WO2019142273A1 - 設備状態監視システム、分析装置、方法、プログラム - Google Patents

設備状態監視システム、分析装置、方法、プログラム Download PDF

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滋 河本
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日本電気株式会社
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    • 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

Definitions

  • the present invention relates to an equipment condition monitoring system, an analyzer, a method, and a program.
  • time series data such as power supply current and power when the equipment operates normally is obtained through the sensor device and a model related to the operation state of the equipment (for example, a probability transition model or classification such as HHM (Hidden Markov Model) Machine learning models (such as machine models) and statistical models (such as the degree of dispersion of time-series data) are learned or stored, and when monitoring equipment, time-series data such as power supply current and power newly obtained from sensors Based on the model, it is determined whether there is an abnormality or the like.
  • HHM Hidden Markov Model
  • Patent Document 1 stores the type and operation state of the electric device and the corresponding current waveform pattern, and compares the stored current waveform pattern with the actual current waveform to obtain the type of the electric device and An arrangement for estimating operating conditions is disclosed.
  • waveform data of harmonic current waveform data of harmonic current, operation status information indicating an operation status of the electric device when the waveform data is generated, and 1 AC voltage of AC voltage applied to the electric device.
  • Learning data associating section identification information for specifying a preset waveform data comparison target section in a cycle is acquired, and waveform data of a harmonic current associated with the acquired learning data and the harmonic current measuring unit
  • a configuration is disclosed that determines the operation status of the electrical device based on the result of comparing the measured waveform data of the harmonic current in the waveform data comparison target section.
  • IoT Internet of Things
  • data from a sensor mounted on a thing is collected, and analysis of the data is performed by a cloud server or the like. It is becoming impossible to process all data of IoT devices such as sensors with a cloud server in terms of processing performance, communication bandwidth, and the like. For this reason, on the side of an edge device (edge node, edge terminal), a form is used in which data is processed to a certain extent and transferred to the cloud side.
  • the measuring device 11 is, for example, an IoT device including a sensing function that detects the state of a facility (not shown) and a communication function that transmits sensed data by wire or wirelessly It is also good.
  • the measuring device 11 includes, as a sensor, a current sensor 111-1 connected to a power supply path (for example, an AC power supply) of the facility 30 and detecting a power supply current, as schematically shown in FIG. 1B. -1 converts the analog current waveform sensed at this point into a digital signal by an analog to digital converter (ADC) 111-2 and transmits it from the communication unit 112 to the edge device 12 which is the destination via the communication network .
  • ADC analog to digital converter
  • the communication network is, for example, a wired LAN (Local Area Network) such as Ethernet (registered trademark), a wireless LAN such as Wi-Fi (registered trademark) or Bluetooth, a carrier communication network (mobile communication network), or a WAN (Wide Area such as the Internet). Network etc. may be used.
  • the communication unit 112 has a communication interface, a communication controller, and the like corresponding to the communication network to be connected, and transmits measurement data in a predetermined protocol data unit such as a packet (frame).
  • the current sensor 111-1 may be configured to measure a voltage across terminals of a shunt resistor (not shown) inserted in a power supply line of the facility 30, or may sandwich a power cable or the like to be measured. It may be constituted by a CT (Current Transformer) sensor or the like which detects the current by converting it from the detected value of the magnetic flux flowing to the.
  • the measuring device 11 makes a plug inserted into a power outlet (tap) have a power supply current measuring function and a communication function, and measures the current, power, etc. of the facility 30 connected to the outlet, for example, via the wireless LAN It may be configured as an IoT device having a function of communication connection to the device, or may be incorporated in the facility 30.
  • FIG. 1B exemplifies the configuration provided with the current sensor 111-1 as an example of the measuring device 11, it is a matter of course that the sensor is not limited to the current sensor.
  • the data transmitted from the measuring device 11 to the cloud server 13 is data processed to some extent on the edge device 12 side, and then the data processed by the edge device 12 is transferred to the cloud server 13.
  • the edge device 12 may be an edge terminal, an edge router, an edge switch, an edge server, an edge gateway, a mobility edge computing (MEC) server, or the like.
  • MEC mobility edge computing
  • a gateway such as a FEMS (Factory Energy Management System) may be used.
  • FIG. 2A There are many cases in which the operation of the equipment is a repetitive pattern that starts at an arbitrary timing.
  • measurement data a current waveform (time-series data) of the facility) 21 of the facility measured by the measuring device 11 and a conceptual representation 22 thereof are illustrated.
  • the time width of the section of index 0 in FIG. 2A, three consecutive 0s following index 10 fluctuates.
  • the section of index 0 may not be included in the repetition pattern.
  • FIG. 2B exemplifies a repetitive pattern (current waveform data) extracted from the measurement data 21 of FIG. 2A and its conceptual representation 22 (corresponding to the indexes 1 to 10 of FIG. 2A).
  • a standard repetitive pattern may be inferred (learned) from the measurement data 21 by pattern matching or the like.
  • the edge device 12 or the cloud server 13 acquires measurement data from the measurement device 11, and when the measurement data deviates from the estimated standard repeating pattern, it is determined that the manufacturing facility is operating abnormally.
  • processing performance such as (not shown) can not cope.
  • an overflow or the like of the reception buffer occurs in the edge device 12, and as a result, a delay of the communication line occurs.
  • the bandwidth of the network can not cope with the amount of data transmission from the plurality of measuring devices 11.
  • the edge device 12 and the cloud server 13 can not analyze data that is continuous in time.
  • the power meter transmits one measurement result for one measurement instruction according to an instruction from the device identification apparatus, or until a stop instruction is given.
  • the measurement and measurement results are transmitted at regular intervals, and the pattern identification unit determines whether the waveform pattern extracted by the feature extraction unit matches the waveform pattern of the waveform pattern list previously measured and registered, and the operation mode of the device An arrangement for estimating is disclosed.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and its object is to provide a system and an apparatus capable of learning and analyzing measurement data while suppressing concentration of data from the measurement device and increase in the amount of data. , To provide methods, programs.
  • an equipment condition monitoring system including a measuring device capable of measuring equipment to be measured and transmitting measurement data as intermittent data, and an analyzer.
  • the analysis device estimates a standard data pattern as a reference based on a common part between data in the intermittent data set and the communication unit that receives the intermittent data from the measurement device,
  • the analysis unit is configured to determine the presence or absence of an abnormality with reference to the standard data pattern with respect to intermittent data to be determined received from the measurement device.
  • an analyzer including a communication unit for receiving the intermittent data from the measuring device capable of transmitting measurement data as intermittent data, and an analyzer.
  • the analysis unit is an estimation unit that estimates a standard data pattern serving as a reference on the basis of a common part between data in the intermittent data set received from the measurement device, and the intermittent determination target received from the measurement device And a determination unit that determines the presence or absence of an abnormality with reference to the standard data pattern with respect to the original data.
  • an equipment condition monitoring method determines the presence or absence of abnormality with reference to the standard data pattern with respect to intermittent data to be determined received from the measurement device.
  • a non-transitory computer readable recording medium such as a computer readable recording medium (for example, hard disk drive, compact disc, semiconductor storage device, etc.) storing the above program.
  • a computer readable recording medium for example, hard disk drive, compact disc, semiconductor storage device, etc.
  • the present invention it is possible to learn and analyze measurement data while reducing the amount of transmission data from the measurement device.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining an embodiment of the present invention.
  • the measuring device 11 of FIG. 3 can be used as the measuring device 11 of FIG. 1A.
  • the measuring device 11 includes a measuring unit 111, a communication unit 112, and a processing unit 113.
  • the analysis device 10 is a device that analyzes measurement data, and may be mounted on the edge device 12 of FIG. 1A or may be mounted on the cloud server 13. Alternatively, the core switch (core router or the like) disposed in the network connected to the cloud server 13 may be configured to include the analysis device 10.
  • the analysis device 10 includes a communication unit 101 that communicates with the measurement device 11, and an analysis unit 102 that analyzes measurement data.
  • the display device 14 includes a display unit 103 that displays an analysis result. Although the display device 14 is configured as a unit separate from the analysis device 10 in the example illustrated in FIG. 3, it goes without saying that the analysis device 10 may be configured to include the display unit 103.
  • FIG. 4A data measured by the measuring device 11 is exemplified in FIG. 4A.
  • 42 of FIG. 4A corresponds to the conceptual representation 22 of the measurement data of FIG. 2A (current waveform (time-series data) of the equipment to be measured).
  • the measurement data (current waveform (time series data) of equipment) 21 of FIG. 2A is omitted, and a conceptual expression corresponding to the measurement data (current waveform (time series data) of equipment) 21 Only 22 indexes are shown.
  • the processing unit 113 of the measurement device 11 can transmit the measurement data (42 in FIG. 4A) as intermittent data obtained by thinning out the data.
  • FIG. 4B is a diagram showing an example of intermittent data (partial data of measurement data: referred to as intermittent data) transmitted from the measurement device 11 to the analysis device 10.
  • intermittent data partial data of measurement data: referred to as intermittent data
  • the measuring apparatus 11 transmits the intermittent data of 42a to 42h in this order. Data (decimated data) between adjacent intermittent data of 42a to 42h are not transmitted from the measuring device 11.
  • FIG. 4B Between the intermittent data 42a and 42b, data in the section of index 3 in FIG. 4A is thinned, Between the intermittent data 42b and 42c, data in the section of index 6 in FIG. 4A is thinned, Between intermittent data 42c and 42d, data in the section of index 9 in FIG. 4A is thinned out, Between the intermittent data 42d and 42e, data in the section of index 0 in FIG. 4A is thinned, Between the intermittent data 42e and 42f, the data of the section of index 2 in FIG. 4A is thinned, Between intermittent data 42f and 42g, the data of the section of index 5 in FIG. 4A is thinned out, Data of the section of index 8 in FIG.
  • the measuring apparatus 11 transmits packets (frames) in intermittent data units, intermittent transmission is performed.
  • a plurality of intermittent data may be included in one packet (frame) and transmitted.
  • the lengths of the intermittent data may be different.
  • the lengths of thinning data between adjacent intermittent data may also be different.
  • the intermittent data, the length of the thinned data (number of indexes), etc. may be set randomly.
  • continuous data and intermittent data may be mixed in the data transmitted from the measuring device 11. In this case, for example, in a certain time interval (band), measurement data is transmitted as continuous data (does not include intermittent data), and is transmitted as intermittent data in another time interval (band). It may be
  • the analysis device 10 estimates a standard repetitive pattern using the common part (data section) of the intermittent data received from the measurement device 11 as a clue.
  • the index 1 which is a common section of the intermittent data 42a and 42e (time series data) of FIG. 4B is superimposed on the time axis as schematically shown in FIG. 4C.
  • the index 10 which is the common section is superimposed on the time axis as schematically shown in FIG. 4C.
  • the analyzer 10 superimposes the index 1 of the common section of the intermittent data 42a and 42e on the time axis, thereby forming the indexes 0, 1, 2 and so on.
  • index 4 which is a common section of intermittent data 42 b and 42 f on the time axis
  • indexes 3, 4, 5 By superimposing the index 7 which is a common section of the intermittent data 42 c and 42 g on the time axis, the indexes 6, 7, 8,
  • the waveforms (time series data) of the indexes 9, 10 and 0 can be obtained.
  • This pattern 43 corresponds to the measurement data continuous pattern (measurement data (current waveform) 21 of FIG. 2A) (measurement data of a time section corresponding to the indexes 1 to 10 of the conceptual representation 22).
  • the feature amount of the waveform pattern of each time section of the intermittent data 42a and 42e (wave of the waveform in the time domain
  • the sections of common data of the intermittent data 42a and 42e may be determined by comparing feature quantities such as high values and feature quantities such as a power spectrum in a frequency domain.
  • various methods can be used to determine whether or not a repetitive pattern for one cycle has been extracted (whether or not the estimation is completed). For example, in the analysis device 10, for the common data of intermittent data, a threshold of appearance frequency of new common data is set, and when the appearance frequency becomes equal to or less than this threshold, estimation of a repetitive pattern for one cycle is performed. It may be determined that the
  • the analysis device 10 when the repetitive pattern is updated using intermittent data with the common data as a clue, a threshold value is set to the change amount of the repetitive pattern, and one period if the change amount is less than this threshold value It may be determined that estimation of the repeated pattern of minutes has been performed.
  • the analysis device 10 may receive intermittent data from the measurement device 11 and repeat the process of inferring the repetition pattern with the common section as a clue until the repetition pattern of one cycle is extracted.
  • the standard repetitive pattern may be estimated on the basis of the common part (section) of the intermittent data (partial data) due to.
  • the analyzer 10 uses the estimated pattern (repetitive pattern for one period) 43 as a standard repetitive pattern (standard pattern) as a reference in the measuring device 11 as a storage unit (not shown in FIG. 4D, FIG. (Refer to standard pattern storage unit 102C).
  • the analysis device 10 refers to a learned standard repeating pattern (standard pattern) when determining measurement data from the measurement device 11, and for example, measurement data intermittently transmitted from the measurement device 11 is transmitted from the standard pattern If it is out, it is judged as an abnormal operation.
  • standard pattern a learned standard repeating pattern
  • FIG. 4E is a view showing an example of measurement data intermittently transmitted from the measurement apparatus 11.
  • the intermittent data 44a composed of the continuous index 2 and index 3 of the conceptual expression appear in data of any two consecutive indexes of the conceptual expression of the standard repetitive pattern (standard pattern). If not, it is judged as abnormal.
  • the intermittent data 44b composed of the continuous index 5 and index 6 of the conceptual expression does not appear in the data of any two consecutive indexes of the conceptual expression of the standard repetitive pattern (standard pattern)
  • FIG. 5A is a view showing a configuration example of the measuring device 11 in the present embodiment.
  • the processing unit 113 is further provided.
  • the measurement unit 111 measures the current (power supply current) flowing to the equipment 30 to be measured.
  • the processing unit 113 transmits, to the communication unit 112, intermittent data obtained by thinning out the digital data (measurement data) from the analog-to-digital converter (ADC) 111-2 of the measurement unit 111.
  • the measuring unit 111 may include an RMS circuit (not shown) that calculates an RMS value (Root Mean Square value) of the current from the output of the analog-to-digital converter 111-2, and may output the RMS value.
  • the processing unit 113 temporarily accumulates the digital data (for example, parallel data) from the measurement unit 111 in the buffer memory 113-1 (for example, FIFO (First In First Out)), divides it into predetermined time intervals, and selects it.
  • the measurement data of the determined time interval may be transmitted via the communication unit 112.
  • the processing unit 113 stores measurement data (waveform data) corresponding to three consecutive indexes of the conceptual representation in the buffer memory, and among these, measurement data (first two corresponding indexes)
  • the waveform data may be transmitted from the communication unit 112.
  • the buffer memory 113-1 has, for example, a double buffer configuration
  • data stored in one buffer memory is read out and transmitted to the communication unit 112, the analog-to-digital converter (ADC) 111-2
  • ADC analog-to-digital converter
  • the above digital data may be written to the other buffer memory.
  • the communication unit 112 includes a transmission buffer (not shown) for storing measurement data (partial data transmitted intermittently) of the time interval selected by the processing unit 113, and data of the time interval to be thinned out is not transmitted ( Not stored in send buffer).
  • FIG. 5B is a view schematically showing another configuration example of the measuring device 11 in the present embodiment.
  • the installation of non-measurement object is abbreviate
  • the processing unit 113 is configured by the thinning control circuit 113D and the like.
  • the clock generation circuit 114 in FIG. 5B supplies the operation clock signal CLK to the measurement unit 111, the processing unit 113, and the communication unit 112. Although the clock generation circuit is mounted also in FIG. 5A, it is not shown.
  • FIG. 5B is a view schematically showing another configuration example of the measuring device 11 in the present embodiment.
  • the installation of non-measurement object is abbreviate
  • the processing unit 113 is configured by the thinning control circuit 113D and the like.
  • the clock generation circuit 114 in FIG. 5B supplies the operation clock signal CLK to the measurement unit 111, the processing unit 113, and the communication unit 112. Although the clock generation circuit is mounted also in FIG.
  • the common clock signal CLK is supplied to the analog-to-digital converter 111-2, the processing unit 113, and the communication unit 112, but a plurality of clock signals having different frequencies synchronized with one another are provided.
  • the measurement unit 111 may include an RMS circuit (not shown) that calculates an RMS value of current from the output of the analog-to-digital converter 111-2, and may output the RMS value as measurement data.
  • the thinning control circuit 113D starts counting the clock signal CLK and activates the thinning signal to measure the thinning time period from the set thinning start time (for example, the end time of the time period of intermittent data). Turn Then, the thinning control circuit 113D resets the count value and deactivates the thinning signal when the clock signal is counted by the count value corresponding to the thinning time interval. Subsequently, the thinning control circuit 113D counts the clock signal for the time interval of the intermittent data, and enters the thinning time interval again from the time when the clock signal for the time interval of the intermittent data is counted.
  • the switch for example, transfer gate etc.
  • the switch 113B When the thinning signal from the thinning control circuit 113D is activated, the switch (for example, transfer gate etc.) 113B is turned off (nonconductive), and the signal from the input circuit (IN) 113-1 (the output of the analog to digital converter 111-2) Is not supplied to the output circuit (OUT) 113C.
  • the switch 113B When the thinning signal is inactivated, the switch 113B is turned on (conductive), and the signal from the input circuit (IN) 113-1 is output to the output circuit (OUT) 113C.
  • the thinning control circuit 113D may count signals obtained by dividing the clock signal CLK. In FIG.
  • the output circuit (OUT) 113C may output the signal.
  • the thinning-out time interval in the measuring device 11 is set to the time interval for one index in the conceptual representation 42 of the measurement data.
  • the thinning control circuit 113D may be configured to supply a thinning signal to the communication unit 112.
  • the communication unit 112 does not transmit data of the time interval when the thinning signal is activated.
  • the time interval of intermittent data, the thinning time interval, and the like in the measurement device 11 may be variably set in the measurement device 11 from the analysis device 10 via a network or the like.
  • the count of the clock signal in the thinning control circuit 113D may be set to a predetermined timing determined in advance from the start of the analog-to-digital conversion operation in the analog-to-digital converter 111-2.
  • the start time point or the like of the analog-to-digital conversion operation may be determined based on a trigger signal supplied from the facility to be measured to the measuring device 11.
  • the switch 113B is provided for ease of description, but instead of the switch 113B, a signal obtained by gating the clock signal CLK with a thinning signal from the thinning control circuit 113D (a gated clock ) May be supplied to, for example, the output circuit 113C.
  • the input circuit 113A and the output circuit 113C are edge-triggered circuits (for example, D registers), but of course the present invention is not limited to such a configuration.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining an example of the configuration of the analysis device 10.
  • the analysis unit 102 of the analyzer 10 includes a control unit 102A, an estimation unit 102B, a standard pattern storage unit 102C, and a determination unit 102D.
  • the control unit 102A performs switching control of the operation mode of the learning mode and the determination mode.
  • the control unit 102A activates the estimation unit 102B in the learning mode (determination unit 102D is deactivated). In the determination mode, the control unit 102A activates the determination unit 102D (the estimation unit 102B may be deactivated).
  • the estimation unit 102B estimates the repetitive pattern from the intermittent data string of the measurement data received by the communication unit 101 from the measurement device 11 in the learning mode, and stores the repetitive pattern in the standard pattern storage unit 102C.
  • the estimation unit 102B features the waveform pattern of each time interval of the intermittent data 42a and 42e.
  • the section of common data of the intermittent data 42a and 42e may be determined by comparing the quantities (feature quantities such as peak value of waveform in time domain and power spectrum in frequency domain). .
  • the estimation unit 102B receives intermittent data from the measuring device 11 until the estimation of one repetition pattern is completed, and repeats the process of determining whether the repetition pattern can be estimated with the common section as a clue. Good.
  • the estimation unit 102B stores the estimated one continuous repeated pattern in the standard pattern storage unit 102C as a standard repetitive pattern (standard pattern) as a reference.
  • the determination unit 102D collates the intermittent data (intermittent data of the determination target) of the measurement data received by the communication unit 101 from the measurement apparatus 11 with the repetitive standard pattern stored in the standard pattern storage unit 102C. Determine whether there is an abnormality (change).
  • the determining unit 102D determines that the partial data is abnormal.
  • the determination unit 102D may output the determination result to the display device 14.
  • FIG. 7A and FIG. 7B are flowcharts illustrating operations at the time of learning and determination in the analysis device 10 according to the embodiment.
  • the measuring apparatus 11 thins out measurement data, such as current of equipment, and transmits intermittent data (S11).
  • the analysis device 10 receives intermittent data received from the measurement device 11, extracts a common part between the intermittent data, and estimates a repetitive pattern for one cycle, and is used as a standard in determination. It stores as a pattern (S12).
  • the analyzer 10 may sequentially change the length of intermittent data (or the length of thinned data between adjacent intermittent data) until a repetitive pattern for one cycle is estimated.
  • the intermittent data is transmitted from the measuring device 11, and the analyzer 10 receives the intermittent data (intermittent data as the determination target) transmitted from the measuring device 11 (S21).
  • the analyzer 10 checks intermittent data against a standard data pattern, and determines that data deviated from the standard pattern is abnormal (S22).
  • the analysis device 10 may be implemented on a computer device 200, as schematically shown in FIG.
  • the computer device 200 includes a processor 201, a semiconductor memory (for example, a random access memory (RAM), a read only memory (ROM), or an electrically erasable and programmable ROM (EEPROM)), a hard disk drive (HDD).
  • the display device 203 can also correspond to, for example, the display device 14 of FIG. 3.
  • the communication interface 204 can also correspond to the communication unit 101 in FIG. 3.
  • a program for realizing the processing of the analysis unit 102 in FIG. 3 and FIG. 6 is stored in the storage device 202, and the processor 201 reads and executes the program to obtain the analysis device 10 of the embodiment.
  • a function may be realized.
  • the storage device 202 may include the standard pattern storage unit 102C of
  • the measurement apparatus 11 transmits measurement data as intermittent data, so that occurrence of buffer overflow or the like in the analysis apparatus 10 such as an edge apparatus or the like can be avoided. Furthermore, the analyzer 10 reconstructs repetitive data for one continuous cycle from the set of intermittently received partial data, and at the time of determination, uses the reconstructed pattern as a reference pattern (reference pattern) as a measuring device. By checking the data (partial data) intermittently transmitted from 11 onward, it is possible to determine the presence or absence of an abnormality of the equipment to be measured. In addition, it is possible to estimate malfunction, failure, and the like in the measurement device (measurement unit, processing unit, communication unit).
  • measurement data are not restricted to current signal data in this embodiment.
  • it is a signal waveform related to the operation of equipment, and if it is measurement data in which a repetitive pattern is observed, voltage, power, mechanical vibration, sound (operating sound), temperature, humidity, pressure, light, color, image , Images, odors, etc. are also applicable.
  • the equipment 30 to be measured is, of course, applicable to electrical equipment (equipment) other than manufacturing equipment and the like.

Abstract

本発明は測定装置からのデータの集中やデータ量の増大を抑止しながら測定データの学習や分析を可能とする。被測定対象の設備を測定し、測定データを間欠的なデータとして送信可能な測定装置と、分析装置とを備える。分析装置は、前記測定装置から前記間欠的なデータを受信する通信部と、受信した前記間欠的なデータの組におけるデータ間の共通部分に基づき、基準となる標準データパタンを推測し、前記測定装置から受信した判定対象の間欠的なデータに対して、前記標準データパタンを参照して、異常の有無を判定する分析部を備える。

Description

設備状態監視システム、分析装置、方法、プログラム
　本発明は、設備状態監視システム、分析装置、方法、プログラムに関する。
　製造業等では、設備の動作状態を監視し、稼働率の変動や異常の発生をいち早くとらえて必要な対策を講ずることで生産効率や品質の維持・向上を図ることが求められている。例えば各製造設備（単に「設備」という）の信号波形（電流、電圧、電力波形、機械振動波形、温度、音響等のいずれか又は複数）をセンサ等でセンシングし、センシングしたデータを監視することで、設備の稼働率や異常、異常の予兆の検出等が行われる。
　この場合、予め設備が正常に動作した場合の電源電流、電力等の時系列データをセンサデバイスを介して取得し設備の動作状態に関するモデル（例えばＨＨＭ（Ｈｉｄｄｅｎ　Ｍａｒｋｏｖ　Ｍｏｄｅｌ）等の確率遷移モデルや分類器等の機械学習モデル、時系列データのばらつき具合等の統計的モデル）を学習又は記憶しておき、設備の監視時に、新たにセンサから得られた電源電流、電力等の時系列データに対して該モデルに基づき異常等の有無を判定する。
　例えば、特許文献１には、電気機器の種類及び動作状態とそれに対応する電流波形パタンを記憶しておき、記憶された電流波形パタンと実際の電流波形を比較することで、電気機器の種類及び動作状態を推定する構成が開示されている。
　また、例えば特許文献２には、高調波電流の波形データと、該波形データが発生するときの電気機器の稼働状況を示す稼働状況情報と、前記電気機器に印加される交流電圧の１交流電圧周期中の予め設定された波形データ比較対象区間を特定する区間特定情報と、を関連付けた学習データを取得し、取得した学習データに関連づけられた高調波電流の波形データと高調波電流計測部で計測した高調波電流の波形データとを波形データ比較対象区間において照合した結果を基に、電気機器の稼働状況を判別する構成が開示されている。
　モノのインターネット（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　ｏｆ　Ｔｈｉｎｇｓ：ＩｏＴ）では、例えばモノに搭載されたセンサからのデータを収集し、該データの分析等がクラウドサーバ等で行われる。センサ等のＩｏＴデバイスのデータをすべてクラウドサーバで処理することは、処理性能、通信帯域等の点で不可能となってきている。このため、エッジ装置（エッジノード、エッジ端末）側で、ある程度、データを処理してクラウド側に転送するという形態が用いられている。
　図１Ａに模式的に示す例では、測定装置１１は、例えば、設備（不図示）の状態を検出するセンシング機能とセンシングしたデータを有線又は無線で送信する通信機能を備えたＩｏＴ機器であってもよい。測定装置１１は、その一例を図１Ｂに模式的に示すように、センサとして、設備３０の電源パス（例えば交流電源）に接続され電源電流を検出する電流センサ１１１－１を備え、電流センサ１１１－１でセンシングされたアナログ電流波形をアナログデジタル変換器（Ａｎａｌｏｇ　ｔｏ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ：ＡＤＣ）１１１－２でデジタル信号に変換し、通信部１１２から通信ネットワークを介して宛先であるエッジ装置１２に送信する。通信ネットワークは、例えばＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）等の有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等の無線ＬＡＮ、キャリア通信網（モバイル通信網）、インターネット等のＷＡＮ（Ｗｉｄｅ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）等であってもよい。通信部１１２は接続する通信ネットワークに対応する通信インタフェース及び通信コントローラ等を有し、測定データをパケット（フレーム）等、所定のプロトコルデータ単位で送信する。
　電流センサ１１１－１は、例えば設備３０の電源ラインに挿入されたシャント抵抗（不図示）の端子間電圧を計測する構成としてもよいし、あるいは、電流測定対象の電源ケーブル等を挟み込み磁気コア中に流れる磁束の検知値から換算することにより電流を検知するＣＴ（Ｃｕｒｒｅｎｔ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）センサ等で構成してもよい。測定装置１１は、例えば電源コンセント（タップ）に差し込むプラグに電源電流測定機能、通信機能を持たせ、コンセントと接続した設備３０の電流、電力等の測定を行い、例えば無線ＬＡＮを介してインターネット等へ通信接続する機能を備えたＩｏＴ機器として構成してもよいし、あるいは、設備３０内に組み込む構成としてもよい。なお、図１Ｂでは、測定装置１１の一例として電流センサ１１１－１を備えた構成が例示されているが、センサは電流センサに制限されるものでないことは勿論である。
　測定装置１１からクラウドサーバ１３に向けて送信されるデータは、エッジ装置１２側である程度データ処理した上で、エッジ装置１２で処理したデータをクラウドサーバ１３に転送する。エッジ装置１２は、エッジ端末、エッジルータ、エッジスイッチ、エッジサーバ、エッジゲートウェイ、ＭＥＣ（Ｍｏｂｉｌｉｔｙ　Ｅｄｇｅ　Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）サーバ等であってもよい。また、製造設備の測定データを収集、分析する場合、ＦＥＭＳ（Factory Energy Management System）等のゲートウェイ等であってもよい。
　設備の動作は、任意のタイミングで開始される繰り返しパタンとなる場合が多くある。図２Ａには、測定装置１１で測定した設備の測定データ（設備の電流波形（時系列データ））２１と、その概念表現２２が例示されている。図２Ａにおいて、インデクス１０のあとに続くインデクス０の区間（図２Ａでは、０が３個連続）の時間幅は変動する。インデクス０の区間は繰り返しパタンには含まなくてもよい。
　図２Ｂには、図２Ａの測定データ２１から抽出された繰り返しパタン（電流波形データ）と、その概念表現２２（図２Ａのインデクス１から１０に対応）が例示されている。
　特に制限されないが、エッジ装置１２又はクラウドサーバ１３では、パタンマッチング等により、測定データ２１から標準的な繰り返しパタンを推測（学習）するようにしてもよい。
　そして、エッジ装置１２又はクラウドサーバ１３では、測定装置１１からの測定データを取得し、推測済みの標準的な繰り返しパタンから当該測定データが外れた場合、製造設備の異常動作と判定する。
　データ測定に高サンプリングレートが必要な場合や、複数の測定装置１１からのデータをマルチチャネル化して並列伝送する場合など、複数の測定装置１１からのデータ送信量に対して、エッジ装置１２のプロセッサ（不図示）等の処理性能では対応できない場合がある。この結果、エッジ装置１２において、受信バッファのオーバフロー等が発生し、この結果、通信回線の遅延が発生する。また、複数の測定装置１１からのデータ送信量に対してネットワークの帯域等が対応できない場合もある。
　ところで、測定データにおいて、繰り返しパタンは、任意のタイミングで発生するため、エッジ装置１２やクラウドサーバ１３では、時間連続のデータを分析する必要がある。
　送信データ量削減のため、測定装置１１側で測定データの時間間引きを行って送信する場合、エッジ装置１２やクラウドサーバ１３では、時間連続のデータの分析を行うことはできない。
　なお、計測波形の伝送に関して、例えば特許文献１には、電力計は機器識別装置からの指示により、１回の計測指示に対し１回の計測結果を伝送するか、あるいは、停止指示があるまで一定間隔で計測と計測結果の伝送を行い、パタン識別部では特徴抽出部が抽出した波形パタンと、予め計測・登録を行った波形パタンリストの波形パタンとの一致判定を行い、機器の動作モードを推定する構成が開示されている。
国際公開第２０１５／０９７８４５号 特開２０１３－４４７３６号公報 国際公開第２０１３／１５７０３１号
　上記したように、測定装置で取得した繰り返しパタンデータをそのまま送信する場合、送信データ量が多くなってしまうという課題がある。特に、複数（多数）の測定装置からのデータを一箇所（エッジデバイス等）に集約して処理するシステムの場合、測定装置からの送信データの集中やデータ量の増大等による課題が顕在化する。
　したがって、任意のタイミングで開始される繰り返しパタンをもつ製造設備等の動作パタンの把握において、上記課題の解決が望まれる。
　本発明は、上記課題に鑑みて創案されたものであって、その目的は、測定装置からのデータの集中やデータ量の増大を抑止しながら測定データの学習や分析を可能とするシステム、装置、方法、プログラムを提供することにある。
　本発明の一つの形態によれば、測定対象の設備を測定し、測定データを間欠的なデータとして送信可能な測定装置と、分析装置と、を備えた設備状態監視システムが提供される。前記分析装置は、前記測定装置から前記間欠的なデータを受信する通信部と、受信した前記間欠的なデータの組におけるデータ間の共通部分に基づき、基準となる標準データパタンを推測し、前記測定装置から受信した判定対象の間欠的なデータに対して、前記標準データパタンを参照して、異常の有無を判定する分析部を備える。
　本発明の一つの形態によれば、測定データを間欠的なデータとして送信可能な測定装置から前記間欠的なデータを受信する通信部と、分析部と、を備えた分析装置が提供される。前記分析部は、前記測定装置から受信した間欠的なデータの組におけるデータ間の共通部分に基づき、基準となる標準データパタンを推測する推測部と、前記測定装置から受信した判定対象の間欠的なデータに対して、前記標準データパタンを参照して、異常の有無を判定する判定部とを備える。
　本発明の一つの形態によれば、
　測定対象の設備の測定データを間欠的なデータとして送信可能な測定装置から前記間欠的なデータを受信し、
　前記受信した間欠的なデータの組におけるデータ間の共通部分を参照して、基準となる標準データパタンを推測し、
　前記測定装置から受信した判定対象の間欠的なデータに対して、前記標準データパタンを参照して、異常の有無を判定する、設備状態監視方法が提供される。
　本発明の一つの形態によれば、
　測定データを間欠的なデータとして送信可能な測定装置から前記間欠的なデータを受信する処理と、
　前記受信した間欠的なデータの組におけるデータ間の共通部分を参照して、基準となる標準データパタンを推測する処理と、
　前記測定装置から受信した判定対象の間欠的なデータに対して、前記標準データパタンを参照して、異常の有無を検出する処理と、
　をコンピュータに実行させるプログラムが提供される。
　本発明によれば、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み出し可能な記録媒体（例えば、ハードディスクドライブ、コンパクトディスク、半導体ストレージデバイス等）の非一時的コンピュータ読み出し可能な記録媒体（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｒｅａｄａｂｌｅ　ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ　ｍｅｄｉｕｍ）が提供される。
　本発明によれば、測定装置からの送信データ量を低減しながら、測定データの学習や分析を可能としている。
本発明が適用されるシステムを説明する図である。 測定装置を説明する図である。 測定データを例示する図である。 測定データの繰り返しパタンを例示する図である。 本発明の実施形態の構成例を説明する図である。 実施形態を説明する図である。 実施形態を説明する図である。 実施形態を説明する図である。 実施形態を説明する図である。 実施形態を説明する図である。 実施形態の測定装置の一例を説明する図である。 実施形態の測定装置の一例を説明する図である。 実施形態の分析装置の構成例を説明する図である。 実施形態の動作例を説明する図である。 実施形態の動作例を説明する図である。 実施形態の分析装置の構成例を説明する図である。
　本発明の一実施形態を説明する。本発明は、例えば図１Ａのシステムに適用可能である。図３は、本発明の一実施形態を説明する図である。図３の測定装置１１は、図１Ａの測定装置１１として用いることができる。測定装置１１は、測定部１１１と通信部１１２と処理部１１３とを備えている。分析装置１０は、測定データの分析を行う装置であり、図１Ａのエッジ装置１２に実装してもよいし、クラウドサーバ１３に実装するようにしてもよい。あるいは、クラウドサーバ１３に接続するネットワーク内に配置されるコアスイッチ（コアルータ等）に分析装置１０を備えた構成としてもよい。分析装置１０は、測定装置１１と通信する通信部１０１と、測定データの分析を行う分析部１０２とを備えている。表示装置１４は、分析結果を表示する表示部１０３を備えている。なお、図３に示す例では、表示装置１４は、分析装置１０とは別のユニットとして構成とされているが、分析装置１０が表示部１０３を含む構成としてもよいことは勿論である。
　以下の説明では、測定装置１１で測定されたデータを、図４Ａに例示したものとする。図４Ａの４２は、図２Ａの測定データ（測定対象の設備の電流波形（時系列データ））の概念表現２２に対応している。図４Ａでは、説明の都合のため、図２Ａの測定データ（設備の電流波形（時系列データ））２１は省略し、測定データ（設備の電流波形（時系列データ））２１に対応する概念表現２２のインデクスのみが示されている。
　測定装置１１から測定データを分析装置１０に送信する場合、測定装置１１の処理部１１３は、測定データ（図４Ａの４２）を、該データを間引きした間欠的なデータとして送信することができる。
　図４Ｂは、測定装置１１から分析装置１０に送信される間欠的なデータ（測定データの部分データ：間欠データという）の例を示す図である。図４Ｂの例では、図４Ａの測定データの概念表現４２から、測定装置１１は、４２ａ～４２ｈの間欠データをこの順に送信する。４２ａ～４２ｈの隣接する間欠データの間のデータ（間引きデータ）は、測定装置１１からは送信されない。
　すなわち、図４Ｂにおいて、
　間欠データ４２ａ、４２ｂの間では、図４Ａのインデクス３の区間のデータが間引かれ、
　間欠データ４２ｂ、４２ｃの間では、図４Ａのインデクス６の区間のデータが間引かれ、
　間欠データ４２ｃ、４２ｄの間では、図４Ａのインデクス９の区間のデータが間引かれ、
　間欠データ４２ｄ、４２ｅの間では、図４Ａのインデクス０の区間のデータが間引かれ、
　間欠データ４２ｅ、４２ｆの間では、図４Ａのインデクス２の区間のデータが間引かれ、
　間欠データ４２ｆ、４２ｇの間では、図４Ａのインデクス５の区間のデータが間引かれ、
　間欠データ４２ｇ、４２ｈの間では、図４Ａのインデクス８の区間のデータが間引かれている。測定装置１１が例えば間欠データ単位にパケット（フレーム）で送信する場合、間欠送信となる。ただし、複数の間欠データを１つのパケット（フレーム）に含めて送信してもよい。
　図４Ｂに示す例では、４２ａ～４２ｈの間欠データは、各々２つの連続する区間（概念表現の連続する２つのインデクス）のデータからなり、同一の長さとされている。また、隣接する間欠データ間は、１つの区間（概念表現のインデクス１個分）のデータが間引かれている。各間欠データの長さを同一（Ｎ）とし、且つ、隣接する間欠データ間のデータ（間引きデータ）の長さを同一（Ｍ）とした場合、繰り返しパタンの長さをＰに対して、Ｐと（Ｎ＋Ｍ）とが互いに素となるように設定してもよい（図４Ｂの例では、Ｎ＝２、Ｍ＝１、Ｐ＝１０）。図４Ｂには、説明のための一例として、間欠データの長さを同一とし、隣接する間欠データ間の間引きデータの長さを同一とした場合が例示されているが、本実施形態において、各間欠データの長さは異なるものであってもよい。隣接する間欠データ間の間引きデータの長さも異なるものであってもよい。また、間欠データ、間引きデータの長さ（インデクスの数）等はランダムに設定するようにしてもよい。さらに、測定装置１１から送信するデータには、連続データと間欠データとが混在していても良い。この場合、測定装置１１から、例えば、ある時間区間（帯）では、測定データは連続データとして送信され（間欠データが含まれない）、別の時間区間（帯）では間欠データとして送信される構成としてもよい。
　分析装置１０では、標準パタンの推測（学習）時、測定装置１１から受信した間欠データの共通部分（データ区間）を手掛かりに標準的な繰り返しパタンを推測する。
　分析装置１０では、図４Ｂの間欠データ４２ａ、４２ｅ（時系列データ）について、その共通区間であるインデクス１を、図４Ｃに模式的に示すように、時間軸上で重ね合わせる。
　同様に、分析装置１０では、図４Ｂの間欠データ４２ｂ、４２ｆ（時系列データ）について、その共通区間であるインデクス４、
　図４Ｂの間欠データ４２ｃ、４２ｇ（時系列データ）について、その共通区間であるインデクス７、
　図４Ｂの間欠データ４２ｄ、４２ｈ（時系列データ）について、その共通区間であるインデクス１０をそれぞれ、図４Ｃに模式的に示すように、時間軸上で重ね合わせる。
　分析装置１０では、間欠データ４２ａ、４２ｅの共通区間のインデクス１を時間軸上で重ね合わせることで、インデクス０、１、２、
　間欠データ４２ｂ、４２ｆの共通区間であるインデクス４を時間軸上で重ね合わせることで、インデクス３、４、５、
　間欠データ４２ｃ、４２ｇの共通区間であるインデクス７を時間軸上で重ね合わせることで、インデクス６、７、８、
　間欠データ４２ｄ、４２ｈの共通区間であるインデクス１０を時間軸上で重ね合わせることで、インデクス９、１０、０の各波形（時系列データ）が得られる。
　そして、これらの波形を時間軸上で重ねあわせることで、図４Ｄのパタン４３が得られる。
　このパタン４３は、測定データの連続したパタン（図２Ａの測定データ（電流波形）２１）のうち概念表現２２のインデクス１から１０に対応する時間区間の測定データ）に対応する。
　なお、分析装置１０において、図４Ｃの間欠データ４２ａ、４２ｅの共通データであるインデクス１を検出する場合、間欠データ４２ａ、４２ｅの各時間区間の波形パタンの特徴量（時間領域での波形の波高値等の特徴量や周波数領域でのパワースペクトラム等の特徴量）を比較することで、間欠データ４２ａ、４２ｅの共通データの区間を判定するようにしてもよい。
　分析装置１０において、１周期分の繰り返しパタンが抽出されたか否か（推測が完了したか否か）の判定には、各種手法を用いることができる。例えば、分析装置１０において、間欠データの共通データについて、新たな共通データの出現頻度の閾値を設定し、出現頻度がこの閾値以下となった場合に、１周期分の繰り返しパタンの推測が行われたと判定するようにしてもよい。
　あるいは、分析装置１０において、共通データを手掛かりに間欠データを用いて繰り返しパタンを更新した場合、繰り返しパタンの変化量に、閾値を設定し、変化量がこの閾値以下となった場合に、１周期分の繰り返しパタンの推測が行われたと判定するようにしてもよい。分析装置１０は、１周期分の繰り返しパタンが抽出されるまで、測定装置１１から間欠データを受信し、共通の区間を手掛かりに、繰り返しパタンの推測処理を繰り返すようにしてもよい。
　なお、測定装置１１での測定部１１１、処理部１１３、通信部１１２のいずれかの動作不良、故障等により、データ欠損が生じる場合も、分析装置１０において、測定装置１１から受信した、データ欠損に起因する間欠データ（部分データ）の共通部分（区間）を手掛かりに、標準的な繰り返しパタンの推測を行うようにしてもよい。
　分析装置１０は、推測したパタン（１周期分の繰り返しパタン）４３を、測定装置１１において基準となる標準的な繰り返しパタン（標準パタン）として、記憶部（図４Ｄでは、不図示、図６の標準パタン記憶部１０２Ｃ参照）に記憶する。
　分析装置１０では、測定装置１１からの測定データの判定時に、学習済みの標準的な繰り返しパタン（標準パタン）を参照し、例えば、測定装置１１から間欠的に送信される測定データが標準パタンから外れている場合、異常動作と判定する。
　図４Ｅは、測定装置１１から間欠的に送信される測定データの一例を示す図である。図４Ｅの例では、概念表現の連続するインデクス２及びインデクス３から構成される間欠データ４４ａが、標準的な繰り返しパタン（標準パタン）の概念表現のいずれの連続する２つのインデクスのデータにも現れない場合、異常と判定する。あるいは、概念表現の連続するインデクス５及びインデクス６から構成される間欠データ４４ｂが、標準的な繰り返しパタン（標準パタン）の概念表現のいずれの連続する２つのインデクスのデータにも現れない場合、異常と判定する。
　なお、測定装置１１での測定部１１１、処理部１１３、通信部１１２のいずれかの動作不良、故障等によりデータの変化や欠損が生じる場合も、異常として検出される。
　図５Ａは、本実施形態における測定装置１１の構成例を示す図である。図１Ｂの測定部１１１、通信部１１２に加えて、処理部１１３をさらに備えている。測定部１１１は、測定対象の設備３０に流れる電流（電源電流）を測定する。処理部１１３は、測定部１１１のアナログデジタル変換器（ＡＤＣ）１１１－２からのデジタルデータ（測定データ）を間引いた間欠データを通信部１１２に送信する。なお、測定部１１１は、アナログデジタル変換器１１１－２の出力から電流のＲＭＳ値（Ｒｏｏｔ　Ｍｅａｎ　Ｓｑｕａｒｅ　ｖａｌｕｅ）を算出するＲＭＳ回路（不図示）を備え、ＲＭＳ値を出力するようにしてもよい。
　処理部１１３は、測定部１１１からのデジタルデータ（例えばパラレルデータ）をバッファメモリ１１３－１（例えばＦＩＦＯ（Ｆｉｒｓｔ　Ｉｎ　Ｆｉｒｓｔ　Ｏｕｔ））に一旦蓄積し、予め定められた時間区間ごとに区分し、選択された時間区間の測定データを、通信部１１２を介して送信するようにしてもよい。例えば図４Ｂの例では、処理部１１３は、概念表現の３つの連続するインデクスに対応する測定データ（波形データ）をバッファメモリに格納し、このうち、最初の２つのインデクスに対応する測定データ（波形データ）を通信部１１２から送信するようにしてもよい。
　特に制限されないが、バッファメモリ１１３－１を、例えばダブルバッファ構成とし、一方のバッファメモリの蓄積データを読み出して通信部１１２に送信している間に、アナログデジタル変換器（ＡＤＣ）１１１－２からのデジタルデータを他方のバッファメモリに書き込む構成としてもよい。なお、通信部１１２は、処理部１１３で選択された時間区間の測定データ（間欠的に送信される部分データ）を格納する不図示の送信バッファを備え、間引きする時間区間のデータは送信されない（送信バッファに格納されない）。
　図５Ｂは、本実施形態における測定装置１１の別の構成例を模式的に示す図である。なお、図５Ｂでは、非測定対象の設備は省略されている。図５Ｂの例では、処理部１１３を間引き制御回路１１３Ｄ等で構成している。なお、図５Ｂのクロック生成回路１１４は、測定部１１１、処理部１１３、通信部１１２に動作クロック信号ＣＬＫを供給する。なお、図５Ａにおいても、クロック生成回路は実装されるが、図示されていない。図５Ｂでは、簡単のため、アナログデジタル変換器１１１－２、処理部１１３、通信部１１２に共通のクロック信号ＣＬＫが供給されているが、互いに同期した周波数の異なる複数のクロック信号を提供するようにしてもよい。測定部１１１は、図５Ａと同様、アナログデジタル変換器１１１－２の出力から電流のＲＭＳ値を算出するＲＭＳ回路（不図示）を備え、ＲＭＳ値を測定データとして出力するようにしてもよい。
　処理部１１３において、間引き制御回路１１３Ｄは、設定された間引き開始時点（例えば間欠データの時間区間終了時点）から、間引き時間区間計測のために、クロック信号ＣＬＫのカウントを開始するとともに間引き信号を活性化する。そして、間引き制御回路１１３Ｄは、間引き時間区間に相当するカウント値分クロック信号をカウントした時点で、該カウント値をリセットし、間引き信号を非活性化する。つづいて、間引き制御回路１１３Ｄは、間欠データの時間区間分をクロック信号のカウントを行い、間欠データの時間区間分のクロック信号をカウントした時点から再び間引き時間区間に入る。間引き制御回路１１３Ｄからの間引き信号の活性化時、スイッチ（例えばトランスファゲート等）１１３Ｂはオフ（非導通）となり、入力回路（ＩＮ）１１３－１からの信号（アナログデジタル変換器１１１－２の出力をラッチしたデータ）は出力回路（ＯＵＴ）１１３Ｃには供給されない。該間引き信号の非活性化時、スイッチ１１３Ｂはオン（導通）し、入力回路（ＩＮ）１１３－１からの信号を出力回路（ＯＵＴ）１１３Ｃに出力する。なお、間引き制御回路１１３Ｄでは、クロック信号ＣＬＫを分周した信号をカウントするようにしてもよい。図５Ｂにおいて、間引き信号が非活性化状態から活性化状態に遷移する場合、該遷移直前に出力回路（ＯＵＴ）１１３Ｃが出力していたデータを、該遷移後の間引き信号の活性化期間中に、出力回路（ＯＵＴ）１１３Ｃから出力する構成としてもよい。
　測定装置１１において間引き時間区間は、図４Ａ、図４Ｂの場合、測定データの概念表現４２における１インデクス分の時間区間に設定される。なお、間引き制御回路１１３Ｄは、間引き信号を、通信部１１２に供給する構成としてもよい。この場合、通信部１１２では、間引き信号が活性化時の時間区間のデータは送信されない。測定装置１１での間欠データの時間区間、間引き時間区間等は、例えば分析装置１０からネットワーク等を介して測定装置１１に可変に設定する構成としてもよい。また、間引き制御回路１１３Ｄでのクロック信号のカウントは、アナログデジタル変換器１１１－２でのアナログデジタル変換動作開始から予め定められた所定のタイミングに設定するようにしてもよい。アナログデジタル変換動作の開始時点等は、測定対象の設備から測定装置１１に供給されるトリガー信号に基づき決定してもよい。また、図５Ｂにおいて、説明の容易化のために、スイッチ１１３Ｂが配設されているが、スイッチ１１３Ｂの代わりに、間引き制御回路１１３Ｄからの間引き信号でクロック信号ＣＬＫをゲーティングした信号（ゲーテッドクロック）を例えば出力回路１１３Ｃに供給する構成としてもよい。図５Ｂでは、入力回路１１３Ａ、出力回路１１３Ｃは、エッジトリガ型の回路（例えばＤレジスタ）とされているが、かかる構成に制限されるものでないことは勿論である。
　図６は、分析装置１０の構成の一例を説明する図である。分析装置１０の分析部１０２は、制御部１０２Ａ、推測部１０２Ｂ、標準パタン記憶部１０２Ｃ、判定部１０２Ｄを備えている。
　制御部１０２Ａは、学習モードと判定モードの動作モードの切り替え制御を行う。制御部１０２Ａは、学習モードのときは、推測部１０２Ｂを活性化する（判定部１０２Ｄは非活性化される）。制御部１０２Ａは、判定モードのときは、判定部１０２Ｄを活性化する（推測部１０２Ｂは非活性化してもよい）。
　推測部１０２Ｂは、学習モードにおいて、通信部１０１が測定装置１１から受信した測定データの間欠データ列から繰り返しパタンを推測し、標準パタン記憶部１０２Ｃに記憶する。
　すなわち、推測部１０２Ｂは、前述したように、例えば図４Ｃの間欠データ４２ａ、４２ｅの共通データであるインデクス１を抽出（検出）する場合、間欠データ４２ａ、４２ｅの各時間区間の波形パタンの特徴量（時間領域での波形の波高値等の特徴量や周波数領域でのパワースペクトラム等の特徴量）を比較することで、間欠データ４２ａ、４２ｅの共通データの区間を判定するようにしてもよい。
　また、図４Ａに例示したように、１つの繰り返しパタンが概念表現のインデクス１から１０で構成される場合、分析装置１０において、ある区間（例えばインデクスｉ：ｉ＝１～１０）の波形パタンが、該区間のインデクスｉから１０個の前の区間に対応する区間の波形パタンと同一であるか、又は、類似度が所定の閾値より高い場合に、１つの連続する区間の繰り返しパタンの推測が行われたと判断するようにしてもよい。推測部１０２Ｂは、１つの繰り返しパタンの推測が完了するまで、測定装置１１から間欠データを受信し，共通の区間を手掛かりに繰り返しパタンが推測できたか否かを判定する処理を繰り返すようにしてもよい。推測部１０２Ｂは、推測した１つの連続する繰り返しパタンを、基準（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）となる標準的な繰り返しパタン（標準パタン）として標準パタン記憶部１０２Ｃに記憶する。
　判定部１０２Ｄは、判定モードにおいて、通信部１０１が測定装置１１から受信した測定データの間欠データ（判定対象の間欠データ）と、標準パタン記憶部１０２Ｃに記憶された繰り返しの標準パタンを照合し、異常（変化）の有無の判定を行う。判定部１０２Ｄは、測定装置１１から間欠的に送信された部分データが、標準パタンとして記憶された１周期分の繰り返しパタンに含まれない場合、異常と判定する。判定部１０２Ｄは、判定結果を表示装置１４に出力するようにしてもよい。
　図７Ａ、図７Ｂは、実施形態における分析装置１０での学習時と判定時の動作を説明する流れ図である。
　図７Ａを参照すると、測定装置１１は、設備の電流等、測定データを間引いて間欠データを送信する（Ｓ１１）。
　分析装置１０は、測定装置１１から受信した間欠データを受信し、間欠データ間の共通部分を抽出することで、１周期分の繰り返しパタンを推測し、判定の際に基準とされる標準的なパタンとして記憶する（Ｓ１２）。なお、分析装置１０は、１周期分の繰り返しパタンが推測されるまで、間欠データの長さ（又は隣接する間欠データの間の間引きデータの長さ）を順次可変させるようにしてもよい。
　図７Ｂを参照すると、測定装置１１から間欠データを送信し、分析装置１０は、測定装置１１から送信された間欠データ（判定対象の間欠データ）を受信する（Ｓ２１）。
　分析装置１０は、間欠的なデータを標準的なデータパタンと照合し標準パタンから外れたデータを異常と判定する（Ｓ２２）。
　分析装置１０は、図８に模式的に示すように、コンピュータ装置２００に実装してもよい。図８を参照すると、コンピュータ装置２００は、プロセッサ２０１、半導体メモリ（例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、又は、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　ａｎｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ＲＯＭ）等）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｃ）等の少なくともいずれかを含む記憶装置２０２と、表示装置２０３、通信インタフェース２０４を備えている。表示装置２０３は、例えば図３の表示装置１４に対応させることもできる。通信インタフェース２０４は、図３の通信部１０１に対応させることもできる。記憶装置２０２に、例えば、図３、図６の分析部１０２の処理を実現するプログラムを記憶しておき、プロセッサ２０１が、該プログラムを読み出して実行することによって、前記実施形態の分析装置１０の機能を実現するようにしてもよい。記憶装置２０２は、図６の標準パタン記憶部１０２Ｃを含むようにしてもよい。
　本実施形態によれば、測定装置１１が測定データを間欠的なデータとして送信することで、ネットワークの輻輳等、エッジ装置等の分析装置１０でのバッファオーバフロー等の発生を回避可能としている。さらに、分析装置１０では、間欠的に受信した部分データの組から連続する１周期分の繰り返しデータを再構成し、判定時には、再構成したパタンを基準となるパタン（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ　ｐａｔｔｅｒｎ）として、測定装置１１から間欠送信されるデータ（部分データ）と照合することで、測定対象の設備の異常の有無を判定することができる。また、測定装置（測定部、処理部、通信部）における動作不良、故障等の推定も可能としている。
　上記実施形態では、測定装置１１において電流信号を測定する例を説明したが、本実施形態において、測定データ（時系列データ）は電流信号データに制限されるものでないことは勿論である。例えば、設備の動作に関連する信号波形であって、繰り返しパタンが観測される測定データであれば、電圧、電力、機械振動、音響（動作音）、温度、湿度、圧力、光、色、画像、映像、臭い等にも適用可能である。また本実施形態において、測定対象の設備３０は、製造設備等以外の電気設備（機器）にも適用可能であることは勿論である。
　なお、引用した上記の特許文献１－３等の各開示は、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の全開示の枠内において種々の開示要素（各付記の各要素、各実施形態ないし実施例の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせ、ないし、選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。特に、本書に記載した数値範囲については、当該範囲内に含まれる任意の数値ないし小範囲が、別段の記載のない場合でも具体的に記載されているものと解釈されるべきである。
１０　分析装置
１１、１１Ａ、１１Ｂ、１１Ｃ　測定装置
１２　エッジ装置
１３　クラウドサーバ
１４　表示装置
２１　測定データ
２２、４２　概念表現
４２ａ－４２ｈ、４４ａ、４４ｂ　間欠データ
４３　パタン
３０　設備
１０１　通信部
１０２　分析部
１０２Ａ　制御部
１０２Ｂ　推測部
１０２Ｃ　標準パタン記憶部
１０２Ｄ　判定部
１０３　表示部
１１１　測定部
１１１－１　電流センサ
１１１－２　アナログデジタル変換器（ＡＤＣ）
１１２　通信部
１１３　処理部
１１３－１　バッファ
１１３Ａ　入力回路
１１３Ｂ　スイッチ（トランスファゲート）
１１３Ｃ　出力回路
１１３Ｄ　間引き制御回路
１１４　クロック生成回路
２００　コンピュータ装置
２０１　プロセッサ
２０２　記憶装置
２０３　表示装置
２０４　通信インタフェース

Claims (12)

  1. 　測定対象の設備を測定し、測定データを間欠的なデータとして送信可能な測定装置と、
    　分析装置と、
    　を備え、
    　前記分析装置は、
    　前記測定装置から前記間欠的なデータを受信する通信部と、
    　受信した前記間欠的なデータの組におけるデータ間の共通部分に基づき、基準となる標準データパタンを推測し、
    　前記測定装置から受信した判定対象の間欠的なデータに対して、前記標準データパタンを参照して、異常の有無を判定する分析部を備えた、ことを特徴とする設備状態監視システム。
  2. 　前記分析装置において、
    　前記測定装置から受信した前記間欠的なデータに基づき、前記測定装置で測定された前記測定データの１周期分の繰り返しパタンを推測し、前記標準データパタンとして記憶する推測部と、
    　前記測定装置から受信した前記判定対象の間欠的なデータに対して、推測された前記１周期分の繰り返しパタンである前記標準データパタンを参照して、異常の有無を判定する判定部と、
    　を備えた、ことを特徴とする請求項１に記載の設備状態監視システム。
  3. 　前記判定部は、前記測定装置から受信した前記判定対象の間欠的なデータに対して、前記１周期分の繰り返しパタンに含まれないものがある場合、異常と判定する、ことを特徴とする請求項２に記載の設備状態監視システム。
  4. 　測定データを間欠的なデータとして送信可能な測定装置から前記間欠的なデータを受信する通信部と、
    　分析部と、
    　を備え、
    　前記分析部は、
    　前記測定装置から受信した間欠的なデータの組におけるデータ間の共通部分に基づき、基準となる標準データパタンを推測する推測部と、
    　前記測定装置から受信した判定対象の間欠的なデータに対して、前記標準データパタンを参照して、異常の有無を判定する判定部と、
    　を備えた、ことを特徴とする分析装置。
  5. 　前記推測部では、前記測定装置から受信した前記間欠的なデータに基づき、前記測定装置で測定された前記測定データの１周期分の繰り返しパタンを推測し、前記標準データパタンとして記憶する、ことを特徴とする請求項４に記載の分析装置。
  6. 　前記判定部は、前記測定装置から受信した前記判定対象の間欠的なデータに対して、前記１周期分の繰り返しパタンに含まれないものがある場合、異常と判定する、ことを特徴とする請求項５に記載の分析装置。
  7. 　測定対象の設備の測定データを間欠的なデータとして送信可能な測定装置から前記間欠的なデータを受信し、
    　前記受信した間欠的なデータの組におけるデータ間の共通部分を参照して、基準となる標準データパタンを推測し、
    　前記測定装置から受信した判定対象の間欠的なデータに対して、前記標準データパタンを参照して、異常の有無を判定する、ことを特徴とする設備状態監視方法。
  8. 　前記測定装置から受信した間欠的なデータに基づき、前記測定装置で測定された前記測定データの１周期分の繰り返しパタンを推測し、
    　推測された前記１周期分の繰り返しパタンを前記標準データパタンとして記憶する、ことを特徴とする請求項７に記載の設備状態監視方法。
  9. 　前記測定装置から受信した間欠的なデータに対して、前記１周期分の繰り返しパタンに含まれないものがある場合、異常と判定する、ことを特徴とする請求項８に記載の設備状態監視方法。
  10. 　測定データを間欠的なデータとして送信可能な測定装置から前記間欠的なデータを受信する処理と、
    　前記受信した間欠的なデータの組におけるデータ間の共通部分を参照して、基準となる標準データパタンを推測する処理と、
    　前記測定装置から受信した判定対象の間欠的なデータに対して、前記標準データパタンを参照して、異常の有無を検出する処理と、
    　をコンピュータに実行させるプログラム。
  11. 　前記測定装置から受信した間欠的なデータに基づき、前記測定装置で測定された前記測定データの１周期分の繰り返しパタンを推測し、前記標準データパタンとして記憶する処理を前記コンピュータに実行させるプログラム。
  12. 　前記測定装置から受信した判定対象の間欠的なデータに対して、前記１周期分の繰り返しパタンに含まれないものがある場合、異常と判定する処理を前記コンピュータに実行させる請求項１１に記載のプログラム。
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