(57)【要約】【課題】検査領域となる抽出範囲の組み合わせを自動的に選択するとともに検査精度を向上させる。【解決手段】学習時において、抽出部３は各学習用信号において抽出範囲ごとに特徴量を抽出し、選択部４は検査領域を選択する。設定部５は、検査領域の抽出範囲ごとに、特徴量と信頼度との積である学習用データをニューラルネットワークに入力してクラスタリングマップを作成する。その後、設定部５は、学習済重みベクトルと学習用データとのユークリッド距離を算出して最大値を選択し、ガウス関数を設定する。その後、設定部５は、学習用データごとにガウス関数値の総和を算出して検査用閾値を設定する。検査時において、検査部７は、検査領域の抽出範囲の特徴量を選択する。検査部７は、各特徴量と信頼度との積である検査用データを用いてガウス関数値の総和を算出し、ガウス関数値の総和が検査用閾値以上である場合、検査対象Ａが正常状態であると判定する。【選択図】図１
2011090627.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
正常信号と非正常信号とを含む複数の学習用信号を用いて、検査対象の状態を検査するための検査基準を作成する学習と、前記検査対象の状態を表わす検査用信号と前記検査基準とを用いて、前記検査対象の状態を判定する検査とを行う信号識別方法であって、
学習時に、前記複数の学習用信号から、予め設定された抽出範囲ごとに特徴量を抽出する第１のステップと、
各学習用信号の各抽出範囲の特徴量を用いて、前記検査に用いる抽出範囲の組み合わせを検査領域として選択する第２のステップと、
前記検査領域の各抽出範囲の特徴量を用いて前記検査基準を設定する第３のステップと、
検査時に、前記検査用信号から前記抽出範囲ごとに特徴量を抽出し、抽出した各抽出範囲の特徴量から前記検査領域の各抽出範囲の特徴量を選択し、選択した特徴量と前記検査基準とを用いて前記検査対象の状態を検査する第４のステップとを有し、
前記第２のステップでは、
各学習用信号に重みを設定し、前記重みを変更するごとに、各抽出範囲において、各学習用信号の特徴量を用いて、判定基準を変更しながら各特徴量の当該判定基準への照合を行うことによって、各学習用信号がそれぞれ正常信号であるか否かを判定し、前記判定基準ごとに、誤判定した学習用信号の重みを用いて誤判定率を算出し、前記抽出範囲ごとに、前記誤判定率が最小となる判定基準を適用した識別器候補を作成し、
前記重みを変更するごとに、前記抽出範囲ごとに作成した前記識別器候補の中から前記誤判定率が最小である識別器候補を識別器として選択し、前記識別器ごとに前記誤判定率を用いて信頼度を算出し、各識別器の抽出範囲の組み合わせを前記検査領域とし、
前記第３のステップでは、
各学習用信号において、前記検査領域の各抽出範囲ごとに、前記特徴量と前記信頼度との積を算出して学習用データとし、
各学習用データをそれぞれ競合学習型ニューラルネットワークに入力して当該競合学習型ニューラルネットワークを学習させ、当該競合学習型ニューラルネットワークの出力層ニューロンをカテゴリに対応付けているクラスタリングマップを作成し、作成したクラスタリングマップを用いて前記検査基準を設定し、
前記第４のステップでは、
前記検査用信号における前記検査領域の各抽出範囲の特徴量と前記信頼度との積を算出して検査用データとし、前記検査用データと前記検査基準とを比較して前記検査対象が正常状態であるか否かを判定する
ことを特徴とする信号識別方法。
【請求項２】
前記第２のステップでは、
前記重みを変更するごとに、各抽出範囲において、各学習用信号の特徴量を昇順または降順に並び替え、並び替えた各特徴量を順に閾値に設定し、各特徴量と前記閾値との大小関係を比較して、前記判定基準を変更しながら各特徴量の当該判定基準への照合を行うことによって、各学習用信号がそれぞれ正常信号であるか否かを判定し、前記判定基準ごとに、誤判定した学習用信号の重みの総和を前記誤判定率として算出し、
前記識別器を選択するごとに、前記識別器によって誤判定された学習用信号の重みを増加させ、
前記第３のステップでは、
前記競合学習型ニューラルネットワークの学習後に、各学習用データを前記競合学習型ニューラルネットワークに再入力し、前記学習用データごとに、前記クラスタリングマップ上の各出力層ニューロンにおいて、前記学習用データと重みベクトルとの間の距離を求め、前記クラスタリングマップ上の各出力層ニューロンに対して、各学習用データと前記重みベクトルとから求めた複数の距離により決定した分散、および前記重みベクトルである平均値により定義したガウス関数を設定し、
前記クラスタリングマップ上の各出力層ニューロンに対するガウス関数の設定後に、各学習用データを前記競合学習型ニューラルネットワークに再入力し、前記学習用データごとに、前記クラスタリングマップ上のすべての出力層ニューロンのガウス関数値の総和を求め、すべての学習用データに関する前記ガウス関数値の総和の分布から前記検査基準として検査用閾値を設定し、
前記第４のステップでは、
前記検査用データを前記ガウス関数へ入力して当該検査用データに関するガウス関数値の総和を求め、
前記検査用データに関するガウス関数値の総和が前記検査用閾値未満である場合、前記検査対象が正常状態ではないと判定する
ことを特徴とする請求項１記載の信号識別方法。
【請求項３】
前記第４のステップでは、
前記検査用データに関するガウス関数値の総和が前記検査用閾値未満である場合、前記検査対象が異常状態であると判定し、
前記検査用データに関するガウス関数値の総和が前記検査用閾値以上である場合、前記検査対象が正常状態であると判定する
ことを特徴とする請求項２記載の信号識別方法。
【請求項４】
前記第４のステップでは、
前記検査用データに関するガウス関数値の総和が前記検査用閾値未満である場合、前記検査対象が未知状態であると判定し、
各識別器において、前記検査用データを前記判定基準に照合して、前記検査用信号が正常信号であるか異常信号であるかを判定し、
前記検査データに関するガウス関数値の総和が前記検査用閾値以上であって、前記検査用信号が正常信号であると判定した識別器の信頼度の総和が、前記検査用信号が異常信号であると判定した識別器の信頼度の総和以上である場合、前記検査対象が正常状態であると判定し、
前記検査データに関するガウス関数値の総和が前記検査用閾値以上であって、前記検査用信号が正常信号であると判定した識別器の信頼度の総和が、前記検査用信号が異常信号であると判定した識別器の信頼度の総和未満である場合、前記検査対象が異常状態であると判定する
ことを特徴とする請求項２記載の信号識別方法。
【請求項５】
正常信号と非正常信号とを含む複数の学習用信号を用いて、検査対象の状態を検査するための検査基準を作成する学習と、前記検査対象の状態を表わす検査用信号と前記検査基準とを用いて、前記検査対象の状態を判定する検査とを行う信号識別方法であって、
学習時に、前記複数の学習用信号から、予め設定された抽出範囲ごとに特徴量を抽出する第１のステップと、
各学習用信号の各抽出範囲の特徴量を用いて、前記検査に用いる抽出範囲の組み合わせを検査領域として選択する第２のステップと、
前記検査領域の各抽出範囲の特徴量を用いて前記検査基準を設定する第３のステップと、
検査時に、前記検査用信号から前記抽出範囲ごとに特徴量を抽出し、抽出した各抽出範囲の特徴量から前記検査領域の各抽出範囲の特徴量を選択し、選択した特徴量と前記検査基準とを用いて前記検査対象の状態を検査する第４のステップとを有し、
前記第２のステップでは、
各学習用信号の特徴量を学習用データとし、各学習用信号に重みを設定し、前記重みを変更するごとに、各抽出範囲において、各学習用信号の特徴量をそれぞれ競合学習型ニューラルネットワークに入力して当該競合学習型ニューラルネットワークを学習させ、当該競合学習型ニューラルネットワークの出力層ニューロンをカテゴリに対応付けているクラスタリングマップを作成して閾値を設定し、各学習用信号の特徴量と前記閾値とを比較して、各学習用信号が正常信号であるか否かを判定し、誤判定した学習用信号の重みの総和を誤判定率として算出し、前記閾値を判定基準に適用した識別器候補を作成し、
前記重みを変更するごとに、前記抽出範囲ごとに作成した前記識別器候補の中から前記誤判定率が最小である識別器候補を識別器として選択し、前記識別器ごとに前記誤判定率を用いて信頼度を算出し、各識別器の抽出範囲の組み合わせを前記検査領域とし、
前記第３のステップでは、
各学習用データを各識別器に入力し、前記学習用データごとに前記信頼度の総和を求め、すべての学習用データに関する前記信頼度の総和の分布から前記検査基準として検査用閾値を設定し、
前記第４のステップでは、
前記検査領域の各抽出範囲の特徴量を検査用データとし、各識別器において、前記検査用データを前記判定基準に照合して、前記検査用信号が正常信号であるか否かを判定し、
すべての識別器の信頼度の総和が前記検査用閾値以上であって、前記検査用信号が正常信号であると判定した識別器の信頼度の総和が、前記検査用信号が異常信号であると判定した識別器の信頼度の総和以上である場合、前記検査対象が正常状態であると判定する
ことを特徴とする信号識別方法。
【請求項６】
前記第２のステップでは、
前記競合学習型ニューラルネットワークの学習後に、各学習用データを当該競合学習型ニューラルネットワークに再入力し、前記学習用データごとに、前記クラスタリングマップ上の各出力層ニューロンにおいて、前記学習用データと重みベクトルとの間の距離を求め、前記クラスタリングマップ上の各出力層ニューロンに対して、各学習用データと前記重みベクトルとから求めた複数の距離により決定した分散、および前記重みベクトルである平均値により定義したガウス関数を設定し、
前記クラスタリングマップ上の各出力層ニューロンに対するガウス関数の設定後に、各学習用データを前記競合学習型ニューラルネットワークに再入力し、前記学習用データごとに、前記クラスタリングマップ上のすべての出力層ニューロンのガウス関数値の総和を求め、すべての学習用データに関する前記ガウス関数値の総和の分布から前記閾値を設定し、
前記識別器を選択するごとに、前記識別器によって誤判定された学習用信号の重みを増加させ、
前記第４のステップでは、
前記信頼度の総和が前記検査用閾値未満である場合、前記検査対象が未知状態であると判定し、
前記信頼度の総和が前記検査用閾値以上であって、前記検査用信号が正常信号であると判定した識別器の信頼度の総和が、前記検査用信号が異常信号であると判定した識別器の信頼度の総和未満である場合、前記検査対象が異常状態であると判定する
ことを特徴とする請求項５記載の信号識別方法。
【請求項７】
正常信号と非正常信号とを含む複数の学習用信号を用いて、検査対象の状態を検査するための検査基準を作成する学習と、前記検査対象の状態を表わす検査用信号と前記検査基準とを用いて、前記検査対象の状態を判定する検査とを行う信号識別装置であって、
学習時に前記複数の学習用信号が入力され、検査時に前記検査用信号が入力され、前記複数の学習用信号および前記検査用信号のそれぞれから、予め設定された抽出範囲ごとに特徴量を抽出する抽出手段と、
学習時に各学習用信号の各抽出範囲の特徴量を用いて、前記検査に用いる抽出範囲の組み合わせを検査領域として選択する選択手段と、
前記検査領域の各抽出範囲の特徴量を用いて前記検査基準を設定する設定手段と、
前記検査用信号の各抽出範囲の特徴量から前記検査領域の各抽出範囲の特徴量を選択し、選択した特徴量と前記検査基準とを用いて前記検査対象の状態を検査する検査手段とを備え、
前記選択手段は、
前記学習用信号ごとに重みを設定および変更する重み設定変更部と、
前記重みが変更されるごとに、各抽出範囲において、各学習用信号の特徴量を用いて、判定基準を変更しながら各特徴量の当該判定基準への照合を行うことによって、各学習用信号がそれぞれ正常信号であるか否かを判定する学習用判定部と、
前記判定基準ごとに、前記学習用判定部で誤判定された学習用信号の重みを用いて誤判定率を算出する算出部と、
前記抽出範囲ごとに、前記誤判定率が最小となる判定基準を適用した識別器候補を作成する識別器候補作成部と、
前記重みが変更されるごとに、前記抽出範囲ごとに作成された前記識別器候補の中から前記誤判定率が最小である識別器候補を識別器として選択し、前記識別器ごとに前記誤判定率を用いて信頼度を算出し、各識別器の抽出範囲の組み合わせを前記検査領域とする識別器選択部と、
前記識別器選択部で前記識別器が選択されるごとに、前記識別器によって誤判定された学習用信号の重みを増加させるように前記重み設定変更部に指示する重み指示部とを有し、
前記設定手段は、
各学習用信号において、前記検査領域の各抽出範囲ごとに、前記特徴量と前記信頼度との積を算出して学習用データとする学習用データ作成部と、
各学習用データをそれぞれ競合学習型ニューラルネットワークに入力して当該競合学習型ニューラルネットワークを学習させ、当該競合学習型ニューラルネットワークの出力層ニューロンをカテゴリに対応付けているクラスタリングマップを作成するマップ作成部とを有し、
前記クラスタリングマップを用いて前記検査基準を設定し、
前記検査手段は、
前記検査領域の各抽出範囲の特徴量と前記信頼度との積を算出して検査用データとし、前記検査用データと前記検査基準とを比較して前記検査対象が正常状態であるか否かを判定する
ことを特徴とする信号識別装置。
【請求項８】
正常信号と非正常信号とを含む複数の学習用信号を用いて、検査対象の状態を検査するための検査基準を作成する学習と、前記検査対象の状態を表わす検査用信号と前記検査基準とを用いて、前記検査対象の状態を判定する検査とを行う信号識別装置であって、
学習時に前記複数の学習用信号が入力され、検査時に前記検査用信号が入力され、前記複数の学習用信号および前記検査用信号のそれぞれから、予め設定された抽出範囲ごとに特徴量を抽出する抽出手段と、
学習時に各学習用信号の各抽出範囲の特徴量を用いて、前記検査に用いる抽出範囲の組み合わせを検査領域として選択する選択手段と、
前記検査領域の各抽出範囲の特徴量を用いて前記検査基準を設定する設定手段と、
前記検査用信号の各抽出範囲の特徴量から前記検査領域の各抽出範囲の特徴量を選択し、選択した特徴量と前記検査基準とを用いて前記検査対象の状態を検査する検査手段とを備え、
前記選択手段は、
各学習用信号の特徴量を学習用データとし、各学習用信号ごとに重みを設定および変更する重み設定変更部と、
前記重みが変更されるごとに、各抽出範囲において、各学習用信号の特徴量をそれぞれ競合学習型ニューラルネットワークに入力して当該競合学習型ニューラルネットワークを学習させ、当該競合学習型ニューラルネットワークの出力層ニューロンをカテゴリに対応付けているクラスタリングマップを作成するマップ作成部と、
前記クラスタリングマップを用いて閾値を設定する閾値設定部と、
各抽出範囲ごとに各学習用信号の特徴量と前記閾値とを比較して、各学習用信号が正常信号であるか否かを判定し、誤判定した学習用信号の重みの総和を誤判定率として算出する算出部と、
各抽出範囲ごとに前記閾値を判定基準に適用した識別器候補を作成する識別器候補作成部と、
前記重みが変更されるごとに、前記抽出範囲ごとに作成された前記識別器候補の中から前記誤判定率が最小である識別器候補を識別器として選択し、前記識別器ごとに前記誤判定率を用いて信頼度を算出し、各識別器の抽出範囲の組み合わせを前記検査領域とする識別器選択部と、
前記識別器選択部で前記識別器が選択されるごとに、前記識別器によって誤判定された学習用信号の重みを増加させるように前記重み設定変更部に指示する重み指示部とを有し、
前記設定手段は、
各学習用データを各識別器に入力し、前記学習用データごとに前記信頼度の総和を求め、すべての学習用データに関する前記信頼度の総和の分布から前記検査基準として検知用閾値を設定し、
前記検査手段は、
前記検査領域の各抽出範囲の特徴量を検査用データとし、各識別器において、前記検査用データを前記判定基準に照合して、前記検査用信号が正常信号であるか否かを判定し、
すべての識別器の信頼度の総和が前記検査用閾値以上であって、前記検査用信号が正常信号であると判定した識別器の信頼度の総和が、前記検査用信号が異常信号であると判定した識別器の信頼度の総和以上である場合、前記検査対象が正常状態であると判定する
ことを特徴とする信号識別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査対象の状態を検査するために用いられる信号識別方法および信号識別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、検査対象の状態を検査する信号識別装置として、検査用信号から抽出された複数の特徴量を学習済みのニューラルネットワークに入力することによって、検査対象が正常状態であるか否かの判定を行う装置が知られている（例えば特許文献１参照）。この信号識別装置は、上記判定を行う前にニューラルネットワークを学習させる必要がある。このため、従来の信号識別装置は、学習用信号として、検査対象が正常状態であるときに検出された正常信号（正常サンプル）と、検査対象が異常状態であるときに検出された異常信号（異常サンプル）とを収集して、正常信号および異常信号のそれぞれから複数の特徴量を抽出し、上記複数の特徴量をニューラルネットワークに入力して上記ニューラルネットワークを学習させている。
【０００３】
また、他の例として、学習用信号として正常信号のみを用いてニューラルネットワークを学習させる信号識別装置が知られている（例えば特許文献２参照）。この信号識別装置では、正常信号に比べて収集が困難である異常信号を必要としないので、学習用信号を簡単に用意することができ、ニューラルネットワークの学習を容易に行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３７７８１７７号公報
【特許文献２】特許第４２４１８１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の信号識別装置では、各学習用信号から抽出範囲（抽出条件）ごとに抽出される複数の特徴量のうち、いずれの抽出範囲の特徴量が判定に大きな影響を及ぼすのかが容易には認識できないため、検査に必要な特徴量の抽出範囲の組み合わせを決定するのに試行錯誤し、上記組み合わせを容易に決定することができなかった。
【０００６】
また、従来の信号識別装置では、ユーザの要望に対して検査精度が十分ではなく、特にいずれの学習用信号とも全く異なる信号が検査用信号として入力されると、誤判定を起こすことがあった。
【０００７】
本発明は上記の点に鑑みて為され、本発明の目的は、検査領域となる抽出範囲の組み合わせを自動的に選択するとともに検査精度を向上させることができる信号識別方法および信号識別装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に係る信号識別方法の発明は、正常信号と非正常信号とを含む複数の学習用信号を用いて、検査対象の状態を検査するための検査基準を作成する学習と、前記検査対象の状態を表わす検査用信号と前記検査基準とを用いて、前記検査対象の状態を判定する検査とを行う信号識別方法であって、学習時に、前記複数の学習用信号から、予め設定された抽出範囲ごとに特徴量を抽出する第１のステップと、各学習用信号の各抽出範囲の特徴量を用いて、前記検査に用いる抽出範囲の組み合わせを検査領域として選択する第２のステップと、前記検査領域の各抽出範囲の特徴量を用いて前記検査基準を設定する第３のステップと、検査時に、前記検査用信号から前記抽出範囲ごとに特徴量を抽出し、抽出した各抽出範囲の特徴量から前記検査領域の各抽出範囲の特徴量を選択し、選択した特徴量と前記検査基準とを用いて前記検査対象の状態を検査する第４のステップとを有し、前記第２のステップでは、各学習用信号に重みを設定し、前記重みを変更するごとに、各抽出範囲において、各学習用信号の特徴量を用いて、判定基準を変更しながら各特徴量の当該判定基準への照合を行うことによって、各学習用信号がそれぞれ正常信号であるか否かを判定し、前記判定基準ごとに、誤判定した学習用信号の重みを用いて誤判定率を算出し、前記抽出範囲ごとに、前記誤判定率が最小となる判定基準を適用した識別器候補を作成し、前記重みを変更するごとに、前記抽出範囲ごとに作成した前記識別器候補の中から前記誤判定率が最小である識別器候補を識別器として選択し、前記識別器ごとに前記誤判定率を用いて信頼度を算出し、各識別器の抽出範囲の組み合わせを前記検査領域とし、前記第３のステップでは、各学習用信号において、前記検査領域の各抽出範囲ごとに、前記特徴量と前記信頼度との積を算出して学習用データとし、各学習用データをそれぞれ競合学習型ニューラルネットワークに入力して当該競合学習型ニューラルネットワークを学習させ、当該競合学習型ニューラルネットワークの出力層ニューロンをカテゴリに対応付けているクラスタリングマップを作成し、作成したクラスタリングマップを用いて前記検査基準を設定し、前記第４のステップでは、前記検査用信号における前記検査領域の各抽出範囲の特徴量と前記信頼度との積を算出して検査用データとし、前記検査用データと前記検査基準とを比較して前記検査対象が正常状態であるか否かを判定することを特徴とする。
【０００９】
この発明によれば、各学習用信号の特徴量を用いて、判定基準を変更しながら各特徴量と上記判定基準とを照合させて、各学習用信号が正常信号であるか否かを判定したときの誤判定率を算出し、誤判定率が小さくなるような抽出範囲の組み合わせを検査領域として選択することによって、検査領域となる抽出範囲の組み合わせを自動的に選択することができる。
【００１０】
また、この発明によれば、学習時に各学習用信号の特徴量と各識別器の信頼度との積を用いて競合学習型ニューラルネットワークを学習させ、検査時に検査用信号の特徴量と各識別器の信頼度との積を用いて検査対象の状態を判定することによって、検査精度を向上させることができる。
【００１１】
請求項２に係る信号識別方法の発明は、請求項１の発明において、前記第２のステップでは、前記重みを変更するごとに、各抽出範囲において、各学習用信号の特徴量を昇順または降順に並び替え、並び替えた各特徴量を順に閾値に設定し、各特徴量と前記閾値との大小関係を比較して、前記判定基準を変更しながら各特徴量の当該判定基準への照合を行うことによって、各学習用信号がそれぞれ正常信号であるか否かを判定し、前記判定基準ごとに、誤判定した学習用信号の重みの総和を前記誤判定率として算出し、前記識別器を選択するごとに、前記識別器によって誤判定された学習用信号の重みを増加させ、前記第３のステップでは、前記競合学習型ニューラルネットワークの学習後に、各学習用データを前記競合学習型ニューラルネットワークに再入力し、前記学習用データごとに、前記クラスタリングマップ上の各出力層ニューロンにおいて、前記学習用データと重みベクトルとの間の距離を求め、前記クラスタリングマップ上の各出力層ニューロンに対して、各学習用データと前記重みベクトルとから求めた複数の距離により決定した分散、および前記重みベクトルである平均値により定義したガウス関数を設定し、前記クラスタリングマップ上の各出力層ニューロンに対するガウス関数の設定後に、各学習用データを前記競合学習型ニューラルネットワークに再入力し、前記学習用データごとに、前記クラスタリングマップ上のすべての出力層ニューロンのガウス関数値の総和を求め、すべての学習用データに関する前記ガウス関数値の総和の分布から前記検査基準として検査用閾値を設定し、前記第４のステップでは、前記検査用データを前記ガウス関数へ入力して当該検査用データに関するガウス関数値の総和を求め、前記検査用データに関するガウス関数値の総和が前記検査用閾値未満である場合、前記検査対象が正常状態ではないと判定することを特徴とする。
【００１２】
この発明によれば、異常信号である検査用信号や学習用信号とかけ離れた検査用信号が入力された際に、検査対象が正常状態ではないと判定し、検査対象が正常状態であると誤判定するのを防止することができるので、検査精度を向上させることができる。
【００１３】
請求項３に係る信号識別方法の発明は、請求項２の発明において、前記第４のステップでは、前記検査用データに関するガウス関数値の総和が前記検査用閾値未満である場合、前記検査対象が異常状態であると判定し、前記検査用データに関するガウス関数値の総和が前記検査用閾値以上である場合、前記検査対象が正常状態であると判定することを特徴とする。
【００１４】
この発明によれば、異常信号である検査用信号や学習用信号とかけ離れた検査用信号が入力された際に、検査対象が異常状態であると判定し、検査対象が正常状態であると誤判定するのを防止することができるので、検査精度をより向上させることができる。
【００１５】
請求項４に係る信号識別方法の発明は、請求項２の発明において、前記第４のステップでは、前記検査用データに関するガウス関数値の総和が前記検査用閾値未満である場合、前記検査対象が未知状態であると判定し、各識別器において、前記検査用データを前記判定基準に照合して、前記検査用信号が正常信号であるか異常信号であるかを判定し、前記検査データに関するガウス関数値の総和が前記検査用閾値以上であって、前記検査用信号が正常信号であると判定した識別器の信頼度の総和が、前記検査用信号が異常信号であると判定した識別器の信頼度の総和以上である場合、前記検査対象が正常状態であると判定し、前記検査データに関するガウス関数値の総和が前記検査用閾値以上であって、前記検査用信号が正常信号であると判定した識別器の信頼度の総和が、前記検査用信号が異常信号であると判定した識別器の信頼度の総和未満である場合、前記検査対象が異常状態であると判定することを特徴とする。
【００１６】
この発明によれば、学習用信号とかけ離れた検査用信号が入力された際に、検査対象が未知状態であると判定することによって、検査対象が正常状態または異常状態であると誤判定するのを防止することができるので、検査精度を向上させることができる。また、異常状態と未知状態とを区別することによって、未知状態と判定された検査用信号に対して検討を加えることで検査対象の状態変化を捉えることができる。さらに、未知状態を異常状態と区別することによって、背景ノイズなどの外乱要因を特定することができ、動作環境改善の指針を与えることができる。
【００１７】
請求項５に係る信号識別方法の発明は、正常信号と非正常信号とを含む複数の学習用信号を用いて、検査対象の状態を検査するための検査基準を作成する学習と、前記検査対象の状態を表わす検査用信号と前記検査基準とを用いて、前記検査対象の状態を判定する検査とを行う信号識別方法であって、学習時に、前記複数の学習用信号から、予め設定された抽出範囲ごとに特徴量を抽出する第１のステップと、各学習用信号の各抽出範囲の特徴量を用いて、前記検査に用いる抽出範囲の組み合わせを検査領域として選択する第２のステップと、前記検査領域の各抽出範囲の特徴量を用いて前記検査基準を設定する第３のステップと、検査時に、前記検査用信号から前記抽出範囲ごとに特徴量を抽出し、抽出した各抽出範囲の特徴量から前記検査領域の各抽出範囲の特徴量を選択し、選択した特徴量と前記検査基準とを用いて前記検査対象の状態を検査する第４のステップとを有し、前記第２のステップでは、各学習用信号の特徴量を学習用データとし、各学習用信号に重みを設定し、前記重みを変更するごとに、各抽出範囲において、各学習用信号の特徴量をそれぞれ競合学習型ニューラルネットワークに入力して当該競合学習型ニューラルネットワークを学習させ、当該競合学習型ニューラルネットワークの出力層ニューロンをカテゴリに対応付けているクラスタリングマップを作成して閾値を設定し、各学習用信号の特徴量と前記閾値とを比較して、各学習用信号が正常信号であるか否かを判定し、誤判定した学習用信号の重みの総和を誤判定率として算出し、前記閾値を判定基準に適用した識別器候補を作成し、前記重みを変更するごとに、前記抽出範囲ごとに作成した前記識別器候補の中から前記誤判定率が最小である識別器候補を識別器として選択し、前記識別器ごとに前記誤判定率を用いて信頼度を算出し、各識別器の抽出範囲の組み合わせを前記検査領域とし、前記第３のステップでは、各学習用データを各識別器に入力し、前記学習用データごとに前記信頼度の総和を求め、すべての学習用データに関する前記信頼度の総和の分布から前記検査基準として検査用閾値を設定し、前記第４のステップでは、前記検査領域の各抽出範囲の特徴量を検査用データとし、各識別器において、前記検査用データを前記判定基準に照合して、前記検査用信号が正常信号であるか否かを判定し、すべての識別器の信頼度の総和が前記検査用閾値以上であって、前記検査用信号が正常信号であると判定した識別器の信頼度の総和が、前記検査用信号が異常信号であると判定した識別器の信頼度の総和以上である場合、前記検査対象が正常状態であると判定することを特徴とする。
【００１８】
この発明によれば、各学習用信号の特徴量を用いて、判定基準を変更しながら各特徴量と上記判定基準とを照合させて、各学習用信号が正常信号であるか否かを判定したときの誤判定率を算出し、誤判定率が小さくなるような抽出範囲の組み合わせを用いることによって、検査領域となる抽出範囲の組み合わせを自動的に選択することができる。
【００１９】
また、この発明によれば、検査時に各識別器の信頼度を用いて検査対象の状態を判定することによって、検査精度を向上させることができる。
【００２０】
請求項６に係る信号識別装置の発明は、請求項５の発明において、前記第２のステップでは、前記競合学習型ニューラルネットワークの学習後に、各学習用データを当該競合学習型ニューラルネットワークに再入力し、前記学習用データごとに、前記クラスタリングマップ上の各出力層ニューロンにおいて、前記学習用データと重みベクトルとの間の距離を求め、前記クラスタリングマップ上の各出力層ニューロンに対して、各学習用データと前記重みベクトルとから求めた複数の距離により決定した分散、および前記重みベクトルである平均値により定義したガウス関数を設定し、前記クラスタリングマップ上の各出力層ニューロンに対するガウス関数の設定後に、各学習用データを前記競合学習型ニューラルネットワークに再入力し、前記学習用データごとに、前記クラスタリングマップ上のすべての出力層ニューロンのガウス関数値の総和を求め、すべての学習用データに関する前記ガウス関数値の総和の分布から前記閾値を設定し、前記識別器を選択するごとに、前記識別器によって誤判定された学習用信号の重みを増加させ、前記第４のステップでは、前記信頼度の総和が前記検査用閾値未満である場合、前記検査対象が未知状態であると判定し、前記信頼度の総和が前記検査用閾値以上であって、前記検査用信号が正常信号であると判定した識別器の信頼度の総和が、前記検査用信号が異常信号であると判定した識別器の信頼度の総和未満である場合、前記検査対象が異常状態であると判定することを特徴とする。
【００２１】
この発明によれば、学習用信号とかけ離れた検査用信号が入力された際に、検査対象が未知状態であると判定することによって、検査対象が正常状態または異常状態であると誤判定するのを防止することができるので、検査精度を向上させることができる。また、異常状態と未知状態とを区別することによって、未知状態と判定された検査用信号に対して検討を加えることで検査対象の状態変化を捉えることができる。さらに、未知状態を異常状態と区別することによって、背景ノイズなどの外乱要因を特定することができ、動作環境改善の指針を与えることができる。
【００２２】
請求項７に係る信号識別装置の発明は、正常信号と非正常信号とを含む複数の学習用信号を用いて、検査対象の状態を検査するための検査基準を作成する学習と、前記検査対象の状態を表わす検査用信号と前記検査基準とを用いて、前記検査対象の状態を判定する検査とを行う信号識別装置であって、学習時に前記複数の学習用信号が入力され、検査時に前記検査用信号が入力され、前記複数の学習用信号および前記検査用信号のそれぞれから、予め設定された抽出範囲ごとに特徴量を抽出する抽出手段と、学習時に各学習用信号の各抽出範囲の特徴量を用いて、前記検査に用いる抽出範囲の組み合わせを検査領域として選択する選択手段と、前記検査領域の各抽出範囲の特徴量を用いて前記検査基準を設定する設定手段と、前記検査用信号の各抽出範囲の特徴量から前記検査領域の各抽出範囲の特徴量を選択し、選択した特徴量と前記検査基準とを用いて前記検査対象の状態を検査する検査手段とを備え、前記選択手段は、前記学習用信号ごとに重みを設定および変更する重み設定変更部と、前記重みが変更されるごとに、各抽出範囲において、各学習用信号の特徴量を用いて、判定基準を変更しながら各特徴量の当該判定基準への照合を行うことによって、各学習用信号がそれぞれ正常信号であるか否かを判定する学習用判定部と、前記判定基準ごとに、前記学習用判定部で誤判定された学習用信号の重みを用いて誤判定率を算出する算出部と、前記抽出範囲ごとに、前記誤判定率が最小となる判定基準を適用した識別器候補を作成する識別器候補作成部と、前記重みが変更されるごとに、前記抽出範囲ごとに作成された前記識別器候補の中から前記誤判定率が最小である識別器候補を識別器として選択し、前記識別器ごとに前記誤判定率を用いて信頼度を算出し、各識別器の抽出範囲の組み合わせを前記検査領域とする識別器選択部と、前記識別器選択部で前記識別器が選択されるごとに、前記識別器によって誤判定された学習用信号の重みを増加させるように前記重み設定変更部に指示する重み指示部とを有し、前記設定手段は、各学習用信号において、前記検査領域の各抽出範囲ごとに、前記特徴量と前記信頼度との積を算出して学習用データとする学習用データ作成部と、各学習用データをそれぞれ競合学習型ニューラルネットワークに入力して当該競合学習型ニューラルネットワークを学習させ、当該競合学習型ニューラルネットワークの出力層ニューロンをカテゴリに対応付けているクラスタリングマップを作成するマップ作成部と、前記クラスタリングマップを用いて前記検査基準を設定する検査基準設定部とを有し、前記検査手段は、前記検査領域の各抽出範囲の特徴量と前記信頼度との積を算出して検査用データとし、前記検査用データと前記検査基準とを比較して前記検査対象が正常状態であるか否かを判定することを特徴とする。
【００２３】
この発明によれば、各学習用信号の特徴量を用いて、判定基準を変更しながら各特徴量と上記判定基準とを照合させて、各学習用信号が正常信号であるか否かを判定したときの誤判定率を算出し、誤判定率が小さくなるような抽出範囲の組み合わせを検査領域として選択することによって、検査領域となる抽出範囲の組み合わせを自動的に選択することができる。
【００２４】
また、この発明によれば、学習時に各学習用信号の特徴量と各識別器の信頼度との積を用いて競合学習型ニューラルネットワークを学習させ、検査時に検査用信号の特徴量と各識別器の信頼度との積を用いて検査対象の状態を判定することによって、検査精度を向上させることができる。
【００２５】
請求項８に係る信号識別装置の発明は、正常信号と非正常信号とを含む複数の学習用信号を用いて、検査対象の状態を検査するための検査基準を作成する学習と、前記検査対象の状態を表わす検査用信号と前記検査基準とを用いて、前記検査対象の状態を判定する検査とを行う信号識別装置であって、学習時に前記複数の学習用信号が入力され、検査時に前記検査用信号が入力され、前記複数の学習用信号および前記検査用信号のそれぞれから、予め設定された抽出範囲ごとに特徴量を抽出する抽出手段と、学習時に各学習用信号の各抽出範囲の特徴量を用いて、前記検査に用いる抽出範囲の組み合わせを検査領域として選択する選択手段と、前記検査領域の各抽出範囲の特徴量を用いて前記検査基準を設定する設定手段と、前記検査用信号の各抽出範囲の特徴量から前記検査領域の各抽出範囲の特徴量を選択し、選択した特徴量と前記検査基準とを用いて前記検査対象の状態を検査する検査手段とを備え、前記選択手段は、各学習用信号の特徴量を学習用データとし、各学習用信号ごとに重みを設定および変更する重み設定変更部と、前記重みが変更されるごとに、各抽出範囲において、各学習用信号の特徴量をそれぞれ競合学習型ニューラルネットワークに入力して当該競合学習型ニューラルネットワークを学習させ、当該競合学習型ニューラルネットワークの出力層ニューロンをカテゴリに対応付けているクラスタリングマップを作成するマップ作成部と、前記クラスタリングマップを用いて閾値を設定する閾値設定部と、各抽出範囲ごとに各学習用信号の特徴量と前記閾値とを比較して、各学習用信号が正常信号であるか否かを判定し、誤判定した学習用信号の重みの総和を誤判定率として算出する算出部と、各抽出範囲ごとに前記閾値を判定基準に適用した識別器候補を作成する識別器候補作成部と、前記重みが変更されるごとに、前記抽出範囲ごとに作成された前記識別器候補の中から前記誤判定率が最小である識別器候補を識別器として選択し、前記識別器ごとに前記誤判定率を用いて信頼度を算出し、各識別器の抽出範囲の組み合わせを前記検査領域とする識別器選択部と、前記識別器選択部で前記識別器が選択されるごとに、前記識別器によって誤判定された学習用信号の重みを増加させるように前記重み設定変更部に指示する重み指示部とを有し、前記設定手段は、各学習用データを各識別器に入力し、前記学習用データごとに前記信頼度の総和を求め、すべての学習用データに関する前記信頼度の総和の分布から前記検査基準として検知用閾値を設定し、前記検査手段は、前記検査領域の各抽出範囲の特徴量を検査用データとし、各識別器において、前記検査用データを前記判定基準に照合して、前記検査用信号が正常信号であるか否かを判定し、すべての識別器の信頼度の総和が前記検査用閾値以上であって、前記検査用信号が正常信号であると判定した識別器の信頼度の総和が、前記検査用信号が異常信号であると判定した識別器の信頼度の総和以上である場合、前記検査対象が正常状態であると判定することを特徴とする。
【００２６】
この発明によれば、各学習用信号の特徴量を用いて、判定基準を変更しながら各特徴量と上記判定基準とを照合させて、各学習用信号が正常信号であるか否かを判定したときの誤判定率を算出し、誤判定率が小さくなるような抽出範囲の組み合わせを用いることによって、検査領域となる抽出範囲の組み合わせを自動的に選択することができる。
【００２７】
また、この発明によれば、検査時に各識別器の信頼度を用いて検査対象の状態を判定することによって、検査精度を向上させることができる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、検査領域となる抽出範囲の組み合わせを自動的に選択するとともに検査精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】実施形態１に係る信号識別装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】同上に係る競合学習型ニューラルネットワークの構成を示す図である。
【図３】同上に係る信号識別装置の選択部の構成を示すブロック図である。
【図４】同上に係る信号識別装置の設定部の構成を示すブロック図である。
【図５】同上に係る信号識別装置の検査部の構成を示すブロック図である。
【図６】同上に係る信号識別方法のうち学習方法を示すフローチャートである。
【図７】同上に係る信号識別方法の学習方法における特徴量生成方法を示すフローチャートである。
【図８】同上に係る信号識別方法の学習方法における識別器候補の作成方法を示すフローチャートである。
【図９】同上に係る信号識別方法のうち検査方法を示すフローチャートである。
【図１０】実施形態２に係る信号識別装置の検査部の構成を示すブロック図である。
【図１１】同上に係る信号識別方法のうち検査方法を示すフローチャートである。
【図１２】実施形態３に係る信号識別装置の選択部の構成を示すブロック図である。
【図１３】同上に係る信号識別方法のうち学習方法を示すフローチャートである。
【図１４】同上に係る信号識別方法の学習方法における識別器候補の作成方法を示すフローチャートである。
【図１５】同上に係る信号識別方法のうち検査方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
（実施形態１）
実施形態１に係る信号識別方法は、正常信号と非正常信号とを含む複数の学習用信号を用いて、図１に示す検査対象Ａの状態を検査するための検査基準を作成する学習と、検査対象Ａの状態を表わす検査用信号と検査基準とを用いて、検査対象Ａの状態を判定する検査とを行う。
【００３１】
本実施形態に係る信号識別方法に用いられる信号識別装置の一例について説明する。本実施形態に係る信号識別装置は、学習時において、それぞれ予め収集された学習用信号から抽出された特徴量に基づく複数の学習用データを教師なし競合学習型ニューラルネットワーク（以下「ニューラルネットワーク」という）１（図２参照）に入力して、ニューラルネットワーク１を学習させる。上記信号識別装置は、学習済みのニューラルネットワーク１からクラスタリングマップを作成する。一方、検査時においては、信号識別装置は、クラスタリングマップを用いて検査対象Ａの状態を検査する。
【００３２】
ニューラルネットワーク１は、図２に示すように、入力層１１と出力層１２との２層で構成された自己組織化マップ（Self Organization Map，ＳＯＭ）である。入力層１１には、複数の入力層ニューロンＮ１，Ｎ１，・・・，Ｎ１が存在する。出力層１２には、複数の出力層ニューロンＮ２，Ｎ２，・・・，Ｎ２が存在する。各入力層ニューロンＮ１と各出力層ニューロンＮ２とは相互に結合され、各入力層ニューロンＮ１には入力データ（入力ベクトル）の要素が１つずつ入力される。入力層ニューロンＮ１と出力層ニューロンＮ２の個数は同数である必要はない。本実施形態のニューラルネットワーク１は、逐次処理型のコンピュータで適宜のアプリケーションプログラムを実行することによって実現する場合を想定しているが、専用のニューロコンピュータによって実現することも可能である。
【００３３】
本実施形態の信号識別装置は、図１に示すように、複数の信号源を有する信号入力部２と、信号入力部２からの信号から複数の特徴量を抽出する抽出部（抽出手段）３と、複数の特徴量から検査に必要な特徴量を選択する選択部（選択手段）４と、選択部４で選択された特徴量を用いて検査に用いられる検査用閾値δを設定する設定部（設定手段）５と、さまざまな情報を記憶する記憶部６と、検査対象Ａの状態を判定する検査部（検査手段）７と、検査部７の判定結果を外部機器（図示せず）などに出力する出力部８とを備えている。信号識別装置の動作には、ニューラルネットワーク１を学習するとき（学習時）に用いられる学習モードと、検査対象Ａの状態を検査するとき（検査時）に用いられる検査モードとがある。検査対象Ａは、例えば回転機器を含む装置や設備などである。ただし、検査対象Ａは上記装置や設備には限定されない。
【００３４】
信号入力部２は、信号源として振動センサ２０とマイクロホン２１とを備えている。振動センサ２０は、検査時において検査対象Ａの振動を検出し、検出した振動をアナログの電気信号（検査用信号）に変換する。振動センサ２０で変換された電気信号は、時間に対する検査対象Ａの振動の変化を表わす１次元波形の信号である。マイクロホン２１は、検査時において検査対象Ａの音を検出し、検出した音をアナログの電気信号（検査用信号）に変換する。マイクロホン２１で変換された電気信号は、時間に対する検査対象Ａの音の変化を表わす１次元波形の信号である。振動センサ２０およびマイクロホン２１からの検査用信号は、それぞれ抽出部３に出力される。
【００３５】
一方、学習時においては、検査対象Ａの状態（カテゴリ）ごとに、振動センサ２０が検査対象Ａの振動を検出し、マイクロホン２１が検査対象Ａの音を検出する。つまり、振動センサ２０およびマイクロホン２１は、検査対象Ａが正常状態で動作している範囲で検査対象Ａの各動作条件ごとに振動および音を検出する。振動センサ２０は、検出した振動をアナログの電気信号（学習用信号）に変換する。マイクロホン２１は、検出した音をアナログの電気信号（学習用信号）に変換する。
【００３６】
抽出部３には、学習時に複数の学習用信号が入力される。各学習用信号には、他の学習用信号と識別するために個別のサンプル番号ｉ（ｉ＝０，・・・，ｍ−１）が予め割り当てられている。各学習用信号は、それぞれ１次元波形であり、正常信号と非正常信号（例えば異常信号など正常信号以外の信号）とを含む。正常信号は、実際の検査対象Ａから取得された信号であり、信号入力部２から入力される。一方、非正常信号は、検査対象Ａとは無関係に予め収集されている信号であり、記憶部６から入力される。これにより、実際の製造現場において発生が極めて稀である非正常信号（異常信号）を収集する必要がないため、検査性能を下げずに操作者の操作負担を低減させることができる。
【００３７】
抽出部３は、入力された学習用信号ごとに、学習用信号に対してノイズを除去する前処理を行う。その後、抽出部３は、数１，２を用いて各学習用信号を短時間フーリエ変換し、抽出範囲（時間（窓関数の中心時間）ｂと周波数ｆの組み合わせ）ごとに特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）を抽出する。サンプル番号ｉの学習用信号に対して、抽出部３によって抽出された時間（時間座標）ｂ・周波数（周波数座標）ｆの特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）の集合をサンプル番号ｉの学習用データとする。例えば、サンプル番号ｉ＝２、時間ｂ３・周波数ｆ２の特徴量は、Ｆ（２）（ｂ３，ｆ２）と表わされる。数１は、サンプル番号ｉ・時間ｂ・周波数ｆの特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）を示し、数２は、数１の窓関数Ｒｄ（ｔ−ｂ）を示す。窓関数Ｒｄ（ｔ−ｂ）は、時間ｂを中心としたガウス窓である。ｘ（ｔ）は電気信号である。
【００３８】
【数１】
2011090627.tif 000003
【００３９】
【数２】
2011090627.tif 000004
【００４０】
一方、検査時において、抽出部３には、振動センサ２０またはマイクロホン２１から検査用信号が入力される。検査用信号が入力された後、抽出部３は、学習時と同様に、検査用信号を短時間フーリエ変換し、時間ｂ・周波数ｆの特徴量Ｆ（ｂ，ｆ）を抽出する。時間ｂ・周波数ｆの特徴量Ｆ（ｂ，ｆ）の集合を検査用データとする。例えば、時間ｂ２・周波数ｆ５の特徴量は、Ｆ（ｂ２，ｆ５）と表わされる（数１，２参照、ｉは省略）。
【００４１】
選択部４は、ＡｄａＢｏｏｓｔの手法を用いて、学習時に各学習用信号の各抽出範囲の特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）から、検査対象Ａの検査に用いる抽出範囲の組み合わせを検査領域として選択する。選択部４は、図３に示すように、重み管理部４０と、学習用判定部４１と、第１の算出部４２と、識別器候補作成部４３と、識別器選択部４４とを備えている。
【００４２】
重み管理部４０は、学習時に、学習用データ（学習用信号）ごとに重みＷ（ｉ）を設定および変更する重み設定変更部４００と、重み設定変更部４００に対して各学習用データの重みＷ（ｉ）を変更するように指示する重み指示部４０１とを備えている。Ｗ（ｉ）は、サンプル番号ｉの学習用データの重みを表している。例えばサンプル番号ｉ＝１の学習用データの重みはＷ（１）と表わされ、サンプル番号ｉ＝ｍ−１の学習用データの重みはＷ（ｍ−１）と表わされる。
【００４３】
重み設定変更部４００は、各学習用データの重みＷ（ｉ）の総和ΣＷ（ｉ）が１（ΣＷ（ｉ）＝１）になるように、学習用信号ごとに重みＷ（ｉ）を設定および変更する。各学習用データの重みＷ（ｉ）の初期値は、均等に設定される。学習用データがｍ個の場合、各学習用データの重みＷ（ｉ）は、すべて１／ｍに設定される。
【００４４】
重み指示部４０１は、後述のように識別器選択部４４で識別器ＤＥＣ（ｎ）が選択されるごとに、識別器ＤＥＣ（ｎ）によって誤判定された学習用信号の重みＷ（ｉ）を増加させ、識別器ＤＥＣ（ｎ）によって正しく判定された学習用データの重みＷ（ｉ）を減少させるように重み設定変更部４００に指示する。
【００４５】
学習用判定部４１は、重みＷ（ｉ）が変更されるごとに、各抽出範囲（時間ｂ・周波数ｆの組み合わせ）において、すべての学習用データから時間ｂ・周波数ｆの特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）を取り出し、取り出した特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）を昇順に並び替える。並び替えられた特徴量Ｆ（ｃ）は、大きいほうから順に、Ｆ（０），Ｆ（１），・・・，Ｆ（ｍ−１）と表わされる。その後、学習用判定部４１は、各特徴量Ｆ（ｃ）を順に閾値に設定しながら、各特徴量Ｆ（ｃ）と閾値との大小関係を比較する。特徴量Ｆ（ｃ）が閾値未満であれば、学習用判定部４１は、特徴量Ｆ（ｃ）の抽出元である学習用信号が正常信号であると判定する。特徴量Ｆ（ｃ）が閾値以上であれば、学習用判定部４１は、特徴量Ｆ（ｃ）の抽出元である学習用信号が異常信号であると判定する。上記より、学習用判定部４１は、各学習用信号の特徴量Ｆ（ｃ）を用いて、判定基準を変更しながら各特徴量Ｆ（ｃ）の上記判定基準への照合を行うことによって、各学習用信号がそれぞれ正常信号であるか否かを判定することができる。なお、学習用判定部４１は、特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）を昇順ではなく降順に並び替えてもよい。
【００４６】
第１の算出部４２は、すべての時間ｂ・周波数ｆの組み合わせに対して、重み設定変更部４００で各学習用データの重みＷ（ｉ）が設定または変更されると、閾値（判定基準）ごとに、学習用判定部４１で誤判定された学習用信号の重みＷ（ｉ）の総和ΣＷ（ｉ）を誤判定率εとして算出する。誤判定とは、特徴量Ｆ（ｃ）の抽出元である学習用信号が本来正常信号であるのに異常信号と判定したり、上記抽出元の学習用信号が本来異常信号であるのに正常信号と判定したりすることをいう。その後、第１の算出部４２は、算出した誤判定率εが０．５より大きい場合、（１−誤判定率ε）を新しい誤判定率εにする。
【００４７】
識別器候補作成部４３は、抽出範囲（時間ｂ・周波数ｆの組み合わせ）ごとに、誤判定率εが最小となる判定基準を適用した識別器候補（弱識別器候補）ＤＥＣ（ｂ，ｆ）を作成する。上記の判定基準は、第１の算出部４２で算出された誤判定率εが０．５以下である場合、特徴量Ｆ（ｃ）が閾値未満であれば、特徴量Ｆ（ｃ）の抽出元である学習用信号が正常信号であると判定し、特徴量Ｆ（ｃ）が閾値以上であれば、上記抽出元の学習用信号が異常信号であると判定するという内容である。一方、第１の算出部４２で算出された誤判定率εが０．５より大きく、（１−誤判定率ε）が新しい誤判定率εになった場合、上記の判定基準は、特徴量Ｆ（ｃ）が閾値未満であれば、特徴量Ｆ（ｃ）の抽出元である学習用信号が異常信号であると判定し、特徴量Ｆ（ｃ）が閾値以上であれば、上記抽出元の学習用信号が正常信号であると判定するという内容である。
【００４８】
識別器選択部４４は、重みＷ（ｉ）が設定または変更されるごとに、抽出範囲（時間ｂ・周波数ｆの組み合わせ）ごとに作成された識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）の中から、誤判定率εが最小である識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）を識別器（弱識別器）ＤＥＣ（ｎ）として選択する。ｎは、各識別器ＤＥＣ（ｎ）を識別するための識別器番号（弱識別器番号）である。例えばＤＥＣ（３）は、３番目に選択された識別器を表わしている。識別器選択部４４は、選択した識別器ＤＥＣ（ｎ）ごとに、誤判定率εを数３に代入して信頼度α（ｎ）を算出し、信頼度α（ｎ）を数４に代入して係数β（ｎ）（β（ｎ）＜１）を算出する。識別器選択部４４は、重みＷ（ｉ）が設定または変更されるごとに識別器ＤＥＣ（ｎ）を選択し、複数（全部でｎ個）の識別器ＤＥＣ（ｎ）を選択する。複数の識別器ＤＥＣ（ｎ）は、選択順に並んで、記憶部６に記憶される。各識別器ＤＥＣ（ｎ）の抽出範囲の組み合わせを検査領域とする。
【００４９】
【数３】
2011090627.tif 000005
【００５０】
【数４】
2011090627.tif 000006
【００５１】
設定部５は、検査領域の各抽出範囲の特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）を用いて検査基準を設定する。設定部５は、選択部４で選択された検査領域の各抽出範囲の特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）を用いて検査用閾値δを設定する。
【００５２】
設定部５は、図４に示すように、学習用データ作成部５０と、マップ作成部５１と、ガウス関数設定部５２と、閾値設定部５３とを備え、クラスタリングマップを用いて検査基準を設定する。
【００５３】
学習用データ作成部５０は、各学習用信号において、識別器ＤＥＣ（ｎ）ごとに（検査領域の各抽出範囲ごとに）、識別器ＤＥＣ（ｎ）に対応する特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）と上記識別器ＤＥＣ（ｎ）の信頼度α（ｎ）との積を算出して学習用データとする。
【００５４】
マップ作成部５１は、学習時において、各学習用データを順次、入力ベクトルとしてニューラルネットワーク１に入力する。学習用データの各要素は、それぞれ入力層ニューロンＮ１（図２参照）に対応付けられる。マップ作成部５１は、複数の学習用データをニューラルネットワーク１に入力して上記ニューラルネットワーク１を学習させ、各入力層ニューロンＮ１と各出力層ニューロンＮ２（図２参照）との重み係数を決定する。各出力層ニューロンＮ２には、各入力層ニューロンＮ１との間の重み係数を要素とする重みベクトルが対応付けられる。なお、これまでに学習用データがニューラルネットワーク１に入力されていなかった場合、マップ作成部５１は、学習開始時に、今回入力された複数の学習用データの要素ごとに平均値に乱数によって分散の範囲内のバラツキを与えた値を重みベクトルの初期値として各出力層ニューロンＮ２にそれぞれ与える。その後、上述したニューラルネットワーク１の学習によって、各出力層ニューロンＮ２の重みベクトルが決定される。
【００５５】
その後、マップ作成部５１は、各領域が出力層ニューロンＮ２と１：１に対応付けられている二次元のクラスタリングマップを作成する。つまり、クラスタリングマップでは、ニューラルネットワーク１の出力層１２の各出力層ニューロンＮ２が、検査対象Ａの状態を表わす正常カテゴリまたは未知のカテゴリのいずれかに対応付けられている。上記より、クラスタリングマップの各領域に学習用データのカテゴリが対応付けられていれば、検査データにより発火した出力層ニューロンＮ２に対応するカテゴリを知ることができる。マップ作成部５１で作成されたクラスタリングマップは、記憶部６に記憶される。
【００５６】
ガウス関数設定部５２は、マップ作成部５１がニューラルネットワーク１を学習してクラスタリングマップを作成した後に、各学習用データをニューラルネットワーク１に再入力し、学習用データごとに、クラスタリングマップ上の各出力層ニューロンＮ２の重みベクトルと学習用データ（入力ベクトル）とのユークリッド距離をそれぞれ求める。ガウス関数設定部５２は、クラスタリングマップ上の各出力層ニューロンＮ２に対して、各学習用データと重みベクトルとから求めた複数のユークリッド距離により決定した分散、および重みベクトルである平均値により定義したガウス関数を設定する。
【００５７】
具体的には、ガウス関数設定部５２は、同じカテゴリのすべての学習用データをニューラルネットワーク１に与えて、ユークリッド距離のリスト（以下「距離リスト」という）を作成し、距離リストからユークリッド距離の最大値を選択する。ガウス関数設定部５２は、出力層ニューロンＮ２ごとに、選択した最大値を分散σとし、重みベクトルを平均ベクトル［ｍ］として定義したガウス関数ｙ＝ｅｘｐ（−｜［ｘ］−［ｍ］｜２／２σ２）を設定する。［ｘ］は入力ベクトルであり、｜［ｘ］−［ｍ］｜は、入力ベクトル［ｘ］と重みベクトル（平均ベクトル）［ｍ］とのユークリッド距離である。ｙはガウス関数に入力ベクトル［ｘ］が入力されたときの出力値である。なお、ユークリッド距離の最大値を分散σとするのではなく、距離リストの中で大きいほうから数％（例えば上位５％）の順位に該当するユークリッド距離を分散σとしてもよい。
【００５８】
上記ガウス関数によれば、入力ベクトル［ｘ］が重みベクトル［ｍ］に近いほど出力値ｙが大きくなり、入力ベクトル［ｘ］が重みベクトル［ｍ］に一致するときに出力値ｙは最大となって１になる。この出力値ｙを帰属度として用いる。つまり、この出力値ｙの値域は０〜１であって、数値が大きくなるほど（１に近いほど）帰属度が高いことになる。
【００５９】
上述のようにして、ガウス関数設定部５２は、学習用データのカテゴリに対応する各出力層ニューロンＮ２にガウス関数を設定することができる。カテゴリ外の出力層ニューロンＮ２にはガウス関数は設定されない。ニューラルネットワーク１の各出力層ニューロンＮ２にガウス関数が設定されると、特徴量と重みベクトルとのユークリッド距離をガウス関数に与えることにより帰属度を求めることができる。そこで、ガウス関数の設定後に、検査対象Ａから得られる特徴量（入力ベクトル）［ｘ］をニューラルネットワーク１に入力し、各出力層ニューロンＮ２の重みベクトル［ｍ］と特徴量［ｘ］とのユークリッド距離を各出力層ニューロンＮ２のガウス関数に代入し、出力層ニューロンＮ２に対応付けたカテゴリごとにガウス関数の出力値ｙを求める。この出力値ｙは上述のように各カテゴリへの特徴量の帰属度であるから、帰属度に対する閾値を設定しておけば、特徴量が上記カテゴリに属するか否かを判定することができる。
【００６０】
閾値設定部５３は、クラスタリングマップ上の各出力層ニューロンＮ２に対するガウス関数の設定後に、各学習用データをニューラルネットワーク１に再入力し、学習用データごとに、クラスタリングマップ上のすべての出力層ニューロンＮ２のガウス関数値の総和を求め、すべての学習用データに関するガウス関数値の総和の分布から検査用閾値δを設定する。
【００６１】
検査用閾値δは、例えば分散の３倍に対応する帰属度であってもよいし、帰属度の設定後に各カテゴリの学習用データがニューラルネットワーク１に与えられたときの出力値ｙの総和に適宜の係数を乗じた値であってもよい。
【００６２】
設定部５は、すべての学習用データをニューラルネットワーク１に再入力することによって、学習用データにより発火した出力層ニューロンＮ２を正常の検査対象Ａというカテゴリに属する出力層ニューロンＮ２とする。
【００６３】
各学習用データによって発火した出力層ニューロンＮ２に対応する領域が正常のカテゴリに対応する領域になる。
【００６４】
記憶部６は、例えば半導体メモリなどである。記憶部６には、学習用信号のうち非定常信号が記憶されているとともに、選択部４で作成された複数の学習用データが記憶されている。
【００６５】
検査部７は、検査用信号の各抽出範囲の特徴量Ｆ（ｂ，ｆ）から検査領域の各抽出範囲の特徴量Ｆ（ｂ，ｆ）を選択し、検査領域の各抽出範囲の特徴量Ｆ（ｂ，ｆ）と信頼度α（ｎ）との積を算出して検査用データとし、検査用データと検査基準とを比較して検査対象Ａが正常状態であるか否かを判定する。
【００６６】
検査部７は、図５に示すように、第２の算出部７０と、検査用判定部７１とを備えている。
【００６７】
第２の算出部７０は、検査領域の各抽出範囲の特徴量Ｆ（ｂ，ｆ）と信頼度α（ｎ）との積を検査用データとして作成する。検査用データを作成した第２の算出部７０は、検査用データを各ガウス関数へ入力して、検査用データに関するガウス関数値の総和を求める。
【００６８】
検査用判定部７１は、上記ガウス関数値の総和が検査用閾値δ以上であるか否かを判定する。ガウス関数値の総和が検査用閾値δ以上である場合、検査用判定部７１は、検査対象Ａが正常状態であると判定する。これに対して、ガウス関数値の総和が検査用閾値δ未満である場合、検査用判定部７１は、検査対象Ａが未知状態であると判定する。
【００６９】
検査部７で行われた判定結果は、検査部７から記憶部６に出力される。記憶部６には、これまでの判定結果がすべて記憶されている。また、上記判定結果は、検査部７から出力部８に出力され、必要に応じて出力部８から適宜の警報手段に指示を与えて警報を報知する。
【００７０】
出力部８は、検査部７から判定結果が入力されると、入力された判定結果に応じて警報音を鳴らしたり、警告画面を表示したりする。また、出力部８は、外部機器（図示せず）が接続されている場合、判定結果に応じた情報を外部機器に出力することも可能である。
【００７１】
次に、本実施形態に係る信号識別方法について説明する。まず、検査用の判定条件を設定する学習方法について図６を用いて説明する。
【００７２】
最初に、抽出部３が、複数の学習用信号から、予め設定された抽出方法を用いて、予め設定された抽出範囲ごとに特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）を抽出する。その後、選択部４が、各学習用信号の各抽出範囲の特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）を用いて、検査対象Ａの検査に用いる抽出範囲の組み合わせを検査領域として選択する（図６のＳ１）。
【００７３】
ステップＳ１について図７を用いて説明する。まず、ｍ個の学習用信号（学習用波形サンプル）が抽出部３に入力される（図７のＳ３１）。サンプル番号ｉが初期値０に設定される（Ｓ３２）。その後、抽出部３は、学習用信号を短時間フーリエ変換し、特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）を抽出する（Ｓ３３）。抽出部３は、すべて（ｍ個）の学習用信号の短時間フーリエ変換が完了したか否かを判定する（Ｓ３４）。すべての学習用信号の短時間フーリエ変換が完了していない場合、サンプル番号ｉを１増加し（Ｓ３５）、次の学習用信号を短時間フーリエ変換して特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）を抽出する。これにより、抽出部３は、複数の学習用信号から各抽出範囲の特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）を抽出することができる。
【００７４】
すべての学習用信号の短時間フーリエ変換が完了した場合、選択部４の重み設定変更部４００は、各学習用信号の重みＷ（ｉ）を初期値（１／ｍ）に設定する（Ｓ３６）。その後、識別器番号ｎが初期値０に設定され（Ｓ３７）、時間（時間座標）ｂが初期値０に設定され（Ｓ３８）、周波数（周波数座標）ｆが初期値０に設定される（Ｓ３９）。
【００７５】
その後、識別器候補作成部４３が、時間ｂ・周波数ｆの識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）を作成する（Ｓ４０）。このとき、識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）の誤判定率εが算出される。その後、識別器選択部４４は、今回の識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）の誤判定率εがこれまでの誤判定率εの中で最小であるか否かを判定する（Ｓ４１）。今回の誤判定率εが最小である場合、識別器選択部４４は、今回の識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）を識別器ＤＥＣ（ｎ）としたときの信頼度α（ｎ）を算出する（Ｓ４２）。その後、識別器選択部４４は、識別器番号ｎの識別器ＤＥＣ（ｎ）を今回の識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）に更新する（Ｓ４３）。識別器選択部４４は、時間ｂにおいて全周波数ｆについてステップＳ４０からステップＳ４３までの処理が行われたか否かを判定する（Ｓ４４）。時間ｂにおいて全周波数ｆについてステップＳ４０からステップＳ４３までの処理が終了していなければ、周波数ｆを１増加し（Ｓ４５）、すべての周波数ｆについてステップＳ４０からステップＳ４３までの処理を繰り返す。また、すべての時間ｂについてステップＳ３９からステップＳ４４までの処理が終了したか否かを判定し（Ｓ４６）、すべての時間ｂについてステップＳ３９からステップＳ４４までの処理が終了していなければ、時間ｂを１増加し（Ｓ４７）、すべての時間ｂについてステップＳ３９からステップＳ４４までの処理が終了するまでステップＳ３９からステップＳ４４までの処理を繰り返す。その後、学習用データの重みＷ（ｉ）の分布を更新する（Ｓ４８）。その後、すべての識別器ＤＥＣ（ｎ）についてステップＳ３８からステップＳ４８までの処理が終了したか否かを判定し（Ｓ４９）、ステップＳ３８からステップＳ４８までの処理が終了していなければ、識別器番号ｎを１増加し（Ｓ５０）、すべての識別器ＤＥＣ（ｎ）についてステップＳ３８からステップＳ４８までの処理が終了するまでステップＳ３８からステップＳ４８までの処理を繰り返す。これにより、選択部４は、各学習用信号の重みＷ（ｉ）を設定または変更するごとに、抽出範囲ごとに作成した識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）の中から、誤判定率εが最小である識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）を識別器ＤＥＣ（ｎ）として選択することができる。
【００７６】
また、識別器ＤＥＣ（ｎ）ごとに誤判定率εを用いて信頼度α（ｎ）を算出するとともに、各識別器ＤＥＣ（ｎ）に対応する抽出範囲の組み合わせを検査領域とし、識別器ＤＥＣ（ｎ）を選択するごとに、識別器ＤＥＣ（ｎ）によって誤判定された学習用データの重みＷ（ｉ）を増加させることができる。
【００７７】
ここで、ステップＳ４０における識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）の作成について図８を用いて説明する。まず、抽出範囲ごとに、各学習用データの特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）を昇順（または降順）に並び替える（図８のＳ６１）。閾値番号ｃを初期値０に設定する（Ｓ６２）。閾値未満を正常とし、閾値以上を異常として識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）を作成する（Ｓ６３）。その後、誤判定率εを計算する（Ｓ６４）。誤判定率εが０．５より大きい場合（Ｓ６５）、判定基準を逆転させて、（１−誤判定率ε）を新たな誤判定率εとする（Ｓ６６）。誤判定率εが０．５以下である場合、誤判定率εはそのままとする。その後、誤判定率εが最小であるか否かを判定する（Ｓ６７）。誤判定率εが最小である場合、識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）を更新する（Ｓ６８）。すべての閾値番号ｃについてステップＳ６３からステップＳ６８までの処理が終了したか否かを判定し（Ｓ６９）、ステップＳ６３からステップＳ６８までの処理が終了していなければ、閾値番号ｃを１増加し（Ｓ７０）、すべての閾値番号ｃについてステップＳ６３からステップＳ６８までの処理が終了するまでステップＳ６３からステップＳ６８までの処理を繰り返す。すべての閾値番号ｃについて処理が終了した場合、最終の候補を識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）に確定する（Ｓ７１）。
【００７８】
次に、図６のステップＳ１を行った後について説明する。設定部５は、サンプル番号ｉを初期値０に設定し（図６のＳ２）、学習用信号の短時間フーリエ変換の特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）を選択する（Ｓ３）。さらに、設定部５は、識別器番号ｎを初期値０に設定し（Ｓ４）、識別器ＤＥＣ（ｎ）に対応する特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）を選択する（Ｓ５）。その後、特徴要素計算を行って、特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）と信頼度α（ｎ）との積を算出する（Ｓ６）。すべての識別器ＤＥＣ（ｎ）についてステップＳ５およびステップＳ６の処理が終了したか否かを判定し（Ｓ７）、すべての識別器ＤＥＣ（ｎ）についてステップＳ５およびステップＳ６の処理が終了していなければ、識別器番号ｎを１増加し（Ｓ８）、すべての識別器ＤＥＣ（ｎ）についてステップＳ５およびステップＳ６の処理が終了するまで、ステップＳ５およびステップＳ６の処理を繰り返す。続いて、すべての学習用信号についてステップＳ３からステップＳ７までの処理が完了したか否かを判定し（Ｓ９）、すべての学習用信号についてステップＳ３からステップＳ７までの処理が終了していなければ、サンプル番号ｉを１増加し（Ｓ１０）、すべての学習用信号についてステップＳ３からステップＳ７までの処理が終了するまで、ステップＳ３からステップＳ７までの処理を繰り返す。これにより、各学習用信号において、検査領域の各抽出範囲ごとに、特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）と信頼度α（ｎ）との積を算出して学習用データとすることができる。
【００７９】
その後、マップ作成部５１は、各学習用データをそれぞれニューラルネットワーク１に入力して上記ニューラルネットワーク１を学習させてクラスタリングマップを作成する（Ｓ１１）。その後、ガウス関数設定部５２は、各学習用データをニューラルネットワーク１に再入力し（Ｓ１２）、選択された各マップ位置における学習済重みベクトルと該当する学習用データとのユークリッド距離を算出し（Ｓ１３）、距離リストを作成し（Ｓ１４）、ユークリッド距離の最大値を選択する（Ｓ１５）。その後、ガウス関数設定部５２は、クラスタリングマップの各位置に対してガウス関数を設定する（Ｓ１６）。
【００８０】
その後、閾値設定部５３は、各学習用データをニューラルネットワーク１に再入力し、すべての学習用データをガウス関数群へ入力する（Ｓ１７）。学習用データごとにガウス関数値の総和を算出し（Ｓ１８）、ガウス関数総和値リストを作成する（Ｓ１９）。その後、閾値設定部５３は、すべての学習用データに関するガウス関数値の総和の分布から、検査基準として、総和値の下位１０％の平均値の５０％の値を検査用閾値δに設定する（Ｓ２０）。
【００８１】
次に、判定条件を用いて検査対象Ａを検査する検査方法について図９を用いて説明する。まず、抽出部３に検査用信号が入力される（図９のＳ８１）。抽出部３は、検査用信号を短時間フーリエ変換し、検査用信号から各抽出範囲の特徴量Ｆ（ｂ，ｆ）を抽出する（Ｓ８２）。検査部７は、識別器番号ｎを初期値０に設定する（Ｓ８３）。抽出した各抽出範囲の特徴量Ｆ（ｂ，ｆ）から識別器ＤＥＣ（ｎ）に対応する抽出範囲の特徴量Ｆ（ｉ）（ｂｎ，ｆｎ）を選択する（Ｓ８４）。その後、識別器ＤＥＣ（ｎ）に対応する抽出範囲の特徴量Ｆ（ｂｎ，ｆｎ）と信頼度α（ｎ）との積を算出する（Ｓ８５）。すべての識別器ＤＥＣ（ｎ）について処理が終了したか否かを判定し（Ｓ８６）、すべての識別器ＤＥＣ（ｎ）について処理が終了していなければ、識別器番号ｎを１増加し（Ｓ８７）、次の識別器ＤＥＣ（ｎ）についてステップＳ８４およびステップＳ８５の処理を行う。これにより、検査領域の各抽出範囲の特徴量Ｆ（ｂｎ，ｆｎ）をステップＳ８２で抽出した各抽出範囲の特徴量Ｆ（ｂｎ，ｆｎ）から選択することができる。
【００８２】
その後、検査部７の第２の算出部７０は、検査用データをガウス関数群へ入力して、検査用データに関するガウス関数値の総和を算出する（Ｓ８８）。検査用判定部７１は、ガウス関数値の総和が検査用閾値δ以上であるか否かを判定する（Ｓ８９）。ガウス関数値の総和が検査用閾値δ以上である場合、検査用判定部７１は、検査対象Ａが正常状態であると判定する（Ｓ９０）。これに対して、ガウス関数値の総和が検査用閾値δ未満である場合、検査用判定部７１は、検査対象Ａが異常状態であると判定する（Ｓ９１）。
【００８３】
以上、本実施形態によれば、各学習用信号の特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）を用いて、判定基準を変更しながら各特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）と上記判定基準とを照合させて、各学習用信号が正常信号であるか否かを判定したときの誤判定率εを算出し、誤判定率εが小さくなるような抽出範囲の組み合わせを検査領域として選択することによって、検査領域となる抽出範囲の組み合わせを自動的に選択することができる。
【００８４】
また、本実施形態によれば、学習時に各学習用信号の特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）と各識別器ＤＥＣ（ｎ）の信頼度α（ｎ）との積を用いてニューラルネットワーク１を学習させ、検査時に検査用信号の特徴量Ｆ（ｂ，ｆ）と各識別器ＤＥＣ（ｎ）の信頼度α（ｎ）との積を用いて検査対象Ａの状態を判定することによって、検査精度を向上させることができる。
【００８５】
さらに、本実施形態によれば、異常信号である検査用信号や学習用信号とかけ離れた検査用信号が入力された際に、検査対象Ａが異常状態であると判定し、検査対象Ａが正常状態であると誤判定するのを防止することができるので、検査精度を向上させることができる。
【００８６】
（実施形態２）
実施形態２に係る信号識別方法は、検査時において、検査用データに関するガウス関数値の総和を用いるとともにＡｄａＢｏｏｓｔの手法を用いて、検査対象Ａの状態を検査する点で、実施形態１に係る信号識別方法と相違する。なお、実施形態１と同様の構成要素については、同一の符号を付して説明を省略する。
【００８７】
本実施形態の検査部７は、図１０に示すように、第２の算出部７０と、検査用判定部７１とを実施形態１の検査部７と同様に備えているとともに、第３の算出部７２をさらに備えている。
【００８８】
第３の算出部７２は、検査時において、ＡｄａＢｏｏｓｔの手法を用いて、記憶部６から複数の識別器ＤＥＣ（ｎ）を信頼度α（ｎ）の高い順に取り出し、先に取り出された識別器ＤＥＣ（ｎ）から順に、抽出部３によって検査用信号から抽出された特徴量Ｆ（ｂ，ｆ）を閾値と比較して、検査対象Ａが正常状態であるか否かを判定する。検査対象Ａが正常状態であると識別器ＤＥＣ（ｎ）が判定した場合、第３の算出部７２は、これまでの信頼度総和Ｓに今回の識別器ＤＥＣ（ｎ）の信頼度α（ｎ）を加えた値を新しい信頼度総和Ｓとする。検査対象Ａが異常状態であると識別器ＤＥＣ（ｎ）が判定した場合、第３の算出部７２は、これまでの信頼度総和Ｓから今回の識別器ＤＥＣ（ｎ）の信頼度α（ｎ）を差し引いた値を新しい信頼度総和Ｓとする。
【００８９】
本実施形態の検査用判定部７１は、すべての識別器ＤＥＣ（ｎ）において実施形態１と同様の判定が行われた後、信頼度総和Ｓが０以上である場合、検査対象Ａが正常状態であると最終判定する。信頼度総和Ｓが０未満である場合、検査用判定部７１は、検査対象Ａが異常状態であると最終判定する。検査用判定部７１の最終判定結果は、出力部８に出力される。
【００９０】
次に、本実施形態に係る信号識別方法について説明する。学習方法については、実施形態１に係る信号識別方法と同様であるので、検査方法についてのみ図１１を用いて説明する。
【００９１】
まず、抽出部３に検査用信号が入力される（図１１のＳ１０１）。抽出部３は、検査用信号を短時間フーリエ変換する（Ｓ１０２）。検査部７は、信頼度総和Ｓを初期値０に設定し（Ｓ１０３）、識別器番号ｎを初期値０に設定する（Ｓ１０４）。識別器ＤＥＣ（ｎ）に対応する抽出範囲の特徴量Ｆ（ｂｎ，ｆｎ）を選択する（Ｓ１０５）。
【００９２】
その後、識別器ＤＥＣ（ｎ）を用いて検査用信号が正常信号であるか否かを判定する（Ｓ１０６）。つまり、各識別器ＤＥＣ（ｎ）において、検査用データを判定基準に照合して、検査用信号が正常信号であるか異常信号であるかを判定する。検査用信号が正常信号であると判定された場合（Ｓ１０７）、これまでの信頼度総和Ｓに識別器ＤＥＣ（ｎ）の信頼度α（ｎ）を加算して新たな信頼度総和Ｓとする（Ｓ１０８）。一方、検査用信号が異常信号と判定された場合（Ｓ１０７）、これまでの信頼度総和Ｓから識別器ＤＥＣ（ｎ）の信頼度α（ｎ）を減算して新たな信頼度総和Ｓとする（Ｓ１０９）。
【００９３】
その後、検査領域の各抽出範囲の特徴量Ｆ（ｂｎ，ｆｎ）と信頼度α（ｎ）との積を算出して検査用データとする（Ｓ１１０）。すべての識別器ＤＥＣ（ｎ）についてステップＳ１０５からステップＳ１１０までの処理が終了したか否かを判定し（Ｓ１１１）、すべての識別器ＤＥＣ（ｎ）についてステップＳ１０５からステップＳ１１０までの処理が終了していなければ、識別器番号ｎを１増加し（Ｓ１１２）、次の識別器ＤＥＣ（ｎ）についてステップＳ１０５からステップＳ１１０までの処理を行う。
【００９４】
その後、検査部７の第２の算出部７０は、検査用データをガウス関数群へ入力して、検査用データに関するガウス関数値の総和を算出する（Ｓ１１３）。検査用判定部７１は、ガウス関数値の総和が検査用閾値δ以上であるか否かを判定する（Ｓ１１４）。ガウス関数値の総和が検査用閾値δ未満である場合、検査用判定部７１は、検査対象Ａが未知状態であると判定する（Ｓ１１５）。これに対して、ガウス関数値の総和が検査用閾値δ以上である場合、検査用判定部７１は、信頼度総和Ｓが０以上であるか否かを判定する（Ｓ１１６）。つまり、検査用信号が正常信号であると判定した識別器ＤＥＣ（ｎ）の信頼度α（ｎ）の総和が、検査用信号が異常信号であると判定した識別器ＤＥＣ（ｎ）の信頼度α（ｎ）の総和以上であるか否かを判定する。信頼度総和Ｓが０以上である場合、検査対象Ａが正常状態であると判定する（Ｓ１１７）。これに対して、信頼度総和Ｓが０未満である場合、検査用判定部７１は、検査対象Ａが異常状態であると判定する（Ｓ１１８）。
【００９５】
以上、本実施形態によれば、学習用信号とかけ離れた検査用信号が入力された際に、検査対象Ａが未知状態であると判定することによって、検査対象Ａが正常状態または異常状態であると誤判定するのを防止することができるので、検査精度を向上させることができる。また、異常状態と未知状態とを区別することによって、未知状態と判定された検査用信号に対して検討を加えることで検査対象Ａの状態変化を捉えることができる。さらに、未知状態を異常状態と区別することによって、背景ノイズなどの外乱要因を特定することができ、動作環境改善の指針を与えることができる。
【００９６】
（実施形態３）
実施形態３では、実施形態１とは異なる方法で、正常信号と非正常信号とを含む複数の学習用信号を用いて、検査対象Ａの状態を検査するための検査基準を作成する学習と、検査対象Ａの状態を表わす検査用信号と検査基準とを用いて、検査対象Ａの状態を判定する検査とを行う信号識別方法について説明する。なお、実施形態１と同様の構成要素については、同一の符号を付して説明を省略する。
【００９７】
本実施形態に係る信号識別方法は、識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）の作成にニューラルネットワーク１を用いている点で、実施形態１，２に係る信号識別方法と相違する。
【００９８】
本実施形態の選択部４は、ＡｄａＢｏｏｓｔの手法を用いて、実施形態１とは異なる手法で、検査領域となる抽出範囲の組み合わせを選択する。選択部４は、図１２に示すように、重み管理部４０と、第１の算出部４２と、識別器候補作成部４３と、識別器選択部４４とを実施形態１の選択部４（図３参照）と同様に備えているとともに、マップ作成部４５と、ガウス関数設定部４６と、閾値設定部４７とを備えている。本実施形態では、抽出部３で各学習用信号から抽出された特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）をそれぞれ学習用データとし、検査領域の各抽出範囲の特徴量Ｆ（ｂ，ｆ）を検査用データとする。
【００９９】
マップ作成部４５は、各学習用データの重みＷ（ｉ）が設定または変更されるごとに、各抽出範囲において、各学習用信号の特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）をそれぞれニューラルネットワーク１に入力して上記ニューラルネットワーク１を学習させ、ニューラルネットワーク１の出力層ニューロンＮ２をカテゴリに対応付けているクラスタリングマップを作成する。
【０１００】
ガウス関数設定部４６は、ニューラルネットワーク１の学習後に、各学習用データをニューラルネットワーク１に再入力し、学習用データごとに、クラスタリングマップ上の各出力層ニューロンＮ２において、学習用データと重みベクトルとのユークリッド距離を求め、クラスタリングマップ上の各出力層ニューロンＮ２に対して、各学習用データと重みベクトルとから求めた複数のユークリッド距離により決定した分散、および重みベクトルである平均値により定義したガウス関数を設定する。
【０１０１】
閾値設定部４７は、クラスタリングマップ上の各出力層ニューロンＮ２に対するガウス関数の設定後に、各学習用データをニューラルネットワーク１に再入力し、学習用データごとに、クラスタリングマップ上のすべてのニューロンのガウス関数値の総和を求め、すべての学習用データに関するガウス関数値の総和の分布から閾値を設定する。
【０１０２】
本実施形態の第１の算出部４２は、閾値を用いて、判定基準を変更しながら各学習用信号の特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）の上記判定基準への照合を行い、各学習用信号が正常信号であるか否かを判定し、誤判定した学習用信号の重みＷ（ｉ）の総和を誤判定率εとして算出する。
【０１０３】
本実施形態の識別器候補作成部４３は、閾値を判定基準に適用した識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）を作成する。
【０１０４】
本実施形態の識別器選択部４４は、各学習用信号の重みＷ（ｉ）が設定または変更されるごとに、抽出範囲ごとに作成された識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）の中から誤判定率εが最小である識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）を識別器ＤＥＣ（ｎ）として選択し、識別器ＤＥＣ（ｎ）ごとに誤判定率εを用いて信頼度α（ｎ）を算出し、各識別器ＤＥＣ（ｎ）の抽出範囲の組み合わせを検査領域とする。
【０１０５】
本実施形態の設定部５は、各学習用データを各識別器ＤＥＣ（ｎ）に入力し、学習用データごとに信頼度α（ｎ）の総和を求め、すべての学習用データに関する信頼度α（ｎ）の総和を求めて総和リストを作成し、信頼度α（ｎ）の総和の分布から検査基準として検知用閾値δを設定することができる。
【０１０６】
本実施形態の検査部７は、検査領域の各抽出範囲の特徴量Ｆ（ｂ，ｆ）を検査用データとし、ＡｄａＢｏｏｓｔの手法を用いて検査を行う。つまり、検査部７は、各識別器ＤＥＣ（ｎ）において、検査用データを判定基準に照合して、検査用信号が正常信号であるか否かを判定する。検査部７は、すべての識別器ＤＥＣ（ｎ）の信頼度α（ｎ）の総和（以下「第２の信頼度総和」という）Ｔが検査用閾値δ未満である場合、検査対象Ａが未知状態であると判定する。第２の信頼度総和Ｔが検査用閾値δ以上であって、検査用信号が正常信号であると判定した識別器ＤＥＣ（ｎ）の信頼度α（ｎ）の総和が、検査用信号が異常信号であると判定した識別器ＤＥＣ（ｎ）の信頼度α（ｎ）の総和以上である場合、検査部７は、検査対象Ａが正常状態であると判定する。信頼度総和Ｓが検査用閾値δ以上であって、検査対象Ａが正常状態であると判定した識別器ＤＥＣ（ｎ）の信頼度α（ｎ）の総和が、検査対象Ａが異常状態であると判定した識別器ＤＥＣ（ｎ）の信頼度α（ｎ）の総和未満である場合、検査部７は、検査対象Ａが異常状態であると判定する。
【０１０７】
次に、本実施形態に係る信号識別方法について説明する。まず、学習方法について図１３を用いて説明する。
【０１０８】
最初に、ｍ個の学習用信号（学習用波形サンプル）が抽出部３に入力される（図１３のＳ１３１）。サンプル番号ｉが初期値０に設定される（Ｓ１３２）。その後、抽出部３は、学習用信号を短時間フーリエ変換し、特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）を抽出する（Ｓ１３３）。抽出部３は、すべて（ｍ個）の学習用信号の短時間フーリエ変換が完了したか否かを判定する（Ｓ１３４）。すべての学習用信号の短時間フーリエ変換が完了していない場合、サンプル番号ｉを１増加し（Ｓ１３５）、次の学習用信号を短時間フーリエ変換する。これにより、抽出部３は、複数の学習用信号から抽出範囲ごとに特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）を抽出することができる。各学習用信号の特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）を学習用データとする。
【０１０９】
すべての学習用信号の短時間フーリエ変換が完了した場合、選択部４の重み設定変更部４００は、各学習用信号の重みＷ（ｉ）を初期値（１／ｍ）に設定する（Ｓ１３６）。その後、識別器番号ｎが初期値０に設定され（Ｓ１３７）、時間ｂが初期値０に設定され（Ｓ１３８）、周波数ｆが初期値０に設定される（Ｓ１３９）。
【０１１０】
その後、識別器候補作成部４３が、時間ｂ・周波数ｆの識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）を作成する（Ｓ１４０）。このとき、識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）の誤判定率εが算出される。これにより、閾値を設定し、各学習用信号の特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）と閾値とを比較して、各学習用信号が正常信号であるか否かを判定し、誤判定した学習用信号の重みＷ（ｉ）の総和ΣＷ（ｉ）を誤判定率εとして算出し、閾値を判定基準に適用した識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）を作成することができる。
【０１１１】
その後、識別器選択部４４は、今回の識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）の誤判定率εがこれまでの誤判定率εの中で最小であるか否かを判定する（Ｓ１４１）。今回の誤判定率εが最小である場合、識別器選択部４４は、今回の識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）を識別器ＤＥＣ（ｎ）としたときの信頼度α（ｎ）を算出する（Ｓ１４２）。その後、識別器選択部４４は、識別器番号ｎの識別器ＤＥＣ（ｎ）を今回の識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）に更新する（Ｓ１４３）。識別器選択部４４は、時間ｂにおいて全周波数ｆについてステップＳ１４０からステップＳ１４３までの処理が行われたか否かを判定する（Ｓ１４４）。時間ｂにおいて全周波数ｆについてステップＳ１４０からステップＳ１４３までの処理が終了していなければ、周波数ｆを１増加し（Ｓ１４５）、すべての周波数ｆについてステップＳ１４０からステップＳ１４３までの処理が終了するまでステップＳ１４０からステップＳ１４３までの処理を繰り返す。また、すべての時間ｂについてステップＳ１３９からステップＳ１４４までの処理が終了したか否かを判定し（Ｓ１４６）、ステップＳ１３９からステップＳ１４４までの処理が終了していなければ、時間ｂを１増加し（Ｓ１４７）、すべての時間ｂについてステップＳ１３９からステップＳ１４４までの処理が終了するまでステップＳ１３９からステップＳ１４４までの処理を繰り返す。その後、学習用データの重みＷ（ｉ）の分布を更新する（Ｓ１４８）。識別器ＤＥＣ（ｎ）を選択するごとに、識別器ＤＥＣ（ｎ）によって誤判定された学習用信号の重みＷ（ｉ）を増加させることができる。その後、すべての識別器ＤＥＣ（ｎ）についてステップＳ１３８からステップＳ１４８までの処理が終了したか否かを判定し（Ｓ１４９）、ステップＳ１３８からステップＳ１４８までの処理が終了していなければ、識別器番号ｎを１増加し（Ｓ１５０）、すべての識別器ＤＥＣ（ｎ）についてステップＳ１３８からステップＳ１４８までの処理が終了するまでステップＳ１３８からステップＳ１４８までの処理を繰り返す。
【０１１２】
ここで、ステップＳ１４０における識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）の作成について図１４を用いて説明する。まず、マップ作成部４５は、複数の学習用信号のうち正常信号における時間ｂ・周波数ｆの特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）をそれぞれニューラルネットワーク１に入力して上記ニューラルネットワーク１を学習させてクラスタリングマップを作成する（図１４のＳ１６１）。
【０１１３】
ニューラルネットワーク１の学習後に、ガウス関数設定部４６は、各正常信号の学習用データをニューラルネットワーク１に再入力し（Ｓ１６２）、学習用データごとに、クラスタリングマップ上の各出力層ニューロンＮ２において、学習用データと重みベクトルとの間のユークリッド距離を求め（Ｓ１６３）、距離リストを作成し（Ｓ１６４）、ユークリッド距離の最大値を選択する（Ｓ１６５）。その後、ガウス関数設定部４６は、クラスタリングマップの各位置に対してガウス関数を設定する（Ｓ１６６）。
【０１１４】
クラスタリングマップ上の各出力層ニューロンＮ２に対するガウス関数の設定後に、閾値設定部４７は、各学習用データをニューラルネットワーク１に再入力し、すべての学習用データをガウス関数群へ入力する（Ｓ１６７）。学習用データごとに、クラスタリングマップ上のすべての出力層ニューロンＮ２のガウス関数値の総和を算出し（Ｓ１６８）、ガウス関数総和値リストを作成する（Ｓ１６９）。その後、閾値設定部４７は、すべての学習用データに関するガウス関数値の総和の分布から、総和値の下位１０％の平均値の５０％の値を閾値に設定する（Ｓ１７０）。その後、誤判定率εを計算する（Ｓ１７１）。誤判定率εが０．５より大きい場合（Ｓ１７２）、判定基準を逆転させて、（１−誤判定率ε）を新たな誤判定率εとする（Ｓ１７３）。誤判定率εが０．５以下である場合、誤判定率εはそのままとする。これにより、時間ｂ・周波数ｆにおける識別器候補ＤＥＣ（ｂ，ｆ）を確定する（Ｓ１７４）。
【０１１５】
図１３のステップＳ１４９を行った後について説明する。閾値設定部４７は、各学習用データを各識別器ＤＥＣ（ｎ）に入力する（図１３のＳ１５１）。学習用データごとに信頼度α（ｎ）の総和を求め（Ｓ１５２）、信頼度総和リストを作成する（Ｓ１５３）。その後、閾値設定部４７は、すべての学習用データに関する信頼度α（ｎ）の総和の分布から、検査基準として、総和値の下位１０％の平均値の５０％の値を検査用閾値δに設定する（Ｓ１５４）。
【０１１６】
次に、検査方法について図１５を用いて説明する。まず、抽出部３に検査用信号が入力される（図１５のＳ１８１）。抽出部３は、検査用信号を短時間フーリエ変換し、検査用信号から抽出範囲ごとに特徴量Ｆ（ｂ，ｆ）を抽出する（Ｓ１８２）。検査部７は、信頼度総和Ｓを初期値０に設定し（Ｓ１８３）、第２の信頼度総和Ｔを初期値０に設定し（Ｓ１８４）、識別器番号ｎを初期値０に設定する（Ｓ１８５）。抽出した各抽出範囲の特徴量Ｆ（ｂ，ｆ）から、識別器ＤＥＣ（ｎ）に対応する抽出範囲の特徴量Ｆ（ｂｎ，ｆｎ）を選択する（Ｓ１８６）。検査領域の各抽出範囲の特徴量Ｆ（ｂｎ，ｆｎ）を検査用データとする。
【０１１７】
その後、識別器ＤＥＣ（ｎ）を用いて検査用信号が正常信号であるか否かを判定する（Ｓ１８７）。つまり、各識別器ＤＥＣ（ｎ）において、検査用データを判定基準に照合して、検査用信号が正常信号であるか異常信号であるかを判定する。検査用信号が正常信号であると判定された場合（Ｓ１８８）、これまでの信頼度総和Ｓに識別器ＤＥＣ（ｎ）の信頼度α（ｎ）を加算した値を新たな信頼度総和Ｓとする（Ｓ１８９）。一方、検査用信号が異常信号と判定された場合（Ｓ１８８）、これまでの信頼度総和Ｓから識別器ＤＥＣ（ｎ）の信頼度α（ｎ）を減算した値を新たな信頼度総和Ｓとする（Ｓ１９０）。
【０１１８】
その後、これまでの第２の信頼度総和Ｔに識別器ＤＥＣ（ｎ）の信頼度α（ｎ）を加算した値を新たな第２の信頼度総和Ｔとする（Ｓ１９１）。すべての識別器ＤＥＣ（ｎ）についてステップＳ１８６からステップＳ１９１までの処理が終了したか否かを判定し（Ｓ１９２）、すべての識別器ＤＥＣ（ｎ）についてステップＳ１８６からステップＳ１９１までの処理が終了していなければ、識別器番号ｎを１増加し（Ｓ１９３）、次の識別器ＤＥＣ（ｎ）についてのステップＳ１８６からステップＳ１９１までの処理を行う。
【０１１９】
その後、検査部７は、第２の信頼度総和Ｔが検査用閾値δ以上であるか否かを判定する（Ｓ１９４）。第２の信頼度総和Ｔが検査用閾値δ未満である場合、検査部７は、検査対象Ａが未知状態であると判定する（Ｓ１９５）。第２の信頼度総和Ｔが検査用閾値δ以上である場合、検査用判定部７１は、信頼度総和Ｓが０以上であるか否かを判定する（Ｓ１９６）。つまり、検査用判定部７１は、検査用信号が正常信号であると判定した識別器ＤＥＣ（ｎ）の信頼度α（ｎ）の総和が、検査用信号が異常信号であると判定した識別器ＤＥＣ（ｎ）の信頼度α（ｎ）の総和以上であるか否かを判定する。信頼度総和Ｓが０以上である場合、検査対象Ａが正常状態であると判定する（Ｓ１９７）。これに対して、信頼度総和Ｓが０未満である場合、検査用判定部７１は、検査対象Ａが異常状態であると判定する（Ｓ１９８）。
【０１２０】
以上、本実施形態によれば、各学習用信号の特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）を用いて、判定基準を変更しながら各特徴量Ｆ（ｉ）（ｂ，ｆ）と上記判定基準とを照合させて、各学習用信号が正常信号であるか否かを判定したときの誤判定率εを算出し、誤判定率εが小さくなるような抽出範囲の組み合わせを用いることによって、検査領域となる抽出範囲の組み合わせを自動的に選択することができる。
【０１２１】
また、本実施形態によれば、検査時に各識別器ＤＥＣ（ｎ）の信頼度α（ｎ）を用いて検査対象Ａの状態を判定することによって、検査精度を向上させることができる。
【０１２２】
さらに、本実施形態によれば、学習用信号とかけ離れた検査用信号が入力された際に、検査対象Ａが未知状態であると判定することによって、検査対象Ａが正常状態または異常状態であると誤判定するのを防止することができるので、検査精度を向上させることができる。また、異常状態と未知状態とを区別することによって、未知状態と判定された検査用信号に対して検討を加えることで検査対象Ａの状態変化を捉えることができる。さらに、未知状態を異常状態と区別することによって、背景ノイズなどの外乱要因を特定することができ、動作環境改善の指針を与えることができる。
【０１２３】
なお、実施形態１〜３の変形例として、信号識別方法に用いられる信号識別装置は、電気信号を短時間フーリエ変換するのではなく、連続ウェーブレット変換しても、実施形態１〜３と同様の効果を奏する。
【０１２４】
上記変形例の抽出部３は、正常信号と異常信号とを含む学習用信号ごとに、学習用信号に対してノイズを除去する前処理を行った後、数５，６を用いて学習用信号を連続ウェーブレット変換し、時間ｂとパラメータａの組み合わせにおける特徴量Ｙ（ｉ）（ｂ，ａ）を抽出する。数５は、サンプル番号ｉ・時間ｂ・パラメータａの特徴量Ｙ（ｉ）（ｂ，ａ）を示し、数６は、数５のマザーウェーブレットΨ（ｔ）を示す。ｘ（ｔ）は電気信号である。
【０１２５】
【数５】
2011090627.tif 000007
【０１２６】
【数６】
2011090627.tif 000008
【０１２７】
一方、検査時においても、抽出部３は、学習時と同様に、検査用信号を連続ウェーブレット変換し、時間ｂ・パラメータａの特徴量Ｙ（ｂ，ａ）の集合である検査用データを抽出する。
【符号の説明】
【０１２８】
１  ニューラルネットワーク
３  抽出部（抽出手段）
４  選択部（選択手段）
５  設定部（設定手段）
７  検査部（検査手段）
Ａ  検査対象
ＤＥＣ（ｂ，ｆ）  識別器候補
ＤＥＣ（ｎ）  識別器
δ  検査用閾値
【図１】
2011090627.tif 000009
【図２】
2011090627.tif 000010
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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