JP5140476B2 - 異常検出方法および異常検出装置 - Google Patents
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Description
上記データ取得ステップで取得した複数の時系列データのうちの第1の時系列データを一軸に配置し該複数の時系列データのうちの第2の時系列データを他軸に配置したDTW表記において、一軸および他軸の時系列データのサンプリングタイム毎に区画された各マスにおける該各マスに対応する一軸上のデータと他軸上のデータとの間のこれら双方のデータの距離を計算し該距離に基づいてマスを選択することによりワーピングパスを求めるワーピングパス算出ステップと、
上記ワーピングパス上の各マスに対応する一軸上のデータと他軸上のデータとの平均値を求めることにより該ワーピングパス上の各マスごとの平均値の時系列的な集合からなる標準時系列データを算出する標準時系列データ算出ステップと、
異常検出対象の時系列データである対象時系列データを取得する異常検出対象データ取得ステップと、
上記標準時系列データ算出ステップで算出された標準時系列データを一軸に配置し上記異常検出対象データ取得ステップで取得された対象時系列データを他軸に配置したDTW表記において該標準時系列データと該対象時系列データとの間の距離を算出する距離算出ステップと、
上記距離算出ステップで算出された距離が該時系列データ中で予め規定された基準よりも大きいものを異常として検出する異常データ点検出ステップとを有することを特徴とする。
上記距離算出ステップで算出された距離を上記総距離算出ステップで算出された総距離で除して影響度を求める影響度算出ステップとをさらに有し、
上記異常データ点検出ステップが、上記対象時系列データ中で上記影響度が予め規定された基準値よりも大きい点を異常として検出するステップであることが好ましい。
複数の時系列データを取得するデータ取得部と、
上記データ取得部で取得した複数の時系列データのうちの第1の時系列データを一軸に配置し該複数の時系列データのうちの第2の時系列データを他軸に配置したDTW表記において、一軸および他軸の時系列データのサンプリングタイム毎に区画された各マスにおける該各マスに対応する一軸上のデータと他軸上のデータとの間のこれら双方のデータの距離を計算し該距離に基づいてマスを選択することによりワーピングパスを求めるワーピングパス算出部と、
上記ワーピングパス上の各マスに対応する一軸上のデータと他軸上のデータとの平均値を求めることにより該ワーピングパス上の各マスごとの平均値の時系列的な集合からなる標準時系列データを算出する標準時系列データ算出部と、
異常検出対象の時系列データである対象時系列データを取得する異常検出対象データ取得部と、
上記標準時系列データ算出部で算出された標準時系列データを一軸に配置し上記異常検出対象データ取得部で取得された対象時系列データを他軸に配置したDTW表記において該標準時系列データと該対象時系列データとの間の距離を算出する距離算出部と、
上記距離算出部で算出された距離が該時系列データ中で予め規定された基準値よりも大きい点を異常として検出する異常データ点検出部とを有することを特徴とする。
上記距離算出部で算出された距離を前記総距離算出部で算出された総距離で除して影響度を求める影響度算出部とをさらに備え、
上記異常データ点検出部が、上記対象時系列データ中で上記影響度が予め規定された基準よりも大きいものを異常として検出するものであることが好ましい。
影響度=サンプルごとの距離/距離の総和×100% 式1
で算出された影響度が示されていることになる。この式1を使って影響度を算出すると、複数の列データのうちのどの列データにおいても距離の総和に占めるサンプルごとの距離の割合が影響度として算出されることになるため、各時系列データそれぞれの各サンプルの異常の影響度が正規化されることとなる。
<開始後5秒以内に属するサンプルの距離の和>×100% 式2
また、サンプルを時間帯などでグルーピングすることで、グループによる異常への影響度を算出しても良い。
<開始a〜b秒以内に属するサンプルの距離の和>/<距離の総和>×100% 式3
なお、局所的な異常として特定された異常データ点が計測ノイズである場合には、異常データ点を対象時系列データから除外するように構成するのが好ましい。このようにすれば、計測ノイズの影響による誤判断の発生を軽減できる。
2 異常検出装置
10 AD変換器
20、200 コンピュータ
21 データ取得部
22 ワーピングパス算出部
23 標準時系列データ算出部
24 動作制御部
201 距離算出部
202 異常検出部
203 表示部
30 記憶装置
Claims (4)
- 複数の時系列データを取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップで取得した複数の時系列データのうちの第1の時系列データを一軸に配置し該複数の時系列データのうちの第2の時系列データを他軸に配置したDTW表記において、一軸および他軸の時系列データのサンプリングタイム毎に区画された各マスにおける該各マスに対応する一軸上のデータと他軸上のデータとの間のこれら双方のデータの距離を計算し該距離に基づいてマスを選択することによりワーピングパスを求めるワーピングパス算出ステップと、
前記ワーピングパス上の各マスに対応する一軸上のデータと他軸上のデータとの平均値を求めることにより該ワーピングパス上の各マスごとの平均値の時系列的な集合からなる標準時系列データを算出する標準時系列データ算出ステップと、
異常検出対象の時系列データである対象時系列データを取得する異常検出対象データ取得ステップと、
前記標準時系列データ算出ステップで算出された標準時系列データを一軸に配置し前記異常検出対象データ取得ステップで取得された対象時系列データを他軸に配置したDTW表記において該標準時系列データと該対象時系列データとの間の距離を算出する距離算出ステップと、
前記距離算出ステップで算出された距離が該時系列データ中で予め規定された基準よりも大きいものを異常として検出する異常データ点検出ステップと、
前記標準時系列データと前記対象時系列データとの間の総距離を算出する総距離算出ステップと、
前記距離算出ステップで算出された距離を前記総距離算出ステップで算出された総距離で除して影響度を求める影響度算出ステップとを有し、
前記異常データ点検出ステップが、前記対象時系列データ中で前記影響度が予め規定された基準よりも大きいものを異常として検出するステップであることを特徴とする異常検出方法。 - さらに、前記対象時系列データから検出された前記異常データ点を該対象時系列データから除外する除外ステップを有することを特徴とする請求項1記載の異常検出方法。
- 複数の時系列データを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部で取得した複数の時系列データのうちの第1の時系列データを一軸に配置し該複数の時系列データのうちの第2の時系列データを他軸に配置したDTW表記において、一軸および他軸の時系列データのサンプリングタイム毎に区画された各マスにおける該各マスに対応する一軸上のデータと他軸上のデータとの間のこれら双方のデータの距離を計算し該距離に基づいてマスを選択することによりワーピングパスを求めるワーピングパス算出部と、
前記ワーピングパス上の各マスに対応する一軸上のデータと他軸上のデータとの平均値を求めることにより該ワーピングパス上の各マスごとの平均値の時系列的な集合からなる標準時系列データを算出する標準時系列データ算出部と、
異常検出対象の時系列データである対象時系列データを取得する異常検出対象データ取得部と、
前記標準時系列データ算出部で算出された標準時系列データを一軸に配置し前記異常検出対象データ取得部で取得された対象時系列データを他軸に配置したDTW表記において該標準時系列データと該対象時系列データとの間の距離を算出する距離算出部と、
前記距離算出部で算出された距離が該時系列データ中で予め規定された基準よりも大きいものを異常として検出する異常データ点検出部と、
前記標準時系列データと前記対象時系列データとの間の総距離を算出する総距離算出部と、
前記距離算出部で算出された距離を前記総距離算出部で算出された総距離で除して影響度を求める影響度算出部とを備え、
前記異常データ点検出部が、前記対象時系列データ中で前記影響度が予め規定された基準よりも大きいものを異常として検出するものであることを特徴とする異常検出装置。 - さらに、前記対象時系列データから検出された前記異常データ点を該対象時系列データから除外する除外部を備えたことを特徴とする請求項3記載の異常検出装置。
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