特許 7453049 異常予兆監視システム、異常予兆監視方法、及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-03-11

(45)【発行日】2024-03-19

(54)【発明の名称】異常予兆監視システム、異常予兆監視方法、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G05B 23/02 20060101AFI20240312BHJP

【ＦＩ】

G05B23/02 302Y

G05B23/02 R

G05B23/02 301Y

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2020076677

(22)【出願日】2020-04-23

(65)【公開番号】P2021174195

(43)【公開日】2021-11-01

【審査請求日】2023-02-02

(73)【特許権者】

【識別番号】507250427

【氏名又は名称】日立ＧＥニュークリア・エナジー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001807

【氏名又は名称】弁理士法人磯野国際特許商標事務所

(72)【発明者】

【氏名】金田 昌基

【審査官】松本 泰典

(56)【参考文献】

【文献】特開平７－２０９３７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１９０２４５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－４２６９２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－３５４０７（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０５Ｂ ２３／０２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

プラントの機器に関する複数の状態量の検出値を複数のセンサから取得する検出値取得部と、
前記機器が正常であることが既知の期間に取得された複数の前記センサの検出値を含む所定の正常データを基準として、前記検出値取得部によって取得された複数の前記センサの検出値に異常な検出値が含まれている場合、前記異常な検出値として検出された状態量と、前記機器の異常予兆の原因と、の間の所定の対応関係に基づいて、前記機器の異常予兆の原因を推定する第１異常原因推定部と、
前記異常な検出値に加えて、前記機器において未検出である所定の未検出状態量が異常であると仮定した場合の前記機器の異常予兆の原因、及び／又は、前記未検出状態量が正常であると仮定した場合の前記機器の異常予兆の原因を推定する第２異常原因推定部と、
前記第１異常原因推定部及び前記第２異常原因推定部の推定結果に基づいて、前記未検出状態量を仮定した場合の追加効果を計算する追加効果計算部と、を備えるとともに、
前記第１異常原因推定部によって推定された前記機器の異常予兆の原因と、前記第２異常原因推定部によって推定された前記機器の異常予兆の原因と、の間の相違点を、前記追加効果として、前記未検出状態量とともに表示手段に表示させる表示制御部を備えること
を特徴とする異常予兆監視システム。

【請求項2】

前記第２異常原因推定部によって前記機器の異常予兆の原因が推定される際、複数の前記センサのうち少なくとも一つの検出値の大きさ、及び／又は、前記機器の駆動に用いられる所定の指令値の大きさと整合するように、前記未検出状態量の異常・正常のうち一方が仮定されること
を特徴とする請求項１に記載の異常予兆監視システム。

【請求項3】

複数種類の前記未検出状態量が、前記機器の異常予兆の原因に対応付けられるとともに、前記機器の異常予兆に対する感度の高さにも対応付けられ、
前記表示制御部は、前記相違点を前記表示手段に表示させる際、複数種類の前記未検出状態量のそれぞれの感度の高さを示す情報も併せて前記表示手段に表示させること
を特徴とする請求項１に記載の異常予兆監視システム。

【請求項4】

前記表示制御部は、前記相違点を前記表示手段に表示させる際、前記未検出状態量に対応する所定のセンサの追加を提案する旨も併せて前記表示手段に表示させること
を特徴とする請求項１に記載の異常予兆監視システム。

【請求項5】

前記第２異常原因推定部は、前記未検出状態量が異常であると仮定した場合の前記機器の異常予兆の原因、及び、前記未検出状態量が正常であると仮定した場合の前記機器の異常予兆の原因の両方を推定し、
前記表示制御部は、前記未検出状態量が異常であると仮定した場合の前記機器の異常予兆の原因と、前記未検出状態量が正常であると仮定した場合の前記機器の異常予兆の原因と、の間の相違点も併せて前記表示手段に表示させること
を特徴とする請求項１に記載の異常予兆監視システム。

【請求項6】

プラントの機器に関する複数の状態量の検出値を複数のセンサから取得する検出値取得ステップと、
前記機器が正常であることが既知の期間に取得された複数の前記センサの検出値を含む所定の正常データを基準として、前記検出値取得ステップで取得された複数の前記センサの検出値に異常な検出値が含まれている場合、前記異常な検出値として検出された状態量と、前記機器の異常予兆の原因と、の間の所定の対応関係に基づいて、前記機器の異常予兆の原因を推定する第１異常原因推定ステップと、
前記異常な検出値に加えて、前記機器において未検出である所定の未検出状態量が異常であると仮定した場合の前記機器の異常予兆の原因、及び／又は、前記未検出状態量が正常であると仮定した場合の前記機器の異常予兆の原因を推定する第２異常原因推定ステップと、
前記第１異常原因推定ステップ及び前記第２異常原因推定ステップの推定結果に基づいて、前記未検出状態量を仮定した場合の追加効果を計算する追加効果計算ステップと、を含むとともに、
前記第１異常原因推定ステップで推定された前記機器の異常予兆の原因と、前記第２異常原因推定ステップで推定された前記機器の異常予兆の原因と、の間の相違点を、前記追加効果として、前記未検出状態量とともに表示手段に表示させる表示制御ステップを含むこと
を特徴とする異常予兆監視方法。

【請求項7】

請求項６に記載の異常予兆監視方法を、コンピュータに実行させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、異常予兆監視システム等に関する。

【背景技術】

【0002】

プラントの機器の異常予兆の原因を推定する技術として、例えば、特許文献１に記載の技術が知られている。すなわち、特許文献１には、プラントの計測値を取得して、正常時計測値データベースに格納された正常時計測値と比較して異常パラメータを推定する異常パラメータ推定部と、物理モデルを用いて異常パラメータから故障機器を推定する故障機器推定部と、を備える機器状態監視システムについて記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０２０－９０８０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

例えば、発電プラントでは、機器の圧力・温度・流量といった複数の状態量が検出されるが、これらの状態量は主に発電プラントの稼働に用いられるものであり、機器の異常予兆の監視を行うには十分でないことが多い。具体例を挙げると、発電プラントに設けられるポンプにおいて、ポンプにおける流体の圧力・温度・流量は、発電プラントの稼働に影響するため、その検出値が取得されることが多い。

【0005】

一方、ポンプの振動は、発電プラントの稼働には特に影響しないため、ポンプに振動センサが設置されないことが多い。このような未検出状態量（例えば、ポンプの振動の変位）が存在している場合、ポンプ等の機器の異常予兆の原因を十分に絞り込めない可能性がある。機器の異常予兆の原因を絞り込むために、未検出状態量を用いて、機器の異常予兆の原因推定結果を提示する技術については、特許文献１には記載されていない。

【0006】

そこで、本発明は、未検出状態量を用いて、機器の異常予兆の原因推定結果を提示する異常予兆監視システム等を提供することを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

前記した課題を解決するために、本発明は、プラントの機器に関する複数の状態量の検出値を複数のセンサから取得する検出値取得部と、前記機器が正常であることが既知の期間に取得された複数の前記センサの検出値を含む所定の正常データを基準として、前記検出値取得部によって取得された複数の前記センサの検出値に異常な検出値が含まれている場合、前記異常な検出値として検出された状態量と、前記機器の異常予兆の原因と、の間の所定の対応関係に基づいて、前記機器の異常予兆の原因を推定する第１異常原因推定部と、前記異常な検出値に加えて、前記機器において未検出である所定の未検出状態量が異常であると仮定した場合の前記機器の異常予兆の原因、及び／又は、前記未検出状態量が正常であると仮定した場合の前記機器の異常予兆の原因を推定する第２異常原因推定部と、前記第１異常原因推定部及び前記第２異常原因推定部の推定結果に基づいて、前記未検出状態量を仮定した場合の追加効果を計算する追加効果計算部と、を備えるとともに、前記第１異常原因推定部によって推定された前記機器の異常予兆の原因と、前記第２異常原因推定部によって推定された前記機器の異常予兆の原因と、の間の相違点を、前記追加効果として、前記未検出状態量とともに表示手段に表示させる表示制御部を備えることを特徴とする。

【発明の効果】

【0008】

本発明によれば、未検出状態量を用いて、機器の異常予兆の原因推定結果を提示する異常予兆監視システム等を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】第１実施形態に係る異常予兆監視システムの機能ブロック図である。

【図2】第１実施形態に係る異常予兆監視システムにおいて、ポンプに関する時系列データの例を示す説明図である。

【図3】第１実施形態に係る異常予兆監視システムにおいて、各センサの検出値の異常度の例を示す説明図である。

【図4】第１実施形態に係る異常予兆監視システムのパラメータ異常検知部による異常検知結果の例を示す説明図である。

【図5】第１実施形態に係る異常予兆監視システムの物理モデルデータベースの例を示す説明図である。

【図6A】第１実施形態に係る異常予兆監視システムのパラメータ状態模擬部によって、ポンプの振動の検出値が異常であると模擬された場合の説明図である。

【図6B】第１実施形態に係る異常予兆監視システムにおいて、パラメータ異常検知部による検知結果に、パラメータ状態模擬部による模擬の結果を組み込んだデータの説明図である。

【図7】第１実施形態に係る異常予兆監視システムの診断結果出力装置の画面表示例である。

【図8】第１実施形態に係る異常予兆監視システムで実行される処理のフローチャートである。

【図9A】第２実施形態に係る異常予兆監視システムのパラメータ状態模擬部によって、ポンプの振動の検出値が正常であると模擬された場合の説明図である。

【図9B】第２実施形態に係る異常予兆監視システムにおいて、パラメータ異常検知部による検知結果に、パラメータ状態模擬部による模擬の結果を組み込んだデータの説明図である。

【図10】第２実施形態に係る異常予兆監視システムの診断結果出力装置の画面表示例である。

【図11】第４実施形態に係る異常予兆監視システムの物理モデルデータベースの例を示す説明図である。

【図12】第４実施形態に係る異常予兆監視システムの診断結果出力装置の画面表示例である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

≪第１実施形態≫
図１は、第１実施形態に係る異常予兆監視システム１００の機能ブロック図である。
異常予兆監視システム１００は、プラント２００の機器（例えば、ポンプ２１）の異常予兆の有無を監視するシステムである。ここで、機器の「異常予兆」とは、機器の異常が生じる前触れである。また、プラント２００の種類として、発電プラント（原子力発電等）の他、化学プラント、製造プラント、水処理プラント等が挙げられるが、これに限定されるものではない。

【0011】

なお、異常予兆監視システム１００は、１つの装置で構成されてもよいし、また、信号線やネットワークを介して、複数の装置（サーバ等）が所定に接続された構成であってもよい。以下では、異常予兆監視システム１００の説明に先立って、異常予兆の監視対象の一つであるポンプ２１について説明し、さらに、ポンプ２１に関する状態量を検出する各センサについて説明する。

【0012】

図１に示すポンプ２１は、所定の流体を圧送する機器であり、プラント２００に設けられている。その他、図示はしないが、プラント２００（例えば、発電プラント）には、タービンや発電機、復水器といったさまざまな機器が設けられている。

【0013】

図１の例では、ポンプ２１に関する複数の状態量を検出するセンサとして、圧力センサ３１、温度センサ３２、及び流量センサ３３が設けられている。圧力センサ３１は、ポンプ２１から吐出される流体の圧力を検出するセンサであり、ポンプ２１の吐出側の配管ｋ１に設けられている。温度センサ３２は、ポンプ２１から吐出される流体の温度を検出するセンサであり、配管ｋ１に設けられている。流量センサ３３は、ポンプ２１から吐出される流体の流量を検出するセンサであり、配管ｋ１に設けられている。

【0014】

圧力センサ３１の検出値は、配線ｗ１を介して、次に説明する検出値取得装置１（検出値取得部）に出力される。同様に、温度センサ３２や流量センサ３３の検出値も、配線ｗ２，ｗ３を介して、検出値取得装置１に出力される。なお、ポンプ２１の吐出側に代えて（又は吐出側とともに）、ポンプ２１の吸入側の配管ｋ２に所定のセンサ（図示せず）を設けるようにしてもよい。

【0015】

＜異常予兆監視システムの構成＞
図１に示すように、異常予兆監視システム１００は、検出値取得装置１と、時系列データ記憶部２と、正常時データベース３と、パラメータ異常検知部４と、物理モデルデータベース５と、第１異常原因推定部６と、を備えている。また、異常予兆監視システム１００は、前記した構成の他に、パラメータ状態模擬部７と、第２異常原因推定部８と、追加効果計算部９と、表示制御部１０と、診断結果出力装置１１（表示手段）と、を備えている。

【0016】

検出値取得装置１は、ポンプ２１（プラント２００の機器）に関する複数の状態量（圧力・温度・流量）の検出値を圧力センサ３１、温度センサ３２、及び流量センサ３３から取得する装置である。そして、検出値取得装置１は、圧力センサ３１、温度センサ３２、及び流量センサ３３の時々刻々の検出値と、その検出値を取得した日付・時刻と、各センサの識別情報と、を対応付けた所定の時系列データを時系列データ記憶部２に格納する。なお、検出値取得装置１として、例えば、所定のプロセス計算機が用いられる。
時系列データ記憶部２には、検出値取得装置１によって取得された所定の時系列データが格納される。このような時系列データ記憶部２として、磁気ディスク装置、光ディスク装置、半導体記憶装置等が用いられる。

【0017】

図２は、ポンプに関する時系列データの例を示す説明図である（適宜、図１も参照）。
図２に示す「日時」は、検出値取得装置１が、圧力センサ３１、温度センサ３２、及び流量センサ３３の検出値を取得した日時である。なお、図２では簡略化して、「日時」の欄に日付のみを記載しているが、実際には、各検出値が取得された日付・時刻が時系列データに含まれている。

【0018】

例えば、２０００年８月１日には、ポンプ２１の吐出側の圧力が７．２１［ＭＰａ］、温度が２７０．１［℃］、流量が５００［ｋｇ／ｓ］となっているが、これは、２０００年８月１日の所定時刻に取得された検出値の一つである。実際には、２０００年８月１日において、所定時間ごと（０．１秒ごと、数秒ごと、数分ごと等）に各検出値が取得され、時系列データ記憶部２に格納される。なお、２０００年８月２日以後の各検出値についても同様である。

【0019】

また、図２に示す「圧力」の各検出値には、圧力センサ３１の識別情報が対応付けられている。同様に、「温度」の各検出値には温度センサ３２の識別情報が対応付けられ、また、「流量」の各検出値には流量センサ３３の識別情報が対応付けられている。

【0020】

図１に示す正常時データベース３には、圧力センサ３１、温度センサ３２、及び流量センサ３３の時々刻々の検出値と、その検出値を取得した日付・時刻と、各センサの識別情報と、が対応付けられた時系列データが、所定の正常データとして格納されている。この正常データは、ポンプ２１が正常であることが既知の期間に取得された各センサの検出値を含んでいる。

【0021】

パラメータ異常検知部４は、前記した正常データを基準として、検出値取得装置１によって取得された圧力センサ３１、温度センサ３２、及び流量センサ３３の検出値（時系列データ記憶部２に格納されている時系列データ）に異常な検出値が含まれているか否かを判定する。なお、「パラメータ」という文言は、圧力・温度・流量といった「状態量」と同義である。また、パラメータ異常検知部４における処理の開始に先立って、正常時データベース３に所定の正常データが予め格納されているものとする。

【0022】

パラメータ異常検知部４は、時系列データ記憶部２から所定の時系列データ（図２参照）を読み込むとともに、正常時データベース３から正常データを読み込む。そして、正常データの分布を基準として、時系列データ記憶部２における時々刻々の時系列データの異常度を算出する。この「異常度」は、圧力センサ３１、温度センサ３２、及び流量センサ３３の各検出値の異常の度合いを示す数値である。

【0023】

パラメータ異常検知部４は、各検出値（図２参照）のそれぞれについて、例えば、正常データを基準とするマハラノビス距離を算出し、このマハラノビス距離を異常度として用いる。具体例を挙げると、図２の時系列データでは、２０００年８月１日における圧力センサ３１の検出値が７．２１［ＭＰａ］となっている。パラメータ異常検知部４は、この７．２１［ＭＰａ］について、圧力センサ３１の検出値の正常データに基づき、マハラノビス距離を算出し、このマハラノビス距離を圧力の異常度として用いる。

【0024】

なお、他の日時における圧力センサ３１の各検出値についても同様であり、また、温度センサ３２や流量センサ３３の各検出値についても同様である。つまり、本実施形態の例では、パラメータ異常検知部４が、３つの状態量（圧力・温度・流量）のそれぞれについて、個別に異常度を算出するようにしている。

【0025】

そして、所定のセンサ（例えば、圧力センサ３１）の検出値の異常度が所定閾値未満である場合、パラメータ異常検知部４は、そのセンサの検出値は正常であると判定する。一方、所定のセンサ（例えば、圧力センサ３１）の検出値の異常度が所定閾値以上である場合、パラメータ異常検知部４は、そのセンサの検出値は異常であると判定する。前記した所定閾値は、各センサの検出値が異常であるか否かの判定基準となる閾値であり、予め設定されている。本実施形態では、一例として、異常度に関する所定閾値の大きさが１．０である場合について説明する。

【0026】

図３は、各センサの検出値の異常度の例を示す説明図である。
なお、図３の各セルは、時系列データに関する図２の各セルに対応している。また、図３の例では、枠線Ｇ１で示すように、２０００年８月４日、８月５日、８月６日における温度の異常度が１．０（所定閾値）以上になっている。これらの日付の温度検出値が、正常時の分布を基準として、大幅に高くなったからである（図２参照）。なお、図３では簡略化しているが、例えば、２０００年８月４日の所定時刻から温度の異常度が１．０を超えた後、所定時間以上（図３の例では、８月５日、８月６日を含む２日以上）、この状態が継続しているものとする。

【0027】

一方、図３の例では、ポンプ２１の吐出側の圧力・流量については、各日時の異常度が全て１．０未満になっている。また、２０００年８月１日～８月３日の期間では、ポンプ２１の吐出側の温度の異常度も１．０未満になっている。

【0028】

図４は、パラメータ異常検知部による異常検知結果の例を示す説明図である。
なお、図４の各セルは、時系列データに関する図２の各セルや、異常度に関する図３の各セルに対応している。また、図４の例では、枠線Ｇ２で示すように、２０００年８月４日、８月５日、８月６日において、ポンプ２１の吐出側における温度の異常が検知されている。

【0029】

このように、ポンプ２１の検出値に異常な検出値が含まれていた場合（図４の枠線Ｇ２を参照）、パラメータ異常検知部４は、第１異常原因推定部６及び第２異常原因推定部８に所定のデータを出力する。前記した所定のデータには、異常な検出値が取得されたセンサの識別情報（状態量に対応）と、異常な検出値が取得された日時と、が含まれている。

【0030】

図１に示す物理モデルデータベース５は、所定の状態量（例えば、図４に示す「温度」）に異常があった場合、その状態量に基づいて、ポンプ２１の異常予兆の原因を推定する際に用いられる。

【0031】

図５は、物理モデルデータベース５の例を示す説明図である（適宜、図１も参照）。
図５の例では、所定のセンサの検出値が異常である場合を〇印で示す一方、センサの検出値が正常である場合を空欄にしている。物理モデルデータベース５は、異常が検知された状態量（〇印）と、ポンプ２１の異常予兆の原因と、の対応関係を示すデータベースであり、ポンプ２１の種類・機能・特性に基づいて、予め設定されている。また、プラント２００に含まれる機器ごとに、所定の物理モデルデータベース５が予め設定されている。

【0032】

例えば、図１に示すプラント２００では、ポンプ２１の吐出側の圧力・温度・流量が検出される一方、ポンプ２１の振動（図５も参照）は特に検出されていない。これは、ポンプ２１の振動を検出せずとも、プラント２００の稼働には特に支障がないからである。したがって、ポンプ２１には、振動センサ（図示せず）が設置されていないことが多い。ただし、ポンプ２１に何らかの異常予兆が生じた場合、ポンプ２１の振動を検出することで、異常予兆の原因を絞り込めることがある。

【0033】

そこで、第１実施形態では、ポンプ２１に関して、圧力・温度・流量の異常の有無（図４参照）に基づく異常予兆の原因推定結果と、さらにポンプ２１の振動が異常であると仮定した場合の異常予兆の原因推定結果と、の相違点をユーザに提示するようにしている。これが、第１実施形態の主な特徴の一つである。

【0034】

図１に示す第１異常原因推定部６は、所定の正常データを基準として、圧力センサ３１、温度センサ３２、及び流量センサ３３の検出値のうち少なくとも一つに異常な検出値が含まれている場合、異常な検出値として検出された状態量と、ポンプ２１（機器）の異常予兆の原因と、の間の所定の対応関係（図５参照）に基づいて、ポンプ２１の異常予兆の原因を推定する。

【0035】

図４の例では、２０００年８月４日以後にポンプ２１の吐出側の「温度」が異常になっている。前記したように、「温度」の異常は、パラメータ異常検知部４によって検知される。このように所定の状態量の異常が検知された場合、第１異常原因推定部６は、物理モデルデータベース５（図５参照）を参照し、ポンプ２１の異常予兆の原因を推定する。なお、第１異常原因推定部６の処理には、未検出パラメータ（未検出状態量）であるポンプ２１の「振動」（図５参照）は、特に用いられない。

【0036】

例えば、ポンプ２１の吐出側の「温度」が異常である一方、「圧力」及び「流量」は正常である場合（図４の２０００年８月４日以後）、第１異常原因推定部６は、次の処理を行う。すなわち、第１異常原因推定部６は、物理モデルデータベース５（図５参照）に基づき、ポンプ２１の異常予兆の原因が、「ポンプ軸受摩耗」又は「ポンプシール摩耗」であると推定する。そして、第１異常原因推定部６は、ポンプ２１の異常予兆の原因の推定結果を、追加効果計算部９に出力する。なお、第１異常原因推定部６から追加効果計算部９に出力されるデータには、ポンプ２１の異常予兆の原因の他、異常予兆の原因を推定する根拠となった状態量（センサの識別情報）も含まれている。

【0037】

図１に示すパラメータ状態模擬部７は、ポンプ２１において未検出である所定の未検出状態パラメータ（例えば、ポンプ２１の「振動」：図５参照）が異常であると仮定する機能を有している。なお、正常時データベース３（図５参照）にポンプ２１の「振動」が含まれている一方、実際には、ポンプ２１の「振動」の検出値が取得されていないことに基づき、ポンプ２１の「振動」が未検出パラメータであることが特定される。

【0038】

図６Ａは、パラメータ状態模擬部によって、ポンプの振動の検出値が異常であると模擬された場合の説明図である（適宜、図１も参照）。
図６Ａの例では、ポンプ２１の吐出側の圧力・温度・流量のいずれも正常であった２０００年８月１日～８月３日の期間では（図４参照）、パラメータ状態模擬部７によって、未検出パラメータであるポンプ２１の振動が正常であったと模擬されている。このように、実際に検出される圧力・温度・流量の検出値が全て正常であるときには、ポンプ２１の振動も正常であると模擬される。

【0039】

一方、ポンプ２１の温度の異常が検知された２０２０年８月４日以後では（図４参照）、パラメータ状態模擬部７によって、未検出パラメータであるポンプ２１の振動の異常が模擬される。このように、パラメータ異常検知部４によって所定の状態量（例えば、ポンプ２１の温度）の異常が検知された場合、パラメータ状態模擬部７によって、ポンプ２１の振動の異常が模擬されるようにしてもよい。なお、パラメータ状態模擬部７によって生成されるデータの形式は、パラメータ異常検知部４で生成されるデータ（図４参照）の形式と同様である。

【0040】

ちなみに、ポンプ２１の温度等が異常であった場合、パラメータ状態模擬部７が、未検出パラメータを「異常」と模擬するか（第１実施形態）、それとも、未検出パラメータを「正常」と模擬するかは（第２実施形態）、予め設定されている。

【0041】

図１に示す第２異常原因推定部８は、異常な検出値（図４の例では、ポンプ２１の吐出側の温度）に加えて、ポンプ２１（機器）において未検出である所定の未検出パラメータ（未検出状態量：図６Ａの例では、ポンプ２１の「振動」）が異常であると仮定した場合のポンプ２１の異常予兆の原因を推定する。

【0042】

図６Ｂは、パラメータ異常検知部による検知結果に、パラメータ状態模擬部による模擬の結果を組み込んだデータの説明図である。
図６Ｂに示す圧力・温度・流量の正常／異常は、パラメータ異常検知部４による検知結果であり、図４と同様である。一方、図６Ｂに示す振動の正常／異常は、パラメータ状態模擬部７による模擬の結果であり、図６Ａと同様である。このように、第２異常原因推定部８（図１参照）は、パラメータ異常検知部４による検知結果と、パラメータ状態模擬部７による模擬の結果と、を組み合わせた所定のデータに基づいて、ポンプ２１の異常予兆の原因を推定する。

【0043】

図６Ｂの例では、２０２０年８月４日以後、枠線Ｇ３，Ｇ４で示すように、ポンプ２１の吐出側の温度、及び、ポンプ２１の振動に異常がある（振動については仮定である）。第２異常原因推定部８は、物理モデルデータベース５（図５参照）を参照し、ポンプ２１の異常予兆の原因は、「ポンプ軸受摩耗」であると推定する。そして、第２異常原因推定部８は、ポンプ２１の異常予兆の原因の推定結果を、追加効果計算部９に出力する。なお、第２異常原因推定部８から追加効果計算部９に出力されるデータには、ポンプ２１の異常予兆の原因の他、異常予兆の原因を推定する根拠となった未検出パラメータの種類を示す情報が含まれている。

【0044】

追加効果計算部９は、第１異常原因推定部６によって推定されたポンプ２１（機器）の異常予兆の原因と、第２異常原因推定部８によって推定されたポンプ２１の異常予兆の原因と、を比較する。そして、追加効果計算部９は、第１異常原因推定部６の推定結果と、第２異常原因推定部８の推定結果と、の相違点を、未検出パラメータ（例えば、ポンプ２１の「振動」）が検出された場合の追加効果として特定する。ここで、「追加効果」とは、未検出パラメータを検出した仮定した場合に、ポンプ２１の異常予兆の原因をさらに絞り込めるという意味である。

【0045】

前記した例では、第１異常原因推定部６によって、ポンプ２１の異常予兆の原因が、「ポンプ軸受摩耗」又は「ポンプシール摩耗」であると推定される（図４、図５参照）。一方、ポンプ２１の振動（未検出パラメータ）が異常であるという仮定に基づき、第２異常原因推定部８によって、ポンプ２１の異常予兆の原因が、「ポンプ軸受摩耗」であると推定される（図５、図６Ｂ参照）。追加効果計算部９は、例えば、第１異常原因推定部６の推計結果から、第２異常原因推定部８の推定結果を差し引くことで、未検出パラメータを加えた場合の追加効果を計算する。そして、追加効果計算部９は、追加効果の計算結果を表示制御部１０に出力する。

【0046】

なお、追加効果の計算結果には、異常予兆の原因の絞り込みに関する追加効果の他に、この追加効果に対応する状態量（例えば、ポンプ２１の振動）も含まれている。また、前記した追加効果の他、第１異常原因推定部６や、第２異常原因推定部８の推定結果も併せて表示制御部１０に出力されるようにしてもよい。

【0047】

表示制御部１０は、追加効果計算部９の計算結果等を診断結果出力装置１１に出力し、診断結果出力装置１１の表示を所定に制御する。すなわち、表示制御部１０は、第１異常原因推定部６によって推定されたポンプ２１（機器）の異常予兆の原因と、第２異常原因推定部８によって推定されたポンプ２１の異常予兆の原因と、の間の相違点を、未検出パラメータ（未検出状態量：例えば、ポンプ２１の振動）とともに診断結果出力装置１１（表示手段）に表示させる。

【0048】

診断結果出力装置１１は、例えば、ディスプレイであり、表示制御部１０による制御によって、追加効果計算部９の計算結果を所定に表示させる。なお、診断結果出力装置１１が追加効果計算部９の計算結果を表示する他、音声を所定に出力するようにしてもよい。

【0049】

図７は、診断結果出力装置の画面表示例である。
図７の例では、２０００年８月４日にポンプ２１の吐出側の温度について異常が検知されたことが、診断結果出力装置１１に表示されている。そして、実際に設置されている各センサの検出値に基づき、ポンプ２１の異常予兆の原因推定結果として、「ポンプ軸受摩耗」及び「ポンプシール摩耗」が挙げられている。

【0050】

また、図７の例では、ポンプ２１の「振動」が異常であることを確認できた場合には、ポンプ２１の異常予兆の原因を「ポンプ軸受摩耗」に絞り込めることが表示されている。この部分が、ポンプ２１の「振動」（未検出状態量）を検出することによる追加効果である。これによって、ポンプ２１に振動センサ（図示せず）を新たに設置すれば、今後、ポンプ２１の異常予兆の原因を絞り込める可能性が高いことをユーザが把握できる。

【0051】

＜異常予兆監視システムにおける処理＞
図８は、異常予兆監視システムで実行される処理のフローチャートである（適宜、図１も参照）。
ステップＳ１０１において、正常データの取得・記憶が行われる。すなわち、ポンプ２１を含む各機器が正常に稼働していることが既知である所定の期間での各センサの検出値が、検出値取得装置１によって取得され、さらに、時系列データ記憶部２に記憶される。

【0052】

ステップＳ１０２において、各センサの検出値の取得・記憶が行われる（検出値取得ステップ）。すなわち、圧力センサ３１、温度センサ３２、及び流量センサ３３を含む各センサの検出値が、検出値取得装置１によって取得され、さらに、時系列データ記憶部２に記憶される。

【0053】

ステップＳ１０３において、パラメータ（状態量）の異常を検知したか否かが判定される。すなわち、圧力センサ３１、温度センサ３２、及び流量センサ３３の検出値に異常な検出値が含まれているか否かが、パラメータ異常検知部４によって判定される。ステップＳ１０３においてパラメータの異常が検知されていない場合（Ｓ１０３：Ｎｏ）、異常予兆監視システム１００における処理は、ステップＳ１０２に戻る。一方、ステップＳ１０３においてパラメータの異常が検知された場合（Ｓ１０３：Ｙｅｓ）、異常予兆監視システム１００における処理は、ステップＳ１０４に進む。

【0054】

ステップＳ１０４では、機器に異常予兆ありと判定される。例えば、機器の一つであるポンプ２１に異常予兆ありと、パラメータ異常検知部４によって判定される。
次に、ステップＳ１０５において、異常予兆の原因が推定される（第１異常原因推定ステップ）。すなわち、第１異常原因推定部６が、物理モデルデータベース５を参照し、パラメータ異常検知部４の検知結果に基づいて、ポンプ２１の異常予兆の原因を推定する。

【0055】

ステップＳ１０６において、未検出パラメータ（未検出状態量）の異常が模擬される。例えば、ポンプ２１の振動が未検出パラメータである場合には、パラメータ状態模擬部７によって、ポンプ２１の振動に異常があると模擬（仮定）される。
次に、ステップＳ１０７において、未検出パラメータの異常の模擬後において、異常予兆の原因が推定される（第２異常原因推定ステップ）。すなわち、第２異常原因推定部８が、物理モデルデータベース５を参照し、パラメータ異常検知部４の検知結果、及び、未検出パラメータの異常の模擬結果に基づいて、ポンプ２１の異常予兆の原因を推定する。

【0056】

ステップＳ１０８において、未検出パラメータの追加効果が算出される。例えば、未検出パラメータとしてポンプ２１の振動を追加した場合、ポンプ２１の異常予兆の原因が具体的にどのように絞り込めるのか（つまり、追加効果）が、追加効果計算部９によって算出される。
ステップＳ１０９において、診断結果が出力される（表示制御ステップ）。すなわち、ステップＳ１０８で算出された追加効果が、表示制御部１０によって、診断結果出力装置１１に出力される。
ステップＳ１０９の処理を行った後、異常予兆監視システム１００における一連の処理が終了する（ＥＮＤ）。

【0057】

なお、ポンプ２１に振動センサ（図示せず）が追加で設置された場合、その後の所定期間でプラント２００が正常に稼働していることが確認されたときには、その所定期間の振動センサの検出値を含めた所定の正常データが、正常時データベース３に格納される。

【0058】

＜効果＞
第１実施形態によれば、ポンプ２１の異常予兆の監視に用いられる複数のパラメータ（圧力・温度・流量・振動）のうち、所定の未検出パラメータ（振動）が異常であるとの仮定に基づき、ポンプ２１の異常予兆の原因が推定される。そして、未検出パラメータを含めない場合と、未検出パラメータを含めた場合と、で異常予兆の原因推定結果が比較され、その比較結果が提示される。

【0059】

これによって、ユーザは、所定のセンサを新たに設置して、未検出パラメータを検出するようにした場合、異常予兆の原因がどのように絞り込めるのかを把握できる。したがって、プラント２００の保全作業の合理化を行う際、各機器にどのようなセンサを新たに設置すべきかをユーザが検討しやすくなる。また、例えば、ポンプ２１の振動を検出する振動センサ（図示せず）を新たに設けることで、その後に同様の異常予兆が生じた場合、その異常予兆の原因が絞り込まれるため、保守点検の作業が行いやすくなる。

【0060】

また、ポンプ２１に新たに振動センサを設置しない場合でも、ポンプ２１の振動を作業員が定期的に点検するといったように、診断結果出力装置１１に提示された所定のデータを、プラント２００の保守点検の作業を見直す際の判断材料に用いることができる。

【0061】

なお、物理モデルデータベース５（図３参照）の情報のみでも、所定の未検出パラメータと、異常予兆の原因と、の関係を管理者が把握することは可能ではある。しかしながら、一つの機器に対して、複数の未検出パラメータが存在することもあり、また、プラント２００には多数の機器が存在するため、全ての組合せを管理者が検討するのには多大な労力を要する。また、例えば、発電プラントでは、機器の異常予兆が生じることが稀であるため、未検出パラメータに対応する多数のセンサの全てを設けることが望ましいとは、必ずしもいえない。

【0062】

これに対して、第１実施形態によれば、ポンプ２１等の機器に異常予兆が生じた場合に、未検出パラメータを異常と仮定したときの異常予兆の原因推定結果が提示される。これによって、ユーザ（管理者）は、今後、同様の異常予兆が生じた場合に備えて、具体的にどのようなセンサを追加することが有効であるかを容易に把握できる。

【0063】

≪第２実施形態≫
第２実施形態は、ポンプ２１等の機器に関して異常な検出値が存在する場合、パラメータ状態模擬部７によって、未検出パラメータが正常であると模擬（仮定）される点が、第１実施形態とは異なっている。なお、その他（異常予兆監視システム１００の構成等：図１参照）については、第１実施形態と同様である。したがって、第１実施形態とは異なる部分について説明し、重複する部分については説明を省略する。

【0064】

図９Ａは、第２実施形態に係る異常予兆監視システムのパラメータ状態模擬部によって、ポンプの振動の検出値が正常であると模擬された場合の説明図である（適宜、図１を参照）。
なお、第１実施形態の図４と同様に、２０２０年８月４日以後において、ポンプ２１の吐出側の温度の異常が検知されたものとする。このような場合でも、図９Ａに示すように、パラメータ状態模擬部７は、未検出パラメータであるポンプ２１の振動が正常であるとの模擬（仮定）を行う。

【0065】

そして、第２異常原因推定部８は、異常な検出値（例えば、ポンプ２１の吐出側の温度）に加えて、ポンプ２１（機器）において未検出である所定の未検出パラメータ（未検出状態量：図９Ａの例ではポンプ２１の「振動」）が正常であると仮定した場合のポンプ２１の異常予兆の原因を推定する。

【0066】

図９Ｂは、パラメータ異常検知部による検知結果に、パラメータ状態模擬部による模擬の結果を組み込んだデータの説明図である。
図９Ｂの例では、２０２０年８月４日以後、枠線Ｇ５で示すように、ポンプ２１の吐出側の温度が異常であるが、その一方で、ポンプ２１の吐出側の圧力・流量・振動は正常になっている（振動については仮定である）。そして、第２異常原因推定部８は、物理モデルデータベース５（図５参照）を参照し、ポンプ２１の異常予兆の原因は、「ポンプシール摩耗」であると推定する。

【0067】

図１０は、診断結果出力装置の画面表示例である。
図１０の例では、ポンプ２１の「振動」が正常であることを確認できた場合には、ポンプ２１の異常予兆の原因を「ポンプシール摩耗」に絞り込めることが表示されている。この部分が、ポンプ２１の「振動」（未検出状態量）を検出することによる追加効果である。

【0068】

＜効果＞
第２実施形態によれば、未検出パラメータが「正常」であると仮定した場合、異常予兆の原因がどのように絞り込まれるのかをユーザが把握できる。したがって、プラント２００の保全作業の合理化等を行う際、各機器にどのようなセンサを新たに設置すべきかをユーザが検討しやすくなる。

【0069】

≪第３実施形態≫
第３実施形態では、未検出パラメータが異常であると模擬するか、それとも、未検出パラメータが正常であると模擬するかを、パラメータ状態模擬部７が、各センサの検出値に基づいて決定する点が、第１実施形態とは異なっている。なお、その他（異常予兆監視システム１００の構成等：図１参照）については、第１実施形態と同様である。したがって、第１実施形態とは異なる部分について説明し、重複する部分については説明を省略する。

【0070】

図１に示すパラメータ状態模擬部７は、未検出パラメータであるポンプ２１の振動が「異常」であると仮定するか、それとも、ポンプ２１の振動が「正常」であると仮定するかを、次のようにして決定する。例えば、ポンプ２１の駆動源であるモータ（図示せず）の回転速度指令値が非常に小さい（つまり、所定値以下である）場合や、このモータへの出力電力が非常に小さい場合には、ポンプ２１の振動に異常が生じることはほとんどない。このような場合、パラメータ状態模擬部７は、未検出パラメータであるポンプ２１の振動は正常であると仮定する。

【0071】

また、ポンプ２１の駆動源であるモータ（図示せず）の回転速度指令値が非常に小さい場合には、通常、ポンプ２１の流量も非常に小さい。したがって、流量センサ３３の検出値が所定値以下である場合、パラメータ状態模擬部７が、未検出パラメータであるポンプ２１の振動が正常であると仮定するようにしてもよい。
その他にも、ポンプ２１の駆動源であるモータの回転速度指令値、及び、各センサの検出値のそれぞれの大きさに基づいて、パラメータ状態模擬部７が、ポンプ２１の振動の正常・異常のうちいずれかを仮定するようにしてもよい。

【0072】

すなわち、第２異常原因推定部８によってポンプ２１（機器）の異常予兆の原因が推定される際、圧力センサ３１、温度センサ３２、及び流量センサ３３のうち少なくとも一つの検出値の大きさ、及び／又は、ポンプ２１の駆動に用いられる所定の指令値の大きさと整合するように、未検出パラメータ（未検出状態量）の異常・正常のうち一方が仮定されるようにしてもよい。

【0073】

＜効果＞
第３実施形態によれば、ポンプ２１のモータ（図示せず）の回転速度指令値や、流量センサ３３の検出値の大きさと整合するように、未検出パラメータであるポンプ２１の振動の異常・正常のいずれかが仮定される。したがって、ポンプ２１に振動センサ（図示せず）を新たに設置した場合、ポンプ２１の異常予兆の原因が具体的にどのように絞り込まれるのかをユーザに適切に提示できる。

【0074】

＜第４実施形態＞
第４実施形態は、物理モデルデータベース５Ａ（図１１参照）において、ポンプ２１の異常予兆に対する未検出パラメータ（例えば、ポンプ２１の振動や音）の感度の高さが対応付けられている点が、第１実施形態とは異なっている。なお、その他（異常予兆監視システム１００の構成等：図１参照）については、第１実施形態と同様である。したがって、第１実施形態とは異なる部分について説明し、重複する部分については説明を省略する。

【0075】

図１１は、第４実施形態に係る異常予兆監視システムの物理モデルデータベース５Ａの例を示す説明図である（適宜、図１を参照）。
図１１の例は、ポンプ２１の「音」に関する情報が物理モデルデータベース５Ａに含まれている点が、第１実施形態（図５参照）とは異なっている。また、ポンプ２１の「音」の欄に記載した三角印は、ポンプ２１の異常予兆の検知において、ポンプ２１の「振動」よりも「音」の方が感度が低い（異常予兆を検知する確率が低い）ことを示している。換言すると、ポンプ２１の「音」よりも「振動」の方が感度が高い（異常予兆を検知する確率が高い）という情報が、物理モデルデータベース５Ａに予め含まれている。

【0076】

このように、複数種類の未検出パラメータ（未検出状態量）が、ポンプ２１（機器）の異常予兆の原因に対応付けられるとともに、ポンプ２１の異常予兆に対する感度の高さにも対応付けられている。なお、ポンプ２１の異常予兆に対する未検出パラメータの感度の高さを示す情報は、ポンプ２１の「振動」と「音」との相対的な感度の高さの大小関係であってもよいし、また、ポンプ２１の異常予兆に対する感度を所定に数値化したものであってもよい。

【0077】

図１２は、診断結果出力装置の画面表示例である。
図１２の例では、ポンプ２１の異常予兆の原因をさらに絞り込むには、ポンプ２１の振動の検出が「とても有効」であるのに対し、ポンプ２１の音の検出は「少し有効」であることが表示されている。このように、「とても有効」や「少し有効」といった表示も、ポンプ２１の異常予兆に対する感度の高さの表示という事項に含まれる。

【0078】

このように、表示制御部１０は、第１異常原因推定部６の推定結果と第２異常原因推定部８の推定結果との相違点を診断結果出力装置１１（表示手段）に表示させる際、複数種類の未検出パラメータ（未検出状態量）のそれぞれの感度の高さを示す情報も併せて診断結果出力装置１１（表示手段）に表示させる。

【0079】

＜効果＞
第４実施形態によれば、例えば、ポンプ２１の異常予兆の原因を絞り込むための複数種類の未検出パラメータ（振動、音）をユーザに提示できる。また、それぞれの未計測パラメータについて、ポンプ２１の異常予兆に対する感度を示すことで、新たに所定のセンサを設置する際の判断材料をユーザに提示できる。

【0080】

≪変形例≫
以上、本発明に係る異常予兆監視システム１００について各実施形態による説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変更を行うことができる。
例えば、第１実施形態では、第１異常原因推定部６の処理（図８のＳ１０５）が行われた後、第２異常原因推定部８の処理（Ｓ１０７）が行われる場合について説明したが、これらの処理の順序が逆であってもよい。また、第１異常原因推定部６の処理（Ｓ１０５）と、第２異常原因推定部８の処理（Ｓ１０７）と、が並行して行われてもよい。

【0081】

また、表示制御部１０が、第１異常原因推定部６の推定結果と第２異常原因推定部８の推定結果との相違点を診断結果出力装置１１（表示手段）に表示させる際、未検出パラメータ（未検出状態量）に対応する所定のセンサの追加を提案する旨も併せて診断結果出力装置１１（表示手段）に表示させるようにしてもよい。これによって、ユーザは、具体的にどのようなセンサを追加すればよいのかを把握できる。なお、所定のセンサを追加する場合の設置箇所を示す情報も併せて、表示制御部１０が診断結果出力装置１１に表示させるようにしてもよい。

【0082】

また、各実施形態は、適宜に組み合わせることが可能である。例えば、未検出パラメータ（未検出状態量）が異常であると仮定する第１実施形態と、未検出パラメータが正常であると仮定する第２実施形態と、を適宜に組み合わせてもよい。そして、異常な検出値（例えば、ポンプ２１の吐出側の温度）に加えて、ポンプ２１（機器）において未検出である所定の未検出パラメータが異常であると仮定した場合のポンプ２１の異常予兆の原因、及び／又は、未検出パラメータが正常であると仮定した場合のポンプ２１の異常予兆の原因を第２異常原因推定部８が推定するようにしてもよい。これによって、未検出パラメータを検出するようにした場合、異常予兆の原因がどのように絞り込まれるのかをユーザが把握できる。

【0083】

また、第１実施形態と第２実施形態とを組み合わせ、異常予兆監視システム１００において、次の処理が行われるようにしてもよい。すなわち、第２異常原因推定部８は、未検出パラメータ（未検出状態量）が異常であると仮定した場合のポンプ２１（機器）の異常予兆の原因、及び、未検出パラメータが正常であると仮定した場合のポンプ２１の異常予兆の原因の両方を推定する。そして、表示制御部１０は、未検出パラメータが異常であると仮定した場合のポンプ２１の異常予兆の原因と、未検出パラメータが正常であると仮定した場合のポンプ２１の異常予兆の原因と、の間の相違点も併せて診断結果出力装置１１（表示手段）に表示させる。これによって、未検出パラメータを検出するようにした場合、異常予兆の原因がどのように絞り込まれるのかをユーザが多角的に把握できる。
その他、例えば、第２実施形態と第４実施形態を組み合わせてもよいし、また、第３実施形態と第４実施形態とを組み合わせてもよい。

【0084】

また、各実施形態では、パラメータ異常検知部４が、マハラノビス距離に基づいて、ポンプ２１に関する状態量（圧力・温度・流量）の異常を検知する場合について説明したが、これに限らない。例えば、ポンプ２１の吐出側の圧力が、予め設定された所定範囲から外れた場合、パラメータ異常検知部４が、圧力の異常を検知するようにしてもよい。なお、ポンプ２１の吐出側の温度・流量についても同様である。また、マハラノビス距離の他、周知のクラスタリングといった統計的な手法に基づいて、パラメータ異常検知部４が、ポンプ２１に関する状態量の異常を検知するようにしてもよい。

【0085】

また、各実施形態では、ポンプ２１の圧力・温度・流量が検出される他、未検出パラメータとしてポンプ２１の振動が用いられる場合について説明したが、ポンプ２１に関する状態量（例えば、圧力・温度・流量・振動）は、適宜に変更可能である。また、未検出パラメータとして、検出精度がそれほど高くないパラメータや、データが不足しがちなパラメータが用いられてもよい。また、プラント２００に含まれる他の機器の異常予兆の原因推定にも、各実施形態を適用できる。この場合において、機器ごとに所定の物理モデルデータベース５（図５参照）が予め設定されるものとする。

【0086】

また、第１実施形態では、物理モデルデータベース５（図５参照）において、ポンプ２１の圧力・温度・流量・振動の異常の有無の組合せに、ポンプ２１の異常予兆の原因が予め対応付けられている場合について説明したが、これに限らない。たとえば、ポンプ２１から吐出される流体の圧力が異常に低く、さらに、ポンプ２１の流量が異常に低い場合には、配管漏れ（図５参照）が生じているといったように、正常データを基準とする状態量の検出値の大小関係を示す情報を物理モデルデータベース５に含めるようにしもよい。

【0087】

また、パラメータ異常検知部４や第１異常原因推定部６の他、パラメータ状態模擬部７、第２異常原因推定部８、追加効果計算部９、表示制御部１０等の処理が、コンピュータの所定のプログラムとして実行されてもよい。前記したプログラムは、通信回線を介して提供することもできるし、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体に書き込んで配布することも可能である。また、正常時データベース３や物理モデルデータベース５が、コンピュータの記憶手段（図示せず）に格納されてもよい。

【0088】

また、各実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に記載したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されない。また、実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、前記した各構成、機能等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により実現してもよい。また、前記した各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。また、前記した機構や構成は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての機構や構成を示しているとは限らない。

【符号の説明】

【0089】

１ 検出値取得装置（検出値取得部）
２ 時系列データ記憶部
３ 正常時データベース
４ パラメータ異常検知部
５，５Ａ 物理モデルデータベース（所定の対応関係）
６ 第１異常原因推定部
７ パラメータ状態模擬部
８ 第２異常原因推定部
９ 追加効果計算部
１０ 表示制御部
１１ 診断結果出力装置（表示手段）
２１ ポンプ（機器）
３１ 圧力センサ（センサ）
３２ 温度センサ（センサ）
３３ 流量センサ（センサ）
１００ 異常予兆監視システム
２００ プラント
Ｓ１０２ 検出値取得ステップ
Ｓ１０５ 第１異常原因推定ステップ
Ｓ１０７ 第２異常原因推定ステップ
Ｓ１０９ 表示制御ステップ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6A】

【図6B】

【図7】

【図8】

【図9A】

【図9B】

【図10】

【図11】

【図12】