JP7264231B2 - 監視方法、監視装置、プログラム - Google Patents
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Description
本発明は、監視方法、監視装置、プログラムに関する。
製造工場や処理施設などのプラントでは、各種センサから計測できる各要素の観測値である時系列データを分析し、異常状態が発生したことや製造条件の変更が発生したことなど、プラントの状態の変化を検出することが行われている。なお、プラントにおいて計測される各要素の計測値は、例えば、温度、圧力、流量、消費電力値、原料の供給量、残量などがある。そして、プラントの状態の変化を検出する方法としては、複数の時系列データの相関関係を表すモデルを生成しておき、新たに観測した時系列データが、モデルによって表された相関関係を維持しているか否かを調べ、モデルの相関関係を維持していない場合に異常状態が発生したことを検出する、という方法がある。また、単に時系列データが予め設定されていた値の条件を満たさない場合に、ある状態の変化が発生したことを検出する、という方法もある。
なお、上述した状態の変化を検出する監視対象は、プラントに限らず、情報処理システムなどの設備である場合もある。例えば、監視対象が情報処理システムである場合には、情報処理システムを構成する各情報処理装置のＣＰＵ（Central Processing Unit）使用率、メモリ使用率、ディスクアクセス頻度、入出力パケット数、消費電力値などを、各要素の計測値として計測し、かかる計測値を分析して情報処理システムの状態の変化を検出することも行われている。
そして、上述したように、監視対象の状態の変化を検出した際には、かかる状態の変化の要因を特定し、適切な対応を取る必要が生じうる。例えば、特許文献１では、類似関係にある時系列データをグループにまとめて分析することで、要因となる時系列データつまり要素を特定している。
しかしながら、上述したように、監視対象の状態の変化の要因となる要素を特定したとしても、かかる要素を制御できない場合には、適切な対応を取ることができない、という問題が生じる。
このため、本発明の目的は、監視対象に対する適切な対応をとることができない、ことを解決することができる監視方法、監視装置、プログラムを提供することにある。
本発明の一形態である監視方法は、
監視対象から計測された複数の計測値に基づいて、前記監視対象が予め設定された特定状態であることを検出し、
前記計測値に基づいて、複数の前記計測値を生じさせる要素のうち、前記監視対象の前記特定状態の検出に関連する前記要素を特定すると共に、予め設定された前記計測値の前記要素の性質に基づいて前記要素を特定する、
という構成を有する。
監視対象から計測された複数の計測値に基づいて、前記監視対象が予め設定された特定状態であることを検出し、
前記計測値に基づいて、複数の前記計測値を生じさせる要素のうち、前記監視対象の前記特定状態の検出に関連する前記要素を特定すると共に、予め設定された前記計測値の前記要素の性質に基づいて前記要素を特定する、
という構成を有する。
また、本発明の一形態である監視装置は、
監視対象から計測された複数の計測値に基づいて、前記監視対象が予め設定された特定状態であることを検出する検出部と、
前記計測値に基づいて、複数の前記計測値を生じさせる要素のうち、前記監視対象の前記特定状態の検出に関連する前記要素を特定すると共に、予め設定された前記計測値の前記要素の性質に基づいて前記要素を特定する特定部と、
を備えた、
という構成を有する。
監視対象から計測された複数の計測値に基づいて、前記監視対象が予め設定された特定状態であることを検出する検出部と、
前記計測値に基づいて、複数の前記計測値を生じさせる要素のうち、前記監視対象の前記特定状態の検出に関連する前記要素を特定すると共に、予め設定された前記計測値の前記要素の性質に基づいて前記要素を特定する特定部と、
を備えた、
という構成を有する。
また、本発明の一形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
監視対象から計測された複数の計測値に基づいて、前記監視対象が予め設定された特定状態であることを検出する検出部と、
前記計測値に基づいて、複数の前記計測値を生じさせる要素のうち、前記監視対象の前記特定状態の検出に関連する前記要素を特定すると共に、予め設定された前記計測値の前記要素の性質に基づいて前記要素を特定する特定部と、
を実現させる、
という構成を有する。
情報処理装置に、
監視対象から計測された複数の計測値に基づいて、前記監視対象が予め設定された特定状態であることを検出する検出部と、
前記計測値に基づいて、複数の前記計測値を生じさせる要素のうち、前記監視対象の前記特定状態の検出に関連する前記要素を特定すると共に、予め設定された前記計測値の前記要素の性質に基づいて前記要素を特定する特定部と、
を実現させる、
という構成を有する。
本発明は、以上のように構成されることにより、監視対象に対する適切な対応をとることができる。
＜実施形態１＞
本発明の第１の実施形態を、図１乃至図６を参照して説明する。図１は、監視装置の構成を説明するための図であり、図２乃至図６は、監視装置の処理動作を説明するための図である。
本発明の第１の実施形態を、図１乃至図６を参照して説明する。図１は、監視装置の構成を説明するための図であり、図２乃至図６は、監視装置の処理動作を説明するための図である。
［構成］
本発明における監視装置１０は、プラントなどの監視対象Ｐ（対象）に接続されている。そして、監視装置１０は、監視対象Ｐの各要素の計測値を取得して分析し、分析結果に基づいて監視対象Ｐの状態を監視するために利用される。例えば、監視対象Ｐは、製造工場や処理施設などのプラントであり、各要素の計測値は、プラント内の温度、圧力、流量、消費電力値、原料の供給量、残量など、複数種類の情報からなる。そして、監視する監視対象Ｐの状態は、本実施形態では、監視対象Ｐの異常状態であることとし、監視装置１０は、後述するように、各要素の相関関係を表す相関モデルを用いて、計測値から異常度を算出して、かかる異常度から異常状態であることを検出して通知する処理を行う。さらに、本発明における監視装置１０は、異常状態の要因を特定すると共に、異常状態に対応するために制御する対象を特定することも行う。
本発明における監視装置１０は、プラントなどの監視対象Ｐ（対象）に接続されている。そして、監視装置１０は、監視対象Ｐの各要素の計測値を取得して分析し、分析結果に基づいて監視対象Ｐの状態を監視するために利用される。例えば、監視対象Ｐは、製造工場や処理施設などのプラントであり、各要素の計測値は、プラント内の温度、圧力、流量、消費電力値、原料の供給量、残量など、複数種類の情報からなる。そして、監視する監視対象Ｐの状態は、本実施形態では、監視対象Ｐの異常状態であることとし、監視装置１０は、後述するように、各要素の相関関係を表す相関モデルを用いて、計測値から異常度を算出して、かかる異常度から異常状態であることを検出して通知する処理を行う。さらに、本発明における監視装置１０は、異常状態の要因を特定すると共に、異常状態に対応するために制御する対象を特定することも行う。
但し、本発明における監視対象Ｐは、プラントであることに限定されず、情報処理システムなどの設備といったいかなるものであってもよい。例えば、監視対象Ｐが情報処理システムである場合には、監視装置１０は、情報処理システムを構成する各情報処理装置のＣＰＵ（Central Processing Unit）使用率、メモリ使用率、ディスクアクセス頻度、入出力パケット数、消費電力値などを、各要素の計測値として計測し、かかる計測値を分析して情報処理システムの状態を監視し、異常状態の要因を特定すると共に、異常状態に対応するために制御する対象を特定することも行う。
上記監視装置１０は、演算装置と記憶装置とを備えた１台又は複数台の情報処理装置にて構成される。そして、監視装置１０は、図１に示すように、演算装置がプログラムを実行することで構築された、計測部１１、学習部１２、検出部１３、特定部１４、を備える。また、監視装置１０は、記憶装置に形成された、計測データ記憶部１６、モデル記憶部１７、性質データ記憶部１８、を備える。以下、各構成について詳述する。
上記計測部１１は、監視対象Ｐに設置された各種センサａ，ｂ，ｃ，ｄにて計測された各要素の計測値を所定の時間間隔で時系列データとして取得して、計測データ記憶部１６に記憶する。このとき、計測する要素は複数種類あるため、計測部１１は、図２の符号Ｔに示すような複数要素の時系列データの集合である時系列データセットを取得する。なお、計測部１１による時系列データセットの取得及び記憶は常時行われており、取得された時系列データセットは、後述するように、監視対象Ｐの正常状態を表す相関モデルを生成するとき、監視対象Ｐの状態を監視するとき、にそれぞれ使用される。
なお、本実施形態では、１つのセンサによる計測値は、１つの要素から生じた状態を計測した値であることとする。例えば、「センサ」の計測値が「温度」である場合に、「要素」は「プラント内の温度」を計測した値であることとする。但し、後述する実施形態２では、１つのセンサによる計測値は、複数の生成源（要素）によって生じた状態を計測した値であることとする。例えば、「センサ」の計測値が「振動数」である場合に、かかる「振動数」は「生成源である機械の振動の周波数成分」と「生成源である地震による振動の周波数成分」とによる「振動数」を計測した値であることとする。
上記学習部１２は、図２に示すように、監視対象Ｐが予め正常状態であると判断されたときに計測された時系列データセットＴを入力して、正常状態における各要素間の相関関係を表す相関モデルＭを生成する。例えば、相関モデルは、複数要素のうち、任意の２要素の計測値の相関関係を表す相関関数を含む。相関関数は、任意の２要素のうちの一方の要素の入力値に対して他方の要素の出力値を予測する関数である。このとき、相関モデルに含まれる各要素間の相関関数には、それぞれ重みが設定される。学習部１２は、上述したような複数の要素間の相関関数の集合を相関モデルＭとして生成し、モデル記憶部１７に記憶する。一例として、図２に示す相関モデルＭでは、要素ａと要素ｂとの計測値は相関関数ｆ（ａ，ｂ）の相関関係を有することを示しており、逆に、要素ｂと要素ｃとの計測値は相関関係を有さないことを示している。
上記検出部１３は、上述した相関モデルＭを生成した後に計測された時系列データセットＴを取得して、当該時系列データセットＴの分析を行い、監視対象Ｐの異常状態を検出する。具体的に、検出部１３は、監視対象Ｐから計測された時系列データセットＴを入力して、モデル記憶部１７に記憶されている相関モデルＭを用いて、監視対象Ｐが異常状態である度合いを表す異常度（異常状態を表す情報）を算出する。このとき、検出部１３は、例えば、所定の２要素間の相関関数に、計測された一方の要素の入力値を入力して他方の要素の出力値を予測し、かかる予測値と実際の計測値との差分を調べる。このとき、差分が所定以上の場合、かかる２要素間の相関関係の相関破壊として検出する。そして、検出部１３は、複数の要素間の相関関数の差分や相関破壊の状況を調べ、差分の大きさやその相関関数の重み、相関破壊の数などに応じて、異常度を算出する。検出部１３は、例えば、相関破壊の度合いが大きいほど、監視対象Ｐが異常状態である度合いが高いとして、異常度の値を高く算出する。そして、検出部１３は、時系列データセットの各時間について異常度の算出を行い、異常度が閾値以上の場合に、監視対象Ｐが異常状態となったことを検出する。このとき、監視対象Ｐの異常状態が継続する場合には、かかる期間を異常期間とし、また、異常度が閾値以下となった場合に異常状態の終了を検出し、これまでの期間を異常期間として記録する。但し、検出部１３による異常状態の検出方法は、上述した方法に限定されず、いかなる方法であってもよい。
上記特定部１４は、異常状態となった監視対象Ｐから計測された時系列データセットＴから、当該時系列データセットＴに含まれる計測値に対応する要素を特定する。このとき、特定部１４は、性質データ記憶部１８に記憶されている要素の性質を表す性質データに基づいて、要素を順位付けして特定する。ここで、性質データは、例えば、図３に示すように、各センサで計測される各要素の制御可否の度合いを表す制御度である。ここでは、制御度は、数値が大きいほど制御しやすいことを表している。例えば、要素ｄは制御度「０」であり、大気の気温や湿度など制御できないことを表していることとなる。また、要素ｂは制御度「５」であって他よりも高い値であり、作業者が容易に設定変更可能で制御が容易であることを表している。なお、制御度は、上述した値であることに限定されず、単に制御可能であるか否かを表す値であってもよい。例えば、制御が難しい外気温、工事により制御が可能な配管温度、設置済みのヒータにより制御が容易な配管の温度を、二値または多値の数値によって区別することで、制御度として表してもよい。
そして、特定部１４は、図４に示すように、異常状態となった監視対象Ｐから計測された時系列データセットＴに含まれる計測値に対応する要素を、上述した異常期間とそれ以外の期間とにおける計測値の差が顕著な順に順位付けするとともに、性質データの制御度に基づいて、制御度が高い順に上位に位置するよう順位付けする。ここで、異常期間とそれ以外の期間とにおける計測値の差が顕著な順（差が大きい順）に要素を順位付けしているのは、異常状態の発生と関連する要素、つまり、異常状態の発生の要因であったり因果関係にある要素を特定し、順位付けするためである。そして、この順位を考慮して、さらに性質データの制御度に基づいて要素を順位付けする。なお、異常状態の発生の要因となる要素あるいは因果関係にある要素は、必ずしも順位付けする必要はなく、単にそのような要素を抽出するだけでもよい。そして、かかる抽出した要素を、性質データの制御度に基づいて順位付けする。例えば、図４の例では、特定部１４は、全ての時系列データセットＴに含まれる計測値に対応する全ての要素を、異常状態の発生に関連する要素として抽出し、かかる全ての要素を順位付けしている。但し、特定部１４は、必ずしも全ての要素を順位付けする必要はなく、上位から所定数の要素のみを順位付けしてしてもよく、制御度が所定値以下の要素を順位付けから除外してもよく、さらには、最上位の１つのみを特定してもよい。そして、特定部１４は、順位付けした要素を、制御しやすい要素として特定し、監視者などに出力する。
なお、特定部１４は、必ずしも上述した方法で要素を順位付けして特定することに限定されない。例えば、特定部１４は、必ずしも制御度に基づいて要素を順位付けすることに限定されず、要素の他の性質を表す性質データを用いて、要素を順位付けして特定してもよい。一例として、性質データを、監視対象Ｐにおける要素の必要性の度合いや、監視対象Ｐに対して要素が影響を与える度合い、などとしてもよい。
［動作］
次に、上述した監視装置１０の動作を、主に図５乃至図６のフローチャートを参照して説明する。まず、図５のフローチャートを参照して、監視対象Ｐの正常状態である場合における、各要素間の相関関係を表す相関モデルを生成するときの動作を説明する。
次に、上述した監視装置１０の動作を、主に図５乃至図６のフローチャートを参照して説明する。まず、図５のフローチャートを参照して、監視対象Ｐの正常状態である場合における、各要素間の相関関係を表す相関モデルを生成するときの動作を説明する。
監視装置１０は、まず、監視対象Ｐが正常状態であると判断されたときに計測された時系列データセットである学習用のデータを、計測データ記憶部１６から読み出して入力する（ステップＳ１）。そして、監視装置１０は、入力した時系列データから、各要素間の相関関係を学習し（ステップＳ２）、当該各要素間の相関関係を表す相関モデルを生成する（ステップＳ３）。そして、監視装置１０は、生成した相関モデルを、監視対象Ｐの正常状態を表す相関モデルとしてモデル記憶部１７に記憶しておく。
次に、図６のフローチャートを参照して、監視対象Ｐの異常状態を検出するときの動作を説明する。監視装置１０は、監視対象Ｐから計測された特定の計測値を取得して（ステップＳ１１）、相関モデルＭと比較し（ステップＳ１２）、当該相関モデルＭとの差異に基づいて相関破壊が生じているか否か、さらには、異常度を算出して異常状態であるかを調べる（ステップＳ１３）。
監視装置１０は、監視対象Ｐが異常状態であることを検出すると（ステップＳ１３でＹｅｓ）、異常状態となった監視対象Ｐから計測された時系列データセットＴに含まれる計測値に対応する要素のうち、異常状態の発生に関連する要素を順位付けして抽出し、かかる抽出した要素を、さらに性質データに基づいて順位付けして特定する（ステップＳ１４）。そして、監視装置１０は、順位付けした要素を監視者などに出力する（ステップＳ１５）。
以上のように、本実施形態では、監視対象が異常状態となったときの時系列データセットに含まれる計測値に対応する要素のうち、まず異常状態の発生に関連する要素を特定することで、制御の対象とすべき要素を容易に特定することができる。そしてさらに本実施形態では、かかる要素を、要素の性質である制御度に応じて順位付けしている。このため、制御のしやすさに応じた要素の順位付けの結果に基づいて、順位の高い要素の設定を変更するなどの制御を行うことができ、異常状態に対する適切な対応をとることができる。
なお、上記では、監視対象Ｐが異常状態となったときの要素を順位付けするなどして特定しているが、必ずしも監視対象Ｐが異常状態となったときに限らず、監視対象Ｐが何からの特定の状態となったときの要素を特定してもよい。このとき、監視対象Ｐの特定の状態の検出は、上述した相関モデルＭを用いることに限定されず、いかなる方法で行ってもよい。
＜実施形態２＞
次に、本発明の第２の実施形態を、図７乃至図１０を参照して説明する。図７乃至図１０は、監視装置の処理動作を説明するための図である。本実施形態における監視装置１０は、実施形態１で説明した監視装置１０に加え、さらに以下の構成を備えている。なお、以下では、実施形態１と異なる構成について主に説明する。
次に、本発明の第２の実施形態を、図７乃至図１０を参照して説明する。図７乃至図１０は、監視装置の処理動作を説明するための図である。本実施形態における監視装置１０は、実施形態１で説明した監視装置１０に加え、さらに以下の構成を備えている。なお、以下では、実施形態１と異なる構成について主に説明する。
［構成］
まず、本実施形態では、計測部１１が監視対象Ｐに設置された１つのセンサから計測する計測値は、複数の生成源（要素）によって生じた状態を計測した値であることとする。例えば、「センサ」の計測値が「振動数」である場合に、「生成源である機械の振動成分」と「生成源である地震による振動成分」とによる「振動数」を計測した値であることとする。
まず、本実施形態では、計測部１１が監視対象Ｐに設置された１つのセンサから計測する計測値は、複数の生成源（要素）によって生じた状態を計測した値であることとする。例えば、「センサ」の計測値が「振動数」である場合に、「生成源である機械の振動成分」と「生成源である地震による振動成分」とによる「振動数」を計測した値であることとする。
そして、本実施形態における特定部１４は、検出部１３にて監視対象Ｐから計測された時系列データセットＴから監視対象Ｐの異常状態を検出すると、かかる時系列データセットＴに含まれる計測値を生じさせる成分値を生成する生成源（要素）を順位付けして特定する。具体的に、特定部１４は、図７に示すように、異常状態である時系列データセットＴに含まれる各センサａ，ｂ，ｃ，ｄにて計測した各計測値から、当該各計測値を生じさせた生成源毎の成分値をそれぞれ抽出する。例えば、センサａの計測値から成分値α，βを抽出し、センサｃの計測値から成分値γ，αを抽出する。そして、特定部１４は、抽出した各成分値α，β，γから、かかる成分値の特性を調べ、その生成源を特定する。例えば、監視装置１０には、予め周波数特性と生成源である振動源との対応情報が記憶されており、かかる対応情報を参照して、特定部１４は、成分値の周波数特性から生成源を特定する。これにより、成分値α，β，γの生成源を、それぞれ生成源α，β，γと特定する。
続いて、特定部１４は、各生成源α，β，γを順位付けする。このとき、特定部１４は、上述同様に、まず、異常期間とそれ以外の期間とにおける各生成源の差が顕著な順（差が大きい順）に当該生成源を順位付けしてもよく、単に抽出してもよい。これにより、異常状態の発生と関連する生成源、つまり、異常状態の発生の要因であったり因果関係にある生成源を特定することができる。そして、この順位を考慮して、さらに、性質データ記憶部１８に記憶されている生成源の性質を表す性質データに基づいて、生成源を順位付けする。ここで、性質データは、例えば、図８に示すように、各生成源の制御可否の度合いを表す制御度である。このとき、制御度は、数値が大きいほど制御しやすいことを表している。このため、生成源γは制御度「０」であり、地震による振動など制御できないことを表しており、生成源αは制御度「５」であって他よりも高い値であり、機械設備の振動など作業者が容易に制御できることを表している。なお、制御度は、上述した値であることに限定されず、単に制御可能であるか否かを表す値であってもよい。
そして、特定部１４は、図９に示すように、異常状態となった監視対象Ｐから計測された時系列データセットＴに含まれる計測値を生じさせる生成源を、性質データの制御度に基づいて、制御度が高い順に順位が高くなるよう順位付けする。このとき、特定部１４は、全ての生成源を順位付けしてもよく、一部の生成源のみを順位付けして特定してもよい。また、特定部１４は、複数の計測値から共通して抽出された成分値の生成源を特定したり、そのような生成源の順位を上位とするようにしてもよい。例えば、図７の例では、センサａ，ｃから計測された各計測値に、成分値αが共通して含まれているため、かかる成分値αの生成源αが制御可能であれば、かかる生成源αを特定してもよい。これにより、監視対象Ｐの複数の計測値に影響のある生成源を特定できる。
なお、本実施形態における監視装置１０は、必ずしも上述した方法で、計測値から成分値を抽出し、かかる成分値から生成源を特定することに限定されず、いかなる方法で成分値を抽出したり、生成源を特定してもよい。また、本実施形態における監視装置１０は、実施形態１と同様に、必ずしも上述した方法で生成源を順位付けして特定することに限定されず、また、必ずしも生成源の制御度に基づいて生成源を順位付けすることに限定されない。
［動作］
次に、本実施形態における監視装置１０の動作を、主に図１０のフローチャートを参照して説明する。なお、以下では、監視対象Ｐの異常状態を検出するときの動作のみを説明する。
次に、本実施形態における監視装置１０の動作を、主に図１０のフローチャートを参照して説明する。なお、以下では、監視対象Ｐの異常状態を検出するときの動作のみを説明する。
監視装置１０は、監視対象Ｐから計測された特定の計測値を取得して（ステップＳ２１）、相関モデルＭと比較し（ステップＳ２２）、当該相関モデルＭとの差異に基づいて相関破壊が生じているか否か、さらには、異常度を算出して異常状態であるかを調べる（ステップＳ２３）。
監視装置１０は、監視対象Ｐが異常状態であることを検出すると（ステップＳ２３でＹｅｓ）、異常状態となった監視対象Ｐから計測された時系列データセットＴに含まれる計測値の成分分析を行う（ステップＳ２４）。具体的には、各計測値から成分値を抽出して、各成分値の生成源を特定する。そして、監視装置１０は、特定した生成源のうち異常状態の発生と関連する生成源を特定し、さらにかかる生成源を制御度などの性質データに基づいて順位付けして特定し、監視者などに出力する（ステップＳ２５）。
以上のように、本実施形態では、監視対象が異常状態となったときの時系列データセットに含まれる計測値を生じさせる生成源（要素）のうち、まず異常状態の発生に関連する生成源を特定することで、制御の対象とすべき生成源を容易に特定することができる。そしてさらに、かかる生成源を、当該生成源の性質である制御度に応じて順位付けしている。このため、制御のしやすさに応じた生成源を特定して制御するなどの対応をとることができ、監視対象Ｐの異常状態に対する適切な対応をとることができる。
＜実施形態３＞
次に、本発明の第３の実施形態を、図１１乃至図１３を参照して説明する。図１１乃至図１２は、実施形態３における監視装置の構成を示すブロック図であり、図１３は、監視装置の動作を示すフローチャートである。なお、本実施形態では、実施形態１で説明した監視装置及び監視装置による処理方法の構成の概略を示している。
次に、本発明の第３の実施形態を、図１１乃至図１３を参照して説明する。図１１乃至図１２は、実施形態３における監視装置の構成を示すブロック図であり、図１３は、監視装置の動作を示すフローチャートである。なお、本実施形態では、実施形態１で説明した監視装置及び監視装置による処理方法の構成の概略を示している。
まず、図１１を参照して、本実施形態における監視装置１００のハードウェア構成を説明する。監視装置１００は、一般的な情報処理装置にて構成されており、一例として、以下のようなハードウェア構成を装備している。
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１（演算装置）
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２（記憶装置）
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０３（記憶装置）
・ＲＡＭ１０３にロードされるプログラム群１０４
・プログラム群１０４を格納する記憶装置１０５
・情報処理装置外部の記憶媒体１１０の読み書きを行うドライブ装置１０６
・情報処理装置外部の通信ネットワーク１１１と接続する通信インタフェース１０７
・データの入出力を行う入出力インタフェース１０８
・各構成要素を接続するバス１０９
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１（演算装置）
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２（記憶装置）
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０３（記憶装置）
・ＲＡＭ１０３にロードされるプログラム群１０４
・プログラム群１０４を格納する記憶装置１０５
・情報処理装置外部の記憶媒体１１０の読み書きを行うドライブ装置１０６
・情報処理装置外部の通信ネットワーク１１１と接続する通信インタフェース１０７
・データの入出力を行う入出力インタフェース１０８
・各構成要素を接続するバス１０９
そして、監視装置１００は、プログラム群１０４をＣＰＵ１０１が取得して当該ＣＰＵ１０１が実行することで、図１２に示す検出部１２１と特定部１２２を構築して装備することができる。なお、プログラム群１０４は、例えば、予め記憶装置１０５やＲＯＭ１０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ１０１がＲＡＭ１０３にロードして実行する。また、プログラム群１０４は、通信ネットワーク１１１を介してＣＰＵ１０１に供給されてもよいし、予め記憶媒体１１０に格納されており、ドライブ装置１０６が該プログラムを読み出してＣＰＵ１０１に供給してもよい。但し、上述した検出部１２１と特定部１２２とは、電子回路で構築されるものであってもよい。
なお、図１２は、監視装置１００である情報処理装置のハードウェア構成の一例を示しており、情報処理装置のハードウェア構成は上述した場合に例示されない。例えば、情報処理装置は、ドライブ装置１０６を有さないなど、上述した構成の一部から構成されてもよい。
そして、監視装置１００は、上述したようにプログラムによって構築された検出部１２１と特定部１２２との機能により、図１３のフローチャートに示す監視方法を実行する。
図１３に示すように、監視装置１００は、
監視対象から計測された複数の計測値に基づいて、前記監視対象が予め設定された特定状態であることを検出し（ステップＳ１０１）、
前記計測値に基づいて、複数の前記計測値を生じさせる要素のうち、前記監視対象の前記特定状態の検出に関連する前記要素を特定すると共に、予め設定された前記計測値の前記要素の性質に基づいて前記要素を特定する（ステップＳ１０２）。
監視対象から計測された複数の計測値に基づいて、前記監視対象が予め設定された特定状態であることを検出し（ステップＳ１０１）、
前記計測値に基づいて、複数の前記計測値を生じさせる要素のうち、前記監視対象の前記特定状態の検出に関連する前記要素を特定すると共に、予め設定された前記計測値の前記要素の性質に基づいて前記要素を特定する（ステップＳ１０２）。
本発明は、以上のように構成されることにより、監視対象が特定状態となったときの計測値を生じさせる要素のうち、まず異常状態の発生に関連する要素を特定することで、制御の対象とすべき要素を容易に特定することができる。そしてさらにかかる要素を、要素の性質に基づいて特定している。このため、制御しやすい要素など、要素の性質に応じた要素を特定して操作することができ、監視対象に対する適切な対応をとることができる。
なお、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
以上、上記実施形態等を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
なお、本発明は、日本国にて２０１９年３月１９日に特許出願された特願２０１９－０５１１７０の特許出願に基づく優先権主張の利益を享受するものであり、当該特許出願に記載された内容は、全て本明細書に含まれるものとする。
＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における監視方法、監視装置、プログラムの構成の概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。
（付記１）
監視対象から計測された複数の計測値に基づいて、前記監視対象が予め設定された特定状態であることを検出し、
前記計測値に基づいて、複数の前記計測値を生じさせる要素のうち、前記監視対象の前記特定状態の検出に関連する前記要素を特定すると共に、予め設定された前記計測値の前記要素の性質に基づいて前記要素を特定する、
監視方法。
（付記２）
付記１に記載の監視方法であって、
前記要素の性質に基づいて、前記要素を順位付けして当該要素を特定する、
監視方法。
（付記３）
付記１又は２に記載の監視方法であって、
前記要素の性質を表す当該要素の制御の可否に基づいて、当該要素を特定する、
監視方法。
（付記４）
付記１乃至３のいずれかに記載の監視方法であって、
前記要素の性質を表す当該要素の制御の可否の度合いに基づいて、当該要素を順位付けして当該要素を特定する、
監視方法。
（付記５）
付記４に記載の監視方法であって、
前記要素の性質を表す当該要素が制御可能である度合いが高いほど、当該要素が上位に位置するよう順位付けする、
監視方法。
（付記６）
付記１乃至５のいずれかに記載の監視方法であって、
前記計測値から当該計測値を生じさせる前記要素毎の成分値を抽出し、抽出結果に基づいて前記要素を特定する、
監視方法。
（付記７）
付記６に記載の監視方法であって、
前記計測値から当該計測値を生じさせる前記要素毎の成分値を抽出した結果に基づいて、複数の前記計測値に含まれる前記要素を特定する、
監視方法。
（付記８）
監視対象から計測された複数の計測値に基づいて、前記監視対象が予め設定された特定状態であることを検出する検出部と、
前記計測値に基づいて、複数の前記計測値を生じさせる要素のうち、前記監視対象の前記特定状態の検出に関連する前記要素を特定すると共に、予め設定された前記計測値の前記要素の性質に基づいて前記要素を特定する特定部と、
を備えた監視装置。
（付記９）
付記８に記載の監視装置であって、
前記特定部は、前記計測値から当該計測値を生じさせる前記要素毎の成分値を抽出し、抽出結果に基づいて前記要素を特定する、
監視装置。
（付記１０）
情報処理装置に、
監視対象から計測された複数の計測値に基づいて、前記監視対象が予め設定された特定状態であることを検出する検出部と、
前記計測値に基づいて、複数の前記計測値を生じさせる要素のうち、前記監視対象の前記特定状態の検出に関連する前記要素を特定すると共に、予め設定された前記計測値の前記要素の性質に基づいて前記要素を特定する特定部と、
を実現させるためのプログラム。
（付記１１）
付記１０に記載のプログラムであって、
前記特定部は、前記計測値から当該計測値を生じさせる前記要素毎の成分値を抽出し、抽出結果に基づいて前記要素を特定する、
プログラム。
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における監視方法、監視装置、プログラムの構成の概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。
（付記１）
監視対象から計測された複数の計測値に基づいて、前記監視対象が予め設定された特定状態であることを検出し、
前記計測値に基づいて、複数の前記計測値を生じさせる要素のうち、前記監視対象の前記特定状態の検出に関連する前記要素を特定すると共に、予め設定された前記計測値の前記要素の性質に基づいて前記要素を特定する、
監視方法。
（付記２）
付記１に記載の監視方法であって、
前記要素の性質に基づいて、前記要素を順位付けして当該要素を特定する、
監視方法。
（付記３）
付記１又は２に記載の監視方法であって、
前記要素の性質を表す当該要素の制御の可否に基づいて、当該要素を特定する、
監視方法。
（付記４）
付記１乃至３のいずれかに記載の監視方法であって、
前記要素の性質を表す当該要素の制御の可否の度合いに基づいて、当該要素を順位付けして当該要素を特定する、
監視方法。
（付記５）
付記４に記載の監視方法であって、
前記要素の性質を表す当該要素が制御可能である度合いが高いほど、当該要素が上位に位置するよう順位付けする、
監視方法。
（付記６）
付記１乃至５のいずれかに記載の監視方法であって、
前記計測値から当該計測値を生じさせる前記要素毎の成分値を抽出し、抽出結果に基づいて前記要素を特定する、
監視方法。
（付記７）
付記６に記載の監視方法であって、
前記計測値から当該計測値を生じさせる前記要素毎の成分値を抽出した結果に基づいて、複数の前記計測値に含まれる前記要素を特定する、
監視方法。
（付記８）
監視対象から計測された複数の計測値に基づいて、前記監視対象が予め設定された特定状態であることを検出する検出部と、
前記計測値に基づいて、複数の前記計測値を生じさせる要素のうち、前記監視対象の前記特定状態の検出に関連する前記要素を特定すると共に、予め設定された前記計測値の前記要素の性質に基づいて前記要素を特定する特定部と、
を備えた監視装置。
（付記９）
付記８に記載の監視装置であって、
前記特定部は、前記計測値から当該計測値を生じさせる前記要素毎の成分値を抽出し、抽出結果に基づいて前記要素を特定する、
監視装置。
（付記１０）
情報処理装置に、
監視対象から計測された複数の計測値に基づいて、前記監視対象が予め設定された特定状態であることを検出する検出部と、
前記計測値に基づいて、複数の前記計測値を生じさせる要素のうち、前記監視対象の前記特定状態の検出に関連する前記要素を特定すると共に、予め設定された前記計測値の前記要素の性質に基づいて前記要素を特定する特定部と、
を実現させるためのプログラム。
（付記１１）
付記１０に記載のプログラムであって、
前記特定部は、前記計測値から当該計測値を生じさせる前記要素毎の成分値を抽出し、抽出結果に基づいて前記要素を特定する、
プログラム。
１０ 監視装置
１１ 計測部
１２ 学習部
１３ 検出部
１４ 特定部
１６ 計測データ記憶部
１７ モデル記憶部
１８ 性質データ記憶部
Ｐ 監視対象
１００ 監視装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ プログラム群
１０５ 記憶装置
１０６ ドライブ装置
１０７ 通信インタフェース
１０８ 入出力インタフェース
１０９ バス
１１０ 記憶媒体
１１１ 通信ネットワーク
１２１ 検出部
１２２ 特定部
１１ 計測部
１２ 学習部
１３ 検出部
１４ 特定部
１６ 計測データ記憶部
１７ モデル記憶部
１８ 性質データ記憶部
Ｐ 監視対象
１００ 監視装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ プログラム群
１０５ 記憶装置
１０６ ドライブ装置
１０７ 通信インタフェース
１０８ 入出力インタフェース
１０９ バス
１１０ 記憶媒体
１１１ 通信ネットワーク
１２１ 検出部
１２２ 特定部
Claims (7)
- 正常状態である監視対象から計測された計測値から生成されたモデルを用いて、監視対象から計測された複数種類の計測値に基づいて、前記監視対象が異常状態であることを検出し、
複数種類の前記計測値をそれぞれ生じさせる要素のうち、前記監視対象の前記異常状態の検出に関連する前記要素を特定する際に、前記計測値の種類に応じて予め設定された当該計測値の前記要素の制御の可否の度合いに基づいて前記要素を特定する、
監視方法。 - 請求項１に記載の監視方法であって、
前記要素の制御の可否の度合いに基づいて、当該要素を順位付けして当該要素を特定する、
監視方法。 - 請求項２に記載の監視方法であって、
前記要素の制御可能である度合いが高いほど、当該要素が上位に位置するよう順位付けする、
監視方法。 - 請求項１乃至３のいずれかに記載の監視方法であって、
前記計測値から当該計測値を生じさせる前記要素毎の成分値を抽出して、当該成分値に基づいて当該成分値の生成源を特定し、当該生成源に応じて予め設定された当該生成源の制御の可否の度合いに基づいて前記要素を特定する、
監視方法。 - 正常状態である監視対象から計測された計測値から生成されたモデルを用いて、監視対象から計測された複数種類の計測値に基づいて、前記監視対象が異常状態であることを検出する検出部と、
複数種類の前記計測値をそれぞれ生じさせる要素のうち、前記監視対象の前記異常状態の検出に関連する前記要素を特定する際に、前記計測値の種類に応じて予め設定された当該計測値の前記要素の制御の可否の度合いに基づいて前記要素を特定する特定部と、
を備えた監視装置。 - 請求項５に記載の監視装置であって、
前記特定部は、前記計測値から当該計測値を生じさせる前記要素毎の成分値を抽出して、当該成分値に基づいて当該成分値の生成源を特定し、当該生成源に応じて予め設定された当該生成源の制御の可否の度合いに基づいて前記要素を特定する、
監視装置。 - 情報処理装置に、
正常状態である監視対象から計測された計測値から生成されたモデルを用いて、監視対象から計測された複数種類の計測値に基づいて、前記監視対象が異常状態であることを検出する検出部と、
複数種類の前記計測値をそれぞれ生じさせる要素のうち、前記監視対象の前記異常状態の検出に関連する前記要素を特定する際に、前記計測値の種類に応じて予め設定された当該計測値の前記要素の制御の可否の度合いに基づいて前記要素を特定する特定部と、
を実現させるためのプログラム。
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