JP7325381B2 - 異常検出支援装置およびその方法 - Google Patents

Description

本発明は、設備、機器等（以下、設備）に対する劣化、故障、障害、異常等（以下、異常）を検出し、設備に対する診断を行うための技術に関する。ここで、診断を行うための技術には、予兆検出を含む異常検出およびこれを支援するための技術が含まれる。

産業活動や生活を支える各種設備において、老朽化の進行や、ベテラン保守員の高齢化および大量退職などにより、設備の安定稼働や、それを支える継続的な設備状態監視が困難となりつつある。これに対し、状態監視の対象とする設備にセンサを取り付け、センサから取得した時系列データを解析することにより、当該設備の正常状態からの乖離すなわち異常度を評価し、その健全性を診断する技術が知られている。センサが取得するデータは、例えばモータ駆動電流波形、音、画像、温度分布に関する時系列データである。

国際公開ＷＯ２０１６／１１７０２１号

特許文献１では、モータに取り付けた電流センサから電流波形データを取得し、電流波形データからモータの運転モードを分類したのち、あらかじめ運転モードごとに定義された判定条件に基づき、モータの異常度を診断する技術が開示されている。本技術では、各運転モードを特徴づけ、学習や診断の際のモデルとする電流波形データを得るため、取得した波形データから時間軸上の開始・終了位置を手作業で指定して切り出す必要があり、そのためのユーザインタフェース部が備えられている。ただし、診断性を向上させるためには、モータの負荷状態が揃った学習データを精度よく切り出すこと、つまり、異常検出のための適切なチューニング、設定が不可欠であり、当該作業に長けた熟練者が求められていた。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、熟練者の手作業以外でも、異常検出を行うための適切な設定がなされた制御アルゴリズムを実行させることを目的とする。

この目的を達成するために、本発明では、異常検出に用いられるセンサデータの特徴量の空間的な分布に応じた制御モデルを多次元表示し、利用者からの選択を可能とする。より具体的には、設備における異常の検出を支援する異常検出支援装置において、複数の制御パラメータそれぞれに基づき、異常検出のための制御アルゴリズムを実行した場合に用いられるセンサデータを取得するセンサデータ取得部と、前記センサデータの特徴を示す複数次元で示される特徴量を抽出し、抽出された前記特徴量の空間的な分布に応じた１以上の制御モデル候補を生成するデータ解析部と、生成された前記制御モデル候補を、前記特徴量のそれぞれに対応付けて出力し、生成された前記制御モデル候補に対する指定を受け付け、当該受け付けられた前記制御モデル候補の近傍にある、特徴量を算出する前のセンサデータに対するスペクトログラムを出力するインタフェース部とを有し、受け付けられた前記制御モデル候補に応じた制御アルゴリズムに従って、前記設備に対する異常検出処理を可能とする異常検出支援装置である。

また、本発明には、異常検出支援装置を用いた異常検出支援方法やこれをコンピュータとして機能させるためのコンピュータプログラムやこれを格納した記憶媒体も含まれる。さらに、異常支援以外の異常検出にも適用可能である。

本発明によれば、異常検出における設定について、熟練者による手作業に対する依存度を大幅に削減できる。

本実施例に係るセンサデータ監視システム１の構成を示すブロック図である。 異常予兆検出装置４０の詳細な機能構成を示すブロック図である。 クライアント装置６０の詳細な機能構成を示すブロック図である。 本実施例に係る異常度評価処理用の対話型ユーザインタフェースの表示画面３００を説明する図面である。 本実施例に係る特徴量抽出処理用の対話型ユーザインタフェースの表示画面４００を説明する図面である。 本実施例に係る制御モデル候補提示・設定処理用の対話型ユーザインタフェースの表示画面５００を説明する図面である。 異常度評価処理のフローチャートである。 特徴量抽出処理のフローチャートである。 制御モデル候補提示・設定処理のフローチャートである。 本実施例に係る制御モデル候補提示・設定処理用の対話型ユーザインタフェースの表示画面５００Ａを説明する図面である。

以下、添付図面を参照して、本発明の各実施例について説明する。添付図面では、機能的に同じ要素は同じ番号または対応する番号で表示される場合もある。なお、添付図面は本開示の原理に則った実施形態と実装例を示しているが、これらは本開示の理解のためのものであり、決して本開示を限定的に解釈するために用いられるものではない。本明細書の記述は典型的な例示に過ぎず、本開示の特許請求の範囲または適用例をいかなる意味においても限定するものではない。

各実施例では、当業者が本開示を実施するのに十分詳細にその説明がなされているが、他の実装・形態も可能であり、本開示の技術的思想の範囲と精神を逸脱することなく構成・構造の変更や多様な要素の置き換えが可能であることを理解する必要がある。したがって、以降の記述をこれに限定して解釈してはならない。

図１は、本発明の実施例１に係るセンサデータ監視システム１の構成を示す。本実施例は、搬送装置等を駆動するモータの異常検出を想定している。つまり、本実施例のセンサデータ監視システム１では、監視対象としてセンサデータの取得元となるモータ２０を備える。また、モータ２０には、動作電力供給を制御するモータ制御盤１０が接続されている。また、センサデータ監視システム１は、モータ制御盤１０からモータ２０へ動作電力を供給する電力供給線１１からなる設備（番号なし）に対し、電力供給線１１の少なくとも１相のモータ駆動電流を計測する電流センサ３０を備える。

さらに、センサデータ監視システム１は、電流センサ接続手段３１を介してセンサデータを取得する異常予兆検出装置４０を備える。そして、異常予兆検出装置４０は、自身が提供する対話型ユーザインタフェースへのアクセスを行うクライアント装置６０と、装置間接続手段５０を介して接続される。

ここで、電流センサ３０は、電力供給線１１を流れるモータ駆動電流から所定の線形変換を施したアナログ値を出力する。もしくは、電流センサ３０は、電流センサ３０に内蔵されたアナログ－ディジタル変換部によりディジタル値に変換し、電流センサ接続手段３１の接続手順に適合するセンサデータインタフェース部を介して、ディジタルデータを出力してもよい。このディジタルデータは、例えばＩ２ＣやＳＰＩのような標準的な通信規格に準拠することが望ましい。

また、電流センサ接続手段３１は、電流センサ３０がアナログ出力の場合は有線とすることが典型的であり、ディジタル出力の場合は利用する通信規格に応じて有線または無線のいずれかを選択すればよい。

さらに、異常予兆検出装置４０は、対話型ユーザインタフェースの実現手段として、ＨＴＴＰサーバ機能、および／または、ファイルサーバ機能を備えていてよい。装置間接続手段５０は、いわゆるネットワークで実現でき、有線もしくは無線イーサネット、携帯電話通信、特定小電力無線通信等の通信方式から要件に応じて適切に選択すればよい。

またさらに、クライアント装置６０は、いわゆるコンピュータとして実現可能であるが、その機能については、後述する。

なお、異常予兆検出装置４０をいわゆるクラウド化して実現してもよい。つまり、電流センサ接続手段３１や装置間接続手段５０をインターネットのような広域ネットワークで実現する。そして、異常予兆検出装置４０を、電流センサ３０やクライアント装置６０と、広域ネットワークを介して接続する。

図２は、異常予兆検出装置４０の詳細な機能構成の一例を示す。異常予兆検出装置４０は、以下に記載する各構成を含む当該装置の少なくとも一部の動作を制御する装置制御部１００を有する。他の構成としては、電流センサ接続手段３１から入力されたセンサデータを取得し、アナログ入力の場合はディジタル値へ変換し、ディジタル化されたセンサデータを時系列に整列し一時格納するセンサデータ取得部１１０を有する。また、異常予兆検出装置４０は、センサデータ取得部１１０により取得されたセンサデータの一部を切り出すデータフィルタリング部１２０を有する。さらに、異常予兆検出装置４０は、データフィルタリング部１２０により切り出されたセンサデータに対し、所定のデータ解析アルゴリズムに基づくデータ解析処理を実行するデータ解析部１３０を有する。

またさらに、異常予兆検出装置４０は、装置間接続手段５０による装置間通信を制御するネットワークインタフェース部１４０および対話型ユーザインタフェースを実現するユーザインタフェース部１５０とを有する。以下、異常予兆検出装置４０の各構成について説明する。

センサデータ処理制御パラメータ保存部１６０は、センサデータ処理制御パラメータの設定値を保存する。そして、センサデータ処理制御パラメータ保存部１６０は、センサデータ処理制御パラメータ提供手段１６１を通して、データフィルタリング部１２０とデータ解析部１３０にそれぞれ提供する。

データフィルタリング部１２０は、センサデータ転送手段１１１を介して、センサデータ取得部１１０が取得したセンサデータの入力を受け付ける。そして、データフィルタリング部１２０は、センサデータ処理制御パラメータの示す設定値に従い、入力センサデータの切り出し処理を実行する。このセンサデータ処理制御パラメータは、例えば、一定のデータ数をもつセンサデータを複数連続して切り出す切り出し処理の開始時刻またはインターバル、１回の切り出し処理における時間幅またはデータ数、切り出し処理の連続実行回数などを含んでもよい。但し、センサデータ処理制御パラメータは、これらに限定されない。なお、センサデータ処理制御パラメータについては、追って再度説明する。

次に、データ解析部１３０は、センサデータ転送手段１２１を介して、データフィルタリング部１２０が切り出したセンサデータの入力を受け付ける。そして、データ解析部１３０は、センサデータ処理制御パラメータの設定値に従い、所定のデータ解析アルゴリズムに基づくデータ解析処理を実行する。この実行の結果、データ解析部１３０は、解析結果として得られた特徴量データを、特徴量転送手段１３１を介して特徴量保存部１７０に、保存する。また、データ解析部１３０は、異常度データを、異常度転送手段１３２を介して異常度保存部１８０に保存する。

ここで、データ解析部１３０が実行するデータ解析アルゴリズムのうち、前半処理では、以下の（１）（２）の処理を実行する。
（１）入力センサデータごとに短時間フーリエ変換処理を行い、次元数が２以上の特徴として、周波数空間における最大強度（以下Ｍ０とも記載）と、最大強度を示す周波数（以下Ｆ０とも記載）を抽出する。
（２）本処理時点で異常予兆検出装置４０が想定する制御モデルを反映したセンサデータ処理制御パラメータに基づき、入力センサデータの異常度を算出する、一連の処理を、入力センサデータ数だけ繰り返し実行する。

そして、データ解析アルゴリズムにおける前半処理に続いて実行する後半処理では、以下の（３）（４）の処理を実行する。
（３）前半処理で算出された異常度が事前に指定された範囲に含まれるセンサデータを選択する。
（４）選択されたセンサデータから抽出した特徴量の、特徴量空間内の分布から、公知のクラスタ分析手法を用いてクラスタ分析し、特徴量空間における１つ以上の制御モデルを生成する、一連の処理を実行する。

なお、データ解析部１３０が参照するセンサデータ処理制御パラメータには、特に制限されないが、以下のものを含んでもよい。つまり、短時間フーリエ変換やクラスタ分析処理が参照する制御パラメータに加え、クラスタ分析の対象とするか否かの判定基準となる異常度の閾値、生成する制御モデル数を含んでいてよい。

ここで、制御モデルとは、特徴量空間内の特徴量分布に対して、多変量正規分布による近似としてクラスタ分析を行った結果であり、典型的にはセンサデータ監視システム１の監視対象設備が特定の状態、例えば停止状態や無負荷運転状態であることに相当する。当該制御モデルを反映したセンサデータ処理制御パラメータの設定値を逆算出し、異常予兆検出装置４０に設定することにより、当該特定状態からの乖離を示す異常度評価の行う際の基準とすることができる。なお、この異常度評価の処理内容については、後述する。

また、ネットワークインタフェース部１４０は、異常予兆検出装置４０とクライアント装置６０との間の通信を制御する。つまり、ネットワークインタフェース部１４０は、異常予兆検出装置４０の内部データと、装置間接続手段５０の準拠する通信プロトコルに適合する外部データとの間で、プロトコル処理および双方向のデータフォーマット変換を実行する。ここで、異常予兆検出装置４０が送信し、クライアント装置６０が受信するデータには、以下の（１）（２）がある。
（１）データ解析部１３０が生成し、異常度転送手段１３２を介してネットワークインタフェース部１４０が取得した異常度
（２）ユーザインタフェース部１５０が生成し、ユーザインタフェース接続手段１４１を介してネットワークインタフェース部１４０が取得した、対話型ユーザインタフェースの表示画面を記述するスクリプト
また、クライアント装置６０が送信し、異常予兆検出装置４０が受信するデータには、以下の（３）がある。
（３）クライアント装置６０上に再現された対話型ユーザインタフェースの表示画面における利用者の操作に応答してクライアント装置６０が生成し、ユーザインタフェース接続手段１４１を介してユーザインタフェース部１５０に提供される利用者操作情報。

また、ユーザインタフェース部１５０は、対話型ユーザインタフェースを実現する。つまり、ユーザインタフェース部１５０は、データ解析部１３０によるデータ解析結果を反映して生成した表示画面を利用者に提示する。また、ユーザインタフェース部１５０は、表示画面における利用者操作による処理指示を受け付ける。このような対話型ユーザインタフェースの典型的な実現手段として、ＨＴＴＰサーバ機能が例示される。このＨＴＴＰサーバ機能により、クライアント装置６０のもつＨＴＴＰクライアント機能との間でＨＴＴＰ通信を行う。

また、装置制御部１００は、以下のように、各構成を制御する。まず、装置制御部１００は、制御インタフェース１０１によりセンサデータ取得部１１０の動作を制御する。また、装置制御部１００は、制御インタフェース１０２によりデータフィルタリング部１２０の動作を制御する。また、装置制御部１００は、制御インタフェース１０３によりデータ解析部１３０の動作を制御する。また、ユーザインタフェース部１５０は、制御インタフェース１０４によりネットワークインタフェース部１４０の動作を制御する。また、ユーザインタフェース部１５０は、制御インタフェース１０６によりセンサデータ処理制御パラメータ保存部１６０の動作を制御する。また、ユーザインタフェース部１５０は、制御インタフェース１０７により特徴量保存部１７０の動作を制御する。またさらに、ユーザインタフェース部１５０は、制御インタフェース１０８により異常度保存部１８０の動作を制御する。

加えて、装置制御部１００は、制御インタフェース１０５によりユーザインタフェース部１５０の動作を制御する。このことで、装置制御部１００は、利用者操作に応じたユーザインタフェース部１５０からの処理指示に基づき、制御インタフェース１０１、１０２、１０３、１０４、１０６、１０７、１０８のそれぞれを適切に制御する。このことで各部に所定の処理を実行させるとともに、制御インタフェース１０５を介して、対話型ユーザインタフェースの表示画面の更新を指示する。以上により、表示画面の生成に必要な特徴量および異常度データを提供することが可能になる。

なお、装置制御部１００が実行する処理の一部または全部は、図示しないマイクロプロセッサ、メモリ、およびメモリ内に格納された当該マイクロプロセッサ上で動作するプログラムの組み合わせとして実現できる。但し、この実現手法は一例であり、他の構成で実現してもよい。

次に、図３は、クライアント装置６０の詳細な機能構成の一例を示す。クライアント装置６０は、当該装置の少なくとも一部の動作を制御する装置制御部２００を有する。また、クライアント装置６０は、異常予兆検出装置４０から取得した異常度データ、および対話型ユーザインタフェースの表示画面を記述するスクリプトを処理するデータ処理部２１０を有する。また、クライアント装置６０は、データ転送手段２１１を介してデータ処理部２１０による処理前後のデータを保存するデータ保存部２２０を有する。また、クライアント装置６０は、装置間接続手段５０による装置間通信を制御するネットワークインタフェース部２３０を有する。また、クライアント装置６０は、利用者に対するインタフェースとなる入出力装置を接続する入出力インタフェース部２４０を有する。

また、クライアント装置６０は、出力データ転送手段２４１を介して接続されるディスプレイ装置２５０を有する。さらに、クライアント装置６０は、入力データ転送手段２６１を介して接続される入力装置２６０を有する。このクライアント装置６０は、典型的にはパーソナルコンピュータや携帯情報端末等の情報機器で実現できる。なお、データ保存部２２０、ディスプレイ装置２５０および入力装置２６０は、クライアント装置６０と別筐体で構成してもよい。また、ディスプレイ装置２５０および入力装置２６０については、タッチパネルなどで一体として構成してもよい。

ここで、データ処理部２１０は、ネットワークインタフェース部２３０から、ネットワークデータ転送手段２１２を介して取得した異常度データについて、解析や集計等の所定の処理を実行する。そして、データ処理部２１０は、データ転送手段２１１を利用して実行結果データをデータ保存部２２０に保存する。また、データ処理部２１０は、異常予兆検出装置４０内のユーザインタフェース部１５０との間でＨＴＴＰ通信を確立する。そして、データ処理部２１０は、ユーザインタフェース部１５０が提供する対話型ユーザインタフェースの表示画面を記述するスクリプトをクライアント装置６０に対して送信することを要求する。また、データ処理部２１０は、受信したスクリプトから表示画面を再現し、再現した表示画面における、入力装置２６０からの利用者による操作を反映した所定の利用者操作情報を生成し、生成した利用者操作情報をユーザインタフェース部１５０に送信する。

次に、ネットワークインタフェース部２３０は、異常予兆検出装置４０とクライアント装置６０との間の通信を制御する。つまり、ネットワークインタフェース部２３０は、クライアント装置６０の内部データと、装置間接続手段５０の準拠する通信プロトコルに適合する外部データとの間で、プロトコル処理および双方向のデータフォーマット変換を実施する。異常予兆検出装置４０が送信し、クライアント装置６０が受信するデータには、以下の（１）（２）がある。
（１）異常予兆検出装置４０内のデータ解析部１３０が生成し、ネットワークインタフェース部２３０でのデータフォーマット変換後、ネットワークデータ転送手段２１２を介してデータ処理部２１０に出力される異常度データ
（２）ユーザインタフェース部１５０からクライアント装置６０に送信されたスクリプト
なお、（２）は、データ処理部２１０からユーザインタフェース部１５０に対する、対話型ユーザインタフェースの表示画面を記述するスクリプトの送信要求に応答するものである。

また、クライアント装置６０が送信し、異常予兆検出装置４０が受信するデータには、以下の（３）（４）がある。
（３）対話型ユーザインタフェースの表示画面を記述するスクリプトの送信要求
（４）利用者による操作を反映してデータ処理部２１０が生成した利用者操作情報
なお、（４）は、受信した対話型ユーザインタフェースの表示画面を記述するスクリプトをデータ処理部２１０が処理し、再現した表示画面において、利用者による操作を反映したものである。

次に、入出力インタフェース部２４０は、装置制御部２００による制御の下、制御インタフェース２０１および入出力インタフェース接続手段２０４を介して、データ処理部２１０が再現した対話型ユーザインタフェースの表示画面データを受信する。そして、入出力インタフェース部２４０は、例えばＭＩＰＩといった標準的な通信規格に準拠する出力データ転送手段２４１を利用し、当該表示画面データをディスプレイ装置２５０に転送する。また、ディスプレイ装置２５０は、受信した表示画面データを表示することで、クライアント装置６０上に再現された対話型ユーザインタフェースを可視化する。

また、入出力インタフェース部２４０には、さらに、可視化された対話型ユーザインタフェースに対して利用者が行った操作情報を取得する入力装置２６０と接続している。この入力装置２６０は、キーボードやマウス等で実現できる。そして、入出力インタフェース部２４０は、ＵＳＢやシリアル通信等の周辺機器接続規格に準拠する入力データ転送手段２６１を介して入力装置２６０と接続される。なお、入出力インタフェース部２４０は、取得した操作情報を、装置制御部２００による制御の下、入出力インタフェース接続手段２０４および制御インタフェース２０１を介して、データ処理部２１０に転送する。

次に、装置制御部２００は、制御インタフェース２０１によりデータ処理部２１０の動作を制御する。また、装置制御部２００は、制御インタフェース２０３によりネットワークインタフェース部２３０の動作を制御する。

また、装置制御部２００は、データ処理部２１０と入出力インタフェース部２４０との間で、制御インタフェース２０１と入出力インタフェース接続手段２０４により、入出力データの転送を行う。

なお、装置制御部２００が実行する処理の一部または全部は、図示しないマイクロプロセッサ、メモリ、およびメモリ内に格納された当該マイクロプロセッサ上で動作するプログラムの組み合わせとして実現できる。但し、この実現手法は一例であり、他の構成で実現してもよい。

次に、図４から図６を用いて、対話型ユーザインタフェースの表示画面のレイアウトについて詳細に説明する。いずれの表示画面も以下のように生成される。まず、異常予兆検出装置４０内のユーザインタフェース部１５０が表示画面を記述するスクリプトを生成すする。そして、これら表示画面は、クライアント装置６０内のデータ処理部２１０の動作により実現されたＨＴＴＰクライアント機能により、当該スクリプトを処理し、ディスプレイ装置２５０に表示される。また、これら表示画面は、異常度評価処理に関するものである。

まず、図４に、異常度評価処理用の対話型ユーザインタフェースの表示画面３００の一例を示す。つまり、表示画面３００は、異常度評価処理における表示画面である。この異常度評価処理とは、異常予兆検出装置４０が異常度評価の基準とする制御モデルがセンサデータ処理制御パラメータ保存部１６０に保存された状態において、電流センサ３０から取得したセンサデータの当該制御モデルからの乖離を示すための処理である。このために、本実施例では、異常度を算出する異常度算出処理を実行する。

ここで、異常度評価の基準とする制御モデルとは、当該制御モデルを反映した異常度算出処理となるよう逆算出されたセンサデータ処理制御パラメータの設定値である。なお、特に限定されないが、異常予兆検出装置４０の動作開始時には、本画面が表示されるものとする。

表示画面３００は、現在異常予兆検出装置４０に設定されている制御モデルを基準として算出した異常度を表示する異常度表示部３１０を有する。また、表示画面は、各種指定ボタンとして、異常度算出処理の開始を要求する異常度評価開始ボタン３２０、異常度算出処理の停止を要求する異常度評価停止ボタン３３０、特徴量抽出および制御モデルの設定を要求する特徴量抽出・設定ボタン３４０を含む。これら各種指定ボタンは、入力装置２６０として接続されたマウスのボタンをクリックするなど、利用者による操作が可能なオブジェクトである。なお、表示画面３００に係る対話型ユーザインタフェースの動作詳細については、図７とともに後述する。

図５に、特徴量抽出処理用の対話型ユーザインタフェースの表示画面４００の一例を示す。つまり、表示画面４００は、特徴量抽出処理における表示画面である。この特徴量抽出処理とは、異常予兆検出装置４０のデータ解析部１３０が実行するデータ解析アルゴリズムの前半処理である。この前半処理とは、センサデータに対する短時間フーリエ変換処理による特徴量（Ｍ０およびＦ０）の抽出を行う処理である。なお、特に制限されないが、表示画面４００は、表示画面３００における、特徴量抽出・設定ボタン３４０の操作に応じて、ＨＴＴＰクライアント機能により表示されるものとする。

また、表示画面４００は、データフィルタリング部１２０で切り出したセンサデータの波形を表示する入力波形表示部４１０と、周波数スペクトルを表示する周波数スペクトル表示部４２０とを有する。ここで、周波数スペクトルとは、切り出したセンサデータに対して短時間フーリエ変換処理を実行した結果である。

さらに、表示画面４００は、短時間フーリエ変換処理の処理内容を定義する制御パラメータの１つとして、窓幅時間の現在値を表示する現在値表示部４３０と、窓幅時間の設定更新を要求する場合に更新後の値を指定する更新値入力部４３１とを有する。また、表示画面４００は、各種ボタンとして、窓幅時間の設定更新を要求する設定更新ボタン４４０と、特徴量抽出処理の開始を要求する抽出開始ボタン４５０と、特徴量抽出処理の停止を要求する抽出停止ボタン４６０とを有する。またさらに、表示画面４００は、各種ボタンとして、特徴量抽出処理を終了し、制御モデル候補提示・設定処理への遷移を要求する次へボタン４７０と、特徴量抽出処理を終了し、異常度評価処理への遷移を要求するキャンセルボタン４８０とを有する。

このうち、更新値入力部４３１、設定更新ボタン４４０、抽出開始ボタン４５０、抽出停止ボタン４６０、次へボタン４７０、キャンセルボタン４８０は、入力装置２６０を介して、利用者による操作が可能なオブジェクトである。なお、この操作には、キーボードからキー入力する、マウスのボタンをクリックするなどが含まれる。なお、本表示画面に係る対話型ユーザインタフェースの動作詳細については、図８とともに後述する。

図６に、制御モデル候補提示・設定処理用の対話型ユーザインタフェースの表示画面５００の一例を示す。つまり、表示画面５００は、制御モデル候補提示・設定処理のおける表示画面である。この制御モデル候補提示・設定処理は、異常予兆検出装置４０のデータ解析部１３０が実行するデータ解析アルゴリズムの後半処理である。この後半処理は、異常度が事前に指定された範囲に含まれるセンサデータの選択と、選択されたセンサデータから抽出した特徴量に基づく制御モデル候補の生成・設定処理である。なお、特に限定されないが、表示画面５００は表示画面４００における、次へボタン４７０の操作に応じて、ＨＴＴＰクライアント機能により表示されるものとする。

また、表示画面５００は、多次元マップ表示部５１０、候補リスト表示部５４０、スペクトログラム表示部５２０、モデル数表示・入力部５５０の各種表示部を有する。ここで、多次元マップ表示部５１０は、異常度が事前に指定された範囲に含まれるセンサデータから抽出した、１つ以上の特徴量５１１に関して、以下の情報を表示する。これは、特徴量空間における特徴量５１１の分布と、特徴量５１１の分布に対するクラスタ分析により得られた１つ以上の制御モデル候補５１２、５１３、５１４である。これらについては、併せて表示されることが可能である。

また、候補リスト表示部５４０は、制御モデル候補５１２、５１３、５１４をリスト形式で集約して表示する。さらに、スペクトログラム表示部５２０は、スペクトログラムを表示する。このスペクトログラムは、多次元マップ表示部５１０または候補リスト表示部５４０における選択操作により選択状態にある制御モデル候補５１３の近傍にある、特徴量５１１を算出する前のセンサデータに対するスペクトログラムである。

なお、この近傍には、図示した制御モデル候補５１３の枠内や図示した枠に対して一定条件を満たすものを含む。一定条件には、制御モデル候補５１２、５１３、５１４のうち、制御モデル候補５１３の枠に最も近いものや一定範囲内で近いものが含まれる。また、スペクトログラムは、当該制御モデル近傍の特徴量５１１を算出する前のセンサデータごとに表示される。

さらに、モデル数表示・入力部５５０は、作成する制御モデル候補数の現在値を表示する。そして、モデル数表示・入力部５５０は、制御モデルの再作成を要求する際には、利用者からその候補数の指定を受け付ける。

また、表示画面６００には、モデル再作成ボタン５６０、モデル設定ボタン５７０、処理完了ボタン５８０を有する。まず、モデル再作成ボタン５６０は、利用者から制御モデル候補の再作成の要求を受け付ける。

また、モデル設定ボタン５７０は、利用者からセンサデータ処理制御パラメータの設定値の逆算出の要求を受け付ける。センサデータ処理制御パラメータは、多次元マップ表示部５１０または候補リスト表示部５４０において選択状態にある制御モデル候補から逆算出される。また、逆算出されたセンサデータ処理制御パラメータの設定値は、モデル設定ボタン５７０への操作に応じて、センサデータ処理制御パラメータ保存部１６０へ保存される。また、処理完了ボタン５８０は、利用者からの操作に応じて、制御モデル候補提示・設定処理を終了し、異常度評価処理への遷移の要求を受け付ける。

なお、多次元マップ表示部５１０内に表示された制御モデル候補５１２、５１３、５１４を示す領域に対して、入力装置２６０を介して利用者からの操作を受け付けることが可能なオブジェクトである。また、候補リスト表示部５４０、モデル数表示・入力部５５０、モデル再作成ボタン５６０、モデル設定ボタン５７０、処理完了ボタン５８０も同様に、入力装置２６０を介して利用者からの操作を受け付けることが可能なオブジェクトである。なお、入力装置２６０からの入力として、キーボードからのキー入力、マウスのボタンのクリックが含まれる。なお、表示画面５００に係る対話型ユーザインタフェースの動作詳細については、図９とともに後述する。

ここで、制御モデル候補近傍にある特徴点とは、クラスタ分析における多変量正規分布の中心から所定の分散（例えば３σ）をもつ領域を示す楕円体に含まれる特徴量とする。また、センサデータごとのスペクトログラムは、データ解析部１３０における特徴量抽出処理を実行する際に作成される。また、スペクトログラムは、特徴量保存部１７０、または図２に示されていないスペクトログラム保存部に格納されている。もしくは、スペクトログラムは、スペクトログラム表示部５２０の表示内容を更新するごとに、センサデータ取得部１１０内に一時格納されたセンサデータから再計算される。

なお、多次元マップ表示部５１０における制御モデル候補と、候補リスト表示部５４０における制御モデル候補の選択状態は、ＨＴＴＰサーバ側、すなわちユーザインタフェース部１５０の機能として適宜一致するよう制御されるものとする。また、モデル設定ボタン５７０を操作せずに処理完了ボタン５８０を操作して制御モデル候補提示・設定処理を完了させた場合、設定済みの制御モデルを維持する。

続いて、図７から図９を用いて、対話型ユーザインタフェースの表示画面に係るデータ処理フローについて詳細に説明する。表示画面を記述するスクリプト生成の主体は、異常予兆検出装置４０内のユーザインタフェース部１５０が提供するＨＴＴＰサーバ機能である。クライアント装置６０内のデータ処理部２１０の動作により実現されるＨＴＴＰクライアント機能と連携することで、利用者による操作に応答し、特徴量抽出やクラスタ分析等の所定のデータ処理の結果を反映したスクリプトの更新を行う。

図７に、異常度評価処理用の対話型ユーザインタフェースの表示画面３００に係る、異常度評価処理フローを示す。本フローの初期状態においては、異常度評価処理は停止している。このため、異常度表示部３１０には異常度評価処理が停止中であることを示す所定の文字列が表示されているものとする。つまり、この文字列の表示は、異常予兆検出装置４０を起動し、ユーザインタフェース部１５０が動作を開始した時点で表示される。以下、図7に従って、各処理ステップを説明する。

本処理フローを開始すると、装置制御部１００は、まず異常度評価中フラグをクリア（Ｓ３００）する。次に、装置制御部１００は、特徴量抽出・設定ボタン３４０により利用者が特徴量抽出処理への遷移を要求しているかどうかをチェック（Ｓ３１０）する。

この結果、要求があれば（Ｓ３１０：Ｙｅｓ）、装置制御部１００は、異常度評価中フラグをクリア（Ｓ３１１）する。そして、装置制御部１００は、図８に示す特徴量抽出処理を実行（Ｓ３１２）したのち、ステップＳ３１０に戻る。

ステップＳ３１０で要求がない場合（Ｓ３１０：Ｎｏ）、装置制御部１００は、異常度評価停止ボタン３３０により利用者が異常度評価処理停止を要求しているかどうかをチェック（Ｓ３２０）する。この結果、要求があれば（Ｓ３２０：Ｙｅｓ）、装置制御部１００は、異常度評価中フラグをクリア（Ｓ３２１）する。そして、装置制御部１００は、異常度表示部３１０に異常度評価処理が停止中であることを示す所定の文字列を表示させたのち、ステップＳ３１０に戻る。

また、上述のように、装置制御部１００は、異常度評価処理停止の要求があったかをチェック（Ｓ３２０）する。この結果、ステップＳ３２０で要求がない場合（Ｓ３２０：Ｎｏ）、装置制御部１００は、異常度評価開始ボタン３２０により利用者が異常度評価処理開始を要求しているかどうかをチェック（Ｓ３３０）する。この結果、要求があれば（Ｓ３３０：Ｙｅｓ）、装置制御部１００は、異常度評価中フラグをセット（Ｓ３３１）する。

ステップＳ３３０で要求がない場合（Ｓ３３０：Ｎｏ）、またはステップＳ３３１の処理後、装置制御部１００は、異常度評価中フラグがセット状態であるか否かをチェック（Ｓ３４０）する。この結果、セット状態（Ｓ３４０：Ｙｅｓ）であれば、装置制御部１００は、その際に異常予兆検出装置４０に設定されている制御モデルに基づき異常度を算出し、異常度表示部３１０の内容を算出された値に更新（Ｓ３４１）する。そして、ステップＳ３１０に戻る。

ステップＳ３４０でクリア状態（Ｓ３４０：Ｎｏ）であれば、装置制御部１００は、ステップＳ３１０に戻る。

ここで、図８に、ステップＳ３１２の詳細、つまり、特徴量抽出処理用の対話型ユーザインタフェースの表示画面４００に係る、特徴量抽出処理フローを示す。本ステップを実行する際、その初期状態においては、入力波形表示部４１０と周波数スペクトル表示部４２０はいずれも非表示である。また、現在値表示部４３０と更新値入力部４３１には、前回の特徴量抽出処理の際に利用した設定値、もしくは所定の既定値が表示されているものとする。具体的には、表示画面３００の、特徴量抽出・設定ボタン３４０の操作により、利用者が特徴量抽出処理への遷移を要求した場合に表示される画面が表示されている。

本処理フローを開始すると、装置制御部１００は、まず抽出処理中フラグをクリア（Ｓ４００）し、特徴量保存部１７０に格納されている、前回の抽出処理において抽出済みの特徴量を削除（Ｓ４０１）する。

次に、装置制御部１００は、キャンセルボタン４８０により利用者が特徴量抽出処理の中断を要求しているかどうかをチェック（Ｓ４１０）する。この結果、要求があれば（Ｓ４１０：Ｙｅｓ）、装置制御部１００は、抽出処理中フラグをクリア（Ｓ４１１）したのち、本処理を終了し、図７に示す異常度評価処理に戻る。

ステップＳ４１０で要求がない場合（Ｓ４１０：Ｎｏ）、装置制御部１００は、次へボタン４７０により利用者が特徴量抽出処理の完了と制御モデル候補提示・設定処理への遷移を要求しているかどうかをチェック（Ｓ４２０）する。この結果、要求があれば（Ｓ４２０：Ｙｅｓ）、装置制御部１００は、抽出処理中フラグをクリア（Ｓ４２１）し、図９に示す制御モデル候補提示・設定処理を実行（Ｓ４２２）したのち、本処理を終了し、図７に示す異常度評価処理に戻る。

ステップＳ４２０で要求がない場合（Ｓ４２０：Ｎｏ）、装置制御部１００は、設定更新ボタン４４０により利用者が窓幅時間の設定値更新を要求しているかどうかをチェック（Ｓ４３０）する。この結果、要求があれば（Ｓ４３０：Ｙｅｓ）、装置制御部１００は、実行中の特徴量抽出処理をキャンセルするため抽出処理中フラグをクリア（Ｓ４３１）する。次に、装置制御部１００は、窓幅時間の設定値を更新値入力部４３１に設定された値に変更（Ｓ４３２）する。次に、装置制御部１００は、特徴量保存部１７０に格納されている、抽出済みの特徴量を削除（Ｓ４３３）する。そして、装置制御部１００は、入力波形表示部４１０と周波数スペクトル表示部４２０をいずれも非表示に変更し、現在値表示部４３０の内容を更新後の設定値に変更したのち、ステップＳ４１０に戻る。

ステップＳ４３０で要求がない場合（Ｓ４３０：Ｎｏ）、装置制御部１００は、抽出停止ボタン４６０により利用者が特徴量抽出処理の停止を要求しているかどうかをチェック（Ｓ４４０）する。この結果、要求があれば（Ｓ４４０：Ｙｅｓ）、装置制御部１００は、抽出処理中フラグをクリア（Ｓ４４１）したのち、ステップＳ４１０に戻る。なお、特徴量抽出処理の実行回数を記憶しておき、あらかじめ指定された回数実行した時点で、利用者からの停止要求によらず、抽出処理を停止させる機能をユーザインタフェース部１５０に持たせてもよい。

ステップＳ４４０で要求がない場合（Ｓ４４０：Ｎｏ）、装置制御部１００は、抽出開始ボタン４５０により利用者が特徴量抽出処理の開始を要求しているかどうかをチェック（Ｓ４５０）する。この結果、要求があれば（Ｓ４５０：Ｙｅｓ）、装置制御部１００は、抽出評価中フラグをセット（Ｓ４５１）する。

ステップＳ４５０で要求がない場合（Ｓ４５０：Ｎｏ）、またはステップＳ４５１の処理後、装置制御部１００は、抽出評価中フラグがセット状態であるか否かをチェック（Ｓ４６０）する。この結果、セット状態（Ｓ４６０：Ｙｅｓ）であれば、装置制御部１００は、データフィルタリング部１２０が切り出した１区間分のセンサデータを対象に、当該センサデータから特徴量（Ｍ０、Ｆ０）を抽出する。そして、装置制御部１００は、抽出した特徴量を特徴量保存部１７０に保存し、その際に設定されている制御モデルに基づき算出した異常度を異常度保存部１８０に保存する。また、装置制御部１００は、入力波形表示部４１０には当該センサデータの波形を表示し、周波数スペクトル表示部４２０には当該センサデータを短時間フーリエ変換処理した周波数スペクトルを表示するまでの、一連の処理（Ｓ４６１）を実行する。そして、ステップＳ４１０に戻る。

ステップＳ４６０でクリア状態（Ｓ４６０：Ｎｏ）であれば、装置制御部１００は、ステップＳ４１０に戻る。

次に、図９に、制御モデル候補提示・設定処理用の対話型ユーザインタフェースの表示画面５００に係る、制御モデル候補提示・設定処理フローを示す。本処理での初期状態においては、多次元マップ表示部５１０とスペクトログラム表示部５２０はいずれも非表示である。また、候補リスト表示部５４０は候補リストのない状態での表示、モデル数表示・入力部５５０は前回の制御モデル候補提示・設定処理の際に利用した設定値、もしくは所定の既定値が表示されているものとする。つまり、表示画面４００の次へボタン４７０の操作により、利用者が制御モデル候補提示・設定処理への遷移を要求した場合に表示される。

本処理フローを開始すると、装置制御部１００は、以下に示す制御モデル候補の作成処理（Ｓ５００）を実行する。このために、まず特徴量抽出処理において算出し異常度保存部１８０に保存されている異常度に応じて、装置制御部１００が、事前に指定された範囲に含まれるセンサデータを選択する。次に、装置制御部１００は、選択されたセンサデータから抽出した特徴量を特徴量保存部１７０から読み込み、読み込んだ特徴量を対象にクラスタ分析処理を実行する。そして、装置制御部１００は、モデル数表示・入力部５５０に設定された数の制御モデル候補を生成する。

次に、装置制御部１００は、以下に示す制御モデル候補を選択可能とする表示制御（Ｓ５０１）を実行する。このために、装置制御部１００は、多次元マップ表示部５１０に対して、クラスタ分析処理の対象となった特徴量と、生成された制御モデル候補の特徴量空間における分布を示すよう表示内容を更新する。また、装置制御部１００は、分散が最小であるなど所定の指標に基づき選択した制御モデル候補の１つが選択状態であることを示すよう表示内容を更新する。

また、装置制御部１００は、スペクトログラム表示部５２０に対しては、選択状態にある制御モデル候補の近傍にある特徴量の元となるセンサデータに関するスペクトログラムを示すよう表示内容を更新する。また、候補リスト表示部５４０に対しては、生成された制御モデル候補がリスト形式で配置され、かつ選択状態にある制御モデル候補がリストから選択されている状態となるよう表示内容を更新する。

次に、装置制御部１００は、処理完了ボタン５８０により利用者が制御モデル候補提示・設定処理の完了を要求しているかどうかをチェック（Ｓ５１０）する。この結果、要求があれば（Ｓ５１０：Ｙｅｓ）、装置制御部１００は、本処理を終了し、図８に示す特徴量抽出処理に戻る。

ステップＳ５１０で要求がない場合（Ｓ５１０：Ｎｏ）、装置制御部１００は、モデル設定ボタン５７０により利用者が選択状態にある制御モデル候補の異常予兆検出装置４０への設定を要求しているかどうかをチェック（Ｓ５２０）する。この結果、要求があれば（Ｓ５２０：Ｙｅｓ）、装置制御部１００は、選択状態にある制御モデルからセンサデータ処理制御パラメータの設定値を逆算出する。また、装置制御部１００は、センサデータ処理制御パラメータ保存部１６０へ保存することで、当該モデルを異常予兆検出装置４０に設定（Ｓ５２１）し、ステップＳ５１０に戻る。

ステップＳ５２０で要求がない場合（Ｓ５２０：Ｎｏ）、装置制御部１００は、モデル再作成ボタン５６０により利用者が制御モデル候補の再作成を要求しているかどうかをチェック（Ｓ５３０）する。この結果、要求があれば（Ｓ５３０：Ｙｅｓ）、装置制御部１００は、それぞれステップＳ５００と共通の処理（Ｓ５３１）およびステップＳ５０１と共通の処理（Ｓ５３２）を実行する。そして、ステップＳ５０１に戻る。なお、作成される制御モデル候補数は、再作成の要求時点でモデル数表示・入力部５５０に設定されている値により特定することが望ましい。また、作成モデル数の変更に合わせて利用者が要求した再作成処理を行うことが望ましい。

また、ステップＳ５３０で要求がない場合（Ｓ５３０：Ｎｏ）、装置制御部１００は、多次元マップ表示部５１０に対する制御モデル候補の選択動作があるかどうかをチェック（Ｓ５４０）する。選択動作には、各制御モデル候補を示す所定の領域をマウスボタンでクリックする、または候補リスト表示部５４０から制御モデル候補リストの１つを選択することが含まれる。選択動作があれば（Ｓ５４０：Ｙｅｓ）、以下のステップ５４１を実行する。まず、装置制御部１００は、多次元マップ表示部５１０に対して、新たに選択された制御モデル候補が選択状態であることを示すよう表示内容を更新する。また、スペクトログラム表示部５２０に対して、装置制御部１００は、新たに選択状態となった制御モデル候補の近傍にある特徴量の元となるセンサデータに関するスペクトログラムを示すよう表示内容を更新する。さらに、候補リスト表示部５４０に対して、装置制御部１００は、新たに選択状態となった制御モデル候補がリストから選択されている状態となるよう表示内容を更新するそして、ステップＳ５１０に戻る。

以上説明したように、実施例１によれば、異常予兆検出装置が実行したセンサデータの特徴量抽出結果や、クラスタ分析に基づき作成した制御モデル候補を、利用者の理解が容易となる態様で提示する。またセンサデータ処理に利用する制御パラメータの修正、特徴量抽出や制御モデル候補作成処理の再実行、異常度評価の基準とする制御モデル候補の選択といった利用者からの指示を受け付ける対話型ユーザインタフェースを実現できる。このため、熟練者による手作業に対する依存度を大幅に削減できる。

次に、図１０を参照して、本発明の実施例２に係るセンサデータ監視システム１を説明する。実施例２の装置構成は、実施例１と略同一であるため、重複する説明は省略する。

実施例２では、制御モデル候補提示・設定処理用の対話型ユーザインタフェースにおいて、実施例１より簡略化した表示画面を採用している。図１０に、制御モデル候補提示・設定処理用の対話型ユーザインタフェースの表示画面５００Ａを示す。表示画面５００Ａは表示画面４００における、次へボタン４７０の操作により、図６の代替として表示されるものである。本変形例では、スペクトログラム表示部５２０ではなく、複数の制御モデル候補に関する所定の指標を並列に表示する、判断指標表示部５３０が設けられている点が相違している。

表示画面５００Ａに係る、制御モデル候補提示・設定処理フローは、以下に示す点を除き、図９を用いて説明した処理フローと共通である。

相違点の１点目は、ステップＳ５０１において、スペクトログラム表示部５２０の表示内容更新が不要となる。この替わりに、データ解析部１３０の処理により、制御モデル候補に関する所定の指標を評価する。この指標としては、例えば、クラスタ分析の対象とする特徴量の抽出元となったセンサデータの異常度がある。次に、評価結果があらかじめ設定された閾値以上である異常状態と判定された回数を積算（最小値は０、最大値は入力センサデータ数）したものとして定義される累積異常判定回数を、現在の制御モデルと各制御モデル候補について算出する。そして、一覧形式で提示できるよう、判断指標表示部５３０の表示内容を更新する。

相違点の２点目は、ステップＳ５４１において、判断指標表示部５３０の表示内容更新が不要となる点である。

スペクトラム表示に替えて上記の判断指標を利用することで、適切な制御モデルを選択することが可能となる。この場合、スペクトラム表示では制御モデル候補の良し悪しが一見して判断しにくい場合であっても、判断指標に対する目標値として、例えば累積異常判定回数がセンサデータ数の二分の一を設定することができる。このため、本実施例では、異常予兆検出装置やセンサデータ処理制御パラメータ設定手段の使い勝手が向上する。

実施例１および実施例２では、異常予兆検出装置４０に同時に設定可能な制御モデルは１個など少数であるとの前提で説明した。本実施例では、複数の制御モデルを設定可能とするよう、本発明を拡張している。その場合、データ解析部１３０の処理のうち、入力センサデータの異常度を算出する際に、設定された複数の制御モデルそれぞれに基づく異常度をすべて算出したのち、値が最小の異常度をもって当該センサデータの異常度を代表させればよい。

以上、本発明の各実施例を説明したが、これらの実施例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他のさまざまな形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。実施の形態中で説明された構成要素は、ハードウェアにより実現されてもよいし、ソフトウェアにより実現されてもよい。

また、各実施例では、異常予兆検出装置を対象として説明したが、異常検出装置や異常やその予兆の検出を支援する異常検出支援装置への適用も可能である。さらに、各実施例は、異常検出以外の最適制御にも適用できる。例えば、ネットワークの通信低下対応のための最適制御や交通機関、物流の運行管理などに適用が可能である。

なお、上述の各実施例には、以下の態様も含まれる。センサデータの処理内容を規定する制御パラメータを合理的かつ簡易に設定する手段、および前記手段を含む異常予兆検出装置を提供することにより、センサデータ監視システムを実現可能とすることを目的とする。より具体的には、（１）事前に装置に設定されたセンサデータ処理制御パラメータに従い、センサデータの切り出しと特徴量抽出・異常度算出処理を実行する、（２）特徴量の空間的な分布に基づき制御モデルの候補を１つ以上生成し、ユーザインタフェース手段を介して利用者に提示する、（３）ユーザインタフェース手段からの利用者の指示に応答し、制御モデル候補の選択、選択された制御モデルに対応するセンサデータ処理制御パラメータの更新など、所定の動作を実現するセンサデータ処理制御パラメータ設定手段を含めて、異常検出装置を構成する。

１：センサデータ監視システム
１０：モータ制御盤
１１：電力供給線
２０：モータ
３０：電流センサ
３１：電流センサ接続手段
４０：異常予兆検出装置
５０：装置間接続手段
６０：クライアント装置
１００：装置制御部
１０１、１０２、１０３、１０４、１０５、１０６、１０７、１０８：制御インタフェース
１１０：センサデータ取得部
１１１：センサデータ転送手段
１２０：データフィルタリング部
１２１：センサデータ転送手段
１３０：データ解析部
１３１：特徴量転送手段
１３２：異常度転送手段
１４０：ネットワークインタフェース部
１４１：ユーザインタフェース接続手段
１５０：ユーザインタフェース部
１６０：センサデータ処理制御パラメータ保存部
１６１：センサデータ処理制御パラメータ提供手段
１７０：特徴量保存部
１８０：異常度保存部
２００：装置制御部
２０１、２０３：制御インタフェース
２０４：入出力インタフェース接続手段
２１０：データ処理部
２１１：データ転送手段
２１２：ネットワークデータ転送手段
２２０：データ保存部
２３０：ネットワークインタフェース部
２４０：入出力インタフェース部
２４１：出力データ転送手段
２５０：ディスプレイ装置
２６０：入力装置
２６１：入力データ転送手段
３００：異常度評価処理用の対話型ユーザインタフェースの表示画面
３１０：異常度表示部
３２０：異常度評価開始ボタン
３３０：異常度評価停止ボタン
３４０：特徴量抽出・設定ボタン
４００：特徴量抽出処理用の対話型ユーザインタフェースの表示画面
４１０：入力波形表示部
４２０：周波数スペクトル表示部
４３０：現在値表示部
４３１：更新値入力部
４４０：設定更新ボタン
４５０：抽出開始ボタン
４６０：抽出停止ボタン
４７０：次へボタン
４８０：キャンセルボタン
５００、５００Ａ：制御モデル候補提示・設定処理用の対話型ユーザインタフェースの表示画面
５１０：多次元マップ表示部
５１１：次元数２以上の特徴量
５１２、５１４：制御モデル候補（非選択状態）
５１３：制御モデル候補（選択状態）
５２０：スペクトログラム表示部
５３０：判断指標表示部
５４０：候補リスト表示部
５５０：モデル数表示・入力部
５６０：モデル再作成ボタン
５７０：モデル設定ボタン
５８０：処理完了ボタン

Claims (10)

1. 設備における異常の検出を支援する異常検出支援装置において、
   複数の制御パラメータそれぞれに基づき、異常検出のための制御アルゴリズムを実行した場合に用いられるセンサデータを取得するセンサデータ取得部と、
   前記センサデータの特徴を示す複数次元で示される特徴量を抽出し、抽出された前記特徴量の空間的な分布に応じた１以上の制御モデル候補を生成するデータ解析部と、
   生成された前記制御モデル候補を、前記特徴量のそれぞれに対応付けて出力し、生成された前記制御モデル候補に対する指定を受け付け、当該受け付けられた前記制御モデル候補の近傍にある、特徴量を算出する前のセンサデータに対するスペクトログラムを出力するインタフェース部とを有し、
   受け付けられた前記制御モデル候補に応じた制御アルゴリズムに従って、前記設備に対する異常検出処理を可能とする異常検出支援装置。
2. 請求項１に記載の異常検出支援装置において、
   前記インタフェース部は、前記スペクトログラムとして、指定された前記制御モデル候補の近傍として、当該制御モデル候補に応じた枠に最も近い特徴を算出する前のセンサデータに対するスペクトログラムを出力する異常検出支援装置。
3. 請求項２に記載の異常検出支援装置において、
   前記データ解析部は、受け付けられた前記制御モデル候補から逆算出される制御パラメータを設定して、前記制御アルゴリズムを実行する異常検出支援装置。
4. 請求項２に記載の異常検出支援装置において、
   前記データ解析部は、前記制御モデル候補として、前記特徴量の特徴量空間における多変量正規分布に基づくクラスタ分析により生成する異常検出支援装置。
5. 請求項１乃至４のいずれかに記載の異常検出支援装置において、
   前記インタフェース部は、出力された前記１以上の制御モデル候補の選択に対する判断指標を出力する異常検出支援装置。
6. 設備における異常の検出を支援する異常検出支援装置を用いた異常検出支援方法において、
   センサデータ取得部により、複数の制御パラメータそれぞれに基づき、異常検出のための制御アルゴリズムを実行した場合に用いられるセンサデータを取得し、
   データ解析部により、前記センサデータの特徴を示す複数次元で示される特徴量を抽出し、抽出された前記特徴量の空間的な分布に応じた１以上の制御モデル候補を生成し、
   インタフェース部により、生成された前記制御モデル候補を、前記特徴量のそれぞれに対応付けて出力し、生成された前記制御モデル候補に対する指定を受け付け、
   当該受け付けられた前記制御モデル候補の近傍にある、特徴量を算出する前のセンサデータに対するスペクトログラムを出力し、
   受け付けられた前記制御モデル候補に応じた制御アルゴリズムに従って、前記設備に対する異常検出処理を可能とする異常検出支援方法。
7. 請求項６に記載の異常検出支援方法において、
   前記インタフェース部により、前記スペクトログラムとして、指定された前記制御モデル候補の近傍として、当該制御モデル候補に応じた枠に最も近い特徴を算出する前のセンサデータに対するスペクトログラムを出力する異常検出支援方法。
8. 請求項７に記載の異常検出支援方法において、
   前記データ解析部により、受け付けられた前記制御モデル候補から逆算出される制御パラメータを設定して、前記制御アルゴリズムを実行する異常検出支援方法。
9. 請求項７に記載の異常検出支援方法において、
   前記データ解析部により、前記制御モデル候補として、前記特徴量の特徴量空間における多変量正規分布に基づくクラスタ分析により生成する異常検出支援方法。
10. 請求項６乃至９のいずれかに記載の異常検出支援方法において、
    前記インタフェース部により、出力された前記１以上の制御モデル候補の選択に対する判断指標を出力する異常検出支援方法。

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