(57)【要約】【課題】正常な段階で得られる計測データを用いて、顕在化しない異常の進行度合いを監視可能な異常予測装置等を提供する。【解決手段】異常予測システム１の管理サーバ２に、監視対象３から検査目的に応じた計測を行うセンサ５を用いて計測データを時系列に入力し、基準値及びパラメータを入力する。管理サーバ２の制御部１０は、入力された時系列データから、常態範囲（対象とするデータの平均値や標準偏差を用いて求める）やその推移を算出し、更に、将来の常態範囲を推定して、異常の進行度合いや、異常の進行度合いが危険度「中」以上に至る時刻を、事前に予測し、出力する。そのため、正常な段階で得られる計測データを用いて、顕在化しない異常の進行度合いを監視し、異常の危険度が高まる時刻を予測可能となる。【選択図】図４
2010211440.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象の状態に関するデータとして、時刻ｔまでの各時刻において計測された時系列データを取得するデータ取得手段と、
異常傾向を判定するための基準値を設定する設定手段と、
前記時系列データに基づいて、時刻ｔまでの各時刻におけるデータの常態範囲を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された常態範囲の推移から、将来の常態範囲を推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された常態範囲と、前記設定手段によって設定された基準値と、に基づいて、所定の時刻における異常傾向の判定、及び異常に近づく時刻の予測のいずれか一方または両方を行う異常予測手段と、
前記異常予測手段による判定及び予測の結果を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする異常予測装置。
【請求項２】
前記監視対象の状態に関する時系列データは、単調増加するものであることを特徴とする請求項１に記載の異常予測装置。
【請求項３】
前記監視対象は、構造物の亀裂、破損、及び累積疲労を含む劣化であることを特徴とする請求項１に記載の異常予測装置。
【請求項４】
前記算出手段は、各時刻までに得られた時系列データの平均値及び変動幅に基づいて、各時刻における常態範囲を算出し、
前記推定手段は、時刻ｔまでに得られた前記平均値に対する近似直線ｆ（ｔ）と、時刻ｔまでに得られた前記変動幅に対する近似直線ｇ（ｔ）と、に基づいて、次の時刻ｔ＋１における推定常態範囲の上限値Ｕｔ＋１をｆ（ｔ＋１）＋ｇ（ｔ＋１）と定義し、
前記異常予測手段は、前記設定手段により設定された基準値が、前記平均値ｆ（ｔ＋１）以上であって上限値Ｕｔ＋１未満の範囲にある場合は、異常の進行度合いが中位であると判定し、前記平均値ｆ（ｔ＋１）未満である場合は、異常の進行度合いが高位であると判定し、また、時刻ｔまでの各時刻における常態範囲の上限値Ｕｔの推移に対する近似直線ｈ（ｔ）が前記設定手段により設定された基準値を上回る時刻を異常に近づく時刻として予測することを特徴とする請求項１に記載の異常予測装置。
【請求項５】
前記設定手段は、更に、前記算出手段によって常態範囲を算出する際に使用するパラメータの設定を受け付けることを特徴とする請求項１に記載の異常予測装置。
【請求項６】
監視対象の状態に関するデータを時系列で計測する計測手段と、計測手段によって計測された時系列データを取得し、管理する管理サーバと、を含む異常予測システムであって、
前記管理サーバは、
監視対象の状態に関するデータとして、時刻ｔまでの各時刻において計測された時系列データを取得するデータ取得手段と、
異常傾向を判定するための基準値を設定する設定手段と、
前記時系列データに基づいて、時刻ｔまでの各時刻におけるデータの常態範囲を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された常態範囲の推移から、将来の常態範囲を推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された常態範囲と、前記設定手段によって設定された基準値と、に基づいて、所定の時刻における異常傾向の判定、及び異常に近づく時刻の予測のいずれか一方または両方を行う異常予測手段と、
前記異常予測手段による判定及び予測の結果を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする異常予測システム。
【請求項７】
監視対象の状態に関するデータとして、時刻ｔまでの各時刻において計測された時系列データを取得するステップと、
前記時系列データに基づいて、時刻ｔまでの各時刻におけるデータの常態範囲を算出するステップと、
算出された常態範囲の推移から、将来の常態範囲を推定するステップと、
推定された常態範囲と、所定の基準値と、に基づいて、所定の時刻における異常傾向の判定、及び異常に近づく時刻の予測のいずれか一方または両方を行う異常予測ステップと、
前記判定及び前記予測の結果を出力するステップと、
を含むことを特徴とする異常予測方法。
【請求項８】
コンピュータを請求項１に記載の異常予測装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視対象の顕在化しない異常を予測する異常予測装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、構造物の破損や亀裂等、監視対象の状態を把握する手法に関して、数多くの提案がなされている。
例えば、特許文献１では、橋脚、トンネル、橋桁等の構造物の異常の有無を電磁波を利用して検査する監視装置が開示されている。
また、特許文献２では、設備機器の故障について、故障にいたるまでの履歴データを解析し、その解析結果と同種の機器の履歴変化とを監視することで、故障や異常進行箇所を予知する手法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−０９６１９８号公報
【特許文献２】特開２００４−１３３５５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１の他、多くの異常監視手法では、すでに顕在化している異常を検知対象とするものであり、経年劣化のような潜在的な異常を検知するものではなかった。
また、特許文献２では、設備機器の故障を予知する旨の記載があるが、その手法は、すでに故障した（異常が顕在化した）機器の履歴データを解析して、その解析結果を同種の機器に適用するものであり、過去に異常が顕在化しなければ予測を行うことができなかった。
【０００５】
本発明は、前述した問題を鑑みてなされたもので、その目的は、異常が顕在化しない段階で得られる計測データを用いて、顕在化しない異常の進行度合い（傾向）を監視したり、異常が発生する時点を予測可能な異常予測システム等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前述した目的を達成するために、第１の発明は、監視対象の状態に関するデータとして、時刻ｔまでの各時刻において計測された時系列データを取得するデータ取得手段と、異常傾向を判定するための基準値を設定する設定手段と、前記時系列データに基づいて、時刻ｔまでの各時刻におけるデータの常態範囲を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された常態範囲の推移から、将来の常態範囲を推定する推定手段と、前記推定手段により推定された常態範囲と、前記設定手段によって設定された基準値と、に基づいて、所定の時刻における異常傾向の判定、及び異常に近づく時刻の予測のいずれか一方または両方を行う異常予測手段と、前記異常予測手段による判定及び予測の結果を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする異常予測装置である。
【０００７】
また、前記監視対象の状態に関する時系列データは、単調増加するものであることが好適である。
【０００８】
また、前記監視対象は、構造物の亀裂、破損、及び累積疲労を含む劣化であることが好適である。
【０００９】
前記算出手段は、各時刻までに得られた時系列データの平均値及び変動幅に基づいて、各時刻における常態範囲を算出し、前記推定手段は、時刻ｔまでに得られた前記平均値に対する近似直線ｆ（ｔ）と、時刻ｔまでに得られた前記変動幅に対する近似直線ｇ（ｔ）と、に基づいて、次の時刻ｔ＋１における推定常態範囲の上限値Ｕｔ＋１をｆ（ｔ＋１）＋ｇ（ｔ＋１）と定義し、前記異常予測手段は、前記設定手段により設定された基準値が、前記平均値ｆ（ｔ＋１）以上であって上限値Ｕｔ＋１未満の範囲にある場合は、異常の進行度合いが中位であると判定し、前記平均値ｆ（ｔ＋１）未満である場合は、異常の進行度合いが高位であると判定し、また、時刻ｔまでの各時刻における常態範囲の上限値Ｕｔの推移に対する近似直線ｈ（ｔ）が前記設定手段により設定された基準値を上回る時刻を異常に近づく時刻として予測することが望ましい。
【００１０】
また、前記設定手段は、更に、前記算出手段によって常態範囲を算出する際に使用するパラメータの設定を受け付けることが望ましい。
【００１１】
第２の発明は、監視対象の状態に関するデータを時系列で計測する計測手段と、計測手段によって計測された時系列データを取得し、管理する管理サーバと、を含む異常予測システムであって、前記管理サーバは、監視対象の状態に関するデータとして、時刻ｔまでの各時刻において計測された時系列データを取得するデータ取得手段と、異常傾向を判定するための基準値を設定する設定手段と、前記時系列データに基づいて、時刻ｔまでの各時刻におけるデータの常態範囲を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された常態範囲の推移から、将来の常態範囲を推定する推定手段と、前記推定手段により推定された常態範囲と、前記設定手段によって設定された基準値と、に基づいて、所定の時刻における異常傾向の判定、及び異常に近づく時刻の予測のいずれか一方または両方を行う異常予測手段と、前記異常予測手段による判定及び予測の結果を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする異常予測システムである。
【００１２】
第３の発明は、監視対象の状態に関するデータとして、時刻ｔまでの各時刻において計測された時系列データを取得するステップと、前記時系列データに基づいて、時刻ｔまでの各時刻におけるデータの常態範囲を算出するステップと、算出された常態範囲の推移から、将来の常態範囲を推定するステップと、推定された常態範囲と、所定の基準値と、に基づいて、所定の時刻における異常傾向の判定、及び異常に近づく時刻の予測のいずれか一方または両方を行う異常予測ステップと、前記判定及び前記予測の結果を出力するステップと、を含むことを特徴とする異常予測方法である。
【００１３】
第４の発明は、コンピュータを第１の発明の異常予測装置として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の異常予測装置等により、異常が顕在化しない段階で得られる計測データを用いて、顕在化しない異常の進行度合い（傾向）を監視したり、異常が発生する時点を予測可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施の形態に係る異常予測システム１の構成概略図
【図２】管理サーバ２のハードウェア構成図
【図３】管理サーバ２が実行する異常予測処理の流れを示すフローチャート
【図４】本実施の形態における基準値と常態範囲について説明する図
【図５】常態範囲の変動幅について説明するイメージ図
【図６】推定常態範囲と基準値との関係に基づく危険性判断の例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１７】
まず、図１及び図２を参照して、本発明の実施の形態に係る異常予測システム１の構成について説明する。
【００１８】
図１に示すように、異常予測システム１は、監視対象３に取り付けられる複数のセンサ５と、センサ５からのデータを収集する複数のゲートウェイ４，４，・・・と、各ゲートウェイ４，４，・・・から出力されるデータをネットワーク６を介して取得し、処理する管理サーバ２と、から構成される。
【００１９】
監視対象３としては、例えばトンネル覆工におけるクラック幅の進展や、鋼橋の累積疲労の損傷度等が挙げられる。
【００２０】
センサ５は、監視対象３の検査目的に応じたセンサであり、例えば、クラック幅の進展を監視する場合にはひずみセンサ等を用い、累積疲労の損傷度であれば、ＦＢＧ（Ｆｉｂｅｒ  Ｂｒａｇｇ  Ｇｒａｔｉｎｇ）センサ等を用いればよい。その他、監視対象に応じて、変位センサ、温度センサ、振動センサ等を用いてもよい。
【００２１】
ゲートウェイ４は、監視対象３に取り付けられた複数のセンサ５の計測データを収集し、管理サーバ２に対して出力する基点であり、例えば、通信機能を備えたコンピュータ等により構成される。また複数のゲートウェイ４，４，・・・を互いに通信接続し、各ゲートウェイ４，４，・・・間でデータや制御信号の送受信を行うものとしてもよい。例えば、監視対象３がトンネルに存在する場合は、そのトンネルに沿って複数のゲートウェイ４，４，・・・が配設されることとなる。
【００２２】
ネットワーク６は、各ゲートウェイ４，４，・・・と、管理サーバ２との通信接続を媒介する回線或いは基地局を含み、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット等のあらゆる形態のネットワークを含む。
【００２３】
次に、管理サーバ２について説明する。図２は管理サーバ２を実現するコンピュータのハードウェア構成図である。管理サーバ２は、制御部１０、記憶部１１、メディア入出力部１３、通信部１５、入力部１７、表示部１９、周辺機器Ｉ／Ｆ部２１等が、バス２３を介して接続される。
【００２４】
制御部１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。ＣＰＵは、記憶部１１、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス２３を介して接続された各装置を駆動制御し、センサ５から送られたデータの処理等を行う。
データ処理のひとつとして、制御部１０は、後述する異常予測処理（図６参照）を実行する。
【００２５】
ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部１１、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１０が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００２６】
記憶部１１は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）であり、制御部１０が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳ（オペレーティングシステム）に相当する制御プログラムや、後述の処理に相当するアプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、制御部１０により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。
【００２７】
メディア入出力部１３（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＭＯドライブ等のメディア入出力装置を有する。
【００２８】
通信部１５は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク間等の通信を媒介する通信インタフェースであり、ゲートウェイ５またはセンサ５との通信制御等を行う。
【００２９】
入力部１７は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。入力部１７を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。
【００３０】
表示部１９は、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。
【００３１】
周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）部２１は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部２１を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ部２１は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。
【００３２】
バス２３は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００３３】
次に、本発明に係る異常予測処理の流れを説明する。図３は、異常予測処理の流れを示すフローチャートである。
【００３４】
はじめに、異常予測システム１のセンサ５によって計測されたデータが、ゲートウェイ４及びネットワーク６を介して、管理サーバ２に入力されているものとする。管理サーバ２は、センサ５によって各時点で計測されたデータを、時系列データとして、記憶部１１に記憶している。ユーザの操作によって、異常予測処理の開始指示が入力されると、制御部１０は、図３に示す異常予測処理に関するデータ及びプログラムを記憶部１１から読み込み、次に示す各ステップの順に処理を実行する。
【００３５】
異常予測処理において、まず制御部１０は、記憶部１１に記憶されている時系列データを取得する（ステップＳ１０１）。
ここで、時系列データとは、各時点で計測された計測データを時刻順に並べたデータであり、例えば、次表に示す内容のものである。
【００３６】
【表１】
2010211440.tif 000003
【００３７】
表１に示すデータは、時刻「８：３５」から５分おきに計測された時系列データであり、計測値は、「０」、「０」、「１」、「１」、「３」、「４」、「４」、「４」、・・・のように、単調増加するものとしている。
本実施の形態における時系列データとしては、この例のように単調増加し、大きい値をとるものほど、異常（危険）の度合いが強いものを対象とする。
【００３８】
次に、制御部１０は、基準値及びパラメータの設定を受け付ける（ステップＳ１０２）。
基準値とは、後述する常態範囲が異常傾向であるか否かを判断する際に参照される数値であり、計測データ（監視対象３）に応じて異なるものである。この基準値は、規定により定められた値や作業員の知見により定められた値とすることができる。異常傾向とは異常状態に近づいていることを意味し、更にその進行度合いによって危険性が判定される。
パラメータとは、後述するデータの常態範囲を算出する際に用いられるパラメータである。具体的には、次のパラメータα及びβを用いるものとする。
【００３９】
α・・・計測データのうち異常予測に利用するデータ（以下、対象データという）の個数。最近α個のような形式のものであるので、正整数となる。
β・・・常態範囲に含める対象データの割合に応じた値（正実数）。
例えば、対象データの９９パーセントを常態範囲に含めたい場合には、β＝２．５４、９５パーセントを常態範囲に含めたい場合には、β＝１．９６といった数値が与えられる。これらの数値は、一般的な統計手法で用いられるものである。
【００４０】
次に、制御部１０は、現在の時刻ｔまでの時系列データを用いて、常態範囲を算出する（ステップＳ１０３）。
【００４１】
常態範囲は、各時刻までに得られた時系列データの平均値及び変動幅に基づいて算出される。
具体的には、常態範囲は次の式（１）で定義される。
【００４２】
【数１】
2010211440.tif 000004
【００４３】
式（１）において、
μは、時刻ｔまでの各時刻の対象データ（α個）の平均値
σは、時刻ｔまでの各時刻の対象データ（α個）の標準偏差
である。
【００４４】
制御部１０は、時刻ｔにおける常態範囲を求めるため、上述の式（１）に基づいて、その上限値Ｕｔ、下限値Ｌｔを算出する。
【００４５】
すなわち、Ｕｔ＝μ＋βσ          ・・・（２）
Ｌｔ＝μ−βσ          ・・・（３）
である。
【００４６】
更に、式（４）に示す変動幅Ｓｔを算出する。
【００４７】
Ｓｔ＝Ｕｔ−μｔ        ・・・（４）
【００４８】
ここで、μｔは、時刻ｔにおける常態範囲の平均値である。
【００４９】
図４は、時刻ｔまでの各時刻での常態範囲の推移を示すグラフであり、図５は、時刻ｔにおける常態範囲の変動幅Ｓｔを示すイメージ図である。
【００５０】
図４に示すように、単調増加する時系列データを対象データとすると、時刻ｔ以前の各時点で算出された常態範囲は、徐々に基準値に近づき、ある時刻で、常態範囲内に基準値を含む。
【００５１】
こうした数値解析上の現象は、異常の潜在的な進行と捉えることができ、異常傾向を知る手掛かりとなる。
【００５２】
そのため、本実施の形態の異常予測システム１では、現在時刻ｔまでに取得した計測データに基づいて、次の時刻ｔ＋１における常態範囲を推定し、その推定結果から、異常傾向（異常の進行度合い）を判定したり、異常に近づく時刻を予測したりする。
【００５３】
すなわち、図３の異常予測処理において、制御部１０は、時刻ｔ＋１における常態範囲を推定し、異常傾向（異常の度合い）を判定する（ステップＳ１０４）。
【００５４】
ステップＳ１０４において、制御部１０は、次に定義する近似直線ｆ（ｔ）及びｇ（ｔ）を求める。
ここで、
ｆ（ｔ）・・・時刻ｔまでに得られた各時刻の平均値μｔに対する近似直線
ｇ（ｔ）・・・時刻ｔまでに得られた各時刻の変動幅Ｓｔに対する近似直線
とする。
ただし、負の値をとる場合はその値を０に置き換える。
【００５５】
ｆ（ｔ）は、各時刻における常態範囲の平均値の傾向を表すものと考えられることができる。
また、ｇ（ｔ）は、各時刻における常態範囲の上限値から平均値までの距離の傾向を表すものと考えることができる。
【００５６】
これらの情報から、制御部１０は、時刻ｔ＋１における常態範囲（上限値Ｕｔ＋１、下限値Ｌｔ＋１）を次のように推定する。
【００５７】
【数２】
2010211440.tif 000005
【００５８】
ここで、
Ｕｔ＋１＝ｆ（ｔ＋１）＋ｇ（ｔ＋１）      ・・・（６）
Ｌｔ＋１＝ｆ（ｔ＋１）−ｇ（ｔ＋１）      ・・・（７）
である。
【００５９】
異常の傾向（進行度合い）を判定する際、制御部１０は、図６に示すように、例えば３段階に分類して判定するものとする。
【００６０】
図６（Ａ）は、Ｕｔ＋１＜基準値の場合、すなわち、時刻ｔ＋１の推定常態範囲の上限Ｕｔ＋１が、基準値以下の場合である。この場合、制御部１０は、「異常の危険性小」と判定する。
図６（Ｂ）は、基準値が、ｆ（ｔ＋１）以上であって、上限値Ｕｔ＋１未満の範囲内にある場合である。この場合、制御部１０は、「異常の危険性中」と判定する。
図６（Ｃ）は、基準値＜ｆ（ｔ＋１）の場合、すなわち、平均値に対する近似直線ｆ（ｔ＋１）が基準値を上回る場合である。この場合、制御部１０は「異常の危険性大」と判定する。
【００６１】
また、制御部１０は、常態範囲の推移から異常の危険性が「中」に至る時刻ｓを予測する（ステップＳ１０５）。
ステップＳ１０５において、まず、制御部１０は、時刻ｔまでに得られた各時刻における常態範囲の上限Ｕ１，・・・，Ｕｔに対する近似直線ｈ（ｔ）を求める。
更に、制御部１０は、次の式（８）を満たす最小の時刻ｓを求める。
【００６２】
ｈ（ｓ）＞基準値    ・・・（８）
【００６３】
この時刻ｓは、異常の危険性が中以上になる推定時刻である。
【００６４】
制御部１０は、ステップＳ１０４における判定結果（異常の進行度合い）や、異常の危険性が中以上になる推定時刻ｓを表示部１９に表示する（ステップＳ１０６）。
【００６５】
図６に示すように、異常の進行度合い（危険度）が「小」であれば黄色、異常の進行度合い（危険度）が「中」であれば橙色、異常の進行度合い（危険度）が「大」であれば赤色のように、注意を喚起する色を用いて表示したり、音声を用いて出力するようにしてもよい。
【００６６】
以上説明したように、本発明に係る異常予測システム１によれば、管理サーバ２において、時系列データを入力し、基準値及びパラメータを設定することにより、時系列データの常態範囲やその推移が算出され、更に、将来の常態範囲が推定され、異常の進行度合いや、異常となる危険度「中」に至る時刻が事前に予測され、その判定結果や予測結果が出力される。
したがって、正常な段階で得られる計測データを用いて、顕在化しない異常の進行度合い（傾向）を監視したり、将来異常に近づく時刻を予測可能となる。
【実施例】
【００６７】
本発明に係る異常予測方法を用いて、乱数を用いた数値実験を行った。
実験に使用する乱数は単調増加する時系列データである。
実験環境は、
（１）１時間に１度データを取得する。
（２）常態範囲は最近１０時間分のデータから構築する。
（３）計測開始日から４２日後に異常が発生するように基準値を設定する。
この実験の結果、異常の危険度「中」を警告するのは、計測開始日から２９日後であり、異常の危険度「大」を警告するのは計測開始日から３４日後であった。
【００６８】
潜在的な危険を評価する方法がない場合は、定期的に監視対象を監視しなければならないが、この実験結果の場合は、計測開始後２９日頃から徐々に監視を行い、計測開始後３４日頃からは特に注意深く監視を行うなど、監視対象の異常の進行度合いによって、管理者が監視レベルを決定することが可能となる。
【００６９】
なお、上述の実施の形態で利用する時系列データは単調増加するものと仮定しているが、これに限定されるものではない。ただし、本発明は、監視対象の状態の劣化傾向を監視するものであるため、パラメータαの値をある程度大きい値に設定すると、各常態範囲に含まれるデータの平均値は、測定誤差等の影響を緩めた単純移動平均値と考えることができる。一般的に、亀裂や損傷等は長期的な傾向を見る場合には、それらを把握するデータは単調増加することが多いと考えられるため（強い外部要因がある場合は除く）、時系列データに単調増加性を仮定することが望ましいといえる。
【００７０】
また、本発明の異常予測システム１において管理サーバ２は、ゲートウェイ４及びネットワークを介して計測データを得るものとしたが、管理サーバ２に直接計測データを入力するものとしてもよい。この場合、管理サーバ２の周辺機器Ｉ／Ｆ２１にセンサ５を接続して計測データを得たり、入力部１７からユーザが計測データを入力したり、或いはメディア入出力部１３を介して記録媒体に記録された計測データを入力する。
【００７１】
以上、添付図面を参照しながら、本発明の実施の形態を説明したが、本発明の技術的範囲は、前述した実施の形態に左右されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００７２】
１・・・異常予測システム
２・・・管理サーバ
３・・・監視対象
４・・・ゲートウェイ
５・・・センサ
６・・・ネットワーク
１０・・・制御部
１１・・・記憶部
１３・・・メディア入出力部
１５・・・通信部
１７・・・入力部
１９・・・表示部
２１・・・周辺機器Ｉ／Ｆ部
【図１】
2010211440.tif 000006
【図２】
2010211440.tif 000007
【図３】
2010211440.tif 000008
【図４】
2010211440.tif 000009
【図５】
2010211440.tif 000010
【図６】
2010211440.tif 000011