WO2021014638A1 - 機器状態監視装置および機器状態監視方法 - Google Patents

機器状態監視装置および機器状態監視方法 Download PDF

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WO2021014638A1
WO2021014638A1 PCT/JP2019/029199 JP2019029199W WO2021014638A1 WO 2021014638 A1 WO2021014638 A1 WO 2021014638A1 JP 2019029199 W JP2019029199 W JP 2019029199W WO 2021014638 A1 WO2021014638 A1 WO 2021014638A1
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acquisition unit
data
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俊通 栗山
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三菱電機株式会社
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    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
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    • G—PHYSICS
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    • G06F11/3495—Performance evaluation by tracing or monitoring for systems
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N7/00—Computing arrangements based on specific mathematical models

Definitions

  • the present invention relates to a device condition monitoring device for monitoring the state of a device and a device condition monitoring method.
  • the Moriel diagram is based on the sensor data detected by various sensors provided in the outdoor heat exchanger.
  • a refrigeration cycle diagram of ph (described as a pressure-specific enthalpy) diagram is created. This refrigeration cycle figure is displayed together with the refrigeration cycle figure when the air conditioner is in a normal state.
  • the refrigeration cycle figure in the normal state of the air conditioner is a display shape of normal information indicating the normal state of the device, and the sensor data used to create the refrigeration cycle figure is the state value of the device. This is actual measurement data.
  • the shape of the refrigeration cycle figure in the ph diagram of the air conditioner shifts according to the outside air temperature even if the set temperature of the air conditioner is the same. That is, the refrigerating cycle figure in the normal state of the air conditioner has a different shape depending on the outside air temperature. Further, the refrigeration cycle figure to be compared with the refrigeration cycle figure in the normal state of the air conditioner is so-called instantaneous data created based on the sensor data detected at the start of the maintenance time determination.
  • Patent Document 1 determines the necessity of maintenance of the device by monitoring whether or not the state of the device indicated by the instantaneous data is a normal state. For this reason, if an outlier accidentally occurs in the instantaneous data, the state of the device may be erroneously recognized.
  • the present invention solves the above problems, and an object of the present invention is to obtain a device condition monitoring device and a device condition monitoring method capable of recognizing a plurality of states of a device based on a common display shape.
  • the device state monitoring device includes a data acquisition unit that acquires actual measurement data of the device state value, a normal information acquisition unit that acquires normal information indicating the normal state of the device, and an actual measurement in the display shape of the normal information. Based on the positional relationship acquisition unit that acquires the positional relationship of data, the multiple display shapes of multiple normal information, and the positional relationship of multiple actual measurement data, multiple actual measurement data can be obtained by multiple display shapes of multiple normal information. It includes a projection unit that projects onto a non-dimensional space represented by a common shape, and a distribution estimation unit that estimates the distribution of the state of the device based on a plurality of actually measured data projected onto the non-dimensional space.
  • a plurality of actually measured data of the state values of the device are projected onto a dimensionless space in which a plurality of display shapes of a plurality of normal information indicating the normal state of the device are represented by a common shape, and are dimensionless.
  • the distribution of the state of the device is estimated based on multiple actual measurement data projected onto the space. Thereby, a plurality of states of the device can be recognized based on a common display shape.
  • FIG. 3A is a diagram showing the relationship between a plurality of display shapes of a plurality of normal information and a plurality of actually measured data
  • FIG. 3B is a diagram showing a dimensionless space in the first embodiment in which the plurality of actually measured data are projected. Is. It is a flowchart which shows the positional relationship calculation process in Embodiment 1. It is a figure which shows the display shape of normal information, and the actual measurement data.
  • FIG. 11A is a diagram showing an outline of the state determination of the device using the distribution of the measured data projected on the dimensionless space in the first embodiment, and FIG.
  • FIG. 11B is a diagram projected on the dimensionless space according to the first embodiment. It is a figure which shows the outline of the state deterioration judgment of an apparatus using the distribution of the actual measurement data.
  • FIG. 12A is a block diagram showing a hardware configuration that realizes the function of the device condition monitoring device according to the first embodiment
  • FIG. 12B shows software that realizes the function of the device state monitoring device according to the first embodiment. It is a block diagram which shows the hardware configuration to execute.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of the device condition monitoring device 1 according to the first embodiment.
  • the device condition monitoring device 1 is a device that monitors the state of the device based on the result of comparing the measured data of the state value of the device to be monitored with the display shape of the normal information indicating the normal state of the device.
  • the equipment condition monitoring device 1 includes a data acquisition unit 11, a normal information acquisition unit 12, a positional relationship acquisition unit 13, a projection unit 14, a distribution estimation unit 15, and an output unit 16.
  • the target device for which the device status monitoring device 1 monitors the state is preferably a device in which various sensors for detecting various states of the device are installed, and is, for example, an air conditioner.
  • the data acquisition unit 11 acquires actual measurement data of the state value of the device to be monitored.
  • the data acquisition unit 11 acquires actual measurement data for a certain period (for example, one month) for monitoring the state of the device.
  • the measured data is, for example, sensor data detected by various sensors provided in the device.
  • the sensors are, for example, pressure sensors and temperature sensors installed at various points in the air conditioner. Normal information exists for each state of the device indicated by the sensor data.
  • the normal information acquisition unit 12 acquires normal information.
  • the normal information is the refrigeration cycle of the ph diagram in the normal state of the air conditioner
  • the display shape of the normal information is the refrigeration cycle figure. is there.
  • the figure of the refrigeration cycle in the normal state of the air conditioner changes according to the outside air temperature. That is, there are a plurality of shapes for displaying normal information according to the outside air temperature.
  • the normal information acquisition unit 12 can calculate the refrigeration cycle (normal information) in the normal state of the air conditioner by using the sensor data in the normal state detected by the pressure sensor and the temperature sensor. Is. That is, in the "acquisition" of the normal information by the normal information acquisition unit 12, in addition to the case where the normal information stored in the storage device is read and acquired, the normal information is calculated by using the actual measurement data of the state value of the device. It also includes getting it.
  • the positional relationship acquisition unit 13 acquires the positional relationship of the measured data in the display shape of the normal information. For example, when the display shape of normal information is a polygon, the positional relationship acquisition unit 13 calculates the distance between the center point of the polygon and the actual measurement data as the positional relationship of the actual measurement data in this polygon, and many Calculate the angle formed by the center point of the polygon, the straight line passing through the measured data, and the side of the polygon where the straight line intersects.
  • the center point of the polygon is, for example, the center of gravity.
  • the positional relationship data stored in the storage device is read and acquired. Is also included.
  • the projection unit 14 projects a plurality of actual measurement data into a dimensionless space based on a plurality of display shapes of a plurality of normal information and a positional relationship of the plurality of actual measurement data.
  • the non-dimensional space is a space in which a plurality of display shapes of a plurality of normal information are represented by a common shape, and is represented by using the positional relationship of measured data in the display shape of the normal information (none). Dimension) is plotted (projected).
  • the common shape is, for example, a circle with a radius of 1.
  • the projection unit 14 applies the center points of the display shapes of a plurality of normal information corresponding to the plurality of measured data to the center points of the circle, and the positional relationship (distance information and distance information and the measured data) between the center points of the display shape of the normal information and the measured data.
  • the measured data plotted in the dimensionless space are the points of the dimensionless value represented by the positional relationship with the display shape of the normal information.
  • the distribution of the point in the dimensionless space corresponds to the distribution of the state of the device.
  • the distribution estimation unit 15 estimates the distribution of the state of the device based on a plurality of actually measured data projected onto the dimensionless space. For example, the distribution estimation unit 15 estimates the distribution of points in the non-dimensional space, that is, the distribution of the state of the device, by performing mixed Gauss model estimation processing on a plurality of points plotted in the non-dimensional space.
  • the method for estimating the distribution of the state of the device may be any method that can estimate the probability density distribution of points in the non-dimensional space, and for example, maximum likelihood method, Bayesian estimation, or EM algorithm can be used.
  • the output unit 16 outputs data used for monitoring the state of the device.
  • data used for monitoring the state of the device for example, a dimensionless space in which a plurality of display shapes of a plurality of normal information are represented by a common shape and the distribution of the state of the device is set for the common shape. Can be mentioned.
  • the output unit 16 causes a display device to display a dimensionless space, for example.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the device condition monitoring method according to the first embodiment, and shows the operation of the device condition monitoring device 1.
  • the data acquisition unit 11 acquires actual measurement data of the state value of the device to be monitored (step ST1). For example, the data acquisition unit 11 continuously or periodically inputs sensor data (actual measurement data) detected sequentially by sensors installed in the device to monitor the device for a certain period of time (hereinafter referred to as a monitoring period).
  • the time series of sensor data that is, the time series data of the state value of the device is acquired.
  • the measured data may be stored in the storage device, and the data acquisition unit 11 may acquire the measured data from the storage device.
  • the normal information acquisition unit 12 acquires normal information on the status of the device to be monitored (step ST2).
  • the device to be monitored is an air conditioner and the display shape of the normal information is the refrigeration cycle graphic data on the ph diagram in the normal state of the air conditioner
  • the normal information acquisition unit 12 The refrigeration cycle graphic data in the normal state is calculated using the sensor data in the normal state detected by the pressure sensor and the temperature sensor installed in the air conditioner. Further, the refrigeration cycle graphic data in a normal state corresponding to the outside air temperature is stored in the storage device, and the normal information acquisition unit 12 sequentially acquires the refrigeration cycle graphic data corresponding to the outside air temperature during the monitoring period from the storage device. You may.
  • the positional relationship acquisition unit 13 acquires the positional relationship of the measured data in the display shape of the normal information (step ST3).
  • FIG. 3A is a diagram showing the relationship between a plurality of display shapes of normal information and a plurality of actually measured data, and is a diagram of sensor data (2) with respect to sensor data (1) detected by a sensor installed in a device to be monitored. It is a graph which shows the relationship.
  • the positional relationship acquisition unit 13 creates the graph shown in FIG. 3A by using the actually measured data acquired by the data acquisition unit 11 and the normal information acquired by the normal information acquisition unit 12.
  • a plurality of actually measured data including the sensor data (1) and the sensor data (2) are plotted, and the shapes of the plurality of normal information corresponding to each of the measured data are displayed.
  • the display shape of the normal information changes variously depending on the external environment or usage of the device. There is.
  • the display shape of the normal information varies, as shown in FIG. 3A, the correspondence between the actually measured data and the display shape of the normal information becomes complicated, so that the state of the device cannot be accurately recognized.
  • the device condition monitoring device 1 projects a plurality of actually measured data into a dimensionless space in which a plurality of display shapes of a plurality of normal information are represented by a common shape.
  • the device condition monitoring device 1 can recognize a plurality of states of the device based on a common display shape.
  • the positional relationship acquisition unit 13 acquires the positional relationship of the measured data in the display shape of the normal information as information for projecting the measured data into the non-dimensional space.
  • This positional relationship is, for example, the display of the distance information between the center point of the display shape of the normal information and the measured data, and the display of the normal information where the straight line passing through the center point of the display shape of the normal information and the measured data intersects the straight line. This is the angle information formed by the sides of the shape.
  • the projection unit 14 projects a plurality of actual measurement data into a dimensionless space based on a plurality of display shapes of a plurality of normal information and a positional relationship of the plurality of actual measurement data (step ST4).
  • FIG. 3B is a diagram showing a dimensionless space in the first embodiment in which a plurality of actually measured data are projected.
  • the projection unit 14 applies the center points of the display shapes of the plurality of normal information corresponding to the plurality of actually measured data to the center points 20a of the circle 20 in the dimensionless space, and obtains the normal information.
  • a plurality of actually measured data are plotted on the circle 20.
  • the position of the point in the dimensionless space is the position corresponding to the relationship between the measured data before projection and the display shape of normal information.
  • the component (1) shown in FIG. 3B is a component corresponding to the fluctuation of the sensor data (1)
  • the component (2) is a component corresponding to the fluctuation of the sensor data (2).
  • the distribution estimation unit 15 estimates the distribution of the state of the device based on a plurality of actually measured data projected onto the dimensionless space (step ST5). For example, the distribution estimation unit 15 estimates the distribution 21 in the non-dimensional space shown in FIG. 3B by performing a mixed Gauss model estimation process on a plurality of points plotted in the non-dimensional space. In distribution 21, the color or shading is determined according to the number of points corresponding to the measured data, and the number of points corresponding to the measured data is the largest in the darkest color region and decreases as the color becomes lighter. To do.
  • the output unit 16 causes the display device to display the dimensionless space in which the distribution 21 is set.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the positional relationship calculation process according to the first embodiment, and shows the details of the process of step ST3 of FIG.
  • the positional relationship acquisition unit 13 plots the measured data acquired by the data acquisition unit 11 on the two-dimensional coordinate plane, and displays the shape of the normal information acquired by the normal information acquisition unit 12 on the two-dimensional coordinate plane (step ST1a).
  • FIG. 5 is a diagram showing the display shape of the normal information and the actual measurement data, and shows the actual measurement data 31 plotted on the two-dimensional coordinate plane on which the display shape 32 of the normal information is displayed.
  • the actual measurement data 31 is the actual measurement data of the state value of the device specified from the sensor data (1) and the sensor data (2) detected by the sensor installed in the device to be monitored.
  • the display shape 32 is normal information about the state indicated by the actually measured data 31, and is a square shape having vertices 32a to 32d.
  • FIG. 6 is a diagram showing the display shape 32 of FIG. 5, the measured data 31, and the center point 32e of the display shape 32.
  • the positional relationship acquisition unit 13 calculates the center of gravity point of the outer shape of the display shape 32 as the center point 32e.
  • the positional relationship acquisition unit 13 calculates the intersection of the diagonal line connecting the apex 32a and the apex 32c and the diagonal line connecting the apex 32b and the apex 32d as the center point 32e.
  • FIG. 7 is a diagram showing a positional relationship between the display shape 32 of FIG. 5 and the measured data 31.
  • the positional relationship acquisition unit 13 calculates a straight line A passing through the actually measured data 31 and the center point 32e.
  • the positional relationship acquisition unit 13 calculates the distance r a between the center points 32e and the measured data 31, further side B on the outer shape of the straight line A and the display shape 32 from the center point 32e of the display configuration 32 to calculate the distance r n to an intersection Ba with.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the projection processing of the measured data on the dimensionless space according to the first embodiment, and shows the details of the processing in step ST4 of FIG.
  • FIG. 9 is a diagram showing a dimensionless space according to the first embodiment.
  • the dimensionless space is a space in which a circle 20 having a radius of 1 is set as shown in FIG.
  • the angle of the component (1) from the axis is ⁇
  • the point on the circle 20 is represented by (1, ⁇ ).
  • the component (1) is a component corresponding to the fluctuation of the sensor data (1) of FIG. 5
  • the component (2) is a component corresponding to the fluctuation of the sensor data (2) of FIG.
  • the projection unit 14 projects the actual measurement data 31 into the dimensionless space based on the positional relationship of the actual measurement data 31 in the display shape 32 (step ST1b).
  • FIG. 10 is a diagram showing the dimensionless space of FIG. 9 and the measured data 21a projected on the dimensionless space.
  • the projection unit 14 applies the center point 32e of the display shape 32 shown in FIG. 7 to the center point 20a of the circle 20 in the dimensionless space shown in FIG.
  • the distance r n is replaced with the radius of the circle 20, and the relative ratio r R of the distance from the center point 32e of the display shape 32 to the measured data 31 and the straight line A passing through the measured data 31 are formed.
  • the measured data 31 is plotted in a non-dimensional space using the side B of the display shape 32 and the angle ⁇ a .
  • the actually measured data 31 is converted into points (r R , ⁇ a ) and plotted in the dimensionless space.
  • the projection unit 14 confirms whether or not all the actually measured data 31 for which the positional relationship with the display shape 32 has been acquired is projected onto the dimensionless space (step ST2b).
  • the process returns to step ST1b, and the center points 32e of the plurality of display shapes 32 are sequentially applied to the center points 20a of the circle 20.
  • Projection processing of the measured data 31 onto the dimensionless space is executed.
  • the process of FIG. 8 is completed.
  • the distribution estimation unit 15 estimates the distribution 21 in the non-dimensional space as shown in FIG. 3B by performing a mixed Gauss model estimation process on a plurality of points plotted in the non-dimensional space by the projection unit 14.
  • the determination of the state of the device using the distribution estimated by the distribution estimation unit 15 will be described.
  • FIG. 11A is a diagram showing an outline of device state determination using the distribution 21 of the measured data projected in the dimensionless space.
  • the color or shading of the distribution 21 is determined according to the number of points corresponding to the measured data, and the number of points corresponding to the measured data is the largest in the darkest color region 30a, and as the color becomes lighter. Decrease.
  • the component (1) is a component corresponding to the fluctuation of the sensor data (1)
  • the component (2) is a component corresponding to the fluctuation of the sensor data (2).
  • the region 30a has the largest number of points corresponding to the actually measured data in the distribution 21, and has a dominant influence on the characteristics of the distribution 21.
  • the circle 20 corresponds to the normal state of the device indicated by the measured data consisting of the sensor data (1) and the sensor data (2).
  • the distribution estimation unit 15 can determine whether or not the state of the device to be monitored is close to the normal state based on the positional relationship between the region 30a of the distribution 21 and the circle 20.
  • the state of the device is out of the normal state, that is, the state of the device is deteriorated.
  • the device condition monitoring device 1 since the change tendency of the device state during the monitoring period can be specified, even if an outlier accidentally occurs in the measured data, the influence thereof is reduced.
  • FIG. 11B is a diagram showing an outline of the state deterioration determination of the device using the distributions 21A and 21B of the measured data projected in the dimensionless space.
  • the distribution 21A is the distribution of the state of the equipment estimated by the distribution estimation unit 15, and is estimated based on the measured data acquired during the monitoring period (1).
  • the distribution 21B is a distribution in the same state as the distribution 21A, but is a distribution estimated based on the actual measurement data acquired in the monitoring period (2) in which the time elapses from the monitoring period (1).
  • the outer shape of the distribution 21A and the distribution 21B is elliptical.
  • the state of the device to be monitored changes with time, and the distribution 21A changes to the distribution 21B.
  • transition from the center point 30a1 of distribution 21A to the center point 30a2 of the distribution 21B can be represented by (r c, ⁇ c).
  • the distance r c is the distance between the center point 30a1 and the center point 30a2
  • the angle ⁇ c is the angle formed by the line segment connecting the center point 30a1 and the center point 30a2 at the center point 30a1.
  • transition from the point 30b1 on the long axis of the distribution 21A to point 30b2 on the long axis of the distribution 21B can be represented by (r m, ⁇ m), distributed from a point 30c1 on the minor axis of the distribution 21A transition to a point 30c2 on the minor axis of 21B can be represented by (r s, ⁇ s).
  • the distribution estimation unit 15 includes the distribution of the measured data projected in the non-dimensional space and the circle 20 shown in FIG. 11A, for example, based on the transition of the distribution of the measured data projected in the non-dimensional space (r, ⁇ ). It is possible to specify the positional relationship with and, and to determine whether or not the state of the device to be monitored has deteriorated based on the specified positional relationship. In this way, by quantifying the transition of the distribution estimated by the distribution estimation unit 15 over time, it is possible to accurately determine the state deterioration of the device to be monitored.
  • the common shape that unifies the display shapes of multiple normal information in the dimensionless space is a circle, but it is not limited to a circle and may be a polygon.
  • the device condition monitoring device 1 includes a processing circuit for executing the processes from step ST1 to step ST5 in FIG.
  • the processing circuit may be dedicated hardware, or may be a CPU (Central Processing Unit) that executes a program stored in the memory.
  • FIG. 12A is a block diagram showing a hardware configuration that realizes the function of the device condition monitoring device 1.
  • FIG. 12B is a block diagram showing a hardware configuration for executing software that realizes the functions of the device condition monitoring device 1.
  • the input interface 100 is an interface that relays sensor data output from a sensor installed in the device to be monitored to the device status monitoring device 1.
  • the output interface 101 is an interface for relaying information output from the device condition monitoring device 1.
  • the processing circuit 102 is, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, or an ASIC (Application Special Integrated Circuit). ), FPGA (Field-Programmable Gate Array) or a combination thereof.
  • the functions of the data acquisition unit 11, the normal information acquisition unit 12, the positional relationship acquisition unit 13, the projection unit 14, the distribution estimation unit 15, and the output unit 16 in the device condition monitoring device 1 may be realized by separate processing circuits. These functions may be collectively realized by one processing circuit.
  • the processing circuit is the processor 103 shown in FIG. 12B
  • the functions of the data acquisition unit 11, the normal information acquisition unit 12, the positional relationship acquisition unit 13, the projection unit 14, the distribution estimation unit 15, and the output unit 16 in the device state monitoring device 1 Is realized by software, firmware or a combination of software and firmware.
  • the software or firmware is described as a program and stored in the memory 104.
  • the processor 103 By reading and executing the program stored in the memory 104, the processor 103 reads and executes the data acquisition unit 11, the normal information acquisition unit 12, the positional relationship acquisition unit 13, the projection unit 14, and the distribution estimation unit 15 in the device state monitoring device 1. And the function of the output unit 16 is realized.
  • the device condition monitoring device 1 includes a memory 104 for storing a program in which the processes of steps ST1 to ST5 in the flowchart shown in FIG. 2 are executed as a result when executed by the processor 103. These programs cause a computer to execute the procedures or methods of the data acquisition unit 11, the normal information acquisition unit 12, the positional relationship acquisition unit 13, the projection unit 14, the distribution estimation unit 15, and the output unit 16.
  • the memory 104 is a computer-readable storage medium in which a program for functioning the computer as a data acquisition unit 11, a normal information acquisition unit 12, a positional relationship acquisition unit 13, a projection unit 14, a distribution estimation unit 15, and an output unit 16 is stored. It may be.
  • the memory 104 is, for example, a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), a flash memory, an EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), an EEPROM (Electrically-volatile) semiconductor, an EPROM (Electrically-volatile), or the like.
  • the data acquisition unit 11, the normal information acquisition unit 12, the positional relationship acquisition unit 13, the projection unit 14, the distribution estimation unit 15, and the output unit 16 in the device condition monitoring device 1 are realized by dedicated hardware.
  • the part may be realized by software or firmware.
  • the data acquisition unit 11, the normal information acquisition unit 12, and the positional relationship acquisition unit 13 realize their functions by the processing circuit 102, which is dedicated hardware, and the projection unit 14, the distribution estimation unit 15, and the output unit 16 are processors.
  • the function is realized by the 103 reading and executing the program stored in the memory 104. In this way, the processing circuit can realize the above functions by hardware, software, firmware or a combination thereof.
  • the device state monitoring device 1 has a data acquisition unit 11 that acquires actual measurement data of the device state value and a normal information acquisition unit that acquires normal information indicating the normal state of the device. 12 and the positional relationship acquisition unit 13 that acquires the positional relationship of the measured data in the display shape of the normal information, and a plurality of actual measurement data based on the positional relationship between the plurality of display shapes of the plurality of normal information and the plurality of measured data.
  • Estimate the distribution of the device state based on the projection unit 14 that projects a plurality of display shapes of a plurality of normal information onto a non-dimensional space represented by a common shape, and a plurality of actual measurement data projected onto the non-dimensional space.
  • the distribution estimation unit 15 is provided. Thereby, a plurality of states of the device can be recognized based on a common display shape.
  • the equipment condition monitoring device can be used, for example, for monitoring the operating condition of an air conditioner.
  • 1 device status monitoring device 11 data acquisition unit, 12 normal information acquisition unit, 13 positional relationship acquisition unit, 14 projection unit, 15 distribution estimation unit, 16 output unit, 20 yen, 20a, 30a1, 30a2, 32e center point, 21 , 21A, 21B distribution, 21a actual measurement data, 30a area, 31 actual measurement data, 32 display shape, 32a to 32d vertices, 100 input interface, 101 output interface, 102 processing circuit, 103 processor, 104 memory.

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Abstract

機器状態監視装置（１）は、複数の正常情報の複数の表示形状と複数の実測データの位置関係に基づいて、複数の実測データを、複数の正常情報の複数の表示形状が共通の形状で表された無次元空間へ射影し、無次元空間へ射影された複数の実測データに基づいて機器の状態の分布を推定する。

Description

機器状態監視装置および機器状態監視方法
　本発明は、機器の状態を監視する機器状態監視装置および機器状態監視方法に関する。
　機器の状態を監視する従来の技術として、例えば、特許文献１に記載される車両用空気調和機のメンテナンス時期判定方法がある。この方法では、室外熱交換器による圧縮開始時点の比エンタルピーと圧縮終了時点の比エンタルピーの差と、第１の設定値および第１の設定値よりも大きな第２の設定値とがそれぞれ比較される。このとき、比エンタルピーの差が第２の設定値よりも大きい場合、空気調和機は、メンテナンスが必要であると判定される。
　一方、比エンタルピーの差が第１の設定値よりも大きく第２の設定値よりも小さい場合は、室外熱交換器に設けられた各種センサによって検出されたセンサデータに基づいて、モリエル線図（以下、ｐ－ｈ（圧力－比エンタルピー）線図と記載する）の冷凍サイクル図形が作成される。この冷凍サイクル図形は、空気調和機が正常な状態であるときの冷凍サイクル図形とともに表示される。
　ｐ－ｈ線図において、冷凍サイクル図形の形状が、正常状態に対応するものから変化していると、空気調和機の性能が低下したと判断できる。この形状の差が設定値を超えた場合、空気調和機は、メンテナンスが必要であると判定される。なお、空気調和機の正常な状態での冷凍サイクル図形は、機器の正常な状態を示す正常情報の表示形状であり、冷凍サイクル図形を作成するために用いられるセンサデータは、機器の状態値の実測データである。
特開２０１５－９２１２１号公報
　空気調和機のｐ－ｈ線図の冷凍サイクル図形の形状は、空気調和機の設定温度が同じであっても、外気温度に応じてずれが生じる。すなわち、空気調和機の正常な状態での冷凍サイクル図形は、外気温度に応じて異なる形状となる。また、空気調和機の正常な状態での冷凍サイクル図形と比較される冷凍サイクル図形は、メンテナンス時期判定の開始時点に検出されたセンサデータに基づいて作成された、いわゆる瞬時データである。
　特許文献１に記載された方法は、瞬時データが示す機器の状態が正常状態であるか否かを監視することによって、当該機器のメンテナンスの要否を判定するものである。このため、瞬時データに偶発的に外れ値が発生すると、機器の状態が誤って認識される可能性があった。
　一方、一定の期間内（例えば、１ヶ月間）に順次検出された複数のセンサデータに基づいて監視対象の機器の状態の変化傾向を特定することで、センサデータに偶発的に発生した外れ値の影響を軽減することができる。しかしながら、この期間内に機器の外的環境（例えば、外気温度）または使用方法が変化して正常情報の表示形状が変化すると、複数のセンサデータと複数の正常情報との対応関係が見にくくなって機器の複数の状態を正確に認識できないという課題があった。
　本発明は上記課題を解決するものであり、機器の複数の状態を、共通の表示形状に基づいて認識することができる機器状態監視装置および機器状態監視方法を得ることを目的とする。
　本発明に係る機器状態監視装置は、機器の状態値の実測データを取得するデータ取得部と、機器の正常な状態を示す正常情報を取得する正常情報取得部と、正常情報の表示形状における実測データの位置関係を取得する位置関係取得部と、複数の正常情報の複数の表示形状と複数の実測データの位置関係に基づいて、複数の実測データを、複数の正常情報の複数の表示形状が共通の形状で表された無次元空間へ射影する射影部と、無次元空間へ射影された複数の実測データに基づいて機器の状態の分布を推定する分布推定部を備える。
　本発明によれば、機器の状態値の複数の実測データを、機器の正常な状態を示す複数の正常情報の複数の表示形状が共通の形状で表された無次元空間へ射影し、無次元空間へ射影された複数の実測データに基づいて機器の状態の分布を推定する。これにより、機器の複数の状態を、共通の表示形状に基づいて認識することができる。
実施の形態１に係る機器状態監視装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る機器状態監視方法を示すフローチャートである。 図３Ａは、複数の正常情報の複数の表示形状と複数の実測データとの関係を示す図であり、図３Ｂは、複数の実測データが射影された実施の形態１における無次元空間を示す図である。 実施の形態１における位置関係算出処理を示すフローチャートである。 正常情報の表示形状および実測データを示す図である。 図５の正常情報の表示形状、実測データおよび正常情報の表示形状の中心点を示す図である。 図５の正常情報の表示形状と実測データとの位置関係を示す図である。 実施の形態１における無次元空間への実測データの射影処理を示すフローチャートである。 実施の形態１における無次元空間を示す図である。 図９の無次元空間および当該無次元空間に射影された実測データを示す図である。 図１１Ａは、実施の形態１における無次元空間に射影された実測データの分布を用いた機器の状態判定の概要を示す図であり、図１１Ｂは、実施の形態１における無次元空間に射影された実測データの分布を用いた機器の状態劣化判定の概要を示す図である。 図１２Ａは、実施の形態１に係る機器状態監視装置の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図であり、図１２Ｂは、実施の形態１に係る機器状態監視装置の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。
実施の形態１．
　図１は、実施の形態１に係る機器状態監視装置１の構成を示すブロック図である。機器状態監視装置１は、監視対象の機器の状態値の実測データを、機器の正常な状態を示す正常情報の表示形状と比較した結果に基づいて機器の状態を監視する装置である。機器状態監視装置１は、図１に示すように、データ取得部１１、正常情報取得部１２、位置関係取得部１３、射影部１４、分布推定部１５および出力部１６を備える。機器状態監視装置１が状態を監視する対象の機器は、機器の各種の状態を検出する各種のセンサが設置されている機器が好ましく、例えば、空気調和機である。
　データ取得部１１は、監視対象の機器の状態値の実測データを取得する。データ取得部１１によって、機器の状態を監視する一定期間（例えば、１ヶ月）分の実測データが取得される。実測データは、例えば、機器に設けられた各種センサによって検出されたセンサデータである。監視対象の機器が空気調和機である場合、センサは、例えば、空気調和機の様々な箇所に設置された圧力センサおよび温度センサである。正常情報は、センサデータが示す機器の状態ごとに存在する。
　正常情報取得部１２は、正常情報を取得する。例えば、監視対象の機器が空気調和機である場合、正常情報は、空気調和機の正常な状態でのｐ－ｈ線図の冷凍サイクルであり、正常情報の表示形状は、当該冷凍サイクル図形である。なお、空気調和機の正常な状態での冷凍サイクル図形は、外気温度に応じて変化する。すなわち、正常情報の表示形状は、外気温度に応じて複数の形状が存在する。
　また、正常情報取得部１２は、圧力センサおよび温度センサによって検出された正常な状態でのセンサデータを用いて、空気調和機の正常な状態での冷凍サイクル（正常情報）を算出することが可能である。すなわち、正常情報取得部１２による正常情報の「取得」には、記憶装置に蓄積された正常情報を読み出して取得する場合の他に、機器の状態値の実測データを用いて正常情報を算出して取得することも含まれる。
　位置関係取得部１３は、正常情報の表示形状における実測データの位置関係を取得する。例えば、正常情報の表示形状が多角形である場合、位置関係取得部１３は、この多角形における実測データの位置関係として、多角形の中心点と実測データとの間の距離を算出し、多角形の中心点および実測データを通る直線と当該直線が交わる多角形の辺とがなす角度を算出する。多角形の中心点は、例えば、重心である。
　なお、位置関係取得部１３による位置関係の「取得」には、実測データと正常情報を用いて位置関係を算出することの他に、記憶装置に記憶された位置関係データを読み出して取得することも含まれる。
　射影部１４は、複数の正常情報の複数の表示形状と複数の実測データの位置関係に基づいて、複数の実測データを無次元空間へ射影する。ここで、無次元空間とは、複数の正常情報の複数の表示形状が共通の形状で表された空間であり、正常情報の表示形状における実測データの位置関係を用いて表された点（無次元）がプロット（射影）される。
　共通の形状は、例えば、半径が１の円である。射影部１４は、複数の実測データに対応する複数の正常情報の表示形状の中心点を当該円の中心点に当てはめて、正常情報の表示形状の中心点と実測データの位置関係（距離情報および角度情報）を、円形の中心点との位置関係に変換することで、この円を含んだ無次元空間内に複数の実測データをプロットする。無次元空間にプロットされた実測データは、正常情報の表示形状との位置関係で表された無次元値の点である。ただし、無次元空間における点の位置は、正常情報の表示形状と実測データの関係に対応した位置であるため、無次元空間における点の分布は、機器の状態の分布に相当する。
　分布推定部１５は、無次元空間へ射影された複数の実測データに基づいて、機器の状態の分布を推定する。例えば、分布推定部１５は、無次元空間にプロットされた複数の点に混合ガウスモデル推定処理を施すことで、無次元空間における点の分布、すなわち、機器の状態の分布を推定する。機器の状態の分布を推定する方法は、無次元空間における点の確率密度分布を推定可能な方法であればよく、例えば、最尤法、ベイズ推定またはＥＭアルゴリズムを用いることができる。
　出力部１６は、機器の状態の監視に用いられるデータを出力する。機器の状態の監視に用いられるデータとしては、例えば、複数の正常情報の複数の表示形状が共通の形状で表され、共通の形状に対して機器の状態の分布が設定された無次元空間が挙げられる。出力部１６は、例えば、表示装置に無次元空間を表示させる。
　次に、機器状態監視装置１の動作について説明する。
　図２は、実施の形態１に係る機器状態監視方法を示すフローチャートであり、機器状態監視装置１の動作を示している。まず、データ取得部１１は、監視対象の機器の状態値の実測データを取得する（ステップＳＴ１）。例えば、データ取得部１１は、機器に設置されたセンサによって逐次検出されたセンサデータ（実測データ）を連続的または周期的に入力することで、機器を監視する一定期間（以下、監視期間と記載する）のセンサデータの時系列、すなわち機器の状態値の時系列データを取得する。なお、実測データを記憶装置に記憶しておき、データ取得部１１が、記憶装置から実測データを取得してもよい。
　次に、正常情報取得部１２は、監視対象の機器の状態の正常情報を取得する（ステップＳＴ２）。例えば、監視対象の機器が空気調和機であり、正常情報の表示形状が、空気調和機の正常な状態でのｐ－ｈ線図上の冷凍サイクル図形データである場合、正常情報取得部１２は、空気調和機に設置された圧力センサおよび温度センサによって検出された正常な状態でのセンサデータを用いて、正常な状態での冷凍サイクル図形データを算出する。また、外気温度に対応する正常な状態での冷凍サイクル図形データを記憶装置に記憶し、正常情報取得部１２が、監視期間の外気温度に対応する冷凍サイクル図形データを、記憶装置から逐次取得してもよい。
　位置関係取得部１３は、正常情報の表示形状における実測データの位置関係を取得する（ステップＳＴ３）。図３Ａは、複数の正常情報の表示形状と複数の実測データとの関係を示す図であり、監視対象の機器に設置されたセンサによって検出されたセンサデータ（１）に対するセンサデータ（２）の関係を示すグラフである。例えば、位置関係取得部１３は、データ取得部１１によって取得された実測データと正常情報取得部１２によって取得された正常情報を用いて、図３Ａに示すグラフを作成する。
　図３Ａに示すグラフには、センサデータ（１）およびセンサデータ（２）からなる複数の実測データがプロットされ、これらの実測データにそれぞれ対応した複数の正常情報の形状が表示されている。図３Ａに示すように、センサデータ（１）とセンサデータ（２）から特定される状態が同一であっても、機器の外的環境または使用方法によって正常情報の表示形状が様々に変化する場合がある。正常情報の表示形状にばらつきが生じた場合、図３Ａに示すように、実測データと正常情報の表示形状との対応関係が繁雑になるため、機器の状態を正確に認識できなくなる。
　そこで、機器状態監視装置１は、複数の実測データを、複数の正常情報の複数の表示形状が共通の形状で表された無次元空間へ射影する。これにより、機器状態監視装置１は、機器の複数の状態を、共通の表示形状に基づいて認識することができる。位置関係取得部１３は、実測データを無次元空間に射影するための情報として、正常情報の表示形状における実測データの位置関係を取得する。この位置関係は、例えば、正常情報の表示形状の中心点と実測データとの間の距離情報、および、正常情報の表示形状の中心点と実測データを通る直線と当該直線が交わる正常情報の表示形状の辺とがなす角度情報である。
　射影部１４は、複数の正常情報の複数の表示形状と複数の実測データの位置関係に基づいて、複数の実測データを無次元空間へ射影する（ステップＳＴ４）。図３Ｂは、複数の実測データが射影された実施の形態１における無次元空間を示す図である。例えば、図３Ｂに示すように、射影部１４は、複数の実測データに対応する複数の正常情報の表示形状の中心点を、無次元空間における円２０の中心点２０ａに当てはめて、正常情報の表示形状の中心点と実測データとの位置関係を、円２０の中心点２０ａとの位置関係に変換することで、複数の実測データを円２０にプロットする。
　無次元空間における点の位置は、射影前の実測データと正常情報の表示形状との関係に対応した位置である。なお、図３Ｂに示す成分（１）は、センサデータ（１）の変動に対応した成分であり、成分（２）は、センサデータ（２）の変動に対応した成分である。
　分布推定部１５は、無次元空間へ射影された複数の実測データに基づいて、機器の状態の分布を推定する（ステップＳＴ５）。例えば、分布推定部１５は、無次元空間にプロットされた複数の点に対して混合ガウスモデル推定処理を施すことで、図３Ｂに示す無次元空間における分布２１を推定する。分布２１では、実測データに対応する点の数に応じて色または濃淡が決まっており、実測データに対応する点の数は、色が最も濃い領域に最も多く、色が薄くなるに連れて減少する。出力部１６は、分布２１が設定された無次元空間を、表示装置に表示させる。
　次に、位置関係取得部１３による正常情報における実測データの位置関係の算出処理について詳細に説明する。図４は、実施の形態１における位置関係算出処理を示すフローチャートであって、図２のステップＳＴ３の処理の詳細を示している。位置関係取得部１３は、データ取得部１１によって取得された実測データを２次元座標面にプロットし、正常情報取得部１２によって取得された正常情報の形状を２次元座標面に表示する（ステップＳＴ１ａ）。図５は、正常情報の表示形状および実測データを示す図であり、正常情報の表示形状３２が表示された２次元座標面にプロットされた実測データ３１を示している。
　図５において、実測データ３１は、監視対象の機器に設置されたセンサによって検出されたセンサデータ（１）とセンサデータ（２）から特定される機器の状態値の実測データである。表示形状３２は、実測データ３１が示す状態についての正常情報であり、頂点３２ａ～３２ｄの四角形状である。
　次に、位置関係取得部１３は、表示形状３２の中心点３２ｅを算出する（ステップＳＴ２ａ）。図６は、図５の表示形状３２、実測データ３１および表示形状３２の中心点３２ｅを示す図である。例えば、位置関係取得部１３は、表示形状３２の外形の重心点を中心点３２ｅとして算出する。図６において、表示形状３２は四角形であることから、位置関係取得部１３は、頂点３２ａと頂点３２ｃを結ぶ対角線と頂点３２ｂと頂点３２ｄを結ぶ対角線との交点を、中心点３２ｅとして算出する。
　続いて、位置関係取得部１３は、表示形状３２の中心点３２ｅと実測データ３１の間の距離ｒａと、表示形状３２の中心点３２ｅと実測データ３１を通る直線Ａと当該直線Ａが交わる表示形状３２の外形上の辺Ｂとがなす角度θａを算出する（ステップＳＴ３ａ）。図７は、図５の表示形状３２と実測データ３１の位置関係を示す図である。例えば、位置関係取得部１３は、実測データ３１と中心点３２ｅとを通る直線Ａを算出する。この後、位置関係取得部１３は、中心点３２ｅと実測データ３１との間の距離ｒａを算出し、さらに、表示形状３２の中心点３２ｅから直線Ａと表示形状３２の外形上の辺Ｂとの交点Ｂａまでの距離ｒｎを算出する。
　位置関係取得部１３は、直線Ａの長さである距離ｒｎに対する距離ｒａの相対比ｒＲ（＝ｒａ／ｒｎ）を算出する。続いて、位置関係取得部１３は、直線Ａと辺Ｂとがなす角度θａを算出する。位置関係取得部１３によって算出された相対比ｒＲおよび角度θａは、表示形状３２の中心点３２ｅに対する実測データ３１の位置関係データとして、射影部１４に出力される。
　次に射影部１４による無次元空間への実測データの射影処理について詳細に説明する。
　図８は、実施の形態１における無次元空間への実測データの射影処理を示すフローチャートであって、図２のステップＳＴ４の処理の詳細を示している。図９は、実施の形態１における無次元空間を示す図である。ここで、無次元空間は、図９に示すように半径が１の円２０が設定された空間である。成分（１）の軸からの角度をθとした場合、円２０上の点は（１，θ）で表される。成分（１）は、図５のセンサデータ（１）の変動に対応した成分であり、成分（２）は、図５のセンサデータ（２）の変動に対応した成分である。
　射影部１４は、表示形状３２における実測データ３１の位置関係に基づいて実測データ３１を無次元空間へ射影する（ステップＳＴ１ｂ）。図１０は、図９の無次元空間および当該無次元空間に射影された実測データ２１ａを示す図である。例えば、射影部１４は、図７に示した表示形状３２の中心点３２ｅを、図９に示した無次元空間における円２０の中心点２０ａに当てはめる。次に、射影部１４は、距離ｒｎを、円２０の半径に置き換えて、表示形状３２の中心点３２ｅから実測データ３１までの距離の相対比ｒＲと、実測データ３１を通る直線Ａが表示形状３２の辺Ｂとなす角度θａとを用いて、実測データ３１を無次元空間にプロットする。これにより、実測データ３１が、点（ｒＲ，θａ）に変換されて無次元空間にプロットされる。
　この後、射影部１４は、表示形状３２との位置関係が取得された全ての実測データ３１を無次元空間へ射影したか否かを確認する（ステップＳＴ２ｂ）。ここで、無次元空間へ射影されていない実測データ３１がある場合（ステップＳＴ２ｂ；ＮＯ）、ステップＳＴ１ｂに戻り、複数の表示形状３２の中心点３２ｅが円２０の中心点２０ａに順次当てはめられて、無次元空間への実測データ３１の射影処理が実行される。一方、無次元空間へ射影されていない実測データ３１がなければ（ステップＳＴ２ｂ；ＹＥＳ）、図８の処理が終了される。
　分布推定部１５は、射影部１４によって無次元空間にプロットされた複数の点に対して混合ガウスモデル推定処理を施すことで、図３Ｂに示したような無次元空間における分布２１を推定する。ここで、分布推定部１５によって推定された分布を用いた機器の状態の判定について説明する。
　図１１Ａは、無次元空間に射影された実測データの分布２１を用いた機器の状態判定の概要を示す図である。分布２１は、実測データに対応する点の数に応じて色または濃淡が決まっており、実測データに対応する点の数は、色が最も濃い領域３０ａに最も多く、色が薄くなるに連れて減少する。
　図１１Ａにおいて、成分（１）は、センサデータ（１）の変動に対応した成分であり、成分（２）は、センサデータ（２）の変動に対応した成分である。また、領域３０ａは、分布２１において実測データに対応する点が最も多く、分布２１の特性に支配的な影響を与えている。円２０は、センサデータ（１）およびセンサデータ（２）からなる実測データが示す機器の正常な状態に対応する。
　分布推定部１５は、分布２１の領域３０ａと円２０との位置関係に基づいて、監視対象の機器の状態が正常な状態に近いか否かを判定することが可能である。図１１Ａに示す分布２１では、領域３０ａが円２０から離れた位置で存在しているので、機器の状態が正常な状態から外れている、すなわち機器の状態が劣化している。このように、機器状態監視装置１では、監視期間における機器の状態の変化傾向を特定することができるので、実測データに偶発的に外れ値が発生しても、その影響が軽減される。
　図１１Ｂは、無次元空間に射影された実測データの分布２１Ａ，２１Ｂを用いた機器の状態劣化判定の概要を示す図である。図１１Ｂにおいて、分布２１Ａは、分布推定部１５によって推定された機器の状態の分布であり、監視期間（１）に取得された実測データに基づいて推定されたものである。分布２１Ｂは、分布２１Ａと同じ状態の分布であるが、監視期間（１）よりも時間が経過した監視期間（２）に取得された実測データに基づいて推定された分布である。また、分布２１Ａおよび分布２１Ｂの外形は、楕円形状である。
　監視対象の機器の状態が経時変化して分布２１Ａが分布２１Ｂへ推移する。このとき、分布２１Ａの中心点３０ａ１から分布２１Ｂの中心点３０ａ２への推移は（ｒｃ，θｃ）で表すことができる。距離ｒｃは、中心点３０ａ１と中心点３０ａ２の間の距離であり、角度θｃは、中心点３０ａ１と中心点３０ａ２を結ぶ線分が中心点３０ａ１でなす角度である。同様に、分布２１Ａの長軸上の点３０ｂ１から分布２１Ｂの長軸上の点３０ｂ２への推移は（ｒｍ，θｍ）で表すことができ、分布２１Ａの短軸上の点３０ｃ１から分布２１Ｂの短軸上の点３０ｃ２への推移は（ｒｓ，θｓ）で表すことができる。
　分布推定部１５は、無次元空間に射影された実測データの分布の推移を表す（ｒ，θ）に基づいて、無次元空間に射影された実測データの分布と、例えば図１１Ａに示す円２０との位置関係を特定し、特定した位置関係に基づいて、監視対象の機器の状態が劣化したか否かを判定することができる。このように、分布推定部１５によって推定された分布の経時的な推移を定量化することで、監視対象の機器の状態劣化を精度よく判定することができる。
　これまで、無次元空間において複数の正常情報の表示形状を統一した共通の形状が円形である場合を示したが、円形に限定されるものではなく、多角形であってもよい。
　続いて、実施の形態１に係る機器状態監視装置１の機能を実現するハードウェア構成について説明する。機器状態監視装置１におけるデータ取得部１１、正常情報取得部１２、位置関係取得部１３、射影部１４、分布推定部１５および出力部１６の各機能は、処理回路によって実現される。すなわち、機器状態監視装置１は、図２のステップＳＴ１からステップＳＴ５までの処理を実行するための処理回路を備える。処理回路は、専用のハードウェアであってもよいが、メモリに記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）であってもよい。
　図１２Ａは、機器状態監視装置１の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図である。図１２Ｂは、機器状態監視装置１の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。図１２Ａおよび図１２Ｂにおいて、入力インタフェース１００は、監視対象の機器に設置されたセンサから機器状態監視装置１へ出力されるセンサデータを中継するインタフェースである。また、出力インタフェース１０１は、機器状態監視装置１から出力される情報を中継するインタフェースである。
　処理回路が図１２Ａに示す専用のハードウェアの処理回路１０２である場合、処理回路１０２は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）またはこれらを組み合わせたものが該当する。機器状態監視装置１におけるデータ取得部１１、正常情報取得部１２、位置関係取得部１３、射影部１４、分布推定部１５および出力部１６の機能を、別々の処理回路で実現してもよく、これらの機能をまとめて１つの処理回路で実現してもよい。
　処理回路が図１２Ｂに示すプロセッサ１０３である場合、機器状態監視装置１におけるデータ取得部１１、正常情報取得部１２、位置関係取得部１３、射影部１４、分布推定部１５および出力部１６の機能は、ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。なお、ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述されてメモリ１０４に記憶される。
　プロセッサ１０３は、メモリ１０４に記憶されたプログラムを読み出して実行することで、機器状態監視装置１におけるデータ取得部１１、正常情報取得部１２、位置関係取得部１３、射影部１４、分布推定部１５および出力部１６の機能を実現する。例えば、機器状態監視装置１は、プロセッサ１０３によって実行されるときに、図２に示すフローチャートにおけるステップＳＴ１からステップＳＴ５の処理が結果的に実行されるプログラムを記憶するためのメモリ１０４を備える。これらのプログラムは、データ取得部１１、正常情報取得部１２、位置関係取得部１３、射影部１４、分布推定部１５および出力部１６の手順または方法を、コンピュータに実行させる。メモリ１０４は、コンピュータを、データ取得部１１、正常情報取得部１２、位置関係取得部１３、射影部１４、分布推定部１５および出力部１６として機能させるためのプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。
　メモリ１０４は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ－ＥＰＲＯＭ）などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤなどが該当する。
　機器状態監視装置１におけるデータ取得部１１、正常情報取得部１２、位置関係取得部１３、射影部１４、分布推定部１５および出力部１６の機能の一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現してもよい。例えば、データ取得部１１、正常情報取得部１２および位置関係取得部１３は、専用のハードウェアである処理回路１０２によって機能を実現し、射影部１４、分布推定部１５および出力部１６は、プロセッサ１０３がメモリ１０４に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより機能を実現する。このように、処理回路はハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合わせにより上記機能を実現することができる。
　以上のように、実施の形態１に係る機器状態監視装置１は、機器の状態値の実測データを取得するデータ取得部１１と、機器の正常な状態を示す正常情報を取得する正常情報取得部１２と、正常情報の表示形状における実測データの位置関係を取得する位置関係取得部１３と、複数の正常情報の複数の表示形状と複数の実測データの位置関係に基づいて、複数の実測データを、複数の正常情報の複数の表示形状が共通の形状で表された無次元空間へ射影する射影部１４と、無次元空間へ射影された複数の実測データに基づいて機器の状態の分布を推定する分布推定部１５を備える。これにより、機器の複数の状態を、共通の表示形状に基づいて認識することができる。
　なお、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
　本発明に係る機器状態監視装置は、例えば、空気調和機の運転状態の監視に利用可能である。
　１　機器状態監視装置、１１　データ取得部、１２　正常情報取得部、１３　位置関係取得部、１４　射影部、１５　分布推定部、１６　出力部、２０　円、２０ａ，３０ａ１，３０ａ２，３２ｅ　中心点、２１，２１Ａ，２１Ｂ　分布、２１ａ　実測データ、３０ａ　領域、３１　実測データ、３２　表示形状、３２ａ～３２ｄ　頂点、１００　入力インタフェース、１０１　出力インタフェース、１０２　処理回路、１０３　プロセッサ、１０４　メモリ。

Claims (5)

  1. 　機器の状態値の実測データを取得するデータ取得部と、
    　前記機器の正常な状態を示す正常情報を取得する正常情報取得部と、
    　前記正常情報の表示形状における前記実測データの位置関係を取得する位置関係取得部と、
    　複数の前記正常情報の複数の表示形状と複数の前記実測データの位置関係に基づいて、複数の前記実測データを、複数の前記正常情報の複数の表示形状が共通の形状で表された無次元空間へ射影する射影部と、
    　前記無次元空間へ射影された複数の前記実測データに基づいて前記機器の状態の分布を推定する分布推定部と、
    　を備えたことを特徴とする機器状態監視装置。
  2. 　機器の状態を監視する機器状態監視装置であって、
    　前記機器の状態の監視に用いられるデータを出力する出力部を備え、
    　前記出力部は、
    　前記機器の正常な状態を示す複数の正常情報の複数の表示形状が共通の形状で表され、当該共通の形状に対して前記機器の状態の分布が設定された無次元空間を出力すること
    　を特徴とする機器状態監視装置。
  3. 　前記機器の状態値の実測データを取得するデータ取得部と、
    　前記正常情報を取得する正常情報取得部と、
    　前記正常情報の表示形状における前記実測データの位置関係を取得する位置関係取得部と、
    　複数の前記正常情報の複数の表示形状と複数の前記実測データの位置関係に基づいて、複数の前記実測データを前記無次元空間へ射影する射影部と、
    　前記無次元空間へ射影された複数の前記実測データに基づいて前記機器の状態の分布を推定する分布推定部と、
    　を備えたことを特徴とする請求項２記載の機器状態監視装置。
  4. 　前記位置関係取得部は、前記正常情報の表示形状の中心点と前記実測データの間の距離と、前記中心点と前記実測データを通る直線と当該直線が交わる前記正常情報の表示形状の辺とがなす角度を、前記正常情報の表示形状における前記実測データの位置関係として算出すること
    　を特徴とする請求項１または請求項３記載の機器状態監視装置。
  5. 　データ取得部が、機器の状態値の実測データを取得するステップと、
    　正常情報取得部が、前記機器の正常な状態を示す正常情報を取得するステップと、
    　位置関係取得部が、前記正常情報の表示形状における前記実測データの位置関係を取得するステップと、
    　射影部が、複数の前記正常情報の複数の表示形状と複数の前記実測データの位置関係に基づいて、複数の前記実測データを、複数の前記正常情報の複数の表示形状が共通の形状で表された無次元空間へ射影するステップと、
    　分布推定部が、前記無次元空間へ射影された複数の前記実測データに基づいて前記機器の状態の分布を推定するステップと、
    　を備えたことを特徴とする機器状態監視方法。
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