特開 2024-70046 状態検知装置、状態検知方法及びコンピュータプログラム

(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】P2024070046

(43)【公開日】2024-05-22

(54)【発明の名称】状態検知装置、状態検知方法及びコンピュータプログラム

(51)【国際特許分類】

   G05B 23/02 20060101AFI20240515BHJP

【ＦＩ】

G05B23/02 R

G05B23/02 302R

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022180399

(22)【出願日】2022-11-10

(71)【出願人】

【識別番号】594185097

【氏名又は名称】伸和コントロールズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100120031

【弁理士】

【氏名又は名称】宮嶋 学

(74)【代理人】

【識別番号】100127465

【弁理士】

【氏名又は名称】堀田 幸裕

(74)【代理人】

【識別番号】100164688

【弁理士】

【氏名又は名称】金川 良樹

(72)【発明者】

【氏名】川里 浩之

【テーマコード（参考）】

3C223

【Ｆターム（参考）】

3C223AA01

3C223AA17

3C223BA02

3C223BB17

3C223CC02

3C223DD03

3C223EB01

3C223EB02

3C223EB07

3C223FF02

3C223FF03

3C223FF05

3C223FF12

3C223FF13

3C223FF22

3C223FF26

3C223FF33

3C223FF35

3C223FF42

3C223FF52

3C223GG01

3C223HH02

3C223HH29

(57)【要約】

【課題】異常などの状態を判定するための予測値を的確に特定することで、状態を的確に検知できる状態検知装置の提供。
【解決手段】一実施の形態に係る状態検知装置１００は、連続的に検出される及び／又は特定される具体的数値としての流量調節弁１６の実際の開度及び目標の開度を取得する数値取得部１０１と、数値取得部１０１で取得される複数の具体的数値（実際の開度及び目標の開度）に基づき、複数の具体的数値の次の具体的数値である実際の開度の予測値を特定する予測値特定部１０２と、を備える。そして、予測値特定部１０２は、実際の開度に対応する予測値と当該予測値に対応する実際の開度との差分が所定値以上である場合に、当該予測値を、これに対応する実際の開度と置き換えて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行う。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

連続的に検出される及び／又は特定される具体的数値を取得する数値取得部と、前記数値取得部で取得された複数の具体的数値に基づき、前記複数の具体的数値の次の具体的数値の予測値を特定する予測値特定部と、を備え、前記数値取得部で取得される具体的数値と、前記予測値特定部が特定する予測値とを基に状態を検知する状態検知装置であって、
前記予測値特定部は、
特定した予測値と当該予測値に対応する具体的数値との差分が所定値以上である場合に、当該予測値を、これに対応する前記具体的数値と置き換えて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行い、
特定した予測値と当該予測値に対応する具体的数値との差分が前記所定値未満である場合に、当該予測値を、これに対応する前記具体的数値と置き換えず当該具体的数値を用いて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行う、状態検知装置。

【請求項2】

前記予測値特定部が所定時間内に行う複数回の予測において、前記予測値特定部が特定した予測値と当該予測値に対応する具体的数値との差分が前記所定値未満となった回数の割合を特定する誤差評価部と、
前記誤差評価部が特定した前記割合が、所定の割合未満になったときに、異常を通知する異常通知部と、をさらに備える、請求項１に記載の状態検知装置。

【請求項3】

前記所定値と、前記所定の割合とを変更する設定変更部をさらに備え、
前記設定変更部は、前記所定値と前記所定の割合とを反比例の関係で自動で調節する、請求項２に記載の状態検知装置。

【請求項4】

前記数値取得部は、前記具体的数値として、機械要素を動作させるために前記機械要素に連続的に入力される指令値及び連続的に検出される前記機械要素の動作状態の評価値を取得し、
前記予測値特定部は、前記具体的数値としての最新の前記指令値を除く複数の前記指令値及び最新の前記評価値を除く複数の前記評価値に基づいて、前記予測値として、最新の前記評価値に対応する予測値を特定する、請求項１に記載の状態検知装置。

【請求項5】

前記予測値特定部は、
最新の前記評価値に対応する予測値と当該予測値に対応する具体的数値である最新の前記評価値との差分が前記所定値以上である場合に、当該予測値を、これに対応する最新の前記評価値と置き換えて、次に最新の指令値および評価値として扱われる指令値及び評価値を前記数値取得部が取得した後、次の予測値の特定を行い、
最新の前記評価値に対応する予測値と当該予測値に対応する具体的数値である最新の前記評価値との差分が前記所定値未満である場合に、当該予測値を、これに対応する最新の前記評価値と置き換えず当該評価値を用いて、次に最新の指令値および評価値として扱われる指令値及び評価値を前記数値取得部が取得した後、次の予測値の特定を行う、請求項４に記載の状態検知装置。

【請求項6】

前記予測値特定部は、正常な状態の前記機械要素を動作させるために前記機械要素に連続的に入力される訓練用指令値及び前記訓令用指令値に応じて動作する前記機械要素の動作状態に対応する訓練用評価値を正常な状態として学習済みのモデルであって、前記訓練用指令値に対応する複数の変数及び前記訓練用評価値に対応する複数の変数に基づいて、次の前記訓練用評価値に対応する正常な値を予測する学習済みモデルによって予測を行い、
前記予測値特定部は、前記学習済みモデルにおいて、前記具体的数値としての複数の前記指令値及び複数の前記評価値を変数とし、前記評価値に対応する予測値を特定する、請求項４又は５に記載の状態検知装置。

【請求項7】

連続的に検出される及び／又は特定される具体的数値を取得する数値取得工程と、前記数値取得工程で取得された複数の具体的数値に基づき、前記複数の具体的数値の次の具体的数値の予測値を特定する予測値特定工程と、を備え、前記数値取得工程で取得する具体的数値と、前記予測値特定工程で特定する予測値とを基に状態を検知する状態検知方法であって、
前記予測値特定工程では、
特定した予測値と当該予測値に対応する具体的数値との差分が所定値以上である場合に、当該予測値を、これに対応する前記具体的数値と置き換えて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行い、
特定した予測値と当該予測値に対応する具体的数値との差分が前記所定値未満である場合に、当該予測値を、これに対応する前記具体的数値と置き換えず当該具体的数値を用いて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行う、状態検知方法。

【請求項8】

正常な状態の機械要素を動作させるために前記機械要素に連続的に入力される訓練用指令値及び前記訓練用指令値に応じて動作する前記機械要素の動作状態に対応する訓練用評価値を正常な状態として学習し、前記訓練用指令値に対応する複数の変数及び前記訓練用評価値に対応する複数の変数に基づいて、次の前記訓練用評価値に対応する正常な値を予測する学習済みモデルを作製する学習済みモデル作製工程をさらに備え、
前記数値取得工程では、前記具体的数値として、前記機械要素を動作させるために前記機械要素に連続的に入力される指令値及び連続的に検出される前記機械要素の動作状態の評価値を取得し、
前記予測値特定工程では、前記学習済みモデルにおいて、前記具体的数値としての複数の前記指令値及び複数の前記評価値を変数とし、前記評価値に対応する予測値を特定する、請求項７に記載の状態検知方法。

【請求項9】

入力される指令信号に応じて開度を変化させる弁の状態を検知する状態検知装置であって、
連続的に検出される及び／又は特定される具体的数値として、前記弁の実際の開度の情報を取得する数値取得部と、
前記数値取得部で取得された複数の実際の開度の情報に基づき、前記複数の実際の開度の次の実際の開度の予測値を特定する予測値特定部と、を備え、
前記数値取得部が取得する前記弁の実際の開度の情報と、前記予測値特定部が特定する実際の開度の予測値とを基に状態を検知し、
前記予測値特定部は、
特定した予測値と当該予測値に対応する実際の開度との差分が所定値以上である場合に、当該予測値を、これに対応する前記実際の開度と置き換えて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行い、
特定した予測値と当該予測値に対応する実際の開度との差分が前記所定値未満である場合に、当該予測値を、これに対応する前記実際の開度と置き換えず当該実際の開度を用いて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行う、状態検知装置。

【請求項10】

連続的に検出される及び／又は特定される具体的数値を取得する数値取得ステップと、前記数値取得ステップで取得された複数の具体的数値に基づき、前記複数の具体的数値の次の具体的数値の予測値を特定する予測値特定ステップと、をコンピュータに実行させ、前記数値取得ステップで取得する具体的数値と、前記予測値特定ステップで特定する予測値とを基に状態を検知するためのコンピュータプログラムであって、
前記予測値特定ステップでは、
特定した予測値と当該予測値に対応する具体的数値との差分が所定値以上である場合に、当該予測値を、これに対応する前記具体的数値と置き換えて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行い、
特定した予測値と当該予測値に対応する具体的数値との差分が前記所定値未満である場合に、当該予測値を、これに対応する前記具体的数値と置き換えず当該具体的数値を用いて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行う、コンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施の形態は、状態検知装置、状態検知方法及びコンピュータプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

状態検知に関する技術は、これまでに種々提案されている。

【0003】

例えば、流体で温度制御対象を温度制御する冷凍装置や、チラー装置などの温度制御装置には、流体の流れを制御する電動の弁が設けられることがある。このような弁では、錆や摩耗の発生、異物の詰まりなどにより動作異常が生じることがある。

【0004】

上述のような弁で生じ得る動作異常の検知は、従来よりなされている。具体的には例えば、弁に供給する電流の値の異常上昇を基に、弁の動作異常を検知する手法を採用することがあった。この手法は、基本的に、弁に供給する電流の値と予め定められた閾値との比較で異常の発生を検出するため、簡易的な手法と言える。

【0005】

一方で、近年、特に機械学習に基づく予測モデル（学習済みモデル）により状態を検知する技術が普及しつつある。このような技術は、異常の予兆を検出するのに有効と言える。すなわち、このような予測モデルによれば、明らかな異常が実際に発生する前の予兆を検出することにより、重大な異常の発生の回避を期待できる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開２０２１－８６５７１号公報

【特許文献2】特許第７０１５４０５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

上述の予測モデルは、例えば実測値を入力値として、未来の実測値を予測するアルゴリズムである。このような予測モデルを用いて異常を判定する場合、予測値と実測値との乖離度合いに基づいて、異常の発生を推定してもよい。

【0008】

しかしながら、実測値を入力値として予測を行う予測モデルでは、例えば異常が発生しつつあるか又は異常が発生した場合の実測値を入力値として用いることで、異常の発生の推定のための実測値と予測値との乖離度合いの評価を的確に行えなくなる虞がある。

【0009】

具体的には、例えば異常が発生した場合の実測値を使って特定された予測値は、これに対応する次回の異常を示す実測値と近い値になることがある。この場合、推定されるはずの異常の発生を的確に推定できなくなる虞がある。一方で、予測値から予測値を特定する場合も、予測値が時間の経過とともに実測値から大きくかけ離れることがある。この場合には、推定されるべきではない異常の発生が推定される虞がある。

【0010】

本発明の課題は、上記事情を鑑みて、異常などの状態を判定するための予測値を的確に特定することで、状態を的確に検知できる状態検知装置、状態検知方法及びコンピュータプログラムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0011】

本発明の一実施の形態は、以下の態様「１」～「１０」に関連する。

【0012】

［１］ 連続的に検出される及び／又は特定される具体的数値を取得する数値取得部と、前記数値取得部で取得された複数の具体的数値に基づき、前記複数の具体的数値の次の具体的数値の予測値を特定する予測値特定部と、を備え、前記数値取得部で取得される具体的数値と、前記予測値特定部が特定する予測値とを基に状態を検知する状態検知装置であって、
前記予測値特定部は、
特定した予測値と当該予測値に対応する具体的数値との差分が所定値以上である場合に、当該予測値を、これに対応する前記具体的数値と置き換えて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行い、
特定した予測値と当該予測値に対応する具体的数値との差分が前記所定値未満である場合に、当該予測値を、これに対応する前記具体的数値と置き換えず当該具体的数値を用いて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行う、状態検知装置。

【0013】

［２］ 前記予測値特定部が所定時間内に行う複数回の予測において、前記予測値特定部が特定した予測値と当該予測値に対応する具体的数値との差分が前記所定値未満となった回数の割合を特定する誤差評価部と、
前記誤差評価部が特定した前記割合が、所定の割合未満になったときに、異常を通知する異常通知部と、をさらに備える、［１］に記載の状態検知装置。

【0014】

［３］ 前記所定値と、前記所定の割合とを変更する設定変更部をさらに備え、
前記設定変更部は、前記所定値と前記所定の割合とを反比例の関係で自動で調節する、［２］に記載の状態検知装置。

【0015】

［４］ 前記数値取得部は、前記具体的数値として、機械要素を動作させるために前記機械要素に連続的に入力される指令値及び連続的に検出される前記機械要素の動作状態の評価値を取得し、
前記予測値特定部は、前記具体的数値としての最新の前記指令値を除く複数の前記指令値及び最新の前記評価値を除く複数の前記評価値に基づいて、前記予測値として、最新の前記評価値に対応する予測値を特定する、［１］乃至［３］のいずれかに記載の状態検知装置。

【0016】

［５］ 前記予測値特定部は、
最新の前記評価値に対応する予測値と当該予測値に対応する具体的数値である最新の前記評価値との差分が前記所定値以上である場合に、当該予測値を、これに対応する最新の前記評価値と置き換えて、次に最新の指令値および評価値として扱われる指令値及び評価値を前記数値取得部が取得した後、次の予測値の特定を行い、
最新の前記評価値に対応する予測値と当該予測値に対応する具体的数値である最新の前記評価値との差分が前記所定値未満である場合に、当該予測値を、これに対応する最新の前記評価値と置き換えず当該評価値を用いて、次に最新の指令値および評価値として扱われる指令値及び評価値を前記数値取得部が取得した後、次の予測値の特定を行う、［４］に記載の状態検知装置。

【0017】

［６］ 前記予測値特定部は、正常な状態の前記機械要素を動作させるために前記機械要素に連続的に入力される訓練用指令値及び前記訓令用指令値に応じて動作する前記機械要素の動作状態に対応する訓練用評価値を正常な状態として学習済みのモデルであって、前記訓練用指令値に対応する複数の変数及び前記訓練用評価値に対応する複数の変数に基づいて、次の前記訓練用評価値に対応する正常な値を予測する学習済みモデルによって予測を行い、
前記予測値特定部は、前記学習済みモデルにおいて、前記具体的数値としての複数の前記指令値及び複数の前記評価値を変数とし、前記評価値に対応する予測値を特定する、[４]又は[５]に記載の状態検知装置。

【0018】

［７］ 連続的に検出される及び／又は特定される具体的数値を取得する数値取得工程と、前記数値取得工程で取得された複数の具体的数値に基づき、前記複数の具体的数値の次の具体的数値の予測値を特定する予測値特定工程と、を備え、前記数値取得工程で取得する具体的数値と、前記予測値特定工程で特定する予測値とを基に状態を検知する状態検知方法であって、
前記予測値特定工程では、
特定した予測値と当該予測値に対応する具体的数値との差分が所定値以上である場合に、当該予測値を、これに対応する前記具体的数値と置き換えて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行い、
特定した予測値と当該予測値に対応する具体的数値との差分が前記所定値未満である場合に、当該予測値を、これに対応する前記具体的数値と置き換えず当該具体的数値を用いて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行う、状態検知方法。

【0019】

［８］ 正常な状態の機械要素を動作させるために前記機械要素に連続的に入力される訓練用指令値及び前記訓練用指令値に応じて動作する前記機械要素の動作状態に対応する訓練用評価値を正常な状態として学習し、前記訓練用指令値に対応する複数の変数及び前記訓練用評価値に対応する複数の変数に基づいて、次の前記訓練用評価値に対応する正常な値を予測する学習済みモデルを作製する学習済みモデル作製工程をさらに備え、
前記数値取得工程では、前記具体的数値として、前記機械要素を動作させるために前記機械要素に連続的に入力される指令値及び連続的に検出される前記機械要素の動作状態の評価値を取得し、
前記予測値特定工程では、前記学習済みモデルにおいて、前記具体的数値としての複数の前記指令値及び複数の前記評価値を変数とし、前記評価値に対応する予測値を特定する、[７]に記載の状態検知方法。

【0020】

［９］ 入力される指令信号に応じて開度を変化させる弁の状態を検知する状態検知装置であって、
連続的に検出される及び／又は特定される具体的数値として、前記弁の実際の開度の情報を取得する数値取得部と、
前記数値取得部で取得された複数の実際の開度の情報に基づき、前記複数の実際の開度の次の実際の開度の予測値を特定する予測値特定部と、を備え、
前記数値取得部が取得する前記弁の実際の開度の情報と、前記予測値特定部が特定する実際の開度の予測値とを基に状態を検知し、
前記予測値特定部は、
特定した予測値と当該予測値に対応する実際の開度との差分が所定値以上である場合に、当該予測値を、これに対応する前記実際の開度と置き換えて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行い、
特定した予測値と当該予測値に対応する実際の開度との差分が前記所定値未満である場合に、当該予測値を、これに対応する前記実際の開度と置き換えず当該実際の開度を用いて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行う、状態検知装置。

【0021】

［１０］ 連続的に検出される及び／又は特定される具体的数値を取得する数値取得ステップと、前記数値取得ステップで取得された複数の具体的数値に基づき、前記複数の具体的数値の次の具体的数値の予測値を特定する予測値特定ステップと、をコンピュータに実行させ、前記数値取得ステップで取得する具体的数値と、前記予測値特定ステップで特定する予測値とを基に状態を検知するためのコンピュータプログラムであって、
前記予測値特定ステップでは、
特定した予測値と当該予測値に対応する具体的数値との差分が所定値以上である場合に、当該予測値を、これに対応する前記具体的数値と置き換えて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行い、
特定した予測値と当該予測値に対応する具体的数値との差分が前記所定値未満である場合に、当該予測値を、これに対応する前記具体的数値と置き換えず当該具体的数値を用いて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行う、コンピュータプログラム。

【発明の効果】

【0022】

本発明によれば、状態を判定するための予測値を的確に特定することで、状態を的確に検知できる。

【図面の簡単な説明】

【0023】

【図1】一実施の形態に係る状態検知装置と、当該状態検知装置が適用された温度制御装置とを概略的に示す図である。

【図2】図１の状態検知装置の機能構成を示すブロック図である。

【図3】図１の状態検知装置の予測動作の一例を説明するフローチャートである。

【図4】図１の状態検知装置の状態検知動作の一例を説明するフローチャートである。

【図5】図３の予測動作を概念的に示す図である。

【図6】図３及び図４に示す動作中に演算される予測値と実測値である具体的数値との差を評価するための所定値を決定する手順を説明する図である。

【発明を実施するための形態】

【0024】

以下、一実施の形態を説明する。

【0025】

＜状態検知装置及び温度制御装置の構成＞
図１は、一実施の形態に係る状態検知装置１００と、状態検知装置１００が適用された温度制御装置としての冷凍装置１とを概略的に示す図である。

【0026】

冷凍装置１は、圧縮機１１、凝縮器１２、膨張弁１３及び蒸発器１４を有する冷凍回路１０を備えている。冷凍回路１０において、圧縮機１１、凝縮器１２、膨張弁１３及び蒸発器１４は、この順に冷媒を循環させるように配管部材（パイプ）によって接続されている。冷凍装置１は、蒸発器１４を通流する冷媒を図示しない温度制御対象と熱交換させることで、温度制御対象を温度制御する。

【0027】

圧縮機１１は、蒸発器１４から流出した基本的には気体の状態の冷媒を圧縮して、昇温及び昇圧させた状態で凝縮器１２に供給する。凝縮器１２は、圧縮機１１で圧縮された冷媒を冷却水によって冷却すると共に凝縮し、所定の温度の高圧の液体の状態にして、膨張弁１３に供給する。膨張弁１３は、凝縮器１２からの冷媒を膨張させることで気液混相の状態にして、蒸発器１４に流入させる。膨張弁１３から蒸発器１４に流入する冷媒は、膨張により降温する。これにより、蒸発器１４は、冷媒を温度制御対象と熱交換させることで温度制御対象を例えば冷却できる。

【0028】

凝縮器１２には、冷却水流路１５が接続されている。冷却水流路１５には流量調節弁１６が設けられている。冷却水流路１５は、凝縮器１２に冷却水を流入させるとともに、凝縮器１２から流出した冷却水を通流させる流路である。流量調節弁１６は、冷却水流路１５から凝縮器１２に流入する冷却水の流量を調節する。流量調節弁１６は、本実施の形態では冷却水流路１５における凝縮器１２よりも上流側の部分に設けられているが、凝縮器１２の下流側に設けられてもよい。

【0029】

流量調節弁１６は、凝縮器１２に流入する冷却水の流量を開度調節により調節する比例弁である。本実施の形態における流量調節弁１６はモータ１６Ｍを有し、モータ１６Ｍが弁体の位置を調節することで、流量調節弁１６の開度が調節される。また、流量調節弁１６は開度検出部１６Ｓを有し、開度検出部１６Ｓにより弁の開度を特定できる。開度検出部１６Ｓは、モータ１６Ｍの回転軸の基準位置からの回転変化量を認識可能なエンコーダを含むものでもよく、エンコーダが検出する回転変化量を基に弁の開度を特定するものでもよい。なお、流量調節弁１６におけるモータ１６Ｍは、本実施の形態ではステッピングモータであるが、直流サーボモータや、交流サーボモータでもよい。また、流量調節弁１６は比例式の電磁弁でもよい。

【0030】

流量調節弁１６は、詳しくは、モータ１６Ｍは、電気的にコントローラ１７に接続され、流量調節弁１６の開度の制御は、コントローラ１７によって行われる。本実施の形態では、冷凍回路１０における凝縮器１２の下流側であって、膨張弁１３の上流側の部分を通流する冷媒の圧力を検出する圧力センサ１８が設けられている。圧力センサ１８が検出した圧力の情報は、コントローラ１７に提供される。そして、本実施の形態におけるコントローラ１７は、圧力センサ１８が検出する圧力が予め定められた目標圧力に一致するように流量調節弁１６を制御する。

【0031】

コントローラ１７は、圧力センサ１８が検出する圧力と目標圧力との差分に基づくフィードバック制御により、圧力センサ１８が検出する圧力と目標圧力とが一致するように流量調節弁１６を制御する。コントローラ１７はＰＩＤ制御により流量調節弁１６を制御するが、ＰＩ制御、ＰＤ制御など、又はさらに他の手法で制御を行ってもよい。また、圧力センサ１８に代えて温度センサを設けることにより、コントローラ１７は、温度センサが検出する温度と目標温度とが一致するように流量調節弁１６を制御してもよい。

【0032】

コントローラ１７は、指令値としての目標の開度（０～１００％の範囲の値）を演算し、流量調節弁１６に出力する。本実施の形態ではコントローラ１７がステッピングモータであるモータ１６Ｍに電気的に接続されるため、実際は、コントローラ１７が出力する目標の開度は、パルス信号のセットに換算されて出力される。そして、流量調節弁１６には、目標の開度に対応するパルス信号のセットが指令信号として入力される。そして、モータ１６Ｍは、出力されたパルス信号に応じて回転位置を変更し、流量調節弁１６の開度を調節する。

【0033】

コントローラ１７は、所定の周期で目標の開度を演算し、その後、目標の開度に対応するパルス信号のセットを生成する。コントローラ１７は、圧力センサ１８が検出する圧力と目標圧力との差分に応じて、指令値としての目標の開度を増減させて演算する。パルス信号のセットは、所定の周期に対応する時間幅において１つ又は複数のパルス信号を発生させる信号波形とも言える。生成されるパルス信号のセットに含まれるパルス信号の数は、圧力センサ１８が検出する圧力と目標圧力との差分に応じて増減する。

【0034】

より詳しくは、上記差分が大きいほど、コントローラ１７は、パルス信号のセットに多くのパルス信号を含める。この場合、モータ１６Ｍが受け取るパルス信号のセットに含まれるパルス信号が多いほど、目標の開度に向けた流量調節弁１６の開度の変化速度を高めることができる。本実施の形態では、流量調節弁１６がコントローラ１７からパルス信号のセットを受け取った際、当該セットに対応する時間幅において目標の開度まで動作しようとする。ただし、コントローラ１７による流量調節弁１６の制御態様は上述の例に限られるものではなく、他の手法であってもよい。

【0035】

コントローラ１７は、ＣＰＵ、ＲＯＭ等を含むコンピュータや、マイコンなどで構成されてもよい。この場合、コントローラ１７はＲＯＭに格納されたプログラムに従い、各種処理を行う。なお、コントローラ１７は、その他のプロセッサや電気回路（例えばＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｌｌｅｙ）等）でもよい。

【0036】

状態検知装置１００は、コントローラ１７に電気的に接続されている。そして、状態検知装置１００は、コントローラ１７がモータ１６Ｍに出力する指令値（本例では「目標の開度」）と、流量調節弁１６の現在の開度の情報とを、コントローラ１７から提供される。上述したように、本実施の形態では、コントローラ１７が所定の周期で目標の開度を演算する。本実施の形態における状態検知装置１００は、コントローラ１７が目標の開度を演算する毎に目標の開度の情報を提供されるとともに、目標の開度の情報が提供される時点における流量調節弁１６の実際の開度の情報を提供される。

【0037】

そして、状態検知装置１００は、連続的に検出される及び／又は特定される具体的数値としての複数の目標の開度の情報及び複数の実際の開度の情報に基づき、複数の実際の開度の情報の次の実際の開度を予測する。また、状態検知装置１００は、予測した流量調節弁１６の開度と対応する流量調節弁１６の実際の開度とに基づき、流量調節弁１６の状態、具体的には異常を検知するようになっている。

【0038】

状態検知装置１００は、ＣＰＵ、ＲＯＭ等を含むコンピュータや、マイコンなどで構成されてもよい。この場合、状態検知装置１００はＲＯＭに格納されたプログラムに従い、各種処理を行う。なお、コントローラ１７は、その他のプロセッサや電気回路（例えばＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｌｌｅｙ）等）でもよい。本実施の形態ではコントローラ１７と状態検知装置１００とが別々の装置であるが、これらは一体化されてもよい。以下、状態検知装置１００について説明する。

【0039】

＜状態検知装置の機能構成＞
図２は、状態検知装置１００の機能構成を示すブロック図である。状態検知装置１００は、数値取得部１０１と、予測値特定部１０２と、誤差評価部１０３と、異常通知部１０４と、設定変更部１０５と、記憶部１０６と、を備える。状態検知装置１００が例えばコンピュータで構成される場合、数値取得部１０１、予測値特定部１０２、誤差評価部１０３、異常通知部１０４及び設定変更部１０５は、ＲＯＭに格納されたプログラムが実行されることにより実現され得る。一方で、記憶部１０６は、ＲＯＭの一部により構成されてもよい。

【0040】

数値取得部１０１は、連続的に検出される及び／又は特定される具体的数値として、コントローラ１７が演算する流量調節弁１６の目標の開度の情報と、開度検出部１６Ｓが検出する流量調節弁１６の実際の開度の情報と、を取得する。

【0041】

ここで、上記目標の開度の情報は機械要素である流量調節弁１６を動作させるために流量調節弁１６に連続的に入力される指令値に対応する。上記の実際の開度の情報は、連続的に検出される流量調節弁１６の動作状態の評価値に対応する。数値取得部１０１により取得される目標の開度の情報及び実際の開度の情報は、記憶部１０６に設定される後述の予測用変数ストレージ１０６Ａに順次保持される。

【0042】

予測値特定部１０２は、数値取得部１０１により取得され、上述のように予測用変数ストレージ１０６Ａに保持された複数の目標の開度の情報及び複数の実際の開度の情報に基づいて、複数の実際の開度の次の実際の開度の予測値を特定する部分である。詳しくは、本実施の形態における予測値特定部１０２は、予測用変数ストレージ１０６Ａにおける最新の目標の開度の情報を除く複数の目標の開度の情報及び最新の実際の開度の情報を除く複数の実際の開度の情報に基づいて、最新の実際の開度の情報に対応する予測値を特定する。本実施の形態では、予測値特定部１０２が用いる複数の目標の開度の情報の数がｎのとき、複数の実際の開度の情報の数も、ｎとなる。上記ｎは整数であり、４～１０でもよい。

【0043】

また、本実施の形態における予測値特定部１０２は、上述のように予測値を特定した後、当該予測値とこれに対応する最新の実際の開度との差に基づき、次の予測に使用する実際の開度の情報を、必要に応じて予測値と置き換えるように構成されている。

【0044】

詳しくは、予測値特定部１０２は、最新の実際の開度に対応する予測値と当該予測値に対応する実測値である最新の実際の開度との差分が所定値以上である場合に、当該予測値を、これに対応する最新の実際の開度と置き換えて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行う。一方で、予測値特定部１０２は、最新の実際の開度に対応する予測値と当該予測値に対応する実測値である最新の実施の開度との差分が所定値未満である場合には、当該予測値を、これに対応する最新の実際の開度と置き換えず当該実際の開度を用いて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行う。実際の開度に対して置き換えられた予測値は、その後の予測において維持される。

【0045】

後述するが、状態検知装置１００は、開度の予測値と対応する開度の実測値との差が大きい状態を検知することに基づいて、異常を検知する。ここで、正常ではない実測値を基に予測値を特定すると、予測値が正常な挙動を示すものでなくなる場合があり、異常を的確に検知できなくなる虞がある。したがって、予測値は正常な挙動を示すものであることが望ましい。そこで、予測値特定部１０２は上述のように予測値を必要に応じてこれに対応する実測値と置き換えて、その後の予測を行うようになっている。

【0046】

以上のような予測値特定部１０２は、本実施の形態では一例として学習済みモデルを用いて予測を行うように構成されている。この学習済みモデルは、正常な状態の流量調節弁１６を動作させるために流量調節弁１６に連続的に入力される訓練用指令値（目標の開度）及び訓令用指令値に応じて動作する機械要素の動作状態に対応する訓練用評価値（実際の開度）を正常な状態（正常なデータセット）として学習済みである。

【0047】

詳しくは、上記の学習済みモデルは、訓令用指令値及び訓練用評価値を順次入力され、最新の訓練用指令値を除く複数の訓練用指令値と、複数の訓練用評価値のうちの最新の訓練用評価値を除く複数の訓練用評価値とを説明変数として、最新の訓練用評価値を正解ラベルとして機械学習を行う。そして、この学習済みモデルは、上記訓練用指令値に対応する複数の変数及び上記訓練用評価値に対応する複数の変数に基づいて、次の訓練用評価値に対応する正常な値を予測するように構築されている。

【0048】

これにより、本実施の形態で用いられる学習済みモデルは、数値取得部１０１が取得する複数の指令値としての複数の目標の開度及び複数の評価値としての複数の実際の開度を説明変数として、実際の開度に対応する予測値を、正解ラベルに該当する値として特定するように構築されている。

【0049】

以上のような予測値特定部１０２が用いる学習済みモデルは、一例として、ＬｉｇｈｔＧＢＭ（Light Gradient Boosting Machine）に基づく機械学習により構築されている。ただし、予測値特定部１０２が用いる学習済みモデルは特に限られず、ニューラルネットワーク、ＳＶＭなどの他の機械学習により構築されるものでもよい。また、予測値特定部１０２は、回帰法などの手法により予測値を特定するものでもよい。

【0050】

本実施の形態では、予測値特定部１０２が特定する実際の開度の予測値、及び当該予測値とこれに対応する実際の開度との差分が記憶部１０６に設定される後述の保管用ストレージ１０６Ｂに順次保持される。このような情報は、その後に予測値特定部１０２が使用する学習済みモデルを改良する際に利用されてもよい。

【0051】

また、本実施の形態では、予測値特定部１０２が特定した実際の開度の予測値と当該予測値とこれに対応する実際の開度との差分が保管用ストレージ１０６Ｂに保持される際又は保持された後に、差分が所定値未満の場合には、それ（言い換えると、正常）を示すフラグ（例えば「１」）が紐付けられて保持され、差分が所定値以上の場合には、それ（言い換えると、非正常）を示すフラグ（例えば「０」）が紐付けられて保持される。

【0052】

誤差評価部１０３は、予測値特定部１０２が所定時間内に行う複数回の予測において、予測値特定部１０２が特定した実際の開度の予測値と当該予測値に対応する実際の開度との差分が所定値未満となった回数の割合を特定する部分である。詳しくは、誤差評価部１０３は、上述のように保管用ストレージ１０６Ｂに保持された所定数（例えば３６００）の上記差分の情報における、上記所定値未満を示すフラグ（例えば「１」）を紐付けられた差分の数の割合を特定する。これにより、誤差評価部１０３は、予測値特定部１０２が所定時間内に行う複数回の予測において、予測値と実測値との差分が所定値未満となった回数の割合を特定するようになっている。

【0053】

そして、誤差評価部１０３は、予測値特定部１０２が所定時間内に行う複数回の予測において予測値と実際の開度との差分が所定値未満となった回数の割合が、所定の割合未満になったときに、異常が発生している旨を判定する。

【0054】

誤差評価部１０３は、異常が発生している旨を判定した際、アラーム情報を異常通知部１０４に提供する。異常通知部１０４は、誤差評価部１０３からアラーム情報を受けた際に異常を通知する。異常の通知は、例えば図示しないディスプレイ上への警告表示により行われてもよいし、アラーム音の発生により行われてもよい。

【0055】

設定変更部１０５は、予測値特定部１０２が差分を評価するために用いる上記所定値と、予測値特定部１０２が異常を通知するか否かの判定に用いる上記所定の割合とを変更する部分である。本実施の形態における設定変更部１０５は、ユーザの操作に応じて所定値と所定の割合とを連動させて変更するようになっている。詳しくは、設定変更部１０５は、所定値と所定の割合とを反比例の関係で自動で調節する。

【0056】

本実施の形態では、予測値特定部１０２が特定した実際の開度の予測値及び当該予測値に対応する実際の開度が、全閉０％～全開１００％の間のいずれかの値で特定される。ここで、上記所定値が流量調節弁１６の開度の単位にて１％に設定され、異常を通知するか否かの判定のための上記所定の割合が６０％に設定されていたとする。この状態から、設定変更部１０５を用いて例えば所定値が２％に上げられた場合には、上記所定の割合は、例えば４０％などに自動で下げられる。

【0057】

設定変更部１０５が定める所定値・所定の割合の組合せは、実際に異常が発生した事例に基づいて高い信頼性で異常を検知できる最適値の組合せとして予め特定されている。このような設定変更部１０５によれば、状況に応じて望ましい状態検知を柔軟に行うことを可能とする。ただし、所定値及び所定の割合を任意に設定可能でもよい。

【0058】

記憶部１０６は、データ保持部分の一部に上述した予測用変数ストレージ１０６Ａ及び保管用ストレージ１０６Ｂを設定し、各ストレージ情報を保持する。ここで、予測値特定部１０２が用いる複数の目標の開度の情報の数がｎと設定され、複数の実際の開度の情報の数も、ｎと設定される場合、予測用変数ストレージ１０６Ａは、目標の開度についてｎ＋１個の記憶領域を有するとともに、複数の実際の開度についてｎ＋１個の記憶領域を有するように構成されてもよい。

【0059】

以上のような予測用変数ストレージ１０６Ａでは、数値取得部１０１が最初に取得した目標の開度の情報は、目標の開度についてのｎ＋１番目の記憶領域に保持され、数値取得部１０１が最初に取得した実際の開度の情報は、実際の開度についてのｎ＋１番目の記憶領域に保持される。そして、次に目標の開度の情報が取得される前に、ｎ＋１番目の記憶領域に保持されている目標の開度の情報はｎ番目の記憶領域に移動され、新しい目標の開度の情報はｎ＋１番目の記憶領域に保持される。実際の開度の情報も、目標の開度の情報と同様に保持される。そして、目標の開度についての１～ｎ＋１番目の記憶領域に目標の開度の情報が満たされた以降に、次の情報が取得されると、１番目の記憶領域の情報は排出される。実際の開度についても、同様の排出処理が行われる。なお、予測用変数ストレージ１０６Ａの構成は特に限られず、少なくとも予測値特定部１０２が予測に用いる情報を保持可能な記憶領域を有すればよい。

【0060】

以上のような記憶部１０６は、主記憶装置で構成されてもよいし、補助記憶装置で構成されてもよい。また、記憶部１０６は各種の動作用プログラムを保持している。

【0061】

＜予測動作＞
次に、図３に示すフローチャートを参照しつつ状態検知装置１００の予測動作の一例を説明する。状態検知装置１００の予測動作は、冷凍装置１の運転開始とともに開始する。

【0062】

まずステップＳ３１において、状態検知装置１００は、コントローラ１７が演算する流量調節弁１６の目標の開度の情報と開度検出部１６Ｓが検出する流量調節弁１６の実際の開度の情報とをコントローラ１７から取得する。情報の取得は、数値取得部１０１によって行われる。そして、数値取得部１０１により取得される目標の開度の情報及び実際の開度の情報は、予測用変数ストレージ１０６Ａに順次保持される。

【0063】

次いでステップＳ３２において、状態検知装置１００は、予測用変数ストレージ１０６Ａが目標の開度の情報及び実際の開度の情報で満たされたか否かを判定する。詳しくは、状態検知装置１００は、予測用変数ストレージ１０６Ａにおいて、目標の開度についての１～ｎ＋１番目の記憶領域に目標の開度の情報が満たされ、且つ、実際の開度についての１～ｎ＋１番目の記憶領域に実際の開度の情報が満たされたか否かを判定する。

【0064】

そして、ステップＳ３２で予測用変数ストレージ１０６Ａが満たされたと判定されない場合、ステップＳ３１での情報の取得が繰り返される。一方で、ステップＳ３２で予測用変数ストレージ１０６Ａが満たされたと判定された場合、ステップＳ３３において、状態検知装置１００は予測値特定部１０２により実際の開度の情報の予測値を特定する。

【0065】

ステップＳ３３では、予測値特定部１０２が、最新の目標の開度の情報を除く複数の目標の開度の情報及び最新の実際の開度の情報を除く複数の実際の開度の情報に基づいて、最新の実際の開度の情報に対応する予測値を特定する。すなわち、予測値特定部１０２は、予測用変数ストレージ１０６Ａにおける目標の開度についての１～ｎ＋１番目の記憶領域に保持された目標の開度の情報のうちの１～ｎ番目の目標の開度の情報と、予測用変数ストレージ１０６Ａにおける実際の開度についての１～ｎ＋１番目の記憶領域に保持された実際の開度の情報のうちの１～ｎ番目の目標の開度の情報とに基づいて、ｎ＋１番に保持された実際の開度の予測値を特定し、保管用ストレージ１０６Ｂに保持する。

【0066】

その後、ステップ３４において、予測値特定部１０２がステップＳ３３で特定した予測値と、これに対応する実測値である実際の開度との差分が算出される。つまり、ステップＳ３３で特定した予測値と、予測用変数ストレージ１０６Ａにおけるｎ＋１番目の記憶領域に保持されている最新の実際の開度との差分が算出される。そして、この差分は、保管用ストレージ１０６Ｂに保持される。

【0067】

次いでステップＳ３５において、予測用変数ストレージ１０６Ａにおける目標の開度及び実際の開度についての１番目の記憶領域に保持された情報が排出され、その他の情報は現在の記憶領域から１つ繰り下げられた記憶領域に移動され、ｎ＋１番目の記憶領域が空けられる。

【0068】

その後、ステップＳ３６において、予測値特定部１０２は、ステップＳ３４で算出した差分が所定値以上か否かを判定する。そして、ステップＳ３６で差分が所定値以上である場合（Ｓ３６でＹＥＳ）、ステップＳ３７において、予測値特定部１０２は、ステップＳ３３で特定した最新の実際の開度に対応する予測値を、これに対応する予測用変数ストレージ１０６Ａにおける現在ｎ番目の記憶領域に保持されている最新の実際の開度と置き換えて保持する。そして、ステップＳ３７の処理の後は、処理がステップＳ３１に戻り、次の目標の開度の情報及び実際の開度の情報が取得される。

【0069】

一方で、ステップ３６で差分が所定値未満である場合には（Ｓ３６でＮＯ）、予測値特定部１０２は、ステップＳ３３で特定した最新の実際の開度に対応する予測値を、これに対応する予測用変数ストレージ１０６Ａにおける現在ｎ番目の記憶領域に保持されている最新の実際の開度と置き換えない。すなわち、予測用変数ストレージ１０６Ａには、実測値である実際の開度の情報が保持されままとされる。その後、処理がステップＳ３１に戻り、次の目標の開度の情報及び実際の開度の情報が取得される。

【0070】

＜状態検知動作＞
以下では、図４を参照しつつ状態検知装置１００の状態検知動作の一例を説明する。状態検知装置１００の状態検知動作は、冷凍装置１の運転開始とともに開始し、上述した予測動作と並行して行われる。

【0071】

上述したように予測動作においては、予測値特定部１０２がステップＳ３３で特定した予測値と、これに対応する実測値である実際の開度との差分が算出され、保管用ストレージ１０６Ｂに保持される（ステップＳ３４）。状態検知動作では、まずステップＳ４１において、状態検知装置１００が、ステップＳ３４で算出された差分が保管用ストレージ１０６Ｂに保持されたか否かを監視する。そして、差分の保持が確認されるまで監視が継続される。

【0072】

そして、差分が保管用ストレージ１０６Ｂに保持された場合、ステップＳ４２において、状態検知装置１００は、差分が正常であるか否かの判定をステップＳ３６の判定で用いた所定値以上か否かにより行う。

【0073】

そして、ステップＳ４２の判定において上記差分が所定値未満の場合（Ｓ４２でＹＥＳ）、ステップＳ４３において、上記差分に、本動作例では一例として１を示すフラグ（正常を示すフラグ）が紐付けられ、保管用ストレージ１０６Ｂに上記差分とともに１を示すフラグが保持される。一方で、テップＳ４２の判定において上記差分が所定値以上の場合には（Ｓ４２でＮＯ）、ステップＳ４４において、上記差分に、本動作例では一例として０を示すフラグ（非正常を示すフラグ）が紐付けられ、保管用ストレージ１０６Ｂに上記差分とともに０を示すフラグが保持される。

【0074】

そして、ステップＳ４３及びＳ４４の処理の後のステップＳ４５において、誤差評価部１０３は、予測値特定部１０２が所定時間内に行う複数回の予測において、予測値特定部１０２が特定した実際の開度の予測値と当該予測値に対応する実際の開度との差分が所定値未満（正常）となった回数の割合を特定する。誤差評価部１０３は、詳しくは、保管用ストレージ１０６Ｂに保持された所定数（例えば３６００）の上記差分の情報における、上記所定値未満を示すフラグ「１」を紐付けられた差分の数の割合を特定する。これにより、予測値特定部１０２が所定時間内に行う複数回の予測において、予測値と実際の開度との差分が所定値未満となった回数の割合を特定できる。

【0075】

そして、ステップＳ４６において、誤差評価部１０３は、ステップＳ４５で特定した割合が、所定の割合以上か否か、言い換えると所定の割合未満か否かを判定する。そして、ステップＳ４５で特定した割合が所定の割合以上であるときには（Ｓ４６でＹＥＳ）、異常が発生していないものとして、ステップＳ４１からの処理を繰り返す。一方で、ステップＳ４５で特定した割合が所定の割合未満であるときには（Ｓ４６でＮＯ）、異常が発生しているものとして、ステップＳ４７で異常通知部１０４によりアラームを通知する。その後、ステップＳ４１からの処理を繰り返す。

【0076】

なお、本実施の形態では、正常を示す状態（１のフラグ）の割合が所定の割合未満になったときに、異常が発生したと判定されるが、非正常を示す状態（０のフラグ）の割合が所定の割合以上になったときに、異常が発生したと判定されてもよい。

【0077】

＜予測動作の一例＞
以下、上述の予測動作のイメージを図を参照しつつ説明する。図５は、図３で説明した予測動作を概念的に示す図である。上述したように、予測値特定部１０２は、最新の実際の開度に対応する予測値と当該予測値に対応する実測値である最新の実際の開度との差分が所定値以上である場合に、当該予測値を、これに対応する最新の実際の開度と置き換えて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行う。

【0078】

図５（Ａ）、（Ｂ）に示されるグラフでは、横軸が時間を示し、縦軸が流量調節弁１６の開度（％）を示している。図５（Ａ）は、本実施の形態とは異なり、実際の開度のみを用いて予測値を特定した場合の予測動作を示している。一方で、図５（Ｂ）は、本実施の形態による予測動作を示すものであり、状況に応じて予測値を用いて、その後の予測値を特定した場合の予測動作を示している。図５（Ａ）及び図５（Ｂ）では、基準である０時点から２時間後以降に異常が発生している。そして、図５（Ａ）及び図５（Ｂ）では、目標の開度（ＭＶ）と実際の開度（ＰＶ）とは共通の値になるが、それぞれの予測値となる開度（Ｐ_ＰＶ）の状態は互いに異なる状態で遷移している。

【0079】

具体的には、本実施の形態とは異なる実測値のみを用いた予測値の特定が行われる場合には、図５（Ａ）に示すように、予測値（Ｐ_ＰＶ）は、目標の開度（ＭＶ）とは大きく離れた値で遷移することがある。流量調節弁１６が正常である場合、実際の開度（ＰＶ）と目標の開度（ＭＶ）とは近い値になる。したがって、図５（Ａ）に示す２時間後以降に特定されている予測値は、正常な状態を示していない。本実施の形態では、予測値が正常な値として演算されることを予定されたものであり、これと実測値との乖離度合いが大きい場合に、異常を推定する。したがって、図５（Ａ）において特定されている予測値は、異常の検知を判定するものとしては望ましくない。例えば、図５（Ａ）では、異常が生じているにもかかわらず４時間後以降の予測値と実測値との差分ΔＤが所定値Ｔｈ未満と判定され、正常な状態と判定されるような状況が生じ得る。

【0080】

一方で、本実施の形態では、予測値が実測値と大きくずれる場合に、次の予測値の特定の際に実測値ではなく予測値を用いる。これにより、図６（Ｂ）に示すように、予測値（Ｐ_ＰＶ）は、目標の開度（ＭＶ）に近い値で遷移する。これにより、予測値が正常な状態を示す値に維持され、予測値と実測値との差分に基づく異常の推定を的確に行うことができる。

【0081】

＜予測値特定部の生成手順＞
次に、本実施の形態における予測値特定部１０２の生成手順の一例について説明しておく。上述したように予測値特定部１０２は学習済みモデルを用いる。この学習済みモデルは、複数の訓練用指令のうちの最新の訓練用指令値を除く複数の訓練用指令値と、複数の訓練用評価値のうちの最新の訓練用評価値を除く複数の訓練用評価値とを説明変数として、最新の訓練用評価値を正解ラベルとして機械学習を行い、上記訓練用指令値に対応する複数の変数及び上記訓練用評価値に対応する複数の変数に基づいて、次の訓練用評価値に対応する正常な値を予測するように構築されている。

【0082】

予測値特定部１０２は、上述の学習済みモデルをインストールするとともに、予測値と実測値との差分を所定値で評価し、評価に応じて実測値を予測値に置き換えて予測を行うアルゴリズムをさらに組み込まれる。ここで本実施の形態では、上記の設定値が学習済みモデルにおけるモデル精度と流量調節弁１６の機械的な繰り返し精度とを考慮して定められている。

【0083】

詳しくは、上記の所定値を定める前に、学習済みモデルに正常な状態のテストデータセット（目標の開度及び実際の開度）を入力し、予測値と実際の開度との誤差を評価することにより、モデル精度として開度の誤差であるのＭＡＥ（平均絶対誤差）が特定される。また、正常な流量調節弁１６に、同じ目標の開度の指令を複数回入力し、指令に対応する実際の開度と目標の開度との誤差を測定して、開度の繰り返し精度分布が特定される。そして、複数回の指令の入力による試行のうちの誤差が小さいものから数えて上位９５％の試行における誤差の最大値を特定する。そして、ＭＡＥと、繰り返し精度分布における誤差が小さいものから数えて上位９５％の試行における誤差の最大値とを加算した値を特定し、この値の０．９～１．１倍の範囲で、上記の所定値が定められている。このようにＭＡＥと繰り返し精度とを考慮した値に基づき所定値を定めた場合には、異常の推定を的確に実施できる。

【0084】

ここで、図６（Ａ）は学習済みモデルのモデル精度の分布の一例を示している。図６（Ａ）の例では、１０７７６４回の予測を行い、目標の開度は、０～１００（％）にわたり入力されている。図６（Ａ）の例では、ＭＡＥが、０．８３％として計算された。図６（Ｂ）は、正常な流量調節弁１６の開度の繰り返し精度分布の一例を示している。図６（Ｂ）の例では、３０００回の試行が行われている。そして、繰り返し精度分布における誤差が小さいものから数えて上位９５％の試行における誤差の最大値は、０．２％であった。この場合、０．８３＋０．２に基づき、予測値と実測値との差分を評価するための上記所定値が、例えば１％に設定されてもよい。

【0085】

以上に説明した本実施の形態に係る状態検知装置１００は、連続的に検出される及び／又は特定される具体的数値としての流量調節弁１６の実際の開度及び目標の開度を取得する数値取得部１０１と、数値取得部１０１で取得された複数の実際の開度及び目標の開度に基づき、複数の実測値の次の実測値の予測値を特定する予測値特定部１０２と、を備える。そして、状態検知装置１００は、数値取得部１０１で取得される実際の開度と、予測値特定部１０２が特定する実際の開度に対応する予測値とを基に状態を検知する。そして、予測値特定部１０２は、特定した実際の開度に対応する予測値と当該予測値に対応する実際の開度との差分が所定値以上である場合に、当該予測値を、これに対応する実際の開度と置き換えて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行う。また、予測値特定部１０２は、特定した実際の開度に対応する予測値と当該予測値に対応する実際の開度との差分が所定値未満である場合には、当該予測値を、これに対応する実際の開度と置き換えず当該実際の開度を用いて、次の予測値及びその後の予測値の特定を行う。

【0086】

これにより、本実施の形態では、状態（異常）を判定するための予測値を的確に特定することが可能となり、状態を的確に検知できる。すなわち、本実施の形態では、予測値が実測値と大きくずれる場合に、次の予測値の特定の際に実測値ではなく予測値を用いる。これにより、予測値が正常な状態を示す値に維持され、予測値と実測値との差分に基づく異常の推定を的確に行うことができる。

【0087】

また、数値取得部１０１は、予測に使用する具体的数値として、流量調節弁１６に連続的に入力される指令値としての目標の開度及び連続的に検出される流量調節弁１６の動作状態の評価値としての実際の開度を取得する。そして、予測値特定部１０２は、最新の目標の開度を除く複数の目標の開度及び最新の実際の開度を除く複数の実際の開度に基づいて、予測値として、最新の実際の開度に対応する予測値を特定する。この場合、２つの変数としての目標の開度と実際の開度を使用するため、予測値の精度を向上できる。ただし、予測値特定部１０２は、例えば複数の実際の開度のみを用いて、言い換えると一種類の変数で実際の開度を予測してもよい。

【0088】

また、本実施の形態は、異常の判定を行うために予測値を特定するものであり、予測値に基づいて積極的に指令値を制御するものではない。この場合、上述のように予測値特定部１０２が、最新の目標の開度を除く複数の目標の開度及び最新の実際の開度を除く複数の実際の開度に基づいて、最新の実際の開度に対応する予測値を特定する構成を採用することにより、シンプルな情報の取り込みに基づき予測値を効率的に特定できる。すなわち、予測値の特定における演算速度を向上できるとともに、処理負荷を軽減できる。

【0089】

以上、本発明の一実施の形態を説明したが、本発明は以上に説明した実施の形態に限られるものではなく、上述の実施の形態にはさらなる種々の変更を加えることができる。例えば上述の実施の形態では、状態検知装置１００が冷凍装置１の流量調節弁１６の状態検知に適用されたが、膨張弁１３や、圧縮機１１の状態検知に適用されてもよい。また、状態検知装置１００は、チラー装置に設けられる弁に適用されてもよいし、その他の用途で用いられてもよい。

【符号の説明】

【0090】

１…冷凍装置、１０…冷凍回路、１２…凝縮器、１５…冷却水流路、１６…流量調節弁、１６Ｍ…モータ、１６Ｓ…開度検出部、１７…コントローラ、１００…状態検知装置、１０１…数値取得部、１０２…予測値特定部、１０３…誤差評価部、１０４…異常通知部、１０５…設定変更部、１０６…記憶部、１０６Ａ…予測用変数ストレージ、１０６Ｂ…保管用ストレージ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】