JP7008938B2 - 流体制御機器の動作分析システム、方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、センサやセンサによって得られたデータに基づく処理を実行する情報処理モジュールを内部に格納した流体制御機器に関する。

従来、半導体ウエハの表面に薄膜を形成する成膜処理においては薄膜の微細化が求められ、近年では原子レベルや分子レベルの厚さで薄膜を形成するALD (Atomic Layer Deposition)という成膜方法が使われている。
しかし、そのような薄膜の微細化は流体制御機器に今まで以上の高頻度な開閉動作を要求しており、その負荷により流体の漏出等を惹き起こしやすくなる場合がある。そのため、流体制御機器における流体の漏出を容易に検知できる技術への要求が高まっている。
また、漏出を容易に検知できるだけでなく、従来は考慮していなかった流体制御機器の使用頻度、温度、湿度、及び振動等、上記漏出を始めとして流体制御機器の異常に影響を及ぼす様々な環境要因情報を収集し、異常との相関を分析し、異常発生の予期に役立てることが可能な流体制御機器、及び情報収集方法の要求が高まっている。
また、半導体製造プロセスにおいては反応性が高く極めて毒性の高いガスが使われるため、遠隔的に漏出を検知できることが重要である。
また、上述のALDを実現するためには流体制御機器とプロセスチャンバの配管接続距離が重要になっている。即ち、プロセスガスの制御をより高速化するために、流体制御機器をさらに小型化しプロセスチャンバの直近に配置することが重要になっている。

この点、特許文献１では、流体の流量を制御する制御器の外面に形成された孔とこの孔に取り付けられる漏れ検知部材とからなるシール部破損検知機構であって、前記孔は制御器内の空隙に連通し、前記漏れ検知部材は前記孔に取り付けられる筒状体とこの筒状体に設けられた可動部材とからなり、この可動部材は制御器内の前記空隙内に充満した漏出流体の圧力によって前記筒状体の外方へ可動とされてなるものが提案されている。
また、特許文献２では、流体の流量を制御する制御器の外面に形成された孔とこの孔に取付けられる漏洩検知部材とからなるシール部破損検知機構付制御器であって、前記孔は制御器内の空隙に連通し、前記漏洩検知部材は特定の流体の存在によって感応するものが提案されている。
さらに、特許文献３では、流体の漏れを検出する漏れ検出装置であって、センサ保持体と、漏れ検出対象部材に設けられて漏れ検出対象部材内の密封部分と外部とを連通するリークポートに対向するようにセンサ保持体に保持された超音波センサと、超音波センサのセンサ面とリークポートとの間に設けられた超音波通路と、超音波センサで得られた超音波を処理する処理回路とを備えているものが提案されている。

特開平０４－０９３７３６号公報 特開平０５－１２６６６９号公報 特開２０１４－２１０２９号公報

この点、特許文献１、２、３記載の装置はいずれも、異常を検知する機構が流体制御機器の外側に取り付けられるものである。しかし、複数の流体制御機器を集積させた流体制御装置では、流体制御機器同士を密に隣接させることによってコンパクトにしているため、流体制御機器の外側に異常を検知するための部材等を設けることは好ましくない。
また、流体制御機器の異常を検知する部材同士を接続する配線が外側に露出している場合、配線同士の絡まりが生じたり、ショートが引き起こされたりして、流体制御機器そのものに不具合を生じさせる原因ともなりかねない。

一方、流体制御機器の内部には、正確な動作が要求される可動部材が収められているため、流体制御機器の異常を検知するための部材等を内部に収容した際、これらの部材が可動部材の動作に干渉するようなことがあってはならない。また、流体制御機器の異常を検知するための部材等を内部に収容させるために流体制御機器が大きくなり、その結果、流体制御装置が大きくなることは好ましくない。
また、流体制御機器の異常を検知するための部材等が内部に収容された構造においても、異常の検知結果は、流体制御機器の外部において容易に確認できることが好ましい。
また、上記装置はいずれも異常の発生後にしかセンサデータの変化が発生しないため、故障の発生を予期する事ができない。

そこで本発明は、流体制御機器の異常を検知するための部材を内部に収容しつつ、小型化を実現した流体制御機器を提供することを目的の一つとする。また、流体制御機器の異常を検知した結果を外部において容易に確認できるようにすることを目的の一つとする。

上記目的を達成するため、本発明に係る流体制御機器の動作分析システムは、流体制御機器の動作を分析するシステムであって、前記流体制御機器と、当該流体制御機器から取得した情報に基づいてデータマイニングを実行する情報処理装置と、がネットワークを介して通信可能に構成され、前記流体制御機器は、前記流体制御機器の動作情報を複数種類、取得する動作情報取得機構、を有し、前記情報処理装置は、前記流体制御機器の異常を判別する異常判別手段と、前記流体制御機器の動作情報と異常判別結果を収集する情報収集手段と、前記収集された動作情報と判別結果を記憶する情報記憶手段と、前記情報記憶手段を参照して、分析対象として、所定の動作情報を同一とする他の前記動作情報と前記判別結果に係る情報を、前記流体制御機器ごとに選択的に抽出する情報抽出手段と、前記抽出された情報を対比することにより、前記流体制御機器の所定の動作と異常発生の相関関係を分析する相関関係分析手段と、を有する。

また、前記流体制御機器には、流路と、隔離部材により当該流路と隔離された空間とが設けられており、前記流体制御機器は、前記動作情報取得機構として、隔離部材により流路と隔離された空間の圧力を検出する圧力センサ、を有し、前記異常判別手段は、前記圧力センサにより検出された検出値と所定の閾値を比較することにより、前記流体制御機器の異常を判別するものとしてもよい。

また、前記動作情報取得機構は、動作情報として、前記流体制御機器の開閉回数、動作時間、環境温度、環境湿度、駆動圧、及び前記流体制御機器を構成する部材にかかる内部応力の全て、あるいはいずれか二つ以上を取得するものとしてもよい。

また、前記情報処理装置は、前記相関関係分析手段による分析結果に基づき、前記情報記憶手段に記憶されている前記流体制御機器の動作情報を参照して、前記流体制御機器の異常発生確率を算出することにより、前記流体制御機器の異常を予期する異常予期手段、をさらに有するものとしてもよい。

また、前記抽出された情報は、前記流体制御機器の開閉状態が切り替わる前、及び後所定時間の、所定時間における前記動作情報と前記判別結果に係る情報であるものとしてもよい。

また、前記異常予期手段は、教師あり学習により、前記動作情報が故障直前期間に特有の特徴を有しているか判別する第一の異常予期手段と、正常動作時の前記動作情報を学習させたオートエンコーダにより、前記動作情報が通常動作状態にあるかどうかを判別する第二の異常予期手段と、を有するものとしてもよい。

また、本発明の別の観点に係る流体制御機器の動作分析システムは、流体制御機器の動作を分析するシステムであって、前記流体制御機器と、当該流体制御機器から取得した情報に基づいてデータマイニングを実行する情報処理装置と、がネットワークを介して通信可能に構成され、前記流体制御機器は、前記流体制御機器の動作情報を複数種類、取得する動作情報取得機構と、前記流体制御機器の異常を判別する異常判別手段と、を有し、前記情報処理装置は、前記流体制御機器の動作情報と異常判別結果を収集する情報収集手段と、前記収集された動作情報と判別結果を記憶する情報記憶手段と、前記情報記憶手段を参照して、分析対象として、所定の動作情報を同一とする他の前記動作情報と前記判別結果に係る情報を、前記流体制御機器ごとに選択的に抽出する情報抽出手段と、前記抽出された情報を対比することにより、前記流体制御機器の所定の動作と異常発生の相関関係を分析する相関関係分析手段と、を有する。

また、本発明の別の観点に係る流体制御機器の動作分析方法は、流体制御機器の動作を分析する方法であって、機器の動作情報を複数種類、取得する動作情報取得機構を有する流体制御機器と、当該流体制御機器から取得した情報に基づいてデータマイニングを実行する情報処理装置と、がネットワークを介して通信可能に構成されたシステムにおいて、前記情報処理装置が、前記流体制御機器の異常を判別する処理と、前記流体制御機器の動作情報と異常判別結果を収集する処理と、前記収集された動作情報と判別結果を情報記憶手段に記憶する処理と、前記情報記憶手段を参照して、分析対象として、所定の動作情報を同一とする他の前記動作情報と前記判別結果に係る情報を、前記流体制御機器ごとに選択的に抽出する処理と、前記抽出された情報を対比することにより、前記流体制御機器の所定の動作と異常発生の相関関係を分析する処理と、を実行する。

また、本発明の別の観点に係るコンピュータプログラムは、流体制御機器の動作を分析するコンピュータプログラムであって、機器の動作情報を複数種類、取得する動作情報取得機構を有する流体制御機器と、当該流体制御機器から取得した情報に基づいてデータマイニングを実行する情報処理装置と、がネットワークを介して通信可能に構成されたシステムにおいて、前記情報処理装置に対し、前記流体制御機器の異常を判別する処理と、前記流体制御機器の動作情報と異常判別結果を収集する処理と、前記収集された動作情報と判別結果を情報記憶手段に記憶する処理と、前記情報記憶手段を参照して、分析対象として、所定の動作情報を同一とする他の前記動作情報と前記判別結果に係る情報を、前記流体制御機器ごとに選択的に抽出する処理と、前記抽出された情報を対比することにより、前記流体制御機器の所定の動作と異常発生の相関関係を分析する処理と、を実行させる。
なお、コンピュータプログラムは、インターネット等のネットワークを介したダウンロードによって提供したり、読み取り可能な各種の記録媒体に記録して提供したりすることができる。

本発明によれば、流体制御機器の異常を検知するための部材を流体制御機器の内部に収容しつつ、流体制御機器の小型化を実現することができる。また、流体制御機器の異常を検知した結果を外部において容易に確認することができる。また、異常の原因や異常を予測できるデータを収集して分析できると共に、分析結果に基づいて異常を予測したり、予測と実績を比較して予測精度を上げたりすることもできる。また、バルブの動作時の動的なセンサ測定値のみを学習に用いることができ、精度を落とさずに学習の次元量を削減して計算コストを削減することができる。

本発明の実施形態に係る流体制御機器を示す外観斜視図であって、（ａ）正面側、（ｂ）背面側を示す。 本実施形態に係る流体制御機器を示す部分透視図であって、（ａ）閉弁状態、（ｂ）開弁状態を示す。 本実施形態に係る流体制御機器のアクチュエータボディを示す外観斜視図である。 本実施形態に係る流体制御機器のアクチュエータボディにカバーを取り付ける工程を説明する図であって、（ａ）取り付け前、（ｂ）取り付け後を示す。 本実施形態に係る流体制御機器に取り付けられた固定部材を示す部分拡大図である。 本実施形態に係る流体制御機器のＡ－Ａ矢視図である。 本実施形態に係る流体制御機器に取り付けられる保持部材を示す外観斜視図である。 本実施形態に係る流体制御機器を示す部分透視図である。 本実施形態に係る流体制御機器の配線経路を説明するためのＢ－Ｂ矢視図であって、（ａ）バルブボディとケーシングと透視した図、（ｂ）バルブボディを透視した図を示す。 本実施形態に係る流体制御機器によって構成された流体制御装置を示す外観斜視図である。 本実施形態に係る流体制御機器が備える機能を示した機能ブロック図である。 本実施形態に係る流体制御機器、及び当該流体制御機器と通信可能に構成されたサーバが備える機能を示した機能ブロック図である。 本実施形態の変形例に係る流体制御機器、及び当該流体制御機器と通信可能に構成されたサーバが備える機能を示した機能ブロック図である。 本実施形態の変形例に係る流体制御機器、及び当該流体制御機器と通信可能に構成されたサーバが備える機能を示した機能ブロック図である。 流体制御機器の開閉にかかる時間を説明するグラフである。

以下、本発明の第一の実施形態に係る流体制御機器について、図を参照して説明する。
なお、以下の説明では、便宜的に図面上での方向によって部材等の方向を上下左右と指称することがあるが、これらは本発明の実施あるいは使用の際の部材等の方向を限定するものではない。
図１に示されるように、本実施形態に係る流体制御機器１は、流体制御機器１の異常、特に流体の漏出を検知するセンサやセンサの駆動に関わるモジュール等を内蔵し、上方に動作状況を表示するパネルや動作状況に関わる情報を取り出すための取出口を備えたものである。

本実施形態に係る流体制御機器１は、図２に示されるように、バルブボディ１１、バルブボディ１１の上端に配設された略円筒状のアクチュエータボディ１２、アクチュエータボディ１２の上端に配設されたケーシング１３によって構成されている。

バルブボディ１１内には、流体が流入する流入路１１１ａと流体が流出する流出路１１１ｂ、及び当該流入路１１１ａと流出路１１１ｂに連通する弁室１１１ｃが設けられている。この流入路１１１ａ、流出路１１１ｂ、及び弁室１１１ｃは、流体が流通する流路１１１を一体的に構成している。

また、流入路１１１ａと弁室１１１ｃとが連通する箇所の周縁には環状のシート１１２が設けられている。シート１１２上にはさらに、シート１１２に当接離反することによって流入路１１１ａから流出路１１１ｂへ流体を流通させたり、流通を遮断させたりするダイヤフラム１１３が設けられている。

ダイヤフラム１１３は、ステンレス、NiCo系合金等の金属やフッ素系樹脂からなる円盤状の部材であり、流路１１１と空間Ｓ１とを隔離する隔離部材として機能する。このダイヤフラム１１３は、駆動圧としてのエアが供給されてディスク１２４による押圧から開放されると、自身の復元力や流路１１１内の圧力によって中央部がシート１１２から離反する方向に変位してシート１１２から離反する。その結果、弁室１１１ｃが開放され、流入路１１１ａと流出路１１１ｂとが連通した状態となる。
一方、駆動圧としてのエアの供給が止まってダイヤフラム１１３がディスク１２４に押圧されると、シート１１２に対してダイヤフラム１１３の中央部がシート１１２に当接する方向に変位してシート１１２に当接する。その結果、弁室１１１ｃが遮断され、流入路１１１ａと流出路１１１ｂが遮断された状態となる。

バルブボディ１１の側面には図１（ｂ）に示されるように、空間Ｓ１と外部とを連通させる貫通孔として構成されたリークポートＬＰが設けられている。このリークポートＬＰは、流体制御機器１の異常を検知すべく、後述する圧力センサ４１によって空間Ｓ１内の圧力を検出する際には塞いでもよく、リークポートＬＰが塞がれると、空間Ｓ１は気密状態となる。

リークポートＬＰは、流体制御機器１の完成品検査では流路１１１の気密性を検査する際のテストポートとしても機能する。この完成品検査は、流路１１１に不活性なヘリウムガス（He）等を流通させることによって行われる。

また、一般的に、隔離部材には本例のダイヤフラム１１３のほか、ベローズが用いられる。しかし、ベローズはストローク（流量レンジ）を大きく取れる反面、アクチュエータボディ内の体積変化が大きくなるため、流体制御機器の開閉動作時に呼吸口（本例のリークポートＬＰに相当）を開放する必要がある。
一方、本例のようなダイレクトダイヤフラム構造、即ち、ダイヤフラム１１３がシート１１２に当接離反することによって流入路１１１ａから流出路１１１ｂへ流体を流通させたり、流通を遮断させたりする構造では、アクチュエータボディ１２内の体積変化が少ない。そのため、流体制御機器１の異常を検知するべく、アクチュエータボディ１２内に後述する圧力センサ４１を取り付けて圧力変化を検出する場合に、リークポートＬＰを塞いでも、流体制御機器１は問題なく開閉動作を行うことができる。

アクチュエータボディ１２は図３に示されるように、バルブボディ１１に螺合する螺合部１２１、外部に露出する露出部１２２、ケーシング１３のキャップボディ１３１に螺合する螺合部１２３によって構成される。
螺合部１２１の外周面にはネジが切られており、バルブボディ１１の内周面に切られたネジと螺合する。
また、螺合部１２３の外周面にもネジが切られており、キャップボディ１３１の内周面に切られたネジと螺合する。

このアクチュエータボディ１２の外周面には、軸心方向に沿って、配線を通すことのできる配線溝１２１ａ、１２２ａ、１２３ａが形成されている。螺合部１２１、１２３の外周面に設けられた配線溝１２１ａ、１２３ａの溝底は、外周面に切られたネジの溝よりも深くなっている。そのため、配線溝１２１ａ、１２３ａに配線を通した状態で、配線を断線等させることなく、螺合部１２１、１２３に夫々、バルブボディ１１とキャップボディ１３１を螺合させることができる。

露出部１２２の外周面に設けられた配線溝１２２ａの脇には、カバー１２２１を取り付けるためのネジ穴１２２ｂが設けられている。
ここで、図４に示されるように、カバー１２２１は配線溝１２２ａを覆う部材であって、アクチュエータボディ１２のネジ穴１２２ｂに対応した貫通孔１２２１ａを備えている。アクチュエータボディ１２の配線溝１２２ａに配線を通し、カバー１２２１の貫通孔１２２１ａを介して、アクチュエータボディ１２のネジ穴１２２ｂにネジ１２２ｃを螺合させることにより、アクチュエータボディ１２の配線溝１２２ａに通した配線がカバー１２２１で覆われる。

アクチュエータボディ１２内には、ダイヤフラム１１３を押圧するディスク１２４、ダイヤフラム１１３の周縁を押える押えアダプタ１２５、上下に摺動するピストン１２６、ピストン１２６の外周面上に巻回され、ピストン１２６を下方に付勢するバネ１２７が設けられている。

押えアダプタ１２５は、ダイヤフラム１１３の周縁を上方から押さえつけ、流路１１１を流れる流体が、ダイヤフラム１１３の周縁部近傍からアクチュエータボディ１２内に漏出するのを防止している。

ピストン１２６は、ディスク１２４を介してダイヤフラム１１３をシート１１２に当接離反させる。
このピストン１２６の軸心方向略中央は円盤状に拡径しており、当該箇所は拡径部１２６１を構成している。ピストン１２６は、拡径部１２６１の上面側においてバネ１２７の付勢力を受ける。また、拡径部１２６１の下端側においては、アクチュエータボディ１２の上端面との間に駆動圧導入室Ｓ２を形成する。

また、ピストン１２６の内部には、上端面に形成された開口部１２６ａと、拡径部１２６１の下端側に形成される駆動圧導入室Ｓ２とを連通させるための駆動圧導入路１２６ｂが設けられている。
ピストン１２６の開口部１２６ａには、外部から駆動圧を導入するための導入管２１が接続される。

ピストン１２６の拡径部１２６１の外周面上には、小径の保持部が設けられ、当該保持部にＯリング１２６２が保持されている。このＯリング１２６２はピストン１２６の外周面とアクチュエータボディ１２の内周面の間をシールしている。

また、ピストン１２６の下端側にも小径の保持部が設けられ、当該保持部にＯリング１２６３が保持されている。このＯリング１２６３はピストン１２６の外周面とアクチュエータボディ１２の内周面の間をシールしている。これにより、アクチュエータボディ１２内のディスク１２４が上下動する部分において、ダイヤフラム１１３とＯリング１２６３によって仕切られた空間Ｓ１が形成されている。
ここで、アクチュエータボディ１２の螺合部１２１には貫通孔１２ａが形成されており、この貫通孔１２ａによって空間Ｓ１は、バルブボディ１１に設けられたリークポートＬＰを介して外部と連通しているが、リークポートＬＰが塞がれると、外部と遮断されて気密状態となる。

Ｏリング１２６２とＯリング１２６３によって形成された空間は、ピストン１２６内の駆動圧導入路１２６ｂに連通する駆動圧導入室Ｓ２を形成している。
この駆動圧導入室Ｓ２には、ピストン１２６内の駆動圧導入路１２６ｂを介して、導入管２１からエアが導入される。エアが駆動圧導入室Ｓ２に導入されると、ピストン１２６がバネ１２７の付勢力に抗して上方に押し上げられる。これにより、ダイヤフラム１１３がシート１１２から離反して開弁した状態となり、流体が流通する。
一方、駆動圧導入室Ｓ２にエアが導入されなくなると、ピストン１２６がバネ１２７の付勢力に従って下方に押し下げられる。これにより、ダイヤフラム１１３がシート１１２に当接して閉弁した状態となって、流体の流通が遮断される。

ケーシング１３は、一端が閉じた略円筒上の部材であって、アクチュエータボディ１２の上端に配設され、圧力センサ４１、温度センサ４２、及びリミットスイッチ４３から得られたデータを処理等する情報処理モジュール５が内部に収納される。
本例におけるケーシング１３は、キャップボディ１３１、アクチュエータキャップ１３２、キャップトップ１３３の３つの部材によって構成されている。

キャップボディ１３１は、略円筒状の部材であって、アクチュエータボディ１２の上端に配設される。アクチュエータボディ１２の上端部の外周面と、キャップボディ１３１の下端部の内周面には、相互に対応したネジが切られており、互いに螺合させることにより、アクチュエータボディ１２上にキャップボディ１３１が固定される。

キャップボディ１３１の内周面には、固定部材１３１１が取り付けられている。
固定部材１３１１は、後述するリミットスイッチ４３を固定するための部材であって、略直方体状からなる。この固定部材１３１１には、固定部材１３１１をキャップボディ１３１の内周面に取り付けるためのネジ穴１３１１ａが設けられている。
これに対応して、キャップボディ１３１には貫通孔１３１ａが設けられている。キャップボディ１３１の貫通孔１３１ａに外側からネジを貫挿させ、キャップボディ１３１の内周面上に配設された固定部材１３１１のネジ穴１３１１ａにネジ１３１１ｂを螺合させることにより、固定部材１３１１が固定される。

なお、図５に示されるように、固定部材１３１１には、後述するリミットスイッチ４３から導出された配線を引き回すための配線溝１３１１ｃが設けられており、配線溝１３１１ｃに配線を収容させることができる。

アクチュエータキャップ１３２は、キャップボディ１３１の上端に配設される略円盤状の部材であり、ケーシング１３を上下に仕切っている。
このアクチュエータキャップ１３２は、下面側において、ピストン１２６の拡径部１２６１の上面とバネ１２７を挟持している。

また、アクチュエータキャップ１３２の中央であって、ピストン１２６の開口部１２６ａに対応した位置に、ピストン１２６側へ延出した略円筒状の貫通孔１３２ａが設けられている。この貫通孔１３２ａには、導入管２１の一端が挿通させられている。
さらに、貫通孔１３２ａの外側には、図６に示されるように、配線を通すための貫通孔１３２ｂが設けられている。

キャップトップ１３３は、アクチュエータキャップ１３２の上端に配設される略キャップ状の部材であり、中空の内部に、情報処理モジュール５を収容することができる。

キャップトップ１３３の上面には、貫通孔１３３ａ、１３３ｂが設けられている。
貫通孔１３３ａには、圧力センサ４１、温度センサ４２、及びリミットスイッチ４３によって取得されたデータや当該データに基づく処理結果等を表示するための液晶パネル等が嵌め込まれている。
貫通孔１３３ｂには、圧力センサ４１、温度センサ４２、及びリミットスイッチ４３によって取得されたデータに基づいた処理の結果、流体制御機器１に異常が発生した場合に、当該異常を報知するためのＬＥＤランプ等の警告灯が嵌め込まれている。

キャップトップ１３３の側面には、図１に示されるように、貫通孔１３３ｃが設けられている。この貫通孔１３３ｃには、温度センサ４２、及びリミットスイッチ４３によって取得されたデータや当該データに基づく処理結果等を取り出すべく、外部機器に接続するためのコネクタが設けられている。

キャップトップ１３３の側面であって、アクチュエータキャップ１３２側の開口部近傍には、キャップトップ１３３の上面から離れた位置に貫通孔１３３ｄが設けられている。この貫通孔１３３ｄには、導入管２１が挿通させられる。

導入管２１は、外部から流体制御機器１内に駆動圧としてのエアを導入するための管であって、ナイロンチューブ等によって構成されて可撓性を有する。
この導入管２１は、一端がピストン１２６の開口部１２６ａから駆動圧導入路１２６ｂ内へ挿し込まれている。駆動圧導入路１２６ｂ内へ挿し込まれた導入管２１の先端の外周面と、駆動圧導入路１２６ｂの内周面の間には、Ｏリング２４が保持されている。このＯリング２４は、駆動圧導入路１２６ｂの内周面と、駆動圧導入路１２６ｂに挿し込まれた導入管２１の外周面の間をシールしている。これにより、導入管２１から導入されるエアが漏れなく、ピストン１２６内の駆動圧導入路１２６ｂを介して、駆動圧導入室Ｓ２へ導入される。

また、アクチュエータキャップ１３２の貫通孔１３２ａには、導入管２１を固定するための固定部材２３が嵌め込まれている。この固定部材２３は略筒状の部材であって、導入管２１の外径と略同じ内径の貫通孔を有しており、当該貫通孔に導入管２１が貫挿される。また、固定部材２３の開口部１２６ａ側の周縁は爪状に尖っており、これにより固定部材２３内に貫挿された導入管２１は、外部へ抜け出ないように固定される。

一端がピストン１２６の開口部１２６ａから駆動圧導入路１２６ｂ内へ挿し込まれた導入管２１の他端は、キャップトップ１３３の貫通孔１３３ｄから外部へ導出されており、その先端にはワンタッチ継手２２が取り付けられる。

キャップトップ１３３のアクチュエータキャップ１３２側の開口部近傍には、保持部材３が保持されている。
この保持部材３は図６に示されるように、樹脂製の可撓性を有する略リング状の部材であり、情報処理モジュール５を下面側から上方に支持することにより、情報処理モジュール５をキャップトップ１３３内に保持する。
この保持部材３には、上下方向に貫通した貫通孔３ａ、３ｂが形成されており、この貫通孔３ａ、３ｂ内には、圧力センサ４１、温度センサ４２、及びリミットスイッチ４３と情報処理モジュール５とを接続する配線を通すことができる。

保持部材３の外周縁には、外側へ爪状に突出した突出部３１が形成されている。この突出部３１を含めた保持部材３の外径は、キャップトップ１３３の中空部の内径と略同じか、僅かに大きい外径を有している。これにより、図７に示されるように、キャップトップ１３３の内周面に保持部材３を取り付けた際、保持部材３は突出部３１により、キャップトップ１３３の内周面上に突っ張った状態に保持される。

また、この保持部材３は、キャップトップ１３３のアクチュエータキャップ１３２側の開口部近傍であって、貫通孔１３３ｄが設けられている位置よりも上側に保持される。
これにより、情報処理モジュール５は保持部材３上に保持され、導入管２１が情報処理モジュール５によって潰されないようになっている。

なお、本実施形態では、貫通孔３ａの径を大きくすると共に、保持部材３を略リング状とすることにより、保持部材３を撓ませやすくし、キャップトップ１３３の内周面に取り付けやすいようにしている。
他方、別の実施例では、保持部材３を、配線を通すための小孔のみが設けられた略円盤状とすることもできるし、保持部材３をキャップトップ１３３と一体的に構成された部材とすることもできる。なお、保持部材３をキャップトップ１３３と一体的に構成した場合には、キャップトップ１３３の上面全体を開閉自在とし、上面から情報処理モジュール５を内部へ収納させられるようにするとよい。

流体制御機器１の内部には、所定の箇所に圧力センサ４１、温度センサ４２、及びリミットスイッチ４３が取り付けられると共に、これらの圧力センサ４１、温度センサ４２、及びリミットスイッチ４３によって検出されたデータを処理する情報処理モジュール５が収納される。

空間Ｓ１には、空間Ｓ１内の圧力を検出するための圧力センサ４１と、流体の温度を測定するための温度センサ４２が取り付けられている。
この圧力センサ４１は、空間Ｓ１内の圧力変化を検出する感圧素子や、感圧素子によって検出された圧力の検出値を電気信号に変換する変換素子等によって構成される。

本実施形態では、空間Ｓ１内の圧力変化を圧力センサ４１によって検出することにより、流体の漏出等に起因した流体制御機器１の異常を検知するが、コンデンサ型マイクロホンユニットを圧力センサ４１として用いることが可能である。即ち、コンデンサ型マイクロホンユニットは、音波を受けて振動する振動板と、振動板に対向して配置された対向電極を有し、振動板と対向電極との間の静電容量の変化を電圧の変化に変換して音声信号とすることができる。そして、このコンデンサ型マイクロホンユニットは、振動板の背面側に設けられる空気室を塞ぐことで無指向性（全指向性）となる。無指向性の場合、コンデンサ型マイクロホンユニットはあらゆる方向からの音波による音圧の変化をとらえて動作するため、圧力センサ４１として利用することが可能となる。

温度センサ４２は、設置箇所の温度を測定する。当該設置箇所は、流路１１１の近傍であることから、当該設置個所の温度を、流路１１１内を流通する流体の温度とみなすことができる。

ケーシング１３のキャップボディ１３１の内部には、リミットスイッチ４３が取り付けられている。
リミットスイッチ４３は、キャップボディ１３１の内周面に取り付けられた固定部材１３１１により、キャップボディ１３１内に固定されている。

このリミットスイッチ４３は、ピストン１２６の拡径部１２６１の上方に固定されており、ピストン１２６の上下動に応じて、スイッチが切り替えられる。即ち、開弁時にピストン１２６が上方へ押し上げられると、ピストン１２６の拡径部１２６１によってリミットスイッチ４３が押下される。一方、閉弁時にピストン１２６が下方へ押し下げられると、リミットスイッチ４３は、ピストン１２６の拡径部１２６１によって押下された状態から解放される。
ピストン１２６の上下動に伴うリミットスイッチ４３の押下に応じて、流体制御機器１の開閉回数や開閉頻度を検知することができる。また、リミットスイッチ４３を複数設けることで、流体制御機器１の開閉速度を検知することができる。

ここで、圧力センサ４１、温度センサ４２、及びリミットスイッチ４３と情報処理モジュール５とを繋ぐ配線の引き回しについて、図８、図９を参照して説明する。
まず、圧力センサ４１と温度センサ４２から導出された配線は、アクチュエータボディ１２の外周面に形成された配線溝１２１ａ、１２２ａ、１２３ａを介して、キャップボディ１３１内へ引き込まれている。
なお、配線溝１２１ａ、１２２ａ、１２３ａは夫々、バルブボディ１１、カバー１２２１、キャップボディ１３１によって覆われるため、圧力センサ４１と温度センサ４２からキャップボディ１３１内へ引き回された配線が外部に露出することがない。
また、リミットスイッチ４３から導出された配線は、図５に示される固定部材１３１１の配線溝１３１１ｃ内に嵌め込まれた上、キャップボディ１３１内へ引き込まれている。

キャップボディ１３１内へ引き込まれた圧力センサ４１、温度センサ４２、及びリミットスイッチ４３の配線は、アクチュエータキャップ１３２に設けられている貫通孔１３２ｂを介してキャップトップ１３３内へ引き回され、情報処理モジュール５に接続する。

このように、流体制御機器１では配線を外部に露出させることなく、また、流体制御機器１内のピストン１２６等の可動部材に接触させることなく配線が引き回されているため、他機器との接触等による断線等を防止することができる。

情報処理モジュール５は、圧力センサ４１、温度センサ４２、及びリミットスイッチ４３によって検出されたデータを処理するためのLSI（Large-Scale Integration）等によって構成される。なお、情報処理モジュール５には、圧力センサ４１、温度センサ４２、及びリミットスイッチ４３の駆動に必要な電源を供給するボタン電池といった駆動電源等が含まれてもよい。

以上の構成からなる流体制御機器１は通常、図１０に示されるように複数、集積して流体制御装置１０を構成する。
このように、複数の流体制御機器１によって流体制御装置１０を構成する場合、流体制御機器１は密集して配設されるため、各流体制御装置１０におけるデータを表示するためのパネルや、情報処理モジュール５から情報を取り出すべく、ＵＳＢメモリ等の外部機器を接続するためのポートは上面、少なくとも上方に設けられるのが好適である。特に、データを表示するためのパネルは、上面からでなければ視認しにくい。

続いて、本実施形態に係る流体制御機器１において、内部に取り付けられた圧力センサ４１、温度センサ４２、及びリミットスイッチ４３によって取得されたデータに基づき、流体制御機器１の異常が判別される処理について説明する。

本実施形態に係る情報処理モジュール５は、図１１に示されるように、判別処理部５１、補正処理部５２、情報表示部５３、警告表示部５４、及び情報供給部５５を備える。

判別処理部５１は、圧力センサ４１、温度センサ４２、及びリミットスイッチ４３によって取得されたデータに基づき、流体制御機器１の異常の有無を判別する処理を実行する機能部である。
この判別処理部５１は、参照用テーブル等に保持された所定の閾値と、圧力センサ４１によって検出された圧力の検出値とを比較することにより、空間Ｓ１への流体の漏出等に起因した流体制御機器１の異常を判別する処理を実行することができる。即ち、通常使用時において、流体制御機器１の弁の開閉で想定される空間Ｓ１内の圧力の限界値を所定の閾値としておく。そして、空間Ｓ１内の圧力の検出値が当該閾値を超えた場合に、流体制御機器１に異常が生じたものと判別する。このような判別の合理性は、ダイヤフラム１１３の破損等によって空間Ｓ１へ流体が漏出して空間Ｓ１内の圧力が上昇した結果として、あるいは流路１１１内の減圧によって空間Ｓ１内の圧力が減少した結果として空間Ｓ１内の圧力の検出値が閾値を超えたとみなせることによる。

補正処理部５２は、温度センサ４２によって測定された流体の温度に応じて、判別処理部５１が空間Ｓ１への流体の漏出を判別するべく参照する所定の閾値を補正する。

このように、所定の閾値が補正処理部５２によって補正された際には、判別処理部５１は補正後の閾値と、圧力センサ４１によって検出された圧力の検出値とを比較することにより、空間Ｓ１への流体の漏出等に起因した流体制御機器１の異常を判別する処理を実行する。

情報表示部５３は、圧力センサ４１、温度センサ４２、及びリミットスイッチ４３によって取得された空間Ｓ１内の圧力、流体の温度、及び流体制御機器１の開閉状態や回数等に係る情報や、判別処理部５１による判別処理の結果に係る情報を外部に視認可能に表示する機能部である。この情報表示部５３は、液晶パネル等によって実現され、キャップトップ１３３の貫通孔１３３ａに嵌め込まれている。
これにより、流体制御機器１の状況を外部から容易に把握することができる。特に、流体制御機器１が集積した流体制御装置１０においては、各流体制御機器１を最も識別し易い上面側に情報表示部５３が配設されるため、表示された情報を確認し易い。

警告表示部５４は、判別処理部５１による判別処理の結果を受けて、流体制御機器１に異常が発生した場合に発光する機能部である。この警告表示部５４は、ＬＥＤ等の発光体によって実現され、キャップトップ１３３の貫通孔１３３ｂに嵌め込まれている。
これにより、流体制御機器１に異常が発生した場合に警告表示部５４が警告を発し、容易に異常を認識することができる。

情報供給部５５は、圧力センサ４１、温度センサ４２、及びリミットスイッチ４３によって取得されたデータや、判別処理部５１による判別結果に係る情報を外部に供給するための機能部である。この機能部は、ＵＳＢケーブルにより外部コンピュータに接続して用いられ、そのＵＳＢコネクタはキャップトップ１３３の側面の貫通孔１３３ｃを介してケーブルの抜き挿しを行う。

以上の構成からなる流体制御機器１によれば、圧力センサ４１によって検出された空間Ｓ１内の圧力と所定の閾値との比較に基づき、空間Ｓ１への流体の漏出等に起因した流体制御機器１の異常を検知することができる。
さらに、流体制御機器１は、空間Ｓ１内の圧力を検出した上、所定の閾値と検出値とを比較することによって流体制御機器１の異常を検知するため、閉空間Ｓ内が負圧となる異常を来した場合でも、これを検知することができる。

また、流体の温度変化に起因して空間Ｓ１内の圧力が変化しても、これと流体の漏出等の流体制御機器１の異常によって惹き起こされた空間Ｓ１内の圧力の変化とを識別して、流体制御機器１の異常を検知することができる。

なお、本例ではダイヤフラム１１３とＯリング１２６２によって仕切られた空間を空間Ｓ１として、その内部の圧力を検出することによって流体制御機器１の異常を検知したが、ダイヤフラム１１３によって隔てられた流体制御機器１内の空間であれば、当該空間を空間Ｓ１として圧力を検出することで、ダイヤフラム１１３の破損等の流体制御機器１の異常を検知することができる。

また、本実施形態の変形例として、流体制御機器１の開閉を検知するリミットスイッチ４３に代えて、流体制御機器１の駆動圧を検出する駆動圧センサを設けることによって、流体制御機器１の開閉を検知することもできる。
この場合には、流体制御機器１の開閉動作中であっても、流体の漏出等に起因した空間Ｓ１内の圧力変化を判別することができる。即ち、駆動圧から必要な補正値へと変換する適当な伝達関数を実験的に求めることで、ピストン１２６が移動している瞬間の空間Ｓ１内の過渡的な圧力変化を補正することもできる。
同時に、駆動圧センサの検出値から空間Ｓ１内の圧力上昇が予期されるにも関わらず、圧力センサ４１の検出値が上昇しない場合には、ピストン１２６若しくは圧力センサ４１の故障を判断することができる。

また、上述の例では、キャップトップ１３３の上面の貫通孔１３３ａに情報表示用のパネルを嵌めるものとしたが、これに関わらず、貫通孔１３３ａにＵＳＢコネクタ等の情報取出口を設けることもできる。

以上の本実施形態に係る流体制御機器は、内蔵する情報処理モジュール５が備える判別処理部５１、補正処理部５２によって流体制御機器１の異常を検知し、その情報を情報表示部５３、警告表示部５４、あるいは情報供給部５５を介して外部へ提供したが、ネットワークを介して通信可能に構成されたサーバに対して情報を提供可能に構成することもできる。

図１２は、ネットワークＮＷ１、ＮＷ２を介して流体制御機器１とサーバ７１とが通信可能に構成された例を示している。
この例では、流体制御機器１がサーバ７１とデータの送受信を行えるよう、情報処理モジュール５に通信処理部５６を備えさせている。この通信処理部５６は、サーバ７１に対し、判別処理部５１による判別結果を送信したり、必要に応じて圧力センサ４１、温度センサ４２、及びリミットスイッチ４３によって取得されたデータを送信したりする。この例では、流体制御機器１とサーバ７１との間に中継装置６が設けられており、当該中継装置６を介して、流体制御機器１からの情報がサーバ７１に提供される。

具体的に、通信処理部５６によって送信されるデータは例えば、Bluetooth（登録商標）、赤外線通信、あるいはZigbee（登録商標）といった無線通信によって実現されるネットワークＮＷ１を経由して一旦、中継装置６に送信され、中継装置６から無線あるいは有線のＬＡＮ等によって実現されるネットワークＮＷ２を介してサーバ７１に送信される。

また、この通信処理部５６は、判別処理部５１による判別結果を１時間や１日等の任意に設定された所定の周期で送信することができる。このように所定の周期で情報の送信を行う場合には、消費電力を抑えることができる。

また、図１０に示されるように、流体制御機器１が複数、集積されて流体制御装置１０を構成する場合、各流体制御機器１の情報処理モジュール５が備える通信処理部５６は、サーバ７１に対して自己を識別可能な自己識別情報と共に、判別処理部５１による判別結果を流体制御機器１ごとに異なるタイミングで送信することができる。

サーバ７１に対して、流体制御機器１を個々に識別可能な自己識別情報が送信されることで、流体制御装置１０を構成する複数の流体制御機器１のうちのいずれが異常を来しているのかを判別することができる。
また、サーバ７１に対して、流体制御機器１ごとに異なるタイミングで判別結果が送信されることで、パケット衝突の問題を回避することができるし、一斉に送信される場合と比べて一時的な処理の過負荷を防ぐこともできる。さらに、一斉に送信される場合と違い、データ送信に利用される無線のチャンネルを流体制御機器１ごとに変える必要がないため、多くのチャンネルを用意する必要がない。特にネットワークＮＷ１をBluetooth（登録商標）によって構成する場合には、同時接続台数が限られるため（通常７台）、送信のタイミングを変えることで同時接続台数を超える数の流体制御機器１を用いることができる。

サーバ７１は、CPU（Central Processing Unit）、CPUが実行するコンピュータプログラム、コンピュータプログラムや所定のデータを記憶するRAM（Random Access Memory）やROM（Read Only Memory）、及びハードディスクドライブなどの外部記憶装置等のハードウェア資源によって構成される。
このサーバ７１は、中継装置６を介して、流体制御機器１の空間Ｓ１における流体の漏出の判別結果を受信するための通信処理部７１１を有している。サーバ７１が流体制御機器１から受信した情報は適宜、流体制御機器１の監視者等が利用する端末からの求めに応じて、当該監視者等が利用する端末に提供される。

中継装置６は、ネットワークＮＷ１を介して流体制御機器１からデータを受信すると共に、ネットワークＮＷ２を介して当該受信したデータをサーバ７１に対して送信する。
なお、本実施形態では、流体制御機器１とサーバ７１の間に中継装置６を介在させたが、流体制御機器１とサーバ７１とが直接、データ通信可能となるように構成することもできる。

以上の構成によれば、流体制御機器１の異常に関する情報がサーバ７１に集約されるため、流体制御機器１の監視者等は、流体制御機器１の動作状況を負担なく監視することができる。

図１３は、ネットワークを介して流体制御機器８とサーバ７２とを通信可能に構成した例を示している。
なお、本例の説明において、流体制御機器８は流体制御機器１と同様の構造を有しており、特段の言及がない限り、上述の例と同じ番号（符号）の付された部材や機能部等は、上述の部材や機能部等と同じ機能を保持あるいは処理を実行するものであるため、説明を省略する。

この例では、上述した流体制御機器１の情報処理モジュール５が備えた判別処理部５１と補正処理部５２と同様の機能を有する判別処理部７２１と補正処理部７２２をサーバ７２が備えており、サーバ７２側で空間Ｓ１内への流体の漏出等に起因した流体制御機器８の異常が判別される。

流体制御機器８は、情報処理モジュール９の通信処理部５６により、圧力センサ４１、温度センサ４２、及びリミットスイッチ４３によって得られたデータをサーバ７２に対して送信する。

サーバ７２は、CPU、CPUが実行するコンピュータプログラム、コンピュータプログラムや所定のデータを記憶するRAMやROM、及びハードディスクドライブなどの外部記憶装置等のハードウェア資源によって構成され、判別処理部７２１、補正処理部７２２、及び通信処理部７２３からなる機能部を構成する。

判別処理部７２１は、上述した判別処理部５１と同様、参照用テーブル等に保持された所定の閾値と、圧力センサ４１によって検出された圧力の検出値とを比較することにより、空間Ｓ１への流体の漏出等に起因した流体制御機器８の異常を判別する処理を実行する。また、補正処理部７２２によって所定の閾値が補正された際には、補正後の閾値を基準として流体制御機器８の異常を判別する処理を実行する。

補正処理部７２２は、上述した補正処理部５２と同様、リミットスイッチ４３によって検知された流体制御機器８の開閉状態や、温度センサ４２によって測定された流体の温度に応じて、判別処理部５１が空間Ｓ１への流体の漏出を判別するべく参照する所定の閾値を補正する。ただし、本例では、流体制御機器８の開閉状態や、温度センサ４２によって測定された流体の温度に係る情報は、ネットワークＮＷ１、ＮＷ２を経由して、流体制御機器８からサーバ７２に供給されたものである。

通信処理部７２３は、中継装置６を介して、流体制御機器８から、流体制御機器８の開閉状態や、温度センサ４２によって測定された流体の温度に係る情報を受信する。

以上の構成によれば、流体制御機器８の異常の判別処理がサーバ７２側で実行される結果、流体制御機器８に実装される情報処理モジュール９の構成をシンプルにすることができるし、判別処理部７２１や補正処理部７２２が実行するプログラムのデバッグ等、保守も容易になる。

なお、本例ではさらに、サーバ７２側において流体制御機器８の異常の判別処理が実行された結果、流体制御機器８に異常が発生していると判別された場合に、異常発生の情報を流体制御機器８へ送信し、流体制御機器８の情報表示部５３、警告表示部５４に異常の表示あるいは警告をさせるようにしてもよい。

上述した流体制御機器８とサーバ７２とがネットワークＮＷ１、２を介して通信可能に構成された例では、流体制御機器８が備える圧力センサ４１、温度センサ４２、及びリミットスイッチ４３によって取得された情報を集約させることができることから、集約させた情報に基づいてデータマイニングを行うことが可能となる。
以下、流体制御機器８とサーバ７２が通信可能に構成された上述の実施例の変形例として、流体制御機器８の動作を分析するシステムについて説明する。

本例においても流体制御機器８は、流体制御機器８の動作情報を取得するための動作情報取得機構として、圧力センサ４１、温度センサ４２、及びリミットスイッチ４３を備える。これにより流体制御機器８は、空間Ｓ１内の圧力、流体の温度、流体制御機器８の開閉回数や開閉頻度（複数のリミットスイッチによって開閉速度も検知可能）といった流体制御機器８の動作情報を取得することができる。

一方、流体制御機器８の動作の分析のためには、所定の動作情報取得機構を設けることによって他の種類の動作情報を取得することも有効である。具体的には、流体制御機器８の使用期間、流体制御機器８の外部環境の温度や湿度、ピストン１２６の推力、ピストン１２６の平均移動速度、振動、流体制御機器８を構成する部材の内部応力や硬度などが挙げられる。

本例に係る流体制御機器の動作分析システムの構成を図１４に示す。
この動作分析システムにおいて、サーバ７２は流体制御機器８から取得した情報に基づいてデータマイニングを実行する情報処理装置であり、前述の判別処理部７２１、補正処理部７２２、及び通信処理部７２３に加え、情報収集部７２４、情報記憶部７２５、情報抽出部７２６、相関関係分析部７２７、及び異常予期部７２８を備える。

情報収集部７２４は、通信処理部７２３により、流体制御機器８に対して動作情報の送信を要求し、当該情報を収集する。また、情報収集部７２４は、異常判別処理部７２１から流体制御機器８の異常判別結果に係る情報の供給を要求し、当該異常判別結果に係る情報を収集する。
なお、流体制御機器８における動作情報は、流体制御機器８からのみならず、他の機器から収集されることがあってもよい。例えば、流体制御機器８が設置されている場所の温度や湿度を計測する端末から収集したり、流体制御機器８の管理者の管理者端末によって入力された情報を収集したりすることがあってもよい。

情報記憶部７２５は、流体制御機器８から収集された動作情報と、流体制御機器８の異常の判別結果を記憶する記憶部である。

情報抽出部７２６は、情報記憶部７２５を参照して、分析対象として、所定の動作情報を同一とする他の動作情報と判別結果に係る情報を、流体制御機器８ごとに選択的に抽出する。
例えば、複数の流体制御機器８の動作情報について、同一の弁開閉回数（例：１０００万回）における動作時間と当該動作時間における異常の判別結果に係る情報を抽出する。
特に、流体制御機器８の動作情報データのうち、リミットスイッチ４３や圧力センサ４１の変化から検出される、流体制御機器８の開閉状態の切り替わる前、及び後の所定時間におけるデータを切り出して入力データとする。これは、バルブの動作時の動的なセンサ測定値の変化を測定することが異常予期に置いて有効であることを反映したものであり、入力データの次元数を削減して後述の学習の計算コストを減らすことができる。所定時間は、流体制御機器８の開閉にかかる時間（駆動圧を導入し始めてから、流体制御機器８が完全開になるまでの時間、と定義する。図１５の２本の点線の間の時間がこの時間に相当する）の1倍～5倍の時間とすることで、必要な範囲のデータを無駄なく抽出することができる。また、流体制御機器８から送信するデータを予めこの時間の範囲内に限定して送信することで、通信のデータ量を削減することができ、流体制御機器８での消費電力を抑制できる。

相関関係分析部７２７は、情報抽出部７２６によって抽出された情報を対比することにより、流体制御機器８の所定の動作と異常発生の相関関係を分析する
第一の学習では、異常が発生した流体制御機器８の過去の動作情報を元に、異常が発生する前の所定の期間（以下、故障直前期間 とする）の入力データと、異常発生後の入力データと、それ以前の正常動作時の入力データとを分類する教師あり学習を行う。この学習は、例えばニューラルネットワークのモデルに対して誤差逆伝搬法（Backpropagation）を用いた確率的勾配降下法（SGD：Stochastic Gradient Descent）によって行われる。
故障直前期間の長さの設定によって、学習済みモデルの判別性能が異なり、ニューラルネットワークの層数やノード数などのハイパーパラメータと同様に、所定の期間の長さも調整すべきハイパーパラメータとなる。これらのハイパーパラメータの調整は例えば最適化アルゴリズムによって選定され、判別能力の高くなる値を選定することができる。一方、バルブユーザーの用途によっては別の故障直前期間の値を知りたい場合に対応し、故障直前期間として2種類以上の期間を用意してクラスタリングを行っても良い。また、故障の種類ごとに異なる分類を作成してもよく、所定期間内にどの故障が発生するか予期することができる。
分析により、例えば、複数の流体制御機器８の動作情報について、弁を１０００万回、開閉するのに要した動作時間と、当該動作時間における異常の判別結果により、同じ１０００万回の弁開閉回数であっても、それが３カ月でカウントされた回数であるか、３年でカウントされた回数であるかによって、異常の発生確率が異なるのかどうかを分析することができる。
第二の学習では、データ数が少ない特殊な異常を事前検知するために、オートエンコーダを用いた教師なし学習を行う。オートエンコーダは、ニューラルネットワークで構成したモデルに対し、バルブが正常動作していた時の入力データを入力し、同じデータが出力されるように学習を行う。このニューラルネットワークの隠れ層の次元数を入力データや出力データの次元数よりも小さく設定することで、通常動作時の入力データのパターンに対してのみ適切に元のデータを再現できるオートエンコーダを学習させることができる。

異常予期部７２８は、相関関係分析部７２７による分析結果に基づき、情報記憶部７２５に記憶されている流体制御機器８の動作情報を参照して、流体制御機器８の異常発生確率を算出することにより、流体制御機器８の異常を予期する。
現在のセンサデータの測定値を入力として第一の学習により得られた学習済みモデルに分類を行わせることで、バルブが故障直前期間に入っている確率を算出できる（第一の異常予期手段７２８１）。この確率は読み方を変えると、所定の期間内に壊れるという異常発生確率である。
また、第二の学習により得られたオートエンコーダに、現在のセンサから得られた入力データを通し、出力を元の入力と比較してL2ノルム等で入出力間距離を算出し所定の閾値と比較する（第二の異常予期手段７２８２）。オートエンコーダは正常動作時のデータであれば元のデータを復元できるように構成されているが、異常動作時には正しく元のデータを復元できないため入力と出力の間に差が大きくなるため、閾値を超えていた場合には流体制御機器８の異常を検知できる。この手法を前記の教師あり学習と併用することで、教師データとして用意されない明らかな外れ値の異常状態（例えば、センサの故障、作動温度の極端な変化など）を予め検出することができ、前述の故障直前期間の判定の信頼性を高めることができる。つまり、第一の学習における教師あり学習が、教師データのない領域に対してどのような挙動を示すか保証されないという問題に対してある程度の対処を行うことができる。流体制御機器８はしばしばそれが搭載される装置の改造により、以前と全く異なる動作環境に置かれることがしばしばあり、再学習を行うべきかどうかの指標データとして用いることもできる。

異常を予期することができれば、その情報を流体制御機器８の管理者が利用する管理者端末等に対して通知したり、流体制御機器８に対してその情報を通知すると共に、警告表示部５４による警告表示を行わせたりしてもよい。

なお、上述した例では、サーバ７２が判別処理部７２１や補正処理部７２２を備える場合について説明したが、流体制御機器８が判別処理部７２１や補正処理部７２２と同様の機能部を備える場合についても適用可能であり、その場合、情報収集部７２４は流体制御機器８から異常判別結果を収集する。

また、相関関係分析部７２７による分析においては例えば、以下の分析結果を得られることが予想される。
（１）流体制御機器８の同一使用期間における開閉回数と異常発生の相関
例えば、３年で１０００万回の弁開閉と、３カ月で１０００万回の弁開閉では異常発生確率が異なることが予想される。
（２）環境温度と異常発生の相関
例えば、２０℃の環境下での使用と、８０℃での使用では異常発生確率が異なることが予想される。
（３）ピストン１２６の推力と異常発生の相関
例えば、ピストン１２６の推力（駆動圧の大小に依存）の大小で、ダイヤフラム１１３への負荷に影響が出ることが予想される。
（４）流体制御機器８の開閉速度と異常発生の相関
例えば、ピストン１２６の平均移動速度の大小で異常発生確率が異なることが予想される。
（５）振動と異常発生の相関
例えば、環境（振動）の大小によって異常発生確率が異なることが予想される。
（６）流体制御機器８を構成する部材の歪みと異常発生の相関
例えば、各部材の内部応力の大小で異常発生確率が異なることが予想される。
（７）湿度と異常発生の相関
例えば、湿度と各部材、特にＯリング１２６２、１２６３、２４等の異常発生確率が異なる。
（８）初期硬度、及び硬度変化と異常発生の相関
例えば、流体制御機器８の使用初期の各部材の初期硬度の大小で異常発生確率が異なることが予想される。また、硬度変化速度の大小で異常発生確率が異なることも予想される。
モデルの学習の結果によっては、各センサの測定値に対して、所定の周波数成分抽出・複数のセンサデータ間の相互相関計算・所定のパターンとのマッチング・積分・微分などと同等の処理を含むモデルとなる場合がある。

また、情報記憶部７２５に記憶される流体制御機器８の異常判別結果について、異常がどの部材の破損等であるか（例えば、ダイヤフラム１１３の破損、Ｏリング１２６２、１２６３、２４の破損、ピストン１２６等のアクチュエータボディ１２内の部材等）を把握可能な情報が含まれるようにすれば、バルブ開閉速度の変化や流量の変化、ピストン不動などがどの部材に影響を与えやすいかを把握することもできる。

また、以上のデータマイニングによって異常発生を予期すると共に、さらにその予期情報と現実に発生した異常有無を比較較分析し、相関分析の精度を高めてもよい。

１ 流体制御機器
１１ バルブボディ
１１１ 流路
１１２ シート
１１３ ダイヤフラム
ＬＰ リークポート
Ｓ１ 空間
１２ アクチュエータボディ
１２１ 螺合部
１２２ 露出部
１２２１ カバー
１２３ 螺合部
１２４ ディスク
１２５ 押えアダプタ
１２６ ピストン
１２７ バネ
１３ ケーシング
１３１ キャップボディ
１３２ アクチュエータキャップ
１３２１ 固定部材
１３３ キャップトップ
２１ 導入管
２２ ワンタッチ継手
２３ 固定部材
２４ Ｏリング
３ 保持部材
３１ 突出部
３ａ 貫通孔
３ｂ 貫通孔
４１ 圧力センサ
４２ 温度センサ
４３ リミットスイッチ
ＮＷ１、ＮＷ２ ネットワーク

Claims (7)

1. 流体制御機器の動作を分析するシステムであって、
   複数の前記流体制御機器と、当該流体制御機器から取得した情報に基づいてデータマイニングを実行する情報処理装置と、がネットワークを介して通信可能に構成され、
   前記流体制御機器は、
   前記流体制御機器の動作情報を複数種類、取得する動作情報取得機構、を有し、
   前記情報処理装置は、
   前記流体制御機器の異常を判別する異常判別手段と、
   前記流体制御機器の動作情報と異常判別結果を収集する情報収集手段と、
   前記収集された動作情報と異常判別結果を記憶する情報記憶手段と、
   前記情報記憶手段を参照して、分析対象として、前記流体制御機器の開閉状態が切り替わる前、及び後の、所定時間における前記動作情報と前記異常判別結果に係る情報を、前記流体制御機器ごとに選択的に抽出する情報抽出手段と、
   前記抽出された情報を対比することにより、前記流体制御機器の開閉状態が切り替わる前、及び後の、所定時間における前記動作情報と異常発生の相関関係を分析する相関関係分析手段と、
   前記相関関係分析手段による分析結果に基づき、前記情報記憶手段に記憶されている前記流体制御機器の動作情報を参照して、前記流体制御機器の異常発生確率を算出することにより、前記流体制御機器の異常を予期する異常予期手段と、を有する、
   流体制御機器の動作分析システム。
2. 前記流体制御機器には、流路と、隔離部材により当該流路と隔離された空間とが設けられており、
   前記流体制御機器は、
   前記動作情報取得機構として、隔離部材により流路と隔離された空間の圧力を検出する圧力センサ、を有し、
   前記異常判別手段は、前記圧力センサにより検出された検出値と所定の閾値を比較することにより、前記流体制御機器の異常を判別する、
   請求項１記載の流体制御機器の動作分析システム。
3. 前記動作情報取得機構は、動作情報として、前記流体制御機器の開閉回数、動作時間、環境温度、環境湿度、駆動圧、及び前記流体制御機器を構成する部材にかかる内部応力の全て、あるいはいずれか二つ以上を取得する、
   請求項１又は２記載の流体制御機器の動作分析システム。
4. 前記異常予期手段は、
   教師あり学習により、前記動作情報が故障直前期間に特有の特徴を有しているか判別する第一の異常予期手段と、
   正常動作時の前記動作情報を学習させたオートエンコーダにより、前記動作情報が通常動作状態にあるかどうかを判別する第二の異常予期手段と、を有する、
   請求項１乃至３いずれかの項に記載の流体制御機器の動作分析システム。
5. 流体制御機器の動作を分析するシステムであって、
   複数の前記流体制御機器と、当該流体制御機器から取得した情報に基づいてデータマイニングを実行する情報処理装置と、がネットワークを介して通信可能に構成され、
   前記流体制御機器は、
   前記流体制御機器の動作情報を複数種類、取得する動作情報取得機構と、
   前記流体制御機器の異常を判別する異常判別手段と、を有し、
   前記情報処理装置は、
   前記流体制御機器の動作情報と異常判別結果を収集する情報収集手段と、
   前記収集された動作情報と異常判別結果を記憶する情報記憶手段と、
   前記情報記憶手段を参照して、分析対象として、前記流体制御機器の開閉状態が切り替わる前、及び後の、所定時間における前記動作情報と前記異常判別結果に係る情報を、前記流体制御機器ごとに選択的に抽出する情報抽出手段と、
   前記抽出された情報を対比することにより、前記流体制御機器の開閉状態が切り替わる前、及び後の、所定時間における前記動作情報と異常発生の相関関係を分析する相関関係分析手段と、
   前記相関関係分析手段による分析結果に基づき、前記情報記憶手段に記憶されている前記流体制御機器の動作情報を参照して、前記流体制御機器の異常発生確率を算出することにより、前記流体制御機器の異常を予期する異常予期手段と、を有する、
   流体制御機器の動作分析システム。
6. 流体制御機器の動作を分析する方法であって、
   機器の動作情報を複数種類、取得する動作情報取得機構を有する複数の流体制御機器と、当該流体制御機器から取得した情報に基づいてデータマイニングを実行する情報処理装置と、がネットワークを介して通信可能に構成されたシステムにおいて、
   前記情報処理装置が、
   前記流体制御機器の異常を判別する処理と、
   前記流体制御機器の動作情報と異常判別結果を収集する処理と、
   前記収集された動作情報と異常判別結果を情報記憶手段に記憶する処理と、
   前記情報記憶手段を参照して、分析対象として、前記流体制御機器の開閉状態が切り替わる前、及び後の、所定時間における前記動作情報と前記異常判別結果に係る情報を、前記流体制御機器ごとに選択的に抽出する処理と、
   前記抽出された情報を対比することにより、前記流体制御機器の開閉状態が切り替わる前、及び後の、所定時間における前記動作情報と異常発生の相関関係を分析する処理と、
   前記相関関係の分析結果に基づき、前記情報記憶手段に記憶されている前記流体制御機器の動作情報を参照して、前記流体制御機器の異常発生確率を算出することにより、前記流体制御機器の異常を予期する処理と、を実行する、
   流体制御機器の動作分析方法。
7. 流体制御機器の動作を分析するコンピュータプログラムであって、
   機器の動作情報を複数種類、取得する動作情報取得機構を有する複数の流体制御機器と、当該流体制御機器から取得した情報に基づいてデータマイニングを実行する情報処理装置と、がネットワークを介して通信可能に構成されたシステムにおいて、
   前記情報処理装置に対し、
   前記流体制御機器の異常を判別する処理と、
   前記流体制御機器の動作情報と異常判別結果を収集する処理と、
   前記収集された動作情報と異常判別結果を情報記憶手段に記憶する処理と、
   前記情報記憶手段を参照して、分析対象として、前記流体制御機器の開閉状態が切り替わる前、及び後の、所定時間における前記動作情報と前記異常判別結果に係る情報を、前記流体制御機器ごとに選択的に抽出する処理と、
   前記抽出された情報を対比することにより、前記流体制御機器の開閉状態が切り替わる前、及び後の、所定時間における前記動作情報と異常発生の相関関係を分析する処理と、
   前記相関関係の分析結果に基づき、前記情報記憶手段に記憶されている前記流体制御機器の動作情報を参照して、前記流体制御機器の異常発生確率を算出することにより、前記流体制御機器の異常を予期する処理と、を実行させる、
   コンピュータプログラム。

Images