【手続補正書】
【提出日】平成28年9月15日(2016.9.15)
【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】
設備または装置が稼働中に前記設備または装置に装着されたセンサから出力される多次
元時系列センサ信号を用いて前記設備または装置の異常を検知する方法であって、
前記多次元時系列センサ信号のうち予め指定された期間のセンサ信号を用いて正常モデ
ルを作成して異常判定しきい値を算出する工程と、
前記多次元時系列センサ信号から特徴ベクトルを観察ベクトルとして抽出する工程と、
該抽出した観察ベクトルと前記作成した正常モデルとを用いて該観察ベクトルの異常測
度を算出する工程と、
該算出した観測ベクトルの異常測度と前記異常判定しきい値とを比較して前記設備また
は装置の異常を検知する工程と
を含み、前記正常モデルを、前記多次元時系列センサ信号の前記予め指定された期間のセ
ンサ信号のうち一部の区間の信号を除外した前記多次元時系列センサ信号を用いて作成す
ることを特徴とする異常検知方法。
【請求項２】
請求項１記載の異常検知方法であって、前記多次元時系列センサ信号の前記予め指定さ
れた期間のセンサ信号から除外する信号の前記一部の区間を、前記多次元時系列センサ信
号のうち前記予め指定された期間のセンサ信号から特徴ベクトルを抽出し、該抽出した特
徴ベクトルの異常測度を算出し、該算出した異常測度の情報を用いて前記予め指定された期間のセンサ信号の中から除外する前記一部の区間を決定することを特徴とする異常検知方法。
【請求項３】
請求項２記載の異常検知方法であって、前記抽出した特徴ベクトルの異常測度を算出す
ることを、前記予め指定された期間のセンサ信号のうち前記特徴ベクトルを抽出した注目
ベクトルに対応する区間のセンサ信号を除いた残りのセンサ信号から特徴ベクトルを求め
、該残りのセンサ信号から求めた特徴ベクトルを用いて正常モデルを作成し、該作成した
正常モデルと前記注目ベクトルとの距離に基づいて前記異常測度を算出して行うことを特
徴とする異常検知方法。
【請求項４】
設備または装置が稼働中に前記設備または装置に装着されたセンサから出力される多次
元時系列センサ信号を用いて前記設備または装置の異常を検知する方法であって、
該設備または装置の異常を検知する方法は学習する工程と異常を検知する工程とを含み
、
前記学習する工程において、
前記多次元時系列センサ信号のうち予め指定された期間のセンサ信号から一部の区間の
センサ信号を除外して学習データを作成し、
該作成した学習データから異常判定しきい値を算出し、
前記異常を検知する工程において、
前記学習データを用いて正常モデルを作成し、
前記多次元時系列センサ信号から特徴ベクトルを観測ベクトルとして抽出し、
該抽出した観測ベクトルと前記作成した正常モデルとを用いて前記観測ベクトルの異
常測度を算出し、
該算出した観測ベクトルの異常測度と前記異常判定しきい値とを比較して前記設備ま
たは装置の異常を検知する
ことを特徴とする異常検知方法。
【請求項５】
請求項４記載の異常検知方法であって、前記学習する工程において、前記学習データを
作成することを、前記多次元時系列センサ信号のうち前記予め指定された期間のセンサ信号から特徴ベクトルを抽出し、該抽出した特徴ベクトルの異常測度を算出し、該算出した異常測度の情報を用いて前記予め指定された期間のセンサ信号の中から除外する区間を決定し、
該決定した除外する区間を除いた前記センサ信号の特徴ベクトルを用いて前記学習データを作成することを特徴とする異常検知方法。
【請求項６】
請求項５記載の異常検知方法であって、前記学習する工程において、前記抽出した特徴
ベクトルの異常測度を算出することを、前記予め指定された期間のセンサ信号のうち前記
特徴ベクトルを抽出した注目ベクトルに対応する区間のセンサ信号を除いた残りのセンサ
信号から特徴ベクトルを求め、該残りのセンサ信号から求めた特徴ベクトルを用いて正常
モデルを作成し、該作成した正常モデルと前記注目ベクトルとの距離に基づいて前記異常
測度を算出して行うことを特徴とする異常検知方法。
【請求項７】
設備または装置が稼働中に前記設備または装置に装着されたセンサから出力される多次
元時系列センサ信号を用いて前記設備または装置の異常を検知する装置であって、
前記多次元時系列センサ信号のうち予め指定された期間のセンサ信号を用いて正常モデ
ルを作成して異常判定しきい値を算出する演算部と、
前記多次元時系列センサ信号から特徴ベクトルを観察ベクトルとして抽出する観察ベク
トル抽出部と、
該観察ベクトル抽出部で抽出した観察ベクトルと前記演算部で作成した正常モデルとを
用いて該観察ベクトルの異常測度を算出する異常測度算出部と、
該異常測度算出部で算出した観測ベクトルの異常測度と前記演算部で算出した異常判定
しきい値とを比較して前記設備または装置の異常を検知する異常検知部と
を備え、前記演算部は、前記正常モデルを、前記多次元時系列センサ信号の前記予め指定
された期間のセンサ信号のうち一部の区間の信号を除外した前記多次元時系列センサ信号
を用いて作成する
ことを特徴とする異常検知装置。
【請求項８】
請求項７記載の異常検知装置であって、前記演算部は、前記多次元時系列センサ信号の
前記予め指定された期間のセンサ信号から除外する信号の前記一部の区間を、前記多次元
時系列センサ信号のうち前記予め指定された期間のセンサ信号から特徴ベクトルを抽出し
、該抽出した特徴ベクトルの異常測度を前記異常測度算出部で算出した異常測度の情報を
用いて前記予め指定された期間のセンサ信号の中から除外する前記一部の区間を決定することを特徴とする異常検知装置。
【請求項９】
請求項８記載の異常検知装置であって、前記異常測度算出部で前記抽出した特徴ベクト
ルの異常測度を算出することを、前記予め指定された期間のセンサ信号のうち前記特徴ベ
クトルを抽出した注目ベクトルに対応する区間のセンサ信号を除いた残りのセンサ信号か
ら特徴ベクトルを求め、該残りのセンサ信号から求めた特徴ベクトルを用いて正常モデル
を作成し、該作成した正常モデルと前記注目ベクトルとの距離に基づいて前記異常測度を
算出して行うことを特徴とする異常検知装置。
【請求項１０】
設備または装置が稼働中に前記設備または装置に装着されたセンサから出力される多次
元時系列センサ信号を用いて前記設備または装置の異常を検知する装置であって、
前記多次元時系列センサ信号を蓄積するセンサ信号蓄積部と、
前記多次元時系列センサ信号をもとに特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部と、
該特徴ベクトル抽出部で抽出された予め指定された学習期間の特徴ベクトルから学習除外区間の特徴ベクトルを除外して学習データを作成するする学習データ作成部と、
該学習データ作成部で作成された学習データを用いて各時刻の特徴ベクトルに対応する正常モデルを作成する正常モデル作成部と、
前記特徴ベクトル抽出部で抽出された各時刻の特徴ベクトルと前記正常モデル作成部で作成された正常モデルとを用いて異常測度を算出する異常測度算出部と、
前記学習データ作成部で作成された学習データと前記正常モデル作成部で作成された正常モデルとを用いて前記異常測度算出部で算出された異常測度に基づいて前記学習データから除外する区間を設定する除外区間設定部と、
前記学習データ作成部で作成された学習データについて前記異常測度算出部で算出した異常測度に基づいてしきい値を算出するしきい値算出部と、
前記異常測度算出部で算出された前記各特徴ベクトルの異常測度と前記しきい値算出部で算出されたしきい値とを比較することにより前記設備または装置の異常を検知する異常検知部と
を備えたことを特徴とする異常検知装置。
【請求項１１】
請求項１０記載の異常検知装置であって、前記学習データ作成部において、前記学習デ
ータを作成することを、前記多次元時系列センサ信号のうち予め指定された期間のセンサ
信号から特徴ベクトルを抽出し、該抽出した特徴ベクトルの異常測度を算出し、該算出し
た異常測度の情報を用いて前記指定された期間のセンサ信号の中から除外する区間を決定
し、該決定した除外する区間を除いた前記センサ信号の特徴ベクトルを用いて前記学習データを作成することを特徴とする異常検知装置。
【請求項１２】
請求項１１記載の異常検知装置であって、前記学習データ作成部において、前記抽出し
た特徴ベクトルの異常測度を算出することを、前記予め指定された期間のセンサ信号のう
ち前記特徴ベクトルを抽出した注目ベクトルに対応する区間のセンサ信号を除いた残りの
センサ信号から特徴ベクトルを求め、該残りのセンサ信号から求めた特徴ベクトルを用い
て正常モデルを作成し、該作成した正常モデルと前記注目ベクトルとの距離に基づいて前
記異常測度を算出して行うことを特徴とする異常検知装置。