正常向量登记装置、设备异常监视系统和设备异常监视方法与流程

本发明涉及正常向量登记装置、设备异常监视系统和设备异常监视方法。

背景技术：

1、在专利文献1中记载了一种异常监视系统，具备：正常数据提取单元，从在正常动作时从设备得到的多个信号的时间序列数据，将同一时刻的数据作为一组正常数据而提取多个正常数据；监视对象数据提取单元，从在操作时从设备得到的多个信号的时间序列数据，将同一时刻的数据作为一组监视对象进行提取；及判定单元，将正常数据和监视对象数据表示为以多个信号的每一个为变量的同一变量空间内的点，并根据监视对象数据从正常数据的分布的偏离度判定设备的异常。

2、现有技术文献

3、专利文献

4、专利文献1：日本特许第6003718号公报

技术实现思路

1、发明所要解决的课题

2、根据专利文献1所记载的异常监视系统，能够通用且高精度地检测具有非线性特性的设备的异常。但是，在专利文献1所记载的异常监视系统中，存在如下问题：如果正常数据的数量过多，则运算速度降低，无法在规定时间内判定异常；及数据容量过大而导致成本上升。因此，需要削减正常数据的数量，但在正常数据的分布密度存在偏斜的状态下削减了正常数据的数量的情况下，会产生异常检测的精度降低这样的问题。根据这样的背景，期待提供一种以使正常数据的分布密度不产生偏斜的方式压缩正常数据的数量的技术。

3、本发明是鉴于上述课题而完成的，其目的在于提供一种正常向量登记装置、设备异常监视系统和设备异常监视方法，能够在维持异常检测的精度的同时实现运算速度的高速化和由数据容量压缩带来的成本降低。

4、用于解决课题的技术方案

5、本发明的第一方式所涉及的正常向量登记装置的特征在于，具备：时间序列信号截取处理部，从在设备正常动作时表示该设备的动作状态的m（≥2）种以上的时间序列信号截取规定期间中的时间序列信号；正常向量登记处理部，根据由所述时间序列信号截取处理部截取出的时间序列信号而生成由同一时刻的m种变量构成的m维向量，并将每个时刻的m维向量作为正常向量登记到数据库；及正常向量分布密度均衡化部，对所述正常向量的向量空间进行分割，并从包含在各分割空间内的正常向量选择规定数量的正常向量，从而使正常向量的分布密度均衡化，并且以使所选择的正常向量的总数成为预先指定的数量的方式将所述正常向量的向量空间的分割数量最优化。

6、本发明的第一方式所涉及的正常向量登记装置的特征在于，在上述发明中，所述正常向量分布密度均衡化部将所述向量空间等分割为多个单元，并从包含正常向量的各单元选择规定数量的正常向量，从而使正常向量的分布密度均衡化，并且以使所选择的正常向量的总数成为预先指定的数量的方式将所述单元的大小最优化。

7、本发明的第一方式所涉及的正常向量登记装置的特征在于，在上述发明中，所述正常向量分布密度均衡化部在所述向量空间内设定多个中心位置相互不重叠且以任意的正常向量为中心位置的球，并从各球选择规定数量的正常向量，从而使正常向量的分布密度均衡化，并且以使所选择的正常向量的总数成为预先指定的数量的方式将所述球的大小最优化。

8、本发明的第一方式所涉及的正常向量登记装置的特征在于，在上述发明中，所述正常向量登记装置具备正常向量选定部，该正常向量选定部执行如下处理：针对登记到所述数据库的各正常向量，运算所述各正常向量与其他正常向量之间的距离，并根据运算出的距离从所述数据库进行删除。

9、本发明的第一方式所涉及的正常向量登记装置的特征在于，在上述发明中，所述正常向量选定部执行如下处理：针对登记到所述数据库的各正常向量，运算所述各正常向量与其他正常向量之间的距离，并按照运算出的距离从短到长的顺序提取规定数量的其他正常向量作为附近向量，且根据与提取出的附近向量的重心向量之间的距离从所述数据库进行删除。

10、本发明的第二方式所涉及的正常向量登记装置的特征在于，具备：时间序列信号截取处理部，从在设备正常动作时表示该设备的动作状态的m（≥2）种以上的时间序列信号截取规定期间中的时间序列信号；正常向量登记处理部，根据由所述时间序列信号截取处理部截取出的时间序列信号而生成由同一时刻的m种变量构成的m维向量，并将每个时刻的m维向量作为正常向量登记到数据库；正常向量选定部，执行如下处理：针对登记到所述数据库的各正常向量，运算所述各正常向量与其他正常向量之间的距离，并根据运算出的距离从所述数据库进行删除；及正常向量分布密度均衡化部，根据由登记于所述数据库的正常向量构成的m维空间的向量分布密度，从所述数据库删除正常向量。

11、本发明的第二方式所涉及的正常向量登记装置的特征在于，在上述发明中，所述正常向量选定部执行如下处理：针对登记到所述数据库的各正常向量，运算所述各正常向量与其他正常向量之间的距离，并按照运算出的距离从短到长的顺序提取规定数量的其他正常向量作为附近向量，且根据与提取出的附近向量的重心向量之间的距离从所述数据库进行删除。

12、本发明的第二方式所涉及的正常向量登记装置的特征在于，在上述发明中，所述正常向量分布密度均衡化部对每种所述变量设定值域，通过将该值域分割而构成多个部分空间，以使各部分空间内的正常向量的个数成为规定数量以下的方式从所述数据库删除正常向量。

13、本发明的第二方式所涉及的正常向量登记装置的特征在于，在上述发明中，所述正常向量分布密度均衡化部对每种所述变量设定值域，通过以规定的数值将所述值域等分割而构成多个部分空间，以使各部分空间内的正常向量的个数成为所设定的个数的方式选定各部分空间内的正常向量。

14、本发明的第二方式所涉及的正常向量登记装置的特征在于，在上述发明中，所述正常向量分布密度均衡化部以使以登记于所述数据库的各正常向量为中心的规定半径的球区域内所包含的正常向量的个数成为规定数量以下的方式，从所述数据库删除正常向量。

15、本发明所涉及的设备异常监视系统的特征在于，所述设备异常监视系统具备异常判定单元，该异常判定单元从在设备的异常监视期间表示该设备的动作状态的m（≥2）种以上的时间序列信号截取规定期间中的时间序列信号，并根据截取出的时间序列信号而生成由同一时刻的m种变量构成的m维向量作为异常判定对象向量，且基于所生成的异常判定对象向量与由本发明的第一或第二方式所涉及的正常向量登记装置登记到数据库的正常向量之间的距离，进行设备的异常判定。

16、本发明所涉及的设备异常监视系统的特征在于，在上述发明中，所述异常判定单元基于判定为所述设备异常的次数来判定是否需要设备维修。

17、本发明所涉及的设备异常监视方法的特征在于，所述设备异常监视方法包括异常判定步骤，在该异常判定步骤中，从在设备的异常监视期间表示该设备的动作状态的m（≥2）种以上的时间序列信号截取规定期间中的时间序列信号，并根据截取出的时间序列信号而生成由同一时刻的m种变量构成的m维向量作为异常判定对象向量，且基于所生成的异常判定对象向量与由本发明的第一或第二方式所涉及的正常向量登记装置登记到数据库的正常向量之间的距离，进行设备的异常判定。

18、发明效果

19、根据本发明所涉及的正常向量登记装置、设备异常监视系统和设备异常监视方法，能够不偏离正常数据的原始的数据分布地使正常数据的分布密度均衡化，因此能够不降低异常检测的精度地提高运算速度，由此能够在维持异常检测的精度的同时实现运算速度的高速化和由数据容量压缩带来的成本降低。