JPWO2018193571A1 - 機器管理システム、モデル学習方法およびモデル学習プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
100 制御系システム
110 ログサーバ
120 HMI
130 エンジニアリングステーション
200 物理系システム
210 DCS/PLC
220 NWスイッチ
221 異常検知部
230 物理機器
300 学習システム
310 学習部
320 送受信部
Claims (10)
- 1以上の時系列のコマンドを示す制御シーケンスと、前記制御シーケンスが発行されるときの制御対象の機器の状態を示すデータに基づいて、前記機器を含むシステムの正常状態を表す状態モデルを学習する学習部を備えた
ことを特徴とする機器管理システム。 - 学習部は、制御シーケンスと当該制御シーケンスが発行されるときの機器の正常な状態との関係を示す特徴量を状態モデルとして生成する
請求項1記載の機器管理システム。 - 学習部は、制御シーケンスが発行されてから所定期間経過したときの機器の状態を特徴量に用いて状態モデルを生成する
請求項2記載の機器管理システム。 - 状態モデルを用いて、監視対象の機器に発行されるコマンドを含む制御シーケンスの異常を検知する異常検知部を備えた
請求項1から請求項3のうちのいずれか1項に記載の機器管理システム。 - 異常検知部は、監視対象の機器に発行された制御シーケンスを検出し、状態モデルに基づいて、検出した制御シーケンスに対する前記監視対象の機器が正常な状態でない場合に、当該制御シーケンスを異常と判断する
請求項4記載の機器管理システム。 - 異常検知部は、監視対象の機器の状態を検出し、状態モデルに基づいて、機器の状態で想定されない制御シーケンスが当該監視対象の機器に発行された場合に、当該制御シーケンスを異常と判断する
請求項4記載の機器管理システム。 - 1以上の時系列のコマンドを示す制御シーケンスと、前記制御シーケンスが発行されるときの制御対象の機器の状態を示すデータに基づいて、前記機器を含むシステムの正常状態を表す状態モデルを学習する
ことを特徴とするモデル学習方法。 - 制御シーケンスと当該制御シーケンスが発行されるときの機器の正常な状態との関係を示す特徴量を状態モデルとして生成する
請求項7記載のモデル学習方法。 - コンピュータに、
1以上の時系列のコマンドを示す制御シーケンスと、前記制御シーケンスが発行されるときの制御対象の機器の状態を示すデータに基づいて、前記機器を含むシステムの正常状態を表す状態モデルを学習する学習処理
を実行させるためのモデル学習プログラム。 - コンピュータに、
学習処理で、制御シーケンスと当該制御シーケンスが発行されるときの機器の正常な状態との関係を示す特徴量を状態モデルとして生成させる
請求項9記載のモデル学習プログラム。
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