JP2021089642A - 監視システム、及び監視システムの制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】異常の有無の判定や異常の内容の診断に有用な種類の観測データを適切に選択して効率よく取得し、判定や異常の内容の診断の精度を確保することができる監視システムを提供する。【解決手段】監視システムは、１以上の第１センサにより取得される１以上の第１観測データ、及び１以上の第２センサにより取得される１以上の第２観測データを提供する観測装置と通信ネットワークを介して通信し、第１観測データに基づき監視対象の異常の有無を判定し（Ｓ４２）、監視対象に異常があると判定すると（Ｓ４４）、通信ネットワークを介した通信におけるコストに基づき１以上の第２センサを選択し、選択した１以上の第２センサにより取得される１以上の第２観測データに基づき監視対象の異常の内容を診断する（Ｓ４７）。【選択図】図４

Description

本発明は、監視システム、及び監視システムの制御方法に関する。

特許文献１には、適切なタイミングで適切な質のデータを送信できる建設機械を提供する技術に関して記載されている。建設機械は、センサが出力する一次データを時系列グループ毎に参照可能に記憶媒体に記憶し、時系列グループ毎に一次データから二次データを算出して外部装置に送信し、外部装置からの送信要求信号に応じて、送信要求信号によって特定される１又は複数の二次データに対応する期間に記憶された一次データを外部装置に送信する。

特許文献２には、安全性等を確保しつつ省電力化を実現可能な、二次電池を備えた電池ユニットの充放電制御を監視し電池ユニットを保護する電池制御装置を提供する技術に関して記載されている。電池制御装置は、電池ユニット及び充放電制御部の夫々と通信を行い、継続的に通信が行われる通常動作モード及び通信が間欠的に停止される間欠動作モードの何れかを対象動作モードとして設定し、対象動作モードが間欠動作モードであるときにおいて、所定の解除条件が満たされたとき、対象動作モードを間欠動作モードから通常動作モードに移行させる。

特開２０１８−１３８７５１号公報 特開２０１３−２０７９０１号公報

昨今、工場や鉄道システム等の各種設備の運用現場においては、監視対象（製造機器、各種装置、車両、製品、現場環境等）についてＩｏＴ機器（センタ等）により取得した観測データ（センサデータ）を通信ネットワークを介して管理センタやクラウドに収集し、収集した観測データに基づき、監視対象の状態把握、異常有無の検知、発生した異常内容の診断等を行う情報処理システム（以下、「監視システム」と称する。）の導入が進められている。ここで現場に存在する多数の設備や製品について取得される全ての観測データを管理センタやクラウドに送信することは必ずしも効率的でなく、また通信ネットワークの帯域や現場のＩｏＴ機器の電力消費量等のコスト面での制約もある。そのため、監視システムには、異常の有無の判定や異常の内容の診断に用いる観測データを適切に選択して効率よく取得し、異常の有無の判定や異常の内容の診断の精度を確保することが求められる。

上記の特許文献１では、建設機械が、外部装置からの送信要求信号に応じて、送信要求信号によって特定される１又は複数の二次データに対応する期間に記憶された一次データを外部装置に送信する。また特許文献２では、電池制御装置が、対象動作モードが間欠動作モードであるときにおいて、所定の解除条件が満たされたとき、対象動作モードを間欠動作モードから通常動作モードに移行させる。しかしいずれの文献においても、異常の有無の判定や異常の内容の診断に有用な種類の観測データを適切に選択する観点に基づく構成については記載されていない。

本発明はこのような背景に鑑みてなされたものであり、異常の有無の判定や異常の内容
の診断に有用な種類の観測データを適切に選択して効率よく取得し、異常の有無の判定や異常の内容の診断の精度を確保することが可能な、監視システム、及び監視システムの制御方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するための本発明の一つは、情報処理装置を用いて構成される監視システムであって、１以上の第１センサにより取得される１以上の第１観測データ、及び１以上の第２センサにより取得される１以上の第２観測データを提供する観測装置と通信ネットワークを介して通信する通信部、前記第１観測データに基づき監視対象の異常の有無を判定する異常判定部、及び、前記異常判定部が前記監視対象に異常があると判定した場合に、前記通信ネットワークを介した通信におけるコストに基づき１以上の前記第２センサを選択し、選択した１以上の前記第２センサにより取得される１以上の前記第２観測データに基づき前記監視対象の異常の内容を診断する異常診断部、を備える。

その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、異常の有無の判定や異常の内容の診断に有用な種類の観測データを適切に選択して効率よく取得し、異常の有無の判定や異常の内容の診断の精度を確保することができる。

監視システムの概略的な構成を示す図である。 監視装置の主なハードウェア構成を示す図である。 観測装置の主なハードウェア構成を示す図である。 監視システムの基本的な動作を説明する図である。 監視システムを構成する各装置が備える主な機能を説明するブロック図である。 異常判定ルールの例である。 観測コストの例である。 異常診断ルールの例である。 異常判定方法設定処理を説明するフローチャートである。 異常判定方法を決定する方法を説明する図である。 異常判定処理を説明するフローチャートである。 異常診断処理を説明するフローチャートである。 観測方法設定処理を説明するフローチャートである。 標準観測データ送信処理を説明するフローチャートである。 追加観測処理を説明するフローチャートである。 第２実施形態の監視システムの概略的な動作を説明する図である。 第２実施形態の監視システムを構成する各装置が備える主な機能を説明するブロック図である。 リスク算出情報の例である。 異常判定方法設定処理を説明するフローチャートである。 第３実施形態の監視システムの概略的な動作を説明する図である。 第３実施形態の監視システムの概略的な動作を説明する図である。 第３実施形態の監視システムの概略的な動作を説明する図である。 第３実施形態の監視システムを構成する各装置が備える主な機能を説明するブロック図である。

以下、本発明の実施形態について図面を参照しつつ説明する。以下の説明において、同一の又は類似する構成について共通の符号を付して重複した説明を省略することがある。

［第１実施形態］
図１に第１実施形態として説明する情報処理システム（以下、「監視システム１」と称する。）の概略的な構成を示している。監視システム１は、例えば、製品の生産工場を運営する企業や交通機関を運用する企業等の組織によって運用される。監視システム１は、一つ以上の観測装置２０、及び通信ネットワーク５を介して観測装置２０の夫々と通信可能に接続する監視装置１０を含む。観測装置２０及び監視装置１０は、いずれも情報処理装置（コンピュータ）を用いて構成される。

観測装置２０は、監視対象３が存在する現場２や監視対象３に設けられ、監視対象３の監視に用いる情報（以下、「観測データ」と称する。）を収集し、収集した観測データを監視装置１０に送信する。監視対象３は、例えば、生産工場に設けられている製造装置等の各種設備、生産される製品、交通機関において保守運用の対象となる車両（鉄道車両、自動車等）、現場環境等である。観測装置２０は、例えば、エッジ装置（ＩｏＴ（Internet of Things）装置）として機能する。観測装置２０は、監視対象３とは独立した構成としていてもよいし、観測装置２０の一部として構成してもよい。

監視装置１０は、例えば、監視対象３を管理する拠点（以下、「監視センタ４」と称する。）に設けられ、観測装置２０から送られてくる観測データに基づき、監視対象３の監視に関する様々な処理（監視対象３の異常の有無の検知や検知した異常の内容の診断）等）を行う。

通信ネットワーク５は、有線方式又は無線方式の通信基盤であり、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、専用線、公衆通
信網等である。

監視装置１０は、例えば、デスクトップ型のパーソナルコンピュータ、オフィスコンピュータ、メインフレーム、ノートブック型のパーソナルコンピュータ等である。監視装置１０は、例えば、クラウドシステムにより提供されるクラウドサーバのように仮想的な情報処理資源を用いて実現されるものであってもよい。観測装置２０は、例えば、低コストのマイコン等を用いて構成され、小型、高耐久性、低消費電力等の特徴を有する。

図２に監視装置１０の主なハードウェア構成を示す。監視装置１０は、プロセッサ１１、主記憶装置１２、補助記憶装置１３、入力装置１４、出力装置１５、通信装置１６、及びセンサ１７を備える。これらは図示しないバス（bus）等の通信手段を介して通信可能
に接続されている。

プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＩ（Artificial Intelligence）チップ、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等を用いて構成されている。

主記憶装置１２は、プログラムやデータを記憶する装置であり、例えば、ＲＯＭ（Read
Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、不揮発性メモリ（ＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM））等である。

補助記憶装置１３は、例えば、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Solid State Drive
）、光学式記憶装置（ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等）、ストレージシステム、ＩＣカード、ＳＤカードや光学式記録媒体等の記録媒体の読取／書込装置、クラウドサーバの記憶領域等である。補助記憶装置１３には、記録媒体の読取装置や通信装置１６を介してプログラムやデータを読み込むことができる。補助記憶装置１３に格納（記憶）されているプログラムやデータは主記憶装置１２に随時読み込まれる。

入力装置１４は、外部からの入力を受け付けるインタフェースであり、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、カードリーダ、音声入力装置等である。

出力装置１５は、処理経過や処理結果等の各種情報を出力するインタフェースである。出力装置１５は、例えば、上記の各種情報を可視化する表示装置（液晶モニタ、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、グラフィックカード等）、上記の各種情報を音声化する装置（音声出力装置（スピーカ等））、上記の各種情報を文字化する装置（印字装置等）である。

尚、例えば監視装置１０が通信装置１６を介して他の装置と情報の入力や出力を行う構成としてもよい。

通信装置１６は、他の装置との間の通信を実現する。通信装置１６は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット等の通信手段を介した
他の装置との間の通信を実現する無線方式又は有線方式の通信インタフェースであり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線通信モジュール、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）モジュール、シリアル通信モジュール等である。

図３に観測装置２０の主なハードウェア構成を示す。観測装置２０は、プロセッサ１１、主記憶装置１２、補助記憶装置１３、入力装置１４、出力装置１５、通信装置１６、及びセンサ１７を備える。これらは図示しないバス等の通信手段を介して互いに通信可能に接続されている。プロセッサ１１、主記憶装置１２、補助記憶装置１３、入力装置１４、出力装置１５、及び通信装置１６の構成については監視装置１０と同様である。

センサ１７は、監視対象３の監視に用いる観測データを取得する装置であり、例えば、温度センサ、湿度センサ、気圧センサ、圧力センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、照度センサ、油圧センサ、水圧センサ、変位センサ、位置センサ（ＧＰＳ（Global Positioning System）等）、電圧センサ、電流センサ、磁気センサ、回転センサ、トルクセンサ
、距離センサ（ＬｉＤＡＲ等）、ブレーキセンサ、各種撮影装置（光学カメラ、赤外線カメラ等）等である。

尚、監視装置１０や観測装置２０が有する機能は、夫々のプロセッサ１１が、夫々の主記憶装置１２に格納されているプログラムを読み出して実行することにより、もしくは、これらの装置を構成するハードウェア（ＡＩチップ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ等）により実現される。

図４は監視システム１の基本的な動作を説明する図である。同図に示すように、観測装置２０は、予め設定されたタイミングが到来する毎に（例えば、定期的に）観測データ（以下、「標準観測データ」と称する。）を監視装置１０に送信する（Ｓ４１）。監視装置１０は、標準観測データを受信すると、当該標準観測データについて異常の有無を判定し（Ｓ４２）、判定結果を観測装置２０に送信する（Ｓ４３）。

標準観測データについて異常を検出すると（Ｓ４４）、監視装置１０は、異常の内容を診断するために必要な観測データ（以下、「追加観測データ」と称する。）を、当該標準
観測データを送信した観測装置２０に要求する（Ｓ４５）。観測装置２０は、上記要求を受信すると、標準観測データと追加観測データを監視装置１０に送信する（Ｓ４６）。監視装置１０は、標準観測データと追加観測データを観測装置２０から受信すると、これらに基づき異常の内容を診断する（Ｓ４７）。

以上のように、観測装置２０は、正常時においては標準観測データを監視装置１０に送信するので、通信ネットワーク５や観測装置２０の負荷（コスト）を不必要に増大させることがない。一方、異常時（異常を検知した際）においては観測装置２０から更に追加観測データが監視装置１０に送信されるので、異常の内容について精度の高い診断を行うことができる。このように本実施形態の監視システム１によれば、通信ネットワーク５や観測装置２０の負荷（コスト）を抑えつつ、効率よく精度の高い診断を行うことができる。

図５は、監視装置１０及び観測装置２０の主な機能を説明するブロック図である。同図に示すように、監視装置１０は、ユーザインタフェース１１１、異常判定方法設定部１１２、異常判定部１１３、異常診断部１１４、通信部１１５、異常判定ルール記憶部１２１、観測コスト情報記憶部１２２、異常診断ルール記憶部１２３、及び観測データ記憶部１２４の各機能を有する。

ユーザインタフェース１１１は、入力装置１４や出力装置１５を介してユーザと対話処理を行い、設定情報（異常の有無の判定の対象とする異常の種類等）の受け付けや各種情報（異常の有無の判定結果や異常の内容の診断結果等）の提示等を行う。

異常判定方法設定部１１２は、異常判定ルール記憶部１２１及び観測コスト情報記憶部１２２が記憶する情報に基づき、ユーザから受け付けた異常の種類の夫々について、監視対象３の異常の有無の判定方法（以下、「異常判定方法」と称する。）を設定する。

異常判定部１１３は、観測装置２０から送られてくる標準観測データに基づき、監視対象３の異常の有無を判定（監視対象３の異常の有無を推定）する。

異常診断部１１４は、異常判定部１１３が監視対象３に異常があると判定した場合に、観測装置２０から送られてくる観測データと追加観測データとに基づき、異常判定方法に従って当該異常の内容を診断する。

通信部１１５は、観測装置２０との間で各種情報（標準観測データ、追加観測データ、後述する観測方法の設定指示等）の送信又は受信を行う。また通信部１１５は、観測装置２０から受信した観測データ（標準観測データ、追加観測データ）を観測データ記憶部１２４に送信する。

異常判定ルール記憶部１２１は、異常判定方法設定部１１２が異常判定方法の設定に用いる情報（以下、「異常判定ルール」と称する。）を異常の種類毎に記憶する。

図６に異常判定ルール記憶部１２１が記憶する異常判定ルールの例を示す。異常判定ルール記憶部１２１は、異常の種類毎の複数の異常判定ルールを、例えば、同図に示すようにテーブル形式で管理する。例示する異常判定ルールは、異常の種類６１１、異常判定モデル６１２、閾値６１３、及び観測設定６１４の項目を有する複数のレコード（エントリ）で構成される。異常の種類６１１には、異常の種類を示す情報が設定される。異常判定モデル６１２には、異常の度合いを算出する際に用いるモデルの情報（数式、アルゴリズム、機械学習モデル等）が設定される。閾値６１３には、異常の有無の判定に用いる閾値が設定される。観測設定６１４には、異常の有無の判定に用いる観測データを取得するために観測装置２０に対して行う設定内容を示す情報が設定される。尚、括弧内の数値はサ
ンプリングレートを表す。

図５に戻り、観測コスト情報記憶部１２２は、観測装置２０が監視対象３を監視（観測データを取得）する際の方法（以下、「観測方法」と称する。）毎の観測に要するコスト（以下、「観測コスト」と称する。）に関する情報を記憶する。観測コストは、例えば、通信ネットワーク５を介して観測コストを伝送する際の帯域の占有率（観測する項目の数、観測する頻度（サンプリングレート）、量子化の粗さ、占有時間）に応じて変化する。また観測コストは、例えば、観測データの取得に際して消費する電力、観測装置２０のバッテリ残量等に応じて変化する。異常判定方法設定部１１２や異常診断部１１４は、例えば、観測コストが全体として小さくなるように異常判定方法を設定する。

図７に観測コスト情報記憶部１２２が記憶する観測コストの例を示す。観測コスト情報記憶部１２２は、観測項目毎の複数の観測コストを、例えば、同図に示すようにテーブル形式で管理する。例示するテーブルは、観測項目７１１、サンプリングレート７１２、及び観測コスト７１３の各項目を有する複数のレコード（エントリ）で構成される。観測項目７１１には、センサ１７の識別子（以下、「センサＩＤ」と称する。）が設定される。サンプリングレート７１２には、当該センサ１７で観測データを取得する際のサンプリングレートが設定される。観測コスト７１３には、当該センサ１７で観測データを取得した際の観測コスト（本例では任意単位）が設定される。

図５に戻り、異常診断ルール記憶部１２３は、異常診断部１１４が異常の内容を診断する際に用いる診断方法に関する情報（以下、「異常診断ルール」と称する。）を記憶する。異常診断ルールは、例えば、数式、アルゴリズム、機械学習モデル等である。異常診断ルールは、例えば、予めユーザが設定しておく。

図８に異常診断ルール記憶部１２３が記憶する異常診断ルールの例を示す。異常診断ルール記憶部１２３は、異常の種類毎の複数の異常判定ルールを、例えば同図に示すようにテーブル形式で記憶する。例示するテーブルは、異常の種類８１１、異常診断モデル８１２、及び観測設定８１４の項目を有する複数のレコード（エントリ）で構成される。異常の種類８１１には、異常の種類を示す情報が設定される。異常診断モデル８１２には、異常の内容を診断する方法（数式、アルゴリズム、機械学習モデル等）が設定される。観測設定８１３には、異常の内容の診断に用いる観測データを取得するために観測装置２０に対して行う設定内容を示す情報が設定される。

図５に戻り、観測データ記憶部１２４は、通信部１１５が観測装置２０から受信した観測データ（標準観測データ、追加観測データ）を記憶する。

観測装置２０は、同図に示すように、通信部２１１、観測管理部２１２、観測実行部２１３、及び観測データ一時記憶部２２１の各機能を有する。

通信部２１１は、監視装置１０の通信部１１５と通信ネットワーク５を介して通信する。通信部２１１は、例えば、監視装置１０から、観測データ（標準観測データ、追加観測データ）の観測方法（取得する観測データの種類、取得する周期、サンプリングレート等）や観測データの送信指示を受信する。また通信部２１１は、例えば、監視装置１０に観測データを送信する。

観測管理部２１２は、監視装置１０から送られてくる観測方法を観測実行部２１３に設定する。また観測管理部２１２は、観測データ一時記憶部２２１に格納されている観測データ（標準観測データ、追加観測データ）を監視装置１０に送信する。

観測実行部２１３は、観測方法に従ってセンサ１７から観測データ（標準観測データ、追加観測データ）を取得し、取得した観測データを観測データ一時記憶部２２１に送信する。

観測データ一時記憶部２２１は、観測実行部２１３から送られてくる観測データ（標準観測データ、追加観測データ）を受信して記憶する。また観測データ一時記憶部２２１は、観測データを観測管理部２１２に送信する。

続いて、以上に説明した構成からなる監視システム１において行われる処理について説明する。

図９は、監視装置１０の異常判定方法設定部１１２が行う処理（以下、「異常判定方法設定処理Ｓ９００」と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに異常判定方法設定処理Ｓ９００について説明する。

まず異常判定方法設定部１１２は、ユーザインタフェース１１１を介して、検知しようとする異常の種類をユーザから受け付ける（Ｓ９１１）。

続いて、異常判定方法設定部１１２は、受け付けた異常の種類に対応する異常判定ルールを異常判定ルール記憶部１２１から読み出す（Ｓ９１２）。

続いて、異常判定方法設定部１１２は、Ｓ９１２で読み出した異常判定ルールに関する観測コストを観測コスト情報記憶部１２２から読み出す（Ｓ９１３）。

続いて、異常判定方法設定部１１２は、Ｓ９１２で読み出した異常判定ルールとＳ９１３で読み出した観測コストとに基づき、異常の有無の判定に用いる異常判定方法を決定し、決定した異常判定方法を異常判定部１１３に設定する（Ｓ９１４）。異常判定方法設定部１１２は、例えば、Ｓ９１２で読み出した異常判定ルール毎に必要な観測コストを求め、ユーザから受け付けた異常の種類の全てを検出することが可能であり、かつ、観測コストの総和が最小となる異常判定ルールの組合せを異常判定方法として設定する。

続いて、異常判定方法設定部１１２は、決定した異常判定方法による判定に必要な観測データを取得するための設定指示（以下、「観測方法設定指示」と称する。）の送信を通信部１１５に指示する（Ｓ９１５）。通信部１１５は、上記指示を受信すると、観測方法設定指示を観測装置２０に送信する。

図１０は、異常判定方法設定部１１２が異常判定方法を決定する方法を説明する図である。同図に示すように、例えば、異常の種類「Ａ」についての異常判定方法として「センサａとセンサｃ」を用いる方法と「センサｂとセンサｃ」を用いる方法があるが、前者のほうが観測コストが小さいため、この場合、異常判定方法設定部１１２は、「センサａとセンサｃ」を用いる方法を異常判定方法として決定する。また例えば、異常の種類「Ａ」と「Ｂ」について異常の有無を判定するには「センサｂ」を必ず用いる必要があるため、この場合、異常判定方法設定部１１２は「センサｂとセンサｃ」を用いる方法を選択する。

図１１は、監視装置１０の異常判定部１１３が行う処理（以下、「異常判定処理Ｓ１１００」と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに異常判定処理Ｓ１１００について説明する。

まず異常判定部１１３は、異常判定方法設定部１１２が設定した異常判定方法を記憶す
る（Ｓ１１１１）。

続いて、異常判定部１１３は、異常判定方法に従った異常の判定に必要な標準観測データの送信要求を通信部１１５に送信し、標準観測データの受信を待機する（Ｓ１１１２）。

通信部１１５から標準観測データを受信すると（Ｓ１１１３）、続いて、異常判定部１１３は、受信した標準観測データに基づき監視対象３の異常の有無を判定する（Ｓ１１１４）。判定結果が「正常」であれば（Ｓ１１１５：正常）、Ｓ１１１６の処理に進み、判定結果が「異常」であれば（Ｓ１１１５：異常）、Ｓ１１１７の処理に進む。

Ｓ１１１６では、異常判定部１１３は、判定結果が正常である旨のメッセージを観測装置２０に送信するよう通信部１１５に指示する。その後、処理はＳ１１１２に戻る。

Ｓ１０１７では、異常判定部１１３は、判定結果が異常である旨をユーザインタフェース１１１に出力する。また異常判定部１１３は、判定結果が異常である旨を異常診断部１１４に通知する（Ｓ１１１８）。

図１２は、監視装置１０の異常診断部１１４が行う処理（以下、「異常診断処理Ｓ１２００」と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに異常診断処理Ｓ１２００について説明する。

まず異常診断部１１４は、異常判定部１１３から送られてくる判定結果を受信する（Ｓ１２１１）。

続いて、異常診断部１１４は、異常診断ルール記憶部１２３から、判定結果の内容（検出された異常の種類）に対応する異常診断ルールを読み出す（Ｓ１２１２）。

続いて、異常診断部１１４は、観測コスト情報記憶部１２２から観測コストを読み出し（Ｓ１２１３）、Ｓ１２１２で読み出した異常診断ルールを用いて異常の内容を診断するのに必要な観測コストを求め、異常の内容の診断が可能で観測コストが最小となる異常診断ルールを決定する（Ｓ１２１４）。

続いて、異常診断部１１４は、決定した異常診断ルールに基づき異常の内容の診断を行うために必要な追加観測データについての観測方法の設定指示と当該追加観測データの取得要求（観測項目、サンプリングレート等）を通信部１１５に送信する（Ｓ１２１５）。尚、異常診断部１１４は、必要に応じて最新の標準観測データの取得要求も通信部１１５に送信する。

続いて、異常診断部１１４は、通信部１１５から追加観測データを受信（必要な場合は更に最新の標準観測データを受信）すると（Ｓ１２１６）、標準観測データと追加観測データを用いて、決定した異常診断ルールに基づき異常の内容の診断を行う（Ｓ１２１７）。

続いて、異常診断部１１４は、異常の内容の診断が完了したか否かを判定する（Ｓ１２１８）。診断が完了していれば（Ｓ１２１８：ＹＥＳ）、Ｓ１２１９の処理に進み、診断が完了していなければ（Ｓ１２１８：ＮＯ）、Ｓ１２１２の処理に戻る。尚、例えば、異常診断部１１４は、最終的な異常内容に辿り着いたと判定した場合、もしくは、異常内容を特定できないと判定した場合に診断が完了したと判定する。また例えば、異常診断部１１４は、診断の結果、異常内容をより詳細に診断する必要があると判定した場合は診断が
完了していないと判定する。

Ｓ１２１９では、異常診断部１１４は、診断結果をユーザインタフェース１１１に出力する。また異常診断部１１４は、診断が終了したことを観測装置２０に通知するよう、通信部１１５に指示する（Ｓ１２２０）。

図１３は、観測装置２０の観測管理部２１２が行う処理（以下、「観測方法設定処理Ｓ１３００」と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに観測方法設定処理Ｓ１３００について説明する。

まず観測管理部２１２が、通信部２１１から、図９のＳ９１５で監視装置１０から送信された観測方法設定指示を受信する（Ｓ１３１１）。

続いて、観測管理部２１２は、受信した観測方法設定指示に従い観測実行部２１３に観測方法を設定する（Ｓ１３１２）。

図１４は、観測装置２０の観測管理部２１２が標準観測データの送信に際して行う処理（以下、「標準観測データ送信処理Ｓ１４００」と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図に示すようにとともに標準観測データ送信処理Ｓ１４００について説明する。

観測管理部２１２は、標準観測データを送信するタイミングの到来（例えば、定期的に到来）を待機する（Ｓ１４１１：ＮＯ）。

上記タイミングが到来すると、観測管理部２１２は、観測データ一時記憶部２２１から標準観測データを読み出す（Ｓ１４１２）。

続いて、観測管理部２１２は、読み出した標準観測データの送信指示を通信部２１１に送信する（Ｓ１４１３）。通信部２１１は、上記送信指示を受信すると、監視装置１０に標準観測データとして送信し、当該標準観測データに基づく判定結果を監視装置１０から受信し、受信した上記判定結果を観測管理部２１２に送信する。

観測管理部２１２は、上記判定結果を受信すると（Ｓ１４１４）、当該判定結果の内容に応じて処理を分岐させる（Ｓ１４１５）。上記判定結果が「正常」を示す内容であれば（Ｓ１４１５：正常）、Ｓ１４１１の処理に戻り、上記判定結果が「異常」を示す内容であれば（Ｓ１４１５：異常）、図１５に示す処理（以下、「追加観測処理Ｓ１５００」と称する。）が開始される。

図１５は、観測装置２０の観測管理部２１２が行う追加観測処理Ｓ１５００を説明するフローチャートである。以下、同図とともに追加観測処理Ｓ１５００について説明する。

まず観測管理部２１２は、通信部２１１が監視装置１０から受信した追加観測データを取得するための観測方法の設定指示と取得要求を受信する（Ｓ１５１１）。

続いて、観測管理部２１２は、受信した観測方法を観測実行部２１３に設定し、追加観測データの取得を指示する（Ｓ１５１２）。観測実行部２１３は、上記指示を受信すると、追加観測データを取得して観測データ一時記憶部２２１に送信する。観測データ一時記憶部２２１は、送られてきた追加観測データを記憶する。

続いて、観測管理部２１２は、新たに取得された上記追加観測データを観測データ一時
記憶部２２１から読み出す（Ｓ１５１３）。

続いて、観測管理部２１２は、読み出した追加観測データの送信を通信部２１１に指示する（Ｓ１５１４）。通信部２１１は、上記指示を受信すると、追加観測データを監視装置１０に送信し、監視装置１０から送られてくる診断状況を受信し、受信した診断状況を観測管理部２１２に送信する。

観測管理部２１２は、上記診断状況を受信すると（Ｓ１５１５）、上記診断結果の内容に基づき処理を分岐させる（Ｓ１５１６）。上記診断結果が「診断終了」であれば（Ｓ１５１６：診断終了）、図１４のＳ１４１１の処理に戻り、上記診断結果が「観測データの追加要」であれば（Ｓ１４１５：観測データの追加要）、Ｓ１５１１の処理に戻る。

以上に説明したように、本実施形態の監視システム１にあっては、正常時においては標準観測データを監視装置１０に送信し、異常時においては観測装置２０から更に追加観測データが監視装置１０に取得して異常の診断を行うので、異常の有無の判定や異常の内容の診断に有用な種類の観測データを適切に選択して効率よく取得し、異常の有無の判定や異常の内容の診断の精度を確保することができる。

［第２実施形態］
第１実施形態では、監視装置１０が「ユーザ」から受け付けた異常の種類を検知対象としているが、第２実施形態では、監視対象３毎にリスクを求め、求めたリスクに基づき検知対象とする異常の種類を監視対象３毎に自動的に決定する。第２実施形態の監視システム１の基本的な構成は第１実施形態の監視システム１と同様である。以下では第１実施形態とは異なる部分を中心として説明する。

図１６は、第２実施形態の監視システム１の概略的な動作を説明する図である。第２実施形態の監視システム１は、監視対象３の環境履歴１６１１（監視対象３が曝されている気温、湿度、気圧、天気等の変化の履歴）や稼働履歴１６１２（監視履歴、モニタデータ、運用履歴等）に基づき、各監視対象３の異常の種類毎のリスク（障害発生リスク、故障リスク等）を求め、求めたリスクに基づき検知対象とする異常の種類を決定する。

図１７に第２実施形態の監視装置１０及び観測装置２０の主な機能を示す。同図に示すように、第２実施形態の監視装置１０は、第１実施形態の監視装置１０の構成に加えて、更にリスク情報記憶部１２５を有する。また第２実施形態の監視装置１０の通信部１１５は、通信ネットワーク５を介して稼働履歴記憶部１２６及び環境履歴記憶部１２７と通信する。

稼働履歴記憶部１２６は、監視対象３毎の稼働履歴を記憶する。環境履歴記憶部１２７は、監視対象３毎の環境履歴を記憶する。リスク情報記憶部１２５は、異常判定方法設定部１１２が、稼働履歴記憶部１２６が記憶する情報及び環境履歴記憶部１２７が記憶する情報に基づき各監視対象３の異常の種類毎のリスクを求める際に用いる情報（数式、アルゴリズム、機械学習モデル等。以下、「リスク算出情報」と称する。）を記憶する。尚、稼働履歴記憶部１２６及び環境履歴記憶部１２７の少なくともいずれかの機能を、監視装置１０や観測装置２０が備える構成としてもよい。

図１８にリスク情報記憶部１２５が記憶するリスク算出情報の例を示す。同図に示すように、リスク情報記憶部１２５は、異常の種類１８１１毎にリスク算出情報１８１２を記憶する。

図１９は、第２実施形態の監視装置１０の異常判定方法設定部１１２が行う処理（以下
、「異常判定方法設定処理Ｓ１９００」と称する。）を説明するフローチャートである。異常判定方法設定処理Ｓ１９００では、図９に示した異常判定方法設定処理Ｓ９００のＳ９１１ではユーザから受け付けていた検知対象（異常の種類）を、各監視対象３の異常の種類毎のリスクに基づき決定する。以下、同図とともに異常判定方法設定処理Ｓ１９００について説明する。

まず異常判定方法設定部１１２は、稼働履歴記憶部１２６から各監視対象３の稼働履歴を取得する（Ｓ１９１１）。

続いて、異常判定方法設定部１１２は、環境履歴記憶部１２７から各監視対象３の環境履歴を取得する（Ｓ１９１２）。

続いて、異常判定方法設定部１１２は、リスク情報記憶部１２５からリスクの算出式を読み出す（Ｓ１９１３）。

続いて、異常判定方法設定部１１２は、ユーザインタフェース１１１を介してユーザからリスクの判定に用いる許容値（閾値、許容範囲等）を受け付ける（Ｓ１９１４）。尚、上記許容値は、予め監視装置１０に設定（記憶）しておくようにしてもよい。

続いて、異常判定方法設定部１１２は、稼働履歴、環境履歴、及びリスクの算出式に基づき、各監視対象３の異常の種類毎のリスクを求め、求めたリスクを許容値と比較することにより検知対象とする異常の種類を決定する（Ｓ１９１５）。

以降のＳ１９１６〜Ｓ１９１９の処理は、監視対象３毎に異常判定ルールと観測方法が設定される点を除き、図９のＳ９１２〜Ｓ９１５の処理と同様であるので説明を省略する。

以上のように、第２実施形態の監視装置１０は、監視対象３毎、異常の種類毎にリスクを求め、求めたリスクに基づき検知対象とする異常の種類を監視対象３毎に自動的に決定するので、各監視対象３の稼働状況や曝されている環境を考慮しつつ、監視対象３毎に検知対象とする異常の種類を決定することができる。そのため、異常の有無の判定や異常の内容の診断の精度を確保することができる。また検知対象を決定する際のユーザの負荷を軽減することができる。

［第３実施形態］
第１実施形態では、監視装置１０の異常判定部１１３が、観測装置２０から送られてくる観測データについて異常の有無を判定（監視対象３の異常の有無を推定）するが（図１０のＳ１０１４）、監視対処設備３の設置状況や設置環境、通信ネットワーク５の性質、観測装置２０の構成等によっては、異常の有無を判定するのに必要な観測データを取得することができないことがある。第３実施形態の監視システム１では、このような場合でも、以下に示す方法により異常の有無を判定する。

即ち、図２０、図２１に示すように、監視装置１０は、観測装置２０から取得できる観測データ（観測データｒ，ｓとする。）については当該実測値を用い、観測装置２０から取得できない観測データ（観測データｐ，ｑとする。）については既定値（例えば、監視対象３の設計上の値）を用いて監視対処設備３の動作をシミュレーションすることにより出力データｘを推定する。一方、監視装置１０は、観測装置２０から出力データｘの実測値を取得する。

続いて、監視装置１０の異常判定部１１３は、出力データｘの推定値と実測値を比較す
ることにより監視対象３の異常の有無を判定し、図２０に示すように両者が一致していれば判定結果を「正常」とし（図１１のＳ１１１５：正常）とし、図２１に示すように両者が乖離していれば（両者の差が予め設定された所定値を超える場合は）判定結果を「異常」とする（図１１のＳ１１１５：異常）。尚、例えば、監視対象３に異常が生じている場合や取得できない観測データが変化した場合、監視対象３のパラメータ（特性値）が変化した場合等に両者の乖離が生じる。

監視装置１０の異常診断部１１４は、異常判定部１１３から判定結果として「異常」を受信すると（図１２のＳ１２１１に相当）、続いて、次のようにして追加観測データを決定し、決定した追加観測データを観測装置２０から取得する（図１２のＳ１２１２〜Ｓ１２１６に相当）。

まず図２２（ａ）に示すように、異常診断部１１４は、実測値（観測データｒ，ｓ、出力データｘ）を制約条件として上記シミュレーションにより逆解析を行い、取得できない観測データ（観測データｐ，ｑ等）や監視対象３のパラメータの変化のシナリオを複数推定する。続いて、異常診断部１１４は、推定した複数のシナリオの夫々について、例えば、「リスク（緊急度）の高いシナリオの発生を特定できるか」、「真のシナリオを特定するのに要するコスト（効率性）はどの程度か」等の観点に基づき、１以上の追加観測データを決定（１以上のセンサを特定）し、決定した追加観測データの取得を前述と同様の方法で観測装置２０に指示する。

図２２（ｂ）に、推定した複数のシナリオ、真のシナリオか否かを検証（特定）するのに必要なデータ、夫々のシナリオのリスクの高さ、及び追加観測データを取得するのに要するコストの例を示す。この例では、例えば「リスク（緊急度）の高いシナリオの発生を特定できるか否か」という観点からは「シナリオ１」が、真のシナリオを特定するのに要するコスト（効率性）」という観点からは「シナリオ２」が、夫々候補として選択される。異常診断部１１４は、例えば、各観点について求めた適正の度合い（高、中、小等）に重み付けを行って合計した値に基づき、いずれか一つ以上のシナリオを決定する。

続いて、異常診断部１１４は、決定した追加観測データを観測装置２０から取得し、取得した追加観測データに基づきシナリオを特定し、特定したシナリオに基づき監視対象３の異常の内容の診断を行う（図１２のＳ１２１７に相当）。

図２３は、第３実施形態の監視システム１における監視装置１０及び観測装置２０の主な機能を示すブロック図である。同図に示すように、第３実施形態の監視装置１０は、図５に示した第１実施形態の監視装置１０と概ね共通の構成を備えるが、異常判定ルール記憶部１２１と異常診断ルール記憶部１２３は備えていない。また第３実施形態の監視装置１０は、シミュレーション処理部１１６、リスク情報記憶部１２５、及びパラメータ記憶部１２８を備える。尚、リスク情報記憶部１２５については第２実施形態と同様であるので説明を省略する。

パラメータ記憶部１２８は、観測データの既定値やシミュレーションに必要な各種のパラメータを記憶する。またシミュレーション処理部１１６は、前述したシミュレーションを実行する。

以上のように、第３実施形態の監視システム１によれば、異常の有無を判定するのに必要な全ての観測データを取得できない場合でも、監視対象３の異常の有無を判定することができる。

以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は以上に説明した実施形態に限定
されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。またある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えてもよい。またある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えてもよい。また各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、又は置換をしてもよい。

また前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Integrated Circuit）カ
ード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）の記録媒体に格納することができる。

制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

１ 監視システム、２ 現場、３ 監視対象、４ 監視センタ、５ 通信ネットワーク、１０ 監視装置、１７ センサ、２０ 観測装置、１１１ ユーザインタフェース、１１２ 異常判定方法設定部、１１３ 異常判定部、１１４ 異常診断部、１１５ 通信部、１１６ シミュレーション処理部、１２１ 異常判定ルール記憶部、１２２ 観測コスト情報記憶部、１２３ 異常診断ルール記憶部、１２４ 観測データ記憶部、１２８ パラメータ記憶部、２１１ 通信部、２１２ 観測管理部、２１３ 観測実行部、２２１ 観測データ一時記憶部、Ｓ９００ 異常判定方法設定処理、Ｓ１１００ 異常判定処理、Ｓ１２００ 異常診断処理

Claims (15)

1. 情報処理装置を用いて構成される監視システムであって、
   １以上の第１センサにより取得される１以上の第１観測データ、及び１以上の第２センサにより取得される１以上の第２観測データを提供する観測装置と通信ネットワークを介して通信する通信部、
   前記第１観測データに基づき監視対象の異常の有無を判定する異常判定部、及び、
   前記異常判定部が前記監視対象に異常があると判定した場合に、前記通信ネットワークを介した通信におけるコストに基づき１以上の前記第２センサを選択し、選択した１以上の前記第２センサにより取得される１以上の前記第２観測データに基づき前記監視対象の異常の内容を診断する異常診断部、
   を備えることを特徴とする監視システム。
2. 請求項１に記載の監視システムであって、
   前記異常診断部は、前記コストが小さくなるように１以上の前記第２センサを選択し、選択した１以上の前記第２センサにより取得される１以上の前記第２観測データに基づき前記監視対象の異常の内容を診断する
   ことを特徴とする監視システム。
3. 請求項２に記載の監視システムであって、
   前記異常診断部は、前記通信ネットワークの帯域の占有率が小さくなるように前記１以上の第２センサを選択する
   ことを特徴とする監視システム。
4. 請求項２に記載の監視システムであって、
   前記異常診断部は、前記通信ネットワークの帯域の占有率と前記観測装置の消費電力が小さくなるように前記１以上の第２センサを選択する
   ことを特徴とする監視システム。
5. 請求項１に記載の監視システムであって、
   前記監視対象は稼働する装置であり、
   前記監視対象の稼働履歴と、前記監視対象の稼働環境の変化の履歴である環境履歴とに基づき、検知対象とする異常の種類を前記監視対象毎に決定する検知対象決定部を更に備え、
   前記異常判定部は、前記検知対象決定部が決定した前記監視対象毎の前記異常の種類の夫々について、１以上の前記第１観測データに基づき前記監視対象の異常の有無を判定する
   ことを特徴とする監視システム。
6. 請求項１に記載の監視システムであって、
   前記監視対象の動作をシミュレーションするシミュレーション処理部を更に備え、
   前記シミュレーション処理部は、１以上の前記第１観測データと、予め記憶している前記観測装置から取得できない１以上の観測データとを入力として前記シミュレーションを行うことにより、前記監視対象についての所定の観測データの推定値を求め、
   前記異常判定部は、前記推定値を、前記第１観測データとして取得される、当該推定値に対応する実測値と比較することにより、前記監視対象の異常の有無を判定する
   ことを特徴とする監視システム。
7. 請求項６に記載の監視システムであって、
   前記異常判定部は、前記推定値と前記実測値との差が予め設定された所定値以内であれ
   ば前記監視対象は異常なしと判定し、前記推定値と前記実測値との差が前記所定値を超える場合に前記監視対象は異常有りと判定する
   ことを特徴とする監視システム。
8. 請求項７に記載の監視システムであって、
   前記異常判定部が前記監視対象は異常ありと判定した場合、前記シミュレーション処理部は、１以上の前記第１観測データと前記実測値とを前記シミュレーションに入力して逆解析を行い、
   前記異常診断部は、前記逆解析の結果に基づき、１以上の前記取得できない未知の観測データの値についての複数の変化のシナリオを推定し、推定した前記シナリオの夫々について、夫々により生じるリスクの観点、又は真のシナリオを特定するのに要するコストの観点に基づき、１以上の前記第２センサを選択し、選択した１以上の前記第２センサにより取得される前記第２観測データに基づき真のシナリオを特定し、特定した前記シナリオに基づき前記監視対象の異常の内容を診断する
   ことを特徴とする監視システム。
9. 情報処理装置を用いて構成される監視システムの制御方法であって、
   前記監視システムが、
   １以上の第１センサにより取得される１以上の第１観測データ、及び１以上の第２センサにより取得される１以上の第２観測データを提供する観測装置と通信ネットワークを介して通信するステップ、
   前記第１観測データに基づき監視対象の異常の有無を判定するステップ、及び、
   前記異常判定部が前記監視対象に異常があると判定した場合に、前記通信ネットワークを介した通信におけるコストに基づき１以上の前記第２センサを選択し、選択した１以上の前記第２センサにより取得される１以上の前記第２観測データに基づき前記監視対象の異常の内容を診断するステップ、
   を実行することを特徴とする監視システムの制御方法。
10. 請求項９に記載の監視システムの制御方法であって、
    前記監視システムが、前記コストが小さくなるように１以上の前記第２センサを選択し、選択した１以上の前記第２センサにより取得される１以上の前記第２観測データに基づき前記監視対象の異常の内容を診断するステップ
    を更に実行することを特徴とする監視システムの制御方法。
11. 請求項１０に記載の監視システムの制御方法であって、
    前記監視システムが、前記通信ネットワークの帯域の占有率が小さくなるように前記１以上の第２センサを選択するステップ
    を更に実行することを特徴とする監視システムの制御方法。
12. 請求項１０に記載の監視システムの制御方法であって、
    前記監視システムが、前記通信ネットワークの帯域の占有率と前記観測装置の消費電力が小さくなるように前記１以上の第２センサを選択するステップ
    を更に実行することを特徴とする監視システムの制御方法。
13. 請求項９に記載の監視システムの制御方法であって、
    前記監視対象は稼働する装置であり、
    前記監視システムが、
    前記監視対象の稼働履歴と、前記監視対象の稼働環境の変化の履歴である環境履歴とに基づき、検知対象とする異常の種類を前記監視対象毎に決定するステップ、及び、
    決定した前記監視対象毎の前記異常の種類の夫々について、１以上の前記第１観測デー
    タに基づき前記監視対象の異常の有無を判定するステップ
    を更に実行することを特徴とする監視システムの制御方法。
14. 請求項９に記載の監視システムの制御方法であって、
    前記監視システムが、
    前記監視対象の動作をシミュレーションするシミュレーションするステップ、
    １以上の前記第１観測データと、予め記憶している前記観測装置から取得できない１以上の観測データとを入力として前記シミュレーションを行うことにより、前記監視対象についての所定の観測データの推定値を求めるステップ、及び、
    前記推定値を、前記第１観測データとして取得される、当該推定値に対応する実測値と比較することにより、前記監視対象の異常の有無を判定するステップ
    を更に実行することを特徴とする監視システムの制御方法。
15. 請求項１４に記載の監視システムの制御方法であって、
    前記監視システムが、前記推定値と前記実測値との差が予め設定された所定値以内であれば前記監視対象は異常なしと判定し、前記推定値と前記実測値との差が前記所定値を超える場合、前記監視対象は異常有りと判定するステップ
    を更に実行することを特徴とする監視システム。

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