(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間の経過に従って対象設備から順次観測された複数の時系列データのそれぞれから、前記対象設備に発生したイベントに起因して変動したと予想される波形データを抽出するイベント波形抽出部と、
前記イベント波形抽出部によって抽出された前記波形データの時系列データ間での共起度を算出する共起度算出部と、
前記共起度算出部によって算出された前記波形データの共起度に応じたグループに時系列データを分類するグループ分類部と、
前記グループ分類部によって分類されたグループに含まれる時系列データ間で前記波形データの発生期間が重複する時刻を判別して、判別した時刻に基づいて前記波形データに関連したイベントを特定するイベント情報を生成するイベント情報生成部と
を備えたことを特徴とする時系列データ処理装置。
【請求項２】
時系列データから、異常範囲に該当する部分列データである外れデータを検知する検知部と、
前記検知部によって検知された外れデータと前記イベント情報生成部によって生成されたイベント情報とに基づいて、前記対象設備の異常を判定する判定部と
を備えたことを特徴とする請求項１記載の時系列データ処理装置。
【請求項３】
前記イベント波形抽出部は、連続的に値が上昇または下降している時系列データの部分列データの組み合わせに基づいて前記波形データを抽出すること
を特徴とする請求項１記載の時系列データ処理装置。
【請求項４】
前記イベント情報生成部は、前記波形データの開始時刻と終了時刻、前記波形データの継続期間、前記波形データの記述統計量、前記波形データの最大振幅と振動数および前記波形データの型に基づいて、イベント情報を生成すること
を特徴とする請求項１記載の時系列データ処理装置。
【請求項５】
前記共起度算出部は、時系列データ間で前記波形データが発生した期間が重複した回数を時系列データ間の一方に発生した前記波形データの数で除算した値である第１の共起度と、時系列データ間で前記波形データが発生した期間が重複した回数を時系列データ間の他方に発生した前記波形データの数で除算した値である第２の共起度と、前記第１の共起度と前記第２の共起度との調和平均である第３の共起度と、のうちのいずれかを算出すること
を特徴とする請求項１記載の時系列データ処理装置。
【請求項６】
前記共起度算出部は、時系列データの時刻ごとの前記波形データの発生回数を示すイベント時系列データを生成し、イベント時系列データが示すイベント波形の発生回数に基づいてイベント発生期間の候補を特定し、特定した候補の期間に前記波形データが発生したか否かを示す数値データを、前記波形データの共起度として算出すること
を特徴とする請求項１記載の時系列データ処理装置。
【請求項７】
前記イベント情報生成部は、時系列データにおける前記波形データの発生時刻についてのヒストグラムを算出し、ヒストグラムの度数が最も大きい階級の時刻を前記波形データに関連したイベントの発生時刻と推定すること
を特徴とする請求項１記載の時系列データ処理装置。
【請求項８】
前記イベント情報生成部は、イベントの開始時刻と終了時刻を含むイベント情報を生成するか、あるいは、イベントの開始時刻と終了時刻に加えて、前記波形データの継続期間、前記波形データの記述統計量、前記波形データの最大振幅と振動数、前記波形データの型およびバンドモデルのうちの少なくとも一つを含むイベント情報を生成すること
を特徴とする請求項１記載の時系列データ処理装置。
【請求項９】
前記グループ分類部によって分類された複数のグループのそれぞれに含まれる前記波形データに関する情報を提示する提示部と、
前記提示部の提示内容に対する操作入力を受け付ける操作入力部と、
前記操作入力部によって受け付けられた操作入力に基づいて、前記提示部によって提示された情報を編集して前記イベント情報生成部に出力する編集部と
を備えたことを特徴とする請求項１記載の時系列データ処理装置。
【請求項１０】
前記提示部は、グループの一覧、グループに含まれる時系列データの一覧、前記波形データのグラフ、グループに含まれる時系列データ間で発生期間が重複している前記波形データ、時系列データに含まれる前記波形データの一覧、前記波形データの発生時刻に関するヒストグラム、およびバンドモデルのうちの少なくとも一つを提示すること
を特徴とする請求項９記載の時系列データ処理装置。
【請求項１１】
時間の経過に従って対象設備から順次観測された複数の時系列データのそれぞれから、異常範囲に該当する部分列データである外れデータを検知する検知部と、
前記検知部によって検知された外れデータの時系列データ間での共起度を算出する共起度算出部と、
前記共起度算出部によって算出された外れデータの共起度に応じたグループに時系列データを分類するグループ分類部と、
前記グループ分類部によって分類されたグループに含まれる時系列データ間で外れデータの発生期間が重複する時刻を判別して、判別した時刻に基づいて外れデータに関連したイベントを特定するイベント情報を生成するイベント情報生成部と
を備えたことを特徴とする時系列データ処理装置。
【請求項１２】
時間の経過に従って対象設備から順次観測された複数の時系列データのそれぞれから、前記対象設備に発生したイベントに起因して変動したと予想される波形データを抽出するイベント波形抽出部と、
前記イベント波形抽出部によって抽出された前記波形データの時系列データ間での共起度を算出する共起度算出部と、
前記共起度算出部によって算出された前記波形データの共起度に応じたグループに時系列データを分類するグループ分類部と、
前記グループ分類部によって分類されたグループに含まれる時系列データ間で前記波形データの発生期間が重複する時刻を判別して、判別した時刻に基づいて前記波形データに関連したイベントを特定するイベント情報を生成するイベント情報生成部と、
時系列データから、異常範囲に該当する部分列データである外れデータを検知する検知部と、
前記検知部によって検知された外れデータと前記イベント情報生成部によって生成されたイベント情報とに基づいて、前記対象設備の異常を判定する判定部と
を備えたことを特徴とする時系列データ処理システム。
【請求項１３】
イベント波形抽出部が、時間の経過に従って対象設備から順次観測された複数の時系列データのそれぞれから、前記対象設備に発生したイベントに起因して変動したと予想される波形データを抽出するステップと、
共起度算出部が、前記イベント波形抽出部によって抽出された前記波形データの時系列データ間での共起度を算出するステップと、
グループ分類部が、前記共起度算出部によって算出された前記波形データの共起度に応じたグループに時系列データを分類するステップと、
イベント情報生成部が、前記グループ分類部によって分類されたグループに含まれる時系列データ間で前記波形データの発生期間が重複する時刻を判別して、判別した時刻に基づいて前記波形データに関連したイベントを特定するイベント情報を生成するステップと
を備えたことを特徴とする時系列データ処理方法。
【請求項１４】
検知部が、時系列データから、異常範囲に該当する部分列データである外れデータを検知するステップと、
判定部が、前記検知部によって検知された外れデータと前記イベント情報生成部によって生成されたイベント情報とに基づいて、前記対象設備の異常を判定するステップと
を備えたことを特徴とする請求項１３記載の時系列データ処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、時間の経過に従って対象設備から順次観測された複数の時系列データを処理する時系列データ処理装置、時系列データ処理システムおよび時系列データ処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
発電プラント、化学プラント、鉄鋼プラント、上下水道プラントなどでは、プラントのプロセスを制御する制御システムが導入されており、ビルおよび工場の設備においても、空調、電気、照明、給排水などのプロセスを制御する制御システムが導入されている。
工場の設備、自動車、鉄道車両などには、これらが備える設備の状態を記録するためのロギングシステムが搭載されている場合が多い。ロギングシステムには、センサによって観測された上記設備の時間の経過に従った状態を示す時系列データが蓄積されている。【０００３】
従来から、上記時系列データの変化を分析して対象設備の異常を検知することが行われている。例えば、対象設備から得られた最近の時系列データと、過去に対象設備が健全に稼働していたときに得られた時系列データとを比較して、最近の時系列データのうち、過去の時系列データとは挙動が異なる部分列データを異常の候補として検知する分析方法がある。ここで、時系列データにおいて、通常の挙動とは異なる部分列データを“外れ”と呼び、実際の設備の故障に関連する事象を“異常”と呼ぶこととする。
従来の上記分析方法では、あくまでも時系列データを数値の列として扱ったときに過去の値から乖離した“外れ”を検知するものであるため、検知された“外れ”が、必ずしも実際の設備の故障に関連しているとは限らない。【０００４】
これに対して、例えば、特許文献１に記載される異常検知システムでは、時系列データを対象とした外れ検知とイベント情報を対象とした解析とを組み合わせることによって、設備の故障に関連した外れを異常と判定している。イベント情報は、設備に対する作業者の操作、設備が発する警告（設備停止に至らない）、故障（設備停止に至る）、定期点検などのイベントに関する情報である。イベント情報の解析を組み合わせた異常判定では、例えば、“特定のイベントに同期して時系列データから検知された外れは異常ではない”といった条件に従って、実際の設備の故障に関連する外れであるか否かが判定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−２１８７２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記特許文献１を用いて例示した従来の技術では、対象設備に発生したイベントを特定できなければ、時系列データの外れの検知に組み合わせた解析を行えないので、対象設備におけるイベントを特定する情報が用意されていることが前提となる。
この情報としては、例えば、イベントが発生していないときまたは対象設備が停止しているときに“０”となり、イベントが発生しているときまたは対象設備が稼働しているときに“１”となるようなデータが挙げられる。また、上記情報は、イベントの開始時刻と終了時刻とが記録されたログデータであってもよく、電子的に読み取り可能な状態で記録された点検、清掃、補修計画を示すデータであってもよい。【０００７】
しかしながら、対象設備の構成によっては、上記情報が用意されておらず、また、用意されていても当該情報が紙媒体に記録されて電子的な処理が困難である場合が多い。
この場合、イベント情報を利用したデータ処理ができないという課題があった。【０００８】
この発明は上記課題を解決するもので、対象設備におけるイベントを特定するイベント情報を得ることができる時系列データ処理装置、時系列データ処理システムおよび時系列データ処理方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明に係る時系列データ処理装置は、イベント波形抽出部、共起度算出部、グループ分類部およびイベント情報生成部を備えている。イベント波形抽出部は、時間の経過に従って対象設備から順次観測された複数の時系列データのそれぞれから、対象設備に発生したイベントに起因して変動したと予想される波形データを抽出する。共起度算出部は、イベント波形抽出部によって抽出された波形データの時系列データ間での共起度を算出する。グループ分類部は、共起度算出部によって算出された波形データの共起度に応じたグループに時系列データを分類する。イベント情報生成部は、グループ分類部によって分類されたグループに含まれる時系列データ間で波形データの発生期間が重複する時刻を判別して、判別した時刻に基づいて波形データに関連したイベントを特定するイベント情報を生成する。
【発明の効果】
【００１０】
この発明によれば、対象設備におけるイベントを特定する情報がなくても、対象設備で観測された時系列データを用いてイベント情報を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】この発明の実施の形態１に係る時系列データ処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２Ａは、実施の形態１に係る時系列データ処理装置の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図である。図２Ｂは、実施の形態１に係る時系列データ処理装置の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】実施の形態１に係る時系列データ処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】時系列データの例を示す図である。
【図５】時系列データの他の例を示す図である。
【図６】イベント波形抽出部の出力情報の例を示す図である。
【図７】共起度算出部の出力情報の例を示す図である。
【図８】イベント波形に関連するイベントを特定する処理の概要を示す図である。
【図９】イベント情報の例を示す図である。
【図１０】異常判定処理を示すフローチャートである。
【図１１】この発明の実施の形態２に係る時系列データ処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】情報編集用画面の例を示す図である。
【図１３】グループ詳細情報画面の例を示す図である。
【図１４】この発明の実施の形態３におけるイベント時系列データの例を示す図である。
【図１５】実施の形態３における共起度算出部の出力情報の例を示す図である。
【図１６】この発明の実施の形態４に係る時系列データ処理装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、この発明をより詳細に説明するため、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係る時系列データ処理装置１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、時系列データ処理装置１は、イベント情報を生成する構成として、第１の時系列データ取得部２、イベント波形抽出部３、共起度算出部４、グループ分類部５、イベント情報生成部６およびイベント情報記憶部７を備える。また、時系列データ処理装置１は、イベント情報を用いて対象設備の異常検知を行う構成として、第２の時系列データ取得部８、検知部９、判定部１０および出力部１１を備える。
【００１３】
時系列データは、センサによって時間の経過に従って順次観測された対象設備の状態を示すセンサデータの列である。対象設備には、発電プラント、化学プラント、上下水道プラントなどのプラントの設備があり、また、ビルまたは工場の空調設備、電気設備、照明設備、給排水設備などがある。さらに、工場の生産ラインの設備、自動車または鉄道車両の設備であってもよく、経済または経営に関する情報システムの設備であってもよい。
時系列データは、対象設備のプロセスを制御する制御システムに蓄えられる。
【００１４】
第１の時系列データ取得部２は、上記制御システムに蓄積された複数の時系列データを取得する。第１の時系列データ取得部２によって取得される時系列データは、対象設備に設けられたセンサによって過去に観測されて蓄積されていた時系列データである。
なお、制御システムに蓄積された過去の時系列データには、イベントに起因してデータ値が変動した時系列データに加えて、異常に起因してデータ値が変動した時系列データが含まれる場合がある。
さらに、第１の時系列データ取得部２は、イベント情報の生成に用いられるパラメータを上記制御システムから取得する。上記パラメータには、後述する、時系列データのグループ分類に用いる閾値、グループ中の時系列データおよびイベント波形からイベント条件を決定するときに用いられる閾値などが挙げられる。
【００１５】
イベント波形抽出部３は、第１の時系列データ取得部２によって取得された複数の時系列データのそれぞれからイベント波形を抽出する。
なお、イベント波形は、時系列データにおいて、対象設備に発生したイベントによって変動したと予想される波形データ（部分列データ）である。
例えば、イベント波形抽出部３は、時系列データにおいて連続的に値が上昇または下降している部分列データを抽出する。イベント波形抽出部３によって抽出された時点では、この部分列データの変動が、イベントに起因するものか、異常に起因するものかは不明である。以下の説明では、便宜上、イベント波形抽出部３によって抽出された波形データをイベント波形と記載する。
【００１６】
共起度算出部４は、イベント波形抽出部３によって抽出されたイベント波形の時系列データ間での共起度を算出する。イベント波形の共起度は、時系列データ間でイベント波形が共起される度合いを示している。共起度算出部４は、第１の時系列データ取得部２によって取得された全ての時系列データについて、時系列データ間のイベント波形の共起度を総当たりで算出し、算出結果をリストにして出力する。
【００１７】
グループ分類部５は、共起度算出部４によって算出されたイベント波形の共起度に応じたグループに時系列データを分類する。例えば、グループ分類部５は、共起度算出部４によって算出された共起度を閾値と比較した結果に基づいて隣接行列を生成し、隣接行列を用いて、類似したタイミングでイベント波形が発生する時系列データが同じグループになるように分類する。
【００１８】
イベント情報生成部６は、グループ分類部５によって分類されたグループに含まれる時系列データ間でイベント波形の発生期間が重複する時刻を判別し、判別した時刻に基づいてイベント情報を生成する。イベント情報は、イベント波形に関連したイベントを特定するイベント条件を含む情報である。例えば、イベント情報には、イベントの開始時刻と終了時刻、イベント波形の継続期間、イベント波形の記述統計量、イベント波形の最大振幅と振動数、イベント波形の型およびバンドモデルが含まれる。イベント波形の記述統計量は、イベント波形を構成するデータの特徴を記述する統計量であり、平均値、標準偏差、データ範囲などがある。
【００１９】
イベント情報記憶部７は、イベント情報生成部６によって生成されたイベント情報を記憶する。イベント情報記憶部７には、イベント波形を抽出した時系列データの識別子と、このイベント波形に関連するイベントを特定するためのイベント情報とが対応付けられて記憶される。
【００２０】
第２の時系列データ取得部８は、対象設備の制御システムから、複数の時系列データを取得する。上記対象設備は、第１の時系列データ取得部２が時系列データを取得した設備と同じであるが、第２の時系列データ取得部８は、上記対象設備を異常判定するときに、当該対象設備に設けられたセンサによって観測された時系列データである。
さらに、第２の時系列データ取得部８は、異常検知に用いられるパラメータを上記制御システムから取得する。上記パラメータには、時系列データの外れ検知に用いる閾値などが挙げられる。
【００２１】
検知部９は、第２の時系列データ取得部８によって取得された時系列データから、異常範囲に該当する部分列データである外れデータを検知する。例えば、検知部９は、第２の時系列データ取得部８によって取得されたパラメータの値を用いて、異常範囲に該当する部分列データを検知する。
なお、検知アルゴリズムには、参考文献１に記載されるものがあるが、時系列データの外れの開始時刻と終了時刻を特定可能な方法であれば、参考文献１に記載された方法以外の方法を使用してもよい。
（参考文献１）Ｖ．  Ｃｈａｎｄｏｌａ，  Ｄ．  Ｃｈｅｂｏｌｉ，  ａｎｄ  Ｖ．  Ｋｕｍａｒ，  “Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ  Ａｎｏｍａｌｉｅｓ  ｉｎ  ａ  Ｔｉｍｅ  Ｓｅｒｉｅｓ  Ｄａｔａｂａｓｅ”，  Ｄｅｐｔ．  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，  Ｕｎｉｖ．  ｏｆ  Ｍｉｎｎｅｓｏｔａ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ，  ＴＲ  ０９−００４（２００９）．
【００２２】
判定部１０は、検知部９によって検知された外れデータと、イベント情報生成部６によって生成されたイベント情報とに基づいて、対象設備の異常を判定する。
例えば、判定部１０は、外れデータが検知された時系列データに対応するイベント情報をイベント情報記憶部７から読み出し、読み出したイベント情報が示すイベント条件と、外れデータの特性情報とを比較する。判定部１０は、外れデータの特性がイベント条件に適合しない場合、対象設備に異常があると判定し、適合する場合には、対象設備に異常がないと判定する。
【００２３】
出力部１１は、判定部１０による異常判定結果を出力する。例えば、時系列データ処理装置１に接続されたディスプレイに視覚的に出力してもよく、時系列データ処理装置１に接続されたスピーカから聴覚的に出力してもよい。
【００２４】
図１において、時系列データ処理装置１が、イベント情報を生成する構成と、イベント情報を用いて対象設備の異常検知を行う構成との両方を備えた場合を示したが、これらの構成は別々の装置が備えてもよい。
例えば、時系列データ処理装置１が、イベント情報を生成する構成を備え、異常検知を行う構成は、時系列データ処理装置１とは別に設けられた異常検知装置が備えてもよい。すなわち、実施の形態１には、時系列データ処理装置１と、上記異常検知装置とを備えた時系列データ処理システムも含まれる。
【００２５】
また、図１では、イベント情報記憶部７が、時系列データ処理装置１の構成である場合を示したが、イベント情報記憶部７は、時系列データ処理装置１とは別に設けられた記憶装置の構成であってもよい。この構成において、時系列データ処理装置１のイベント情報生成部６は、上記記憶装置にイベント情報を出力してイベント情報記憶部７に記憶する。また、時系列データ処理装置１の判定部１０は、上記記憶装置のイベント情報記憶部７にアクセスしてイベント情報を読み出す。
【００２６】
図２Ａは、時系列データ処理装置１の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図である。図２Ａにおいて、処理回路２００は、信号線２０１を介して、補助記憶装置２０２、入力インタフェース（以下、インタフェースをＩＦと記載する）２０３およびディスプレイＩＦ２０４に接続され、入力ＩＦ２０３は、ケーブル２０５を介して入力装置２０６に接続されている。ディスプレイＩＦ２０４は、ケーブル２０７を介してディスプレイ２０８に接続されている。図２Ｂは、時系列データ処理装置１の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。図２Ｂにおいて、プロセッサ２０９は、信号線２０１を介して、補助記憶装置２０２、入力ＩＦ２０３、ディスプレイＩＦ２０４およびメモリ２１０に接続されている。
【００２７】
イベント情報記憶部７は、図２Ａおよび図２Ｂに示す補助記憶装置２０２に構成され、第１の時系列データ取得部２と第２の時系列データ取得部８とによって取得された時系列データおよびパラメータを一時的に記憶してもよい。
入力装置２０６は、情報の入力を受け付ける装置であり、受け付けられた入力情報は、入力ＩＦ２０３を介して補助記憶装置２０２に記憶される。
図１に示した第１の時系列データ取得部２および第２の時系列データ取得部８は、入力装置２０６によって対象設備の制御システムから受け付けられた情報を補助記憶装置２０２に記憶する機能を有する。
【００２８】
ディスプレイ２０８は、ディスプレイＩＦ２０４を介して情報を入力し、入力した情報を表示する。図１に示した出力部１１は、判定部１０による異常判定結果をディスプレイ２０８に表示する機能を有する。
【００２９】
時系列データ処理装置１における、第１の時系列データ取得部２、イベント波形抽出部３、共起度算出部４、グループ分類部５、イベント情報生成部６、イベント情報記憶部７、第２の時系列データ取得部８、検知部９、判定部１０および出力部１１の各機能は、処理回路により実現される。すなわち、時系列データ処理装置１は、図３に示すステップＳＴ１からステップＳＴ７までの処理を実行するための処理回路を備える。処理回路は、専用のハードウェアであっても、メモリに記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）であってもよい。
【００３０】
処理回路が図２Ａに示す専用のハードウェアである場合、処理回路２００は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）またはこれらを組み合わせたものが該当する。
第１の時系列データ取得部２、イベント波形抽出部３、共起度算出部４、グループ分類部５、イベント情報生成部６、イベント情報記憶部７、第２の時系列データ取得部８、検知部９、判定部１０および出力部１１のそれぞれの機能を別々の処理回路で実現してもよいし、これらの機能をまとめて１つの処理回路で実現してもよい。
【００３１】
処理回路が図２Ｂに示すプロセッサ２０９である場合、第１の時系列データ取得部２、イベント波形抽出部３、共起度算出部４、グループ分類部５、イベント情報生成部６、イベント情報記憶部７、第２の時系列データ取得部８、検知部９、判定部１０および出力部１１の各機能は、ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。ソフトウェアまたはファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ２１０に記憶される。
プロセッサ２０９は、メモリ２１０に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより各部の機能を実現する。すなわち、時系列データ処理装置１は、プロセッサ２０９により実行されるとき、図３に示すステップＳＴ１からステップＳＴ７までの処理が結果的に実行されるプログラムを記憶するためのメモリ２１０を備える。これらのプログラムは、第１の時系列データ取得部２、イベント波形抽出部３、共起度算出部４、グループ分類部５、イベント情報生成部６、イベント情報記憶部７、第２の時系列データ取得部８、検知部９、判定部１０および出力部１１の手順または方法を、コンピュータに実行させるものである。
【００３２】
メモリ２１０には、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ−ＥＰＲＯＭ）などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤなどが該当する。
【００３３】
第１の時系列データ取得部２、イベント波形抽出部３、共起度算出部４、グループ分類部５、イベント情報生成部６、イベント情報記憶部７、第２の時系列データ取得部８、検知部９、判定部１０および出力部１１の各機能について一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現してもよい。
例えば、第１の時系列データ取得部２、イベント波形抽出部３、共起度算出部４、グループ分類部５、イベント情報生成部６、およびイベント情報記憶部７については、専用のハードウェアとしての処理回路でその機能を実現し、第２の時系列データ取得部８、検知部９、判定部１０および出力部１１については、プロセッサ２０９がメモリ２１０に記憶されたプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現してもよい。
このように、処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合わせによって上記機能のそれぞれを実現することができる。
【００３４】
次に動作について説明する。
図３は、時系列データ処理装置１の動作を示すフローチャートであり、時系列データの取得からイベント情報を生成するまでの一連の処理を示している。
第１の時系列データ取得部２が、時系列データおよびパラメータを取得する（ステップＳＴ１）。第１の時系列データ取得部２は、対象設備に設けられたセンサによって過去に観測されて、制御システムに蓄積されていた時系列データを取得し、イベント情報の生成に用いられるパラメータを取得する。
【００３５】
次に、イベント波形抽出部３が、第１の時系列データ取得部２によって取得された複数の時系列データを入力し、入力した時系列データからイベント波形を抽出する（ステップＳＴ２）。イベント波形は、対象設備に発生したイベントによって変動した時系列データの部分列データであり、例えば、真空容器の密閉または開放に伴って変化する気圧のデータ、配管清掃に伴って発生した振動のデータなどがある。
【００３６】
イベント波形を構成する部分列データの変動パターンには、例えば、下記の（Ａ）〜（Ｄ）がある。イベント波形抽出部３は、これらの変動パターンに基づいて、時系列データからイベント波形を的確に抽出することができる。
（Ａ）データ値が急に上昇または下降する変動パターン。
（Ｂ）データ値の急な上昇と下降が繰り返される、ピークを有する変動パターン。
（Ｃ）データ値の急な上昇または下降が発生してから小さい変動分で推移した後に、再びデータ値が急に上昇または下降する、矩形波型の変動パターン。
（Ｄ）一定の振幅でデータ値の上昇と下降が繰り返される振動型の変動パターン。
【００３７】
イベント波形は、規則に従って発生する場合がある。
例えば、“毎日午前０時から１０分間”といった１日単位の規則、“毎月第２金曜日の午後８時”といったカレンダー上の日時の規則（４または５週間の変動がある規則）、“製品を１，０００個製造するごと”といった運転状態の規則がある。また、イベント波形の発生時期は、対象設備の営業日、作業者または作業用機材のスケジュール、イベントの突発性などによって前後する場合がある。
【００３８】
図４は、時系列データの例を示す図であり、対象設備から年間を通して観測された時系列データを示している。図４に示す時系列データは、年間を通して振動しながら緩やかに上昇と下降とを繰り返しており、毎月前半に振幅が５以上の上または下のピークであるイベント波形が発生している。
図５は、時系列データの他の例を示す図であって、対象設備から一日ごとに観測された時系列データを一週間ごとに示している。図５に示す時系列データは、緩やかに上昇と下降とを繰り返しており、イベント波形として毎日前半に振幅が５〜６の振動波形が発生している。
【００３９】
イベント波形抽出部３は、例えば、参考文献２に記載されるレグ振動解析を時系列データに施してイベント波形を抽出する。
レグ振動解析では、時系列データにおける“データ値の急な上昇または下降”が、振動数１の上昇レグまたは下降レグとして抽出される。時系列データのピークは、振動数２または−２のレグ振動パスとして抽出される。時系列データの振動波形は、振動波形が上昇レグから始まる場合に振動数３以上のレグ振動パスとして抽出され、振動波形が下降レグから始まる場合に振動数−３以下のレグ振動パスとして抽出される。
（参考文献２）今村誠、中村隆顕、柴田秀哉、平井規郎、北上眞二、撫中達司、“時系列データにおけるレグ振動解析”、情報処理学会  論文誌  ｖｏｌ．５７，Ｎｏ．４，ｐｐ．１３０３−１３１８（２０１６）．
【００４０】
イベント波形抽出部３は、イベント波形の開始時刻と終了時刻が含まれるリスト情報（以下、イベント波形リスト情報と記載する。）を時系列データごとに生成して共起度算出部４に出力する。
なお、イベント波形リスト情報のレコードには、イベント波形の型、イベント波形の継続期間、イベント波形の記述統計量を含めてもよい。イベント波形の型には、例えば、ピークが発生するピーク型、振動波形が発生する振動型などがある。
図６は、イベント波形抽出部３の出力情報の例を示す図であって、イベント波形リスト情報の具体的な内容を示している。図６に示すリスト情報は、イベント波形の開始時刻と終了時刻に加えて、イベント波形の継続期間と、記述統計量である最大振幅、平均および標準偏差と、振動数とを含んでいる。
【００４１】
図３の説明に戻る。
イベント波形抽出部３は、第１の時系列データ取得部２によって取得された全ての時系列データに対して、時系列データからイベント波形を抽出する処理を行ったか否かを確認する（ステップＳＴ３）。ここで、未処理の時系列データがある場合（ステップＳＴ３；ＮＯ）、ステップＳＴ２に戻って前述した処理が繰り返される。
【００４２】
一方、未処理の時系列データがなかった場合（ステップＳＴ３；ＹＥＳ）、イベント波形抽出部３は、イベント波形リスト情報を共起度算出部４に出力する。
共起度算出部４は、上記イベント波形リスト情報に基づいて、第１の時系列データ取得部２によって取得された全ての時系列データについて、時系列データ間のイベント波形の共起度を総当たりで算出する（ステップＳＴ４）。
ここで、共起度算出部４は、上記イベント波形リスト情報に含まれるイベント波形の開始時刻および終了時刻に基づいて、時系列データ間でイベント波形が同時に発生した回数を求め、この回数を用いて共起度を算出する。
【００４３】
例えば、異なる時系列データＡと時系列データＢがある場合、時系列データＡと時系列データＢとの間のイベント波形の共起度は、下記式（１）〜（３）から算出される。
ただし、下記式（１）〜（３）において、イベント波形の同時発生回数とは、時系列データＡと時系列データＢとの間でイベント波形が同時に発生した回数である。
また、共起度ＣＡは、時系列データＡに発生したイベント波形によって時系列データＢにイベント波形が共起される度合いを示す第１の共起度である。
共起度ＣＢは、時系列データＢに発生したイベント波形によって時系列データＡにイベント波形が共起される度合いを示す第２の共起度である。
共起度ＣＡＢは、共起度ＣＡと共起度ＣＢとの調和平均である第３の共起度である。
共起度算出部４は、共起度ＣＡ、共起度ＣＢおよび共起度ＣＡＢのうちのいずれを最終的な共起度として出力してもよい。これにより、時系列データ間でイベント波形が共起される度合いを的確に特定することができる。
ＣＡ＝イベント波形の同時発生回数／時系列データＡのイベント波形の数    （１）
ＣＢ＝イベント波形の同時発生回数／時系列データＢのイベント波形の数    （２）
ＣＡＢ＝２＊ＣＡ＊ＣＢ／（ＣＡ＋ＣＢ）      （３）
【００４４】
なお、時系列データＡと時系列データＢとの間でイベント波形が“同時に発生する”とは、時系列データＡでイベント波形が発生している期間と時系列データＢでイベント波形が発生している期間とが重複することを意味する。
イベント波形が発生している期間が重複している状態には、例えば、下記の（ａ）〜（ｄ）の状態がある。
（ａ）時系列データＡでイベント波形が発生している期間と、時系列データＢでイベント波形が発生している期間とが完全に重複している状態。
（ｂ）時系列データＡと時系列データＢのうちの一方でイベント波形が発生している期間と他方でイベント波形が発生している期間とがα％重複している状態。
（ｃ）時系列データＡと時系列データＢのうちの一方でイベント波形が発生している期間と他方でイベント波形が発生している期間とが、１点分のデータで重複している状態。
（ｄ）時系列データＡと時系列データＢのうちの一方でのイベント波形の終了時刻と他方でのイベント波形の開始時刻との差がβ以内である状態。
【００４５】
時系列データに発生した変動が、センサによって観測されるまでに時間をかけて伝搬する場合、イベント波形の開始時刻または終了時刻に時間ずれが生じる可能性がある。
そこで、イベント波形の発生に関して時間ずれが生じる可能性がある場合、共起度算出部４が、イベント波形が同時に発生していると判断する状態として、上記（ａ）〜（ｄ）の状態のうちのいずれかを選択してもよい。
【００４６】
共起度算出部４は、全ての時系列データにおいて、イベント波形の共起度を総当たりで算出し、算出結果として得られた共起度のリスト情報（以下、共起度リスト情報と記載する。）を生成する。共起度リスト情報は、共起度算出部４からグループ分類部５に出力される。図７は、共起度算出部４の出力情報の例を示す図であり、共起度リスト情報の具体例を示している。共起度リスト情報には、イベント波形が抽出された時系列データの識別子に対応付けて時系列データ間でのイベント波形の共起度が設定される。図７に示すように、共起度リスト情報は、共起度を要素とする行列形式のデータであってもよい。
【００４７】
図３の説明に戻る。
グループ分類部５は、共起度リスト情報における共起度に基づいて、第１の時系列データ取得部２によって取得された複数の時系列データを、類似したタイミングでイベント波形が発生する時系列データが同じグループになるように分類する（ステップＳＴ５）。
例えば、グループ分類部５は、第１の時系列データ取得部２によって取得された閾値γと、共起度リスト情報における共起度とを比較して、共起度が閾値γ以上である要素を“１”とし、共起度が閾値γ未満である要素を“０”とした隣接行列を生成する。
続いて、グループ分類部５は、隣接行列を用いたクラスタリングによって時系列データをグループに分類する。このクラスタリングには、隣接行列の１行をそのままベクトルとみなしたｋ平均法クラスタリング、隣接行列を用いたスペクトラルクラスタリング、隣接行列をノードとエッジからなるネットワーク構造とみなしたコミュニティ検知などの方法を利用できる。
また、時系列データの性質に合わせて、グループ間で時系列データの重複がないハードクラスタリングと重複があるソフトクラスタリングのいずれの方法を選択してもよい。
【００４８】
グループ分類部５は、時系列データの識別子に対応するイベント波形リスト情報と、時系列データが分類されたグループの識別子とを対応付けたリスト情報（以下、グループリスト情報と記載する。）を生成してイベント情報生成部６に出力する。
なお、イベント波形リスト情報には、前述したように、イベント波形抽出部３によって生成されたイベント波形の開始時刻と終了時刻が含まれる。
【００４９】
続いて、イベント情報生成部６は、グループに含まれる時系列データ間でイベント波形が同時に発生する時刻を判別して、判別した時刻に基づいてイベント波形に関連したイベントを特定するイベント情報を生成する（ステップＳＴ６）。ステップＳＴ６の処理は、イベント情報生成部６によってグループごとに実行される。
イベントは、規則性があることを前提としている。規則性の一つは、イベント波形の発生時期に関する規則性である。もう一つは、イベント波形自体の規則性である。
対象設備に発生したイベントに起因して一つの時系列データに生じるイベント波形は、同じ型であることが予想される。例えば、時系列データＡにおけるイベント波形は上方向のピーク型であるが、時系列データＢにおけるイベント波形は振動型である。
【００５０】
イベント情報生成部６は、グループ分類部５から入力したグループリスト情報に基づいて、グループに含まれる時系列データ間でイベント波形が同時に発生する時刻をグループごとに判別する。ここで、“イベント波形が同時に発生する”とは、グループに含まれる時系列データ間でイベント波形の発生期間が重複した状態を指している。
例えば、グループに含まれる全ての時系列データでイベント波形が発生している時刻を判別してもよいし、グループに含まれるδ％以上の時系列データでイベント波形が発生している時刻を判別してもよい。なお、δは、第１の時系列データ取得部２によって取得されたパラメータである。
【００５１】
イベント情報生成部６は、判別した時刻に基づいて“分”、“時”、“日”、“曜日”といった複数の条件で、イベント波形の発生時刻に関するヒストグラムを生成する。
イベント波形が同時に発生している時刻は、イベント波形の開始時刻、終了時刻、開始時刻と終了時刻の中央の時刻、あるいは、これらの組み合わせで示してもよい。
このようにして生成されたヒストグラムの度数が最大となる階級（ビン）が、イベント波形に関連するイベントの発生時刻である可能性が高い。
【００５２】
図８は、イベント波形に関連するイベントを特定する処理の概要を示す図である。
イベント情報生成部６は、図８の左側に示す時系列データにおけるイベント波形の発生時刻に関するヒストグラムを、図８の右側に示す“時”、“日”、“曜日”の３つの条件でそれぞれ生成している。なお、図８では、イベント波形が同時に発生している時刻を、イベント波形の開始時刻と終了時刻との間の中央の時刻で表している。
【００５３】
図８の右側上段に示す“時”のヒストグラムは、午前１時に度数が最大になっている。また、図８の右側中段に示す“日”のヒストグラムでは、１１日を中心に８〜１４日の間で同程度の度数になっているが、図８の右側下段に示す“曜日”のヒストグラムでは、火曜日に相当する日の度数が最大になっている。
イベント情報生成部６は、これらのヒストグラムの解析結果に基づいて、イベント波形に関連するイベントが“毎月第２火曜日の午前１時”に発生する、というイベント条件を推定する。これにより、イベントの発生時刻を統計的に推定することができる。
続いて、イベント情報生成部６が、“分”の条件で、イベント波形の開始時刻に関するヒストグラムと、終了時刻に関するヒストグラムとを生成して、それぞれで度数が最大になるビンを求めれば、例えば、上記イベントが“午前１時５分頃から１時２０分頃の間に発生する”というイベント条件も推定することができる。
【００５４】
さらに、イベント情報生成部６が、イベント波形の型に関するヒストグラムを生成して度数が最大となるビンを求めれば、イベント波形の型も推定することができる。
例えば、イベント情報生成部６が、図８の左側に示した時系列データにおいて、破線で囲んだピークの数に関するヒストグラムを生成して度数が最大となるビンを求める。このとき、上方向のピークの度数と下方向のピークの度数が同程度で高ければ、イベント波形の型を上ピークまたは下ピーク型と推定することができる。
【００５５】
ヒストグラムの度数が最大となるビンを求める場合を示したが、度数が最大度数×ε％以上のビンを求めるようにしても、イベント条件の推定に幅を持たせることができる。
また、全てのビンに対するζ％以上のビンの度数が最大度数×η％以上であるヒストグラムは、度数の差が顕著ではないため、イベント条件の推定には不適切である。従って、このようなヒストグラムは、イベント条件の推定に使用しなくてもよい。閾値ε、ζ、ηは、第１の時系列データ取得部２によって取得されたパラメータである。
【００５６】
イベント情報生成部６は、イベント情報として、推定したイベント条件を時系列データの識別子に対応付けてイベント情報記憶部７に記憶する。イベント情報には、イベントの開始時刻および終了時刻に、イベント波形リスト情報に含まれる情報を加えてもよい。
イベント波形リスト情報は、前述したように、ステップＳＴ２において、イベント波形抽出部３によって時系列データごとに生成されたリスト情報であり、イベント波形の型、イベント波形の継続期間およびイベント波形の記述統計量も含んでいる。
【００５７】
図９は、イベント情報の例を示す図であって、時系列データごとに生成されたイベント情報を示している。図９に示すイベント情報には、イベントの開始時刻および終了時刻に加えて、イベント波形の型およびイベント波形の記述統計量が含まれる。イベント波形の記述統計量には、イベント波形の継続期間、イベント波形の最大振幅、および、イベント波形の上下変化量の平均値と標準偏差が含まれる。この他、参考文献３に記載されるイベント波形のバンドモデルを含めてもよい。これにより、イベント情報に基づいてイベントを的確に特定することができる。
（参考文献３）国際公開第２０１６／１１６９６１号  Ａ１
【００５８】
図３の説明に戻る。
１つのグループに対するステップＳＴ６の処理が終わると、イベント情報生成部６は、グループ分類部５によって分類された全てのグループに対して上記処理を実行したか否かを確認する（ステップＳＴ７）。
未処理のグループがあれば（ステップＳＴ７；ＮＯ）、イベント情報生成部６は、ステップＳＴ６に戻って、次のグループに対して上記処理を実行する。
全てのグループに対して上記処理が実行された場合（ステップＳＴ７；ＹＥＳ）、図３の処理が終了される。
【００５９】
次に、対象設備の異常判定について説明する。
図１０は、異常判定処理を示すフローチャートであり、異常検知対象の設備で得られた時系列データを取得してから異常の検知結果を出力するまでの一連の処理を示している。
第２の時系列データ取得部８が、異常検知対象の設備に設けられた制御システムから、当該設備で観測された時系列データおよびパラメータを取得する（ステップＳＴ１ａ）。例えば、第２の時系列データ取得部８は、設備に設けられたセンサによって観測されて、上記制御システムに蓄積された時系列データを取得し、さらに、異常検知に用いるパラメータを取得する。
【００６０】
次に、検知部９が、時系列データの外れを検知する（ステップＳＴ２ａ）。
例えば、検知部９は、第２の時系列データ取得部８によって取得されたパラメータの値を用いて、異常範囲に該当する部分列データを外れとして検知する。外れの検知は、前述した参考文献１に記載の方法を用いてもよい。
【００６１】
続いて、判定部１０が、検知部９によって検知された時系列データの外れと、イベント情報生成部６によって生成されたイベント情報に基づいて、対象設備の異常を判定する（ステップＳＴ３ａ）。例えば、判定部１０は、外れが検知された時系列データに対応するイベント情報をイベント情報記憶部７から読み出す。次に、判定部１０は、検知部９に検知された外れの開始時刻と終了時刻、データ波形の型および記述統計量、データの時刻ごとの値と、読み出したイベント情報に含まれるイベントの開始時刻と終了時刻、イベント波形の型およびイベント波形の記述統計量、バンドモデルとを比較する。なお、これらの全てを比較してもよいが、いずれかのデータ同士を比較してもよい。比較の結果から外れの特性がイベント条件に適合しないと判断される場合、判定部１０は、対象設備に異常があると判定し、適合する場合は、対象設備に異常がないと判定する。
【００６２】
出力部１１は、判定部１０による異常判定の結果を検知結果として出力する（ステップＳＴ４ａ）。ここで、出力部１１は、判定部１０によって対象設備に異常がないと判定されると、その結果を出力せず、対象設備に異常があると判定された場合に、異常検知結果を出力する。異常検知結果は、例えば、図２Ａおよび図２Ｂに示したディスプレイ２０８に表示される。
【００６３】
以上のように、実施の形態１に係る時系列データ処理装置１は、時系列データ間のイベント波形の共起度に応じたグループに時系列データを分類し、グループに含まれる時系列データ間で発生した期間が重複するイベント波形を抽出し、抽出したイベント波形に関連するイベントを特定するイベント情報を生成する。
このように構成することで、対象設備におけるイベントを特定する情報がない場合であっても、対象設備で観測された時系列データを用いてイベント情報を得ることができる。
【００６４】
実施の形態１に係る時系列データ処理装置１は、検知部９および判定部１０を備える。検知部９は、時系列データから外れデータを検知する。判定部１０は、外れデータとイベント情報とに基づいて、対象設備の異常を判定する。このように構成することで、時系列データを対象とした外れ検知とイベント情報を対象とした解析とを組み合わせた異常検知が可能となり、異常検知の精度を高めることができる。
【００６５】
実施の形態１に係る時系列データ処理装置１において、イベント波形抽出部３が、連続的に値が上昇または下降している時系列データの部分列データの組み合わせに基づいて、イベント波形を抽出する。これにより、時系列データからイベント波形を的確に抽出することができる。
【００６６】
実施の形態１に係る時系列データ処理装置１において、イベント情報生成部６が、イベント波形の開始時刻と終了時刻、イベント波形の継続期間、イベント波形の記述統計量、イベント波形の最大振幅と振動数およびイベント波形の型に基づいて、イベント情報を生成する。これにより、イベント情報に基づいてイベントを的確に特定することができる。
【００６７】
実施の形態１に係る時系列データ処理装置１において、共起度算出部４が、上記式（１）に従って算出した共起度ＣＡと、上記式（２）に従って算出した共起度ＣＢと、上記式（３）に従って算出した共起度ＣＡＢとのうちのいずれかを算出する。これにより、時系列データ間でイベント波形が共起される度合いを的確に特定することができる。
【００６８】
実施の形態１に係る時系列データ処理装置１において、イベント情報生成部６が、時系列データにおけるイベント波形の発生時刻についてのヒストグラムを算出して、ヒストグラムの度数が最も大きい階級の時刻をイベント波形に関連したイベントの発生時刻と推定する。これにより、イベントの発生時刻を正確に推定することができる。
【００６９】
実施の形態１に係る時系列データ処理装置１において、イベント情報生成部６が、イベントの開始時刻と終了時刻を含むイベント情報を生成するか、あるいは、イベントの開始時刻と終了時刻に加えて、イベント波形の継続期間、イベント波形の記述統計量、イベント波形の最大振幅と振動数、イベント波形の型、およびバンドモデルのうちの少なくとも一つを含むイベント情報を生成する。このようにすることで、イベント情報に基づいてイベントを的確に特定することができる。
【００７０】
実施の形態２．
実施の形態１で求めたイベント情報で特定されるイベントは、時系列データから統計的に推定したイベントであるが、実施の形態２では、イベント情報の生成に用いられる情報を編集可能としている。これにより、例えば、対象設備に関する専門知識を有した者によるイベント条件の判断をイベント情報に反映させることができ、対象設備に発生するイベントを高精度に特定することができる。
【００７１】
図１１は、この発明の実施の形態２に係る時系列データ処理装置１Ａの構成を示すブロック図である。図１１において、図１と同一の構成要素には、同一の符号を付して説明を省略する。なお、時系列データ処理装置１Ａは、イベント情報を生成する構成に特徴があるため、図１１では、異常検知を行う構成である、第２の時系列データ取得部８、検知部９、判定部１０および出力部１１を記載していない。
時系列データ処理装置１Ａは、実施の形態１で示した構成に加えて、提示部１２、操作入力部１３および編集部１４を備える。
【００７２】
提示部１２は、グループ分類部５によって分類された複数のグループのそれぞれに含まれるイベント波形に関する情報を提示する。なお、イベント波形に関する情報とは、実施の形態１で示したグループリスト情報である。
例えば、提示部１２は、グループリスト情報に含まれる情報を記載した情報編集用の画面を、図２Ａおよび図２Ｂに示したディスプレイ２０８に表示する。
提示部１２に提示される情報には、グループの一覧、グループに含まれる時系列データの一覧、時系列データのグラフ、時系列データに含まれるイベント波形の一覧、イベント波形の発生時刻に関するヒストグラム、およびバンドモデルが挙げられる。
【００７３】
操作入力部１３は、提示部１２の提示内容に対する操作を受け付ける。
例えば、操作入力部１３は、図２Ａおよび図２Ｂに示した入力装置２０６を使用した、提示部１２によって提示された情報に対する操作を受け付けて、その操作内容を示す信号を編集部１４に出力する。このように、提示部１２および操作入力部１３によって、情報編集用のグラフィカルユーザインタフェース（以下、ＧＵＩと略す）が提供される。
【００７４】
編集部１４は、操作入力部１３によって受け付けられた操作に基づいて、提示部１２によって提示された情報を編集する。
例えば、提示部１２によってグループに含まれる時系列データの一覧が提示され、操作入力部１３によって時系列データを削除する操作が受け付けられた場合、編集部１４は、該当する時系列データを上記一覧から削除する。このようにして、イベント情報の生成に用いられるグループリスト情報が編集される。
【００７５】
図１２は、提示部１２によって提示された情報編集用画面の例を示す図である。図１２に示す画面には、グループ分類部５によって分類されたグループの一覧、グループの一覧から選択されたグループに含まれる時系列データの一覧、および、時系列データのグラフが含まれている。
【００７６】
例えば、提示部１２は、グループリスト情報に基づいて、図１２に示す情報編集用画面を生成して提示する。グループリスト情報は、実施の形態１で説明したように、時系列データの識別子に対応するイベント波形に関する情報と、時系列データが分類されたグループの識別子とが対応付けられた情報である。
【００７７】
入力装置２０６を用いてグループの一覧から“グループ１”が選択されると、操作入力部１３は、この選択操作を示す信号を提示部１２に出力する。提示部１２は、操作入力部１３から入力した上記信号に基づいて、“グループ１”に含まれる時系列データＡ〜Ｃを時系列データの一覧に表示し、さらに、時系列データＡ〜Ｃの波形のグラフを表示する。これにより、ユーザは、グループに分類された時系列データを確認することができる。
【００７８】
提示部１２は、グループに含まれる時系列データのグラフにおいて、イベント波形抽出部３によって抽出されたイベント波形、およびグループに含まれる時系列データ間で同時に発生しているイベント波形を強調表示してもよい。図１２の例では、時系列データＡのグラフにおいて、矢印で示す波形（ピーク）は、時系列データＢ，Ｃに発生しておらず、時系列データ間で同時に発生していないイベント波形である。一方、破線で囲んだピークは、時系列データＡ〜Ｃで同時に発生しているイベント波形である。
このように破線で囲むなどの強調表示をすることで、時系列データＡ〜Ｃで同時に発生しているイベント波形を視認し易くなる。
【００７９】
提示部１２は、情報の削除ボタンａ、情報の追加ボタンｂ、グループ詳細情報ボタンｃを情報編集用画面に表示する。
例えば、入力装置２０６を用いてグループの一覧におけるグループまたは時系列データの一覧における時系列データが選択されてから削除ボタンａが押下されると、操作入力部１３は、この操作を示す信号を提示部１２および編集部１４に出力する。
提示部１２は、操作入力部１３から入力した上記信号に基づいて、情報編集用の画面において、選択されたグループまたは選択された時系列データを削除する。時系列データを削除する場合、時系列データのグラフも削除される。
編集部１４は、操作入力部１３から入力した上記信号に基づいて、グループ分類部５によって分類されたグループから、選択されたグループを削除するか、または、グループに含まれる時系列データから、選択された時系列データを削除する。
【００８０】
例えば、入力装置２０６を用いて追加ボタンｂが押下された場合、操作入力部１３は、この操作を示す信号を提示部１２および編集部１４に出力する。
提示部１２は、操作入力部１３から入力した上記信号に基づいて、情報編集用の画面において、選択されていたグループに分類されなかった時系列データの一覧を表示する。
これに基づいて、入力装置２０６を用いて上記時系列データの一覧から時系列データが選択された後に続いて追加ボタンｂが押下されると、操作入力部１３は、この操作を示す信号を提示部１２および編集部１４に出力する。
提示部１２は、操作入力部１３から入力した上記信号に基づいて、情報編集用の画面において、選択された時系列データを、選択されていたグループに追加する。時系列データが追加されると、追加された時系列データのグラフも提示部１２によって表示される。
編集部１４は、操作入力部１３から入力した上記信号に基づいて、グループ分類部５によって分類されたグループのうち、選択されたグループに対して、選択された時系列データを追加する。このようにして、対象設備に関する専門知識を有した者の判断によって、イベント情報の生成に用いられる情報において、グループおよび時系列データを取捨選択することができる。
【００８１】
入力装置２０６を用いて、グループの一覧のグループが選択され、引き続いてグループ詳細情報ボタンｃが押下されると、操作入力部１３は、この操作を示す信号を提示部１２に出力する。提示部１２は、操作入力部１３から入力した上記信号に基づいて、情報編集用画面からグループ詳細情報画面に画面表示を遷移する。
グループ詳細情報画面は、選択されたグループに関する詳細情報の編集用画面である。グループ詳細情報画面には、例えば、グループに含まれる時系列データの一覧、時系列データのグラフ、時系列データに含まれるイベント波形に関する情報、イベント波形の発生時期に関するヒストグラムおよびその解析結果が含まれる。
【００８２】
図１３は、グループ詳細情報画面の例を示す図である。図１３に示すように、グループ詳細情報画面には、時系列データ一覧Ａ１、時系列データのグラフＡ２およびイベント波形一覧Ａ３に加えて、ヒストグラムＡ４、バンドモデルＡ５、および統計量の値域Ａ６が表示され、さらにイベント条件確定ボタンｄが表示されている。
時系列データ一覧Ａ１は、図１２に示したグループ一覧から選択されたグループに含まれる時系列データの一覧である。時系列データＡのグラフＡ２は、時系列データ一覧Ａ１から選択された時系列データＡのグラフであり、図１３において、時系列データＡと時系列データＢ，Ｃとの間で同時に発生しているイベント波形（ピーク）が破線で囲まれて強調表示されている。なお、時系列データ一覧Ａ１とグラフＡ２は、グループリスト情報に含まれる情報で構成される。
【００８３】
イベント波形一覧Ａ３は、時系列データＡに含まれるイベント波形の一覧である。
例えば、イベント波形一覧Ａ３には、イベント波形の開始時刻および終了時刻と、継続期間、最大振幅、上下変化量の平均値および標準偏差といったイベント波形の記述統計量と、振動数と、イベント波形の型が表示される。なお、イベント波形一覧Ａ３は、グループリスト情報に含まれる情報で構成される。
【００８４】
ヒストグラムＡ４は、イベント波形の発生時刻および型に関するヒストグラムである。図１３の例では、“時”、“日”、“曜日”の３条件でイベント波形の発生時刻に関するヒストグラムと、イベント波形の型に関するヒストグラムとが表示されている。さらに、これらのヒストグラムのそれぞれには、イベント情報生成部６によるイベント条件の推定結果が表示されている。ヒストグラムＡ４は、グループリスト情報を用いてイベント情報生成部６によって生成される。
【００８５】
バンドモデルＡ５は、イベント波形のバンドモデルである。また、統計量の値域Ａ６には、イベント波形一覧Ａ３に表示された各種の統計量の値域が設定される。バンドモデルＡ５および統計量の値域Ａ６は、グループリスト情報を用いてイベント情報生成部６によって生成された情報である。イベント条件確定ボタンｄは、編集後のイベント条件を確定するためのボタンである。
【００８６】
ユーザは、入力装置２０６を用いてイベント波形一覧Ａ３から、実際のイベントに関連するイベント波形を選択してイベント情報の生成に用いることができる。ヒストグラムＡ４、バンドモデルＡ５および統計量の値域Ａ６は、イベント波形一覧Ａ３から選択されたイベント波形に対応するものが提示部１２によって提示される。
【００８７】
ユーザが、入力装置２０６を用いてヒストグラムＡ４、バンドモデルＡ５および統計量の値域Ａ６についての設定値を入力すると、その値は、操作入力部１３によって受け付けられて提示部１２および編集部１４に出力される。提示部１２は、操作入力部１３から入力した値で、グループ詳細情報画面におけるヒストグラムＡ４、バンドモデルＡ５および統計量の値域Ａ６の値を対話的に更新する。さらに、編集部１４は、ヒストグラムＡ４、バンドモデルＡ５および統計量の値域Ａ６が示す情報を、操作入力部１３によって受け付けられた値で更新してイベント情報生成部６に出力する。
【００８８】
入力装置２０６を用いてヒストグラムＡ４におけるヒストグラムのビンが一つ以上選択されると、操作入力部１３は、この操作を示す信号を提示部１２に出力する。提示部１２は、操作入力部１３から入力した上記信号に基づいて、イベント波形一覧Ａ３における、イベント波形の選択と非選択の状態を切り替えてもよい。このとき、提示部１２は、選択状態とされたイベント波形に共通のイベント条件の推定結果を表示してもよい。例えば、図１３では、選択状態のイベント波形に共通のイベント条件の推定結果として、イベント波形の発生時刻の推定値がボックスＡ４−１に表示され、イベント波形が発生する期間の推定範囲がボックスＡ４−２に表示され、イベント波形の発生する曜日の推定結果がボックスルＡ４−３に表示され、イベント波形の型の推定結果がボックスＡ４−４に表示されている。なお、入力装置２０６を用いて推定結果の変更を行えるようにしてもよい。入力装置２０６を用いた変更は、編集部１４によって、イベント情報の生成に用いられる情報に反映される。
【００８９】
入力装置２０６を用いてイベント条件確定ボタンｄが押下された場合、編集部１４は、提示部１２によって提示されたイベント条件の推定情報の編集を終了する。イベント情報生成部６は、編集部１４によって編集された上記情報を用いて、再度、イベント波形に関連したイベントのイベント条件を推定する。このように推定されたイベント条件を含んだイベント情報が、イベント情報記憶部７に記憶される。
イベント情報記憶部７には、イベント情報を時系列データごとに記憶させてもよい。
また、グループの中で共通したイベント条件、例えばイベントの発生時刻などについては、グループごとに一括して確定して、時系列データごとにイベント情報記憶部７に記憶してもよい。
【００９０】
なお、１つの時系列データに複数のイベントが関連する場合がある。
この場合、複数のイベントのうちの１番目のイベントに関するイベント条件をイベント情報生成部６が推定し、推定されたイベント条件を、前述のようにして編集部１４が確定する。この後に、イベント情報生成部６が、イベント条件を確定したイベントに関連するイベント波形についての情報を削除する。同様の手順で、２番目以降のイベントに関するイベント条件を確定してもよい。
【００９１】
以上のように、実施の形態２に係る時系列データ処理装置１Ａは、提示部１２、操作入力部１３および編集部１４を備える。提示部１２は、グループ分類部５によって分類された複数のグループのそれぞれに含まれるイベント波形に関する情報を提示する。操作入力部１３は、提示部１２の提示内容に対する情報入力を受け付ける。編集部１４は、操作入力部１３によって受け付けられた情報を用いて、提示部１２によって提示された情報を編集してイベント情報生成部６に出力する。例えば、提示部１２は、グループの一覧、グループに含まれる時系列データの一覧、時系列データのグラフ、時系列データに含まれるイベント波形の一覧、イベント波形の発生時刻に関するヒストグラムおよびバンドモデルのうちの少なくとも一つを提示する。
これにより、イベント情報の生成に用いられる情報を編集することができる。例えば、対象設備に関する専門知識を有した者によるイベント条件の判断をイベント情報に反映させることができ、対象設備に発生するイベントを高精度に特定することができる。
【００９２】
実施の形態３．
実施の形態３では、イベント時系列データを用いてイベント波形の共起度を算出する。イベント時系列データは、時刻ごとのイベント波形の発生回数を示すデータである。
実施の形態３に係る時系列データ処理装置は、前述したように、共起度算出部が、実施の形態１および２と異なる動作を行うが、基本的な構成は、実施の形態１と同様である。そこで、以降では、図１に示した構成が実施の形態３に係る時系列データ処理装置の構成であるものとして説明する。また、イベント情報を生成するまでの処理の流れは、図３と同様である。
【００９３】
図１４は、実施の形態３におけるイベント時系列データの例を示す図である。イベント時系列データは、図１４に示すように、横軸が日付時刻、縦軸がイベント波形の発生回数であるグラフで表すことができる。
共起度算出部４は、まず、イベント波形の発生回数が“０”のイベント時系列データを生成する。続いて、共起度算出部４は、生成したイベント時系列データのイベント波形の発生時刻に対応する縦軸データに“１”を加えていく。
【００９４】
イベント波形の発生時刻は、イベント波形の開始時刻、イベント波形の終了時刻、イベント波形の開始時刻と終了時刻との間の中央時刻、イベント波形の値が最大または最小となるピークの時刻のうちのいずれでもよい。
【００９５】
また、共起度算出部４は、イベント時系列データにおけるイベント波形の開始時刻から終了時刻までのそれぞれの時刻に対応する縦軸データに“１”を加えてもよい。
さらに、共起度算出部４は、イベント時系列データにおける、中央時刻またはピークの時刻に対応する縦軸データが最大となり、イベント波形の期間全体で縦軸データが“１”となるように重みを乗じた値を加えてもよい。例えば、イベント波形が午前１時から午前３時まで発生していた場合は、午前１時に対応する縦軸データに０．２５を加え、中央時刻である午前２時に対応する縦軸データに０．５を加え、午前３時に対応する縦軸データに０．２５を加える。
【００９６】
なお、イベント波形の抽出方法によっては、抽出されたイベント波形の開始時刻および終了時刻と実際に発生したイベント波形の開始時刻および終了時刻との間に誤差が生じる可能性がある。そこで、共起度算出部４は、前述したように、中央時刻またはピークの時刻に対応する縦軸データが最大となり、イベント波形の期間全体で縦軸データが“１”となるように重みを乗じた値を加える場合に、ｋの誤差を考慮してイベント波形の開始時刻および終了時刻の前後の寄与を小さくしてもよい。
【００９７】
次に、共起度算出部４は、前述したように生成したイベント時系列データからイベント発生期間の候補を特定する。例えば、共起度算出部４は、閾値θと、イベント時系列データにおけるイベント波形の発生回数とを比較して、イベント波形の発生回数が閾値θ以上となる期間をイベント発生期間の候補とする。
また、イベント波形発生回数の最大値×θ％以上であるイベント波形の発生回数の期間をイベント発生期間の候補としてもよい。
さらに、イベント発生期間の全ての候補の数がθ個以下で最大となるように、イベント波形の発生回数を選択してもよい。
イベント波形の発生回数が連続して閾値以上になる期間では、連続した時刻をまとめて１つのイベント発生期間の候補とみなしてもよい。
【００９８】
次に、共起度算出部４は、第１の時系列データ取得部２によって取得された複数の時系列データのそれぞれにおいて、特定した候補の期間にイベント波形が発生しているか否かを数え上げる。例えば、共起度算出部４は、イベント発生期間の候補において、イベント波形が発生していれば、“１”となり、発生していなければ、“０”となる数値データを数え上げの結果として生成する。または、共起度算出部４が、イベント発生時刻の候補とイベント波形の発生期間とが完全に重複していれば、“１”となり、上記期間が重複する割合に応じて０〜１の小数値を割り当てた数値データを生成してもよい。
【００９９】
共起度算出部４は、時系列データごとの上記数値データからリスト情報を生成する。
図１５は、実施の形態３における共起度算出部４の出力情報の例を示す図であり、前述したリスト情報を示している。図１５に示す時系列データＡのレコードでは、イベント発生期間の候補でイベント波形ａが発生していたために“１”が設定され、イベント発生期間の候補でイベント波形ｃは発生していなかったために“０”が設定されている。
【０１００】
グループ分類部５は、上記リスト情報に基づいて、第１の時系列データ取得部２によって取得された複数の時系列データを、類似したタイミングでイベント波形が発生する時系列データが同じグループになるように分類する。
例えば、グループ分類部５は、上記リスト情報の１行（時系列データのレコード情報）をそのままベクトルとみなしたｋ平均法クラスタリングで時系列データをグループに分類してもよい。
また、グループ分類部５は、上記リスト情報の１行をベクトルとみなし、総当たりで時系列データ間の距離を算出して隣接行列を生成し、生成した隣接行列を用いたスペクトラルクラスタリング、隣接行列をノードとエッジからなるネットワーク構造とみなしたコミュニティ検知などの方法で時系列データをグループに分類してもよい。
【０１０１】
以上のように、実施の形態３に係る時系列データ処理装置１において、共起度算出部４は、複数の時系列データの時刻ごとのイベント波形の発生回数を示すイベント時系列データを生成する。共起度算出部４は、イベント時系列データが示すイベント波形の発生回数に基づいてイベント発生時刻の候補を特定し、特定した候補の時刻にイベント波形が発生したか否かを示す数値データを算出する。このようにしても、時系列データ間でイベント波形が共起される度合いを的確に特定することができる。
【０１０２】
実施の形態４．
実施の形態１では、過去の時系列データから抽出されたピークまたは上昇および下降のパターンをイベント波形として抽出したが、実施の形態４では、過去の時系列データから異常範囲に該当する部分列データである外れデータを検知して、検知された外れデータをイベント波形とする。
【０１０３】
図１６は、この発明の実施の形態４に係る時系列データ処理装置１Ｂの構成を示すブロック図である。図１６に示すように、時系列データ処理装置１Ｂは、実施の形態１で示した時系列データ処理装置１におけるイベント波形抽出部３が、検知部９Ａに置き換わっている。イベント波形は、データ値が急に変化した波形であるため、外れデータとして検知されやすい。
【０１０４】
そこで、検知部９Ａは、第１の時系列データ取得部２によって取得された複数の時系列データのそれぞれから外れデータを検知する。
例えば、検知部９Ａは、第１の時系列データ取得部２によって取得された全ての時系列データを対象として外れデータの検知を行い、検知された外れデータに関する情報を共起度算出部４Ａに出力してもよい。共起度算出部４Ａに出力される外れデータに関する情報は、実施の形態１で示したイベント波形リスト情報に相当するものである。
【０１０５】
また、検知部９Ａが、第１の時系列データ取得部２によって取得された過去の時系列データを複数の区間に分割し、これらの区間のうち、ある区間の時系列データを異常判定の対象として外れデータの検知を行い、残りの区間の時系列データをイベント情報の生成に使用する対象として外れデータの検知を行う。
続いて、検知部９Ａは、上記残りの区間から選択した区間の時系列データを異常判定の対象として外れデータの検知を行い、さらに残りの区間の時系列データをイベント情報の生成に使用する対象として外れデータの検知を行う。
このようにして、検知部９Ａが、最初に分割した全ての区間の時系列データを異常判定の対象として外れデータの検知を行うまで上記処理を繰り返してもよい。
【０１０６】
共起度算出部４Ａは、検知部９Ａによって検知された外れデータの時系列データ間での共起度を算出する。例えば、共起度算出部４Ａは、外れデータに関する情報を、イベント波形に関する情報とみなして、実施の形態１で示した方法と同様に共起度を算出する。
グループ分類部５は、共起度算出部４Ａによって算出された共起度に応じたグループに時系列データを分類する。
【０１０７】
イベント情報生成部６Ａは、グループ分類部５によって分類されたグループに含まれる時系列データ間で外れデータの発生期間が重複する時刻を判別し、判別した時刻に基づいて外れデータに関連したイベントを特定するイベント情報を生成する。例えば、イベント情報生成部６Ａは、外れデータに関する情報を、イベント波形に関する情報とみなして、実施の形態１で示した方法と同様にイベント情報を生成する。
【０１０８】
以上のように、実施の形態４に係る時系列データ処理装置１Ｂは、検知部９Ａ、共起度算出部４Ａ、グループ分類部５およびイベント情報生成部６Ａを備える。検知部９Ａは、複数の時系列データのそれぞれから外れデータを検知する。共起度算出部４Ａは、外れデータの時系列データ間での共起度を算出する。グループ分類部５は、外れデータの共起度に応じたグループに時系列データを分類する。イベント情報生成部６Ａは、グループに含まれる時系列データ間で外れデータの発生期間が重複する時刻を判別し、判別した時刻に基づいて外れデータに関連したイベントを特定するイベント情報を生成する。
このように構成することにより、対象設備におけるイベントを特定する情報がない場合であっても、対象設備で観測された時系列データを用いてイベント情報を得ることができる。
【０１０９】
なお、本発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１１０】
この発明に係る時系列データ処理装置は、対象設備におけるイベントを特定する情報がなくても、対象設備で観測された時系列データを用いてイベント情報を得ることができるので、様々な設備の異常検知に利用することができる。
【符号の説明】
【０１１１】
１，１Ａ，１Ｂ  時系列データ処理装置、２  第１の時系列データ取得部、３  イベント波形抽出部、４，４Ａ  共起度算出部、５  グループ分類部、６，６Ａ  イベント情報生成部、７  イベント情報記憶部、８  第２の時系列データ取得部、９，９Ａ  検知部、１０  判定部、１１  出力部、１２  提示部、１３  操作入力部、１４  編集部、２００  処理回路、２０１  信号線、２０２  補助記憶装置、２０３  入力ＩＦ、２０４  ディスプレイＩＦ、２０５，２０７  ケーブル、２０６  入力装置、２０８  ディスプレイ、２０９  プロセッサ、２１０  メモリ。
【図１】
0006661052.tif 000002
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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