WO2019235599A1

WO2019235599A1 - バルブの状態把握システム

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Publication number: WO2019235599A1
Application number: PCT/JP2019/022649
Authority: WO
Inventors: 井上　優; 風間　正裕; 勲西澤
Original assignee: 株式会社キッツ
Priority date: 2018-06-06
Filing date: 2019-06-06
Publication date: 2019-12-12
Also published as: DE112019002316T5; JP7203843B2; CN112469937B; CN116592174A; US11892097B2; JP2023024785A; ES2813248B2; US20210123543A1; ES2813248A2; US20230194016A1; US11761556B2; JPWO2019235599A1; CN112469937A; ES2813248R1

Abstract

既設又は稼動中の様々なバルブ（回転弁）やアクチュエータ、特に商用電源が供給されないような設備にも容易に後付け可能であり、かつ、バルブやアクチュエータの詳細かつ精密な状態把握・診断或は故障予測も可能なバルブの状態把握システムを提供することにある。　バルブを開閉する弁軸の角速度データに基づいて、このバルブの状態監視、診断、及び寿命予測をするようにしたバルブの状態把握システムであり、弁軸には、少なくとも半導体型のジャイロセンサを有する監視ユニットが着脱自在に固定されると共に、角速度データには、この監視ユニットから得られる弁体の全開又は全閉から全閉又は全開に向けての回転運動に応じた角速度データが含まれるバルブの状態把握システムである。

Description

バルブの状態把握システム

　本発明は、バルブの状態把握システムに関し、特に、ボールバルブなどの回転弁の状態把握システムに関する。

　一般的に、各種プラント、ビルなどの大規模設備、或は、家屋・店舗などの小規模建造物などの様々な場所で、各種の配管とバルブ、更に、これらのバルブの自動制御用の各種のアクチュエータを含む多様な配管設備が設けられる。この配管設備では、例えばボールバルブやバタフライバルブなどの回転弁は、９０度回転型（クォータターンタイプ）の需要が高く、また、これらの駆動用アクチュエータとしては、シンプルな構成であって小型化も容易であり、コスト面でも優れる空気圧型アクチュエータが搭載されることも多い。

　通常、このような配管設備においても、バルブやアクチュエータなどの機器類を自動制御したり、稼働状況の管理や保守などを行う上で、機械的又は人為的など何らかの手段を介して、これらの機器類の状態を監視する手段が必要となる。さらに近年は、熟練者の人材不足や技術伝承の不足もますます顕著となってきており、配管設備のバルブやアクチュエータの状態監視のみならず、これらの機器の故障予知や寿命診断、さらには、製品・部品レベルにおける故障・症状ごとの適切な評価・判別など、より精密な状態検知能力と、その検知結果に基づき、様々な観点から機器を管理・制御できるシステムに対する需要も高まっている。

　特に、ＰＴＦＥやＰＥＥＫ材などの樹脂製弁座シートを備え、アクチュエータによる駆動力の下、複雑で微細な摩擦作用を連続的に受けて回動するボールバルブ（特にフローティング形式）やバタフライバルブなどの回転弁の類は、典型的な開閉弁或は流量調整弁として、地域や場所を問わず、多くの環境の下で多様な使用形態で用いられており、その精密な状態監視・診断手段への需要は、近年ますます高まっている。例えばボールバルブのボールシートは、バルブ機能の中核であると共に材質特性から状態変化も生じ易く、稼働中のボールバルブにおいて最も状態を把握する必要性が高い部分である。

　これに対し、少なくとも配管設備のバルブやアクチュエータの状態を監視することを目的とした手段としては、従来より種々の技術の提案があるが、例えば特許文献１では、デバイス、とりわけバルブやアクチュエータの動作から得られる特性グラフに基づいて、デバイスの様々な状態の確認が図られている。同文献１は、特性グラフを用いてプロセス構成制御部品の状態を判断するための方法であり、具体的には、あるデバイスで所定期間において特性グラフを測定した上で、同一のデバイスで別の期間内において特性グラフを測定し、これら２つの特性グラフを計算装置を介してモニタ上に表示することにより、特性グラフ同士の比較（境界値内にあるか否か）によって、デバイスの状態を計算装置で評価する方法が開示されている。

　一方で、上記のような多様な配管設備では、その構成や状況を問わず、様々な原因から、作業者による人為的手段、すなわち、アクチュエータやバルブの動作状況を現場で確認する必要が生じる場合がある。例えば、フィールドバスのような高度な計装システムを有していない簡素なプラント構成の場合は、管理室などで遠隔監視・制御することができないため、作業者が現場に出向いて個々のバルブやアクチュエータを逐一確認していく必要があり、また、遠隔監視システムが備えられていてもそれが故障等している場合にも、少なくとも現場確認が必要である。

　ただし、このような現場確認において、例えば、バルブアクチュエータの制御軸などに所定のインジケータなどが備えられていても、バルブやアクチュエータが複雑な管路や狭い場所などに設置された上で、このような配管状況に対応していない場合は、現場での確認作業が困難となっていた。また、遠隔監視可能に構成されている場合、システムの簡略化などに伴い、現場確認が想定されない設備として構成されることも多く、このような場合にも現場確認が困難である。さらに、現場確認を促進すべく、既設のアクチュエータやバルブに対して新たに記録・表示装置を設けようとした場合には、アクチュエータやバルブ・配管などの機器の分解や取り付け作業、或は交換作業まで必要となることが多く、しかも、このような装置類を設けた場合、アクチュエータなどが大型化して管路への配置ができなくなる場合すらある。

　このため、上記のような配管設備を巡る現場確認作業においては、バルブやアクチュエータの状態をその場で容易に確認できると共に、配管設備で既に配備され、或は稼動中のバルブやアクチュエータに対しても、例えばユニット式に構成されることで、新しく容易に後付け可能に構成された監視手段への需要も高い。また近年は、いわゆるＩＯＴ(internet of things)技術やクラウドコンピューティング技術を介してバルブなどの機器を管理できるシステム構成も望まれている。さらに、既存の計装システムを有していても、このシステムとは独立して簡易的に機器の状態把握ができるシステムの需要もある。この種の技術の提案も既にいくつか存在しており、例えば特許文献２、３が提案されている。

　特許文献２は、バルブの予測可能なメンテナンスシステムであり、具体的には、筐体側のサポート部材に着脱自在なボックスには磁気タイプのポジションセンサが収納される一方で、ステム側にはセンサに測定される磁場を生じるマグネットが所定間隔で配置されており、少なくともこれらから成る角度検知機構から得られるステムの角度位置と、ステムに備えられたトルクセンサからのトルク情報に基づいて、ボールやシートの損傷、或はアクチュエータの故障などの状態を予測するように構成されており、特に、トルク‐角度の曲線グラフから状態を評価する点が述べられている。

　特許文献３は、クォータターンバルブに搭載されるアクチュエータの上部にブラケットを介してアドオン型のバルブ監視ユニットが取り付けられる一方で、バルブのステム側には、アクチュエータ状態（ステムの角度位置）を読み取って監視ユニットへ角度変動信号を送信可能なセンサが取り付けられることで、バルブの状態をステムの角度位置に基づいて常時監視可能に構成されており、例えば、同文献のグラフ図には、時間に対するステム角度のグラフが示され、そのパターンに基づいて、バルブの不良状態を推測するようにした例が開示されている。

特表２００９－５４３１９４ＷＯ２０１６／１３９３７６特表２０１５－５２８０８５

　しかしながら、特許文献１は、デバイスの特性グラフの比較・評価という観点では広く一般的な対象に適用し得ると考えられるものの、特性グラフの取得方法などについて具体的な手段の開示が無い。このため、例えば、ボールバルブやバタフライバルブなどの弁種こと、或はこれらの弁座シートやパッキンなどの部品ごと、さらに、これらの損傷状態や交換時期など、個々の具体的な対象に関しては、精密な状態把握や診断は不可能である。よって、ボールバルブやバタフライバルブなどの具体的な対象ごとに、上記した精密な状態把握・診断は実施できる技術とは言えない。

　この点、特性グラフとして具体的に例示されているのは、空気圧式アクチュエータのアクチュエータ圧力と移動位置のグラフであるが、既設のアクチュエータから、すなわち配管接続後にこのような特性グラフを得ようとした場合、空気圧を吸排気する配管系を一度外して圧力センサなどをアクチュエータに組み入れ、再びアクチュエータを組み立てる必要があるため、監視装置として機器類に容易に後付けすることも不可能である。

　また、特許文献２、３の装置構成では、少なくともステムなどのバルブやアクチュエータ側に、被測定対象となる部材を別途取り付けることが必須であるから、同文献の装置は、外界情報計測タイプであり、このような被測定部材が必要とされる分、装置の部品点数や製造・管理工程が増加すると共に、取り付けの手間もかかって取扱性も損なわれ、しかも、適用対象も制限され使用性も損なわれるので、不利な点といえる。よって簡易な構成と後付け容易とすべき上記課題の観点から、未だ不十分である。

　さらに、同文献２、３では、あくまでステムなどの回転軸の角度を検知する角度センサのデータに基づいて機器の状態を把握している。しかしながら、後述するように、とりわけランダムな摩擦作用を受けながら回転する回転軸運動を簡易な構成にて詳細に把握する上では、少なくとも角度センサのみからなるセンサでは、運動の詳細な解析を実現するうえでは未だ不十分であり、特に寿命診断などに用いるデータ取得手段としては不十分である。具体的には、角度センサでは、角度の時間推移としては線形的ないしは滑らかな曲線的グラフしか得ることができず、これは、角度センサでは、あくまで精度の低い粗い不十分な運動データしか得られていないことを意味する。よって、角度センサによる角度情報によっては、より精密に対象物を状態把握・診断すべき上記課題の解決も不可能である。

　現に、同文献３に開示の角度―時間グラフにおいては、何れのリアルタイム測定値のグラフも線形ないしは緩やかな曲線を呈しており、よって、大まかな回転運動特性を捉えているに過ぎないと言える。特に、波状に振動した測定グラフも示されてはいるが、これらはあくまでバルブ回動が逆行した場合であって、単に大振りかつ極めて稀な運動を捉えたものに過ぎない。

　その他、上記課題に対し、少なくとも、バルブやアクチュエータの状態監視のためには、当然これらの状態（回転角度等）を計測可能なセンサが備えられる必要があり、特に、容易に後付け可能なセンサであれば有効であると考えられるが、この種の、例えば慣性センサ（慣性計測ユニット（IMU））がバルブやアクチュエータに設けられた類の技術は、従来からもいくつか提案されているものの、それらはあくまで弁の開度（回転角度）を計測する弁開度計として提案された技術しか存在しない。このため、慣性センサなど、容易に対象製品に対して後付けし得るセンサがバルブやアクチュエータに備えられていても、このセンサからどのようにしてどんなデータを取得するのか、或は、得られたデータをどのように上記課題（精密な状態把握や診断など）の解決に繋げるのか、等に関して知得できず、やはり上記課題の解決は不可能である。

　そこで、本発明は上記問題点を解決するために開発されたものであり、その目的とするところは、既設又は稼動中の様々なバルブ（回転弁）やアクチュエータ、特に商用電源が供給されないような設備にも容易に後付け可能であり、かつ、バルブやアクチュエータの詳細かつ精密な状態把握・診断或は故障予測も可能なバルブの状態把握システムを提供することにある。

　上記目的を達成するため、請求項１に係る発明は、バルブを開閉する弁軸の角速度データに基づいて、このバルブの状態監視、診断、及び寿命予測をするようにしたバルブの状態把握システムである。

　請求項２に係る発明は、弁軸には、少なくとも半導体型のジャイロセンサを有する監視ユニットが着脱自在に固定されると共に、角速度データには、この監視ユニットから得られる弁体の全開又は全閉から全閉又は全開に向けての回転運動に応じた角速度データが含まれるバルブの状態把握システムである。

　請求項３に係る発明は、バルブは、弁軸を回動させることで流路を開閉又は制御する回転弁であり、弁軸は、アクチュエータを介した自動弁の出力軸と制御軸又は手動ハンドルを介した手動弁のステムから成る回転軸であるバルブの状態把握システムである。

　請求項４に係る発明は、回転弁は、クォータターン型のボールバルブ又はバタフライバルブであるバルブの状態把握システムである。

　請求項５に係る発明は、状態監視には、少なくとも弁座、グランドパッキン、及び／又はステムベアリングの摩耗状態の把握が含まれるバルブの状態把握システムである。

　請求項６に係る発明は、角速度データから更に弁軸の回転角度を算出可能としたバルブの状態把握システムである。

　請求項７に係る発明は、バルブと、このバルブに固定されたセンサユニットと、このセンサユニットと通信可能に接続されデータベースを備えたサーバと、を含むシステムであって、バルブを開閉する弁軸からセンサユニットに備えられたセンサによって計測される計測データに含まれる特徴量に基づいて摩耗部品の摩耗状態を把握ようにしたバルブの状態把握システムである。

　請求項８に係る発明は、センサは弁軸が回転する角速度データを計測データとして計測するジャイロセンサであるバルブの状態把握システムである。

　請求項９に係る発明は、特徴量は、弁軸の軸心方向の角速度データから得られる角速度グラフに現れるバルブの全開から所定開度又は全閉に至るまでの時間、所定開度から全閉に至るまでの時間、所定時間領域に含まれる角速度の急勾配の数、位置、大きさ、若しくは幅、及び／又は、角速度の最大値若しくは極大値に至るまでの時間、最大値若しくは極大値の大きさ、幅の全部又は一部から成る特徴量データであるバルブの状態把握システムである。

　請求項１０に係る発明は、データベースには、特定条件ごとにバルブの所定開閉回数に応じた複数のラベルデータと特徴量データとから成るリファレンスデータテーブルが格納されており、センサユニット及び／又はサーバには、摩耗状態を把握してバルブの異常診断を実行するように構成された第１の異常診断手段が備えられ、この第１の異常診断手段は、バルブの特定条件とバルブの開閉回数と角速度データに基づいた特定特徴量データとから成る特定データを作成する特定データ作成手段と、特定データの開閉回数と同一の開閉回数を有し、かつ、略等しい特定特徴量を有するリファレンスデータをリファレンスデータテーブルから取得するデータ取得手段と、この取得されたリファレンスデータが有するラベルデータの何れか一つと所定の閾値とを比較して所定の判定結果を得る比較判定手段と、を含むバルブの状態把握システムである。

　請求項１１に係る発明は、データベースには、特徴量データから推測ラベルデータの一つを算出する学習モデルが格納されており、センサユニット及び／又はサーバには、摩耗状態を把握してバルブの異常診断を実行するように構成された第２の異常診断手段が備えられ、この第２の異常診断手段は、計測データに基づいて特徴量データを作成する特徴量作成手段と、特徴量データに基づいて学習モデルを介して推測ラベルデータの一つを計算する推測ラベルデータ計算手段と、この推測ラベルデータと所定の閾値とを比較して判定結果を得る比較判定手段と、を含むバルブの状態把握システムである。

　請求項１２に係る発明は、データベースには、蓄積特徴量データからモデルデータを算出する学習モデルが格納され、センサユニット及び／又はサーバには、摩耗状態を把握してバルブの異常診断を実行するように構成された第３の異常診断手段が備えられ、この第３の異常診断手段は、計測データに基づいて所定の特徴量データを作成する特徴量作成手段と、特徴量データをデータベースに蓄積して蓄積特徴量データを生成するデータ蓄積手段と、所定の制御を行うデータ制御手段と、蓄積特徴量データに基づいて学習モデルを介してモデルデータを算出するモデルデータ算出手段と、モデルデータと新たな特徴量データから所定の指標を計算する指標計算手段と、指標と所定の閾値とを比較して判定結果を得る比較判定手段と、を含むバルブの状態把握システムである。

　請求項１３に係る発明は、摩耗部品は弁座シートであり、バルブは回転弁であり、センサユニットはサーバと無線通信可能かつ電源を備えた単一ユニットであり、このセンサユニットを弁軸と供回り可能な形態で着脱自在に固定したバルブの状態把握システムである。

　請求項１４に係る発明は、ラベルデータは、非摩耗状態の前記摩耗部品の寸法から成る寸法データ及び／又はバルブの全閉時の漏れ量から成る漏れ量データから成るバルブの状態把握システムである。

　請求項１５に係る発明は、バルブと、このバルブに固定されたジャイロセンサユニットと、このジャイロセンサユニットと通信可能に接続されたデータベースを備えたサーバと、を含むシステムであって、このデータベースには、バルブの開閉回数に応じた出力データと製品データから成る第２リファレンスデータテーブルが格納され、センサユニット及び／又はサーバには、バルブに備えられた摩耗部品の摩耗状態を把握してバルブの異常診断を実行するように構成された第４の異常診断手段が備えられ、この第４の異常診断手段は、バルブの開閉回数に応じてジャイロセンサユニットが計測する出力データと製品データを含む計測データを作成するデータ作成手段と、この計測データが有するバルブの出力データと略等しい出力データを有する第２リファレンスデータを第２リファレンスデータテーブルから取得するデータ取得手段と、この取得された第２リファレンスデータが有するバルブの使用頻度データに基づいてバルブの故障予知を判定する故障判定手段と、を含むバルブの状態把握システムである。

　請求項１に記載の発明によると、バルブの弁軸は、弁体と連動してその運動が直接伝わる部位なので、摩擦作用を通じた弁座の状態など、現時点におけるバルブの性能・症状がそのまま反映され易い弁体運動の観測部位として好適であると共に、ベアリングやパッキンなど様々な重要部位とも直接関連しているのでこれらの状態もそのまま反映され易い。

　一方で、少なくとも精度の高い（角）速度データの場合、本質的には位置（角度）データと異なり、測定した瞬間における対象物の運動特性がよく反映されている情報であって、例えば摩擦作用下でのランダムな運動においては、位置データには反映されない微細な運動特性も反映される。よって、バルブの弁軸の角速度データに基づけば、バルブの状態監視、診断、及び寿命予測が、容易かつ精密に実現できる。

　請求項２に記載の発明によると、ジャイロセンサによれば、回転運動（回転摩擦）を複数のピークを含んだ非線形領域を有する角速度グラフとして取得できるから、捉えることが困難であった詳細な診断情報が簡易に取得され、このデータに基づいた詳細なバルブの状態把握が可能となる。また、元来ジャイロセンサは基準軸に対する回転運動を高い精度で検知するためのセンサなので、たとえ安価・低性能、或は汎用センサであっても、このような寿命予知用センサとして極めて有用である。

　また、実際に使用する段階では、ほぼ監視ユニットを個々の対象製品の弁軸部位に着脱自在に取り付けるだけの作業で、既存のシステムと独立した簡易なバルブの状態把握システムを構成できると共に、取り付け対象（製品種別や配管状況、稼働の有無など）や取り付け方法の幅も極めて広いから、作業者を選ばず様々な対象製品に対して極めて容易に後付け可能である。しかも、監視ユニットとしてコンパクトに機能を集約できるから、製品としての取扱性や使用性、或はコスト面などにも優れる。

　請求項３に記載の発明によると、少なくとも回転弁の回転軸を測定対象としたので、ジャイロセンサによる測定対象運動は、変位しない基準軸に対する単純な軸回転運動のみから成るから、軸回転運動センサとしてのジャイロセンサの機能を最も発揮し易く、このため、簡易な構成のみで精密な運動測定が可能となる。

　請求項４に記載の発明によると、手動・自動を問わず様々な場面に多数普及しており、多様なニーズで現在又は将来的にも需要が高いクォータターン型ボールバルブ又はバタフライバルブに対する状態把握が可能となる。また、とりわけバルブの運動から得られた角速度データから角度計算をする際には、積算範囲（角度変位）が最大で９０度と小さいので、積算されていく誤差も小さな範囲で済ませることができ、計算資源や機器の構成の節約に繋げることも可能となる。

　請求項５に記載の発明によると、弁座、グランドパッキン、及び／又はステムベアリングは、それぞれバルブの要所を担い、摩耗状態を含むこれらの性能は、バルブの重要な機能を左右する一方で、内部に組み込まれた消耗部材であるから、これらの摩耗状態は、バルブ機器の取り外し・分解や部品の取り出し・目視による検査が通常であり、少なくとも非破壊的に簡易かつ迅速な摩耗状態の把握は困難であった。しかしながら、本発明によれば、このような製品の寿命に関わる重要な内部部品・部分などに対しても、極めて容易に詳細な診断が実現できる。

　請求項６に記載の発明によると、角度・開度情報は様々な場面においてバルブの基本的な情報として重要であり、角速度データを少なくとも角度計算に有効利用可能となる。

　請求項７に記載の発明によると、バルブの摩耗部品の摩耗状態を、バルブの実運転から得られる計測データの特徴量に基づいて診断するようにしているから、運転シグナルから機器の状態把握を行ういわゆる非破壊検査の手法による異常診断が可能となる。このことは、一つの配管上に複数のバルブが配設されている配管システムにおいてはシステム全体のメンテナンスの面で合理的に交換できるようになることにほかならない。すなわち、一つのバルブをメンテナンスする場合でもその配管は運用を停止しなければならず、現状、まだ使用できるバルブが他に配設されていたとしても全交換しているが、本発明によれば、使用頻度の少ないバルブの実質的な耐用年数は他の同じバルブよりも長いことから交換しなくても良く、メンテナンスに関わるコスト低減を図ることができる。しかも、新品～故障までの全期間データを保有していることから、ある程度使用期間が経過しているバルブにジャイロセンサーを取り付けても使用状態が把握できる。よって、故障予測の制御を市場で速やかに展開できる。

　請求項８に記載の発明によると、弁軸の回転運動は、ジャイロセンサで計測される角速度グラフに特徴付けされる傾向が極めて強いから、計測データの処理も極めて行い易く、特に機械学習などの大量のデータ処理の観点からも、対象物の状態把握に極めて好適である。

　請求項９に記載の発明によると、特徴量を、いくつかの認識し易いグラフパターンのみに特定しているから、処理し易い特徴量データを抽出できる。

　請求項１０に記載の発明によると、角速度データから得られる明瞭なパターンに基づいて、リファレンスデータから、簡易な処理を介して容易にバルブの診断を実行できる。また、バルブ製品の実運転から得られるリファレンスデータを極めて有効利用できる。しかも、所定の機械学習の適用も可能である。

　請求項１１に記載の発明によると、対象物に特化した固有のデータによる機械学習の手法を用い、この機械学習を介して得られるラベルデータに基づいてバルブの異常診断を行うから、近年の機械学習技術の発達や、計算機の処理能力やデータストレージ能力の向上、低コスト化と相俟って、対象物に特化された精度と信頼性の高い異常診断を容易に実施することができる。

　請求項１２に記載の発明によると、特定条件下で使用している実運転中の製品個性に応じたリアルタイムなデータに基づいた診断を実行できるから、製品に応じて診断の精度・信頼性を高めることができると共に、少なくともシステム構成の際には、実際に稼働している製品個体に限ってデータベースを用意すれば済ませることができる。

　請求項１３に記載の発明によると、センサユニットは無線通信可能な単一ユニットだから、バルブが配管された設備への後付けや回収、或は、バルブの状態監視が、極めて容易であると共に、ユニット自体も取り扱い易い。

　請求項１４に記載の発明によると、ラベルデータとしてバルブの特性に重要な値を選択しているので、バルブの異常診断に極めて好適である。

　請求項１５に記載の発明によると、第２リファレンスデータテーブルに予めバルブの新品状態から故障状態までの全てのデータが格納されている場合は、バルブの使用頻度データに基づいてバルブの故障予知を判定する故障判定手段により、３か月前、３ヶ月前とか言うように交換時期を刻々と段階的に報知することができる。しかも、新品～故障までの全期間データを保有していることから、ある程度使用期間が経過しているバルブにジャイロセンサーを取り付けても使用状態が把握できることから、故障予測の制御を市場で速やかに展開できる。

本例のアクチュエータ付きボールバルブの外観斜視図である。図１の外観平面図である。図２のＡ－Ａ線部分断面図である。本例の監視ユニットの内部構造を示したブロック図である。特定条件下の実施例（試験番号１０）で得られた角速度グラフの一例である。特定条件下の実施例（試験番号１０）で得られた角速度グラフの一例である。特定条件下の実施例（試験番号１０）で得られた角速度グラフの一例である。特定条件下の実施例（試験番号１０）で得られた角速度グラフの一例である。特定条件下の実施例（試験番号１０）で得られた角速度グラフの一例である。図３のＢ－Ｂ線断面図であり、全閉状態のボールバルブの一例を示した断面図である。図３のＢ－Ｂ線断面図であり、途中開度のボールバルブの一例を示した断面図である。図３のＢ－Ｂ線断面図であり、途中開度のボールバルブの一例を示した断面図である。図３のＢ－Ｂ線断面図であり、途中開度のボールバルブの一例を示した断面図である。図３のＢ－Ｂ線断面図であり、全開状態のボールバルブの一例を示した断面図である。特定条件下の実施例（試験番号２）で得られた角速度グラフの一例である。特定条件下の実施例（試験番号２）で得られた角速度グラフの一例である。特定条件下の実施例（試験番号２）で得られた角速度グラフの一例である。特定条件下の実施例（試験番号８）で得られた角速度グラフの一例である。特定条件下の実施例（試験番号８）で得られた角速度グラフの一例である。特定条件下の実施例（試験番号８）で得られた角速度グラフの一例である。特定条件下の実施例（試験番号１１）で得られた角速度グラフの一例である。特定条件下の実施例（試験番号１１）で得られた角速度グラフの一例である。特定条件下の実施例（試験番号１１）で得られた角速度グラフの一例である。ボールシートの摩耗量の測定状況の一例を説明した模式説明図である。他例（初動）で得られたＸ軸角速度グラフの一例である。他例（初動）で得られたＹ軸角速度グラフの一例である。他例（初動）で得られたＺ軸角速度グラフの一例である。他例（２００００回）で得られたＸ軸角速度グラフの一例である。他例（２００００回）で得られたＹ軸角速度グラフの一例である。他例（２００００回）で得られたＺ軸角速度グラフの一例である。本発明のバルブの状態把握システムの概略を示したブロック図である。本発明のバルブの状態把握システムの異常診断プロセスの概略を示したフローチャート図である。第４の異常診断手段による異常診断プロセス（通常フロー）を示したデータフロー図である。第４の異常診断手段による異常診断プロセス（リファレンス作成フロー）を示したデータフロー図である。他例（初動）で得られた加速度グラフの一例である。他例（２００００回）で得られた加速度グラフの一例である。

　以下に、本発明の実施形態におけるバルブの状態把握システムを図面に基づいて詳細に説明する。図１は、本実施形態における監視ユニット１をアクチュエータ２に取り付けた状態のアクチュエータ付きボールバルブの外観斜視図であり、図２は、図１においてアクチュエータ２の上側からみた外観平面図である。また、図１は、バルブ３の全開状態であり、Ｘ軸は流路軸心方向に一致し、このＸ軸に対しＹ軸は制御軸４が延び出る方向（同図上方向）であり、Ｚ軸はＸＹ軸の右ねじ方向である。

　図１、２において、監視ユニット１のケース（収納手段）は、片手で掴んで容易に持ち運べる程度のコンパクトな大きさ・重量であれば、外形や材質等は実施に応じて任意に選択できるが、本例では、長さ約１５ｃｍ×１０ｃｍ、厚み約３ｃｍの矩形板状に形成され、完成品として重さ数百グラム程度となる樹脂製筐体であり、例えば正面側には、製品情報や品番、或は取付方向（使用方法）などが表示され、背面側には、図示していないめねじ孔や接着面などからなる所定の取付部が設けられ、取付具５を取り付けることができる。この他、例えば、同じ程度のサイズの丸形円盤状に形成してもよい。

　取付具５は、取付手段の一例であり、本例ではＬ型金板から成り、取付面となる一側面には監視ユニット１の背面側に固着され、他面側にはアクチュエータ２の制御軸４上端部にボルト６で固着されている。ここで、ＮＡＭＵＲ規格とは、アクチュエータの標準的なインタフェース規格（ＶＤＩ／ＶＤＥ３８４５－２０１０）であり、バルブの取り付けや、アクチュエータ上部の付属品取付用の寸法が規定されているが、アクチュエータ２が、このＮＡＭＵＲ規格準拠品であれば、制御軸４上端部には、この規格に対応した図示していないメネジ部が設けられているので、このメネジ部を利用して監視ユニット１を取付具５を介して容易にアクチュエータ２に後付けすることができる。

　ここで、既に使用されているアクチュエータにおいては、制御軸４の上部に開閉リミットスイッチなどの付属機器が取り付けられていることがある。この場合、本例のＬ型金板を用いることにより、付属機器が取り付けられた制御軸４の上部の空間も確保しつつ、監視ユニット１を制御軸４に取り付けることができる。

　図１、２、４において、本例の監視ユニット１に内蔵される矩形状半導体素子であるジャイロセンサ７は、矩形状の監視ユニット１の短辺・長辺にそれぞれ平行となるように内部基板に備えられている。具体的には、図１、２において、監視ユニット１は、ＸＹ平面に平行な姿勢で取り付けられており、この状態で、ジャイロセンサ７のヨー軸はＺ軸方向に一致し、ロール軸とピッチ軸はそれぞれＹ軸とＸ軸方向に一致している。

　図２において、本例では、バルブ３が全開状態となっている基準位置において、監視ユニット１に内蔵されたジャイロセンサ７は、制御軸４位置に対して２重に偏心した位置となるように設けられている。具体的には、制御軸４の軸心位置（流路２６ａ、２７ａの軸心方向）に対し、監視ユニット１は、取付具５を介して、平行に偏心距離α（同図右方向）だけ離れた位置に配置されると共に、ジャイロセンサ７の基板上の位置に応じて、ボルト６の軸心位置（流路２６ａ、２７ａの軸心に垂直方向）に対し、偏心距離β（同図下方向）だけ離れた位置に配置されている。本例では、α＝１８ｍｍ、β＝３３ｍｍに設定している。

　ジャイロセンサ７が、このような２重偏心位置に配置するようにすれば、少なくとも、監視ユニット１を対象製品に取り付ける際に、他の部材が存在しない空いたスペースを利用し易くなると共に、コンパクトに監視ユニット１を対象製品に取り付け易く、様々なサイズ、構造、姿勢となった製品に対してもその場で容易に後付け可能となり、特にラフな取り付けの作業性がよく、取付対象の幅も広がる。また、制御軸４位置に対して監視ユニット１の位置を近い距離に保ったまま、計測対象となる回転軸である制御軸４からの回転半径（α^２＋β^２）^１／２を多く確保できる。なお、ジャイロセンサの配置は、取付具５を介する構造に限られるものでは無く、制御軸の軸心方向中間位置において、制御軸を挟む形で固定される取付具により固定するようにしても良い。

　このように、弁軸には、少なくとも半導体型のジャイロセンサ７を有する監視ユニット１が着脱自在に固定される。また、後述するように、本発明では、バルブ３を開閉する弁軸の角速度データに基づいて、このバルブの状態監視、診断、及び寿命予測をするようにしており、この角速度データには監視ユニット１から得られる弁体（ボール３０）の全開又は全閉から全閉又は全開に向けての回転運動に応じた角速度グラフ化されたデータ（図５～９、１５～２３）が含まれる。さらに、本例では監視ユニット１を制御軸４に取り付けているが、適宜の取付手段を介して出力軸１４に取り付けるようにしてもよい。

　図４においては、監視ユニット１に内蔵される基本的な構成の一例をブロック図として示しており、この構成に限定されず実施に応じて任意に選択可能であるが、少なくとも、モーションセンサとしてのジャイロセンサ７（角速度センサ）を有している。本例のジャイロセンサ７は、ＩＣタイプのＭＥＭＳ(Micro Electric Mechanical System)技術を駆使した振動型ジャイロセンサであり、半導体式で内部基板に備えられている。

　具体的には、直交ＸＹＺ３軸方向の回転を計測可能な３軸ジャイロセンサであり、現在は、一般的な様々な民生機器に搭載されているものを用いている。より具体的にはＳＴマイクロ社製「Ｌ３ＧＤ２０」製品を用いており、その特性として例えば、電源電圧：ＤＣ３．３Ｖ（動作範囲：ＤＣ２．４Ｖ～ＤＣ３．６Ｖ）、消費電流：６．１ｍＡ、測定範囲：±２５０ｄｐｓ（分解能：０．００８７５ｄｐｓ）、±５００ｄｐｓ（分解能：０．０１７５ｄｐｓ）、±２０００ｄｐｓ（分解能：０．０７ｄｐｓ）を有している。ただし、このような特性に限らず、実施に応じて任意に選択・調整できることは勿論である。

　その他、図４において、監視ユニット１には、少なくとも、ＣＰＵ８（中央演算処理装置）、メモリ９、通信モジュール１０、電源１１、ＩＣタグ１２を備えており、後述の本実施例には温度センサも備えている。さらに、上記ジャイロセンサ７の他、図示しない加速度センサや磁気センサを組み合わせて本発明のシステムに利用してもよい。また、省電力化のため、ピエゾセンサを組み合わせて、必要な時にジャイロセンサを作動させるようにしてもよい。

　ＣＰＵ８は、キャッシュも含む意味であり、一般的なスペックのものを使用でき、実施に応じて任意に選択可能であるが、特に、後述の各機能（特に省電力機能）を実現することができる処理能力を備えていることが必要である。このＣＰＵ８は、バスを介してメモリ９、通信モジュール１０などの周辺素子に接続されている。メモリ９も、ＣＰＵ８同様に、後述の各機能を実現できる能力（容量や速度）を備えるものが、実施に応じて任意に選択されるが、連続的な電源供給を想定していない場合は、不揮発性のメモリが好ましい。さらに、省電力機能などを実行する各種のアプリケーションを余裕をもって読み込める容量であれば好適である。

　通信モジュール１０は、近距離無線通信モジュールであることが望ましく、本例では、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）が使用される。この通信モジュール１０を介して、少なくともジャイロセンサ７による角速度データやその推移が図示しない外部の携帯端末との間で通信され、この携帯端末により専用のアプリケーションを介して自動弁の状態記録や表示確認可能となる。また、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）以外にも、赤外線、Ｗｉ－ＦｉＤｉｒｅｃｔ等を用いることもできる。

　電源１１は、所定の電源変換回路も含み、実施に応じて任意に選択されるが、例えばボタン電池による独立電源、或はバッテリー電源であり、例えばボタン電池の場合、その着脱位置には、図示しないシール部材を介して円盤状の電池用蓋が蓋体に形成された穴部に係合固定され、マイナスドライバー等により所定角度回転させて着脱可能に設けられている。電源１１には、ジャイロセンサ７、ＣＰＵ８、メモリ９、通信モジュール１０を含む各素子が接続され、これらの駆動源になっている。

　ＩＣタグ１２は、アクチュエータ２やバルブ３の固有情報が蓄積され、その情報としては、少なくとも、（１）アクチュエータ２やバルブ３の型式や注文番号、（２）アプリケーションソフトのダウンロード用ＵＲＬがあり、これらの蓄積情報が図示しない専用端末などにより入力される。アプリケーションソフトのダウンロード用ＵＲＬは携帯端末用であり、このダウンロード用ＵＲＬからアプリケーションソフトを入手可能になっている。

　上述した監視ユニット１は、少なくとも、対象製品（バルブ３やアクチュエータ２）の状態監視・把握機能の一部として、データ測定機能と、該測定データを蓄積する機能とを有している。測定対象のデータには、少なくとも、時間毎や開閉回数毎の制御軸４における角速度データが含まれ、入手データは、ジャイロセンサ７から出力され、ＣＰＵ８におけるデータ処理を介してメモリ９に蓄積される。この場合、外部のモニタへグラフとして表示可能なデータ形式へ変換してもよい。また、これらデータは例えば、ＣＰＵ８から一定時間毎にメモリ９に蓄積される、いわゆる「間引き」や、データの平均値、或は所定のフィルタリング（ノイズ除去）など、少なくとも簡易的なデータ加工がおこなわれた後に、メモリ９に蓄積されるように設定されてもよい。蓄積データは、携帯端末からの要求に応じてＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）である近距離無線通信モジュール１０を介して携帯端末に送信され、この携帯端末によりアクチュエータ２、バルブ３の状態記録が表示確認される。

　また、後述のように、監視ユニット１は、監視・把握されたバルブの状態に基づき、バルブ（対象製品）の部品・部分レベルの故障予測などの症状診断を行うプロセス（各種の処理ステップから成るフロー）で必要となる各種の機能や、省電力機能、補助センサ（加速度センサなど）によるデータ校正機能などのオプション的な機能、或は外部から入手された所定のアプリケーションで実行される機能を備えることができる。

また、このような各種の機能は、監視ユニット１において実行されても良いし、外部のサーバなどにおいて実行されても良く、必要に応じて適宜割り当てられる。特に、角速度データに基づいて、更に角度データを算出可能に構成されている場合、ジャイロセンサ７のドリフト補正用として適宜加速度センサを用いると共に、積分手段を介さず四則演算からなる積算（矩形法など）によれば、データの精度と消費電力や負荷の観点から好適である。さらに、外部サーバなどに、監視ユニット１からのデータ分析に用いる所定のデータベースが構成されていてもよい。

　本発明では、基本的に、測定した角速度データから角速度グラフを得て、このグラフデータの形状・パターン分析に基づいて、寿命予測プロセスを含む各種の診断プロセスを実行するものであり、この診断プロセスには、例えば、グラフパターンを認識・評価するプロセス、既存の蓄積データ（比較用グラフデータ）の呼び出しと得られたグラフパターンとの比較プロセス、症状の判定プロセス、結果や警告などの出力・表示プロセスなどが含まれ、このような各種のプロセスが適切に実行可能となるように物理的又は論理的なシステムが構成される。

　更に、対象製品の固有情報として、流体圧力や粘度・温度、製品環境の温度や湿度、バルブの開閉回数や設置後の稼働時間、アクチュエータの供給圧や作動速度、或は、ボールバルブにおけるボールシートやパッキンの材質や摩耗係数、ボールや流路のサイズ、といった各種の固有データを測定・保持する機能、これらのデータを外部に出力・表示させる機能、或はこれらを上記プロセスに用いる機能などを備えてもよい。

　特に、ジャイロセンサ７は電気の消費量が多く、本発明の監視ユニット１は、長い場合は数年レベルの長期間放置して用いられることから、節電の観点からジャイロセンサ７と電源１１の組み合わせを選定することが重要であると共に、省電力機能も重要となる。例えば、ＣＰＵ８を通常は省電力状態とし、ジャイロセンサ７からのデータは受信する一方、これらのデータのメモリ９への蓄積は行わない状態とする。そして、アクチュエータ２の動作が検知されたときに省電力状態が解除されて、少なくともジャイロセンサ７により検出された角速度データが、メモリ９に蓄積されるようにしてもよい。アクチュエータ２の動作が検知されない状態が所定時間経過した後は、省電力状態に戻るようにしてもよい。なお、省電力機能として、例えば、自家発電タイプ（振動発電、太陽光発電など）のジャイロセンサを用いてもよい。

　一方、図１～３において、本例では、監視ユニット１の監視対象製品として、複作動型スコッチヨーク構造の空気圧式ロータリーアクチュエータ２と９０度回転式のボールバルブ３を示している。

　図１～３において、アクチュエータ２の本体内部には、往復運動を回転運動に変換する変換機構１３が設けられており、この変換機構１３の回転力を出力軸１４によってボールバルブ３のステム１５に出力可能となっている。変換機構１３は、回転軸（弁軸）に伝達するスコッチヨーク３５と、このスコッチヨーク３５を係合する一対のピンローラ１６をピストンロッド１７に設けた構造から成っており、これらはハウジング１８に内蔵されている。

　ハウジング１８の一方側、図３において右側には、シリンダ部１９が固定され、このシリンダ部１９のシリンダケース２０内にピストンロッド１７に一体化されたピストン２１が収納されている。シリンダケース２０は例えばＰＴＦＥ（ポリテトラフルオロエチレン）やＥＮＰ（無電解ニッケルメッキ）、Ｈｃｒ（硬質クロムメッキ）などの材料でコーティング処理されてもよい。本例は複作動式であり、シリンダ部１９にはエア吸排口３８、３９が設けられ、このエア吸排口３８、３９によるエア室２２ａ、２２ｂへの圧縮エアの吸排に応じて、ピストン２１が往復運動し、これに伴いピストンロッド１７が直線状に往復運動し、この運動は、ピンローラ１６を介してスコッチヨーク３５に伝達されて回転運動に変換される。

　スコッチヨーク３５には、回転軸が、図示していないスプライン等によって篏合可能に設けられた固着部２３を介して抜き差し可能に設けられており、回転軸の回転は、固着部２３を介してスコッチヨーク３５に伝達される。

　本例の回転軸は、ボールバルブ３側（図３下側）の出力軸１４と、その反対側（図３上側）の制御軸４から成り、出力軸１４と制御軸４は、何れも筒状部材２４、２５を介してハウジング１８に装着されている。筒状部材２４、２５は、図示しない金属製のシャフトベアリング内に所定のベアリングが圧入されており、この筒状部材２４、２５をハウジング１８に形成された軸受部にそれぞれ圧入し、その内側に出力軸１４、制御軸４が挿入され、回転軸がアクチュエータ２本体に対して回動可能に軸着されている。

　なお、実施に応じて適宜アクチュエータ２に圧力センサ（図示せず）を設けることができる。この場合例えば、エア吸排口３８、３９にスピードコントローラ（図示せず）を設け、これらエア吸排口３８、３９とスピードコントローラとの間に、チーズ管やニップル管等の継手を介して圧力センサを接続すれば、チーズ管の分岐部分に圧力センサを装着することで、圧縮エアの吸排気に悪影響を与えることがなく、簡単な構造により圧力センサによる圧力測定が可能となる。

　本発明のシステムによる状態把握対象はバルブであり、本例では、弁軸を回動させることで流路を開閉する回転弁であり、弁軸は、アクチュエータ２を介した自動弁の出力軸１４と制御軸４から成る。ただし、対象とする弁軸は自動弁のものに限らず、図示していないが、手動ハンドルを介した手動弁のステムから成る回転軸であってもよい。また、本例の回転弁は、クォータターン型のボールバルブであるが、その他、プラグバルブやバタフライバルブ、或は１８０度回転型のボールバルブなど、電動で作動するタイプも含めて、各種の回転弁が対象となる。

　図１～３のボールバルブ３は、フローティング型ボールバルブであり、弁箱は、１次側流路２６ａを有するボデー２６と、２次側流路２７ａを有するボデーキャップ２７とがボルト・ナット２８で固着されて構成され、ボデー２６とボデーキャップ２７には、流路２６ａ、２７ａの接続部にそれぞれフランジが形成されている。

　弁体であるボール３０は、略球形状部分と、流路２６ａ、２７ａと同径に形成された貫通路３０ａを有したフルボアタイプであり、弁室内で１次側と２次側から弁座である２つの環状ボールシートＡ１、Ａ２により支承されており、このボールシートＡ１、Ａ２によるボール３０の締め付けは、ボルト・ナット２８の締め付けにより調整される。ボール３０の上端部には、ステム１５（弁棒）が係合できる係合部２９（例えば、二面幅の凹凸係合部）が形成されており、この係合部２９を介して、ボール３０の回転運動が高い精度でステム１５に伝達される。

　ステム１５は、筒状のステムベアリングＢを介してボデー２６のグランド部３１に回動自在に装着されていると共に、ステム１５とグランド部３１との間には、グランドパッキンＣとパッキン座金がパッキン押え３２によって圧入されている。パッキン押え３２の締め付けは押さえボルト３３の締め付けにより調整される。アクチュエータ２本体とボールバルブ３との連結部材であるブラケット３４は、ボルト４０で固定されている。また、出力軸１４の下部には図示しない角形状の接続部が形成されており、この接続部にステム１５の上部に形成された図示しない篏合部を篏合させて出力軸１４とステム１５とが連結されており、出力軸１４の回動運動が高い精度でステム１５に伝達される。

　図１において、点線で示したロータリーエンコーダ３７は、本発明のシステムによる状態監視前に、予め対象製品に取り付けて必要なデータを得て本発明に利用するためのものであり、本発明の実際の使用場面では、基本的に使用することは想定されていない。同図のエンコーダ３７の場合は、略コ字状の取付板３６を介して制御軸４上端部に接続され、少なくとも制御軸４の回転角度を正確に計測し、計測データは対象製品の固有データとして適宜保持される。本例では、オムロン社製「Ｅ６Ｃ３－Ｃ」製品を用いている。

　続いて、本発明のバルブの状態監視システムにおける基本的な使用方法を説明する。監視ユニット１は、対象製品（バルブやアクチュエータ）の装着し易い箇所に適宜取り付けることができ、例えば対象製品の作動の邪魔にならず長期間放置できる箇所に取り付けられ、前述の図１、２に示した取付形態に限られるものではないが、少なくとも、制御軸４（弁軸）の回動と正確に供回りする形態で取り付けられる必要がある。

　図１、２に示される形態で固定する際には、ＮＡＭＵＲ規格にて制御軸４上端に設けられているメネジ部に取付具５のボルト孔を合わせると共に、適切な固定方向に取付具５を向けた状態でボルト６を螺着させるだけで固定できる。よって、本発明の監視ユニット１は、既設のアクチュエータ２やバルブ３を配管設備から取り外したり、アクチュエータ２をバルブ３から取り外したりすることなく、また、既存の計装システムとの調整などは一切行うことなく、簡単に対象製品の所定位置に後付け可能であり、このように装着した後には、制御軸４の回転運動特性を正確に把握できる。

　また、上記取り付け形態は、外方への突出を抑えて設置スペースの拡大を防止している。そのため、狭い空間に設置された自動弁にも取付け可能となる。監視ユニット１は、アクチュエータ２に対して１８０°ずらした位置に装着することもでき、この場合にも、前記と同様にしてボルト６の着脱のみで装着可能となる。これにより、バルブ３、アクチュエータ２の設置状況に応じて１８０°対向した任意の側に監視ユニット１を設けることができる。

　さらに、バルブ３が全閉状態の場合に限らず、このバルブ３が中間開度であって制御軸４が回転途中にある場合であっても、この制御軸４に対して、適宜位置決めしながら監視ユニット１を取り付けていることで、自動弁が稼働中であっても正確に取付けて初期設定作業が可能となる。

　監視ユニット１の装着後には、携帯端末を用いて各現場のバルブ３の動作状況を視認できる。その際、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）からなる通信モジュール１０を使用していることで、バルブ３、アクチュエータ２が複雑な管路や狭い場所に設置されている場合でも、これらを直接視認することなく近接した場所から携帯端末で確認できる。

　予め初期設定モード機能を取り入れている場合は、監視ユニット１の設置直後に携帯端末で初期設定作業をおこなう際に、監視ユニット１の使用態様に応じて適宜初期設定モードの状態にリセットするだけでよい。この場合、例えばバルブ３の全閉状態に合わせて角度データなどのデータを初期値に設定する。この際も、アクチュエータ２やバルブ３など、対象製品側における調整作業は不要であり、例えばＩＣタグ１２に保持された製品情報や注文番号を利用して設定できる。また例えば、携帯端末用アプリケーションソフトをダウンロード用ＵＲＬからダウンロードし、初期設定のデータをサーバに送信すれば、監視ユニット１の設置日が記録できる。

　初期設定作業の終了後には、この初期設定モードから通常モードに切り替えるようにする。前述のように、通常モードの切り替え時には、一定時間経過後に電源１１をオフ状態にして省電力モードに移行するように設定しても良い。

　一方で、上記の携帯端末としては、例えば、図示しないスマートフォン、タブレットなどが用いられる。この場合、データのインプットに関する機能として、例えば、（１）監視ユニット１からのデータや固有情報の受信機能、（２）監視ユニット１から受信したデータや固有情報をサーバ（図示せず）に送信する機能、（３）ＧＰＳ（全地球測位システム）位置情報やカメラ画像などを保持し、サーバに転送する機能を有している。

　（１）監視ユニット１からのデータや固有情報の受信機能においては、制御軸４の回転時の角速度データは、通信モジュール１０を介して受信され、一方、アクチュエータ２やバルブ３の固有情報は、ＩＣタグ１２を介して受信される。

　（２）監視ユニット１から受信したデータや固有情報をサーバに送信する機能においては、例えば、図示しないＬＴＥ（ロング・ターム・エボリューション）やＷｉ－Ｆｉ（ワイファイ）などの中距離無線通信モジュールが用いられ、これらによりサーバに送信される。この場合、測定データの加工がおこなわれることはない。

　（３）ＧＰＳ位置情報やカメラ画像などを保持し、サーバに転送する機能は、オプション機能であり、この機能においては、携帯端末のカメラにより撮影されたアクチュエータ２の状態がサーバに送信される。

　一方、携帯端末を用いたデータのアウトプットに関する機能として、例えば、（１）サーバに送信したデータに基づき、サーバから受信した情報を表示する機能、（２）サーバを介すること無く、監視ユニット１から受信した情報に基づきアプリケーションソフトにより判定された異常速報などの情報を表示する機能を有している。

　図示していないが、（１）サーバに送信したデータに基づき、サーバから受信した情報を表示する機能においては、少なくともバルブやアクチュエータの診断結果を含む情報を視認しやすい形態で表示可能とされる。例えば、測定されたバルブの開閉回数に応じた角速度データを、グラフ上で、比較対象データとともに全開から全閉まで（全閉から全開まで）の範囲で表示した上で、その判定結果が表示される。また、アクチュエータ２の作動回数、稼働時間、圧力データや作動トルク履歴、流体の圧力や温度、環境温度や湿度、さらに、アクチュエータ２やバルブ３の図面などをそれぞれ表示可能になっている。

　また、その他の機能として、上記履歴に基づくメンテナンス推奨情報などを表示したり、或は、監視ユニット１の初期設定における誤入力の疑いがあったときや、監視ユニット１を取り付けた対象製品が模倣品であったときに、これを表示するようにしてもよい。例えば、ＩＣタグ１２に入力された、アクチュエータ２やバルブ３の型式や注文番号（注文毎に異なる特別な仕様）に対し、アクチュエータ２の作動時間が極端に早い場合や遅い場合、或いは、携帯端末のカメラで撮影された現場のアクチュエータ２が小さい場合などが挙げられる。

　一方、（２）サーバを介すること無く、装置から受信した情報に基づきアプリケーションソフトにより判定された異常速報を表示する機能としては、例えば、作動時間が極端に長い場合や、空気圧が付与されているにも関わらずジャイロセンサ７の値が変わらない場合、すなわちアクチュエータ２が作動していない場合には、異常と判定して速報として表示する。さらに、このような異常値が測定された場合には、サーバへのデータ送信を促す旨の表示を合わせておこなう。

　続いて、上述したシステムに用いられるサーバとしては、（１）アクチュエータ２やバルブ３の固有情報蓄積機能、（２）アクチュエータ２の角速度データや空気圧の測定データの蓄積機能、（３）アクチュエータ２の作動トルク計算機能、（４）携帯端末との送受信機能を有している。

　（１）アクチュエータ２やバルブ３の固有情報蓄積機能としては、図面情報や、作動トルクの算出に用いるアクチェータ２の設計情報を蓄積する。（２）アクチュエータ２の角速度や空気圧の測定データの蓄積機能としては、携帯端末から複数回にわたり受信する場合には、これらの測定データを一連のものとして蓄積する。（３）アクチュエータ２の作動トルク計算機能としては、例えば、携帯端末から受信した空気圧データに基づき、図示しないアクチュエータ２のシリンダ径、ピニオン（或はスコッチヨーク）の中心軸からのオフセット量、変換効率などから算出する。（４）携帯端末との送受信機能としては、ＬＴＥやＷｉ－Ｆｉなどの中距離無線通信モジュールによりおこなうようにする。

　なお、上記実施形態においては自動操作用アクチュエータとして空気圧式アクチュエータを用いた例を説明したが、空気圧以外の流体圧式アクチュエータであったり、或は電動式であってもよい。取付具５や監視ユニット１のケースは、バルブ３やアクチュエータ２のサイズに応じて、その外形を対応させながら変更することもできる。さらに、上記実施形態においては、制御軸４がＮＡＭＵＲ規格により設けられているが、これ以外の規格により設けられていてもよく、この場合にも形状に応じて形成することにより、ＮＡＭＵＲ規格の場合と同様にアクチュエータに後付け容易に取り付け可能となる。

　ここで、後述する実施例は、９０度回転フローティングボールバルブにおけるボールシートの診断を示した例であるが、本発明のシステムはこの対象に限らず、広く対象製品から採取された角速度データを含むデータから生成される特性グラフ（角速度グラフ）の形状・パターンの分析により、対象製品の特定部分・特定症状のレベルで、詳細に診断できる。特にバルブの場合は、対象部分・部品として、少なくとも弁座、グランドパッキン、及び／又はステムベアリングの摩耗状態の把握が含まれていれば好適である。

　また、実施例の角速度グラフである図５～９、１５～２３に示されているように、角速度グラフには、少なくとも複数個のピーク値が示されている。このようなピーク値を有する開度又は時間発展グラフは、例えば、回転弁に設けられる通常の角度（位置）センサからは得ることができず、よって従来技術では、このピーク値の情報（グラフ上の位置や値、ピーク幅など）に基づいて詳細な診断を行う本発明のようなシステムを構成することはできない。本願出願人の鋭意研究によれば、このような角速度グラフは、前述のように、少なくともジャイロセンサ７によって得ることができることが判明している。

　このことは、少なくともＭＥＭＳ製半導体タイプの振動型ジャイロセンサの場合、その測定原理から、次のように考察される。すなわち、通常の角度センサは、あくまで時間幅ごとに離散的な角度を捉えることしかできないので、角度データから角速度に変換する場合は、時間発展グラフ上では、時間幅間の傾きとして算出するしかない。一方で、ジャイロセンサの場合は、振動素子が感じとる瞬間的なコリオリ力を角速度に変換して測定しているので、設定次第で、ほぼ現実の角速度を正確に測定可能である。また、これを角度センサで実現しようとした場合、少なくとも時間幅を極めて小さく設定する必要があり、現実的ではない。

　この点、滑らか・緩慢で連続的な運動の場合は、両者（角度センサとジャイロセンサから得られる角速度データ）にはあまり違いが出ないが、微細でランダム・非連続的な摩擦作用を受けながら運動する対象、例えば回転弁の弁棒の回転運動などにおいては、両者の違いが表れ、具体的には、角度センサから得られる角速度グラフには、微細な動きまで詳細に追随することができず、よってピークのような非曲線的、振動的なパターンが得られないが、ジャイロセンサの場合は、摩擦作用による弁棒の微細な動きまで良く捉えることができることで、複数個所にピークを生じた精密な角速度グラフを得ることができている可能性がある。

　さらに、内界情報型センサとして代表的である慣性センサは、通常、加速度センサとジャイロセンサに分けられるが、従来技術には、この加速度センサを備え、回転弁のステム上端部に容易に設けられる弁開度計の類も存在している。つまり、この加速度センサ等を介して弁ハンドルの回転角度等が検知される。しかしながら、少なくとも、近年よく用いられているＭＥＭＳ型加速度センサの場合、原理的に並進運動や振動運動或は重力方向に対する傾きの検知に優れる一方、詳細な回転運動の検知は不可能ではないが、簡易な構成での検知には改良の余地が多い。

　この種の加速度センサは、重力方向に対する傾きがない水平面内の運動は不感帯に近く、検知が極めて困難となる性質を持っており、さらに、加速度センサは、重力加速度成分や並進（振動）加速度成分など、回転加速度以外の不要な成分も拾い易く、しかも、計測された余計な加速度を出力信号から適切に分離することは、少なくとも１つの加速度センサだけでは不可能であることが理論的に分かっている。実際、この種の弁開度計には、取り付け対象の配管姿勢や方向に制限があり、多くの場合、予め取り付け対象となるバルブの配管姿勢を確認した後に、その対象に応じたセンサ構成に調整して用いられている。よって、少なくとも加速度センサのみから成る簡易な構成でも、ランダムな摩擦を受けながら回動する回転運動を詳細に捉えることは困難である。なお、後述する図３１、３２は、加速度センサによっては回転弁の回転運動に関するデータを詳細に捉えることができていないことを、実際に検証したものである。

　以下の実施例で具体的に説明するように、監視ユニットを取り付けた対象製品（ボールバルブ）特有の構造と、適宜グラフ化された角速度データに表れている複数のピークの位置、大きさやピーク幅とを対応させて、対象製品の精密な状態把握と、その把握内容に基づいた精密な対象製品の診断を行うようにしている。

　図５～２３は、角速度データに基づいてバルブの状態把握を行った実施の一例であり、図５～９、１５～２０は、前述の図１～３に示したクォータターンのアクチュエータ２とフローティングボールバルブ３において、本発明の監視ユニット１を用いてボール３０が全閉から全開まで９０度回転した際にジャイロセンサ７から得られた角速度グラフの一例であり、右縦軸に示している（単位：度／秒）。また、この角速度の測定値は、図１に示したジャイロセンサ７においてはＹ軸方向の測定値を示している。なお、本実施例では、Ｘ軸方向やＺ軸方向の測定値はグラフデータとして用いていないが、ジャイロセンサの取付誤差を補正する目的で、これらを補完的に用いるようにしてもよい。

　同図横軸は、バルブの作動時間であり、アクチュエータ２にスピードコントローラを介して空気圧を供給してからの時間である（単位：ミリ秒）。具体的には、ステンレス製ボールバルブであり、呼び径５０Ａ、呼び圧力２０Ｋであり、診断対象は、ＰＴＦＥ＋ＰＦＡ製のボールシートＡ１、Ａ２、グラスファイバー入りＰＴＦＥ製のステムベアリングＢ、ＰＴＦＥ製ＶパッキンのパッキンＣが対象である（ボールシートＡ、ステムベアリングＢ、グランドパッキンＣを「摩耗部品」と総称する。）。また、同図に表記された開閉回数に示す通り、図５は０回、図６は３０回、図７は５００回、図８は１０００回、図９は１００００回開閉した時点で取得したデータである。また、図１５、１８は０回、図１６、１９は５００回、図１７、２０は１５００回開閉した時点で取得したデータである。

　さらに、本実施例では、図１に示したようなエンコーダ３７を監視ユニット１と共に制御軸４に取り付け、このエンコーダ３７で得られた角度データも、図５～９、１５～２０においてバルブ開度として同図の左縦軸に表記している（単位：度）。

　図１０～１４は、図５～９、１５～２０に示したバルブの全閉から全開までを、この図面番号順に模式的に示したものであり、具体的にはボール３０の貫通路３０ａとボールシートＡ１、Ａ２との位置関係などについての説明図である。図１０は開度０（全閉）、図１１は開度約１０度、図１２は開度約２０度、図１３は開度約８０度、図１４は開度９０度（全開）である。なお、図１０～１４は、図３においては、Ｂ－Ｂ線断面視に対応する。

　また、ボール３０とボールシートＡとの接触率は、図１０に示した状態において１００％とした場合、図１１において依然として１００％、図１２において８５％に減少し、図１３において更に６２％に減少し、図１４において再び１００％に戻る。

　表１の１０の試験条件は、本発明のシステムを検定するにあたって、品質工学的に最低限必要と考えられた供試品の条件例を示したものであり、図５～９は、同表の試験番号１０の条件下で行われた実験データであり（ただし、バルブの呼び圧力は１０Ｋのものを用いた）、図１５～１７は、同表の試験番号２の条件下で行われた実験データであり、図１８～２０は、同表の試験番号８の条件下で行われた実験データである。

　表１において、駆動時間は、バルブの全閉から全開まで９０度回転駆動するためのスピコンの設定時間、取付姿勢は配管に対するバルブの姿勢であり、水平とは図１下面側が地面とした場合の同図の姿勢、垂直とは図２下面側が地面とした場合の同図の姿勢であり、横倒しとは、図１において流路軸心を回転軸に９０度回して配管した姿勢である。また、Ａｃｔ供給圧力はアクチュエータに供給する空気圧（ＭＰａ）であり、流体は試験流体の種類であり、流体圧は流体の圧力、配管サポートは、バルブのフランジ位置からバルブに接続された配管を支持する部位までの距離（ｃｍ）、雰囲気温度は試験環境の温度である。また、試験番号１～９は恒温・恒湿槽内で行われ、試験番号１０は建屋内で行われる。

　以下、図５～９（試験番号１０）、１５～１７（試験番号２）、１８～２０（試験番号８）までの角速度グラフを、それぞれ図１０～１４に示したバルブの開度状況を参照しつつ、バルブの状態監視を行うプロセスの概略を説明する。このプロセスでは、バルブの状態として特にボールシートＡの摩耗状態の把握に着目している。なお、以下のような診断プロセスは、計算機のハードウェア資源を利用可能な情報処理（処理ステップの集合）として具体的に実現された上で、本発明のシステムに物理的・論理的に導入され得る。

　また、本発明のシステムによる角速度データを用いたバルブの故障予測や寿命予測は、上述したバルブ開度の全開又は全閉から全閉又は全開に向けての回転運動、すなわち、バルブのフルストロークの全体に応じた角速度データの推移から把握するようにする他、ストロークの一部、例えば以下に示すような領域Ｔ_１～Ｔ_３のような特徴のあるバルブ開度の領域に応じた角速度データの推移から把握するようにしてもよい。さらに、本発明のシステムに利用可能な他のデータとして、例えば、プラントや建築設備におけるバルブの稼働状態の他、バルブの動作確認（所謂パーシャルストロークテスト）状態における角速度データを用いるようにしてもよい。

　先ず、図５～９（試験番号１０）において、領域Ｔ_１は、エンコーダ測定によるバルブ開度が全閉状態から開度約１０度までの領域であり、ボール３０の動作としては図１０～１１までの状態に対応する。

　この領域Ｔ_１（ボール３０がボールシートＡ１、Ａ２の全周で接触シールしている状態において、角速度が頻繁に上下する領域）内では、ボールシートＡ１、Ａ２は何れもボール３０と接した状態であり、静摩擦から動摩擦に移行した直後の状態に対応している。この領域における角速度の低下頻度を見ると、図６では、２回が読み取れるが、図９では４回と増えている。このデータ特性は、例えば、ボールシートＡ１、Ａ２の摩耗によって、ボール３０が２次側のボールシートＡ２側へ移動して押圧力が上昇し、動摩擦力が増加しているなど、ボール３０の回動に伴う何らかの支障が生じていると推定できるので、例えば、ボールシートＡ１、Ａ２の減耗やシール面の劣化に伴う故障予測に利用できる。

　また、領域Ｔ_１に至るまでの時間、すなわち、アクチュエータ２に空気圧を供給してからボール３０が回動を開始するまでに要した時間の変化も、故障予測に利用できる。具体的には、図６では、領域Ｔ_１は１０００ミリ秒付近から始まっており、アクチュエータ２への空気圧供給から回動までのタイムラグは１秒程度であるのに対し、図８では、３５０ミリ秒付近から始まっているので、バルブの開閉回数の増大とともに、このタイムラグが減少している。このデータ特性により、ボールシートＡの静摩擦力が低下していることが推定できる。

　さらに、領域Ｔ_１の時間幅も故障予測に利用できる。具体的には、図７では領域Ｔ_１は約１０００～１８００ミリ秒と読み取れるが、図８では約３５０～１５００ミリ秒となっており、バルブの開閉回数の増大とともに、領域Ｔ_１の所要時間、つまりボール３０の回動所要時間が長くなっている。このデータ特性から、ボールシートＡの動摩擦力の上昇が生じていると推定できるので、例えばボールシートＡの減耗に伴う故障予測に利用可能となる。

　図５～９において、領域Ｔ_２は、開度約３０度付近となる小さい帯域であり、ボール３０の動作としては、概ね図１２付近からさらにボールが回動（開度約２０～３０度）した状態に対応する。この領域Ｔ_２付近には、領域Ｔ_１の全周面接触状態からボール３０の貫通路３０ａがボールシートＡに到達して部分的な接触状態に移行し、弁開に伴い流体がボール３０の貫通路３０ａの内壁に圧力を与えてボール３０に弁開方向の力が作用する状態が含まれる。本例では、流体は、図１０～１４において左から右に流れる。

　この流体による弁開力の作用が角速度グラフ（特性グラフ）にも角速度の急上昇として捉えられており、具体的には、図６における領域Ｔ_２付近における極大値は約４４度／秒と読み取れるが、図８の同極大値は約６３度／秒となっているので、バルブ開閉回数の増加に伴う角速度の極大値の上昇を読み取れる。このデータ特性によれば、ボールシートＡの動摩擦力の低下が生じていると推定できるので、例えば、ボールシートＡの減耗に伴う故障予測に利用できる。ボール３０がボールシートＡ１、Ａ２と部分的に接している状態であって、動摩擦力の減少に加え、流体圧の作用によってボール３０の回動方向に力が加わることで更に動摩擦力の減少が進む。よって、流体圧を摩擦の要素として把握するのは、領域Ｔ_２において好適である。

　また、領域Ｔ_２に至るまでの時間も、領域Ｔ_１同様に、故障予測に利用できる。図６では、領域Ｔ_２は約２３００ミリ秒付近で生じているのに対し、図８では、約２０００ミリ秒付近で生じているので、バルブの開閉回数の増加に伴い減少しており、早い段階で回動を開始している。よって、ボールシートＡの静摩擦力又は動摩擦力が低下していることが推定でき、ボールシートＡの減耗に伴う故障予測に利用できる。

　図５～９において、領域Ｔ_３は、開度約８０度から全開状態（開度９０度で角速度が０）までの領域であり、ボール３０の動作としては、図１３から図１４までの状態に対応する。この領域Ｔ_３内では、ボールシートＡの部分的な接触状態から再び全周面接触状態に移行すると共に、動摩擦から静摩擦へ移行する状態が含まれる。

　領域Ｔ_３において、図６では角速度の大きさが約４２度／秒から減少した傾向が示されているが、図８では約３０度／秒からの減少傾向が示されている。このデータ特性によれば、ボール３０がボールシートＡ１、Ａ２の全周でシールする状態に移行しても、角速度の低下に繋がっていないので、例えば動摩擦力の低下が生じていることが推定され、ボールシートＡの減耗に伴う故障予測に利用できる。

　領域Ｔ_３の時間幅も故障予測に利用できる。具体的には、図７では領域Ｔ_３は約３５００～４０００ミリ秒と読み取れるが、図８では約３４００～４１００ミリ秒となっており、バルブの開閉回数の増大とともに、領域Ｔ_３の所要時間、つまりボール３０の回動所要時間が長くなっている。このデータ特性から、ボールシートＡの動摩擦力の上昇が生じていると推定できるので、例えばボールシートＡの減耗に伴う故障予測に利用可能となる。なお、本実施例においては、領域Ｔ_３において、バルブ３の開閉回数の増大と共に、所要時間が長くなる状態を例示しているが、これに限ることなく、所要時間が短くなる状態を参照してボールシートＡ１、Ａ２の摩耗状態を把握するようにしてもよい。

　次に、上記試験番号１０の実施例における、実際のボールシートＡ２の摩耗量を測定した結果を説明する。なお、図２４は、この測定状況を示した模式説明図である。この測定では、各開閉回数（３０回、５００回、１０００回、１００００回）の動作後に、ボールバルブ３を分解してボール３０と２次側のボールシートＡ２を取り出し、模式図２４に示したように、取り出したボールシートＡ２を適当な水平面上に載置し、そのシール面に取り出したボール３０を乗せた状態で、ボールシートＡ２の底面側からボール３０の頂部までの全高ｈを、開閉回数ごとに計測した。すなわち、この全高ｈは、ボールシートＡ２の摩耗量の増大に応じて僅かに減少するので、その減少量から少なくとも摩耗状態の度合いを把握できる（全高ｈを、ボールシートＡの「Ｇ寸法」と称する。）。

　実際には、開閉３０回（図６に対応）と開閉５００回（図７に対応）で何れも減少量＝０．２６ｍｍと変わらなかったが、開閉１０００回（図８に対応）では減少量＝０．３６ｍｍであり、開閉１００００回（図９に対応）では減少量＝０．４８ｍｍと、作動回数の増大に伴って減少量が増大しており、摩耗が実際に進んでいることが確認された。なお、各開閉回数作動後における実際のシール面を目視で確認した結果、開閉０回と３０回時点では、シール面にほとんど変化が見られなかったが、開閉１０００回時点では、線状ないし溝状にボールとの接触跡が見られ、開閉１００００回時点では、金属（ボール）と擦れた形跡と共に帯状の接触跡が見られた。

　なお、本実施例においては、１００００回作動後に弁座シール漏れが確認された。従って、少なくとも図９における角速度データが得られることにより、ボールシートの摩耗などに起因する故障予測、寿命予知を行うことができる。

　次に、図１５～１７（試験番号２）と、図１８～２０（試験番号８）における状態監視のプロセスの概略を説明する。各図１５～２０においても、各領域Ｔ_１～Ｔ_３は上記同様の意味である。これらのグラフからも、上記同様にバルブの状態監視が可能である。

　すなわち、領域Ｔ_１に至るまでの時間や時間幅、或は、同領域における角速度の極大又は極小ピークの出現頻度の変化を、バルブの開閉回数に応じて読み取ることで、少なくともボールシートの摩耗状態を推測してバルブの故障予測に利用できる。領域Ｔ_２においても、開閉回数に応じた極大ピークの位置や大きさの変化を読み取ることで、少なくともボールシートの摩耗状態を推測してバルブの故障予測に利用できる。ただし、図１６、１７（試験番号２）においては、極大ピークの位置は、他の結果と異なり、領域Ｔ_２’（開度約４０度付近となる小さい帯域）付近へのシフトしていることがわかる。また、領域Ｔ_３においても、開閉回数に応じた同領域に至るまでの時間や時間幅、或は同領域内における角速度の変化率などの変化を読み取ることで、少なくともボールシートの摩耗状態を推測してバルブの故障予測に利用できる。

　続いて、図２１～２３（試験番号１１）においては、構造図は示していないが、ラックアンドピニオン構造の複作動型空気圧式アクチュエータとクォータターン型のバタフライバルブにおいて、本発明の監視ユニットを用いて弁体が全閉から全開まで９０度回転した際にジャイロセンサから得られた角速度グラフの一例であり、グラフ標記内容は前述の場合と同様であり、試験条件は、表１の試験番号１１に対応する。

　具体的には、このバタフライバルブは、呼び圧力１０Ｋ、呼び径５０Ａのアルミダイカスト製中心型バタフライバルブ構造であり、その弁軸には、前述の態様と同様に本発明の監視ユニットを取り付け、同図のグラフも同様に、エンコーダ測定による角度と、監視ユニットに内蔵されたジャイロセンサ（Ｙ軸測定値）によって得られた角速度をグラフ化したものであり、診断対象は、ＥＰＤＭ製ゴムシートである。また、図２１は開閉回数０回、図２２は開閉回数５００回、図２３は開閉回数１５００回開閉した時点で取得したデータである。

　図２１～２３においても、各領域Ｔ_１、Ｔ_２は上記同様の意味である。これらのグラフからも、上記同様にバルブの状態監視が可能である。すなわち、領域Ｔ_１では、弁体がゴムシートに接した状態から離れる領域であり、いわゆるジャンピング現象も生じる領域である。この領域では、開閉回数が５００回、１５００回と作動を重ねるに伴い、角速度の上昇・低下傾向に変化が見られる。このデータ特性によれば、例えば、ゴムシートの減耗やシール面の劣化に伴う故障予測に利用できる。

　また、領域Ｔ_２では、弁体がゴムシートから離れて中間開度姿勢となり、この状態で弁体には流体によるアンバランスなトルクが作用し、弁体がさらに開き易くなる。開閉回数が５００回、１５００回と作動を重ねるに伴い、角速度の上昇が急激となり、また、領域Ｔ_２に至る時間も短くなる傾向が読み取れる。このデータ特性によれば、例えば、弁体の天地方向（ステム周り）におけるゴムシートの減耗などに伴う故障予測に利用できる。

　次いで、図２５～３０は、上記実施例とは異なる他例において得られた角速度グラフを示している。この他例は、上記試験番号１０と略同一条件下で行われたものであり（図１に示したボールバルブを用いた水平配管、蒸気、１．０Ｍｐａの条件）、グラフ表記（各軸の表す量や線種等）も図５等と同様であるが、上記実施例とは異なり、図１に示したジャイロセンサ７のＸ軸とＺ軸（ロール軸以外）の角速度データも計測している。すなわち、図２５は、初動期におけるＸ軸方向の角速度データをグラフ化したものであり、図２６は、初動期におけるＹ軸方向の角速度データをグラフ化したものであり、図２７は、初動期におけるＺ軸方向の角速度データをグラフ化したものである。よって、図５と図２６は、略同一条件下における角速度グラフを示していることになる。

　また、図２８～３０は、図２５～２７の初動期に続けて２００００回バルブを開閉した時点における角速度グラフであり、それぞれ、図２８はＸ軸、図２９はＹ軸、図３０はＺ軸の各方向の角速度データを、図２５～２７同様にグラフ化したものである。よって、図２８は図２５、図２９は図２６、図３０は図２７に、それぞれ対応しており、特に、図２９は、略同一条件下でバルブを１００００回開閉した時点のグラフである図９に続いて得られたデータと言える。

　図２６、２９に示されるように、Ｙ軸方向の角速度グラフからは、他のＹ軸方向のグラフと同様の傾向が読み取れる。特に、図２６は、図５と同様に、領域Ｔ_１には、ピーク状の特徴が一つ又は複数個現れており、領域Ｔ_２付近においては、少なくとも一つの急上昇するパターンが現れ、領域Ｔ_３には、減少パターンが現れている。図２９も、これと概ね同様の特徴が得られているが、特に図９と比較すると、領域Ｔ_２のピーク状（最大値）の特徴がより顕著となる一方で、角速度が全体として減少しつつなだらかなパターンが得られている。何れにせよ、捉えやすい特徴が得られていると言える。

　一方、Ｙ軸方向以外のグラフである図２５、２７、２８、３０には、少なくとも上記のような特徴が顕著に表れておらず、捉えにくにランダムな振幅が多くみられる。よって、グラフ化するための角速度データとしては、回転のロール軸（Ｙ軸）方向の角速度データが好ましいと言える。

　続いて、図３１、３２において、本発明のバルブの状態把握システムを説明する。本発明は、バルブ３と、このバルブ３に固定されたセンサユニット１と、このセンサユニット１と通信可能に接続されたサーバ４１と、を含むシステムであって、バルブ３を開閉する弁軸４からセンサユニット１に備えられたセンサ７によって計測される計測データに含まれる特徴量に基づいて摩耗部品（Ａ、Ｂ、Ｃ）の摩耗状態を把握するようにしたバルブの状態把握システムである。

　図３１において、バルブ３は、図１に示した前述のボールバルブであり、センサユニット１も、図１に示した前述の監視ユニット１である。また、図２に示すように、センサユニット１は、監視ユニット１と同様に、電源１１を備える独立した単一ユニットして、弁軸４と供回り可能な形態で着脱自在に固定され、通信モジュール１０によりインターネット４３を介してサーバ４１などと所定の無線通信プロトコルを用いて無線通信可能に接続される。また、摩耗部品として、前述したボールシートＡを選択している。

　図３１において、タブレット４４やＰＣ４５は、センサユニット１が送信するバルブ３に関する情報を確認するための端末の例であり、センサユニット１の送信データを表示できる表示手段を備えている。この表示手段は、例えばサーバ４１に備えられたアプリケーションサーバから任意に取得できる表示用アプリケーションを用いてもよい。

　図３１において、サーバ４１は、クラウドサーバを用いている。クラウドサーバであれば、後述の各種の演算処理やセキュリティ対策に好適である。また、後述するデータベースや、図示していない異常診断手段の全部又は一部を備えている。さらに、端末表示用などの所定のアプリケーションサーバを備えてもよい。この場合、端末を有するユーザは、いつでもどこでもサーバにアクセスしてバルブ状態を閲覧できる。

　バルブの状態把握に用いる計測データの特徴量として、弁軸４の軸心方向（Ｙ軸方向）の角速度データから得られる角速度グラフ（図５～９、１５～２３、２６、２９）に現れるバルブ３の全開から所定開度に至るまでの時間（例えば開度が０度から１０度までに至る時間Ｔ_１、０度から３０度に至るまでの時間Ｔ_２）、全開から全閉に至るまでの全閉時間、所定開度から全閉に至るまでの時間（例えば開度が８０度から９０度に至るまでの時間Ｔ_３）でもよく、また、所定時間領域（例えば時間領域Ｔ_１、Ｔ_３）に含まれる角速度の急勾配の数、位置、大きさ、及び／又は幅でもよく、また、角速度の最大値又は極大値に至るまでの時間や、最大値又は極大値の大きさ、幅でもよく、或は、これらの全部又は一部が含まれる。さらに、所定時間（時間Ｔ_１など）の開始・終了時間としてもよく、漏れ量の場合は、漏れの有無（２値）としてもよい。これら特徴量の種類に応じて、数値データ（スカラー、ベクトル）としての特徴量データが生成される。

　ここで急勾配とは、例えば、図５～９、図１５～２０、図２１～２３、図２５～３０にそれぞれ現れているように、全開と全閉との間の時間軸に対して偏りがある不均一の位置に一つ乃至複数個程度表れているバルブ開度が急激に変化する角速度グラフの部分であって、急勾配と読み取るための傾き（増減率）は、実施に応じて適宜設定できるが、例えば、図５～９、図１５～２０、図２１～２３における領域Ｔ_１内に示された単峰状の軌跡の傾きや、図５～９、図１９、２０、２３における領域Ｔ_２付近の傾き、或は、図１６、１７における領域Ｔ_２’付近の傾きは、何れも急勾配と読み取ってもよい。

　また、急勾配の数とは、例えば、グラフ上に現れる急勾配と読み取れる時間の数である。急勾配の位置とは、例えば、その急勾配が開始又は終了する時間や、これらの時間の途中としてもよく、単峰状であれば極大値の時間としてもよい。また、急勾配の変位とは、例えば、その急勾配の開始と終了する時間に対応する値（開度又は角速度）の差であり、単峰状であれば適当な極大値の山の高さに設定してもよい。同様に、急勾配の幅とは、例えば、その急勾配の開始と終了する時間の差であり、単峰状であれば適当な極大値の山の高さに応じた幅に設定してもよい。

　このように１回のバルブの開閉に応じて取得できるデータのパターンに捉えやすい特徴が現れていると、後述するデータの統計演算において、処理に必要となる情報量のサイズを低減又は最適化できる。特に、ジャイロセンサによる角速度グラフは、容易に特徴づけできるので、後述のように教師データ（供試データ）の生成が行い易い。ジャイロセンサ以外のセンサの場合、バルブ開閉に応じて取得できるデータのパターンに特徴が現れにくいので、この特徴の少ない情報を機械学習に用いる場合は、別途統計処理を行い特徴抽出を行ったり、取得データの大部分又は全てを用いる必要があるが、本発明で用いる角速度グラフデータには、特徴的な急勾配が現れやすいので、この急勾配に関する少ない情報（位置、数、変位、及び／又は幅など、いくつかの数値の組）のみで、高い精度で統計演算を行うことが可能となり、よって、計算資源の節約につながる。

　このような角速度グラフから得られる特徴量データを用いて、本発明では、以下のように、第１の異常診断手段、第２の異常診断手段、又は第３の異常診断手段によりバルブの状態把握が実行される。以下に説明する各機能を実行する手段は、特に限定されるものではなく、実施に応じてシステムに適宜備えることができる。

　第１の異常診断手段の場合、データベース４２には、特定条件ごとにバルブの所定開閉回数に応じた複数のラベルデータと特徴量データとから成る第１リファレンスデータテーブル（不図示）が格納されており、センサユニット１及び／又はサーバ４１には、摩耗状態を把握してバルブ３の異常診断を実行するように構成された第１の異常診断手段が備えられ、この第１の異常診断手段は、バルブ３の特定条件とバルブ３の開閉回数と角速度データ基づいた特定特徴量データとから成る特定データを作成する特定データ作成手段と、特定データの開閉回数と同一の開閉回数であって最も近い値の特定特徴量を有する第１リファレンスデータを第１リファレンスデータテーブルから取得するデータ取得手段と、この取得された第１リファレンスデータが有するラベルデータの何れか一つと所定の閾値とを比較して所定の判定結果を得る比較判定手段と、を含む。

　ラベルとは、例えば、寸法データ、又は漏れ量データであり、ラベルデータとは、ラベルの数値である。本例では、ラベルデータとして、寸法データ又は漏れ量データを用いている。ラベルは、バルブ３の摩耗部品の摩耗状態の状態把握を行うにあたって重要な特性値の種類を用いれば好適である。

　寸法データとは、例えばボールシートＡの場合、前述した図２４に示したＧ寸法がその一例であるが、非摩耗状態の摩耗部品の何らかの部位の寸法データから成り、摩耗量の増加に応じて減少する。漏れ量データとは、例えばバルブ３の場合、図１４に示した全閉状態において、ボール３０とボールシートＡとの間から漏れる流体の量を、所定の測定装置で計測した値であり、バルブのシール性能がダイレクトに反映される特性値であって、漏れ量が多いほどバルブ状態が悪化していると評価できる。

　第１リファレンスデータとは、例えば、以下の表２（リファレンスデータテーブルの一例）に示す各行のレコードであり、特定条件ごとに、特定の摩耗部品を備えたバルブ３の開閉回数に応じて、複数のラベルの組み合わせ（バルブの開閉回数、ボールシートの寸法減耗量、漏れの有無）と、特徴量データの組み合わせ（領域Ｔ_１の開始時間、領域Ｔ_２付近の極大値）から成る。特定条件とは、弁種、製品メーカー名のほか、使用条件（温度を含む設置環境や使用流体など）のほか、摩耗部品の種類と寸法データの部位など、使用状態にあるバルブを特定するために必要となる各種の条件であり、第１リファレンスデータは、同一特定条件の下、測定対象となるバルブから角速度データを含め、第１リファレンスデータに応じたデータを取得し、データベース４２に予め蓄積される。蓄積した第１リファレンスデータは、特定条件ごとに分類して管理され、複数のラベルの組み合わせに応じた十分な量のデータを得ておく。

　また、少なくとも第１の異常診断手段に用いる角速度データには、角速度グラフを得るために必要なジャイロセンサ７が計測するデータの他、バルブ３の開閉回数と特定条件に関する情報が含まれる。さらに、バルブ３の開閉回数は、例えば特定条件ごとに予め計測する回数を定めておけば、開閉回数のレコードを揃えておくことができるので、後述するデータ取得手段が第１リファレンスデータテーブルを参照する際に、特定データの開閉回数と参照先のレコードの開閉回数とを一致させることができる。

　したがって、第１リファレンスデータは、センサユニット１をバルブに取り付けて起動するだけで、様々な特定条件下の第１リファレンスデータを、バルブの実運転を妨げることなく、例えばバルブメーカーやメンテナンス会社によって、容易に取得し、データベースに蓄積していくことができる。また、特定特徴量データとは、特徴量データから予め選択されている一つの特徴量データを意味し、ラベルとの相関が強い傾向が見られる注目すべき特性値が選択される。

　特定データ作成手段は、ジャイロセンサ７が計測した角速度データ（生データ）からＹ軸方向の角速度グラフデータへと変換されたグラフデータから、このグラフに現れている特定特徴量を識別して読み取ると共に、このバルブ３の特定条件と、この計測時のバルブの開閉回数と併せて数値の組として出力する手段である。なお、ここで得られたグラフデータを所定の表示装置へ表示可能に出力するようにしてもよい。

　データ取得手段は、特定データを入力とし、データベース４２のリファレンスデータテーブルにアクセスして、この特定データに含まれる特定条件に一致するテーブルを検索し、テーブルがヒットしたらこのテーブルから特定データに含まれるバルブの開閉回数と同一の開閉回数のレコードを参照すると共に、特定データに含まれている特定特徴量（特定データ特徴量）に対応するレコードの特定特徴量（レコード特徴量）を取得し、さらに、このレコード特徴量と特定データ特徴量とが略等しいか否か判断する手段である。ここで、略等しいと判定する範囲は、予め適宜設定されている。

　比較判定手段は、特定データ特徴量と略等しいと判定されたレコード特徴量を有するレコードが有する複数のラベルデータを、バルブ３の推測ラベルデータとし、この推測ラベルデータと、予めラベルデータごとに設定されている複数の閾値とをそれぞれ比較し、比較結果に応じて、所定の判定結果を出力する手段である。例えば、推測ラベルデータが閾値以上となった場合は、所定の警告情報（アラート）を判定結果として出力し、ラベルデータが閾値より小さい場合は、現状に関する所定の情報を判定結果として出力する。例えば、最も安全策をとる場合、何れか１つのラベルデータが閾値を超えていればアラートを出力するようにする。

　ここで、表２の具体的な読み方を説明する。同表に示した一連の図面において、バルブの開度が全閉から開度約１０度までの領域（領域Ｔ_１）では、角速度が上昇を始めるタイミングは、例えばバルブの開閉回数が１０００回の場合（図８）には、５００回の場合（図７）に比して早くなり、弁開動作開始から１０００ミリ秒を大きく下回る３５０ミリ秒である。この時、ボールシートの全高（図２４のｈ寸法）の減少量は、５００回の場合（減少量０．２６ｍｍ）よりも多い０．３６ｍｍであり、ボールシートの摩耗が進行していることを把握することができる。

　これらの情報を予めバルブメーカやメンテナンス会社がリファレンスデータとしてメモリ９やサーバ４１などに格納の上、稼働中のプラントなどで使用されているバルブ３の実測データ（角速度データ）と対比することにより、当該バルブにおけるボールシートの摩耗状態を把握することができる。

　具体的には、開閉回数１０００回のバルブの実測データにおいて、領域Ｔ_１における角速度上昇のタイミングが４００ミリ秒であったならば、リファレンスデータの３５０ミリ秒に近い値であることから、シール部材であるボールシートが０．３６ｍｍ近くまで摩耗している状況を推測することができる。なお、領域Ｔ_１における角速度上昇のタイミングを、４００ミリ秒という１点のみで判断しているが、単位時間当たりの平均値など、複数の値に基づいて判断してもよい。ここで、本実施例におけるバルブの開閉に要する時間は、ＣＰＵ８に内蔵されたクロックを用いて把握可能であるが、別途のタイマーなどを用いても良い。また、バルブの開閉回数は、エンコーダの他、バルブの全開・全閉位置を検出するマイクロスイッチ（リミットスイッチ）などを用いてカウントすることができる。

　バルブの開度が約３０度付近となる小さい領域（領域Ｔ２）では、急上昇する角速度の値が、例えばバルブの開閉回数が１,０００回の場合（図８）には、５００回の場合（図７）に比して大きくなり、４５開度／秒を大きく上回る６３開度／秒（rad／sec）である。この時、ボールシートの全高（図２４のｈ寸法）の減少量は、前述の通り、５００回の場合（減少量０．２６ｍｍ）よりも多い０．３６ｍｍであることから、ボールシートの摩耗が進行していることを、領域Ｔ２における角速度の急上昇で把握することができる。

　具体的には、開閉回数１０００回のバルブの実測データにおいて、領域Ｔ２における角速度が６５（rad／sec）であったならば、リファレンスデータの６３（rad／sec）に近い値であることから、シール部材であるボールシートが０．３６ｍｍ近くまで摩耗している状況と推測することができる。

　更に、表２の具体的な読み方について、バルブの漏れデータと組み合わせることにより、測定した角速度に基づいて、前記シール部品の寿命を予測することができる。具体的には、バルブの開閉回数が１０,０００回の場合（図９）には、ボールシートの全高（図２４のｈ寸法）の減少量が、１，０００回の場合（減少量０．３６ｍｍ）よりも多い０．４８ｍｍであり、ボールシートの摩耗が進行していることを把握することができる。そして、バルブの弁座漏れが確認されたことから、バルブの開閉回数が１０,０００回に達したら、ボールシートの寿命と判断する。ここで、本実施例におけるバルブの弁座漏れ試験は、試験流体として窒素を用い、この流体圧力は０．６ＭＰａの条件にて実施したものである。

　これらの情報を予めバルブメーカやメンテナンス会社がリファレンスデータとしてメモリ９やサーバ４１などに格納の上、稼働中のプラントなどで使用されているバルブ３の実測データ（角速度データ）と対比することにより、当該バルブにおけるボールシートの寿命を予測することができる。

　具体的には、例えば、開閉回数１０００回のバルブの実測データにおいて、領域Ｔ１における角速度上昇のタイミングが４００ミリ秒であったり、領域Ｔ２における角速度が６５（rad／sec）であったならば、表２のリファレンスデータに沿ったバルブの状態と判断し、開閉回数１０,０００回がボールシートの寿命と判断することができ、当該バルブが開閉回数１０,０００回に至る前に、計画的にメンテナンスを行うことができる。

　更に、表２の具体的な読み方について、シール部品の交換基準となる寸法若しくは消耗データと組み合わせることにより、測定した角速度に基づいて、前記シール部品の寿命を予測することができる。具体的には、ボールシートの全高（図２４のｈ寸法）の減少量が０．４０ｍｍとなった場合を交換基準とすると、表２のリファレンスデータにおける、バルブの開閉回数１，０００回の場合と、１０，０００回の場合との比例関係に基づき、バルブの開閉回数が３，０００回に達したら、ボールシートの寿命と判断する。

　具体的には、開閉回数１０００回のバルブの実測データにおいて、領域Ｔ２における角速度が６５（rad／sec）であったならば、リファレンスデータの６３（rad／sec）に近い値であることから、シール部材であるボールシートが０．３６ｍｍ近くまで摩耗している状況と推測することができ、上述の３，０００回を寿命と判断することができる。

　なお、第１の異常診断手段に用いるデータは、例えば表２に示したように、ラベルデータが２つ（以上）付された特徴量データをデータベースに供試データとして蓄積しているので、いわゆるマルチラベル（多クラス分類）問題である。よって、蓄積されているリファレンスデータに対して、公知の多クラス分類に関する学習モデルを適用することも可能である。

　次いで、第２、第３の異常診断手段の場合、シングルラベルによる機械学習の手法で異常診断を行う。データベース４２には、ラベル付き訓練データに基づいて生成される所定の学習モデルが格納される。この第２の異常診断手段に用いる推測ラベルデータは、学習モデルが出力する推測値である。

　上記学習モデルは、例えば、以下のように生成される。特定条件を同一にした状態において、同一のラベルデータ（寸法、漏れ量）と見做せる範囲内で、バルブを十分な回数で開閉させることで角速度データを取得し、これらから夫々特徴量データを生成し（つまり角速度グラフから特徴量を読み取り）、これらに同一のラベルデータを付して訓練用の教師データを生成する。これらの教師データは、ラベルデータごとに十分な量サンプリングされ、データベース４２に格納される。

　同一ラベルデータ毎の教師データのサンプル群に対して、機械学習（統計演算）を適用してモデル（識別モデルや生成モデル）を生成する。これを学習モデルとしてもよいが、さらにテストデータによる検定や、最適な統計モデルを探したり、統計モデル毎のパラメータ群の調整を行って、精度や信頼性を高めてもよい。したがって、いわゆる教師あり機械学習の手法で学習モデルが生成される。機械学習としては、実施に応じて適宜選択や改良ができる。例えば、公知の手法を適宜適用することができ、ラベルデータが連続値であれば、通常は回帰（線形回帰やロジスティック回帰、ＳＶＭなど）の手法がとられる。この場合は、学習モデルは「推測ラベルデータ＝ｆ（特徴量データ）」として推測できる回帰関数ｆに対応し、所定のパラメータで関数が特定される。

　さらに、バルブの稼動途中で、摩耗部品を別の部品に交換した場合であって、この交換した別の部品のラベルデータが、予め十分サンプリングされていない、或は全く存在しない場合が考えられる。このような場合は、交換部品の学習モデルがデータベースに存在しないので、異常診断手段を実行することができない。このような場合には、データベースに格納済み学習モデルを修正して転用することも可能である。例えば、公知の転移学習的な手法を取り得る。例えば、既知の学習モデルのラベルデータに所定の重み付けを行ってラベルデータを交換部品用に修正して用いるようにしてもよい。

　これに対し、センサユニット１やサーバ４１には、摩耗状態の把握してバルブの異常診断を実行するように構成された、図示しない異常診断手段が備えられ、この異常診断手段は、少なくとも、所定の特徴量データを作成する特徴量作成手段と、特徴量データに基づいて機械学習を介してラベルデータ（スカラー）を計算する推測ラベルデータ計算手段と、このラベルデータと所定の閾値とを比較して判定結果を得る比較判定手段と、から成る。

　特徴量作成手段は、ジャイロセンサ７が計測した角速度データ（生データ）からＹ軸方向の角速度グラフデータへと変換されたグラフデータから、このグラフに現れている各特徴量を識別して読み取り、複数の数値の組から成る特徴量データの形式として出力する。なお、ここで得られたグラフデータを所定の表示装置へ表示可能に出力するようにしてもよい。

　推測ラベルデータ計算手段は、特徴量データを入力とし、この特徴量データを、データベース４２から呼び出された学習モデルへ適用することにより、ラベルデータを推測値として計算して出力する手段であり、ラベルが複数（寸法値、漏れ値）の場合は、ラベルの種類に応じた学習モデルがそれぞれ呼び出される。

　比較判定手段は、推測ラベルデータを入力とし、この推測ラベルデータと、予めラベルに応じて設定・格納されている閾値とを比較し、例えば、推測ラベルデータが閾値以上となった場合は、所定の警告情報（アラート）を判定結果として出力し、推測ラベルデータが閾値より小さい場合は、現状に関する所定の情報を判定結果として出力する。複数のラベルの判定結果が相反する場合は、適宜、判定結果を何れかに対応させる。なお、このような２値返却（ＯＫ、ＮＧ）でなく、閾値を複数設定して、各閾値の範囲に対応する判定結果を設定してもよい。

　例えば、寸法データの場合、故障（要交換）と評価される摩耗量に第１の閾値を設定し、この第１の摩耗量より小さい摩耗量として、例えば、同一種のバルブで通常の使用条件において使用された場合に故障と評価される３か月前の時期に対応する摩耗量のデータ（３か月前摩耗量）を予め別途取得しておき、この摩耗量を第２の閾値として設定してもよい。例えば、推測ラベルデータの値が第２の閾値以上かつ第１の閾値より小さい場合は、要交換３か月前である旨のメッセージを判定結果として出力するようにしてもよい。同様に、所定期間前の摩耗量（所定期間前摩耗量）に応じて時系列順に得られている摩耗閾値（所定期間が長いほど小さい値）として、値順に複数設定してより精度の高い判定結果にしてもよい。このような多段階の判定結果の出力は、漏れ量データの場合も同様に実行することができる。

　なお、上記第１、第２の異常診断手段が実行する診断タイミングは、例えば端末を介したユーザからの指示や、バルブの開閉の度に毎回行ってもよく、或は、所定のバルブの開閉回数や、所定の時間間隔で行うようにタイミングを設定してもよい。

　その他、判定結果を端末のアプリケーションで表示可能に送信する手段や、判定結果をバルブのメーカー（メンテナンス者）が管理する管理サーバへ通知する手段などを備えてもよい。

　上記ラベルを利用した教師データ（供試データ）は、使用するバルブや流体などのバルブの特定条件下の摩耗部品のラベル（特性値）ごとに、学習モデルとして予めデータベース４２に用意されているので、特徴量データをこの学習モデルに適用するだけで診断を実行できる。よって、予め教師データ（供試データ）の収集と学習モデルの生成が必要となる反面、バルブ３の実運転中においては、高速で診断処理を行うことができ、システム構成のための資源も低減できる。

　さらに、上記異常診断手段の手法と異なり、教師なし機械学習による手法によっても、本発明のバルブの状態把握システムを構成してもよい。この場合にも、データベース４２は、上記特徴量データと同じ形式のデータストアとして用いることができる。この手法による異常診断手段が、第３の異常診断手段であり、少なくとも、データ蓄積手段と、データ制御手段と、モデルデータ演算手段と、指標計算手段と、比較判定手段と、を含む。

　データ蓄積手段は、ジャイロセンサ７で計測された角速度データから得られる角速度グラフデータから上記と同じ特徴量データを作成し、この特徴量データを、データベース４２に送信すると共に、所定の形式でデータベース４２に格納して蓄積特徴量データを生成する手段である。データ蓄積手段には、適宜、前述の角速度データからグラフデータへの変換手段や特徴量作成手段を利用できる。このデータ格納は、データ制御手段により制御される。データ制御手段は、予め設定された所定量の特徴量データがデータベース４２に蓄積されるまで、バルブが開閉する毎に、取得された特徴量データをデータベース４２に格納するようにデータ蓄積手段を制御する。蓄積データが所定量に達したら、これを検知して、モデルデータ演算手段に通知する。

　この通知を受けたモデルデータ演算手段は、その時点でデータベース４２に蓄積されているすべての特徴量データ（蓄積特徴量データ）に機械学習を適用し、学習モデルを生成する。この学習モデルの出力値を消耗データという。したがって、いわゆる教師なし機械学習の手法で学習モデルが生成される。この消耗データは、いわゆる正常データであり、バルブが正常に動作している間に取得・蓄積されるデータである必要がある。

　この場合の機械学習としても、実施に応じて適宜選択や改良ができる。公知の手法では、例えば、次元削減（ＰＣＡ、ＳＶＤなど）の手法がとられる。例えば部分空間法の場合、蓄積されたすべての正常動作時の特徴量データ（Ｎ次元ベクトルとする）を用いて主成分分析を行って得られる固有ベクトル群（分散順に添字された主成分）の上位ｋ個を基底として正常動作の部分空間Ｕを生成する。この演算をモデル演算手段が行う。よって、学習モデルはｎ×ｋ行列（２階テンソル）に対応する。

　指標計算手段は、データ制御手段がモデル演算手段に通知した後の、最初のバルブ開閉から得られた角速度データによる特徴量データ（新たな特徴量データ）と、上記消耗データとの間に定義される所定の指標を計算して出力する。

　上記部分空間法の場合、モデルデータ演算手段により生成された正常部分空間と、新たな特徴量データ（未知データ）との間に、所定の距離としての異常度（指標）を定義することができる。例えば正常データ群から得られる部分空間Ｕを（ｕ_１、、、ｕ_ｋ）とし、未知データをｘ＝（ｘ_１、、、ｘ_Ｎ）とすると、異常度ｄ^２＝ｘ^Ｔｘ－ｘ^ＴＵ_ｋＵ^Ｔ _ｋｘと定義できる。

　比較判定手段は、上記の指標を、予め設定・格納されている閾値と比較し、例えば、指標が閾値以上となった場合は、正常でない外れ値として、所定の警告情報（アラート）を判定結果として出力し、指標が閾値より小さい場合は、現状に関する所定の情報を判定結果として出力する。

　次いで、図３２は、本発明によるバルブの状態把握のプロセスの概略を示している。先ず、対象となるバルブ３に、センサユニット１を取り付ける。具体的には、前述した図１に示した態様で固定する。通常、センサユニット１は、一度取り付けた後、バルブ３の監視を自動的に継続させる独立した単一ユニットなので、電源を十分にチャージするなど、電源の確認を行うべきである。また、通常、図３１に示したように無線通信させるので、インターネット４３を介したクラウドサーバ４１や端末４４、４５など、必要な通信対象との通信状態の確認も行う必要がある。

　図３２において、初期設定４６では、ジャイロセンサ７にバルブの開閉位置を正確に設定ると共に、センサユニット１に、バルブ３に関する情報（バルブの形式やメーカー、使用環境や使用流体など）を設定する。特に、ラベル（寸法値、漏れ量、閾値など）に関する情報も設定する。初期設定４６を終えた後、バルブ３を実稼働させる。

　図３２において、符号４７でまとめたプロセスは、前述した第１～第３の異常診断手段による診断プロセスの概略に対応している。前述したように、第１、第２の異常診断手段の場合は、クラウドサーバ４１のデータベース４２には、予め、所定のデータを格納しておく必要がある。よって、第１、第２の異常診断手段を実行するためには、ラベル値、すなわち、特定条件下における、特定の摩耗部品の特定の寸法値や、特定のバルブの漏れ量の十分な数のサンプルデータを、予め取得しておかなければならない。

　プロセス４７では、先ず、所定のタイミングで、グラフ変換手段により、実運転中のバルブ３の弁軸４からジャイロセンサ７で計測された角速度データから、グラフデータが得られる。このグラフデータから、特徴量作成手段により、特徴量データ（第１の異常診断手段の場合は一つの特定特徴量から成る数値、第２の異常診断手段の場合はすべての特徴量から成る数値の組）を得る。

　次いで、第１の異常診断手段の場合は、データ取得手段により特定のリファレンスデータが参照され、比較判定手段により、このリファレンスデータが有する特定特徴量と所定の閾値とが比較されて判定結果がユーザに届けられる。第２の異常診断手段の場合は、モデル呼出手段により学習モデルがデータベース４２から呼び出され、推測ラベルデータ計算手段により、学習モデルに特徴量データが適用されてラベルデータが得られる。このラベルデータは、比較判定手段により、閾値と比較され、その判定結果が、結果送信手段により、表示手段（端末）に送信されて判定結果をユーザに届けることができる。

　さらに、プロセス４７では、前述した教師なし機械学習による手法を用いた第３の異常診断手段を実行するようにしてもよい。この場合は、教師データの蓄積は不要であるが、データ蓄積手段やデータ制御手段、モデルデータ演算手段、指標計算手段や、製品に特化された学習モデルなど、製品に応じたプログラムを実装する必要がある。

　続いて、第４の異常診断手段を説明する。図３１、３２の構成は、前述のとおりである。同図において、バルブ３と、このバルブ３に固定され、ジャイロセンサ７を備えたジャイロセンサユニット１と、このジャイロセンサユニット１と通信可能に接続されたデータベース４２を備えたサーバ４１と、を含むシステムであって、このデータベース４２には、バルブ３の開閉回数に応じた出力データと製品データを含む第２リファレンスデータテーブルが格納され、ジャイロセンサユニット１及び／又はサーバ４１には、バルブ３に備えられた摩耗部品（Ａ、Ｂ、Ｃ）の摩耗状態を把握してバルブ３の異常診断を実行するように構成された第４の異常診断手段が備えられ、この第４の異常診断手段は、バルブ３の開閉回数に応じてジャイロセンサユニット１が計測する出力データと製品データを含む計測データを作成するデータ作成手段と、この計測データが有するバルブ３の出力データと略等しいバルブ３の出力データを有する第２リファレンスデータを第２リファレンスデータテーブルから取得するデータ取得手段と、この取得された第２リファレンスデータが有するバルブ３の使用頻度データに基づいてバルブ３の故障予知を判定する故障判定手段と、を含むバルブの状態把握システムである。

　第２リファレンスデータデーブルが有する第２リファレンスデータは、製品データと出力データを含む。表３は、この第２リファレンスデータテーブルの一例であり、各行のレコードが第２リファレンスデータである。製品データは、製品の属性・仕様を特定するデータであり、本例では、以下のように、メーカー名、弁種、摩耗部品の対象部位、及びバルブの平均使用頻度（使用頻度データ）から成る。出力データは、本例の場合、新品状態（開閉第１回目）から故障状態（製品ごとに異なり、例えば５００００回など）まで、各開閉（動作回数）ごとに、ジャイロセンサが固定された供試バルブから予め採取される開度ステップ毎（１度→２度～８９度→９０度）のジャイロセンサの出力値がクラウドサーバー４１側に設けられたデータベース４２に基準値として記憶される。これは例えば、自社製であれば、予め市場に販売する前に自社内で条件を変えながら繰り返し実験を行って基本的なリファレンスデータとして記憶するものである。ただし出力データは、このような０～９０度分のデータではなく、前述したような角速度データの特徴的な部分（特徴量）のみを部分的に用いてもよい。

　また、本実施例の場合、ジャイロセンサ７は、第２リファレンスデータの出力データと同じ形式の出力データを、動作回数ごとに計測データに含めた形で出力可能となっている。計測データは、製品データと、バルブ３の開閉回数（動作回数）ごとのジャイロセンサ７の出力データから成り、少なくとも第２リファレンスデータに含まれるデータが含まれている。

　なお、上記使用頻度データ（バルブの平均使用頻度）は、適宜、製品データではなく、出力データに含めることもできる。例えば、ジャイロセンサユニット１側で、使用中のバルブ３から所定のタイミングで動作回数を取得し、この動作回数に基づいて使用頻度を算出して出力データに含めた形で出力するようにしても良い。また、監視ユニット１（センサユニット１）を、使用途中のバルブ３に取り付ける際に、予め、その時点のバルブ３の動作回数（バルブ３の開閉回数）の情報を得ている場合は、この動作回数を監視ユニット１（センサユニット１）に入力して出力データの動作回数を補正するようにしてもよい。

　データ作成手段は、ジャイロセンサ７が上記出力データの形式で計測した全開から全閉まで１回分の回転の計測データ（角速度の全開度データ）と、ジャイロセンサユニット１に所定の形式で（例えばユニット１への手入力や、所定の光学読み取りセンサで読み取られたデータ）入力されているバルブ３の製品データとを、その時点のバルブ３の開閉回数と併せて、１つの計測データとして作成してサーバ４１側へ送信する手段である。

　データ取得手段は、上記計測データを入力として、この計測データに含まれている出力データと略等しい第２リファレンスデータを第２リファレンスデータテーブルから取得する手段である。ここで、略等しいか否かを判定する出力データ同士の類似度（グラフ形状の比較方法）は、例えば面積比較など、適切な公知の手法が選択され、これを実現する手段も併せて実装される。ここで、参照先に取得すべき第２リファレンスデータが存在しない場合や、出力データ同士が略等しくない場合に関する具体的な処理は、図３３、３４を用いて後述する。

　故障判定手段は、データ取得手段が取得した第２リファレンスデータが有しているバルブの使用頻度データを参照すると共に、前記計測データに含まれているバルブ３の開閉回数を参照し、両者から、バルブ３の故障時期を算出することにより、バルブ３の故障予知情報を判定する（さらに端末に表示可能に出力する）手段である。

　例えば、表３の場合、あるバルブについて、予め平均使用頻度(回/月)と故障するまでの開閉回数が得られている一方、計測データから現在のバルブの開閉回数を得ているので、これらから容易に現在から故障するまでの期間(月)を算出可能となる。この場合、故障する３ヶ月前のデータであれば、ボールシートの交換時期３ヶ月前の情報をインターネット４３を介してサービスセンターにあるＰＣ４５に報知したり、サービスマンが携帯している端末に報知できる。或いは、市場で存在する複数のバルブの各使用頻度から３ヶ月前相当のリファレンスデータが特定され、このリファレンスデータに測定された角度速度がほぼ等しくなったときに故障３ヶ月前を報知できる。

　後述のように、リファレンスデータを製品の新品状態から故障するときまでの全てのデータを記憶しているため、３か月前、２ヶ月前とか言うように交換時期を刻々と段階的に報知することができる。もし、部品交換を促す報知があってもメンテナンスしない場合は、すなわち例えば５００００回に達したとき、故障時期の到来である旨を警告できる。後述するように、故障予知制御として、実際に使用流体が許容値を超える漏れが生じ、配管システムの制御ができなくなるシステム故障まで制御し続け、故障時の出力データを取得して終了する。

　このようなボールバルブの故障予知制御は、一つの配管上に複数のバルブが配設されている配管システムにおいてはシステム全体のメンテナンスの面で合理的に交換できるようになることにほかならない。すなわち、一つのバルブをメンテナンスする場合でもその配管システムは運用を停止しなければならず、現状では運用停止による損害が大きいことから、未だ使用できるバルブが他に配設されていたとしても全交換している。本実施例によれば、使用頻度の少ないバルブの実質的な耐用年数は他の同じバルブよりも長いことから次回のメンテナンスまで交換しなくても良い場合があるので、配管システムの部品交換に関わるコスト低減や、配管システムのメンテナンス全体時間の短縮化を同時に図ることができる。

　しかも、新品～故障までの全期間データを保有していることから、ある程度使用期間が経過しているバルブにジャイロセンサーを取り付けても使用状態が把握できることから、故障予測の制御を市場で速やかに展開できる。例えば、半年経過したバルブにセンサユニット１を装着した場合に、測定した角速度データとほぼ同じリファレンスデータを探して対応する動作回数と平均使用頻度から使用期間を求め、それが半年であればこの動作回数は正しいと認識して、途中から故障予知制御を開始することができる。

　次に、図３３、３４により、第４の異常診断手段による異常診断プロセスを説明する。図３３は、第４の異常診断手段の診断プロセスを示したデータフロー図である。プロセス４８は、この異常診断手段を最初に実行する場合に、データ作成手段により作成された計測データに対し、この計測データに含まれる製品データに一致するテーブルがデータベース４２に存在するか否か判断するプロセスである。同図では、製品データごとに、リファレンスデータテーブルの存否が予め既存リファレンスフラグで管理されているので、このフラグで検索するテーブル（同一の製品データ）が存在するか否か判定し、存在する場合は、プロセス４９へ進み、存在しない場合は、図３４のプロセスＡへ進む。

　図３３において、プロセス４９は、計測データがデータベース４２に入力されるプロセスであり、プロセス５０では、データベース４２に入力された計測データを受け取ったデータ取得手段が、この計測データに含まれる開閉回数と同一の開閉回数を有するテーブルレコードを検索して取得した上で、このレコード（取得データ）の出力データ（角速度グラフパターン）と計測データに含まれる出力データとが略等しいか否かを判断するプロセスである。略等しいと判断されればプロセス５２へ進み、略等しくないと判断されれば図３４のプロセスＢへ進む。この２つの出力データの間の比較方法（略等しいか否かの判定手法）は、様々な公知の手法（データ間距離の概念や集合・形状の類似度など）から適宜選択することができる。

　図３３において、プロセス５２では、故障判定手段により、動作回数に基づく故障時期予測を行うプロセスである。具体的には、取得データの製品データに含まれている使用頻度データ（回数／期間）と、故障開閉回数（回数）を得る。一方、計測データに含まれる現在開閉回数（回数）も得る。これらから、当該計測データを計測したバルブ３の故障予測時期は、（故障開閉回数－現在開閉回数）／使用頻度（期間）を得ることができる。これにより、処理コストが大きい統計処理（機械学習）を介することなく、簡易な処理のみで、故障予測時期を具体的に得ることができる。

　なお、このプロセスでは、例えば図示しない判定結果テーブルを参照して判定結果を取得するようにしてもよい。この判定結果テーブルは、予め同一製品データごとに開閉回数に応じて作成されており、例えば、バルブの開閉回数を主キーとした大小順に、報知内容（例えば正常、警告、故障など）と故障予告時期（例えば３か月前報知、１か月前報知など）などを列名としたレコードが準備され、適当な手段を介して、計測データに含まれている開閉回数と同一の開閉回数の判定結果テーブルレコードを参照し、判定結果として報知内容と故障予告時期などの各データを取得するようにしてもよい。報知内容などは、所定の複数の閾値で区画しておいてもよい。このように、演算処理を介さず、テーブル参照により故障予測時期を得るようにしてもよい。

　プロセス５２では、故障予告時期の取得を行い、プロセス５３では、報知内容の取得を行っている。これらは、適当な手段を介して端末に表示可能に送信することができる。続くプロセス５４では、故障時期か否かの判断を行う。この故障時期は、例えば故障予告時期につき、所定の閾値を境に可否が判断される。このプロセス５４で故障時期と判断された場合は、プロセス５５へ進み、そうでないと判断されれば、プロセス４９に戻って異常診断を継続してもよい。

　プロセス５５は、故障時期の判断された場合に警告をするプロセスである。続くプロセス５６では、故障か否か判断している。故障でないと判断した場合は、プロセス４９に戻って異常診断を継続してもよい。なお、これらのプロセス５２～５６は、基本的には何れも故障判定手段が実行できるが、実施に応じて適宜設定できることはいうまでもない。

　一方、図３３において、製品データと一致するリファレンスデータテーブルが存在しない場合は、この異常診断を機会に、新たに第２リファレンスデータテーブルを作成する処理を行う。この処理が、図３４に示したプロセスＡであり、このプロセスＡは、プロセス６１、６３から成る。後述のように、第２リファレンスデータテーブルを変更する処理であるプロセスＢへ進むか否かをリファレンスデータ変更フラグで管理しているので、先ず、プロセス５９でリファレンスデータ変更フラグを判断する。

　すなわち、同一のバルブであっても、全閉～全開までの９０度区間のデータが大きく相違し、その相違度合が複数のバルブで略同様な傾向が継続した場合、例えば、自社内で行う実験に基づくリファレンスデータには限りがあって、市場販売後の製品数によるデータ取得の方が圧倒的に多くなった場合には、データそのものにブレが出てくることが想定される。また、特殊な使用流体やあまりにもレンジの広い外部温湿度など、製品の属性・仕様を特定できる製品データはリファレンスデータとして既存であっても出力データに合致しないことが想定される。また、他社製ボールバルブそもそも製品データも存在していない、言い換えればリファレンスデータが全く保管されていない場合も想定される。故障予知制御から見て予知がぶれる変動要因を解決するために、本実施例では、２種類のリファレンスデータ作成処理ＡとＢがある。プロセスＡを、リファレンスデータ新規作成モード、プロセスＢをリファレンスデータ変更モードと称し、また、図３４に示したプロセス全体を、リファレンスデータ作成プロセスと称する。

　図３４において、プロセス６０は、データベース４２に、計測データから作成される第２リファレンスデータを新たに格納するプロセスである。例えば、自社製品について製品出荷前に試験を行う場合を説明する。先ず、計測データとして、製品データが手入力或いは既知の光学読み取りセンサなどから自動入力された後、出力データとして、バルブ３に取り付けられたアクチュエータ２でボールバルブを回動制御して、およそ想定されるバルブの平均使用頻度、試験によって新品から故障に至るまでの全閉～全開までの１回毎の角度毎の角速度データを入力し、こうした一連の試験をＮ回実施して、精度の高い測定データとして取り込み、続くプロセス６１で第２リファレンスデータテーブルを完成させる。続くプロセス６３にて、新たにリファレンスデータが存在することを示す既存リファレンスデータフラグをSETして終了し、判定詳細フローに戻る。

　次に、第２リファレンスデータを新たに作成するプロセスにおいて、例えば、他社製品のボールバルブを測定した場合について説明する。これは表３に示した第２リファレンスデータテーブルの一番下のレコードが該当している。これによれば、センサユニット１が装着され、製品データが読み込まれた段階で、自社製ではなく他社製であることが認識されるので、プロセスＡにおいて、上述のように一連の測定をＮ回実施することなく、一度の測定でリレファレンスデータを作成(プロセス６６)し、図３３に示したフローに戻る。

　一方で、製品データが同一であり、よって既存の第２リファレンスデータテーブルが存在するにもかかわらず、このリファレンスデータテーブルにほぼ等しいリファレンスデータがなかった場合（プロセス５１）、これは第２リファレンスデータそのものを書き変える必要があり、リファレンスデータ変更フラグをSETして（プロセス５９）、プロセスＢが実行される。この場合は、既存のリファレンスデータが存在するので、少しずつ変更していく過程をとる。

　プロセスＢにおいては、測定データから出力データを取得すると（プロセス６４）、この出力データと既存の第２リファレンスデータの差分を求め、この差分の１０％分だけを既存の第２リファレンスデータを増減させて新規の第２リファレンスデータとして設定する。プロセス６４～６７では、カウンタＣを１とし、また出力データとして角速度データを入力して同様な処理を１０回繰り返したところで、プロセス６５でループを抜け、プロセス６８で既存リファレンスフラグをSETして終了する。

　こうすることで、少なくとも１０回測定データによって平準化されるので、一つのボールバルブだけの特異な測定データをもって第２リファレンスデータが書き替えられることがない。特に、他社製ボールバルブのボールシートの急な仕様変更は、製品データとして入力される可能性が低いことから、製品データのみならず測定データのとりわけ角速度データの比較照合は精度の点で極めて有効である。

　さらに、リファレンスデータの書き替えに関し、別の手段として、加重平均化等の重みづけ（特徴的な部分の異なり度合で重みづけする）を行うやり方もある。これは、例えば他社製のバルブが対象である場合、何がしかの技術上理由でボールシートの急な仕様変更があり別のボールシートに切り替えられると、ボールシート固有の角速度を有することから、同一バルブで全閉～全開までの大半の開閉区間で既存のリファレンスデータとの変動幅が大きく、複数のバルブで継続的に同様の傾向が出現したときに製品データに重みづけを行ってリファレンスデータを変動幅よりも小さな変動率（例えば、出力データが従前のリファレンスデータのものよりも１０％変動していたら２％の変動率をもって少しずつ書き変えていく）で少しずつ書き変えることで、リファレンスデータを予め記憶させなくとも出力データ（計測データ）からリファレンスデータを作り出すことができ、故障予知システムの実現を容易にするとともに予知精度の向上を図ることができる。

　このように、リファレンスデータを作成するに際し、新規作成してリファレンスデータを確定させる処理と既存のリファレンスデータを平準化或いは重みづけしながら書き替える処理とを組み合わせることで、製品出荷前に当該製品のリファレンスデータを作成したり、市場における他社製品から測定データを入力して自動的にリファレンスデータを作成したり、また市場で急な部品使用の変更が為されてなどの種々のシチュエーションに対応できるようになる。

　よって、上記ジャイロセンサユニット１を使用中のバルブ３に用いることにより、このジャイロセンサユニット１が計測する計測データにより、バルブ３の開閉回数に応じた出力データと製品データを含む第２リファレンスデータ作成プロセスを行うことができ、この第２リファレンスデータ作成プロセスは、図３４に示した通り、リファレンスデータ新規作成モードとリファレンスデータ変更モードを備えている。

　さらに、所定のインターバルでメンテナンスが行われる複数のバルブが配管された一つの配管システムにおいて、前記複数のバルブには本発明のバルブの状態把握システムを用いて個々のバルブの故障時期の予測を実行して各予測結果を得ておき、この予測結果が前記インターバルを超えるバルブをメンテナンス対象から除外するようにしたことを特徴とする配管システムのメンテナンス方法を行うことができる。

　なお、図３５、３６は、上記他例（図２５～３０）に示した条件と同じ条件下において、ジャイロセンサ７に代えて、加速度センサにより回転運動を計測したグラフである。この加速度センサは、図示していないが、図１において、監視ユニット１の取付具５裏面側の位置に取り付けてＸＹＺ３軸の加速度を計測したものであり、監視ユニット１に内蔵されたジャイロセンサ７とほぼ同じ移動量となる位置で計測している。

　図３５は、図２５～２７と同様の条件下で加速度を計測しており、同図（ａ）はＸ軸方向の加速度、（ｂ）はＹ軸方向の加速度、（ｃ）はＺ軸方向の加速度データをグラフ化したものである。図３６も同様であり、図２８～３０と同様の条件下で加速度を計測し、同図（ａ）はＸ軸方向の加速度、（ｂ）はＹ軸方向の加速度、（ｃ）はＺ軸方向の加速度データをグラフ化したものである。また、グラフ表記も他図と同様であるが、図３５、３６の右縦軸は加速度であり、何れも極めて小さい刻み（０．００５～０．０２Ｇ、Ｇは重力加速度）となっている。

　図３５、３６から判るように、３軸何れの方向の加速度も、極めて小さい範囲内でランダムに振動しているパターンしか得ることができず、一部、突出したピーク状のパターンも計測されてはいるが、これもあくまで加速度スケールを極めて小さく設定してはじめて現れるパターンであって、バルブの診断に実用的な精度のグラフパターンとして計測できているとは言えない。よって、ジャイロセンサと同種の慣性センサとはいえ、加速度センサのみでは、必要な精度でバルブの回転運動を捉えることができないことが確認された。

　以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は、前記実施の形態記載に限定されるものではなく、本発明の特許請求の範囲に記載されている発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の変更ができるものである。

　１　監視ユニット（センサユニット）
　２　アクチュエータ
　３　ボールバルブ（回転弁）
　４　制御軸（回転軸、弁軸）
　７　ジャイロセンサ
　１４　出力軸（回転軸、弁軸）
　１５　ステム（回転軸、弁軸）
　２６ａ、２７ａ、３０ａ　流路
　３０　ボール（弁体）
　４１　クラウドサーバ
　４２　データベース
　Ａ１、Ａ２　ボールシート（弁座）（摩耗部品）
　Ｂ　ステムベアリング（摩耗部品）
　Ｃ　グランドパッキン（摩耗部品）
　Ｔ_１　Ｔ_２　Ｔ_３　特徴量

Claims

　バルブを開閉する弁軸の角速度データに基づいて、このバルブの状態監視、診断、及び寿命予測をするようにしたことを特徴とするバルブの状態把握システム。
　前記弁軸には、少なくとも半導体型のジャイロセンサを有する監視ユニットが着脱自在に固定されると共に、前記角速度データには、この監視ユニットから得られる前記弁体の全開又は全閉から全閉又は全開に向けての回転運動に応じた角速度データが含まれる請求項１に記載のバルブの状態把握システム。
　前記バルブは、前記弁軸を回動させることで流路を開閉又は制御する回転弁であり、前記弁軸は、前記アクチュエータを介した自動弁の出力軸と制御軸又は手動ハンドルを介した手動弁のステムから成る回転軸である請求項２に記載のバルブの状態把握システム。
　前記回転弁は、クォータターン型のボールバルブ又はバタフライバルブである請求項３に記載のバルブの状態把握システム。
　前記状態監視には、少なくとも弁座、グランドパッキン、及び／又はステムベアリングの摩耗状態の把握が含まれる請求項１乃至４の何れか１項に記載のバルブの状態把握システム。
　前記角速度データから更に前記弁軸の回転角度を算出可能とした請求項１乃至５の何れか１項に記載のバルブの状態把握システム。
　バルブと、このバルブに固定されたセンサユニットと、このセンサユニットと通信可能に接続されデータベースを備えたサーバと、を含むシステムであって、バルブを開閉する弁軸からセンサユニットに備えられたセンサによって計測される計測データに含まれる特徴量に基づいて摩耗部品の摩耗状態を把握ようにしたことを特徴とするバルブの状態把握システム。
　前記センサは前記弁軸が回転する角速度データを前記計測データとして計測するジャイロセンサである請求項７に記載のバルブの状態把握システム。
　前記特徴量は、前記弁軸の軸心方向の角速度データから得られる角速度グラフに現れる前記バルブの全開から所定開度又は全閉に至るまでの時間、所定開度から全閉に至るまでの時間、所定時間領域に含まれる角速度の急勾配の数、位置、大きさ、若しくは幅、及び／又は、角速度の最大値若しくは極大値に至るまでの時間、前記最大値若しくは前記極大値の大きさ、幅の全部又は一部から成る特徴量データである請求項７又は８に記載のバルブの状態把握システム。
　前記データベースには、特定条件ごとにバルブの所定開閉回数に応じた複数のラベルデータと前記特徴量データとから成る第１リファレンスデータテーブルが格納されており、前記センサユニット及び／又は前記サーバには、前記摩耗状態を把握して前記バルブの異常診断を実行するように構成された第１の異常診断手段が備えられ、この第１の異常診断手段は、前記バルブの特定条件とバルブの開閉回数と前記角速度データに基づいた特定特徴量データとから成る特定データを作成する特定データ作成手段と、前記特定データの開閉回数と同一の開閉回数を有し、かつ、略等しい特定特徴量を有する第１リファレンスデータを前記第１リファレンスデータテーブルから取得するデータ取得手段と、この取得された第１リファレンスデータが有するラベルデータの何れか一つと所定の閾値とを比較して所定の判定結果を得る比較判定手段と、を含む請求項８又は９に記載のバルブの状態把握システム。
　前記データベースには、前記特徴量データから推測ラベルデータの一つを算出する学習モデルが格納されており、前記センサユニット及び／又は前記サーバには、前記摩耗状態を把握して前記バルブの異常診断を実行するように構成された第２の異常診断手段が備えられ、この第２の異常診断手段は、前記計測データに基づいて前記特徴量データを作成する特徴量作成手段と、前記特徴量データに基づいて前記学習モデルを介して推測ラベルデータの一つを計算する推測ラベルデータ計算手段と、この推測ラベルデータと所定の閾値とを比較して判定結果を得る比較判定手段と、を含む請求項８又は９に記載のバルブの状態把握システム。
　前記データベースには、蓄積特徴量データからモデルデータを算出する学習モデルが格納され、前記センサユニット及び／又は前記サーバには、前記摩耗状態を把握して前記バルブの異常診断を実行するように構成された第３の異常診断手段が備えられ、この第３の異常診断手段は、前記計測データに基づいて所定の特徴量データを作成する特徴量作成手段と、前記特徴量データを前記データベースに蓄積して前記蓄積特徴量データを生成するデータ蓄積手段と、所定の制御を行うデータ制御手段と、前記蓄積特徴量データに基づいて前記学習モデルを介して前記モデルデータを算出するモデルデータ算出手段と、前記モデルデータと新たな特徴量データから所定の指標を計算する指標計算手段と、前記指標と所定の閾値とを比較して判定結果を得る比較判定手段と、を含む請求項８又は９に記載のバルブの状態把握システム。
　前記摩耗部品は弁座シートであり、前記バルブは回転弁であり、前記センサユニットは前記サーバと無線通信可能かつ電源を備えた単一ユニットであり、このセンサユニットを前記弁軸と供回り可能な形態で着脱自在に固定した請求項７乃至１２の何れか１項に記載のバルブの状態把握システム。
　前記ラベルデータは、非摩耗状態の前記摩耗部品の寸法から成る寸法データ及び／又は前記バルブの全閉時の漏れ量から成る漏れ量データから成る請求項７乃至１３の何れか１項に記載のバルブの状態把握システム。
　バルブと、このバルブに固定されたジャイロセンサユニットと、このジャイロセンサユニットと通信可能に接続されたデータベースを備えたサーバと、を含むシステムであって、このデータベースには、バルブの開閉回数に応じた出力データと製品データを含む第２リファレンスデータテーブルが格納され、前記センサユニット及び／又は前記サーバには、前記バルブに備えられた摩耗部品の摩耗状態を把握して前記バルブの異常診断を実行するように構成された第４の異常診断手段が備えられ、この第４の異常診断手段は、前記バルブの開閉回数に応じて前記ジャイロセンサユニットが計測する出力データと製品データを含む計測データを作成するデータ作成手段と、この計測データが有するバルブの出力データと略等しい出力データを有する第２リファレンスデータを前記第２リファレンスデータテーブルから取得するデータ取得手段と、この取得された第２リファレンスデータが有するバルブの使用頻度データに基づいて前記バルブの故障予知を判定する故障判定手段と、を含むバルブの状態把握システム。