(57)【要約】      （修正有）【課題】時系列データの異常監視において、異常判定の基準となる波形を容易に抽出する。【解決手段】平行度評価部１５が、埋め込み処理により得られたアトラクタ（軌道）のデータベクトルにおける接線方向と、このデータベクトルの近傍ベクトルの接線方向との平行度を算出し、予兆波形登録部１７が、算出された平行度に基づいて異常検出を行うための予兆波形の候補を抽出する。抽出された予兆波形の候補とデータ蓄積部に蓄積された異常ログとを突き合わせ、予兆波形の候補が異常ログと対応付けられた場合、この予兆波形の候補を予兆波形として予兆ＤＢに登録する。予兆判定部２０は、予兆ＤＢに保存された予兆波形に基づいて、時系列データの異常の検知を行う。【選択図】図２
2014170269.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象である設備または機器から時系列データを取得するデータ取得手段と、
前記データ取得手段により取得された時系列データをｎ次元状態空間に埋め込む処理を行う埋め込み処理手段と、
前記埋め込み処理手段により埋め込まれた時系列データからデータベクトルを選択するデータベクトル選択手段と、
前記データベクトル選択手段により選択されたデータベクトルの近傍空間内での近傍ベクトルを検出する近傍ベクトル検出手段と、
前記選択されたデータベクトル及び近傍ベクトルの、軌道に対する接線方向を演算する接線方向演算手段と、
前記データベクトルの接線方向と近傍ベクトルの接線方向に基づいて前記データベクトルにおける平行度を算出する平行度算出手段と、
前記平行度算出手段により算出された平行度が予め定められた閾値を超えた場合、当該閾値を超えたデータベクトルにより構成される軌道を前記監視対象である設備または機器の異常を判定する候補となる予兆候補波形として抽出し、前記予兆候補波形の起点または終点の基となる時系列データが前記監視対象である設備または機器から発生した時刻を基準時刻として、この基準時刻から予め定められた時刻の間に前記監視対象である設備または機器に異常が発生した場合、前記予兆候補波形を当該発生した異常に対応する予兆波形として登録する予兆波形登録手段と、
登録された予兆波形に基づいて前記監視対象である設備または機器から取得された時系列データの評価を行う予兆判定手段と、を有する
ことを特徴とする時系列データの異常監視装置。
【請求項２】
前記予兆候補波形に対応する異常が複数ある場合、前記予兆波形登録手段は、発生した異常の種類に応じて予め設定された優先順位に基づいて前記予兆候補波形と対応付ける異常を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の時系列データの異常監視装置。
【請求項３】
前記予兆波形同士の平行度に基づいて類似する予兆波形を検出し、類似する予兆波形を一つの予兆波形として再登録する調整手段を有する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の時系列データの異常監視装置。
【請求項４】
監視対象である設備または機器より取得した時系列データからアトラクタを作成し、当該アトラクタを構成するデータベクトルの平行度に基づいて、前記時系列データの異常判定を行う異常監視方法であって、
前記アトラクタを構成するデータベクトルと、当該データベクトルの近傍の近傍ベクトルとの平行度を計測し、当該計測された平行度が予め定められた閾値を超えた場合、当該閾値を超えたデータベクトルにより構成される軌道を前記監視対象である設備または機器の異常を判定する候補となる予兆候補波形として抽出し、
抽出された予兆候補波形の起点または終点の基となる時系列データが前記監視対象である設備または機器から発生した時刻を基準として、予め定められた期間に前記監視対象である設備または機器に異常が発生した場合、前記予兆候補波形を当該発生した異常に対応した予兆波形として登録し、
登録された予兆波形に基づいて前記監視対象である設備または機器から取得された時系列データの評価を行う
ことを特徴とする時系列データの異常監視方法。
【請求項５】
コンピュータを請求項１から３のいずれか１項に記載の異常監視装置の各手段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、時系列データを扱う監視制御システムにおける、監視対象の異常及びその予兆を検知するためのカオス解析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
産業分野におけるプラント設備や機器等の持続可能性を確保するため、これら設備や機器等の適切な維持管理が求められている。特に、設備の異常や故障をいち早く検知して適切な処置を施すことは、メンテナンスコストを低減するだけでなく、利用者への安心・安全を担保するために不可欠な要件となっている。そこで、プラント設備や機器の異常を検知したり、診断したりする方法が種々提案されている（例えば、特許文献１−３）。
【０００３】
また、時系列データを扱う監視制御システムにおいて、監視対象の異常及びその予兆を検知するために、カオス理論に基づく軌道平行測度法（Trajectory Parallel Measure Method：ＴＰＭ法）を用いて異常を検知する方法が提案されている（例えば、特許文献４、非特許文献１，２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−２２７７０６号公報
【特許文献２】特開２００５−８４８３８号公報
【特許文献３】特開２００１−２８３１３４号公報
【特許文献４】特許第３７８５７０３号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】藤本  泰成、五百旗頭  正、谷村  隆義、「観測された時系列データの決定論的性質を測る軌道平行測度法」、１９９７年、日本ファジイ学会誌  Ｖｏｌ．９，Ｎｏ．４，ｐｐ５８０−５８８
【非特許文献２】蓬田  倫之、林  孝則、「時系列データから異常検知する逐次軌道平行測度法」、平成２４年電気学会全国大会、２０１２年３月、ｐｐ．１４６−１４７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の異常監視システムでは、閾値判定により異常の検知を行っている。この仕組みで予兆検知を行う場合、例えば、図１１（ａ）のような波形であれば閾値判定によって異常を検知することができる。しかし、図１１（ｂ）のように、異常の予兆が波形の形状変化として現れる場合、従来の閾値判定による異常検知方法では、閾値を超えない異常を検知することができない。閾値を超えない波形の異常を検知する方法としては、波形の尖度や歪度に基づいて異常を検出する方法や、波形を微分して得られる傾きを指標として異常を検出する方法が考えられるが、波形のパターンが複雑になると、予兆波形を検出することが困難となるおそれが生じる。また、予兆波形が未知である場合、予兆波形そのものを特定することが困難となるおそれがある。
【０００７】
上記事情に鑑み、本発明は、監視対象である設備または機器の制御を行うための時系列データの異常を判定する技術において、異常判定の基準となる波形を容易に抽出することに貢献する技術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】
上記目的を達成する本発明の異常監視装置は、監視対象である設備または機器から時系列データを取得するデータ取得手段と、前記データ取得手段により取得された時系列データをｎ次元状態空間に埋め込む処理を行う埋め込み処理手段と、前記埋め込み処理手段により埋め込まれた時系列データからデータベクトルを選択するデータベクトル選択手段と、前記データベクトル選択手段により選択されたデータベクトルの近傍空間内での近傍ベクトルを検出する近傍ベクトル検出手段と、前記選択されたデータベクトル及び近傍ベクトルの、軌道に対する接線方向を演算する接線方向演算手段と、前記データベクトルの接線方向と近傍ベクトルの接線方向に基づいて前記データベクトルにおける平行度を算出する平行度算出手段と、前記平行度算出手段により算出された平行度が予め定められた閾値を超えた場合、当該閾値を超えたデータベクトルにより構成される軌道を前記監視対象である設備または機器の異常を判定する候補となる予兆候補波形として抽出し、前記予兆候補波形の起点または終点の基となる時系列データが前記監視対象である設備または機器から発生した時刻を基準時刻として、この基準時刻から予め定められた時刻の間に前記監視対象である設備または機器に異常が発生した場合、前記予兆候補波形を当該発生した異常に対応する予兆波形として登録する予兆波形登録手段と、登録された予兆波形に基づいて前記監視対象である設備または機器から取得された時系列データの評価を行う予兆判定手段と、を有することを特徴としている。
【０００９】
また、上記目的を達成する本発明の異常監視方法は、監視対象である設備または機器より取得された時系列データからアトラクタを作成し、当該アトラクタを構成するデータベクトルの平行度に基づいて、前記時系列データの異常判定を行う異常監視方法であって、前記アトラクタを構成するデータベクトルと、当該データベクトルの近傍の近傍ベクトルとの平行度を計測し、当該計測された平行度が予め定められた閾値を超えた場合、当該閾値を超えたデータベクトルにより構成される軌道を前記監視対象である設備または機器の異常を判定する候補となる予兆候補波形として抽出し、抽出された予兆候補波形の起点または終点の基となる時系列データが前記監視対象である設備または機器から発生した時刻を基準として、予め定められた期間に前記監視対象である設備または機器に異常が発生した場合、前記予兆候補波形を当該発生した異常に対応した予兆波形として登録し、登録された予兆波形に基づいて前記監視対象である設備または機器から取得された時系列データの評価を行うことを特徴としている。
【００１０】
また、上記目的を達成する本発明のプログラムは、コンピュータを上記の異常監視装置の各手段として機能させることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、時系列データの異常を判定する基準となる波形を容易に抽出することに貢献することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態１に係る異常監視装置を説明する全体構成図である。
【図２】本発明の実施形態１に係る異常監視装置のデータ判定処理部の詳細を説明するブロック図である。
【図３】登録された予兆波形に基づく異常検出方法を説明する説明図である。
【図４】本発明の実施形態１に係る異常監視装置による予兆波形登録処理を説明するフローチャートである。
【図５】予兆波形の候補として出力装置に表示される波形を説明する説明図である。
【図６】予兆波形の候補として抽出された予兆候補波形の一例を示す図である。
【図７】予兆波形候補と異常ログとの突き合わせを説明する説明図である。
【図８】本発明の実施形態１に係る異常監視装置の異常判定処理を説明するフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態２に係る異常監視装置の予兆ＤＢメンテナンス機能を説明する説明図である。
【図１０】本発明の実施形態３に係る異常監視装置による予兆波形登録処理を説明するフローチャートである。
【図１１】閾値に基づいて異常を判定する従来技術に係る異常判定方法を説明する説明図であり、（ａ）異常判定が可能な場合を示す図、（ｂ）異常判定ができない場合を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の実施形態に係る異常監視装置、異常監視方法及びプログラムについて図面を参照して詳細に説明する。
【００１４】
（実施形態１）
図１は、本発明の実施形態１に係る異常監視装置１の概略を説明する説明図である。
【００１５】
図１に示すように、異常監視装置１は、監視・制御対象２から時系列データが入力され、監視・制御対象２の監視及び制御を行う。異常監視装置１には、出力装置３が接続され、監視・制御対象２の判定結果が出力装置３に出力される。
【００１６】
異常監視装置１は、データ収集部４、データ蓄積部５、データ判定処理部６を有する。データ収集部４は、監視・制御対象２から時系列データを検出し、検出した時系列データを取り込む。データ蓄積部５は、データ収集部４で取り込まれた時系列データやデータ判定処理部６で処理された処理結果等を蓄積する。データ判定処理部６は、データ蓄積部５に蓄積された時系列データに異常が発生しているか否かの判定を行う。なお、異常監視装置１は、無線または有線の回線を介して通信回線７に接続されており、この通信回線７を介して端末８（例えば、携帯端末等）に異常が発生したことや異常が発生する予兆が検出されたことが送信される。また、異常監視装置１には、キーボードやマウス等の入力手段９が設けられ、後に詳細に説明する予兆波形の選択信号の入力等が行われる。
【００１７】
監視・制御対象２は、例えば、回転機械系の軸であり、軸振動の音データまたは振動データ等の時系列データが異常監視装置１に送信される。なお、監視・制御対象２から異常監視装置１に送信されるデータとしては時系列データであれば特に限定されるものではなく、圧力センサや温度センサの計測値等を入力してもよい。
【００１８】
出力装置３は、例えば、ディスプレイやプリンタ等であり、異常監視装置１における時系列データの分析結果が出力される。
【００１９】
図２は、異常監視装置１のデータ判定処理部６の詳細を示す図である。図２を参照して、データ判定処理部６の各処理部の機能について詳細に説明する。
【００２０】
データ取得部１０は、データ蓄積部５に蓄積された時系列データを判定対象とする時系列データとして取得する。
【００２１】
埋め込み処理部１１は、データ取得部１０で取得された時系列データに対して、ｎ次元状態空間（ｎは正の整数）に埋め込み処理を行う。時系列データをｎ次元状態空間に埋め込む処理方法については、非特許文献１に詳細に開示されている。簡単に説明すると、観測された時系列データｙ（ｔ）から、ベクトルＸt＝（ｙ（ｔ），ｙ（ｔ−τ），・・・，ｙ（ｔ−（ｎ−１）τ））をつくる（τは遅れ時間）。このベクトルは、ｎ次元再構成状態空間Ｒnの１点を示すこととなる。したがって、ｔを変化させると、このｎ次元再構成状態空間に軌道（アトラクタ）を描くことができる。なお、次元ｎと遅れ時間τは、対象とするシステムに応じて予め設定される値である。
【００２２】
データベクトル選択部１２は、埋め込み処理部１１で埋め込まれた時系列データから、平行度を計測する対象となるデータベクトルＸｉを選択する。例えば、時間の経過にしたがって軌道の平行度を逐次計測するような場合には、各時刻におけるデータ系列の現在時刻点を表す最先端のデータベクトルを選択する。なお、データベクトル選択部１２は、前述した各時刻におけるデータ系列の現在時刻点を表す最先端のデータベクトルを選択することに限定されず、最先端から１つ手前、２つ手前、…（ｎ個手前（ｎは１以上の正数））のデータベクトルを選択するようにしても良い。また、登録された予兆波形に基づいて、時系列データの異常判定を行う場合は、データベクトル選択部１２は、登録された予兆波形を構成する各データベクトルを順に選択する。
【００２３】
近傍ベクトル検出部１３は、データベクトル選択部１２で選択されたデータベクトルＸｉ近傍空間内の近傍ベクトルを検出する。検出された近傍ベクトル（一般に複数）をＸｊで代表する。
【００２４】
接線方向演算部１４は、選択されたデータベクトルＸｉ及び近傍ベクトルＸｊの軌道に対する単位接ベクトル（接線方向）ＴｉとＴｊを演算する。接線方向演算部１４では、例えば、選択されたデータベクトルＸｉ（または、近傍ベクトルＸｊ）を対象点Ｘｉとし、対象点Ｘｉの１つ前の点を点Ｘｉ＋１、対象点Ｘｉの２つ前の点を点Ｘｉ＋２としたとき、対象点Ｘｉにおける接線方向Ｔｉを３点Ｘｉ，Ｘｉ＋１，Ｘｉ＋２を通る円の対象点Ｘｉにおける接線として計算する。なお、３点Ｘｉ，Ｘｉ＋１，Ｘｉ＋２を通る円の接線は、互いに逆方向の２つの結果が得られるので、どちらの方向の接線を接線方向Ｔｉとして選択するかを予め決めておく。この接線方向の算出方法としては、上記の算出方法に限定されるものではなく、非特許文献１に記載されているように、対象点Ｘｉと対象点Ｘｉの前後の点を通る円の対象点Ｘｉにおける接線を接線方向Ｔｉとして算出することもできる。
【００２５】
平行度評価部１５は、接線方向演算部１４で算出された各データベクトルＸｉ，Ｘｊにおける接線方向Ｔｉ，Ｔｊに基づいて平行度γｉ（接線方向ＴｉとＴｊの平行度；軌道平行測度）を算出し、平行度γｉの評価を行う（平行度は、接線方向の向きが揃っているほど０となる）。平行度γｉは、式（１）により算出される。
【００２６】
【数１】
2014170269.tif 000003
【００２７】
平行度判定部１６は、平行度評価部１５の評価結果から、各時刻で選択されたデータベクトルＸｉにおいて算出される平行度γｉに基づいて時系列データの異常を判定する。例えば、予め平行度γｉに閾値を設定しておき、平行度γｉの値や所定時間における平行度γの平均値が閾値を超えた場合に時系列データに異常が発生したと判定することができる。
【００２８】
予兆波形登録部１７は、平行度判定部１６で異常と判定されたデータベクトルに基づいて予兆波形の候補を抽出し、抽出された波形が監視・制御対象２から出力された時間から一定時間の間に異常が発生した場合に、抽出された波形を予兆波形としてデータ蓄積部５に構築された予兆ＤＢ１８（予兆データベース）に登録する。例えば、予兆波形登録部１７は、平行度判定部１６で異常と判定されたデータベクトルに基づいて予兆波形の候補を抽出する。そして、データ蓄積部５に構築されたイベントログＤＢ１９（イベントログデータベース）に蓄積された異常ログと抽出された波形とを突き合わせることで、この波形が監視・制御対象２から出力された時間から一定期間に異常が発生したか否かの判定を行う。このとき、発生した異常の種類と予兆波形とを紐付けることで、予兆波形に基づいて発生した（または、将来発生する）異常の種類を予想することができる。なお、実施形態の説明では、予兆ＤＢ１８及びイベントログＤＢ１９をデータ蓄積部５に構築した例を説明するが、異常監視装置１に予兆ＤＢ１８やイベントログＤＢ１９を個別に設けてもよい。
【００２９】
また、表１に示すように、異常ログの種類に優先順位をつけておくと、予兆波形の候補となる波形の突き合わせを行う期間に複数の異常が検出された場合に、予兆波形を最も重大な（優先順位の高い）異常と紐付けることができる。また、突き合わせを行う期間に発生した異常毎の発生累積値を保持しておき、累積値の最も高い異常と予兆波形とを紐付けてもよい。
【００３０】
【表１】
2014170269.tif 000004
【００３１】
予兆判定部２０は、監視・制御対象２から出力される時系列データから予兆ＤＢ１８に登録された予兆波形と類似の波形を検出する。図３に示すように、データベクトル選択部１２が登録された予兆波形を構成する各データベクトルを順次選択し、近傍ベクトル検出部１３が選択されたデータベクトルの近傍の近傍ベクトルを選択する。そして、平行度評価部１５が、選択されたデータベクトルと近傍ベクトル平行度を算出する。予兆判定部２０は、予兆軌道を構成する各データベクトルの近傍ベクトルの平行度が０に近い値で設定した閾値以下となったときに、時系列データに予兆波形が現れたことを検出する。予兆判定部２０は、予兆波形が現れたことを検出すると、予兆警報を発報したり、出力装置３や端末８に予兆が検出されたことを出力したりする。
［実施例］
具体的な実施例を示して、本発明の実施形態に係る異常監視装置１及び異常監視方法について詳細に説明する。
【００３２】
図４は、異常監視装置１の予兆波形の登録フローを説明するフローチャートである。図４を参照して、異常監視装置１が予兆波形を登録する処理手順を説明する。
＜ステップＳ１＞データ収集部４が、時系列データを取り込む。なお、通常の異常監視装置１では、データ収集部４は、監視・制御対象２からの時系列データを検出し、検出した時系列データを取り込む。データ収集部４により取り込まれた時系列データは、データ蓄積部５に蓄積される。そして、データ取得部１０が、データ蓄積部５に蓄積された時系列データを取得する。
＜ステップＳ２＞埋め込み処理部１１が、データ取得部１０により取得された時系列データに対してｎ次元状態空間に埋め込み処理を行う。
＜ステップＳ３＞データベクトル選択部１２が、埋め込み処理部１１により埋め込まれた時系列データから各時刻におけるデータ系列の現在時刻点を表す最先端のデータベクトルを選択する。そして、近傍ベクトル検出部１３が、データベクトル選択部１２により選択されたデータベクトル近傍空間内の近傍ベクトルを検出する。さらに、接線方向演算部１４が、データベクトル選択部１２により選択されたデータベクトルと、近傍ベクトル検出部１３により検出された近傍ベクトルの、軌道に対する接線方向を演算する。
＜ステップＳ４＞平行度評価部１５が、接線方向演算部１４により演算されたデータベクトルの軌道に対する接線方向と、近傍ベクトルの軌道に対する接線方向との平行度を評価（算出）する。そして、平行度判定部１６が、予め定められた閾値に基づいて、時系列データの異常を判定し、予兆波形登録部１７が、予め設定した閾値を超えたデータベクトルに基づいて予兆波形の候補である予兆候補波形を抽出する。
＜ステップＳ５＞出力装置３（または端末８）が、予兆波形登録部１７により抽出された波形を表示する。表示された波形を参照して、表示された波形を予兆候補波形として抽出するか否かの選択信号を入力装置９から異常監視装置１に送信し、この選択信号に基づいて予兆候補波形の選択を行う。なお、図５に示すように、データベクトルの軌道平行測度の閾値を複数設定し、それぞれの閾値に応じて抽出された波形を区別して表示すると（例えば、色別に表示する等）、予兆候補波形の選択利便性が向上する。
＜ステップＳ６＞入力装置９の選択信号に基づいて予兆候補波形を抽出する。なお、ステップＳ５，６を経ることなく、ステップＳ４で抽出されたアトラクタをすべて予兆候補波形として抽出してもよい。図６に、予兆候補波形の一例を示す。図６に示す予兆候補波形は、２０１２年１１月２日の０：００から２０１２年１１月２日の８：５０までの間に監視・制御対象２から出力された時系列データである。
＜ステップＳ７＞予兆波形登録部１７が、抽出された波形の基となる時系列データが検出された時刻から予め定められた期間における異常が発生したか否かの照合を行う。例えば、予兆波形登録部１７は、異常が発生したか否かの照合を、抽出された波形の検出時刻と、データ蓄積部５のイベントログＤＢ１９に蓄積された異常ログとを突き合わせることにより行う。
【００３３】
予兆候補波形（図６に示す）と異常ログとの突き合わせ方法について、図７を参照して詳細に説明する。この例では、イベントログＤＢ１９との突き合わせ期間を１２時間に設定している（突き合わせ期間は任意に設定可能である）。
【００３４】
予兆波形登録部１７は、イベントログＤＢ１９に蓄積された異常ログのタイムスタンプに基づいて、予兆候補波形の元となる時系列データが出力された時刻から１２時間の間に発生した異常ログの有無を調べる。図７の場合、予兆候補波形の元となる時系列データが出力された時刻から１２時間以内である２０１２年１１月２日の８：５７に異常が発生したことを示すログがあるので、抽出された予兆候補波形は、予兆ＤＢ１８に登録される予兆波形であると判断される。
＜ステップＳ８＞上記の＜ステップＳ７＞において、突き合わせ期間内に異常が発生していた場合に、予兆波形登録部１７が、突き合わせを行った予兆候補波形を予兆波形として予兆ＤＢ１８に登録する。この予兆波形は、異常監視装置１が時系列データの異常を監視する際に、監視対象となる時系列データと照合される。
【００３５】
次に、異常監視装置１が登録された予兆波形に基づいて時系列データを評価する処理手順について図８を参照して説明する。
＜ステップＴ１＞ステップＳ１，Ｓ２と同様の処理により、データ取得部１０が、データ蓄積部５に蓄積された時系列データを取得し、埋め込み処理部１１が、データ取得部７により取得された時系列データに対してｎ次元状態空間に埋め込み処理を行う。
＜ステップＴ２＞データベクトル選択部１２で、予兆ＤＢ１８に登録された波形を構成するデータベクトルを選択し、近傍ベクトル検出部１３が、選択されたデータベクトル近傍のデータベクトルを検出する。そして、接線方向演算部１４が、選択されたデータベクトル及び検出された近傍ベクトルにおける接線方向を算出し、平行度評価部１５が、選択された各データベクトルとこのデータベクトル近傍の近傍ベクトルの平行度を算出する。
＜ステップＴ３＞予兆判定部２０が、予兆波形を構成する各データベクトルと、当該データベクトル近傍の近傍ベクトルの軌道平行測度の平均値が、０に近い値で設定した閾値以下であれば、時系列データに予兆波形が検出されたと判定する。なお、予兆波形として登録された波形が複数ある場合は、それぞれの予兆波形に対して同様の判定処理を行う。
＜ステップＴ４＞予兆判定部２０において、時系列データに予兆波形が検出されると、予兆判定部２０は、出力装置３に判定結果を出力したり、ネットワーク７を介して端末８に異常が発生する可能性があることを警告する予兆警報を送信したりする。また、異常監視装置１において異常が検出された際に、異常発生の要因を予兆波形に紐付けられている異常ログに基づいて判断することもできる。
【００３６】
（実施形態２）
本発明の実施形態２に係る異常監視装置について、図９を参照して詳細に説明する。本発明の実施形態２に係る異常監視装置は、実施形態１に係る異常監視装置１に、予兆ＤＢ１８をメンテナンスする予兆ＤＢ調整手段を追加したものである。よって、予兆ＤＢ調整手段の機能についてのみ詳細に説明する。その他の構成及び機能は、図１，２，４を参照して説明した実施形態１に係る異常監視装置１と同じであるので説明を省略する。
【００３７】
実施形態１に係る異常監視装置１では、予兆ＤＢ１８に登録されている予兆波形として、類似の波形が複数登録されている可能性がある。予兆ＤＢ１８に登録される波形数が増加すればするほど、予兆警報を出す際の演算コスト（現波形と予兆波形との比較処理）が高くなるおそれがある。また、類似の波形が発生した後、常に同じ内容の異常ログが記録されていれば、その波形は予兆波形としての信頼性が高いと推定される。
【００３８】
予兆ＤＢ調整手段は、軌道平行測度に基づいて、登録された予兆波形同士の類似度を算出する。つまり、類似の波形であれば、軌道平行測度の値が０に近づくことを利用する。
【００３９】
例えば、図９のようにＡ，Ｂ，Ｃ，・・・，Ｚという予兆波形が予兆ＤＢ１８に保存されている場合に、Ａという波形を基準に他の各波形の軌道平行測度を算出する。仮に、ＢとＣの波形の軌道平行測度がＡと近似する値（例えば、軌道平行測度の閾値判定により実施する）であった場合、Ａ，Ｂ，Ｃの波形を１つにまとめて予兆ＤＢ１８への再登録を行う。
【００４０】
この際、類似波形であるＡ，Ｂ，Ｃの中で登録する予兆波形の選択は、異常ログの優先順位や発生頻度に基づき選択すると、より重要性の高い波形を予兆ＤＢ１８に残すことができる。また、再登録された回数を記録しておくことで、予兆ＤＢ１８に保存されている予兆波形の信頼性を評価することができる。
【００４１】
なお、予兆ＤＢ調整手段は、予め設定された期間毎、新たに予兆波形を予兆ＤＢ１８に登録する時、または、予め定められた数以上の予兆波形が予兆ＤＢ１８に登録された場合などに予兆ＤＢ１８のメンテナンスを行う。
【００４２】
（実施形態３）
本発明の実施形態３に係る異常監視装置について、図１０を参照して詳細に説明する。本発明の実施形態３に係る異常監視装置は、実施形態１に係る異常監視装置１に予兆候補波形を保存する予兆候補ＤＢ２１（予兆候補データベース）を追加した装置である。よって、予兆候補ＤＢ２１の機能についてのみ詳細に説明する。その他の構成及び機能は、実施形態１に係る異常監視装置１と同じであるので説明を省略する。
【００４３】
実施形態３に係る異常監視装置は、実施形態１に係る異常監視装置１のデータ蓄積部５に予兆候補ＤＢ２１を有する。予兆候補ＤＢ２１に予兆候補となる波形を保存することで、結果として予兆波形として登録とならなかった予兆候補波形の解析を行うことができる。例えば、イベントログＤＢ１９に蓄積された異常ログに基づいて、異常ログが発生する前に検出された予兆候補波形を解析し、より異常ログに対応した予兆波形を抽出することができる。
【００４４】
図１０は、本発明の実施形態３に係る異常監視装置の予兆波形の登録フローを説明するフローチャートである。図１０を参照して、実施形態３に係る異常監視装置が予兆波形を登録する処理手順を説明する。なお、図３の実施形態１に係る異常監視監装置１の登録処理と同じ処理については同じ符号を付し、説明を省略する。また、予兆波形に基づいて時系列データの異常を検出する方法は、実施形態１に係る異常監視装置１の処理＜ステップＴ１＞〜＜ステップＴ４＞と同じであるので説明を省略する。
＜ステップＳ１＞〜＜ステップＳ６＞実施形態１の異常監視装置１の予兆波形登録手順と同じ手順で、時系列データの異常を判定する予兆波形の候補となる波形を抽出する。
＜ステップＳ９＞予兆候補となる波形を予兆候補波形として予兆候補ＤＢ２１に保存する。
＜ステップＳ１０＞予兆候補ＤＢ２１に保存された予兆候補波形とイベントログＤＢに保存された異常ログとを突き合わせ、時系列データの異常を判定するための予兆波形を抽出する。なお、予兆候補波形と異常ログとの突き合わせ方法は、実施形態１に係る異常監視装置１における＜ステップＳ７＞の処理と同じである。
＜ステップＳ１１＞実施形態１に係る異常監視装置１に係る＜ステップＳ８＞の処理と同様に、予兆波形登録部１７が、抽出された予兆波形を予兆ＤＢ１８に登録する。
【００４５】
以上のように、本発明の異常監視装置及び異常監視方法によれば、監視・制御対象の時系列データの異常を監視するための予兆波形を容易に抽出することができる。そして、抽出した予兆波形に基づいて、時系列データの監視を行うことができる。
【００４６】
また、予兆波形と発生した異常とを紐付けることで、発生した異常の原因を特定したり、発生する可能性のある異常を予測したりすることができる。
【００４７】
また、登録された予兆波形において、類似する予兆波形をまとめることで、発生する異常とより関連性のある予兆波形を抽出することができる。つまり、予兆波形の信頼性が向上する。さらに、信頼性の高い予兆波形を予兆ＤＢに残すことができる。
【００４８】
また、上記のように構成された実施形態１〜３に係るそれぞれの異常監視装置は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等で構成されるコンピュータに所定のプログラムが読み込まれて、ＣＰＵがそのプログラムを実行することで実現されるものである。
【００４９】
上記装置における各手段は、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより構成することにしてもよいし、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。例えば、データ蓄積部５は、ハードディスクあるいはＲＡＭなどの保存手段・記憶手段として構築される。
【００５０】
上記装置における処理手段をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、各装置における処理手段がコンピュータ上で実現される。
【００５１】
この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。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等がある。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ-ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ-ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ-Ｒ（Recordable）/ＲＷ（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto Optical disc）等を、半導体メモリとしてフラッシュメモリー等を用いることができる。
【００５２】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を介して行う。また、このプログラムをサーバコンピュータの記録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により、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【符号の説明】
【００５３】
１…異常監視装置
２…監視・制御対象
３…出力装置
４…データ収集部
５…データ蓄積部
６…データ判定処理部
７…ネットワーク
８…端末
９…入力手段
１０…データ取得部
１１…埋め込み処理部
１２…データベクトル選択部
１３…近傍ベクトル検出部
１４…接線方向演算部
１５…平行度評価部（平行度算出手段）
１６…平行度判定部
１７…予兆波形登録部
１８…予兆ＤＢ
１９…イベントログＤＢ
２０…予兆判定部
２１…予兆候補ＤＢ
【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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