(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用データに基づいて、データの特徴量から前記データが属する劣化事象のカテゴリーを推測する決定木を学習し構築する学習部と、
入力された時系列のセンサーデータから特徴量を算出する特徴量抽出部と、
前記算出された特徴量から評価の高い特徴量を選択し、学習済みの前記決定木からもっともらしい劣化事象の候補を推測する劣化候補推論部と、
を備える劣化検知装置であって、
前記学習部は、分布間距離算出部と特徴量評価部とを有し、
前記分布間距離算出部は、前記学習用データのうち２種類のラベルがついた前記データについて、特徴量空間における前記２種類のプロットの分布間距離を算出し、
前記特徴量評価部は、隣接行列算出部と分離度評価部と類似度評価部とを含み、
前記隣接行列算出部は、前記分布間距離算出部が出力した前記分布間距離の情報をもとに、全ラベルの前記分布間距離を要素とした隣接行列を生成し、
前記分離度評価部は、前記隣接行列算出部が出力した前記隣接行列の各要素に対して分離距離条件を満たすか否かを判断し、
前記類似度評価部は、前記隣接行列算出部が出力した前記隣接行列の前記各要素に対して類似距離条件を満たすか否かを判断し、
前記学習部は、前記分離度評価部の判断した結果及び前記類似度評価部の判断した結果に基づいて、グループ化すべき劣化事象の前記カテゴリーを選定する劣化検知装置。
【請求項２】
前記分布間距離は、Ａｒｅａ  Ｕｎｄｅｒ  Ｔｈｅ  Ｃｕｒｖｅによって定義される請求項１に記載の劣化検知装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示技術は、劣化検知装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
さまざまな現場において、装置に対する予知保全により設備稼働率を向上させたいというニーズが存在する。このニーズに対して、予測モデルを作成し、動作状態データから算出される複数種類の特徴量の値を取得し、正常時及び異常時に取得した各種類の特徴量の値から、装置に生じる異常と各種類の特徴量とを関連づける技術が開示されている。また、装置に生じる異常と各種類の特徴との関連度を特定するアルゴリズムに、決定木を用いることが開示されている（例えば、特許文献１）。データから決定木を作る機械学習の手法は、決定木学習、又は略して単に決定木とよばれる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−１１６５４５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に例示される従来技術は、装置の劣化事象を定義すると、定義されたすべての劣化事象について分類を試みる決定木が作られる。しかしときには、各種類の特徴量の分布をみても互いに交じりあい、分類が困難な劣化事象が存在することがある。このときに、試行錯誤で或る複数の劣化事象を選択しグループ化すると、分類の正答率が向上し、そのグループ化された劣化事象の性質が決定木により明らかになることがある。しかし、どのような劣化事象をグループ化すればよいか、また、どのようにすればグループ化を決定木学習に取り入れられるかを、従来技術は開示していない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示にかかる劣化検知装置は、学習用データに基づいて、データの特徴量から前記データが属する劣化事象のカテゴリーを推測する決定木を学習し構築する学習部と、入力された時系列のセンサーデータから特徴量を算出する特徴量抽出部と、前記算出された特徴量から評価の高い特徴量を選択し、学習済みの前記決定木からもっともらしい劣化事象の候補を推測する劣化候補推論部と、を備える劣化検知装置であって、前記分布間距離算出部は、前記学習用データのうち２種類のラベルがついた前記データについて、特徴量空間における前記２種類のプロットの分布間距離を算出し、前記特徴量評価部は、隣接行列算出部と分離度評価部と類似度評価部とを含み、前記隣接行列算出部は、前記分布間距離算出部が出力した前記分布間距離の情報をもとに、全ラベルの前記分布間距離を要素とした隣接行列を生成し、前記分離度評価部は、前記隣接行列算出部が出力した前記隣接行列の各要素に対して分離距離条件を満たすか否かを判断し、前記類似度評価部は、前記隣接行列算出部が出力した前記隣接行列の前記各要素に対して類似距離条件を満たすか否かを判断し、前記学習部は、前記分離度評価部の判断した結果及び前記類似度評価部の判断した結果に基づいて、グループ化すべき劣化事象の前記カテゴリーを選定する。
【発明の効果】
【０００６】
本開示技術にかかる劣化検知装置は上記の構成を備えるため、決定木学習により劣化事象のグループ化を行い、分類の正答率が向上し、そのグループ化された劣化事象の性質を決定木により明らかにできる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、実施の形態１にかかる劣化検知要因分析システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施の形態１にかかる劣化検知装置の劣化候補推論部が行う処理を示した模式図である。
【図３】図３は、実施の形態１にかかる劣化検知装置の推論フェーズの処理フローを示したフローチャートである。
【図４】図４は、実施の形態１にかかる劣化検知装置の学習部の構成を示したブロック図である。
【図５】図５は、実施の形態１にかかる劣化検知装置のモデル生成部の構成を示したブロック図である。
【図６】図６は、実施の形態１にかかる特徴量評価部の隣接行列算出部が生成する隣接行列の例を示した図である。
【図７】図７は、実施の形態１にかかる劣化検知装置の学習フェーズの処理フローを示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本開示技術を実施するための形態は、図面に沿った以下の説明により、明らかにされる。また、各実施の形態の説明は、決定木学習における推論フェーズと学習フェーズとの説明を含む。なお、本開示技術にかかる学習は、学習用データがラベル付きのものであることから、「教師あり学習」の類である。ラベル付データとは、そのデータがどこのカテゴリーに属しているかを示すラベルが付いているデータのことを指す。
【０００９】
実施の形態１．
実施の形態１にかかる劣化検知装置１００は、決定木学習における推論フェーズでは、劣化検知要因分析システム１０００を構成する。図１は、実施の形態１にかかる劣化検知要因分析システムの構成を示すブロック図である。
【００１０】
図１が示すように、劣化検知要因分析システム１０００は、劣化検知装置１００と、外部機器２００と、を備える。より具体的にいえば劣化検知要因分析システム１０００は、ｎ台（ｎは１以上の整数）の電機機器に取り付けられたセンサーＥＳ（ＥＳ１、ＥＳ２、…、ＥＳｎ）と、これらセンサーＥＳ（ＥＳ１、ＥＳ２、…、ＥＳｎ）の各々から取得した振動データ又は電流データを、通信ネットワークＮＷを介して受信する劣化検知装置１００と、ユーザーが各種設定を入力し、劣化検知装置１００の出力結果を表示する外部機器２００とで構成される。
【００１１】
劣化検知装置１００は、センサーＥＳ（ＥＳ１、ＥＳ２、…、ＥＳｎ）から受信した振動データ又は電流データ（以下、総じて「センサーデータ」と記載する）に対して劣化診断及び要因の解析を行う。劣化検知装置１００は、劣化検知の結果を示す状態的記述子、地理的記述子又は時間的記述子を、センサーデータＤ２と関連付けて蓄積し、外部機器２００からの入力に応じて劣化している可能性や劣化要因の表示を行う。ここで、状態的記述子とは、センサーを取り付けられている電機機器の状態を区別する整数である。地理的記述子とはセンサーＥＳ（ＥＳ１、ＥＳ２、…、ＥＳｎ）の位置等を区別する整数である。時間的記述子とは、センサーデータ取得時刻等を区別する整数である。
【００１２】
劣化検知装置１００は、ラベル付データ取得部１、特徴量抽出部２、劣化候補推論部３、記憶部６、インターフェース部７、及び学習部３００を備える。実施の形態１にかかる劣化検知装置１００の動作は、以下の各部の動作の説明により明らかになる。
【００１３】
劣化検知装置１００のラベル付データ取得部１は、センサーＥＳ（ＥＳ１、ＥＳ２、…、ＥＳｎ）から配信データＤ１を受信する。配信データＤ１は、各センサーからのセンサーデータＤ２と、それに不随する情報からなるデータとを含む。ラベル付データ取得部１は、記憶部６に保存されたデータ構造に関する情報を参照し、受信した配信データＤ１からセンサーデータＤ２を抽出する。ラベル付データ取得部１は、抽出したセンサーデータＤ２を特徴量抽出部２へ出力する。
【００１４】
劣化検知装置１００の特徴量抽出部２は、ラベル付データ取得部１から入力された時系列のセンサーデータＤ２から平均値、振幅、及びスペクトルピークなどの特徴量を算出する。算出した特徴量は、特徴量データＤ３として劣化候補推論部３に出力される。
【００１５】
劣化検知装置１００の劣化候補推論部３は、特徴量抽出部２が出力した特徴量データＤ３に対して，後述する特徴量評価記述子による評価の高い特徴量を選択する。劣化候補推論部３は、後述する学習済みであって劣化事象のそれぞれがつくる特徴量分布からの距離を測定し、測定した距離からもっともらしい劣化事象の候補を推測する。劣化候補推論部３は、データが属すると推測される劣化事象候補とその推測精度とをインターフェース部７へ出力する。推測精度は、ベイズの定理を用いた確率を計算したものでよい。本開示技術においては、学習済みの劣化事象に、複数の劣化事象がグループ化された「劣化事象グループ」を含む。
【００１６】
劣化候補推論部３が行う推測のプロセスは、具体的には決定木を用いて行われる。決定木は、ノードと枝とから構成される。本開示技術における決定木では、ノードは、分類に用いる特徴量の種類と、分類のための特徴量の分類面と、分類結果としての劣化事象と、を有する。
【００１７】
劣化検知装置１００の記憶部６は、各種情報を記憶するものであり、ハードディスク等の記憶装置により実現される。実施の形態１において、記憶部６は、特徴量データＤ３と後述する特徴量評価記述子Ｄ５とを対応付けて記憶する。
【００１８】
劣化検知装置１００のインターフェース部７は、外部機器２００と劣化検知装置１００の各部とを接続して、交信や各種制御を可能にするものである。インターフェース部７は、劣化要因推定において求める精度を設定し、要因推定の結果を確認するために用いる。
【００１９】
特徴量抽出部２が行う処理は、以下の具体例により明らかにされる。具体例における対象の装置は、鉄道駅においてプラットホームからの転落防止及び列車との接触事故防止を目的としたホームドアである。この装置を対象とする場合、特徴量は、ドア開閉開始位置、トルク平均、トルク標準偏差、トルクの最大値、などがある。また、特徴量は、センサーを取り付けた電機機器を示すＩＤ、及びデータ取得時刻を含めてもよい。
【００２０】
劣化候補推論部３が行う処理は、以下の具体例により明らかにされる。図２は、実施の形態１にかかる劣化検知装置の劣化候補推論部が行う処理を示した模式図である。図２Ａは、劣化候補推論部３が学習フェーズに行う処理Ａについて示したものである。ホームドアの具体例は、劣化事象としてベルト張り、ベルト緩み、ひねり設置ａ、ひねり設置ｂ、の４つのカテゴリーを考える。図２Ａの左のグラフは、横軸を特徴量のＸ５、縦軸を特徴量のＸ６とした特徴量空間の例である。このグラフは、各劣化事象における特徴量をプロットした分布を表している。具体的にいえば処理Ａは、例えば「ベルト張り」という異常な状態にある複数のホームドアについてセンサーデータＤ２を測定し、測定したセンサーデータＤ２から特徴量のＸ５と特徴量のＸ６を計算し、特徴量空間にプロットする。処理Ａは、他のカテゴリーの劣化事象の状態にあるホームドアについても同様にプロットする。図２Ａは２次元のものしか表現できないが、実際の特徴量空間は、特徴量の種類の数をｐとすれば、ｐ次元空間となる。
【００２１】
図２Ａの左のグラフが表す特徴量空間を見ると、ベルト張りとベルト緩みとについてのプロットは特徴量のＸ５が小さいところに、ひねり設置ａとひねり設置ｂとについてのプロットは特徴量のＸ５が大きいところに、それぞれ分布されている。この２つの分布は重なっていないため、領域の境界を決めることにより分類ができる。劣化候補推論部３は、このプロットの分類のための領域の境界を学習していく。１次元の特徴量空間においては、領域の境界は閾値で表される。図２Ａの左のグラフのように２次元の特徴量空間においては、領域の境界は直線で表される。一般にＮ次元の特徴量空間において、この領域の境界は分類面と呼ばれる。分類面は、分類面に最も近いサンプルと分類面との距離であるマージンを最大化するサポートベクターマシンのアルゴリズムを用いることが考えられる。なお、分類面の決め方はこれに限定するものではなく、他のアルゴリズムにより学習して求めてもよい。
【００２２】
分類面を学習した劣化検知装置１００の劣化候補推論部３は、次に、対応する決定木を構築する。図２Ａの右の図は、この具体例における決定木を示している。特徴量空間の横軸と縦軸に対応する特徴量のＸ５と特徴量のＸ６は、決定木のノードの「分類に用いる特徴量の種類」に対応する。また、学習した分類面は、決定木のノードの「分類のための特徴量の分類面」に対応する。さらに、分類面により分類された２つのカテゴリーは、決定木のノードの「分類結果としての劣化事象」に対応する。図２Ａの右の図の決定木において、２つの枝の先の劣化候補は、「分類結果としての劣化事象」が対応する。この具体例でいえば、分類面よりも左側は、劣化事象の候補としてベルト張り及びベルト緩みがあげられる。分類面よりも右側は、劣化事象の候補としてひねり設置ａ及びひねり設置ｂがあげられる。
【００２３】
図２Ｂは、劣化候補推論部３が推論フェーズに行う処理Ｂについて示したものである。図２Ｂの左側のグラフは、調査対象のホームドアについて特徴量のＸ５と特徴量のＸ６をプロットした特徴量空間である。図２Ｂの右側のグラフは、図２Ａの左側のグラフと同じものである。劣化候補推論部３が行う処理Ｂのイメージは、調査対象のホームドアについてのプロットを、学習済みの過去のプロットと照らし合わせて、どのカテゴリーに属するかと推論することである。例えば、調査対象のホームドアについてのプロットが、分類面よりも左側であったとき、劣化候補推論部３は、劣化事象がベルト張り又はベルト緩みだと推論する。すなわち劣化候補推論部３は、学習フェーズで学習した決定木を使って、調査対象の特徴量のプロットから、劣化事象のカテゴリーを推論する。
【００２４】
劣化候補推論部３が推論した劣化事象の候補は、あらかじめ決めておいた劣化候補記述子としてインターフェース部７へ出力するとよい。すなわち、本開示技術にかかる劣化検知装置は、あらかじめ劣化事象に番号を付して定義しておく。ホームドアの具体例でいえば、劣化候補記述子は、ベルト蛇行ならば１、ベルト緩みならば２、ベルト張りならば３、…正常ならば９、などである。劣化候補記述子は、上記の学習した決定木の情報とともに記憶部６に記憶しておく。
【００２５】
劣化検知装置１００の推論フェーズにおける動作は、フローチャートに沿った以下の説明により明らかにされる。図３は、実施の形態１にかかる劣化検知装置１００の推論フェーズの処理フローを示したフローチャートである。
【００２６】
図３が示すとおり、劣化検知装置１００の推論フェーズにおける処理動作には、特徴量を抽出するステップ（ＳＴ１）と、劣化事象を推論するステップ（ＳＴ２）と、推論した結果を出力するステップ（ＳＴ３）と、を有する。
【００２７】
劣化検知装置１００の学習部３００は、学習フェーズにおいて用いる。図４は、実施の形態１にかかる劣化検知装置１００の学習部３００の構成を示したブロック図である。図４が示すとおり、学習部３００は、学習用データ取得部３０１と、モデル生成部３０２と、を有する。モデル生成部３０２は、記憶部６と接続されている。
【００２８】
モデル生成部３０２は、さらに細かく構成部材に分けられる。図５は、実施の形態１にかかる劣化検知装置１００のモデル生成部３０２の構成を示したブロック図である。図５が示すとおり、モデル生成部３０２は、分布間距離算出部３０３と、特徴量評価部３０４と、集約部３０５とを有する。モデル生成部３０２と記憶部６とは、モデル生成部３０２の集約部３０５を介して接続されている。特徴量評価部３０４は、さらに隣接行列算出部３１１と、分離度評価部３１２と、類似度評価部３１３とを有する。
【００２９】
劣化検知装置１００の学習用データ取得部３０１は、劣化事象の状態にある調査対象の各種の特徴量と劣化事象のカテゴリーとをセットにしたデータを、学習用データＤ１１として取得する。
【００３０】
劣化検知装置１００のモデル生成部３０２は、学習用データ取得部３０１を経由して入力された学習用データＤ１１に基づいて、決定木を学習し、構築する。決定木は、多数の変数の中でどの変数から最も有益な分類条件を得られるのかを見分けるアルゴリズムである。この分類条件の優劣を決める際に、決定木は、カテゴリー識別の不純度を指標とする。また、どの変数が分岐条件として有益なのかを点数化するには、情報利得を用いる。モデル生成部３０２が構築する決定木は、学習用データＤ１１について、用いる特徴量の種類及び用いる分類面を変えて、情報利得を比較し、決定木を構築する。学習用データＤ１１を増やすことによって、モデル生成部３０２は、分類面と決定木とを学習する。
【００３１】
劣化検知装置１００のモデル生成部３０２は、上記学習した決定木を、学習モデルＤ１２として記憶部６へ出力する。
【００３２】
劣化検知装置１００の記憶部６は、モデル生成部３０２が出力した学習済みの学習モデルＤ１２を記憶する。
【００３３】
モデル生成部３０２の動作の詳細は、モデル生成部３０２の構成要素である分布間距離算出部３０３、特徴量評価部３０４、及び集約部３０５のそれぞれの動作の説明により、明らかにされる。
【００３４】
モデル生成部３０２の分布間距離算出部３０３は、学習用データＤ１１のうち、２種類のラベルがついたデータについて、特徴量空間における２種類のプロットの分布間の距離を算出する。本開示技術は、カテゴリー識別の不純度を重要と考えるため、分布間の距離を不純度という面から定義する。純度は、不純度と対をなす概念である。純度は、分類面で学習用データＤ１１を分類したときに、正しく分類できたデータ数をデータ総数で割った値である。純度が高く分類できるということは、お互いの距離が十分ある、というように解釈できる。そこで、本開示技術は、この純度を、分類面により分類された２つの分布間の距離と定義する。
１つの特徴量の閾値で分類を行う場合は、分布間の距離をＡｒｅａ  Ｕｎｄｅｒ  Ｔｈｅ  Ｃｕｒｖｅ（以下、「ＡＵＣ」という）で定義することも考えられる。ＡＵＣは、Ｒｅｃｅｉｖｅｒ  Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  Ｃｕｒｖｅ（以下、「ＲＯＣ曲線」という）の下の面積であり、０から１までの値をとる。ＡＵＣが１であることは、不純度がなく２つの分布が十分離れていることを表す。
【００３５】
モデル生成部３０２の特徴量評価部３０４は、さらに隣接行列算出部３１１と、分離度評価部３１２と、類似度評価部３１３と、に分けられる。特徴量評価部３０４の動作の詳細は、特徴量評価部３０４の構成要素である隣接行列算出部３１１、分離度評価部３１２、及び類似度評価部３１３のそれぞれの動作の説明により明らかにされる。
【００３６】
特徴量評価部３０４の隣接行列算出部３１１は、分布間距離算出部３０３が出力した２つのラベルの分布間距離の情報をもとに、全ラベルの分布間距離を要素とした隣接行列Ｆを生成し、分離度評価部３１２及び類似度評価部３１３へ隣接行列Ｆを出力する。ここで、隣接行列Ｆは、グラフ理論及び計算機科学で用いられる有限グラフを表す正方行列である。図６は、実施の形態１にかかる特徴量評価部３０４の隣接行列算出部３１１が生成する隣接行列Ｆの例を示した図である。図６が示すとおり、本開示技術における隣接行列Ｆは、無向グラフであるため、上半分の三角行列となっている。また、対角成分は自分自身との距離を表すため、要素はすべて０である。
【００３７】
特徴量評価部３０４の分離度評価部３１２は、隣接行列算出部３１１が出力した隣接行列Ｆの各要素Ｆｉ、ｊに対して分離距離条件を満たすか否かを判断し、隣接行列Ｆの各要素Ｆｉ、ｊを二値化する。分離距離条件は、以下の式で与えられる。
ＩＦ  Ｆｉ、ｊ＞１−ε１  ＴＨＥＮ  Ｇｉ、ｊ＝１、ＥＬＳＥ  Ｇｉ、ｊ＝０・・・（１）
ただし、ε１は分離距離条件のパラメータである。また、隣接行列Ｆの各要素Ｆｉ、ｊを二値化した行列は、分離評価行列Ｇとよぶ。分離度評価部３１２は、この分離評価行列Ｇを集約部３０５へ出力する。
【００３８】
特徴量評価部３０４の類似度評価部３１３は、隣接行列算出部３１１が出力した隣接行列Ｆの各要素Ｆｉ、ｊに対して類似距離条件を満たすか否かを判断し、隣接行列Ｆの各要素Ｆｉ、ｊを二値化する。類似距離条件は、以下の式で与えられる。
ＩＦ  Ｆｉ、ｊ＜ε２  ＴＨＥＮ  Ｈｉ、ｊ＝０、ＥＬＳＥ  Ｈｉ、ｊ＝１・・・・・・（２）
ただし、ε２は類似距離条件のパラメータである。また、隣接行列Ｆの各要素Ｆｉ、ｊを二値化した行列は、類似評価行列Ｈとよぶ。類似度評価部３１３は、この類似評価行列Ｈを集約部３０５へ出力する。
【００３９】
モデル生成部３０２の集約部３０５は、特徴量評価部３０４が出力した分離評価行列Ｇと類似評価行列Ｈから、グループ化すべき劣化事象のカテゴリーを選定する。分離評価行列Ｇと類似評価行列Ｈとのいずれを用いるかは設計事項であるが、結局のところ、グループ化すべき劣化事象は、決定木が示す分類面による分類において、分類が困難で、分類をしても不純度が高い劣化事象同士を選定する。
グループ化すべき劣化事象を選定した後、モデル生成部３０２は、グループ化した「劣化事象グループ」の情報を、分類面と決定木との学習に反映させる。ここでのグループ化は、学習を進める段階で変化することがある。
【００４０】
劣化検知装置１００の学習フェーズにおける動作は、フローチャートに沿った以下の説明により明らかにされる。図７は、実施の形態１にかかる劣化検知装置１００の学習フェーズの処理フローを示したフローチャートである。
【００４１】
図７が示すとおり、劣化検知装置１００の学習フェーズにおける処理動作には、学習用データＤ１１を取得するステップ（ＳＴ２１）と、分布間距離を算出するステップ（ＳＴ２２）と、隣接行列を算出するステップ（ＳＴ２３）と、分離評価行列Ｇを算出するステップ（ＳＴ２４）と、類似評価行列Ｈを算出するステップ（ＳＴ２５）と、グループ化すべき劣化事象のカテゴリーを選定するステップ（ＳＴ２６）と、グループ化を反映して学習を進めるステップ（ＳＴ２７）と、学習を終了するか確認するステップ（ＳＴ２８）と、を有する。
【００４２】
学習を終了するか確認するステップ（ＳＴ２８）は、説明を要するので、ここで行う。一般に、学習を行う方法は、バッチ学習とオンライン学習とに区別される。バッチ学習の場合、学習用データＤ１１は一度にすべてが使用されるため、このステップ（ＳＴ２８）は必要ないとも考えられる。しかし、対象の装置の型の違いなど、性質の異なる学習用データＤ１１を用いる場合、段階的に学習を行い、学習の結果の違いを観測していきたい、というようなケースも考えられる。このようなケースの場合、このステップ（ＳＴ２８）が含まれる。
【００４３】
以上の構成を備えることにおり、実施の形態１にかかる劣化検知装置１００は、分類の正答率が向上し、グループ化された劣化事象の性質を決定木により明らかにできる。
【符号の説明】
【００４４】
１  ラベル付データ取得部；  ２  特徴量抽出部；  ３  劣化候補推論部；  ６  記憶部；  ７  インターフェース部；  １００  劣化検知装置；  ２００  外部機器；  ３００  学習部；  ３０１  学習用データ取得部；  ３０２  モデル生成部；  ３０３  分布間距離算出部；  ３０４  特徴量評価部；  ３０５  集約部；  ３１１  隣接行列算出部；  ３１２  分離度評価部；  ３１３  類似度評価部；  １０００  劣化検知要因分析システム。
【要約】
本開示にかかる劣化検知装置は、学習用データに基づいて、データの特徴量から前記データが属する劣化事象のカテゴリーを推測する決定木を学習し構築する学習部と、入力された時系列のセンサーデータから特徴量を算出する特徴量抽出部と、前記算出された特徴量から評価の高い特徴量を選択し、学習済みの前記決定木からもっともらしい劣化事象の候補を推測する劣化候補推論部と、を備える劣化検知装置であって、前記学習部は、劣化事象をグループ化して前記決定木を学習し構築することを特徴とする。【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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