JP2019040536A - 指標選択装置及びその方法 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (15)
- 複数の指標にそれぞれ対応づけられた複数のセンサのセンサデータを入力し、前記入力した各センサのセンサデータを複数のブロックに分割するデータ分割部と、
前記データ分割部により分割された各ブロックに対して主成分分析を適用して、前記各ブロックから複数の主成分を抽出する主成分分析部と、
前記主成分分析部により抽出された前記各ブロックの複数の主成分の中から、主成分ペアとなる二つの主成分を相異なる2つのブロックから抽出し、前記抽出した前記主成分ペアについて各主成分間の移動距離を算出する移動距離評価部と、
前記複数の指標の中から、前記移動距離評価部により算出された前記各主成分間の移動距離のうち前記移動距離の大きい主成分を構成する指標を移動要因指標として検出する移動要因指標検出部と、を有する指標選択装置。 - 請求項1に記載の指標選択装置において、
前記データ分割部は、
前記入力した各センサのセンサデータのレコードを期間毎に分割することを特徴とする指標選択装置。 - 請求項1又は2に記載の指標選択装置において、
前記主成分分析部は、
前記各ブロックのセンサデータを基に前記各主成分を構成する指標と前記各主成分との相関を示す因子負荷量を、前記各主成分を構成する指標毎に算出し、
前記移動距離評価部は、
前記主成分分析部の算出結果を基に前記各主成分を構成する指標であって、前記各ブロックで共通する指標の因子負荷量の差分を、前記各主成分を構成する指標の距離として算出し、前記算出した指標の距離が第一の閾値以下の指標を特定し、前記特定した指標の数と前記主成分を構成する指標の数とから前記各ブロックに属する前記各主成分の共通度合いを算出し、前記算出した共通度合いの高いブロックに属する主成分を前記主成分ペアとして抽出することを特徴とする指標選択装置。 - 請求項3に記載の指標選択装置において、
前記移動距離評価部は、
前記主成分ペアに属し前記各主成分を構成する指標を、前記主成分ペアに属し前記各主成分間で共通する指標とそれ以外の指標とに分けて評価し、前記評価結果から前記主成分ペアに属し前記各主成分間で共通する指標の数を算出し、前記算出した値を基に前記主成分ペアに属する前記各主成分間の移動距離を算出し、
前記移動要因指標検出部は、
前記移動距離評価部により算出された前記各主成分間の移動距離が第二の閾値以上であることを条件に、前記移動距離評価部の前記評価結果を参照して前記主成分ペアに属する指標のうち前記各主成分間で共通しない指標を前記移動要因指標として検出することを特徴とする指標選択装置。 - 請求項1〜4のうちいずれか1項に記載の指標選択装置において、
前記移動要因指標検出部は、
前記検出した前記移動要因指標と前記移動要因指標の属する主成分に関する情報を表示するための表示情報をユーザ端末に送信することを特徴とする指標選択装置。 - 請求項5に記載の指標選択装置において、
前記移動要因指標検出部は、
前記検出した前記移動要因指標に対して故障要因となる指標を選択するための選択情報を、前記表示情報に付加することを特徴とする指標選択装置。 - 請求項4に記載の指標選択装置において、
故障要因となる指標を特定するための情報を入力し、前記入力した情報を基に前記データ分割部における前記ブロックの分割数と前記移動要因指標検出部における前記第二の閾値を自動的に調整する閾値自動調整部を更に有することを特徴とする指標選択装置。 - 複数の指標にそれぞれ対応づけられた複数のセンサのセンサデータを入力し、前記入力した各センサのセンサデータを複数のブロックに分割するデータ分割ステップと、
前記データ分割ステップにより分割された各ブロックに対して主成分分析を適用して、前記各ブロックから複数の主成分を抽出する主成分分析ステップと、
前記主成分分析ステップにより抽出された前記各ブロックの複数の主成分の中から、主成分ペアとなる二つの主成分を相異なる2つのブロックから抽出し、前記抽出した前記主成分ペアについて各主成分間の移動距離を算出する移動距離評価ステップと、
前記複数の指標の中から、前記移動距離評価ステップにより算出された前記各主成分間の移動距離のうち前記移動距離の大きい主成分を構成する指標を移動要因指標として検出する移動要因指標検出ステップと、を有する指標選択方法。 - 請求項8に記載の指標選択方法において、
前記データ分割ステップでは、
前記入力した各センサのセンサデータのレコードを期間毎に分割することを特徴とする指標選択方法。 - 請求項8又は9に記載の指標選択方法において、
前記主成分分析ステップでは、
前記各ブロックのセンサデータを基に前記各主成分を構成する指標と前記各主成分との相関を示す因子負荷量を、前記各主成分を構成する指標毎に算出し、
前記移動距離評価ステップでは、
前記主成分分析ステップの算出結果を基に前記各主成分を構成する指標であって、前記各ブロックで共通する指標の因子負荷量の差分を、前記各主成分を構成する指標の距離として算出し、前記算出した指標の距離が第一の閾値以下の指標を特定し、前記特定した指標の数と前記主成分を構成する指標の数とから前記各ブロックに属する前記各主成分の共通度合いを算出し、前記算出した共通度合いの高いブロックに属する主成分を前記主成分ペアとして抽出することを特徴とする指標選択方法。 - 請求項10に記載の指標選択方法において、
前記移動距離評価ステップでは、
前記主成分ペアに属する前記各主成分を構成する指標を、前記主成分ペアに属し前記各主成分間で共通する指標とそれ以外の指標とに分けて評価し、前記評価結果から前記主成分ペアに属し前記各主成分間で共通する指標の数を算出し、前記算出した値を基に前記主成分ペアに属する前記各主成分間の移動距離を算出し、
前記移動要因指標検出ステップでは、
前記移動距離評価ステップにより算出された前記各主成分間の移動距離が第二の閾値以上であることを条件に、前記移動距離評価ステップの前記評価結果を参照して前記主成分ペアに属する指標のうち前記各主成分間で共通しない指標を前記移動要因指標として検出することを特徴とする指標選択方法。 - 請求項8〜11のうちいずれか1項に記載の指標選択方法において、
前記移動要因指標検出ステップでは、
前記検出した前記移動要因指標と前記移動要因指標の属する主成分に関する情報を表示するための表示情報をユーザ端末に送信することを特徴とする指標選択方法。 - 請求項12に記載の指標選択方法において、
前記移動要因指標検出ステップでは、
前記検出した前記移動要因指標に対して故障要因となる指標を選択するための選択情報を、前記表示情報に付加することを特徴とする指標選択方法。 - 請求項11に記載の指標選択方法において、
故障要因となる指標を特定するための情報を入力し、前記入力した情報を基に前記データ分割ステップにおける前記ブロックの分割数と前記移動要因指標検出ステップにおける前記第二の閾値を自動的に調整する閾値自動調整ステップを更に有することを特徴とする指標選択方法。 - データを管理する計算機に、
複数の指標にそれぞれ対応づけられた複数のセンサのセンサデータを入力し、前記入力した各センサのセンサデータを複数のブロックに分割するデータ分割ステップと、
前記データ分割ステップにより分割された各ブロックに対して主成分分析を適用して、前記各ブロックから複数の主成分を抽出する主成分分析ステップと、
前記主成分分析ステップにより抽出された前記各ブロックの複数の主成分の中から、主成分ペアとなる二つの主成分を相異なる2つのブロックから抽出し、前記抽出した前記主成分ペアについて各主成分間の移動距離を算出する移動距離評価ステップと、
前記複数の指標の中から、前記移動距離評価ステップにより算出された前記各主成分間の移動距離のうち前記移動距離の大きい主成分を構成する指標を移動要因指標として検出する移動要因指標検出ステップと、を実行させることを特徴とする指標選出プログラム。
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