JP6954671B2 - 予兆監視装置、予兆監視方法およびプログラム - Google Patents
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Description
特許文献1には、ひずみを受けたサンプルデジタル信号に現れる1波形の波形状と、当該1波形が表す0または1の符号と、の対応関係を示す推論マッピングモデルを記憶し、当該推論マッピングを参照して、実デジタル信号に現れる1波形ごとに符号を逐次特定することにより、内部環境や外部環境の影響でデジタル信号の波形がひずみを受けても、現信号を精度良く推定する技術が開示されている。
本発明の目的は、上述した課題を解決する予兆監視装置、予兆監視方法およびプログラムを提供することにある。
《予兆監視装置の構成》
以下、図面を参照しながら実施形態について詳しく説明する。
図1は、第1の実施形態に係る予兆監視装置10の構成を示す図である。
予兆監視装置10は、通信システム1に接続し、当該通信システム1から故障データを取得して故障の予兆があるか否かを判定する装置である。
スイッチ装置30は、サーバ20とストレージ40の接続を中継する装置である。
通信部50は、サーバ20とスイッチ装置30とを接続させ、スイッチ装置30とストレージ40とを接続させる。通信部50は、光モジュール51と、ケーブル52と、を備える。
サーバ20の電気信号が光モジュール51Aにより光信号に変換されて、ケーブル52Aが当該光信号を光モジュール51Bに送る。光モジュール51Bは当該光信号を電気信号に変換してスイッチ装置30に送る。スイッチ装置30は電気信号を光モジュール51Cに送り、光モジュール51Cが当該電気信号を光信号に変換してケーブル52Bに送る。ケーブル52Bは光信号を光モジュール51Dに送り、光モジュール51Dは当該光信号を電気信号に変換してストレージ40に送る。ストレージ40は電気信号を受信する。
入力受入手段120が学習開始の入力を受け入れた場合、モデル学習手段130は、データ記憶手段110が記憶している故障データの特徴量のうち、故障した時刻の前に係る一部の期間の時系列データを教師データの入力データとし、故障した時刻を含む一部の期間の時系列データを教師データの出力データとして、故障データの特徴量である光量、バイアス電量、ITWのエラー値、CRCのエラー値、位置情報、光モジュール51の型番と、時刻とを関連付けた重みを決定する。モデル学習手段130は、上記重みと、時刻と、当該重みに関連付けられた特徴量とを用いる式であるモデルを生成することにより、モデルを学習する。
例えば、通信部50の故障の原因の一つである経年劣化では、光モジュール51の光量の減衰傾向が現れる。また、この場合、光モジュール51からのバイアス電流の一時的な増加が現れる。サーバ20、スイッチ装置30またはストレージ40の故障やケーブル52の故障の場合、ITWのエラー値又はCRCのエラー値が増加傾向を示す。
以下、予兆監視装置10がモデルを学習する動作について説明する。図3は、予兆監視装置10のモデルの学習に係る動作を示すフローチャートである。
以下、予兆監視装置10の機械学習に係る動作について説明する。図4は、予兆監視装置10の機械学習に係る動作を示すフローチャートである。
以下、予兆監視装置10の故障の予兆に係る動作について説明する。図5は、予兆監視装置10の故障の予兆に係る動作を示すフローチャートである。
本発明に係る予兆監視装置10は、光モジュール51及びケーブル52を有する通信部50によって複数のコンピュータを接続する通信システム1から時系列データを取得する取得手段と、通信部50が故障した場合に通信システム1から取得した時系列データである故障データの特徴量を学習した学習済みモデルを記憶するモデル記憶手段140と、通信システム1から取得した時系列データを学習済みモデルに入力して、通信部50に故障の予兆があるか否かの判定を行う判定手段160と、を備える。
以下、基本構成に係る予兆監視装置10について説明する。図6は、基本構成に係る予兆監視装置10の構成を示す概略ブロック図である。基本構成に係る予兆監視装置10は、データ受信手段105と、データ記憶手段110と、入力受入手段120と、モデル学習手段130と、モデル記憶手段140と、判定手段160と、を備える。
以上、図面を参照して一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、様々な設計変更等をすることが可能である。
10 予兆監視装置
20 サーバ
30 スイッチ装置
40 ストレージ
50 通信部
51 光モジュール
52 ケーブル
100 制御装置
105 データ受信手段
110 データ記憶手段
120 入力受入手段
130 モデル学習手段
140 モデル記憶手段
150 モデル更新手段
160 判定手段
170 時期予測手段
180 位置特定手段
190 出力手段
200 取得部
1100 コンピュータ
1110 プロセッサ
1120 メインメモリ
1130 ストレージ
1140 インタフェース
Claims (7)
- 光モジュール及びケーブルを有する通信部によって複数のコンピュータを接続する通信システムから時系列データを取得する取得手段と、
前記通信部が故障した場合に前記通信システムから取得した時系列データである故障データの特徴量のうち、故障した時刻の前に係る一部の期間の時系列データを教師データの入力データとし、故障した時刻を含む一部の期間の時系列データを教師データの出力データとして学習した学習済みモデルを記憶するモデル記憶手段と、
前記通信システムから取得した時系列データを前記学習済みモデルに入力して、前記通信部に故障の予兆があるか否かの判定を行う判定手段と、
を備える予兆監視装置であって、
前記時系列データには、光量と、バイアス電流値と、ITWのエラー値と、CRCのエラー値と、前記光モジュールの型番と、前記光モジュールの位置を特定できる位置情報と、が含まれる予兆監視装置。 - 前記判定手段が、前記通信部に故障の予兆があるとの判定を行った場合、前記判定の内容に基づいて、当該通信部が故障する時期を予測する時期予測手段と、
を備える請求項1記載の予兆監視装置。 - 前記判定手段が、前記通信部に故障の予兆があるとの判定を行った場合、前記判定の内容に基づいて、故障に係る光モジュールを特定する位置特定手段と、
を備える請求項1から請求項2の何れか1項に記載の予兆監視装置。 - 前記判定手段の判定の内容を出力する出力手段と、
を備える請求項1から請求項3の何れか1項に記載の予兆監視装置。 - 前記通信システムから取得した前記故障データの特徴量を用いて、前記モデル記憶手段が記憶している前記学習済みモデルを更新するモデル更新手段と、
を備える請求項1から請求項4の何れか1項に記載の予兆監視装置。 - 光モジュール及びケーブルを有する通信部によって複数のコンピュータを接続する通信システムから時系列データを取得するステップと、
前記通信部が故障した場合に前記通信システムから取得した時系列データである故障データの特徴量のうち、故障した時刻の前に係る一部の期間の時系列データを教師データの入力データとし、故障した時刻を含む一部の期間の時系列データを教師データの出力データとして学習した学習済みモデルを記憶するステップと、
前記通信システムから取得した時系列データを前記学習済みモデルに入力して、前記通信部に故障の予兆があるか否かの判定を行うステップと、
を有する予測監視方法であって、
前記時系列データには、光量と、バイアス電流値と、ITWのエラー値と、CRCのエラー値と、前記光モジュールの型番と、前記光モジュールの位置を特定できる位置情報と、が含まれる予兆監視方法。 - コンピュータを、
光モジュール及びケーブルを有する通信部によって複数のコンピュータを接続する通信システムから時系列データを取得する取得手段、
前記通信部が故障した場合に前記通信システムから取得した時系列データである故障データの特徴量のうち、故障した時刻の前に係る一部の期間の時系列データを教師データの入力データとし、故障した時刻を含む一部の期間の時系列データを教師データの出力データとして学習した学習済みモデルを記憶するモデル記憶手段、
前記通信システムから取得した時系列データを前記学習済みモデルに入力して、前記通信部に故障の予兆があるか否かの判定を行う判定手段、
として機能させるプログラムであって、
前記時系列データには、光量と、バイアス電流値と、ITWのエラー値と、CRCのエラー値と、前記光モジュールの型番と、前記光モジュールの位置を特定できる位置情報と、が含まれるプログラム。
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