特開 2024-175252 異常検知装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024175252

(43)【公開日】2024-12-18

(54)【発明の名称】異常検知装置

(51)【国際特許分類】

   G05B 23/02 20060101AFI20241211BHJP

【ＦＩ】

G05B23/02 302T

G05B23/02 V

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023092886

(22)【出願日】2023-06-06

(71)【出願人】

【識別番号】000005108

【氏名又は名称】株式会社日立製作所

(74)【代理人】

【識別番号】110002572

【氏名又は名称】弁理士法人平木国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】メドラノ カテレヤ

(72)【発明者】

【氏名】矢敷 達朗

【テーマコード（参考）】

3C223

【Ｆターム（参考）】

3C223AA01

3C223BA03

3C223CC01

3C223DD03

3C223EA04

3C223FF23

3C223FF26

3C223FF35

3C223FF45

3C223GG01

3C223HH02

(57)【要約】

【課題】本開示は、複数の機器と複数のセンサを含む装置またはシステムに使用され、少なくとも一つの機器とその機器に関する物理量を検出するセンサの異常を検知可能な異常検知装置を提供する。
【解決手段】相関探索部２は、複数のセンサＳの中から、異常検知対象の対象センサの検出値とそれ以外の非対象センサの検出値との相関を示す相関係数に基いて、対象センサとの相関を有する少なくとも一つの相関センサを選択する。仮想出力生成部３は、複数の機器Ｅのうち、対象センサと相関センサのそれぞれの検出対象である対象機器と相関機器のモデルに基いて、対象センサと相関センサのそれぞれの検出値をシミュレートした仮想対象出力および仮想相関出力を生成する。異常判定部４は、対象センサの検出値と仮想対象出力との差が所定の第１閾値を超えた場合に、相関センサの検出値と仮想相関出力との比較に基いて、対象機器の異常または対象センサの異常を判定する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の機器と複数のセンサを含む装置またはシステムに使用され、少なくとも一つの機器および該機器に関する物理量を検出する少なくとも一つのセンサの異常を検知する異常検知装置であって、
前記複数のセンサのうち異常検知対象の対象センサの検出値と該対象センサを除く少なくとも一つの非対象センサの検出値との相関を示す相関係数を算出し、該相関係数に基いて前記対象センサとの相関を有する少なくとも一つの相関センサを選択する相関探索部と、
前記複数の機器のうち前記対象センサと前記相関センサのそれぞれの検出対象である対象機器と相関機器のモデルに基いて前記対象センサと前記相関センサのそれぞれの検出値をシミュレートした仮想対象出力および仮想相関出力を生成する仮想出力生成部と、
前記対象センサの検出値と前記仮想対象出力との差が所定の第１閾値を超えた場合に、前記相関センサの検出値と前記仮想相関出力との比較に基いて前記対象機器の異常または前記対象センサの異常を判定する異常判定部と、
を備えることを特徴とする異常検知装置。

【請求項2】

前記異常判定部は、前記相関センサの検出値と前記仮想相関出力との差が、所定の第２閾値を超えた場合に前記対象機器の異常を判定し、該第２閾値を超えない場合に前記対象センサの異常を判定することを特徴とする請求項１に記載の異常検知装置。

【請求項3】

前記対象センサと前記相関センサのそれぞれの検出値に基いて前記対象機器と前記相関機器の前記モデルのパラメータをチューニングするモデル調整部をさらに備えることを特徴とする請求項２に記載の異常検知装置。

【請求項4】

前記対象機器と前記相関機器の前記モデルは、物理モデルまたはデータドリブンモデルであることを特徴とする請求項１に記載の異常検知装置。

【請求項5】

前記相関探索部は、前記対象センサの検出値の時系列と、前記非対象センサの検出値の時系列とに基いて前記相関係数を算出することを特徴とする請求項１に記載の異常検知装置。

【請求項6】

前記モデル調整部は、前記仮想対象出力と前記対象センサの検出値との差に基いて前記第１閾値を設定し、前記仮想相関出力と前記相関センサの検出値との差に基いて前記第２閾値を設定することを特徴とする請求項３に記載の異常検知装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、異常検知装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来から機器に設けられたセンサの検出値に対する異常重要度を算出する技術が知られている（下記特許文献１を参照）。特許文献１において、予測値算出部は、ビル内の各機器が正常稼働しているときにセンサ群が取得した複数の検出値情報に基いて、機器が正常稼働しているならば各センサが検出するであろうと予測される検出予測値を算出する。

【0003】

また、特許文献１において、異常度算出部は、各センサの検出予測値と各センサの実際の検出値との差異とに基いて、各センサの異常度を算出する。また、異常重要度算出部は、あるセンサが異常値を検出した異常検出時における当該センサの異常度のみならず、異常検出時における当該注目センサ以外のセンサである他のセンサの異常度にも基いて、当該注目センサの異常重要度を算出する。

【0004】

また、発電プラントの監視計器や制御装置使用される各種の検出器の異常診断方法が知られている（下記特許文献２を参照）。特許文献２の異常診断方法は、プラントのプロセス量を計測する検出器の異常を診断する方法である。この従来の方法では、診断を必要としない複数の検出器の出力を用いて診断を必要とする複数の検出器の値をそれらの間の動的関係式によりそれぞれ推定する。

【0005】

さらに、上記推定された値と計測された値との差から異常評価基準量を計算する。そして、その基準量が所定の値を超えた時に、上記診断を必要とする検出器のいずれかを除いた残りの検出器の値を、上記診断を必要としない複数の検出器の出力を用いて再度推定して異常評価基準量を再計算する。再計算された基準量が所定の値以下の時、上記推定しなかった検出器が異常であると診断する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】国際公開第２０１８／２１６１９７号

【特許文献2】特開平０１－２６９０１８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

上記特許文献１に記載された技術では、センサが検出した異常値が、機器における真の不具合によるものかどうかを示す指標である異常重要度を算出することはできるが、センサの不具合を検知することはできない。また、上記特許文献２は、診断を必要としない複数の検出器の具体的な選定方法を開示していない。そのため、診断を必要とする複数の検出器に対して、条件を満たさない検出器が選定され、異常診断が不正確になるおそれがある。

【0008】

本開示は、複数の機器と複数のセンサを含む装置またはシステムに使用され、少なくとも一つの機器とその機器に関する物理量を検出するセンサの異常を検知可能な異常検知装置を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本開示の一態様は、複数の機器と複数のセンサを含む装置またはシステムに使用され、少なくとも一つの機器および該機器に関する物理量を検出する少なくとも一つのセンサの異常を検知する異常検知装置であって、前記複数のセンサのうち異常検知対象の対象センサの検出値と該対象センサを除く少なくとも一つの非対象センサの検出値との相関を示す相関係数を算出し、該相関係数に基いて前記対象センサとの相関を有する少なくとも一つの相関センサを選択する相関探索部と、前記複数の機器のうち前記対象センサと前記相関センサのそれぞれの検出対象である対象機器と相関機器のモデルに基いて前記対象センサと前記相関センサのそれぞれの検出値をシミュレートした仮想対象出力および仮想相関出力を生成する仮想出力生成部と、前記対象センサの検出値と前記仮想対象出力との差が所定の第１閾値を超えた場合に、前記相関センサの検出値と前記仮想相関出力との比較に基いて前記対象機器の異常または前記対象センサの異常を判定する異常判定部と、を備えることを特徴とする異常検知装置である。

【発明の効果】

【0010】

本開示の上記一態様によれば、複数の機器と複数のセンサを含む装置またはシステムに使用され、少なくとも一つの機器とその機器に関する物理量を検出するセンサの異常を検知可能な異常検知装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本開示に係る異常検知装置の実施形態１を示すブロック図。

【図2】図１の異常検知装置の動作の一例を示すフロー図。

【図3】図２の相関センサ選択処理の詳細を示すフロー図。

【図4】図２の相関センサ選択処理で使用される相関テーブルの一例。

【図5】図２の仮想出力生成処理の詳細を示すフロー図。

【図6】図２の異常判定処理の詳細を示すフロー図。

【図7】図６の対象センサ異常判定が実施される場合の一例を示すグラフ。

【図8】図６の対象機器異常判定が実施される場合の一例を示すグラフ。

【図9】本開示に係る異常検知装置の実施形態２を示すブロック図。

【図10】図９の異常検知装置のモデル調整部の動作を示すフロー図。

【図11】図９の異常検知装置のモデル調整部による出力の一例を示すグラフ。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、図面を参照して本開示に係る異常検知装置の実施形態を説明する。

【0013】

［実施形態１］
図１は、本開示に係る異常検知装置１の実施形態１を示すブロック図である。本実施形態の異常検知装置１は、たとえば、複数の機器Ｅと複数のセンサＳを含む装置ＡＰまたはシステムＳＹに使用される。装置ＡＰまたはシステムＳＹは、たとえば、ｎ個（ｎは２以上の自然数）の機器Ｅ１，Ｅ２，…，Ｅｎと、ｍ個（ｍは２以上の自然数）のセンサＳ１，Ｓ２，…，Ｓｍを含む。

【0014】

なお、一つの機器Ｅに異なる物理量を検出する二つ以上のセンサＳが取り付けられていてもよい。各々のセンサＳが検出する各々の機器Ｅに関する物理量は、特に限定されないが、たとえば、温度、圧力、流量、湿度、濃度、振動数、回転数、速度、加速度、外気温、雨量などを含む。また、装置ＡＰまたはシステムＳＹは、たとえば、各々のセンサＳの検出値を取得してネットワークを介して異常検知装置１へ送信する制御装置Ｃを備えている。

【0015】

異常検知装置１が使用される装置ＡＰは、たとえば、産業プラント、化学プラント、エネルギープラント、および、環境プラントなどを含む。また、装置ＡＰを構成する複数の機器Ｅは、たとえば、ポンプ、コンプレッサ、タービン、熱交換器、反応器などを含む。また、異常検知装置１が使用されるシステムＳＹは、たとえば、車両のエンジンシステム、ハイブリッドシステム、ＥＶシステム、および、燃料電池システムなどを含む。システムＳＹを構成する複数の機器Ｅは、たとえば、エンジン、吸気系、排気系、燃料供給系、バッテリ、モータ、燃料電池セルなどを含む。

【0016】

異常検知装置１は、たとえば、装置ＡＰまたはシステムＳＹを構成する複数の機器Ｅの中の少なくとも一つの機器Ｅの異常を検知する。また、異常検知装置１は、たとえば、装置ＡＰまたはシステムＳＹを構成する複数のセンサＳのうち、異常検知対象の少なくとも一つの機器Ｅに関する物理量を検出する少なくとも一つのセンサＳの異常を検知する。異常検知装置１は、たとえば、入出力部と、中央処理装置（ＣＰＵ）と、ＲＯＭやＲＡＭなどのメモリと、タイマとを含む一つ以上のマイクロコントローラまたはコンピュータによって構成されている。

【0017】

図１に示すように、異常検知装置１は、たとえば、相関探索部２と、仮想出力生成部３と、異常判定部４と、を備えている。これらの異常検知装置１の各部は、たとえば、メモリに記憶されたプログラムをＣＰＵによって実行することで実現される異常検知装置１の各機能を表している。また、異常検知装置１は、たとえば、記憶部５を備えてもよい。記憶部５は、たとえば、メモリやハードディスクなどの記憶装置によって構成することができる。また、異常検知装置１は、たとえば、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイなどの表示装置６に接続されていてもよい。

【0018】

図２は、図１の異常検知装置１の動作の一例を示すフロー図である。異常検知装置１のユーザは、たとえば、図２に示す処理フローの開始前に、装置ＡＰまたはシステムＳＹの複数のセンサＳの中から、異常検知対象の対象センサＳｔを選択して、異常検知装置１の入力装置に入力する。また、たとえば、選定された対象センサＳｔの情報と、その対象センサＳｔによって物理量が検出される機器Ｅである対象機器Ｅｔの情報が、あらかじめ異常検知装置１の入力装置に入力されて記憶部５に格納される。

【0019】

より具体的には、異常検知装置１のユーザは、複数のセンサＳの中からセンサＳ１を対象センサＳｔとして選択することができる。この場合、対象機器Ｅｔは、たとえば、センサＳ１によって物理量が検出される機器Ｅ１となり、異常検知装置１は、センサＳ１の異常および機器Ｅ１の異常を検知することになる。対象センサＳｔおよび対象機器Ｅｔが決定されると、異常検知装置１は、図２に示す処理フローを開始して、相関センサＳｃを選択する処理Ｐ１と、仮想出力を生成する処理Ｐ２と、対象機器Ｅｔおよび対象センサＳｔの異常を判定する処理Ｐ３とを、順次実行する。

【0020】

図２に示す処理Ｐ１において選択される相関センサＳｃは、複数のセンサＳのうち、その検出値が対象センサＳｔの検出値と所定の相関を有する一つ以上のセンサＳである。処理Ｐ２で生成される仮想出力は、複数の機器Ｅのうち、対象センサＳｔおよび相関センサＳｃによる物理量の検出対象である対象機器Ｅｔおよび相関機器Ｅｃのモデルを用いたシミュレーションに基く対象センサＳｔおよび相関センサＳｃの仮想的な出力である。処理Ｐ３では、対象センサＳｔおよび相関センサＳｃのそれぞれの検出値および仮想出力に基いて、対象センサＳｔおよび対象機器Ｅｔの異常を検知する。以下、処理Ｐ１から処理Ｐ３までをより詳細に説明する。

【0021】

図３は、図２の相関センサＳｃを選択する処理Ｐ１の詳細を示すフロー図である。図４は、図２の相関センサＳｃを選択する処理Ｐ１で使用される相関テーブルＣＴの一例である。図３に示す処理Ｐ１が開始されると、異常検知装置１の相関探索部２は、たとえば、記憶部５に相関テーブルＣＴが格納済みであるか否かを判定する処理Ｐ１１を実行する。この処理Ｐ１１において、相関探索部２は、たとえば、記憶部５に相関テーブルＣＴが格納されていること（ＹＥＳ）を判定すると、相関テーブルＣＴを更新するか否かを判定する処理Ｐ１２を実行する。

【0022】

この処理Ｐ１２において、相関探索部２は、たとえば、表示装置６に相関テーブルＣＴの更新の有無を確認する画像を表示し、異常検知装置１の入力装置により、相関テーブルＣＴの更新の有無についてのユーザの指示を受け付ける。ユーザが異常検知装置１の入力装置に相関テーブルＣＴの更新がないことを示す指示を入力すると、相関探索部２は相関テーブルＣＴの更新なし（ＮＯ）を判定し、後述する相関センサＳｃを選択する処理Ｐ１６を実行する。

【0023】

一方、処理Ｐ１２において、ユーザが異常検知装置１の入力装置に相関テーブルＣＴの更新があることを示す指示を入力すると、相関探索部２は相関テーブルＣＴの更新あり（ＹＥＳ）を判定し、複数のセンサＳの検出値を取得する処理Ｐ１３を実行する。また、前述の処理Ｐ１１において、相関探索部２が、記憶部５に相関テーブルＣＴが格納されていないこと（ＮＯ）を判定した場合も、複数のセンサＳの検出値を取得する処理Ｐ１３が実行される。

【0024】

処理Ｐ１３において、相関探索部２は、たとえば、装置ＡＰまたはシステムＳＹの制御装置Ｃおよびネットワークを介して、装置ＡＰまたはシステムＳＹの複数のセンサＳの検出値を取得する。また、相関探索部２は、取得した複数のセンサＳの検出値を時系列で記憶部５に格納する。相関探索部２が取得する複数のセンサＳの検出値は、たとえば、制御装置Ｃに蓄積された過去の時系列、すなわち履歴データであってもよいが、取得可能な最新の検出値を含むことが望ましい。

【0025】

次に、相関探索部２は、たとえば、相関係数ＣＦを算出する処理Ｐ１４を実行する。この処理Ｐ１４において、相関探索部２は、複数のセンサＳのうち、あらかじめ選定された一つ以上の対象センサＳｔの検出値の時系列と、他の一つ以上のセンサＳである非対象センサＳｅの検出値の時系列とを用いて、相関係数ＣＦを算出する。相関係数ＣＦは、たとえば、ピアソンの相関係数である。また、相関係数ＣＦは、たとえば、線形回帰を用いて求めてもよい。また、相関係数ＣＦとして、決定木分析により算出した重要度を用いてもよい。

【0026】

次に、相関探索部２は、たとえば、図４に示す相関テーブルＣＴを生成する処理Ｐ１５を実行する。ここで、対象センサＳｔをセンサＳ１とすると、相関探索部２は、たとえば、処理Ｐ１４で算出した相関係数ＣＦを用い、対象センサＳｔの検出値との相関係数ＣＦが算出された他の一つ以上の非対象センサＳｅを相関係数ＣＦの高い順に並べた相関テーブルＣＴを生成する。また、相関探索部２は、たとえば、生成した相関テーブルＣＴを表示装置６に表示する。これにより、専門的な知識を有しないユーザに対象センサＳｔの検出値との相関を有する非対象センサＳｅを提示することができる。

【0027】

図４に示す例において、相関テーブルＣＴは、各々のセンサＳの相関係数ＣＦの他、各々のセンサＳが検出する物理量（たとえば、圧力、流量、温度など）と、設置場所（たとえば、機器Ｅ１，Ｅ２、エリアＡ１など）の情報を含む。相関探索部２は、たとえば、処理Ｐ１５で生成された相関テーブルＣＴを記憶部５に格納する。なお、前述の処理Ｐ１２で異常検知装置１のユーザによって相関テーブルＣＴを更新する指示が入力された場合、相関探索部２は、記憶部５に格納されていた既存の相関テーブルＣＴを更新する。これにより、複数のセンサＳの最新の検出値の時系列を相関テーブルＣＴに反映することができる。

【0028】

次に、相関探索部２は、相関センサＳｃを選択する処理Ｐ１６を実行する。この処理Ｐ１６において、相関探索部２は、たとえば、相関テーブルＣＴを用い、相関係数ＣＦがより高く、順位が高い一つ以上のセンサＳを相関センサＳｃとして選択する。より具体的には、相関探索部２は、たとえば、相関係数ＣＦが所定の閾値以上のセンサＳを相関センサＳｃとして選択することができる。

【0029】

たとえば、図４に示す例では、相関係数ＣＦの閾値が０．９５であれば、センサＳ２のみが相関センサＳｃとして選択され、相関係数ＣＦの閾値が０．９であれば、センサＳ２，Ｓ３が相関センサＳｃとして選択される。その後、異常検知装置１は、図３に示す処理Ｐ１を終了し、仮想出力生成部３により、図２に示す仮想出力を生成する処理Ｐ２を実行する。

【0030】

図５は、図２の仮想出力を生成する処理Ｐ２の詳細を示すフロー図である。仮想出力生成部３は、図５に示す処理Ｐ２を開始すると、まず、モデルを選択する処理Ｐ２１を実行する。ここで、異常検知装置１の記憶部５には、たとえば、装置ＡＰまたはシステムＳＹを構成する複数の機器Ｅの各々のモデルが、あらかじめ格納されている。記憶部５に格納されるモデルは、各々の機器Ｅにおける温度、圧力、流量などの物理量をシミュレーションして、各々のセンサＳの検出値の仮想出力を生成するモデル式である。

【0031】

記憶部５に格納されるモデルは、たとえば、物理モデルまたはデータドリブンモデルである。より具体的には、モデルは、たとえば、質量保存則、エネルギー保存則、運動量保存則など、基礎的な科学、工学、物理学に基く方程式を含む物理モデルである。また、モデルは、たとえば、ニューラルネットワークなどの機械学習によって生成されるデータドリブンモデルである。たとえば、機器Ｅ１が熱交換器である場合、機器Ｅ１のモデルは、機器Ｅ１の出口温度をシミュレートして、出口温度を検出するセンサＳ１の検出値の仮想出力を生成する。

【0032】

仮想出力生成部３は、モデルを選択する処理Ｐ２１において、記憶部５に格納された複数の機器Ｅのモデルのうち、対象センサＳｔと相関センサＳｃのそれぞれの検出対象である対象機器Ｅｔと相関機器Ｅｃのモデルを選択する。次に、仮想出力生成部３は、仮想出力を生成する処理Ｐ２２を実行する。

【0033】

この処理Ｐ２２において、仮想出力生成部３は、前の処理Ｐ２１で選択したモデルに基いて、対象センサＳｔと相関センサＳｃのそれぞれの検出値をシミュレートした仮想対象出力および仮想相関出力を生成して、記憶部５に格納する。なお、対象センサＳｔと相関センサＳｃが同一の機器Ｅに設けられている場合、対象機器Ｅｔと相関機器Ｅｃのモデルは同一になるが、そのモデルは、対象センサＳｔの仮想対象出力と相関センサＳｃの仮想相関出力とを、それぞれ生成可能である。

【0034】

なお、仮想出力を生成する処理Ｐ２２は、たとえば、前の処理Ｐ２１で選択されたモデルの条件およびパラメータの設定を含んでもよい。たとえば、機器Ｅ１が熱交換器である場合、機器Ｅ１の出口温度を検出するセンサＳ１の仮想対象出力を生成するモデルの条件は、機器Ｅ１に使用される流体（たとえば、蒸気など）の入口温度および流量、機器Ｅ１の周囲の気温などを含む。仮想出力生成部３は、たとえば、記憶部５に格納されたセンサＳ１の検出値の時系列を用いて、上記センサＳ１の仮想対象出力を生成するモデルの条件を設定することができる。

【0035】

また、機器Ｅ１が熱交換器である場合、上記センサＳ１の仮想対象出力を生成する機器Ｅ１のモデルのパラメータは、たとえば、機器Ｅ１の物理的特性や熱的特性、たとえば、寸法や熱伝達係数を含む。モデルの条件やパラメータは、たとえば、あらかじめ記憶部５に格納される。処理Ｐ２２の終了後、異常検知装置１は、図５に示す処理Ｐ２を終了させ、異常判定部４によって図２に示す異常判定処理Ｐ３を実行する。

【0036】

図６は、図２の異常判定処理Ｐ３の詳細を示すフロー図である。異常判定部４は図６に示す異常判定処理Ｐ３を開始すると、まず、仮想出力を取得する処理Ｐ３１を実行する。この処理Ｐ３１において、異常判定部４は、たとえば、前述の仮想出力生成処理Ｐ２で生成されて記憶部５に格納された対象センサＳｔと相関センサＳｃのそれぞれの仮想出力である仮想対象出力と仮想相関出力とを取得する。また、異常判定部４は、たとえば、前述のセンサＳの検出値を取得する処理Ｐ１３で取得されて記憶部５に格納された対象センサＳｔと相関センサＳｃの検出値の時系列を取得する。

【0037】

次に、異常判定部４は、対象センサＳｔの検出値と仮想対象出力との差ΔＤｔが所定の第１閾値Ｔｈ１を超えているか否かを判定する処理Ｐ３２を実行する。差ΔＤｔは、たとえば、対象センサＳｔの検出値と仮想対象出力との差の絶対値である。この処理Ｐ３２において、異常判定部４は、差ΔＤｔが第１閾値Ｔｈ１を超えていないこと（ＮＯ）を判定すると、対象センサＳｔの異常も対象機器Ｅｔの異常も判定することなく、図６に示す処理フローを終了させる。

【0038】

また、処理Ｐ３２において、異常判定部４は、差ΔＤｔが第１閾値Ｔｈ１を超えていること（ＹＥＳ）を判定すると、相関センサＳｃの検出値と仮想相関出力との差ΔＤｃが所定の第２閾値Ｔｈ２を超えているか否かを判定する処理Ｐ３３を実行する。差ΔＤｃは、たとえば、相関センサＳｃの検出値と仮想相関出力との差の絶対値である。なお、第１閾値Ｔｈ１および第２閾値Ｔｈ２は、たとえば、異常検知装置１のユーザによってあらかじめ設定され、または、入力されて記憶部５に格納されている。

【0039】

処理Ｐ３３において、異常判定部４は、差ΔＤｃが第２閾値Ｔｈ２を超えていること（ＹＥＳ）を判定すると、対象機器Ｅｔの異常を判定する処理Ｐ３４を実行する。また、この処理Ｐ３３において、異常判定部４は、差ΔＤｃが第２閾値Ｔｈ２を超えていないこと（ＮＯ）を判定すると、対象センサＳｔの異常を判定する処理Ｐ３５を実行する。

【0040】

図７は、図６の対象センサＳｔの異常を判定する処理Ｐ３５が実施される場合の一例を示すグラフである。また、図８は、図６の対象機器Ｅｔの異常を判定する処理Ｐ３４が実施される場合の一例を示すグラフである。図７および図８の上下のグラフの縦軸は、それぞれ、対象センサＳｔの検出値と仮想対象出力との差ΔＤｔ、および、相関センサＳｃの検出値と仮想相関出力との差ΔＤｃである。また、図７および図８の上下のグラフの横軸は、ともに時間である。

【0041】

図７に示す時刻ｔ１から時刻ｔ２の間の期間Ｔ１において、差ΔＤｔは第１閾値Ｔｈ１を超え、差ΔＤｃは第２閾値Ｔｈ２を下回っている。この場合、前述の処理Ｐ３２の条件（ΔＤｔ＞Ｔｈ１）を満たし、処理Ｐ３３の条件（ΔＤｃ＞Ｔｈ２）を満たさず、処理Ｐ３５が実行されて対象センサＳｔの異常が判定される。

【0042】

また、図８に示す時刻ｔ３から時刻ｔ４までの期間Ｔ２において、差ΔＤｔは第１閾値Ｔｈ１を超え、差ΔＤｃも第２閾値Ｔｈ２を超えている。この場合、前述の処理Ｐ３２の条件（ΔＤｔ＞Ｔｈ１）を満たし、処理Ｐ３３の条件（ΔＤｃ＞Ｔｈ２）も満たし、処理Ｐ３４が実行されて対象機器Ｅｔの異常が判定される。

【0043】

処理Ｐ３４または処理Ｐ３５の終了後、異常判定部４は、たとえば、判定結果を出力する処理Ｐ３６を実行する。この処理Ｐ３６において、異常判定部４は、たとえば、表示装置６に処理Ｐ３４または処理Ｐ３５の判定結果、すなわち、対象センサＳｔの異常判定または対象機器Ｅｔの異常判定を表示させ、ユーザに判定結果を通知する。その後、異常検知装置１は、図６に示す処理Ｐ３を終了させ、図２に示す処理フローを終了させる。

【0044】

以下、本実施形態の異常検知装置１の作用を説明する。

【0045】

近年、サイバーフィジカルシステム（ＣＰＳ）に対する関心が高まり、モノのインターネット（ＩｏＴ）化が進む中、装置ＡＰやシステムＳＹの健全性や運転状態を遠隔で監視するセンサＳへの依存が高まっている。たとえば、産業プラントなどの装置ＡＰでは、センサＳの普及により、機器Ｅの状態を局所的に計測するための作業員を常時配置する必要がなくなり、人件費の削減や業務効率の向上が期待できる。これらの利点は、特に過酷な環境や遠隔地に設置される機器Ｅにおいて顕著に表れる。

【0046】

しかしながら、センサＳには、誤作動や破損などの異常が発生するリスクがある。センサＳに異常が発生すると、そのセンサＳによる物理量の検出対象である機器Ｅの実際の状態が乖離するおそれがある。したがって、センサＳの異常を検知することは、機器Ｅの損傷などの問題を回避するために重要である。また、センサＳの検出値の異常が、センサＳ自体の異常なのか、そのセンサＳが物理量を検出する対象である機器Ｅの異常なのかを判別することも重要である。

【0047】

上記特許文献１に記載された技術では、センサが検出した異常値が、機器における真の不具合によるものかどうかを示す指標である異常重要度を算出することはできるが、センサの不具合を検知することはできない。また、上記特許文献２は、診断を必要としない複数の検出器の具体的な選定方法を開示していない。そのため、診断を必要とする複数の検出器に対して、条件を満たさない検出器が選定され、異常診断が不正確になるおそれがある。

【0048】

これに対し、本実施形態の異常検知装置１は、複数の機器Ｅと複数のセンサＳを含む装置ＡＰまたはシステムＳＹに使用され、少なくとも一つの機器Ｅおよびその機器Ｅに関する物理量を検出する少なくとも一つのセンサＳの異常を検知する装置である。異常検知装置１は、相関探索部２と、仮想出力生成部３と、異常判定部４とを備えている。相関探索部２は、複数のセンサＳのうち、異常検知対象の対象センサＳｔの検出値と、その対象センサＳｔを除く少なくとも一つの非対象センサＳｅの検出値との相関を示す相関係数ＣＦを算出し、その相関係数ＣＦに基いて対象センサＳｔとの相関を有する少なくとも一つの相関センサＳｃを選択する。仮想出力生成部３は、複数の機器Ｅのうち、対象センサＳｔと相関センサＳｃのそれぞれの検出対象である対象機器Ｅｔと相関機器Ｅｃのモデルに基いて対象センサＳｔと相関センサＳｃのそれぞれの検出値をシミュレートした仮想対象出力および仮想相関出力を生成する。異常判定部４は、対象センサＳｔの検出値と仮想対象出力との差ΔＤｔが所定の第１閾値Ｔｈ１を超えた場合に、相関センサＳｃの検出値と仮想相関出力との比較に基いて、対象機器Ｅｔの異常または対象センサＳｔの異常を判定する。

【0049】

このような構成により、本実施形態の異常検知装置１によれば、相関探索部２によって、複数のセンサＳの中から、異常検知対象の対象センサＳｔの検出値と所定の相関を有する検出値を出力する相関センサＳｃを、自動的に選択することができる。これにより、専門的な知識や経験を有しないユーザであっても、対象センサＳｔの検出値に対して所定の相関を有する相関センサＳｃを選択することが可能になり、対象センサＳｔおよび対象機器Ｅｔの異常検知精度を向上させることができる。また、相関センサＳｃの選定時のヒューマンエラーによる異常検知精度の低下を防止することができる。また、対象センサＳｔの検出値と仮想対象出力との差ΔＤｔに基いて、対象センサＳｔと対象機器Ｅｔのどちらかに異常が発生したことを検知することができる。その後、相関センサＳｃの検出値と仮想相関出力とを比較することで、対象センサＳｔと対象機器Ｅｔのどちらの異常であるかを特定することができる。これにより、装置ＡＰまたはシステムＳＹのメンテナンスを行う作業員が、異常が判定された対象センサＳｔまたは対象機器Ｅｔに対して適切な対応を取ることが可能になる。

【0050】

また、本実施形態の異常検知装置１において、異常判定部４は、相関センサＳｃの検出値と仮想相関出力との差ΔＤｃが、所定の第２閾値Ｔｈ２を超えた場合に対象機器Ｅｔの異常を判定し、第２閾値Ｔｈ２を超えない場合に対象センサＳｔの異常を判定する。このように、異常判定部４が相関センサＳｃの検出値と仮想相関出力との差ΔＤｃを所定の第２閾値Ｔｈ２と比較することで、より正確に対象センサＳｔと対象機器Ｅｔの異常判定を行うことが可能になる。

【0051】

また、本実施形態の異常検知装置１において、対象機器Ｅｔと相関機器Ｅｃのモデルは、物理モデルまたはデータドリブンモデルである。このような構成により、対象機器Ｅｔおよび相関機器Ｅｃの状態をより正確にシミュレートすることが可能になり、対象センサＳｔおよび相関センサＳｃの実際の検出値により近い仮想対象出力および仮想相関出力を生成することが可能になる。

【0052】

また、本実施形態の異常検知装置１において、相関探索部２は、対象センサＳｔの検出値の時系列と、非対象センサＳｅの検出値の時系列とに基いて相関係数ＣＦを算出する。このような構成により、算出される相関係数ＣＦの精度が向上し、より適切な相関センサＳｃを選択することが可能になる。

【0053】

以上説明したように、本実施形態によれば、複数の機器Ｅと複数のセンサＳを含む装置ＡＰまたはシステムＳＹに使用され、少なくとも一つの機器Ｅとその機器Ｅに関する物理量を検出するセンサＳの異常を検知可能な異常検知装置１を提供することができる。

【0054】

［実施形態２］
次に、図９から図１１を参照して、本開示に係る異常検知装置の実施形態２を説明する。図９は、本開示に係る異常検知装置の実施形態２を示すブロック図である。本実施形態の異常検知装置１Ａは、モデル調整部７をさらに備える点で、前述の実施形態１の異常検知装置１と異なっている。本実施形態の異常検知装置１Ａのその他の構成は、前述の実施形態１の異常検知装置１の構成と同様であるので、同様の部分には同一の符号を付して説明を省略する。

【0055】

モデル調整部７は、相関探索部２、仮想出力生成部３、および異常判定部４と同様に、異常検知装置１Ａを構成するＣＰＵによって記憶部５に格納されたプログラムを実行することで実現される異常検知装置１Ａの機能を表している。モデル調整部７は、対象センサＳｔと相関センサＳｃのそれぞれの検出値に基いて、対象機器Ｅｔと相関機器Ｅｃのモデルのパラメータをチューニングする。

【0056】

図１０は、図９の異常検知装置１Ａのモデル調整部７の動作を示すフロー図である。モデル調整部７は、図１０に示すチューニング処理Ｐ４を開始すると、まず、モデルのパラメータｋを初期化する処理Ｐ４１を実行する。この処理Ｐ４１において、モデル調整部７は、たとえば、モデルの初期状態、パラメータｋの初期値、およびチューニングの終了時間ｔｅを規定することで、対象機器Ｅｔおよび相関機器Ｅｃのモデルを初期化する。パラメータｋの初期値等は、たとえば、あらかじめ記憶部５に格納されている。

【0057】

次に、モデル調整部７は、仮想出力を生成する処理Ｐ４２を実行する。この処理Ｐ４２において、モデル調整部７は、前の処理Ｐ４１で初期化された対象機器Ｅｔおよび相関機器Ｅｃのモデルを用いて仮想対象出力と仮想相関出力を生成する。より具体的には、対象機器Ｅｔが熱交換器であれば、熱交換器の出口温度を検出する対象センサＳｔの検出値に対応する仮想対象出力を生成する。

【0058】

次に、モデル調整部７は、センサＳの検出値を取得する処理Ｐ４３を実行する。この処理Ｐ４３において、モデル調整部７は、たとえば、装置ＡＰまたはシステムＳＹから、制御装置Ｃを介して対象センサＳｔおよび相関センサＳｃの検出値を取得する。より具体的には、対象機器Ｅｔが熱交換器であれば、熱交換器の出口温度を検出する対象センサＳｔの検出値を取得する。

【0059】

次に、モデル調整部７は、モデルのパラメータｋをチューニングする処理Ｐ４４を実行する。より具体的には、モデル調整部７は、たとえば、アンサンブルカルマンフィルタ（ＥｎＫＦ）やパーティクルフィルタなどのデータ同化手法を用いて、パラメータｋをチューニングする。これにより、対象センサＳｔの検出値と仮想対象出力との間の誤差ｅおよび相関センサＳｃの検出値と仮想相関出力との間の誤差ｅが得られる。

【0060】

次に、モデル調整部７は、チューニング処理Ｐ４の時間ｔが終了時間ｔｅに達したか否かを判定する処理Ｐ４５を実施し、終了時間ｔｅに達していない（ＮＯ）と判定すると、時間ｔを加算する処理Ｐ４６を実施し、処理Ｐ４２から処理Ｐ４５までを繰り返す。その後、モデル調整部７は、処理Ｐ４５において、チューニング処理Ｐ４の時間ｔが終了時間ｔｅに達した（ＹＥＳ）と判定すると、処理Ｐ４４の結果に基いてパラメータｋを更新する処理Ｐ４７を実行する。また、モデル調整部７は、たとえば、生成された出力を表示装置６に表示させる。

【0061】

図１１は、図９の異常検知装置１Ａのモデル調整部７による出力の一例を示すグラフである。図１１の上のグラフはパラメータｋの時間変化を示し、図１１の下のグラフは誤差ｅの時間変化を示す。図１１の上のグラフに示すように、時刻ｔ５においてチューニングされたパラメータｋの値が平均値ｋ’で安定し始める。同時に、図１１の下のグラフに示すように、誤差ｅの値が初期値ｅ’０よりも小さい誤差ｅ’で安定し始めている。

【0062】

図１１に示すモデル調整部７の出力は、モデル調整部７が時刻ｔ５からパラメータｋを正常にチューニングできたことを示している。そのため、モデル調整部７は、モデルを更新する処理Ｐ４７において、既存のパラメータｋをチューニングされたパラメータｋ’に置き換える。

【0063】

以上のように、本実施形態の異常検知装置１Ａは、対象センサＳｔと相関センサＳｃのそれぞれの検出値に基いて対象機器Ｅｔと相関機器Ｅｃのモデルのパラメータｋをチューニングするモデル調整部７をさらに備える。

【0064】

このような構成により、対象機器Ｅｔおよび相関機器Ｅｃの挙動が劣化などにより経時的に変化する場合でも、対象機器Ｅｔおよび相関機器Ｅｃのモデルの挙動を、対象機器Ｅｔおよび相関機器Ｅｃの実際の挙動に追従させることができる。これにより、対象機器Ｅｔおよび対象センサＳｔの異常をより正確に判定することができる。なお、モデル調整部７によるチューニング処理Ｐ４の頻度は、たとえば、１年に一回など、ユーザが定義することが可能である。

【0065】

また、本実施形態の異常検知装置１Ａにおいて、モデル調整部７は、たとえば、図７に示す第１閾値Ｔｈ１および第２閾値Ｔｈ２を自動的に設定することも可能である。具体的には、モデル調整部７は、パラメータｋのチューニング後に、仮想対象出力と対象センサＳｔの検出値との差ΔＤｔに基いて第１閾値Ｔｈ１を設定し、仮想相関出力と相関センサの検出値との差ΔＤｃに基いて第２閾値Ｔｈ２を設定する。

【0066】

このような構成により、第１閾値Ｔｈ１および第２閾値Ｔｈ２を自動的に設定することが可能になる。したがって、ユーザが誤って不適切な第１閾値Ｔｈ１および第２閾値Ｔｈ２を設定することが防止され、対象センサＳｔおよび対象機器Ｅｔの異常が誤って判定されたり、異常が検出できなかったりすることが防止される。なお、モデル調整部７は、表示装置６を介してユーザが正しい第１閾値Ｔｈ１および第２閾値Ｔｈ２を設定するための情報を提供してもよい。

【0067】

以上、図面を用いて本開示に係るの実施形態を詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲における設計変更等があっても、それらは本開示に含まれるものである。

【符号の説明】

【0068】

１ 異常検知装置
１Ａ 異常検知装置
２ 相関探索部
３ 仮想出力生成部
４ 異常判定部
７ モデル調整部
ＡＰ 装置
ＣＦ 相関係数
Ｅ 機器
Ｅｃ 相関機器
Ｅｔ 対象機器
Ｓ センサ
Ｓｃ 相関センサ
Ｓｅ 非対象センサ
Ｓｔ 対象センサ
ＳＹ システム
Ｔｈ１ 第１閾値
Ｔｈ２ 第２閾値
ΔＤｃ 差
ΔＤｔ 差

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】