(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測系の時系列データの格納部と、
前記格納部から得られる時系列データをパラメータとするデータベクトルを生成し、このデータベクトルの埋め込み操作を行って再構成空間に生成されるアトラクタの挙動に基づいたカオス推論によって所定ステップ後における時系列データの予測値を求める予測部と、
この予測部から得られる予測値と観測系における観測値とを比較して、予測誤差が大きくなった場合には、パラメータの最適化処理を行うパラメータ最適化部と、
前記予測値と前記所定ステップ経過後に測定される観測系の観測値とが抽出されて入力され、前記パラメータ最適化部からのパラメータを用いてアトラクタを基準とした最大リアプノフ指数とフラクタル次元および予測値と観測値からなるシステムダイナミックスを同定する同定部と、
この同定部からのシステムダイナミックスを記録する記録部と、
前記同定部からシステムダイナミックスと記録部に記録されている過去のシステムダイナミックスとを比較してその変化を検出し監視する変化監視部と、
この変化監視部で検出したシステムダイナミックスの変化が予め設定した値から離れたときに、異常と判定する異常判定部とを有することを特徴とする状態変化警報装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はシステムの状態変化警報装置に関し、特に、決定論的非線形系（カオス）理論を応用した状態変化警報装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、異常監視技術は種々の分野で必要とされており、監視対象となる機器等が異常状態、正常状態のいずれにあるかという判断を状況に応じて正確かつ迅速に行うことが求められている。
【０００３】
通常、このような判断を行うには、監視対象の状態を温度、湿度、速度等の各種パラメータによって表し、これらのパラメータが所定の回数または所定時間上限値や下限値を超えた状態となった場合に、監視対象が異常状態になったと判断している。また、近年では、AI(人工知能)やFuzzy推論を用いて、経験則や蓄積されたデータに基づいて生成されたアルゴリズムによって異常、正常状態の判定を行っている。
【０００４】
このように、上記いずれの技術においても、図３に示されるように、過去のデータから正常状態をモデル近似して領域を異常領域／正常領域に２分することで、監視対象が異常であるか正常であるかの状態判断を行っている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、システムがダイナミックな場合は、上記のような異常領域／正常領域による２分法だけでは正確な判定は難しい。このため、現在は正常領域に裕度をもって設定しているが、結局は正常領域は固定領域として判断されている。
【０００６】
従って、パラメータ等の状態に合わせてリアルタイム正常領域／異常領域を変化させることは困難である。また、上記のように、正常領域を裕度をもって設定しなければならないので、正常と判断される領域に於いても異常状態が存在するという誤判定の可能性がある。
【０００７】
更に、例えば監視対象が正常状態から異常状態へと遷移しつつある場合でも、従来方式では、現在が正常状態であるという判定しかできない。従って、現在は正常でも状態としては異常状態へ近づきつつあるのか、あるいは正常状態で安定しているのか、という判定はできない。
【０００８】
この他、上記監視対象の状態変化の予測を最小二乗法やＡＲ法等の線形化手法によって、近未来の予測を行い傾向変化を予測して、その状態変化から監視対象の正常、異常状態の判定を行って警報を発することも可能である。しかし、最小二乗法やＡＲ法は、システムを同定するためのパラメータ設定が容易ではなく、また一度設定したパラメータもシステムのダイナミックスが変われば再設定するために、多大な時間が必要となる問題がある。
【０００９】
本発明は上記背景の下になされたものであり、システムのダイナミックスを時系列データのみを用いて自動同定してパラメータの再設定を不要とすることができる状態変化警報装置を提供することを課題とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明は、観測系の時系列データの格納部と、
前記格納部から得られる時系列データをパラメータとするデータベクトルを生成し、このデータベクトルの埋め込み操作を行って再構成空間に生成されるアトラクタの挙動に基づいたカオス推論によって所定ステップ後における時系列データの予測値を求める予測部と、この予測部から得られる予測値と観測系における観測値とを比較して、予測誤差が大きくなった場合には、パラメータの最適化処理を行うパラメータ最適化部と、前記予測値と前記所定ステップ経過後に測定される観測系の観測値とが抽出されて入力され、前記パラメータ最適化部からのパラメータを用いてアトラクタを基準とした最大リアプノフ指数とフラクタル次元および予測値と観測値からなるシステムダイナミックスを同定する同定部と、この同定部からのシステムダイナミックスを記録する記録部と、前記同定部からシステムダイナミックスと記録部に記録されている過去のシステムダイナミックスとを比較してその変化を検出し監視する変化監視部と、この変化監視部で検出したシステムダイナミックスの変化が予め設定した値から離れたときに、異常と判定する異常判定部とを有することを特徴とするものである。
【００１３】
以下、本発明を詳細に説明する。近年、AI理論やFUZZY理論に加えて決定論的カオスが研究されている。これは、決定論に支配された（初期値が決まれば、その後の状態がすべて原理的に決定される）微分方程式や差分方程式から、一見不規則で不安定かつ複雑な振る舞いがしばしば生成されうるという現象から導かれる。
【００１４】
決定論的カオスの概念は、世の中の不規則な現象が必ずしも非決定論に支配されたものだけではないということを明らかにした。言い替えれば、世の中の不規則現象の中には、決定論に従ってその挙動を生み出している現象が少なからず存在する。カオス的振る舞いを生み出す力学系に共通するのは、それらの方程式が非線形である事である。
【００１５】
ところで、ある時系列データの振る舞いがカオス的であるならば、その振る舞いは決定論的な法則に従っていると考える事が出来る。とすれば、もしその非線形な決定論的法則性を推定することが出来れば、ある時点の測定データからカオスの「初期値に対する鋭敏な依存性」により決定論的因果性を失うまでの近未来のデータを予測することが可能である。
【００１６】
このような決定論的力学系理論の立場からの予測は、「１本の観測時系列データから、もとの力学系の状態空間とアトラクタを再構成する」という時系列データの埋め込み理論に基づいている。この理論の概要は、以下の通りである。
【００１７】
まず、図４に示されるように、観測された時系列データｙ(ｔ)から（１）式に示されるベクトルｘ（ｔ）をつくる（τは時間ディレイ）。
【００１８】
【数１】
ｘ(ｔ)＝(ｙ(t)，ｙ(t−τ)，ｙ(t−2τ)，…，ｙ(t−(n−1)τ))
このベクトルはn次元再構成状態空間Ｒnの１点を示すことになる。従って、図５に示されるように、ｔを変化させるとｎ次元再構成状態空間に軌道が描ける。
もしも対象システムが決定論的力学系であって、観測時系列データがこの力学系の状態空間から１次元ユークリッド空間ＲへのＣ1連続写像に対応した観測系を介して得られたものと仮定すれば、この再構成軌道は、ｎを十分大きくとれば元の決定論的系の埋め込み(embedding)になっている。
【００１９】
つまり、観測時系列データが元の力学系のアトラクタに由来するならば、再構成状態空間にはこのアトラクタの位相構造を保存したアトラクタが再現されることになる。従って、ｘ（ｔ）はアトラクタ上を移動することとなり、短期的にはｘ（ｔ）のｓステップ後の位置、つまりｘ(t+s)を予測することができる。ここで、ｘ(t+s)は以下の式のように示される。
【００２０】
【数２】
ｘ(t+s)＝(ｙ(t+s)，ｙ(t+s−τ)，ｙ(t+s−2τ),…,ｙ(t+s−(n−1)τ))
ここで、ｘ(t+s)の成分であるｙ(t+s)は、観測時点からｓステップ先の時系列データであるので、この値がｓステップ先における予測値となる。更に、ｓ＞τである場合には、ｙ(t+s−τ)も予測値となる。このように、ｓの値によって、所定ステップ先の予測値を求めることができるようになる。ただし、上述したように、カオス系は初期値に鋭敏に依存するので、長期的な予測に適しているとはいいがたい。逆に、決定論的因果性を失うまでの近未来のデータに関しては、高精度の予測が可能である。
【００２１】
本発明によれば、再構成空間にアトラクタを生成して短期予測を行い、予測値と実測値とを比較して異常発生の有無を判定しているので、観測系ダイナミックな変化に対しても、その状態に応じて柔軟に異常／正常の有無が判定される。
【００２２】
上記のように、本発明においては観測系の状態を考慮した上で予測値を生成し、この予測値と実測値とを比較して異常判定を行うことにより、観測系の状態に応じた適切な異常判定がなされる。さらに、予測部にカオス短期予測手法を用いているので、システムの摂動に対した精度の高い予測を得ることもできる。
【００２３】
特に、従来法では観測系が異常と判定される基準値を設定する場合には、その観測系がとりうる最大値（または最低値）をそのまま基準値としていたので、観測系の状態に応じた異常判定を行うことは困難であった。例えば、通常時においては正常であると判定される観測値が得られた場合でも、観測系の状態を考慮にいれた場合には異常と判断することが適当な場合がある。このように、従来法においては、観測系の状態を考慮にいれることは困難であり、このような場合でも正常と判定せざるを得なかった。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下本発明の実施の第１形態を図面に基づいて説明する。図１は本発明に係る異常監視装置の機能ブロック図を示す。図１において、１は短期予測システム部、２はデータファイル部を兼ねる時系列データ短期予測部（時系列データの格納部及び予測部）、３はセンサ部を兼ねるデータ入力部、７は予測結果抽出部、８は異常監視部、９はマンマシン部である。
【００２５】
また、データ入力部３から入力されたデータは時系列ファイル４に送られた後に時系列データ短期予測部２またはパラメータ最適化部５に入力される。パラメータ最適化部５にデータが入力された場合、パラメータ最適化部５は適宜パラメータの最適化を行った後に、時系列データ短期予測部２に最適化されたパラメータのデータを入力する。
【００２６】
時系列データ短期予測部２では入力されたデータやパラメータ等をもとにしてｎステップ先の予測結果を行う。予測値は予測値ファイル６に送られた後にパラメータ最適化部５、予測結果抽出部７にそれぞれ入力される。パラメータ最適化部５では、時系列データに加えて、入力された時系列データにも基づいてパラメータを最適化する。
【００２７】
予測結果抽出部７では、予測値ファイル６から予測結果を取り出して異常監視部８に入力する。異常監視部８では予測値と実測値とを比較し、所定の基準によって異常発生の有無を判定し、マンマシン部９を通じてその結果を表示する。
【００２８】
以下、短期予測システム１の動作を説明する。
【００２９】
まず、時系列ファイル４を通じて、データ入力部３から時系列データ短期予測部２に時系列データｙ（ｔ）、ｙ（ｔ−τ）、ｙ（ｔ−２τ）…（τは時間ディレイ）が入力される。時系列データ短期予測部２では、入力された時系列データをもとにしてn次元再構成状態空間Ｒnを再構成し、観測系のアトラクタを再現することによってｓステップ後の予測値を求め、この予測値とｓステップ後における実際の観測値とを比較する。図２にその説明図を示す。
【００３０】
図２に示されるように、異常判定を行う場合には、予測値をもとにして上限値及び下限値を設定し、この上限値と下限値との間の領域を、観測系が正常と判定される正常領域とする。その他の領域を異常領域とする。
【００３１】
例えば、時刻ｔ−ａにおいてｓステップ後の予測値を求める。この予測値は図２の点ａで示され、ａ点から設定された正常領域は図２の時間ｔ−ａ＋ｓにおける実線部で示される。ｔ−ａ＋ｓにおける実際の観測値は正常領域内に入っているので、この時点での観測値は正常状態にあると判定される。
【００３２】
また、時刻ｔにおいて求めたｓステップ後の予測値は図２の点ｂで示され、ｂ点から設定された正常領域は図２の時間ｔ＋ｓにおける実線部で示される。ｔ＋ｓにおける実際の観測値は異常領域内に入っているので、この時点での観測値は異常状態にあると判定される。
【００３３】
また、時系列データ短期予測部２では、正常状態の時系列を埋め込んでストレンジアトラクターを再構成するとともに、このときの埋め込みパラメータをも記録する。
【００３４】
システムの摂動が生じた場合、予測誤差が大きくなる。予測誤差が設定した閾値を超えると、パラメータ最適化部５にパラメータの再最適化を実行させる。その結果得られたパラメータのうち、“遅れ”の変化をチェックすれば“異常”となりつつあることがわかる。ただし、適用するシステムにより、“異常”となる摂動の幅／埋め込みパラメータの“遅れ”は異なる。
【００３５】
本手法予測部のカオス短期予測手法では、時系列を埋め込みストレンジアトラクターを再構成する。そのアトラクターの形・密度をチェックすれば、システムの状態が把握できる。脳波の時系列を例にとると、心理状態によってアトラクターの形・密度が異なる。もちろん健康を害しているとき、精神的に病んでいるときなどは、はっきりとその形が異なっている。
【００３６】
このように、本実施例においては、時系列のダイナミックな変化に対応して適切な正常領域を設定することができる。例えば図２における時間ｔ−ａ＋ｓとｔ＋ｓにおける正常領域は大きく異なっており、観測系の状態に応じて最適な正常領域が設定可能となっていることが示される。
【００３７】
なお、予測値に於ける正常領域は、その値または適用するシステムによって可変とすることもできる。例えば、正常領域の下限値のみを狭くとる、所定の基準（観測値の値が一定値以上の場合や一定値以下の場合等）正常領域を狭くする、観測値が所定値に近いときは正常領域を広くとるなどである。
【００３８】
このように値の違いによる正常領域の調整は、経験則によるルールに沿うことが多い。このような正常領域／異常領域の割り付けに、Fuzzy理論を適用してもよい。従来手法でもAI・Fuzzy理論により実現されてはいるが、AI・Fuzzy理論においては、状態の異常傾向を推定しなければならないのに対し、本実施例においてはFuzzyルールの意味付けが明確となり、ルールが簡単なものになる。
【００３９】
また、システムの摂動によって、そのストレンジアトラクターの形は変化する。この点に着目すると、システムの正常状態時のストレンジアトラクターが変化を起こしたときは異常状態に向かっていることは明らかである。従って、アトラクタの状態を監視することでも、異常判定を行うことができる。
【００４０】
更に、予測にはカオス短期予測手法を用いているので、非常に精度の高い短期予測を行うことが可能であり、システムの摂動に対応した精度の高い予測を得ることもできる。
【００４１】
この異常監視装置は、例えば以下の用途に用いることができる。
【００４２】
（１）カオス性を持つ時系列データの異常現象検出装置
（２）回転機（モータ、ジェネレータなど）の軸振動の異常検出装置
（３）道路交通の渋滞検出装置
（４）脳波異常検出装置
（５）タービン軸振動異常検出装置
（６）脈拍異常検出装置
（７）水車、タービン振動の異常検出装置
図６は本発明の実施の第２形態を示す温度変化事前検出警報装置の機能ブロック図で、図６において、データ入力部３では、一定の時間間隔（例えば、１００ｍｓ、１秒、１分等）で対象となるプロセスから、データを取り込む。取り込まれたデータは時系列ファイル４に最新データとして追加される。次に、予測要求がデータ入力部３から時系列データ短期予測部２に出される。短期予測部２は、データ入力部３からの要求によって、システムで設定されている予測（例えば、一時間先の温度予測）を行い、その結果を予測値ファイル６に格納する。予測値ファイル６の中は、時系列ファイル４（観測値の時系列ファイル）と同じ構造で、予測値の時系列ファイルである。
【００４３】
次に時系列データ短期予測部２より予測結果抽出部７が起動される。予測結果抽出部７は前回の予測値すなわち、今回前記データ入力部３にて取り込まれた観測値に対応する予測値を予測値ファイル６から取り出すとともに、時系列ファイル４から観測値を取り出す。そして、予測値と観測値の組になったデータをシステムダイナミックス同定部８ａに入力する。この同定部８ａではパラメータ最適化部５よりシステムダイナミックスを規定するパラメータを用いて、アトラクタを基準としたシステムダイナミックスを同定する。ダイナミックスには、最大リアプノフ指数とフラクタル次元、予測結果、観測値等が含まれる。
【００４４】
同定されたシステムダイナミックスは記録ファイル８ｄに記録されるとともに、システムダイナミックス変化監視部８ｂに入力される。システムダイナミックス変化監視部８ｂでは、過去のシステムダイナミックスの変化を検出する。この変化検出には絶対値評価や％評価などを用いて行う。変化監視部８ｂにおけるシステムダイナミックスの変化は異常判定部８ｃに与えられ、ここで変化が異常と判定されたなら、マンマシン部９に供給されて表示処理される。また、変化に異常が無いときでも、変化監視部８ｂで、プロセス・プラントのダイナミックスに変化があることが判断できれば、変化監視部８ｂよりパラメータ最適化部５を起動することにより、パラメータ最適化部５において、ダイナミックスを表現している最適なパラメータを求めることができ、システム全体としてプラントの変化に追従した監視警報が可能となる。
【００４５】
上記のように構成された第２形態によれば、次のような機能が得られる。
【００４６】
（ａ）システムのダイナミックスを時系列データのみを用いて自動同定する（最適パラメータ推定）、
（ｂ）求めたパラメータによって必要な将来の短期予測を行う、
（ｃ）その予測結果がそれまでの傾向と異なる場合には、警報を行う、
（ｄ）予測結果が観測データと大きく異なる場合には、システムのダイナミックスが変わったことになるので、再度上記（ａ）のパラメータ推定を行う。
【００４７】
上記の機能により、本発明の実施の第２形態では短期予測のためのパラメータ設定が不要になり、汎用的に使用できるようになる。
【００４８】
上記第２形態の応用範囲は以下のように多岐にまたがる。
【００４９】
（１）風向変化事前検出警報装置
（２）湿度変化事前検出警報装置
（３）流量変化事前検出警報装置
（４）電力量変化事前検出警報装置
（５）交通量変化事前検出警報装置
（６）冷却水量変化事前検出警報装置
（７）ガス量変化事前検出警報装置
（８）その他の各種時系列データ変化検出警報装置
【００５０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明においては、正常範囲をカオス短期予測手法で求めた予測値から決定し、それからの逸脱を検出する事により、異常を検出することで、観測系の状態に応じた異常判定を行うことが可能である。
【００５１】
特に、ダイナミックな動特性をもつ現象の場合は、従来正常と考えていた領域に於いても異常状態が存在する可能性があるので、領域を指定する方式での異常検出は難しいが、本発明によれば、時系列の変化に対応して正常範囲を決定できるので正確な異常判定が可能である。
【００５２】
さらに、異常判定となれば、システムの警報や異常処理（停止など）を行なう事により機器の破壊などを予防することができる。
【００５３】
この他、短期予測のためのパラメータ設定が不要となる利点がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の第１形態に係る異常監視装置の機能ブロック図。
【図２】予測値と観測値との関係を示すグラフ。
【図３】観測値の正常領域と異常領域とを示すグラフ。
【図４】時系列データの説明図。
【図５】アトラクタの説明図。
【図６】本発明の実施の第２形態に係る状態変化警報装置の機能ブロック図。
【符号の説明】
１…短期予測システム
２…時系列データ短期予測部
３…データ入力部
４…時系列ファイル
５…パラメータ最適化部
６…予測値ファイル
７…予測結果抽出部
８…異常監視部
９…マンマシン部
【図１】
0003659723.tif 000002
【図２】
0003659723.tif 000003
【図３】
0003659723.tif 000004
【図４】
0003659723.tif 000005
【図５】
0003659723.tif 000006
【図６】
0003659723.tif 000007