JP2011075523A - 正常空間構築支援装置、正常空間構築支援方法、プログラム、および異常監視システム - Google Patents

Abstract

【課題】真の正常空間がどのような形状であっても、収集した正常データが十分な量であるかどうか、偏りがないかどうかを正確に判定することを支援する正常空間構築支援装置等を提供することである。
【解決手段】正常空間構築支援装置３は、観測データを入力し（Ｓ１０２）、正常データへ変換し（Ｓ１０４）、正常データの論理和を論理関数として表現して正常空間を構築し（Ｓ１０５）、観測データに対する論理関数のサイズの変化を表示する（Ｓ１０６）。また、正常空間構築支援装置３は、正常空間の否定の主項群を算出し（Ｓ１０８）、表示する（Ｓ１０９）。
【選択図】図１

Description

本発明は、車載システム等の異常を監視する異常監視システム、ならびに異常監視システムに用いられる正常空間の構築を支援する正常空間構築支援装置、正常空間構築支援方法、およびプログラムに関する。

近年、車両に搭載される車載システム等では、システムの大規模化によって、事前に想定できない（思いもよらない）障害の発生が問題となっている。実用化されている異常監視システムでは、対象とする車載システムの構造や動作に関する知識をベースにした監視が行われているので、事前に想定できない障害が発生しても異常を検知することができない。

そこで、実際に車載システムを運用して様々なデータを収集し、車載システムが正常に動作したときのデータ（正常データ）によって正常空間を構築しておき、異常監視システムでは、構築した正常空間から外れたデータ（異常データ）が発生すると異常として検知する方法が提案されている。

特許文献１では、回転機械の運転条件（回転数、出力等）と現象量（振動、温度等）を統合した総合的状態量を多次元ベクトルとして表し、多次元空間に正常空間を設定して、正常空間から外れた場合には異常と判定する診断装置が記載されている。特許文献１の記載の診断装置は、判定に誤りがある場合、正常空間を修正する手段を備える。尚、正常空間は、試験運転期間などを利用して、一定期間の日常的な運転により設定する。

特許文献２では、良品から得られた正常データに基づく正常空間に従って異常判定を実行するものであり、サンプルデータが十分ではなく正常空間の形状が推定できない状態（初期段階）では、ＭＴＳ（マハラノビス・タグチ・システム）と１クラスＳＶＭ（サポートベクターマシン）の２種類の手法によって異常判定を行うことが記載されている。両者の判定結果に差異がある場合、サンプルデータ数は不十分であり正常空間は不安定であると判断する。一方、両者の判定結果に差異がない場合、サンプルデータ数は十分であり正常空間が安定したと判断する。

特許第３１０３１９３号公報 特開２００６−２５８５３５号公報

しかしながら、特許文献１では、正常空間が十分に構築されたかどうか（誤検出の発生件数が実用に耐えられる程度かどうか）を知る手段がないため、正常空間の設定のための試験運転をいつまで続けるべきか適切な判断をすることができない。
また、特許文献２では、多変量正規分布をベースとしたＭＴＳを用いているため、対象データの正常空間が正規分布で十分近似できるときは想定通りに機能すると思われるが、正規分布で十分近似できないときは１クラスＳＶＭの判定結果との差異がなくならず、想定通りに機能しない。仮にＭＴＳに代えて、ワイブル分布や二項分布などに適した手法に切り替えるとしても、表現方法が異なる手法の判定結果を比較するという特許文献２の技術的思想では、両者の判定結果の差異がなくならず、想定通りに機能しない。
更に、収集した正常データに偏りがあると、真の正常空間を十分に近似できていない状態であっても、両者の判定結果の差異がなくなることが考えられる。特許文献２の技術的思想では、構築した正常空間の偏りを判断することができないので、このような場合にも想定通りに機能しない。

本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、真の正常空間がどのような形状（線形空間、非線形空間など）であっても、収集した正常データが十分な量であるかどうか、偏りがないかどうかを正確に判定することを支援する正常空間構築支援装置等を提供することである。また、偏りのない十分な量の正常データによって構築された正常空間を用いて監視対象システムの異常を監視する異常監視システムを提供することである。

前述した目的を達成するために第１の発明は、監視対象システムの異常を監視する異常監視システムに用いられ、前記監視対象システムの正常状態のパターンを示す正常空間、の構築を支援する正常空間構築支援装置であって、前記監視対象システムにおける複数の観測値を含む観測データを入力する入力手段と、前記観測データの発生時に前記監視対象システムが正常状態であった場合には、前記観測データを離散値に変換し、正常データとする変換手段と、前記正常データの論理和を論理関数として表現し、正常空間を構築する構築手段と、前記観測データのデータ数に対する前記正常空間のサイズの変化を表示する第１の表示手段と、を具備することを特徴とする正常空間構築支援装置である。第１の発明によって、正常空間が飽和しているか、すなわち収集した正常データが十分な量であるかどうかの判断材料をユーザに提示することができる。

第１の発明は、前記観測データのデータ数に対する前記正常空間のサイズの変化に基づいて、前記正常空間が飽和したか否かを判定する判定手段、を更に具備しても良い。

また、第１の発明は、前記正常空間の否定の主項群を算出する算出手段と、前記正常空間の否定の主項群を一覧表示する第２の表示手段と、を更に具備することが望ましい。これによって、正常時に発生してもおかしくないデータを全て収集できているか、すなわち収集した正常データに偏りがないかどうかの判断材料を提示することができる。

また、第１の発明は、前記正常空間の否定の主項群を算出する算出手段と、前記正常空間の否定の主項群を一覧表示する第２の表示手段と、を更に具備し、前記算出手段と前記第２の表示手段は、前記判定手段によって前記正常空間が飽和したと判定された場合に実行しても良い。

また、第１の発明における前記第２の表示手段は、冗長項の多い順に表示することが望ましい。これによって、ユーザにとって判断が容易な主項を先に提示することができる。

また、第１の発明における前記論理関数は、既約な順序付き二分決定グラフによって表現されることが望ましい。これによって、論理関数を記憶するために必要な記憶容量を削減するとともに、処理時間を短縮することができる。

第２の発明は、監視対象システムの異常を監視する異常監視システムに用いられ、前記監視対象システムの正常状態のパターンを示す正常空間、の構築を支援する正常空間構築支援方法であって、前記監視対象システムにおける複数の観測値を含む観測データを入力する第１の入力ステップと、前記観測データの発生時に前記監視対象システムが正常状態であった場合には、前記観測データを離散値に変換し、正常データとする変換ステップと、前記正常データの論理和を論理関数として表現し、正常空間を構築する第１の構築ステップと、前記観測データのデータ数に対する前記論理関数のサイズの変化を表示する第１の表示ステップと、を含むことを特徴とする正常空間構築支援方法である。

第３の発明は、コンピュータを第１の発明の正常空間構築支援装置として機能させるためのプログラムである。

第４の発明は、第１の発明の正常空間構築支援装置における前記構築手段によって構築された前記正常空間を用いて、前記監視対象システムの異常を監視することを特徴とする異常監視システムである。

本発明により、真の正常空間がどのような形状であっても、収集した正常データが十分な量であるかどうか、偏りがないかどうかを正確に判定することを支援する正常空間構築支援装置等を提供することができる。また、偏りのない十分な量の正常データによって構築された正常空間を用いて監視対象システムの異常を監視する異常監視システムを提供することができる。

異常監視システム１の概略構成を示す図 正常空間構築支援装置３のハードウエア構成図 データ収集装置４のハードウエア構成図 異常監視装置５のハードウエア構成図 異常監視処理のフローチャート 異常監視処理のフローチャート（図５の続き） 実施形態に係る監視対象システムを説明するための図 変換ルール４１の一例を示す図 観測データ４３から正常データ４５ａの変換を示す図 正常空間の構築を説明するための図 既約な順序付き二分決定グラフを説明するための図 正常データ４５ｂを示す図 正常データ４５ｂに対する正常空間４７ｄを示す図 正常データ４５ｂに対する既約な二分決定グラフである正常空間４７ｅを示す図 正常空間のサイズの変化グラフ４９を示す図 正常空間４７ｅの否定の主項５１を示す図

以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
最初に、図１から図４を参照しながら、異常監視システム１の構成について説明する。

図１は、異常監視システム１の概略構成を示す図である。異常監視システム１は、監視対象システムである車載システム２の異常を監視するシステムである。図１に示すように、異常監視システム１は、車載システム２に搭載されない正常空間構築支援装置３、車載システム２に搭載されるデータ収集装置４、異常監視装置５等を備える。

データ収集装置４は、車載システム２における複数の観測値を含む観測データを収集し、出力する。出力された観測データは、正常空間構築支援装置３に入力される。

正常空間構築支援装置３は、異常監視システム１に用いられ、車載システム２（監視対象システム）の正常状態のパターンを示す正常空間の構築を支援する装置である。正常空間とは、車載システム２が正常に動作したときのデータ（正常データ）によって構築された空間であり、本実施の形態では論理関数として表現される。論理関数による表現方法については、後述する。
正常空間構築支援装置３は、観測データに基づいて、ユーザとの対話処理によって正常空間を構築し、出力する。出力された正常空間は、異常監視装置５に入力される。

異常監視装置５は、車載システム２の異常を監視する装置である。異常監視装置５は、正常空間に基づいて、正常空間から外れたデータ（異常データ）が発生すると異常として検知し、運転者等に報知する。

図２は、正常空間構築支援装置３のハードウエア構成図である。尚、図２のハードウエア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。

正常空間構築支援装置３は、制御部１１、記憶部１２、メディア入出力部１３、通信制御部１４、入力部１５、表示部１６、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７等が、バス１８を介して接続される。

制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。

ＣＰＵは、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１８を介して接続された各装置を駆動制御し、正常空間構築支援装置３が行う後述する処理を実現する。
ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。
ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。

記憶部１２は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）であり、制御部１１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳ（オペレーティングシステム）に相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。
これらの各プログラムコードは、制御部１１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。

メディア入出力部１３（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＭＯドライブ等のメディア入出力装置を有する。
通信制御部１４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク７間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワーク７を介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。ネットワーク７は、有線、無線を問わない。

入力部１５は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。
入力部１５を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。
表示部１６は、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。

周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）部１７は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ部１７は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。
バス１８は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。

図３は、データ収集装置４のハードウエア構成図である。尚、図３のハードウエア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。

図３に示すように、データ収集装置４は、制御部２１、記憶部２２、通信制御部２３、外部インタフェース２４等で構成される。

制御部２１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。

ＣＰＵは、記憶部２２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、データ収集装置４全体を駆動制御する。
ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、処理に必要なプログラム、データ等を恒久的に保持している。
ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部２２、ＲＯＭ等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部２１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。

記憶部２２は、制御部２１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。
これらの各プログラムコードは、制御部２１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。

通信制御部２３は、データ収集装置４とＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＦｌｅｘＲａｙなどの車載ネットワーク８間の通信を媒介する。通信制御部２３は、車載ネットワーク８を介して、車速、エンジンの回転数、ブレーキの状態、前方車間距離、各種機器のＯＮ／ＯＦＦ状態などを収集する。また、通信制御部２３は、車載ネットワーク８を介して、異常監視装置５との通信を媒介する。

外部インタフェース２４は、車載システム２に搭載されていない他のコンピュータ間との通信を媒介する。外部インタフェース２４は、例えば、ネットワーク７を介して、正常空間構築支援装置３との通信を媒介する。

図４は、異常監視装置５のハードウエア構成図である。尚、図４のハードウエア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。

図４に示すように、異常監視装置５は、制御部３１、記憶部３２、入力部３３、出力部３４、通信制御部３５、外部インタフェース３６等で構成される。

制御部３１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。

ＣＰＵは、記憶部３２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、異常監視装置５全体を駆動制御する。
ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、処理に必要なプログラム、データ等を恒久的に保持している。
ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部３２、ＲＯＭ等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部３１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。

記憶部３２は、制御部３１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。
これらの各プログラムコードは、制御部３１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。

入力部３３は、データの入力を行い、例えば、スイッチボタン、タッチパネルなどの入力装置を有する。入力部３３を介して、異常監視装置５に対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。
出力部３４は、液晶パネルなどの表示装置、スピーカなどの音声出力装置などを有する。出力部３４は、制御部３１の指示により、運転者等に警告情報を報知する。

通信制御部３５は、異常監視装置５とＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＦｌｅｘＲａｙなどの車載ネットワーク８間の通信を媒介する。通信制御部３５は、車載ネットワーク８を介して、データ収集装置４との通信を媒介する。

外部インタフェース３６は、車載システム２に搭載されていない他のコンピュータ間との通信を媒介する。外部インタフェース３６は、例えば、ネットワーク７を介して、正常空間構築支援装置３との通信を媒介する。

次に、図５から図１６を参照しながら、異常監視システム１の処理について説明する。図５、図６は、異常監視処理のフローチャートである。以下では、図５、図６を説明する中で、必要に応じて図７〜図１６を参照する。

図５に示すように、データ収集装置４の制御部２１は、観測データの収集を行う（Ｓ１０１）。収集された観測データは、データ収集装置４の外部インタフェース２４から、ネットワーク７を介して、正常空間構築支援装置３に入力される（Ｓ１０２）。尚、後続の処理を行う為、正常空間構築支援装置３の制御部１１は、これまでに入力した観測データの累積データ数を記憶部１２に記憶しておく。

図７は、実施形態に係る監視対象システムを説明するための図である。図７に示す監視対象システムは、本発明の技術的思想を分かり易く説明する為の一例であり、当然ながら、本発明の技術的思想はより複雑なシステムに対して適用可能である。

図７に示すように、監視対象は、オートクルーズコントロール（以下、「ＡＣＣ」と略記する。）機能を備えた車両である。
観測データは、（１）ブレーキペダルのＯＮ／ＯＦＦ、（２）アクセルペダルのＯＮ／ＯＦＦ、（３）ＡＣＣのＯＮ／ＯＦＦ、（４）車速（ｋｍ／ｈ）、（５）前方車間距離（ｍ）、の５つとする。
ＡＣＣ機能を備えた車両の正常状態は、例えば、（１）ブレーキペダルが踏まれれば、ＡＣＣは解除（ＯＦＦ）、（２）ＡＣＣがＯＮならば、前方車速距離は１０ｍ以上、（３）車速が２０ｋｍ／ｈより遅くなれば、ＡＣＣは解除（ＯＦＦ）、などである。
観測データを収集する車両の初期の試運転者の特性として、アクセルペダルとブレーキペダルを同時に踏むことはない、と仮定する。試運転者が一定の時間車両を運転し、データ収集装置４はその間の観測データを収集する。

フローチャートの説明に戻ると、正常空間構築装置３の制御部１１は、ユーザに対して、Ｓ１０２で入力した観測データの発生時に監視対象システムが正常状態であったか否かを選択させ、状態フラグとして入力する（Ｓ１０３）。これは、後続の処理において、監視対象システムが正常状態であったときの観測データと、異常状態であったときの観測データを区別するためである。尚、Ｓ１０２において、監視対象システムが正常状態であったときの観測データのみを入力する場合には、Ｓ１０３の処理は不要である。

次に、正常空間構築装置３の制御部１１は、Ｓ１０２で入力した観測データの発生時に監視対象システム正常状態であった場合には、観測データを離散値に変換し、正常データとする（Ｓ１０４）。ここで、Ｓ１０３を実行した場合、状態フラグに基づいて、正常空間構築装置３の制御部１１は、観測データの発生時に監視対象システムが正常状態であったか否かを判定する。一方、Ｓ１０２において、監視対象システムが正常状態であったときの観測データのみを入力し、Ｓ１０３を実行しなかった場合、制御部１１は、入力した全ての観測データを離散値に変換し、正常データとすれば良い。

図８は、変換ルール４１の一例を示す図である。例えば、ブレーキペダルのＯＮ／ＯＦＦの観測データに対し、ブレーキペダルがＯＮならば１、ＯＦＦならば０と変換し、正常データｘ_１とする。
観測データは、車速や前方車間距離などのように連続値の場合もある。例えば、車速（ｋｍ／ｈ）の観測データに対し、車速≧２０ｋｍ／ｈならば１、それ以外ならば０と変換し、正常データｘ_４とする。

尚、本実施の形態では、簡略化するために、車速や前方車間距離を０と１の２値データに変換したが、多値データに変換しても良い。例えば、車速（ｋｍ／ｈ）の観測データに対し、０〜１０ｋｍ／ｈならば０、１０〜２０ｋｍ／ｈならば１、２０〜３０ｋｍ／ｈならば２、３〜４０ｋｍ／ｈならば３、４０ｋｍ／ｈ以上ならば４と変換し、５つの値に離散化しても良い。このように、数値の区切り幅を狭くする程、正常空間を正確に表現できるが、正常空間の構築のために多くのデータを必要とし、必要な記憶容量、処理能力が大きくなる。従って、記憶容量、処理能力などを考慮しながら、適切な区切り幅を設定することが望ましい。
また、観測データは、正常データｘ_１〜ｘ_５のいずれかが変化するたびに収集すれば十分である。従って、例えば、図８に示す変換ルール４１をデータ収集装置４に記憶させて、ｘ_１〜ｘ_５のいずれかが変化するたびに観測データを収集するようにしても良い。

図９は、観測データ４３から正常データ４５ａの変換を示す図である。図９に示す観測データ４３は、（１）ブレーキペダルがＯＦＦ、（２）アクセルペダルがＯＮ、（３）ＡＣＣがＯＦＦ、（４）車速が４０ｋｍ／ｈ、（５）前方車間距離が１５ｍ、である。これに対して、図８に示す変換ルール４１に基づくと、（ｘ_１、ｘ_２、ｘ_３、ｘ_４、ｘ_５）＝（０、１、０、１、１）の正常データ４５ａに変換される。

フローチャートの説明に戻ると、正常空間構築装置３の制御部１１は、正常空間を構築する（Ｓ１０５）。Ｓ１０５における正常空間の構築とは、記憶部１２に記憶されている正常空間に対して、Ｓ１０４で変換した正常データを必要に応じて追加していくものである。正常空間は、論理関数として表現される。例えば、二値論理関数とは、Ｂ＝｛０、１｝、ｎが自然数のとき、ｆ：Ｂ^ｎ→Ｂとなる関数である。図８に示す変換ルール４１のように、二値データに変換する場合、正常空間は二値論理関数で表現される。正常空間は、論理関数の出力が１となるデータだけで構築される。
尚、後続の処理を行う為、正常空間構築支援装置３の制御部１１は、構築した正常空間のサイズを記憶部１２に記憶しておく。正常空間のサイズについては後述する。

図１０は、正常空間の構築を説明するための図である。図１０に示すＦは、論理関数による表現の一例である。図１０に示すＦは、論理変数（ｘ_１〜ｘ_５）と論理演算（∨、∧、¬等）の組合せで書かれた論理式である。
肯定（ｘ）と否定（¬ｘ）の２種類の論理変数はリテラルと呼ばれ、リテラルの積は積項と呼ばれる。
図１０に示すＦは、特に、積項の和の形をした積和形論理式である。図１０は、３つの正常データを追加して正常空間を構築する例である。

最初に、Ｆ＝０と初期化する（Ｓ２０１）。
次に、Ｓ２０１におけるＦに対して、正常データ（０、０、０、１、０）を追加し、Ｆ＝Ｆ∨¬ｘ_１¬ｘ_２¬ｘ_３ｘ_４¬ｘ_５＝¬ｘ_１¬ｘ_２¬ｘ_３ｘ_４¬ｘ_５とする（Ｓ２０２）。
次に、Ｓ２０２におけるＦに対して、正常データ（１、０、０、１、０）を追加し、Ｆ＝Ｆ∨ｘ_１¬ｘ_２¬ｘ_３ｘ_４¬ｘ_５＝ｘ_１¬ｘ_２¬ｘ_３ｘ_４¬ｘ_５∨¬ｘ_１¬ｘ_２¬ｘ_３ｘ_４¬ｘ_５とする（Ｓ２０３）。
次に、Ｓ２０２におけるＦに対して、正常データ（１、０、０、１、０）を追加し、Ｆ＝Ｆ∨ｘ_１¬ｘ_２¬ｘ_３ｘ_４¬ｘ_５＝ｘ_１¬ｘ_２¬ｘ_３ｘ_４¬ｘ_５∨¬ｘ_１¬ｘ_２¬ｘ_３ｘ_４¬ｘ_５とする（Ｓ２０４）。正常データ（１、０、０、１、０）は、既にＳ２０３において追加されているため、Ｆの形は変化しない。

このように、正常データを逐次追加していき、論理関数として表現された正常空間を構築する。ここで、論理関数の表現方法としては、他にも様々な表現がある。例えば、人間の目で見通しが良い表現としては、カルノー図や論理回路図などがある。また、コンピュータが取り扱う論理関数表現としては、積和形論理式、真理値表、二分決定グラフ（ＢＢＤ：Ｂｉｎａｒｙ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｄｉａｇｒａｍ）などが知られている。二分決定グラフは、コンピュータにおいてポインタの配列で表現され、必要な記憶容量を減らすことができる。また、二分決定グラフでは、論理関数同士の演算がグラフのサイズにほぼ比例する程度の計算時間で実行できる。そこで、本実施の形態では、正常空間を二分決定グラフ、特に既約な順序付き二分決定グラフによって表現する。

図１１は、既約な順序付き二分決定グラフを説明するための図である。
二分決定グラフは、図１１に示すように、丸で囲まれた変数節点、四角で囲まれた定数節点、点線の矢印で示された０−枝、実線の矢印で示された１−枝によって表現される。二分決定グラフのサイズは、節点の数によって定義する。
順序付き二分決定グラフとは、（１）変数同士に全順序関係が定義されている、（２）最も上位の変数節点（根と呼ばれる。）から定数節点に至る全てのパスについて変数の出現順序が、全順序関係に矛盾しない、二分決定グラフである。
既約な二分決定グラフとは、（１）冗長な節点を全て削除、（２）等価な節点を全て共有、という２つの簡約化規則がこれ以上適用できなくなるまで適用されている二分決定グラフである。

図１１の（１）に示す正常空間４７ａは、図１０におけるＳ２０４のＦ＝ｘ_１¬ｘ_２¬ｘ_３ｘ_４¬ｘ_５∨¬ｘ_１¬ｘ_２¬ｘ_３ｘ_４¬ｘ_５と等価である。正常空間４７ａは、順序付き二分決定グラフではあるが、既約な二分決定グラフではない。
図１１の（２）に示す正常空間４７ｂは、正常空間４７ａの等価な節点を共有したものである。そして、図１１の（３）に示す正常空間４７ｃは、正常空間４７ｂの冗長な節点を削除したものである。正常空間４７ｃに対してはこれ以上簡約化規則が適用できないので、正常空間４７ｃは既約な順序付き二分決定グラフである。

図１２は、正常データ４５ｂを示す図である。図１２に示す正常データ４５ｂは、初期の試運転者が車両を運転することによって収集された観測データを変換したものである。尚、重複するデータは表記していない。図７に示したように、初期の試運転者は、アクセルペダルとブレーキペダルを同時に踏むことはないから、ｘ_１とｘ_２が同時に１となるデータは存在しない。

図１３は、正常データ４５ｂに対する正常空間４７ｄを示す図である。図１３に示す正常空間４７ｄは、正常データ４５ｂに対して簡約化規則を適用していない二分決定グラフである。二分決定グラフのサイズは、節点の数によって定義されることから、正常空間４７ｄのサイズは３３である。

図１４は、正常データ４５ｂに対する既約な二分決定グラフである正常空間４７ｅを示す図である。図１４に示す正常空間４７ｅは、簡約化規則を適用したものである。正常空間４７ｅのサイズは７である。このように、図１２に示す程度のデータ数であっても、既約な二分決定グラフによって表現することで、グラフのサイズを大幅に減らすことができる。

フローチャートの説明に戻ると、正常空間構築装置３の制御部１１は、Ｓ１０５で構築した正常空間を表現する論理関数（二分決定グラフ）のサイズの変化を表示部１６に表示する（Ｓ１０６）。そして、正常空間構築装置３の制御部１１は、正常空間が飽和したかどうか（収集した正常データが十分な量かどうか）を判定する（Ｓ１０７）。Ｓ１０１の観測データの収集から、Ｓ１０５の正常空間の構築までの処理は、収集した正常データが十分な量となるまで繰り返されるので、観測データのデータ数に対する正常空間のサイズの変化をグラフとして表示することができる。
正常空間が飽和したかどうかは、ユーザが、表示部１６に表示された正常空間のサイズの変化を見て判断し、入力部１５を介して判断結果を入力しても良いし、後述するように、正常空間構築装置３の制御部１１が判断しても良い。

図１５は、正常空間のサイズの変化グラフ４９を示す図である。図１５の横軸は観測データのデータ数（ｎ）、縦軸は正常空間のサイズ（ｓ）である。観測データのデータ数（ｎ）は、これまでにＳ１０２で入力した観測データの累積データ数である。
正常空間構築装置３の制御部１１は、記憶部１２に記憶されている観測データの累積データ数と、正常空間のサイズを読み出して、正常空間のサイズの変化グラフ４９を表示部１６に表示する。
正常空間が既約な二分決定グラフによって表現される場合、正常データが増えることで簡約化されることがあるので、正常空間のサイズの変化グラフ４９は単調増加するとは限らない。そこで、ユーザは、正常空間のサイズの増加が止まったかどうかではなく、正常空間のサイズの変化（増加も減少も含む。）が止まったかどうかによって、正常空間が飽和したかどうか判断する。また、正常空間構築装置３の制御部１１が、例えば、所定の閾値を設けて、正常空間のサイズの変化が所定の閾値以内であれば、正常空間が飽和したと判断しても良い。

フローチャートの説明に戻ると、正常空間が飽和していないと判断した場合（Ｓ１０７のＮｏ）、Ｓ１０１から処理を繰り返す。
正常空間が飽和していると判断した場合（Ｓ１０７のＹｅｓ）、正常空間構築装置３の制御部１１は、正常空間の否定の主項群を算出し（Ｓ１０８）、算出した正常空間の否定の主項群を表示部１２に表示する（Ｓ１０９）。

ここで、主項について簡単に説明する。主項は「素項」とも呼ばれ、英語では「ｐｒｉｍｅ ｉｍｐｌｉｃａｎｔ」と呼ばれる。主項は、積項の中で特別な条件を満たすものである。積項ｐが論理関数ｆの主項であるとは、（１）ｐはｆに覆われる、（２）ｆに覆われ、かつｐよりも真に大きな積項が存在しない、が成り立つことである。
例えば、積項ｐ＝ａｂ、ｑ＝ａｂｃ、論理関数ｆ＝ａｂ¬ｃ∨ａ¬ｂｃ∨¬ａｂｃ∨ａｂｃとする。積項ｐ、ｑは、論理関数ｆに覆われている。また、積項ｐ、ｑを比較すると、積項ｐの方が積項ｑよりも大きい。また、このときの論理関数ｆの主項は、ａｂ、ｂｃ、ｃａの３つである。

主項を算出するアルゴリズムについては、様々な手法が考案されている。例えば、公知文献である「Ｃｏｕｄｅｒｔ， Ｏ． ａｎｄ Ｍａｄｒｅ， ＪＣ,“Ｉｍｐｌｉｃｉｔ ａｎｄ ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｒｉｍｅｓ ａｎｄ ｅｓｓｅｎｔｉａｌ ｐｒｉｍｅｓ ｏｆ Ｂｏｏｌｅａｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ”，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２９ｔｈ ＡＣＭ／ＩＥＥＥ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｄｅｓｉｇｎ ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ｐ３６〜３９，１９９２」（公知文献１）には、二分決定グラフから主項を算出するアルゴリズムが記載されている。
また、例えば、公知文献である「Ｋｅｔｔｌｅ， Ｎ． ａｎｄ Ｋｉｎｇ， Ａ． ａｎｄ Ｓｔｒｚｅｍｅｃｋｉ， Ｔ． “Ｗｉｄｅｎｉｎｇ ＲＯＢＤＤｓ ｗｉｔｈ ｐｒｉｍｅ ｉｍｐｌｉｃａｎｔｓ” Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，Ｌｅｃｔｕｒｅ Ｎｏｔｅｓ ｉｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ｖｏｌ３９２０ ｐ１０５，１９９６」（公知文献２）には、公知文献１の手法を拡張して、サイズの小さな主項のみを求めるアルゴリズムが記載されている。
本発明の技術的思想は、主項を算出するアルゴリズムを限定するものではなく、適宜選択することができる。

図１６は、正常空間４７ｅの否定の主項５１を示す図である。図１６に示す主項１〜４は、正常空間４７ｅに含まれないパターンを表している。図１６に示す「−」は、冗長項（ドントケアとも言う。）と呼ばれ、０でも１でも良いことを示している。例えば、主項１は、ブレーキペダルがＯＮ、ＡＣＣがＯＮ、その他の観測データはいずれの値でも良い、というパターンが正常空間４７ｅに含まれないことを表している。

フローチャートの説明に戻ると、正常空間構築装置３の制御部１１は、ユーザに対して、正常空間の否定の主項群の中で車載システムの正常状態を示すものを選択するように促し（Ｓ１１０）、選択されたものを正常データとして入力し（Ｓ１１１）、入力された正常データを含む正常空間を構築する（Ｓ１１２）。
尚、正常状態と確信できないものはＳ１１０にて選択せず、該当するパターンが得られるようなテストを新たに行い、該当するパターンが発生したときに車両が正常状態か否かを確認することが望ましい。

次に、制御部１１は、正常空間に偏りがないかどうかを判定する（Ｓ１１３）。正常空間に偏りがないかどうかは、ユーザが、表示部１６に表示された正常空間の否定の主項を見て判断し、入力部１５を介して判断結果を入力する。正常空間に偏りがある場合、表示部１６に表示された正常空間の否定の主項の中に、正常時に発生してもおかしくないパターンが存在する。
Ｓ１０１の観測データの収集から、Ｓ１１２の正常空間の構築までの処理は、構築した正常空間に偏りがなくなったとユーザが判断するまで繰り返される。

図１６に示す主項１は、ブレーキペダルがＯＮ、ＡＣＣがＯＮというパターンである。これは、図７に示した正常状態（１）「ブレーキペダルが踏まれれば、ＡＣＣは解除」と矛盾し、正常空間に含まれていなくても当然であると判断できる。
また、主項２は、ＡＣＣがＯＮ、前方車間距離が１０ｍ未満というパターンである。これは、図７に示した正常状態（２）「ＡＣＣがＯＮならば、前方車間距離は１０ｍ以上」と矛盾し、正常空間に含まれていなくても当然であると判断できる。
また、主項３は、ＡＣＣがＯＮ、車速２０ｋｍ／ｈ未満というパターンである。これは、図７に示した正常状態（３）「車速が２０ｋｍ／ｈより遅くなれば、ＡＣＣは解除」と矛盾し、正常空間に含まれていなくても当然であると判断できる。
一方、主項４は、ブレーキペダルがＯＮ、アクセルペダルがＯＮというパターンである。これは、図７に示した試運転者の特性「アクセルペダルとブレーキペダルを同時に踏むことはない」のために、収集ができなかったパターンである。一般の車両であれば、ブレーキペダルとアクセルペダルを同時に踏むことは可能であるので、正常時に発生してもおかしくないと判断できる。このような場合、主項４に示す状況を含むような観測データを新たに収集すべきであり、正常空間に偏りがあると判断する。

上記の判断をする際、ユーザは冗長項（ドントケア）が少ない主項については判断できるが、冗長項（ドントケア）が多い主項については判断できないものもある。そこで、正常空間構築装置３の制御部１１は、冗長項（ドントケア）が多い順に主項を表示することが望ましい。これによって、判断が可能な主項を先に提示することができる。
また、例えば、前述の公知文献２のアルゴリズムを適用し、サイズの小さい主項、すなわち冗長項（ドントケア）が少ない主項のみを算出することで、全ての主項に対して、正常時に発生してもおかしくないかどうかを判断できる。

フローチャートの説明に戻ると、正常空間に偏りがあると判断した場合（Ｓ１１３のＮｏ）、Ｓ１０１から繰り返す。
正常空間に偏りがないと判断した場合（Ｓ１１３のＹｅｓ）、正常空間構築装置３の制御部１１は、正常空間を出力する（Ｓ１１４）。異常監視装置５の制御部３１は、外部インタフェース３６を介して、正常空間を入力し（Ｓ１１５）、入力した正常空間を用いて、監視対象システム（車載システム２）の異常を監視する（Ｓ１１６）。異常監視装置５の制御部３１は、異常を検知すると、出力部３４を介して、運転者に異常を報知する。

本発明では、真の正常空間が正規分布などの特定の分布に従うことを仮定するわけではないので、真の正常空間がどのような形状（線形空間、非線形空間など）であっても適用可能である。
そして、前述したように、観測データを変換した正常データの論理和を論理関数として表現して正常空間を構築し、観測データのデータ数に対する正常空間のサイズの変化を表示するようにしたので、収集した正常データが十分な量であるかどうかの判断材料をユーザに提供することができる。また、正常空間の否定の主項群を算出し、一覧表示するようにしたので、偏りがないかどうかの判断材料をユーザに提供することができる。
また、本発明の正常空間構築支援装置によって構築した正常空間を用いる異常監視システムは、偏りのない十分な量の正常データによって構築された正常空間を用いて監視対象システムの異常を監視するので、誤検知（異常状態ではないのに異常と検知すること）がなく、精度の高い監視を行うことができる。

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る正常空間構築支援装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１………異常監視システム
２………車載システム
３………正常空間構築支援装置
４………データ収集装置
５………異常監視装置
７………ネットワーク
８………車載ネットワーク
４１………変換ルール
４３………観測データ
４５ａ、４５ｂ………正常データ
４７ａ、４７ｂ、４７ｃ、４７ｄ、４７ｅ………正常空間
４９………正常空間のサイズの変化グラフ

Claims (9)

1. 監視対象システムの異常を監視する異常監視システムに用いられ、前記監視対象システムの正常状態のパターンを示す正常空間、の構築を支援する正常空間構築支援装置であって、
   前記監視対象システムにおける複数の観測値を含む観測データを入力する入力手段と、
   前記観測データの発生時に前記監視対象システムが正常状態であった場合には、前記観測データを離散値に変換し、正常データとする変換手段と、
   前記正常データの論理和を論理関数として表現し、正常空間を構築する構築手段と、
   前記観測データのデータ数に対する前記正常空間のサイズの変化を表示する第１の表示手段と、
   を具備することを特徴とする正常空間構築支援装置。
2. 前記観測データのデータ数に対する前記正常空間のサイズの変化に基づいて、前記正常空間が飽和したか否かを判定する判定手段、
   を更に具備することを特徴とする請求項１に記載の正常空間構築支援装置。
3. 前記正常空間の否定の主項群を算出する算出手段と、
   前記正常空間の否定の主項群を一覧表示する第２の表示手段と、
   を更に具備することを特徴とする請求項１に記載の正常空間構築支援装置。
4. 前記正常空間の否定の主項群を算出する算出手段と、
   前記正常空間の否定の主項群を一覧表示する第２の表示手段と、
   を更に具備し、
   前記算出手段と前記第２の表示手段は、前記判定手段によって前記正常空間が飽和したと判定された場合に実行することを特徴とする請求項２に記載の正常空間構築支援装置。
5. 前記第２の表示手段は、冗長項の多い順に表示することを特徴とする請求項３または請求項４に記載の正常空間構築支援装置。
6. 前記論理関数は、既約な順序付き二分決定グラフによって表現されることを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の正常空間構築支援装置。
7. 監視対象システムの異常を監視する異常監視システムに用いられ、前記監視対象システムの正常状態のパターンを示す正常空間、の構築を支援する正常空間構築支援方法であって、
   前記監視対象システムにおける複数の観測値を含む観測データを入力する第１の入力ステップと、
   前記観測データの発生時に前記監視対象システムが正常状態であった場合には、前記観測データを離散値に変換し、正常データとする変換ステップと、
   前記正常データの論理和を論理関数として表現し、正常空間を構築する第１の構築ステップと、
   前記観測データのデータ数に対する前記論理関数のサイズの変化を表示する第１の表示ステップと、
   を含むことを特徴とする正常空間構築支援方法。
8. コンピュータを請求項１から請求項６のいずれかに記載の正常空間構築支援装置として機能させるためのプログラム。
9. 請求項１に記載の正常空間構築支援装置における前記構築手段によって構築された前記正常空間を用いて、前記監視対象システムの異常を監視することを特徴とする異常監視システム。

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