JP4357372B2

JP4357372B2 - Operating condition evaluation device

Info

Publication number: JP4357372B2
Application number: JP2004180011A
Authority: JP
Inventors: 健太郎三井; 淳大内
Original assignee: Sanyo Electric Co Ltd
Current assignee: Sanyo Electric Co Ltd
Priority date: 2004-06-17
Filing date: 2004-06-17
Publication date: 2009-11-04
Anticipated expiration: 2024-06-17
Also published as: JP2006003014A

Description

本発明は、食品店舗などに設置されるショーケースや業務用冷蔵庫・冷凍庫などの機器の運転状態を評価する技術に関する。 The present invention relates to a technique for evaluating the operating state of equipment such as a showcase or a commercial refrigerator / freezer installed in a food store or the like.

スーパーマーケットやコンビニエンスストアなどの食品店舗には、その店舗規模に応じて数台から数十台の食品保存・陳列用の低温ショーケースが設置されている。冷凍機は圧縮機や凝縮器などを備え、各低温ショーケースに設けた蒸発器をこの圧縮機に対して冷媒配管にて並列接続させる。一般に冷凍機は、複数台のショーケースに接続される。ショーケースの庫内温度調節は、冷媒との熱交換により冷却した空気を電磁弁の開閉により庫内に循環させることで行われる。目標となる設定温度は、陳列対象とする食品により異なり、陳列する食品が冷凍食品の場合には−２０℃などの冷凍温度に、また、肉や魚などの生鮮食品の場合には例えば−３℃〜０℃などの氷温に、或いは、野菜などの場合には更に高い温度（＋５℃〜＋１０℃など）が設定温度となる。 Food stores such as supermarkets and convenience stores are equipped with several to tens of low-temperature showcases for storing and displaying food depending on the store size. The refrigerator includes a compressor, a condenser, and the like, and an evaporator provided in each low-temperature showcase is connected in parallel to the compressor through a refrigerant pipe. Generally, a refrigerator is connected to a plurality of showcases. The inside temperature of the showcase is adjusted by circulating air cooled by heat exchange with the refrigerant and opening and closing the solenoid valve. The target set temperature differs depending on the food to be displayed. When the food to be displayed is a frozen food, it is set to a freezing temperature such as −20 ° C., and when the food to be displayed is a fresh food such as meat or fish, for example, −3 The set temperature is an ice temperature such as 0 ° C. to 0 ° C. or a higher temperature (such as + 5 ° C. to + 10 ° C.) in the case of vegetables.

このようなショーケースや冷凍機が何らかの原因で故障し、庫内の食品を適切な温度に保存できなくなると、食品が劣化してしまう。そのため、ショーケースの的確な故障診断または故障予測を行うことが好ましく、例えば従来においては機器の運転状態を管理して、現在の運転状態を評価する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
特開平１０−２３８９２０号公報 If such a showcase or a refrigerator breaks down for some reason, and the food in the warehouse cannot be stored at an appropriate temperature, the food deteriorates. Therefore, it is preferable to perform accurate failure diagnosis or failure prediction of a showcase. For example, conventionally, a technique for managing the operation state of equipment and evaluating the current operation state has been proposed (for example, Patent Document 1). reference.).
Japanese Patent Laid-Open No. 10-238920

ショーケースや冷凍機に様々なセンサを取り付け、運転状態を把握することは可能であるが、センサ数が増大するため、コスト的に実用化は困難である。また、ショーケースや冷凍機の出荷前、すなわち店舗に設置する前に、ショーケースや冷凍機の製造メーカが実験により故障評価の条件を予め取得し、その評価条件を用いて店舗内設置後の故障診断を行うアプローチも考えられるが、実際の設置環境に即した評価条件を得ることは不可能であるため、実用的ではない。また、近年、複数台のコンプレッサを有し、その幾つかにインバータを設けて、負荷に応じた容量制御を行うことのできるマルチ冷凍機が実用化されている。マルチ冷凍機の場合、コンプレッサが１台のみの場合と比較して、出力量をより広範囲に制御することができるようになっている。そのため、ショーケースや冷凍機の故障評価に関する要因としての影響が大きくなっており、コンプレッサ出力量を考慮した故障予測方法を確立する必要がある。その一方で、冷凍機の出力量を広範囲で制御すると、それに伴い運転状態を示すデータ量が増大する。この膨大な量のデータの管理には大規模なデータベースを必要とすると共にデータの評価や活用も煩雑になる。 It is possible to attach various sensors to a showcase or a refrigerator and grasp the operating state, but since the number of sensors increases, practical application is difficult in terms of cost. In addition, before shipping the showcase or refrigerator, that is, before installing it in the store, the manufacturer of the showcase or refrigerator acquires the failure evaluation conditions in advance by experiment, and uses the evaluation conditions after installation in the store. Although an approach for diagnosing a failure is conceivable, it is not practical because it is impossible to obtain an evaluation condition according to the actual installation environment. In recent years, multi-refrigerators that have a plurality of compressors, some of which are provided with inverters and can perform capacity control according to the load, have been put into practical use. In the case of a multi refrigerator, the output amount can be controlled in a wider range than in the case of only one compressor. Therefore, the influence as a factor regarding the failure evaluation of the showcase or the refrigerator is increasing, and it is necessary to establish a failure prediction method considering the compressor output amount. On the other hand, when the output amount of the refrigerator is controlled over a wide range, the data amount indicating the operation state increases accordingly. Management of this enormous amount of data requires a large-scale database, and the evaluation and utilization of data become complicated.

本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、ショーケースの運転状態を的確に評価しつつ、その評価に用いるデータベース規模の低減を実現し、データの扱いを容易にする技術を提供することにある。 The present invention has been made in view of such problems, and its purpose is to accurately reduce the database size used for the evaluation while accurately evaluating the operating state of the showcase, and to easily handle the data. It is to provide technology to make.

上記課題を解決するために、本発明のある態様は、ショーケースに冷媒を供給する冷凍機を備えたショーケース冷却システムの運転状態評価装置であって、前記ショーケース及び／または冷凍機の所定の運転条件下の運転状態に関して計測された運転率と冷凍機出力量を示す値であるデータ点のデータ点数と、複数のデータ点における前記運転率と前記冷凍機出力量の平均値と、データ点を評価するための一次関数である評価式の傾きと切片と、を少なくとも記憶するデータベースと、新たに取得した前記運転条件下の新データ点と、前記データベースに記憶された情報に基づき、前記データベースを更新するための新評価式を算出する評価式算出部と、前記データベースに記憶された前記データ点数と前記平均値と前記評価式の前記傾きと前記切片を、前記データ点数に新データ点を加えた新データ点数及び前記新データ点数を使用して算出した新平均値及び前記新データ点数と前記新平均値とから得られた新評価式の傾きと切片に夫々更新する更新部と、を含むことを特徴とする。
In order to solve the above-described problems, an aspect of the present invention provides an operation state evaluation apparatus for a showcase cooling system including a refrigerator that supplies a refrigerant to the showcase, wherein the showcase and / or the refrigerator is predetermined. measured operation ratio with respect to the operating state of the operating conditions of the data points of the data points is a value indicating the refrigerator output amount, and the average value of the operating rate and the refrigerator output quantity at a plurality of data points, the data Based on the database that stores at least the slope and intercept of the evaluation formula that is a linear function for evaluating the points, the newly acquired new data points under the operating conditions, and the information stored in the database, an evaluation equation calculation unit that calculates a new evaluation formula for updating the database, the said data points stored in the database and the average value and the slope of the evaluation formula The serial sections, the number of new data points added new data points to the data points and the new data points new average value was calculated using and the new data points and said new mean value and a new evaluation formula obtained from And an updating unit for updating each of the slope and the intercept .

ここで、所定の運転条件とは、ショーケース及び／または冷凍機が運転される時間帯や外気温度、室内温度等によって規定される条件であり、その条件において運転されるショーケース及び／または冷凍機の運転状態とは、例えばショーケースの運転率や冷凍機出力量等である。また、評価式とは、ショーケースの運転状態が正常運転を示す所定の許容範囲以内に存在するか否かを判断するために使用する関係式であり、例えば、仮想的な座標上で一次関数や二次関数等で表現される。データベースには、計測されたデータ点のデータ点数と、データ点の平均値と、データ点を評価するための前記評価式のパラメータが記憶される。更新部は、新たにデータ点が取得された場合、記憶された平均値とデータ点数とを用いて、新データ点を含む新平均値とデータ点数を記録すると共に、新データを反映する評価式のパラメータの更新を行う。 Here, the predetermined operating conditions are conditions defined by the time zone in which the showcase and / or the refrigerator is operated, the outside air temperature, the room temperature, etc., and the showcase and / or the refrigeration operated under the conditions. The operation state of the machine is, for example, a showcase operation rate, a refrigerator output amount, or the like. The evaluation expression is a relational expression used to determine whether or not the operation state of the showcase is within a predetermined allowable range indicating normal operation. For example, the evaluation expression is a linear function on virtual coordinates. Or a quadratic function. The database stores the number of data points of the measured data points, the average value of the data points, and the parameters of the evaluation formula for evaluating the data points. When a new data point is acquired, the update unit records the new average value and the data score including the new data point using the stored average value and the data score, and the evaluation formula reflecting the new data Update the parameters.

この構成によれば、データベースには、取得したデータ点の平均値とデータ点数、データ点の評価を行う評価式のパラメータを記憶し、各データ点の個別データは保持しない。従って、データベースの規模を縮小することができると共に、扱うデータ量が減少するため、データの取り扱いが容易になる。 According to this configuration, the database stores the average value of the acquired data points, the number of data points, and the parameters of the evaluation formula for evaluating the data points, and does not hold the individual data of each data point. Accordingly, the scale of the database can be reduced and the amount of data to be handled is reduced, so that the data can be easily handled.

また、本発明のある態様においては、上記構成に加え、さらに、ショーケース及び／または冷凍機の所定の運転条件下の運転状態に関して新たに計測したデータ点を、前記データベースに更新記憶された評価式に基づいて良否評価する評価部を含むことが好適である。前記評価部は、新データ点の評価を新評価式からの逸脱距離に基づいて評価することができる。 Further, in an aspect of the present invention, in addition to the above-described configuration, the data points newly measured regarding the operating state of the showcase and / or the refrigerator under predetermined operating conditions are updated and stored in the database. It is preferable to include an evaluation unit that evaluates the quality based on the formula. The evaluation unit can evaluate the evaluation of the new data point based on the deviation distance from the new evaluation formula.

なお、前記評価式算出部は、前記評価部により新データが良評価されたときに、前記データベースを更新するために用いる新評価式の式算出処理を行うことが好適であり、評価式の精度向上を適切に行うことができる。 The evaluation formula calculation unit preferably performs formula calculation processing of a new evaluation formula used for updating the database when new data is evaluated well by the evaluation unit. Improvements can be made appropriately.

また、前記評価式算出部は、前記データベースを更新するための新評価式を算出する際、新データ取得前の評価式を前記新平均値を含むように仮想座標上で平行移動した第１参考式と、前記新平均値と前記新データとを結ぶ第２参考式を形成し、さらに前記第１参考式と第２参考式とで形成する交差角度を、平均値をとったデータ点数に基づいた比により角度分割し、その時の分割線式を新評価式とすることができる。
Moreover, the evaluation formula calculating unit, when calculating the new evaluation formula for updating the database, first reference that translating the new data acquisition before evaluation formula on the virtual coordinates to include the new average value Forming a second reference formula that connects the formula and the new average value and the new data, and further, the intersection angle formed by the first reference formula and the second reference formula is based on the number of data points taking the average value The angle can be divided according to the ratio , and the dividing line formula at that time can be used as a new evaluation formula.

この構成によれば、新たに取得した新データ点と、データベースに記憶した平均値とデータ点数と評価式のパラメータを用いて、簡易的に新評価式を形成することができる。 According to this configuration, it is possible to easily form a new evaluation formula using newly acquired new data points, the average value stored in the database, the number of data points, and the parameters of the evaluation formula.

上記課題を解決するために、本発明のある態様は、前記データベースは、さらに、前記データ点の分散値を記憶し、前記評価式算出部は、さらに、前記平均値と分散値を用いて、仮想座標上で楕円領域を形成し、当該楕円領域を前記新評価式の傾きに応じて傾かせて新評価式の一部を包含する評価領域を形成することを特徴とする。 In order to solve the above problem, according to one aspect of the present invention, the database further stores a variance value of the data points, and the evaluation formula calculation unit further uses the average value and the variance value, An ellipse area is formed on virtual coordinates, and the ellipse area is inclined according to the inclination of the new evaluation formula to form an evaluation area including a part of the new evaluation formula.

この構成によれば、データ点の分散値を考慮し評価領域を作成することにより、明確かつ正確な評価を容易に行うことが可能になる。 According to this configuration, it is possible to easily perform a clear and accurate evaluation by creating an evaluation area in consideration of a variance value of data points.

なお、前記評価式算出部は、前記楕円領域を形成するためのデータ数とショーケース及び／または冷凍機の特性に応じて、ショーケース冷却システム全体における前記運転率と前記冷凍機出力量のばらつきに基づき、前記ばらつきが大きい場合に前記評価領域を拡大させることが望ましい。評価領域にデータ点数を含むことにより、例えばデータ点数が少ない時には、評価領域を拡大し、サンプル不足に基づく誤評価の可能性を低減する。一方、サンプル数が増加した場合に評価領域を縮小し、評価精度の向上を行うことができる。また、特性係数を用いることによりショーケースや冷凍機の特性が安定しているか否か、つまり、ショーケースや冷凍機の正常時に得られるデータ点にばらつきが大きいか小さいかを考慮することにより、ショーケース毎の評価精度を向上することができる。
The evaluation formula calculation unit varies the operating rate and the output amount of the refrigerator in the entire showcase cooling system according to the number of data for forming the elliptical area and the characteristics of the showcase and / or the refrigerator. Based on the above, it is desirable to enlarge the evaluation area when the variation is large . By including the number of data points in the evaluation area, for example, when the number of data points is small, the evaluation area is expanded, and the possibility of erroneous evaluation based on a shortage of samples is reduced. On the other hand, when the number of samples increases, the evaluation area can be reduced to improve the evaluation accuracy. In addition, by using the characteristic coefficient, whether the characteristics of the showcase and the refrigerator are stable, that is, by considering whether the data points obtained when the showcase and the refrigerator are normal is large or small, The evaluation accuracy for each showcase can be improved.

また、前記評価部は、新データが評価領域から逸脱した場合、逸脱データの逸脱距離を記憶し、所定回数における逸脱距離の総計が所定値以上になった場合に、ショーケースの運転状態の否評価を行うことが好適である。 Further, when the new data deviates from the evaluation area, the evaluation unit stores the deviation distance of the deviation data, and when the total deviation distance in a predetermined number of times exceeds a predetermined value, It is preferable to perform the evaluation.

この構成によれば、例えば、一回の突発的な異常データにより否評価が行われることを防止できる。つまり、過剰な否評価を抑制することが可能になる。また、異常データの累積により否評価を行うため、例えば、極僅かな異常が連続的に発生してる場合に、その傾向を認識し、否評価を行うことが可能になる。 According to this configuration, for example, it is possible to prevent the negative evaluation from being performed by a single sudden abnormality data. That is, it becomes possible to suppress excessive evaluation. In addition, since the failure evaluation is performed by accumulating abnormal data, for example, when a slight abnormality occurs continuously, the tendency can be recognized and the failure evaluation can be performed.

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。 It should be noted that any combination of the above-described constituent elements and a conversion of the expression of the present invention between a method, an apparatus, a system, a recording medium, a computer program, etc. are also effective as an aspect of the present invention.

本発明によれば、冷凍機の運転状態を的確に評価しつつ、その評価に用いるデータベース規模の低減を実現し、データの扱いを容易にする技術を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a technology that makes it easy to handle data while accurately evaluating the operating state of a refrigerator while realizing a reduction in the scale of a database used for the evaluation.

図１は、ショーケース１および冷凍機２からなる冷設機器の構造を示す。このショーケース１は、縦型オープンショーケースであり、食品を並べるための貯蔵室３内には複数段の棚が架設されている。貯蔵室３の背方に位置する内層ダクト７内の下部には蒸発器４が縦設されている。貯蔵室３の上方には、外層吐出口５と内層吐出口６が前後に並設されており、外層吐出口５は外層ダクト８に、内層吐出口６は内層ダクト７にそれぞれ連通している。また、貯蔵室３の下方には吸込口９が形成され、底部ダクトに連通している。 FIG. 1 shows the structure of a cooling device composed of a showcase 1 and a refrigerator 2. The showcase 1 is a vertical open showcase, and a plurality of shelves are installed in a storage chamber 3 for arranging food items. An evaporator 4 is provided vertically in the lower part of the inner layer duct 7 located behind the storage chamber 3. Above the storage chamber 3, an outer layer discharge port 5 and an inner layer discharge port 6 are juxtaposed in the front-rear direction. The outer layer discharge port 5 communicates with the outer layer duct 8, and the inner layer discharge port 6 communicates with the inner layer duct 7. . A suction port 9 is formed below the storage chamber 3 and communicates with the bottom duct.

底部ダクト内には送風機（図示せず）が設けられており、送風機が運転されると、底部ダクト内の空気は内層ダクト７および外層ダクト８に向けて吹き出される。外層ダクト８においてはそのまま吹き上げられると共に、内層ダクト７においては蒸発器４と熱交換した後吹き上げられ、外層吐出口５および内層吐出口６から、下方の吸込口９に向けてそれぞれ吹き出される。これによって、貯蔵室３の開口部には内側の冷気エアーカーテンとそれを保護する外側のエアーカーテンとが形成され、貯蔵室３への外気の侵入が阻止若しくは抑制されると共に、内側の冷気エアーカーテンの一部が貯蔵室３内に循環して貯蔵室３内が冷却される。制御温度センサ１３は、内層ダクト７から吐出される空気の温度を検出する。 A blower (not shown) is provided in the bottom duct, and when the blower is operated, air in the bottom duct is blown out toward the inner layer duct 7 and the outer layer duct 8. The air is blown up as it is in the outer layer duct 8 and is blown up after exchanging heat with the evaporator 4 in the inner layer duct 7 and blown out from the outer layer discharge port 5 and the inner layer discharge port 6 toward the lower suction port 9. As a result, an inner cold air curtain and an outer air curtain that protects the inner cool air curtain are formed at the opening of the storage chamber 3 to prevent or suppress the entry of outside air into the storage chamber 3, and the inner cool air air A part of the curtain circulates in the storage chamber 3 and the storage chamber 3 is cooled. The control temperature sensor 13 detects the temperature of the air discharged from the inner layer duct 7.

冷却空気は吸込口９から底部ダクトに帰還し、送風機に再び吸い込まれる。また、蒸発器４には霜取りヒータ１０が取り付けられており、発熱して蒸発器４の着霜を融解する。なお、ここでは、１台の冷凍機２に対して１台のショーケース１のみを示すが、実際の店舗内での設置環境では、複数台のショーケース１が冷凍機２に接続される。 The cooling air returns to the bottom duct from the suction port 9 and is sucked into the blower again. In addition, a defrosting heater 10 is attached to the evaporator 4, and heat is generated to melt frost formation on the evaporator 4. Here, only one showcase 1 is shown for one refrigerator 2, but a plurality of showcases 1 are connected to the refrigerator 2 in an actual store installation environment.

図２は、実施の形態に係るショーケース冷却システム２０の機能ブロック図を示す。ショーケース冷却システム２０は、複数のショーケース１ａ、１ｂ、１ｃ（例えば３基を図示）と冷凍機２を備える。ショーケース１ａ、１ｂ、１ｃ（以下、総称する場合は「ショーケース１」と呼ぶ）は、電磁弁１１ａ、１１ｂ、１１ｃ（以下、総称する場合は「電磁弁１１」と呼ぶ）をそれぞれ備えており、冷凍機２から供給される冷媒は、共通配管１２を通じて電磁弁１１から各ショーケース１に導入される。なお、図示の例では、便宜上、ショーケース１と電磁弁１１とが分離されているように示されているが、実際には一体として構成されている。ショーケース１は、空気温度値と設定温度値との差に基づいて電磁弁１１の開閉を制御する機能をもつ。冷凍機２は、電磁弁１１の開弁動作による冷媒圧力の変化を検出すると、コンプレッサを駆動して、開弁したショーケース１に冷媒を供給する。 FIG. 2 is a functional block diagram of the showcase cooling system 20 according to the embodiment. The showcase cooling system 20 includes a plurality of showcases 1a, 1b, and 1c (for example, three units are shown) and the refrigerator 2. Showcases 1a, 1b, and 1c (hereinafter collectively referred to as “showcase 1”) include electromagnetic valves 11a, 11b, and 11c (hereinafter collectively referred to as “electromagnetic valve 11”), respectively. The refrigerant supplied from the refrigerator 2 is introduced into each showcase 1 from the electromagnetic valve 11 through the common pipe 12. In the example shown in the figure, the showcase 1 and the electromagnetic valve 11 are shown as separated for convenience, but they are actually configured as a single unit. The showcase 1 has a function of controlling the opening and closing of the electromagnetic valve 11 based on the difference between the air temperature value and the set temperature value. When the refrigerator 2 detects a change in the refrigerant pressure due to the opening operation of the electromagnetic valve 11, the refrigerator 2 drives the compressor and supplies the refrigerant to the opened showcase 1.

ショーケース冷却システム２０は、さらに、ショーケース１の運転状態を管理する運転状態評価装置５０を備える。運転状態評価装置５０は、ショーケース１および冷凍機２と電気的に接続されている。運転状態評価装置５０と、ショーケース１および冷凍機２とは、ＬＡＮやＷＡＮなどのネットワークで接続されてもよく、また接続方式は無線であるか有線であるかを問わない。運転状態評価装置５０とショーケース１および冷凍機２とは、直接ケーブルなどで接続されてもよい。 The showcase cooling system 20 further includes an operation state evaluation device 50 that manages the operation state of the showcase 1. The operating state evaluation device 50 is electrically connected to the showcase 1 and the refrigerator 2. The operating state evaluation device 50, the showcase 1 and the refrigerator 2 may be connected via a network such as a LAN or WAN, and the connection method may be wireless or wired. The operating state evaluation device 50, the showcase 1 and the refrigerator 2 may be directly connected by a cable or the like.

運転状態評価装置５０は、ショーケースなどの機器の運転状態に関するデータのうち少なくともデータ点数と、データ点の平均値と、データ点を評価するための評価式のパラメータとを機器の運転条件ごとに分類して、過去の運転状態として記憶するデータベースを構築する機能をもつ。また、運転状態評価装置５０は、過去の運転状態についてのデータベースの内容をもとに、現在の運転状態を評価し、現在の運転状態が故障であるか、または故障になる可能性が高いかを評価する故障評価機能をもつ。このように、運転状態評価装置５０は、ショーケースなどの機器の運転状態を運転条件に応じて簡易的にデータベース化し、またこのデータベースを利用して、現在の運転状態を評価する評価機能を実現する。 The driving state evaluation device 50 provides at least the number of data points, the average value of the data points, and the parameters of the evaluation formula for evaluating the data points in the data relating to the driving state of the device such as a showcase for each device operating condition. It has the function of constructing a database that is classified and stored as past operating states. Moreover, the driving | running state evaluation apparatus 50 evaluates the present driving | running state based on the content of the database about the past driving | running state, and whether the present driving | running state is a failure or a possibility of becoming a failure is high. It has a failure evaluation function that evaluates As described above, the driving state evaluation device 50 can easily create a database of the driving state of a device such as a showcase according to the driving conditions, and realize an evaluation function for evaluating the current driving state using this database. To do.

運転状態評価装置５０による運転状態評価機能は、ＣＰＵ、メモリ、メモリにロードされたプログラムなどによって実現される。プログラムは、運転状態評価装置５０に内蔵されていてもよく、また記録媒体に格納された形態で外部から供給されるものであってもよい。したがって運転状態評価装置５０による機能がハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者に理解されるところである。運転状態評価装置５０は、専用の端末機として存在してもよく、また所期のプログラムをダウンロードすることで機能するパーソナルコンピュータなどの汎用機として存在してもよい。また、運転状態評価装置５０は、冷凍機２と一体として構成されてもよく、またショーケース１の１つが、運転状態評価装置５０としての役割を果たしてもよい。 The operation state evaluation function by the operation state evaluation device 50 is realized by a CPU, a memory, a program loaded in the memory, and the like. The program may be built in the driving state evaluation device 50 or may be supplied from the outside in a form stored in a recording medium. Therefore, it will be understood by those skilled in the art that the functions of the driving state evaluation device 50 can be realized in various forms by hardware only, software only, or a combination thereof. The driving state evaluation apparatus 50 may exist as a dedicated terminal, or may exist as a general-purpose machine such as a personal computer that functions by downloading a desired program. Further, the operating state evaluation device 50 may be configured integrally with the refrigerator 2, and one of the showcases 1 may serve as the operating state evaluation device 50.

図３は、冷凍機２のコンプレッサを模式的に示す。冷凍機２は、複数のコンプレッサ１５ａ、１５ｂ、１５ｃ、１５ｄ（例えば４基を図示する、以下、総称する場合は「コンプレッサ１５」と呼ぶ）を備えた、いわゆる「マルチ冷凍機」と呼ばれるタイプであり、その運転台数を負荷に応じて容量制御することができる。コンプレッサ１５ａにはインバータが設けられ、０から４ｋＷの範囲で出力容量を可変とする。このコンプレッサ１５ａには、回転数を計測する回転数センサ１６が設けられる。マルチ冷凍機において、通常、インバータは、複数のコンプレッサのうちの１つに設けられるが、複数のコンプレッサに設けられてもよい。通信部１７は、各コンプレッサ１５の状態、すなわちコンプレッサ１５のオンオフ情報と、回転数センサ１６により計測される回転数を、運転状態評価装置５０に送信する。 FIG. 3 schematically shows the compressor of the refrigerator 2. The refrigerator 2 includes a plurality of compressors 15 a, 15 b, 15 c, and 15 d (for example, four units are shown in the figure, hereinafter collectively referred to as “compressor 15”) and is a type called “multi-refrigerator”. Yes, it is possible to control the capacity of the number of operating units according to the load. The compressor 15a is provided with an inverter, and the output capacity is variable in the range of 0 to 4 kW. The compressor 15a is provided with a rotation speed sensor 16 for measuring the rotation speed. In the multi refrigerator, the inverter is normally provided in one of the plurality of compressors, but may be provided in the plurality of compressors. The communication unit 17 transmits the state of each compressor 15, that is, the on / off information of the compressor 15 and the rotational speed measured by the rotational speed sensor 16 to the operating state evaluation device 50.

図４は、ショーケース１の電磁弁制御機能を実現する機能ブロック図である。ショーケース１の制御部２１は、汎用マイクロコンピュータにて構成されている。制御温度センサ１３は、ショーケース１の内層吐出口６からの空気温度を測定し、測定値を制御部２１に送出する。制御部２１は、内層吐出口６から吹き出される空気温度の設定値を保持している。制御部２１は、この設定値と、制御温度センサ１３で測定された空気温度値に基づき、電磁弁開閉部２２を通じて電磁弁の開閉制御を行う。例えば、制御部２１は、測定温度値が設定値よりも所定値以上高くなれば電磁弁１１を開放して冷却空気を貯蔵室３に導入し、測定温度値が設定値以下に低下すれば電磁弁１１を閉じる。制御部２１は、通信部２３を介して、電磁弁の開閉に関するデータ、すなわちオンオフ情報を運転状態評価装置５０に送信する。具体的に、オンオフ情報は、電磁弁１１の開放時間および閉鎖時間を示すものである。 FIG. 4 is a functional block diagram for realizing the solenoid valve control function of the showcase 1. The control unit 21 of the showcase 1 is configured by a general-purpose microcomputer. The control temperature sensor 13 measures the air temperature from the inner layer discharge port 6 of the showcase 1 and sends the measured value to the control unit 21. The control unit 21 holds a set value of the air temperature blown out from the inner layer discharge port 6. The control unit 21 performs opening / closing control of the electromagnetic valve through the electromagnetic valve opening / closing unit 22 based on the set value and the air temperature value measured by the control temperature sensor 13. For example, the control unit 21 opens the electromagnetic valve 11 when the measured temperature value is higher than the set value by a predetermined value or more, introduces cooling air into the storage chamber 3, and electromagnetically when the measured temperature value falls below the set value. The valve 11 is closed. The control unit 21 transmits data on opening / closing of the electromagnetic valve, that is, on / off information, to the operating state evaluation device 50 via the communication unit 23. Specifically, the on / off information indicates the opening time and closing time of the electromagnetic valve 11.

図５は、運転状態評価装置５０の機能ブロック図である。運転状態評価装置５０は、制御部５２、評価部５４、報知部５６、登録部５８、データベース６０、評価式算出部６２、更新部６４、通信部６６を備える。外気温センサ６８は外気温度を測定し、室温センサ７０は店内温度を測定する。外気温センサ６８は店舗外に、また室温センサ７０は店舗内に設けられ、店舗内外に存在する機器の熱的影響を受けない場所に配置されるのが好ましい。外気温センサ６８および室温センサ７０の測定結果は制御部５２に送られる。なお制御部５２は時計機能を備えている。 FIG. 5 is a functional block diagram of the driving state evaluation device 50. The driving state evaluation device 50 includes a control unit 52, an evaluation unit 54, a notification unit 56, a registration unit 58, a database 60, an evaluation formula calculation unit 62, an update unit 64, and a communication unit 66. The outside air temperature sensor 68 measures the outside air temperature, and the room temperature sensor 70 measures the in-store temperature. It is preferable that the outside air temperature sensor 68 is provided outside the store, and the room temperature sensor 70 is provided inside the store, and is disposed in a place that is not affected by the thermal effects of the devices existing inside and outside the store. The measurement results of the outside air temperature sensor 68 and the room temperature sensor 70 are sent to the control unit 52. The control unit 52 has a clock function.

既述したように、本実施の形態における運転状態評価装置５０は、データベース６０の更新構築機能と故障評価機能をもつ。以下では１つのショーケース１を例にとるが、運転状態評価装置５０は、複数のショーケース１に対して、同様の手順でデータベースの更新構築および故障の評価を行うことができる。 As described above, the operating state evaluation apparatus 50 in the present embodiment has an update construction function for the database 60 and a failure evaluation function. In the following, one showcase 1 is taken as an example, but the operating state evaluation device 50 can perform update construction of a database and evaluation of a failure for a plurality of showcases 1 in the same procedure.

ショーケース１が店舗内に設定された後のショーケース冷却システムの運転状態評価装置５０の動作について説明する。運転状態評価装置５０の通信部６６は、ショーケース１から送られてくる電磁弁１１の開閉（オンオフ）に関する情報を受信する。制御部５２は、電磁弁１１のオンオフ情報からショーケース１の所定時間における運転率を算出する。尚、この場合の運転率とは、電磁弁１１の開放時間と閉鎖時間との和で開放時間を割った値となる。 Operation | movement of the operating condition evaluation apparatus 50 of the showcase cooling system after the showcase 1 is set in a shop is demonstrated. The communication unit 66 of the operating state evaluation device 50 receives information on opening / closing (ON / OFF) of the electromagnetic valve 11 sent from the showcase 1. The controller 52 calculates the operation rate of the showcase 1 for a predetermined time from the on / off information of the electromagnetic valve 11. The operating rate in this case is a value obtained by dividing the opening time by the sum of the opening time and closing time of the solenoid valve 11.

また通信部６６は、冷凍機２からコンプレッサの運転情報を受け取る。コンプレッサの運転情報は、各コンプレッサ１５のオンオフ情報と、回転数センサ１６による回転情報を含む。制御部５２は、コンプレッサの運転情報から、冷凍機２の出力量を算出する。図３を参照して、コンプレッサ１５ａの出力量をＡout、コンブレッサ１５ｂの出力量をＢout、コンプレッサ１５ｃの出力量をＣout、コンプレッサ１５ｄの出力量をＤoutと呼ぶと、マルチ冷凍機全体の出力量Ｗoutは、
Ｗout＝Ａout＋Ｂout＋Ｃout＋Ｄout
と計算することができる。コンプレッサ１５ｂ、１５ｃ、１５ｄの出力量は、オンの場合は最大出力量、オフの場合はゼロとして求めることができる。なお、コンプレッサ１５ａの出力量Ａoutは、以下のように求められる。
Ａout＝（コンプレッサ１５ａの最大出力）×（現在の回転数／最大出力時の回転数） The communication unit 66 receives compressor operation information from the refrigerator 2. The compressor operation information includes on / off information of each compressor 15 and rotation information by the rotation speed sensor 16. The controller 52 calculates the output amount of the refrigerator 2 from the compressor operation information. Referring to FIG. 3, when the output amount of the compressor 15a is called Aout, the output amount of the compressor 15b is called Bout, the output amount of the compressor 15c is called Cout, and the output amount of the compressor 15d is called Dout, the output amount Wout of the entire multi-chiller is called. Is
Wout = Aout + Bout + Cout + Dout
And can be calculated. The output amounts of the compressors 15b, 15c, and 15d can be obtained as a maximum output amount when on and as zero when off. The output amount Aout of the compressor 15a is obtained as follows.
Aout = (maximum output of compressor 15a) × (current rotational speed / rotational speed at maximum output)

現在の回転数は、回転数センサ１６による測定結果である。 The current rotational speed is a measurement result by the rotational speed sensor 16.

なお、インバータが他のコンプレッサ１５にも設けられる場合、そのコンプレッサの出力量は、上記したＡoutの式により求められる。制御部５２は、冷凍機の出力量Ｗoutをサンプリング時間ごとに計測して、順次その平均値を求め、冷凍機出力量とする。 When the inverter is also provided in the other compressor 15, the output amount of the compressor can be obtained by the above-described Aout equation. The control unit 52 measures the output amount Wout of the refrigerator every sampling time, sequentially obtains the average value, and sets it as the refrigerator output amount.

制御部５２は、時刻、外気温センサ６８で測定される外気温度、外気温センサ６８で測定される店内温度と共に、計算したショーケース１の運転率と冷凍機２の冷凍機出力量で規定される値を所定運転条件下の運転状態に関して計測されたデータ点として登録部５８に送出する。 The control unit 52 is defined by the calculated operation rate of the showcase 1 and the refrigerator output amount of the refrigerator 2 together with the time, the outside temperature measured by the outside air temperature sensor 68, and the in-store temperature measured by the outside air temperature sensor 68. Are sent to the registration unit 58 as data points measured with respect to the operating state under a predetermined operating condition.

登録部５８は、ショーケース１の運転状態に関するデータを所定の運転条件群に応じて分類し、データベース６０に一時的に記憶させる。運転条件とは、ショーケース１の運転における外部条件であり、この例では時刻、外気温度、店内温度が該当し、運転状態に関するデータは、ショーケース１の電磁弁１１の運転に関するデータである運転率と、冷凍機出力量が該当する。例えば、運転条件の時刻として、１２：００〜１３：００、外気温度として２８℃〜３０℃、店内温度として、２４℃〜２６℃とすることができる。なお、この例では、時刻を１時間、温度を２℃の範囲を持たせているが、この範囲は任意であり、適宜変更してもよい。データベース６０には、各条件がそれぞれ異なる条件群が記憶されることになる。なお、本実施の形態において、運転条件として用いる時刻、外気温度および店内温度は店舗において通常測定されるものであり、特別なセンサを要しない。 The registration unit 58 classifies data relating to the operating state of the showcase 1 according to a predetermined operating condition group, and temporarily stores the data in the database 60. The operating conditions are external conditions in the operation of the showcase 1. In this example, the time, the outside air temperature, and the in-store temperature are applicable, and the data relating to the operating state is an operation that is data relating to the operation of the solenoid valve 11 of the showcase 1. Rate and refrigerator output. For example, it is possible to set the operating condition time to 12:00 to 13:00, the outside air temperature to 28 ° C. to 30 ° C., and the store temperature to 24 ° C. to 26 ° C. In this example, the time has a range of 1 hour and the temperature has a range of 2 ° C., but this range is arbitrary and may be changed as appropriate. The database 60 stores condition groups with different conditions. In the present embodiment, the time, outdoor temperature, and in-store temperature used as operating conditions are normally measured in the store, and no special sensor is required.

登録部５８は、時刻、外気温度、店内温度を所定の運転条件群として認識し、この運転条件群に応じた運転率と冷凍機出力量を分類し、データベース６０に一時的に記憶させる。登録部５８は、ショーケース１の設置当初からのショーケースの運転率と冷凍機出力量を所定時間毎に算出し、運転条件に応じて分類して記憶させていく。そして、評価式算出部６２は、同一の運転条件下で複数のデータ点（ショーケースの運転率及び冷凍機出力量で規定される値）が取得されている場合に、ショーケースの運転率及び冷凍機出力量の平均値をそれぞれ算出し、更新部６４を介して算出されたショーケースの運転率の平均値及び冷凍機出力量の平均値で規定される値をデータベース６０におけるデータ点の代替えデータとして、当該データベース６０に登録する。このとき、平均値をとったデータ点のデータ点数も併せて登録する。すなわち、データベース６０には、所定の運転条件下のデータとして、ショーケースの運転率と冷凍機出力量の平均値とデータ点数、及び一時的に記憶される最新のデータ点情報が記憶され、過去のデータ点の生データは破棄されることになる。 The registration unit 58 recognizes the time, the outside air temperature, and the in-store temperature as a predetermined operating condition group, classifies the operation rate and the refrigerator output amount according to the operating condition group, and temporarily stores them in the database 60. The registration unit 58 calculates the operation rate and the refrigerator output amount of the showcase from the beginning of the installation of the showcase 1 every predetermined time, classifies them according to the operation conditions, and stores them. Then, the evaluation formula calculation unit 62, when a plurality of data points (values defined by the showcase operation rate and the refrigerator output amount) are acquired under the same operation condition, The average value of the refrigerator output amount is calculated, and the value specified by the average value of the showcase operation rate and the average value of the refrigerator output amount calculated via the update unit 64 is substituted for the data point in the database 60. The data is registered in the database 60. At this time, the number of data points of the average data point is also registered. That is, the database 60 stores, as data under predetermined operating conditions, the showcase operating rate, the average value of the refrigerator output amount, the number of data points, and the latest data point information that is temporarily stored. The raw data at this data point will be discarded.

さらに、評価式算出部６２は、データベース６０に記憶された平均値と最新のデータ（後述するが評価部５４で良評価された最新のデータ）に基づいて評価式を算出する。図６を用いて評価式の作成手順を説明する。なお、本実施の形態においては、運転状態評価装置５０がはじめて店舗に設置された時からの動作を説明する。まず、運転状態評価装置５０の評価式算出部６２は、データベース６０に既に登録されている所定の運転条件下における２つのデータ点（ショーケースの運転率と冷凍機出力量を示す値）及びそれらの平均値７２に基づき仮想座標上で全データに対する近似式７４（この場合生データ２点及び平均値に基づく）を図６（ａ）に示すように作成する。この場合、近似式７４は一次関数となる。この時点で、データベース６０からは、近似式７４のパラメータ（この場合、傾きと切片）と、それを作成するために使用した生データの点数（この場合２点）、及びデータ点の平均値のみを残して過去のデータ点の生データは削除される。 Furthermore, the evaluation formula calculation unit 62 calculates an evaluation formula based on the average value stored in the database 60 and the latest data (the latest data that has been evaluated well by the evaluation unit 54, which will be described later). The procedure for creating the evaluation formula will be described with reference to FIG. In the present embodiment, an operation from when the driving state evaluation device 50 is first installed in a store will be described. First, the evaluation formula calculation unit 62 of the operating state evaluation apparatus 50 includes two data points (values indicating a showcase operating rate and a refrigerator output amount) under predetermined operating conditions already registered in the database 60, and those data points. Based on the average value 72, an approximate expression 74 (in this case, based on the two raw data points and the average value) for all data on the virtual coordinates is created as shown in FIG. In this case, the approximate expression 74 is a linear function. At this time, from the database 60, only the parameters of the approximate expression 74 (in this case, slope and intercept), the number of raw data points used to create them (in this case, 2 points), and the average value of the data points only. The raw data of past data points is deleted leaving

評価式算出部６２は、新データ点７６（評価部５４で良評価されたショーケースの運転率と冷凍機出力量を示す値）がデータベース６０に登録されると、データベース６０に登録された過去のデータ点の平均値７２とそのデータ点数に新データ点７６のデータを含め、図６（ｂ）に示すように、新平均値７８を算出する。更新部６４は新平均値７８と新データ点数とをデータベース６０に登録する。そして、評価式算出部６２は近似式７４が新平均値７８を通過するように平行移動し、第１参考式８０とする。また、評価式算出部６２は、新データ点７６と新平均値７８を通る第２参考式８２を作成する。 When the new data points 76 (values indicating the showcase operation rate and the refrigerator output amount that are evaluated well by the evaluation unit 54) are registered in the database 60, the evaluation formula calculation unit 62 stores the past data registered in the database 60. The new average value 78 is calculated as shown in FIG. 6B by including the data 72 of the new data point 76 in the average value 72 of the data points and the number of data points. The update unit 64 registers the new average value 78 and the new data score in the database 60. Then, the evaluation formula calculation unit 62 translates so that the approximate formula 74 passes through the new average value 78, thereby obtaining a first reference formula 80. The evaluation formula calculation unit 62 creates a second reference formula 82 that passes through the new data point 76 and the new average value 78.

さらに、評価式算出部６２は、第１参考式８０と第２参考式８２とで形成する交差角度βを、図６（ｃ）に示すように、平均値をとったデータ点数（この場合、２点）に基づき角度分割する。すなわち、βをβ1：β2＝１：２に分割する分割線式を作成し、それを新評価式８４とする。この場合、基準となる第１参考式８０側（近似式７４と同じ傾きの式）の角度β1が１、新たに考慮する新データ点を含む第２参考式８２側がデータ点数とする重み付けを行う。旧評価式（最初の場合近似式７４）を新データ点７６を含む新平均値７８を通過するように平行移動すると共に、新データ点７６側に傾くように角度分割を行い作成された分割線式を新評価式８４とすることにより、簡易的に新データ点を考慮した新評価式とすることができる。 Furthermore, the evaluation formula calculation unit 62 determines the intersection angle β formed by the first reference formula 80 and the second reference formula 82 as the number of data points (in this case, as shown in FIG. 6C). Angle division based on 2 points). That is, a dividing line formula that divides β into β1: β2 = 1: 2 is created, and this is used as a new evaluation formula 84. In this case, weighting is performed so that the angle β1 on the first reference equation 80 side (an equation having the same inclination as the approximate equation 74) serving as a reference is 1, and the second reference equation 82 side including the new data point to be newly considered is the number of data points. . The old evaluation formula (approximate formula 74 in the first case) is translated so as to pass through the new average value 78 including the new data point 76, and at the same time, the dividing line is formed by angle division so as to tilt toward the new data point 76 By setting the formula to the new evaluation formula 84, a new evaluation formula that simply considers the new data points can be obtained.

なお、更新部６４は上述のように評価式算出部６２によって新評価式が算出されると、新平均値７８、新データ点数（この場合３点）、新評価式のパラメータ（傾きと切片）をデータベース６０上で更新する。 When the new evaluation formula is calculated by the evaluation formula calculation section 62 as described above, the update unit 64 calculates a new average value 78, a new data score (three points in this case), and parameters (slope and intercept) of the new evaluation formula. Is updated on the database 60.

以下同様に、新データ点がデータベース６０に登録される度に新評価式の算出が評価式算出部６２において行われる。例えば、データ点数が４点になった場合、第１参考式と第２参考式は１：３で分割されることになる。 Similarly, each time a new data point is registered in the database 60, a new evaluation formula is calculated in the evaluation formula calculation unit 62. For example, when the number of data points is 4, the first reference formula and the second reference formula are divided by 1: 3.

評価部５４は、評価式算出部６２において、評価式が算出されたことを確認すると、制御部５２から提供される計測データ点について評価を行うことが可能になる。例えば、評価対象のデータ点に関して、評価式からの逸脱距離が所定の閾値を超える場合には、ショーケース１の運転率または冷凍機２の冷凍機出力量が異常であり、ショーケース１が故障状態または、故障を起こす可能性が高いという評価を行うことができる。また、故障状態に至っていなくとも、同一の運転条件下での逸脱距離が徐々に大きくなっている場合には、何らかの原因で、データ点が悪化方向に移動していると推測することができ、そのまま放置すればいずれ故障状態になると評価することができる。これらの結果は、モニタやスピーカなどから構成される報知部５６より、オペレータに報告される。また、メンテナンス業者に自動的に連絡がなされてもよい。なお、評価部５４における評価手法は、任意であり、既知の手法を用いて評価式に対し、測定データがエラーであることを検出するようにしてもよい。 When the evaluation formula calculation unit 62 confirms that the evaluation formula has been calculated, the evaluation unit 54 can evaluate the measurement data points provided from the control unit 52. For example, regarding the data point to be evaluated, when the deviation distance from the evaluation formula exceeds a predetermined threshold, the operation rate of the showcase 1 or the refrigerator output amount of the refrigerator 2 is abnormal, and the showcase 1 fails. An assessment can be made that the condition or the possibility of failure is high. Even if a failure state has not been reached, if the deviation distance under the same operating conditions is gradually increasing, it can be assumed that the data point is moving in a worsening direction for some reason. If it is left as it is, it can be evaluated that it will eventually become a failure state. These results are reported to the operator by an informing unit 56 including a monitor and a speaker. In addition, a maintenance contractor may be automatically contacted. Note that the evaluation method in the evaluation unit 54 is arbitrary, and it may be detected that the measurement data is an error with respect to the evaluation formula using a known method.

上述のように評価式算出部６２は新データ点が提供される毎に新評価式を算出するが、この算出処理は、評価部５４において、新データが良評価されたとき、すなわちショーケース１が正常に機能していると評価された時のデータ点が供給されたときのみとする。 As described above, the evaluation formula calculation unit 62 calculates a new evaluation formula every time a new data point is provided. This calculation process is performed when the evaluation unit 54 evaluates the new data, that is, in the showcase 1. Only when the data points were provided when they were evaluated as functioning normally.

上述のように、データベース６０に少なくとも計測したデータ点の平均値とデータ点数、評価式のパラメータを記憶させることにより、良評価された新データが提供された場合に、当該新データを反映させた新評価式を算出することが可能になると共に、その新評価式を用いて、次の新データ点の評価を行うことが可能になる。つまり、データベース６０において、データ点の平均値とデータ点数、評価式のパラメータを更新記憶させることにより、新データ点が供給されてもデータベース６０の規模を拡大することなく、従来と同様な評価処理を行うことが可能になる。 As described above, by storing at least the average value of the measured data points, the number of data points, and the parameters of the evaluation formula in the database 60, when the newly evaluated good data is provided, the new data is reflected. A new evaluation formula can be calculated, and the next new data point can be evaluated using the new evaluation formula. That is, in the database 60, by updating and storing the average value of the data points, the number of data points, and the parameters of the evaluation formula, the evaluation process similar to the conventional one is performed without expanding the scale of the database 60 even if new data points are supplied. It becomes possible to do.

ところで、上述のように算出する評価式は、更新回数が増大するほど信頼性が向上することができる。従って、データ点数を考慮した評価を行う評価領域を設定することが好ましい。また、ショーケース１の個々の特性によっても信頼性は変化するため、ショーケース１の特性を考慮した評価領域を設定することが望ましい。そこで、本実施の形態では、データ点であるショーケース１の運転率の分散値と冷凍機２の冷凍機出力量の分散値がそれぞれ変化するので、評価領域は基本的には楕円と呈することになる。従って、本実施の形態のデータベース６０には、上述した過去のデータ点の平均値に加え分散値が新データの追加と共に算出されて更新登録される。ただし、本実施の形態の場合、過去の生データは保持していないので、分散値を求める場合、最新のデータ点を考慮した平均値と最新のデータ点との差分を前回までの偏差平方和に加算して擬似的に分散値を算出するものとする。 By the way, the reliability of the evaluation formula calculated as described above can be improved as the number of updates increases. Therefore, it is preferable to set an evaluation area for performing an evaluation in consideration of the number of data points. In addition, since the reliability varies depending on individual characteristics of the showcase 1, it is desirable to set an evaluation region in consideration of the characteristics of the showcase 1. Therefore, in this embodiment, since the dispersion value of the operation rate of the showcase 1 and the dispersion value of the refrigerator output amount of the refrigerator 2 which are data points respectively change, the evaluation region basically exhibits an ellipse. become. Therefore, in the database 60 of the present embodiment, in addition to the average value of the past data points described above, the variance value is calculated and added together with the addition of new data. However, in the case of this embodiment, since past raw data is not held, when obtaining a variance value, the difference between the average value considering the latest data point and the latest data point is calculated as the sum of squared deviations up to the previous time. It is assumed that the variance value is calculated in a pseudo manner by adding to the above.

ショーケースの運転率の平均値Ｘ_１、分散σ_Ｘ１ ^２、冷凍機出力量の平均値Ｘ_２、分散σ_Ｘ２ ^２、とすると、データ点の散らばり具合を示す楕円領域の一般的な式は、以下に示す式（１）となる。

Assuming that the average value X ₁ of the operation rate of the showcase, the variance σ _X1 ² , the average value X ₂ of the refrigerator output amount, and the variance σ _X2 ² , the general formula of the elliptic region indicating the degree of dispersion of data points is The following equation (1) is obtained.

この楕円領域の式に、データ点数をｎ及び、ショーケース１と冷凍機２とのシステム全体の特性を示す定数をαとして、評価領域の調整を加えると、以下に示す式（２）になる。

When the evaluation area is adjusted by setting the number of data points to n and the constant indicating the characteristics of the entire system of the showcase 1 and the refrigerator 2 to α, the following equation (2) is obtained. .

なお、定数α（特性係数）は、対象となるショーケース１と冷凍機２とで構成されるシステム全体の異常を検出するための定数（検出判定定数）であり、接続されるショーケース１と冷凍機２とで構成されるシステム全体の特性やこのシステムに関連する外部要因等により変化する特性に応じて設定される。例えば、動作ばらつきの大きなシステムの場合、αの値が大きく設定される。つまり、定数αは、ショーケース１と冷凍機２とで構成されるシステム全体の安定係数の意味を有する。上述の式（２）から明らかなように、データ点数ｎの増加に伴って、楕円領域（異常検出ライン）は縮小し、システム毎に設定される定数αが大きい場合、つまり、ショーケース１と冷凍機２とで構成されるシステムの動作が元々ばらつく傾向にある場合、楕円の評価領域は拡大されるようになる。なお、ショーケース１のみの特性に基づく特性係数α1のみが得られる場合、式（２）の左辺第１項にα1を用い、左辺第２項は式（１）の左辺第２項と同じにすることができる。また、ショーケース１の特性に関連し影響を受ける冷凍機２の特性係数をβ1として、式（２）の左辺第２項に代入してもよい。冷凍機２のみの特性に基づくα2が得られる場合も上述と同様であり、式（２）の左辺第２項にα2を用い、左辺第１項は式（１）の左辺第１項と同じにすることができる。また、冷凍機２の特性に関連し影響を受けるショーケース１の特性係数をβ2として、式（２）の左辺第１項に代入してもよい。 The constant α (characteristic coefficient) is a constant (detection determination constant) for detecting an abnormality in the entire system including the target showcase 1 and the refrigerator 2, and the connected showcase 1 and It is set according to the characteristics of the entire system constituted by the refrigerator 2 and the characteristics that change due to external factors related to the system. For example, in the case of a system with a large operation variation, the value of α is set large. That is, the constant α has the meaning of the stability coefficient of the entire system configured by the showcase 1 and the refrigerator 2. As is clear from the above equation (2), as the number of data points n increases, the elliptical region (abnormality detection line) is reduced, and when the constant α set for each system is large, that is, showcase 1 and When the operation of the system composed of the refrigerator 2 tends to vary from the original, the evaluation area of the ellipse is expanded. When only the characteristic coefficient α1 based on the characteristics of only the showcase 1 is obtained, α1 is used for the first term on the left side of Equation (2), and the second term on the left side is the same as the second term on the left side of Equation (1). can do. Alternatively, the characteristic coefficient of the refrigerator 2 that is affected in relation to the characteristics of the showcase 1 may be set as β1 and substituted into the second term on the left side of the equation (2). The case where α2 based on the characteristics of the refrigerator 2 alone is obtained is the same as described above, α2 is used as the second term on the left side of Equation (2), and the first term on the left side is the same as the first term on the left side of Equation (1). Can be. Alternatively, the characteristic coefficient of the showcase 1 that is affected in relation to the characteristics of the refrigerator 2 may be substituted for the first term on the left side of the equation (2) as β2.

このように、特性係数を用いることによりショーケース１や冷凍機２の特性が安定しているか否か、つまり、ショーケースや冷凍機の正常時に得られるデータ点にばらつきが大きいか小さいかを考慮することにより、ショーケース１毎の評価精度を向上することができる。 In this way, whether or not the characteristics of the showcase 1 or the refrigerator 2 are stable by using the characteristic coefficient, that is, whether the data points obtained when the showcase or the refrigerator is normal is large or small is considered. By doing so, the evaluation accuracy for each showcase 1 can be improved.

図６（ｄ）には、参考として、過去のデータ点を黒三角で示し、過去の全データ点の平均値を黒四角で示すと共に、式（１）で示されるデータ点のばらつきを示す範囲を実線で示し、式（２）で示す範囲が波線で示されている。 In FIG. 6D, as a reference, past data points are indicated by black triangles, an average value of all past data points is indicated by black squares, and a range indicating variation in data points represented by equation (1) is shown. Is indicated by a solid line, and a range indicated by the expression (2) is indicated by a wavy line.

次に、図６（ｃ）で求めた新評価式８４の傾きから回転角θを求め、上記式（２）の曲線に対し、平行移動や回転角θの回転移動処理を施し、新評価式８４にマッチングさせる。合同変換による平行移動と回転移動処理の基本的な式は、平行移動処理の場合、変換前の座標を（ｘ、ｙ）、変換後の座標を（Ｘ，Ｙ）とすると、座標軸をＸ軸方向にｐＹ軸方向にｑだけ平行移動する時の変換式は、Ｘ＝ｘ−ｐ、Ｙ＝ｙ−ｑで表すことができる。また、回転移動処理の場合、回転角θだけ回転させる場合、変換前の座標を（Ｘ、Ｙ）、変換後の座標を（Ｘ’，Ｙ’）とすると、Ｘ’＝Ｘｃｏｓθ−Ｙｓｉｎθ、Ｙ’＝Ｘｓｉｎθ＋Ｙｃｏｓθで表すことができる。 Next, the rotation angle θ is obtained from the inclination of the new evaluation formula 84 obtained in FIG. 6C, the parallel movement or the rotation movement processing of the rotation angle θ is performed on the curve of the above formula (2), and the new evaluation formula. 84 is matched. The basic formulas for the parallel movement and the rotational movement process by the joint transformation are as follows. In the case of the parallel movement process, if the coordinate before conversion is (x, y) and the coordinate after conversion is (X, Y), the coordinate axis is the X axis. The conversion formula when moving in parallel in the direction of the pY axis by q can be expressed as X = x−p, Y = y−q. In the case of rotational movement processing, when the rotation angle θ is rotated, assuming that the coordinates before conversion are (X, Y) and the coordinates after conversion are (X ′, Y ′), X ′ = X cos θ−Y sin θ, Y '= Xsinθ + Ycosθ.

式（２）で求めた楕円範囲（図６（ｄ）参照）を評価式算出部６２で算出した新評価式８４の傾きθに従って回転移動（必要に応じて平行移動）を行った結果が、図６（ｅ）となる。つまり、新評価式８４を中心とする一定の評価領域が設定される。従って、評価対象のデータ点が破線で示される異常検出ラインの内側に存在する場合、ショーケース１は正常に機能していると評価することができる。一方、評価対象のデータ点が異常検出ラインの外側に存在する場合には、ショーケース１の運転状態が異常である、つまり故障している、或いは近い将来故障すると評価予測することができる。 The result of rotational movement (parallel movement as necessary) according to the inclination θ of the new evaluation formula 84 calculated by the evaluation formula calculation unit 62 on the elliptical range (see FIG. 6D) obtained by the formula (2), It becomes FIG.6 (e). That is, a certain evaluation area centering on the new evaluation formula 84 is set. Therefore, when the data point to be evaluated exists inside the abnormality detection line indicated by the broken line, it can be evaluated that the showcase 1 is functioning normally. On the other hand, when the data point to be evaluated exists outside the abnormality detection line, it is possible to evaluate and predict that the operation state of the showcase 1 is abnormal, that is, a failure or a failure in the near future.

上述の故障評価は、異常検出ラインから一度でも出た場合に故障と評価する例を示しているが、様々な外的要因によって、計測値にはばらつきが生じ、評価が過敏になってしまう場合がある。そこで、異常検出ラインから外れたデータ点の逸脱距離の所定回数の累積が所定の閾値を超えた場合に故障評価を行うようにすることにより、計測値のばらつきによる誤評価を低減することができる。 The above-mentioned failure evaluation shows an example where a failure is evaluated even if it comes out of the abnormality detection line even once. However, the measurement value varies due to various external factors, and the evaluation becomes sensitive. There is. Therefore, by performing failure evaluation when a predetermined number of accumulated deviation distances of data points that have deviated from the abnormality detection line exceed a predetermined threshold, erroneous evaluation due to variations in measured values can be reduced. .

ここで、異常検出ラインから外れたデータ点の逸脱距離の測定であるが、評価対象のデータ点から楕円で規定される異常判定ラインへ垂線を下ろし、その足の長さを逸脱距離とすることが望ましいが、計算負荷が大きくなるため、本実施の形態では、簡易的に、まず、過去の全データの平均値と評価対象であるデータ点とを直線で結び、この直線と異常判定ラインとの交点の座標を求める。そして、この交点と評価対象であるデータ点との距離をデータ点の逸脱距離とする。もちろん、計算能力に余裕がある場合には異常検出ライン内に存在するデータ点に関しても距離計算を行ってもよい。この場合、データ点の推移を認識することが可能になり、ショーケース１が正常に動作している時点からでもショーケース１の状態変化の予測を行うことが可能になる。 Here, it is the measurement of the deviation distance of the data point that deviates from the abnormality detection line, but a perpendicular is drawn from the data point to be evaluated to the abnormality judgment line defined by the ellipse, and the length of the foot is taken as the deviation distance. However, since the calculation load increases, in this embodiment, first, the average value of all past data and the data point to be evaluated are connected with a straight line, and this straight line and the abnormality determination line are Find the coordinates of the intersection of The distance between the intersection and the data point to be evaluated is defined as the deviation distance of the data point. Of course, if there is a surplus in calculation capability, distance calculation may be performed for data points existing in the abnormality detection line. In this case, it is possible to recognize the transition of the data points, and it is possible to predict the change in the state of the showcase 1 even when the showcase 1 is operating normally.

例えば、評価対象のデータ点が異常判定ラインの内側に存在するもの、つまり、正常と評価するものの逸脱距離を「−」で表示し、異常判定ラインの外側に存在するもの、つまり、異常の可能性があると評価するものの逸脱距離を「＋」で表示するものとし、逸脱距離の累計が例えば「１００」を超えた場合に故障と評価するものとする。ただし、「−」表示されたデータ点は、異常判定ラインの内側であり、正常と判断されるんものであるため、累計値としては、「０」と等価であるとする。 For example, if the data point to be evaluated exists inside the abnormality judgment line, that is, the deviation distance of what is evaluated as normal is displayed as "-", and exists outside the abnormality judgment line, that is, an abnormality is possible It is assumed that the deviation distance of what is evaluated to be peculiar is displayed as “+”, and a failure is evaluated when the total deviation distance exceeds, for example, “100”. However, since the data point displayed as “−” is inside the abnormality determination line and is determined to be normal, it is assumed that the cumulative value is equivalent to “0”.

このような設定において、例えば、最新を含む連続する１０回分の計測データ点と異常検出ラインとの距離が、最新：３６、過去１：２８、過去２：−６、過去３：−１４、過去４：１７、過去５：−１２、過去６：１４、過去７：−２６、過去８：−２０、過去９：−４１であったとすると、逸脱距離の累計は「３６＋２８＋０＋０＋１７＋０＋１４＋０＋０＋０＝９５」となり、この時点では、「９５＜閾値１００」であるので、故障と評価されない。 In such a setting, for example, the distance between the measurement data points for 10 consecutive times including the latest and the abnormality detection line is the latest: 36, the past 1:28, the past 2: -6, the past 3: -14, the past Assuming 4:17, past 5: -12, past 6:14, past 7: -26, past 8: -20, past 9: -41, the total deviation distance is “36 + 28 + 0 + 0 + 17 + 0 + 14 + 0 + 0 + 0 = 95”. Since “95 <threshold 100” at the time, it is not evaluated as a failure.

次に、同一条件下の計測データが１つ更新され、最新：６、過去１：３６、過去２：２８、過去３：−６、過去４：−１４、過去５：１７、過去６：−１２、過去７：１４、過去８：−２６、過去９：−２０となった場合、逸脱距離の累計は、「６＋３６＋２８＋０＋０＋１７＋０＋１４＋０＋０＝１０１」となり、１０１＞閾値１００であるため、故障と評価される。 Next, one piece of measurement data under the same conditions is updated, latest: 6, past 1:36, past 2:28, past 3: -6, past 4: -14, past 5:17, past 6:- 12, the past 7:14, the past 8: -26, and the past 9: -20, the accumulated deviation distance is “6 + 36 + 28 + 0 + 0 + 17 + 0 + 14 + 0 + 0 = 101”, and since 101> threshold 100, it is evaluated as a failure.

このように、逸脱距離の累計と閾値を比較することによりショーケース１の故障評価を行うことにより、外的要因による計測データ点のばらつきによる誤評価を低減することができる。なお、逸脱距離を計算する際に、計測データ点が異常検出ラインの内側に存在する場合には、距離計算を行わず、逸脱距離を「０」と認識させてしまえば、計算負荷を軽減することができる。 In this way, by performing the failure evaluation of the showcase 1 by comparing the accumulated deviation distance and the threshold value, it is possible to reduce erroneous evaluation due to variations in measurement data points due to external factors. When the deviation distance is calculated, if the measurement data point exists inside the abnormality detection line, the calculation load is reduced if the deviation distance is recognized as “0” without calculating the distance. be able to.

なお、本実施の形態では、運転条件として時刻、外気温度、店内温度を例にとって説明したが、運転条件の項目は適宜選択可能であり、条件項目を増加すれば、条件を満たす十分な数のデータ点数を取得するための長時間を要することと、データベースの規模低減効果が低減する欠点はあるものの、十分なデータ点数が確保できれば、より信頼性の高い評価処理を行うことが可能になる。一方、条件項目を減少させれば、評価の信頼性が条件項目が多い場合に比べ低下するが、条件を満たすデータ点を容易に短時間で取得できると共に、データベースの規模低減効果も促進することができる。従って、運転条件の項目数の選択は、ショーケース１の運転環境に応じて適宜選択することが望ましい。 In the present embodiment, time, outside temperature, and in-store temperature have been described as examples of operation conditions. However, the items of operation conditions can be selected as appropriate, and if the number of condition items is increased, a sufficient number of conditions can be satisfied. Although it takes a long time to acquire the number of data points and there is a drawback that the effect of reducing the scale of the database is reduced, if a sufficient number of data points can be ensured, a more reliable evaluation process can be performed. On the other hand, if the number of condition items is reduced, the reliability of the evaluation will be lower than when there are many condition items. Can do. Therefore, it is desirable to select the number of items of operation conditions as appropriate according to the operation environment of the showcase 1.

また、上述した実施の形態では、良評価が得られたデータ点が供給される毎に、評価式の更新を行う例をしましたが、既に、十分な数のデータ点を用いて評価式の算出、更新が行われている場合には、間欠的な評価式の更新、例えば、１日に１回や週に１回等の更新でもよい。この場合、評価部５４は、このようにして事前に作成された評価式をもとに、現在の運転状態を評価することになる。 In the above-described embodiment, an example in which the evaluation formula is updated every time data points for which good evaluation is obtained is supplied. However, the evaluation formula is already used with a sufficient number of data points. When the calculation and update are performed, the evaluation formula may be updated intermittently, for example, once a day or once a week. In this case, the evaluation unit 54 evaluates the current operating state based on the evaluation formula created in advance in this way.

以上、実施の形態をもとに本発明を説明した。なお本発明はこの実施の形態に限定されることなく、そのさまざまな変形例もまた、本発明の態様として有効である。 The present invention has been described above based on the embodiment. The present invention is not limited to this embodiment, and various modifications thereof are also effective as aspects of the present invention.

ショーケースおよび冷凍機からなる冷設機器の構造を示す図である。It is a figure which shows the structure of the cooling equipment which consists of a showcase and a refrigerator. 実施の形態に係るショーケース冷却システムの機能ブロック図である。It is a functional block diagram of a showcase cooling system according to an embodiment. 冷凍機のコンプレッサを模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the compressor of a refrigerator. ショーケースの電磁弁制御機能を実現する機能ブロック図である。It is a functional block diagram which implement | achieves the solenoid valve control function of a showcase. 運転状態評価装置の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of a driving | running state evaluation apparatus. 評価式及び評価領域の算出手順を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the calculation procedure of an evaluation formula and an evaluation area | region.

Explanation of symbols

１ショーケース、２冷凍機、３貯蔵室、４蒸発器、５外層吐出口、６内層吐出口、７内層ダクト、８外層ダクト、９吸込口、１０ヒータ、１１電磁弁、１２共通配管、１３制御温度センサ、１５コンプレッサ、１６回転数センサ、１７通信部、２０ショーケース冷却システム、２１制御部、２２電磁弁開閉部、２３通信部、５０運転状態評価装置、５２制御部、５４評価部、５６報知部、５８登録部、６０データベース、６２評価式算出部、６４更新部、６６通信部、６８外気温センサ、７０室温センサ、７２平均値、７４近似式、７６新データ点、７８新平均値、８０第１参考式、８２第２参考式、８４新評価式。 1 Showcase, 2 Refrigerator, 3 Storage room, 4 Evaporator, 5 Outer layer outlet, 6 Inner layer outlet, 7 Inner layer duct, 8 Outer layer duct, 9 Suction port, 10 Heater, 11 Solenoid valve, 12 Common piping, 13 Control temperature sensor, 15 compressor, 16 speed sensor, 17 communication unit, 20 showcase cooling system, 21 control unit, 22 solenoid valve opening / closing unit, 23 communication unit, 50 operating state evaluation device, 52 control unit, 54 evaluation unit, 56 Notification section, 58 Registration section, 60 Database, 62 Evaluation formula calculation section, 64 Update section, 66 Communication section, 68 Outside temperature sensor, 70 Room temperature sensor, 72 Average value, 74 Approximation formula, 76 New data point, 78 New average Value, 80 First reference formula, 82 Second reference formula, 84 New evaluation formula.

Claims

An operating state evaluation device for a showcase cooling system including a refrigerator that supplies refrigerant to the showcase,
The data rate of the data points which are values indicating the operating rate and the refrigerator output amount measured with respect to the operating state of the showcase and / or the refrigerator under predetermined operating conditions, the operating rate at a plurality of data points, and the A database that stores at least the average value of the output amount of the refrigerator and the slope and intercept of the evaluation formula that is a linear function for evaluating the data points;
Based on the newly acquired new data points under the operating conditions and information stored in the database, an evaluation formula calculation unit that calculates a new evaluation formula for updating the database,
The data score stored in the database is updated to a new data score obtained by adding a new data point to the data score, and the average value stored in the database is calculated using the new data score. An update unit that updates to the average value, and updates the slope and intercept of the evaluation formula stored in the database to the slope and intercept of the new evaluation formula obtained from the new data score and the new average value ; Including
Furthermore, a new measured data point, viewed contains an evaluation unit for acceptability evaluation on the basis of the updated stored evaluation formula in the database with respect to the operating state of the predetermined operating conditions of the showcase and / or freezer,
The evaluation equation calculation unit, when the new data has been evaluated good by the evaluation unit, have rows equation calculation process of the new evaluation formula used to update the database,
The evaluation formula calculating unit, when calculating the new evaluation formula for updating the database, a first reference type new data acquisition before evaluation formula and translation in a virtual coordinate to include the new average value Forming a second reference equation connecting the new average value and the new data, and further determining the intersection angle formed by the first reference equation and the second reference equation based on the number of data points obtained from the average value by the angle division, to the time of the dividing line type and the new evaluation formula,
The said evaluation part evaluates evaluation of a new data point based on the deviation distance from a new evaluation formula, The driving | running state evaluation apparatus characterized by the above-mentioned .

The database further stores a variance value of the data points,
The evaluation formula calculation unit further forms an ellipse region on virtual coordinates using the average value and the variance value, and tilts the ellipse region according to the inclination of the new evaluation formula. Forming an evaluation region that includes a portion ,
The evaluation formula calculation unit is based on variations in the operation rate and the refrigerator output amount in the entire showcase cooling system according to the number of data for forming the elliptical area and the characteristics of the showcase and / or the refrigerator. The operation state evaluation device according to claim 1 , wherein the evaluation region is expanded when the variation is large .

When the new data deviates from the evaluation area, the evaluation unit stores the deviation distance of the deviation data, and when the total deviation distance in a predetermined number of times exceeds a predetermined value, it evaluates whether or not the showcase is in a driving state. The operation state evaluation device according to claim 2, wherein the operation state evaluation device is performed.