JP7205514B2 - 学習データ処理装置、学習データ処理方法、学習データ処理プログラム、及び非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体 - Google Patents
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Description
図1に示されるように、比較例に係る学習システム9は、測定対象から測定値を取得するデータ入出力装置92と、学習装置93と、学習モデル記憶装置94と、判定装置95とを備える。学習システム9は、測定値をモデルに適用することによって測定対象のメンテナンスのタイミングを判定する。学習システム9は、測定値を適用するモデルとして、学習データに基づく学習モデルを生成する。
図3に示されるように、本開示の一実施形態に係る学習システム1は、学習データ処理装置10と、データ入出力装置20と、学習装置30と、学習モデル記憶装置40と、判定装置50と、データ記憶装置60と、出力装置70とを備える。
学習システム1は、測定対象の物理量を測定して得られた測定値にモデルを適用することによって測定対象の状態を評価し、測定対象に対してとるべきアクションを判定する。測定対象は、例えばプラントの配管若しくはポンプ等の設備、又は、電気設備等を含んでよい。また、学習システム1は、プラントに限られず、センサによって物理量を測定する必要がある設備等を有するサイト等にも適用される。つまり、測定対象は、サイトの設備を含んでよい。
以下、学習システム1の各構成部の具体例が説明される。
学習システム1において、学習装置30が生成する学習モデルの精度が高いほど、判定装置50は、測定対象の状態を高精度で判定できる。学習モデルの精度は、測定対象から得られた測定値に基づいて判定される測定対象の状態が実際の状態と一致する確率に対応し得る。また、学習モデルの精度は、測定対象から得られた測定値に基づいて算出される測定対象の状態を表すスコアが実際の状態に対応するスコアにどの程度近いかに対応し得る。
データ処理部12は、時系列データに含まれる全ての測定値(例えば、図2のP1、P2及びP3を含む全期間の測定値)の統計値を算出する。本実施形態において、データ処理部12は、統計値として測定値の平均値及び標準偏差を算出する。データ処理部12は、統計値として、例えば中央値、最大値若しくは最小値、又は、第1四分位若しくは第3四分位等の他の種々の統計量を算出してもよい。
データ処理部12は、時系列データに含まれる所定の物理量の測定値が所定条件を満たす場合、その測定値を除外データとして特定する。具体的には、データ処理部12は、測定対象が稼働していない可能性が高いときに取得されたデータを除外データとして特定して除外する停止時データ除外処理を実行する。
例えば図4に示される時系列データにおいて、Xで表される測定値は、除外データとして特定されることが望まれる。Xで表される測定値は、期間P6に含まれる他の測定値に対して大きい差を有する。一方で、Xで表される測定値は、全期間(期間P4)に含まれる測定値の一部の測定値(期間P5に含まれる測定値)に対して小さい差しか有しない。そうしてみると、全期間(期間P4)に含まれる測定値に対して上述の外れ値除外処理が実行された場合、Xで表される測定値は、除外データとして特定されにくい。
瞬時値除外処理において設定される一部の期間は、判定対象期間とも称される。データ処理部12は、瞬時値除外処理において除外データを適切に特定できるように、例えば以下に述べる方法によって判定対象期間の長さを設定してよい。
時系列データは、例えば、以下の表1に示されるように、タグA、タグB及びタグCそれぞれの測定値を含むとする。タグは、測定値を取得するセンサの識別子である。タグA、タグB及びタグCはそれぞれ、測定対象の加速度、速度及び温度を測定するセンサに対応する。各タグの測定値は、時刻データと関連づけられる。表1において、時系列データは、TM1からTM5までの5つの時刻における各タグの測定値を含むとする。表1に示されるセルのうち、網掛けのハッチングが付されているセルの測定値は、除外データに対応する。
以上述べてきたように、本実施形態に係る学習システム1において、学習データ処理装置10は、異常な測定値、又は、測定対象が稼働していない期間に得られる測定値を特定して学習データから除外できる。その結果、学習モデルを生成するという観点において学習データの品質が高められる。また、測定対象の管理者又は保全作業者等のユーザが異常な測定値を指定したり測定対象が稼働していない期間の測定値を指定したりすることなく、学習データの品質が簡便に高められる。
学習データ処理装置10は、時系列データを処理して学習データを生成する学習データ処理方法として、図8のフローチャートに例示される手順を実行してよい。図8のフローチャートに例示される手順は、学習データ処理装置10のデータ処理部12を構成するプロセッサに実行させる学習データ処理プログラムとして実現されてもよい。学習データ処理プログラムは、電磁記憶媒体等の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体に格納されてもよい。
一実施形態に係る学習システム1は、少なくとも一部の構成部を、クラウドコンピュータ上のハードウェア資源によって実現してもよい。例えば、学習装置30、学習モデル記憶装置40、又は判定装置50等は、クラウドコンピュータ上のサーバ又は記憶装置等のハードウェア資源によって実現されてよい。
10 学習データ処理装置(12:データ処理部、14:入力部)
20 データ入出力装置
30 学習装置
40 学習モデル記憶装置
50 判定装置
60 データ記憶装置
70 出力装置
Claims (8)
- 学習モデルを生成する学習装置において用いられる学習データを、少なくとも1種類の測定値を含む時系列データに基づいて生成するデータ処理部を備え、
前記データ処理部は、前記時系列データに含まれる測定値のうち所定条件を満たす測定値を前記時系列データから除外する停止時データ除外処理を実行し、
前記少なくとも1種類の測定値は、加速度の測定値又は温度の測定値の少なくとも一方の測定値を含み、
前記所定条件は、前記加速度の測定値が、前記時系列データに含まれる測定値の度数分布に含まれる2つ以上のピークの中の2つのピークの間の測定値を前記度数分布に基づいて設定された所定閾値未満であること、又は、前記温度の測定値が、前記度数分布に含まれる2つ以上のピークの中の所定のピークを除外する範囲を前記度数分布に基づいて設定された所定範囲に含まれないことの少なくとも一方を含む、学習データ処理装置。 - 前記データ処理部は、前記時系列データのうちの1つ又は複数の所定期間に含まれる測定値の統計値と、前記統計値に基づく外れ値判定上限値又は外れ値判定下限値の少なくとも一方とを算出し、前記所定期間に含まれる測定値のうち前記外れ値判定上限値以上又は前記外れ値判定下限値以下の少なくとも一方となる測定値を前記時系列データから除外する外れ値除外処理を更に実行する、請求項1に記載の学習データ処理装置。
- 前記外れ値除外処理は、前記複数の所定期間における除外処理を行う場合に、前記時系列データのうちの異なる複数の所定期間に含まれる測定値の前記統計値と、前記統計値に基づく外れ値判定上限値又は外れ値判定下限値の少なくとも一方とを算出し、前記複数の所定期間のそれぞれに含まれる測定値のうち前記外れ値判定上限値以上又は前記外れ値判定下限値以下の少なくとも一方となる測定値を前記時系列データから除外する処理を含む、請求項2に記載の学習データ処理装置。
- 前記複数の所定期間は、第1所定期間と、前記第1所定期間のうちの一部の期間である第2所定期間とを含み、
前記外れ値除外処理は、
前記第1所定期間に含まれる測定値の第1統計値と、前記第1統計値に基づく第1外れ値判定上限値又は第1外れ値判定下限値の少なくとも一方を算出し、前記第1所定期間に含まれる測定値のうち前記第1外れ値判定上限値以上又は前記第1外れ値判定下限値以下の少なくとも一方となる測定値を除外する前記第1所定期間の外れ値除外処理と、
前記第1所定期間の外れ値除外処理を実行することによって得られた除外後の測定値のうち前記第2所定期間に含まれる除外後の測定値の第2統計値と、前記第2統計値に基づく第2外れ値判定上限値又は第2外れ値判定下限値の少なくとも一方を算出し、前記第2所定期間に含まれる前記除外後の測定値のうち前記第2外れ値判定上限値以上又は前記第2外れ値判定下限値以下の少なくとも一方となる測定値を除外する前記第2所定期間の外れ値除外処理と
を含む、請求項3に記載の学習データ処理装置。 - 前記データ処理部は、前記時系列データの自己相関に基づいて前記第2所定期間の長さを設定する、請求項4に記載の学習データ処理装置。
- 学習モデルを生成する学習装置において用いられる学習データを、少なくとも1種類の測定値を含む時系列データに基づいて生成する学習データ処理方法であって、
前記時系列データに含まれる測定値のうち所定条件を満たす測定値を前記時系列データから除外する停止時データ除外ステップを含み、
前記少なくとも1種類の測定値は、加速度の測定値又は温度の測定値の少なくとも一方の測定値を含み、
前記所定条件は、前記加速度の測定値が、前記時系列データに含まれる測定値の度数分布に含まれる2つ以上のピークの中の2つのピークの間の測定値を前記度数分布に基づいて設定された所定閾値未満であること、又は、前記温度の測定値が、前記度数分布に含まれる2つ以上のピークの中の所定のピークを除外する範囲を前記度数分布に基づいて設定された所定範囲に含まれないことの少なくとも一方を含む、学習データ処理方法。 - プロセッサに、学習モデルを生成する学習装置において用いられる学習データを、少なくとも1種類の測定値を含む時系列データに基づいて生成させる、学習データ処理プログラムであって、
前記時系列データに含まれる測定値のうち所定条件を満たす測定値を前記時系列データから除外する停止時データ除外ステップを前記プロセッサに実行させ、
前記少なくとも1種類の測定値は、加速度の測定値又は温度の測定値の少なくとも一方の測定値を含み、
前記所定条件は、前記加速度の測定値が、前記時系列データに含まれる測定値の度数分布に含まれる2つ以上のピークの中の2つのピークの間の測定値を前記度数分布に基づいて設定された所定閾値未満であること、又は、前記温度の測定値が、前記度数分布に含まれる2つ以上のピークの中の所定のピークを除外する範囲を前記度数分布に基づいて設定された所定範囲に含まれないことの少なくとも一方を含む、学習データ処理プログラム。 - プロセッサに、学習モデルを生成する学習装置において用いられる学習データを、少なくとも1種類の測定値を含む時系列データに基づいて生成させる学習データ処理プログラムを格納する非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体であって、
前記学習データ処理プログラムは、前記時系列データに含まれる測定値のうち所定条件を満たす測定値を前記時系列データから除外する停止時データ除外ステップを前記プロセッサに実行させ、
前記少なくとも1種類の測定値は、加速度の測定値又は温度の測定値の少なくとも一方の測定値を含み、
前記所定条件は、前記加速度の測定値が、前記時系列データに含まれる測定値の度数分布に含まれる2つ以上のピークの中の2つのピークの間の測定値を前記度数分布に基づいて設定された所定閾値未満であること、又は、前記温度の測定値が、前記度数分布に含まれる2つ以上のピークの中の所定のピークを除外する範囲を前記度数分布に基づいて設定された所定範囲に含まれないことの少なくとも一方を含む、非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
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