(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のパラメータについて、パラメータ値を変化させた場合の機器への影響度をパラメータごとに分析する影響度分析部と、
前記複数のパラメータの中から、選択条件に合致する影響度が得られたパラメータを選択パラメータとして選択するパラメータ選択部と、
前記機器の複数の動作モデルについて、各動作モデルに設定されている複数のパラメータのうち前記選択パラメータに対応するパラメータと前記選択パラメータとの類似度を動作モデルごとに算出する類似度算出部と、
各動作モデルに初期値として設定する確率である初期確率を、動作モデルごとに、各動作モデルの類似度に基づき算出する初期確率算出部とを有する情報処理装置。
【請求項２】
前記影響度分析部は、
シミュレーションにより、パラメータ値を変化させた場合の前記機器への影響度をパラメータごとに分析する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記影響度分析部は、
前記機器への影響度として、パラメータ値を変化させた場合の前記機器に設けられたセンサのセンサ値への影響度をパラメータごとに分析する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記影響度分析部は、
前記複数のパラメータとして、前記機器の要素の属性、前記機器の設置環境に関連する物理量及び前記機器の使用年数のうちのいずれかを用いる請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
コンピュータが、複数のパラメータについて、パラメータ値を変化させた場合の機器への影響度をパラメータごとに分析し、
前記コンピュータが、前記複数のパラメータの中から、選択条件に合致する影響度が得られたパラメータを選択パラメータとして選択し、
前記コンピュータが、前記機器の複数の動作モデルについて、各動作モデルに設定されている複数のパラメータのうち前記選択パラメータに対応するパラメータと前記選択パラメータとの類似度を動作モデルごとに算出し、
前記コンピュータが、各動作モデルに初期値として設定する確率である初期確率を、動作モデルごとに、各動作モデルの類似度に基づき算出する情報処理方法。
【請求項６】
複数のパラメータについて、パラメータ値を変化させた場合の機器への影響度をパラメータごとに分析する影響度分析部と、
前記複数のパラメータの中から、選択条件に合致する影響度が得られたパラメータを選択パラメータとして選択するパラメータ選択部と、
前記機器の複数の動作モデルについて、各動作モデルに設定されている複数のパラメータのうち前記選択パラメータに対応するパラメータと前記選択パラメータとの類似度を動作モデルごとに算出する類似度算出部と、
各動作モデルに初期値として設定する確率である初期確率を、動作モデルごとに、各動作モデルの類似度に基づき算出する初期確率算出部としてコンピュータを機能させる情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動作モデルを用いて機器の状態を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明に関連する技術として、特許文献１に記載の技術がある。
特許文献１では、機器の状態を推定するための複数の動作モデルが用意される。そして、特許文献１では、各動作モデルに設定されている状態推定値、機器において計測されたセンサ値等を用いて、各動作モデルのモデル尤度が算出される。そして、特許文献１では、モデル尤度を用いて各動作モデルのモデル確率を更新することで状態推定精度を向上させる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−０３１０９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の技術では、各動作モデルのモデル確率の初期値（以下、初期確率という）の設定方法は開示されていない。
このため、特許文献１の技術を用いる場合は、全ての動作モデルで一律に同じ初期確率を設定する、またはシステム利用者が推測によって各動作モデルの初期確率を設定することが想定される。【０００５】
本発明は、このような事情に鑑み、システム利用者の力量又は経験に頼ることなく、妥当性の高い動作モデルの初期確率を得ることを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る情報処理装置は、
複数のパラメータについて、パラメータ値を変化させた場合の機器への影響度をパラメータごとに分析する影響度分析部と、
前記複数のパラメータの中から、選択条件に合致する影響度が得られたパラメータを選択パラメータとして選択するパラメータ選択部と、
前記機器の複数の動作モデルについて、各動作モデルに設定されている複数のパラメータのうち前記選択パラメータに対応するパラメータと前記選択パラメータとの類似度を動作モデルごとに算出する類似度算出部と、
各動作モデルに初期値として設定する確率である初期確率を、動作モデルごとに、各動作モデルの類似度に基づき算出する初期確率算出部とを有する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、システム利用者の力量又は経験に頼ることなく、妥当性の高い動作モデルの初期確率を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示す図。
【図２】実施の形態１に係る情報処理装置の機能構成例を示す図。
【図３】実施の形態１に係る情報処理装置の動作例を示すフローチャート。
【図４】実施の形態１に係る物理モデル選択処理を示す図。
【図５】実施の形態１に係る影響度分析処理を示す図。
【図６】実施の形態１に係るパラメータ選択処理の例を示す図。
【図７】実施の形態１に係る類似度の算出例及びモデル確率の算出例を示す図。
【図８】実施の形態１に係る各動作モデルの類似度と初期確率の例を示す図。
【図９】実施の形態１に係る状態推定システムの概略を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。以下の実施の形態の説明及び図面において、同一の符号を付したものは、同一の部分又は相当する部分を示す。
【００１０】
実施の形態１．
＊＊＊状態推定システムの説明＊＊＊
先ず、本実施の形態の前提となる状態推定システムを説明する。
【００１１】
図９は、複数の動作モデルを用いて機器３００の状態を推定する状態推定システムの概略を示す。機器３００とは、例えば、工場に配置されている製造機器、制御機器等である。なお、機器３００は、これらに限定されない。
図９では、動作モデルＡ、動作モデルＢ、動作モデルＣが用いられる。動作モデルＡ、動作モデルＢ、動作モデルＣは、機器３００の動作をシミュレートする。動作モデルＡは、例えば、機器３００が正常に動作している際の動作をシミュレートする。動作モデルＢは、例えば、機器３００に軽微な不具合が発生している際の動作をシミュレートする。動作モデルＣは、例えば、機器３００に重大な不具合が発生している際の動作をシミュレートする。
センサ４００は、周期的に機器３００の部分３０１を監視する。例えば、センサ４００は、周期的に部分３０１の電流値を計測する。
そして、センサ４００でセンサ値（例えば、電流値）が計測される度に、各動作モデルに設定されている状態推定値、計測されたセンサ値等を用いて、動作モデルＡ、動作モデルＢ及び動作モデルＣの各々のモデル確率が更新される。また、モデル確率が更新される度に、最もモデル確率が高い動作モデルが選択され、選択された動作モデルが用いられて機器３００の状態が推定される。
図９の例では、動作モデルＣのモデル確率が最も高いので、動作モデルＣが選択される。
前述したように、特許文献１では、モデル確率の初期値である初期確率の設定方法が開示されていないため、例えば、各動作モデルで一律に同じ初期確率が設定される、またはシステム利用者の推測によって各動作モデルの初期確率が設定されることが考えられる。
図９の例では、各動作モデルで一律に同じ初期確率（０．２５）が設定されている。
本実施の形態では、システム利用者の力量又は経験に頼ることなく、妥当性の高い動作モデルの初期確率を得る構成を説明する。
【００１２】
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、本実施の形態に係る情報処理装置１００のハードウェア構成例を示す。
また、図２は、本実施の形態に係る情報処理装置１００の機能構成例を示す。
【００１３】
情報処理装置１００は、コンピュータである。
情報処理装置１００は、図１に示すように、ハードウェアとして、プロセッサ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３及び通信装置９０４を備える。
補助記憶装置９０３には、図２に示す物理モデル選択部１０２、影響度分析部１０３、パラメータ選択部１０４、類似度算出部１０６及び初期確率算出部１０７の機能を実現するプログラムが記憶されている。
これらプログラムは、補助記憶装置９０３から主記憶装置９０２にロードされる。そして、プロセッサ９０１がこれらプログラムを実行して、後述する物理モデル選択部１０２、影響度分析部１０３、パラメータ選択部１０４、類似度算出部１０６及び初期確率算出部１０７の動作を行う。
図１では、プロセッサ９０１が物理モデル選択部１０２、影響度分析部１０３、パラメータ選択部１０４、類似度算出部１０６及び初期確率算出部１０７の機能を実現するプログラムを実行している状態を模式的に表している。
また、図２に示す物理モデル記憶部１０１及び動作モデル記憶部１０５は、例えば、主記憶装置９０２又は補助記憶装置９０３で実現される。
【００１４】
情報処理装置１００は、図２に示すように、物理モデル記憶部１０１、物理モデル選択部１０２、影響度分析部１０３、パラメータ選択部１０４、動作モデル記憶部１０５、類似度算出部１０６及び初期確率算出部１０７を備える。
【００１５】
物理モデル記憶部１０１は、複数の機器３００の物理モデルを記憶する。機器３００ごとに物理モデルが設けられている。
物理モデルは、機器３００の動作をシミュレートする。また、物理モデルには複数のパラメータが設けられている。
【００１６】
物理モデル選択部１０２は、機器情報２０１に基づき、物理モデル記憶部１０１で記憶されている複数の物理モデルの中から、初期確率の算出対象の機器３００の物理モデルを選択する。なお、以下では、初期確率の算出対象の機器３００を対象機器３００という。
機器情報２０１は、例えば、対象機器３００のＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）情報である。
【００１７】
影響度分析部１０３は、複数のパラメータのパラメータ値を変化させた場合の対象機器３００への影響度をパラメータごとに分析する。
パラメータセンサ情報２０２には、パラメータごとに、対応するセンサ４００が示される。
影響度分析部１０３は、パラメータセンサ情報２０２に示されるセンサ４００のセンサ値を用いて、パラメータ値を変化させた場合の対象機器３００への影響度をパラメータごとに分析する。パラメータ値を変化させた場合のセンサ４００のセンサ値は物理モデル選択部１０２により選択された物理モデルを用いたシミュレーションにより得られる。
影響度は、パラメータの変化に対するセンサ値の変化の度合い（感度）である。例えば、影響度分析部１０３は、「（変化後のパラメータ値−変化前のパラメータ値）÷（変化後のセンサ値−変化前のセンサ値）」により影響度を算出する。この数式を用いる場合は、この数式により得られた値が高ければ影響度が高いことになる。
なお、影響度分析部１０３により行われる処理は、影響度分析処理に相当する。
【００１８】
パラメータ選択部１０４は、複数のパラメータの中から、選択条件に合致する影響度が得られたパラメータを選択パラメータとして選択する。
また、パラメータ選択部１０４は、動作モデル記憶部１０５で記憶されている複数の動作モデルに設定されている複数のパラメータのうち選択パラメータに対応するパラメータを動作モデル記憶部１０５から取得する。
そして、パラメータ選択部１０４は、選択パラメータの値と、動作モデル記憶部１０５から取得したパラメータの値を類似度算出部１０６に出力する。
なお、パラメータ選択部１０４により行われる処理は、パラメータ選択処理に相当する。
【００１９】
動作モデル記憶部１０５は、複数の動作モデルを記憶する。
動作モデルは、前述したように、機器３００の動作をシミュレートする。動作モデル記憶部１０５では、図９に示した動作モデルＡ、動作モデルＢ及び動作モデルＣのように、機器３００の様々な態様（正常動作、軽微の不具合発生、重大な不具合発生等）に対応した複数の動作モデルが格納される。
また、各動作モデルには、物理モデルに設定されているパラメータと同じパラメータが設定されている。
【００２０】
類似度算出部１０６は、各動作モデルに設定されている複数のパラメータのうち選択パラメータに対応するパラメータと選択パラメータとの類似度を動作モデルごとに算出する。
つまり、類似度算出部１０６は、パラメータ選択部１０４により取得された各動作モデルのパラメータと選択パラメータとの類似度を動作モデルごとに算出する。
類似度算出部１０６により行われる処理は、類似度算出処理に相当する。
【００２１】
初期確率算出部１０７は、各動作モデルに初期値として設定するモデル確率である初期確率を、動作モデルごとに、各動作モデルの類似度に基づき算出する。
つまり、初期確率算出部１０７は、類似度算出部１０６により算出された各動作モデルの類似度を用いて、各動作モデルの初期確率を算出する。
初期確率算出部１０７により行われる処理は、初期確率算出処理に相当する。
【００２２】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
次に、図３を参照して、本実施の形態に係る情報処理装置１００の動作例を説明する。
【００２３】
先ず、ステップＳ１１において、物理モデル選択部１０２が物理モデルを選択する（物理モデル選択処理）。
【００２４】
図４は、ステップＳ１１の概要を示す。
物理モデル選択部１０２は、図４に示すように、機器情報２０１を取得し、機器情報２０１に記載されているＩＤに対応する物理モデル２０３を物理モデル記憶部１０１から取得する。
図４の例では、機器Ａが対象機器である。そして、機器情報２０１には、機器ＡのＩＤとして、「１００−００１」が記載されている。物理モデル選択部１０２は、ＩＤ「１００−００１」に対応する物理モデル２０３を物理モデル記憶部１０１から取得する。
【００２５】
次に、ステップＳ１２において、影響度分析部１０３が影響度を分析する（影響度分析処理）。
【００２６】
図５は、ステップＳ１２の概要を示す。
影響度分析部１０３は、図５に示すように、物理モデル２０３の複数のパラメータの各々を１つずつ変化させて各パラメータによる対象機器３００への影響度を分析する。
前述したように、パラメータセンサ情報２０２には、パラメータごとに対応するセンサ４００が示される。図５の例では、パラメータセンサ情報２０２において、要素ａに対応するセンサ４００としてセンサ１と当該センサ１のＩＤ（１−１）が示され、要素ｂに対応するセンサ４００としてセンサ２と当該センサ２のＩＤ（１−２）とが示される。つまり、例えば要素ａの寸法の値を変化させた場合は、センサ１のセンサ値が変化する。また、例えば要素の寸法の値を変化させた場合は、センサ２の値が変化する。要素ａの値を変化させた場合のセンサ１のセンサ値及び要素ｂの値を変化させた場合のセンサ２のセンサ値は、物理モデルを用いたシミュレーションにより得られる。
パラメータセンサ情報２０２は、パラメータごとに、例えば、前述した数式を用いて影響度を算出する。
【００２７】
次に、ステップＳ１３において、パラメータ選択部１０４が、複数のパラメータの中から選択条件に合致する影響度が得られたパラメータを選択パラメータとして選択する（パラメータ選択処理）。
【００２８】
例えば、パラメータ選択部１０４は、閾値以上の影響度が得られたパラメータを選択パラメータとして選択する。この場合の選択条件は、閾値以上の影響度という条件である。
また、例えば、パラメータ選択部１０４は、影響度が上位ｎ（ｎは１以上の整数）番目以内のパラメータを選択パラメータとして選択してもよい。この場合の選択条件は、影響度が上位ｎ番目以内という条件である。
また、パラメータ選択部１０４は、動作モデル記憶部１０５で記憶されている複数の動作モデルに設定されている複数のパラメータのうち選択パラメータに対応するパラメータを動作モデル記憶部１０５から取得する。
例えば、図５に示す要素ａと要素ｂが選択パラメータとして選択された場合は、パラメータ選択部１０４は、各動作モデルの要素ａの値と要素ｂの値を動作モデル記憶部１０５から取得する。
そして、パラメータ選択部１０４は、物理モデルの要素ａの変化前の値（図５の例では「１０」）と要素ｂの変化前の値（図５の例では「２０」）と、動作モデル記憶部１０５から取得した各動作モデルの要素ａの値と要素ｂの値を類似度算出部１０６に出力する。
【００２９】
次に、ステップＳ１４において、類似度算出部１０６が類似度を算出する（類似度算出処理）。
【００３０】
図６は、ステップＳ１４の概要を示す。
類似度算出部１０６は、図６の例では、選択パラメータである要素ａ、ｂ、ｃ．．．の値と、動作モデルＡの要素ａ、ｂ、ｃ…の値との間で類似度を求める。また、類似度算出部１０６は、選択パラメータである要素ａ、ｂ、ｃ．．．の値と、動作モデルＢの要素ａ、ｂ、ｃ…の値との間で類似度を求める。なお、図６の「ａ、ｂ、ｃ」は、選択パラメータを示し、「ａＡ、ｂＡ、ｃＡ」は動作モデルＡの対応するパラメータを示し、「ａＢ、ｂＢ、ｃＢ」は動作モデルＢの対応するパラメータを示す。
類似度算出部１０６は、例えば、動作モデルごとに、図７に示すユークリッド距離ｄを算出する。そして、類似度算出部１０６は、算出したユークリッド距離ｄを図７に示す＜パターン１＞又は＜パターン２＞の数式に適用して、各動作モデルの類似度を算出する。
【００３１】
次に、ステップＳ１５において、初期確率算出部１０７が各動作モデルの初期確率を算出する（初期確率算出処理）。
【００３２】
例えば、初期確率算出部１０７は、図７に示す方法で、初期確率を算出する。具体的には、初期確率算出部１０７は、動作モデルＡの初期確率を、「（動作モデルＡの類似度）／（全動作モデルの類似度の合計）」により算出する。
図８は、各動作モデルの類似度と初期確率の例を示す。
初期確率算出部１０７は、このようにして算出された初期確率を規定の出力先に出力する。この結果、対象機器３００の実際の挙動と整合した初期確率が得られる。
【００３３】
＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
以上、本実施の形態によれば、システム利用者の力量又は経験に頼ることなく、妥当性の高い動作モデルの初期確率を得ることができる。
【００３４】
なお、上記では、機器３００の要素の属性（例えば、寸法）をパラメータとして用いる例を説明した。しかしながら、パラメータは、機器３００の要素の属性に限らない。例えば、機器３００の設置環境に関連する物理量（温度、湿度、風量、長さ、高さ、重さ等）、機器３００の使用年数等をパラメータとして用いることができる。
【００３５】
また、影響度の算出方法、類似度の算出方法及び初期確率の算出方法も、上記したものに限らず、他の算出方法を用いることができる。
【００３６】
＊＊＊ハードウェア構成の説明＊＊＊
最後に、情報処理装置１００のハードウェア構成の補足説明を行う。
図３に示すプロセッサ９０１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。
プロセッサ９０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等である。
図３に示す主記憶装置９０２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
図３に示す補助記憶装置９０３は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等である。
図３に示す通信装置９０４は、データの通信処理を実行する電子回路である。
通信装置９０４は、例えば、通信チップ又はＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）である。
【００３７】
また、補助記憶装置９０３には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。
そして、ＯＳの少なくとも一部がプロセッサ９０１により実行される。
プロセッサ９０１はＯＳの少なくとも一部を実行しながら、物理モデル選択部１０２、影響度分析部１０３、パラメータ選択部１０４、類似度算出部１０６及び初期確率算出部１０７の機能を実現するプログラムを実行する。
プロセッサ９０１がＯＳを実行することで、タスク管理、メモリ管理、ファイル管理、通信制御等が行われる。
また、物理モデル選択部１０２、影響度分析部１０３、パラメータ選択部１０４、類似度算出部１０６及び初期確率算出部１０７の処理の結果を示す情報、データ、信号値及び変数値の少なくともいずれかが、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、プロセッサ９０１内のレジスタ及びキャッシュメモリの少なくともいずれかに記憶される。
また、物理モデル選択部１０２、影響度分析部１０３、パラメータ選択部１０４、類似度算出部１０６及び初期確率算出部１０７の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ等の可搬記録媒体に格納されていてもよい。そして、物理モデル選択部１０２、影響度分析部１０３、パラメータ選択部１０４、類似度算出部１０６及び初期確率算出部１０７の機能を実現するプログラムが格納された可搬記録媒体を商業的に流通させてもよい。
【００３８】
また、物理モデル選択部１０２、影響度分析部１０３、パラメータ選択部１０４、類似度算出部１０６及び初期確率算出部１０７の「部」を、「回路」又は「工程」又は「手順」又は「処理」に読み替えてもよい。
また、情報処理装置１００は、処理回路により実現されてもよい。処理回路は、例えば、ロジックＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＧＡ（Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）である。
この場合は、物理モデル選択部１０２、影響度分析部１０３、パラメータ選択部１０４、類似度算出部１０６及び初期確率算出部１０７は、それぞれ処理回路の一部として実現される。
なお、本明細書では、プロセッサと処理回路との上位概念を、「プロセッシングサーキットリー」という。
つまり、プロセッサと処理回路とは、それぞれ「プロセッシングサーキットリー」の具体例である。
【符号の説明】
【００３９】
１００  情報処理装置、１０１  物理モデル記憶部、１０２  物理モデル選択部、１０３  影響度分析部、１０４  パラメータ選択部、１０５  動作モデル記憶部、１０６  類似度算出部、１０７  初期確率算出部、２０１  機器情報、２０２  パラメータセンサ情報、２０３  物理モデル、３００機器  、４００  センサ、９０１  プロセッサ、９０２  主記憶装置、９０３  補助記憶装置、９０４  通信装置。
【図１】
0006903246.tif 000002
【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】
0006903246.tif 000008
【図８】
0006903246.tif 000009
【図９】
0006903246.tif 000010