特開 2024-120650 監視診断システムおよび監視診断方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024120650

(43)【公開日】2024-09-05

(54)【発明の名称】監視診断システムおよび監視診断方法

(51)【国際特許分類】

   G01M 99/00 20110101AFI20240829BHJP

   G01D 21/00 20060101ALI20240829BHJP

   G05B 23/02 20060101ALI20240829BHJP

【ＦＩ】

G01M99/00 Z

G01D21/00 Q

G05B23/02 Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023027594

(22)【出願日】2023-02-24

(71)【出願人】

【識別番号】319007240

【氏名又は名称】株式会社日立インダストリアルプロダクツ

(74)【代理人】

【識別番号】110001829

【氏名又は名称】弁理士法人開知

(72)【発明者】

【氏名】金田 昌基

(72)【発明者】

【氏名】笠原 孝保

(72)【発明者】

【氏名】真柄 洋平

【テーマコード（参考）】

2F076

2G024

3C223

【Ｆターム（参考）】

2F076BA12

2F076BA14

2F076BA16

2F076BD07

2F076BD11

2F076BE07

2F076BE08

2F076BE09

2F076BE13

2G024AD01

2G024BA11

2G024BA27

2G024CA13

2G024FA06

2G024FA15

3C223AA01

3C223AA02

3C223AA05

3C223BA03

3C223CC02

3C223DD03

3C223EB01

3C223EB02

3C223EB07

3C223FF02

3C223FF12

3C223FF13

3C223FF35

3C223FF42

3C223FF52

3C223GG01

(57)【要約】

【課題】特定のパラメータが対象区間で完全に一定値となった場合でも、当該パラメータに対して相関異常検知方法を用いることが可能な監視診断システムを提供する。
【解決手段】監視診断システムは、機器の動作に関する時系列データを入力する入力部と、時系列データのばらつきが一定期間の間、所定量より小さい場合に時系列データが異常であると判定する判定部と、判定部により異常であると判定された場合に時系列データを補正する補正部と、を備える。
【選択図】図８

【特許請求の範囲】

【請求項1】

機器の動作に関する時系列データを入力する入力部と、
前記時系列データのばらつきが一定期間の間、所定量より小さい場合に前記時系列データが異常であると判定する判定部と、
前記判定部により異常であると判定された場合に前記時系列データを補正する補正部と、
を備える監視診断システム。

【請求項2】

請求項１に記載の監視診断システムにおいて、
前記入力部は、複数の前記時系列データを入力し、
前記補正部は、前記複数の時系列データのうち、ばらつきが一定期間の間、所定量より小さい時系列データを補正する、監視診断システム。

【請求項3】

請求項１に記載の監視診断システムにおいて、
前記補正部は、前記時系列データに含まれるデータのうち、前記一定期間に対応するデータを補正する、監視診断システム。

【請求項4】

請求項１に記載の監視診断システムにおいて、
前記補正部は、前記時系列データを計測した計測器の計測精度以下のランダムノイズを前記時系列データに付与することにより、前記時系列データを補正する、監視診断システム。

【請求項5】

請求項１に記載の監視診断システムにおいて、
前記補正部は、前記時系列データを計測した計測器の計測上限値と計測下限値との差に基づき前記時系列データを補正する、監視診断システム。

【請求項6】

請求項１に記載の監視診断システムにおいて、
前記補正部は、前記時系列データに含まれるデータの最大値と最小値との差に基づき記時系列データを補正する、監視診断システム。

【請求項7】

請求項１に記載の監視診断システムにおいて、
前記判定部による判定の結果を外部機器に出力する出力部を更に備える監視診断システム。

【請求項8】

機器の動作に関する時系列データを入力し、
前記時系列データのばらつきが一定期間の間、所定量より小さい場合に前記時系列データが異常であると判定し、
前記異常であると判定された場合に前記時系列データを補正する、
監視診断方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、監視診断システムおよび監視診断方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、化学プラントや発電プラントなどの設備が正常に稼働しているか異常が生じているかを、その設備において計測された温度、圧力、振動、回転数などの計測値を用いて判定する方法が知られている。特許文献１には、高精度計測が難しい計測データを、計測精度の範囲内で最適状態評価を行なって収束させることによりプラント熱効率の診断を行う診断方法が記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００２－１２２００５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

パラメータ間の相関係数を計算し、その変化をもとに設備が正常に稼働しているか異常が生じているかを検知する方法（以下、相関異常検知方法と称する）が存在する。相関異常検知方法には、あるパラメータが対象区間で完全に一定値となった場合には、分散が０となり、相関係数を計算する際に０で割る処理が発生して正しく計算できないという問題があった。

【0005】

本発明は、特定のパラメータが対象区間で完全に一定値となった場合でも、当該パラメータに対して相関異常検知方法を用いることが可能な監視診断システムおよび監視診断方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の一態様による監視診断システムは、機器の動作に関する時系列データを入力する入力部と、前記時系列データのばらつきが一定期間の間、所定量より小さい場合に前記時系列データが異常であると判定する判定部と、前記判定部により異常であると判定された場合に前記時系列データを補正する補正部と、を備える。
本発明の一態様による監視診断方法は、機器の動作に関する時系列データを入力し、前記時系列データのばらつきが一定期間の間、所定量より小さい場合に前記時系列データが異常であると判定し、前記異常であると判定された場合に前記時系列データを補正する。

【発明の効果】

【0007】

本発明によれば、特定のパラメータが対象区間で完全に一定値となった場合でも、当該パラメータに対して相関異常検知方法を用いることができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、第１実施形態に係る監視診断システムの全体構成を示す模式図である。

【図2】図２は、第１実施形態に係る監視診断装置のハードウェア構成を模式的に示すブロック図である。

【図3】図３は、第１実施形態に係る監視診断装置の構成を模式的に示すブロック図である。

【図4】図４は、入力部により入力される時系列データの一例を示す模式図である。

【図5】図５は、不揮発性メモリに格納されている計測器データベースの一例を示す模式図である。

【図6】図６は、時系列データの異常判定結果および補正前後の値を例示する図である。

【図7】図７は、表示装置の画面表示の例を示す図である。

【図8】図８は、監視診断装置が実行する監視診断処理のフローチャートである。

【図9】図９は、時系列データの異常判定結果および補正前後の値を例示する図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

（第１の実施形態）
図１～図８を参照して、本発明の実施形態に係る監視診断システムについて説明する。

【0010】

図１は、第１実施形態に係る監視診断システムの全体構成を示す模式図である。監視診断システム１は、機器２が正常に稼働しているかを監視診断装置３により監視し診断するシステムである。機器２は、例えば化学プラントや発電プラントに設置される遠心圧縮機などの機器である。機器２の近傍には、機器２自身もしくは機器２が設置された周辺環境の様々なパラメータを計測する計測器４が複数設置される。計測器４が計測するパラメータとは、例えば機器２が備える原動機の回転数や原動機のシリンダー内の圧力、原動機の内部温度、機器２の周辺温度などである。

【0011】

計測器４および監視診断装置３はネットワーク６に有線または無線により接続され、計測器４から監視診断装置３へのデータ通信が可能である。計測器４は、前述したような種々のパラメータを計測し、計測値を時系列データとして出力する。複数の計測器４からそれぞれ出力された時系列データは、ネットワーク６を介して監視診断装置３に入力される。監視診断装置３はそれら複数の時系列データを用いて機器２の稼働状態を診断し、機器２が正常に稼働しているか監視する。監視診断装置３は、機器２の異常判定の結果を表示装置５に出力する。表示装置５は、例えば液晶表示部などを備えたディスプレイ装置である。表示装置５は、監視診断装置３に取り付けられ、または監視診断装置３の外部に設置される。監視診断装置３の利用者は、表示装置５の表示を視認することにより機器２の稼働状態を知ることができる。換言すると、監視診断装置３は表示装置５に異常判定の結果を出力することにより、監視診断装置３の利用者に機器２の診断結果を報知する。

【0012】

図２は、第１実施形態に係る監視診断装置３のハードウェア構成を模式的に示すブロック図である。監視診断装置３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等の処理装置１０、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ等の不揮発性メモリ１１、所謂ＲＡＭ（Random Access Memory）と呼ばれる揮発性メモリ１２、入出力インタフェース１３、及び、その他の周辺回路を備えたコンピュータで構成される。これらのハードウェアは、協働してソフトウェアを動作させ、複数の機能を実現する。なお、監視診断装置３は、１つのコンピュータで構成してもよいし、複数のコンピュータで構成してもよい。また、処理装置１０としては、ＡＳＩＣ（application specific integrated circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などを用いることができる。

【0013】

不揮発性メモリ１１には、各種演算が実行可能なプログラムが格納されている。すなわち、不揮発性メモリ１１は、本実施形態の機能を実現するプログラムを読み取り可能な記憶媒体（記憶装置）である。揮発性メモリ１２は、処理装置１０による演算結果及び入出力インタフェース１３から入力された信号を一時的に記憶する記憶媒体（記憶装置）である。処理装置１０は、不揮発性メモリ１１に記憶されたプログラムを揮発性メモリ１２に展開して演算実行する装置であって、プログラムに従って入出力インタフェース１３、不揮発性メモリ１１及び揮発性メモリ１２から取り入れたデータに対して所定の演算処理を行う。

【0014】

不揮発性メモリ１１には、前述のプログラムに加えて、計測器データベース３０および比較データ３９が格納されている。計測器データベース３０および比較データ３９の詳細については後述する。

【0015】

入出力インタフェース１３は、ネットワーク６、表示装置５のそれぞれに接続される。入出力インタフェース１３の入力部は、ネットワーク６を介して複数の計測器４から入力された信号を処理装置１０で演算可能なデータに変換する。また、入出力インタフェース１３の出力部は、処理装置１０での演算結果に応じた出力用の信号を生成し、その信号を表示装置５に出力する。

【0016】

図３は、第１実施形態に係る監視診断装置３の構成を模式的に示すブロック図である。監視診断装置３は、入力部２０、判定部２１、補正部２２、診断部２３、および出力部２４を備える。これらの各機能部は、不揮発性メモリ１１に記憶されたプログラムによって機能的に実現される。

【0017】

入力部２０は、機器２の動作に関する時系列データを入力する。すなわち、複数の計測器４によりそれぞれ計測された複数の時系列データを入力する。判定部２１は、入力された時系列データが正常か異常かを判定する。補正部２２は、特定の時系列データが異常であると判定部２１により判定された場合に、その時系列データを補正する。診断部２３は、補正部２２により補正された時系列データおよび補正部２２により補正されていない（すなわち入力部２０により入力されたままの）時系列データを用いて機器２の動作が正常か異常かを判定する。出力部２４は、判定部２１による判定の結果を表示装置５に出力する。

【0018】

図４は、入力部２０により入力される時系列データの一例を示す模式図である。図４では、回転数、圧力Ａ、温度Ａ、温度Ｂという４つのパラメータにそれぞれ対応する４つの時系列データを１つにまとめて例示している。それぞれの時系列データは、計測日時４１に関連付けられている。

【0019】

図５は、不揮発性メモリ１１に格納されている計測器データベース３０の一例を示す模式図である。計測器データベース３０には、計測器４のそれぞれについて、センサＩＤ３１、パラメータ３２、単位３３、レンジ下限３４、レンジ上限３５、および計測精度３６の各項目が格納されている。センサＩＤ３１は、個々の計測器４を区別するための一意な識別子である。パラメータ３２は、その計測器４により計測されるパラメータである。単位３３は、その計測器４により計測される計測値の単位である。

【0020】

レンジ下限３４は、その計測器４が計測可能な値の下限値である。例えば温度を計測する計測器４のレンジ下限３４が「０．０」であるとは、その計測器４は温度を０℃までしか計測できないこと、かつ、温度が０℃未満（例えば－２℃などの氷点下の値）であるときその計測器４は「０．０」という計測値を出力することを示している。レンジ上限３５は、その計測器４が計測可能な値の上限値である。例えば温度を計測する計測器４のレンジ上限３５が「１００．０」であるとは、その計測器４は温度を１００℃までしか計測できないこと、かつ、温度が１００℃以上（例えば１２０℃などの値）であるときその計測器４は「１００．０」という計測値を出力することを示している。計測精度３６は、その計測器４の分解能を示す。例えば計測精度３６が「０．１」であるとは、その計測器４の計測値は０．１刻みの単位について信頼することができ、０．１未満の単位については信頼することができないことを示す。つまりこの場合、その計測器４が出力する「１０．４９９９」という数値は「１０．４」までの部分について信頼することができるが、それより小さい「０．０９９９」分の数値は信頼することはできない。

【0021】

図６は、時系列データの異常判定結果および補正前後の値を例示する図である。図６では、機器２の特定部位の温度である「温度Ａ」というパラメータについて、計測日時５１、計測値５２、異常判定結果５３、および補正値５４をそれぞれ示している。例えば図６の１行目には、「１／１ ２３：５８」という計測日時５１と、それに対応する「２２．５６℃」という計測値５２、「正常」という異常判定結果５３、および「２２．５６℃」という補正値５４がそれぞれ示されている。計測日時５１は、計測器４が計測を行った日時である。計測値５２は、計測器４による計測の結果得られた計測値である。図６に例示するパラメータは温度に関するものであるため、計測値５２の単位は「℃」となっている。異常判定結果５３は、判定部２１による異常判定処理の結果である。異常判定結果５３は「正常」、「異常」のいずれかの値をとる。補正値５４は、異常判定結果５３が「正常」の場合には計測値５２そのものであり、異常判定結果５３が「異常」の場合には補正部２２により補正された値である。以下の説明では、異常判定結果５３に応じて補正が施されたこの補正値５４を、補正後の時系列データと称する。

【0022】

図６を参照して、判定部２１による時系列データの異常判定処理について説明する。判定部２１は、計測器データベース３０（図５参照）から計測器４の計測レンジの上限値および下限値を読み出す。いま、「温度Ａ」を計測する計測器４の計測レンジの上限値が１００．０℃、下限値が２０．０℃であるとする。図６では、「１／２ ０：００」から「１／２ ２３：５９」までの期間、「温度Ａ」の実際の値は計測レンジの下限値すなわち２０．０℃を下回っている。しかし、計測レンジの下限値は２０．０℃なので、計測器４は「温度Ａ」の計測値として下限値である２０．０℃を出力する。判定部２１は、このように、計測値が５点以上連続して計測レンジの下限値または上限値と完全に同一の値であった場合（すなわち時系列データのばらつきが一定期間の間、所定量より小さい場合）、その期間の計測値は計測レンジを逸脱していると判断し、その期間の時系列データは異常なデータであると判定する。図６の例では、判定部２１は「１／２ ０：００」から「１／２ ２３：５９」までの期間の時系列データは異常なデータであると判定する。

【0023】

なお、判定部２１が計測レンジを逸脱していると判断する計測値は、計測レンジの下限値または上限値と完全に同一の値でなくてもよい。例えば、計測器４が正しく動作していない場合には所定の予約済みの値（正常動作時には出力されないことが保証されている値）を出力するように構成されている場合がある。このような場合、判定部２１は、その予約済みの値が連続して出力されていればその期間の時系列データは異常なデータであると判定する。計測器４が正しく動作しない場合とは、例えば計測器４に供給される電圧が不足している場合や、計測器４と周辺回路とを接続する配線が断線もしくは短絡している場合などである。

【0024】

補正部２２による補正処理について説明する。補正部２２は、入力部２０により入力された複数の時系列データのうち、計測値が５点以上連続して計測レンジの下限値または上限値と完全に同一の値である期間のデータを補正する。換言すると、補正部２２は、入力部２０により入力された複数の時系列データのうち、ばらつきが一定期間の間、所定量より小さい時系列データを補正する。例えば補正部２２は、計測器データベース３０から計測器４の計測精度を読み出し、計測精度を標準偏差とする正規分布のランダムノイズを上記の期間の計測値に加算する。

【0025】

計測値が一定期間完全に同一の値となっている場合、その期間の分散がゼロになるため、相関係数を計算する際にゼロ除算エラーが生じる可能性がある。このようにランダムノイズを付与することにより、完全に同一の値が繰り返されることがなくなるので、その期間の分散はゼロではなくなり、ゼロ除算エラーの危険性なしに相関係数が計算できるようになる。計測精度程度のノイズであれば、補正による相関係数への影響は十分に小さく、問題になることはない。なお、計測器４の計測精度そのものを標準偏差としてランダムノイズを生成するのではなく、計測精度以下のランダムノイズを生成するようにしてもよい。

【0026】

なお、異常な一定値に対して補正を行っても、正しい計測値が得られるわけではない。しかし、まずは相関異常検知方法で計算できるようにすることにより、機器２の監視診断が有効かどうかの大まかな判断に資することができる。その際、従来であれば異常な一定値を完全に除去することが必要であったが、本実施形態の手法によりその手間を削減することができる。

【0027】

診断部２３は、不揮発性メモリ１１に格納されている比較データ３９と補正後の時系列データとを比較して、機器２の動作が正常か異常かを判定する。比較データ３９は、過去のある時点で機器２が正常に動作しているときに計測器４により計測された時系列データである。診断部２３は、比較データ３９および補正後の時系列データの相関係数を計算し、前者の相関係数に対して後者の相関係数が一定以上変化していた場合に、機器２の動作が異常であると判定する（いわゆる相関異常検知方法）。

【0028】

計測データの相関関係を用いた相関異常検知方法により検知される機器２の異常の例を挙げる。例えば、ポンプの回転数と流量には相関関係がある。通常時、ポンプの回転数の相関係数が０．９であるが、ある期間で回転数に対して流量が少ない状態になると、相関係数が０．８などより小さい値に下がる。診断部２３は、このような相関係数の変化から、ポンプ流量というパラメータの異常を検知し、ポンプの異常を検知することができる。同様に、例えばタービンの回転数と振動、タービンの複数の軸受温度にも相関関係があり、相関異常検知方法により異常を検知することが可能である。

【0029】

図７は、表示装置５の画面表示の例を示す図である。出力部２４は、判定部２１による判定の結果を含むデータを表示装置５に出力する。表示装置５は、出力部２４から入力されたデータに基づき、表示画面６０に画像を表示させる。図７に例示した表示画面６０には、時系列データの異常度６１と、判定部２１により異常と判定された時系列データの期間６２とが表示されている。

【0030】

図８は、監視診断装置３が実行する監視診断処理のフローチャートである。ステップＳ１００において入力部２０は、複数の計測器４により計測された複数の時系列データを入力する。ステップＳ１１０において判定部２１は、ステップＳ１００で入力された複数の時系列データに対して、その時系列データに５点以上連続して計測器４の計測レンジの下限値または上限値と完全に同一の値である計測値が含まれているか否か、すなわちその時系列データが異常であるか否かを判定する。いずれか少なくとも１つの時系列データが異常であると判定された場合、処理はステップＳ１２０に進む。ステップＳ１２０において補正部２２は、異常であると判定された時系列データのうち、異常であると判定された期間に対応する計測値を補正する。その後、処理はステップＳ１３０に進む。他方、ステップＳ１１０においてすべての時系列データが正常であると判定された場合、処理はステップＳ１３０に進む。

【0031】

ステップＳ１３０において診断部２３は、相関異常検知方法を実施し、機器２の動作が異常であるか否かを判定する。すなわち診断部２３は、比較データ３９および補正後の時系列データの相関係数を計算し、前者の相関係数（正常時の相関係数）に対して後者の相関係数が一定以上変化しているか否かを判定する。ステップＳ１４０において出力部２４は、ステップＳ１１０で判定部２１が実施した判定の結果を表示装置５に出力する。

【0032】

以上のとおり、本実施形態に係る監視診断方法では、監視診断装置３が、機器２の動作に関する時系列データを入力し（Ｓ１００）、時系列データのばらつきが一定期間の間、所定量より小さい場合に時系列データが異常であると判定し（Ｓ１１０でＹｅｓ）、異常であると判定された場合に時系列データを補正する（Ｓ１２０）。

【0033】

上述した第１実施形態によれば、次の作用効果を奏する。

【0034】

（１）判定部２１は、入力部２０により入力された機器２の動作に関する時系列データのばらつきが５点分の期間（一定期間）の間、ゼロである（すなわち所定量より小さい）場合に時系列データが異常であると判定する。そして補正部２２が、判定部２１により異常であると判定された場合に時系列データを補正する。このようにしたので、特定のパラメータが対象区間で完全に一定値となった場合でも、当該パラメータに対して相関異常検知方法を用いることが可能になる。

【0035】

（２）入力部２０は複数の時系列データを入力し、補正部２２は複数の時系列データのうち、ばらつきが５点分の期間（一定期間）の間、ゼロである（所定量より小さい）時系列データを補正する。このようにすることで、異常が見られない時系列データについてはその時系列データはそのまま生かされ、余分なノイズ等が付加されないので精度が低下しない。

【0036】

（３）補正部２２は、時系列データに含まれるデータのうち、計測値が５点分の期間（一定期間）一定値である部分に対応するデータを補正する。このようにすることで、異常な一定値のみが補正され、時系列データの他の部分は補正処理を施す必要がなく、余分なノイズ等が付加されないので精度が低下しない。

【0037】

（４）補正部２２は、時系列データを計測した計測器４の計測精度３６以下のランダムノイズを時系列データに付与することにより、時系列データを補正する。このようにすることで、時系列データの分散がゼロになることがなくなり、相関異常検知方法を適用してもゼロ除算エラーが発生しない。

【0038】

（５）出力部２４が、判定部２１による判定の結果を表示装置５（外部機器）に出力する。このように、利用者に対して判定結果を報知するようにしたので、利用者は判定結果を参照して機器２や計測器４の異常の兆候を知ることができる。

【0039】

（第２の実施形態）
図９を参照して、本発明の第２実施形態に係る監視診断システムについて説明する。なお、第１実施形態で説明した構成と同一もしくは相当する構成には同一の参照記号を付し、相違点を主に説明する。

【0040】

図９は、図６と同様の図であり、時系列データの異常判定結果および補正前後の値を例示する図である。図９に示す計測値５２は「温度Ｂ」に関するものである。第２実施形態では、判定部２１が計測器４の計測レンジの上限値および下限値ではなく計測精度を用いて時系列データの異常を判定する。

【0041】

図９に示した例では、温度である計測値５２が「１／２ ０：００」より後の計測日時５１において、ほぼ２０℃の一定値となっている。ここでは計測レンジは逸脱していない。また、「１／２ ０：０３」の計測日時５１においては「１９．９９９９」という計測値５２が得られているので、「１／２ ０：００」以降において計測値５２が完全に同一の一定値になっているとは言えない。

【0042】

このような時系列データは、例えば計測器４の配線の断線など、何らかの理由で正しい計測が行われておらず、一定値が出力されており、かつ、浮動小数点の誤差程度のばらつきが含まれることにより見られる。このような時系列データにおいては、計測値５２はほぼ一定値であるが、わずかな変化があるため、第１実施形態のように計測値５２が完全に一定値になっているかどうかをチェックすることにより異常な一定値かどうかを判定することが困難である。しかし、図５に示すように「温度Ｂ」の計測精度３６は「０．１」であることから、実際の値を「１９．９９９９」のような小数点以下４桁の高精度で計測できているとは考えにくい。

【0043】

第２実施形態の判定部２１は、時系列データのばらつきを直前の５点の計測値の標準偏差により計算し、これが計測精度３６より小さい場合に、時系列データに異常な一定値が含まれている（すなわち時系列データが異常である）と判定する。図９に示す例では、判定部２１は、「１／２ ０：０４」からの計測値が異常な一定値であると判定されている。

【0044】

なお、第２実施形態において、計測器データベース３０に含まれる計測精度３６は、最低でもこの程度の計測誤差があるという意味で用いられる。例えば、計測精度３６が計測器４の許容精度、すなわち、これ以上の誤差があれば計測器４の校正が必要であるということを意味する値である場合には、例えば許容精度の１／１０を計測器４の計測精度とみなすことが望ましい。また、計測器４について計測精度の情報がなく、計測器データベース３０に計測精度３６を格納することができない場合には、例えば（計測レンジ上限値－計測レンジ下限値）×０．１％、または（計測データ最大値－計測データ最小値）×０．１％を計測精度とみなす、などの対応をすることで、判定部２１による異常判定処理を行うことができる。このように、補正部２２が時系列データを計測した計測器４の計測上限値と計測下限値との差や時系列データに含まれるデータの最大値と最小値との差に基づき時系列データを補正することで、計測精度がわからない場合でも時系列データを適切に補正できる。

【0045】

上述した第２実施形態によれば、次の作用効果を奏する。

【0046】

判定部２１は、入力部２０により入力された機器２の動作に関する時系列データの５点の計測値の標準偏差（ばらつき）が５点分の期間（一定期間）の間、計測精度３６（所定量）より小さい場合に時系列データが異常であると判定する。そして補正部２２が、判定部２１により異常であると判定された場合に時系列データを補正する。このようにしたので、特定のパラメータが対象区間でほとんど同一の一定値となった場合でも、当該パラメータに対して相関異常検知方法を用いることが可能になる。

【0047】

次のような変形例も本発明の範囲内であり、変形例に示す構成と上述の実施形態で説明した構成を組み合わせたり、上述の異なる実施形態で説明した構成同士を組み合わせたり、以下の異なる変形例で説明する構成同士を組み合わせることも可能である。

【0048】

（変形例１）
補正部２２が、判定部２１により異常と判定された期間だけでなく、それ以外の期間についても補正を行うようにしてもよい。このようにすることで、異常と判定された期間とそれ以外の期間とでランダムノイズの有無を共通にすることができる。つまり、時系列データの全期間において補正値の前提条件を揃えることができる。ある種の処理においては、このような前提条件の統一が有利に働き得る。また、判定部２１により異常と判定された期間が含まれるパラメータ（時系列データ）だけでなく、他の全パラメータ（他のすべての時系列データ）を補正の対象としてもよい。

【0049】

（変形例２）
第１実施形態では連続する同一の計測値を、第２実施形態では標準偏差によるばらつきの小ささをそれぞれ異常の判定に用いているが、両方を調べて異常の判定を行ってもよい。この場合、いずれか一方において異常が検出された場合に、補正部２２による補正処理が行われることになる。

【0050】

（変形例３）
第１実施形態では連続する同一の計測値を、第２実施形態では標準偏差によるばらつきの小ささをそれぞれ異常の判定に用いているが、時系列データのばらつきが一定期間の間、所定量より小さいかどうかを、これら以外の方法により調べてもよい。例えば、直近の計測値と現在の計測値との差が計測精度以下であることが１０点続いた場合に異常な一定値であると判定することも可能である。

【0051】

（変形例４）
補正部２２による時系列データの補正方法は、第１実施形態で説明したものに限定されない。補正部２２は、例えば、比較データ３９の標準偏差を用いて正規分布のランダムノイズを付与してもよい。また、補正部２２は、直前の１０点の計測値の標準偏差を振幅とする正弦波や階段状のノイズを付与してもよい。また、補正部２２は、計測レンジ（または時系列データに含まれる計測値の最大値と最小値との差）の０．１％のノイズを付与してもよい。

【0052】

以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の適用例の一部を示したに過ぎず、本発明の技術的範囲を上記実施形態の具体的構成に限定する趣旨ではない。

【符号の説明】

【0053】

１…監視診断システム、２…機器、３…監視診断装置、４…計測器、５…表示装置、６…ネットワーク、１０…処理装置、１１…不揮発性メモリ、１２…揮発性メモリ、１３…入出力インタフェース、２０…入力部、２１…判定部、２２…補正部、２３…診断部、２４…出力部、３０…計測器データベース、３９…比較データ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】