特開 2024-170959 グラフ表示装置、グラフ表示方法及びプログラム

(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】P2024170959

(43)【公開日】2024-12-11

(54)【発明の名称】グラフ表示装置、グラフ表示方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G05B 23/02 20060101AFI20241204BHJP

【ＦＩ】

G05B23/02 301Q

G05B23/02 302S

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023087751

(22)【出願日】2023-05-29

(71)【出願人】

【識別番号】000005234

【氏名又は名称】富士電機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100107766

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠重

(74)【代理人】

【識別番号】100070150

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠彦

(72)【発明者】

【氏名】清水 良昭

(72)【発明者】

【氏名】高橋 貴範

(72)【発明者】

【氏名】徳増 匠

【テーマコード（参考）】

3C223

【Ｆターム（参考）】

3C223AA01

3C223BA03

3C223CC02

3C223DD03

3C223EB01

3C223EB03

3C223FF02

3C223FF13

3C223FF35

3C223FF47

3C223GG01

3C223HH03

(57)【要約】

【課題】設備の監視のためのグラフ表示の際にデータ数を削減できる技術を提供すること。
【解決手段】本開示の一態様によるグラフ描画装置は、監視対象設備の運転データから異常診断技術により算出した異常指標値の時系列的な推移を表すグラフの時間区間を設定する設定部と、前記時間区間と、前記グラフとして表示する前記異常指標値数の上限とに基づいて、前記異常指標値の間引き度合いを決定する決定部と、前記間引き度合いに基づいて、ＬＴＴＢアルゴリズムにより、前記時間区間に含まれる時刻の異常指標値を間引く間引き部と、前記間引き後の異常指標値と、前記間引き後の異常指標値と同一時刻の前記運転データに含まれる所定の計測値とを前記グラフとして表示する表示制御部と、を有する。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

監視対象設備の運転データから異常診断技術により算出した異常指標値の時系列的な推移を表すグラフの時間区間を設定する設定部と、
前記時間区間と、前記グラフとして表示する前記異常指標値数の上限とに基づいて、前記異常指標値の間引き度合いを決定する決定部と、
前記間引き度合いに基づいて、ＬＴＴＢアルゴリズムにより、前記時間区間に含まれる時刻の異常指標値を間引く間引き部と、
前記間引き後の異常指標値と、前記間引き後の異常指標値と同一時刻の前記運転データに含まれる所定の計測値とを前記グラフとして表示する表示制御部と、
を有するグラフ表示装置。

【請求項2】

前記運転データは複数の変数で構成されており、
前記表示制御部は、
前記間引き後の異常指標値と同一時刻の、前記異常指標値に対する前記変数の寄与度又は重要度の積算値を前記グラフとして更に表示する、請求項１に記載のグラフ表示装置。

【請求項3】

前記異常指標値は、Ｑ値であり、
前記表示制御部は、
前記間引き後のＱ値と同一時刻の前記変数の寄与度の積算値を前記グラフとして更に表示する、請求項２に記載のグラフ表示装置。

【請求項4】

前記間引き部は、
特定の異常指標値を間引かないことを表す制約の下での前記ＬＴＴＢアルゴリズムにより、前記時間区間に含まれる時刻の異常指標値を間引く、請求項１乃至３の何れか一項に記載のグラフ表示装置。

【請求項5】

前記制約は、
特定のステータスが付与された運転データに対応する異常指標値を間引かないことを表す、請求項４に記載のグラフ表示装置。

【請求項6】

前記特定のステータスは、前記監視対象設備が異常又は警告を表す状態である、又は、前記監視対象設備がメンテナンス中であることを表す状態である、請求項５に記載のグラフ表示装置。

【請求項7】

監視対象設備の運転データから異常診断技術により算出した異常指標値の時系列的な推移を表すグラフの時間区間を設定する設定手順と、
前記時間区間と、前記グラフとして表示する前記異常指標値数の上限とに基づいて、前記異常指標値の間引き度合いを決定する決定手順と、
前記間引き度合いに基づいて、ＬＴＴＢアルゴリズムにより、前記時間区間に含まれる時刻の異常指標値を間引く間引き手順と、
前記間引き後の異常指標値と、前記間引き後の異常指標値と同一時刻の前記運転データに含まれる所定の計測値とを前記グラフとして表示する表示制御手順と、
をコンピュータが実行するグラフ表示方法。

【請求項8】

監視対象設備の運転データから異常診断技術により算出した異常指標値の時系列的な推移を表すグラフの時間区間を設定する設定手順と、
前記時間区間と、前記グラフとして表示する前記異常指標値数の上限とに基づいて、前記異常指標値の間引き度合いを決定する決定手順と、
前記間引き度合いに基づいて、ＬＴＴＢアルゴリズムにより、前記時間区間に含まれる時刻の異常指標値を間引く間引き手順と、
前記間引き後の異常指標値と、前記間引き後の異常指標値と同一時刻の前記運転データに含まれる所定の計測値とを前記グラフとして表示する表示制御手順と、
をコンピュータに実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、グラフ表示装置、グラフ表示方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

多変量解析を利用した異常診断技術では、設備から収集した計測値やその異常指標値等が大量に蓄積される。このため、計測値や異常指標値等をグラフとして描画する場合、その描画に時間を要したり、描画自体が困難になったりすることがある。これに対して、データを間引いてグラフ表示し、膨大なデータであっても高速な表示を可能にする技術が知られている（特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０００－１９４４１６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、単にデータを間引くだけでは、設備を適切に監視することができない場合がある。例えば、計測値と異常指標値とをそれぞれ間引いてグラフ表示した結果、或る異常指標値に関してそれに対応する計測値が間引かれてしまい、異常指標値と計測値の相互関係を確認できなくなることがあるためである。

【0005】

本開示は、上記の点に鑑みてなされたもので、設備の監視のためのグラフ表示の際にデータ数を削減できる技術を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の一態様によるグラフ描画装置は、監視対象設備の運転データから異常診断技術により算出した異常指標値の時系列的な推移を表すグラフの時間区間を設定する設定部と、前記時間区間と、前記グラフとして表示する前記異常指標値数の上限とに基づいて、前記異常指標値の間引き度合いを決定する決定部と、前記間引き度合いに基づいて、ＬＴＴＢアルゴリズムにより、前記時間区間に含まれる時刻の異常指標値を間引く間引き部と、前記間引き後の異常指標値と、前記間引き後の異常指標値と同一時刻の前記運転データに含まれる所定の計測値とを前記グラフとして表示する表示制御部と、を有する。

【発明の効果】

【0007】

設備の監視のためのグラフ表示の際にデータ数を削減できる技術が提供される。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】本実施形態に係る監視システムの全体構成の一例を示す図である。

【図2】本実施形態に係る監視装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

【図3】本実施形態に係る監視装置の機能構成の一例を示す図である。

【図4】本実施形態に係る推移グラフ描画処理の一例を示すフローチャートである。

【図5】Ｑ値推移グラフの一例を示す図である。

【図6】寄与度推移グラフの一例を示す図である。

【図7】計測値推移グラフの一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、本発明の一実施形態について説明する。以下では、工場やプラント等といった施設の各種設備を対象として、その監視のためのグラフ表示の際にデータ数を削減できる監視システム１について説明する。

【0010】

＜監視システム１の全体構成例＞
本実施形態に係る監視システム１の全体構成例を図１に示す。図１に示すように、本実施形態に係る監視システム１には、監視装置１０と、施設２０と、オペレータ端末３０とが含まれる。ここで、監視装置１０と後述する制御装置２３は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）等を含む通信ネットワークを介して相互に通信可能に接続される。同様に、監視装置１０とオペレータ端末３０は、例えば、ＬＡＮ等を含む通信ネットワークを介して相互に通信可能に接続される。

【0011】

監視装置１０は、施設２０（より正確には、当該施設２０に含まれる制御装置２３）から収集した運転データを用いて、多変量統計的プロセス管理（ＭＳＰＣ：Multivariate Statistical Process Control）の手法により、後述する監視対象設備２１の異常診断を行う。多変量統計的プロセス管理（ＭＳＰＣ）は多変量解析を利用した異常診断技術の１つであり、その詳細については、例えば、参考文献１等を参照されたい。なお、運転データは一般に複数の変数（これらの変数はプロセス変数とも呼ばれる。）で構成され、各変数の値は後述する各計測器２２によって計測されるため計測値等と呼ばれる。運転データを構成する変数としては、例えば、温度、圧力、流量、電圧等といったものが挙げられる。

【0012】

また、監視装置１０は、当該異常診断の際に算出された異常指標値（例えば、Ｑ値、Ｔ^２値）と、運転データを構成する各変数の異常指標値に対する寄与度と、施設２０から収集した運転データに含まれる計測値との時系列的な推移を表すグラフ（以下、推移グラフともいう。）を、オペレータ端末３０が備えるディスプレイ等に表示される分析画面上に描画する。このとき、監視装置１０は、ＬＴＴＢ（Largest-Triangle-Three-Buckets）アルゴリズム等を用いて、時系列的な形状（つまり、時系列データとして表現したときの波形）が損なわれないようにデータを間引いた上で推移グラフを描画する。分析画面とは、異常指標値、寄与度及び計測値の推移グラフを確認することにより、オペレータ等が各種分析（例えば、異常が発生した原因の分析等）を行うことができる画面のことである。

【0013】

なお、監視装置１０は、例えば、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）や汎用サーバ等により実現される。監視装置１０は、例えば、複数台のＰＣや複数台の汎用サーバ等で構成されるシステムであってもよい。

【0014】

以下、一例として、異常指標値はＱ値であるものとして説明する。また、Ｑ値の推移グラフを「Ｑ値推移グラフ」、運転データを構成する各変数の異常指標値に対する寄与度の推移グラフを「寄与度推移グラフ」、運転データに含まれる或る計測値の推移グラフを「計測値推移グラフ」と呼ぶことにする。ただし、異常指標値はＱ値に限られるものではなく、Ｔ^２値であってもよい。

【0015】

施設２０は、例えば、工場やプラント等といった各種施設である。施設２０には、監視対象設備２１と、１以上の計測器２２と、制御装置２３とが含まれる。監視対象設備２１は、監視装置１０によって監視対象（つまり、異常診断対象）となる各種設備（例えば、生産設備、熱源設備、ポンプ設備等）、産業用機器、各種装置等である。計測器２２は、センサ等であり、監視対象設備２１の各種状態を表す物理量を計測し、その計測値が含まれる計測データを制御装置２３に送信する。制御装置２３は、各計測器２２から収集した計測データに含まれる計測値で構成される運転データを監視装置１０に送信すると共に、これらの運転データに基づいて既知のプロセス制御方式により監視対象設備２１を制御する。

【0016】

オペレータ端末３０は、施設２０を運用するオペレータが利用するＰＣやスマートフォン、タブレット端末等の各種端末である。オペレータは、オペレータ端末３０を利用して、監視装置１０から提供される分析画面上でＱ値推移グラフ、寄与度推移グラフ、計測値推移グラフを確認することができる。また、オペレータは、オペレータ端末３０により、監視装置１０における異常診断結果を確認することができる。これにより、オペレータは、例えば、その異常診断結果に応じて、監視対象設備２１の運転を停止したり、縮退運転に切り替えたりすることができる。なお、例えば、オペレータ端末３０はＷｅｂブラウザ等を備えており、Ｗｅｂブラウザ等により分析画面をディスプレイ上に表示することができる。

【0017】

なお、図１に示す監視システム１の全体構成は一例であって、これに限られるものではない。例えば、監視装置１０とオペレータ端末３０とが一体で構成されていてもよいし、監視装置１０と制御装置２３とが一体で構成されていてもよい。又は、例えば、監視装置１０が仮想マシン（ＶＭ：Virtual Machine）で実現されるものであってもよいし、監視装置１０が複数台の装置で構成されるシステムである場合にその一部が仮想マシンで実現されるものであってもよい。

【0018】

＜監視装置１０のハードウェア構成例＞
本実施形態に係る監視装置１０のハードウェア構成例を図２に示す。図２に示すように、本実施形態に係る監視装置１０は、入力装置１０１と、表示装置１０２と、外部Ｉ／Ｆ１０３と、通信Ｉ／Ｆ１０４と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０５と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０６と、補助記憶装置１０７と、プロセッサ１０８とを有する。これらの各ハードウェアは、それぞれがバス１０９を介して通信可能に接続される。

【0019】

入力装置１０１は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、物理ボタン等である。表示装置１０２は、例えば、ディスプレイ、表示パネル等である。なお、監視装置１０は、例えば、入力装置１０１及び表示装置１０２のうちの少なくとも一方を有していなくてもよい。

【0020】

外部Ｉ／Ｆ１０３は、記録媒体１０３ａ等の外部装置とのインタフェースである。記録媒体１０３ａとしては、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤメモリカード（Secure Digital memory card）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリカード等が挙げられる。

【0021】

通信Ｉ／Ｆ１０４は、監視装置１０を通信ネットワークに接続するためのインタフェースである。ＲＡＭ１０５は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。ＲＯＭ１０６は、電源を切ってもプログラムやデータを保持することができる不揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。補助記憶装置１０７は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等のストレージ装置（記憶装置）である。プロセッサ１０８は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の各種演算装置である。

【0022】

なお、図２に示すハードウェア構成は一例であって、監視装置１０のハードウェア構成はこれに限られるものではない。例えば、監視装置１０は、複数の補助記憶装置１０７や複数のプロセッサ１０８を有していてもよいし、図示したハードウェアの一部を有していなくてもよいし、図示したハードウェア以外の種々のハードウェアを有していてもよい。

【0023】

＜監視装置１０の機能構成例＞
本実施形態に係る監視装置１０の機能構成例を図３に示す。図３に示すように、本実施形態に係る監視装置１０は、運転データ収集部２０１と、診断部２０２と、区間設定部２０３と、間引き処理部２０４と、表示制御部２０５とを有する。これら各部は、例えば、監視装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、プロセッサ１０８等に実行させる処理により実現される。また、本実施形態に係る監視装置１０は、運転データ記憶部２０６と、診断モデル記憶部２０７と、診断結果記憶部２０８と、パラメータ記憶部２０９とを有する。これら各記憶部は、例えば、補助記憶装置１０７等により実現される。なお、これら各記憶部のうちの一部の記憶部が、例えば、監視装置１０と通信ネットワークを介して接続される記憶装置等により実現されていてもよい。

【0024】

運転データ収集部２０１は、施設２０（より正確には、制御装置２３）から送信された運転データを収集し、これらの運転データを運転データ記憶部２０６に保存する。以下、運転データを構成する変数をｘ_１，・・・，ｘ_ｎとして、運転データをｘ＝（ｘ_１，・・・，ｘ_ｎ）と表す。また、時刻を表すインデックスをｔとして、時刻インデックスｔにおける運転データをｘ（ｔ）＝（ｘ_１（ｔ），・・・，ｘ_ｎ（ｔ））と表す。なお、運転データｘは、例えば、サンプリング周期毎に運転データ収集部２０１によって収集される。

【0025】

診断部２０２は、監視対象設備２１の正常状態を表す運転データｘの集合を用いてＭＳＰＣの手法により異常診断モデルを作成し、診断モデル記憶部２０７に保存する。また、診断部２０２は、診断モデル記憶部２０７に保存されている異常診断モデルと、運転データ記憶部２０６に保存されている最新の時刻インデックスの運転データｘとを用いて異常指標値としてＱ値を算出し、診断結果記憶部２０８に保存する。ここで、一般に、異常診断モデルは監視対象設備２１がオフラインであるときに作成される。一方で、Ｑ値は監視対象設備２１のオンライン中に逐次的に算出（例えば、運転データｘのサンプリング周期毎に逐次的に算出）される。なお、異常指標値と予め決められた閾値との比較によって監視対象設備２１の異常有無が診断される。例えば、予め決められた閾値をｔｈ_１，ｔｈ_２（ただし、０＜ｔｈ_１＜ｔｈ_２）として、Ｑ値が閾値ｔｈ_１以下の場合は「正常」、Ｑ値が閾値ｔｈ_１を超えており、かつ、閾値ｔｈ_２以下である場合は「警告」、Ｑ値が閾値ｔｈ_２を超えている場合は「異常」と診断される。

【0026】

以下、時刻インデックスｔの運転データｘ（ｔ）から算出されたＱ値をＱ（ｔ）と表す。また、Ｑ（ｔ）の変数ｘ_ｉに関する寄与度をＱ_ｉ（ｔ）と表す。なお、Ｑ（ｔ）＝Ｑ_１（ｔ）＋・・・＋Ｑ_ｎ（ｔ）と表される。

【0027】

区間設定部２０３は、Ｑ値推移グラフ、寄与度推移グラフ及び計測値推移グラフを描画する際の時間区間を設定する。

【0028】

間引き処理部２０４は、区間設定部２０３によって設定された時間区間と、パラメータ記憶部２０９に記憶されているパラメータとを用いて、間引き度合いを決定する。また、間引き処理部２０４は、当該間引き度合いを用いて、ＬＴＴＢアルゴリズム等により、当該時間区間に含まれる時刻の時刻インデックスを持つＱ値、寄与度及び計測値を間引く。このとき、間引き処理部２０４は、Ｑ値、寄与度及び計測値で同一の時刻インデックスを持つようにデータ（Ｑ値、寄与度及び計測値）を間引く。これにより、データ数を削減しつつ、同一の時刻インデックスに関してＱ値、寄与度及び計測値の相互関係の確認が可能なＱ値推移グラフ、寄与度推移グラフ及び計測値推移グラフの描画が可能となる。なお、ＬＴＴＢアルゴリズムによって時系列的な形状（つまり、時系列データとして表現したときの波形）が損なわれないようにデータ（Ｑ値、寄与度及び計測値）を間引くことが可能となる。

【0029】

表示制御部２０５は、間引き処理部２０４による間引き後のＱ値、寄与度及び計測値をそれぞれＱ値推移グラフ、寄与度推移グラフ及び計測値推移グラフとして分析画面上に描画する。

【0030】

運転データ記憶部２０６は、運転データ収集部２０１によって収集された運転データｘが記憶される。なお、運転データ記憶部２０６に記憶されている運転データｘは、必要に応じて何等かの前処理が行われていてもよい。前処理としては、例えば、欠損値補間や正規化等が挙げられる。

【0031】

診断モデル記憶部２０７は、診断部２０２によって作成された異常診断モデルを記憶する。

【0032】

診断結果記憶部２０８は、診断部２０２によって算出されたＱ値及びその寄与度を記憶する。

【0033】

パラメータ記憶部２０９は、ＬＴＴＢアルゴリズムのパラメータ（例えば、上限データ数等）を記憶する。上限データ数とは、データ（Ｑ値、寄与度及び計測値）を推移グラフとして描画する際に使用可能なデータ数の上限のことである。

【0034】

なお、本実施形態に係る監視装置１０は、図３に示した各部以外にも様々な機能を実現する機能部や記憶部を有していてもよい。例えば、本実施形態に係る監視装置１０は、診断部２０２によって「異常」と診断された場合に、その旨をメール等で通知するといった後処理を実現する「後処理部」を有していてもよい。

【0035】

＜推移グラフ描画処理＞
以下、本実施形態に係る推移グラフ描画処理について、図４を参照しながら説明する。

【0036】

区間設定部２０３は、Ｑ値推移グラフ、寄与度推移グラフ及び計測値推移グラフを描画する際の時間区間を設定する（ステップＳ１０１）。ここで、時間区間は、オペレータ端末３０の利用しているオペレータ等によって指定又は選択されてもよいし、予め決められた時間区間（例えば、現在日時から過去所定の時間幅の時間区間等）が設定されてもよい。なお、時間区間は、例えば、開始日時と終了日時のペアで表される。以下、当該時間区間に含まれる運転データｘの数をＭ〔個〕とする。Ｍは、例えば、当該時間区間をΔＴ〔秒〕、運転データｘのサンプリング周期をΔｔ〔秒〕として、Ｍ＝ΔＴ／Δｔと表される。

【0037】

間引き処理部２０４は、上記のステップＳ１０１で設定された時間区間と、パラメータ記憶部２０９に記憶されているパラメータに含まれる上限データ数とを用いて、間引き度合いを決定する（ステップＳ１０２）。例えば、上限データ数がＮ〔個〕であるものとする。このとき、間引き処理部２０４は、Ｍ＞Ｎである場合は間引き度合いをＮ／Ｍと決定し、Ｍ≦Ｎである場合は間引き度合いを１（つまり、間引きしない）と決定する。ただし、これは一例であって、間引き処理部２０４は、Ｍ＞Ｎである場合、予め決められた複数の間引き度合い（例えば、１／５、１／１０、１／１００、１／１０００等）の中からＮ／Ｍと最も近い間引き度合いを決定してもよい。又は、間引き処理部２０４は、Ｍ＞Ｎである場合、予め決められた複数の間引き度合いの中からオペレータ端末３０の利用しているオペレータに選択させてもよい。以下、本ステップで決定された間引き度合いをαとする。

【0038】

間引き処理部２０４は、上記のステップＳ１０２で決定された間引き度合いαを用いて、上記のステップＳ１０１で設定された時間区間に含まれる時刻の時刻インデックスを持つＱ値に対してＬＴＴＢアルゴリズムにより間引き処理を実行する（ステップＳ１０３）。例えば、上記のステップＳ１０１で設定された時間区間ΔＴに含まれる時刻の時刻インデックスを持つＱ値の集合をＥ＝｛Ｑ（ｔ）｜ｔ∈ΔＴ｝とする。このとき、間引き処理部２０４は、ＬＴＴＢアルゴリズムにより、Ｑ値集合Ｅのデータ数｜Ｅ｜がα｜Ｅ｜となるように間引きを行う。なお、ＬＴＴＢアルゴリズムではＱ値集合Ｅに含まれるデータの時系列的な形状（つまり、時系列データとして表現したときの波形）が損なわれないようにデータを間引くことができる。

【0039】

以下、本ステップにおける間引き後のＱ値集合をＥ'＝｛Ｑ（ｔ）｜ｔ∈Ｒ｝とする。ここで、Ｒは本ステップにおける間引き後のＱ値の時刻インデックス集合である。なお、ＬＴＴＢアルゴリズムでは、時間区間ΔＴの開始日時を表す時刻インデックスと終了日時を表す時刻インデックスが必ず時刻インデックス集合Ｒに含まれる。

【0040】

そして、表示制御部２０５は、上記のステップＳ１０３における間引き後のＱ値集合Ｅ'＝｛Ｑ（ｔ）｜ｔ∈Ｒ｝の時刻インデックス集合Ｒを用いて、Ｑ値推移グラフ、寄与度推移グラフ及び計測値推移グラフを分析画面上に描画する（ステップＳ１０４）。すなわち、表示制御部２０５は、Ｑ値集合Ｅ'＝｛Ｑ（ｔ）｜ｔ∈Ｒ｝に含まれるＱ値Ｑ（ｔ）をプロットすることによりＱ値推移グラフを分析画面上に描画する。同様に、表示制御部２０５は、寄与度の積算値の集合｛Ｑ_１（ｔ）＋・・・＋Ｑ_ｎ（ｔ）｜ｔ∈Ｒ｝をプロットすることにより寄与度推移グラフを分析画面上に描画する。同様に、表示制御部２０５は、或る計測値ｘ_ｊに関して、その計測値集合｛ｘ_ｊ（ｔ）｜ｔ∈Ｒ｝をプロットすることにより計測値推移グラフを分析画面上に描画する。

【0041】

このように、元の時系列データ（Ｑ値集合、寄与度の積算値の集合、計測値集合）の形状を或る程度維持したまま、少ないデータ数で推移グラフを描画することができる。このため、グラフ描画に要する時間を削減したり、データ数が多すぎることにより描画自体が困難になる事態を回避したりすることが可能となる。また、このとき、間引き後のデータの時刻インデックス集合として共通の時刻インデックス集合Ｒを用いるため、同一の時刻インデックスにおけるＱ値とその寄与度と或る計測値とが必ず描画され、これらのデータ間の相互関係を分析することが可能となる。

【0042】

＜推移グラフの描画例＞
以下、分析画面上に描画されるＱ値推移グラフ、寄与度推移グラフ及び計測値推移グラフの一例について説明する。

【0043】

・Ｑ値推移グラフ
Ｑ値推移グラフの一例を図５に示す。図５に示すＱ値推移グラフ１１００は、２０２２－０８－１２ ００：００：００．０００から２０２２－０８－３１ ００：００：００．０００までを時間区間ΔＴとして、上記のステップＳ１０３における間引き後のＱ値集合Ｅ'＝｛Ｑ（ｔ）｜ｔ∈Ｒ｝をグラフとして描画したものである。なお、図５に示す例では閾値ｔｈ_１及びｔｈ_２も描画されており、オペレータは、Ｑ値と閾値ｔｈ_１及びｔｈ_２とを容易に比較することができる。

【0044】

なお、例えば、上限データ数Ｎ＝３００００〔個〕、サンプリング周期Δｔ＝２〔秒〕である場合、Ｎ＝ΔＴ／Δｔ＝８６４０００である。このため、間引き処理を行わない場合はグラフとしての描画は困難であるが、図５に示す例では、ＬＴＴＢアルゴリズムにより、元の時系列データの形状を維持したまま、グラフとしての描画が可能になっている。

【0045】

・寄与度推移グラフ
寄与度推移グラフの一例を図６に示す。図６に示す寄与度推移グラフ１２００は、２０２２－０８－１２ ００：００：００．０００から２０２２－０８－３１ ００：００：００．０００までを時間区間ΔＴとして、寄与度の積算値の集合｛Ｑ_１（ｔ）＋・・・＋Ｑ_４（ｔ）｜ｔ∈Ｒ｝をグラフとして描画したものである。また、図６に示す例では、ｘ_１は圧力、ｘ_２は流量、ｘ_３は温度、ｘ_４は電圧をそれぞれ表す変数である。

【0046】

・計測値推移グラフ
計測値推移グラフの一例を図７に示す。図７に示す計測値推移グラフ１３００は、２０２２－０８－１２ ００：００：００．０００から２０２２－０８－３１ ００：００：００．０００までを時間区間ΔＴとして、流量の計測値集合｛ｘ_２（ｔ）｜ｔ∈Ｒ｝をグラフとして描画したものである。

【0047】

なお、上記のＱ値推移グラフ１１００、寄与度推移グラフ１２００及び計測値推移グラフ１３００は同一の分析画面上に並列に描画されることを想定しているが、これに限られるものではなく、相互に表示を切り替え可能に描画されてもよい。また、計測値推移グラフ１３００は各変数の計測値が切り替え可能に描画される。

【0048】

＜変形例＞
以下、本実施形態の変形例についていくつか説明する。

【0049】

・変形例１
上記の実施形態では、ＭＳＰＣの手法により異常診断モデルを作成し、異常指標値としてＱ値を想定しているが、異常診断モデル及び異常指標値はこれに限られるものではない。例えば、異常診断モデルとして、ＬＯＦ（Local Outlier Factor）、Ｏｎｅ Ｃｌａｓｓ ＳＶＭ、分離フォレスト（isolation Forest）、ＩＮＮＥ（isolation using Nearest Neighbour Ensemble）等が作成されてもよい。また、異常指標値としては、異常診断モデルに応じて異常度を測る適切な指標値が用いられてもよい。更に、Ｑ値又はＴ^２値以外の異常指標値が用いられる場合には、寄与度（又は、変数の重要度等と呼ばれてもよい。）は、ＬＩＭＥ、ＳＨＡＰ、ＶＡＥ等といったモデル解釈技術により算出されてもよい。

【0050】

・変形例２
図４のステップＳ１０３でＬＴＴＢアルゴリズムを実行する際に、運転データｘのステータスに応じて、或る特定のＱ値が間引かれないような制約を設けてもよい。例えば、ステータスとして異常診断結果（「正常」、「警告」、「異常」）が付与されている場合、閾値ｔｈ_１を超えており、かつ、閾値ｔｈ_２以下であるＱ値と、閾値ｔｈ_２を超えているＱ値とが間引かれないような制約を設けてもよい。これにより、「警告」又は「異常」と診断された場合のＱ値が間引かれないため、オペレータは、異常と診断された場合の原因分析等を精度良く行うことが可能となる。

【0051】

なお、ステータスは異常診断結果に限られず、例えば、「メンテナンス中」等といったステータスが存在してもよい。これにより、例えば、ステータスが「メンテナンス中」である運転データｘのＱ値が間引かれないようにすることができる。

【0052】

＜まとめ＞
以上のように、本実施形態に係る監視システム１は、ＬＴＴＢアルゴリズムを利用して異常指標値やそれに対する各変数の寄与度、計測値等を推移グラフとして描画する際のデータ数を削減することができる。また、このとき、同一の時刻インデックスにおける異常指標値と寄与度と計測値とが存在するようにデータ数の削減が行われる。これにより、本実施形態に係る監視システム１では、グラフ描画の際の描画時間を削減したり、グラフとして描画できない事態を回避したりするだけでなく、異常と診断された際の分析を精度良く行うことが可能になる。

【0053】

本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載から逸脱することなく、種々の変形や変更、既知の技術との組み合わせ等が可能である。

【0054】

［参考文献］
参考文献１：加納 学，「多変量統計的プロセス管理」，インタネット＜ＵＲＬ：http://manabukano.brilliant-future.net/research/report/Report2005_MSPC.pdf＞

【符号の説明】

【0055】

１ 監視システム
１０ 監視装置
２０ 施設
２１ 監視対象設備
２２ 計測器
２３ 制御装置
３０ オペレータ端末
１０１ 入力装置
１０２ 表示装置
１０３ 外部Ｉ／Ｆ
１０３ａ 記録媒体
１０４ 通信Ｉ／Ｆ
１０５ ＲＡＭ
１０６ ＲＯＭ
１０７ 補助記憶装置
１０８ プロセッサ
１０９ バス
２０１ 運転データ収集部
２０２ 診断部
２０３ 区間設定部
２０４ 間引き処理部
２０５ 表示制御部
２０６ 運転データ記憶部
２０７ 診断モデル記憶部
２０８ 診断結果記憶部
２０９ パラメータ記憶部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】