JP2020038590A - データ検証装置、状態監視装置、及びデータ検証方法 - Google Patents
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Abstract
Description
前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
以下、本発明の実施の形態にかかるデータ検証装置300について図面を用いて詳細に説明する。
図1は、複合領域物理モデル100の一例を説明する図である。実施の形態では、データ検証装置300を、車両の電動パワーステアリングシステムに関するシミュレーションの結果生じる時系列データの検証に用いる場合を例示して説明する。以下、電動パワーステアリングをEPS(Electric Power Steering)と記す。なお、本実施形態に記載のある時系列データとは、センサが生成する時系列データに限定した意味ではなく、広く様々な方法により取得した時系列データを意味する。例えば、コンピュータの演算(シミュレーション)により得られた時系列データ、入力装置などを用いて作成された時系列データなどを含む概念である。基準時系列データについても同様である。
次に、前述した問題を解決するための第1の実施の形態にかかるデータ検証装置300を説明する。図3は、第1の実施の形態にかかるデータ検証装置300の機能を説明する図である。
次に、データ検証装置300で実行される制御処理を説明する。この制御処理は、制御プログラムA321に組み込まれており、中央処理装置310が記憶装置320に格納される制御プログラムA321を読み込むことで実行される。
次に、データ検証装置300と外部装置との接続の一例を説明する。図5は、データ検証装置300と外部装置との接続の一例を説明する図である。
次は、データ検証装置300によるデータ検証結果の一例を説明する。
図6は、データ検証装置300によるデータ検証結果の一例を説明する図であり、データ検証装置300が検証対象の時系列データ331を正常と判定する一例を示す図である。
前述した実施形態にかかるデータ検証装置300によって、検証対象の時系列データ(例えば、前述した時系列データ331)に関して、前述した(a)〜(c)の原因により、瞬時誤差率Enの大きな外れ値が発生しても評価不能にならず、且つ、外れ値自体も評価の処理に組み込むことで、精度及び信頼性の高いデータ検証を行うことができる。本実施形態にかかるデータ検証装置300及びデータ検証方法の効果をさらに詳しく説明すると、次の(1)〜(3)の通りである。
次に本発明の第2の実施の形態にかかる状態監視装置600を説明する。
第2の実施の形態では、時系列データを生成するシステム、若しくは時系列データを生成する観測対象の環境の状態を監視し、生成した時系列データに関して、瞬時誤差率Enの大きな外れ値が発生しても評価不能にならずに、且つ、外れ値自体も考慮して監視することで、精度及び信頼性の高いデータ検証機能を備え、当該システム若しくは当該環境の状態監視をリアルタイムで可能にする状態監視装置600の一例を説明する。なお、本実施形態に記載のある時系列データとは、センサが生成する時系列データに限定した意味ではなく、広く様々な方法により取得した時系列データを意味する。例えば、コンピュータの演算(シミュレーション)により得られた時系列データ、入力装置などを用いて作成された時系列データなどを含む概念である。基準時系列データについても同様である。
状態監視装置600の制御処理について図10を用いて説明する。
図10は、状態監視装置600の制御処理の一例を説明するフローチャートである。
Claims (11)
- 複数の数値を時間列で整列させた時系列データを検証するデータ検証装置であって、
前記時系列データを記憶する記憶装置と、
前記時系列データの検証処理を行う中央処理装置と、
前記時系列データまたは当該時系列データの検証結果を出力する出力装置と、を備え、
前記中央処理装置は、
前記記憶装置に格納された制御プログラムまたは制御モデルに基づいて、入力装置から入力された時系列データ、センサにより生成された時系列データ、または前記中央処理装置の演算により生成された時系列データと、前記記憶装置に格納された時系列データとのうちの1つを基準となる基準時系列データに決定すると共に、他の1つを検証対象となる時系列データに決定し、基準となる前記基準時系列データと検証対象となる前記時系列データとのデータ間検証の時間刻み幅を決定すると共に、決定した前記時間刻み幅毎に、基準となる前記基準時系列データと検証対象となる前記時系列データとの差と、前記時間刻み幅と、により算出される値と、前記基準時系列データと前記時間刻み幅と、により算出される値とに基づいて検証対象となる前記時系列データの正常または異常を判定し、基準となる前記基準時系列データと、検証対象となる前記時系列データと、前記判定の結果と、当該判定の結果を表す信号とのうちの少なくとも何れか1つを前記出力装置に表示若しくは外部の装置に出力するデータ検証装置。 - 前記中央処理装置は、
前記時間刻み幅の時間毎に、基準となる前記基準時系列データと、検証対象となる前記時系列データとの差の絶対値の第1の時間加重平均値を算出し、基準となる前記基準時系列データの絶対値の第2の時間加重平均値を算出すると共に、前記第1の時間加重平均値を前記第2の時間加重平均値で除算し、所定の閾値に基づいて前記除算値の正常または異常を判定する請求項1に記載のデータ検証装置。 - 前記中央処理装置は、
前記時間刻み幅の時間毎に、基準となる前記基準時系列データと、検証対象となる前記時系列データとの差の絶対値に前記時間刻み幅を乗算した値を積算した第1積算値を算出し、基準となる前記基準時系列データの絶対値に前記時間刻み幅を乗算した値を積算した第2積算値を算出し、前記第1積算値を前記第2積算値で除算すると共に、所定の閾値に基づいて前記除算値の正常または異常を判定する請求項1に記載のデータ検証装置。 - 前記中央処理装置は、
前記時間刻み幅の時間毎に、基準となる前記基準時系列データと、検証対象となる前記時系列データとの差の時間加重の二乗平均平方根を計算して第1二条平均平方根を算出し、基準となる前記基準時系列データの時間加重の二乗平均平方根を計算して第2二条平均平方根を算出し、前記第1二乗平均平方根を前記第2二乗平均平方根で除算すると共に、所定の閾値に基づいて前記除算値の正常または異常を判定する請求項1に記載のデータ検証装置。 - 前記中央処理装置は、
前記時間刻み幅の時間毎に、基準となる前記基準時系列データと、検証対象となる前記時系列データとの差を二乗し、当該二乗した値に前記時間刻み幅を二乗した値を乗算した乗算値を算出し、当該乗算値を積算した第3積算値を算出し、基準となる前記基準時系列データを二乗し、当該二乗した値に前記時間刻み幅を二乗した値を乗算した乗算値を算出し、当該乗算値を積算した第4積算値を算出し、前記第3積算値を前記第4積算値で除算した除算値を算出し、当該除算値の平方根を算出すると共に、所定の閾値に基づいて前記除算値の正常または異常を判定する請求項1に記載のデータ検証装置。 - 前記中央処理装置は、
前記時間刻み幅の時間毎に、基準となる前記基準時系列データと、検証対象となる前記時系列データとの差を二乗し、当該二乗した値の平方根の時間加重平均値を計算した第3の時間荷重平均値を算出し、基準となる前記基準時系列データを二乗し、当該二乗した値の平方根の時間加重平均値を計算した第4の時間荷重平均値を算出し、前記第3の時間加重平均値を前記第4の時間加重平均値で除算すると共に、所定の閾値に基づいて前記除算値の正常または異常を判定する請求項1に記載のデータ検証装置。 - 前記中央処理装置は、
前記時間刻み幅の時間毎に、基準となる前記基準時系列データと、検証対象となる前記時系列データとの差を二乗し、当該二乗した値の平方根に時間刻み幅を乗算した値を積算して第5積算値を算出し、基準となる前記基準時系列データを二乗し、当該二乗した値の平方根に時間刻み幅を乗算した値を積算して第6積算値を算出し、前記第5積算値を前記第6積算値で除算すると共に、所定の閾値に基づいて前記除算値の正常または異常を判定する請求項1に記載のデータ検証装置。 - 前記中央処理装置は、
前記時間刻み幅の時間毎に、前記時間加重平均値の算出または前記時間加重平均値の二乗平均平方根の算出、前記積算値の算出の何れかにおける積分値若しくは積算値を算出する過程において、台形則、シンプソン則、合成シンプソン則、オイラー法、ニュートン・コーツ則、ガウスの数値積分則、二重指数関数型数値積分則、の何れかを用いて、積分値若しくは積算値を算出する請求項1から請求項7の何れか一項に記載のデータ検証装置。 - システム、センサ、装置、機械、機器、または観測対象の環境、の何れかの状態を監視する状態監視装置であって、
時系列データ取得部と、記憶装置と、中央処理装置と、出力装置と、を備え、
前記中央処理装置は、
前記記憶装置に格納された制御プログラムまたは制御モデルに基づいて、入力装置から入力された時系列データ、センサにより生成された時系列データ、または前記中央処理装置の演算により生成された時系列データと、前記記憶装置に格納された時系列データとのうちの1つを基準となる基準時系列データに決定すると共に、他の1つを検証対象となる時系列データに決定し、基準となる前記基準時系列データと検証対象となる前記時系列データとのデータ間検証の時間刻み幅を決定し、決定した前記時間刻み幅の時間毎に、基準となる前記基準時系列データと検証対象となる前記時系列データとの差と、前記時間刻み幅と、により算出される値を、前記基準時系列データと前記時間刻み幅と、により算出される値で除算する除算値を算出し、当該除算値を所定の閾値に基づいて検証対象となる前記時系列データの正常または異常を判定することで、検証対象となる前記時系列データの、有用性、有効性、大きさ、範囲、品質、精度、信頼性の何れか、または時系列データを生成する、前記システム、前記センサ、前記装置、前記機械、前記機器または前記観測対象の環境の何れかの状態、を判定すると共に、当該判定の結果または判定の結果を表す信号の何れかを前記出力装置に表示、または外部の装置に出力する状態監視装置。 - 前記中央処理装置は、
前記除算値の算出、及び当該除算値を所定の閾値に基づいて検証対象となる前記時系列データの正常または異常の判定、をリアルタイムで実行する請求項9に記載の状態監視装置。 - 複数の数値を時間列で整列させた時時系列データを検証するデータ検証方法であって、
記憶装置に格納された制御プログラムまたは制御モデルに基づいて、入力装置から入力された時系列データ、センサにより生成された時系列データ、または中央処理装置の演算により生成された時系列データと、前記記憶装置に格納された時系列データとのうちの1つを基準となる基準時系列データに決定すると共に、他の1つを検証対象となる時系列データに決定するステップと、
基準となる前記基準時系列データと検証対象となる前記時系列データとのデータ間検証の時間刻み幅を決定するステップと、
決定した前記時間刻み幅毎に、基準となる前記基準時系列データと検証対象となる前記時系列データとの差と、前記時間刻み幅と、により算出される値を、前記基準時系列データと前記時間刻み幅と、により算出される値で除算するするステップと、
当該除算値を所定の閾値に基づいて検証対象となる前記時系列データの正常または異常を判定するステップと、
基準となる前記基準時系列データと、検証対象となる前記時系列データと、前記除算値と、前記判定の結果と、当該判定の結果を表す信号とのうちの少なくとも何れか1つを出力装置に表示若しくは外部の装置に出力するステップと、を有するデータ検証方法。
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