JP7224469B2 - 異常診断方法、異常診断装置および異常診断プログラム - Google Patents

Description

本開示は、異常診断方法、異常診断装置および異常診断プログラムに関する。

設備または機器の状態監視および異常診断は、一般的に、診断対象に関する複数の評価項目の状態量の時系列データを用いて行なわれる。この複数の評価項目の状態量には、診断対象の各種運転データならびに、診断対象から発生する温度、振動などの各種センサを用いて計測した計測データが含まれる。

たとえば、国際公開第２００９／１０７８０５号（特許文献１）、特開２０１７－１２０５０４号公報（特許文献２）および特開２０１６－９１４１７号公報（特許文献３）には、正常なデータから判定基準となる正常なデータ群である単位空間を作成し、この単位空間と時系列データとのマハラノビス距離を用いて時系列データを解析することにより、診断対象が正常に運転しているかどうかを判定する方法が開示されている。

上記の判定方法において、診断対象が正常に運転しているかどうかを高精度に判定するためには、単位空間を適切に設定する必要がある。この単位空間について、特許文献１には、単位空間データの作成および更新方法が開示されている。特許文献１は、プラントの起動時または負荷運転時などの運転状態毎に単位空間を作成し、一定の評価周期毎に単位空間を更新するように構成される。

特許文献２には、単位空間の更新方法であって、単位空間データ群および最新のデータ群の各々の分散を一定周期毎に求め、両者の分散の比率が閾値を超えたときに単位空間を更新する構成が開示されている。

特許文献３には、単位空間データの作成方法であって、単位空間データ候補となるデータ群の平均値および標準偏差を求め、平均値を中心とし当該平均値から正負側それぞれに標準偏差の定数倍広がる範囲内に存在するデータを単位空間データに選定する構成が開示されている。

国際公開２００９／１０７８０５号 特開２０１７－１２０５０４号公報 特開２０１６－９１４１７号公報

設備から取得される時系列データには、設備の運転状態の変化に伴う変動、および季節の変化（たとえば、外気温の変化など）に伴う変動のように、異常ではない変動（すなわち、正常な変動）が現れることがある。したがって、これらの正常な変動を異常と判定せずに、事故または故障の前兆となる異常な変動のみを検知することができるように、単位空間を適切に作成し、かつ更新する必要がある。

しかしながら、上述した従来の単位空間の作成および更新方法では、単位空間のデータ長さの決定に関しては定義されていない。なお、単位空間のデータ長さとは、単位空間に用いるデータの時間幅またはデータの点数である。単位空間のデータ長さが適切に設定されていない場合、時系列データの正常な変動を誤って異常と判定してしまうことが懸念される。

また、従来技術では、ある診断対象時刻のデータに対して単一の単位空間を用いて診断対象の異常を判定するため、様々な異常を検知することができないという問題が懸念される。たとえば、正常変動の一周期分の時間幅を有するデータを単位空間データに設定した場合には、診断対象のデータの変動が単位空間データとして設定した正常変動範囲よりも大きい変化であれば異常と判定しやすいのに対し、正常変動範囲よりも小さな突発的な変化については、誤って正常と判定してしまう可能性がある。一方で、上述の正常変動周期よりも短い時間幅を有するデータを単位空間データに設定した場合には、上述した突発的な変化を異常と判定できたとしても、正常変動を異常と誤判定してしまったり、単位空間の更新周期またはそれ以上の長い時間をかけて徐々に変化する経年劣化などの異常の兆候については、誤って正常と判定してしまう可能性がある。

この発明はこのような課題を解決するためになされたものであって、その目的は、単位空間を基準としたマハラノビス距離を用いて診断対象の異常を診断する異常診断方法、異常診断装置および異常診断プログラムにおいて、異常の判定精度を向上させることである。

本開示に係る異常診断方法は、診断対象の運転状態の異常を診断する異常診断方法であって、診断対象の正常運転データから、診断対象の運転状態を判定するための基準となる単位空間を作成するステップと、診断対象から、複数の評価項目の状態量を有するデータを取得するステップと、作成された単位空間を用いて、取得した前記データのマハラノビス距離を算出するステップと、算出されたマハラノビス距離に基づいて、診断対象の運転状態の異常を判定するステップとを備える。単位空間を作成するステップは、データ長さが互いに異なる複数の単位空間を作成するステップを含む。複数の単位空間を作成するステップは、診断対象から取得されるデータにおける複数の評価項目間の相関係数、およびデータの正常変動周期の少なくとも１つに基づいて、各複数の単位空間のデータ長さを決定するステップを含む。マハラノビス距離を算出するステップは、作成された複数の単位空間を用いて複数のマハラノビス距離を算出するステップを含む。異常を判定するステップは、算出された複数のマハラノビス距離に基づいて異常を判定するステップを含む。

本開示に係る異常診断方法は、診断対象の運転状態の異常を診断する異常診断方法であって、診断対象の正常運転データから、診断対象の運転状態を判定するための基準となる単位空間を作成するステップと、診断対象から、複数の評価項目の状態量を有するデータを取得するステップと、作成された単位空間を用いて、取得したデータのマハラノビス距離を算出するステップと、算出されたマハラノビス距離に基づいて、診断対象の運転状態の異常を判定するステップとを備える。単位空間を作成するステップは、データ長さが互いに異なる複数の単位空間を作成するステップを含む。マハラノビス距離を算出するステップは、作成された複数の単位空間を用いて同一の診断時刻のデータに対して、複数のマハラノビス距離を算出するステップを含む。異常を判定するステップは、算出された複数のマハラノビス距離に基づいて異常を判定するステップを含む。

本開示によれば、単位空間を基準としたマハラノビス距離を用いて診断対象の異常を診断する異常診断装置、異常診断方法および異常診断プログラムにおいて、異常の判定精度を向上させることができる。

実施の形態１に係る異常診断装置の機能的構成を示すブロック図である。 単位空間のデータ長さを決定する第１の方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。 図２のステップＳ０２の処理を説明するための図である。 図２のステップＳ０４の処理を説明するための図である。 単位空間のデータ長さを決定する第２の方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。 単位空間の更新周期を決定する第１の方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。 図６のステップＳ２５の処理を説明するための図である。 単位空間の更新周期を決定する第２の方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。 実施の形態１に係る異常診断装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 実施の形態１に係る異常診断装置の作用効果を説明するための図である。 実施の形態１に係る異常診断装置の作用効果を説明するための図である。 実施の形態１に係る異常診断装置の作用効果を説明するための図である。 実施の形態２に係る異常診断方法を説明するための図である。 実施の形態２に係る異常診断装置の作用効果を説明するための図である。 実施の形態２に係る異常診断装置の作用効果を説明するための図である。 単位空間データの更新方法の処理手順を説明するための図である。 単位空間データの第１の更新方法の処理手順を説明するための図である。 単位空間データの第１の更新方法の処理手順を説明するための図である。 単位空間データの第２の更新方法の処理手順を説明するための図である。 単位空間データの第２の更新方法の処理手順を説明するための図である。 単位空間データの第２の更新方法の処理手順を説明するための図である。 マハラノビス距離の閾値を決定する方法を説明するための図である。

以下に、本開示の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、以下では図中の同一または相当部分には同一符号を付してその説明は原則的に繰返さないものとする。

実施の形態１．
［Ａ．異常診断装置の機能的構成］
最初に、実施の形態１に係る異常診断装置の機能的構成について説明する。

図１は、実施の形態１に係る異常診断装置の機能的構成を示すブロック図である。実施の形態１に係る異常診断装置１は、診断対象の設備または機器（以下、単に「設備」とも総称する）から取得される時系列データを解析することにより、当該設備の運転状態が正常であるか否かを判定し、その判定結果を出力するように構成される。

診断対象となる設備は、たとえば、発電機、ＦＡ（ファクトリオートメーション）機器、受配電機器、昇降機および鉄道用電気機器などの機器またはプラントである。本願明細書では、異常診断装置１を、発電機の状態監視および異常診断に適用する構成について例示する。

図１を参照して、異常診断装置１は、データ読み取り部２と、データ表示部３と、単位空間定義部４と、単位空間データ作成部５と、診断部６と、異常判定部７と、単位空間用データ蓄積部８と、判定結果出力部９とを備える。

（Ａ－１）データ読み取り部
データ読み取り部２は、診断対象設備・機器から取得される時系列データを読み取る。当該データは、複数の評価項目の状態量を含んでいる。本願明細書において、「評価項目」は、診断対象設備・機器から取得される複数種類の時系列データの物理量の名称であり、マハラノビス距離の算出に用いる項目である。発電機を例に説明すると、運転データとして、発電機の出力、回転速度ならびに電圧および電流などの評価項目を含み、計測データとして、発電機に取り付けられたセンサにより計測される発電機を構成する機器や部品の温度および振動などの評価項目を含む。なお、これらの評価項目は例示であって、運転データおよび計測データの項目数は限定されるものではない。データ読み取り部２は、読み取りデータをデータ表示部３、単位空間定義部４および診断部６へ送信する。

（Ａ－２）データ表示部
データ表示部３は、データ読み取り部２から受信した読み取りデータを、時系列データとしてグラフ化して表示する。

（Ａ－３）単位空間定義部
単位空間定義部４は、データ読み取り部２から受信した読み取りデータを用いて、診断に用いる単位空間のデータ長さおよび単位空間の更新周期を決定する。本願明細書において「単位空間」は、診断対象の運転状態を判定するための基準となる。単位空間は、正常運転時の運転データおよび計測データ（以下、「正常運転データ」とも称する）から作成される。単位空間は、単位空間定義部４で決定されたデータ長さの正常運転データから作成されるとともに、単位空間定義部４で決定された更新周期に従って周期的に更新される。

後述するように、異常診断装置１は、互いにデータ長さが異なる複数の単位空間を用いて、異常を診断するように構成される。そのため、単位空間定義部４は、診断に用いられる複数の単位空間の各々について、データ長さおよび更新周期を決定するように構成される。

具体的には、単位空間定義部４は、データ長さ決定部１０と、更新周期決定部１１とを有する。データ長さ決定部１０は、単位空間のデータ長さを決定する。すなわち、単位空間として定義するデータ範囲を決定する。更新周期決定部１１は、単位空間の更新周期を決定する。本願明細書において「単位空間データの長さ」とは、単位空間に用いるデータの時間幅またはデータの点数である。「単位空間の更新周期」とは、同じ単位空間を用いて診断を行なう時間幅である。

（ａ）データ長さ決定部
データ長さ決定部１０は、読み取りデータのうちの正常運転データを用いて、単位空間のデータ長さを決定する。なお、データ長さ決定部１０は、必要に応じて、正常運転データに対して任意の演算処理が施されたデータを用いることができる。任意の演算処理とは、たとえば、微分、移動平均もしくは、複数の評価項目間の時系列データの和、差または平均などの処理である。

データ長さ決定部１０は、診断に用いる複数の単位空間にそれぞれ対応して、複数のデータ長さを決定する。単位空間のデータ長さの決定には、（１）読み取りデータの複数の評価項目間の相関係数に基づいて決定する方法、（２）診断対象の設備の特性に応じて、読み取りデータの正常変動周期に基づいて決定する方法、の少なくとも１つが用いられる。

最初に、（１）読み取りデータの複数の評価項目間の相関係数（相関行列）に基づいて単位空間のデータ長さを決定する方法の例について説明する。図２は、当該決定方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。

図２を参照して、データ長さ決定部１０は、ステップＳ０１により、データ読み取り部２から受信した読み取りデータの中から、任意の期間における正常運転データを取得する。正常運転データとは、異常または不具合が起きていないときの運転状態において取得される運転データおよび計測データであり、複数の評価項目の状態量を含んでいる。また、任意の期間は、数日、数ヶ月または数年とすることができる。なお、期間が長くなるほど、診断精度を向上させることができる。

データ長さ決定部１０は、ステップＳ０２により、ステップＳ０１で取得した正常運転データを、任意の複数のデータ長さで分割し、分割したデータ毎に複数の評価項目間の相関係数を求める。

任意の複数のデータ長さは、たとえば、７２０点、１４４０点、４３２０点、１４４００点、４３２００点のように、測定時間または測定日数の定数倍となるように決定することができる。なお、７２０点は、データのサンプリング周期が１分とした場合の１２時間分のデータ点数に相当する。１４４０点は１日分のデータ点数に相当し、４３２０点は３日分のデータ点数に相当する。１４４００点は１０日分のデータ点数に相当し、４３２００点は３０日分のデータ点数に相当する。

図３には、時系列で表示されたある期間の正常運転データを、任意のデータ長さａ，ｂ，ｃ，ｄで分割した例が示される。データ長さｂはデータ長さａの２倍であり、データ長さｃはデータ長さａの６倍であり、データ長さｄはデータ長さａの１２倍である。図３の例では、ある１つの評価項目の時系列データを分割しているが、実際には複数の評価項目の時系列データが存在するため、その他の評価項目の時系列データも上記評価項目の時系列データと同様に分割される。

データ長さ決定部１０は、分割したデータ毎に、当該分割したデータに含まれる複数の評価項目間の相関係数を求める。相関係数は、２項目間の直線的な関係性の強さを示す指標である。２項目間の正の相関が強くなるに従って相関係数は１に近づき、負の相関が強くなるに従って相関係数は－１に近づく。２項目間にほとんど相関がない場合、相関係数は０に近い値となる。

なお、１つの分割したデータに含まれる評価項目数が３以上ある場合には、データ長さ決定部１０は、相関行列を求める。相関行列は、相関係数を配列した行列であり、対角行列である。同じ項目同士の相関係数は１となるため、相関行列の対角成分はすべて１となる。相関係数および相関行列は周知の方法を用いて求めることができる。

図２に戻って、データ長さ決定部１０は、ステップＳ０３により、同一データ長さ毎に、ステップＳ０２で求めた相関係数のばらつきを算出する。相関係数のばらつきは、同一項目の相関係数の（相関行列の同じ成分の）分散または標準偏差を用いて算出することができる。ステップＳ０３において相関係数のばらつきを求めるデータ数は、分割データのすべてとしてもよい。あるいは、相関係数のばらつきを求めるデータ数を、データ長さが最も長い、言い換えれば分割データ数が最も少ないもののデータ数に合わせてもよい。図３の例では、最も分割データ数が少ないデータ長さｄの分割データ数で、相関係数のばらつきを求めてもよい。

データ長さ決定部１０は、ステップＳ０４により、ステップＳ０３で求めた相関係数のばらつきとデータ長さとの関係を求める。たとえば、データ長さ決定部１０は、図４に示されるような、相関係数のばらつきを縦軸とし、データ長さを横軸としたグラフを作成する。このグラフでは、データ長さ毎に相関係数のばらつきがプロットされている。

相関係数のばらつきとして、１つのデータ長さについて求められたすべての（複数の評価項目間のすべての）相関係数のばらつきの平均値を用いてもよいし、当該すべての相関係数のばらつきの最大値を用いてもよい。あるいは、当該すべての相関係数のばらつきの中から任意に選択した値、または、任意に選択した複数の相関係数のばらつきの平均値を用いてもよい。

図４の場合、各データ長さにおける相関係数のばらつきは、当該データ長さを有するデータに含まれる２項目の関係性の強弱のばらつきを示している。データ長さに亘って２項目間の関係性に大きな変動がなければ、相関係数のばらつきは小さくなる一方で、２項目間の関係性が変動すると、相関係数のばらつきは大きくなる。

図４には、５種類のデータ長さａ～ｅと相関係数のばらつきとの関係が示されている。これによると、データ長さが長くなるに従って、相関係数のばらつきが小さくなっていることが分かる。一方、データ長さが短くなるに従って相関係数のばらつきが大きくなっている。この相関係数のばらつきが大きいデータ長さの単位空間を用いてマハラノビス距離を算出すると、正常なデータであるにもかかわらずマハラノビス距離が大きくなってしまうため、誤って異常と判定してしまう可能性が懸念される。

図２に戻って、データ長さ決定部１０は、ステップＳ０５により、相関係数のばらつきに対して閾値を設定する。図４の例では、大きさが異なる２つの閾値Ｄ１および閾値Ｄ２が設定されている。データ長さ決定部１０は、相関係数のばらつきが閾値以下となるデータ長さを、診断に用いる単位空間のデータ長さに決定する。

具体的には、データ長さ決定部１０は、相関係数のばらつきが閾値Ｄ１以下となるデータ長さｃ，ｄ，ｅのうちのデータ長さｃを単位空間のデータ長さに設定することができる。また、データ長さ決定部１０は、相関係数のばらつきが閾値Ｄ２以下となるデータ長さｅを単位空間のデータ長さに決定することができる。

データ長さ決定部１０は、複数の閾値を設けることにより、データ長さが互いに異なる複数の単位空間を決定してもよい。あるいは、データ長さ決定部１０は、以下に示す、複数の評価項目間の相関係数に基づいて単位空間のデータ長さを決定する別の方法または正常変動周期に基づいて単位空間のデータ長さを決定する方法を併用することにより、複数の単位空間のデータ長さを決定してもよい。

複数の評価項目間の相関係数に基づき単位空間のデータ長さを決定する別の方法としては、相関係数の変化から単位空間のデータ長さを決定する方法がある。複数の評価項目から構成される時系列データのデータ数を１ずつ増やし、データが増える毎に時系列データを構成する複数の評価項目間の相関係数（または相関行列）を求める。相関係数とデータ数との関係を評価し、相関係数が一定の値に収束するデータ数を単位空間のデータ長さとしてもよい。あるいは、相関係数の変化率とデータ数との関係を評価し、相関係数の変化率が０に収束するデータ数を、単位空間のデータ長さとしてもよい。

ここで、相関係数およびその変化率は、前述のように、評価項目数に応じて複数存在するため、全ての評価項目間の相関係数（またはその変化率）の平均値としてもよく、変化が最大の相関係数（またはその変化率）、任意に選択した相関係数（またはその変化率）またはその平均値としてもよい。以上のように複数の評価項目間の相関係数に基づき単位空間のデータ長さを決定する。

次に、（２）読み取りデータの正常変動周期に基づいて単位空間のデータ長さを決定する方法について説明する。図５は、当該決定方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。

図５を参照して、データ長さ決定部１０は、図２と同じステップＳ０１により、任意の期間における正常運転データを取得する。

データ長さ決定部１０は、ステップＳ１２により、ステップＳ０１で取得した正常運転データの変動周期を分析する。正常運転データの変動周期の分析は、汎用の解析ソフトなどの周知技術を用いて行なうことができる。

データ長さ決定部１０は、ステップＳ１３により、ステップＳ１２の分析によって得られた正常運転データの変動周期またはその定数倍を単位空間のデータ長さに決定する。データ長さ決定部１０は、上述した複数の評価項目間の相関係数に基づいて決定された単位空間のデータ長さを併用することにより、複数の単位空間のデータ長さを決定してもよい。

（ｂ）更新周期決定部
図１に戻って、更新周期決定部１１は、読み取りデータのうちの正常運転データを用いて、単位空間の更新周期を決定する。単位空間の更新周期とは、上述したように、同じ単位空間を用いて診断を行なう時間幅である。したがって、決定した更新周期に基づいた更新時期に到達すると、新たな単位空間を用いて診断が行なわれることになる。

単位空間を更新する理由は、診断対象の設備におけるデータ変動に、季節変動などの異常でない正常変動が含まれる場合、単位空間を更新せずに診断を行なうと、正常なデータ変動を異常と誤って判定してしまう、あるいは、異常なデータ変動を正常と誤って判定してしまう可能性があるためである。

更新周期の決定には、（１）読み取りデータの複数の評価項目間の相関係数（相関行列）に基づいて決定する方法、（２）診断対象の設備の特性に応じて、読み取りデータの正常変動周期に基づいて決定する方法、の少なくとも１つが用いられる。

最初に、（１）読み取りデータの評価項目間の相関係数に基づいて単位空間の更新周期を決定する方法について説明する。図６は、当該決定方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。

図６を参照して、更新周期決定部１１は、図２と同じステップＳ０１により、任意の期間における正常運転データを取得する。

更新周期決定部１１は、Ｓ２２により、取得した正常運転データを、データ長さ決定部１０で決定した単位空間のデータ長さで分割し、分割したデータ毎に複数の評価項目間の相関係数（または相関行列）を求める。

更新周期決定部１１は、ステップＳ２３により、ステップＳ２２で求めた相関係数を、相関係数の作成に用いた正常運転データの時刻に基づいて、時系列順にプロットする。正常運転データの時刻とは、たとえば、相関係数を求めた時系列データの開始時刻、終了時刻または、開始時刻および終了時刻の間の中央の時刻などのうちのいずれかを用いることができる。

更新周期決定部１１は、ステップＳ２４により、ステップＳ２３にて作成した相関係数の時系列プロットにおいて、相関係数の変化量と時間変化量との関係を求める。相関係数の変化量は、相関係数の時系列変化を時間微分した値を用いてもよく、時刻ｔにおける相関係数と、時刻ｔ－ｍ（ｍは任意の定数）における相関係数との差を用いてもよい。

図７には、時刻ｔにおける相関係数と、時刻ｔ－ｍ（ｍは任意の定数）における相関係数との差として求めた相関係数の変化量と時間変化量ｍとの関係をプロットしたグラフが示される。図７の縦軸は相関係数の変化量を示し、横軸は時間変化量を示す。

更新周期決定部１１は、ステップＳ２５により、相関係数の変化量が予め決定した閾値以下となる時間変化量を、更新周期とする。相関係数の変化量は、診断に使用する項目数に応じて複数個求められるが、全ての相関係数の変化量の平均値も用いてもよいし、最大値を用いてもよい。あるいは、任意の相関係数の変化量を用いてもよく、任意に選択した複数の相関係数の変化量の平均値を用いてもよい。

次に、（２）読み取りデータの正常変動周期に基づいて単位空間のデータ長さを決定する方法について説明する。図８は、当該決定方法の処理手順を説明するためのフローチャートである。

図８を参照して、更新周期決定部１１は、図２と同じステップＳ０１により、任意の期間における正常運転データを取得する。

更新周期決定部１１は、図５と同じステップＳ１２により、ステップＳ０１で取得した正常運転データの変動周期を分析する。変動周期の分析は、汎用の解析ソフトなどの周知技術を用いて行なうことができる。

更新周期決定部１１は、ステップＳ３３により、ステップＳ１２の分析により得られた正常運転データの変動周期またはその定数倍を単位空間の更新周期に決定する。

（Ａ－４）単位空間データ作成部
図１に戻って、単位空間データ作成部５は、単位空間定義部４で決定された単位空間のデータ長さおよび更新周期に基づいて、単位空間データを作成する。なお、単位空間データとは、単位空間を構成するデータを意味し、以降、単位空間と同じ意味で使用する。初回の（単位空間データ蓄積部８にデータが蓄積されていない状態での）診断では、単位空間データ作成部５は、読み取りデータから、単位空間定義部４で決定されたデータ長さの正常運転データを切り出し、切り出した正常運転データを単位空間データとする。

更新周期決定部１１で決定した更新周期に基づいて設定された更新時期まで診断が到達すると、単位空間データ作成部５は、マハラノビス・タグチ（ＭＴ）法による診断済みのデータのうち、マハラノビス距離が閾値以下となった（すなわち正常と判定された）データを用いて、更新時期以降の診断に用いる単位空間を作成する。具体的には、単位空間データ作成部５は、更新時期に到達すると、単位空間用データ蓄積部８に蓄積されたデータのうち、正常と判定されたデータから、単位空間定義部４で決定されたデータ長さのデータを切り出し、切り出したデータを単位空間データとする。

（Ａ－５）診断部
診断部６は、単位空間データ作成部５により作成された単位空間と、データ読み取り部２で読み取られ、必要に応じて前処理が施されたデータとを用いて、ＭＴ法によりマハラノビス距離を求める。マハラノビス距離は、公知の方法によって算出することができる。なお、診断部６は、ある診断時刻のデータに対して、単位空間の数に応じて複数のマハラノビス距離を求める。

（Ａ－６）異常判定部
異常判定部７は、診断部６により求められた複数のマハラノビス距離に基づいて、診断対象の設備の運転状態における異常の有無を判定する。具体的には、異常判定部７は、複数の単位空間を用いてそれぞれ算出された複数のマハラノビス距離と、予め設定された閾値とを比較することにより、設備の運転状態の異常の有無を判定する。

異常判定部７は、複数のマハラノビス距離に基づいた複数の判定結果を総合して、設備の運転状態の異常の有無を判定する。具体的には、異常判定部７は、互いに長さが異なる複数の単位空間を用いて診断する場合、複数の単位空間に対応する複数のマハラノビス距離のうちの少なくとも１つのマハラノビス距離が閾値以上となった場合に、設備の運転状態が異常であると判定する。

（Ａ－７）単位空間用データ蓄積部
単位空間用データ蓄積部８は、診断部６によって診断がなされた、複数の評価項目の状態量を有するデータにそれらのマハラノビス距離を紐付けて蓄積する。

単位空間データ作成部５は、単位空間用データ蓄積部８に蓄積されたデータのうち、マハラノビス距離が閾値以下であるものを用いて、各更新時期以降の診断に用いる単位空間を作成する。単位空間の更新時期が到来した場合には、単位空間データ作成部５は、単位空間用データ蓄積部８に蓄積されたデータから、データ長さ決定部１０で決定されたデータ長さを有するデータを切り取ることにより、単位空間を作成し、単位空間を更新する。したがって、診断部６は、更新された単位空間を用いてマハラノビス距離を求めることになる。

上述した単位空間用データ蓄積部８におけるデータの蓄積と、単位空間データ作成部５における単位空間の更新とは繰り返し実行される。

（Ａ－８）判定結果出力部
判定結果出力部９は、異常判定部７における判定結果を出力する。判定結果出力部９は、たとえば、表示部を有しており、複数の単位空間を用いてそれぞれ求められた複数のマハラノビス距離の時系列変化を表示部に表示する。判定結果出力部９は、さらに、すべてのマハラノビス距離に基づいて判定された、診断対象の運転状態の有無についての判定結果を表示部に表示する。判定結果出力部９は、これらの判定結果を表示部に表示するとともに、図示しない通信手段を用いて外部の装置に送信する構成としてもよい。

［Ｂ．異常診断装置のハードウェア構成例］
次に、実施の形態１に係る異常診断装置のハードウェア構成例について説明する。

図９は、実施の形態１に係る異常診断装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図９を参照して、異常診断装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０と、プログラムおよびデータを格納するメモリとを備えており、ＣＰＵ２０が当該プログラムに従って動作することにより、図１に示す機能的構成が実現される。

メモリは、ＲＯＭ（Read Only Memory）２１、ＲＡＭ（Random Access Memory）２２およびＨＤＤ（Hard Disk Drive）２３を含む。ＲＯＭ２１は、ＣＰＵ２０にて実行されるプログラムを格納することができる。ＲＡＭ２２は、ＣＰＵ２０におけるプログラムの実行中に利用されるデータを一時的に格納することができ、作業領域として利用される一時的なデータメモリとして機能することができる。ＨＤＤ２３は、不揮発性の記憶装置であり、データ読み取り部２による読み取りデータ、単位空間作成用のデータおよび、異常判定部７における判定結果などを格納することができる。ＨＤＤに加えて、あるいは、ＨＤＤに代えて、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置を採用してもよい。

異常診断装置１は、さらに、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２４、Ｉ／Ｏ（Input／Output）インターフェイス２５、入力部２６および表示部２７を含む。通信インターフェイス２４は、異常診断装置１が診断対象の設備を含む外部機器と通信するためのインターフェイスである。通信インターフェイス２４は「データ読み取り部２」の一実施例に対応する。

Ｉ／Ｏインターフェイス２５は、異常診断装置１への入力または異常診断装置１からの出力のインターフェイスである。図９に示すように、Ｉ／Ｏインターフェイス２５は、入力部２６および表示部２７に接続される。

入力部２６は、ユーザからの異常診断装置１に対する指示を含む入力を受け付ける。入力部２６は、キーボード、マウスおよび、表示部の表示画面と一体的に構成されたタッチパネルなどを含み、単位空間定義部４および異常判定部７で用いられる閾値の設定などを受け付ける。

表示部２７は、「データ表示部３」および「判定結果出力部９」の一実施例に対応する。表示部２７は、診断対象から取得された時系列データおよび異常判定部７における判定結果などを表示することができる。

［Ｃ．作用効果］
次に、実施の形態１に係る異常診断装置１が奏する作用効果について説明する。

上述したように、実施の形態１に係る異常診断装置１は、互いにデータ長さが異なる複数の単位空間を用いて診断対象の異常を診断するように構成される。これによると、時系列データの正常な変動を異常と判定せずに、事故または故障の前兆となる異常の兆候を適切に判定することができる。この作用効果を図１０から図１２を用いて詳細に説明する。

図１０（Ａ）には、季節変動などの正常な変動を有する時系列データの波形が示される。図１０および以降の図面では、説明の容易化のため、複数の評価項目のうちの１つの評価項目の時系列データの波形を示すものとする。

図１０（Ｂ）には、正常な変動より小さい突発的な変化（図中の領域Ｒ１に相当）が生じている時系列データの波形が示される。図１０（Ｃ）には、正常な変動より大きい長期的な変化（図中の領域Ｒ２に相当）が生じている時系列データの波形が示される。

診断対象の異常を高い精度で判定するためには、図１０（Ａ）に示される正常な変動を異常と判定せずに、図１０（Ｂ）および図１０（Ｃ）に示される変化の両方を異常と判定することが求められる。

図１１には、正常運転データの変動周期程度のデータ長さを有する単位空間を用いて、図１０（Ｂ），（Ｃ）の時系列データに基づいて異常を診断する場合が示される。図１１（Ａ）は図１０（Ｂ）の時系列データに基づいた異常診断を示し、図１１（Ｂ）は図１０（Ｃ）の時系列データに基づいた異常診断を示している。

図１１（Ａ）に示すように、データ長さが長い単位空間を用いて異常を診断する場合、正常な変動より小さい突発的な変化は単位空間内に収まってしまうため、マハラノビス距離に基づいて当該変化を検知することができない。これに対して、図１１（Ｂ）に示すように、正常な変動より大きい長期的な変化は単位空間の外部に及ぶため、マハラノビス距離に基づいて当該変化を検知することができる。

図１２には、正常運転データの変動周期よりも十分に短いデータ長さを有する単位空間を用いて、図１０（Ｂ），（Ｃ）の時系列データに基づいて異常を診断する場合が示される。図１２（Ａ）は図１０（Ｂ）の時系列データに基づいた異常診断を示し、図１２（Ｂ）は図１０（Ｃ）の時系列データに基づいた異常診断を示している。

図１２（Ａ）に示すように、データ長さが短い単位空間を用いて異常を診断する場合、正常な変動より小さい突発的な変化は単位空間の外部に及ぶため、マハラノビス距離に基づいて当該変化を検知することができる。これに対して、図１２（Ｂ）に示すように、長期的な変化は、徐々に値が変化するため、データ長さが短い単位空間を用いた診断では、単位空間を構成するデータの値と診断対象データの値とが似通っているため、マハラノビス距離の増大が小さくなり、結果的に異常と判定されずに単位空間が更新されることになる。これによると、異常を含んだ単位空間を用いて診断を継続することになり、異常を検知できない場合が生じる。

このように、単一の単位空間を用いて異常を診断する構成では、様々な異常変動に対応することができない。これに対して、実施の形態１に係る異常診断装置１では、データ長さが互いに異なる複数の単位空間を用いる。すなわち、複数の単位空間には、図１１に示されるデータ長さが長い単位空間および、図１２に示されるデータ長さが短い単位空間が含まれている。したがって、複数の単位空間の少なくとも１つを用いた診断において異常な変動を検知することができる。これによると、実施の形態１に係る異常診断装置１は、様々な異常変動に対応することができるため、高い精度で異常を判定することが可能となる。

実施の形態２．
上述した実施の形態１では、データ長さが互いに異なる複数の単位空間を用いて、設備の異常を診断する構成について説明した。実施の形態２では、更新周期よりも長い時間をかけて緩やかに変化する経年劣化などの異常変動であっても検出を可能とすることを目的とした構成について説明する。具体的には、データ収集時期が互いに異なる複数の単位空間を用いて、設備の異常を診断する構成を説明する。なお、実施の形態１と重複しており、実施の形態１にて既に説明した事項については、説明を省略する。

［Ｄ．異常診断装置の機能的構成］
実施の形態２では、単位空間データ作成部５（図２参照）は、上述した方法を用いて決定したデータ長さを有する単位空間を作成する際、データ収集時期の異なる複数の単位空間からなる単位空間群を作成する。

たとえば、データ長さを４３２００点とした場合、単位空間データ作成部５は、データ収集時期が互いに異なる３つの単位空間を作成する。４３２００点は、データのサンプリング周期が１分とした場合の３０日分のデータ点数に相当する。

第１の単位空間は、データ取得開始時刻（以下、単位空間開始時刻とも称する）を診断開始時刻に対して３０日前とし、３０日前から診断開始時刻までの３０日分のデータ点数を有する。第２の単位空間は、単位空間開始時刻を診断開始時刻に対して６０日前とし、６０日前から３０日前までの３０日分のデータ点数を有する。第３の単位空間は、単位空間開始時刻を診断開始時刻に対して９０日前とし、９０日前から６０日前までの３０日分のデータ点数を有する。

なお、単位空間開始時刻は、診断開始時刻から単位空間のデータ長さ（たとえば３０日分）よりも長い時間遡った時刻として、任意に決定することができる。また、第２の単位空間および第３の単位空間の開始時刻は、単位空間の更新周期よりも長い時間遡った時刻とすることが望ましい。本実施の形態では、過去に遡った３つの時期に対応する３つの単位空間を例示しているが、単位空間の数はこれに限らない。

診断部６（図１参照）は、単位空間データ作成部５により作成された３つの単位空間の各々について、同一の診断時刻におけるマハラノビス距離を求める。すなわち、診断部６は、第１の単位空間に基づいた第１のマハラノビス距離、第２の単位空間に基づいた第２のマハラノビス距離、および第３の単位空間に基づいた第３のマハラノビス距離を求める。

異常判定部７（図１参照）は、上記３つのマハラノビス距離の変化量に基づいて、設備の異常を判定する。図１３は、異常の判定方法を説明するための図である。図１３には、第１から第３の単位空間にそれぞれ対応する第１から第３のマハラノビス距離が示されている。マハラノビス距離の変化量は、第１から第３のマハラノビス距離の変動幅に相当する。図１３の例では、マハラノビス距離の変化量は、最小値である第１のマハラノビス距離と、最大値である第３のマハラノビス距離との差に相当する。

異常判定部７は、マハラノビス距離の変化量が予め設定された閾値より大きい場合に、設備の運転状態が異常であると判定する。なお、異常判定部７は、データ収集時期の異なる複数の単位空間を用いた診断に加えて、実施の形態１による診断を併用することによって、設備の異常を診断する構成としてもよい。

［Ｅ．作用効果］
次に、実施の形態２に係る異常診断装置が奏する作用効果について説明する。以下の説明では、データ収集時期が互いに異なる３つの単位空間を用いて診断対象の異常を診断する場合を想定する。

図１４には、２種類の時系列データの波形が示される。波形Ａは、正常な変動を有する時系列データの波形である。波形Ｂは、波形Ａと近似した変動を有するが、データの大きさが緩やかに増加している。この緩やかな変動は、単位空間の更新周期よりも長い時間をかけて緩やかに変化する経年劣化などの異常変動に相当する。

第１の単位空間は、診断区間の開始時刻の直近の正常運転データにより作成されている。第２の単位空間は、第１の単位空間よりも遡った正常運転データにより作成されている。第３の単位空間は、第２の単位空間よりもさらに遡った正常運転データにより作成されている。第１から第３の単位空間は、正常運転データの収集時期が互いに異なっている。

診断部６（図１参照）は、診断区間におけるデータと、第１から第３の単位空間の各々とを用いて、ＭＴ法によりマハラノビス距離を算出する。図１５に、図１４の波形Ａおよび波形Ｂの各々について算出されたマハラノビス距離を示す。各波形において、第１の単位空間を用いて算出されたマハラノビス距離、第２の単位空間を用いて算出されたマハラノビス距離、および第３の単位空間を用いて算出されたマハラノビス距離が示されている。

波形Ａでは、３つのマハラノビス距離は同等の大きさを有しており、単位空間のデータ収集時期によってマハラノビス距離は変化していない。これに対して、波形Ｂでは、第３の単位空間におけるマハラノビス距離が最も大きく、第１の単位空間におけるマハラノビス距離が最も小さくなっている。このように、時系列データに経年劣化による異常変動がある場合には、単位空間のデータ収集時期によってマハラノビス距離が変化する。

異常判定部７（図１参照）は、上記３つのマハラノビス距離の変化量に基づいて、診断対象の異常を判定する。マハラノビス距離の変化量は、第１から第３のマハラノビス距離の変動幅に相当する。異常判定部７は、マハラノビス距離の変化量が予め設定された閾値より大きい場合に、設備の運転状態が異常であると判定する。

図１５の例では、第１の単位空間のみを用いて波形Ｂの時系列データのマハラノビス距離を求めた場合、正常な変動を有する波形Ａと、異常な変動を有する波形Ｂとはマハラノビス距離が等しくなっている。そのため、波形Ｂの異常な変動を検知することができない。

これに対して、本実施の形態２では、第１の単位空間よりもデータ収集時期が遡った第２の単位空間および第３の単位空間を用いてマハラノビス距離を求めることで、波形Ａおよび波形Ｂのマハラノビス距離に差が現れている。このように、データ収集時期が互いに異なる複数の単位空間を用いて同一の診断区間のマハラノビス距離を求めることによって、マハラノビス距離の変化量に基づいて、経年劣化による異常な変動を検知することができる。

実施の形態３．
実施の形態３では、実施の形態１における単位空間の更新方法について説明する。単位空間の更新は、単位空間データ作成部５（図１参照）により実行される。なお、本実施の形態で用いる単位空間のデータ長さおよび更新周期は、実施の形態１で説明した方法により、単位空間定義部４で決定されたデータ長さ（データ数）および更新周期であるとする。

図１６は、単位空間の更新方法の処理手順を説明するための図である。図１６（Ａ）から図１６（Ｃ）には、診断を開始してから更新時期に到達するごとに単位空間が更新される様子が段階的に示されている。

まず図１６（Ａ）に示すように、診断が開始されると、診断部６により、診断開始時点から１回目の更新時期に到達する時点（以下、「第１更新時期」とも称する）まで診断が行なわれる。この初回の診断に用いられる単位空間（以下、「第１の単位空間」とも称する）は、読み取りデータから、単位空間定義部４で決定されたデータ長さ（以下、「単位空間データ数」とも称する）の正常運転データを切り出したものである。

診断開始後、第１更新時期に到達すると、単位空間データ作成部５は、初回の診断に用いた第１の単位空間を破棄するとともに、第１更新時期以降の第２の診断に用いる単位空間（以下、「第２の単位空間」とも称する）を新規に作成する。

図１６（Ｂ）には、第２の単位空間の作成方法が示される。単位空間データ作成部５は、診断開始時点から第１更新時期の間に単位空間データ蓄積部８に蓄積されたデータのうち、マハラノビス距離が予め定めた閾値以下であるデータを用いて、第２の単位空間を作成する。したがって、第１の単位空間を構成するデータ（第１の単位空間データ）はすべて破棄され、第２の単位空間には用いないこととなる。

具体的には、単位空間データ作成部５は、診断開始時点から第１更新時期までの期間のデータのうち、ＭＴ法により算出されたマハラノビス距離が閾値以下となった（すなわち正常と判定された）データを抽出する。さらに、単位空間データ作成部５は、この抽出したデータの中から、第１更新時期に最も近い日時（最新の日時）のデータから過去に遡り、単位空間データ数分のデータを抽出し、第２の単位空間を新規に作成する。診断部６は、この第２の単位空間を用いて第２の（第１更新時期以降の）診断を行なう。

第２の診断開始後、２回目の更新時期（以下、「第２更新時期」とも称する）に到達すると、単位空間データ作成部５は、第２の診断に用いた第２の単位空間を破棄する。そして、単位空間データ作成部５は、第２更新時期以降の第３の診断に用いる単位空間（以下、「第３の単位空間」とも称する）を新規に作成する。

図１６（Ｃ）には、第３の単位空間の作成方法が示される。単位空間データ作成部５は、第２の診断開始時点から第２更新時期の間に単位空間データ蓄積部８に蓄積されたデータのうち、マハラノビス距離が予め定められた閾値以下であるデータを用いて、第３の単位空間を作成する。したがって、第２の単位空間を構成するデータ（第２の単位空間データ）はすべて破棄され、第３の単位空間には用いないこととなる。

具体的には、単位空間データ作成部５は、第１更新時期（第２の診断開始時点）から第２更新時期までの期間のデータのうち、マハラノビス距離が閾値以下となった（すなわち正常と判定された）データを抽出する。さらに、単位空間データ作成部５は、抽出したデータの中から、第２更新時期に最も近い日時（最新の日時）のデータから過去に遡り、単位空間データ数分のデータを抽出し、第３の単位空間を新規に作成する。診断部６は、この第３の単位空間を用いて、第３の（第２更新時期以降の）診断を行なう。

第３の診断の開始時点以降、単位空間データ作成部５は、更新時期に到達するごとに、上述した手順を繰り返すことによって、周期的に単位空間を更新する。診断部６は、周期的に更新される単位空間を用いて診断を継続する。そのため、更新周期は、単位空間データ数と同じか、または単位空間データ数よりも長くすることが望ましい。また、複数の単位空間を用いた診断においても、各単位空間が同様の手順を用いて周期的に更新される。更新された複数の単位空間を用いて診断が行なわれる。

このように、更新時期に到達するたびに、それまでの診断に用いた単位空間を破棄し、過去の診断に用いた単位空間データ（単位空間を構成するデータ）を再度使用することなく、直近に設備から取得されたデータのうちマハラノビス距離が閾値以下であるデータを用いて新規に単位空間を作成し更新時期以降の診断に用いる。そのため、診断対象設備の最新の状態が反映された正常データから構成される単位空間を用いて診断を実施することができ、誤判定のない診断が可能となる。

実施の形態４．
実施の形態３で説明した単位空間の更新方法においては、診断開始時点から次の更新時期の間に単位空間データ蓄積部８に蓄積されたデータのうち、マハラノビス距離が閾値以下となるデータの数が、予め単位空間定義部４において決定された単位空間データ数に満たない場合が起こり得る。実施の形態４では、このような場合における単位空間の更新方法について説明する。

実施の形態４に係る単位空間の更新方法には、以下に述べる第１の更新方法および第２の更新方法が存在する。単位空間データ作成部５は、これら２種類の更新方法のいずれかを選択して単位空間を更新することができる。

（１）第１の更新方法
図１７および図１８は、単位空間の第１の更新方法の処理手順を説明するための図である。図１７（Ａ）から図１７（Ｃ）および図１８（Ａ）から図１８（Ｃ）には、診断を開始してから更新時期に到達するごとに単位空間が更新される様子が段階的に示されている。

図１７および図１８は、図１６と比較して、第３の単位空間の作成方法が異なる。具体的には、図１７には、第３の単位空間を作成するためのデータの数が単位空間データ数に満たない場合が示されている。図１８には、図１７に示す場合における第３の単位空間を作成する手順が示されている。なお、図１７（Ａ）および図１７（Ｂ）は、図１６（Ａ）および図１６（Ｂ）と同じであるため、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

図１７（Ｃ）に示すように、第３の単位空間を作成するため、単位空間データ作成部５は、第２の診断開始時点から第２更新時期の間に単位空間データ蓄積部８に蓄積されたデータのうち、マハラノビス距離が閾値以下となった（すなわち正常と判定された）データを抽出する。さらに、単位空間データ作成部５は、抽出したデータの中から、第２更新時期に最も近い日時（最新の日時）のデータから過去に遡り、予め決定された単位空間データ数分のデータを抽出する。

ここで、マハラノビス距離が閾値以下となったデータ数が単位空間データ数に満たない場合には、単位空間データ作成部５は、図１８（Ａ）に示すように、第２更新時期に到達しても単位空間を更新しないこととする。すなわち、単位空間データ作成部５は、第３の単位空間を新たに作成せず、第２の単位空間を保持する。したがって、診断部６は、第２の単位空間を用いて第２更新時期以降のデータに対しても診断を行なう。この診断を第２'の診断と称する。

第２'の診断では、診断部６は、第２の単位空間と、第２'の診断開始時点以降にデータ読み取り部２で読み取られ、必要に応じて前処理が施されたデータとを用いて、マハラノビス距離を算出する。

図１８（Ｂ）に示すように、第２'の診断は、第２の診断開始時点から最新の診断までに（第２の単位空間を用いて診断を行なった期間、すなわち第２の診断と第２'の診断との間に）単位空間データ蓄積部８に蓄積されたデータのうちマハラノビス距離が閾値以下であるデータ数が、単位空間定義部４で予め決定した単位空間データ数と同じになる時点まで継続される。また、このマハラノビス距離が閾値以下であるデータ数が、単位空間データ数と同じになる時点を新たな更新時期とする。

図１８（Ｃ）では、第２の診断開始時点から新たな更新時期までの（第２の単位空間を用いた診断範囲）のデータのうち、マハラノビス距離が閾値以下となったデータの数が単位空間データ数に達すると、診断部６は第２'の診断を終了する。このとき、単位空間データ作成部５は、新たな更新時期までの診断に使用した単位空間を破棄し、第２の診断開始時点から最新の診断までに（第２の単位空間を用いて診断を行なった期間、すなわち第２の診断と第２'の診断との間に）単位空間データ蓄積部８に蓄積されたデータのうち、マハラノビス距離が閾値以下であるデータを第３の単位空間として新規に作成する。すなわち、単位空間は、本来の第２更新時期から遅れて更新される。診断部６は、第３の単位空間を用いて第３の診断を開始する。

なお、図１８（Ｃ）において、新たな更新時期以降の更新周期のカウントは、新たな更新時期（新たに作成された第３の単位空間が診断に適用された時点）においてリセットされる。したがって、単位空間データ作成部５は、この時点を起点として更新周期をカウントし、３回目の更新時期（以下、「第３更新時期」とも称する）に到達すると、第３更新時期以降の第４の診断に用いる単位空間（以下、「第４の単位空間」とも称する）を新規に作成する。

単位空間データ作成部５は、実施の形態３で示した更新方法と、上述した第１の更新方法とを、抽出されるデータ数に応じて切り替えて用いることにより、単位空間を適宜更新する。診断部６は、更新される単位空間を用いて診断を継続して行なう。これによると、マハラノビス距離が閾値以下となったデータのみを用いて単位空間が生成されるため、異常データを含んだ単位空間を用いた診断による誤判定を抑制することができる。また、このように作成する単位空間は最新の設備状態が反映されたものであるため、季節変動などの正常変動を異常と誤判定することを防止することができる。

（２）第２の更新方法
図１９から図２１は、単位空間の第２の更新方法の処理手順を説明するための図である。図１９（Ａ）から図１９（Ｃ）、図２０（Ａ）から図２０（Ｃ）および、図２１（Ａ）から図２１（Ｃ）には、診断を開始してから更新周期に到達するごとに単位空間が更新される様子が段階的に示されている。

図１９および図２０は、図１６と比較して、第３の単位空間の作成方法が異なる。具体的には、図１９および図２０には、第３の単位空間を作成するためのデータの数が単位空間データ数に満たない場合における第３の単位空間を作成する手順が示されている。なお、図１９（Ａ）および図１９（Ｂ）は、図１６（Ａ）および図１６（Ｂ）と同じであるため、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

図１９（Ｃ）に示すように、第３の単位空間を作成するため、単位空間データ作成部５は、第２更新時期に到達すると、これまでの診断に用いた単位空間は破棄し、第２の診断開始時点から第２更新時期の間に単位空間データ蓄積部８に蓄積されたデータのうち、マハラノビス距離が閾値以下となった（すなわち正常と判定された）データを抽出する。さらに、単位空間データ作成部５は、抽出したデータの中から、第２更新時期に最も近い日時（最新の日時）のデータから過去に遡り、予め決定された単位空間データ数分のデータを抽出する。

第２の更新方法では、マハラノビス距離が閾値以下となったデータ数が予め単位空間定義部４で決定した単位空間データ数に満たない場合であっても、単位空間データ作成部５は、第２更新時期においてそれまでの診断に用いた単位空間を破棄し、第３の単位空間を新規に作成することとする。したがって、診断部６は、第２更新時期以降、第３の単位空間を用いて第３の診断を行なうことになる。

第２の更新方法は、季節変動周期などに基づいて更新周期を決定している場合のように、予め決定された更新周期を固定して運用することが望ましい場合に適用される。ただし、マハラノビス距離が閾値以下となったデータ数が、マハラノビス距離の算出に用いる評価項目数またはその定数倍よりも少なくなる場合には正確な診断ができなくなる可能性がある。そこで、図１９（Ｃ）に示すように、マハラノビス距離が閾値以下となったデータ数が評価項目数以上またはその定数倍以上であれば、単位空間データ作成部５は、予め決定した単位空間データ数に満たない場合であっても、このマハラノビス距離が閾値以下となったデータを用いて第３の単位空間を作成し、第３の診断に用いる。

図２０（Ａ）には、第４の単位空間の作成方法が示される。単位空間データ作成部５は、第３の診断開始時点から第３更新時期の間に単位空間データ蓄積部８に蓄積されたデータのうち、マハラノビス距離が閾値以下であるデータを用いて、第４の単位空間を作成する。

図２０（Ａ）では、第４の単位空間を作成するためのマハラノビス距離が閾値以下であるデータの数が単位空間データ数に満たしておらず、かつ、マハラノビス距離が閾値以下となったデータ数が評価項目数またはその定数倍よりも少ない場合が生じている。このような場合、単位空間データ作成部５は、第３更新時期に到達しても単位空間を更新しないこととする。すなわち、図２０（Ｂ）に示すように、単位空間データ作成部５は、第４の単位空間を新たに作成せず、第３の単位空間を保持する。したがって、図２０（Ｃ）に示すように、診断部６は、第３の単位空間を用いて第３更新時期以降のデータに対しても診断を行なう。すなわち、第３の単位空間を用いて第４の診断を行なうことになる。

図２１（Ａ）～（Ｃ）には、第４の単位空間の作成方法が示される。第４の診断開始後、４回目の更新時期（以下、「第４更新時期」とも称する）に到達すると、単位空間データ作成部５は、第４の診断開始時点から第４更新時期の間に単位空間データ蓄積部８に蓄積されたデータのうち、マハラノビス距離が閾値以下となった（すなわち正常と判定された）データを抽出する。

ここで、マハラノビス距離が閾値以下となったデータ数が単位空間定義部４で予め決定した単位空間データ数に満たない場合には、単位空間データ作成部５は、マハラノビス距離が閾値以下となったデータ数が、診断に用いる評価項目数またはその定数倍以上であるか否かを判定する。マハラノビス距離が閾値以下となったデータ数が、診断に用いる評価項目数またはその定数倍以上であることが確認されると、単位空間データ作成部５は、図２１（Ｂ）に示すように、マハラノビス距離が閾値以下となったデータを用いて第４の単位空間を新規に作成する。これにより、診断部６は、第４の単位空間を用いて第５の診断を行なうことになる。

単位空間データ作成部５は、実施の形態３で示した更新方法と、上述した第２の更新方法とを、抽出されるデータ数に応じて切り替えて用いることにより、単位空間を適宜更新する。診断部６は、更新される単位空間を用いて診断を継続して行なう。これによると、マハラノビス距離が閾値以下となったデータのみを用いて単位空間が生成されるため、異常データを含んだ単位空間を用いた診断による誤判定を抑制することができる。また、このように作成する単位空間は最新の設備状態が反映されたものであるため、季節変動などの正常変動を異常と誤判定することを防止することができる。さらに、季節変動などの周期的な正常の状態変化がある場合であっても、一定の周期で単位空間を更新することができるため、誤判定を防止することができる。

実施の形態５．
実施の形態５では、単位空間更新時に単位空間データ蓄積部８に蓄積されるデータの中から，新規に作成する単位空間として使用するものを選択するためのマハラノビス距離の閾値を決定する方法について説明する。図２２は、マハラノビス距離の閾値を決定する方法を説明するための図である。図２２には、マハラノビス距離の度数分布（ヒストグラム）が例示されている。図２２のヒストグラムは、異常が発生しておらず正常状態であることが既知の任意の期間におけるデータに対して診断を行ない、求められたマハラノビス距離のヒストグラムである。ヒストグラムの横軸はマハラノビス距離の区分を表し、縦軸は各区分に含まれるマハラノビス距離の相対度数、および累積相対度数を表す。

実施の形態５では、マハラノビス距離の累積相対度数に対してマハラノビス距離の閾値を決定するための判定値を予め設定しておく。そして、累積相対度数が判定値となるときのマハラノビス距離を、マハラノビス距離の閾値と決定する。図２２の例では、累積相対度数の判定値を９５％としている。累積相対度数が９５％となるときのマハラノビス距離を閾値として決定することができる。このように、正常状態が既知であるデータから求めたマハラノビス距離のヒストグラムに基づいて閾値を決定することにより、診断対象設備または機器に応じて最適な閾値を決定することができ、誤判定を防止することが可能となる。

なお、以上説明した複数の実施の形態について、明細書内で言及されていない組み合わせを含めて、不整合または矛盾が生じない範囲内で、各実施の形態で説明された構成を適宜組み合わせることは出願当初から予定されている。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ 異常診断装置、２ データ読み取り部２、３ データ表示部、４ 単位空間定義部、５ 単位空間データ作成部、６ 診断部、７ 異常判定部、８ 単位空間用データ蓄積部、９ 判定結果出力部、１０ データ長さ決定部、１１ 更新周期決定部、２０ ＣＰＵ、２１ ＲＯＭ、２２ ＲＡＭ、２３ ＨＤＤ、２４ 通信インターフェイス、２５ Ｉ／Ｏインターフェイス、２６ 入力部、２７ 表示部。

Claims (30)

1. 診断対象の運転状態の異常を診断する異常診断方法であって、
   前記診断対象の正常運転データから、前記診断対象の運転状態を判定するための基準となる単位空間を作成するステップと、
   前記診断対象から、複数の評価項目の状態量を有するデータを取得するステップと、
   作成された前記単位空間を用いて、取得した前記データのマハラノビス距離を算出するステップと、
   算出された前記マハラノビス距離に基づいて、前記診断対象の運転状態の異常を判定するステップとを備え、
   前記単位空間を作成するステップは、データ長さが互いに異なる複数の単位空間を作成するステップを含み、
   前記複数の単位空間を作成するステップは、前記診断対象から取得される前記データにおける前記複数の評価項目間の相関係数、および前記データの正常変動周期の少なくとも１つに基づいて、各前記複数の単位空間のデータ長さを決定するステップを含み、
   前記マハラノビス距離を算出するステップは、作成された前記複数の単位空間を用いて複数のマハラノビス距離を算出するステップを含み、
   前記異常を判定するステップは、算出された前記複数のマハラノビス距離に基づいて異常を判定するステップを含む、異常診断方法。
2. 診断対象の運転状態の異常を診断する異常診断方法であって、
   前記診断対象の正常運転データから、前記診断対象の運転状態を判定するための基準となる単位空間を作成するステップと、
   前記診断対象から、複数の評価項目の状態量を有するデータを取得するステップと、
   作成された前記単位空間を用いて、取得した前記データのマハラノビス距離を算出するステップと、
   算出された前記マハラノビス距離に基づいて、前記診断対象の運転状態の異常を判定するステップとを備え、
   前記単位空間を作成するステップは、データ長さが互いに異なる複数の単位空間を作成するステップを含み、
   前記マハラノビス距離を算出するステップは、作成された前記複数の単位空間を用いて同一の診断時刻の前記データに対して、複数のマハラノビス距離を算出するステップを含み、
   前記異常を判定するステップは、算出された前記複数のマハラノビス距離に基づいて異常を判定するステップを含む、異常診断方法。
3. 前記診断対象から取得される前記データにおける前記複数の評価項目間の相関係数に基づいて、前記単位空間の更新周期を決定し、前記単位空間を周期的に更新するステップをさらに備える、請求項１または２に記載の異常診断方法。
4. 前記診断対象から取得される前記データにおける前記複数の評価項目間の相関係数に基づいて決定した更新周期、および前記データの変動周期の分析から求めた周期の定数倍として決定した更新周期の少なくとも１つを用いて、前記単位空間を周期的に更新するステップをさらに備える、請求項１または２に記載の異常診断方法。
5. 前記複数の単位空間を作成するステップは、前記診断対象から取得される前記データにおける前記複数の評価項目間の相関係数、および前記データの正常変動周期の少なくとも１つに基づいて、各前記複数の単位空間のデータ長さを決定するステップを含む、請求項２から４のいずれか１項に記載の異常診断方法。
6. 診断対象の運転状態の異常を診断する異常診断方法であって、
   前記診断対象の正常運転データから、前記診断対象の運転状態を判定するための基準となる単位空間を作成するステップと、
   前記診断対象から、複数の評価項目の状態量を有するデータを取得するステップと、
   作成された前記単位空間を用いて、取得した前記データのマハラノビス距離を算出するステップと、
   算出された前記マハラノビス距離に基づいて、前記診断対象の運転状態の異常を判定するステップとを備え、
   前記単位空間を作成するステップは、正常運転データの収集時期が互いに異なる複数の単位空間を作成するステップを含み、
   前記マハラノビス距離を算出するステップは、作成された前記複数の単位空間を用いて複数のマハラノビス距離を算出するステップを含み、
   前記異常を判定するステップは、算出された前記複数のマハラノビス距離の変化量に基づいて異常を判定するステップを含む、異常診断方法。
7. 前記単位空間を周期的に更新するステップは、
   診断開始後、前記更新周期に基づいた更新時期に到達するごとに、前記更新時期までの診断に使用した前記単位空間を構成するデータをすべて破棄するステップと、
   診断開始後、１回目の前記更新時期に到達したときに、診断開始時点から前記１回目の更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が閾値以下であるデータを、最新から過去に遡って前記単位空間データ数分抽出するとともに、抽出したデータを用いて前記１回目の更新時期以降の診断に用いる前記単位空間を新規に作成するステップと、
   診断開始後、２回目以降の各前記更新時期に到達したときに、前回の前記更新時期から今回の前記更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータを、最新から過去に遡って前記単位空間データ数分抽出するとともに、抽出したデータを用いて前記今回の更新時期以降の診断に用いる前記単位空間を新規に作成するステップとを含む、請求項３または４に記載の異常診断方法。
8. 前記単位空間を周期的に更新するステップは、
   診断開始後、前記更新周期に基づいた１回目の更新時期に到達したときに、診断開始時点から前記１回目の更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が閾値以下であるデータを、最新から過去に遡って抽出し、抽出したデータを用いて前記１回目の更新時期以降の診断に用いる第１の前記単位空間を新規に作成するステップと、
   診断開始後、２回目以降の各前記更新時期に到達したときに、前回の前記更新時期から今回の前記更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータを、最新から過去に遡って抽出し、抽出したデータを用いて前記今回の更新時期以降の診断に用いる第２の前記単位空間を新規に作成するステップとを含み、
   前記第１の単位空間を新規に作成するステップは、
   前記１回目の更新時期において、診断開始時点から前記１回目の更新時期までに取得された前記データのうち前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータ数が、前記単位空間データ数に満たない場合には、前記１回目の更新時期以降も、前記１回目の更新時期前と同じ前記単位空間を用いて診断を継続するステップと、
   診断開始時点から最新の診断までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータ数が前記単位空間データ数に達した時点を新たな更新時期とし、前記新たな更新時期に到達したときに前記新たな更新時期までの診断に使用した前記単位空間を構成するデータをすべて破棄するとともに、診断開始時点から前記新たな更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータを用いて前記新たな更新時期以降の診断に用いる前記第１の単位空間を作成するステップとを含み、
   前記第２の単位空間を新規に作成するステップは、
   前記今回の更新時期において、前回の前記更新時期から今回の前記更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータ数が前記単位空間データ数に満たない場合には、今回の前記更新時期以降も、今回の前記更新時期前と同じ前記単位空間を用いて診断を継続するステップと、
   前回の前記更新時期から最新の診断までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が閾値以下であるデータ数が前記単位間データ数に達した時点を新たな更新時期とし、前記新たな更新時期に到達したときに前記新たな更新時期までの診断に使用した前記単位空間を構成するデータをすべて破棄するとともに、前回の前記更新時期から前記新たな更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータを用いて前記新たな更新時期以降の診断に用いる前記第２の単位空間を作成するステップとを含む、請求項３または４に記載の異常診断方法。
9. 前記単位空間を周期的に更新するステップは、
   診断開始後、前記更新周期に基づいた１回目の更新時期に到達したときに、前記１回目の更新時期以降の診断に用いる第１の前記単位空間を新規に作成するステップと、
   診断開始後、２回目以降の各前記更新時期に到達したときに、前記今回の更新時期以降の診断に用いる第２の前記単位空間を新規に作成するステップとを含み、
   前記第１の単位空間を新規に作成するステップは、
   前記１回目の更新時期において、診断開始時点から前記１回目の更新時期までに取得された前記データのうち前記マハラノビス距離が閾値以下であるデータ数が単位空間データ数に満たず、前記マハラノビス距離の算出に用いる評価項目数以上またはその定数倍以上であるときには、前記１回目の更新時期までの診断に使用した前記単位空間を構成するデータをすべて破棄するとともに、前記１回目の更新時期までに取得された前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータを用いて前記１回目の更新時期以降の診断に用いる前記第１の単位空間を作成するステップと、
   診断開始時点から前記１回目の更新時期までに取得された前記データのうち前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータ数が前記単位空間データ数に満たず、前記評価項目数未満またはその定数倍未満であるときには、２回目の前記更新時期に到達するまで、前記１回目の更新時期前と同じ前記単位空間を用いて次の前記更新時期まで診断を継続するステップとを含み、
   前記第２の単位空間を新規に作成するステップは、
   今回の前記更新時期において、前回の前記更新時期から前記今回の更新時期までに取得された前記データのうち前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータ数が前記単位空間データ数に満たず、前記評価項目数以上またはその定数倍以上であるときには、前記今回の更新時期までの診断に使用した前記単位空間を構成するデータをすべて破棄するとともに、前記前回の更新時期から前記今回の更新時期までに取得された前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータを用いて前記今回の更新時期以降の診断に用いる前記第２の単位空間を作成するステップと、
   前記前回の更新時期から前記今回の更新時期までに取得された前記データのうち前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータ数が前記単位空間データ数に満たず、前記評価項目数未満またはその定数倍未満であるときには、次回の前記更新時期に到達するまで、前記今回の更新時期前と同じ前記単位空間を用いて診断を継続するステップとを含む、請求項３または４に記載の異常診断方法。
10. 異常が発生していないことが既知である任意の期間に対して求めたマハラノビス距離を用いてヒストグラムを作成し、前記ヒストグラムの累積相対度数が予め定めた値となるときの前記マハラノビス距離を前記閾値に設定するステップをさらに備える、請求項７から９のいずれか１項に記載の異常診断方法。
11. 診断対象の運転状態の異常を診断する異常診断装置であって、
    前記診断対象の正常運転データから、前記診断対象の運転状態を判定するための基準となる単位空間を作成する単位空間データ作成部と、
    前記診断対象から、複数の評価項目の状態量を有するデータを取得するデータ読み取り部と、
    作成された前記単位空間を用いて、取得した前記データのマハラノビス距離を算出する診断部と、
    算出された前記マハラノビス距離に基づいて、前記診断対象の運転状態の異常を判定する異常判定部と、
    前記単位空間を定義する単位空間定義部とを備え、
    前記単位空間データ作成部は、データ長さが互いに異なる複数の単位空間を作成し、
    前記単位空間定義部は、前記診断対象から取得される前記データにおける前記複数の評価項目間の相関係数、および前記データの正常変動周期の少なくとも１つに基づいて、各前記複数の単位空間のデータ長さを決定し、
    前記診断部は、作成された前記複数の単位空間を用いて複数のマハラノビス距離を算出し、
    前記異常判定部は、算出された前記複数のマハラノビス距離に基づいて異常を判定する、異常診断装置。
12. 診断対象の運転状態の異常を診断する異常診断装置であって、
    前記診断対象の正常運転データから、前記診断対象の運転状態を判定するための基準となる単位空間を作成する単位空間データ作成部と、
    前記診断対象から、複数の評価項目の状態量を有するデータを取得するデータ読み取り部と、
    作成された前記単位空間を用いて、取得した前記データのマハラノビス距離を算出する診断部と、
    算出された前記マハラノビス距離に基づいて、前記診断対象の運転状態の異常を判定する異常判定部とを備え、
    前記単位空間データ作成部は、データ長さが互いに異なる複数の単位空間を作成し、
    前記診断部は、作成された前記複数の単位空間を用いて同一の診断時刻の前記データに対して、複数のマハラノビス距離を算出し、
    前記異常判定部は、算出された前記複数のマハラノビス距離に基づいて異常を判定する、異常診断装置。
13. 前記単位空間データ作成部は、前記診断対象から取得される前記データにおける前記複数の評価項目間の相関係数に基づいて決定した更新周期を用いて、前記単位空間を周期的に更新する、請求項１１または１２に記載の異常診断装置。
14. 前記単位空間データ作成部は、前記診断対象から取得される前記データにおける前記複数の評価項目間の相関係数に基づいて決定した更新周期、および前記データの変動周期の分析から求めた周期の定数倍として決定した更新周期の少なくとも１つを用いて、前記単位空間を周期的に更新する、請求項１１または１２に記載の異常診断装置。
15. 前記単位空間定義部は、前記診断対象から取得される前記データにおける前記複数の評価項目間の相関係数、および前記データの正常変動周期の少なくとも１つに基づいて、各前記複数の単位空間のデータ長さを決定する、請求項１１に記載の異常診断装置。
16. 診断対象の運転状態の異常を診断する異常診断装置であって、
    前記診断対象の正常運転データから、前記診断対象の運転状態を判定するための基準となる単位空間を作成する単位空間データ作成部と、
    前記診断対象から、複数の評価項目の状態量を有するデータを取得するデータ読み取り部と、
    作成された前記単位空間を用いて、取得した前記データのマハラノビス距離を算出する診断部と、
    算出された前記マハラノビス距離に基づいて、前記診断対象の運転状態の異常を判定する異常判定部とを備え、
    前記単位空間データ作成部は、前記正常運転データの収集時期が互いに異なる複数の単位空間を作成し、
    前記診断部は、作成された前記複数の単位空間を用いて複数のマハラノビス距離を算出し、
    前記異常判定部は、算出された前記複数のマハラノビス距離の変化量に基づいて異常を判定する、異常診断装置。
17. 前記単位空間データ作成部は、
    診断開始後、前記更新周期に基づいた更新時期に到達するごとに、前記更新時期までの診断に使用した前記単位空間を構成するデータをすべて破棄し、
    診断開始後、１回目の前記更新時期に到達したときに、診断開始時点から前記１回目の更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が閾値以下であるデータを、最新から過去に遡って前記単位空間データ数分抽出するとともに、抽出したデータを用いて前記１回目の更新時期以降の診断に用いる前記単位空間を新規に作成し、
    診断開始後、２回目以降の各前記更新時期に到達したときに、前回の前記更新時期から今回の前記更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータを、最新から過去に遡って前記単位空間データ数分抽出するとともに、抽出したデータを用いて前記今回の更新時期以降の診断に用いる前記単位空間を新規に作成する、請求項１３または１４に記載の異常診断装置。
18. 前記単位空間データ作成部は、
    診断開始後、前記更新周期に基づいた１回目の更新時期に到達したときに、診断開始時点から前記１回目の更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が閾値以下であるデータを、最新から過去に遡って抽出し、抽出したデータを用いて前記１回目の更新時期以降の診断に用いる第１の前記単位空間を新規に作成し、
    診断開始後、２回目以降の各前記更新時期に到達したときに、前回の前記更新時期から今回の前記更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータを、最新から過去に遡って抽出し、抽出したデータを用いて前記今回の更新時期以降の診断に用いる第２の前記単位空間を新規に作成するように構成され、
    前記第１の単位空間を新規に作成するとき、前記単位空間データ作成部は、
    前記１回目の更新時期において、診断開始時点から前記１回目の更新時期までに取得された前記データのうち前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータ数が、前記単位空間データ数に満たない場合には、前記１回目の更新時期以降も、前記１回目の更新時期前と同じ前記単位空間を用いて診断を継続し、
    診断開始時点から最新の診断までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータ数が前記単位空間データ数に達した時点を新たな更新時期とし、前記新たな更新時期に到達したときに前記新たな更新時期までの診断に使用した前記単位空間を構成するデータをすべて破棄し、
    診断開始時点から前記新たな更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータを用いて前記新たな更新時期以降の診断に用いる前記第１の単位空間を作成し、
    前記第２の単位空間を新規に作成するとき、前記単位空間データ作成部は、
    前記今回の更新時期において、前回の前記更新時期から今回の前記更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータ数が前記単位空間データ数に満たない場合には、今回の前記更新時期以降も、今回の前記更新時期前と同じ前記単位空間を用いて診断を継続し、
    前回の前記更新時期から最新の診断までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が閾値以下であるデータ数が前記単位空間データ数に達した時点を新たな更新時期とし、前記新たな更新時期に到達したときに前記新たな更新時期までの診断に使用した前記単位空間を構成するデータをすべて破棄し、
    前回の前記更新時期から前記新たな更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータを用いて前記新たな更新時期以降の診断に用いる前記第２の単位空間を作成する、請求項１３または１４に記載の異常診断装置。
19. 前記単位空間データ作成部は、
    診断開始後、前記更新周期に基づいた１回目の更新時期に到達したときに、前記１回目の更新時期以降の診断に用いる第１の前記単位空間を新規に作成し、
    診断開始後、２回目以降の各前記更新時期に到達したときに、前記今回の更新時期以降の診断に用いる第２の前記単位空間を新規に作成するように構成され、
    前記第１の単位空間を新規に作成するとき、前記単位空間データ作成部は、
    前記１回目の更新時期において、診断開始時点から前記１回目の更新時期までに取得された前記データのうち前記マハラノビス距離が閾値以下であるデータ数が単位空間データ数に満たず、前記マハラノビス距離の算出に用いる評価項目数以上またはその定数倍以上であるときには、前記１回目の更新時期までの診断に使用した前記単位空間を構成するデータをすべて破棄するとともに、前記１回目の更新時期までに取得された前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータを用いて前記１回目の更新時期以降の診断に用いる前記第１の単位空間を作成し、
    診断開始時点から前記１回目の更新時期までに取得された前記データのうち前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータ数が前記単位空間データ数に満たず、前記評価項目数未満またはその定数倍未満であるときには、２回目の前記更新時期に到達するまで、前記１回目の更新時期前と同じ前記単位空間を用いて次の前記更新時期まで診断を継続し、
    前記第２の単位空間を新規に作成するとき、前記単位空間データ作成部は、
    今回の前記更新時期において、前回の前記更新時期から前記今回の更新時期までに取得された前記データのうち前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータ数が前記単位空間データ数に満たず、前記評価項目数以上またはその定数倍以上であるときには、前記今回の更新時期までの診断に使用した前記単位空間を構成するデータをすべて破棄するとともに、前記前回の更新時期から前記今回の更新時期までに取得された前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータを用いて前記今回の更新時期以降の診断に用いる前記第２の単位空間を作成し、
    前記前回の更新時期から前記今回の更新時期までに取得された前記データのうち前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータ数が前記単位空間データ数に満たず、前記評価項目数未満またはその定数倍未満であるときには、次回の前記更新時期に到達するまで、前記今回の更新時期前と同じ前記単位空間を用いて診断を継続する、請求項１３または１４に記載の異常診断装置。
20. 前記単位空間データ作成部は、異常が発生していないことが既知である任意の期間に対して求めたマハラノビス距離を用いてヒストグラムを作成し、前記ヒストグラムの累積相対度数が予め定めた値となるときの前記マハラノビス距離を前記閾値に設定する、請求項１７から１９のいずれか１項に記載の異常診断装置。
21. コンピュータに、診断対象の運転状態の異常を診断する処理を実行させるためのプログラムであって、
    前記診断対象の正常運転データから、前記診断対象の運転状態を判定するための基準となる単位空間を作成するステップと、
    前記診断対象から、複数の評価項目の状態量を有するデータを取得するステップと、
    作成された前記単位空間を用いて、取得した前記データのマハラノビス距離を算出するステップと、
    算出された前記マハラノビス距離に基づいて、前記診断対象の運転状態の異常を判定するステップとを前記コンピュータに実行させ、
    前記単位空間を作成するステップは、データ長さが互いに異なる複数の単位空間を作成するステップを含み、
    前記複数の単位空間を作成するステップは、前記診断対象から取得される前記データにおける前記複数の評価項目間の相関係数、および前記データの正常変動周期の少なくとも１つに基づいて、各前記複数の単位空間のデータ長さを決定するステップを含み、
    前記マハラノビス距離を算出するステップは、作成された前記複数の単位空間を用いて複数のマハラノビス距離を算出するステップを含み、
    前記異常を判定するステップは、算出された前記複数のマハラノビス距離に基づいて異常を判定するステップを含む、異常診断プログラム。
22. コンピュータに、診断対象の運転状態の異常を診断する処理を実行させるためのプログラムであって、
    前記診断対象の正常運転データから、前記診断対象の運転状態を判定するための基準となる単位空間を作成するステップと、
    前記診断対象から、複数の評価項目の状態量を有するデータを取得するステップと、
    作成された前記単位空間を用いて、取得した前記データのマハラノビス距離を算出するステップと、
    算出された前記マハラノビス距離に基づいて、前記診断対象の運転状態の異常を判定するステップとを前記コンピュータに実行させ、
    前記単位空間を作成するステップは、データ長さが互いに異なる複数の単位空間を作成するステップを含み、
    前記マハラノビス距離を算出するステップは、作成された前記複数の単位空間を用いて同一の診断時刻の前記データに対して、複数のマハラノビス距離を算出するステップを含み、
    前記異常を判定するステップは、算出された前記複数のマハラノビス距離に基づいて異常を判定するステップを含む、異常診断プログラム。
23. 前記診断対象から取得される前記データにおける前記複数の評価項目間の相関係数に基づいて、前記単位空間の更新周期を決定し、前記単位空間を周期的に更新するステップをさらに前記コンピュータに実行させる、請求項２１または２２に記載の異常診断プログラム。
24. 前記診断対象から取得される前記データにおける前記複数の評価項目間の相関係数に基づいて決定した更新周期、および前記データの変動周期の分析から求めた周期の定数倍として決定した更新周期の少なくとも１つを用いて、前記単位空間を周期的に更新するステップをさらに前記コンピュータに実行させる、請求項２１または２２に記載の異常診断プログラム。
25. 前記複数の単位空間を作成するステップは、前記診断対象から取得される前記データにおける前記複数の評価項目間の相関係数、および前記データの正常変動周期の少なくとも１つに基づいて、各前記複数の単位空間のデータ長さを決定するステップを含む、請求項２２から２４のいずれか１項に記載の異常診断プログラム。
26. コンピュータに、診断対象の運転状態の異常を診断する処理を実行させるためのプログラムであって、
    前記診断対象の正常運転データから、前記診断対象の運転状態を判定するための基準となる単位空間を作成するステップと、
    前記診断対象から、複数の評価項目の状態量を有するデータを取得するステップと、
    作成された前記単位空間を用いて、取得した前記データのマハラノビス距離を算出するステップと、
    算出された前記マハラノビス距離に基づいて、前記診断対象の運転状態の異常を判定するステップとを前記コンピュータに実行させ、
    前記単位空間を作成するステップは、正常運転データの収集時期が互いに異なる複数の単位空間を作成するステップを含み、
    前記マハラノビス距離を算出するステップは、作成された前記複数の単位空間を用いて複数のマハラノビス距離を算出するステップを含み、
    前記異常を判定するステップは、算出された前記複数のマハラノビス距離の変化量に基づいて異常を判定するステップを含む、異常診断プログラム。
27. 前記単位空間を周期的に更新するステップは、
    診断開始後、前記更新周期に基づいた更新時期に到達するごとに、前記更新時期までの診断に使用した前記単位空間を構成するデータをすべて破棄するステップと、
    診断開始後、１回目の前記更新時期に到達したときに、診断開始時点から前記１回目の更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が閾値以下であるデータを、最新から過去に遡って前記単位空間データ数分抽出するとともに、抽出したデータを用いて前記１回目の更新時期以降の診断に用いる前記単位空間を新規に作成するステップと、
    診断開始後、２回目以降の各前記更新時期に到達したときに、前回の前記更新時期から今回の前記更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータを、最新から過去に遡って前記単位空間データ数分抽出するとともに、抽出したデータを用いて前記今回の更新時期以降の診断に用いる前記単位空間を新規に作成するステップとを含む、請求項２３または２４に記載の異常診断プログラム。
28. 前記単位空間を周期的に更新するステップは、
    診断開始後、前記更新周期に基づいた１回目の更新時期に到達したときに、診断開始時点から前記１回目の更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が閾値以下であるデータを、最新から過去に遡って抽出し、抽出したデータを用いて前記１回目の更新時期以降の診断に用いる第１の前記単位空間を新規に作成するステップと、
    診断開始後、２回目以降の各前記更新時期に到達したときに、前回の前記更新時期から今回の前記更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータを、最新から過去に遡って抽出し、抽出したデータを用いて前記今回の更新時期以降の診断に用いる第２の前記単位空間を新規に作成するステップとを含み、
    前記第１の単位空間を新規に作成するステップは、
    前記１回目の更新時期において、診断開始時点から前記１回目の更新時期までに取得された前記データのうち前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータ数が、前記単位空間データ数に満たない場合には、前記１回目の更新時期以降も、前記１回目の更新時期前と同じ前記単位空間を用いて診断を継続するステップと、
    診断開始時点から最新の診断までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータ数が前記単位空間データ数に達した時点を新たな更新時期とし、前記新たな更新時期に到達したときに前記新たな更新時期までの診断に使用した前記単位空間を構成するデータをすべて破棄するとともに、診断開始時点から前記新たな更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータを用いて前記新たな更新時期以降の診断に用いる前記第１の単位空間を作成するステップとを含み、
    前記第２の単位空間を新規に作成するステップは、
    前記今回の更新時期において、前回の前記更新時期から今回の前記更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータ数が前記単位空間データ数に満たない場合には、今回の前記更新時期以降も、今回の前記更新時期前と同じ前記単位空間を用いて診断を継続するステップと、
    前回の前記更新時期から最新の診断までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が閾値以下であるデータ数が前記単位空間データ数に達した時点を新たな更新時期とし、前記新たな更新時期に到達したときに前記新たな更新時期までの診断に使用した前記単位空間を構成するデータをすべて破棄するとともに、前回の前記更新時期から前記新たな更新時期までに取得された前記データのうち、前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータを用いて前記新たな更新時期以降の診断に用いる前記第２の単位空間を作成するステップとを含む、請求項２３または２４に記載の異常診断プログラム。
29. 前記単位空間を周期的に更新するステップは、
    診断開始後、前記更新周期に基づいた１回目の更新時期に到達したときに、前記１回目の更新時期以降の診断に用いる第１の前記単位空間を新規に作成するステップと、
    診断開始後、２回目以降の各前記更新時期に到達したときに、前記今回の更新時期以降の診断に用いる第２の前記単位空間を新規に作成するステップとを含み、
    前記第１の単位空間を新規に作成するステップは、
    前記１回目の更新時期において、診断開始時点から前記１回目の更新時期までに取得された前記データのうち前記マハラノビス距離が閾値以下であるデータ数が単位空間データ数に満たず、前記マハラノビス距離の算出に用いる評価項目数以上またはその定数倍以上であるときには、前記１回目の更新時期までの診断に使用した前記単位空間を構成するデータをすべて破棄するとともに、前記１回目の更新時期までに取得された前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータを用いて前記１回目の更新時期以降の診断に用いる前記第１の単位空間を作成するステップと、
    診断開始時点から前記１回目の更新時期までに取得された前記データのうち前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータ数が前記単位空間データ数に満たず、前記評価項目数未満またはその定数倍未満であるときには、２回目の前記更新時期に到達するまで、前記１回目の更新時期前と同じ前記単位空間を用いて次の前記更新時期まで診断を継続するステップとを含み、
    前記第２の単位空間を新規に作成するステップは、
    今回の前記更新時期において、前回の前記更新時期から前記今回の更新時期までに取得された前記データのうち前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータ数が前記単位空間データ数に満たず、前記評価項目数以上またはその定数倍以上であるときには、前記今回の更新時期までの診断に使用した前記単位空間を構成するデータをすべて破棄するとともに、前記前回の更新時期から前記今回の更新時期までに取得された前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータを用いて前記今回の更新時期以降の診断に用いる前記第２の単位空間を作成するステップと、
    前記前回の更新時期から前記今回の更新時期までに取得された前記データのうち前記マハラノビス距離が前記閾値以下であるデータ数が前記単位空間データ数に満たず、前記評価項目数未満またはその定数倍未満であるときには、次回の前記更新時期に到達するまで、前記今回の更新時期前と同じ前記単位空間を用いて診断を継続するステップとを含む、請求項２３または２４に記載の異常診断プログラム。
30. 異常が発生していないことが既知である任意の期間に対して求めたマハラノビス距離を用いてヒストグラムを作成し、前記ヒストグラムの累積相対度数が予め定めた値となるときの前記マハラノビス距離を前記閾値に設定するステップをさらに備える、請求項２７から２９のいずれか１項に記載の異常診断プログラム。

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