(57)【要約】【課題】発電機、ガス・タービン、モータなどの資産、ならびに電車、ボート及び飛行機など、より大型の資産の監視を容易にして、確実に動作し続けることを保証する。【解決手段】イベントを記録するために、ｎ個の測定値ＡｎのベクトルＡがとられる。各測定値Ａｎは、ビニング・プロセスを使ってバイナリ・ベクトルＢｎに転換される。ベクトルＢｎ中の測定値は、核操作を使って変換されて、ベクトルＣｎを生じる。すべてのベクトルＣｎが連結されて、単一のベクトルＤになる。Ｐ個のビットからなるセットをもつバイナリ・ベクトルＭが作成される。日付及びベクトルＡが、データベースＺ中でベクトルＭに対して記録される。ベクトルＤは、相関行列メモリＲの中で、ベクトルＭに対して関連づけられる。イベントを再現するために、上記ステップが、すべてのベクトルＣｎを連結して単一ベクトルＤにするまで繰り返される。ベクトルＤは次いで、相関行列メモリＲにアクセスして関連づけベクトルＳを再現するのに使われ、ベクトルＳは、データベースＺに直接又は間接的に適用されて、ベクトルＳに関連づけられた前記又は各日付を復元する。【選択図】図２
2013515311.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
イベントを記録する方法であって、
ｎ個の測定値のベクトルＡをとるステップであって、Ａｎが前記測定値の１つであるステップと、
ビニング・プロセスを使って、前記測定値Ａｎそれぞれをバイナリ・ベクトルＢｎに転換するステップと、
核操作を使って、ベクトルＢｎ中の前記測定値を変換して、ベクトルＣｎを作るステップと、
前記ベクトルＣｎをすべて連結して、単一のベクトルＤにするステップと、
Ｐ個のビットからなるセットをもつバイナリ・ベクトルＭを作成するステップと、
ベクトルＭに対して日付及びベクトルＡをデータベースＺに記録するステップと、
相関行列メモリＲ内でベクトルＭに対してベクトルＤを関連づけるステップとを含む方法。
【請求項２】
イベントを再現する方法であって、
ｎ個の測定値のベクトルＡをとるステップであって、Ａｎが前記測定値の１つであるステップと、
ビニング・プロセスを使って、前記測定値Ａｎそれぞれをバイナリ・ベクトルＢｎに転換するステップと、
ベクトルＢｎ中の前記測定値を、核操作を使って変換して、ベクトルＣｎを作るステップと、
前記ベクトルＣｎすべてを連結して、単一のベクトルＤにするステップと、
ベクトルＤを使って、相関行列メモリＲにアクセスして、関連づけベクトルＳを再現するステップと、
ベクトルＳをデータベースＺに直接又は間接的に適用して、ベクトルＳに関連づけられた前記又は各日付を復元するステップとを含む方法。
【請求項３】
復元されたベクトルＡ’と入力Ａとの間の事後チェックを実施して、類似をチェックするさらなるステップであって、復元されたベクトルＡ’が、前記データベースＺ中のＴと一致するステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記閾値化ステップが、Ｌ−ｍａｘ方法、Ｗｉｌｌｓｈａｗ方法及び固定閾値方法を含むグループから選択された方法を用いる、請求項２又は３に記載の方法。
【請求項５】
データベースＺにベクトルＳを適用する前記ステップが、ベクトルＳをバイナリ・ベクトルＴに閾値化するステップと、データベースＺ内でベクトルＴをルックアップして、ベクトルＴに関連づけられた前記又は各日付を復元するステップとを含む、請求項２又は３に記載の方法。
【請求項６】
ベクトルＭに対して、日付及び時間両方がデータベースＺに記録される、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記核操作が放物型核操作である、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記測定値がトラフィック・データから導出される、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記トラフィック・データが、ループ流量示度及び／又はバス・タイミングを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記測定値が工学資産実行データから導出される、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
前記連結ステップが、すべてのベクトルＣｎを重ねて単一ベクトルＤにする、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
前記連結ステップが、すべてのベクトルＣｎを加えて単一ベクトルＤにする、請求項１から１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
測定値Ａｎそれぞれをバイナリ・ベクトルＢｎに転換する前記ステップが識別操作である、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
相関行列メモリＲ内でベクトルＤをベクトルＭに対して関連づけるのに先立って、ベクトルＤが、前記相関行列メモリＲにアクセスして、関連づけベクトルＳを再現するのに使われ、ベクトルＳが前記データベースに存在する場合、Ｓに関連づけられた前記データベース・レコードが、新たな日付及び／又は時間でアップデートされ、Ｓが存在しない場合、相関行列メモリＲ内でベクトルＭに対してＤが関連づけられる、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
相関行列メモリＲ内でベクトルＤをベクトルＭに対して関連づける前記ステップで、前記相関行列メモリＲ内で新たな列が追加される、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１６】
請求項１から１５のいずれかに記載の方法を実施するように適合された、イベントを記録し、又は再現するシステム。
【請求項１７】
イベントを記録し、又は再現する方法であって、添付の図面を参照して前述したのと実質的に同様の方法。
【請求項１８】
イベントを記録し、又は再現するシステムであって、添付の図面を参照して前述したのと実質的に同様のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、イベントの記録及び再現のための方法及びシステムに係り、特に、それに限るわけではないが、資産監視に関する。
【背景技術】
【０００２】
資産監視は、（例えば）発電機、ガス・タービン、モータ等のような資産並びに電車、ボート、及び飛行機等のような、より大型の資産を監視して、確実に動作し続けることを保証する任務（task）である。本発明の実施形態は、正しい動作を記録し、この記録を使って、不正動作を検出するのに役立ち得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、例えば、資産監視等のために使用可能な、イベントの記録及び再現のための方法及び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】
【０００４】
本発明の一実施態様は、ヨーク大学で重点的に研究された技術を利用する、相関行列メモリに基づく連想メモリ（ＣＭＭ）を使うパターン・マッチングの高速実装であるＡＵＲＡ  ＫＮＮの研究［１、２］に基づき、この研究を拡張する。ＡＵＲＡとは、大規模で複雑なデータセットにおけるパターン認識のための、ＣＭＭに基づく方法の集まりである。
【０００５】
本発明の一態様によると、イベントを記録する方法が提供され、この方法は、
ｎ個の測定値のベクトルＡをとるステップであって、Ａｎが測定値の１つであるステップと、
ビニング・プロセスを使って、測定値Ａｎそれぞれをバイナリ・ベクトルＢｎに転換するステップと、
核操作（kernel operation）を使って、ベクトルＢｎ中の測定値を変換して、ベクトルＣｎを作るステップと、
ベクトルＣｎをすべて連結して、単一のベクトルＤにするステップと、
Ｐ個のビットからなるセットをもつバイナリ・ベクトルＭを作成するステップと、
ベクトルＭに対して日付及びベクトルＡをデータベースＺに記録するステップと、
ベクトルＤを、相関行列メモリＲ内でベクトルＭに対して関連づけるステップとを含む。
【０００６】
別の態様では、本発明は、イベントを再現する方法を提供し、この方法は、
ｎ個の測定値のベクトルＡをとるステップであって、Ａｎが測定値の１つであるステップと、
ビニング・プロセスを使って、測定値Ａｎそれぞれをバイナリ・ベクトルＢｎに転換するステップと、
ベクトルＢｎ中の測定値を、核操作を使って変換して、ベクトルＣｎを作るステップと、
ベクトルＣｎすべてを連結して、単一のベクトルＤにするステップと、
ベクトルＤを使って、相関行列メモリＲにアクセスして、関連づけベクトルＳを再現するステップと、
ベクトルＳをデータベースＺに直接又は間接的に適用して、ベクトルＳに関連づけられた前記又は各日付を復元するステップとを含む。
【０００７】
このような方法は、復元されたベクトルＡ’と入力Ａとの間の事後チェックを実施して、類似をチェックするさらなるステップであって、復元されたベクトルＡ’が、データベースＺ中のＴと一致するステップを含み得る。
【０００８】
前記閾値化ステップは、Ｌ−ｍａｘ方法、Ｗｉｌｌｓｈａｗ方法、及び固定閾値方法を含むグループから選択された方法を用いることができる。
【０００９】
データベースＺにベクトルＳを適用する前記ステップは、ベクトルＳをバイナリ・ベクトルＴに閾値化するステップと、データベースＺ内でベクトルＴをルックアップして、ベクトルＴに関連づけられた前記又は各日付を復元するステップとを含み得る。
ベクトルＭに対して、日付及び時間両方がデータベースＺに記録され得る。
前記核操作は、放物型核操作でよい。
前記測定値は、トラフィック・データから導出され得る。
前記トラフィック・データは、ループ流量示度及び／又はバス・タイミングを含み得る。
前記測定値は、工学資産実行データから導出され得る。
前記連結ステップは、すべてのベクトルＣｎを重ねて単一ベクトルＤにし得る。
前記連結ステップは、すべてのベクトルＣｎを加えて単一ベクトルＤにし得る。
測定値Ａｎそれぞれをバイナリ・ベクトルＢｎに転換する前記ステップは、識別操作でよい。つまり、Ａｎに対してヌル操作が実施されて、Ｂｎが取得される。
【００１０】
相関行列メモリＲ内でベクトルＭに対してベクトルＤを関連づけるのに先立って、ベクトルＤが、相関行列メモリＲにアクセスして、関連づけベクトルＳを再現するのに使われ、ベクトルＳがデータベースに存在する場合、Ｓに関連づけられたデータベース・レコードが、新たな日付及び／又は時間でアップデートされ、Ｓが存在しない場合、相関行列メモリＲ内でベクトルＭに対してＤが関連づけられ得る。
【００１１】
相関行列メモリＲ内でベクトルＭに対してベクトルＤを関連づけるステップで、相関行列メモリＲ内で新たな列が追加され得る。
【００１２】
本発明は、前述の本発明の態様のいずれかによる方法を実施するように適合された、イベントを記録し、又は再現するシステムにも及ぶ。
【００１３】
本発明をより理解してもらうため、また、本発明の実施形態がどのように実施され得るかを示すために、ここで、添付の図面を例として参照する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】２次元の状態空間内での遷移を示すグラフである。
【図２】状態セットの、バイナリ・パターンへの転換を概略的に示す図である。
【図３】５つの状態が記憶された後のバイナリ相関行列メモリ（ＣＭＭ）を概略的に示す図である。
【図４】ビン・セットＡ、Ｂ、Ｃに関して、再現ベクトル、記憶ベクトル１及び記憶ベクトル２の間の距離を概略的に示す図である。
【図５】あるレコードを、様々な数の記憶レコードと比較するのにかかる時間を示すグラフである。
【図６】１秒間に現在の状態と比較され得る記憶レコードの近似数を示すように、図５のグラフからの外挿を受けたグラフである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明の実施例では、イベントを記録するために、ｎ個の測定値のベクトルＡがとられ、Ａｎは、測定値の１つである。測定値Ａｎはそれぞれ、ビニング・プロセスを使ってバイナリ・ベクトルＢｎに転換される。ベクトルＢｎ中の測定値は、核操作を使って変換されて、ベクトルＣｎを作る。ベクトルＣｎはすべて、連結されて単一のベクトルＤになる。Ｐビットからなるセットをもつバイナリ・ベクトルＭが作成される。ベクトルＭに対して、日付及びベクトルＡがデータベースＺに記録される。相関行列メモリＲ中で、ベクトルＭに対してベクトルＤが関連づけられる。イベントを再現するために、上述したステップが、ベクトルＣｎすべてを連結して単一ベクトルＤにする段階まで繰り返される。ベクトルＤは次いで、相関行列メモリＲにアクセスして、関連づけベクトルＳを再現するのに使われ、ベクトルＳは、データベースＺに直接又は間接的に適用されて、ベクトルＳに関連づけられた前記又は各日付を復元する。データベースＺへのベクトルＳの適用は、ベクトルＳをバイナリ・ベクトルＴに閾値化し、データベースＺ内でベクトルＴをルックアップして、ベクトルＴに関連づけられた前記又は各日付を復元することを含み得る。
【００１６】
資産監視の重要な要素は、資産における起こり得る障害を早期検出し、大きな損害が起こる前に予防的アクションをとらせることである。資産監視システムは、こうした起こり得る障害を、多数の変数の値に基づいて識別しなければならず、こうした変数は、直接センサ示度又はこうした示度から導出される算出値のいずれでもよい。発生しつつある、起こり得る障害によっては、問題が識別されるようにする様々な手がかりが、データ中にあり得る。入手可能な手がかりは、異なる３つの形の１つをとってよく、それぞれが、資産監視システムに異なる課題を与え、異なる手法を必要とする。
【００１７】
１）最も識別しやすい障害は単に、個々のパラメータの閾値化を必要とする。センサ示度又は導出値が、セットされた閾値を超えている場合は、何らかの問題が起きていることが分かる。あるいは、正常動作中に期待される値の範囲が存在してよく、この範囲内にないどの示度も、異常な活動を示し得る。
【００１８】
２）一部の障害は、期待される動作範囲を個々のパラメータが逸脱しない、複数の変数間の符合パターン又は値シフトを識別することによってのみ検出可能であり得る。ＳＤＥタスク・プラナなどの例示的ツールを含む、こうしたシナリオにおいて適用され得る多くのパターン認識技法があるが、どれも、こうした障害が以前発生したときの例示的データ又はシステムのある程度の専門知識を必要とする。
【００１９】
３）比較的検出しにくい障害カテゴリは、資産開発中に予見されておらず、以前は起きたことがなく、どの変数も正常な動作範囲を逸脱しない問題に関する。タイプ２に使われるパターン認識技法は、トレーニング・データを提供する障害の例がないので、適用することができない。したがって、このような障害を検出するために、資産監視システムは、正常な挙動の表現を記憶し、資産の活動がこの挙動を逸脱したときは警告を発しなければならない。
【００２０】
本明細書で論じる検出システムは、「ＡＵＲＡアラート」と呼ばれ、この第３のシナリオに焦点を当てるが、既知の障害を識別するのに使うこともできるようにシステムを開発することが可能であろう。ＡＵＲＡアラートには、資産が正しく働くことが分かっている長い期間から得たデータが与えられる。この期間中の定期的な時間間隔で、データ中の代表的な変数セットの値は、その時間インスタンスにおける資産の状態を表すバイナリ・パターンに転換される。このバイナリ・パターンは次いで、相関行列メモリ（ＣＭＭ、連想メモリ）に記憶される。次いで、資産操作中に、変数値のその組合せが以前見られたものであるかどうか確かめるために、資産の現在の状態を、記憶されている正常な動作挙動と比較すればよい。組合せが、以前見られたものでない場合は、個々のどの変数も正常な値の範囲を逸脱していないとしても、問題を示し得る。
【００２１】
状態遷移
どの期間においても、Ｎ個のセンサをもつ資産は、Ｎ次元空間内で、ある特定の状態にあると見なすことができる。このことは、最も簡単には、図１のグラフに示すように、２次元で示すことができる。２つのセンサからの値は、グラフ中の一意の位置を指し、こうした値は、状態空間中の点として記録され、点を結ぶ線は、資産の状態が時間とともにどのように移り変わるかを示す。学習の間、ある正常資産活動期間中に資産が訪れる、状態空間中の場所はすべて記録される。
【００２２】
再現操作の間、２つの変数の現在の値は、図１の正方形で示すように、状態空間中の点にも対応することになる。この正方形が、記憶された点の１つの上にある場合、資産は現在、正常な挙動中に以前見られたことがある状態にある。ただし、正方形が、（図１に示すように）予め記憶された状態／点のいずれの上にもない場合、システムは、以前とは異なる振舞いをしており、記憶された状態／点からの距離が増すほど、現在の状態は普通でなくなる。
【００２３】
提案する資産監視システムから、さらなる情報を取得することもできる。第一に、再現された点に近い、記憶された状態の数を調べることによって、どの程度の頻度で資産が現在の状態にあったかを明らかにすることができる。また、記憶された状態を、その時点での資産についての情報でラベルづけすることによって、資産がこの状態に最後にあったのはいつかについてのさらなる情報を取得することができる。たとえば、以前見られた障害は、エラー状態として記憶し、ラベルづけすればよく、そうすることによって、先に論じた障害検出カテゴリの第２のものに対する解決策を与える。
【００２４】
このシステムは、最も簡単には２次元で示すことができるが、ほとんどの資産監視システムは、２つより多いセンサ示度からなる値を記憶する必要がある。第３の変数が追加されると、システムの状態は、立方空間内で移り変わることになり、それを上回ると、Ｎ個の次元が、資産状態が存在するＮ次元の超矩形を作成することになる。この矩形は、比較的視覚化しにくいが、システムは全く同じように作用し、履歴資産状態の場所は、記録され、次いで、現在の状態と比較される。
【００２５】
これまでに提案した考え方は、最近傍分類法であって、理論上は、各時間間隔での各変数の未加工の値を記憶し、再現された点を、こうした値それぞれと比較することによって実施することができる。ただし、こうした個別の比較を実施した結果としての時間計算量により、システムに記憶することができる状態の数が厳しく制限される。ただし、状態をＣＭＭに記憶することによって、数百万の状態を記憶することができ、依然として比較を非常に素早く実施することができる［１］。この点が、特に重要である。
【００２６】
変数セットの、バイナリ・パターンへの転換
資産状態を記憶するために、変数値のセット（又はベクトル）、すなわちｎのＡｎが、最初にバイナリ・パターン（又はベクトル）、すなわちＢｎに転換されなければならず、Ｂｎは、ＣＭＭに挿入してよい。こうするには、ビンに割り当てられる各変数に対する、起こり得る各値と、バイナリ・パターン中でセットされる異なるビットに対応する各ビンとを伴うビニング・プロセスが必要である。このプロセスを、図２に示す。
【００２７】
各変数に求められるビンの数及びビンに値がどのように割り当てられるかは、システムの挙動に大きく影響する重要な動作パラメータである。最も簡単なビニング方法は、図２に示すように、等幅のビンを使うものであり、起こり得る値の全範囲が、利用可能なビンの間で均等に分けられる。たとえば、変数が、０〜１００の値をとることができ、１０個のビンが利用可能である場合、０と１０の間の値が第１のビンに、１０と２０の間の値が第２のビンに割り当てられ、以下同様になる。
【００２８】
均等幅ビニング・システムに伴う１つの問題は、全変数範囲が、例外的状況でのみ使われ得ることであり、各ビンは不必要に伸長し、必要とされる詳細を失わせる。たとえば、温度センサは、マシンが動作しているときは２００度と２２０度の間の値を記録することができるが、スイッチを切られると、２０度だけを記録する。したがって、温度値の全範囲に亘って均等幅ビンを使うと、値の大部分が、同じわずかのビンに割り当てられることになる。
【００２９】
この問題に対する１つの可能な解決策は、ビンを使って、比較的小さい、重要な値範囲のみをカバーし、値がこの範囲内でなくなる時間インスタンスを破棄するか、又はこうした時間インスタンスを外側ビンに置くことである。あるいは、固定頻度のビニングを用いてもよく、この場合各ビンの範囲は、偶数個の時間インスタンスが各ビンに置かれるようにスケーリングされる。こうすることにより、分布が最も密である状態空間の領域内で、ビニング・システムの感度が自動的に増す。こうすることが有利であるかどうかは、分布領域における小規模な変化であるか、それとも比較的訪問の少ないエリアにおける比較的大きな変化であるかに依存し、このことは比較的、システムの挙動変化を示す。最適なビニング戦略の選択についてのさらなる考察については、以下に見ることができる。
【００３０】
検討されなければならない別の設計問題は、資産監視システムがセットアップされたとき、変数がとり得る値の全範囲が未知である場合があることである。このような事例では、トレーニング・データを使って、ビニング範囲の上限及び下限をセットすることができるが、依然として、トレーニング中には見られなかった、再現中に遭遇される値の事例があり得る。このような出現は、他の変数状態も検討せずに、起こり得るエラーにフラグを立てるのに十分に重大であり得る。ただし、とにかく状態がＡＵＲＡアラートに提示されるべきである場合、こうした値は、最も極値のビン又は「範囲外」の値に対する変数の各端に追加される範囲外ビンどちらにも置いてよい。ＡＵＲＡ  ＫＮＮについての研究による設計では、範囲外ビンに置かれ得る値の数に対して閾値がセットされ、この閾値を超えると、ビンの値がリセットされ、メモリがトレーニングし直されることを提案している。
【００３１】
ある状態からの各変数がビンに割り当てられると、その状態を表すバイナリ・パターンは、バイナリ・パターンを連結して入力ベクトルＤを作成することによって作成され得る。各変数に対するパターン中のビットの数は、その変数に割り当てられるビンの数に等しく、各ビンと、それに対応するビットとの間には一対一の関係がある。その変数に対するパターンは、適切なビンに対応するビット・セットのみをもつことになる。隣接し合うビットは、隣接し合うビンに対応しなければならないことに留意されたい。というのは、そうすることによって、完全一致を見つけることができないときは類似一致を再現するのを助けることになるからである。変数がすべてバイナリ・パターンに転換されると、こうしたパターンを連結して、状態全体のバイナリ表現を作成することができる。
【００３２】
バイナリ・パターンの記憶
上記方法を、各時間間隔における資産状態の、バイナリ・パターンへの転換に用いると、正常な資産挙動の期間をＣＭＭに記憶することができる。一意の各バイナリ状態が、ＣＭＭの別個の列に記憶される。したがって、パターンは、ＣＭＭに追加される前に、メモリに提示され、ＮというＷｉｌｌｓｈａｗ閾値が適用される（ここで、出力を真値からバイナリ値に転換するための閾値はＮにセットされ、Ｎは、バイナリ入力パターンの「重み」、すなわち入力パターン中で１にセットされたビットの数のカウントである）。出力パターンが、正の重みをもつ場合、入力パターンは、予めメモリに追加されており、再度追加される必要はない。ただし、出力パターンがゼロの重みをもつ場合、入力パターンは、ＣＭＭの空いている次の列に記憶される。５つのパターンが提示された後のＣＭＭの例を、図３に見ることができる。こうしたパターンの２つが同一なので、４列だけがＣＭＭに追加されている。
【００３３】
再現中に、入力との最も厳密な一致が見つかった場合、事後チェック段階を使って、現在の点と記憶された点との間の距離をより正確に算出し、新規の状態についての情報を、見つかった場合はユーザに提供することができる。こうするためには、情報をデータベースＺ内に保持することによって、状態の列番号とオリジナル・データＡとの間が結合されなければならない。この結合は、現在の資産状態についての情報、入力測定値がとられた日時、又は状態に付加されている特定のラベル、たとえば「稼動中モードＡ」をユーザに提供するのにも使うことができる。トレーニング中にその状態に遭遇した頻度を記憶するのにも使うことができよう。
【００３４】
ＣＭＭの検索
履歴上正常な挙動の代表的な期間がＣＭＭに記憶されると、メモリを使って、資産の現在の状態が以前にも見られたかどうかテストすることができる。現在の状態は、トレーニング・フェーズで使われるのと同じ方法により、バイナリ・パターンに転換される。バイナリ・パターンがメモリに提示され、ＮというＷｉｌｌｓｈａｗ閾値（Ｎはパターンの重み）が適用された場合、出力パターンは、現在の資産状態が正常な資産挙動中に以前にも見られた場合にのみ１の重みをもつことになる。ただし、出力パターンがゼロの重みをもつ場合、現在の資産状態は、以前には見られたことはなく、システムは、現在の状態と以前の資産挙動との間の隔たりの度合いを評価しなければならない。
【００３５】
Ｗｉｌｌｓｈａｗ閾値をＸだけ低下させることによって、メモリ中でのマッチング・プロセスを緩和し、変数のうちＸ個以外のすべてが同じビンに属すパターンのどの発生も検索することが可能である。ただし、この類似測度は、同じビンに属さないＸ個の変数の差の程度を考慮に入れない。たとえば、再現パターンを、図４に示す２つの記憶パターンと比較すると、両方とも３つのビン（Ａ、Ｂ、Ｃ）のうち２つ（Ａ、Ｃ）と一致するが、記憶パターン２の残りの値は隣接ビンに属し、記憶パターン１の残りの値は、離れたビンに置かれている。記憶パターン２はしたがって、再現パターンにはるかに近いが、両方とも、同じＷｉｌｌｓｈａｗ閾値によって再現されることになる。
【００３６】
入力の重みづけ
現在の状態と記録された資産状態との間の隔たりをより正確に表現するために、ＣＭＭスコアを使って、ビンに、現在の値との隔たりに従って重みを印加すればよい。その変数の値が置かれるビンを表すバイナリ・パターンを生成するのではなく、値からの各ビンの隔たりを数量化する核を定義するスコアのベクトルが作成される。たとえば、ある変数に対して１０個のビンがあり、値が第３のビンに割り当てられている場合、以下に示すスコア・ベクトルを使ってよく、こうしたベクトルによって、再現値を囲む三角形の核が生成される。
３，４，５，４，３，２，１，０，０，０
【００３７】
このスコアづけシステムが上の例に適用された場合、再現ベクトルは、記憶された状態１に対して１１というスコアを戻し、記憶された状態２は、１４というスコアを戻す。したがって、スコアづけシステムはここでは、記憶された各点と再現されたベクトルとの間の実際の隔たりをより正確に反映する。
【００３８】
異なる距離近似値を与えるのに使うことができる様々な核についての詳細な考察については、［２］に見ることができる。ただし、（固定幅ビニングが使われている場合）２つの点の間のユークリッド距離に近似する、以下の式によって定義される核は、これまでの検査において、最良の結果をもたらすことが示されている。以下の式は、ビン番号
【数１】
2013515311.tif 000003
に対する値を与え、その変数の値は、ビン
【数２】
2013515311.tif 000004
に割り当てられており、ｍａｘ（ｎ）は、どの変数に対してもビンの最大数であり、
【数３】
2013515311.tif 000005
は、この変数に対するビンの数である。
【数４】
2013515311.tif 000006
【００３９】
この核が、１０個のビンからなるセットに適用され、どの変数に対するビンの最大数も１０であり、値が第３のビンに割り当てられた場合、以下のスコア・ベクトルが使われる。
２１，２４，２５，２４，２１，１６，９，０，０，０
【００４０】
バイナリ・ベクトルではなく、選ばれた核から算出されたスコア・ベクトルが、ＣＭＭに提示され、出力パターンを生成するための新たな閾値が要求される。完全一致のみを戻すために、Ｎ＊ＳというＷｉｌｌｓｈａｗ閾値を使ってよく、Ｎは変数の数であり、Ｓはある変数に対する最大スコアである。この閾値は次いで、値の一部が正しいビンに割り当てられずに近くのビンに割り当てられる一致を認めるために、わずかに減少してよい。代替戦略は、１というＬ−ｍａｘ閾値を使って、現在のマシン状態と最もよく一致する記憶された状態を見つけるものである。次いで、最も厳密に一致する列に関連づけられたスコアを使って、現在の状態が、以前に見られたものとどの程度異なるか判定して、資産に関して起こり得る問題の深刻さを測ることができ、スコアが低いほど、ユーザに送信されるアラート・レベルは大きくなる。
【００４１】
現在のシステムにおいて、０と１の間の閾値（Ｔ）が、評価段階中に算出され、Ｔ＊Ｍ（Ｍは最大可能スコア）というＷｉｌｌｓｈａｗ閾値が適用されるときに戻される状態がない場合、状態は新規として等級づけられる。新規性が検出されると、１というＬ−ｍａｘ閾値が適用されて（Ｌ−ｍａｘは、実数値出力ベクトル中でＬ個の最高値を選択し、こうした値は１に、残りはゼロにセットされる）、メモリに記憶されている、最も厳密に一致する状態を見つけ、こうした状態は、事後チェック段階に渡される。
【００４２】
事後チェック
最も厳密に一致する状態からのオリジナル・データが、再現された状態と比較される事後チェックのシステムを追加することによって、システムは、点の間の距離をより正確に算出し、差の性質及び程度に関する、より情報の多い出力をユーザに与えることが可能である。現在、新規性が検出される度に、ＡＵＲＡアラートが、見つかった最も近いスコア、達成することができた最大スコア、再現された状態及び最も厳密な一致のビニング構成、ならびに異なることが分かった変数を報告する。最も厳密に一致する状態とは異なる変数には次いで、グラフィカル表示（たとえばＣｙｂｕｌａのＳＤＥ製品）においてフラグを立てて、検出された新規性を視覚的に表現すればよい。
【００４３】
各列番号と未加工データとの間のつながりが与えられる場合、ＡＵＲＡアラートをフィルタとして使って、多数の記憶された状態を、より管理可能な量のより厳密な一致に削減することができる［２］。Ｌ−ｍａｘ閾値は、Ｘまで増大され、システムは、最も近いＸ個の一致パターンを特定し、こうしたパターンは次いで、最も厳密な一致をより正確に特定するために、より計算コストが高い検索アルゴリズムを使って検索することができる。
【００４４】
最適化
ＡＵＲＡアラートは、システムの挙動を制御するように調整され得るいくつかの調整可能パラメータを含む。こうしたパラメータは、資産監視システムのセットアップを簡単にするために、資産についての専門知識によって決めても、データに基づいて自動的にセットされても、データに関わらず固定値にセットされてもよい。値は、パラメータ掃引又は遺伝的アルゴリズムを実施するための評価データセットを使って、自動的にセットアップすることができる。
【００４５】
・変数セレクション：システムによって監視される変数。このセレクションは、パラメータの中で最も直観的なものであり、おそらくエンド・ユーザによってかなり効果的に決めることができる。
【００４６】
・閾値：ある状態が新規と見なされるべきでない場合、その状態に対する最高スコアが超えなければならない最大スコアの割合。この値は現在、評価段階中に自動的にセットされる。
【００４７】
・ビンの数：１０、２ｌｏｇＮ及び１４９を含む、ビンの最適数に対する様々な提案及び調査については、［１］に見ることができる。
【００４８】
・ビン開始点及び終了点：こうした点は、トレーニング・データ中で発見された最低値及び最高値でよい。特に、ユーザが、動作していたときにシステムを監視したいだけである場合は、専門知識を使って、こうした値をより適切な値に調整してもよい。というのは、非動作値は、資産が稼動中のときに見つけられるものとは大きく異なり得るからである。
【００４９】
・固定幅又は固定密度ビニング：こうしたシステムには、利点も欠点もある。より信頼できる実施を実現することが分かっているので、固定幅ビニングが現在使われている。
【００５０】
・核：放物型、三角形及び矩形の核が試され、実装されており、［２］でも論じられている。状態の間のユークリッド距離を近似する放物型の核が、現在使われている。
【００５１】
スケーラビリティ
ＡＵＲＡ  ＫＮＮ、すなわち基底パターン認識方法（ｋ最近傍、すなわちｋ−ＮＮ）のＣＭＭ実装は、従来の方法よりスケーラブルであることが示されている。ただし、リアル・タイムの資産監視に有用であるためには、各資産状態のための再現プロセスが、妥当な期間内に完了されなければならない。理想的には、資産状態を毎分検索するべきであった場合、検索は、６０秒以内に完了されて、次の検索を始めさせるべきである。
【００５２】
Ｈｏｄｇｅ及びＡｕｓｔｉｎによる論文［１］は、記憶された点の数が増大され、さらに増大されたときに実行時間がどのように増すかについての予測を示すように傾向が外挿されると、ＡＵＲＡ  ＫＮＮアルゴリズムの実行時間がどのような影響を受けるかを示す。ＡＵＲＡ  ＫＮＮが、従来の方法よりはるかに効率的であっても、［１］に見られる予測される増加は、Ｏ（ｎ＾２）に近いことが依然として示されている。ただし、［１］で記録される時間は、すべての状態が、他のすべての状態と比較されなければならないことを想定しており、ＡＵＲＡアラートで重要なのは、１回の再現の時間のみである。
【００５３】
未加工データをとり、実行時間をデータ点の数で除算した場合、あるデータ点を再現するのに必要とされる時間の近似が得られ、こうした点がプロットされると、図５、６に示すように、近線形関係が見られる。この線を外挿することによって、ＡＵＲＡアラートは、１分間に、ある状態を、１億８千万の他の状態と比較し得ると推定することができる。これは、毎分１つの資産の状態を３４２年間記憶することと等価である。図５は、元々の５つのデータ点に対する再現時間を示し、図６は、１秒間に何個のレコードが検索され得るかを示すように、これに外挿したものを示す。
【００５４】
これは、非常に概略的な推定であることに留意されたい。というのは、変数及びビン数は、アプリケーションによって変わり、処理速度は、時間により増すからである。ただし、複数の資産からの長期間に渡るデータが、毎分１点の分解能でＣＭＭに記憶されたとしても、処理時間は問題にならないことを提案するものである。
【００５５】
実装
例示し上述した方法は通常、方法ステップを実施するようにプログラムされたコンピュータ、又は方法ステップを実施するように特に組み立てられたプロセッサによって実装されるシステムによって実施され得る。このような方法の技術的効果及び利点は、正しい動作を記録し、資産の不正動作を検出して、資産が確実に動作し続けることを保証することを含む。
【００５６】
本発明の実施形態は、工学資産の監視実行ならびにループ流量示度及びバス・タイミングを含むトラフィック・データの監視という利点をもって利用され得る。
【００５７】
参考文献
[1] Victoria J. Hodge & Jim Austin. A Binary Neural k-Nearest Neighbour Technique. Knowledge and Information Systems, 8(3): pp. 276-292, Springer-Verlag London Ltd, 2005
[2] Michael Weeks, Vicky Hodge, Simon O'Keefe, Jim Austin & Ken Lees. Improved AURA k-Nearest Neighbor Approach. In, Proceedings of IWANN-2003, International Work-conference on Artificial and Natural Neural Networks, Mahon, Menorca, Balearic Islands, Spain. June 3-6, 2003. Lecture Notes in Computer Science (LNCS) 2687, Springer Verlag, Berlin.
【００５８】
読者の注目は、本出願に関連して識別されたあらゆる優先権書類ならびに本出願と関連して、本明細書と同時及び先行して出願され、本明細書とともに公開されているあらゆる論文及び書類に向けられ、すべてのこのような論文及び書類の内容は、参照によって本明細書に組み込まれている。
【００５９】
本明細書に開示した特徴はすべて（どの添付の請求項、要約書及び図面も含む）、ならびに／又は開示したあらゆる方法もしくはプロセスのステップはすべて、このような特徴及び／又はステップの少なくとも一部が相互に排他的である組合せを除く、どの組合せでも組み合わせることができる。
【００６０】
本明細書に開示した各特徴（どの添付の請求項、要約書及び図面も含む）は、別段の記載のない限り、同じ、等価又は同様の目的に役立つ代替特徴で置き換えることができる。したがって、別段の記載のない限り、開示した各特徴は、一般的な一連の等価又は同様の特徴の一例に過ぎない。
【００６１】
本発明は、上記実施形態（複数可）の詳細に限定されない。本発明は、本明細書に開示した特徴（どの添付の請求項、要約書及び図面も含む）のどの新規のもの、又はどの新規の組合せにも、開示したどの方法又はプロセスのステップのどの新規のもの、又はどの新規の組合せにも及ぶ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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