(57)【要約】【課題】汎用性の高いセンサモジュールおよび機械学習と親和性の高いシステムを提供する。【解決手段】センサモジュールは、ポンプに適用されたセンサから、センサ信号を受信する信号検出部と、センサ信号から、ポンプの送液路の異常を示す特徴量を抽出する特徴ベクトル演算部と、特徴量を出力する信号出力部と、を備えている。特徴ベクトル演算部は、周波数解析および統計解析の少なくとも一方を用いて特徴量を抽出する、または、予め機械学習によって生成された特徴抽出用のアルゴリズムを用いて特徴量を抽出することが好ましい。【選択図】図１
2018179582.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ポンプに適用されたセンサから、センサ信号を受信する信号検出部と、
前記センサ信号から、前記ポンプの送液路の異常を示す特徴量を抽出する特徴ベクトル演算部と、
前記特徴量を出力する信号出力部と、
を備えているセンサモジュール。
【請求項２】
前記特徴ベクトル演算部は、周波数解析および統計解析の少なくとも一方を用いて前記特徴量を抽出する、
請求項１に記載のセンサモジュール。
【請求項３】
前記特徴ベクトル演算部は、予め機械学習によって生成された特徴抽出用のアルゴリズムを用いて前記特徴量を抽出する、
請求項１に記載のセンサモジュール。
【請求項４】
予め機械学習によって生成された異常検出用のアルゴリズムを用いて前記特徴量が異常を示すか否かを判定する異常検出部をさらに備えている、
請求項１から３のいずれかに記載のセンサモジュール。
【請求項５】
前記信号検出部は、前記ポンプが有する１つ以上の補助センサから補助センサ信号を受信し、
前記特徴ベクトル演算部は、前記補助センサ信号をさらに用いて前記特徴量を抽出する、
請求項１から４のいずれかに記載のセンサモジュール。
【請求項６】
前記信号出力部は、前記特徴量とともに前記センサ信号を出力する、
請求項１から５のいずれかに記載のセンサモジュール。
【請求項７】
請求項１から６のいずれかに記載のセンサモジュールと、
前記センサモジュールの出力するデータを受信するコンピュータと、
を備える機械学習と親和性の高いシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ポンプに適用されたセンサからのセンサ信号を受信し、データを出力するセンサモジュール、および、このセンサモジュールを備える、機械学習と親和性の高いシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ポンプに適用されたセンサからのセンサ信号を受信し、データを出力するセンサモジュールとして、例えば特許文献１には、点滴筒に加わる加速度成分を検出する加速度センサと、加速度センサの検出信号から、点滴筒内を落下する液滴に関する情報を取得する液滴情報取得部と、液滴情報取得部により取得された情報を、表示部に表示させる表示制御部と、を備える滴下測定装置が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１２５１０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の滴下測定装置は、点滴筒に加わる加速度成分を検出し、この検出信号を時系列に合成処理して得た波形の特徴量から、点滴筒内を落下する液滴に関する情報を取得している。具体的には、技術者が、時間軸波形が示す特徴量を抽出する必要があり、技術者には高度な専門知識が要求されるとともに、個別の事例ごとに技術者が作業をする必要があった。
そこで、本発明の目的は、上述した問題点を解消し、汎用性の高いセンサモジュールおよび機械学習と親和性の高いシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明のセンサモジュールは、
ポンプに適用されたセンサから、センサ信号を受信する信号検出部と、
前記センサ信号から、前記ポンプの送液路の異常を示す特徴量を抽出する特徴ベクトル演算部と、
前記特徴量を出力する信号出力部と、
を備えている。
【０００６】
前記特徴ベクトル演算部は、周波数解析および統計解析の少なくとも一方を用いて前記特徴量を抽出する、
ことが好ましい。
【０００７】
前記特徴ベクトル演算部は、予め機械学習によって生成された特徴抽出用のアルゴリズムを用いて前記特徴量を抽出する、
ことが好ましい。
【０００８】
予め機械学習によって生成された異常検出用のアルゴリズムを用いて前記特徴量が異常を示すか否かを判定する異常検出部をさらに備えている、
ことが好ましい。
【０００９】
前記信号検出部は、前記ポンプが有する１つ以上の補助センサから補助センサ信号を受信し、
前記特徴ベクトル演算部は、前記補助センサ信号をさらに用いて前記特徴量を抽出する、
ことが好ましい。
【００１０】
前記信号出力部は、前記特徴量とともに前記センサ信号を出力する、
ことが好ましい。
【００１１】
本発明の機械学習と親和性の高いシステムは、
上述したセンサモジュールと、
前記センサモジュールの出力するデータを受信するコンピュータと、
を備える。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１実施形態に係るセンサモジュールの概略図である。
【図２】データマイニング技術を活用したアルゴリズム設計工程を説明するための図である。
【図３】本発明の第２実施形態に係るセンサモジュールの概略図である。
【図４】本発明の第３実施形態に係るセンサモジュールの概略図である。
【図５】出力データの一例を示す図である。
【図６】本発明のセンサモジュールを市販の輸液ポンプに適用した概略図である。
【図７】センサ信号の波形と、第１および第２の回転センサ信号の波形と、を示す図である。
【図８】（ａ）は、正常送液時のセンサ信号の波形であり、（ｂ）は、輸液ポンプの上流で閉塞が生じた場合のセンサ信号の波形である。
【図９】（ａ）（ｂ）は、それぞれ、図８（ａ）（ｂ）の波形をフーリエ変換した画像である。
【図１０】（ａ）（ｂ）は、それぞれ、図９（ａ）（ｂ）の画像を模式的に示した波形である。
【図１１】第１および第２の回転センサ信号の利用例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
図１は、本発明の第１実施形態に係るセンサモジュールの概略図である。
センサモジュール１０ａは、センサ信号Ｓを受信し、クライアント等のコンピュータ（図示せず）に対してデータを出力する。このデータは、後述するように、コンピュータにおいて機械学習に適用することが可能なデータ、すなわち、機械学習と親和性の高いデータである。
センサモジュール１０ａは、ポンプに適用されたセンサから、センサ信号Ｓを受信する信号検出部１１と、センサ信号Ｓから、ポンプの送液路の異常（例えば、閉塞、気泡混入）を示す特徴量を抽出する特徴ベクトル演算部１２と、特徴量を出力する信号出力部１３と、を備えている。
特徴ベクトル演算部１２は、周波数解析を用いて、センサ信号Ｓから特徴量を抽出することができる。例えば、特徴ベクトル演算部１２は、正常時のセンサ信号Ｓをフーリエ変換した波形と、異常時のセンサ信号Ｓをフーリエ変換した波形と、の差分を検出し、当該差分を特徴量として抽出することができる。この手法を用いることにより、技術者が、時間軸波形が示す特徴量を抽出する必要がなくなり、データ量を圧縮することもできる。
なお、特徴ベクトル演算部１２は、周波数解析に代えてあるいは加えて、最大値、最小値または中央値等の統計解析を用い、センサ信号Ｓから特徴量を抽出するようにしてもよい。
あるいは、特徴ベクトル演算部１２は、予め機械学習によって生成された特徴抽出用のアルゴリズムを用いて、センサ信号Ｓから特徴量を抽出することもできる。以下、図２を用いてこの方法を説明する。
【００１４】
図２は、データマイニング技術を活用したアルゴリズム設計工程を説明するための図である。
多数の学習用データおよび検証用データから、データマイニング工程によって特徴抽出用のアルゴリズムが生成される。例えば、特徴抽出用のアルゴリズムとは、学習用データおよび検証用データが１０００個のパラメータを有する場合、そのうち、特徴量として、異常判定に関連する５個のパラメータを抽出するためのアルゴリズムである。
このようにして生成された特徴抽出用のアルゴリズムは、特徴ベクトル演算部１２に組み込まれる。
【００１５】
さらに、抽出された特徴量から、ＳＶＭ等の機械学習によって異常検出数理モデル（異常検出用のアルゴリズム）が生成される。例えば、異常判定に関連するｎ個のパラメータの値ａ１、ａ２、・・・、ａｎが抽出される場合、これらのパラメータの値に対応する重み係数ｗ１、ｗ２、・・・、ｗｎを用いた数式Ｚ＝ｗ１×ａ１＋ｗ２×ａ２＋・・・＋ｗｎ×ａｎ＋ｂ（ｂは、オフセット値）が生成され、Ｚ＞０の場合正常であり、Ｚ≦０の場合異常であると判定される。
このようにして生成された異常検出用のアルゴリズムは、図３を用いて説明する異常検出部１４に組み込まれる。
【００１６】
図３は、本発明の第２実施形態に係るセンサモジュールの概略図である。第２実施形態に係るセンサモジュール１０ｂは、異常検出部１４をさらに備え、信号検出部１１が、第１および第２の補助センサから第１および第２の補助センサ信号Ｓｒ１、Ｓｒ２を受信する点以外、第１実施形態に係るセンサモジュール１０ａと同一である。なお、補助センサは、２つに限らず、１つでもよいし、３つ以上を設けてもよい。
【００１７】
異常検出部１４は、判定部を有し、予め機械学習によって生成された異常検出用のアルゴリズムを用いて特徴量が異常を示すか否かを判定することができる。上述した例の場合、異常検出部１４は、特徴量を用いた上述の数式Ｚに、特徴量ａ１、ａ２、・・・、ａｎを代入することにより、異常判定を行う。例えば、Ｚ＞０の場合正常であり、Ｐａｓｓと判定され、Ｚ≦０の場合異常であり、Ｆａｉｌと判定される。さらに、Ｚの値によって不具合Ａ、Ｂ、・・・といったように不具合の種類が特定される。
【００１８】
第１および第２の補助センサは、例えば回転センサである。ここで、回転センサは、ポンプが通常有するセンサであり、モータの回転位置を検出するためにエンコーダに設けられている。第１および第２の補助センサ（以下、回転センサと呼称することがある）は、第１および第２の補助センサ信号（以下、回転センサ信号と呼称することがある）Ｓｒ１、Ｓｒ２を出力する。信号検出部１１は、センサ信号Ｓに加えて、これらの第１および第２の回転センサ信号Ｓｒ１、Ｓｒ２をさらに受信し、受信した信号Ｓ、Ｓｒ１、Ｓｒ２を特徴ベクトル演算部１２に送信する。
特徴ベクトル演算部１２は、センサ信号Ｓに加えて、これらの第１および第２の回転センサ信号Ｓｒ１、Ｓｒ２をさらに補助的に用いて特徴量を抽出することができる。例えば、第１および第２の回転センサ信号Ｓｒ１、Ｓｒ２が所定の値を出力した際に、センサ信号Ｓに異常が発生することが分かった場合、第１および第２の回転センサ信号Ｓｒ１、Ｓｒ２の当該所定の値をトリガとして用いて特徴量を抽出することができる。
異常検出部１４もまた、センサ信号Ｓに加えて、第１および第２の回転センサ信号Ｓｒ１、Ｓｒ２をさらに補助的に用いて特徴量が異常を示すか否かを判定することができる。
【００１９】
図４は、本発明の第３実施形態に係るセンサモジュールの概略図である。第３実施形態に係るセンサモジュール１０ｃでは、信号検出部１１が、センサ信号Ｓを信号出力部１３に送信し、信号出力部１３が特徴量とともにセンサ信号Ｓを出力する点以外、第１実施形態に係るセンサモジュール１０ａと同一である。
信号出力部１３が特徴量とともにセンサ信号Ｓを出力するのは、出力データを利用するクライアントによっては、生データとしてのセンサ信号Ｓを要求する場合が存在するためである。
【００２０】
図５（ａ）（ｂ）は、出力データの一例を示す図である。
１つのブロックが、ある時点で一度に出力されるデータを表す。センサ信号Ｓ１、Ｓ２、・・・とともに特徴量が出力される。  図５（ａ）では、センサ信号Ｓ１１とともに出力される特徴量は、Ｓ１〜Ｓ１０から抽出した特徴量であり、センサ信号Ｓ１２とともに出力される特徴量は、Ｓ２〜Ｓ１１から抽出した特徴量であり、センサ信号Ｓ１３とともに出力される特徴量は、Ｓ３〜Ｓ１２から抽出した特徴量である。このように、センサ信号とともに出力される特徴量は、当該センサ信号より１つ前の１０のセンサ信号から抽出した特徴量である。
なお、センサ信号Ｓ１〜Ｓ１０の出力の際には、十分なデータが蓄積されていないためダミーデータが出力される。
代替例である図５（ｂ）では、センサ信号Ｓ１１とともに出力される特徴量は、Ｓ１〜Ｓ１０から抽出した特徴量であり、センサ信号Ｓ１２とともに出力される特徴量も、Ｓ１〜Ｓ１０から抽出した特徴量であり、センサ信号Ｓ１３とともに出力される特徴量も、Ｓ１〜Ｓ１０から抽出した特徴量である。このように、センサ信号Ｓ１１〜Ｓ２０とともに出力される特徴量は、Ｓ１〜Ｓ１０から抽出した特徴量であり同一である。
なお、センサ信号とともに出力される特徴量の抽出方法は、図示例に限定されるものではない。
【００２１】
本発明は、上述したセンサモジュールと、センサモジュールの出力するデータを受信するコンピュータ（上述した例では、クライアントのコンピュータ）と、を備える機械学習と親和性の高いシステムもまた提供することができる。
【実施例】
【００２２】
以下、本発明を、実施例を参照しながら説明するが、本発明はこの実施例に限定されるものではない。
図６は、本発明のセンサモジュールを市販の輸液ポンプに適用した概略図である。
輸液ポンプは、フィンガー方式の輸液ポンプであり、送液路としての輸液チューブと、カム＋フィンガーと、モータと、エンコーダと、第１および第２の回転センサと、を有する。輸液チューブには、輸液チューブの内圧を測定するためのひずみセンサが取り付けられている。ひずみセンサからのセンサ信号Ｓと、第１および第２の回転センサからの回転センサ信号Ｓｒ１、Ｓｒ２と、はセンサモジュールに送信される。
【００２３】
図７は、センサ信号Ｓの波形と、第１および第２の回転センサ信号Ｓｒ１、Ｓｒ２の波形と、を示す図である。
図７（ａ）は、正常送液時の波形であり、図７（ｂ）は、輸液ポンプの上流で閉塞が生じた場合の波形（異常１）であり、図７（ｃ）は、輸液チューブに気泡が混入した場合の波形（異常２）である。
図７（ｂ）では、ｘに示すように、センサ信号Ｓの振幅が、正常時のセンサ信号Ｓの振幅と比較して下がっていることが分かる。これは、輸液ポンプの上流で閉塞が生じ、輸液チューブが潰れていることを示す。また、ｙに示すように、センサ信号Ｓに段差が生じていることが分かる。これは、輸液チューブ内を液体が逆流していることを示す。
図７（ｃ）では、ｚに示すように、センサ信号Ｓの振幅が、正常時のセンサ信号Ｓの振幅と比較して下がっていることが分かる。これは、輸液チューブに気泡が混入していることを示す。
従来は、技術者が、正常波形と異常波形とを比較し、ｘｙｚに示すような特徴量を抽出する必要があった。
一方、本発明は、第１の手法として、周波数解析および統計解析の少なくとも一方を用いて、センサ信号Ｓから特徴量を抽出するか、あるいは、第２の手法として、図２を用いて説明したように予め機械学習によって生成された特徴抽出用のアルゴリズムを用いて、センサ信号Ｓから特徴量を抽出することができるので、汎用性の高いセンサモジュールを提供することが可能となる。
【００２４】
図８〜図１０は、第１の手法を説明するための図である。
図８（ａ）は、正常送液時のセンサ信号Ｓの波形であり、図８（ｂ）は、輸液ポンプの上流で閉塞が生じた場合のセンサ信号Ｓの波形である。
図９（ａ）（ｂ）は、それぞれ、図８（ａ）（ｂ）の波形をフーリエ変換した画像である。
図１０（ａ）（ｂ）は、それぞれ、図９（ａ）（ｂ）の画像を模式的に示した波形である。
図８〜図１０より、異常波形をフーリエ変換すると、特定の周波数帯域に、正常波形をフーリエ変換した際には現れなかったピークが見られる。このピークが特徴量であり、第１の手法では、周波数解析を用いて特徴量であるピークを抽出することができる。
なお、ウェーブレット変換は、時間、周波数およびパワーを含む、いわゆる３次元のフーリエ変換であり、図９および図１０では、Ｘ軸が時間を、Ｙ軸が周波数を、Ｚ軸がパワーを表す。
【００２５】
図１１は、第１および第２の回転センサ信号Ｓｒ１、Ｓｒ２の利用例を説明するための図である。
第１および第２の回転センサ信号（Ｓｒ１、Ｓｒ２）の組み合わせは、期間ｔ１（０、１）→期間ｔ２（０、０）→期間ｔ３（１、０）→期間ｔ４（１、１）→期間ｔ５（０、１）→期間ｔ６（０、０）→・・・を繰り返す。例えば、期間ｔ３（１、０）→期間ｔ４（１、１）のとき、すなわち、第１の回転センサ信号Ｓｒ１が１のままであり、第２の回転センサ信号Ｓｒ２が０から１に切り替わった直後に、ｙの位置でセンサ信号Ｓに異常が発生することが分かった場合（なお、図示のセンサ信号Ｓは正常波形のため、異常は示されていない）、期間ｔ３（１、０）→期間ｔ４（１、１）の切り替わる時点をトリガとして用いることにより、特徴量を効率的に抽出することができる。
【符号の説明】
【００２６】
１０ａ、１０ｂ、１０ｃ  センサモジュール
１１  信号検出部
１２  特徴ベクトル演算部
１３  信号出力部
１４  異常検出部
【図１】
2018179582.tif 000003
【図２】
2018179582.tif 000004
【図３】
2018179582.tif 000005
【図４】
2018179582.tif 000006
【図５】
2018179582.tif 000007
【図６】
2018179582.tif 000008
【図７】
2018179582.tif 000009
【図８】
2018179582.tif 000010
【図９】
2018179582.tif 000011
【図１０】
2018179582.tif 000012
【図１１】
2018179582.tif 000013