(57)【要約】【課題】ニューラルネットワークの重みベクトルの設定に必要な設定データを外部装置から受け取り、実使用時には外部装置とは独立して動作する異常監視装置を提供する。【解決手段】信号入力部２は機器Ｘの動作を検出するセンサＹの出力である電気信号を取り込む。特徴抽出部３は電気信号から検査の対象である対象信号を切り出し、対象信号の特徴を表す特徴ベクトルを抽出する。カテゴリ分類部１は、競合学習型ニューラルネットが用いられ、あらかじめ出力層のニューロンに対応付けた重みベクトルと特徴ベクトルとのユークリッド距離により、特徴ベクトルのカテゴリを分類する。カテゴリ分類部１の各ニューロンに設定される重みベクトルは、サービスインターフェイス４を介して外部装置Ｂから設定データとして与えられ、異常監視装置Ａは設定データが外部装置Ｂから与えられた後は、外部装置Ｂを切り離して使用可能になる。【選択図】図１
2008096305.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象の動作を反映する電気信号を対象信号とし信号入力部により取り込んだ対象信号の特徴を表す特徴ベクトルを抽出する特徴抽出部と、ニューラルネットワークを用い各ニューロンに重みベクトルを設定した後に特徴抽出部により抽出した特徴ベクトルのカテゴリを分類するカテゴリ分類部と、カテゴリ分類部における重みベクトルの設定に必要な設定データを外部装置との間で授受するサービスインターフェイスとを一体に備え、設定データの受け取り後には外部装置とは独立して動作することを特徴とする異常監視装置。
【請求項２】
前記設定データは、前記カテゴリ分類部の各ニューロンに設定する重みベクトルであ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】
カテゴリが既知である学習データを記憶する学習データ記憶部を備え、前記ニューラルネットワークは競合学習型ニューラルネットワークであって、前記カテゴリ分類部は、学習データ記憶部に記憶された学習データが与えられると各ニューロンに重みベクトルを設定する学習モードと、学習モードにより設定された重みベクトルを用いて特徴ベクトルのカテゴリを分類する検査モードとを有し、前記設定データは、学習データ記憶部に記憶する学習データであ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４】
前記特徴抽出部は、電気信号のうち対象信号として取り出す範囲と、対象信号から抽出する特徴ベクトルの種類との少なくとも１要素を調節要素として選択可能であって、前記設定データは調節要素を選択するデータであることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の異常監視装置。
【請求項５】
前記外部装置は、検査対象の動作を反映する電気信号を取り込む解析用信号入力部と、解析用信号入力部により取り込んだ電気信号を記憶する信号記憶部と、信号記憶部に記憶させた電気信号から対象信号として取り出す範囲を選択するとともに対象信号の特徴を表す特徴ベクトルを複数種類から選択して抽出する解析用特徴抽出部と、解析用特徴抽出部により抽出した特徴ベクトルを記憶する特徴ベクトル記憶部と、特徴ベクトル記憶部に格納した特徴ベクトルを用いて学習が行われるニューラルネットワークであって学習後には解析用特徴抽出部により抽出した特徴ベクトルのカテゴリを分類する解析用カテゴリ分類部と、検査対象の運転に伴って解析用信号入力部で取り込んだ電気信号について解析用カテゴリ分類部での分類結果を提示する提示手段とを備え、解析用特徴抽出部において電気信号から対象信号を取り出す範囲と対象信号から抽出する特徴ベクトルの種類との組み合わせのうち所望の分類結果が得られる組み合わせを前記特徴抽出部の調節要素として選択可能な範囲で選択し、選択した組み合わせを前記特徴抽出部に与えることを特徴とする請求項４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、検査対象の動作を反映した電気信号の特徴をニューラルネットワークで分類することにより、検査対象の動作の異常の有無を判定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、ニューラルネットワーク（ニューロコンピュータ）の分類機能を利用することにより、検査対象から得られる対象信号を分類する技術が知られている。この種の技術は、音声の認識や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異常監視装置などに用いられている。たとえば、この種の技術を採用した異常監視装置では、機器の動作音や機器の振動をセンサ部（トランスデューサ）により電気信号に変換してセンサ部の出力を対象信号に用い、対象信号の特徴を表す複数の要素からなる特徴ベクトルを抽出し、この特徴ベクトルをニューラルネットワークで分類する技術が種々提案されている。
【０００３】
ニューラルネットワークには種々の構成が知られており、たとえば、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）を用いて特徴ベクトルのカテゴリを分類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ベクトル（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】
ところで、特許文献１に記載のものは、信号入力部に用いるセンサの種類を変更したり、学習データを変更したりすれば、様々な用途に使用することができると考えられるが、学習データは信号入力部から取り込んだ信号を用いて生成しており、学習データのカテゴリを設定するために入力部を設けているものであるから、異常監視装置の規模が大きくなるという問題を有している。
【０００７】
一方、この種の異常監視装置は、検査対象である各種装置や各種機器に組み込んで用いることが望ましく、特定用途向けであって検査対象に組み込むか付設して用いることのできる小型の異常監視装置が要望されている。
【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、ニューラルネットワークの重みベクトルの設定に必要な設定データを外部装置から受け取ることを可能とし、実使用時には外部装置とは独立して動作することで小型化することを可能とした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、検査対象の動作を反映する電気信号を対象信号とし信号入力部により取り込んだ対象信号の特徴を表す特徴ベクトルを抽出する特徴抽出部と、ニューラルネットワークを用い各ニューロンに重みベクトルを設定した後に特徴抽出部により抽出した特徴ベクトルのカテゴリを分類するカテゴリ分類部と、カテゴリ分類部における重みベクトルの設定に必要な設定データを外部装置との間で授受するサービスインターフェイスとを一体に備え、設定データの受け取り後には外部装置とは独立して動作することを特徴とする。
【００１０】
請求項２の発明では、請求項１の発明において、前記設定データは、前記カテゴリ分類部の各ニューロンに設定する重みベクトルであることを特徴とする。
【００１１】
請求項３の発明では、請求項１の発明において、カテゴリが既知である学習データを記憶する学習データ記憶部を備え、前記ニューラルネットワークは競合学習型ニューラルネットワークであって、前記カテゴリ分類部は、学習データ記憶部に記憶された学習データが与えられると各ニューロンに重みベクトルを設定する学習モードと、学習モードにより設定された重みベクトルを用いて特徴ベクトルのカテゴリを分類する検査モードとを有し、前記設定データは、学習データ記憶部に記憶する学習データであることを特徴とする。
【００１２】
請求項４の発明では、請求項１ないし請求項３のいずれかの発明において、前記特徴抽出部は、電気信号のうち対象信号として取り出す範囲と、対象信号から抽出する特徴ベクトルの種類との少なくとも１要素を調節要素として選択可能であって、前記設定データは調節要素を選択するデータであることを特徴とする。
【００１３】
請求項５の発明では、請求項４の発明において、前記外部装置は、検査対象の動作を反映する電気信号を取り込む解析用信号入力部と、解析用信号入力部により取り込んだ電気信号を記憶する信号記憶部と、信号記憶部に記憶させた電気信号から対象信号として取り出す範囲を選択するとともに対象信号の特徴を表す特徴ベクトルを複数種類から選択して抽出する解析用特徴抽出部と、解析用特徴抽出部により抽出した特徴ベクトルを記憶する特徴ベクトル記憶部と、特徴ベクトル記憶部に格納した特徴ベクトルを用いて学習が行われるニューラルネットワークであって学習後には解析用特徴抽出部により抽出した特徴ベクトルのカテゴリを分類する解析用カテゴリ分類部と、検査対象の運転に伴って解析用信号入力部で取り込んだ電気信号について解析用カテゴリ分類部での分類結果を提示する提示手段とを備え、解析用特徴抽出部において電気信号から対象信号を取り出す範囲と対象信号から抽出する特徴ベクトルの種類との組み合わせのうち所望の分類結果が得られる組み合わせを前記特徴抽出部の調節要素として選択可能な範囲で選択し、選択した組み合わせを前記特徴抽出部に与えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１の発明の構成によれば、外部装置との間で設定データを授受するサービスインターフェイスを備え、設定データの受け取り後には外部装置とは独立して動作するものであるから、設定データを外部装置から受け取った後には外部装置が不要であり、設定データを収集するための機能を外部装置として分離することができる。その結果、カテゴリ分類部に重みベクトルを設定するための設定データを収集する機能を持たせる必要がなく、構成が簡単になって小型化が可能な上に構成要素が削減されて低コストで作成することが可能になる。また、複数台の異常監視装置で外部装置を共用することが可能であるから、外部装置に持たせた機能を異常監視装置から分類することにより、複数台の異常監視装置を用いる場合に、共用化によるコストの削減効果が高くなる。さらに、学習データのカテゴリを設定するためのキーボードのような入力部を外部装置に設けておけばよいから、小型化が可能であって、検査対象に組み込んだり検査対象に付設したりすることが可能になる。
【００１５】
請求項２の発明の構成によれば、カテゴリ分類部に設定する重みベクトルを設定データとしているから、カテゴリ分類部においては、与えられた重みベクトルを各ニューロンに設定するだけで学習モードによる学習が不要であり、外部装置から設定データを受け取った後にただちに使用することが可能になる。また、複数台の異常監視装置に対して同じ重みベクトルを設定することができるから、同仕様の複数台の検査対象に組み込む際に、各検査対象に組み込むか付設した異常監視装置のカテゴリ分類部の判断結果のばらつきを抑制することができる。
【００１６】
請求項３の発明の構成によれば、外部装置から与えられる設定データが学習データであるから、カテゴリ分類部では学習データを用いた学習が必要になるが、複数台の異常監視装置において同じ学習データを共通に使用することができ、同じ学習データを用いて学習したカテゴリ分類部では、重みベクトルのばらつきが少ないと考えられるから、複数台の異常監視装置においてもばらつきの少ない判定結果が期待できる。
【００１７】
請求項４の発明の構成によれば、電気信号から対象信号を取り出す範囲と、特徴ベクトルの種類との少なくとも１要素が調節要素になっている。対象信号の範囲は、時間の範囲、周波数の範囲、振幅の範囲などを含む。また、特徴ベクトルの種類は、周波数成分、振幅成分などを要素とする特徴ベクトルの種類を意味する。電気信号から対象信号を取り出す範囲、特徴ベクトルの種類のいずれか１つでも選択可能としておけば、検査対象の動作をよく反映している情報を抽出することができ、判定を容易が容易になって、判定精度の向上につながる。
【００１８】
請求項５の発明の構成によれば、外部装置において電気信号を解析用信号入力部から取り込んで信号記憶部に記憶しておき、信号記憶部に記憶した電気信号について対象信号を取り出す範囲を選択し、また特徴ベクトルの種類を選択するから、様々な条件で特徴ベクトルを抽出することができる。様々な条件で抽出した特徴ベクトルをカテゴリ分類部に与えて分類した結果を評価することにより、所望の分類結果が得られる条件を容易に見つけだすことができる。また、得られた条件の組み合わせを異常監視装置の特徴抽出部で設定可能な範囲で選択しているから、異常監視装置において所望の分類結果を得るのに適した条件設定が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下に説明する実施形態では、検査対象の動作によって生じる対象信号の特徴ベクトルにより、検査対象の動作が正常か異常かを判別する例を示す。また、検査対象としてはモータのような動力源を備える設備機器を想定するが、検査対象の種類はとくに問わない。
【００２０】
本実施形態で説明する異常監視装置Ａ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）からなるカテゴリ分類部１を用いている。カテゴリ分類部１としてのニューラルネットは、図２に示すように、それぞれ入力層２１と出力層２２との２層からなり、出力層２２の各ニューロンＮ２が入力層２１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。カテゴリ分類部１としてのニューラルネットは、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。
【００２１】
カテゴリ分類部１としてのニューラルネットの動作には、一般に、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複数の要素からなる特徴ベクトル（入力データ）のカテゴリを分類する。
【００２２】
入力層２１のニューロンＮ１と出力層２２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、学習データをカテゴリ分類部１に入力することによりカテゴリ分類部１を学習させ、入力層２１の各ニューロンＮ１と出力層２２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２２の各ニューロンＮ２には、入力層２１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２１のニューロンＮ１と同数の要素を持ち、入力層２１に入力される特徴ベクトルの要素の個数と重みベクトルの要素の個数とは一致する。
【００２３】
一方、検査モードでは、カテゴリを判定すべき入力データを学習済みのカテゴリ分類部１の入力層２１に与えると、出力層２２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２２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。
【００２４】
カテゴリ分類部１であるニューラルネットにおける出力層２２の各ニューロンＮ２には後述する手順でカテゴリを対応付ける。また、本実施形態では、カテゴリ分類部１で分類すべきカテゴリは正常と異常との２種類としており、学習モードにおいて正常のカテゴリの学習データのみを入力する。つまり、検査モードにおいて与えられた入力データがカテゴリ分類部１に設定された正常のカテゴリに属さないときには、入力データは異常とみなされる。
【００２５】
出力層２２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、多数個（たとえば、１５０個）の学習データを与えると、カテゴリ分類部１における出力層２２のニューロンＮ２のうち学習データのカテゴリに対応するニューロンＮ２に、学習データとのユークリッド距離の小さい重みベクトルが設定される。つまり、学習後に当該学習データを与えることによって、このニューロンＮ２が発火する。
【００２６】
ところで、カテゴリ分類部１により分類する対象信号は、設備機器（以下、単に「機器」という）Ｘの動作に伴って得られる電気信号であり、たとえば、機器Ｘの動作時に生じる振動を検出する振動センサＹの出力を機器Ｘの動作を反映する電気信号として用いる。振動センサＹとしては、加速度ピックアップを用いるものとする。この電気信号は信号入力部２に取り込まれる。振動センサＹは、基本的には、機器Ｘの動作を検出するトランスデューサと、トランスデューサの出力を後段に送るためのフロントエンド（前置増幅器やフィルタなど）とにより構成される。トランスデューサとしては、機器Ｘの動作音を検出するマイクロホン、ＴＶカメラ、匂いセンサなどの各種のものを単独または組み合わせて用いることができる。また、機器Ｘから発生する負荷電流などを電気信号として信号入力部２に取り込むことも可能である。信号入力部２に取り込まれた電気信号は、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が行われた後、特徴抽出部３に与えられ特徴ベクトルが抽出される。
【００２７】
特徴抽出部３は、電気信号のうち機器Ｘの動作を反映している範囲を対象信号として切り出す機能を有している。機器の動作を反映している範囲としては、機器Ｘが動作している期間であることが重要である。したがって、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、信号入力部２の出力から対象信号の切り出し（セグメンテーション）を行うタイミングを決める。たとえば、機器Ｘから出力される対象信号が周期性を有している場合には、セグメンテーションにより周期毎に分割し、周期毎の特徴ベクトルを抽出する。信号入力部２または特徴抽出部３では対象信号をデジタル信号に変換する。
【００２８】
対象信号の範囲を時間で規定した例を図３に示す。図３（ａ）は機器Ｘからトリガ信号が発生した時刻ｔ０を開始時刻とし、トリガ信号の発生から一定時間Ｔ１が経過した時刻ｔ１を対象信号の終了時刻として切り出す例を示している。このような対象信号は、機器Ｘからトリガ信号が発生する場合であって、機器Ｘの動作速度が一定である場合に適している。図３（ｂ）は電気信号の振幅変化を用いて対象信号を切り出す開始時刻ｔ２と終了時刻ｔ３とを決定する例を示している。このような対象信号は、機器Ｘからトリガ信号が発生しない場合でも切り出すことができ、また機器Ｘの動作速度が変化する場合でも切り出すことができる。図３（ｃ）は機器Ｘからトリガ信号が発生した時刻ｔ０を開始時刻とし、対象信号の終了時刻ｔ３は振幅変化を用いて決定している例を示している。この対象信号は、機器Ｘがトリガ信号を発生し、かつ機器Ｘの動作速度が変化する場合に用いることができる。
【００２９】
特徴抽出部３において対象信号として切り出す範囲は、時間の範囲だけではなく、周波数の範囲や振幅の範囲であってもよく、適宜に範囲を決めて対象信号を切り出すことにより、機器Ｘの動作の特徴が取り出しやすくなる。特徴抽出部３では、電気信号から対象信号として取り出す範囲を決める方法は、後述する設定データにより指示される。
【００３０】
対象信号の範囲を周波数で規定した例を図４に示す。図４（ａ）は可聴周波数の全域を対象信号とする例であって、特徴ベクトルの要素は図４（ｂ）のように可聴周波数の全域に分布することになる。また、図４（ｃ）は可聴周波数の低周波域を対象信号とする例であって、図４（ｄ）のように特徴ベクトルの要素は可聴周波数の低周波域にのみになる。同様にして図４（ｅ）のように可聴周波数の高周波域を対象信号とすれば、図４（ｆ）のように特徴ベクトルの要素も可聴周波数の高周波域にのみになる。
【００３１】
セグメンテーションを行った後の対象信号から抽出する特徴ベクトルは、機器Ｘの動作を反映する情報であり、対象信号に含まれる情報のうちから適宜に抽出される。どの情報に着目するかは選択可能であり、対象信号を切り出す範囲と同様に設定データにより選択可能になっている。特徴ベクトルとしては、複数の周波数帯域ごとのパワー（周波数成分）を抽出し、周波数成分を要素としたベクトルを特徴ベクトルに用いることができる。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。どの周波数帯域のパワーを特徴ベクトルの要素に用いるかは、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。つまり、周波数帯域は設定データにより選択される。
【００３２】
特徴抽出部３では、対象信号を切り出す範囲（あるいはルール）と、特徴ベクトルの種類（どの周波数を要素とするか）との少なくとも一方は調節可能な調節要素であり、調節要素について複数個の選択肢から選択可能になっている。調節要素の選択は後述する設定データによりなされる。
【００３３】
特徴抽出部３から周期毎に得られた特徴ベクトルは、特徴ベクトルの抽出のたびにカテゴリ分類部１に与えられる。ニューラルネットからなるカテゴリ分類部１を使用可能とするには、カテゴリ分類部１における出力層２２の各ニューロンＮ２にそれぞれ重みベクトルを設定する必要がある。上述のように、カテゴリ分類部１のニューロンＮ２に重みベクトルを設定した後に、特徴抽出部３で抽出した特徴ベクトルをカテゴリ分類部１に与えると、特徴ベクトルとのユークリッド距離が最小である重みベクトルが設定されているニューロンＮ２が発火するから、各ニューロンＮ２にカテゴリを設定しておくことにより、特徴ベクトルのカテゴリを分類することができる。ここに、出力層２２に対応付けたクラスタリングマップを設け、クラスタリングマップにおいて各ニューロンＮ２にカテゴリを対応付けておけば、発火したニューロンのカテゴリを知ることができる。
【００３４】
ところで、本実施形態の特徴は、カテゴリ分類部１の各ニューロンＮ２に対応付ける重みベクトルを外部装置Ｂから受け取るサービスインターフェイス４を備えていることであって、サービスインターフェイス４を通して外部装置Ｂから受け取った重みベクトルは、データ設定部５がカテゴリ分類部１の各ニューロンＮ２に設定する。カテゴリ分類部１、信号入力部２、特徴抽出部３、サービスインターフェイス４、データ設定部５は、一つのパッケージあるいは器体に収納され、一体に設けられる。また、重みベクトルがカテゴリ設定部１に設定された後には、サービスインターフェイス４から外部装置Ｂを取り外すことができ、外部装置Ｂとは独立して単独で動作することができる。
【００３５】
本実施形態の異常監視装置Ａは、カテゴリ分類部１に用いているニューラルネット１を学習する機能は備えず、各ニューロンＮ２に対して重みベクトルを直接設定しなければならない。したがって、重みベクトルの生成は外部装置Ｂにより行い、サービスインターフェイス４を用いて外部装置Ｂから設定データとして転送するようにしてある。
【００３６】
外部装置Ｂは、汎用のコンピュータで適宜のプログラムを実行することにより実現することができるが、以下に説明する機能を実現する専用装置を用いることも可能である。外部装置Ｂは、図５に示すように、通信インターフェイス１４を備え、接続線Ｃを介して通信インターフェイス１４をサービスインターフェイス４に接続することにより、外部装置Ｂと異常監視装置Ａとの間で通信が可能になる。
【００３７】
外部装置Ｂには、異常監視装置Ａのカテゴリ分類部１と同構成を有する解析用カテゴリ分類部１１と、機器Ｘの振動を検出する振動センサＹからの電気信号を取り込む解析用信号入力部１２と、解析用信号入力部１２により取り込んだ電気信号から対象信号を切り出すとともに、対象信号の特徴を表す特徴ベクトルを抽出する解析用特徴抽出部１３とが設けられている。解析用特徴抽出部１３は、電気信号から対象信号を切り出す範囲を選択することができ、また対象信号の特徴を表す特徴ベクトルの種類を選択することができる。
【００３８】
解析用特徴抽出部１３における対象信号の範囲および特徴ベクトルの種類は、選択入力部１３ａによって選択することができ、選択入力部１３ａにより選択した内容が、異常監視装置Ａの特徴抽出部３に与える設定データの内容になる。ただし、外部装置３の選択入力部１３ａは種々の異常監視装置Ａに対応できるように広範囲の選択が可能であり、通常は異常監視装置Ａの特徴抽出部３で選択可能な範囲を超える選択が可能になっている。したがって、外部装置Ｂの解析用特徴抽出部１３では、異常監視装置Ａの特徴抽出部３の仕様に合わせて選択範囲を制限することにより、異常監視装置Ａに適合した範囲の選択を行う。選択範囲の制限は、選択入力部１３ａにおいて異常監視装置Ａの型番を指定することにより指示する。
【００３９】
解析用特徴抽出部１３で抽出された特徴ベクトルは、既知のカテゴリを付与して特徴ベクトル記憶部１５に格納される。特徴ベクトル記憶部１５に格納される特徴ベクトルに付与するカテゴリは、カテゴリ入力部１５ａを用いて与えられる。ここに、選択入力部１３ａとカテゴリ入力部１５ａとはキーボードやマウスのような入力装置を共用して実現される。
【００４０】
ところで、機器Ｘの特定の異常（たとえば、ハウジング内への異物混入によるモータの異音やモータの軸受の油切れなど）に対応した特徴ベクトルは、比較的容易に得ることができるが、様々な異常に対応した特徴ベクトルは得るのが困難な場合が多く、また予期しない異常に対してはカテゴリの設定も困難である。したがって、本実施形態では、機器Ｘの動作が正常である場合に得られる特徴ベクトルに対してのみ正常のカテゴリを付与している。言い換えると、正常のカテゴリが付与されない特徴ベクトルは異常のカテゴリに帰属することになる。このようにして特徴ベクトル記憶部１５には、正常のカテゴリを付与した特徴ベクトルと、カテゴリを付与していない特徴ベクトルとが格納される。
【００４１】
解析用カテゴリ分類部１１は、異常監視装置Ａのカテゴリ分類部１と同様に、競合学習型ニューラルネットワークを用いて構成されており、異常監視装置Ａでは出力層２２のニューロンＮ２に重みベクトルを直接設定していたから学習が不要であったが、外部装置Ｂでは解析用カテゴリ分類部１１の出力層のニューロンに重みベクトルを設定するために学習が必要である。つまり、解析用カテゴリ分類部１１の動作には学習モードと検査モードとがあり、まず学習モードにおいて重みベクトルを設定することが必要である。
【００４２】
学習モードにおいては、特徴ベクトル記憶部１５に格納された特徴ベクトルのうちカテゴリが正常である特徴ベクトルのみを解析用カテゴリ分類部１１に学習データとして入力する。出力層のニューロンが２０〜４０個程度の競合学習型ニューラルネットワークでは、同カテゴリの特徴ベクトルを学習データとして適数個（たとえば、１５０個）入力することにより、カテゴリを分類するための重みベクトルを各ニューロンに設定することができる。また、正常のカテゴリを有する特徴ベクトルを与えたときに、当該特徴ベクトルと重みベクトルとのユークリッド距離が規定の閾値以下になるニューロンに正常のカテゴリを設定する。
【００４３】
重みベクトルが設定された後は、解析用カテゴリ分類部１１を検査モードとし、特徴ベクトルを与えることで正常と異常とのカテゴリの分類が可能になる。ここで、本実施形態では、解析用カテゴリ分類部１１において正常に分類されない特徴ベクトルは、異常に分類することになる。実際の分類にあたっては入力した特徴ベクトルと出力層のニューロンに設定されている重みベクトルとのユークリッド距離を求め、ユークリッド距離が最小になるニューロンに設定されているカテゴリが正常であれば特徴ベクトルを正常に分類する。また、正常のカテゴリに属するニューロンの重みベクトルに対してユークリッド距離が規定した閾値以上であるか、ユークリッド距離が最小になったニューロンに正常のカテゴリが設定されていないときには、入力された特徴ベクトルを異常に分類する。
【００４４】
検査モードにおいて解析用カテゴリ分類部１１に入力する特徴ベクトルは、カテゴリが既知であるものを用いる。つまり、特徴ベクトル記憶部１５に格納されている特徴ベクトルを用いる。解析用カテゴリ分類部１１において分類された結果は、解析用カテゴリ分類部１１の出力層の各ニューロンに領域を対応付けたクラスタリングマップなどの提示手段１６によって利用者に提示される。提示手段１６としてクラスタリングマップを用いる場合には、ディスプレイ装置の画面にクラスタリングマップを表示し、クラスタリングマップ内の領域をニューロンに対応付けておき、正常のカテゴリのニューロンが発火するときには、クラスタリングマップで正常に対応する領域においてニューロンの発火を示す表示を行う。
【００４５】
ところで、解析用特徴抽出部１３において対象信号の範囲や特徴ベクトルの種類を選択する際に、入力された電気信号が異なっていると、解析用カテゴリ分類部１１での分類結果の相違が、対象信号の範囲や特徴ベクトルの種類の相違によって生じているか、電気信号自身の相違によって生じているかを区別することができない。そこで、解析用信号入力部１２と解析用特徴抽出部１３との間には、電気信号を記憶する信号記憶部１７が設けられている。
【００４６】
解析用特徴抽出部１３では、信号記憶部１７に格納された電気信号を繰り返して用いることにより、同じ電気信号について対象信号の範囲や特徴ベクトルの種類を変更して特徴ベクトルを抽出することが可能になる。つまり、対象信号の範囲や特徴ベクトルの種類の変更による解析用カテゴリ分類部１１での分類結果の変化を比較するのが容易になり、提示手段１６に示された結果を確認することで、対象信号の範囲と特徴ベクトルの種類との組み合わせについて分類に適した組み合わせを選択することが可能になる。ただし、この組み合わせは、異常監視装置Ａの特徴抽出部３における調節要素の選択可能な範囲内で選択される。
【００４７】
以上説明したように、外部装置Ｂでは、信号記憶部１７に記憶した電気信号から解析用特徴抽出部１３において対象信号を切り出すとともに対象信号の特徴ベクトルを抽出して特徴ベクトル記憶部１５に記憶させる。さらに、解析用カテゴリ分類部１１を学習モードとし、特徴ベクトル記憶部１５に格納した特徴ベクトルを学習データに用いて解析用カテゴリ分類部１１の学習を行った後に、特徴ベクトル記憶部１５に格納した特徴ベクトルを用いて解析用カテゴリ分類部１１での分類結果を提示手段１６に提示させるのである。解析用特徴抽出部１１における対象信号の範囲と特徴ベクトルの種類とを変化させ、提示手段１６に提示される分類結果が所望の状態になったときに、そのときの対象信号の範囲と特徴ベクトルの種類との組み合わせを重みベクトルとともに設定データとするのである。
【００４８】
上述したように外部装置Ｂは異常監視装置Ａとは通信可能であって、外部装置Ｂにおいて上述の手順で決定した設定データを異常監視装置Ａに送ることにより、異常監視装置Ａの特徴抽出部３における対象信号の範囲と特徴ベクトルの種類とを規定し、またカテゴリ分類部１の重みベクトルを設定する。設定データを特徴抽出部３およびカテゴリ分類部１に設定する処理はデータ設定部５が行う。なお、外部装置Ｂは、異常監視装置Ａに設定されている設定データを読み込む機能も有しており、この機能によって、異常監視装置Ａにすでに設定されている設定データを用いて設定データを調節したり、他の異常監視装置Ａに設定データを設定したりすることができる。
【００４９】
（実施形態２）
実施形態１では、異常監視装置Ａのカテゴリ分類部１が学習する機能を備えず、重みベクトルを外部装置Ｂから設定データとして受け取るものであったが、本実施形態は、異常監視装置Ａのカテゴリ分類部１が外部装置Ｂの解析用カテゴリ分類部１１と同様に学習モードと検査モードとを有しているものとする。したがって、外部装置Ｂは設定データとしてカテゴリ分類部１に重みベクトルを与えるのではなく、解析用カテゴリ分類部１１を学習させる際の学習データとして用いた特徴ベクトルを設定データとして異常監視装置Ａに与えるようにしてある。
【００５０】
図６に示すように、異常監視装置Ａには、外部装置Ｂから受け取った特徴ベクトルを学習データに用いることができるように、学習データ記憶部６を設けてあり、外部装置Ｂから受け取った特徴ベクトルは学習データ記憶部６に格納される。学習データ記憶部６に格納する特徴ベクトルは、外部装置Ｂにおいて所望の分類結果が得られたときのものを用いる。
【００５１】
実施形態１の構成では、異常監視装置Ａは外部装置Ｂから設定データを受け取り、データ設定部５が設定データを各部に設定すれば異常監視装置Ａを使用することができたが、本実施形態では、外部装置Ｂから設定データを受け取るだけでは異常監視装置Ａを用いることができない。本実施形態では、異常監視装置Ａが受け取った設定データのうち学習データ記憶部６に格納された特徴ベクトルを学習データに用い、カテゴリ分類部１を学習モードとして学習データにより学習を行うことにより重みベクトルを設定する。
【００５２】
本実施形態はカテゴリ分類部１が学習モードを有し、学習モードにおいて重みベクトルを設定する点で実施形態１の構成と異なるものであるが、重みベクトルの設定後には、検査モードとし、信号入力部２で取り込んだ電気信号の特徴ベクトルとカテゴリ分類部１に与えることにより、電気信号のカテゴリを分類することができる。他の構成および動作は実施形態１と同様である。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】実施形態１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】同上に用いる特徴抽出部の動作例を示す図である。
【図４】同上に用いる特徴抽出部の動作例を示す図である。
【図５】同上に用いる外部装置の構成例を示すブロック図である。
【図６】実施形態２を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００５４】
１  カテゴリ分類部
２  信号入力部
３  特徴抽出部
４  サービスインターフェイス
５  データ設定部
６  学習データ記憶部
１１  解析用カテゴリ分類部
１２  解析用信号入力部
１３  解析用特徴抽出部
１４  通信インターフェイス
１５  特徴ベクトル記憶部
１６  提示手段
１７  信号記憶部
２１  入力層
２２  出力層
Ａ  異常監視装置
Ｂ  外部装置
Ｎ１  ニューロン
Ｎ２  ニューロン
Ｘ  機器
【図１】
2008096305.tif 000003
【図２】
2008096305.tif 000004
【図３】
2008096305.tif 000005
【図４】
2008096305.tif 000006
【図５】
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【図６】
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