JP6601374B2 - Fluid circulation device and failure cause estimation method for fluid circulation device - Google Patents

Fluid circulation device and failure cause estimation method for fluid circulation device Download PDF

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Description

本発明は、冷媒等の流体を循環させる流体循環装置、および、流体循環装置の故障原因推定方法に関する。 The present invention relates to a fluid circulation device that circulates a fluid such as a refrigerant , and a failure cause estimation method for the fluid circulation device .

従来、特許文献１（特開２０１５−８８１７３号公報）に開示されるように、空気圧機器および油圧機器等の設備の異常を検知するために、設備に設けられる種種のセンサ（温度センサ、湿度センサおよび圧力センサ等）を利用する方法が知られている。この方法を用いて冷凍装置等の流体循環装置の異常を検知する場合には、冷媒回路に取り付けられるセンサ等の測定データに基づいて、冷凍装置に故障が発生したか否かが判断される。例えば、冷凍装置の圧縮機から吐出された直後の冷媒ガスの温度を測定する冷媒温度センサの検出温度が異常であることが検知された場合に、冷媒回路に故障が発生したと判断される。   Conventionally, as disclosed in Patent Document 1 (Japanese Patent Application Laid-Open No. 2015-88173), various types of sensors (temperature sensors, humidity sensors) provided in equipment for detecting abnormalities in equipment such as pneumatic equipment and hydraulic equipment And a method using a pressure sensor or the like is known. When an abnormality of a fluid circulation device such as a refrigeration device is detected using this method, it is determined whether or not a failure has occurred in the refrigeration device based on measurement data of a sensor or the like attached to the refrigerant circuit. For example, when it is detected that the detected temperature of the refrigerant temperature sensor that measures the temperature of the refrigerant gas immediately after being discharged from the compressor of the refrigeration apparatus is abnormal, it is determined that a failure has occurred in the refrigerant circuit.

しかし、冷媒温度センサの検出温度等に基づいて冷媒回路に故障が発生したか否かを判断する冷凍装置では、故障が発生した箇所等の故障原因を直ちに特定することが難しい場合がある。なぜなら、例えば、冷媒温度センサの検出温度が異常となった場合の故障原因としては、放熱器の熱交換不良、冷媒の不足、電子膨張弁の作動不良、および、圧縮機の異常発熱等、複数の原因が考えられるからである。そのため、冷凍装置の保守担当者は、冷媒回路に故障が発生したことが検知されても、故障原因を特定するために、冷媒回路の各構成部品について異常が発生していないかを検査する必要があり、復旧作業に時間がかかるおそれがある。   However, in the refrigeration apparatus that determines whether or not a failure has occurred in the refrigerant circuit based on the temperature detected by the refrigerant temperature sensor or the like, it may be difficult to immediately identify the cause of the failure such as the location where the failure has occurred. This is because, for example, failure causes when the detected temperature of the refrigerant temperature sensor becomes abnormal include heat exchange failure of the radiator, lack of refrigerant, malfunction of the electronic expansion valve, abnormal heat generation of the compressor, etc. It is because the cause of this is considered. Therefore, even if it is detected that a failure has occurred in the refrigerant circuit, the maintenance staff of the refrigeration apparatus needs to inspect each component component of the refrigerant circuit for any abnormality in order to identify the cause of the failure. There is a risk that the recovery work will take time.

本発明の目的は、故障原因を自動的に推定することができる流体循環装置、および、流体循環装置の故障原因推定方法を提供することである。 An object of the present invention is to provide a fluid circulation device capable of automatically estimating the cause of failure and a failure cause estimation method for the fluid circulation device .

本発明の第１観点に係る流体循環装置は、複数の測定データのそれぞれから状態量を取得する状態量取得部と、故障原因を推定する故障原因推定部とを備える。故障原因推定部は、故障原因推定行列を記憶する。状態量取得部は、測定データに対して所定の規則に基づく演算を行うことで測定データを互いに比較できるように正規化した値を、状態量として取得する。故障原因推定行列は、複数の故障原因の発生の程度を表す第１パラメータと、複数の状態量を表す第２パラメータとの関係を表す行列である。故障原因推定部は、状態量取得部が取得した状態量に基づく第２パラメータと、故障原因推定行列とから、第１パラメータを算出し、故障原因を推定する。第１パラメータは、故障原因ベクトルであり、第２パラメータは、状態量ベクトルである。故障原因ベクトルは、複数の故障原因の少なくとも一部のそれぞれの発生の程度を要素として含むベクトルである。状態量ベクトルは、複数の状態量のそれぞれを要素として含み、故障原因ベクトルと要素数が等しいベクトルである。故障原因推定行列は、状態量ベクトルの要素数と等しい行数、および、故障原因ベクトルの要素数と等しい列数を有する正方行列である。故障原因推定部は、故障原因推定行列の逆行列を左側から状態量ベクトルと掛け合わせて得られたベクトルに基づいて、故障原因ベクトルを算出する。 A fluid circulation device according to a first aspect of the present invention includes a state quantity acquisition unit that acquires a state quantity from each of a plurality of measurement data, and a failure cause estimation unit that estimates a failure cause. The failure cause estimation unit stores a failure cause estimation matrix. The state quantity acquisition unit acquires a normalized value as a state quantity so that the measurement data can be compared with each other by performing an operation based on a predetermined rule for the measurement data. The failure cause estimation matrix is a matrix that represents the relationship between a first parameter that represents the degree of occurrence of a plurality of failure causes and a second parameter that represents a plurality of state quantities. The failure cause estimation unit calculates a first parameter from the second parameter based on the state quantity acquired by the state quantity acquisition unit and the failure cause estimation matrix, and estimates the cause of the failure. The first parameter is a failure cause vector, and the second parameter is a state quantity vector. The failure cause vector is a vector including, as elements, the degree of occurrence of each of at least some of the plurality of failure causes. The state quantity vector is a vector that includes each of a plurality of state quantities as elements, and has the same number of elements as the failure cause vector. The failure cause estimation matrix is a square matrix having the number of rows equal to the number of elements of the state quantity vector and the number of columns equal to the number of elements of the failure cause vector. The failure cause estimation unit calculates a failure cause vector based on a vector obtained by multiplying the inverse matrix of the failure cause estimation matrix by the state quantity vector from the left side.

この流体循環装置は、故障が発生した時に、状態量取得部が取得した状態量に関するデータと、故障原因推定行列とに基づいて、複数の故障原因の候補の中から、最も可能性が高い故障原因の組み合わせを推定する。状態量取得部は、例えば、循環する流体の温度に関するデータを状態量として取得する。故障原因推定行列は、例えば、過去に故障が発生した時の故障原因と、その時に状態量取得部が取得した状態量に関するデータとに基づいて生成された行列である。この流体循環装置は、故障原因推定行列を用いる演算によって、最も可能性が高い故障原因の組み合わせを求めることができる。従って、この流体循環装置は、故障原因推定行列を用いて、故障原因を自動的に推定することができる。   This fluid circulation device is the most probable failure among a plurality of failure cause candidates based on the state quantity data acquired by the state quantity acquisition unit and the failure cause estimation matrix when a failure occurs. Estimate the combination of causes. The state quantity acquisition unit acquires, for example, data relating to the temperature of the circulating fluid as a state quantity. The failure cause estimation matrix is, for example, a matrix generated based on a failure cause when a failure has occurred in the past and data on a state quantity acquired by the state quantity acquisition unit at that time. This fluid circulation device can obtain the most likely failure cause combination by a calculation using the failure cause estimation matrix. Therefore, the fluid circulation device can automatically estimate the cause of failure using the failure cause estimation matrix.

この流体循環装置は、状態量取得部が取得した状態量に関するデータを表す状態量ベクトルに、故障原因推定行列の逆行列を左側から掛け合わせる演算を行うことで、各故障原因の頻度を表す故障原因ベクトルを算出する。従って、この流体循環装置は、故障原因推定行列の逆行列を用いる演算によって、故障原因を自動的かつ効率的に推定することができる。   This fluid circulation device performs a calculation that multiplies an inverse matrix of a failure cause estimation matrix from the left side by a state quantity vector that represents data relating to a state quantity acquired by a state quantity acquisition unit, thereby indicating a failure that represents the frequency of each failure cause. Calculate the cause vector. Therefore, this fluid circulation device can automatically and efficiently estimate the cause of failure by an operation using an inverse matrix of the failure cause estimation matrix.

本発明の第２観点に係る流体循環装置は、第１観点に係る流体循環装置であって、故障原因推定部は、故障原因の数が状態量の数より多い場合に、全ての故障原因からなる集合から、状態量の数と同じ数の故障原因を選択してなる全ての部分集合のそれぞれに関して、故障原因推定行列を生成し、故障原因ベクトルを算出する。   A fluid circulation device according to a second aspect of the present invention is the fluid circulation device according to the first aspect, and the failure cause estimation unit determines whether all of the failure causes are present when the number of failure causes is greater than the number of state quantities. A failure cause estimation matrix is generated for each of all subsets obtained by selecting the same number of failure causes as the number of state quantities from the set, and a failure cause vector is calculated.

この流体循環装置は、故障原因の数が状態量の数より多い場合に、状態量の数と同じ数の故障原因の全ての組み合わせのそれぞれに対して故障原因推定行列を生成し、各故障原因推定行列に対して故障原因ベクトルを算出する。従って、この流体循環装置は、故障原因の数が状態量の数より多い場合でも、故障原因推定行列の逆行列を用いる演算によって、故障原因を自動的かつ効率的に推定することができる。   When the number of failure causes is greater than the number of state quantities, this fluid circulation device generates a failure cause estimation matrix for each of all combinations of failure causes equal to the number of state quantities. A failure cause vector is calculated for the estimation matrix. Therefore, even when the number of failure causes is larger than the number of state quantities, this fluid circulation device can automatically and efficiently estimate the cause of failure by an operation using the inverse matrix of the failure cause estimation matrix.

本発明の第３観点に係る流体循環装置は、第２観点に係る流体循環装置であって、故障原因推定部は、故障原因の数が状態量の数より多い場合に算出された全ての故障原因ベクトルから、各要素の合計値が最大である故障原因ベクトルを１つ選択し、選択した故障原因ベクトルに基づいて故障原因を推定する。 A fluid circulation device according to a third aspect of the present invention is the fluid circulation device according to the second aspect, wherein the failure cause estimation unit calculates all failures calculated when the number of failure causes is greater than the number of state quantities. cAUSE vector sum of each element selects one cause vector malfunction Ru maximum der, estimates the failure cause based on cause vector malfunction selected.

この流体循環装置は、故障原因の数が状態量の数より多い場合に、複数の故障原因推定行列のそれぞれに対して算出された複数の故障原因ベクトルから、所定の条件に基づいて、１つの故障原因ベクトルを選択する。所定の条件は、例えば、各故障原因の発生頻度に基づく条件である。従って、この流体循環装置は、故障原因の数が状態量の数より多い場合でも、最も可能性が高い故障原因を自動的かつ効率的に推定することができる。   In the fluid circulation device, when the number of failure causes is larger than the number of state quantities, one of the plurality of failure cause vectors calculated for each of the plurality of failure cause estimation matrices is used based on a predetermined condition. Select the failure cause vector. The predetermined condition is, for example, a condition based on the occurrence frequency of each failure cause. Therefore, even when the number of failure causes is greater than the number of state quantities, this fluid circulation device can automatically and efficiently estimate the most likely failure cause.

本発明の第４観点に係る流体循環装置は、第１乃至第３観点のいずれか１つに記載の流体循環装置であって、故障原因表示部をさらに備える。故障原因表示部は、故障原因推定部が算出した故障原因ベクトルに基づいて、複数の故障原因を発生の程度に基づいて順番に表示する。   A fluid circulation device according to a fourth aspect of the present invention is the fluid circulation device according to any one of the first to third aspects, and further includes a failure cause display unit. The failure cause display unit sequentially displays a plurality of failure causes based on the degree of occurrence based on the failure cause vector calculated by the failure cause estimation unit.

この流体循環装置は、推定された故障原因が複数ある場合に、例えば、故障原因の発生の可能性が高い順に、故障原因をディスプレイ等に表示させる。従って、この流体循環装置は、最も可能性が高い故障原因を自動的に通知することができる。   In the case where there are a plurality of estimated failure causes, for example, the fluid circulation device displays the failure causes on a display or the like in descending order of the probability of occurrence of the failure cause. Therefore, this fluid circulation device can automatically notify the most likely cause of failure.

本発明の第５観点に係る流体循環装置は、第１乃至第４観点のいずれか１つに記載の流体循環装置であって、流体である冷媒の温度を熱交換により変化させる装置である。この流体循環装置は、圧縮機構と、第１熱交換器と、膨張機構と、第２熱交換器とを備える。圧縮機構は、冷媒を圧縮する。第１熱交換器は、圧縮機構で圧縮された冷媒と第１熱交換用流体とを熱交換させる。膨張機構は、第１熱交換器で熱交換された冷媒を膨張させる。第２熱交換器は、膨張機構によって膨張した冷媒と第２熱交換用流体とを熱交換させる。状態量は、圧縮機構で圧縮された冷媒の温度、第１熱交換器で熱交換される冷媒の温度、および、膨張機構によって膨張した冷媒の温度を少なくとも含む。   A fluid circulation device according to a fifth aspect of the present invention is the fluid circulation device according to any one of the first to fourth aspects, wherein the temperature of a refrigerant that is a fluid is changed by heat exchange. The fluid circulation device includes a compression mechanism, a first heat exchanger, an expansion mechanism, and a second heat exchanger. The compression mechanism compresses the refrigerant. The first heat exchanger exchanges heat between the refrigerant compressed by the compression mechanism and the first heat exchange fluid. The expansion mechanism expands the refrigerant heat-exchanged by the first heat exchanger. The second heat exchanger exchanges heat between the refrigerant expanded by the expansion mechanism and the second heat exchange fluid. The state quantity includes at least the temperature of the refrigerant compressed by the compression mechanism, the temperature of the refrigerant exchanged by the first heat exchanger, and the temperature of the refrigerant expanded by the expansion mechanism.

この流体循環装置は、流体である冷媒を循環させて熱交換を行う冷凍装置等である。この流体循環装置は、冷媒回路を流れる冷媒の温度に関するデータを状態量として取得し、故障原因推定行列を用いる演算によって、最も可能性が高い故障原因の組み合わせを求めることができる。従って、この流体循環装置は、故障原因推定行列を用いて、故障原因を自動的に推定することができる。   The fluid circulation device is a refrigeration device or the like that performs heat exchange by circulating a refrigerant that is a fluid. This fluid circulation device can obtain data on the temperature of the refrigerant flowing through the refrigerant circuit as a state quantity, and obtain the most likely failure cause combination by a calculation using the failure cause estimation matrix. Therefore, the fluid circulation device can automatically estimate the cause of failure using the failure cause estimation matrix.

本発明の第６観点に係る流体循環装置の故障原因推定方法は、複数の測定データのそれぞれから状態量を取得する状態量取得ステップと、故障原因を推定する故障原因推定ステップとを備える。状態量取得ステップは、測定データに対して所定の規則に基づく演算を行うことで測定データを互いに比較できるように正規化した値を、状態量として取得する。故障原因推定ステップは、故障原因推定行列を記憶する。故障原因推定行列は、複数の故障原因の発生の程度を表す第１パラメータと、複数の状態量を表す第２パラメータとの関係を表す行列である。故障原因推定ステップは、状態量取得ステップで取得した状態量に基づく第２パラメータと、故障原因推定行列とから、第１パラメータを算出し、故障原因を推定する。第１パラメータは、故障原因ベクトルであり、第２パラメータは、状態量ベクトルである。故障原因ベクトルは、複数の故障原因の少なくとも一部のそれぞれの発生の程度を要素として含むベクトルである。状態量ベクトルは、複数の状態量のそれぞれを要素として含み、故障原因ベクトルと要素数が等しいベクトルである。故障原因推定行列は、状態量ベクトルの要素数と等しい行数、および、故障原因ベクトルの要素数と等しい列数を有する正方行列である。故障原因推定ステップは、故障原因推定行列の逆行列を左側から状態量ベクトルと掛け合わせて得られたベクトルに基づいて、故障原因ベクトルを算出する。 A fluid circulation device failure cause estimation method according to a sixth aspect of the present invention includes a state amount acquisition step of acquiring a state amount from each of a plurality of measurement data, and a failure cause estimation step of estimating a failure cause. In the state quantity acquisition step, a value normalized so that the measurement data can be compared with each other by performing an operation based on a predetermined rule on the measurement data is acquired as a state quantity. The failure cause estimation step stores a failure cause estimation matrix. The failure cause estimation matrix is a matrix that represents the relationship between a first parameter that represents the degree of occurrence of a plurality of failure causes and a second parameter that represents a plurality of state quantities. The failure cause estimation step calculates a first parameter from the second parameter based on the state quantity acquired in the state quantity acquisition step and the failure cause estimation matrix, and estimates the cause of the failure. The first parameter is a failure cause vector, and the second parameter is a state quantity vector. The failure cause vector is a vector including, as elements, the degree of occurrence of each of at least some of the plurality of failure causes. The state quantity vector is a vector that includes each of a plurality of state quantities as elements, and has the same number of elements as the failure cause vector. The failure cause estimation matrix is a square matrix having the number of rows equal to the number of elements of the state quantity vector and the number of columns equal to the number of elements of the failure cause vector. The failure cause estimation step calculates a failure cause vector based on a vector obtained by multiplying the inverse matrix of the failure cause estimation matrix from the left side by the state quantity vector.

この流体循環装置の故障原因推定方法は、故障原因推定行列を用いる演算によって、最も可能性が高い故障原因の組み合わせを求めることができる。従って、この流体循環装置の故障原因推定方法は、故障原因を自動的に推定することができる。   In this fluid circulation device failure cause estimation method, the most likely combination of failure causes can be obtained by calculation using a failure cause estimation matrix. Therefore, the failure cause estimation method for the fluid circulation device can automatically estimate the cause of the failure.

第１観点に係る流体循環装置は、故障原因推定行列を用いて、故障原因を自動的に推定することができる。   The fluid circulation device according to the first aspect can automatically estimate the cause of failure using the failure cause estimation matrix.

第１観点に係る流体循環装置は、故障原因推定行列の逆行列を用いる演算によって、故障原因を自動的かつ効率的に推定することができる。   The fluid circulation device according to the first aspect can automatically and efficiently estimate the cause of failure by an operation using an inverse matrix of the failure cause estimation matrix.

第２観点に係る流体循環装置は、故障原因の数が状態量の数より多い場合でも、故障原因推定行列の逆行列を用いる演算によって、故障原因を自動的かつ効率的に推定することができる。   The fluid circulation device according to the second aspect can automatically and efficiently estimate the cause of failure by calculation using the inverse matrix of the failure cause estimation matrix even when the number of failure causes is greater than the number of state quantities. .

第３観点に係る流体循環装置は、故障原因の数が状態量の数より多い場合でも、最も可能性が高い故障原因を自動的かつ効率的に推定することができる。   The fluid circulation device according to the third aspect can automatically and efficiently estimate the most likely failure cause even when the number of failure causes is greater than the number of state quantities.

第４観点に係る流体循環装置は、最も可能性が高い故障原因を自動的に通知することができる。   The fluid circulation device according to the fourth aspect can automatically notify the most likely failure cause.

第５観点に係る流体循環装置は、故障原因推定行列を用いて、故障原因を自動的に推定することができる。   The fluid circulation device according to the fifth aspect can automatically estimate the cause of failure using the failure cause estimation matrix.

第６観点に係る流体循環装置の故障原因推定方法は、故障原因推定行列を用いて、故障原因を自動的に推定することができる。   The failure cause estimation method for a fluid circulation device according to the sixth aspect can automatically estimate the cause of failure using a failure cause estimation matrix.

実施形態に係る流体循環装置１００の回路図である。1 is a circuit diagram of a fluid circulation device 100 according to an embodiment. 流体循環装置１００の制御部１０６の構成を示すブロック図である。3 is a block diagram illustrating a configuration of a control unit 106 of the fluid circulation device 100. FIG. 変形例Ｅに係る油圧ユニット６００の回路図である。10 is a circuit diagram of a hydraulic unit 600 according to Modification E. FIG.

本発明の実施形態に係る流体循環装置１００について、図面を参照しながら説明する。流体循環装置１００は、冷媒回路を循環する流体である冷媒の温度を熱交換により変化させることで熱を移動させる冷凍装置である。   A fluid circulation device 100 according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. The fluid circulation device 100 is a refrigeration device that moves heat by changing the temperature of a refrigerant that is a fluid circulating in the refrigerant circuit by heat exchange.

（１）流体循環装置の全体構成
図１は、流体循環装置１００の回路図である。流体循環装置１００は、主として、圧縮機構１０１と、第１熱交換器１０２と、膨張機構１０３と、第２熱交換器１０４と、センサ１０５ａ〜１０５ｃと、制御部１０６と、本体１０７と、送風ファン１０８と、流体ポンプ１０９とを備える。流体循環装置１００は、タンク２００および工作機械３００と接続されている。工作機械３００は、例えば、研削盤およびマシニングセンタである。 (1) Overall Configuration of Fluid Circulation Device FIG. 1 is a circuit diagram of the fluid circulation device 100. The fluid circulation device 100 mainly includes a compression mechanism 101, a first heat exchanger 102, an expansion mechanism 103, a second heat exchanger 104, sensors 105a to 105c, a control unit 106, a main body 107, and a blower. A fan 108 and a fluid pump 109 are provided. The fluid circulation device 100 is connected to the tank 200 and the machine tool 300. The machine tool 300 is, for example, a grinding machine and a machining center.

流体循環装置１００は、工作機械３００が使用した工作液を冷却するための冷凍装置である。工作液は、例えば、研削用の工作機械３００に用いられる研削液、および、工作機械３００の主軸等の摺動部に供給される潤滑油である。流体循環装置１００は、圧縮機構１０１、第１熱交換器１０２、膨張機構１０３および第２熱交換器１０４が環状に接続された冷媒回路を備える。流体循環装置１００は、第２熱交換器１０４によって工作液を冷却する。図１において、実線の矢印は、冷媒の流れを表し、点線の矢印は、工作液の流れを表す。   The fluid circulation device 100 is a refrigeration device for cooling the working fluid used by the machine tool 300. The machine fluid is, for example, a grinding fluid used for the machine tool 300 for grinding and a lubricating oil supplied to a sliding portion such as a main shaft of the machine tool 300. The fluid circulation device 100 includes a refrigerant circuit in which a compression mechanism 101, a first heat exchanger 102, an expansion mechanism 103, and a second heat exchanger 104 are connected in an annular shape. The fluid circulation device 100 cools the working fluid by the second heat exchanger 104. In FIG. 1, the solid line arrow represents the flow of the refrigerant, and the dotted line arrow represents the flow of the working fluid.

流体循環装置１００の冷媒回路を循環する冷媒の流れについて説明する。流体循環装置１００に用いられる冷媒は、冷媒回路を循環する過程で凝縮および蒸発する物質である。最初に、圧縮機構１０１は、低圧のガス冷媒を吸引して圧縮し、高温高圧のガス冷媒を吐出する。次に、第１熱交換器１０２は、圧縮機構１０１から吐出された高温高圧のガス冷媒と、第１熱交換用流体とを熱交換させる。第１熱交換用流体は、例えば、流体循環装置１００の外部の空気である。第１熱交換器１０２において、高温高圧のガス冷媒は凝縮して、高圧の液冷媒となる。次に、膨張機構１０３は、第１熱交換器１０２を通過した高圧の液冷媒を膨張させる。膨張機構１０３は、例えば、電子膨張弁である。高圧の液冷媒は、膨張機構１０３を通過して、低温低圧の気液混合状態の冷媒となる。次に、第２熱交換器１０４は、膨張機構１０３を通過した低温低圧の気液混合状態の冷媒と、第２熱交換用流体とを熱交換させる。第２熱交換用流体は、流体循環装置１００の冷却対象である工作液である。第２熱交換器１０４において、低温低圧の気液混合状態の冷媒は蒸発して、低圧のガス冷媒となる。第２熱交換器１０４を通過した低圧のガス冷媒は、圧縮機構１０１に吸引される。   The flow of the refrigerant circulating in the refrigerant circuit of the fluid circulation device 100 will be described. The refrigerant used in the fluid circulation device 100 is a substance that condenses and evaporates in the process of circulating through the refrigerant circuit. First, the compression mechanism 101 sucks and compresses the low-pressure gas refrigerant and discharges the high-temperature and high-pressure gas refrigerant. Next, the first heat exchanger 102 exchanges heat between the high-temperature and high-pressure gas refrigerant discharged from the compression mechanism 101 and the first heat exchange fluid. The first heat exchange fluid is, for example, air outside the fluid circulation device 100. In the first heat exchanger 102, the high-temperature and high-pressure gas refrigerant is condensed to become a high-pressure liquid refrigerant. Next, the expansion mechanism 103 expands the high-pressure liquid refrigerant that has passed through the first heat exchanger 102. The expansion mechanism 103 is an electronic expansion valve, for example. The high-pressure liquid refrigerant passes through the expansion mechanism 103 and becomes a low-temperature and low-pressure gas-liquid mixed refrigerant. Next, the second heat exchanger 104 exchanges heat between the low-temperature and low-pressure gas-liquid mixed refrigerant that has passed through the expansion mechanism 103 and the second heat exchange fluid. The second heat exchange fluid is a working fluid that is a cooling target of the fluid circulation device 100. In the second heat exchanger 104, the low-temperature low-pressure gas-liquid mixed refrigerant evaporates to become a low-pressure gas refrigerant. The low-pressure gas refrigerant that has passed through the second heat exchanger 104 is sucked into the compression mechanism 101.

圧縮機構１０１、第１熱交換器１０２、膨張機構１０３および第２熱交換器１０４は、本体１０７に収納されている。本体１０７の内部には、さらに、送風ファン１０８および流体ポンプ１０９が配置されている。送風ファン１０８は、第１熱交換用流体である空気を第１熱交換器１０２に供給する。流体ポンプ１０９は、第２熱交換用流体である工作液を第２熱交換器１０４に供給する。   The compression mechanism 101, the first heat exchanger 102, the expansion mechanism 103, and the second heat exchanger 104 are accommodated in the main body 107. A blower fan 108 and a fluid pump 109 are further arranged inside the main body 107. The blower fan 108 supplies air, which is a first heat exchange fluid, to the first heat exchanger 102. The fluid pump 109 supplies the working fluid that is the second heat exchange fluid to the second heat exchanger 104.

運転中の工作機械３００から排出された高温の工作液は、タンク２００に供給される。タンク２００は、流体循環装置１００によって冷却される前の高温の工作液を貯留する。タンク２００に貯留されている工作液は、流体循環装置１００内部の流体ポンプ１０９によって流体循環装置１００に吸入されて、第２熱交換器１０４に流入する。第２熱交換器１０４では、冷媒回路の配管を流れる冷媒と、専用の配管を流れる工作液との間で熱交換が行われて、工作液が冷却される。第２熱交換器１０４で冷却された工作液は、流体循環装置１００から吐出されて、工作機械３００に供給される。   The hot working fluid discharged from the machine tool 300 in operation is supplied to the tank 200. The tank 200 stores high-temperature working fluid before being cooled by the fluid circulation device 100. The working fluid stored in the tank 200 is sucked into the fluid circulation device 100 by the fluid pump 109 inside the fluid circulation device 100 and flows into the second heat exchanger 104. In the second heat exchanger 104, heat exchange is performed between the refrigerant flowing through the piping of the refrigerant circuit and the working fluid flowing through the dedicated piping, thereby cooling the working fluid. The working fluid cooled by the second heat exchanger 104 is discharged from the fluid circulation device 100 and supplied to the machine tool 300.

流体循環装置１００の冷媒回路の冷媒配管には、図１に示されるように、センサ１０５ａ〜１０５ｃが取り付けられている。具体的には、センサ１０５ａ〜１０５ｃは、吐出温度サーミスタ１０５ａと、凝縮温度サーミスタ１０５ｂと、膨張温度サーミスタ１０５ｃとから構成される。吐出温度サーミスタ１０５ａは、圧縮機構１０１の吐出管に取り付けられ、圧縮機構１０１で圧縮された直後の冷媒の温度を測定する。凝縮温度サーミスタ１０５ｂは、第１熱交換器１０２に取り付けられ、第１熱交換器１０２で熱交換される冷媒の温度を測定する。膨張温度サーミスタ１０５ｃは、膨張機構１０３の出口管に取り付けられ、膨張機構１０３を通過して膨張した直後の冷媒の温度を測定する。   As shown in FIG. 1, sensors 105 a to 105 c are attached to the refrigerant piping of the refrigerant circuit of the fluid circulation device 100. Specifically, the sensors 105a to 105c include a discharge temperature thermistor 105a, a condensation temperature thermistor 105b, and an expansion temperature thermistor 105c. The discharge temperature thermistor 105 a is attached to the discharge pipe of the compression mechanism 101 and measures the temperature of the refrigerant immediately after being compressed by the compression mechanism 101. The condensation temperature thermistor 105 b is attached to the first heat exchanger 102 and measures the temperature of the refrigerant heat exchanged by the first heat exchanger 102. The expansion temperature thermistor 105 c is attached to the outlet pipe of the expansion mechanism 103, and measures the temperature of the refrigerant immediately after passing through the expansion mechanism 103 and expanding.

制御部１０６は、流体循環装置１００の組み込みシステムである。制御部１０５は、主として、運転制御機能と、運転監視機能と、故障原因推定機能とを有する。運転制御機能は、流体循環装置１００の運転中に、圧縮機構１０１の運転周波数、および、膨張機構１０３の開度等を制御して、流体循環装置１００の冷却対象である工作液の温度を調節する機能である。運転監視機能は、運転中の流体循環装置１００の状態を監視して、流体循環装置１００に発生した故障を検知する機能である。故障原因推定機能は、流体循環装置１００が故障した場合に、故障原因を自動的に推定する機能である。   The control unit 106 is an embedded system of the fluid circulation device 100. The control unit 105 mainly has an operation control function, an operation monitoring function, and a failure cause estimation function. The operation control function controls the operating frequency of the compression mechanism 101, the opening degree of the expansion mechanism 103, and the like during the operation of the fluid circulation device 100, thereby adjusting the temperature of the working fluid that is the cooling target of the fluid circulation device 100. It is a function to do. The operation monitoring function is a function of detecting a failure occurring in the fluid circulation device 100 by monitoring the state of the fluid circulation device 100 during operation. The failure cause estimation function is a function for automatically estimating the failure cause when the fluid circulation device 100 fails.

制御部１０６は、吐出温度サーミスタ１０５ａ、凝縮温度サーミスタ１０５ｂおよび膨張温度サーミスタ１０５ｃに接続されている。制御部１０６の故障原因推定機能は、吐出温度サーミスタ１０５ａ、凝縮温度サーミスタ１０５ｂおよび膨張温度サーミスタ１０５ｃの測定データに基づいて、故障原因を推定する。   The controller 106 is connected to the discharge temperature thermistor 105a, the condensation temperature thermistor 105b, and the expansion temperature thermistor 105c. The failure cause estimation function of the control unit 106 estimates the cause of failure based on the measurement data of the discharge temperature thermistor 105a, the condensation temperature thermistor 105b, and the expansion temperature thermistor 105c.

以下において、流体循環装置１００の特徴である、制御部１０６の故障原因推定機能について詳細に説明する。   Hereinafter, the failure cause estimation function of the control unit 106, which is a feature of the fluid circulation device 100, will be described in detail.

（２）制御部の構成
図２は、流体循環装置１００の制御部１０６の構成を示すブロック図である。制御部１０６は、主として、入力部１１１と、処理部１１２と、表示部１１３と、通信部１１４と、記憶部１１５とから構成される。 (2) Configuration of Control Unit FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of the control unit 106 of the fluid circulation device 100. The control unit 106 mainly includes an input unit 111, a processing unit 112, a display unit 113, a communication unit 114, and a storage unit 115.

入力部１１１は、例えば、流体循環装置１００の本体１０７に設けられるボタンおよびスイッチである。流体循環装置１００のユーザは、入力部１１１を操作して、流体循環装置１００の起動および停止等の制御を行う。   The input unit 111 is, for example, a button and a switch provided on the main body 107 of the fluid circulation device 100. The user of the fluid circulation device 100 operates the input unit 111 to perform control such as starting and stopping of the fluid circulation device 100.

処理部１１２は、主として、ＣＰＵ１１２ａと、ＲＯＭ１１２ｂと、ＲＡＭ１１２ｃと、バス１１２ｄと、入出力インターフェイス１１２ｅとから構成される。ＣＰＵ１１２ａ、ＲＯＭ１１２ｂ、ＲＡＭ１１２ｃおよび入出力インターフェイス１１２ｅは、バス１１２ｄを介して相互に接続されている。処理部１１２では、ＲＯＭ１１２ｂに記憶されているプログラム、および、記憶部１１５からＲＡＭ１１２ｃにロードされたプログラムに基づいて、ＣＰＵ１１２ａが種種の処理を実行する。入出力インターフェイス１１２ｅは、入力部１１１、表示部１１３、通信部１１４および記憶部１１５との間のインターフェイス機能を提供する。   The processing unit 112 mainly includes a CPU 112a, a ROM 112b, a RAM 112c, a bus 112d, and an input / output interface 112e. The CPU 112a, ROM 112b, RAM 112c, and input / output interface 112e are connected to each other via a bus 112d. In the processing unit 112, the CPU 112a executes various processes based on the program stored in the ROM 112b and the program loaded from the storage unit 115 to the RAM 112c. The input / output interface 112e provides an interface function among the input unit 111, the display unit 113, the communication unit 114, and the storage unit 115.

表示部１１３は、例えば、流体循環装置１００の本体１０７に設けられる液晶ディスプレイ装置である。表示部１１３は、流体循環装置１００の故障原因等の種種のデータを画面上に表示して、流体循環装置１００のユーザに提供する。   The display unit 113 is, for example, a liquid crystal display device provided in the main body 107 of the fluid circulation device 100. The display unit 113 displays various types of data such as the cause of failure of the fluid circulation device 100 on the screen and provides the data to the user of the fluid circulation device 100.

通信部１１４は、例えば、モデムおよびＬＡＮカードである。通信部１１４は、インターネットおよびＬＡＮ等のネットワークを介する通信処理を行う。通信部１１４は、ネットワークを介して接続されている他のコンピュータおよび記憶メディア等と、データおよびプログラムの送受信を行うことができる。   The communication unit 114 is, for example, a modem and a LAN card. The communication unit 114 performs communication processing via a network such as the Internet and a LAN. The communication unit 114 can transmit and receive data and programs to and from other computers and storage media connected via a network.

記憶部１１５は、例えば、種種のデータおよびプログラムを記憶するためのハードディスクである。しかし、記憶部１１５は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスクおよび半導体メモリ等のリムーバブルメディアであってもよい。   The storage unit 115 is, for example, a hard disk for storing various data and programs. However, the storage unit 115 may be a removable medium such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, and a semiconductor memory.

処理部１１２は、記憶部１１５に記憶されているプログラムを実行して、記憶部１１５に記憶されているデータを処理する。記憶部１１５は、少なくとも、状態量取得部１０と、故障原因推定部２０と、故障原因表示部３０とをプログラムとして記憶する。   The processing unit 112 executes a program stored in the storage unit 115 and processes data stored in the storage unit 115. The storage unit 115 stores at least the state quantity acquisition unit 10, the failure cause estimation unit 20, and the failure cause display unit 30 as programs.

次に、記憶部１１５に記憶されているプログラムである状態量取得部１０、故障原因推定部２０および故障原因表示部３０について詳細に説明する。   Next, the state quantity acquisition unit 10, the failure cause estimation unit 20, and the failure cause display unit 30, which are programs stored in the storage unit 115, will be described in detail.

（２−１）状態量取得部
状態量取得部１０は、センサ１０５ａ〜１０５ｃから測定データを受信し、受信した測定データに基づいて複数の状態量を取得するプログラムである。状態量取得部１０が取得した状態量は、記憶部１１５に記憶され、後述する状態量ベクトルＳの生成に用いられる。 (2-1) State Quantity Acquisition Unit The state quantity acquisition unit 10 is a program that receives measurement data from the sensors 105a to 105c and acquires a plurality of state quantities based on the received measurement data. The state quantity acquired by the state quantity acquisition unit 10 is stored in the storage unit 115 and used to generate a state quantity vector S described later.

具体的には、状態量取得部１０は、吐出温度サーミスタ１０５ａ、凝縮温度サーミスタ１０５ｂおよび膨張温度サーミスタ１０５ｃのそれぞれの測定データに基づいて、状態量ｓ１〜ｓ３を取得する。状態量ｓ１は、吐出温度サーミスタ１０５ａの測定データである、圧縮機構１０１で圧縮された直後の冷媒の温度Ｔａを正規化した値である。状態量ｓ２は、凝縮温度サーミスタ１０５ｂの測定データである、第１熱交換器１０２で熱交換される冷媒の温度Ｔｂを正規化した値である。状態量ｓ３は、膨張温度サーミスタ１０５ｃの測定データである、膨張機構１０３を通過して膨張した直後の冷媒の温度Ｔｃを正規化した値である。ここで、「正規化」とは、センサ１０５ａ〜１０５ｃのそれぞれの測定データに対して所定の規則に基づく演算を行うことで、各測定データを互いに比較できるように無次元量化する処理である。例えば、測定データを代表値で割る演算を行うことで、測定データを正規化した値が求められる。以下において、状態量取得部１０が取得する状態量は、上記の３つの状態量ｓ１〜ｓ３のみであるとする。   Specifically, the state quantity acquisition unit 10 acquires the state quantities s1 to s3 based on the measurement data of the discharge temperature thermistor 105a, the condensation temperature thermistor 105b, and the expansion temperature thermistor 105c. The state quantity s1 is a value obtained by normalizing the refrigerant temperature Ta immediately after being compressed by the compression mechanism 101, which is measurement data of the discharge temperature thermistor 105a. The state quantity s2 is a value obtained by normalizing the temperature Tb of the refrigerant heat-exchanged by the first heat exchanger 102, which is measurement data of the condensation temperature thermistor 105b. The state quantity s3 is a value obtained by normalizing the temperature Tc of the refrigerant immediately after being expanded through the expansion mechanism 103, which is measurement data of the expansion temperature thermistor 105c. Here, “normalization” is a process of making the measurement data dimensionless so that each measurement data can be compared with each other by performing an operation based on a predetermined rule for each measurement data of the sensors 105a to 105c. For example, a value obtained by normalizing the measurement data is obtained by performing an operation of dividing the measurement data by the representative value. In the following, it is assumed that the state quantities acquired by the state quantity acquisition unit 10 are only the three state quantities s1 to s3.

（２−２）故障原因推定部
故障原因推定部２０は、制御部１０６の故障原因推定機能を実現するメインのプログラムである。故障原因推定部２０は、状態量ベクトルＳおよび故障原因推定行列Ｃから、故障原因ベクトルＦを算出するプログラムである。故障原因推定部２０は、算出した故障原因ベクトルＦに基づいて、流体循環装置１００の故障原因を推定する。 (2-2) Failure Cause Estimation Unit The failure cause estimation unit 20 is a main program that realizes the failure cause estimation function of the control unit 106. The failure cause estimation unit 20 is a program that calculates a failure cause vector F from the state quantity vector S and the failure cause estimation matrix C. The failure cause estimation unit 20 estimates the failure cause of the fluid circulation device 100 based on the calculated failure cause vector F.

最初に、状態量ベクトルＳ、故障原因基礎ベクトルＦ０および故障原因推定基礎行列Ｃ０について説明する。故障原因基礎ベクトルＦ０に関連する故障原因ベクトルＦ、および、故障原因推定基礎行列Ｃ０に関連する故障原因推定行列Ｃについては後述する。 First, the state quantity vector S, the failure cause basis vector F 0, and the failure cause estimation basis matrix C 0 will be described. The failure cause vector F related to the failure cause basic vector F 0 and the failure cause estimation matrix C related to the failure cause estimation basic matrix C 0 will be described later.

状態量ベクトルＳは、状態量取得部１０が取得した複数の状態量のそれぞれを要素として含むベクトルである。状態量ベクトルＳは、状態量の数をｎとすると、ｎ行１列の行列（ｎ次元列ベクトル）として表される。以下、状態量ベクトルＳは、状態量取得部１０が取得した３つの状態量ｓ１〜ｓ３を要素として含む３次元列ベクトルであるとする。この場合、状態量ベクトルＳは、次の式（１）のように表される。

Figure 0006601374
The state quantity vector S is a vector including each of a plurality of state quantities acquired by the state quantity acquisition unit 10 as elements. The state quantity vector S is represented as a matrix of n rows and 1 column (n-dimensional column vector), where n is the number of state quantities. Hereinafter, the state quantity vector S is assumed to be a three-dimensional column vector including three state quantities s1 to s3 acquired by the state quantity acquisition unit 10 as elements. In this case, the state quantity vector S is expressed as the following equation (1).
Figure 0006601374

故障原因基礎ベクトルＦ０は、流体循環装置１００の特定の運転状態における、流体循環装置１００の複数の故障原因のそれぞれの発生の程度を要素として含むベクトルである。故障原因基礎ベクトルＦ０は、流体循環装置１００の全ての故障原因の種類の数（以下、「故障原因の数」と記載する。）をｍとすると、ｍ行１列の行列（ｍ次元列ベクトル）として表される。以下、故障原因基礎ベクトルＦ０は、流体循環装置１００の全５種類の故障原因のそれぞれの発生頻度ｆ１〜ｆ５を要素として含む５次元列ベクトルであるとする。この場合、故障原因基礎ベクトルＦ０は、次の式（２）のように表される。

Figure 0006601374
The failure cause basic vector F 0 is a vector that includes, as elements, the degree of occurrence of each of a plurality of failure causes of the fluid circulation device 100 in a specific operation state of the fluid circulation device 100. The failure cause basis vector F 0 is an m-row 1-column matrix (m-dimensional column) where m is the number of all types of failure causes of the fluid circulation apparatus 100 (hereinafter referred to as “number of failure causes”). Vector). Hereinafter, it is assumed that the failure cause basic vector F 0 is a five-dimensional column vector including the occurrence frequencies f1 to f5 of all five types of failure causes of the fluid circulation device 100 as elements. In this case, the failure cause basis vector F 0 is expressed as the following equation (2).
Figure 0006601374

故障原因基礎ベクトルＦ０の要素である発生頻度ｆ１〜ｆ５は、例えば、対応する故障原因が発生する確率を、状態量ｓ１〜ｓ３と同様に正規化した値である。発生頻度ｆ１〜ｆ５が正の値であり、かつ、その値が大きいほど、その発生頻度ｆ１〜ｆ５に対応する故障原因が発生している可能性は高い。 Failure cause basic vector elements at a frequency f1~f5 of F 0, for example, the probability that the corresponding failure cause occurs, a normalized value in the same manner as the state quantity s1 to s3. As the occurrence frequencies f1 to f5 are positive values and the values are larger, the possibility that the cause of the failure corresponding to the occurrence frequencies f1 to f5 has occurred is higher.

流体循環装置１００の５種類の故障原因は、具体的には、以下の通りである。発生頻度ｆ１に対応する故障原因は、第１熱交換器１０２の熱交換効率の異常な低下である。発生頻度ｆ２に対応する故障原因は、第２熱交換器１０４の熱交換効率の異常な低下である。発生頻度ｆ３に対応する故障原因は、流体循環装置１００の冷媒回路に存在する冷媒の量の異常な減少である。発生頻度ｆ４に対応する故障原因は、圧縮機構１０１の容積効率の異常な低下である。発生頻度ｆ５に対応する故障原因は、膨張機構１０３の開度の異常である。   Specifically, the five types of failure causes of the fluid circulation device 100 are as follows. The cause of failure corresponding to the occurrence frequency f1 is an abnormal decrease in the heat exchange efficiency of the first heat exchanger 102. The cause of failure corresponding to the occurrence frequency f2 is an abnormal decrease in the heat exchange efficiency of the second heat exchanger 104. The cause of failure corresponding to the occurrence frequency f3 is an abnormal decrease in the amount of refrigerant existing in the refrigerant circuit of the fluid circulation device 100. The cause of failure corresponding to the occurrence frequency f4 is an abnormal decrease in volumetric efficiency of the compression mechanism 101. The cause of failure corresponding to the occurrence frequency f5 is an abnormality in the opening degree of the expansion mechanism 103.

以下において、流体循環装置１００の故障原因の数は、状態量取得部１０が取得する状態量の数よりも大きいと仮定する。故障原因の数が状態量の数と同じ場合、および、故障原因の数が状態量の数よりも少ない場合については、変形例Ｄとして後述する。なお、故障原因の数、および、状態量の数は、流体循環装置１００の構成等に合わせて任意に設定される。   In the following, it is assumed that the number of failure causes of the fluid circulation device 100 is larger than the number of state quantities acquired by the state quantity acquisition unit 10. A case where the number of failure causes is the same as the number of state quantities and a case where the number of failure causes is smaller than the number of state quantities will be described later as Modification D. Note that the number of failure causes and the number of state quantities are arbitrarily set according to the configuration of the fluid circulation device 100 and the like.

故障原因推定基礎行列Ｃ０は、状態量の数をｎとし、かつ、故障原因の数をｍとすると、ｎ行ｍ列の行列である。故障原因の数ｍは、状態量の数ｎより大きいので、故障原因推定基礎行列Ｃ０は、正方行列ではない。以下、故障原因推定基礎行列Ｃ０の第ｉ行目かつ第ｊ列目の要素をｃｉｊと記載する。例えば、故障原因推定基礎行列Ｃ０の第２行目かつ第３列目の要素は、ｃ２３と記載される。故障原因推定基礎行列Ｃ０は、流体循環装置１００の各故障原因が発生した場合における各状態量の変化を表す行列である。例えば、第１熱交換器１０２の熱交換効率の異常な低下という故障原因が発生頻度ｆ１で発生した場合、状態量ｓ１、ｓ２、ｓ３のそれぞれの変化量は、ｃ１１、ｃ２１、ｃ３１である。他の故障原因の発生頻度ｆ２〜ｆ５に関しても、同様である。この場合、故障原因推定基礎行列Ｃ０は、次の式（３）のように表される。

Figure 0006601374
The failure cause estimation basic matrix C 0 is a matrix of n rows and m columns where n is the number of state quantities and m is the number of failure causes. Since the number m of failure causes is larger than the number n of state quantities, the failure cause estimation basic matrix C 0 is not a square matrix. Hereinafter, the element in the i-th row and the j-th column of the failure cause estimation basic matrix C 0 is described as cij. For example, the element in the second row and the third column of the failure cause estimation basic matrix C0 is described as c23. The failure cause estimation basic matrix C 0 is a matrix that represents a change in each state quantity when each failure cause of the fluid circulation device 100 occurs. For example, when a failure cause such as an abnormal decrease in the heat exchange efficiency of the first heat exchanger 102 occurs at the occurrence frequency f1, the respective change amounts of the state quantities s1, s2, and s3 are c11, c21, and c31. The same applies to the occurrence frequencies f2 to f5 of other failure causes. In this case, the failure cause estimation basic matrix C 0 is expressed as the following Expression (3).
Figure 0006601374

状態量ベクトルＳ、故障原因基礎ベクトルＦ０および故障原因推定基礎行列Ｃ０は、次の式（４）で表される関係式を満たす。

Figure 0006601374
The state quantity vector S, the failure cause basis vector F 0, and the failure cause estimation basis matrix C 0 satisfy the relational expression expressed by the following equation (4).
Figure 0006601374

故障原因推定基礎行列Ｃ０は、制御部１０６の運転監視機能によって記録された、流体循環装置１００の過去の運転状況に関するデータに基づいて決定され、記憶部１１５に記憶される。例えば、制御部１０６は、第１熱交換器１０２の熱交換効率の異常な低下（発生頻度ｆ１に対応する故障原因）が発生した場合における状態量ｓ１〜ｓ３の変化量を自動的に計測し、状態量ｓ１〜ｓ３のそれぞれの変化量を、故障原因推定基礎行列Ｃ０の要素ｃ１１、ｃ２１、ｃ３１として記録しておく。また、制御部１０６は、状態量ｓ１〜ｓ３の変化量を計測する代わりに、シミュレーションを実行することによって、故障原因推定基礎行列Ｃ０の各要素を算出してもよい。 The failure cause estimation basic matrix C 0 is determined based on data regarding the past operation status of the fluid circulation device 100 recorded by the operation monitoring function of the control unit 106 and stored in the storage unit 115. For example, the control unit 106 automatically measures the amount of change in the state quantities s1 to s3 when an abnormal decrease in the heat exchange efficiency of the first heat exchanger 102 (the cause of failure corresponding to the occurrence frequency f1) occurs. , each variation of state quantity s1 to s3, is recorded as an element c11, c21, c 31 of the failure cause estimation fundamental matrix C 0. The control unit 106, instead of measuring the variation of the state quantity s1 to s3, by running the simulation may be calculated each element of the failure cause estimation fundamental matrix C 0.

故障原因推定基礎行列Ｃ０は、流体循環装置１００の運転状況に関するデータの蓄積、および、シミュレーションの再実行等によって、定期的に更新される。しかし、故障原因推定基礎行列Ｃ０は、流体循環装置１００の運転中には更新されない。すなわち、後述するように、故障原因推定部２０は、故障原因推定基礎行列Ｃ０を利用して、運転中の流体循環装置１００の故障原因を推定するが、故障原因を推定する処理を実行している間は、故障原因推定基礎行列Ｃ０は更新されない。 The failure cause estimation basic matrix C 0 is periodically updated by accumulating data relating to the operation status of the fluid circulation device 100, re-execution of simulation, and the like. However, the failure cause estimation basic matrix C 0 is not updated during operation of the fluid circulation device 100. That is, as will be described later, the failure cause estimation unit 20 estimates the cause of failure of the operating fluid circulation device 100 using the failure cause estimation basic matrix C 0 , but executes a process for estimating the cause of failure. During this period, the failure cause estimation basic matrix C 0 is not updated.

次に、故障原因推定行列Ｃおよび故障原因ベクトルＦについて説明する。式（４）において、故障原因推定基礎行列Ｃ０は、所定の行列であり、状態量ベクトルＳは、センサ１０５ａ〜１０５ｃの測定データから取得される列ベクトルである。そのため、式（４）を利用することで、理論的には、状態量ベクトルＳおよび故障原因推定基礎行列Ｃ０に基づいて、故障原因基礎ベクトルＦ０が求められる。しかし、故障原因推定基礎行列Ｃ０は正方行列ではないので、故障原因推定基礎行列Ｃ０の逆行列を求めることはできない。すなわち、式（４）に基づいて、故障原因推定基礎行列Ｃ０の逆行列を状態量ベクトルＳに左側から掛ける演算によって、故障原因基礎ベクトルＦ０を求めることはできない。従って、故障原因基礎ベクトルＦ０は、流体循環装置１００の故障原因を推定するために役立つデータであるにも関わらず、式（４）に基づいて効率的に算出することが難しい。 Next, the failure cause estimation matrix C and the failure cause vector F will be described. In the formula (4), the failure cause estimation fundamental matrix C 0 is a predetermined matrix, state vector S is a column vector that is obtained from the measurement data of the sensor 105 a to 105 c. Therefore, theoretically, using the equation (4), the failure cause basis vector F 0 is obtained based on the state quantity vector S and the failure cause estimation basis matrix C 0 . However, since the failure cause estimation basic matrix C 0 is not a square matrix, an inverse matrix of the failure cause estimation basic matrix C 0 cannot be obtained. That is, based on the equation (4), the failure cause basis vector F 0 cannot be obtained by multiplying the inverse of the failure cause estimation basis matrix C 0 by the state quantity vector S from the left side. Therefore, although the failure cause basis vector F 0 is useful data for estimating the cause of failure of the fluid circulation device 100, it is difficult to efficiently calculate the failure cause basis vector F 0 based on the equation (4).

故障原因推定行列Ｃおよび故障原因ベクトルＦは、上記の問題点を解決するために利用されるデータである。故障原因推定行列Ｃは、故障原因推定基礎行列Ｃ０から生成される行列であり、かつ、故障原因推定基礎行列Ｃ０の部分行列である。状態量の数をｎとし、かつ、故障原因の数をｍとすると、故障原因推定行列Ｃは、ｎ行ｍ列の故障原因推定基礎行列Ｃ０から特定のｎ列を抽出することで得られる部分行列である。故障原因推定行列Ｃは、ｎ行ｎ列の正方行列であるので、逆行列を有する可能性がある。以下において、故障原因推定行列Ｃは、逆行列を有する正方行列である正則行列であるとする。 The failure cause estimation matrix C and the failure cause vector F are data used to solve the above problems. Failure cause estimation matrix C is a matrix produced from the failure cause estimation fundamental matrix C 0, and a partial matrix of the failure cause estimation fundamental matrix C 0. If the number of state quantities is n and the number of failure causes is m, the failure cause estimation matrix C is obtained by extracting specific n columns from the failure cause estimation basic matrix C 0 of n rows and m columns. It is a submatrix. Since the failure cause estimation matrix C is a square matrix with n rows and n columns, it may have an inverse matrix. In the following, it is assumed that the failure cause estimation matrix C is a regular matrix that is a square matrix having an inverse matrix.

故障原因推定行列Ｃは、流体循環装置１００の一部の故障原因が発生した場合における各状態量の変化を表す行列である。例えば、状態量の数が３であり、かつ、故障原因の数が５である場合、故障原因推定基礎行列Ｃ０は、式（３）のように表される３行５列の非正方行列である。ここで、５種類の故障原因の中から、状態量の数と同じ３種類の故障原因を選択すると仮定する。選択された３種類の故障原因が、発生頻度ｆ１、ｆ３、ｆ５に対応する故障原因である場合、故障原因推定行列Ｃは、式（３）で表される故障原因推定基礎行列Ｃ０から、発生頻度ｆ１、ｆ３、ｆ５に対応する第１列、第３列および第５列を抽出して生成された行列である。なぜなら、故障原因推定基礎行列Ｃ０の第１列、第３列および第５列は、発生頻度ｆ１、ｆ３、ｆ５に対応する故障原因が発生した場合における状態量ｓ１〜ｓ３の変化量を要素として含むからである。この場合、故障原因推定行列Ｃは、次の式（５）のように表される。

Figure 0006601374
The failure cause estimation matrix C is a matrix that represents a change in each state quantity when some failure causes of the fluid circulation device 100 occur. For example, when the number of state quantities is 3 and the number of failure causes is 5, the failure cause estimation basic matrix C 0 is a non-square matrix of 3 rows and 5 columns expressed as Equation (3). It is. Here, it is assumed that the same three types of failure causes as the number of state quantities are selected from the five types of failure causes. When the selected three types of failure causes are failure causes corresponding to the occurrence frequencies f1, f3, and f5, the failure cause estimation matrix C is obtained from the failure cause estimation basic matrix C 0 represented by the equation (3): It is a matrix generated by extracting the first column, the third column, and the fifth column corresponding to the occurrence frequencies f1, f3, and f5. Because the first column, the third column, and the fifth column of the failure cause estimation basic matrix C 0 represent the amount of change in the state quantities s1 to s3 when the failure cause corresponding to the occurrence frequencies f1, f3, and f5 occurs. Because it contains as. In this case, the failure cause estimation matrix C is expressed as the following equation (5).
Figure 0006601374

故障原因推定基礎行列Ｃ０から生成可能な故障原因推定行列Ｃの数は、全ての故障原因から、状態量と同数の故障原因を選択する組み合わせの数と同じである。式（３）で表される故障原因推定基礎行列Ｃ０の場合、５種類の故障原因から、状態量の数と同じ３種類の故障原因を選択する１０通りの組み合わせのそれぞれについて、故障原因推定行列Ｃが存在する。 The number of failure cause estimation matrices C that can be generated from the failure cause estimation basic matrix C 0 is the same as the number of combinations that select the same number of failure causes as the state quantity from all the failure causes. In the case of the failure cause estimation basic matrix C 0 represented by the equation (3), the failure cause estimation is performed for each of the 10 combinations for selecting the same 3 types of failure causes as the number of state quantities from the 5 types of failure causes. There is a matrix C.

故障原因ベクトルＦは、全ての故障原因の少なくとも一部のそれぞれの発生頻度を要素として含む列ベクトルである。故障原因ベクトルＦの要素数は、状態量ベクトルＳの要素数と等しい。例えば、状態量ベクトルＳが式（１）で表される場合、故障原因ベクトルＦは、状態量ベクトルＳと同じ３次元列ベクトルである。   The failure cause vector F is a column vector including, as elements, the occurrence frequencies of at least some of all failure causes. The number of elements of the failure cause vector F is equal to the number of elements of the state quantity vector S. For example, when the state quantity vector S is expressed by Expression (1), the failure cause vector F is the same three-dimensional column vector as the state quantity vector S.

故障原因ベクトルＦは、故障原因推定基礎行列Ｃ０から生成された故障原因推定行列Ｃごとに異なる。具体的には、故障原因ベクトルＦは、故障原因推定基礎行列Ｃ０から特定の故障原因推定行列Ｃを生成するために選択された故障原因の発生頻度を要素として含む。例えば、式（５）で表される故障原因推定行列Ｃの場合、選択された故障原因の発生頻度はｆ１、ｆ３、ｆ５であるので、対応する故障原因ベクトルＦは、発生頻度ｆ１、ｆ３、ｆ５を要素とする３次元列ベクトルである。この場合、故障原因ベクトルＦは、次の式（６）のように表される。

Figure 0006601374
Failure cause vector F is different for each generated from the failure cause estimation fundamental matrix C 0 failure cause estimation matrix C. Specifically, failure cause vector F contains the frequency of the selected fault cause from the failure cause estimation fundamental matrix C 0 to produce a specific failure cause estimation matrix C as elements. For example, in the case of the failure cause estimation matrix C expressed by the equation (5), since the occurrence frequency of the selected failure cause is f1, f3, f5, the corresponding failure cause vector F is the occurrence frequency f1, f3, It is a three-dimensional column vector having f5 as an element. In this case, the failure cause vector F is expressed as the following equation (6).
Figure 0006601374

状態量ベクトルＳ、故障原因ベクトルＦおよび故障原因推定行列Ｃは、次の式（７）で表される関係式を満たす。

Figure 0006601374
The state quantity vector S, the failure cause vector F, and the failure cause estimation matrix C satisfy the relational expression expressed by the following equation (7).
Figure 0006601374

故障原因推定行列Ｃが式（５）で表される場合、式（７）は、次の式（８）ように展開できる。

Figure 0006601374
When the failure cause estimation matrix C is expressed by Expression (5), Expression (7) can be expanded as the following Expression (8).
Figure 0006601374

式（３）で表される故障原因推定基礎行列Ｃ０から生成される故障原因推定行列Ｃの他の例として、５種類の故障原因から選択された３種類の故障原因が、発生頻度ｆ２、ｆ４、ｆ５に対応する故障原因である場合、式（７）は、次の式（９）ように展開できる。

Figure 0006601374
As another example of the failure cause estimation matrix C generated from the failure cause estimation basic matrix C 0 represented by the equation (3), three types of failure causes selected from five types of failure causes are generated with an occurrence frequency f2, In the case of the cause of failure corresponding to f4 and f5, equation (7) can be expanded as the following equation (9).
Figure 0006601374

式（７）において、故障原因推定行列Ｃは、全ての故障原因から、状態量と同数の故障原因を選択する組み合わせによって決定される所定の行列であり、状態量ベクトルＳは、センサ１０５ａ〜１０５ｃの測定データから取得される列ベクトルである。故障原因推定行列Ｃは、正則行列であり、逆行列Ｃ−１を求めることができる。状態量ベクトルＳは、故障原因推定行列Ｃと次元が同じ列ベクトルである。そのため、次の式（１０）を利用して、状態量ベクトルＳおよび故障原因推定行列Ｃから、故障原因ベクトルＦを求めることができる。

Figure 0006601374
In equation (7), the failure cause estimation matrix C is a predetermined matrix determined by a combination of selecting the same number of failure causes as the state quantities from all the failure causes, and the state quantity vectors S are sensors 105a to 105c. Is a column vector obtained from the measured data. The failure cause estimation matrix C is a regular matrix, and an inverse matrix C −1 can be obtained. The state quantity vector S is a column vector having the same dimension as the failure cause estimation matrix C. Therefore, the failure cause vector F can be obtained from the state quantity vector S and the failure cause estimation matrix C using the following equation (10).
Figure 0006601374

故障原因推定部２０は、式（１０）に基づいて、故障原因推定行列Ｃの逆行列Ｃ−１を左側から状態量ベクトルＳと掛け合わせることで、故障原因ベクトルＦを算出する。故障原因推定部２０は、故障原因推定基礎行列Ｃ０から生成される全ての故障原因推定行列Ｃのそれぞれに対して、故障原因ベクトルＦを算出する。故障原因推定基礎行列Ｃ０が式（３）で表される場合、故障原因推定基礎行列Ｃ０から１０個の故障原因推定行列Ｃが生成可能であるので、故障原因推定部２０は、１０個の故障原因ベクトルＦを算出する。 The failure cause estimation unit 20 calculates the failure cause vector F by multiplying the inverse matrix C −1 of the failure cause estimation matrix C by the state quantity vector S from the left side based on the equation (10). Failure cause estimation part 20, for each of all generated from the failure cause estimation fundamental matrix C 0 failure cause estimation matrix C, and calculates the failure cause vector F. When the failure cause estimation basic matrix C 0 is expressed by the equation (3), ten failure cause estimation matrices C can be generated from the failure cause estimation basic matrix C 0 , so the failure cause estimation unit 20 includes 10 pieces. The failure cause vector F is calculated.

さらに、故障原因推定部２０は、複数の故障原因ベクトルＦを算出した場合に、その中から１つの故障原因ベクトルＦを選択する。故障原因推定部２０によって選択された１つの故障原因ベクトルＦは、流体循環装置１００の故障原因を推定するために用いられる。故障原因推定部２０は、選択された故障原因ベクトルＦに含まれる各要素（発生頻度）に対応する故障原因を、流体循環装置１００の故障原因として推定する。   Furthermore, when the failure cause estimation unit 20 calculates a plurality of failure cause vectors F, the failure cause estimation unit 20 selects one failure cause vector F from them. One failure cause vector F selected by the failure cause estimating unit 20 is used to estimate the failure cause of the fluid circulation device 100. The failure cause estimation unit 20 estimates a failure cause corresponding to each element (occurrence frequency) included in the selected failure cause vector F as a failure cause of the fluid circulation device 100.

具体的には、故障原因推定部２０は、算出された複数の故障原因ベクトルＦの中から、各要素が全て正の値であり、かつ、各要素の合計値が最大である故障原因ベクトルＦを１つ選択する。この場合、故障原因推定部２０は、各要素の合計値が最大である故障原因ベクトルＦが複数存在する場合には、その中から、最大の値の要素を含む故障原因ベクトルＦを１つ選択してもよい。また、故障原因推定部２０は、各要素が全て正の値である故障原因ベクトルＦが存在しない場合には、正の値の要素の数が最も多い故障原因ベクトルＦを１つ選択してもよい。この場合、故障原因推定部２０は、正の値の要素の数が最も多い故障原因ベクトルＦが複数存在する場合には、その中から、最大の値の要素を含む故障原因ベクトルＦを１つ選択してもよい。   Specifically, the failure cause estimation unit 20 has a failure cause vector F in which each element is a positive value and the total value of each element is the maximum among the plurality of calculated failure cause vectors F. Select one. In this case, when there are a plurality of failure cause vectors F having the maximum total value of each element, the failure cause estimation unit 20 selects one failure cause vector F including the element having the maximum value from among them. May be. Further, the failure cause estimation unit 20 may select one failure cause vector F having the largest number of positive value elements when there is no failure cause vector F in which each element has a positive value. Good. In this case, when there are a plurality of failure cause vectors F having the largest number of positive value elements, the failure cause estimation unit 20 selects one failure cause vector F including the largest value element from among them. You may choose.

故障原因推定部２０が故障原因ベクトルＦを１つ選択するための上記の条件は、次の仮定に基づく。故障原因推定部２０によって算出される故障原因ベクトルＦは、故障原因の数が状態量の数より大きい場合、全ての故障原因の中から、状態量と同数だけ選択された故障原因の発生頻度のみを要素として含む。すなわち、全ての故障原因の中から選択されなかった故障原因の発生頻度は、故障原因ベクトルＦの要素として含まれない。しかし、流体循環装置１００が故障した時に、全ての故障原因が同時に発生することはほとんどないため、故障原因ベクトルＦの要素数は、状態量の数と同じと仮定しても問題はない。また、流体循環装置１００の長期間の稼動によって、流体循環装置１００の構成部品は徐々に劣化するので、故障原因の発生頻度は、通常は増加する傾向を示し、減少することはほとんどない。そのため、基本的には、故障原因の発生頻度は、正の値であるので、故障原因ベクトルＦの各要素は、全て正の値である。従って、故障原因推定部２０は、各要素の合計値が最大である故障原因ベクトルＦを１つ選択することで、実際に発生した故障原因の発生頻度に近い値を得ることができる。   The above condition for the failure cause estimation unit 20 to select one failure cause vector F is based on the following assumptions. When the number of failure causes is larger than the number of state quantities, the failure cause vector F calculated by the failure cause estimating unit 20 is only the occurrence frequency of failure causes selected from all the failure causes by the same number as the state quantities. As an element. That is, the occurrence frequency of the failure cause that has not been selected from all the failure causes is not included as an element of the failure cause vector F. However, when the fluid circulation device 100 fails, all the causes of failure rarely occur at the same time, so there is no problem even if it is assumed that the number of elements of the failure cause vector F is the same as the number of state quantities. Further, since the components of the fluid circulation device 100 gradually deteriorate as the fluid circulation device 100 is operated for a long period of time, the frequency of occurrence of the failure usually tends to increase and hardly decreases. Therefore, basically, since the occurrence frequency of the failure cause is a positive value, all the elements of the failure cause vector F are positive values. Therefore, the failure cause estimation unit 20 can obtain a value close to the frequency of occurrence of a failure cause that has actually occurred by selecting one failure cause vector F having the maximum total value of each element.

（２−３）故障原因表示部
故障原因表示部３０は、故障原因推定部２０によって推定された流体循環装置１００の故障原因を表示部１１３に表示するプログラムである。故障原因表示部３０は、故障原因推定部２０によって選択された１つの故障原因ベクトルＦに基づいて、推定された複数の故障原因を所定の順番で表示する機能を有する。例えば、故障原因表示部３０は、推定された複数の故障原因を、発生頻度が高い順に表示部１１３に表示する機能を有する。故障原因推定部２０によって推定された複数の故障原因の発生頻度の大小関係は、故障原因推定部２０によって選択された故障原因ベクトルＦの各要素の値の大小関係と同じである。 (2-3) Failure Cause Display Unit The failure cause display unit 30 is a program that displays on the display unit 113 the cause of failure of the fluid circulation device 100 estimated by the failure cause estimation unit 20. The failure cause display unit 30 has a function of displaying a plurality of estimated failure causes in a predetermined order based on one failure cause vector F selected by the failure cause estimation unit 20. For example, the failure cause display unit 30 has a function of displaying a plurality of estimated failure causes on the display unit 113 in descending order of occurrence frequency. The magnitude relationship between the occurrence frequencies of the plurality of failure causes estimated by the failure cause estimation unit 20 is the same as the magnitude relationship between the values of the elements of the failure cause vector F selected by the failure cause estimation unit 20.

（３）故障原因推定部の具体的な動作
次に、具体的なデータを用いて、故障原因推定部２０の動作について説明する。ここで、流体循環装置１００の制御部１０６は、流体循環装置１００の状態を監視している時に、流体循環装置１００に故障が発生したことを検知したと仮定する。この場合、制御部１０６は、状態量取得部１０のプログラムを実行して、センサ１０５ａ〜１０５ｃの測定データに基づく状態量を取得し、故障原因推定部２０のプログラムを実行して、流体循環装置１００の故障原因を推定し、故障原因表示部３０のプログラムを実行して、推定した故障原因を表示部１１３に表示する。 (3) Specific Operation of Failure Cause Estimation Unit Next, the operation of the failure cause estimation unit 20 will be described using specific data. Here, it is assumed that the control unit 106 of the fluid circulation device 100 detects that a failure has occurred in the fluid circulation device 100 while monitoring the state of the fluid circulation device 100. In this case, the control unit 106 executes the program of the state quantity acquisition unit 10 to acquire the state quantity based on the measurement data of the sensors 105a to 105c, executes the program of the failure cause estimation unit 20, and the fluid circulation device. 100 failure causes are estimated, the program of the failure cause display unit 30 is executed, and the estimated failure cause is displayed on the display unit 113.

状態量取得部１０が取得する状態量は、上述の３つの状態量ｓ１〜ｓ３のみである。故障原因推定部２０が推定できる故障原因は、上述の発生頻度ｆ１〜ｆ５それぞれに対応する５種類の故障原因のみである。故障原因推定部２０が故障原因の推定に用いる故障原因推定基礎行列Ｃ０は、以下の式（１１）で表される行列として、記憶部１１５に記憶されている。故障原因推定部２０が故障原因を推定する処理を行っている間、故障原因推定基礎行列Ｃ０は不変である。

Figure 0006601374
The state quantities acquired by the state quantity acquisition unit 10 are only the three state quantities s1 to s3 described above. The failure causes that can be estimated by the failure cause estimation unit 20 are only the five types of failure causes corresponding to the occurrence frequencies f1 to f5 described above. The failure cause estimation basic matrix C 0 used by the failure cause estimation unit 20 to estimate the failure cause is stored in the storage unit 115 as a matrix represented by the following equation (11). While the failure cause estimation unit 20 performs the process of estimating the failure cause, the failure cause estimation basic matrix C 0 is unchanged.
Figure 0006601374

状態量取得部１０が取得する状態量ｓ１〜ｓ３から生成される状態量ベクトルＳは、以下の式（１２）で表される列ベクトルとして、記憶部１１５に記憶されている。

Figure 0006601374
The state quantity vector S generated from the state quantities s1 to s3 acquired by the state quantity acquisition unit 10 is stored in the storage unit 115 as a column vector represented by the following equation (12).
Figure 0006601374

このとき、式（１１）の故障原因推定基礎行列Ｃ０、式（１２）の状態量ベクトルＳ、および、式（４）の関係式に基づいて、式（２）の故障原因基礎ベクトルＦ０を直接求めることで、流体循環装置１００の故障原因を推定できることが理想である。しかし、上述の理由により、故障原因基礎ベクトルＦ０を直接求めることは容易ではない。そこで、故障原因推定部２０は、上述したように、式（１１）の故障原因推定基礎行列Ｃ０から、１０個の故障原因推定行列Ｃを生成し、各故障原因推定行列Ｃに対して故障原因ベクトルＦを算出し、算出された１０個の故障原因ベクトルＦから１つの故障原因ベクトルＦを選択して、流体循環装置１００の故障原因を推定する。次に、この処理について説明する。 At this time, based on the failure cause estimation basic matrix C 0 in Expression (11), the state quantity vector S in Expression (12), and the relational expression in Expression (4), the failure cause basic vector F 0 in Expression (2). Ideally, it is possible to estimate the cause of the failure of the fluid circulation device 100 by directly obtaining. However, for the reasons described above, it is not easy to determine the failure cause basis vectors F 0 directly. Therefore, as described above, the failure cause estimation unit 20 generates 10 failure cause estimation matrices C from the failure cause estimation basic matrix C 0 of the equation (11), and the failure cause estimation matrix C is subjected to a failure. The cause vector F is calculated, one failure cause vector F is selected from the calculated 10 failure cause vectors F, and the failure cause of the fluid circulation device 100 is estimated. Next, this process will be described.

最初に、故障原因推定部２０は、式（１１）の故障原因推定基礎行列Ｃ０から１０個の故障原因推定行列Ｃを生成する。式（１１）の故障原因推定基礎行列Ｃ０から生成可能な故障原因推定行列Ｃの数は、５種類の故障原因から、状態量の数と同じ３種類の故障原因を選択する組み合わせの数である１０に等しい。生成された１０個の故障原因推定行列Ｃは、以下の式（１３−１）〜式（１３−１０）で表される。以下において、例えば、５種類の故障原因から選択された３種類の故障原因が、発生頻度ｆ１、ｆ２、ｆ３に対応する故障原因である場合、対応する故障原因推定行列Ｃは、式（１３−１）のようにＣｆ１、ｆ２、ｆ３と記載する。

Figure 0006601374
First, the failure cause estimation unit 20 generates 10 failure cause estimation matrices C from the failure cause estimation basic matrix C 0 of Equation (11). The number of failure cause estimation matrices C that can be generated from the failure cause estimation basic matrix C 0 in Expression (11) is the number of combinations that select the same three types of failure causes from the five types of failure causes as the number of state quantities. Equal to 10 The generated ten failure cause estimation matrices C are expressed by the following equations (13-1) to (13-10). In the following, for example, when three types of failure causes selected from five types of failure causes are failure causes corresponding to the occurrence frequencies f1, f2, and f3, the corresponding failure cause estimation matrix C is expressed by the equation (13− It is described as C f1, f2, and f3 as in 1).
Figure 0006601374

次に、故障原因推定部２０は、式（１３−１）〜式（１３−１０）で表される１０個の故障原因推定行列Ｃのそれぞれに対して、故障原因ベクトルＦを求める。具体的には、故障原因推定部２０は、式（１２）の状態量ベクトルＳ、および、式（１３−１）〜式（１３−１０）のいずれかの故障原因推定行列Ｃの逆行列Ｃ−１を式（１０）に代入して、故障原因ベクトルＦを算出する。例えば、式（１３−１）で表される故障原因推定行列Ｃｆ１、ｆ２、ｆ３の場合、故障原因推定部２０は、式（１０）に基づいて、以下の式（１４）の計算を行って、対応する故障原因ベクトルＦｆ１、ｆ２、ｆ３を算出する。

Figure 0006601374
Next, the failure cause estimation unit 20 obtains a failure cause vector F for each of the 10 failure cause estimation matrices C expressed by the equations (13-1) to (13-10). Specifically, the failure cause estimation unit 20 includes the state quantity vector S in Expression (12) and the inverse matrix C of the failure cause estimation matrix C in any one of Expressions (13-1) to (13-10). The failure cause vector F is calculated by substituting −1 into the equation (10). For example, in the case of the failure cause estimation matrix C f1, f2, and f3 represented by the equation (13-1), the failure cause estimation unit 20 calculates the following equation (14) based on the equation (10). Thus, the corresponding failure cause vectors F f1, f2, and f3 are calculated.
Figure 0006601374

故障原因推定部２０によって算出された故障原因ベクトルＦｆ１、ｆ２、ｆ３は、故障原因の発生頻度ｆ１、ｆ２、ｆ３のそれぞれを要素として含む列ベクトルである。故障原因ベクトルＦｆ１、ｆ２、ｆ３の第１行目の値は、故障原因の発生頻度ｆ１であり、故障原因ベクトルＦｆ１、ｆ２、ｆ３の第２行目の値は、故障原因の発生頻度ｆ２であり、故障原因ベクトルＦｆ１、ｆ２、ｆ３の第３行目の値は、故障原因の発生頻度ｆ３である。 The failure cause vectors F f1, f2, and f3 calculated by the failure cause estimating unit 20 are column vectors including the failure cause occurrence frequencies f1, f2, and f3 as elements. The value in the first row of the failure cause vectors F f1, f2, and f3 is the failure cause occurrence frequency f1, and the value in the second row of the failure cause vectors F f1, f2, and f3 is the failure cause occurrence frequency. The value of the third row of the failure cause vectors F f1, f2, and f3 is the failure cause occurrence frequency f3.

式（１３−１）〜式（１３−１０）で表される１０個の故障原因推定行列Ｃのそれぞれに対して、故障原因推定部２０が算出した故障原因ベクトルＦは、以下の式（１５−１）〜式（１５−１０）で表される。式（１５−１）〜式（１５−１０）において、故障原因ベクトルＦの添え字は、対応する故障原因推定行列Ｃの添え字と同じである。例えば、式（１３−４）で表される故障原因推定行列Ｃｆ１、ｆ３、ｆ４に対応する故障原因ベクトルＦは、式（１５−４）で表される故障原因ベクトルＦｆ１、ｆ３、ｆ４である。式（１５−１）〜式（１５−１０）で表される故障原因ベクトルＦの各要素の値は、有効数字６桁で記載されている。

Figure 0006601374
The failure cause vector F calculated by the failure cause estimation unit 20 for each of the 10 failure cause estimation matrices C represented by the equations (13-1) to (13-10) is expressed by the following equation (15): -1) to formula (15-10). In equations (15-1) to (15-10), the suffix of the failure cause vector F is the same as the suffix of the corresponding failure cause estimation matrix C. For example, the failure cause vector F corresponding to the failure cause estimation matrix C f1, f3, f4 expressed by the equation (13-4) is the failure cause vector F f1, f3, f4 expressed by the equation (15-4). It is. The value of each element of the failure cause vector F represented by Expression (15-1) to Expression (15-10) is described with 6 significant digits.
Figure 0006601374

次に、故障原因推定部２０は、式（１５−１）〜式（１５−１０）で表される１０個の故障原因ベクトルＦから、流体循環装置１００の故障原因を推定するために用いられる１つの故障原因ベクトルＦを選択する。具体的には、故障原因推定部２０は、式（１５−１）〜式（１５−１０）で表される１０個の故障原因ベクトルＦの中から、各要素が全て正の値であり、かつ、各要素の合計値が最大である故障原因ベクトルＦを１つ選択する。式（１５−１）〜式（１５−１０）で表される１０個の故障原因ベクトルＦのうち、各要素が全て正の値である故障原因ベクトルＦは、式（１５−１）で表されるＦｆ１、ｆ２、ｆ３、および、式（１５−７）で表されるＦｆ２、ｆ３、ｆ４の２つである。故障原因ベクトルＦｆ１、ｆ２、ｆ３の各要素の合計値は、約０．８５であり、故障原因ベクトルＦｆ２、ｆ３、ｆ４の各要素の合計値は、１．８である。従って、故障原因推定部２０は、流体循環装置１００の故障原因を推定するために用いられる故障原因ベクトルＦとして、式（１５−７）で表されるＦｆ２、ｆ３、ｆ４を選択する。そのため、故障原因推定部２０は、流体循環装置１００の故障原因は、発生頻度ｆ２、ｆ３、ｆ４のそれぞれに対応する３種類の故障原因であると推定する。また、選択された故障原因ベクトルＦｆ２、ｆ３、ｆ４の要素である、３種類の故障原因の発生頻度ｆ２、ｆ３、ｆ４の大小関係は、ｆ２＞ｆ４＞ｆ３である。そのため、故障原因推定部２０は、発生頻度ｆ２に対応する故障原因である、第２熱交換器１０４の熱交換効率の異常な低下を主要な故障原因であると推定し、かつ、発生頻度ｆ４に対応する故障原因である、圧縮機構１０１の容積効率の異常な低下を副次的な故障原因であると推定する。 Next, the failure cause estimation unit 20 is used to estimate the failure cause of the fluid circulation device 100 from the 10 failure cause vectors F represented by the equations (15-1) to (15-10). One failure cause vector F is selected. Specifically, the failure cause estimation unit 20 has all the positive values among the ten failure cause vectors F represented by the equations (15-1) to (15-10), One failure cause vector F having the maximum total value of each element is selected. Of the ten failure cause vectors F represented by Expression (15-1) to Expression (15-10), the failure cause vector F in which all the elements are all positive values is represented by Expression (15-1). F f1, f2, f3 and F f2, f3, f4 represented by the formula (15-7). The total value of each element of the failure cause vectors F f1, f2, and f3 is about 0.85, and the total value of each element of the failure cause vectors F f2, f3, and f4 is 1.8. Therefore, the failure cause estimation unit 20 selects F f2, f3, and f4 represented by Expression (15-7) as the failure cause vector F used for estimating the failure cause of the fluid circulation device 100. Therefore, the failure cause estimation unit 20 estimates that the failure causes of the fluid circulation device 100 are three types of failure causes corresponding to the occurrence frequencies f2, f3, and f4, respectively. In addition, the magnitude relationship between the occurrence frequencies f2, f3, and f4 of the three types of failure causes that are elements of the selected failure cause vectors F f2, f3, and f4 is f2>f4> f3. Therefore, the failure cause estimation unit 20 estimates that an abnormal decrease in the heat exchange efficiency of the second heat exchanger 104, which is a failure cause corresponding to the occurrence frequency f2, is the main cause of failure, and the occurrence frequency f4. It is estimated that an abnormal decrease in volumetric efficiency of the compression mechanism 101, which is a cause of failure corresponding to the above, is a secondary cause of failure.

ここで、式（１１）の故障原因推定基礎行列Ｃ０、および、式（１２）の状態量ベクトルＳに関して、式（４）の関係式を満たす故障原因基礎ベクトルＦ０は、以下の式（１６）で表される列ベクトルである。 Here, regarding the cause-of-foundation basic matrix C 0 of Equation (11) and the state quantity vector S of Equation (12), the failure cause basis vector F 0 satisfying the relational expression of Equation (4) is expressed by the following equation ( 16) is a column vector.

Figure 0006601374
Figure 0006601374

すなわち、式（１６）で表される故障原因基礎ベクトルＦ０から判断すると、全５種類の故障原因の発生頻度ｆ１〜ｆ５の大小関係は、ｆ２＞ｆ４＞ｆ３＞ｆ１＝ｆ５である。故障原因基礎ベクトルＦ０において発生頻度が高い上位３種類の故障原因の発生頻度ｆ２、ｆ３、ｆ４の大小関係は、ｆ２＞ｆ４＞ｆ３であり、式（１５−１）〜式（１５−１０）で表される１０個の故障原因ベクトルＦから故障原因推定部２０が選択した故障原因ベクトルＦｆ２、ｆ３、ｆ４の要素である発生頻度ｆ２、ｆ３、ｆ４の大小関係と一致する。また、故障原因基礎ベクトルＦ０、および、故障原因推定部２０が選択した故障原因ベクトルＦｆ２、ｆ３、ｆ４の両方において、発生頻度が最も高い故障原因の発生頻度ｆ２の値は、発生頻度が２番目に高い故障原因の発生頻度ｆ４の値の約２倍である。従って、故障原因推定部２０が選択した故障原因ベクトルＦｆ２、ｆ３、ｆ４は、故障原因基礎ベクトルＦ０の良好な近似である。 That is, when it is determined from the fault cause basis vectors F 0 of the formula (16), the magnitude relation of the frequency f1~f5 of all five of the failure cause is f2>f4>f3> f1 = f5. Magnitude of frequency f2, f3, f4 of failure causes underlying the upper high frequency in the vector F 0 3 kinds of failure cause is f2>f4> f3, formula (15-1) to (15-10 This coincides with the magnitude relationship of the occurrence frequencies f2, f3, and f4 that are elements of the failure cause vectors F f2, f3, and f4 selected by the failure cause estimating unit 20 from the ten failure cause vectors F expressed by Further, in both of the failure cause basic vector F 0 and the failure cause vectors F f2, f3, and f4 selected by the failure cause estimating unit 20, the value of the occurrence frequency f2 of the failure cause having the highest occurrence frequency is the occurrence frequency. This is about twice the value of the occurrence frequency f4 of the second highest cause of failure. Therefore, the failure cause vectors F f2, f3, and f4 selected by the failure cause estimating unit 20 are good approximations of the failure cause basic vector F 0 .

（４）特徴
流体循環装置１００では、故障原因推定部２０は、式（１０）に示されるように、状態量取得部１０が取得した状態量ｓ１〜ｓ３を要素として含む状態量ベクトルＳに、所定の故障原因推定行列Ｃの逆行列Ｃ−１を左側から掛け合わせる演算を行うことで、流体循環装置１００の各故障原因の発生頻度ｆ１〜ｆ５の少なくとも一部を要素として含む故障原因ベクトルＦを算出する。これにより、故障原因推定部２０は、運転中の流体循環装置１００に故障が発生した時に、状態量ベクトルＳおよび故障原因推定行列Ｃを用いて算出した故障原因ベクトルＦに基づいて、複数の故障原因の候補の中から、最も可能性が高い故障原因の組み合わせを推定することができる。従って、流体循環装置１００は、故障原因推定行列Ｃの逆行列Ｃ−１を用いる演算によって、運転中に発生した故障の原因を自動的かつ効率的に推定することができる。 (4) Features In the fluid circulation device 100, the failure cause estimation unit 20 generates the state quantity vector S including the state quantities s1 to s3 acquired by the state quantity acquisition unit 10 as elements, as shown in Expression (10). By performing an operation of multiplying the inverse matrix C −1 of a predetermined failure cause estimation matrix C from the left side, a failure cause vector F including at least a part of the occurrence frequencies f1 to f5 of each failure cause of the fluid circulation device 100 as elements. Is calculated. As a result, the failure cause estimation unit 20 can generate a plurality of failures based on the failure cause vector F calculated using the state quantity vector S and the failure cause estimation matrix C when a failure occurs in the operating fluid circulation device 100. It is possible to estimate the most likely combination of failure causes from the cause candidates. Therefore, the fluid circulation device 100 can automatically and efficiently estimate the cause of the failure that occurred during the operation by the calculation using the inverse matrix C −1 of the failure cause estimation matrix C.

また、流体循環装置１００では、故障原因推定部２０は、故障原因の数が状態量の数より多い場合に、状態量の数と同じ数の故障原因の全ての組み合わせのそれぞれに対して故障原因推定行列Ｃを生成し、各故障原因推定行列Ｃに対して故障原因ベクトルＦを算出する。そして、故障原因推定部２０は、複数の故障原因推定行列Ｃのそれぞれに対して算出された複数の故障原因ベクトルＦの中から、所定の条件に基づいて、１つの故障原因ベクトルＦを選択する。所定の条件は、例えば、各故障原因の発生頻度に基づく条件である。故障原因推定部２０が選択した１つの故障原因ベクトルＦは、最も可能性が高い故障原因の組み合わせに対応する故障原因ベクトルＦである。従って、流体循環装置１００は、故障原因の数が状態量の数より多い場合でも、最も可能性が高い故障原因を自動的かつ効率的に推定することができる。   Further, in the fluid circulation device 100, the failure cause estimation unit 20 causes the failure cause for each of all combinations of failure causes having the same number as the number of states when the number of failure causes is larger than the number of state amounts. An estimation matrix C is generated, and a failure cause vector F is calculated for each failure cause estimation matrix C. Then, the failure cause estimation unit 20 selects one failure cause vector F from a plurality of failure cause vectors F calculated for each of the plurality of failure cause estimation matrices C based on a predetermined condition. . The predetermined condition is, for example, a condition based on the occurrence frequency of each failure cause. One failure cause vector F selected by the failure cause estimation unit 20 is the failure cause vector F corresponding to the combination of the most likely failure causes. Therefore, even when the number of failure causes is larger than the number of state quantities, the fluid circulation device 100 can automatically and efficiently estimate the most likely failure cause.

また、流体循環装置１００では、故障原因表示部３０は、故障原因推定部２０によって推定された故障原因が複数ある場合に、例えば、故障原因の発生の可能性が高い順に、故障原因をディスプレイ等に表示させる機能を有する。従って、流体循環装置１００は、最も可能性が高い故障原因をユーザに自動的に通知することができる。   Further, in the fluid circulation apparatus 100, when there are a plurality of failure causes estimated by the failure cause estimation unit 20, the failure cause display unit 30 displays, for example, failure causes in descending order of the probability of occurrence of the failure cause. It has a function to display. Therefore, the fluid circulation device 100 can automatically notify the user of the most likely failure cause.

（５）変形例
（５−１）変形例Ａ
実施形態では、状態量取得部１０は、圧縮機構１０１で圧縮された直後の冷媒の温度Ｔａ、第１熱交換器１０２で熱交換される冷媒の温度Ｔｂ、および、膨張機構１０３を通過して膨張した直後の冷媒の温度Ｔｃをそれぞれ正規化した値を、状態量ｓ１〜ｓ３として取得する。しかし、状態量取得部１０は、他のパラメータを状態量としてさらに取得してもよい。 (5) Modification (5-1) Modification A
In the embodiment, the state quantity acquisition unit 10 passes through the temperature Ta of the refrigerant immediately after being compressed by the compression mechanism 101, the temperature Tb of the refrigerant that is heat-exchanged by the first heat exchanger 102, and the expansion mechanism 103. Values obtained by normalizing the temperature Tc of the refrigerant immediately after expansion are acquired as the state quantities s1 to s3. However, the state quantity acquisition unit 10 may further acquire another parameter as the state quantity.

例えば、状態量取得部１０は、流体循環装置１００の消費電力Ｐを正規化した値を、状態量としてさらに取得してもよい。この場合、流体循環装置１００は、圧縮機構１０１のモータ等に取り付けられる電流計を備えてもよい。この電流計は、流体循環装置１００の消費電力Ｐを算出するために用いられる。   For example, the state quantity acquisition unit 10 may further acquire a value obtained by normalizing the power consumption P of the fluid circulation device 100 as the state quantity. In this case, the fluid circulation device 100 may include an ammeter attached to the motor or the like of the compression mechanism 101. This ammeter is used to calculate the power consumption P of the fluid circulation device 100.

（５−２）変形例Ｂ
実施形態では、故障原因推定部２０は、流体循環装置１００の故障原因の発生頻度ｆ１〜ｆ５に対応する５種類の故障原因の中から、最も可能性が高い故障原因の組み合わせを推定する。しかし、流体循環装置１００の故障原因の種類は、これらの５種類の故障原因に限られない。例えば、他の故障原因として、送風ファン１０８のフィルターの汚れによる詰まり、圧縮機構１０１の機械効率の異常な低下、および、圧縮機構１０１の異常な発熱等が挙げられる。また、発生頻度ｆ５に対応する、膨張機構１０３の開度の異常に関する故障原因は、膨張機構１０３の電子膨張弁の開方向のズレ、および、電子膨張弁の閉方向のズレを、それぞれ別の故障原因として取り扱ってもよい。 (5-2) Modification B
In the embodiment, the failure cause estimation unit 20 estimates the most likely combination of failure causes from the five types of failure causes corresponding to the failure cause occurrence frequencies f1 to f5 of the fluid circulation device 100. However, the types of failure causes of the fluid circulation device 100 are not limited to these five types of failure causes. For example, other failure causes include clogging of the blower fan 108 due to dirt on the filter, abnormal reduction in mechanical efficiency of the compression mechanism 101, abnormal heat generation of the compression mechanism 101, and the like. In addition, the cause of the failure related to the abnormality in the opening degree of the expansion mechanism 103 corresponding to the occurrence frequency f5 is that the displacement of the expansion mechanism 103 in the opening direction of the electronic expansion valve and the displacement of the electronic expansion valve in the closing direction are different from each other. It may be handled as a cause of failure.

（５−３）変形例Ｃ
実施形態では、故障原因推定部２０は、故障原因の数が状態量の数より多い場合に、状態量の数と同じ数の故障原因の全ての組み合わせのそれぞれに対して故障原因推定行列Ｃを生成し、各故障原因推定行列Ｃに対して故障原因ベクトルＦを算出する。しかし、故障原因推定部２０は、故障原因の数が状態量の数と同じである場合、または、故障原因の数が状態量の数より少ない場合にも、故障原因ベクトルＦを算出することができる。 (5-3) Modification C
In the embodiment, when the number of failure causes is greater than the number of state quantities, the failure cause estimation unit 20 generates a failure cause estimation matrix C for each of all combinations of failure causes having the same number as the number of state quantities. A failure cause vector F is generated for each failure cause estimation matrix C. However, the failure cause estimation unit 20 can calculate the failure cause vector F even when the number of failure causes is the same as the number of state quantities or when the number of failure causes is smaller than the number of state quantities. it can.

故障原因推定基礎行列Ｃ０は、状態量の数をｎとし、かつ、故障原因の数をｍとすると、ｎ行ｍ列の行列である。そのため、故障原因の数が状態量の数と同じである場合、故障原因推定基礎行列Ｃ０は、正方行列となる。この場合、故障原因推定基礎行列Ｃ０は、逆行列Ｃ０ −１を求めることができる。従って、故障原因推定部２０は、式（４）に基づいて、故障原因推定基礎行列Ｃ０の逆行列Ｃ０ −１を状態量ベクトルＳに左側から掛ける演算によって、故障原因基礎ベクトルＦ０を直接求めることができる。故障原因基礎ベクトルＦ０は、故障原因ベクトルＦと同様に、流体循環装置１００の故障原因を推定するために用いることができる。 The failure cause estimation basic matrix C 0 is a matrix of n rows and m columns where n is the number of state quantities and m is the number of failure causes. Therefore, when the number of failure causes is the same as the number of state quantities, the failure cause estimation basic matrix C 0 is a square matrix. In this case, an inverse matrix C 0 −1 can be obtained as the failure cause estimation basic matrix C 0 . Therefore, the failure cause estimating unit 20 calculates the failure cause basic vector F 0 by multiplying the state vector S from the left side by the inverse matrix C 0 −1 of the failure cause estimation basic matrix C 0 based on the equation (4). You can ask directly. Similarly to the failure cause vector F, the failure cause basis vector F 0 can be used to estimate the failure cause of the fluid circulation device 100.

また、故障原因推定部２０は、故障原因の数が状態量の数より少ない場合において、故障原因推定基礎行列Ｃ０を正方行列とすることができる。具体的には、状態量の数ｎと故障原因の数ｍとの差ｎ−ｍをｄとすると、故障原因推定基礎行列Ｃ０は、ｎ行ｄ列の零成分を含むｎ行ｎ列の正方行列である。また、故障原因推定基礎行列Ｃ０に対応する故障原因基礎ベクトルＦ０は、零成分をｄ個含む、ｎ次の列ベクトルである。例えば、状態量の数が５であり、故障原因の数が３である場合、状態量ベクトルＳ、故障原因推定基礎行列Ｃ０および故障原因基礎ベクトルＦ０は、それぞれ、次の式（１７）、式（１８）および式（１９）で表される。

Figure 0006601374
Further, the failure cause estimation unit 20 can make the failure cause estimation basic matrix C 0 a square matrix when the number of failure causes is smaller than the number of state quantities. Specifically, assuming that the difference n−m between the number n of state quantities and the number m of failure causes is d, the failure cause estimation basic matrix C 0 has n rows and n columns including zero components of n rows and d columns. It is a square matrix. The failure cause basic vector F 0 corresponding to the failure cause estimation basic matrix C 0 is an n-th order column vector including d zero components. For example, when the number of state quantities is 5 and the number of failure causes is 3, the state quantity vector S, the failure cause estimation basic matrix C 0, and the failure cause basic vector F 0 are respectively expressed by the following equations (17): , (18) and (19).
Figure 0006601374

式（１８）で表される故障原因推定基礎行列Ｃ０は、５行２列の零成分を最も右側に含む５行５列の正方行列である。式（１９）で表される故障原因基礎ベクトルＦ０は、２個の零成分を最も下側に含む５次の列ベクトルである。故障原因推定基礎行列Ｃ０は、正方行列であるので、故障原因推定部２０は、式（４）に基づいて、故障原因推定基礎行列Ｃ０の逆行列Ｃ０ −１を状態量ベクトルＳに左側から掛ける演算によって、故障原因基礎ベクトルＦ０を算出することができる。 The failure cause estimation basic matrix C 0 represented by Expression (18) is a 5 × 5 square matrix including a 5 × 2 zero component on the rightmost side. The failure cause basic vector F 0 represented by the equation (19) is a fifth-order column vector including two zero components at the lowest side. Since the failure cause estimation basic matrix C 0 is a square matrix, the failure cause estimation unit 20 converts the inverse matrix C 0 −1 of the failure cause estimation basic matrix C 0 to the state quantity vector S based on Equation (4). The failure cause basic vector F 0 can be calculated by multiplying from the left side.

（５−４）変形例Ｄ
実施形態では、流体循環装置１００は、工作機械３００が使用した工作液を冷却するための冷凍装置である。流体循環装置１００の第２熱交換器１０４では、冷媒回路の配管を流れる冷媒と、専用の配管を流れる工作液との間で熱交換が行われて、工作液が冷却される。しかし、流体循環装置１００は、他の機構によって、冷媒と工作液との間の熱交換を行い、工作液を冷却してもよい。 (5-4) Modification D
In the embodiment, the fluid circulation device 100 is a refrigeration device for cooling the working fluid used by the machine tool 300. In the second heat exchanger 104 of the fluid circulation device 100, heat exchange is performed between the refrigerant flowing through the piping of the refrigerant circuit and the working fluid flowing through the dedicated piping, thereby cooling the working fluid. However, the fluid circulation device 100 may cool the working fluid by performing heat exchange between the refrigerant and the working fluid by another mechanism.

例えば、流体循環装置１００は、工作液に浸漬された熱交換器によって工作液を冷却してもよい。この場合、例えば、実施形態の第２熱交換器１０４に相当する熱交換器が、タンク等に貯留されている工作液に浸漬されている。工作液に浸漬されている熱交換器は、例えば、螺旋状に巻かれた冷媒配管である。   For example, the fluid circulation device 100 may cool the working fluid with a heat exchanger immersed in the working fluid. In this case, for example, a heat exchanger corresponding to the second heat exchanger 104 of the embodiment is immersed in a working fluid stored in a tank or the like. The heat exchanger immersed in the working fluid is, for example, a refrigerant pipe wound in a spiral shape.

また、流体循環装置１００は、工作機械３００が使用した冷却液を冷却するための冷凍装置であってもよい。冷却液は、工作機械３００の主軸およびモータ等の冷却に用いられる液体である。冷却液は、例えば、水である。この場合、流体循環装置１００は、冷媒回路の配管を流れる冷媒と、専用の配管を流れる冷却液との間の熱交換を行うことにより、冷却液を冷却する。   Further, the fluid circulation device 100 may be a refrigeration device for cooling the coolant used by the machine tool 300. The cooling liquid is a liquid used for cooling the spindle and the motor of the machine tool 300. The coolant is water, for example. In this case, the fluid circulation device 100 cools the coolant by performing heat exchange between the coolant flowing through the piping of the coolant circuit and the coolant flowing through the dedicated piping.

また、流体循環装置１００は、空調機等に用いられる冷凍装置であってもよい。   The fluid circulation device 100 may be a refrigeration device used for an air conditioner or the like.

（５−５）変形例Ｅ
実施形態では、流体循環装置１００は、工作機械３００が使用した工作液を冷却するための冷凍装置である。しかし、本発明の流体循環装置は、流体を循環する機能を有する装置であれば、他の用途に用いられる装置であってもよい。例えば、本発明の流体循環装置は、油圧ユニットであってもよい。以下、本発明の流体循環装置の他の適用例である油圧ユニット６００について説明する。図３は、本変形例に係る油圧ユニット６００の回路図である。油圧ユニット６００は、作動油の一部を循環させる機能を有する。図３において、作動油の流れは、点線の矢印で示されている。 (5-5) Modification E
In the embodiment, the fluid circulation device 100 is a refrigeration device for cooling the working fluid used by the machine tool 300. However, the fluid circulation device of the present invention may be a device used for other purposes as long as it has a function of circulating fluid. For example, the fluid circulation device of the present invention may be a hydraulic unit. Hereinafter, a hydraulic unit 600 as another application example of the fluid circulation device of the present invention will be described. FIG. 3 is a circuit diagram of a hydraulic unit 600 according to this modification. The hydraulic unit 600 has a function of circulating a part of the hydraulic oil. In FIG. 3, the flow of hydraulic oil is indicated by dotted arrows.

油圧ユニット６００は、研磨盤およびマシニングセンタ等の工作機械７００に接続されている。工作機械７００は、ワークおよび工具を固定するための複数の油圧アクチュエータを備える。油圧ユニット６００は、工作機械７００の油圧アクチュエータを駆動する。   The hydraulic unit 600 is connected to a machine tool 700 such as a polishing machine and a machining center. The machine tool 700 includes a plurality of hydraulic actuators for fixing a workpiece and a tool. The hydraulic unit 600 drives a hydraulic actuator of the machine tool 700.

油圧ユニット６００は、主として、油タンク６０１と、油圧ポンプ６０２と、ポンプモータ６０３と、絞り通路６０４と、ラジエータ６０５と、ラジエータファン６０６と、制御部６０７とを備える。   The hydraulic unit 600 mainly includes an oil tank 601, a hydraulic pump 602, a pump motor 603, a throttle passage 604, a radiator 605, a radiator fan 606, and a control unit 607.

油圧ポンプ６０２は、油タンク６０１に貯留されている作動油を吸入して吐出する流体ポンプである。油圧ポンプ６０２は、例えば、ピストンポンプ等の固定容量型ポンプである。   The hydraulic pump 602 is a fluid pump that sucks and discharges hydraulic oil stored in the oil tank 601. The hydraulic pump 602 is, for example, a fixed displacement pump such as a piston pump.

油圧ポンプ６０２の吸入側には、オイルフィルタ６０２ａが取り付けられている。油圧ポンプ６０２の吐出側に接続される吐出配管６０２ｂには、油圧ポンプ６０２の吐出圧力が所定圧力を超えないようにするための安全弁６０２ｃが取り付けられている。吐出配管６０２ｂには、油圧ポンプ６０２の吐出圧力を検出するための圧力センサ６０２ｄが取り付けられている。吐出配管６０２ｂは、方向切換弁（図示せず）を介して工作機械７００の油圧アクチュエータに接続されている。   An oil filter 602 a is attached to the suction side of the hydraulic pump 602. A safety valve 602c for preventing the discharge pressure of the hydraulic pump 602 from exceeding a predetermined pressure is attached to the discharge pipe 602b connected to the discharge side of the hydraulic pump 602. A pressure sensor 602d for detecting the discharge pressure of the hydraulic pump 602 is attached to the discharge pipe 602b. The discharge pipe 602b is connected to a hydraulic actuator of the machine tool 700 via a direction switching valve (not shown).

ポンプモータ６０３は、油圧ポンプ６０２に接続されている。ポンプモータ６０３は、油圧ポンプ６０２を駆動するための可変速モータである。ポンプモータ６０３には、ポンプモータ６０３の温度を検出するためのモータ温度サーミスタ６０３ａが取り付けられている。ポンプモータ６０３には、ポンプモータ６０３の回転速度に応じたパルス信号を出力するパルスジェネレータ６０３ｂが取り付けられている。   The pump motor 603 is connected to the hydraulic pump 602. The pump motor 603 is a variable speed motor for driving the hydraulic pump 602. A motor temperature thermistor 603 a for detecting the temperature of the pump motor 603 is attached to the pump motor 603. A pulse generator 603 b that outputs a pulse signal corresponding to the rotational speed of the pump motor 603 is attached to the pump motor 603.

絞り通路６０４は、油タンク６０１と吐出配管６０２ｂとを接続するバイパス通路である。絞り通路６０４には、流量調整弁である可変絞り弁６０４ａが取り付けられている。絞り通路６０４は、常時、油圧ポンプ６０２から吐出された作動油の一部が油タンク６０１に戻るように構成されている。油タンク６０１に戻る作動油の量は、可変絞り弁６０４ａの開度によって調節される。   The throttle passage 604 is a bypass passage that connects the oil tank 601 and the discharge pipe 602b. A variable throttle valve 604a, which is a flow rate adjusting valve, is attached to the throttle passage 604. The throttle passage 604 is configured such that part of the hydraulic oil discharged from the hydraulic pump 602 always returns to the oil tank 601. The amount of hydraulic oil that returns to the oil tank 601 is adjusted by the opening of the variable throttle valve 604a.

ラジエータ６０５は、絞り通路６０４において、可変絞り弁６０４ａの下流側に設けられている。ラジエータファン６０６は、ラジエータ６０５の近傍に設置されている。ラジエータファン６０６は、ラジエータ６０５を通過する作動油を冷却する。これにより、油タンク６０１に貯留されている作動油の温度が低下する。すなわち、ラジエータファン６０６は、油タンク６０１に貯留される作動油を冷却して、工作機械７００の油圧アクチュエータに供給される作動油の温度上昇を抑制する機能を有する。   The radiator 605 is provided on the downstream side of the variable throttle valve 604a in the throttle passage 604. The radiator fan 606 is installed in the vicinity of the radiator 605. The radiator fan 606 cools the hydraulic oil that passes through the radiator 605. As a result, the temperature of the hydraulic oil stored in the oil tank 601 decreases. That is, the radiator fan 606 has a function of cooling the hydraulic oil stored in the oil tank 601 and suppressing the temperature rise of the hydraulic oil supplied to the hydraulic actuator of the machine tool 700.

制御部６０７は、モータ温度サーミスタ６０３ａ、パルスジェネレータ６０３ｂ、圧力センサ６０２ｄ、および、制御部温度サーミスタ６０７ａに接続されている。制御部温度サーミスタ６０７ａは、制御部６０７に取り付けられ、制御部６０７の温度を検出する。また、制御部６０７は、油圧ユニット６００の主回路の電圧、および、ポンプモータ６０３の電流等を測定する機能を有する。   The controller 607 is connected to the motor temperature thermistor 603a, the pulse generator 603b, the pressure sensor 602d, and the controller temperature thermistor 607a. The controller temperature thermistor 607 a is attached to the controller 607 and detects the temperature of the controller 607. The control unit 607 has a function of measuring the voltage of the main circuit of the hydraulic unit 600, the current of the pump motor 603, and the like.

油圧ユニット６００は、作動油の一部が循環する回路を有している。具体的には、油タンク６０１に貯留されている作動油は、油圧ポンプ６０２に吸入された後、一部が絞り通路６０４に流入する。絞り通路６０４に流入した作動油は、可変絞り弁６０４ａを通過した後に、ラジエータ６０５で冷却されて、油タンク６０１に戻される。すなわち、油圧ユニット６００は、実施形態の流体循環装置１００と同様に、流体である作動油を循環する機能を有する。   The hydraulic unit 600 has a circuit through which a part of hydraulic oil circulates. Specifically, the hydraulic oil stored in the oil tank 601 is drawn into the hydraulic pump 602 and then partially flows into the throttle passage 604. The hydraulic oil that has flowed into the throttle passage 604 passes through the variable throttle valve 604 a, is then cooled by the radiator 605, and is returned to the oil tank 601. That is, the hydraulic unit 600 has a function of circulating hydraulic fluid that is a fluid, like the fluid circulation device 100 of the embodiment.

油圧ユニット６００の制御部６０７は、実施形態の流体循環装置１００の制御部１０６と同じ故障原因推定機能を有する。すなわち、制御部６０７は、実施形態の状態量取得部１０、故障原因推定部２０および故障原因表示部３０に相当するプログラムを記憶している。これにより、制御部６０７は、油圧ユニット６００の故障が発生した時に、状態量ベクトルＳおよび故障原因推定行列Ｃを用いて算出した故障原因ベクトルＦに基づいて、複数の故障原因の候補の中から、最も可能性が高い故障原因の組み合わせを推定することができる。従って、油圧ユニット６００は、故障原因推定行列Ｃの逆行列Ｃ−１を用いる演算によって、運転中に発生した故障の原因を自動的かつ効率的に推定することができる。 The control unit 607 of the hydraulic unit 600 has the same failure cause estimation function as the control unit 106 of the fluid circulation device 100 of the embodiment. That is, the control unit 607 stores programs corresponding to the state quantity acquisition unit 10, the failure cause estimation unit 20, and the failure cause display unit 30 of the embodiment. As a result, the control unit 607, based on the failure cause vector F calculated using the state quantity vector S and the failure cause estimation matrix C, when a failure occurs in the hydraulic unit 600, from among a plurality of failure cause candidates. , The most likely failure cause combination can be estimated. Therefore, the hydraulic unit 600 can automatically and efficiently estimate the cause of the failure that occurred during the operation by the calculation using the inverse matrix C −1 of the failure cause estimation matrix C.

油圧ユニット６００の制御部６０７の故障原因推定機能と、実施形態の流体循環装置１００の制御部１０６の故障原因推定機能との間の相違点は、実質的に、状態量および故障原因の種類のみである。   The difference between the failure cause estimation function of the control unit 607 of the hydraulic unit 600 and the failure cause estimation function of the control unit 106 of the fluid circulation device 100 of the embodiment is substantially only the state quantity and the type of failure cause. It is.

油圧ユニット６００では、実施形態の状態量取得部１０に相当するプログラムは、油圧ユニット６００の主回路の電圧、ポンプモータ６０３の電流、ポンプモータ６０３の温度、ポンプモータ６０３の回転速度、制御部６０７の温度、油圧ポンプ６０２から吐出される作動油の圧力等を、状態量として取得する。油圧ユニット６００の制御部６０７は、モータ温度サーミスタ６０３ａ、パルスジェネレータ６０３ｂ、圧力センサ６０２ｄ、および、制御部温度サーミスタ６０７ａから、これらの状態量を取得する。   In the hydraulic unit 600, the program corresponding to the state quantity acquisition unit 10 of the embodiment includes the voltage of the main circuit of the hydraulic unit 600, the current of the pump motor 603, the temperature of the pump motor 603, the rotational speed of the pump motor 603, and the control unit 607. , The pressure of hydraulic oil discharged from the hydraulic pump 602, and the like are acquired as state quantities. The control unit 607 of the hydraulic unit 600 acquires these state quantities from the motor temperature thermistor 603a, the pulse generator 603b, the pressure sensor 602d, and the control unit temperature thermistor 607a.

油圧ユニット６００では、実施形態の故障原因推定部２０に相当するプログラムは、作動油の劣化、油圧ポンプ６０２の異物の噛み込み、油圧ポンプ６０２の劣化（摺動部の磨耗、および、リーク量の増加等）、ポンプモータ６０３の回路の短絡および断線、ポンプモータ６０３用エンコーダの故障、制御部６０７の故障、油圧ユニット６００の主回路の電圧異常、油圧ユニット６００の主回路のコンデンサの劣化、油圧ユニット６００の周囲の温度異常等を、故障原因として推定する。なお、故障原因として、制御部６０７の故障、および、油圧ユニット６００の主回路の電圧異常は、同時には発生しない。   In the hydraulic unit 600, the program corresponding to the failure cause estimating unit 20 of the embodiment includes deterioration of hydraulic oil, biting of foreign matter in the hydraulic pump 602, deterioration of the hydraulic pump 602 (wearing of the sliding portion, and leakage amount). Increase, etc.), short circuit and disconnection of the circuit of the pump motor 603, failure of the encoder for the pump motor 603, failure of the control unit 607, voltage abnormality of the main circuit of the hydraulic unit 600, deterioration of the capacitor of the main circuit of the hydraulic unit 600, hydraulic pressure An abnormal temperature around the unit 600 is estimated as a cause of failure. As a cause of the failure, the failure of the control unit 607 and the voltage abnormality of the main circuit of the hydraulic unit 600 do not occur at the same time.

本発明に係る流体循環装置、および、流体循環装置の故障原因推定方法は、故障原因を自動的に推定することができる。 The fluid circulation device and the failure cause estimation method for the fluid circulation device according to the present invention can automatically estimate the cause of failure.

１０ 状態量取得部
２０ 故障原因推定部
３０ 故障原因表示部
１００ 流体循環装置
１０１ 圧縮機構
１０２ 第１熱交換器
１０３ 膨張機構
１０４ 第２熱交換器 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 State quantity acquisition part 20 Failure cause estimation part 30 Failure cause display part 100 Fluid circulation apparatus 101 Compression mechanism 102 1st heat exchanger 103 Expansion mechanism 104 2nd heat exchanger

特開２０１５−８８１７３号公報Japanese Patent Laying-Open No. 2015-88173

Claims (6)

流体を循環させる流体循環装置であって、
複数の測定データのそれぞれから状態量を取得する状態量取得部（１０）と、
故障原因を推定する故障原因推定部（２０）と、
を備え、
前記状態量取得部は、前記測定データに対して所定の規則に基づく演算を行うことで前記測定データを互いに比較できるように正規化した値を、前記状態量として取得し、
前記故障原因推定部は、複数の前記故障原因の発生の程度を表す第１パラメータと、複数の前記状態量を表す第２パラメータとの関係を表す行列である故障原因推定行列を記憶し、前記状態量取得部が取得した前記状態量に基づく前記第２パラメータと、前記故障原因推定行列とから、前記第１パラメータを算出し、前記故障原因を推定し、
前記第１パラメータは、複数の前記故障原因の少なくとも一部のそれぞれの発生の程度を要素として含むベクトルである故障原因ベクトルであり、
前記第２パラメータは、複数の前記状態量のそれぞれを要素として含み、前記故障原因ベクトルと要素数が等しいベクトルである状態量ベクトルであり、
前記故障原因推定行列は、前記状態量ベクトルの要素数と等しい行数、および、前記故障原因ベクトルの要素数と等しい列数を有する正方行列であり、
前記故障原因推定部は、前記故障原因推定行列の逆行列を左側から前記状態量ベクトルと掛け合わせて得られたベクトルに基づいて、前記故障原因ベクトルを算出する、
流体循環装置（１００）。 A fluid circulation device for circulating fluid,
A state quantity acquisition unit (10) for acquiring a state quantity from each of a plurality of measurement data ;
A failure cause estimating unit (20) for estimating a cause of failure;
With
The state quantity acquisition unit acquires, as the state quantity, a value normalized so that the measurement data can be compared with each other by performing an operation based on a predetermined rule for the measurement data,
The failure cause estimation unit stores a failure cause estimation matrix which is a matrix representing a relationship between a first parameter representing the degree of occurrence of a plurality of the failure causes and a plurality of second parameters representing the state quantities, From the second parameter based on the state quantity acquired by the state quantity acquisition unit and the failure cause estimation matrix, the first parameter is calculated, the failure cause is estimated,
The first parameter is a failure cause vector that is a vector including, as elements, the degree of occurrence of each of at least some of the plurality of failure causes,
The second parameter is a state quantity vector that includes each of the plurality of state quantities as an element and is a vector having the same number of elements as the failure cause vector,
The failure cause estimation matrix is a square matrix having a number of rows equal to the number of elements of the state quantity vector and a number of columns equal to the number of elements of the failure cause vector;
The failure cause estimation unit calculates the failure cause vector based on a vector obtained by multiplying the inverse matrix of the failure cause estimation matrix from the left side with the state quantity vector.
Fluid circulation device (100). 前記故障原因推定部は、前記故障原因の数が前記状態量の数より多い場合に、全ての前記故障原因からなる集合から、前記状態量の数と同じ数の前記故障原因を選択してなる全ての部分集合のそれぞれに関して、前記故障原因推定行列を生成し、前記故障原因ベクトルを算出する、
請求項１に記載の流体循環装置。 The failure cause estimation unit selects the same number of failure causes as the number of state quantities from a set of all the failure causes when the number of failure causes is greater than the number of state quantities. For each subset, generate the failure cause estimation matrix and calculate the failure cause vector.
The fluid circulation device according to claim 1. 前記故障原因推定部は、前記故障原因の数が前記状態量の数より多い場合に算出された全ての前記故障原因ベクトルから、各要素の合計値が最大である前記故障原因ベクトルを１つ選択し、選択した前記故障原因ベクトルに基づいて前記故障原因を推定する、
請求項２に記載の流体循環装置。 The failure cause estimation unit selects one failure cause vector having a maximum total value of each element from all the failure cause vectors calculated when the number of failure causes is greater than the number of state quantities. And estimating the failure cause based on the selected failure cause vector,
The fluid circulation device according to claim 2. 前記故障原因推定部が算出した前記故障原因ベクトルに基づいて、複数の前記故障原因を発生の程度に基づいて順番に表示する故障原因表示部（３０）をさらに備える、
請求項１から３のいずれか１項に記載の流体循環装置。 Based on the failure cause vector calculated by the failure cause estimation unit, further comprising a failure cause display unit (30) that sequentially displays the plurality of failure causes based on the degree of occurrence,
The fluid circulation device according to any one of claims 1 to 3. 前記流体である冷媒の温度を熱交換により変化させる前記流体循環装置であって、
前記冷媒を圧縮する圧縮機構（１０１）と、
前記圧縮機構で圧縮された前記冷媒と第１熱交換用流体とを熱交換させる第１熱交換器（１０２）と、
前記第１熱交換器で熱交換された前記冷媒を膨張させる膨張機構（１０３）と、
前記膨張機構によって膨張した前記冷媒と第２熱交換用流体とを熱交換させる第２熱交換器（１０４）と、
を備え、
前記状態量は、前記圧縮機構で圧縮された前記冷媒の温度、前記第１熱交換器で熱交換される前記冷媒の温度、および、前記膨張機構によって膨張した前記冷媒の温度を少なくとも含む、
請求項１から４のいずれか１項に記載の流体循環装置。 The fluid circulation device that changes the temperature of the refrigerant that is the fluid by heat exchange,
A compression mechanism (101) for compressing the refrigerant;
A first heat exchanger (102) for exchanging heat between the refrigerant compressed by the compression mechanism and the first heat exchange fluid;
An expansion mechanism (103) for expanding the refrigerant heat-exchanged in the first heat exchanger;
A second heat exchanger (104) for exchanging heat between the refrigerant expanded by the expansion mechanism and the second heat exchange fluid;
With
The state quantity includes at least a temperature of the refrigerant compressed by the compression mechanism, a temperature of the refrigerant exchanged by the first heat exchanger, and a temperature of the refrigerant expanded by the expansion mechanism.
The fluid circulation device according to any one of claims 1 to 4. 流体を循環させる流体循環装置（１００）の故障原因を推定する方法であって、
複数の測定データのそれぞれから状態量を取得する状態量取得ステップ（１０）と、
前記故障原因を推定する故障原因推定ステップ（２０）と、
を備え、
前記状態量取得ステップは、前記測定データに対して所定の規則に基づく演算を行うことで前記測定データを互いに比較できるように正規化した値を、前記状態量として取得し、
前記故障原因推定ステップは、複数の前記故障原因の発生の程度を表す第１パラメータと、複数の前記状態量を表す第２パラメータとの関係を表す行列である故障原因推定行列を記憶し、前記状態量取得ステップで取得した前記状態量に基づく前記第２パラメータと、前記故障原因推定行列とから、前記第１パラメータを算出し、前記故障原因を推定し、
前記第１パラメータは、複数の前記故障原因の少なくとも一部のそれぞれの発生の程度を要素として含むベクトルである故障原因ベクトルであり、
前記第２パラメータは、複数の前記状態量のそれぞれを要素として含み、前記故障原因ベクトルと要素数が等しいベクトルである状態量ベクトルであり、
前記故障原因推定行列は、前記状態量ベクトルの要素数と等しい行数、および、前記故障原因ベクトルの要素数と等しい列数を有する正方行列であり、
前記故障原因推定ステップは、前記故障原因推定行列の逆行列を左側から前記状態量ベクトルと掛け合わせて得られたベクトルに基づいて、前記故障原因ベクトルを算出する、
流体循環装置の故障原因推定方法。 A method for estimating the cause of failure of a fluid circulation device (100) for circulating fluid,
A state quantity acquisition step (10) for acquiring a state quantity from each of a plurality of measurement data ;
A failure cause estimating step (20) for estimating the cause of the failure;
With
The state quantity acquisition step acquires, as the state quantity, a value normalized so that the measurement data can be compared with each other by performing an operation based on a predetermined rule for the measurement data,
The failure cause estimation step stores a failure cause estimation matrix which is a matrix representing a relationship between a first parameter representing the degree of occurrence of a plurality of failure causes and a plurality of second parameters representing the state quantities, The first parameter is calculated from the second parameter based on the state quantity acquired in the state quantity acquisition step and the failure cause estimation matrix, and the failure cause is estimated.
The first parameter is a failure cause vector that is a vector including, as elements, the degree of occurrence of each of at least some of the plurality of failure causes,
The second parameter is a state quantity vector that includes each of the plurality of state quantities as an element and is a vector having the same number of elements as the failure cause vector,
The failure cause estimation matrix is a square matrix having a number of rows equal to the number of elements of the state quantity vector and a number of columns equal to the number of elements of the failure cause vector;
The failure cause estimation step calculates the failure cause vector based on a vector obtained by multiplying an inverse matrix of the failure cause estimation matrix from the left side by the state quantity vector.
Failure cause estimation method for fluid circulation device.
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