(57)【要約】  機器操作信号を受信するための入力部であって、機器操作信号は、機器の操作に関する情報を含む入力部と、機器の劣化に関する情報を出力する出力部と、機器操作信号から抽出された周波数データに関する情報を含む特徴ベクトルに分類器を適用することにより、機器又は機器のコンポーネントが１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定するように構成されているプロセッサとを含む機器操作信号処理システム。
2020514893.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器操作信号を受信するための入力部であって、機器操作信号は、機器の操作に関する情報を含む入力部と、
機器の劣化に関する情報を出力する出力部と、
機器操作信号から抽出された周波数データに関する情報を含む特徴ベクトルに分類器を適用することにより、機器又は機器のコンポーネントが１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定するように構成されているプロセッサとを含む機器操作信号処理システム。
【請求項２】
プロセッサはさらに、
入力される機器動作信号の大きさの変化をモニタリングし、
変更が検出された場合：
入力信号の第１セクションを抽出し、第１セクションは、検出された変化の前の位置から検出された変化の後の位置への信号のセクションであり、
変化前の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのプレイベント部分を抽出し、
変化後の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのポストイベント部分を抽出し、
プレイベント部分とポストイベント部分のそれぞれを周波数ドメインに変換し、
周波数ドメインのプレイベント部分及びポストイベント部分の周波数ドメインの一方を、周波数ドメインのプレイベント部分及びポストイベント部分の周波数ドメインの他方から減算して、結果の周波数データを取得し、
機器操作信号から抽出される周波数データは、結果の周波数データであるように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
プレイベント部分及びポストイベント部分のそれぞれを周波数ドメインに変換することは、高速フーリエ変換を使用することを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
結果として得られる周波数データに関する情報は、１つ以上の高調波周波数に対応する振幅値を含む、請求項２又は３に記載のシステム。
【請求項５】
機器動作信号は電力信号であり、基本周波数は５０Ｈｚ又は６０Ｈｚである、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
プロセッサはさらに、
プレイベント部分及びポストイベント部分の他方に対応するタイムドメイン信号からプレイベント部分及びポストイベント部分の一方に対応するタイムドメイン信号を減算し、結果のタイムドメインデータを提供し、特徴ベクトルは、結果のタイムドメインデータに関する情報をさらに含むように構成される、請求項２乃至５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項７】
機器操作信号を受信するための入力部であって、機器操作信号は、機器の操作に関する情報を含む入力部と、
機器の劣化に関する情報を出力する出力部と、
機器操作信号から抽出されたタイムドメインデータに関する情報を含む特徴ベクトルに分類器を適用することにより、機器が１つ以上の劣化状態にある確率を決定するように構成されるプロセッサとを含む機器操作信号処理システム。
【請求項８】
プロセッサは、
入力機器の動作信号の大きさの変化をモニタリングし、
変化が検出された場合：
入力信号の第１セクションを抽出し、第１セクションは、検出された変化の前の位置から検出された変化の後の位置への信号のセクションであり、
変化前の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのプレイベント部分を抽出し、
変化後の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのポストイベント部分を抽出し、
結果のタイムドメインデータを得るために、プレイベント部分とポストイベント部分の一方からプレイベント部分とポストイベント部分の一方を減算し、機器操作信号から抽出されたタイムドメインデータは、結果のタイムドメインデータであるように構成される、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
プロセッサは、
プレイベント部分に対応するタイムドメイン信号とポストイベント部分に対応するタイムドメイン信号のそれぞれを周波数ドメインに変換し、
周波数ドメインのプレイベント部分と周波数ドメインのポストイベント部分の一方を、周波数ドメインのプレイベント部分と周波数ドメインのポストイベント部分の他方から減算して、結果の周波数データを取得し、特徴ベクトルはさらに結果の周波数データに関連する情報を含むように構成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
周波数データは周波数スペクトルである、請求項１、６、又は９に記載のシステム。
【請求項１１】
大きさの変化について入力機器動作信号をモニタリングすることは、変化閾値より大きい大きさの変化をモニタリングすることを含む、請求項２〜６及び８〜１０のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１２】
プロセッサは、機器の検出された変化間の時間に関する情報を抽出するようにさらに構成され、特徴ベクトルは、イベント間の時間に関する抽出された情報をさらに含む、請求項２〜６及び８〜１１のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１３】
器具は電力を消費し、器具動作信号は、電流信号及び／又は電圧信号及び／又は電力信号を含む、請求項１乃至１２のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１４】
器具は水を消費し、器具操作信号は水消費信号を含む、請求項１乃至１３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１５】
プロセッサは、電気信号に変化が検出された場合、水消費信号から、変化時に機器に含まれる水の量を決定するようにさらに構成され、特徴ベクトルはさらに、機器に含まれる水の量に関する情報を含む、請求項１３に従属する請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
機器はガスを消費し、機器動作信号はガス消費信号を含む、請求項１乃至１５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１７】
分類器は、機械学習分類器である、請求項１乃至１６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１８】
機器操作信号は、複数の機器のユーティリティ消費に関する情報を含み、プロセッサは、検出されたイベントに対応する機器を識別するようにさらに構成される、請求項１乃至１７のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１９】
分類器はさらに、検出されたイベントが１つ又は複数の機器のそれぞれに対応する確率を決定するように構成される、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
機器操作信号は、連続的にサンプリングされたタイムドメイン信号である、請求項１乃至１９のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項２１】
サンプリング周波数は少なくとも５０Ｈｚ又は少なくとも６０Ｈｚである、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
出力部は送信機を含む、請求項１乃至２１のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項２３】
出力部はディスプレイを含む、請求項１乃至２２のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項２４】
検出された変化の前の位置及び検出された変化の後の位置は、検出された変化の前後の固定期間である、２〜６及び８〜２３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項２５】
劣化状態とは、機器又は機器のコンポーネントの動作状態で、通常の動作から逸脱している状態である、請求項１乃至２４のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項２６】
機器動作信号は、家庭用機器のユーティリティ消費に関する情報を含む、請求項１乃至２５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項２７】
ユーティリティ消費信号は聴覚信号及び／又は振動信号である、請求項１乃至２６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項２８】
機器操作信号はユーティリティ消費信号である、請求項１乃至２６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項２９】
プロセッサは、機器又は機器のコンポーネントが１つ又は複数の劣化状態にある確率が確率閾値よりも高いかどうかを判断するようにさらに構成される、請求項１乃至２６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項３０】
プロセッサは、
機器又は機器のコンポーネントが１つ又は複数の劣化状態にある確率が、機器又は機器のコンポーネントの検出された変更間で増加しているかどうかを判断するように構成される、請求項１乃至２９のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項３１】
機器の劣化に関する出力情報は、機器又は機器のコンポーネントが１つ又は複数の劣化状態にあるか、１つ又は複数の決定された確率を使用して生成される、請求項１乃至２９のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項３２】
機器操作信号に関連する情報を受信し、機器操作信号は、機器の操作に関連する情報を含み、
機器操作信号から抽出された周波数データに関連する情報を含む特徴ベクトルに分類器を適用することにより、機器又は機器のコンポーネントが１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定する、機器操作信号処理方法。
【請求項３３】
入力機器の動作信号の大きさの変化をモニタリングし、
変化が検出された場合：
入力信号の第１セクションを抽出し、第１セクションは、検出された変化の前の位置から検出された変化の後の位置への信号のセクションであり、
変化前の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのプレイベント部分を抽出し、
変化後の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのポストイベント部分を抽出し、
プレイベント部分とポストイベント部分のそれぞれを周波数ドメインに変換し、
周波数ドメインのプレイベント部分と周波数ドメインのポストイベント部分の一方を、周波数ドメインのプレイベント部分と周波数ドメインのポストイベント部分の他方から減算して、結果の周波数データを取得し、
機器操作信号から抽出された周波数データは、結果の周波数データである、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
周波数データは周波数スペクトルである、請求項３２又は３３に記載のシステム。
【請求項３５】
機器の動作に関する情報を含む機器動作信号を受信し、
機器操作信号から抽出されたタイムドメインデータに関する情報を含む特徴ベクトルに分類器を適用することにより、機器が１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定する、機器操作信号処理方法。
【請求項３６】
入力機器の動作信号の大きさの変化をモニタリングし、
変化が検出された場合：
入力信号の第１セクションを抽出し、第１セクションは、検出された変化の前の位置から検出された変化の後の位置への信号のセクションであり、
変化前の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのプレイベント部分を抽出し、
変化後の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのポストイベント部分を抽出し、
プレイベント部分とポストイベント部分の一方をプレイベント部分とポストイベント部分の他方から減算して、結果のタイムドメインデータを取得し、
機器操作信号から抽出されたタイムドメインデータは、結果のタイムドメインデータである、請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
機器の劣化状態と通常の動作状態が注釈されている動作に関する情報を含む機器動作信号を含むデータのコーパスを使用して、機械学習分類器を訓練して、機器が１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定する方法であって、
機械学習分類器を、機器操作信号から抽出された周波数データに関する情報を含む特徴ベクトルに適用することにより、機器が１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定し、
注釈を使用して機械学習分類器をトレーニングする、方法。
【請求項３８】
入力機器の動作信号の大きさの変化をモニタリングし、
変化が検出された場合：
入力信号のイベントセクションを抽出し、イベントセクションは、変更前のポイントから変更後のポイントまでの信号のセクションを含み、
イベントセクションのプレイベント部分を抽出し、プレイベント部分は、変化前の信号のイベントセクションの一部であり、
イベントセクションのポストイベント部分を抽出し、ポストイベント部分は、変化後の信号のイベントセクションの一部であり、
プレイベント部分とポストイベント部分のそれぞれを周波数ドメインに変換し、
周波数ドメインのプレイベント部分及び周波数ドメインのポストイベント部分の一方を、周波数ドメインのプレイベント部分及び周波数ドメインのポストイベント部分の他方から減算して、結果の周波数データを取得し、機器操作信号から抽出された周波数データは、結果の周波数データである、請求項３８に記載の方法。
【請求項３９】
周波数データは周波数スペクトルである、請求項３７又は３８に記載の方法。
【請求項４０】
機器の劣化状態と通常の動作状態が注釈されている動作に関する情報を含む機器動作信号を含むデータのコーパスを使用して、機械学習分類器を訓練して、機器が１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定する方法であって、
機械学習分類器を、機器操作信号から抽出されたタイムドメインデータに関する情報を含む特徴ベクトルに適用することにより、機器が１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定すし、
注釈を使用して機械学習分類器をトレーニングする、方法。
【請求項４１】
入力機器の動作信号の大きさの変化をモニタリングし、
変化が検出された場合：
入力信号のイベントセクションを抽出し、イベントセクションは、変化前のポイントから変化後のポイントまでの信号のセクションを含み、
イベントセクションのプレイベント部分を抽出し、プレイベント部分は、変化前の信号のイベントセクションの一部であり、
イベントセクションのポストイベント部分を抽出し、ポストイベント部分は、変化後の信号のイベントセクションの一部であり、
プレイベント部分とポストイベント部分の一方をプレイベント部分とポストイベント部分の他方から減算して、結果のタイムドメインデータを取得し、
機器操作信号から抽出されたタイムドメインデータは、結果のタイムドメインデータである、請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
コンピュータに請求項３３乃至４２のいずれか１項に記載の方法を実行させるように構成されたコンピュータ可読コードを含むキャリア媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機器操作信号処理システム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
多数の電力モニタリングデバイスが利用可能である。
【０００３】
様々な理由で、消耗品、誤用、又は他の方法によるかどうかにかかわらず、電化製品のステータスを把握し、電化製品又はその内部コンポーネントの劣化を識別することが望ましい。
【０００４】
本発明をより完全に理解するために、以下の説明及び添付図面を参照する。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】一実施形態による機器操作信号処理システムの概略図である。
【図２】一実施形態による機器動作信号を処理する方法を示すフローチャートを示す。
【図３】一実施形態による潜在的な機器故障を検出及び分類するための方法又はアルゴリズムのフローチャートである。
【図４】一実施形態による機械学習アルゴリズムを訓練して潜在的な機器の故障を検出及び分類する方法のフローチャートである。
【図５】典型的な洗濯機の故障発生の視覚化であり、上のグラフは通常の動作を示し、中央のグラフは２ｍｍの開口部に制限されている洗濯機排水管のデータを示し（劣化状態）、下のグラフは排水管が完全にブロックされているときの同じ洗濯機（故障状態）を示す。
【図６】洗濯機又は食器洗浄機モーターの排水管が破片及びスカムの蓄積により制限されたときに示される高調波変化の周波数ドメインでのプロットを示す。
【図７】洗濯機又は回転式乾燥機のモーターのカーボンブラシが劣化しているが、まだ動作しているときに示される高調波の変化の周波数ドメインのプロットを示す。
【図８】同じ洗濯機の消費電流と比較した洗濯機の水位のプロットを示し、水位は、洗濯機が設置され、他の機器から分離された、住居の主給水に取り付けられた流量計を使用して測定されている。
【図９】機器のパイプシステムの３つの異なる状態のウォーターポンプでサンプリングされた電流信号のグラフを示す。
【図１０】機器パイプシステムの３つの異なる状態の機能の平均値を示す箱ひげ図のグラフを示す。
【図１１ａ】機器の配管システムの３つの異なる状態の水ポンプのサンプリングされた電流信号から抽出された最初の３つの高調波成分のグラフを示す。
【図１１ｂ】機器の配管システムの３つの異なる状態の水ポンプのサンプリングされた電流信号から抽出された最初の３つの高調波成分のグラフを示す。
【図１１ｃ】機器の配管システムの３つの異なる状態の水ポンプのサンプリングされた電流信号から抽出された最初の３つの高調波成分のグラフを示す。
【図１２】実施形態に従って使用され得る例示的な分類器アーキテクチャの概略図を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
一実施形態によれば、
機器操作信号を受信するための入力部であって、機器操作信号は、機器の操作に関する情報を含む入力部と、
機器の劣化に関する情報を出力する出力部と、
機器操作信号から抽出された周波数データに関する情報を含む特徴ベクトルに分類器を適用することにより、機器又は機器のコンポーネントが１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定するように構成されているプロセッサとを含む機器操作信号処理システムが提供される。
【０００７】
プロセッサはさらに、
入力される機器動作信号の大きさの変化をモニタリングし、
変更が検出された場合：
入力信号の第１セクションを抽出し、第１セクションは、検出された変化の前の位置から検出された変化の後の位置への信号のセクションであり、
変化前の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのプレイベント部分を抽出し、
変化後の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのポストイベント部分を抽出し、
プレイベント部分とポストイベント部分のそれぞれを周波数ドメインに変換し、
周波数ドメインのプレイベント部分及びポストイベント部分の周波数ドメインの一方を、周波数ドメインのプレイベント部分及びポストイベント部分の周波数ドメインの他方から減算して、結果の周波数データを取得し、
機器操作信号から抽出される周波数データは、結果の周波数データであるように構成されていてもよい。
【０００８】
一実施形態では、プレイベント部分及びポストイベント部分のそれぞれを周波数ドメインに変換することは、高速フーリエ変換を使用することを含む。
【０００９】
一実施形態では、結果として得られる周波数データに関する情報は、１つ以上の高調波周波数に対応する振幅値を含む。
【００１０】
一実施形態では、機器動作信号は電力信号であり、基本周波数は５０Ｈｚ又は６０Ｈｚである。
【００１１】
プロセッサはさらに、
プレイベント部分及びポストイベント部分の他方に対応するタイムドメイン信号からプレイベント部分及びポストイベント部分の一方に対応するタイムドメイン信号を減算し、結果のタイムドメインデータを提供し、特徴ベクトルは、結果のタイムドメインデータに関する情報をさらに含むように構成される。
【００１２】
別の実施形態によれば、
機器操作信号を受信するための入力部であって、機器操作信号は、機器の操作に関する情報を含む入力部と、
機器の劣化に関する情報を出力する出力部と、
機器操作信号から抽出されたタイムドメインデータに関する情報を含む特徴ベクトルに分類器を適用することにより、機器が１つ以上の劣化状態にある確率を決定するように構成されるプロセッサとを含む機器操作信号処理システムが提供される。
【００１３】
プロセッサは、
入力機器の動作信号の大きさの変化をモニタリングし、
変化が検出された場合：
入力信号の第１セクションを抽出し、第１セクションは、検出された変化の前の位置から検出された変化の後の位置への信号のセクションであり、
変化前の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのプレイベント部分を抽出し、
変化後の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのポストイベント部分を抽出し、
結果のタイムドメインデータを得るために、プレイベント部分とポストイベント部分の一方からプレイベント部分とポストイベント部分の一方を減算し、機器操作信号から抽出されたタイムドメインデータは、結果のタイムドメインデータであるように構成される。
【００１４】
プロセッサは、
プレイベント部分に対応するタイムドメイン信号とポストイベント部分に対応するタイムドメイン信号のそれぞれを周波数ドメインに変換し、
周波数ドメインのプレイベント部分と周波数ドメインのポストイベント部分の一方を、周波数ドメインのプレイベント部分と周波数ドメインのポストイベント部分の他方から減算して、結果の周波数データを取得し、特徴ベクトルはさらに結果の周波数データに関連する情報を含むように構成される。
【００１５】
一実施形態では、周波数データは周波数スペクトルである。
【００１６】
一実施形態では、大きさの変化について入力機器動作信号をモニタリングすることは、変化閾値より大きい大きさの変化をモニタリングすることを含む。
【００１７】
プロセッサは、機器の検出された変化間の時間に関する情報を抽出するようにさらに構成されてもよく、特徴ベクトルは、イベント間の時間に関する抽出された情報をさらに含む。
【００１８】
一実施形態では、器具は電力を消費し、器具動作信号は、電流信号及び／又は電圧信号及び／又は電力信号を含む。
【００１９】
一実施形態では、器具は水を消費し、器具操作信号は水消費信号を含む。
【００２０】
プロセッサは、電気信号に変化が検出された場合、水消費信号から、変化時に機器に含まれる水の量を決定するようにさらに構成されてもよく、特徴ベクトルはさらに、機器に含まれる水の量に関する情報を含む。
【００２１】
一実施形態では、機器はガスを消費し、機器動作信号はガス消費信号を含む。
【００２２】
分類器は、機械学習分類器、すなわち、訓練された分類器であり得る。
【００２３】
一実施形態では、機器操作信号は、複数の機器のユーティリティ消費に関する情報を含み、プロセッサは、検出されたイベントに対応する機器を識別するようにさらに構成される。
【００２４】
分類器はさらに、検出されたイベントが１つ又は複数の機器のそれぞれに対応する確率を決定するように構成されてもよい。
【００２５】
機器操作信号は、連続的にサンプリングされたタイムドメイン信号であってもよい。
【００２６】
一実施形態では、サンプリング周波数は少なくとも５０Ｈｚ又は少なくとも６０Ｈｚである。
【００２７】
一実施形態では、出力部は送信機を含む。
【００２８】
一実施形態では、出力部はディスプレイを含む。
【００２９】
一実施形態では、検出された変化の前の位置及び検出された変化の後の位置は、検出された変化の前後の固定期間である。
【００３０】
劣化状態とは、機器又は機器のコンポーネントの動作状態で、通常の動作から逸脱している状態である。
【００３１】
一実施形態では、機器動作信号は、家庭用機器のユーティリティ消費に関する情報を含む。
【００３２】
一実施形態では、ユーティリティ消費信号は聴覚信号及び／又は振動信号である。
【００３３】
一実施形態では、機器操作信号はユーティリティ消費信号である。
【００３４】
プロセッサは、機器又は機器のコンポーネントが１つ又は複数の劣化状態にある確率が確率閾値よりも高いかどうかを判断するようにさらに構成されてもよい。
【００３５】
プロセッサは、
機器又は機器のコンポーネントが１つ又は複数の劣化状態にある確率が、機器又は機器のコンポーネントの検出された変更間で増加しているかどうかを判断するように構成されていてもよい。
【００３６】
機器の劣化に関する出力情報は、機器又は機器のコンポーネントが１つ又は複数の劣化状態にあるか、１つ又は複数の決定された確率を使用して生成され得る。
【００３７】
別の実施形態によれば、
機器操作信号に関連する情報を受信し、機器操作信号は、機器の操作に関連する情報を含み、
機器操作信号から抽出された周波数データに関連する情報を含む特徴ベクトルに分類器を適用することにより、機器又は機器のコンポーネントが１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定する、機器操作信号処理方法を提供する。
【００３８】
この方法は、
入力機器の動作信号の大きさの変化をモニタリングし、
変化が検出された場合：
入力信号の第１セクションを抽出し、第１セクションは、検出された変化の前の位置から検出された変化の後の位置への信号のセクションであり、
変化前の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのプレイベント部分を抽出し、
変化後の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのポストイベント部分を抽出し、
プレイベント部分とポストイベント部分のそれぞれを周波数ドメインに変換し、
周波数ドメインのプレイベント部分と周波数ドメインのポストイベント部分の一方を、周波数ドメインのプレイベント部分と周波数ドメインのポストイベント部分の他方から減算して、結果の周波数データを取得し、
機器操作信号から抽出された周波数データは、結果の周波数データである。
【００３９】
一実施形態では、周波数データは周波数スペクトルである。
【００４０】
別の実施形態によれば、
機器の動作に関する情報を含む機器動作信号を受信し、
機器操作信号から抽出されたタイムドメインデータに関する情報を含む特徴ベクトルに分類器を適用することにより、機器が１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定する、機器操作信号処理方法を提供する。
【００４１】
この方法は、
入力機器の動作信号の大きさの変化をモニタリングし、
変化が検出された場合：
入力信号の第１セクションを抽出し、第１セクションは、検出された変化の前の位置から検出された変化の後の位置への信号のセクションであり、
変化前の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのプレイベント部分を抽出し、
変化後の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのポストイベント部分を抽出し、
プレイベント部分とポストイベント部分の一方をプレイベント部分とポストイベント部分の他方から減算して、結果のタイムドメインデータを取得し、
機器操作信号から抽出されたタイムドメインデータは、結果のタイムドメインデータである。
【００４２】
別の実施形態によれば、機器の劣化状態と通常の動作状態が注釈されている動作に関する情報を含む機器動作信号を含むデータのコーパスを使用して、機械学習分類器を訓練して、機器が１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定する方法であって、
機械学習分類器を、機器操作信号から抽出された周波数データに関する情報を含む特徴ベクトルに適用することにより、機器が１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定し、
注釈を使用して機械学習分類器をトレーニングする。
【００４３】
この方法は、
入力機器の動作信号の大きさの変化をモニタリングし、
変化が検出された場合：
入力信号のイベントセクションを抽出し、イベントセクションは、変更前のポイントから変更後のポイントまでの信号のセクションを含み、
イベントセクションのプレイベント部分を抽出し、プレイベント部分は、変化前の信号のイベントセクションの一部であり、
イベントセクションのポストイベント部分を抽出し、ポストイベント部分は、変化後の信号のイベントセクションの一部であり、
プレイベント部分とポストイベント部分のそれぞれを周波数ドメインに変換し、
周波数ドメインのプレイベント部分及び周波数ドメインのポストイベント部分の一方を、周波数ドメインのプレイベント部分及び周波数ドメインのポストイベント部分の他方から減算して、結果の周波数データを取得し、機器操作信号から抽出された周波数データは、結果の周波数データである。
【００４４】
一実施形態では、周波数データは周波数スペクトルである。
【００４５】
別の実施形態によれば、機器の劣化状態と通常の動作状態が注釈されている動作に関する情報を含む機器動作信号を含むデータのコーパスを使用して、機械学習分類器を訓練して、機器が１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定する方法であって、
機械学習分類器を、機器操作信号から抽出されたタイムドメインデータに関する情報を含む特徴ベクトルに適用することにより、機器が１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定すし、
注釈を使用して機械学習分類器をトレーニングする。
【００４６】
この方法は、
入力機器の動作信号の大きさの変化をモニタリングし、
変化が検出された場合：
入力信号のイベントセクションを抽出し、イベントセクションは、変化前のポイントから変化後のポイントまでの信号のセクションを含み、
イベントセクションのプレイベント部分を抽出し、プレイベント部分は、変化前の信号のイベントセクションの一部であり、
イベントセクションのポストイベント部分を抽出し、ポストイベント部分は、変化後の信号のイベントセクションの一部であり、
プレイベント部分とポストイベント部分の一方をプレイベント部分とポストイベント部分の他方から減算して、結果のタイムドメインデータを取得し、
機器操作信号から抽出されたタイムドメインデータは、結果のタイムドメインデータである。
【００４７】
別の実施形態によれば、コンピュータに方法を実行させるように構成されたコンピュータ可読コードを含むキャリア媒体が提供される。
【００４８】
一実施形態では、システムは、機器によって生成された高次高調波を識別し、機械学習ベースの方法の使用を使用して、機器が劣化状態に遷移したかどうかを判定する。その後、システムは一連のイベントをトリガーして、機器を通常の動作状態に戻すことができ、例えば、システムはメンテナンスを実行する必要があるというメッセージを送信する。
【００４９】
一実施形態では、システムは、ユーティリティ消費データのみに基づいて劣化状態を識別することができる。消費電力データ。温度センサや振動センサなどの追加センサは使用しない。一実施形態では、システムは、劣化状態に移行した機器を識別する。劣化状態は障害状態とは異なり、劣化状態では機器が動作するが、障害状態では機器は故障して動作しなくなる。化状態とは、機器又は機器のコンポーネントの動作状態であり、通常の動作から逸脱している。
【００５０】
一実施形態では、システム及び方法は特定の機器に限定されない。一実施形態では、方法は少なくとも部分的に周波数ドメインで動作する。
【００５１】
一実施形態では、潜在的な将来の故障の検出及び予測のために家庭用機器をモニタリングする方法が提供される。
【００５２】
一実施形態では、システムは、以下「通常状態」とも呼ばれる通常動作中の個々の機器の電力消費をモニタリングし、以下「劣化状態」と呼ばれる機器の通常状態からの逸脱を報告する。これにより、何らかの予防保守がトリガーされ、それがなければ機器の障害が発生する可能性があり、これを以下では「障害状態」と称する。
【００５３】
一実施形態では、システムは様々なレベル及び条件で動作する。一例として、システムは、機器に直接接続されたデバイスを備えてもよい。同様に、そして単に例として、システムは、家又は他の住居の主要な電力供給に接続され、住居全体の電力消費から機器の電力消費の分解を実行するデバイスを備えてもよい。そのような装置の例は、２０１１年５月１１日に公開され、参照により本明細書に組み込まれるＧＢ２４７５１７２Ａに与えられている。一実施形態では、システムは分解されたデータを使用して、劣化状態にある機器を識別する。
【００５４】
一実施形態では、この方法は、家庭用又は商業用環境における機器の動作状態を、機器の寿命にわたるそれらの高調波の詳細な分析を通してモニタリングする。
【００５５】
例えば、システムは、機器が消費している電流と電圧を分析して、機器のパフォーマンスが低下しているかどうかを推測できる。電流と電圧は、電流センサと電圧センサによってサンプリングできる。一実施形態では、センサは、最大１０ＭＨｚのサンプリングレートでリアルタイムの電圧及び電流を読み取る。一実施形態では、センサは、５０Ｈｚ以上のサンプリングレートでリアルタイムの電流及び電圧を読み取る。一実施形態では、センサは、２５０Ｈｚ以上のサンプリングレートでリアルタイムの電流及び電圧を読み取る。一実施形態では、センサは、１ｋＨｚを超えるサンプリングレートでリアルタイムの電流及び電圧を読み取る。一実施形態では、センサは、１ＭＨｚを超えるサンプリングレートでリアルタイムの電流及び電圧を読み取る。
【００５６】
電流及び電圧センサは、電化製品の電源（プラグ内など）又は住居の主電源などに配置できる。後者の場合、機器に関連する電流と電圧の部分を分解するプレ処理ステップを含んでもよい。この部分は、データ収集段階で生データの形で次のステップに供給され、機器が劣化状態にあるかどうかを判断するために処理される。分解は、例えば劣化状態を分類する同じアルゴリズムによって実行できる。例えば、分解は、第１の特徴ベクトルを使用する第１の分類器によって実行され、次に、第２の分類器は同じ第１の特徴ベクトルを使用して劣化状態を分類する。
【００５７】
一実施形態では、この方法は、潜在的な将来の故障の検出及び予測のために家庭用機器をモニタリングするためのものである。特に、この方法は、「通常状態」と呼ばれる通常動作中の個々の機器の電力消費をモニタリングし、「劣化状態」と呼ばれる機器の通常状態からの逸脱を報告する。これにより、何らかの形で予防保守がトリガーされ、それ以外の場合は「障害状態」と呼ばれる機器の障害が発生する可能性がある。
【００５８】
システムは、家やその他住居の主電源に直接接続される家電製品又はデバイスを含んでもよく、これらデバイスは、住宅全体の電力消費量から家電製品の電力消費量を分散し、劣化状態にある機器を特定するために分散データを使用する。
【００５９】
この方法は、コンピューターで実装される方法である。実施形態によるいくつかの方法はソフトウェアによって実装できるため、いくつかの実施形態は、任意の適切なキャリア媒体上の汎用コンピュータに提供されるコンピュータコードを包含する。キャリア媒体は、フロッピーディスク、ＣＤＲＯＭ、磁気デバイス又はプログラマブルメモリデバイスなどの任意の記憶媒体、又は任意の信号、電気、光学、又はマイクロ波信号などの任意の一時的な媒体を含んでもよい。キャリア媒体は、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を備えてもよい。
【００６０】
図１は、一実施形態による、機器操作信号処理システム１の概略図を示す。
【００６１】
システム１は、入力機器操作信号を受け取り、機器の劣化に関する情報を出力するプロセッサ３を備える。コンピュータプログラム５は、不揮発性メモリに保存されている。不揮発性メモリはプロセッサによってアクセスされ、保存されたコードはプロセッサ３によって取得及び実行される。ストレージ７は、プログラム５が使用するデータを格納する。
【００６２】
システム１は、入力モジュール１１及び出力モジュール１３をさらに備える。入力モジュール１１は、機器操作信号を受信するための入力部１５に接続されている。機器動作信号は、２つ以上の機器に対応する機器動作データを含む集合信号であってもよい。例えば、信号は建物内のすべての機器に対応してもよい。あるいは、機器操作信号は、単一の機器のみに関連してもよい。入力部１５は、外部記憶媒体又はネットワークからデータを受信するための受信機であり得る。あるいは、入力部１５は、例えば米国特許第９２５０１０１号に記載されているような建物、又は例えばスマートプラグに接続された機器の電圧及び電流消費をサンプリングするためのハードウェアを備えてもよい。入力部１５は、太陽光発電設備及び／又は家庭用バッテリー貯蔵ユニットのうちの１つ以上のための追加の電流入力を含み得る。入力部１５は、追加的又は代替的に、水消費量、ガス消費量、聴覚データ、温度データ、湿度データ又は振動のうちの１つ以上を検知するためのハードウェア及びセンサを含み得る。
【００６３】
出力モジュール１３に接続されているのは出力部１７である。出力部１７は、データをユーザーに表示するインターフェース、例えばスクリーンであってもよい。あるいは、出力は、外部記憶媒体又はネットワークにデータを送信するための送信機であってもよい。
【００６４】
一実施形態では、システム１は、建物に配置された計量装置又はプラグ装置であってもよい。あるいは、システム１は、ユニットから送信されたデータを受信するリモートシステム１であってもよい。例えば、システムは、クラウドコンピューティングシステムで実装され、ユニットの測定デバイスから送信されたデータを受信する。説明するシステムでは、デバイス内に配置された単一のプロセッサ３が使用されているが、システムは、処理の異なる部分を実行するように構成された２つ以上のプロセッサを備えてもよい。例えば、システムは、処理の一部（例えば、ステップ検出）を実行するローカルデバイスに配置されたプロセッサを備え、ローカルデバイスからの出力データはリモートプロセッサ（例えば、クラウドコンピューティングシステムの一部をなす）に送信され、処理の残りの部分（例えば、機械学習ベースの分類）を実行する。
【００６５】
使用中、システム１はデータ入力部１５を介してデータを受信する。プロセッサ３で実行されるプログラム５は、以下の図を参照して説明される方法で、出力部１７を介して機器の劣化に関する情報を出力する。
【００６６】
図２は、一実施形態による機器操作信号処理方法を示すフローチャートを示す。この方法は、機器動作信号が電気信号、例えば１つ以上の電流信号及び／又は電圧信号を含む場合について説明される。しかしながら、代替的又は追加的に、信号は、例えば、水消費量、ガス消費量、聴覚データ、温度データ、湿度データ又は振動データ信号を含んでもよい。
【００６７】
ステップＳ１において、機器操作信号に関する情報を受信する。例えば、入力電流信号ｉ（ｔ）及び入力電圧信号ｖ（ｔ）を受信する。一実施形態では、電圧及び電流のサンプリングは、５０Ｈｚ以上のサンプリング周波数で実行される。一実施形態では、電圧及び電流のサンプリングは、２５０Ｈｚ以上のサンプリング周波数で実行される。一実施形態では、電圧及び電流のサンプリングは、１ｋＨｚ以上のサンプリング周波数で実行される。一実施形態では、電圧及び電流のサンプリングは、１ＭＨｚ以上のサンプリング周波数で実行される。
【００６８】
信号は、米国特許第９２５０１０１号又は他のスマートメーターデバイスに記載されているような集合信号を測定する建物の主入力に位置する収集装置によって取得されてもよい。あるいは、信号は、例えばスマートプラグデバイスなどの単一の機器に配置された収集装置によって取得されてもよい。入力信号が２つ以上の機器に対応する場合、追加の分解ステップを実行してもよい。
【００６９】
信号は、単一の電流及び電圧信号を含む単相信号、２つの電流信号及び２つの電圧信号を含む分割相（又は二重相）信号、又は３つの電流信号及び３つの電圧信号を含む３相信号を含み得る。
【００７０】
この段階で、入力電流及び電圧信号のさらなる処理を実行できる。例えば、電力信号又はＲＭＳ電流信号は、電流及び／又は電圧信号から生成されてもよい。電力信号及び／又はＲＭＳ電流信号は、例えば次のステップＳ２で説明されるように、ステップ検出に使用されてもよい。有効電力は、例えば１つ以上の主電源サイクルに対応するウィンドウを使用して、電流及び電圧データからプロセッサ９で計算される。一実施形態では、有効電力は、信号対雑音比を改善するために、多数の主電源サイクルにわたって計算されてもよい。一実施形態では、ウィンドウＩについての有効電力値ＰＩは、プロセッサ９で次の式を使用して計算される：
【数１】
2020514893.tif 000003
ここで、Ｎは各ウィンドウＩ内のサンプルの数であり、及びｖｎ（ｔ）及びｉｎ（ｔ）は、電圧及び電流信号のサンプルｎの電流及び電圧値である。５０Ｈｚのメイン電源を持つ国で１０ｋＨｚの読み取り周波数の場合、ウィンドウは１つのメインサイクルに対応し、Ｎ＝２００である。ＲＭＳ電流は、１つ以上の主電源サイクルのウィンドウを使用して計算できる。
【００７１】
ステップＳ２は、大きさの変化、すなわちイベントについて機器操作信号をモニタリングすることを含む。このステップでは、信号を分析して、機器又は機器のコンポーネントの状態の変化に対応するステップイベントを検出する。ここでは、「状態」という用語は、劣化状態ではなく、「オン」又は「オフ」など、機器又はコンポーネントのさまざまな動作状態を指すために使用される。
【００７２】
ステップＳ２は、単純なステップ検出アルゴリズムを実行することを含むことができる。ステップ検出は、例えば、上述したように入力からサンプリングされた１つ又は複数の電流及び電圧信号から生じる電源又はＲＭＳ電流を使用して実行される。例えば、閾値を超える有効電力レベル又はＲＭＳ電流レベルの変化が検出される場合がある。一実施形態では、閾値は１０ワットである。一実施形態では、隣接するサンプル間の差を計算することにより、変化が検出される。信号が分解又は三相の電気信号を含む場合、入力信号の大きさの変化をモニタリングすることは、それぞれをモニタリングすることを含み、信号のいずれかで検出された変化が変化として登録される。
【００７３】
上記の説明はタイムドメイン信号（例：有効電力又はＲＭＳ電流信号）の変化の検出に関連するが、代替又は追加として、高調波に変化が発生したかどうかの決定を使用できる。
【００７４】
変化が検出された場合、入力信号の第１セクションがＳ３で抽出され、第１セクションは、検出された変化の前の位置から検出された変化の後の位置までの信号のセクションである。例えば、有効電力信号を使用して変化が検出される場合、サンプリングされた電流信号及び／又はサンプリングされた電圧信号の対応するセクションが抽出され、保存され得る。有効電力信号のセクションは、追加的又は代替的に抽出及び保存されてもよい。セクションは、ローカルデバイスに保存することも、クラウドコンピューティングシステムなどのリモートストレージに保存してもよい。検出された変化の前の位置及び検出された変化の後の位置は、検出された変化の前後の固定期間であり得る。したがって、変化が検出されるたびに、検出された変化の両側の５００ミリ秒などの固定持続時間のセクションを抽出してもよい。
【００７５】
Ｓ４では、第１セクションのプレイベント部分（変化前の信号の第１セクションの少なくとも一部であるプレイベント部分）及び第１セクションのポストイベント部分（イベント後、変化後の信号の第１セクションの少なくとも一部である部分）が抽出される。これらは、例えば、有効電力信号、電流信号及び／又は電圧信号から抽出され得る。一実施形態では、サンプリングされた電流信号の部分のみが抽出される。
【００７６】
プレイベント部分及びポストイベント部分のそれぞれは、第１セクションの開始及び終了から抽出された固定期間のセクションであり得る。例えば、期間が０．２秒のセクションは、第１セクションの開始と終了から抽出できる。一実施形態において、プレイベント部分及びポストイベント部分は、例えば信号において低分散の期間、すなわちローリング分散が閾値未満のままである期間を探すことにより識別され得る。プレイベント部分は、ローリング分散が閾値を超える位置（つまり、マグニチュードの変化の始まり）を特定し、このポイントの前の固定期間の一部を抽出することで識別できる。ポストイベントの部分は、同様の方法で識別されてもよい。プレイベントの部分とポストイベントの部分は同じ持続時間、例えば０．２秒を有してもよい。
【００７７】
ステップＳ５では、プレイベント部分及びポストイベント部分のそれぞれが周波数ドメインに変換される。プレイベント部分及びポストイベント部分のそれぞれに対応する電流信号及び／又は電圧信号は、それぞれ｛ｎｓａｍｐｌｅｓ｝実数の１次元配列の形式をとることができ、ｎｓａｍｐｌｅｓは、部分内のサンプルポイントの数である。次に、周波数ドメインへの変換（例えば、ＦＦＴ又は実ＦＦＴ（ＲＦＦＴ）などのＦＦＴバリアント）が各配列に適用される。これにより、プレイベントとポストイベントの各部分の電流信号と電圧信号のそれぞれについて、｛ｎｓａｍｐｌｅｓ／２｝複素数の配列が生成される。入力データは実数値であるため、周波数変換の出力は対称的であり、片側のみを保持する必要がある。
【００７８】
電流信号と電圧信号の基本周波数は、電源周波数（商用周波数又はライン周波数とも呼ばれます）である。これは、交流信号の振動の公称周波数である。英国ではこれは５０Ｈｚであるが、米国では例えば６０Ｈｚである。高調波は、基本周波数の整数倍の周波数の周波数スペクトルに存在する正弦波成分である。基本周波数が５０Ｈｚの英国／ヨーロッパでは、これはサンプリング周波数｛ｎｓａｍｐｌｅｓ／２｝の半分であるナイキスト周波数まで５０Ｈｚ、１００Ｈｚ、１５０Ｈｚ、２００Ｈｚ…を意味する。プレイベント部分及びポストイベント部分のそれぞれの電流及び／又は電圧について、最大｛ｎｓａｍｐｌｅｓ／２｝までの１つ又は複数の高調波周波数の振幅値の配列を生成できる。特定の周波数の振幅値は、現在の信号のＦＦＴから出力される配列の周波数に対応する配列エントリの複素数のモジュラスに対応する。
【００７９】
一実施形態において、プレイベント部分及びポストイベント部分に対応する出力アレイは、例えば、最初の３つの高調波（即ち５０Ｈｚの主周波数について５０Ｈｚ、１００Ｈｚ、及び１５０Ｈｚ）に対応するエントリのみが短縮される。
【００８０】
ステップＳ６は、周波数ドメインプレイベント部分及び周波数ドメインポストイベント部分の一方を、周波数ドメインプレイベント部分及び周波数ドメインポストイベント部分の他方から減算して、結果の周波数データを与えることを含む。例えば、イベントが「スイッチオン」タイプのイベントである場合、プレイベント部分がポストイベント部分から減算されるが、イベントが「スイッチオフ」タイプのイベントである場合、ポストイベント部分がプレイベント部分から減算される。あるいは、絶対値を使用してもよい。
【００８１】
したがって、プレイベントの電流高調波振幅値の配列（例えば、電流信号の５０Ｈｚ、１００Ｈｚ、及び１５０Ｈｚの振幅値）を、ポストイベントの電流高調波振幅値の配列から（又はその逆）減算できる。したがって、１つ以上のプレイベント電流高調波のピーク値は、例えばポストイベント電流高調波のピーク値から（又はその逆）減算される。ステップＳ６は、ナイキスト周波数（合成周波数データに関する情報に対応）までの１つ以上の高調波についての合成電流高調波振幅値を含む特徴ベクトルを出力する。
【００８２】
一実施形態では、電流信号と電圧信号の両方が使用され、両方のＦＦＴが入力特徴ベクトルの一部として使用される。
【００８３】
ステップＳ７は、プレイベントタイムドメイン部分及びポストイベントタイムドメイン部分の一方を、プレイベントタイムドメイン部分及びポストイベントタイムドメイン部分の他方から減算して、結果のタイムドメイン信号を与えることを含む。例えば、イベントが「スイッチオン」タイプのイベントである場合、プレイベント部分がポストイベント部分から減算されるが、イベントが「スイッチオフ」タイプのイベントである場合、ポストイベント部分がプレイベント部分から減算される。あるいは、絶対値を使用してもよい。
【００８４】
例えば、以前に計算されたプレイベント部分に対応する実際の電力値は、以前に計算されたポストイベント部分に対応する実際の電力値から（又はその逆）減算してもよい。あるいは、プレイベント部分に対応するサンプリングされた電流値は、ポストイベント部分に対応するサンプリングされた電流値から（又はその逆）減算される。結果のタイムドメインデータは、結果の電流信号、つまりポストイベントの部分の０．２秒の持続時間に対応するサンプル値に対応し、プレイベントの部分の値（又はその逆）が減算される。２つの信号のメインサイクルの同期が実行され、各サイクルの同じ部分が減算される。したがって、生信号に対して実行される計算と操作は同期する。
【００８５】
このステップは、ステップＳ５及びＳ６の代わりに、又はステップＳ５及びＳ６に加えて実行されてもよい。
【００８６】
Ｓ５及びＳ６の代わりにＳ７が実行される場合、結果のタイムドメインデータに関する情報を含む特徴ベクトル、例えば、実電力値のベクトル又は現在のサンプル値から抽出されたデータのベクトルが出力される。現在のサンプル値から抽出されたデータは、最大電流値、最小電流値、内側フェンス、２５％点、中央電流値、７５％値、外側フェンス、標準偏差、歪度と尖度などの１つ又はそれ以上を含む。
【００８７】
Ｓ７の代わりにＳ５及びＳ６が実行される場合、結果の周波数データに関する情報を含む特徴ベクトルが出力され、例えば、特徴ベクトルは、Ｓ６から出力される最初の３つの高調波の現在の高調波振幅値を含み得る。
【００８８】
ステップＳ５及びＳ６に加えてＳ７が実行される場合、タイムドメインデータに関する情報が周波数ドメインデータに関する情報に付加されて、単一の特徴ベクトルを形成する。例えば、特徴ベクトルは、Ｓ６からの最初の３つの高調波出力の現在の高調波振幅値と、現在のサンプル値（最大電流値、最小電流値、内側フェンス、２５％値、中央値、７５％値、外側フェンス、標準偏差、歪度、尖度）を含む。
【００８９】
ステップＳ８では、特徴ベクトルが機械学習ベースの分類器に入力され、分類器は、機器が１つ又は複数の劣化状態にある確率を生成する。一実施形態では、特徴ベクトルが分類器に入力される前に、特徴ベクトルに対してさらなる前処理を実行することができ、したがって、結果のタイムドメイン信号に関する情報及び／又は結果の周波数スペクトルに関する情報を含む特徴ベクトルがＳ６及びＳ７の出力から生成される。さらなる処理は、例えば、バッファリング、ワープ、ストレッチ、及び／又は正規化を含み得る。
【００９０】
さらなる情報が入力特徴ベクトルに含まれてもよい。例えば、機器の検出された変更間の時間に関する情報を抽出し、特徴ベクトルに含めることができる。例えば、検出された変化に対応する特徴ベクトルは、最後に検出された変化からの時間に対応するエントリをさらに含み得る。
【００９１】
代替的又は追加的に、機器が水を消費する場合、機器動作信号は、電流及び電圧信号だけでなく水の消費信号を含んでもよい。この場合、特徴ベクトルは、電気消費信号の大きさの検出された変化の時点で機器に含まれる水の量に関連する水消費信号から決定された情報も含み得る。
分類器は、例えば、隠れマルコフモデルベースの分類器であり得る。あるいは、分類器はニューラルネットワークベースの分類器であってもよい。分類器の各出力は、異なる劣化状態に対応する場合がある。
【００９２】
したがって、分類器は、いくつかの劣化状態のそれぞれに対応する確率値を出力し得る。この方法は、これらの確率のいずれかが確率閾値よりも高いかどうかを判定するステップをさらに含むことができる。確率のいずれかが確率閾値より高い場合、機器が確率値に対応する劣化状態にあることを示す情報が出力される。２つ以上の確率が確率閾値よりも高い場合、閾値を超える最も高い確率値に対応する劣化状態にあることを示す情報が出力さる。確率値のいずれもが閾値を超えていない場合、出力が存在しないか、又は通常の動作を示す出力が行われる場合がある。
【００９３】
あるいは、この方法は、検出された変化の間で、機器又は機器のコンポーネントが１つ又は複数の劣化状態にある確率が増加しているかどうかを判定するステップをさらに含むことができる。増加していると判断された場合、機器が、例えば一定の数の変化にわたって確率が増加する（又は確率が最も速い）劣化状態にあることを示す情報が出力される。
【００９４】
したがって、機器の劣化に関連する出力情報は、機器又は機器のコンポーネントが１つ又は複数の劣化状態にある１つ又は複数の決定された確率を使用して生成される。
【００９５】
出力情報は、例えば、ユーザー、サプライヤー、又はメーカーに送信される。出力情報は、機器で実行されるメンテナンスアクションをトリガーする場合がある。
【００９６】
上述の方法では、ステップＳ２〜Ｓ７は、機器操作信号に対する前処理ステップとして実行されるが、代替的に、これらのステップのうちの１つ以上を省略してもよい。例えば、方法は、サンプリングされた電流信号などの機器操作信号を受信し、分類器を機器操作信号のセクションから抽出された周波数データに関する情報を含む特徴ベクトルに適用することにより、機器又は機器のコンポーネントが１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定することを含んでもよい。あるいは、方法は、機器操作信号を受信し、機器操作信号から抽出されたタイムドメインデータに関する情報を含む特徴ベクトルに分類器を適用することにより、機器が１つ以上の劣化状態にある確率を決定することを含んでもよい。
【００９７】
図３は、別の実施形態による潜在的な機器の故障を検出及び分類するアルゴリズムのフローチャートを示す。この方法の最初のステップである「データ１の取得」は、周期的な間隔、つまりサンプリング周波数で、例えば電流及び電圧センサからデータを取得する。間隔の持続時間は、アルゴリズムが展開されるプロセッサとシステムの機能に依存する。ステップ２でデータを大まかに分析して、さらに処理が必要かどうかを判断する。分析は、機器の消費電力又はその高調波に変化が生じたかどうかの判断であり得る。この変更は「イベント」と呼ばれる。単純なステップ検出を使用して、イベントとして抽出されるユーティリティ信号の急激な変化を見つけることができる。例えば、識別されたイベントを含む信号のセクション、例えばイベントの両側で５００ミリ秒が抽出される。
【００９８】
場合によっては、電力の急激な変化はイベントを簡単かつ効果的に示すが、他の場合では、変化はより複雑であり、例として、ランプ、スイッチバック、遷移内の平坦な領域、又は電流と電圧の間の位相角の急激な変化、つまり有効電力消費の急激な変化を含む。再び、これらの場合、閾値を超える変化がイベント検出をトリガーする場合がある。これらの複雑なイベントはさらに：（ｉ）状態の遷移がしばしば複雑なマイクロ波、乾燥機、洗濯機などの単一の個々のデバイスによって引き起こされるか、（ｉｉ）イベントが記録されている間に複数のデバイスの状態が変化することによって引き起こされる。
【００９９】
不要なバックグラウンドノイズを除去するために、プレイベントの電力レベルと高調波を、ステップ３のポストイベントデータから減算できる。識別されたイベントの前に抽出されたイベントセクションの一部が抽出される。これはプレイベント部分である。識別されたポストイベントの抽出されたイベントセクションの一部も抽出される。これはポストイベント部分である。減算を実現するには、プレイベントの電流及び電圧信号を、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）アルゴリズムを使用して周波数ドメインに変換し、ポストイベントの電流及び電圧信号も同じＦＦＴを使用して周波数ドメインに変換し、プレイベントの結果のピークはポストイベントのピークから減算される。
【０１００】
例えば、電流と電圧のプレイベント部分と、電流と電圧のポストイベント部分はＦＴＴアルゴリズムに入力され、基本周波数は５０Ｈｚである。高調波の数が選択され、高調波の最大数はサンプリング周波数に依存する。抽出されたイベントセクション全体は、ステップ４でＦＦＴアルゴリズム、つまりプレイベント及びポストイベント部分によって周波数ドメインに変換される。結果のデータは、（ステップ５で実行される）機械学習アルゴリズムの入力段階を容易にするために準備される。例えば、各高調波の振幅値を含む特徴ベクトルが生成され、このステップでは、データを使用して、特定の一連のパラメーターで構成される特徴ベクトルが設定される。
【０１０１】
タイムドメインのプレイベント部分（例えば、実電力信号又はサンプリングされた電流信号）は、タイムドメインのポストイベント部分（実電力信号又はサンプリングされた電流信号）から減算され、結果値又は値に関する情報が特徴ベクトルに含まれる。値に関連する情報は、平均値、大きさの変化、最大値、最小値、内側フェンス、２５％値、中央値、７５％値、外側フェンス、標準偏差、歪度、尖度の１つ以上である。あるいは、特徴ベクトルは、周波数データの代わりにタイムドメインデータを含んでもよい。
【０１０２】
この方法では、以下の段落でさらに説明する機械学習アルゴリズムを使用して、機器の特性を識別し、正しい動作を推測する。ステップ６で通常の動作からの逸脱が特定された場合、ステップ７でホストシステムに情報を報告できる。
【０１０３】
これで、機器は劣化状態にあると判断され、保存された情報には、この結論に至る一連のデータ全体が含まれる場合がある。ばらつきが微妙な場合、劣化状態にあるとして機器を分類するために、多数の後続の同一の結論が必要になる場合がある。
【０１０４】
ステップ５で実行される機械学習アルゴリズムは、例として、隠れマルコフ層アルゴリズム（ＨＭＭ）、ディープニューラルネットワークアルゴリズム、又は分類を実行できるその他の適切な学習アルゴリズムがある。
【０１０５】
図４に、機械学習アルゴリズムのトレーニングのフローチャートを示す。アルゴリズムは、実際のデータを使用してトレーニングできる。実際のデータは、さまざまな家庭の電気キャビネットに設置された非侵入型負荷モニタリング（ＮＩＬＭ）デバイスや、ＮＩＬＭデバイスを装備しており、ラボに設置されたこれらの家庭にある同じモデルの多数の機器など、さまざまな手段で収集できる。次に、ラボ機器を変更して、各機器で最も一般的な障害を引き起こすコンポーネントが導入される。
【０１０６】
図４を参照すると、トレーニング中に、ＮＩＬＭデバイスからデータが収集される。次に、関連する特徴を抽出するために分析される。つまり、動作ステージに関連して前述したのと同じ方法で特徴ベクトルが抽出される。次に、通常の動作状態、障害の識別（例えば、ポンプ又はドラムモーター又はヒーターがオン又はオフに切り替わるとき、及びこれらの状態のいずれかに障害が存在するかどうか）及び劣化状態で注釈が付けられる。その後、標準化される。これらのステップはすべて、データ準備ステージ１で実行される。この段階では、動作中と同じ方法で特徴ベクトルを抽出する。例えば、データを周波数ドメインに変換し、ＨＭＭ又は他の機械学習アルゴリズムが時間及び周波数ドメインの一方又は両方でトレーニングされるようにする。
【０１０７】
その後、データはトレーニングデータセットとテストデータセットに分解され、前者はさらに実際のトレーニングデータセットと評価データセットに分解される場合がある。これは、前処理のステップ２で行われる。
【０１０８】
その後、アルゴリズムは、アルゴリズムが必要なモデルに適合するまで、多くの反復を通じてステージ３でトレーニング、評価、テストされる。
【０１０９】
次に、ステップ４で実世界環境のＬｉｖｅＤａｔａを使用して最終分類アルゴリズムを提示し、ＮＩＬＭデバイスなどに展開する前に結果を検証する。
【０１１０】
システムが集約信号とともに使用される場合、使用されるトレーニングデータは複数のタイプの機器に関連する。ただし、システムを単一の機器に使用する場合、例えばスマートプラグにインストールする場合、トレーニングデータは単一のタイプの機器に関連する場合がある。
【０１１１】
例１
単なる例として、アルゴリズムは、洗濯機又は食器洗い機に関連するデータを含む集合信号又は信号を分析するか、洗濯機や食器洗い機の特定の信号を分析することにより、洗濯機又は食器洗い機をモニタリングして経時的にその性能を分析するために使用できる。
【０１１２】
例えば、内部の排水管が機能するか、フィルターが配管の機能又はフィルター内に閉じ込められた異物により水流を制限し始めると、パイプ又はフィルターが完全に閉鎖されるまで、機器の排水時間が徐々に長くなるか、機器が排水されない（障害状態）。アルゴリズムが機器の電源サイクルとパターンの履歴を構築していることを考えると、アルゴリズムは異常が発生したこと、及び機器の保守又はフィルターのクリーニングが必要な場合があることを示すことができる。
【０１１３】
さらに詳細には、通常の動作中、洗浄サイクルの水抜き部分は、通常、水１リットルあたり２秒以下しかかからない。通常、洗濯機は一度に５〜９リットルの水で満たされる。したがって、この場合、すべての水を排出する最大時間は、機器のモデルと状態に応じて１０〜１８秒を超えてはならない（典型的な例については図８を参照）。ベンチマーク時間は、過去の機能セット分析とストレージを通じて決定されてもよい。排水管に詰まりが生じ始めると、排水サイクルに時間がかかる。例として、排水管が２ｍｍの開口部に制限されている場合、排水サイクルは約１００秒に延長される。排水管が完全にブロックされると、洗濯機の動作が停止し、エラー警告が表示されるまで、排水サイクルが３００秒に延長される。
【０１１４】
洗濯機の故障発生に関する例示的なデータが図５に示されている。図５は、洗濯機で発生している障害の視覚化を示している。図５を参照すると、グラフ１は、通常の操作中の洗濯機サイクルの排水部分をカプセル化し、排水パイプの作業やフィルターに制限はない。グラフ２は、洗濯機サイクルの排水部分をカプセル化したもので、排水パイプは２ｍｍの開口部に制限されており、内部の排水パイプ又はフィルターをシミュレートする。グラフ３は、排水パイプが完全に詰まっているときの洗濯機サイクルの排水部分を示す。
【０１１５】
したがって、現在の排水サイクル期間をベンチマーク又は以前の排水サイクル期間と比較するだけで、劣化状態を判断できる。制限が機器の配管内に構築されているかどうかを判断し、機器が現在（タイムドメイン情報の分析を通じて）劣化状態にあると推測するこの方法は、テストされたほとんどのモデルで確実に機能するが、一部のモデルではこれらのバリエーション微妙であり、ポンプがさらされるストレスのためにポンプの故障が依然として発生する可能性がある。
【０１１６】
したがって、一実施形態では、生データも周波数ドメインで分析され、この場合、排水管のそのような制限は、ポンプ電気高調波の変動に現れる可能性がある。図６は、電化製品の排水ポンプが２ｍｍに制限されている場合に現れるいくつかの電気サイクルにわたる典型的な平均高調波変動を示す。この図は、周波数ドメインで、洗濯機又は食器洗い機のモーターの排水管がごみやスカムの蓄積により制限されたときに示される高調波変化のプロットを示す。制限のない通常のポンプ動作中、３番目の高調波（符号１）は常に５番目の高調波（符号２）よりも大きくなる。ドレンパイプが徐々に制限されると、３番目の高調波の大きさが徐々に減少し、５番目の高調波の大きさが徐々に増加する。約２ｍｍの制限では、３番目の高調波（符号３）は５番目の高調波（符号４）よりもはるかに小さくなる。このような機能は、機械学習アルゴリズムによってキャプチャされ、劣化状態のより正確な分類を可能にする。この例では、特徴ベクトルにはドレインイベントの期間に関連するエントリも含まれる。
【０１１７】
したがって、周波数ドメインデータを使用すると、機器の排水管工事内で制限が生じているかどうかを判断する信頼性の高い方法が提供され、機器が劣化状態にあると分類される。
【０１１８】
例２
別の例としてのみ、アルゴリズムは洗濯機又は回転式乾燥機のモニタリングに使用できる。時間の経過とともに、ドラムを回転させるモーターがカーボンブラシの腐食を経験することが予想される。最終的に、カーボンブラシは、アーマチュアとの接触が最小限になり、モーターが故障するポイントまで浸食される。完全に故障する前の合理的な回数の使用は、図７に示されるように、モーターが多数の電気サイクルにわたって平均高調波の変動を示す。図７は、周波数ドメインで、洗濯機又は回転式乾燥機のモーターのカーボンブラシが劣化しているがまだ動作している（劣化状態）場合に示される高調波変化のプロットを示す。
【０１１９】
通常の動作中、７番目、９番目、１１番目の高調波（図７で空の機器の場合は１、フル装備の機器の場合は２と符号が付けられる）は比較的低く、１３番目の１５番目と１７番目の高調波と同等又はそれ以下の大きさとなる。完全に故障する前に、モーターはその高調波に劇的な変化を示す。そこでは、カーボンブラシが劣化し続けるにつれて、７番目、９番目、及び１１番目の高調波（図５で空の機器の場合は３、フル装備の機器の場合は４と符号が付けられる）が急激に増加し悪化する。このような機能は、機械学習アルゴリズムによってキャプチャされ、劣化状態のより正確な分類を可能にする。
【０１２０】
したがって、周波数ドメインのデータを使用すると、ドラムモーターが故障しそうであることを判断する方法が提供されるため、機器を劣化状態として確実に分類できる。
【０１２１】
コンポーネントの故障前の高調波変化の同様の兆候は、以下に限定されないが、多くの家庭用電化製品で観察される：ボイラーポンプ、洗濯機、回転式乾燥機、食器洗浄機、冷蔵庫、冷凍庫、電気ヒーター、エアコン、ファン、電気オーブン、電気コンロ、電子レンジ、トースター、ケトル、コーヒーメーカーミキサー及びフードプロセッサー、ヘアドライヤー、カーラー、ストレーナー、アイロン、パワーシャワーなどほとんどの機器は同様の方法で動作するため、これらの変化はブランドやモデルに依存しない。さらに、十分に訓練された機械学習アルゴリズムは、タイムドメインと周波数ドメインの両方で電気的挙動の変化を検出できる場合がある。
【０１２２】
例３
この例では、機器操作信号処理システムは、水ポンプと水道管システムを含む機器に対応する機器操作信号を受信する。例えば、機器操作信号処理システムは、機器又は水ポンプのみに結合され、水ポンプに供給される電流のみをサンプリングする電流センサを備えてもよい。あるいは、機器操作信号処理システムは、主電源入力に接続され、施設に供給される電流をサンプリングする電流センサを備えてもよい。前処理ステップを実行して、集約電流信号から水ポンプに関するデータを分解することができる。
【０１２３】
したがって、この例では、機器操作信号は、水ポンプに供給されるサンプリングされた電流を含む。水ポンプは、例えば食器洗い機又は洗濯機などの機器の構成要素であってもよい。
【０１２４】
システムは、機器の劣化状態に関する情報を出力する。例えば、劣化状態は、パイプシステム内の複数の閉塞レベルとキャビテーション（つまりシステム内の空気）に対応する場合がある。
【０１２５】
サンプリングされた電流信号は、例えば上記の図２に関連して説明した方法で前処理することができる。したがって、例えば、各主電源サイクルに対応するＲＭＳ電流値が抽出され得る。ＲＭＳ電流信号は、大きさの変化をモニタリングできる。マグニチュードの変化が検出されたとき、例えば水ポンプのスイッチオンに対応して、元のサンプリングされた電流信号の第１セクションが抽出され、第１セクションは、検出された変化の前の場所から検出された変化の後の場所への信号のセクションである。集約信号が使用されるウォーターポンプのスイッチオンに対応するものとして変化を識別する、分解ステップを実行することができる。
【０１２６】
次に、変化前の信号の第１セクションの少なくとも一部であるプレイベント部分と、第１セクションのポストイベント部分であるプレイベント部分、変化後の信号の第１セクションの一部が抽出される。例えば、プレイベント部分とポストイベント部分の持続時間は０．２秒である。サンプリングされた電流信号のプレイベント部分は、サンプリングされた電流信号のポストイベント部分から減算され（又はその逆）、結果のタイムドメインデータが得られる。２つのセクション信号のメインサイクルの同期を実行して、各サイクルの同じ部分が減算中に使用されるようにすることができる。
【０１２７】
あるいは、前処理ステップの１つ又は複数を省略してもよく、タイムドメインデータは、例えば元のサンプリングされた電流信号のセクションを含んでもよい（すなわち、イベント検出又は減算ステップなし）。
【０１２８】
前処理ステップは、操作中及びトレーニング中に同じ方法で実行できる。次に、分類器をトレーニングするステップについて説明する。
【０１２９】
トレーニングデータには、さまざまな家庭の電気キャビネットに設置された非侵入型負荷モニタリング（ＮＩＬＭ）デバイスから収集されたデータと、同様にＮＩＬＭデバイスが搭載された、これらの家庭にある同じモデルの多数の機器がラボに設置される。ラボ機器は、劣化状態に対応するように変更される。
【０１３０】
例えば、ポンプによって描かれた電流パターンの変化に対応する、ポンプのセットアップのパイプシステムのさまざまなレベルの閉塞が、ラボデバイスに導入される。パイプに取り付けられたハンドルを含むバルブは、閉塞を引き起こすために使用される。ハンドルは９０度の角度まで回転できる。これは、パイプの完全な閉鎖に対応する（ゼロ度の回転は閉鎖なしに対応する）。さらに、セットアップは、空気バルブを備えていてもよく、これを開いてパイプに空気を導入することができる。
【０１３１】
したがって、この例で考慮される状態は次のとおりである：
１）０度の閉塞（例：パイプの閉塞なし、通常の状態）；
２）１５度の閉塞；
３）３０度の閉塞；
４）４５度の閉塞（例：パイプの半分の閉塞）；
５）６０度の閉塞；
６）７５度の閉塞；
７）９０度の閉塞（例：パイプの完全閉塞）；
８）キャビテーション（パイプシステム内の空気など）。
【０１３２】
状態２〜６は劣化状態に対応する。状態１は通常の状態である。状態７及び８は障害状態である。
【０１３３】
上記のすべての状態の多くの例について、水ポンプによって引き出される電流がサンプリングされる。図９は、状態１（閉塞なし）、状態７（完全閉塞）、及び状態８（キャビテーション）のサンプリングされた電流信号のグラフを示す。
【０１３４】
したがって、各状態の多くのサンプリングされた電流信号を含むトレーニングデータセットがラボで生成される。上記の前処理ステップは、例えば、各サンプリング電流信号がイベントに対応し、プリイベント信号が除去された場合に、サンプリング電流信号を抽出及び生成するために、生成されたデータに対してオプションで実行される。したがって、結果のサンプリングされた電流信号の０．２秒部分に対応する結果のタイムドメインデータが生成される。これらは、複数のトレーニング例の結果のタイムドメインデータに対応する。あるいは、生のサンプリングされた電流データの０．２秒部分が使用されてもよい。
【０１３５】
各信号について、タイムドメインデータに関連する情報を含む特徴ベクトルに分類器を適用することにより、機器が各状態にある確率が決定される。
【０１３６】
この場合、特徴ベクトルは、最小値、内側フェンス値、２５％値、中央値、７５％値、外側フェンス、最大値、標準偏差、歪度、尖度の１つ以上で構成される。特徴抽出プロセスを実行して、各信号のタイムドメインデータからこれらの特徴を抽出する。
【０１３７】
次に、タイムドメインデータからこれらの特徴を抽出するプロセスの例を説明する。ＡＣ電流信号は、電源周波数に対応する基本周波数、この例では５０Ｈｚ（又はその周辺）を有している。したがって、０．２秒の各電流信号は、複数の単一波に分解できる。各波は、あるピークから別のピークまでのすべてのポイントとして定義される。最初に、信号は個々の波に分解される。各波の最大振幅値が抽出され、各波の谷の絶対値が抽出される。各電流データ信号の持続時間が０．２秒で、電源周波数が５０Ｈｚの場合、０．２秒の各電流信号から１０個のピークと１０個の谷が抽出され、合計２０個の極値点が得られる。異なる状態に対応するタイムドメインデータから抽出されたこれらの極値を利用して、機械学習アルゴリズムをトレーニングするために、次のタイムドメイン特徴の１つ以上を抽出して使用できる：
１）最小値
２）内側のフェンス；
３）２５％値；
４）中央値；
５）７５％値；
６）外側のフェンス；
７）最大値；
８）標準偏差；
９）歪度；
１０）尖度。
【０１３８】
したがって、タイムドメインデータに関する情報を含む特徴ベクトルは、０．２秒の持続時間のサンプリングされた電流信号から抽出された上記の値の１つ又は複数を含む。
【０１３９】
図１０は、異なる状態に対するこれらの機能の違いを説明するために、閉塞なし（通常状態）、完全な閉塞（障害状態）、キャビテーション（劣化状態）の内側フェンス、２５％値、中央値、７５％値及び外側フェンスの値を示すボックスプロットを含むグラフを示す。各箱ひげ図は、微小な長い電流信号を使用して計算された。箱ひげ図の特徴から、異なる状態が異なる値を取ることが明確に分かる。したがって、これらの機能を使用して機械学習アルゴリズムをトレーニングすることで、異なる状態を識別できる。
【０１４０】
前述のように、機械学習アルゴリズムは周波数ドメインの機能も利用できる。上記は、タイムドメインデータからの特徴の抽出について説明している。しかし、代わりに又は追加で、周波数ドメインデータを使用して特徴を抽出することができる。この場合、サンプル電流のプレイベント部分とポストイベント部分のそれぞれを周波数ドメインに変換し、周波数ドメインのプレイベント部分をイベント後の周波数ドメインから減算して、上記の図２に関連して説明した結果の周波数データを得ることができる。あるいは、これらの前処理ステップの１つ以上を省略してもよく、周波数ドメインデータは、周波数ドメインに変換された元のサンプリングされた電流信号のセクションを含むことができる（つまり、イベント検出又は減算ステップなし）。
【０１４１】
したがって、特徴ベクトルは、追加的又は代替的に、周波数データに関する情報を含む。説明する例は、上記のタイムドメインの特徴に加えて周波数データを抽出する場合に関する。
【０１４２】
周波数ドメインの特徴を抽出するために、例えば図２に関連して説明したように、現在の信号のＦＦＴが計算される。現在の間隔は、例えば０．２秒間隔であってもよい。ＦＦＴ出力から、信号の第１、第２、及び第３高調波の振幅（つまり、５０５０Ｈｚ信号の場合、Ｈｚ、１００Ｈｚ、及び１５０Ｈｚ）は、特徴ベクトルに含まれる特徴として抽出される。図１１（ａ）は、通常状態（閉塞なし）、障害状態（完全閉塞）、及び劣化状態（キャビテーション）のデータの０．２秒間隔から計算された第１、第２、及び第３高調波の振幅を示すグラフである。図１１（ｂ）と（ｃ）は、５０Ｈｚと１５０Ｈｚでの振幅の違いを示すために、図１１（ａ）のグラフを拡大表示している。
【０１４３】
したがって、この例では、１０個のタイムドメイン特徴（上記の特徴１から１１）と３つの周波数ドメイン特徴（第１、第２、及び第３高調波の振幅）を含む特徴ベクトルが、検出されたイベントについて各０．２秒の間隔で生成される。
【０１４４】
教師あり機械学習アルゴリズムのトレーニングは、トレーニングデータセットから抽出された特徴ベクトルを使用して実行される。まず、特徴ベクトルは、それぞれが計算された状態に従ってラベル付けされる（例えば、各状態に対応する確率値のベクトルで、機器があった状態に対して１、他の状態に対して０）。次に、このラベル付けされたデータでニューラルネットワークがトレーニングされる。ニューラルネットワークは、各状態の確率値を最小限のエラーで予測することを学習する。特に、抽出された特徴ベクトルはニューラルネットワークに供給される。ニューラルネットワークは、トレーニングデータで定義された各状態（通常状態、障害状態、劣化状態など）の確率を出力するように定義される。
【０１４５】
トレーニングプロセスには、次のステップが含まれる：
１．ニューラルネットワークへの機能のフィード
２．ニューラルネットワークが各状態の確率を出力
３．予測と、特徴が抽出された信号に関連付けられた真理値ラベルとの間の誤差の計算
４．エラーを逆伝播し、それに応じてニューラルネットワークパラメーターを更新
【０１４６】
図１２は、実施形態に従って使用され得る例示的なニューラルネットワークアーキテクチャを示す。この例のニューラルネットワークは、入力層、隠れ層、出力層の３つの層で構成される。ただし、一般に、ニューラルネットワークは複数の隠れ層を含む場合がある。
【０１４７】
入力層は、入力特徴ベクトルの各特徴に対応するノードを含む。例えば、入力特徴ベクトルが上記の１０個のタイムドメイン特徴を含む場合、１０個の入力ノードがある（つまり、Ｎ＝１０）。入力特徴ベクトルが上記の３つの周波数ドメイン特徴を含む場合、３つの入力ノードがある。
【０１４８】
この例では、隠れ層は完全に接続された層で、３２個のノードと１個のバイアスノードで構成される（つまり、Ｌ＝３２）。
【０１４９】
この例では、出力層は８つのノードで構成され、各ノードは状態（つまり、上記の５つの劣化状態、通常状態、２つの障害状態）とバイアスノードに対応する。
【０１５０】
フィードフォワード操作中に、特徴ベクトルの各特徴が対応する入力ノードに入力される。その後、各レイヤーの出力は、後続のレイヤーへの入力として供給される。隠れ層の各ノードは、重みベクトルと加法バイアス項を使用して、すべての入力（各入力ノードの出力）の加重和を計算し、結果にアクティベーション関数を適用する。例えば、隠れ層の場合、ＲｅＬＵアクティベーション機能を使用できる。出力層の各ノードは、重みベクトルと加法バイアス項を使用して、すべての入力（各隠れ層ノードの出力）の重み付き合計を計算する。出力層の出力は、別の層に渡される。例えば、値間の相対的な距離を維持しながら、各出力ノードの値を範囲［０，１］にマッピングするｓｏｆｔｍａｘ関数に渡され、すべてのノードの合計が合計１になるようにする。したがって、ニューラルネットワークの出力は、各状態に対応する確率を含むベクトルである。
【０１５１】
トレーニング中に、切り捨てられた正規分布から重みが初期化される場合がある。バイアス値は、例えばゼロ又は小さな正の数に初期化できる。その後、各レイヤーを特徴付ける重みとバイアスがトレーニング中に更新される。トレーニングプロセス中、ニューラルネットワークは、重みとバイアスを使用して、フィードフォワードモードで実行され、トレーニングサンプルを入力する。ネットワークは、例えば学習率を低下させた、運動量最適化機能を備えたクロスエントロピー損失関数を使用して学習することができる。損失関数は、予測（つまり、ニューラルネットワークによって生成される確率値）とグラウンドトゥルースラベルの間の互換性の尺度を表す。オプティマイザー機能は、重みとバイアスを更新するために使用される。
【０１５２】
トレーニングの例ごとに、ニューラルネットワークは各状態の確率値を出力する。次に、逆伝播アルゴリズムが実行され、重みとバイアス変数が更新される。ニューラルネットワークの各パラメーター（つまり、重みとバイアス）に対する損失の勾配は、逆伝播エラー信号とフィードフォワード活性化信号（各層への入力）に基づいて決定される。フォワードパスで実行されるすべての演算は微分であるため、すべての単一の重み／バイアスに関する損失の導関数の関数式は、チェーンルールによって決定できる。勾配値は、これらの式から、逆伝播エラーと、フォワードパス（フォワードパス中にキャッシュ）からの各レイヤーのアクティベーション（入力）を使用して計算される。これにより、各トレーニング例に対応する重み又はバイアスにそれぞれ対応する勾配値の配列が生成される。これらは、（例えば、特定の重み／バイアスのすべてのトレーニング例の勾配値の平均を取ることにより）各重みとバイアスの単一の勾配値に変換される。
【０１５３】
次に、各重みとバイアスの勾配を使用して、オプティマイザー機能（勾配降下型オプティマイザー）を使用して、以前の値から更新されたレイヤーの重みとバイアス変数を計算する。各重み／バイアス値のオプティマイザー関数への入力は、前の重み／バイアス値、重み／バイアス値に対応する勾配、及び学習率パラメーターである。一般に、勾配降下ベースのオプティマイザーは、学習率パラメーターηでスケーリングされた損失関数（ｗ．ｒ．ｔ．重み）の最急降下の方向に重みを更新する。
【０１５４】
ニューラルネットワークの重み変数とバイアス変数は、新しい値に置き換えられる。これは、トレーニングデータのバッチを使用して、エラーの収束に達するまで、又は十分な時間が経過したと見なされるまで、繰り返し実行される。
【０１５５】
動作中、ニューラルネットワークは単純にフィードフォワード方式で実行され、抽出された特徴ベクトルはトレーニング中と同じ方法で入力層にフィードされ、ニューラルネットワークは各状態に対応する確率値を出力する。トレーニング中に使用されるのと同じ特徴ベクトルは、テスト及び操作中にも使用される。したがって、アルゴリズムがタイムドメイン機能を使用してトレーニングされている場合、タイムドメイン機能も使用してテスト及び実装する必要があり、同じことが周波数ドメイン機能にも当てはまる。
【０１５６】
したがって、操作中に次のステップを実行できる：
１．ウォーターポンプによって引き出される電流がサンプリングされ、
２．上述のような電流の前処理を実行することができ、特徴ベクトルは、例えば、０．２秒の長い現在のサンプルから抽出（前処理又は単純に抽出）され；
３．抽出された特徴ベクトルは、訓練されたニューラルネットワークを通過し、ネットワークは、特徴ベクトルに関連付けられたさまざまな種類の障害の信頼レベル、つまり各状態の確率値を出力する。
【０１５７】
上記のシステムと方法は入力電力消費データを使用するが、機器の潜在的な障害を減らすために、水とガス（電力の代わりに、又は電力に加えて）などの他の形式のユーティリティでも同様に使用できる。
【０１５８】
例として、図８は、同じ洗濯機の消費電流と比較した洗濯機内の水のレベルを示している。水位モニタリングは、水を消費するさまざまな機器で使用できる。水位は、機器が配置され、例えば他の機器から分離された住居の主要な給水口に取り付けられた流量計を使用して測定できる。水位データは、機器内の水の量を推定するために使用されるため、マシンから水を排出するのに必要な正確な時間を決定するために使用できる。この時間の延長は、機械の排水管工事の潜在的な閉塞とみなされる。さらに、流量の履歴データを維持して、機械の水充填機構の異常を特定できる。したがって、機械から水を排出するのに必要な時間に関連する追加の特徴が特徴ベクトルに含まれてもよい。
【０１５９】
同様に、システムは聴覚、ガス、温度、湿度、及び同様の方法で分析できる他のセンサの分析に拡張できる。これらのセンサによって測定されたデータから抽出された特徴は、抽出された特徴ベクトルに含まれる場合がある。
【０１６０】
最後に、機器の状態（すなわち、機器が劣化状態にあるかどうかに関する情報）は、ハードウェアに接続されているかワイヤレスであるかに関係なく、展開されたアルゴリズムをホストするデバイスのトランスミッターを通じて通信して、機器の状態をユーザー及び／又は他のシステムは、情報及び機器の状態を保存し、及び／又はユーザー及び／又は他のシステムに、機器が状態変化の性質とともにその状態を変化させたことを警告する。通信、保存、及び警告は、ユーザーの電話及び／又はコンピューターへの直接通信を介して、及び／又は第３のプロバイダー及び／又はシステムを介して実行されてもよい。
【０１６１】
さらなる実施形態は、以下の条項に記載されている。
【０１６２】
１．機器操作信号処理システムであって：
機器操作信号を受信するための入力部であって、機器操作信号は、機器の操作に関する情報を含む入力部と、
機器の劣化に関する情報を出力する出力と、
プロセッサであって、
入力機器の動作信号の大きさの変化をモニタリングし、変化が検出された場合：
入力信号の第１セクションを抽出し、第１セクションは、検出された変化の前の位置から検出された変化の後の位置への信号のセクションであり、変化前の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのプレイベント部分を抽出し、
変化後の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのポストイベント部分を抽出し、
プレイベント部分とポストイベント部分のそれぞれを周波数ドメインに変換し、
結果の周波数スペクトルを得るために、周波数ドメインのポストイベント部分から周波数ドメインのプレイベント部分を減算し、
結果の周波数スペクトルに関連する情報を含む特徴ベクトルに分類器を適用することにより、機器又は機器のコンポーネントが１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定するプロセッサとを備える。
【０１６３】
２．プレイベント部分及びポストイベント部分のそれぞれを周波数ドメインに変換することは、高速フーリエ変換を使用することを含む、条項１に記載のシステム。
【０１６４】
３．結果として生じる周波数スペクトルに関する情報が、各高調波周波数に対応する振幅値を含む、条項１又は２に記載のシステム。
【０１６５】
４．機器操作信号が電力信号であり、基本周波数が５０Ｈｚ又は６０Ｈｚである、条項３に記載のシステム。
【０１６６】
５．プロセッサが、
タイムドメイン事後事象部分からタイムドメイン事前事象部分を減算して、結果のタイムドメイン信号を与え、特徴ベクトルはさらに、結果のタイムドメイン信号に関する情報を含むように構成されている条項１乃至５に記載のシステム。
【０１６７】
６．機器操作信号処理システムであって、
機器操作信号を受信するための入力部であって、機器操作信号は、機器の操作に関する情報を含む入力部と、
機器の劣化に関する情報を出力する出力部と、
プロセッサとを含み、プロセッサは、
入力機器の動作信号の大きさの変化をモニタリングし、変化が検出された場合：
入力信号の第１セクションを抽出し、
第１セクションは、検出された変化の前の位置から検出された変化の後の位置への信号のセクションであり、
変化前の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのプレイベント部分を抽出し、
変化後の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのポストイベント部分を抽出し、
ポストイベント部分からプレイベント部分を減算して、結果のタイムドメイン信号を生成し、
結果のタイムドメイン信号に関する情報を含む特徴ベクトルに分類器を適用することにより、機器が１つ以上の劣化状態にある確率を決定する。
【０１６８】
７．プロセッサがさらに、
プレイベント部分とポストイベント部分のそれぞれを周波数ドメインに変換し、
周波数ポストドメイン部分から周波数プレドメイン部分を減算して、結果の周波数スペクトルを与え、特徴ベクトルはさらに、結果の周波数スペクトルに関する情報を含む条項６のシステム。
【０１６９】
８．入力機器操作信号の大きさの変化をモニタリングすることは、変化閾値より大きい大きさの変化をモニタリングすることを含む、条項１〜７に記載のシステム。
【０１７０】
９．前記プロセッサは、前記機器の検出された変化間の時間に関する情報を抽出するようにさらに構成され、前記特徴ベクトルは、イベント間の時間に関する抽出された情報をさらに含む、条項１〜８に記載のシステム。
【０１７１】
１０．機器が電力を消費し、機器動作信号が電流信号及び／又は電圧信号及び／又は電力信号である、条項１〜９に記載のシステム。
【０１７２】
１１．前記機器は水を消費し、前記機器操作信号は水消費信号を含む、条項１〜１０に記載のシステム。
【０１７３】
１２．条項１０に従属する場合の条項１１に記載のシステムであって、プロセッサは、電流信号又は電圧信号の変化が検出された場合、水消費信号から含まれる水の量を決定するようにさらに構成され、特徴ベクトルは、機器に含まれる水の量に関する情報をさらに含む。
【０１７４】
１３．機器がガスを消費し、機器動作信号がガス消費信号を含む、条項１〜１２に記載のシステム。
【０１７５】
１４．分類器が機械学習分類器である、条項１〜１３に記載のシステム。
【０１７６】
１５．機器操作信号は、複数の機器のユーティリティ消費に関する情報を含み、プロセッサは、検出されたイベントに対応する機器を識別するようにさらに構成される、条項１〜１４に記載のシステム。
【０１７７】
１６．分類器が、検出されたイベントが１つ以上の機器のそれぞれに対応する確率を決定するようにさらに構成される、条項１５に記載のシステム。
【０１７８】
１７．前記機器動作信号は、連続的にサンプリングされたタイムドメイン信号である、条項１〜１６に記載のシステム。
【０１７９】
１８．サンプリング周波数が少なくとも５０Ｈｚ又は少なくとも６０Ｈｚである、条項１７に記載のシステム。
【０１８０】
１９．出力部が送信機を含む、条項１〜１８に記載のシステム。
【０１８１】
２０．出力部がディスプレイを含む、条項１〜１９に記載のシステム。
【０１８２】
２１．検出された変化の前の位置及び検出された変化の後の位置は、検出された変化の前後の固定期間である、条項１〜２０に記載のシステム。
【０１８３】
２２．劣化状態は、通常の動作から逸脱する機器又は機器の構成要素の動作状態である、条項１〜２１に記載のシステム。
【０１８４】
２３．前記機器操作信号は、家庭用機器のユーティリティ消費に関する情報を含む、条項１〜２２に記載のシステム。
【０１８５】
２４．前記ユーティリティ消費信号は、聴覚信号及び／又は振動信号である、条項１〜２３に記載のシステム。
【０１８６】
２５．機器操作信号がユーティリティ消費信号である、条項１〜２４に記載のシステム。
【０１８７】
２６．プロセッサが、機器又は機器のコンポーネントが１つ又は複数の劣化状態にある確率が、確率閾値より高いかどうかを判断する、条項１〜２５に記載のシステム。
【０１８８】
２７．プロセッサが、機器又は機器のコンポーネントが１つ又は複数の劣化状態にある確率が、機器又は機器のコンポーネントの検出された変更間で増加しているかどうかを判断する、条項１〜２６に記載のシステム。
【０１８９】
２８．機器の劣化に関する出力情報は、機器又は機器の構成要素が１つ又は複数の劣化状態にあるか又は判定された１つ又は複数の確率を使用して生成される、１〜２７に記載のシステム。
【０１９０】
２９．機器操作信号に関連する情報を受信し、機器操作信号は、機器の操作に関連する情報を含み、
入力機器の動作信号の大きさの変化をモニタリングし、
変更が検出された場合：
入力信号の第１セクションを抽出し、
第１セクションは、検出された変化の前の位置から検出された変化の後の位置への信号のセクションであり、
変化前の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのプレイベント部分を抽出し、
変化後の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのポストイベント部分を抽出し、
プレイベント部分とポストイベント部分のそれぞれを周波数ドメインに変換し、
結果の周波数スペクトルを得るために、周波数ドメインのポストイベント部分から周波数ドメインのプレイベント部分を減算し、
結果の周波数スペクトルに関連する情報を含む特徴ベクトルに分類器を適用することにより、機器又は機器のコンポーネントが１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定する機器操作信号処理方法。
【０１９１】
３０．機器の動作に関する情報を含む機器動作信号を受信し、
入力機器の動作信号の大きさの変化をモニタリングし、
変更が検出された場合：
入力信号の第１セクションを抽出し、
第１セクションは、検出された変化の前の位置から検出された変化の後の位置への信号のセクションであり、
変化前の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのプレイベント部分を抽出し、
変化後の信号の第１セクションの少なくとも一部である第１セクションのポストイベント部分を抽出し、
イベント後の部分からイベント前の部分を減算して、結果のタイムドメイン信号を生成し、
結果のタイムドメイン信号に関する情報を含む特徴ベクトルに分類器を適用することにより、機器が１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定する機器操作信号処理方法。
【０１９２】
３１．機器の劣化状態と通常の動作状態が注釈されている動作に関する情報を含む機器動作信号を含むデータのコーパスを使用して、機器が１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定する機械学習分類器を訓練する方法であって、
入力機器の動作信号の大きさの変化をモニタリングし、
変化が検出された場合：
入力信号のイベントセクションを抽出し、イベントセクションは、変更前のポイントから変更後のポイントまでの信号のセクションを含み、
イベントセクションのプレイベント部分を抽出し、プレイベント部分は、変化前の信号のイベントセクションの一部であり、
イベントセクションのポストイベント部分を抽出し、ポストイベント部分は、変化後の信号のイベントセクションの一部であり、
プレイベント部分とポストイベント部分のそれぞれを周波数ドメインに変換し、
周波数ドメインのプレイベント部分及び周波数ドメインのポストイベント部分の一方を、周波数ドメインのプレイベント部分及び周波数ドメインのポストイベント部分の他方から減算して周波数スペクトルを取得し、
結果として生じる周波数スペクトルの情報を含む特徴ベクトルに機械学習分類器を適用することにより、機器が１つ又はそれ以上の劣化状態にある確率を決定し、
注釈を用いて機械学習分類器をトレーニングする、方法。
【０１９３】
３２．機器の劣化状態と通常の動作状態が注釈されている動作に関する情報を含む機器動作信号を含むデータのコーパスを使用して、機器が１つ又は複数の劣化状態にある確率を決定する機械学習分類器を訓練する方法であって、
入力機器の動作信号の大きさの変化をモニタリングし、
変化が検出された場合：
入力信号のイベントセクションを抽出し、イベントセクションは、変更前のポイントから変更後のポイントまでの信号のセクションを含み、
イベントセクションのプレイベント部分を抽出し、プレイベント部分は、変化前の信号のイベントセクションの一部であり、
イベントセクションのポストイベント部分を抽出し、ポストイベント部分は、変化後の信号のイベントセクションの一部であり、
プレイベント部分をポストイベント部分から減算してタイムドメイン信号を取得し、
結果として生じるタイムドメイン信号の情報を含む特徴ベクトルに機械学習分類器を適用することにより、機器が１つ又はそれ以上の劣化状態にある確率を決定し、
注釈を用いて機械学習分類器をトレーニングする、方法。
【０１９４】
３３．コンピュータに条項２９から３２のいずれかの方法を実行させるように構成されたコンピュータ可読コードを含むキャリア媒体。
【０１９５】
特定の実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図したものではない。実際、本明細書で説明される新規の方法及び装置は、他のさまざまな形態で具現化され得る。さらに、本明細書に記載された方法及び装置の形態における様々な省略、置換、及び変更が行われ得る。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１ａ】
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【図１１ｂ】
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【図１１ｃ】
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【図１２】
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【国際調査報告】
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