特許 7292908 異常検出装置、異常検出方法、およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-06-09

(45)【発行日】2023-06-19

(54)【発明の名称】異常検出装置、異常検出方法、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 1/20 20060101AFI20230612BHJP

   H01L 23/467 20060101ALI20230612BHJP

【ＦＩ】

G06F1/20 E

H01L23/46 C

G06F1/20 B

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2019046539

(22)【出願日】2019-03-13

(65)【公開番号】P2020149382

(43)【公開日】2020-09-17

【審査請求日】2021-09-06

(73)【特許権者】

【識別番号】000003078

【氏名又は名称】株式会社東芝

(73)【特許権者】

【識別番号】598076591

【氏名又は名称】東芝インフラシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 智之

(72)【発明者】

【氏名】高松 伴直

【審査官】豊田 真弓

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１５／０８７４１８（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１７－０５４４９８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００２－３１８１６２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１０－１０８３２４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１０６５９１（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１１／０２２６４６２（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０１６－１７７９７１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００１－０８６６０１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００８－０９１２３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－０６９４７０（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１５／１５９３７７（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２００２－０７６６６５（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｆ １／２０

Ｈ０１Ｌ ２３／４６７

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

電子機器に設けられ、電力によって駆動し、発熱量が変化する発熱部品と、
前記発熱部品の環境を検出する、互いに配置位置の異なる複数の環境センサと、
複数の前記環境センサの各々の第１の検出値に応じて、前記発熱部品の発熱量を示す第１の推定値を算出する第１の算出部と、
前記第１の推定値が第１の閾値以上の場合、前記発熱部品が異常であると判定する判定部と、
を備え、
前記環境センサは、前記電子機器に設けられた前記発熱部品以外の部品の回転数または電力量を検出するセンサを含み、
前記第１の算出部は、
前記電子機器に設けられた前記発熱部品以外の部品の電力量または回転数の前記環境センサによる検出値、および、前記発熱部品の温度の前記環境センサによる検出値を、前記第１の検出値として取得し、前記第１の検出値に応じて前記第１の推定値を算出する、
異常検出装置。

【請求項2】

前記発熱部品の発熱量と、前記電子機器の消費電力とは、非線形の関係を示す、請求項１に記載の異常検出装置。

【請求項3】

前記環境センサは、前記発熱部品の電流値、前記発熱部品の電圧値、および前記発熱部品の使用率、以外の前記環境を検出する、
請求項１または請求項２に記載の異常検出装置。

【請求項4】

前記発熱部品は、プロセッサである、請求項１～請求項３の何れか１項に記載の異常検出装置。

【請求項5】

第１の算出部は、
複数の第１の検出値に応じて、前記電子機器の特定領域の異常に影響を与える要因となる、前記発熱部品の発熱量の前記第１の推定値を算出し、
前記異常検出装置は、
複数の前記環境センサの各々の前記第１の検出値に応じて、前記特定領域の異常に影響を与える要因であり且つ前記発熱部品以外の前記要因の評価値を算出する第２の算出部を備え、
前記第１の推定値および前記評価値に基づいて、前記特定領域の温度の第２の推定値を算出する第３の算出部と、
を備え、
前記判定部は、
前記第２の推定値が第２の閾値以上の場合、前記特定領域が異常であると判定する、
請求項１～請求項４の何れか１項に記載の異常検出装置。

【請求項6】

前記第１の算出部は、
３つ以上の前記第１の検出値に応じて、前記第１の推定値を算出する、
請求項１～請求項５の何れか１項に記載の異常検出装置。

【請求項7】

コンピュータが実行する異常検出方法であって、
電子機器に設けられ電力によって駆動し発熱量が変化する発熱部品の環境を検出する、互いに配置位置の異なる複数の環境センサの各々の第１の検出値に応じて、前記発熱部品の発熱量を示す第１の推定値を算出する算出ステップと、
前記第１の推定値が第１の閾値以上の場合、前記発熱部品が異常であると判定する判定ステップと、
を含み、
前記環境センサは、前記電子機器に設けられた前記発熱部品以外の部品の回転数または電力量を検出するセンサを含み、
前記算出ステップは、
前記電子機器に設けられた前記発熱部品以外の部品の電力量または回転数の前記環境センサによる検出値、および、前記発熱部品の温度の前記環境センサによる検出値を、前記第１の検出値として取得し、前記第１の検出値に応じて前記第１の推定値を算出する、
異常検出方法。

【請求項8】

電子機器に設けられ電力によって駆動し発熱量が変化する発熱部品の環境を検出する、互いに配置位置の異なる複数の環境センサの各々の第１の検出値に応じて、前記発熱部品の発熱量を示す第１の推定値を算出する算出ステップと、
前記第１の推定値が第１の閾値以上の場合、前記発熱部品が異常であると判定する判定ステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記環境センサは、前記電子機器に設けられた前記発熱部品以外の部品の回転数または電力量を検出するセンサを含み、
前記算出ステップは、
前記電子機器に設けられた前記発熱部品以外の部品の電力量または回転数の前記環境センサによる検出値、および、前記発熱部品の温度の前記環境センサによる検出値を、前記第１の検出値として取得し、前記第１の検出値に応じて前記第１の推定値を算出する、
プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、異常検出装置、異常検出方法、およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、電子機器内の発熱部品の冷却異常などの異常を判定する技術が知られている。例えば、プロセッサなどの発熱部品の処理時間をどの程度を占有しているかを表す使用率を用いて、発熱部品に対する冷却性能の低下を判定する技術が開示されている。

【0003】

しかし、プロセッサなどの発熱部品の使用率は、同一の値であってもソフトウェアによって発熱量が異なる。また、発熱部品の発熱状態を、発熱部品の電流値や電圧値を計測して把握することは、コスト的に容易ではない。また、電子機器に搭載された複数の部品の各々に流れる電流値または電圧値を、部品ごとに個々に測定することは困難であった。このため、従来技術では、電子機器の異常を容易に判定することは困難であった。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１４－５２６８９号公報

【文献】特開２０１７－５４４９８号公報

【文献】特開２０１６－５１２１３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、電子機器の異常を容易に判定することができる、異常検出装置、異常検出方法、およびプログラム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】

実施形態の異常検出装置は、電子機器に設けられ、電力によって駆動し、発熱量が変化する発熱部品と、前記発熱部品の環境を検出する、互いに配置位置の異なる複数の環境センサと、複数の前記環境センサの各々の第１の検出値に応じて、前記発熱部品の発熱量を示す第１の推定値を算出する第１の算出部と、前記第１の推定値が第１の閾値以上の場合、前記発熱部品が異常であると判定する判定部と、を備える。前記環境センサは、前記電子機器に設けられた前記発熱部品以外の部品の回転数または電力量を検出するセンサを含み、前記第１の算出部は、前記電子機器に設けられた前記発熱部品以外の部品の電力量または回転数の前記環境センサによる検出値、および、前記発熱部品の温度の前記環境センサによる検出値を、前記第１の検出値として取得し、前記第１の検出値に応じて前記第１の推定値を算出する。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】異常検出装置の模式図。

【図2】情報処理装置のブロック図。

【図3】第１の推定値の算出の模式図。

【図4】情報処理の流れを示すフローチャート。

【図5】使用率と発熱量との関係を示す図。

【図6】第１の推定値と実際の発熱量の測定結果を示す図。

【図7】情報処理装置のブロック図。

【図8】第３の推定値の算出の模式図。

【図9】情報処理の流れを示すフローチャート。

【図10】制御部のハードウェア構成例を示すブロック図。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下に添付図面を参照して、本実施の形態の詳細を説明する。

【0009】

図１は、異常検出装置１の一例を示す模式図である。

【0010】

異常検出装置１は、電子機器１０と、情報処理装置２０と、を備える。電子機器１０と情報処理装置２０とは、データまたは信号を授受可能に接続されている。

【0011】

電子機器１０は、１または複数の部品１４を備え、供給された電力によって駆動する機器である。電子機器１０は、例えば、１つのラック内に１または複数の電子部品を搭載した各種装置に適用される。具体的には、電子機器１０は、デジタル放送用送信機、データ中継装置、コンピュータ、サーバ、などの各種の電子装置に適用される。

【0012】

電子機器１０は、各種の部品１４などを収容した筐体１２を備える。

【0013】

筐体１２は、電子機器１０の本体部分であり、各種の部品や機器を収容した外装である。本実施の形態では、筐体１２は、内側が空洞の箱状の部材である場合を一例として説明する。

【0014】

筐体１２の一部には、筐体１２の外部の空気を筐体１２の内部へ取り入れるための吸気口１３Ａが設けられている。また、筐体１２の一部には、筐体１２の内部の空気を筐体１２の外部へ排出するための排気口１３Ｂが設けられている。

【0015】

筐体１２内には、１または複数の部品１４、および、複数のセンサ１６が配置されている。本実施の形態では、筐体１２内には、複数のセンサ１６および複数のセンサ１６が配置されている形態を一例として説明する。

【0016】

部品１４は、電子部品、および、各種の機能を有する部材、の少なくとも一方である。

【0017】

電子部品は、例えば、供給された電力に応じて駆動し、駆動による発熱量が変化する部品１４である。“駆動”には、電気的な駆動、および機械的な駆動、の双方が含まれる。電気的な駆動には、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサによる処理が含まれる。機械的な駆動には、例えば、モータの駆動が含まれる。

【0018】

電子部品は、例えば、発熱部品１４Ａ、および送風機１４Ｃなどである。

【0019】

発熱部品１４Ａは、電子機器１０に設けられ、供給された電力に応じて駆動し、発熱量が変化する。具体的には、発熱部品１４Ａは、発熱部品１４Ａの発熱量と、電子機器１０の消費電力とは、非線形の関係を示す。すなわち、発熱部品１４Ａは、発熱部品１４Ａの発熱量を、電子機器１０の消費電力から、線形関数を用いて導出することの出来ない部品１４である。

【0020】

発熱部品１４Ａは、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサである。なお、発熱部品２４は、供給された電力に応じて駆動することで発熱し、発熱量が変化する部品であればよく、ＣＰＵ、ＧＰＵに限定されない。例えば、発熱部品１４Ａは、モータ、電子回路、などであってもよい。

【0021】

本実施の形態では、筐体１２内には、複数の発熱部品１４Ａ（発熱部品１４Ａ１、発熱部品１４Ａ２、発熱部品１４Ａ３）が設けられた形態を一例として説明する。なお、筐体１２内に設けられる発熱部品１４Ａの数は、３個に限定されるものではなく、１個、２個、または４個以上であってもよい。

【0022】

送風機１４Ｃは、供給された電力に応じて駆動することで、駆動部分（例えば、回転駆動モータなど）が発熱し、駆動に応じて発熱量が変化する。すなわち、送風機１４Ｃは、発熱部品１４Ａの一例であるともいえる。

【0023】

本実施の形態では、送風機１４Ｃは、筐体１２における、吸気口１３Ａ側端部に設けられている。送風機１４Ｃは、吸気口１３Ａから筐体１２内へ、風Ｆを送り込むことの可能な位置に配置されている。送風機１４Ｃにおける、風Ｆの流れる方向の上流側には、フィルタ１７が設けられている。このため、送風機１４Ｃの駆動によって、筐体１２の外部の空気がフィルタ１７を介して筐体１２内へ送り込まれ、筐体１２内へ風Ｆが送り込まれる。筐体１２内へ送り込まれた風Ｆによって、筐体１２内部で発生した熱が除去される。

【0024】

送風機１４Ｃは、例えば、ファン、または、ブロアと称される場合がある。

【0025】

なお、送風機１４Ｃは、筐体１２の内側の空気を筐体１２の外側へ排出可能な位置に配置されていてもよい。すなわち、送風機１４Ｃは、筐体１２における、排気口１３Ｂ側端部に配置されていてもよい。また、送風機１４Ｃは、筐体１２内へ風Ｆを送り込むことの可能な位置、および、筐体１２の内側の空気を筐体１２の外側へ排出可能な位置、の双方に配置されていてもよい。

【0026】

部品１４の一例である各種の機能を有する部材は、駆動しない部材であってもよい。各種の機能を有する部材は、例えば、冷却機能を有する部材である。冷却機能を有する部材は、例えば、熱伝導性が高い金属材料で構成された部材である。冷却機能を有する部材は、具体的には、ヒートシンク１４Ｂ、放熱部品などである。

【0027】

筐体１２内に配置された発熱部品１４Ａは、ヒートシンク１４Ｂなどの冷却機能を有する部材や、送風機１４Ｃによって送り込まれた風Ｆによって冷却される。

【0028】

本実施の形態では、図１に示すように、筐体１２内には、基板１８Ａおよび基板１８Ｂの各々の基板１８上に、１または複数の発熱部品１４Ａが配置されている。

【0029】

基板１８は、電子回路基板の一例であり、マザーボード、またはメインボードと称される場合もある。

【0030】

本実施の形態では、基板１８Ａ上には、発熱部品１４Ａとして、発熱部品１４Ａ１および発熱部品１４Ａ２が配置されている。また、発熱部品１４Ａ１上または基板１８Ａ上には、ヒートシンク１４Ｂが配置されている。ヒートシンク１４Ｂは、発熱部品１４Ａで発生した熱を放熱させる放熱部材として機能する。

【0031】

また、基板１８Ｂ上には、発熱部品１４Ａ３が配置されている。

【0032】

なお、電子機器１０は、筐体１２内に、更に他の基板１８を配置した構成であってもよい。また、電子機器１０は、筐体１２内に、更に複数の発熱部品１４Ａおよび他の部品１４を備えた構成であってもよい。

【0033】

筐体１２内には、複数のセンサ１６（センサ１６ａ～センサ１６ｈ）が配置されている。これらの複数のセンサ１６は、互いに異なる位置に配置されている。

【0034】

センサ１６は、筐体１２内の変動する物理量を測定可能なセンサである。例えば、センサ１６は、温度、湿度、圧力、流量、加速度、電流、電圧、回転数、等の物理量を検出し、検出結果を検出値として出力する。物理量および検出値は、例えば、温度、湿度、圧力、流量、加速度、電流、電圧、回転数、等を示す数値で表される。なお、以下では、センサ１６の検出値を、検出値Ｘと称して説明する場合がある。

【0035】

センサ１６は、例えば、温度センサ、湿度センサ、圧力センサ、風Ｆの流量センサ、電流センサ、電圧センサ、送風機１４Ｃの回転数を検出する回転数センサ、送風機１４Ｃの回転の加速度を検出する加速度センサ、などである。

【0036】

なお、電子機器１０には、発熱部品１４Ａの各々の、電流、電圧、および使用率（稼働率、負荷率）を検出可能なセンサ１６は、設けられていないものとする。

【0037】

センサ１６は、筐体１２内の各種の物理量を測定可能な位置に配置されていればよい。

【0038】

本実施の形態では、センサ１６ａ～センサ１６ｃ、センサ１６ｅ～センサ１６ｈは、温度を検出する温度センサであると想定して説明する。センサ１６ａは、発熱部品１４Ａ１の温度を検出可能な位置に配置されている。詳細には、センサ１６ａは、発熱部品１４Ａ１に接触配置されている。

【0039】

センサ１６ｂは、基板１８Ａ上に配置され、且つ、発熱部品１４Ａ１および発熱部品１４Ａ２とは非接触の位置に配置されている。センサ１６ｇは、発熱部品１４Ａ２に接触配置されている。センサ１６ｈは、基板１８Ａ上に設置され、発熱部品１４Ａ１および発熱部品１４Ａ２に対して非接触な位置に配置されている。センサ１６ｃ、センサ１６ｅ、およびセンサ１６ｆは、筐体１２内の部品１４に対して非接触に配置され、且つ、互いに異なる位置に配置されている。

【0040】

センサ１６ｄは、送風機１４Ｃの回転数を検出するセンサ１６である。なお、センサ１６ｃは、送風機１４Ｃの駆動に関する現象を測定可能であればよい。このため、センサ１６ｃは、送風機１４Ｃへ供給される電力量（電流値、電圧値）などの物理量を検出するセンサであってもよい。

【0041】

情報処理装置２０は、電子機器１０の異常を判定する装置である。情報処理装置２０と、筐体１２に設けられた複数のセンサ１６の各々とは、データまたは信号を授受可能に接続されている。なお、情報処理装置２０は、筐体１２に搭載されたセンサ１６以外の他の各種の電子機器と、データまたは信号を授受可能に更に接続されていてもよい。例えば、情報処理装置２０は、センサ１６と、複数の部品１４の内の少なくとも１つ、および送風機１４Ｃと、データまたは信号を授受可能に接続されていてもよい。

【0042】

次に、情報処理装置２０の機能的構成の一例を説明する。

【0043】

図２は、情報処理装置２０の機能的構成の一例を示すブロック図である。なお、図２には、説明のために、情報処理装置２０と共に、電子機器１０における情報処理装置２０とデータまたは信号の授受を行うセンサ１６を併せて示した。

【0044】

情報処理装置２０と複数のセンサ１６とは、データまたは信号を授受可能に接続されている。なお、上述したように、情報処理装置２０は、複数のセンサ１６、および、筐体１２に搭載されたセンサ１６以外の各種の電子機器、の双方と、データまたは信号を授受可能に接続されていてもよい。

【0045】

情報処理装置２０は、制御部３０と、記憶部３２と、出力部３４と、を備える。制御部３０と、記憶部３２および出力部３４とは、データまたは信号を授受可能に接続されている。

【0046】

記憶部３２は、各種のデータを記憶する。記憶部３２は、例えば、公知のＨＤＤ（ハードディスクドライブ）などの記憶媒体である。

【0047】

出力部３４は、各種の情報を出力する。本実施の形態では、出力部３４は、エラー情報を出力する。エラー情報の詳細は後述する。

【0048】

出力部３４は、各種の情報を表示する表示機能、音を出力する音出力機能、外部装置との間でデータを通信する通信機能、の少なくとも１つを備える。外部装置とは、異常検出装置１の外部に設けられた装置である。情報処理装置２０と外部装置とは、ネットワークなどを介して通信可能とすればよい。例えば、出力部３４は、公知の表示装置、公知のスピーカ、および公知の通信装置の少なくとも１つを組み合わせることで構成される。

【0049】

次に、制御部３０について説明する。

【0050】

制御部３０は、取得部３０Ａと、第１の算出部３０Ｂと、判定部３０Ｃと、出力制御部３０Ｄとを備える。

【0051】

取得部３０Ａ、第１の算出部３０Ｂ、判定部３０Ｃ、および出力制御部３０Ｄは、例えば、１または複数のプロセッサにより実現される。例えば上記各部は、ＣＰＵなどのプロセッサにプログラムを実行させること、すなわちソフトウェアにより実現してもよい。上記各部は、専用のＩＣなどのプロセッサ、すなわちハードウェアにより実現してもよい。上記各部は、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。複数のプロセッサを用いる場合、各プロセッサは、各部のうち１つを実現してもよいし、各部のうち２以上を実現してもよい。

【0052】

取得部３０Ａは、センサ１６の検出値Ｘを取得する。本実施の形態では、取得部３０Ａは、センサ１６の検出値Ｘとして、環境センサ１６Ａの第１の検出値Ｘａを取得する。

【0053】

ここで、本実施の形態では、情報処理装置２０は、電子機器１０に設けられた特定の発熱部品１４Ａの異常を判定する。異常判定対象の発熱部品１４Ａは、予め定めればよい。また、異常判定対象とする発熱部品１４Ａは、ユーザによる指示入力などにより、変更可能としてもよい。

【0054】

本実施の形態では、複数の発熱部品１４Ａの内、発熱部品１４Ａ１の異常を判定する形態を、一例として説明する。また、発熱部品１４Ａ１が、ＣＰＵまたはＧＰＵなどのプロセッサである場合を、一例として説明する。

【0055】

制御部３０による発熱部品１４Ａ１の異常判定時には、取得部３０Ａは、電子機器１０に設けられた複数のセンサ１６の内、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１の環境を検出する複数のセンサ１６を、環境センサ１６Ａとして用いる。

【0056】

環境センサ１６Ａとは、電子機器１０に設けられた複数のセンサ１６の内の少なくとも一部のセンサ１６であり、筐体１２内の互いに異なる位置に配置されている。

【0057】

環境センサ１６Ａは、発熱部品１４Ａ１の環境を検出するセンサである。環境センサ１６Ａは、環境センサ１６Ａが検出する“環境”には、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１の電流値、該発熱部品１４Ａ１の電圧値、および該発熱部品１４Ａ１の使用率、は含まれない。すなわち、環境センサ１６Ａは、発熱部品１４Ａ１の電流値、発熱部品１４Ａ１の電圧値、および発熱部品１４Ａ１の使用率、以外の環境を検出するセンサである。

【0058】

詳細には、環境センサ１６Ａは、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１の温度を検出するセンサ１６である。すなわち、環境センサ１６Ａは、温度センサである。なお、環境センサ１６Ａは、発熱部品１４Ａ１の発熱量の変動に応じて、検出する温度が変化する位置に配置されていればよい。このため、環境センサ１６Ａは、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１に接触配置されていてもよいし、非接触であってもよい。

【0059】

図１に示す構成の場合、異常判定対象が発熱部品１４Ａ１である場合、発熱部品１４Ａ１の温度を検出する環境センサ１６Ａは、例えば、センサ１６ａ、センサ１６ｂ、センサ１６ｃ、センサ１６ｇ、およびセンサ１６ｈである。

【0060】

なお、環境センサ１６Ａが検出する“環境”は、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１の環境に直接または間接的に影響を与える環境が含まれていてもよい。具体的には、環境センサ１６Ａには、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１以外の部品１４の変動する物理量を検出するセンサ１６が含まれていてもよい。上述したように、物理量には、温度、湿度、圧力、流量、加速度、電流、電圧、回転数、などが含まれる。

【0061】

すなわち、環境センサ１６Ａは、筐体１２内に配置された、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１以外の部品１４の、変動する物理量を検出可能なセンサ１６であって、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１の発熱量の検出結果に対して影響を与えうる該物理量を検出可能な、センサ１６を含んでいてもよい。

【0062】

この場合、環境センサ１６Ａには、例えば、送風機１４Ｃの回転数または電力量を検出するセンサ１６ｄが含まれていてもよい。

【0063】

すなわち、環境センサ１６Ａは、筐体１２内に配置された、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１以外の部品１４の変動する物理量、および、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１の温度、の少なくとも一方の第１の検出値Ｘａを検出する。

【0064】

本実施の形態では、発熱部品１４Ａ１が異常判定対象であり、該発熱部品１４Ａ１の環境を検出する環境センサ１６Ａが、センサ１６ａ～センサ１６ｄ、センサ１６ｇ、およびセンサ１６ｈである場合を、一例として説明する。

【0065】

このため、本実施の形態では、取得部３０Ａは、複数のセンサ１６の各々から受付けた検出値Ｘの内、環境センサ１６Ａであるセンサ１６ａ～センサ１６ｄ、センサ１６ｇ、およびセンサ１６ｈの各々から受付けた検出値Ｘを、第１の検出値Ｘａとして取得する。

【0066】

第１の算出部３０Ｂは、複数の環境センサ１６Ａの各々の第１の検出値Ｘａに応じて、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１の発熱量を示す第１の推定値Ｉａを算出する。

【0067】

図３は、第１の推定値Ｉａの算出の模式図である。図３に示すように、第１の算出部３０Ｂは、複数の第１の検出値Ｘａ（第１の検出値Ｘａ～第１の検出値Ｘｎ）を用いて、発熱部品１４Ａ１の発熱量を示す第１の推定値Ｉａを算出する。

【0068】

第１の推定値Ｉａは、発熱部品１４Ａ１の発熱量の推定値である。発熱量は、単位あたりのエネルギー量（発熱の量）であり、Ｗ，Ｗ／ｋｇ等の単位で表される。なお、発熱量は、無次元量または基準からの定性的な変化を表す値であってもよいため、単位無しで表してもよい。

【0069】

第１の算出部３０Ｂは、複数の第１の検出値Ｘａと、発熱部品１４Ａ１の発熱量を示す第１の推定値Ｉａと、の相関関係を予め導出する。複数の第１の検出値Ｘａと第１の推定値Ｉａとの相関関係は、例えば、下記式（１）によって表される。

【0070】

Ｉａ＝ｐ０＋ｐ１・Ｘａ１＋ｐ２・Ｘａ２＋・・・＋ｐｎ・Ｘａｎ 式（１）

【0071】

式（１）中、Ｘａは、第１の検出値Ｘａを示す。Ｘａの各々に隣接する数値（１～ｎ）は、環境センサ１６Ａの識別子である。ｐ０～ｐｎは、係数を示す。Ｉａは、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１の発熱量の第１の推定値Ｉａを示す。

【0072】

第１の算出部３０Ｂは、複数の第１の検出値Ｘａと第１の推定値Ｉａとの相関関係を、異常判定対象となる部品１４（本実施の形態では発熱部品１４Ａ１）の各々ごとに予め導出すればよい。具体的には、例えば、第１の算出部３０Ｂは、上記式（１）の計数ｐ０～Ｐｎの値を、異常判定対象の部品１４ごとに予め導出すればよい。この相関関係は、実験、シミュレーション、または機械学習などによって導出すればよい。機械学習には、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＣＮＮ）、階層ベイズモデリング、ＤＮＮ（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、粒子フィルタなどのデータ同化技術、などの公知の機械学習方法を用いればよい。

【0073】

なお、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１の第１の推定値Ｉａを算出するための相関関係を示す関数の一例として、式（１）を挙げた。しかし、第１の推定値Ｉａを算出するための相関関係の式は、一次元の多項式、多次元の多項式、の何れであってもよい。また、第１の推定値Ｉａを算出するための相関関係の式は、非線形性の強い式であってもよい。

【0074】

そして、第１の算出部３０Ｂは、予め導出した相関関係を示す関数（例えば、上記式（１））に、複数の第１の検出値Ｘａの各々を代入することで、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１の発熱量を示す第１の推定値Ｉａを算出すればよい。

【0075】

なお、第１の算出部３０Ｂは、３つ以上の第１の検出値Ｘａに応じて、第１の推定値Ｉａを算出することが好ましい。すなわち、式（１）の場合、少なくとも３つ以上の第１の検出値Ｘａを代入するための項を含む上記式（１）を用いて、第１の推定値Ｉａを算出することが好ましい。

【0076】

判定部３０Ｃは、第１の算出部３０Ｂで算出された、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１の発熱量を示す第１の推定値Ｉａが、第１の閾値以上であるか否かを判定する。第１の閾値は、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１を異常であると判定するための閾値であればよい。判定部３０Ｃは、異常判定対象の発熱部品１４Ａ（部品１４）ごとに、第１の閾値を予め定めればよい。なお、第１の閾値は、ユーザによる変更指示などに応じて、適宜変更可能としてもよい。

【0077】

例えば、判定部３０Ｃは、発熱部品１４Ａ１に対する、電子機器１０の冷却機能の異常を判断するための、発熱量の閾値を、第１の閾値として予め定めればよい。

【0078】

判定部３０Ｃは、第１の推定値Ｉａが第１の閾値以上であると判断した場合、発熱部品１４Ａ１が異常であると判定する。発熱部品１４Ａ１が異常である、とは、発熱部品１４Ａ１自体の発熱異常、および、発熱部品１４Ａ１に対する冷却機能の少なくとも一部の異常、の少なくとも一方を示す。

【0079】

出力制御部３０Ｄは、エラー情報を出力部３４へ出力する。

【0080】

エラー情報は、判定部３０Ｃによって判定された、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１の発熱量に異常が発生していることを示す情報を含む。なお、エラー情報は、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１の保守作業手順、保守作業時の注意項目、保守作業サービスへの連絡先、などを示す保守情報を更に含んでいてもよい。この場合、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１と、保守情報と、を予め対応付けて記憶部３２へ記憶すればよい。そして、出力制御部３０Ｄは、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１に対応する保守情報を読取ることで、該保守情報を含むエラー情報を出力部３４へ出力すればよい。

【0081】

出力部３４は、エラー情報を出力する。出力部３４が表示機能を有する構成の場合、出力部３４は、エラー情報を表示する。また、出力部３４が音出力機能を有する場合、出力部３４は、エラー情報を示す音を表示する。

【0082】

このため、ユーザに対して、エラー情報を容易に提供することができる。ユーザは、出力されたエラー情報を確認することで、エラー情報に示される、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１の異常を把握すると共に、エラー情報に示される保守情報に沿って、電子機器１０の保守作業を行うことができる。すなわち、情報処理装置２０は、ユーザに対して、電子機器１０の保守作業に必要な情報を適宜提供することができる。

【0083】

また、エラー情報に基づいて保守作業が行われることで、電子機器１０の異常発生頻度の低減を図ることができ、保守作業員の人件費、不必要な部品１４の交換費用の低減などを図ることができる。

【0084】

一方、出力部３４が、通信機能を有する場合、出力部３４は、エラー情報を、ネットワークなどを介して外部装置へ送信する。

【0085】

エラー情報を受信した外部装置は、該エラー情報を用いて、該エラー情報の送信元の電子機器１０の遠隔監視、該エラー情報の加工、該エラー情報の解析、該エラー情報を他の外部装置へ転送、などの各種処理を実行してもよい。例えば、外部装置は、電子機器１０の設置環境とエラー情報とを組み合わせて解析することで、電子機器１０の使用環境や使用方法を解析することができる。このため、情報処理装置２０は、エラー情報を出力することで、電子機器１０の設計基準などの改善に用いる事の可能な情報を提供することができる。また、情報処理装置２０は、電子機器１０の使用環境の改善や使用方法の適正化に用いる事の可能な情報を、提供することができる。

【0086】

また、エラー情報の送信先である外部装置、または外部装置からの転送先である他の装置を、保守作業を担当するサービス業者のサーバ装置としてもよい。この場合、情報処理装置２０は、保守作業の効率化を図ることができる。

【0087】

次に、情報処理装置２０で実行する情報処理の流れを説明する。

【0088】

図４は、情報処理装置２０が実行する情報処理の流れの一例を示す、フローチャートである。なお、複数のステップの各々の順番は適宜変更可能であり、図４の例に限られるものではない。また、複数のステップの少なくとも一部は、並列して実行してもよい。

【0089】

なお、図４では、異常判定対象の発熱部品１４Ａが、予め定められているものとして説明する。

【0090】

まず、取得部３０Ａが、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１の環境を検出する複数の環境センサ１６Ａの各々から、第１の検出値Ｘａを取得する（ステップＳ１００）。

【0091】

第１の算出部３０Ｂは、ステップＳ１００で取得した複数の第１の検出値Ｘａに応じて、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１の発熱量を示す第１の推定値Ｉａを算出する（ステップＳ１０２）。

【0092】

判定部３０Ｃは、ステップＳ１０２で算出された、発熱部品１４Ａ１の発熱量を示す第１の推定値Ｉａが、第１の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。第１の推定値Ｉａが第１の閾値未満であると判定すると（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、本ルーチンを終了する。一方、第１の推定値Ｉａが第１の閾値以上であると判定すると（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、ステップＳ１０６へ進む。

【0093】

ステップＳ１０６では、出力制御部３０Ｄが、エラー情報を出力部３４へ出力する（ステップＳ１０６）。出力制御部３０Ｄは、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１の発熱量に異常が発生していることを示す情報を含むエラー情報を、出力部３４へ出力する。そして、本ルーチンを終了する。

【0094】

以上説明したように、本実施の形態の異常検出装置１は、発熱部品１４Ａと、環境センサ１６Ａと、第１の算出部３０Ｂと、判定部３０Ｃと、を備える。発熱部品１４Ａは、電子機器１０に設けられ、電力によって駆動し、発熱量が変化する部品１４である。環境センサ１６Ａは、発熱部品１４Ａの環境を検出する。複数の環境センサ１６Ａは、互いに配置位置が異なる。第１の算出部３０Ｂは、複数の環境センサ１６Ａの各々の第１の検出値Ｘａに応じて、発熱部品１４Ａの発熱量を示す第１の推定値Ｉａを算出する。判定部３０Ｃは、第１の推定値Ｉａが第１の閾値以上の場合、発熱部品１４Ａが異常であると判定する。

【0095】

ここで、プロセッサなどの発熱部品１４Ａは、発熱量が時間的に変化する。従来では、プロセッサなどの発熱部品１４Ａの使用率は、同一の値であってもソフトウェアによって発熱量が異なる。すなわち、使用率と発熱量との相関は強くない。

【0096】

図５は、発熱部品１４Ａの一例であるＣＰＵの使用率と、該ＣＰＵの発熱量と、の関係を示す図である。図５は、ＣＰＵである発熱部品１４Ａ１の使用率と発熱量の関係を実験で調査した結果である。実験には複数種類のソフトウェアを用いた。発熱量は、専用のセンサを用いて測定した。図５に示すように、ＣＰＵの使用率が略同じ値であっても、導出された発熱量にばらつきがあることがわかる。このため、プロセッサによって発熱部品１４Ａの使用率から導出された発熱量には、ばらつきがあった。

【0097】

また、発熱部品１４Ａの発熱状態を、発熱部品１４Ａの電流値や電圧値を計測して把握することは、コスト的に容易ではない。

【0098】

なお、発熱部品１４Ａを備えた電子機器１０全体の消費電力、電流値、および供給電圧は、電流または電圧を検出するセンサ１６で測定可能である。しかし、電子機器１０に搭載された複数の部品１４の各々に流れる電流値または電圧値を、部品１４ごとに個々に測定することは困難であった。

【0099】

また、発熱量が時間的に変化する発熱部品１４Ａを複数搭載した電子機器１０では、電子機器１０の消費電力から、複数の発熱部品１４Ａの各々の発熱量を導出することは困難であった。これは、未知数が２以上であるのに対し、複数の発熱部品１４Ａの各々の発熱量導出のための関数を１つしか立てられないためである。

【0100】

このため、従来では、電子機器１０の異常を容易に判定することは困難であった。

【0101】

一方、本実施の形態の異常検出装置１では、発熱部品１４Ａの環境を検出する環境センサ１６Ａの複数の第１の検出値Ｘａに応じて推定した、発熱部品１４Ａの発熱量を示す第１の推定値Ｉａを用いて、発熱部品１４Ａが異常であるか否かを判定する。

【0102】

このように、本実施の形態の異常検出装置１では、電子機器１０の駆動中に取得可能な第１の検出値Ｘａのみを用いて、発熱部品１４Ａの異常を判定する。このため、本実施の形態の異常検出装置１では、電子機器１０の駆動を一時停止、または、電子機器１０で実行中のプログラムによる処理を阻害するような負荷を与えることなく、発熱部品１４Ａの異常を判定することができる。

【0103】

従って、本実施の形態の異常検出装置１は、電子機器１０の異常を容易に判定することができる。

【0104】

また、発熱部品１４Ａは、例えば、ＣＰＵまたはＧＰＵなどのプロセッサである。このため、本実施の形態の異常検出装置１は、上記効果に加えて、ＣＰＵまたはＧＰＵなどのプロセッサである発熱部品１４Ａの異常を容易に判定することができる。

【0105】

図６は、本実施の形態の情報処理装置２０で導出した、発熱部品１４Ａ１の一例であるＣＰＵの発熱量を示す第１の推定値Ｉａと、実際の該ＣＰＵの発熱量と、の測定結果を示す図である。図６に示すように、第１の推定値Ｉａと発熱量とは線形の関係を示していた。

【0106】

このため、本実施の形態の異常検出装置１は、第１の推定値Ｉａの推定に用いた第１の検出値Ｘａを用いることで、容易に発熱部品１４Ａ１の発熱量を推定でき、精度良く発熱部品１４Ａ１の異常を判定することができる、といえる。

【0107】

（第２の実施の形態）
本実施の形態では、第１の推定値Ｉａおよび他の推定値を用いて、筐体１２内の特定領域の異常を判定する形態を説明する。特定領域については後述する。

【0108】

図７は、本実施の形態の情報処理装置２１の機能的構成の一例を示すブロック図である。なお、本実施の形態の異常検出装置１Ａは、図１に示すように、情報処理装置２０に代えて情報処理装置２１を備えた点以外は、第１の実施の形態の異常検出装置１と同様である。

【0109】

情報処理装置２１と複数のセンサ１６とは、データまたは信号を授受可能に接続されている。なお、上記実施の形態と同様に、情報処理装置２１は、複数のセンサ１６、および、筐体１２に搭載されたセンサ１６以外の各種の電子機器、の双方と、データまたは信号を授受可能に接続されていてもよい。

【0110】

情報処理装置２１は、制御部３１と、記憶部３２と、出力部３４と、を備える。制御部３１と、記憶部３２および出力部３４とは、データまたは信号を授受可能に接続されている。記憶部３２および出力部３４は、第１の実施の形態と同様である。

【0111】

制御部３１は、取得部３０Ａと、第１の算出部３０Ｂと、第２の算出部３１Ｅと、第３の算出部３１Ｆと、判定部３１Ｃと、出力制御部３１Ｄと、を備える。取得部３０Ａおよび第１の算出部３０Ｂは、第１の実施の形態と同様である。

【0112】

取得部３０Ａ、第１の算出部３０Ｂ、第２の算出部３１Ｅ、第３の算出部３１Ｆ、判定部３１Ｃ、および出力制御部３１Ｄは、例えば、１または複数のプロセッサにより実現される。例えば上記各部は、ＣＰＵなどのプロセッサにプログラムを実行させること、すなわちソフトウェアにより実現してもよい。上記各部は、専用のＩＣなどのプロセッサ、すなわちハードウェアにより実現してもよい。上記各部は、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。複数のプロセッサを用いる場合、各プロセッサは、各部のうち１つを実現してもよいし、各部のうち２以上を実現してもよい。

【0113】

取得部３０Ａは、第１の実施の形態と同様に、複数の第１の検出値Ｘａを取得する。第１の検出値Ｘａは、第１の実施の形態と同様である。第１の算出部３０Ｂは、複数の第１の検出値Ｘａから第１の推定値Ｉａを算出する。

【0114】

図８は、第２の推定値Ｉｃの算出の模式図である。第２の推定値Ｉｃについては後述する。図８に示すように、第１の算出部３０Ｂは、複数の第１の検出値Ｘａに応じて、異常判定対象の発熱部品１４Ａの発熱量を示す第１の推定値Ｉａを算出する。第１の算出部３０Ｂは、第１の実施の形態と同様にして、第１の推定値Ｉａを算出する。

【0115】

本実施の形態では、電子機器１０に搭載された複数の発熱部品１４Ａの内、電子機器１０の特定領域の異常に影響を与える要因となる、発熱部品１４Ａの発熱量の、第１の推定値Ｉａを算出する。本実施の形態では、特定領域の異常が、該特定領域の温度の異常である場合を、一例として説明する。しかし、特定領域の異常は、温度の異常に限定されない。例えば、特定領域の異常は、湿度、圧力、などの異常であってもよい。

【0116】

すなわち、本実施の形態では、異常判定対象の発熱部品１４Ａは、電子機器１０の特定領域の温度の異常に影響を与える要因となる、発熱部品１４Ａである。

【0117】

電子機器１０の特定領域は、筐体１２内の特定の領域を予め定めればよい。但し、特定領域は、電子機器１０の筐体１２内における、センサ１６では直接計測不可能な領域であることが好ましい。すなわち、特定領域は、筐体１２内における、センサ１６の設置されていない領域であることが好ましい。

【0118】

特定領域の異常に影響を与える要因となる発熱部品１４Ａを示す情報は、特定領域の識別情報ごとに予め記憶部３２へ記憶しておけばよい。そして、第１の算出部３０Ｂは、第１の推定値Ｉａの算出時に、異常判定対象の特定領域の識別情報に対応する、発熱部品１４Ａを示す情報を記憶部３２から読取ればよい。そして、第１の算出部３０Ｂは、読取った発熱部品１４Ａの第１の推定値Ｉａを、第１の検出値Ｘａを用いて算出すればよい。

【0119】

また、本実施の形態では、異常判定対象の発熱部品１４Ａが、複数である場合を想定して説明する。このため、第１の算出部３０Ｂは、複数の第１の検出値Ｘａを用いて、互いに異なる位置に配置された複数の発熱部品１４Ａの各々の、発熱量の第１の推定値Ｉａを算出する。すなわち、第１の算出部３０Ｂは、複数の第１の検出値Ｘａから、複数の第１の推定値Ｉａを算出する。なお、第１の検出値Ｘａの数と、第１の推定値Ｉａの数と、は同じ数であるものとする。未知数の数と同じ数の関数が必要なためである。

【0120】

なお、第１の算出部３０Ｂは、複数の第１の検出値Ｘａと、異常判定対象の複数の発熱部品１４Ａの各々の発熱量の第１の推定値Ｉａ（第１の推定値Ｉａ１～第１の推定値Ｉａｎ）と、の相関関係を予め導出する。例えば、第１の算出部３０Ｂは、上記式（１）によって示される第１の推定値Ｉａと第１の検出値Ｘａとの相関関係を示す式を、発熱部品１４Ａごとに予め導出する。このため、式（１）によって表される相関関係は、対応する発熱部品１４Ａごとに、式（１）に示される係数（ｐ０～ｐｎ）の少なくとも１つの値が互いに異なるものとなる。

【0121】

なお、第１の算出部３０Ｂは、第１の実施の形態と同様に、実験、シミュレーション、または機械学習などによって、この相関関係を予め導出すればよい。機械学習には、ＣＮＮ、階層ベイズモデリング、ＤＮＮ、粒子フィルタなどのデータ同化技術、などの公知の機械学習方法を用いればよい。

【0122】

また、第１の算出部３０Ｂは、３つ以上の第１の検出値Ｘａに応じて、第１の推定値Ｉａを算出することが好ましい。また、複数の発熱部品１４Ａの各々の発熱量の第１の推定値Ｉａの算出に用いる、第１の検出値Ｘａの種類および第１の検出値Ｘａの数は、互いに同じであるものとする。

【0123】

第２の算出部３１Ｅは、複数の第１の検出値Ｘａに応じて、異常判定対象の特定領域の異常に影響を与える要因であり、且つ、発熱部品１４Ａ以外の該要因の評価値Ｉｂを算出する。

【0124】

異常判定対象の特定領域の異常に影響を与える要因であり、且つ、発熱部品１４Ａ以外の該要因とは、例えば、筐体１２の外部の温度、ヒートシンク１４Ｂの接触状態、フィルタ１７の目詰まり、送風機１４Ｃの回転不足、吸気口１３Ａの閉塞状態、排気口１３Ｂの閉塞状態、などの、発熱部品１４Ａ以外の要因である。

【0125】

評価値Ｉｂは、異常判定対象の特定領域の温度の異常に与える影響が大きいほど、高い値を示す。本実施の形態では、第２の算出部３１Ｅは、互いに要因の異なる複数の評価値Ｉｂ（評価値Ｉｂ１～評価値Ｉｂｎ）を算出する。すなわち、第２の算出部３１Ｅは、複数の第１の検出値Ｘａから、複数の評価値Ｉｂを算出する。なお、第１の検出値Ｘａの数と、評価値Ｉｂの数と、は同じ数であるものとする。未知数の数と同じ数の関数が必要なためである。

【0126】

第２の算出部３１Ｅは、複数の第１の検出値Ｘａと、評価値Ｉｂと、の相関関係を予め導出する。例えば、この相関関係は、下記式（２）によって表される。

【0127】

Ｉｂ＝ｑ０＋ｑ１・Ｘａ１＋ｑ２・Ｘａ２＋・・・＋ｑｎ・Ｘａｎ 式（２）

【0128】

式（２）中、Ｘａは、第１の検出値Ｘａを示す。Ｘａの各々に隣接する数値（１～ｎ）は、環境センサ１６Ａの識別子である。ｑ０～ｑｎは、係数を示す。ｎは、２以上の整数を示す。Ｉｂは、要因の評価値Ｉｂを示す。

【0129】

第２の算出部３１Ｅは、要因の評価値Ｉｂと、複数の第１の検出値Ｘａと、の相関関係を、要因ごとに予め導出すればよい。具体的には、例えば、第２の算出部３１Ｅは、上記式（２）の計数ｑ０～ｑｎの値を、予め導出すればよい。この相関関係は、実験、シミュレーション、または機械学習などによって導出すればよい。機械学習には、ＣＮＮ、階層ベイズモデリング、ＤＮＮ、粒子フィルタなどのデータ同化技術、などの公知の機械学習方法を用いればよい。なお、上記には、第１の検出値Ｘａからを算出するための相関関係を示す関数の一例として、式（２）を挙げた。しかし、第１の検出値Ｘａから評価値Ｉｂを算出するための相関関係の式は、一次元の多項式、多次元の多項式、の何れであってもよい。また、第１の検出値Ｘａから評価値Ｉｂを算出するための相関関係の式は、非線形性の強い式であってもよい。

【0130】

そして、第２の算出部３１Ｅは、予め導出した要因ごとの相関関係を示す関数（例えば、上記式（２））に、複数の第１の検出値Ｘａの各々を代入することで、要因ごとに、要因の評価値Ｉｂを算出すればよい。

【0131】

なお、第２の算出部３１Ｅは、予め導出した相関関係示す関数以外に、上記式（２）によって表される該相関関係を示す学習済モデルなどを用いて、複数の第１の検出値Ｘａから、評価値Ｉｂを要因ごとに算出してもよい。

【0132】

第３の算出部３１Ｆは、第１の推定値Ｉａおよび要因の評価値Ｉｂに基づいて、上記特定領域の温度の第２の推定値Ｉｃを算出する。

【0133】

第３の算出部３１Ｆは、複数の第１の推定値Ｉａおよび複数の評価値Ｉｂと、第２の推定値Ｉｃと、の相関関係を予め導出する。例えば、この相関関係は、下記式（３）によって表される。

【0134】

Ｉｃ＝ｒ０＋ｒ１・Ｉａ１＋ｒ２・Ｉａ２＋・・・＋ｒｎ・Ｉａｎ＋ｓ１・Ｉｂ１＋ｓ２・Ｉｂ２＋・・・＋ｓｎ・Ｉｂｎ 式（３）

【0135】

式（３）中、Ｉａは、第１の推定値Ｉａを示す。Ｉａの各々に隣接する数値（１～ｎ）は、発熱部品１４Ａの識別子である。Ｉｂは、要因の評価値Ｉｂを示す。Ｉｂの各々に隣接する数値（１～ｎ）は、要因の識別子である。ｒ０～ｒｎおよびｓ１～ｓｎは、係数を示す。ｎは、２以上の整数を示す。Ｉｃは、特定領域の温度の第２の推定値Ｉｃを示す。

【0136】

第３の算出部３１Ｆは、複数の第１の推定値Ｉａおよび複数の評価値Ｉｂと、第２の推定値Ｉｃと、の相関関係を、予め導出すればよい。具体的には、例えば、第３の算出部３１Ｆは、上記式（３）の計数ｒ０～ｒｎおよびｓ１～ｓｎの値を、予め導出すればよい。この相関関係は、実験、シミュレーション、または機械学習などによって導出すればよい。機械学習には、ＣＮＮ、階層ベイズモデリング、ＤＮＮ、粒子フィルタなどのデータ同化技術、などの公知の機械学習方法を用いればよい。なお、上記には、複数の第１の推定値Ｉａおよび複数の評価値Ｉｂと、第２の推定値Ｉｃと、の相関関係を示す関数の一例として、式（３）を挙げた。しかし、この相関関係の式は、一次元の多項式、多次元の多項式、の何れであってもよい。また、この相関関係の式は、非線形性の強い式であってもよい。

【0137】

そして、第３の算出部３１Ｆは、この相関関係を示す関数（例えば、上記式（３））に、複数の第１の推定値Ｉａおよび複数の評価値Ｉｂの各々を代入することで、第２の推定値Ｉｃを算出すればよい。

【0138】

なお、第３の算出部３１Ｆは、この相関関係示す関数以外に、上記式（３）によって表される該相関関係を示す学習済モデルなどを用いて、複数の第１の推定値Ｉａおよび複数の評価値Ｉｂから、第２の推定値Ｉｃを算出してもよい。

【0139】

なお、第３の算出部３１Ｆは、互いに異なる特定領域の各々の温度の第２の推定値Ｉｃを算出してもよい。すなわち、第３の算出部３１Ｆは、複数の第１の推定値Ｉａおよび複数の評価値Ｉｂから、複数の特定領域の各々の温度の第２の推定値Ｉｃを算出してもよい（図８）。図８中、Ｉｃは第２の推定値Ｉｃを示し、Ｉｃの右の数値は特定領域の識別子である。このように、第３の算出部３１Ｆは、複数の第２の推定値Ｉｃを算出してもよい。

【0140】

次に、判定部３１Ｃおよび出力制御部３１Ｄについて説明する。

【0141】

判定部３１Ｃは、第１の実施の形態の判定部３０Ｃと同様に、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１の発熱量の第１の推定値Ｉａが、第１の閾値以上であるか否かを判定する。判定部３０Ｃは、第１の推定値Ｉａが第１の閾値以上であると判断した場合、発熱部品１４Ａ１が異常であると判定する。そして、出力制御部３１Ｄは、エラー情報を出力部３４へ出力する。この場合、エラー情報は、判定部３１Ｃによって判定された、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１の発熱量に異常が発生していることを示す情報を含む。

【0142】

本実施の形態では、更に、判定部３１Ｃは、発熱部品１４Ａ以外の要因の評価値Ｉｂが、第３の閾値以上であるか否かを判断する。第３の閾値は、評価値Ｉｂによって表される要因を異常であると判定するための閾値であればよい。判定部３１Ｃは、要因ごとに、第３の閾値を予め定めればよい。詳細には、判定部３１Ｃは、ヒートシンク１４Ｂの接触状態、フィルタ１７の目詰まり、送風機１４Ｃの回転不足、などの、発熱部品１４Ａ以外の要因の各々ごとに、異常であると判定するための第３の閾値を予め定めればよい。なお、第３の閾値は、ユーザによる変更指示などに応じて、適宜変更可能としてもよい。

【0143】

また、本実施の形態では、判定部３１Ｃは、第２の推定値Ｉｃが第２の閾値以上の場合、上記特定領域が異常であると判定する。すなわち、判定部３１Ｃは、第２の推定値Ｉｃが第２の閾値以上である場合、特定領域に異常が発生していると判定する。

【0144】

第２の閾値には、特定領域ごとに、異常発生と判断するための閾値を予め定めればよい。また、第２の閾値は、ユーザによる変更指示などに応じて、適宜変更可能としてもよい。

【0145】

上述したように、特定領域は、電子機器１０の筐体１２内における、センサ１６では直接計測不可能な領域であることが好ましい。すなわち、特定領域は、筐体１２内における、センサ１６の設置されていない領域であることが好ましい。このため、判定部３１Ｃは、センサ１６の設置されていない領域である特定領域について、異常が発生しているか否かを容易に判定することができる。

【0146】

次に、情報処理装置２１で実行する情報処理の流れを説明する。

【0147】

図９は、本実施の形態の情報処理装置２１が実行する情報処理の流れの一例を示す、フローチャートである。なお、複数のステップの各々の順番は適宜変更可能であり、図９の例に限られるものではない。また、複数のステップの少なくとも一部は、並列して実行してもよい。

【0148】

なお、図９では、複数の特定領域の各々の第２の推定値Ｉｃを算出する形態を一例として説明する。

【0149】

まず、取得部３０Ａが、複数の第１の検出値Ｘａを取得する（ステップＳ２００）。

【0150】

次に、第１の算出部３０Ｂは、ステップＳ２００で取得した複数の第１の検出値Ｘａに応じて、異常判定対象の発熱部品１４Ａの発熱量の第１の推定値Ｉａを算出する（ステップＳ２０２）。ここでは、互いに異なる複数の発熱部品１４Ａの各々の、発熱量の第１の推定値Ｉａを算出したと想定する。

【0151】

次に、判定部３１Ｃおよび出力制御部３１Ｄが、ステップＳ２０２で算出した複数の第１の推定値Ｉａの各々ごとに、ステップＳ２０４およびステップＳ２０６の処理を繰り返し実行する。

【0152】

詳細には、判定部３１Ｃは、第１の推定値Ｉａが第１の閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ２０４）。第１の推定値Ｉａが第１の閾値以上である場合（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、判定部３１Ｃは、判定に用いた第１の推定値Ｉａの発熱部品１４Ａが異常であることを示すエラー情報を、出力部３４へ出力する（ステップＳ２０４）。そして、本繰返し処理を終了する。また、ステップＳ２０４で否定判断した場合（ステップＳ２０４：Ｎｏ）、本繰返し処理を終了する。なお、ステップＳ２０４で肯定判断した場合（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ），ステップＳ２０６でエラー情報を出力した後に、本ルーチンを終了してもよい。

【0153】

次に、第２の算出部３１Ｅが、ステップＳ２００で取得した複数の第１の検出値Ｘａに応じて、異常判定対象の特定領域の異常に影響を与える要因であり、且つ、発熱部品１４Ａ以外の該要因の評価値Ｉｂを算出する（ステップＳ２０８）。ここでは、互いに異なる複数の要因の各々の、評価値Ｉｂを算出したと想定する。

【0154】

次に、判定部３１Ｃおよび出力制御部３１Ｄが、ステップＳ２０８で算出した複数の評価値Ｉｂの各々ごとに、ステップＳ２１０およびステップＳ２１２の処理を繰り返し実行する。

【0155】

詳細には、判定部３１Ｃは、評価値Ｉｂが第３の閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ２１０）。評価値Ｉｂが第３の閾値以上である場合（ステップＳ２２０：Ｙｅｓ）、判定部３１Ｃは、判定に用いた評価値Ｉｂの要因が異常であることを示すエラー情報を、出力部３４へ出力する（ステップＳ２１２）。そして、本繰返し処理を終了する。また、ステップＳ２１０で否定判断した場合（ステップＳ２１０：Ｎｏ）、本繰返し処理を終了する。なお、ステップＳ２１０で肯定判断した場合（ステップＳ２１０：Ｙｅｓ），ステップＳ２１２でエラー情報を出力した後に、本ルーチンを終了してもよい。

【0156】

次に、第３の算出部３１Ｆが、ステップＳ２０２で算出された複数の第１の推定値Ｉａ、および、ステップＳ２０８で算出された複数の評価値Ｉｂを用いて、第２の推定値Ｉｃを算出する（ステップＳ２１４）。ここでは、互いに異なる複数の特定領域の各々の温度の第２の推定値Ｉｃを算出したと想定する。

【0157】

次に、判定部３１Ｃおよび出力制御部３１Ｄが、ステップＳ２１４で算出した複数の第２の推定値Ｉｃの各々ごとに、ステップＳ２１６およびステップＳ２１８の処理を繰り返し実行する。

【0158】

詳細には、判定部３１Ｃは、第２の推定値Ｉｃが第２の閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ２１６）。第２の推定値Ｉｃが第２の閾値以上である場合（ステップＳ２１６：Ｙｅｓ）、判定部３１Ｃは、判定に用いた第２の推定値Ｉｃを示す特定領域が異常であることを示すエラー情報を、出力部３４へ出力する（ステップＳ２１８）。そして、本繰返し処理を終了する。また、ステップＳ２１６で否定判断した場合（ステップＳ２１６：Ｎｏ）、本繰返し処理を終了する。

【0159】

以上説明したように、本実施の形態の異常検出装置１Ａの第１の算出部３０Ｂは、複数の第１の検出値Ｘａに応じて、電子機器１０の特定領域の異常に影響を与える要因となる、発熱部品１４Ａの発熱量の第１の推定値Ｉａを算出する。第２の算出部３１Ｅは、複数の環境センサ１６Ａの各々の第１の検出値Ｘａに応じて、特定領域の異常に影響を与える要因であり且つ発熱部品１４Ａ以外の該要因の評価値Ｉｂを算出する。第３の算出部３１Ｆは、第１の推定値Ｉａおよび評価値Ｉｂに基づいて、特定領域の温度の第２の推定値Ｉｃを算出する。判定部３１Ｃは、第２の推定値Ｉｃが第２の閾値以上の場合、特定領域が異常であると判定する。

【0160】

このため、本実施の形態の異常検出装置１Ａでは、特定領域が、センサ１６では直接計測不可能な領域の場合であっても、第１の推定値Ｉａおよび第１の推定値ＩａＢを用いて、特定領域の温度の第２の推定値Ｉｃを算出することで、特定領域の異常を判定することができる。

【0161】

従って、本実施の形態の異常検出装置１Ａは、上記実施の形態の効果に加えて、電子機器１０内の特定領域の異常を、精度良く容易に判定することができる。

【0162】

また、本実施の形態の異常検出装置１Ａでは、異常特定対象の特定領域に、センサ１６が配置されていない場合であっても、特定領域の異常を判定することができるため、電子機器１０へのセンサ１６の搭載量の削減を図ることができる。

【0163】

また、本実施の形態の異常検出装置１Ａでは、第１の推定値Ｉａ、評価値Ｉｂ、および第２の推定値Ｉｃの各々を用いて異常を判定することで、出力制御部３１Ｄが、エラー情報を出力する。エラー情報は、異常判定対象の発熱部品１４Ａ１の発熱量に異常が発生していることを示す情報、発熱部品１４Ａ以外の要因に異常が発生していることを示す情報、および、特定領域に異常が発生している事を示す情報、の少なくとも１つを含む。

【0164】

このため、本実施の形態の異常検出装置１Ａは、部品１４の交換、部品１４のメンテナンス、異常発生しやすい部品１４の解析、部品１４の寿命、電子機器１０を構成する部品１４の最適化、電子機器１０の設計、および故障時の原因解明、などの解析に用いる事の可能な情報を、エラー情報として提供することができる。

【0165】

なお、上記第１の実施の形態および第２の実施の形態では、電子機器１０と、情報処理装置２０と、を別体として構成した形態を一例として示した（図１参照）。しかし、電子機器１０と情報処理装置２０とを、一体的に構成してもよい。すなわち、電子機器１０が、情報処理装置２０を備えた構成であってもよい。この場合、例えば、電子機器１０の筐体１２内に、情報処理装置２０を配置した構成とすればよい。

【0166】

－ハードウェア構成－
次に、上記第１の実施の形態および第２の実施の形態帆愛実施の形態および変形例の制御部３０のハードウェア構成について説明する。

【0167】

図１０は、上記実施の形態および変形例の制御部３０および制御部３１のハードウェア構成例を示すブロック図である。

【0168】

上記実施の形態および変形例の制御部３０および制御部３１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）５１などの制御装置と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）５２やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）５３などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ５４と、各部を接続するバス６１を備えている。

【0169】

上記実施の形態および変形例の制御部３０および制御部３１で実行されるプログラムは、ＲＯＭ５２等に予め組み込まれて提供される。

【0170】

上記実施の形態および変形例の制御部３０および制御部３１で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録してコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるように構成してもよい。

【0171】

さらに、上記実施の形態および変形例の制御部３０および制御部３１で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、上記実施の形態および変形例の制御部３０および制御部３１で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。

【0172】

上記実施の形態および変形例の制御部３０および制御部３１で実行されるプログラムは、コンピュータを、上記実施の形態および変形例の制御部３０および制御部３１の各部として機能させうる。このコンピュータは、ＣＰＵ５１がコンピュータ読取可能な記憶媒体からプログラムを主記憶装置上に読み出して実行することができる。

【0173】

本発明のいくつかの実施の形態および変形例を説明したが、これらの実施の形態および変形例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施の形態および変形例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施の形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0174】

１、１Ａ 異常検出装置
１０ 電子機器
１４ 部品
１４Ａ、１４Ａ１、１４Ａ２、１４Ａ３ 発熱部品
１６Ａ 環境センサ
２０、２１ 情報処理装置
３０Ｂ 第１の算出部
３０Ｃ、３１Ｃ 判定部
３０Ｄ、３１Ｄ 出力制御部
３１Ｅ 第２の算出部
３１Ｆ 第３の算出部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】