TWI570581B - Timing series data processing device - Google Patents
Timing series data processing device Download PDFInfo
- Publication number
- TWI570581B TWI570581B TW104137287A TW104137287A TWI570581B TW I570581 B TWI570581 B TW I570581B TW 104137287 A TW104137287 A TW 104137287A TW 104137287 A TW104137287 A TW 104137287A TW I570581 B TWI570581 B TW I570581B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- pillar
- vibration data
- vibration
- strut
- data
- Prior art date
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 50
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 claims description 55
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 31
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 22
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 18
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 16
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 15
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 13
- 238000000034 method Methods 0.000 description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 7
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 3
- 230000008094 contradictory effect Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 230000007306 turnover Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 description 1
- 101001139126 Homo sapiens Krueppel-like factor 6 Proteins 0.000 description 1
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000000746 purification Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000010865 sewage Substances 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- 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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- 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
- G06Q50/10—Services
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Algebra (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
本發明係關於時序系列資料處理裝置,取得例如機械設備、大樓、工廠等的控制系統中的感應值、證券交易所中的股價、公司的營業額等,分析排列各時間的觀測值之時序系列資料,作為時時刻刻變化的觀測值。
例如,火力、水力、原子力等的發電廠、化學廠、鋼鐵廠、淨水污水廠等,導入控制機械設備製程的控制系統。又,大樓或工廠等的設備,也導入控制空調、電氣、照明、供排水等的控制系統。
這些控制系統,例如藉由每固定時間取得各種裝置中安裝的感應器的感應值之觀測值,往往具有積累排列各時間的觀測值之時序系列資料的功能。
又,處理證券交易所中的股價、公司的營業額等的資訊系統中,例如藉由每固定時間取得股價或營業額等作為觀測值,也往往具有積累排列各時間的觀測值之時序系列資料的功能。
分析控制系統或資訊系統中積累的時序系列資料之時序系列資料處理裝置,例如為了可以檢出工廠設備的異常、公司經營的異常,分析積累的時序系列資料,檢出觀測值的上升、下降等的變動。
例如,股價等的觀測值,雖然不停地上下變動,但即使局部性小上下變動,也存在顯示全體上升傾向的觀測值排列之部分時序系列(以下,稱作「上升支柱」)或顯示下降傾向的觀測值排列之部分時序系列(以下,稱作「下降支柱」)。
作為用以檢出工廠設備的異常、公司經營異常等的指標,比起局部性小上下變動的部分,因為上升支柱或下降支柱更準確,時序系列資料處理裝置,從積累的時序系列資料中,抽出上升支柱或下降支柱。
從積累的時序系列資料中,抽出上升支柱或下降支柱的檢索技術,例如,在以下的非專利文件1中揭示。
[非專利文件1]Fink, E.及Kevin B. P.:Indexing of Compressed Time series, DATA MINING IN TIME SERIES DATABASES, World Scientific(壓縮的時序系列的索引,在時序系列中挖掘資料,世界科學),第43-65頁(2004)
因為習知的時序系列處理裝置如上構成,從時序系列資料中,可以抽出隨著時間經過顯示上升傾向的觀測值排列的部分時序系列之上升支柱以及隨著時間經過顯示下降傾向的觀測值排列的部分時序系列之下降支柱。但是,為了檢出工廠的設備異常、公司經營的異常等,比起僅僅上升支柱或下
降支柱,上升支柱和下降支柱交互出現的支柱系列之支柱振動列更成為重要指標,但因為不包括明確指定支柱振動列的裝置,具有不能明確指定成為重要指標的支柱振動列之課題。
例如,工廠設備異常,常檢測發現設備的亂動現象或不穩現象等,但即使僅僅抽出上升支柱或下降支柱,因為也難以準確掌握觀測值的振動狀況,不能輕易檢測發現設備的亂動現象或不穩現象等。
對於此,因為支柱振動列係上升支柱與下降支柱交互出現的支柱系列,可以輕易掌握觀測值的振動狀況。因此,關於檢測發現設備的亂動現象或不穩現象等,支柱振動列成為重要指標。
因為本發明係為了解決上述課題而形成,以得到時序系列資料處理裝置為目的,可以積累關於上升支柱與下降支柱交互出現的支柱振動列之資訊的支柱振動資料。
根據本發明的時序系列資料處理裝置,設置支柱抽出部,從各時間的觀測值排列的時序系列資料中,抽出隨著時間的經過顯示上升傾向的觀測值排列的部分時序系列之上升支柱及隨著時間的經過顯示下降傾向的觀測值排列的部分時序系列之下降支柱;支柱振動列特定部,在時序系列資料中,明確指定支柱抽出部抽出的上升支柱與下降支柱交互出現的支柱系列之支柱振動列,計算構成其支柱振動列的支柱數量之振動數及支柱振動列的開始時刻與結束時刻的範圍之視窗尺寸;以及資料庫登錄部,登錄支柱振動列特定部明確指定的
支柱振動列的開始時刻的觀測時間、上述支柱振動列內包含的支柱的振幅、及支柱振動列特定部計算的振動數及視窗尺寸的組合至資料庫內作為支柱振動資料;其中,支柱振動資料檢索部,從資料庫內登錄的支柱振動資料中,檢索符合檢索條件的支柱振動資料。
根據此發明,因為構成為設置支柱振動列特定部,在時序系列資料中,明確指定支柱抽出部抽出的上升支柱與下降支柱交互出現的支柱系列之支柱振動列,計算構成其支柱振動列的支柱數量之振動數及支柱振動列的開始時刻與結束時刻的範圍之視窗尺寸;以及資料庫登錄部,登錄支柱振動列特定部明確指定的支柱振動列的開始時刻的觀測時間、上述支柱振動列內包含的支柱的振幅、及支柱振動列特定部計算的振動數及視窗尺寸的組合至資料庫內作為支柱振動資料;具有可以積累關於上升支柱與下降支柱交互出現的支柱振動列的資訊之支柱振動資料的效果。
1‧‧‧時序系列資料收集部
2‧‧‧支柱抽出部
3‧‧‧支柱振動列特定部
4‧‧‧資料庫登錄部
5‧‧‧資料庫
6‧‧‧支柱振動資料抽出部
7‧‧‧振幅極小支柱抽出部
8‧‧‧振動數極小支柱抽出部
9‧‧‧支柱振動資料檢索部
10‧‧‧視覺化部
11‧‧‧振幅極大支柱抽出部
12‧‧‧振動數極大支柱抽出部
21‧‧‧通訊裝置
22‧‧‧輸出入裝置
23‧‧‧主記憶裝置
24‧‧‧外部記憶裝置
25‧‧‧運算裝置
26‧‧‧顯示裝置
31、32‧‧‧上升支柱
33‧‧‧部分列
33a‧‧‧開始時刻的觀測值
33b‧‧‧結束時刻的觀測值
33c‧‧‧開始時刻與結束時刻之間的觀測值
34‧‧‧上升支柱31的振幅
35‧‧‧上升支柱32的振幅
41‧‧‧記憶體
42‧‧‧處理器
[第1圖]係顯示此發明的第一實施例的時序系列資料處理裝置之構成圖;[第2圖]係顯示此發明的第一實施例的時序系列資料處理裝置之硬體構成圖;[第3圖]係時序系列資料處理裝置以電腦構成時之硬體構成圖;
[第4圖]係顯示此發明的第一實施例的時序系列資料處理裝置的處理內容之流程圖;[第5圖]係顯示時序系列資料收集部1收集的時序系列資料及時序系列資料的一部分之部分列的一範例之說明圖;[第6圖]係顯示支柱抽出部2抽出的支柱的一範例之說明圖;[第7圖]係顯示支柱振動列與振動數之說明圖;[第8圖]係顯示時序系列資料收集部1收集的時序系列資料、以及資料庫5內記憶的支柱振動資料(支柱振動列的開始時刻的觀測時間、支柱振動列的振幅、振動數、視窗尺寸)的一範例之說明圖;[第9圖]係顯示根據支柱振動資料檢索部9產生的支柱振動資料的檢索式與檢索結果的一範例之說明圖;[第10圖]係顯示根據視覺化部10產生的支柱振動資料檢索部9的檢索結果的視覺化例之說明圖;[第11圖]係顯示抽出支柱振動列s的運算法(GetLongestLegSeq)的範例碼之說明圖;[第12圖]係顯示關於振幅求出視窗尺寸最小的支柱振動資料的運算法(GetMLV)的範例碼之說明圖;[第13圖]係顯示此發明的第二實施例的時序系列資料處理裝置之構成圖;[第14圖]係顯示此發明的第二實施例的時序系列資料處理裝置的處理內容之流程圖;[第15圖]係顯示根據支柱振動資料抽出部6的振幅極大
支柱抽出部11產生的必需的支柱振動資料的抽出處理之說明圖;以及[第16圖]係顯示根據視覺化部10產生的支柱振動資料檢索部9的檢索結果的視覺化例之說明圖。
以下,為了更詳細說明此發明,有關用以實施此發明的形態,根據附加的圖面說明。
第1圖係顯示此發明的第一實施例的時序系列資料處理裝置之構成圖。又,第2圖係顯示此發明的第一實施例的時序系列資料處理裝置之硬體構成圖。
第1及2圖中,時序系列資料收集部1例如以接收外部發送的資料的通訊裝置21,或是具有USB埠等的輸出入埠的輸出入裝置22來實現,實施收集以控制系統或資訊系統等觀測的各時間的觀測值排列的時序系列資料之處理。
時序系列資料收集部1收集的時序系列資料,例如,記憶在RAM或硬碟等構成的主記憶裝置23或外部記憶裝置24內。
支柱抽出部2例如以組裝CPU(中央處理單元)的半導體積體電路或是單片微計算機等構成的運算裝置25來實現,從主記憶裝置23或外部記憶裝置24內記憶的時序系列資料中,實施抽出隨著時間經過顯示上升傾向的觀測值排列的部分時序系列之上升支柱以及隨著時間經過顯示下降傾向的觀測值排列的部分時序系列之下降支柱的處理。
在此,所謂隨著時間經過顯示上升傾向的觀測值排列的部
分時序系列,係指即使局部性小上下變動,也存在顯示全體上升的傾向的觀測值排列之部分時序系列。
又,所謂隨著時間經過顯示下降傾向的觀測值排列的部分時序系列,係指即使局部性小上下變動,也存在顯示全體下降的傾向的觀測值排列之部分時序系列。
支柱振動列特定部3例如以運算裝置25來實現,在主記憶裝置23或外部記憶裝置24內記憶的時序系列資料中,明確指定支柱抽出部2抽出的上升支柱與下降支枝交互出現的支柱的系列之支柱振動列,實施計算構成其支柱振動列的支柱數量之振動數及支柱振動列的開始時刻與結束時刻的範圍之視窗尺寸的處理。
資料庫登錄部4,例如以運算裝置25來實現,實施登錄支柱振動列特定部3明確指定的支柱振動列的開始時刻的觀測時間、其支柱振動列內包含的支柱的振幅、及支柱振動列特定部3計算的振動數及視窗尺寸的組合至資料庫5的表LV內作為支柱振動資料之處理。
資料庫5係以主記憶裝置23或外部記憶裝置24來實現,收納支柱振動列的開始時刻的觀測時間、支柱的振幅、振動數及視窗尺寸的組合在表LV內作為支柱振動資料。
支柱振動資料抽出部6由振幅極小支柱抽出部7及振動數極小支柱抽出部8構成,在資料庫5內登錄的支柱振動資料中,實施抽出必需的支柱振動資料之處理。
振幅極小支柱抽出部7例如以運算裝置25來實現,在資料庫5的表LV內登錄的支柱振動資料中,以振幅分組振動數
相同的支柱振動資料。
又,振幅極小支柱抽出部7,在每一組,藉由比較屬於上述組的支柱振動資料的視窗尺寸,從屬於上述組的支柱振動資料中,抽出任一支柱振動資料,實施登錄其抽出的支柱振動資料至資料庫5的表MLV內之處理。
例如,比較屬於上述組的一個以上的支柱振動資料,即振幅相同的1個以上之支柱振動資料的視窗尺寸,從1個以上支柱振動資料中,抽出視窗尺寸最小的支柱振動資料,登錄其抽出的支柱振動資料至資料庫5的表MLV內。
振動數極小支柱抽出部8例如以運算裝置25來實現,資料庫5的表LV內登錄的支柱振動資料中,以振動數分組振幅相同的支柱振動資料。
又,振動數極小支柱抽出部8,在每一組,藉由比較屬於上述組的支柱振動資料的視窗尺寸,從屬於上述組的支柱振動資料中,抽出任一支柱振動資料,實施登錄其抽出的支柱振動資料至資料庫5的表MLV內之處理。
例如,比較屬於上述組的一個以上的支柱振動資料,即振動數相同的1個以上之支柱振動資料的視窗尺寸,從1個以上支柱振動資料中,抽出視窗尺寸最小的支柱振動資料,登錄其抽出的支柱振動資料至資料庫5的表MLV內。
支柱振動資料檢索部9,例如以運算裝置25來實現,從資料庫5的表MLV內登錄的支柱振動資料中,實施檢索符合檢索條件的支柱振動資料之處理。
又,支柱振動資料檢索部9在符合檢索條件的支柱振動資
料中,實施計算振幅、振動數及視窗尺寸相同的支柱振動資料的個數之總出現數的處理。
視覺化部10,例如以GPU(圖形處理單元)或液晶顯示器等構成的顯示裝置26來實現,在第1軸是振幅,第2軸是視窗尺寸,第3軸是總出現數的3次元圖上,實施顯示支柱振動資料檢索部9檢索的支柱振動資料的振幅、視窗尺寸及總出現數之處理。
第1圖的範例中,假設時序系列資料處理裝置的構成要素之時序系列資料收集部1、支柱抽出部2、支柱振動列特定部3、資料庫登錄部4、資料庫5、支柱振動資料抽出部6、支柱振動資料檢索部9及視覺化部10分別以專用的硬體構成,但時序系列資料處理裝置以電腦構成也可以。
第3圖係時序系列資料處理裝置以電腦構成時之硬體構成圖。
時序系列資料處理裝置以電腦構成時,在電腦的記憶體41上構成資料庫5的同時,記述時序系列資料收集部1、支柱抽出部2、支柱振動列特定部3、資料庫登錄部4、支柱振動資料抽出部6、支柱振動資料檢索部9及視覺化部10的處理內容之程式收納在電腦的記憶體41內,電腦的處理器42只要實行記憶體41內收納的程式即可。
第4圖係顯示此發明的第一實施例的時序系列資料處理裝置的處理內容之流程圖。
第5圖係顯示時序系列資料收集部1收集的時序系列資料及時序系列資料的一部分之部分列(部分時序系列)的
一範例之說明圖。
時序系列資料X,係m個觀測值依觀測時間順序排列的順序列表{x1,x2,...,xm},以下,標記時序系列X的第i個觀測值xi為X[i]。
附加字i,係滿足1≦i≦m的整數,稱為「時刻」。又,m係時序系列X內包含的觀測值的資料數,m個觀測值排列的時序系列資料X的長度以length(m)表示。
第5(a)圖中,縱軸顯示構成時序系列資料X的觀測值X[i],橫軸顯示觀測值X[i]的時刻i。
從時序系列資料X的第i個觀測值X[i]抽出第j個觀測值X[j]得到的列表X[i:j]={xi,xi+1,...,xj},稱作時序系列資料X的部分列。
又,標記部分列X[i:j]的開始時刻p為start(X[i:j]),部分列X[i:j]的結束時刻q為end(X[i:j])。
部分列X[i:j]的長度為j-i+1。此部分列的長度,顯示部分列的開始時刻與結束時刻的範圍,以下稱作「視窗尺寸」。
第5(b)圖中,顯示第5(a)圖所示的時序系列資料中i=11、j=19時的部分列。
第6圖係顯示支柱抽出部2抽出的支柱的一範例之說明圖。
尤其,第6(a)圖係顯示支柱的一範例,第6(b)圖係顯示成為支柱的範例及不成為支柱的範例。
支柱係指即使局部性小上下變動,也全體上升或下降的部分列。
即,上升支柱的情況下,比起部分列的開始時刻的觀測值,部分列的結束時刻的觀測值較大。又,開始時刻與結束時刻之間全部的觀測值在部分列的開始時刻的觀測值以上,且在部分列的結束時刻的觀測值以下。
另一方面,下降支柱的情況下,比起部分列的開始時刻的觀測值,部分列的結束時刻的觀測值較小。又,開始時刻與結束時刻之間全部的觀測值在部分列的開始時刻的觀測值以下,且在部分列的結束時刻的觀測值以上。
因此,第6(a)(b)圖的範例中,因為31、32是全體性上升的部分列,所以是上升支柱。
相對於此,部分列33,比起開始時刻的觀測值33a,結束時刻的觀測值33b較大,但開始時刻與結束時刻之間的觀測值33c,因為比開始時刻的觀測值33a小,所以不是上升支柱。
以下,形式上定義支柱。
例如,部分列之X[p:q],在下述的條件式(1)(2)之中,滿足任一條件時,部分列X[p:q]稱作單調支柱。
條件式(1)對於滿足p+1≦i≦q-1的全部的i,X[i-1]<X[i]<X[i+1]
條件式(2)對於滿足p+1≦i≦q-1的全部的i,X[i-1]>X[i]>X[i+1]
例如,部分列之X[p:q],在下述的條件式(3)(4)之中,滿足任一條件時,部分列X[p:q]稱作支柱。尤其是滿足條件(3)時,部分列X[p:q]稱作上升支柱,滿足條件式(4)時,部分列X[p:q]稱作下降支柱。
條件式(3)對於滿足p≦i≦q的全部的i,X[p]≦X[i]≦X[q]
條件式(4)對於滿足p≦i≦q的全部的i,X[p]≧X[i]≧X[q]
即,上升支柱,係如同單調支柱,部分列X[p:q]的開始時刻p到結束時刻q為止,觀測值X[i]不一定單調上升,但開始時刻p與結束時刻q之間的全部觀測值X[i],具有開始時刻p的觀測值X[p]以上的值,且具有結束時刻q的觀測值X[q]以下的值之部分列。
又,下降支柱,係如同單調支柱,部分列X[p:q]的開始時刻p到結束時刻q為止,觀測值X[i]不一定單調下降,但開始時刻p與結束時刻q之間的全部觀測值X[i],具有開始時刻p的觀測值X[p]以下的值,且具有結束時刻q的觀測值X[q]以上的值之部分列。
例如,部分列之X[p:q]是上升支柱,且滿足下述的條件式(5)~(8)時,部分列X[p:q]稱作極大上升支柱。
條件式(5)
對於滿足p<i≦q的全部的i,X[p]<X[i]
條件式(6)對於滿足p≦i<q的全部的i,X[i]<X[q]
條件式(7)X[p-1]≧X[q]
條件式(8)X[q]≧X[q+1]
但是,X[p-1]或X[q+1]不存在時,條件式(7)或條件式(8)不包含在條件內。
例如,部分列之X[p:q]是下降支柱,且滿足下述的條件式(9)~(12)時,部分列X[p:q]稱作極大下降支柱。
條件式(9)對於滿足p<i≦q的全部的i,X[p]>X[i]
條件式(10)對於滿足p≦i<q的全部的i,X[i]>X[q]
條件式(11)X[p-1]≦X[q]
條件式(12)X[q]≦X[q+1]
但是,X[p-1]或X[q+1]不存在時,條件式(11)或條件式
(12)不包含在條件內。
部分列X[p:q]是支柱時,顯示其支柱的振幅amp(X[p:q])如下述式(13)所示。
amp(X[p:q])=abs(X[q]-[p]) (13)
式(13)中,abs(A)係復原A的絕對值的函數。
又,顯示支柱的符號sigh(X[p:q])如下述式(14)所示,符號是正的話,是上升支柱,符號是負的話,是下降支柱。
sigh(X[p:q])=sigh(X[q]-[p]) (14)
式(14)中,sigh(A)係復原A的符號的函數。
第6(b)圖中,34是上升支柱31的振幅,35是上升支柱32的振幅。
第7圖係顯示支柱振動列與振動數之說明圖。
第7(a)圖係顯示接著上升支柱之後下降支柱出現的支柱振動列之範例,此時的振動數是2。
第7(b)圖係顯示接著下降支柱之後上升支柱出現的支柱振動列之範例,此時的振動數是-2。
第7(c)圖係顯示以上升支柱、下降支柱、上升支柱、下降支柱、上升支柱、下降支柱的順序支柱出現的支柱振動列的範例,此時振動數是7。
以下,定義支柱振動列與振動數。
例如,X1、X2、...、Xn是極大支柱時,滿足下述的條件式(15)~(17)的情況下,支柱的系列s=[X1,X2,...,Xn]稱作振幅a的支柱振動列。又,構成支柱振動列的支柱數量標記為
length(s)。a是正的實數。
條件式(15)對於滿足1≦i≦n-1的全部的i,end(Xi)≦start(Xi+1)
條件式(16)amp(Xi)≧a
條件式(17)amp(Xi).amp(Xi+1)<0
即,支柱振動列的符號是+的振幅的部分列與符號是-的振幅的部分列交互排列,且這些部分列的振幅的絕對值在a以上。
在此,利用支柱振動列的前頭的支柱X1與支柱振動列的末尾的支柱Xn,如以下的式(18)~(21)定義支柱振動列的符號sign、開始時刻start、結束時刻end、未尾支柱last。
sign(s)=sign(X1) (18)
start(s)=start(X1) (19)
end(s)=end(Xn) (20)
last(s)=Xn (21)
例如,時序系列資料是X,振幅在a以上,視窗尺寸是w,時刻是t時,滿足下述的條件式(22)(23)的振幅a以上的支柱振動列s的集合稱作支柱振動列集合S(X,a,w,t)。
條件式(22)t≦start(s)
條件式(23)end(s)=t+w-1
作為定義支柱振動數的準備,證明關於具有最大長度的支柱振動列的符號之下述的輔助定理。
支柱振動列集合S(X,a,w,t)中,具有最大長度的支柱振動列,互為同符號。
支柱振動列s=[Xs1,Xs2,...,Xsn]、支柱振動列u=[Xu1,Xu2,...,Xun],是具有最大長度的支柱振動列,且,假設支柱振動列s與支柱振動列u是符號不同的支柱振動列。
以下,證明此假設矛盾。在此,為了方便,說明支柱振動列s的符號為+,支柱振動列u的符號為-,但如此決定符號也不失去一般性。
最初,顯示支柱振動列s的前頭支柱Xs1的時區間[start(Xs1),end(Xs1)]與支柱振動列u的前頭支柱Xu1的時區間[start(Xu1),end(Xu1)]不交叉。
如果,start(Xs1)<start(Xu1)<end(Xs1)<end(Xu1),
支柱振動列s的符號是正的,由於支柱振動列s是極大上升支柱,滿足X[start(Xu1)]<X[end(Xs1)],支柱振動列u的符號是負的,由於支柱振動列u是極大下降支柱,滿足X[start(Xu1)]>X[end(Xs1)],因此是矛盾的。
start(Xu1)<start(Xs1)<end(Xu1)<end(Xs1)的情況也同樣矛盾。
因此,必須end(Xs1)≦start(Xu1),或是,end(Xu1)≦start(Xs1)。
如果,end(Xs1)≦start(Xu1)的話,[Xs1,Xu1,...,Xun]成為長度n+1的支柱振動列,與支柱振動列s及振動列u具有最大的長度矛盾。
又,end(Xu1)≦start(Xs1)的話,[Xu1,Xs1,...,Xsn]成為長度n+1的支柱振動列,與支柱振動列s及支柱振動列u具有最大的長度矛盾。
因此,前頭支柱Xs1及前頭Xu1的符號必須相同。根據支柱振動列的符號sign的定義,支柱振動列s及支柱振動列u成為相同的符號。
例如,支柱振動列集合是S(X,a,w,t)時,如下述算式(24)定義支柱振動數Fa,w,t(t)。
Fa,w,t(t)=sign(lmax)×length(lmax) (24)
但是,argmax係顯示length(l)成為最大的定義區的元素的集合之記號。即,lmax係顯示支柱振動列集合S(X,a,w,t)之中具有最大長度的支柱振動列。
上述的輔助定理中,即使具有最大長度的支柱振動數有複數的情況下,因為也顯示sign(lmax)定為單一,可以不矛盾地定義支柱振動數。
以下,說明支柱振動數的直覺意義。
支柱振動數,定量化從時刻t開始的視窗尺寸w的部分列
中的上下振動的動作。即,意指支柱振動數的絕對值愈大,愈高頻振動。又,意指振幅a愈大,以愈大振幅振動。
又,支柱振動數的符號為正時,表示振動從上升開始,支柱振動數的符號為負時,表示振動從下降開始。
例如,支柱振動數是1時,對應上述的非專利文件1揭示的上升支柱,支柱振動數是-1時,對應上述的非專利文件1揭示的下降支柱。
又,支柱振動數是2時,前頭支柱是以振幅a以上上升的支柱,接著前頭支柱的支柱,因為是具有以振幅a以上下降的支柱,意指從時刻t開始的視窗尺寸w的部分列有凸型的峰值形狀。
支柱振動數是-2時,前頭支柱是以振幅a以上下降的支柱,接著前頭支柱的支柱,因為具有以振幅a以上上升的支柱,意味從時刻t開始的視窗尺寸w的部分列有凹型的上下振動。作為檢測發現設備異常的原則,檢出某一定以上的振幅的峰值之條件,具體而言,因為大多利用凸型的峰值形狀或凹型的上下振動存在的條件,檢出支柱振動數是2或-2的部分列,在檢測發現設備的異常方面是有用的。
又,支柱振動數是4時,意指振幅為a以上的上升支柱、下降支柱、上升支柱、下降支柱輪流出現的圖案。作為檢測發現設備異常的原則,常利用支柱振動數的絕對值為4以上的條件,檢出支柱振動數是4的部分列,也在檢測發現設備的異常方面是有用的。
第8圖係顯示時序系列資料收集部1收集的時序
系列資料、以及資料庫5內記憶的支柱振動資料(支柱振動列的開始時刻的觀測時間、支柱振動列的振幅、振動數、視窗尺寸)的一範例之說明圖。
第8(a)圖的時序系列資料,係下述的非專利文件2揭示的太空梭的MAROTTA閥的資料。
Keogh, E., Zhu, Q., Hu, B., Hao. Y., Xi, X., Wei, L. & Ratanamahatana, C. A. (2011). The UCR Time Series Classification/Clustering Homepage(UCR時序系列分類/群集網頁首頁):第8(a)圖的時序系列資料的取樣周期是1毫秒,單位是安培。
此時序系列資料中,存在振幅是4左右,時間量是400左右的凸形狀的大圖案(圖中,點線框所示的(A)的部分)。
又,存在振幅是1.5到2左右,時間量是30到50左右的上升下降圖案(圖中,點線框所示的(B)的部分),在凸形狀的大圖案後面存在振幅是1左右,時間量是50左右的凸形狀的圖案(圖中,點線框所示的(C)的部分)。
例如,控制系統中的感應值之觀測值的異常檢測發現,抽出如通常存在的(A)~(C)的圖案,這些圖案之間比較形狀變得重要。因此,以支柱的振幅、振動數、視窗尺寸作為檢索條件的時序系列資料的檢索在應用上是重要的。
第8(b)圖顯示資料庫5內記憶的支柱振動資料的一範例,表格化其支柱振動資料。即,登錄支柱振動資料至表
LV內。
支柱振動資料,係以支柱振動列的開始時刻的觀測時間(開始時間)、支柱的振幅、振動數、視窗尺寸構成。
例如,表LV的第1行,意指「從時間101開始的長度217的視窗中,存在振幅4.25以上的上升支柱」。
同樣地,表LV的第2行,意指「從時間101開始的長度153的視窗中,存在振幅2.25以上的上升支柱與下降支柱構成的支柱系列」。
又,表LV的第8行,意指「從時間227開始的長度27的視窗中,存在振幅2.25以上的下降支柱與上升支柱構成的支柱系列」。
第9圖係顯示根據支柱振動資料檢索部9產生的支柱振動資料的檢索式與檢索結果的一範例之說明圖。
第9(a)圖係顯示根據支柱振動資料檢索部9產生的支柱振動資料的檢索式的一範例。
檢索式的構文與意義,係根據既存技術的關係資料庫之檢索語言SQL,但第9(a)圖中,顯示以支柱振動列的振動數為2(凸形狀的圖案)作為檢索條件,從資料庫5中登錄的複數的支柱振動資料中,檢索符合其檢索條件的支柱振動資料之範例。
第9(b)圖所示的檢索結果中,除了提示支柱振動列的振動數為2的支柱振動資料的振幅與視窗尺寸之外,還提示總出現數count(*)。
此總出現數count(*),意指振幅、振動數及視窗尺寸相同的支柱振動資料的個數。此總出現數count(*)的計算,以後述
的支柱振動資料檢索部9執行。
例如,第9(b)圖中顯示的檢索結果的第1行,意指有1個振幅在4以上,視窗尺寸是267的凸形狀的圖案。
又,第2行,意指有2個振幅在3.75以上,視窗尺寸是299的凸形狀的圖案。
第10圖係顯示根據視覺化部10產生的支柱振動資料檢索部9的檢索結果的視覺化例之說明圖。
第10圖中,顯示眼前到左後的軸(第1軸)為支柱的振幅,從眼前到右後的軸(第2軸)為支柱振動資料的視窗尺寸,與第1軸與第2軸的雙方直交的軸(第3軸)為支柱振動資料的總出現數count(*)。
具有第1~3軸的3次元圖上,顯示支柱振動資料檢索部9檢索的支柱振動資料的振幅、視窗尺寸及總出現數。
第10圖中的(A)(B)(C)係對應第8(a)圖所示的(A)(B)(C)的部分。
在振幅與視窗尺寸的兩個軸,看到凸形狀的圖案的頻率,藉此可以一覽時序系列的凸形狀圖案分佈的樣子。
其次說明關於動作。
以下,一邊適當參照第4圖的流程圖,一邊說明。
時序系列資料收集部1,收集以控制系統或資訊系統等觀測的各時間的觀測值X[i](1≦i≦m)排列的時序系列資料X(第4圖的步驟ST1)。即,時序系列資料收集部1,例如收集第5(a)圖或第8(a)圖所示的時序系列資料X。
時序系列資料收集部1收集的時序系列資料X,例如,記
憶在RAM或硬碟等構成的主記憶體23或外部記憶裝置24內。
支柱抽出部2,從主記憶體23或外部記憶裝置24內記憶的時序系列資料X中,抽出滿足上述的條件式(3)的部分列X[p:q]作為上升支柱,又,從時序系列資料X中,抽出滿足上述的條件式(4)的部分列X[p:q]作為下降支柱(第4圖的步驟ST2)。
例如,支柱抽出部2,對於主記憶體23或外部記憶裝置24內記憶的時序系列資料X,初期設定抽出上升支柱及下降支柱的範圍(時刻的範圍),一邊錯開其抽出範圍,一邊從時序系列資料抽出上升支柱及下降支柱。收集如第8(a)圖所示的時序系列資料X時,例如,初期設定時刻0-100左右的小抽出範圍。但是,初期設定的抽出範圍是任意的。
於是,一邊錯開其抽出範圍,一邊從時序系列資料X抽出上升支柱及下降支柱的情況下,因為可以輕易探索上升支柱或下降支柱的開始時刻或結束時刻,比起以時序系列資料全體作為抽出的範圍,抽出上升支柱或下降支柱的情況,可以更迅速進行上升支柱或下降支柱的抽出處理。
在此,雖然顯示支柱抽出部2一邊錯開抽出上升支柱及下降支柱的範圍,一邊從時序系列資料X中抽出上升支柱及下降支柱的範例,但從時序系列資料X中抽出上升支柱及下降支柱的檢索技術,在上述的非專利文件1中揭示,利用非專利文件1揭示的支柱的檢索技術,從時序系列資料X中,抽出升支柱及下降支柱也可以。
支柱振動列特定部3,當支柱抽出部2從時序系列
資料X中抽出上升支柱及下降支柱時,在時序系列資料X中,明確指定支柱抽出部2抽出的上升支柱及下降支柱交互出現的支柱的系列之支柱振動列s(第4圖的步驟ST3)。
即,支柱振動列特定部3,明確指定滿足上述的條件式(15)~(17)的支柱振動列s,例如指定振幅a以上、視窗尺寸w、時刻t時,在滿足上述的條件式(22)(23)的支柱振動列集合S(X,a,w,t)中,抽出具有最大長度的部分列作為支柱振動列s。
在此,第11圖係顯示抽出支柱振動列s的運算法(GetLongestLegSeq))的範例碼之說明圖。
以下,簡單說明從支柱振動列集合S(X,a,w,t)中抽出支柱振動列s的動作。
支柱振動列特定部3,在第11(a)圖的範例碼的第1行到第5行中,在每一時序系列資料X的時刻t,求出支柱振動列smax,求出其支柱振動列smax的支柱振動數FX,a,w(t)。
即,支柱振動列特定部3,在第11(a)圖的範例碼的第2行中,以長度0的支柱振動列[ ]作為參數,藉由執行叫出第11(b)圖所示的”GetLegSeq_leftMost”,求出從開始時刻t到結束時刻t+w-1為止的視窗尺寸內的最左支柱振動列smax。後述最左支柱振動列的定義。
支柱振動列特定部3,在求出最左支柱振動列smax時,第11(a)圖的範例碼的第3行中,根據其最左支柱振動列smax的符號sign(smax)與長度length(smax),求出支柱振動數FX,a,w(t)。
其次,說明第11(b)圖所示的”GetLegSeq_leftMost”中的動作。
支柱振動列特定部3,在範例碼的第1行中,對參數的支柱振動列s的後面顯示是否存在最左支柱(後述最左支柱)之旗標”exit_leg”,代入”false”。
其次,支柱振動列特定部3,在範例碼的第2行中,對於顯示其次的”時刻”之”tnext”,輪流代入從t+1開始到tend的時刻,在範例碼的第3行中,對變數lnext所示的後面的支柱候補,代入部分列X[t:tnext]。
支柱振動列特定部3,在範例碼的第4~6行中,支柱候補lnext的振幅amp(lnext)在a以上,且支柱振動列s是空列的話,對旗標”exit_leg”代入”true”。
又,支柱振動列特定部3,在範例碼的第4、7~8行中,支柱候補lnext的振幅amp(lnext)在a以上,且「支柱振動列s的末尾支柱last(s)的符號sign(last(s))」與「支柱候補lnext的符號sign(lnext)」的積是負的話,因為支柱候補lnext成為最左支柱,對旗標”exit_leg”代入”true”。
支柱振動列特定部3,在範例碼的第11~13行中,如果旗標”exit_leg”是”true”的話,去掉第11(b)圖所示的”GetLegSeq_leftMost”的for部分。
支柱振動列特定部3,去掉for部分後,範例碼的第15~18行中,旗標”exit_leg”是”true”的情況下,支柱振動列s的末尾追加支柱候補lnext,追加支柱候補lnext的支柱振動列代入snext,遞迴叫出GetLegSeq_leftMost(snext,tnext,tend,X),代入其返回值至支柱振動列s。
最後,支柱振動列特定部3,在範例碼的第19行中,送回
支柱振動列s至第11(a)圖所示的”GetLongestLegSeq”作為smax。
以第11圖的運算法,求出根據符號不同的順序選擇結束時刻在最左的支柱(最左支柱),即,結束時刻最早的支柱而得到的支柱振動列(最左支柱振動列)。為了求出振動數,支柱振動列的長度必須是最大的,如以下所示,可以證明最左支柱振動列在支柱振動列中長度最大。
時序系列為X,振幅在a(正的實數值)以上,視窗尺寸為w,時刻為t時,假設部分列X[t,t+w-1]內的振幅a以上的支柱集合為L。
首先,支柱集合L中,結束時刻最早的支柱假設為m1。接著,振幅的符號與支柱mi不同,比支柱mi後面的支柱中,結束時刻最早的支柱假設為mi+1。即,如下述的算式(25)所示,遞迴選擇支柱mi+1。
但是,Li=def{lL |
start(l)≧end(mi)及sign(l)×sign(mi)<0}
依序應用此操作得到的支柱系列[m1,,m2,,...,mn]稱作部分列X[t,t+w-1]中的最左支柱振動列。
支柱振動列集合是S(X,a,w,t)時,在部分列X[t,t+w-1]中的最左支柱振動列,在S(X,a,w,t)中,係具有最大長
度的支柱振動列。
假設最左支柱振動列是s=[Xs1,Xs2,...,Xsn],最左支柱振動列s的長度是n。
又,假設具有最大的長度的任意的支柱振動列為u=[Xu1,Xu2,...,Xum],支柱振動列u的長度是m。
此時,假設n<m時,顯示矛盾。
首先,顯示支柱Xs1與支柱Xu1必須同符號。原因是由於支柱Xs1與支柱Xu1不同符號的話,s是最左支柱振動列,且利用與上述的輔助定理相同的邏輯的話,[Xs1,Xu1,Xu2,...,Xum]成為長度m+1的支柱振動列,違反支柱振動列u具有最大長度。
因為支柱Xs1與支柱Xu1同符號,且s是最左支柱振動列,end(Xs1)≦end(Xu1)≦start(Xu2)成立。因此,[Xs1,Xu2,...,Xum]成為長度m的支柱振動列。
同樣地,因為s是最左支柱振動列,end(Xs2)≦end(Xu2)≦start(Xu3),[Xs1,Xs2,Xu3,...,Xum]成為長度m的支柱振動列。
如果,假設n<m時,因為可以重複上述的操作n次,[Xs1,...,Xsn,Xun+1,...,Xum]成為支柱振動列。不過,部分列[end(sn):end(um)]中,因為應存在與支柱Xun+1同符號的最左支柱,與s是最左支柱振動列矛盾。於是,定理被證明。
支柱振動列特定部3,明確指定支柱振動列s時,計算構成其支柱振動列s的支柱數量之振動數及支柱振動列的開始時刻與結束時刻的範圍之視窗尺寸(第4圖的步驟ST3)。
資料庫登錄部4,登錄支柱振動列特定部3明確指定的支柱振動列的開始時刻的觀測時間、其支柱振動列內包含的支柱的振幅、及支柱振動列特定部3計算的振動數及視窗尺寸的組合至資料庫5的表LV內作為支柱振動資料(第4圖的步驟ST4)。
因此,資料庫5的表LV中,如第8(b)圖所示,收納支柱振動列的開始時刻的觀測時間、支柱的振幅、振動數及視窗尺寸的組合構成的支柱振動資料。
支柱振動資料抽出部6,當資料庫登錄部4登錄支柱振動資料至資料庫5的表LV內時,因為資料庫5的表LV中包含冗長的支柱振動資料,從資料庫5的表LV內登錄的支柱振動資料中,實施抽出必需的支柱振動資料之處理。
即,支柱振動資料抽出部6的振幅極小支柱抽出部7,在資料庫5的表LV內登錄的支柱振動資料中,以振幅分組振動數相同的支柱振動資料,在每一組,比較屬於上述組的支柱振動資料的視窗尺寸。
於是,振幅極小支柱抽出部7,在每一組,從屬於上述組的支柱振動資料(振幅相同之1個以上的支柱振動資料)中,抽出視窗尺寸最小的支柱振動資料,登錄其抽出的支柱振動資料至資料庫5的表MLV內(第4圖的步驟ST5)。
以下,關於振幅定義視窗尺寸最小的支柱振動資料。即,關於振幅定義關於極小的支柱振動列s的支柱振動資料。
關於振幅定義振幅視窗尺寸最小的支柱振動資料前,如下
述算式(26)定義時序系列資料為X、支柱振動數為f、視窗尺寸為w、時刻為t、支柱振動列集合為S(X,a,w,t)時的支柱振幅AX,f,w(t)。
例如,支柱振動數為f時,假設滿足下述算式(27)(28)的支柱振動列s關於振幅為極小的支柱振動列。
AX,f,w(t)>AX,f,w-1(t-1) (27)
AX,f,w(t)>AX,f,w-1(t) (28)
但是,t=start(s),w=end(s)-start(s)+1。
因此,關於滿足算式(27)(28)的支柱振動列s之支柱振動資料,關於振幅係視窗尺寸最小的支柱振動資料。
第12圖係顯示關於振幅求出視窗尺寸最小的支柱振動資料的運算法(GetMLV)的範例碼之說明圖。
以下,簡單說明關於振幅求出視窗尺寸最小的支柱振動資料的動作。
振幅極小支柱抽出部7,在範例碼的第1行中,對於顯示資料庫5的表MLV內收納的支柱振動資料之變數的MLV,代入空集合{ }。
其次,振幅極小支柱抽出部7,在範例碼的第2行中,從視窗尺寸的列表W,一次一個輪流取出視窗尺寸w。
其次,振幅極小支柱抽出部7,在範例碼的第3行中,對於時刻t,輪流代入1到w的值。
其次,振幅極小支柱抽出部7,在範例碼的第4到5行中,藉由叫出第11(a)圖所示的”GetLongestLegSeq”,求出振幅a
以上,視窗尺寸w中的支柱振動列s。
振幅極小支柱抽出部7,在範例碼的第6到7行中,支柱振動列s是極小支柱振動列的話,追加關於極小支柱振動列的支柱振動資料之(t,a,FX,a,w(t),w)至MLV。
支柱振動資料抽出部6的振動數極小支柱抽出部8,在資料庫5的表LV內登錄的支柱振動資料中,以振動數分組振幅相同的支柱振動資料,在每一組,比較屬於上述組的支柱振動資料的視窗尺寸。
於是,振動數極小支柱抽出部8,在每一組,從屬於上述組的支柱振動資料(振動數相同的1個以上的支柱振動資料)中,抽出視窗尺寸最小的支柱振動資料,登錄其抽出的支柱振動資料至資料庫5的表MLV內(第4圖的步驟ST6)。
以下,關於振動數定義視窗尺寸最小的支柱振動資料。即,關於振動數定義關於極小的支柱振動列s的支柱振動資料。
例如,振幅為a以上時,假設滿足下述算式(29)(30)的支柱振動列s為關於振動數極小的支柱振動列。
abs(FX,a,w(t))>abs(FX,a,w-1(t-1)) (29)
abs(FX,a,w(t))>abs(FX,a,w-1(t)) (30)
但是,t=start(s),w=end(s)-start(s)+1。
因此,關於滿足式(29)(30)的支柱振動列s的支柱振動資料,是關於振動數視窗尺寸最小的支柱振動資料。
支柱振動資料檢索部9,在支柱振動資料抽出部6的振幅極小支柱抽出部7及振動數極小支柱抽出部8從資料庫
5的表LV中抽出必需的支柱振動資料,登錄至資料庫5的表MLV內時,從登錄在資料庫5的表MLV內的支柱振動資料中,檢索符合檢索條件的支柱振動資料(第4圖的步驟ST7)。
第8(b)圖係登錄支柱振動資料的資料庫5的表LV,在說明的方便上,假設第8(b)圖係登錄振幅極小支柱抽出部7及振動數極小支柱抽出部8抽出的支柱振動資料之資料庫5的表MLV,例如檢索條件是”振動數=3”的話,檢索開始時間是101,振幅是2.25以上,視窗尺寸是153之支柱振動資料。
又,檢索條件是”振動數=-2”的話,檢索開始時間是227,振幅是2.25以上,視窗尺寸是27之支柱振動資料。
在此,雖然顯示檢索條件是振動數的範例,但檢索條件不限於振動數,檢索條件是開始時間、振幅、視窗尺寸也可以。
又,檢索條件也可以是複數的,開始時間、振幅、振動數、視窗尺寸全部或一部分的AND條件也可以。
又,檢索條件,是支柱振動資料檢索部9事前設定的也可以,外部提供的也可以。
支柱振動資料檢索部9,從資料庫5的表MLV中登錄的支柱振動資料中,檢索符合檢索條件的支柱振動資料時,在檢索的1以上的支柱振動資料中,計算振幅、振動數、視窗尺寸相同的支柱振動資料的個數之總出現數count(*)。
第9(b)圖係顯示支柱振動資料檢索部9的檢索結果的一範例。
第9(b)圖中,例如,顯示檢索1個振幅是4以上,視窗尺寸是267的支柱振動資料,檢索2個振幅是3.75以上,視窗
尺寸是299的支柱振動資料。
在此,顯示支柱振動資料檢索部9從資料庫5的表MLV內登錄的支柱振動資料中檢索符合檢索條件的支柱振動資料的範例,但相同振動數的支柱振動資料或相同振幅的支柱振動資料少的狀況下,因為冗長的支柱振動資料少,從資料庫5的表LV內登錄的支柱振動資料中檢索符合檢索條件的支柱振動資料也可以。在此情況下,因為不需要支柱振動資料抽出部6,可以簡化時序系列資料處理裝置的構成
視覺化部10,例如,如第10圖所示,在第1軸是振幅,第2軸是視窗尺寸,第3軸是總出現數的3次元圖上,顯示支柱振動資料檢索部9檢索的支柱振動資料的振幅、視窗尺寸及總出現數(第4圖的步驟ST8)。
以上很清楚地,根據此第一實施例,因為構成為設置支柱振動列特定部3,在時序系列資料中,明確指定支柱抽出部2抽出的上升支柱與下降支柱交互出現的支柱系列之支柱振動列,計算構成其支柱振動列的支柱數量之振動數及支柱振動列的開始時刻與結束時刻的範圍之視窗尺寸;以及資料庫登錄部4,登錄支柱振動列特定部3明確指定的支柱振動列的開始時刻的觀測時間、上述支柱振動列內包含的支柱的振幅、及支柱振動列特定部3計算的振動數及視窗尺寸的組合至資料庫5內作為支柱振動資料;達到可以積累支柱振動資料的效果,作為關於在檢出廠的設備異常等方面成為重要指標的支柱振動列之資訊。
因此,例如,利用既存的SQL語言等,可以檢索自由指
定的支柱振動資料的開始時刻、視窗尺寸、振幅、振動數。
上述第一實施例中,顯示支柱振動資料抽出部6的振幅極小支柱抽出部7及振動數極小支柱抽出部8從資料庫5的表LV內登錄的支柱振動資料中抽出必需的支柱振動資料,但支柱振動資料抽出部6除了振幅極小支柱抽出部7及振動數極小支柱抽出部8之外,還包含後述的振幅極大支柱抽出部11及振動數極大支柱抽出部12,振幅極小支柱抽出部7、振動數極小支柱抽出部8、振幅極大支柱抽出部11及振動數極大支柱抽出部12從資料庫5的表LV內登錄的支柱振動資料中抽出必需的支柱振動資料也可以。
第13圖係顯示此發明的第二實施例的時序系列資料處理裝置之構成圖,圖中,因為顯示與第1圖相同符號或相當部分,省略說明。
振幅極大支柱抽出部11例如以運算裝置25實現,在資料庫5的表LV內登錄的支柱振動資料中,抽出觀測時間的全部或一部分共通的1個以上的支柱振動資料。即,抽出某大小的時刻範圍內存在的一個以上的支柱振動資料。
振幅極大支柱抽出部11,藉由比較抽出的1個以上的支柱振動資料的振幅,抽出任1個支柱振動資料,實施登錄其抽出的支柱振動資料至資料庫5的表MLV內之處理。
例如,比較觀測時間的全部或一部分共通的1個以上的支柱振動資料的振幅,從1個以上的支柱振動資料中,抽出振幅最大的支柱振動資料,登錄其抽出的支柱振動資料至資料庫5
的表MLV內。
振動數極大支柱抽出部12例如以運算裝置25實現,在資料庫5的表LV內登錄的支柱振動資料中,抽出觀測時間的全部或一部分共通的1個以上的支柱振動資料。即,抽出某大小的時刻範圍內存在的一個以上的支柱振動資料。
振動數極大支柱抽出部12,藉由比較抽出的1個以上的支柱振動資料的振動數,抽出任1個支柱振動資料,實施登錄其抽出的支柱振動資料至資料庫5的表MLV內之處理。
例如,比較觀測時間的全部或一部分共通的1個以上的支柱振動資料的振動數,從1個以上的支柱振動資料中,抽出振動數最大的支柱振動資料,登錄其抽出的支柱振動資料至資料庫5的表MLV內。
第13圖的範例中,假設時序系列資料處理裝置的構成要素之時序系列資料收集部1、支柱抽出部2、支柱振動列特定部3、資料庫登錄部4、資料庫5、支柱振動資料抽出部6、支柱振動資料檢索部9及視覺化部10分別以專用的硬體構成,但時序系列資料處理裝置以電腦構成也可以。
時序系列資料處理裝置以電腦構成時,在第3圖所示的電腦的記憶體41上構成資料庫5的同時,記述時序系列資料收集部1、支柱抽出部2、支柱振動列特定部3、資料庫登錄部4、支柱振動資料抽出部6、支柱振動資料檢索部9及視覺化部10的處理內容之程式收納在電腦的記憶體41內,電腦的處理器42只要實行記憶體41內收納的程式即可。
第14圖係顯示此發明的第二實施例的時序系列資料處理
裝置的處理內容之流程圖。
第15圖係顯示根據支柱振動資料抽出部6的振幅極大支柱抽出部11產生的必需的支柱振動資料的抽出處理之說明圖。
第15(a)圖顯示在觀測時間的全部或一部分共通的複數的支柱振動資料中,即,觀測時間例如1230~1520左右的範圍內存在的複數的支柱振動資料中,抽出資料庫5的表MLV內登錄的1個支柱振動資料之處理。
第15(a)圖的範例中,存在振幅為1的凸片形狀圖案的支柱振動資料、與振幅為3的凸片形狀圖案的支柱振動資料,比起振幅為1的凸片形狀圖案,因為振幅為3的凸片形狀圖案的振幅較大,判斷振幅為3的凸片形狀圖案是振幅極大支柱,抽出振幅為3的凸片形狀圖案的支柱振動資料作為登錄至資料庫5的表MLV內之支柱振動資料。
此時,不是振幅極大支柱的振幅為1的凸片形狀圖案的支柱振動資料,不登錄至資料庫5的表MLV內。
第15(b)圖顯示根據支柱振動資料抽出部6產生的振幅極大支柱的抽出結果。
第16圖係顯示支柱振動資料抽出部6抽出的振幅極大支柱的視覺化例之說明圖。
第16圖的範例中,清楚抽出第8(a)圖中(A)部分的圖案。
其次說明關於動作。
除了追加振幅極大支柱抽出部11及振動數極大支柱抽出部12這點之外,因為與上述第一實施例相同,在此,主要說
明振幅極大支柱抽出部11及振動數極大支柱抽出部12的處理內容。
支柱振動資料抽出部6的振幅極大支柱抽出部11,在資料庫5的表LV內登錄的支柱振動資料中,抽出觀測時間的全部或一部分共通的1個以上的支柱振動資料。即,抽出某大小的時刻範圍內存在的1個以上的支柱振動資料。
振幅極大支柱抽出部11,抽出1個以上的支柱振動資料時,比較其抽出的1個以上的支柱振動資料的振幅。
第15(a)圖的範例中,視窗尺寸1230~1520左右的範圍內,因為存在2個支柱振動資料(振幅為1的凸片形狀圖案的支柱振動資料、振幅為3的凸片形狀圖案的支柱振動資料),比較2個支柱振動資料的振幅。
振幅極大支柱抽出部11,從觀測時間的全部或一部分共通的1個以上的支柱振動資料中,抽出振幅最大的支柱振動資料,登錄其抽出的支柱振動資料至資料庫5的表MLV內(第14圖的步驟ST11)。
第15(a)圖的範例中,判斷振幅為3的凸片形狀圖案為振幅極大支柱,從料庫5的表LV內,抽出振幅為3的凸片形狀圖案的支柱振動資料。
支柱振動資料抽出部6的振動數極大支柱抽出部12,在資料庫5的表LV內登錄的支柱振動資料中,抽出觀測時間的全部或一部分共通的1個以上的支柱振動資料。即,抽出某大小的時刻範圍內存在的1個以上的支柱振動資料。
振動數極大支柱抽出部12,抽出1個以上的支柱振動資料
時,比較其抽出的1個以上的支柱振動資料的振動數。
振動數極大支柱抽出部12,從觀測時間的全部或一部分共通的1個以上的支柱振動資料中,抽出振動數最大的支柱振動資料,登錄其抽出的支柱振動資料至資料庫5的表MLV內(第14圖的步驟ST12)。
支柱振動資料檢索部9,從支柱振動資料抽出部6的振幅極小支柱抽出部7、振動數極小支柱抽出部8、振幅極大支柱抽出部11及振動數極大支柱抽出部12登錄至資料庫5的表LV內的支柱振動資料中,抽出必需的支柱振動資料,登錄至表MLV中時,從登錄在資料庫5的表MLV內的支柱振動資料之中,檢索符合檢索條件的支柱振動資料(第14圖的步驟ST7)。
視覺化部10,例如,如第16圖所示,在第1軸是振幅,第2軸是視窗尺寸,第3軸是總出現數的3次元圖上,顯示支柱振動資料檢索部9檢索的支柱振動資料的振幅、視窗尺寸及總出現數(第14圖的步驟ST8)。
以上很清楚地,根據此第二實施例,因為構成為包括振幅極大支柱抽出部11,在資料庫5的表LV內登錄的支柱振動資料中,藉由比較觀測時間的全部或一部分共通的1個以上的支柱振動資料的振幅,從觀測時間的全部或一部分共通的1個以上的支柱振動資料中,抽出任一支柱振動資料,登錄資料至資料庫5的表MLV內,在檢出廠的設備異常等方面,達到可以在3次元圖上明確顯示重要指標之效果。
又,因為構成為包括振動數極大支柱抽出部12,資料庫5
的表LV內登錄的支柱振動資料之中,藉由比較觀測時間的全部或一部分共通的1個以上的支柱振動資料的振動數,從觀測時間的全部或一部分共通的1個以上的支柱振動資料中,抽出任一支柱振動資料,登錄資料至資料庫5的表MLV內,在檢出廠的設備異常等方面,達到可以在3次元圖上明確顯示重要指標之效果。
又,本申請發明在其發明範圍內,各實施例自由組合,或各實施例的任意構成要素變形,或各實施例中省略任意的構成要素是可能的。
此發明的時序系列資料處理裝置,適於必須從各時間的觀測值排列的時序系列資料,抽出用以檢出廠的設備異常、公司經營異常等的指標。
1‧‧‧時序系列資料收集部
2‧‧‧支柱抽出部
3‧‧‧支柱振動列特定部
4‧‧‧資料庫登錄部
5‧‧‧資料庫
6‧‧‧支柱振動資料抽出部
7‧‧‧振幅極小支柱抽出部
8‧‧‧振動數極小支柱抽出部
9‧‧‧支柱振動資料檢索部
10‧‧‧視覺化部
Claims (8)
- 一種時序系列資料處理裝置,包括:支柱抽出部,從各時間的觀測值排列的時序系列資料中,抽出隨著時間的經過顯示上升傾向的觀測值排列的部分時序系列之上升支柱及隨著時間的經過顯示下降傾向的觀測值排列的部分時序系列之下降支柱;支柱振動列特定部,在上述時序系列資料中,明確指定上述支柱抽出部抽出的上升支柱與下降支柱交互出現的支柱系列之支柱振動列,計算構成上述支柱振動列的支柱數量之振動數及上述支柱振動列的開始時刻與結束時刻的範圍之視窗尺寸;資料庫登錄部,登錄上述支柱振動列特定部明確指定的支柱振動列的開始時刻的觀測時間、上述支柱振動列內包含的支柱的振幅、及上述支柱振動列特定部計算的振動數及視窗尺寸的組合至資料庫內作為支柱振動資料;以及支柱振動資料檢索部,從上述資料庫內登錄的支柱振動資料中,檢索符合檢索條件的支柱振動資料。
- 如申請專利範圍第1項所述的時序系列資料處理裝置,其中,上述支柱抽出部,對於上述時序系列資料,初期設定抽出上述上升支柱及上述下降支柱的範圍,一邊錯開上述抽出範圍,一邊從上述時序系列資料抽出上述上升支柱及上述下降支柱。
- 如申請專利範圍第1項所述的時序系列資料處理裝置,其中,上述支柱振動資料檢索部,在符合上述檢索條件的支 柱振動資料中,計算振幅、振動數及視窗尺寸相同的支柱振動資料的個數之總出現數。
- 如申請專利範圍第3項所述的時序系列資料處理裝置,其中,包括:視覺化部,在第1軸是振幅,第2軸是視窗尺寸,第3軸是總出現數的3次元圖上,顯示上述支柱振動資料檢索部檢索的支柱振動資料中的振幅、視窗尺寸及總出現數。
- 如申請專利範圍第1項所述的時序系列資料處理裝置,其中,包括:支柱振動資料抽出部,在上述資料庫內登錄的支柱振動資料中,以振幅分組振動數相同的支柱振動資料,在每一組,藉由比較屬於上述組的支柱振動資料的視窗尺寸,從屬於上述組的支柱振動資料中,抽出任一支柱振動資料;其中,上述支柱振動資料檢索部,從上述支柱振動資料抽出部抽出的支柱振動資料中,檢索符合檢索條件的支柱振動資料。
- 如申請專利範圍第1項所述的時序系列資料處理裝置,其中,包括:支柱振動資料抽出部,在上述資料庫內登錄的支柱振動資料中,以振動數分組振幅相同的支柱振動資料,在每一組,藉由比較屬於上述組的支柱振動資料的視窗尺寸,從屬於上述組的支柱振動資料中,抽出任一支柱振動資料;其中,上述支柱振動資料檢索部,從上述支柱振動資料抽出部抽出的支柱振動資料之中,檢索符合檢索條件的支柱 振動資料。
- 如申請專利範圍第1項所述的時序系列資料處理裝置,其中,包括:支柱振動資料抽出部,在上述資料庫內登錄的支柱振動資料中,藉由比較觀測時間的全部或一部分共通的1個以上的支柱振動資料的振幅,從上述觀測時間的全部或一部分共通的1個以上的支柱振動資料之中,抽出任一支柱振動資料;上述支柱振動資料檢索部,從上述支柱振動資料抽出部抽出的支柱振動資料之中,檢索符合檢索條件的支柱振動資料。
- 如申請專利範圍第1項所述的時序系列資料處理裝置,其中,包括:支柱振動資料抽出部,在上述資料庫內登錄的支柱振動資料中,藉由比較觀測時間的全部或一部分共通的1個以上的支柱振動資料的振動數,從上述觀測時間的全部或一部分共通的1個以上的支柱振動資料中,抽出任一支柱振動資料;上述支柱振動資料檢索部,從上述支柱振動資料抽出部抽出的支柱振動資料之中,檢索符合檢索條件的支柱振動資料。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2015/071368 WO2017017785A1 (ja) | 2015-07-28 | 2015-07-28 | 時系列データ処理装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TW201705023A TW201705023A (zh) | 2017-02-01 |
TWI570581B true TWI570581B (zh) | 2017-02-11 |
Family
ID=57884300
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW104137287A TWI570581B (zh) | 2015-07-28 | 2015-11-12 | Timing series data processing device |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20180046950A1 (zh) |
JP (1) | JP6355849B2 (zh) |
KR (1) | KR101823848B1 (zh) |
CN (1) | CN107851291B (zh) |
DE (1) | DE112015006488T5 (zh) |
TW (1) | TWI570581B (zh) |
WO (1) | WO2017017785A1 (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11093548B1 (en) * | 2017-08-29 | 2021-08-17 | Vmware, Inc. | Dynamic graph for time series data |
CN109885598B (zh) * | 2019-01-25 | 2021-03-02 | 沈阳无距科技有限公司 | 故障识别方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050283337A1 (en) * | 2004-06-22 | 2005-12-22 | Mehmet Sayal | System and method for correlation of time-series data |
TW201009368A (en) * | 2008-07-21 | 2010-03-01 | Synopsys Inc | Test design optimizer for configurable scan architectures |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07319706A (ja) * | 1994-05-24 | 1995-12-08 | Hitachi Ltd | ルール合成方法 |
JP5669553B2 (ja) * | 2010-12-14 | 2015-02-12 | 三菱電機株式会社 | 異常検知装置、異常検知方法及び異常検知プログラム |
JP6045891B2 (ja) * | 2012-11-29 | 2016-12-14 | シナプティクス・ジャパン合同会社 | 半導体装置及び電子機器 |
KR20140110216A (ko) * | 2013-03-05 | 2014-09-17 | 서울대학교병원 | 진료패턴분석 시스템 |
CN103487788B (zh) * | 2013-09-03 | 2016-04-27 | 中国电子科技集团公司第四十一研究所 | 一种序列脉冲信号快速自动提取方法 |
-
2015
- 2015-07-28 KR KR1020177024449A patent/KR101823848B1/ko active IP Right Grant
- 2015-07-28 US US15/550,220 patent/US20180046950A1/en not_active Abandoned
- 2015-07-28 JP JP2017530518A patent/JP6355849B2/ja active Active
- 2015-07-28 CN CN201580082003.7A patent/CN107851291B/zh active Active
- 2015-07-28 DE DE112015006488.5T patent/DE112015006488T5/de not_active Ceased
- 2015-07-28 WO PCT/JP2015/071368 patent/WO2017017785A1/ja active Application Filing
- 2015-11-12 TW TW104137287A patent/TWI570581B/zh not_active IP Right Cessation
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050283337A1 (en) * | 2004-06-22 | 2005-12-22 | Mehmet Sayal | System and method for correlation of time-series data |
TW201009368A (en) * | 2008-07-21 | 2010-03-01 | Synopsys Inc | Test design optimizer for configurable scan architectures |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2017017785A1 (ja) | 2017-02-02 |
TW201705023A (zh) | 2017-02-01 |
CN107851291A (zh) | 2018-03-27 |
DE112015006488T5 (de) | 2018-01-04 |
KR20170104633A (ko) | 2017-09-15 |
CN107851291B (zh) | 2019-04-19 |
JPWO2017017785A1 (ja) | 2017-10-05 |
KR101823848B1 (ko) | 2018-01-30 |
US20180046950A1 (en) | 2018-02-15 |
JP6355849B2 (ja) | 2018-07-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Sivaranjani et al. | Crime prediction and forecasting in Tamilnadu using clustering approaches | |
JP5159772B2 (ja) | 文書検索装置及び文書検索方法 | |
JP4997892B2 (ja) | 検索システム、検索方法及び検索プログラム | |
US20150193557A1 (en) | Design support system, design support processing method, and design support processing program | |
TWI570581B (zh) | Timing series data processing device | |
KR20150059208A (ko) | 소셜 웹 미디어의 이벤트 시공간 연관성 분석 장치 및 그 방법 | |
CN107111643B (zh) | 时间序列数据检索装置 | |
JP2012079187A (ja) | 特徴ベクトル生成装置、特徴ベクトル生成方法及びプログラム | |
US20190163680A1 (en) | System analysis device, system analysis method, and program recording medium | |
CN109791402B (zh) | 时间序列数据处理装置 | |
Chu et al. | Automatic data extraction of websites using data path matching and alignment | |
JP6314071B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム | |
Plevris et al. | Literature review of masonry structures under earthquake excitation utilizing machine learning algorithms | |
Lee et al. | Benchmarking community detection methods on social media data | |
KR101192336B1 (ko) | 기술 로드맵 서비스 제공 방법 및 시스템 | |
US20240054187A1 (en) | Information processing apparatus, analysis method, and storage medium | |
JP5361090B2 (ja) | 話題語獲得装置、方法、及びプログラム | |
CN104112023A (zh) | 基于计算机数据库系统的亲权鉴定检索方法 | |
TW201106182A (en) | Citation record extraction system and method, and program product | |
Deshpande et al. | Life Expectancy using Data Analytics | |
Kang et al. | Detecting informative web page blocks for efficient information extraction using visual block segmentation | |
JP6201053B2 (ja) | 素性データ管理システム、および素性データ管理方法 | |
US20160178590A1 (en) | System and method for predicting harmful materials | |
Scherer et al. | A benchmark for content-based retrieval in bivariate data collections | |
Banu et al. | Dwde-ir: an efficient deep Web data extraction for information retrieval on Web mining |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | Annulment or lapse of patent due to non-payment of fees |