CN106672722B - 机器诊断装置、机器诊断方法以及机器诊断*** - Google Patents

Abstract

本发明提供一种机器诊断装置、机器诊断方法以及机器诊断***，能够在机器的动作状态的诊断中，考虑运行状态的影响来提高异常或故障的检测精度。诊断多个机器的动作状态的机器诊断装置具备：类似机器选择单元(6)，其基于与多个机器的运行频度相关的信息，来从多个机器内的诊断对象外机器中选择与多个机器内的诊断对象机器类似的机器；基准数据计算单元(7)，其基于类似机器选择单元(6)选择的诊断对象外机器的动作状态，生成用于对诊断对象机器的动作状态进行诊断的基准数据；判定单元(12)，其比较由基准数据计算单元(7)计算的基准数据和诊断对象机器的动作状态，判定诊断对象机器的动作状态有无异常。

Description

机器诊断装置、机器诊断方法以及机器诊断***

技术领域

本发明涉及一种诊断电梯等机器的动作状态的机器诊断装置、机器诊断方法以及机器诊断***。

背景技术

电梯是在大厦内在上下方向输送人的装置，是在都市空间中必要的装置，因此要求电梯保持正常的动作状态。为此，需要诊断电梯的动作状态，并切实地检测异常或故障来迅速进行处理。对此，已知专利文献1以及专利文献2中记载的现有技术。

在专利文献1所记载的技术中，根据在电梯的电磁制动器的线圈中流动的电流的紊乱来诊断电磁制动器有无动作异常。此时，在电梯停止后经过一定时间后进行诊断。由此，消除线圈的温度上升对于电流的紊乱的检测值的影响。

在专利文献2所记载的技术中，在故障诊断对象的升降机即使正常，运行性能的测量值偏离标准判定值时，基于同样规格的其他升降机的测量值来独自地设定判定值。

在专利文献1所记载的技术中，由于线圈的温度上升根据电梯的运行频度而发生变动，或者随着时间经过的线圈温度的降低受到外部大气温度的影响，因此诊断时的线圈温度不一样。

另外，在专利文献2所记载的技术中，即使升降机的规格相同，运行性能的测量值还与升降机的运行频度相关。

如此，在通过上述现有技术的电梯动作状态的诊断中，由于测量值或判定值受到电梯的运行状态或使用环境的影响，因此很多情况下考虑这些影响来设定用于判定的阈值，以便能够安全地进行诊断。在这种情况下，实际上即使测量值在正常的范围内偏差，有时也会为了确认而进行检查，存在该检查导致电梯用户的便利性降低的问题。

专利文献1：日本特开2000-351550号公报

专利文献2：日本特开2005-170661号公报

发明内容

因此，本发明提供一种在电梯等机器的动作状态的诊断中，能够考虑运行状态的影响来提高异常或故障的检测精度的机器诊断装置、机器诊断方法以及机器诊断***。

为了解决上述课题，本发明的机器诊断装置诊断多个机器的动作状态，其具备：类似机器选择单元，其基于与多个机器的运行频度相关的信息，从多个机器内的诊断对象外机器中选择与多个机器内的诊断对象机器类似的机器；基准数据计算单元，其基于由类似机器选择单元选择的诊断对象外机器的动作状态，来生成用于对诊断对象机器的动作状态进行诊断的基准数据；判定单元，其将基准数据计算单元计算的基准数据和诊断对象机器的动作状态进行比较，判定诊断对象机器的动作状态有无异常。

另外，为了解决上述课题，本发明的机器诊断方法是诊断多个机器的动作状态的方法，其基于与多个机器的运行频度相关的信息，从多个机器内的诊断对象外机器中选择与多个机器内的诊断对象机器类似的机器，基于选择的诊断对象外机器的动作状态，来生成用于对诊断对象机器的动作状态进行诊断的基准数据，将生成的基准数据和诊断对象机器的动作状态进行比较，判定诊断对象机器的动作状态有无异常。

并且，本发明的机器诊断***诊断多个机器的动作状态，其具备用于取得与多个机器的运行频度相关的信息的多个监视终端装置，并且具备中心装置，该中心装置具备：类似机器选择单元，其基于监视终端装置取得的与多个机器的运行频度相关的信息，从多个机器内的诊断对象外机器中选择与多个机器内的诊断对象机器类似的机器；基准数据计算单元，其基于由类似机器选择单元选择的诊断对象外机器的动作状态，来生成用于对诊断对象机器的动作状态进行诊断的基准数据；判定单元，其将基准数据计算单元计算的基准数据和诊断对象机器的动作状态进行比较，判定诊断对象机器的动作状态有无异常。

通过本发明，能够进行考虑了机器的运行状态的诊断，所以诊断精度提高。因此，能够检测异常的预兆，并在适当的定时执行维护，由此能够降低由于维护导致的不运行时间，提高用户的便利性。

通过对以下实施方式进行说明，能够明确上述以外的课题、结构以及效果。

附图说明

图1是表示实施例1的电梯诊断装置的结构的功能框图。

图2是由移动频度推定器推定的运行频度数据。

图3是在类似电梯的选择中使用的表数据。

图4是类似电梯的传感器数据和基准数据计算器计算的基准数据。

图5是基准数据中的传感器输出值与温度之间的关系的一个例子。

图6是表示实施例2的电梯诊断装置的结构的功能框图。

图7是实施例3的电梯的诊断装置的结构图。

符号的说明

1a、1z：启动次数取得器

2a、2z：运行时间取得器

3a、3z：电梯规格保存器

4a、4b、4z：传感器

5a、5b、5z：运行频度推定器

6：类似电梯选择器

7：基准数据计算器

8：温度变动消除器

9：温度灵敏度推定器

10：气温数据

11：温度变动消除器

12：判定器

13：输出器

14a、14b、14z：大厦用途保存器

21a、21b：大厦

22：监视中心

30：通信线路网

31a、31b：电梯

32a、32b：监视终端装置

33：中心装置

具体实施方式

以下，参照附图来说明本发明的实施例。在各图中，参照编号相同的部分表示相同的结构要件或具备类似功能的结构要件。

(实施例1)

本发明考虑由于诊断对象机器的动作状态或使用环境的影响导致的测量值的偏差或变动，来进行机器诊断。

图1是表示实施例1的电梯的诊断装置的结构的功能框图。

把诊断对象电梯的启动次数取得器1z、运行时间取得器2z、电梯规格保存器3z、大厦用途保存器14z的数据输入到运行频度推定器5z，推定诊断对象电梯的运行频度。

另外，针对虽然与诊断对象电梯为相同机种，但是一部分规格(楼层数、载人数、轿厢速度等)不同的其他电梯A，将启动次数取得器1a、运行时间取得器2a、电梯规格保存器3a、大厦用途保存器14a的各数据输入给运行频度推定器5a，推定其他电梯A的运行频度。同样针对电梯B，也将未图示的启动次数取得器、运行时间取得器以及电梯规格保存器的各数据以及图1所示的大厦用途保存器14a的数据输入给运行频度推定器5b，推定其他电梯B的运行频度。此外，对于电梯A、B以外的诊断对象外电梯(省略图示)也与电梯A、B相同。

把通过运行频度推定器5a、5b等推定的诊断对象外电梯A、B等的运行频度、通过运行频度推定器5z推定的诊断对象电梯的运行频度输入给类似电梯选择器6，选择运行频度接近诊断对象电梯的多个或一个诊断对象外电梯(以下记为“类似电梯”)。

基准数据计算器7输入表示诊断对象外电梯A、B等的动作状态(例如，电磁制动器的线圈电流)的由传感器4a、4b等测量到的传感器数据、类似电梯选择器6输出的与类似电梯相关的数据。然后，基准数据计算器7从输入的诊断对象外电梯的传感器数据中选择类似电梯的传感器数据，并基于选择的传感器数据来计算作为在对诊断对象电梯的动作状态进行诊断时的判断基准的基准数据。

把基准数据计算器7计算出的基准数据输入给温度灵敏度推定器9。另外，还将气温数据10输入给温度灵敏度推定器9。基于这些数据，温度灵敏度推定器9推定类似电梯的基准数据的温度灵敏度。

把诊断对象电梯的传感器4z的数据、气温数据10、由温度灵敏度推定器9推定的温度灵敏度数据输入给温度变动消除器11，基于这些数据，温度变动消除器11消除对诊断对象电梯的温度影响。另外，把基准数据计算器7计算出的基准数据、气温数据10、由温度灵敏度推定器9推定出的温度灵敏度输入到温度变动消除器8，基于这些数据，温度变动消除器8消除基准数据的温度变动。

把温度变动消除器8消除了温度变动后的基准数据、通过温度变动消除器11消除了温度变动后的诊断对象电梯的传感器数据输入给判定器12。基于这些数据，判定器12判定诊断对象电梯的传感器数据相对于基准数据是否收纳在预定的范围内，并将其结果输出给输出器13。输出器13以预定的形态(图像、文字、声音等)来显示判定器12输出的判定结果。

在图1中，电梯规格保存器(3z、3a等)、大厦用途保存器(14z、14a、14b等)由半导体存储器等存储装置构成。另外，对于传感器或气温数据以外的各功能块，通过个人计算机等具备运算处理装置的计算机***执行预定的程序，作为各功能块进行动作。

接着，使用图2来说明运行频度推定器(5z、5a、5b等)的处理内容。

图2是由本实施例1中的移动频度推定器推定的运行频度数据，表示电梯的启动次数与运行时间的关系。此外，在图2中，集中表示了由多个运行频度推定器推定的运行频度数据。

电梯的运行频度与启动时间、启动次数、电梯的规格、大厦用途(与大厦相应的电梯使用方法)等指标相关。首先，按照大厦用途、电梯的规格来标示启动次数与运行时间的关系。大厦用途、电梯的规格、启动次数以及运行时间的各数据分别从大厦用途保存器(14z、14a、14b等)、电梯规格保存器(3z、3a等)、启动次数取得器(1z、1a等)以及运行时间取得器(2z、2a等)输入。

在图2中，将多个标示划分为位于相同线上的标示群，即启动次数与运行时间之间的关系相同的组a、b、c。在此，组a、b、c表示电梯规格的不同。即使针对相同的运行时间，每组启动次数也不同。例如，对于相同的运行时间，向摩天大楼的最上层穿梭运行的电梯的启动次数比2层楼的电梯少。此外，虽然在图2中没有明确记载，但即使在相同的组内，由于大厦用途的不同，标示的变动范围也不同。此外，在图2中是基于电梯的启动次数以及运行时间来进行分组的例子，也可以只通过电梯的启动次数或只通过运行时间那样通过一个指标来进行分组。用于进行运行频度分组的指标越多，就越能够进行更细致的分组。

进行这样的分组，即进行分类是因为考虑到诊断对象电梯的传感器4z的传感器数据受到运行频度具体来说受到每单位时间的启动次数的影响。例如，由于每单位时间的启动次数而使线圈的温度进行变动，因此电磁制动器的线圈电流的传感器数据受到每单位时间的最大启动次数的影响。考虑到这点，通过类似电梯选择器6，选择运行频度、使用方法与诊断对象电梯相同的诊断对象外电梯来作为适合于切实地对诊断对象电梯进行诊断的比较对象。

接着，使用图3对类似电梯选择器6的处理内容进行说明。

图3表示在类似电梯的选择中使用的表数据。关于该表数据，基于从运行频度推定器(5z、5a、5b等)输入的运行频度数据(包含与电梯规格有关的信息(图2中的组a、b、c))、以及从大厦用途保存器(14z、14a、14b等)输入的大厦用途数据，通过类似电梯选择器6来生成并进行更新。

在图3所示的表数据中，将组a、b、c即电梯规格、表示运行频度的指标α、β、γ以及大厦用途1、2、3(在图3中记载为罗马数字)作为参数，将能够成为诊断对象的多个电梯分类为组(1)～(9)中的任意一组。另外，在本图3中，表示了组(规格)和指标的三个组合，但是也包含相同的组指标不同的情况、或不同的组指标相同的情况。例如，在图3中，作为组(规格)与指标的组合，表示了(a、α)，还可包含(a、β)。

在此，通过预先在类似电梯选择器6中设定的算式或变换规则，从运行频度推定器输入的运行频度数据换算指标。例如，对于制动器，每单位时间的最大启动次数成为主要的指标。此外，通过特定的数值或数值范围来表现指标。

类似电梯选择器6将从诊断对象电梯的运行频度推定器5z输入的运行频度数据换算为指标，并从图3的表数据中抽出与换算后的指标以及从大厦用途保存器14z输入的大厦用途数据相对应的电梯，并将抽出的电梯作为类似电梯来输出。在图3中，选择属于组(4)的诊断对象外电梯来作为类似电梯，该组(4)的指标以及大厦用途与从诊断对象电梯的运行频度换算出的指标β(对应的组(规格)为b)、诊断对象电梯的大厦用途1一致。

此外，在移动频度推定中使用大厦用途，并且为了选择类似电梯而再次使用大厦用途，这是因为考虑到与大厦用途相伴的电梯运行状态的期间性的变动(例如，季节性的变动)。例如，在长期休假中等电梯的使用者减少时，电梯的运行状态发生变化。因此，作为被设为比较对象的类似电梯，优选为大厦用途相同的电梯。

接着，使用图4对基准数据计算器7的处理内容进行说明。

图4表示类似电梯的传感器数据和由基准数据计算器7计算的基准数据。

基准数据计算器7以时间序列整理被判定为类似电梯的电梯(A、B、C等)的各传感器数据。由此，如图4所示，针对每个类似电梯，得到表示传感器数据的时刻变化的数据。基于这些数据，基准数据计算器7计算在相同定时即相同时刻范围中的基准(值)和偏差，并将其作为基准数据。此时，作为基准值，使用类似电梯(A、B、C等)的传感器数据的平均值、中间值、最大值、最小值等，对应于根据传感器数据判定有无异常的电梯的动作状态(例如，电磁制动器的线圈电流、电梯门开关信号等)的种类，使用适合于得到确实的判定结果的指标。另外，作为偏差，使用标准偏差、其整数倍值等表示数据偏差的大小的指标。

基准数据计算器7基于时间序列的各传感器数据中的相同时刻范围的数据来计算基准数据，这是因为即使是运行频度相同的类似电梯，因为安装时期等的不同而导致传感器数据的取得时刻范围不同，或者如果时刻范围不同则电梯受到的气温变化的影响不同。此外，关于以时间序列整理传感器数据时的时间间隔，在传感器中预先设定，能够适当地设定为1天、1周、1个月等。

接着，使用图5对温度灵敏度推定器9的处理内容进行说明。

图5表示基准数据中的传感器输出值与温度之间关系的一个例子。

温度灵敏度推定器9根据基准数据和气温数据10，求出例如图5所示的传感器输出和温度之间的关系。气温数据10可以由大厦或电梯具备的温度传感器进行测量，也可以使用大厦或电梯所在地域的气象数据。如图5所示，如果温度与传感器输出之间具有相关关系，则温度灵敏度推定器9基于相关关系推定与温度相对的传感器灵敏度。在图5中，对标示的各点进行了直线近似时的直线的倾斜相当于与温度相对的传感器灵敏度(温度灵敏度)。温度灵敏度推定器9使用预先设想的与传感器输出和温度之间的相关关系对应的计算方法，例如，如果是图5那样直线的(一次函数)的相关关系，则使用公知的最小平方法等来推定温度灵敏度。

接着，说明温度变动消除器8、11的处理内容。

温度变动消除器8基于由温度灵敏度推定器9推定出的传感器数据的温度灵敏度以及气温数据10(与基准数据一起从温度灵敏度推定器9取得)，推定由基准数据计算器7计算出的基准数据中包含的温度变动成分，并从基准数据中消除推定出的变动成分。另外，温度变动消除器11同样地从诊断对象电梯的传感器数据中消除温度变动成分。例如，在为图5那样的一次函数的相关关系时，如果将温度灵敏度(近似直线的倾斜)设为α，将基准温度(气温)设为T₀，则在温度T的传感器数据S(T)相对于基准温度的温度变化量表现为α(T－T₀)。因此，如果从S(T)减去α(T－T₀)，则从传感器数据(基准数据、诊断对象电梯的传感器数据)消除温度变动成分。

如此使用温度变动消除器8、11从基准数据以及诊断对象电梯的传感器数据中消除温度成分，由此在后述的判定器12的判定中，能够排除两个数据间的温度影响的不同。因此，能够提高判定精度。

此外，在传感器数据所表示的物理量的温度相关性小时，可以省略温度灵敏度推定器9以及温度变动消除器8、11。

接着，说明判定器17的处理内容。

判定器12判定通过温度变动消除器11消除了温度变动后的诊断对象电梯的传感器数据相对于通过温度变动消除器8消除了温度变动后的基准数据，是否收纳在预定的判定基准的范围内。例如，判定器17针对作为诊断对象电梯的传感器数据的，具有测量时刻信息的时间序列数据和具有时刻信息的基准数据的时间序列数据，在每个时刻计算平方误差，并且计算计算出的各平方误差的平均值，即均方误差。如果计算出的均方误差为预定的判定基准值以下，则判定器12关于与诊断对象电梯的传感器数据相关的诊断内容判定为正常，如果计算出的均方误差大于预定的判定基准值，则判定为异常。然后，判定器12将判定结果输出到输出器13。

输出部13通过图像、文字、声音等来显示判定器12输出的判定结果，即与有无异常相关的信息。此时，也可以和与有无异常相关的信息一起，显示诊断对象电梯的传感器数据以及基准数据。此时，判定器12将判定结果输出给输出器13，并且向输出器13传送用于判定的传感器数据以及基准数据。由此，能够确实地研究异常原因。

如上所述，根据本实施例1，将运行频度与诊断对象电梯类似的诊断对象外电梯的动作状态作为基准，对诊断对象电梯的动作状态进行诊断，因此动作状态的诊断精度和可靠性提高。并且，还根据电梯的规格和用途来选择类似电梯，由此设定适合于诊断对象电梯的基准数据，所以诊断精度和可靠性提高。特别是即使在根据使用方法动作状态的正常范围进行变动的情况、或者如新设置的电梯那样缺乏或没有实际利用成绩的情况下，无需进行用于设定判定基准的动作状态确认作业，能够设定确实地判定有无异常的判定基准。

另外，通过本实施例1，因为从表示诊断对象电梯的动作状态的传感器数据以及基准数据中消除温度变动成分，所以即使在动作状态由于气温、或使用环境的温度而进行变动时，也能够进行精度以及可靠性高的诊断。

此外，本实施例1的机器诊断方法能够适用于电梯中的制动器装置、门开关装置等各种电梯机器。并且，本实施例1的机器诊断方法不限于电梯机器，还能够适用于空调机或冷冻机、家电机器、建筑机器、工厂机器等进行动作状态诊断的各种机器。

(实施例2)

图6是表示本发明实施例2的电梯诊断装置的结构的功能框图。以下，主要对与实施例1不同的点进行说明。

在本实施例2中，与实施例1的不同点在于，关于向运行频度推定器(5z、5a、5b等)的输入数据，输入实施例1中的启动次数、运行时间、电梯规格以及大厦用途中的电梯规格和大厦用途，启动次数以及运行时间不作为输入数据。这是因为通常大厦用途和电梯规格相同的电梯的使用方法也相同，因此认为启动次数和运行时间也为相同程度。

在本实施例2中，运行频度推定器(5z、5a、5b等)从电梯规格保存器(3z、3a等)以及大厦用途保存器(14z、14a、14b等)分别取得电梯规格数据以及大厦用途数据，整理这些数据作为运行频度数据输入给类似电梯选择器6。类似电梯选择器6将电梯规格数据以及大厦用途数据作为参数，使用将电梯进行了分类的表数据，来选择与诊断对象电梯的电梯规格数据以及大厦用途数据一致的诊断对象外电梯。

通过本实施例2，通过将规格和大厦用途与诊断对象电梯类似的诊断对象外电梯的动作状态作为基准，由此实质上能够将运行频度与诊断对象电梯类似的诊断对象外电梯的动作状态作为基准。因此，与实施例1相同，动作状态的诊断精度和可靠性提高。并且，因为简略化了运行频度推定器以及类似电梯选择中的处理，所以诊断的速度提高。

此外，本实施例2的机器诊断方法与实施例1相同，能够适用于各种电梯机器，并且不限于电梯机器，能够适用于进行动作状态诊断的各种机器。

在如上所述的实施例1以及实施例2中，在能够实际测量每单位时间的启动次数的情况下，可以将每单位时间的启动次数的实际测量值作为运行频度来选择类似电梯。另外，在能够测量用于选择类似电梯的各种数据的情况下，也可以使用测量到的数据。

此外，在图1、图6中，对于各电梯，图示的传感器为1个，但是并不限于此，也可以为多个。此时，也可以在先决定类似的电梯后，选择与诊断对象电梯的传感器数据相对应的类似电梯的传感器数据。另外，在成为各传感器数据的主要原因的物理现象不同时，不仅使用判定类似电梯的参数一致的传感器数据，而且还可以包含具有预定的允许范围内的参数的传感器数据来选择类似电梯。

(实施例3)

图7表示本发明的实施例3的电梯诊断***的结构图。

在大厦21a、21b中，分别设置了电梯31a、31b。在未图示的电梯31a、31b的电梯控制装置中，分别连接了监视终端装置32a、32b。监视终端装置基于来自电梯控制装置的信号，取得并存储与电梯的运行频度相关的信息，例如，启动次数以及运行时间。另外，监视终端装置取得并存储从各电梯具备的传感器(未图示)输出的表示电梯的动作状态的传感器数据。并且，监视终端装置存储电梯规格数据以及电梯的大厦用途数据。

另外，在地理上远离大厦21a、21b的所在位置的位置设置的监视中心22中，设置了用于监视多个电梯(在图7中为31a、31b)的运行状态的中心装置33。

监视终端装置32a、32b定期地或根据从中心装置33经由通信线路网30发送的指令信号，来将存储的与电梯运行频度相关的信息、电梯规格数据、电梯的大厦用途数据以及传感器数据经由通信线路网30发送到中心装置33。

中心装置33基于接收到的与电梯的运行频度相关的信息、电梯规格数据、电梯的大厦用途数据以及传感器数据，生成以及更新图3所示的用于选择类似电梯的表数据，并与实施例1以及实施例2相同地，选择与诊断动作状态的电梯类似的诊断对象外电梯来计算基准数据，将基准数据与表示诊断对象电梯的动作状态的传感器数据进行比较来判定诊断对象电梯的动作状态有无异常。

作为更具体的装置结构，监视终端装置具备图1、图2所示的与电梯的运行频度相关的信息取得单元(启动次数取得器(图1)、运行时间取得器(图1)、电梯规格保存器(图1、图2)、大厦用途保存器(图1、图2))以及运行频度推定器，并且具备在图1、图2中未图示的传感器数据取得器以及传感器数据保存器。另外，中心装置33具备图1、图2所示的类似电梯选择器、基准数据计算器、温度灵敏度推定器、温度变动消除器、判定器以及输出器。此外，移动推定器也可以设置在中心装置。

通过本实施例，与实施例1、2相同，动作状态的诊断精度和可靠性提高。另外，能够通过中心装置统一地诊断在地理上相互远离的位置设置的多个电梯的动作状态。

另外，本实施例3的机器诊断***不限于电梯，能够适用于进行动作状态诊断的各种机器。

此外，本发明不限定于上述的实施例，还包含各种各样的变形例子。例如，上述的实施例是为了易懂地说明本发明而进行的详细说明，但并不限于必须具备说明的全部结构。另外，对于各实施例结构的一部分能够追加/消除/替换为其他结构。

Claims (11)

1.一种机器诊断装置，其诊断多个机器的动作状态，其特征在于，具备：

运行频度推定单元，其基于机器的运行时间、启动次数、机器的规格、用途中的至少任意一个，来推定运行频度；

类似机器选择单元，其基于与所述多个机器的所述运行频度相关的信息，从所述多个机器内的诊断对象外机器中选择与所述多个机器内的诊断对象机器类似的机器；

基准数据计算单元，其基于由所述类似机器选择单元选择的所述诊断对象外机器的动作状态，来生成用于对所述诊断对象机器的动作状态进行诊断的基准数据；以及

判定单元，其将所述基准数据计算单元计算的所述基准数据和所述诊断对象机器的动作状态进行比较，来判定所述诊断对象机器的所述动作状态有无异常，

所述类似机器选择单元基于机器的用途，来选择所述类似的机器。

2.根据权利要求1所述的机器诊断装置，其特征在于，

具有能够测量所述诊断对象机器的动作状态的传感器，

所述基准数据计算单元基于具有测量时刻的信息的传感器数据来生成所述基准数据。

3.根据权利要求1所述的机器诊断装置，其特征在于，

所述基准数据计算单元基于多个所述诊断对象外机器的相同时刻范围的动作状态来生成所述基准数据。

4.根据权利要求1所述的机器诊断装置，其特征在于，

具备温度变动消除单元，该温度变动消除单元基于温度数据、温度与动作状态的相关关系，从所述基准数据和所述诊断对象机器的动作状态中消除温度变动成分，

所述判定单元比较通过所述温度变动消除单元消除了温度变动成分后的所述基准数据以及所述诊断对象机器的动作状态，来判定所述诊断对象机器的所述动作状态有无异常。

5.根据权利要求4所述的机器诊断装置，其特征在于，

从气象信息取得所述温度数据。

6.根据权利要求4所述的机器诊断装置，其特征在于，

通过温度传感器取得所述温度数据。

7.根据权利要求4所述的机器诊断装置，其特征在于，

具备温度灵敏度推定单元，该温度灵敏度推定单元基于所述基准数据和所述温度数据，来推定所述相关关系。

8.根据权利要求1所述的机器诊断装置，其特征在于，

具备多个传感器，该多个传感器检测所述诊断对象机器的所述动作状态以及所述诊断对象外机器的所述动作状态。

9.根据权利要求1所述的机器诊断装置，其特征在于，

所述多个机器为多个电梯。

10.一种机器诊断方法，其诊断多个机器的动作状态，其特征在于，

基于机器的运行时间、启动次数、机器的规格、用途中的至少任意一个，来推定运行频度，

基于与所述多个机器的所述运行频度相关的信息，从所述多个机器内的诊断对象外机器中选择与所述多个机器内的诊断对象机器类似的机器，

基于选择出的所述诊断对象外机器的动作状态，来生成用于对所述诊断对象机器的动作状态进行诊断的基准数据，

将生成的所述基准数据和所述诊断对象机器的所述动作状态进行比较，来判定所述诊断对象机器的所述动作状态有无异常，

基于机器的用途，来选择所述类似的机器。

11.一种机器诊断***，其诊断多个机器的动作状态，其特征在于，具备：

多个监视终端装置，其取得与所述多个机器的运行频度相关的信息；以及

中心装置，

所述中心装置具备：

运行频度推定单元，其基于机器的运行时间、启动次数、机器的规格、用途中的至少任意一个，来推定运行频度；

类似机器选择单元，其基于所述监视终端装置取得的与所述多个机器的所述运行频度相关的信息，来从所述多个机器内的诊断对象外机器中选择与所述多个机器内的诊断对象机器类似的机器；

基准数据计算单元，其基于由所述类似机器选择单元选择的所述诊断对象外机器的动作状态，来生成用于对所述诊断对象机器的动作状态进行诊断的基准数据；以及

判定单元，其将所述基准数据计算单元计算的所述基准数据和所述诊断对象机器的动作状态进行比较，来判定所述诊断对象机器的所述动作状态有无异常，

所述类似机器选择单元基于机器的用途，来选择所述类似的机器。