(57)【要約】【課題】  本発明の課題は、制御系の様々な状態変化を検出でき、かつ状態判定の処理負荷を抑えることのできる制御系の状態判定装置を提供することである。【解決手段】  上記課題は、監視対象である制御系の時系列データに基づいて、該制御系の状態を判定する制御系の状態判定装置であって、前記制御系が正常に動作している時に検出した正常データの時系列データを収集する正常データ収集手段と、前記正常データ収集手段にて収集された時系列データをｎ次元状態空間に写像して閉曲線を形成する閉曲線形成手段と、前記形成された閉曲線を用いて、前記制御系の状態を表すデータベースを作成するデータベース作成手段と、前記作成されたデータベースを参照して制御系の状態を判定する制御系状態判定手段と、前記判定結果を前記制御系に通知する状態通知手段と、を備えることを特徴とする制御系の状態判定装置にて達成される。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象である制御系の時系列データに基づいて、該制御系の状態を判定する制御系の状態判定装置であって、
前記制御系が正常に動作している時に検出した正常データの時系列データを収集する正常データ収集手段と、
前記正常データ収集手段にて収集された時系列データをｎ次元状態空間に写像して閉曲線を形成する閉曲線形成手段と、
前記形成された閉曲線を用いて、前記制御系の状態を表すデータベースを作成するデータベース作成手段と、
前記作成されたデータベースを参照して制御系の状態を判定する制御系状態判定手段と、
前記判定結果を前記制御系に通知する状態通知手段と、
を備えることを特徴とする制御系の状態判定装置。
【請求項２】
請求項１記載の制御系の状態判定装置であって、
前記閉曲線形成手段で形成される閉曲線がアトラクタであることを特徴とする請求項１記載の制御系の状態判定装置。
【請求項３】
請求項１又は２記載の制御系の状態判定装置であって、
前記データベース作成手段は、前記制御系の状態を反映する複数の指標をデータベース上に設定する指標設定手段を備え、
前記制御系状態判定手段は、測定される前記制御系の状態判定対象となるデータを取得する実データ取得手段と、
前記測定手段による測定結果と、前記データベースに記憶されている指標を比較して制御系の状態を判断する指標判定手段と、
一致する指標に対する制御を前記制御系にさせる指示をする制御指示手段と、
を備えることを特徴とする制御系の状態判定装置。
【請求項４】
監視対象である制御系の時系列データに基づいて、該制御系の状態を判定する制御系の状態判定方法であって、
前記制御系が正常に動作している時に検出した正常データの時系列データを収集する工程と、
前記正常データ収集手段にて収集された時系列データをｎ次元状態空間に写像して閉曲線を形成する工程と、
前記形成された閉曲線を用いて、前記制御系の状態を表すデータベースを作成する工程と、
前記作成されたデータベースを参照して制御系の状態を判定する工程と、
前記判定結果を前記制御系に通知する工程と、
を備えることを特徴とする制御系の状態判定方法。
【請求項５】
監視対象であるネットワークのトラヒックの状態を判定して制御対象を制御するトラヒック状態判定装置と、このトラヒック状態判定装置に制御対象として接続された該ネットワークとによってなる通信システムにおける
ネットワークトラヒックの状態判定方法であって、
前記ネットワークで検出される正常運用時のトラヒックデータの時系列データを収集する工程と、
前記正常データ収集手段にて収集された時系列データをｎ次元状態空間に写像して閉曲線を形成する工程と、
前記形成された閉曲線を用いて、前記ネットワークのトラヒック状態を表すデータベースを作成する工程と、
前記作成されたデータベースを参照して前記ネットワークのトラヒックの状態を判定する工程と、
前記判定結果を前記ネットワークに通知する工程と、
を備えることを特徴とするネットワークトラヒックの状態判定方法。
【請求項６】
監視対象であるネットワークのトラヒックの状態を判定して制御対象を制御するトラヒック状態判定装置と、このトラヒック状態判定装置に制御対象として接続された該ネットワークとによってなる通信システムであって、
前記トラヒック状態判定装置は、前記ネットワークで検出される正常運用時のトラヒックデータの時系列データを収集する正常データ収集手段と、
前記正常データ収集手段にて収集された時系列データをｎ次元状態空間に写像して閉曲線を形成する閉曲線形成手段と、
前記形成された閉曲線を用いて、前記ネットワークのトラヒック状態を表すデータベースを作成するデータベース作成手段と、
前記作成されたデータベースを参照して前記ネットワークのトラヒックの状態を判定するトラヒック状態判定手段と、
前記判定結果を前記ネットワークに通知するトラヒック状態通知手段と、
を備えることを特徴とする通信システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御系の状態判定装置、制御系の状態判定方法、ネットワークトラヒックの状態判定方法及び通信システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
・従来技術１：制御系を流れるデータの特性は多岐にわたり、定数・一次比例のような単純なデータから、決定論的カオスに代表される一見すると乱数に見えるような複雑な挙動など様々である。これらの時系列データについて、測定されたデータから制御系が正常に動作しているかどうか、また異常な場合、どのような処理が必要になるのかを決定することは制御系運営の観点から非常に重要である。
【０００３】
このような観点から、制御系の時系列データに線型モデルを適用して予測値を求め、実際のデータとの差分から異常を判定する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この提案の方法では、時系列データに対して線形モデルを利用してデータの判定を行っている。具体的には、線型モデルとして汎用的な確率的線形モデリング手法であるＡＲＭＡモデル（自己回帰移動平均モデル）を採用し、最小二乗法で正常データを表す正常モデルのパラメータを決定している。また、同時に様々な状態モデルを必要な数だけ定義し、実際に得られたデータと、正常モデル・状態モデルとを比較しデータ状態の判定を行っている。
【０００４】
・従来技術２：一般にランダムに見えるような時系列データでも、決定論的カオスに基づく時系列データの場合、その再構成アトラクタはある特定の構造を示すことが知られている（例えば、非特許文献１参照）。ここで、アトラクタとは、時系列データｙ（ｔ）に対し、任意の時間遅れｄを定義し、ｍ次元空間上に{ｙ（ｔ−（ｍ−１）＊ｄ，ｙ（ｔ−（ｍ−２）＊ｄ，．．．，ｙ（ｔ−ｄ），ｙ（ｔ）））}をプロットすることで得られる。図９にアトラクタの例を示す。同図（ａ）の（１）は、サインカーブの時系列データを示し、（２）は（１）のサインカーブの時系列データからアトラクタ軌道を再構成した結果を示している。
【０００５】
また、同図（ｂ）はエノン写像のアトラクタを示す図で、（１）は決定論的カオスに基づく時系列データを示し、（２）は（１）の時系列データからアトラクタ軌道を２次元で再構成した結果を示し、（３）は（１）の時系列データからアトラクタ軌道を３次元で再構成した結果を示している。
【０００６】
このようにサインカーブのような周期的な時系列データや、決定論的カオスに基づく時系列データは状態空間内で特定の軌道を描くことがわかる。一般に、制御系を運用する場合、正常時の運用データは時間・日等を単位として周期的に繰り返すことが想定される。したがって、このような周期的データからは、その制御系の正常状態を表すアトラクタを再構成することができる。
【０００７】
かかる観点から、正常運用時の時系列データからアトラクタを再構成し、このアトラクタを非線形予測モデルとして利用している技術がある（例えば、特許文献２参照）。この技術によれば、再構成アトラクタを基に数ステップ先のデータ値を予測し、実際のそのステップにおけるデータ値と比較して、ある一定の閾値を越えた場合に異常という判定がされる。
【０００８】
・従来技術３：状態の時系列データからカオスアトラクタを作成して、該カオスアトラクタの軌道周期を測定し、その軌道周期の揺らぎから現在の状態を判定すると共に、将来の状態を予測するという技術も提案されている（例えば、特許文献３参照）。
【特許文献１】特開平６−１８７０３０号公報
【特許文献２】特開平８−３１４５３０号公報
【特許文献３】特開２００１−２８３１３４号公報
【非特許文献１】池口 徹、山田 泰司、小室 元政著:「カオス時系列解析の基礎と応用」合原 一幸編、産業図書、２０００
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来技術１に示すような線型モデルを利用した方式では、モデルを作成する際のパラメータ設定が難しい。また時系列データが線形でない場合、この方式は成り立たない。全ての時系列データが線型モデルに従うことはあり得ないため、より汎用的な制御系状態の判定手法が求められる。
【００１０】
そこで、非線形予測モデルを適用した従来技術２があるが、例えば、制御系として、ネットワークシステムを適用した場合、トラヒック変動などにより、異常が発生すると、基の時系列データから大きく値が異なり、非線形モデルを利用した予測は役に立たない。
【００１１】
また、従来技術２では、ステップ毎に再構成アトラクタを基に予測をするというプロセスが必要になる。すなわち、データの状態をステップ毎に計算し、判定するという処理を行うため処理負荷がかかってしまう。また、従来技術２では、正常・故障という２値判定しか行っていない。このような正常か異常かの２値判定するだけならば非線形モデルを基に予測データを作成する必要はない。
【００１２】
また、従来技術３は、アトラクタの軌道周期の揺らぎから現在の状態を判定する技術であるが、アトラクタの軌道周期の揺らぎ分析に、デトレンド変動分析（ＤＦＡ：Detrended Fluctuation Analysis）や、フーリエ変換、ウェーブレット変換等の分析方法が用いられるため、計算に要する時間が長くなってしまうという欠点がある。
【００１３】
本発明は、上記のような問題点に鑑みてなされたもので、その課題とするところは、制御系の様々な状態変化を検出でき、かつ状態判定の処理負荷を抑えることのできる制御系の状態判定装置、制御系の状態判定方法、ネットワークトラヒックの状態判定方法及び通信システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記課題を解決するため、本発明は、請求項１に記載されるように、監視対象である制御系の時系列データに基づいて、該制御系の状態を判定する制御系の状態判定装置であって、前記制御系が正常に動作している時に検出した正常データの時系列データを収集する正常データ収集手段と、前記正常データ収集手段にて収集された時系列データをｎ次元状態空間に写像して閉曲線を形成する閉曲線形成手段と、前記形成された閉曲線を用いて、前記制御系の状態を表すデータベースを作成するデータベース作成手段と、前記作成されたデータベースを参照して制御系の状態を判定する制御系状態判定手段と、前記判定結果を前記制御系に通知する状態通知手段と、を備えることを特徴としている。
【００１５】
また、本発明の請求項２によれば、前記制御系の状態判定装置であって、前記閉曲線形成手段で形成される閉曲線がアトラクタであることを特徴としている。
【００１６】
また、本発明の請求項３によれば、前記制御系の状態判定装置であって、前記データベース作成手段は、前記制御系の状態を反映する複数の指標をデータベース上に設定する指標設定手段を備え、前記制御系状態判定手段は、前記制御系の状態判定対象となるデータを測定する測定手段と、前記測定手段による測定結果と、前記データベースに記憶されている指標を比較して制御系の状態を判断する指標判定手段と、一致する指標に対する制御を前記制御系にさせる指示をする制御指示手段と、を備えることを特徴としている。
【００１７】
上記本発明によれば、制御系の正常データの時系列データからアトラクタを生成し、このアトラクタを利用して制御系の状態を表すデータベースを作成して保持する。すなわち、状態マップを作成することで、実データを基にした制御系の状態を容易に判定することができる。
【発明の効果】
【００１８】
本願発明によれば、制御系の正常データの時系列データからアトラクタを生成し、このアトラクタを利用して制御系の状態を表すデータベースを作成して保持する。すなわち、状態マップを作成することで、実データを基にした制御系の状態を容易に判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施例について説明するにあたり、まず図１を参照して本発明の着想について説明する。
【００２０】
（本発明の着想）
図１が示すように、制御系の時系列データが正常な場合、ｎ次元の状態空間（ここでは、２次元の状態空間）に時系列データを埋め込むと、正常時系列データから再構成されるアトラクタの軌道からは外れない（同図（ａ）参照）。一方、制御系の時系列データが異常な場合、２次元の状態空間に時系列データを埋め込むと、正常時系列データから再構成されるアトラクタからは大きく外れる（同図（ｂ）参照）。
【００２１】
つまり、アトラクタの状態空間上で正常時系列データのアトラクタと観測データを比べることでデータの状態を判断することが可能となる。また、この判定では単純な閾値判定（同図（ｃ）参照）では検知できない異常も検知可能である。
【００２２】
次に、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００２３】
（第１の実施の形態）
図２は、本発明の実施の形態における制御系状態判定装置１の構成を示すブロック図である。同図において、この制御系状態判定装置１は、時系列データ履歴保持・管理部１１と、データベース作成・管理部１２と、データ測定部１３と、状態判定部１４と、から構成される。本実施形態における制御系１００は、例えば、ネットワークシステムにおけるトラヒック収集・制御部のようなものであって、トラヒック情報を収集し、トラヒックを制御する機能を有する。制御系状態判定装置１は、上記のようなトラヒック収集・制御部からトラヒック情報を収集し、トラヒック状態を判定して該トラヒック制御部に通知する。
【００２４】
上記制御系状態判定装置１の時系列データ履歴保持・管理部１１は、正常運用時の制御系データを保持し、必要に応じてデータの更新を行う。データベース作成・管理部１２は、上記正常運用時の時系列データを基に、アトラクタを再構成し、データベースを作成する。データ測定部１３は、制御系１００からデータの収集を行い、状態判定部１４に測定データを渡す。また時系列データ履歴保持・管理部１１にも測定データを渡す。状態判定部１４はデータ測定部１３から送られてきた測定データを基にデータベース作成・管理部１２で作成されたデータベースを参照し、制御系１００の状態判定を行い、必要に応じて制御系１００に通知を行う。
【００２５】
本実施形態では、データベース作成・管理部１２は、正常な時系列データから
アトラクタを再構成し、その再構成されたアトラクタに基づき制御系の状態を表すデータベースを作成する。このデータベースは、例えば、格子状に並べられたセルで構成されるメモリである。図３は、このようなメモリの領域を示す図である。図３の例では、メモリセルが縦１６セル×横１６セル（正方形状）に並べられ、縦横それぞれに００００から始まる２進数４桁のアドレスが付与されている。
再構成されたアトラクタは、アドレスデータで任意のメモリセルを指定することで表現される。
【００２６】
以下では、縦１２セル×横１９セルサイズ（長方形状）を得るメモリ領域が確保された場合を例として説明を進める。この場合、縦横軸の１セル毎のデータ範囲が異なる。
【００２７】
図４は、上記のデータベースの作成方法について説明するための図で、２次元アトラクタの場合のデータベース作成手順を示している。ここでは、制御系１００をネットワークシステムと想定し、このネットワークシステムで収集されるトラヒックの状態を本データベースを用いて判定する場合を説明する。
【００２８】
まず、ネットワークトラヒックの時系列データをｙ（ｔ）とし、ｙ（ｔ−１）を横軸、ｙ（ｔ）を縦軸にしてアトラクタを再構成する（アトラクタ軌道を求める）。
【００２９】
次に、アトラクタと同次元のデータベースを定義し、上記で求めたアトラクタ軌道を収容するメモリ領域を確保する。このとき、大きさや１つのセルサイズは任意であるがアトラクタを含むようにする。
【００３０】
最後に、アトラクタが存在するデータベースのセルに「正常」、存在しないセルに「異常」という値を設定し、アトラクタが横切るメモリを「正常」、それ以外のメモリを「異常」とする。
【００３１】
このように本実施形態では、状態マップとなるデータベースを作成することで、
アトラクタから外れる異常トラヒックをメモリの参照により即座に検出することが可能である。
【００３２】
上記実施形態では、セルに「正常」、「異常」という値を設定する態様を例示したが、他の状態(輻輳状態)等を定義して設定しても良い。また、このデータベース作成手順は次元が増加しても同様に作成することができる。
【００３３】
次に、上記のようにして生成されるデータベースを利用してトラフィックの状態を判定する動作を５及び図６を参照して説明する。図５は、制御系状態判定装置１での動作を示すフローチャートであり、図６は、正常、異常の制御状態を設定したデータベースを利用して制御系の状態判定を行う場合を説明するための図である。
【００３４】
図５において、ステップＳ１では、データベース作成・管理部１２は、時系列データ履歴保持・管理部１１で保持されている正常な時系列データ履歴を利用してネットワークトラヒックの時系列データｙ（ｔ）を収集する。
【００３５】
ステップＳ２では、データベース作成・管理部１２は、収集した時系列データｙ（ｔ）からアトラクタを再構成する。このとき、ｙ（ｔ−ｄ）を横軸、ｙ（ｔ）を縦軸に２次元アトラクタを再構成し、データベースを作成する。ここでは、アトラクタが存在するデータベースの黒四角セルを「正常データ」、白四角セルに「異常データ」として設定している（図６参照）。
【００３６】
ステップＳ３では、時刻ｔを表すパラメータｎが初期値（ｎ＝１）に設定される。ステップＳ４では、データ測定部１３は、時刻ｔ１においてデータｙ（ｔ１）を測定する。ステップＳ５では、状態判定部１４は、データ測定部１３から送られてきた測定データｙ（ｔ１）と時刻ｔ１−ｄにおけるデータｙ（ｔ１−ｄ）と共にデータベース作成・管理部１２で管理されているデータベースを検索する。ここ、ｄは時刻ｔに対する任意の時間遅れを表すパラメータである。ステップＳ６では、状態判定部１４は、データｙ（ｔ１）とデータｙ（ｔ１−ｄ）を基にデータベースを参照し、データベースの値が判定される。ここでは、図６の（ａ）が示すように、データベースの値は「正常」である（ステップＳ６で正常）ので問題はない。よって、次ステップに移行し、ステップＳ７で、ｎ＝ｎ＋１（ｎ＝２）にインクリメントされ、ステップＳ４に戻る。ステップＳ４では、データ測定部１３は、時刻ｔ２においてデータｙ（ｔ２）を測定する。ステップＳ５では、状態判定部１４は、測定データｙ（ｔ２）と時刻ｔ２−ｄにおけるデータｙ（ｔ２−ｄ）と共にデータベースを検索する。ステップＳ６では、データｙ（ｔ２）とデータｙ（ｔ２−ｄ）を基にデータベースを参照し、データベースの値が判定される。ここでは、図６の（ｂ）が示すように、データベースの値は「異常」である（ステップＳ６で異常）のでネットワークシステムに問題が生じていることがわかる。ステップＳ６の判定で「異常」と判定された場合、トラヒックに異常があると判断し、その異常をオペレータに通知する処理（ステップＳ８）が行われる。すなわち、ステップＳ６での判定が正常である限り、時刻ｔがインクリメントされた後の測定データを新たな制御系状態判定の処理対象としてループ処理を行い、ステップＳ６の判定で異常と判定された場合は、ループ処理を抜けて、異常を通知する。
【００３７】
このように本実施形態では、データベース作成・管理部１２は、ネットワークにおける正常運用時のトラヒックデータの時系列データからアトラクタを生成し、このアトラクタを利用してトラヒック状態を表すデータベースを作成して保持する。すなわち、トラヒックの状態を判定するための状態マップを作成することで、実データを基にしたトラヒック状態の判定を容易に行うことが可能となる。
【００３８】
また、データベースを作成する方式には、周期的時系列から再構成したアトラクタを利用しており、特定のモデルに依存することなく、周期的要素列全般に対し状態判定を行うことができる。したがって、時系列データが閾値や線形モデルでは予測不能な非線形性の変動をする場合でも、制御系の状態の判定を的確に行うことが可能である。
【００３９】
（第２の実施の形態）
上記実施形態では、データベース作成・管理部１２で作成されるデータベースに制御系判定の状態として「正常」、「異常」の２値を設定する態様を例示したが、本実施形態におけるデータベースは制御系判定の状態として複数の値を設定する機能を有する。
【００４０】
以下、上記のようなデータベースを適用した制御系状態判定装置１での動作を図７及び図８を参照して説明する。図７は、制御系状態判定装置１での動作を示すフローチャートであり、図８は、複数の制御状態を設定したデータベースを利用して制御系の状態判定を行う場合を説明するための図である。
【００４１】
図７において、Ｓ１１〜Ｓ１５までの処理は図５に示す処理と同一であるので、その説明を省略し、ここでは、第１の実施形態との差異について詳述する。
【００４２】
ステップＳ１６では、データベース作成・管理部１２は、ネットワークトラヒックの時系列データをｙ（ｔ）とし、ｙ（ｔ−ｄ）を横軸、ｙ（ｔ）を縦軸に２次元アトラクタを再構成し、データベースを作成する。このとき、作成されたアトラクタを基にデータベースに様々な状態を設定する。以下、状態（ア）〜（カ）
について説明する。
【００４３】
状態（ア）：存在するデータベースのセルに「正常」、またその近傍セルも「正常」とする。
【００４４】
状態（イ）：この領域はトラヒックが少ない領域を表し、輻車奏などの危険性が最も少ないことを表す。
【００４５】
状態（ウ）：この領域はトラヒックが増大し輻輳が発生することを表す。
【００４６】
状態（エ）：この領域はｙ（ｔ−１）対しｙ（ｔ）の値が大きく、つまりトラヒックが急激に増加しており、対策が必要な領域を表す。
【００４７】
状態（オ）：この領域はｙ（ｔ−１）に対しｙ（ｔ）の値が小さく、トラヒックが減少傾向であることを表す。
【００４８】
状態（カ）：この領域は正常値から異なるので警戒が必要であることを表す。
【００４９】
ステップＳ１７では、状態判定部１４は、データｙ（ｔ１）とデータｙ（ｔ１−ｄ）を基にデータベースを参照し、データベースの値が判定され、該値が（ア）の領域にあれば「正常」と判定され、（イ）〜（カ）のいずれの領域にあればそれぞれの領域に設定された値からトラヒックの状態が判定される。例えば、データベースの値が（イ）の領域にあれば、トラヒックが少ないことがわかり、（ウ）の領域にあれば、トラヒックが増大し輻輳が生じていることがわかり、（エ）の領域にあれば、トラヒックが急激に増加していることがわかり、（オ）の領域にあれば、トラヒックが減少傾向であることがわかり、（カ）の領域にあれば、トラッヒクが異常であることがわかる。
【００５０】
ステップＳ１７の判定で（イ）〜（カ）のいずれと判定されたときは、その判定された状態に応じた処理を起動する。例えば、データベースの値が（ウ）の領域にあると判定されれば、トラヒックが輻輳状態にあることがわかるので、ステップＳ１８では、輻輳制御の処理が実行される。
【００５１】
このように本実施形態では、データベースに予め複数の状態を与えておくことで、正常・異常のような２値のみではなく、複数の状態を判定することができる。例えば、本実施形態のように、制御系状態判定装置１をネットワークシステムに適用すれば、様々なトラヒック状況をきめ細かく把握することができる。これにより、きめ細かいトラヒック制御（例：ネットワーク機器の負荷分散、輻輳制御等）が可能となり、ネットワークシステム全体の運用効率を良好に維持することができる。
【００５２】
また、本実施形態では、予めデータベースに複数の状態を設定しておくだけでよいので、データ取得毎に計算をして状態を求める必要がなく、処理負荷を軽減させることができる。これにより、装置規模を小さくすることができる。
【００５３】
また、本実施形態では、２次元アトラクタを再構成し、データベースを作成する態様を例示したが、より高次元でアトラクタを再構成し、データベースを構築することも可能である。例えばｙ（（ｔ−３ｄ）、ｙ（（ｔ−２ｄ）、ｙ（ｔ−ｄ）、ｙ（ｔ）と４つの値を利用し様々な状態を定義することで、より精度の高い傾きを求めることができる。
【００５４】
さらに、本実施形態では、制御系状態判定装置１を、ネットワークシステムに適用し、トラヒック異常検出に用いる場合を例示したが、本発明に係る制御系状態判定装置１は、このような制御系に限定されるものではない。例えば、交通量・天候・気温・気圧・電流電圧・株価やＴＯＰＩＸに表される経済指標等の制御系に適用することも可能である。例えば、交通量を例にとると、交通量は、時間と共に変化することから、これらの挙動を示す現象を時系列データとして収集し、前述した原理にしたがってアトラクタを再構成し、データベースを作成すればよい。このようなデータベースを交通量監視システムに適用することで、交通量に応じた信号の切り換え制御が可能となり、動的に交通量を配分することができる。その結果、幹線道路の渋滞緩和が期待できる。
【００５５】
上記実施例において、データ測定部１３の機能が正常データ収集手段、測定手段に対応し、データベース作成・管理部１２と時系列データ履歴保持・管理部１１の連携機能が閉曲線形成手段、データベース作成手段に対応し、状態判定部１４の機能が制御系状態判定手段、トラヒック状態判定手段、状態通知手段、トラヒック状態通知手段に対応する。
【００５６】
また、データベース作成・管理部１２の機能が指標設定手段に対応し、状態判定部１４の機能が実データ取得手段、指標判定手段、制御指示手段に対応する。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明の着想を説明するためのアトラクタによる異常判定をする場合を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における制御系状態判定装置の構成を示すブロック図である。
【図３】データベースに用いられるメモリの領域を示す図である。
【図４】２次元アトラクタの場合のデータベース作成方法を示す図である。
【図５】第１の実施形態における制御系状態判定装置での動作を示すフローチャートである。
【図６】正常、異常の制御状態を設定したデータベースを利用して制御系の状態判定を行う場合を説明するための図である。
【図７】第２の実施形態における制御系状態判定装置での動作を示すフローチャートである。
【図８】複数の制御状態を設定したデータベースを利用して制御系の状態判定を行う場合を説明するための図である。
【図９】アトラクタの例を示す図である。
【符号の説明】
【００５８】
１    制御系状態判定装置
１１  時系列データ履歴保持・管理部
１２  データベース作成・管理部
１３  データ測定部
１４  状態判定部
１００  制御系
【図１】
2005084838.tif 000003
【図２】
2005084838.tif 000004
【図３】
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【図４】
2005084838.tif 000006
【図５】
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【図６】
2005084838.tif 000008
【図７】
2005084838.tif 000009
【図８】
2005084838.tif 000010
【図９】
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