JP2016058010A5 - - Google Patents

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Claims (19)

  1. 設備の異常傾向を検出する方法であって、設備に取り付けられた複数のセンサから時系
    列的に出力された複数のセンサ信号を処理して前記複数のセンサ信号についてそれぞれ時
    刻毎に特徴ベクトルを作成し、前記作成した特徴ベクトルに基づいて異常測度を算出し、
    前記算出した異常測度の時系列変化に基づき前記時刻毎に異常測度上昇傾向を判定し、
    前記判定した結果から異常測度上昇傾向が連続する異常測度上昇区間を検出し、前記複
    数のセンサの中から前記異常測度への寄与量の時系列変化に基づいて前記検出した異常測
    度上昇区間において前記異常測度上昇に寄与したセンサを特定し、前記特定したセンサの
    前記異常測度上昇区間における寄与量の傾きと前記異常測度上昇区間の長さに基づいて前
    記異常測度上昇区間における異常測度上昇傾向の有無を判定することを特徴とする異常傾
    向検出方法。
  2. 前記異常測度は、前記特徴ベクトルの中から予め指定された正常状態を学習するための
    学習期間における学習データを用いて作成した正常モデルからの各時刻の前記特徴ベクトルの距離に基づいて算出することを特徴とする請求項１記載の異常傾向検出方法。
  3. 前記特徴ベクトルの作成時に、前記センサ信号を平滑化し、前記平滑化したセンサ信号
    を用いて前記特徴ベクトルを作成することを特徴とする請求項１記載の異常傾向検出方法。
  4. 前記異常測度の算出時に、前記正常モデルからの距離に基づいて算出された異常測度を
    平滑化することを特徴とする請求項２記載の異常傾向検出方法。
  5. 前記判定する時刻毎の異常測度上昇傾向を、予め定めた周期に基づき、注目時刻および
    注目時刻の１ないし予め指定された数周期前および注目時刻の１ないし予め指定された数
    周期後の異常測度間の差分に基づいて判定することを特徴とする請求項１記載の異常傾向
    検出方法。
  6. 前記判定する時刻毎の異常測度上昇傾向を、注目時刻の前後に予め設定した区間からラ
    ンダムに１点ずつ取り出して異常測度が上昇しているかどうかチェックする処理を多数回
    繰り返し、上昇している割合が予め決められたしきい値以上である場合に、その時刻は異
    常測度上昇傾向があると判定することを特徴とする請求項１記載の異常傾向検出方法。
  7. 前記異常測度上昇区間の検出時に、予め指定された許容期間より短い中断期間を連続と
    みなしながら、異常測度上昇傾向が連続する区間を検出することを特徴とする請求項１記
    載の異常傾向検出方法。
  8. 前記センサを特定することを、前記異常測度上昇区間において、全てのセンサにつ
    いて、それぞれのセンサの時刻毎に前記特徴ベクトルと前記正常モデルからの距離の計測
    の起点となるベクトルの差のベクトルの要素のうち該それぞれのセンサから抽出したもの
    の絶対値和または二乗和または最新時刻のデータとして定義された差分データを算出し、
    前記差分データの前記異常測度上昇区間における傾きを算出し、前記傾きが最大となる
    センサを前記センサとして特定することにより行うことを特徴とする請求項２記載の異常傾向検出方法。
  9. 前記センサを特定することを、前記異常測度上昇区間において、全てのセンサについて、それぞれのセンサの前記時刻毎に前記特徴ベクトルの要素のうち前記それぞれのセンサから抽出したものの中の最新時刻のデータを抽出し、前記抽出したデータの前記異常測度上昇区間における傾きを算出し、前記傾きの絶対値が最大となるセンサを前記センサとして特定することを特徴とする請求項１記載の異常傾向検出方法。
  10. 前記特徴ベクトルを作成する工程から前記異常測度上昇傾向の有無を判定する工程まで
    を、予め設定された時間間隔ごとに繰り返して実行することを特徴とする請求項１記載の
    異常傾向検出方法。
  11. 設備または装置に装着された複数のセンサから時系列的に出力されるセンサ信号に基づいて前記設備または装置の異常傾向を検出する異常傾向検出システムであって、前記時系列的に出力されるセンサ信号を蓄積する生データ蓄積手段と、前記生データ蓄積手段に蓄積された前記時系列的に出力されたセンサ信号から各時刻の特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段と、前記特徴ベクトル作成手段により作成した各時刻の特徴ベクトルに基づいて異常測度を算出する異常測度算出手段と、前記異常測度算出手段で算出した異常測度の時系列変化に基づいて各時刻の異常測度上昇傾向を判定する異常測度上昇傾向判定手段と、前記異常測度上昇傾向判定手段で判定した異常測度上昇傾向において前記異常測度上昇傾向が連続する区間を検出する異常測度上昇区間検出手段と、前記複数のセンサの異常測度への寄与量の時系列変化に基づいて前記検出した異常測度上昇区間において前記異常測度上昇に寄与したセンサを特定する関連センサ特定手段と、前記関連センサ特定手段で特定したセンサの前記異常測度上昇区間における寄与量の傾きと前記異常測度上昇区間の長さに基づいて前記異常測度上昇区間における異常測度上昇傾向の有無を判定する傾向有無判定手段とを備えたことを特徴とする異常傾向検出システム。
  12. 前記異常測度算出手段は、前記特徴ベクトルの中から予め指定された正常状態を学習す
    るための学習期間における学習データを用いて正常モデルを作成し、前記作成した正常モ
    デルからの各時刻の前記特徴ベクトルの距離に基づいて前記異常測度を算出することを特徴とする請求項１１記載の異常傾向検出システム。
  13. 前記特徴ベクトルの作成手段は、前記センサ信号を平滑化し、前記平滑化したセンサ信
    号を用いて前記特徴ベクトルを作成することを特徴とする請求項１２記載の異常傾向検出システム。
  14. 前記異常測度算出手段は、前記正常モデルからの距離に基づいて算出された異常測度を
    平滑化する異常測度平滑化手段をさらに含むことを特徴とする請求項１２記載の異常傾向
    検出システム。
  15. 前記異常測度上昇傾向判定手段は、予め定めた周期に基づき、注目時刻および注目時刻
    の１ないし予め指定された数周期前および注目時刻の１ないし予め指定された数周期後の
    異常測度間の差分を算出し、前記算出した差分に基づいて上昇傾向の有無を判定すること
    を特徴とする請求項１１記載の異常傾向検出システム。
  16. 前記異常測度上昇傾向判定手段は、注目時刻の前後に予め設定した区間からランダムに
    １点ずつ取り出して異常測度が上昇しているかどうかをチェックすることを多数回繰り返
    して上昇している場合をカウントし、上昇回数の割合が予め決められたしきい値以上であ
    る場合にその時刻は異常測度上昇傾向があると判定することを特徴とする請求項１１記載
    の異常傾向検出システム。
  17. 前記異常測度上昇区間検出手段において、予め指定された許容期間より短い中断期間を
    連続とみなしながら、異常測度上昇傾向が連続する区間を検出することを特徴とする請求
    項１１記載の異常傾向検出システム。
  18. 前記関連センサ特定手段は、全てのセンサについて、それぞれのセンサの時刻毎に前
    記特徴ベクトルと前記正常モデルからの距離の計測の起点となるベクトルの差のベクトル
    の要素のうち該それぞれのセンサから抽出したものの絶対値和または二乗和または最新時
    刻のデータとして定義された差分データを算出し、全てのセンサについて、前記差分デー
    タの前記異常測度上昇区間における傾きを算出し、前記傾きが最大となるセンサを探索し
    て関連センサとして特定することを特徴とする請求項１２記載の異常傾向検出システム。
  19. 前記関連センサ特定手段は、全てのセンサについて、それぞれのセンサの時刻毎に前
    記特徴ベクトルの要素のうち前記それぞれのセンサから抽出したものの中の最新時刻のデ
    ータを抽出し、全てのセンサについて、前記抽出したデータの前記異常測度上昇区間にお
    ける傾きを算出し、前記傾きの絶対値が最大となるセンサを探索して関連センサとするこ
    とを特徴とする請求項１１記載の異常傾向検出システム。
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