(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測対象に関する状態が変化する態様を表すシナリオに従い予測された予測情報と、前記観測対象に関して検査対象によって作成された観測情報と、の間における差異が散らばっている程度を算出する算出手段と、
前記算出手段が算出した前記程度に基づき、前記検査対象が異常であるか否かを判定する判定手段と、
前記予測情報を作成し、作成した前記予測情報と、該予測情報と前記観測情報との間における差異と、に対する前記観測情報の生じやすさに基づき、前記差異を算出する予測手段と
を備える異常判定装置。
【請求項２】
前記予測手段は、複数のタイミングにおける前記観測対象の状態に関して予測した予測情報に基づき、前記複数のタイミングを含む期間における予測情報を前記予測情報として作成し、前記検査対象によって前記期間において作成された第１観測情報を、前記観測情報として作成する
請求項１に記載の異常判定装置。
【請求項３】
前記算出手段は、第１タイミングと、前記第１タイミングよりも後の第２タイミングとに関して前記程度を算出し、
前記判定手段は、前記第２タイミングに関して算出した前記程度が、前記第１タイミングに関して算出した前記程度よりも所定の閾値以上大きい場合には、前記検査対象が異常であると判定する
請求項２に記載の異常判定装置。
【請求項４】
前記算出手段は、前記程度が所定の程度以上である場合には前記検査対象が異常であると判定する
請求項１または請求項２に記載の異常判定装置。
【請求項５】
前記算出手段は、第１検査対象によって作成された前記観測情報に基づき、前記第１検査対象とは異なる第２検査対象に関する前記程度を算出し、
前記判定手段は、前記第２検査対象が異常であるか否かを判定する
請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の異常判定装置。
【請求項６】
前記検査対象が３つ以上である場合に、前記算出手段は、前記第２検査対象とは異なる検査対象によって作成された前記観測情報を含む複数の前記観測情報に基づき、前記第２検査対象に関する前記程度を算出する
請求項５に記載の異常判定装置。
【請求項７】
情報処理装置によって、観測対象に関する状態が変化する態様を表すシナリオに従い予測された予測情報と、前記観測対象に関して検査対象によって作成された観測情報と、の間における差異が散らばっている程度を算出し、算出した前記程度に基づき、前記検査対象が異常であるか否かを判定し、前記予測情報を作成し、作成した前記予測情報と、該予測情報と前記観測情報との間における差異と、に対する前記観測情報の生じやすさに基づき、前記差異を算出する
異常判定方法。
【請求項８】
観測対象に関する状態が変化する態様を表すシナリオに従い予測された予測情報と、前記観測対象に関して検査対象によって作成された観測情報と、の間における差異が散らばっている程度を算出する算出機能と、
前記算出機能において算出された前記程度に基づき、前記検査対象が異常であるか否かを判定する判定機能と、
前記予測情報を作成し、作成した前記予測情報と、該予測情報と前記観測情報との間における差異と、に対する前記観測情報の生じやすさに基づき、前記差異を算出する予測機能と
をコンピュータに実現させる異常判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査対象に関する異常を判定する異常判定装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
観測装置を検査する場合には、実際に該観測装置が設置されている地点まで行き、該観測装置に応じた試験を実施し、該試験の結果に基づき該観測装置に異常が生じているのか否かが判定されることが多い。以降、検査を受ける対象である装置（たとえば、該観測装置）を「検査対象」と表す。しかし、このように検査対象を検査する場合に、検査対象の個数が多い、または、該検査対象が設置されている地点が広く分散しているほど、該検査に要する手間は大きく、さらに、該検査に要する時間は長い。【０００３】
たとえば、特許文献１と特許文献２とにおいては、検査対象に関する異常を検知する装置が開示されている。【０００４】
特許文献１に開示された装置は、プラントの状態を表す動的モデル情報に従い該プラントの状態を予測し、予測された該状態と、該プラントを観測している観測装置によって作成された情報との差異（すなわち、残差信号）に関する尤度比に基づき、該観測装置に生じる異常を検知する。【０００５】
特許文献２に開示された装置は、データセンタに設置された空調装置によって生じる温度変化を表す物理モデル情報に従い、該温度に関する熱流体シミュレーションを実行し、該シミュレーションの結果と、該データセンタを観測している観測装置によって作成された情報との差異に基づき、該観測装置に生じる異常を検知する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開昭５９−１５４３２０号公報
【特許文献２】特開２０１４−１８２６９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
検査対象は、たとえば、真の値から乖離した値を表す観測情報を時々作成する状態等の不安定な状態を経て、故障した状態に至ることも多い。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、必ずしも、検査対象に生じた不安定な状態を検知することができない。この理由は、これらの装置が、検査対象に生じた不安定な状態を、該検査対象に関する異常であると判定するとは限らないからである。【０００８】
そこで、本発明の目的の１つは、検査対象に関する異常を正確に判定することが可能な異常判定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】
【０００９】
本発明の１つの態様として、異常判定装置は、
観測対象に関する状態が変化する態様を表すシナリオに従い予測された予測情報と、前記観測対象に関して検査対象によって作成された観測情報と、の間における差異が散らばっている程度を算出する算出手段と、
前記算出手段が算出した前記程度に基づき、前記検査対象が異常であるか否かを判定する判定手段と
を備える。【００１０】
また、本発明の他の態様として、異常判定方法は、
情報処理装置によって、観測対象に関する状態が変化する態様を表すシナリオに従い予測された予測情報と、前記観測対象に関して検査対象によって作成された観測情報と、の間における差異が散らばっている程度を算出し、算出した前記程度に基づき、前記検査対象が異常であるか否かを判定する。【００１１】
また、本発明の他の態様として、異常判定プログラムは、
観測対象に関する状態が変化する態様を表すシナリオに従い予測された予測情報と、前記観測対象に関して検査対象によって作成された観測情報と、の間における差異が散らばっている程度を算出する算出機能と、
前記算出機能において算出された前記程度に基づき、前記検査対象が異常であるか否かを判定する判定機能と
をコンピュータに実現させる。【００１２】
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】
【００１３】
本発明に係る異常判定装置等によれば、検査対象に関する異常を正確に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る異常判定装置が有する構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係る異常判定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３】本発明の第２の実施形態に係る異常判定装置が有する構成を示すブロック図である。
【図４】第２の実施形態に係る異常判定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５】本発明の第３の実施形態に係る異常判定装置が有する構成を示すブロック図である。
【図６】第３の実施形態に係る異常判定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７】本発明の各実施形態に係る異常判定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。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
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。
【００１６】
＜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判定装置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判定装置１０１が有する構成を示すブロック図である。
【００１７】
第１の実施形態に係る異常判定装置１０１は、予測部１０２と、算出部１０３と、判定部１０４と、情報記憶部１０５とを有する。
【００１８】
観測装置１５２は、たとえば、観測対象に関して温度等の物理的な状態を観測し、観測した該物理的な状態を表す量を示す観測情報を作成し、作成した観測情報を情報記憶部１０５に格納する。言い換えると、観測情報は、観測対象に関して観測された情報を表す。観測装置１５２は、作成した該観測情報をパーソナルコンピュータ等の情報処理装置に出力してもよい。観測装置１５２は、観測対象に適した観測を実行する。観測対象が、たとえば、自動車等の移動体の動きである場合に、観測装置１５２は、たとえば、加速度センサ、ジャイロセンサ、撮像装置、車内の温度を測定する温度計等を用いることによって実現することができる。観測装置１５２は、上記の例に限定されない。
【００１９】
情報記憶部１０５には、該観測情報とは異なる情報が格納されてもよい。情報記憶部１０５には、たとえば、気温、湿度等の気象に関する公用情報（パブリックデータ）が格納されてもよい。情報記憶部１０５に格納される情報は、上述した例に限定されない。
【００２０】
以降の説明においては、情報記憶部１０５には、観測対象に関して作成された観測情報が格納されているとする。
【００２１】
次に、図２を参照しながら、本発明の第１の実施形態に係る異常判定装置１０１における処理について詳細に説明する。図２は、第１の実施形態に係る異常判定装置１０１における処理の流れを示すフローチャートである。図２において異常判定装置１０１は、観測装置を検査対象として観測装置が異常であるか否かを判定する。
【００２２】
予測部１０２は、情報記憶部１０５に格納されている観測情報を読み取る（ステップＳ１０１）。予測部１０２は、観測対象に関するモデル情報に基づき、該観測対象に関する状態を予測（ｐｒｅｄｉｃｔ）し、予測した結果を表す予測情報を作成する（ステップＳ１０２）。該モデル情報は、たとえば、式１（後述する）、または、式２（後述する）に例示されているような、観測対象に関する状態を表す情報である。
【００２３】
予測部１０２は、さらに、予測した状態が、時間経過とともに変化する態様を表す、シナリオ（ｓｃｅｎａｒｉｏ）を作成してもよい。この場合に、シナリオに含まれている状態は、観測対象に関して予測した状態を表す。該状態は、たとえば、該観測対象を観測している観測装置（検査対象）によって作成される観測情報に関して予測された情報を表す。言い換えると、予測部１０２は、観測対象に関する状態が変化する態様を表す、シナリオを予測する。
【００２４】
モデル情報は、たとえば、物体が自由落下する動き等の物理的な事象を表す運動方程式であってもよい。モデル情報は、観測対象に関する状態が数理的に表されたモデル情報であればよく、上述した例に限定されない。該モデル情報は、たとえば、式１、及び、式２を参照しながら後述するような、状態空間モデル情報であってもよい。
【００２５】
算出部１０３は、予測部１０２が作成した予測情報と、情報記憶部１０５に格納されている観測情報とに基づき、該予測情報を作成する基であるモデル情報に含まれているパラメタ（変数）の値を、該観測情報に適合するよう調整する。すなわち、算出部１０３は、該予測情報と、該観測情報とに基づき、モデル情報において、状態を表すパラメタを含むパラメタの値を調整する（ステップＳ１０３）。算出部１０３は、ステップＳ１０３において、該観測情報と、該予測情報との間のノイズ（観測ノイズ）を算出し、算出したノイズに基づき該パラメタの値を調整する。ステップＳ１０３に示された処理は、たとえば、後述する「データ同化」と呼ばれる処理であってもよい。また、ステップＳ１０３に示された処理は、予測部１０２によって実行されてもよい。
【００２６】
算出部１０３は、該観測情報と該予測情報との間における差異が、上述したシナリオに関して散らばっている程度（度合）を算出する（ステップＳ１０４）。たとえば、観測情報と予測情報との間における差異が第１シナリオで３、第２シナリオで４、第３シナリオで５である場合、これらの差異が第１乃至第３シナリオに関して散らばっている程度は、３、４、５の分散（約０．６６６）である。したがって、該予測情報が正確である場合には、該程度が大きな値であるほど、該観測情報を作成した検査対象が不安定な状態であることを表す。また、該程度が小さな値であるほど、該観測情報を作成した検査対象が安定な状態であることを表す。差異が散らばっている程度は、式１乃至式３を参照しながら後述するような程度であってもよい。
【００２７】
また、シナリオは、粒子フィルタ等の技術にて用いられているように、複数のシナリオであってもよい。複数のシナリオの場合に、算出部１０３は、上述した処理と同様に、複数のシナリオに関して、散らばっている程度を算出する。または、シナリオは、カルマンフィルタ等の技術にて用いられているように、１つのシナリオであってもよい。この場合に、算出部１０３は、該シナリオに関する所定の分布に基づき、散らばっている程度を算出する。
【００２８】
判定部１０４は、算出部１０３が算出した程度と、所定の程度との大小を比較する（ステップＳ１０５）。判定部１０４は、該程度が所定の程度以上である場合に（ステップＳ１０５にてＹＥＳ）、観測情報を作成した検査対象（この場合に、観測装置１５２）が異常であると判定する（ステップＳ１０６）。判定部１０４は、該程度が所定の程度未満である場合に（ステップＳ１０５にてＮＯ）、観測情報を作成した検査対象（この場合に、観測装置１５２）が正常であると判定する（ステップＳ１０７）。
【００２９】
判定部１０４は、観測装置１５２が異常であるか否かを表す情報を表示部１５１に表示する。
【００３０】
次に、ステップＳ１０３等に示された処理の一例として、データ同化（Ｄａｔａ＿ａｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎ）について、詳細に説明する。データ同化は、数理モデルと、観測値とを融合する技術を表す。データ同化にて実行される処理は、式１に例示されているシステムモデル情報、及び、式２に例示されている観測モデル情報によって表される状態空間モデル情報を用いて表すことができる。
【００３１】
ｘｔ＝ｆｔ（ｘｔ−１）＋ｖｔ・・・（式１）、
ｙｔ＝ｈｔ（ｘｔ）＋ｗｔ・・・（式２）、
ただし、ｘｔは、タイミングｔにおける観測対象に関する状態を表す複数の符号（または、数値、記号）を含む状態ベクトル（状態配列）である。ｆｔは、タイミング（ｔ−１）における状態ベクトルと、タイミングｔにおける状態ベクトルとの関係性を表すシステムモデル情報を表す。ｆｔは、たとえば、時間発展（ｔｉｍｅ＿ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ）を表す連立一次方程式を陽解法にて離散化した場合にタイミング順に状態を求める処理、または、該連立一次方程式を陰解法にて離散化した場合に連立一次方程式を解くことにより状態を求める処理を表す。ｖｔは、タイミングｔに関するシステムモデル情報に関するシステムノイズを表す。ｙｔは、タイミングｔに関する観測情報（たとえば、観測値）を表す。ｈｔは、タイミングｔに関する状態ベクトルと、タイミングｔに関する観測情報との関係性を表す観測モデル情報を表す。ｗｔは、タイミングｔにおける観測モデル情報に関する観測ノイズを表す。ｘｔは、複数の観測装置によって作成された、それぞれの観測情報に関する状態を表していてもよい。ｆｔ、及び、ｈｔは、観測ノイズｗｔに関する変数θ（式４を参照しながら後述する）等の複数の変数（パラメタ）を含んでいる。
【００３２】
以降、説明の便宜上、各ベクトル（ｈｔ（ｘｔ）等）、及び、観測ノイズｗｔは、１つの値のみを含んでいるとする。しかし、各ベクトル、及び、観測ノイズは、複数の値を含んでいてもよい。各ベクトル、及び、観測ノイズが複数の値を含んでいる場合には、後述するような処理が各値に関して実行される。
【００３３】
観測ノイズｗｔは、たとえば、観測装置１５２によって作成された観測情報に関するノイズを表す。観測ノイズｗｔがゼロから離れるほど、観測装置１５２によって作成された観測情報は、大きなノイズを含んでいる。すなわち、観測ノイズｗｔの値がゼロから離れるほど、観測情報と、予測情報との乖離は大きい。これに対して、観測ノイズｗｔの値がゼロに近いほど、観測情報と、予測情報との乖離は小さい。
【００３４】
説明の便宜上、観測ノイズｗｔが、式３に示されているように、シナリオに関して、平均が０であり、分散がγ２（ただし、γ≧０）である正規分布に従い生じていると仮定する。
【００３５】
ｗｔ〜Ｎ（０、γ２）・・・（式３）、
ただし、Ｎ（０、γ２）は、平均が０であり、分散がγ２である正規分布を表す。演算子「〜」は、該演算子の左側の変数の値が、該演算子の右側に示された分布に従っていることを表す。
【００３６】
この場合には、観測ノイズｗｔに関する分散γ２が大きな値であるほど、観測装置１５２は、不安定な状態である。また、観測ノイズｗｔに関する分散γ２がゼロに近いほど、観測装置１５２は、安定した状態である。
【００３７】
データ同化における観測ノイズｗｔは、図２を参照しながら説明した差異の一例を表す。また、分散は、図２を参照しながら説明したような、散らばっている程度（散らばり度）の一例を表す。
【００３８】
観測ノイズｗｔは、たとえば、予測情報と、観測情報とに基づき算出される評価値を用いることによって算出することができる。評価値は、たとえば、式４に例示された尤度Ｅ（θ）に従い算出される、
Ｅ（θ）＝ΠＴ｛ｔ＝１｝  ｐ（ｙｔ｜ｘ（ｔ｜ｔ―１），θ）・・・（式４）、
ただし、θは、観測ノイズｗｔに関する変数を表す。ΠＴ｛ｔ＝１｝は、１≦ｔ≦Ｔを満たしているｔに関して積を算出する演算を表す。ｐは、確率密度関数を示す。ｘ（ｔ｜ｔー１）は、状態ベクトルｘｔ―１に、式１に関する処理を適用することによって算出された状態ベクトルであり、かつ、タイミングｔに関する状態ベクトルであることを表す。ｐ（ｙｔ｜ｘ（ｔ｜ｔ―１），θ）は、状態ベクトルｘ（ｔ｜ｔ―１）、及び、変数θによって表される観測ノイズが生じた場合に、観測情報（観測ベクトルｙｔ）が生じる確率を表す。
【００３９】
確率密度関数ｐが１に近い場合には、予測情報（状態ベクトルｘｔ）が生じれば観測情報（観測ベクトルｙｔ）が観測される確率は高い。すなわち、この場合に、予測情報と観測情報との関連性は高い。該確率密度関数ｐがゼロに近い場合には、予測情報（状態ベクトルｘｔ）が生じても観測情報（観測ベクトルｙｔ）が観測される確率は低い。すなわち、この場合に、予測情報と観測情報との関連性は低い。
【００４０】
したがって、式４に示す例の場合において、Ｅ（θ）は、タイミング１からタイミングｔまでの期間に関する、観測情報と、予測情報及び観測ノイズとの関連性を表す。言い換えると、Ｅ（θ）は、予測情報と、観測ノイズ（すなわち、観測情報と、予測情報との差異）とが生じた場合に、該観測情報が生じる生じやすさの程度を表す。観測ノイズｗｔは、該関連性が高くなるよう設定される。たとえば、観測ノイズｗｔを、Ｅ（θ）が最大である場合の変数θの値として算出することができる。言い換えると、データ同化においては、予測精度が高くなるような変数θの値が観測ノイズｗｔとして設定される。つまり、データ同化においては、予測情報と、観測情報とが尤もらしい場合における変数θの値が観測ノイズｗｔとして設定される。言い換えると、算出部１０３は、観測情報が生じやすい（すなわち、Ｅ（θ）が大きな値である）場合の変数θの値が、観測ノイズ（差異）として算出される。算出部１０３（または、予測部１０２）は、ステップＳ１０２、及び、ステップＳ１０３にて、たとえば、上述したようなデータ同化に関する処理を実行してもよい。
【００４１】
判定部１０４は、たとえば、タイミングｔに関して算出した程度（すなわち、差異が散らばっている程度）と、タイミング（ｔ−１）に関して算出した該程度との大小に基づき、該差異の基である観測情報を作成した観測装置１５２が異常であるか否かを判定してもよい。この場合には、判定部１０４は、たとえば、タイミング（ｔ−１）に関して算出した程度に対する、タイミングｔに関して算出した程度の比が所定の閾値（たとえば、（所定の閾値）＞１）以上である場合に、観測装置１５２が異常であると判定してもよい。判定部１０４は、たとえば、タイミング（ｔ−１）に関して算出した程度に対する、タイミングｔに関して算出した程度の差に基づき、観測装置１５２が異常であるか否かを判定してもよい。該所定の閾値は、過去に算出された該程度と、観測装置１５２に実際に生じた異常とに基づき、統計的手法に従い決定されてもよい。
【００４２】
判定部１０４は、タイミングが２つ以上離れたタイミングに関して算出された該程度に基づき、該差異の基である観測情報を作成した観測装置１５２が異常であるか否かを判定してもよい。
【００４３】
上述した処理をまとめると、算出部１０３は、第１タイミングと、該第１タイミングよりも後の第２タイミングとに関して、観測ノイズ（すなわち、差異）を算出する。判定部１０４は、該第２タイミングに関して算出された差異が、該第１タイミングに関して算出された差異よりも、所定の閾値（ただし、正の値）分以上に大きな値である場合には、該差異の基である観測情報を作成した観測装置（すなわち、検査対象）が異常であると判定する。
【００４４】
また、判定部１０４は、ある期間に関する程度を、該ある期間に含まれているタイミングに関する該程度を合計（または、積分）することによって算出してもよい。この場合に、判定部１０４は、２つの期間に関する該程度の大小に基づき、該差異の基である観測情報を作成した観測装置１５２が異常であるか否かを判定する。
【００４５】
また、該程度は、ある期間に関する予測情報と、該ある期間に関する観測情報とに基づき算出されてもよい。この場合に、予測部１０２は、作成した予測情報を、該ある期間に含まれている各タイミングに関して合計（または、積分）し、さらに、該各タイミングに関して作成された観測情報を合計（または、積分）する。予測部１０２は、算出した該予測情報と、算出した該観測情報と、式４に例示されたＥ（θ）とに基づき、観測ノイズ（すなわち、差異）を算出する。
【００４６】
判定部１０４は、２つの程度の微分値に基づき、該差異の基である観測情報を作成した観測装置１５２が異常であるか否かを判定してもよい。
【００４７】
２つのタイミング、または、２つの期間に関する程度を比較する処理の場合には、図２のステップＳ１０５に示された判定処理に関して、所定の程度を設定する必要がないという効果を奏する。
【００４８】
判定部１０４が判定した結果を表す情報は、ユーザが結果を知ることができる態様であればよく、表示部１５１に表示する態様と異なる態様であってもよい。判定部１０４は、たとえば、スピーカー、または、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ＿Ｅｍｉｓｓｉｏｎ＿Ｄｉｏｄｅ）を用いて、ユーザに結果を表す情報を出力してもよい。判定部１０４は、ＬＥＤを用いて該結果を表す情報を出力する場合に、該情報の内容に対応した色、または、該情報の内容に対応して点滅するパターンによって出力してもよい。該情報を出力する態様は、上述した例に限定されない。
【００４９】
次に、本発明の第１の実施形態に係る異常判定装置１０１に関する効果について説明する。
【００５０】
第１の実施形態に係る異常判定装置１０１によれば、検査対象に関する異常を正確に判定することができる。この理由は、たとえば、観測装置１５２が機能しない状態に至る前兆として生じる不安定な状態を、異常判定装置１０１が、散らばっている程度に基づき判定するからである。観測装置１５２が異常であると異常判定装置１０１が判定した場合に、ユーザは、観測装置１５２が有する部品を、交換、または、修理する等の対策を実施することによって、異常に対して迅速に対処することができる。
【００５１】
異常判定装置１０１は、観測情報、予測情報、判定結果等を、通信ネットワークを介して通信してもよい。通信ネットワークは、たとえば、有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ＿Ａｒｅａ＿Ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ＬＡＮ、無線通信等である。この場合に、異常判定装置１０１によれば、観測装置１５２を検査するのに要する人件費や時間等のコストが低下するという効果を奏する。
【００５２】
また、算出部１０３（または、予測部１０２）は、データ同化に従い処理を実行する場合に、逐次ベイズフィルタ、カルマンフィルタ、粒子フィルタ等を用いる処理、逐次モンテカルロ法、モンテカルロフィルタを用いる処理を実行してもよい。該処理は、上述した例に限定されない。
【００５３】
＜第２の実施形態＞
次に、上述した第１の実施形態を基本とする本発明の第２の実施形態について説明する。
【００５４】
以降の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。
【００５５】
図３を参照しながら、本発明の第２の実施形態に係る異常判定装置２０１が有する構成について詳細に説明する。図３は、本発明の第２の実施形態に係る異常判定装置２０１が有する構成を示すブロック図である。
【００５６】
第２の実施形態に係る異常判定装置２０１は、予測部２０２と、算出部２０３と、判定部２０４と、選択部２０５と、情報記憶部２０６とを有する。
【００５７】
異常判定装置２０１は、第１観測装置１５３と、第２観測装置１５４と、第３観測装置１５５とに接続されている、または、通信可能に接続されている。第１観測装置１５３、第２観測装置１５４、及び、第３観測装置１５５は、同じ種類の観測装置であってもよいし、異なる種類の観測装置であってもよい。また、説明の便宜上、観測装置の台数は、３台であるとするが、複数であればよい。
【００５８】
予測部２０２は、図１における予測部１０２と同様な機能を有する。情報記憶部２０６には、図１における情報記憶部１０５と同様な情報を格納することができる。
【００５９】
次に、図４を参照しながら、本発明の第２の実施形態に係る異常判定装置２０１における処理について詳細に説明する。図４は、第２の実施形態に係る異常判定装置２０１における処理の流れを示すフローチャートである。
【００６０】
予測部２０２は、情報記憶部２０６に格納されている観測情報を読み取る（ステップＳ２０１）。予測部２０２は、第１観測装置１５３、第２観測装置１５４、及び、第３観測装置１５５によって作成された観測情報を、それぞれ、読み取る。ステップＳ２０１に示された処理は、図２におけるステップＳ１０１に示された処理と同様な処理である。
【００６１】
選択部２０５は、第１観測装置１５３、第２観測装置１５４、または、第３観測装置１５５のうち、一部の観測装置を、検査対象として選択する（ステップＳ２０２）。選択部２０５は、検査対象として、たとえば、一台の観測装置を選択する。
【００６２】
説明の便宜上、選択部２０５が選択した検査対象は、第１観測装置１５３であるとする。また、選択部２０５が検査対象として選択しなかった観測装置（この例では、第２観測装置１５４、及び、第３観測装置１５５）を、「参照装置」と表す。また、参照装置によって作成された観測情報を「参照観測情報」と表す。
【００６３】
予測部２０２は、観測対象に関するモデル情報と、参照観測情報とに基づき、該観測対象に関して生じる変化を、時間の推移に従い予測し、予測した結果を表す予測情報を作成する（ステップＳ２０３）。ステップＳ２０３について具体的に説明する。
【００６４】
説明の便宜上、第１観測装置１５３、第２観測装置１５４、及び、第３観測装置１５５は、いずれも、観測対象である１台の移動体の加速度を観測し、観測した加速度を表す観測情報を作成すると仮定する。第１観測装置１５３は、該移動体の中央に設置されているとする。第２観測装置１５４は、該移動体の一方の端に設置されているとする。第３観測装置１５５は、該移動体の他方の端に設置されているとする。また、検査対象によって作成された観測情報と、参照観測情報との間には、所定の関係性が成り立っているとする。説明の便宜上、所定の関係性は、式５に例示されている関係性であるとする。
【００６５】
ａ１ｐ＝（ａ２＋ａ３）÷２・・・（式５）、
ただし、ａ１ｐは、第１観測装置１５３によって作成される観測情報に関する推定情報を表す。ａ２は、第２観測装置１５４によって作成される観測情報を表す。ａ３は、第３観測装置１５５によって作成される観測情報を表す。
【００６６】
該関係性は、所定の関係性であってもよいし、観測情報を用いて推定された関係性であってもよい。関係性は、上述した例に限定されない。すなわち、関係性は、式５に例示された関係性と異なる関係性であってもよい。
【００６７】
ステップＳ２０３において、算出部２０３は、式５に例示されているような所定の関係性に従い、第１観測装置１５３に関する推定情報（たとえば、式５におけるａ１ｐ）を算出する。算出部２０３は、算出した推定情報と、参照観測情報とに対して、式１、及び、式２を参照しながら説明した処理を実行することによって観測対象に関する状態を予測し、予測した結果を表す予測情報を作成する。この場合に、ステップＳ２０３における処理は、図２に示されたステップＳ１０２と同様な処理である。
【００６８】
また、ステップＳ２０３における処理は、式１、及び、式２を参照しながら説明した処理に、式５に例示された所定の関係性が反映された処理によっても実現することができる。この処理について、式６及び式７を参照しながら説明する。
【００６９】
観測モデル情報：ｙｔ＝Ｈｔ×ｘｔ＋ｗｔ・・（式６）、
ただし、Ｈｔは、式５に例示された関係性に基づき作成された行列であり、たとえば、式７に例示されている行列である。ここでは、説明のため式２を式６のように記載した。
0006795044.tif 000002
【００７０】
ただし、ａ１は、第１観測装置１５３によって作成される観測情報を表す。
【００７１】
この場合に、ステップＳ２０３に示された処理において、算出部２０３（または、予測部２０２）は、参照観測情報と、観測情報間における関係性（式５に例示）を含む観測モデル情報とに基づき、予測情報を作成する。式６及び式７に従った処理において、検査対象（この例では、第１観測装置１５３）によって作成された観測情報は、該予測情報には影響しない。すなわち、算出部２０３（または、予測部２０２）は、参照観測情報に基づき、検査対象に関する予測情報と、参照装置に関する予測情報とを作成する。
【００７２】
算出部２０３は、該予測情報と、該観測情報とに基づき、モデル情報（式１及び式２に例示）におけるパラメタの値を調整する（ステップＳ２０４）。ステップＳ２０４における処理は、図２に示されたステップＳ１０３と同様な処理である。
【００７３】
算出部２０３は、検査対象に関する該観測情報と、該検査対象に関する該予測情報との間における差異が、シナリオに関して散らばっている程度を算出する（ステップＳ２０５）。ステップＳ２０５における処理は、図２に示されたステップＳ１０４と同様な処理である。
【００７４】
以降、ステップＳ２０６乃至ステップＳ２０８に示された処理が実行される。ステップＳ２０６乃至ステップＳ２０８に示された処理は、図２に示されたステップＳ１０５乃至ステップＳ１０７に示された処理と同様な処理である。
【００７５】
ステップＳ２０３乃至ステップＳ２０８に示された処理について簡易的に説明すると、算出部２０３は、参照装置によって作成された参照観測情報に基づき、検査対象に関する予測情報を作成する。算出部２０３は、検査対象に関する予測情報と、該検査対象によって作成された観測情報との差異が、シナリオに関して散らばっている程度を算出する。判定部２０４は、算出部２０３が算出した程度に基づき、検査対象が異常であるか否かを判定する。
【００７６】
その後、選択部２０５は、観測装置のうち、検査対象として選択していない観測装置があるか否かを判定する（ステップＳ２０９）。検査対象として選択していない観測装置がある場合に（ステップＳ２０９にてＹＥＳ）、選択部２０５は、当該観測装置から、検査対象である観測装置を選択する（ステップＳ２０２）。検査対象として選択していない観測装置がない場合に（ステップＳ２０９にてＮＯ）、異常判定装置２０１は、処理を終了する。すなわち、異常判定装置２０１は、異なる検査対象を選択し、選択した検査対象が異常であるか否かを判定する。
【００７７】
異常判定装置２０１は、ステップＳ２０７にて異常であると判定した場合に、ステップＳ２０２乃至ステップＳ２０９に示された処理を終了してもよい。
【００７８】
すなわち、上述した処理によって、算出部２０３は、第１検査対象によって作成された第１観測情報に基づき、該第１検査対象とは異なる第２検査対象に関する観測ノイズ（すなわち、差異）を算出する。判定部２０４は、ステップＳ２０６乃至ステップＳ２０８に示された処理に従い、該第２検査対象が異常であるか否かを該程度に基づき算出する。
【００７９】
異常であるか否かを判定する検査対象は、必ずしも、１台の観測装置である必要はなく、複数台の観測装置であってもよい。また、異常判定装置２０１は、第１観測装置１５３によって観測された観測情報に基づき第１観測装置１５３に関する異常を判定する処理と、第２観測装置１５４によって観測された観測情報、及び、第３観測装置１５５によって観測された観測情報に基づき第１観測装置１５３に関する異常を判定する処理とを実行してもよい。この場合に、異常判定装置２０１は、たとえば、いずれかの処理にて異常と判定した場合に、第１観測装置１５３が異常であると判定してもよい。または、異常判定装置２０１は、たとえば、いずれの処理においても異常と判定した場合に、第１観測装置１５３が異常であると判定してもよい。また、観測装置は、２台であってもよいし、４台以上であってもよい。すなわち、検査対象である観測装置が３台以上である場合に、算出部２０３は、注目している検査対象に関する程度を、少なくとも、該注目している検査対象とは異なる観測装置によって作成された観測情報を含む複数の観測情報に基づき算出する。
【００８０】
観測モデル情報は、式５乃至式７に例示されているような、検査対象に関する観測情報を参照しない処理でなくともよく、たとえば、異常判定装置２０１は、検査対象を含めた各観測装置によって観測された観測情報を用いて、該検査対象が異常であるか否かを判定してもよい。すなわち、異常判定装置２０１における処理は、上述した例に限定されない。
【００８１】
また、上述した各実施形態において、検査対象は、観測装置であるとしたが、一般的な装置であってもよい。
【００８２】
次に、上述した各実施形態に係る異常判定装置を農業ＩＣＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＿ａｎｄ＿Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ＿Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）に関する観測装置に適用する例を参照しながら、当該異常判定装置における処理について説明する。
【００８３】
農業ＩＣＴにおいては、作物が栽培される圃場に、多くの観測装置が設定されることが多い。該観測装置は、たとえば、温度を観測する装置、湿度を観測する装置、風向または風速を装置、雨量を観測する装置、照度を観測する装置、圃場における土壌の温度を観測する装置、該土壌に含まれている水分量を観測する装置、該圃場に関する撮像装置（カメラ）等である。圃場が広大である場合に、これらの装置は、お互いに数十キロメートル離れた位置に設置されることもある。したがって、これらの装置を検査するためには、検査を実施するたびに各装置が設置されている場所に行くことが必要な場合があるので、該装置の検査には、多くの時間が必要である。さらに、各装置に関する検査方法が該装置ごとに異なっているので、すべての観測装置の検査には非常に多くの手間を要する。
【００８４】
上述した各実施形態に示された異常判定装置によって、上述したような時間、手間等のコストを低減することができる。この理由は、検査対象がいずれの観測装置であっても、異常判定装置を用いた検査を実施することによって、該観測装置の種類によらずに異常を判定することができるからである。また、各実施形態に示された異常判定装置によって、観測装置に関する異常を早期に判定することができる。異常判定装置によって検査対象が異常であると判定された場合には、当該検査対象に関する異常に対して早期に対処することによって、当該検査対象が稼働していない（ｆａｉｌしている）時間を低減することができる。
【００８５】
また、農業ＩＣＴに第２の実施形態に係る異常判定装置２０１を適用する場合に、異常判定装置２０１は、複数の観測装置によって観測された観測情報間における関係性に基づき、観測装置に関する異常を判定する。異常判定装置２０１は、式６に例示された観測モデル情報に基づき算出される観測ノイズを用いて、検査対象である観測装置によって作成される観測情報を校正してもよい。これによって、該観測装置の耐用期間を延ばすことができる。
【００８６】
農業ＩＣＴに限らず、上述した各実施形態に係る異常判定装置を用いて、加速度を観測する装置、ジャイロセンサ、気圧を観測する装置、温度を観測する装置等を有する航空機に関する異常を判定してもよい。各実施形態に係る異常判定装置を用いて、温度を観測する装置、流量を観測する装置、タービンの回転数を観測する装置、電圧を観測する装置、電流を観測する装置等を有する発電所に関する異常を判定してもよい。当該異常を判定する装置を適用する先は上述した例に限定されない。
【００８７】
次に、本発明の第２の実施形態に係る異常判定装置２０１に関する効果について説明する。
【００８８】
第２の実施形態に係る異常判定装置２０１によれば、検査対象に関する異常を正確に判定することができる。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。
【００８９】
さらに、第２の実施形態に係る異常判定装置２０１によれば、検査対象に関する異常を、より一層正確に判定することができる。この理由は、複数種類の観測情報に基づき差異が散らばっている程度を算出することによって、該観測情報に含まれている誤差の影響を相互に低減することができるからである。
【００９０】
＜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。
【００９１】
図５を参照しながら、本発明の第３の実施形態に係る異常判定装置３０１が有する構成について詳細に説明する。図５は、本発明の第３の実施形態に係る異常判定装置３０１が有する構成を示すブロック図である。
【００９２】
第３の実施形態に係る異常判定装置３０１は、算出部３０２と、判定部３０３とを有する。
【００９３】
異常判定装置３０１は、式１及び式２等を参照しながら説明したような、検査対象に関する状態が変化する態様を表す、シナリオを予測する予測装置３０４に接続、または、通信可能に接続されている。予測装置３０４は、式１及び式２等を参照しながら説明したような処理を実行することによって、該検査対象に関する状態（「予測状態」と表す）を予測し、該予測状態を表す予測情報を作成する。異常判定装置３０１は、予測装置３０４が予測した予測情報を入力する。予測情報は、たとえば、式２においては、モデル情報ｈｔに従い算出されたｈｔ（ｘｔ）を表す。
【００９４】
次に、図６を参照しながら、本発明の第３の実施形態に係る異常判定装置３０１における処理について詳細に説明する。図６は、第３の実施形態に係る異常判定装置３０１における処理の流れを示すフローチャートである。
【００９５】
異常判定装置３０１は、検査対象によって観測対象に関して観測された観測情報を入力する。観測情報は、たとえば、各実施形態にて上述したような観測装置（図１における観測装置１５２、図３における第１観測装置１５３、第２観測装置１５４、第３観測装置１５５等）によって、該観測対象に関して作成された情報である。観測情報は、たとえば、式２に例示された観測ベクトルｙｔを表す。
【００９６】
算出部３０２は、入力した観測情報と、入力した予測情報との差異が、シナリオに関して散らばっている程度を算出する（ステップＳ３０１）。たとえば、算出部３０２は、該差異を表す数値を算出し、算出した値の分散値を算出することによって、該程度を算出してもよい。または、たとえば、算出部３０２は、差異の平均値を算出し、算出した平均値に当該差異が近い順に所定の個数分の該差異の範囲を算出することによって、該程度を算出してもよい。該所定の個数は、たとえば、該散らばっている程度を算出する検査対象である差異の個数に対して、所定の割合（８０％、９５％等）分の個数である。該差異が式３に例示されているような正規分布等の所定の関係性に従い分布している場合に、算出部３０２は、所定の個数分の差異を、該差異が０に近い順に決定し、決定した該差異の範囲を求めることによって、該差異が散らばっている程度を算出してもよい。算出部３０２が該程度を算出する処理は、上述した例に限定されない。
【００９７】
判定部３０３は、算出部３０２が算出した程度に基づき、観測情報を作成した検査対象（不図示）が異常であるか否かを判定する（ステップＳ３０２）。判定部３０３は、たとえば、該程度が所定のノイズ以上である場合に、該検査対象が異常であると判定する。判定部３０３は、たとえば、該程度が所定のノイズ未満である場合に、該検査対象が正常であると判定する。
【００９８】
算出部３０２が有する機能は、図１に示された算出部１０３、または、図３に示された算出部２０３が有する機能によって実現することができる。判定部３０３が有する機能は、図１に示された判定部１０４、または、図３に示された判定部２０４が有する機能によって実現することができる。したがって、異常判定装置３０１は、図１に示された異常判定装置１０１、または、図３に示された異常判定装置２０１が有する機能によって実現することができる。
【００９９】
次に、本発明の第３の実施形態に係る異常判定装置３０１に関する効果について説明する。
【０１００】
第３の実施形態に係る異常判定装置３０１によれば、検査対象に関する異常を正確に判定することができる。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。
【０１０１】
（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異常判定装置を、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、係る異常判定装置は、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、係る異常判定装置は、専用の装置として実現されてもよい。
【０１０２】
図７は、本発明の各実施形態に係る異常判定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。
【０１０３】
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。
【０１０４】
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３、または、図５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にある異常判定プログラム（図２、図４、または、図６）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。
【０１０５】
すなわち、このような場合に、本発明は、係る異常判定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、係る異常判定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、本発明は成し得ると捉えることができる。
【０１０６】
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。
【０１０７】
この出願は、２０１７年２月７日に出願された日本出願特願２０１７−０２０４８０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】
【０１０８】
１０１    異常判定装置
１０２    予測部
１０３    算出部
１０４    判定部
１０５    情報記憶部
１５１    表示部
１５２    観測装置
２０１    異常判定装置
２０２    予測部
２０３    算出部
２０４    判定部
２０５    選択部
２０６    情報記憶部
１５３    第１観測装置
１５４    第２観測装置
１５５    第３観測装置
３０１    異常判定装置
３０２    算出部
３０３    判定部
３０４    予測装置
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
【図１】
0006795044.tif 000003
【図２】
0006795044.tif 000004
【図３】
0006795044.tif 000005
【図４】
0006795044.tif 000006
【図５】
0006795044.tif 000007
【図６】
0006795044.tif 000008
【図７】
0006795044.tif 000009