DE112014003591T5

DE112014003591T5 - Detektionseinheit, Detektionsverfahren und Programm

Info

Publication number: DE112014003591T5
Application number: DE112014003591.2T
Authority: DE
Inventors: Tetsuro Marimura; Satoshi Hara; Toshihiro Takahashi
Original assignee: International Business Machines Corp
Current assignee: International Business Machines Corp
Priority date: 2013-09-06
Filing date: 2014-08-29
Publication date: 2016-05-19
Also published as: JPWO2015033869A1; JP6109320B2; CN105518432A; US20160327417A1; CN105518432B; US10584986B2; WO2015033869A1

Abstract

Die vorliegende Erfindung dient dazu, eine Gruppe von Sensoren, die einen normalen Betrieb detektieren, und eine Gruppe von Sensoren, die einen anomalen Betrieb detektieren, anhand von Zeitreihendaten von Sensoren ohne das Verwenden von Schwellenwerten zu kennzeichnen. Gemäß einem ersten Aspekt der vorliegenden Erfindung wird eine Detektionseinheit zum Detektieren von Änderungen der Ausgangsdaten einer Mehrzahl von Sensoren bereitgestellt, wobei die Detektionseinheit enthält: eine erste Ausgangssignalerfassungseinheit zum Erstellen einer ersten Relevanzmatrix, die den Relevanzgrad zwischen einer Mehrzahl von Sensoren während einer ersten Datenausgabe der Mehrzahl von Sensoren darstellt; eine zweite Ausgangssignalerfassungseinheit zum Erstellen einer zweiten Relevanzmatrix, die den Relevanzgrad zwischen einer Mehrzahl von Sensoren während einer zweiten Datenausgabe der Mehrzahl von Sensoren darstellt; eine Änderungsberechnungseinheit zum Berechnen einer Änderungsmatrix, die den Änderungsgrad zwischen der ersten Relevanzmatrix und der zweiten Relevanzmatrix darstellt; und eine Kennzeichnungseinheit zum Kennzeichnen einer Gruppe von Sensoren, deren Änderungsgrad größer als der Änderungsgrad der anderen Sensoren in der Änderungsmatrix ist, als Gruppe sich ändernder Sensoren. Gemäß weiteren Aspekten werden ein Detektionsverfahren und ein Programm bereitgestellt.

Description

Technisches Gebiet
Die vorliegende Erfindung betrifft eine Detektionseinheit, ein Detektionsverfahren und ein Programm.
Zugrundeliegende Technik
Sensoren sind in komplexen Systemen wie beispielsweise Fahrzeugen und Produktionsanlagen eingebaut, und von diesen Sensoren erfasste Zeitreihendaten werden analysiert. Eine Datenverarbeitung zum Analysieren von Zeitreihendaten und zum Überwachen von Abweichungen eines Systems kann auch durchgeführt werden, wenn in einem System hunderte Sensoren eingebaut sind (siehe zum Beispiel Patentliteratur 1).
Patentliteratur 1: Offenlegungsschrift 2010-78 467
Kurzdarstellung der Erfindung
Technische Probleme
Bei dieser Art der Datenverarbeitung werden eine Gruppe von Sensoren, die Detektionsergebnisse anzeigen, bei denen die eingegebenen Signale innerhalb eines normalen Wertebereichs liegen (normale Sensoren), und eine Gruppe von Sensoren, die Detektionsergebnisse anzeigen, bei denen die eingegebenen Signale innerhalb eines anomalen Wertebereichs liegen (anomale Sensoren), in den Zeitreihendaten erkannt, indem den Sensoren je nach Anomalitätsgrad auf der Grundlage des Änderungsgrades der Beziehungsstruktur zwischen den Sensoren Bewertungszahlen zugewiesen werden. In diesem Fall ist ein geeigneter Schwellenwert festzulegen, da die Bewertungszahl des Anomalitätsgrades mit einem vorgegebenen Schwellenwert verglichen wird, um die normalen Sensoren und die anomalen Sensoren zu ermitteln. Der Schwellenwert stellt jedoch einen Parameter dar, der eine direkte Auswirkung auf die Ermittlungsergebnisse mit sich bringt, und muss durch die Benutzer aufgrund ihrer Erfahrung festgelegt werden.
Lösung der Probleme
Ein erster Aspekt der vorliegenden Erfindung betrifft eine Detektionseinheit zum Detektieren von Änderungen der Ausgangssignale einer Mehrzahl von Sensoren, wobei die Detektionseinheit enthält: eine erste Ausgangssignalerfassungseinheit zum Erstellen einer ersten Relevanzmatrix, die den Relevanzgrad zwischen einer Mehrzahl von Sensoren während einer ersten Datenausgabe der Mehrzahl von Sensoren darstellt; eine zweite Ausgangssignalerfassungseinheit zum Erstellen einer zweiten Relevanzmatrix, die den Relevanzgrad zwischen einer Mehrzahl von Sensoren während einer zweiten Datenausgabe der Mehrzahl von Sensoren darstellt; eine Änderungsberechnungseinheit zum Berechnen einer Änderungsmatrix, die den Änderungsgrad zwischen der ersten Relevanzmatrix und der zweiten Relevanzmatrix darstellt; und eine Kennzeichnungseinheit zum Kennzeichnen einer Gruppe von Sensoren, die eine Änderung zwischen der ersten Ausgabe und der zweiten Ausgabe aufweisen, als Gruppe sich ändernder Sensoren, deren Änderungsgrad größer als der Änderungsgrad der anderen Sensoren in der Änderungsmatrix ist. Weitere Aspekte der vorliegenden Erfindung betreffen ein Detektionsverfahren und ein Programm.
Diese Kurzdarstellung der vorliegenden Erfindung dient nicht dazu, alle der erforderlichen Merkmale der vorliegenden Erfindung aufzuzählen. Die vorliegende Erfindung kann durch eine beliebige Kombination oder Teilkombination dieser Merkmale umgesetzt werden.
Kurzbeschreibung der Zeichnungen
1 zeigt ein Beispiel einer Konfiguration der Detektionseinheit 100 gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zusammen mit einer Mehrzahl von Sensoren 10.
2 zeigt den Ablaufplan der durch die Detektionseinheit 100 gemäß der Ausführungsform der vorliegenden Erfindung ausgeführten Arbeitsschritte.
3 zeigt ein modifiziertes Beispiel einer Konfiguration der Detektionseinheit 100 gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zusammen mit einer Mehrzahl von Sensoren 10.
4 zeigt ein Beispiel einer Hardwarekonfiguration des Computers 1900, der als Detektionseinheit 100 gemäß der vorliegenden Ausführungsform funktioniert.
Beschreibung einer Ausführungsform
Die folgende Beschreibung dient zur Erläuterung der vorliegenden Erfindung unter Bezugnahme auf eine Ausführungsform der vorliegenden Erfindung. Die vorliegende Ausführungsform schränkt jedoch nicht den Schutzumfang der Ansprüche ein. Außerdem sind für die technische Lösung der vorliegenden Erfindung nicht unbedingt alle in der Ausführungsform erläuterten Kombinationen von Merkmalen erforderlich.
1 zeigt ein Beispiel einer Konfiguration der Detektionseinheit 100 gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zusammen mit einer Mehrzahl von Sensoren 10. Im vorliegenden Beispiel sind die Sensoren 10 in einem Objekt wie beispielsweise einem Fahrzeug oder einer Transporteinrichtung, einer Produktionseinrichtung oder einer Überwachungseinrichtung eingebaut, und die Detektionsergebnisse werden an eine Detektionseinheit 100 gesendet. Die Sensoren 10 können durch Kabel oder drahtlos mit der Detektionseinheit 100 verbunden sein. Bei der Erläuterung der vorliegenden Ausführungsform handelt es sich bei dem Objekt um ein Fahrzeug.
Bei diesem Beispiel handelt es sich bei den Sensoren 10 um Temperatursensoren für das Kühlwasser eines Motors, um Temperatursensoren für die Ansaugluft des Motors, um Sensoren für die Öltemperatur, um Temperatursensoren für den Ansaugdruck eines Kraftstoffeinspritzsystems, um Ladedrucksensoren für einen Turbolader, um Drosselstellungssensoren, Lenkwinkelsensoren, Fahrzeughöhesensoren, Flüssigkeitsstandsensoren, Drehzahlsensoren, Klopfsensoren, Beschleunigungssensoren, Winkelgeschwindigkeitssensoren, geomagnetische Sensoren, Durchflusssensoren, Sauerstoffsensoren und Sensoren für das Luft-Kraftstoff-Verhältnis. In bestimmten Fällen können zwischen mehreren hundert und mehr als eintausend Sensoren 10 eingebaut sein.
In diesen Fällen müssen Zeitreihendaten von hunderten und sogar tausenden von Sensoren verarbeitet werden. Die Zeitreihendaten von beispielsweise in einem Fahrzeug eingebauten Sensoren können jedoch nicht vorhergesagt werden, da die Datenwerte selbst und die Beziehungsstruktur zwischen den Sensoren Änderungen unterliegen und diese dynamischen Änderungen sporadisch eintreten. Wenn zum Beispiel ein Fahrer „auf das Gaspedal tritt” und das Fahrzeug „beschleunigt”, besteht zwischen Sensoren, beispielsweise zwischen den Ausgabedaten der Drosselstellungssensoren, der Drehzahlsensoren und der Beschleunigungssensoren eine enge Beziehungsstruktur. Mit anderen Worten, die dynamische Änderung der Beziehungsstruktur zwischen den Sensoren unterliegt einer zeitlichen Abfolge, die (zum Beispiel aus den Handlungen des Fahrers und den Fahrzeugbedingungen) vorhergesagt werden kann.
In diesem Fall ändern sich auch die detektierten Ausgangssignale jedes Sensors und der Wertebereich, der für die detektierten Ausgangssignale aufgrund der Fahrzeugbedingungen als normal erachtet werden, beispielsweise das Gewicht der Insassen (oder des Gepäcks), die aktuelle Fahrzeuggeschwindigkeit, die Fahrbahnneigung und ob die Straße gerade oder in einer Kurve verläuft (darunter auch der Krümmungsgrad der Kurve). Mit anderen Worten, die Ausgangssignale jedes Sensors und die Kriterien zum Ermitteln, ob sich die Ausgangssignale normal ändern oder ihr zeitlicher Ablauf sich dynamisch so ändert, dass er (zum Beispiel aus den Handlungen des Fahrers und den Fahrzeugbedingungen) nicht vorhergesagt werden kann.
Da sich die Datenwerte und die Referenzkriterien der Zeitreihensignale eines einzelnen Sensors als Reaktion auf die Änderungen der Beziehungsstruktur zu anderen Sensoren stark ändern, ist eine sinnvolle Verarbeitung auch dann schwierig, wenn mit früheren Daten verglichen wird. Auch eine Analyse ist in Betracht gezogen worden, die jeden Sensor als multivariaten Sensor behandelt, jedoch nimmt die Anzahl der auszuführenden Berechnungen exponentiell mit der Anzahl der Sensoren zu und erweist sich bei Verwendung von mehreren hundert oder mehr als tausend Sensoren als nicht machbar.
Auch ein Abschätzen des Änderungsgrades der Beziehungsstruktur zwischen Sensoren und ein Bewerten des Anomalitätsgrades eines Sensors auf der Grundlage der Ergebnisse ist in Betracht gezogen worden. In diesem Fall können die normalen und die anomalen Sensoren durch Vergleichen des Anomalitätsgrades jeder Bewertungszahl mit einem vorgegebenen Schwellenwert ermittelt werden. Es ist jedoch schwierig, die geeigneten Schwellenwerte festzulegen. Wenn die Bewertungszahl für den Anomalitätsgrad jedes Sensors ermittelt wird, ist es auch schwierig, die Bewertungszahl für diesen Anomalitätsgrad so zu ermitteln, dass Anomalitäten zuverlässig detektiert werden können.
Durch die Detektionseinheit 100 gemäß der vorliegenden Ausführungsform werden Änderungen der Ausgangssignale eines Sensors 10 und eine Gruppe von Sensoren, die den normalen Betrieb detektieren (die normalen Sensoren), und eine Gruppe von Sensoren ermittelt, die den anomalen Betrieb detektieren (die anomalen Sensoren). Die Detektionseinheit 100 hält die Beziehungsstruktur zwischen Sensoren in einer Matrix anhand vergleichender Zeitreihendaten der Sensoren fest, stellt die Ergebnisse in Matrizen dar, vergleicht die Matrizen miteinander und ermittelt die Sensoren, bei denen die Beziehungsstrukturen geringer als bei den normalen Sensoren sind.
Die Detektionseinheit 100 enthält eine erste Ausgangssignalerfassungseinheit 110, eine zweite Ausgangssignalerfassungseinheit 120, eine Änderungsberechnungseinheit 130 und eine Kennzeichnungseinheit 140.
Die erste Ausgangssignalerfassungseinheit 110 ist mit einer Mehrzahl von Sensoren 10 verbunden und berechnet und erstellt eine erste Relevanzmatrix, die die Relevanz zwischen der Mehrzahl von Sensoren 10 während der ersten Datenausgabe der Sensoren 10 anzeigt. Die erste Ausgangssignalerfassungseinheit 110 kann die Daten auch in der ersten Relevanzmatrix festhalten, die in der Detektionseinheit 100 oder in einer externen Speichereinheit gespeichert ist. Die erste Ausgangssignalerfassungseinheit 110 kann die Daten auch in der ersten Relevanzmatrix festhalten, die durch eine mit der Mehrzahl von Sensoren 10 verbundene externe Einheit aus den ersten Ausgangsdaten berechnet wird. Bei den ersten Ausgangsdaten gemäß der vorliegenden Ausführungsform handelt es sich um Ausgangssignale vom Ausgang der Sensoren 10, die als Referenzsignale dienen.
Wenn sich das Fahrzeug in einem Normalzustand befindet, empfängt die erste Ausgangssignalerfassungseinheit 110 als erste Ausgangsdaten von der Mehrzahl von Sensoren 10 die Ausgangsdaten von den Sensoren 10, welche den Normalbetrieb detektieren. Alternativ kann die erste Ausgangssignalerfassungseinheit 110 als erste Ausgangsdaten die Ausgangsdaten während eines vorgegebenen Zeitraums von der Mehrzahl von Sensoren 10 empfangen.
Die erste Ausgangssignalerfassungseinheit 110 kann als erste Relevanzmatrix eine Matrix erstellen, die Elemente enthält, die allen Kombinationen von je zwei Sensoren 10 aus der Mehrzahl von Sensoren 10 entsprechen, wobei jedes Element die Relevanz zwischen zwei Sensoren 10 darstellt. Wenn zum Beispiel die Anzahl der Sensoren 10 gleich d ist, erstellt die erste Ausgangssignalerfassungseinheit 110 eine erste Relevanzmatrix, bei der es sich um eine symmetrische Matrix mit d Zeilen und d Spalten handelt. Wenn das mit den Sensoren 10 ausgestattete Fahrzeug gemäß der Erläuterung der vorliegenden Ausführungsform in einem Normalzustand betrieben wird, erstellt die erste Ausgangssignalerfassungseinheit 110 eine erste Relevanzmatrix, die den durch die Sensoren 10 ausgegebenen ersten Ausgangssignalen entspricht.
Die zweite Ausgangssignalerfassungseinheit 120 ist mit einer Mehrzahl von Sensoren 10 verbunden und berechnet und erstellt eine zweite Relevanzmatrix, welche die Relevanz zwischen der Mehrzahl von Sensoren 10 während der zweiten Datenausgabe der Sensoren 10 anzeigt. Die zweite Ausgangssignalerfassungseinheit 120 kann die Daten auch in der zweiten Relevanzmatrix erfassen, die in der Detektionseinheit 100 oder in einer externen Speichereinheit gespeichert ist. Die zweite Ausgangssignalerfassungseinheit 120 kann die Daten auch in der zweiten Relevanzmatrix erfassen, die durch eine mit der Mehrzahl von Sensoren 10 verbundene externe Einheit aus den zweiten Ausgangsdaten berechnet wird. Bei den zweiten Ausgangsdaten gemäß der vorliegenden Ausführungsform handelt es sich um Ausgangsdaten vom Ausgang der Sensoren 10, die als Referenzsignale dienen.
Vorzugsweise erfasst die zweite Ausgangssignalerfassungseinheit 120 als zweite Ausgangsdaten der Sensoren 10 Ausgangssignale, die zum Kennzeichnen dienen, ob das Fahrzeug im Fahrbetrieb normal arbeitet (mit anderen Worten, die Ausgangssignale während eines Prüfzeitraums). Alternativ kann die zweite Ausgangssignalerfassungseinheit 120 als zweite Ausgangsdaten von den Sensoren 10 während eines vorgegebenen Zeitraums ausgegebene Ausgangsdaten erfassen, der von dem Zeitraum verschieden ist, während dessen die ersten Ausgangsdaten durch die Ausgangssignalerfassungseinheit 110 erfasst wurden.
Die zweite Ausgangssignalerfassungseinheit 120 kann als zweite Relevanzmatrix eine Matrix erstellen, die Elemente enthält, die allen Kombinationen von je zwei Sensoren 10 aus der Mehrzahl von Sensoren 10 entsprechen, wobei jedes Element die Relevanz zwischen zwei Sensoren 10 darstellt. Wenn zum Beispiel die Anzahl der Sensoren 10 gleich d ist, erstellt die zweite Ausgangssignalerfassungseinheit 120 eine zweite Relevanzmatrix, bei der es sich um eine symmetrische Matrix mit d Zeilen und d Spalten handelt.
Gemäß der Erläuterung der vorliegenden Ausführungsform erstellt die zweite Ausgangssignalerfassungseinheit 120 eine zweite Relevanzmatrix, die den zweiten Ausgangsdaten entspricht, die während des Prüfzeitraums für das Fahrzeug durch die Sensoren 10 ausgegeben wurden. Mit anderen Worten, gemäß der vorliegenden Ausführungsform dienen die während des Normalbetriebs erfassten ersten Signale als Referenzsignale und die während des Prüfzeitraums erfassten zweiten Signale als Vergleichssignale, und die Detektion von Änderungen der Ausgangssignale der Sensoren auf der Grundlage der Änderungen der Relevanz zwischen den Sensoren entspricht der Detektion anomaler Sensoren.
Die Änderungsberechnungseinheit 130 ist mit der ersten Ausgangssignalerfassungseinheit 110 und der zweiten Ausgangssignalerfassungseinheit 120 verbunden und berechnet eine Änderungsmatrix, die den Änderungsgrad zwischen der ersten Relevanzmatrix und der zweiten Relevanzmatrix darstellt. Die Änderungsberechnungseinheit 130 kann eine Änderungsmatrix auf der Grundlage der Absolutwerte der Differenzen zwischen der ersten Relevanzmatrix und der zweiten Relevanzmatrix berechnen. Gemäß einem Beispiel berechnet die Änderungsberechnungseinheit 130 als Änderungsmatrix die Absolutwerte der Differenzen zwischen der ersten Relevanzmatrix und der zweiten Relevanzmatrix.
Die Kennzeichnungseinheit 140 ist mit der Änderungsberechnungseinheit 130 verbunden und beschreibt eine Gruppe sich nicht ändernder und/oder sich ändernder Sensoren auf der Grundlage der Änderungsmatrix. Zum Beispiel kann die Kennzeichnungseinheit 140 eine Gruppe von Sensoren mit einem größeren Änderungsgrad als bei anderen Sensoren unter Bezugnahme auf eine Änderung zwischen den ersten Ausgangssignalen und den zweiten Ausgangssignalen als Gruppe sich ändernder Sensoren kennzeichnen.
Die Kennzeichnungseinheit 140 kann auch eine Gruppe von Sensoren mit einem geringeren Änderungsgrad als bei anderen Sensoren unter Bezugnahme auf eine Änderung zwischen den ersten Ausgangssignalen und den zweiten Ausgangssignalen als Gruppe sich nicht ändernder Sensoren kennzeichnen. Dann kennzeichnet die Kennzeichnungseinheit 140 eine Gruppe sich ändernder Sensoren auf der Grundlage einer gekennzeichneten Gruppe sich nicht ändernder Sensoren. Die Kennzeichnungseinheit 140 kann aus der Änderungsmatrix eine Untermatrix mit einem geringeren Änderungsgrad als beim Rest hervorheben und damit die Gruppe von Sensoren als Gruppe sich ändernder Sensoren kennzeichnen, die nicht der Untermatrix entsprechen.
Die Kennzeichnungseinheit 140 kann auch eine Gruppe von Sensoren mit einem geringeren Änderungsgrad als bei anderen Sensoren unter Bezugnahme auf eine Änderung zwischen den ersten Ausgangssignalen und den zweiten Ausgangssignalen als Gruppe sich ändernder Sensoren kennzeichnen. Die Kennzeichnungseinheit hebt zum Beispiel eine Untermatrix mit einem geringeren Änderungsgrad als beim Rest hervor und kennzeichnet die Gruppe von Sensoren, die der Untermatrix entsprechen, als Gruppe sich nicht ändernder Sensoren.
Im vorliegenden Fall beinhaltet die Gruppe sich nicht ändernder Sensoren aus den Sensoren 10 diejenigen Sensoren 10 ohne Änderung ihrer Beziehungsstruktur, die den Referenzsignalen und den Vergleichssignalen entsprechen und mit den normalen Sensoren übereinstimmen. Die Gruppe sich ändernder Sensoren beinhaltet die Sensoren 10 mit einer Änderung ihrer Beziehungsstruktur, die den Referenzsignalen und den Vergleichssignalen entsprechen und mit den anomalen Sensoren übereinstimmen. Genauer gesagt, die die Kennzeichnungseinheit 140 kennzeichnet eine Gruppe sich ändernder Sensoren und/oder eine Gruppe sich nicht ändernder Sensoren durch eine Bewertungszahl für die Gruppe der sich ändernden Sensoren. Die Kennzeichnungseinheit 140 weist eine Bewertungszahlberechnungseinheit 142 und eine Sensorkennzeichnungseinheit 144 auf.
Die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 berechnet Bewertungszahlen für die Sensoren 10, um die Zielfunktion möglichst zu minimieren, die einem Wert entspricht, der durch Multiplizieren der Bewertungszahlen der Sensoren 10 entsprechend ihrem Änderungsgrad mit jedem der Änderungsgrade erhalten wird, die als Elemente in der Änderungsmatrix enthalten sind. Die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 berechnet Bewertungszahlen für die Sensoren 10, um die Zielfunktion unter der Bedingung zu minimieren, dass der Bewertungsgrad jedes Sensors 10 gleich oder größer als 0 ist. Die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 berechnet auch Bewertungszahlen für die Sensoren 10, um die Zielfunktion unter der weiteren Bedingung zu verringern, dass die Summe der Bewertungszahlen der Sensoren 10 einen vorgegebenen Wert erreicht.
Die Sensorkennzeichnungseinheit 144 kennzeichnet eine Gruppe sich nicht ändernder Sensoren, die keine Änderung zwischen den ersten Ausgangssignalen und den zweiten Ausgangssignalen aufweisen, und eine Gruppe sich ändernder Sensoren auf der Grundlage der Bewertungszahlen der Sensoren 10. Zum Beispiel bezieht die Sensorkennzeichnungseinheit 144 Sensoren mit einer Bewertungszahl ungleich null in die Gruppe sich nicht ändernder Sensoren ein und kennzeichnet diese als normale Sensoren. Stattdessen oder zusätzlich kann die Sensorkennzeichnungseinheit 144 Sensoren mit einer Bewertungszahl gleich null in die Gruppe sich ändernder Sensoren einbeziehen und diese als anomale Sensoren kennzeichnen.
Die Detektionseinheit 100 kann auch eine Speichereinheit zum Speichern der ersten Ausgangssignale, der zweiten Ausgangssignale, der ersten Relevanzmatrix, der zweiten Relevanzmatrix, der Änderungsmatrix, der Zielfunktion, der Bewertungszahlen, der Gruppe sich ändernder Sensoren und/oder der sich nicht ändernden Sensoren sowie weiterer Daten enthalten.
Die Detektionseinheit 100 gemäß der vorliegenden Ausführungsform ermittelt jede Beziehungsstruktur entsprechend den Referenzsignalen und Vergleichssignalen der Sensoren 10 und ermittelt die normalen Sensoren und die anomalen Sensoren gemäß Änderungen in den Beziehungsstrukturen. Im vorliegenden Fall kann die Detektionseinheit 100 die Bewertungszahlen gemäß dem Änderungsgrad in den Beziehungsstrukturen berechnen und ausgehend davon, ob die Bewertungszahl gleich oder ungleich null ist, ermitteln, ob es sich bei einem Sensor 10 um einen anomalen Sensor handelt. Demgemäß sind keine Schwellenwerte erforderlich, die auf der Erfahrung von Benutzern beruhen.
2 zeigt den Ablaufplan der gemäß der Ausführungsform der vorliegenden Erfindung durch die Detektionseinheit 100 ausgeführten Arbeitsschritte. Die Detektionseinheit 100 führt diese Arbeitsschritte nacheinander aus, um zu kennzeichnen, bei welchen der Sensoren 100 es sich um normale Sensoren und bei welchen es sich um anomale Sensoren handelt.
Zuerst erfassen die erste Ausgangssignalerfassungseinheit 110 und die zweite Ausgangssignalerfassungseinheit 120 Detektionsergebnisse von den Sensoren 10 (S210). Zum Beispiel erfasst die erste Ausgangssignalerfassungseinheit 110 Referenzsignale r, und die zweite Ausgangssignalerfassungseinheit 120 erfasst Vergleichssignale x. Die erste Ausgangssignalerfassungseinheit 110 kann die erfassten Daten in der Speichereinheit speichern. Im Rahmen der folgenden Erläuterung werden während eines vorgegebenen Zeitraums zehn Datensätze von Signaldaten r und Signaldaten x von insgesamt d Sensoren 10 erfasst, um insgesamt t x d Daten zu erhalten.
Sodann berechnen und erstellen die erste Ausgangssignalerfassungseinheit 110 und die zweite Ausgangssignalerfassungseinheit 120 Relevanzmatrizen Λn (n = 1, 2) auf der Grundlage von Referenzsignalen r und Vergleichssignalen x (S220). Die erste Ausgangssignalerfassungseinheit 110 und die zweite Ausgangssignalerfassungseinheit 120 können die berechneten Relevanzmatrizen Λn in der Speichereinheit speichern. Im vorliegenden Fall handelt es sich bei den Relevanzmatrizen Λn um Matrizen mit d Zeilen und d Spalten.
Die Relevanzmatrix Λn zeigt die erste Relevanzmatrix an, wenn n = 1 ist, und die zweite Relevanzmatrix, wenn n = 2 ist. Die erste Ausgangssignalerfassungseinheit 110 und die zweite Ausgangssignalerfassungseinheit 120 können diese gemäß der folgenden Gleichung definieren und berechnen (siehe zum Beispiel M. Yuan und Y. Lin, „Model selection and estimation in the Gaussian graphical model”, Biometrika, Bd. 94, S. 19 bis 35, 2007, und O. Banerjee, L. El Ghaoui und A. d'Aspremont, „Model selection through sparse maximum likelihood estimation for multivariate Gaussian or binary data”, Journal of Machine Learning Research, Bd. 9, S. 485 bis 516, 2008).
[Gleichung 1]
Im vorliegenden Fall ist argmin f(x) gleich x, wenn f(x) einen Mindestwert erreicht, und Λ ist gleich Λn, wenn die rechte Seite in Gleichung 1 einen Mindestwert erreicht (wenn die Relevanz bewertet wird). Ferner ist detA die Determinante der Matrix A und trA gleich der Summe der Digitalkomponente der Matrix A. Außerdem ist |Λi, j| gleich dem Absolutwert des Elements (i, j) in der Matrix Λ.
In diesem Fall stellt der dritte Term im rechten Ausdruck von Gleichung 1, der |Λi, j| enthält, den Regelungsterm dar, der zu Λn addiert werden muss, um eine Untermatrix zu erhalten, bei der die meisten Komponenten gleich null sind. Ferner stellt der Faktor ρ, der die Größe des Regelungsterms festlegt, einen Parameter dar, der dazu dient, die Anzahl der in dem bewerteten Λn enthaltenen Nullelemente zu kontrollieren. Dieser Regelungsparameter wird zuvor durch den Benutzer ermittelt.
Im vorliegenden Fall wird der Regelungsparameter ρ zum Beispiel gleich einem Wert gleich 0,01 oder weniger gesetzt. Wenn der Normalisierungsparameter ρ tatsächlich einen Wert gleich oder weniger als 0,01 aufweist, wirkt sich dieser in der vorliegenden Ausführungsform nur gering oder nicht auf die berechneten Bewertungszahlen aus, und die Werte brauchen nicht angepasst zu werden. Ferner stellt Sn die Probenkovarianzmatrix der n-ten Signaldaten dar und ist durch die folgende Gleichung definiert.
[Gleichung 2]
Gleichung 1 zum Bewerten der Beziehungsstruktur zwischen Sensoren 10 ist als geregeltes Maximum-Likelihood-Bewertungsverfahren bekannt. Die erste Ausgangssignalerfassungseinheit 110 und die zweite Ausgangssignalerfassungseinheit 120 führen zur ersten Relevanzmatrix Λ1 und zur zweiten Relevanzmatrix Λ2 gemäß den Referenzsignalen r und den Vergleichssignalen x.
Alternativ können die erste Ausgangssignalerfassungseinheit 110 und die zweite Ausgangssignalerfassungseinheit 120 von Gleichung 1 abweichende Relevanzmatrizen berechnen und/oder erstellen. Die Relevanzmatrizen können zum Beispiel auf der Grundlage eines Ising-Modells berechnet werden. Die erste Ausgangssignalerfassungseinheit 110 und die zweite Ausgangssignalerfassungseinheit 120 können Relevanzmatrizen auch in Abhängigkeit von dem zu bearbeitenden Datentyp auswählen (zum Beispiel Binärdaten wie beispielsweise 1 und 0).
Sodann erstellt die Änderungsberechnungseinheit 130 die Relevanzmatrizen Λn und berechnet eine Änderungsmatrix (S230). Die Änderungsberechnungseinheit 130 kann in der Speichereinheit gespeicherte Relevanzmatrizen Λn abrufen oder berechnete Änderungsmatrizen in der Speichereinheit speichern. Die folgende Beschreibung dient der Erläuterung eines Beispiels, bei dem die Änderungsberechnungseinheit 130 zuerst die Absolutwerte der Differenzen zwischen der ersten Relevanzmatrix Λ1 und der zweiten Relevanzmatrix Λ2 als Änderungsmatrix D berechnet.
[Gleichung 3]

D = abs(Λ₁ – Λ₂)

Sodann empfängt die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 die Änderungsmatrix und berechnet Bewertungszahlen für eine Mehrzahl von Sensoren 10 (S240). Die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 kann in der Speichereinheit gespeicherte Änderungsmatrizen abrufen und berechnete Bewertungszahlen in der Speichereinheit speichern. Die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 kann auf der Grundlage bestimmter Bedingungen eine Berechnungsgleichung zum Berechnen der Bewertungszahlen auswählen. Wenn zum Beispiel die Anzahl normaler Sensoren oder ein niedrigerer Grenzwert k für die normalen Sensoren vorgegeben ist, verwendet die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 die folgende Gleichung für die Bewertungszahlen S*.
[Gleichung 4]
Gleichung 4 zeigt, dass die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 die Bewertungszahlen S* für eine Mehrzahl von Sensoren 10 unter der Bedingung berechnet, dass die Summe der Bewertungszahlen der Sensoren 10 gleich einer vorgegebenen Anzahl sich nicht ändernder Sensoren ist, um die Zielfunktion zu minimieren. Im vorliegenden Falle stellt der Ausdruck „für” die Randbedingung dar. Die Bewertungszahl S und die Bewertungszahl S* sind ebenfalls Spaltenvektoren mit d Elementen, und das Element S*i stellt die Bewertungszahl für jeden der d Sensoren 10 dar. „T” stellt den transponierten Vektor dar (mit anderen Worten, ST ist ein Zeilenvektor).
Die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 berechnet die Bewertungszahlen der Sensoren 10, um die Zielfunktion von Gleichung 4 unter der weiteren Bedingung zu minimieren, dass der Wert der Bewertungszahl jedes Sensors 10 gleich 0 oder gleich 1 ist. Mit anderen Worten, die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 berechnet eine Bewertungszahl S*, welche Gleichung 4 unter der Bedingung genügt, dass die Elemente der verkleinerten Bewertungszahl S diskrete Werte von entweder 0 oder 1 annehmen. Im vorliegenden Fall stellt Gleichung 4 eine Zielfunktion dar, die für diskrete Werte optimiert und normalisiert wurde und als diskretes Optimierungsproblem bekannt ist (0–1-Ganzzahlprogrammierung). Ein bestimmtes Verfahren zum Minimieren einer Zielfunktion zum Berechnen der Bewertungszahl S* ist bekannt.
Anschließend empfängt die Sensorkennzeichnungseinheit 144 die Bewertungszahlen und stellt fest, bei welchen Sensoren 10 es sich um anomale und/oder normale Sensoren handelt (S250). Die Sensorkennzeichnungseinheit 144 kann in der Speichereinheit gespeicherte Bewertungszahlen abrufen und bestimmte Sensordaten in der Speichereinheit speichern. Die Sensorkennzeichnungseinheit 144 enthält Sensoren 10, die einer Bewertungszahl S*i mit einem Wert 0 in der Gruppe der sich ändernden Sensoren entsprechen.
Wenn die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 ein Element mit einem Wert gleich 1 in dem Spaltenvektor der Bewertungszahl S als Reaktion darauf, dass das Element einen großen Wert aufweist, als Element in die Änderungsmatrix D einträgt, wird die Zielfunktion in Gleichung 4 vergrößert, und das Ergebnis der Multiplikation des Elements mit dem großen Wert mit eins ist ungleich null. Wenn die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 ein Element 0 in dem Spaltenvektor der Bewertungszahl S als Reaktion darauf, dass das Element einen großen Wert aufweist, als Element in die Änderungsmatrix D einträgt, wird die Zielfunktion minimiert, und das Ergebnis der Multiplikation des Elements mit dem großen Wert mit 0 ist gleich null.
Wenn die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 ein Element mit einem Wert gleich 1 in dem Spaltenvektor der Bewertungszahl S als Reaktion darauf, dass das Element einen kleinen Wert (oder 0) aufweist, als Element in die Änderungsmatrix D einträgt, wird gleichermaßen die Zielfunktion verkleinert, und das Ergebnis der Multiplikation des Elements mit dem kleinen Wert mit eins ist ungleich null. Deshalb trägt die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 eine Anzahl von k Elementen mit einem Wert gleich 1 in dem Spaltenvektor der Bewertungszahl S als Reaktion darauf ein, dass ein Element im Änderungsvektor D einen kleinen Wert (oder 0) aufweist, und verkleinert die Zielfunktion.
Mit anderen Worten, die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 sucht aus den Beziehungsstrukturen der Sensoren 10 zwischen den Referenzsignalen und den Vergleichssignalen die Beziehungsstrukturen mit einer kleinen (oder großen) Änderung aus, und die Sensorkennzeichnungseinheit 144 kennzeichnet die entsprechenden anomalen Sensoren und/oder die normalen Sensoren als Reaktion auf die gefundenen Beziehungsstrukturen. Auf diese Weise kann die Detektionseinheit 100 gemäß der vorliegenden Ausführungsform ausgehend davon, ob der Wert der Bewertungszahl S*i gleich null oder ungleich null ist, festlegen, welche Sensoren 10 normal und welche anomal sind, anstatt einen Schwellenwert auf der Grundlage der Erfahrung des Benutzers zu verwenden.
Die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 gemäß der vorliegenden Erfindung wurde unter Verwendung der Zielfunktion in Gleichung 4 erläutert. Die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 kann jedoch die Zielfunktion in der folgenden Gleichung verwenden.
[Gleichung 5]
Ebenso wie in Gleichung 4 berechnet die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 die Bewertungszahl S* der Sensoren 10, um die Zielfunktion zu minimieren, unter der Bedingung, dass die Summe der Bewertungszahlen der Sensoren 10 gleich der Anzahl k der Sensoren ist. Außerdem berechnet die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 die Bewertungszahl S* der Sensoren, um die Zielfunktion in Gleichung 5 zu minimieren, unter der Bedingung, dass die Bewertungszahl S*i jedes Sensors 10 gleich 0 bis einschließlich 1 ist.
Wenn die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 ein Element mit einem Wert gleich oder nahezu gleich 1 in dem Spaltenvektor der Bewertungszahl S als Reaktion darauf, dass das Element einen großen Wert aufweist, als Element in die Änderungsmatrix D einträgt, wird die Zielfunktion in Gleichung 5 vergrößert, und das Ergebnis der Multiplikation des Elements mit dem großen Wert mit dem Wert gleich oder nahezu gleich 1 ist ungleich null. Wenn die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 ein Element 0 in dem Spaltenvektor der Bewertungszahl S als Reaktion darauf, dass das Element einen großen Wert aufweist, als Element in die Änderungsmatrix einträgt, wird die Zielfunktion verkleinert, und das Ergebnis der Multiplikation des Elements mit dem großen Wert mit 0 ist gleich null.
Desgleichen wird die Zielfunktion verkleinert, wenn die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 ein Element mit einem Wert gleich 1 oder nahezu gleich 1 in dem Spaltenvektor der Bewertungszahl S als Reaktion darauf, dass das Element einen kleinen Wert (oder 0) aufweist, als Element in die Änderungsmatrix D einträgt, und das Ergebnis der Multiplikation des Elements mit dem kleinen Wert mit dem Wert 1 oder dem Wert nahezu gleich 1 ist ungleich null. Deshalb trägt die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 als Reaktion darauf, dass ein Element im Änderungsvektor D einen kleinen Wert (oder 0) aufweist, Elemente mit einem Wert ungleich null in dem Spaltenvektor der Bewertungszahl S ein und verkleinert die Zielfunktion.
Wenn die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 unter Verwendung der Gleichung 5 eine Bewertungszahl S* berechnet hat, nimmt die Sensorkennzeichnungseinheit 144 Sensoren mit einer Bewertungszahl S*i von 0 in die Gruppe sich ändernder Sensoren auf, um Berechnungsfehler auszuschließen. Mit anderen Worten, die Sensorkennzeichnungseinheit 144 kann angeben, ob es sich bei den Sensoren 10 um normale oder anomale Sensoren handelt, je nachdem, ob der Wert der Bewertungszahl S*i für den Sensor gleich null oder ungleich null ist. Da die Bewertungszahl S*i von 0 bis einschließlich 1 reicht und die Gesamtzahl der Zahlenwerte k beträgt, berechnet die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 eine Mindestzahl von k Elementen ungleich null aller Elemente mit einer Bewertungszahl S* (mit anderen Worten, der untere Grenzwert für die Anzahl normaler Sensoren ist gleich k).
Mitunter führt die Sensorkennzeichnungseinheit 144 eine Berechnung durch, um von null abweichende Werte, die von Berechnungsfehlern herrühren (beispielsweise 0,0001), in null umzuwandeln, und Werte, die kleiner als ein vorgegebener Schwellenwert sind (beispielsweise 0,01) in null umzuwandeln. Diese Sensorkennzeichnungseinheit 144 verwendet zum Ausschließen von Berechnungsfehlern einen einfachen Schwellenwert und kann weiterhin feststellen, ob es sich bei den Sensoren 10 um normale oder anomale Sensoren handelt, ohne einen Schwellenwert auf der Grundlage der Benutzererfahrung zu verwenden.
Im vorliegenden Fall stellt die Gleichung 5 eine Zielfunktion dar, die als kontinuierliches Näherungsproblem formuliert worden ist und als nichtkonvexes Optimierungsproblem bezeichnet wird. Ein spezielles Verfahren zum Minimieren einer Zielfunktion der Bewertungszahl S* ist bekannt. Die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 ist in der Lage, die Bewertungszahlen S* unter Verwendung von weniger Rechenschritten als in Gleichung 4 zu berechnen, wenn das durch Gleichung 5 ausgedrückte nichtkonvexe Optimierungsproblem verwendet wird.
Gemäß dieser Erläuterung berechnet die Änderungsberechnungseinheit 130 gemäß der vorliegenden Ausführungsform die Absolutwerte der Differenzen zwischen der ersten Relevanzmatrix Λ1 und der zweiten Relevanzmatrix Λ2 als Änderung in der Matrix D. Stattdessen kann die Änderungsberechnungseinheit 130 eine durch die folgende Gleichung ausgedrückte Änderungsmatrix Aμ berechnen, indem sie eine Einheitsmatrix I als konstantes Vielfaches zu den Absolutwerten der Differenzen zwischen der ersten Relevanzmatrix Λ1 und der zweiten Relevanzmatrix Λ2 addiert.
[Gleichung 6]

A_μ = abs(Λ₁ – Λ₂) + cI_d

Im vorliegenden Fall ist Id eine Einheitsmatrix mit d Zeilen und d Spalten, und c ist eine Konstante. Die Änderungsberechnungseinheit 130 ermittelt den Faktor für das konstante Vielfache c, sodass der kleinste Eigenwert λmin (Aμ) = μ in der Änderungsmatrix Aμ positiv ist. Hierbei wird der Eigenwert μ als beliebiger Wert größer als 0 festgelegt, beispielsweise 0,001. Da in der vorliegenden Ausführungsform die tatsächliche Größe des Eigenwertes μ nur eine geringe oder keine Auswirkung auf die berechneten Bewertungszahlen hat, braucht der Wert nicht angepasst zu werden.
Wenn die Änderungsberechnungseinheit 130 eine Änderungsmatrix Aμ berechnet hat, kann die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 die folgende Gleichung zum Ermitteln der Bewertungszahl S* verwenden.
[Gleichung 7]
Gleichung 7 ist eine Zielfunktion, die die Änderungsmatrix D in Gleichung 5 in die Änderungsmatrix Aμ umwandelt. Ebenso wie in Gleichung 5 berechnet die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 die Bewertungszahlen S* der Sensoren 10, um die Zielfunktion unter der Bedingung zu minimieren, dass die Summe der Bewertungszahlen der Sensoren 10 gleich der Anzahl k der Sensoren ist. Ferner berechnet die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 die Bewertungszahl S* für die Sensoren, um die Zielfunktion in Gleichung 7 unter der weiteren Bedingung zu minimieren, dass die Bewertungszahl S*i jedes Sensors 10 einen Wert 0 bis einschließlich 1 aufweist.
Ebenso wie bei der Verwendung von Gleichung 5 durch die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 bezieht die Sensorkennzeichnungseinheit 144 Sensoren mit einer Bewertungszahl S*i von 0 in die Gruppe sich ändernder Sensoren ein, um Berechnungsfehler auszuschließen. Mit anderen Worten, die Sensorkennzeichnungseinheit 144 kann in Abhängigkeit davon, ob der Wert der Bewertungszahl S*i gleich oder ungleich null ist, feststellen, ob es sich bei den Sensoren 10 um normale oder anomale Sensoren handelt, ohne einen Schwellenwert auf der Grundlage der Erfahrung des Benutzers zu verwenden.
Im vorliegenden Fall berechnet die Änderungsberechnungseinheit 130 die Änderungsmatrix Aμ in Gleichung 6, um die Eigenwerte in Werte gleich oder größer als 0 zu konvertieren. Deshalb ist Gleichung 7 eine Zielfunktion, in der das kontinuierliche Näherungsproblem zum Erreichen einer konvexen Näherung formuliert ist. Mit anderen Worten, Gleichung 7 wird als konvexes Optimierungsproblem (konvexes quadratisches Programmierproblem) bezeichnet, und lokale Optima werden als globale Optima behandelt. Theoretisch, und um die Berechnungen selbst überschaubar zu gestalten, können der Rechenaufwand im Vergleich zu den Berechnungen der Bewertungszahlen in Gleichung 5 verringert und eine eindeutige Lösung ermittelt werden. Ein bestimmtes Verfahren zum Minimieren der Zielfunktion eines konvexen Optimierungsproblems und zum Berechnen der Bewertungszahl S* ist bekannt, und die Bewertungszahl S* kann unter Verwendung eines bekannten Algorithmus berechnet werden.
Die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 berechnet wie oben beschrieben die Bewertungszahlen S* der Sensoren 10 unter der Bedingung, dass die Summe der Bewertungszahlen der Sensoren 10 gleich einer vorgegebenen Anzahl k sich nicht ändernder Sensoren ist. Die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 kann Bewertungszahlen S* auch unter der weiteren Bedingung berechnen, dass die Summe der Bewertungszahlen der Sensoren 10 gleich der Anzahl sich nicht ändernder Sensoren für verschiedene Anzahlen sich nicht ändernder Sensoren ist, um die Zielfunktion zu minimieren. Mit anderen Worten, die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 berechnet Bewertungszahlen S*j, die einer Mehrzahl kj von Anzahlen sich nicht ändernder Sensoren entsprechen.
Dann ermittelt die Sensorkennzeichnungseinheit 144 auf der Grundlage der Bewertungszahlen S*j der Sensoren 10 für jede einzelne Anzahl kj sich nicht ändernder Sensoren, ob die Sensoren zur Gruppe der sich nicht ändernden Sensoren gehören. Deshalb kann die Detektionseinheit 100, wenn keine vorgegebene Anzahl k sich nicht ändernder Sensoren angezeigt oder nur eine grobe Anzahl k sich nicht ändernder Sensoren festgelegt worden ist, die Sensoren 10 für verschiedene Anzahlen kj sich nicht ändernder Sensoren kennzeichnen.
Auf diese Weise erhält die Detektionseinheit 100 Gruppen sich ändernder Sensoren für jedes kj. Im vorliegenden Fall wird jede Gruppe sich ändernder Sensoren auf der Grundlage verschiedener Bedingungen erhalten. Zum Beispiel fällt eine Gruppe von d–km sich ändernden Sensoren, die als Reaktion auf km sich nicht ändernder Sensoren erhalten wurde, nicht vollständig in eine Gruppe von d–km–1 sich ändernden Sensoren, die als Reaktion auf km–1 sich nicht ändernde Sensoren erhalten wurden.
Mit anderen Worten, die überlappenden Sensoren 10 sowohl in der Gruppe von d–km sich ändernden Sensoren als auch in der Gruppe von d–km–1 sich ändernden Sensoren können anhand von Ergebnissen, die ihre Zugehörigkeit zu Gruppen sich unter verschiedenen Bedingungen ändernder Gruppen kennzeichnen, als Sensoren 10 mit einer hohen Wahrscheinlichkeit ermittelt werden, anomal zu sein. Deshalb kann die Detektionseinheit 100 einen Sensor 10, der eine höhere Wahrscheinlichkeit aufweist, ein anomaler Sensor zu sein, anhand dessen ermitteln, wie viele Gruppen überlappender Sensoren 10 zu den Gruppen sich ändernder Sensoren gehörten, die der unterschiedlichen Anzahl kj sich nicht ändernder Sensoren entsprechen. Auf diese Weise kann die Detektionseinheit 100 anhand des Überlappungsgrades eine Rangordnung der Sensoren entsprechend ihrer Wahrscheinlichkeit erstellen, anomal zu sein.
Im Rahmen der Erläuterung der vorliegenden Ausführungsform hat die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 die Bewertungszahl S* für die Sensoren 10 unter Verwendung von Gleichung 4, Gleichung 5 und Gleichung 7 unter der Bedingung berechnet, dass die Summe der Bewertungszahlen der Sensoren 10 gleich einer vorgegebenen Anzahl k sich nicht ändernder Sensoren ist. Die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 kann die Bewertungszahl S* der Sensoren 10 jedoch auch unter der Bedingung berechnen, dass die Summe der Bewertungszahlen der Sensoren 10 gleich der Anzahl d der Sensoren ist, um die Zielfunktion zu minimieren.
Mit anderen Worten, wenn eine vorgegebene Anzahl normaler Sensoren (oder ein unterer Grenzwert für die Anzahl) festgelegt worden ist, verwendet die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 die Zielfunktion in Gleichung 4, Gleichung 5 oder Gleichung 7, um die Bewertungszahl S* zu berechnen, verwendet jedoch die folgende Gleichung, wenn die Anzahl normaler Sensoren unbekannt ist.
[Gleichung 8]
Um die Zielfunktion in Gleichung 8 zu verringern, berechnet die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 die Bewertungszahl S* der Sensoren unter der weiteren Bedingung, dass die Bewertungszahl S* jedes Sensors 10 eine reale Zahl gleich oder größer als 0 ist. Wenn die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 ein Element in dem Spaltenvektor der Bewertungszahl S mit einem Wert, der gleich einer großen realen Zahl ist, als Reaktion darauf, dass das Element einen großen Wert aufweist, als Element in die Änderungsmatrix Aμ einträgt, wird die Zielfunktion in Gleichung 8 vergrößert, und das Ergebnis der Multiplikation des Elements mit dem großen Wert mit eins ist ungleich null. Wenn die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 ein Element 0 in dem Spaltenvektor der Bewertungszahl S als Reaktion darauf, dass das Element einen großen Wert aufweist, als Element in die Änderungsmatrix Aμ einträgt, wird die Zielfunktion verringert, und das Ergebnis der Multiplikation des Elements mit dem großen Wert mit 0 ist gleich null.
Deshalb trägt die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 ein Element mit einem Wert ungleich null in dem Spaltenvektor der Bewertungszahl S als Reaktion darauf, dass das Element einen kleinen Wert (oder 0) aufweist, als Element in die Änderungsmatrix Aμ ein und verkleinert die Zielfunktion. Ebenso wie bei der Verwendung von Gleichung 5 und Gleichung 7 durch die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 bezieht die Sensorkennzeichnungseinheit 144 Sensoren mit einer Bewertungszahl S*i gleich 0 in die Gruppe sich ändernder Sensoren ein, um Berechnungsfehler auszuschließen. Mit anderen Worten, die Sensorkennzeichnungseinheit 144 ist in der Lage, ausgehend davon, ob der Wert der Bewertungszahl S*i gleich oder ungleich null ist, festzustellen, ob es sich bei Sensoren 10 um normale oder anomale Sensoren handelt, anstatt einen Schwellenwert auf der Grundlage der Erfahrung des Benutzers zu verwenden.
Im vorliegenden Fall verkleinert die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 die Zielfunktion, sodass die Summe der Bewertungszahlen S*i von d Sensoren 10 gleich d ist. Die Anzahl der in der Gruppe der sich ändernden Sensoren enthaltenen Sensoren 10 wird nicht angegeben, und die tatsächliche Anzahl ist gleich der Anzahl der Sensoren 10 mit einer Bewertungszahl gleich 0. Ebenso wie Gleichung 7 stellt Gleichung 8 ein konvexes Optimierungsproblem dar, und die Bewertungszahl S* kann unter Verwendung eines bekannten Algorithmus einfach berechnet werden.
Die Detektionseinheit 100 gemäß der vorliegenden Ausführungsform verkleinert wie oben erwähnt die Zielfunktion entsprechend den vorgegebenen Bedingungen, und Sensoren 10 können als normal oder anomal gekennzeichnet werden, ohne einen Schwellenwert auf der Grundlage der Erfahrung des Benutzers zu verwenden. Außerdem kann die Detektionseinheit 100 unter Verwendung eines bekannten Algorithmus auch dann einfach feststellen, ob Sensoren normal oder anomal sind, wenn die Anzahl der in dem System eingebauten Sensoren in die hunderte geht.
3 zeigt ein modifiziertes Beispiel einer Konfiguration der Detektionseinheit 100 gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zusammen mit einer Mehrzahl von Sensoren 10. Bei der Detektionseinheit 100 des modifizierten Beispiels sind alle Operationen, die denen der in 1 gezeigten Detektionseinheit 100 der Ausführungsform identisch oder ähnlich sind, mit denselben Bezugsnummern bezeichnet und weitere Erläuterungen weggelassen. Die Detektionseinheit 100 in dem modifizierten Beispiel kennzeichnet Sensoren 10 unter Verwendung verschiedener Zielfunktionen, aber derselben Zeitreihendaten der Referenzsignale und der Vergleichssignale, um die Genauigkeit der Ermittlungsergebnisse zu bestätigen. Die Detektionseinheit 100 enthält auch eine Bestimmungseinheit 310.
Die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 in dem modifizierten Beispiel berechnet zuerst den Wert einer ersten Bewertungszahl S*1 für die Sensoren 10, um die Zielfunktion unter der Bedingung zu minimieren, dass die Summe der Bewertungszahlen der Sensoren 10 gleich der Anzahl d der Sensoren ist. Mit anderen Worten, die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 berechnet eine erste Bewertungszahl S*1 unter Verwendung der Zielfunktion in Gleichung 8. Dann ermittelt die Sensorkennzeichnungseinheit 144 eine erste Gruppe sich nicht ändernder Sensoren und eine erste Gruppe sich ändernder Sensoren, indem sie alle Sensoren mit einer ersten Bewertungszahl S*1 gleich 0 in die Gruppe der sich ändernden Sensoren einbezieht, um Berechnungsfehler auszuschließen. Auf diese Weise wird die Anzahl k1 der in die Gruppe der sich nicht ändernden Sensoren einbezogenen (normalen) Sensoren 10 ermittelt.
Dann berechnet die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 unter der Bedingung, dass die Summe der Bewertungszahlen der Sensoren 10 gleich der Anzahl k1 der Sensoren in der ersten Gruppe der sich nicht ändernden Sensoren ist, den Wert einer zweiten Bewertungszahl S*2 für die Sensoren 10, um die Zielfunktion zu minimieren. Mit anderen Worten, die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 berechnet eine zweite Bewertungszahl S*2 unter Verwendung einer der Zielfunktionen in Gleichung 4, Gleichung 5 oder Gleichung 7. Dann ermittelt die Sensorkennzeichnungseinheit 144 eine zweite Gruppe sich nicht ändernder Sensoren und eine zweite Gruppe sich ändernder Sensoren durch Einbeziehen aller Sensoren 10 mit einer zweiten Bewertungszahl S*2 gleich 0 in die Gruppe sich ändernder Sensoren, um Berechnungsfehler auszuschließen.
Die Ermittlungseinheit 310 ist mit der Sensorkennzeichnungseinheit 144 verbunden und empfängt die Informationen über die Gruppen sich ändernder Sensoren und/oder die Gruppe sich nicht ändernder Sensoren, die durch die Sensorkennzeichnungseinheit 144 ermittelt wurden. Die Ermittlungseinheit 310 ermittelt als Reaktion auf die Informationen der Sensorgruppen, ob die Sensoren in der ersten Gruppe sich nicht ändernder Sensoren und in der zweiten Gruppe sich nicht ändernder Sensoren und/oder die Sensoren in der ersten Gruppe sich ändernder Sensoren und der zweiten Gruppe sich ändernder Sensoren übereinstimmen. Die Ermittlungseinheit 310 kann feststellen, dass die Wahrscheinlichkeit der Ergebnisse von der Sensorkennzeichnungseinheit 144 hoch ist, wenn die Sensoren 10 in zwei Sensorgruppen übereinstimmen (sich überlappen).
Auf diese Weise ermittelt die Detektionseinheit 100 gemäß dem modifizierten Beispiel Sensoren 10 unter Verwendung von zwei verschiedenen Zielfunktionen mit denselben Referenzsignalen und Vergleichssignalen, um Sensoren mit denselben Ermittlungsergebnissen zu ermitteln. Desgleichen kann die Detektionseinheit 100 den Sensoren 10 entsprechende Ermittlungsergebnisse in Form hochgenauer Ermittlungsergebnisse auswählen.
Im Rahmen der Erläuterung der Detektionseinheit 100 gemäß dem modifizierten Beispiel wurden die zweite Gruppe sich nicht ändernder Sensoren und die zweite Gruppe sich ändernder Sensoren ermittelt, nachdem die erste Gruppe sich nicht ändernder Sensoren und die erste Gruppe sich ändernder Sensoren ermittelt worden sind. Außerdem kann die Detektionseinheit 100 eine dritte Gruppe sich nicht ändernder Sensoren und eine dritte Gruppe sich ändernder Sensoren ermitteln. Mit anderen Worten, die Bewertungszahlberechnungseinheit 142 kann Bewertungszahlen S*m unter Verwendung von zwei oder mehr Zielfunktionen aus den Zielfunktionen von Gleichung 4, Gleichung 5 und Gleichung 7 berechnen, nachdem die erste Bewertungszahl S*1 unter Verwendung der Zielfunktion in Gleichung 8 berechnet wurde.
Die Sensorkennzeichnungseinheit 144 ermittelt jeden der Sensoren 10 anhand jeder der Bewertungszahlen S*m. Die Ermittlungseinheit 310 ermittelt auf der Grundlage jedes der Ermittlungsergebnisse für die Sensoren 10, ob die Ermittlungsergebnisse jedes Sensors 10 übereinstimmen. Die Ermittlungseinheit 310 kann zum Beispiel feststellen, dass die Ermittlungsergebnisse von Sensoren 10 mit einer großen Anzahl von Übereinstimmungen hochgenau sind.
Die Detektionseinheit 100 enthält auch eine Normalisierungseinheit 320, die mit der ersten Ausgangssignalerfassungseinheit 110 und der zweiten Ausgangssignalerfassungseinheit 120 verbunden ist. Die Normalisierungseinheit 320 normalisiert einen Satz Diagonalkomponenten in der ersten Relevanzmatrix Λ1 und in der zweiten Relevanzmatrix Λ2 auf 1 und wendet die Konvertierung zum Normalisieren der ersten Relevanzmatrix Λ1 zur zweiten Relevanzmatrix Λ2 an.
Die Änderungsberechnungseinheit 130 empfängt die normalisierte erste Relevanzmatrix Λ1N und die zweite normalisierte Relevanzmatrix Λ2N von der Normalisierungseinheit 320 und berechnet die Änderungsmatrix auf der Grundlage der Differenzen zwischen beiden. Da zwei Relevanzmatrizen auch dann normalisiert werden, wenn die Amplitudenwerte der Ausgangssignale von den Sensoren 10 verschieden groß sind, kann die Änderungsberechnungseinheit 130 den Änderungsgrad aus den Differenzen berechnen, der dem Wert 1 oder dem normalisierten Wert proportional ist.
Im Rahmen der Erläuterung der Detektionseinheit 100 gemäß der vorliegenden Ausführungsform konnten anomale Sensoren 10 unter Verwendung erster Signale, die als Referenzsignale erfasst wurden, wenn sich das Objekt in einem Normalzustand befand, und zweiter Signale detektiert werden, die während eines Prüfzeitraums als Vergleichswerte gewonnen wurden. Die Detektionseinheit 100 kann jedoch auch erste Signale, die während eines ersten vorgegebenen Zeitraums von dem Objekt erfasst wurden, und zweite Signale verwenden, die während eines zweiten vorgegebenen Zeitraums von dem Objekt erfasst wurden, der von dem ersten Zeitraum verschieden ist.
Da es sich nicht bei allen Sensoren 10 des ersten Zeitraums um normale Sensoren handelt, gelten als Sensoren 10, die durch die Sensorkennzeichnungseinheit 144 als der Gruppe sich ändernder Sensoren zugehörig bezeichnet wurden, die Sensoren 10, die sich entweder von einem normalen Sensor in einen anomalen Sensor oder von einem anomalen Sensor in einen normalen Sensor geändert haben. Die Detektionseinheit 100 kann Änderungen der Sensoren 10 durch laufendes Bewerten der Sensoren 10 in einer Zeitreihe überwachen. Da es sich in einem stationären Zustand bei den meisten Sensoren 10 um normale Sensoren handelt, zum Beispiel in einem Fahrzeug, können die normalen und anomalen Sensoren außerdem auf der Grundlage der Überwachungsergebnisse zum Fahrzeugzustand in einer Zeitreihe erkannt werden.
4 zeigt ein Beispiel einer Hardwarekonfiguration für den Computer 1900, der in der vorliegenden Ausführungsform als Detektionseinheit funktioniert. Der Computer 1900 gemäß der vorliegenden Ausführungsform ist mit einer CPU-Peripherie, bestehend aus CPU 2000, RAM 2020, einer Grafiksteuereinheit 2075 und einer Bildschirmeinheit 2080, die durch eine Host-Steuereinheit 2082 miteinander verbunden sind, einem Eingabe/Ausgabe-Bereich, bestehend aus Datenübertragungsschnittstelle 2030, Festplattenlaufwerk 2040 und DVD-Laufwerk 2060, die durch eine Eingabe/Ausgabe-Steuereinheit 2084 mit der Host-Steuereinheit 2082 verbunden sind, und einem herkömmlichen Eingabe/Ausgabe-Bereich ausgestattet, bestehend aus ROM 2010, Diskettenlaufwerk 2050 und Eingabe/Ausgabe-Chip 2070, die mit der Eingabe/Ausgabe-Steuereinheit 2084 verbunden sind.
Die Host-Steuereinheit 2082 ist mit dem RAM 2020, einer CPU 2000, die mit einer hohen Übertragungsrate auf den RAM 2020 zugreift, und einer Grafiksteuereinheit 2075 verbunden. Die CPU 2000 arbeitet auf der Grundlage eines in dem ROM 2010 und dem RAM 2020 gespeicherten Programms und steuert die diversen Einheiten. Die Grafiksteuereinheit 2075 übernimmt die durch die CPU 2000 und andere Einheiten im Bildspeicher des RAM 2020 erzeugten Bilddaten und zeigt diese Bilddaten auf der Bildschirmeinheit 2080 an. Alternativ kann die Grafiksteuereinheit 2075 einen Bildspeicher zum Speichern der durch die CPU 2000 und andere Einheiten erzeugten Bilddaten enthalten.
Die Eingabe/Ausgabe-Steuereinheit 2084 ist mit einer Host-Steuereinheit 2082, einer als relativ schnelle Eingabe/Ausgabeeinheit dienenden Datenübertragungsschnittstelle 2030, einem Festplattenlaufwerk 2040 und einem DVD-ROM-Laufwerk 2060 verbunden. Die Datenübertragungsschnittstelle 2030 tauscht über ein leitungsgestütztes oder drahtloses Netzwerk Daten mit den anderen Einheiten aus. Im Festplattenlaufwerk 2040 sind die durch die CPU 2000 im Computer 1900 verwendeten Programme und Daten gespeichert. Das DVD-ROM-Laufwerk 2060 liest Programme und Daten von dem DVD-ROM 2095 und stellt diese über den RAM 2020 dem Festplattenlaufwerk 2040 zur Verfügung.
Die Eingabe/Ausgabe-Steuereinheit 2084 ist mit dem ROM 2010, dem Diskettenlaufwerk 2050 und der relativ schnellen Eingabe/Ausgabe-Einheit des Eingabe/Ausgabe-Chips 2070 verbunden. Im ROM 2010 sind das Bootprogramm, das der Computer 1900 beim Systemstart ausführt, und/oder Programme gespeichert, die auf der Hardware des Computers 1900 beruhen. Das Diskettenlaufwerk 2050 liest Programme oder Daten von einer Diskette 2090 und stellt die Programme und Daten über den RAM 2020 dem Festplattenlaufwerk 2040 zur Verfügung. Der Eingabe/Ausgabe-Chip 2070 verbindet das Diskettenlaufwerk 2050 mit der Eingabe/Ausgabe-Steuereinheit 2084, und verschiedene Typen von Eingabe/Ausgabe-Einheiten sind über einen parallelen Anschluss, einen seriellen Anschluss, einen Tastaturanschluss oder einen Mausanschluss usw. mit der Eingabe/Ausgabesteuereinheit 2084 verbunden.
Ein über den RAM 2020 dem Festplattenlaufwerk 2040 zur Verfügung gestelltes Programm ist auf einem Speichermedium wie beispielsweise einer Diskette 2090, einem DVD-ROM 2095 oder einer IC-Karte gespeichert und wird durch den Benutzer bereitgestellt. Ein Programm wird von dem im Festplattenlaufwerk 2040 innerhalb des Computers 1900 eingebauten Aufzeichnungsmedium über den RAM 2020 gelesen und durch die CPU 2000 ausgeführt.
Durch in dem Computer 1900 installierte Programme wird dieser in die Lage versetzt, als erste Ausgangssignalerfassungseinheit 110, als zweite Ausgangssignalerfassungseinheit 120, als Änderungsberechnungseinheit 130 und als Kennzeichnungseinheit 140 zu fungieren.
Die in diesen Programmen geschriebenen Arbeitsschritte zur Informationsverarbeitung stellen spezielle Mittel dar, die durch Lesen der Programme in den Computer 1900 aktiviert werden, sodass die Software mit den verschiedenen Typen von Softwareressourcen zusammenarbeitet. Diese speziellen Mittel funktionieren als erste Ausgangssignalerfassungseinheit 110, als zweite Ausgangssignalerfassungseinheit 120, als Änderungsberechnungseinheit 130 und als Kennzeichnungseinheit 140. Diese speziellen Mittel führen Operationen und die Informationsverarbeitung in dem Computer 1900 der vorliegenden Ausführungsform aus, um eine spezielle Detektionseinheit 100 für diesen beabsichtigten Zweck zu schaffen.
Wenn der Computer 1900 zum Beispiel Daten mit einer externen Einheit austauscht, führt die CPU 2000 das in den RAM 2020 geladene Datenübertragungsprogramm aus und steuert die Datenübertragungsschnittstelle 2030 bei der Datenübertragungsverarbeitung auf der Grundlage der in dem Datenübertragungsprogramm beschriebenen Verarbeitungsinhalte. Die Datenübertragungsschnittstelle 2030 wird durch die CPU 2000 gesteuert und liest die gesendeten Daten, die in dem Sendepufferbereich einer Speichereinheit wie beispielsweise des RAM 2020, des Festplattenlaufwerks 2040 oder des DVD-ROM 2095 gespeichert sind, und schreibt die vom Netzwerk empfangenen Daten in den Empfangspufferbereich der Speichereinheit. Auf diese Weise überträgt die Datenübertragungsschnittstelle 2030 gesendete und empfangene Daten an eine Speichereinheit unter Verwendung des Speicherdirektzugriffs-Verfahrens (direct memory access, DMA). Alternativ überträgt die CPU 2000 gesendete und empfangene Daten durch Lesen der Daten von der Quellen-Speichereinheit oder der Datenübertragungsschnittstelle 2030 und überträgt und schreibt die Daten auf die Ziel-Datenübertragungsschnittstelle 2030 oder -Speichereinheit.
Außerdem schreibt die CPU 2000 zum Beispiel durch eine DMA-Datenübertragung alle Daten oder die notwendigen Daten von Dateien oder Datenbanken, die in der Speichereinheit oder einer anderen externen Speichereinheit wie beispielsweise einem Festplattenlaufwerk 2040, einem DVD-ROM-Laufwerk 2060 (DVD-ROM 2095) oder einem Diskettenlaufwerk 2050 (Diskette 2090) gespeichert sind, in den RAM 2020 und führt mit den Daten verschiedene Datenverarbeitungen im RAM 2020 durch. Dann schreibt die CPU 2000 die verarbeiteten Daten zum Beispiel durch eine DMA-Datenübertragung in eine externe Speichereinheit. Da die Inhalte der externen Speichereinheit während dieses Prozesses im RAM 2020 vorübergehend gespeichert werden, werden der RAM 2020 und die externe Speichereinheit in der vorliegenden Ausführungsform allgemein als Speicher oder als Speichereinheit bezeichnet. Die verschiedenen Typen von Informationen in den Programmen, Daten, Tabellen und Datenbanken der vorliegenden Ausführungsform sind in diesen Speichereinheiten gespeichert und stellen die Zielobjekte der Datenverarbeitung dar. Die CPU 2000 kann einen Teil des RAM 2020 in den Cachespeicher aufnehmen und Daten vom Cachespeicher lesen und in diesen schreiben. Im vorliegenden Fall führt der Cachespeicher einige der Funktionen des RAM 2020 aus. Deshalb wird diese Aufteilung in der vorliegenden Ausführungsform nicht vorgenommen. Ein Cachespeicher ist im RAM 2020, im Speicher und/oder in der Speichereinheit enthalten.
Die CPU 2000 führt auch verschiedene Typen der Datenverarbeitung mit Daten durch, die vom RAM 2020 gelesen wurden, darunter die Operationen, die Datenverarbeitung, Zustandsermittlung und ein Abrufen und Ersetzen von Informationen, die in der vorliegenden Ausführungsform beschrieben und durch eine Folge von Anweisungen in dem Programm angegeben sind, und schreibt die Ergebnisse in den RAM 2020. Zum Beispiel vergleicht die CPU 2000 bei einer Zustandsermittlung verschiedene in der vorliegenden Ausführungsform beschriebene Variablentypen mit anderen Variablen oder Konstanten, um zu ermitteln, ob Zustände wie beispielsweise größer als, kleiner als, gleich oder größer als, gleich oder kleiner als oder gleich gegeben sind. Wenn ein Zustand gegeben (oder nicht gegeben) war, verzweigt der Prozess zu einer anderen Folge von Anweisungen oder ruft eine Unterroutine auf.
Die CPU 2000 kann auch Informationen abrufen, die in Dateien und Datenbanken innerhalb der Speichereinheit gespeichert sind. Wenn zum Beispiel eine Mehrzahl von Einträgen einen Attributwert für ein zweites Attribut einem Attributwert für ein erstes Attribut zuordnen, kann die CPU 2000 aus der Mehrzahl in der Speichereinheit gespeicherter Einträge einen Eintrag abrufen, der den durch den Attributwert angezeigten Bedingungen genügt, und dann den Attributwert des zweiten Wertes empfangen, der dem ersten Wert zugordnet ist und einer vorgegebenen Bedingung genügt, indem der Attributwert des in dem Eintrag gespeicherten zweiten Attributs gelesen wird.
Ein oben beschriebenes Programm oder Modul kann in einem Speichermedium oder einer externen Einheit gespeichert sein. Anstelle einer Diskette 2090 oder eines DVD-ROM 2095 kann es sich bei dem Speichermedium um ein optisches Speichermedium wie beispielsweise eine DVD, eine Blu-Ray-Platte (eingetragenes Warenzeichen) oder eine CD, ein magnetooptisches Aufzeichnungsmedium wie beispielsweise ein MO, ein Bandmedium oder um einen Halbleiterspeicher wie beispielsweise eine IC-Karte handeln. Bei dem Aufzeichnungsmedium kann es sich auch um eine Speichereinheit wie beispielsweise eine Festplatte oder ein RAM in einem Server-System handeln, der mit einem zugeordneten Datenübertragungsnetzwerk oder dem Internet verbunden ist, und das Programm kann über das Netzwerk für den Computer 1900 bereitgestellt werden.
Die vorliegende Erfindung wurde unter Verwendung einer Ausführungsform erläutert, jedoch ist der technische Schutzumfang der vorliegenden Erfindung nicht auf die oben beschriebene Ausführungsform beschränkt. Dem Fachmann sollte die Möglichkeit vieler Änderungen und Verbesserungen an dieser Ausführungsform offensichtlich sein. Ausführungsformen, die diese Änderungen und Verbesserungen enthalten, liegen innerhalb des technischen Schutzumfangs der vorliegenden Erfindung, was aus der Beschreibung der Ansprüche klar sein sollte.
Die Reihenfolge der Ausführung von Operationen, Schritten und Prozessen der in den Ansprüchen, der Beschreibung und den Zeichnungen beschriebenen Einheiten, Systeme, Programme und Verfahren wurde unter Verwendung von Begriffen wie beispielsweise „vorhergehend” und „vorig” beschrieben. Diese Operationen, Schritte und Prozesse können jedoch in einer beliebigen Reihenfolge ausgeführt werden, sofern das Ergebnis eines vorhergehenden Prozesses durch einen nachfolgenden Prozess verwendet wird. Der Arbeitsablauf in den Ansprüchen, der Beschreibung und der Zeichnung wurde zur Vereinfachung unter Verwendung von Begriffen wie beispielsweise „zuerst” und „sodann” erläutert. Der Arbeitsablauf braucht jedoch nicht unbedingt in dieser Reihenfolge ausgeführt zu werden.
Bezugszeichenliste

10: Sensor
100: Detektionseinheit
110: Erste Ausgabeerfassungseinheit
120: Zweite Ausgabeerfassungseinheit
130: Änderungsberechnungseinheit
140: Kennzeichnungseinheit
142: Bewertungszahlberechnungseinheit
144: Sensorkennzeichnungseinheit
310: Ermittlungseinheit
320: Normalisierungseinheit
1900: Computer
2000: CPU
2010: ROM
2020: RAM
2030: Datenübertragungsschnittstelle
2040: Festplattenlaufwerk
2050: Diskettenlaufwerk
2060: DVD-Laufwerk
2070: Eingabe/Ausgabe-Chip
2075: Grafiksteuereinheit
2080: Bildschirmeinheit
2082: Host-Steuereinheit
2084: Eingabe/Ausgabe-Steuereinheit
2090: Diskette
2095: DVD-ROM

Claims

Detektionseinheit zum Detektieren von Änderungen der Ausgangssignale einer Mehrzahl von Sensoren, wobei die Detektionseinheit aufweist: eine erste Ausgangssignalerfassungseinheit zum Erstellen einer ersten Relevanzmatrix, die einen Relevanzgrad zwischen einer Mehrzahl von Sensoren während einer ersten Datenausgabe von der Mehrzahl von Sensoren darstellt; eine zweite Ausgangssignalerfassungseinheit zum Erstellen einer zweiten Relevanzmatrix, die den Relevanzgrad zwischen einer Mehrzahl von Sensoren während einer zweiten Datenausgabe von der Mehrzahl von Sensoren darstellt; eine Änderungsberechnungseinheit zum Berechnen einer Änderungsmatrix, die den Änderungsgrad zwischen der ersten Relevanzmatrix und der zweiten Relevanzmatrix darstellt; und eine Kennzeichnungseinheit zum Kennzeichnen einer Gruppe von Sensoren, deren Änderungsgrad größer als der Änderungsgrad der anderen Sensoren in der Änderungsmatrix ist, als Gruppe sich ändernder Sensoren.
Detektionseinheit nach Anspruch 1, wobei die Kennzeichnungseinheit eine Untermatrix von Sensoren kennzeichnet, deren Änderungsgrad kleiner als der Änderungsgrad der anderen Sensoren in der Änderungsmatrix ist, und die der Untermatrix nicht entsprechende Gruppe von Sensoren als Gruppe sich ändernder Sensoren kennzeichnet.
Detektionseinheit nach Anspruch 1 oder Anspruch 2, wobei die Kennzeichnungseinheit ferner aufweist: eine Bewertungszahlberechnungseinheit zum Berechnen von Bewertungszahlen für die Mehrzahl von Sensoren, um die Zielfunktion zu minimieren, die einem Wert entspricht, der durch Multiplizieren der Bewertungszahlen der Sensoren, die ihrem Änderungsgrad entsprechen, mit jedem der Änderungsgrade, die als Elemente in der Änderungsmatrix enthalten sind, erhalten wird; und eine Sensorkennzeichnungseinheit zum Kennzeichnen einer Gruppe sich nicht ändernder Sensoren, die keine Änderung zwischen der ersten Datenausgabe und der zweiten Datenausgabe aufweisen, und einer Gruppe sich ändernder Sensoren auf Basis der Bewertungszahlen der Sensoren.
Detektionseinheit nach Anspruch 3, wobei die Bewertungszahlberechnungseinheit Bewertungszahlen für die Mehrzahl von Sensoren berechnet, um die Zielfunktion unter der Bedingung zu minimieren, dass die Bewertungszahl jedes Sensors gleich oder größer als 0 ist, und die Sensorkennzeichnungseinheit Sensoren mit einer Bewertungszahl von 0 in der Gruppe sich ändernder Sensoren einbezieht, um Berechnungsfehler auszuschließen.
Detektionseinheit nach Anspruch 4, wobei die Bewertungszahlberechnungseinheit Bewertungszahlen für die Mehrzahl von Sensoren berechnet, um die Zielfunktion unter der weiteren Bedingung zu minimieren, dass die Summe der Bewertungszahlen der Sensoren einen vorgegebenen Wert erreicht.
Detektionseinheit nach Anspruch 5, wobei die Bewertungszahlberechnungseinheit Bewertungszahlen für die Mehrzahl von Sensoren berechnet, um die Zielfunktion unter der weiteren Bedingung zu minimieren, dass die Summe der Bewertungszahlen gleich der Anzahl der Sensoren ist.
Detektionseinheit nach Anspruch 5, wobei die Bewertungszahlberechnungseinheit Bewertungszahlen für die Mehrzahl von Sensoren berechnet, um die Zielfunktion unter der weiteren Bedingung zu minimieren, dass die Summe der Bewertungszahlen der Sensoren gleich einer vorgegebenen Anzahl sich nicht ändernder Sensoren ist.
Detektionseinheit nach Anspruch 7, wobei die Bewertungszahlberechnungseinheit Bewertungszahlen für die Mehrzahl von Sensoren berechnet, um die Zielfunktion unter der weiteren Bedingung zu minimieren, dass die Bewertungszahl jedes Sensors von 0 bis einschließlich 1 beträgt.
Detektionseinheit nach Anspruch 7, wobei die Bewertungszahlberechnungseinheit Bewertungszahlen für die Mehrzahl von Sensoren berechnet, um die Zielfunktion unter der weiteren Bedingung zu minimieren, dass die Bewertungszahl jedes Sensors gleich 0 oder gleich 1 ist.
Detektionseinheit nach einem der Ansprüche 7 bis 9, wobei die Bewertungszahlberechnungseinheit Bewertungszahlen für die Mehrzahl von Sensoren berechnet, um die Zielfunktion unter der weiteren Bedingung zu minimieren, dass die Summe der Bewertungszahlen der Sensoren für jeden aus einer unterschiedlichen Anzahl sich nicht ändernder Sensoren gleich der Anzahl sich nicht ändernder Sensoren ist, und die Sensorkennzeichnungseinheit die Gruppe sich nicht ändernder Sensoren und die Gruppe sich ändernder Sensoren auf Basis der Bewertungszahlen der Sensoren für jeden aus einer unterschiedlichen Anzahl sich nicht ändernder Sensoren kennzeichnet.
Detektionseinheit nach einem der Ansprüche 5 bis 10, wobei die Bewertungszahlberechnungseinheit einen Wert einer ersten Bewertungszahl für die Mehrzahl von Sensoren berechnet, um die Zielfunktion unter der Bedingung zu minimieren, dass die Summe der Bewertungszahlen der Sensoren gleich der Anzahl der Sensoren ist, die Bewertungszahlberechnungseinheit eine erste Gruppe sich nicht ändernder Sensoren und eine erste Gruppe sich ändernder Sensoren durch Einbeziehen der Sensoren mit einer ersten Bewertungszahl von 0 in die Gruppe sich ändernder Sensoren kennzeichnet, um Berechnungsfehler auszuschließen, die Bewertungszahlberechnungseinheit den Wert einer zweiten Bewertungszahl für die Mehrzahl von Sensoren berechnet, um die Zielfunktion unter der Bedingung zu minimieren, dass die Summe der Bewertungszahlen der Sensoren gleich der Anzahl der Sensoren in der ersten Gruppe sich nicht ändernder Sensoren ist, die Bewertungszahlberechnungseinheit eine zweite Gruppe sich nicht ändernder Sensoren und eine zweite Gruppe sich ändernder Sensoren durch Einbeziehen der Sensoren mit einer zweiten Bewertungszahl von 0 in die Gruppe sich ändernder Sensoren kennzeichnet, um Berechnungsfehler auszuschließen, und ferner eine Ermittlungseinheit zum Ermitteln der übereinstimmenden Sensoren in der ersten Gruppe sich nicht ändernder Sensoren und in der zweiten Gruppe sich nicht ändernder Sensoren und/oder in der ersten Gruppe sich ändernder Sensoren und in der zweiten Gruppe sich ändernder Sensoren bereitgestellt wird.
Detektionseinheit nach einem der Ansprüche 1 bis 11, wobei die Änderungsberechnungseinheit die Änderungsmatrix auf Basis der Absolutwerte der Differenzen zwischen der ersten Relevanzmatrix und der zweiten Relevanzmatrix berechnet.
Detektionseinheit nach Anspruch 12, wobei die Änderungsberechnungseinheit die Änderungsmatrix durch Addieren einer Einheitsmatrix zu den Absolutwerten der Differenzen zwischen der ersten Relevanzmatrix und der zweiten Relevanzmatrix als konstantes Vielfaches berechnet.
Detektionseinheit nach Anspruch 13, wobei die Änderungsberechnungseinheit den Multiplikationsfaktor des konstanten Vielfachen so berechnet, dass der kleinste Eigenwert der Änderungsmatrix positiv ist.
Detektionseinheit nach einem der Ansprüche 1 bis 14, wobei die Änderungsberechnungseinheit ferner eine Normalisierungseinheit aufweist, um die Elemente einer Diagonalen in der ersten Relevanzmatrix und der zweiten Relevanzmatrix auf 1 zu normalisieren und die Konvertierung anzuwenden, um die erste Relevanzmatrix in Bezug auf die zweite Relevanzmatrix zu normalisieren.
Detektionseinheit nach einem der Ansprüche 1 bis 15, wobei die erste Ausgangssignalerfassungseinheit die erste Relevanzmatrix erstellt, die den durch die Sensoren ausgegebenen ersten Ausgangssignalen entspricht, und die zweite Ausgangssignalerfassungseinheit die zweite Relevanzmatrix erstellt, die den während des Prüfzeitraums durch die Sensoren ausgegebenen Ausgangssignalen für ein Objekt entspricht, wenn sich das mit den Sensoren ausgestattete Objekt in einem Normalzustand befindet.
Detektionsverfahren zum Detektieren von Änderungen der Ausgangssignale einer Mehrzahl von Sensoren, wobei das Detektionsverfahren die folgenden Schritte aufweist: Erstellen einer ersten Relevanzmatrix, die den Relevanzgrad zwischen einer Mehrzahl von Sensoren während einer ersten Datenausgabe von der Mehrzahl von Sensoren darstellt; Erstellen einer zweiten Relevanzmatrix, die den Relevanzgrad zwischen einer Mehrzahl von Sensoren während einer zweiten Datenausgabe von der Mehrzahl der Sensoren darstellt; Berechnen einer Änderungsmatrix, die den Änderungsgrad zwischen der ersten Relevanzmatrix und der zweiten Relevanzmatrix darstellt; und Kennzeichnen einer Gruppe von Sensoren, deren Änderungsgrad größer als der Änderungsgrad der anderen Sensoren in der Änderungsmatrix ist, als Gruppe sich ändernder Sensoren.
Programm, um einen Computer in die Lage zu versetzen, als Detektionseinheit nach einem der Ansprüche 1 bis 16 zu funktionieren.