JP7353539B2 - 定常範囲決定システム、定常範囲決定方法、および、定常範囲決定プログラム - Google Patents

Description

本開示は、定常範囲決定システム、定常範囲決定方法、および、定常範囲決定プログラムに関する。特に、稼働データにおける多値信号の定常範囲を決定する定常範囲決定システム、定常範囲決定方法、および、定常範囲決定プログラムに関する。

従来の工場では、製造ラインの停止といったトラブル発生時、工場の保全員が知識あるいは経験に基づいてトラブルの要因を特定し、適切な対処を行う。しかし、膨大な稼働データと複雑なプログラムの中から要因を特定し、早期にトラブルを解決することは困難な場合が多い。また、トラブル要因を網羅的に特定するための設定あるいはプログラムの作成は、現実的な工数での実現が難しい。

特許文献１では、保全員が、網羅的な条件設定をすることなく、トラブル要因となるセンサあるいはプログラムを特定する手がかりを得るためのシステムが開示されている。特許文献１では、センサのＯＮとＯＦＦといった２値を表現する２値信号と、電流値あるいは圧力値といった０および１以外の値をとる多値信号との、非定常な時間変化を自動で検出するシステムが開示されている。

特許６７９０３１１号公報

特許文献１の方式では、多値信号を２値信号に変換し、２値信号の正常な値を予測して信号の非定常な変化を検出する。多値信号に非定常な変化が検出された際、変換された２値信号の非定常箇所を特定し、定常であればどのような値をとるべきかが予測値として得られる。しかし、２値信号に変換する前の多値信号がどのように非定常な値をとっているかをひと目で判別することはできない。製造ライン停止といったトラブル発生時、その原因を特定するために、多値信号の値が正常時と比較してどう異なるかを確認する必要がある。

本開示では、閾値に基づき定められる範囲に多値信号の信号値が存在する確率に基づいて、多値信号の定常範囲を決定する。これにより、多値信号が定常範囲と比較してどのような信号値をとっているかを作業者にわかりやすく表示することを目的とする。

本開示に係る定常範囲決定システムは、多値信号を含む稼働データにおける多値信号の定常範囲を決定する定常範囲決定システムにおいて、
前記稼働データに含まれる多値信号に１つ以上の閾値を設定し、前記閾値を用いて前記多値信号を１つ以上の２値信号に変換する変換部と、
前記稼働データの定常時の信号値を予測する予測モデルに、前記変換部により変換された２値信号を入力し、前記変換部により変換された２値信号の予測値を変換２値信号予測値として算出する予測部と、
前記変換２値信号予測値と前記閾値とに基づいて、前記稼働データに含まれる多値信号の信号値が前記閾値に基づき定められる範囲に存在する確率を算出し、前記確率に基づいて前記稼働データに含まれる多値信号の定常範囲を決定する範囲決定部と
を備えた。

本開示に係る定常範囲決定システムでは、閾値に基づき定められる範囲に多値信号の信号値が存在する確率に基づいて、多値信号の定常範囲を決定する。よって、本開示に係る定常範囲決定システムによれば、多値信号の定常範囲を適切に決定することができ、多値信号が定常範囲と比較してどのような信号値をとっているかを作業者にわかりやすく表示することができる。

実施の形態１に係る定常範囲決定システムの構成例を示す図。 実施の形態１に係る定常範囲決定装置の構成例を示す図。 実施の形態１に係るモデル生成部の機能構成例を示す図。 実施の形態１に係る決定部の機能構成例を示す図。 実施の形態１に係る定常範囲決定装置による定常範囲決定処理の全体フロー図。 実施の形態１に係る変換処理の具体例を示す図。 実施の形態１に係る予測モデルの入出力の例を示す図。 実施の形態１に係る予測処理において１信号における予測値が時系列に出力される例を示す図。 実施の形態１に係る予測処理において３信号における予測値が時系列に出力される例を示す図。 実施の形態１に係る多値信号の信号値が範囲内に存在する確率を算出する例を示す図。 実施の形態１に係る多値信号の信号値における範囲内の確率を算出する処理の詳細フロー図。 実施の形態１に係る定常範囲決定処理の第１の決定方法の具体例を示す図。 実施の形態１に係る定常範囲決定処理の第２の決定方法の一例を示すフロー図。 実施の形態１に係る定常範囲決定処理の第２の決定方法の別例を示すフロー図。 実施の形態１に係る定常範囲決定処理の第３の決定方法の具体例を示す図。 実施の形態１に係る定常範囲決定処理の第５の決定方法の具体例を示す図。 実施の形態１の変形例に係る定常範囲決定装置の構成例を示す図。

以下、本実施の形態について、図を用いて説明する。各図中、同一または相当する部分には、同一符号を付している。実施の形態の説明において、同一または相当する部分については、説明を適宜省略または簡略化する。また、以下の図では各構成部材の大きさの関係が実際のものとは異なる場合がある。また、実施の形態の説明において、上、下、左、右、前、後、表、裏といった向きあるいは位置が示されている場合がある。これらの表記は、説明の便宜上の記載であり、装置、器具、あるいは部品等の配置、方向および向きを限定するものではない。

実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、本実施の形態に係る定常範囲決定システム５００の構成例を示す図である。
定常範囲決定システム５００は、定常範囲決定装置１００、データ収集サーバ２００、および対象システム３００を備える。

定常範囲決定装置１００は、工場ラインといった対象システム３００を監視する。対象システム３００には、設備３０１から設備３０５が存在する。なお、図１では設備を５個としているが、設備の数に制約は存在しない。各設備はセンサおよびロボットといった複数の機器から構成される。各設備はネットワーク４０１に接続されており、設備の稼働データ３１がデータ収集サーバ２００に蓄積される。稼働データ３１は、２値信号と多値信号とを含む。２値信号は、例えば、センサのＯＮとＯＦＦを表す信号である。多値信号は、例えば、ロボットハンドのトルク値を表す信号である。
データ収集サーバ２００は、ネットワーク４０２を介して定常範囲決定装置１００と接続される。

定常範囲決定装置１００は、設備の稼働データ３１における多値信号の定常範囲を決定する。また、定常範囲決定装置１００は、稼働データ３１の非定常を検出する。また、定常範囲決定装置１００は、稼働データ３１の定常、あるいは、非定常を表示する。定常範囲決定装置１００は、非定常検出装置、あるいは、非定常表示装置ともいう。

図２は、本実施の形態に係る定常範囲決定装置１００の構成例を示す図である。
定常範囲決定装置１００は、コンピュータである。定常範囲決定装置１００は、プロセッサ９１０を備えるとともに、メモリ９２１、補助記憶装置９２２、入力インタフェース９３０、出力インタフェース９４０、および通信装置９５０といった他のハードウェアを備える。プロセッサ９１０は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。

定常範囲決定装置１００は、機能要素として、モデル生成部１１０と決定部１２０と記憶部１３０とを備える。記憶部１３０には、稼働データベース１３１と閾値群データベース１３２と予測モデル１３３が記憶される。

モデル生成部１１０と決定部１２０の機能は、ソフトウェアにより実現される。記憶部１３０は、メモリ９２１に備えられる。なお、記憶部１３０は、補助記憶装置９２２に備えられていてもよいし、メモリ９２１と補助記憶装置９２２に分散して備えられていてもよい。

プロセッサ９１０は、定常範囲決定プログラムを実行する装置である。定常範囲決定プログラムは、モデル生成部１１０と決定部１２０の機能を実現するプログラムである。
プロセッサ９１０は、演算処理を行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ９１０の具体例は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。

メモリ９２１は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ９２１の具体例は、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、あるいはＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。
補助記憶装置９２２は、データを保管する記憶装置である。補助記憶装置９２２の具体例は、ＨＤＤである。また、補助記憶装置９２２は、ＳＤ（登録商標）メモリカード、ＣＦ、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤといった可搬の記憶媒体であってもよい。なお、ＨＤＤは、Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅの略語である。ＳＤ（登録商標）は、Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌの略語である。ＣＦは、ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ（登録商標）の略語である。ＤＶＤは、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋの略語である。

入力インタフェース９３０は、マウス、キーボード、あるいはタッチパネルといった入力装置と接続されるポートである。入力インタフェース９３０は、具体的には、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）端子である。なお、入力インタフェース９３０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）と接続されるポートであってもよい。

出力インタフェース９４０は、ディスプレイといった表示機器のケーブルが接続されるポートである。出力インタフェース９４０は、具体的には、ＵＳＢ端子またはＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）端子である。ディスプレイは、具体的には、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）である。出力インタフェース９４０は、表示器インタフェースともいう。

通信装置９５０は、レシーバとトランスミッタを有する。通信装置９５０は、ＬＡＮ、インターネット、あるいは電話回線といった通信網に接続している。通信装置９５０は、具体的には、通信チップまたはＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）である。

定常範囲決定プログラムは、定常範囲決定装置１００において実行される。定常範囲決定プログラムは、プロセッサ９１０に読み込まれ、プロセッサ９１０によって実行される。メモリ９２１には、定常範囲決定プログラムだけでなく、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。プロセッサ９１０は、ＯＳを実行しながら、定常範囲決定プログラムを実行する。定常範囲決定プログラムおよびＯＳは、補助記憶装置９２２に記憶されていてもよい。補助記憶装置９２２に記憶されている定常範囲決定プログラムおよびＯＳは、メモリ９２１にロードされ、プロセッサ９１０によって実行される。なお、定常範囲決定プログラムの一部または全部がＯＳに組み込まれていてもよい。

定常範囲決定装置１００は、プロセッサ９１０を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、定常範囲決定プログラムの実行を分担する。それぞれのプロセッサは、プロセッサ９１０と同じように、定常範囲決定プログラムを実行する装置である。

定常範囲決定プログラムにより利用、処理または出力されるデータ、情報、信号値および変数値は、メモリ９２１、補助記憶装置９２２、または、プロセッサ９１０内のレジスタあるいはキャッシュメモリに記憶される。

モデル生成部１１０と決定部１２０の各部の「部」を「回路」、「工程」、「手順」、「処理」、あるいは「サーキットリー」に読み替えてもよい。定常範囲決定プログラムは、モデル生成処理と決定処理を、コンピュータに実行させる。モデル生成処理と決定処理の「処理」を「プログラム」、「プログラムプロダクト」、「プログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体」、または「プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体」に読み替えてもよい。また、定常範囲決定方法は、定常範囲決定装置１００が定常範囲決定プログラムを実行することにより行われる方法である。
定常範囲決定プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体に格納されて提供されてもよい。また、定常範囲決定プログラムは、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。

図３は、本実施の形態に係るモデル生成部１１０の機能構成例を示す図である。
なお、図３の矢印の実線は機能要素同士の呼び出し関係を表し、破線の矢印は機能要素とデータベースとのデータの流れを表している。

モデル生成部１１０は、設備の正常稼働時における稼働データの次の信号値を予測するための予測モデル１３３を生成する。言い換えると、モデル生成部１１０は、稼働データの定常時の信号値を予測するための予測モデル１３３を生成する。
モデル生成部１１０は、取得部１１１と閾値群算出部１１２と変換部１１３と学習部１１４を備える。

取得部１１１は、通信装置９５０により、データ収集サーバ２００から稼働データを受信し、その稼働データを稼働データベース１３１に格納する。稼働データは、例えば、センサのＯＮとＯＦＦを表す２値信号、あるいは、ロボットハンドのトルク値を表す多値信号といったデータである。なお、受信して格納する処理については、必要なデータを対象としてデータ収集サーバ２００にデータが増える度に可能な限りリアルタイムで実行する。

閾値群算出部１１２は、稼働データベース１３１から稼働データを取得し、稼働データのうちの多値信号を２値信号に変換するための閾値を算出し、その閾値を閾値群データベース１３２に格納する。
変換部１１３は、閾値群データベース１３２から閾値を取得し、閾値を基に多値信号を２値信号に変換する。
学習部１１４は、稼働データベース１３１から稼働データを取得し、変換部１１３を呼び出し、変換部１１３により取得した稼働データのうち多値信号を２値信号に変換する。学習部１１４は、稼働データに含まれる２値信号と、稼働データに含まれる多値信号を変換部１１３により変換した２値信号とから、稼働データに含まれる信号の正常な信号パターンを学習する。その後、学習部１１４は、学習した正常な信号パターンを予測する学習済みモデルを予測モデル１３３として保存する。

閾値群算出部１１２は、例えば、多値信号の信号値が、増加、減少、あるいは一定といった値の傾向が変化する点で切り替わる２値信号に変換されるよう閾値を設定する。なお、多値信号を２値信号に変換するための閾値は、任意の値および任意の個数設定可能であり、算出方法は限定されないものとする。

図４は、本実施の形態に係る決定部１２０の機能構成例を示す図である。
なお、図４の矢印の実線は機能要素同士の呼び出し関係を表し、破線の矢印は機能要素とデータベースとのデータの流れを表している。

決定部１２０は、稼働データから正常稼働時の信号の次の信号値を予測し、非定常の有無を判定し、非定常箇所を特定し、定常範囲を決定して稼働データとともに表示する。
決定部１２０は、取得部１２１と変換部１２２と予測部１２３と判定部１２４と特定部１２５と範囲決定部１２６と表示部１２７を備える。

取得部１２１は、モデル生成部１１０における取得部１１１と同様に、通信装置９５０により、データ収集サーバ２００から稼働データを受信し、その稼働データを稼働データベース１３１格納する。
変換部１２２は、モデル生成部１１０における変換部１１３と同様に、閾値群データベース１３２から閾値を取得し、閾値を基に多値信号を２値信号に変換する。
予測部１２３は、予測モデル１３３を用いて、２値信号の稼働データおよび変換部１２２により変換された２値信号について、次に出力される信号値の定常な値である予測値を算出する。予測モデル１３３の入力はすべて２値信号となる。以下において、稼働データにおける多値信号が変換部１２２により変換された２値信号、すなわち、変換部１２２が出力する２値信号を、変換２値信号と呼ぶ場合がある。

なお、判定部１２４は、稼働データベース１３１から稼働データを取得し、変換部１２２および予測部１２３を呼び出して、変換部１２２による変換処理および予測部１２３による予測処理を実行する。

判定部１２４は、稼働データにおける２値信号および変換２値信号の実測値と、予測部１２３が出力する予測値とを比較する。判定部１２４は、比較結果より、稼働データが定常であるか否か、すなわち、学習した正常な信号パターンと合致するか否か、を判定する。判定部１２４は、判定結果を非定常判定情報として出力する。稼働データが非定常であると判定された場合、判定部１２４は、特定部１２５を呼び出し、特定部１２５により非定常部分を特定する。また、判定部１２４は、表示部１２７を呼び出し、表示部１２７により判定の結果を表示機器に表示する。

特定部１２５は、稼働データにおける２値信号および変換２値信号と、それらの予測値に基づいて、どの信号がいつ非定常であったかを特定する。特定部１２５は、特定した情報を非定常特定情報として出力する。

範囲決定部１２６は、変換２値信号の予測値に基づいて、変換２値信号に変換される前の多値信号における信号値の定常範囲を決定する。

表示部１２７は、範囲決定部１２６を呼び出すことにより、多値信号における定常範囲を決定してもよい。
表示部１２７は、多値信号における定常範囲を用いて、稼働データの実測値、予測部１２３から出力される予測値、判定部１２４から出力される非定常判定情報、および、特定部１２５から出力される非定常特定情報といった情報を、表示機器にわかりやすく可視化して表示する。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
次に、本実施の形態に係る定常範囲決定システム５００の動作について説明する。定常範囲決定システム５００の動作手順は、定常範囲決定方法に相当する。また、定常範囲決定システム５００の動作を実現するプログラムは、定常範囲決定処理をコンピュータに実行させる定常範囲決定プログラムに相当する。定常範囲決定システム５００の動作とは、定常範囲決定システム５００の各装置の動作である。

＜定常範囲決定処理＞
図５は、本実施の形態に係る定常範囲決定装置１００による定常範囲決定処理の全体フロー図である。
なお、図５において、ステップＳ１０７「多値信号の信号値の存在確率の算出処理」およびステップＳ１０８の「多値信号の信号値の定常範囲の決定処理」についての詳細は後述する。

＜＜取得処理＞＞
ステップＳ１０１において、取得部１２１は、通信装置９５０を介して、データ収集サーバ２００から稼働データを稼働データベース１３１へコピーする。例えば、データ収集サーバ２００から出力された稼働データが、センサのＯＮとＯＦＦを表す２値信号と、ロボットハンドのトルク値を表す多値信号を含む場合、稼働データベース１３１には稼働データとして２値信号と多値信号の両方が格納される。
予測部１２３による予測処理では、過去の一定時間分の稼働データが必要になる。よって、稼働データベース１３１には、予測処理に必要な過去一定時間分の稼働データが保持される。
なお、取得部１２１は、可能な限りリアルタイムでデータ収集サーバ２００から稼働データを稼働データベース１３１へコピーするものとする。

＜＜変換処理＞＞
ステップＳ１０２において、変換部１２２は、稼働データベース１３１に格納された稼働データのうち、多値信号の信号データを２値信号の信号データに変換する。変換部１２２は、稼働データに含まれる多値信号に１つ以上の閾値を設定し、その閾値を用いて多値信号を１つ以上の２値信号に変換する。
具体的には、変換部１２２は、閾値群データベース１３２から閾値を取得する。変換部１２２は、閾値を基に、稼働データベース１３１に格納された稼働データのうち、多値信号の信号データを２値信号の信号データに変換する。変換処理の詳細については後述する。

＜＜予測処理＞＞
ステップＳ１０３において、予測部１２３は、稼働データベース１３１において保持された過去の２値信号と、稼働データベース１３１において保持された過去の多値信号を変換した変換２値信号から、次の信号値の予測を行う。予測には、あらかじめモデル生成部１１０によって生成された予測モデル１３３が利用される。
予測部１２３は、予測モデル１３３に、稼働データに元から含まれる２値信号と変換２値信号とを入力し、稼働データに含まれる信号の定常時の信号値である予測値を出力する。特に、変換部１２２により変換された２値信号（変換２値信号）については、予測部１２３は、予測モデル１３３に変換２値信号を入力し、変換２値信号の予測値を変換２値信号予測値として出力する。

＜＜判定処理＞＞
ステップＳ１０４において、判定部１２４は、ステップＳ１０３で算出した稼働データの信号の予測値と、稼働データベース１３１に格納される稼働データの信号の実測値とを比較し、異常度を算出する。
ステップＳ１０５において、判定部１２４は、ステップＳ１０４で算出した異常度を基に、稼働データが定常であるか非定常であるかを判定する。
定常ではないと判定された場合、ステップＳ１０６に進む。定常であると判定された場合、ステップＳ１０７に進む。

＜＜特定処理＞＞
ステップＳ１０６において、特定部１２５は、どの信号がいつ非定常であったかを特定する。具体的には、特定部１２５は、予測値と実測値が一定値以上異なっていた信号と時刻を抽出することで、非定常箇所を特定することができる。

＜＜範囲決定処理＞＞
次に、ステップＳ１０７およびステップＳ１０８において、範囲決定部１２６による範囲決定処理について説明する。
ステップＳ１０７において、範囲決定部１２６は、ステップＳ１０３で算出した稼働データの信号の予測値から、多値信号の信号値が範囲内に存在する確率を算出する。具体的には、範囲決定部１２６は、変換２値信号予測値と閾値とに基づいて、稼働データに含まれる多値信号の信号値が閾値に基づき定められる範囲に存在する確率を算出する。
ここで、変換２値信号予測値とは、変換部１２２により変換された２値信号を予測モデル１３３に入力することにより得られる、変換２値信号の予測値である。また、閾値とは、多値信号を２値信号に変換する際に用いられた閾値である。

ステップＳ１０８において、範囲決定部１２６は、ステップＳ１０７で算出した多値信号の信号値が範囲内に存在する確率に基づいて、稼働データに含まれる多値信号の定常範囲を決定する。

ステップＳ１０９において、表示部１２７は、稼働データに含まれる２値信号あるいは多値信号における判定結果をユーザに提示する。本実施の形態では、表示機器に表示することによりユーザに提示する例を示している。しかし、プリンタに出力する、あるいは、電子データとして出力するといった他の方法でユーザに提示してもよい。

表示部１２７は、信号の動きを時系列で示し、２値信号であれば２値信号の予測値を正常な動作として示す。
多値信号の場合は、表示部１２７は、多値信号の信号値を、定常範囲を含む閾値に基づき定められる範囲に重畳して表示する。例えば、表示部１２７は、ステップＳ１０８で決定した定常範囲の背景色を第１の色（例えば緑）、定常範囲からの外れ度合いに応じて背景色を第２の色（例えば黄）、および、第３の色（例えば赤）で表示し、多値信号の信号値を重畳してもよい。さらに、表示部１２７は、定常範囲から外れている信号値の線色を外れ度合いに応じて第２の色（例えば黄）、第３の色（例えば赤）で表示してもよい。

次に、各処理について詳細に説明する。

図６は、本実施の形態に係る変換処理の具体例を示す図である。
変換部１２２では、多値信号を、１つ以上の閾値を使って、１つ以上の２値信号に変換する。必ずしも複数の閾値によって２値信号に変換する必要はない。多値信号は、閾値の個数分の２値信号に変換される。図６のように多値信号に閾値を２個設定した場合、２つの２値信号に変換される。
具体的には、変換部１２２は、多値信号の各時刻における信号値が閾値を超えれば１、そうでなければ０をとる２値信号に変換する。

図７は、本実施の形態に係る予測モデル１３３の入出力の例を示す図である。
予測モデル１３３は、正常な２値信号の信号パターンを学習して、信号の予測値を出力する。予測値は、図６に示すように、０以上１以下の実数値であり、次の時刻で信号値が１になる確率に相当する。出力は２値信号の時間変化パターンではなく、各２値信号の次の時刻一点のみの予測値となる。

過去の信号データとして、信号１が０，０，１，１，１という値をとり、信号２が１，１，１，１，０という値をとるとき、それらを予測モデルに入力すると、信号１の予測値として０．８、信号２の予測値として０．２という値が出力される。このとき、信号１の値が次の時刻で１になる確率が０．８、信号２の値が次の時刻で１になる確率が０．２であるということになる。

図８は、本実施の形態に係る予測処理において１信号における予測値が時系列に出力される例を示す図である。
図８では、予測を繰り返し行い、各時刻の予測値を時系列に並べたものを示している。なお、図８では、簡単のために入出力は１信号、すなわち１つの閾値から得られる２値信号としている。

図９は、本実施の形態に係る予測処理において３信号における予測値が時系列に出力される例を示す図である。
図９では、３信号についての予測値を時系列に並べたものである。同時刻での複数の信号値は予測モデルから一括で出力される。すなわち、図９における予測値１から予測値４のそれぞれは、予測モデルから一括で出力される。

図１０は、本実施の形態に係る多値信号の信号値が範囲内に存在する確率を算出する例を示す図である。
上述したように、予測部１２３で出力される予測値は、０以上１以下の実数値で、各時刻において信号値が１になる確率に相当する。よって、信号値が閾値を超えれば１、そうでなければ０となるように多値信号を変換した２値信号の予測値は、信号値がその閾値を超える確率に相当する。信号値が２閾値間の範囲に存在する確率は、以下の式（１）によって求められる。

＜式（１）＞
（信号値が２閾値間の範囲に存在する確率）＝（信号値が下側の閾値を超える確率）－（信号値が上側の閾値を超える確率）

そして、信号値が最大の閾値より上の範囲に存在する確率と、信号値が最小の閾値より下の範囲に存在する確率は、それぞれ式（２）、および、式（３）によって求められる。

＜式（２）＞
（信号値が最大の閾値より上の範囲に存在する確率）＝（信号値が最大の閾値を超える確率）

＜式（３）＞
（信号値が最小値より下の範囲に存在する確率）＝１－（信号値が最小の閾値を超える確率）

以上のように、多値信号に閾値を設定して変換される２値信号の予測値から、多値信号の信号値が範囲内に存在する確率を算出する。確率は０以上１以下の実数値となる。

なお、変換部１２２で、多値信号に複数の閾値を設定し、信号値が閾値を超えれば０、そうでなければ１をとる２値信号に変換してもよい。その場合、２値信号の予測値は各時刻における信号値がその閾値を下回る確率に相当する。信号値が２閾値間の範囲に存在する確率、信号値が最大の閾値より上の範囲に存在する確率、信号値が最小値より下の範囲に存在する確率はそれぞれ式（４）、式（５）、および、式（６）から求められる。

＜式（４）＞
（信号値が２閾値間の範囲に存在する確率）＝（信号値が上側の閾値を下回る確率）－（信号値が下側の閾値を下回る確率）

＜式（５）＞
（信号値が最大の閾値より上の範囲に存在する確率）＝１－（信号値が最大の閾値を下回る確率）

＜式（６）＞
（信号値が最小値より下の範囲に存在する確率）＝（信号値が最小の閾値を下回る確率）

図１１は、本実施の形態に係る多値信号の信号値における範囲内の確率を算出する処理の詳細フロー図である。
ステップＳ２０１において、範囲決定部１２６は、多値信号を２値信号に変換する際に用いた複数の閾値のうち、未選択の閾値を１つ選択する。
ステップＳ２０２において、範囲決定部１２６は、選択した閾値より値の小さい閾値が存在するか否かを判定する。存在する場合はステップＳ２０３に進む。存在しない場合はステップＳ２０４に進む。

選択した閾値より値の小さい閾値が存在する場合、ステップＳ２０３において、範囲決定部１２６は、選択した閾値と、選択した閾値に隣り合う下側の閾値との間の範囲に信号値が存在する確率を算出する。
選択した閾値より値の小さい閾値が存在しない場合、ステップＳ２０４において、範囲決定部１２６は、信号値が最小の閾値より下の範囲に存在する確率を算出する。

ステップＳ２０５およびステップＳ２０６において、範囲決定部１２６は、未選択の閾値があるか否かを判定する。未選択の閾値がある場合、ステップＳ２０１に戻り、未選択の閾値がなくなるまで処理を繰り返す。
未選択の閾値がない場合、ステップＳ２０７において、範囲決定部１２６は、信号値が最大の閾値より上の範囲に存在する確率を算出する。

次に、多値信号の定常範囲を決定する方法について説明する。

＜定常範囲決定処理の第１の決定方法＞
図１２は、本実施の形態に係る定常範囲決定処理の第１の決定方法の具体例を示す図である。
第１の決定方法では、範囲決定部１２６は、閾値に基づき定められる範囲のうち確率が定められた値以上の範囲を定常範囲として決定する。定められた値とは、予め定められた一定値である。
具体的には、範囲決定部１２６は、同時刻における信号値の確率が一定値以上の範囲を定常範囲とする。図１２では、確率が０．５以上の範囲を定常範囲として決定した例を示している。

＜定常範囲決定処理の第２の決定方法＞
第２の決定方法では、範囲決定部１２６は、閾値に基づき定められる範囲のうち確率が最大となる範囲を定常範囲として決定する。
具体的には、範囲決定部１２６は、同時刻における信号値の確率が最大となる範囲を定常範囲とする。

図１３は、本実施の形態に係る定常範囲決定処理の第２の決定方法の一例を示すフロー図である。
図１３では、確率降順範囲選択による決定方法を示している。
確率降順範囲選択による決定方法では、範囲決定部１２６は、閾値に基づき定められる範囲から確率が大きい順に範囲を選択し、選択した範囲の確率の合計値が定められた値以上になるまでの範囲を定常範囲として決定する。
具体的には、範囲決定部１２６は、同時刻における確率が大きい順に範囲を選択し、選択した範囲の確率の合計が一定値以上になるまでを定常範囲とする。

ステップＳ３０１において、範囲決定部１２６は、値の確率が最大となる未選択の範囲を選択する。
ステップＳ３０２において、範囲決定部１２６は、選択した範囲の確率の合計が一定値以上になるまでステップＳ３０１を繰り返す。
ステップＳ３０３において、範囲決定部１２６は、選択した範囲の確率の合計が一定値以上の場合、選択した範囲を定常範囲に決定する。

図１４は、本実施の形態に係る定常範囲決定処理の第２の決定方法の別例を示すフロー図である。
図１４では、隣接最大確率範囲選択による決定方法を示している。
隣接最大確率範囲選択による決定方法では、範囲決定部１２６は、閾値に基づき定められる範囲のうち確率が最大となる範囲を選択し、選択した範囲に隣接する範囲のうち確率が大きい方の範囲を選択することを繰り返す。範囲決定部１２６は、選択した範囲の確率の合計値が定められた値以上になるまでの範囲を定常範囲として決定する。
具体的には、範囲決定部１２６は、同時刻における確率が最大となる範囲を選択し、選択された範囲に隣接する範囲のうち確率が大きい範囲を選択することを繰り返し、選択された範囲の確率の合計が一定値以上になるまでを定常範囲とする。

ステップＳ４０１において、範囲決定部１２６は、値の確率が最大となる範囲を定常範囲に決定する。
ステップＳ４０２において、範囲決定部１２６は、定常範囲の確率の合計が一定値以上でなければ、ステップＳ４０３に進む。定常範囲の確率の合計が一定値以上であれば、処理を終了する。
ステップＳ４０３において、範囲決定部１２６は、定常範囲に隣接する範囲のうち確率が高い範囲を定常範囲に決定し、定常範囲の確率の合計が一定値以上になるまでステップＳ４０２およびステップＳ４０３を繰り返す。

＜定常範囲決定処理の第３の決定方法＞
図１５は、本実施の形態に係る定常範囲決定処理の第３の決定方法の具体例を示す図である。
第３の決定方法では、範囲決定部１２６は、閾値に基づき定められる範囲のうち、確率を範囲の幅で割った値である確率密度が定められた値以上の範囲を定常範囲として決定する。
具体的には、範囲決定部１２６は、同時刻における信号値の確率密度が一定値以上の範囲を定常範囲とする。図１５では、確率密度を算出し、確率密度が０．０１００以上の範囲を定常範囲として決定した例を示す。

定常範囲を決定する際、範囲の幅が広いほど値の確率が高くなることが考えられる。そこで、確率密度を基に定常範囲を決定することで、幅が小さいために確率が低くなってしまう範囲の定常度合いを高く評価することができる。

＜定常範囲決定処理の第４の決定方法＞
第４の決定方法では、確率密度を用いた決定方法のバリエーションについて説明する。
範囲決定部１２６は、閾値に基づき定められる範囲のうち、確率密度が最大となる範囲を定常範囲として決定してもよい。
具体的には、範囲決定部１２６は、同時刻における確率密度が最大となる範囲を定常範囲とする。

あるいは、範囲決定部１２６は、閾値に基づき定められる範囲から、確率密度が大きい順に範囲を選択し、選択した範囲の確率密度の合計値が定められた値以上になるまでの範囲を定常範囲として決定してもよい。
具体的には、範囲決定部１２６は、同時刻における確率密度が大きい順に範囲を選択し、選択した範囲の確率の密度の合計が一定値以上になるまでを定常範囲とする。

あるいは、範囲決定部１２６は、閾値に基づき定められる範囲のうち、確率密度が最大となる範囲を選択し、選択した範囲に隣接する範囲のうち確率密度が大きい方の範囲を選択することを繰り返す。そして、範囲決定部１２６は、選択した範囲の確率密度の合計値が定められた値以上になるまでの範囲を定常範囲として決定してもよい。
具体的には、範囲決定部１２６は、同時刻における確率密度が最大となる範囲を選択し、選択された範囲に隣接する範囲のうち確率の密度が大きい範囲を選択することを繰り返し、選択された範囲の確率の密度の合計が一定値以上になるまでを定常範囲とする。

＜定常範囲決定処理の第５の決定方法＞
定常範囲決定処理の第５の決定方法として、範囲決定部１２６は、多値信号の定常範囲を決定する際、段階的に非定常範囲を決定してもよい。

第１の段階的な非定常範囲決定方法としては、範囲決定部１２６は、閾値に基づき定められる範囲について、確率に応じて定常でない範囲の非定常度合いを決定する。
具体的には、範囲決定部１２６は、同時刻における値の確率に応じて範囲の非定常度合いを決定する。例えば、確率が０．５以上の範囲を定常とする場合、確率が０．２以上０．５未満の場合に軽度非定常、確率が０．２未満の場合に重度非定常とする。３段階以上の非定常度合いを定義してもよい。
また、記範囲決定部１２６は、閾値に基づき定められる範囲について、確率ではなく、確率密度に応じて定常でない範囲の非定常度合いを決定してもよい。

図１６は、本実施の形態に係る定常範囲決定処理の第２の段階的な非定常範囲決定方法の具体例を示す図である。
図１６では、定常範囲からの離れ度合いに応じた段階的な定常範囲の決定例を示している。
第２の段階的な非定常範囲決定方法としては、範囲決定部１２６は、閾値に基づき定められる範囲について、定常範囲からの範囲の離れ度合いに応じて定常でない範囲の非定常度合いを決定する。
図１６では、範囲決定部１２６は、定常範囲からの範囲の離れ度合いによって非定常度合いを決定する。定常範囲に隣接する範囲を軽度非定常、定常範囲から２つ以上離れている範囲を重度非定常と決定する。

＊＊＊他の構成＊＊＊
本実施の形態では、モデル生成部１１０と決定部１２０の機能がソフトウェアで実現される。変形例として、モデル生成部１１０と決定部１２０の機能がハードウェアで実現されてもよい。
具体的には、定常範囲決定装置１００は、プロセッサ９１０に替えて電子回路９０９を備える。

図１７は、本実施の形態の変形例に係る定常範囲決定装置１００の構成例を示す図である。
電子回路９０９は、モデル生成部１１０と決定部１２０の機能を実現する専用の電子回路である。電子回路９０９は、具体的には、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ、ＡＳＩＣ、または、ＦＰＧＡである。ＧＡは、Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙの略語である。ＡＳＩＣは、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔの略語である。ＦＰＧＡは、Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙの略語である。

モデル生成部１１０と決定部１２０の機能は、１つの電子回路で実現されてもよいし、複数の電子回路に分散して実現されてもよい。

別の変形例として、モデル生成部１１０と決定部１２０の一部の機能が電子回路で実現され、残りの機能がソフトウェアで実現されてもよい。また、モデル生成部１１０と決定部１２０の一部またはすべての機能がファームウェアで実現されてもよい。

プロセッサと電子回路の各々は、プロセッシングサーキットリとも呼ばれる。つまり、モデル生成部１１０と決定部１２０の機能は、プロセッシングサーキットリにより実現される。

＊＊＊本実施の形態の効果の説明＊＊＊
以上のように、本実施の形態に係る定常範囲決定装置１００では、多値信号の信号値が２閾値間に存在する確率を基に多値信号の信号値の定常範囲を算出する。よって、本実施の形態に係る定常範囲決定装置１００によれば、多値信号の信号値が定常範囲と比較してどのような違いがあるかを作業者にわかりやすく表示することができる。

また、本実施の形態に係る定常範囲決定装置１００では、範囲における確率密度を基に多値信号の信号値の定常範囲を算出することもできる。
多値信号の信号値が範囲に存在する確率は、範囲の幅が広いほど高くなることが考えられる。よって、本実施の形態に係る定常範囲決定装置１００によれば、確率密度を基に定常範囲を決定することで、幅が小さいために確率が低くなってしまう範囲の定常度合いを適切に評価することができる。

以上の実施の形態１では、定常範囲決定装置の各部を独立した機能ブロックとして説明した。しかし、定常範囲決定装置の構成は、上述した実施の形態のような構成でなくてもよい。定常範囲決定装置の機能ブロックは、上述した実施の形態で説明した機能を実現することができれば、どのような構成でもよい。また、定常範囲決定装置は、１つの装置でなく、複数の装置から構成されたシステムでもよい。
また、実施の形態１のうち、複数の部分を組み合わせて実施しても構わない。あるいは、この実施の形態のうち、１つの部分を実施しても構わない。その他、この実施の形態を、全体としてあるいは部分的に、どのように組み合わせて実施しても構わない。
すなわち、実施の形態１では、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。

なお、上述した実施の形態は、本質的に好ましい例示であって、本開示の範囲、本開示の適用物の範囲、および本開示の用途の範囲を制限することを意図するものではない。上述した実施の形態は、必要に応じて種々の変更が可能である。

３１ 稼働データ、１００ 定常範囲決定装置、１１０ モデル生成部、１１１，１２１ 取得部、１１２ 閾値群算出部、１１３，１２２ 変換部、１１４ 学習部、１２０ 決定部、１２３ 予測部、１２４ 判定部、１２５ 特定部、１２６ 範囲決定部、１２７ 表示部、１３０ 記憶部、１３１ 稼働データベース、１３２ 閾値群データベース、１３３ 予測モデル、２００ データ収集サーバ、３００ 対象システム、３０１，３０２，３０３，３０４，３０５ 設備、４０１，４０２ ネットワーク、５００ 定常範囲決定システム、９０９ 電子回路、９１０ プロセッサ、９２１ メモリ、９２２ 補助記憶装置、９３０ 入力インタフェース、９４０ 出力インタフェース、９５０ 通信装置。

Claims (15)

1. 多値信号を含む稼働データにおける多値信号の定常範囲を決定する定常範囲決定システムにおいて、
   前記稼働データに含まれる多値信号に１つ以上の閾値を設定し、前記閾値を用いて前記多値信号を１つ以上の２値信号に変換する変換部と、
   前記稼働データの定常時の信号値を予測する予測モデルに、前記変換部により変換された２値信号を入力し、前記変換部により変換された２値信号の予測値を変換２値信号予測値として算出する予測部と、
   前記変換２値信号予測値と前記閾値とに基づいて、前記稼働データに含まれる多値信号の信号値が前記閾値に基づき定められる範囲に存在する確率を算出し、前記確率に基づいて前記稼働データに含まれる多値信号の定常範囲を決定する範囲決定部と
   を備えた定常範囲決定システム。
2. 前記定常範囲決定システムは、
   前記稼働データに含まれる多値信号の信号値を、前記定常範囲を含む前記閾値に基づき定められる範囲に重畳して表示する表示部を備える請求項１に記載の定常範囲決定システム。
3. 前記範囲決定部は、
   前記閾値に基づき定められる範囲のうち確率が定められた値以上の範囲を前記定常範囲として決定する請求項１または請求項２に記載の定常範囲決定システム。
4. 前記範囲決定部は、
   前記閾値に基づき定められる範囲のうち確率が最大となる範囲を前記定常範囲として決定する請求項１または請求項２に記載の定常範囲決定システム。
5. 前記範囲決定部は、
   前記閾値に基づき定められる範囲から確率が大きい順に範囲を選択し、選択した範囲の確率の合計値が定められた値以上になるまでの範囲を前記定常範囲として決定する請求項４に記載の定常範囲決定システム。
6. 前記範囲決定部は、
   前記閾値に基づき定められる範囲のうち確率が最大となる範囲を選択し、選択した範囲に隣接する範囲のうち確率が大きい方の範囲を選択することを繰り返し、選択した範囲の確率の合計値が定められた値以上になるまでの範囲を前記定常範囲として決定する請求項４に記載の定常範囲決定システム。
7. 前記範囲決定部は、
   前記閾値に基づき定められる範囲のうち、確率を範囲の幅で割った値である確率密度が定められた値以上の範囲を前記定常範囲として決定する請求項１または請求項２に記載の定常範囲決定システム。
8. 前記範囲決定部は、
   前記閾値に基づき定められる範囲のうち、確率を範囲の幅で割った値である確率密度が最大となる範囲を前記定常範囲として決定する請求項１または請求項２に記載の定常範囲決定システム。
9. 前記範囲決定部は、
   前記閾値に基づき定められる範囲から、確率を範囲の幅で割った値である確率密度が大きい順に範囲を選択し、選択した範囲の確率密度の合計値が定められた値以上になるまでの範囲を前記定常範囲として決定する請求項８に記載の定常範囲決定システム。
10. 前記範囲決定部は、
    前記閾値に基づき定められる範囲のうち、確率を範囲の幅で割った値である確率密度が最大となる範囲を選択し、選択した範囲に隣接する範囲のうち確率密度が大きい方の範囲を選択することを繰り返し、選択した範囲の確率密度の合計値が定められた値以上になるまでの範囲を前記定常範囲として決定する請求項８に記載の定常範囲決定システム。
11. 前記範囲決定部は、
    前記閾値に基づき定められる範囲について、確率に応じて定常でない範囲の非定常度合いを決定する請求項３に記載の定常範囲決定システム。
12. 前記範囲決定部は、
    前記閾値に基づき定められる範囲について、確率を範囲の幅で割った値である確率密度に応じて定常でない範囲の非定常度合いを決定する請求項７に記載の定常範囲決定システム。
13. 前記範囲決定部は、
    前記閾値に基づき定められる範囲について、前記定常範囲からの範囲の離れ度合いに応じて定常でない範囲の非定常度合いを決定する請求項１または請求項２に記載の定常範囲決定システム。
14. 多値信号を含む稼働データにおける多値信号の定常範囲を決定する定常範囲決定システムに用いられる定常範囲決定方法において、
    コンピュータが、前記稼働データに含まれる多値信号に１つ以上の閾値を設定し、前記閾値を用いて前記多値信号を１つ以上の２値信号に変換し、
    コンピュータが、前記稼働データの定常時の信号値を予測する予測モデルに、変換された２値信号を入力し、前記変換された２値信号の予測値を変換２値信号予測値として算出し、
    コンピュータが、前記変換２値信号予測値と前記閾値とに基づいて、前記稼働データに含まれる多値信号の信号値が前記閾値に基づき定められる範囲に存在する確率を算出し、前記確率に基づいて前記稼働データに含まれる多値信号の定常範囲を決定する定常範囲決定方法。
15. 多値信号を含む稼働データにおける多値信号の定常範囲を決定する定常範囲決定システムに用いられる定常範囲決定プログラムにおいて、
    前記稼働データに含まれる多値信号に１つ以上の閾値を設定し、前記閾値を用いて前記多値信号を１つ以上の２値信号に変換する変換処理と、
    前記稼働データの定常時の信号値を予測する予測モデルに、前記変換処理により変換された２値信号を入力し、前記変換処理により変換された２値信号の予測値を変換２値信号予測値として算出する予測処理と、
    前記変換２値信号予測値と前記閾値とに基づいて、前記稼働データに含まれる多値信号の信号値が前記閾値に基づき定められる範囲に存在する確率を算出し、前記確率に基づいて前記稼働データに含まれる多値信号の定常範囲を決定する範囲決定処理と
    をコンピュータに実行させる定常範囲決定プログラム。

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