(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
受信したデータに異常があるか否かを判定する判定手段と、
診断対象データを前記判定手段に送信する診断対象データ送信手段と、
前記判定手段により異常があると判定された診断対象データの加工対象部分を決定する加工対象部分決定手段と、
前記診断対象データの前記加工対象部分を加工して加工後データを作成する加工手段と、
前記加工後データを前記判定手段に送信する加工後データ送信手段と、
前記判定手段により前記加工後データに異常がないと判定されたとき、前記加工対象部分決定手段により決定された前記加工対象部分を前記診断対象データの異常部分として検知する異常部分検知手段と、
を備える異常部分検知装置。
【請求項２】
前記判定手段は、正常なデータを学習して構築された学習済みモデルに基づいて、受信したデータに異常があるか否かを判定する、
請求項１に記載の異常部分検知装置。
【請求項３】
前記加工手段は、前記加工対象部分を前記判定手段による評価の対象から除外するためのマスク処理をすることにより前記診断対象データを加工する、
請求項１又は２に記載の異常部分検知装置。
【請求項４】
前記加工手段は、前記加工対象部分を正常なデータにて置換することにより前記診断対象データを加工する、
請求項１又は２に記載の異常部分検知装置。
【請求項５】
前記加工手段は、正常なデータのうち前記加工対象部分に相当する部分を除いたデータと、該正常なデータのうち前記加工対象部分に相当する部分のデータとの組を学習して構築された学習済みモデルに基づいて、前記加工対象部分を正常なデータにて置換する、
請求項４に記載の異常部分検知装置。
【請求項６】
前記判定手段による異常判定の感度を調整する感度調整手段をさらに備え、
前記感度調整手段は、前記加工後データについて判定するときの感度を、前記診断対象データについて判定するときの感度よりも下げる、
請求項１から５のいずれか１項に記載の異常部分検知装置。
【請求項７】
診断対象データに異常があるか否かを判定し、
前記診断対象データに異常があると判定したとき、前記診断対象データの加工対象部分を決定し、
前記診断対象データの前記加工対象部分を加工して加工後データを作成し、
前記加工後データに異常があるか否かを判定し、
前記加工後データに異常がないと判定したとき、前記診断対象データの前記加工対象部分を前記診断対象データの異常部分として検知する、
異常部分検知方法。
【請求項８】
コンピュータを、
受信したデータに異常があるか否かを判定する判定手段、
診断対象データを前記判定手段に送信する診断対象データ送信手段、
前記判定手段により異常があると判定された診断対象データの加工対象部分を決定する加工対象部分決定手段、
前記診断対象データの前記加工対象部分を加工して加工後データを作成する加工手段、
前記加工後データを前記判定手段に送信する加工後データ送信手段、
前記判定手段により前記加工後データに異常がないと判定されたとき、前記加工対象部分決定手段により決定された前記加工対象部分を前記診断対象データの異常部分として検知する異常部分検知手段、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常部分検知装置、異常部分検知方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
機器に関するデータを取得して分析し、当該データに異常があるか否かを判定する技術が知られている。この技術は、機器に関するデータを診断するものであるため、以下では、当該データを「診断対象データ」という。診断対象データに異常があるか否かを判定することにより、例えば当該機器に異常が生じているか否かを検知することができる。【０００３】
例えば、特許文献１には、モールドオッシレーション装置に設けられた加速度センサから取得した診断対象データに対して周波数分析を行うことにより診断対象データを診断し、モールドに異常振動が発生しているか否かを検知する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平０７−２１４２６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、診断対象データに異常があるか否かを判定するのみならず、診断対象データのうち異常の原因となっている部分（以下、異常部分という）がどの部分なのかを検知できれば、異常が生じた原因の特定がより容易になることが期待できる。【０００６】
しかし、特許文献１に開示された技術は、診断対象データに対して周波数分析を行った後、ニューラルネットワークを用いて診断対象データの判定結果を出力するものであり、この判定結果は予め行われる学習の際に入力として与えられた値（適正値、高い、低い）のいずれかとなっている。ここで、ニューラルネットワーク内の演算内容を確認することは可能であるものの、どの入力値が判定結果に大きく影響するか定式化することは容易ではない。したがって、特許文献１に開示された技術では、異常の有無は検知できても、異常と判定した場合に診断対象データのうちどの部分が異常部分なのかは検知することは困難であった。【０００７】
本発明の目的は、上記の事情に鑑み、診断対象データの異常部分を検知できる異常部分検知装置等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するため、本発明に係る異常部分検知装置は、
受信したデータに異常があるか否かを判定する判定手段と、
診断対象データを前記判定手段に送信する診断対象データ送信手段と、
前記判定手段により異常があると判定された診断対象データの加工対象部分を決定する加工対象部分決定手段と、
前記診断対象データの前記加工対象部分を加工して加工後データを作成する加工手段と、
前記加工後データを前記判定手段に送信する加工後データ送信手段と、
前記判定手段により前記加工後データに異常がないと判定されたとき、前記加工対象部分決定手段により決定された前記加工対象部分を前記診断対象データの異常部分として検知する異常部分検知手段と、
を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、診断対象データに異常があると判断され、かつ加工後データには異常がないと判断されたとき、加工対象部分を診断対象データの異常部分として検知する。そのため、本発明によれば、診断対象データの異常部分を検知できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態１に係る異常部分検知装置の機能的構成を示す図
【図２】本発明の実施の形態１における診断対象データの一例を示す図
【図３】本発明の実施の形態１における正常データモデルの構築を示す図
【図４】本発明の実施の形態１におけるマスク処理の一例を示す図
【図５】本発明の実施の形態１におけるマスク処理の別の一例を示す図
【図６】本発明の実施の形態１に係る異常部分検知装置のハードウェア構成の一例を示す図
【図７】本発明の実施の形態１に係るデータ診断の動作の一例を示すフローチャート
【図８】本発明の実施の形態１に係る異常部分検知の動作の一例を示すフローチャート
【図９】本発明の実施の形態２に係る異常部分検知装置の機能的構成を示す図
【図１０】本発明の実施の形態２における置換処理の一例を示す図
【図１１】本発明の実施の形態２における正常データモデル及び置換データモデルの構築を示す図
【図１２】本発明の実施の形態２における、置換対象部分と置換対象でない部分との組の一例を示す図
【図１３】本発明の実施の形態３に係る異常部分検知装置の機能的構成を示す図
【図１４】本発明の実施の形態３に係るデータ診断の動作の一例を示すフローチャート
【図１５】本発明の実施の形態の変形例における、熱画像データに対するマスク処理の一例を示す図
【図１６】本発明の実施の形態の変形例におけるマスク処理の一例を示す図
【図１７】本発明の実施の形態の変形例におけるマスク処理の別の一例を示す図
【図１８】本発明の実施の形態１における、マスク処理部分の幅が異常部分の幅よりも狭い場合の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態に係る異常部分検知装置を説明する。各図面においては、同一又は同等の部分に同一の符号を付す。
【００１２】
（実施の形態１）
図１を参照しながら、実施の形態１に係る異常部分検知装置１０を説明する。異常部分検知装置１０は、センサ２０から取得したデータを診断対象データとして診断する。診断対象データに異常があるとき、異常部分検知装置１０は、診断対象データに異常があることを示す情報と、診断対象データのうちどの部分が異常の原因となっている部分（以下、異常部分という）であるかを示す情報とを表示装置３０に表示することにより、ユーザに報知する。異常部分検知装置１０は、本発明に係る異常部分検知装置の一例である。
【００１３】
センサ２０は、例えば温度センサ、電圧センサ、加速度センサなどのセンサである。センサ２０は、例えば生産現場に設置された工作機械に設けられている。センサ２０は、検知した温度、電圧、加速度などを示すデータを継続的に異常部分検知装置１０に送信する。
【００１４】
一般的に、工作機械は、予め定められた動作を継続的に実行する。そのため、工作機械に異常が生じていないとき、当該工作機械に設けられたセンサ２０が送信するデータは、規則的な変化をすることが期待できる。一方、工作機械に異常が生じたとき、センサ２０が送信するデータには、異常な変化が生じている可能性が高い。
【００１５】
例えば、センサ２０が送信するデータが、図２に示す時系列的なデータとなる場合を考える。なお、破線部分は、後述の異常部分における正常時の場合の変化を示す。図２では、「正常部分」で示されている部分については振幅があまり大きくなく、周期的な変化をしている。一方、「異常部分」で示されている部分については、「正常部分」よりも振幅が大きく変化しており、かつ変化も突発的である。そのため、当該データは、「異常部分」で示されている部分を原因として、異常であると診断されるべきものである。以下の説明では、特段の断りが無い限り、図２に示すデータが診断対象データであるものとして説明する。
【００１６】
再び図１を参照する。表示装置３０は、例えば液晶ディスプレイを備える表示装置である。表示装置３０は、異常部分検知装置１０から映像信号を受信し、映像信号に基づいて映像を表示する。
【００１７】
次に、異常部分検知装置１０の機能的構成を説明する。異常部分検知装置１０は、制御部１００と記憶部１１０と通信部１２０とを備える。
【００１８】
制御部１００は、異常部分検知装置１０を統括制御する。制御部１００は、判定部１０１と診断対象データ送信部１０２と加工対象部分決定部１０３と加工部１０４と加工後データ送信部１０５と異常部分検知部１０６と報知実行部１０７とを備える。
【００１９】
判定部１０１は、診断対象データ送信部１０２及び加工後データ送信部１０５からデータを受信し、受信したデータに異常があるか否かを判定する。判定部１０１は、記憶部１１０に保存された後述の正常データモデルＤ１１１に基づいて、受信したデータに異常があるか否かを判定する。正常データモデルＤ１１１の詳細及び判定の詳細については後述する。判定部１０１は、本発明に係る判定手段の一例である。
【００２０】
診断対象データ送信部１０２は、通信部１２０を介してセンサ２０から継続的にデータを取得して蓄積し、一定時間蓄積されたデータを診断対象データとして判定部１０１に送信する。「一定時間」とは、例えば１０秒間、１分間などである。診断対象データ送信部１０２は、本発明に係る診断対象データ送信手段の一例である。
【００２１】
加工対象部分決定部１０３は、診断対象データに異常があると判定部１０１により判定されたとき、診断対象データのうち加工される部分である加工対象部分を決定する。どのように加工対象部分を決定するかについては後述する。また、詳細は後述するが、加工対象部分は複数回決定される。加工対象部分決定部１０３は、本発明に係る加工対象部分決定手段の一例である。
【００２２】
加工部１０４は、診断対象データのうち加工対象部分決定部１０３により決定された加工対象部分を加工して加工後データを作成する。実施の形態１においては、加工対象部分に後述のマスク処理をすることにより、加工対象部分を加工する。加工の詳細については後述する。加工部１０４は、本発明に係る加工手段の一例である。
【００２３】
加工後データ送信部１０５は、加工部１０４により作成された加工後データを判定部１０１に送信する。加工後データ送信部１０５は、本発明に係る加工後データ送信手段の一例である。
【００２４】
異常部分検知部１０６は、加工後データに異常がないと判定部１０１により判定されたとき、加工対象部分決定部１０３により決定された加工対象部分を、診断対象データの異常部分として検知する。加工前の診断対象データには異常があり、加工後データには異常がないとき、加工により異常部分が取り除かれたといえる。したがって、加工対象部分が異常部分となる。異常部分検知部１０６は、本発明に係る異常部分検知手段の一例である。
【００２５】
報知実行部１０７は、診断対象データに異常があることを示す情報と、診断対象データのうちどの部分が異常部分であるかを示す情報とをユーザに報知する。具体的には、報知実行部１０７は、通信部１２０を介して表示装置３０に映像信号を送信することによりユーザに報知する。
【００２６】
記憶部１１０は、正常データモデルＤ１１１を記憶する。正常データモデルＤ１１１は、図３に示すように、正常データを学習装置４０により学習することにより構築された学習済みモデルである。正常データは、例えばセンサ２０が送信したデータのうち、工作機械が何ら異常なく継続的に動作しているときのデータである。図３では、正常データのみが入力される教師無し学習により正常データモデルＤ１１１を構築する例を示している。正常データと異常データとが入力される教師有り学習により正常データモデルＤ１１１を構築してもよい。いずれの場合も、正常データモデルＤ１１１は、正常なデータを学習して構築された学習済みモデルである。判定部１０１は、例えば、正常データモデルＤ１１１に基づいて、受信したデータについてのスコアを計算することにより、受信したデータに異常があるか否かを判定する。
【００２７】
学習装置４０は、異常部分検知装置１０とは別個の装置であってもよいし、異常部分検知装置１０と一体となったものであってもよい。学習装置４０が異常部分検知装置１０とは別個の装置である場合、学習装置４０により構築された正常データモデルＤ１１１を何らかの手段により異常部分検知装置１０と共有する必要が生じる。例えば、学習装置４０と異常部分検知装置１０とを通信可能に接続し、学習装置４０から異常部分検知装置１０に正常データモデルＤ１１１を送信することにより、正常データモデルＤ１１１を共有できる。
【００２８】
再び図１を参照する。通信部１２０は、センサ２０及び表示装置３０と通信する。通信部１２０は、特に、センサ２０が送信したデータを受信し、報知のための映像信号を表示装置３０に送信する。
【００２９】
次に、図４を参照しながら、加工対象部分決定部１０３による加工対象部分の決定及び加工部１０４による加工について説明する。なお、上述したとおり、実施の形態１において、加工とはマスク処理である。したがって、実施の形態１において、加工対象部分の決定とは、マスク対象部分の決定である。図４は、図２にて示した診断対象データに対して、加工対象部分決定部１０３により加工対象部分であるマスク対象部分が順次決定されていることを示すものである。
【００３０】
加工対象部分決定部１０３は、診断対象データに対して、診断対象データの全てが加工対象部分となるまで、加工対象部分を繰り返し決定する。例えば、図４に示す例において、加工対象部分決定部１０３は、診断対象データに対して、１波長分の幅を有するマスク対象部分を左端から右端まで１波長分ずつシフトしている。ただし、図４では、理解を容易にするためマスク対象部分の幅を１波長分とし、次のマスク対象部分へのシフト幅も１波長分としているが、マスク対象部分の幅及びシフト幅はこれに限られない。例えば、図５に示すように、マスク対象部分の幅を１波長としつつ、シフト幅を半波長としてもよい。つまり、繰り返しごとの各加工対象部分には、重複部分が存在してもよい。
【００３１】
加工部１０４は、加工対象部分決定部１０３により決定された診断対象データのマスク対象部分に対して、判定部１０１による評価の対象としないためのマスク処理を行う。例えば、判定部１０１が、上述のように受信したデータについてのスコアを計算することにより異常の有無を判定する場合を考える。この場合、判定部１０１は、受信したデータのうちマスク対象部分の値を計算に用いずに異常の有無を判定する。つまり、判定部１０１は、マスク対象部分のデータを評価せず、異常の有無を判定する。
【００３２】
次に、異常部分検知装置１０のハードウェア構成の一例について、図６を参照しながら説明する。図６に示す異常部分検知装置１０は、例えばパーソナルコンピュータ、マイクロコントローラなどのコンピュータにより実現される。
【００３３】
異常部分検知装置１０は、バス１０００を介して互いに接続された、プロセッサ１００１と、メモリ１００２と、インタフェース１００３と、二次記憶装置１００４と、を備える。
【００３４】
プロセッサ１００１は、例えばCPU（Central Processing Unit：中央演算装置）である。プロセッサ１００１が、二次記憶装置１００４に記憶された動作プログラムをメモリ１００２に読み込んで実行することにより、異常部分検知装置１０の各機能が実現される。また、プロセッサ１００１がGPU（Graphics Processing Unit）を含み、当該GPUにより判定部１０１の機能が実現されてもよい。判定部１０１は、学習済みモデルである正常データモデルＤ１１１を用いた処理を行うため、GPUを利用するほうが処理を高速に行えるからである。
【００３５】
メモリ１００２は、例えば、RAM（Random Access Memory）により構成される主記憶装置である。メモリ１００２は、プロセッサ１００１が二次記憶装置１００４から読み込んだ動作プログラムを記憶する。また、メモリ１００２は、プロセッサ１００１が動作プログラムを実行する際のワークメモリとして機能する。
【００３６】
インタフェース１００３は、例えばシリアルポート、USB（Universal Serial Bus）ポート、ネットワークインタフェースなどのI/O（Input/Output）インタフェースである。インタフェース１００３により通信部１２０の機能が実現される。
【００３７】
二次記憶装置１００４は、例えば、フラッシュメモリ、HDD（Hard Disk Drive）、SSD（Solid State Drive）である。二次記憶装置１００４は、プロセッサ１００１が実行する動作プログラムを記憶する。また、二次記憶装置１００４により記憶部１１０の機能が実現される。
【００３８】
なお、後述する他の実施の形態及び変形例に係る異常部分検知装置についても、同様のハードウェア構成を採用することができる。
【００３９】
次に、図７を参照しながら、異常部分検知装置１０によるデータ診断の動作の一例を説明する。
【００４０】
異常部分検知装置１０の制御部１００の診断対象データ送信部１０２は、診断対象データを制御部１００の判定部１０１に送信する（ステップＳ１０１）。上述のとおり、診断対象データ送信部１０２は、例えばセンサ２０から継続的にデータを取得して蓄積し、一定時間蓄積されたデータを診断対象データとして判定部１０１に送信する。
【００４１】
判定部１０１は、受信した診断対象データに異常があるか否かを判定する（ステップＳ１０２）。診断対象データに異常がないとき（ステップＳ１０２：Ｎｏ）、制御部１００は、ステップＳ１０１からの動作を繰り返す。
【００４２】
診断対象データに異常があるとき（ステップＳ１０２：Ｙｅｓ）、制御部１００は、後述の異常部分検知の動作を実行する（ステップＳ１０３）。
【００４３】
制御部１００の報知実行部１０７は、診断対象データに異常がある旨と、ステップＳ１０３により検知された異常部分とをユーザに報知する（ステップＳ１０４）。そして制御部１００は、ステップＳ１０１からの動作を繰り返す。
【００４４】
次に、図８を参照しながら、図７に示すステップＳ１０３の異常部分検知の動作の一例を説明する。
【００４５】
制御部１００の加工対象部分決定部１０３は、診断対象データの加工対象部分を決定する（ステップＳ１０３１）。初めてステップＳ１０３１を実行するとき、加工対象部分決定部１０３は、診断対象データの先頭を含む部分を加工対象部分として決定する。ステップＳ１０３１を実行するのが２回目以上であるとき、加工対象部分決定部１０３は、前回とは異なる加工対象部分を決定する。その結果として、例えば上述の図４のように加工対象部分であるマスク対象部分が決定される。
【００４６】
制御部１００の加工部１０４は、ステップＳ１０３１にて決定された診断対象データの加工対象部分を加工して加工後データを作成する（ステップＳ１０３２）。上述のとおり、実施の形態１において、加工部１０４は、加工対象部分に対してマスク処理を行うことにより加工対象部分を加工する。
【００４７】
制御部１００の加工後データ送信部１０５は、ステップＳ１０３２にて作成された加工後データを判定部１０１に送信する（ステップＳ１０３３）。
【００４８】
判定部１０１は、受信した加工後データに異常があるか否かを判定する（ステップＳ１０３４）。加工後データに異常があるとき（ステップＳ１０３４：Ｙｅｓ）、制御部１００はステップＳ１０３５の動作を実行することなくステップＳ１０３６の動作を実行する。
【００４９】
加工後データに異常がないとき（ステップＳ１０３４：Ｎｏ）、制御部１００の異常部分検知部１０６は、加工対象部分を診断対象データの異常部分として検知する（ステップＳ１０３５）。そして制御部１００はステップＳ１０３６の動作を実行する。
【００５０】
制御部１００は、診断対象データの全ての部分が加工対象部分になったか否かを判定する（ステップＳ１０３６）。診断対象データの全ての部分が加工対象部分になったとき（ステップＳ１０３６：Ｙｅｓ）、制御部１００は、異常部分検知の動作を終了する。診断対象データに加工対象部分になっていない部分があるとき（ステップＳ１０３６：Ｎｏ）、制御部１００はステップＳ１０３１からの動作を繰り返す。
【００５１】
以上、実施の形態１に係る異常部分検知装置１０を説明した。異常部分検知装置１０によれば、診断対象データに異常があると判断され、かつ加工後データには異常がないと判断されたとき、加工対象部分を診断対象データの異常部分として検知する。そのため、異常部分検知装置１０によれば、診断対象データの異常部分を検知できる。
【００５２】
（実施の形態２）
図９を参照しながら、実施の形態２に係る異常部分検知装置１０Ａを説明する。異常部分検知装置１０Ａは、実施の形態１に係る異常部分検知装置１０と概ね同様の構成を備えるが、制御部１００Ａ及び記憶部１１０Ａが実施の形態１に係る制御部１００及び記憶部１１０と異なる。
【００５３】
制御部１００Ａは、加工部１０４に代えて加工部１０４Ａを備える点が実施の形態１と異なる。記憶部１１０Ａは、置換データモデルＤ１１２Ａをさらに記憶する点が実施の形態１と異なる。
【００５４】
加工部１０４Ａは、マスク処理ではなく置換処理により診断対象データを加工する点が実施の形態１と異なる。図１０に示すように、加工部１０４Ａは、加工対象部分である置換対象部分を、正常なデータにて置き換える。図１０に示す例では、診断対象データの中央に存在する異常部分を正常なデータにて置き換えていることが示されている。図１０に示す破線が、置換対象部分における加工前のデータである。なお、正常部分についても置換処理が行われているが、正常部分を正常なデータで置き換えてもデータはほぼ変わらないことが想定されるので、図１０では外見上区別がつかないものとしている。
【００５５】
加工部１０４Ａは、診断対象データのうちの置換対象でない部分のデータと、置換データモデルＤ１１２Ａとに基づいて、置換に用いられる正常なデータを決定する。
【００５６】
図１１及び図１２を参照しながら、置換データモデルＤ１１２Ａの構築について説明する。図１１に示すように、置換データモデルＤ１１２Ａは、正常データモデルＤ１１１と同様に、学習装置４０Ａに正常データを入力することにより構築される。学習装置４０Ａは、図１２に示すように、置換対象部分ごとに、置換対象でない部分のデータと置換対象部分のデータとの組を学習する。例えば、置換対象部分が５箇所ある場合、学習装置４０Ａは、１つの正常データにつき５つのデータの組を学習する。図１２に示す一点鎖線で囲まれ実線で示されたデータが学習対象のデータであり、破線で示されたデータが学習対象でないデータである。
【００５７】
上述のように置換データモデルＤ１１２Ａを構築することにより、正常データについて置換対象でない部分のデータと置換対象部分のデータとの対応付けを学習することができるので、加工部１０４Ａは、診断対象データのうち置換対象でない部分のデータと、置換データモデルＤ１１２Ａとに基づいて、置換に用いられる正常データを決定できる。ここで、診断対象データのうち置換対象でない部分のデータが、学習時に入力された置換対象でない部分のデータと全く同一でなくとも、加工部１０４Ａは、学習により構築された置換データモデルＤ１１２Ａに基づいて、置換に用いられる正常データとして最もふさわしいデータを決定できる。
【００５８】
異常部分検知装置１０Ａによるデータ診断の動作については、マスク処理ではなく置換処理をするという点以外は実施の形態１と全く同様であるため、説明を省略する。
【００５９】
以上、実施の形態２に係る異常部分検知装置１０Ａを説明した。異常部分検知装置１０Ａによれば、実施の形態１に係る異常部分検知装置１０と同様の効果が得られる上に、マスク処理ではなく正常データによる置換処理を行うため、判定部１０１による判定の精度が向上することが期待できる。
【００６０】
（実施の形態３）
図１３を参照しながら、実施の形態３に係る異常部分検知装置１０Ｂを説明する。実施の形態１においては、診断対象データに存在する異常部分は１つであることを暗黙的に想定している。しかし、異常部分が複数存在する場合、そのうちの１つの部分についてのみ加工部１０４により加工される。そのため、加工後データについての異常判定において、常に１以上の異常部分が存在するために常に異常と判定され、異常部分が検知できないおそれがある。実施の形態３は、この問題に対応する。
【００６１】
異常部分検知装置１０Ｂは、実施の形態１に係る異常部分検知装置１０と概ね同様の構成を備えるが、制御部１００Ｂが実施の形態１に係る制御部１００と異なる。
【００６２】
制御部１００Ｂは、判定部１０１に代えて判定部１０１Ｂを備える点と、感度調整部１０８Ｂをさらに備える点とが実施の形態１と異なる。
【００６３】
判定部１０１Ｂは、感度調整部１０８Ｂにより異常判定の感度を調整可能な点が実施の形態１の判定部１０１と異なる。異常判定の感度とは、データに対してどのくらい異常と判定しやすいかを示す指標である。例えば、判定部１０１Ｂが、スコア計算により得られたスコアが閾値以上であるときに異常であると判定する場合、当該閾値を上げることは感度を下げることに相当し、当該閾値を下げることは感度を上げることに相当する。逆に、判定部１０１Ｂが、スコアが閾値以下であるときに異常であると判定する場合、当該閾値を上げることは感度を上げることに相当し、当該閾値を下げることは感度を下げることに相当する。
【００６４】
感度調整部１０８Ｂは、判定部１０１Ｂが加工後データについて判定するときの感度を、診断対象データについて判定するときの感度よりも下げるように判定部１０１Ｂの感度を調整する。感度調整部１０８Ｂは、本発明に係る感度調整手段の一例である。
【００６５】
次に、図１４を参照しながら、異常部分検知装置１０Ｂによるデータ診断の動作の一例のうち、図７に示す実施の形態１の場合と異なる点を説明する。
【００６６】
図１４に示す動作は、ステップＳ１０２とＳ１０３との間にステップＳ３０１の動作があり、ステップＳ１０４のあとにステップＳ３０２の動作がある点以外は実施の形態１の場合と同様である。
【００６７】
異常部分検知装置１０Ｂの制御部１００Ｂの感度調整部１０８Ｂは、ステップＳ１０３の異常部分検知の動作を実行する前に、判定部１０１Ｂの感度を下げる（ステップＳ３０１）。この動作により、加工後データの異常判定における判定部１０１Ｂの感度は、ステップＳ１０２における診断対象データの異常判定における判定部１０１Ｂの感度よりも低くなる。
【００６８】
感度調整部１０８Ｂは、ステップＳ１０４の報知の動作のあと、ステップＳ３０１にて下げた判定部１０１Ｂの感度を元に戻す（ステップＳ３０２）。そして制御部１００Ｂは、ステップＳ１０１からの動作を繰り返す。この動作がないと、再び診断対象データの異常判定を行うときの感度が下がったままとなる。なお、ステップＳ３０２の動作は、ステップＳ１０３とステップＳ１０４との間であってもよい。
【００６９】
以上、実施の形態３に係る異常部分検知装置１０Ｂを説明した。異常部分検知装置１０Ｂによれば、実施の形態１と同様の効果が得られる上に、以下に説明するように、異常部分が複数存在する場合においても、異常部分を検知できる。異常部分検知装置１０Ｂによれば、加工後データについて判定するときの感度を、診断対象データについて判定するときの感度よりも下げる。このため、診断対象データに複数の異常部分が存在する場合に、異常部分の１つが加工された加工後データについての異常判定において、他の異常部分が存在するにも関わらず異常なしと判定される。したがって、異常部分検知装置１０Ｂによれば、加工対象部分が異常部分であると検知できる。
【００７０】
（変形例）
上述の実施の形態３は、実施の形態１を変形したものであるが、同様の変形を実施の形態２に適用することもできる。
【００７１】
上述の各実施の形態の説明において、センサ２０から取得した１種類の値についての時系列データを診断対象データとした。しかし、診断対象データの形式はこれに限られない。例えば、工作機械に設けられた複数のセンサから取得した複数種類の値の組についての時系列データを診断対象データとしてもよい。この一例として、電圧、電流及び回転数の組についての時系列データを診断対象データとすることが挙げられる。また、時系列データ以外のデータを診断対象データとしてもよい。例えば、熱画像センサから取得した熱画像データを診断対象データとしてもよい。この場合、図１５に示すように、加工対象部分決定部１０３は、熱画像をいくつかの領域に分割し、斜線で示す領域を加工対象部分として順次決定する。
【００７２】
上述の各実施の形態では、診断対象データに異常があるとき、診断対象データに異常があることを示す情報と、診断対象データのうちどの部分が異常部分であるかを示す情報とを表示装置３０に表示するものとした。しかし、診断対象データに異常があるときに実行される処理は、これに限られない。例えば、診断対象データに異常があること及び診断対象データのうちどの部分が異常部分であるかを示すログファイルを記憶部１１０に保存してもよい。
【００７３】
上述の各実施の形態では、図４、図５、図１０などに示すように、加工対象部分決定部１０３により決定される加工対象部分（実施の形態１におけるマスク対象部分、実施の形態２における置換対象部分）として１つの領域を示したが、２以上の領域を加工対象部分としてもよい。例えば、実施の形態１の変形例として、図１６に示すように、加工対象部分決定部１０３は、２つの領域をマスク対象部分として決定し、これらの領域を１波長分ずつシフトしてもよい。この場合、異常部分検知部１０６がマスク対象部分に異常があることを検知しても、２つのマスク対象部分のうちどちらが異常部分であるかは、１の検知結果からは不明である。しかし、例えば図１６に示す１番目及び３番目の場合において、２つのマスク対象部分のいずれかに異常部分が存在することはわかるので、これらの結果をあわせると、診断対象データの中央部分が異常部分であることが検知できる。
【００７４】
また、２つの領域は、別々にシフトされるものであってもよく、また、一時的に隣接するものであってもよい。例えば図１７に示すように、初めは左側の領域と右側の領域が隣接した状態であり、加工対象部分決定部１０３は、右側の領域をシフトし、次に左側の領域をシフトする、という動作を繰り返すことにより加工対象部分を決定してもよい。
【００７５】
また、これらに限らず、あらゆるパターンの加工対象部分を網羅するために、任意の２つの領域を加工対象部分として決定することを繰り返してもよい。例えば、診断対象データの特性から異常部分の数が２つであることがあらかじめわかっている場合には、あらゆるパターンの加工対象部分を網羅することが好ましい。２つの異常部分が診断対象データに存在する場合、例えば図１６に示すように加工対象部分を決定しても、２つの異常部分を同時に加工対象部分として決定できない場合が考えられるからである。また、効率性の観点から、診断対象データの特性に基づいて異常部分となる可能性が高い部分を特定し、当該部分を優先的に加工対象部分として決定することが好ましい。
【００７６】
また、異常部分の数が未知の場合、異常部分検知装置１０は、最初は加工対象部分の数を１つとして異常部分の検知を試み、異常部分の検知に失敗する度に加工対象部分の数を増やしてもよい。このとき、上記の場合と同様に、あらゆるパターンの加工対象部分を網羅することが好ましい。これにより、異常部分検知装置１０は、異常部分の数が未知であっても全ての異常部分を検知できる。
【００７７】
上述の各実施の形態では、加工対象部分の幅を一定としていたが、加工対象部分の幅を可変としてもよい。例えば、実施の形態１において、図１８に示すように、マスク対象部分の幅が異常部分の幅より狭い場合、異常部分を十分にマスク処理できないため、異常部分検知装置１０は、異常部分の検知に失敗する可能性が高い。そのため、異常部分検知装置１０は、異常部分の検知に失敗する度に加工対象部分の幅を増やすことにより、異常部分の幅がいずれであっても異常部分を検知できる。
【００７８】
上述の各実施の形態では、判定部１０１及び判定部１０１Ｂは、正常データを学習して構築された学習済みモデルである正常データモデルＤ１１１に基づいて、データに異常があるか否かを判定した。しかし、判定部１０１及び判定部１０１Ｂは、学習済みモデルに依存しない方法によりデータに異常があるか否かを判定してもよい。例えば、判定部１０１及び判定部１０１Ｂは、異常部分検知装置１０の製造者が定めた要件を満たすか否かに基づいてデータに異常があるか否かを判定してもよい。
【００７９】
上述の実施の形態２では、加工部１０４Ａは、置換対象でない部分のデータと置換対象部分のデータとの組を学習して構築された学習済みモデルである置換データモデルＤ１１２Ａに基づいて、置換に用いられるデータを決定した。しかし、加工部１０４Ａは、学習済みモデルに依存しない方法により置換に用いられるデータを決定してもよい。例えば、加工部１０４Ａは、置換対象でない部分のデータに基づいてデータの変化を示す近似式を導出し、当該近似式に基づいて置換に用いられるデータを決定してもよい。
【００８０】
図６に示すハードウェア構成においては、異常部分検知装置１０が二次記憶装置１００４を備えている。しかし、これに限らず、二次記憶装置１００４を異常部分検知装置１０の外部に設け、インタフェース１００３を介して異常部分検知装置１０と二次記憶装置１００４とが接続される形態としてもよい。この形態においては、USBフラッシュドライブ、メモリカードなどのリムーバブルメディアも二次記憶装置１００４として使用可能である。
【００８１】
また、図６に示すハードウェア構成に代えて、ASIC（Application Specific Integrated Circuit：特定用途向け集積回路）、FPGA（Field Programmable Gate Array）などを用いた専用回路により異常部分検知装置１０を構成してもよい。また、図６に示すハードウェア構成において、異常部分検知装置１０の機能の一部を、例えばインタフェース１００３に接続された専用回路により実現してもよい。
【００８２】
異常部分検知装置１０で用いられるプログラムは、CD-ROM（Compact Disc Read Only Memory）、DVD（Digital Versatile Disc）、USBフラッシュドライブ、メモリカード、HDD等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布することが可能である。そして、かかるプログラムを特定の又は汎用のコンピュータにインストールすることによって、当該コンピュータを異常部分検知装置１０として機能させることが可能である。
【００８３】
また、上述のプログラムをインターネット上の他のサーバが有する記憶装置に格納しておき、当該サーバから上述のプログラムがダウンロードされるようにしてもよい。
【００８４】
本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施の形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして、請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。
【符号の説明】
【００８５】
１０，１０Ａ，１０Ｂ  異常部分検知装置、２０  センサ、３０  表示装置、４０，４０Ａ  学習装置、１００，１００Ａ，１００Ｂ  制御部、１０１，１０１Ｂ  判定部、１０２  診断対象データ送信部、１０３  加工対象部分決定部、１０４  加工部、１０５  加工後データ送信部、１０６  異常部分検知部、１０７  報知実行部、１０８Ｂ  感度調整部、１１０，１１０Ａ  記憶部、１０００  バス、１００１  プロセッサ、１００２  メモリ、１００３  インタフェース、１００４  二次記憶装置、Ｄ１１１  正常データモデル、Ｄ１１２Ａ  置換データモデル。
【要約】
異常部分検知装置（１０）は、受信したデータに異常があるか否かを判定する判定部（１０１）と、診断対象データを判定部（１０１）に送信する診断対象データ送信部（１０２）と、判定部（１０１）により異常があると判定された診断対象データの加工対象部分を決定する加工対象部分決定部（１０３）と、診断対象データの加工対象部分を加工して加工後データを作成する加工部（１０４）と、加工後データを判定部（１０１）に送信する加工後データ送信部（１０５）と、判定部（１０１）により加工後データに異常がないと判定されたとき、加工対象部分決定部（１０３）により決定された加工対象部分を診断対象データの異常部分として検知する異常部分検知部（１０６）と、を備える。【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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【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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【図１７】
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【図１８】
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