(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある装置から作用を受けるシステムに関して観測された観測情報と、前記システムの状態に関するモデルを用いて予測された予測情報とが適合している程度を算出する程度計算手段と、
前記程度が所定の算出条件を満たしている場合における、前記ある装置が指示された操作量と、前記モデルに基づき前記操作量に関して予測された予測操作量との差異を算出する差異計算手段と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記差異が所定の判定条件を満たしている場合に、前記ある装置に異常が生じていると判定する異常検知手段
をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記差異の大小に応じて、前記ある装置の前記操作量を制御する制御ゲインを算出するシステム変更手段
をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記システム変更手段は、前記差異が増大するにつれ前記操作量が減少するという所定の関係性に従い、前記差異に関する前記制御ゲインを算出する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記システム変更手段は、時間が経過するにつれ前記差異が増大する場合に、前記時間の経過に従い前記操作量を減らすことを表す前記制御ゲインを算出する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記モデルに従い前記システムの状態を予測することによって前記予測情報を作成するデータ同化処理手段
をさらに備える請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記所定の判定条件は、前記差異が所定の閾値以上であるという条件である
請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記異常検知手段は、複数のタイミングに関して算出される前記差異に基づき、前記差異が前記所定の判定条件を満たすタイミングを算出する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項９】
計算処理装置によって、
ある装置から作用を受けるシステムに関して観測された観測情報と、前記システムの状態に関するモデルを用いて予測された予測情報とが適合している程度を算出し、前記程度が所定の算出条件を満たしている場合における、前記ある装置が指示された操作量と、前記モデルに基づき前記操作量に関して予測された予測操作量との差異を算出する情報処理方法。
【請求項１０】
ある装置から作用を受けるシステムに関して観測された観測情報と、前記システムの状態に関するモデルを用いて予測された予測情報とが適合している程度を算出する程度計算機能と、
前記程度が所定の算出条件を満たしている場合における、前記ある装置が指示された操作量と、前記モデルに基づき前記操作量に関して予測された予測操作量との差異を算出する差異計算機能と
をコンピュータに実現させる情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、たとえば、システムにおける装置に生じる異常を検知する情報処理装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
営農、工場等のシステムは、アクチュエータ（Ａｃｔｕａｔｏｒ）と、センサーと、コントローラとを有する。コントローラには、該システムを観測しているセンサーによって観測された観測情報が入力され、コントローラは、入力された該観測情報に基づきアクチュエータを制御する制御信号を作成し、作成した制御信号をアクチュエータに送信する。アクチュエータは、コントローラが送信した該制御信号を受信し、受信した制御信号に応じた作動（アクチュエーション）をシステムに対して実行する。該制御信号は、たとえば、電子的な信号、または、物理的な信号である。システムにおいては、アクチュエータが実行した作動によって変化が生じる。該センサーは、該システムに生じた変化を観測し、観測した結果を表す観測信号をコントローラに送信する。【０００３】
上述したようなシステムにおけるアクチュエータに生じる異常を検知する装置として、たとえば、特許文献１、または、特許文献２に示された装置がある。【０００４】
特許文献１に開示された装置は、供給された電力を物理運動量に変換するアクチュエータに生じた異常を検知する。該装置は、アクチュエータに供給される電流が定常状態から過渡的な状態に遷移した場合における該電流を監視し、該電流が所定の閾値を超えたことを検知した場合に、該アクチュエータに異常が生じていると判定する。該装置がアクチュエータ自身である場合に、アクチュエータは、上述したような処理を実行することによって、自装置に生じる異常を検出する。【０００５】
特許文献２に開示された装置は、電子制御装置からアクチュエータに送信された制御信号と、該制御信号に従いアクチュエータが処理を実行した場合に該アクチュエータに生じた作動状態を表す作動状態信号とを比較し、比較した結果に基づき、該アクチュエータに生じた異常を検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−０６３３０５号公報
【特許文献２】特公平４−０６３４０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
アクチュエータは、正常な状態である場合に、入力された制御信号に応じたアクチュエーションをシステムに対して実行する。しかし、アクチュエータは、異常な状態である場合に、該制御信号に応じたアクチュエーションを実行するとは限らず、異常なアクチュエーションを実行してしまうこともある。このように、該アクチュエータが故障に至る前兆として、異常なアクチュエーションが生じるケースが散見されるような不安定な状態が生じることもある。【０００８】
しかし、特許文献１、または、特許文献２に開示された装置は、アクチュエータが故障する前兆として生じる不安定な状態を検知することができない。この理由は、特許文献１または特許文献２に開示された装置が、アクチュエータに関して、１つのタイミングにて生じた事象に基づき該アクチュエータに異常が生じたことを検知するからである。【０００９】
そこで、本発明の目的の１つは、装置に生じる異常を早期に検知する基である情報を提供する情報処理装置等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の１つの態様として、情報処理装置は、
ある装置から作用を受けるシステムに関して観測された観測情報と、前記システムの状態に関するモデルを用いて予測された予測情報とが適合している程度を算出する程度計算手段と、
前記程度が所定の算出条件を満たしている場合における、前記ある装置が指示された操作量と、前記モデルに基づき前記操作量に関して予測された予測操作量との差異を算出する差異計算手段と
を備える。【００１１】
また、本発明の他の態様として、情報処理方法は、
計算処理装置によって、
ある装置から作用を受けるシステムに関して観測された観測情報と、前記システムの状態に関するモデルを用いて予測された予測情報とが適合している程度を算出し、前記程度が所定の算出条件を満たしている場合における、前記ある装置が指示された操作量と、前記モデルに基づき前記操作量に関して予測された予測操作量との差異を算出する。【００１２】
また、本発明の他の態様として、情報処理プログラムは、
ある装置から作用を受けるシステムに関して観測された観測情報と、前記システムの状態に関するモデルを用いて予測された予測情報とが適合している程度を算出する程度計算機能と、
前記程度が所定の算出条件を満たしている場合における、前記ある装置が指示された操作量と、前記モデルに基づき前記操作量に関して予測された予測操作量との差異を算出する差異計算機能と
をコンピュータに実現させる。【００１３】
さらに、同目的は、係るプログラムを記録するコンピュータが読み取り可能な記録媒体によっても実現される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明に係る情報処理装置等によれば、装置に生じる異常を早期に検知する基である情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る異常検知装置が有する構成を示すブロック図である。
【図２】異常検知装置が出力した結果に基づき制御を行う制御システムの一例である制御システムが有する構成を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態に係る異常検知装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】本発明の第２の実施形態に係る制御情報作成装置が有する構成を示すブロック図である。
【図５】第２の実施形態に係る制御情報作成装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】本発明の第３の実施形態に係る情報処理装置が有する構成を示すブロック図である。
【図７】第３の実施形態に係る情報処理装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】本発明の各実施形態に係る情報処理装置を実現可能な計算処理装置のハードウェア構成例を概略的に示すブロック図である。
【図９】データ同化における処理を概念的に表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
まず、本願発明の理解を容易にするため、技術的な用語について説明する。
【００１７】
変数、または、パラメタは、記憶装置（記憶部）における、ある記憶領域を表すとする。変数にデータを設定する処理（または、パラメタに値を設定する処理）は、該変数（または、該パラメタ）が表す記憶領域にデータを格納する処理を表す。また、変数（パラメタ）に関する値を、「変数（パラメタ）の値」、または、「変数（パラメタ）値」とも表す。パラメタの値は、該パラメタが表す記憶領域に格納されている値を表す。説明の便宜上、パラメタの値Ａを、単に、「パラメタＡ」と表すこともある。また、以降の説明においては、「パラメタ」、及び、「変数」を、説明する対象に応じて使い分けていることもあるが、「パラメタ」、及び、「変数」は、同様な内容を表している。
【００１８】
また、確率変数（ｒａｎｄｏｍ＿ｖａｒｉａｂｌｅｓ）Ｓの値（ｖａｌｕｅ）がＣである場合に、確率変数ＵがＤである条件付き確率（ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ＿ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）Ｐを式Ａに示すように表す、
Ｐ（Ｕ＝Ｄ｜Ｓ＝Ｃ）・・・（式Ａ）。
【００１９】
また、本願においては、確率変数の値を、該確率変数の添え字を用いて表すとする。この場合には、式Ａを、式Ｂに示すように表すことができる、
Ｐ（Ｕ＝ＵＤ｜Ｓ＝ＳＣ）・・・（式Ｂ）。
【００２０】
さらに、説明の便宜上、本願においては、確率変数Ｓ、及び、確率変数Ｕを省略して表すとする。この場合には、式Ｂを、式Ｃに示すように表すことができる、
Ｐ（ＵＤ｜ＳＣ）・・・（式Ｃ）。
【００２１】
モデルは、システムの状態等に関する関係性を表す。該モデルは、たとえば、時間の推移とともに変化するシステムの状態間の関係性、または、システムに関して観測された複数種類の情報間の関係性を表す情報を表す。
【００２２】
データ同化（Ｄａｔａ＿Ａｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎ）技術は、システムに関して実際に生じる状態を、正確に予測することができる技術の一例である。該データ同化技術においては、該モデルに基づき予測される状態と、該システムに関して観測される観測情報（観測データ）とがマッチするという目的等を達成するために、不確実さを表す変数（パラメタ）が該モデルに導入される。
【００２３】
データ同化技術においては、モデルとして、たとえば、システムの状態を表す状態空間モデルが用いられる。本実施形態に係るモデルは、アクチュエータに対する入力と、該アクチュエータが該入力を処理することによって得られる状態（または、出力）との間の関係性を表す入力モデル（後述する）、及び、式１に例示されているシステムモデルのうち、少なくともいずれかを含んでいればよい。すなわち、モデルは、アクチュエータに対する入力に関する、何らかの情報との関係性を表していればよい。すなわち、モデルは、アクチュエータに対する入力を表す情報を含んでおり、入力と、ある情報との関係性を表していればよい。状態空間モデルは、たとえば、式１に例示されているシステムモデル、及び、式２に例示されている観測モデルを含んでいる。
【００２４】
ｘｔ＝ｆｔ（ｘｔ−１）＋ｖｔ・・・（式１）、
ｙｔ＝ｈｔ（ｘｔ）＋ｗｔ・・・（式２）、
ただし、ｘｔは、タイミングｔにおいて、システムの状態を表す状態情報である。状態は、複数種類の状態であってもよい。ｆｔは、タイミング（ｔ−１）における状態情報ｘｔ−１に基づき、タイミングｔにおける状態情報ｘｔを作成する場合の処理（式１においては、関数を用いて表されている）を表す。式１において、ｆｔは、タイミングが１つ先のタイミング（すなわち、タイミングｔ）における状態を作成する処理を表す。ｖｔは、システムに関して実際に観測される状態を高精度に予測する目的のために導入されるシステムノイズを表す。該システムノイズは、状態情報ｘｔ−１に、ｆｔによって示される処理を適用することによって算出される情報と、上述したような目的を達成するために算出されるべき状態との差異を補間する情報である。
【００２５】
ｙｔは、タイミングｔにおけるシステムに関する観測情報を表す。ｈｔは、状態情報ｘｔに基づき、観測情報ｙｔを予測する場合に適用する処理（式２においては、関数を用いて表されている）を表す。ｗｔは、上述したような目的を達成するために導入される観測ノイズを表す。該観測ノイズは、状態情報ｘｔに、ｈｔによって示される処理を適用することによって算出される情報と、上述したような目的を達成するために算出されるべき状態との差異を補間する情報である。
【００２６】
システムモデル（式１に例示）は、たとえば、システムの状態に関する変化を表す偏微分方程式を有限要素法等に従い離散化することによって得られる連立一次方程式、正規化差植生指数、または、水稲生育予測モデルである。正規化差植生指数、及び、水稲生育予測モデルについては、第２の実施形態にて後述する。システムモデルは、上述した例に限定されない。
【００２７】
入力モデルは、アクチュエータに対する入力と、該アクチュエータが該入力を処理することによって得られる状態（または、出力）との間の関係性を表すモデルであり、たとえば、数理的な態様を用いて表すことができる。該入力モデルは、たとえば、後述するように、アクチュエータに関するノイズを表すモデル、式７または式８を参照しながら後述するような、水圧と灌漑量との関係性を表すモデルである。
【００２８】
データ同化においては、システムモデル（式１に例示）と、入力モデル（式７または式８に例示）とを総称して「システムモデル」と呼ばれることもある。観測ノイズｗｔは、観測モデル（式２に例示）に従い算出される値（または、観測装置に由来して生じる値）と、観測情報との差異である。システムノイズｖｔは、システムモデル（式１に例示）に従い算出される値ｆ（ｘｔ−１）と、状態情報ｘｔとの差異である。
【００２９】
入力ノイズ（ｎ１等）は、アクチュエータに対する指示値（ｆ１等）と、該アクチュエータがシステムにアクチュエーションを実行することによって生じた変化量（または、その推定値）との差異を表す。入力ノイズは、観測装置以外のシステム全体の中に含まれている各種内部条件、環境条件を示すパラメタも同様に扱うことができることから、これらも含まれる。
【００３０】
モデル尤度は、システムに関して予測された予測結果と、該システムに関して観測された観測情報ｙｔとが適合している程度（または、当てはまり具合、マッチしている程度）を表す。モデル尤度は、たとえば、式３に例示されている処理に従い算出することができる。
【００３１】
Ｌ（θ）＝Σｔ＝１Ｔ  ｐ（ｙｔ｜ｘｔ｜ｔ−１，θ）・・・（式３）、
ただし、「ｘｔ｜ｔ−１」は、状態情報ｘｔ−１に対して、式１に示された処理を実行することによって、タイミングＴにおける状態に関して算出された状態情報であることを表す。θは、システムモデル（式１に例示）、観測モデル（式２に例示）、及び、入力モデル（式７または式８に例示）のうち、少なくともいずれかに含まれているパラメタを表し、たとえば、入力ノイズ、システムノイズｖｔ、観測ノイズｗｔ、及び、式５を参照しながら後述するモデルにおける反射率ＩＲ等のパラメタを表す。Σｔ＝１Ｔは、タイミングが１からＴまでの総和を算出する処理を表す。
【００３２】
以下の実施形態においては、データ同化処理を解析手法の１つの例として参照しながら、異常検知装置における処理、制御情報作成装置における処理、及び、情報処理装置における処理等について説明するが、本発明は、データ同化処理に限定されるものではない。データ同化処理においては、シミュレーションと、実際に観測された観測情報とに対して、図３等を参照しながら後述するような所定の処理が実行される。
【００３３】
図９に示された例を参照しながらデータ同化について説明する。図９は、データ同化における処理を概念的に表す図である。
【００３４】
データ同化は、システムに関して観測された観測情報９０１と、数理的なシミュレーションモデルであるシステムモデル９０３（式１に例示）を融合する技術である。データ同化においては、観測情報９０１と、システムの状態との関係性を表す観測モデル９０２（式２に例示）と、システムの状態を表すシステムモデル９０３（式１に例示）とに従い、システムの状態を推定する処理が実行される。データ同化処理においては、アクチュエータも含めたシステムの状態を表すシステムモデルに従い、時空場における当該システムの物理的状態を推定し（図９における状態推定９０４）、観測情報９０１に適合しているような解析値（予測結果）に調整される。
【００３５】
データ同化処理は、システムの状態を推定する処理方法として利用されている。しかし、データ同化処理を制御システムに適用できるという事例は存在していない。本願の発明者は、制御システムにおいてデータ同化処理を適用できることを見出し、後述するような各装置の発明に至った。
【００３６】
次に、本発明を実施する実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００３７】
＜第１の実施形態＞
図１を参照しながら、本発明の第１の実施形態に係る異常検知装置１０１が有する構成について詳細に説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る異常検知装置１０１が有する構成を示すブロック図である。
【００３８】
第１の実施形態に係る異常検知装置１０１は、ノイズ計算部１０２と、異常検知部１０９とを有する。ノイズ計算部１０２は、データ同化処理部１０３と、ノイズ調整部１０７と、尤度計算部１０８とを有する。
【００３９】
異常検知装置１０１は、出力装置１５３に通信接続することができる。また、異常検知装置１０１は、観測情報記憶部１５４に格納されている観測情報、及び、計算設定情報記憶部１５５に格納されている計算設定情報を読み取ることができる。異常検知装置１０１は、観測装置１５１と、入力装置１５２とに通信接続していてもよい。
【００４０】
観測装置１５１は、システム２０１（図２を参照しながら後述する）の状態を観測し、観測した結果を表す観測情報（観測データ）を観測情報記憶部１５４に格納する。システム２０１が営農システムである場合に、観測情報は、たとえば、土壌に含まれている水分量、人工衛星に搭載されているセンサーによって観測された地表の反射率、降水量、アクチュエータの動作に関して観測された移動量等の情報である。観測情報は、上述した例に限定されない。観測情報記憶部１５４には、観測装置１５１によって観測された観測情報が格納される。
【００４１】
入力装置１５２は、たとえば、ユーザーから、異常検知装置１０１において実行される処理にて用いられる計算設定情報を入力し、入力した該計算設定情報を計算設定情報記憶部１５５に格納する。計算設定情報記憶部１５５には、入力装置１５２にて入力された該計算設定情報を記憶することができる。
【００４２】
計算設定情報は、たとえば、データ同化処理を終了する終了判定条件、生じる可能性を表す程度が十分に大きいか否かに関する所定の終了判定条件、所定の時間を経過したか否かに関する監視終了条件等の情報を表す。計算設定情報は、上述した例に限定されない。
【００４３】
出力装置１５３は、異常検知装置１０１が出力した結果を表示する。
【００４４】
次に、図２を参照しながら、異常検知装置１０１が出力した結果に基づき制御を行う制御システム２００の一例について説明する。図２は、異常検知装置１０１が出力した結果に基づき制御を行う制御システムの一例である制御システム２００が有する構成を示すブロック図である。
【００４５】
制御システム２００は、システム２０１と、アクチュエータ２０２と、観測装置２０３と、コントローラ２０４と、異常検知装置１０１とを有する。
【００４６】
システム２０１は、アクチュエータ２０２がアクチュエーションを実行する対象であるシステムである。システム２０１は、たとえば、後述するような営農システム、航空機を制御する制御システム、人工衛星の姿勢を制御する制御システムである。システム２０１は、上述した例に限定されない。
【００４７】
アクチュエータ２０２は、コントローラ２０４が送信した制御信号に従い、システム２０１に対してアクチュエーションを実行する。システム２０１が営農システムである場合に、アクチュエータ２０２は、たとえば、灌漑ポンプ、灌漑に用いるピボット（ｐｉｖｏｔ）である。システム２０１が人工衛星の姿勢である場合に、アクチュエータ２０２は、たとえば、人工衛星の姿勢を制御するスラスター（Ｔｈｒｕｓｔｅｒ）である。制御システム２００において、アクチュエータ２０２は、１つの装置であるとは限らず、ある機能を有する複数の装置、または、相互に異なる機能を有する複数の装置であってもよい。アクチュエータ２０２は、上述した例に限定されない。
【００４８】
観測装置２０３は、システム２０１の状態を監視する。システム２０１が営農システムである場合に、観測装置２０３は、たとえば、圃場における降水量を観測するセンサー、該圃場における土壌に含まれている水分量を観測する水分センサー、該圃場付近の気温を観測する温度計である。観測装置２０３は、図１における観測装置１５１が有する機能と同様な機能を有している。観測装置２０３は、上述した例に限定されない。
【００４９】
異常検知装置１０１は、図３を参照しながら後述する処理に従い算出した結果を、コントローラ２０４に対して出力する。コントローラ２０４は、異常検知装置１０１が出力した結果に基づきアクチュエータ２０２を制御する内容を表す制御信号を作成し、作成した該制御信号をコントローラ２０４に送信する。
【００５０】
制御システム２００においては、たとえば、ＰＩＤ制御に従い制御が実行されている。ＰＩＤは、Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ＿Ｉｎｔｅｇｒａｌ＿Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌの略称を表す。ＰＩＤ制御において、コントローラ２０４は、制御ゲイン（たとえば、異常検知装置１０１が出力する結果）と呼ばれる値の大きさに応じて、アクチュエータ２０２に対する操作量（ｍａｎｉｐｕｌａｔｅｄ＿ｖａｌｕｅ）を制御する。すなわち、制御ゲインは、アクチュエータ２０２の操作量を制御する度合い（程度）を表す数値等の情報である。コントローラ２０４は、たとえば、アクチュエータ２０２の制御に関する操作量、及び、アクチュエータ２０２が実行した動作量間の差異と、該制御ゲインとに基づき、アクチュエータ２０２に対する操作量を算出する。該制御ゲインを大きな値に設定することによって、アクチュエータ２０２において特定のアクチュエータに関する操作量を増やすことができる。該制御ゲインを小さな値に設定することによって、アクチュエータ２０２において特定のアクチュエータに関する操作量を減らすことができる。
【００５１】
上述した説明においては、操作量を例として参照しながら説明したが、操作量は、システムに作用する力（作用量）であってもよい。すなわち、制御ゲインは、上述した例に限定されない。
【００５２】
図１を参照しながら、ノイズ計算部１０２が有する構成について、さらに詳細に説明する。
【００５３】
ノイズ計算部１０２は、データ同化処理部１０３と、ノイズ調整部１０７と、尤度計算部１０８とを有する。
【００５４】
データ同化処理部１０３は、観測情報記憶部１５４に格納されている観測情報と、計算設定情報記憶部１５５に格納されている計算設定情報とを読み取る。データ同化処理部１０３は、読み取った情報に、システムモデル１０５（式１に例示）、及び、観測モデル１０４（式２に例示）に示された処理を適用する等のデータ同化処理を実行することによって、システム２０１の状態を予測する。
【００５５】
尤度計算部１０８は、データ同化処理部１０３が予測した状態に対して、モデル尤度（式３に例示）を適用する。この処理によって、尤度計算部１０８は、データ同化処理部１０３が予測した状態を表す状態情報と、システム２０１に関して観測された観測情報とがマッチしている（整合している、適合している、一致している）程度を算出する。
【００５６】
ノイズ調整部１０７は、尤度計算部１０８が算出した程度に基づき、システムモデル１０５（式１に例示）を構成しているシステムノイズｖｔ、観測モデル１０４（式２に例示）を構成している観測ノイズｗｔ、及び、入力ノイズを調整する。ここで入力ノイズとは、たとえば、アクチュエータ２０２に対して指示された操作量（たとえば、アクチュエータ２０２の動作に関する目標量）と、観測装置２０３によって観測された動作量との間の差異を表すノイズである。ノイズ調整部１０７は、尤度計算部１０８が算出した程度が所定の算出条件を満たしている場合におけるシステムノイズと、観測ノイズと、入力ノイズとを算出する。所定の算出条件は、たとえば、予測した状態を表す状態情報と、観測情報とが最も整合しているという条件である。尚、所定の算出条件は、必ずしも、該程度が最大である必要はなく、該程度が所定の閾値よりも大きな値であるという条件であってもよい。
【００５７】
ノイズ計算部１０２は、観測情報記憶部１５４に格納されている観測情報、及び、計算設定情報記憶部１５５に格納されている計算設定情報を読み取る機能を有していてもよい。
【００５８】
データ同化処理部１０３は、さらに、入力ノイズを入力する。データ同化処理部１０３は、システムモデル１０５（式１に例示）に示された処理に従い、システム２０１の状態を算出する。データ同化処理部１０３は、算出した該状態に対して観測モデル１０４（式２に例示）に示された処理を実行することによって、システム２０１の状態（たとえば、観測装置２０３によって観測される状態）を表す状態情報を作成する。データ同化処理部１０３は、データ同化処理を実行することによって、たとえば、各ノイズを仮定することによって算出された、システムモデルの状態を表す状態情報と、観測装置２０３によって観測された観測情報との差異を結果として出力する。
【００５９】
尤度計算部１０８は、データ同化処理部１０３が予測した予測結果を入力し、入力した予測結果に対してモデル尤度（式３に例示）に示された処理を適用する。この処理によって、尤度計算部１０８は、システム２０１に関して作成された状態情報と、システム２０１に関して観測された観測情報（観測情報）とが適合している程度を算出する。尤度計算部１０８は、算出した程度をノイズ調整部１０７に対して出力する。
【００６０】
ノイズ調整部１０７は、尤度計算部１０８が出力した該程度を入力し、入力した該程度に基づき、システムノイズ、観測ノイズ、及び、入力ノイズを算出し、算出したノイズをデータ同化処理部１０３に対して出力する。ノイズ調整部１０７は、たとえば、システム２０１に関して作成された状態情報と、システム２０１に関して観測された観測情報（観測情報）とが最も適合している場合における、システムノイズ、観測ノイズ、及び、入力ノイズを算出する。
【００６１】
したがって、ノイズ計算部１０２は、モデル尤度（式３に例示）が最も大きな値である（すなわち、最も適合している程度が高いと推定される）場合におけるノイズを算出し、算出したノイズを異常検知部１０９に対して出力する。
【００６２】
異常検知部１０９は、ノイズ計算部１０２が出力したノイズ（すなわち、システムノイズ、観測ノイズ、及び、入力ノイズ）を入力する。異常検知部１０９は、たとえば、ノイズが所定の閾値よりも大きな値である等の所定の判定条件を満たした場合に、アクチュエータ２０２に異常が生じていると判定する。または、異常検知部１０９は、時間経過に対するノイズの移動分散を算出してもよい。移動分散は、所定の期間におけるノイズの分散を表す。異常検知部１０９は、移動分散が所定の値よりも大きい等の所定の判定条件を満たした場合に、アクチュエータ２０２に異常が生じていると判定してもよい。異常検知部１０９は、判定した結果を表す情報を出力装置１５３に対して出力する。分散は、ある値が散らばっている程度であればよく、数学的に定義される分散に限定されない。たとえば、散らばっている程度は、所定の期間におけるノイズの最大値と、該所定の期間における該ノイズの最小値との差異によって算出される。
【００６３】
次に、図３を参照しながら、本発明の第１の実施形態に係る異常検知装置１０１における処理について詳細に説明する。図３は、第１の実施形態に係る異常検知装置１０１における処理の流れを示すフローチャートである。
【００６４】
上述したように、観測情報記憶部１５４には、システム２０１（図２）に関して観測している観測装置２０３によって観測された観測情報（観測データ）が格納されている。計算設定情報記憶部１５５には、入力装置１５２を用いて入力された計算設定情報（計算設定データ）が格納されている。該計算設定情報は、ノイズを調整する処理を判定する基準を表す終了判定条件、アクチュエータ２０２に生じた異常を検知する基準を表す閾値、データ同化処理が実行される期間を表す指定期間、該異常が生じているか否かを監視する時間間隔等の情報である。
【００６５】
ノイズ計算部１０２は、観測情報記憶部１５４に格納されている観測情報を読み取る（ステップＳ１０１）。ノイズ計算部１０２は、計算設定情報記憶部１５５に格納されている計算設定情報を読み取る（ステップＳ１０２）。
【００６６】
ノイズ計算部１０２において、データ同化処理部１０３は、さらに、観測モデル１０４における観測ノイズの初期値、システムモデル１０５におけるシステムノイズの初期値、及び、入力モデル１０６における入力ノイズの初期値を読み取る（ステップＳ１０３）。これらの初期値は、事前に算出されていたノイズ（たとえば、前のタイミングにおけるノイズ）であってもよいし、所定の値であってもよい。
【００６７】
データ同化処理部１０３は、入力したこれらの情報に対して、システムモデル１０５（式１に例示）に示された処理、及び、入力モデル１０６に示された処理のうち、少なくともいずれかの処理を適用することによって、システム２０１の状態を予測する。すなわち、データ同化処理部１０３は、アクチュエータ２０２から作用を受けるシステムに関して観測された観測情報と、該システムの状態に関するモデルを用いて該システムの状態を予測する（データ同化処理を実行する）ことによって、システム２０１の状態を予測する（ステップＳ１０４）。
【００６８】
データ同化処理部１０３は、読み取った計算設定情報に含まれている指定期間分の予測処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ１０５）。データ同化処理部１０３は、指定期間分の予測処理が終了していない場合に（ステップＳ１０５にてＮＯ）、タイミングを次のタイミングに進め（ステップＳ１０６）、次のタイミングに関して、ステップＳ１０１乃至ステップＳ１０５に示された処理を実行する。
【００６９】
尤度計算部１０８は、データ同化処理部１０３が予測した状態を入力し、モデル尤度（式３に例示）に示された処理に従い、該状態を表す状態情報と、観測情報記憶部１５４に格納されている観測情報とが適合している程度を算出する（ステップＳ１０７）。尤度計算部１０８は、指定期間に含まれている各タイミングに関して、上述した程度を算出する処理を実行する。尤度計算部１０８は、所定の終了判定条件が成立しているか否かを判定する（ステップＳ１０８）。所定の終了判定条件は、算出した該程度が所定の閾値よりも大きい等、データ同化処理を終了するか否かを判定する条件を表す。所定の終了判定条件は、計算設定情報に含まれているモデル尤度値のうち最も小さな値（すなわち、生じる可能性が低いと推定される場合の尤度）よりも大きな値であるという条件であってもよい。すなわち、該所定の終了判定条件においては、該最も小さな値が閾値である。または、該所定の終了判定条件は、ノイズに関する探索空間において最も高いモデル尤度が算出されるという条件であってもよい。
【００７０】
程度が所定の終了判定条件が成立していない場合に（ステップＳ１０８にてＮＯ）、ノイズ調整部１０７は、尤度計算部１０８が算出した程度に基づき、システムノイズ、観測ノイズ、及び、入力ノイズを算出する（ステップＳ１０９）。ノイズ調整部１０７は、たとえば、予測された状態を表す状態情報と、観測情報とが適合している程度が最大である場合におけるシステムノイズ、観測ノイズ、及び、入力ノイズを算出する。
【００７１】
ノイズ調整部１０７は、尤度計算部１０８が算出したモデル尤度（式３に例示）に基づき、モデル尤度が大きな値である（すなわち、生じる可能性が高い）場合におけるノイズを算出し、算出したノイズをデータ同化処理部１０３に対して出力する。ノイズ調整部１０７は、たとえば、モデル尤度を目的関数として、最急降下法に従い、生じる可能性が高い場合におけるノイズを算出する。より具体的に、ノイズ調整部１０７は、モデル尤度に含まれている各ノイズが変化した場合における該モデル尤度が変化する程度（たとえば、傾斜）を求め、該程度が最も大きな値である（すなわち、該程度が最も大きい）場合に、各ノイズが変化する量を算出する。
【００７２】
程度が所定の終了判定条件が成立している場合に（ステップＳ１０８にてＹＥＳ）、ノイズ調整部１０７は、算出した入力ノイズを、異常検知部１０９に対して出力する。
【００７３】
異常検知部１０９は、ノイズ調整部１０７が出力した入力ノイズを入力し、入力した入力ノイズが所定の判定条件を満たしているか否かに基づき、アクチュエータ２０２に異常が生じているか否かを判定する（ステップＳ１１０）。所定の判定条件は、たとえば、該入力ノイズが、所定の閾値を超えているという条件である。所定の判定条件は、たとえば、該入力ノイズの移動分散が増えているという条件である。所定の判定条件は、上述した例に限定されない。
【００７４】
ステップＳ１１０にて、異常検知部１０９は、上述した処理の替わりに、該入力ノイズが時間の推移に対して変化する様子に基づき、入力ノイズが該所定の閾値を超えるタイミングを算出してもよい。この場合に、本実施形態に係る異常検知装置１０１によれば、アクチュエータ２０２に異常が生じるタイミングを、異常が生じる以前に知ることができる。
【００７５】
異常検知部１０９は、アクチュエータ２０２に異常が生じているか否かを表す情報、または、アクチュエータ２０２に異常が生じるタイミングを表す情報を、出力装置１５３に出力する（ステップＳ１１１）。
【００７６】
異常検知部１０９は、たとえば、アクチュエータに対する入力ノイズに関する変化の程度に基づき、該程度が該閾値を超えるタイミングを予測し、予測したタイミングを出力装置１５３に対して出力してもよい。この場合に、異常検知部１０９は、該アクチュエータに異常が生じるタイミングを予測することができる。
【００７７】
計算設定情報記憶部１５５に格納されている監視終了条件が成立した場合に（たとえば、時間が、実際に、異常監視時間間隔分、経過した場合に）（ステップＳ１１２にてＹＥＳ）、異常検知部１０９は、図３を参照しながら上述したような処理を終了する。該監視終了条件が成立していない場合に（ステップＳ１１２にてＮＯ）、異常検知部１０９は、次のタイミングに関して、図３を参照しながら上述したような処理を実行する。監視終了条件は、たとえば、アクチュエータに関する監視が開始されてから１００日経過する等の条件である。
【００７８】
次に、本発明の第１の実施形態に係る異常検知装置１０１に関する効果について説明する。
【００７９】
第１の実施形態に係る異常検知装置１０１によれば、装置に生じる異常を早期に検知する基である情報を提供することができる。この理由は、異常検知装置１０１が装置に関して算出するノイズが該装置にて生じる異常に関係しているからである。上述したように、該ノイズは、たとえば、入力モデル１０６に含まれている入力ノイズである。すなわち、該入力ノイズは、たとえば、アクチュエータ２０２（図２）等の装置に対して指示された操作量と、該指示に従い該装置が実行した動作量との差異を表す。たとえば、この差異が大きな値であるほど、装置は、指示通りの操作量を実行していない。または、この差異の時間的な変化が大きいほど、該装置は、不安定な状態であることを表す。したがって、該差異は、該装置（たとえば、アクチュエータ２０２）に生じる異常を早期に検知する基である情報を表している。したがって、異常検知装置１０１によれば、装置に生じる異常を早期に検知する基である情報を提供することができる。
【００８０】
さらに、本実施形態に係る異常検知装置１０１によれば、装置に生じる異常を早期に検知することができる。この理由は、装置に関するノイズが所定の判定条件を満たしている場合に、異常検知装置１０１が該装置に異常が生じていると判定するからである。たとえば、異常検知装置１０１は、装置に関するノイズが所定の閾値よりも大きな値である場合に、該装置に異常が生じていると判定する。これは、該ノイズが大きい場合には、たとえば、該装置が指示された操作量と、該指示に応じて該装置が実行した動作量との乖離が大きいことを表す。たとえば、異常検知装置１０１は、装置に関する該差異の時間変化が所定の閾値よりも大きな値である場合に、該装置に異常が生じていると判定する。これは、該差異の変動が大きい場合には、該装置における状態が不安定であることを表す。
【００８１】
＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
【００８２】
図４を参照しながら、本発明の第２の実施形態に係る制御情報作成装置４０１が有する構成について詳細に説明する。図４は、本発明の第２の実施形態に係る制御情報作成装置４０１が有する構成を示すブロック図である。
【００８３】
第２の実施形態に係る制御情報作成装置４０１は、ノイズ計算部４０２と、影響度計算部４０９と、システム変更部４１０とを有する。ノイズ計算部４０２は、データ同化処理部４０３と、ノイズ調整部４０７と、尤度計算部４０８とを有する。
【００８４】
データ同化処理部４０３は、データ同化処理部１０３（図１）が有する機能と同様な機能を有する。ノイズ調整部４０７は、ノイズ調整部１０７（図１）が有する機能と同様な機能を有する。尤度計算部４０８は、尤度計算部１０８（図１）が有する機能と同様な機能を有する。したがって、データ同化処理部４０３は、データ同化処理部１０３（図１）が有する機能と同様な機能を有する。ここでは、これらの構成要素に関する詳細な説明を省略する。
【００８５】
制御情報作成装置４０１は、出力装置４５３に通信接続することができる。また、制御情報作成装置４０１は、観測情報記憶部４５４に格納されている情報、及び、計算設定情報記憶部４５５に格納されている情報を読み取ることができる。制御情報作成装置４０１は、観測装置４５１と、入力装置４５２とに通信接続していてもよい。
【００８６】
観測装置４５１は、観測装置１５１（図１）が有する機能と同様な機能を有する。入力装置４５２は、入力装置１５２（図１）が有する機能と同様な機能を有する。出力装置４５３は、出力装置１５３（図１）が有する機能と同様な機能を有する。観測情報記憶部４５４は、観測情報記憶部１５４（図１）が有する機能と同様な機能を有する。計算設定情報記憶部４５５は、計算設定情報記憶部１５５（図１）が有する機能と同様な機能を有する。ここでは、これらの構成要素に関する詳細な説明を省略する。
【００８７】
次に、図５を参照しながら、本発明の第２の実施形態に係る制御情報作成装置４０１における処理について詳細に説明する。図５は、第２の実施形態に係る制御情報作成装置４０１における処理の流れを示すフローチャートである。
【００８８】
図５に示された処理ステップのうち、ステップＳ５０１乃至ステップＳ５０９に示された処理は、それぞれ、図３におけるステップＳ１０１乃至ステップＳ１０９と同様な処理である。したがって、本実施形態においては、ステップＳ５０１乃至ステップＳ５０９に示された処理に関する詳細な説明を省略する。
【００８９】
データ同化処理に関する所定の終了判定条件が成立した場合に（ステップＳ５０８にてＹＥＳ）、影響度計算部４０９は、システムモデル４０５（式１に例示）と入力モデル４０６と従い、各アクチュエータに対する入力ノイズがシステム２０１（図２）に与える影響を予測する（ステップＳ５１０）。影響度計算部４０９は、たとえば、入力ノイズが増大している状態にあるアクチュエータによって、システム２０１の性能が下がる可能性があると予測する。
【００９０】
システム変更部４１０は、入力ノイズと、観測モデル４０４と、システムモデル４０５と、入力モデル４０６とに基づき、変更すべき制御ゲインを計算し（ステップＳ５１１）、算出した制御ゲインをコントローラ２０４（図２）に対して出力する（ステップＳ５１２）。システム変更部４１０は、入力ノイズ（すなわち、入力モデル４０６に関する差異）の大小に応じた制御ゲインを算出する。システム変更部４１０は、たとえば、差異が大きな値になるにつれ制御ゲインが小さくなる（すなわち、操作量が少ない）という所定の関係性に従い、制御ゲインを算出する。または、システム変更部４１０は、たとえば、ある装置に関して、時間の経過に対する差異の変化に応じて制御ゲインを調整してもよい。この場合に、システム変更部４１０は、時間が経過するにつれて該差異が増大する場合に該制御ゲインを減じた（すなわち、操作量を減らす）値を算出し、該差異が減少する場合に該制御ゲインを増やした（すなわち、操作量を増やす）値を算出する。制御ゲインを算出する処理について、図２を参照しながら、具体的に説明する。
【００９１】
たとえば、アクチュエータ２０２（図２）は、第１アクチュエータ、及び、第２アクチュエータであるとする。アクチュエータ２０２が、システム（便宜上、「システム２０１」と表す）に対して、合計２×ｆ（ｆ≧０）の力を加える場合の例を参照しながら、システム変更部４１０が制御ゲインを算出する処理について説明する。
【００９２】
説明の便宜上、第１アクチュエータに関する入力ノイズｎ１（ｎ１＞０）は、第１アクチュエータが加えている力ｆ１（ｆ１＞０）に比例している（すなわち、ｎ１＝α１×ｆ１）とする。第２アクチュエータに関する入力ノイズｎ２（ｎ２＞０）は、第２アクチュエータが加えている力ｆ２（ｆ２＞０）の２乗に比例している（すなわち、ｎ２＝α２×ｆ２２）とする。初期のタイミングにおいて、アクチュエータ２０２は、均等な力をシステム２０１に対して加えている（すなわち、ｆ＝ｆ１＝ｆ２）とする。さらに、タイミングＴにて、第１アクチュエータに関するノイズがｋ（＝γ１÷α１、γ１は、新たな係数α１を表す）倍（ｋ＞０）になったことが検知されたとする。これは、第１アクチュエータが加えている力ｆ１が一定である場合に、該タイミングＴにて、係数α１がｋ倍になることを表す。この場合に、アクチュエータ２０２がシステム２０１に対して加える力の合計を２×ｆに維持しつつ、第１アクチュエータがタイミングＴにてβ（β＞０）倍の力を加えたときに、アクチュエータ２０２が加えている合計の力に関するノイズＮは、式４に示される処理に従い算出することができる。
0006468400.tif 000002
【００９３】
ただし、γ１は、第１アクチュエータに関する新たな係数α１を表す。
【００９４】
システム変更部４１０は、該合計の力に関するノイズＮ（式４に例示）が最小である場合におけるβを算出する。すなわち、システム変更部４１０は、入力された合計の力に関するノイズＮ（式４に例示）が最も小さい場合における、第１アクチュエータの力を制御する程度を算出する。この場合に、第１アクチュエータがシステム２０１に対して与える力ｆ１は、ノイズＮ（式４に例示）に関して「β×ｆ」である。また、この場合に、第２アクチュエータがシステム２０１に対して与える力ｆ２は、ノイズＮ（式４に例示）に関して「（２−β）×ｆ」である。
【００９５】
システム変更部４１０は、第１アクチュエータに関する制御ゲインを、たとえば、β倍した値を新たな制御ゲインとして算出する。また、システム変更部４１０は、第２アクチュエータに関する制御ゲインを、たとえば、（２−β）倍した値を新たな制御ゲインとして算出する。システム変更部４１０は、アクチュエータにて加える力が増大する場合に該アクチュエータに関する制御ゲインを増やし、アクチュエータにて加える力が減少する場合に該アクチュエータに関する制御ゲインを減らす。
【００９６】
上述したように、各制御ゲインを決定することによって、システム２０１に対して加える力の合計に関するノイズＮ（式４に例示）が最小であるので、システム２０１に関する制御を安定に保つことができる。
【００９７】
次に、ノイズ計算部４０２は、計算設定情報に含まれている調節時間分、実際に時間が過ぎるまで待機してもよい。該調節時間は、たとえば、データ同化処理においてシミュレーションした期間分の時間が、実際に経過するまでの時間である。ノイズ計算部４０２は、計算設定情報に入力される監視終了条件が成り立つか否かを判定する（ステップＳ５１３）。該監視終了条件を満たす場合に（ステップＳ５１３にてＹＥＳ）、ノイズ計算部４０２は、図５に示された処理を終了する。該監視終了条件を満たしていない場合に（ステップＳ５１３にてＮＯ）、データ同化処理に関するタイミングを進める（ステップＳ５０６）。その後、ステップＳ５０１に示された処理が実行される。該監視終了条件は、たとえば、システム２０１に関する制御が開始されてから１００日経過するという条件等である。
【００９８】
本実施形態に係る制御情報作成装置４０１によれば、システム２０１（図２）を安定に保ちつつ、アクチュエータ２０２に生じた異常を検知することができる。
【００９９】
尚、制御情報作成装置４０１は、アクチュエータ２０２を制御する情報を作成し、さらに、異常検知装置１０１（図１）における処理と同様に、アクチュエータ２０２に異常が生じているか否かを判定してもよい。
【０１００】
次に、システム２０１（図２）が営農システムである場合の例を参照しながら、第１の実施形態に係る異常検知装置１０１における処理、及び、第２の実施形態に係る制御情報作成装置４０１における処理について、それぞれ、説明する。
【０１０１】
まず、第１の実施形態に係る異常検知装置１０１を営農システムに適用した事例を参照しながら、異常検知装置１０１（図１）における処理について説明する。この場合に、システム２０１（図２）は、作物が栽培される圃場に関する営農システムである。該営農システムにおける制御は、たとえば、作物が栽培されている圃場を灌漑することによって、該作物が必要な水分量を過不足なく保つ作業（操作）を表す。
【０１０２】
観測装置１５１は、たとえば、圃場における土壌に含有されている水分量を測定するセンサー、作物に関する葉面積指数センサー、植物身長センサー、葉中における窒素濃度を測定するセンサー、人工衛星に搭載されているセンサー等の観測装置である。各観測装置は、圃場、または、該圃場にて栽培されている作物を観測し、観測した結果を表す観測情報を観測情報記憶部１５４に格納する。
【０１０３】
観測モデル１０４（式２に例示）は、観測装置１５１をよって測定された観測情報を予測することが可能なモデルである。営農システムにおいて、観測モデル１０４（式２に例示）は、たとえば、植生の分布状況や、該植生の活性度を表す正規化差植生指数（ＮＤＶＩ）である。ＮＤＶＩは、Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ＿Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ＿Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ＿Ｉｎｄｅｘの略称を表す。ＮＤＶＩは、式５に示された処理に従い、人工衛星に搭載されているセンサーによって、圃場付近に関して観測された可視域赤の反射率Ｒと、近赤外域の反射率ＩＲとに基づき算出される。
【０１０４】
ＮＤＶＩ＝（ＩＲ−Ｒ）÷（ＩＲ＋Ｒ）・・・（式５）、
ＮＤＶＩは、正の大きな値になるほど植生が濃いことを表す。
【０１０５】
営農システムにおいて、システムモデル１０５（式１に例示）は、たとえば、作物の成長をシミュレーションする場合に用いられる作物生育モデルである。システムモデル１０５は、たとえば、水稲生育予測モデル（ＳＩＭＲＩＷ）等である。ＳＩＭＲＩＷは、ＳＩｍｕｌａｔｉｏｎ＿Ｍｏｄｅｌ＿ｆｏｒ＿ＲＩｃｅ＿Ｗｅａｔｈｅｒ＿ｒｅｌａｔｉｏｎｓの略称を表す。水稲生育予測モデルにおいて、葉面積指数の増加率ｄＬＡＩは、作物が日ごとに成長する態様を表す指数の一例である。ＬＡＩは、Ｌｅａｆ＿Ａｒｅａ＿Ｉｎｄｅｘの略称を表す。葉面積指数の増加率ｄＬＡＩは、気温Ｔｅ、降水量ｒ、日射時間ｔｓ、土中に存在している吸収可能窒素量Ｎｉ、及び、灌漑量ｗに対して、式６に示された処理を適用することによって算出することができる。
【０１０６】
ｄＬＡＩ＝ｄＬＡＩ（Ｔｅ，ｒ，ｔｓ，Ｎｉ，ｗ）・・・（式６）。
【０１０７】
圃場においては、たとえば、灌漑パイプを用いた灌漑が実行される。該灌漑においては、灌漑ポンプから送出された水を、灌漑パイプを介して圃場に供給し、供給された水によって該圃場における土壌を灌漑することが実行される。灌漑パイプは、水を送出する穴（以降、「パイプ穴」と表す）を側面に有している。土壌は、該パイプ穴から送出される水によって灌漑される。このような灌漑の場合に、入力モデル１０６は、たとえば、圃場に設置された灌漑ポンプが送出する水の圧力と、送出された水によって灌漑される灌漑量との間の関係性を表すモデルである。第１アクチュエータが灌漑パイプである場合に、該灌漑パイプによって灌漑される灌漑量Ｗ１は、該パイプ穴の穴径ｄ１と、灌漑ポンプから送出される水の圧力Ｐ１と、灌漑時間ｔ１とに基づき、式７に示される処理に従い算出することができる。
【０１０８】
Ｗ１＝α×Ｐ１×ｔ１×ｄ１２・・・（式７）、
ただし、αは、正数である。
【０１０９】
また、第２アクチュエータが灌漑に用いるピボットである場合に、該ピボットを用いて圃場が灌漑されたときの灌漑量Ｗ２は、該ピボットが有する水送出孔の径ｄ２と、ピボットに接続されているポンプから送出される水の圧力Ｐ２と、該ピボットの周囲における風速ｖと、ピボットの回転数ｎとに基づき、式８に示されるような処理に従い算出される。
【０１１０】
ｗ２＝β×Ｐ２×ｎ×ｄ２２÷ｖ・・・（式８）、
ただし、βは、正数である。
【０１１１】
データ同化処理において、入力モデル１０６は、システムモデル１０５（式１に例示）に含まれていてもよい。しかし、本実施形態において、入力モデル１０６は、システムモデル１０５（式１に例示）とは別のものとして処理される。この結果、本実施形態に係るノイズ計算部１０２は、観測情報と、観測モデル１０４（式２に例示）、システムモデル１０５（式１に例示）、入力モデル１０６（式７、または、式８に例示）とに基づき上述したようなデータ同化処理を実行することによって、システム２０１の状態等の予測結果を算出する。ノイズ計算部１０２は、算出した該予測結果に基づき、観測モデル１０４に関する観測ノイズ、システムモデル１０５に関するシステムノイズ、及び、入力モデル１０６に関する入力ノイズに応じたモデル尤度（式３に例示）を算出する。
【０１１２】
ノイズ計算部１０２は、たとえば、複数のノイズに関してモデル尤度（式３に例示）を算出し、最もモデル尤度が高い（すなわち、最も観測された観測情報に近い予測結果である）場合におけるノイズを、最適なノイズとして算出する。
【０１１３】
説明の便宜上、モデル尤度（式３に例示）が最も高い場合において、灌漑パイプに関する入力ノイズｎ１が０．３ミリメートル（ｍｍ）であり、ピボットに関する入力ノイズｎ２が０．６（ｍｍ）であるとする。すなわち、ノイズ計算部１０２は、モデル尤度が最も高い場合におけるノイズとして、上述した２つのノイズを算出するとする。
【０１１４】
この場合に、ピボットに関する入力ノイズｎ２の方が灌漑パイプに関する入力ノイズｎ１よりも大きな値であるので、推定値からの乖離は、ピボットの方が灌漑パイプに比べて大きい。アクチュエータ２０２等の装置が故障する過程においては、時間が経過するにつれてノイズが増加することが多いので、該ノイズによれば、ピボットは、灌漑パイプに比べ故障している可能性が高い。この場合に、該ノイズによれば、ピボットを用いた灌漑は、灌漑パイプを用いた灌漑に比べ、予測された灌漑量の灌漑を実行していない可能性が高い。
【０１１５】
ノイズ計算部１０２は、アクチュエータに関するノイズが所定の閾値を超えたか否かに基づき、該アクチュエータに異常（または、故障）が生じているか否かを判定する。営農システムにおいて、該異常は、たとえば、パイプ穴に生じた異常、灌漑パイプに接続されている灌漑ポンプに生じた異常等である。ノイズ計算部１０２は、たとえば、時間が経過するにつれて（たとえば、日ごとに）該入力ノイズが増大する割合を算出し、算出した割合にて入力ノイズが増大した場合に該ノイズが所定の閾値を超えるタイミングを算出する。このような処理によって、ノイズ計算部１０２は、アクチュエータに異常（または、故障）が生じるタイミングを予測することができる。
【０１１６】
たとえば、灌漑パイプに関する入力ノイズｎ１が毎日増大し、その後、入力ノイズｎ１が所定の閾値を超えた場合に、異常検知装置１０１は、灌漑パイプに異常が生じたと判定する。この場合に、異常検知装置１０１によって灌漑パイプに異常が生じたと判定された場合に、たとえば、パイプ穴、灌漑ポンプ等のアクチュエータにて異常が生じていると推定することができる。
【０１１７】
次に、第２の実施形態に係る制御情報作成装置４０１を、営農システムに適用した例を参照しながら、制御情報作成装置４０１における処理について説明する。
【０１１８】
時間が経過するにつれ（たとえば、日ごとに）灌漑パイプに関する入力ノイズｎ１が増大していく場合に、影響度計算部４０９は、ピボットを用いて灌漑した場合における灌漑量の誤差よりも、灌漑パイプを用いて灌漑した場合における灌漑量の誤差の方が、システム２０１（図２）全体の灌漑量に与える影響度が強くなると予測する。この場合に、システム変更部４１０は、ピボットを用いる灌漑を増やすように、該ピボットに関する制御ゲインを調整する。これに対して、システム変更部４１０は、灌漑パイプを用いる灌漑を減らすように、該灌漑パイプに関する制御ゲインを減らすよう調整する。したがって、コントローラ２０４は、制御情報作成装置４０１が算出した制御ゲインに従い、ピボットを用いる灌漑を増やし、灌漑パイプを用いる灌漑を減らすよう制御する。
【０１１９】
したがって、本実施形態に係る制御情報作成装置４０１によれば、灌漑パイプにおける性能が劣化していく場合であっても、圃場を安定的に灌漑することができる。この理由は、性能が劣化していく場合に生じる誤差を本実施形態に係る制御情報作成装置４０１が算出し、該影響度が強くなっていく場合に、灌漑パイプを用いた灌漑を減らし、さらに、ピボットを用いた灌漑を増やすよう制御するからである。
【０１２０】
また、圃場に複数本の灌漑パイプが設置されており、水を送出するポンプが各灌漑パイプに設置されている場合に、影響度計算部４０９は、該灌漑パイプを用いた灌漑量に関するノイズを、それぞれ、算出してもよい。この場合に、影響度計算部４０９は、たとえば、灌漑量の誤差が大きな灌漑パイプに関する制御ゲインを減らす一方で、灌漑量の誤差が小さな灌漑パイプに関する制御ゲインを増やす等、制御ゲインを調整する。したがって、コントローラは、システムにおいて、誤差が小さな灌漑パイプを用いる灌漑を増やし、誤差が大きな灌漑パイプを用いる灌漑を減らすよう制御する。本実施形態に係る制御情報作成装置４０１によれば、灌漑パイプにおける性能が劣化していく場合であっても、圃場（すなわち、システム２０１）を安定的に灌漑することができる。
【０１２１】
また、システム２０１が営農システムである例を参照しながら、第１の実施形態に係る異常検知装置１０１、及び、第２の実施形態に係る制御情報作成装置４０１における処理について説明したが、システム２０１は、営農システムに限定されない。異常検知装置１０１、または、制御情報作成装置４０１を、観測装置２０３によって観測された観測情報を基に人工衛星の姿勢を制御するシステムに関する制御に適用することもできる。この場合、観測装置２０３は、たとえば、ＧＰＳ信号、ジャイロセンサー、加速度センサー、恒星センサー等の装置を表す。この場合に、アクチュエータ２０２は、スラスター（ｔｈｒｕｓｔｅｒ）である。ＧＰＳは、ｇｌｏｂａｌ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｓｙｓｔｅｍの略称を表す。この場合には、特に検査が難しいスラスターを検査する場合であっても、観測装置を用いて観測された観測情報に基づき、該スラスターに生じる異常を判定することができる。
【０１２２】
また、異常検知装置１０１、または、制御情報作成装置４０１を、航空機を制御する制御システムに対して適用することができる。該制御システムにおいて、アクチュエータ２０２は、エンジンである。この場合には、異常検知装置１０１、または、制御情報作成装置４０１によれば、観測装置２０３である各スラット、フラップ、ラダー等に生じる異常を検知、または、予測することができる。
【０１２３】
次に、本発明の第２の実施形態に係る制御情報作成装置４０１に関する効果について説明する。
【０１２４】
第２の実施形態に係る制御情報作成装置４０１によれば、装置に生じる異常を早期に検知する基である情報を提供することができる。この理由は、第１の実施形態にて説明した理由と同様である。
【０１２５】
さらに、第２の実施形態に係る制御情報作成装置４０１によれば、システム２０１を安定に保つことができる。この理由は、制御情報作成装置４０１が制御する基である情報を作成するからである。コントローラ２０４（図２）は、制御情報作成装置４０１が作成した情報に基づきアクチュエータ２０２を制御する。制御情報作成装置４０１は、たとえば、動作が不安定であると判定したアクチュエータ２０２の操作量を減らす情報を作成する一方で、動作が安定していると判定したアクチュエータ２０２の操作量を増やす情報を作成する。したがって、制御情報作成装置４０１によれば、システム２０１を安定に保つことができる。
【０１２６】
＜第３の実施形態＞
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
【０１２７】
図６を参照しながら、本発明の第３の実施形態に係る情報処理装置６０１が有する構成について詳細に説明する。図６は、本発明の第３の実施形態に係る情報処理装置６０１が有する構成を示すブロック図である。
【０１２８】
第３の実施形態に係る情報処理装置６０１は、程度計算部６０２と、差異計算部６０３とを有する。
【０１２９】
次に、図７を参照しながら、本発明の第３の実施形態に係る情報処理装置６０１における処理について詳細に説明する。図７は、第３の実施形態に係る情報処理装置６０１における処理の流れを示すフローチャートである。
【０１３０】
程度計算部６０２は、システム２０１（図２）に関して観測された観測情報と、該システム２０１の状態に関するモデルを用いて予測された予測情報とが適合している程度を算出する（ステップＳ７０１）。
【０１３１】
システム２０１は、たとえば、作物が圃場にて栽培されている営農システムである。たとえば、圃場にて作物が栽培される場合に、灌漑パイプ、ピボット等の装置が該圃場に設置されている。これらの装置は、接続されたポンプによって送出される水の圧力、水を送出する時間等の指示に従い、該圃場における土壌を灌漑する。これらの装置を用いて該圃場における土壌が灌漑されることによって、営農システムは、これらの装置から作用（アクチュエーション）を受ける。該圃場には、たとえば、土壌における水分量を測定している水分量センサーが設置されている。該水分量センサーは、測定した水分量を表す観測情報を作成する。
【０１３２】
また、モデルは、システム２０１の状態を予測可能なモデル（たとえば、式１、式２）である。システム２０１が営農システムである場合に、予測モデルは、たとえば、水稲生育予測モデル、正規化差植生指数、灌漑パイプに接続されている灌漑ポンプから送出される水の圧力と灌漑量との関係性を表すモデル（式７に例示）、ピボットに接続されているポンプから送出される水の圧力と灌漑量との関係性を表すモデル（式８に例示）である。システム２０１がアクチュエータによって力（たとえば、上述したｆ１，ｆ２）が加えられるシステムである場合に、モデルは、たとえば、当該力とノイズとの関係性を表すモデルである。
【０１３３】
程度計算部６０２は、ステップＳ７０１にて、たとえば、これらのモデルに示された処理に従い作成された予測情報と、システムの状態を表す観測情報とを入力し、入力したこれらのデータが適合している程度を算出する。程度計算部６０２は、たとえば、式３に示したモデル尤度に従い処理を実行することによって、観測情報と、予測情報とが適合している程度を算出する。
【０１３４】
差異計算部６０３は、程度計算部６０２が算出した該程度が所定の算出条件を満たしている場合における、アクチュエータ２０２等の装置が指示された操作量と、該装置が該操作量を指示された場合に実行したと予測される動作量（予測操作量）との差異を算出する（ステップＳ７０２）。動作量は、たとえば、該モデルが表す処理に従い予測される。差異は、上述したような入力モデルに含まれているノイズ、システムモデルに含まれているシステムノイズ、または、観測モデルに含まれている観測ノイズである。該所定の算出条件は、たとえば、式３に例示されているモデル尤度が最大であるという条件である。
【０１３５】
程度計算部６０２は、図１に示された尤度計算部１０８、または、図４に示された尤度計算部４０８等が有している機能と同様な機能を用いて実現することができる。差異計算部６０３は、図１に示されたノイズ調整部１０７、または、図４に示されたノイズ調整部４０７等が有している機能と同様な機能を用いて実現することができる。したがって、情報処理装置６０１は、図１に示された異常検知装置１０１、または、図４に示された制御情報作成装置４０１等が有している機能と同様な機能を用いて実現することができる。
【０１３６】
次に、本発明の第３の実施形態に係る情報処理装置６０１に関する効果について説明する。
【０１３７】
第３の実施形態に係る情報処理装置６０１によれば、装置に生じる異常を早期に検知する基である情報を提供することができる。この理由は、情報処理装置６０１が装置に関して算出する差異が該装置にて生じる異常に関係しているからである。上述したように、該差異は、たとえば、入力モデルに含まれている入力ノイズである。該入力ノイズは、たとえば、アクチュエータ２０２等の装置が指示された操作量と、該指示に従い該装置が実行した動作量との差異を表す。たとえば、この差異が大きな値であるほど、装置は、指示通りの操作量を実行していない。または、この差異の時間的な変化が大きいほど、該装置は、不安定な状態であることを表す。したがって、該差異は、該アクチュエータ２０２等の装置に生じる異常を早期に検知する基である情報を表している。したがって、情報処理装置６０１によれば、装置に生じる異常を早期に検知する基である情報を提供することができる。
【０１３８】
（ハードウェア構成例）
上述した本発明の各実施形態に係る情報処理装置を、１つの計算処理装置（情報処理装置、コンピュータ）を用いて実現するハードウェア資源の構成例について説明する。但し、係る情報処理装置は、物理的または機能的に少なくとも２つの計算処理装置を用いて実現されてもよい。また、係る情報処理装置は、専用の装置として実現されてもよい。
【０１３９】
図８は、本発明の各実施形態に係る情報処理装置を実現可能な計算処理装置のハードウェア構成例を概略的に示すブロック図である。計算処理装置２０は、中央処理演算装置（Ｃｅｎｔｒａｌ＿Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＿Ｕｎｉｔ、以降「ＣＰＵ」と表す）２１、メモリ２２、ディスク２３、不揮発性記録媒体２４、及び、通信インターフェース（以降、「通信ＩＦ」と表す）２７を有する。計算処理装置２０は、入力装置２５、出力装置２６に接続可能であってもよい。計算処理装置２０は、通信ＩＦ２７を介して、他の計算処理装置、及び、通信装置と情報を送受信することができる。
【０１４０】
不揮発性記録媒体２４は、コンピュータが読み取り可能な、たとえば、コンパクトディスク（Ｃｏｍｐａｃｔ＿Ｄｉｓｃ）、デジタルバーサタイルディスク（Ｄｉｇｉｔａｌ＿Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ＿Ｄｉｓｃ）である。また、不揮発性記録媒体２４は、ユニバーサルシリアルバスメモリ（ＵＳＢメモリ）、ソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ＿Ｓｔａｔｅ＿Ｄｒｉｖｅ）等であってもよい。不揮発性記録媒体２４は、電源を供給しなくても係るプログラムを保持し、持ち運びを可能にする。不揮発性記録媒体２４は、上述した媒体に限定されない。また、不揮発性記録媒体２４の代わりに、通信ＩＦ２７、及び、通信ネットワークを介して係るプログラムを持ち運びしてもよい。
【０１４１】
すなわち、ＣＰＵ２１は、ディスク２３に格納されているソフトウェア・プログラム（コンピュータ・プログラム：以下、単に「プログラム」と称する）を、実行する際にメモリ２２にコピーし、演算処理を実行する。ＣＰＵ２１は、プログラム実行に必要なデータをメモリ２２から読み取る。表示が必要な場合に、ＣＰＵ２１は、出力装置２６に出力結果を表示する。外部からプログラムを入力する場合に、ＣＰＵ２１は、入力装置２５からプログラムを読み取る。ＣＰＵ２１は、上述した図１、図４、または、図６に示す各部が表す機能（処理）に対応するところのメモリ２２にある情報処理プログラム（図３、図５、または、図７）を解釈し実行する。ＣＰＵ２１は、上述した本発明の各実施形態において説明した処理を順次実行する。
【０１４２】
すなわち、このような場合に、本発明の各実施形態は、係る情報処理プログラムによっても成し得ると捉えることができる。さらに、係る情報処理プログラムが記録されたコンピュータが読み取り可能な不揮発性の記録媒体によっても、本発明の各実施形態は成し得ると捉えることができる。
【０１４３】
以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかし、本発明は、上述した実施形態には限定されない。すなわち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。
【０１４４】
この出願は、２０１７年３月１７日に出願された日本出願特願２０１７−０５２２４４を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０１４５】
１０１    異常検知装置
１０２    ノイズ計算部
１０３    データ同化処理部
１０４    観測モデル
１０５    システムモデル
１０６    入力モデル
１０７    ノイズ調整部
１０８    尤度計算部
１０９    異常検知部
１５１    観測装置
１５２    入力装置
１５３    出力装置
１５４    観測情報記憶部
１５５    計算設定情報記憶部
２００    制御システム
２０１    システム
２０２    アクチュエータ
２０３    観測装置
２０４    コントローラ
４０１    制御情報作成装置
４０２    ノイズ計算部
４０３    データ同化処理部
４０４    観測モデル
４０５    システムモデル
４０６    入力モデル
４０７    ノイズ調整部
４０８    尤度計算部
４０９    影響度計算部
４１０    システム変更部
４５１    観測装置
４５２    入力装置
４５３    出力装置
４５４    観測情報記憶部
４５５    計算設定情報記憶部
６０１    情報処理装置
６０２    程度計算部
６０３    差異計算部
２０    計算処理装置
２１    ＣＰＵ
２２    メモリ
２３    ディスク
２４    不揮発性記録媒体
２５    入力装置
２６    出力装置
２７    通信ＩＦ
９０１    観測情報
９０２    観測モデル
９０３    システムモデル
９０４    状態推定
【要約】
装置に生じる異常を早期に検知する基である情報を提供する情報処理装置等を提供する。情報処理装置６０１は、ある装置から作用を受けるシステムに関して観測された観測情報と、該システムの状態に関するモデルを用いて予測された予測情報とが適合している程度を算出する程度計算部６０２と、該程度が所定の算出条件を満たしている場合における、該ある装置が指示された操作量と、該モデルに基づき該操作量に関して予測された予測操作量との差異を算出する差異計算部６０３とを有する。【図１】
0006468400.tif 000003
【図２】
0006468400.tif 000004
【図３】
0006468400.tif 000005
【図４】
0006468400.tif 000006
【図５】
0006468400.tif 000007
【図６】
0006468400.tif 000008
【図７】
0006468400.tif 000009
【図８】
0006468400.tif 000010
【図９】
0006468400.tif 000011