TW201814411A - 時序資料處理裝置 - Google Patents

時序資料處理裝置 Download PDF

Info

Publication number
TW201814411A
TW201814411A TW105139421A TW105139421A TW201814411A TW 201814411 A TW201814411 A TW 201814411A TW 105139421 A TW105139421 A TW 105139421A TW 105139421 A TW105139421 A TW 105139421A TW 201814411 A TW201814411 A TW 201814411A
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
data
convex
time
series data
appearance pattern
Prior art date
Application number
TW105139421A
Other languages
English (en)
Other versions
TWI629580B (zh
Inventor
今村誠
中村隆顕
平井規郎
Original Assignee
三菱電機股份有限公司
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 三菱電機股份有限公司 filed Critical 三菱電機股份有限公司
Publication of TW201814411A publication Critical patent/TW201814411A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI629580B publication Critical patent/TWI629580B/zh

Links

Classifications

    • 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
    • G05B23/0221—Preprocessing measurements, e.g. data collection rate adjustment; Standardization of measurements; Time series or signal analysis, e.g. frequency analysis or wavelets; Trustworthiness of measurements; Indexes therefor; Measurements using easily measured parameters to estimate parameters difficult to measure; Virtual sensor creation; De-noising; Sensor fusion; Unconventional preprocessing inherently present in specific fault detection methods like PCA-based methods
    • 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]
    • 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
    • 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
    • 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
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0264—Control of logging system, e.g. decision on which data to store; time-stamping measurements
    • 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
    • G05B9/00—Safety arrangements
    • G05B9/02—Safety arrangements electric
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Abstract

時序資料處理裝置(10)，包括凸型資料抽出部(2)，隨著時間經過，從依序觀測得到的數值列即時序資料(1)之中，抽出數值對時間連續上升的上升腳及數值對時間連續下降的下降腳構成的凸型資料；出現圖案定義部(3)，定義時序資料(1)中的凸型資料的出現圖案；以及出現圖案檢出部(4)，從凸型資料抽出部(2)抽出的凸型資料的集合中，檢出與出現圖案定義部(3)定義的出現圖案一致的1個以上的凸型資料，作為分段(5)。

Description

時序資料處理裝置
本發明係關於處理時序資料的時序資料裝置。
火力、水力或原子力等的發電廠、化學廠、鋼鐵廠或供排水廠等，導入用以控制廠的流程之控制系統。大樓或工廠等的設備，也導入用以控制空調、電力、照明或供排水等之控制系統。這些控制系統內，由安裝至裝置的感應器，儲存隨著時間經過觀測的各種時序資料。
同樣地，關於經濟或經營等的資訊系統中，也儲存隨著時間經過記錄股價或銷售額等數值的時序資料。
以往，根據分析這些時序資料的數值變化，進行檢出工廠、設備或經營狀態等的異常等。尤其，根據求出時序資料的數值上下變化的程度，進行檢出異常等。
例如，根據專利文件1的資料分析裝置，係從製造某製品的製程全體的時序資料之中，抽出事件區間的時序資料，檢出事件區間中的異常等之構成。
[先行技術文件] [專利文件]
[專利文件1]日本專利第2004-318273號公開公報
但，根據專利文件1的資料分析裝置，為了抽出每一細分製造步驟的事件的時序資料，有必要使用從製造線取得顯示事件發生時機的事件資訊。因此，資料分析裝置，在沒有事件資訊的情況下，有不能抽出事件區間的時序資料的課題。
因為此發明係為了解決上述的課題而形成，目的在於即使沒有指示事件發生時機的事件資訊的情況下，也可以抽出事件區間的時序資料。
根據本發明的時序資料處理裝置，包括：凸型資料抽出部，隨著時間經過，從依序觀測得到的數值列即時序資料之中，抽出數值對時間連續上升的上升腳及數值對時間連續下降的下降腳構成的凸型資料；出現圖案定義部，定義時序資料中的凸型資料的出現圖案；以及出現圖案檢出部，從凸型資料抽出部抽出的凸型資料的集合中，檢出與出現圖案定義部定義的出現圖案一致的1個以上的凸型資料。
根據此發明，從凸型資料的集合中，因為要檢出與出現圖案定義部定義的出現圖案一致的1個以上的凸型資料，即使沒有事件資訊的情況下，也可以利用定義時序資料的內在波形圖案的特徵之出現圖案，抽出事件區間的時序資料。
1‧‧‧時序資料
2‧‧‧凸型資料抽出部
3‧‧‧出現圖案定義部
4‧‧‧出現圖案檢出部
5‧‧‧分段
10‧‧‧時序資料處理裝置
21‧‧‧最大振幅抽出部
22‧‧‧包含關係抽出部
23‧‧‧梯形資料抽出部
101、102、111、112‧‧‧部分列
115‧‧‧箭頭
201、202‧‧‧極大點
203‧‧‧擴張腳
1001‧‧‧處理器
1002‧‧‧輔助記憶裝置
1003‧‧‧記憶體
1004‧‧‧輸入界面(IF)
1005‧‧‧顯示IF
1006‧‧‧輸入裝置
1007‧‧‧顯示器
1009‧‧‧信號線
1010、1011‧‧‧電纜
[第1圖]係顯示根據此發明的第一實施例的時序資料處理裝置的構成例的方塊圖；[第2圖]係顯示根據第一實施例的時序資料處理裝置的硬體構成例的硬體構成圖；[第3A及3B圖]第3A圖係視覺化第一實施例中的時序資料的圖，第3B圖係視覺化第3A圖的時序資料中的部分列的圖；[第4A及4B圖]第4A圖係顯示第一實施例中的時序資料腳的範例圖，第4B圖係顯示沒有腳的範例圖；[第5A及5B圖]係顯示第一實施例中的凸型資料的範例圖；[第6A及6B圖]係顯示第一實施例中的分段範例圖；[第7圖]係顯示根據第一實施例的時序資料處理裝置的動作流程圖；[第8A、8B及8C圖]係說明根據第一實施例的時序資料處理裝置的動作圖；[第9圖]係顯示根據此發明第二實施例的時序資料處理裝置中，凸型資料抽出部的內部構成例的方塊圖；[第10A、10B及10C圖]係說明第二實施例的最大振幅抽出部的動作圖；[第11A、11B及11C圖]係說明根據第二實施例的包含關係抽出部的動作圖；以及[第12A及12B圖]係說明顯示第二實施例中的梯形資料抽 出部的動作圖。
以下，為了更詳細說明此發明，根據附加的圖面，說明關於用以實施此發明的形態。
[第1實施例]
第1圖係顯示根據此發明的第一實施例的時序資料處理裝置10的構成例的方塊圖。時序資料處理裝置10，包括凸型資料抽出部2、出現圖案定義部3及出現圖案檢出部4。
時序資料1，係隨著時間經過依序觀測得到的數值列。時序資料1，可以是任何一種，例如用以控制火力、水力或原子力等的發電廠、化學廠、鋼鐵廠或供排水廠等的流程的控制系統內儲存的時序資料。或者，時序資料1，也可以是用以控制大樓或工廠等的空調、電力、照明或供排水等之控制系統內儲存的時序資料。或者，時序資料1，也可以是關於經濟或經營等的資訊系統內儲存的時序資料。
此時序資料1，輸入至時序資料處理裝置10的凸型資料抽出部2。
凸型資料抽出部2，隨著時間經過，從即時序資料1之中，抽出數值對時間連續上升的上升腳及數值對時間連續下降的下降腳構成的凸型資料，輸入出現圖案檢出部4。
出現圖案定義部3，定義時序資料1中的凸型資料的出現圖案。即，出現圖案定義部3，記憶出現圖案的定義資料。作為出現圖案，定義凸型資料的振幅、凸型資料的台或凸型資料之間的間隔中的至少1個。
出現圖案檢出部4，從凸型資料抽出部2抽出的凸型資料的集合中，檢出與出現圖案定義部3定義的出現圖案一致的1個以上的凸型資料。以下，與出現圖案一致的1個以上的凸型資料，稱作分段5。
第2圖係顯示時序資料處理裝置10的硬體構成例的硬體構成圖。時序資料處理裝置10，係包括處理器1001、輔助記憶裝置1002、記憶體1003、輸入界面(以下，IF)1004以及顯示IF1005之類的硬體的電腦。處理器1001，經由信號線1009，連接至其他的硬體。輸入IF1004，經由電纜1010,連接至輸入裝置1006。顯示IF1005，經由電纜1011，連接至顯示器1007。
時序資料處理裝置10中的凸型資料抽出部2及出現圖案檢出部4的各機能，由軟體、韌體或軟體與韌體的組合來實現。記述軟體與韌體為程式，記憶在輔助記憶裝置1002內。此程式，使電腦實行凸型資料抽出部2及出現圖案檢出部4的程序或方法。
同樣地，時序資料1及出現圖案的定義資料之類的輸入資料，也記憶在輔助記憶裝置1002內。又，出現圖案檢出部4檢出的分段5之類的輸出資料，也輸出至並記憶在輔助記憶裝置1002內也可以。
輔助記憶裝置1002內記憶的程式、時序資料1及出現圖案的定義資料等的輸入資料，載入記憶體1003內，讀入處理器1001內，實行凸型資料抽出部2及出現圖案檢出部4的各機能。實行結果，寫入記憶體1003內，作為輸出記憶在 輔助記憶裝置1002內，或經由顯示IF1005輸出至顯示器1007之類的輸出裝置。
輸入裝置1006，使用於時序資料1及出現圖案的定義資料的輸入、以及後述的時序資料處理的開始要求的輸入。輸入裝置1006接受輸入的資料，經由輸入IF1004，記憶在輔助記憶裝置1002內。輸入裝置1006接受的開始要求，經由輸入IF1004，輸入處理器1001。
其次，說明關於時序資料1。
所謂時序資料，係實數值的順序表x={x(1),x(2),...,x(N-1),x(N)}。x係資料項目名稱。x(i)，意味資料項目x的時刻i的數值。i，係滿足1≦i≦N的整數，N被稱為時序資料的x的長度，記載為length(x)。第3A圖係以縱軸為時序資料的數值，橫軸為時刻，視覺化時序資料的圖。
所謂時序資料x的部分列x[i：j]，係時序資料中的連續部分列{x(i),x(i+1),...,x(j)}。但，i和j，係滿足1≦i≦j≦length(x)的整數。部分列的長度，成為j-i+1。此部分列的長度稱作視窗尺寸。
第3B圖係視覺化第3A圖的時序資料中i=10及j==18時得到的部分列的圖。
其次，形式化定義腳。
第4A圖係顯示時序資料1的腳的範例圖，第4B圖係顯示腳的範例及沒有腳的範例圖。所謂腳，雖可能局部性地小的上下變動，大局上是上升或下降的部分列。
(1)單調腳
對於滿足p<i<q的全部的i，滿足x(p)≦x(i)≦x(i+1)≦x(q)或x(p)≧x(i)≧x(i+1)≧x(q)的部分列x[p：q]，稱作單調腳。
滿足x(p)≦x(i)≦x(i+1)≦x(q)時，稱作上升單調腳，滿足x(p)≧x(i)≧x(i+1)≧x(q)時，稱作下降單調腳，第4B圖的部分列係111，係上升單調腳。
(2)腳
對於滿足p≦i≦q的全部的i，滿足x(p)≦x(i)≦x(q)或x(p)≧x(i)≧x(q)的部分列x[p：q]，稱作腳。
即，如第4A圖的部分列101、102，即使不一定單調，部分列的最大值最小值停頓在部分列的開始點的值到結束點的值的範圍內時，也稱作腳。
(3)腳的振幅
以部分列x[p：q]為腳時，xq-xp稱作腳的振幅amp(x[p：q])。又，振幅的符號sign(amp(x[p：q]))是正的時候，稱作上升腳，負的時候，稱作下降腳。
即，第4B圖中，部分列111的腳的振幅，係箭頭114指示的部分。部分列112的腳的振幅，係箭頭115指示的部分。
其次，說明關於凸型資料。第5A圖係顯示上升腳之後下降腳出現的凸型資料的範例圖。第5B圖係顯示下降腳之後上升腳出現的凸型資料的範例圖。在此，凸型資料的振幅，以上升腳的高度與下降腳的高度之中較小一方的高度定義。
為區別上升腳與下降腳出現的順序，定義凸型資料的符號。如第5A圖所示，上升腳之後下降腳出現的凸型資料的符 號，是正的。即，第5A圖的凸型資料是振動數2，且振幅A。另一方面，如第5B圖，下降腳之後上升腳出現的凸型資料的符號，是負的。即，第5B圖的凸型資料是振動數-2，且振幅A。
關於凸型資料的抽出程序，使用國際公開第2015/173860號或下列非專利文件1記載的程序即可。後述的凸型資料抽出部2，根據這些文件記載的程序，抽出振動數2或-2的振動通行。
[非專利文件1]
今村誠、中村隆顯、柴田秀哉、平井規郎、北上真二、撫中達司，「時序資料中的腳振動解析」，情報處理學會 論文誌第57卷，第4圖，第1303-1318頁(2016)。
其次，說明關於分段5。
第6A圖係顯示某製造機器的感應器觀測的時序資料中的分段的範例圖。根據製造機器的運轉圖案的轉換，時序資料中存在如分段5a、5b、5c、5d的特徵圖案。根據先前說明的專利文件1的資料分析裝置，沒有顯示製造機器的運轉圖案的轉換時機之事件資訊的話，不能抽出分段5a、5b、5c、5d。相對於此，根據第一實施例的時序資料處理裝置10，係即使沒有事件資訊，也抽出分段5a、5b、5c、5d的構成。
第6B圖係顯示某製造機器的感應器觀測的時序資料中的分段的範例圖。分段5，如分段5e、5f，係顯示大且短時間急劇變動的凸型資料等也可以。或者，分段5，如分段5g、5h，如同除了顯示急劇變動的凸型資料之外的圖案，係繼續具 有某一定振幅的振動之圖案等也可以。
其次，說明關於時序資料處理裝置10的動作。
第7圖，係顯示時序資料處理裝置10的動作流程圖。一邊參照第8A、8B及8C圖，一邊說明時序資料處理裝置10的動作。
時序資料處理裝置10，根據輸入裝置1006接受的時序資料處理的開始要求，開始第7圖所示的動作。又，開始第7圖所示的動作之前，輔助記憶裝置1002內記憶時序資料1及出現圖案的定義資料。
步驟ST1中，凸型資料抽出部2，從時序資料1之中，抽出上升腳之後下降腳出現的凸型資料，或者下降腳之後上升腳出現的凸型資料。
第8A圖中，顯示凸型資料抽出部2從時序資料1之中抽出凸型資料的集合。第8B圖中，放大顯示凸型資料抽出部2抽出的凸型資料。凸型資料的高度稱作振幅。凸型資料的寬度，即開始時刻到結束時刻的期間，稱作台的長度。又，從先出現的凸資料的結束時刻開始到後出現的凸資料的開始時刻為止的期間，稱作凸型資料之間的間隔。
出現圖案定義部3定義的出現圖案，例如下列式(1)。
根據式(1)的出現圖案，定義「振幅是1以上1.2以下，且台是15秒以內的凸型資料，以10秒以內出現連續出現的部分列為分段」。
{Ci|1.0≦amp(Ci)≦1.2
and supp(Ci)≦15
and(s(Ci+1)-e(Ci))≦10} (1)
但是，Ci是第i個凸型資料，s(Ci)是凸型資料i的開始時刻，e(Ci)是凸型資料i的結束時刻。又，amp(Ci)是凸型資料i的振幅，supp(Ci)是凸型資料i的台。
步驟ST2中，出現圖案檢出部4，對照凸型資料抽出部2抽出的凸型資料的集合與出現圖案定義部3定義的出現圖案。對照的方法，係不特別費事依時間順序探索凸型資料，檢查是否符合出現圖案的方法。於是，出現圖案檢出部4，檢出與出現圖案定義部3定義的出現圖案一致的一個以上的凸型資料，輸出為分段5。
第8C圖中，顯示出現圖案檢出部4檢出的分段5的範例。如第8C圖所示，與式(1)所定義的出現圖案一致的一個以上的凸型資料，檢出為分段5。
作為出現圖案中可指定的條件，上述的振幅、台的長度、前後的凸型資料間的時間差之外，在凸型資料連續的次數或時間條件、連續的凸型資料之中，可指定是否容許不符合條件的凸型資料出現幾次為止的例外條件也可以。例如，根據式(1)的定義，得到k個凸型資料的集合C，且C的要素數的條件如下列式(2)定義時，出現圖案檢出部4，如果C的要素數在20以上的話，檢出為分段5。
Count(C)≧20 (2)
或者，分段期間的條件如下列式(3)所定義時，出現圖案檢出部4，如果從前頭的凸型資料C1到末尾的Ck為止的時間是100以上的話，檢出k個凸型資料的集合C為分段5。
(e(Ck)-s(C1))≦100 (3)
又，定義例外的次數execpt≦2時，出現圖案檢出部4，根據式(1)定義的探索中每次檢出與出現圖案不一致的凸型資料，使內部的計數器計數，達到3次的時刻，檢出當時為止得到的凸型資料的集合C為分段5。
又，第8A、8B及8C圖中，說明使用式(1)的定義資料檢出第6A圖所示的分段5b的範例，但根據其他的定義資料，當然也可以檢出第6A圖的分段5a、5c、5d。
如上述，根據第一實施例的時序資料處理裝置10，包括凸型資料抽出部2，從隨著時間經過依序觀測得到的數值列即時序資料1中，抽出數值對時間連續上升的上升腳及數值對時間連續下降的下降腳構成的凸型資料；出現圖案定義部3，定義時序資料1中的凸型資料的出現圖案；以及出現圖案檢出部4，從凸型資料抽出部2抽出的凸型資料的集合中，檢出與出現圖案定義部3定義的出現圖案一致的1個以上的凸型資料。時序資料1的內在波形圖案的特徵，由於表現為凸型資料的出現圖案，即使沒有事件的情況下，也可以抽出事件區間的時序資料作為分段5。
[第二實施例]
第9圖係顯示根據本發明第一實施例的時序資料處理裝置10中，凸型資料抽出部2的內部構成例的方塊圖。根據第二實 施例的時序資料處理裝置10的全體構成，因為與第1圖所示的第一實施例的時序資料處理裝置10相同，以下引用第1圖。
如第9圖所示，根據本發明第二實施例的時序資料處理裝置10的凸型資料抽出部2，包括最大振幅抽出部21、包含關係抽出部22及梯形資料抽出部23。又，凸型資料抽出部2，也可以是包括最大振幅抽出部21、包含關係抽出部22及梯形資料抽出部23中的至少1個的構成。
最大振幅抽出部21，抽出包含時序資料1的數值成為極值的時刻並具有最大振幅的凸型資料。
第10A、10B及10C圖係說明最大振幅抽出部21的動作圖。第10A、10B及10C圖顯示的時序資料1是相同的，但相同的極大點(在此是時刻8)為基準時，有各種的振幅的凸型資料。第8A圖的凸型資料係部分列x[7：11]，時刻8的左側的高度是35，時刻8的右側的高度是73。凸型資料的振幅以左右的較小的一方的高度定義時，第8A圖的凸型資料是振幅35。
第10B圖的凸型資料係部分列x[5：11]，時刻8的左側的高度是90，時刻8的右側的高度是73，振幅73。
第10C圖的凸型資料係部分列x[5：13]，時刻8的左側的高度是90，右側的高度是96，振幅90。
如此一來，從相同的極值點往左右延伸的凸型資料的範圍非單一性決定，可能複數存在。如此的情況下，最大振幅抽出部21，在時序資料1的數值成為極值的時刻8，從第10A、10B及10C圖的3個凸型資料之中抽出具有最大振幅的 第10C圖的凸型資料，輸入至出現圖案檢出部4。最大振幅抽出部21，不抽出第10A圖的凸型資料及第10B圖的凸型資料。
包含關係抽出部22，在2個以上的凸型資料互為包含關係的情況下，區別上述2個以上的凸型資料為振動性資料與非振動性資料，只抽出區別為非振動性資料的凸型資料。
第11A、11B及11C圖係說明包含關係抽出部22的動作圖。如第一實施例的(2)所定義，腳，係對於滿足p≦i≦q的全部的i，滿足x(p)≦x(i)≦x(q)或x(p)≧x(i)≧x(q)的部分列x[p：q]。因此，第一實施例的凸型資料抽出部2，有抽出振動的部分列作為凸資料之可能性。第11A圖，係看到振動的凸型資料的範例，包含關係抽出部22中區別為振動性資料。第11B圖，係看到也包含振動的凸形狀的凸型資料的範例，包含關係抽出部22中區別為非振動性資料。
第11C圖，顯示互為包含關係的凸型資料CA、CB。大凸型資料CA包含小凸型資料CB時，包含關係抽出部22，根據式(4)，區別大凸型資料CA為振動性資料或非振動性資料。包含關係抽出部22，在式(4)成立的情況下，區別大凸型資料CA為非振動性資料，抽出此凸型資料CA輸入至出現圖案檢出部4。另一方面，包含關係抽出部22，在式(4)不成立的情況下，區別大凸型資料CA為振動性資料，不抽出此凸型資料CA。
amp(CB)/amp(CA)<α (4)
但是，amp(CA)是凸型資料CA的振幅，amp(CB)是凸型資 料CB的振幅。α，係對於包含關係抽出部22預先設定的數值。
梯形資料抽出部23，抽出梯形形狀的凸型資料。
第12A及12B圖係說明梯形資料抽出部23的動作圖。第一實施例的凸型資料抽出部2，係抽出以上升腳與下降腳構成的三角形的凸型資料之構成。因此，如第12A圖所示相同值的極大點201、202複數存在的凸形狀的部分列的情況下，凸型資料抽出部2不能抽出大局上是凸形狀的部分列全體作為凸型資料，會抽出虛線所示的局部性凸形狀的三角形狀的部分列作為凸型資料。
於是，梯形資料抽出部23，如第12B圖所示，相同值的極大點201、202複數存在的凸形狀的部分列中，導入先出現的極大點201往右側延長的擴張腳203。梯形資料抽出部23，只要不超出相當於梯形的上邊長度的最大期間，往右延長擴張腳203，抽出虛線所示的梯形形狀的凸型資料。又，相當於梯形的上邊長度的最大期間，對梯形資料抽出部23預先設定。又，擴張腳203內包含的極大點201、202，並非嚴密設定為相同值，對於預先設定的比率β，容許極大點201的值的±β百分比以內等，大致相同值也可以。
又，第10~12圖，往上範例中使用凸的部分列說明，當然往下凸的部分列也可以同樣處理。
如上述，第二實施例的凸型資料抽出部2，係包括最大振幅抽出部21的構成，最大振幅抽出部21抽出包含時序資料的值成為極值的時刻且具有最大振幅的凸型資料。根據此構成，可以實現強健的凸型資料抽出。
又，第二實施例的凸型資料抽出部2，係包括包含關係抽出部22的構成，包含關係抽出部22在2個以上的凸型資料互為包含關係的情況下，區別上述2個以上的凸型資料為振動性資料與非振動性資料，只抽出區別為非振動性資料的凸型資料。根據此構成，可以實現強健的凸型資料抽出。
又，第二實施例的凸型資料抽出部2，係包括梯形資料抽出部23的構成，梯形資料抽出部23抽出梯形形狀的資料作為凸型資料。根據此構成，可以實現強健的凸型資料抽出。
又本發明在其發明範圍中，各實施例自由組合、各實施例的任意構成要素變形、或各實施例的任意構成要素省略是可能的。
[產業上的利用可能性]
根據此發明的時序資料處理裝置，因為檢出與某出現圖案一致的時序資料，係適合用於檢出工廠、大樓或工廠等的控制系統的感應值變動或股價或業績等的資料變動之時序資料處理裝置等。

Claims (5)

  1. 一種時序資料處理裝置，包括：凸型資料抽出部，隨著時間經過，從依序觀測得到的數值列即時序資料之中，抽出數值對時間連續上升的上升腳及數值對時間連續下降的下降腳構成的凸型資料；出現圖案定義部，定義上述時序資料中的凸型資料的出現圖案；以及出現圖案檢出部，從上述凸型資料抽出部抽出的凸型資料的集合中，檢出與上述出現圖案定義部定義的出現圖案一致的1個以上的凸型資料。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的時序資料處理裝置，其中，作為上述出現圖案，定義凸型資料的振幅、凸型資料的台、凸型資料之間的間隔、凸型資料連續出現的次數或時間、或不符合條件的凸型資料的出現次數中的至少1個。
  3. 如申請專利範圍第1項所述的時序資料處理裝置，其中，上述凸型資料抽出部包括：最大振幅抽出部，抽出包含上述時序資料的數值成為極值的時刻且具有最大振幅的凸型資料。
  4. 如申請專利範圍第1項所述的時序資料處理裝置，其中，上述凸型資料抽出部，在2個以上的凸型資料互為包含關係的情況下，區別上述2個以上的凸型資料為振動性資料與非振動性資料，只抽出區別為非振動性資料的凸型資料。
  5. 如申請專利範圍第1項所述的時序資料處理裝置，其中，上述凸型資料抽出部包括： 梯形資料抽出部，抽出梯形形狀的資料作為凸型資料。
TW105139421A 2016-10-06 2016-11-30 時序資料處理裝置 TWI629580B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
??PCT/JP2016/079796 2016-10-06
PCT/JP2016/079796 WO2018066108A1 (ja) 2016-10-06 2016-10-06 時系列データ処理装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW201814411A true TW201814411A (zh) 2018-04-16
TWI629580B TWI629580B (zh) 2018-07-11

Family

ID=59997670

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW105139421A TWI629580B (zh) 2016-10-06 2016-11-30 時序資料處理裝置

Country Status (7)

Country Link
US (1) US11137750B2 (zh)
EP (1) EP3508933B1 (zh)
JP (1) JP6207791B1 (zh)
KR (1) KR20190040346A (zh)
CN (1) CN109791402B (zh)
TW (1) TWI629580B (zh)
WO (1) WO2018066108A1 (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10904113B2 (en) * 2018-06-26 2021-01-26 Microsoft Technology Licensing, Llc Insight ranking based on detected time-series changes
WO2020166011A1 (ja) * 2019-02-14 2020-08-20 日本電気株式会社 時系列データ処理方法
JP7114008B2 (ja) * 2020-07-03 2022-08-05 三菱電機株式会社 データ処理装置
KR102294800B1 (ko) * 2021-02-26 2021-08-30 (주)알티엠 시계열 데이터의 특징 값을 추출하는 방법 및 장치

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3501539B2 (ja) 1995-03-17 2004-03-02 旭化成せんい株式会社 不織布製造プロセスにおける目付分布制御方法
JP4179674B2 (ja) * 1998-08-21 2008-11-12 株式会社ブリヂストン 車両のホイールアライメント調整方法
JP4180960B2 (ja) 2003-04-11 2008-11-12 キヤノンＩｔソリューションズ株式会社 データ分析装置及びその制御方法、並びにコンピュータプログラム及びコンピュータ可読記憶媒体
JP2007148890A (ja) 2005-11-29 2007-06-14 Hitachi Ltd 機器診断装置
CN101034974A (zh) * 2007-03-29 2007-09-12 北京启明星辰信息技术有限公司 基于时间序列和事件序列的关联分析攻击检测方法和装置
CA2748165C (en) * 2008-12-23 2017-08-15 Chung Lam Li System, method and computer program for pattern based intelligent control, monitoring and automation
JP5441554B2 (ja) 2009-08-03 2014-03-12 三菱電機株式会社 時系列データ類似判定装置、時系列データ類似判定プログラム、記録媒体及び時系列データ類似判定方法
TWI429417B (zh) * 2009-12-29 2014-03-11 Nat Univ Dong Hwa Erectile function monitoring system and its monitoring method
TWM449315U (zh) 2012-08-30 2013-03-21 ming-de Gong 期貨股票數位指標產生器
TWI551266B (zh) * 2013-12-30 2016-10-01 財團法人工業技術研究院 動脈波分析方法及其系統
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
CN104460654B (zh) * 2014-11-04 2017-08-25 哈尔滨工业大学 一种基于量化特征关系的齿轮不完备故障诊断规则提取方法
CN104462217B (zh) * 2014-11-09 2017-09-29 浙江大学 一种基于分段统计近似表示的时间序列相似性度量方法
CN104950875A (zh) * 2015-06-15 2015-09-30 西北工业大学 结合关联分析和数据融合的故障诊断方法
TWM527753U (zh) * 2016-05-30 2016-09-01 麗臺科技股份有限公司 生理檢測裝置

Also Published As

Publication number Publication date
US20190179296A1 (en) 2019-06-13
EP3508933A4 (en) 2019-09-11
WO2018066108A1 (ja) 2018-04-12
EP3508933A1 (en) 2019-07-10
KR20190040346A (ko) 2019-04-17
EP3508933B1 (en) 2020-08-26
JPWO2018066108A1 (ja) 2018-10-04
CN109791402A (zh) 2019-05-21
TWI629580B (zh) 2018-07-11
JP6207791B1 (ja) 2017-10-04
CN109791402B (zh) 2022-09-30
US11137750B2 (en) 2021-10-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI629580B (zh) 時序資料處理裝置
CN106104496A (zh) 用于任意时序的不受监督的异常检测
US9027037B2 (en) Information output device, method, and recording medium for outputting notification information corresponding to a state of a computer
JP6237168B2 (ja) 情報処理装置及び情報処理プログラム
JP2016057803A (ja) 異常検知手順開発装置および異常検知手順開発方法
JP2016045917A (ja) 時系列データの傾向抽出及び評価装置
JP2017091329A (ja) データベース分析装置およびデータベース分析方法
US10642818B2 (en) Causal analysis device, causal analysis method, and non-transitory computer readable storage medium
US10936472B2 (en) Screen recording preparation method for evaluating software usability
JP5846165B2 (ja) 特徴量抽出装置、方法、およびプログラム
JPWO2013132985A1 (ja) ストレス判定装置、ストレス判定方法、およびプログラム
Patri et al. Predicting compressor valve failures from multi-sensor data
EP3144749B1 (en) Time-series data processing device and time-series data processing program
JP7368189B2 (ja) 分析装置
US9317125B2 (en) Searching of line pattern representations using gestures
JP6381189B2 (ja) 監視装置
US20150026191A1 (en) Matching method and computer-readable recording medium
JP2012168892A5 (zh)
Galvez et al. Predicting Dengue Outbreaks in Cagayan de Oro, Philippines Using Facebook Prophet and the ARIMA Model for Time Series Forecasting
JP2019220105A (ja) データ抽出方法およびデータ抽出装置
JP7225447B2 (ja) 監視装置、監視方法および監視プログラム
JP2019105883A (ja) 判別プログラム、判別方法および判別装置
JP7102834B2 (ja) 生産ライン管理システムおよび生産ライン管理方法
Junior et al. Stretchy time pattern mining: A deeper analysis of environment sensor data
CN114443702A (zh) 一种基于工作流的大数据分析方法