(57)【要約】【課題】システムに適用される機器単体の故障をシステムへの影響を及ぼすことなく予測する。【解決手段】実施形態によれば、故障予測装置は、故障予測対象のシステムの各部の稼働状態を示すシステム状態と、この状態におけるシステム各部の挙動情報とを収集する第１の収集手段と、収集したシステム状態と挙動情報に基づいて、システムの状態に応じた挙動情報のモデルとしての動作予測モデルを生成する生成手段と、故障予測対象のシステムの稼働中に、システムの状態と、この状態におけるシステム各部の挙動情報とを収集する第２の収集手段と、第２の収集手段による収集結果と生成した動作予測モデルとに基づいて、稼働中のシステムの状態における挙動情報が、動作予測モデルにおける同じシステム状態における挙動情報と異なるか否かを判定することでシステムの故障予測を行なう故障予測手段とをもつ。【選択図】図２
2015018505.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
故障予測対象のシステムの各部の稼働状態を示すシステム状態と、この状態におけるシステム各部の挙動情報とを収集する第１の収集手段と、
前記収集したシステム状態と挙動情報に基づいて、システムの状態に応じた挙動情報のモデルとしての動作予測モデルを生成する生成手段と、
故障予測対象のシステムの稼働中に、システムの状態と、この状態におけるシステム各部の挙動情報とを収集する第２の収集手段と、
前記第２の収集手段による収集結果と前記生成した動作予測モデルとに基づいて、前記稼働中のシステムの状態における挙動情報が、前記動作予測モデルにおける同じシステム状態における挙動情報と異なるか否かを判定することで前記システムの故障予測を行なう故障予測手段と
を備えたことを特徴とする故障予測装置。
【請求項２】
前記第１の収集手段は、
故障予測対象のシステムの各部の第１の状態から第２の状態への状態遷移と、この状態におけるシステム各部の挙動情報を収集し、
前記生成手段は、
前記収集した状態遷移と挙動情報に基づいて、システムの状態遷移に応じた挙動情報のモデルとしての動作予測モデルを生成し、
前記第２の収集手段は、
故障予測対象のシステムの稼働中に、システムの状態遷移と、この状態遷移におけるシステム各部の挙動情報とを収集し、
前記故障予測手段は、
前記第２の収集手段による収集結果と前記生成した動作予測モデルとに基づいて、前記稼働中のシステムの状態遷移における挙動情報が、前記動作予測モデルにおける同じ状態遷移における挙動情報と異なるか否かを判定することで前記システムの故障予測を行なう
ことを特徴とする請求項１に記載の故障予測装置。
【請求項３】
前記挙動情報は、
前記システムのＣＰＵバス状態、メモリバス状態、各種センサの検出状態の少なくとも１種類を含む
ことを特徴とする請求項１または２に記載の故障予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、故障予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
産業用コンピュータは、社会インフラシステム等といった、安定した連続稼動を要求されるシステムに適用されている。このようなシステムは、冗長化等の手段によりシステム内の機器単体の故障によるシステム全体への影響を防止するように構成されている。
【０００３】
機器単体の故障によるシステムへ全体の影響を防止する技術は、機器単体の故障を検出する技術や、故障した機器で実行していた処理を別の手段で代替する技術から成り立っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２０６１３５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、機器単体の故障を検出するためには、この機器が適用されたシステムが動作している状態においてこの機器単体としての故障を検出する必要があるので、機器単体の検証で使用されるようなテストプログラム等を使用することができない。
【０００６】
また、一般的に実装されているように、機器単体が故障状態になってから、この故障を検出しても、機器の代替までに時間を要してしまうので、システムへの影響を防ぐことが難しい。
【０００７】
本発明が解決しようとする課題は、システムに適用される機器単体の故障をシステムへの影響を及ぼすことなく予測することが可能になる故障予測装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態によれば、故障予測装置は、故障予測対象のシステムの各部の稼働状態を示すシステム状態と、この状態におけるシステム各部の挙動情報とを収集する第１の収集手段と、収集したシステム状態と挙動情報に基づいて、システムの状態に応じた挙動情報のモデルとしての動作予測モデルを生成する生成手段と、故障予測対象のシステムの稼働中に、システムの状態と、この状態におけるシステム各部の挙動情報とを収集する第２の収集手段と、第２の収集手段による収集結果と生成した動作予測モデルとに基づいて、稼働中のシステムの状態における挙動情報が、動作予測モデルにおける同じシステム状態における挙動情報と異なるか否かを判定することでシステムの故障予測を行なう故障予測手段とをもつ。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態における故障予測装置の構成例を示すブロック図。
【図２】実施形態における故障予測装置による故障予測対象システムの動作予測モデルの作成や故障予測の概要を示す図。
【図３】実施形態における動作予測モデル作成のための各種機能について説明する図。
【図４】実施形態における動作予測モデル作成のための手順の一例を示すフローチャート。
【図５】実施形態における動作予測モデルの一例を表形式で示す図。
【図６】実施形態における故障予測のための各種機能について説明する図。
【図７】実施形態における故障予測のための手順の一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、実施形態について、図面を参照して説明する。  
図１は、実施形態における故障予測装置の構成例を示すブロック図である。  
図１に示すように、故障予測装置１０は、不揮発性メモリなどの記憶装置１１、通信インタフェース１２、制御装置２０、入力装置３０、表示装置４０を備える。  
入力装置３０は、キーボードやマウスである。表示装置４０は、例えば液晶ディスプレイである。  
記憶装置１１は、状態情報記憶部１１ａ、動作予測モデル情報記憶部１１ｂを有する。
【００１１】
制御装置２０は、状態情報収集部２１、挙動情報収集部２２、動作予測モデル作成部２３、故障予測部２４、通知部２５を有する。  
通信インタフェース１２は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）などの故障予測対象システム５０と通信可能に接続される。
【００１２】
図１に示した例では、故障予測装置１０と故障予測対象システム５０とが分かれているが、これに限らず、故障予測装置１０の各種機能を例えばソフトウェアとして構成して故障予測対象システム５０に適用して、この故障予測対象システム５０内で動作させる構成としてもよい。
【００１３】
図２は、実施形態における故障予測装置による故障予測対象システムの動作予測モデルの作成や故障予測の概要を示す図である。  
故障予測装置１０は、故障予測対象システム５０の各機器の状態情報や機器単体の挙動情報に基づいて、故障予測対象システム５０の各機器の故障予測モデルとしての動作予測モデルを作成することができる。この動作予測モデルでは、故障予測対象システム５０の各機器の各種状態や状態遷移に対する正常な挙動情報が示される。
【００１４】
状態情報とは、故障予測対象システム５０の各種の稼働状態や、どのような状態遷移が発生するかを示す情報である。この情報はオペレータにより入力装置３０を用いて入力される。
【００１５】
挙動情報とは、オペレータが故障予測対象システム５０に対する操作を行った後の各機器単体の挙動を示す情報である。  
各部の挙動情報は、例えば故障予測対象システム５０の本体内の温度センサや電圧センサによる検出結果、ネットワークパケットの統計情報、ＰＣＩｅ（ＰＣＩ  Ｅｘｐｒｅｓｓ（登録商標））のようなパケットベースのシリアルバスのパケット統計情報等が該当する。
【００１６】
動作予測モデルの作成方法は、ある程度のあいまい性を許容できる手法である必要がある。この手法は、例えばベイジアンフィルタやニューラルネット等といった適応学習を行うような手法が該当する。
【００１７】
動作予測モデルの作成後、故障予測装置１０は、上記の状態情報を教師信号として、上記の挙動情報を入力した結果を動作予測モデルにフィードバックして、動作予測モデルの強化学習を行う。
【００１８】
故障予測装置１０は、故障予測対象システム５０の全ての状態や状態遷移を示す情報に対して動作予測モデルの強化学習を行い、故障予測対象システム５０の故障の正確な予測が可能となった時点で動作予測モデルの作成を完了する。
【００１９】
故障予測装置１０は、故障予測対象システム５０の故障予測時には、上記のように作成した動作予測モデルを用いて故障予測を行う。  
具体的には、故障予測装置１０は、故障予測時には、故障予測対象システム５０の状態情報や挙動情報を入力する。  
状態情報は、挙動情報収集機構により故障予測機構に通知される。この通知後のシステム各部の挙動情報は、挙動情報収集機構により収集されて故障予測機構に通知される。
【００２０】
故障予測機構は、これら収集された状態情報と挙動情報との組み合わせと動作予測モデルとを照合する。この照合により、故障予測機構は、収集された状態情報に対応する挙動情報が、動作予測モデルにおける同じ状態情報に対応する挙動情報となっていれば、この状態情報で示されるシステム状態またはシステムの状態遷移における故障の予兆があるとみなす。  
この場合、故障予測機構は、故障予測通知を故障予測対象システム５０の処理機構またはオペレータに送付する。
【００２１】
このように、機器単体の故障の予兆を検出できれば、この機器で実行していた処理を代替手段に予め切り替えておくことで、この機器単体の故障によるシステムへの影響を未然に防止することができる。
【００２２】
次に、動作予測モデル作成および故障予測のそれぞれの詳細について説明する。  
まず、動作予測モデル作成のための各種機能の詳細について説明する。  
図３は、実施形態における動作予測モデル作成のための各種機能について説明する図である。ここでは故障予測対象システム５０としてのＰＣの故障予測を行うための故障予測装置１０を実装する例を示している。ここでは、図１に示した制御装置２０内の各部の機能は、故障予測対象システム５０にモデル化機構、挙動情報収集機構、挙動情報収集ドライバなどとして実装されているとする。
【００２３】
図４は、実施形態における動作予測モデル作成のための手順の一例を示すフローチャートである。  
オペレータは、入力装置３０に対する操作により、故障予測対象システム５０のシステム状態や、どのような状態遷移が発生するかを示す情報を入力する（Ｓ１（図３中の（１）））。モデル化機構（ここでは状態情報取得部２１に対応）は、この入力された情報を取得して、記憶装置１１の状態情報記憶部１１ａに記憶する（Ｓ２）。
【００２４】
オペレータは、故障予測対象システム５０のシステムアプリケーションに対する操作を行い、Ｓ１で入力したシステム状態や状態遷移を発生させる（Ｓ３（図３中の（２）））。
【００２５】
システムアプリケーションは、Ｓ２での操作に従い、システムを動作させる（Ｓ３（図３中の（３）））。
【００２６】
次に、挙動情報収集機構（挙動情報収集部２２に対応）は、システム各部の挙動情報を収集して、挙動情報収集ドライバに渡す（Ｓ４（図３中の（４）））。  
例えば、挙動情報収集機構は、ＣＰＵバス状態、メモリバス状態、各種内部センサ情報（例えば温度、電圧等）、ＰＣＩｅバスパケット統計情報、パケットの種別（メモリリクエスト、Ｉ／Ｏリクエスト、コンフィグレーションリクエスト、コンプリッションリクエスト、メッセージ）、パケットの数、リトライ回数等を収集する。  
上記のようにバスパケット統計情報を収集するのは、パケットをそのまま保存するのは困難であるためである。
【００２７】
モデル化機構（ここでは動作予測モデル作成部２３に対応）は挙動情報収集ドライバからのより挙動情報を収集する（Ｓ５（図３中の（５）））。  
モデル化機構は、Ｓ１で入力された状態情報と、Ｓ５５で収集した挙動情報とに基づいて、状態情報の各状態や状態遷移に対する正しい挙動を示す動作予測モデルを作成して（Ｓ６）、この作成した動作予測モデルを記憶装置１１の動作予測モデル情報記憶部１１ｂに格納する（Ｓ７）。  
図５は、実施形態における動作予測モデルの一例を表形式で示す図である。  
次に、動作予測モデル作成後の、故障予測のための各種機能の詳細について説明する。図６は、実施形態における動作予測モデル作成のための各種機能について説明する図である。ここでは故障予測対象システム５０としてのＰＣの故障予測を行うための故障予測装置１０を実装する例を示している。ここでは、図１に示した制御装置２０内の各部の機能は、故障予測対象システム５０に故障予測機構、挙動情報収集機構、挙動情報収集ドライバなどとして実装されているとする。
【００２８】
図７は、実施形態における故障予測のための手順の一例を示すフローチャートである。オペレータは、入力装置３０に対する操作により、故障予測対象システム５０のシステムアプリケーションを動作させるための操作を行う（Ｓ１１（図６中の（７）））。
【００２９】
システムアプリケーションは、Ｓ１１の操作により発生したシステム状態や状態遷移を示す状態情報を故障予測機構（ここでは故障予測部２４に対応）に通知する（Ｓ１２（図６中の（８）））。  
システムアプリケーションはＳ１１での操作に従い、システムを動作させる（Ｓ１３（図６中の（９）））。
【００３０】
挙動情報収集機構（挙動情報収集部２２に対応）は、システム各部の挙動情報を収集して、挙動情報収集ドライバに渡す（Ｓ１４（図６中の（１０）））。収集する情報の種類は動作予測モデル作成時と同じである。
【００３１】
故障予測機構（ここでは故障予測部２４に対応）は、挙動情報収集ドライバからの挙動情報を収集する（Ｓ１５（図６中の（１１）））。  
故障予測機構（ここでは故障予測部２４に対応）は、動作予測モデル情報記憶部１１ｂに記憶された動作予測モデルを読み出す。この故障予測機構は、この動作予測モデルと、Ｓ１２で通知された状態情報とＳ１５で収集した挙動情報とに基づいて、故障予測対象システム５０の故障予測を行う（Ｓ１７（図６中の（１２）））。
【００３２】
故障予測対象システム５０に故障の予兆がみられる場合、つまりＳ１２で通知された状態情報に対するＳ１５で通知された状態情報が、動作予測モデルで示される同じ状態情報に対する挙動情報と一致していない場合、故障予測機構（ここでは、通知部２５に対応）は、システムアプリケーションまたはオペレータに、この状態情報にかかる故障の予兆を示す故障予測結果の通知を行う（Ｓ１８（図６中の（１３）））。
【００３３】
以上のように、実施形態における故障予測装置は、故障予測対象システムが動作している状態における各部分の挙動情報をモデル化し、このモデルとシステムの動作中の挙動情報とを比較することにより故障予測を行うことができる。  
よって、故障予測対象システムがシステムとして稼働中の状態で、このシステムに対する影響を防止しつつ、システム内の機器単体の故障を予測することが可能となる。
【００３４】
また、前述した、各種内部センサの情報を収集したり、ＣＰＵバス、メモリバス、パケット統計情報を収集したりする機能は、コンピュータに一般的に搭載されている機能であるので、動作予測モデル作成に使用する挙動情報を収集するためのハードウェアの大幅な追加を必要としないので、故障予測対象システムを備える既存のシステムに対して低コストで故障予測機能を付加することができる。  
これにより、連続した稼動を求められるシステムを構成することが容易となり、システム安定性を向上させることができる。
【００３５】
発明のいくつかの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】
【００３６】
１０…故障予測装置、１１…記憶装置、１２…通信インタフェース、２０…制御装置、３０…入力装置、４０…表示装置。
【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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【図７】
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