JP4670662B2 - 異常検出装置 - Google Patents
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Description
本発明の実施形態1について図1〜4を用いて説明する。図1は、実施形態1の異常検出装置の構成を示すブロック図である。図2は、上記異常検出装置による追加学習データの作成方法を説明する図である。図3は、上記異常検出装置による学習方法を説明するフローチャートである。図4は、上記異常検出装置による検査方法を説明するフローチャートである。
本発明の実施形態2について図1,5を用いて説明する。図5は、実施形態2の異常検出装置による追加学習データの作成方法を説明する図である。
本発明の実施形態3について図1を用いて説明する。
本発明の実施形態4について図6を用いて説明する。図6は、実施形態4の異常検出装置の要部構成を示すブロック図である。
2 特徴量抽出部
4 追加特徴量作成部
50 マップ作成部
Claims (4)
- 学習時に、入力層ニューロン及び出力層ニューロンで構成される競合型ニューラルネットワークに複数の学習データを入力して、前記出力層ニューロンごとに、前記複数の学習データを用いた学習によって決定された重み係数データを有するとともに、当該出力層ニューロンを発火させた学習データのそれぞれと前記重み係数データとのユークリッド距離の分布の標準偏差に基づいて決定された、当該出力層ニューロンが発火するか否かの閾値を有するクラスタリングマップを作成するマップ作成部と、検査データを前記クラスタリングマップに入力し、前記検査データと前記重み係数データとのユークリッド距離を前記出力層ニューロンごとに算出して当該ユークリッド距離の最小値を抽出し、前記最小値となる出力層ニューロンの閾値と前記最小値とを比較することによって監視対象の異常状態を検出するクラスタ判定部と、学習時に監視対象の振動又は音に基づく測定信号を学習信号として複数入力し、入力された複数の学習信号から特徴量を抽出した複数の基本学習データを作成し、検査時に前記測定信号を検査信号として入力し当該検査信号から当該監視対象の特徴量を抽出した前記検査データを作成する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部で作成された前記複数の基本学習データを記憶する学習データ記憶部とを備える異常検出装置であって、
前記学習データ記憶部に記憶されている前記複数の基本学習データの各要素の値を入力とし、前記基本学習データの各要素の最小値以上及び最大値以下となる変換値を求め、前記変換値を各要素の値とする追加学習データを作成する追加特徴量作成部と、
前記学習データに削除優先順位を付与する削除リスト作成部とをさらに備え、
前記学習データ記憶部に記憶されている前記複数の基本学習データ及び前記追加特徴量作成部で作成された前記追加学習データを前記学習データとし、
前記削除リスト作成部は、
前記出力層ニューロンのそれぞれに対して、当該出力層ニューロンを発火させる学習データのうち、前記削除優先順位が付与されていない学習データと前記重み係数データとのユークリッド距離を算出する機能と、
前記ユークリッド距離の分布の標準偏差を算出するとともに、前記ユークリッド距離ごとに、当該ユークリッド距離を除いた残りのユークリッド距離の分布の第2標準偏差を算出する機能と、
前記標準偏差との差が最小になる第2標準偏差を抽出し、抽出した第2標準偏差の算出時に除かれたユークリッド距離に対応する学習データを前記削除候補データとする機能と、前記出力層ニューロンを発火させた学習データに対して、先に前記削除候補データとなった順に高い削除優先順位を付与する機能とを有し、
前記学習データ記憶部は、前記基本学習データが予め決められた数より多く作成された場合に前記削除優先順位の高い順に前記基本学習データを削除する
ことを特徴とする異常検出装置。 - 前記追加特徴量作成部は、前記基本学習データの各要素の最小値以上及び最大値以下の範囲内の乱数を前記変換値とすることを特徴とする請求項1記載の異常検出装置。
- 前記追加特徴量作成部は、前記変換値の各要素間の比率を、前記基本学習データの要素ごとの平均値における各要素間の比率と等しくすることを特徴とする請求項1記載の異常検出装置。
- 前記追加特徴量作成部は、前記変換値の各要素間の比率を、前記基本学習データの要素ごとの平均値における各要素間の比率に予め決められた範囲内の乱数を増減した値とすることを特徴とする請求項1記載の異常検出装置。
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