JP2018195266A - 状態分析装置、状態分析方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】未来の状態量の予測値を、予測の曖昧さを含めて効果的に表示する。
【解決手段】状態量取得部は、対象装置に係るあるタイミングにおける複数の状態量の値を取得する。状態量予測部は、取得した複数の状態量の値に基づいて、複数の状態量の値が所定時間後に取り得る範囲を予測する。表示情報生成部は、複数の状態量のそれぞれを軸とした座標空間に、複数の状態量の値が取り得る範囲に応じた形状の図形である予測値図形を配置した表示情報を生成する。
【選択図】図７

Description

本発明は、状態分析装置、状態分析方法、およびプログラムに関する。

特許文献１−４には、あるタイミングで機器の状態量を取得し、当該状態量に基づいて未来の状態量を予測し、これらをグラフィカルに表示する技術が開示されている。

特開２００７−２５７４４４号公報 特許第５８２７４２６号公報 特許第３３９２５２６号公報 特許第５３６３２３８号公報

一方で、機器の状態量は必ずしも予測値に沿って推移するとは限られない。特許文献１−４に記載の技術によれば、機器の管理者は、状態量の予測値に基づいて対策を講じることができるが、表示された予測値と異なる方向へ状態量が推移してしまう場合に、適切な対応が取れない可能性がある。
本発明の目的は、未来の状態量の予測値を、予測の曖昧さを含めて効果的に表示することができる状態分析装置、状態分析方法、およびプログラムを提供することにある。

本発明の第１の態様によれば、状態分析装置は、対象装置に係るあるタイミングにおける複数の状態量の値を取得する状態量取得部と、取得した前記複数の状態量の値に基づいて、前記複数の状態量の値が所定時間後に取り得る範囲を予測する状態量予測部と、前記複数の状態量のそれぞれを軸とした座標空間に、前記複数の状態量の値が取り得る範囲に応じた形状の図形である予測値図形を配置した表示情報を生成する表示情報生成部とを備える。

本発明の第２の態様によれば、第１の態様に係る状態分析装置は、前記表示情報生成部は、前記座標空間に、前記状態量取得部が取得した前記複数の状態量の値を表す図形である取得値図形をさらに配置した前記表示情報を生成するものであってよい。

本発明の第３の態様によれば、第１または第２の態様に係る状態分析装置は、前記複数の状態量の相関の強さを特定する相関特定部をさらに備え、前記表示情報生成部は、前記相関の強さに応じた形状を有する前記予測値図形を配置した前記表示情報を生成するものであってよい。

本発明の第４の態様によれば、第１から第３の何れかの態様に係る状態分析装置は、前記対象装置と同種の装置の前記複数の状態量の値の履歴を記憶する状態量記憶部をさらに備え、前記状態量予測部は、前記状態量記憶部が記憶する前記履歴のうち、取得した前記複数の状態量の値の推移と類似する複数の部分を特定し、当該複数の部分に基づいて前記取り得る範囲を予測するものであってよい。

本発明の第５の態様によれば、第４の態様に係る状態分析装置は、前記状態量予測部は、前記状態量記憶部が記憶する前記履歴のうち、取得した前記複数の状態量の値と近似する値を有する複数のタイミングを特定し、当該複数のタイミングの前記所定時間後における前記状態量記憶部が記憶する前記複数の状態量の値に基づいて前記取り得る範囲を予測するものであってよい。

本発明の第６の態様によれば、第４の態様に係る状態分析装置は、前記状態量予測部は、前記状態量記憶部が記憶する前記履歴のうち、取得した前記複数の状態量の値の変化量と類似する変化量を有する複数のタイミングを特定し、当該複数のタイミングの前記所定時間後における前記状態量記憶部が記憶する前記複数の状態量の変化量に基づいて前記取り得る範囲を予測するものであってよい。

本発明の第７の態様によれば、第１から第６の何れかの態様に係る状態分析装置は、前記対象装置の動作を模擬するシミュレータをさらに備え、前記状態量予測部は、前記シミュレータの外部パラメータを変化させて得られる複数の前記複数の状態量の値に基づいて前記取り得る範囲を予測するものであってよい。

本発明の第８の態様によれば、第１から第７の何れかの態様に係る状態分析装置は、前記表示情報生成部は、前記取り得る範囲のうち発生確率が所定値以上の値を包含する形状の前記予測値図形を配置した前記表示情報を生成するものであってよい。

本発明の第９の態様によれば、第１から第８の何れかの態様に係る状態分析装置は、前記状態量予測部は、複数の予測手段ごとに前記取り得る範囲を予測するものであってよい。

本発明の第１０の態様によれば、第９の態様に係る状態分析装置は、前記状態量予測部は、取得した前記複数の状態量の値に基づいて前記複数の予測手段の中から前記取り得る範囲の予測に用いる予測手段を決定し、当該予測手段に基づいて前記取り得る範囲を予測するものであってよい。

本発明の第１１の態様によれば、第９または第１０の態様に係る状態分析装置は、前記表示情報生成部は、複数の予測手段ごとに前記予測値図形を生成し、各予測値図形を配置した前記表示情報を生成するものであってよい。

本発明の第１２の態様によれば、状態分析方法は、対象装置に係るあるタイミングにおける複数の状態量の値を取得するステップと、取得した前記複数の状態量の値に基づいて、前記複数の状態量の値が所定時間後に取り得る範囲を予測するステップと、前記複数の状態量のそれぞれを軸とした座標空間に、前記複数の状態量の値が取り得る範囲に応じた形状の図形である予測値図形を配置した表示情報を生成するステップとを有する。

本発明の第１３の態様によれば、プログラムは、コンピュータに、対象装置に係るあるタイミングにおける複数の状態量の値を取得するステップと、取得した前記複数の状態量の値に基づいて、前記複数の状態量の値が所定時間後に取り得る範囲を予測するステップと、前記複数の状態量のそれぞれを軸とした座標空間に、前記複数の状態量の値が取り得る範囲に応じた形状の図形である予測値図形を配置した表示情報を生成するステップとを実行させる。

上記態様のうち少なくとも１つの態様によれば、状態分析装置は、複数の状態量の値が取り得る範囲に応じた形状の図形である予測値図形を配置した表示情報を生成する。これにより、対象装置の管理者は、予測値図形を視認することで、予測値および予測の曖昧さを直感的に認識することができる。

第１の実施形態に係る状態分析システムの構成を示す概略図である。 第１の実施形態に係る状態分析装置の構成を示す概略ブロック図である。 第１の実施形態に係るパラメータ記憶部が記憶する情報の例を示す図である。 第１の実施形態に係る閾値記憶部が記憶する情報の例を示す図である。 第１の実施形態に係る状態分析装置による電流パラメータ算出処理を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る状態分析装置による電流パラメータ表示処理を示すフローチャートである。 ＫＩパラメータとＬｐｏｌｅパラメータとの関係を示す第１のグラフの例を示す図である。 ＫＩパラメータとＬｐｏｌｅパラメータとの関係を示す第１のグラフの例を示す図である。 第３の実施形態に係る状態分析装置の構成を示す概略ブロック図である。 第３の実施形態に係る状態分析装置による電流パラメータ表示処理を示すフローチャートである。 第４の実施形態に係る状態分析装置の構成を示す概略ブロック図である。 少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。

〈第１の実施形態〉
以下、図面を参照しながら第１の実施形態について詳しく説明する。

《状態分析システムの構成》
図１は、第１の実施形態に係る状態分析システムの構成を示す概略図である。
第１の実施形態に係る状態分析システム１は、状態分析装置１０、表示装置２０、対象装置３０、三相交流電源４０、電力線５０、クランプ電流計６０を備える。
第１の実施形態に係る状態分析装置１０は、検査対象となる対象装置３０の状態を表す情報を表示装置２０に表示させる。第１の実施形態に係る対象装置３０は、三相交流電源４０で駆動するモータ、モータが備えるロータと共に回転するポンプまたはファンなどの補機を備える回転機械システムである。対象装置３０は、電力線５０を介して三相交流電源４０に接続される。電力線５０はクランプ電流計６０に挟み込まれる。状態分析システム１は、クランプ電流計６０を３つ備え、各クランプ電流計６０はそれぞれ異なる電力線を挟み込む。なお、他の実施形態においては、状態分析システム１がクランプ電流計６０を１つまたは２つ備え、３本の電力線５０のうち一部の電流を計測しないものであってもよい。クランプ電流計６０は、電力線５０を流れる電流の大きさを計測し、デジタル信号（電流信号）として状態分析装置１０に出力する。状態分析装置１０は、クランプ電流計６０から受信した電流信号に基づいて、対象装置３０の状態を表す情報を表示装置２０に表示させる。

《状態分析装置の構成》
図２は、第１の実施形態に係る状態分析装置の構成を示す概略ブロック図である。
状態分析装置１０は、電流取得部１０１、パラメータ算出部１０２、パラメータ記憶部１０３、履歴記憶部１０４、パラメータ予測部１０５、閾値記憶部１０６、相関係数記憶部１０７、相関特定部１０８、グラフ生成部１０９、表示制御部１１０を備える。

電流取得部１０１は、クランプ電流計６０から電力線５０を介して対象装置３０に流れる電流信号を取得する。

パラメータ算出部１０２は、一定の周期に係るタイミングで、電流取得部１０１が取得した電流信号に基づいて、対象装置３０の状態によって変動する複数のパラメータの値を算出する。以下、パラメータ算出部１０２によって算出されるパラメータを、電流パラメータとよぶ。具体的な電流パラメータの例については、後述する。パラメータ算出部１０２が算出する複数の電流パラメータのうち少なくとも２つは、互いに相関関係を有する。電流パラメータの値は、対象装置３０に係る複数の状態量の値の一例である。

パラメータ記憶部１０３は、パラメータ算出部１０２が算出した複数の電流パラメータの値を算出時刻に関連付けて記憶する。
履歴記憶部１０４は、対象装置３０と同種の他の装置（同じ型の装置など）の複数の電流パラメータの値の履歴を記憶する。

パラメータ予測部１０５は、履歴記憶部１０４が記憶する複数の電流パラメータの値の時系列と、パラメータ算出部１０２が算出した複数の電流パラメータの値とに基づいて、所定時間後のタイミングにおける複数の電流パラメータの値が取り得る範囲を予測する。
具体的には、パラメータ予測部１０５は、以下の手順で複数の電流パラメータの値が取り得る範囲を予測する。パラメータ予測部１０５は、履歴記憶部１０４が記憶する複数の電流パラメータの値の時系列の中から、各電流パラメータの値がパラメータ算出部１０２が算出した、あるタイミングにおける各電流パラメータの値と近似する複数のタイミング（例えば各電流パラメータの値の二乗平均誤差が所定の閾値以下となるタイミング）を特定する。次に、パラメータ予測部１０５は、各タイミングの所定時間後のタイミングにおける複数の電流パラメータの値を特定する。パラメータ予測部１０５は、電流パラメータごとの特定された複数の値の最小値から最大値までの範囲を、各電流パラメータの値が取り得る範囲と予測する。

閾値記憶部１０６は、各電流パラメータについて、対象装置３０の状態の判断基準となる閾値を記憶する。第１の実施形態に係る対象装置３０の状態の種別は、対象装置３０が正常である正常状態、対象装置３０が異常である異常状態、および対象装置３０の状態が異常状態に遷移しうる状態である注意状態である。

相関係数記憶部１０７は、異なる２つの電流パラメータの組について、２つの電流パラメータの相関係数を記憶する。２つの電流パラメータの相関係数は、予め算出されたものである。電流パラメータの相関関係の詳細については、後述する。

相関特定部１０８は、相関係数記憶部１０７から、表示対象の電流パラメータの組に関連付けられた相関係数を特定する。

グラフ生成部１０９は、パラメータ算出部１０２が算出した電流パラメータの値およびパラメータ予測部１０５が算出した電流パラメータの予測値から、電流パラメータの予測変化量を表すグラフ画像を生成する。グラフ画像は、２つの電流パラメータを縦軸と横軸とに取ったグラフである。グラフ画像には、各電流パラメータに係る閾値を表す区分線と、パラメータ算出部１０２が算出した２つの電流パラメータの値を表すプロット（取得値図形）と、パラメータ予測部１０５が算出した２つの電流パラメータの予測値を表す円（予測値図形）と、変化量を表す矢印とが配置される。

表示制御部１１０は、グラフ生成部１０９が生成したグラフ画面に基づいて、表示装置２０に出力する表示情報を生成する。表示制御部１１０は、表示情報生成部の一例である。

《電流パラメータ》
ここで、第１の実施形態に係るパラメータ算出部１０２が算出する電流パラメータについて説明する。
第１の実施形態に係るパラメータ算出部１０２は、ＫＩパラメータ、Ｌｐｏｌｅパラメータ、Ｌｓｈａｆｔパラメータ、Ｉｒｍｓパラメータ、ＴＨＤパラメータ、ＩＨＤパラメータ、Ｌｘパラメータ、Ｉｕｂパラメータを算出する。

ＫＩパラメータは、対象装置３０の全般的な状態を表すパラメータである。ＫＩパラメータは、電流信号から求められた点検時振幅確率密度関数ｆｔ（ｘ）とモータの定格電流を示す基準正弦波信号波形の参照振幅確率密度変数ｆｒ（ｘ）とに対するカルバックライブラー情報量である。具体的には、ＫＩパラメータは、以下の式（１）により求められる。

Ｌｐｏｌｅパラメータは、対象装置３０のロータの状態を表すパラメータである。Ｌｐｏｌｅパラメータは、電流信号を周波数領域変換して得られる周波数スペクトルのうち、電流スペクトルピークを中心として、所定周波数分だけ離れた周波数位置における電流スペクトルの側帯波のピークの大きさである。Ｌｐｏｌｅパラメータに係る側帯波は、モータのポール通過周波数に起因して変動する側帯波である。

Ｌｓｈａｆｔパラメータは、対象装置３０のロータおよび補機のミスアラインメントの状態を表すパラメータである。Ｌｓｈａｆｔパラメータは、電流信号を周波数領域変換して得られる周波数スペクトルのうち、電流スペクトルピークを中心として、所定周波数分だけ離れた周波数位置における電流スペクトルの側帯波のピークの大きさによって求められる。Ｌｓｈａｆｔパラメータに係る側帯波は、モータの実回転周波数に起因して変動する側帯波である。

Ｉｒｍｓパラメータは、対象装置３０の回転機械負荷および状態変動を監視するためのパラメータである。Ｉｒｍｓパラメータは、各サンプリングタイミングにおける電流値の二乗和をサンプリングタイミング数で除算し、その平方根を求めることで得ることができる、電流実効値である。

ＩＨＤパラメータは、電流信号の最大高調波成分と電源周波数成分の比率である。ＩＨＤパラメータは、電流信号から高調波成分を抽出し、高調波成分の予め設定した次数内にある最大値を、電源周波数実効値で除算することで得ることができる。
ＴＨＤパラメータは、電流信号の全高調波成分と電源周波数成分の比率である。ＴＨＤパラメータは、電流信号から高調波成分を抽出し、予め設定した次数内における各高調波成分の二乗和の平方根を、電流信号の電源周波数実効値で除算することで得ることができる。ＩＨＤパラメータおよびＴＨＤパラメータは、いずれも三相交流電源４０の品質を表すパラメータである。

Ｌｘパラメータは、対象装置３０の補機の状態を表すパラメータである。Ｌｘパラメータは、電流信号を周波数領域変換して得られる周波数スペクトルのうち、電流スペクトルピークを中心として、所定周波数分だけ離れた周波数位置における電流スペクトルの側帯波のピークの大きさである。Ｌｘパラメータに係る側帯波は、ポンプまたはブロワのブレード通過周波数に起因して変動する側帯波、歯車装置の噛合い周波数に起因して変動する側帯波、プーリベルトの回転周波数に起因して変動する側帯波、または回転子バーのすべり周波数に起因して変動する側帯波に起因して変動する側帯波である。
ポンプまたはブロワのブレード通過周波数に起因して変動する側帯波のピークの大きさが示すＬｘパラメータを、Ｌｂｐパラメータという。歯車装置の噛合い周波数に起因して変動する側帯波のピークの大きさが示すＬｘパラメータを、Ｌｇｚパラメータという。プーリベルトの回転周波数に起因して変動する側帯波のピークの大きさが示すＬｘパラメータを、Ｌｂｒパラメータという。および回転子バーのすべり周波数に起因して変動する側帯波のいずれか１つに起因して変動する側帯波のピークの大きさが示すＬｘパラメータを、Ｌｒｓパラメータという。ポンプ、ブロワ、歯車装置、プーリベルト、回転子バーは、対象装置３０の補機の一例である。

Ｉｕｂパラメータは、電源品質またはモータの固定子およびインバータの劣化状況を表すパラメータである。Ｉｕｂパラメータは、３相の電流信号の電流実効値の中の最大値と最小値の差を、その最大値と最小値の和で除算することで求めることができる。つまり、Ｉｕｂパラメータは、電流信号の三相電流バランスを示すパラメータである。

ＫＩパラメータは、ロータの状態が悪化すると増加し、Ｌｐｏｌｅパラメータは、ロータの状態が悪化すると減少する。つまり、ＫＩパラメータとＬｐｏｌｅパラメータとは、対象装置３０のロータの状態について相関関係を有する。つまり、相関係数記憶部１０７は、ＫＩパラメータとＬｐｏｌｅパラメータとの組に関連付けて、負値の相関係数を記憶する。

ＫＩパラメータは、モータの軸系のアンバランスの状態が悪化すると増加し、Ｌｓｈａｆｔパラメータおよび各種Ｌｘパラメータは、モータの軸系のアンバランスの状態が悪化すると減少する。つまり、ＫＩパラメータとＬｓｈａｆｔパラメータと各種Ｌｘパラメータとは、対象装置３０のモータの軸系のアンバランス状態について相関関係を有する。また、ＫＩパラメータは、モータの軸系のミスアラインメントの状態が悪化すると増加し、Ｌｓｈａｆｔパラメータは、モータの軸系のミスアラインメントの状態が悪化すると減少する。つまり、ＫＩパラメータとＬｓｈａｆｔパラメータとは、対象装置３０のモータの軸系のミスアラインメントの状態について相関関係を有する。つまり、相関係数記憶部１０７は、ＫＩパラメータとＬｓｈａｆｔパラメータとの組、およびＫＩパラメータと各種Ｌｘパラメータとの組に関連付けて、負値の相関係数を記憶する。

ＫＩパラメータとＩｒｍｓパラメータとは、いずれも負荷変動の状態が悪化すると増加する。つまり、ＫＩパラメータとＩｒｍｓパラメータとは、対象装置３０の負荷変動の状態について相関関係を有する。つまり、相関係数記憶部１０７は、ＫＩパラメータとＩｒｍｓパラメータとの組に関連付けて、正値の相関係数を記憶する。

ＫＩパラメータとＴＨＤパラメータとＩＨＤパラメータとＩｕｂパラメータとは、いずれもモータの固定子の状態、または電源品質が悪化すると増加する。つまり、ＫＩパラメータとＴＨＤパラメータとＩＨＤパラメータとＩｕｂパラメータとは、対象装置３０の固定子の状態または電源品質について相関関係を有する。つまり、相関係数記憶部１０７は、ＫＩパラメータとＴＨＤパラメータとの組、ＫＩパラメータとＩＨＤパラメータとの組、ＫＩパラメータとＩｕｂパラメータとの組、ＴＨＤパラメータとＩＨＤパラメータとの組、ＴＨＤパラメータとＩｕｂパラメータとの組、およびＩＨＤパラメータとＩｕｂパラメータとの組に関連付けて、正値の相関係数を記憶する。

ＬｐｏｌｅパラメータおよびＬｓｈａｆｔパラメータは、いずれもモータの状態が悪化すると減少する。つまり、ＬｐｏｌｅパラメータとＬｓｈａｆｔパラメータとは、対象装置３０のロータの状態について相関関係を有する。つまり、相関係数記憶部１０７は、ＬｐｏｌｅパラメータとＬｓｈａｆｔパラメータとの組に関連付けて、正値の相関係数を記憶する。

図３は、第１の実施形態に係るパラメータ記憶部が記憶する情報の例を示す図である。
パラメータ記憶部１０３は、図３に示すように、一定の周期（例えば、半日又は１日毎）に係るタイミングである測定時刻ごとに、当該測定時刻、ＫＩパラメータ、Ｌｐｏｌｅパラメータ、Ｌｓｈａｆｔパラメータ、Ｉｒｍｓパラメータ、ＴＨＤパラメータ、ＩＨＤパラメータ、Ｌｘパラメータ、およびＩｕｂパラメータを関連付けて記憶する。

図４は、第１の実施形態に係る閾値記憶部が記憶する情報の例を示す図である。
閾値記憶部１０６は、図４に示すように、ＫＩパラメータ、Ｌｐｏｌｅパラメータ、Ｌｓｈａｆｔパラメータ、Ｉｒｍｓパラメータ、ＴＨＤパラメータ、ＩＨＤパラメータ、Ｌｘパラメータ、およびＩｕｂパラメータのそれぞれについて、正常状態となる値の範囲、注意状態となる値の範囲、および異常状態となる値の範囲を記憶する。

第１の実施形態においては、各電流パラメータについての正常状態となる値の範囲、注意状態となる値の範囲、および異常状態となる値の範囲は、以下の通りである。なお、以下に示す範囲はあくまで一例であり、他の実施形態についてはこれに限られない。

正常状態となるＫＩパラメータの値の範囲は、１．０未満である。注意状態となるＫＩパラメータの値の範囲は、１．０以上かつ１．５未満である。異常状態となるＫＩパラメータの値の範囲は、１．５以上である。つまり、ＫＩパラメータに係る第１の閾値は１．０であり、ＫＩパラメータに係る第２の閾値は１．５である。

正常状態となるＬｐｏｌｅパラメータの値の範囲は、５０ｄＢ超である。注意状態となるＬｐｏｌｅパラメータの値の範囲は、４０ｄＢ超かつ５０ｄＢ以下である。異常状態となるＬｐｏｌｅパラメータの値の範囲は、４０ｄＢ以下である。つまり、Ｌｐｏｌｅパラメータに係る第１の閾値は５０ｄＢであり、Ｌｐｏｌｅパラメータに係る第２の閾値は４０ｄＢである。

正常状態となるＬｓｈａｆｔパラメータの値の範囲は、５０ｄＢ超である。注意状態となるＬｓｈａｆｔパラメータの値の範囲は、４０ｄＢ超かつ５０ｄＢ以下である。異常状態となるＬｓｈａｆｔパラメータの値の範囲は、４０ｄＢ以下である。つまり、Ｌｓｈａｆｔパラメータに係る第１の閾値は５０ｄＢであり、Ｌｓｈａｆｔパラメータに係る第２の閾値は４０ｄＢである。

正常状態となるＩｒｍｓパラメータの値の範囲は、変動±１０％未満である。注意状態となるＩｒｍｓパラメータの値の範囲は、変動±１０％以上かつ変動±２０％未満である。異常状態となるＩｒｍｓパラメータの値の範囲は、変動±２０％以上である。つまり、Ｉｒｍｓパラメータに係る第１の閾値は変動±１０％であり、Ｉｒｍｓパラメータに係る第２の閾値は変動±２０％である。

正常状態となるＴＨＤパラメータの値の範囲は、５％未満である。注意状態となるＴＨＤパラメータの値の範囲は、５％以上かつ１０％未満である。異常状態となるＴＨＤパラメータの値の範囲は、１０％以上である。つまり、ＴＨＤパラメータに係る第１の閾値は５％であり、ＴＨＤパラメータに係る第２の閾値は１０％である。

正常状態となるＩＨＤパラメータの値の範囲は、３％未満である。注意状態となるＩＨＤパラメータの値の範囲は、３％以上かつ５％未満である。異常状態となるＩＨＤパラメータの値の範囲は、５％以上である。つまり、ＩＨＤパラメータに係る第１の閾値は３％であり、ＩＨＤパラメータに係る第２の閾値は５％である。

正常状態となるＬｘパラメータの値の範囲は、５０ｄＢ超である。注意状態となるＬｘパラメータの値の範囲は、４０ｄＢ超かつ５０ｄＢ以下である。異常状態となるＬｘパラメータの値の範囲は、４０ｄＢ以下である。つまり、Ｌｘパラメータに係る第１の閾値は５０ｄＢであり、Ｌｘパラメータに係る第２の閾値は４０ｄＢである。

正常状態となるＩｕｂパラメータの値の範囲は、３％未満である。注意状態となるＩｕｂパラメータの値の範囲は、３％以上かつ５％未満である。異常状態となるＩｕｂパラメータの値の範囲は、５％以上である。つまり、Ｉｕｂパラメータに係る第１の閾値は３％であり、Ｉｕｂパラメータに係る第２の閾値は５％である。

《状態分析装置の動作》
ここで、第１の実施形態に係る状態分析装置１０の動作について説明する。
図５は、第１の実施形態に係る状態分析装置による電流パラメータ算出処理を示すフローチャートである。
状態分析装置１０は、一定の周期に係るタイミングごとに、電流パラメータ算出処理を実行する。状態分析装置１０の電流取得部１０１は、クランプ電流計６０から電流信号を取得する（ステップＳ１）。なお電流取得部１０１は、サンプリングタイミングごとに電流信号を取得しているため、電流取得部１０１が取得する電流信号は、一定期間における電流の大きさの変化を示す。次に、パラメータ算出部１０２は、電流信号を周波数領域変換し、周波数領域波形を生成する（ステップＳ２）。周波数領域変換の手法としては、ＦＦＴが挙げられる。
パラメータ算出部１０２は、ステップＳ１で取得した電流信号とステップＳ２で生成した周波数領域波形とに基づいて複数の電流パラメータの値を算出する（ステップＳ３）。パラメータ算出部１０２は、算出した複数の電流パラメータの値を、現在時刻に関連付けてパラメータ記憶部１０３に記録する（ステップＳ４）。
状態分析装置１０は、上述した電流パラメータ算出処理を一定の周期に係るタイミングごとに実行することで、パラメータ記憶部１０３に複数の電流パラメータの時系列を記録することができる。

図６は、第１の実施形態に係る状態分析装置による電流パラメータ表示処理を示すフローチャートである。
状態分析装置１０は、対象装置３０の管理者の操作により電流パラメータの表示指示がなされると、表示対象の電流パラメータの組の入力を受け付ける（ステップＳ１１）。電流パラメータの組の入力は、状態分析装置１０に予め設定された互いに相関関係を有するパラメータ対（例えば、ＬｓｈａｆｔパラメータとＬｐｏｌｅパラメータの対、ＴＨＤパラメータとＩＨＤパラメータの対、ＫＩパラメータとＬｘパラメータの対など）のリストの中から管理者による選択を受け付けることでなされる。他の実施形態においては、電流パラメータの組の入力は、管理者による任意の２つのパラメータの入力によってなされてもよい。

次に、状態分析装置１０のパラメータ予測部１０５は、パラメータ記憶部１０３から選択された対に係る各電流パラメータの値であって最後に記録されたものを読み出す（ステップＳ１２）。次に、パラメータ予測部１０５は、履歴記憶部１０４から、選択された対に係る各電流パラメータの値が、ステップＳ１２で読み出した値と近似する複数のタイミングを特定する（ステップＳ１３）。これにより、パラメータ予測部１０５は、選択された対に係る各電流パラメータの値の推移と類似する複数のタイミングを特定する。パラメータ予測部１０５は、選択された対に係る各電流パラメータについて、特定した複数のタイミングに係る電流パラメータの値の最小値から最大値までの範囲を、電流パラメータの値の取り得る範囲と予測する（ステップＳ１４）。相関特定部１０８は、選択された対に係る各電流パラメータに関連付けられた相関係数を、相関係数記憶部１０７から読み出す（ステップＳ１５）。

次に、状態分析装置１０のグラフ生成部１０９は、選択された対に係る各電流パラメータを軸Ｇ１とする座標空間を描画する（ステップＳ１６）。つまり、グラフ生成部１０９は、対をなす電流パラメータを表す直交する軸Ｇ１を描画する。本実施形態において「描画する」とは、仮想空間（仮想平面）上に図形を配置することをいう。次に、グラフ生成部１０９は、閾値記憶部１０６から選択された対に係る各電流パラメータに関連付けられた第１閾値および第２閾値を読み出し、第１閾値を表す区分線Ｇ２および第２閾値を表す区分線Ｇ２を描画する（ステップＳ１７）。一の電流パラメータに係る閾値を表す区分線Ｇ２は、当該一の電流パラメータを表す軸Ｇ１に平行な線である。次に、グラフ生成部１０９は、パラメータ記憶部１０３から選択された対に係る各電流パラメータの値であって最後に記録されたものを表すプロットＧ３を座標空間上に描画する（ステップＳ１８）。

次に、グラフ生成部１０９は、相関特定部１０８が特定した相関係数に基づいて、座標空間のうち、パラメータ予測部１０５が予測した取り得る範囲に相当する四角形に内接するオーバルＧ４（楕円形、長円形、卵形）を座標空間上に描画する（ステップＳ１９）。オーバルＧ４の形状は、相関係数の絶対値が大きいほど細長く、相関係数の絶対値が小さいほど丸い形状となる。つまり、オーバルＧ４の面積は、パラメータ予測部１０５が予測した取り得る範囲が広いほど、かつ相関係数の絶対値が小さいほど（相関が弱いほど）大きくなる。他方、オーバルＧ４の面積は、パラメータ予測部１０５が予測した取り得る範囲が狭いほど、かつ相関係数の絶対値が大きいほど（相関が強いほど）小さくなる。また、オーバルＧ４の傾きは、相関係数が正値である場合に、正の傾きとなり、相関係数が負値である場合に、負の傾きとなる。
また、グラフ生成部１０９は、プロットＧ３からオーバルＧ４の輪郭へ伸びる矢印Ｇ５を座標空間上に描画する（ステップＳ２０）。

そして、表示制御部１１０は、グラフ生成部１０９が描画した図形に基づいて表示情報を生成し、当該表示情報を表示装置２０に出力する（ステップＳ２１）。これにより、表示装置２０は、各電流パラメータの閾値を表す区分線Ｇ２と、一対の電流パラメータの値を表すプロットＧ３と、一対の電流パラメータが所定時間後に取り得る値の範囲を表すオーバルＧ４と、一対の電流パラメータの値の変化量を表す矢印Ｇ５とが配置されたグラフを表示する。

《表示例》
図７は、ＫＩパラメータとＬｐｏｌｅパラメータとの関係を示す第１のグラフの例を示す図である。
ステップＳ１１で対象装置３０の管理者がＫＩパラメータとＬｐｏｌｅパラメータの対を選択した場合、表示装置２０には、図７に示すようなグラフが表示される。図７に示すグラフによれば、ＫＩパラメータとＬｐｏｌｅパラメータとに基づいて対象装置３０の現在の状態および一定時間後の状態を判断することができる。図７に示すグラフによれば、プロットＧ３において、ＫＩパラメータおよびＬｐｏｌｅパラメータはともに注意状態にある。一方でオーバルＧ４は、注意状態の領域と異常状態の領域とに亘っている。ここで、対象装置３０の管理者は、オーバルＧ４が異常状態に重なっている面積は微小であるため、視覚的に一定時間後に対象装置が異常状態に陥る可能性がある一方で、異常状態に至る確率は低いと判断することができる。
また、ＫＩパラメータとＬｐｏｌｅパラメータには負の相関があるため、オーバルＧ４は右下方向に長く描かれる。つまり、相関の強さによって予測のばらつきの範囲が小さく表示される。これにより、管理者は、相関の強さに応じた予測の精度を視覚的に認識することができる。

このように、第１の実施形態によれば、状態分析装置１０は、複数の電流パラメータのそれぞれを軸とした座標空間に、所定時間後に一対の電流パラメータの値が取り得る範囲を表すオーバルＧ４を配置した表示情報を生成する。これにより、管理者は、オーバルＧ４の位置および大きさを視認することで、予測値および予測の不確かさを直感的に認識することができる。また、第１の実施形態によれば、状態分析装置１０は、表示情報に現在時刻における電流パラメータの値を表すプロットＧ３を配置する。これにより、管理者は、プロットＧ３の位置とオーバルＧ４の位置との関係を視認することで、電流パラメータの値の変化の大きさを認識することができる。

なお、第１の実施形態によれば、パラメータ予測部１０５は、履歴記憶部１０４から、各電流パラメータの値が、最後にパラメータ記憶部１０３に記録された各値と近似するタイミングを特定するが、これに限られない。例えば、他の実施形態においては、パラメータ予測部１０５は、パラメータ記憶部１０３から、各電流パラメータの値が、最後にパラメータ記憶部１０３に記録されたタイミングを含む所定時間範囲内における電流パラメータの各値の時系列と近似する時系列を特定してもよい。この場合、パラメータ予測部１０５は、当該時系列の最後のタイミングに係る各電流パラメータの値に基づいて、電流パラメータの値の取り得る範囲を予測する。

図８は、ＫＩパラメータとＬｐｏｌｅパラメータとの関係を示す第２のグラフの例を示す図である。
第１の実施形態によれば、グラフ生成部１０９は、一定時間後の一対の電流パラメータの値が取り得る範囲を表すオーバルＧ４を含む表示情報を生成するが、他の実施形態においては、時間毎に複数のオーバルＧ４を含む表示情報を生成してもよい。例えば、パラメータ予測部１０５は、現在時刻から時間Δｔ経過後のタイミングＴ１と、現在時刻から時間２Δｔ経過後のタイミングＴ２とのそれぞれについて一対の電流パラメータの値が取り得る範囲を推定し、グラフ生成部１０９は、図８に示すように各取り得る範囲についてオーバルＧ４を生成する。

《第２の実施形態》
第１の実施形態に係る状態分析装置１０は、算出された対象装置３０の電流パラメータと同種の他の装置の電流パラメータの履歴のうち対象装置３０のあるタイミングにおける各電流パラメータの値と近似する同種の他の装置の各電流パラメータの値をとるタイミングに基づいて、対象装置３０の各電流パラメータの値の取り得る範囲を予測する。これに対し、第２の実施形態に係る状態分析装置１０は、同種の他の装置の電流パラメータの履歴のうち、各電流パラメータの値の変化量が近似するタイミングに基づいて、各電流パラメータの値の取り得る範囲を予測する。

具体的には、第２の実施形態に係るパラメータ予測部１０５は、履歴記憶部１０４が記憶する複数の電流パラメータの値の時系列の中から、各電流パラメータの値の変化量がパラメータ算出部１０２が算出した各電流パラメータの値の変化量と近似する複数のタイミング（例えば各電流パラメータの値の二乗平均誤差が所定の閾値以下となるタイミング）を特定する。次に、パラメータ予測部１０５は、特定した各タイミングの所定時間後のタイミングにおける複数の電流パラメータの値の変化量を特定する。これにより、パラメータ予測部１０５は、選択された対に係る各電流パラメータの値の推移と類似する複数のタイミングを特定する。パラメータ予測部１０５は、パラメータ算出部１０２が算出した各電流パラメータの値に、特定された変化量の最小値を加算した値から、特定された変化量の最大値を加算した値までの範囲を、各電流パラメータの値が取り得る範囲と予測する。

《第３の実施形態》
第１、第２の実施形態に係る状態分析装置１０は、対象装置３０の電流パラメータの算出と同種の他の装置の運用の履歴に基づいて、対象装置３０の各電流パラメータの値が取り得る範囲を予測する。これに対し、第３の実施形態に係る状態分析装置１０は、シミュレータのシミュレーション結果に基づいて各電流パラメータの値が取り得る範囲を予測する。

図９は、第３の実施形態に係る状態分析装置の構成を示す概略ブロック図である。
第３の実施形態に係る状態分析装置１０は、第１の実施形態の履歴記憶部１０４に代えてシミュレータ１１１を備える。シミュレータ１１１は、対象装置３０の動作を模擬する。パラメータ予測部１０５は、シミュレータ１１１の模擬結果に基づいて各電流パラメータの値を予測する。

図１０は、第３の実施形態に係る状態分析装置による電流パラメータ表示処理を示すフローチャートである。なお、図１０のフローチャートで示される各処理は、処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番が変更され、または並列に実行されてもよい。
状態分析装置１０は、対象装置３０の管理者の操作により電流パラメータの表示指示がなされると、表示対象の電流パラメータの組の入力を受け付ける（ステップＳ１０１）。次に、シミュレータ１１１は、対象装置３０の現在の状態量に基づいて、一定時間後の対象装置３０の状態を模擬する。このとき、シミュレータ１１１は、シミュレーションの実行に用いられる外部パラメータ（大気温度など）を変化させながらシミュレーションを複数回実行することで、一定時間後のタイミングにおける各電流パラメータの値を複数個求める（ステップＳ１０２）。
パラメータ予測部１０５は、選択された対に係る各電流パラメータについて、シミュレータ１１１が算出した複数の値の最小値から最大値までの範囲を、各電流パラメータの値の取り得る範囲と予測する（ステップＳ１０３）。相関特定部１０８は、選択された対に係る各電流パラメータに関連付けられた相関係数を、相関係数記憶部１０７から読み出す（ステップＳ１０４）。

次に、状態分析装置１０のグラフ生成部１０９は、選択された対に係る各電流パラメータを軸Ｇ１とする座標空間を描画する（ステップＳ１０５）。つまり、グラフ生成部１０９は、対をなす電流パラメータを表す直交する軸Ｇ１を描画する。本実施形態において「描画する」とは、仮想空間（仮想平面）上に図形を配置することをいう。次に、グラフ生成部１０９は、閾値記憶部１０６から選択された対に係る各電流パラメータに関連付けられた第１閾値および第２閾値を読み出し、第１閾値を表す区分線Ｇ２および第２閾値を表す区分線Ｇ２を描画する（ステップＳ１０６）。一の電流パラメータに係る閾値を表す区分線Ｇ２は、当該一の電流パラメータを表す軸Ｇ１に平行な線である。次に、グラフ生成部１０９は、パラメータ記憶部１０３から選択された対に係る各電流パラメータの値であって最後に記録されたものを表すプロットＧ３を座標空間上に描画する（ステップＳ１０７）。

次に、グラフ生成部１０９は、相関特定部１０８が特定した相関係数に基づいて、座標空間のうち、パラメータ予測部１０５が予測した取り得る範囲に相当する四角形に内接するオーバルＧ４を座標空間上に描画する（ステップＳ１０８）。また、グラフ生成部１０９は、プロットＧ３からオーバルＧ４の輪郭へ伸びる矢印Ｇ５を座標空間上に描画する（ステップＳ１０９）。

そして、表示制御部１１０は、グラフ生成部１０９が描画した図形に基づいて表示情報を生成し、当該表示情報を表示装置２０に出力する（ステップＳ１１０）。これにより、表示装置２０は、各電流パラメータの閾値を表す区分線Ｇ２と、一対の電流パラメータの値を表すプロットＧ３と、一対の電流パラメータが所定時間後に取り得る値の範囲を表すオーバルＧ４と、電流パラメータの値の変化量を表す矢印Ｇ５とが配置されたグラフを表示する。

《第４の実施形態》
第１から第３の実施形態に係る状態分析装置１０は、算出された対象装置３０の電流パラメータと同種の他の装置の運転の履歴や、対象装置３０の動作を模擬するシミュレータ１１１の計算結果など、一の予測手段に基づいて一対の電流パラメータが所定時間後に取り得る値の範囲を求める。これに対し、第４の実施形態に係る状態分析装置１０は、複数の予測手段に基づいて一対の電流パラメータが所定時間後に取り得る値の範囲を求める。

図１１は、第４の実施形態に係る状態分析装置の構成を示す概略ブロック図である。
第４の実施形態に係る状態分析装置１０は、第１の実施形態の構成に加え、さらにシミュレータ１１１と予測手段記憶部１１２とを備える。履歴記憶部１０４およびシミュレータ１１１は、予測手段の一例である。
予測手段記憶部１１２は、あるタイミングでの複数の電流パラメータの値の範囲に関連付けて、各電流パラメータが所定時間後に取り得る値の予測に用いる予測手段を記憶する。各電流パラメータが所定時間後に取り得る値の範囲と予測手段の関係は、例えば熟練の技術者の知識、シミュレータ１１１の適用条件、履歴記憶部１０４に記録された履歴の量などに基づいて設定される。

パラメータ予測部１０５は、履歴記憶部１０４が記憶する情報と、シミュレータ１１１のそれぞれを用いて一対の電流パラメータが所定時間後に取り得る値の範囲を求める。そして、グラフ生成部１０９は、最後にパラメータ記憶部１０３に記録された一対の電流パラメータの値が属する範囲に関連付けて予測手段記憶部１１２に記憶された予測手段に基づいてオーバルＧ４を配置することで、グラフを生成する。

なお、他の実施形態においては、予測手段記憶部１１２は、あるタイミングでの複数の電流パラメータの値の範囲に関連付けて、予測手段ごとに適用確率を記憶していてもよい。この場合、グラフ生成部１０９は、予測手段記憶部１１２に記憶された各予測手段に基づいてオーバルＧ４を配置し、各オーバルＧ４に適用確率を表示することができる。

以上、図面を参照して一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、様々な設計変更等をすることが可能である。
例えば、上述した実施形態に係る状態分析装置１０は、電流パラメータの対に係るグラフを表示装置２０に表示させるが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る状態分析装置１０は、３つ以上の電流パラメータの組に係る高次元グラフを表示装置２０に表示させてもよい。
また、上述した実施形態に係る状態分析装置１０は、互いに相関関係を有する複数の電流パラメータのそれぞれを軸とした座標空間に、閾値を表す区分線Ｇ２を配置した表示情報を生成するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る状態分析装置１０は、区分線Ｇ２を含まない表示情報を生成してもよい。

また、上述した実施形態に係る状態分析装置１０は、図８に示すように、時間毎（例えば、タイミングＴ１とタイミングＴ２）に複数のオーバルＧ４を含む表示情報を生成してもよい。ここで、時間の経過により現在時刻がタイミングＴ１になった場合、状態分析装置１０は前回算出したタイミングＴ２のときの一対の電流パラメータの値が取り得る範囲を再計算せずにそのまま用いてオーバルＧ４を生成してもよいし、タイミングＴ２のときの一対の電流パラメータの値が取り得る範囲を再計算してオーバルＧ４を改めて生成してもよい。

また、上述した実施形態に係る状態分析装置１０は、対象装置３０の状態を正常状態、異常状態、注意状態の３つの区分に分類するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る状態分析装置１０は、正常状態と異常状態の２つの区分に分類してもよいし、４つ以上の区分に分類してもよい。

また、上述した実施形態に係る状態分析装置１０は、一対の電流パラメータの取り得る範囲をオーバルＧ４で表すが、これに限られない。例えば状態分析装置１０は、一対の電流パラメータの取り得る範囲を他の図形（例えば、矩形、円形、多角形など）で表してもよい。また、上述した実施形態に係る状態分析装置１０は、電流パラメータどうしの相関の強さに基づいてオーバルＧ４の形状を決定したが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る状態分析装置１０は、電流パラメータどうしの相関の強さに関わらず同じ形状の図形を配置してもよい。

また、上述した実施形態に係る状態分析装置１０は、対象装置３０の状態量として電流パラメータの値を用いて表示情報を生成するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る状態分析装置１０は、他の状態量（例えば、電流値、電圧値、温度、圧力、流量など）を用いて表示情報を生成してもよい。

また、上述した実施形態に係る状態分析装置１０は、自身に直接接続された表示装置２０に表示情報を出力することで表示制御を行うが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る状態分析装置１０は、表示制御を行わずに、表示情報を記憶媒体に記録するものや、ネットワークを介して接続された他の表示装置２０に表示情報を送信するものであってもよい。

また、上述した実施形態に係る状態分析装置１０は、電流パラメータごとの特定された複数の値の最小値から最大値までの範囲を、電流パラメータの値が取り得る範囲と予測するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る状態分析装置１０は、電流パラメータごとの特定された複数の出現確率に基づいて電流パラメータの値が取り得る範囲を予測してもよい。具体的には、状態分析装置１０は、電流パラメータの値の標準偏差σを求め、電流パラメータの平均値の±２σの範囲を、電流パラメータの値が取り得る範囲と予測してもよい。
なお、上述した第１の実施形態に係る状態分析装置１０は、パラメータ予測部１０５が予測したパラメータの値を用いて表示情報を生成するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る状態分析装置１０は、第２の実施形態と同様に、あるタイミングに係る電流パラメータの値に、予測される電流パラメータの値の変化量を加算することで得られる予測値に基づいて表示情報を生成してもよい。

また、上述した実施形態に係る対象装置３０は、モータと補機とが同軸で回転する回転機械システムであるが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る対象装置３０は、モータと補機とが歯車装置などの機械系を介して接続されるものであってもよい。

図１２は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
コンピュータ９０は、ＣＰＵ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３、インタフェース９４を備える。
上述の状態分析装置１０は、コンピュータ９０に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置９３に記憶されている。ＣＰＵ９１は、プログラムを補助記憶装置９３から読み出して主記憶装置９２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ９１は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置９２に確保する。

補助記憶装置９３の例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、半導体メモリ等が挙げられる。補助記憶装置９３は、コンピュータ９０のバスに直接接続された内部メディアであってもよいし、インタフェース９４または通信回線を介してコンピュータ９０に接続される外部メディアであってもよい。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９０に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９０が当該プログラムを主記憶装置９２に展開し、上記処理を実行してもよい。少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置９３は、一時的でない有形の記憶媒体である。

また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置９３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

１ 状態分析システム
１０ 状態分析装置
２０ 表示装置
３０ 対象装置
１０１ 電流取得部
１０２ パラメータ算出部
１０３ パラメータ記憶部
１０４ 履歴記憶部（状態量記憶部）
１０５ パラメータ予測部
１０６ 閾値記憶部
１０７ 相関係数記憶部
１０８ 相関特定部
１０９ グラフ生成部
１１０ 表示制御部
１１１ シミュレータ
１１２ 予測手段記憶部

Claims (13)

1. 対象装置に係るあるタイミングにおける複数の状態量の値を取得する状態量取得部と、
   取得した前記複数の状態量の値に基づいて、前記複数の状態量の値が所定時間後に取り得る範囲を予測する状態量予測部と、
   前記複数の状態量のそれぞれを軸とした座標空間に、前記複数の状態量の値が取り得る範囲に応じた形状の図形である予測値図形を配置した情報を生成する表示情報生成部と
   を備える状態分析装置。
2. 前記表示情報生成部は、前記座標空間に、前記状態量取得部が取得した前記複数の状態量の値を表す図形である取得値図形をさらに配置した前記情報を生成する
   請求項１に記載の状態分析装置。
3. 前記複数の状態量の相関の強さを特定する相関特定部をさらに備え、
   前記表示情報生成部は、前記相関の強さに応じた形状を有する前記予測値図形を配置した前記情報を生成する
   請求項１または請求項２に記載の状態分析装置。
4. 前記対象装置と同種の装置の前記複数の状態量の値の履歴を記憶する状態量記憶部をさらに備え、
   前記状態量予測部は、前記状態量記憶部が記憶する前記履歴のうち、取得した前記複数の状態量の値の推移と類似する複数の部分を特定し、当該複数の部分に基づいて前記取り得る範囲を予測する
   請求項１から請求項３の何れか１項に記載の状態分析装置。
5. 前記状態量予測部は、前記状態量記憶部が記憶する前記履歴のうち、取得した前記複数の状態量の値と近似する値を有する複数のタイミングを特定し、当該複数のタイミングの前記所定時間後における前記状態量記憶部が記憶する前記複数の状態量の値に基づいて前記取り得る範囲を予測する
   請求項４に記載の状態分析装置。
6. 前記状態量予測部は、前記状態量記憶部が記憶する前記履歴のうち、取得した前記複数の状態量の値の変化量と類似する変化量を有する複数のタイミングを特定し、当該複数のタイミングの前記所定時間後における前記状態量記憶部が記憶する前記複数の状態量の変化量に基づいて前記取り得る範囲を予測する
   請求項４に記載の状態分析装置。
7. 前記対象装置の動作を模擬するシミュレータをさらに備え、
   前記状態量予測部は、前記シミュレータの外部パラメータを変化させて得られる複数の前記複数の状態量の値に基づいて前記取り得る範囲を予測する
   請求項１から請求項６の何れか１項に記載の状態分析装置。
8. 前記表示情報生成部は、前記取り得る範囲のうち発生確率が所定値以上の値を包含する形状の前記予測値図形を配置した前記情報を生成する
   請求項１から請求項７の何れか１項に記載の状態分析装置。
9. 前記状態量予測部は、複数の予測手段ごとに前記取り得る範囲を予測する
   請求項１から請求項８の何れか１項に記載の状態分析装置。
10. 前記状態量予測部は、取得した前記複数の状態量の値に基づいて前記複数の予測手段の中から前記取り得る範囲の予測に用いる予測手段を決定し、当該予測手段に基づいて前記取り得る範囲を予測する
    請求項９に記載の状態分析装置。
11. 前記表示情報生成部は、複数の予測手段ごとに前記予測値図形を生成し、各予測値図形を配置した前記情報を生成する
    請求項９または請求項１０に記載の状態分析装置。
12. 対象装置に係るあるタイミングにおける複数の状態量の値を取得するステップと、
    取得した前記複数の状態量の値に基づいて、前記複数の状態量の値が所定時間後に取り得る範囲を予測するステップと、
    前記複数の状態量のそれぞれを軸とした座標空間に、前記複数の状態量の値が取り得る範囲に応じた形状の図形である予測値図形を配置した情報を生成するステップと
    を有する状態分析方法。
13. コンピュータに、
    対象装置に係るあるタイミングにおける複数の状態量の値を取得するステップと、
    取得した前記複数の状態量の値に基づいて、前記複数の状態量の値が所定時間後に取り得る範囲を予測するステップと、
    前記複数の状態量のそれぞれを軸とした座標空間に、前記複数の状態量の値が取り得る範囲に応じた形状の図形である予測値図形を配置した情報を生成するステップと
    を実行させるためのプログラム。

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