(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信途絶を検出する機能を備えた複数の装置が配置された観測対象システムを、通信途絶を検出した全ての前記装置からアラームが通知される監視装置を用いて、障害の発生個所を推定する障害個所推定方法であって、
前記監視装置は、
各障害仮説に対して、遅延パラメータによって規定される時系列モデルを構成し、
障害発生時に観測されるアラームの観測遅延時間の確率密度関数を、前記遅延パラメータの分布関数の畳み込みにより求め、
前記時系列モデルと前記確率密度関数とを用いて、各障害仮説の尤度を求め、
観測されるアラーム時系列と前記尤度との比較を行い、最尤障害仮説を決定することにより、障害の発生個所を推定することを特徴とする障害個所推定方法。
【請求項２】
通信途絶を検出する機能を備えた複数の装置が配置された観測対象システムを、通信途絶を検出した全ての前記装置からアラームが通知される監視装置を用いて、障害の発生個所を推定する障害個所推定方法であって、
前記監視装置は、
障害発生後各アラームが観測されるまでの観測遅延時間について、観測対象システムを構成する装置間の接続関係に従って、各装置をノードとし、装置間の接続をリンクとする故障木を構成すること、
各故障木上での経路に付随するアラーム遅延パラメータとして、各ノードに検出遅延を付与し、各リンクに伝播遅延を付与することにより、アラーム観測遅延時間の確率密度関数を、前記検出遅延及び前記伝播遅延の分布関数の畳み込みにより求めること、
各障害仮説のもとで、時刻ｔでアラームを観測する時の尤度を、アラームが到着するまでは確率密度関数で推定し、アラーム到着後は到着時の確率密度関数の値で定義すること、
観測されるアラーム時系列と前記尤度との比較を行い、最尤障害仮説を決定することにより、障害の発生個所を推定することを特徴とする障害個所推定方法。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の障害個所推定方法において、
前記監視装置は、
各障害仮説毎に求めた前記尤度から、赤池情報量規準（以下、ＡＩＣと呼ぶ）を求めること、
障害仮説をＡＩＣの小さい順に整列し、ＡＩＣが最小の障害仮説を最も妥当な障害仮説であると決定することにより、障害の発生個所を推定することを特徴とする障害個所推定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はアラーム時系列を観測情報として用いて障害診断を行う方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
伝送路について従来の技術を説明する。伝送路は多重化装置や終端装置のタンデム接続により構成されており、伝送路システムの監視に関しては、ＩＴＵ勧告Ｇシリーズが、伝送路を構成する各装置からのアラームの発生方法を規定している。
【０００３】
このＩＴＵ勧告Ｇシリーズのアラーム発生方法によれば、伝送路の一箇所で通信が途絶えると、通信途絶を検出した全ての装置から監視装置にアラームが通知されるため、障害の影響が波及するにつれて監視装置に通知されるアラームの数が増える。
【０００４】
このようなアラームから伝送路の障害診断を行う場合、以下のような状況を考慮しなければならない。
(1) アラームの伝播や検出に遅延があり、更にこれらが一定しないため、同じ障害であっても、監視装置におけるアラームの観測順序は一定しない。
(2) 観測されたアラームを引き起こす障害仮説は複数存在するため、アラームの有無だけからでは、単一障害の波及か、複数障害の同時発生なのかを判定できない場合がある。
【０００５】
観測順序が一定しないアラームに対して障害診断を行うために、従来の障害診断手法では、障害発生後一定時間内のアラーム集合を収集し、この期間内のアラーム集合を説明する最適な障害仮説を求めるという手法が一般的である。
【０００６】
しかし、このような従来手法では、下記の欠点がある。
即ち、観測データに欠損があった場合に最も確からしい障害仮説を選択する必要がるが、従来はその手段がないため、障害仮説間の優先度を試行錯的に決定せざるを得ない。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
そこで本発明の課題は、正確さを欠くことなく、アラームの観測時間を最小とすることができる障害診断方法を提供すること、更には、観測データに欠損があっても最も確率の高い障害個所を推定することができる障害個所推定方法を提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため本発明では、アラーム伝播モデルに基づいて障害仮説を時系列モデルとして表し、障害仮説選択の問題を時系列モデルの尤度判定問題に変形することで、障害診断を行う。
【０００９】
即ち、請求項１に係る発明は、通信途絶を検出する機能を備えた複数の装置が配置された観測対象システムを、通信途絶を検出した全ての前記装置からアラームが通知される監視装置を用いて、障害の発生個所を推定する障害個所推定方法であって、前記監視装置は、各障害仮説に対して、遅延パラメータによって規定される時系列モデルを構成し、障害発生時に観測されるアラームの観測遅延時間の確率密度関数を前記遅延パラメータの分布関数の畳み込みにより求め、前記時系列モデルと前記確率密度関数とを用いて、各障害仮説の尤度を求め、観測されるアラーム時系列と前記尤度との比較を行い、最尤障害仮説を決定することにより、傷害個所を推定することを特徴とする障害個所推定方法である。
【００１１】
請求項２に係る発明は、通信途絶を検出する機能を備えた複数の装置が配置された観測対象システムを、通信途絶を検出した全ての前記装置からアラームが通知される監視装置を用いて、障害の発生個所を推定する障害個所推定方法であって、前記監視装置は、障害発生後各アラームが観測されるまでの観測遅延時間について、観測対象システムを構成する装置間の接続関係に従って、各装置をノードとし、装置間の接続をリンクとする故障木を構成すること、各故障木上での経路に付随するアラーム遅延パラメータとして、各ノードに検出遅延を付与し、各リンクに伝播遅延を付与することにより、アラーム観測遅延時間の確率密度関数を、前記検出遅延及び前記伝播遅延の分布関数の畳み込みにより求めること、各障害仮説のもとで、時刻ｔでアラームを観測する時の尤度を、アラームが到着するまでは確率密度関数で推定し、アラーム到着後は到着時の確率密度関数に値で定義すること、観測されるアラーム時系列と前記尤度との比較を行い、最尤障害仮説を決定することにより、障害の発生個所を推定することを特徴とする障害個所推定方法である。
請求項３に係る発明は、請求項１又は請求項２に係る発明において、前記監視装置は、各障害仮説毎に求めた前記尤度から、赤池情報量基準（以下、ＡＩＣと呼ぶ）を求めること、障害仮説をＡＩＣの小さい順に整列し、ＡＩＣが最小の障害仮説を最も妥当な障害仮説であると決定することにより、障害の発生個所を推定することを特徴とする障害個所推定方法である。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
【００１３】
まず、故障木を用いたアラーム伝播モデルを作成する。その手順を以下に説明する。
【００１４】
故障木は、システムの状態変数をノードに対応させ、ノードの間に存在する因果関係をリンク（有向グラフ）で表現した知識表現の１つであり、化学プラント等での異常診断に適用されて有効性が認められている。
【００１５】
そこで本発明では、監視対象システムを構成する装置間の接続間に従って故障木を構成し、この故障木にアラーム観測までの遅延時間を付随させてアラーム伝播モデルを定義する。
【００１６】
この例では、図１に示す伝送路のトポロジーを仮定する。
【００１７】
図１において、各装置a,b,c,d,e,f,g,hが送信側P0であり、各装置a',b',c', d',e',f',g',h'が受信側P1であり、送信側と受信側の装置間では、a-a',b-b',c-c',d-d',e-e',f-f',g-g',h-h'のように同じ英字の装置どうしが接続される。P1,P2,P3,P4,P5,P6,P7はマルチプレクサであり、これらのマルチプレクサに対抗するデマルチプレクサがP8,P9,P10,P11,P12,P13,P14である。
【００１８】
送信側P0の各装置a,b,c,d,e,f,g,hはアラーム発生装置を備えており、各装置のアラーム発生装置を、それぞれ各符号a,b,c,d,e,f,g,hに対応させて、0a,0b,0c,0d,0e,0f,0g,0hと表す。
【００１９】
また、各マルチプレクサP1,P2,P3,P4,P5,P6,P7は１つのアラーム発生装置(c)を備えており、各マルチプレクサのアラーム発生装置を、それぞれ各符号P1,P2,P3,P4,P5,P6,P7に対応させて、1c,2c,3c,3c,4c,5c,6c,7cと表す。他方、各デマルチプレクサP8,P9,P10,P11,P12,P13,P14は２つのアラーム発生装置(a),(b)を備えており、各デマルチプレクサのアラーム発生装置を、それぞれ各符号P8,P9,P11,P12,P13,P14に対応させて、8a,8b,9a,9b,10a,10b,11a,11b,12a,12b,13a,13b,14a,14bと表す。
【００２０】
各装置を結ぶリンクは、１〜２９の番号で識別する。
【００２１】
アラームは、受信側（下流側）の装置が発生するものとする。
【００２２】
更に、伝送路上の各装置における障害発生からアラーム観測までの遅延時間として、検出遅延（アーム発生装置が異常状態を検出してから監視装置にアラームが届き異常状態を認識するまでの検出遅延）と、伝播遅延（障害の影響が他の装置に及ぶまでの伝播遅延）の２つを定義する。
【００２３】
そして、図１に示したトポロジーに対して、検出遅延を各ノードに付与し、伝播遅延を各リンクに付与することにより、障害の影響の時間的波及を記述する故障木を図２のように作成する。。
【００２４】
図２の故障木はリンク１７の故障を考えており、アラーム遅延パラメータのうち、λ8b,λ7c,λ5c,λ6c,λ1c,λ3a,λ4c,λ0b,λ0f,λ0g及びλ0hはアラーム検出遅延を示し、δ17,δ15,δ14,δ13,δ11,δ9,δ8,δ7,δ6及びδ2はアラーム伝播遅延を示している。
【００２５】
同様に、リンク２０の故障を考えて作成した故障木を図３に示し、リンク２１の故障を考えて作成した故障木を図４に示す。また、リンク２０とリンク２１の同時故障を考えて作成した故障木を図５に示す。
【００２６】
次に、各故障木毎にアラーム観測遅延の確率分布を決定する。その手順を以下に説明する。但し、次のように記号を定義する。
(1) Li  ：リンクｉの障害仮説
(2) L   ：障害仮説Liの集合｛Li｝
(3) FTi ：障害仮説Liに付随して定義される故障木
(4) FT  ：故障木FTi の集合｛FTi｝
(5) ak  ：ノードNkから通知されるアラーム
(6) Ａ  ：全アラームの集合
(7) Ai  ：障害仮説Liの下で観測可能なアラームの集合（数１にAiとＡの関係は示す）
【００２７】
【数１】
0003765674.tif 000002
【００２８】
さて、時刻t0でリンクｉに障害が発生した時に、この障害によって引き起こされるアラームak（但し、akとAiの関係は数２に示すものとする）を時刻ｔに観測する際のアラーム観測遅延の確率分布をP｛ak｝(t｜θik,t0)とする。ここで、θikは、障害発生箇所であるリンクｉからノードＮｊまでの、故障木上での経路に付随する遅延パラメータの並びである。
【００２９】
【数２】
0003765674.tif 000003
【００３０】
例えば、リンク１７に故障が発生した場合、アラーム観測遅延の確率分布は、下記数３〜数７となる。但し、数３〜数７において、Δi(t)は伝播遅延δi の分布関数、Λi(t)は検出遅延λi の分布関数、〇は畳み込みを表す。
【００３１】
【数３】
0003765674.tif 000004
【００３２】
【数４】
0003765674.tif 000005
【００３３】
【数５】
0003765674.tif 000006
【００３４】
【数６】
0003765674.tif 000007
【００３５】
【数７】
0003765674.tif 000008
【００３６】
次に、アラーム伝播モデルに基づいて、障害個所を推定するための評価関数を以下のように定める。
【００３７】
アラームakが時刻tkで観測される時の時系列Ｓが下記数８で与えられ、障害仮説Liのもとでアラームakを時刻ｔで観測する確率密度関数をp｛ak｝(t｜θi,t0）とするとき、障害仮説Liの尤度を下記数９及び数１０で定義する。また、対数尤度LL(t｜θi,t0）を数１１で定義し、障害仮説モデルを比較する評価関数として赤池情報量規準 AIC(t｜θi,t0）を数１２で定義する。
【００３８】
【数８】
0003765674.tif 000009
【００３９】
【数９】
0003765674.tif 000010
【００４０】
【数１０】
0003765674.tif 000011
【００４１】
【数１１】
0003765674.tif 000012
【００４２】
【数１２】
0003765674.tif 000013
【００４３】
ここで、評価関数 AIC(t｜θi,t0）は障害発生時刻t0を含んでいるため、まず、障害発生時刻t0の推定を行う必要がある。そこで、観測アラーム時系列Ｓ＝｛＜ak，tk＞｜0 ＜ｋ＜Ｎ｝が与えられたとき、障害仮説Liに対する観測遅延パラメータの並びをθiとするとき、時刻ｔにおける障害発生時刻t0(t｜θi)は最尤推定により下記数１３で計算される。
【００４４】
【数１３】
0003765674.tif 000014
【００４５】
次に、障害仮説Liと障害仮説Ljから合成される同時障害仮説Ｌ｛i+j｝の尤度では、アラームakが障害仮説LiとLjのどちらに含まれるかによって、確率密度関数は下記数１４〜数１６のように定義する。
【００４６】
【数１４】
0003765674.tif 000015
【００４７】
【数１５】
0003765674.tif 000016
【００４８】
【数１６】
0003765674.tif 000017
【００４９】
アラーム観測時系列から障害仮説を推定するためには、その観測時系列が得られた時の各障害仮説の確からしさを表現する評価関数が必要である。この評価関数は「アラームの観測遅延が期待値に近い程評価が高く、期待値から離れる程評価が下がる」という性質を満たす必要がある。上記で定める評価関数 AIC(t｜θi,t0）はこの要件を満たしている。
【００５０】
障害仮説Liを、故障木FTi毎に定義される遅延パラメータの集合θiによって規定されるモデルであると考え、上記の評価関数を用いて観測データに最も適合する障害仮説を推定する。
【００５１】
障害仮説の時系列モデルを規定するパラメータの個数は，遅延パラメータの個数｜θi｜であり、各障害仮説毎に異なる。しかし、赤池情報量規準（ＡＩＣ）を用いることで、パラメータ個数の異なるモデルの比較が可能である。これによると、最尤モデルθ* は下記数１７により求める。
【００５２】
【数１７】
0003765674.tif 000018
【００５３】
上記で説明したアラーム伝播モデルの作成から評価関数の作成までの手順を図６にまとめて示す。
【００５４】
次に、観測したアラームの時系列Ｓ＝｛＜ak,tk＞｜ 0＜k＜N ｝が観測時刻tk順に整列したリストとして与えられたとき、観測時刻ｔにおける最尤障害仮説を推定するアルゴリズムについて、下記▲１▼〜▲４▼により、説明する。このアルゴリズムは図７に示すように、観測アラーム時系列を入力として、図６の手順で作成した評価関数を用いて、最尤障害仮説を出力する。但し、pop(S)は時系列Ｓから最初の要素を取り出す操作である。
【００５５】
▲１▼  初期状態
(a) n:＝０
(b) t:＝t1（第１アラームを観測した時刻）
(c) 可能モデルリスト: ＝単独装置の障害モデルの集合
(d) 削除モデルリスト: ＝｛｝
【００５６】
▲２▼  ＜ak,tk＞＝ pop(S)
【００５７】
0003765674.tif 000019
【００５８】
▲４▼  可能モデルリストの順番でモデルを出力する。
【００５９】
図８は、リンク２０とリンク２１が同時に故障したときに、リンク１７、２０、２１及びそれらが同時発生した場合の障害仮説のＡＩＣの時間変化を示している。図８によると、観測されるアラームが説明できない障害仮説が時間経過とともに可能モデルリストから除かれるため、例えばリンク２０の単独障害仮説アラーム０ｇが観測された時刻で棄却される。そして、ＡＩＣが少ない方が優れた仮説であるので、図８中では下にある仮説ほど尤もらしい仮説となる。
【００６０】
上記の説明では伝送路の障害を例にとり障害個所推定方法を説明したが、本発明は伝送路障害に限定されることなく、任意のシステムで複数のアラーム情報が同時に発生した場合における障害個所の推定方法（コリレーション）や、道路の輻輳情報管理のようなネットワークの障害個所推定方法に適用することができる。
【００６１】
【発明の効果】
以上により、本発明によれば、次のような効果がある。
【００６２】
従来の障害個所推定方法では一定の観測時間で診断を行う場合にどれくらいの診断誤りの可能性があるかを明示できなかったが、本発明では各障害仮説の尤度順に診断結果を整列させることができる。
【００６３】
従来の障害個所推定方法では観測データに欠損があった場合には特殊な処理や複雑な診断規則を設けることが必要であったが、本発明では障害仮説を時系列モデルとして定義し、観測されるアラームの時系列に最も近い障害仮説の時系列モデルを選択することにより、簡単に障害仮説を選ぶことができる。
【００６４】
従来の障害個所推定方法では障害仮説が複数生じた場合には障害個所が少ないものを選ぶだけであった。このため、いくら尤度が高くても単純なモデルが選択されてしまう欠点があった。これを補正しよとして障害個所推定をガイドするために障害仮説に確率パラメータを付随させる等も試みられているが、障害仮説に付随させる確率パラメータをどのように与えるかが試行錯誤的にしか行えなかった。これに対し、本発明では、障害仮説が複数生じた場合でも、赤池情報量規準に基づき尤度が高く複雑度が少ないモデルを選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る伝送路のトポロジーを示す図。
【図２】リンク１７が故障したときの故障木を示す図。
【図３】リンク２０が故障したときの故障木を示す図。
【図４】リンク２１が故障したときの故障木を示す図。
【図５】リンク２０とリンク２１が同時故障したときの故障木を示す図。
【図６】アラーム伝播モデル及び評価関数の作成手順を示す図。
【図７】アラーム伝播モデルに基づく障害個所推定アルゴリズムを示す図。
【図８】観測されたアラーム時系列に対する各障害仮説の赤池情報量規準ＡＩＣの時間変化を示す図。
【符号の説明】
１〜２９  リンク
【図１】
0003765674.tif 000020
【図２】
0003765674.tif 000021
【図３】
0003765674.tif 000022
【図４】
0003765674.tif 000023
【図５】
0003765674.tif 000024
【図６】
0003765674.tif 000025
【図７】
0003765674.tif 000026
【図８】
0003765674.tif 000027