(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物から検出された時系列データの波形を、第１の分割数と前記第１の分割数よりも多い第２の分割数で複数の部分波形に分割する分割部と、
複数の前記部分波形のそれぞれの特徴を抽出する特徴抽出部と、
複数の前記部分波形のそれぞれの特徴に基づいて複数の前記部分波形をクラスタリングするクラスタリング部と、
前記第２の分割数で分割された前記部分波形同士の連結パターンを変えるごとに、前記対象物で想定される状態遷移を示す状態遷移表を算出し、前記対象物の状態遷移の統計的な指標に基づいて前記状態遷移表から連結パターンを選択する更新部と、
前記更新部によって選択された連結パターンに基づいて前記対象物の各時刻の状態および前記対象物の状態遷移を推定する状態推定部と、
を備えたことを特徴とする状態推定装置。
【請求項２】
前記更新部は、前記対象物の状態遷移の頻度のばらつきを示すエントロピーに基づいて前記状態遷移表を選択すること
を特徴とする請求項１記載の状態推定装置。
【請求項３】
前記分割部は、Ｒａｍｅｒ  Ｄｏｕｇｌａｓ  Ｐｅｕｃｈｅｒアルゴリズムに従って、時系列データの波形を分割すること
を特徴とする請求項１または請求項２記載の状態推定装置。
【請求項４】
分割部、特徴抽出部、クラスタリング部、更新部および状態推定部を備えた状態推定装置の状態推定方法であって、
前記分割部が、対象物から検出された時系列データの波形を、第１の分割数と前記第１の分割数よりも多い第２の分割数で複数の部分波形に分割するステップと、
前記特徴抽出部が、複数の前記部分波形のそれぞれの特徴を抽出するステップと、
前記クラスタリング部が、複数の前記部分波形のそれぞれの特徴に基づいて複数の前記部分波形をクラスタリングするステップと、
前記更新部が、前記第２の分割数で分割された前記部分波形同士の連結パターンを変えるごとに、前記対象物で想定される状態遷移を示す状態遷移表を算出し、前記対象物の状態遷移の統計的な指標に基づいて前記状態遷移表から連結パターンを選択するステップと、
前記状態推定部が、前記更新部によって選択された連結パターンに基づいて前記対象物の各時刻の状態および前記対象物の状態遷移を推定するステップと、
を備えたことを特徴とする状態推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサによって対象物から検出された検出情報の時系列データに基づいて、当該対象物の状態を推定する状態推定装置および状態推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、センサによって対象物から検出された検出情報の時系列データに基づいて、当該対象物の状態を推定する技術が知られている。例えば、特許文献１には、一定の時間ごとに検出された移動体の位置の時系列データである移動軌跡データを取得し、移動軌跡データを等間隔に分割して複数の部分軌跡データを生成し、複数の部分軌跡データを使用して移動体の行動（状態）を推定する装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１５７７０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に記載された装置では、時系列データの波形を等間隔に分割して複数の部分波形を生成し、これらの部分波形のクラスタリング結果をそのまま用いて対象物の状態を推定している。このため、時系列データの波形にばらつきが生じた場合、対象物の異常に起因したばらつきか、対象物の異常に起因しない誤差範囲内のばらつきかを区別することができず、対象物の状態推定の精度が低下するという課題があった。
また、製品を製造する一連の工程のうち、特定の工程の長さ（時間長）が、製造対象の製品によって異なる場合、上記一連の工程で得られた時系列データの波形は、製品ごとに異なる。このため、時系列データの波形が等間隔に分割された場合、対象物の状態に対応する部分データが得られず、対象物の状態推定の精度が低下する可能性がある。【０００５】
本発明は上記課題を解決するものであり、対象物の状態推定精度の低下を防止することができる状態推定装置および状態推定方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る状態推定装置は、対象物から検出された時系列データの波形を、第１の分割数と第１の分割数よりも多い第２の分割数で複数の部分波形に分割する分割部と、複数の部分波形のそれぞれの特徴を抽出する特徴抽出部と、複数の部分波形のそれぞれの特徴に基づいて複数の部分波形をクラスタリングするクラスタリング部と、第２の分割数で分割された部分波形同士の連結パターンを変えるごとに、対象物で想定される状態遷移を示す状態遷移表を算出し、対象物の状態遷移の統計的な指標に基づいて状態遷移表から連結パターンを選択する更新部と、更新部によって選択された連結パターンに基づいて対象物の各時刻の状態および対象物の状態遷移を推定する状態推定部を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、対象物で想定される状態遷移を示す状態遷移表を、部分波形同士の連結パターンを変えるごとに算出し、対象物の状態遷移の統計的な指標に基づいて状態遷移表から連結パターンを選択して、選択された連結パターンに基づいて対象物の各時刻の状態および対象物の状態遷移を推定する。これにより、対象物の状態推定精度の低下を防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１に係る状態推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２Ａは、実施の形態１で扱われる時系列データ（ばらつきなし）の例を示す図である。図２Ｂは、実施の形態１で扱われる時系列データ（ばらつきあり）の例を示す図である。
【図３】実施の形態１に係る状態推定方法を示すフローチャートである。
【図４】実施の形態１における時系列データの分割処理の概要を示す図である。
【図５】実施の形態１における部分波形の特徴抽出処理の概要を示す図である。
【図６】実施の形態１における部分波形のクラスタリング処理の概要を示す図である。
【図７】実施の形態１における部分波形の連結点候補を示す図である。
【図８】更新前の状態遷移表の例を示す図である。
【図９】部分波形を連結点候補（１ａ）で連結したときの状態遷移表の例を示す図である。
【図１０】部分波形を連結点候補（２ａ）で連結したときの状態遷移表の例を示す図である。
【図１１】部分波形を連結点候補（３ａ）で連結したときの状態遷移表の例を示す図である。
【図１２】実施の形態１における連結パターンの選択処理の概要を示す図である。
【図１３】図１３Ａは、実施の形態１に係る状態推定装置の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図である。図１３Ｂは、実施の形態１に係る状態推定装置の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る状態推定装置１の構成を示すブロック図である。状態推定装置１は、対象物から検出された検出情報の時系列データが示す当該対象物の状態を推定する装置である。対象物は、例えば、火力、水力または原子力などの発電プラント、化学プラント、鉄鋼プラントまたは上下水道プラントのプロセスを制御する制御システム、施設の空調、電気、照明および給排水などの制御システム、工場の製造ラインに設けられた機器、自動車または鉄道車両に搭載された機器、経済または経営に関する情報システム、あるいは、人が挙げられる。
【００１０】
検出情報は、センサなどによって対象物から検出された対象物の状態に関連した情報であり、例えば、対象物が工作機械である場合、製品を製造するときに工作機械に発生した振動が挙げられる。また、検出情報の時系列データの波形は、対象物の状態遷移を示す。例えば、対象物が工作機械であり、検出情報が製品を製造するときに工作機械に発生した振動であり、工作機械が１つの製品を複数の工程で製造する場合、工作機械によって１つの製品が製造される過程で得られる時系列データの波形は、工程ごとの工作機械の状態に対応した波形が連結された波形となる。
【００１１】
また、工作機械によって１つの製品が製造される時間をデータ検出時間とした場合に、工作機械によって同一の製品が製造される度、すなわちデータ検出時間ごとに、類似した波形が連続して検出される。状態推定装置１によって扱われる時系列データは、時系列に類似波形が連続しており、かつ個々の波形内で対象物の状態遷移に対応した波形の変化が得られるデータである。
【００１２】
状態推定装置１は、図１に示すように、分割部１０、特徴抽出部１１、クラスタリング部１２、更新部１３および状態推定部１４を備えている。分割部１０は、時系列データの波形を、第１の分割数で分割するとともに、第１の分割数よりも多い第２の分割数で分割する。第１の分割数は、対象物が取り得る状態の数に対応しており、例えば、ユーザによって予め指定された分割数である。第２の分割数は、第１の分割数に対して予め決定された数αを追加した分割数であり、例えば、α＝１である。
【００１３】
特徴抽出部１１は、分割部１０によって時系列データが分割されて得られた複数の部分波形からぞれぞれの特徴を抽出する。部分波形の特徴には、部分波形の長さ、傾きまたは曲率がある。また、部分波形の特徴は、波形を構成するデータの最小値、最大値、平均値または標準偏差といった統計量であってもよい。
【００１４】
クラスタリング部１２は、特徴抽出部１１によって抽出された部分波形ごとの特徴に基づいて部分波形をクラスタリングする。クラスタリングには、ｋ−ｍｅａｎ法またはＫ−ＮＮ法を用いることができる。例えば、工作機械が１つの製品を第１から第３までの３つの工程で製造する場合、クラスタリング部１２は、第１の工程に対応する部分波形を状態（１）にクラスタリングし、第２の工程に対応する部分波形を状態（２）にクラスタリングし、第３の工程に対応する部分波形を状態（３）にクラスタリングする。
【００１５】
更新部１３は、分割部１０によって第２の分割数で分割された部分波形同士の連結パターンを変えるごとに状態遷移表を算出し、対象物の状態遷移の統計的な指標に基づいて、状態遷移表から連結パターンを選択する。状態遷移表は、対象物で想定される状態遷移を示す表データであり、例えば、部分波形のクラスタリング結果から決定された状態遷移の頻度が設定される。また、対象物の状態遷移の統計的な指標には、例えば、エントロピーが挙げられる。エントロピーは、状態遷移表に設定されている状態遷移の頻度を用いて算出される。なお、状態遷移表の選択に用いる指標は、対象物の状態遷移の統計的な指標になり得る値であればよく、エントロピーに限定されるものではない。
【００１６】
状態推定部１４は、更新部１３によって選択された状態遷移表に基づいて対象物の各時刻の状態および対象物の状態遷移を推定する。例えば、状態推定部１４は、状態遷移表を参照することで、対象物の各時刻の状態に対応する部分波形にラベル付けを行い、各時刻の状態の遷移確率を算出する。状態の遷移確率の算出には、隠れマルコフモデルといった状態遷移のパラメータを求めるための周知の方法を用いることができる。
【００１７】
次に時系列データについて説明する。図２Ａは、実施の形態１で扱われる時系列データ（ばらつきなし）の例を示す図である。図２Ｂは、実施の形態１で扱われる時系列データ（ばらつきあり）の例を示す図である。図２Ａおよび図２Ｂに示す時系列データは、製品を製造するときに工作機械に発生した振動の時系列データである。例えば、作業員が、工程（ａ）、工程（ｂ）および工程（ｃ）の順で動作するように指令を工作機械に与える。工作機械は、この指令に応じて工程（ａ）、工程（ｂ）および工程（ｃ）を順に実行して製品を製造する。
【００１８】
製品を製造するときに工作機械に発生した振動は、工作機械に設けられたセンサで検出され、工程ごとに対応した振動の波形データが得られる。工作機械が同一の製品を同一の工程で製造する場合、理想的には、図２Ａに示すように、データ検出時間ごとに、同一の波形が繰り返し検出される。例えば、工程（ａ）に対応する工作機械の振動の状態が状態（１）であり、工程（ｂ）に対応する工作機械の振動の状態が状態（２）であり、工程（ｃ）に対応する工作機械の振動の状態が状態（３）である。
【００１９】
しかしながら、実際には、製品の個体差などに起因して工作機械に発生する振動が変化することで、同一の波形が得られない場合がある。例えば、図２Ｂにおいて矢印ａで示すように、工程（ｃ）に対応する工作機械の振動の状態（３）が、状態（３）とは異なる状態（３’）に変化する場合があり、矢印ｂで示すように、工程（ｂ）に対応する工作機械の振動の状態（２）が、状態（２）とは異なる状態（２’）に変化する場合がある。
【００２０】
製品の個体差が許容範囲内である場合、工作機械の状態（２’）は工程（ｂ）における正常な状態であり、状態（３’）は、工程（ｃ）における正常な状態である。すなわち、状態（２’）は、工程（ｂ）における振動強度の正常範囲内のばらつきであり、状態（３’）は、工程（ｃ）における振動強度の正常範囲内のばらつきである。従来の状態推定装置では、このように正常な時系列データであるが、対象物の状態にばらつきがある場合、対象物の状態を精度よく推定することができない。
【００２１】
これに対し、状態推定装置１は、部分波形同士の連結パターンを変えるごとに状態遷移表を算出し、対象物の状態遷移の統計的な指標に基づいて状態遷移表から連結パターンを選択し、選択された連結パターンに基づいて対象物の各時刻の状態および対象物の状態遷移を推定する。これにより、対象物の状態推定精度の低下を防止することができる。
【００２２】
次に、実施の形態１に係る状態推定方法について説明する。
図３は実施の形態１に係る状態推定方法を示すフローチャートであり、状態推定装置１の動作を示している。分割部１０が、データ検出時間ごとの時系列データを順に取得し、時系列データを分割して複数の部分波形を生成する（ステップＳＴ１）。分割部１０は、時系列データを第１の分割数と第２の分割数で分割する。時系列データの分割方法には、Ｒａｍｅｒ  Ｄｏｕｇｌａｓ  Ｐｅｕｃｈｅｒアルゴリズム（以下、ＲＤＰアルゴリズムと記載する）がある。
【００２３】
ＲＤＰアルゴリズムでは、時系列データの波形を構成する点（検出情報）のうち、波形の形状において凸性が大きい点が分割点とされる。ＲＤＰアルゴリズムには、例えば、手順（１）から手順（４）までがある。手順（１）では、時系列データの先頭の点と最後の点との間が線分で繋がれる。手順（２）では、時系列データの波形のうち、手順（１）で得られた線分から閾値以上離間した点を探索し、探索された点のうち、上記線分から最も遠くにある点をプロット対象にする。手順（３）では、プロット対象の各点が線分で繋がれる。再帰的に手順（２）と手順（３）とを繰り返す。上記閾値を変更することで、分割部１０は、時系列データの波形を、第１の分割数で分割し、第２の分割数で分割することができる。
【００２４】
図４は、実施の形態１における時系列データの分割処理の概要を示す図であり、図２Ｂに示した時系列データに対して分割処理を施した場合を示している。図４において、第１の分割数は“３”であり、第２の分割数は“４”である。時系列データの波形を第１の分割数で分割する場合、分割部１０は、分割数“３”に対応する閾値を用いたＲＤＰアルゴリズムに従って時系列データの分割処理を行うことで、分割点がａ１，ａ２に決定され、分割点ａ１，ａ２で時系列データの波形が分割される。これにより、１つの時系列データから３つの部分波形が生成される。一方、時系列データの波形を第２の分割数で分割する場合、分割部１０は、分割数“４”に対応する閾値を用いたＲＤＰアルゴリズムに従って時系列データの分割処理を行うことで分割点がａ１，ｂ，ａ２に決定され、分割点ａ１，ｂ，ａ２で時系列データの波形が分割される。これにより、１つの時系列データから４つの部分波形が生成される。
【００２５】
次に、特徴抽出部１１が、分割部１０によって時系列データが分割されて得られた部分波形から特徴を抽出する（ステップＳＴ２）。例えば、特徴抽出部１１は、部分波形の傾きまたは曲率を抽出する。特徴抽出部１１は、部分波形とその特徴を対応付けたデータをクラスタリング部１２に出力する。
【００２６】
図５は、実施の形態１における部分波形の特徴抽出処理の概要を示す図であり、図２Ｂに示した時系列データから得られた部分波形に対して特徴抽出処理を施した場合を示している。例えば、時系列データの波形が、図４に示した分割点ａ１，ａ２で分割されると、部分波形Ａ、部分波形Ｂ、部分波形Ｃおよび部分波形Ｄが得られるので、特徴抽出部１１は、これらの部分波形のそれぞれの特徴を抽出する。また、時系列データの波形が、分割点ａ１，ｂ，ａ２で分割されると、部分波形Ａ、部分波形Ｅ、部分波形Ｆおよび部分波形Ｃが得られるので、特徴抽出部１１は、これらの部分波形のそれぞれの特徴を抽出する。
【００２７】
続いて、クラスタリング部１２が部分波形をクラスタリングする（ステップＳＴ３）。例えば、クラスタリング部１２は、特徴抽出部１１によって抽出された部分波形の特徴に基づいて、連続した複数の時系列データの部分波形のうち、形状が類似している部分波形に同じ状態をクラスタリングする。ステップＳＴ２およびステップＳＴ３の処理は、時系列データが第１の分割数で分割された部分波形と、第２の分割数で分割された部分波形に対して実施される。
【００２８】
図６は、実施の形態１における部分波形のクラスタリング処理の概要を示す図であり、図２Ｂに示した時系列データから得られた部分波形がクラスタリングされた場合を示している。例えば、クラスタリング部１２は、特徴抽出部１１によって抽出された部分波形Ａの特徴に基づいて、データ検出時間ごとに連続して検出され、第１の分割数で分割された複数の時系列データから、部分波形Ａに類似した部分波形をクラスタリングする。また、クラスタリング部１２は、特徴抽出部１１によって抽出された部分波形Ｂの特徴に基づいて、データ検出時間ごとに連続して検出され、第１の分割数で分割された複数の時系列データから、部分波形Ｂに類似した部分波形をクラスタリングする。クラスタリング部１２は、特徴抽出部１１によって抽出された部分波形Ｃの特徴に基づいて、データ検出時間ごとに連続して検出され、第１の分割数で分割された複数の時系列データから、部分波形Ｃに類似した部分波形をクラスタリングする。さらに、クラスタリング部１２は、特徴抽出部１１によって抽出された部分波形Ｄの特徴に基づいて、データ検出時間ごとに連続して検出され、第１の分割数で分割された複数の時系列データから、部分波形Ｄに類似した部分波形をクラスタリングする。
【００２９】
同様に、時系列データを第２の分割数で分割して得られた部分波形についてもクラスタリングが行われる。例えば、クラスタリング部１２は、特徴抽出部１１によって抽出された部分波形Ｅの特徴に基づいて、データ検出時間ごとに連続して検出され、第２の分割数で分割された複数の時系列データから、部分波形Ｅに類似した部分波形をクラスタリングする。さらに、クラスタリング部１２は、特徴抽出部１１によって抽出された部分波形Ｆの特徴に基づいて、データ検出時間ごとに連続して検出され、第２の分割数で分割された複数の時系列データから、部分波形Ｆに類似した部分波形をクラスタリングする。
【００３０】
ここで、部分波形Ａは、対象物の状態（１）を示すデータであり、部分波形Ｂは、対象物の状態（２）を示すデータであり、部分波形Ｃは、対象物の状態（３）を示すデータである。一方、部分波形Ｄは、図５において矢印ａで示したように、状態（３）にばらつきが生じた状態（４）を示すデータである。さらに、部分波形Ｆは、対象物の状態（５）を示すデータであり、部分波形Ｇは、対象物の状態（６）を示すデータである。
【００３１】
部分波形Ｅと部分波形Ｆが得られた時系列データ１５−３には、図５において矢印ｂで示したような凸性が大きい点があり、この点が、ＲＤＰアルゴリズムで分割点とされる。この点は、第１の分割数で分割するときにも、ＲＤＰアルゴリズムによって分割点とされる。このため、時系列データ１５−３が第１の分割数で分割されたときに得られる３つの部分波形は、時系列データ１５−１が第１の分割数で分割されたときに得られる部分波形Ａ〜Ｃとは異なる特徴を有することになる。
【００３２】
判定条件として、データ検出時間ごとに連続して検出された複数の時系列データのそれぞれが示す対象物の状態の数が同一であり、かつ各時系列データで状態が発生する順番（状態遷移）が同じである場合、時系列データの波形の乱れが生じても、対象物は正常であると判定できる。例えば、時系列データ１５−１の波形は、第１の分割数で分割されたときに部分波形Ａ、部分波形Ｂおよび部分波形Ｃが得られ、これらの波形が順に繋がっているので、正常な対象物から得られた時系列データであると判定される。
【００３３】
また、時系列データ１５−２の波形は、第１の分割数で分割されたときに部分波形Ａ、部分波形Ｂおよび部分波形Ｄが得られ、これらの波形が順に繋がっている。部分波形Ｄに対応する状態（４）と部分波形Ｃに対応する状態（３）との差が許容範囲内である場合、時系列データ１５−２は、正常な対象物から得られた時系列データであると判定される。
【００３４】
一方、時系列データ１５−３の波形では、第１の分割数で分割されたときに、部分波形Ａ〜Ｃとは異なる特徴を有する３つの部分波形が得られ、第２の分割数で分割されたときに、対象物が取り得ない状態（５）に対応する部分波形Ｅと、対象物が取り得ない状態（６）に対応する部分波形Ｆが得られる。
【００３５】
従来の状態推定方法では、時系列データの波形を等間隔に分割して部分波形を生成し、これらの部分波形のクラスタリング結果をそのまま用いて対象物の状態を推定するので、時系列データ１５−３からは、対象物が取り得ない状態（５）と状態（６）が推定されてしまう。これにより、時系列データ１５−３は、正常な対象物から得られたものであっても、異常が発生した対象物から得られた時系列データであると誤判定される。
これに対して、状態推定装置１では、部分波形同士の連結パターンを変更して最も確からしい状態遷移を選択するので、部分波形Ｅと部分波形Ｆが部分波形Ｂに相当する波形であると判断され、誤判定を防ぐことができる。
【００３６】
最も確からしい状態遷移を選択するため、更新部１３は、部分波形同士の連結パターンを変更して状態遷移表を算出し、エントロピーに基づいて状態遷移表から連結パターンを選択する（ステップＳＴ４）。例えば、時系列データ１５−３は、前述したように、第１の分割数で波形が分割されたときに得られる３つの部分波形が部分波形Ａ〜Ｃとは異なる特徴を有しており、第２の分割数で波形が分割されたときに、対象物が取り得ない状態（５）に対応する部分波形Ｅと、対象物が取り得ない状態（６）に対応する部分波形Ｆとが得られる。そこで、更新部１３は、時系列データ１５−３の波形から得られた部分波形Ｅおよび部分波形Ｆに対してステップＳＴ４の処理を行う。
【００３７】
図７は、実施の形態１における部分波形の連結点候補を示す図である。連結点候補は、部分波形同士を連結する点の候補であり、第２の分割数で時系列データが分割されたときの分割点である。図７に示す時系列データには、部分波形Ａと部分波形Ｅとを連結する連結点候補（１ａ）、部分波形Ｅと部分波形Ｆとを連結する連結点候補（２ａ）および部分波形Ｆと部分波形Ｃとを連結する連結点候補（３ａ）がある。部分波形同士が連結された連結パターンは、１つの部分波形として扱われる。
【００３８】
まず、更新部１３は、部分波形同士が連結される前の状態遷移表を算出して、この状態遷移表から、エントロピーＨ０を算出する。図８は、更新前の状態遷移表の例を示す図であり、部分波形同士が連結される前の状態遷移表を示している。図８に示す状態遷移表において、部分波形Ａから部分波形Ｂへの変化に対応する、状態（１）から状態（２）への遷移の頻度が５５回であり、部分波形Ｂから部分波形Ｃへの変化に対応する、状態（２）から状態（３）への遷移の頻度が４５回である。また、部分波形Ｃから次の時系列データの部分波形Ａへの変化に対応する、状態（３）から状態（１）への遷移の頻度が４９回である。
【００３９】
また、部分波形Ｄに起因した、状態（２）から状態（４）への遷移の頻度が１０回である。部分波形Ｄから次の時系列データの部分波形Ａへの変化に対応する、状態（４）から状態（１）への遷移の頻度が１０回である。さらに、部分波形Ｅに起因した、状態（１）から状態（５）への遷移の頻度が５回で、部分波形Ｆに起因した、状態（６）から状態（３）への遷移の頻度が５回である。部分波形Ｅおよび部分波形Ｆに起因した状態（５）から状態（６）への遷移の頻度が５回である。
【００４０】
更新部１３は、図８に示す状態遷移表に設定された状態遷移の頻度を用いて、下記式（１）から、エントロピーＨを算出する。下記式（１）において、Ｘは、対象物の状態であり、Ωは、状態Ｘの種類（状態（１）〜（５））である。Ｐ（Ｘ）は、状態Ｘが起こる生起確率である。図８に示す状態遷移表に設定された状態遷移の頻度からエントロピーＨ０＝０．０５６５が算出される。
Ｈ＝−Σ［Ｘ∈Ω］Ｐ（Ｘ）ｌｏｇＰ（Ｘ）      ・・・（１）
【００４１】
次に、更新部１３は、連結点候補（１ａ）で部分波形Ａと部分波形Ｅとを連結した連結パターンで状態遷移表を算出し、この状態遷移表からエントロピーＨ１を算出する。
例えば、更新部１３は、連結点候補（１ａ）で部分波形Ａと部分波形Ｅを連結した波形について、クラスタリング部１２に再度クラスタリングを行わせる。これにより、連結点候補（１ａ）で部分波形Ａと部分波形Ｅとを連結した波形が部分波形Ａにクラスタリングされる。
【００４２】
図９は、部分波形を連結点候補（１ａ）で連結したときの状態遷移表の例を示す図である。図９に示す状態遷移表において、部分波形Ａから部分波形Ｂへの変化に対応する状態（１）から状態（２）への遷移の頻度が５５回であり、部分波形Ｂから部分波形Ｃへの変化に対応する状態（２）から状態（３）への遷移の頻度が４５回である。また、部分波形Ｃから次の時系列データの部分波形Ａへの変化に対応する状態（３）から状態（１）への遷移の頻度が４９回である。
【００４３】
部分波形Ｄに起因した、状態（２）から状態（４）への遷移の頻度が１０回である。部分波形Ｄから次の時系列データの部分波形Ａへの変化が示す状態（４）から状態（１）への遷移の頻度が１０回である。部分波形Ｅに起因した、状態（１）から状態（５）への遷移の頻度が４回であり、部分波形Ｆに起因した、状態（６）から状態（３）への遷移の頻度が５回である。部分波形Ｅおよび部分波形Ｆに起因した状態（５）から状態（６）への遷移の頻度が４回である。また、部分波形Ａおよび部分波形Ｅが連結されて部分波形Ａにクラスタリングされたので、状態（１）から状態（６）への遷移が１回加算されている。
更新部１３は、図９に示す状態遷移表に設定された状態遷移の頻度を用いて、上記式（１）から、エントロピーＨ１＝０．０５９５を算出する。
【００４４】
次に、更新部１３は、連結点候補（２ａ）で部分波形Ｅと部分波形Ｆとを連結した連結パターンで状態遷移表を算出し、この状態遷移表からエントロピーＨ２を算出する。
例えば、更新部１３は、連結点候補（２ａ）で部分波形Ｅと部分波形Ｆを連結した波形について、クラスタリング部１２に再度クラスタリングを行わせる。これにより、連結点候補（２ａ）で部分波形Ｅと部分波形Ｆとを連結した波形が部分波形Ｂにクラスタリングされる。
【００４５】
図１０は、部分波形を連結点候補（２ａ）で連結したときの状態遷移表の例を示す図である。部分波形Ｅと部分波形Ｆが連結されて部分波形Ｂにクラスタリングされたことで、部分波形Ａから部分波形Ｂへの変化に対応する状態（１）から状態（２）への遷移の頻度が５６回に増加し、部分波形Ｂから部分波形Ｃへの変化に対応する状態（２）から状態（３）への遷移の頻度が４６回に増加する。また、部分波形Ｃから次の時系列データの部分波形Ａへの変化に対応する状態（３）から状態（１）への遷移の頻度が４９回である。
【００４６】
また、部分波形Ｄに起因した、状態（２）から状態（４）への遷移の頻度が１０回である。部分波形Ｄから次の時系列データの部分波形Ａへの変化が示す状態（４）から状態（１）への遷移の頻度が１０回である。部分波形Ｅに起因した、状態（１）から状態（５）への遷移の頻度が４回であり、部分波形Ｆに起因した、状態（６）から状態（３）への遷移の頻度が５回である。部分波形Ｅおよび部分波形Ｆに起因した状態（５）から状態（６）への遷移の頻度が４回である。更新部１３は、図１０に示す状態遷移表に設定された状態遷移の頻度を用いて、上記式（１）からエントロピーＨ２＝０．０５３１を算出する。
【００４７】
次に、更新部１３は、連結点候補（３ａ）で部分波形Ｆと部分波形Ｃとを連結した連結パターンで状態遷移表を算出し、この状態遷移表からエントロピーＨ３を算出する。
例えば、更新部１３は、連結点候補（３ａ）で部分波形Ｆと部分波形Ｃを連結した波形について、クラスタリング部１２に再度クラスタリングを行わせる。これにより、連結点候補（３ａ）で部分波形Ｆと部分波形Ｃとを連結した波形が部分波形Ｆにクラスタリングされる。
【００４８】
図１１は、部分波形を連結点候補（３ａ）で連結したときの状態遷移表の例を示す図である。図１１に示す状態遷移表において、部分波形Ａから部分波形Ｂへの変化に対応する状態（１）から状態（２）への遷移の頻度が５５回であり、部分波形Ｂから部分波形Ｃへの変化に対応する状態（２）から状態（３）への遷移の頻度が４５回である。また、部分波形Ｃから次の時系列データの部分波形Ａへの変化に対応する状態（３）から状態（１）への遷移の頻度が４９回である。
【００４９】
部分波形Ｄに起因した、状態（２）から状態（４）への遷移の頻度が１０回である。部分波形Ｄから次の時系列データの部分波形Ａへの変化に対応する状態（４）から状態（１）への遷移の頻度が１０回である。部分波形Ｅに起因した、状態（１）から状態（５）への遷移の頻度が５回である。部分波形Ｆと部分波形Ｃが連結された波形が部分波形Ｆにクラスタリングされたことで、部分波形Ｆに起因した、状態（６）から状態（３）への遷移の頻度が４回になり、部分波形Ｅおよび部分波形Ｆに起因した、状態（５）から状態（６）への遷移の頻度が５回になっている。部分波形Ｆから次の時系列データの部分波形Ａへの変化に対応する状態（６）から状態（１）への遷移が１回加算されている。
更新部１３は、図１１に示す状態遷移表に設定された状態遷移の頻度を用いて、上記式（１）から、エントロピーＨ３＝０．０９２８を算出する。
【００５０】
図１２は、実施の形態１における連結パターンの選択処理の概要を示す図である。上記式（１）を用いて算出されたエントロピーＨは、状態遷移のばらつきの度合いを示す統計的な指標である。エントロピーＨの値が小さいほど、ばらつきの度合いが小さく確からしい状態遷移であると言える。そこで、更新部１３は、エントロピーＨ１，Ｈ２，Ｈ３のうち、値が最も小さいエントロピーを特定する。図１２に示す例では、エントロピーＨ２の値が最小であることから、更新部１３は、エントロピーＨ２に対応する、図１０に示した状態遷移表を選択し、当該状態遷移表から連結パターンを選択する。このとき、部分波形同士を連結する前に算出された、図８に示した状態遷移表が、図１０に示した状態遷移表に更新される。
【００５１】
なお、時系列データ１５−３に対して、ステップＳＴ４の処理を行う場合を示したが、更新部１３は、第２の分割数で波形が分割されて４つの部分波形が得られた全ての時系列データに対してステップＳＴ４の処理を実行してもよい。これにより、対象物が取り得ない状態に対応する部分波形を含んだ４つの部分波形が、対象物が取り得る状態のみに対応する３つの部分波形に修正される。
【００５２】
図３の説明に戻る。
状態推定部１４が、更新部１３によって選択された連結パターンに基づいて、対象物の各時刻の状態および対象物の状態遷移を推定する（ステップＳＴ５）。例えば、状態推定部１４は、状態遷移表から選択された連結パターンに基づいて、個々の部分波形（各時刻の部分波形）に対して、どの状態に対応する波形であるかを示すラベル付けを行う。また、状態推定部１４は、状態遷移表に設定された状態遷移の頻度を用いて、状態遷移確率を算出してもよい。状態遷移確率の算出には、隠れマルコフモデルといった状態遷移のパラメータを算出する周知の技術を用いることができる。
【００５３】
状態推定部１４によって推定された対象物の状態および状態遷移を示す情報は、対象物の異常を判定する異常判定システムに利用される。例えば、異常判定システムは、状態推定部１４によって対象物が取り得ない状態が推定された場合に、対象物に異常が発生したと判定することができる。また、例えば、時間経過に伴って時系列データに部分波形Ｃよりも部分波形Ｄが多く出現して、状態（４）が推定される頻度が増加した場合、異常判定システムは、対象物が劣化してきたと判定することができる。
【００５４】
これまで、状態推定装置１が、類似した波形が連続して検出される時系列データを扱う場合を示したが、類似しない波形が検出される時系列データを扱うことも可能である。
例えば、時系列データが類似しない波形となる条件が明らかであれば、状態推定装置１は、この条件を用いて波形の変化を補正することで、類似しない波形が検出される時系列データを、類似した波形が連続して検出される時系列データと同様に処理することが可能である。
【００５５】
次に、状態推定装置１の機能を実現するハードウェア構成について説明する。
状態推定装置１における分割部１０、特徴抽出部１１、クラスタリング部１２、更新部１３および状態推定部１４の機能は、処理回路によって実現される。すなわち、状態推定装置１は、図３のステップＳＴ１からステップＳＴ５までの処理を実行するための処理回路を備える。処理回路は、専用のハードウェアであってもよいが、メモリに記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）であってもよい。
【００５６】
図１３Ａは、状態推定装置１の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図である。また、図１３Ｂは、状態推定装置１の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。図１３Ａおよび図１３Ｂにおいて、入力インタフェース１００は、例えば、時系列データが蓄積された記憶装置から状態推定装置１が備える分割部１０へ出力される時系列データを中継するインタフェースである。
【００５７】
処理回路が図１３Ａに示す専用のハードウェアの処理回路１０１である場合、処理回路１０１は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。状態推定装置１における分割部１０、特徴抽出部１１、クラスタリング部１２、更新部１３および状態推定部１４の機能を、別々の処理回路で実現してもよく、これらの機能をまとめて１つの処理回路で実現してもよい。
【００５８】
処理回路が図１３Ｂに示すプロセッサ１０２である場合、状態推定装置１における分割部１０、特徴抽出部１１、クラスタリング部１２、更新部１３および状態推定部１４の機能は、ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。なお、ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述されてメモリ１０３に記憶される。
【００５９】
プロセッサ１０２は、メモリ１０３に記憶されたプログラムを読み出して実行することで、状態推定装置１における分割部１０、特徴抽出部１１、クラスタリング部１２、更新部１３および状態推定部１４の機能を実現する。例えば、状態推定装置１は、プロセッサ１０２によって実行されるときに、図３に示したフローチャートにおけるステップＳＴ１からステップＳＴ５までの処理が結果的に実行されるプログラムを記憶するためのメモリ１０３を備える。これらのプログラムは、分割部１０、特徴抽出部１１、クラスタリング部１２、更新部１３および状態推定部１４の手順または方法を、コンピュータに実行させる。メモリ１０３は、コンピュータを、分割部１０、特徴抽出部１１、クラスタリング部１２、更新部１３および状態推定部１４として機能させるためのプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。
【００６０】
メモリ１０３は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ−ＥＰＲＯＭ）などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、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、ミニディスク、ＤＶＤなどが該当する。
【００６１】
状態推定装置１における分割部１０、特徴抽出部１１、クラスタリング部１２、更新部１３および状態推定部１４の機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現してもよい。例えば、分割部１０、特徴抽出部１１およびクラスタリング部１２は、専用のハードウェアである処理回路１０１によって機能を実現し、更新部１３および状態推定部１４は、プロセッサ１０２が、メモリ１０３に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより機能を実現する。このように、処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合わせにより上記機能を実現することができる。
【００６２】
以上のように、実施の形態１に係る状態推定装置１は、対象物で想定される状態遷移を示す状態遷移表を、部分波形同士の連結パターンを変えるごとに算出し、エントロピーに基づいて状態遷移表から連結パターンを選択して、選択された連結パターンに基づいて対象物の各時刻の状態および対象物の状態遷移を推定する。これにより、対象物の状態推定精度の低下を防止することができる。
【００６３】
なお、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００６４】
本発明に係る状態推定装置は、対象物の状態推定精度の低下を防止することができるので、推定された状態から対象物の異常を判定する異常判定システムに利用可能である。
【符号の説明】
【００６５】
１  状態推定装置、１０  分割部、１１  特徴抽出部、１２  クラスタリング部、１３  更新部、１４  状態推定部、１５−１〜１５−３  時系列データ、１００  入力インタフェース、１０１  処理回路、１０２  プロセッサ、１０３  メモリ。
【図１】
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【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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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