JP7293156B2 - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents
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Description
図1は、第1実施形態に係る推定システム20の構成を示す図である。推定システム20は、推定装置22と、表示装置24とを備える。
つぎに、第2実施形態に係る推定システム20について説明する。なお、第2実施形態以降の説明では、それまでの実施形態おいて説明した構成要素と略同一の構成および機能を有する構成要素については、同一の符号を付けて、相違点を除き詳細な説明を省略する。
つぎに、第3実施形態に係る推定システム20について説明する。
つぎに、第4実施形態に係る推定システム20について説明する。
つぎに、第5実施形態に係る推定システム20について説明する。
つぎに、第6実施形態に係る推定システム20について説明する。
図19は、実施形態に係る推定装置22のハードウェア構成の一例を示す図である。本実施形態に係る推定装置22は、例えば図19に示すようなハードウェア構成の情報処理装置により実現される。推定装置22は、CPU(Central Processing Unit)201と、RAM(Random Access Memory)202と、ROM(Read Only Memory)203と、操作入力装置204と、記憶装置206と、通信装置207とを備える。そして、これらの各部は、バスにより接続される。
12 センサ
20 推定システム
22 推定装置
24 表示装置
32 収集部
34 記憶部
36 セグメント生成部
38 時刻指定部
40 抽出部
42 モデル生成部
44 推定データ生成部
46 表示制御部
62 最適化部
64 代表値生成部
66 イベント取得部
68 選択部
82 閾値取得部
84 危険確率算出部
86 危険時刻算出部
1002 推定値グラフ
1004 信頼区間グラフ
1006 実測値グラフ
1008 基準時刻情報
1010 境界時刻情報
1012 対象期間情報
1022 イベント時刻情報
1030 閾値情報
1032 危険範囲情報
1034 危険確率グラフ
1042 危険時刻情報
1044 閾値ボックス
1046 推定期間ボックス
1048 現在動作状態情報
1050 参照期間情報
1052 イベント選択ボックス
Claims (14)
- 対象装置を観測するセンサにより検出された時系列のセンサデータから前記対象装置の動作状態毎に分割した複数のセグメントを生成するセグメント生成部と、
前記複数のセグメントのうちの、任意の第1時刻の動作状態と同一の動作状態のセグメントに含まれる対象データを抽出する抽出部と、
前記対象データに基づき推定モデルを生成するモデル生成部と、
前記推定モデルを用いて、前記第1時刻とは異なる指定時刻において前記センサから出力されると推定される推定データを生成する推定データ生成部と、
を備え、
前記セグメント生成部は、複数の方法のそれぞれにより前記センサデータを前記複数のセグメントに分割し、
前記モデル生成部は、前記複数の方法のそれぞれにより分割された前記複数のセグメントを用いて、前記推定モデルを複数個生成し、
前記推定データ生成部は、複数個の前記推定モデルを用いて、前記推定データを生成する
情報処理装置。 - 前記セグメント生成部は、前記センサデータを解析することにより、前記センサデータを時間方向に分割した前記複数のセグメントを生成する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記第1時刻は、現在の時刻である
請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記推定データ生成部は、指定時間範囲の推定データを生成する
請求項1から3の何れか1項に記載の情報処理装置。 - 前記推定モデルは、前記指定時刻を入力することにより前記推定データを出力し、
前記推定データ生成部は、前記推定モデルに前記指定時刻を入力することにより、前記推定データを生成する
請求項1から3の何れか1項に記載の情報処理装置。 - 前記推定モデルによる推定精度を評価し、生成される前記推定モデルを最適化させる最適化部
をさらに備え、
前記最適化部は、
前記セグメント生成部に対して前記複数の方法のそれぞれにより前記センサデータを前記複数のセグメントに分割させ、
前記モデル生成部に、前記複数の方法のそれぞれにより分割された前記複数のセグメントを用いて、前記推定モデルを複数個生成させ、
前記推定精度の評価に基づき、複数個の前記推定モデルのうちの1つの前記推定モデルを選択し、選択した前記推定モデルを前記推定データ生成部に使用させる
請求項5に記載の情報処理装置。 - 前記対象データにおける所定期間毎に対象の所定期間を代表する代表値を生成し、生成した前記代表値の集合である代表値データを生成する代表値生成部をさらに備え、
前記モデル生成部は、前記代表値データに基づき前記推定モデルを生成する
請求項5または6に記載の情報処理装置。 - 前記代表値は、前記対象の所定期間に含まれる複数のセンサ値の平均値または中央値である
請求項7に記載の情報処理装置。 - 前記対象装置に対して発生するイベントに関する情報を表すイベントデータを取得するイベント取得部と、
前記イベントデータに基づき、前記対象データのうち、前記イベントの発生に基づき定まる期間のデータを除去または選択する選択部と、
をさらに備える請求項1から8の何れか1項に記載の情報処理装置。 - 前記イベント取得部は、前記イベントデータとして、前記センサとは異なる、前記対象装置の状態を測定する測定装置により検出された測定値が、予め定められた値の範囲外となったことを表すデータを取得し、
前記選択部は、前記イベントデータに基づき、前記対象データのうち、前記測定値が前記予め定められた値の範囲外となっている期間のデータを除去する
請求項9に記載の情報処理装置。 - 前記対象装置は、燃料電池であり、
前記測定装置により検出された測定値は、前記燃料電池から出力される電圧値または電流値である
請求項10に記載の情報処理装置。 - 前記センサデータを解析することにより得られた複数の動作状態のそれぞれについて、前記抽出部は、前記センサデータから、対象の動作状態のデータにより構成される前記対象データを抽出し、
前記複数の動作状態のそれぞれについて、前記モデル生成部は、対応する前記対象データに基づき、前記推定モデルを生成し、
前記推定データ生成部は、入力された前記第1時刻が含まれるセグメントの動作状態に対応する前記推定モデルを選択し、選択した前記推定モデルにより前記推定データを生成する
請求項5から7の何れか1項に記載の情報処理装置。 - 情報処理装置により実行される情報処理方法であって、
前記情報処理装置が、
対象装置を観測するセンサにより検出された時系列のセンサデータから前記対象装置の動作状態毎に分割した複数のセグメントを生成し、
前記複数のセグメントのうちの、任意の第1時刻の動作状態と同一の動作状態のセグメントに含まれる対象データを抽出し、
前記対象データに基づき推定モデルを生成し、
前記推定モデルを用いて、前記第1時刻とは異なる指定時刻において前記センサから出力されると推定される推定データを生成し、
前記情報処理装置は、
前記複数のセグメントの生成処理において、複数の方法のそれぞれにより前記センサデータを前記複数のセグメントに分割し、
前記推定モデルの生成処理において、前記複数の方法のそれぞれにより分割された前記複数のセグメントを用いて、前記推定モデルを複数個生成し、
前記推定データの生成処理において、複数個の前記推定モデルを用いて、前記推定データを生成する
情報処理方法。 - コンピュータを、
対象装置を観測するセンサにより検出された時系列のセンサデータから前記対象装置の動作状態毎に分割した複数のセグメントを生成するセグメント生成部と、
前記複数のセグメントのうちの、任意の第1時刻の動作状態と同一の動作状態のセグメントに含まれる対象データを抽出する抽出部と、
前記対象データに基づき推定モデルを生成するモデル生成部と、
前記推定モデルを用いて、前記第1時刻とは異なる指定時刻において前記センサから出力されると推定される推定データを生成する推定データ生成部と、
して機能させ、
前記セグメント生成部は、複数の方法のそれぞれにより前記センサデータを前記複数のセグメントに分割し、
前記モデル生成部は、前記複数の方法のそれぞれにより分割された前記複数のセグメントを用いて、前記推定モデルを複数個生成し、
前記推定データ生成部は、複数個の前記推定モデルを用いて、前記推定データを生成する
プログラム。
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