(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された時系列の一連のデータである評価データにもとづいて、発生した異常の種類を判定する異常判定装置であって、
装置外部から正常時または異常時に測定されたデータであることが事前に分かっているデータである訓練データおよび予め設定されたパラメータを入力する訓練データ入力部と、
前記訓練データ入力部が入力した前記訓練データにもとづいて、線形混合モデルのパラメータの推定値を求めるパラメータ推定部と、
前記装置外部から入力された前記評価データにもとづいて、線形回帰分析モデルのパラメータの推定値を求める評価データ入力部と、
前記パラメータ推定部が求めた前記線形混合モデルのパラメータの推定値と、前記評価データ入力部が求めた前記線形回帰分析モデルのパラメータの推定値とにもとづいて、前記評価データ入力部に入力された前記時系列の一連の評価データが前記正常時に測定されたデータと異なる傾向で変化する系列間異常が生じたか否かを判定する系列間異常判定部と、
前記評価データの値が、前記パラメータ推定部が求めた前記線形混合モデルのパラメータの推定値と、前記評価データ入力部が求めた前記線形回帰モデルのパラメータの推定値とにもとづいて算出される一定の範囲外になる系列内異常が生じたか否かを判定する系列内異常判定部と、
前記系列間異常判定部の判定結果、および前記系列内異常判定部の判定結果を出力する判定結果出力部とを備えた
ことを特徴とする異常判定装置。
【請求項２】
系列間異常判定部は、評価データ入力部が求めた線形回帰分析モデルのパラメータである回帰係数の推定値が所定の確率分布における所定の範囲外の値である場合に、系列間異常が生じたと判定する
請求項１記載の異常判定装置。
【請求項３】
系列内異常判定部は、評価データ入力部が入力した評価データが予め決められた確率分布における一定の範囲外の値である場合に、前記評価データが系列内異常であると判定する
請求項１または請求項２記載の異常判定装置。
【請求項４】
パラメータ推定部は、ベイズ推定法を用いて線形混合モデルのパラメータの推定値を求める
請求項１から請求項３のうちいずれか１項記載の異常判定装置。
【請求項５】
評価データ入力部は、ベイズ推定法を用いて線形回帰分析モデルのパラメータの推定値を求める
請求項１から請求項４のうちいずれか１項記載の異常判定装置。
【請求項６】
入力された時系列の一連のデータである評価データにもとづいて、発生した異常の種類を判定する異常判定装置に搭載される異常判定プログラムであって、
コンピュータに、
装置外部から正常時または異常時に測定されたデータであることが事前に分かっているデータである訓練データおよび予め設定されたパラメータを入力する訓練データ入力処理と、
前記訓練データ入力処理で入力した前記訓練データにもとづいて、線形混合モデルのパラメータの推定値を求めるパラメータ推定処理と、
前記装置外部から入力された前記評価データにもとづいて、線形回帰分析モデルのパラメータの推定値を求める評価データ入力処理と、
前記パラメータ推定処理で求めた前記線形混合モデルのパラメータの推定値と、前記評価データ入力処理で求めた前記線形回帰分析モデルのパラメータの推定値とにもとづいて、入力された前記時系列の一連の評価データが前記正常時に測定されたデータと異なる傾向で変化する系列間異常が生じたか否かを判定する系列間異常判定処理と、
前記評価データの値が、前記パラメータ推定処理で求めた前記線形混合モデルのパラメータの推定値と、前記評価データ入力処理で求めた前記線形回帰モデルのパラメータの推定値とにもとづいて算出される一定の範囲外になる系列内異常が生じたか否かを判定する系列内異常判定処理と、
前記系列間異常判定処理の判定結果、および前記系列内異常判定処理の判定結果を出力する判定結果出力処理とを実行させる
ための異常判定プログラム。
【請求項７】
コンピュータに、
系列間異常判定処理で、評価データ入力処理で求めた線形回帰分析モデルのパラメータである回帰係数の推定値が所定の確率分布における所定の範囲外の値である場合に、系列間異常が生じたと判定させる
請求項６記載の異常判定プログラム。
【請求項８】
入力された時系列の一連のデータである評価データにもとづいて、発生した異常の種類を判定する異常判定方法であって、
装置外部から正常時または異常時に測定されたデータであることが事前に分かっているデータである訓練データおよび予め設定されたパラメータを入力し、
入力した前記訓練データにもとづいて、線形混合モデルのパラメータの推定値を求め、
前記装置外部から入力された前記評価データにもとづいて、線形回帰分析モデルのパラメータの推定値を求め、
求めた前記線形混合モデルのパラメータの推定値と、求めた前記線形回帰分析モデルのパラメータの推定値とにもとづいて、入力された前記時系列の一連の評価データが前記正常時に測定されたデータと異なる傾向で変化する系列間異常が生じたか否かを判定し、
前記評価データの値が、求めた前記線形混合モデルのパラメータの推定値と、求めた前記線形回帰モデルのパラメータの推定値とにもとづいて算出される一定の範囲外になる系列内異常が生じたか否かを判定し、
系列間異常が生じたか否かの判定結果、および系列内異常が生じたか否かの判定結果を出力する
ことを特徴とする異常判定方法。
【請求項９】
系列間異常が生じたか否かを判定する場合に、求めた線形回帰分析モデルのパラメータである回帰係数の推定値が所定の確率分布における所定の範囲外の値であるときに、系列間異常が生じたと判定する
請求項８記載の異常判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された所定の系列の一連のデータである評価データにもとづいて、発生した異常の種類を判定する異常判定装置、異常判定プログラムおよび異常判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
時間の経過に応じて測定されたデータである時系列データにもとづいて、異常検出を行う方法がある。
【０００３】
特許文献１、特許文献２、特許文献３、特許文献４、および特許文献５には、正常または異常であることが事前に分かっているデータ（以下、訓練データという）が与えられることなく、異常検出の対象となるデータ（以下、評価データという）のみにもとづいて異常検出を行う方法が記載されている。
【０００４】
また、正常時の訓練データが与えられたうえで、非特許文献１、および非特許文献２に記載されている回帰分析モデル、および自己組織型状態空間モデルなどを用いて、正常時のデータの挙動を統計モデルによって表し、評価データが正常時の統計モデルに適合するか否かを統計的に判断することにより異常検出を行う方法がある。
【０００５】
さらに、正常時の訓練データおよび異常時の訓練データが与えられたうえで、非特許文献３に記載されているベイズ判別分析モデルや線形判別分析モデルなどを用いて、正常時のデータと異常時のデータとのそれぞれの挙動を統計モデルによって表し、評価データが正常時の統計モデルと異常時の統計モデルとのどちらにより適合するのかを統計的に判断することにより異常検出を行う方法がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００１−１０１１５４号公報（段落００２２〜００６４、図１）
【特許文献２】特開２００４−５４３７０号公報（段落００２０〜００６６、図１）
【特許文献３】特開２００４−７８９８１号公報（段落００２６〜００６３、図１）
【特許文献４】特開２００４−３０９９９８号公報（段落０１１８〜０２６２、図１）
【特許文献５】特開２００７−１８５３０号公報（段落００２４〜００６１、図１）
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】小西貞則、北川源四郎著「情報量規準  シリーズ・予測と発見の科学２」朝倉書店、２００４年９月２５日、ｐｐ．１６−２２
【非特許文献２】森下真一、宮野悟編「ｂｉｔ別冊  発見とデータマイニング」共立出版株式会社、２０００年５月５日、ｐｐ．１５９−１６８
【非特許文献３】甘利俊一、竹内啓、竹村彰通、伊庭幸人編「パターン認識と学習の統計学  統計科学のフロンティア６」岩波書店、２００３年４月１１日、ｐｐ．３６−４１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
前述した先行技術文献に記載されているいずれの方法も、時系列データに内在する誤差によるデータの変動のうち、系列内のデータの変動のみを考慮するにとどまり、系列間のデータの変動を考慮していない。したがって、ある系列のデータに異常が検出された場合に、その異常がその系列そのものの要因による異常なのか、またはその系列以外の要因による異常なのかを知ることができないという問題点がある。以下、系列そのものの要因による異常を系列間異常、系列以外の要因による異常を系列内異常と呼ぶ。従って、系列間異常が生じた場合に、評価データが正常時の訓練データと異なる傾向で変化する。また、系列内異常が生じた場合に、評価データが正常時の訓練データから統計的に推測可能な範囲を超えて変化する。
【０００９】
図４は、系列間異常と系列内異常との例を示す説明図である。図４において、正常な系列のデータが●印で示され、異常な系列のデータが×印で示されている。図４（ａ）には、正常な系列のデータと異常な系列のデータとで、データの時間に応じた変化である挙動が全く異なる場合が示されている。それに対して、図４（ｂ）には、正常な系列のデータと異常な系列のデータとで系列全体としては類似した挙動を示すが、異常な系列のデータではある時間帯におけるデータの変動が他の時間帯のデータの変動に比べて大きくなることが示されている。
【００１０】
前述した先行技術文献に記載されている方法では、図４（ａ）に示す場合と図４（ｂ）に示す場合とのいずれの場合に対しても×印で示されているデータの系列を異常な系列として検出することが可能であるが、系列間異常であるのか、または系列内異常であるのかを判定することができないという問題がある。
【００１１】
そこで、本発明は、入力されたデータにもとづいて、発生した異常の種類を判定する異常判定装置、異常判定プログラムおよび異常判定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明による異常判定装置は、入力された時系列の一連のデータである評価データにもとづいて、発生した異常の種類を判定する異常判定装置であって、装置外部から正常時または異常時に測定されたデータであることが事前に分かっているデータである訓練データおよび予め設定されたパラメータを入力する訓練データ入力部と、訓練データ入力部が入力した訓練データにもとづいて、線形混合モデルのパラメータの推定値を求めるパラメータ推定部と、装置外部から入力された評価データにもとづいて、線形回帰分析モデルのパラメータの推定値を求める評価データ入力部と、パラメータ推定部が求めた線形混合モデルのパラメータの推定値と、評価データ入力部が求めた線形回帰分析モデルのパラメータの推定値とにもとづいて、評価データ入力部に入力された時系列の一連の評価データが正常時に測定されたデータと異なる傾向で変化する系列間異常が生じたか否かを判定する系列間異常判定部と、評価データの値が、パラメータ推定部が求めた線形混合モデルのパラメータの推定値と、評価データ入力部が求めた線形回帰モデルのパラメータの推定値とにもとづいて算出される一定の範囲外になる系列内異常が生じたか否かを判定する系列内異常判定部と、系列間異常判定部の判定結果、および系列内異常判定部の判定結果を出力する判定結果出力部とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
本発明による異常判定プログラムは、入力された時系列の一連のデータである評価データにもとづいて、発生した異常の種類を判定する異常判定装置に搭載される異常判定プログラムであって、コンピュータに、装置外部から正常時または異常時に測定されたデータであることが事前に分かっているデータである訓練データおよび予め設定されたパラメータを入力する訓練データ入力処理と、訓練データ入力処理で入力した訓練データにもとづいて、線形混合モデルのパラメータの推定値を求めるパラメータ推定処理と、装置外部から入力された評価データにもとづいて、線形回帰分析モデルのパラメータの推定値を求める評価データ入力処理と、パラメータ推定処理で求めた線形混合モデルのパラメータの推定値と、評価データ入力処理で求めた線形回帰分析モデルのパラメータの推定値とにもとづいて、入力された時系列の一連の評価データが正常時に測定されたデータと異なる傾向で変化する系列間異常が生じたか否かを判定する系列間異常判定処理と、評価データの値が、パラメータ推定処理で求めた線形混合モデルのパラメータの推定値と、評価データ入力処理で求めた線形回帰モデルのパラメータの推定値とにもとづいて算出される一定の範囲外になる系列内異常が生じたか否かを判定する系列内異常判定処理と、系列間異常判定処理の判定結果、および系列内異常判定処理の判定結果を出力する判定結果出力処理とを実行させることを特徴とする。
【００１４】
本発明による異常判定方法は、入力された時系列の一連のデータである評価データにもとづいて、発生した異常の種類を判定する異常判定方法であって、装置外部から正常時または異常時に測定されたデータであることが事前に分かっているデータである訓練データおよび予め設定されたパラメータを入力し、入力した訓練データにもとづいて、線形混合モデルのパラメータの推定値を求め、装置外部から入力された評価データにもとづいて、線形回帰分析モデルのパラメータの推定値を求め、求めた線形混合モデルのパラメータの推定値と、求めた線形回帰分析モデルのパラメータの推定値とにもとづいて、入力された時系列の一連の評価データが正常時に測定されたデータと異なる傾向で変化する系列間異常が生じたか否かを判定し、評価データの値が、求めた線形混合モデルのパラメータの推定値と、求めた線形回帰モデルのパラメータの推定値とにもとづいて算出される一定の範囲外になる系列内異常が生じたか否かを判定し、系列間異常が生じたか否かの判定結果、および系列内異常が生じたか否かの判定結果を出力することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、入力されたデータにもとづいて、発生した異常の種類を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明による異常判定装置の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】図１に示す異常判定装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】原材料の温度変化の例を示す説明図である。
【図４】系列間異常と系列内異常との例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明による異常判定装置の実施形態について説明する。まず、線形混合モデルとそのモデルにおけるパラメータの推定方法について説明する。以下、線形混合モデルにおける目的変数をＧ組の時系列データ（ｙｊ，ｘｊ）（ｊ＝１，・・・，Ｇ）の観測値ｙｊ＝（ｙｊ１，・・・，ｙｊＮｊ）’とし、説明変数を観測時刻ｘｊ＝（ｘｊ１，・・・，ｘｊＮｊ）’として説明する。ただし、Ｎｊはｊ番目の時系列データの系列長である。またｙｊ＝（ｙｊ１，・・・，ｙｊＮｊ）’は、ｙｊが（ｙｊ１，・・・，ｙｊＮｊ）の転置行列であることを示している。
【００１８】
線形混合モデルは以下の式（１）で表わされる。
【数１】
0005598082.tif 000002
【００１９】
ただし、１Ｎｊは全ての成分が１であるＮｊ次元ベクトルであり、ｗｊ１とｗｊ２とは、それぞれ線形混合モデルの切片と傾きとである。通常の線形モデルと異なる点は、切片と傾きとが系列に依存していることである。線形混合モデルでは、一般にｗｊとεｊとがそれぞれ以下の式（２）に示す確率分布に従うと仮定する。
【数２】
0005598082.tif 000003
なお、ｗｊ〜Ｎ（ｂ，Ｔ）は、ｗｊは平均ｂ、分散Ｔの正規分布に従うことを示している。
【００２０】
ただし、０Ｎｊは全ての成分が０であるＮｊ次元ベクトルであり、ＩＮｊはＮｊ次元単位行列である。また、Ｎ（μ，Σ）は平均μ、分散共分散行列Σの多変量正規分布である。式（２）において、Ｔが系列間変動を、がＳ２系列内変動を表わしている。線形混合モデルにおけるパラメータｗｊ，Ｓ２，ｂ，Ｔ（ｊ＝１，・・・，Ｇ）の推定法として、最尤推定法やベイズ推定法がある。本実施形態では、ベイズ推定法によってパラメータの推定を行うとする。ベイズ推定法では、一般に、Ｓ２，ｂ，Ｔが以下の式（３）に示す事前確率分布に従うと仮定する。
Ｓ２〜ＩＧ（κ，λ），ｂ〜Ｎ（β，Σ），ｔ１〜ＩＧ（μ１，ν１），ｔ２〜ＩＧ（μ２，ν２），β＝（β１，β２）’，Σ＝ｄｉａｇ（σ１２，σ２２）・・・式（３）
【００２１】
ただし、ＩＧ（ｋ，θ）は形状パラメータｋ、尺度パラメータθの逆ガンマ分布であることを表している。また、κ，λ，β，Σ，μｉ，νｉ（ｉ＝１，２）は分析者が事前に指定する超パラメータである。ベイズ推定法では、訓練データ（ｙｊ，ｘｊ）が与えられたうえで、ｗｊ，Ｓ２，ｂ，Ｔの事後確率分布をもとにパラメータの推定が行われる。本実施形態では、マルコフ連鎖モンテカルロ法（ＭＣＭＣ法：Ｍａｒｋｏｖ  ｃｈａｉｎ  Ｍｏｎｔｅ  Ｃａｒｌｏ  ｍｅｔｈｏｄｓ）によって各パラメータの事後確率分布の平均値を求め、この平均値をパラメータの推定値とする。以下の式（４）〜式（７）で表わされる各パラメータの条件付き事後確率分布をもとに、ギブスサンプラを用いたＭＣＭＣ法によって各パラメータの推定値を求めることができる。
【数３】
0005598082.tif 000004
なお、式（４）においてｂ＊ｊの＊は、ｂ＊ｊがｂｊと異なるパラメータであることを示す記号である。以下、異なるパラメータであることを示す場合に「＊」を付す。例えば、ｎとｎ＊とは異なるパラメータである。また式（６）におけるｗ．はｗｊの平均値を示し、以下、各パラメータの平均値を示す場合に「．」を付す。例えば、ｎｊの平均値をｎ．と記す。
【００２２】
次に、本発明による異常判定装置の実施形態の構成について、図面を参照して説明する。図１は、本発明による異常判定装置の実施形態の構成例を示すブロック図である。図１に示すように、本発明による異常判定装置は、訓練データ入力部１０１と、パラメータ推定部１０２と、評価データ入力部１０３と、系列間異常判定部１０４と、系列内異常判定部１０５と、判定結果出力部１０６とを含む。
【００２３】
訓練データ入力部１０１には、装置外部から訓練データとしてＧ組の正常時の時系列データ（ｙｊ，ｘｊ）（ｊ＝１，・・・，Ｇ）と式（３）における超パラメータκ，λ，β，Σ，μｉ，νｉ（ｉ＝１，２）とが入力される。ただし、ｙｊ＝（ｙｊ１，・・・，ｙｊＮｊ）’とｘｊ＝（ｘｊ１，・・・，ｘｊＮｊ）’とはｊ番目の時系列データにおける観測値と観測時刻、Ｎｊはｊ番目の時系列データの系列長である。訓練データ入力部１０１は、パラメータ推定部１０２に、訓練データ（ｙｊ，ｘｊ）（ｊ＝１，・・・，Ｇ）と超パラメータκ，λ，β，Σ，μｉ，νｉ（ｉ＝１，２）とを出力する。
【００２４】
パラメータ推定部１０２には、訓練データ入力部１０１によって訓練データ（ｙｊ，ｘｊ）（ｊ＝１，・・・，Ｇ）と超パラメータκ，λ，β，Σ，μｉ，νｉ（ｉ＝１，２）とが入力される。パラメータ推定部１０２は、ギブスサンプラを用いたＭＣＭＣ法によって、これらの値から式（１）と式（２）とにおける線形混合モデルのパラメータｗｊ，Ｓ２，ｂ，Ｔ（ｊ＝１，・・・，Ｇ）に対して、訓練データが与えられたもとでの事後確率分布の平均値ｗｊ．，Ｓ２．，ｂ．，Ｔ．を求める。なお、ｗｊ．は、ｗｊの事後確率分布の平均値であり、Ｓ２．は、Ｓ２の事後確率分布の平均値であり、ｂ．は、ｂの事後確率分布の平均値であり、Ｔ．は、Ｔの事後確率分布の平均値である。そして、パラメータ推定部１０２は、系列間異常判定部１０４に、ｂ．およびＴ．を出力し、系列内異常判定部１０５にＳ．２を出力する。
【００２５】
評価データ入力部１０３には、装置外部から異常検出の対象となる評価データとして時系列データが入力される。ただし、ｙ０＝（ｙ０１，・・・，ｙ０Ｎ０）’とｘ０＝（ｘ０１，・・・，ｘ０Ｎ０）’とは評価データにおける観測値と観測時刻とであり、Ｎ０は評価データの系列長である。評価データ入力部１０３は、これらの値から、以下の式（８）で表わされる線形回帰分析モデルにおける回帰係数の推定値（事後確率分布の平均値）ｗ０．をベイズ推定法（ギブスサンプラを用いたＭＣＭＣ法）にもとづいて求める。
【数４】
0005598082.tif 000005
【００２６】
評価データ入力部１０３は、系列間異常判定部１０４にｗ０．を出力し、系列内異常判定部１０５に（ｙ０，ｘ０）とｗ０．とを出力する。なお、評価データは複数の系列であってもよい。この場合、各系列に対して回帰係数の推定が行なわれる。
【００２７】
系列間異常判定部１０４には、パラメータ推定部１０２から訓練データに対するパラメータの推定値ｂ．およびＴ．が入力され、評価データ入力部１０３から評価データに対するパラメータの推定値ｗ０．が入力される。系列間異常判定部１０４は、これらの値にもとづいて、系列間異常が生じたか否かの判定を行う。判定方法としては、以下の式（９）で表わされる確率分布に対して、ｗ０１．およびｗ０２．のうち少なくとも１つが上側αＢ％点以上または下側αＢ％点以下であれば系列間異常が生じたと判定する方法が挙げられる。ただし、αＢは分析者が事前に設定する閾値である。
ｗ０．〜Ｎ（ｂ．，Ｔ．）・・・式（９）
系列間異常判定部１０４は、判定結果出力部１０６に系列間異常の判定結果を出力する。
【００２８】
系列内異常判定部１０５には、パラメータ推定部１０２から訓練データに対するパラメータの推定値Ｓ．２が入力され、評価データ入力部１０３から評価データ（ｙ０，ｘ０）と評価データに対するパラメータの推定値ｗ０．が入力される。系列内異常判定部１０５は、これらの値にもとづいて、系列内異常が生じたか否かの判定を行う。判定方法としては、以下の式（１０）で表わされる確率分布に対して、ｙ０１，・・・，ｙ０Ｎ０のうち少なくとも１つが上側αｗ％点以上または下側αｗ％点以下であれば系列内異常が生じたと判定する方法が挙げられる。ただし、αｗは分析者が事前に設定する閾値である。
【数５】
0005598082.tif 000006
系列内異常判定部１０５は、判定結果出力部１０６に系列内異常の判定結果を出力する。
【００２９】
判定結果出力部１０６には、系列間異常判定部１０４から系列間異常の判定結果が入力され、系列内異常判定部１０５から系列内異常の判定結果が入力される。判定結果出力部１０６は、装置外部に入力された判定結果を出力する。
【００３０】
次に、図１に示す異常判定装置の動作について、図面を参照して説明する。図２は、図１に示す異常判定装置の動作を示すフローチャートである。
【００３１】
訓練データ入力部１０１は、与えられた訓練データ（ｙｊ，ｘｊ）と超パラメータκ，λ，β，Σ，μｉ，νｉ（ｉ＝１，２）とを入力する（ステップＳ１０１）。パラメータ推定部１０２は、訓練データ入力部１０１によって入力された（ｙｊ，ｘｊ）とκ，λ，β，Σ，μｉ，νｉ（ｉ＝１，２）とから、式（１）と式（２）とにおけるパラメータｗｊ，Ｓ２，ｂ，Ｔ（ｊ＝１，・・・，Ｇ）の推定値ｗｊ．，Ｓ．２，ｂ．，Ｔ．を求める（ステップＳ１０２）。評価データ入力部１０３は、評価データ（ｙ０，ｘ０）を入力し、式（８）におけるパラメータｗ０の推定値ｗ０．を求める（ステップＳ１０３，Ｓ１０４）。
【００３２】
系列間異常判定部１０４はｂ．、Ｔ．およびｗ０．から、評価データが系列間異常であるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。系列内異常判定部１０５は（ｙ０，ｘ０）とＳ．２，ｗ０．とから評価データが系列内異常であるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。判定結果出力部１０６は、評価データに対する系列間異常と系列内異常との判定結果をそれぞれ出力する（ステップＳ１０７）。
【００３３】
本実施形態によれば、例えば、工業製品の製造過程における原材料の温度や硬度などの変化解析に適用することにより、製造過程に対する異常検出に応用できる。図３は、原材料の温度変化の例を示す説明図である。図３に示す例では、観測時刻（横軸）をいくつかの時間帯に（例えば、図３において破線で示される時刻で）分割し、それぞれの時間帯ごとに本発明の実施形態における異常判定装置を適用することにより、製造過程に対して異常が検出された際に、その異常が系列間異常（例えば、原材料自体の問題）であるのか、または系列内異常（例えば、突発的な温度センサーの故障）であるのかを製造過程の管理者が知ることができる。
【００３４】
次に、本発明の概要について図１に示すブロック図を参照して説明する。図１に示すように、本発明による異常判定装置は、訓練データ入力部１０１と、パラメータ推定部１０２と、評価データ入力部１０３と、系列間異常判定部１０４と、系列内異常判定部１０５と、判定結果出力部１０６とを含む。
【００３５】
訓練データ入力部１０１は、異常判定装置の外部から正常時または異常時に測定されたデータであることが事前に分かっているデータである訓練データおよび予め設定されたパラメータを入力する。パラメータ推定部１０２は、訓練データ入力部１０１が入力した訓練データにもとづいて、線形混合モデルのパラメータの推定値を求める。評価データ入力部１０３は、異常判定装置の外部から入力された評価データにもとづいて、線形回帰分析モデルのパラメータの推定値を求める。系列間異常判定部１０４は、パラメータ推定部１０２が求めた線形混合モデルのパラメータの推定値と、評価データ入力部１０３が求めた線形回帰分析モデルのパラメータの推定値とにもとづいて、評価データ入力部１０３に入力された所定の系列の一連の評価データが正常時に測定されたデータと異なる傾向で変化する系列間異常が生じたか否かを判定する。
【００３６】
系列内異常判定部１０５は、評価データの値が、パラメータ推定部１０２が求めた線形混合モデルのパラメータの推定値と、評価データ入力部１０３が求めた線形回帰モデルのパラメータの推定値とにもとづいて算出される一定の範囲外になる系列内異常が生じたか否かを判定する。判定結果出力部１０６は、系列間異常判定部１０４の判定結果、および系列内異常判定部１０５の判定結果を出力する。
【００３７】
そのような構成によれば、入力された評価データにもとづいて、発生した異常の種類が系列間異常であるのか、または系列内異常であるのかを判定することができる。
【００３８】
また上記の実施形態では、以下の（１）〜（４）に示すような異常判定装置も開示されている。
【００３９】
（１）系列間異常判定部１０４が、評価データ入力部１０３が求めた線形回帰分析モデルのパラメータである回帰係数の推定値が所定の確率分布における所定の範囲外の値である場合に、系列間異常が生じたと判定する異常判定装置。
【００４０】
（２）系列内異常判定部１０５が、評価データ入力部１０３が入力した評価データが予め決められた確率分布における一定の範囲外の値である場合に、評価データが系列内異常であると判定する異常判定装置。
【００４１】
（３）パラメータ推定部１０２が、ベイズ推定法を用いて線形混合モデルのパラメータの推定値を求める異常判定装置。
【００４２】
（４）評価データ入力部１０３が、ベイズ推定法を用いて線形回帰分析モデルのパラメータの推定値を求める異常判定装置。
【産業上の利用可能性】
【００４３】
本発明を、入力されたデータにもとづいて、発生した異常の種類を判定するシステムに適用することができる。
【符号の説明】
【００４４】
１０１  訓練データ入力部
１０２  パラメータ推定部
１０３  評価データ入力部
１０４  系列間異常判定部
１０５  系列内異常判定部
１０６  判定結果出力部
【図１】
0005598082.tif 000007
【図２】
0005598082.tif 000008
【図３】
0005598082.tif 000009
【図４】
0005598082.tif 000010