(57)【要約】【課題】本発明の一実施形態は、監視対象に対する測定データに含まれる外乱を判定する。【解決手段】本発明の一態様としてのデータ処理装置は、指標算出部と、除外条件算出部と、精製部と、を備える。前記指標算出部は、監視対象に係る測定データに基づき、前記監視対象の状態を示す指標を含む指標データを算出する。前記除外条件算出部は、前記測定データに基づき、前記指標データから外乱に係る指標を取り除くための除外条件を算出する。前記精製部は、前記除外条件に基づき、前記指標データから前記外乱に係る指標を取り除くことにより、前記指標データを精製する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象に係る測定データに基づき、前記監視対象の状態を示す指標を含む指標データを算出する指標算出部と、
前記測定データに基づき、前記指標データから外乱に係る指標を取り除くための除外条件を算出する除外条件算出部と、
前記除外条件に基づき、前記指標データから前記外乱に係る指標を取り除くことにより、前記指標データを精製する精製部と、
を備えるデータ処理装置。
【請求項２】
前記指標が前記監視対象の性能の状態を示すものであり、
前記除外条件は、前記指標の算出に用いられた第１測定データと同時間帯において測定された第２測定データが、前記監視対象の所定の稼働状態を示しているかを判定することにより、前記外乱に係る指標か否かを判定するものである
請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記精製部により精製された指標データに含まれる指標が、許容範囲から逸脱しているかを判定する逸脱判定部
をさらに備える請求項１または２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
状態判定条件に基づき、前記逸脱判定部の判定結果から前記監視対象の状態を判定する状態判定部
をさらに備える請求項３に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記状態判定部が、判定された前記監視対象の状態に基づき、前記監視対象に対する検査の要否を決定する
請求項４に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記状態判定部により判定された前記監視対象の状態と、前記判定された前記監視対象の状態の正当性に係るデータと、に基づき、状態判定条件算出用学習モデルを更新し、前記状態判定条件算出用学習モデルに基づき、前記状態判定条件を算出する状態判定条件算出部
をさらに備える請求項４または５に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
少なくとも前記除外条件を出力する出力部と、
前記除外条件に係るデータの入力を受け付ける入力部と、
をさらに備え、
前記除外条件算出部が、前記入力部が受け付けた前記除外条件に係るデータに基づき、前記除外条件を再作成する
請求項１ないし６のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記精製部により精製された指標データに含まれる前記指標の数を集計する集計部
をさらに備える請求項１ないし７のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
【請求項９】
監視対象に係る測定データに基づき、前記監視対象の状態を示す指標を含む指標データを算出するステップと、
前記測定データに基づき、前記指標データから外乱に係る指標を取り除くための除外条件を算出するステップと、
前記除外条件に基づき、前記指標データから前記外乱に係る指標を取り除くことにより、前記指標データを精製するステップと、
を備えるデータ処理方法。
【請求項１０】
監視対象に係る測定データに基づき、前記監視対象の状態を示す指標を含む指標データを算出するステップと、
前記測定データに基づき、前記指標データから外乱に係る指標を取り除くための除外条件を算出するステップと、
前記除外条件に基づき、前記指標データから前記外乱に係る指標を取り除くことにより、前記指標データを精製するステップと、
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】
本発明の実施形態は、データ処理装置、データ処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
システムを安全かつ安定に運行し続けるためには、システムの健全性を点検し、必要に応じて整備を施すことが不可欠である。しかし、点検頻度を高めるほど、保守コストが増大してしまう。ゆえに、前回の保守からの経過時間、システムの稼働時間などに基づき、次回の点検計画が作成されている。このような、時間に基づいて点検計画を作成する保守方法は、ＴＢＭ（Ｔｉｍｅ  Ｂａｓｅｄ  Ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ）と呼ばれている。
【０００３】
近年、無線技術の発達、センサの低価格化などにより、遠隔監視にてシステムの状態をリアルタイムで把握することが主流となりつつある。システムの現状を把握することができれば、点検時期を延ばす、不要な点検項目を省くといったことができる。このような、システムの現状に基づいて点検計画を作成する保守方法は、ＣＢＭ（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ  Ｂａｓｅｄ  Ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ）と呼ばれている。ＴＢＭからＣＢＭへ移行することにより、保守費用の削減が期待される。
【０００４】
しかし、システムの現状を把握するためにシステムの稼働中に測定されたデータには、様々な外乱が入りやすい。ゆえに、システムの現状を高精度に把握するには、測定データから不要な外乱を取り除く必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５３０６９０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の一実施形態は、監視対象に対する測定データに含まれる外乱を判定する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様としてのデータ処理装置は、指標算出部と、除外条件算出部と、精製部と、を備える。前記指標算出部は、監視対象に係る測定データに基づき、前記監視対象の状態を示す指標を含む指標データを算出する。前記除外条件算出部は、前記測定データに基づき、前記指標データから外乱に係る指標を取り除くための除外条件を算出する。前記精製部は、前記除外条件に基づき、前記指標データから前記外乱に係る指標を取り除くことにより、前記指標データを精製する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１の実施形態に係るデータ処理装置の一例を示すブロック図。
【図２】指標データを説明する図。
【図３】除外条件の一例を示す図。
【図４】除外部と逸脱判定部との処理結果を示す図。
【図５】出力部による出力の一例を示す図。
【図６】第１の実施形態に係るデータ処理装置の全体処理の概略フローチャートの一例を示す図。
【図７】第２の実施形態に係るデータ処理装置の概略構成の一例を示すブロック図。
【図８】除外条件の修正を説明する図。
【図９】除外条件の更新処理のフローチャートの一例を示す図。
【図１０】第３の実施形態に係るデータ処理装置の概略構成の一例を示すブロック図。
【図１１】集計されたサンプル数の結果の一例を示す図。
【図１２】集計されたサンプル数の結果の他の一例を示す図。
【図１３】第４の実施形態に係るデータ処理装置の概略構成の一例を示すブロック図。
【図１４】状態判定に対する評価の入力を説明する図。
【図１５】状態判定の正解の履歴の一例を示す図。
【図１６】状態判定のフローチャートの一例を示す図。
【図１７】本発明の一実施形態におけるハードウェア構成の一例を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。
【００１０】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係るデータ処理装置の一例を示すブロック図である。第１の実施形態に係るデータ処理装置は、測定データ取得部１と、記憶部２と、データ処理部３と、出力部４と、を備える。データ処理部３は、指標算出部３１と、除外条件算出部３２と、除外部（精製部）３３と、逸脱判定部３４と、を備える。
【００１１】
本実施形態のデータ処理装置は、監視対象に係る測定データに基づき、監視対象の状態を示す指標を含む指標データを算出する。当該指標に基づき、監視対象の異常の検出、監視対象に対する検査の要否判定などを行う。
【００１２】
算出される指標は、センサなどで測定が困難な状態を示すものが考えられる。例えば、監視対象の性能の状態を示す指標（性能指標）であってもよい。
【００１３】
監視対象は、特に限られるものではなく、機器でもよいし、複数の機器から構成されるシステムでもよい。また、人、動物などの生体でもよい。
【００１４】
測定データは、センサなどの測定結果を含む時系列データを意味する。測定結果には、測定の時刻と、測定値とが、含まれる。センサは、公知のものを用いればよい。
【００１５】
測定データの測定項目は、公知のセンサなどにより測定可能な項目であればよい。測定箇所も、監視対象全体でもよいし、監視対象の特定箇所でもよい。例えば、測定項目としては、温度、湿度、流量、電流、電圧、圧力、位置などが考えられる。また、監視対象が車両などの移動体である場合は、当該移動体の速度、加速度なども測定項目となることが想定される。
【００１６】
測定データに係る測定は、任意に実施可能であることを想定する。ゆえに、測定データには、監視対象が稼働しているときに測定されたデータも、監視対象が停止しているときに測定されたデータも、含めることができるとする。
【００１７】
なお、監視対象自身による測定結果も、測定データに含めてよい。また、監視対象に入力された設定も測定データに含まれてよい。例えば、監視対象の電源のＯＮおよびＯＦＦの時間帯を示すデータが含まれてもよい。また、例えば、監視対象が消費電力を抑える省電力モードを有する場合に、監視対象が省電力モードであった時間帯を示すデータも測定データに含まれていてもよい。また、例えば、監視対象が空調機の場合に、冷房中、暖房中、加湿中といった状態を示すデータが測定データに含まれていてもよい。また、監視対象が車両の場合に、走行中、加速中、減速中、一時停止中といった状態を示すデータが測定データに含まれていてもよい。
【００１８】
また、監視対象自身または他の外部装置が測定データに基づいて判定した監視対象の状態も測定データに含まれてよい。例えば、監視対象に内蔵されたモータに流れる電流が測定され、監視対象が測定された電流値に基づき当該モータを異常と判断した場合に、監視対象がモータまたは監視対象の異常を示す値を測定データに加えてもよい。
【００１９】
指標データに含まれる指標は、少なくとも、指標値と、指標値に対応する時刻と、を含む組み合わせで表される。指標値は、１つ以上の測定項目に係る１つ以上の測定値から算出される。例えば、所定期間における複数の電流の測定値から、指標値が算出されてもよい。例えば、５つの電流値を用いて、１つの指標値が算出されてもよい。あるいは、電流の１つの測定値と、同時間帯におけるエンジンの温度の１つの測定値と、に基づき、指標値が算出されてもよい。なお、測定時刻の差の絶対値が所定値以内であれば、同時間帯とみなしてよい。
【００２０】
指標値に対応する時刻は、指標値の算出に用いられた測定値に対応する測定時刻と同じとしてよい。測定時刻の異なる複数の測定値から指標値が算出された場合は、複数の測定時刻の統計値に基づき、算出されればよい。例えば、指標値に対応する時刻を、複数の測定時刻の平均値、中央値などとしてもよい。
【００２１】
図２は、指標データを説明する図である。丸で示されたプロットが指標を示す。縦軸は指標値を、横軸は指標値に対応する時刻を示す。図２の各点線は、監視対象が正常なときに測定されると予想される測定値の上限値と下限値とを示す。つまり、上限値と下限値との間に指標値が存在する場合は、監視対象が正常と予想される。監視対象が正常と予想される指標値の範囲を許容範囲と記載する。図２では、許容範囲内の指標を白抜きの丸で示し、許容範囲外の指標を黒塗りの丸で示している。許容範囲外の指標を逸脱事例と記載する。
【００２２】
逸脱事例は、監視対象が通常の状態からかけ離れていることを示す。つまり、監視対象が異常である可能性が高い。しかし、全ての逸脱事例が監視対象の異常を示しているわけではない。
【００２３】
前述の通り、測定データには、監視対象が稼働しているときの測定値が含まれる。監視対象が稼働している場合は、監視対象が停止している場合よりも、測定データに外乱が含まれる可能性が高く、指標の精度が低くなりやすい。例えば、監視対象が車両であり、特定部位に流れる電流を測定している場合において、当該車両が運転されているときは、測定データに外乱が含まれ、測定値に異常値が含まれる可能性が高くなる。
【００２４】
ゆえに、測定データに外乱が入ることにより、算出された指標が異常値を示し、逸脱事例となる場合もある。このように逸脱事例には外乱が含まれるため、逸脱事例が外乱によるものか、監視対象の異常によるものかを判定する必要がある。
【００２５】
そこで、データ処理装置は、算出された指標データから、外乱に係る指標を取り除くことにより、指標データを精製する。そして、精製された指標データが用いられることにより、監視対象の状態を高精度に把握することが可能になる。
【００２６】
データ処理装置の内部構成ついて説明する。測定データ取得部１は、測定データを取得する。測定データ取得部１は、センサなどから直接的に取得してもよいし、外部装置を介して間接的に取得してもよい。また、測定データ取得部１は、測定データを加工することにより、データ処理部３が処理する測定データを算出してもよい。例えば、不要な測定項目を除外した上で、複数の測定データを合成して、１つの測定データを算出してもよい。
【００２７】
記憶部２は、データ処理部３の各処理に用いられるデータを記憶する。当該データは予め記憶部２に記憶されているとする。また、データ処理部３に入力されるデータ、データ処理部３の各処理において算出されたデータなどが記憶されてもよく、記憶されるデータは、特に限られるものではない。なお、記憶されるデータごとに記憶部２が分かれていてもよい。
【００２８】
データ処理部３は、測定データを処理して、指標データを算出する。詳細は、内部構成とともに説明する。
【００２９】
出力部４は、データ処理部３に係るデータを出力する。例えば、後述する除外条件、精製された指標データ、精製された指標データに基づく判定結果が出力される。また、各部の処理に用いられたデータおよび各部の処理結果が出力されてもよい。
【００３０】
なお、出力部４が出力するデータは特に限られるものではなく、記憶部２に記憶されているデータが出力されてもよい。また、出力部４の出力方式は特に限られるものではない。画像、音声などをディスプレイ等に出力してもよいし、処理結果が電子ファイルにて外部のストレージに保存されてもよい。
【００３１】
データ処理部３の内部構成について説明する。指標算出部３１は、測定データに基づき、指標データを算出する。指標算出部３１は、所定の算出式を用いて、１つ以上の測定値に基づき指標値を算出してもよい。あるいは、測定値そのものを指標値としてもよい。算出式は、公知のものが用いられてよい。
【００３２】
除外条件算出部３２は、指標データから外乱に係る指標データを取り除くための条件を算出する。当該条件を、除外条件と記載する。除外条件により、指標データ内の各指標が、除外対象の指標と、逸脱判定対象の指標と、に分けられる。
【００３３】
除外条件は、指標の算出に用いられた第１測定データ、または第１測定データと同時間帯において測定された第２測定データが、外乱が入りやすい状況下で測定されたものであるかを判定するものである。外乱が入りやすい状況下として、監視対象に応じた所定の稼働状態を予め定めておけばよい。
【００３４】
例えば、電流の測定値に基づき指標値が算出された場合に、電流の測定値と同時間帯において測定された速度に対する除外条件を用いれば、外乱が入りやすい監視対象の高速移動時の指標を取り除くことができる。指標を算出するために用いられる測定項目と、除外条件を算出するために用いられる測定項目とが、予め決められていてもよい。
【００３５】
所定の稼働状態とは、監視対象が単に稼働している状態でもよいし、出力値などが所定値以上の稼働状態でもよい。例えば、監視対象が発電機などの場合に、所定値以上の電力を発電している状態としてもよい。あるいは、監視対象の消費電力が所定値以上の状態でもよい。あるいは、監視対象が車両の場合に、所定値以上の速度で走行している状態でもよい。あるいは、監視対象の内部温度が所定値以上の場合、監視対象が高負荷で稼働しているとみなしてもよい。こうして、第１測定データまたは第２測定データが所定の稼働状態にて測定されたものであるかが判明し、第１測定データにより算出された指標が外乱に係る指標である可能性が高いと判定することができる。
【００３６】
図３は、除外条件の一例を示す図である。図３の除外条件は、決定木を用いた条件である。例えば、測定データに３つのセンサa、ｂおよびｃによる測定値が含まれているとする。指標はこれらの３つのセンサa、ｂおよびｃの少なくともいずれかに基づいて作成されるが、除外条件もこれらの３つのセンサa、ｂおよびｃの少なくともいずれかに基づいて作成される。
【００３７】
図３の除外条件では、まず、センサａによる測定値に基づき分類が行われる。センサａの測定値が３以上の場合は、指標は逸脱判定対象と判定される。センサａの測定値が３未満の場合は、さらにセンサｂの測定値に基づき分類が行われる。指標は、センサｂの測定値が５．２未満のときは逸脱判定対象と判定され、センサｂの測定値が５．２以上のときは除外対象と判定される。
【００３８】
上記の除外条件では、例えば、センサa、ｂおよびｃの全ての測定値を用いて指標が算出される場合において、センサaの測定値が２かつセンサｂの測定値が６のときに算出された指標は、除外対象とされる。また、例えば、センサｃの測定値だけに基づき指標が算出される場合において、１３時におけるセンサaの測定値が２かつセンサｂの測定値が６であるとき、１３時におけるセンサｃの測定値により算出された指標も除外対象となる。
【００３９】
なお、各センサの測定項目は、同じでもよいし、異なっていてもよい。例えば、センサａとセンサｂの両方が同じ箇所の電流を測定していてもよい。あるいは、センサｂはセンサａとは別の箇所の電流を測定していてもよい。あるいは、センサａは電流を測定し、センサｂが電圧を測定していてもよい。
【００４０】
除外条件は、逸脱判定部３４の判定結果に基づく機械学習を用いることにより、算出することができる。機械学習は公知の手法を用いてよい。機械学習手法としては、例えば、逸脱判定対象の指標を含むグループと、除外対象の指標を含むグループとに分類するモデルを用いる方法がある。
【００４１】
また、指標の逸脱の度合いを定量値化して、スパース回帰を行うことにより、除外条件を算出する手法もある。逸脱度合いは、基準値または最寄りの限界値からの差分などに基づいて算出することが考えられる。また、指標の平均値、中央値などの統計値などに基づいて算出されてもよい。
【００４２】
除外部３３（精製部）は、除外条件に基づき、指標データから外乱に係る指標データを取り除くことにより、指標データを精製する。
【００４３】
逸脱判定部３４は、精製された指標データの各指標が所定の許容範囲から逸脱しているかを判定する。なお、許容範囲は、上限値または下限値のいずれか一方だけが規定されていてもよい。つまり、指標が上限値以下または下限値以上であれば、許容と判定されてもよい。また、基準値の前後所定値以内と定められていてもよい。例えば、電流の基準値が１０Ａである場合に、基準値の前後０．５Ａが許容範囲と定められていてもよい。この場合、９．５Ａから１０．５Ａの範囲に電流の測定値が含まれていれば、許容と判定される。
【００４４】
許容範囲は、監視対象の状態に応じて、変化してもよい。例えば、監視対象が移動しているときの測定データに係る指標の許容範囲と、監視対象が停止しているときの測定データに係る指標の許容範囲と、が異なることが考えられる。監視対象の状態は、測定データに基づき、判断することが可能である。
【００４５】
図４は、除外部３３と逸脱判定部３４との処理結果を示す図である。図４は、出力部４からの出力の一例でもある。図２で示した指標のうち、除外部３３により除外された指標が三角および四角のプロットにて示されている。図４では、除外部３３は図３で示したような複数の条件から構成される除外条件を用いて、精製を行ったとする。除外条件を構成する条件をサブ条件と記載する。三角で示された指標は第１のサブ条件により除外された指標であり、四角で示された指標は第２のサブ条件により除外された指標である。図４に示すように、許容範囲内の指標であっても除外対象となり得る。
【００４６】
図４では、逸脱判定対象の指標は丸で示されている。丸で示された指標のうち、許容範囲外である指標が黒丸で示されている。このように、逸脱判定部３４は、逸脱判定対象の各指標が許容範囲から逸脱しているかを判別する。
【００４７】
なお、出力部４は、図４のように、プロットの形、色などを変えることにより、各指標が許容範囲の内であるか外であるか、除外された指標であるかを表示してもよい。また、逸脱率を出力してもよい。逸脱率は、逸脱判定対象の指標の数を分母に、逸脱指標の数を分子にした除算により算出される。
【００４８】
また、出力部４は、１日、１週間などの所定期間における逸脱判定対象の指標の逸脱度合を出力してもよい。図５は、出力部４による出力の一例を示す図である。図５は、１日ごとの指標データの分布を示す箱ひげ図である。出力部４は、このように、表示の形態を切り替えてもよい。
【００４９】
次に、各構成要素による処理の流れについて説明する。図６は、第１の実施形態に係るデータ処理装置の全体処理の概略フローチャートの一例を示す図である。
【００５０】
測定データ取得部１が測定データを取得する（Ｓ１０１）。指標算出部３１が測定データに基づき指標データを算出する（Ｓ１０２）。なお、指標値は、１つ測定値を取得するたびに算出されてもよいし、所定数の測定値を取得してからまとめて算出されてもよい。
【００５１】
除外条件算出部３２が、過去の逸脱判定の履歴と、過去の逸脱判定に係る測定データと、に基づき、除外条件を算出する（Ｓ１０３）。なお、過去の逸脱判定の履歴がないときは、除外条件は、所定の条件（初期条件）を用いるとする。
【００５２】
除外部３３が、除外条件算出部３２により算出された除外条件に基づき、指標算出部３１からの指標データから除外対象の指標を除外する（Ｓ１０４）。また、逸脱判定部３４が除外条件算出部３２が除外対象を除外したことにより精製された指標データの各指標の逸脱を判定する（Ｓ１０５）。また、指標逸脱判定部３４が逸脱判定履歴を更新する（Ｓ１０６）。これにより、次回の処理において、除外条件が更新される。そして、出力部４が処理結果などを表示し（Ｓ１０６）、本フローは終了する。
【００５３】
なお、このフローチャートは一例であり、必要とされる処理結果を得ることができれば処理の順序等は限られるものではない。例えば、Ｓ１０３の処理は、Ｓ１０１およびＳ１０２の処理の前に行われていてもよい。また、各処理の処理結果は逐次記憶部２に記憶され、各構成要素は記憶部２を参照して処理結果を取得してもよい。
【００５４】
以上のように、本実施形態によれば、測定データから、不要な外乱を取り除くことができる。ゆえに、本実施形態によれば、監視対象の稼働中に取得され、多数の外乱を含む測定データからでも、高精度に監視対象の現状を把握することができる。ゆえに、結果として、監視対象の検査頻度を長くする、不要な検査を省くといった対応を行うことができ、保守コストを抑えることができる。
【００５５】
なお、データ処理装置が通信または電気信号によりデータの受け渡しを行うことができる複数の装置から構成されてもよい。例えば、除外部３３などを有し精製された指標データを作成する第１装置と、逸脱判定部３４を有し逸脱判定を行う第２装置とに分かれていてもよい。
【００５６】
（第２の実施形態）
図７は、第２の実施形態に係るデータ処理装置の概略構成の一例を示すブロック図である。第２の実施形態では、ユーザからの入力を受け付ける入力部５をさらに備える点が第１の実施形態とは異なる。第１の実施形態と同様の点は、説明を省略する。
【００５７】
出力部４が除外条件算出部３２により算出された除外条件を出力すると、監視員、監視対象の管理者などのユーザは、出力された除外条件が、適切か否かを判断することができる。そして、除外条件を緩和または強化したい場合もあり得る。
【００５８】
ゆえに、本実施形態では、入力部５が除外条件に係る入力を受け付ける。例えば、除外条件の作成に必要なパラメータの入力、算出された除外条件の修正などが入力される。除外条件作成部は、入力部５が受け付けた入力値に基づき、除外条件の作成および修正を行う。
【００５９】
図８は、除外条件の修正を説明する図である。図８に示されたＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）は、ユーザからの修正を受け付けるために、出力部４により出力されたものである。
【００６０】
図８の右側には、決定木により算出した除外条件が木構造にて表示されている。図８の左側は、除外条件の算出条件が表示されている。算出条件として、算出に用いられた学習データの期間、適用手法、適用条件が表示されている。適用手法とは、適用された機械学習手法を意味する。適用条件の設定内容は、選んだ適用手法に応じて異なる。決定木の場合は、分類問題として機械学習手法を適用するため、分類するグループを選定する必要がある。図８の例では、許容範囲内と許容範囲外を分類している。基準値からの距離を境に２つのグループに分けてもよい。
【００６１】
図８のＧＵＩは、表示内容の変更が可能であり、除外条件を修正するための入力インタフェースとして機能する。つまり、ＧＵＩの変更が入力部５に入力され、当該変更に基づき、除外条件算出部３２が除外条件の再作成を行う。
【００６２】
例えば、除外条件の閾値の調整を行うことが考えられる。図８の例では、右側に示された木構造内にある閾値を変えた上で、画面下側に表示された「モデル修正」のボタンを押下することにより、閾値が修正された除外条件が再作成される。
【００６３】
なお、決定木のパラメータも設定変更可能なほうが望ましい。パラメータとしては、木の構築アルゴリズム、枝刈り行う範囲などが想定される。
【００６４】
また、除外条件のパラメータを調整しても、所望の精度のモデルが作成されない場合などでは、モデルの変更または再構築を行うことが考えられる。図８の左側の除外条件算出の必要項目を決定した上で、画面下側に表示された「モデル再構築」のボタンを押下することにより、新たな除外条件が再作成される。
【００６５】
なお、除外条件が問題ない場合は、画面下側に表示された「モデル決定」のボタンを押下するとしてもよい。除外条件算出部３２が除外条件を算出した後に、図８のＧＵＩを出力部４が出力することにし、「モデル決定」のボタンが押下されるまでは、除外部３３および逸脱判定部３４の処理は行われないとしてもよい。このように、ユーザの確認を受けてから処理が進行することにより、不満足な処理結果が出力されることを防ぐようにしてもよい。
【００６６】
次に、除外条件の更新の流れについて説明する。図９は、除外条件の更新処理のフローチャートの一例を示す図である。本フローは、図６に示された全体処理のＳ１０３とＳ１０４との間にて行われることを想定する。また、Ｓ１０７の処理の後に本フローが行われ、本フロー終了後にＳ１０４の処理が再度行われてもよい。
【００６７】
出力部４が、図８に示したようなＧＵＩを用いて、除外条件を出力する（Ｓ２０１）。出力された除外条件が承認されなかった場合（Ｓ２０２のＮＯ）は、当該ＧＵＩにより修正された除外条件を入力部５が取得する（Ｓ２０３）。修正された除外条件が除外条件算出部３２に渡されて、除外条件算出部３２が除外条件を更新する（Ｓ２０４）。更新された除外条件は出力部４により再び出力される（Ｓ２０１）。このように、除外条件が承認されるまで、Ｓ２０１からＳ２０４の処理が繰り返される。そして、除外条件が承認された場合（Ｓ２０２のＹＥＳ）は、本フローは終了する。
【００６８】
以上のように、本実施形態によれば、入力部５への入力に基づき、除外条件が除外条件を作成または修正する。これにより、ユーザの考え、経験などが反映された除外条件を作成することができ、外乱の除去方法の妥当性を担保することができる。
【００６９】
（第３の実施形態）
図１０は、第３の実施形態に係るデータ処理装置の概略構成の一例を示すブロック図である。第３の実施形態では、データ処理部３が集計部３５をさらに備える点がこれまでの実施形態とは異なる。図１０では、第２の実施形態に集計部３５が追加されているが、その他の実施形態に集計部３５が追加されてもよい。これまでの実施形態と同様の点は、説明を省略する。
【００７０】
集計部３５は、精製された指標データに含まれる指標の数を集計する。当該指標の数をサンプル数と記載する。つまり、集計部３５は、指標データの有効なサンプル数を集計すると言える。指標データのサンプル数が所定閾値以上であれば、当該指標データは信頼に足ると考えられる。例えば、図４で示した処理結果の場合では、サンプル数は逸脱判定対象の指標の数の１１個となる。
【００７１】
サンプルに対する閾値は、予め定められているとする。また、サンプル数は、所定期間ごと、および監視対象の状態ごとに集計されてもよい。
【００７２】
図１１は、集計されたサンプル数の結果の一例を示す図である。図１１のような表を出力部４が出力することが考えられる。図１１では、３つの動作モードおよび５つの期間ごとに、サンプル数が集計されている。動作モードは、監視対象の状態の種類を示すものである。期間は任意に定めてよい。各期間の長さは一定でなくともよい。
【００７３】
例えば、監視対象が車両である場合に、車両の動作モードとして、加速中、減速中、一時停止中の３種類があるような状況が考えられる。そして、０時から５時までを１時間ごとに区切り、動作モードおよび期間ごとにサンプル数を集計すると、図１１のような集計結果が作成される。
【００７４】
図１１の括弧内の数字は、サンプル数に対する閾値を示す。当該閾値は、期間および動作モードごとに異なっていてもよい。図１１の例では、期間４および５は、期間１から３よりも長いとする。そのため、期間４および５の閾値の数が、期間１から３の閾値の数よりも大きく設定されている。このように、サンプル数の閾値も出力されてもよい。
【００７５】
図１１の例では、期間４における動作モード３のサンプル数は、対応する閾値よりも少ない。ゆえに、期間４および動作モード３に係る指標データの信頼性は低いと考えられる。
【００７６】
図１２は、集計されたサンプル数の結果の他の一例を示す図である。図１１では、集計結果が表形式で示されていたが、図１２のように棒グラフで示されてもよい。第２の実施形態で示した入力部５を介して、サンプル数の結果の表示形式を指定できるようにしてもよい。
【００７７】
集計部３５による集計処理は、除外部３３が除外条件に基づき除外対象の指標を除外した後に行わればよい。言い換えると、図６に示したフローにおいて、Ｓ１０４の処理の後に行わればよい。本実施形態のフローの図は省略する。
【００７８】
以上のように、本実施形態によれば、指標データの有効なサンプル数が集計される。これにより、精製された指標データのサンプル数を確認することができ、出力された指標データの信頼性が保証される。
【００７９】
（第４の実施形態）
図１３は、第４の実施形態に係るデータ処理装置の概略構成の一例を示すブロック図である。第４の実施形態では、状態判定条件算出部３６と、状態判定部３７と、をさらに備える点がこれまでの実施形態とは異なる。図１３では、第３の実施形態にこれらの構成要素が追加されているが、その他の実施形態に追加されてもよい。これまでの実施形態と同様の点は、説明を省略する。
【００８０】
本実施形態では、データ処理装置自らが状態判定を行い、監視対象の状態を判定する。監視対象の状態の判定結果は、様々な用途に用いられることが考えられる。例えば、当該判定に基づき正常と判定された箇所は、次回の検査を省略するとしてもよい。また、当該判定に基づき異常と判定された場合は、出力部４が画像、音などによりアラートを出力してもよい。この場合、データ処理装置は、状態判定装置でもあり、異常検知装置でもあると言える。
【００８１】
また、測定データは監視対象の稼働中も取得されるため、測定の度に測定データをリアルタイムに取得して即座に監視対象の状態を判定すれば、リアルタイムに異常を検知することができる。
【００８２】
状態判定条件算出部３６は、状態判定を行うための条件である状態判定条件を算出する。状態判定条件は、状態判定条件を算出するための学習モデルを用いて算出される。当該モデルを状態判定条件算出用学習モデルと記載する。状態判定条件算出用学習モデルは、ユーザなどから入力された状態判定の評価（正解）を学習していくことにより、更新される。これにより、状態判定条件の精度が向上される。学習方法は、除外条件算出部３２が除外条件を算出する場合と同じく、公知の手法を用いてよい。先の状態判定に対する評価は、入力部５を介して取得される。
【００８３】
図１４は、状態判定に対する評価の入力を説明する図である。図１４に示されたＧＵＩは、出力部４により出力された状態判定に対する評価を受け付けるためのインタフェースである。期間および動作モードごとに、逸脱率とサンプル数が示されている。図１４の例では、「検査省力化できる」と「検査省力化できない」の２種類のボタンがあり、チェックボックスにチェックをいれた箇所の検査を省略してよかったかどうかを当該ボタンで回答する。
【００８４】
灰色を帯びた箇所は、逸脱率またはサンプル数が正常と認定されなかったこと示す。図１４の例では、期間１の動作モード１においては逸脱率が高く、期間４の動作モード３においてはサンプル数が少ない。そのため、これらの２つの箇所で省略化できないと判断されると考えられる。
【００８５】
図１５は、状態判定の正解の履歴の一例を示す図である。なお、図１５に示された以外の項目が正解に含まれていてもよい。このような正解の履歴を記憶部２に蓄えておくことが想定される。そして、正解の履歴を学習データとして用いて、精製された指標データを分類する分類問題として機械学習が行われることにより、状態判定条件が算出される。機械学習は公知の手法を用いてよい。なお、動作モードごとに学習が行われ、動作モードごとに状態判定条件が算出されてもよい。
【００８６】
このようにして、状態判定条件は、状態判定部により判定された監視対象の状態と、当該状態の正当性に係るデータに基づき学習を繰り返すことにより、状態判定条件算出用学習モデルを更新する。更新された状態判定条件算出用学習モデルから状態判定条件が算出されることにより、状態判定条件の精度が高まる。なお、状態判定条件が入力部５を介してユーザから与えられる場合には、状態判定条件算出部３６は省略されてもよい。
【００８７】
状態判定部３７は、状態判定条件に基づき、逸脱判定部３４の判定結果から監視対象の状態を判定する。なお、監視対象の状態は、正常および異常の２種類に分類されてもよいし、基準値からの乖離具合などに基づいて、３種類以上に分類されてもよい。
【００８８】
また、状態判定部３７は、判定された監視対象の状態に基づき、監視対象に対する検査の要否を決定してもよい。例えば、状態が正常と判定されたときは、状態判定部３７は所定の検査項目を省略してもよいと判定してもよい。また、例えば、逸脱率が５％以上かつ１０％未満のときは、状態判定部３７が監視対象の状態を注意と判定し、第１の検査項目に対する検査は省略可能だが、第２の検査項目に対する検査は省略不可と判定してもよい。
【００８９】
また、集計部３５により集計されたサンプル数が閾値を下回っている場合は、状態判定部３７は、状態判定を行わない、または判定結果に信頼性が低いなどの警告を付け加えてもよい。例えば、図１１の例のように、サンプル数が条件を満たしていない場合は、状態を正確に判定できないとし、検査は省略不可と判定してもよい。なお、動作モードごとに状態判定を行ってもよい。動作モードごとに対応する検査項目がある場合、図１１の例では、動作モード１および２に係る検査項目は省略可能だが、動作モード３に係る検査項目は省略不可としてもよい。
【００９０】
状態判定部３７の状態判定結果は、出力部４により出力される。出力される情報には、監視対象の状態、検査省略の可否、検査省略の可否の理由、省略可能な検査項目などが出力されることが想定される。例えば、出力部４により、逸脱率が閾値よりも高く、期間４における動作モード３のサンプル数が不足しているため、検査は省略できないとするメッセージが、データ処理装置に接続されたモニタに表示されてもよい。
【００９１】
次に、状態判定の流れについて説明する。図１６は、状態判定のフローチャートの一例を示す図である。本フローは、図６に示された全体処理のＳ１０５の後に行われることを想定する。
【００９２】
状態判定部３７が、状態判定条件に基づき、指標データから状態を判定する（Ｓ３０１）。判定結果は、これまでの実施形態の処理結果とともに出力されてもよいし、個別に出力されてもよい。そして、出力部４が正解入力用のＧＵＩを出力する（Ｓ３０２）。ユーザが正解入力用のＧＵＩを操作することにより、入力部５が状態判定の正解を受け付ける（Ｓ３０３）。そして、状態判定条件算出部３６が、指標データと正解履歴とに基づき、状態判定条件を更新し（Ｓ３０４）、本フローは終了する。これにより、次回の処理にて、更新された状態判定条件が用いられ、状態判定の精度が向上する。
【００９３】
以上のように、本実施形態のデータ処理装置は、指標データに基づき、監視対象の状態の判定も行う。これにより、監視対象の状態、検査の省略化といった判定を自動化することができる。また、状態判定条件も学習により、自動で作成することができる。
【００９４】
また、上記に説明した実施形態における各処理は、専用の回路により実現してもよいし、ソフトウェア（プログラム）を用いて実現してもよい。ソフトウェア（プログラム）を用いる場合は、上記に説明した実施形態は、例えば、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用い、コンピュータ装置に搭載された中央処理装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等のプロセッサにプログラムを実行させることにより、実現することが可能である。
【００９５】
図１７は、本発明の一実施形態におけるハードウェア構成の一例を示すブロック図である。データ処理装置は、プロセッサ６１と、主記憶装置６２と、補助記憶装置６３と、デバイスインタフェース６４と、ネットワークインタフェース６５と、を備え、これらがバス６６を介して接続されたコンピュータ装置６として実現できる。また、データ処理装置は、さらに入力装置６７と、出力装置６８とを備えていてもよい。
【００９６】
本実施形態におけるデータ処理装置は、各装置で実行されるプログラムをコンピュータ装置６に予めインストールすることで実現してもよいし、プログラムをＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して配布して、コンピュータ装置６に適宜インストールすることで実現してもよい。
【００９７】
なお、図１７では、コンピュータ装置は、各構成要素を１つ備えているが、同じ構成要素を複数備えていてもよい。また、図１７では、１台のコンピュータ装置が示されているが、ソフトウェアが複数のコンピュータ装置にインストールされてもよい。当該複数のコンピュータ装置それぞれがソフトウェアの異なる一部の処理を実行することにより、処理結果を生成してもよい。つまり、データ処理装置がシステムとして構成されていてもよい。
【００９８】
プロセッサ６１は、コンピュータの制御装置および演算装置を含む電子回路である。プロセッサ６１は、コンピュータ装置６の内部構成の各装置などから入力されたデータやプログラムに基づいて演算処理を行い、演算結果や制御信号を各装置等に出力する。具体的には、プロセッサ６１は、コンピュータ装置６のＯＳ（オペレーティングシステム）や、アプリケーションなどを実行し、コンピュータ装置６を構成する各装置を制御する。
【００９９】
プロセッサ６１は、上記の処理を行うことができれば特に限られるものではない。プロセッサ６１は、例えば、汎用目的プロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、コントローラ、マイクロコントローラ、状態マシンなどでもよい。また、プロセッサ６１は、特定用途向け集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラム可能論理回路（ＰＬＤ）に組み込まれていてもよい。また、プロセッサ６１は、複数の処理装置から構成されていてもよい。例えば、ＤＳＰおよびマイクロプロセッサの組み合わせでもよいし、ＤＳＰコアと協働する１つ以上のマイクロプロセッサでもよい。
【０１００】
主記憶装置６２は、プロセッサ６１が実行する命令および各種データ等を記憶する記憶装置であり、主記憶装置６２に記憶された情報がプロセッサ６１により直接読み出される。補助記憶装置６３は、主記憶装置６２以外の記憶装置である。なお、記憶装置は、電子情報を格納可能な任意の電子部品を意味するものとする。主記憶装置６２として、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ等の一時的な情報の保存に用いられる揮発性メモリが主に用いられるが、本発明の実施形態において、主記憶装置６２がこれらの揮発性メモリに限られるわけではない。主記憶装置６２および補助記憶装置６３として用いられる記憶装置は、揮発性メモリでもよいし、不揮発性メモリでもよい。不揮発性メモリは、プログラム可能読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能ＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）、フラッシュメモリ、ＭＲＡＭ等がある。また、補助記憶装置６３として磁気または光学のデータストレージが用いられてもよい。データストレージとしては、ハードディスク等の磁気ディスク、ＤＶＤ等の光ディスク、ＵＳＢ等のフラッシュメモリ、および磁気テープなどが用いられてもよい。
【０１０１】
なお、プロセッサ６１が主記憶装置６２または補助記憶装置６３に対して、直接または間接的に、情報を読み出しまたは書き込みまたはこれらの両方を行うならば、記憶装置はプロセッサと電気的に通信すると言うことができる。なお、主記憶装置６２は、プロセッサに統合されていてもよい。この場合も、主記憶装置６２は、プロセッサと電気的に通信していると言うことができる。
【０１０２】
ネットワークインタフェース６４は、無線または有線により、通信ネットワークに接続するためのインタフェースである。ネットワークインタフェース６４は、既存の通信規格に適合したものを用いればよい。ネットワークインタフェース６４により、通信ネットワーク７を介して通信接続された外部装置８に出力結果などが送信されてもよい。
【０１０３】
デバイスインタフェース６５は、出力結果などを記録する外部装置８と接続するＵＳＢなどのインタフェースである。外部装置８は、外部記憶媒体でもよいし、データベースなどのストレージでもよい。外部記憶媒体は、ＨＤＤ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒ、ＳＡＮ（Ｓｔｏｒａｇｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）等の任意の記録媒体でよい。あるいは、外部装置８は出力装置でもよい。例えば、画像を表示するための表示装置でもよいし、音声などを出力する装置などでもよい。例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）、ＰＤＰ（Ｐｌａｓｍａ  Ｄｉｓｐｌｙ  Ｐａｎｅｌ）、スピーカなどがあるが、これらに限られるものではない。
【０１０４】
また、コンピュータ装置６の一部または全部、つまりデータ処理装置の一部または全部は、プロセッサ６１などを実装している半導体集積回路などの専用の電子回路（すなわちハードウェア）にて構成されてもよい。専用のハードウェアは、ＲＡＭ、ＲＯＭなどの記憶装置との組み合わせで構成されてもよい。
【０１０５】
なお、図１７では、１台のコンピュータ装置が示されているが、ソフトウェアが複数のコンピュータ装置にインストールされてもよい。当該複数のコンピュータ装置それぞれがソフトウェアの異なる一部の処理を実行することにより、処理結果を生成してもよい。
【０１０６】
上記に、本発明の一実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、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。
【符号の説明】
【０１０７】
１  測定データ取得部
２  記憶部
３  データ処理部
３１  指標算出部
３２  除外条件算出部
３３  除外部（精製部）
３４  逸脱判定部
３５  集計部
３６  状態判定条件算出部
３７  状態判定部
４  出力部
５  入力部
６  コンピュータ装置
６１  プロセッサ
６２  主記憶装置
６３  補助記憶装置
６４  ネットワークインタフェース
６５  デバイスインタフェース
６６  バス
７  通信ネットワーク
８  外部装置
【図１】
2019021056.tif 000003
【図２】
2019021056.tif 000004
【図３】
2019021056.tif 000005
【図４】
2019021056.tif 000006
【図５】
2019021056.tif 000007
【図６】
2019021056.tif 000008
【図７】
2019021056.tif 000009
【図８】
2019021056.tif 000010
【図９】
2019021056.tif 000011
【図１０】
2019021056.tif 000012
【図１１】
2019021056.tif 000013
【図１２】
2019021056.tif 000014
【図１３】
2019021056.tif 000015
【図１４】
2019021056.tif 000016
【図１５】
2019021056.tif 000017
【図１６】
2019021056.tif 000018
【図１７】
2019021056.tif 000019