(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
人工衛星と通信を行えない間に前記人工衛星において収集された収集データを、前記人工衛星と通信が行えるようになったときに一括して取得するデータ取得手段と、
前記収集データが収集されている間に発生したイベントの情報を取得するイベント情報取得手段と、
前記イベントが過去に発生したときの前記人工衛星における異常検知率を、前記イベントの種類毎に算出する異常検知率算出手段と、
前記異常検知率に基づいて、前記収集データの解析順序を決定する順序決定手段と、を備えるデータ解析順序決定装置。
【請求項２】
前記収集データが収集されている間に発生したイベントが複数種類ある場合に、
前記順序決定手段は、前記異常検知率の高い種類のイベントが発生しているときに収集されたデータが優先的に解析されるように解析順序を決定することを特徴とする請求項１に記載のデータ解析順序決定装置。
【請求項３】
前記順序決定手段は、同一種類のイベントが発生しているときに収集されたデータが、時刻の遅い方に発生した前記イベントが発生しているときに収集したデータから順に解析されるように解析順序を決定することを特徴とする請求項２に記載のデータ解析順序決定装置。
【請求項４】
前記異常検知率算出手段は、前記イベントの種類毎に、前記イベント全体における異常検知率と、前記イベントの前半における異常検知率を算出し、
前記算出した前半における異常検知率が高い場合には、前記順序決定手段は、当該イベントが発生したときに収集されたデータが、収集時刻の早い方から順に解析されるように解析順序を決定することを特徴とする請求項３に記載のデータ解析順序決定装置。
【請求項５】
コンピュータを、
人工衛星と通信を行えない間に前記人工衛星において収集された収集データを、前記人工衛星と通信が行えるようになったときに一括して取得するデータ取得手段、
前記収集データが収集されている間に発生したイベントの情報を取得するイベント情報取得手段、
前記イベントが過去に発生したときの前記人工衛星における異常検知率を、前記イベントの種類毎に算出する異常検知率算出手段、及び
前記異常検知率に基づいて、前記収集データの解析順序を決定する順序決定手段、として機能させることを特徴とするデータ解析順序決定プログラム。
【請求項６】
前記異常検知率算出手段は、前記イベントの種類毎に、前記イベント全体における異常検知率と、前記イベントの前半における異常検知率を算出し、
前記算出した前半における異常検知率が高い場合には、前記順序決定手段は、当該イベントが発生したときに収集されたデータが、収集時刻の早い方から順に解析されるように解析順序を決定することを特徴とする請求項５に記載のデータ解析順序決定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、データ解析順序決定装置及びデータ解析順序決定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
地球を周回する人工衛星（地球周回衛星）が、地上局と直接通信を行える時間は、人工衛星が地球を１周するのに要する時間（例えば１００分）のうちの一部（例えば１０分程度）である。したがって、人工衛星では、地上局と直接通信を行えない間に収集した衛星の状態（軌道制御等）を示すデータや、観測データ（宇宙線の状態等）などの各種収集データを随時蓄積し、通信可能な間にまとめて地上局に送信している。
【０００３】
これに対し、従来、地上局では、蓄積された各種収集データを受信した順に、すなわち時系列に沿って解析して、異常の検出を行っていた。このため、後の方に受信した収集データに異常状態を示すデータが含まれる場合、当該データを解析するまでに時間がかかり、異常状態の検出に多大な時間を要するおそれがあった。
【０００４】
そこで、最近では、異常状態を早期に発見することを目的としたデータ処理の方法として、特許文献１のような技術が出現してきている。特許文献１に記載の技術は、車両の事故時に事故位置を迅速に特定するため、車両で記録済みの位置データを記録時期が新しい順にセンタへ送信する技術である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１１−２５０３８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、異常の中には、特定の事象（イベント）が起こった後や起こっている間に発生しやすい異常も存在するため、蓄積データを時期が新しい順に解析するのでは、かえって異常検出が遅れてしまうおそれがある。
【０００７】
そこで本件は上記の課題に鑑みてなされたものであり、人工衛星の異常解析を効率的に行うことが可能なデータ解析順序決定装置及びデータ解析順序決定プログラム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】
【０００８】
本明細書に記載のデータ解析順序決定装置は、人工衛星と通信を行えない間に前記人工衛星において収集された収集データを、前記人工衛星と通信が行えるようになったときに一括して取得するデータ取得手段と、前記収集データが収集されている間に発生したイベントの情報を取得するイベント情報取得手段と、前記イベントが過去に発生したときの前記人工衛星における異常検知率を、前記イベントの種類毎に算出する異常検知率算出手段と、前記異常検知率に基づいて、前記収集データの解析順序を決定する順序決定手段と、を備えている。
【０００９】
本明細書に記載のデータ解析順序決定プログラムは、コンピュータを、人工衛星と通信を行えない間に前記人工衛星において収集された収集データを、前記人工衛星と通信が行えるようになったときに一括して取得するデータ取得手段、前記収集データが収集されている間に発生したイベントの情報を取得するイベント情報取得手段、前記イベントが過去に発生したときの前記人工衛星における異常検知率を、前記イベントの種類毎に算出する異常検知率算出手段、及び前記異常検知率に基づいて、前記収集データの解析順序を決定する順序決定手段、として機能させる。
【発明の効果】
【００１０】
本明細書に記載のデータ解析順序決定装置及びデータ解析順序決定プログラムは、人工衛星の異常解析を効率的に行うことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】一実施形態に係る異常監視システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２（ａ）は、イベント収集部の処理を示すフローチャートであり、図２（ｂ）は、蓄積データ収集部の処理を示すフローチャートである。
【図３】イベント保持テーブルを示す図である。
【図４】蓄積データ管理テーブルを示す図である。
【図５】図５（ａ）、図５（ｂ）は、イベント毎異常検知率保持テーブルを示す図である。
【図６】蓄積データ異常監視部の処理を示すフローチャート（その１）である。
【図７】蓄積データ異常監視部の処理を示すフローチャート（その２）である。
【図８】図３のイベント保持テーブルを時系列的に模式的に示す図である。
【図９】蓄積データ管理テーブルを示す図である。
【図１０】蓄積データの処理順を示す図である。
【図１１】新たな蓄積データを取得した場合の診断処理を示す図である。
【図１２】イベント保持テーブルが更新された状態を示す図である。
【図１３】蓄積データ管理テーブルが更新された状態を示す図である。
【図１４】一実施形態の別例１を示す図である。
【図１５】一実施形態の別例２を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、データ解析順序決定装置の一実施形態について、図１〜図１５に基づいて詳細に説明する。図１には、データ解析順序決定装置を含む異常監視システム１００の構成が、ブロック図にて示されている。
【００１３】
図１に示すように、異常監視システム１００は、人工衛星２００から送信されるデータを受信設備３００を介して受信し、当該データを解析して、人工衛星の異常を監視するシステムである。人工衛星２００は、例えば地球周回衛星であり、地球の周りを例えば１００分程度で周回するものとする。また、人工衛星２００と地球上の受信設備３００との間では、地球を１周する１００分のうちの１０分程度しか、通信を行えないものとする。
【００１４】
ここで、人工衛星２００は、受信設備３００との間で通信を行える状態では、随時取得されるデータ（以下、「リアルタイムデータ」と呼ぶ）を、受信設備３００に対して送信し続ける。また、人工衛星２００は、受信設備３００との間で通信を行えない状態では、その間に取得されるデータを蓄積し続け、通信が行える状態になったときに、当該データ（以下、「蓄積データ」と呼ぶ）を受信設備３００に一括送信する。なお、人工衛星２００が取得するデータは、搭載機器の状態、すなわち電圧、電流、温度などの検出データや、人工衛星に設けられている観測センサの観測データなどの各種データである。
【００１５】
異常監視システム１００は、リアルタイムデータ収集部１２と、リアルタイムデータ異常監視部１４と、蓄積データ収集部２２と、蓄積データ異常監視部２４と、異常監視結果通知部１６と、イベント収集部３０と、を備える。また、異常監視システム１００は、各種データベース及びテーブルを備えている。具体的には、異常監視システム１００は、リアルタイムデータのデータベース４２、診断知識データのデータベース４４を備える。また、異常監視システム１００は、蓄積データ管理テーブル４６、蓄積データのデータベース４８、イベント保持テーブル５０、及びイベント毎異常検知率保持テーブル５２を備える。
【００１６】
リアルタイムデータ収集部１２は、リアルタイムデータを受信設備３００を介して随時受信し、当該リアルタイムデータをデータベース４２に収集する。
【００１７】
リアルタイムデータ異常監視部１４は、データベース４４に格納されている診断知識データを用いて、データベース４２に格納されているリアルタイムデータを解析する。これにより、リアルタイムデータ異常監視部１４は、人工衛星２００の診断を行って、当該人工衛星２００の異常を検出する。なお、リアルタイムデータ異常監視部１４は、リアルタイムデータを受信した順、すなわち時系列に沿って解析するものとする。
【００１８】
蓄積データ収集部２２は、人工衛星２００、受信設備３００間の通信ができないときに人工衛星２００に蓄積される蓄積データを一括受信し、蓄積データ管理テーブル４６の更新、及びデータベース４８への蓄積データの格納を行う。
【００１９】
蓄積データ異常監視部２４は、データ解析部２４２と、異常検知率算出部２４４と、順序決定部２４６と、を有する。この蓄積データ異常監視部２４は、データベース４４に格納されている診断知識データ、蓄積データ管理テーブル４６、イベント保持テーブル５０、イベント毎異常検知率保持テーブル５２を読み出す。そして、これらデータやテーブルを用いてデータベース４８に格納されている蓄積データを解析することにより、人工衛星２００の診断を行って、当該人工衛星２００の異常を検出する。また、蓄積データ管理テーブル４６やイベント毎異常検知率保持テーブル５２の更新も行う。なお、蓄積データ異常監視部２４の構成各部（２４２，２４４，２４６）、及び構成各部による具体的な処理内容については、後述する。
【００２０】
異常監視結果通知部１６は、ディスプレイやスピーカ等を有している。この異常監視結果通知部１６は、リアルタイムデータ異常監視部１４と蓄積データ異常監視部２４における診断結果を受信し、当該診断結果を運用者に通知する。
【００２１】
イベント収集部３０は、人工衛星２００で実行するコマンドの情報を衛星官制システム６２から受信したり、軌道決定システム６４から人工衛星２００の軌道情報を受信したり、宇宙天気情報提供部６６から宇宙天気情報を受信する。また、イベント収集部３０は、受信した情報をイベント保持テーブル５０に格納する。
【００２２】
リアルタイムデータのデータベース４２には、人工衛星２００から受信したリアルタイムデータが格納される。診断知識データのデータベース４４には、異常の診断に用いられる診断知識データが予め格納されている。診断知識データは、リアルタイムデータ異常監視部１４において行われる診断ルール等を含んでいる。
【００２３】
蓄積データ管理テーブル４６は、蓄積データを管理するためのテーブルである。このテーブル４６は、図４に示すようなテーブルである。具体的には、テーブル４６には、蓄積データそれぞれのデータ時刻（データが人工衛星２００において取得された時刻）と、そのデータが処理済みか否かを示す異常監視処理済フラグと、を含んでいる。
【００２４】
図１に戻り、蓄積データのデータベース４８には、人工衛星２００から受信した蓄積データが格納される。イベント保持テーブル５０は、イベントを管理するためのテーブルである。イベント保持テーブル５０は、図３に示すようなテーブルであり、イベント名と、当該イベントの開始時刻及び終了時刻とを含んでいる。
【００２５】
イベント毎異常検知率保持テーブル５２は、イベント毎の異常検知率を管理するためのテーブルである。このイベント毎異常検知率保持テーブル５２は、図５（ａ）に示すようなテーブルであり、具体的には、イベント名と、通算イベント発生時間と、通算異常検知数と、イベント前半通算異常検知数とを含んでいる。通算イベント発生時間は、例えば、人工衛星２００が稼動を開始してから、日陰などのイベントがどれだけ発生したかを示す。また、通算異常検知数は、日陰などのイベントが発生している間に、人工衛星２００の異常がどれだけ発生したかを示す。更に、イベント前半通算異常検知数は、イベントの前半において、人工衛星２００の異常がどれだけ発生したかを示す。
【００２６】
次に、図２（ａ）、図２（ｂ）に基づいて、イベント収集部３０及び蓄積データ収集部２２の処理について詳細に説明する。
【００２７】
図２（ａ）は、イベント収集部３０の処理を示すフローチャートである。イベント収集部３０は、図２（ａ）の処理を所定時間間隔で繰り返す。この図２（ａ）のフローチャートのステップＳ１０では、イベント収集部３０が、イベントデータを収集し、イベント開始時刻、イベント終了時刻をイベント保持テーブル５０（図３参照）に保存する。図３では、イベント保持テーブル５０において、イベントとして、人工衛星２００の動作等に影響を与える可能性のあるイベント、例えば日陰や太陽フレアが格納された場合が示されている。なお、日陰とは、人工衛星が地球や月などの影に入り、太陽光が届かなる期間のことをいう。
【００２８】
ここで、人工衛星２００は、自己が保有する太陽電池を用いて発電し、その電力をバッテリに蓄えておき、日陰に入ったときには、バッテリに蓄えられている電力を用いて動作する。すなわち、日陰に入ったときに、太陽電池からバッテリへの電力供給元の切り替えがスムーズにできないと、人工衛星２００の動作に影響が生じる可能性がある。また、太陽フレアや黒点が発生したりして、太陽からのＸ線量が大きく変動した場合にも、人工衛星２００の動作に影響が生じる可能性がある。このため、本実施形態では、イベントとして、日陰や太陽フレアを例にとって説明している。日陰が発生する時間（開始時刻及び終了時刻）は、図１の軌道決定システム６４から送信されてくる軌道情報及び宇宙天気情報提供部６６から送信されてくる宇宙天気情報から、算出することができる。また、太陽フレアの発生情報は、宇宙天気情報提供部６６から送信されてくる宇宙天気情報から得ることができる。なお、イベントとしては、日陰や太陽フレア以外のイベントを用いることもできる。例えば、衛星官制システム６２のコマンド情報から得ることが可能な、軌道制御を実施している時間帯、すなわち、燃料噴射開始や終了のコマンド実行時間帯を、イベントとして用いることとしても良い。あるいは、その他の自然現象や制御情報等をイベントとして用いることとしても良い。
【００２９】
図２（ｂ）は、蓄積データ収集部２２の処理を示すフローチャートである。蓄積データ収集部２２は、図２（ｂ）のフローチャートを、所定時間間隔（ここでは２秒間隔とする）で繰り返す。この図２（ｂ）のステップＳ２０では、蓄積データ収集部２２は、蓄積データを収集、すなわち、蓄積データをデータベース４８に格納する。また、蓄積データ収集部２２は、当該蓄積データの管理情報として、蓄積データ管理テーブル４６（図４参照）に、蓄積データ時刻及び異常監視処理済フラグ（ここでは、未処理状態）を保持する。図４の蓄積データ管理テーブル４６では、蓄積データのデータ時刻として、「２００９／１０／０１  ００：００：００」から、「２００９／１０／０１  ２０：００：００」までが２秒間隔で格納されている。また、それらの時刻に対して、未処理フラグが対応付けられている。
【００３０】
次に、図６、図７に基づいて、図１に示す蓄積データ異常監視部２４の処理について詳細に説明する。図６、図７は、蓄積データ異常監視部２４の処理を示すフローチャートである。図６、図７の処理では、イベント発生時に収集されたデータの解析順序を、過去にイベントが発生したときに人工衛星に発生した異常の検知率に基づいて決定し、当該解析順序に従ってデータ解析を行うというものである。
【００３１】
まず、図６のステップＳ３０では、蓄積データ異常監視部２４の順序決定部２４６が、蓄積データ管理テーブル４６（図４）に収集済みのデータ時刻を参照する。そして、すべてのデータ時刻を含む時間帯において発生したイベントを、イベント保持テーブル５０（図３）から抽出する。また、そのイベントが発生している間に取得されたデータのうち、未処理フラグが立っているデータ時刻を蓄積データ管理テーブル４６から抽出する。
【００３２】
具体的には、まず、順序決定部２４６が、蓄積データ管理テーブル４６に蓄積されている時間帯、図４では「２００９／１０／０１  ００：００：００」から、「２００９／１０／０１  ２０：００：００」までの時間帯に該当するイベントをイベント保持テーブル５０から抽出する。ここで、図３のイベント保持テーブル５０を時系列的に模式的に示すと、図８のようになるため、ステップＳ３０では、蓄積データ異常監視部２４が、図８に示す各イベント（３回の日陰と、１回の太陽フレア）を抽出する。そして、順序決定部２４６は、それらイベントの各時間帯のうち、データをまだ処理していない時間帯を、蓄積データ管理テーブル４６から抽出する。なお、この段階では、全てのデータが未処理であるので、イベントが発生した時間帯に該当するデータの全てが抽出される。このステップＳ３０において抽出された時間帯を、以下においては、「異常監視候補時間帯」と呼ぶものとする。
【００３３】
図６に戻り、次のステップＳ３２では、蓄積データ異常監視部２４の順序決定部２４６が、異常監視候補時間帯のイベントに、過去異常を検知したイベントが存在するか否かを判断する。なお、このステップＳ３２の判断が否定される場合とは、過去、そのイベントが発生している時間帯において異常が検出されたことがないことを意味する。このため、当該ステップＳ３２において判断が否定される場合の多くは、新規のイベントが発生した場合や、システムを新たに起動した場合などである。なお、ここでは、日陰、太陽フレアのいずれも、過去に異常が検知されたことがあるものとする。したがって、ステップＳ３２の判断が肯定され、ステップＳ３４に移行したものとする。
【００３４】
ステップＳ３４では、蓄積データ異常監視部２４の異常検知率算出部２４４が、過去異常を検知したイベントの通算異常検知率及びイベント前半通算異常検知率を、イベント毎異常検知率保持テーブル５２（図５（ａ））より算出する。具体的には、異常検知率算出部２４４は、通算異常検知数を通算イベント発生時間で除して通算異常検知率を算出し、イベント前半通算異常検知数を通算イベント発生時間の１／２で除してイベント前半通算異常検知率を算出する。本実施形態では、上記算出の結果、図８に示すように、日陰の通算異常検知率が０．０４でイベント前半通算異常検知率が０．０７であり、太陽フレアの通算異常検知率が０．０２でイベント前半通算異常検知率が０．０２であったものとする。
【００３５】
図６に戻り、次のステップＳ４０では、蓄積データ異常監視部２４の順序決定部２４６が、最も高い検知率を特定する。本実施形態では、最も高い検知率として、日陰のイベント前半通算異常検知率が特定される。
【００３６】
次いで、ステップＳ４２では、蓄積データ異常監視部２４の順序決定部２４６が、最も高い検知率が、イベント前半通算異常検知率のみであるか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合にはステップＳ４４に移行し、否定された場合にはステップＳ４６に移行する。本実施形態では、日陰のイベント前半通算異常検知率のみが最も高い値であるので、ステップＳ４２の判断は肯定され、ステップＳ４４に移行する。ステップＳ４４では、順序決定部２４６が、異常検知率の最も高いイベントのうち、現在時刻に近いイベントで、かつ未処理の時間帯のうちイベントの開始時刻に最も近い時間帯を、今回の異常監視処理時間帯として設定する。具体的には、図８に示す「診断処理（１）」の時間帯（時刻「１８：３０：００」）が、今回の異常監視処理時間帯として設定される。その後は、図７のステップＳ４８に移行する。
【００３７】
その後、図７のステップＳ４８に移行すると、蓄積データ異常監視部２４（データ解析部２４２）は、設定した時間帯の異常監視処理を実施する。本実施形態では、１回の異常監視処理において、予め設定された時間（例えば５分）のデータを使用して異常監視処理を実行する。なお、図６のステップＳ４４を経た場合には、今回の異常監視処理時間帯から時間が進む方向に予め設定された時間（５分）分だけのデータを解析して、異常監視を行う。本実施形態では、蓄積データ異常監視部２４（データ解析部２４２）は、時刻「１８：３０：００」から「１８：３４：５８」までの範囲のデータを解析して、異常監視を行う。
【００３８】
次いで、ステップＳ５０では、蓄積データ異常監視部２４の異常検知率算出部２４４が、イベント毎異常検知率保持テーブル５２を更新する。例えば、ステップＳ４８において異常が検知された場合には、図５（ｂ）に示すように、通算異常検知数及びイベント前半通算異常検知数に１を加算する。また、通算イベント発生時間に予め設定された時間（５分）を加算する。この場合、図８における時刻「１８：３０：００」では、日陰のみならず太陽フレアも発生しているので、図５（ｂ）では、日陰に関する検知数のみならず太陽フレアに関する検知数にも１が加算される。
【００３９】
次いで、図７のステップＳ５２では、蓄積データ異常監視部２４の異常検知率算出部２４４が、今回、異常監視処理を実施した時間帯を、異常監視処理済として蓄積データ管理テーブルの異常監視処理済フラグを処理済に更新する。具体的には、異常検知率算出部２４４が、図９に符合Ｓを付して示すように、時刻「１８：３０：００」から「１８：３４：５８」までの範囲のフラグを、処理済に更新する。
【００４０】
以上のようにして、図６、図７の全処理が終了すると、再びステップＳ３０から処理を開始して、上記と同様の処理を繰り返す。すなわち、先ほどの続きである、時刻「１８：３５：００」から、時刻「１８：３９：５８」までのデータを用いた異常監視処理を実行し、その後も、同様に異常監視処理を繰り返す。
【００４１】
このような処理を実行することにより、蓄積データ異常監視部２４は、次の蓄積データが人工衛星２００から送信されてくるまでの間は、図１０に丸数字を付して示すような順序でデータを解析し、異常監視処理を実行することになる。なお、図１０の丸数字１〜３の処理は、図６のステップＳ４４を経ており、丸数字４，５は、図６のステップＳ４６を経ているため、データの解析順序（解析方向）が異なっている。なお、ステップＳ４６の処理については後述する。
【００４２】
その後、例えば、図１１に示すように、時刻「２３：５９：５８」までのデータを、蓄積データ収集部２２が新たに受信した場合には、蓄積データ収集部２２は、受信済みの未処理のデータと、新たに受信した蓄積データとを用いて、図６、図７の処理を実行する。なお、時刻「２４：００：００」の段階では、イベント収集部３０は、イベント保持テーブル５０に、新たなイベントとして、図１２の最下段に示す「日陰」を追加している。また、蓄積データ収集部２２は、蓄積データ管理テーブル４６に、図１３にハッチングを付して示す、新たなデータ時刻及び異常監視処理済フラグを追加している。
【００４３】
この場合において、図６、図７の処理を実行すると、図１１に示す診断処理（２）の時間帯「２３：３０：００」が今回の異常監視処理時間帯として設定される（ステップＳ４４）。そして、これ以降は、上述したのと同様の処理が実行される。
【００４４】
以上のようにして、蓄積データ異常監視部２４において行われた異常診断の結果は、図１に示す異常監視結果通知部１６に送信される。そして、異常監視結果通知部１６では、異常診断結果をディスプレイに表示して運用者に通知したり、スピーカから音声等を発することで運用者に対して通知したりする。
【００４５】
次に、日陰及び太陽フレアにおける異常検知率が、図８の例と異なる例（別例１，２）を用いて、図６のステップＳ４６を経る場合について説明する。
【００４６】
（別例１）
図１４には、日陰の通算異常検知率が０．０１、日陰のイベント前半通算異常検知率が０．０４で、太陽フレアの通算異常検知率が０．１０、太陽フレアのイベント前半通算異常検知率が０．１０である場合の例が示されている。この図１４の場合において、蓄積データ収集部２２が、時刻「２０：００：００」までの蓄積データを受信すると、ステップＳ４０において、太陽フレアの通算異常検知率（０．１０）及びイベント前半通算異常検知率（０．１０）が最も高い検知率と特定される。そして、ステップＳ４２では、最も高い検知率がイベント前半通算異常検知率のみであるか否かを判断する。ここでは、最も高い検知率に通算異常検知率も含まれており、判断は否定されるので、ステップＳ４６において時刻「２０：００：００」が、今回の異常監視処理時間帯として設定される（図１４の診断処理（１））。そして、ステップＳ４８では、データ解析部２４２がデータ解析を行う。ここで、前述のようにステップＳ４６を経た場合には、今回の異常監視処理時間帯「２０：００：００」から時間が遡る方向に予め設定された時間（５分）分だけのデータを解析して、異常監視を行う。その後は、上記実施形態と同様の処理を繰り返す。この場合、「１９：５５：００」から５分前までのデータ、「１９：５０：００」から５分前までのデータ…というように、時間を遡りながら、異常監視処理を実行することとなる。
【００４７】
その後、ある時点で、蓄積データ収集部２２が、時刻「２３：５９：５８」までのデータを受信すると、図１４に「診断処理（２）」で示す時刻「２３：００：００」が、今回の異常監視処理時間帯として新たに設定される（ステップＳ４６）。そして、データ解析部２４２は、時刻「２３：００：００」から５分前までのデータ、「２２：５５：００」から５分前までのデータ、「２２：５０：００」から５分前までのデータ…というように、時間を遡りながら、異常監視処理を実行する。
【００４８】
（別例２）
次に、図１５の例について説明する。図１５には、日陰の通算異常検知率が０．１０、日陰のイベント前半通算異常検知率が０．０４で、太陽フレアの通算異常検知率が０．０２、太陽フレアのイベント前半通算異常検知率が０．０２である場合の例が示されている。この図１５の場合において、蓄積データ収集部２２が、時刻「２０：００：００」までの蓄積データを受信すると、ステップＳ４０において、日陰の通算異常検知率（０．１０）が最も高い検知率と特定され、ステップＳ４２に移行する。ステップＳ４２では、最も高い検知率がイベント前半通算異常検知率のみであるか否かを判断する。ここでの判断は否定されるので、ステップＳ４６において、時刻「２０：００：００」が、今回の異常監視処理時間帯として設定される（図１５の診断処理（１））。そして、別例１と同様、時刻「２０：００：００」から５分前までのデータを用いた異常監視処理を行った後は、「１９：５５：００」から５分前までのデータ、「１９：５０：００」から５分前までのデータ…というように、時間を遡りながら、異常監視処理を実行する。
【００４９】
その後、蓄積データ収集部２２が、時刻「２３：５９：５８」までのデータを受信すると、ステップＳ４０では、日陰の通算異常検知率（０．１０）が今回の異常監視処理対象として設定され、ステップＳ４２に移行する。ステップＳ４２では、最も高い検知率がイベント前半通算異常検知率のみであるか否かを判断する。ここでの判断は否定されるので、ステップＳ４６において、時刻「２３：５９：５８」が、今回の異常監視処理時間帯として設定される（図１５の診断処理（２））。そして、データ解析部２４２は、時刻「２３：５９：５８」から５分前までのデータ、時刻「２３：５４：５８」から５分前までのデータ、というように、時間を遡りながら、異常監視処理を行う。
【００５０】
なお、図６のフローチャートのステップＳ３２において、過去異常を検知したイベントが存在せず、判断が否定された場合には、ステップＳ３６に移行する。このステップＳ３６では、蓄積データ異常監視部２４の順序決定部２４６が、現在時刻に近い時間帯（図８の場合には、「２０：００：００」）を今回の異常監視処理時間帯として設定し、ステップＳ４８に移行する。
【００５１】
以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、蓄積データ収集部２２が、人工衛星２００において蓄積された蓄積データを取得し、イベント収集部３０が、蓄積データが収集されている間に発生したイベントの情報を取得する。そして、蓄積データ異常監視部２４の異常検知率算出部２４４が、イベントが過去に発生したときの人工衛星２００における異常検知率を、イベントの種類毎に算出するとともに、順序決定部２４６が、異常検知率に基づいて蓄積データの解析順序を決定し、データ解析部２４２が、当該順序に従って蓄積データを解析する。これにより、人工衛星の異常解析を異常検知率に基づいて効率的に行うことが可能である。特に、本実施形態では、データ解析部２４２が、異常検知率の高い種類のイベントが発生しているときに収集されたデータを優先的に解析するため、異常の発生特性のような、統計的なデータから求められる優先順位で異常解析することができる。
【００５２】
また、本実施形態では、データ解析部２４２は、同一種類のイベントが発生しているときに収集された蓄積データを、原則、収集時刻の遅い方から順に解析する。これにより、あるイベントが発生しているときに収集された蓄積データに異常を示すデータが含まれている場合に、当該異常を示すデータを迅速に検出することができ、ひいては、異常検知を迅速に行うことが可能である。
【００５３】
また、本実施形態では、異常検知率算出部２４４が、イベントの種類毎に、イベント全体における異常検知率と、イベントの前半における異常検知率を算出し、データ解析部２４２は、算出した異常検知率の中で最も高い値が、イベントの前半における異常検知率であった場合に、そのイベントの中で直近のイベントが発生したときに収集されたデータを、収集時刻の早い方から順に解析する。したがって、特定のイベントが発生した直後に生じやすい異常がある場合に、その異常を迅速に検知することが可能である。例えば、人工衛星２００は、自己が保有する太陽電池を用いて発電し、その電力をバッテリに蓄えておき、日陰に入ったときには、バッテリに蓄えられている電力を用いて動作する。このため、太陽電池とバッテリとの切り替えに関する異常は、日陰に入った直後に検知されることが多いと考えられる。本実施形態では、このようなイベント前半に集中する異常がある可能性が高い場合に、イベント前半側から先に診断を行うこととするので、異常検出を迅速かつ効率的に行うことが可能である。また、人工衛星２００には異常が発生してもその異常から自動的に回復する自己回復機能を有している場合がある。このようにイベント前半に異常が発生して自己回復機能が作動し、イベント終了時点では異常が検出されない場合でも、本実施形態によれば、その異常回復を時系列に沿って追うことができるので、異常検出を適確に行うことが可能である。
【００５４】
なお、上記実施形態では、イベント全体とイベント前半の異常検知率をそれぞれ算出し、それらに基づいて、蓄積データの解析順序を決定する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、イベント全体の異常検知率のみを算出し、これにのみ基づいて、蓄積データの解析順序を決定することとしても良い。また、イベント全体、イベント前半に加え、イベント後半の異常検知率をそれぞれ算出し、それらに基づいて、蓄積データの解析順序を決定しても良い。なお、「イベント前半」という文言は、イベント全体における前半分（１／２）という概念のみならず、イベント発生後の所定時間帯という概念をも含む。
【００５５】
なお、上記実施形態の異常監視システムの処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、コンピュータに、異常監視システムが有すべき機能の処理内容を記述したプログラムがインストールされ、そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。
【００５６】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【００５７】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【００５８】
上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
【符号の説明】
【００５９】
２２  蓄積データ収集部（データ取得手段）
３０  イベント収集部（イベント情報取得手段）
２００  人工衛星
２４４  異常検知率算出部（異常検知率算出手段）
２４６  順序決定部（順序決定手段）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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