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

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 Download PDF

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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〜x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〜x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、x、x、x、x)=(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→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〜x)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¬x¬x¬x=¬x¬x¬x¬x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¬x¬x¬x=x¬x¬x¬x∨¬x¬x¬x¬x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¬x¬x¬x=x¬x¬x¬x∨¬x¬x¬x¬x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¬x¬x¬x∨¬x¬x¬x¬x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とx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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