Brevet FR3161039A1 — publié le 20251010

L’invention concerne un appareil d’aide à la surveillance de centrale (10A) qui comporte : une unité d’acquisition (15) qui acquiert des valeurs de processus (P) d’une cible de surveillance (20) ; une unité de reproduction (16) qui délivre en sortie une valeur reproduite (R) obtenue en utilisant un modèle (28) pour la réalisation d’une compression de données sur les valeurs de processus acquises P en temps réel et une restauration de données sur les données compressées ; une première unité de calcul (11) qui calcule des écarts (D) entre les valeurs de processus (P) et la valeur reproduite ; une unité de détection (17) qui détecte un signe d’anomalie de la cible de surveillance (20) sur la base d’un seuil (S) prédéfini et des écarts (D) ; une deuxième unité de calcul (12) qui calcule une quantité de changement (V) des écarts (D) sur la base d’un moment (T) auquel le signe d’anomalie est détecté ; et une unité de sélection (18) qui sélectionne une valeur de processus (P) qui appartient à un autre attribut et liée à l’anomalie. Figure de l’abrégé : Fig.1 APPAREIL D’AIDE À LA SURVEILLANCE DE CENTRALE, PROCÉDÉ D’AIDE À LA SURVEILLANCE DE CENTRALE ET PROGRAMME D’AIDE À LA SURVEILLANCE DE CENTRALE DOMAINE DE L’INVENTION Les modes de réalisation de la présente invention concernent une technologie d’aide à la surveillance de centrale qui utilise l’intelligence artificielle (IA) pour détecter un signe d’anomalie. CONTEXTE Dans le cas de l’introduction de la technologie d’aide à la surveillance de centrale dans laquelle une détection de signe d’anomalie basée sur l’IA a été mise en pratique, il est important de non seulement détecter un signe d’anomalie de manière précoce mais également d’être apte à analyser les causes et d’agir rapidement. En outre, il existe un besoin d’une telle technologie d’aide à la surveillance de centrale pour visualiser des valeurs de processus liées à l’anomalie détectée. Des valeurs de processus sont délivrées en sortie par un grand nombre de capteurs prévus pour détecter les états des composants constitutifs de la centrale et sont également délivrées en sortie par un dispositif de commande de surveillance, et ces valeurs de processus sont gérées de manière centralisée dans une salle de surveillance centrale, par exemple. Dans une centrale électrique, une large variété de valeurs de processus sont surveillées en temps réel pour vérifier son état de fonctionnement. Lorsqu’un signe d’anomalie est détecté dans une valeur de processus spécifique, d’autres valeurs de processus étroitement liées sont également surveillées en même temps, et ensuite, les causes du signe d’anomalie détecté et son influence sur l’état de fonctionnement de la centrale sont étudiées. Étant donné que la spécification de valeurs de processus aussi étroitement liées est difficile pour un jugement humain en raison d’un nombre énorme de cibles, des procédés mécaniques pour les affiner sont envisagés. Afin d’y parvenir, dans une technique connue, deux données supposées posséder une relation causale sont définies comme étant des données d’entrée et des données de sortie, et le traitement d’affinement est réalisé sur la base de caractéristiques de réponse des données de sortie par rapport aux données d’entrée. Dans ce cas, les caractéristiques de réponse des données de sortie par rapport à un changement non stationnaire tel qu’une augmentation, une diminution et une fluctuation des données d’entrée sont affinées pour chaque type de changement. Dans une autre technique connue, lorsqu’un écart entre « une valeur prédite calculée à partir de données normales » et la valeur de processus devant être surveillée dépasse un seuil, il est détecté par l’IA comme étant un signe d’anomalie. Dans ce cas, il est également divulgué que la tendance de changement de l’écart est visualisée et des coefficients de corrélation de hiérarchie simples entre valeurs de processus sont hiérarchisés et affichés. [Document brevet 1] WO 2014/091955 [Document brevet 2] Brevet japonais n° 5669553 [Document brevet 3] Brevet japonais n° 7309548 [Document brevet 4] Brevet japonais n° 7391765 Cependant, dans les techniques connues décrites ci-dessus, dans le cas de l’extraction d’au moins une valeur de processus qui est liée à un événement anormal ou doit être influencée par l’événement anormal, la précision d’extraction est si faible qu’elle engendre quatre problèmes comme suit. Premièrement, même si la tendance de changement de l’écart est visualisée, il est difficile d’extraire au moins une valeur de processus liée à des anomalies parmi de nombreuses valeurs de processus. Deuxièmement, lorsque les coefficients de corrélation de hiérarchie simples sont affichés sous la forme d’une hiérarchie, des valeurs de processus qui restent changeantes ou possèdent un grand écart sont affichées en haut de la hiérarchie même si ces valeurs de processus ne sont pas liées à des anomalies. Troisièmement, la hiérarchie change en raison d’un changement infime pour les valeurs de processus tel qu’un bruit de signal et une pulsation de pompe. Quatrièmement, il est difficile de prendre en compte que des valeurs de processus liées à une anomalie changent avec un retard temporel. Au regard des circonstances décrites ci-dessus, les modes de réalisation de la présente invention visent à fournir une technique d’aide à la surveillance de centrale qui peut affiner de manière efficace et hautement fiable des valeurs de processus liées à un événement anormal. L’invention concerne un appareil d’aide à la surveillance de centrale comprenant : une unité d’acquisition configurée pour acquérir des valeurs de processus d’une cible de surveillance ; une unité de reproduction configurée pour délivrer en sortie une valeur reproduite obtenue en utilisant un modèle pour la réalisation d’une compression/restauration de données sur les valeurs de processus acquises en temps réel ; une première unité de calcul configurée pour calculer des écarts entre les valeurs de processus et la valeur reproduite ; une unité de détection configurée pour détecter un signe d’anomalie de la cible de surveillance en fonction d’un seuil prédéfini et des écarts ; une deuxième unité de calcul configurée pour calculer une quantité de changement des écarts en fonction d’un moment auquel le signe d’anomalie est détecté ; et une unité de sélection configurée pour utiliser la quantité de changement pour la sélection d’une valeur de processus qui appartient à un autre attribut et liée à l’anomalie. Préférentiellement, l’appareil d’aide à la surveillance de centrale comprend en outre : une première unité de traitement configurée pour calculer la moyenne des écarts dans les valeurs de processus acquises avant le moment auquel le signe d’anomalie est détecté ; et une deuxième unité de traitement configurée pour calculer la moyenne des écarts dans les valeurs de processus acquises après le moment auquel le signe d’anomalie est détecté, dans lequel la quantité de changement est calculée en utilisant les écarts soumis au calcul de moyenne. L’appareil d’aide à la surveillance de centrale peut comprendre en outre une unité de normalisation configurée pour normaliser des écarts calculés pour obtenir des écarts normalisés, dans lequel la détection du signe d’anomalie et la sélection de l’anomalie liée sont réalisées en fonction des écarts normalisés. L’appareil d’aide à la surveillance de centrale peut comprendre en outre une unité d’apprentissage configurée pour amener un modèle à apprendre d’une manière telle que : des valeurs normales des valeurs de processus sont compressées sous la forme de données d’entrée ; et des données de sortie restaurées concordent avec les données d’entrée. L’appareil d’aide à la surveillance de centrale peut comprendre en outre un afficheur configuré pour afficher un attribut d’une valeur de processus devant être liée par une anomalie. Elle concerne en outre un procédé d’aide à la surveillance de centrale comprenant les étapes de : l’acquisition de valeurs de processus d’une cible de surveillance ; la sortie d’une valeur reproduite obtenue en utilisant un modèle pour la réalisation d’une compression/restauration de données sur les valeurs de processus acquises en temps réel ; le calcul d’écarts entre les valeurs de processus et la valeur reproduite ; la détection d’un signe d’anomalie de la cible de surveillance en fonction d’un seuil prédéfini et des écarts ; le calcul d’une quantité de changement des écarts en fonction d’un moment auquel le signe d’anomalie est détecté ; et l’utilisation de la quantité de changement pour la sélection d’une valeur de processus qui appartient à un autre attribut et liée à l’anomalie. Elle concerne en outre un programme lisible par ordinateur d’aide à la surveillance de centrale qui permet à un ordinateur de réaliser : un processus d’acquisition consistant à acquérir des valeurs de processus d’une cible de surveillance ; un processus de sortie consistant à délivrer en sortie une valeur reproduite obtenue en utilisant un modèle pour la réalisation d’une compression/restauration de données sur les valeurs de processus acquises en temps réel ; un processus de calcul consistant à calculer des écarts entre les valeurs de processus et la valeur reproduite ; un processus de détection consistant à détecter un signe d’anomalie de la cible de surveillance en fonction d’un seuil prédéfini et des écarts ; un autre processus de calcul consistant à calculer une quantité de changement des écarts en fonction d’un moment auquel le signe d’anomalie est détecté ; et un processus de sélection consistant à utiliser la quantité de changement pour la sélection d’une valeur de processus qui appartient à un autre attribut et liée à l’anomalie. Dans les dessins annexés : la FIG. 1 est un diagramme de configuration illustrant un appareil d’aide à la surveillance de centrale selon le premier mode de réalisation de la présente invention ; la FIG. 2 est un graphique illustrant une série chronologique d’écarts devant être délivrés en sortie par une première unité de calcul ; la FIG. 3 est un écran affichant des attributs et des quantités de changement de valeurs de processus qui sont mutuellement liés par une anomalie ; la FIG. 4 est un diagramme de configuration illustrant l’appareil d’aide à la surveillance de centrale selon le deuxième mode de réalisation ; la FIG. 5 est un diagramme de configuration illustrant l’appareil d’aide à la surveillance de centrale selon le troisième mode de réalisation ; et la FIG. 6 est un organigramme illustrant les étapes d’un procédé d’aide à la surveillance de centrale et un algorithme d’un programme d’aide à la surveillance de centrale. DESCRIPTION DÉTAILLÉE Ci-dessous, les modes de réalisation de la présente invention seront décrits en référence aux dessins annexés. La FIG. 1 est un diagramme de configuration illustrant un appareil d’aide à la surveillance de centrale 10A (10) selon le premier mode de réalisation de la présente invention. L’appareil d’aide à la surveillance de centrale 10A comporte : une unité d’acquisition 15 configurée pour acquérir des valeurs de processus P d’une cible de surveillance 20 ; une unité de reproduction 16 configurée pour délivrer en sortie une valeur reproduite R obtenue en utilisant un modèle 28 pour la réalisation (a) d’une compression de données sur les valeurs de processus P acquises en temps réel et (b) d’une restauration de données sur les données compressées (ci-après abrégées par compression/restauration de données) ; une première unité de calcul 11 configurée pour calculer des écarts D entre les valeurs de processus P et la valeur reproduite R ; une unité de détection 17 configurée pour détecter un signe d’anomalie de la cible de surveillance 20 sur la base d’un seuil S prédéfini et des écarts D ; une deuxième unité de calcul 12 configurée pour calculer une quantité de changement V des écarts D sur la base d’un moment T ( FIG. 2 ) auquel le signe d’anomalie est détecté ; et une unité de sélection 18 configurée pour sélectionner une valeur de processus P qui appartient à un autre attribut et liée au signe d’anomalie sur la base de la quantité de changement V. Une centrale servant de cible de surveillance 20 est munie d’un grand nombre de capteurs 25 pour la détection d’états respectifs de ses composants constitutifs. Spécifiquement, les valeurs de processus P devant être délivrées en sortie par les capteurs 25 comportent la température, la pression, le niveau d’eau (déplacement), la vélocité d’écoulement (vitesse) et l’accélération, par exemple. En outre, dans une cible de surveillance 20 complexe telle qu’une centrale nucléaire, les valeurs de processus P sont également entrées et délivrées en sortie vers un grand nombre de dispositifs de commande 26 installés. De tels dispositifs de commande 26 comportent une pompe électrique, un vérin électrique et une vanne, par exemple. L’état de fonctionnement de la centrale est surveillé par la gestion centralisée de ces valeurs de processus P dans une salle de surveillance centrale. Dans une centrale électrique, des valeurs de processus P ayant une large variété d’attributs sont surveillées en temps réel. Lorsqu’un signe d’anomalie est détecté dans une valeur de processus P spécifique, d’autres valeurs de processus P étroitement liées sont également surveillées en même temps afin de vérifier les causes de la détection d’anomalie et/ou l’influence du signe d’anomalie sur la centrale. L’unité d’acquisition 15 acquiert une pluralité de valeurs de processus P de la cible de surveillance 20 en temps réel sous la forme de données en série chronologique. Parmi les valeurs de processus P acquises par les capteurs 25 et les dispositifs de commande 26, des signaux analogiques sont convertis en données numériques. Une première unité d’accumulation 21 accumule (c’est-à-dire stocke) chacune des valeurs de processus P acquises conjointement avec au moins des informations de temps d’acquisition et des informations d’identifiant du capteur 25 ou dispositif de commande 26 duquel cette valeur de processus P est délivrée en sortie. Une unité d’apprentissage 27 construit un modèle 28 qui a été entraîné de la manière suivante. Parmi les valeurs de processus P stockées, des valeurs de processus P normales sont compressées sous la forme de données d’entrée, et des données de sortie sont obtenues en restaurant les données compressées de sorte que les données de sortie concordent avec les données d’entrée. Des aspects d’un tel modèle 28 comportent un autoencodeur. Dans certains cas, un modèle préconstruit 28 est utilisé. Ainsi, l’unité d’apprentissage 27 n’est pas un composant requis de l’appareil d’aide à la surveillance de centrale 10. L’autoencodeur est un type d’un réseau de neurones. Un autoencodeur désigne un algorithme qui compresse des données d’entrée une fois pour ne laisser que des détails importants et restaure ensuite les données compressées à leurs dimensions d’origine sous la forme de données de sortie. Cet autoencodeur reçoit des données d’entrée au niveau d’un nœud d’une couche d’entrée et compresse les données d’entrée reçues en une couche cachée. À ce stade, les données d’entrée sont pondérées en fonction de leur degré d’importance, et des données ayant de faibles scores ou un faible degré d’importance sont éliminées par filtrage (c’est-à-dire encodage). Au moment de la transition vers une couche de sortie, une pondération est également appliquée, et la somme des données que le nœud a reçues en provenance d’une pluralité de périphéries devient les données de sortie sous la forme de la valeur finale (c’est-à-dire décodage). L’unité d’apprentissage 27 construit le modèle 28 (c’est-à-dire autoencodeur) d’une manière telle que les données de sortie concordent avec les données d’entrée. L’unité de reproduction 16 délivre en sortie une valeur reproduite R (c’est-à-dire des données de sortie), qui est obtenue en réalisant une compression/restauration de données sur la valeur de processus P (c’est-à-dire des données d’entrée) acquise en temps réel à partir de la cible de surveillance 20 sur la base du modèle 28. Dans la première unité de calcul 11, pour chacune des valeurs de processus P telles que la température et la pression, la différence entre la valeur de processus P avant entrée dans l’unité de reproduction 16 et la valeur reproduite R après sortie de l’unité de reproduction 16 est calculée et délivrée en sortie sous la forme de l’écart D. Les écarts D calculés et délivrés en sortie sont accumulés dans la deuxième unité d’accumulation 22 en série chronologique de façon à correspondre aux valeurs de processus P respectives. De préférence, chaque écart D est également accumulé dans la deuxième unité d’accumulation 22 en utilisant des informations d’identifiant communes et des informations temporelles de façon à ce qu’il soit relié à la valeur de processus P correspondante accumulée dans la première unité d’accumulation 21. L’unité de détection 17 détecte un signe d’anomalie de la cible de surveillance 20 sur la base du seuil S prédéfini et des écarts D. Le seuil S est défini pour chacune de la pluralité de valeurs de processus P, et ces seuils S sont enregistrés à l’avance dans une unité d’enregistrement (non représentée). Lorsque l’écart D pour au moins une valeur de processus P devant être acquise en temps réel dépasse le seuil S correspondant, il est déterminé qu’un signe d’anomalie est détecté. La FIG. 2 est un graphique illustrant la série chronologique d’écarts D des valeurs de processus. La deuxième unité de calcul 12 ( FIG. 1 ) calcule la quantité de changement V (VA) de l’écart D (DA) au moment T auquel l’écart D dépasse le seuil S (SA) et un signe d’anomalie est détecté. La deuxième unité de calcul 12 divise les données en série chronologique des écarts D sur la base du moment T. La quantité de changement V est calculée en prenant la différence entre (i) une valeur arbitraire des données en série chronologique des écarts D après la division et (ii) une valeur arbitraire des données en série chronologique des écarts D avant la division. La quantité de changement V calculée est avantageusement stockée dans une unité de stockage (non représentée) en utilisant des informations d’identifiant et des informations temporelles communes pour chacune des données en série chronologique divisées de la valeur de processus P. Les données en série chronologique des écarts D peuvent être divisées en réglant arbitrairement la largeur temporelle vers l’avant ou vers l’arrière par rapport au moment T auquel le signe d’anomalie est détecté. Cette largeur temporelle peut être définie différemment ou individuellement en fonction de l’attribut de la valeur de processus P. Comme le montre la FIG. 2 , la quantité de changement VB de la valeur de processus liée à une anomalie est observée avec un retard temporel par rapport à la quantité de changement VA de la valeur de processus pour laquelle le signe d’anomalie est détecté. Sur la base de la quantité de changement V de chacune de la pluralité de valeurs de processus, l’unité de sélection 18 sélectionne les valeurs de processus P qui sont mutuellement liées et possèdent différents attributs 37. La FIG. 3 illustre un écran d’un afficheur 29 qui affiche la quantité de changement V et des attributs 37 des valeurs de processus P qui sont mutuellement liées par une anomalie (dont la valeur de processus P pour laquelle le signe d’anomalie a été détecté). Par exemple, l’unité de sélection 18 peut définir arbitrairement le nombre des valeurs de processus P qui dépassent le seuil S et sont affichées sur l’afficheur 29. De plus ou en variante, elles peuvent être définies comme étant des valeurs de processus P ayant une grande quantité de changement quel que soit le seuil S (les 10 premières ayant la plus grande quantité de changement sont représentées sur le cas de la FIG. 3 ). En outre, lorsque les attributs 37 de valeurs de processus mutuellement liées sont reliés les uns aux autres à l’avance et un signe d’anomalie est détecté dans l’attribut 37 d’une certaine valeur de processus, l’attribut 37 de la valeur de processus reliée peut être affiché sous la forme d’un choix pour la détection liée et la quantité de changement V peut être observée. Bien que l’afficheur 29 affiche l’attribut 37 des valeurs de processus mutuellement liées à l’anomalie de sorte que leurs quantités de changement V soient affichées en supplément, l’afficheur 29 peut également afficher en supplément la valeur de processus P, l’écart D, le seuil S et le moment T, par exemple. Bien que cela ne soit pas illustré sur les dessins, un coefficient de corrélation de hiérarchie simple entre les attributs 37 des valeurs de processus peut également être affiché. De cette manière, lorsqu’un signe d’anomalie est détecté dans l’une quelconque des valeurs de processus P, l’afficheur 29 affiche non seulement cette valeur de processus P pour laquelle le signe d’anomalie est détecté mais également d’autres valeurs de processus P devant être liées par cette valeur de processus P en raison de l’anomalie. Cette configuration peut fournir un avertissement plus intense à un observateur. Cette configuration élimine en outre l’influence des valeurs de processus qui sont les cibles de surveillance et possèdent des écarts D qui restent grands, et permet à l’observateur de reconnaître de manière précise les valeurs de processus devant être mutuellement liées par une anomalie. (Deuxième mode de réalisation) Ensuite, le deuxième mode de réalisation de la présente invention sera décrit en référence à la FIG. 4 . La FIG. 4 est un diagramme de configuration illustrant un appareil d’aide à la surveillance de centrale 10B (10) selon le deuxième mode de réalisation. L’appareil d’aide à la surveillance de centrale 10B du deuxième mode de réalisation possède une configuration dans laquelle une première unité de traitement 31 et une deuxième unité de traitement 32 sont en outre ajoutées à la configuration du premier mode de réalisation décrit ci-dessus. Sur la FIG. 4 , les composants ayant la même configuration ou fonction que ceux sur la FIG. 1 sont désignés par les mêmes signes de référence, et les descriptions en double sont omises. La première unité de traitement 31 calcule la moyenne des écarts D dans les valeurs de processus P acquises avant le moment T auquel le signe d’anomalie est détecté. La deuxième unité de traitement 32 calcule la moyenne des écarts D dans les valeurs de processus P acquises après le moment T auquel le signe d’anomalie est détecté. La durée du traitement de calcul de moyenne de la première unité de traitement 31 est déterminée arbitrairement pour chacun des attributs 37 des valeurs de processus, et il en va de même pour la durée du traitement de calcul de moyenne de la deuxième unité de traitement 32. Dans la deuxième unité de calcul 12, la quantité de changement V est calculée en prenant la différence entre l’écart D dont la moyenne a été calculée sur une période prédéterminée avant le moment T et l’écart D dont la moyenne a été calculée sur une période prédéterminée après le moment T. De ce fait, la configuration du deuxième mode de réalisation peut éliminer non seulement l’influence des valeurs de processus ayant des écarts qui restent grands mais également l’influence de leur bruit et de leur retard temporel, et ainsi, peut permettre à l’observateur de reconnaître de manière hautement précise les valeurs de processus devant être mutuellement liées par une anomalie. (Troisième mode de réalisation) Ensuite, le troisième mode de réalisation de la présente invention sera décrit en référence à la FIG. 5 . La FIG. 5 est un diagramme de configuration illustrant un appareil d’aide à la surveillance de centrale 10C (10) selon le troisième mode de réalisation. L’appareil d’aide à la surveillance de centrale 10C du troisième mode de réalisation possède une configuration dans laquelle une unité de normalisation 35 est en outre ajoutée à la configuration du premier mode de réalisation et du deuxième mode de réalisation décrits ci-dessus. Sur la FIG. 5 , les composants ayant la même configuration ou fonction que ceux sur la FIG. 1 ou la FIG. 4 sont désignés par les mêmes signes de référence, et les descriptions en double sont omises. L’unité de normalisation 35 normalise chacun des écarts D calculés de façon à obtenir un écart normalisé E. Les écarts normalisés E délivrés en sortie de l’unité de normalisation 35 sont accumulés en séquence temporelle dans la deuxième unité d’accumulation 22 pour chacune de la pluralité de valeurs de processus P. Sur la base des écarts normalisés E, l’unité de détection 17 détecte la valeur de processus P qui présente un signe d’anomalie, et l’unité de sélection 18 sélectionne la ou les valeur(s) de processus P devant être mutuellement liée(s) par une anomalie ( FIG. 2 ). L’unité de normalisation 35 calcule l’écart normalisé E en divisant l’écart D par la variation des valeurs de processus P. Au titre de la variation des valeurs de processus P devant être utilisée pour le dénominateur de la division, l’écart-type de la valeur de processus P et/ou l’écart-type de l’écart D utilisé dans l’unité d’apprentissage 27 est adopté. Cependant, le dénominateur de la division devant être utilisé pour la normalisation ne se limite pas à ces variations dans les valeurs de processus P. De ce fait, la configuration du troisième mode de réalisation peut éliminer non seulement l’influence des valeurs de processus ayant des écarts qui restent grands mais aussi l’influence d’un changement accidentel dans les valeurs de processus, et ce qui peut permettre à l’observateur de reconnaître de manière hautement précise les valeurs de processus devant être mutuellement liées par une anomalie. La quantité de changement V peut être facilement comparée même entre des valeurs de processus ayant différents attributs 37 (par exemple, lorsque les grandeurs physiques devant être mesurées sont différentes, telles que la pression et le débit, ou lorsque les grandeurs physiques sont identiques mais les cibles sont différentes). Sur la base de l’organigramme de la FIG. 6 , es étapes du procédé d’aide à la surveillance de centrale et l’algorithme du programme d’aide à la surveillance de centrale seront décrits. D’abord, à l’étape S11, le modèle entraîné 28 est construit d’une manière telle que : les valeurs normales parmi les valeurs de processus P pour les cibles de surveillance 20 sont compressées sous la forme de données d’entrée ; et les données de sortie restaurées concordent avec les données d’entrée. Ensuite, les valeurs de processus Pm(tn) de m = 1 à M en totalité sont acquises à partir de la cible de surveillance 20 en une série chronologique de n = 1 à N. D’abord, « m = 1 et n = 1 » sont définis à l’étape S12, et la valeur de processus Pm(tn) est acquise à l’étape S13. Sur la base du modèle 28, la valeur de processus Pm(tn) est soumise à une compression/restauration de données, et la valeur de reproduite Rm(tn) est délivrée en sortie à l’étape S14. Ensuite, l’écart Dm(tn) entre la valeur reproduite Rm(tn) et la valeur de processus Pm(tn) est calculé à l’étape S15, puis le seuil S prédéfini est acquis à l’étape S16, et ensuite les deux sont comparés à l’étape S17. Tant que l’écart Dm(tn) ne dépasse pas le seuil S (OUI à l’étape S17), le traitement passe à l’étape S18 et ainsi la boucle des étapes S13 à S17 est exécutée pour une autre valeur de processus Pm+1(tn), et en outre, la boucle des étapes S13 à S18 est exécutée pour la valeur de processus en série chronologique Pm(tn+1) (S19 ; Non, Oui, FIN). Si l’écart Dm(tn) dépasse le seuil S (Non à l’étape S17), cela signifie qu’un signe d’anomalie est détecté, et la quantité de changement Vm(tn) de l’écart Dm(tn) à ce moment T de détection est calculée à l’étape S20. En outre, la boucle des étapes S13 à S17 est répétée de la même manière (S18 : Non, Oui), et une autre valeur de processus Pm+1(tn) devant être mutuellement liée par une anomalie est sélectionnée sur la base de sa quantité de changement Vm+1(tn) à l’étape S21. De plus ou en variante, au lieu d’utiliser le seuil S, par exemple, la quantité de changement Vm(tn) de l’écart Dm(tn) pour la totalité des valeurs de processus est calculée à l’étape S20, et les valeurs de processus devant être mutuellement liées par une anomalie sont sélectionnées comme étant TOP10. La quantité de processus sélectionnée est mise à jour ou ajoutée au contenu d’affichage sur l’afficheur 29 à l’étape S22, et ensuite, la boucle des étapes S13 à S18 est exécutée pour la valeur de processus en série chronologique Pm(tn+1) (S19 ; Non, Oui, FIN). Selon l’appareil d’aide à la surveillance de centrale d’au moins un mode de réalisation décrit ci-dessus, les valeurs de processus devant être liées par une anomalie peuvent être affinées de manière efficace et hautement fiable en sélectionnant les attributs des valeurs de processus mutuellement liées à partir de la quantité de changement des écarts, qui sont calculés sur la base du moment de détection du signe d’anomalie. Bien que certains modes de réalisation aient été décrits, ces modes de réalisation ont été présentés à titre d’exemple uniquement, et ne sont pas destinés à limiter la portée des inventions. En effet, les nouveaux procédés et systèmes décrits dans la présente peuvent être incorporés dans une variété d’autres formes ; en outre, diverses omissions, substitutions et divers changements dans la forme des procédés et systèmes décrits dans la présente peuvent être apportés sans s’écarter de l’esprit des inventions. Les revendications annexées et leurs équivalents sont destinés à couvrir de telles formes ou modifications qui relèveraient de la portée et de l’esprit des inventions. L’appareil d’aide à la surveillance de centrale décrit ci-dessus comporte : un dispositif de commande dans lequel un ou plusieurs processeurs, tels qu’une puce dédiée, une FPGA (matrice prédiffusée programmable par l’utilisateur), une GPU (unité de traitement graphique) et une CPU (unité centrale de traitement), sont hautement intégrés ; une mémoire telle qu’une ROM (mémoire morte) et une RAM (mémoire vive) ; un dispositif de stockage externe tel qu’un HDD (disque dur) et un SSD (disque statique à semi-conducteurs) ; un afficheur ; un dispositif d’entrée tel qu’une souris et un clavier ; et une interface de communication. L’appareil d’aide à la surveillance de centrale peut être réalisé par une configuration matérielle basée sur un ordinateur à usage général. Ainsi, les composants de l’appareil d’aide à la surveillance de centrale peuvent être obtenus par un processeur d’un ordinateur et peuvent être exploités par un programme d’aide à la surveillance de centrale. Le programme d’aide à la surveillance de centrale peut être fourni sous la forme dans laquelle il est préintégré dans une ROM ou un dispositif similaire. De plus ou en variante, le programme d’aide à la surveillance de centrale peut être fourni sous un format pouvant être installé ou un fichier exécutable stocké dans un support de stockage lisible par ordinateur tel qu’un CD-ROM, un CD-R, une carte mémoire, un DVD et une disquette (FD). De surcroît, le programme d’aide à la surveillance de centrale selon le présent mode de réalisation peut être stocké sur un ordinateur connecté à un réseau tel qu’Internet de façon à être fourni en étant téléchargé via le réseau. En outre, l’appareil d’aide à la surveillance de centrale peut également être configuré en connectant des modules séparés entre eux, qui accomplissent indépendamment les fonctions respectives des composants, via un réseau ou des lignes dédiées et en combinant ces modules de sorte que ces modules travaillent en combinaison. Appareil d’aide à la surveillance de centrale comprenant : une unité d’acquisition configurée pour acquérir des valeurs de processus d’une cible de surveillance ; une unité de reproduction configurée pour délivrer en sortie une valeur reproduite obtenue en utilisant un modèle pour la réalisation d’une compression/restauration de données sur les valeurs de processus acquises en temps réel ; une première unité de calcul configurée pour calculer des écarts entre les valeurs de processus et la valeur reproduite ; une unité de détection configurée pour détecter un signe d’anomalie de la cible de surveillance en fonction d’un seuil prédéfini et des écarts ; une deuxième unité de calcul configurée pour calculer une quantité de changement des écarts en fonction d’un moment auquel le signe d’anomalie est détecté ; et une unité de sélection configurée pour utiliser la quantité de changement pour la sélection d’une valeur de processus qui appartient à un autre attribut et liée à l’anomalie. Appareil d’aide à la surveillance de centrale selon la revendication 1, comprenant en outre : une première unité de traitement configurée pour calculer la moyenne des écarts dans les valeurs de processus acquises avant le moment auquel le signe d’anomalie est détecté ; et une deuxième unité de traitement configurée pour calculer la moyenne des écarts dans les valeurs de processus acquises après le moment auquel le signe d’anomalie est détecté, dans lequel la quantité de changement est calculée en utilisant les écarts soumis au calcul de moyenne. Appareil d’aide à la surveillance de centrale selon la revendication 1 ou la revendication 2, comprenant en outre une unité de normalisation configurée pour normaliser des écarts calculés pour obtenir des écarts normalisés, dans lequel la détection du signe d’anomalie et la sélection de l’anomalie liée sont réalisées en fonction des écarts normalisés. Appareil d’aide à la surveillance de centrale selon la revendication 1 ou la revendication 2, comprenant en outre une unité d’apprentissage configurée pour amener un modèle à apprendre d’une manière telle que : des valeurs normales des valeurs de processus sont compressées sous la forme de données d’entrée ; et des données de sortie restaurées concordent avec les données d’entrée. Appareil d’aide à la surveillance de centrale selon la revendication 1 ou la revendication 2, comprenant en outre un afficheur configuré pour afficher un attribut d’une valeur de processus devant être liée par une anomalie. Procédé d’aide à la surveillance de centrale comprenant les étapes de : l’acquisition de valeurs de processus d’une cible de surveillance ; la sortie d’une valeur reproduite obtenue en utilisant un modèle pour la réalisation d’une compression/restauration de données sur les valeurs de processus acquises en temps réel ; le calcul d’écarts entre les valeurs de processus et la valeur reproduite ; la détection d’un signe d’anomalie de la cible de surveillance en fonction d’un seuil prédéfini et des écarts ; le calcul d’une quantité de changement des écarts en fonction d’un moment auquel le signe d’anomalie est détecté ; et l’utilisation de la quantité de changement pour la sélection d’une valeur de processus qui appartient à un autre attribut et liée à l’anomalie. Programme lisible par ordinateur d’aide à la surveillance de centrale qui permet à un ordinateur de réaliser : un processus d’acquisition consistant à acquérir des valeurs de processus d’une cible de surveillance ; un processus de sortie consistant à délivrer en sortie une valeur reproduite obtenue en utilisant un modèle pour la réalisation d’une compression/restauration de données sur les valeurs de processus acquises en temps réel ; un processus de calcul consistant à calculer des écarts entre les valeurs de processus et la valeur reproduite ; un processus de détection consistant à détecter un signe d’anomalie de la cible de surveillance en fonction d’un seuil prédéfini et des écarts ; un autre processus de calcul consistant à calculer une quantité de changement des écarts en fonction d’un moment auquel le signe d’anomalie est détecté ; et un processus de sélection consistant à utiliser la quantité de changement pour la sélection d’une valeur de processus qui appartient à un autre attribut et liée à l’anomalie.