JP2021128423A - 異常検知装置及び異常検知プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】センサ情報の組み合わせから、精度良く異常検知を行うことができるようにする。【解決手段】フィルタ部３２−１〜３２−Ｍによって、複数個のセンサ１０−１〜１０−Ｎによって検出されたセンサ情報の組み合わせから、少なくとも１つのセンサ情報が特定の範囲に収まると判定されたときのセンサ情報の組み合わせを出力する。検知部３８−１〜３８−Ｍによって、オートエンコーダに、フィルタ部３２−１〜３２−Ｍの出力を入力し、オートエンコーダの出力と、フィルタ部３２−１〜３２−Ｍの出力との差分を計算する。統合検知部４０によって、差分を統合した結果に基づいて異常検知を行う。【選択図】図２

Description

本発明は、異常検知装置及び異常検知プログラムに関する。

従来より、異常がないときの発電量、風速を多次元空間にプロットして、その密度分布を算出し、検知時にその密度分布から大きく外れた点（発電量と風速）が得られた場合、異常と判定する技術が知られている（非特許文献１）。

「多変量空間の密度分布を用いた状態監視」、インターネット＜ＵＲＬ： ｈｔｔｐ：／／ｉｉｕ．ｃｏ．ｊｐ／ｄｏｗｎｌｏａｄ／ｗｉｔｗｉｎ．ｐｄｆ＞

上記非特許文献１の技術は、発電量、風速のみを利用しており、その他の有益な信号については考慮していない。

本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、センサ情報の組み合わせから、精度良く異常検知を行うことができる異常検知装置及び異常検知プログラムを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために本発明に係る異常検知装置は、複数個のセンサによって検出されたセンサ情報の組み合わせから、少なくとも１つのセンサ情報が特定の範囲に収まるか否かを判定し、前記特定の範囲に収まると判定されたときの前記センサ情報の組み合わせを出力し、前記特定の範囲に収まらないと判定されたときの前記センサ情報の組み合わせを除外するフィルタ部と、前記フィルタ部の出力を用いて予め学習されたオートエンコーダに、前記フィルタ部の出力を入力し、前記オートエンコーダの出力と、前記フィルタ部の出力との差分を計算し、前記差分に基づいて異常検知を行う異常検知部と、を含んで構成されている。

本発明に係る異常検知プログラムは、コンピュータを、複数個のセンサによって検出されたセンサ情報の組み合わせから、少なくとも１つのセンサ情報が特定の範囲に収まるか否かを判定し、前記特定の範囲に収まると判定されたときの前記センサ情報の組み合わせを出力し、前記特定の範囲に収まらないと判定されたときの前記センサ情報の組み合わせを除外するフィルタ部、及び前記フィルタ部の出力を用いて予め学習されたオートエンコーダに、前記フィルタ部の出力を入力し、前記オートエンコーダの出力と、前記フィルタ部の出力との差分を計算し、前記差分に基づいて異常検知を行う異常検知部として機能させるためのプログラムである。

本発明によれば、フィルタ部によって、複数個のセンサによって検出されたセンサ情報の組み合わせから、少なくとも１つのセンサ情報が特定の範囲に収まるか否かを判定し、前記特定の範囲に収まると判定されたときの前記センサ情報の組み合わせを出力し、前記特定の範囲に収まらないと判定されたときの前記センサ情報の組み合わせを除外する。そして、異常検知部によって、前記フィルタ部の出力を用いて予め学習されたオートエンコーダに、前記フィルタ部の出力を入力し、前記オートエンコーダの出力と、前記フィルタ部の出力との差分を計算し、前記差分に基づいて異常検知を行う。

このように、少なくとも１つのセンサ情報が特定の範囲に収まるときの前記センサ情報の組み合わせをオートエンコーダに入力し、前記オートエンコーダの出力と、前記フィルタ部の出力との差分を計算し、前記差分に基づいて異常検知を行うことにより、センサ情報の組み合わせから、精度良く異常検知を行うことができる。

また、本発明の異常検知プログラムは、記録媒体に格納して提供することも可能である。

以上説明したように、本発明の異常検知装置及び異常検知プログラムによれば、少なくとも１つのセンサ情報が特定の範囲に収まるときの前記センサ情報の組み合わせをオートエンコーダに入力し、前記オートエンコーダの出力と、前記フィルタ部の出力との差分を計算し、前記差分に基づいて異常検知を行うことにより、センサ情報の組み合わせから、精度良く異常検知を行うことができる、という効果が得られる。

オートエンコーダの構成を示す図である。 本発明の実施の形態に係る異常検知装置を示すブロック図である。 フィルタ部によるフィルタリングの方法を説明するための図である。 フィルタ部によるフィルタリングの方法を説明するための図である。 本発明の実施の形態に係る異常検知装置における学習処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る異常検知装置における異常検知処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 風力発電機に関するセンサ情報間の関係の例を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。

＜本発明の実施の形態の概要＞
本発明の実施の形態は、オートエンコーダを用いて、複数のセンサ情報の特徴的な情報を自動的に抽出する。具体的には、図１に示すようなオートエンコーダＡＥの符号化器により、複数のセンサ情報を少ない変数に落とし込むことで、データ圧縮を行った後に、復号化器により、複数のセンサ情報に復号する。

符号化器は、以下の式で表される。

また、復号化器は、以下の式で表される。

上記ｆ（・）は非線形関数であり、非線形の関係も考慮して重みＷ_{ｉｎ→ｍｉｄ}、Ｗ_{ｍｉｄ→ｏｕｔ}が学習される。

ここで、センサ情報が、風力発電機に関するセンサ情報である場合、図７に示すように、センサ情報は、非線形な振る舞いをするため、オートエンコーダを用いた特徴抽出が難しくなる。すなわち、他のセンサ情報との兼ね合いで、非線形成分をうまく表現できない場合があり、オートエンコーダの出力に誤差が多く含まれ、その結果、異常検知に悪影響を及ぼし、異常検知の精度が劣化する。

そこで、本発明の実施の形態では、フィルタリングにより、動作範囲が分かっている一部のデータを利用した上で、オートエンコーダを利用することで、特徴抽出を容易にして、精度良く異常検知を行う。

＜異常検知装置のシステム構成＞
本発明の実施の形態では、風力発電機に関する複数のセンサ情報から、異常検知を行う異常検知装置に本発明を適用した場合を例に説明する。

図２に示すように、本発明の実施の形態に係る異常検知装置１００は、複数のセンサ１０−１〜１０−Ｎと、演算部２０と、出力部５０とを備えている。

複数のセンサ１０−１〜１０−Ｎは、検知対象の風力発電機に設置されたＮ個のセンサであって、風力を測定する風力測定センサ、及び発電量を測定する発電センサを含む。

演算部２０は、例えば、コンピュータで構成され、演算部２０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する学習処理ルーチン及び異常検知処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備え、機能的には次に示すように構成されている。図２に示すように、演算部２０は、異常検知部３０−１〜異常検知部３０−Ｍと、統合検知部４０とを備えている。

異常検知部３０−１は、フィルタ部３２−１と、切換部３４−１と、学習部３６−１と、検知部３８−１とを備えている。なお、検知部３８−１〜検知部３８−Ｍと統合検知部４０は、本発明に係る異常検知部の一例である。

フィルタ部３２−１は、複数のセンサ１０−１〜１０−Ｎによって検出されたセンサ情報の組み合わせを取得し、少なくとも１つのセンサ情報が特定の範囲に収まるか否かを判定し、特定の範囲に収まると判定されたときのセンサ情報の組み合わせを出力し、特定の範囲に収まらないと判定されたときのセンサ情報の組み合わせを除外する。

例えば、図３に示すように、風力発電機の風速及び発電量の関係を表すパワーカーブのうち、線形性を表す特定の範囲に、風速に関するセンサ情報及び発電量に関するセンサ情報が収まる場合に、複数のセンサ１０−１〜１０−Ｎによって検出されたセンサ情報の組み合わせを出力する。なお、線形性を表す特定の範囲とは、その範囲に収まるデータによって線形回帰を行ったとき、その回帰決定係数が０．５以上となる場合の範囲を指す。

切換部３４−１は、フィルタ部３２−１の出力先を、学習部３６−１と、検知部３８−１との何れかに切り換える。具体的には、切換部３４−１は、オートエンコーダの学習時に、フィルタ部３２−１の出力先を、学習部３６−１に切り換える。また、切換部３４−１は、異常検知時に、フィルタ部３２−１の出力先を、検知部３８−１に切り換える。

学習部３６−１は、フィルタ部３２−１の出力を入力したときに、フィルタ部３２−１の出力と同じ出力が得られるようにオートエンコーダを学習する。

具体的には、以下の式に従って、オートエンコーダの符号化器の重みＷ_{ｉｎ→ｍｉｄ}及び復号化器の重みＷ_{ｍｉｄ→ｏｕｔ}を学習する。

なお、学習部３６−１は、風力発電機に異常がないときのセンサ情報の組み合わせから得られるフィルタ部３２−１の出力を用いて、オートエンコーダの学習を行う。

検知部３８−１は、学習部３６−１により学習されたオートエンコーダに、フィルタ部３２−１の出力を入力し、オートエンコーダの出力と、フィルタ部３２−１の出力との差分を計算し、差分に基づいて異常検知を行う。

具体的には、検知部３８−１は、センサ情報の時系列の一定区間について、オートエンコーダの出力と、フィルタ部３２−１の出力との差分として、センサ情報の組み合わせの２乗誤差を計算し、当該差分の平均値又は中央値を計算し、統合検知部４０へ出力する。

異常検知部３０−２〜異常検知部３０−Ｍは、異常検知部３０−１と同様の構成であり、フィルタ部３２−１〜フィルタ部３２−Ｍの各々における特定の範囲が、それぞれ異なっている。例えば、フィルタ部３２−Ｍは、図４に示すように、風力発電機の風速及び発電量の関係を表すパワーカーブのうち、フィルタ部３２−Ｍとは異なり、かつ、線形性を表す特定の範囲に、風速に関するセンサ情報及び発電量に関するセンサ情報が収まる場合に、複数のセンサ１０−１〜１０−Ｎによって検出されたセンサ情報の組み合わせを出力する。

切換部３４−２〜切換部３４−Ｍは、切換部３４−１と同様に、フィルタ部３２−２〜フィルタ部３２−Ｍの出力先を、学習部３６−２〜学習部３６−Ｍと、検知部３８−２〜検知部３８−Ｍとの何れかに切り換える。

学習部３６−２〜学習部３６−Ｍは、学習部３６−１と同様に、フィルタ部３２−２〜フィルタ部３２−Ｍの出力を入力したときに、フィルタ部３２−２〜フィルタ部３２−Ｍの出力と同じ出力が得られるようにオートエンコーダを学習する。

検知部３８−２〜検知部３８−Ｍは、検知部３８−１と同様に、学習部３６−２〜学習部３６−Ｍにより学習されたオートエンコーダに、フィルタ部３２−２〜フィルタ部３２−Ｍの出力を入力し、オートエンコーダの出力と、フィルタ部３２−２〜フィルタ部３２−Ｍの出力との差分を計算し、センサ情報の時系列の一定区間について、差分の平均値又は中央値を計算し、統合検知部４０へ出力する。

統合検知部４０は、検知部３８−１〜検知部３８−Ｍから出力された差分の平均値又は中央値を統合し、統合結果に基づいて異常検知を行う。例えば、検知部３８−１〜検知部３８−Ｍから出力された差分の平均値又は中央値を、当該差分の値の頻度で重みづけた統合値を計算し、統合値が、閾値以上である場合に、検知対象の風力発電機が異常であると判定し、判定結果を出力部５０により出力する。

なお、検知部３８−１〜検知部３８−Ｍから出力された差分の平均値又は中央値を、当該差分の値の頻度で重みづけた値を統合値とする場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、検知部３８−１〜検知部３８−Ｍから出力された差分の平均値又は中央値の最大値、最小値、又は平均値を統合値としてもよい。

＜異常検知装置１００の動作＞
次に、本発明の実施の形態に係る異常検知装置１００の動作について説明する。まず、風力発電機に異常がないときに複数のセンサ１０−１〜１０〜Ｎによって検出されたセンサ情報の組み合わせが複数演算部２０に入力されると、異常検知装置１００において、図５に示す学習処理ルーチンが実行される。この学習処理ルーチンは、異常検知部３０−１〜異常検知部３０−Ｍの各々に対して実行される。なお、以下では、異常検知部３０−１に対して実行される場合を例に説明する。また、切換部３４−１は、フィルタ部３２−１の出力先を、学習部３６−１に切り換える。

ステップＳ１００において、フィルタ部３２−１は、複数のセンサ１０−１〜１０〜Ｎによって検出されたセンサ情報の組み合わせを複数取得する。

ステップＳ１０２では、フィルタ部３２−１は、上記ステップＳ１００で取得したセンサ情報の組み合わせの各々について、当該センサ情報の組み合わせが、少なくとも１つのセンサ情報が特定の範囲に収まるか否かを判定し、特定の範囲に収まると判定されたときのセンサ情報の組み合わせを出力し、特定の範囲に収まらないと判定されたときのセンサ情報の組み合わせを除外する。

ステップＳ１０４では、学習部３６−１は、フィルタ部３２−１から出力された、センサ情報の組み合わせを各々入力したときに、当該フィルタ部３２−１の出力と同じ出力が得られるようにオートエンコーダを学習する。

次に、風力発電機の異常検知時に、複数のセンサ１０−１〜１０〜Ｎによって検出されたセンサ情報の組み合わせが時系列に演算部２０に入力されると、異常検知装置１００において、図６に示す異常検知処理ルーチンが実行される。

ステップＳ１１０において、フィルタ部３２−１〜フィルタ部３２−Ｍは、複数のセンサ１０−１〜１０〜Ｎによって検出されたセンサ情報の組み合わせを取得する。

ステップＳ１１２では、異常検知部３０−１のフィルタ部３２−１は、上記ステップＳ１１０で取得したセンサ情報の組み合わせについて、当該センサ情報の組み合わせが、少なくとも１つのセンサ情報が特定の範囲に収まるか否かを判定し、特定の範囲に収まると判定されたときのセンサ情報の組み合わせを出力し、特定の範囲に収まらないと判定されたときのセンサ情報の組み合わせを除外する。

ステップＳ１１４では、上記ステップＳ１１２でフィルタ部３２−１からの出力があったか否かを判定する。上記ステップＳ１１２でフィルタ部３２−１からの出力があった場合には、ステップＳ１１６へ移行する。一方、上記ステップＳ１１２でフィルタ部３２−１からの出力がなかった場合には、ステップＳ１２０へ移行する。

ステップＳ１１６では、異常検知部３０−１の検知部３８−１は、学習部３６−１により学習されたオートエンコーダに、上記ステップＳ１１２でのフィルタ部３２−１の出力を入力し、オートエンコーダの出力を計算する。

ステップＳ１１８では、検知部３８−１は、上記ステップＳ１１６で計算されたオートエンコーダの出力と、上記ステップＳ１１２でのフィルタ部３２−１の出力との差分を計算する。

ステップＳ１２０では、全ての異常検知部３０−１〜異常検知部３０−Ｍについて、上記ステップＳ１１２〜ステップＳ１１８を終了したか否かを判定する。異常検知部３０−１〜異常検知部３０−Ｍの何れかについて、上記ステップＳ１１２〜ステップＳ１１８を終了していない場合には、上記ステップＳ１１２へ戻る。そして、例えば、上記ステップＳ１１２〜ステップＳ１１８を終了していない異常検知部３０−２について、上記ステップＳ１１２〜ステップＳ１１８を繰り返す。

一方、全ての異常検知部３０−１〜異常検知部３０−Ｍについて、上記ステップＳ１１２〜ステップＳ１１８を終了した場合には、ステップＳ１２２へ進む。

ステップＳ１２２では、一定区間を経過したか否かを判定し、一定区間を経過していない場合には、上記ステップＳ１１０へ戻り、再び、複数のセンサ１０−１〜１０〜Ｎによって検出されたセンサ情報の組み合わせを取得する。

一方、一定区間を経過した場合には、ステップＳ１２４へ進み、異常検知部３０−１〜異常検知部３０−Ｍの各々について、一定区間における差分の平均値を計算する。

ステップＳ１２６では、統合検知部４０は、異常検知部３０−１〜異常検知部３０−Ｍの各々について計算された差分の平均値を統合し、統合結果に基づいて異常検知を行う。例えば、差分の平均値の最大値が、閾値以上である場合に、検知対象の風力発電機が異常であると判定し、判定結果を出力部５０により出力する。

以上説明したように、本発明の実施の形態に係る異常検知装置によれば、フィルタ部により、少なくとも１つのセンサ情報が特定の範囲に収まるときのセンサ情報の組み合わせを出力し、フィルタ部の出力をオートエンコーダに入力し、オートエンコーダの出力と、フィルタ部の出力との差分を計算し、差分に基づいて異常検知を行うことにより、センサ情報の組み合わせから、精度良く異常検知を行うことができる。

また、挙動範囲が分かっているセンサ情報のみを利用するために、フィルタ部により、特定の範囲に収まるときのセンサ情報の組み合わせを出力し、オートエンコーダを用いた特徴抽出を容易にすることができる。これにより、検知対象である風力発電機について精度よく異常検知を行うことができる。

なお、上記の実施の形態では、風力発電機を検知対象とする場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、車両などの他の物体を検知対象としてもよい。

また、複数の異常検知部を備えている場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、異常検知部が一つでもよい。この場合には、統合検知部が不要となる。

また、異常検知装置が、学習処理と異常検知処理との双方を行う場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、学習処理を行う学習装置と異常検知処理を行う異常検知装置とに分けて構成してもよい。この場合には、切換部が不要となる。

また、本発明の異常検知プログラムは、記録媒体に格納して提供することができる。

１０−１〜１０−Ｎ センサ
２０ 演算部
３０−１〜３０−Ｍ 異常検知部
３２−１〜３２−Ｍ フィルタ部
３４−１〜３４−Ｍ 切換部
３６−１〜３６−Ｍ 学習部
３８−１〜３８−Ｍ 検知部
４０ 統合検知部
５０ 出力部
１００ 異常検知装置

Claims (6)

1. 複数個のセンサによって検出されたセンサ情報の組み合わせから、少なくとも１つのセンサ情報が特定の範囲に収まるか否かを判定し、前記特定の範囲に収まると判定されたときの前記センサ情報の組み合わせを出力し、前記特定の範囲に収まらないと判定されたときの前記センサ情報の組み合わせを除外するフィルタ部と、
   前記フィルタ部の出力を用いて予め学習されたオートエンコーダに、前記フィルタ部の出力を入力し、前記オートエンコーダの出力と、前記フィルタ部の出力との差分を計算し、前記差分に基づいて異常検知を行う異常検知部と、
   を含む異常検知装置。
2. 前記フィルタ部と前記オートエンコーダとのペアを複数含み、前記フィルタ部毎に前記特定の範囲が異なり、
   前記異常検知部は、前記フィルタ部と前記オートエンコーダとのペア毎に、前記フィルタ部の出力を用いて予め学習されたオートエンコーダに、前記フィルタ部の出力を入力し、前記オートエンコーダの出力と、前記フィルタ部の出力との差分を計算し、前記差分に基づいて異常検知を行う請求項１記載の異常検知装置。
3. 前記異常検知部は、前記センサ情報の時系列の一定区間の各々について、前記ペア毎に、前記差分の平均値又は中央値を計算し、前記ペア毎の前記差分の平均値又は中央値を統合し、統合結果に基づいて異常検知を行う請求項２記載の異常検知装置。
4. 前記特定の範囲は、異なるセンサ情報間で線形性が得られる範囲である請求項１〜請求項３の何れか１項記載の異常検知装置。
5. 前記オートエンコーダは、前記フィルタ部の出力を入力したときに、前記フィルタ部の出力と同じ出力が得られるように予め学習されたものである請求項１〜請求項４の何れか１項記載の異常検知装置。
6. コンピュータを、
   複数個のセンサによって検出されたセンサ情報の組み合わせから、少なくとも１つのセンサ情報が特定の範囲に収まるか否かを判定し、前記特定の範囲に収まると判定されたときの前記センサ情報の組み合わせを出力し、前記特定の範囲に収まらないと判定されたときの前記センサ情報の組み合わせを除外するフィルタ部、及び
   前記フィルタ部の出力を用いて予め学習されたオートエンコーダに、前記フィルタ部の出力を入力し、前記オートエンコーダの出力と、前記フィルタ部の出力との差分を計算し、前記差分に基づいて異常検知を行う異常検知部
   として機能させるための異常検知プログラム。

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