(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータシステムにより、予測または正常・異常診断を行うモデルを、部分的最小二乗法を用いて構築する予測・診断モデルの構築装置において、
モデル構築用の学習データとして、Ｎ項目（Ｎは正の整数）の入力データ及びＭ項目（Ｍは正の整数）の出力データからなるデータセットを蓄積するデータ蓄積手段と、
前記データセットから、学習に適さない異常データを削除して第１の学習データを生成する第１学習データ作成手段と、
第１の学習データから部分的最小二乗法モデルを構築するモデル構築手段と、
前記部分的最小二乗法モデルを用いて第１の学習データに対し予測または正常・異常診断を行い、その結果である数値指標が所定の判断基準を逸脱する異常データを第１の学習データから削除して第２の学習データを生成する第２学習データ作成手段と、
第２の学習データを用いて部分的最小二乗法モデルを再度、構築するモデル構築手段と、
を備えたことを特徴とする予測・診断モデルの構築装置。
【請求項２】
請求項１に記載した予測・診断モデルの構築装置において、
前記第１学習データ作成手段は、
（Ｎ＋Ｍ）項目のうち少なくとも１項目のデータが、任意に設定された上下限値を逸脱した場合または平均値±（標準偏差の整数倍）を逸脱した場合の当該データを含むデータセットを、前記データ蓄積手段に蓄積されたデータセットから削除して第１の学習データを生成することを特徴とする予測・診断モデルの構築装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載した予測・診断モデルの構築装置において、
前記第２学習データ作成手段は、
前記数値指標としてのＴ２統計量またはＱ統計量が一定値を超えるデータセットを、前記第１の学習データから削除して第２の学習データを生成することを特徴とする予測・診断モデルの構築装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、部分的最小二乗法を利用した予測・診断モデルの構築装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、様々な分野において、データや品質・状態の予測、正常・異常診断が行われている。例えば、工場等の生産ラインや各種プラントにおいては、現状の操業データから製品の品質・生産量を予測し、これらが改善する方向に装置の調整を行っている。また、装置の正常・異常を常時監視し、異常発生を迅速に検知して正常な生産状態への回復に努力している。
【０００３】
コンピュータシステムを用いて各種の予測や正常・異常診断を行う方法としては、例えば重回帰モデルを用いる方法がある。この方法は、モデル式を直感的に理解し易い利点がある反面、入力変数同士に相関がある、いわゆる多重共線性を持ったデータに対しては安定したモデルの構築が困難である。この場合、適切なモデルを作成するには入力変数の中から相間のある変数を除去する必要があり、これを手動で行うには多くの労力を要するという問題がある。
【０００４】
これに対し、部分的最小二乗法（ＰＬＳ）を用いてモデル（ＰＬＳモデル）を構築する場合には、入力変数同士に相関があっても、これらを潜在変数と呼ばれる中間変数に集約したうえで出力変数を表現するため、多重共線性がある場合でも、安定したモデルを得ることができるという特徴がある。このことは、エネルギー需要予測装置に関する特許文献１にも記載されている。
一方、ＰＬＳモデルを用いてプロセスの異常分析を行う従来のプロセス異常分析装置として、特許文献２が公知となっている。このプロセス異常分析装置では、プロセスデータから抽出したプロセス特徴量に基づき異常判定用の異常分析ルールを作成するためのモデルとして、ＰＬＳモデルを用いている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−１６９９３０号公報（段落［００１４］〜［００２２］、図１等）
【特許文献２】特開２００７−２５０７４８号公報（段落［００２６］〜［００５５］、図２〜図７等）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ＰＬＳモデル等を用いて予測・診断を行う場合、計測データの正常・異常を予め判断して予測・診断モデルの構築に適する学習データを用意する必要がある。その理由は、計測データにはノイズや異常データが通常、含まれており、これらの計測データをそのまま使用して学習させると適切なモデルを構築することができないためである。
従来では、生の計測データからノイズや異常データを除去することによってモデル構築に使用する学習データを用意する作業を、人間が手作業により行っていた。
【０００７】
人間の判断能力は非常に高いことから、予測・診断モデルを構築する場合には、数少ない熟練者が学習データを用意することが理想的である。しかし、この種の作業を人手によって行うと非常に時間がかかるため、多数の生産ラインに対応させてそれぞれ予測・診断モデルが必要とされる場合には、時間的に全ての生産ライン用のモデルを構築ができないおそれがある。また、非熟練者が選択した学習データは必ずしも適切なものとは限らないので、結果として予測・診断モデルの精度が低い場合もある。
【０００８】
なお、特許文献２に係る従来技術は、製造装置の異常の有無と製品の異常の有無とを同時に判定することを解決課題とし、異常分析ルールを作成するための予測・診断モデルとしてＰＬＳモデルを用いるものであるが、データマイニングを利用したモデル化装置や人手による解析によって得たモデルが存在することを前提としており（特許文献２の段落［００３３］等を参照）、適切な学習データを用いて予測・診断モデルを構築するための具体的手段については言及されていない。
【０００９】
そこで、本発明の解決課題は、適切な学習データを用いることにより高精度な予測・診断モデルを容易に構築可能とした予測・診断モデルの構築装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するため、請求項１に係る発明は、コンピュータシステムにより、予測または正常・異常診断を行うモデルを、部分的最小二乗法を用いて構築する予測・診断モデルの構築装置において、
モデル構築用の学習データとして、Ｎ項目（Ｎは正の整数）の入力データ及びＭ項目（Ｍは正の整数）の出力データからなるデータセットを蓄積するデータ蓄積手段と、
前記データセットから、学習に適さない異常データを削除して第１の学習データを生成する第１学習データ作成手段と、
第１の学習データから部分的最小二乗法モデルを構築するモデル構築手段と、
前記部分的最小二乗法モデルを用いて第１の学習データに対し予測または正常・異常診断を行い、その結果である数値指標が所定の判断基準を逸脱する異常データを第１の学習データから削除して第２の学習データを生成する第２学習データ作成手段と、
第２の学習データを用いて部分的最小二乗法モデルを再度、構築するモデル構築手段と、を備えたものである。
【００１１】
請求項２に係る発明は、請求項１に記載した予測・診断モデルの構築装置において、前記第１学習データ作成手段は、（Ｎ＋Ｍ）項目のうち少なくとも１項目のデータが、任意に設定された上下限値を逸脱した場合または平均値±（標準偏差の整数倍）を逸脱した場合の当該データを含むデータセットを、前記データ蓄積手段に蓄積されたデータセットから削除して第１の学習データを生成するものである。
【００１２】
請求項３に係る発明は、請求項１または２に記載した予測・診断モデルの構築装置において、前記第２学習データ作成手段は、前記数値指標としてのＴ２統計量またはＱ統計量が一定値を超えるデータセットを、前記第１の学習データから削除して第２の学習データを生成するものである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、人間の熟練度によらず一定品質の学習データを高速に作成することができ、当該学習データをモデルの構築に用いることにより、高精度に予測や正常・異常診断を行う予測・診断モデルを大量に作成することが可能になる。
特に、多数の生産ラインを備えた工場等において、手作業によりモデルを一つずつ構築する方法に比べ、労力やコストを大幅に削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施形態により構築される予測・診断モデルによって予測・診断を行う対象の説明図である。
【図２】本発明の実施形態に係る予測・診断モデルを用いた予測・診断装置の機能ブロック図である。
【図３】図２における予測・診断モデル構築手段の機能を示すフローチャートである。
【図４】図３におけるステップＳ２の処理内容を示すフローチャートである。
【図５】図４におけるステップＳ２３の処理内容を示すフローチャートである。
【図６】図３のステップＳ３により削除される異常データを示す概念図である。
【図７】Ｔ２統計量及びＱ統計量の概念図である。
【図８】Ｔ２統計量及びＱ統計量の度数分布の例を示す図である。
【図９】本発明の実施形態に係る部分的最小二乗法モデルを用いて異常診断を行った場合の使用データ（ガス量データ）を示す図である。
【図１０】本発明の実施形態に係る部分的最小二乗法モデルを用いて異常診断を行った場合の使用データ（圧力データ）を示す図である。
【図１１】本発明の実施形態に係る部分的最小二乗法モデルを用いて異常診断を行った場合の使用データ（温度データ）を示す図である。
【図１２】ガス量と温度との関係を示す図である。
【図１３】Ｑ統計量による異常診断結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図に沿って本発明の実施形態を説明する。
まず、図１は、本実施形態における予測・診断の対象の一例を示したものであり、例えば工場の生産ラインにおいて、配管１０から吐出される蒸気等のガス量、配管１０内部の所定位置における温度、圧力等を計測データとして予測・診断を行う場合を想定している。
予測・診断モデルを部分的最小二乗法モデルによって構築する場合、当該モデルは回帰式の一種であるため、入力データ及び出力データが必要になる。ここでは、説明を簡単にするために、入出力データを三種類とし、これらのうち温度、圧力を入力データ、ガス量を出力データとする。
【００１６】
図２は、本実施形態の主要部である予測・診断モデル構築手段３００を含む予測・診断装置５００の機能ブロック図である。この予測・診断装置５００は、パソコン等のコンピュータシステムによって構成されており、予測・診断モデル構築手段３００及び予測・診断手段４００は、ＣＰＵ等からなる演算処理装置のハードウェア及びソフトウェアによって実現されるものである。
予測・診断モデル構築手段３００は、予測・診断用の学習データを作成すると共に部分的最小二乗法モデルを構築する処理を行い、予測・診断手段４００は、構築された部分的最小二乗法モデルを用いて、ガス量等の予測や対象の正常・異常診断を行う。
なお、６００は予測・診断結果を表示装置，印字装置，伝送装置等によって出力する出力部である。
【００１７】
入力部１００は、キーボードや計測・伝送装置によって構成されており、前述した配管１０の温度、圧力、ガス量が計測データとしてデータベース２００に入力されるようになっている。
データベース２００は、過去から現在までの計測データが蓄積されるデータ蓄積手段を構成しており、例えば、表１に示すように、過去から現在までの各日付について、ガス量、圧力及び温度が時系列的に蓄積される。
【００１８】
【表１】
0005510642.tif 000002
【００１９】
また、データベース２００には、部分的最小二乗法モデル構築手段３０２により構築された部分的最小二乗法モデルも蓄積されている。この部分的最小二乗法モデルに関してデータベース２００に蓄積される具体的なデータは、後述するように部分的最小二乗法の係数行列である。
【００２０】
以下、予測・診断モデル構築手段３００の機能を、図２及び図３のフローチャートを参照しつつ説明する。
［ステップＳ１］
まず、予測・診断モデル構築手段３００内の学習データ作成手段３０１は、温度、圧力、ガス量のそれぞれについて上下限値を逸脱しているか否かをチェックし、上下限値を逸脱している計測データについてはこれを学習に適さない異常データとして削除する処理（請求項１における第１学習データ作成手段による簡易異常データ削除処理）を行うことにより、図３に示す第１の学習データ７０１を作成する。
例えば、計測データがデータベース２００に蓄積される過程での伝送エラーや停電等が発生すると、物理的にあり得ない値が計測されるので、これらの計測データを学習に適さない異常データと判定し、当該計測データが混入した時間帯のデータセットを削除することにより第１の学習データ７０１を得る。前述した表１では、例えば２００７年２月中の「９９９」や「０」の値を示すデータが学習に適さない異常データに該当するので、これらの異常データを含むデータセット（２００７年２月２６日付け，２月２７日付け，２月２８日付けのデータセット）を削除する。
【００２１】
なお、計測データのばらつきが大きい場合等は、各データ項目について平均値及び標準偏差を求め、平均値±（標準偏差の整数倍）の範囲を超えるデータを異常データとして対応するデータセットを削除しても良い。
ここで、上述した二つのデータ削除方法（上下限値からの逸脱をチェックして削除する方法、及び、平均値と標準偏差とを用いて削除する方法）は排他的なものでなく、両方の処理を行って良い。これらの処理は、ＣＰＵによる演算処理やコンパレータによる比較処理によって容易に実現可能である。
【００２２】
本実施形態では、上下限値からの逸脱をチェックする方法を用い、表１から、ガス量が「９９９」以上であるデータセットを削除することにより、第１の学習データ７０１として表２に示すデータを得る。
【００２３】
【表２】
0005510642.tif 000003
【００２４】
［ステップＳ２］
次に、図２の部分的最小二乗法モデル構築手段３０２は、前記ステップＳ１により作成した表２のデータ（第１の学習データ７０１）を用いて、図３の部分的最小二乗法モデル８０１を構築する。なお、後述するステップＳ４についても、同じ部分的最小二乗法モデル構築手段３０２の機能を利用する。
【００２５】
部分的最小二乗法モデル８０１を構築するステップＳ２は、図４に示す処理１〜処理３（ステップＳ２１〜Ｓ２３）から構成されている。
まず、図４の処理１（ステップＳ２１）では、表２のデータを、数式１に示すようなベクトル形式に変換する。
【００２６】
［数１］
圧力ｉ，温度ｉ，ガス量ｉ
圧力ｉ−１，温度ｉ−１，ガス量ｉ−１
（ここで、添字ｉは時間（表２の例では日付）を示す。）
【００２７】
勿論、上記のように単純に配列形式に変換するだけでなく、各データを二乗または三乗する変数変換や、その他のデータ加工処理を含んでも良い。通常、これらのデータは縦の列で平均値が０になるように個々の値から縦の列のデータの平均値を差し引き、更に縦の列のデータの標準偏差により除算して正規化されるので、そのような方法により変換しても良い。
【００２８】
図４の処理２（ステップＳ２２）では、Ｎ項目（表２では入力データが温度と圧力であるため、Ｎ＝２）のデータをＰ種類の成分に変換する。上記のＰ（すなわち、潜在変数ｔの数）が２である場合は、最終的なＸ（温度、圧力）、ｙ（ガス量）の予測モデル式を数式２により表現する。なお、Ｎ，Ｐともに正の整数である。
【００２９】
【数２】
0005510642.tif 000004
【００３０】
１番目の成分に関係する係数行列は、数式３により算出される。
【００３１】
【数３】
0005510642.tif 000005
【００３２】
数式３において、ｗ１はＮ行×１列のベクトルであり、ｔ１はｎ行（ｎは正の整数）×１列のベクトルである。ｐ１はＮ行×１列のベクトルであるため、ｐ１Ｔ（Ｔは転置を示す）は１行×Ｎ列のベクトルである。また、ｑ１はスカラーである。
【００３３】
数式２，３におけるＸは入力変数（温度、圧力）を表すｎ行×Ｎ列のベクトルであり、この実施形態では数式４によって表される。
【００３４】
【数４】
0005510642.tif 000006
【００３５】
また、数式２，３におけるｙは出力変数（ガス量）を表すｎ行×Ｍ列のベクトルであるが、ここでは、数式５のようにｎ行×１列（すなわち、Ｍ＝１）のベクトルとして説明する。ここで、Ｍは正の整数である。
【００３６】
【数５】
0005510642.tif 000007
【００３７】
２番目の成分に関係する係数行列は、１番目の成分に関係しない成分を求めるので、まず、Ｘ，ｙを数式６によりＸｎｅｗ，ｙｎｅｗに変換する。
【００３８】
【数６】
0005510642.tif 000008
【００３９】
よって、２番目の成分に関係する係数行列は、数式７から求められる。
【００４０】
【数７】
0005510642.tif 000009
【００４１】
以上の説明は、成分数が２の場合の成分変換（係数行列の演算）に関するものであるが、仮に成分数が３より多い場合でも、同様に数式８によって各係数行列を求めることができる。なお、数式８において、ａは成分数を示す。
【００４２】
【数８】
0005510642.tif 000010
【００４３】
なお、上述した部分的最小二乗法による予測モデルや各係数行列、及び以下に示す統計指標等については、前述した特許文献１に詳しく記載されている。
【００４４】
図４の処理３（ステップＳ２３）では、最適な成分数、つまり潜在変数の数Ｐ（≦Ｎ）を決定する。成分数が多過ぎると過学習と呼ばれる現象になり、学習は良好に行われるが予測時の誤差が大きいモデルとなる。
そこで、成分数を１から順次多くし、次の数式９を最小とするような成分の数を、最適な成分数とする。なお、数式９はＡＩＣと呼ばれる統計指標であるが、自由度調整寄与率等の他の統計指標を用いても良い。
【００４５】
【数９】
0005510642.tif 000011
【００４６】
図５は、上述した手順により最適な成分数を決定するステップＳ２３の詳細を示すものである。
図５において、まず、ａ＝１として各係数行列を算出する（ステップＳ２３１，Ｓ２３２）。ここで、ａは前述した成分数Ｐと同じ意味を持つ。次に、ステップＳ２３２で求めた各係数を用いて部分的最小二乗法モデルを部分的最小二乗モデル構築手段３０２にて構築し、構築された部分的最小二乗法モデルを用いて予測手段４０１により第１の学習データ７０１からの予測結果を求め、数式９等を用いて統計指標を算出し（ステップＳ２３３）、統計指標が前回よりも小さくなって改善されていれば、ａをインクリメントしてステップＳ２３２に戻る（ステップＳ２３４Ｙｅｓ，Ｓ２３５）。統計指標が前回より大きくなって悪化していたならば成分数ａ−１の係数行列を保存し、ステップＳ２３の処理を終了する（ステップＳ２３４Ｎｏ，Ｓ２３６）。
【００４７】
以上説明した図４及び図５の処理によって図３のステップＳ２が実行され、部分的最小二乗法モデル８０１が構築されることになる。このように最適な成分数を決定して係数行列を算出し、部分的最小二乗法モデル８０１を構築する処理は、図２の部分的最小二乗法モデル構築手段３０２が第１の学習データ７０１を用いて、ＣＰＵの演算処理により実行されると共に、構築された部分的最小二乗法モデル８０１がデータベース２００に蓄積される。
【００４８】
なお、前述した部分的最小二乗法モデルの式（数式２，数式６等）は、以下の数式１０のように重回帰式の形式に変換しても良い。
【００４９】
【数１０】
0005510642.tif 000012
【００５０】
［ステップＳ３］
図３のステップＳ３では、ステップＳ１の如く、一変数ずつ上下限値逸脱の有無を判断するような簡単な処理では削除しきれない不適切な学習データを削除する処理（請求項１における第２学習データ作成手段による高度異常データ削除処理）を行い、第２の学習データ７０２を作成する。
図６は、このステップＳ３によって削除される異常データの概念を示している。図６において、楕円内の多数のプロットは正常データであり、楕円外のプロットであって四角の枠で囲った部分は、異常データを示している。これらの異常データは、例えば計測器の異常や、配管１０の詰まりや漏れ等が原因で発生する。
【００５１】
図６に示した異常データは、温度軸（横軸）上の上下限値の範囲内（２０℃〜１００℃）にあり、かつ、圧力軸（縦軸）上の上下限値の範囲内（０．２ｋＰａ〜０．５ｋＰａ）にあるため、前述したステップＳ１の簡易異常データ削除処理では削除されない。すなわち、図３における第１の学習データ７０１には、図６に示す異常データも含まれていることになる。
そこで、ステップＳ３では、このように簡易異常データ削除処理では削除されない異常データを削除するための処理（高度異常データ削除処理）を、図２における学習データ作成手段３０１が実行する。
【００５２】
学習データ作成手段３０１では、始めに、ステップＳ２により構築した部分的最小二乗法モデル８０１と第１の学習データ７０１とを用いて、ＣＰＵがＴ２統計量及びＱ統計量を演算する。なお、Ｔ２統計量及びＱ統計量を演算する機能は、図２の予測・診断手段４００内の正常・異常診断手段４０２に実装されており、この手段４０２内の機能を学習データ作成手段３０１がサブルーチン的に呼び出して実現するようになっている。つまり、実際に正常・異常診断を行う際に使用する統計量の演算処理機能を用いて、高度異常データ削除処理のためにＴ２統計量及びＱ統計量を演算するものである。
【００５３】
ここで、Ｔ２統計量及びＱ統計量は、周知のように主成分分析（ＰＣＡ）を異常診断に適用するための指標である。前後するが、Ｑ統計量はモデルの作成に用いるデータが持っていた変数間の相関からの逸脱を評価する指標であるのに対し、Ｔ２統計量は元の変数を圧縮して得られる主成分空間において、平均から各サンプルまでの距離に対応し、相関の範囲内での平均からの乖離度を評価する指標である。従って、Ｑ統計量により評価した結果、変数間の相関が保たれていて正常と判断されても、Ｔ２統計量により評価したときに平均からの乖離度が大きい場合には異常と判断される。
【００５４】
以下、ステップＳ３におけるＴ２統計量及びＱ統計量の演算方法について説明する。
（１）Ｔ２統計量
まず、ステップＳ２の学習（部分的最小二乗法モデル８０１の構築）において求めた行列ｔについて、数式１１とおく。
【００５５】
【数１１】
0005510642.tif 000013
【００５６】
ただし、ｔ１，〜，ｔｐはｎ行×１列のベクトルである。ここで、各ｔの標準偏差をσ１〜σｐとおく。
次に、第１の学習データ７０１のデータセットから、数式１２のようにｔ’を算出する。
【００５７】
【数１２】
0005510642.tif 000014
【００５８】
数式１２において、ｔ１’〜ｔｐ ’はスカラー量である。また、Ｘは１行×Ｎ列のベクトルであり、予測するための入力因子である。ｗ１〜ｗｐはＮ行×１列のベクトルであり、学習により求めた係数行列である。
以上から、Ｔ２統計量は数式１３によって求められる。
【００５９】
【数１３】
0005510642.tif 000015
【００６０】
（２）Ｑ統計量
Ｑ統計量は、数式１４によって定義される。
【００６１】
【数１４】
0005510642.tif 000016
【００６２】
数式１４の右辺カッコ内の各値はスカラー量であり、カッコ内第一項のｘｉはｉ番目の入力であることを示す。また、カッコ内第二項のｘｉ＾（ここでは便宜的に＾をｘの後に表記する）は、モデル内部にて変換された値であり、これをベクトル表示して記述すると数式１５の通りである。
【００６３】
【数１５】
0005510642.tif 000017
【００６４】
ここで、図７はＴ２統計量及びＱ統計量の概念図であり、Ｔ２統計量はガス量と相関の高いＰ成分（ｔ１〜ｔｐ）の潜在変数平面内における距離を測る統計量であるのに対し、Ｑ統計量はその潜在変数平面からの距離の統計量であると言える。Ｑ統計量もＴ２統計量と同様に、その値が一定値より大きいと当該データは他の正常データと区別されることを示しており、学習に適していない異常データである可能性が高くなる。図７において、複数の黒い丸印のプロットはＴ２統計量により評価した正常データ、１個の四角いプロットはＱ統計量により評価した異常データを概念的に表したものである。
【００６５】
学習データ作成手段３０１は、各データセットに対して上記（１），（２）により求めたＴ２統計量及びＱ統計量について、一定値より大きいデータセットを、異常データを含むデータセットと判断して削除することにより、第２の学習データ７０２を作成する。
この場合の一定値としては任意の値をセットしても良いし、χ２乗検定（例えば１％信頼区間）で優位性のないデータを削除しても良い。また、値の大きいものから数えて一定値％（例えば１％）を削除しても良い。いずれにしても、図８に示すような度数分布のデータでは、ある閾値より右側部分のデータが削除されることになる。なお、このデータの例では極端に外れたデータがないため、削除しなかった。
【００６６】
［ステップＳ４］
図３のステップＳ４では、ステップＳ３にて作成した第２の学習データ７０２を用いて、ステップＳ２と同様の処理を行い、部分的最小二乗法モデル８０２を再度、構築する。
【００６７】
以上のようにして構築された部分的最小二乗法モデル８０２とデータベース２００内のデータとを用いて、図２の予測・診断手段４００内の予測手段４０１による予測、あるいは、正常・異常診断手段４０２による診断が実行される。
【００６８】
次に、ステップＳ１〜Ｓ４の処理により最終的に構築された部分的最小二乗法モデル８０２を用いてデータの異常・正常を診断した結果を以下に示す。
図９〜図１１に示すように、入出力データとしては、２００７年３月１日〜６月１０日までのガス量データ、圧力データ、温度データを用意した。４月２２日までのデータを用いてステップＳ１〜Ｓ４の処理により部分的最小二乗法モデル８０２を構築し、６月１０日までのデータの正常、異常をＱ統計量により診断した。また、テスト用の異常データとして、５月１３日から少しずつ狂い出した温度データを用意した。
【００６９】
図９〜図１１の各時系列データでは温度の計測異常が分からないが、図１２に示すように、５月１３日以降のテストデータ（薄い網掛けで示す）は、ガス量との関係において温度データが少しずつ大きくなっている。
また、図１３は、Ｑ統計量による異常・正常の診断結果を示す図であり、Ｑ統計量が一定値より大きいデータセットは異常と判断されて学習データから削除される。図１３によれば、矢印にて示すように、５月後半からＱ統計量が少しずつ大きくなっており、異常を診断できることがわかる。
【符号の説明】
【００７０】
１０：配管
１００：入力部
２００：データベース
３００：予測・診断モデル構築手段
３０１：学習データ作成手段
３０２：部分的最小二乗法モデル構築手段
４００：予測・診断手段
４０１：予測手段
４０２：正常・異常診断手段
５００：予測・診断装置
６００：出力部
７０１，７０２：学習データ
８０１，８０２：部分的最小二乗法モデル
【図１】
0005510642.tif 000018
【図２】
0005510642.tif 000019
【図３】
0005510642.tif 000020
【図４】
0005510642.tif 000021
【図５】
0005510642.tif 000022
【図６】
0005510642.tif 000023
【図７】
0005510642.tif 000024
【図８】
0005510642.tif 000025
【図９】
0005510642.tif 000026
【図１０】
0005510642.tif 000027
【図１１】
0005510642.tif 000028
【図１２】
0005510642.tif 000029
【図１３】
0005510642.tif 000030