JP2016192024A

JP2016192024A - 時系列データ処理方法、時系列データ処理プログラム、および、時系列データ処理装置

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Publication number: JP2016192024A
Application number: JP2015070860A
Authority: JP
Inventors: 正史秋田; Masashi Akita
Original assignee: Screen Holdings Co Ltd
Current assignee: Screen Holdings Co Ltd
Priority date: 2015-03-31
Filing date: 2015-03-31
Publication date: 2016-11-10
Anticipated expiration: 2035-03-31
Also published as: JP6488168B2

Abstract

【課題】時系列データに含まれる類似部分が時間の経過と共に徐々に変化する場合でも、時系列データから類似部分を検出する。
【解決手段】時系列データの中から検索キーに類似した部分を検索するときに、最初の検索キーと値の種類の指示を受け付け（Ｓ１０３、Ｓ１０４）、検索によって検出した部分を次の検索キーとして用いて、時系列データの未処理部分の中から検索キーに類似した部分を検索する処理を繰り返す（Ｓ１０６〜Ｓ１０８）。検索によって検出した部分のそれぞれについて指示された値を求め（Ｓ１０９）、求めた値をグラフ化して表示する（Ｓ１１０）。
【選択図】図３

Description

本発明は、デジタルデータ処理に関し、特に、時系列データ処理方法、時系列データ処理プログラム、および、時系列データ処理装置に関する。

機器や装置の保守を行う方法として、機器や装置の動作状態に関する物理量（例えば、長さ、角度、時間、速さ、力、圧力、電圧、電流、温度など）をセンサなどを用いて継続的に測定し、測定結果を時系列順に並べて得られた時系列データを分析する方法が知られている。例えば、時系列データを分析し、部品交換や分解掃除などの保守作業を行うか否かを判断する方法がある。

機器や装置が同じ動作を繰り返し行う場合、時系列データには類似したパターンで変化する部分（以下、類似部分という）が繰り返し含まれることがある。例えば、時系列データが周期的に開閉するポンプのバルブの開閉量を表す場合、時系列データにはバルブの開閉運動の１周期の長さを有する類似部分が繰り返し含まれる。

図１９は、類似部分を含む時系列データの例を示す図である。以下、時系列データをグラフ化して示す図面では、横軸Ｘは時間を表し、縦軸Ｙは時系列データの値を表す。図１９（ａ）に示す時系列データは、相対的に低い第１レベルと相対的に高い第２レベルとの間で周期的に変化する。また、第１レベルは一定であるのに対して、第２レベルは時間の経過と共に徐々に高くなる。

図１９（ａ）に示す時系列データには、破線部を含めて５個の類似部分が含まれている。各類似部分について最大値を求めると、図１９（ｂ）に示す結果が得られる。この場合、求めた最大値がある条件を満たしたときに（例えば、閾値を所定回超えたときに）、機器や装置の保守作業を行うと判断することができる。

従来から、長さが異なる２個の時系列データの間の類似度を求める方法として、ダイナミックタイムワーピングが知られている。また、本願発明に関連して、特許文献１には、処理対象の波形の中から第１の波形に類似する部分を抽出するために、処理対象の波形を時間軸方向にシフトし、値を示す軸方向にオフセットを与えて第２の波形を求め、第１の波形と第２の波形の類似度を算出する方法が記載されている。また、非特許文献１および２には、大量の時系列データの中から類似部分を検索するために、２次近似によって特徴を抽出し、類似検索を行う方法が記載されている。

特開２０１４−４１４５３号公報

藤野友也、菅野幹人、憮中達司（三菱電機株式会社）「状態監視時系列データの類似検索に関する検討」、ＦＩＴ２００９（第８回情報科学技術フォーラム）予稿集、ｐｐ．２９５〜２９６（２００９）藤野友也、今村誠、菅野幹人、憮中達司（三菱電機株式会社）「時系列データ類似探索方法ＤＩＡＳＴＲＡの提案と評価」、ＤＥＩＭＦｏｒｕｍ２０１１、Ｄ９−４（２０１１）

しかしながら、時系列データに含まれる類似部分が、時間の経過と共に徐々に変化することがある。図１９に示す時系列データでも、時間の経過と共に第２レベルが徐々に高くなり、類似部分は徐々に変化する。

図２０は、徐々に変化する類似部分を含む時系列データの例を示す図である。図２０には、４個の類似部分９１〜９４が記載されている。類似部分９２は類似部分９１の直後に現れ、類似部分９３、９４は類似部分９２のかなり後（例えば、数ヵ月後）に現れる。類似部分９１〜９４は、それぞれ、２個の極大値を有する。以下、先に現れる極大値を第１極大値、後に現れる極大値を第２極大値という。第１極大値は時間が経過しても変化しないが、第２極大値は時間の経過と共に徐々に大きくなる。

類似部分９１、９２では第２極大値は第１極大値よりも小さく、類似部分９１と類似部分９２との間でデータの差は小さい。このため、類似部分９１を検索キーとして時系列データについて検索を行うことにより、類似部分９２を検出することができる。これに対して、類似部分９３、９４では第２極大値は第１極大値よりも大きく、類似部分９３、９４と類似部分９１との間でデータの差は大きい。このため、類似部分９１を検索キーとして時系列データについて検索を行っても、類似部分９３、９４を検出できないことがある。

ダイナミックタイムワーピングは、時間軸方向の歪みには対応できるが、値を示す軸方向についての歪みには対応できない。特許文献１に記載された方法は、処理対象の波形の全体を時間軸方向にシフトし、値を示す軸方向にオフセットを与えるので、波形の一部が変化する場合には対応できない。非特許文献１および２に記載された方法でも、類似部分が時間の経過と共に徐々に変化することは考慮されていない。このように従来の時系列データ処理方法には、時系列データに含まれる類似部分が時間の経過と共に徐々に変化する場合に、時系列データから類似部分を検出できないことがあるという問題がある。

それ故に、本発明は、時系列データに含まれる類似部分が時間の経過と共に徐々に変化する場合でも、時系列データから類似部分を検出できる時系列データ処理方法、時系列データ処理プログラム、および、時系列データ処理装置を提供することを目的とする。

第１の発明は、
入力された時系列データの中から検索キーに類似した部分を検索する検索ステップと、
最初の検索キーの指示を受け付けるステップとを備え、
前記検索ステップは、検索によって検出した部分を次の検索キーとして用いて、前記時系列データの未処理部分の中から検索キーに類似した部分を検索する処理を繰り返すことを特徴とする。

第２の発明は、第１の発明において、
求める値の種類の指示を受け付けるステップと、
前記検索ステップで検出された部分のそれぞれについて、指示された値を求める値算出ステップとをさらに備える。

第３の発明は、第２の発明において、
前記値算出ステップで求めた値をグラフ化して表示するステップをさらに備える。

第４の発明は、第２または第３の発明において、
前記値算出ステップは、前記検索ステップで検出された部分のそれぞれについて、指定箇所の値を求めることを特徴とする。

第５の発明は、第２または第３の発明において、
前記値算出ステップは、前記検索ステップで検出された部分のそれぞれについて、指定範囲内のデータの統計値を求めることを特徴とする。

第６の発明は、第１〜第５のいずれかの発明において、
前記時系列データを複数の区間に分割するステップをさらに備え、
前記検索ステップは、前記時系列データから抽出した部分と前記検索キーについて区間ごとに類似度評価値を求め、前記類似度評価値に基づき前記時系列データから抽出した部分が前記検索キーに類似しているか否かを判断することを特徴とする。

第７の発明は、第６の発明において、
前記分割するステップは、区間内の時系列データを近似する近似曲線を求め、前記近似曲線を用いたときの近似誤差率が区切り条件を満たす最小値を区間の区切り点とする処理を繰り返すことを特徴とする。

第８の発明は、
入力された時系列データの中から検索キーに類似した部分を検索する検索ステップと、
最初の検索キーの指示を受け付けるステップと
をコンピュータにＣＰＵがメモリを利用して実行させる時系列データ処理プログラムであって、
前記検索ステップは、検索によって検出した部分を次の検索キーとして用いて、前記時系列データの未処理部分の中から検索キーに類似した部分を検索する処理を繰り返すことを特徴とする。

第９の発明は、第８の発明において、
求める値の種類の指示を受け付けるステップと、
前記検索ステップで検出された部分のそれぞれについて、指示された値を求める値算出ステップと
を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする。

第１０の発明は、第９の発明において、
前記値算出ステップで求めた値をグラフ化して表示するステップを前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする。

第１１の発明は、第９または第１０の発明において、
前記値算出ステップは、前記検索ステップで検出された部分のそれぞれについて、指定箇所の値を求めることを特徴とする。

第１２の発明は、第９または第１０の発明において、
前記値算出ステップは、前記検索ステップで検出された部分のそれぞれについて、指定範囲内のデータの統計値を求めることを特徴とする。

第１３の発明は、第８〜第１２のいずれかの発明において、
前記時系列データを複数の区間に分割するステップを前記コンピュータにさらに実行させ、
前記検索ステップは、前記時系列データから抽出した部分と前記検索キーについて区間ごとに類似度評価値を求め、前記類似度評価値に基づき前記時系列データから抽出した部分が前記検索キーに類似しているか否かを判断することを特徴とする。

第１４の発明は、第１３の発明において、
前記分割するステップは、区間内の時系列データを近似する近似曲線を求め、前記近似曲線を用いたときの近似誤差率が区切り条件を満たす最小値を区間の区切り点とする処理を繰り返すことを特徴とする。

第１５の発明は、
入力された時系列データの中から検索キーに類似した部分を検索する検索部と、
最初の検索キーの指示を受け付ける指示入力部とを備え、
前記検索部は、検索によって検出した部分を次の検索キーとして用いて、前記時系列データの未処理部分の中から検索キーに類似した部分を検索する処理を繰り返すことを特徴とする。

第１６の発明は、第１５の発明において、
前記指示入力部は、求める値の種類の指示を受け付け、
前記検索部で検出された部分のそれぞれについて、前記指示入力部で指示された値を求める値算出部をさらに備える。

第１７の発明は、第１６の発明において、
前記値算出部で求めた値をグラフ化して表示する結果表示部をさらに備える。

第１８の発明は、第１５〜第１７のいずれかの発明において、
前記時系列データを複数の区間に分割する分割部をさらに備え、
前記検索部は、前記時系列データから抽出した部分と前記検索キーについて区間ごとに類似度評価値を求め、前記類似度評価値に基づき前記時系列データから抽出した部分が前記検索キーに類似しているか否かを判断することを特徴とする。

第１９の発明は、第１８の発明において、
前記分割部は、区間内の時系列データを近似する近似曲線を求め、前記近似曲線を用いたときの近似誤差率が区切り条件を満たす最小値を区間の区切り点とする処理を繰り返すことを特徴とする。

上記第１、第８または第１５の発明によれば、検索によって検出した類似部分を次の検索キーとして用いることにより、時系列データに含まれる類似部分が時間の経過と共に徐々に変化する場合でも、時系列データから類似部分を検出することができる。したがって、類似部分の変化を検知して、時系列データの発生源について保守作業などを行うか否かを判断することができる。

上記第２、第９または第１６の発明によれば、類似部分のそれぞれについて求めた値に基づき、類似部分の変化を検知することができる。

上記第３、第１０または第１７の発明によれば、求めた値をグラフ化して表示することにより、類似部分の変化を容易に検知することができる。

上記第４または第１１の発明によれば、類似部分の指定箇所の値に基づき、類似部分の変化を検知することができる。

上記第５または第１２の発明によれば、類似部分の指定範囲内のデータの統計値に基づき、類似部分の変化を検知することができる。

上記第６、第１３または第１８の発明によれば、時系列データと検索キーを区間ごとに比較することにより、検索時の演算量を削減することができる。

上記第７、第１４または第１９の発明によれば、近似誤差率に基づき、時系列データを好適に複数の区間に分割することができる。

本発明の実施形態に係る時系列データ処理装置の構成を示すブロック図である。本実施形態に係る時系列データ処理装置として機能するコンピュータの構成を示すブロック図である。本実施形態に係る時系列データ処理装置の動作を示すフローチャートである。図３に示すステップＳ１０２の詳細を示すフローチャートである。時系列データの例を示す図である。図３に示すステップＳ１０２の詳細を説明するための図である。図５に示す時系列データを複数の区間に分割した結果を示す図である。図５に示す時系列データの最初の検索キーを示す図である。図５に示す時系列データと検索キーを比較する様子を示す図である。図５に示す時系列データの次の検索キーを示す図である。時系列データの例を示す図である。図１１に示す時系列データを複数の区間に分割した結果を示す図である。図３に示すステップＳ１０３で表示される画面を示す図である。図３に示すステップＳ１０４で表示される画面を示す図である。図３に示すステップＳ１０３で指示された最初の検索キーに対応した区間を求めた結果を示す図である。図１１に示す時系列データと検索キーを比較する様子を示す図である。図１１に示す時系列データの次の検索キーを示す図である。図３に示すステップＳ１１０で表示される画面を示す図である。時系列データの例を示す図である。時系列データの例を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係る時系列データ処理方法、時系列データ処理プログラム、および、時系列データ処理装置について説明する。本実施形態に係る時系列データ処理方法は、典型的にはコンピュータを用いて実行される。本実施形態に係る時系列データ処理プログラムは、コンピュータを用いて時系列データ処理方法を実施するためのプログラムである。本実施形態に係る時系列データ処理装置は、典型的にはコンピュータを用いて構成される。時系列データ処理プログラムを実行するコンピュータは、時系列データ処理装置として機能する。

図１は、本発明の実施形態に係る時系列データ処理装置の構成を示すブロック図である。図１に示す時系列データ処理装置１０は、指示入力部１１、データ分割部１２、検索部１３、値算出部１４、および、結果表示部１５を備えている。時系列データ処理装置１０には、時系列データ５が入力される。

時系列データ５は、時系列データ処理装置１０の外部に設けられた機器や装置の動作状態に関連する物理量（例えば、長さ、角度、時間、速さ、力、圧力、電圧、電流、温度など）をセンサなどを用いて継続的に測定し、測定結果を時系列順に並べて得られたデータである。時系列データ５には、類似部分（類似したパターンで変化する部分）が繰り返し含まれる。以下、時系列データ５の中から検出すべきデータの並びを「検索キー」という。時系列データ処理装置１０は、検索キーを用いて時系列データ５を検索するときに、検索キーに完全に一致する部分だけでなく、検索キーに類似する部分を検出する。

時系列データ処理装置１０の動作の概要は、以下のとおりである。指示入力部１１は、利用者からの指示を受け付ける。指示入力部１１は、利用者から指示された「最初の検索キー」を検索部１３に対して出力し、利用者から指示された「値の種類」を値算出部１４に対して出力する。データ分割部１２は、入力された時系列データ５を複数の区間に分割する。検索部１３は、データ分割部１２で分割された時系列データに基づき、時系列データ５の中から検索キーに類似する部分を繰り返し検索する。検索部１３は、時系列データ５と検索キーについて区間ごとに距離を算出し（区間別距離算出）、検索によって検出した類似部分を次の検索キーとして使用する（検索キー更新）。値算出部１４は、検索部１３で検出された各類似部分について、利用者から指示された値を求める。結果表示部１５は、値算出部１４で求めた値をグラフ化して表示する。

図２は、時系列データ処理装置１０として機能するコンピュータの構成を示すブロック図である。図２に示すコンピュータ２０は、ＣＰＵ２１、メインメモリ２２、記憶部２３、入力部２４、表示部２５、通信部２６、および、記憶媒体読み取り部２７を備えている。メインメモリ２２には、例えば、ＤＲＡＭが使用される。記憶部２３には、例えば、ハードディスクやソリッドステートドライブが使用される。入力部２４には、例えば、キーボード２８やマウス２９が含まれる。表示部２５には、例えば、液晶ディスプレイが使用される。通信部２６は、有線通信または無線通信のインターフェイス回路である。記憶媒体読み取り部２７は、プログラムなどを記憶した記憶媒体３０のインターフェイス回路である。記憶媒体３０には、例えば、ＣＤ−ＲＯＭが使用される。なお、以上に述べたコンピュータ２０の構成は一例に過ぎず、任意のコンピュータを用いて時系列データ処理装置１０を構成することができる。

以下、コンピュータ２０が時系列データ処理装置１０として機能する場合について説明する。この場合、記憶部２３は、時系列データ処理プログラム３１と、時系列データ処理プログラム３１の処理対象の時系列データ５とを記憶する。時系列データ処理プログラム３１は、例えば、サーバや他のコンピュータから通信部２６を用いて受信したものでもよく、記憶媒体３０から記憶媒体読み取り部２７を用いて読み出したものでもよい。時系列データ５は、機器や装置や他のコンピュータから通信部２６を用いて受信したものでもよく、記憶媒体３０から記憶媒体読み取り部２７を用いて読み出したものでもよく、利用者が入力部２４を用いて入力したものでもよい。

時系列データ処理プログラム３１を実行するときには、時系列データ処理プログラム３１と時系列データ５はメインメモリ２２に複写転送される。ＣＰＵ２１は、メインメモリ２２を作業用メモリとして利用して、メインメモリ２２に記憶された時系列データ処理プログラム３１を実行することにより、メインメモリ２２に記憶された時系列データ５を処理する。このときコンピュータ２０は、時系列データ処理装置１０として機能する。

図３は、時系列データ処理装置１０の動作を示すフローチャートである。図４は、図３に示すステップＳ１０２の詳細を示すフローチャートである。図３および図４に示す処理は、ＣＰＵ２１がメインメモリ２２を利用して時系列データ処理プログラム３１を実行することにより行われる。

始めに時系列データ処理装置１０には、処理対象の時系列データ５が入力される（ステップＳ１０１）。上述したように、時系列データ５は、通信部２６を用いて受信したものでもよく、記憶媒体３０から読み出したものでもよく、利用者が入力部２４を用いて入力したものでもよい。ステップＳ１０１では、例えば、図５に示す時系列データが入力される。

次に、ＣＰＵ２１は、入力された時系列データ５を複数の区間に分割する（ステップＳ１０２）。一般に、長い時系列データの中から検索キーに類似する部分を検索する場合には、時系列データと検索キーを比較するために膨大な演算量が必要となる。そこで、時系列データ処理装置１０は、時系列データ５と検索キーをそれぞれ複数の区間に分割し、時系列データ５と検索キーを区間ごとに比較する。これにより、検索時の演算量を削減することができる。

図６は、ステップＳ１０２の詳細を説明するための図である。以下、図４および図６を参照して、ステップＳ１０２の詳細を説明する。図４に示すように、ＣＰＵ２１は、まず、時系列データの始点を区間の始点とする（ステップＳ２０１）。次に、ＣＰＵ２１は、区間の始点から所定量だけ離れた点を区間の終点とする（ステップＳ２０２）。

次に、ＣＰＵ２１は、区間内の時系列データを近似する２次近似曲線を求める（ステップＳ２０３）。例えば、ＣＰＵ２１は、ステップＳ２０３において、区間内の時系列データに基づき、公知の方法で２次回帰曲線を求めてもよい。次に、ＣＰＵ２１は、区間内の時系列データと２次近似曲線の間の２乗誤差を求める（ステップＳ２０４）。次に、ＣＰＵ２１は、ステップＳ２０４で求めた２乗誤差を区間の幅で割ることにより、２次近似誤差率を求める（ステップＳ２０５）。

次に、ＣＰＵ２１は、ステップＳ２０５で求めた２次近似誤差率が区切り条件を満たすか否かを判断する（ステップＳ２０６）。例えば、メインメモリ２２が以前に求めた２次近似誤差率を記憶し、ＣＰＵ２１は、ステップＳ２０６において、今回求めた２次近似誤差率と以前に求めた２次近似誤差率の平均値との差が以前に求めた２次近似誤差率の標準偏差よりも大きいときに区切り条件を満たすと判断してもよい。ＣＰＵ２１は、ステップＳ２０６でＹｅｓと判断した場合はステップＳ２０７へ進み、それ以外の場合はステップＳ２０９へ進む。

前者の場合、ＣＰＵ２１は、区間の終点を区間の区切り点として決定し（ステップＳ２０７）、区間の終点を次の区間の始点として（ステップＳ２０８）、ステップＳ２０２へ進む。ステップＳ２０７において、時系列データ５について１個の区間が決定される。

後者の場合、ＣＰＵ２１は、区間の終点を所定量だけ更新する（ステップＳ２０９）。具体的には、ＣＰＵ２１は、ステップＳ２０９において、区間の終点から所定量だけ離れた点を新たな終点とする。次に、ＣＰＵ２１は、更新後の区間の終点が時系列データの終端に到達したか否かを判断する（ステップＳ２１０）。ＣＰＵ２１は、ステップＳ２１０でＮｏと判断した場合には、ステップＳ２０３へ進む。ＣＰＵ２１は、ステップＳ２１０でＹｅｓと判断した場合には、区間の終点を区間の区切り点として決定し（ステップＳ２１１）、ステップＳ１０２の処理を終了する。

このようにＣＰＵ２１は、ステップＳ１０２において、区間（図６の点状模様部）を終点方向に段階的に伸張して、２次近似誤差率が区切り条件を満たす最小のＸ値を区間の区切り点として求める処理を繰り返し行う。図５に示す時系列データは、ステップＳ１０２において、図７に示す複数の区間に分割される。

次に、ＣＰＵ２１は、利用者から「最初の検索キー」の指示を受け付ける（ステップＳ１０３）。ＣＰＵ２１は、ステップＳ１０３において、最初の検索キーを指示することを利用者に促す画面（後述する図１３を参照）を表示部２５に表示させる。利用者は、表示部２５に表示された画面を見ながら入力部２４を操作することにより、最初の検索キーを指示する。利用者は、図５に示す時系列データに対して最初の検索キーとして、例えば、図８に示す範囲のデータを指示する。

次に、ＣＰＵ２１は、利用者から「値の種類」の指示を受け付ける（ステップＳ１０４）。ＣＰＵ２１は、ステップＳ１０３において、値の種類を指示することを利用者に促す画面（後述する図１４を参照）を表示部２５に表示させる。利用者は、表示部２５に表示された画面を見ながら入力部２４を操作することにより、値の種類を指示する。利用者は、値の種類として、類似部分の中の指定箇所の値や、類似部分の中の指定範囲内データの統計値（最大値、最小値、平均値、中央値、標準偏差、分散など）を指示する。次に、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１０３で指示された最初の検索キーに対応した複数の区間を求める（ステップＳ１０５）。

次に、ＣＰＵ２１は、時系列データ５の未処理部分の中から検索キーに類似した部分を検索する（ステップＳ１０６）。ＣＰＵ２１は、ステップＳ１０６において、時系列データ５の未処理部分から抽出した部分（以下、抽出部分という）と検索キーについて区間ごとに類似度評価値として距離Ｄｉを求め（区間別距離算出）、距離Ｄｉの総和Ｄを求める。例えば、ＣＰＵ２１は、図９に示すように、抽出部分と検索キーについて区間ごとに距離Ｄ１〜Ｄ４を求め、距離の総和Ｄ＝Ｄ１＋Ｄ２＋Ｄ３＋Ｄ４を求める。

ＣＰＵ２１は、時系列データ５の２次近似曲線の定義域と検索キーの２次近似曲線の定義域をそれぞれ０以上１以下に正規化し、２つの２次近似曲線の差の２乗値の積分値の平方根を距離Ｄｉとする。定義域を正規化した後の２つの２次近似曲線について、２次係数の差をΔａ、１次係数の差をΔｂ、定数項の差をΔｃとしたとき、距離Ｄｉは次式（１）で与えられる。距離の総和Ｄは、次式（２）で与えられる。

ＣＰＵ２１は、距離の総和Ｄが所定の閾値以下の場合に、抽出部分は検索キーに類似すると判断し、抽出部分を検索キーに類似した部分として検出する。距離の総和Ｄが閾値よりも大きい場合には、ＣＰＵ２１は、時系列データの未処理部分の他の一部を新たな抽出部分として抽出し、類似部分の検索を続ける。

次に、ＣＰＵ２１は、検索を終了するか否か、すなわち、時系列データ５の最後まで処理したか否かを判断する（ステップＳ１０７）。ＣＰＵ２１は、ステップＳ１０７でＮｏと判断した場合にはステップＳ１０８へ進み、それ以外の場合にはステップＳ１０９へ進む。

前者の場合、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１０６で検出した類似部分を次の検索キーとし（ステップＳ１０８）、ステップＳ１０６へ進む。ＣＰＵ２１は、次にステップＳ１０６を実行するときには、前回ステップＳ１０６で検出した類似部分を検索キーとして使用する（図１０を参照）。ＣＰＵ２１は、ステップＳ１０６〜Ｓ１０８を繰り返し実行することにより、検索によって検出した部分を次の検索キーとして用いて、時系列データ５の未処理部分の中から検索キーに類似する部分を検索する処理を繰り返す。

後者の場合、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１０６で検出した各類似部分について、ステップＳ１０４で指示された値を求める（ステップＳ１０９）。例えば、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１０９において、類似部分の中の指定箇所の値や、類似部分の中の指定範囲内のデータの統計値（最大値、最小値、平均値、中央値、標準偏差、分散など）を求める。最後に、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１０９で求めた値をグラフ化して表示部２５に表示させる（ステップＳ１１０）。

図２に示すコンピュータ２０の構成要素および図３に示すステップと、図１に示す時系列データ処理装置１０の構成要素とは、以下のように対応する。入力部２４およびステップＳ１０３、Ｓ１０４を実行するＣＰＵ２１は、指示入力部１１として機能する。ステップＳ１０２を実行するＣＰＵ２１は、データ分割部１２として機能する。ステップＳ１０６〜Ｓ１０８を実行するＣＰＵ２１は、検索部１３として機能する。ステップＳ１０９を実行するＣＰＵ２１は、値算出部１４として機能する。表示部２５およびステップＳ１１０を実行するＣＰＵ２１は、結果表示部１５として機能する。

以下、図１１〜図１８を参照して、時系列データ処理装置１０の他の動作例を説明する。時系列データ処理装置１０には、ステップＳ１０１において、図１１に示す時系列データが入力される。時系列データ処理装置１０は、ステップＳ１０２において、入力された時系列データを図１２に示すように複数の区間に分割する。

時系列データ処理装置１０は、ステップＳ１０３において、入力された時系列データをグラフ化したものと、最初の検索キーを指示することを利用者に促すメッセージとを含む画面を表示部２５に表示する（図１３を参照）。利用者は、マウス２９を操作するなどして、画面に表示された時系列データの中から最初の検索キー（破線部）を指示する。

時系列データ処理装置１０は、ステップＳ１０４において、ステップＳ１０３で指示された最初の検索キーをグラフ化したものと、値の種類を指示することを利用者に促すメッセージとを含む画面を表示部２５に表示する（図１４を参照）。利用者は、マウス２９を操作するなどして、最初の検索キーの中に範囲を指定したり、指定範囲内で求める値を指示したりする。図１４は、指定範囲内の最大値を求めることを指示するときの画面を示す。時系列データ処理装置１０は、ステップＳ１０５において、利用者が指示した最初の検索キーに対応した８個の区間を求める（図１５を参照）。

時系列データ処理装置１０は、ステップＳ１０６において、時系列データの未処理部分の中から検索キーに類似した部分を検索する。図１６に示す例では、時系列データ処理装置１０は、時系列データからの抽出部分と検索キーについて８個の区間に対応して８個の距離Ｄ１〜Ｄ８を求め、距離Ｄｉの総和Ｄ＝Ｄ１＋Ｄ２＋…＋Ｄ７＋Ｄ８を求める。時系列データ処理装置１０は、距離の総和Ｄが閾値以下の場合に、時系列データからの抽出部分を類似部分として検出する。時系列データ処理装置１０は、ステップＳ１０６で検出した類似部分を次の検索キーとして使用しながら（図１７を参照）、時系列データの中から検索キーに類似する部分を繰り返し検索する。

時系列データ処理装置１０は、ステップＳ１０９において、検出した各類似部分について利用者から指示された値を求め、ステップＳ１１１において、求めた値の変化を示すグラフを含む画面を表示部２５に表示する。例えば、表示部２５には、図１８に示すグラフを含む画面が表示される。利用者は、表示部２５に表示されたグラフを見て、時系列データの発生源である装置や機器の保守作業を行うか否かを判断する。

以上に示すように、本実施形態に係る時系列データ処理方法は、入力された時系列データの中から検索キーに類似した部分を検索する検索ステップと、最初の検索キーの指示を受け付けるステップとを備えている。検索ステップは、検索によって検出した部分を次の検索キーとして用いて、時系列データの未処理部分の中から検索キーに類似した部分を検索する処理を繰り返す。このように検索によって検出した類似部分を次の検索キーとして用いることにより、時系列データに含まれる類似部分が時間の経過と共に徐々に変化する場合でも、時系列データから類似部分を検出することができる。したがって、類似部分の変化を検知して、時系列データの発生源について保守作業などを行うか否かを判断することができる。

また、本実施形態に係る時系列データ処理方法は、求める値の種類の指示を受け付けるステップと、検索ステップで検出された部分のそれぞれについて、指示された値を求める値算出ステップとをさらに備えている。したがって、類似部分のそれぞれについて求めた値に基づき、類似部分の変化を検知することができる。また、本実施形態に係る時系列データ処理方法は、値算出ステップで求めた値をグラフ化して表示するステップをさらに備えている。このように求めた値をグラフ化して表示することにより、類似部分の変化を容易に検知することができる。また、値算出ステップは、検索ステップで検出された部分のそれぞれについて、指定箇所の値や指定範囲内のデータの統計値を求める。したがって、類似部分の指定箇所の値や指定範囲内のデータの統計値に基づき、類似部分の変化を検知することができる。

また、本実施形態に係る時系列データ処理方法は、時系列データを複数の区間に分割するステップをさらに備えている。検索ステップは、時系列データから抽出した部分と検索キーについて区間ごとに類似度評価値（距離Ｄｉ）を求め、類似度評価値に基づき時系列データから抽出した部分が検索キーに類似しているか否かを判断する。このように時系列データと検索キーを区間ごとに比較することにより、検索時の演算量を削減することができる。また、分割するステップは、区間内の時系列データを近似する近似曲線を求め、近似曲線を用いたときの近似誤差率が区切り条件を満たす最小値を区間の区切り点とする処理を繰り返す。したがって、近似誤差率に基づき、時系列データを好適に複数の区間に分割することができる。

本実施形態に係る時系列データ処理プログラム３１、および、本実施形態に係る時系列データ処理装置１０は、本実施形態に係る時系列データ処理方法と同様の構成を有し、同様の効果を奏する。

本発明の時系列データ処理方法、時系列データ処理プログラム、および、時系列データ処理装置によれば、時系列データに含まれる類似部分が時間の経過と共に徐々に変化する場合でも、時系列データから類似部分を検出することができる。したがって、類似部分の変化を検知して、時系列データの発生源について保守作業などを行うか否かを判断することができる。

５…時系列データ
１０…時系列データ処理装置
１１…指示入力部
１２…データ分割部
１３…検索部
１４…値算出部
１５…結果表示部
２０…コンピュータ
２１…ＣＰＵ
２２…メインメモリ
２４…入力部
２５…表示部
３０…記憶媒体
３１…時系列データ処理プログラム

Claims

入力された時系列データの中から検索キーに類似した部分を検索する検索ステップと、
最初の検索キーの指示を受け付けるステップとを備え、
前記検索ステップは、検索によって検出した部分を次の検索キーとして用いて、前記時系列データの未処理部分の中から検索キーに類似した部分を検索する処理を繰り返すことを特徴とする、時系列データ処理方法。
求める値の種類の指示を受け付けるステップと、
前記検索ステップで検出された部分のそれぞれについて、指示された値を求める値算出ステップとをさらに備えた、請求項１に記載の時系列データ処理方法。
前記値算出ステップで求めた値をグラフ化して表示するステップをさらに備えた、請求項２に記載の時系列データ処理方法。
前記値算出ステップは、前記検索ステップで検出された部分のそれぞれについて、指定箇所の値を求めることを特徴とする、請求項２または３に記載の時系列データ処理方法。
前記値算出ステップは、前記検索ステップで検出された部分のそれぞれについて、指定範囲内のデータの統計値を求めることを特徴とする、請求項２または３に記載の時系列データ処理方法。
前記時系列データを複数の区間に分割するステップをさらに備え、
前記検索ステップは、前記時系列データから抽出した部分と前記検索キーについて区間ごとに類似度評価値を求め、前記類似度評価値に基づき前記時系列データから抽出した部分が前記検索キーに類似しているか否かを判断することを特徴とする、請求項１〜５のいずれかに記載の時系列データ処理方法。
前記分割するステップは、区間内の時系列データを近似する近似曲線を求め、前記近似曲線を用いたときの近似誤差率が区切り条件を満たす最小値を区間の区切り点とする処理を繰り返すことを特徴とする、請求項６に記載の時系列データ処理方法。
入力された時系列データの中から検索キーに類似した部分を検索する検索ステップと、
最初の検索キーの指示を受け付けるステップと
をコンピュータにＣＰＵがメモリを利用して実行させる時系列データ処理プログラムであって、
前記検索ステップは、検索によって検出した部分を次の検索キーとして用いて、前記時系列データの未処理部分の中から検索キーに類似した部分を検索する処理を繰り返すことを特徴とする、時系列データ処理プログラム。
求める値の種類の指示を受け付けるステップと、
前記検索ステップで検出された部分のそれぞれについて、指示された値を求める値算出ステップと
を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする、請求項８に記載の時系列データ処理プログラム。
前記値算出ステップで求めた値をグラフ化して表示するステップを前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする、請求項９に記載の時系列データ処理プログラム。
前記値算出ステップは、前記検索ステップで検出された部分のそれぞれについて、指定箇所の値を求めることを特徴とする、請求項９または１０に記載の時系列データ処理プログラム。
前記値算出ステップは、前記検索ステップで検出された部分のそれぞれについて、指定範囲内のデータの統計値を求めることを特徴とする、請求項９または１０に記載の時系列データ処理プログラム。
前記時系列データを複数の区間に分割するステップを前記コンピュータにさらに実行させ、
前記検索ステップは、前記時系列データから抽出した部分と前記検索キーについて区間ごとに類似度評価値を求め、前記類似度評価値に基づき前記時系列データから抽出した部分が前記検索キーに類似しているか否かを判断することを特徴とする、請求項８〜１２のいずれかに記載の時系列データ処理プログラム。
前記分割するステップは、区間内の時系列データを近似する近似曲線を求め、前記近似曲線を用いたときの近似誤差率が区切り条件を満たす最小値を区間の区切り点とする処理を繰り返すことを特徴とする、請求項１３に記載の時系列データ処理プログラム。
入力された時系列データの中から検索キーに類似した部分を検索する検索部と、
最初の検索キーの指示を受け付ける指示入力部とを備え、
前記検索部は、検索によって検出した部分を次の検索キーとして用いて、前記時系列データの未処理部分の中から検索キーに類似した部分を検索する処理を繰り返すことを特徴とする、時系列データ処理装置。
前記指示入力部は、求める値の種類の指示を受け付け、
前記検索部で検出された部分のそれぞれについて、前記指示入力部で指示された値を求める値算出部をさらに備えた、請求項１５に記載の時系列データ処理装置。
前記値算出部で求めた値をグラフ化して表示する結果表示部をさらに備えた、請求項１６に記載の時系列データ処理装置。
前記時系列データを複数の区間に分割する分割部をさらに備え、
前記検索部は、前記時系列データから抽出した部分と前記検索キーについて区間ごとに類似度評価値を求め、前記類似度評価値に基づき前記時系列データから抽出した部分が前記検索キーに類似しているか否かを判断することを特徴とする、請求項１５〜１７のいずれかに記載の時系列データ処理装置。
前記分割部は、区間内の時系列データを近似する近似曲線を求め、前記近似曲線を用いたときの近似誤差率が区切り条件を満たす最小値を区間の区切り点とする処理を繰り返すことを特徴とする、請求項１８に記載の時系列データ処理装置。