RU2019139907A - Устройство обработки данных временного ряда, система обработки данных временного ряда и способ обработки данных временного ряда - Google Patents

Устройство обработки данных временного ряда, система обработки данных временного ряда и способ обработки данных временного ряда Download PDF

Info

Publication number
RU2019139907A
RU2019139907A RU2019139907A RU2019139907A RU2019139907A RU 2019139907 A RU2019139907 A RU 2019139907A RU 2019139907 A RU2019139907 A RU 2019139907A RU 2019139907 A RU2019139907 A RU 2019139907A RU 2019139907 A RU2019139907 A RU 2019139907A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
time series
data
series data
waveform
unit
Prior art date
Application number
RU2019139907A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2019139907A3 (ru
Inventor
Такааки НАКАМУРА
Original Assignee
Мицубиси Электрик Корпорейшн
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Мицубиси Электрик Корпорейшн filed Critical Мицубиси Электрик Корпорейшн
Publication of RU2019139907A3 publication Critical patent/RU2019139907A3/ru
Publication of RU2019139907A publication Critical patent/RU2019139907A/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/284—Relational databases
    • G06F16/285—Clustering or classification
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0235—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on a comparison with predetermined threshold or range, e.g. "classical methods", carried out during normal operation; threshold adaptation or choice; when or how to compare with the threshold
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41835—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by programme execution
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/024—Quantitative history assessment, e.g. mathematical relationships between available data; Functions therefor; Principal component analysis [PCA]; Partial least square [PLS]; Statistical classifiers, e.g. Bayesian networks, linear regression or correlation analysis; Neural networks
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/31—From computer integrated manufacturing till monitoring
    • G05B2219/31334—Database with devices, configuration, of plant

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Claims (14)

1. Устройство обработки данных временного ряда, содержащее блок (3) извлечения формы сигнала события для извлечения данных формы сигнала, оцененных как подлежащие изменению из-за того, что событие произошло в исследуемом оборудовании, из каждого из множества данных временного ряда, последовательно наблюдаемых во времени от исследуемого оборудования; блок (4, 4А) вычисления частоты совместного появления для вычисления частоты совместного появления данных формы сигнала, извлеченных блоком (3) извлечения формы сигнала события, среди данных временного ряда; блок (5) группировки для классифицирования данных временного ряда на группы в зависимости от частоты совместного появления данных формы сигнала, вычисленной блоком (4, 4А) вычисления частоты совместного появления; и блок (6, 6А) генерирования информации события для определения времени, в которое периоды появления данных формы сигнала перекрываются друг с другом среди данных временного ряда, включенных в группу, в которую данные временного ряда классифицированы блоком (5) группировки, и генерирования информации события, идентифицирующей событие, связанное с данными формы сигнала на основе определенного времени.
2. Устройство обработки данных временного ряда по п. 1, дополнительно содержащее блок (9, 9А) обнаружения для обнаружения данных выброса из данных временного ряда, данные выброса представляют собой данные частичной последовательности, попадающие в диапазон аномалий; и блок (10) определения для определения аномалии исследуемого оборудования на основе данных выброса, обнаруженных блоком (9, 9А) обнаружения, и информации события, сгенерированной блоком (6, 6А) генерирования информации события.
3. Устройство обработки данных временного ряда по п. 1, причем блок (3) извлечения формы сигнала события извлекает данные формы сигнала на основе комбинации данных частичной последовательности, значения которых непрерывно повышаются или снижаются в данных временного ряда.
4. Устройство обработки данных временного ряда по п. 1, причем блок (6, 6А) генерирования информации события генерирует информацию события на основе времени начала и времени окончания данных формы сигнала, длительности данных формы сигнала, описательной статистики данных формы сигнала, максимальной амплитуды и частоты данных формы сигнала и типа данных формы сигнала.
5. Устройство обработки данных временного ряда по п. 1, причем блок (4, 4А) вычисления частоты совместного появления вычисляет любую из первой частоты совместного появления, второй частоты совместного появления и третьей частоты совместного появления, первая частота совместного появления представляет собой значение, получаемое путем деления числа раз, в которые периоды появления данных формы сигнала перекрываются друг с другом среди данных временного ряда, на число данных формы сигнала, появляющихся в одних из данных временного ряда, вторая частота совместного появления представляет собой значение, получаемое путем деления числа раз, в которые периоды появления данных формы сигнала перекрываются друг с другом среди данных временного ряда, на число данных формы сигнала, появляющихся в других данных временного ряда, и третья частота совместного появления представляет собой среднее гармоническое первой частоты совместного появления и второй частоты совместного появления.
6. Устройство обработки данных временного ряда по п. 1, причем блок (4, 4А) вычисления частоты совместного появления генерирует данные временного ряда события, представляющие число появлений данных формы сигнала в каждое время в данных временного ряда, определяет кандидата для периода появления события на основе числа появлений формы сигнала события, представленной данными временного ряда события, и вычисляет, в качестве частоты совместного появления данных формы сигнала, числовые данные, представляющие, появляются ли или нет данные формы сигнала в течение определенного периода-кандидата.
7. Устройство обработки данных временного ряда по п. 1, причем блок (6, 6А) генерирования информации события вычисляет гистограмму по времени появления данных формы сигнала в данных временного ряда и оценивает время столбца с максимальной частотой в гистограмме как время появления события, связанного с данными формы сигнала.
8. Устройство обработки данных временного ряда по п. 1, причем блок (6, 6А) генерирования информации события генерирует информацию события, включающую в себя время начала и время окончания события, или генерирует информацию события, включающую в себя, в дополнение к времени начала и времени окончания события, по меньшей мере одно из длительности данных формы сигнала, описательной статистики данных формы сигнала, максимальной амплитуды и частоты данных формы сигнала, типа данных формы сигнала и модели полосы.
9. Устройство обработки данных временного ряда по п. 1, дополнительно содержащее блок (12) представления для представления информации о данных формы сигнала, включенных в каждую из множества групп, на которые данные временного ряда классифицированы блоком (5) группировки; блок (13) ввода операции для приема ввода операции над представлением блока (12) представления; и блок (14) редактирования для редактирования информации, представленной блоком (12) представления на основе ввода операции, принятой блоком (13) ввода операции, и выведения результата редактирования на блок (6, 6А) генерирования информации события.
10. Устройство обработки данных временного ряда по п. 9, причем блок (12) представления представляет по меньшей мере одно из списка групп, списка данных временного ряда, включенных в группу, графика данных формы сигнала, данных формы сигнала, периоды появления которых перекрываются друг с другом среди данных временного ряда, включенных в группу, списка данных формы сигнала, включенных в данные временного ряда, гистограммы по времени появления данных формы сигнала и модели полосы.
11. Устройство обработки данных временного ряда, содержащее блок (9, 9А) обнаружения для обнаружения данных выброса из каждого из множества данных временного ряда, последовательно наблюдаемых во времени от исследуемого оборудования, данные выброса представляют собой данные частичной последовательности, попадающие в диапазон аномалий; блок (4, 4А) вычисления частоты совместного появления для вычисления частоты совместного появления данных выброса, обнаруженных блоком (9, 9А) обнаружения среди данных временного ряда; блок (5) группировки для классифицирования данных временного ряда на группы в зависимости от частоты совместного появления данных выброса, вычисленной блоком (4, 4А) вычисления частоты совместного появления; и блок (6, 6А) генерирования информации события для определения времени, в которое периоды появления данных выброса перекрываются друг с другом среди данных временного ряда, включенных в группу, в которую данные временного ряда классифицированы блоком (5) группировки, и генерирования информации события, идентифицирующей событие, связанное с данными выброса, на основе определенного времени.
12. Система обработки данных временного ряда, использующая устройство обработки данных временного ряда по п. 2.
13. Способ обработки данных временного ряда, содержащий этапы: извлечения, блоком извлечения формы сигнала события, данных формы сигнала, оцененных как подлежащие изменению из-за того, что событие произошло в исследуемом оборудовании, из каждого из множества данных временного ряда, последовательно наблюдаемых во времени от исследуемого оборудования; вычисления, блоком вычисления частоты совместного появления, частоты совместного появления данных формы сигнала, извлеченных блоком извлечения формы сигнала события среди данных временного ряда; классифицирования, блоком группировки, данных временного ряда на группы в зависимости от частоты совместного появления данных формы сигнала, вычисленной блоком вычисления частоты совместного появления; и определения, блоком генерирования информации события, времени, в которое периоды появления данных формы сигнала перекрываются друг с другом среди данных временного ряда, включенных в группу, в которую данные временного ряда классифицированы блоком группировки, и генерирования информации события, идентифицирующей событие, связанное с данными формы сигнала, на основе определенного времени.
14. Способ обработки данных временного ряда по п. 13, дополнительно содержащий этапы: обнаружения, блоком обнаружения, данных выброса из данных временного ряда, данные выброса представляют собой данные частичной последовательности, попадающие в диапазон аномалий; и определения, блоком определения, аномалии исследуемого оборудования на основе данных выброса, обнаруженных блоком обнаружения, и информации события, сгенерированной блоком генерирования информации события.
RU2019139907A 2017-05-12 2017-05-12 Устройство обработки данных временного ряда, система обработки данных временного ряда и способ обработки данных временного ряда RU2019139907A (ru)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2017/018033 WO2018207350A1 (ja) 2017-05-12 2017-05-12 時系列データ処理装置、時系列データ処理システムおよび時系列データ処理方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2019139907A3 RU2019139907A3 (ru) 2021-06-07
RU2019139907A true RU2019139907A (ru) 2021-06-07

Family

ID=64105089

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2019139907A RU2019139907A (ru) 2017-05-12 2017-05-12 Устройство обработки данных временного ряда, система обработки данных временного ряда и способ обработки данных временного ряда

Country Status (8)

Country Link
US (1) US11531688B2 (ru)
EP (1) EP3588222B1 (ru)
JP (1) JP6661052B2 (ru)
CN (1) CN110603501B (ru)
BR (1) BR112019020077A2 (ru)
PH (1) PH12019502084A1 (ru)
RU (1) RU2019139907A (ru)
WO (1) WO2018207350A1 (ru)

Families Citing this family (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6528869B1 (ja) * 2018-02-13 2019-06-12 オムロン株式会社 セッション制御装置、セッション制御方法及びプログラム
US10904113B2 (en) * 2018-06-26 2021-01-26 Microsoft Technology Licensing, Llc Insight ranking based on detected time-series changes
US11221607B2 (en) * 2018-11-13 2022-01-11 Rockwell Automation Technologies, Inc. Systems and methods for analyzing stream-based data for asset operation
CN113168171B (zh) * 2018-12-05 2023-09-19 三菱电机株式会社 异常探测装置以及异常探测方法
JP7218764B2 (ja) * 2019-02-14 2023-02-07 日本電気株式会社 時系列データ処理方法
WO2020188636A1 (ja) * 2019-03-15 2020-09-24 三菱電機株式会社 すべり量予測装置及びすべり量予測方法
JP7251683B2 (ja) * 2019-07-29 2023-04-04 日本電気株式会社 推定装置、推定方法、及びプログラム
KR102298414B1 (ko) * 2019-12-16 2021-09-06 주식회사 카카오 캘린더 서비스를 제공하는 방법 및 그 장치
US11562274B2 (en) * 2019-12-23 2023-01-24 United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Method for improving maintenance of complex systems
CN111274256B (zh) * 2020-01-20 2023-09-12 远景智能国际私人投资有限公司 基于时序数据库的资源管控方法、装置、设备及存储介质
KR102455758B1 (ko) * 2020-01-30 2022-10-17 가부시키가이샤 스크린 홀딩스 데이터 처리 방법, 데이터 처리 장치 및 기억 매체
JPWO2021171387A1 (ru) * 2020-02-26 2021-09-02
JP6869443B1 (ja) * 2020-04-18 2021-05-12 三菱電機株式会社 ロギングデータ表示プログラム、ロギングデータ表示装置およびロギングデータ表示方法
US11100689B1 (en) * 2020-06-02 2021-08-24 Honeywell Federal Manufacturing & Technologies, Llc Method for determining a histogram of variable sample rate waveforms
WO2021245905A1 (ja) * 2020-06-05 2021-12-09 三菱電機株式会社 異常兆候探索装置
JP7414678B2 (ja) * 2020-09-15 2024-01-16 株式会社東芝 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
JP2022059178A (ja) * 2020-10-01 2022-04-13 キヤノン株式会社 情報処理方法、情報処理装置、制御プログラム、記録媒体、物品の製造方法、学習用データの取得方法
CN113421020B (zh) * 2021-07-13 2024-06-21 神策网络科技（北京）有限公司 一种多指标异常点重合度分析方法
CN114021580B (zh) * 2021-10-14 2023-06-27 华南师范大学 基于序列模式挖掘的课堂对话处理方法、系统和存储介质
US20230359174A1 (en) * 2022-05-06 2023-11-09 Mapped Inc. Automatic link prediction for devices in commercial and industrial environments
CN117688505B (zh) * 2024-02-04 2024-04-19 河海大学 一种植被大范围区域化负异常的预测方法及系统

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5273049A (en) * 1992-04-09 1993-12-28 Telectronics Pacing Systems, Inc. Detection of cardiac arrhythmias using template matching by signature analysis
US9468378B2 (en) * 1997-01-27 2016-10-18 Lawrence A. Lynn Airway instability detection system and method
JP3999565B2 (ja) * 2002-05-22 2007-10-31 株式会社山武 プロセス監視装置、プロセス監視プログラムおよびプロセス監視プログラムを記録した記録媒体
JP4211706B2 (ja) * 2004-07-28 2009-01-21 株式会社日立製作所 交通情報提供装置
JP4905086B2 (ja) * 2006-11-29 2012-03-28 富士通株式会社 イベント種類推定システム、イベント種類推定方法およびイベント種類推定プログラム
JP5364530B2 (ja) * 2009-10-09 2013-12-11 株式会社日立製作所 設備状態監視方法、監視システム及び監視プログラム
JP5623244B2 (ja) * 2010-11-05 2014-11-12 アズビル株式会社 イベント分析装置、イベント分析方法およびイベント分析プログラム
US8855384B2 (en) * 2012-06-20 2014-10-07 Xerox Corporation Continuous cardiac pulse rate estimation from multi-channel source video data
WO2014036651A1 (en) * 2012-09-05 2014-03-13 Ottawa Hospital Research Institute Method for multi-scale quality assessment for variability analysis
JP5538597B2 (ja) * 2013-06-19 2014-07-02 株式会社日立製作所 異常検知方法及び異常検知システム
US20170139400A1 (en) 2014-05-12 2017-05-18 Mitsubishi Electric Corporation Time-series data processing device and non-transitory computer-readable recording medium which records time-series data processing program
JP2016071792A (ja) * 2014-10-01 2016-05-09 株式会社東芝 監視制御装置、認証方法及び情報処理装置
JP6330922B2 (ja) 2015-01-21 2018-05-30 三菱電機株式会社 情報処理装置および情報処理方法
JP6599727B2 (ja) 2015-10-26 2019-10-30 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス 時系列データ処理方法、時系列データ処理プログラム、および、時系列データ処理装置
US20220164325A1 (en) * 2020-11-25 2022-05-26 Microsoft Technology Licensing, Llc Data validation using inferred patterns

Also Published As

Publication number Publication date
EP3588222A1 (en) 2020-01-01
US11531688B2 (en) 2022-12-20
RU2019139907A3 (ru) 2021-06-07
JPWO2018207350A1 (ja) 2019-11-07
CN110603501A (zh) 2019-12-20
PH12019502084A1 (en) 2020-03-09
EP3588222A4 (en) 2020-03-18
BR112019020077A2 (pt) 2020-04-28
US20200151199A1 (en) 2020-05-14
CN110603501B (zh) 2022-02-22
EP3588222B1 (en) 2021-04-07
JP6661052B2 (ja) 2020-03-11
WO2018207350A1 (ja) 2018-11-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2019139907A (ru) Устройство обработки данных временного ряда, система обработки данных временного ряда и способ обработки данных временного ряда
EP2027478B1 (en) Instrument and method for measuring partial electrical discharges in an electrical system
SG11201810380VA (en) Method, device, and apparatus for detecting disease probability, and computer-readable storage medium
EP4369220A3 (en) Real-time anomaly detection and correlation of time-series data
JP6460623B2 (ja) 試験測定装置、そのトリガ設定方法及び試験測定装置用プログラム
RU2017130315A (ru) Способ, система и компьютерная программа для стадии обучения акустического или вибрационного анализа машины
RU2019113451A (ru) Способ отображения электрокардиографического волнового сигнала и устройство для анализа электрокардиограмм
JPWO2021033547A5 (ja) 地震観測装置、地震観測方法、及び、コンフィギュレーションプログラム
RU2019113456A (ru) Способ отображения электрокардиографического волнового сигнала и устройство для анализа электрокардиограмм
CN105071830B (zh) 一种直扩信号的检测识别方法
Kistijantoro Vitality based feature selection for intrusion detection
Pham et al. Deviate: A deep learning variance testing framework
CN106770151A (zh) 一种快速检测拉曼光谱信号的方法及装置
JP2018149183A5 (ru)
JP2009541766A (ja) 交流配電網における信号ひずみ率の瞬時的決定方法及びそれに関連する装置
JP2018149186A5 (ru)
CN110489604B (zh) 一种用于燃气轮机试验测量数据的解析方法及系统
JPWO2022034802A5 (ru)
ATE277381T1 (de) Verfahren und vorrichtung zum extrahieren einer signalkennung, verfahren und vorrichtung zum erzeugen einer dazugehörigen databank und verfahren und vorrichtung zum referenzieren eines such-zeitsignals
CN109873695B (zh) 一种基于昆虫触角仿真的干扰波形插入点确定方法及装置
JP2018149188A5 (ru)
JP2011146792A (ja) 誤り率測定装置及び方法
CN104202100A (zh) 频谱仪的瞬态检波方法
JP2015040970A5 (ru)
Klein et al. Methods for bearing feature extraction

Legal Events

Date Code Title Description
FA94 Acknowledgement of application withdrawn (non-payment of fees)

Effective date: 20210729