(57)【要約】  表示データ生成装置（１０）は、入力信号を取得する取得部（１１）と、波形が類似する度合いを類似度として、正常時の波形パターンとして予め定められた複数の波形パターンから、入力信号との類似度が最も高い波形パターンを入力信号の区間ごとに抽出し、区間ごとに抽出された波形パターンから比較波形を生成する波形生成モジュール（１６１）と、入力信号の波形と比較波形とを表示するための表示データを生成して出力するデータ生成モジュール（１６２）と、を備える。
2019159330.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号を取得する取得手段と、
波形が類似する度合いを類似度として、正常時の波形パターンとして予め定められた複数の波形パターンから、前記入力信号との類似度が最も高い波形パターンを前記入力信号の区間ごとに抽出し、区間ごとに抽出された波形パターンから比較波形を生成する波形生成手段と、
前記入力信号の波形と前記比較波形とを表示するための表示データを生成して出力するデータ生成手段と、
を備える表示データ生成装置。
【請求項２】
前記波形生成手段は、前記複数の波形パターンのうち、前記入力信号から切り出された第１区間の信号との前記類似度が最も高い第１波形パターンと、前記第１区間と重複する第２区間の信号との前記類似度が最も高い第２波形パターンと、から合成パターンを合成することを、前の区間と次の区間とが重複するように順次規定される区間のうちの一の区間と該一の区間の次の区間とについて反復することにより、前記比較波形を生成する、
請求項１に記載の表示データ生成装置。
【請求項３】
前記入力信号との前記類似度が前記複数の波形パターンのいずれについても閾値より低いか否かを区間ごとに判定する判定手段、をさらに備え、
前記データ生成手段は、前記入力信号の波形と前記比較波形と前記判定手段による判定の結果とを表示するための前記表示データを生成して出力する、
請求項１又は２に記載の表示データ生成装置。
【請求項４】
複数の種類のパターンを示す波形を有する学習信号から、前記複数の波形パターンを学習する学習手段、をさらに備える、
請求項１から３のいずれか一項に記載の表示データ生成装置。
【請求項５】
前記波形生成手段は、区間ごとに抽出された波形パターンの前記類似度に基づいて、前記比較波形を生成する、
請求項１から４のいずれか一項に記載の表示データ生成装置。
【請求項６】
前記波形生成手段は、前記第１波形パターンと前記第２波形パターンとから、前記第１区間と前記第２区間とが重複する範囲の前記合成パターンを合成する、
請求項２に記載の表示データ生成装置。
【請求項７】
予め定められた複数の波形パターンから入力信号の波形に基づいて前記入力信号の区間ごとに抽出された波形パターンから、比較波形を生成し、
前記入力信号の波形と前記比較波形とを表示するための表示データを生成して出力する、
ことを含む表示データ生成方法。
【請求項８】
コンピュータに、
予め定められた複数の波形パターンから入力信号の波形に基づいて前記入力信号の区間ごとに抽出された波形パターンから、比較波形を生成し、
前記入力信号の波形と前記比較波形とを表示するための表示データを生成して出力する、
ことを実行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、表示データ生成装置、表示データ生成方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
工場に代表される施設では、当該施設において発生した異常に対してすみやかに対処するために、施設内で収集した信号を監視することが広く行われている。そこで、信号を監視して異常の発生をユーザに報知するための技術をこのような施設に適用することが考えられる（例えば、特許文献１を参照）。【０００３】
特許文献１には、取り込んだデジタル信号から切り出した複数の波形を重ね書きして表示する装置について記載されている。この装置は、波形の正常と異常とを区別することなく、異常でない波形と、異常な波形とを重ねて表示するため、ユーザは、目視により異常な波形を認識することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−３３３３９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の装置は、異常でない波形が画一的に決まる場合に有効である。しかしながら、異常が発生していない状況であっても、施設において収集される信号は、種々の要因により波形が変化するのが一般的であり、異常のない波形として、複数が許容される場合がある。このため、施設における異常の監視のために特許文献１の装置を用いると、異常のないときの複数のパターンの波形が重ねて表示され、異常な波形を認識することが困難になる。したがって、波形に異常があるか否かをユーザに認識しやすく提示する余地があった。【０００６】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、波形に異常があるか否かをユーザに認識しやすく提示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明の表示データ生成装置は、入力信号を取得する取得手段と、波形が類似する度合いを類似度として、正常時の波形パターンとして予め定められた複数の波形パターンから、入力信号との類似度が最も高い波形パターンを入力信号の区間ごとに抽出し、区間ごとに抽出された波形パターンから比較波形を生成する波形生成手段と、入力信号の波形と比較波形とを表示するための表示データを生成して出力するデータ生成手段と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、入力信号の波形と比較波形とを表示するための表示データが生成される。比較波形は、入力信号と波形が類似する波形パターンから生成される。このため、比較波形は、入力信号に近い形状であって、かつ予め定められた波形パターンに基づく形状となる。これにより、異常が発生していない状況において入力信号の波形がある程度変化しても、比較波形は定まった形状となる。このような比較波形と入力信号とを比較すれば、ユーザは、入力信号の異常な波形を容易に認識することができると考えられる。したがって、波形に異常があるか否かをユーザに認識しやすく提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態に係る表示データ生成装置の機能的な構成を示す図
【図２】実施の形態に係る表示データ生成装置のハードウェア構成を示す図
【図３】実施の形態に係る表示データ生成処理を示すフローチャート
【図４】実施の形態に係る学習処理を示すフローチャート
【図５】実施の形態に係る学習処理について説明するための図
【図６】実施の形態に係る入力信号の加工及び異常の有無の判定について説明するための図
【図７】実施の形態に係る異常の判定について説明するための図
【図８】実施の形態に係る表示画面の一例を示す図
【図９】実施の形態に係る波形生成処理を示すフローチャート
【図１０】実施の形態に係る合成パターンの合成について説明するための図
【図１１】変形例に係る表示データ生成装置を示す図
【図１２】変形例に係る合成パターンの合成を示す第１の図
【図１３】変形例に係る合成パターンの合成を示す第２の図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態に係る表示データ生成装置１０について、図面を参照しつつ詳細に説明する。
【００１１】
実施の形態．
本実施の形態に係る表示データ生成装置１０は、工場に設置されるＦＡ（Factory Automation）装置であって、製品を生産する生産システムを構成する。この生産システムは、製造ラインに流れる複数の種類の加工対象物をセンサで監視する機能を有している。表示データ生成装置１０は、センサの出力を取得して、異常が発生した場合には、センサから実際に出力された信号とともに、異常がないときに本来表示されるべきものと想定される信号をユーザに対して表示することにより、異常に対応する信号をユーザに分かりやすく提示する。
【００１２】
表示データ生成装置１０の稼働モードには、通常運用時に信号を分析して異常を検出する分析モードと、異常を検出するための準備として正常な波形パターンを学習する学習モードと、が含まれる。表示データ生成装置１０は、これらの稼働モードで稼働するために、図１に示されるように、その機能として、信号を取得する取得部１１と、信号を加工する加工部１２と、信号の正常な波形パターンを学習する学習部１３と、正常な波形パターンを示す波形パターン情報１４１を記憶する記憶部１４と、信号の異常の有無を判定する判定部１５と、信号の波形を表示するための表示データを生成する生成部１６と、表示データに基づいて信号の波形を表示する表示部１７と、を有している。
【００１３】
取得部１１は、表示データ生成装置１０の外部から信号を入力するための入力端子を含む。取得部１１は、外部から入力された信号を取得して、加工部１２に送信する。以下では、学習モードにおいて取得部１１によって取得される信号を学習信号と称し、分析モードにおいて取得部１１によって取得される信号を入力信号と称する。取得部１１によって取得されるこれらの信号は、デジタル信号であって、一定の周期でサンプリングされた時系列の電圧値を示す信号である。一定の周期は、例えば１ｍｓ、１０ｍｓ、又は１００ｍｓである。取得部１１は、請求項の取得手段として機能する。
【００１４】
加工部１２は、取得部１１から受信した信号に対して、ノイズの除去に代表される加工を施す。加工部１２による加工は、後述の学習部１３による学習、及び判定部１５による判定の前処理として実行される。加工部１２は、学習信号を加工して学習部１３に送信し、入力信号を加工して判定部１５に送信する。
【００１５】
学習部１３は、加工部１２から受信した学習信号の波形から正常なパターンを学習する。通常、生産システムでは、センサの出力を示す信号は、センシング対象に応じた複数の正常なパターンの波形を有する。学習部１３は、このような波形を有する学習信号の波形を分類して、正常なパターンを示す波形パターン情報１４１として分類結果を記憶部１４に格納する。学習部１３は、請求項の学習手段として機能する。
【００１６】
記憶部１４は、学習部１３によって格納された波形パターン情報１４１を記憶し、必要に応じて波形パターン情報１４１を判定部１５及び生成部１６に提供する。
【００１７】
判定部１５は、加工部１２から受信した入力信号の異常の有無を、波形パターン情報１４１に基づいて判定する。詳細には、判定部１５は、入力信号の波形が、波形パターン情報１４１により示されるいずれかの波形パターンに類似するときには正常と判定し、いずれの波形パターンにも類似しないときには異常と判定する。判定部１５は、入力信号と判定の結果とを生成部１６に送信する。判定部１５は、請求項の判定手段として機能する。
【００１８】
生成部１６は、入力信号と波形を比較するための比較波形を生成する波形生成モジュール１６１と、入力信号の波形とこの比較波形と判定部１５による判定結果とを表示するための表示データを生成するデータ生成モジュール１６２と、を有している。比較波形は、異常がないときに本来表示されるべきものと想定される信号の正常な波形を、波形パターン情報１４１に示される正常な波形パターンから類推したものである。
【００１９】
波形生成モジュール１６１は、判定部１５から受信した入力信号と、記憶部１４から読み出した波形パターン情報１４１と、から比較波形を生成する。詳細には、波形生成モジュール１６１は、入力信号に類似する波形パターンを組み合わせることで合成パターンを合成し、この合成を順次実行することで比較波形を生成する。なお、波形生成モジュール１６１は、比較波形を生成する際に判定部１５による判定の結果を利用しない。波形生成モジュール１６１は、請求項の波形生成手段として機能する。
【００２０】
データ生成モジュール１６２は、判定部１５から受信した入力信号の波形と、波形生成モジュール１６１によって生成された比較波形と、判定部１５による判定の結果と、を並べて表示するための表示データを生成する。そして、データ生成モジュール１６２は、生成した表示データを表示部１７に出力する。データ生成モジュール１６２は、請求項のデータ生成手段として機能する。
【００２１】
表示部１７は、生成部１６から出力された表示データを用いて生成した画面をユーザに対して表示する。
【００２２】
表示データ生成装置１０は、上述の機能を実現するために、そのハードウェア構成として、図２に示されるように、プロセッサ２１と、主記憶部２２と、補助記憶部２３と、入力部２４と、出力部２５と、通信部２６と、を有する。主記憶部２２、補助記憶部２３、入力部２４、出力部２５及び通信部２６はいずれも、内部バス２７を介してプロセッサ２１に接続される。
【００２３】
プロセッサ２１は、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）を含む。プロセッサ２１は、補助記憶部２３に記憶されるプログラムＰ１を実行することにより、表示データ生成装置１０の種々の機能を実現して、後述の処理を実行する。
【００２４】
主記憶部２２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）を含む。主記憶部２２には、補助記憶部２３からプログラムＰ１がロードされる。そして、主記憶部２２は、プロセッサ２１の作業領域として用いられる。
【００２５】
補助記憶部２３は、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）に代表される不揮発性メモリを含む。補助記憶部２３は、プログラムＰ１の他に、プロセッサ２１の処理に用いられる種々のデータを記憶する。補助記憶部２３は、プロセッサ２１の指示に従って、プロセッサ２１によって利用されるデータをプロセッサ２１に供給し、プロセッサ２１から供給されたデータを記憶する。
【００２６】
入力部２４は、入力キー及びポインティングデバイスに代表される入力デバイスを含む。入力部２４は、表示データ生成装置１０のユーザによって入力された情報を取得して、取得した情報をプロセッサ２１に通知する。
【００２７】
出力部２５は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）及びスピーカに代表される出力デバイスを含む。出力部２５は、プロセッサ２１の指示に従って、種々の情報をユーザに提示する。
【００２８】
通信部２６は、入力端子、又は外部の機器と通信するためのネットワークインタフェース回路を含む。通信部２６は、外部から信号を受信して、この信号により示される電圧値のデータをプロセッサ２１へ出力する。また、通信部２６は、プロセッサ２１から出力されたデータを示す信号を外部の機器へ送信してもよい。
【００２９】
これらのハードウェア構成のうち、プロセッサ２１は、図１に示される加工部１２、学習部１３、判定部１５及び生成部１６を実現する。主記憶部２２と補助記憶部２３との少なくとも一方は、記憶部１４を実現する。出力部２５は、表示部１７を実現する。通信部２６は、取得部１１を実現する。
【００３０】
続いて、表示データ生成装置１０によって実行される表示データ生成処理について、図３〜１０を用いて詳細に説明する。図３に示される表示データ生成処理は、表示データ生成装置１０の電源が投入されたときに又はユーザによる操作に応じて開始する。
【００３１】
表示データ生成処理では、表示データ生成装置１０は、学習処理を実行する（ステップＳ１）。この学習処理の実行は、学習モードでの稼働に相当する。ここで、学習処理の詳細について、図４，５を用いて説明する。
【００３２】
図４に示される学習処理では、取得部１１が、学習信号を取得する（ステップＳ１１）。具体的には、取得部１１は、ユーザによって入力端子に入力された学習信号を取得する。学習信号は、ユーザによって予め用意される信号であって、正常な波形パターンを有する信号である。図５の上部には、学習信号の例が示されている。図５に示されるように、入力端子の接触状態或いは電磁ノイズに代表される要因により、学習信号にはある程度のノイズが含まれる。
【００３３】
図４に戻り、ステップＳ１１に続いて、加工部１２が学習信号を加工する（ステップＳ１２）。例えば、図５の中段に示されるように、加工部１２は、学習信号に含まれる高周波成分をフィルタリングすることにより、或いは平滑化することにより、ノイズを除去する。
【００３４】
次に、学習部１３が、加工部１２によって加工された学習信号の波形のパターンを分類する（ステップＳ１３）。具体的には、学習部１３は、いわゆるパターン認識技術を利用して、学習信号に含まれる波形パターンを分類する。パターン認識技術は、例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine）又はニューラルネットワークの深層学習である。図５の下部には、学習部１３によって分類された３つの波形パターンＡ，Ｂ，Ｃが示されている。
【００３５】
図４に戻り、ステップＳ１３に続いて、学習部１３が、学習した波形パターンを示す波形パターン情報１４１を記憶部１４に格納する（ステップＳ１４）。これにより、正常時の波形パターンとして複数の波形パターンを示す波形パターン情報１４１が、後述の分析モードでの稼働に先立って予め定められることとなる。波形パターン情報１４１の形式は、波形パターンそれぞれについての複数のサンプリング点における値の系列を示す形式であってもよいし、他の形式であってもよい。その後、学習処理が終了する。
【００３６】
図３に戻り、ステップＳ１の学習処理に続いて、表示データ生成装置１０は、分析モードの稼働を開始する。すなわち、取得部１１が、入力信号を取得する（ステップＳ２）。具体的には、取得部１１は、ユーザによって入力端子に入力された入力信号を取得する。この入力信号は、製造ラインに設置されたセンサの出力値を示す信号であって、製造ラインにおける異常の発生を監視するために用いられる。図６の上部に示されるように、入力信号には、学習信号と同様にある程度のノイズが含まれる。
【００３７】
次に、加工部１２が入力信号を加工する（ステップＳ３）。この加工は、学習処理における学習信号の加工と同等の処理である。これにより、図６の中段に例示されるように、入力信号からノイズが取り除かれる。図６からわかるように、入力信号の波形は、正常な波形パターンに一致するとは限らず、製造ラインにおける外乱に代表される要因により歪な形状となり得る。ただし、多くの場合には、入力信号の波形は、正常な波形パターンに類似する形状となる。製造ラインに異常が生じると、入力信号の波形は、正常な波形パターンとは著しく異なるものになり、この異常をユーザに通知する必要がある。
【００３８】
図３に戻り、ステップＳ３に続いて、判定部１５が、加工された入力信号の異常の有無を判定する（ステップＳ４）。具体的には、判定部１５は、入力信号と、波形パターン情報１４１により示される複数の波形パターンそれぞれとの類似度を算出する。類似度は、波形が類似する度合いを意味する。そして、判定部１５は、算出した類似度のうち、最も高い類似度が閾値を超えていれば、正常であり異常なしと判定する。一方、判定部１５は、最も高い類似度が閾値を下回れば、異常ありと判定する。
【００３９】
図６の下部には、判定部１５による判定の結果が模式的に示されている。詳細には、判定部１５によって複数の波形パターンについて算出された類似度のうち最も高い「最高類似度」と、この最高類似度が算出された波形パターンが波形パターンＡ，Ｂ，Ｃのいずれであるかと、正常か異常かの判定結果と、が順に示されている。
【００４０】
ここで、判定部１５による判定について、図７を用いてより詳細に説明する。図７には現在時刻である時刻Ｔ１において、入力信号と波形パターンとの類似度を算出する例が示されている。図７中の実線Ｌ１は、入力信号を示し、破線Ｌａ１は、現在時刻までの一定の区間に配置した波形パターンＡを示している。また、破線Ｌａ２は、この区間において、破線Ｌａ１とは異なる時刻に配置した波形パターンＡを示している。具体的には、破線Ｌａ２は、破線Ｌａ１の波形パターンをサンプリング周期の１回分だけシフトしたパターンを示している。また、破線Ｌｃ１は、この区間に配置した波形パターンＣを示している。区間の幅は、予め定められた幅であって、複数の波形パターンの幅のうち最大の幅より広いことが望ましい。
【００４１】
図７に示されるように、判定部１５は、入力信号に対し、複数の波形パターンそれぞれについて、波形パターンをシフトさせる度に類似度を算出する。この類似度は、入力信号と波形パターンとの区間中の全サンプリング点における自乗誤差の総和に基づく値として算出される。例えば、時刻ｔにおける入力信号の値をＬ（ｔ）とし、区間内に配置された波形パターンの時刻ｔにおける値をＷ（ｔ）とし、類似度をＤとすると、このＤは以下の式（１）によって算出される。なお、Σは、区間におけるｔについての総和を表す。
【００４２】
Ｄ＝１／（１＋Σ（Ｌ（ｔ）−Ｗ（ｔ））２）  ・・・（１）
【００４３】
上記の式（１）によれば、類似度Ｄは、０から１までの範囲内の値となる。入力信号と完全に一致する波形パターンについては、類似度が１となる。このため、類似度によって評価される類似は、波形が完全に一致する場合も含む。なお、類似度の算出手法は上記式（１）に限定されず、任意に変更してもよい。
【００４４】
そして、判定部１５は、図７に示されるように、算出した類似度のうち、最大の類似度が閾値を超えるか否かを判定する。閾値は、例えば０．８である。図７では、入力信号と区間内のある位置に配置された波形パターンＡとの最大の類似度が０．８９と算出されているため、判定部１５は、正常であると判定する。ここで、類似度が最大となった波形パターンは、入力信号の波形が本来有するべき波形であると考えられる。判定部１５は、以上のような判定を、すべてのサンプリング時刻において実行する。
【００４５】
図３に戻り、ステップＳ４に続いて、表示データ生成装置１０は、波形生成処理を実行する（ステップＳ５）。波形生成処理では、生成部１６の波形生成モジュール１６１が、入力信号と波形を比較するための比較波形を生成する。波形生成処理の詳細については後述する。
【００４６】
次に、生成部１６が、表示データを生成する（ステップＳ６）。具体的には、データ生成モジュール１６２が、入力信号の波形と、ステップＳ５で生成された比較波形と、ステップＳ４における判定の結果と、を並べて表示するための表示データを生成する。
【００４７】
図８には、この表示データにより表示される画面の例が示されている。図８に示されるように、この画面は、加工された入力信号の波形と、類似度に対応する異常度と、比較波形と、を含んでいる。さらに、この画面は、ステップＳ４における判定の結果として、「異常」という判定結果を示すアイコン４１を含んでいる。さらに、この画面は、ステップＳ４において最大の類似度が算出された波形パターンを示す識別子４２を含んでいる。これにより、ユーザは、入力信号の波形のうち異常な部分を容易に判別するとともに、入力信号の波形と比較波形とを容易に比較することができる。
【００４８】
なお、類似度Ｄが式（１）によって算出される場合、Ｆ＝１−Ｄという演算により異常度Ｆを算出することができる。異常度は、入力信号の波形が正常な波形パターンから乖離していて、入力信号が異常となっている度合いを示す。ただし、異常度の算出手法はこれに限定されず、任意に変更してもよい。また、表示データにより表示される画面は、異常度に代えて類似度を含んでもよいし、異常度に加えて類似度を含んでもよい。
【００４９】
図３に戻り、ステップＳ６に続いて、表示データ生成装置１０は、表示データに基づいて画面を更新する（ステップＳ７）。具体的には、表示部１７が、ステップＳ６にて生成された表示データの内容を示すように、画面を更新する。
【００５０】
その後、表示データ生成装置１０は、処理をステップＳ２に移行する。このため、表示データ生成装置１０に順次入力される入力信号を分析した結果がリアルタイムに表示されることとなる。これにより、ユーザは、現在の製造ラインにおける異常の有無を観察することができる。
【００５１】
続いて、ステップＳ５における波形生成処理の詳細について、図９を用いて説明する。波形生成処理では、波形生成モジュール１６１が、最新の区間の入力信号との類似度が最も高い波形パターンを選択する（ステップＳ５１）。具体的には、波形生成モジュール１６１が、入力信号から切り出された最新の区間の信号との類似度が最も高い波形パターンを、波形パターン情報１４１により示される複数の波形パターンＡ，Ｂ，Ｃから選択する。ここで、波形生成モジュール１６１は、判定部１５による類似度の算出と同様に、複数の波形パターンＡ，Ｂ，Ｃそれぞれについて、波形パターンを時間軸方向にシフトする度に類似度を算出して、類似度が最大となる波形パターンとその配置を探索する。また、最新の区間は、判定部１５によって用いられた区間と同等の幅を有する時間区間である。
【００５２】
図１０の左上には、入力信号と、現在時刻である時刻Ｔ２までの最新の区間の入力信号との類似度が最大になる波形パターンＢと、が示されている。線Ｌ１０は、入力信号を示し、線Ｌｂ１０は、類似度が最大になるように配置された波形パターンＢを示す。なお、線Ｌｂ１０のうち、最新の区間に含まれる部分が太い破線で示されていて、その他の部分は細い破線で示されている。
【００５３】
図９に戻り、ステップＳ５１に続いて、波形生成モジュール１６１は、１つ前の区間の入力信号との類似度が最も高い波形パターンを選択する（ステップＳ５２）。この波形パターンの選択は、ステップＳ５１と同様になされる。すなわち、波形生成モジュール１６１は、入力信号から切り出された１つ前の区間の信号との類似度が最も高い波形パターンを、複数の波形パターンＡ，Ｂ，Ｃから選択する。
【００５４】
図１０の左下には、入力信号と、最新の区間の１つ前の区間の入力信号との類似度が最大になる波形パターンＡと、が示されている。最新の区間をサンプリング周期の１回分だけシフトした区間が、１つ前の区間に相当する。図１０中の線Ｌａ１０は、類似度が最大になるように配置された波形パターンＡを示す。なお、線Ｌａ１０のうち、区間に含まれる部分が太い破線で示されていて、その他の部分は細い破線で示されている。
【００５５】
図１０の左上及び左下に示されるように、予め定められた正常時における複数の波形パターンから、入力信号との類似度が最も高い波形パターンが、入力信号の区間ごとに抽出されることとなる。
【００５６】
図９に戻り、ステップＳ５２に続いて、波形生成モジュール１６１は、ステップＳ５１，Ｓ５２で選択した波形パターンから合成パターンを合成する（ステップＳ５３）。具体的には、波形生成モジュール１６１は、図１０の右側に示されるように、線Ｌａ１０で示された波形パターンと、線Ｌｂ１０で示された波形パターンと、の各サンプリング時刻における平均値を求めることにより、合成パターンを算出する。図１０では、算出された合成パターンが線Ｌ１１で示されている。図１０からわかるように、合成パターンは、波形パターンＡ，Ｂの組み合わせに基づいて、入力信号の波形に近似するパターンである。このため、入力信号の波形が波形パターンＡ，Ｂのいずれとも判別がつかない場合であっても、合成パターンは、入力信号の本来あるべき形状を波形パターンＡ，Ｂから推定したものといえる。
【００５７】
なお、図１０では、最新の区間において類似度が最大になる波形パターンは、１つ前の区間において類似度が最大になる波形パターンと異なるパターンであった。しかしながら、入力信号が正常な波形パターンに即した形状を有する場合には、最新の区間と１つ前の区間のいずれにおいても、同一の正常な波形パターンにフィッティングされる。これらの平均は、当該正常な波形パターンに等しいため、合成パターンは、単一の正常な波形パターンとなる。
【００５８】
図９に戻り、ステップＳ５３に続いて、波形生成モジュール１６１は、比較波形の値を算出する（ステップＳ５４）。具体的には、波形生成モジュール１６１は、図１０の右側に示される合成パターンの、時刻Ｔ２より１回のサンプリング周期だけ前の時刻Ｔ３における値を、比較波形の値として採用する。図１０では、点Ｐ１１の値が、比較波形の値に対応する。
【００５９】
図９に戻り、ステップＳ５４が終了すると、波形生成モジュール１６１は、波形生成処理を終了する。
【００６０】
そして、図３に示されるように、表示データ生成装置１０は、波形生成処理を繰り返し実行する。このため、波形生成処理は、新たな入力信号の値を得る度に比較波形の値を算出する。これにより、表示部１７によって表示される画面が更新されると、新たな比較波形の値が表示されることとなる。したがって、波形処理を反復することで比較波形の時系列値が順次算出されて、入力信号の区間ごとに抽出された波形パターンから比較波形が生成されることとなる。
【００６１】
以上、説明したように、表示データ生成装置１０は、入力信号の波形と比較波形とを表示するための表示データを生成する。比較波形は、入力信号と波形が類似する波形パターンから合成パターンを合成することにより生成される。このため、比較波形は、入力信号に近い形状であって、かつ予め定められた波形パターンに基づく形状となる。これにより、異常が発生していない状況において入力信号の波形がある程度変化しても、比較波形は定まった形状となる。このような比較波形と入力信号とを比較すれば、ユーザは、入力信号の異常な波形を容易に認識することができると考えられる。したがって、波形に異常があるか否かをユーザに認識しやすく提示することができる。
【００６２】
また、判定部１５は、入力信号との類似度が最大になる波形パターンについて、この類似度が閾値以上であるか否かを判定した。換言すれば、判定部１５は、入力信号から切り出された区間の信号との類似度が、波形パターン情報１４１により示される複数の波形パターンのいずれについても、閾値より低いか否かを、入力信号の区間ごとに判定する。そして、表示データ生成装置１０によって生成される表示データは、入力信号の波形及び比較波形に加えて、判定部１５による異常の有無の判定結果を表示するためのデータである。このため、ユーザは、信号の異常の有無を確実に認識することができる。これにより、異常状態から迅速に復旧して、容易に異常の原因究明をすることができる。
【００６３】
また、表示データ生成装置１０は、正常なパターンを学習する学習部１３を有している。正常なパターンを学習することで、比較波形は、入力信号に異常がない場合には正常な波形パターンに即した形状となり、入力信号に異常がある場合には、入力信号に類似する範囲で異常がないときに本来現れるべきと想定される形状となる。すなわち、比較波形は、入力信号から類推される正常な波形といえる。このため、ユーザは、比較波形を参照することで、容易に異常を認識することができると期待される。
【００６４】
また、表示データ生成装置１０は、図３に示されるように、ステップＳ２〜Ｓ７の処理を繰り返す。このため、波形生成モジュール１６１は、合成パターンの合成を、前の区間と次の区間とが重複するように順次規定される区間のうち一の区間と他の区間との組み合わせについて反復することとなる。これにより、入力信号に対してリアルタイムに比較波形を生成することができる。
【００６５】
また、比較波形の値は、図１０に示されるように、合成パターンのうち、合成のために類似度が算出された２つの区間が重複する範囲に含まれる値である。合成パターンは、この重複範囲において特に入力信号にフィッティングしているといえることから、より正確な比較波形を得ることができると考えられる。
【００６６】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態によって限定されるものではない。
【００６７】
例えば、表示データ生成装置１０は、工場に設置されたが、工場以外の施設に設置されてもよい。また、表示データ生成装置１０は、生産システムを構成したが、製造システム、加工システム、検査システム、又は他のシステムを構成してもよいし、システムを構成することなく独立した装置であってもよい。さらに、表示データ生成装置１０に入力される信号は、センサの出力値の時系列信号であったが、これには限定されず、パターンを示す信号であればよい。
【００６８】
また、学習信号及び入力信号は、デジタル信号に限定されない。学習信号及び入力信号がアナログ信号である場合には、加工部１２がＡ／Ｄ（Analog to Digital）変換を施せば、上記実施の形態と同等の表示データ生成装置１０を構成することができる。
【００６９】
また、取得部１１が外部から入力端子に入力される学習信号及び入力信号を取得し、入力信号に対してリアルタイムに表示データを更新する例について説明したが、これには限定されない。取得部１１が、ユーザによってアドレスが指定されたデータを読み出すことにより学習信号及び入力信号を取得して、入力信号に対してバッチ処理で表示データを生成してもよい。
【００７０】
また、表示データ生成装置１０は、学習部１３の学習処理によって波形パターン情報１４１を生成したが、これには限定されない。学習部１３を省いて表示データ生成装置１０を構成し、ユーザによって記憶部１４に格納される波形パターン情報１４１を利用してもよい。
【００７１】
また、表示データ生成装置１０は、図３に示されるように、学習モードの処理が完了してから分析モードで稼働したが、これには限定されない。表示データ生成装置１０は、学習信号を受けることなく、入力信号から正常な波形パターンを推定することにより波形パターン情報１４１を生成してもよい。すなわち、表示データ生成装置１０は、学習モードの処理と、分析モードの処理と、を並行に実行してもよい。
【００７２】
また、表示データ生成装置１０は、図１１に示されるように、表示部１７を省いて構成され、生成部１６が外部の表示装置３２に表示データを送信してもよい。また、表示データ生成装置１０は、判定部１５による判定の結果を外部に出力する出力部１８を有し、出力部１８は、判定結果を利用する処理を実行する外部の処理装置３１に判定結果を出力してもよい。
【００７３】
また、合成パターンを合成する手法は、図１０に示されるような波形パターンの平均をとることに限定されず、任意に変更してもよい。例えば、類似度に基づいて波形パターンから合成パターンを合成することが考えられる。図１２には、波形パターンを選択するために算出した類似度で重みづけして波形パターンを合成する例が示されている。図１２の例では、合成パターンは、図１０の例よりも入力信号に類似する形状を有することとなる。
【００７４】
なお、合成パターンを合成する手法には、波形パターンのいずれか一方を採用することを含む。例えば、類似度が大きい波形パターンをそのまま合成パターンとしてもよい。
【００７５】
また、上記実施の形態では、合成パターンのうち区間が重複する範囲の値を比較波形の値として採用したが、重複する範囲外の値を採用してもよい。
【００７６】
また、上記実施の形態では、図１０に示されるように、合成パターンを構成する値のうち区間が重複する範囲の最後のサンプリング値を比較波形の値として採用したが、これには限定されない。例えば、図１３において白抜きの円で示されるように、区間が重複する範囲のすべてのサンプリング値を比較波形の値として採用してもよい。この場合には、合成パターンを合成する度に一部のサンプリング時刻で新たな値を採用することになる。
【００７７】
また、上記実施の形態では、最新の区間をサンプリング周期の１回分だけ前にシフトした区間を１つ前の区間としたが、これには限定されない。すなわち、区間のシフト量を任意に変更してもよいし、区間が重複する部分の幅を任意に設定してもよい。
【００７８】
また、合成パターンを合成するために２つの区間が規定されたが、これには限定されない。波形生成モジュール１６１は、３つ以上の区間のそれぞれで入力信号に類似する波形パターンから合成パターンを合成してもよい。
【００７９】
また、上記実施の形態では、区間が重複する場合について説明したが、区間が重複しない場合には、合成パターンを合成することなく、各区間で類似度が最大になる波形パターンを連結して比較波形とすればよい。
【００８０】
また、上記実施の形態では、図３に示されるステップＳ２〜Ｓ７が、入力信号の新たなサンプリング値が入力される度に繰り返されるものとして説明したが、これには限定されない。すなわち、サンプリング周期とステップＳ２〜Ｓ７の反復処理とが同期していなくてもよい。
【００８１】
また、表示データ生成装置１０の機能は、専用のハードウェアによっても、また、通常のコンピュータシステムによっても実現することができる。
【００８２】
例えば、プロセッサ２１によって実行されるプログラムＰ１を、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムＰ１をコンピュータにインストールすることにより、上述の処理を実行する装置を構成することができる。このような記録媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read−Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＭＯ（Magneto−Optical Disc）が考えられる。
【００８３】
また、プログラムＰ１をインターネットに代表される通信ネットワーク上のサーバ装置が有するディスク装置に格納しておき、例えば、搬送波に重畳させて、コンピュータにダウンロードするようにしてもよい。
【００８４】
また、通信ネットワークを介してプログラムＰ１を転送しながら起動実行することによっても、上述の処理を達成することができる。
【００８５】
さらに、プログラムＰ１の全部又は一部をサーバ装置上で実行させ、その処理に関する情報をコンピュータが通信ネットワークを介して送受信しながらプログラムを実行することによっても、上述の処理を達成することができる。
【００８６】
なお、上述の機能を、ＯＳ（Operating System）が分担して実現する場合又はＯＳとアプリケーションとの協働により実現する場合等には、ＯＳ以外の部分のみを媒体に格納して配布してもよく、また、コンピュータにダウンロードしてもよい。
【００８７】
また、表示データ生成装置１０の機能を実現する手段は、ソフトウェアに限られず、その一部又は全部を、回路を含む専用のハードウェアによって実現してもよい。
【００８８】
本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施の形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして、請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。
【産業上の利用可能性】
【００８９】
本発明は、異常の有無の監視に適している。
【符号の説明】
【００９０】
１０  表示データ生成装置、  １１  取得部、  １２  加工部、  １３  学習部、  １４  記憶部、  １４１  波形パターン情報、  １５  判定部、  １６  生成部、  １６１  波形生成モジュール、  １６２  データ生成モジュール、  １７  表示部、  １８  出力部  ２１  プロセッサ、  ２２  主記憶部、  ２３  補助記憶部、  ２４  入力部、  ２５  出力部、  ２６  通信部、  ２７  内部バス、  ３１  処理装置、  ３２  表示装置、  ４１  アイコン、  ４２  識別子、  Ｌ１  実線、  Ｌａ１，Ｌａ２，Ｌｃ１  破線、  Ｌ１０，Ｌ１１，Ｌａ１０，Ｌｂ１０  線、  Ｐ１  プログラム、  Ｐ１１  点。
【図１】
2019159330.tif 000003
【図２】
2019159330.tif 000004
【図３】
2019159330.tif 000005
【図４】
2019159330.tif 000006
【図５】
2019159330.tif 000007
【図６】
2019159330.tif 000008
【図７】
2019159330.tif 000009
【図８】
2019159330.tif 000010
【図９】
2019159330.tif 000011
【図１０】
2019159330.tif 000012
【図１１】
2019159330.tif 000013
【図１２】
2019159330.tif 000014
【図１３】
2019159330.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】令和1年8月26日(2019.8.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号を取得する取得手段と、
波形が類似する度合いを類似度として、正常時の波形パターンとして予め定められた複数の波形パターンから、前記入力信号との類似度が最も高い波形パターンを前記入力信号の区間ごとに抽出し、区間ごとに抽出された波形パターンから比較波形を生成する波形生成手段と、
前記入力信号の波形と前記比較波形とを表示するための表示データを生成して出力するデータ生成手段と、
を備える表示データ生成装置。
【請求項２】
前記波形生成手段は、前記複数の波形パターンのうち、前記入力信号から切り出された第１区間の信号との前記類似度が最も高い第１波形パターンと、前記第１区間と重複する第２区間の信号との前記類似度が最も高い第２波形パターンと、から合成パターンを合成することを、前の区間と次の区間とが重複するように順次規定される区間のうちの一の区間と該一の区間の次の区間とについて反復することにより、前記比較波形を生成する、
請求項１に記載の表示データ生成装置。
【請求項３】
前記入力信号との前記類似度が前記複数の波形パターンのいずれについても閾値より低いか否かを区間ごとに判定する判定手段、をさらに備え、
前記データ生成手段は、前記入力信号の波形と前記比較波形と前記判定手段による判定の結果とを表示するための前記表示データを生成して出力する、
請求項１又は２に記載の表示データ生成装置。
【請求項４】
複数の種類のパターンを示す波形を有する学習信号から、前記複数の波形パターンを学習する学習手段、をさらに備える、
請求項１から３のいずれか一項に記載の表示データ生成装置。
【請求項５】
前記波形生成手段は、区間ごとに抽出された波形パターンの前記類似度に基づいて、前記比較波形を生成する、
請求項１から４のいずれか一項に記載の表示データ生成装置。
【請求項６】
前記波形生成手段は、前記第１波形パターンと前記第２波形パターンとから、前記第１区間と前記第２区間とが重複する範囲の前記合成パターンを合成する、
請求項２に記載の表示データ生成装置。
【請求項７】
入力信号を取得する取得ステップと、
波形が類似する度合いを類似度として、正常時の波形パターンとして予め定められた複数の波形パターンから、前記入力信号との類似度が最も高い波形パターンを前記入力信号の区間ごとに抽出し、区間ごとに抽出された波形パターンから、比較波形を生成する波形生成ステップと、
前記入力信号の波形と前記比較波形とを表示するための表示データを生成して出力するデータ生成ステップと、
を含む表示データ生成方法。
【請求項８】
コンピュータに、
入力信号を取得し、
波形が類似する度合いを類似度として、正常時の波形パターンとして予め定められた複数の波形パターンから、前記入力信号との類似度が最も高い波形パターンを前記入力信号の区間ごとに抽出し、区間ごとに抽出された波形パターンから、比較波形を生成し、
前記入力信号の波形と前記比較波形とを表示するための表示データを生成して出力する、
ことを実行させるためのプログラム。
【国際調査報告】
2019159330.tif 000016
2019159330.tif 000017