統計的手法による空調システムの不具合検知に関する研究

　近年、省エネルギーが必要不可欠になってきている。これを受け、省エネルギーを追求した建物が多く設計されているが、このような建物においても空調システムに不具合が生じると、その性能を発揮することは出来ない。また、空調システムに精通している熟練技術者の不足も大きな問題となってきており、不具合が発生したときに対応できなくなっているのが現状である。 　このため、本研究では、不具合を自動的に検知し、その原因を診断できる不具合検知・診断システムを開発することを目的としている。

　本研究では、空調システムの制御ユニットに対して、不具合を模擬した制御設定の変更を行った既存建物において実測されたデータをもとに研究を行っている。実測データの分布性状に着目し、スペクトル分析や統計手法を用いることで種々のパラメータを設定している。そのパラメータを用いてマハラノビスの汎距離を算出することで不具合を検知しようと考えている（右図）。

　マハラノビスの汎距離は、散布図上の点と分布中心からの距離を変量のばらつきである分散で標準化した距離であり、変量間に相関がある場合に用いると、その利点が大きくなる（下右図）。各変量間において、平均値からそれほど離れておらず分布中心からそれほど離れていないと思われる点Aでさえも、マハラノビスの汎距離を用いると分布中心から大きく離れていると判断することが出来る。

マハラノビスの汎距離を用いた不具合検知手法の有用性の確認