JP5111552B2 - 診断装置、診断方法、及び、プログラム - Google Patents
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Description
ネットワークに接続される複数の機器の動作を診断する診断装置であって、
前記機器が出力する運転情報を取得する取得部と、
日時を計時する計時部と、
前記取得された運転情報に、計時された日時を表す日時情報及び前記機器が特定される機器情報を付加して記憶する記憶部と、
前記日時情報に基づいて前記記憶された運転情報を分類し、当該分類した運転情報から、診断対象となる対象機器と、当該対象機器以外の他機器と、の類似度を判定し、当該日時情報に基づいて判定した当該類似度を機器毎に平均した値を、当該対象機器と当該他機器との類似度の平均値として算出する設置類似判定部と、
前記判定された類似度を機器毎に平均する際に、前記対象機器から出力された運転情報に付加された日時情報毎に、前記複数の機器における運転情報のばらつきの大きさで重み付けすることにより、分散性を判定する環境分散性判定部と、を備える、ことを特徴とする。
本発明のその他の観点に係る診断装置は、
ネットワークに接続される複数の機器の動作を診断する診断装置であって、
前記機器が出力する運転情報を取得する取得部と、
日時を計時する計時部と、
前記取得された運転情報に、計時された日時を表す日時情報及び前記機器が特定される機器情報を付加して記憶する記憶部と、
前記日時情報に基づいて前記記憶された運転情報を分類し、当該分類した運転情報から、診断対象となる対象機器と、当該対象機器以外の他機器と、の類似度を判定し、当該日時情報に基づいて判定した当該類似度を機器毎に平均した値を、当該対象機器と当該他機器との類似度の平均値として算出する設置類似判定部と、
前記判定された類似度を機器毎に平均する際に、前記対象機器から出力された運転情報に付加された日時情報と、当該日時情報以外の他日時情報が付された運転情報と、の類似度の低さで重み付けをすることにより、特異性を判定する環境特異性判定部と、を備える、ことを特徴とする。
ネットワークに接続される複数の機器の動作を診断する診断装置であって、
前記機器が出力する運転情報を取得する取得部と、
日時を計時する計時部と、
前記取得された運転情報に、計時された日時を表す日時情報及び前記機器が特定される機器情報を付加して記憶する記憶部と、
前記機器情報に基づいて前記記憶された運転情報を分類し、当該分類した運転情報から、診断対象となる対象機器に付加された対象日時情報と、当該対象機器以外の他機器に付加された他日時情報と、の類似度を判定し、当該機器情報に基づいて判定した当該類似度を日時情報毎に平均した値を、当該対象日時情報と当該他日時情報との類似度として算出する環境類似判定部と、を備える、ことを特徴とする。
取得部と、計時部と、記憶部と、設置類似判定部と、環境分散性判定部と、を備える、ネットワークに接続される複数の機器の動作を診断する診断装置にて実行される診断方法であって、
前記取得部が、前記機器が出力する運転情報を取得する取得工程と、
前記計時部が、日時を計時する計時工程と、
前記記憶部が、前記取得された運転情報に、計時された日時を表す日時情報及び前記機器が特定される機器情報を付加して記憶する記憶工程と、
前記設置類似判定部が、前記日時情報に基づいて前記記憶された運転情報を分類し、当該分類した運転情報から、診断対象となる対象機器と、当該対象機器以外の他機器と、の類似度を判定し、当該日時情報に基づいて判定した当該類似度を機器毎に平均した値を、当該対象機器と当該他機器との類似度の平均値として算出する設置類似判定工程と、
前記環境分散性判定部が、前記判定された類似度を機器毎に平均する際に、前記対象機器から出力された運転情報に付加された日時情報毎に、前記複数の機器における運転情報のばらつきの大きさで重み付けすることにより、分散性を判定する環境分散性判定工程と、を備える、ことを特徴とする。
本発明のその他の観点に係る診断方法は、
取得部と、計時部と、記憶部と、設置類似判定部と、環境特異性判定部と、を備える、ネットワークに接続される複数の機器の動作を診断する診断装置にて実行される診断方法であって、
前記取得部が、前記機器が出力する運転情報を取得する取得工程と、
前記計時部が、日時を計時する計時工程と、
前記記憶部が、前記取得された運転情報に、計時された日時を表す日時情報及び前記機器が特定される機器情報を付加して記憶する記憶工程と、
前記設置類似判定部が、前記日時情報に基づいて前記記憶された運転情報を分類し、当該分類した運転情報から、診断対象となる対象機器と、当該対象機器以外の他機器と、の類似度を判定し、当該日時情報に基づいて判定した当該類似度を機器毎に平均した値を、当該対象機器と当該他機器との類似度の平均値として算出する設置類似判定工程と、
前記環境特異性判定部が、前記判定された類似度を機器毎に平均する際に、前記対象機器から出力された運転情報に付加された日時情報と、当該日時情報以外の他日時情報が付された運転情報と、の類似度の低さで重み付けをすることにより、特異性を判定する環境特異性判定工程と、を備える、ことを特徴とする。
取得部と、計時部と、記憶部と、環境類似判定部と、を備える、ネットワークに接続される複数の機器の動作を診断する診断装置にて実行される診断方法であって、
前記取得部が、前記機器が出力する運転情報を取得する取得工程と、
前記計時部が、日時を計時する計時工程と、
前記記憶部が、前記取得された運転情報に、計時された日時を表す日時情報及び前記機器が特定される機器情報を付加して記憶する記憶工程と、
前記環境類似判定部が、前記機器情報に基づいて前記記憶された運転情報を分類し、当該分類した運転情報から、診断対象となる対象機器に付加された対象日時情報と、当該対象機器以外の他機器に付加された他日時情報と、の類似度を判定し、当該機器情報に基づいて判定した当該類似度を日時情報毎に平均した値を、当該対象日時情報と当該他日時情報との類似度として算出する環境類似判定工程と、を備える、ことを特徴とする。
ネットワークに接続される複数の機器の動作を診断するコンピュータを機能させるプログラムであって、当該コンピュータを、
前記機器が出力する運転情報を取得する取得部、
日時を計時する計時部、
前記取得された運転情報に、計時された日時を表す日時情報及び前記機器が特定される機器情報を付加して記憶する記憶部、
前記日時情報に基づいて前記記憶された運転情報を分類し、当該分類した運転情報から、診断対象となる対象機器と、当該対象機器以外の他機器と、の類似度を判定し、当該日時情報に基づいて判定した当該類似度を機器毎に平均した値を、当該対象機器と当該他機器との類似度の平均値として算出する設置類似判定部、
前記判定された類似度を機器毎に平均する際に、前記対象機器から出力された運転情報に付加された日時情報毎に、前記複数の機器における運転情報のばらつきの大きさで重み付けすることにより、分散性を判定する環境分散性判定部、として機能させる、ことを特徴とする。
本発明のその他の観点に係るプログラムは、
ネットワークに接続される複数の機器の動作を診断するコンピュータを機能させるプログラムであって、当該コンピュータを、
前記機器が出力する運転情報を取得する取得部、
日時を計時する計時部、
前記取得された運転情報に、計時された日時を表す日時情報及び前記機器が特定される機器情報を付加して記憶する記憶部、
前記日時情報に基づいて前記記憶された運転情報を分類し、当該分類した運転情報から、診断対象となる対象機器と、当該対象機器以外の他機器と、の類似度を判定し、当該日時情報に基づいて判定した当該類似度を機器毎に平均した値を、当該対象機器と当該他機器との類似度の平均値として算出する設置類似判定部、
前記判定された類似度を機器毎に平均する際に、前記対象機器から出力された運転情報に付加された日時情報と、当該日時情報以外の他日時情報が付された運転情報と、の類似度の低さで重み付けをすることにより、特異性を判定する環境特異性判定部、として機能させる、ことを特徴とする。
ネットワークに接続される複数の機器の動作を診断するコンピュータを機能させるプログラムであって、当該コンピュータを、
前記機器が出力する運転情報を取得する取得部、
日時を計時する計時部、
前記取得された運転情報に、計時された日時を表す日時情報及び前記機器が特定される機器情報を付加して記憶する記憶部、
前記機器情報に基づいて前記記憶された運転情報を分類し、当該分類した運転情報から、診断対象となる対象機器に付加された対象日時情報と、当該対象機器以外の他機器に付加された他日時情報と、の類似度を判定し、当該機器情報に基づいて判定した当該類似度を日時情報毎に平均した値を、当該対象日時情報と当該他日時情報との類似度として算出する環境類似判定部、として機能させる、ことを特徴とする。
図1は、本発明に係る診断装置10が接続されるネットワークを示す図である。同図に示すように、ネットワーク1には、診断装置10及び機器20(20a〜20f)が接続され、システムが形成されている。診断装置10と機器20との間では、ネットワーク1を介して、所定のデータのやり取りが行われる。なお、ネットワーク1に接続される機器20の数は、任意である。
ここで述べる例においては、機器20a〜20fが設置されたエリアの大きさ2種類、及び、窓の有無のみを設置条件の違いとして簡略化して説明する。このため、大部屋で窓があるエリアに設置された機器20a及び機器20b、小部屋で窓がないエリアに設置された機器20e及び機器20fが類似の設置条件となっている。実際には、機器の配置場所の違いや、設置エリア内の熱源の量、壁の熱伝達率など、様々な要素が考えられるため、これらの要素を含めた設置条件を設定することもできる。
ここで述べる例においては、気温が2種類、天気が2種類のみを環境条件の違いとして簡略化して説明する。このため、気温が「普通」であり、天気が「晴れ」である日付1及び日付3、気温が「低い」であり、天気が「曇り」である日付5及び日付6が類似の環境条件になっている。実際には、湿度や風速など、様々な要素が考えられるため、これらの要素を含めた環境条件を設定することもできる。
ただし、環境条件、設置条件は本来、複雑でありデータとして入力することが困難な情報であり、データとして蓄積されていない情報である。つまり、作業者が参照可能な情報は、典型的には、運転情報のみである。
なお、ステップS101〜S102の処理が既に実行されており、その結果として、日付1での機器20a〜20fの運転情報が記憶部102に蓄積されているものとする。
ここで、センサIDとは、機器20が備える温度や圧力を検知するセンサに付されたIDをいう。当該センサIDにより、どのセンサが検知したかを特定することができる。
実施形態1では、対象となっている日付に基づく対象運転情報を用いる例について説明した。本実施形態では、最適化した日付に基づく対象運転情報を用いる例について説明する。なお、上述の実施形態と共通する構成については同じ参照番号を用い説明を省略する。
実施形態1では、対象となっている日付に基づく対象運転情報を用いる例について説明した。本実施形態では、最適化した日付に基づく対象運転情報を用いる例について説明する。なお、上述の実施形態と共通する構成については同じ参照番号を用い説明を省略する。
一方で、実施形態3では、機器番号2の機器20b及び日付番号3の日付3の類似度が0.72、それ以外の最大類似度が0.14となっており、正しい類似運転情報以外の類似度が、正しい類似運転情報の約19.4%(=0.14/0.72×100)にとどまっており、運転情報のノイズなどにより誤った類似運転情報が選択されることを抑えられている。
10 診断装置
20(20a〜20f) 機器
101 取得部
102 記憶部
103 計時部
104 設置類似判定部
105 環境類似判定部
106 選択部
107 表示部
201 運転情報最適化部
301 環境特異性判定部
302 環境分散性判定部
303 設置特異性判定部
304 設置分散性判定部
Claims (14)
- ネットワークに接続される複数の機器の動作を診断する診断装置であって、
前記機器が出力する運転情報を取得する取得部と、
日時を計時する計時部と、
前記取得された運転情報に、計時された日時を表す日時情報及び前記機器が特定される機器情報を付加して記憶する記憶部と、
前記日時情報に基づいて前記記憶された運転情報を分類し、当該分類した運転情報から、診断対象となる対象機器と、当該対象機器以外の他機器と、の類似度を判定し、当該日時情報に基づいて判定した当該類似度を機器毎に平均した値を、当該対象機器と当該他機器との類似度の平均値として算出する設置類似判定部と、
前記判定された類似度を機器毎に平均する際に、前記対象機器から出力された運転情報に付加された日時情報毎に、前記複数の機器における運転情報のばらつきの大きさで重み付けすることにより、分散性を判定する環境分散性判定部と、を備える、
ことを特徴とする診断装置。 - ネットワークに接続される複数の機器の動作を診断する診断装置であって、
前記機器が出力する運転情報を取得する取得部と、
日時を計時する計時部と、
前記取得された運転情報に、計時された日時を表す日時情報及び前記機器が特定される機器情報を付加して記憶する記憶部と、
前記日時情報に基づいて前記記憶された運転情報を分類し、当該分類した運転情報から、診断対象となる対象機器と、当該対象機器以外の他機器と、の類似度を判定し、当該日時情報に基づいて判定した当該類似度を機器毎に平均した値を、当該対象機器と当該他機器との類似度の平均値として算出する設置類似判定部と、
前記判定された類似度を機器毎に平均する際に、前記対象機器から出力された運転情報に付加された日時情報と、当該日時情報以外の他日時情報が付された運転情報と、の類似度の低さで重み付けをすることにより、特異性を判定する環境特異性判定部と、を備える、
ことを特徴とする診断装置。 - 前記判定された類似度を機器毎に平均する際に、前記対象機器から出力された運転情報に付加された日時情報毎に、前記複数の機器における運転情報のばらつきの大きさで重み付けすることにより、分散性を判定する環境分散性判定部、をさらに備える、
ことを特徴とする請求項2に記載の診断装置。 - ネットワークに接続される複数の機器の動作を診断する診断装置であって、
前記機器が出力する運転情報を取得する取得部と、
日時を計時する計時部と、
前記取得された運転情報に、計時された日時を表す日時情報及び前記機器が特定される機器情報を付加して記憶する記憶部と、
前記機器情報に基づいて前記記憶された運転情報を分類し、当該分類した運転情報から、診断対象となる対象機器に付加された対象日時情報と、当該対象機器以外の他機器に付加された他日時情報と、の類似度を判定し、当該機器情報に基づいて判定した当該類似度を日時情報毎に平均した値を、当該対象日時情報と当該他日時情報との類似度として算出する環境類似判定部と、を備える、
ことを特徴とする診断装置。 - 前記判定された類似度を日時情報毎に平均する際に、前記対象日時情報が付加された対象機器の運転情報と、当該対象機器以外の他機器の運転情報と、の類似度の低さで重み付けをすることにより、特異性を判定する環境特異性判定部、をさらに備える、
ことを特徴とする請求項4に記載の診断装置。 - 前記判定された類似度を日時情報毎に平均する際に、前記複数の機器毎に、日時情報における運転情報のばらつきの大きさで重み付けすることにより、分散性を判定する環境分散性判定部、をさらに備える、
ことを特徴とする請求項4又は5に記載の診断装置。 - 前記対象日時情報と前記他日時情報との類似度が、所定の閾値を超える場合、当該所定の閾値を超えた類似度が判定された日時情報が付加された運転情報を前記記憶部から削除して、最適化する運転情報最適化部、をさらに備える、
ことを特徴とする請求項4乃至6のいずれか1項に記載の診断装置。 - 前記日時情報に基づいて前記記憶された運転情報を分類し、当該分類した運転情報から、診断対象となる対象機器と、当該対象機器以外の他機器と、の類似度を判定し、当該日時情報に基づいて判定した当該類似度を機器毎に平均した値を、当該対象機器と当該他機器との類似度の平均値として算出する設置類似判定部と、
前記環境類似判定部及び前記設置類似判定部が算出したそれぞれの類似度の平均値を比較して、最大となる類似度の平均値を求め、当該最大となる類似度の平均値が、前記日時情報に基づいて判定された類似度から算出されたか、又は、前記機器情報に基づいて判定された類似度から算出されたか、を判定し、当該判定結果に基づいて、類似度の平均値を選択する選択部と、をさらに備える、
ことを特徴とする請求項4乃至7のいずれか1項に記載の診断装置。 - 取得部と、計時部と、記憶部と、設置類似判定部と、環境分散性判定部と、を備える、ネットワークに接続される複数の機器の動作を診断する診断装置にて実行される診断方法であって、
前記取得部が、前記機器が出力する運転情報を取得する取得工程と、
前記計時部が、日時を計時する計時工程と、
前記記憶部が、前記取得された運転情報に、計時された日時を表す日時情報及び前記機器が特定される機器情報を付加して記憶する記憶工程と、
前記設置類似判定部が、前記日時情報に基づいて前記記憶された運転情報を分類し、当該分類した運転情報から、診断対象となる対象機器と、当該対象機器以外の他機器と、の類似度を判定し、当該日時情報に基づいて判定した当該類似度を機器毎に平均した値を、当該対象機器と当該他機器との類似度の平均値として算出する設置類似判定工程と、
前記環境分散性判定部が、前記判定された類似度を機器毎に平均する際に、前記対象機器から出力された運転情報に付加された日時情報毎に、前記複数の機器における運転情報のばらつきの大きさで重み付けすることにより、分散性を判定する環境分散性判定工程と、を備える、
ことを特徴とする診断方法。 - 取得部と、計時部と、記憶部と、設置類似判定部と、環境特異性判定部と、を備える、ネットワークに接続される複数の機器の動作を診断する診断装置にて実行される診断方法であって、
前記取得部が、前記機器が出力する運転情報を取得する取得工程と、
前記計時部が、日時を計時する計時工程と、
前記記憶部が、前記取得された運転情報に、計時された日時を表す日時情報及び前記機器が特定される機器情報を付加して記憶する記憶工程と、
前記設置類似判定部が、前記日時情報に基づいて前記記憶された運転情報を分類し、当該分類した運転情報から、診断対象となる対象機器と、当該対象機器以外の他機器と、の類似度を判定し、当該日時情報に基づいて判定した当該類似度を機器毎に平均した値を、当該対象機器と当該他機器との類似度の平均値として算出する設置類似判定工程と、
前記環境特異性判定部が、前記判定された類似度を機器毎に平均する際に、前記対象機器から出力された運転情報に付加された日時情報と、当該日時情報以外の他日時情報が付された運転情報と、の類似度の低さで重み付けをすることにより、特異性を判定する環境特異性判定工程と、を備える、
ことを特徴とする診断方法。 - 取得部と、計時部と、記憶部と、環境類似判定部と、を備える、ネットワークに接続される複数の機器の動作を診断する診断装置にて実行される診断方法であって、
前記取得部が、前記機器が出力する運転情報を取得する取得工程と、
前記計時部が、日時を計時する計時工程と、
前記記憶部が、前記取得された運転情報に、計時された日時を表す日時情報及び前記機器が特定される機器情報を付加して記憶する記憶工程と、
前記環境類似判定部が、前記機器情報に基づいて前記記憶された運転情報を分類し、当該分類した運転情報から、診断対象となる対象機器に付加された対象日時情報と、当該対象機器以外の他機器に付加された他日時情報と、の類似度を判定し、当該機器情報に基づいて判定した当該類似度を日時情報毎に平均した値を、当該対象日時情報と当該他日時情報との類似度として算出する環境類似判定工程と、を備える、
ことを特徴とする診断方法。 - ネットワークに接続される複数の機器の動作を診断するコンピュータを機能させるプログラムであって、当該コンピュータを、
前記機器が出力する運転情報を取得する取得部、
日時を計時する計時部、
前記取得された運転情報に、計時された日時を表す日時情報及び前記機器が特定される機器情報を付加して記憶する記憶部、
前記日時情報に基づいて前記記憶された運転情報を分類し、当該分類した運転情報から、診断対象となる対象機器と、当該対象機器以外の他機器と、の類似度を判定し、当該日時情報に基づいて判定した当該類似度を機器毎に平均した値を、当該対象機器と当該他機器との類似度の平均値として算出する設置類似判定部、
前記判定された類似度を機器毎に平均する際に、前記対象機器から出力された運転情報に付加された日時情報毎に、前記複数の機器における運転情報のばらつきの大きさで重み付けすることにより、分散性を判定する環境分散性判定部、として機能させる、
ことを特徴とするプログラム。 - ネットワークに接続される複数の機器の動作を診断するコンピュータを機能させるプログラムであって、当該コンピュータを、
前記機器が出力する運転情報を取得する取得部、
日時を計時する計時部、
前記取得された運転情報に、計時された日時を表す日時情報及び前記機器が特定される機器情報を付加して記憶する記憶部、
前記日時情報に基づいて前記記憶された運転情報を分類し、当該分類した運転情報から、診断対象となる対象機器と、当該対象機器以外の他機器と、の類似度を判定し、当該日時情報に基づいて判定した当該類似度を機器毎に平均した値を、当該対象機器と当該他機器との類似度の平均値として算出する設置類似判定部、
前記判定された類似度を機器毎に平均する際に、前記対象機器から出力された運転情報に付加された日時情報と、当該日時情報以外の他日時情報が付された運転情報と、の類似度の低さで重み付けをすることにより、特異性を判定する環境特異性判定部、として機能させる、
ことを特徴とするプログラム。 - ネットワークに接続される複数の機器の動作を診断するコンピュータを機能させるプログラムであって、当該コンピュータを、
前記機器が出力する運転情報を取得する取得部、
日時を計時する計時部、
前記取得された運転情報に、計時された日時を表す日時情報及び前記機器が特定される機器情報を付加して記憶する記憶部、
前記機器情報に基づいて前記記憶された運転情報を分類し、当該分類した運転情報から、診断対象となる対象機器に付加された対象日時情報と、当該対象機器以外の他機器に付加された他日時情報と、の類似度を判定し、当該機器情報に基づいて判定した当該類似度を日時情報毎に平均した値を、当該対象日時情報と当該他日時情報との類似度として算出する環境類似判定部、として機能させる、
ことを特徴とするプログラム。
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