【手続補正書】
【提出日】令和1年7月16日(2019.7.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーバーコンピュータシステムにおける信号受信命令を用いて、産業機器に取り付けられた１つ以上のセンサーから、観測データ値を示す１つ以上の信号データのセットを受信するステップと、
特徴識別命令を用いて、前記１つ以上の信号データのセットを、１つ以上の特徴ベクトルに集約するステップであって、前記１つ以上の特徴ベクトルが、特定の時間範囲にわたる信号データのセットを示す、ステップと、
クラスタリング命令を用いて、前記１つ以上の特徴ベクトルに対し、１つ以上のクラスターを決定するステップであって、前記１つ以上のクラスターが、前記１つ以上の特徴ベクトルからの特徴ベクトルのサブセットを、該サブセットの属性に基づいて含む、ステップと、
ベクトル分類命令を用いて、前記産業機器に発生した特定の識別された状況を示す、分類ラベルのセットのうちの１つの分類ラベルが、各々に付与された複数のサンプル特徴ベクトル、及び、前記１つ以上の特徴ベクトルに加えて、少なくとも１つのサンプル特徴ベクトルを含む、１つ以上のサンプルエピソードを受信するステップと、
前記ベクトル分類命令を用いて、前記１つ以上のサンプルエピソードに基づいて、前記１つ以上のクラスターの各々に対し、前記分類ラベルのセットのうちの１つの分類ラベルを決定するステップと、
前記ベクトル分類命令を用いて、前記産業機器に発生した状況を示す、識別された信号状況を定義する信号データモデルを生成し、保存するステップであって、前記識別された信号状況が、特定の特徴ベクトル、特定のクラスター、及び特定の分類ラベル間のマッピングを定義する、ステップと、
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記１つ以上の信号のセットを処理して、前記１つ以上の信号データのセットにおける、パターン認識を曖昧にする信号値として識別された、特徴的な信号値を除去するステップを更に備えたことを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記１つ以上の信号データのセットを１つ以上の特徴ベクトルに集約するステップが、
前記１つ以上の特徴ベクトルに対し、時間ウィンドウサイズを決定するステップであって、前記時間ウィンドウサイズが、前記１つ以上の信号データのセットついて、統計的に関心のある時間範囲を規定する、ステップと、
前記時間ウィンドウサイズに対応する、１つ以上の信号データのセットから、前記１つ以上の特徴ベクトルを生成するステップと、
前記１つ以上の特徴ベクトルのうちの特徴ベクトルのサブセットを特定の時間ウィンドウに対応する単一の特徴ベクトルに統合することによって、前記１つ以上の特徴ベクトルの各々の次元を削減するステップと、
を更に備えたことを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記１つ以上の信号データのセットを１つ以上の特徴ベクトルに集約するステップが、前記１つ以上の信号データのセットを、前記１つ以上の特徴ベクトルの単一の系列に変換するステップであって、前記１つ以上の特徴ベクトルの前記単一の系列が、前記１つ以上の信号データのセットの時系列パターンを示す、ステップを含むことを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記１つ以上のクラスターに対し、分類ラベルを決定するステップが、前記１つ以上のサンプルエピソードの分類ラベルに基づいて分類ラベルを決定することができない場合、前記１つ以上のクラスターの特定のクラスターに対し、分類不能分類ラベルを指定するステップを更に含むことを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記１つ以上のサンプルエピソードに基づいて、前記１つ以上のクラスターに対し、分類ラベルを決定するステップが、前記１つ以上のサンプルエピソード及び前記１つ以上のクラスターのロジスティック回帰分析を用いることを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記１つ以上のサンプルエピソードに基づいて、前記１つ以上のクラスターに対し、分類ラベルを決定するステップが、前記１つ以上のサンプルエピソード及び前記１つ以上のクラスターのランダムフォレスト分析に基づくことを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項８】
サーバーコンピュータシステムにおける信号データモデルメンテナンス命令を用いて、産業機器に発生した状況をマッピングする信号データモデルを、前記産業機器からの受信信号データに基づいて、メンテナンスするステップであって、前記信号データモデルが、既存の特徴ベクトル、既存のクラスター、及び分類ラベル間のマッピングデータを含み、
前記既存の特徴ベクトルが、前記産業機器に取り付けられた１つ以上のセンサーからの観測データ値を示す受信信号データの集合であり、
前記既存のクラスターが、前記既存の特徴ベクトルの少なくとも１つの定義された属性に基づいて、既存の特徴ベクトルのセットを含み、
前記分類ラベルが、特定の時点に、前記産業機器に発生した特定の状況を定義する、
ステップと、
信号受信命令を用いて、前記産業機器に取り付けられた前記１つ以上のセンサーから、１つ以上の新しい信号データのセットを受信するステップと、
特徴識別命令を用いて、前記１つ以上の新しい信号データのセットを、１つ以上の特徴ベクトルに集約するステップであって、前記１つ以上の特徴ベクトルが、特定の時間範囲にわたる信号データのセットを示す、ステップと、
ベクトル分類命令を用いて、前記信号データモデルから、１つの分類ラベル及び１つの既存のクラスターを、前記１つ以上の特徴ベクトルの各々に割り当てるステップと、
状況報告命令を用いて、前記１つ以上の特徴ベクトル及び該１つ以上の特徴ベクトルに割り当てた、前記１つ以上の分類ラベルをユーザーに送信するステップと、
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項９】
前記信号データモデルメンテナンス命令を用いて、前記１つ以上の特徴ベクトルを、既存のクラスター、及び前記１つ以上の特徴ベクトルに割り当てられた分類ラベルにマッピングするマッピングデータで、前記信号データモデルをアップデートするステップを更に備えたことを特徴とする、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
クラスタリング命令を用いて、前記１つ以上の特徴ベクトルのサブセットに対し、該サブセットに前記１つ以上の分類ラベルを割り当てることができない場合、分類不能分類ラベルを割り当てるステップを更に備えたことを特徴とする、請求項８記載の方法。
【請求項１１】
前記１つ以上の特徴ベクトルの前記サブセットに対し、前記分類不能分類ラベルを割り当てるステップが、
クラスタリング命令を用いて、１つ以上の特徴ベクトルのサブセットに対し、１つ以上のクラスターを決定するステップであって、前記１つ以上のクラスターが、前記１つ以上の特徴ベクトルのサブセットからの２つ以上の特徴ベクトルを、該２つ以上の特徴ベクトルの属性に基づいて含む、ステップと、
前記クラスタリング命令を用いて、前記１つ以上のクラスターの各々に、前記分類不能分類ラベルに対する固有の分類不能分類ラベルを表す、固有の識別子を割り当てるステップと、
を更に含むことを特徴とする、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
前記１つ以上の分類ラベル及び前記１つ以上の既存のクラスターを割り当てるステップが、
前記ベクトル分類命令を用いて、１つ以上のサンプルエピソードを受信するステップであって、前記１つ以上のサンプルエピソードが、分類ラベルが割り当てられているサンプル特徴ベクトルを含む、ステップと、
前記ベクトル分類命令を用いて、前記１つ以上のサンプルエピソードから、１つ以上の分類ラベルを、前記１つ以上の特徴ベクトルに割り当てるステップと、
を更に含むことを特徴とする、請求項８記載の方法。
【請求項１３】
データ処理システムであって、
メモリと、
前記メモリに接続された１つ以上のプロセッサと、
１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、産業機器に取り付けられた１つ以上のセンサーから、観測データ値を示す１つ以上の信号データのセットを受信させるように構成され、メモリに格納された信号受信命令と、
１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、前記１つ以上の信号データのセットを、特定の時間範囲にわたる信号データのセットを示す、１つ以上の特徴ベクトルに集約させるように構成され、メモリに格納された特徴識別命令と、
１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、前記１つ以上の特徴ベクトルに対し、１つ以上のクラスターを決定させるように構成され、メモリに格納されたクラスタリング命令であって、前記１つ以上のクラスターが、前記１つ以上の特徴ベクトルからの特徴ベクトルのサブセットを、該サブセットの属性に基づいて含む、命令と、
１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、前記産業機器に発生した特定の識別された状況を示す、分類ラベルのセットのうちの１つの分類ラベルが、各々に割り当てられている複数のサンプル特徴ベクトル、及び、前記１つ以上の特徴ベクトルに加えて、少なくとも１つのサンプル特徴ベクトルを含む、１つ以上のサンプルエピソードを受信させるように構成され、メモリに格納されたベクトル分類命令と、
１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、前記１つ以上のサンプルエピソードに基づいて、前記１つ以上のクラスターの各々に対し、前記分類ラベルのセットのうちの１つの分類ラベルを決定させるように構成され、メモリに格納された前記ベクトル分類命令と、
１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、前記産業機器に発生した状況を示す、識別された信号状況を定義する信号データモデルを生成させ、記憶させるように構成され、メモリに格納された前記ベクトル分類命令であって、前記識別された信号状況が、特定の特徴ベクトル、特定のクラスター、及び特定の分類ラベル間のマッピングを定義する、ベクトル分類命令と、
を備えたことを特徴とするシステム。
【請求項１４】
前記１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、前記１つ以上の信号データのセットを受信させ、前記１つ以上の信号のセットを処理して、前記１つ以上の信号データのセットのパターン認識を曖昧にする信号値として識別された、特徴的な信号値を除去させるように構成され、メモリに格納された命令を更に備えたことを特徴とする、請求項１３記載のデータ処理システム。
【請求項１５】
前記１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、
前記１つ以上の特徴ベクトルに対し、統計的に関心のある時間範囲を規定する時間ウィンドウサイズを決定させ、
前記時間ウィンドウサイズに対応する、１つ以上の信号データのセットから、前記１つ以上の特徴ベクトルを生成させ、
前記１つ以上の特徴ベクトルのうちの特徴ベクトルのサブセットを特定の時間ウィンドウに対応する単一の特徴ベクトルに統合することによって、前記１つ以上の特徴ベクトルの各々の次元を削減させることによって、
前記１つ以上の信号データのセットを１つ以上の特徴ベクトルに集約させるように構成され、メモリに格納された命令を更に備えたことを特徴とする、請求項１３記載のデータ処理システム。
【請求項１６】
前記１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、前記１つ以上の信号データのセットを前記１つ以上の特徴ベクトルの単一の系列に変換させることによって、前記１つ以上の信号データのセットを１つ以上の特徴ベクトルに集約させるように構成され、メモリに格納された命令であって、前記１つ以上の特徴ベクトルの前記単一の系列が、前記１つ以上の信号データのセットの時系列パターンを示す、命令を更に備えたことを特徴とする、請求項１３記載のデータ処理システム。
【請求項１７】
前記１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、前記１つ以上のクラスターに対し、分類ラベルを決定させ、前記１つ以上のサンプルエピソードの分類ラベルに基づいて、分類ラベルを決定することができない場合、前記１つ以上のクラスターの特定のクラスターに対し、分類不能分類ラベルを指定させるように構成され、メモリに格納された命令を更に備えたことを特徴とする、請求項１３記載のデータ処理システム。
【請求項１８】
前記１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、前記１つ以上のサンプルエピソードに基づいて、前記１つ以上のクラスターに対し、分類ラベルを決定させるように構成され、メモリに格納された命令であって、前記１つ以上のサンプルエピソード及び前記１つ以上のクラスターのロジスティック回帰分析に基づく命令を更に備えたことを特徴とする、請求項１３記載のデータ処理システム。
【請求項１９】
前記１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、前記１つ以上のサンプルエピソードに基づいて、前記１つ以上のクラスターに対し、分類ラベルを決定させるように構成され、メモリに格納された命令であって、前記１つ以上のサンプルエピソード及び前記１つ以上のクラスターのランダムフォレスト分析に基づく命令を更に備えたことを特徴とする、請求項１３記載のデータ処理システム。
【請求項２０】
データ処理システムであって、
メモリと、
前記メモリに接続された１つ以上のプロセッサと、
１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、産業機器に発生した状況をマッピングする信号データモデルを、前記産業機器からの受信信号データに基づいて、メンテナンスさせるように構成され、メモリに格納された信号データモデルメンテナンス命令であって、前記信号データモデルが、既存の特徴ベクトル、既存のクラスター、及び分類ラベル間のマッピングデータを含み、
前記既存の特徴ベクトルが、前記産業機器に取り付けられた１つ以上のセンサーからの観測データ値を示す受信信号データの集合であり、
前記既存のクラスターが、前記既存の特徴ベクトルの少なくとも１つの定義された属性に基づいて、既存の特徴ベクトルのセットを含み、
前記分類ラベルが、特定の時点に、前記産業機器に発生した特定の状況を定義する、
命令と、
１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、前記産業機器に取り付けられた前記１つ以上のセンサーから、１つ以上の新しい信号データのセットを受信するように構成され、メモリに格納された信号受信命令と、
１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、前記１つ以上の新しい信号データのセットを１つ以上の特徴ベクトルに集約させるように構成され、メモリに格納された特徴識別命令であって、前記１つ以上の特徴ベクトルが、特定の時間範囲にわたる信号データのセットを示す、命令と、
１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、前記信号データモデルから、１つの分類ラベル及び１つの既存のクラスターを、前記１つ以上の特徴ベクトルの各々に割り当てさせるように構成され、メモリに格納されたベクトル分類命令と、
１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、前記１つ以上の特徴ベクトル及び該１つ以上の特徴ベクトルに割り当てた、前記１つ以上の分類ラベルをユーザーに送信させるように構成され、メモリに格納された状況報告命令と、
を備えたことを特徴とするデータ処理システム。
【請求項２１】
前記１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、前記１つ以上の特徴ベクトルを、既存のクラスター、及び前記１つ以上の特徴ベクトルに割り当てられた分類ラベルにマッピングするマッピングデータで、前記信号データモデルをアップデートさせるように構成され、メモリに格納された命令を更に備えたことを特徴とする、請求項２０記載のデータ処理システム。
【請求項２２】
前記１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、前記１つ以上の特徴ベクトルのサブセットに対し、該サブセットに前記１つ以上の分類ラベルを割り当てることができない場合、分類不能分類ラベルを割り当させるように構成され、メモリに格納された命令を更に備えたことを特徴とする、請求項２０記載のデータ処理システム。
【請求項２３】
前記１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、
１つ以上の特徴ベクトルのサブセットに対し、１つ以上のクラスターであって、前記１つ以上の特徴ベクトルのサブセットからの２つ以上の特徴ベクトルを、該２つ以上の特徴ベクトルの属性に基づいて、含むクラスターを決定させ、
前記１つ以上のクラスターの各々に対し、前記分類不能分類ラベルに対する固有の分類不能分類ラベルを示す、固有の識別子を割り当てさせることによって、
前記分類不能分類ラベルを、前記１つ以上の特徴ベクトルの前記サブセットに割り当てさせる、メモリに格納された命令を更に備えたことを特徴とする、請求項２２記載のデータ処理システム。
【請求項２４】
前記１つ以上のプロセッサによって実行され、該１つ以上のプロセッサに、
分類ラベルが割り当てられているサンプル特徴ベクトルを含む、１つ以上のサンプルエピソードを受信させ、
前記１つ以上のサンプルエピソードから、１つ以上の分類ラベルを前記１つ以上の特徴ベクトルに割り当てさせる、
ことによって、前記１つ以上の分類ラベル及び前記１つ以上の既存のクラスターを割り当てさせる、メモリに格納された命令を更に備えたことを特徴とする、請求項２０記載のデータ処理システム。