JPWO2020194597A5 - - Google Patents

Claims (17)

1. 可動部を有する機器から取得された時系列データが入力されるセンサ信号入力部と、
   前記時系列データに基づいて前記機器の異常を検知する第１異常検知部と、
   前記第１異常検知部により検知された異常を報知する報知制御部と、を有し、
   前記第１異常検知部は、
   特定の時刻での前記時系列データが前記特定の時刻よりも一定時間前での時系列データから増加しているか又は減少しているかを、前記特定の時刻をずらしながら判定して、前記時系列データの増加を第１の一定の数値で示し、及び、前記時系列データの減少を第２の一定の数値で示し、
   前記第１の一定の数値と前記第２の一定の数値を積算した積算値に基づいて前記機器の異常を検知する
   ことを特徴とする異常検知装置。
2. 前記第１異常検知部は、
   前記特定の時刻での時系列データと前記特定の時刻よりも一定時間前での時系列データとの差が第１基準値より大きい場合に増加していると判定し、
   前記特定の時刻での時系列データと前記特定の時刻よりも一定時間前での時系列データとの差が前記第１基準値と同じ又は前記第１基準値よりも小さい第２基準値より小さい場合に減少していると判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の異常検知装置。
3. 前記第１異常検知部は、
   前記特定の時刻での前記時系列データが前記特定の時刻よりも一定時間前での時系列データから増加しているか又は減少しているか、或いは増加も減少もしていないかを、前記特定の時刻をずらしながら、判定して前記増加及び前記減少のいずれでもないことを第３の一定の数値で示すことを特徴とする請求項１に記載の異常検知装置。
4. 前記第２基準値は前記第１基準値よりも小さく、
   前記第１異常検知部は、
   前記差が前記第１基準値以下であり、且つ前記第２基準値以上である場合に、増加も減少もしていないと判定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の異常検知装置。
5. 前記第１の一定の数値及び前記第２の一定の数値は、前記差の絶対値に関わらず、予め定めた値にそれぞれ固定されていることを特徴とする請求項２に記載の異常検知装置。
6. 前記第１異常検知部は、
   前記積算値の移動平均を算出し、
   前記積算値の移動平均に基づいて前記機器の異常を検知する
   ことを特徴とする請求項１～５のいずれか一項に記載の異常検知装置。
7. 前記第２基準値は前記第１基準値に等しく、
   前記特定の時刻での前記時系列データが前記特定の時刻よりも一定時間前での時系列データから増加していることを示す前記第１の一定の数値は、前記特定の時刻での前記時系列データが前記特定の時刻よりも一定時間前での時系列データから減少していることを示す前記第２の一定の数値とは、互いに絶対値が等しく、且つ符号が異なる
   ことを特徴とする請求項２に記載の異常検知装置。
8. 前記第１の一定の数値及び前記第２の一定の数値は、前記時系列データと一定時間前の時系列データとの差の絶対値に関わらず、予め定めた値にそれぞれ固定されていることを特徴とする請求項７に記載の異常検知装置。
9. 前記第１異常検知部は、
   前記時系列データの移動平均を算出し、
   特定の時刻での前記時系列データの移動平均が前記特定の時刻よりも一定時間前での時系列データの移動平均から増加しているか又は減少しているかを、前記特定の時刻をずらしながら判定して、前記増加及び前記減少をそれぞれ前記第１の一定の数値及び前記第２の一定の数値で示す
   ことを特徴とする請求項１又は７に記載の異常検知装置。
10. 前記第１異常検知部は、
    前記積算値の移動平均を算出し、
    前記積算値の移動平均に基づいて前記機器の異常を検知する
    ことを特徴とする請求項７又は８に記載の異常検知装置。
11. 前記第１異常検知部とは異なる方法により前記機器の異常を検知する第２異常検知部を更に備え、
    前記報知制御部は、前記第１異常検知部と前記第２異常検知部とを組み合わせて検知された前記機器の異常を報知する
    ことを特徴とする請求項１～１０のいずれか一項に記載の異常検知装置。
12. 前記第２異常検知部は、前記時系列データの確率分布に基づいて前記機器の異常を検知することを特徴とする請求項１１に記載の異常検知装置。
13. 前記第１異常検知部又は前記第２異常検知部は、前記第２異常検知部又は前記第１異常検知部により検出された前記異常が発生した時刻又は前記時刻を含む時間帯における前記時系列データに基づいて前記機器の異常を検知することを特徴とする請求項１１に記載の異常検知装置。
14. 前記報知制御部は、前記第１異常検知部により検出された前記異常と、前記第２異常検知部により検出された前記異常とが同じ時刻又は同じ時間帯に発生している場合、前記機器の異常を報知することを特徴とする請求項１１に記載の異常検知装置。
15. 機械学習を用いて前記時間帯の長さを最適化するパラメータ設定部を更に備えることを特徴とする請求項１３又は１４に記載の異常検知装置。
16. 機械学習を用いて前記第１基準値及び前記第２基準値の各々を最適化するパラメータ設定部を更に備えることを特徴とする請求項２、４又は７に記載の異常検知装置。
17. 可動部を有する機器から取得された時系列データを受信し、
    特定の時刻での前記時系列データが前記特定の時刻よりも一定時間前での時系列データから増加しているか又は減少しているかを、前記特定の時刻をずらしながら判定して、前記時系列データの増加を第１の一定の数値で示し、及び、前記時系列データの減少を第２の一定の数値で示し、
    前記第１の一定の数値と前記第２の一定の数値を積算した積算値に基づいて前記機器の異常を検知し、
    検知された異常を報知する
    ことを特徴とする異常検知方法。