(57)【要約】【課題】規定の順序で動作が変化する機器について正常・異常の判定が可能な異常監視装置を提供する。【解決手段】機器Ｘは規定順序で複数種類の動作を行う。機器Ｘの動作により生じる対象信号を信号入力部２が取り込み、特徴抽出部３が抽出した対象信号の特徴量を入力データとして機器Ｘの各動作に対応した学習データによる学習済みの複数の競合学習型ニューラルネットワーク（ニューラルネット）１ａ，１ｂ，……に入力する。判定部７では、乖離度が最小であるニューラルネット１ａ，１ｂ，……に着目し、このニューラルネット１ａ，１ｂ，……において発火したニューロンのカテゴリが異常か、発火したニューロンのカテゴリが正常でこのニューラルネット１ａ，１ｂ，……に対応付けた機器Ｘの動作順序が入力データを生成した機器Ｘの動作順序と一致しないと、異常と判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
一連動作として規定順序で複数動作を行う機器の運転により生じる対象信号を取り込む信号入力部と、対象信号について複数のパラメータからなる特徴量を抽出する特徴抽出部と、機器の各動作ごとに正常のカテゴリに対応した学習データを用いてそれぞれ個別に学習させることにより出力層の各ニューロンに重みベクトルが付与されるとともに機器の動作順序と対応付けられ特徴抽出部により抽出した特徴量を入力データとして入力データのカテゴリを正常と異常とに分類する複数の競合学習型ニューラルネットワークと、機器の一連動作の期間においてすべての競合学習型ニューラルネットワークに同じ特徴量を入力データとして与えるとともに機器の各動作ごとに各競合学習型ニューラルネットワークに設定されているカテゴリへの入力データの帰属度を求める帰属度演算部と、機器の各動作について帰属度が最大である競合学習型ニューラルネットワークに着目し、当該競合型ニューラルネットワークの出力層において発火したニューロンのカテゴリが異常である場合と、発火したニューロンのカテゴリが正常であるが当該競合学習型ニューラルネットワークに対応付けた機器の動作順序が入力データを生成した機器の動作順序と一致しない場合とに異常と判定する判定部とを備えることを特徴とする異常監視装置。
【請求項２】
前記帰属度演算部は、前記競合学習型ニューラルネットワークの出力層において発火したニューロンに付与されている重みベクトルと入力データとのユークリッド距離に相当する乖離度を帰属度として求め、前記判定部は、乖離度が最小である競合学習型ニューラルネットワークに着目することを特徴とする請求項１記載の異常監視装置。
【請求項３】
前記帰属度演算部は、前記競合学習型ニューラルネットワークの出力層の各ニューロンに付与されている重みベクトルと入力データとのユークリッド距離の総和に相当する適合度を帰属度として求め、前記判定部は、適合度が最大である競合学習型ニューラルネットワークに着目することを特徴とする請求項１記載の異常監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機器の動作により生じる対象信号から抽出した特徴量を用いて機器の異常の有無を判断する異常監視装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、機器の動作により生じる音波や振動を用いて機器が正常に動作しているか機器に異常が発生しているかを判断する装置が種々提案されている。この種の装置では、機器が発生する音波や振動を検出するためのようなセンサ（トランスデューサ）を備える信号入力部を設け、音波や振動を電気信号に変換して解析の対象とする対象信号に用いている。また、機器の様々な動作における異常を判定するために、機器の動作により生じる対象信号から複数個のパラメータからなる特徴量を抽出し、特徴量におけるパラメータの分布パターンを、ニューラルネットワーク（ニューロコンピュータ）で分類することにより、機器が正常に動作しているか機器に異常が生じているかを判定することが考えられている。
【０００３】
特徴量におけるパラメータの分布パターンを分類するためのニューラルネットワークとしては、競合学習型ニューラルネットワーク（自己組織化マップ＝ＳＯＭ）を採用することが提案されている。競合学習型ニューラルネットワークは、入力層と出力層との２層からなるニューラルネットワークであり、学習モードと検査モードとの２動作を行う。
【０００４】
学習モードでは、教師信号を用いずに学習データを与える。学習データにカテゴリを与えておけば、出力層のニューロンにカテゴリを対応付けることができ、同種のカテゴリに属するニューロンからなるクラスタを形成することができる。したがって、学習モードでは、出力層のニューロンのクラスタにカテゴリを示すクラスタリングマップを対応付けることができる。
【０００５】
検査モードでは、分類しようとする特徴量（入力データ）を学習済みの競合学習型ニューラルネットワークに与え、クラスタリングマップにおいて発火したニューロンが属するクラスタのカテゴリをクラスタリングマップに照合することによって、入力データのカテゴリを分類することができる（たとえば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００４−３５４１１１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述したように、対象信号の特徴量をニューラルネットワークで分類する技術を採用すれば、機器が正常に動作しているか機器に異常が生じているかを判定することができる。一方、マシニングセンタやターニングセンタのような多数個の工具を取り換えて一連の加工を行う機器、あるいはマッサージ機のような所定のシーケンスに従って一連動作を行う機器では、機器の動作が規定の順序で変化するから、正常と判断すべき特徴量も機器の動作に応じて変化する。
【０００７】
一般に、ニューラルネットワークでは特徴量の静的な分布パターンを分類するから、機器の動作が変化したときには正常か異常かの判断ができなくなる。機器の各動作ごとに正常な状態をニューラルネットワークに学習させることは可能であるから、機器の動作に応じてニューラルネットワークの出力層の各ニューロンに設定した重みベクトルを切り換えれば、機器の動作に対応した正常・異常の判定が可能になると考えられるが、機器の動作の変化のたびに重みベクトルを切り換えることは、処理負荷の大幅な増加になり、適切な対応策とは言えない。
【０００８】
本発明は上記事由に鑑みて為されたものであり、その目的は、規定の順序で動作が変化する機器についても正常・異常の判定が可能な異常監視装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１の発明は、一連動作として規定順序で複数動作を行う機器の運転により生じる対象信号を取り込む信号入力部と、対象信号について複数のパラメータからなる特徴量を抽出する特徴抽出部と、機器の各動作ごとに正常のカテゴリに対応した学習データを用いてそれぞれ個別に学習させることにより出力層の各ニューロンに重みベクトルが付与されるとともに機器の動作順序と対応付けられ特徴抽出部により抽出した特徴量を入力データとして入力データのカテゴリを正常と異常とに分類する複数の競合学習型ニューラルネットワークと、機器の一連動作の期間においてすべての競合学習型ニューラルネットワークに同じ特徴量を入力データとして与えるとともに機器の各動作ごとに各競合学習型ニューラルネットワークに設定されているカテゴリへの入力データの帰属度を求める帰属度演算部と、機器の各動作について帰属度が最大である競合学習型ニューラルネットワークに着目し、当該競合型ニューラルネットワークの出力層において発火したニューロンのカテゴリが異常である場合と、発火したニューロンのカテゴリが正常であるが当該競合学習型ニューラルネットワークに対応付けた機器の動作順序が入力データを生成した機器の動作順序と一致しない場合とに異常と判定する判定部とを備えることを特徴とする。
【００１０】
上記構成によれば、機器の動作ごとに正常のカテゴリで学習させた複数の競合学習型ニューラルネットワークを設けておき、機器の運転により生じる対象信号の特徴量を入力データとして、すべての競合学習型ニューラルネットワークに入力データを同時に与えている。また、各競合学習型ニューラルネットワークには機器の動作順序を対応付けている。つまり、機器の動作が正常であれば、当該動作に対応付けられた競合学習型ニューラルネットワークの出力層において正常のカテゴリに属するニューロンが発火するから、機器の動作の順序に応じて正常のカテゴリに属するニューロンの発火する競合学習型ニューラルネットワークが順に移り変わり、しかも、その順序は機器の動作の順序に一致することになる。なお、ここでの同時は必ずしも時刻が同時である必要はなく、時刻が異なっている場合でもすべての競合学習型ニューラルネットに同じ入力データを与えることを含んでいる。
【００１１】
一方、機器の動作に異常があれば、当該動作に対応付けられた競合学習型ニューラルネットワークの出力層においては異常のカテゴリに属するニューロンが発火する。あるいは、機器の動作に対応付けられていない他の競合学習型ニューラルネットワークにおいて正常のカテゴリに属するニューロンが発火する場合もある。そこで、各競合学習型ニューラルネットワークにおいて設定されているカテゴリ（正常または異常）への入力データの帰属度を求め、この帰属度が最大である競合学習型ニューラルネットワークに着目することによって、その競合学習型ニューラルネットワークにおいて異常のカテゴリのニューロンが発火していれば、競合学習型ニューラルネットワークが機器の動作に対応しているか否かにかかわらず機器に異常が生じていると判断することができる。また、帰属度が最大である競合学習型ニューラルネットワークにおいて正常のカテゴリのニューロンが発火した場合には、当該競合学習型ニューラルネットワークと他の競合学習型ニューラルネットワークとの関係において、正常のカテゴリのニューロンが発火すると期待されている順序が正しいか否かを判断し、順序が正しくなければ、機器に異常が生じていると判断することができる。
【００１２】
ここにおいて、順序が正しく異常のカテゴリのニューロンが発火しているときには、当該競合学習型ニューラルネットワークに対応付けた機器の動作において異常が生じていると判断することができる。また、正常のカテゴリのニューロンが発火しているが、順序に異常があるときには、機器のいずれかの動作において異常が生じている場合のほか、機器の動作の順序が入れ替わったり、予定した動作が脱漏していたりする場合が考えられる。これは、機器がマシニングセンタのような加工機である場合には、加工順序を間違った場合や予定していた加工が行われなかった場合に相当する。
【００１３】
請求項２の発明では、請求項１の発明において、前記帰属度演算部は、前記競合学習型ニューラルネットワークの出力層において発火したニューロンに付与されている重みベクトルと入力データとのユークリッド距離に相当する乖離度を帰属度として求め、前記判定部は、乖離度が最小である競合学習型ニューラルネットワークに着目することを特徴とする。
【００１４】
この構成によれば、個々の競合学習型ニューラルネットワークにおける出力ニューロンは、機器の局所的な動作に対応しており、競合学習型ニューラルネットワークにおいて発火したニューロンに関して乖離度を帰属度に用いるから、機器の各動作に対する正常・異常の区別ができ、機器の個々の動作における正常・異常の判定精度が高くなる。
【００１５】
請求項３の発明では、請求項１の発明において、前記帰属度演算部は、前記競合学習型ニューラルネットワークの出力層の各ニューロンに付与されている重みベクトルと入力データとのユークリッド距離の総和に相当する適合度を帰属度として求め、前記判定部は、適合度が最大である競合学習型ニューラルネットワークに着目することを特徴とする。
【００１６】
この構成によれば、機器における出力ニューロンの重み係数の総体は、機器が取り得る動作全体を表しており、各競合学習型ニューラルネットワークに対する入力データの適合度を帰属度に用いるから、機器の局所的な動作の影響を受けることなく、機器の動作可能範囲全体への帰属度を用いて判定を行うことになり、機器の一連動作における動作順序の正常・異常の判定精度が高くなる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の構成によれば、動作が時間経過に伴って規定の順序で変化する機器においても異常の有無を判定することができるという利点がある。また、機器の各動作において正常と異常とを判断することのできる複数の競合学習型ニューラルネットワークを用い、入力データについて、各競合学習型ニューラルネットに設定されたカテゴリへの帰属度と、正常のカテゴリのニューロンの発火順序とを検出することにより、機器の動作ごとの異常の有無と機器の動作順序の異常の有無とを監視できるという利点がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
本実施形態で説明する異常監視装置では、図１に示すように、教師なしの競合学習型ニューラルネットワーク（以下、単に「ニューラルネット」と呼ぶ）１ａ，１ｂ，……を複数用いている。各ニューラルネット１ａ，１ｂ，……は、図２に示すように、それぞれ入力層１１と出力層１２との２層からなり、出力層１２の各ニューロンＮ２が入力層１１のすべてのニューロンＮ１とそれぞれ結合された構成を有している。ニューラルネット１ａ，１ｂ，……は、逐次処理型のコンピュータで適宜のアプリケーションプログラムを実行することにより実現する場合を想定しているが、専用のニューロコンピュータを用いることも可能である。
【００１９】
ニューラルネット１ａ，１ｂ，……の動作には、学習モードと検査モードとがあり、学習モードにおいて適宜の学習データを用いて学習した後に、検査モードにおいて実際の対象信号から生成した特徴量（入力データ）のカテゴリを分類する。
【００２０】
ニューラルネット１ａ，１ｂ，……を構成する入力層１１のニューロンＮ１と出力層１２のニューロンＮ２との結合度（重み係数）は可変であり、学習モードにおいて、学習データをニューラルネット１ａ，１ｂ，……に入力することによりニューラルネット１ａ，１ｂ，……を学習させ、入力層１１の各ニューロンＮ１と出力層１２の各ニューロンＮ２との重み係数を決める。言い換えると、出力層１２の各ニューロンＮ２には、入力層１１の各ニューロンＮ１との間の重み係数を要素とする重みベクトルが対応付けられる。したがって、重みベクトルは入力層１１のニューロンＮ１と同数の要素を持ち、入力層１１に入力される特徴量のパラメータの個数と重みベクトルの要素の個数とは一致する。
【００２１】
検査モードでは、カテゴリを判定すべき入力データをニューラルネット１ａ，１ｂ，……の入力層１１に与えると、出力層１２のニューロンＮ２のうち、重みベクトルと入力データとのユークリッド距離が最小であるニューロンＮ２が発火する。学習モードにおいて出力層１２のニューロンＮ２にカテゴリが対応付けられていれば、発火したニューロンＮ２の位置のカテゴリによって入力データのカテゴリを知ることができる。
【００２２】
出力層１２のニューロンＮ２は、たとえば６×６個の領域を有する２次元のクラスタリングマップ５ａ，５ｂ，……の各領域に一対一に対応付けられている。クラスタリングマップ５ａ，５ｂ，……はニューラルネット１ａ，１ｂ，……ごとに設けられ、本実施形態では、複数のニューラルネット１ａ，１ｂ，……を用いているから、クラスタリングマップ５も複数設けられる。学習モードにおいて、各クラスタリングマップ５ａ，５ｂ，……の各領域に学習データのカテゴリを対応付けておけば、入力データにより発火したニューロンＮ２に対応するカテゴリをクラスタリングマップ５ａ，５ｂ，……により知ることができる。
【００２３】
クラスタリングマップ５ａ，５ｂ，……の各領域（実質的には出力層１２の各ニューロンＮ２）にカテゴリを対応付けるに際しては、学習済みのニューラルネット１ａ，１ｂ，……を出力層１２から入力層１１に向かって逆向きに動作させて出力層１２の各ニューロンＮ２ごとに入力層１１に与えたデータを推定し、推定したデータとのユークリッド距離がもっとも近い学習データのカテゴリを、出力層１２における当該ニューロンＮ２のカテゴリに用いる。
【００２４】
言い換えると、出力層１２の各ニューロンＮ２のカテゴリには、各ニューロンＮ２の重みベクトルとのユークリッド距離が最小である学習データのカテゴリを用いる。これにより、出力層１２の各ニューロンＮ２のカテゴリには、学習データのカテゴリが反映される。また、多数個（たとえば、１５０個）の学習データを与えると、属性の類似度の高いカテゴリがクラスタリングマップ５ａ，５ｂ，……上で近い位置に配置される。
【００２５】
したがって、出力層１２のニューロンＮ２のうち同種のカテゴリに属する学習データに対応して発火したニューロンＮ２は、クラスタリングマップ５ａ，５ｂ，……上で近い位置に集まりニューロンＮ２の集合からなるクラスタを形成する。学習モードでニューラルネット１ａ，１ｂ，……に与えられる学習データは学習データ記憶部４に格納されており、必要に応じて学習データ記憶部４から読み出されてニューラルネット１ａ，１ｂ，……に与えられる。
【００２６】
ニューラルネット１ａ，１ｂ，……により分類する対象信号は、機器Ｘから得られる電気信号であって、たとえば、機器Ｘの動作音を検出するマイクロホン２ａと、機器Ｘの動作時に生じる振動を検出する振動センサ２ｂとの少なくとも一方からなる信号入力部２の出力を用いる。信号入力部２の構成は機器Ｘの種類に応じて適宜に選択され、マイクロホン２ａ、振動センサ２ｂのほか、ＴＶカメラ、匂いセンサなどの各種のセンサを単独または組み合わせて用いることができる。あるいはまた、機器Ｘが発生する信号を取り出して対象信号に用いることも可能である。
【００２７】
信号入力部２で得られた電気信号である対象信号は、特徴抽出部３に与えられ対象信号の特徴量が抽出される。本実施形態では、信号入力部２から特徴抽出部３に与えられる対象信号は振動成分を含む信号であって、特徴抽出部３に入力されることにより対象信号の振動成分を表す複数種類の特徴量が抽出される。
【００２８】
特徴抽出部３では、機器Ｘが発生する対象信号から同じ条件で特徴量を抽出するために、機器Ｘの動作に同期したタイミング信号（トリガ信号）を用いたり、対象信号の波形の特徴（たとえば、ひとまとまりの対象信号の開始点と終了点）を用いたりすることによって、対象信号の切り出し（セグメンテーション）を行った後、適宜の単位時間ごとの信号に分割し、単位時間毎に特徴量を抽出する。したがって、特徴抽出部３は信号入力部２から与えられる対象信号を一時的に記憶するバッファを備える。また、特徴抽出部３では、必要に応じて周波数帯域を制限するなどして、ノイズを低減させる前処理を行う。さらに、特徴抽出部３は対象信号をデジタル信号に変換する機能も備える。
【００２９】
説明を簡単にするために、ここでは、セグメンテーションを行った後の対象信号の振動成分から複数の周波数成分（周波数帯域ごとのパワー）を抽出し、各周波数成分を特徴量に用いるものとして説明する。周波数成分の抽出には、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）の技術、あるいは多数個のバンドパスフィルタからなるフィルタバンクを用いる。どの周波数成分を特徴量に用いるかは、対象とする機器Ｘや抽出しようとする異常に応じて適宜に選択される。特徴抽出部３から単位時間毎に得られた特徴量は、特徴量の抽出のたびにニューラルネット１ａ，１ｂ，……にそれぞれ与えられる。
【００３０】
本実施形態のニューラルネット１ａ，１ｂ，……では、学習モードにおいて設定されるカテゴリを「正常」のみとしている。したがって、上述したように、クラスタリングマップ５ａ，５ｂ，……を作成するために学習済みのニューラルネット１ａ，１ｂ，……を出力層１２から入力層１１に向かって逆向きに動作させることは必ずしも必要ではない。
【００３１】
ところで、本実施形態では、機器Ｘが規定した順序で複数種類の動作を行う場合に、機器Ｘの各動作における異常だけではなく、機器Ｘの動作順序の異常についても検出可能となっている点に特徴がある。機器Ｘの動作の種類は、上述したようにマシニングセンタのように複数個の工具を取り換えて様々な加工を行う際の動作、あるいはマッサージ機における揉みや叩きなどの様々な動作を意味しており、これらの動作は機器Ｘのプログラムによって順序が規定され、全体として一連動作を行うように機器Ｘが制御される。
【００３２】
そこで、学習データ記憶部４には機器Ｘの各動作における「正常」な特徴量をそれぞれ学習データとして動作別に格納し、各ニューラルネット１ａ，１ｂ，……を機器Ｘの動作別の学習データを用いて学習させるようにしている。つまり、各ニューラルネット１ａ，１ｂ，……は、それぞれ異なる動作の学習データを用いて学習され、それぞれのニューラルネット１ａ，１ｂ，……およびクラスタリングマップ５ａ，５ｂ，……には、機器Ｘの各動作ごとに正常のカテゴリが設定されることになる。なお、学習データ記憶部４に特徴量を格納する際には、機器Ｘの動作を示す信号を外部信号に用い、各特徴量に機器の各動作をカテゴリとして対応付ける。つまり、各動作ごとに正常であるときの特徴量が学習データ記憶部４に格納される。
【００３３】
学習データ記憶部４に格納された特徴量を学習データとして用いて、各ニューラルネット１ａ，１ｂ，……の学習を行うと、各ニューラルネット１ａ，１ｂ，……における出力層１２の各ニューロンＮ２には重みベクトルが設定され、また各クラスタリングマップ５ａ，５ｂ，……の各位置には、各動作ごとの「正常」に対応するカテゴリが付与される。上述のように、各ニューラルネット１ａ，１ｂ，……は、それぞれ機器Ｘの動作に対応付けられているから、ニューラルネット１ａ，１ｂ，……は機器Ｘの動作順序にも対応付けられていることになる。そこで、機器Ｘの動作順序とニューラルネット１ａ，１ｂ，……との対応関係を記憶する順序記憶部８を設けておき、機器Ｘのどの動作のときに、正常のカテゴリのニューロンＮ２が発火するニューラルネット１ａ，１ｂ，……がどれになるかの対応付けを行っておく。
【００３４】
上述のように学習モードでの学習を行った後に、各ニューラルネット１ａ，１ｂ，……を検査モードに切り換え、機器Ｘの運転により生じる対象信号から抽出した特徴量を入力データとして各ニューラルネット１ａ，１ｂ，……に入力する。入力データはすべてのニューラルネット１ａ，１ｂ，……に同時に与える。つまり、すべてのニューラルネット１ａ，１ｂ，……において入力データのカテゴリが分類される。ただし、逐次処理型のコンピュータを用いる場合には、同じ時刻にすべてのニューラルネット１ａ，１ｂ，……に同じ入力データを与えることはできないから、実際には入力データを一時記憶しておき、すべてのニューラルネット１ａ，１ｂ，……に記憶した同じ入力データを与えることにより、実質的にすべてのニューラルネット１ａ，１ｂ，……に同じ入力データを同時に与えたことと等価な動作を実現する。
【００３５】
ここで、順序記憶部８において、機器Ｘの当該動作に対応付けられているニューラルネット１ａ，１ｂ，……では、正常のカテゴリのニューロンＮ２が発火するから、この関係が成立しているときには、機器Ｘは正常に動作していると推定される。言い換えると、機器Ｘから得られる実際の対象信号を入力すると、機器Ｘが正常に動作していれば、各クラスタリングマップ５ａ，５ｂ，……の「正常」の位置にあるニューロンＮ２が順に発火することになる。
【００３６】
ただし、ニューラルネット１ａ，１ｂ，……において正常のカテゴリのニューロンＮ２が発火したとしても、順序記憶部８に登録されている順序と異なっている場合、つまりニューロンＮ２の発火したニューラルネット１ａ，１ｂ，……と、当該ニューラルネットＮ２の前にニューロンＮ２が発火したニューラルネット１ａ，１ｂ，……とについて発火順が入れ替わったり発火順に抜けがあった場合には、機器Ｘの動作順序に異常が生じていると判断される。
【００３７】
上述のような正常・異常の判断を行うために、各ニューラルネット１ａ，１ｂ，……における入力データの各カテゴリへの帰属度を求める帰属度演算部６と、帰属度が最大であるニューラルネット１ａ，１ｂ，……に着目し正常・異常の判断を行う判定部７とを設けてある。
【００３８】
本実施形態では、帰属度演算部６において求める帰属度として、乖離度と適合度とのいずれか一方を用いる。乖離度は、検査モードにおける入力データ（ベクトル）と、当該入力データにより発火したニューロンに設定された重みベクトルとの差分の内積を正規化した値であって、入力データを［Ｘ］、発火したニューロンの重みベクトルを［Wwin］とすれば（［ａ］はａがベクトルであることを意味している）、乖離度Ｙは次式で定義される。
Ｙ＝（［Ｘ］／Ｘ−［Wwin］／Wwin）Ｔ（［Ｘ］／Ｘ−［Wwin］／Wwin）
ここにＴは転置を表し、角付き括弧を付与していないＸ，Ｗwinは各ベクトルのノルムを表す。
【００３９】
一方、適合度Ｇは、検査モードにおける入力データ［Ｘ］と、発火したニューロンの重みベクトル［Ｗwin］と、出力層のニューロンの重みベクトルの分散σとを用いることにより、次式で表される。
Ｇ＝Σｇｉ
ｇｉ＝ｅｘｐ（−Ｚ／２σ２）
Ｚ＝（［Ｘ］−［Wｉ］）Ｔ（［Ｘ］−［Wｉ］）
ただし、ｉ＝１〜Ｎ（＝出力層１２のニューロンＮ２の個数）である。
【００４０】
判定部７において、帰属度として乖離度を用いる場合には、乖離度が最小になるニューラルネット１ａ，１ｂ，……に着目し、帰属度として適合度を用いる場合には、適合度が最大になるニューラルネット１ａ，１ｂ，……に着目する。
【００４１】
判定部７では、着目したニューラルネット１ａ，１ｂ，……の出力層１２において発火したニューロンＮ２のカテゴリが異常である場合に、機器Ｘに異常があると判定する。また、着目したニューラルネット１ａ，１ｂ，……の出力層１２において発火したニューロンＮ２のカテゴリが正常であっても、そのニューラルネット１ａ，１ｂ，……に対応付けた機器Ｘの動作順序が入力データを生成した機器Ｘの動作順序と一致しない場合、つまり順序記憶部８が記憶している順序と一致しない場合に、機器Ｘに異常があると判定する。上述のようにして判定部７において異常を検出することにより、機器Ｘの動作の順序の異常と各動作ごとの異常とを検出することができる。
【００４２】
上述した構成について、ニューラルネット１ａ，１ｂ，……の学習データを収集する動作を図３にまとめて示す。まず、機器Ｘを作動させ一連動作における最初の動作において（Ｓ１）、信号入力部２から対象信号を取り込み（Ｓ２）、特徴量抽出部３において特徴量を抽出し（Ｓ３）、この特徴量を学習データ記憶部４に格納する（Ｓ４）。ステップＳ２〜Ｓ４の処理を機器Ｘの一連動作が終了するまで繰り返す（Ｓ５，Ｓ６）。また、機器Ｘを繰り返し動作させることによって、ステップＳ１〜Ｓ６の処理を繰り返し、学習データ記憶部４に一連動作に対応した規定個数の学習データ（特徴量）が格納されと学習データの収集を終了する（Ｓ７）。学習データ記憶部４に格納する学習データの個数はニューラルネット１ａ，１ｂ，……の学習に必要な個数であって、たとえば機器Ｘの１動作当たり１５０個ずつとする。ここで、ニューラルネット１ａ，１ｂ，……の学習は、学習データ記憶部４に学習データを格納するとき同時に行うことができ、また学習データ記憶部４に機器Ｘの各動作の学習データを格納した後に行うようにしてもよい。
【００４３】
上述のように機器Ｘの一連動作における各動作に対応した学習データを用いて各ニューラルネット１ａ，１ｂ，……の学習を行い、各ニューラルネット１ａ，１ｂ，……における出力層１２のニューロンＮ２に重みベクトルを付与した後には、ニューラルネット１ａ，１ｂ，……を検査モードに切り換え、機器Ｘを実際に運転させたときの入力データを用いて機器Ｘの動作の正常・異常を判定部７において判定する。
【００４４】
検査モードにおける動作を図４に示す。まず、一連動作の最初の動作で機器Ｘを動作させ（Ｓ１）、信号入力部２で対象信号を取り込み（Ｓ２）、さらに特徴抽出部３で特徴量を抽出する（Ｓ３）。この特徴量は入力データとして各ニューラルネット１ａ，１ｂ，……に与えられるとともに、各ニューラルネット１ａ，１ｂ，……においてそれぞれ乖離度が求められる（Ｓ４〜Ｓ７）。ここでは、上述したように入力データを一時記憶し、各ニューラルネット１ａ，１ｂ，……に入力データを順次与え（Ｓ４，Ｓ６，Ｓ７）、入力データが与えられた各ニューラルネット１ａ，１ｂ，……に関して帰属度演算部６において乖離度を求める（Ｓ５）。
【００４５】
上述のようにしてすべてのニューラルネット１ａ，１ｂ，……において乖離度が求められると、判定部７では、乖離度が最小であったニューラルネット１ａ，１ｂ，……を選択する（Ｓ８）。このニューラルネット１ａ，１ｂ，……に着目して、以下の処理により正常・異常の判定を行う。
【００４６】
まず、乖離度が最小であったニューラルネット１ａ，１ｂ，……において発火したニューロンＮ２が異常であるときには（Ｓ９）、異常と判定する（Ｓ１０）。一方、発火したニューロンＮ２が正常であるときには（Ｓ９）、一連動作において前の動作で機器Ｘを動作させたときにステップＳ８において選択したニューラルネット１ａ，１ｂ，……の順序と今回選択したニューラルネット１ａ，１ｂ，……の順序とを順序記憶部８から抽出し（Ｓ１１）、両順序を比較する（Ｓ１２）。ここで、ニューラルネット１ａ，１ｂ，……の順序に異常が生じている場合（順序が逆転している場合と順序が脱漏している場合）には、異常と判定する（Ｓ１０）。一方、ステップＳ１２において順序に異常がなければ、正常と判定する（Ｓ１３）。
【００４７】
ステップＳ２〜Ｓ１３の処理は、機器Ｘの一連動作の各動作について順次行う（Ｓ１４，Ｓ１５）。機器Ｘを連続的に動作させている場合には、動作が終了（Ｓ１６）するまで上述の処理を繰り返し行う。図４に示した処理によって、機器Ｘの一連動作において各動作ごとの異常と動作順序の異常とを検出することが可能になる。
【００４８】
上述の動作例は帰属度として乖離度を用いる例であるが、帰属度として適合度を用いる場合には、ステップＳ５において適合度を求め、ステップＳ８において適合度が最大になるニューラルネット１ａ，１ｂ，……を選択する点が異なるだけで、他の処理は図４に示した手順と同じになる。
【００４９】
なお、本実施形態の構成では、ニューラルネット１ａ，１ｂ，……の個数は機器Ｘの一連動作に含まれる動作数に対応付ける必要があるが、一連動作の中に実質的に同等な動作が含まれるときには、１個のニューラルネット１ａ，１ｂ，……を複数動作に共用することも可能であって、この対応付けは順序記憶部８において行えばよい。また、上述の構成例ではニューラルネット１ａ，１ｂ，……における出力層１２のニューロンＮ２の個数を６×６個としているが、ニューロンＮ２の個数についてとくに制限はなく、さらに多数個のニューロンＮ２を設ければ動作パターンの分類精度は高くなる。また、機器Ｘの動作についてもとくに制限はない。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の実施形態を示すブロック図である。
【図２】同上に用いるニューラルネットの概略構成図である。
【図３】同上の学習モードの動作説明図である。
【図４】同上の検査モードの動作説明図である。
【符号の説明】
【００５１】
１  ニューラルネット（競合学習型ニューラルネットワーク）
２  信号入力部
２ａ  マイクロホン
２ｂ  振動センサ
３  特徴抽出部
４  学習データ記憶部
５  クラスタリングマップ
６  帰属度演算部
７  判定部
８  順序記憶部
１１  入力層
１２  出力層
Ｎ１，Ｎ２  ニューロン
Ｘ  機器
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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