(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の時系列データを取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップで取得した複数の時系列データのうちの第１の時系列データを一軸に配置し該複数の時系列データのうちの第２の時系列データを他軸に配置したＤＴＷ表記において、一軸および他軸の時系列データのサンプリングタイム毎に区画された各マスにおける該各マスに対応する一軸上のデータと他軸上のデータとの間のこれら双方のデータの距離を計算し該距離に基づいてマスを選択することによりワーピングパスを求めるワーピングパス算出ステップと、
前記ワーピングパス上の各マスに対応する一軸上のデータと他軸上のデータとの平均値を求めることにより該ワーピングパス上の各マスごとの平均値の時系列的な集合からなる標準時系列データを算出する標準時系列データ算出ステップとを有し、
前記標準時系列データ算出ステップで算出された標準時系列データを前記第１の時系列データに代わる新たな第１の時系列データとして一軸に配置し、前記データ取得ステップで取得された複数の時系列データのうちの第３の時系列データを前記第２の時系列データに代わる新たな第２の時系列データとして他軸に配置したＤＴＷ表記において、前記ワーピングパス算出ステップと前記標準時系列データ算出ステップとを実行する過程を順次新たな第３の時系列データを用いて繰り返すことにより最終的な標準時系列データを加重平均を用いて算出することを特徴とする標準時系列データ算出方法。
【請求項２】
前記標準時系列データ算出ステップは、前記ワーピングパス上の各マスに対応する一軸上のデータと他軸上のデータとの、サンプリングタイムどうしの平均値とデータどうしの平均値との双方を求めることにより、該ワーピングパス上の各マスごとの双方の平均値の時系列的な集合からなる標準時系列データを算出するステップであることを特徴とする請求項１記載の標準時系列データ算出方法。
【請求項３】
異常検出対象の時系列データである対象時系列データを取得する異常検出対象データ取得ステップと、
請求項１又は２記載の標準時系列データ算出方法で算出された標準時系列データを一軸に配置し前記異常検出対象データ取得ステップで取得された対象時系列データを他軸に配置したＤＴＷ表記において該標準時系列データと該対象時系列データとの間の総距離を算出する総距離算出ステップと、
前記総距離算出ステップで算出された総距離が所定の閾値よりも大きい場合に異常であることを検出する異常検出ステップとを有することを特徴とする異常検出方法。
【請求項４】
複数の時系列データを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部で取得した複数の時系列データのうちの第１の時系列データを一軸に配置し該複数の時系列データのうちの第２の時系列データを他軸に配置したＤＴＷ表記において、一軸および他軸の時系列データのサンプリングタイム毎に区画された各マスにおける該各マスに対応する一軸上のデータと他軸上のデータとの間のこれら双方のデータの距離を計算し該距離に基づいてマスを選択することによりワーピングパスを求めるワーピングパス算出部と、
前記ワーピングパス上の各マスに対応する一軸上のデータと他軸上のデータとの平均値を求めることにより該ワーピングパス上の各マスごとの平均値の時系列的な集合からなる標準時系列データを算出する標準時系列データ算出部とを有し、
前記標準時系列データ算出部で算出された標準時系列データを前記第１の時系列データに代わる新たな第１の時系列データとして一軸に配置し、前記データ取得部で取得された複数の時系列データのうちの第３の時系列データを前記第２の時系列データに代わる新たな第２の時系列データとして他軸に配置したＤＴＷ表記において、前記ワーピングパス算出部と前記標準時系列データ算出部とを動作させる過程を順次新たな第３の時系列データを用いて繰り返させることにより最終的な標準時系列データを加重平均を用いて算出させる動作制御部を備えたことを特徴とする標準時系列データ算出装置。
【請求項５】
前記標準時系列データ算出部は、前記ワーピングパス上の各マスに対応する一軸上のデータと他軸上のデータとの、サンプリングタイムどうしの平均値とデータどうしの平均値との双方を求めることにより、該ワーピングパス上の各マスごとの双方の平均値の時系列的な集合からなる標準時系列データを算出するものであることを特徴とする請求項４記載の標準時系列データ算出装置。
【請求項６】
請求項４又は５記載の標準時系列データ算出装置を備え、
前記データ取得部が、さらに、異常検出対象の時系列データである対象時系列データを取得するものであって、さらに、
前記標準時系列算出装置で算出された標準時系列データを一軸に配置し前記データ取得部で取得された対象時系列データを他軸に配置したＤＴＷ表記において該標準時系列データと該対象時系列データとの間の総距離を算出する総距離算出部と、
前記総距離算出部で算出された総距離が所定の閾値よりも大きい場合に異常であることを検出する異常検出部とを有することを特徴とする異常検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の時系列データから標準時系列データを算出する標準時系列データ算出方法、異常検出対象の時系列データである対象時系列データが異常を表すか否かを検出する異常検出方法、この標準時系列データ算出方法を用いる標準時系列データ算出装置、および、この異常検出方法を用いる異常検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
生産プロセス管理の現場では、生産設備の安定的な稼働を確保するために、生産設備の異常を早期に発見する必要があり、異常を早期に発見するための様々な手法が提案されている。
【０００３】
そのような提案の中には、生産設備において計測されている温度や圧力などの計測値を同じタイムスタンプでサンプリングして得られた時系列データに基づいて、正常状態を代表する標準時系列データを作成し、生産設備の異常の発見に利用するものがある（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開昭６０−１６０４８９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記提案では、時系列データのタイムスタンプにズレがある場合や、サンプル数が相違する場合には、これらをマッチングさせる前処理を施した上でなければ標準時系列データの作成が困難になるなど実用性に乏しいという問題がある。
【０００５】
本発明は、上記事情に鑑み、実用に耐え得る標準時系列データ算出方法、この標準時系列データ算出方法で算出された標準時系列データを用いて異常を検出する異常検出方法、この標準時系列データ算出方法を実施するための標準時系列データ算出装置、および、この異常検出方法を実施するための異常検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するための本発明の標準時系列データ算出方法は、
複数の時系列データを取得するデータ取得ステップと、
上記データ取得ステップで取得した複数の時系列データのうちの第１の時系列データを一軸に配置しこの複数の時系列データのうちの第２の時系列データを他軸に配置したＤＴＷ表記において、一軸および他軸の時系列データのサンプリングタイム毎に区画された各マスにおけるこの各マスに対応する一軸上のデータと他軸上のデータとの間の、これら双方のデータの距離を計算しこの距離に基づいてマスを選択することによりワーピングパスを求めるワーピングパス算出ステップと、
上記ワーピングパス上の各マスに対応する一軸上のデータと他軸上のデータとの平均値を求めることによりこのワーピングパス上の各マスごとの平均値の時系列的な集合からなる標準時系列データを算出する標準時系列データ算出ステップとを有することを特徴とする。
【０００７】
本発明の標準時系列データ算出方法では、ワーピングパスの検出に使用する時系列データの時間軸の伸縮の有無に拘わらない、周知技術であるＤＴＷ表記により検出したワーピングパスに基づいて、高精度に標準時系列データを算出することができる。
【０００８】
尚、本発明にいう「複数の時系列データ」とは、同時にサンプルした信号に基づくものでなくてよく、時間的に独立して採取したサンプル信号に基づくものも含む概念である。また、本発明にいう「サンプリングタイム」とは、絶対時刻と、サンプリング開始時点からの相対時間との双方を含む概念である。また、本発明にいう「距離に基づいて」とは、例えば、距離が最小のマスを時系列的に辿ることや、規定値以下の距離のマスを選択することなどを意味する。
【０００９】
ここで、本発明の標準時系列データ算出方法が、上記標準時系列データ算出ステップで算出された標準時系列データを上記第１の時系列データに代わる新たな第１の時系列データとして一軸に配置し、上記データ取得ステップで取得された複数の時系列データのうちの第３の時系列データを上記第２の時系列データに代わる新たな第２の時系列データとして他軸に配置したＤＴＷ表記において、上記ワーピングパス算出ステップと上記標準時系列データ算出ステップとを実行する過程を順次新たな第３の時系列データを用いて繰り返すことにより最終的な標準時系列データを加重平均を用いて算出することが好ましい。
【００１０】
この様にすると、より高精度な標準時系列データを算出することができる。
【００１１】
また、上記標準時系列データ算出ステップは、上記ワーピングパス上の各マスに対応する一軸上のデータと他軸上のデータとの、サンプリングタイムどうしの平均値とデータどうしの平均値との双方を求めることにより、このワーピングパス上の各マスごとの双方の平均値の時系列的な集合からなる標準時系列データを算出するステップであることも好ましい態様である。
【００１２】
この様にすると、高精度な標準時系列データを簡易な計算で算出することができる。
【００１３】
上記目的を達成するための本発明の異常検出方法は、
異常検出対象の時系列データである対象時系列データを取得する異常検出対象データ取得ステップと、
請求項１から３のうちのいずれか１項記載の標準時系列データ算出方法で算出された標準時系列データを一軸に配置し上記異常検出対象データ取得ステップで取得された対象時系列データを他軸に配置したＤＴＷ表記においてこの標準時系列データとこの対象時系列データとの間の総距離を算出する総距離算出ステップと、
上記総距離算出ステップで算出された総距離が所定の閾値よりも大きい場合に異常であることを検出する異常検出ステップとを有することを特徴とする。
【００１４】
本発明の異常検出方法によれば、高精度の標準時系列データに基づいて高精度な異常検出を行うことができる。
【００１５】
上記目的を達成するための本発明の標準時系列データ算出装置は、
複数の時系列データを取得するデータ取得部と、
上記データ取得部で取得した複数の時系列データのうちの第１の時系列データを一軸に配置しこの複数の時系列データのうちの第２の時系列データを他軸に配置したＤＴＷ表記において、一軸および他軸の時系列データのサンプリングタイム毎に区画された各マスにおけるこの各マスに対応する一軸上のデータと他軸上のデータとの間のこれら双方のデータの距離を計算しこの距離に基づいてマスを選択することによりワーピングパスを求めるワーピングパス算出部と、
上記ワーピングパス上の各マスに対応する一軸上のデータと他軸上のデータとの平均値を求めることによりこのワーピングパス上の各マスごとの平均値の時系列的な集合からなる標準時系列データを算出する標準時系列データ算出部とを有することを特徴とする。
【００１６】
ここで、本発明の標準時系列データ算出装置が、上記標準時系列データ算出部で算出された標準時系列データを上記第１の時系列データに代わる新たな第１の時系列データとして一軸に配置し、上記データ取得部で取得された複数の時系列データのうちの第３の時系列データを上記第２の時系列データに代わる新たな第２の時系列データとして他軸に配置したＤＴＷ表記において、上記ワーピングパス算出部と上記標準時系列データ算出部とを動作させる過程を順次新たな第３の時系列データを用いて繰り返させることにより最終的な標準時系列データを加重平均を用いて算出させる動作制御部を備えたものであることが好ましい。
【００１７】
また、上記標準時系列データ算出部は、上記ワーピングパス上の各マスに対応する一軸上のデータと他軸上のデータとの、サンプリングタイムどうしの平均値とデータどうしの平均値との双方を求めることにより、このワーピングパス上の各マスごとの双方の平均値の時系列的な集合からなる標準時系列データを算出するものであることも好ましい態様である。
【００１８】
上記目的を達成するための本発明の異常検出装置は、
請求項５から７のうちのいずれか１項記載の標準時系列データ算出装置を備え、
上記データ取得部が、さらに、異常検出対象の時系列データである対象時系列データを取得するものであって、さらに、
上記標準時系列算出装置で算出された標準時系列データを一軸に配置し上記データ取得部で取得された対象時系列データを他軸に配置したＤＴＷ表記においてこの標準時系列データとこの対象時系列データとの間の総距離を算出する総距離算出部と、
上記総距離算出部で算出された総距離が所定の閾値よりも大きい場合に異常であることを検出する異常検出部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、実用に耐え得る標準時系列データ算出方法、この標準時系列データ算出方法で算出された標準時系列データを用いて異常を検出する異常検出方法、この標準時系列データ算出方法を実施するための標準時系列データ算出装置、および、この異常検出方法を実施するための異常検出装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態について説明する。
【００２１】
図１は、標準時系列データ算出装置の概略構成図である。
【００２２】
本実施形態の標準時系列データ算出装置１は、ＡＤ変換器１０、コンピュータ２０、および、記憶装置３０を備えている。
【００２３】
ＡＤ変換器１０は、外部の信号源１００における圧力を表すアナログ信号を受信してデジタル信号に変換する。コンピュータ２０は、詳しくは後述するが、ＡＤ変換器１０でデジタルデータ化された時系列データを受信し、受信した時系列データに基づいて、その信号源１００が正常状態にあるのか否かを判定するための基準となる標準時系列データを作成する。また、記憶装置３０は、時系列データの一時記録や標準時系列データを記憶するために使用される。この標準時系列データ算出装置１は、本発明の標準時系列データ算出装置の一実施形態であり、この標準時系列データ算出装置１では、本発明の標準時系列データ算出方法の一実施形態を実施している。
【００２４】
図２は、図１に示すコンピュータの内部ブロック図である。
【００２５】
図２に示すコンピュータ２０は、データ取得部２１、ワーピングパス算出部２２、標準時系列データ算出部２３、および動作制御部２４を備えている。
【００２６】
データ取得部２１では、ＡＤ変換器１０で変換された時系列データを取得する。
【００２７】
ワーピングパス算出部２２では、データ取得部２１で取得した複数の時系列データのうち選択した１つの時系列データを一軸に配置し、選択したもう１つの時系列データを他軸に配置する所謂ＤＴＷと呼ばれる手法により、詳しくは後述するワーピングパスが検出される。
【００２８】
標準時系列データ算出部２３では、詳細は後述するが、検出されたワーピングパスに関わるデータに基づいて標準時系列データが算出される。
【００２９】
動作制御部２４は、ワーピングパス算出部２２に、標準時系列データ算出部２３で算出された標準時系列データを新たな時系列データとして一軸に配置させると共に、データ取得部で取得された複数の時系列データのうちから新たに選択した時系列データを他軸に配置させてワーピングパスの検出を行わせ、さらに標準時系列データ算出部２３に新たな標準時系列データの算出を行わせるサイクルを、これらワーピングパス算出部２２および標準時系列データ算出部２３に繰り返し行わせる。
【００３０】
図３は、この標準時系列データ算出装置における標準時系列データの算出の流れを示すフローチャートである。尚、以下に説明するフローチャートでは、異常診断の対象である信号源１００が正常動作しているときに計測された圧力に基づく３つの正常時系列データがデータ取得部２１に取得された後、記憶装置３０に記憶されているものとして話を進める。
【００３１】
図３に示すステップＳ１では、記憶装置３０に記憶されている３つの正常時系列データのうち２つを選択する。このステップＳ１が、本発明にいうデータ取得ステップの一例に相当する。尚、以下では、この図３を中心に説明し、図４以降の図についての説明は、適宜、説明を織り交ぜて行く。
【００３２】
図４は、記憶装置に記憶されている３つの正常時系列データを示す図である。
【００３３】
図４には、３つの正常時系列データが示されているが、以下では、これら３つの正常時系列データのうちの、図３（ａ）に示す時系列データ（以下、図３（ａ）に示す時系列データを列データＡと称す。）と、図３（ｂ）に示す時系列データ（以下、図３（ｂ）に示す時系列データを列データＢと称す。）とが選択されたものとして説明を続ける。尚、以下では、各列データを構成する、例えば、列データＡを構成する、例えば、‘ｔｉｍｅ’が‘０．０００’と‘ｖａｌｕｅ’が‘０．０００’とのデータをデータＡ１と称す。
【００３４】
図３に示すステップＳ２では、公知の技術であるＤＴＷ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｔｉｍｅ  Ｗａｒｐｉｎｇ）表記により、ステップＳ１で選択した２つの時系列データについてワーピングパスを検出する。このステップＳ２が、本発明にいうワーピングパス算出ステップの一例に相当する。
【００３５】
図５は、ＤＴＷ表記を示す図である。
【００３６】
図５には、縦軸として、図４（ａ）に示す列データＡが配置され、横軸として、図４（ｂ）に示す列データＢが配置されている様子が示されている。
【００３７】
また、図５に示される、縦軸および横軸の時系列データのサンプリングタイム毎に区画された各マスには、各マスに対応する縦軸上の‘ｖａｌｕｅ’と横軸上の‘ｖａｌｕｅ’との絶対差が記されている。この絶対差が、本発明にいう距離の一例に相当する。尚、以下では、図５に示すような各マスについては、左下隅のマスをマス（１−１）、左上隅のマスをマス（１１−１）、右下隅のマスをマス（１−１２）、右上隅のマスをマス（１１−１２）と称し、これら４隅以外のマスについての称呼もこれらに倣ったものとする。したがって、例えばマス（２−４）には、データＡ２のｖａｌｕｅ（０．３８３）とデータＢ４のｖａｌｕｅ（０．９２４）の絶対差である‘０．５４１’が記されている。
【００３８】
上述したワーキングパスとは、各マスに書き込まれた絶対差の合計が最も小さくなるように、右上隅から左下隅にかけてマスを辿った際のその軌跡をいい、図５では、このワーキングパスを形成するマスが太い黒枠で囲まれている。
【００３９】
図３に示すステップＳ３では、今回のワーピングパスの検出に利用した列データのペアのうちの１つが、仮の標準時系列データであるか否かを判定する。この段階では仮の標準時系列データがまだ算出されておらず、ペアに含まれていないことから、ステップＳ５に進み、ステップＳ２で検出したワーピングパスを形成する各マスに関わる列データＡおよび列データＢの‘ｔｉｍｅ’と‘ｖａｌｕｅ’とのそれぞれについて単純平均を算出する。このステップＳ５が、本発明にいう標準時系列データ算出ステップの一例に相当する。
【００４０】
図６は、ワーピングパスを形成するマスのうちの１つのマスに関わるデータを示す図である。
【００４１】
図６には、ワーキングパスを形成する、マス（１−１）、マス（２−２）、マス（３−３）、マス（４−４）、マス（５−５）、マス（６−６）、マス（７−７）、マス（８−８）、マス（９−９）、マス（９−１０）、マス（１０−１１）、およびマス（１１−１２）のうちのマス（６−６）に、データＡ６とデータＢ６とが関わっている様子が示されている。
【００４２】
図７は、ワーピングパスを形成する各マスに関わるデータについての平均値を示す図である。
【００４３】
図７（ａ）には、図４（ａ）にも示す列データＡが示され、図７（ｂ）には、図４（ｂ）にも示す列データＢが示されている。また、図７（ｃ）には、ワーピングパスを形成する各マスに関わるデータＡおよびデータＢについての‘ｔｉｍｅ’と‘ｖａｌｕｅ’のそれぞれの平均値が示されており、この列データＡＢが、仮の標準時系列データとして記憶装置３０に記憶される。この列データＡＢの、これら‘ｔｉｍｅ’と‘ｖａｌｕｅ’とには、算出元の列データの記号と番号とを組み合わせたデータ名を付している。つまり、列データＡＢのデータＡ２、Ｂ２とは、列データＡのデータＡ２と列データＢのデータＢ２の‘ｔｉｍｅ’と‘ｖａｌｕｅ’とのそれぞれの平均値であることを表しており、同様に列データＡＢのデータＡ１１、Ｂ１２は、列データＡのデータＡ１１と列データＢのデータＢ１２の‘ｔｉｍｅ’と‘ｖａｌｕｅ’とのそれぞれの平均値であることを表している。
【００４４】
図３に示すステップＳ６では、記憶装置３０に未使用の正常時系列データが記憶されているか否かが判定される。
【００４５】
図３に示すステップＳ６において、記憶装置３０には、まだ未使用の正常時系列データが記憶されていると判定すると、ステップＳ７に進み、ここでは、図４（ｃ）に示される列データＣと、仮の標準時系列データである列データＡＢとがペアにされる。その後、図３に示すステップＳ２にもどり、これらを縦軸および横軸に配置しての上述したワーピングパス検出が行われる。
【００４６】
図８は、列データＡＢとデータＣとの間でのワーピングパス検出の様子を示す図である。
【００４７】
図８には、縦軸に列データＡＢ、横軸に列データＣが配置されてワーピングパスが検出された様子が示されている。
【００４８】
図９は、図８に示されるワーピングパスを構成するマスのうちの１つのマスに関わるデータを示す図である。
【００４９】
図９には、ワーキングパスを構成する、マス（１−１）、マス（２−２）、マス（３−３）、マス（４−４）、マス（５−５）、マス（６−６）、マス（７−７）、マス（８−８）、マス（９−９）、マス（９−１０）、マス（１０−１１）、マス（１１−１２）、およびマス（１２−１３）のうちのマス（６−６）に、データＡ６、Ｂ６とデータＣ６とが関わっている様子が示されている。
【００５０】
図３に示すステップＳ３において、ペアのうちの１つが仮の標準時系列データであるか否かが判定され、ここでは、ペアの１つが仮の標準時系列データになっていることから、ステップＳ４に進む。ステップＳ４では、ステップＳ２で検出したワーピングパスを形成する各マスに関わるデータＡＢおよびデータＣの‘ｔｉｍｅ’と‘ｖａｌｕｅ’とのそれぞれについて加重平均値を算出する。このステップＳ４も、本発明にいう標準時系列データ算出ステップの一例に相当する。
【００５１】
図１０は、ワーピングパスを形成する各マスに関わるデータについての加重平均値を示す図である。
【００５２】
図１０（ａ）には、図７（ｃ）にも示す列データＡＢが示され、図１０（ｂ）には、図４（ｃ）にも示す列データＣが示されている。また、図１０（ｃ）には、ワーピングパスを形成する各マスに関わる列データＡＢおよび列データＣについての‘ｔｉｍｅ’と‘ｖａｌｕｅ’のそれぞれの加重平均値が示されており、この列データＡＢＣが、最終的な標準時系列データとして記憶装置３０に記憶される。尚、この列データＡＢＣの、これら‘ｔｉｍｅ’と‘ｖａｌｕｅ’とにも、算出元の列データの記号と番号とを組み合わせたデータ名を付している。
【００５３】
この加重平均値の算出は、使用したペアの一方である仮の標準時系列がいくつの正常時系列データに基づいて算出されているかに応じて重み付けをして行われており、使用した仮の標準時系列データである列データＡＢは、列データＡと列データＢとの２つの正常時系列データに基づいていることから、以下の様に加重平均が行われる。例えば、図１０（ｃ）に示す標準時系列データである列データＡＢＣのデータＡ６Ｂ６Ｃ６（４．０００，０．９２４）のうちの‘４．０００’については、列データＡ６Ｂ６（４．５００，０．９２４）の‘４．５００’に、この列データＡＢが２つの正常時系列データＡ、Ｂに基づいていることによる‘２’を乗すると共にデータＣ６（３．０００、０．９２４）の‘３．０００’を加算したものを、これらに関わった正常時系列データＡ、Ｂ、Ｃの合計数である‘３’で除算して算出される。また、列データＡＢＣの列データＡ６Ｂ６Ｃ６（４．０００，０．９２４）のうちの‘０．９２４’についても、列データＡ６Ｂ６（４．５００，０．９２４）の‘０．９２４’に‘２’を乗すると共にデータＣ６（３．０００、０．９２４）の‘０．９２４’を加算したものを、これらに関わった正常時系列データＡ、Ｂ、Ｃの合計数である‘３’で除算して算出される。したがって、ペアのうちの一方である仮の標準時系列データが、例えば３つの正常時系列データに基づいて得られたものである場合には、上述の乗する値を‘２’ではなく‘３’にすると共に、除算に用いる値を‘３’ではなく‘４’にする。最終的な標準時系列データの算出に加重平均を用いているのは、単純な平均では、算出に利用される順番が遅い列データほど最終的な標準時系列データの算出に対する影響が大きくなってしまうのに対し、加重平均では、その順番による影響を取り除くことができるからである。
【００５４】
その後、図３に示すステップＳ６において、他の正常時系列データが存在するか否かを判定するが、記憶装置３０にはもう正常時系列データは記憶されていないため、標準時系列データの算出を終了する。以上が、この標準時系列データ算出装置１における、標準時系列データの算出までの流れである。
【００５５】
図１１は、正常時系列データ、仮の標準時系列データ、および最終的な標準時系列データを示す図である。
【００５６】
図１１には、列データＡ、列データＢ、列データＣ、列データＡＢ、および列データＡＢＣそれぞれのデータがプロットされて線で結ばれて示されている。図１１からは、列データＡ、列データＢ、および列データＣで表される正常時系列データは、タイムスタンプが少しずつ異なっているものの、全体の長さが同一である、マッチングが難しいデータであることが読みとれる。
【００５７】
また、図１１からは、列データＡと列データＢとによる仮の標準時系列データＡＢが、列データＡと列データＢとの中間値からなるデータ、すなわち標準的なモデルとするに相応しいデータになっていることが読みとれ、また、この仮の標準時系列データである列データＡＢと列データＣとによる最終的な標準時系列データである列データＡＢＣが、列データＡ、Ｂ、Ｃの中では中間値である列データＢに重なった標準的なモデルとするに相応しいデータになっていることが読みとれる。
【００５８】
以上説明したように、この標準時系列データ装置１によれば、ワーピングパスの検出に使用する正常時系列データの時間軸の伸縮の有無に拘わらない、周知技術であるＤＴＷ表記により検出したワーピングパスに基づいて、高精度に標準時系列データを算出することができる。
【００５９】
図１２は、図４に示す正常時系列データとは異なる、３つの正常時系列データをプロットした図である。
【００６０】
図１２には、正弦波で示される部分が互いに時間方向にずれているものの、データの長さは同一の正常時系列データが示されている。
【００６１】
図１３は、図１２に示す正常時系列データから算出した標準時系列データを示す図である。
【００６２】
図１３（ａ）には、この標準時系列データ算出装置１により、これら３つの正常時系列データに基づいて、これら３つの正常時系列データのうちの中間値となる、黒丸で示される正常時系列データと重なる、標準モデルとするに相応しい標準時系列データが作成された様子が示されている。
【００６３】
一方、図１３（ｂ）には、これら３つの正常時系列データについての時間毎の平均からなる標準時系列データが点線で示されている。しかしながら、図１３（ｂ）に点線で示される標準時系列データは、図１３（ａ）に点線で示す標準時系列データとはかけ離れた、標準モデルとするには相応しくない標準時系列データとなっている様子が示されている。
【００６４】
尚、以上に説明した実施形態では、ＤＴＷによるワーピングパスの検出の際、２軸のうちの１軸に仮の標準時系列データを配置する場合には、加重平均をして重み付けをおこなう例を挙げて説明したが、これが単純平均をとるものであってもよい。
【００６５】
また、以上に説明した実施形態では、２次元のＤＴＷ表記を用いる例を挙げて説明したが、Ｎ（Ｎは３以上の自然数）個の正常時系列データを、仮想的なＮ次元の各軸に配置して、それら時系列データについて総合的にワーピングパスを求めて適宜平均計算を行ってもよい。
【００６６】
また、以上に説明した実施形態では、正常時系列データの数が多く、標準時系列データの算出のための計算量が増加する場合には、標準時系列データを算出するサンプルとなる正常時系列データの数を制限したり、あるいは、制限を超える場合には、それら正常時系列データ間での平滑化や補間手法を用いてサンプル数を圧縮してもよい。
【００６７】
また、以上に説明した実施形態では、タイムスタンプである‘ｔｉｍｅ’と‘ｖａｌｕｅ’とからなる時系列データを用いた場合を例に挙げて説明したが、サンプリング周期が略一定であれば、タイムスタンプである‘ｔｉｍｅ’を有しないものであってもよい。
【００６８】
次に、上述した標準時系列データ算出装置１を備えた異常検出装置２について説明する。
【００６９】
この異常検出装置２は、内蔵する標準時系列データ算出装置１によって、正常状態にある所定の信号源において計測された圧力に基づいて標準時系列データを作成しておき、その所定の信号源において計測される圧力からその所定の信号源の異常の有無を検出するものである。尚、この異常検出装置２の概略構成図は、図１に示す、標準時系列データ算出装置１の概略構成図と同じであるので図示および説明は省略する。
【００７０】
図１４は、異常検出装置に内蔵されているコンピュータの内部ブロック図である。
【００７１】
図１４に示すコンピュータ２００は、図２に示す、標準時系列データ算出装置１のコンピュータ２０に備えられている各機能部に加え、さらに、総距離算出部２０１と異常検出部２０２と表示部２０３とが備えられている。尚、図１４では、標準時系列データ算出装置１のコンピュータ２０に備えられている機能部と同じ機能を有する機能部には、図２において付されている符号と同じ符号を付しており、図２と同じ符号が付されている機能部である、データ取得部２１、ワーピングパス算出部２２、標準時系列データ算出部２３、および動作制御部２４についての説明は省略し、以下、総距離算出部２０１、異常検出部２０２、および表示部２０３についてのみ説明する。
【００７２】
総距離算出部２０１は、標準時系列データ算出部２３で算出された標準時系列データを一軸に配置し、データ取得部２１で取得された、異常診断の対象となる対象時系列データを他軸に配置したＤＴＷ表記においてワーピングパスを検出し、そのワーピングパスを形成する各マスの絶対差をたし合わせた値を、総距離として算出する。
【００７３】
異常検出部２０２は、総距離算出部２０１で算出された総距離が所定の閾値よりも大きいか否かを判定し、この総距離が閾値より大きければ、対象時系列データと標準時系列データとに開きがあるとして異常が発生したことを表す警告表示を表示部２０３に行わせる。
【００７４】
図１５は、この異常検出装置における異常検出についての流れを示すフローチャートである。尚、以下に説明するフローチャートでは、既に標準時系列データが算出されて記憶装置３０に記憶されてるものとして話を進める。
【００７５】
図１５に示すステップＳ１１では、データ取得部２１から得た、信号源１００からの、異常検出の対象となる対象時系列データと、標準時系列データ算出部２３で既に算出されて記憶装置３０に記憶されている標準時系列データとをペアにする。このステップＳ１１が、本発明にいう異常検出対象データ取得ステップの一例に相当する。
【００７６】
ステップＳ１２では、対象時系列データと標準時系列データとを各軸に配置し、ＤＴＷ手法によりワーピングパスを検出する。ステップＳ１３では、検出したワーピングパスから、そのワーピングパスを形成する各マスの絶対差をたし合わせ、これら標準時系列データと対象時系列データとの間の総距離を算出する。このステップＳ１２、１３が、本発明にいう総距離算出ステップの一例に相当する。ステップＳ１４では、算出した総距離が閾値を越えているか否かを判定する。ステップＳ１４において、総距離が閾値を超えていないと判定すると、ステップＳ１１に戻り、総距離が閾値を超えていると判定すると、ステップＳ１５に進み、異常が検出されたことを表す警告表示を表示部２０３に行わせる。このステップＳ１４、１５が、本発明にいう異常検出ステップの一例に相当する。
【００７７】
図１６は、信号源から収集した対象時系列データ群を示す図である。
【００７８】
図１６には、‘ｔｉｍｅ’が‘１．０’までは‘ｖａｌｕｅ’がほぼ‘０’であるものの、その後は、‘ｔｉｍｅ’と‘ｖａｌｕｅ’とが正比例の関係にある時系列データ群が示されている。
【００７９】
図１７は、図１６において２点鎖線で囲まれた部分の拡大図である。
【００８０】
図１７には、この対象時系列データ群が、左上から右下に向けて下降傾向にある、実際には正常状態を表す１９個の時系列データ群Ａ（実線）と、左下から右上に向けて上昇傾向にある、実際には異常状態を表す１個の時系列データＢ（点線）とで構成されている様子が示されている。
【００８１】
図１８は、図１６および図１７に示す２０個の対象時系列データそれぞれの平均と標準偏差とを表す図である。
【００８２】
図１８（ａ）には、２０個の対象時系列データ毎の平均が示されているものの、実際には異常状態を表す対象時系列データＢ（図１８において２点鎖線で囲まれた‘Ｓａｍｐｌｅ２０’）と、他の１９個の、実際には正常状態を表す対象時系列データＡとの違いが明確には示されていない。
【００８３】
また、図１８（ｂ）には、２０個の対象時系列データ毎の標準偏差が示されているものの、実際には異常状態を表す対象時系列データＢと、他の１９個の、実際には正常状態を表す対象時系列データＡとの違いが明確には示されていない。
【００８４】
図１９は、異常検出装置による異常検出の様子を示す図である。
【００８５】
図１９には、異常検出装置２において、これら２０個の対象時系列データそれぞれについて算出された総距離が示されており、ここには、異常状態を表す時系列データＢ（図１９において２点鎖線で囲まれた‘Ｓａｍｐｌｅ２０’）の総距離が他の１９個の、実際には正常状態を表す時系列データＡと比べて突出している、すなわち時系列データＢが異常であることが明確に示されている。
【００８６】
以上説明したように、周知の技術であるＤＴＷ手法により得られるワーピングパスを用いて、時間方向のマッチングなしに標準時系列データを算出できる標準時系列データ装置１を備えたこの異常検出装置２によれば、平均や標準偏差よりも高精度に異常の有無を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】標準時系列データ算出装置の概略構成図である。
【図２】図１に示すコンピュータの内部ブロック図である。
【図３】この標準時系列データ算出装置における標準時系列データの算出の流れを示すフローチャートである。
【図４】記憶装置に記憶されている３つの正常時系列データを示す図である。
【図５】ＤＴＷ表記を示す図である。
【図６】ワーピングパスを形成するマスのうちの１つのマスに関わるデータを示す図である。
【図７】ワーピングパスを形成する各マスに関わるデータについての平均値を示す図である。
【図８】列データＡＢとデータＣとの間でのワーピングパス検出の様子を示す図である。
【図９】図８に示されるワーピングパスを構成するマスのうちの１つのマスに関わるデータを示す図である。
【図１０】ワーピングパスを形成する各マスに関わるデータについての加重平均値を示す図である。
【図１１】正常時系列データ、仮の標準時系列データ、および最終的な標準時系列データを示す図である。
【図１２】図４に示す正常時系列データとは異なる、３つの正常時系列データをプロットした図である。
【図１３】図１２に示す正常時系列データから算出した標準時系列データを示す図である。
【図１４】異常検出装置に内蔵されているコンピュータの内部ブロック図である。
【図１５】この異常検出装置における異常検出についての流れを示すフローチャートである。
【図１６】信号源から収集した対象時系列データ群を示す図である。
【図１７】図１６において２点鎖線で囲まれた部分の拡大図である。
【図１８】図１６および図１７に示す２０個の対象時系列データそれぞれの平均と標準偏差とを表す図である。
【図１９】異常検出装置による異常検出の様子を示す図である。
【符号の説明】
【００８８】
１  標準時系列データ算出装置
２  異常検出装置
１０  ＡＤ変換器
２０、２００  コンピュータ
２１  データ取得部
２２  ワーピングパス算出部
２３  標準時系列データ算出部
２４  動作制御部
２０１  総距離算出部
２０２  異常検出部
２０３  表示部
３０  記憶装置
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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