(57)【要約】【課題】計測したデータが正常時のデータの範囲にないことにより、異常の兆候を判定する装置において、判定の精度を向上させる。【解決手段】特徴量分類処理部１１５が、正常時のデータに影響を及ぼす可能性のある要因による分類基準により、正常時のデータを分類する（Ｓ１５）。分類したそれぞれのデータ群について指標基準値算出部１２１が指標基準値を算出し（Ｓ１８）、算出した指標基準値に基づいて属否指標算出部１２２が属否指標値を算出し（Ｓ２０）、算出した属否指標値に基づいて傾向異同判定部１２３がデータ群間の傾向の異同を判定し（Ｓ２１）、判定結果に基づいて分類基準有効判定部１２４が分類基準の有効性を判定する（Ｓ２４）。有効と判定された分類基準によってデータを分類し、分類したデータ群のそれぞれについて判定基準を求め、それぞれの判定基準により、異常の兆候を判定する。【選択図】図８
2007128190.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報を記憶する記憶装置と、
情報を処理する処理装置と、
上記記憶装置を用いて、数値の組からなるデータを複数記憶するデータ記憶部と、
上記データ記憶部が記憶したデータを分類するための分類基準を入力し、上記処理装置を用いて、入力した分類基準に基づいて、上記データ記憶部が記憶したデータを複数のデータ群に分類するデータ分類部と、
上記データ分類部が分類した複数のデータ群のうち一のデータ群について、上記データ分類部が上記一のデータ群に分類したデータを入力し、上記処理装置を用いて、入力したデータの傾向を分析し、上記処理装置を用いて、任意のデータが、上記一のデータ群に属するか否かを表す指標値を算出するための基準値を算出し、指標基準値とする指標基準値算出部と、
データを入力し、上記処理装置を用いて、上記指標基準値算出部が算出した指標基準値に基づいて、入力したデータが、上記一のデータ群に属するか否かを表す指標値を算出し、属否指標値とする属否指標算出部と、
上記指標基準値算出部が指標基準値を算出した一のデータ群と異なる他のデータ群について、上記データ分類部が上記他のデータ群に分類したデータを、上記属否指標算出部に入力し、上記処理装置を用いて、上記属否指標算出部が算出した属否指標値に基づいて、上記一のデータ群に分類されたデータと上記他のデータ群に分類されたデータとの間に異なる傾向があるか否かを判定する傾向異同判定部と、
上記一のデータ群に分類されたデータと上記他のデータ群に分類されたデータとの間に異なる傾向があると、上記傾向異同判定部が判定した場合に、上記処理装置を用いて、上記データ分類部に入力した分類基準が有効であると判定する分類基準有効判定部と、
を有することを特徴とする分類基準生成装置。
【請求項２】
上記分類基準生成装置は、更に、
上記記憶装置を用いて、上記データ記憶部が記憶したデータを構成する数値のうち、他の数値の傾向に影響を及ぼす可能性のある数値を、要因変数として記憶する要因変数記憶部と、
上記処理装置を用いて、上記要因変数記憶部が記憶した要因変数についての閾値を生成し、上記データ記憶部が記憶したデータについて、上記要因変数記憶部が記憶した要因変数の値が、生成した閾値より大きいデータと、生成した閾値より小さいデータとに分類することを上記分類基準として、上記データ分類部に入力する閾値生成部と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の分類基準生成装置。
【請求項３】
上記指標基準値算出部は、上記指標基準値として、
上記データ分類部が上記一のデータ群に分類したデータについて、平均と、分散と、共分散と、共分散行列の逆行列とを算出し、
上記属否指標算出部は、上記属否指標値として、
上記指標基準値算出部が算出した指標基準値に基づいて、入力したデータと、上記一のデータ群との間のマハラノビス距離を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の分類基準生成装置。
【請求項４】
上記傾向異同判定部は、
上記指標基準値算出部が指標基準値を算出した一のデータ群について、上記データ分類部が上記一のデータ群に分類したデータを、上記属否指標算出部に入力し、上記属否指標算出部が算出した属否指標値の傾向を分析して、属否指標傾向とし、
上記データ分類部が上記他のデータ群に分類したデータを、上記属否指標算出部に入力し、上記属否指標算出部が算出した属否指標値を、分析した上記属否指標傾向と比較して、上記一のデータ群に分類されたデータと上記他のデータ群に分類されたデータとの間に異なる傾向があるか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の分類基準生成装置。
【請求項５】
上記傾向異同判定部は、
上記データ分類部が上記一のデータ群に分類したデータについて上記属否指標算出部が算出した属否指標値について、平均と、標準偏差とを算出し、
算出した標準偏差に所定の数を乗じ、乗じた結果に、算出した平均を加え、加えた結果を、傾向判定基準値とし、
上記データ分類部が上記他のデータ群に分類したデータについて上記属否指標算出部が算出した属否指標値と、上記傾向判定基準値とを比較し、上記傾向判定基準値のほうが小さい場合に、上記データ分類部が上記他のデータ群に分類したデータが、上記一のデータ群に属さないと判定し、
上記データ分類部が上記他のデータ群に分類したデータのうち、上記一のデータ群に属さないと判定したデータの割合が、所定の割合を超える場合に、上記一のデータ群に分類されたデータと上記他のデータ群に分類されたデータとの間に異なる傾向があると判定する
ことを特徴とする請求項４に記載の分類基準生成装置。
【請求項６】
情報を入力する入力装置と、
情報を記憶する記憶装置と、
情報を処理する処理装置と、
上記記憶装置を用いて、数値の組からなるデータを複数記憶するデータ記憶部と、
上記データ記憶部が記憶したデータを分類するための分類基準を入力し、上記処理装置を用いて、入力した分類基準に基づいて、上記データ記憶部が記憶したデータを複数のデータ群に分類するデータ分類部と、
上記データ分類部が分類した複数のデータ群のうち一のデータ群について、上記データ分類部が上記一のデータ群に分類したデータを入力し、上記処理装置を用いて、入力したデータの傾向を分析し、上記処理装置を用いて、任意のデータが、上記一のデータ群に属するか否かを表す指標値を算出するための基準値を算出し、指標基準値とする指標基準値算出部と、
データを入力し、上記処理装置を用いて、上記指標基準値算出部が算出した指標基準値に基づいて、入力したデータが、上記一のデータ群に属するか否かを表す指標値を算出し、属否指標値とする属否指標算出部と、
上記指標基準値算出部が指標基準値を算出した一のデータ群と異なる他のデータ群について、上記データ分類部が上記他のデータ群に分類したデータを、上記属否指標算出部に入力し、上記処理装置を用いて、上記属否指標算出部が算出した属否指標値に基づいて、上記一のデータ群に分類されたデータと上記他のデータ群に分類されたデータとの間に異なる傾向があるか否かを判定する傾向異同判定部と、
上記一のデータ群に分類されたデータと上記他のデータ群に分類されたデータとの間に異なる傾向があると、上記傾向異同判定部が判定した場合に、上記処理装置を用いて、上記データ分類部に入力した分類基準が有効であると判定する分類基準有効判定部と、
上記記憶装置を用いて、上記分類基準有効判定部が有効であると判定した分類基準を記憶する有効分類基準記憶部と、
上記有効分類基準記憶部が記憶した分類基準を上記データ分類部に入力し、上記データ分類部が分類した複数のデータ群のそれぞれについて、上記データ分類部が上記複数のデータ群のそれぞれに分類したデータを、上記指標基準値算出部に入力し、上記記憶装置を用いて、上記指標基準値算出部が算出した指標基準値を記憶する指標基準値記憶部と、
上記入力装置を用いてデータを入力し、実測データとする実測データ入力部と、
上記処理装置を用いて、上記有効分類基準記憶部が記憶した分類基準に基づいて、上記実測データ入力部が入力した実測データが分類されるべきデータ群を算出する実測データ分類部と、
上記処理装置を用いて、上記実測データ分類部が算出したデータ群について上記指標基準値記憶部が記憶した指標基準値に基づいて、上記実測データ入力部が入力した実測データが、上記データ群に属するか否かを表す指標値を算出し、実測データ属否指標値とする実測データ属否指標算出部と、
上記処理装置を用いて、上記実測データ属否指標算出部が算出した実測データ属否指標値に基づいて、上記実測データが異常値であるか否かを判定する異常判定部と、
を有することを特徴とする異常判定装置。
【請求項７】
データ分類部が、
情報を記憶する記憶装置を用いて、数値の組からなるデータを複数記憶するデータ記憶部が記憶したデータを分類するための分類基準を入力し、
情報を処理する処理装置を用いて、入力した分類基準に基づいて、上記データ記憶部が記憶したデータを複数のデータ群に分類するデータ分類工程と、
指標基準値算出部が、
上記データ分類工程において上記データ分類部が分類した複数のデータ群のうち一のデータ群について、上記データ分類工程において上記データ分類部が上記一のデータ群に分類したデータを入力し、
上記処理装置を用いて、入力したデータの傾向を分析し、
上記処理装置を用いて、任意のデータが、上記一のデータ群に属するか否かを表す指標値を算出するための基準値を算出し、指標基準値とする指標基準値算出工程と、
属否指標算出部が、
データを入力し、
上記処理装置を用いて、上記指標基準値算出工程において上記指標基準値算出部が算出した指標基準値に基づいて、入力したデータが、上記一のデータ群に属するか否かを表す指標値を算出し、属否指標値とする属否指標算出工程と、
傾向異同判定部が、
上記指標基準値算出工程において上記指標基準値算出部が指標基準値を算出した一のデータ群と異なる他のデータ群について、上記データ分類工程において上記データ分類部が上記他のデータ群に分類したデータを、上記属否指標算出部に入力して、上記属否指標算出工程を行わせ、
上記処理装置を用いて、上記属否指標算出工程において上記属否指標算出部が算出した属否指標値に基づいて、上記一のデータ群に分類されたデータと上記他のデータ群に分類されたデータとの間に異なる傾向があるか否かを判定する傾向異同判定工程と、
分類基準有効判定部が、
上記一のデータ群に分類されたデータと上記他のデータ群に分類されたデータとの間に異なる傾向があると、上記傾向異同判定工程において上記傾向異同判定部が判定した場合に、
上記処理装置を用いて、上記データ分類部に入力した分類基準が有効であると判定する分類基準有効判定工程と、
を有することを特徴とする分類基準生成方法。
【請求項８】
情報を記憶する記憶装置と、情報を処理する処理装置とを有するコンピュータを、
情報を記憶する記憶装置と、
情報を処理する処理装置と、
上記記憶装置を用いて、数値の組からなるデータを複数記憶するデータ記憶部と、
上記データ記憶部が記憶したデータを分類するための分類基準を入力し、上記処理装置を用いて、入力した分類基準に基づいて、上記データ記憶部が記憶したデータを複数のデータ群に分類するデータ分類部と、
上記データ分類部が分類した複数のデータ群のうち一のデータ群について、上記データ分類部が上記一のデータ群に分類したデータを入力し、上記処理装置を用いて、入力したデータの傾向を分析し、上記処理装置を用いて、任意のデータが、上記一のデータ群に属するか否かを表す指標値を算出するための基準値を算出し、指標基準値とする指標基準値算出部と、
データを入力し、上記処理装置を用いて、上記指標基準値算出部が算出した指標基準値に基づいて、入力したデータが、上記一のデータ群に属するか否かを表す指標値を算出し、属否指標値とする属否指標算出部と、
上記指標基準値算出部が指標基準値を算出した一のデータ群と異なる他のデータ群について、上記データ分類部が上記他のデータ群に分類したデータを、上記属否指標算出部に入力し、上記処理装置を用いて、上記属否指標算出部が算出した属否指標値に基づいて、上記一のデータ群に分類されたデータと上記他のデータ群に分類されたデータとの間に異なる傾向があるか否かを判定する傾向異同判定部と、
上記一のデータ群に分類されたデータと上記他のデータ群に分類されたデータとの間に異なる傾向があると、上記傾向異同判定部が判定した場合に、上記処理装置を用いて、上記データ分類部に入力した分類基準が有効であると判定する分類基準有効判定部と、
を有する分類基準生成装置として機能させる分類基準生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
計測したデータを、正常時のデータと比較して、異常発生の兆候を判定する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
判定対象装置の動作状態などを示すデータを採取し、それをもとに正常時と異なる動きをしていないかを判定することで、異常発生の兆候を察知し、実際に動作停止などの異常が発生する前に、修理などの対応をするため、異常の兆候を判定する装置がある。
このような異常判定装置では、あらかじめ採取した正常な状態のデータに基づいて、判定基準を作成しておき、採取した現在のデータを、作成した判定基準と照合することにより、異常を判定する。
例えば、機器や建築物の異常・劣化の兆候を検知するためには、振動や騒音などのデータを計測し、現在の状態を表わすデータが正常時のデータ領域に含まれるか否かによって、正常・異常を判定する。
その判定の方式には、マハラノビス距離を用いる方法がある（例えば、特許文献１、特許文献２）。
また、健全な状態の判定対象装置から採取したデータをもとに、ＭＴＳ（Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ−Ｔａｇｕｃｈｉ  Ｓｙｓｔｅｍ）法を用いて判定基準となるマハラノビス距離を求めておき、診断対象となる機器のデータから算出したマハラノビス距離を判定基準と比較して、判定対象装置の健全性を評価する方法もある（例えば、特許文献３）。
また、線形予測モデルを利用して現在の状態をもとに今後のデータ推移を予測し、正常状態のデータ推移に近いか否かを判定する方法も提案されている（例えば、特許文献４）。
【０００３】
しかし、判定対象装置から採取するデータは、それが正常に動作している状態であっても、様々な条件により、異なる場合がある。例えば、道路設備の劣化を判定するため、道路設備の振動を計測する場合、時間帯によって交通量が異なるなどの理由により、正常データも時間帯によって傾向が異なる可能性がある。
このような場合に、時間帯、季節や周囲の環境などによらず、単一の判定基準を用いることとすると、異常判定の精度が悪くなる。例えば、ある時刻において、その時間帯としては異常なデータであったとしても、それを検知できないことがあり、正常時と異なる兆候があってもそれを見逃してしまうケースがあり得る。
そのため、判定対象装置の状態により、複数の判定基準を設け、それを使い分けることにより、異常判定の精度を高くする方法がある（例えば、特許文献５）。
【特許文献１】特開平０７−２０９０３５号公報
【特許文献２】特開昭５９−０６８６４３号公報
【特許文献３】特開２００４−３４０７０６号公報
【特許文献４】特開２０００−０４６７０１号公報
【特許文献５】特開２００５−２４１０８９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献５の技術は、複数の判定基準のうちのどれを適用するかの分類基準を、あらかじめ設定しておき、その分類基準に基づいて判定基準の生成、異常判定を行うものである。
しかし、判定対象装置の状態に影響を与える可能性のある要因には様々なものがあり、そのなかから、あらかじめ分類が必要な要素を選び出し、分類のための閾値を定めておくことは難しい場合がある。
本発明は、例えば、上記のような課題を解決するためになされたものであり、異常判定のための判定基準を生成するための分類基準を、あらかじめ定めておかなくても、適切な分類基準を選びだし、精度の高い異常判定を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明にかかる分類基準生成装置は、
情報を記憶する記憶装置と、
情報を処理する処理装置と、
上記記憶装置を用いて、数値の組からなるデータを複数記憶するデータ記憶部と、
上記データ記憶部が記憶したデータを分類するための分類基準を入力し、上記処理装置を用いて、入力した分類基準に基づいて、上記データ記憶部が記憶したデータを複数のデータ群に分類するデータ分類部と、
上記データ分類部が分類した複数のデータ群のうち一のデータ群について、上記データ分類部が上記一のデータ群に分類したデータを入力し、上記処理装置を用いて、入力したデータの傾向を分析し、上記処理装置を用いて、任意のデータが、上記一のデータ群に属するか否かを表す指標値を算出するための基準値を算出し、指標基準値とする指標基準値算出部と、
データを入力し、上記処理装置を用いて、上記指標基準値算出部が算出した指標基準値に基づいて、入力したデータが、上記一のデータ群に属するか否かを表す指標値を算出し、属否指標値とする属否指標算出部と、
上記指標基準値算出部が指標基準値を算出した一のデータ群と異なる他のデータ群について、上記データ分類部が上記他のデータ群に分類したデータを、上記属否指標算出部に入力し、上記処理装置を用いて、上記属否指標算出部が算出した属否指標値に基づいて、上記一のデータ群に分類されたデータと上記他のデータ群に分類されたデータとの間に異なる傾向があるか否かを判定する傾向異同判定部と、
上記一のデータ群に分類されたデータと上記他のデータ群に分類されたデータとの間に異なる傾向があると、上記傾向異同判定部が判定した場合に、上記処理装置を用いて、上記データ分類部に入力した分類基準が有効であると判定する分類基準有効判定部と、
を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明にかかる分類基準生成装置は、例えば、入力した分類基準に基づいてデータ記憶部が記憶したデータを分類し、分類したデータ群ごとに異常判定の判定基準となる指標基準値を算出し、算出した指標基準値に基づいて、他のデータ群とデータの傾向が異なるか否かを判定し、データの傾向が異なると判定した場合に、入力した分類基準が有効であると判定するので、異常判定のための判定基準を生成するための適切な分類基準を選び出すことができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
実施の形態１．
実施の形態１を、図１〜図１４を用いて説明する。
図１は、この実施の形態における異常判定システム８００の全体構成の一例を示す全体構成図である。
異常判定システム８００は、判定対象装置８１０、計測装置８２０、異常判定装置１００を有する。
【０００８】
判定対象装置８１０は、異常判定システム８００において、その動作が正常であるか否かを判定する対象となる装置である。
判定対象装置８１０は、その動作が異常の場合、例えば、異常な音を発する、異常な振動を起こす、異常な電流が流れるなどするので、これを観測することにより、動作が正常であるか否かを判定できる。
しかし、判定対象装置８１０の動作状態により、何が正常であり、何が異常であるかは、変化する可能性がある。例えば、そのときの時刻や周辺の温度などによって、ある場合には正常動作時の音・振動・電流などであるものが、別の場合には、異常動作の兆候であることもあり得る。
【０００９】
計測装置８２０は、判定対象装置８１０の動作が正常であるか否かを判定する材料となるデータを計測するセンサーである。例えば、マイク、振動計、電流計などを備える。また、直接、判定対象装置８１０の動作が正常であるか否かを判定する材料とはならないが、判定対象装置８１０の動作状態に影響を与えると考えられるデータ（以下「属性データ」という）も、同時に計測するため、時計、温度計なども備える。
計測装置８２０は、計測した計測データを、アナログあるいはデジタルの電気信号として出力する。
【００１０】
異常判定装置１００は、計測装置８２０が計測した計測データを入力し、入力した計測データが異常でないかを判定することにより、判定対象装置８１０の動作が正常であるか否かを判定し、判定結果を出力する。
異常判定装置１００は、分類基準生成部１１０、実測データ判定部１５０を有する。
【００１１】
分類基準生成部１１０は、分類基準生成装置の一例である。
分類基準生成部１１０は、判定対象装置８１０が正常動作しているときに計測装置８２０が計測した計測データに基づいて、属性データの違いによる正常な計測データの傾向の違いを判別する。属性データの違いによって、正常な計測データの傾向が異なる場合には、正常か異常かの判断基準として異なる基準を用いることにより、より正確な異常判定が可能となる。
【００１２】
実測データ判定部１５０は、計測装置８２０が計測した計測データに対して、分類基準生成部１１０が判別した傾向の違いに基づく判断基準を適用し、計測データが異常でないかを判定する。
【００１３】
図２は、この実施の形態における異常判定装置１００のハードウェア構成の一例を示すハードウェア構成図である。
異常判定装置１００は、処理装置９０１、記憶装置９０２、入力装置９０３、出力装置９０４を有する。
【００１４】
処理装置９０１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などである。
処理装置９０１は、記憶装置９０２が記憶したプログラムなどを実行し、以下に説明する各機能ブロックを実現する。
なお、以下に説明する各機能ブロックは、ハードウェア、ファームウェアなどによって実現してもよい。
【００１５】
記憶装置９０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などの内部記憶装置、ハードディスク装置やＳＤ（Ｓｅｑｕｒｅｄ  Ｄｅｇｉｔａｌ）メモリなどの外部記憶装置などである。
記憶装置９０２は、処理装置９０１が実行するプログラムのほか、入力装置９０３から入力した情報、処理装置９０１が処理した情報、出力装置９０４が出力する情報などを記憶する。
【００１６】
入力装置９０３は、例えば、キーボードやマウスなどの操作入力装置、マイクなどの音声入力装置、スキャナやカメラなどの画像入力装置などである。
入力装置９０３は、各種情報を入力する。
また、入力装置９０３は、例えば、他の装置と接続するインターフェース装置であって、他の装置からの情報を入力する装置であってもよい。
【００１７】
出力装置９０４は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）装置などの画像表示装置、スピーカなどの音声出力装置、プリンタなどの画像印刷装置などである。
出力装置９０４は、各種情報を出力する。
また、出力装置９０４は、例えば、他の装置と接続するインターフェース装置であって、他の装置に対して情報を出力する装置であってもよい。
【００１８】
異常判定装置１００は、入力装置９０３を介して、計測装置８２０と接続し、計測装置８２０が計測した計測データを入力する。
【００１９】
図３は、この実施の形態における分類基準生成部１１０の機能ブロックの構成の一例を示すブロック構成図である。
分類基準生成部１１０は、正常時データ記憶部１１１、特徴量抽出処理部１１２、特徴量記憶部１１３、属性・群情報記憶部１１４、特徴量分類処理部１１５、属性・群別特徴量記憶部１１６、傾向変化判別処理部１２０、傾向変化情報記憶部１１７を有する。
【００２０】
正常時データ記憶部１１１は、機器が正常であったときの計測データおよび計測時の各属性データの値を格納する。
すなわち、正常時データ記憶部１１１は、記憶装置９０２を用いて、計測装置８２０が計測した計測データ（属性データを含む）を記憶する。
ただし、最近の計測データは、判定対象装置８１０の動作が異常である可能性があるため、計測後、所定の時間（例えば、１日）経過した計測データのみを、以下の処理に用いるものとする。
あるいは、あらかじめ正常動作時の計測データを別に計測しておいて、正常時データ記憶部１１１が記憶することとし、計測装置８２０が計測した計測データは記憶しないこととしてもよい。
【００２１】
特徴量抽出処理部１１２は、計測データから診断に必要な情報（以下「特徴量」という）を抽出する。
例えば、計測データが機器の振動を示す波形データである場合、その波形データに基づいて、ピークの値、平均値、特定の周波数成分の値、振動が一定値以上である継続時間などの数値を算出する。
すなわち、特徴量抽出処理部１１２は、処理装置９０１を用いて、計測データをもとに所定の演算処理などを行い、診断に必要な成分を抽出する。
一種類の計測データから複数の特徴量を抽出してもよいし、逆に、二種類以上の計測データを総合して一つの特徴量を抽出してもよい。
なお、具体的な演算処理の内容については、既知の様々な処理方法があるので、それを用いることとする。
【００２２】
特徴量記憶部１１３は、データ記憶部の一例である。
特徴量記憶部１１３は、抽出した特徴量を計測時の各属性の値とともに格納する。
すなわち、特徴量記憶部１１３は、記憶装置９０２を用いて、特徴量抽出処理部１１２が抽出した特徴量を記憶する。特徴量記憶部１１３は、その特徴量を計測したときの時刻や周辺温度などの属性データも、特徴量とセット（組）にして、記憶する。
また、同じ時刻に計測した計測データに基づく特徴量が複数ある場合には、複数の特徴量と属性データを一つの組とする。
【００２３】
属性・群情報記憶部１１４は、分類基準記憶部の一例である。
属性・群情報記憶部１１４は、各属性の名称などの情報および属性データの値とデータ群とを対応させる情報（分類基準）を格納する。
例えば、時刻という属性を３時間ごとに区切った時間帯によってデータ群に分類すると、午前０時から午前３時まではデータ群１、午前３時から午前６時まではデータ群２、・・・という分類となる。
このとき、属性・群情報記憶部１１４は、例えば「＃１  （Ｔｉｍｅ＞＝００：００：００）ａｎｄ（Ｔｉｍｅ＜０３：００：００）」「＃２  （Ｔｉｍｅ＞＝０３：００：００）ａｎｄ（Ｔｉｍｅ＜０６：００：００）」・・・などのように、データ群の番号と、そのデータ群にデータを分類する場合に属性データが満たすべき条件を示す文字列を記憶する。（この例は、属性Ｔｉｍｅ（時刻を示す属性データ）が、０時以上３時未満である場合はデータ群１に分類し、属性Ｔｉｍｅが３時以上６時未満である場合はデータ群２に分類することを示している。）
あるいは、「Ｔｉｍｅ  ０３：００：００  ０６：００：００・・・」のように、分類に用いる属性と閾値を示す文字列を記憶してもよい。（この例は、属性Ｔｉｍｅが０時〜３時のデータ群、３時〜６時のデータ群、・・・のように分類することを示している。）
また、分類に用いる属性は、一つに限らず、例えば、時刻と温度の組み合わせによって、分類することとしてもよい。
【００２４】
特徴量分類処理部１１５は、データ分類部の一例である。
特徴量分類処理部１１５は、属性・群情報記憶部１１４を参照して、特徴量記憶部１１３が格納した特徴量を属性ごとにデータ群に分類し、属性・群別特徴量記憶部１１６に格納する。
すなわち、特徴量分類処理部１１５は、処理装置９０１を用いて、特徴量記憶部１１３が記憶したデータ（特徴量と属性データの組）を一つずつ読み込み、属性・群情報記憶部１１４が記憶した分類基準にしたがって、読み込んだデータを分類すべきデータ群を算出し、属性・群別特徴量記憶部１１６に対して、算出したデータ群の番号および読み込んだデータを渡す。
【００２５】
属性・群別特徴量記憶部１１６は、各属性について、それぞれの群と特徴量が対応して格納される。
すなわち、属性・群別特徴量記憶部１１６は、記憶装置９０２を用いて、データ群の数に応じた記憶領域を確保し、特徴量分類処理部１１５からデータ群の番号および記憶すべきデータを受け取り、受け取ったデータを、受け取ったデータ群の番号に対応する記憶領域に記憶する。
【００２６】
なお、属性・群別特徴量記憶部１１６を設ける代わりに、特徴量記憶部１１３が、そのデータを分類したデータ群の番号を記憶することとしてもよい。その場合、特徴量分類処理部１１５は、算出したデータ群の番号を、特徴量記憶部１１３に渡し、特徴量記憶部１１３は、特徴量分類処理部１１５から受け取ったデータ群の番号を、そのデータとともに記憶する。
【００２７】
傾向変化判別処理部１２０は、属性・群別特徴量記憶部１１６を参照し、各属性データに対して正常時の特徴量の傾向がデータ群によって違いがあるか判定し、結果を傾向変化情報記憶部１１７に格納する。
すなわち、傾向変化判別処理部１２０は、処理装置９０１を用いて、それぞれのデータ群に分類されたデータの傾向を分析する。
傾向変化判別処理部１２０は、あるデータ群について分析した傾向と、別のデータ群について分析した傾向とが異なるか否かを判定する。
傾向変化判別処理部１２０は、判定結果を、傾向変化情報記憶部１１７に渡す。
【００２８】
傾向変化情報記憶部１１７は、正常時の特徴量の傾向が群によって違うか否かの情報や、違いがある場合には群ごとの傾向が格納される。
すなわち、傾向変化情報記憶部１１７は、記憶装置９０２を用いて、傾向変化判別処理部１２０から受け取った判定結果を記憶する。
例えば、データ群が全部で３つあり、そのうち、データ群１とデータ群２の傾向は異なるが、データ群２とデータ群３の傾向は異ならない場合、傾向変化情報記憶部１１７は、データ群２とデータ群３との傾向が異ならないことを記憶する。
これは、データ群２とデータ群３とを合併してよいことを意味する。
そのため、傾向変化情報記憶部１１７は、データ群１についての傾向を記憶する。
また、傾向変化情報記憶部１１７は、データ群２とデータ群３とを合併して、新たに生成したデータ群４についての傾向を記憶する。
【００２９】
図４は、この実施の形態における傾向変化判別処理部１２０の機能ブロックの一例を示す詳細ブロック図である。
傾向変化判別処理部１２０は、指標基準値算出部１２１、属否指標算出部１２２、傾向異同判定部１２３、分類基準有効判定部１２４を有する。
【００３０】
指標基準値算出部１２１は、属性・群別特徴量記憶部１１６が、一つのデータ群に分類されたものとして記憶したすべてのデータから、指標基準値を算出する。
ここで、指標基準値とは、あるデータが与えられたとき、そのデータが、そのデータ群に属するか否かを判別するための指標を求めるための基準となる値である。
【００３１】
例えば、データの中の１つの特徴量Ｘについて、そのデータ群の平均値μとの正規化偏差ｘ＝（Ｘ−μ）／σ（σは、標準偏差）によって、あるデータがそのデータ群に属するか否かを判別することとすると、指標基準値算出部１２１は、平均値μ＝Σ（Ｘ）／ｎ（ｎはそのデータ群に分類されたデータの数）、標準偏差σ＝√｛Σ（Ｘ−μ）２／ｎ｝を算出し、指標基準値とする。
【００３２】
また、例えば、データの中の複数の特徴量Ｘ１，Ｘ２，・・・，Ｘｋ（ｋは特徴量の数）について、そのデータ群の重心とのマハラノビス距離Ｄによって、あるデータがそのデータ群に属するか否かを判別することとすると、特徴量Ｘ１，Ｘ２，・・・，Ｘｋそれぞれの平均値μｉ（ｉは１〜ｋの自然数）、分散Ｅｉ、共分散Ｃｏｖｉｊ（ｉ≠ｊ、ｉ，ｊは１〜ｋの自然数）、分散共分散行列Σの逆行列Σ−１、マハラノビス距離Ｄの平均μＤ、マハラノビス距離の標準偏差σＤなどを算出し、指標基準値とする。
【００３３】
このほか、あるデータがそのデータ群に属するか否かを判別する方法には、標準化ユークリッド距離、ミンコフスキー距離など様々なものが知られており、他の方法を用いてもよい。その場合には、指標基準値算出部１２１は、それに対応した指標基準値を算出する。
【００３４】
属否指標算出部１２２は、指標基準値算出部１２１が算出した指標基準値を用いて、入力したデータがそのデータ群に属するか否かを判定するための指標値（属否指標値）を算出する。
【００３５】
例えば、正規化偏差による方法を用いる場合には、正規化偏差ｘ＝（Ｘ−μ）／σを算出し、属否指標値とする。この場合、正規化偏差ｘが０に近いほど、入力したデータが、そのデータ群に属する可能性が高い。
【００３６】
あるいは、マハラノビス距離による方法を用いる場合には、マハラノビス距離Ｄを正規化した値ｄ＝（Ｄ−μＤ）／σＤを算出し、属否指標値とする。この場合も、正規化されたマハラノビス距離ｄが０に近いほど、入力したデータが、そのデータ群に属する可能性が高い。
なお、正規化偏差をもとにマハラノビス距離を求めることとすれば、マハラノビス距離を算出後に、正規化処理をする必要はない。
【００３７】
傾向異同判定部１２３は、属性・群別特徴量記憶部１１６があるデータ群１（一のデータ群）に分類されたものとして記憶したデータに基づいて、指標基準値算出部１２１が算出した指標基準値を用いて、属性・群別特徴量記憶部１１６が別のデータ群２（他のデータ群）に分類されたものとして記憶したデータが、データ群１に属するか否かを判定するための属否指標値を、属否指標算出部１２２に算出させる。
【００３８】
傾向異同判定部１２３は、データ群２に分類されたデータすべてについて、データ群１に属するか否かを判定するための属否指標値を求め、データ群１に属するか否かを判定する。
【００３９】
例えば、正規化偏差による方法を用いる場合には、正規化偏差ｘの絶対値を所定の値（例えば２あるいは３など）と比較し、正規化偏差ｘのほうが大きい場合には、そのデータはそのデータ群に属さないと判定する。
【００４０】
あるいは、マハラノビス距離による方法を用いる場合には、正規化されたマハラノビス距離ｄを所定の値（例えば２あるいは３など）と比較し、正規化されたマハラノビス距離ｄのほうが大きい場合には、そのデータはそのデータ群に属さないと判定する。
【００４１】
傾向異同判定部１２３は、データ群２に属するデータのうち、データ群１に属さないと判定したデータがいくつあるかを計算し、その割合を求める。例えば、データ群２に属するデータが５０個あれば、そのうち、データ群１に属さないと判定したデータが２０個あれば、属さない割合は４０％である。
傾向異同判定部１２３は、求めた割合を、所定の割合（例えば、３０％）と比較し、求めた割合のほうが大きければ、データ群１から見て、データ群２の傾向が異なると判定する。
【００４２】
なお、この例では、傾向異同判定部１２３は、属否指標値に基づいてそれぞれのデータの属否を判定し、属さないデータの割合から、傾向の異同を判定することとしているが、他の方法でもよい。
例えば、属否指標値の二乗の平均値を算出し、これを所定の値と比較して、属否指標値の二乗の平均値のほうが大きい場合に、傾向が異なると判定することとしてもよい。
【００４３】
傾向異同判定部１２３は、すべてのデータ群の組み合わせについて、傾向が異なるか否かを判定する。例えば、データ群がｍ個あれば、ｍ×（ｍ−１）通りの組み合わせについて、傾向が異なるか否かを判定する。
なお、データ群１を基準として、データ群２の傾向が異なるか判定した場合と、データ群２を基準として、データ群１の傾向が異なるか判定した場合とでは、判定結果が異なる場合があるので、両方判定する必要がある。
例えば、データ群１とデータ群２の平均はほぼ同じであるが、データ群１のほうがデータ群２よりも標準偏差が小さいような場合には、データ群１を基準としてデータ群２の傾向を判定すると、傾向が異なると判定されるが、データ群２を基準としてデータ群１の傾向を判定すると、傾向が異ならないと判定される可能性がある。
【００４４】
分類基準有効判定部１２４は、傾向異同判定部１２３が判定した各データ群間の傾向異同に基づいて、データ群を分類した分類基準が有効であるか否かを判定する。
【００４５】
図５は、傾向異同判定部１２３が判定した判定結果の一例を示す図である。
このうち、基準にしたデータ群７０１は、指標基準値を算出するもととなったデータの属するデータ群のことである。また、比較したデータ群７０２は、その指標基準値に基づいて、属否指標値を算出したデータの属するデータ群のことである。また、「○」は傾向が異ならないと判定したこと、「×」は傾向が異なると判定したことを示す。
したがって、この例では、データ群１のデータから算出した指標基準値を用いて、データ群２のデータが、データ群１に属するか否かを示す属否指標値を求め、それに基づいて傾向の異同を判定した場合には、傾向が異なると判定し、逆に、データ群２のデータから算出した指標基準値を用いて、データ群１のデータが、データ群２に属するか否かを示す属否指標値を求め、それに基づいて傾向の異同を判定した場合には、傾向が異ならないと判定したことを示している。
【００４６】
このように、基準とするデータ群を入れ代えた場合に、傾向異同判定部１２３が判定した判定結果が異なる場合には、分類基準有効判定部１２４は、両データ群の傾向が異なると判定し、したがって、この分類基準は有効であると判定する。
【００４７】
図６は、傾向異同判定部１２３が判定した判定結果の別の例を示す図である。
この例は、属性・群情報記憶部１１４が記憶した分類基準に基づいて、データを分類した結果、データ群が３つになった場合の例である。
この例は、データ群１とデータ群２は傾向が異ならず、データ群３は、データ群１ともデータ群２とも傾向が異なると、傾向異同判定部１２３が判定したことを示している。
【００４８】
この場合、分類基準有効判定部１２４は、データ群１とデータ群２とを分類した分類基準は有効ではなく、データ群１とデータ群３とを分類した分類基準、および、データ群２とデータ群３とを分類した分類基準は有効であると判定する。
【００４９】
図７は、傾向異同判定部１２３が判定した判定結果の更に別の例を示す図である。
この例は、データ群１とデータ群２は傾向が異ならず、データ群２とデータ群３も傾向が異ならないが、データ群１とデータ群３は傾向が異なると、傾向異同判定部１２３が判定したことを示している。
【００５０】
分類基準が有効でないと分類基準有効判定部１２４が判定することは、その分類をなくし、データ群を併合してもよいということを意味する。
したがって、データ群１とデータ群２とを分類した分類基準、および、データ群２とデータ群３とを分類した分類基準が有効でないと判定すると、３つのデータ群がすべて併合され、傾向の異なるデータ群１とデータ群３とが一つのデータ群のなかに入ることになってしまう。
したがって、このような場合には、分類基準有効判定部１２４は、分類基準が有効であると判定する。
【００５１】
分類基準有効判定部１２４が有効でないと判定した分類基準がある場合、指標基準値算出部１２１は、有効でない分類基準によって分類されたデータ群を併合し、１つのデータ群であるとして、指標基準値を算出する。
【００５２】
分類基準有効判定部１２４が判定した分類基準の有効性、および指標基準値算出部１２１が算出した指標基準値は、傾向変化情報記憶部１１７が記憶する。
【００５３】
次に、分類基準生成部１１０の動作（分類基準生成方法）について、説明する。
図８は、分類基準生成部１１０による分類基準生成処理の流れの一例を示すフローチャート図である。
【００５４】
Ｓ１１（特徴量抽出工程）において、特徴量抽出処理部１１２が、正常時データ記憶部１１１が記憶した計測データから診断に必要な特徴量を抽出する。
正常時データ記憶部１１１は、あらかじめ、判定対象装置８１０が正常なときの計測データを、計測時の各属性の値（属性データ）とともに記憶している。
【００５５】
Ｓ１２において、特徴量記憶部１１３が、Ｓ１１で特徴量抽出処理部１１２が抽出した特徴量を、計測時の各属性の値（属性データ）とともに記憶する。
【００５６】
Ｓ１３において、指標基準値算出部１２１が、Ｓ１２で特徴量記憶部１１３が記憶した全データを一のデータ群とした場合の、指標基準値を算出する。
【００５７】
Ｓ１４において、分類基準有効判定部１２４が、属性・群情報記憶部１１４が記憶した分類基準から、分類基準を一つ選択する。
属性・群情報記憶部１１４は、あらかじめ、判定対象装置８１０の状態に影響を与えるか否かを調べたいすべての属性、および各属性の値（属性データ）とデータ群の対応情報を記憶している。
この例において、一つの分類基準とは、一つの属性に基づく分類基準のことである。
【００５８】
例えば、判定対象装置８１０の状態に影響を与える可能性のある属性として、時刻、温度の二つがあるとすると、分類基準１は、時刻に基づいてデータ群を分類する場合の分類基準であり、分類基準２は、温度に基づいてデータ群を分類する場合の分類基準である。
各分類基準のなかには、複数の閾値があり、それによってデータを３以上のデータ群に分類してもよい。
分類基準有効判定部１２４は、このなかから、例えば、時刻に基づく分類基準である分類基準１を選択する。
【００５９】
Ｓ１５（データ分類工程）において、特徴量分類処理部１１５が、Ｓ１４で分類基準有効判定部１２４が選択した分類基準に基づいて、特徴量記憶部１１３が記憶したデータを分類する。
【００６０】
Ｓ１６において、属性・群別特徴量記憶部１１６が、Ｓ１５で特徴量分類処理部１１５が分類したデータを、データ群ごとに記憶する。
【００６１】
Ｓ１７において、傾向異同判定部１２３が、Ｓ１５で特徴量分類処理部１１５が分類したデータ群から、データ群を一つ選択する（以下、「基準データ群」という）。
【００６２】
Ｓ１８（指標基準値算出工程）において、指標基準値算出部１２１が、Ｓ１７で傾向異同判定部１２３が選択した基準データ群について、Ｓ１６で属性・群別特徴量記憶部１１６が記憶したデータに基づき、指標基準値を算出する。
【００６３】
例えば、マハラノビス距離による方法の場合、指標基準値算出部１２１は、基準データ群に分類されたデータについて、データを構成する各特徴量それぞれの平均値（重心）、データを構成する各特徴量それぞれの分散、データを構成する各特徴量の間の共分散を計算する。更に、そこから、分散共分散行列の逆行列を計算する。
逆行列の計算方法、マハラノビス距離の計算方法は、既知の方法があるので、ここでは説明しない。
ここで計算したマハラノビス距離算出のためのパラメータは、指標基準値となる。
【００６４】
次に、指標基準値算出部１２１は、基準データ群に分類されたデータすべてについて、実際にマハラノビス距離を計算する。指標基準値算出部１２１は、計算したマハラノビス距離の平均値μＤ、標準偏差σＤを計算する。
ここで計算したマハラノビス距離の平均値μＤ、標準偏差σＤは、マハラノビス距離を正規化するためのパラメータとなり、これも指標基準値となる。
計算の基礎となったデータの単位などによってマハラノビス距離の値が変わるので、正規化しなければ、属否を判断できないからである。
なお、ここで「正規化」とは、一群のデータの平均値が０、標準偏差が１となるように、単位を変換することをいう。すなわち、元のデータＸ、元のデータの平均値μ、元のデータの標準偏差σとして、正規化されたデータｘは、ｘ＝（Ｘ−μ）／σにより求められる。
【００６５】
あるいは、データを構成する各特徴量から直接、マハラノビス距離を計算するのではなく、各特徴量の平均値、標準偏差を計算し、各特徴量を正規化してから、マハラノビス距離を計算することとしてもよい。その場合は、各特徴量の単位によって、マハラノビス距離の値が変わることがないので、マハラノビス距離を更に正規化する必要はない。
【００６６】
Ｓ１９において、傾向異同判定部１２３が、Ｓ１５で特徴量分類処理部１１５が分類したデータ群から、指標基準値算出に用いたデータ群と異なるデータ群を、一つ選択する（以下、「比較データ群」という）。
【００６７】
Ｓ２０（属否指標算出工程）において、属否指標算出部１２２が、Ｓ１９で傾向異同判定部１２３が選択した比較データ群について、Ｓ１６で属性・群別特徴量記憶部１１６が記憶したデータを入力し、Ｓ１８で指標基準値算出部１２１が算出した指標基準値に基づいて、属否指標値（例えば、マハラノビス距離など）を算出する。
属否指標算出部１２２は、比較データ群に分類されたデータすべてについて、属否指標値を算出する。
【００６８】
Ｓ２１（傾向異同判定工程）において、傾向異同判定部１２３が、Ｓ２０で属否指標算出部１２２が算出した属否指標値に基づいて、基準データ群の傾向に対して比較データ群の傾向が異なるか否かを判定する。
【００６９】
例えば、Ｓ１８で指標基準値算出部１２１が算出したマハラノビス距離の平均値μＤ、マハラノビス距離の標準偏差σＤに基づき、属否判定閾値Ｔ＝μＤ＋ｋσＤ（ｋは、０以上。通常、２≦ｋ≦３程度が好ましい）を求め、属否指標算出部１２２が算出したマハラノビス距離が、Ｔより大きければ、そのデータは基準データ群に属さないと判定する。
次に、比較データ群に分類されたデータのうち、基準データ群に属さないと判定したデータの割合を求める。
そして、基準データ群に属さないと判定したデータの割合が、所定の割合（例えば、３０％）より大きい場合に、基準データ群の傾向に対して比較データ群の傾向が異なると判定する。
【００７０】
Ｓ２２において、Ｓ１９で比較データ群として選択できるデータ群が残っているか否かを判断し、残っている場合には、Ｓ１９へ戻る。
【００７１】
Ｓ２３において、Ｓ１７で基準データ群として選択できるデータ群が残っているか否かを判断し、残っている場合には、Ｓ１７へ戻る。
【００７２】
Ｓ２４（分類基準有効判定工程）において、分類基準有効判定部１２４は、Ｓ２１で傾向異同判定部１２３が判定した判定結果に基づいて、選択した分類基準が有効かどうかを判定する。
【００７３】
この例では、選択した一の分類基準は、一つの属性（例えば、時刻、温度など）に基づく分類基準であるから、その分類基準が有効であるということは、その属性が、判定対象装置８１０の動作に影響を与えていることを意味し、その影響により、正常動作時の計測データが変化するので、異常判定基準を変えなければならない。
逆に、その分類基準が有効でないということは、その属性が、判定対象装置８１０の動作に与える影響は少ないことを意味し、その影響による計測データの変化は無視できるので、異常判定基準を変えなくてもよい。
【００７４】
選択した分類基準が有効であると判定した場合は、Ｓ２５へ進む。
選択した分類基準が有効でないと判定した場合は、Ｓ２６へ進む。
【００７５】
Ｓ２５において、傾向変化情報記憶部１１７が、Ｓ１８で指標基準値算出部１２１が算出した指標基準値（例えば、重心、分散、共分散、マハラノビス距離の平均値、マハラノビス距離の標準偏差など）を、データ群ごとに記憶する。また、その分類基準が有効である旨も記憶する。
Ｓ２５の処理が終わったら、Ｓ２７へ進む。
【００７６】
Ｓ２６において、傾向変化情報記憶部１１７が、Ｓ１３において指標基準値算出部１２１が算出した指標基準値（全体の指標基準値）を記憶する。また、その分類基準が有効でない旨も記憶する。
Ｓ２６の処理が終わったら、Ｓ２７へ進む。
【００７７】
Ｓ２７において、Ｓ１４で選択できる分類基準が残っているか否かを判断し、残っている場合には、Ｓ１４へ戻る。
【００７８】
これにより、属性・群情報記憶部１１４が記憶した分類基準のうち、どの属性に基づく分類基準が有効であるかがわかり、また、その分類基準によって、データを分類した場合に、データの異常を判定するための基準となる指標基準値が求められる。
【００７９】
したがって、判定対象装置８１０の動作に影響を与える可能性のある属性がわかっている場合（必ずしも、影響を与える必要はなく、与える可能性があればよい）、その属性についての分類基準を、あらかじめ、入力し、属性・群情報記憶部１１４が記憶しておけば、そのなかで、実際に影響を与える属性がどれであるかを判定することができる。
【００８０】
このように、特徴量記憶部１１３（データ記憶部）が記憶したデータを、属性・群情報記憶部１１４（分類基準記憶部）が記憶した分類基準に基づいてデータ群に分類し、それぞれのデータ群の傾向を比較することにより、分類基準が有効であるか否かを判定するので、可能性のある分類基準をすべてピックアップして、属性・群情報記憶部１１４に記憶しておけば、そのなかで、どの分類基準を用いて、異常判定を行ったらよいかがわかるという効果を奏する。
【００８１】
図９は、この実施の形態における分類基準生成部１１０の分類基準生成処理について説明するための模式図である。
この例では、特徴量記憶部１１３が記憶したデータの特徴量として、特徴量１と特徴量２との２つがある。
図９において、「○」や「×」は、特徴量記憶部１１３が記憶したデータについて、そのデータの特徴量１と特徴量２を二次元の座標軸に当てはめて、プロットしたものである。
また、データの属性として、属性１と属性２との２つがある。
属性・群情報記憶部１１４は、属性１について、１つの閾値を設けて、データを２つのデータ群に分類するという分類基準を記憶している。
特徴量分類処理部１１５は、その分類基準によってデータをデータ群１とデータ群２に分類する。図９では、データ群１は「○」、データ群２は「×」でプロットしている。
【００８２】
この例では、属性１が、判定対象装置８１０の動作に影響を与える属性であるため、「○」と「×」の分布が偏っている。
【００８３】
楕円７１１、楕円７１２、楕円７１３は、比較データ群のデータが基準データ群に属するか、傾向異同判定部１２３が判定する際に用いる属否判定閾値と、それぞれのデータ群からのマハラノビス距離とが等しくなる点の軌跡である。
【００８４】
楕円７１１は、すべてのデータを一つのデータ群として、基準データ群にした場合の軌跡である。
楕円７１２は、データ群１を基準データ群とした場合の軌跡である。
楕円７１３は、データ群２を基準データ群とした場合の軌跡である。
【００８５】
傾向異同判定部１２３のＳ２１における動作は、この楕円の外にある点を数えて、その割合を求めることにあたる。
【００８６】
この図からわかるように、データ群２のデータ（「×」）のうち、楕円７１２の外にあるものの割合が高い。また、同様に、データ群１のデータ（「○」）のうち、楕円７１３の外にあるものの割合も高い。
【００８７】
したがって、傾向異同判定部１２３は、データ群１の傾向と、データ群２の傾向とが異なると判定する。
【００８８】
図１０は、この実施の形態における分類基準生成部１１０の分類基準生成処理について説明するための模式図である。
図１０は、図９と同じデータを、異なる分類基準で分類し、プロットしたものである。
属性・群情報記憶部１１４は、属性２についても、１つの閾値を設けて、データを２つのデータ群に分類するという分類基準を記憶している。
特徴量分類処理部１１５は、属性２についての分類基準によってデータをデータ群１とデータ群２に分類する。図９と同様、データ群１は「○」、データ群２は「×」でプロットしている。
【００８９】
この例では、属性２は、判定対象装置８１０の動作にあまり影響を与えない属性である。したがって、「○」の分布と「×」の分布に、あまり差異がない。
よって、データ群２のデータ（「×」）のうち、楕円７１２の外にあるものの割合は低い。また、同様に、データ群１のデータ（「○」）のうち、楕円７１３の外にあるものの割合も低い。
【００９０】
したがって、傾向異同判定部１２３は、データ群１の傾向と、データ群２の傾向とが異ならないと判定する。
【００９１】
すなわち、属性１が判定対象装置８１０の動作に大きく影響を与えるものであるから、属性１の値によって、データを分類し、それぞれのデータ群に、異なる異常判定基準を適用すべきであることがわかり、また、属性２は判定対象装置８１０の動作にあまり影響を与えないものであるから、属性２の値によって、データを分類する必要はないことがわかったことになる。
【００９２】
図１１は、この実施の形態における実測データ判定部１５０の機能ブロックの構成の一例を示すブロック構成図である。
実測データ判定部１５０は、診断対象計測データ記憶部１６１、診断対象特徴量抽出処理部１６２、診断対象特徴量記憶部１７１、異常兆候検出処理部１８０、判定結果出力部１９１を有する。
【００９３】
診断対象計測データ記憶部１６１および診断対象特徴量抽出処理部１６２は、実測データ入力部１６０の一例である。
診断対象計測データ記憶部１６１は、計測装置８２０が計測した計測データ（属性データを含む）を入力し、記憶装置９０２を用いて記憶する。
診断対象計測データ記憶部１６１が記憶する計測データは、正常時データ記憶部１１１と異なり、いま現在のリアルタイムなデータである。
【００９４】
診断対象特徴量抽出処理部１６２は、処理装置９０１を用いて、診断対象計測データ記憶部１６１が記憶した計測データから、特徴量を抽出する。
抽出の方法は、特徴量抽出処理部１１２と同様である。異なるのは、いま現在のリアルタイムな計測データから、いま現在のリアルタイムな特徴量を抽出するという点だけである。したがって、特徴量抽出処理部１１２を用いて抽出させることとしてもよい。
【００９５】
診断対象特徴量記憶部１７１は、記憶装置９０２を用いて、診断対象特徴量抽出処理部１６２が抽出した特徴量を、属性データとともに記憶する（以下「実測データ」という）。
【００９６】
異常兆候検出処理部１８０は、処理装置９０１を用いて、診断対象特徴量記憶部１７１が記憶した実測データが異常の兆候を示すものであるか否かを判定する。
異常兆候検出処理部１８０は、属性・群情報記憶部１１４および傾向変化情報記憶部１１７が記憶した分類基準および指標基準値に基づいて、実測データが異常の兆候を示すものであるか否かを判定する。
【００９７】
判定結果出力部１９１は、出力装置９０４（例えば、コンピュータのディスプレイ装置など）を用いて、異常兆候検出処理部１８０が判定した判定結果を出力する。
【００９８】
図１２は、この実施の形態における異常兆候検出処理部１８０の機能ブロックの一例を示す詳細ブロック図である。
異常兆候検出処理部１８０は、属性・群情報記憶部１１４を参照し、現在の状況が各属性において、どの群に含まれるかを認識する。そして、該当する群の正常時の傾向を現在の傾向と比較し、現在のデータに異常の兆候がないかを判定する。
異常兆候検出処理部１８０は、実測データ分類部１８１、実測データ属否指標算出部１８２、異常判定部１８３を有する。
【００９９】
実測データ分類部１８１は、属性・群情報記憶部１１４が記憶した分類基準にしたがって、診断対象特徴量記憶部１７１が記憶した実測データを分類すべきデータ群を求める。
属性・群情報記憶部１１４は、有効分類基準記憶部の一例である。ここで、属性・群情報記憶部１１４には、分類基準生成部１１０が有効でないと判定した分類基準も記憶されているが、その分類基準が有効か否かは、傾向変化情報記憶部１１７が記憶しているので、その情報に基づいて、有効な分類基準のみを用いて、実測データを分類すべきデータ群を求める。
なお、この例では、属性・群情報記憶部１１４が、分類基準記憶部と有効分類基準記憶部を兼ねる構成としているが、有効な分類基準だけを抜き出して別に設けた有効分類基準記憶部に記憶することとしてもよい。
【０１００】
実測データ属否指標算出部１８２は、実測データ分類部１８１が分類したデータ群についての指標基準値を、傾向変化情報記憶部１１７が記憶した指標基準値のなかから取得する。
ここで、傾向変化情報記憶部１１７は、指標基準値記憶部の一例である。
実測データ属否指標算出部１８２は、取得した指標基準値に基づいて、診断対象特徴量記憶部１７１が記憶した実測データについての属否指標値を算出する。
なお、属否指標値の算出方法は、属否指標算出部１２２と同様である。したがって、属否指標算出部１２２を用いて算出させることとしてもよい。
【０１０１】
異常判定部１８３は、実測データ属否指標算出部１８２が算出した属否指標値に基づいて、実測データが異常の兆候を示すものであるか否かを判定する。
例えば、属否指標値として、正規化されたマハラノビス距離を用いる場合であれば、異常判定部１８３は、属否指標値と、所定の値（例えば、２あるいは３など）とを比較して、属否指標値のほうが大きい場合に、実測データが異常の兆候を示すものであると判定する。
なお、ここで、属否指標値と比較する所定の値は、傾向異同判定部１２３において用いた値と同じであってもよいし、異なっていてもよい。
【０１０２】
次に、実測データ判定部１５０の動作（異常判定方法）について、説明する。
図１３は、この実施の形態における実測データ判定部１５０のデータ判定処理の流れの一例を示すフローチャート図である。
【０１０３】
Ｓ３１において、診断対象計測データ記憶部１６１が、計測装置８２０が計測した現在の計測データ（属性データを含む）を入力し、記憶する。
【０１０４】
Ｓ３２において、診断対象特徴量抽出処理部１６２が、Ｓ３１で診断対象計測データ記憶部１６１が記憶した計測データから、特徴量を抽出する（Ｓ１１における特徴量抽出処理部１１２と同様の処理）。
【０１０５】
Ｓ３３において、診断対象特徴量記憶部１７１が、Ｓ３２で診断対象特徴量抽出処理部１６２が抽出した特徴量を、現在における各属性の値とともに記憶する。
【０１０６】
Ｓ３４において、異常判定部１８３が、属性・群情報記憶部１１４が記憶した分類基準のなかから、分類基準を一つ選択する。
【０１０７】
Ｓ３５において、診断対象特徴量記憶部１７１と属性・群情報記憶部１１４とを参照し、現在の状況が各属性においてどのデータ群に属するかを認識する。
すなわち、実測データ分類部１８１が、選択した分類基準に基づいて、実測データを分類すべきデータ群を求める。
実測データ分類部１８１は、傾向変化情報記憶部１１７が記憶した分類基準が有効か否かの情報に基づいて、分類基準が有効か否かを判断する。分類基準が有効な場合には、分類基準に基づいて分類すべきデータ群を求める。分類基準が有効でない場合には、全体を一つのデータ群として以下の処理を行うので、分類基準によらず、全体のデータ群を分類すべきデータ群とする。
【０１０８】
Ｓ３６において、該当するデータ群に対応する正常時の傾向を傾向変化情報記憶部１１７から参照する。
すなわち、実測データ属否指標算出部１８２が、Ｓ３５で実測データ分類部１８１が求めたデータ群についての指標基準値を、傾向変化情報記憶部１１７が記憶した指標基準値（データ群ごとに異なる）のなかから取得する。
【０１０９】
Ｓ３７において、正常時の傾向を診断対象特徴量記憶部１７１が記憶した現在の特徴量と比較する。
すなわち、実測データ属否指標算出部１８２が、Ｓ３６で取得した指標基準値に基づいて、Ｓ３３で診断対象特徴量記憶部１７１が記憶した実測データについての属否指標値を算出する。
【０１１０】
Ｓ３８において、異常判定部１８３が、Ｓ３７で実測データ属否指標算出部１８２が算出した属否指標値に基づいて、実測データが異常の兆候を示すものであるか否かを判定する。
【０１１１】
Ｓ３９において、Ｓ３４で選択できる分類基準が残っているか否かを判断し、残っている場合には、Ｓ３４へ戻る。
【０１１２】
Ｓ４０において、異常判定部１８３が、すべての分類基準について判定した判定結果に基づいて、総合判定結果を算出する。
例えば、ある分類基準についての判定結果は、異常の兆候を示すという判定結果であり、別の分類基準についての判定結果は、異常の兆候なしという判定結果である場合に、あらかじめ定められた所定の判定方法にしたがって、総合判定結果を算出する。
判定方法としては、例えば、すべての分類基準について異常の兆候がないという判定結果である場合のみ、正常であるという総合判定をし、それ以外の場合には、異常の兆候があると総合判定をする。
あるいは、異常の兆候があるという判定結果が１つの分類基準だけあるいは全体に占める割合が所定の割合よりも低い場合には、正常であると総合判定してもよい。
あるいは、異常の兆候があるか否かではなく、異常発生の可能性について総合判定を行うものとし、異常の兆候があるという判定結果となった分類基準の割合が高い場合には、異常が発生している可能性が高いものとして総合判定してもよい。
【０１１３】
Ｓ４１において、判定結果出力部１９１が、Ｓ４０で異常判定部１８３が判定した総合判定結果により、処理を分岐する。総合判定結果が「正常」である場合には、Ｓ４２へ進む。総合判定結果が「異常兆候あり」である場合には、Ｓ４３へ進む。
【０１１４】
Ｓ４２において、判定結果出力部１９１が、判定結果が「正常」である旨を出力する。
なお、正常の場合には何も出力しないこととしてもよい。
【０１１５】
Ｓ４３において、判定結果出力部１９１が、判定結果が「異常兆候あり」である旨を出力する。
なお、異常の可能性に応じて、出力するメッセージの内容を変えるなどして、ユーザの注意を喚起することとしてもよい。
【０１１６】
図１４は、この実施の形態の効果を説明するための模式図である。
この例では、診断対象特徴量記憶部１７１が記憶した実測データの特徴量として、特徴量１と特徴量２との２つがある。
特徴量１および特徴量２は、例えば、計測装置８２０が計測した振動データから、診断対象特徴量抽出処理部１６２が抽出した特徴量である。
【０１１７】
楕円７１１〜楕円７１５は、それぞれのデータ群において、異常の兆候があるか否かを判定する基準を模式的に表したものであり、楕円上の点において、属否指標値が所定の閾値となり、点が楕円の外に出た場合に、異常の兆候ありと判断するものである。
【０１１８】
楕円７１１は、全体を一つのデータ群とした場合の判定基準を示す。
楕円７１２〜楕円７１５は、ある属性に着目した分類基準で分類したデータ群について、それぞれのデータの判定基準を示す。
例えば、データ群は、時刻の属性について、時間帯によって分類したものである。
楕円７１２は、データ群１についての判定基準を示し、楕円７１３はデータ群２、楕円７１４はデータ群３、楕円７１４はデータ群４の判定基準を、それぞれ示すものである。
【０１１９】
例えば、ある実測データをこのグラフにプロットすると、点７２１にあたるとする。
この実測データをこの分類基準で分類すると、データ群１に分類されるものである場合、点７２１は楕円７１２の内側に入るので、この実測データは正常である。
しかし、データ群を分類しないで、全体を１つのデータ群として判定を行うと、点７２１は楕円７１１の外側なので、この実測データは異常の兆候ありと判定されてしまう。
【０１２０】
また、例えば、ある実測データが点７２２に相当するとする。
この実測データをこの分類基準で分類すると、データ群２に分類されるものである場合、点７２１は楕円７１３の外側なので、この実測データは異常の兆候を示すものである。
しかし、データ群を分類しないで、全体を１つのデータ群として判定を行うと、点７２２は楕円７１１の内側なので、この実測データは正常と判定されてしまう。
【０１２１】
このように、各属性におけるデータ群ごとの正常時の傾向を考慮して現在の特徴量と比較することにより、的確な診断が可能となる。
すなわち、判定対象装置８１０の状態に影響を与える属性に基づいて、データを分類し、分類されたデータ群ごとに異なる判定基準（指標基準値）を用いて判定することにより、異常の兆候を発見する精度が高くなる。
【０１２２】
しかし、判定対象装置８１０の状態に影響を与える可能性のある属性には、様々なものがあり、そのうちのどれが真に影響を与え、どれが実は影響を与えないかを、あらかじめ判別することは難しい。
特に、人為的に操作できる属性については、実験により、影響を与えるか否か判別できる場合もあるが、外気温など人為的に操作できない属性については、そのような手法を用いることができない。
【０１２３】
また、判定対象装置８１０の状態に影響を与える可能性のある属性すべてについて、データを分類して、異なる判定基準を用いることとすると、判定基準となる指標基準値を算出するための母集団となる正常時のデータが細分化されることにより、データ数が少なくなるので、判定基準そのものの信頼性が低くなる。
【０１２４】
この実施の形態によれば、分類基準生成部１１０が、判定対象装置８１０の状態に影響を与える属性を選別し、それに基づいて分類したデータ群についての判定基準を算出し、実測データ判定部１５０が、算出した判定基準に基づいて判定を行うので、真に判定対象装置８１０の状態に影響を与えている属性についてのみ、データを分類して判定をすることとなり、適切なデータ分類に基づく、精度の高い異常判定が可能となるという効果を奏する。
【０１２５】
実施の形態２．
実施の形態２を、図１５〜図１７を用いて説明する。
この実施の形態における異常判定システム８００の全体構成、異常判定装置１００のハードウェア構成は、実施の形態１で説明したものと同様なので、ここでは説明を省略する。
【０１２６】
図１５は、この実施の形態における分類基準生成部１１０の機能ブロックの構成の一例を示すブロック構成図である。なお、図３と共通するブロックについては、共通の符号を付し、説明を省略する。
分類基準生成部１１０は、要因変数記憶部１１８、閾値生成部１１９を有する。
【０１２７】
要因変数記憶部１１８は、特徴量記憶部１１３（データ記憶部の一例）が記憶したデータを構成する特徴量、属性データのうち、判定対象装置８１０の状態に影響を与える可能性のある属性データ（要因変数）がどれであるかを記憶している。
【０１２８】
閾値生成部１１９は、要因変数記憶部１１８が記憶した要因変数について、データを分類する基準となる閾値を生成する。生成した閾値は、どの要因変数についての閾値であるかを示す情報とともに、分類基準として、属性・群情報記憶部１１４（分類基準記憶部の一例）が記憶する。
【０１２９】
例えば、閾値生成部１１９は、特徴量記憶部１１３が記憶した属性データの値から、要因変数の最大値および最小値を算出する。
次に、閾値生成部１１９は、あらかじめ定められた所定の数にデータを分類するため、最大値と最小値との間で、（所定の数−１）個の閾値を生成する。閾値は、最大値と最小値との間を等分する値を生成することとしてもよいし、データ群に分類されるデータの数がほぼ等しくなるような値を生成することとしてもよい。
【０１３０】
また、閾値生成部１１９は、要因変数記憶部１１８が記憶した要因変数が複数ある場合には、それぞれの要因変数について、閾値を生成する。
【０１３１】
属性・群情報記憶部１１４は、それぞれの属性データについて閾値生成部１１９が生成した閾値に基づく分類基準を記憶する。なお、分類基準は、属性データごとではなく、複数の属性データを組み合わせたものであってもよい。
【０１３２】
図１６は、この実施の形態における分類基準生成部１１０の分類基準生成処理の流れの一例を示すフローチャート図である。
【０１３３】
Ｓ５１において、閾値生成部１１９が、要因変数記憶部１１８が記憶した要因変数のなかから、一の要因変数を選択する。
【０１３４】
Ｓ５２において、閾値生成部１１９が、Ｓ５１で選択した要因変数についての閾値を生成する。
【０１３５】
Ｓ５３において、属性・群情報記憶部１１４が、Ｓ５２で閾値生成部１１９が生成した閾値に基づく分類基準を記憶する。
【０１３６】
Ｓ５４において、傾向変化判別処理部１２０が、Ｓ５３で属性・群情報記憶部１１４が記憶した分類基準が有効であるか否かを判定する。
判定の方法は、例えば、実施の形態１で説明した方法（図８のＳ１５〜Ｓ２４）による。
【０１３７】
Ｓ５５において、属性・群情報記憶部１１４が、Ｓ５４で傾向変化判別処理部１２０が有効であると判定した分類基準（閾値）だけを残し、有効でないと判定した分類基準（閾値）を削除する。
【０１３８】
Ｓ５６において、閾値生成部１１９が、Ｓ５４で傾向変化判別処理部１２０が有効であると判定した分類基準に基づいて、分類した各データ群を母集団として、更に細かくデータ群を分類すべきか否かを判定するため、分類基準生成処理を再帰的に呼び出す。
【０１３９】
再帰的に呼び出された分類基準生成処理では、Ｓ５１において、呼び出し元で選択した要因変数とは、異なる要因変数を選択するものとする。選択できる要因変数がない場合には、なにもせず、呼び出し元に戻る。
なお、呼び出し元と同じ要因変数も選択できるものとしてもよい。ただし、その場合は、再帰処理を終了するための他の条件を設ける必要がある。
【０１４０】
図１７は、ここで説明した分類基準生成処理によって、分類基準が生成される様子の一例を示す模式図である。
図中、横軸は要因変数１の値（属性データ）、縦軸は要因変数２の値（属性データ）であり、特徴量記憶部１１３が記憶したデータは、領域７３１のなかに入るものとする。
Ｓ５１において、閾値生成部１１９は要因変数１を選択し、Ｓ５２において、閾値生成部１１９は要因変数１についての閾値として、線７６１〜線７６３で示される閾値を生成する。
Ｓ５４において、有効性が判定された結果、閾値７６１，閾値７６２による分類基準は有効と判定されたが、閾値７６３による分類基準は有効でないと判定されたとする。
Ｓ５５において、属性・群情報記憶部１１４は、閾値７６３による分類基準を削除する。
その結果、特徴量記憶部１１３が記憶したデータは、領域７３２で表されるデータ群１、領域７３３で表されるデータ群２、領域７３４で表されるデータ群３の３つのデータ群に分類される。
【０１４１】
Ｓ５６において、３つのデータ群それぞれについて、Ｓ５１からの処理を繰り返す。
例えば、領域７３２で表されるデータ群１についての処理において、閾値生成部１１９は、要因変数２について閾値７７１〜７７３を生成する（この例では、データ群２、データ群３についても、同様の閾値７７１〜７７３を生成したものとして、図示してあるが、それぞれのデータ群について、生成する閾値は異なっていてもよい）。
【０１４２】
分類基準の有効性判定の結果、データ群１については、閾値７７１，閾値７７２，閾値７７３とも、有効ではないと判定されたものとする。データ群２については、閾値７７２のみ有効と判定されたものとする。データ群３については、閾値７７１，閾値７７２が有効、閾値７７３が有効でないと判定されたものとする。
【０１４３】
Ｓ５５において、属性・群情報記憶部１１４は、有効でないと判定された分類基準を削除する。
その結果、特徴量記憶部１１３が記憶したデータは、領域７３２，領域７４１〜領域７４５で表されるデータ群に分類される。
【０１４４】
このような処理を再帰的に繰り返すことにより、最終的に、図１７の右上に示すような分類基準が生成される。
【０１４５】
このように、閾値生成部１１９がデータの範囲内で閾値を生成し、それによる分類基準の有効性を判定して、有効と判定されたものだけを残すので、判定対象装置８１０の動作に影響を与える可能性のある属性さえわかっていれば、分類基準を自動的に生成することができるという効果を奏する。
【０１４６】
これにより、例えば、２以上の属性が複雑に絡み合って、判定対象装置８１０の動作に影響しているような場合であっても、適切な分類基準が自動的に生成されるので、精度の高い異常判定が可能となるという効果を奏する。
【０１４７】
なお、この例では、要因変数を１つずつ選択したが、例えば、要因変数を２つずつ選択して、それぞれの要因変数に対する閾値の組を生成して、分類基準としてもよい。そのほうが、その２つの要因変数（属性）が相互に干渉して、判定対象装置８１０の動作に影響している場合に、適切な分類基準が生成できる。
【０１４８】
実施の形態３．
実施の形態３を、図１８を用いて説明する。
この実施の形態における異常判定システム８００の全体構成、異常判定装置１００のハードウェア構成は、実施の形態１で説明したものと同様なので、ここでは説明を省略する。
【０１４９】
実施の形態１では、データ群による傾向の違いはすべて、そのデータが正常動作時のものであるということを前提としている。
この実施の形態では、全体の傾向を基準とすると、異常の兆候があると判定する場合に近い傾向にあるデータ群については、異常発生の可能性が高いものとして判定し、例えば、監視者に警戒を促す場合について説明する。
【０１５０】
例えば、時刻、温度などの属性データが、ある特殊な条件に当てはまる場合に、正常時の特徴量が、ある範囲に集中する場合がある。
実施の形態１の方式では、その特殊な条件についての分類基準を、分類基準生成部１１０が生成した場合は、計測データがその集中した範囲から大きく外れなければ、異常の兆候があるとは判定しない。
【０１５１】
しかし、この特徴量が、全体のデータの傾向から見て、異常値に近い値である場合、その集中した範囲から外れない限りは正常値であったとしても、少しでも外れると異常値となる可能性が高いという場合があり得る。
【０１５２】
そのような場合、全体のデータの傾向から見て、中心に近いデータ群と同じ判定基準を用いるのではなく、より厳しい判定基準（すなわち、少しでも外れたら異常の兆候と判定する判定基準）を用いるほうが、より精度の高い異常判定ができる。
【０１５３】
また、その特殊な条件を満たした場合には、異常発生の可能性が高いので、前もって判定対象装置の監視体制を強化したり、判定対象装置のメンテナンスをするなどの対策をとることができれば、異常の発生を未然に防ぐことも可能となる。
【０１５４】
この実施の形態における分類基準生成部１１０の機能ブロックの構成は、実施の形態１で説明したものと同様なので、図３、図４を用いて説明する。
【０１５５】
属否指標算出部１２２は、全体を一つのデータ群とした場合（以下「全体データ群」という）の指標基準値に基づいて、データ群に分類されたデータの属否指標値を算出する。
傾向異同判定部１２３は、属否指標算出部１２２が算出した属否指標値に基づいて、全体データ群を基準として、そのデータ群の傾向が異なるか否かを判定する。
【０１５６】
傾向変化情報記憶部１１７は、指標基準値として、実施の形態１で説明したもののほか、異常判定部１８３が属否指標値に基づいて実測データが異常の兆候を示すか否かの判定基準の厳しさを示す値を記憶する。
例えば、属否指標値として、正規化されたマハラノビス距離を用いる場合であれば、実施の形態１で説明したように、異常判定部１８３は、属否指標値と、所定の値（以下、「異常判定閾値」という）とを比較して、実測データが異常の兆候を示すものであるか否かを判定する。
そこで、異常判定部１８３は、比較の基準となる所定の値を記憶する。
【０１５７】
傾向変化情報記憶部１１７は、傾向異同判定部１２３が、全体データ群の傾向を基準として、そのデータ群の傾向が異なると判定した場合には、通常よりも厳しい判定基準となるような値を記憶する。
この例でいえば、異常判定閾値の値が小さいほど、判定基準は厳しく、少しでも領域を外れたら、異常の兆候を示すと判定することになる。
したがって、傾向異同判定部１２３が傾向が異ならないと判定した場合には、例えば、異常判定閾値の値として「３」を記憶し、異なると判定した場合には「２」を記憶することとすれば、傾向が異なる場合に、より厳しい判定基準を適用することになる。
あるいは、判定結果によって２つの値から選択するのではなく、データ群の傾向が外れるにつれて、徐々に異常判定閾値を小さくしていく構成としてもよい。
【０１５８】
図１８は、この実施の形態における境界データ群判定処理の流れの一例を示すフローチャート図である。
【０１５９】
Ｓ７１において、指標基準値算出部１２１が、特徴量記憶部１１３が記憶した全データを一のデータ群とした場合の、指標基準値を算出する。
【０１６０】
Ｓ７２において、傾向異同判定部１２３が、特徴量分類処理部１１５が分類したデータ群から、データ群を一つ選択する。
【０１６１】
Ｓ７３において、属否指標算出部１２２が、Ｓ７２で傾向異同判定部１２３が選択したデータ群について、属性・群別特徴量記憶部１１６が記憶したデータを入力し、Ｓ７１で指標基準値算出部１２１が算出した指標基準値に基づいて、属否指標値（例えば、マハラノビス距離など）を算出する。
属否指標算出部１２２は、選択したデータ群に分類されたデータすべてについて、属否指標値を算出する。
【０１６２】
Ｓ７４において、傾向異同判定部１２３が、Ｓ７３で属否指標算出部１２２が算出した属否指標値に基づいて、全体データ群の傾向に対して、選択したデータ群の傾向が異なるか否かを判定する。
【０１６３】
Ｓ７５において、傾向変化情報記憶部１１７が、Ｓ７４で傾向異同判定部１２３が判定した結果に基づいて、異常判定閾値を算出し、記憶する。
【０１６４】
Ｓ７６において、Ｓ７２で選択できるデータ群が残っているか否かを判断し、残っている場合には、Ｓ７２へ戻る。
【０１６５】
この実施の形態における実測データ判定部１５０の機能ブロックの構成は、実施の形態１で説明したものと同様なので、図１１、図１２を用いて説明する。
【０１６６】
異常判定部１８３は、実測データ属否指標算出部１８２が算出した属否指標値を、傾向変化情報記憶部１１７が記憶した異常判定閾値と比較して、実測データが異常の兆候を示すものであるか否かを判定する。
【０１６７】
判定結果出力部１９１は、異常判定部１８３が判定した判定結果を出力する。また、判定結果とは別に、異常判定閾値が通常よりも低い（すなわち、判定基準が厳しい）場合には、その旨を出力し、監視体制を強化するなどの対策が必要であることを知らせる。
【０１６８】
このように、ある特定のデータ群が、ひとまとめにした正常範囲の境界付近にあるか否かを判別し、それにより、異常判定閾値を低くするなどすることにより、異常判定の精度が高くなり、また、異常発生前の対策が取りやすくなるという効果を奏する。
【０１６９】
ある群が、ひとまとめにした正常範囲の境界付近にあるか否かを判定する方法には、例えば、以下の方法が考えられる。
まず、正常範囲全体の各点と正常範囲の重心とのマハラノビス距離の平均、標準偏差を計算し、それをもとに全体データ群に対する属否判定閾値（例えば平均＋２×標準偏差）を設定する。
次に、該当するデータ群の各点と正常範囲の重心とのマハラノビス距離を計算し、それが全体データ群に対する属否判定閾値を超えているデータ数の割合がある割合（例えば２０％）以上なら、そのデータ群は正常範囲の境界付近にあると判定する。
【０１７０】
こうして抽出した属性に重点的に着目することにより、異常の兆候の有無の判定を効率よく行なえる。
データ群による傾向の違いがあると判定したすべての属性が、独立してデータに影響を及ぼすとは限らない。
例えば、月ごとに傾向が変化していても、それだけでは「日付」という属性が直にデータに影響しているとは断定できない。
月が変わるにつれて、気温、湿度、風力などの周囲の環境が変化し、それらの１つまたは複数の属性がデータの傾向変化の直接の要因である可能性もあるからである。
したがって、データ（特徴量）をそれらの各属性に基づいてデータ群に分けた場合、月によって分けたときよりも、データ群による傾向の違いがより明確に現われることも考えられる。
このような理由から、ここで抽出する属性は、機器などを運転するときに設定するパラメータに限らず、人手が介入できない自然現象のパラメータも含め、データに影響を及ぼす可能性が考えられるものすべてを考慮するとよい。
【０１７１】
この場合、データ群による傾向の違いはあっても、異常の兆候の判定はあくまで、データ群による違いを考慮せず、全体をひとまとめにした全体データ群を基準として、正常範囲にあるか否かで判定することとしてもよい。
【０１７２】
以上説明した分類基準生成部１１０は、異常判定装置の一部として説明したが、異常判定装置とは独立した分類基準生成装置（データ特性識別装置）として構成してもよい。
【０１７３】
このデータ特性識別装置は、以下の特徴を有する。
【０１７４】
以下の要素を備え、機器などの計測データの変化要因を見出す装置である。
（ａ）機器などの診断対象物の状態を表わすデータを採取し、採取した時刻などの属性データとともに格納する正常時データ記憶部。
（ｂ）採取したデータから、診断に必要な情報（特徴量）を抽出し、属性データとともに格納する特徴量記憶部。
（ｃ）各属性を値によっていくつかの群に分け、診断対象物が正常な状態において（ｂ）で抽出した特徴量の傾向が群によって異なるかを判定する傾向変化判別処理部。
（ｄ）（ｃ）で群による違いがあると判定した属性をデータの変化要因と見なし、群ごとの傾向を記憶する傾向変化情報記憶部。
【０１７５】
このデータ特性識別装置は、このような特徴を有することにより、現在の環境などを考慮し、該当する状況下での正常データをもとに、診断対象物の正常時の変化をより的確に把握することができる。
すなわち、採取したデータを時間帯や気温などの属性ごとに幾つかの群に分け、個々の群の傾向を分析することにより、正常時のデータの傾向が群によって変化しているかを識別する。
群による変化があると判定した場合、該当の属性を正常データの変化要因として捉え、群ごとの傾向を記録しておく。
これにより、現在の状況が各属性においてどの群に含まれるかを考慮し、該当する群の正常時の傾向と比較することにより異常の兆候を検知するなど、的確な診断が可能となる。
【０１７６】
以上説明した分類基準生成装置および異常判定装置は、分類基準生成方法および異常判定方法を使用する装置である。
分類基準生成装置および異常判定装置は、コンピュータであってもよいし、専用のハードウェアによって構成される装置であってもよい。
分類基準生成装置および異常判定装置をコンピュータによって実現する場合には、上記説明した各機能ブロックとしてコンピュータを機能させるプログラム（分類基準生成プログラム、異常判定プログラム）を、コンピュータに実行させることにより、実現する。
【図面の簡単な説明】
【０１７７】
【図１】実施の形態１における異常判定システム８００の全体構成の一例を示す全体構成図。
【図２】実施の形態１における異常判定装置１００のハードウェア構成の一例を示すハードウェア構成図。
【図３】実施の形態１における分類基準生成部１１０の機能ブロックの構成の一例を示すブロック構成図。
【図４】実施の形態１における傾向変化判別処理部１２０の機能ブロックの一例を示す詳細ブロック図。
【図５】傾向異同判定部１２３が判定した判定結果の一例を示す図。
【図６】傾向異同判定部１２３が判定した判定結果の別の例を示す図。
【図７】傾向異同判定部１２３が判定した判定結果の更に別の例を示す図。
【図８】分類基準生成部１１０による分類基準生成処理の流れの一例を示すフローチャート図。
【図９】実施の形態１における分類基準生成部１１０の分類基準生成処理について説明するための模式図。
【図１０】実施の形態１における分類基準生成部１１０の分類基準生成処理について説明するための模式図。
【図１１】実施の形態１における実測データ判定部１５０の機能ブロックの構成の一例を示すブロック構成図。
【図１２】実施の形態１における異常兆候検出処理部１８０の機能ブロックの一例を示す詳細ブロック図。
【図１３】実施の形態１における実測データ判定部１５０のデータ判定処理の流れの一例を示すフローチャート図。
【図１４】実施の形態１の効果を説明するための模式図。
【図１５】実施の形態２における分類基準生成部１１０の機能ブロックの構成の一例を示すブロック構成図。
【図１６】実施の形態２における分類基準生成部１１０の分類基準生成処理の流れの一例を示すフローチャート図。
【図１７】実施の形態２の分類基準生成処理によって、分類基準が生成される様子の一例を示す模式図。
【図１８】実施の形態３における境界データ群判定処理の流れの一例を示すフローチャート図。
【符号の説明】
【０１７８】
１００  異常判定装置、１１０  分類基準生成部、１１１  正常時データ記憶部、１１２  特徴量抽出処理部、１１３  特徴量記憶部、１１４  属性・群情報記憶部、１１５  特徴量分類処理部、１１６  属性・群別特徴量記憶部、１１７  傾向変化情報記憶部、１１８  要因変数記憶部、１１９  閾値生成部、１２０  傾向変化判別処理部、１２１  指標基準値算出部、１２２  属否指標算出部、１２３  傾向異同判定部、１２４  分類基準有効判定部、１５０  実測データ判定部、１６０  実測データ入力部、１６１  診断対象計測データ記憶部、１６２  診断対象特徴量抽出処理部、１７１  診断対象特徴量記憶部、１８０  異常兆候検出処理部、１８１  実測データ分類部、１８２  実測データ属否指標判定部、１８３  異常判定部、１９１  判定結果出力部、８００  異常判定システム、８１０  判定対象装置、８２０  計測装置、９０１  処理装置、９０２  記憶装置、９０３  入力装置、９０４  出力装置。
【図１】
2007128190.tif 000003
【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】
2007128190.tif 000009
【図８】
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【図９】
2007128190.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
2007128190.tif 000013
【図１２】
2007128190.tif 000014
【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】
2007128190.tif 000019
【図１８】
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