JP6860304B2 - 異常診断装置、異常診断方法及び異常診断プログラム - Google Patents
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Description
図1は、設備1の構成の例を示す図である。設備1は、ビル等に備えられる。設備1は、バルブ10と、空調機20と、部屋30と、異常診断装置40aとを備える。バルブ10は複数でもよい。空調機20は複数でもよい。部屋30は複数でもよい。
第2の実施形態では、異常が発生していないステップ応答波形データに基づく正常モデルが作成される点が、第1の実施形態と相違する。第2の実施形態では、第1の実施形態との相違点についてのみ説明する。
正常モデル作成部48は、性能指標算出部43と同様の処理を実行することによって、異常が発生していない状態における設備1に関する性能指標を診断用正常データごとに算出する。正常モデル作成部48は、性能指標の確率分布を、診断用正常データごとに作成する。例えば、性能指標の確率分布では、横軸が性能指標を示し、縦軸が性能指標の値の頻度を示す。正常モデル作成部48は、性能指標の確率分布の平均値及び標準偏差を、性能指標ごとに算出する。正常モデル作成部48は、性能指標の確率分布を表す情報を、時系列正常データの種類(時系列データの種類)ごとに波形異常診断部45に送信する。
正常モデル作成部48は、性能指標算出部43と同様の処理を実行することによって、異常が発生していない状態における設備に関する性能指標を診断用正常データごとに算出する。正常モデル作成部48は、異常が発生していない状態における設備1に関する複数の性能指標から、相関の強い複数の性能指標を抽出する。相関の強い複数の性能指標は、異なる時系列データの診断用正常データに基づく複数の性能指標でもよい。例えば、相関の強い複数の性能指標は、バルブ開度の時定数と給気温度の時定数とでもよい。相関の強い複数の性能指標は、例えば、異なる複数の性能指標でもよい。
正常モデル作成部48は、診断用正常データに基づいて、ステップ応答波形の伝達関数モデルによる正常モデルデータを、性能指標ごとに作成する。伝達関数モデルは、一次遅れ+無駄時間や、二次遅れで表すことができる。以下、伝達関数モデルは、一例として、式(3)のように一次遅れ+無駄時間で表すことができる。
正常モデル作成部48は、例えば、ニューラルネットワークや機械学習などの手法によって、ステップ応答波形の正常モデルデータを作成してもよい。
第3の実施形態では、異常診断装置が階層分析法(AHP: Analytic Hierarchy Process)を実行する点が、第1の実施形態と相違する。第3の実施形態では、第1の実施形態との相違点についてのみ説明する。
第4の実施形態では、設備に発生した異常の重大度を異常診断装置が管理者に通知する点が、第1の実施形態と相違する。第4の実施形態では、第1の実施形態との相違点についてのみ説明する。
第5の実施形態では、設備において時系列データを計測しているセンサの異常の有無を異常診断装置が診断する点が、第1の実施形態と相違する。第5の実施形態では、第1の実施形態との相違点についてのみ説明する。
第6の実施形態では、設備において異常が発生している箇所を異常診断装置が推定する点が、第1の実施形態と相違する。第6の実施形態では、第1の実施形態との相違点についてのみ説明する。
Claims (15)
- 設備において相関のある複数の物理量を計測するための複数のセンサによる複数の種類の時系列データに含まれた複数の過渡応答波形に基づいて、前記設備の動特性に関する性能指標を算出する性能指標算出部と、
前記複数の種類の時系列データに含まれた複数の前記過渡応答波形の異常の有無を前記性能指標に基づいて前記時系列データごとに診断する波形異常診断部と、
前記過渡応答波形の異常が有であると診断された場合、前記設備における複数の箇所について異常の有無をルール情報に基づいて推定し、異常の可能性を表す点数の合計を算出する異常箇所推定部と
を備え、
前記性能指標算出部は、前記過渡応答波形におけるハンチングの区間を検出し、前記ハンチングの区間に応じた評価基準値を算出し、
前記波形異常診断部は、前記評価基準値に基づいて階層分析法を実行することによって、前記設備において異常が発生している箇所を特定し、
前記異常箇所推定部は、異常箇所を表す情報である異常箇所情報を、合計点数が高い順に並べて、診断結果として外部装置に出力する、
異常診断装置。 - 前記複数の物理量は、給気温度又は冷媒流量を調整するためのバルブ開度と冷媒温度とのうち少なくも一つと、室内温度とである、請求項1に記載の異常診断装置。
- 前記複数の物理量は、バルブ開度と給気湿度とのうち少なくも一つと、室内温度とである、請求項1に記載の異常診断装置。
- 前記複数の物理量は、前記設備の空調機が取り入れる外気の量を調整するダンパの開度と、前記設備の部屋の二酸化炭素濃度とである、請求項1に記載の異常診断装置。
- 前記過渡応答波形の異常の有無と前記時系列データの種類ごとの重み付け値とに基づいて、前記設備の異常度を表す値を算出する設備異常度算出部
を更に備える、請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の異常診断装置。 - 前記過渡応答波形は、ステップ応答波形である、請求項1から請求項5のいずれか一項に記載の異常診断装置。
- 前記性能指標は、無駄時間、時定数、行き過ぎ量、整定時間及び立ち上がり時間のうち少なくとも一つである、請求項1から請求項6のいずれか一項に記載の異常診断装置。
- 前記設備に異常が発生していない状態における前記時系列データである時系列正常データを記憶する正常データ記憶部と、
前記設備に異常が発生していない状態におけるモデルデータを前記時系列正常データに基づいて作成する正常モデル作成部と
を更に備え、
前記波形異常診断部は、前記モデルデータに基づいて、前記過渡応答波形の異常の有無を診断する、請求項1から請求項7のいずれか一項に記載の異常診断装置。 - 前記モデルデータは、前記性能指標の確率分布を表すデータである、請求項8に記載の異常診断装置。
- 前記モデルデータは、前記過渡応答波形の回帰式又は重回帰式を表すデータである、請求項8に記載の異常診断装置。
- 前記モデルデータは、前記過渡応答波形の伝達関数を表すデータである、請求項8に記載の異常診断装置。
- 前記設備に異常が発生しているか否かを通知する通知部
を更に備える、請求項1から請求項11のいずれか一項に記載の異常診断装置。 - 前記センサに異常が発生しているか否かを診断するセンサ異常診断部
を更に備え、
前記波形異常診断部は、前記センサに異常が発生していない場合、複数の前記過渡応答波形の異常の有無を診断する、請求項1から請求項12のいずれか一項に記載の異常診断装置。 - 異常診断装置が実行する異常診断方法であって、
設備において相関のある複数の物理量を計測するための複数のセンサによる複数の種類の時系列データに含まれた複数の過渡応答波形に基づいて、前記設備の動特性に関する性能指標を算出するステップと、
前記複数の種類の時系列データに含まれた複数の前記過渡応答波形の異常の有無を前記性能指標に基づいて前記時系列データごとに診断するステップと、
前記過渡応答波形の異常が有であると診断された場合、前記設備における複数の箇所について異常の有無をルール情報に基づいて推定し、異常の可能性を表す点数の合計を算出するステップと
を含み、
前記算出するステップでは、前記過渡応答波形におけるハンチングの区間を検出し、前記ハンチングの区間に応じた評価基準値を算出し、
前記診断するステップでは、前記評価基準値に基づいて階層分析法を実行することによって、前記設備において異常が発生している箇所を特定し、
前記推定するステップでは、異常箇所を表す情報である異常箇所情報を、合計点数が高い順に並べて、診断結果として外部装置に出力する、
異常診断方法。 - コンピュータに、
設備において相関のある複数の物理量を計測するための複数のセンサによる複数の種類の時系列データに含まれた複数の過渡応答波形に基づいて、前記設備の動特性に関する性能指標を算出する手順と、
前記複数の種類の時系列データに含まれた複数の前記過渡応答波形の異常の有無を前記性能指標に基づいて前記時系列データごとに診断する手順と、
前記過渡応答波形の異常が有であると診断された場合、前記設備における複数の箇所について異常の有無をルール情報に基づいて推定し、異常の可能性を表す点数の合計を算出する手順と
を実行させ、
前記算出する手順では、前記過渡応答波形におけるハンチングの区間を検出し、前記ハンチングの区間に応じた評価基準値を算出し、
前記診断する手順では、前記評価基準値に基づいて階層分析法を実行することによって、前記設備において異常が発生している箇所を特定し、
前記推定する手順では、異常箇所を表す情報である異常箇所情報を、合計点数が高い順に並べて、診断結果として外部装置に出力する、
異常診断プログラム。
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