JP7020876B2 - 決定装置、補正装置、決定システム、決定方法及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Description
しかしながら、点検はセンサ毎に異なる日に実施されることもあるため、複数のセンサで構成されるグループで、異常診断の基準となるデータの期間を設定するためには、グループに属する各センサの点検日を確認した上で設定する必要がある。そのため、人手で行うには手間がかかってしまう場合があった。
第二センサ群30は、複数のセンサで構成される。センサは、周期的に計測値を第二制御系システム60に出力する。第二センサ群30は、第一センサ群20が設置される場所とは地理的に離れた個別のビルや工場に設置される。
制御装置41は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置を用いて構成される。制御装置41は、第一センサ群20を構成する各センサから計測値を取得する。制御装置41は、取得した計測値を監視装置42に送信する。
ルータ43は、第一制御系システム40と他のシステム及び第一制御系システム40とデータセンタ80との間の通信を中継する。
ルータ53は、第一情報系システム50と他のシステム及び第一情報系システム50とデータセンタ80との間の通信を中継する。
制御装置61は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置を用いて構成される。制御装置61は、第二センサ群30を構成する各センサから計測値を取得する。制御装置61は、取得した計測値を監視装置62に送信する。
ルータ63は、第二制御系システム60と他のシステム及び第二制御系システム60とデータセンタ80との間の通信を中継する。
ルータ73は、第二情報系システム70と他のシステム及び第二情報系システム70とデータセンタ80との間の通信を中継する。
ルータ81は、診断装置82と他のシステムとの間の通信を中継する。
以下、複数の実施形態を例に詳細に説明する。
図2は、第1の実施形態における診断装置82の機能構成を表す概略ブロック図である。
診断装置82は、バスで接続されたCPU(Central Processing Unit)やメモリや補助記憶装置などを備え、診断プログラムを実行する。診断プログラムの実行によって、診断装置82は、点検データ取得部821、関連情報記憶部822、期間決定部823、時系列データ取得部824、時系列データ記憶部825、診断用時系列データ作成部826、診断用時系列データ記憶部827、診断部828、診断結果記憶部829、信頼度評価部830、信頼度記憶部831、表示制御部832、表示部833を備える装置として機能する。なお、診断装置82の各機能の全て又は一部は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やPLD(Programmable Logic Device)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、診断プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、診断プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。
診断ユニットIDは、診断ユニットを識別するための識別情報を表す。センサIDは、点検が行われたセンサを識別するための識別情報を表す。
診断完了は、異常診断処理が行われたか否かを表す。本実施形態では、異常診断処理が行われたことを示す場合には、診断完了の項目に“済”が登録され、異常診断処理が行われていないことを示す場合には、診断完了の項目に“未”が登録されるものとする。
期間決定部823は、診断ユニットを構成する各センサの点検日に基づいて、診断ユニットの異常診断処理に用いる計測値の抽出開始位置を決定する。そして、期間決定部823は、決定した抽出開始位置を基準として、計測値を抽出する範囲を特定する期間を決定する。具体的には、期間決定部823は、計測値を抽出する範囲を特定する期間として、基準データ期間と診断データ期間とを決定する。以下、基準データ期間と診断データ期間とについて説明する。
一方、データ信頼度レベルが“低”である場合、異常診断処理に用いられる基準データは信頼度が低いことを意味する。ここで、信頼度が低いとは、基準データとして用いられる点検データのバイアスが小さくない(バイアスが0からより離れている)可能性がある。
時系列データ600は、時系列データ取得部824によって計測値が取得される度に蓄積される。
診断用時系列データ作成部826は、期間決定部823から通知された基準データ期間及び診断データ期間と、点検データテーブル200と、時系列データ600とに基づいて、診断グループ毎の診断用時系列データを作成する。診断用時系列データとは、異常診断処理に用いられる計測値である。より具体的には、診断用時系列データとは、基準データと、診断データとを含む。
診断用時系列データにおける診断データは、診断ユニットで同じ基準データ期間の計測値である。これは、診断グループに属する診断ユニット毎で、基準データ期間が共通であるためである。
診断部828は、診断用時系列データ記憶部827に記憶されている診断用時系列データ700に基づいて異常診断処理を行う。異常診断処理の具体的な方法は、既存の技術が適用される。例えば、異常診断処理の具体的な方法として、以下の参考文献1に記載の技術が用いられてもよい。
(参考文献1:特開2016-61658号公報、バイアス推定装置及び方法、並びに故障診断装置及び方法)
信頼度評価部830は、期間決定部823から通知された評価期間と、データ信頼度レベル判定日数とに基づいて、基準データとしてのデータ信頼度レベルの評価を行う。
信頼度記憶部831は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。信頼度記憶部831は、信頼度評価部830によって評価がなされたデータ信頼度レベルを記憶する。
期間決定部823は、診断が必要な診断グループがあるか否か判定する(ステップS101)。具体的には、まず期間決定部823は、関連情報記憶部822に記憶されている診断テーブル500を読み出す。次に、期間決定部823は、診断テーブル500の診断日及び診断完了の項目を参照し、本日が異常診断処理の対象となっている診断グループであって、かつ、異常診断処理が実行されていない診断グループがあるか否か判定する。すなわち、期間決定部823は、診断日が本日となっている診断グループであって、かつ、診断完了が“未”である診断グループがあるか否か判定する。
一方、診断日が本日となっている診断グループがない場合、又は、診断完了が“未”である診断グループがない場合、期間決定部823は診断が必要な診断グループがないと判定する。
一方、診断が必要な診断グループがある場合(ステップS101-YES)、期間決定部823は診断が必要な診断グループの中から診断を行う対象となる診断ユニットを決定する(ステップS102)。例えば、期間決定部823は、異常診断処理を行っていない診断ユニットを、診断を行う対象となる診断ユニットに決定する。
一方、全ての診断ユニットに対して期間を決定した場合(ステップS105-YES)、診断用時系列データ作成部826は、期間決定部823から通知された基準データ期間及び診断データ期間と、点検データテーブル200と、時系列データ600とに基づいて、診断用時系列データを作成する(ステップS106)。診断用時系列データ作成部826は、作成した診断用時系列データを診断用時系列データ記憶部827に一時的に記憶させる。
期間決定部823は、データ信頼度レベルの評価を行う対象となる診断ユニットを決定する(ステップS201)。例えば、期間決定部823は、図10の処理が実行されてから選択していない診断ユニットを、データ信頼度レベルの評価を行う対象となる診断ユニットに決定する。次に、期間決定部823は、決定した診断ユニットにおける評価期間を決定する(ステップS202)。
一方、評価期間を未決定の診断ユニットがない場合(ステップS203-NO)、信頼度評価部830は各診断ユニットの評価期間と、診断グループ毎のデータ信頼度レベル判定日数とに基づいてデータ信頼度レベルを評価する(ステップS204)。
まず図11に示す具体例について説明する。図11の説明では、以下のように設定されているとする。
<設定>
・診断日は2017年8月1日
・診断ユニットAはセンサ1、2、3で構成されている
・第1の日数は31日、第2の日数は7日
・データ信頼度レベル判定日数は31日
・センサ1の点検日が2017年2月3日、センサ2の点検日が2017年2月6日、センサ3の点検日が2017年2月7日
<設定>
・診断日は2017年8月1日
・診断ユニットBはセンサ1、2、3、4、5、6で構成されている
・第1の日数は31日、第2の日数は7日
・データ信頼度レベル判定日数は31日
・センサ1の点検日が2017年2月7日、センサ2の点検日が2017年2月8日、センサ3の点検日が2017年2月9日、センサ4の点検日が2017年3月5日、センサ5の点検日が2017年3月6日、センサ6の点検日が2017年3月10日
図13に示す表示画面には、ある診断グループxxxxの診断結果とデータ信頼度レベルとが表示されている。例えば、図13における領域801には診断グループxxxxのデータ信頼度レベルが示されている。この例では、診断グループxxxxのデータ信頼度レベルは“低”であることが示されている。図13における領域802には各診断ユニットの点検の優先順位が示されている。各診断ユニットの点検の優先順位は、診断結果に基づいて決定される。例えば、表示制御部832は、診断結果において異常スコアが高い順に点検の優先順位が高くなるように各診断ユニットの情報を表示させる。図13において、診断グループxxxxで最も点検順位が高い、すなわち異常が発生している可能性が高い診断ユニットは系統xxxであることが示されている。
それに対して、診断装置82は、診断ユニットの異常診断処理を行う診断部828と、診断ユニットに基づいて、診断ユニットから得られる計測値のデータ信頼度レベルを評価する信頼度評価部830と、異常診断処理の結果と、データ信頼度レベルとを対応付けて表示する表示部833とを備える。これにより、点検を行う作業者やシステムの管理者は、異常診断処理が行われた診断ユニットから得られる計測値が精度の良い計測値であるか否かを一目で把握することができる。すなわち、点検を行う作業者やシステムの管理者は、診断ユニットから得られる計測値が、精度が悪いことを示す評価であった場合には、異常診断処理に用いた計測値が精度の悪い計測値であると一目で把握することができる。さらに、自動的に行われるため、人手で作業を行う必要が無い。そのため、ユーザの手間を軽減することが可能になる。
第2の実施形態では、データ信頼度レベルを、過去の複数の点検日と、点検時の構成の有無と、校正前後のセンサ別の誤差測定結果とを用いて信頼度モデルを推定して評価する。以下、具体的に説明する。
図14は、第2の実施形態における処理の流れを説明するための図である。図14において、診断ユニットCはセンサ1、2、3、4、5、6で構成されているとする。また、図14において、最新の点検日が2017年8月1日であり、過去の点検日(点検1)が2017年2月1日であり、過去の点検日(点検2)が2017年4月1日であり、過去の点検日(点検3)が2017年6月1日である。
これに対し、センサ1~3は、過去の2017年2月1日の点検1、2017年4月1日の点検2、2017年6月1日の点検3において測定したセンサ誤差情報Δx1(i)、Δx2(i)、Δx3(i)、i=1,2,3が得られている。
センサ1の信頼度=σ1*/σ1({Δx1(1),Δx1(2),Δx1(3)})
センサ2の信頼度=σ2*/σ2({Δx2(1),Δx2(2),Δx2(3)})
センサ3の信頼度=σ3*/σ3({Δx3(1),Δx3(2),Δx3(3)})
第3の実施形態では、基準データを点検時のバイアスで補正する方法として、過去の複数の点検日と、点検時の構成の有無と、校正前後のセンサ別の誤差測定結果とを用いて誤差成長モデルを推定して、誤差成長モデルから推定されるバイアスで基準データを補正する。以下、具体的に説明する。
図15は、第3の実施形態における処理の流れを説明するための図である。図15に示す例では、基準データに対する(2017年8月1日時点での)センサ誤差を推定する誤差成長モデルを以下のように定義する。
・点検1、2、3で測定されたセンサ誤差をΔx(1)、Δx(2)、Δx(3)とし、基準データ期間開始日の推定センサ誤差をΔx(b)とする。
この時、以下の誤差成長モデルを用いて、過去の点検時センサ誤差データ(Δx(1)、Δx(2)、Δx(3))から基準データ期間開始日の推定センサ誤差Δx(b)を推定する。
a={(t1-tm)(Δx(1)-Δxm)+(t2-tm)(Δx(2)-Δxm)+(t3-tm)(Δx(3)-Δxm)}/{(t1-tm)2+(t2-tm)2+(t3-tm)2}
b=Δxm-a・tm
ただし、ΔxmはΔx(1)、Δx(2)、Δx(3)の平均値である。すなわち、Δxm={Δx(1)+Δx(2)+Δx(3)}/3である。
また、tmはt1、t2、t3の平均値である。すなわち、tm={t1+t2+t3}/3である。
診断システム100が、ビルや工場等の建物に備えられる機器の異常診断システムとして用いられる構成を示したが、診断システム100は例えば上下水処理場等の処理場に備えられる機器の異常診断システムとして用いられてもよい。
本実施形態では、センサを例に説明しているが、設備に備えられる機器はセンサに限定される必要はない。例えば、設備に備えられる機器は空調機器であってもよい。
「第2の基準日以前のある日」は、第2の基準日の前日に限定される必要はない。例えば、「第2の基準日以前のある日」は、第2の基準日から遡り過ぎた日でなければよく、第2の基準日の前々日であってもよいし、第2の基準日の3日前でもよい。
また、診断装置82は、信頼度評価部830及び信頼度記憶部831を備えなくてもよい。このように構成される場合、期間決定部823は、評価期間を決定しなくてよい。また、診断装置82は、図10に示す処理を実行しなくてよい。
関連情報記憶部822、期間決定部823、時系列データ取得部824及び時系列データ記憶部825は、決定装置として構成されてもよい。
関連情報記憶部822、期間決定部823、時系列データ取得部824、時系列データ記憶部825及び診断用時系列データ作成部826は、補正装置として構成されてもよい。
時系列データ取得部824による計測値(時系列データ)の取得は、手動で用意したcsvファイルを読みこませることによって行われてもよい。このように構成される場合、診断装置82は、監視装置42及び監視装置62と通信可能に接続されていなくてよい。
Claims (8)
- 設備に備えられる複数の機器からデータを収集する収集部と、
各機器の点検日に基づいて、収集した前記データの中から前記複数の機器で構成されるユニットの異常診断処理に用いる基準となる基準データの抽出開始位置を決定する決定部と、
を備え、
前記決定部は、さらに、前記基準データの信頼度レベルを評価するための期間を前記機器毎に決定する決定装置。 - 前記決定部は、前記ユニットに属する前記複数の機器の点検日の翌日以降の日を、前記抽出開始位置に決定する、請求項1に記載の決定装置。
- 前記決定部は、前記異常診断処理の実行日に基づいて、前記異常診断処理の対象となる診断データの抽出開始位置を決定する、請求項1又は2に記載の決定装置。
- 前記決定部は、前記異常診断処理の実行日の前日以前の日を、前記異常診断処理の対象となる診断データの抽出開始位置に決定する、請求項3に記載の決定装置。
- 請求項1から4のいずれか一項に記載の決定装置と、
前記決定装置によって決定された基準データの抽出開始位置に基づいて前記データから抽出された基準データに対して、前記機器の点検時に得られるバイアスを演算することによって前記基準データを補正する補正部と、
を備える補正装置。 - 設備に備えられる複数の機器と、
前記複数の機器からデータを収集する収集部と、
各機器の点検日に基づいて、収集した前記データの中から前記複数の機器で構成されるユニットの異常診断処理に用いる基準となる基準データの抽出開始位置を決定する決定部と、
を備え、
前記決定部は、さらに、前記基準データの信頼度レベルを評価するための期間を前記機器毎に決定する決定システム。 - 複数の機器で構成されるユニットの異常診断処理に用いる基準となる基準データの抽出開始位置を決定する決定装置が行う決定方法であって、
設備に備えられる複数の機器からデータを収集する収集ステップと、
各機器の点検日に基づいて、収集した前記データの中から前記複数の機器で構成されるユニットの異常診断処理に用いる基準となる基準データの抽出開始位置を決定する決定ステップと、
を有し、
前記決定ステップにおいて、さらに、前記基準データの信頼度レベルを評価するための期間を前記機器毎に決定する決定方法。 - 設備に備えられる複数の機器からデータを収集する収集ステップと、
各機器の点検日に基づいて、収集した前記データの中から前記複数の機器で構成されるユニットの異常診断処理に用いる基準となる基準データの抽出開始位置を決定する決定ステップと、
をコンピュータに実行させ、
前記決定ステップにおいて、さらに、前記基準データの信頼度レベルを評価するための期間を前記機器毎に決定させるためのコンピュータプログラム。
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