(57)【要約】【課題】  複数の各時系列データ間に存在する規則性を発見する。【解決手段】  本発明は、複数の時系列データを入力し、各前記時系列データをそれぞれ複数の区間に分割し、各前記時系列データの各々について、各前記区間の特徴量を計算し、前記時系列データごとに、各前記区間の特徴量を用いて各前記区間を分類し、同一のグループに属する区間に同一のラベル値を付加し、所定の時間間隔ごとにおける各前記時系列データのラベル値から、各前記時系列データ間におけるラベル値の規則性を発見し、発見した規則性の情報を出力するものとして構成される。【選択図】  図１
2006338373.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の時系列データを入力するデータ入力部と、
各前記時系列データをそれぞれ複数の区間に分割する分割部と、
各前記時系列データの各々について、各前記区間の特徴量を計算する特徴量抽出部と、
前記時系列データごとに、各前記区間の特徴量を用いて各前記区間を分類し、同一のグループに属する区間に同一のラベル値を付加する分類部と、
所定の時間間隔ごとにおける各前記時系列データのラベル値から、各前記時系列データ間におけるラベル値の規則性を発見する規則性発見部と、
発見した規則性の情報を出力する結果出力部と、
を備えた多変数時系列データ分析装置。
【請求項２】
前記結果出力部は、各前記時系列データの各々について、各前記区間、各前記区間の特徴量、および各前記区間に付加されたラベル値の少なくともいずれかをさらに出力することを特徴とする請求項１に記載の多変数時系列データ分析装置。
【請求項３】
前記分割部は、前記時系列データを一定の間隔または非一定の間隔で分割することを特徴とする請求項１または２に記載の多変数時系列データ分析装置。
【請求項４】
前記分割部は、隣接する前記区間同士が一部重複するように分割を行うことを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の多変数時系列データ分析装置。
【請求項５】
前記分類部は、分類結果が所定の分類基準を満たさない場合は、前記分割部に対して再分割を指示し、
前記分割部は、前記分類部によって指示された時系列データまたは区間について分割を行うことを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の多変数時系列データ分析装置。
【請求項６】
前記規則性発見部は、発見した規則性の程度が所定の基準に達しない場合は、前記分割部に対して再分割を指示し、
前記分割部は、前記分類部によって指示された時系列データまたは区間について分割を行うことを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の多変数時系列データ分析装置。
【請求項７】
前記特徴量抽出部は、前記規則性発見部によって発見された規則性の程度が所定の基準に達しない場合は、計算された前記特徴量と異なる特徴量の抽出を行うことを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の多変数時系列データ分析装置。
【請求項８】
第１の時系列データにおけるある区間のラベル値と、前記規則性発見部によって発見された規則性とに基づいて、第２の時系列データの将来のラベル値を予測する予測部をさらに備えたことを特徴とする請求項１ないし７のいずれかに記載の多変数時系列データ分析装置。
【請求項９】
複数の時系列データを入力し、
各前記時系列データをそれぞれ複数の区間に分割し、
各前記時系列データの各々について、各前記区間の特徴量を計算し、
前記時系列データごとに、各前記区間の特徴量を用いて各前記区間を分類し、同一のグループに属する区間に同一のラベル値を付加し、
所定の時間間隔ごとにおける各前記時系列データのラベル値から、各前記時系列データ間におけるラベル値の規則性を発見し、
発見した規則性の情報を出力する、
多変数時系列データ分析方法。
【請求項１０】
複数の時系列データを入力するステップと、
各前記時系列データをそれぞれ複数の区間に分割するステップと、
各前記時系列データの各々について、各前記区間の特徴量を計算するステップと、
前記時系列データごとに、各前記区間の特徴量を用いて各前記区間を分類し、同一のグループに属する区間に同一のラベル値を付加するステップと、
所定の時間間隔ごとにおける各前記時系列データのラベル値から、各前記時系列データ間におけるラベル値の規則性を発見するステップと、
発見した規則性の情報を出力するステップと、
をコンピュータに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、複数の時系列データの分析技術に関わる。
【背景技術】
【０００２】
産業プラントの各センサ値は時系列データとして蓄積され、運転状態や設備の監視に利用されている。各センサにはそれぞれ閾値が設定されており、その値を超えると警報を発したりプラントの非常停止の処置がとられたりするが、そのような重大な異常に至る前の前兆を検知できることが望まれている。しかし、異常の前兆とはどのようなものか具体的に定義されておらず、通常の状態であってもセンサ値が揺らぎを含んでおり、異常と通常を区別しにくい。また、過去の操業データにおいて実際に発生した「異常」は極端に少なく、それを頼りに異常やその前兆を定義するのは困難である。
【０００３】
このような問題に対し、時系列データのパターンを類似度に応じて分類し、過去の状況を参考にして変化を予測するという方法がある。
【０００４】
例えば特開2002-15000公報では、複数のセンサから取得された各時系列データの類似度を判定する方法が公開されている。しかし、この方法では、時間遅れで他のセンサの影響が出る場合にセンサ間の関係を知ることができない。
【０００５】
また、特開平11-25169公報では、時系列データを「上昇」「下降」「変化なし」に分類して予測をする方法が公開されている。しかし、この方法では、異常と通常を区別したいという要求には対応できない。
【０００６】
なお、特開平5-204991公報には、与えられた時系列データと過去の時系列データとの類似度を求める方法が公開されている。
【特許文献１】特開平5-204991公報
【特許文献２】特開2002-15000公報
【特許文献３】特開平11-25169公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、複数の各時系列データ間に存在する規則性を発見できる多変数時系列データ分析装置、方法およびプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様に従った多変数時系列データ分析装置は、複数の時系列データを入力するデータ入力部と、各前記時系列データをそれぞれ複数の区間に分割する分割部と、各前記時系列データの各々について、各前記区間の特徴量を計算する特徴量抽出部と、前記時系列データごとに、各前記区間の特徴量を用いて各前記区間を分類し、同一のグループに属する区間に同一のラベル値を付加する分類部と、所定の時間間隔ごとにおける各前記時系列データのラベル値から、各前記時系列データ間におけるラベル値の規則性を発見する規則性発見部と、発見した規則性の情報を出力する結果出力部と、を備える。
【０００９】
本発明の一態様に従った多変数時系列データ分析方法は、複数の時系列データを入力し、  各前記時系列データをそれぞれ複数の区間に分割し、各前記時系列データの各々について、各前記区間の特徴量を計算し、前記時系列データごとに、各前記区間の特徴量を用いて各前記区間を分類し、同一のグループに属する区間に同一のラベル値を付加し、所定の時間間隔ごとにおける各前記時系列データのラベル値から、各前記時系列データ間におけるラベル値の規則性を発見し、発見した規則性の情報を出力することを特徴とする。
【００１０】
本発明の一態様に従ったプログラムは、複数の時系列データを入力するステップと、各前記時系列データをそれぞれ複数の区間に分割するステップと、各前記時系列データの各々について、各前記区間の特徴量を計算するステップと、前記時系列データごとに、各前記区間の特徴量を用いて各前記区間を分類し、同一のグループに属する区間に同一のラベル値を付加するステップと、所定の時間間隔ごとにおける各前記時系列データのラベル値から、各前記時系列データ間におけるラベル値の規則性を発見するステップと、発見した規則性の情報を出力するステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明により、複数の各時系列データ間に存在する規則性を発見できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の一実施の形態を図面を参照して説明する。なお、本発明の対象は産業プラントデータに限定するものではなく、例えば株価や為替の変動のデータや、小売店における売上高のデータ等の時系列データを対象とすることが可能だが、以下では産業プラントのセンサデータを例に説明する。
【００１３】
図１は、本発明の一実施の形態としての多変数時系列データ分析装置の構成図である。
【００１４】
この多変数時系列データ分析装置は、データ入力部１、分割部２、特徴量抽出部３、分類部４、規則性発見部５および結果表示部６を備える。各要素１〜６による処理はプログラムをコンピュータに実行させることによって実現してもよいし、ハードウェア的に実現してもよいし、これらの組み合わせによって実現してもよい。
【００１５】
データ入力部１は、複数のセンサから収集された各時系列データを入力する。
【００１６】
分割部２は、入力された時系列データを時間ごとに分割して区間に分ける。この処理はセンサごとに行われる。この時、各区間の長さは一定でもよいし、変動してもよい。また、区間同士が重複してもよい。例えば、ある始点から100点分を一区間とする区間Aがあったとき、区間Aの始点から10点分あとの時点を区間Bの始点として当該始点から120点分を区間Bとしてもよい。この場合、区間Bの始点（＝区間Aの始点から10点あと）から区間Aの終点までは重複することになる。
【００１７】
特徴量抽出部３は、分割部で得られた区間ごとに特徴量を求める。特徴量とは、例えばその区間内の最大値、最小値、平均値、分散、パワースペクトル、などが考えられる。得られた特徴量は、区間ごとにあるベクトルとなる。
【００１８】
分類部４は、特徴量の類似度に応じて区間を分類し、区間にラベル付けする。類似した区間には同じラベルが付けられる。ラベル付けはセンサごとに行われる。
【００１９】
規則性発見部５は、分類の結果得られたラベルを用いて、単一のセンサにおけるまたは複数のセンサ間における関係を発見する。例えば、「センサAが分類ラベルa1の時には、センサBが分類ラベルb2であることが多い」や、「センサAが分類ラベルa2になった後にセンサBが分類ラベルb3になることが多い」や、「センサAは分類ラベルa1の次に分類ラベルa2になることが多い」などのような規則性を発見する。
【００２０】
結果表示部６は、発見された規則性、分類結果、区間分割の結果などを表示する。
【００２１】
以下、具体的なデータ例を用いて図１の装置についてさらに詳細に説明する。
【００２２】
図２は、プラント設備の２つのセンサで収集された時系列データを図示したものである。
【００２３】
図２（Ａ）と図２（Ｂ）はそれぞれセンサAとセンサBを表しており、横軸に時刻、縦軸にそれぞれのセンサ値を示している。ここで、センサの例としては、液体や気体の温度や圧力や流量やある成分の濃度、弁の開度などが考えられる。図２（Ａ）および図２（Ｂ）の２つのグラフで、縦軸の単位は異なるが横軸は同じ時刻を表しているとする。データ入力部１ではこのようなデータを読み込む。
【００２４】
読み込まれたデータは、分割部２において区間に分割される。この時、区間の長さは一定でなくてもよいし、隣接する区間は重複していてもよい。図３はセンサAの時系列データの一部を示したもので、区間を切り出している様子を示している。この例では、区間１と区間２は一部重複しており、また、区間１と区間２の長さが異なっている。
【００２５】
次に、特徴量抽出部３において区間ごとの特徴量を抽出する。特徴量は１つでもよいし、複数個でもよい。区間１つに対して１つのベクトル（特徴量が１つの場合は１つの値）が対応する。
【００２６】
特徴量とは、その区間の特徴を示す量のことであり、さまざまな特徴量が考えられる。ここでは、最大値、最小値、平均値、分散を用いることとする。これらの他にも、フーリエ変換によるパワースペクトル、振幅等に関する値、および階差データ等が考えられ、時系列データの種類に応じて適当な特徴量が用いられる。センサAおよびセンサBから取得された特徴量を含む表を図１０および図１１に示す。
【００２７】
次に、分類部４において、センサごとに特徴量を用いて区間を分類する。類似する区間を同じグループにまとめてラベルをつけておくことにより、時系列データを区間によって離散化することができる。
【００２８】
類似する区間を同じグループとしてまとめるということは、距離の近い区間を同じグループとしてまとめるということである。距離は各区間に対して特徴量抽出部３で抽出した特徴量から計算する。本発明では、その計算方法は限定しないが、例えば特徴量ベクトル間のユークリッド距離を利用することができる。２つのベクトル間のユークリッド距離は図１２（Ａ）に示す式１で求められる。例えば、センサAの区間１とセンサAの区間２との距離は図１２（Ｂ）に示す式２のようになる。ユークリッド距離の他にもさまざまな距離を適用することが可能である。
【００２９】
距離を用いてグループを形成していくにはクラスタリングを利用することができる。クラスタリングについては、多く市販されている多変量解析の本に説明されているのでここでは説明を省略する。クラスタリングにより、距離の近い区間をまとめ、いくつかのグループを形成することができる。なお、分類部４の処理はセンサごとに行う。つまり、異なるセンサの区間どうしの距離を求めたり、異なるセンサの区間をグループにまとめたりすることはしない。センサAとセンサBのクラスタリングの結果を図１３および図１４に示す。図１３および図１４は、図１０および図１１に対応する。
【００３０】
次に、規則性発見部５において、分類結果を用いて規則性を発見する。より詳細には、各センサについて一定時間間隔ごとの分類ラベルを検出し、検出結果に基づき同一センサにおけるまたは複数のセンサ間における規則性を発見する。ここでの規則性とは、具体的には同時に発現しやすい分類ラベルの組み合わせや、時間遅れで発現しやすい分類ラベルの組み合わせや、分類ラベルの発現しやすい順序などを意味する。一例として、次のような規則性が考えられる。
（１）センサAの分類ラベルがa2の時には、センサBの分類ラベルがb2であることが多い。
（２）センサAの分類ラベルがa4の後に、センサBの分類ラベルがb5であることが多い。
（３）センサAの分類ラベルがa5の次に、センサAの分類ラベルがa1であることが多い。
【００３１】
このような規則性を抽出する方法は特に限定しないが、例えば上記（１）のように同時に発現するラベルを発見するには相関ルールを用いることが考えられる（参考文献：福田剛志・森本康彦・徳山  豪：「データマイニング」、共立出版、2001）。また、上記（２）のように時間遅れで発現する規則性を発見するには、例えば（１）で用いた方法を拡張することで実現可能である。つまり分類ラベルを時間方向にずらして（１）の方法を適用すれば、（２）のような規則性を発見できる。また、上記（３）のように分類ラベルの変化に関する規則性を発見するには、参考文献（著者：R.Agrawal and R.Srikant、タイトル：Mining Sequential Patterns、書誌名：Proceedings of the 11th International Conference Data Engineering、発行年：1995）に記載の方法を用いることが考えられる。
【００３２】
分割部４における区間分割で、センサAとセンサBの区間の長さが異なる場合には、着目するある時点が含まれている区間（分類ラベル）を利用して規則性発見の処理を進める。例えば、図４の例では、ある時点でセンサAの分類ラベルはa2であり、センサBの分類ラベルはb1なので、それを利用して規則性を発見する。分類された区間a2やb1の始点と終点が異なることは処理に悪影響を与えない。
【００３３】
また、区間が重複している場合には複数のラベルを規則性発見に利用することが考えられうる。例えば、図５のようにラベルa1の区間とラベルa2の区間が重複している時点では、ラベルはa1でもa2でもあり得るので両方を規則性発見に試すことが望ましい。また、その時点の前後のラベル情報を利用してどちらか一方のみを利用する方法も考えられる。このような規則性が発見できれば、その規則性と異なる動きがあった場合には異常が発生しているかもしれない旨をオペレータに提示して注意を促すことができる。
【００３４】
結果表示部６は、得られた規則性や分割区間、区間の特徴量、区間の分類ラベルを表示する。規則性の表示方法は、前述のような箇条書きで表示したり、記号的に表示したりすることが考えられる。分割区間の特徴量および分類ラベルについては、例えば図１３のように表形式で表示することも可能だが、区間が多い場合には図５に示したように、区間の始点と終点とそのラベルとを表示することが利用者にとって理解しやすいと思われる。
【００３５】
以上、本発明の基本的な実施形態について説明した。この他に、本発明は、以下のような構成によって実現することもできる。
【００３６】
図６は、分類部４における分類結果が適切でない場合に分割部２に戻って再分割する場合の処理手順を示している。
【００３７】
データ入力部１による処理（Ｓ１）、分割部２による処理（Ｓ２）、特徴量抽出部３による処理（Ｓ３）、分類部４による処理（Ｓ４）を経た後、分類部４において、分類結果が適切であったか否かを判断し（Ｓ５）、分類結果が適切で無かった場合は（Ｓ５のＹＥＳ）、分割部２に対し分割をやり直しを指示する。一方、分類結果が適切であった場合は（Ｓ５のＮＯ）、規則性発見部５による処理（Ｓ６）を経て、結果表示部６において結果を表示する（Ｓ７）。
【００３８】
ここで、分類結果が適切であるかどうかの評価は、「統計科学のフロンティア シリーズ６ パターン認識と学習の統計学」（麻生英樹・津田宏治・村田  昇、岩波書店、2003）などに詳しいが、分類したグループ内の分散と、各グループの重心の分散との比を利用する評価方法などが知られている。評価の結果、分類結果がよくない場合には区間の分割方法を変えることが考えられる。分割の変更方法の一つとしては、時系列データの分割をやり直す（例えば区間の大きさが一定の場合は区間の大きさを代える、区間の大きさが変動する場合は各区間の大きさをランダムに決定するなど）ことも可能だが、特に分類精度の悪い区間だけを再分割する方法が考えられる。ここで分類精度の悪い区間の例としては、グループの重心（平均）から最も遠い区間がある。そのような区間は、本来このグループに入るべきではなかったかもしれないので、区間を再分割（例えば二等分、三等分など）して、特徴量の抽出、およびクラスタリングによる分類を再実行する。図７は、区間をＤ１とＤ２とに二等分した場合の例を示す。これにより、特徴量が分割前と大きく異なる区間は再分類後、別のグループになることが期待される。
【００３９】
図８は、規則性発見部５によって発見された規則性の程度が低い（規則の精度が悪い）場合に前の過程に戻って処理を再実行する場合の処理手順を示している。
【００４０】
データ入力部１による処理（Ｓ１１）、分割部２による処理（Ｓ１２）、特徴量抽出部３による処理（Ｓ１３）、分類部による処理（Ｓ１４）、規則性発見部５による処理（Ｓ１５）を経た後、規則性発見部５において、規則性の程度が所定の基準に達するか否かを判断する（Ｓ１６）。規則性の程度（規則の精度）とは、例えば実際のデータにおいてその規則性が成り立つ程度（精度）である。規則性の程度が所定の基準に達しない場合（規則の精度が悪い場合）は（Ｓ１６のＹＥＳ）、分割部２に対し分割のやり直しを指示する。または規則性発見部５は特徴量抽出部３に対し所定の基準に達しない規則性を通知し、特徴量抽出部３は通知された規則性を元に前回と異なる特徴量を抽出する。または、分類部４に対し分類のやり直し（分類方法の変更）を指示する。一方、規則性の程度が所定の基準に達する場合（規則の精度が良い場合）は（Ｓ１６のＮＯ）、結果表示部６において結果を表示する。
【００４１】
上述した処理手順（図８）は、どのような特徴量の時に、どの程度成立性の高い規則性（精度のよい規則）が得られるかなどを求める場合に用いても好適である。
【００４２】
ところで、規則性発見部５によって得られた規則性を将来のデータ状態の予測に用いることができる。
【００４３】
図９は、予測部７を備えた実施の形態を示す。
【００４４】
予測部７では、得られた規則性と、複数の時系列データとを元に、将来のデータ状態の予測を行う。例えば「現在センサAの分類ラベルがa1なのでこの後センサBの分類ラベルはb2という状態になる」という予測を行う。
【００４５】
以上のように、本実施の形態によれば、複数の時系列データの各々を複数の区間に分割し、各区間を特徴量に基づいて分類し、分類結果に基づき時系列データ間の規則性を発見するようにしたため、複数のセンサ間の関係を自動的に抽出でき、また、センサ間の関係を用いて予測を行うことが可能となる。
【００４６】
例えば、複数個のセンサから得られた各時系列データに対し、時間遅れで発現するセンサ間の関係を発見できる。例えば、ある時間帯のセンサAのパターンがa1であった後にセンサBのパターンがb2となる、というような規則性を発見できる。このような規則性が成り立つのが通常の状態であり、これに反する場合には軽微な異常と捉えて詳細に調査することなどが考えられる。つまり「通常」状態の揺らぎが大きく「異常」が予め明確に定義されていない場合でも異常を検出できる。また、過去の事故例やその前兆に関する規則性を発見し、異常や危険を予知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の実施形態の一つである多変量時系列データ分析装置を示すブロック図
【図２】入力の一例であるセンサデータを示す図
【図３】区間分割の説明図
【図４】区間の長さがセンサによって異なる場合の規則性発見時の説明図
【図５】区間が重複する場合の規則性発見の説明図
【図６】分類結果によって分割をやり直す場合の処理の流れを示すフローチャート
【図７】再分割方法の一例を示す図
【図８】規則の精度によって前の処理をやり直す場合の処理の流れを示すフローチャート
【図９】図１に予測部を追加したブロック図
【図１０】区間ごとの特徴量の例を含む表
【図１１】区間ごとの特徴量の例を含む表
【図１２】ユークリッド距離の式
【図１３】区間ごとの分類ラベルの例を含む表
【図１４】区間ごとの分類ラベルの例を含む表
【符号の説明】
【００４８】
１：データ入力部
２：分割部
３：特徴量抽出部
４：分類部
５：規則性発見部
６：結果表示部
７：予測部
【図１】
2006338373.tif 000003
【図２】
2006338373.tif 000004
【図３】
2006338373.tif 000005
【図４】
2006338373.tif 000006
【図５】
2006338373.tif 000007
【図６】
2006338373.tif 000008
【図７】
2006338373.tif 000009
【図８】
2006338373.tif 000010
【図９】
2006338373.tif 000011
【図１０】
2006338373.tif 000012
【図１１】
2006338373.tif 000013
【図１２】
2006338373.tif 000014
【図１３】
2006338373.tif 000015
【図１４】
2006338373.tif 000016