器状態（Ａ２０１）を診断部１０４に送信する。
　次に、診断部１０４は、状態遷移情報格納部１０３に対し、ユーザから入力された情報のうち、機器情報とｔ－１における機器状態（Ａ２０２）を送信する。
　次に、状態遷移情報格納部１０３は、既に格納されている状態遷移情報のうち、受信した機器情報とｔ－１における機器状態からｔにおける状態遷移情報を抽出する（Ｓ２０３）。次に、抽出したｔにおける状態遷移情報（Ａ２０３）を診断部１０４に送信する。ここで、状態遷移情報とは機器の状態と過去の遷移数を記載した情報であり、図４で詳細に示す。
　次に、診断部１０４は、受信したｔにおける状態遷移情報（Ａ２０３）を用いてｔにおける機器状態の候補を抽出する（Ｓ２０４）。ここで、機器状態の候補の抽出は、受信したｔにおける状態遷移情報から遷移する可能性がないもの、もしくは可能性が低いものを除くことにより行う。
　次に、抽出したｔにおける機器状態候補（Ａ２０４）を診断ルール格納部１０１に送信する。
　次に、診断ルール格納部１０１は、格納されている全ルールの中から、受信したｔにおける機器状態候補（Ａ２０４）を診断するルールのみを抽出する（Ｓ２０５）。
　次に、抽出した診断ルール群（Ａ２０５）を診断部１０４に送信する。
　次に、診断部１０４は、受信した診断ルール群（Ａ２０５）の状態遷移確率をｔにおける状態遷移情報（Ａ２０３）に含まれる事例数を用いて算出する（Ｓ２０６）。ここで、遷移確率の算出は、ｔ－１からｔに変化した場合の各状態への遷移数をその総和で割ることにより算出する。
　次に、診断部１０４は、診断の有無を検証する（Ｓ２０７）。
　診断を行わない場合には、受信した診断ルール群と算出した状態遷移確率（Ａ２０６）を情報入出力部１０２に送信し、情報入出力部１０２は診断ルール群と状態遷移確率（Ａ２０６）を表示する（Ｓ２０８）。
　一方、診断を行う場合には、算出した状態遷移確率を基に診断ルールの選択を行う（Ｓ２０９）。ここで、診断ルールの選択は、状態遷移確率の高いものから順に選択してもよいし、遷移する状態を限定するなどの制約条件を付与してその中で状態遷移確率が高いものから順に選択してもよいし、状態遷移確率とその状態の影響度を掛け合わせたリスクの高いものから順に選択してもよい。
　次に、情報入出力部１０２に入力された稼働情報を用いて診断処理（Ｓ２１０）を行う。
　次に、診断処理の結果を評価する（Ｓ２１１）。
　その結果、稼働情報がｔにおける機器状態を示す診断ルールの判定条件と一致していなかった場合には診断に失敗していると判断し、Ｓ２０９にて再度診断ルールを選択する。ただし、選択可能なルールが存在しない場合には状態不明として情報入出力部１０２に出力する。
　一方、診断部１０４において稼働情報がｔにおける機器状態を示す診断ルールの条件と一致していた場合には、次に、状態遷移情報格納部１０３から受信したｔにおける状態遷移情報（Ａ２０３）を診断結果を用いて更新する（Ｓ２１２）。
　次に、更新した状態遷移情報（Ａ２０７）を状態遷移情報格納部１０３に送信する。
　次に、状態遷移情報格納部１０３は、受信した更新済状態遷移情報（Ａ２０７）を書き込む（Ｓ２１３）。
　次に、書込結果（Ａ２０８）を診断部１０４に送信する。
　次に、診断部１０４は、Ｓ２１１で評価した診断結果とｔにおける状態遷移情報（Ａ２０３）を組み合わせた診断結果（Ａ２０９）を情報入出力部１０２に送信する。
　次に、情報入出力部１０２は、受信した診断結果（Ａ２０９）を画面に出力する（Ｓ２１４）。
　図３は、機器状態診断システム１０の情報入出力部１０２で入力する稼働情報の構造を示した図である。
　稼働情報（Ａ３０１）は、日時（Ａ３０２）と機器を識別するための情報である機器情報（Ａ３０３）と診断対象の機器のパラメータ（センサ）毎の観測値（Ａ３０４1～Ａ３０４N）と診断対象の機器のパラメータ（センサ）毎の観測値を変換した処理データ（Ａ３０５1～Ａ３０５N）から構成される。なお、稼働情報には必ずしも全ての項目が含まれなくても構わない。
　また、パラメータ毎の観測値やその観測値を変換した処理データが日時毎に複数存在する場合には機器情報（Ａ３０３）やパラメータ毎の観測値（Ａ３０４1～Ａ３０４N）やパラメータ毎の観測値を変換した処理データ（Ａ３０５1～Ａ３０５N）が稼働情報の中に複数配置されても構わない。
　図４は、機器状態診断システム１０の状態遷移情報格納部１０３に格納されている機器の状態遷移情報の構造を示した図である。
　状態遷移情報（Ａ４０１）は、機器情報（Ａ４０２）と、現在の時刻ｔの一つ前の時刻を示すｔ－１における機器状態（Ａ４０３1～Ａ４０３N）と、現在の時刻ｔにおける機器状態（Ａ４０４1～Ａ４０４N）と、ｔ－１時点の機器状態（Ａ４０３1～Ａ４０３N）からｔ時点の機器状態（Ａ４０４1～Ａ４０４N）に過去に遷移した数を示す遷移数（Ａ４０５11～Ａ４０５NN）から構成される。なお、状態遷移情報（Ａ４０１）は、現在の一つ前の時点における状態と現在の状態から構成されているが、現在の一つ前より以前の状態と現在の状態から構成してもよい。
　また、状態遷移情報の要素の順序はこれに限定されるものではなく、少なくとも上記構成要素を含むものであればよい。さらに、複数の機器の状態遷移情報を管理する場合には機器毎に状態遷移情報（Ａ４０２～Ａ４０５）を保持してもよい。
　図５は、機器状態診断システム１０の診断ルール格納部１０１に格納されている診断ルールの構造を示した図である。
　診断ルール（Ａ５０１）は、機器状態（Ａ５０２1～Ａ５０２N）毎の判定条件（Ａ５０３11～Ａ５０３NN）から構成される。ここで、判定条件とはいわゆるＩＦ－ＴＨＥＮルールやファジィ推論などを意味し、稼働情報が条件を満たすかどうかで機器の状態を診断するものである。なお、機器の状態によっては複数の判定条件が含まれる場合もあるが、少なくとも一つの判定条件があればよい。
　図６は、第一の実施形態において、機器状態診断システム１０の情報入出力部１０２に稼働情報等を入力する際にユーザに提示する診断開始画面を示した図である。
　診断開始画面（Ａ６０１）は、稼働情報が記載されたファイルの格納場所を示す稼働情報ファイルパス入力フォーム（Ａ６０２）と、稼働情報ファイルを選択することによりファイルパスを設定するための参照ボタン（Ａ６０３）と、現在の時刻をｔとすると、ｔ－１における機器の状態を入力する機器状態入力フォーム（Ａ６０４）と、診断を開始する診断ボタン（Ａ６０５）から構成される。なお、ここでは、現在の一つ前の状態を入力しているが、現在の一つ前より以前の状態を入力してもよい。
　また、診断画面（Ａ６０１）には上記要素のうち、少なくとも稼働情報ファイルパス入力フォーム（Ａ６０２）と機器状態入力フォーム（Ａ６０４）と、診断ボタン（Ａ６０５）が含まれていればよい。さらに、表示する要素の順序はこれに限定されるものではない。
　図７は、機器状態診断システム１０の情報入出力部１０２で診断ルールを出力する際にユーザに提示する画面の構成を示した図である。
　診断ルール表示画面（Ａ７０１）は、機器がｔの時点で取りうる可能性がある機器状態（Ａ７０２1～Ａ７０２N）と、その機器状態にｔの時点での遷移する確率（Ａ７０３1～Ａ７０３N）と、その機器状態を判定する判定条件群（Ａ７０４1～Ａ７０４N）と、診断開始画面（Ａ６０１）に戻るボタン（Ａ７０５）から構成される。なお、表示する要素の順序はこれに限定されるものではない。
　図８は、機器状態診断システム１０の情報入出力部１０２で診断結果を出力する際にユーザに提示する画面の構成を示した図である。
　診断結果画面（Ａ８０１）は、機器の現在の状態として判定された状態を囲む診断結果枠（Ａ８０２）と、機器がｔの時点で取りうる可能性がある機器状態（Ａ８０３1～Ａ８０３N）と、その機器状態にｔの時点で遷移する確率（Ａ８０４1～Ａ８０４N）と、診断開始画面（Ａ６０１）に戻るボタン（Ａ８０５）から構成される。なお、診断結果画面（Ａ８０１）には上記要素のうち、少なくとも診断の結果判明した機器の現在の状態（Ａ８０３1）が含まれていればよい。また、表示する要素の順序はこれに限定されるものではない。
　図９は、機器状態診断システム１０で実行される状態遷移情報収集フローを示した図である。
　まず、ユーザは、情報入出力部１０２に過去事例情報を入力する（Ｓ９０１）。ここで、過去事例情報とは、過去に機器が変化した状態を日時毎に示したものであり、詳細については図１２に記載する。
　次に、情報入出力部１０２は、入力された過去事例情報（Ａ９０１）を状態遷移情報生成部１０５に送信する。
　次に、状態遷移情報生成部１０５は、受信した過去事例情報（Ａ９０１）から状態遷移情報を生成する（Ｓ９０２）。ここで、状態遷移情報とは図４で示した情報であり、ｔ－１時点の機器状態からｔ時点の機器状態に遷移した数を示したものである。過去事例情報を図４の形式に当てはめてゆくことにより、状態遷移情報を生成することが可能である。
　なお、ここでは現在の一つ前の状態から現在の状態へ遷移した場合の状態遷移情報を生成しているが、一つ前よりも以前の状態から現在の状態へ遷移した場合の状態遷移情報を生成してもよい。
　次に、生成した状態遷移情報（Ａ９０２）を情報入出力部１０２に送信する。
　次に、情報入出力部１０２は、受信した状態遷移情報（Ａ９０２）を画面に出力する（Ｓ９０３）。ここで、状態遷移情報の出力は、図４をそのまま表示してもよいし、わかりやすくするために状態と状態が遷移確率で結ばれた状態遷移図で表示してもよい。状態遷移図で表示した例を図１１に記載する。
　次に、ユーザは出力された状態遷移情報を確認し、そのまま登録するか、修正して登録するか選択する（Ｓ９０４）。
　修正を行わない場合にはそのまま登録ボタンを押下し、修正を行う場合には、画面上の情報を修正した上で登録ボタンを押下する。
　次に、状態遷移情報生成部１０５に対し、確認済状態遷移情報（Ａ９０３）を送信する。
　次に、状態遷移情報生成部１０５は、受信した確認済状態遷移情報（Ａ９０３）を状態遷移情報格納部１０３に送信する。
　次に、状態遷移情報格納部１０３は、受信した確認済状態遷移情報（Ａ９０３）を内部に書き込む（Ｓ９０５）。
　次に、状態遷移情報格納部１０３は、状態遷移情報生成部１０５を経由して情報入出力部１０２に対し、書込結果（Ａ９０４）を送信する。
　次に、情報入出力部１０２は、受信した書込結果（Ａ９０４）を出力する（Ｓ９０６）。
　図１０は、ユーザが過去事例情報を入力する際に情報入出力部１０２で表示する画面の構成を示した図である。
　過去事例情報登録画面（Ａ１００１）は、過去事例情報が記載されたファイルの格納場所を示す過去事例情報ファイルパス入力フォーム（Ａ１００２）と、過去事例情報ファイルを選択することによりファイルパスを設定するための参照ボタン（Ａ１００３）と、状態遷移情報の生成を開始するボタン（Ａ１００４）から構成される。
　なお、過去事例情報登録画面（Ａ１００１）には上記要素のうち、少なくとも過去事例情報ファイルパス入力フォーム（Ａ１００２）と、状態遷移情報生成ボタン（Ａ１００４）が含まれていればよい。また、表示する要素の順序はこれに限定されるものではない。
　図１１は、ユーザが入力した過去事例情報を確認する際に情報入出力部１０２で表示する画面の構成を示した図である。
　過去事例情報確認画面（Ａ１１０１）は、ユーザが入力した過去事例情報に含まれている機器情報（Ａ１１０２）と、過去事例情報から生成した状態遷移情報（Ａ１１０３）と、表示されている状態遷移情報を登録する登録ボタン（Ａ１１０６）とから構成される。
　ここで、状態遷移情報（Ａ１１０３）は、機器の状態（Ａ１１０４1～Ａ１１０４3）と、状態遷移確率（Ａ１１０５1～Ａ１１０５9）とから構成される。
　修正登録を行う場合には、状態遷移情報（Ａ１１０３）の中の機器の状態（Ａ１１０４1～Ａ１１０４3）や状態遷移確率（Ａ１１０５1～Ａ１１０５9）を修正し、登録ボタンを押下する。
　なお、ここでは状態遷移図を用いて状態遷移情報（Ａ１１０３）を表現しているが、この表現方法に限ったものではなく、図ではなく文字を用いて状態遷移情報（Ａ１１０３）を表現しても良い。また、表示する要素の順序はこれに限定されるものではない。
　図１２は、状態遷移情報を生成するためにユーザが入力する過去事例情報の構成を示した図である。
　過去事例情報（Ａ１２０１）は、日時（Ａ１２０２1～Ａ１２０２N）と機器情報（Ａ１２０３1～Ａ１２０３N）とその日時における機器の状態（Ａ１２０４1～Ａ１２０４N）から構成される。ここで、機器の状態とは、起動中，定格運転中，停止中，異常，故障モード，メンテナンス中等を意味し、機器から出力されるイベントデータでもよいし、保守作業履歴等を用いて人手で生成される情報でもよい。
　なお、過去事例情報（Ａ１３０１）には少なくとも２つ以上の日時と機器情報と機器状態の組み合わせがあればよい。また、表示する要素の順序はこれに限定されるものではない。
　図１３は、本発明の第二の実施形態が適用された機器状態診断システムの構成図である。
　機器状態診断システム１０は、機器の状態を識別するために使用する診断ルールを格納する診断ルール格納部１０１と、診断対象機器のセンサデータ等の稼働情報を入力し、機器の現在の状態を診断するルールや現在の状態を出力する情報入出力部１０２と、機器の過去の状態とその遷移数の組み合わせを格納する状態遷移情報格納部１０３と、入力された機器の過去の状態と状態遷移情報格納部１０３から取得した機器の状態遷移情報から現在の状態遷移確率を算出し、診断ルール格納部１０１から取得した機器の現在の状態を診断するルールの適用順序を算出し、現在の状態を診断する診断部１０４と、情報入出力部１０２から入力した過去の機器の状態の情報を用いて機器の状態遷移情報を生成し、状態遷移情報格納部１０３に格納する状態繊維情報生成部１０５と、診断部１０４で実施した診断結果を格納する診断結果保持部１０６と、を含む。
　つまり、本実施形態は、機器の過去の診断結果を格納する診断結果保持部１０６を備え、診断部１０４は、機器の過去の状態を前記診断結果格納部から取得し、診断に成功した場合に、診断の結果が判明した機器の現在の状態を診断結果格保持部に格納する。
　本実施形態の機器状態診断システムにおける処理フローについて説明する。
　以下に述べる処理フローは、機器状態診断システムの記憶装置に格納されたプログラムがメモリにロードされ、ＣＰＵにより実行されることにより、機器状態診断システム上に具現化される各処理部により実行されるものである。また、各プログラムは予め記憶装置に格納されても良いし、他の記憶媒体または通信媒体（ネットワークまたはネットワークを伝搬する搬送波）を介して、必要なときに導入されても良い。
　図１４は、第二の実施形態において、機器状態診断システム１０で実行される機器状態診断フローを示した図である。
　まず、ユーザは、機器状態診断システム１０の情報入出力部１０２に稼働情報を入力する（Ｓ１４０１）。ここで、稼働情報とは、機器情報や診断対象機器に設置されているセンサ等を用いて取得したデータやそのデータを処理したデータのことを指し、図３で記載したものである。なお、稼働情報は一種類である必要はなく、複数種類あっても構わない。
　次に、情報入出力部１０２は、入力された稼働情報（Ａ１４０１）を診断部１０４に送信する。
　次に、診断部１０４は、診断結果保持部１０６に対し、受信した稼働情報（Ａ１４０１）に含まれる機器情報（Ａ１４０２）を送信する。
　次に、診断結果保持部１０６は、受信した機器情報（Ａ１４０２）に関連する現在の時点をｔとした場合のｔ－１における機器状態診断システム１０で診断した結果を取得する（Ｓ１４０２）。なお、ここでは現在の一つ前の診断結果を取得しているが、それ以前の診断結果を取得しても構わない。
　次に、診断部１０４に対し、取得したｔ－１における機器状態（Ａ１４０３）を送信する。
　次に、診断部１０４は、状態遷移情報格納部１０３に対し、ユーザから入力された稼働情報（Ａ１４０１）に含まれる機器情報と受信したｔ－１における機器状態（Ａ１４０４）を送信する。
　次に、状態遷移情報格納部１０３は、既に格納されている状態遷移情報のうち、受信した機器情報とｔ－１における機器状態からｔにおける状態遷移情報を抽出する（Ｓ１４０３）。
　次に、抽出したｔにおける状態遷移情報（Ａ１４０５）を診断部１０４に送信する。ここで、状態遷移情報とは機器の状態と過去の遷移数を記載した情報であり、図４で記載したものである。
　次に、診断部１０４は、受信したｔにおける状態遷移情報（Ａ１４０５）を用いてｔにおける機器状態の候補を抽出する（Ｓ１４０４）。ここで、機器状態の候補の抽出は、受信したｔにおける状態遷移情報から遷移する可能性がないもの、もしくは可能性が低いものを除くことにより行う。
　次に、抽出したｔにおける機器状態候補（Ａ１４０６）を診断ルール格納部１０１に送信する。
　次に、診断ルール格納部１０１は、格納されている全ルールの中から、受信したｔにおける機器状態候補（Ａ１４０６）を診断するルールのみを抽出する（Ｓ１４０５）。
　次に、抽出した診断ルール群（Ａ１４０７）を診断部１０４に送信する。
　次に、診断部１０４は、受信した診断ルール群（Ａ１４０７）の状態遷移確率をｔにおける状態遷移情報（Ａ１４０５）に含まれる事例数を用いて算出する（Ｓ１４０６）。ここで、遷移確率の算出は、ｔ－１からｔに変化した場合の各状態への遷移数をその総和で割ることにより算出する。
　次に、診断部１０４は、診断の有無を検証する（Ｓ１４０７）。診断を行わない場合には、受信した診断ルール群と算出した状態遷移確率（Ａ１４０８）を情報入出力部１０２に送信し、情報入出力部１０２は診断ルール群と状態遷移確率（Ａ１４０８）を表示する（Ｓ１４０８）。
　一方、診断を行う場合には、算出した状態遷移確率を基に診断ルールの選択を行う（Ｓ１４０９）。ここで、診断ルールの選択は、状態遷移確率の高いものから順に選択してもよいし、遷移する状態を限定するなどの制約条件を付与してその中で状態遷移確率が高いものから順に選択してもよいし、状態遷移確率とその状態の影響度を掛け合わせたリスクの高いものから順に選択してもよい。
　次に、情報入出力部１０２に入力された稼働情報を用いて診断処理（Ｓ１４１０）を行う。
　次に、診断処理の結果を評価する（Ｓ１４１１）。その結果、稼働情報がｔにおける機器状態を示す診断ルールの判定条件と一致していなかった場合には診断に失敗していると判断し、Ｓ１４０９にて再度診断ルールを選択する。ただし、選択可能なルールが存在しない場合には状態不明として情報入出力部１０２に出力する。
　一方、診断部１０４において稼働情報がｔにおける機器状態を示す診断ルールの条件と一致していた場合には、次に、状態遷移情報格納部１０３から受信したｔにおける状態遷移情報（Ａ１４０５）を診断結果を用いて更新する（Ｓ１４１２）。
　次に、更新した状態遷移情報（Ａ１４０９）を状態遷移情報格納部１０３に送信する。
　次に、状態遷移情報格納部１０３は、受信した更新済状態遷移情報（Ａ１４０９）を書き込む（Ｓ１４１３）。次に、書込結果（Ａ１４１０）を診断部１０４に送信する。
　次に、診断部１０４は、Ｓ１４１１で評価したｔにおける機器状態（Ａ１４１１）を診断結果保持部１０６に送信する。
　次に、診断結果保持部１０６は、受信したｔにおける機器状態（Ａ１４１１）を書込む（Ｓ１４１４）。次に、書込み結果（Ａ１４１２）を診断部１０４に送信する。
　次に、診断部１０４は、Ｓ１４１１で評価したｔにおける機器状態（Ａ１４１１）とｔにおける状態遷移情報（Ａ１４０５）を組み合わせた診断結果（Ａ１４１３）を情報入出力部１０２に送信する。
　次に、情報入出力部１０２は、受信した診断結果（Ａ１４１３）を画面に出力する（Ｓ１４１５）。
　図１５は、第二の実施形態において、機器状態診断システム１０の情報入出力部１０２に稼働情報等を入力する際にユーザに提示する診断開始画面を示した図である。
　診断開始画面（Ａ１５０１）は、稼働情報が記載されたファイルの格納場所を示す稼働情報ファイルパス入力フォーム（Ａ１５０２）と、稼働情報ファイルを選択することによりファイルパスを設定するための参照ボタン（Ａ１５０３）と、診断を開始する診断ボタン（Ａ１５０４）から構成される。なお、診断画面（Ａ１５０１）には上記要素のうち、少なくとも稼働情報ファイルパス入力フォーム（Ａ１５０２）と、診断ボタン（Ａ１５０４）が含まれていればよい。また、表示する要素の順序はこれに限定されるものではない。
　これらの手順、画面およびデータ構成を実現することにより、機器毎の特性や運転条件等を考慮した状態遷移確率を用いて診断ルールの絞り込みを行うことが可能となるため、誰でも機器の状態診断を短時間で精度よく実施することが可能となる。
　なお、本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で様々な変形が可能である。
　たとえば、機器状態診断システム１０内の情報入出力部と診断部と診断ルール格納部と状態遷移情報格納等の処理部が互いに独立しており、ネットワーク等を経由して必要なデータの送受信を行う場合などである。
　該実施形態の場合においても装置全体において行う処理に本質的な変化はない。
１０　機器状態診断システム
１０１　診断ルール格納部
１０２　情報入出力部
１０３　状態遷移情報格納部
１０４　診断部
１０５　状態遷移情報生成部
１０６　診断結果保持部

Claims (6)

  1. 　機器の状態を診断する機器状態診断システムであって、
    　機器の現在の稼働情報から機器の現在の状態を判定する条件の集合体である診断ルールを格納する診断ルール格納部と、機器の使用環境や運転モードによって変化する機器の過去の状態を示す状態遷移情報を格納する状態遷移情報格納部と、機器の現在の状態を診断するために必要な診断ルールを抽出する診断部と、機器の過去の状態を入力し、処理結果を表示する情報入出力部と、を有し、
    　前記診断部は、前記情報入出力部から入力した機器の過去の状態と前記状態遷移情報格納部から取得した状態遷移情報とを用いて、機器の現在の状態遷移確率を算出し、状態遷移確率から機器の現在の状態の候補を抽出し、前記診断ルール格納部から機器の現在の状態の候補を診断する診断ルールを抽出し、抽出された診断ルールと算出された状態遷移確率とを組み合わせて、前記情報入出力部に出力し、機器の状態を診断することを特徴とする機器状態診断システム。
  2. 　請求項１に記載の機器状態診断システムであって、
    　前記診断部は、抽出した診断ルールの中で状態遷移確率が高いものから順に診断を行うことを特徴とする機器状態診断システム。
  3. 　請求項１に記載の機器状態診断システムであって、
    　前記診断部は、抽出した診断ルールの中で状態遷移確率とその状態の影響度とを掛け合わせたリスクの高いものから順に診断を行うことを特徴とする機器状態診断システム。
  4. 　請求項１に記載の機器状態診断システムであって、
    　前記診断部は、前記状態遷移情報格納部から取得した状態遷移情報と、前記診断部で算出した状態遷移確率と、診断して判明した現在の機器の状態とを、診断結果として情報入出力部に出力することを特徴とする機器状態診断システム。
  5. 　請求項１に記載の機器状態診断システムであって、
    　機器の過去の事例情報から機器の過去の状態を示す状態遷移情報を生成する状態遷移情報生成部を備え、
    　前記状態遷移情報生成部は、前記情報入出力部から入力された機器の過去の事例情報から状態遷移情報を生成し、生成した状態遷移情報を前記情報入出力部に出力することを特徴とする機器状態診断システム。
  6. 　請求項１に記載の機器状態診断システムであって、
    　機器の過去の診断結果を格納する診断結果保持部を備え、
    　前記診断部は、機器の過去の状態を前記診断結果保持部から取得し、診断に成功した場合に、診断の結果が判明した機器の現在の状態を前記診断結果格納部に格納することを特徴とする機器状態診断システム。
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