JP2016057803A - 異常検知手順開発装置および異常検知手順開発方法 - Google Patents

Abstract

【課題】検知性能の高い異常検知手順の開発を支援し、その開発工数を低減する。【解決手段】異常検知手順開発装置１０は、機械装置の異常検知手順に含まれる異常判定に係るパラメータについて、そのパラメータ検証範囲を設定するパラメータ設定部１４と、前記パラメータの値を前記パラメータ検証範囲で変化させ、その変化させたそれぞれのパラメータの値について、前記異常検知手順の異常検知性能を評価する評価部１５と、前記それぞれのパラメータの値について、評価部１５によって評価された異常検知性能の一覧である性能評価テーブルを表示する性能評価テーブルを表示する表示部１９と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、機械装置の異常検知手順の開発を支援する異常検知手順開発装置および異常検知手順開発方法に関する。

発電用ガスタービンなど、社会インフラ向け機械装置は、１日２４時間稼働することが要求されている。機械装置の高い稼働率を維持するためには、その計画外停止を防がねばならない。そのためには、従来の機械装置の稼働時間に基づいた定期保守から、機械装置の状態に基づいて予防保全を適切に行う状態監視保守への移行が必要である。状態監視保守を実現するためには、機械装置に設けられた各種センサを介して収集される稼働データを定められた異常検知手順に従って分析し、機械装置の異常や故障の予兆を診断する状態監視装置の役割が重要となる。ここで、異常検知手順とは、１つ以上のセンサから取得されるデータを処理し、その処理結果に基づき機械装置の異常の予兆などを診断するコンピュータの処理フローをいう。

ところで、状態監視装置による機械装置の異常の予兆診断の精度を向上させるためには、予兆診断の誤報および失報を抑制するように、その予兆診断に用いられる異常検知手順を定期的に更新し続けることが重要である。なお、誤報とは、機械装置の正常な状態を異常と診断したケースをいい、失報とは、機械装置の異常な状態を正常と診断したケースをいう。

特許文献１には、機械システムの異常検知手順を開発する技術の例として、「コンピュータで実施されるプロセスは、機械ユニットシグネチャ、機械サイトシグネチャ、および機械フリートシグネチャを作成して追跡し（図１のブロック１１０，１２０参照）、種々の動作事象を評定し（図１のブロック１４０，１５０参照）、故障検出を提供する（図１のブロック１３０，１６０参照）。動作事象中に機械システムから収集された稼働データは、周囲条件および燃料品質によって引き起こされるデータのばらつきを補正または低減するよう変換される。変換データは、統計的方法を使用して分析されて動作事象が予想通常動作に一致するかを判定する。この情報は、事象の単一の総合品質評価を作成するために使用される。経時的に動作事象評価をセーブし、追跡し、更に更新することによって、機械／構成要素の劣化が任意の早期の段階で認識する。」というタービン機械システムおよびこれに類するものに対する統一品質評価を作成し、自動故障診断ツールを提供するための方法が開示されている。

特開２００５−３３９５５８号公報

特許文献１に開示されている技術は、機械システムの周囲条件および燃料品質によって引き起こされるデータのばらつきを補正する補正パラメータ、品質評価カテゴリの閾値、検出アルゴリズムを要求された性能を満たすまで自動で調整しようとする、いわゆる最適化問題に帰着されている（特許文献１の図３、図４参照）。

しかしながら、機械システムの異常検知の最適化問題では、最適化の指標を表す関数が多数の変数やパラメータに依存するため、その多数の変数やパラメータを最適化アルゴリズムだけで自動的に調整するには限界がある。そこで、機械装置の専門家のドメイン知識（専門知識）を活用し、人手で調整することが必須となるが、調整するパラメータの数が多数になった場合、機械装置の専門家のであっても異常検知手順の開発に工数がかかってしまう。

本発明は、これら従来の技術課題を解決するためになされたものであり、その目的は、開発工数を低減でき、かつ、検知性能の高い異常検知手順を開発することが可能な異常検知手順開発装置および異常検知手順開発方法を提供することにある。

本発明に係る異常検知手順開発装置は、機械装置の異常検知手順に含まれる異常判定に係るパラメータについて、そのパラメータの値の変化範囲であるパラメータ検証範囲を、ユーザが入力するデータに基づき設定するパラメータ設定部と、前記パラメータの値を前記パラメータ検証範囲で変化させ、その変化させたそれぞれのパラメータの値について、前記異常検知手順の異常検知性能を評価する評価部と、前記それぞれのパラメータの値について、前記評価部によって評価された異常検知性能を表した性能評価テーブルを表示する表示部と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、開発工数を低減でき、かつ、検知性能の高い異常検知手順を開発することが可能な異常検知手順開発装置および異常検知手順開発方法が提供される。

本発明の実施形態において、機械装置、状態監視装置および異常検知手順開発装置の相互の間での情報の流れ、ならびに、保守員、管理者および専門家がする行為の例を示した図である。 本発明の実施形態に係る異常検知手順開発装置の機能構成の例を示した図である。 異常検知手順記憶部に記憶される異常検知手順情報の構成の例を示した図である。 稼働データ記憶部に記憶される稼働情報の構成の例を示した図である。 表示部を介して表示装置に表示される異常検知手順開発画面の例を示した図である。 表示部を介して表示装置に表示されるパラメータ検証画面の例を示した図である。 評価部の処理フローの例を示した図である。 反映部の処理フローの例を示した図である。 性能目標値設定部の処理フローの例を示した図である。 検索部の処理フローの例を示した図である。 検索部が表示部を介して表示装置に表示する検索結果画面の例を示した図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本発明の実施形態において、機械装置１、状態監視装置２および異常検知手順開発装置１０の相互の間での情報の流れ、ならびに、保守員３、管理者４および専門家５がする行為の例を示した図である。

機械装置１は、状態監視装置２による監視対象の装置であり、定期的、または、状態監視装置２により異常ないし異常の予兆（以下、単に異常という）が検知されたときには、保守員３による保守作業の対象となる。機械装置１には、各種センサ（図示せず）が搭載されており、各種センサにより計測された機械装置１の様々な状態データは、稼働データとして状態監視装置２へ向けて出力される。
なお、機械装置１としては、機械的な動作を伴うことにより所期の機能を実現する装置であればどのような装置であってもよい。

状態監視装置２は、図示しない表示装置、操作卓、制御コンピュータなどによって構成され、有線または無線の通信システムを介して、機械装置１および異常検知手順開発装置１０に接続されている。状態監視装置２は、機械装置１から稼働データを収集し、集計するとともに、定期的に、所定の異常検知手順に従って機械装置１における異常の有無を診断し、その診断結果を管理者４に報知する。管理者４は、状態監視装置２からの診断結果の報知に基づき、機械装置１の異常を知ったときには、現場の保守員３に対し、機械装置１の保守作業の実施を指示する。

異常検知手順開発装置１０は、パーソナルコンピュータやワークステーションによって構成され、専門家５が機械装置１のための異常検知手順を開発するのを支援する。すなわち、専門家５は、状態監視装置２から取得した評価用の稼働データを用い、また、自らのドメイン知識（専門知識）を活用して機械装置１の異常検知手順を開発する。ここで、異常検知手順開発装置１０は、専門家５が開発した異常検知手順を評価する評価手段を有しており、その評価手段による評価結果を専門家５に報告する。
なお、専門家５とは、例えば、当該機械装置１の開発・設計者や、類似した機械装置の開発・設計、管理、保守に深い経験を有する者をいう。

以上のようにして、専門家５により開発され評価された機械装置１の異常検知手順は、異常検知手順開発装置１０から状態監視装置２に送られ、状態監視装置２において、機械装置１の監視（異常検知）に使用される。

図２は、本発明の実施形態に係る異常検知手順開発装置１０の機能構成の例を示した図である。図２に示すように、異常検知手順開発装置１０は、異常検知手順記憶部１１、稼働データ記憶部１２、異常検知手順編集部１３、パラメータ設定部１４、評価部１５、反映部１６、性能目標値設定部１７、検索部１８、表示部１９、ユーザインタフェース２０、通信部２１などを含んで構成される。また、ハードウエアとしての異常検知手順開発装置１０は、図示しない演算処理装置（マイクロプロセッサなど）と、記憶装置（半導体メモリ、ハードディスク装置など）と、入出力装置（キーボード、マウス、表示装置、通信装置など）と、を備えた、いわゆる、コンピュータによって構成される。

ここで、異常検知手順編集部１３、パラメータ設定部１４、評価部１５、反映部１６、性能目標値設定部１７、検索部１８、表示部１９および通信部２１のそれぞれの機能は、演算処理装置が記憶装置に記憶された所定のプログラムを実行することにより実現される。また、異常検知手順記憶部１１および稼働データ記憶部１２は、記憶装置の中に所定のデータが記憶されて構成される。また、ユーザインタフェース２０は、キーボード、マウスおよび液晶表示装置などを含み、さらに、その制御プログラムを含むものとする。ユーザは、ユーザインタフェース２０を介して異常検知手順編集部１３、パラメータ設定部１４、反映部１６、性能目標値設定部１７、検索部１８および表示部１９との間でデータのやり取りをすることができる。

図３は、異常検知手順記憶部１１（図２参照）に記憶される異常検知手順情報１１０の構成の例を示した図である。図３に示すように、異常検知手順記憶部１１に記憶される異常検知手順情報１１０は、ヘッダ情報１１１、手順情報１１２、評価情報１１３、パラメータ検証結果情報１１４を含んで構成される。以下、これらの情報の詳細な構成について順を追って説明する。

図３に示すように、ヘッダ情報１１１は、「異常検知手順ＩＤ」、「カテゴリ」、「機種」、「ＩＤ」、「故障モード」、「バージョン（Ｖｅｒ）」、「旧手順ＩＤ」などのデータを含んで構成される。ここで、「カテゴリ」、「機種」、「ＩＤ」の各データは、機械装置１の種別、型式、製造番号などを表すデータであり、稼働データ記憶部１２に格納されているマシンテーブル１２１（図４参照）から得られるデータである。

また、「異常検知手順ＩＤ」は、当該異常検知手順情報１１０が表す異常検知手順（以下、単に、当該異常検知手順という）を識別するための識別番号、「故障モード」は、当該異常検知手順の検知対象となる故障の名称または故障部位」の名称、「バージョン」は、当該異常検知手順の更新回数である。また、「旧手順ＩＤ」は、当該異常検知手順情報１１０の１つ前のバージョンの異常検知手順情報１１０を特定するための情報である。従って、「旧手順ＩＤ」をキーにして異常検知手順記憶部１１に記憶されている異常検知手順情報１１０の「異常検知手順ＩＤ」を検索することにより、１つ前のバージョンの異常検知手順情報１１０を取得することができる。

なお、異常検知手順情報１１０は、機械装置１の「機種」または「ＩＤ」ごとに、さらには、「故障モード」ごとにそれぞれ別個に作成される。すなわち、ヘッダ情報１１１は、自らが含まれる異常検知手順情報１１０が表す異常検知手順を識別するための情報といえる。

また、図３に示すように、手順情報１１２は、「センサ」、「前処理」、「アルゴリズム」、「後処理」などの情報を含んで構成され、当該異常検知手順の具体的な内容を表す情報である。
ここで、手順情報１１２の「センサ」の情報としては、当該異常検知手順で用いられている１つ以上のセンサまたはそのセンサによって取得されるデータの名称が設定される。なお、図３の例では、「センサ」の情報として、負荷率、温度、圧力が設定されている。

また、手順情報１１２の「前処理」の情報としては、センサデータの変換処理および状態分離条件が設定される。センサデータの変換処理とは、診断アルゴリズムを適用する前にセンサを介して取得されるセンサデータに施す処理をいい、例えば、ノイズ除去のためのフィルタリング処理、移動平均処理などをいう。また、状態分離条件とは、機械装置１の定常状態を定義する条件をいう。
なお、図３の例では、センサデータの変換処理として、圧力を表すセンサデータに移動平均処理を施す例が示されている。一方、図３には、状態分離条件の例は、とくには示されていない。以下、状態分離条件について補足的に説明しておく。

一般に、機械装置１の状態は、機械装置１が安定して動作している定常状態と、定常状態になる前の過渡状態とに分けられる。例えば、エンジンは、始動直後は十分に温まっていないので、安定して動作しない過渡状態にあるが、一定時間が経過すると、安定して動作する定常状態になる。従って、機械装置１の状態を定常状態と過渡状態とに分離せずに、すなわち、機械装置１の全部の稼働データを用いて機械装置１の異常を診断すると、過渡状態時には稼働の不安定性のゆえに診断結果の誤報が多く現れる。それに対し、機械装置１の稼働データから定常状態における稼働データを分離して用い、機械装置１の異常を診断すると、誤報が低減されることとなり、機械装置１における異常診断結果の精度を向上させることができる。

以上のような機械装置１の定常状態の抽出を状態分離という。そこで、本実施形態では、状態分離条件の情報として、センサおよびそのセンサから得られるデータを用いて状態分離条件を設定する。例えば、エンジンの定常状態を抽出するための状態分離条件としては、エンジンオイルの温度が６０度以上というような条件が設定される。

また、手順情報１１２の「アルゴリズム」の情報としては、機械装置１の異常を判定するアルゴリズムの名称とそのアルゴリズムで用いられるパラメータ情報が設定される。図３の例では、アルゴリズムの名称が「Ｋ平均法」で、パラメータ情報がクラスタ情報で、クラスタ情報がデータファイル（Datafile0）に格納されていることが示されている。
なお、異常判定のアルゴリズムとしては、「Ｋ平均法」のクラスタ分析に限定されず、「主成分分析」などであってもよい。

また、手順情報１１２の「後処理」の情報としては、診断アルゴリズムが適用された後の、機械装置１の異常を判定する処理で用いられる異常判定の条件データが設定される。図３の例では、その条件データとして、異常度３以上が３秒以上継続することが設定されている。

一般的なクラスタ分析では、所定の時刻ごとにｎ個のセンサデータからなる稼働データが取得されるとすれば、そのｎ個のセンサデータを成分とするｎ次元ベクトル空間を想定することができる。従って、各時刻のｎ個の成分を有する稼働データは、ｎ次元ベクトル空間の中で各クラスタに分けられる。そして、いずれのクラスタにも属さないような稼働データがあった場合には、その稼働データは異常、すなわち、機械装置１に異常または異常の兆候が現れたと判断する。

ここで、ｎ次元の稼働データがいずれかのクラスタに属しているか否かを判定するために、異常度の概念が導入される。例えば、異常度は、稼働データが表す位置とその位置に最も近いクラスタの中心からのユークリッド距離に基づいて定義することができる。そして、その異常度が所定の閾値以上になった場合、その稼働データは、いずれのクラスタにも属さない異常なデータであると判定される。

ちなみに、図３の例よれば、稼働データは、異常度がその閾値「３」以上になったとき異常と判定され、その稼働データの異常が３秒以上継続した場合に、機械装置１の異常として検知される。

さらに、図３に示すように、評価情報１１３は、「学習期間」、「診断期間」、「異常期間」、「誤報件数」、「失報件数」などの情報を含んで構成され、当該異常検知手順についての評価結果を表した情報である。

「学習期間」の情報としては、手順情報１１２の「アルゴリズム」の情報で指定されたアルゴリズムが機械学習である場合、その学習が実施された期間が設定される。図３の評価情報１１３の例では、「学習期間」は、２０１３年６月１日００：００から２０１３年６月１日２３：５９までとなっている。
「診断期間」の情報としては、誤報件数および失報件数を評価した対象期間が設定される。図３の評価情報１１３の例では、「診断期間」は、２０１３年７月１日００：００から２０１３年７月１日２３：５９までとなっている。
「異常期間」の情報としては、前記「診断期間」内で機械装置１が異常であった期間が設定される。図３の評価情報１１３の例では、「異常期間」は、２０１３年７月１日２３：３０から２０１３年７月１日２３：５９までとなっている。

また、「誤報件数」および「失報件数」の欄には、「診断期間」の稼働データについて手順情報１１２の「後処理」によって判定された異常検知の結果を評価し、正常なのに異常検知と誤判定した件数および異常なのにその異常を見逃した件数が格納される。図３の評価情報１１３の例では、「誤報件数」は４件、「失報件数」は２件となっている。

なお、ここでは、誤報および失報は、件数で表わされているが、誤報の継続時間の総和または失報の継続時間の総和などで表わされるものであってもよい。

さらに、図３に示すように、パラメータ検証結果情報１１４は、パラメータ設定部１４で設定されたパラメータの検証範囲（図６参照）で、そのパラメータを変化させたとき、異常検知の結果がどのように変化するかを評価した結果を表した情報である。

図３のパラメータ検証結果情報１１４の例では、検証対象のパラメータとしては、異常と判定するための異常度の閾値、および、異常と判定されたときの継続時間が選択されている。そして、行方向に異常度が１から５まで変化させられ、列方向に継続時間が１秒から５秒まで変化させられている。また、変化させられたそれぞれの異常度および継続時間が交わる各欄には、誤報件数および失報件数が格納されている。ちなみに、異常度の閾値が３で、継続時間が３秒以上である場合、誤報件数は４件、失報件数は２件である。

なお、一般的には、これらのパラメータの値を大きくしていくと、異常をとらえにくくなるため、誤報件数は減少し、失報件数は増加する。一方、パラメータの値を小さくしていくと、異常をとらえやすくなるため、誤報件数は増加し、失報件数は減少する。

図４は、稼働データ記憶部１２（図２参照）に記憶される稼働情報１２０の構成の例を示した図である。図４に示すように、稼働情報１２０は、マシンテーブル１２１と稼働データ１２２とを含んで構成される。

マシンテーブル１２１は、「カテゴリ」、「機種」、「ＩＤ」、「稼働データＩＤ」の各データによって構成され、診断対象の機械装置１およびその機械装置１から取得された稼働データ１２２を指定する。ここで、「カテゴリ」、「機種」および「ＩＤ」は、図３に示した異常検知手順情報１１０のヘッダ情報１１１でいう「カテゴリ」、「機種」および「ＩＤ」と同じ意味を有する。また、「稼働データＩＤ」は、稼働データ１２２を識別する情報であり、例えば、稼働データ１２２が格納されているファイルの名称であってもよい。

稼働データ１２２は、マシンテーブル１２１の「カテゴリ」、「機種」および「ＩＤ」で指定される機械装置１ごとに作成される。すなわち、稼働データ記憶部１２には、少なくとも１つ、通常は複数の稼働データ１２２が記憶される。

また、図４に示すように、稼働データ１２２は、それぞれの機械装置１に搭載されたセンサから取得されたセンサデータが、その取得時刻に対応付けられて構成される。センサデータは、通常、予め定められた周期（例えば、１秒周期）で取得される。

なお、図４の例の稼働データ１２２では、負荷率、温度、圧力のセンサデータが１秒周期で取得されている。また、その稼働データ１２２の稼働データＩＤがＴＡ００１であることから、マシンテーブル１２１を参照すれば、その稼働データ１２２が、「カテゴリ」が「タービン」、「機種」が「Ａ」、「ＩＤ」が「００１」の機械装置１から取得されたものであることが分かる。なお、稼働データ１２２におけるセンサデータの項目は、それぞれの機械装置１によって相違するものであってもよい。

説明を図２に戻す。
通信部２１は、有線または無線通信システム（図示せず）を介して状態監視装置２に接続され、さらには状態監視装置２を介して機械装置１に接続されている（図１参照）。そして、通信部２１は、状態監視装置２によって収集された機械装置１の稼働データのうち、検証対象となる機械装置１の稼働データ１２２を状態監視装置２から取得し、稼働データ記憶部１２に格納する。また、通信部２１は、異常検知手順記憶部１１に格納されている手順情報１１２（図３参照）を、検証対象の機械装置１に接続されている状態監視装置２に送信する。

異常検知手順編集部１３は、ユーザインタフェース２０を介して入力される異常検知手順ＩＤの入力を受け付け、その異常検知手順ＩＤで指定される異常検知手順情報１１０を異常検知手順記憶部１１から読み出す。そして、異常検知手順編集部１３は、その読み出した異常検知手順情報１１０に基づき、表示部１９を介して、次に図５に示すような異常検知手順開発画面５０を表示装置に表示する。
ここで、前記異常検知手順ＩＤに対応する異常検知手順情報１１０が、異常検知手順記憶部１１に記憶されていなかった場合には、異常検知手順の新規開発であるとし、一方、異常検知手順記憶部１１に記憶されていた場合には、異常検知手順の更新であるとする。

図５は、表示部１９を介して表示装置に表示される異常検知手順開発画面５０の例を示した図である。図５に示すように、異常検知手順開発画面５０には、ヘッダ情報５１、異常検知手順編集情報５２、「反映」ボタン５３、「評価」ボタン５４、「パラメータ評価」ボタン５５が表示される。

ヘッダ情報５１は、図３に示されているヘッダ情報１１１と同じものである。また、異常検知手順編集情報５２は、図３に示されている手順情報１１２および評価情報１１３と同じ項目名を有する編集前データ５２３および編集中データ５２４によって構成されている。ここで、異常検知手順の新規開発の場合は、編集前データ５２３および編集中データ５２４ともに空欄である。一方、異常検知手順の更新の場合には、編集中データ５２４は空欄であるが、編集前データ５２３の欄には、異常検知手順記憶部１１から読み出された異常検知手順情報１１０の手順情報１１２および評価情報１１３と同じデータが表示される。

ユーザ（専門家５）は、異常検知手順開発画面５０を介して、編集中データ５２４のうち、編集対象データ５２１（「センサ」、「前処理」、「アルゴリズム」、「後処理」、「学習期間」、「診断期間」、「異常期間」のデータ）を自由に編集することができる。そして、その編集作業では、編集前データ５２３を編集中データ５２４にそのままコピーし、必要な箇所だけ変更してもよい。

ただし、少なくとも編集中データ５２４の評価結果データ５２２（誤報件数および失報件数）については、コピーも、また、ユーザによる任意の編集もできない。編集中データ５２４の評価結果データ５２２（誤報件数および失報件数）については、評価部１５での当該異常検知手順の評価終了後に表示される。

また、異常検知手順開発画面５０において、「反映」ボタン５３、「評価」ボタン５４および「パラメータ評価」ボタン５５は、それぞれ、反映部１６、評価部１５およびパラメータ設定部１４を起動するボタンである。そこで、ユーザが「パラメータ評価」ボタン５５をクリックすると、パラメータ設定部１４が起動され、パラメータ設定部１４は、表示部１９を介してパラメータ検証画面６０（図６参照）を表示装置に表示する。

図６は、表示部１９を介して表示装置に表示されるパラメータ検証画面６０の例を示した図である。図６に示すように、パラメータ検証画面６０は、パラメータ検証範囲設定のためのサブ画面６１、パラメータ検証結果を表示するためのサブ画面６２および異常検知の目標値設定のためのサブ画面６３により構成される。

パラメータ設定部１４が最初に起動されたときには、サブ画面６１のみが表示される。そして、そのサブ画面６１には、パラメータ設定テーブル６１０、「評価」ボタン６１１、「追加」ボタン６２２および評価終了までの時間を知らせるメッセージ６１３が表示される。

パラメータ設定テーブル６１０は、検証対象のパラメータの範囲と刻み幅を設定するためのテーブルであり、各パラメータについて、パラメータの名称、パラメータの最小値、最大値および刻み幅の欄を有する。ユーザは、このパラメータ設定テーブル６１０の各欄に適宜名称または数値を入力することにより、検証対象のパラメータの範囲と刻み幅を設定することができる。
ただし、異常検知手順開発画面５０（図５参照）が異常検知手順を更新するものであった場合には、パラメータの名称は、編集前データ５２３に含まれているパラメータの名称が設定される。

なお、図６のパラメータ設定テーブル６１０の例では、検証対象のパラメータとして、後処理の閾値および継続時間が設定されている。そして、後処理の閾値の最小値は、異常度が１、最大値は、異常度が５、刻み幅が１、また、後処理の継続時間は、最小値が１秒、最大値が５秒、刻み幅が１秒となっている。

また、サブ画面６１において、「追加」ボタン６１２がクリックされると、パラメータ設定テーブル６１０には空欄の行が１行追加される。ユーザは、この空欄の行を用いて、新たなパラメータの名称、パラメータの最大値、最小値および刻み幅を設定することができる。

また、「評価」ボタン６１１がクリックされると、評価部１５が起動される。そのとき、評価部１５は、パラメータ設定テーブル６１０で設定されたパラメータの範囲および刻み幅について各パラメータの値を変化させ、そのすべてのパラメータの組み合わせについて、異常検知手順開発画面５０（図５参照）の編集中データ５２４のアルゴリズムによる異常検知性能を評価する。そして、その評価結果として、すべてのパラメータの組み合わせについての誤報件数および失報件数が得られる。

評価部１５による異常検知性能の評価が終了すると、パラメータ検証画面６０にはサブ画面６２およびサブ画面６３が表示される。そして、サブ画面６２には、パラメータ検証結果テーブル６２０、「反映」ボタン６２１および「過去検索」ボタン６２２が表示される。このパラメータ検証結果テーブル６２０は、評価部１５によって得られたすべてのパラメータの組み合わせについての誤報件数および失報件数を表示したものである。

従って、パラメータ検証結果テーブル６２０は、前記パラメータのそれぞれの組み合わせについての当該異常検知手順の異常検知性能の一覧を表した性能評価テーブルということができる。また、パラメータ検証結果テーブル６２０は、異常検知情報１１０（図３参照）のパラメータ検証結果情報１１４を表示したものである。

なお、図６の例では、検証対象のパラメータが２つであるため、パラメータ検証結果テーブル６２０は、２次元のテーブルとなっているが、３次元以上のテーブルであってもよい。ただし、パラメータ検証結果テーブル６２０が３次元以上のテーブルである場合には、２次元のテーブルを複数枚表示する必要がある。その場合には、２つのパラメータを自在に指定できるようにしておき、その指定されたパラメータについて、２次元のテーブルを個々に表示するようにしてもよい。

また、サブ画面６３には、異常検知性能の目標値入力ボックス６３０が表示される。この目標値入力ボックス６３０は、サブ画面６２のパラメータ検証結果テーブル６２０に表示された誤報件数および失報件数の組み合わせ中から、ユーザが所望する性能を満たす組み合せを絞り込むためのものである。すなわち、目標値入力ボックス６３０にユーザが所望する目標値が設定されると、サブ画面６２のパラメータ検証結果テーブル６２０において、この目標値を満たす欄が、例えば、太線枠で表示されるなど、強調表示される。

図６の例では、目標値入力ボックス６３０には、誤報件数「１０」以下および失報件数「１」以下という目標値が設定されている。また、サブ画面６２のパラメータ検証結果テーブル６２０においては、この目標値を満たす欄、すなわち、パラメータ（異常度、継続時間）の組み合わせが、（１，１）、（１、２）、（１、３）、（２、１）、（２、２）、（３、１）、（３、２）の欄が太線枠で表示されている。

続いて、ユーザ（専門家５）は、パラメータ検証結果テーブル６２０において強調表示された欄に対応するパラメータの組み合わせの中から、異常検知手順で用いるパラメータを選択する。例えば、図６の例では、目標値を満たすパラメータの組み合わせは、７組に絞り込まれているが、ユーザ（専門家５）は、その中から１つ、例えば、（異常度、継続時間）の組み合わせが（２，２）を、異常検知手順で用いるパラメータとして選択する。

このパラメータの選択は、ユーザ（専門家５）によって行われるので、ユーザ（専門家５）は、自身のドメイン知識を活かすことができる。例えば、図６の例では、誤報件数の目標値「１０」以下および失報件数「１」以下という目標値の中から誤報件数を「８」とし、失報件数を「１」と決定すること自体が、専門家５のドメイン知識や過去の深い経験がなければできない。また、（誤報件数、失報件数）が（８，１）となるパラメータ（異常度、継続時間）の組み合わせとしても、（１，３）、（２，２）、（２，１）の３組あるが、その中から（２，２）を選択するにも専門家５のドメイン知識や過去の深い経験があってこそできるものである。

しかしながら、専門家５であっても、パラメータと異常検知手順の性能との間にどのような関係があるか分からない状況では、適切なパラメータを決定することは困難である。パラメータ検証結果テーブル６２０に示されたようなパラメータと異常検知手順の性能との関係が分かって初めて、専門家５は最適なパラメータを決定することができる。すなわち、パラメータ検証結果テーブル６２０は、専門家５が最適なパラメータを決定する上で大きな助けとなっている。

こうして、ユーザ（専門家５）がサブ画面６２のパラメータ検証結果テーブル６２０において強調表示された欄の中から１つの欄を選択すると、その選択された欄は、さらに、別の強調表示がされる。そして、その欄に対応するパラメータの組み合わせが異常検知手順に用いられるパラメータとして決定される。なお、図６の例では、パラメータ（異常度、継続時間）が（２，２）の欄が白黒反転表示されている。

続いて、ユーザが「反映」ボタン６２１をクリックすると、ユーザ（専門家５）がパラメータ検証結果テーブル６２０に基づき最適と判断したパラメータ（異常度、継続時間）は、図５の異常検知手順編集情報５２の編集中データ５２４の中に反映される。
また、ユーザが「過去検索」ボタン６２２をクリックすると、検索部１８が起動され、検索部１８は、表示部１９を介して、検索結果画面７０（図１１参照）を表示装置に表示する。

図７は、評価部１５の処理フローの例を示した図である。評価部１５は、異常検知手順編集部１３（図５の「評価」ボタン５４）またはパラメータ設定部１４（図６の「評価」ボタン６１１）によって起動され、それぞれによって指示されたパラメータの組み合わせについて異常検知手順の性能を評価する。

図７に示すように、評価部１５は、まず、編集中の異常検知手順開発画面５０（図５参照）のヘッダ情報５１で指定される機械装置１から取得された稼働データ１２２を、稼働データ記憶部１２から取得する（ステップＳ１１）。次に、この評価部１５の処理が異常検知手順編集部１３（図５の「評価」ボタン５４）によって起動されたものであるか否かを判定する（ステップＳ１２）。

その判定の結果、異常検知手順編集部１３（図５の「評価」ボタン５４）によって起動されていた場合には（ステップＳ１２でＹｅｓ）、評価部１５は、ステップＳ１１で取得した稼働データ１２２を用いて、図５の編集中データ５２４で指定される異常検知手順の性能を評価する（ステップＳ１３）。

ここで、図５の異常検知手順開発画面５０の編集中データ５２４の例を用いて、ステップＳ１３の評価の処理を詳しく説明する。評価部１５は、学習期間の稼働データ１２２を用いて、Ｋ平均法に基づくクラスタ分析を行い、クラスタ情報を生成する。そして、編集中データ５２４の後処理の異常判定条件に基づき、診断期間および異常期間の稼働データ１２２を診断し、誤報件数および失報件数を計算する。なお、診断期間のうち異常期間を除く期間の稼働データ１２２は正常であるものとする。

次に、評価部１５は、ステップＳ１３の評価で得られた評価結果を図５の異常検知手順開発画面５０の編集中データ５２４の評価結果データ５２２（誤報件数および失報件数）の欄に書き込み（ステップＳ１４）、処理を終了する。

一方、ステップＳ１２の判定の結果、異常検知手順編集部１３（図５の「評価」ボタン５４）による起動でなかった場合（ステップＳ１２でＮｏ）、つまり、パラメータ設定部１４（図６の「評価」ボタン６１１）によって起動されていた場合には、評価部１５は、図６のパラメータ設定テーブル６１０で設定されたすべてのパラメータの組み合わせについて、ステップＳ１５とステップＳ１８とに挟まれた部分の処理、すなわち、ステップＳ１６およびステップＳ１７を繰り返し実行する。

その繰り返しの処理において、評価部１５は、まず、繰り返し開始の処理（ステップＳ１５）で指定されたパラメータの組み合わせについての異常検知手順を生成する（ステップＳ１６）。続いて、評価部１５は、ステップＳ１１で取得した稼働データ１２２を用いて、ステップＳ１６で生成した異常検知手順の性能を評価する（ステップＳ１７）。なお、ステップＳ１７での評価の処理は、基本的には、前記ステップＳ１３での評価の処理と同じである。

次に、評価部１５は、ステップＳ１６およびステップＳ１７の繰り返しの処理で得られた異常検知手順の性能の評価結果をパラメータ検証結果テーブル６２０として表示装置に表示し（ステップＳ１９）、処理を終了する。

図８は、反映部１６の処理フローの例を示した図である。反映部１６は、異常検知手順編集部１３（図５の「反映」ボタン５３）またはパラメータ設定部１４（図６の「反映」ボタン６２１）によって起動される。図８に示すように、反映部１６は、まず、異常検知手順編集部１３（図５の「反映」ボタン５３）によって起動されたものであるか否かを判定する（ステップＳ３１）。

その判定の結果、異常検知手順編集部１３（図５の「反映」ボタン５３）によって起動されていた場合には（ステップＳ３１でＹｅｓ）、反映部１６は、異常検知手順開発画面５０（図５参照）を介して編集中の異常検知手順のデータである編集中データ５２４を、異常検知手順記憶部１１に格納し（ステップＳ３２）、処理を終了する。
なお、異常検知手順記憶部１１への書き込みに際しては、ヘッダ情報５１も併せて書き込まれ、「Ｖｅｒ」の欄が更新される。

一方、ステップＳ３１の判定において、異常検知手順編集部１３（図５の「反映」ボタン５３）による起動でなかった場合（ステップＳ３１でＮｏ）、つまり、パラメータ設定部１４（図６の「反映」ボタン６２１）によって起動されていた場合には、反映部１６は、このとき異常検知手順で用いるパラメータとして選択されていたパラメータを、図５の異常検知手順開発画面５０の編集中データ５２４に反映させ（ステップＳ３３）、処理を終了する。
なお、異常検知手順で用いるパラメータとして選択されていたパラメータとは、図６の例では、白黒反転された欄を指定する異常度が「２」で、継続時間「２」秒を指す。

図９は、性能目標値設定部１７の処理フローの例を示した図である。図９に示すように、性能目標値設定部１７は、まず、パラメータ検証画面６０（図６参照）のサブ画面６３の目標値入力ボックス６３０に目標値が入力されたか否かを判定し（ステップＳ４１）、目標値が入力された場合には（ステップＳ４１でＹｅｓ）、パラメータ検証結果テーブル６２０の各欄の評価結果について、その目標値を満たす評価結果を検索する（ステップＳ４２）。続いて、性能目標値設定部１７は、その検索により抽出された、前記目標値を満たす評価結果の欄を、例えば、太線枠などで強調表示し（ステップＳ４３）、処理を終了する。

また、ステップＳ４１の判定の結果、目標値入力ボックス６３０に目標値が入力されていない場合には、ステップＳ４２およびステップＳ４３の処理をスキップして、処理を終了する。

図１０は、検索部１８の処理フローの例を示した図である。検索部１８は、パラメータ検証画面６０（図６参照）の「過去検索」ボタン６２２のクリックにより起動される。図１０に示すように、検索部１８は、まず、検索対象の機械装置１に関する情報を取得する（ステップＳ５１）。ここで、機械装置１に関する情報とは、機械装置１のカテゴリ、機種、ＩＤなどをいい、これらの情報は、異常検知手順開発画面５０（図５参照）のヘッダ情報５１から取得することができる。

続いて、検索部１８は、検証対象のパラメータ情報を取得する（ステップＳ５２）。具体的には、パラメータ情報は、パラメータ検証画面６０のパラメータ設定テーブル６１０から取得することができる。

次に、検索部１８は、異常検知手順記憶部１１を参照して、類似の異常検知手順の検証情報を検索する（ステップＳ５３）。すなわち、検索部１８は、異常検知手順記憶部１１に記憶されている異常検知手順情報１１０（図３参照）の中から、そのヘッダ情報１１１に含まれるカテゴリ、機種、ＩＤがステップＳ５１で取得した検索対象の機械装置１の情報に含まれるものと一致または類似し、かつ、パラメータ検証結果情報１１４に含まれるパラメータ情報がステップＳ５２で取得したパラメータ情報と一致または類似しているものを抽出する。
そして、検索部１８は、その検索結果を表示装置に表示して（ステップＳ５４）、処理を終了する。

図１１は、検索部１８によって表示される検索結果画面７０の例を示した図である。検索結果画面７０は、類似機械装置テーブル７１および異常検知手順評価情報７２によって構成される。類似機械装置テーブル７１は、検索部１８の検索によって抽出された異常検知手順情報１１０（図３参照）のヘッダ情報１１１（図３参照）の一覧である。なお、検索結果画面７０が最初に表示されたときには、類似機械装置テーブル７１のみが表示される。

次に、ユーザが類似機械装置テーブル７１の中から１つの行を選択する（図１１の例では、白黒反転表示されている行）と、検索部１８は、異常検知手順記憶部１１を参照して、前記選択された行が表すヘッダ情報１１１を有する異常検知手順情報１１０を抽出し、その手順情報１１２、評価情報１１３およびパラメータ検証結果情報１１４を異常検知手順評価情報７２として表示する。従って、異常検知手順評価情報７２は、図３でいう手順情報１１２、評価情報１１３およびパラメータ検証結果情報１１４と同じ情報である手順情報７２１、評価情報７２２およびパラメータ検証結果情報７２３によって構成される。

以上、本発明の実施形態によれば、異常検知手順開発装置１０のユーザである専門家５は、機械装置１の異常検知手順を開発することが容易になる。とくに、異常検知手順のアルゴリズムで用いられるパラメータの値と異常検知性能との関係を容易に検証できるため、異常検知性能の最大化を図るパラメータの選択が可能になる。すなわち、異常検知手順の開発所要時間を短縮することができるようになる。
また、前記したように、パラメータの選択に当たっては、専門家５のドメイン知識を活かすことができるので、機械装置１の異常の状況に即した異常検知手順を開発することが可能になる。

１ 機械装置
２ 状態監視装置
３ 保守員
４ 管理者
５ 専門家
１０ 異常検知手順開発装置
１１ 異常検知手順記憶部
１１０ 異常検知手順情報
１１１ ヘッダ情報
１１２ 手順情報
１１３ 評価情報
１１４ パラメータ検証結果情報
１２ 稼働データ記憶部
１２０ 稼働情報
１２１ マシンテーブル
１２２ 稼働データ
１３ 異常検知手順編集部
１４ パラメータ設定部
１５ 評価部
１６ 反映部
１７ 性能目標値設定部
１８ 検索部
１９ 表示部
２０ ユーザインタフェース
２１ 通信部
５０ 異常検知手順開発画面
５１ ヘッダ情報
５２ 異常検知手順編集情報
５３ 「反映」ボタン
５４ 「評価」ボタン
５５ 「パラメータ評価」ボタン
５２１ 編集対象データ
５２２ 評価結果データ
５２３ 編集前データ
５２４ 編集中データ
６０ パラメータ検証画面
６１０ パラメータ設定テーブル
６１１ 「評価」ボタン
６１２ 「追加」ボタン
６２０ パラメータ検証結果テーブル（性能評価テーブル）
６２１ 「反映」ボタン
６２２ 「過去検索」ボタン
６３０ 目標値入力ボックス
７０ 検索結果画面
７１ 類似機械装置テーブル
７２ 異常検知手順評価情報
７２１ 手順情報
７２２ 評価情報
７２３ パラメータ検証結果情報

Claims (14)

1. 機械装置の異常検知手順に含まれる異常判定に係るパラメータについて、そのパラメータの値の変化範囲であるパラメータ検証範囲を、ユーザが入力するデータに基づき設定するパラメータ設定部と、
   前記パラメータの値を前記パラメータ検証範囲で変化させ、その変化させたそれぞれのパラメータの値について、前記異常検知手順の異常検知性能を評価する評価部と、
   前記それぞれのパラメータの値について、前記評価部によって評価された異常検知性能の一覧である性能評価テーブルを表示する表示部と、
   を備えることを特徴とする異常検知手順開発装置。
2. 前記異常検知手順の性能の目標値を、ユーザが入力するデータに基づき設定する性能目標値設定部をさらに備え、
   前記表示部は、
   前記性能評価テーブルに表示した前記それぞれのパラメータの値についての異常検知性能のうち、前記目標値を満たす異常検知性能が表示されている欄を強調して表示すること
   を特徴とする請求項１に記載の異常検知手順開発装置。
3. 前記表示部は、
   前記異常検知手順の対象の機械装置および故障モードを特定する情報、ならびに、前記異常検知手順に用いられるセンサデータ、異常検知のアルゴリズムおよび異常判定に係るパラメータを特定する情報を含んでいる異常検知手順情報を編集するための異常検知手順開発画面をさらに表示すること
   を特徴とする請求項１に記載の異常検知手順開発装置。
4. ユーザの操作入力に基づき、前記性能評価テーブルの中から１つの欄を選択し、前記選択した欄に対応するパラメータの値を、編集中の前記異常検知手順情報に含まれるパラメータの値として反映する反映部をさらに備えること
   を特徴とする請求項３に記載の異常検知手順開発装置。
5. 前記異常検知手順情報を記憶する異常検知手順情報記憶部をさらに備え、
   前記異常検知手順開発画面には、編集中の前記異常検知手順情報を前記異常検知手順情報記憶部へ格納することを指示するボタンが表示されること
   を特徴とする請求項３に記載の異常検知手順開発装置。
6. 前記異常検知手順情報記憶部には、前記異常検知手順情報に対応づけて、その異常検知手順情報で指定される異常検知手順および前記パラメータ検証範囲に含まれるパラメータについて前記評価部の評価により得られた性能評価テーブルが記憶されること
   を特徴とする請求項５に記載の異常検知手順開発装置。
7. 前記異常検知手順情報記憶部に記憶されている異常検知手順情報を検索して、編集中の前記異常検知手順情報に類似する異常検知手順情報に対応する性能評価テーブルを抽出して表示する検索部をさらに備えること
   を特徴とする請求項６に記載の異常検知手順開発装置。
8. 機械装置の状態監視装置に接続されたコンピュータが
   機械装置の異常検知手順に含まれる異常判定に係るパラメータについて、そのパラメータの値の変化範囲であるパラメータ検証範囲を、ユーザが入力するデータに基づき設定するパラメータ設定処理と、
   前記パラメータの値を前記パラメータ検証範囲で変化させ、その変化させたそれぞれのパラメータの値について、前記異常検知手順の性能を評価する評価処理と、
   前記それぞれのパラメータの値について、前記評価処理によって評価された異常検知性能の一覧である性能評価テーブルを表示する性能評価テーブルを表示する表示処理と、
   を実行することを特徴とする異常検知手順開発方法。
9. 前記コンピュータが、
   前記異常検知手順の性能の目標値を、ユーザが入力するデータに基づき設定する性能目標値設定処理をさらに実行し、
   前記表示処理では、
   前記性能評価テーブルに表示した前記それぞれのパラメータの値についての異常検知性能のうち、前記目標値を満たす異常検知性能が表示されている欄を強調して表示すること
   を特徴とする請求項８に記載の異常検知手順開発方法。
10. 前記コンピュータが、
    前記表示処理では、
    前記異常検知手順の対象の機械装置および故障モードを特定する情報、ならびに、前記異常検知手順に用いられるセンサデータ、異常検知のアルゴリズムおよび異常判定に係るパラメータを特定する情報を含んでいる異常検知手順情報を編集するための異常検知手順開発画面をさらに表示すること
    を特徴とする請求項８に記載の異常検知手順開発方法。
11. 前記コンピュータが、
    ユーザの操作入力に基づき、前記性能評価テーブルの中から１つの欄を選択し、前記選択した欄に対応するパラメータの値を、編集中の前記異常検知手順情報に含まれるパラメータの値として反映する反映処理をさらに実行すること
    を特徴とする請求項１０に記載の異常検知手順開発方法。
12. 前記コンピュータが、
    前記異常検知手順情報を記憶する異常検知手順情報記憶部を備え、
    前記異常検知手順開発画面に、編集中の前記異常検知手順情報を前記異常検知手順情報記憶部へ格納することを指示するボタンを表示すること
    を特徴とする請求項１０に記載の異常検知手順開発方法。
13. 前記異常検知手順情報記憶部には、前記異常検知手順情報に対応づけて、その異常検知手順情報で指定される異常検知手順および前記パラメータ検証範囲に含まれるパラメータについて前記評価処理により得られた性能評価テーブルが記憶されること
    を特徴とする請求項１２に記載の異常検知手順開発方法。
14. 前記コンピュータが、
    前記異常検知手順情報記憶部に記憶されている異常検知手順情報を検索して、編集中の前記異常検知手順情報に類似する異常検知手順情報に対応する性能評価テーブルを抽出して表示する検索処理をさらに実行すること
    を特徴とする請求項１３に記載の異常検知手順開発方法。

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