JP2021064370A - デジタル・ツイン・シミュレーション・データを利用した時系列データに基づく、大規模な産業用監視システム向けの半教師あり深層異常検出のための方法およびシステム - Google Patents
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Abstract
Description
L=aLREC+bLPCL+cLCL (1)
ここで、a>0、b>0、およびc>0は、自在に調節可能なパラメータである。第1の部分LRECは、2つのオートエンコーダ・ニューラル・ネットワークAE1、AE2のうち第1のオートエンコーダ・ニューラル・ネットワークAE1への入力となるデジタル・ツイン・シミュレーション・データについての再構成誤差である。
第1のオートエンコーダ・ニューラル・ネットワークAE1の再構成誤差と、
第1のオートエンコーダ・ニューラル・ネットワークAE1からの新しいデータサンプルの潜在表現ベクトルと、訓練フェーズで得られたデジタル・ツイン・シミュレーションデータの潜在表現ベクトルのセットとの間の平均ユークリッド距離と、
の和として計算する。
L=aLREC+bLPCL+cLCL (14)
ここで、a、b、およびcは、自在に調節可能なパラメータである。詳細には、a>0、b>0、およびc>0が、(自在に)調節可能なパラメータに当てはまる。第1の項LRECは、デジタル・ツイン・シミュレーション・データについての再構成誤差である。デジタル・ツイン・シミュレーション・データについての再構成誤差(再構成損失)は、デジタル・ツイン・シミュレーション・データによって指定される、正常な動作データサンプルの完璧な再構成を目標とする。再構成誤差は、第1のオートエンコーダネットワークAE1の入力信号と出力信号との間の平均自乗誤差(MSE)として計算することができる。
− 中央加熱および冷却システム。時系列値は、それぞれ冷媒および加熱流体の流量および戻り温度とすることができる。さらなる時系列値が、中央加熱および冷却システムの加熱装置および冷却装置のエネルギー消費量を記述する。
− さらなる時系列値を提供する電力消費量メータを各々含む、複数の換気装置。
− 熱・電気複合利用(CHPまたはコジェネレーション)装置。コジェネレーション装置の電力消費量および熱出力の時系列値をそれぞれ提供するセンサを備える。
− 周囲温度や空気湿度の測定値などの天候データを時系列値として提供する天候センサ装置。
− 発電に関する時系列値を提供するセンサ装置を備える太陽光発電システム。
− 1つまたは複数の電気車両充電ステーション。各々が、電気車両を充電する際の電力消費量についての時系列値を生成するセンサを有する。
− 電力で動作する他の機器およびオフィス装置。その各々が、または少なくとも該当するサイズ内の電力消費量を有するものが、個々の電力消費量を測定してそれぞれの時系列データ値を提供する計測装置を備える。
− センサ故障:センサが出力信号を提供しない。これは、データ損失を招くことになるため、重大なエラーである。しかし、センサ故障は、一般に、標準的な手段を使用して容易に検出する。
− 機械構成要素が故障し、関連付けられたセンサが、実際の値が当該測定パラメータのパラメータ仕様を超えた範囲内にある時系列値を提供する。例えば、加熱システムが動作しなくなる。すべての測定温度値は、周囲温度値まで低下することになる。すべての加熱ポンプが動作を停止する。これは検出するのが容易であり得る。
− センサが、物理的にあり得ないデータを表す測定値を提供する。例えば、加熱流体システムの体積流量センサが、高い時間的変動を示し、その変動は、パイプ内部の流体循環が物理的にそれほど速く変化することは不可能であるため、物理的にあり得ない。このエラーは、測定値の時系列の統計的性質に関係するため、検出が難しい。
− 機械類の一部が、ある動作ステータスAに遷移し、一方で別の部分が、両立し得ない動作ステータスBになる。例えば、冷却コンプレッサが、冷却指令がないために動作していないのに、エラーが原因で、冷却システムの循環ポンプおよび換気ポンプが高レベルで動作する。
− 予測不能な環境干渉。例えば、機械室への現場訪問時に、人間のオペレータが、この機械室内の高いノイズレベルを回避するために、機械室内に設置されたコジェネレーション装置の電源を切ることを自発的に決定する。これは、コジェネレーション装置の電源オン・オフを決定する制御機構がステータスを変化させたように見えるように見えることを除いては、原理上、平常の動作ステータスからは検出不可能である。しかし、人間のオペレータの介入が逆転されると、コジェネレーション装置およびエネルギー管理システムは平常の動作ステータスに戻る。
Claims (16)
- 技術システムの異常な動作ステータスを検出するためのコンピュータ実装方法であって、前記方法が、
訓練フェーズにおいて、
前記技術システムの平常の動作ステータスについて、前記技術システムのデジタル・ツイン・シミュレーションによって生成された時系列値の第1のセットを取得するステップと、
複数のセンサによって測定された時系列値の第2のセットを取得するステップであって、前記複数のセンサは、前記技術システムの動作パラメータのセットを監視するように構成され、前記複数のセンサは、前記技術システムの異常な動作ステータスにおいて時系列値の前記第2のセットを収集する、取得するステップと、
訓練ステップを実行するステップであって、前記訓練ステップは、前記技術システムの前記平常の動作ステータスを検出するため、およびデータサンプルの3つ組を処理することによって前記平常の動作ステータスのデータサンプルを前記異常な動作ステータスのデータサンプルから判別するために、機械学習モデルのパラメータを調節することによって行われ、データサンプルの前記3つ組の各々は、訓練済みの機械学習モデルを生成するために、共に時系列値の前記第1のセットから取られた第1のデータサンプルおよび第2のデータサンプルと、時系列値の前記第2のセットから取られた第3のデータサンプルとを含む、実行するステップと、
監視フェーズにおいて、
前記複数のセンサによって測定された多変量時系列値のセットを取得するステップと、
前記取得された多変量時系列値のセットおよび前記訓練済みの機械学習モデルに基づいて、前記技術システムが異常な動作ステータスであるかどうかを判定するための異常スコア値を計算するステップと、
前記技術システムの前記判定された異常な動作ステータスに関する情報を含む信号を生成して、出力するステップと、を含む方法。 - 前記方法が、
前記計算された異常スコア値を所定の閾値と比較し、前記計算された異常スコア値が前記所定の閾値を超える場合、前記技術システムの異常な動作ステータスを決定するステップを含む、請求項1に記載の方法。 - データサンプルの前記3つ組は、データサンプルの3つ組をN個含む訓練データセット(D)を構成し、
Nは、時系列値の前記第1のセット内のデータサンプルの数に対応する整数であり、
データサンプルの各3つ組は、時系列値の前記第1のセットからの前記第1のデータサンプルと、時系列値の前記第1のセットからランダムに選択される前記第2のデータサンプルと、時系列値の前記第2のセットからランダムに選択される前記第3のデータサンプルとを含む、請求項1または2に記載の方法。 - 時系列値の前記第1のセット内のデータサンプルの数の前記整数Nは、時系列値の前記第2のセット内のデータサンプルの数の整数Jよりも大きい、請求項3に記載の方法。
- 前記機械学習モデルは、2つのオートエンコーダ・ニューラル・ネットワーク(AE1、AE2)を備えるSiameseツイン・ニューラル・ネットワークであり、
前記2つのオートエンコーダ・ニューラル・ネットワーク(AE1、AE2)は、重みおよびパラメータの同じセットおよび値を共有し、前記オートエンコーダ・ニューラル・ネットワークは、センサ入力データ
L=aLREC+bLPCL+cLCL
ここで、a>0、b>0、およびc>0は、自在に調節可能なパラメータであり、第1の部分LRECは、前記2つのオートエンコーダ・ニューラル・ネットワーク(AE1、AE2)のうち第1のオートエンコーダ・ニューラル・ネットワーク(AE1)への入力となるデジタル・ツイン・シミュレーション・データについての再構成誤差であり、
前記訓練データセット
- 前記訓練フェーズの間、前記損失関数の前記自在に調節可能なパラメータa、b、cが、予め定義されたスケジュールに従って変更され、
詳細には、前記自在に調節可能なパラメータが、前記訓練フェーズの第1の部分の間にa=1、b=c=0であり、前記訓練フェーズの第2の部分の間にa=b=c=1であるか、または、前記自在に調節可能なパラメータが、前記訓練フェーズの第1の部分の間にa=1、b=c=0であり、前記訓練フェーズの第2の部分の間にa=b=1およびc=0であり、前記訓練フェーズの第3の部分の間にa=b=c=1である、請求項5に記載の方法。 - 前記訓練フェーズにおいて、
前記データサンプルは、前記デジタル・ツイン・シミュレーションまたは複数のセンサからそれぞれ取得された、時系列値の前記第1のセットおよび/または前記第2のセットから、
時系列値の前記第1または第2のセットの各時系列値を、時間において位置合わせし、
前記位置合わせされた時系列値の各前記時系列値を、予め定義された窓長Wをもつ重なり合う時間窓のセットの中で、時間において区分し、
各前記時間窓の同じ時間に開始し、前記位置合わせされた時系列値にわたる予め定義された窓長Wにわたって延びる、位置合わせされた時系列値のセットからの各データサンプルを決定する、
ことによって生成される、請求項1からの8いずれか一項に記載の方法。 - 時系列値の前記セットからの各データサンプルを決定する際、前記決定されたデータサンプルは、
時間窓ごとに、その時間窓の中の時系列セグメントの時系列値から1つまたは複数の統計的特徴を計算することによって、さらに処理され、前記統計的特徴は、特に、平均値、標準偏差、中央値、様々な分位数、尖度、および歪度の1つを含む、請求項9に記載の方法。 - 時系列値の前記セットからの各データサンプルを決定する際、
前記決定されたデータサンプルを追加的なデータで補強し、前記追加的なデータは、特に、曜日に関する情報、労働時間インジケータ、休日インジケータ、または季節インジケータを含み、前記季節インジケータは、特に季節を指定する、請求項9または10に記載の方法。 - プログラムがコンピュータまたはデジタル信号プロセッサで実行されたときに、請求項1から11の一項に記載のステップを実行するためのプログラムコード手段を備えた、コンピュータプログラム。
- プログラムがコンピュータまたはデジタル信号プロセッサで実行されたときに、請求項1から11の一項に記載のステップを実行するための機械可読媒体に記憶されたプログラムコード手段を備えた、コンピュータプログラム製品。
- 技術システムの異常な動作ステータスを検出するための異常検出システムであって、前記異常検出システムが、
プロセッサであって、前記技術システムの平常の動作ステータスについて、前記技術システムのデジタル・ツイン・シミュレーションを実行して、前記デジタル・ツイン・シミュレーションによって生成された時系列値の第1のセットを提供するように構成されたプロセッサと、
複数のセンサによって測定された時系列値の第2のセットを取得するための複数のセンサインターフェースであって、前記複数のセンサは、前記技術システムの動作パラメータのセットを監視するように構成され、前記複数のセンサは、前記技術システムの異常な動作ステータスにおいて時系列値の前記第2のセットを収集する、複数のセンサインターフェースと、
メモリであって、前記デジタル・ツイン・シミュレーションによって生成された時系列値の前記第1のセットの時系列値の特定のシーケンスを含む第1のデータベース、および、前記複数のセンサによって測定された時系列値の前記第2のセットの時系列値の特定のシーケンスを含む第2のデータベース、を記憶するように構成されたメモリと、を備え、
前記プロセッサは、訓練フェーズにおいて、
訓練ステップを実行するように構成され、前記訓練ステップは、前記技術システムの前記平常の動作ステータスを検出するため、および
データサンプルの3つ組を処理することによって前記平常の動作ステータスのデータサンプルを前記異常な動作ステータスのデータサンプルから判別するために、時系列値の前記第1のセットに基づいて機械学習モデルのパラメータを調節することによって行われ、データサンプルの前記3つ組の各々は、訓練済みの機械学習モデルを生成するために、各々が時系列値の前記第1のセットからの第1のデータサンプルおよび第2のデータサンプルと、時系列値の前記第2のセットからの第3のデータサンプルとを含み、
前記プロセッサは、監視フェーズにおいて、
前記複数のセンサによって測定された多変量時系列値のセットを取得し、
前記取得された多変量時系列値のセットおよび前記訓練済みの機械学習モデルに基づいて、前記技術システムが異常な動作ステータスであるかどうかを判定するための異常スコア値を計算し、
前記技術システムの前記判定された異常な動作ステータスに関する情報を含む信号を生成する
ようにさらに構成され、
前記異常検出システムは、前記生成された信号を出力する出力段階をさらに備える、異常検出システム。 - 前記異常検出システムは、前記センサインターフェースに接続された前記複数のセンサをさらに備え、
前記複数のセンサは、低圧圧縮機回転速度、高圧圧縮機回転速度、燃料流量、タービン入口全温度、タービン入口全圧、燃焼器入口全温度、燃焼器入口全圧、排ガス全温度、の少なくとも1つを判定するように構成されたセンサを含む、請求項14に記載の技術システムの異常な動作ステータスを検出するための異常検出システム。 - 前記異常検出システムは、技術施設管理システム、または、エンジン、特にターボファンエンジンもしくは二軸ターボファンエンジン、の異常な動作状態を検出するように構成される、請求項14または15に記載の技術システムの異常な動作ステータスを検出するための異常検出システム。
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