(57)【要約】【課題】未来に異常が発生するかどうかの予測を行うこと。【解決手段】異常予測装置１０は、監視対象設備のセンサによって収集された時系列のデータであるプロセスデータから、所定の時間幅Ｗａである分析フレームに含まれるプロセスデータを抽出する。そして、異常予測装置１０は、抽出されたプロセスデータを入力として、監視対象設備の異常を予測するための学習モデルを用いて、所定の時点から所定時間後の時点について、異常が発生する確からしさを表す中間的な評価値であるフレーム異常評価値を算出する。そして、異常予測装置１０は、算出された複数のフレーム異常評価値に基づいて、所定の時点から所定時間後の時点において異常が発生する確からしさを表す最終的な評価値である異常予測評価値を算出する。【選択図】図１
2018139085.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異常予測装置によって実行される異常予測方法であって、
監視対象設備のセンサによって収集された時系列のデータであるプロセスデータから、所定の時間幅である第一の時間幅に含まれるプロセスデータを抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出されたプロセスデータを入力として、前記監視対象設備の異常を予測するための学習モデルを用いて、所定の時点から所定時間後の時点について、異常が発生する確からしさを表す中間的な評価値であるフレーム異常評価値を算出するフレーム異常評価値算出工程と、
前記フレーム異常評価値算出工程によって算出された複数のフレーム異常評価値に基づいて、前記所定の時点から所定時間後の時点において異常が発生する確からしさを表す最終的な評価値である異常予測評価値を算出する異常予測評価値算出工程と
を含んだことを特徴とする異常予測方法。
【請求項２】
前記異常予測評価値算出工程によって算出された前記異常予測評価値が所定の閾値以上であるか否かを判定し、前記異常予測評価値が所定の閾値以上である場合には、異常発生に関する警告を出力する異常判定工程をさらに含んだことを特徴とする請求項１に記載の異常予測方法。
【請求項３】
前記異常予測評価値算出工程によって算出された前記異常予測評価値の時系列データをチャート画面として表示するチャート表示工程をさらに含んだことを特徴とする請求項１に記載の異常予測方法。
【請求項４】
前記フレーム異常評価値算出工程は、前記学習モデルとして、ニューラルネットワークを用いて、前記フレーム異常評価値を算出すること特徴とする請求項１に記載の異常予測方法。
【請求項５】
前記学習モデルのパラメータを、前記監視対象設備に異常が発生した時刻を示す異常発生時刻データおよび前記プロセスデータに基づいて、学習する学習工程をさらに含んだことを特徴とする請求項１に記載の異常予測方法。
【請求項６】
監視対象設備のセンサによって収集された時系列のデータであるプロセスデータから、所定の時間幅である第一の時間幅に含まれるプロセスデータを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出されたプロセスデータを入力として、前記監視対象設備の異常を予測するための学習モデルを用いて、所定の時点から所定時間後の時点について、異常が発生する確からしさを表す中間的な評価値であるフレーム異常評価値を算出するフレーム異常評価値算出手段と、
前記フレーム異常評価値算出手段によって算出された複数のフレーム異常評価値に基づいて、前記所定の時点から所定時間後の時点において異常が発生する確からしさを表す最終的な評価値である異常予測評価値を算出する異常予測評価値算出手段と
を有することを特徴とする異常予測装置。
【請求項７】
異常予測装置とパラメータ学習装置とがネットワークを介して接続されている異常予測システムであって、
前記異常予測装置が、
監視対象設備のセンサによって収集された時系列のデータであるプロセスデータと前記監視対象設備に異常が発生した時刻を示す異常発生時刻データとを前記パラメータ学習装置に送信し、前記監視対象設備の異常を予測するための学習モデルのパラメータを前記パラメータ学習装置から受信する通信手段と、
前記プロセスデータから、所定の時間幅である第一の時間幅に含まれるプロセスデータを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出されたプロセスデータを入力として、前記学習モデルを用いて、所定の時点から所定時間後の時点について、異常が発生する確からしさを表す中間的な評価値であるフレーム異常評価値を算出するフレーム異常評価値算出手段と、
前記フレーム異常評価値算出手段によって算出された複数のフレーム異常評価値に基づいて、前記所定の時点から所定時間後の時点において異常が発生する確からしさを表す最終的な評価値である異常予測評価値を算出する異常予測評価値算出手段と
を有し、
前記パラメータ学習装置が、
前記プロセスデータと前記異常発生時刻データとを前記異常予測装置から受信する学習データ受信手段と、
前記学習データ受信手段によって受信された前記プロセスデータおよび前記異常発生時刻データに基づいて、前記学習モデルのパラメータを、学習する学習手段と、
前記学習手段によって学習された前記学習モデルのパラメータを前記異常予測装置へ送信するパラメータ送信手段と
を有することを特徴とする異常予測システム。
【請求項８】
監視対象設備のセンサによって収集された時系列のデータであるプロセスデータから、所定の時間幅である第一の時間幅に含まれるプロセスデータを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップによって抽出されたプロセスデータを入力として、前記監視対象設備の異常を予測するための学習モデルを用いて、所定の時点から所定時間後の時点について、異常が発生する確からしさを表す中間的な評価値であるフレーム異常評価値を算出するフレーム異常評価値算出ステップと、
前記フレーム異常評価値算出ステップによって算出された複数のフレーム異常評価値に基づいて、前記所定の時点から所定時間後の時点において異常が発生する確からしさを表す最終的な評価値である異常予測評価値を算出する異常予測評価値算出ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする異常予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常予測方法、異常予測装置、異常予測システムおよび異常予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、工場、プラント等のセンサ等のプロセスデータを用いた異常の予測に関連する技術として、とくに、センサ異常値の定義が明確でなく、閾値などで異常を検知するのが困難である場合に、過去に収集したプロセスデータに基づいて異常を予測、または検知する方法が提案されている。
【０００３】
一般的に、多変量時系列データとして表現されるプロセスデータを一定時間の窓で切り取り、演算を行うことで異常の発生の判断に関連する値を算出する。具体的な手法として、過去のデータを用いて、現在の状態を表現する計算モデル、または、現在（または未来）のプロセスデータそのものを算出する計算モデルを学習し、新たに収集されたデータに対して計算モデルを適用して得られた評価値と実際に測定された値とのかい離が大きい場合に異常発生とみなす。
【０００４】
現在の状態を表現する計算モデルを用いた手法としては、過去のデータの各時点と、現在収集されたデータの違いを表す「距離」関数を定義し、距離が閾値を超えた場合に異常とみなす方法や、過去のデータを用いて、正常時にデータが存在すべき「部分空間」を定義し、新たに収集されたデータから計算された「部分空間」とのかい離を見ることで異常を判別する方法などがある。
【０００５】
これに対して、教師つき学習アルゴリズムを使い、予測を行う計算モデルを作成する方法として、過去の一定時間のデータを入力として、現在のデータを算出する計算式をVARモデル（ベクトル自己回帰モデル）などを用いて学習し、予測値と実際の値のかい離をみることで異常を判別する方法もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１６−１７３７８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記したように、従来の手法では、現在収集されたデータを用いて異常を検知するため、未来に異常が発生するかどうかの予測を行うことはできないという課題があった。例えば、従来の異常検知の手法は、過去のデータを用いて、現在の状態を表現する計算モデル、または、現在のプロセスデータそのものを算出する計算モデルを学習し、新たに収集されたデータに対して計算モデルを適用して得られた評価値と実際に測定された値とのかい離が大きい場合に異常発生とみなす方法が使われているが、将来の異常を予測することができないという課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の異常予測方法は、異常予測装置によって実行される異常予測方法であって、監視対象設備のセンサによって収集された時系列のデータであるプロセスデータから、所定の時間幅である第一の時間幅に含まれるプロセスデータを抽出する抽出工程と、前記抽出工程によって抽出されたプロセスデータを入力として、前記監視対象設備の異常を予測するための学習モデルを用いて、所定の時点から所定時間後の時点について、異常が発生する確からしさを表す中間的な評価値であるフレーム異常評価値を算出するフレーム異常評価値算出工程と、前記フレーム異常評価値算出工程によって算出された複数のフレーム異常評価値に基づいて、前記所定の時点から所定時間後の時点において異常が発生する確からしさを表す最終的な評価値である異常予測評価値を算出する異常予測評価値算出工程とを含んだことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の異常予測装置は、監視対象設備のセンサによって収集された時系列のデータであるプロセスデータから、所定の時間幅である第一の時間幅に含まれるプロセスデータを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出されたプロセスデータを入力として、前記監視対象設備の異常を予測するための学習モデルを用いて、所定の時点から所定時間後の時点について、異常が発生する確からしさを表す中間的な評価値であるフレーム異常評価値を算出するフレーム異常評価値算出手段と、前記フレーム異常評価値算出手段によって算出された複数のフレーム異常評価値に基づいて、前記所定の時点から所定時間後の時点において異常が発生する確からしさを表す最終的な評価値である異常予測評価値を算出する異常予測評価値算出手段とを有することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の異常予測システムは、異常予測装置とパラメータ学習装置とがネットワークを介して接続されている異常予測システムであって、前記異常予測装置が、監視対象設備のセンサによって収集された時系列のデータであるプロセスデータと前記監視対象設備に異常が発生した時刻を示す異常発生時刻データとを前記パラメータ学習装置に送信し、前記監視対象設備の異常を予測するための学習モデルのパラメータを前記パラメータ学習装置から受信する通信手段と、前記プロセスデータから、所定の時間幅である第一の時間幅に含まれるプロセスデータを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出されたプロセスデータを入力として、前記学習モデルを用いて、所定の時点から所定時間後の時点について、異常が発生する確からしさを表す中間的な評価値であるフレーム異常評価値を算出するフレーム異常評価値算出手段と、前記フレーム異常評価値算出手段によって算出された複数のフレーム異常評価値に基づいて、前記所定の時点から所定時間後の時点において異常が発生する確からしさを表す最終的な評価値である異常予測評価値を算出する異常予測評価値算出手段とを有し、前記パラメータ学習装置が、前記プロセスデータと前記異常発生時刻データとを前記異常予測装置から受信する学習データ受信手段と、前記学習データ受信手段によって受信された前記プロセスデータおよび前記異常発生時刻データに基づいて、前記学習モデルのパラメータを、学習する学習手段と、前記学習手段によって学習された前記学習モデルのパラメータを前記異常予測装置へ送信するパラメータ送信手段とを有することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の異常予測プログラムは、監視対象設備のセンサによって収集された時系列のデータであるプロセスデータから、所定の時間幅である第一の時間幅に含まれるプロセスデータを抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップによって抽出されたプロセスデータを入力として、前記監視対象設備の異常を予測するための学習モデルを用いて、所定の時点から所定時間後の時点について、異常が発生する確からしさを表す中間的な評価値であるフレーム異常評価値を算出するフレーム異常評価値算出ステップと、前記フレーム異常評価値算出ステップによって算出された複数のフレーム異常評価値に基づいて、前記所定の時点から所定時間後の時点において異常が発生する確からしさを表す最終的な評価値である異常予測評価値を算出する異常予測評価値算出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】
【００１２】
本発明によれば、未来に異常が発生するかどうかの予測を行うことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る異常予測装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図２は、異常予測部によって実行される異常予測評価値算出処理を説明する図である。
【図３】図３は、異常予測装置によって実行される異常予測処理の概要を説明する図である。
【図４】図４は、第１の実施形態に係る異常予測装置における異常予測処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図５】図５は、第１の実施形態に係る異常予測装置における学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、第２の実施形態に係る異常予測システムの構成例を示すブロック図である。
【図７】図７は、第３の実施形態に係る異常予測装置の構成例を示すブロック図である。
【図８】図８は、異常予測プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に、本願に係る異常予測方法、異常予測装置、異常予測システムおよび異常予測プログラムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態により本願に係る異常予測方法、異常予測装置、異常予測システムおよび異常予測プログラムが限定されるものではない。
【００１５】
［第１の実施形態］
以下の実施の形態では、第１の実施形態に係る異常予測装置１０の構成、異常予測装置１０の処理の流れを順に説明し、最後に第１の実施形態による効果を説明する。
【００１６】
［異常予測装置の構成］
まず、図１を用いて、異常予測装置１０の構成を説明する。図１は、第１の実施形態に係る異常予測装置の構成例を示すブロック図である。異常予測装置１０は、例えば、工場やプラントなどに設置されるセンサ等で連続的に収集される多変量時系列データであるプロセスデータを用いて、予め設定された一定時間後に異常が発生するか否かを推定し、異常が発生すると判断された場合に事前に警告を出力する。
【００１７】
図１に示すように、この異常予測装置１０は、通信処理部１１、異常予測部１２、パラメータ学習部１３および表示部１４を有する。以下に異常予測装置１０が有する各部の処理を説明する。
【００１８】
通信処理部１１は、工場やプラントなどに設置されるセンサとの間でやり取りする各種情報に関する通信を制御する。例えば、通信処理部１１は、工場やプラントなどに設置されるセンサからプロセスデータを定期的に受信する。
【００１９】
また、異常予測部１２は、プロセスデータおよび学習モデル（識別関数）を用いて、予め設定された一定時間後に異常が発生するか否かを予測する。異常予測部１２は、プロセスデータ取得部１２ａ、分析フレーム抽出部１２ｂ、フレーム異常評価値算出部１２ｃ、異常予測評価値算出部１２ｄ、プロセスデータバッファ１２ｅおよびフレーム異常評価値バッファ１２ｆを有する。
【００２０】
プロセスデータ取得部１２ａ、分析フレーム抽出部１２ｂ、フレーム異常評価値算出部１２ｃおよび異常予測評価値算出部１２ｄは、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などの電子回路やＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積回路である。また、プロセスデータバッファ１２ｅおよびフレーム異常評価値バッファ１２ｆは、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子等の記憶装置である。
【００２１】
プロセスデータ取得部１２ａは、監視対象設備のセンサによって収集された時系列のデータであるプロセスデータを取得する。具体的には、プロセスデータ取得部１２ａは、工場やプラントなどに設置されるセンサによって収集されたプロセスデータを定期的（例えば、１分ごと）に取得し、プロセスデータバッファ１２ｅに格納する。ここでセンサが収集するデータとは、例えば、監視対象設備である工場、プラント内の装置や反応炉についての温度や圧力、音、振動等の各種データである。
【００２２】
分析フレーム抽出部１２ｂは、プロセスデータ取得部１２ａによって取得されたプロセスデータから、所定の時間幅Ｗａである分析フレームに含まれるプロセスデータを抽出する。具体的には、分析フレーム抽出部１２ｂは、所定の時点のプロセスデータを含む時間幅Ｗａのフレーム分のプロセスデータをプロセスデータバッファ１２ｅから抽出して読み出し、読み出したプロセスデータをフレーム異常評価値算出部１２ｃに通知する。
【００２３】
例えば、分析フレーム抽出部１２ｂは、プロセスデータ取得部１２ａが１分毎にプロセスデータを取得し、時間幅Ｗａが「５」である場合には、現時刻ｔに取得されたプロセスデータ、現時刻の１分前に取得されたプロセスデータ、現時刻の２分前に取得されたプロセスデータ、現時刻の３分前に取得されたプロセスデータ、現時刻の４分前に取得されたプロセスデータをプロセスデータバッファ１２ｅから抽出して読み出す。
【００２４】
プロセスデータバッファ１２ｅは、プロセスデータ取得部１２ａによって取得されたプロセスデータを記憶する。プロセスデータバッファ１２ｅには、プロセスデータとして、少なくとも、時間幅Ｗａのフレーム分の最新のプロセスデータが格納されている。
【００２５】
フレーム異常評価値算出部１２ｃは、分析フレーム抽出部１２ｂによって抽出されたプロセスデータを入力として、監視対象設備の異常を予測するための学習モデルを用いて、所定の時点から所定時間後の時点について、異常が発生する確からしさを表す中間的な評価値であるフレーム異常評価値を算出する。なお、所定の時点とは、現時点であってもよいし、現時点から１０秒前等の予め設定された時点であってもよい。また、フレーム異常評価値算出部１２ｃは、学習モデルとして、ニューラルネットワークを用いて、フレーム異常評価値を算出する。なお、学習モデルは、ニューラルネットワークに限定されるものではなく、ロジスティック回帰、サポートベクトルマシン、判別分析、ディープニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムを適用したものでもよい。
【００２６】
具体的には、フレーム異常評価値算出部１２ｃは、分析フレーム抽出部１２ｂから抽出されたプロセスデータを受信する。そして、フレーム異常評価値算出部１２ｃは、受信したプロセスデータを入力として、監視対象設備の異常を予測するための学習モデルを用いて、現時刻ｔから所定時間後の時点について、フレーム異常評価値を算出し、フレーム異常評価値バッファ１２ｆに格納する。なお、フレーム異常評価値とは、例えば、監視対象設備の異常が発生する確率値であって、「０」〜「１」で表現される数値であってもよい。この場合には、例えば、ある時点において監視対象設備の異常が発生する確率が「４０％」と予測された場合には、フレーム異常評価値が「０．４」となる。また、フレーム異常評価値はこれに限定されるものではなく、例えば、監視対象設備の異常が発生する可能性が一定以上存在するか否かを示す値として、「０」または「１」のいずれかで表現される数値であってもよい。また、異常の指標となる特定のセンサ値などの時系列データがある場合は、この特定の時系列データ自体をフレーム異常評価値とみなすことも可能である。
【００２７】
例えば、フレーム異常評価値算出部１２ｃは、プロセスデータ取得部１２ａが１分毎にプロセスデータを取得し、時間幅Ｗａが「５」であり、時間幅Ｗｂが「７」である場合には、分析フレーム抽出部１２ｂによって抽出された時間幅Ｗａ「５」のプロセスデータを入力として、監視対象設備の異常を予測するための学習モデルを用いて、現時刻から所定時間後の時点について、異常が発生する確からしさを表す中間的な評価値であるフレーム異常評価値を算出する。
【００２８】
異常予測評価値算出部１２ｄは、フレーム異常評価値算出部１２ｃによって算出された複数のフレーム異常評価値に基づいて、所定の時点から所定時間後の時点において異常が発生する確からしさを表す最終的な評価値である異常予測評価値を算出する。例えば、所定の時点から所定時間後の時点を時点ｔ＋Ｎとした場合に、異常予測評価値算出部１２ｄは、該所定時間後の時点ｔ＋Ｎを含み、該所定時間後の時点ｔ＋Ｎからさかのぼり時間幅Ｗｂに含まれる時点のデータに基づいて、該所定時間後の時点ｔ＋Ｎにおいて異常が発生する確からしさを表す最終的な評価値である異常予測評価値を算出する。具体的には、異常予測評価値算出部１２ｄは、フレーム異常評価値バッファ１２ｆからフレーム異常評価値を読み出し、該フレーム異常評価値に基づいて、現時刻ｔから所定時間後ｔ＋Ｎの時点における異常予測評価値を算出し、異常判定部１４ａおよびチャート表示部１４ｂに通知する。
【００２９】
例えば、異常予測評価値算出部１２ｄは、異常予測評価値の算出方法として、複数のフレーム異常評価値の平均値を異常予測評価値として算出する。また、異常予測評価値算出部１２ｄは、異常予測評価値の算出方法として、単純に複数のフレーム異常評価値の平均値を算出する方法に限定されるものではなく、例えば、各フレーム異常評価値に重み付けを行ったりする等、種々の方法を用いて算出するようにしてもよい。
【００３０】
フレーム異常評価値バッファ１２ｆは、フレーム異常評価値算出部１２ｃによって算出されたフレーム異常評価値を記憶する。なお、フレーム異常評価値バッファ１２ｆには、フレーム異常評価値として、少なくとも、時間幅Ｗｂのフレーム分の最新のフレーム異常評価値が格納されている。
【００３１】
ここで、図２を用いて、異常予測部１２によって実行される一連の異常予測評価値算出処理を説明する。図２は、異常予測部によって実行される異常予測評価値算出処理を説明する図である。図２における（Ａ）は、センサから取得されたプロセスデータを項目ｘ１ｔ〜ｘｎｔごとにプロットを示したものであり、異常予測評価値が算出されるたびに時間幅Ｗａをもつ分析フレームが移動幅Ｌ分だけ移動する。
【００３２】
図２の（Ａ）、（Ｂ）に例示するように、例えば、プロセスデータ取得部１２ａが１分毎にプロセスデータを取得し、時間幅Ｗａが「５」であり、時間幅Ｗｂが「７」であるものとする。この場合には、フレーム異常評価値算出部１２ｃは、時間幅Ｗａ「５」分のプロセスデータを入力として、監視対象設備の異常を予測するための学習モデルを用いて、現時刻ｔから所定時間後の時点について、異常が発生する確からしさを表す中間的な評価値であるフレーム異常評価値を算出する。
【００３３】
そして、図２の（Ｂ）、（Ｃ）に例示するように、例えば、異常予測評価値算出部１２ｄは、複数の時点「ｔ＋Ｎ」〜「ｔ＋Ｎ−６」における各フレーム異常評価値の平均値を、現時刻ｔから所定時間後の時点「ｔ＋Ｎ」の異常予測評価値として算出する。例えば、異常予測評価値算出部１２ｄは、「ｔ＋Ｎ」〜「ｔ＋Ｎ−４」の各フレーム異常評価値が「０．２」、「ｔ＋Ｎ−５」のフレーム異常評価値が「０．５」、「ｔ＋Ｎ−６」のフレーム異常評価値が「０．６」である場合には、各フレーム異常評価値の平均値「０．３」を、現時刻ｔから所定時間後の時点「ｔ＋Ｎ」の異常予測評価値として算出する。なお、図２の（Ｃ）の下部に示すグラフは、異常予測評価値をプロットしたものであり、値が大きくなっている部分が異常と予測された時間帯を表している。
【００３４】
図１の説明に戻って、パラメータ学習部１３は、学習モデルのパラメータを、監視対象設備に異常が発生した時刻を示す異常発生時刻データおよびプロセスデータに基づいて、学習する。パラメータ学習部１３は、学習データ蓄積部１３ａ、学習データ抽出部１３ｂ、フレーム異常評価値関数学習部１３ｃ、学習用プロセスデータ記憶部１３ｄおよびフレーム異常評価値関数パラメータ記憶部１３ｅを有する。
【００３５】
学習データ蓄積部１３ａは、監視対象設備のセンサや外部の装置等からプロセスデータおよび異常発生時刻データを取得し、取得したプロセスデータおよび異常発生時刻データを学習用プロセスデータ記憶部１３ｄに格納する。また、学習データ蓄積部１３ａは、特定のセンサ値などの時系列データをフレーム異常評価値として使用する場合は、この時系列データを学習用プロセスデータ記憶部１３ｄに格納する。
【００３６】
学習データ抽出部１３ｂは、学習用プロセスデータ記憶部１３ｄから異常発生時刻データを読み出すとともに、異常発生時のプロセスデータのデータ量と正常時のプロセスデータのデータ量との比率が所定の比率となるように、学習用プロセスデータ記憶部１３ｄからプロセスデータを抽出して読み出し、異常発生時刻データおよびプロセスデータをフレーム異常評価値関数学習部１３ｃに通知する。
【００３７】
つまり、例えば、正常時のプロセスデータのデータ量が、異常発生時のプロセスデータのデータ量に比べて著しく多い場合には、識別関数の学習を適切に行えないため、学習データ抽出部１３ｂは、異常発生時のプロセスデータのデータ量と正常時のプロセスデータのデータ量との比率が所定の比率となるように、学習用プロセスデータ記憶部１３ｄからプロセスデータを抽出して読み出す。
【００３８】
フレーム異常評価値関数学習部１３ｃは、異常発生時刻データおよびプロセスデータに基づいて、監視対象設備の異常を予測するための識別関数のパラメータを学習し、学習した識別関数のパラメータをフレーム異常評価値関数パラメータ記憶部１３ｅに格納する。例えば、フレーム異常評価値関数学習部１３ｃは、異常発生時刻データを正解ラベルとした機械学習を行う。なお、機械学習の手法は、既知の手法のいずれを用いてもよく、例えば、ニューラルネットワーク、ロジスティック回帰、サポートベクトルマシン、判別分析、ディープニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムを適用する。また、フレーム異常評価値関数学習部１３ｃは、特定のセンサ値などの時系列データをフレーム異常評価値として使用する場合は、この時系列データを目的変数、プロセスデータを説明変数とすることで、線形回帰、サポートベクトル回帰、ニューラルネットワークなどの既知の回帰アルゴリズムを適用してフレーム異常評価値関数を学習する。
【００３９】
学習用プロセスデータ記憶部１３ｄは、学習データ蓄積部１３ａによって取得されたプロセスデータと異常発生時刻データとを記憶する。フレーム異常評価値関数パラメータ記憶部１３ｅは、フレーム異常評価値関数学習部１３ｃによって学習された識別関数のパラメータを記憶する。
【００４０】
表示部１４は、異常予測評価値に基づき警告サインを出力したり、異常予測評価値の時系列データをチャート画面として出力したりする。表示部１４は、異常判定部１４ａおよびチャート表示部１４ｂを有する。
【００４１】
異常判定部１４ａは、異常予測評価値算出部１２ｄによって算出された異常予測評価値が所定の閾値以上であるか否かを判定し、異常予測評価値が所定の閾値以上である場合には、異常発生に関する警告を出力する。例えば、異常判定部１４ａは、異常予測評価値が所定の閾値以上である場合には、警告サインとして、一定時間後に監視対象設備に異常が発生する可能性がある旨の警告メッセージを出力してもよいし、警告を報知する音を出力するようにしてもよい。
【００４２】
チャート表示部１４ｂは、異常予測評価値算出部１２ｄによって算出された異常予測評価値の時系列データをチャート画面として表示する。例えば、チャート表示部１４ｂは、ユーザからの表示要求を受け付けると、異常予測評価値の時系列データをチャート画面として表示する。
【００４３】
ここで、図３を用いて、異常予測装置１０によって実行される異常予測処理の概要を説明する図である。図３は、異常予測装置によって実行される異常予測処理の概要を説明する図である。
【００４４】
図３の（Ａ）では、プラント内の反応炉や装置などにセンサや運転用の信号などを収集するデバイスが取り付けられ、一定時間毎にデータを収集していることを図示している。また、図３の（Ｂ）では、センサ等により収集されたプロセスデータを項目（プロセス）ごとにプロットしたものを図示しており、太枠で囲われた部分のデータを切り出し、一定時間後の異常を推定することを想定している。また、図３の（Ｃ）では、前述した、プロセスデータに基づき異常予測評価値を算出する異常予測部１２を図示している。また、図３の（Ｄ）では、最終的に算出さる異常予測評価値をプロットしたものを図示しており、値が大きくなっている部分が異常と予測された時間帯を表している。また、図３の（Ｅ）では、図３の（Ｃ）に含まれる識別関数を学習するために使われる正解ラベル（異常発生時刻データ）を図示している。
【００４５】
図３（Ａ）、（Ｂ）に示すように、プラント内の装置や反応炉等に設置されたセンサ等によって収集された時系列のデータであるプロセスデータを取得する。そして、図３の（Ｃ）、（Ｄ）に示すように、プロセスデータおよび識別関数を用いて、予め設定された一定時間後に異常が発生するか否かを予測する。また、パラメータ学習部１３は、図３の（Ｅ）に例示する識別関数異常発生時刻データを正解ラベルとした機械学習を行う。
【００４６】
［異常予測装置の処理手順］
次に、図４および図５を用いて、第１の実施形態に係る異常予測装置１０による処理手順の例を説明する。図４は、第１の実施形態に係る異常予測装置における異常予測処理の流れの一例を示すフローチャートである。図５は、第１の実施形態に係る異常予測装置における学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００４７】
まず、図４を用いて、異常予測装置１０による異常予測処理の流れを説明する。図４に例示するように、異常予測部１２のプロセスデータ取得部１２ａが、プロセスデータを取得すると（ステップＳ１０１肯定）、プロセスデータ取得部１２ａによって取得されたプロセスデータから、所定の時間幅Ｗａである分析フレームにおけるプロセスデータを抽出する（ステップＳ１０２）。
【００４８】
そして、フレーム異常評価値算出部１２ｃは、分析フレーム抽出部１２ｂによって抽出されたプロセスデータを入力として、監視対象設備の異常を予測するための学習モデルを用いて、所定の時点から所定時間後の時点について、異常が発生する確からしさを表す中間的な評価値であるフレーム異常評価値を算出する（ステップＳ１０３）。
【００４９】
続いて、異常予測評価値算出部１２ｄは、フレーム異常評価値算出部１２ｃによって算出された複数のフレーム異常評価値に基づいて、現時刻から所定時間後の時点において異常が発生する確からしさを表す最終的な評価値である異常予測評価値を算出する（ステップＳ１０４）。
【００５０】
その後、表示部１４の異常判定部１４ａは、異常予測評価値算出部１２ｄによって算出された異常予測評価値が所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。この結果、異常判定部１４ａは、異常予測評価値が所定の閾値未満である場合には（ステップＳ１０５否定）、そのまま処理を終了する。また、異常判定部１４ａは、異常予測評価値が所定の閾値以上である場合には（ステップＳ１０５肯定）、警告サインを出力する（ステップＳ１０６）。
【００５１】
次に、図５を用いて、異常予測装置１０による学習処理の流れを説明する。図５に例示するように、パラメータ学習部１３の学習データ蓄積部１３ａは、監視対象設備のセンサ等から学習データとして、プロセスデータまたは異常発生時刻データを取得すると（ステップＳ２０１肯定）、取得した学習データを学習用プロセスデータ記憶部１３ｄに格納する（ステップＳ２０２）。そして、学習データ抽出部１３ｂは、Ｓ１０１において異常発生時刻データを取得したか否かを判定する（ステップＳ２０３）。この結果、学習データ抽出部１３ｂは、異常発生時刻データを取得していない場合には（ステップＳ２０３否定）、ステップＳ２０１に戻る。
【００５２】
また、学習データ抽出部１３ｂは、異常発生時刻データを取得した場合には（ステップＳ２０３肯定）、異常発生時のプロセスデータのデータ量と正常時のプロセスデータのデータ量との比率が所定の比率となるように、学習用プロセスデータ記憶部１３ｄからプロセスデータを抽出する（ステップＳ２０４）。
【００５３】
続いて、フレーム異常評価値関数学習部１３ｃは、学習データ抽出部１３ｂにより抽出されたプロセスデータおよび異常発生時刻データに基づいて、監視対象設備の異常を予測するための識別関数のパラメータを学習する（ステップＳ２０５）。そして、フレーム異常評価値関数学習部１３ｃは、学習した識別関数のパラメータをフレーム異常評価値関数パラメータ記憶部１３ｅに格納する（ステップＳ２０６）。
【００５４】
［第１の実施形態の効果］
第１の実施形態に係る異常予測装置１０は、監視対象設備のセンサによって収集された時系列のデータであるプロセスデータを取得し、取得されたプロセスデータから、所定の時間幅Ｗａである分析フレームに含まれるプロセスデータを抽出する。そして、異常予測装置１０は、抽出されたプロセスデータを入力として、監視対象設備の異常を予測するための学習モデルを用いて、所定の時点から所定時間後の時点について、異常が発生する確からしさを表す中間的な評価値であるフレーム異常評価値を算出する。そして、異常予測装置１０は、算出された複数のフレーム異常評価値に基づいて、所定の時点から所定時間後の時点において異常が発生する確からしさを表す最終的な評価値である異常予測評価値を算出する。このため、異常予測装置１０は、未来に異常が発生するかどうかの予測を行うことが可能である。
【００５５】
例えば、異常予測装置１０は、複数のフレーム異常評価値に基づいて、最終的な評価値である異常予測評価値を算出するので、連続する時刻において、ばらつきの多いフレーム異常評価値からノイズを除いて安定した出力を得るために、平滑化等の処理を行って、正確な異常予測評価値を算出し、予め設定された一定時間後に異常が発生するかどうかの予測を行うことが可能である。
【００５６】
第１の実施形態に係る異常予測装置１０は、異常予測評価値が所定の閾値以上であるか否かを判定し、異常予測評価値が所定の閾値以上である場合には、異常発生に関する警告を出力する。このため、異常予測装置１０では、一定時間後に異常が発生することを予測して警告を出力することが可能となり、事前に異常を回避する等の対応が可能となる。
【００５７】
第１の実施形態に係る異常予測装置１０は、異常予測評価値の時系列データをチャート画面として表示する。このため、異常予測装置１０では、異常予測評価値の推移を確認することが可能であり、事前に異常を回避する等の対応が可能となる。
【００５８】
第１の実施形態に係る異常予測装置１０は、学習モデルとして、ニューラルネットワークを用いて、フレーム異常評価値を算出する。このため、異常予測装置１０では、既知のニューラルネットワークを利用して、フレーム異常評価値を適切に算出することが可能である。
【００５９】
第１の実施形態に係る異常予測装置１０は、学習モデルのパラメータを、監視対象設備に異常が発生した時刻を示す異常発生時刻データおよびプロセスデータに基づいて、学習する。このため、異常予測装置１０では、過去に収集したプロセスデータと異常発生時刻の情報とを用いて識別関数を学習することができ、監視対象設備の経時変化にも対応した異常の予測が可能となる。
【００６０】
［第２の実施形態］
上述した第１の実施形態では、異常予測装置１０が異常予測部１２とパラメータ学習部１３とを有し、異常予測評価値を算出する処理と識別関数のパラメータを学習する処理とを行う場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、識別関数のパラメータを学習する処理を、通信回線を介したリモート環境で行うようにしてもよい。
【００６１】
そこで、以下では、第２の実施形態に係る異常予測装置１０Ａが、異常予測評価値を算出する処理を行い、通信回線を介したリモート環境におけるパラメータ学習装置２０が識別関数のパラメータを学習する処理を行う場合について説明する。なお、第１の実施形態に係る異常予測装置１０と同様の構成や処理については説明を省略する。
【００６２】
まず、図６を用いて、第２の実施形態に係る異常予測システム１００について説明する。図６は、第２の実施形態に係る異常予測システムの構成例を示すブロック図である。図６に示すように、異常予測システム１００は、ローカル環境における異常予測装置１０Ａと、リモート環境におけるパラメータ学習装置２０とを有する。また、異常予測システム１００においては、ローカル環境における異常予測装置１０Ａと、リモート環境におけるパラメータ学習装置２０とがネットワーク３０を介して接続されている。
【００６３】
また、図６に示すように、第２の実施形態に係る異常予測装置１０Ａは、図１に示した第１の実施形態に係る異常予測装置１０と比較して、パラメータ学習部１３を有していないが、通信部１５を有する点が異なる。
【００６４】
通信部１５は、プロセスデータと異常発生時刻データとをパラメータ学習装置２０に送信し、監視対象設備の異常を予測するための学習モデルのパラメータをパラメータ学習装置２０から受信する。通信部１５は、プロセスデータ送受信部１５ａ、プロセスデータ記憶部１５ｂ、パラメータ受信部１５ｃおよびローカルフレーム異常評価値関数パラメータ記憶部１５ｄを有する。
【００６５】
プロセスデータ送受信部１５ａは、監視対象設備のセンサ等からプロセスデータを受信した場合には、受信したプロセスデータをプロセスデータ記憶部１５ｂに格納するとともに、パラメータ学習装置２０に送信する。また、プロセスデータ送受信部１５ａは、外部の装置等から異常発生時刻データを受信した場合には、パラメータ学習装置２０に送信する。プロセスデータ記憶部１５ｂは、プロセスデータ送受信部１５ａが受信したプロセスデータを記憶する。
【００６６】
パラメータ受信部１５ｃは、パラメータ学習装置２０によって学習された識別関数のパラメータを受信し、受信した識別関数のパラメータをローカルフレーム異常評価値関数パラメータ記憶部１５ｄに格納する。ローカルフレーム異常評価値関数パラメータ記憶部１５ｄは、パラメータ受信部１５ｃが受信した識別関数のパラメータを記憶する。
【００６７】
フレーム異常評価値算出部１２ｃは、ローカルフレーム異常評価値関数パラメータ記憶部１５ｄから識別関数のパラメータを読み出す。そして、フレーム異常評価値算出部１２ｃは、第１の実施形態と同様に、分析フレーム抽出部１２ｂによって抽出されたプロセスデータを入力として、識別関数を用いて、所定の時点から所定時間後の時点について、異常が発生する確からしさを表す中間的な評価値であるフレーム異常評価値を算出する。
【００６８】
パラメータ学習装置２０は、図１に示した第１の実施形態に係るパラメータ学習部１３と比較して、学習データ蓄積部１３ａを有していないが、学習データ受信部１３ｆおよびパラメータ送信部１３ｇを有する点が異なる。学習データ受信部１３ｆは、プロセスデータと異常発生時刻データとを異常予測装置１０Ａから受信する。学習データ受信部１３ｆは、プロセスデータと異常発生時刻データとを受信すると、受信したプロセスデータおよび異常発生時刻データを学習用プロセスデータ記憶部１３ｄに格納する。
【００６９】
パラメータ送信部１３ｇは、フレーム異常評価値関数学習部１３ｃによって学習された識別関数のパラメータを異常予測装置１０Ａへ送信する。具体的には、パラメータ送信部１３ｇは、フレーム異常評価値関数パラメータ記憶部１３ｅに記憶された識別関数のパラメータを読み出し、読み出した識別関数のパラメータを異常予測装置１０Ａに送信する。
【００７０】
［第２の実施形態の効果］
第２の実施形態に係る異常予測システム１００では、異常予測装置１０Ａが、異常予測評価値を算出する処理を行い、通信回線を介したリモート環境におけるパラメータ学習装置２０が識別関数のパラメータを学習する処理を行う。これにより、例えば、識別関数のパラメータの学習を、通信回線で接続された遠隔地にある性能の高い計算機で行うことが可能となり、精度の高い学習処理を行うことが可能である。また、例えば、異常が発生する機会が少なく、学習処理を行う頻度が少ないような場合に、ローカル環境の異常予測装置１０Ａではなくリモート環境の外部の装置に学習処理にやらせることが可能である。
【００７１】
［第３の実施形態］
上述した第１の実施形態および第２の実施形態では、学習モデルのパラメータを学習する処理を行い、学習モデルのパラメータが更新されると、最新の学習のパラメータを適用した学習モデルを用いて異常予測評価値を算出する場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、学習モデルのパラメータを学習する処理を行わずに、事前に学習済みの学習モデルを用いて異常予測評価値を算出するようにしてもよい。
【００７２】
そこで、以下では、第３の実施形態に係る異常予測装置１０Ｂが、事前に学習済みの学習モデルを用いて異常予測評価値を算出する場合について説明する。なお、第１の実施形態に係る異常予測装置１０と同様の構成や処理については説明を省略する。
【００７３】
まず、図７を用いて、第３の実施形態に係る異常予測装置１０Ｂの構成例について説明する。図７は、第３の実施形態に係る異常予測装置の構成例を示すブロック図である。図７に示すように、第３の実施形態に係る異常予測装置１０Ｂは、図１に示した第１の実施形態に係る異常予測装置１０と比較して、パラメータ学習部１３を有しない点が異なる。
【００７４】
フレーム異常評価値算出部１２ｃは、分析フレーム抽出部１２ｂによって抽出されたプロセスデータを入力として、事前に学習された学習モデルを用いて、所定の時点から所定時間後の時点について、異常が発生する確からしさを表す中間的な評価値であるフレーム異常評価値を算出する。
【００７５】
［第３の実施形態の効果］
第３の実施形態に係る異常予測装置１０Ｂでは、事前に学習済みの学習モデルを用いて異常予測評価値を算出するので、処理負荷を抑えて、未来に異常が発生するかどうかの予測を行うことが可能である。
【００７６】
（システム構成等）
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００７７】
また、本実施の形態において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００７８】
（プログラム）
また、上記実施形態において説明した異常予測装置が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。例えば、実施形態に係る異常予測装置１０が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述した異常予測プログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータが異常予測プログラムを実行することにより、上記実施形態と同様の効果を得ることができる。さらに、かかる異常予測プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録された異常予測プログラムをコンピュータに読み込ませて実行することにより上記実施形態と同様の処理を実現してもよい。
【００７９】
図８は、異常予測プログラムを実行するコンピュータを示す図である。図８に例示するように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有し、これらの各部はバス１０８０によって接続される。
【００８０】
メモリ１０１０は、図８に例示するように、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０１１及びＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、図８に例示するように、ハードディスクドライブ１０９０に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、図８に例示するように、ディスクドライブ１１００に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１１００に挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、図８に例示するように、例えばマウス１１１０、キーボード１１２０に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、図８に例示するように、例えばディスプレイ１１３０に接続される。
【００８１】
ここで、図８に例示するように、ハードディスクドライブ１０９０は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、上記の異常予測プログラムは、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ１０９０に記憶される。
【００８２】
また、上記実施形態で説明した各種データは、プログラムデータとして、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出し、各種処理手順を実行する。
【００８３】
なお、異常予測プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、異常予測プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
【００８４】
上記の実施形態やその変形は、本願が開示する技術に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００８５】
１０、１０Ａ、１０Ｂ  異常予測装置
１１  通信処理部
１２  異常予測部
１２ａ  プロセスデータ取得部
１２ｂ  分析フレーム抽出部
１２ｃ  フレーム異常評価値算出部
１２ｄ  異常予測評価値算出部
１２ｅ  プロセスデータバッファ
１２ｆ  フレーム異常評価値バッファ
１３  パラメータ学習部
１３ａ  学習データ蓄積部
１３ｂ  学習データ抽出部
１３ｃ  フレーム異常評価値関数学習部
１３ｄ  学習用プロセスデータ記憶部
１３ｅ  フレーム異常評価値関数パラメータ記憶部
１３ｆ  学習データ受信部
１３ｇ  パラメータ送信部
１４  表示部
１４ａ  異常判定部
１４ｂ  チャート表示部
１５  通信部
１５ａ  プロセスデータ送受信部
１５ｂ  プロセスデータ記憶部
１５ｃ  パラメータ受信部
１５ｄ  ローカルフレーム異常評価値関数パラメータ記憶部
２０  パラメータ学習装置
３０  ネットワーク
１００  異常予測システム
【図１】
2018139085.tif 000003
【図２】
2018139085.tif 000004
【図３】
2018139085.tif 000005
【図４】
2018139085.tif 000006
【図５】
2018139085.tif 000007
【図６】
2018139085.tif 000008
【図７】
2018139085.tif 000009
【図８】
2018139085.tif 000010