JP2020101904A - 制御装置およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
この開示によれば、生産工程の切替に応じてアルゴリズムを切り替えることができる。
この開示によれば、学習モデルを切替後の別のアルゴリズムに引き継ぐことができる。
まず、本発明が適用される場面の一例について説明する。
図1は、本実施の形態にかかる異常検知システム1の全体構成例を示す模式図である。図1を参照して、異常検知システム1は、主たる構成要素として、制御対象を制御する制御装置100と、制御装置100に接続され得るサポート装置200とを含む。異常検知システム1は、オプショナルな構成として、上位サーバ300および表示装置400をさらに含んでいてもよい。
次に、本実施の形態にかかる異常検知システム1を構成する主要な装置のハードウェア構成例について説明する。
図3は、本実施の形態にかかる制御装置100のハードウェア構成例を示すブロック図である。図3を参照して、制御装置100は、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro-Processing Unit)などのプロセッサ102と、チップセット104と、主記憶装置106と、二次記憶装置108と、ローカルネットワークコントローラ110と、USB(Universal Serial Bus)コントローラ112と、メモリカードインターフェイス114と、内部バスコントローラ122と、フィールドバスコントローラ118,120と、I/Oユニット124−1,124−2,・・・とを含む。
次に、本実施の形態にかかるサポート装置200は、一例として、汎用的なアーキテクチャに従うハードウェア(例えば、汎用パソコン)を用いてプログラムを実行することで実現される。
次に、本実施の形態にかかる異常検知システム1を構成する主要な装置のソフトウェア構成例および機能構成例について説明する。
次に、本実施の形態にかかる異常検知システム1が想定する課題およびその解決手段について説明する。図6と図7は、本実施の形態にかかる判定結果170の定義の一例を説明する図である。図8は、本実施の形態にかかるアルゴリズムの性能を比較して示す図である。
制御装置100は、正常時および異常時の少なくとも一方における学習モデル152の学習データと、監視対象から取得した特徴量との間で乖離の程度(スコア154)を取得し、取得した乖離度と判定条件156の閾値とに基づき、監視対象に生じる異常を判定する。
次に、本実施の形態にかかるプログラムの周期実行について説明する。
次に、ユーザプログラムの一例について説明する。ユーザプログラムは、例えば、IEC 61131−3標準で定義される言語に従うファンクションブロックダイアグラムで記述される。図12は、本実施の形態にかかる機械学習処理のファンクションブロック121を説明する図である。以下の説明では、ファンクションブロックをFBとも称する。図12(A)のFB121は、例えば、機械学習処理部144が実装する1または複数の機能を、1または複数の関数として実装する。FB121は、図12(B)に示す2つの入力変数(Execute,Algorithm)と、図12(C)に示す6つの出力変数(Done,Busy,Error,ErrorID,Time,WarningLevel)を有する。これら入力変数および出力変数は、1種の記憶領域に相当し、記録領域の値は、ファンクションブロックダイアグラム中の他のFBまたはダイアグラムを構成するコンポーネントにより参照され得る。
図13は、本実施の形態にかかる異常検知処理のユーザプログラムの一例を模式的に示す図である。より具体的には、図13のユーザプログラムは、アルゴリズムの処理時間に基づく条件に応じて、機械学習処理に用いるアルゴリズムを切替える処理を示す。
図14は、本実施の形態にかかる異常検知処理のユーザプログラムの他の例を模式的に示す図である。より具体的には、図14のユーザプログラムは、スコアに基づく判定結果170(正常、異常、故障など)に基づく条件に応じて、機械学習処理に用いるアルゴリズムを切替える処理を示す。図14のユーザプログラムも、図13と同様に、図12で示したFBを含んだファンクションブロックダイアグラムにより記述され得る。
図15は、本実施の形態にかかる異常検知処理のユーザプログラムのさらなる他の例を模式的に示す図である。具体的には、図15のユーザプログラムは、生産工程の切替えに基づく条件に応じて、機械学習処理に用いるアルゴリズムを切替える処理を示す。図15のユーザプログラムも、図13または図14と同様に、図12で示したFBを含んだファンクションブロックダイアグラムにより記述され得る。ここでは、生産工程は例えば工程Aと工程Bを含み、工程A→工程Bと切り替えられるケースを説明する。
本実施の形態では、図16のように、学習モデル152の空間でアルゴリズムに応じて判定条件156の閾値を変更することも可能である。
図17は、本実施の形態にかかる異常検知のプロセスの一例を示すフローチャートである。本実施形態において、図17に示すプロセスは、図1〜図3および図5に示された装置を用いて実施することができる。
本実施の形態の図2および図5に示した各部は、プロセッサ102が必要なプログラムを実行することによって、図17に示すステップを含む異常検知処理を実行してもよい。また、図13〜図15に示したユーザプログラムも、プロセッサ102により実行され得る。プロセッサ102が備えるCPU(Central Processing Unit)等は、プログラムを実行することにより、制御装置100の各構成要素を制御する。二次記憶装置108は、プロセッサ102で実行されるこれらプログラムを記憶する。記憶媒体116は、コンピュータその他装置、機械等が記録されたプログラム等の情報を読み取り可能なように、当該プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的または化学的作用によって蓄積する媒体である。プロセッサ102は、この記憶媒体116から、上記に述べたプログラムを取得してもよい。また、プログラムは、ローカルネットワーク6またはサポート装置200からダウンロードによって、制御装置100に提供することもできる。
本実施の形態では、切替条件判定部142が切替条件を判定し、切替指示を機械学習処理部144に出力したが、切替指示は、ユーザ操作により入力されてもよい。たとえば、サポート装置200の表示部218に変数timeまたは変数Warninglevelを表示して、ユーザが入力部216を操作することにより、切替指示をサポート装置200から機械学習処理部144に入力する構成としてもよい。
上述したような本実施の形態は、以下のような技術思想を含む。
[構成1]
生産工程に配置される制御対象を制御する制御装置(100)であって、
制御対象に含まれる監視対象(10)から取得された1または複数の状態値から1または複数の特徴量を算出する特徴抽出部(141)と、
学習モデル(152)を参照して、前記特徴抽出部により算出される1または複数の特徴量に基づいて、前記監視対象に何らかの異常が発生している可能性を示す値であるスコア(154)を算出する複数種類のアルゴリズムのうちの1つを実行する処理部(144)と、
前記処理部により算出されるスコア(154)に基づいて、前記監視対象に何らかの異常が発生しているか否かを示す判定結果(170)を生成する判定部(146]と、
前記処理部により実行される前記1つのアルゴリズムを、予め定められた条件に応じて切替える切替部(142)と、を備える、制御装置。
[構成2]
前記予め定められた条件は、前記処理部による前記1つのアルゴリズムの処理時間に基づく条件を含む、構成1に記載の制御装置。
[構成3]
前記予め定められた条件は、前記処理部による前記1つのアルゴリズムの処理時間および前記判定部による前記スコアに基づき前記判定結果を生成する処理にかかる処理時間に基づく条件を含む、構成1または2に記載の制御装置。
[構成4]
前記予め定められた条件は、前記判定部により生成される判定結果に基づく条件を含む、構成1から3のいずれか1に記載の制御装置。
[構成5]
前記予め定められた条件は、生産工程の切替えに基づく条件を含む、構成1から4のいずれか1に記載の制御装置。
[構成6]
前記学習モデルは、前記複数種類のアルゴリズムに共通して適用される、構成1から4のいずれか1に記載の制御装置。
[構成7]
前記学習モデルは、前記監視対象から取得されるデータから生成されかつ1以上の要素によって定義される特徴量の集合体(sa,sb)であり、
前記制御装置は、さらに、
前記スコアの算出に用いる当該特徴量の集合体における範囲に関するパラメータ(第2パラメータ)を、切替え後のアルゴリズムに引き継ぐ、構成1から6のいずれか1に記載の制御装置。
[構成8]
前記複数のアルゴリズムは、それぞれ、前記アルゴリズムの処理時間または算出される前記スコアの確度が異なる、構成1から7のいずれか1に記載の制御装置。
[構成9]
前記制御対象のリアルタイム制御を実施するための制御タスクおよび、前記リアルタイム制御に関連する関連処理を実施するための関連処理タスクを含む複数のタスクを実行するマルチタスク実行部(159)を、さらに備え、
前記マルチタスク実行部は、前記制御タスクを予め定められた周期(71)で繰り返し実行し、
前記マルチタスク実行部は、前記制御タスクおいて前記判定部による判定処理を実行し、前記関連処理タスクにおいて前記処理部による前記スコアの算出を実行し、
前記アルゴリズムの処理時間に基づく条件は、当該処理時間が前記予め定められた周期(71)に基づいた時間を超えるとの条件を含む、構成2または3に記載の制御装置。
[構成10]
プロセッサ(102)に、生産工程に配置される制御対象を制御する制御方法を実行させるためのプログラムであって、
前記制御方法は、
前記制御対象に含まれる監視対象から取得された1または複数の状態値から1または複数の特徴量を算出するステップと、
学習モデルを参照して、算出される前記1または複数の特徴量に基づいて、前記監視対象に何らかの異常が発生している可能性を示す値であるスコアを算出する複数種類のアルゴリズムのうちの1つを実行するステップと、
算出される前記スコアに基づいて、前記監視対象に何らかの異常が発生しているか否かを示す判定結果を生成するステップと、
前記実行するステップにおいて実行される前記1つのアルゴリズムを、予め定められた条件に応じて切替えるステップと、を備える、プログラム。
Claims (10)
- 生産工程に配置される制御対象を制御する制御装置であって、
制御対象に含まれる監視対象から取得された1または複数の状態値から1または複数の特徴量を算出する特徴抽出部と、
学習モデルを参照して、前記特徴抽出部により算出される1または複数の特徴量に基づいて、前記監視対象に何らかの異常が発生している可能性を示す値であるスコアを算出する複数種類のアルゴリズムのうちの1つを実行する処理部と、
前記処理部により算出されるスコアに基づいて、前記監視対象に何らかの異常が発生しているか否かを示す判定結果を生成する判定部と、
前記処理部により実行される前記1つのアルゴリズムを、予め定められた条件に応じて切替える切替部と、を備える、制御装置。 - 前記予め定められた条件は、前記処理部による前記1つのアルゴリズムの処理時間に基づく条件を含む、請求項1に記載の制御装置。
- 前記予め定められた条件は、前記処理部による前記1つのアルゴリズムの処理時間および前記判定部による前記スコアに基づき前記判定結果を生成する処理にかかる処理時間に基づく条件を含む、請求項1または2に記載の制御装置。
- 前記予め定められた条件は、前記判定部により生成される判定結果に基づく条件を含む、請求項1から3のいずれか1項に記載の制御装置。
- 前記予め定められた条件は、生産工程の切替えに基づく条件を含む、請求項1から4のいずれか1項に記載の制御装置。
- 前記学習モデルは、前記複数種類のアルゴリズムに共通して適用される、請求項1から4のいずれか1項に記載の制御装置。
- 前記学習モデルは、前記監視対象から取得されるデータから生成されかつ1以上の要素によって定義される特徴量の集合体であり、
前記制御装置は、さらに、
前記スコアの算出に用いる当該特徴量の集合体における範囲に関するパラメータを、切替え後のアルゴリズムに引き継ぐ、請求項1から6のいずれか1項に記載の制御装置。 - 前記複数のアルゴリズムは、それぞれ、前記アルゴリズムの処理時間または算出される前記スコアの確度が異なる、請求項1から7のいずれか1項に記載の制御装置。
- 前記制御対象のリアルタイム制御を実施するための制御タスクおよび、前記リアルタイム制御に関連する関連処理を実施するための関連処理タスクを含む複数のタスクを実行するマルチタスク実行部を、さらに備え、
前記マルチタスク実行部は、前記制御タスクを予め定められた周期で繰り返し実行し、
前記マルチタスク実行部は、前記制御タスクおいて前記判定部による判定処理を実行し、前記関連処理タスクにおいて前記処理部による前記スコアの算出を実行し、
前記アルゴリズムの処理時間に基づく条件は、当該処理時間が前記予め定められた周期に基づいた時間を超えるとの条件を含む、請求項2または3に記載の制御装置。 - プロセッサに、生産工程に配置される制御対象を制御する制御方法を実行させるための制御プログラムであって、
前記制御方法は、
前記制御対象に含まれる監視対象から取得された1または複数の状態値から1または複数の特徴量を算出するステップと、
学習モデルを参照して、算出される前記1または複数の特徴量に基づいて、前記監視対象に何らかの異常が発生している可能性を示す値であるスコアを算出する複数種類のアルゴリズムのうちの1つを実行するステップと、
算出される前記スコアに基づいて、前記監視対象に何らかの異常が発生しているか否かを示す判定結果を生成するステップと、
前記実行するステップにおいて実行される前記1つのアルゴリズムを、予め定められた条件に応じて切替えるステップと、を備える、制御プログラム。
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