(57)【要約】【課題】  異常検出システムにおいて使用する特徴量及びその特徴量を計算するための条件を最適化することにより異常検出性能を向上させる。【解決手段】  一又は複数の時系列データを読み込む時系列データ読込部、該データに対応づけて監視対象が正常な状態であるか否かを示すラベルを読み込むラベル読込部、測定指標，特徴量の種類，パラメータを１つのノードとし、ノードの組み合わせを定義する個体情報を記憶する個体群記憶部、個体情報にもとづき時系列データを用いて特徴量を計算し得られた特徴量とラベルを有するレコードを記録する特徴量計算部、レコードの一部を用いてＭＴシステムのモデルを作成し、モデルにもとづきレコードの他の一部を用いて距離を計算するモデル処理部、距離を用いて評価値を計算し個体情報を順位付けする評価値計算部、個体情報の順位付け情報にもとづき個体情報の選択又は変更を行い個体群記憶部を更新する遺伝子操作部を備える。【選択図】  図１
2020052460.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生物の進化を数学的に模擬した最適化手法である遺伝的操作を用いて、監視対象の異常検出を最適化する異常検出システムであって、
監視対象について測定して得られた一又は複数の時系列データを読み込む時系列データ読込部と、
前記時系列データに対応づけて、監視対象が正常な状態であるか否かを示すラベルを読み込むラベル読込部と、
監視対象の測定指標と、特徴量の種類と、前記特徴量の計算に用いられるパラメータとを１つのノードとし、複数のノードの組み合わせを定義する個体情報からなる個体群を記憶する個体群記憶部と、
前記個体情報にもとづいて、前記時系列データを用いて特徴量を計算し、得られた特徴量と前記時系列データに対応するラベルを有するレコードを記録する特徴量計算部と、
前記レコードの一部を用いてＭＴ（マハラノビス・タグチ）システムのモデルを作成し、前記モデルにもとづき前記レコードの他の一部を用いてマハラノビス距離を計算するモデル処理部と、
前記マハラノビス距離を用いて評価値を計算し、この評価値にもとづき前記個体情報を順位付けする評価値計算部と、
前記個体情報の順位付け情報にもとづき前記個体情報の選択又は変更を行って、前記個体群記憶部を更新する遺伝子操作部と、を備える
ことを特徴とする異常検出システム。
【請求項２】
前記モデル処理部が、
監視対象が正常な状態である時系列データの一部を用いて計算して得られたレコードを用いて前記モデルを作成し、
監視対象が正常な状態である時系列データの他の一部又は全部を用いて計算して得られたレコードと、監視対象が正常な状態でない時系列データの一部又は全部を用いて計算して得られたレコードを用いて、それぞれのレコードに対応する前記マハラノビス距離を計算する
ことを特徴とする請求項１記載の異常検出システム。
【請求項３】
前記ＭＴシステムのモデルが、Maharanobis  Taguchi法、Maharanobis  Taguchi  Afjoint法、Recognition  Taguchi法、Taguchi法、及びTaguchi  Schmidt法のいずれかで用いられる、前記マハラビノス距離を算出するための式であることを特徴とする請求項１又は２記載の異常検出システム。
【請求項４】
前記測定指標が、温度、湿度、振動、変位、速度、加速度、回転角、角速度、角加速度、電圧、電流、光量、音、及び圧力の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の異常検出システム。
【請求項５】
前記測定指標が、寸法、色、欠陥、排出数、透過度、重量、強度、及び表面粗さの少なくともいずれかであることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の異常検出システム。
【請求項６】
前記特徴量が、前記時系列データにおける測定値、前記時系列データのある時間的幅の平均値，最大値，最小値，中央値，標準偏差，最大値-最小値，1σ確率，3σ確率，第1四分位数，第3四分位数、前記時系列データのヒストグラムの最頻値，尖度，歪度、前記時系列データの周波数特性におけるピーク位置，ピーク値，重心位置、田口法による変化量，存在量の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の異常検出システム。
【請求項７】
前記遺伝的操作部が、
前記評価値が高い個体情報を次世代に残すエリート保存部と、
前記評価値にもとづいて、一定の確率で個体情報を次世代に残す選択部と、
２つの個体情報の一部を相互に交換する交叉処理部と、
選択された１つの個体情報の一部又は全部をランダムに書き換える突然変異部と、を有する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の異常検出システム。
【請求項８】
前記時系列データ読込部により検査用の時系列データが入力され、前記特徴量計算部により最も評価値の高い個体情報にもとづき前記検査用の時系列データを用いて特徴量が計算されて当該特徴量を有するレコードが記憶され、当該レコードを用いて前記モデル処理部により計算されたマハラビノス距離が一定の閾値の範囲に存在するか否かにもとづいて、異常の有無を判定する異常検出部を備えた
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の異常検出システム。
【請求項９】
生物の進化を数学的に模擬した最適化手法である遺伝的操作を用いて、監視対象の異常検出を最適化する異常検出プログラムであって、
コンピュータを、
監視対象について測定して得られた一又は複数の時系列データを読み込む時系列データ読込部、
前記時系列データに対応づけて、監視対象が正常な状態であるか否かを示すラベルを読み込むラベル読込部、
監視対象の測定指標と、特徴量の種類と、前記特徴量の計算に用いられるパラメータとを１つのノードとし、複数のノードの組み合わせを定義する個体情報からなる個体群を記憶する個体群記憶部、
前記個体情報にもとづいて、前記時系列データを用いて特徴量を計算し、得られた特徴量と前記時系列データに対応するラベルを有するレコードを記録する特徴量計算部、
前記レコードの一部を用いてＭＴ（マハラノビス・タグチ）システムのモデルを作成し、前記モデルにもとづき前記レコードの他の一部を用いてマハラノビス距離を計算するモデル処理部、
前記マハラノビス距離を用いて評価値を計算し、この評価値にもとづき前記個体情報を順位付けする評価値計算部、及び、
前記個体情報の順位付け情報にもとづき前記個体情報の選択又は変更を行って、前記個体群記憶部を更新する遺伝子操作部として機能させる
ことを特徴とする異常検出プログラム。
【請求項１０】
前記遺伝的操作部が、
前記評価値が高い個体情報を次世代に残すエリート保存部、
前記評価値にもとづいて、一定の確率で個体情報を次世代に残す選択部、
２つの個体情報の一部を相互に交換する交叉処理部、及び、
選択された１つの個体情報の一部又は全部をランダムに書き換える突然変異部を有する
ことを特徴とする請求項９記載の異常検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視対象の異常を検出する異常検出技術に関し、特に異常検出処理を最適化する異常検出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、異常検出技術として、ＭＴ（マハラノビス・タグチ）システムを用いる方法が、存在している。ＭＴシステムを用いた異常検出では、正常な状態の監視対象について測定して得られた測定データを用いて、異常検出のアルゴリズムを構築できるという利点がある。
一方、測定データから取得し得る特徴量には様々なものがあるため、ＭＴシステムを用いた異常検出において、どのような特徴量を用いることが最適であるかを見つけ出すことは、困難であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２００８−５４６０４６号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】マハラノビス距離を適用した切削異常監視に関する研究（精密工学会誌Vol.65,No,9,1999 1325-1329）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、ＭＴシステムを用いた異常検出に関する技術として、特許文献１に記載のマハラノビスの距離の遺伝的アルゴリズムの方法を挙げることができる。この方法によれば、マハラノビスの距離にもとづいて遺伝的アルゴリズムを遂行することにより、複数の変数の所望の部分集合を識別することが可能とされている。
しかしながら、この方法は、複数の特徴量をＭＴシステムによる計算に用いるか否かを遺伝的アルゴリズムによる進化的計算によって決定するものであるため、特徴量を計算するためのパラメータが最適であるかは分からず、更に特徴量が膨大な数になった場合には、最適な異常検出方法が得られたと判断することが難しい場合があった。
【０００６】
また、特許文献２には、マハラノビスの距離を適用する対象として、切削工具の振動が選択され、その特徴量として田口法による変化量と存在量が使用されている。そして、これらの特徴量を計算するための標本線の引き方を、遺伝的アルゴリズムによる進化的計算によって最適化するものであった。
この手法は、特徴量として田口法による変化量と存在量を用いるものであるため、ＭＴシステムを用いた異常検出において、どのような特徴量を用いることが最適であるかを見つけ出すことが困難であるという課題を、解消可能なものではなかった。
【０００７】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、異常検出システムにおいて、監視対象についての時系列データを取得し、この時系列データから機械的に多数の特徴量を計算すると共に、使用する特徴量及びその特徴量を計算するための条件を自動で最適化することで、異常検出性能を向上させることが可能な異常検出システム及び異常検出プログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明の異常検出システムは、生物の進化を数学的に模擬した最適化手法である遺伝的操作を用いて、監視対象の異常検出を最適化する異常検出システムであって、監視対象について測定して得られた一又は複数の時系列データを読み込む時系列データ読込部と、前記時系列データに対応づけて、監視対象が正常な状態であるか否かを示すラベルを読み込むラベル読込部と、監視対象の測定指標と、特徴量の種類と、前記特徴量の計算に用いられるパラメータとを１つのノードとし、複数のノードの組み合わせを定義する個体情報からなる個体群を記憶する個体群記憶部と、前記個体情報にもとづいて、前記時系列データを用いて特徴量を計算し、得られた特徴量と前記時系列データに対応するラベルを有するレコードを記録する特徴量計算部と、前記レコードの一部を用いてＭＴ（マハラノビス・タグチ）システムのモデルを作成し、前記モデルにもとづき前記レコードの他の一部を用いてマハラノビス距離を計算するモデル処理部と、前記マハラノビス距離を用いて評価値を計算し、この評価値にもとづき前記個体情報を順位付けする評価値計算部と、前記個体情報の順位付け情報にもとづき前記個体情報の選択又は変更を行って、前記個体群記憶部を更新する遺伝子操作部とを備える構成としてある。
【０００９】
また、本発明の異常検出プログラムは、生物の進化を数学的に模擬した最適化手法である遺伝的操作を用いて、監視対象の異常検出を最適化する異常検出プログラムであって、コンピュータを、監視対象について測定して得られた一又は複数の時系列データを読み込む時系列データ読込部、前記時系列データに対応づけて、監視対象が正常な状態であるか否かを示すラベルを読み込むラベル読込部、監視対象の測定指標と、特徴量の種類と、前記特徴量の計算に用いられるパラメータとを１つのノードとし、複数のノードの組み合わせを定義する個体情報からなる個体群を記憶する個体群記憶部、前記個体情報にもとづいて、前記時系列データを用いて特徴量を計算し、得られた特徴量と前記時系列データに対応するラベルを有するレコードを記録する特徴量計算部、前記レコードの一部を用いてＭＴ（マハラノビス・タグチ）システムのモデルを作成し、前記モデルにもとづき前記レコードの他の一部を用いてマハラノビス距離を計算するモデル処理部、前記マハラノビス距離を用いて評価値を計算し、この評価値にもとづき前記個体情報を順位付けする評価値計算部、及び、前記個体情報の順位付け情報にもとづき前記個体情報の選択又は変更を行って、前記個体群記憶部を更新する遺伝子操作部として機能させる構成としてある。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、異常検出システムにおいて、監視対象についての時系列データを取得し、この時系列データから機械的に多数の特徴量を計算すると共に、使用する特徴量及びその特徴量を計算するための条件を自動で最適化することで、異常検出性能を向上させることが可能な異常検出システム及び異常検出プログラムの提供が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第一実施形態に係る異常検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る常検出装置のノード記憶部のレイアウトを示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係る異常検出装置で用いられる特徴量をサンプリングする時系列データのある時間的幅の例を示す説明図である。
【図４】本発明の実施形態に係る異常検出装置で用いられる特徴量を算出するあるスタート時刻、幅（時間間隔）の例を示す説明図である。
【図５】本発明の実施形態に係る異常検出装置の個体群記憶部のレイアウトを示す図である。
【図６】本発明の実施形態に係る異常検出装置で用いられる個体情報の構造を示す説明図である。
【図７】本発明の実施形態に係る異常検出装置の時系列データ記憶部における速度記憶テーブルのレイアウトを示す図である。
【図８】本発明の実施形態に係る異常検出装置の時系列データ記憶部における振動記憶テーブルのレイアウトを示す図である。
【図９】本発明の実施形態に係る異常検出装置の時系列データ記憶部における温度記憶テーブルのレイアウトを示す図である。
【図１０】本発明の実施形態に係る異常検出装置の時系列データ記憶部におけるラベル記憶テーブルのレイアウトを示す図である。
【図１１】本発明の実施形態に係る異常検出装置の特徴量記憶部のレイアウトを示す図である。
【図１２】本発明の第一実施形態の異常検出装置による処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施形態に係る異常検出装置による処理手順における遺伝子操作の処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第二実施形態に係る異常検出装置の構成を示すブロック図である。
【図１５】本発明の第二実施形態に係る異常検出装置による処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の異常検出システム、及び異常検出プログラムの実施形態について詳細に説明する。ただし、本発明は、以下の実施形態の具体的な内容に限定されるものではない。
【００１３】
［第一実施形態］
まず、本発明の第一実施形態に係る異常検出システム、及び異常検出プログラムの第一実施形態について、図面を参照して説明する。
本実施形態の異常検出システムは、生物の進化を数学的に模擬した最適化手法である遺伝的操作を用いて、監視対象の異常検出を最適化するものである。
【００１４】
具体的には、図１に示すように、本実施形態の異常検出システムに対応する異常検出装置１は、ノード記憶部１０、個体生成部１１、個体群記憶部１２、時系列データ読込部１３、時系列データ記憶部１４、ラベル読込部１５、特徴量計算部１６、特徴量記憶部１７、モデル処理部１８、評価値計算部１９、評価結果記憶部２０、及び遺伝子操作部２１を備えている。
【００１５】
本実施形態の異常検出装置１におけるこれらの各構成は、図１に示すように一個の情報処理装置に全て備えることができる。また、これらの各構成は、複数の情報処理装置からなる異常検出システムの各装置に分散して備えてもよい。これは、後述する第二実施形態についても同様である。
【００１６】
ノード記憶部１０は、後述する個体情報を構成するノード（遺伝子に相当する）を記憶する。各ノードは、図２に示すように、監視対象の測定指標、特徴量の種類、及び特徴量の計算に用いられるパラメータの組み合わせにより構成される。
測定指標としては、装置などから取得されるプロセスデータと、製品などから取得される検査データを挙げることができる。
【００１７】
プロセスデータとしては、温度、湿度、振動、変位、速度、加速度、回転角、角速度、角加速度、電圧、電流、光量、音、圧力等を挙げることができる。
検査データとしては、寸法（サイズ、円形度など）、色、欠陥（数、サイズなど）、排出数、透過度、重量、強度、及び表面粗さ等を挙げることができる。なお、検査データは、検査する項目だけ存在するため、これ以外にも多くのものが想定され得る。
測定指標として、このようなプロセスデータと検査データを組合わせて用いることにより、異常検知の性能の向上を図ることが可能である。
【００１８】
また、ノードとして、特徴量の計算において何も処理を行わないものを用いるも好ましい。このような何も処理を行わないものを用いることにより、例えば個体情報を生成するための初期ノード数の設定値が多すぎた場合などに、実質的なノード数を減らすことができる。
【００１９】
特徴量の種類としては、時系列データにおける測定値、時系列データのある時間的幅の平均値，最大値，最小値，中央値，標準偏差，最大値-最小値，１σ確率，３σ確率，第１四分位数，第３四分位数、前記時系列データのヒストグラムの最頻値，尖度，歪度、前記時系列データの周波数特性におけるピーク位置，ピーク値，重心位置、田口法による変化量，存在量等を挙げることができる。図３に、このような特徴量をサンプリングする、時系列データのある時間的幅の例を示す。
パラメータとしては、時系列データにおける特徴量を算出するスタート時刻、幅（時間間隔）、周波数領域、周波数領域の分割数等を挙げることができる。図４に、このような特徴量を算出するあるスタート時刻、幅（時間間隔）の例を示す。
【００２０】
周波数特性は、高速フーリエ変換、又はウェーブレット変換で計算することによって得ることができ、例えば、得られたパワースペクトルの重心位置として用いることができる。
高速フーリエ変換によるパワースペクトルの重心位置は、以下の式を用いて計算できる。
【数１】
2020052460.tif 000003
【００２１】
また、異なる周波数領域ごとに重心位置を取ることなどによって、１つの時系列データから複数の周波数特性を算出することもできる。例えば、低周波領域、中周波領域、及び高周波領域のそれぞれにおいて重心位置を計測することにより、各周波数特性を計算することができる。また、周波数の分割を細かくすることにより、その分解能分だけ周波数特性を得ることも可能である。
さらに、１つの時系列データにおける異なる周波数領域ごとに、同一種類の特徴量を得ることも可能である。
【００２２】
個体生成部１１は、ノード記憶部１０に記憶されているノードを用いて、複数のノードの組み合わせを定義する個体情報を生成する。個体情報は、監視対象の測定指標、特徴量の種類、及び特徴量に対応するパラメータ（特徴量を計算するための条件）を有する複数のノードからなる。個体生成部１１は、このような個体情報をランダムに複数生成して、個体群記憶部１２に記憶させることができる。
【００２３】
個体群記憶部１２は、図５に示すように、個体生成部１１によって生成された複数の個体情報からなる個体群を記憶する。各個体情報は、個体情報の識別情報（個体番号）ごとに、個体群記憶部１２に記憶させることができる。図６に、個体情報の構造の例を示す。
【００２４】
本実施形態では、同一のノードの組み合わせからなる個体情報は、同一のものとして用いることができる。
すなわち、後述する特徴量計算部１６によって、個体情報における各ノードの特徴量は、個体群記憶部１２に記憶されている順番で計算することができるが、これに限定されるものではなく、任意の順番で計算してもよい。
【００２５】
また、個体群として、一の世代又は複数の世代を個体群記憶部１２に記憶させてもよい。この場合、各個体情報は、世代番号及び個体番号ごとに記憶させることができる。後述する評価値計算部１９では、世代ごとに個体情報を順位付けして、順位付け情報を評価結果記憶部２０に記憶させることができるようになっている。
【００２６】
時系列データ読込部１３は、監視対象について測定して得られた一又は複数の時系列データを読み込んで、時系列データ記憶部１４に記憶させる。
時系列データ記憶部１４は、測定指標ごとに、測定値を記憶するテーブルを有するものとすることができる。例えば、図７に示すような速度記憶テーブル１４１、図８に示すような振動記憶テーブル１４２、図９に示すような温度記憶テーブル１４３等を有するものとすることができる。これらのテーブルには、時刻ごとに、それぞれの実測データが記憶される。
【００２７】
なお、異常検出装置１において時系列データを記憶させる構成は、このような時系列データ記憶部１４の形態に限定されるものではないことは言うまでもない。例えば、一部の時系列データを一つのテーブルにまとめて、他の時系列データを個別に記憶させるようにすることなども勿論可能である。
【００２８】
ラベル読込部１５は、時系列データに対応づけて、監視対象が正常な状態であるか否かを示すラベルを読み込む。読み込まれたラベルは、図１０に示すように、時系列データ記憶部１４において、時刻ごとにラベルを記憶するラベル記憶テーブル１４４に記憶させることができる。
【００２９】
なお、時系列データ記憶部１４に時系列データを記憶させるにあたっては、予め設定した時系列データのサンプリング周期にもとづき時系列データを測定して、これを時系列データ読込部１３により読み込んで、時系列データ記憶部１４に記憶させることができる。
【００３０】
特徴量計算部１６は、個体群記憶部１２に記憶された個体情報にもとづいて、特徴量を時系列データ記憶部１４における時系列データを用いて計算し、得られた各特徴量を当該個体情報についての当該時系列データに対応するレコードとして、特徴量記憶部１７に記録する（記憶させる）。
また、特徴量計算部１６は、計算に用いた当該時系列データに対応するラベルを時系列データ記憶部１４におけるラベル記憶テーブル１４４から取得して、特徴量記憶部１７における対応するレコードに記憶させる。図５に示した個体群記憶部１２における個体番号１について、特徴量記憶部１７に記憶されるレコードの例を図１１に示す。
【００３１】
なお、異常検出装置１においてラベル記憶部を設けて、時系列データに対応づけてラベルを記憶させ、特徴量計算部１６によりラベル記憶部に記憶されたラベルを用いて、特徴量記憶部１７におけるレコードに対応付けてラベルを記憶させてもよい。また、異常検出装置１においてラベル設定部を設けて、ラベル設定部により、ラベル読込部１５により読み込まれたラベルを用いて、特徴量記憶部１７におけるレコードに対応付けてラベルを記憶させてもよく、ラベル設定部により、ラベル記憶部に記憶されたラベルを用いて、特徴量記憶部１７におけるレコードに対応付けてラベルを記憶させてもよい。
【００３２】
なお、特徴量計算部１６が複数のノードについての特徴量を算出するにあたり、対応する時系列データが存在しない場合は、最も近い時刻のデータを同時刻とみなしたり、個体情報における他のノードの最小のサンプリング周期に併せて特徴量を算出したりすることなどよって補完することが可能である。
例えば、図８に示す振動と図９に示す温度は１秒ごとに時系列データが取得され、図７に示す速度が３秒ごとに取得されている場合、速度の時系列データについて上記のように、最も近い時刻のデータを同時刻とみなしたり、最小のサンプリング周期に時系列データを揃えたりすることにより、特徴量を算出することが可能であり、またそれぞれに対応するラベルを記憶させることも可能である。
【００３３】
モデル処理部１８は、個体情報ごとに、特徴量記憶部１７における、監視対象が正常な状態である時系列データにもとづき計算されたレコード（ラベルが正常のもの。以下、正常レコードと称する）の特徴量を用いて、ＭＴ（マハラノビス・タグチ）システムのモデルを作成する。
【００３４】
ここで、複数の正常レコードの一部をモデル作成のために使用し、正常レコードの他の一部又は全部と、監視対象が正常な状態でない時系列データにもとづき計算されたレコード（ラベルが異常のもの。以下、異常レコードと称する）の一部又は全部とをマハラノビス距離を計算して評価値を算出するために用いることが好ましい。このため、本実施形態の異常検出装置１において、正常レコードを２つにわけるための分割部を設けてもよい。
【００３５】
ＭＴシステムのモデルとして、例えば、以下のものを用いることができる。
＜Maharanobis Taguchi法＞
【数２】
2020052460.tif 000004
【００３６】
＜Maharanobis Taguchi Afjoint法＞
【数３】
2020052460.tif 000005
【００３７】
＜Recognition Taguchi法＞
【数４】
2020052460.tif 000006
【００３８】
【数５】
2020052460.tif 000007
【００３９】
【数６】
2020052460.tif 000008
この他に、Taguchi法、Taguchi Schmidt法などによるＭＴシステムのモデルを用いる
ことも可能である。
【００４０】
また、モデル処理部１８は、個体情報ごとに、特徴量記憶部１７における正常レコードと、異常レコードを用いて、上記モデルにもとづいて、正常レコードと異常レコードのそれぞれについてのマハラノビス距離を計算する。
【００４１】
評価値計算部１９は、モデル処理部１８により計算されたマハラノビス距離を用いて評価値を計算し、個体情報の個体番号ごとに評価結果記憶部２０に記憶させることができる。
このとき、例えば、正常レコードを用いて算出された距離の平均値と、異常レコードを用いて算出された距離の平均値の差を評価値として算出することができる。この場合、平均値の差が大きいほど、良い評価値であると判断することができる。
【００４２】
また、評価値として、正常レコードの距離最大値と異常レコードの距離最小値の差や、閾値を有意水準などで決めてラベルと計算結果の一致率や感度、特異性等を用いることができる。評価値として何を用いるかは、異常検知として偽陰性と偽陽性のどちらを問題視するかということにもとづいて、決定することが可能である。
【００４３】
また、評価値計算部１９は、個体群記憶部１２に記憶されている全ての個体情報（又は１世代分の個体情報）につき評価値を計算し終えて評価結果記憶部２０に記憶させた場合などに、これらの評価値にもとづき個体情報を順位付け（ランキング）して、得られた順位付け情報を評価結果記憶部２０に記憶させることができる。
【００４４】
さらに、評価値計算部１９は、異常検出装置１による当該異常検出処理を終了するか否かを判定するための終了判定を行うことができる。終了判定は、終了条件を満たすか否かにもとづき行うことができ、終了条件を満たす場合、異常検出処理を終了させることができる。
そして、評価結果記憶部２０に記憶された最も評価値の高い個体番号に対応する個体情報が、異常検出処理を行うための最適化された個体情報として得られる。また、この最適化された個体情報対応するモデルを、当該個体情報を用いる場合のＭＴシステムによる距離の算出に好適に用いることができる。
【００４５】
終了条件としては、予め設定した全ての世代の個体群について異常検出処理を完了した場合や、一定の世代数以上で進化が発生していない場合などを挙げることができる。
進化が発生していない場合とは、評価値が、比較対象の時点よりも改善されない場合である。したがって、一定の世代数について異常検出処理を行って評価値が改善されていなければ、進化していないと判定できる。
【００４６】
なお、評価値計算部１９からこの終了判定の機能を分離して、本実施形態の異常検出装置１において終了判定を行うための終了判定部を備えてもよい。
【００４７】
遺伝子操作部２１は、評価結果記憶部２０における個体情報の順位付け情報にもとづいて、個体情報の選択又は変更を行って、個体群記憶部１２を更新する。
具体的には、遺伝子操作部２１は、評価値が高い個体情報を次世代に残すエリート個体保存部と、評価値にもとづいて、一定の確率で個体情報を次世代に残す個体選択部と、２つの個体情報の一部を相互に交換する交叉部と、選択された１つの個体情報の一部又は全部をランダムに書き換える突然変異部とを有するものとすることができる。
【００４８】
エリート個体保存部は、各世代の個体群において、一番評価値の良い個体情報を、無条件で次世代に残す処理を行うことができる。
個体選択部は、各世代の個体群において、評価値の順位の高い個体情報を高い確率で次世代に残す処理を行うことができる。
【００４９】
交叉部は、交叉処理として、複数の個体情報の各ノードの配列における同一（ノード番号）の並びについて、ある確率で入れ替える１様交叉を行うことができる。また、交叉部は、交叉処理として、各ノードの配列における同一の並びの１点を境として、一方の配列を相互に入れ替える１点交叉や、同一の並びの複数点を境として配列を相互に入れ替える複数点交叉を行うこともできる。
突然変異部は、突然変異処理として、個体情報ごとに一定の確率でその個体情報の一部を書き換えたり、その個体情報の全てを書き換えることができる。
【００５０】
なお、同じ個体情報にもとづいて生成された同系列個体が増えると、多様性が失われて進化が袋小路（数学的に局所解に陥った状態）に入ってしまう。一方、同系列以外の個体を増やしすぎると、ランダム探索に近づき、効率的な進化が行われない。
そこで、学習初期では多様性を持たせるために、同系列以外の個体を増やすように突然変異部による処理を行い、学習中期では効率的な進化を実施するために、個体選択部により同系列を増やすことが好ましい。また、進化が止まった場合には、再度多様性を持たせるために突然変異部により同系列以外を増やすことなどを好適に行うことができる。
【００５１】
そして、遺伝子操作部２１は、新たな世代の個体群を生成して、個体群記憶部１２に記憶させる。このとき、遺伝子操作部２１は、前の世代の個体群を上書きすることにより、個体群記憶部１２を更新することができる。また、複数世代の個体群を世代ごとに記憶させることにより、個体群記憶部１２を更新することもできる。
【００５２】
ところで、本実施形態の異常検出装置１を用いて監視対象の異常検出を行う場合には、本実施形態の異常検出装置１において、異常の有無を判定する異常検出部を備えたものとすることが好ましい。
具体的には、時系列データ読込部１３により検査用の時系列データが入力され、特徴量計算部１６により最も評価値の高い個体情報にもとづき検査用の時系列データを用いて特徴量が計算されて当該特徴量を有するレコードが記憶され、当該レコードを用いてモデル処理部１８により計算されたマハラビノス距離が一定の閾値の範囲に存在するか否かにもとづいて、異常検出部により異常の有無を判定させることが好ましい。
【００５３】
次に、本実施形態の異常検出装置による処理手順について、図１２及び図１３を参照して説明する。
まず、異常検出装置１における時系列データ読込部１３が、時系列データを読み込んで、時系列データ記憶部１４に記憶させる（ステップ１０）。また、ラベル読込部１５が、各時系列データに対応するラベルを読み込んで、時系列データ記憶部１４に記憶させる（ステップ１１）。なお、ラベル読込部１５のよるラベルの読み込みは、後述するＭＴシステムによる処理の実行前であれば、その他のタイミングで行うことができる。
【００５４】
そして、個体生成部１１によって、初期個体群が生成される（ステップ１２）。
このとき、個体生成部１１は、ノード記憶部１０に記憶されているノードを用いて、複数のノードの組み合わせを定義する個体情報をランダムに複数生成して、個体情報の個体番号ごとに個体群記憶部１２に記憶させることができる。
また、個体生成部１１は、複数の個体情報からなる個体群を一つの世代として、世代番号ごとに複数の世代の個体群を個体群記憶部１２に記憶させることもできる。
【００５５】
次に、特徴量計算部１６は、個体群記憶部１２における個体群の世代ごとに、個体群における全ての個体情報について、時系列データ記憶部１４における時系列データを用いて特徴量を計算し、得られた各特徴量を当該個体情報についての当該時系列データに対応するレコードとして、特徴量記憶部１７に記憶させる（ステップ１３、１４、１５）。
【００５６】
次に、モデル処理部１８は、ＭＴシステムによる処理を実行する（ステップ１６）。
具体的には、モデル処理部１８は、個体情報ごとに、特徴量記憶部１７における正常レコードの一部を用いて、ＭＴシステムのモデルを作成する。
また、モデル処理部１８は、個体情報ごとに、特徴量記憶部１７における正常レコードの他の一部又は全部と異常レコードの一部又は全部を用いて、上記モデルにもとづきそれぞれについてのマハラノビス距離を算出する。
【００５７】
次に、評価値計算部１９は、個体情報ごとに、正常レコードを用いて算出された距離の平均値などと、異常レコードを用いて算出された距離の平均値などを比較して評価値を計算し、得られた評価値を評価結果記憶部２０に個体情報の個体番号ごとに記憶させる（ステップ１７）。
そして、当該世代の全ての個体情報について、特徴量の計算から評価値の記憶までの処理を繰り返し実行する。
【００５８】
次に、評価値計算部１９は、評価結果記憶部２０に記憶されている評価値にもとづいて、個体情報の順位付けを行う（ステップ１８）。
また、評価値計算部１９は、終了条件が満たされているか否かの判定処理を行う（ステップ１９）。終了条件が満たされている場合、異常検出装置１による処理を終了する。
【００５９】
終了条件が満たされていない場合、遺伝子操作部２１は、遺伝子操作処理を実行する（ステップ２０）。
具体的には、図１２に示すように、遺伝子操作部２１におけるエリート個体保存部は、最も評価値の高い個体情報を次世代の個体群の個体情報として選択する（ステップ３０）。
また、遺伝子操作部２１における個体選択部は、評価値の順位の高い個体情報ほど高い確率で次世代の個体群の個体情報として選択する（ステップ３１）。
【００６０】
さらに、遺伝子操作部２１における交叉部は、エリート個体保存部により選択された個体情報と、個体選択部により選択された個体情報に対して、交叉処理を実行して、新たな個体情報を生成する（ステップ３２）。
また、遺伝子操作部２１における突然変異部は、エリート個体保存部により選択された個体情報と、個体選択部により選択された個体情報にもとづいて、またはこれらの個体情報を用いることなく、突然変異処理を行い、新たな個体情報を生成する（ステップ３３）。
なお、エリート個体保存部、個体選択部、交叉部、突然変異部による各処理の順序を、各処理を実行可能な順序の範囲で入れ替えて実行してもよい。
【００６１】
このような本実施形態によれば、異常検出システムにおいて、監視対象についての時系列データを取得し、この時系列データから機械的に多数の特徴量を計算すると共に、使用する特徴量及びその特徴量を計算するための条件を自動で最適化することで、異常検出性能を向上させることが可能である。
【００６２】
［第二実施形態］
次に、本発明の第二実施形態に係る異常検出システム、及び異常検出プログラムについて、図１４及び図１５を参照して説明する。
本実施形態の異常検出システムに対応する異常検出装置１ａは、図１４に示すように、ノード記憶部１０ａ、個体生成部１１ａ、個体群記憶部１２ａ、時系列データ読込部１３ａ、時系列データ記憶部１４ａ、ラベル読込部１５ａ、特徴量計算部１６ａ、特徴量記憶部１７ａ、モデル処理部１８ａ、評価値計算部１９ａ、評価結果記憶部２０ａ、及び遺伝子操作部２１ａを備えている。また、個体群記憶部１２ａは、親個体群記憶部１２１ａと子個体群記憶部１２２ａを備えている。
【００６３】
本実施形態の異常検出装置１ａにおけるノード記憶部１０ａ、時系列データ読込部１３ａ、時系列データ記憶部１４ａ、ラベル読込部１５ａ、評価結果記憶部２０ａは、第一実施形態と同様のものとすることができる。また、本実施形態の異常検出装置１ａにおけるその他の構成についても、以下に説明する点を除いて、第一実施形態と同様のものとすることができる。
【００６４】
個体生成部１１ａは、ノード記憶部１０ａに記憶されているノードを用いて、複数のノードの組み合わせを定義する個体情報を生成する。このとき、個体生成部１１ａは、複数の個体情報をランダムに生成することができる。
また、本実施形態における個体生成部１１ａは、個体情報として、複数の親個体情報をランダムに生成し、これら親個体情報からなる初期の親個体群を親個体群記憶部１２１ａに記憶させることができる。
【００６５】
遺伝子操作部２１ａは、親個体群記憶部１２１ａにおける親個体情報に対して遺伝子操作を実行する。
具体的には、まず、親個体群記憶部１２１ａにおける親個体群からランダムに、子個体情報を生成する親個体情報を選択する。
【００６６】
そして、遺伝子操作部２１ａにおける交叉部は、選択された親個体情報に対して交叉処理を実行して、複数の子個体情報を生成し、これら子個体情報からなる子個体群を子個体群記憶部１２２ａに記憶させることができる。
【００６７】
また、遺伝子操作部２１ａにおける突然変異部は、ノード記憶部１０ａに記憶されている監視対象の測定指標、特徴量の種類、及び特徴量に対応するパラメータを用いて、選択された親個体情報に対して突然変異処理を実行して、一定の確率で親個体情報の一部を書き換えたり、その全てを書き換えることによって得られた子個体情報からなる子個体群を子個体群記憶部１２２ａに記憶させることができる。また、突然変異部は、突然変異処理として、ノード記憶部１０ａに記憶されているノードを用いて、新しい個体情報を生成することもできる。ノードにおける監視対象の測定指標、特徴量の種類、及びパラメータの組み合わせを変更することにより、子個体情報におけるノード自体を変更してもよい。
【００６８】
さらに、遺伝子操作部２１ａは、評価結果記憶部２０ａにおける子個体情報の順位付け情報にもとづいて、一番評価値の良い子個体情報及び確率で選択された子個体情報を、親個体群からランダムに選択された上記の親個体情報と入れ替えることなどによって、親個体群記憶部１２１ａにおける親個体情報を更新することができる。
【００６９】
特徴量計算部１６ａは、子個体群記憶部１２２ａから子個体情報を入力して、その子個体情報にもとづいて、特徴量を時系列データ記憶部１４ａにおける時系列データを用いて計算し、得られた各特徴量を当該子個体情報についての当該時系列データに対応するレコードとして、特徴量記憶部１７ａに記録する。
また、特徴量計算部１６ａは、計算に用いた当該時系列データに対応するラベルを時系列データ記憶部１４ａにおけるラベル記憶テーブル１４４ａから取得して、特徴量記憶部１７ａにおける対応するレコードに記憶させる。
【００７０】
モデル処理部１８ａは、子個体情報ごとに、特徴量記憶部１７ａにおける正常レコードの一部を用いて、ＭＴシステムのモデルを作成する。
また、モデル処理部１８ａは、子個体情報ごとに、特徴量記憶部１７ａにおける正常レコードの他の一部又は全部と異常レコードの一部又は全部を用いて、上記モデルにもとづきそれぞれについてのマハラノビス距離を算出する。
【００７１】
評価値計算部１９ａは、子個体情報ごとに、モデル処理部１８ａにより算出されたマハラノビス距離を用いて評価値を計算して、得られた評価値を子個体情報の個体番号ごとに評価結果記憶部２０ａに記憶させることができる。
【００７２】
また、評価値計算部１９ａは、個体群記憶部１２ａにおける子個体群記憶部１２２ａに記憶されている全ての子個体情報（又は１世代分の子個体情報）につき評価値を計算し終えて評価結果記憶部２０ａに記憶させた場合などに、これらの評価値にもとづき子個体情報を順位付けして、得られた順位付け情報を評価結果記憶部２０ａに記憶させることができる。
さらに、評価値計算部１９ａは、当該異常検出処理を終了するか否かを判定するための終了判定を行うことができる。
【００７３】
次に、本実施形態の異常検出装置の処理手順について、図１５を参照して説明する。
まず、異常検出装置１ａにおける時系列データ読込部１３ａが、時系列データを読み込んで、時系列データ記憶部１４ａに記憶させる（ステップ４０）。また、ラベル読込部１５ａが、各時系列データに対応するラベルを読み込んで、時系列データ記憶部１４ａに記憶させる（ステップ４１）。なお、ラベル読込部１５のよるラベルの読み込みは、後述するＭＴシステムによる処理の実行前であれば、その他のタイミングで行うことができる。
【００７４】
そして、個体生成部１１ａによって、初期の親個体群が生成される（ステップ４２）。
このとき、個体生成部１１ａは、ノード記憶部１０に記憶されているノードをランダムに選択することにより親個体情報を複数生成して、親個体情報の個体番号ごとに個体群記憶部１２ａにおける親個体群記憶部１２１ａに記憶させることができる。この親個体群記憶部１２１ａにおける親個体群は、後述する親個体群の更新処理によって更新され、設定された世代について以下の処理が繰り返し行われる（ステップ４３）。
【００７５】
遺伝子操作部２１ａは、親個体群記憶部１２１ａにおける親個体群からランダムに、子個体情報を生成する親個体情報を選択する。（ステップ４４）。そして、選択された親個体情報に対して遺伝子操作を実行する（ステップ４５）。なお、ステップ４４の親個体情報の選択を、ステップ４５の遺伝子操作の一部として、実行してもよい。
【００７６】
すなわち、遺伝子操作部２１ａは、ランダムに選択された親個体情報に対して交叉処理や突然変異処理を実行して、複数の子個体情報を生成し、これら子個体情報からなる子個体群を子個体群記憶部１２２ａに記憶させる。
【００７７】
次に、特徴量計算部１６ａは、子個体群記憶部１２２ａにおける全ての子個体情報について、時系列データ記憶部１４ａにおける時系列データを用いて特徴量を計算し、各特徴量を各子個体情報についての当該時系列データに対応するレコードとして、特徴量記憶部１７ａに記憶させる（テップ４６、４７）。
【００７８】
次に、モデル処理部１８ａは、ＭＴシステムによる処理を実行する（ステップ４８）。
具体的には、モデル処理部１８ａは、子個体情報ごとに、特徴量記憶部１７ａにおける正常レコードの一部を用いて、ＭＴシステムのモデルを作成する。また、モデル処理部１８ａは、子個体情報ごとに、特徴量記憶部１７ａにおける正常レコードの他の一部又は全部と異常レコードの一部又は全部を用いて、上記モデルにもとづきそれぞれについてのマハラノビス距離を算出する。
【００７９】
次に、評価値計算部１９ａは、子個体情報ごとに、正常レコードを用いて算出された距離の平均値などと、異常レコードを用いて算出された距離の平均値などを比較して評価値を計算し、得られた評価値を評価結果記憶部２０ａに子個体情報の個体番号ごとに記憶させる（ステップ４９）。
そして、子個体群記憶部１２２ａにおける全ての子個体情報について、特徴量の計算から評価値の計算及び記憶までの処理を繰り返し実行する。
【００８０】
次に、評価値計算部１９ａは、評価結果記憶部２０ａに記憶されている評価値にもとづいて、子個体情報の順位付けを行う（ステップ５０）。
そして、遺伝子操作部２１ａは、評価結果記憶部２０ａにおける子個体情報の順位付け情報にもとづいて、一番評価値の良い子個体情報及び確率で選択された子個体情報を、親個体群からランダムに選択された上記の親個体情報と入れ替えることにより、個体群記憶部１２ａにおける親個体群記憶部１２１ａの親個体情報を更新する（ステップ５１）。
【００８１】
また、評価値計算部１９ａは、終了条件が満たされているか否かの判定処理を行い（ステップ５２）、終了条件が満たされている場合、異常検出装置１ａによる処理を終了する。
【００８２】
このような本実施形態の異常検出装置によれば、親個体群から親を選択して子個体情報を生成する時に遺伝子操作が実行されると共に、子個体情報を親個体群における親個体情報と入れ替えることで、親個体群を更新することができる。これにより、第一実施形態に比較して、進化の多様性をより保った状態で、最適な個体情報を探すことが可能である。
【００８３】
上記実施形態の異常検出システムは、本発明の異常検出プログラムに制御されたコンピュータを用いて実現することができる。コンピュータのＣＰＵは、異常検出プログラムにもとづいてコンピュータの各構成要素に指令を送り、異常検出システムの動作に必要となる所定の処理、例えば、個体生成処理、特徴量計算処理、評価値計算処理、遺伝子操作処理等を行わせる。このように、本発明の異常検出システムにおける各処理、動作は、プログラムとコンピュータとが協働した具体的手段により実現できるものである。
【００８４】
プログラムは予めＲＯＭ、ＲＡＭ等の記録媒体に格納され、コンピュータに実装された記録媒体から当該コンピュータにプログラムを読み込ませて実行されるが、例えば通信回線を介してコンピュータに読み込ませることもできる。
また、プログラムを格納する記録媒体は、例えば半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、その他任意のコンピュータで読取り可能な任意の記録手段により構成できる。
【００８５】
以上説明したように、本発明の実施形態に係る異常検出システム、及び異常検出プログラムによれば、監視対象についての時系列データを取得し、この時系列データから機械的に多数の特徴量を計算すると共に、使用する特徴量及びその特徴量を計算するための条件を自動で最適化することで、異常検出性能を向上させることが可能である。
【００８６】
本発明は、以上の実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内において、種々の変更実施が可能であることは言うまでもない。
例えば、異常検出システムにおける各構成を複数の情報処理装置に分散して持たせたり、ノードとして実施形態に示したもの以外のものを含めて使用したりするなど適宜変更することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００８７】
本発明は、監視対象の装置などから取得されるプロセスデータや、製品などから取得される検査データ等を用いて監視対象の異常の有無の検査などを行う場合に、異常検出処理が最適化された検査用の情報処理装置を得るために、好適に利用することが可能である。
【符号の説明】
【００８８】
１、１ａ  異常検出装置
１０、１０ａ  ノード記憶部
１１、１１ａ  個体生成部
１２、１２ａ  個体群記憶部
１２１ａ  親個体群記憶部
１２２ａ  子個体群記憶部
１３、１３ａ  時系列データ読込部
１４、１４ａ  時系列データ記憶部
１５、１５ａ  ラベル読込部
１６、１６ａ  特徴量計算部
１７、１７ａ  特徴量記憶部
１８、１８ａ  モデル処理部
１９、１９ａ  評価値計算部
２０、２０ａ  評価結果記憶部
２１、２１ａ  遺伝子操作部
【図１】
2020052460.tif 000009
【図２】
2020052460.tif 000010
【図３】
2020052460.tif 000011
【図４】
2020052460.tif 000012
【図５】
2020052460.tif 000013
【図６】
2020052460.tif 000014
【図７】
2020052460.tif 000015
【図８】
2020052460.tif 000016
【図９】
2020052460.tif 000017
【図１０】
2020052460.tif 000018
【図１１】
2020052460.tif 000019
【図１２】
2020052460.tif 000020
【図１３】
2020052460.tif 000021
【図１４】
2020052460.tif 000022
【図１５】
2020052460.tif 000023