JP2017138875A - 無線通信システムおよび該システムに用いられる通信端末 - Google Patents

Abstract

【課題】通信データ総量を削減して消費電力の削減を可能とする無線通信システムを構築しつつ、センサの異常をサーバの信号処理機能を利用して判定する技術を提供する。
【解決手段】無線通信システム１は、無線通信網１４を介してサーバ１５へのデータ通信を可能とする通信設備を具備する複数の通信端末１１〜１３と、通信端末１１〜１３とサーバ１５間の通信サービスを提供する無線通信網１４と、無線通信網１４に接続されるサーバ１５と、を含んで構成される。通信端末１１〜１３は、複数サンプルデータの近似直線の切片・傾き、および前記複数サンプルデータの近似直線に対する標準偏差をサーバ１５に送信し、サーバ１５は、通信端末１１〜１３から送信された、近似直線の切片・傾き、近似直線に対する標準偏差を基づいてセンサの異常の有無を判定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、サーバが複数の通信端末でセンシングした複数のデータを無線通信網を介して収集し、収集したセンシングデータを解析するとともに、通信端末内のセンサの異常を監視可能とする無線通信システムに関する。

従来、工場内等に点在するフィールドセンサのセンシングデータを収集する場合には、有線の通信路および通信網を使用して実現していた。
有線の通信路および通信網を使用することを前提にしてフィールドセンサの新設または移設を行おうとすると、有線の通信路を敷設し直す必要があるため、人件費・工期が余分にかかってしまうという問題があった。

この問題に対し、近年、有線通信路の無線化が検討され実用に供されている。当業者に知られた、センシングデータの無線通信用規格には、ＩＳＡ１００．１１ａ、ＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴなどがあり、その無線通信用規格を用いることで有線通信路の無線化が行える。

有線通信路の敷設の必要性を無くし且つ電池で駆動されるフィールドセンサが商品化されれば、フィールドセンサの設置が容易になる。最近では電池で駆動されるフィールドセンサが商品化されつつある。

フィールドセンサは、取得するセンシングデータが緩やかに変動し、大きく変動するデータが少ない場合に適用される事例が多く報告されている。
一般に時系列で順次出力されるセンシングデータの標準偏差の値を監視し、標準偏差の値が大きく変化する場合にデータの異常として取り扱うことが行われており、下記特許文献１等にその事例を見ることができる。

特開２００６−０４８２５３号公報

特許文献１に見られる事例で供給電力に限りがない場合には、順次、センシングデータをサーバへ送信し続けられるが、電池で駆動されるフィールドセンサのように電池駆動される場合には、供給電力に限りがあるため、センサの消費電力を可能なかぎり低減する必要がある。そのため、順次、センシングデータをサーバへ送信し続けられるように構成することは現実的でない。

また、公知のＩＳＡ１００．１１ａ、ＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴを使用する無線通信システムは、携帯電話機等を接続できる電話網等の大規模無線通信システムに比べて通信エリアが小さいため、ＩＳＡ１００．１１ａ、ＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴ等をセンシングの規模を拡大する無線通信システムに適用するには無理がある。

その一方、通信エリアが大きい携帯電話機等を接続できる電話網等の大規模無線通信システムを使用するようにすると、通信量に対する従量制課金が行われるため、通信コストが無視できなくなる、という課題がある。

またセンシングおよび通信の頻度を下げることにより、センサの消費電力を削減することは可能であるが、センサにおけるセンシングの頻度が下がることで、サーバへ送信される１サンプリングデータがどのような状態におけるセンシングの代表値であるのかが不確かとなる。

このように、頻度が下がり間引かれたサンプリングデータに基づいてサーバが標準偏差値を算出しても不確かさが拡大するだけでセンサの異常を正確に判定することはできない。

そこで本発明の目的は、通信データ総量を削減して消費電力の削減を可能とする無線通信システムを構築しつつ、センサの異常をサーバの信号処理機能を利用して判定する技術を提供することにある。

また本発明に用いられる通信端末は、近似直線の切片・傾き、および複数サンプルデータの近似直線に対する標準偏差を算出するに際し、一時的な外乱に基づく異常なデータを近似直線の算出から除外する一方で、前記の異常なデータを蓄積しておき適時にサーバに送信して無線通信環境の解析に利用し得るようにすることにある。

上記課題を解決するために本発明の無線通信システムは、以下の構成を備える。
通信端末からサーバへの通信時に、消費電力が大きい通信状態の頻度を減らすことによって、消費電力を削減する。

通信端末からのデータとして、複数サンプルデータの近似直線の切片・傾き、および前記複数サンプルデータの近似直線に対する標準偏差を、前記複数サンプルデータの代表値としてサーバへ送信し、サーバが受信した前記標準偏差値または前記標準偏差値と前記傾きを考慮した条件でセンサの異常を検出する。

また本発明は、複数の通信端末と、該通信端末からのセンシングデータを収集するサーバと、前記通信端末と前記サーバを接続する無線通信網とを有する無線通信システムに用いられる通信端末であって、該通信端末は、一時的な外乱で発生した外れ値を除外して近似直線の傾き・切片・標準偏差を算出したうえで前記サーバに送信し、その一方で、算出した前記近似直線の傾き・切片・標準偏差の他に前記外れ値の発生時刻とその値をセットにして蓄積しておき、適時に前記サーバに送信する構成を有する。

本発明の無線通信システムによれば、消費電力が削減できるので、電池駆動で長期の無線通信が可能となる。あるいは、使用する電池容量を小さくできるので、装置の小型化が可能になる。

また、通信データ総量が削減されるので、無線通信システム全体の維持・管理に要するコストを小さくすることができる。
また本発明の通信端末によれば、データにばらつきが有ったとしても、ばらつき度合いの大きいデータ(外れ値)を除外して近似直線を算出するので、推定の精度が上がり、更に外れ値を記憶しておき適時にサーバに送信してサーバ側で外れ値を統計的に解析することが可能となるため、結果として、通信端末の保全・信頼性が向上する。

本発明の実施形態に係る無線通信システムの構成を示す図である。 本発明の実施形態に係る通信端末の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る通信端末の動作の手順(その１)を説明する図である。 本発明の実施形態に係るサーバにおけるセンサの異常判定の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係るサーバにおけるサンプルデータの分布再現例を示す図である。 図５のサンプルデータの分布再現で外れ値が発生していたときのサンプルデータの一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る、外れ値の発生を考慮した場合の通信端末の動作の手順(その２)を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。
図１は、本発明の実施形態に係る無線通信システムの構成を示す図である。
図１において、本発明の実施形態に係る無線通信システム１は、無線通信網１４を介してサーバ１５へのデータ通信を可能とする通信設備を具備する複数の通信端末１１〜１３と、通信端末１１〜１３とサーバ１５間の通信サービスを提供する無線通信網１４と、無線通信網１４に接続されるサーバ１５と、を含んで構成される。

そして通信端末１１〜１３は、複数サンプルデータの近似直線の切片・傾き、および複数サンプルデータの近似直線に対する標準偏差を算出してサーバ１５に送信し、サーバ１５は、通信端末１１〜１３から送信された、近似直線の切片・傾き、近似直線に対する標準偏差を基づいてセンサの異常の有無を判定する。これらについては後述する。

ここで、無線通信システム１について特に限定していないが、上述した公知のＩＳＡ１００．１１ａ、ＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴ等の産業用ワイヤレスセンサ網の外、携帯電話機等を接続できる電話網等の大規模無線通信システムを使用することができる。

図２は、本発明の実施形態に係る通信端末の構成を示すブロック図である。
図２において通信端末は、所定の周期でサンプリングを行ってセンシングデータを取得するセンサ部２１と、サンプリングによって取得したセンシングデータを蓄積すると共に蓄積したデータに対して例えば最小二乗処理を施してばらついたセンシングデータの直線近似を行って傾き、切片、標準偏差の各値を算出する制御部２２と、算出した、傾き、切片、標準偏差の各値をアンテナ２４を介してサーバ(不図示)に送信可能とするためのＲＦ(無線送受信)部２３と、を備えて構成されている。

また上述の通信端末は、電池(バッテリ)２５を備え、センサ部２１、制御部２２、及び、ＲＦ(無線送受信)部２３に電力を供給する。
図３は、本発明の実施形態に係る通信端末の動作の手順(その１)を説明する図である。

図３において、本発明の実施形態に係る通信端末が動作を開始すると、ステップＳ１でまず初期化を行う。次いでステップＳ２において、図２に示したセンサ部２１を用いてｎ回のセンシングを行う。ｎは、任意の自然数である。

ステップＳ３では、センシングデータについて最小二乗法などによる演算を行って近似直線を算出する。近似直線は、当該分野の技術者にはよく知られているように、ｘ軸，ｙ軸によって構成される座標上に表現されるサンプルデータの組（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ）がｎ組与えられたときに、そのデータの組の関係を表す尤もらしい直線を求めることに相当し、通常、傾きａ、切片ｂとすると、
ｙ＝ａｘ＋ｂ・・・・・・・（１）
と表現され、任意のサンプル点（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ）とその直線とのｙ座標軸方向の誤差（ズレ）は、
｜ｙ_ｉ―ａｘ_ｉ―ｂ｜・・・・（２）
と表される。ここで、ｘ_ｉは、ｉ番目の時間ｔ_ｉの実サンプルの座標値を表現していると言い換えることもできる。詳細は後述する。

上記した誤差（ズレ）の二乗和が最小となるような直線を求めることが最小二乗法による“直線近似”法である。
次に、ステップＳ４では、上記により求められた近似直線とセンサ値との標準偏差σを算出する。

ここで、標準偏差σは、求められた直線近似の傾きａ及び切片ｂから、平均値μとともに容易に算出することが可能である。すなわち、
標準偏差σや平均値μを求める算出式を、以下、説明すれば、
いま、ｘ軸上に表現されるｉ番目の時間ｔ_ｉの実サンプル値をｙ_ｉとする。

さらに、近似直線の傾きをａ、切片をｂとすると、近似直線は、ｆ（ｔ_ｉ）＝ａｔ_ｉ＋ｂとなる。
時間ｔ_１からｔ_ｎまでのｎサンプルに対し、平均μ、分散σ^２は以下の通りとなる。

μ＝ａｔ_ｎ／２＋ｂ・・・・・・・・・・・・・・・（３）
σ^２＝１／ｎ×Σ｛（ｙ_ｉ−ｆ（ｔ_ｉ））−μ｝^２・・・（４）
但し、Σはｉ＝１からｎまでの総和を示す
なお、標準偏差σは、上記（４）式の分散σ^２を開平することにより求められる。

上記のとおり、平均μは近似直線の傾きａ、切片ｂを知ることにより計算できるので、通信時にサーバへは敢えて送信しない。
また、ｙ_ｉはｘ軸上に表現されるｉ番目の時間ｔ_ｉの実サンプルデータであり、ｆ（ｔ_ｉ）は、傾きａと切片ｂがある場合における近似直線を表すものとなる。

最後に、ステップＳ５では、算出された傾きａ、切片ｂ、標準偏差σをサーバへ送信し、ステップＳ２にリターンする。以降、この動作を繰り返す。
このように本発明の実施形態に係る通信端末は、サーバへ送信するデータが、ｎ回のセンシングデータにより求められ、直線近似されたサンプルデータの傾きａ、切片ｂ、標準偏差σの各値のみとなるため、サーバへの通信データの総量が削減され、結果として消費電力を削減することができる。

それゆえ、通信端末を電池駆動したとしても長期の無線通信が可能となる。別の観点から云うと、使用する電池容量を小さくできるので、装置の小型化が可能となる。
ここで本発明の通信端末に内蔵される、センサの異常の種類について説明する。

センサの異常については、今のところ、以下の３種類が想定されている。
(１)電気的にオープンとなり、センシングデータの値が大きくばらつく。
(２)電気的にショートとなり、センシングデータの値がある一定値に張り付く。

(３)外乱により一時的に発生した外れ値が存在する。
次に、上記で想定されたセンサの異常判定について説明する。
(１)大きくばらつく：標準偏差σが一定値σ_ａを超えたか否かを判定し、超えた場合にセンサの異常と判定する。

(２)一定値に張り付く：傾きａが予め決められた値より小さく、標準偏差σが一定値σ_ｂより小さいか否かを判定し、小さい場合にセンサの異常と判定する。
(３)外れ値が存在する：近似直線に対する標準偏差σ内に納まらないサンプル値を外れ値であると判定する。

図４は、本発明の実施形態に係るサーバにおけるセンサ異常判定の一例を示す図であり、上記(１)及び(２)におけるセンサの異常の有無を判定する例を示すものである。
具体的には、図２に示した通信端末のセンサ部２１内のＡ／Ｄコンバータ(不図示)の出力値を考慮しながらサーバ１５(図１参照)が、図４に示すように、平均１．６５［Ｖ］、標準偏差しきい値σ_ａを０．７［Ｖ］、標準偏差しきい値σ_ｂを０．０５［Ｖ］としたときの確率密度分布を判定基準として予め準備しておく。

このグラフにおいて、監視対象である通信端末から送信されてきたセンシングデータの標準偏差σが０．１であったとすると、標準偏差σが上述した二つの判定基準内に含まれる、すなわち、σ_ｂ＜σ＜σ_ａなので、センサ異常と判定されない。

なお、平均が１．６５Ｖとなるのは、通信端末におけるＣＰＵ(不図示)が３．３Ｖ系で作動するように設計されているため、その平均値が適当であるとされたからである。
図５は、本発明の実施形態に係るサーバにおけるサンプルデータの分布再現例を示す図である。具体的には、通信端末における近似直線から得られる傾きａ、切片ｂ、標準偏差σの各値が与えられたときのサンプルデータの分布の様子をサーバで再現した図である。

時刻ｔｎ(サンプル周期及びサンプル回数ｎをベースに時間換算)において、実データは、
（イ）１≦ｎ≦１００のときには、傾きａ＝０、切片ｂ＝０．１９、σ＝０．０８６、
（ロ）１０１≦ｎ≦２００のときには、傾きａ＝０．０１、切片ｂ＝０．１９、σ＝０．１９、
（ハ）２０１≦ｎ≦３００のときには、傾きａ＝０．０２、切片ｂ＝１．０７、σ＝０．２８、
（ニ）３０１≦ｎ≦４００のときには、傾きａ＝０、切片ｂ＝３．００、σ＝０．１２、
となり、図５の×印のように表示される。

また傾きａ、切片ｂ、標準偏差σが与えられたときに、正規分布で与えられる乱数によって擬似的に再現される推定データ(estimate value)は、図５の○印(白枠囲い丸；グレースケール表示)のように表示される。

つまり、サーバにおいては、上記（イ）〜（ニ）の４組の傾きａ、切片ｂ、標準偏差σから、４００点のサンプル値を、擬似的に再現される推定データと一緒にして再現する。
図５に示したサンプルデータの分布再現図からセンサの異常判定を行うことが可能である。これについては後述する。

図６は、図５のサンプルデータの分布再現で外れ値が発生したときのサンプルデータの一例を示す図である。
環境条件や通信端末の状態によって、突然前後の値から外れるデータ（外れ値）が発生する場合がある。外れ値は、一時的な外乱雑音によって発生したり、測定値自身が前後の値から突然外れたりする場合に起きると考えられている。しかし統計上の常識では害をなすデータとして除くことが望ましい。

その一方で、統計解析上の取り扱いによって外れ値が有益な情報を提供することにもなる。
例えば、プレス加工機やモータなどのように、物理的な振動があるものの付近では、振動が測定値に外れ値を発生させる。

また、ワークタイムの開始・終了では、“インラッシュ電流”が流れ、電圧が低下したり、上昇したりする。
またインバータでは、電気的に大電流をスイッチングさせるため、電圧・電流が大きく変化するポイントで外れ値を発生させる。これら外れ値の様子を示したのが図６である。

外れ値を考慮せずに押し並べてデータを扱い、近似直線および標準偏差を求めるとすれば、本来求めたいデータと異なる近似直線を求めることになり、標準偏差は求めたいデータのものより大きくなる。

しかしながら、外れ値のみを別に解析することにより、測定データに関係する周囲環境の変化や、機器(例．通信端末)の故障診断が可能となる。
たとえば、突然外れ値が発生し出せば、データ測定点の近隣に雑音源が設置されたと推定でき、あるいは、外れ値の値自身または発生頻度の増減を知ることにより、設置されている機器(例．通信端末)の故障が近づいている、などの解析が可能となり、外れ値が有益な情報源となる。

図７は、本発明の実施形態に係る、外れ値の発生を考慮した場合の通信端末の動作の手順(その２)を示す図である。
図７において、本発明の実施形態に係る通信端末が動作を開始すると、ステップＳ２１でまず初期化を実行する。次いでステップＳ２２において、ｎ回のセンシングを行う。ｎは、任意の自然数である。

ステップＳ２３では、センシングデータについて最小二乗法などの演算を行って近似直線を算出するとともに近似直線とセンサ値との標準偏差σ_０を算出する。ここまでの処理は、図３に示した処理（その１）と同様である。

次に、ステップＳ２４では、上記の標準偏差σ_０を計算後、予め規定しておいた値αと前記標準偏差σ_０との積ασ_０を超えたサンプルデータがないかを探索し、サンプルデータが積ασ_０を超えるものがあれば、発生した当該サンプルデータについての時刻ｔ_ｘ、サンプルデータＳ_ｘを組（セット）にして図２に示す制御部２２内のメモリ(不図示)に蓄積する。

ステップＳ２５では、標準偏差σ_０の計算に用いたデータから外れ値(標準偏差σ_xが、規定の値ασ_０を超えているサンプルデータＳ_ｘ)を除外して近似直線を求め、このときの近似直線の傾きａ_１、切片ｂ_１、および、近似直線と外れ値以外のデータとの標準偏差σ_１を算出する。

ステップＳ２６では、近似直線の傾きａ_１、切片ｂ_１、標準偏差σ_１、および、全ての外れ値の発生時刻とその値（ｔ_ｘ、Ｓ_ｘ）をサーバに送信し、ステップＳ２２にリターンする。以降、この動作を繰り返す。

このように本発明の実施形態に係る通信端末によれば、サーバへの通信データの総量が削減されるとともに、外れ値の発生時刻とその値（ｔ_ｘ、Ｓ_ｘ）が解析データとして送信されるので、サーバにおいて通信端末の周囲環境や通信端末自体の故障の前兆を未然に把握することができる。

本発明の通信端末としては、例えば生活環境に近い場所に設置されるスマートメータを利用することが可能である。

１ 無線通信システム
１１〜１３ 通信端末
１４ 無線通信網
１５ サーバ（収集装置）
２１ センサ部
２２ 制御部
２３ ＲＦ(無線送受信)部
２４ アンテナ
２５ 電池

Claims (8)

1. 複数の通信端末と、該通信端末からのセンシングデータを収集するサーバと、前記通信端末と前記サーバを接続する無線通信網とを有する無線通信システムにおいて、
   前記通信端末は、複数サンプルデータの近似直線の切片・傾き、および前記複数サンプルデータの近似直線に対する標準偏差を前記複数サンプルデータの代表値として前記サーバに送信し、
   前記サーバは、前記通信端末から送信された、前記近似直線の切片・傾き、前記近似直線に対する標準偏差に基づいてセンサの異常の有無を判定することを特徴とする無線通信システム。
2. 前記無線通信網は、ＩＳＡ１００．１１ａ、ＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴ等の産業用ワイヤレスセンサ網であることを特徴とする請求項１に記載の無線通信システム。
3. 前記無線通信網は、携帯電話機を接続可能とする汎用無線通信網であることを特徴とする請求項１に記載の無線通信システム。
4. 前記サーバは、前記傾きが予め決められた値より小さく、かつ前記標準偏差が予め決められた値より大きいと解析できた場合には、センサの異常と判定することを特徴とする請求項１に記載の無線通信システム。
5. 前記サーバは、前記傾きが予め決められた値より小さく、かつ前記標準偏差が予め決められた値より小さいと解析できた場合には、センサの異常と判定することを特徴とする請求項１に記載の無線通信システム。
6. 前記通信端末は、前記複数サンプルデータ全てによる標準偏差σ_０と、該標準偏差σ_０と予め規定しておいた定数αとの積ασ_０を超えるサンプルデータＳ_ｘを発生時刻ｔ_ｘとの組（ｔ_ｘ、Ｓ_ｘ）として蓄積しておき、前記積ασ_０を超えるサンプルデータを全て除外して再び近似直線の傾きａ_１・切片ｂ_１、近似直線に対する前記積ασ_０を超えるデータを除外したサンプルデータと近似直線との標準偏差σ_１を求め、前記サーバへは前記傾きａ_１・切片ｂ_１、標準偏差σ_１、および前記積ασ_０を超えた全てのサンプルデータと前記発生時刻の組（ｔ_ｘ、Ｓ_ｘ）を送信することを特徴とする請求項１に記載の無線通信システム。
7. 複数の通信端末と、該通信端末からのセンシングデータを収集するサーバと、前記通信端末と前記サーバを接続する無線通信網とを有する無線通信システムに用いられる通信端末であって、該通信端末は、
   一時的な外乱で発生した外れ値を除外して近似直線の傾き・切片・標準偏差を算出したうえで前記サーバに送信し、その一方で、算出した前記近似直線の傾き・切片・標準偏差の他に前記外れ値の発生時刻とその値を組にして蓄積しておき、適時に前記サーバに送信する構成を有することを特徴とする通信端末。
8. 前記複数サンプルデータ全てによる標準偏差σ_０と、該標準偏差σ_０と予め規定しておいた定数αとの積ασ_０を超えるサンプルデータＳ_ｘを発生時刻ｔ_ｘとの組（ｔ_ｘ、Ｓ_ｘ）として蓄積しておき、前記積ασ_０を超えるサンプルデータを全て除外して再び近似直線の傾きａ_１・切片ｂ_１、近似直線に対する前記積ασ_０を超えるデータを除外したサンプルデータと近似直線との標準偏差σ_１を求め、前記サーバへは前記傾きａ_１・切片ｂ_１、標準偏差σ_１、および前記積ασ_０を超えた全てのサンプルデータと前記発生時刻の組（ｔ_ｘ、Ｓ_ｘ）を送信する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の通信端末。