JP2022036261A - 異常診断方法および異常診断装置 - Google Patents
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Abstract
Description
近年、工場などの設備では、IT化や自動化が高度に進んでいる。設備を効率よく、かつ、安全に自動化するためには、正確なセンシングと適切なフィードバックとが必要不可欠である。このため、故障、サイバー攻撃などによる異常を検知する異常検知は、設備の不良による大きな損害を事前に回避するために極めて重要な技術である。
[1.異常診断システムの構成]
まず、本実施の形態における異常診断システムの概略構成について説明する。
[2-1.異常診断装置の構成]
次に、異常診断装置100のハードウェア構成について図2を用いて説明する。
次に、異常診断システム1における監視対象300の一例として制御システム310から観測データを得る場合について説明する。
6とを備える。
次に、異常診断システム1の機能構成について図4を用いて説明する。
次に、観測データ210の詳細について図5を用いて説明する。
次に、グループの設定方法について図6Aおよび図6Bを用いて詳細に説明する。
次に、生成部140による異常検知モデルの生成処理について詳細に説明する。
次に、生成した異常検知モデルを用いた判定部160による判定処理について詳細に説明する。
次に、異常の原因であるグループを特定する特定処理について、詳細に説明する。
本実施の形態に係る異常診断方法によれば、複数の変数を観測した値で構成される観測値において、変数のグループを予め定めておくため、広範な問題に対して高精度に異常の原因となるグループを特定することができる。
なお、本発明を上記の実施の形態に基づいて説明してきたが、本発明は、上記の実施の形態に限定されないのはもちろんである。以下のような場合も本発明に含まれる。
上記の実施の形態では、監視対象として制御システムの構成を説明した。そして、スイッチングハブから得られる観測データを用いて異常判定を実施するものとして説明したが、それだけに限られない。例えば化学プラントにおける種々のセンサから得られる観測値を観測データとして取得し、当該観測データを用いて異常判定を実施しても良い。
上記の実施の形態に係る異常診断装置100では、ベクトル値への変換の手段として1-of-Nエンコードを利用して数値化するとしたが、エンコードの方法はそれだけに限らない。例えば、非特許文献3にあるようなembeddingを用いる方法や、乱数を用いてエンコードする方法など、特定の次元数の実数値ベクトルに変換する方法が考えられる。これにより、より高精度に異常検知モデルの生成や異常判定を行うことができる。さらに、新たなカテゴリが生じる場合であっても、変数の次元を増やすことなくベクトル化することができる。
上記の実施の形態に係る異常診断装置100では、変数のグルーピングをユーザからの入力IF105への入力に基づいて設定するとしたが、これに限らない。UI111、111aには、さらに、変数間の相互情報量を示す表示が追加されてもよい。また、ユーザから入力IF105にグルーピングしたいグループ数を示す入力が受け付けられた場合、当該入力で示されるグループ数に応じて、非特許文献4または非特許文献5に記載の方法で自動的にグルーピングしてもよい。
上記の実施の形態において、オートエンコーダを用いた異常判定を行ったが、他の方法を用いて異常判定を行ってもよい。例えば、カーネル密度推定によって確率密度関数を推定し、所定の閾値を下回る場合に異常と判定する方法を用いてもよいし、オートエンコーダの代わりに1クラスサポートベクトルマシンまたは変分オートエンコーダを用いて異常判定を行ってもよい。
上記の実施の形態では、異常の原因となる変数グループを特定する方法として、グループ正則化を用いたが、その他にも様々な方法が考えられる。例えば、オートエンコーダの出力値の2乗平均誤差が所定の値を超えている変数グループを異常の原因となる変数グループと特定してもよいし、特定の変数グループ以外の変数を固定し、特定の変数グループのみを変数とみなしてスコアを極小となる値を勾配法で求め、最もスコアが小さくなる場合の変数グループを異常の原因となる変数グループであるとしてもよい。
100 異常診断装置
101 CPU
102 メインメモリ
103 ストレージ
104 通信IF
105 入力IF
106 ディスプレイ
110 第1取得部
111、111a UI
112 項目
113 グループ追加ボタン
114 グループ削除ボタン
115 グループなし
120 グループ情報DB
130 第2取得部
140 生成部
150 異常検知モデルDB
160 判定部
170 特定部
200 サーバ
210 観測データ
211 学習用データ
212 診断用データ
300 監視対象
310 制御システム
311 ルータ
312 スイッチングハブ
313 管理端末
314 サーバ
315 PLC
316 センサ
Claims (7)
- 監視対象の状態を観測することにより得られた、前記状態を示す複数の変数の値で構成される観測値を用いて、当該観測値が異常であるか否かを診断する異常診断装置が実行する異常診断方法であって、
前記異常診断装置は、プロセッサおよびメモリを備え、
前記メモリは、複数の前記観測値を用いた学習により生成された異常検知モデルを記憶しており、
前記プロセッサは、
前記複数の変数のうち互いに関連のある少なくとも2つの変数の組み合わせでそれぞれが構成される1以上のグループを示すグループ情報を取得し、
前記観測値を取得し、
前記メモリから前記異常検知モデルを読み出して、前記異常検知モデルに前記観測値を入力することでスコアを算出し、
前記スコアを用いて前記観測値が異常であるか否かを判定し、
前記観測値が異常であると判定した場合、前記スコアと取得した前記グループ情報で示される前記1以上のグループとに基づいて定義される損失関数を用いて、当該観測値の前記1以上のグループのうち、異常の原因であるグループを特定する
異常診断方法。 - 前記観測値が異常であるか否かの判定では、
算出した前記スコアが予め定められた第1の閾値以上の場合、取得した前記観測値が異常であると判定し、
算出した前記スコアが前記第1の閾値未満の場合、取得した前記複数の観測値が異常でないと判定する
請求項1に記載の異常診断方法。 - 前記異常検知モデルは、前記複数の観測値を用いて、前記学習としてのオートエンコーダ、変分オートエンコーダ、および、1クラスサポートベクトルマシンのうちの少なくとも1つによって生成されたモデルである
請求項1に記載の異常診断方法。 - 前記異常検知モデルが、前記複数の観測値を用いて、前記学習としてオートエンコーダによって生成されたモデルの場合、前記スコアは、前記オートエンコーダへの入力ベクトルと出力ベクトルとの2乗平均誤差を用いて算出される
請求項1に記載の異常診断方法。 - 前記異常検知モデルが、前記複数の観測値を用いて、前記学習として変分オートエンコーダによって生成されたモデルの場合、前記損失関数は、負の対数尤度を用いて定義される
請求項1に記載の異常診断方法。 - 前記異常の原因であるグループの特定では、
前記観測値を初期値として前記損失関数の値が小さくなるような変位ベクトルを求め、
前記変位ベクトルの中で非零の変数を構成要素に含むグループを異常の原因として特定する
請求項1に記載の異常診断方法。 - 監視対象の状態を観測することにより得られた、前記状態を示す複数の変数の値で構成される観測値を用いて、当該観測値が異常であるか否かを診断する異常診断装置であって、
プロセッサおよびメモリを備え、
前記メモリは、複数の前記観測値を用いた学習により生成された異常検知モデルを記憶しており、
前記プロセッサは、
前記複数の変数のうち互いに関連のある少なくとも2つの変数の組み合わせでそれぞれが構成される1以上のグループを示すグループ情報を取得し、
前記観測値を取得し、
前記メモリから前記異常検知モデルを読み出して、前記異常検知モデルに前記観測値を入力することでスコアを算出し、
前記スコアを用いて前記観測値が異常であるか否かを判定し、
前記観測値が異常であると判定した場合、前記スコアと取得した前記グループ情報で示される前記1以上のグループとに基づいて定義される損失関数を用いて、当該観測値の前記1以上のグループのうち、異常の原因であるグループを特定する
異常診断装置。
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