WO2018055808A1 - センサ診断装置、センサ診断方法、およびプログラム - Google Patents

センサ診断装置、センサ診断方法、およびプログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2018055808A1
WO2018055808A1 PCT/JP2017/010627 JP2017010627W WO2018055808A1 WO 2018055808 A1 WO2018055808 A1 WO 2018055808A1 JP 2017010627 W JP2017010627 W JP 2017010627W WO 2018055808 A1 WO2018055808 A1 WO 2018055808A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
sensor
error
simulation model
loss
sensors
Prior art date
Application number
PCT/JP2017/010627
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
飯野　穣
慎悟 田丸
木村　浩二
孝雄 野坂
拓郎 森山
愛須　英之
勉 藤川
Original Assignee
株式会社東芝
東芝インフラシステムズ株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社東芝, 東芝インフラシステムズ株式会社 filed Critical 株式会社東芝
Priority to CN201780053157.2A priority Critical patent/CN109643114A/zh
Publication of WO2018055808A1 publication Critical patent/WO2018055808A1/ja

Links

Images

Classifications

    • 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

Definitions

  • Embodiments described herein relate generally to a sensor diagnostic device, a sensor diagnostic method, and a program.
  • the diagnosis target may be a sensor in addition to the hardware of the facility.
  • the sensor monitors, detects, and measures the control loop and facility state associated with the facility.
  • technologies such as big data analysis and IoT (Internet of Things) are applied.
  • IoT Internet of Things
  • the conventional sensor diagnostic system was able to detect the occurrence of errors such as sensor drift.
  • the conventional sensor diagnosis system is not configured to suggest an energy loss amount and an economic loss amount due to the occurrence of a sensor error. For this reason, it was impossible to know whether or not the sensor needs to be inspected. As a result, it has become necessary to periodically inspect and inspect all sensors, and there are cases in which significant maintenance inspection costs are incurred. Further, in order to save the maintenance inspection cost, the sensor has been left without maintenance inspection for a long period of time. For this reason, energy loss and economic loss may occur due to an increase in deterioration of facility functions and performance.
  • a problem to be solved by the present invention is to provide a sensor diagnostic device, a sensor diagnostic method, and a program capable of obtaining an index value corresponding to at least one of an energy loss amount and an economic loss amount of equipment due to the occurrence of a sensor error. Is to provide.
  • the sensor diagnostic apparatus includes a simulation model generation unit, a sensor error setting unit, and a loss index calculation unit.
  • the simulation model generation unit generates a simulation model of a facility including a measurement target and a sensor that measures a state of the measurement target.
  • the sensor error setting unit sets an error generated in a measurement value of the sensor for the sensor in the simulation model.
  • the loss index calculation unit calculates an index value corresponding to at least one of an energy loss amount and an economic loss amount of the facility by performing a simulation using the simulation model in which the error is set.
  • the figure which shows the calculation result of the index value in embodiment. The figure which shows the calculation result of the index value in embodiment.
  • FIG. 1 shows a configuration of a sensor diagnostic system 1 to which a sensor diagnostic apparatus 10 is applied.
  • the sensor diagnostic system 1 includes a sensor diagnostic device 10, equipment 20, and a sensor error estimation device 30.
  • the sensor diagnostic apparatus 10 calculates an index value corresponding to at least one of the energy loss amount and the economic loss amount of the facility 20 due to the error of the sensor included in the facility 20.
  • the amount of energy loss is at least one of the amount of energy consumed, the amount of increase in primary energy consumption, and the amount of increase in CO2 emissions.
  • the amount of economic loss is the cost that accompanies energy loss.
  • the facility 20 includes a measurement target and a sensor that measures the state of the measurement target.
  • the facility 20 is an air conditioning facility of a facility such as a building.
  • the measurement objects are equipment and indoor loads.
  • the equipment is an external air conditioner, a heat source device, and a cooling tower (refrigerator).
  • the sensor is a thermometer, a hygrometer, a flow meter, and a differential pressure gauge.
  • the sensor error estimation device 30 estimates an error occurring in the measurement value of the sensor based on the input signal and output signal of the equipment of the facility 20, the operating condition of the equipment, and the sensor signal.
  • the operating condition is at least one of ON / OFF information and set temperature of each air conditioner.
  • the sensor signal is a signal indicating power consumption and a device state measured by the sensor.
  • the device state is at least one of cold water temperature, supply air temperature, indoor temperature, indoor humidity, CO2 concentration, outside air temperature, outside air humidity, cold water return temperature, cold water flow rate, pump rotation speed, and fan rotation speed.
  • the sensor error estimation device 30 estimates the sensor error by various known diagnostic methods based on these pieces of information.
  • the sensor error estimation device 30 outputs an error estimation result to the sensor diagnosis device 10.
  • the sensor diagnostic apparatus 10 includes an operation unit 100, a sensor maintenance inspection history storage unit 101, a model information storage unit 102, a simulation model generation unit 103, a sensor error setting unit 104, a loss index calculation unit 105, and a display unit. 106.
  • the operation unit 100 receives an operation by the user.
  • the user is an administrator of the facility 20 or a maintenance staff (inspector).
  • the operation unit 100 includes components such as buttons, switches, keys, and a mouse.
  • the operation unit 100 outputs information corresponding to the operation by the user to the simulation model generation unit 103 and the sensor error setting unit 104.
  • the sensor maintenance inspection history storage unit 101 and the model information storage unit 102 are volatile or nonvolatile (non-temporary) memories.
  • the sensor maintenance / inspection history storage unit 101 stores a maintenance / inspection history for the sensor of the facility 20.
  • the maintenance inspection history includes error information for each sensor based on the result of sensor calibration.
  • the model information storage unit 102 stores model information indicating information such as the configuration of the facility 20, various parameters, dynamic characteristics, and static characteristics.
  • the configuration of the facility 20 includes information such as the measurement target, the type of sensor, and the arrangement position.
  • the model information storage unit 102 stores model information for each facility 20. Further, the model information storage unit 102 stores drawing information indicating the arrangement of sensors in the facility 20.
  • the simulation model generation unit 103 generates a simulation model of the facility 20.
  • This simulation model is a model for simulating the behavior of the entire facility 20.
  • the simulation model generation unit 103 outputs information on the generated simulation model to the loss index calculation unit 105.
  • the sensor error setting unit 104 sets an error that occurs in the measured value of the sensor in the simulation model.
  • the sensor error setting unit 104 sets an error larger than 0 for at least one sensor.
  • the simulation model generation unit 103 reflects the error set by the sensor error setting unit 104 in the simulation model.
  • the loss index calculation unit 105 calculates an index value corresponding to at least one of the energy loss amount and the economic loss amount of the facility 20 by performing a simulation using a simulation model in which a sensor error is set.
  • the loss index calculation unit 105 corrects the value of the state measured by the sensor in the simulation model by the error set by the sensor error setting unit 104. For example, when an error of + 1 ° C. is set in the thermometer in the simulation model, the actual temperature is 1 ° C. lower than the temperature measured by the thermometer. For this reason, the loss index calculation unit 105 performs simulation by correcting the temperature such as the cold water temperature by ⁇ 1 ° C. with respect to the set temperature.
  • the display unit 106 displays the result of processing by the loss index calculation unit 105. For example, the display unit 106 displays the index value calculated by the loss index calculation unit 105. Thereby, the display unit 106 notifies the user of the result of the processing by the loss index calculation unit 105.
  • the sensor diagnostic device 10 may read the program and execute the read program. That is, the function of the sensor diagnostic device 10 may be realized by software.
  • This program includes instructions that define the operations of the simulation model generation unit 103, the sensor error setting unit 104, and the loss index calculation unit 105.
  • This program may be provided by a “computer-readable recording medium” such as a flash memory.
  • the above-described program may be transmitted from the computer having a storage device or the like in which the program is stored to the sensor diagnosis apparatus 10 via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium.
  • a “transmission medium” for transmitting a program is a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line.
  • the above-described program may realize a part of the functions described above.
  • the above-described program may be a difference file (difference program) that can realize the above-described function in combination with a program already recorded
  • FIG. 2 shows an operation procedure of the sensor diagnostic device 10. The operation of the sensor diagnostic device 10 will be described with reference to FIG.
  • simulation conditions are set.
  • the user operates the operation unit 100 to select the diagnosis target equipment 20.
  • the operation unit 100 outputs information indicating the selected facility 20 to the simulation model generation unit 103.
  • the user inputs the operating condition of the facility 20 by operating the operation unit 100.
  • the operating conditions of the facility 20 are conditions such as the load factor of the equipment, the temperature and flow rate of cold and hot water, and the amount of heat transported.
  • the operation unit 100 outputs information indicating the operation condition of the facility 20 to the simulation model generation unit 103.
  • the sensor error setting unit 104 sets an error that occurs in the measurement value of the sensor in the simulation model (step S100).
  • FIG. 3 shows a screen 106 a of the display unit 106.
  • the display unit 106 displays a drawing showing the arrangement of sensors in the facility 20 based on the information stored in the model information storage unit 102.
  • the display unit 106 displays an air conditioning system diagram.
  • the facility 20 includes measurement objects such as the external air conditioner 200, the heat source devices 201 and 202, the cooling towers 203 and 204, and the indoor load 205.
  • the facility 20 includes thermometers 210, 211, 212, 213, 214, 215, 216, 217, 218, 219, hygrometers 220, 221, flow meters 222, 223, 224, 225, 226, 227, and a difference.
  • a pressure gauge 228 is included.
  • the user can define the flow of cold water, hot water, air, and heat in the facility 20 by operating the operation unit 100.
  • the user can specify operation conditions such as the load factor of the device, the temperature and flow rate of cold water and hot water, and the amount of heat transported by operating the operation unit 100.
  • the sensor error setting unit 104 has an error setting function designated by the user.
  • the user can specify the sensor error by operating the operation unit 100.
  • the operation unit 100 outputs information indicating the specified error to the sensor error setting unit 104.
  • the sensor error setting unit 104 sets an error designated by the user for the sensor in the simulation model.
  • the user designates one of the plurality of sensors shown in FIG. 3 and an error with respect to the sensor.
  • the sensor error setting unit 104 sets the error specified by the user for the sensor specified by the user in the simulation model.
  • the user may specify a plurality of sensors and an error for each sensor.
  • the sensor error setting unit 104 sets an error specified by the user for each of the plurality of sensors specified by the user in the simulation model.
  • the sensor error setting unit 104 has a function for setting an error currently occurring in the sensor.
  • the sensor error setting unit 104 sets the error estimated by the sensor error estimation device 30 for the sensor in the simulation model.
  • the sensor error setting unit 104 has an error setting function that has occurred in the sensor in the past.
  • the sensor error setting unit 104 acquires a maintenance inspection history from the sensor maintenance inspection history storage unit 101.
  • the sensor error setting unit 104 sets an error based on the maintenance inspection history for the sensor in the simulation model.
  • the sensor error setting unit 104 has a function for setting an error that may occur in the sensor in the future.
  • the sensor error setting unit 104 acquires a maintenance inspection history from the sensor maintenance inspection history storage unit 101.
  • the sensor error setting unit 104 calculates a predicted value of an error that may occur in the future based on the maintenance inspection history. That is, the sensor error setting unit 104 calculates a predicted value of an error that can occur in the sensor in the future based on a history of errors that have occurred in the past.
  • the sensor error setting unit 104 sets a predicted error value for the sensor in the simulation model.
  • the simulation model generation unit 103 acquires the model information of the selected equipment 20 from the model information storage unit 102.
  • the simulation model generation unit 103 generates a simulation model based on the model information, the operating conditions of the facility 20, and the error set by the sensor error setting unit 104. Specifically, the simulation model generation unit 103 generates a normal first simulation model in which the sensor error is 0, and an abnormal second simulation model in which the sensor error is greater than 0 ( Step S101).
  • step S101 the simulation model generation unit 103 determines the structure of the simulation model based on the model information.
  • the simulation model generation unit 103 reflects the operation conditions of the facility 20 in the simulation model.
  • the simulation model generation unit 103 sets the errors of all sensors to zero.
  • the simulation model generation unit 103 generates the first simulation model at the normal time.
  • the simulation model generation unit 103 reflects the operation condition of the facility 20 and the sensor error set by the sensor error setting unit 104 in the simulation model. Accordingly, the simulation model generation unit 103 generates a second simulation model at the time of abnormality.
  • the loss index calculation unit 105 simulates the state of the measurement target at the normal time using the first simulation model at the normal time. Thereby, the loss index calculation unit 105 calculates an index value based on the state of the measurement target at the normal time. For example, the loss index calculation unit 105 calculates the energy consumption of the entire facility 20 at normal time (step S102).
  • the loss index calculation unit 105 performs simulation of the state of the measurement target at the time of abnormality using the second simulation model at the time of abnormality. Thereby, the loss index calculation unit 105 calculates an index value based on the state of the measurement target at the time of abnormality. For example, the loss index calculation unit 105 calculates the amount of energy consumption of the entire facility 20 at the time of abnormality (step S103).
  • the loss index calculation unit 105 compares the results of step S102 and step S103.
  • the loss index calculation unit 105 calculates an index value based on the difference between the measurement target states at normal time and abnormal time. For example, the loss index calculation unit 105 calculates the energy loss rate by dividing the difference between the energy consumption amount at the time of abnormality and the energy consumption amount at the normal time by the energy consumption amount at the normal time.
  • the energy loss rate indicates an increase rate of the consumed energy amount based on the normal consumed energy amount (step S104).
  • the loss index calculation unit 105 may perform a plurality of simulations using a plurality of second simulation models based on each of a plurality of simulation conditions. In this case, a plurality of index values corresponding to each of the plurality of simulation conditions are obtained.
  • the degree of abnormality corresponding to the simulation condition can be known. For example, the user can determine the necessity of immediate maintenance inspection by comparing the degree of abnormality indicated by the plurality of index values.
  • the user may compare the consumed energy amount calculated in step S103 with the past actual consumed energy amount. Thereby, the user can judge the necessity of maintenance inspection based on the operation state of the past facility. Therefore, the processing in step S102 and step S104 may not be performed.
  • the facility 20 can include a plurality of sensors.
  • the sensor error setting unit 104 sets an error for each sensor for a plurality of sensors in the simulation model.
  • the loss index calculation unit 105 calculates an index value corresponding to the loss of the entire equipment 20 by performing simulation using a simulation model in which errors are set in all or some of the plurality of sensors.
  • the index value is a consumed energy amount or an energy loss rate. These are energy losses.
  • the loss index calculation unit 105 may calculate the consumption cost, that is, the economic loss amount as an index value by multiplying the energy consumption amount by the energy unit price.
  • the loss index calculation unit 105 may calculate the economic loss rate by dividing the difference between the abnormal consumption cost and the normal consumption cost by the normal consumption cost.
  • the economic loss rate indicates an increase rate of consumption cost based on the normal consumption cost.
  • the loss index calculation unit 105 calculates an index value in an individual case where an error is set for each sensor.
  • the facility 20 includes n (n ⁇ 2) sensors.
  • the loss index calculation unit 105 calculates an index value when an error larger than 0 is set for the first sensor and the errors of all other sensors are 0.
  • the loss index calculation unit 105 calculates an index value when an error larger than 0 is set in the second sensor and errors of all other sensors are 0.
  • the loss index calculation unit 105 repeats the calculation of the index value while changing the sensor where the error is set. Thereby, the loss index calculation unit 105 calculates an index value in each of n cases.
  • the error set for each sensor may not be the same.
  • the calculated index value is associated with a sensor in which an error is set when the index value is calculated.
  • the display unit 106 displays an index value corresponding to each sensor for which an error is set. For example, the display unit 106 displays the index values corresponding to the sensors for which errors are set, in the order of the index value.
  • FIG. 4 shows the calculation result of the index value for each sensor.
  • FIG. 4 shows an index value corresponding to the energy loss of the entire facility 20 in an individual case where an error is set in each of the three sensors A, B, and C.
  • the sensors A, B, and C are thermometers.
  • As the index value the amount of energy consumption and the energy loss rate are shown.
  • the bar graph in FIG. 4 shows the amount of energy consumption.
  • the line graph in FIG. 4 shows the energy loss rate.
  • index values are shown when the error is ⁇ 0 ° C., the error is + 1 ° C., and the error is ⁇ 1 ° C.
  • the index value when the error is ⁇ 0 ° C. is calculated by simulation using the normal first simulation model.
  • the energy loss rate is calculated based on the normal consumption energy amount and the abnormal energy
  • the sensor diagnostic device 10 can quantitatively evaluate at least one of the energy loss amount and the economic loss amount due to the decrease in the function and performance of each sensor.
  • each of the plurality of sensors may belong to any one of a plurality of groups.
  • Each of the plurality of groups includes at least one sensor.
  • the sensor error setting unit 104 sets an error for each group for a plurality of sensors in the simulation model.
  • the loss index calculation unit 105 calculates an index value in an individual case where an error is set for each group of sensors.
  • the facility 20 includes a plurality of sensors, and each sensor belongs to any one of n (n ⁇ 2) groups.
  • the loss index calculation unit 105 calculates an index value when an error larger than 0 is set for the sensors of the first group and the errors of the sensors of all other groups are 0.
  • the loss index calculation unit 105 calculates an index value when an error larger than 0 is set for the second group of sensors and the errors of all other groups of sensors are 0.
  • the loss index calculation unit 105 repeats the calculation of the index value while changing the group in which the error is set. Thereby, the loss index calculation unit 105 calculates an index value in each of n cases.
  • the error set for each group of sensors may not be the same.
  • the calculated index value is associated with a group in which an error is set when the index value is calculated.
  • the display unit 106 displays an index value corresponding to each group in which an error is set. For example, the display unit 106 displays the index values corresponding to each group in which an error is set, in the order of the index value size.
  • the sensor diagnostic device 10 can quantitatively evaluate at least one of the energy loss amount and the economic loss amount due to the deterioration of the function and performance for each group.
  • the loss index calculation unit 105 calculates a sensitivity corresponding to at least one of the energy loss amount per unit amount of the sensor error and the economic loss amount as an index value. Sensitivity indicates the magnitude of the effect of sensor error on at least one of the energy loss amount and the economic loss amount of the facility 20.
  • the display unit 106 displays the sensitivity calculated by the loss index calculation unit 105.
  • the loss index calculation unit 105 calculates the sensitivity for each sensor based on at least one of the energy loss amount and the economic loss amount in an individual case where an error is set in each sensor. To do.
  • the error set for each sensor may not be the same.
  • the calculated sensitivity is associated with a sensor for which an error has been set when calculating the sensitivity.
  • the display unit 106 displays the sensitivity corresponding to each sensor for which an error is set. For example, the display unit 106 displays the sensitivity corresponding to each sensor for which an error has been set, in order of sensitivity.
  • FIG. 5 shows the calculation result of sensitivity for each sensor.
  • FIG. 5 shows the sensitivity corresponding to the energy loss of the entire equipment 20 in an individual case where an error is set in each of the five sensors A, B, C, D, and E.
  • the sensors A, B, C, D, and E are thermometers.
  • the bar graph in FIG. 5 shows sensitivity (energy loss sensitivity).
  • the loss index calculation unit 105 calculates the sensitivity by dividing the energy loss rate for each sensor by the amount of error set for each sensor.
  • the sensitivity for each sensor is arranged in the order of sensitivity. The sensitivity of sensor A is the highest and the sensitivity of sensor E is the lowest.
  • the user can know the importance of the sensor by analyzing the sensitivity of each sensor. For example, when a sensor failure or abnormality is suspected, the user can determine a sensor to be preferentially inspected based on the sensitivity of each sensor.
  • the loss index calculation unit 105 is configured in an individual case where an error is set in each group of sensors. Sensitivity is calculated for each group based on the index value. The error set for each group of sensors may not be the same. For example, the loss index calculation unit 105 calculates the sensitivity by dividing at least one of the energy loss amount and the economic loss amount for each group by the average value of the error amounts set in each sensor in the group. The calculated sensitivity is associated with a group for which an error has been set when calculating the sensitivity.
  • the display unit 106 displays the sensitivity corresponding to each group in which the error is set. For example, the display unit 106 displays the sensitivity corresponding to each group for which an error has been set, in order of sensitivity.
  • FIG. 6 shows the calculation results of sensitivity for each group.
  • FIG. 6 shows the sensitivity corresponding to the energy loss of the entire equipment 20 in individual cases where an error is set in the sensors included in each of the five groups A, B, C, D, and E.
  • the sensor included in each group is a thermometer.
  • the bar graph in FIG. 6 shows sensitivity (energy loss sensitivity).
  • the loss index calculation unit 105 calculates sensitivity by dividing the energy loss rate for each group by the amount of error set for each group.
  • the sensitivity for each group is arranged in the order of sensitivity. Group A has the highest sensitivity and Group E has the lowest sensitivity.
  • the user can know the importance of the group by analyzing the sensitivity of each group. For example, when a sensor failure or abnormality is suspected, the user can determine a group to perform maintenance inspection preferentially based on the sensitivity of each group.
  • the sensor error setting unit 104 can set an error designated by the user for the sensor in the simulation model.
  • the loss index calculation unit 105 calculates an index value by performing a simulation using a simulation model in which an error designated by the user is set. Thereby, index values based on various errors designated by the user can be obtained.
  • the sensor error setting unit 104 can set the error estimated by the sensor error estimation device 30 for the sensor in the simulation model.
  • the loss index calculation unit 105 calculates an index value by performing a simulation using a simulation model in which the error estimated by the sensor error estimation device 30 is set. Thereby, an index value based on an error currently occurring in the sensor can be obtained.
  • the sensor error setting unit 104 can set an error for a sensor in the simulation model based on a history of errors that have occurred in the past. For example, the sensor error setting unit 104 sets the error of each sensor indicated by the maintenance inspection history in each sensor.
  • the loss index calculation unit 105 calculates an index value by performing a simulation using a simulation model in which an error based on a maintenance inspection history is set. Thereby, an index value based on an error that has occurred in the sensor in the past can be obtained.
  • FIG. 7 shows the calculation result of the index value when the error based on the maintenance inspection history is set.
  • FIG. 7 shows index values corresponding to the energy loss of the entire facility 20 in a plurality of past periods. As the index value, the amount of energy consumption and the energy loss rate are shown.
  • the bar graph in FIG. 7 shows the amount of energy consumption.
  • the line graph in FIG. 7 shows the energy loss rate.
  • a normal consumption energy amount, an abnormal energy consumption amount, and an energy loss rate are shown for each month in the past year.
  • the energy consumption amount at the normal time is calculated by a simulation using the first simulation model at the normal time.
  • the amount of energy consumed at the time of abnormality is calculated by simulation using the second simulation model at the time of abnormality.
  • the energy loss rate is calculated based on the normal consumption energy amount and the abnormal energy consumption amount.
  • the sensor diagnostic apparatus 10 can quantitatively evaluate at least one of the energy loss amount and the economic loss amount due to the actually deteriorated function and performance of the sensor.
  • the sensor error setting unit 104 can set a predicted value of an error based on a history of errors that have occurred in the past for the sensor in the simulation model.
  • the loss index calculation unit 105 calculates an index value by performing a simulation using a simulation model in which an error prediction value is set. Thereby, an index value based on an error that may occur in the sensor in the future can be obtained.
  • the sensor error setting unit 104 estimates the error occurrence probability of each sensor as a statistical model based on the maintenance inspection history. For example, maintenance inspection of the sensor i is performed again one year after the calibration of a certain sensor i is performed. At this time, it is assumed that an error of 1 ° C. has occurred in the sensor i.
  • ⁇ Ti is an error of the sensor i.
  • E ⁇ Ti 2 ⁇ is a root mean square value of ⁇ Ti.
  • ⁇ i is a standard deviation of an error per unit time of the sensor i. dt is a time difference.
  • the sensor error setting unit 104 sets, for each sensor, an error based on Expression (1) that models the occurrence of an error in the sensor.
  • the loss index calculation unit 105 calculates the index value by performing the simulation a plurality of times. An error based on the equation (1) is set for the simulation model in each of a plurality of simulations.
  • the loss index calculation unit 105 calculates an average value of index values calculated by a plurality of simulations.
  • the calculated average value is a predicted value of the index value based on an error that may occur in the sensor in the future.
  • the model for determining the predicted value of the error of the sensor is not limited to the model indicated by Expression (1).
  • FIG. 8 shows the calculation result of the index value when the error based on the maintenance inspection history is set.
  • FIG. 8 shows index values corresponding to the energy loss of the entire facility 20 in a plurality of future periods. As the index value, the amount of energy consumption and the energy loss rate are shown.
  • the bar graph in FIG. 8 shows the amount of energy consumption.
  • the line graph in FIG. 8 shows the energy loss rate. A normal energy consumption, an abnormal energy consumption, and an energy loss rate are shown for each month in the future year.
  • the sensor diagnostic device 10 can quantitatively evaluate at least one of the energy loss amount and the economic loss amount due to a decrease in the function and performance of the sensor that may occur in the future.
  • the loss index calculation unit 105 can calculate the sensitivity in each case where an error is set for each sensor for each sensor.
  • the loss index calculation unit 105 calculates the order of maintenance inspection of the plurality of sensors based on the sensitivity of the plurality of sensors.
  • the display unit 106 displays a maintenance / inspection order of a plurality of sensors.
  • FIG. 9 shows an example of the calculation result of the maintenance inspection order.
  • the information shown in FIG. 9 includes an area, a device, a sensor measurement target, a sensor error estimated value, a sensor abnormality degree, an economic loss sensitivity, an economic loss estimated value, and a comprehensive evaluation rank.
  • the area indicates where the equipment and sensors are placed.
  • the equipment is an air conditioner, an external air conditioner, and a refrigerator.
  • the sensor measurement target indicates a state measured by the sensor.
  • sensor measurement targets are supply air temperature, outdoor humidity, and cold water temperature.
  • the sensor error estimated value is an error value estimated by the sensor error estimating device 30.
  • the sensor abnormality degree is an abnormality degree based on a sensor error estimated value.
  • the economic loss sensitivity is calculated by the loss index calculation unit 105.
  • the economic loss estimate is the product of the sensor error estimate and the economic loss sensitivity.
  • the sensor error estimate of the air conditioner sensor is + 1 ° C.
  • the economic loss sensitivity is ⁇ 1000 / ° C.
  • the estimated economic loss is ⁇ 1000.
  • the overall evaluation rank is a rank based on the estimated economic loss.
  • the overall evaluation rank indicates the order of maintenance inspection. The correspondence between the range of estimated economic loss values and the overall evaluation rank is determined in advance.
  • the sensor error setting unit 104 sets any one of an error designated by the user, an error that has occurred in the past, and a predicted value of an error that may occur in the future for the sensor in the simulation model.
  • the error generated in the past is an error of each sensor indicated by the history of maintenance inspection.
  • a predicted value of an error that may occur in the future is calculated by an equation that models the occurrence of an error in the sensor based on the maintenance inspection history.
  • the loss index calculation unit 105 calculates economic loss sensitivity by performing simulation using a simulation model in which any one of these errors is set.
  • the loss index calculation unit 105 calculates an economic loss estimated value by multiplying the calculated economic loss sensitivity by the error value estimated by the sensor error estimation device 30.
  • the loss index calculation unit 105 calculates an overall evaluation rank, that is, a maintenance inspection rank, based on the calculated economic loss estimated value.
  • the loss index calculation unit 105 may arrange the sensor information so that the order of the sensor information shown in FIG. 9 matches the maintenance inspection order.
  • the display unit 106 may display the information shown in FIG. At this time, the display unit 106 may display the sensor information side by side so that the order of the sensor information shown in FIG. As a result, information on sensors that need immediate maintenance is displayed in order of priority.
  • the sensor information is a guideline for maintenance and inspection work.
  • the sensor diagnostic device 10 can quantitatively evaluate the order of sensor maintenance and inspection.
  • the loss index calculation unit 105 can calculate the sensitivity in each case where an error is set in each group of sensors for each group.
  • the loss index calculation unit 105 calculates the maintenance inspection order of the plurality of groups based on the sensitivity of the plurality of groups.
  • the display unit 106 displays a maintenance inspection order of a plurality of groups.
  • the sensor error setting unit 104 can calculate a predicted error value for each of a plurality of future time points.
  • the loss index calculation unit 105 calculates the amount of economic loss that may occur in the future for each of a plurality of time points based on the predicted error value corresponding to each of the plurality of time points.
  • the display unit 106 displays the amount of economic loss calculated by the loss index calculation unit 105 and the cost of maintenance and inspection of the sensor.
  • Fig. 10 shows the calculation results of the amount of economic loss that can occur in the future and the cost of maintenance and inspection of the sensor.
  • three graphs are shown.
  • the first graph shows the number of sensors in which an error has occurred.
  • the second graph shows the amount of economic loss.
  • the third graph shows the cost of sensor maintenance.
  • the horizontal axis of each graph is time.
  • the number of sensors in which an error has occurred is the number of sensors in which the error value exceeds a predetermined value.
  • the loss index calculation unit 105 calculates an error of each sensor for each of a plurality of time points based on Expression (1). For example, the interval between the time points is half a year.
  • the loss index calculation unit 105 calculates the number of sensors in which errors have occurred at a plurality of time points. The number of sensors in which errors have occurred increases with time.
  • the sensor maintenance and inspection work the sensor is calibrated and the sensor error becomes zero. Assuming a sensor maintenance / inspection plan, the sensor error becomes zero when the sensor maintenance / inspection is performed. For example, the sensor maintenance inspection cycle is one year. Assuming that sensor maintenance and inspection are performed at time points T1, T2, and T3 in FIG. 10, the sensor error at time points T1, T2, and T3 is zero.
  • the loss index calculation unit 105 calculates an economic loss amount at each of a plurality of points in time by performing a simulation.
  • the amount of economic loss is a cost corresponding to the amount of energy consumed.
  • the amount of economic loss increases over time.
  • the economic loss amount is zero at the time points T1, T2, and T3 when the sensor maintenance inspection is performed.
  • the loss index calculation unit 105 calculates the maintenance inspection cost based on the maintenance inspection work plan for the sensor. At the time points T1, T2, and T3 when the sensor maintenance inspection is performed, the maintenance inspection cost is generated.
  • the maintenance inspection cost may be a predetermined value. Maintenance costs may be input by the user operating the operation unit 100.
  • the display unit 106 displays the three graphs shown in FIG. That is, the display unit 106 displays the number of sensors in which an error has occurred, the amount of economic loss, and the cost of maintenance and inspection at a plurality of time points.
  • the user can grasp the amount of economic loss that will occur in the future and the cost of maintenance inspection.
  • the loss index calculation unit 105 calculates the amount of economic loss per unit time for each of a plurality of time points.
  • the loss index calculation unit 105 calculates the maintenance inspection cost per unit time when the sensor maintenance inspection timing is the same as any one of the plurality of time points for each of the plurality of time points.
  • the loss index calculation unit 105 calculates the total amount of economic loss and maintenance inspection costs corresponding to each of a plurality of time points.
  • the display unit 106 displays the total amount of economic loss and maintenance inspection costs corresponding to each of a plurality of time points.
  • the loss index calculation unit 105 selects a cycle based on a point in time when the total of the economic loss amount and the maintenance inspection cost are smaller among the first time point and the second time point among the plurality of time points as the sensor maintenance inspection cycle.
  • the display unit 106 displays the cycle selected by the loss index calculation unit 105.
  • FIG. 11 shows the calculation results of the amount of economic loss that may occur in the future and the cost of maintenance and inspection of the sensor.
  • three graphs are shown.
  • the first graph shows the amount of economic loss.
  • the second graph shows the cost of sensor maintenance.
  • the third graph shows the total amount of economic loss and maintenance inspection costs.
  • the horizontal axis of each graph is time (inspection cycle).
  • the information calculation method shown in FIG. 11 will be described.
  • a plurality of cycles are assumed as sensor maintenance cycles.
  • the plurality of periods are 0.5 years, 1 year, 1.5 years, ..., 3 years.
  • the sensor error setting unit 104 calculates a predicted value of an error that occurs at a time corresponding to each of a plurality of cycles. That is, the sensor error setting unit 104 calculates a predicted value of an error occurring at each time point 0.5 years, 1 year, 1.5 years,.
  • the sensor error setting unit 104 sets a predicted error value for the sensor in the simulation model.
  • the loss index calculation unit 105 calculates the amount of economic loss in the time corresponding to each of a plurality of periods by performing a simulation. That is, the loss index calculation unit 105 calculates the amount of economic loss that occurs at each time point 0.5 years, 1 year, 1.5 years,.
  • the loss index calculation unit 105 calculates the amount of economic loss per unit time in the time corresponding to each of the plurality of cycles. That is, the loss index calculation unit 105 calculates the amount of economic loss per unit time in 0.5 years, 1 year, 1.5 years,... For example, the unit time is one year. For example, if the economic loss amount at 0.5 years from now is Ec, the economic loss amount per year is 2Ec.
  • the loss index calculation unit 105 calculates the maintenance inspection cost per unit time in the time corresponding to each of a plurality of cycles. That is, the loss index calculation unit 105 calculates the maintenance inspection cost per unit time in each of 0.5 years, 1 year, 1.5 years,..., 3 years.
  • the sensor maintenance check timing is the same as any one of a plurality of time points corresponding to a plurality of cycles. For example, when the maintenance inspection cycle is 0.5 years, the maintenance inspection timing is 0.5 years after the present time.
  • the cost of one maintenance inspection is C and the period of maintenance inspection is T years
  • the maintenance inspection cost per unit time is calculated by C / T. For example, when the maintenance inspection cycle is 0.5 years, the maintenance inspection is performed twice a year. For this reason, the cost of maintenance inspection per year is 2C.
  • the loss index calculation unit 105 calculates the total amount of economic loss and the cost of maintenance and inspection for each time corresponding to each of a plurality of cycles.
  • the longer the maintenance cycle the greater the amount of economic loss per unit time.
  • the longer the maintenance inspection cycle the lower the maintenance inspection cost per unit time.
  • the total amount of economic loss per unit time and the cost of maintenance and inspection is a downwardly convex curve.
  • the six time points include a first time point and a second time point.
  • the loss index calculation unit 105 selects a cycle based on the first time point as a sensor maintenance check cycle. For example, the loss index calculation unit 105 selects a cycle based on the time point when the total is the minimum as a sensor maintenance cycle. In the example shown in FIG. 11, the total is the minimum when the sensor maintenance inspection cycle is two years. Therefore, the loss index calculation unit 105 selects 2 years as a recommended maintenance inspection cycle.
  • the display unit 106 displays the three graphs shown in FIG. That is, the display unit 106 displays the amount of economic loss per unit time, the cost of maintenance inspection per unit time, and the total of them at a plurality of time points. Further, the display unit 106 displays the cycle selected by the loss index calculation unit 105 on the graph. For example, the display unit 106 displays an arrow at the position of the cycle selected by the loss index calculation unit 105.
  • the user can grasp the amount of economic loss that will occur in the future and the cost of maintenance inspection, and can grasp the appropriate maintenance inspection cycle.
  • the loss index calculation unit 105 can perform a plurality of types of processing.
  • the processing that can be performed by the loss index calculation unit 105 may not be all of the above processing.
  • the loss index calculation unit 105 may be implemented to perform part of the above processing.
  • the user can rationalize the maintenance and inspection work. As a result, it is possible to minimize the total of the economic loss due to the deterioration of the facility function and performance and the maintenance cost.
  • the display unit 106 displays the index value on the drawing showing the sensor arrangement in the facility 20.
  • FIG. 12 shows a screen 106a of the display unit 106 in the first example. In FIG. 12, the description of the parts common to FIG. 3 is omitted.
  • FIG. 12 shows the calculation result of the index value in the individual case where an error is set for each sensor.
  • the index value is the economic loss rate.
  • the top three economic loss rates among the economic loss rates calculated for each sensor are displayed in text.
  • the economic loss rate is displayed in the vicinity of the sensor in which an error is set when calculating the economic loss rate.
  • the economic loss rate is displayed near the thermometers 213, 217, and 219.
  • the display unit 106 displays the index value calculated by the loss index calculation unit 105 in characters.
  • the display unit 106 may display a symbol indicating the index value.
  • the character or symbol indicating the index value may be displayed in a color corresponding to the size of the index value.
  • FIG. 13 shows a screen 106a of the display unit 106 in the second example.
  • the index value is the economic loss rate.
  • the top three economic loss rates among the economic loss rates calculated for each group are displayed with colored lines corresponding to the economic loss rates.
  • the color of the line is represented by the type of line.
  • the line indicating the economic loss rate is displayed at the position of the group including the sensor in which the error is set when calculating the economic loss rate.
  • the economic loss rate is displayed at the positions of the three groups.
  • the first group includes a thermometer 217.
  • the second group includes a thermometer 219 and a hygrometer 221.
  • the third group includes thermometers 214 and 215 and flow meters 225 and 226.
  • the economic loss rate of the first group is the largest
  • the economic loss rate of the second group is the second largest
  • the economic loss rate of the third group is the third largest.
  • the display unit 106 displays the economic loss rate with a color line corresponding to the economic loss rate.
  • the display unit 106 may display the index value calculated by the loss index calculation unit 105 in characters. Alternatively, the display unit 106 may display a symbol indicating the index value.
  • FIG. 14 shows a screen 106a of the display unit 106 in the third example.
  • FIG. 14 shows the calculation result of the maintenance inspection rank of the sensor based on the sensitivity in the individual case where an error is set for each sensor. For example, the top three sensitivities are selected from the sensitivities calculated for each sensor, and the ranking based on the sensitivities is displayed in characters.
  • the rank of the maintenance inspection is displayed in the vicinity of the sensor in which an error is set when calculating the sensitivity. In FIG. 14, the order of maintenance inspection is displayed near the thermometers 213, 217, and 219.
  • thermometer 217 has the highest rank
  • thermometer 213 has the second highest rank
  • thermometer 219 has the third highest rank.
  • the area including the thermometers 213, 217, and 219 is displayed with a color line corresponding to the order of maintenance and inspection of the sensors included in the area.
  • the color of the line is represented by the type of line.
  • the display unit 106 displays the sensor maintenance inspection rank calculated by the loss index calculation unit 105 in characters.
  • the display unit 106 may display a symbol indicating a maintenance inspection order.
  • the characters or symbols indicating the maintenance inspection order may be displayed in a color corresponding to the maintenance inspection order.
  • FIG. 15 shows a screen 106a of the display unit 106 in the fourth example.
  • FIG. 15 shows the calculation result of the group maintenance inspection rank based on the sensitivity in the individual case where an error is set for each group of sensors. For example, the top two sensitivities are selected from the sensitivities calculated for each group, and the ranking based on the sensitivities is displayed in characters.
  • the rank of the maintenance inspection is displayed at the position of the group in which the error is set when calculating the sensitivity.
  • the order of maintenance inspection is displayed at the positions of two groups.
  • the first group includes thermometers 213, 217, 218, hygrometer 220, and differential pressure gauge 228.
  • the second group includes a thermometer 219 and a hygrometer 221.
  • the ranking of the first group is the highest and the ranking of the second group is the second highest.
  • each group is displayed with a color line corresponding to the order of maintenance and inspection of the group.
  • the color of the line is represented by the type of line.
  • the display unit 106 displays the group maintenance inspection rank calculated by the loss index calculation unit 105 with characters and lines.
  • the display unit 106 may display a symbol indicating a maintenance inspection order.
  • the characters or symbols indicating the maintenance inspection order may be displayed in a color corresponding to the maintenance inspection order.
  • the user can easily grasp the necessity for the maintenance and inspection of the sensor and the work procedure of the maintenance and inspection.
  • the loss index calculation unit 105 by having the loss index calculation unit 105, it is possible to obtain an index value corresponding to at least one of the energy loss amount and the economic loss amount of equipment due to the occurrence of a sensor error. it can.

Abstract

実施形態のセンサ診断装置は、シミュレーションモデル生成部と、センサ誤差設定部と、損失指標算出部とを持つ。前記シミュレーションモデル生成部は、計測対象と、当該計測対象の状態を計測するセンサとを含む設備のシミュレーションモデルを生成する。前記センサ誤差設定部は、前記シミュレーションモデルにおける前記センサに対して、前記センサの計測値に発生する誤差を設定する。前記損失指標算出部は、前記誤差が設定された前記シミュレーションモデルを使用してシミュレーションを行うことにより、前記設備のエネルギー損失量および経済損失量の少なくとも１つに対応する指標値を算出する。

Description

センサ診断装置、センサ診断方法、およびプログラム
　本発明の実施形態は、センサ診断装置、センサ診断方法、およびプログラムに関する。
　産業界および社会インフラなどにおける各種設備は、経年劣化および突発的な故障により、不具合を発生する。不具合とは、機能低下、消費エネルギー損失、効率低下、および顧客サービス品質低下などの事象である。消費エネルギー損失は、１次エネルギー消費量の増加およびＣＯ２排出量の増加を含む。これらの不具合により、コスト増加などの各種経済損失が発生する。これを回避するためには、設備の保守点検を行い、かつその機能および性能を維持するための診断システムが有用である。診断システムは、診断対象設備の状態を診断し、かつ結果を表示する。
　診断対象は、設備のハードウェアの他に、センサである場合もある。センサは、設備に係る制御ループおよび設備状態の監視、検知、および測定を行う。例えば、ビッグデータ解析およびＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　ｏｆ　Ｔｈｉｎｇｓ）などの技術を適用した各種サービスがある。そのサービスにおいて、データの精度を決定するセンサの精度および機能を常時監視および診断し、かつ適切なタイミングでセンサの保守点検を行うことは、サービス品質および信頼性の確保において重要である。
　従来のセンサ診断システムは、センサのドリフトなどの誤差の発生を検知することはできた。しかし、従来のセンサ診断システムでは、センサの誤差の発生によるエネルギー損失量および経済損失量を示唆するように構成されていなかった。このため、センサの保守点検が必要であるのか否かを知ることができなかった。結果として、全てのセンサを定期的に保守点検する必要が生じ、かつ多大な保守点検コストが発生する場合があった。また、その保守点検コストを節約するために長期間に亘り保守点検をせずにセンサが放置されていた。このため、設備の機能および性能の低下の増大によるエネルギー損失および経済損失が発生する場合があった。
特開２０１６－６１６５８号公報 特開２０１２－７３７５６号公報 国際公開第２０１１／１２１７２６号
　本発明が解決しようとする課題は、センサの誤差の発生による設備のエネルギー損失量および経済損失量の少なくとも１つに対応する指標値を得ることができるセンサ診断装置、センサ診断方法、およびプログラムを提供することである。
　実施形態のセンサ診断装置は、シミュレーションモデル生成部と、センサ誤差設定部と、損失指標算出部とを持つ。前記シミュレーションモデル生成部は、計測対象と、当該計測対象の状態を計測するセンサとを含む設備のシミュレーションモデルを生成する。前記センサ誤差設定部は、前記シミュレーションモデルにおける前記センサに対して、前記センサの計測値に発生する誤差を設定する。前記損失指標算出部は、前記誤差が設定された前記シミュレーションモデルを使用してシミュレーションを行うことにより、前記設備のエネルギー損失量および経済損失量の少なくとも１つに対応する指標値を算出する。
実施形態のセンサ診断装置が適用されたセンサ診断システムの構成を示すブロック図。 実施形態のセンサ診断装置の動作の手順を示すフローチャート。 実施形態の表示部の画面を示す図。 実施形態における指標値の算出結果を示す図。 実施形態における指標値の算出結果を示す図。 実施形態における指標値の算出結果を示す図。 実施形態における指標値の算出結果を示す図。 実施形態における指標値の算出結果を示す図。 実施形態における保守点検の順位の算出結果を示す図。 実施形態における経済損失量およびセンサの保守点検のコストの算出結果を示す図。 実施形態における経済損失量およびセンサの保守点検のコストの算出結果を示す図。 実施形態の表示部の画面を示す図。 実施形態の表示部の画面を示す図。 実施形態の表示部の画面を示す図。 実施形態の表示部の画面を示す図。
　以下、実施形態のセンサ診断装置、センサ診断方法、およびプログラムを、図面を参照して説明する。
　図１は、センサ診断装置１０が適用されたセンサ診断システム１の構成を示す。図１に示すように、センサ診断システム１は、センサ診断装置１０と、設備２０と、センサ誤差推定装置３０とを備える。
　センサ診断装置１０は、設備２０に含まれるセンサの誤差による設備２０のエネルギー損失量および経済損失量の少なくとも１つに対応する指標値を算出する。エネルギー損失量は、消費エネルギー量、１次エネルギー消費量の増加量、およびＣＯ２排出量の増加量の少なくとも１つである。経済損失量は、エネルギー損失に伴って発生するコストである。設備２０は、計測対象と、当該計測対象の状態を計測するセンサとを含む。例えば、設備２０は、ビルなどの施設の空調設備である。例えば、計測対象は、機器および室内負荷である。例えば、機器は、外調機、熱源機、および冷却塔（冷凍機）である。例えば、センサは、温度計、湿度計、流量計、および差圧計である。
　センサ誤差推定装置３０は、設備２０の機器の入力信号および出力信号と、機器の動作条件と、センサ信号とに基づいて、センサの計測値に発生する誤差を推定する。例えば、動作条件は、各空調機のＯＮ／ＯＦＦ情報および設定温度の少なくとも１つである。例えば、センサ信号は、消費電力およびセンサによって計測される機器状態を示す信号である。例えば、機器状態は、冷水温度、給気温度、室内温度、室内湿度、ＣＯ２濃度、外気温度、外気湿度、冷水還温度、冷水流量、ポンプ回転数、およびファン回転数の少なくとも１つである。センサ誤差推定装置３０は、これらの情報に基づいて、公知の各種診断手法によりセンサの誤差を推定する。センサ誤差推定装置３０は、誤差の推定結果をセンサ診断装置１０に出力する。
　センサ診断装置１０は、操作部１００と、センサ保守点検履歴記憶部１０１と、モデル情報記憶部１０２と、シミュレーションモデル生成部１０３と、センサ誤差設定部１０４と、損失指標算出部１０５と、表示部１０６とを備える。
　操作部１００は、ユーザによる操作を受け付ける。例えば、ユーザは、設備２０の管理者または保守員（点検員）である。操作部１００は、ボタン、スイッチ、キー、およびマウスなどの構成を含む。操作部１００は、ユーザによる操作に応じた情報をシミュレーションモデル生成部１０３およびセンサ誤差設定部１０４に出力する。
　センサ保守点検履歴記憶部１０１およびモデル情報記憶部１０２は、揮発性または不揮発性（非一時的）のメモリである。センサ保守点検履歴記憶部１０１は、設備２０のセンサに対する保守点検の履歴を記憶する。保守点検の履歴は、センサの校正の結果に基づくセンサ毎の誤差の情報を含む。モデル情報記憶部１０２は、設備２０の構成、各種パラメータ、動特性、および静特性などの情報を示すモデル情報を記憶する。設備２０の構成は、計測対象およびセンサの種類および配置位置などの情報を含む。複数の設備２０がある場合、モデル情報記憶部１０２は、設備２０毎にモデル情報を記憶する。また、モデル情報記憶部１０２は、設備２０におけるセンサの配置を示す図面の情報を記憶する。
　シミュレーションモデル生成部１０３は、設備２０のシミュレーションモデルを生成する。このシミュレーションモデルは、設備２０全体の挙動をシミュレーションするためのモデルである。シミュレーションモデル生成部１０３は、生成されたシミュレーションモデルの情報を損失指標算出部１０５に出力する。
　センサ誤差設定部１０４は、シミュレーションモデルにおけるセンサに対して、そのセンサの計測値に発生する誤差を設定する。センサ誤差設定部１０４は、少なくとも１つのセンサに対して、０よりも大きい誤差を設定する。シミュレーションモデル生成部１０３は、センサ誤差設定部１０４によって設定された誤差をシミュレーションモデルに反映させる。
　損失指標算出部１０５は、センサの誤差が設定されたシミュレーションモデルを使用してシミュレーションを行うことにより、設備２０のエネルギー損失量および経済損失量の少なくとも１つに対応する指標値を算出する。損失指標算出部１０５は、センサ誤差設定部１０４によって設定された誤差の分、シミュレーションモデルにおけるセンサによって計測される状態の値を補正する。例えば、シミュレーションモデルにおける温度計に＋１℃の誤差が設定された場合、実際の温度は、温度計によって計測された温度よりも１℃低い。このため、損失指標算出部１０５は、冷水温度などの温度を設定温度に対して－１℃補正してシミュレーションを行う。
　表示部１０６は、損失指標算出部１０５による処理の結果を表示する。例えば、表示部１０６は、損失指標算出部１０５によって算出された指標値を表示する。これにより、表示部１０６は、損失指標算出部１０５による処理の結果をユーザに通知する。
　センサ診断装置１０が、プログラムを読み込み、かつ読み込まれたプログラムを実行してもよい。つまり、センサ診断装置１０の機能はソフトウェアにより実現されてもよい。このプログラムは、シミュレーションモデル生成部１０３と、センサ誤差設定部１０４と、損失指標算出部１０５との動作を規定する命令を含む。このプログラムは、例えばフラッシュメモリのような「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」により提供されてもよい。また、上述したプログラムは、このプログラムが保存された記憶装置等を有するコンピュータから、伝送媒体を介して、あるいは伝送媒体中の伝送波によりセンサ診断装置１０に伝送されてもよい。プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように、情報を伝送する機能を有する媒体である。また、上述したプログラムは、前述した機能の一部を実現してもよい。さらに、上述したプログラムは、前述した機能をコンピュータに既に記録されているプログラムとの組合せで実現できる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
　図２は、センサ診断装置１０の動作の手順を示す。図２を参照し、センサ診断装置１０の動作を説明する。
　まず、シミュレーション条件が設定される。例えば、ユーザは、操作部１００を操作することにより、診断対象の設備２０を選択する。操作部１００は、選択された設備２０を示す情報をシミュレーションモデル生成部１０３に出力する。また、ユーザは、操作部１００を操作することにより、設備２０の運用条件を入力する。設備２０の運用条件は、機器の負荷率、冷水および温水の温度、流量、および搬送熱量などの条件である。操作部１００は、設備２０の運用条件を示す情報をシミュレーションモデル生成部１０３に出力する。また、センサ誤差設定部１０４は、シミュレーションモデルにおけるセンサに対して、そのセンサの計測値に発生する誤差を設定する（ステップＳ１００）。
　各種設定の例を説明する。図３は、表示部１０６の画面１０６ａを示す。表示部１０６は、モデル情報記憶部１０２に記憶された情報に基づいて、設備２０におけるセンサの配置を示す図面を表示する。例えば、設備２０が空調設備である場合、表示部１０６は空調系統図を表示する。図３に示す例では、設備２０は、外調機２００、熱源機２０１，２０２、冷却塔２０３，２０４、および室内負荷２０５などの計測対象を含む。また、設備２０は、温度計２１０，２１１，２１２，２１３，２１４，２１５，２１６，２１７，２１８，２１９、湿度計２２０，２２１、流量計２２２，２２３，２２４，２２５，２２６，２２７、および差圧計２２８を含む。
　ユーザは、操作部１００を操作することにより、設備２０における冷水、温水、空気、および熱の流れを定義することができる。また、ユーザは、操作部１００を操作することにより、機器の負荷率、冷水および温水の温度、流量、および搬送熱量などの運用条件を指定することができる。
　センサ誤差設定部１０４によるセンサの誤差の設定方法を説明する。例えば、センサ誤差設定部１０４は、ユーザによって指定された誤差の設定機能を有する。ユーザは、操作部１００を操作することにより、センサの誤差を指定することができる。操作部１００は、指定された誤差を示す情報をセンサ誤差設定部１０４に出力する。センサ誤差設定部１０４は、シミュレーションモデルにおけるセンサに対して、ユーザによって指定された誤差を設定する。
　例えば、ユーザによって、図３に示す複数のセンサのいずれか１つと、そのセンサに対する誤差とが指定される。センサ誤差設定部１０４は、シミュレーションモデルにおいて、ユーザによって指定されたセンサに対して、ユーザによって指定された誤差を設定する。ユーザは、複数のセンサと各センサに対する誤差とを指定してもよい。この場合、センサ誤差設定部１０４は、シミュレーションモデルにおいて、ユーザによって指定された複数のセンサの各々に対して、ユーザによって指定された誤差を設定する。
　センサ誤差設定部１０４は、現在センサに発生している誤差の設定機能を有する。センサ誤差設定部１０４は、シミュレーションモデルにおけるセンサに対して、センサ誤差推定装置３０によって推定された誤差を設定する。
　センサ誤差設定部１０４は、過去にセンサに発生していた誤差の設定機能を有する。センサ誤差設定部１０４は、保守点検の履歴をセンサ保守点検履歴記憶部１０１から取得する。センサ誤差設定部１０４は、シミュレーションモデルにおけるセンサに対して、保守点検の履歴に基づく誤差を設定する。
　センサ誤差設定部１０４は、将来にセンサに発生しうる誤差の設定機能を有する。センサ誤差設定部１０４は、保守点検の履歴をセンサ保守点検履歴記憶部１０１から取得する。センサ誤差設定部１０４は、保守点検の履歴に基づいて、将来に発生しうる誤差の予測値を算出する。つまり、センサ誤差設定部１０４は、過去に発生した誤差の履歴に基づいて、将来にセンサに発生しうる誤差の予測値を算出する。センサ誤差設定部１０４は、シミュレーションモデルにおけるセンサに対して、誤差の予測値を設定する。
　ステップＳ１００の後、シミュレーションモデル生成部１０３は、選択された設備２０のモデル情報をモデル情報記憶部１０２から取得する。シミュレーションモデル生成部１０３は、モデル情報、設備２０の運用条件、およびセンサ誤差設定部１０４によって設定された誤差に基づいて、シミュレーションモデルを生成する。具体的には、シミュレーションモデル生成部１０３は、センサの誤差が０である正常時の第１のシミュレーションモデルと、センサの誤差が０よりも大きい異常時の第２のシミュレーションモデルとを生成する（ステップＳ１０１）。
　ステップＳ１０１において、シミュレーションモデル生成部１０３は、モデル情報に基づいてシミュレーションモデルの構造を決定する。シミュレーションモデル生成部１０３は、設備２０の運用条件をシミュレーションモデルに反映させる。このとき、シミュレーションモデル生成部１０３は、全てのセンサの誤差を０にする。これにより、シミュレーションモデル生成部１０３は、正常時の第１のシミュレーションモデルを生成する。また、シミュレーションモデル生成部１０３は、設備２０の運用条件と、センサ誤差設定部１０４によって設定されたセンサの誤差とをシミュレーションモデルに反映させる。これにより、シミュレーションモデル生成部１０３は、異常時の第２のシミュレーションモデルを生成する。
　ステップＳ１０１の後、損失指標算出部１０５は、正常時の第１のシミュレーションモデルを使用して正常時の計測対象の状態のシミュレーションを行う。これにより、損失指標算出部１０５は、正常時の計測対象の状態に基づく指標値を算出する。例えば、損失指標算出部１０５は、正常時の設備２０全体の消費エネルギー量を算出する（ステップＳ１０２）。
　ステップＳ１０２の後、損失指標算出部１０５は、異常時の第２のシミュレーションモデルを使用して異常時の計測対象の状態のシミュレーションを行う。これにより、損失指標算出部１０５は、異常時の計測対象の状態に基づく指標値を算出する。例えば、損失指標算出部１０５は、異常時の設備２０全体の消費エネルギー量を算出する（ステップＳ１０３）。
　ステップＳ１０３の後、損失指標算出部１０５は、ステップＳ１０２およびステップＳ１０３の結果を比較する。損失指標算出部１０５は、正常時および異常時の計測対象の状態の差に基づく指標値を算出する。例えば、損失指標算出部１０５は、異常時の消費エネルギー量と正常時の消費エネルギー量との差分を正常時の消費エネルギー量で割ることにより、エネルギー損失率を算出する。エネルギー損失率は、正常時の消費エネルギー量を基準にした消費エネルギー量の増加率を示す（ステップＳ１０４）。
　ステップＳ１０３において、損失指標算出部１０５は、複数のシミュレーション条件の各々に基づく複数の第２のシミュレーションモデルを使用してシミュレーションを複数回行ってもよい。この場合、複数のシミュレーション条件の各々に対応する複数の指標値が得られる。複数の指標値を比較することにより、シミュレーション条件に応じた異常度を知ることができる。例えば、ユーザは、複数の指標値が示す異常度を比較することにより、早急な保守点検の必要性を判断することができる。ユーザは、ステップＳ１０３において算出された消費エネルギー量と、過去の実際の消費エネルギー量とを比較してもよい。これにより、ユーザは、過去の設備の運用状態を基準に保守点検の必要性を判断することができる。したがって、ステップＳ１０２およびステップＳ１０４における処理が行われなくてもよい。
　損失指標算出部１０５による処理の例を説明する。設備２０は複数のセンサを含みうる。この場合、センサ誤差設定部１０４は、シミュレーションモデルにおける複数のセンサに対して、センサ毎に誤差を設定する。損失指標算出部１０５は、複数のセンサの全てまたは一部に誤差が設定されたシミュレーションモデルを使用してシミュレーションを行うことにより、設備２０全体の損失に対応する指標値を算出する。
　例えば、指標値は、消費エネルギー量またはエネルギー損失率である。これらは、エネルギー損失量である。損失指標算出部１０５は、消費エネルギー量にエネルギー単価を乗算することにより消費コストすなわち経済損失量を指標値として算出してもよい。損失指標算出部１０５は、異常時の消費コストと正常時の消費コストとの差分を正常時の消費コストで割ることにより、経済損失率を算出してもよい。経済損失率は、正常時の消費コストを基準にした消費コストの増加率を示す。
　損失指標算出部１０５は、各々のセンサに誤差が設定された個別の場合における指標値を算出する。例えば、設備２０はｎ（ｎ≧２）個のセンサを含む。損失指標算出部１０５は、第１のセンサに０よりも大きい誤差が設定され、かつ他の全てのセンサの誤差が０である場合における指標値を算出する。次に、損失指標算出部１０５は、第２のセンサに０よりも大きい誤差が設定され、かつ他の全てのセンサの誤差が０である場合における指標値を算出する。損失指標算出部１０５は、誤差が設定されるセンサを変更しながら指標値の算出を繰り返す。これにより、損失指標算出部１０５は、ｎ通りの場合の各々における指標値を算出する。各々のセンサに設定される誤差は、同一でなくてもよい。算出された指標値は、その指標値の算出時に誤差が設定されたセンサと関連付けられる。
　表示部１０６は、誤差が設定された各々のセンサに対応する指標値を表示する。例えば、表示部１０６は、誤差が設定された各々のセンサに対応する指標値を指標値の大きさの順に並べて表示する。
　図４は、センサ毎の指標値の算出結果を示す。図４は、３つのセンサＡ，Ｂ，Ｃの各々に誤差が設定された個別の場合における設備２０全体のエネルギー損失に対応する指標値を示す。例えば、センサＡ，Ｂ，Ｃは温度計である。指標値として、消費エネルギー量およびエネルギー損失率が示されている。図４における棒グラフは、消費エネルギー量を示す。図４における折れ線グラフは、エネルギー損失率を示す。各センサについて、誤差が±０℃であるとき、誤差が＋１℃であるとき、および誤差が－１℃であるときの指標値が示されている。誤差が±０℃であるときの指標値は、正常時の第１のシミュレーションモデルを使用したシミュレーションにより算出される。誤差が＋１℃であるとき、および誤差が－１℃であるときの指標値は、異常時の第２のシミュレーションモデルを使用したシミュレーションにより算出される。エネルギー損失率は、正常時の消費エネルギー量および異常時の消費エネルギー量に基づいて算出される。
　上記の例では、センサ診断装置１０は、センサ毎の機能および性能の低下によるエネルギー損失量および経済損失量の少なくとも１つを定量的に評価することができる。
　設備２０が複数のセンサを含む場合、複数のセンサの各々は、複数のグループのいずれか１つに属してもよい。複数のグループの各々は、少なくとも１つのセンサを含む。この場合、センサ誤差設定部１０４は、シミュレーションモデルにおける複数のセンサに対して、グループ毎に誤差を設定する。損失指標算出部１０５は、各々のグループのセンサに誤差が設定された個別の場合における指標値を算出する。例えば、設備２０は複数のセンサを含み、かつ各センサはｎ（ｎ≧２）個のグループのいずれか１つに属する。損失指標算出部１０５は、第１のグループのセンサに０よりも大きい誤差が設定され、かつ他の全てのグループのセンサの誤差が０である場合における指標値を算出する。次に、損失指標算出部１０５は、第２のグループのセンサに０よりも大きい誤差が設定され、かつ他の全てのグループのセンサの誤差が０である場合における指標値を算出する。損失指標算出部１０５は、誤差が設定されるグループを変更しながら指標値の算出を繰り返す。これにより、損失指標算出部１０５は、ｎ通りの場合の各々における指標値を算出する。各々のグループのセンサに設定される誤差は、同一でなくてもよい。算出された指標値は、その指標値の算出時に誤差が設定されたグループと関連付けられる。
　表示部１０６は、誤差が設定された各々のグループに対応する指標値を表示する。例えば、表示部１０６は、誤差が設定された各々のグループに対応する指標値を指標値の大きさの順に並べて表示する。
　上記の例では、センサ診断装置１０は、グループ毎の機能および性能の低下によるエネルギー損失量および経済損失量の少なくとも１つを定量的に評価することができる。
　損失指標算出部１０５は、センサの誤差の単位量当たりのエネルギー損失量および経済損失量の少なくとも１つに対応する感度を指標値として算出する。感度は、センサの誤差が設備２０のエネルギー損失量および経済損失量の少なくとも１つに与える影響の大きさを示す。表示部１０６は、損失指標算出部１０５によって算出された感度を表示する。
　設備２０が複数のセンサを含む場合、損失指標算出部１０５は、各々のセンサに誤差が設定された個別の場合におけるエネルギー損失量および経済損失量の少なくとも１つに基づいてセンサ毎に感度を算出する。各々のセンサに設定される誤差は、同一でなくてもよい。算出された感度は、その感度の算出時に誤差が設定されたセンサと関連付けられる。
　表示部１０６は、誤差が設定された各々のセンサに対応する感度を表示する。例えば、表示部１０６は、誤差が設定された各々のセンサに対応する感度を感度の大きさの順に並べて表示する。
　図５は、センサ毎の感度の算出結果を示す。図５は、５つのセンサＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの各々に誤差が設定された個別の場合における設備２０全体のエネルギー損失に対応する感度を示す。例えば、センサＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅは温度計である。図５における棒グラフは、感度（エネルギー損失感度）を示す。図５に示す例では、損失指標算出部１０５は、センサ毎のエネルギー損失率を、各センサに設定された誤差の量で割ることにより感度を算出する。図５に示す例では、センサ毎の感度が感度の大きさの順に並べられている。センサＡの感度が最も大きく、かつセンサＥの感度が最も小さい。
　上記の例では、ユーザは、センサ毎の感度を分析することにより、センサの重要度を知ることができる。例えば、センサの故障または異常が疑われる場合に、ユーザは、センサ毎の感度に基づいて、優先的に保守点検を行うセンサを決定することができる。
　設備２０が複数のセンサを含み、かつ複数のセンサの各々が複数のグループのいずれか１つに属する場合、損失指標算出部１０５は、各々のグループのセンサに誤差が設定された個別の場合における指標値に基づいてグループ毎に感度を算出する。各々のグループのセンサに設定される誤差は、同一でなくてもよい。例えば、損失指標算出部１０５は、グループ毎のエネルギー損失量および経済損失量の少なくとも１つを、グループ内の各センサに設定された誤差の量の平均値で割ることにより感度を算出する。算出された感度は、その感度の算出時に誤差が設定されたグループと関連付けられる。
　表示部１０６は、誤差が設定された各々のグループに対応する感度を表示する。例えば、表示部１０６は、誤差が設定された各々のグループに対応する感度を感度の大きさの順に並べて表示する。
　図６は、グループ毎の感度の算出結果を示す。図６は、５つのグループＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの各々に含まれるセンサに誤差が設定された個別の場合における設備２０全体のエネルギー損失に対応する感度を示す。例えば、各々のグループに含まれるセンサは温度計である。図６における棒グラフは、感度（エネルギー損失感度）を示す。図６に示す例では、損失指標算出部１０５は、グループ毎のエネルギー損失率を、各グループに設定された誤差の量で割ることにより感度を算出する。図６に示す例では、グループ毎の感度が感度の大きさの順に並べられている。グループＡの感度が最も大きく、かつグループＥの感度が最も小さい。
　上記の例では、ユーザは、グループ毎の感度を分析することにより、グループの重要度を知ることができる。例えば、センサの故障または異常が疑われる場合に、ユーザは、グループ毎の感度に基づいて、優先的に保守点検を行うグループを決定することができる。
　センサ誤差設定部１０４は、シミュレーションモデルにおけるセンサに対して、ユーザによって指定された誤差を設定することができる。損失指標算出部１０５は、ユーザが指定した誤差が設定されたシミュレーションモデルを使用してシミュレーションを行うことにより、指標値を算出する。これにより、ユーザが指定する各種誤差に基づく指標値を得ることができる。
　センサ誤差設定部１０４は、シミュレーションモデルにおけるセンサに対して、センサ誤差推定装置３０によって推定された誤差を設定することができる。損失指標算出部１０５は、センサ誤差推定装置３０によって推定された誤差が設定されたシミュレーションモデルを使用してシミュレーションを行うことにより、指標値を算出する。これにより、現在センサに発生している誤差に基づく指標値を得ることができる。
　センサ誤差設定部１０４は、シミュレーションモデルにおけるセンサに対して、過去に発生した誤差の履歴に基づいて誤差を設定することができる。例えば、センサ誤差設定部１０４は、保守点検の履歴が示す各々のセンサの誤差を各々のセンサに設定する。損失指標算出部１０５は、保守点検の履歴に基づく誤差が設定されたシミュレーションモデルを使用してシミュレーションを行うことにより、指標値を算出する。これにより、過去にセンサに発生していた誤差に基づく指標値を得ることができる。
　図７は、保守点検の履歴に基づく誤差が設定された場合の指標値の算出結果を示す。図７は、過去の複数の期間における設備２０全体のエネルギー損失に対応する指標値を示す。指標値として、消費エネルギー量およびエネルギー損失率が示されている。図７における棒グラフは、消費エネルギー量を示す。図７における折れ線グラフは、エネルギー損失率を示す。正常時の消費エネルギー量、異常時の消費エネルギー量、およびエネルギー損失率が過去１年間における月毎に示されている。正常時の消費エネルギー量は、正常時の第１のシミュレーションモデルを使用したシミュレーションにより算出される。異常時の消費エネルギー量は、異常時の第２のシミュレーションモデルを使用したシミュレーションにより算出される。エネルギー損失率は、正常時の消費エネルギー量および異常時の消費エネルギー量に基づいて算出される。
　上記の例では、センサ診断装置１０は、実際に発生したセンサの機能および性能の低下によるエネルギー損失量および経済損失量の少なくとも１つを定量的に評価することができる。
　センサ誤差設定部１０４は、シミュレーションモデルにおけるセンサに対して、過去に発生した誤差の履歴に基づく誤差の予測値を設定することができる。損失指標算出部１０５は、誤差の予測値が設定されたシミュレーションモデルを使用してシミュレーションを行うことにより、指標値を算出する。これにより、将来にセンサに発生しうる誤差に基づく指標値を得ることができる。
　例えば、センサ誤差設定部１０４は、保守点検の履歴に基づいて、各々のセンサの誤差の発生確率を統計的なモデルとして推定する。例えば、あるセンサｉの校正が行われた時点の１年後にセンサｉの保守点検が再度行われる。このとき、センサｉに１℃の誤差が発生したと仮定する。この場合、センサｉは、１年に１℃の割合で誤差が発生するランダムプロセスで変動する確率過程モデル式で表せる。式（１）は、この確率過程モデル式である。
　Ｅ｛ΔＴｉ２｝＝σｉ・ｄｔ　・・・（１）
　式（１）において、ΔＴｉは、センサｉの誤差である。Ｅ｛ΔＴｉ２｝は、ΔＴｉの二乗平均値である。σｉは、センサｉの単位時間当たりの誤差の標準偏差である。ｄｔは、時間差分である。センサ誤差設定部１０４は、各々のセンサに対して、センサにおける誤差の発生をモデル化した式（１）に基づく誤差を設定する。損失指標算出部１０５は、シミュレーションを複数回行うことにより、指標値を算出する。複数回のシミュレーションの各々におけるシミュレーションモデルに対して、式（１）に基づく誤差が設定される。損失指標算出部１０５は、複数回のシミュレーションにより算出された指標値の平均値を算出する。算出された平均値は、将来にセンサに発生しうる誤差に基づく指標値の予測値である。センサの誤差の予測値を決定するためのモデルは、式（１）が示すモデルに限らない。
　図８は、保守点検の履歴に基づく誤差が設定された場合の指標値の算出結果を示す。図８は、将来の複数の期間における設備２０全体のエネルギー損失に対応する指標値を示す。指標値として、消費エネルギー量およびエネルギー損失率が示されている。図８における棒グラフは、消費エネルギー量を示す。図８における折れ線グラフは、エネルギー損失率を示す。正常時の消費エネルギー量、異常時の消費エネルギー量、およびエネルギー損失率が将来の１年間における月毎に示されている。
　上記の例では、センサ診断装置１０は、将来に発生しうるセンサの機能および性能の低下によるエネルギー損失量および経済損失量の少なくとも１つを定量的に評価することができる。
　前述したように、設備２０が複数のセンサを含む場合、損失指標算出部１０５は、各々のセンサに誤差が設定された個別の場合における感度をセンサ毎に算出することができる。損失指標算出部１０５は、複数のセンサの感度に基づいて、複数のセンサの保守点検の順位を算出する。表示部１０６は、複数のセンサの保守点検の順位を表示する。
　図９は、保守点検の順位の算出結果の例を示す。図９に示す情報は、エリア、機器、センサ計測対象、センサ誤差推定値、センサ異常度、経済損失感度、経済損失推定値、および総合評価ランクを含む。エリアは、機器およびセンサが配置される場所を示す。例えば、機器は、空調機、外調機、および冷凍機である。センサ計測対象は、センサによって計測される状態を示す。例えば、センサ計測対象は、給気温度、室外湿度、および冷水温度である。センサ誤差推定値は、センサ誤差推定装置３０によって推定された誤差の値である。センサ異常度は、センサ誤差推定値に基づく異常度である。経済損失感度は、損失指標算出部１０５によって算出される。経済損失推定値は、センサ誤差推定値および経済損失感度の積である。例えば、空調機のセンサのセンサ誤差推定値は＋１℃であり、かつ経済損失感度は￥１０００／℃である。この場合、経済損失推定値は、￥１０００である。総合評価ランクは、経済損失推定値に基づくランクである。総合評価ランクは、保守点検の順位を示す。経済損失推定値の範囲と総合評価ランクとの対応関係は、予め決定されている。
　図９に示す保守点検の順位の算出方法を説明する。センサ誤差設定部１０４は、シミュレーションモデルにおけるセンサに対して、ユーザによって指定された誤差、過去に発生した誤差、および将来に発生しうる誤差の予測値のいずれか１つを設定する。過去に発生した誤差は、保守点検の履歴が示す各々のセンサの誤差である。将来に発生しうる誤差の予測値は、保守点検の履歴に基づいてセンサにおける誤差の発生をモデル化した式により算出される。損失指標算出部１０５は、これらの誤差のいずれか１つが設定されたシミュレーションモデルを使用してシミュレーションを行うことにより、経済損失感度を算出する。損失指標算出部１０５は、算出された経済損失感度と、センサ誤差推定装置３０によって推定された誤差の値とを乗算することにより、経済損失推定値を算出する。損失指標算出部１０５は、算出された経済損失推定値に基づいて、総合評価ランクすなわち保守点検の順位を算出する。
　損失指標算出部１０５は、図９に示すセンサの情報の順番が保守点検の順位と一致するようにセンサの情報を並べてもよい。表示部１０６は、図９に示す情報を表示してもよい。このとき、表示部１０６は、図９に示すセンサの情報の順番が保守点検の順位と一致するようにセンサの情報を並べて表示してもよい。これにより、早急に保守点検が必要なセンサの情報が優先度の順に表示される。センサの情報は、保守点検作業のガイドラインとなる。
　上記の例では、センサ診断装置１０は、センサの保守点検の順位を定量的に評価することができる。
　前述したように、設備２０が複数のセンサを含む場合、損失指標算出部１０５は、各々のグループのセンサに誤差が設定された個別の場合における感度をグループ毎に算出することができる。損失指標算出部１０５は、複数のグループの感度に基づいて、複数のグループの保守点検の順位を算出する。表示部１０６は、複数のグループの保守点検の順位を表示する。
　センサ誤差設定部１０４は、将来の複数の時点毎に誤差の予測値を算出することができる。損失指標算出部１０５は、複数の時点の各々に対応する誤差の予測値に基づいて、将来に発生しうる経済損失量を複数の時点毎に算出する。表示部１０６は、損失指標算出部１０５によって算出された経済損失量とセンサの保守点検のコストとを表示する。
　図１０は、将来に発生しうる経済損失量およびセンサの保守点検のコストの算出結果を示す。図１０において、３つのグラフが示されている。第１のグラフは、誤差が発生したセンサの数を示す。第２のグラフは、経済損失量を示す。第３のグラフは、センサの保守点検のコストを示す。各々のグラフの横軸は時間である。
　図１０に示す情報の算出方法を説明する。誤差が発生したセンサの数は、誤差の値が所定値を超えたセンサの数である。例えば、損失指標算出部１０５は、式（１）に基づいて、複数の時点毎に各々のセンサの誤差を算出する。例えば、複数の時点の間隔は、半年である。損失指標算出部１０５は、複数の時点毎に、誤差が発生したセンサの数を算出する。誤差が発生したセンサの数は、時間の経過とともに増加する。センサの保守点検作業が行われることにより、センサが校正され、かつセンサの誤差は０になる。センサの保守点検作業の計画を仮定した場合、センサの保守点検が行われる時点でセンサの誤差は０になる。例えば、センサの保守点検の周期は１年である。図１０における時点Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３においてセンサの保守点検が行われると仮定した場合、時点Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３におけるセンサの誤差は０である。
　損失指標算出部１０５は、シミュレーションを行うことにより、複数の時点の各々における経済損失量を算出する。経済損失量は、消費エネルギー量に対応するコストである。
経済損失量は、時間の経過とともに増加する。センサの保守点検が行われる時点Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３において、経済損失量は０である。また、損失指標算出部１０５は、センサの保守点検作業の計画に基づく保守点検のコストを算出する。センサの保守点検が行われる時点Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３において、保守点検のコストが発生する。保守点検のコストは、所定値であってもよい。ユーザが操作部１００を操作することにより、保守点検のコストが入力されてもよい。
　例えば、表示部１０６は、図１０に示す３つのグラフを表示する。つまり、表示部１０６は、誤差が発生したセンサの数と、経済損失量と、保守点検のコストとを複数の時点毎に表示する。
　上記の例では、ユーザは、将来発生する経済損失量および保守点検のコストを把握することができる。
　損失指標算出部１０５は、単位時間当たりの経済損失量を複数の時点毎に算出する。損失指標算出部１０５は、センサの保守点検のタイミングが複数の時点のいずれか１つと同一であるときの単位時間当たりの保守点検のコストを複数の時点毎に算出する。損失指標算出部１０５は、複数の時点の各々に対応する経済損失量および保守点検のコストの合計を算出する。表示部１０６は、複数の時点の各々に対応する経済損失量および保守点検のコストの合計を表示する。損失指標算出部１０５は、複数の時点における第１の時点および第２の時点のうち経済損失量および保守点検のコストの合計がより小さい時点に基づく周期をセンサの保守点検の周期として選択する。表示部１０６は、損失指標算出部１０５によって選択された周期を表示する。
　図１１は、将来に発生しうる経済損失量およびセンサの保守点検のコストの算出結果を示す。図１１において、３つのグラフが示されている。第１のグラフは、経済損失量を示す。第２のグラフは、センサの保守点検のコストを示す。第３のグラフは、経済損失量および保守点検のコストの合計を示す。各々のグラフの横軸は時間（点検周期）である。
　図１１に示す情報の算出方法を説明する。センサの保守点検の周期として複数の周期を仮定する。例えば、複数の周期は、０．５年、１年、１．５年、・・・、３年である。センサ誤差設定部１０４は、複数の周期の各々に対応する時間に発生する誤差の予測値を算出する。つまり、センサ誤差設定部１０４は、現在から０．５年後、１年後、１．５年後、・・・、３年後の各々の時点に発生する誤差の予測値を算出する。センサ誤差設定部１０４は、シミュレーションモデルにおけるセンサに対して、誤差の予測値を設定する。損失指標算出部１０５は、シミュレーションを行うことにより、複数の周期の各々に対応する時間における経済損失量を算出する。つまり、損失指標算出部１０５は、現在から０．５年後、１年後、１．５年後、・・・、３年後の各々の時点に発生する経済損失量を算出する。
　さらに、損失指標算出部１０５は、複数の周期の各々に対応する時間における単位時間当たりの経済損失量を算出する。つまり、損失指標算出部１０５は、現在から０．５年後、１年後、１．５年後、・・・、３年後の各々における単位時間当たりの経済損失量を算出する。例えば、単位時間は１年である。例えば、現在から０．５年後の時点における経済損失量がＥｃである場合、１年当たりの経済損失量は２Ｅｃである。
　損失指標算出部１０５は、複数の周期の各々に対応する時間における単位時間当たりの保守点検のコストを算出する。つまり、損失指標算出部１０５は、０．５年、１年、１．５年、・・・、３年の各々における単位時間当たりの保守点検のコストを算出する。センサの保守点検のタイミングは、複数の周期に対応する複数の時点のいずれか１つと同一である。例えば、保守点検の周期が０．５年である場合、保守点検のタイミングは現在から０．５年後の時点である。１回の保守点検のコストがＣであり、かつ保守点検の周期がＴ年である場合、単位時間当たりの保守点検のコストはＣ／Ｔにより算出される。例えば、保守点検の周期が０．５年である場合、保守点検が１年に２回行われる。このため、１年当たりの保守点検のコストは２Ｃである。
　損失指標算出部１０５は、複数の周期の各々に対応する時間毎に経済損失量および保守点検のコストの合計を算出する。保守点検の周期が長くなるほど、単位時間当たりの経済損失量は増加する。一方、保守点検の周期が長くなるほど、単位時間当たりの保守点検のコストは減少する。図１１に示すように、単位時間当たりの経済損失量および保守点検のコストの合計は、下に凸の曲線である。図１１に示す例において、複数の時点は、０．５年、１年、１．５年、・・・、３年の６つである。６つの時点は第１の時点および第２の時点を含む。第１の時点における合計が第２の時点における合計よりも小さい場合、損失指標算出部１０５は、第１の時点に基づく周期をセンサの保守点検の周期として選択する。例えば、損失指標算出部１０５は、合計が最小である時点に基づく周期をセンサの保守点検の周期として選択する。図１１に示す例では、センサの保守点検の周期が２年であるとき、合計が最小である。このため、損失指標算出部１０５は、推奨される保守点検の周期として２年を選択する。
　例えば、表示部１０６は、図１１に示す３つのグラフを表示する。つまり、表示部１０６は、単位時間当たりの経済損失量と、単位時間当たりの保守点検のコストと、それらの合計とを複数の時点毎に表示する。さらに、表示部１０６は、損失指標算出部１０５によって選択された周期をグラフ上に表示する。例えば、表示部１０６は、損失指標算出部１０５によって選択された周期の位置に矢印を表示する。
　上記の例では、ユーザは、将来に発生する経済損失量および保守点検のコストを把握することができ、かつ適切な保守点検の周期を把握することができる。
　上記のように、損失指標算出部１０５は、複数種類の処理を行うことができる。損失指標算出部１０５が行うことができる処理は、上記の処理の全てでなくてもよい。損失指標算出部１０５は、上記の処理の一部を行うように実装されてもよい。
　損失指標算出部１０５によって算出された情報に基づいて、ユーザは、保守点検作業を合理化することができる。その結果、設備の機能および性能の低下による経済損失と、維持管理コストとの合計を最小化することができる。
　表示部１０６による表示の例を説明する。表示部１０６は、設備２０におけるセンサの配置を示す図面上に指標値を表示する。図１２は、第１の例における表示部１０６の画面１０６ａを示す。図１２において、図３と共通する部分については説明を省略する。図１２は、各々のセンサに誤差が設定された個別の場合における指標値の算出結果を示す。図１２において、指標値は、経済損失率である。例えば、センサ毎に算出された経済損失率のうち上位３つの経済損失率が文字で表示される。経済損失率は、その経済損失率の算出時に誤差が設定されたセンサの近傍に表示される。図１２において、温度計２１３，２１７，２１９の近傍に経済損失率が表示される。温度計２１７の経済損失率が最も大きく、かつ温度計２１３の経済損失率が２番目に大きく、かつ温度計２１９の経済損失率が３番目に大きい。図１２において、表示部１０６は、損失指標算出部１０５によって算出された指標値を文字で表示する。表示部１０６は、指標値を示す記号を表示してもよい。指標値を示す文字または記号は、指標値の大きさに対応した色で表示されてもよい。
　図１３は、第２の例における表示部１０６の画面１０６ａを示す。図１３において、図３と共通する部分については説明を省略する。図１３は、各々のグループのセンサに誤差が設定された個別の場合における指標値の算出結果を示す。図１３において、指標値は、経済損失率である。例えば、グループ毎に算出された経済損失率のうち上位３つの経済損失率が、その経済損失率に応じた色の線で表示される。図示の都合上、図１３において、線の色は線の種類で表されている。経済損失率を示す線は、その経済損失率の算出時に誤差が設定されたセンサを含むグループの位置に表示される。図１２において、３つのグループの位置に経済損失率が表示される。第１のグループは、温度計２１７を含む。第２のグループは、温度計２１９および湿度計２２１を含む。第３のグループは、温度計２１４，２１５および流量計２２５，２２６を含む。第１のグループの経済損失率が最も大きく、かつ第２のグループの経済損失率が２番目に大きく、かつ第３のグループの経済損失率が３番目に大きい。図１２において、表示部１０６は、経済損失率に応じた色の線で経済損失率を表示する。表示部１０６は、損失指標算出部１０５によって算出された指標値を文字で表示してもよい。あるいは、表示部１０６は、指標値を示す記号を表示してもよい。
　図１４は、第３の例における表示部１０６の画面１０６ａを示す。図１４において、図３と共通する部分については説明を省略する。図１４は、各々のセンサに誤差が設定された個別の場合における感度に基づくセンサの保守点検の順位の算出結果を示す。例えば、センサ毎に算出された感度のうち上位３つの感度が選択され、かつその感度に基づく順位が文字で表示される。保守点検の順位は、感度の算出時に誤差が設定されたセンサの近傍に表示される。図１４において、温度計２１３，２１７，２１９の近傍に保守点検の順位が表示される。温度計２１７の順位が最も高く、かつ温度計２１３の順位が２番目に高く、かつ温度計２１９の順位が３番目に高い。また、図１４において、温度計２１３，２１７，２１９を含むエリアが、そのエリアに含まれるセンサの保守点検の順位に応じた色の線で表示される。図示の都合上、図１４において、線の色は線の種類で表されている。図１４において、表示部１０６は、損失指標算出部１０５によって算出されたセンサの保守点検の順位を文字で表示する。表示部１０６は、保守点検の順位を示す記号を表示してもよい。保守点検の順位を示す文字または記号は、保守点検の順位に対応した色で表示されてもよい。
　図１５は、第４の例における表示部１０６の画面１０６ａを示す。図１５において、図３と共通する部分については説明を省略する。図１５は、各々のグループのセンサに誤差が設定された個別の場合における感度に基づくグループの保守点検の順位の算出結果を示す。例えば、グループ毎に算出された感度のうち上位２つの感度が選択され、かつその感度に基づく順位が文字で表示される。保守点検の順位は、感度の算出時に誤差が設定されたグループの位置に表示される。図１５において、２つのグループの位置に保守点検の順位が表示される。第１のグループは、温度計２１３，２１７，２１８、湿度計２２０、および差圧計２２８を含む。第２のグループは、温度計２１９および湿度計２２１を含む。
第１のグループの順位が最も高く、かつ第２のグループの順位が２番目に高い。また、図１５において、各グループは、そのグループの保守点検の順位に応じた色の線で表示される。図示の都合上、図１５において、線の色は線の種類で表されている。図１５において、表示部１０６は、損失指標算出部１０５によって算出されたグループの保守点検の順位を文字および線で表示する。表示部１０６は、保守点検の順位を示す記号を表示してもよい。保守点検の順位を示す文字または記号は、保守点検の順位に対応した色で表示されてもよい。
　上記の例では、ユーザは、センサの保守点検の必要性および保守点検の作業手順を容易に把握することができる。
　以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、損失指標算出部１０５を持つことにより、センサの誤差の発生による設備のエネルギー損失量および経済損失量の少なくとも１つに対応する指標値を得ることができる。
　本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

Claims (21)

  1. 　計測対象と、当該計測対象の状態を計測するセンサとを含む設備のシミュレーションモデルを生成するシミュレーションモデル生成部と、
    　前記シミュレーションモデルにおける前記センサに対して、前記センサの計測値に発生する誤差を設定するセンサ誤差設定部と、
    　前記誤差が設定された前記シミュレーションモデルを使用してシミュレーションを行うことにより、前記設備のエネルギー損失量および経済損失量の少なくとも１つに対応する指標値を算出する損失指標算出部と、
    　を備えたセンサ診断装置。
  2. 　前記設備は複数の前記センサを含み、
    　前記センサ誤差設定部は、前記シミュレーションモデルにおける前記複数の前記センサに対して、前記センサ毎に前記誤差を設定し、
    　前記損失指標算出部は、各々の前記センサに前記誤差が設定された個別の場合における前記指標値を算出する
    　請求項１に記載のセンサ診断装置。
  3. 　前記設備は複数の前記センサを含み、
    　前記複数の前記センサの各々は、複数のグループのいずれか１つに属し、
    　前記複数のグループの各々は、少なくとも１つの前記センサを含み、
    　前記センサ誤差設定部は、前記シミュレーションモデルにおける前記複数の前記センサに対して、前記グループ毎に前記誤差を設定し、
    　前記損失指標算出部は、各々の前記グループの前記センサに前記誤差が設定された個別の場合における前記指標値を算出する
    　請求項１に記載のセンサ診断装置。
  4. 　前記損失指標算出部は、前記センサの前記誤差の単位量当たりの前記エネルギー損失量および前記経済損失量の少なくとも１つを示す感度を前記指標値として算出する
    　請求項１に記載のセンサ診断装置。
  5. 　前記設備は複数の前記センサを含み、
    　前記センサ誤差設定部は、前記シミュレーションモデルにおける前記複数の前記センサに対して、前記センサ毎に前記誤差を設定し、
    　前記損失指標算出部は、各々の前記センサに前記誤差が設定された個別の場合における前記エネルギー損失量および前記経済損失量の少なくとも１つに基づいて前記センサ毎に前記感度を算出し、
    　前記損失指標算出部は、前記複数の前記センサの前記感度に基づいて、前記複数の前記センサの保守点検の順位を算出する
    　請求項４に記載のセンサ診断装置。
  6. 　前記設備は複数の前記センサを含み、
    　前記複数の前記センサの各々は、複数のグループのいずれか１つに属し、
    　前記複数のグループの各々は、少なくとも１つの前記センサを含み、
    　前記センサ誤差設定部は、前記シミュレーションモデルにおける前記複数の前記センサに対して、前記グループ毎に前記誤差を設定し、
    　前記損失指標算出部は、各々の前記グループの前記センサに前記誤差が設定された個別の場合における前記エネルギー損失量および前記経済損失量の少なくとも１つに基づいて前記グループ毎に前記感度を算出し、
    　前記損失指標算出部は、前記複数の前記グループの前記感度に基づいて、前記複数の前記グループの保守点検の順位を算出する
    　請求項４に記載のセンサ診断装置。
  7. 　前記センサ誤差設定部は、前記シミュレーションモデルにおける前記センサに対して、ユーザによって指定された前記誤差を設定する
    　請求項１に記載のセンサ診断装置。
  8. 　前記センサ誤差設定部は、前記シミュレーションモデルにおける前記センサに対して、前記センサの前記誤差を推定する装置によって推定された前記誤差を設定する
    　請求項１に記載のセンサ診断装置。
  9. 　前記センサ誤差設定部は、前記シミュレーションモデルにおける前記センサに対して、過去に発生した前記誤差の履歴に基づいて前記誤差を設定する
    　請求項１に記載のセンサ診断装置。
  10. 　前記センサ誤差設定部は、過去に発生した前記誤差の履歴に基づいて、将来に発生しうる前記誤差の予測値を算出し、かつ前記シミュレーションモデルにおける前記センサに対して、前記誤差の前記予測値を設定する
    　請求項１に記載のセンサ診断装置。
  11. 　前記センサ誤差設定部は、将来の複数の時点毎に前記誤差の前記予測値を算出し、
    　前記損失指標算出部は、前記複数の前記時点の各々に対応する前記誤差の前記予測値に基づいて、将来に発生しうる前記経済損失量を前記複数の前記時点毎に算出する
    　請求項１０に記載のセンサ診断装置。
  12. 　前記損失指標算出部は、単位時間当たりの前記経済損失量を前記複数の前記時点毎に算出し、
    　前記損失指標算出部は、前記センサの保守点検のタイミングが前記複数の前記時点のいずれか１つと同一であるときの前記単位時間当たりの前記保守点検のコストを前記複数の前記時点毎に算出し、
    　前記損失指標算出部は、前記複数の前記時点の各々に対応する前記経済損失量および前記保守点検の前記コストの合計を算出する
    　請求項１１に記載のセンサ診断装置。
  13. 　前記損失指標算出部は、前記複数の時点における第１の時点および第２の時点のうち前記経済損失量および前記保守点検の前記コストの前記合計がより小さい時点に基づく周期を前記センサの前記保守点検の周期として選択する
    　請求項１２に記載のセンサ診断装置。
  14. 　前記設備における前記センサの配置を示す図面上に前記指標値を表示する表示部を備える
    　請求項１に記載のセンサ診断装置。
  15. 　前記指標値を前記グループ毎に表示する表示部を備える
    　請求項３に記載のセンサ診断装置。
  16. 　前記保守点検の前記順位を表示する表示部を備える
    　請求項５または請求項６に記載のセンサ診断装置。
  17. 　前記経済損失量と前記センサの保守点検のコストとを表示する表示部を備える
    　請求項１１に記載のセンサ診断装置。
  18. 　前記複数の前記時点の各々に対応する前記経済損失量および前記保守点検の前記コストの前記合計を表示する表示部を備える
    　請求項１２に記載のセンサ診断装置。
  19. 　前記損失指標算出部によって選択された前記周期を表示する表示部を備える
    　請求項１３に記載のセンサ診断装置。
  20. 　計測対象と、当該計測対象の状態を計測するセンサとを含む設備のシミュレーションモデルを生成するシミュレーションモデル生成ステップと、
    　前記シミュレーションモデルにおける前記センサに対して、前記センサの計測値に発生する誤差を設定するセンサ誤差設定ステップと、
    　前記誤差が設定された前記シミュレーションモデルを使用してシミュレーションを行うことにより、前記設備のエネルギー損失量および経済損失量の少なくとも１つに対応する指標値を算出する損失指標算出ステップと、
    　を備えたセンサ診断方法。
  21. 　計測対象と、当該計測対象の状態を計測するセンサとを含む設備のシミュレーションモデルを生成するシミュレーションモデル生成ステップと、
    　前記シミュレーションモデルにおける前記センサに対して、前記センサの計測値に発生する誤差を設定するセンサ誤差設定ステップと、
    　前記誤差が設定された前記シミュレーションモデルを使用してシミュレーションを行うことにより、前記設備のエネルギー損失量および経済損失量の少なくとも１つに対応する指標値を算出する損失指標算出ステップと、
    　をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
PCT/JP2017/010627 2016-09-20 2017-03-16 センサ診断装置、センサ診断方法、およびプログラム WO2018055808A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201780053157.2A CN109643114A (zh) 2016-09-20 2017-03-16 传感器诊断装置、传感器诊断方法及程序

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016-182599 2016-09-20
JP2016182599A JP2018049316A (ja) 2016-09-20 2016-09-20 センサ診断装置、センサ診断方法、およびプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2018055808A1 true WO2018055808A1 (ja) 2018-03-29

Family

ID=61690278

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2017/010627 WO2018055808A1 (ja) 2016-09-20 2017-03-16 センサ診断装置、センサ診断方法、およびプログラム

Country Status (3)

Country Link
JP (1) JP2018049316A (ja)
CN (1) CN109643114A (ja)
WO (1) WO2018055808A1 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2021095135A1 (ja) * 2019-11-12 2021-05-20
WO2021111541A1 (ja) * 2019-12-04 2021-06-10 三菱電機株式会社 校正順序生成装置、校正順序生成方法、および、校正順序生成プログラム

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115136010A (zh) * 2020-03-06 2022-09-30 株式会社堀场先进技术 测量装置、传感器输出监视方法以及传感器输出监视程序
JP7428157B2 (ja) 2021-03-26 2024-02-06 横河電機株式会社 解析装置、解析方法およびプログラム
JP7005807B1 (ja) 2021-05-18 2022-02-10 岩井機械工業株式会社 メンテナンスシステム、サーバー及び情報処理装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5413883A (en) * 1977-07-04 1979-02-01 Hitachi Ltd Abnormalness detector of automatic controller
JP2013176224A (ja) * 2012-02-24 2013-09-05 Sharp Corp 再生可能エネルギーから電力を生成する発電ユニットを備える発電システム
CA2835505A1 (en) * 2013-11-27 2015-05-27 Adept Ai Systems Inc. Method and apparatus for artificially intelligent model-based control of dynamic processes using probabilistic agents

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7996155B2 (en) * 2003-01-22 2011-08-09 Microsoft Corporation ANOVA method for data analysis
PT1885321E (pt) * 2005-05-30 2010-12-14 Elchanan Vaserman Recipiente insuflável para a alimentação de bébés
GB2481946A (en) * 2009-03-31 2012-01-11 Gridpoint Inc Electric vehicle power management systems
US8401560B2 (en) * 2009-03-31 2013-03-19 Empire Technology Development Llc Infrastructure for location discovery
CN101619850B (zh) * 2009-08-06 2011-04-13 杭州盘古自动化系统有限公司 基于热电系统负荷在线预测的调度方法与系统
CN102063327B (zh) * 2010-12-15 2013-07-24 中国科学院深圳先进技术研究院 具有功耗意识的数据中心应用服务调度方法
CN102143111B (zh) * 2011-02-16 2013-10-23 河南理工大学 一种双极性混沌键控通信系统解调方法
CN102221988B (zh) * 2011-05-23 2013-10-30 北京工商大学 一种快速的指令级处理器能耗估算方法
CN102759984A (zh) * 2012-06-13 2012-10-31 上海交通大学 虚拟化服务器集群的电源和性能管理系统
CN102999766B (zh) * 2012-09-24 2016-05-18 中国科学院自动化研究所 基于时空结构上下文关系在线学习的目标跟踪方法
JP5930225B2 (ja) * 2014-01-27 2016-06-08 横河電機株式会社 エネルギー効率評価支援装置、コンピュータプログラムおよびエネルギー効率評価支援方法
CN105487496B (zh) * 2015-08-10 2018-06-26 河北省电力建设调整试验所 基于双目标并行island-hfc混合模型遗传编程算法的火电厂热工在线过程辨识及控制算法的优化方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5413883A (en) * 1977-07-04 1979-02-01 Hitachi Ltd Abnormalness detector of automatic controller
JP2013176224A (ja) * 2012-02-24 2013-09-05 Sharp Corp 再生可能エネルギーから電力を生成する発電ユニットを備える発電システム
CA2835505A1 (en) * 2013-11-27 2015-05-27 Adept Ai Systems Inc. Method and apparatus for artificially intelligent model-based control of dynamic processes using probabilistic agents

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2021095135A1 (ja) * 2019-11-12 2021-05-20
WO2021095135A1 (ja) * 2019-11-12 2021-05-20 三菱電機株式会社 校正支援装置、校正支援方法、および、校正支援プログラム
JP7004476B2 (ja) 2019-11-12 2022-01-21 三菱電機株式会社 校正支援装置、校正支援方法、および、校正支援プログラム
WO2021111541A1 (ja) * 2019-12-04 2021-06-10 三菱電機株式会社 校正順序生成装置、校正順序生成方法、および、校正順序生成プログラム
JPWO2021111541A1 (ja) * 2019-12-04 2021-06-10

Also Published As

Publication number Publication date
JP2018049316A (ja) 2018-03-29
CN109643114A (zh) 2019-04-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2018055808A1 (ja) センサ診断装置、センサ診断方法、およびプログラム
Yang et al. A novel model-based fault detection method for temperature sensor using fractal correlation dimension
US9507342B2 (en) Aircraft engine systems and methods for operating same
US10554077B2 (en) Automated monitoring for changes in energy consumption patterns
Yu et al. Virtual in-situ calibration method in building systems
US10372567B2 (en) Automatic fault detection and diagnosis in complex physical systems
US10699248B2 (en) Inspection management system and inspection management method
BR102012001173A2 (pt) Método e sistema computadorizados para determinar uma ou mais localizações prováveis de uma anomalia
JP6862130B2 (ja) 異常検知装置、異常検知方法、およびプログラム
JP5621967B2 (ja) 異常データ分析システム
JP2017215864A (ja) 監視装置、対象装置の監視方法、およびプログラム
JP2011075373A (ja) 機器診断方法及び機器診断装置
JP2013073414A (ja) プラントのセンサ診断装置およびセンサ診断方法
JP2016151909A (ja) 異常診断方法及び異常診断システム
Zhao et al. Development, evaluation, and validation of a robust virtual sensing method for determining water flow rate in chillers
CN117664281B (zh) 基于物联网的超声波水表故障检测与自动校准方法和系统
CA3165996A1 (en) Anomaly detection and failure prediction for predictive monitoring of industrial equipment and industrial measurement equipment
Hjortland et al. Virtual sensors for rooftop unit air-side diagnostics
CN110431496B (zh) 评估装置、评估系统、评估方法和计算机可读存储介质
JP2021076309A (ja) 推定方法、推定装置、プログラム及び学習済みモデルの生成方法
US10429828B2 (en) Plant simulation device and plant simulation method with first parameter adjustable at start and second parameter adjustable during operation of the plant
JP2007026134A (ja) 異常判定装置
AU2010215688B2 (en) Method and device for monitoring a pasteurization installation
EP2618231A2 (en) System and method for monitoring, diagnostics, and prognostics
JP5649596B2 (ja) プロセスデータ推定方法

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 17852589

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 17852589

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1