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(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】P2024076977
(43)【公開日】2024-06-06
(54)【発明の名称】異常検知装置、異常検知方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G05B 23/02 20060101AFI20240530BHJP
【ＦＩ】
G05B23/02 302Z
G05B23/02 301W
【審査請求】未請求
【請求項の数】11
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023191697
(22)【出願日】2023-11-09
(31)【優先権主張番号】P 2022188535
(32)【優先日】2022-11-25
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(71)【出願人】
【識別番号】000005234
【氏名又は名称】富士電機株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100107766
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠重
(74)【代理人】
【識別番号】100070150
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠彦
(72)【発明者】
【氏名】村上 賢哉
(72)【発明者】
【氏名】吉見 浩一郎
(72)【発明者】
【氏名】徳増 匠
(72)【発明者】
【氏名】高橋 貴範
【テーマコード（参考）】
3C223
【Ｆターム（参考）】
3C223AA02
3C223BA01
3C223CC01
3C223DD01
3C223EB01
3C223FF04
3C223FF12
3C223FF24
3C223FF42
3C223GG01
3C223HH04
(57)【要約】
【課題】正常状態が遷移する対象の異常検知を実現する技術を提供すること。
【解決手段】本開示の一態様による異常検知装置は、対象の状態を表すデータを取得するように構成されている取得部と、前記対象の正常状態をモデル化した正常モデルに基づいて、前記データが表す状態の異常度合いを示す異常指標値を算出するように構成されている異常指標算出部と、を有し、前記異常指標算出部は、前記対象の正常状態が遷移した場合、遷移前の正常状態をモデル化した正常モデルである第１の正常モデルと、遷移後の正常状態をモデル化した正常モデルである第２の正常モデルとに基づいて、前記遷移期間中の正常領域として定義された領域を示す正常遷移領域内に前記データが含まれる場合は前記異常指標値を低く、前記正常遷移領域内に前記データが含まれない場合は前記異常指標値を高く算出するように構成されている。
【選択図】図７
【解決手段】本開示の一態様による異常検知装置は、対象の状態を表すデータを取得するように構成されている取得部と、前記対象の正常状態をモデル化した正常モデルに基づいて、前記データが表す状態の異常度合いを示す異常指標値を算出するように構成されている異常指標算出部と、を有し、前記異常指標算出部は、前記対象の正常状態が遷移した場合、遷移前の正常状態をモデル化した正常モデルである第１の正常モデルと、遷移後の正常状態をモデル化した正常モデルである第２の正常モデルとに基づいて、前記遷移期間中の正常領域として定義された領域を示す正常遷移領域内に前記データが含まれる場合は前記異常指標値を低く、前記正常遷移領域内に前記データが含まれない場合は前記異常指標値を高く算出するように構成されている。
【選択図】図７
【特許請求の範囲】
【請求項1】
対象の状態を表すデータを取得するように構成されている取得部と、
前記対象の正常状態をモデル化した正常モデルに基づいて、前記データが表す状態の異常度合いを示す異常指標値を算出するように構成されている異常指標算出部と、を有し、
前記異常指標算出部は、
前記対象の正常状態が遷移した場合、遷移前の正常状態をモデル化した正常モデルである第１の正常モデルと、遷移後の正常状態をモデル化した正常モデルである第２の正常モデルとに基づいて、前記遷移期間中の正常領域として定義された領域を示す正常遷移領域内に前記データが含まれる場合は前記異常指標値を低く、前記正常遷移領域内に前記データが含まれない場合は前記異常指標値を高く算出するように構成されている、異常検知装置。
前記対象の正常状態をモデル化した正常モデルに基づいて、前記データが表す状態の異常度合いを示す異常指標値を算出するように構成されている異常指標算出部と、を有し、
前記異常指標算出部は、
前記対象の正常状態が遷移した場合、遷移前の正常状態をモデル化した正常モデルである第１の正常モデルと、遷移後の正常状態をモデル化した正常モデルである第２の正常モデルとに基づいて、前記遷移期間中の正常領域として定義された領域を示す正常遷移領域内に前記データが含まれる場合は前記異常指標値を低く、前記正常遷移領域内に前記データが含まれない場合は前記異常指標値を高く算出するように構成されている、異常検知装置。
【請求項2】
前記正常遷移領域は、
前記第１の正常モデルの作成に用いられた第１の正常データ集合が表す第１の領域の代表点と、前記第２の正常モデルの作成に用いられた第２の正常データ集合が表す第２の領域の代表点とを結ぶ線分を中心軸として定義された領域である、請求項１に記載の異常検知装置。
前記第１の正常モデルの作成に用いられた第１の正常データ集合が表す第１の領域の代表点と、前記第２の正常モデルの作成に用いられた第２の正常データ集合が表す第２の領域の代表点とを結ぶ線分を中心軸として定義された領域である、請求項１に記載の異常検知装置。
【請求項3】
前記正常遷移領域は、
前記中心軸を持つ円柱又は超円柱内の領域である、請求項２に記載の異常検知装置。
前記中心軸を持つ円柱又は超円柱内の領域である、請求項２に記載の異常検知装置。
【請求項4】
前記正常遷移領域は、
前記中心軸を持ち、かつ、互いに底面を共有する２つの円錐又は超円錐内の領域である、請求項２に記載の異常検知装置。
前記中心軸を持ち、かつ、互いに底面を共有する２つの円錐又は超円錐内の領域である、請求項２に記載の異常検知装置。
【請求項5】
前記正常遷移領域は、
前記中心軸を持つ立方体又は超立方体内の領域である、請求項２に記載の異常検知装置。
前記中心軸を持つ立方体又は超立方体内の領域である、請求項２に記載の異常検知装置。
【請求項6】
前記第１の領域の代表点は、前記第１の正常データ集合に含まれる正常データの平均値、中央値、又は最頻値のいずれかであり、
前記第２の領域の代表点は、前記第２の正常データ集合に含まれる正常データの平均値、中央値、又は最頻値のいずれかである、請求項２乃至５の何れか一項に記載の異常検知装置。
前記第２の領域の代表点は、前記第２の正常データ集合に含まれる正常データの平均値、中央値、又は最頻値のいずれかである、請求項２乃至５の何れか一項に記載の異常検知装置。
【請求項7】
前記正常遷移領域は、
過去の前記遷移期間中における前記データを用いて前記遷移期間に含まれる各時間区分で前記データが含まれる領域を定義したときに、前記領域の和集合で表される領域である、請求項１に記載の異常検知装置。
過去の前記遷移期間中における前記データを用いて前記遷移期間に含まれる各時間区分で前記データが含まれる領域を定義したときに、前記領域の和集合で表される領域である、請求項１に記載の異常検知装置。
【請求項8】
前記正常遷移領域は、
前記第１の領域に外接し、かつ、前記線分上で前記線分の中点よりも前記第２の領域の代表点側に頂点を持つ第１の円錐領域と、第２の領域に外接し、かつ、前記線分上で前記中点よりも前記第１の領域の代表点側に頂点を持つ第２の円錐領域との和集合で表される領域である、請求項２に記載の異常検知装置。
前記第１の領域に外接し、かつ、前記線分上で前記線分の中点よりも前記第２の領域の代表点側に頂点を持つ第１の円錐領域と、第２の領域に外接し、かつ、前記線分上で前記中点よりも前記第１の領域の代表点側に頂点を持つ第２の円錐領域との和集合で表される領域である、請求項２に記載の異常検知装置。
【請求項9】
前記正常遷移領域は、
前記第１の領域と前記第２の領域とに外接する一葉双曲面と、前記一葉双曲面との外接点における前記第１の領域の断面と、前記一葉双曲面との外接点における前記第２の領域の断面とで定義される領域である、請求項２に記載の異常検知装置。
前記第１の領域と前記第２の領域とに外接する一葉双曲面と、前記一葉双曲面との外接点における前記第１の領域の断面と、前記一葉双曲面との外接点における前記第２の領域の断面とで定義される領域である、請求項２に記載の異常検知装置。
【請求項10】
対象の状態を表すデータを取得する取得手順と、
前記対象の正常状態をモデル化した正常モデルに基づいて、前記データが表す状態の異常度合いを示す異常指標値を算出する異常指標算出手順と、をコンピュータが実行し、
前記異常指標算出手順は、
前記対象の正常状態が遷移した場合、遷移前の正常状態をモデル化した正常モデルである第１の正常モデルと、遷移後の正常状態をモデル化した正常モデルである第２の正常モデルとに基づいて、前記遷移期間中の正常領域として定義された領域を示す正常遷移領域内に前記データが含まれる場合は前記異常指標値を低く、前記正常遷移領域内に前記データが含まれない場合は前記異常指標値を高く算出する、異常検知方法。
前記対象の正常状態をモデル化した正常モデルに基づいて、前記データが表す状態の異常度合いを示す異常指標値を算出する異常指標算出手順と、をコンピュータが実行し、
前記異常指標算出手順は、
前記対象の正常状態が遷移した場合、遷移前の正常状態をモデル化した正常モデルである第１の正常モデルと、遷移後の正常状態をモデル化した正常モデルである第２の正常モデルとに基づいて、前記遷移期間中の正常領域として定義された領域を示す正常遷移領域内に前記データが含まれる場合は前記異常指標値を低く、前記正常遷移領域内に前記データが含まれない場合は前記異常指標値を高く算出する、異常検知方法。
【請求項11】
対象の状態を表すデータを取得する取得手順と、
前記対象の正常状態をモデル化した正常モデルに基づいて、前記データが表す状態の異常度合いを示す異常指標値を算出する異常指標算出手順と、をコンピュータに実行させ、
前記異常指標算出手順は、
前記対象の正常状態が遷移した場合、遷移前の正常状態をモデル化した正常モデルである第１の正常モデルと、遷移後の正常状態をモデル化した正常モデルである第２の正常モデルとに基づいて、前記遷移期間中の正常領域として定義された領域を示す正常遷移領域内に前記データが含まれる場合は前記異常指標値を低く、前記正常遷移領域内に前記データが含まれない場合は前記異常指標値を高く算出する、プログラム。
前記対象の正常状態をモデル化した正常モデルに基づいて、前記データが表す状態の異常度合いを示す異常指標値を算出する異常指標算出手順と、をコンピュータに実行させ、
前記異常指標算出手順は、
前記対象の正常状態が遷移した場合、遷移前の正常状態をモデル化した正常モデルである第１の正常モデルと、遷移後の正常状態をモデル化した正常モデルである第２の正常モデルとに基づいて、前記遷移期間中の正常領域として定義された領域を示す正常遷移領域内に前記データが含まれる場合は前記異常指標値を低く、前記正常遷移領域内に前記データが含まれない場合は前記異常指標値を高く算出する、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、異常検知装置、異常検知方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
各種プラント（例えば、石油化学プラント、発電プラント、鉄鋼プラント、食品プラント等）や各種設備、機器、装置等を対象として、その対象の監視及び制御のための異常検知技術が従来から知られている。例えば、特許文献１には、運転データが分類されるカテゴリの基準点と現在の運転データとを比較して、現在の運転データの異常度を計算する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２０－１４９２５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、従来では、対象の正常状態が遷移する場合、遷移期間中は正常な運転データであっても異常と判定されてしまい、異常検知を行うことができなかった。
【0005】
本開示は、上記の点に鑑みてなされたもので、正常状態が遷移する対象の異常検知を実現する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示の一態様による異常検知装置は、対象の状態を表すデータを取得するように構成されている取得部と、前記対象の正常状態をモデル化した正常モデルに基づいて、前記データが表す状態の異常度合いを示す異常指標値を算出するように構成されている異常指標算出部と、を有し、前記異常指標算出部は、前記対象の正常状態が遷移した場合、遷移前の正常状態をモデル化した正常モデルである第１の正常モデルと、遷移後の正常状態をモデル化した正常モデルである第２の正常モデルとに基づいて、前記遷移期間中の正常領域として定義された領域を示す正常遷移領域内に前記データが含まれる場合は前記異常指標値を低く、前記正常遷移領域内に前記データが含まれない場合は前記異常指標値を高く算出するように構成されている。
【発明の効果】
【0007】
正常状態が遷移する対象の異常検知を実現する技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】正常状態の遷移期間とその遷移期間における異常指標値の一例を説明するための図である。
【図2】正常状態の遷移期間におけるサンプルデータの一例を説明するための図である。
【図3】本実施形態に係る異常検知装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図4】本実施形態に係る異常検知装置の機能構成の一例を示す図である。
【図5】本実施形態に係るモデル作成処理の一例を示すフローチャートである。
【図6】本実施形態に係る異常検知処理の一例を示すフローチャートである。
【図7】切替前後の正常モデルと遷移期間における正常遷移領域の一例を説明するための図（その１）である。
【図8】切替前後の正常モデルと遷移期間における正常遷移領域の一例を説明するための図（その２）である。
【図9】相互に切替可能な複数の正常モデルと各遷移期間における正常遷移領域の一例を説明するための図である。
【図10】正常状態の遷移期間におけるサンプルデータの他の例を説明するための図（その１）である。
【図11】切替前後の正常モデルと遷移期間における正常遷移領域の一例を説明するための図（その３）である。
【図12】正常状態の遷移期間におけるサンプルデータの他の例を説明するための図（その２）である。
【図13】切替前後の正常モデルと遷移期間における正常遷移領域の一例を説明するための図（その４）である。
【図14】切替前後の正常モデルと遷移期間における正常遷移領域の一例を説明するための図（その５）である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、本発明の一実施形態について説明する。以下の実施形態では、正常状態が遷移するプラントや設備、機器、装置等を対象として、その対象の異常検知を実現する異常検知装置１０について説明する。ここで、正常状態が遷移するとは、何等かの要因によって対象の正常状態が変化することをいう。例えば、発電プラント等では、季節変動や気候変動等の要因によって正常状態が変化し得る。また、例えば、食品プラントや化学プラント等では、製造又は生産対象の製品・食品の切替等によって正常状態が変化し得る。その他、例えば、プラントの動作モードによって正常状態が変化し得ることもある。なお、動作モードとはプラントをどのように動作させるかを表す動作方法のことであり、例えば、蒸気ボイラーが含まれるプラントを想定した場合、蒸気ボイラー内の圧力が低いときの動作モード、蒸気ボイラー内の圧力が高いときの動作モード等が存在し得る。
【0010】
本実施形態に係る異常検知装置１０には、各正常状態における対象の運転データ（以下、「サンプルデータ」ともいう。）から各正常モデルを作成する「モデル作成処理」と、対象の現在のサンプルデータと正常モデルから対象の異常有無を判定する「異常検知処理」とを実行する。一般に、モデル作成処理はオフライン、異常検知処理はオンラインで実行されるが、これに限られるものではなく、例えば、モデル作成処理は、オンライン中に異常検知処理のバックグラウンドで実行されてもよい。
【0011】
なお、対象には各種センサが設置されており、これらのセンサによって当該対象の状態を表す物理量が計測され、サンプルデータはそれらの物理量の計測値で構成される。サンプルデータを構成する各計測値が表す物理量又はその物理量の計測値が格納される変数は「プロセス変数」又は「状態変数」とも呼ばれる。以下では、サンプルデータを構成する計測値が表す物理量又はその物理量の計測値が格納される変数を「状態変数」と呼ぶことにする。状態変数としては様々なものが挙げられるが、例えば、温度、圧力、流量等が挙げられる。
【0012】
以下、サンプルデータを構成する状態変数の数をＮとして各状態変数をｘｎ（１≦ｎ≦Ｎ）と表し、サンプルデータを縦ベクトルで表現してｘ＝（ｘ１，・・・，ｘＮ）Τと表す。また、サンプルデータｘが得られた時刻ｔを明示する場合は、ｘ（ｔ）＝（ｘ１（ｔ），・・・，ｘＮ（ｔ））Τと表す。ここで、Τは転置を表す記号である。
【0013】
＜正常状態の遷移期間とその遷移期間における異常指標値＞
一般に、対象が或る状態であるときにその状態が正常であるか否か（言い換えれば、異常であるか否か）は、当該状態に対応する正常モデルによって判定される。ここで、正常モデルは、対象の正常状態をモデル化したデータのことであり、対象が正常状態であるときのサンプルデータから作成される。以下、正常モデルとしては、主成分分析（ＰＣＡ：Principal Component Analysis）を利用した多変量統計的プロセス管理（ＭＳＰＣ：Multivariate Statistical Process Control）の手法によって作成されたモデルを想定する（参考文献１）。なお、この手法によって作成された正常モデルは「ＰＣＡモデル」等と呼ばれることもある。
一般に、対象が或る状態であるときにその状態が正常であるか否か（言い換えれば、異常であるか否か）は、当該状態に対応する正常モデルによって判定される。ここで、正常モデルは、対象の正常状態をモデル化したデータのことであり、対象が正常状態であるときのサンプルデータから作成される。以下、正常モデルとしては、主成分分析（ＰＣＡ：Principal Component Analysis）を利用した多変量統計的プロセス管理（ＭＳＰＣ：Multivariate Statistical Process Control）の手法によって作成されたモデルを想定する（参考文献１）。なお、この手法によって作成された正常モデルは「ＰＣＡモデル」等と呼ばれることもある。
【0014】
ただし、多変量統計的プロセス管理の手法によって正常モデルを作成することは一例であって、本実施形態は、多変量統計的プロセス管理以外の手法によって作成された正常モデルに対しても同様に適用することが可能である。
【0015】
例えば、図１に示すように、サンプルデータｘの或る状態変数ｘｎに関して、時刻ｔ＝０～ｔ＝Ｔ１の間は比較的低い値が正常であり、時刻ｔ＝Ｔ２～ｔ＝Ｔ３の間は比較的高い値が正常であるものとする。すなわち、時刻ｔ＝Ｔ１で対象の正常状態が他の正常状態に遷移しているものとする。この場合、遷移前の正常状態をモデル化した正常モデルＭ１を、遷移後の正常状態をモデル化した正常モデルＭ２に切り替える必要がある。
【0016】
上記の切替前の時刻ｔ＝０～ｔ＝Ｔ１では正常モデルＭ１を用いてＱ統計量等といった異常度合いを表す異常指標の値（以下、「異常指標値」ともいう。）が算出され、この異常指標値と予め設定された閾値ｔｈ１との比較によって異常判定が行われる。一方で、切替後の時刻ｔ＝Ｔ２～ｔ＝Ｔ３では正常モデルＭ２を用いて異常指標値が算出され、この異常指標値と予め設定された閾値ｔｈ２との比較によって異常判定が行われる。これに対して、時刻ｔ＝Ｔ１～ｔ＝Ｔ２の間（つまり、正常状態の遷移期間）では正常モデルが存在しないため、異常判定を行うことができない。
【0017】
仮に、正常状態の遷移期間ｔ＝Ｔ１～ｔ＝Ｔ２の間の異常指標値を正常モデルＭ１又は正常モデルＭ２のいずれかを用いて算出したとしても、当該遷移期間ｔ＝Ｔ１～ｔ＝Ｔ２では対象が正常であっても異常と判定されてしまう（つまり、誤検知が発生する。）。すなわち、例えば、図１に示すように、正常モデルＭ１を用いて符号１１００で示す異常指標値を算出した場合、仮に対象が正常であっても遷移期間では閾値ｔｈ１以上となり、異常と判定されてしまう。同様に、正常モデルＭ２を用いて符号１２００で示す異常指標値を算出した場合、仮に対象が正常であっても遷移期間では閾値ｔｈ２以上となり、異常と判定されてしまう。
【0018】
このように、対象の正常状態が他の正常状態に遷移した場合、その遷移期間では仮に対象が正常であっても異常と判定されてしまう。そこで、以下では、この遷移期間でも正しく異常判定を行って誤検知を防止することを考える。
【0019】
なお、遷移期間中は異常指標値を算出しないことで異常の誤検知は防止できると考えられるが、一般に、遷移期間の長さは不明又は予測が困難であることが多いため、遷移期間中は異常指標値を算出しないようにすることは困難である。
【0020】
＜正常状態の遷移期間におけるサンプルデータ＞
対象の正常状態が他の正常状態に遷移するものとして、遷移前の正常状態に対応する正常モデルＭ１の作成に用いられた正常データ集合が表す領域をＲ１、遷移後の正常状態に対応する正常モデルＭ２の作成に用いられた正常データ集合が表す領域をＲ２とする。ここで、正常データ集合とは、正常状態を表すサンプルデータ（以下、「正常データ」ともいう。）の集合のことである。また、正常データ集合が表す領域とは、その正常データ集合に含まれる正常データをすべて包含する領域のことである。
対象の正常状態が他の正常状態に遷移するものとして、遷移前の正常状態に対応する正常モデルＭ１の作成に用いられた正常データ集合が表す領域をＲ１、遷移後の正常状態に対応する正常モデルＭ２の作成に用いられた正常データ集合が表す領域をＲ２とする。ここで、正常データ集合とは、正常状態を表すサンプルデータ（以下、「正常データ」ともいう。）の集合のことである。また、正常データ集合が表す領域とは、その正常データ集合に含まれる正常データをすべて包含する領域のことである。
【0021】
このとき、図２に示すように、仮に対象が遷移期間中も正常であれば、遷移期間のサンプルデータは、領域Ｒ１の代表点から領域Ｒ２の代表点に向かってプロットされると考えられる。ここで、代表点とは当該領域を代表する点を表すデータのことであり、例えば、当該領域を表す正常データ集合に含まれる正常データｘの平均値（重心）、中央値、最頻値等が挙げられる。なお、図２に示す例では、簡単のため、Ｎ＝３として３次元空間内にサンプルデータｘをプロットした場合を表している。
【0022】
このため、領域Ｒ１と領域Ｒ２の代表点同士を結ぶ線分を軸とする（超）円柱等の領域を定義し、この領域（以下、「正常遷移領域」ともいう。）内に異常判定対象のサンプルデータが含まれる場合は異常指標値を低く、そうでない場合は異常指標値を高く算出することで、遷移期間でも正しく異常判定を行うことが可能になり、遷移期間における誤検知を防止できると考えられる。本実施形態に係る異常検知装置１０は、この方法により、正常状態の遷移期間中における対象の異常検知を実現する。
【0023】
＜異常検知装置１０のハードウェア構成例＞
本実施形態に係る異常検知装置１０のハードウェア構成例を図３に示す。図３に示すように、本実施形態に係る異常検知装置１０は、入力装置１０１と、表示装置１０２と、外部Ｉ／Ｆ１０３と、通信Ｉ／Ｆ１０４と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０５と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０６と、補助記憶装置１０７と、プロセッサ１０８とを有する。これらの各ハードウェアは、それぞれがバス１０９を介して通信可能に接続される。
本実施形態に係る異常検知装置１０のハードウェア構成例を図３に示す。図３に示すように、本実施形態に係る異常検知装置１０は、入力装置１０１と、表示装置１０２と、外部Ｉ／Ｆ１０３と、通信Ｉ／Ｆ１０４と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０５と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０６と、補助記憶装置１０７と、プロセッサ１０８とを有する。これらの各ハードウェアは、それぞれがバス１０９を介して通信可能に接続される。
【0024】
入力装置１０１は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、物理ボタン等である。表示装置１０２は、例えば、ディスプレイ、表示パネル等である。なお、異常検知装置１０は、例えば、入力装置１０１及び表示装置１０２のうちの少なくとも一方を有していなくてもよい。
【0025】
外部Ｉ／Ｆ１０３は、記録媒体１０３ａ等の外部装置とのインタフェースである。記録媒体１０３ａとしては、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤメモリカード（Secure Digital memory card）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリカード等が挙げられる。
【0026】
通信Ｉ／Ｆ１０４は、異常検知装置１０を通信ネットワークに接続するためのインタフェースである。ＲＡＭ１０５は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。ＲＯＭ１０６は、電源を切ってもプログラムやデータを保持することができる不揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。補助記憶装置１０７は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の不揮発性の記憶装置であり、プログラムやデータが格納される。プロセッサ１０８は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の各種演算装置である。
【0027】
なお、図３に示すハードウェア構成は一例であって、異常検知装置１０のハードウェア構成はこれに限られるものではない。例えば、異常検知装置１０は、複数の補助記憶装置１０７や複数のプロセッサ１０８を有していてもよいし、図示したハードウェアの一部を有していなくてもよいし、図示したハードウェア以外の種々のハードウェアを有していてもよい。
【0028】
＜異常検知装置１０の機能構成例＞
本実施形態に係る異常検知装置１０の機能構成例を図４に示す。図４に示すように、本実施形態に係る異常検知装置１０は、モデル作成処理部２１０と、異常検知処理部２２０と、記憶部２３０とを有する。モデル作成処理部２１０及び異常検知処理部２２０は、例えば、異常検知装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、プロセッサ１０８等に実行させる処理により実現される。また、記憶部２３０は、例えば、補助記憶装置１０７等により実現される。なお、記憶部２３０は、例えば、異常検知装置１０と通信ネットワークを介して接続されたデータベースサーバ等の記憶装置により実現されていてもよい。
本実施形態に係る異常検知装置１０の機能構成例を図４に示す。図４に示すように、本実施形態に係る異常検知装置１０は、モデル作成処理部２１０と、異常検知処理部２２０と、記憶部２３０とを有する。モデル作成処理部２１０及び異常検知処理部２２０は、例えば、異常検知装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、プロセッサ１０８等に実行させる処理により実現される。また、記憶部２３０は、例えば、補助記憶装置１０７等により実現される。なお、記憶部２３０は、例えば、異常検知装置１０と通信ネットワークを介して接続されたデータベースサーバ等の記憶装置により実現されていてもよい。
【0029】
なお、図４に示す例では、モデル作成処理部２１０と異常検知処理部２２０と記憶部２３０とを１台のコンピュータで実現される異常検知装置１０が有しているが、これに限られるものではない。例えば、モデル作成処理部２１０と異常検知処理部２２０と記憶部２３０とを複数台のコンピュータが分散して有していてもよい。この場合、これら複数台のコンピュータで実現されるシステムは「異常検知システム」等と呼ばれてもよい。
【0030】
モデル作成処理部２１０は、モデル作成処理を実行する。ここで、モデル作成処理部２１０には、モデル作成用データ取得部２１１と、モデル作成部２１２とが含まれる。
【0031】
モデル作成用データ取得部２１１は、正常モデルを作成するためのモデル作成用データとして複数の正常データ集合を取得する。以下、対象の正常状態をＳｉ（１≦ｉ≦Ｉ）、正常状態Ｓｉをモデル化した正常モデルをＭｉ（１≦ｉ≦Ｉ）、正常モデルＭｉを作成するための正常データ集合をＸｉ：＝｛ｘ（ｉ，ｋ）｜ｋ＝１，・・・，Ｋｉ｝とする。ここで、Ｉは対象の正常状態の総数（言い換えれば、正常モデルの総数）、Ｋｉは正常データ集合Ｘｉに含まれる正常データ数、ｘ（ｉ，ｋ）は正常データ集合Ｘｉに含まれるｋ番目の正常データである。なお、モデル作成用データ取得部２１１は、例えば、対象の運転データを蓄積しているデータベースサーバ等から正常データ集合Ｘｉを取得すればよい。
【0032】
モデル作成部２１２は、正常データ集合Ｘｉ毎に、その正常データ集合Ｘｉから正常モデルＭｉを作成する。また、モデル作成部２１２は、正常モデルＭｉ（１≦ｉ≦Ｉ）を記憶部２３０に保存する。これにより、対象の複数の正常状態Ｓｉ（１≦ｉ≦Ｉ）にそれぞれ対応する複数の正常モデルＭｉ（１≦ｉ≦Ｉ）が得られる。なお、モデル作成部２１２は、例えば、主成分分析を利用した多変量統計的プロセス管理の手法（参考文献１）により、正常データ集合Ｘｉから正常モデルＭｉを作成すればよい。
【0033】
異常検知処理部２２０は、異常検知処理を実行する。ここで、異常検知処理部２２０には、判定対象データ取得部２２１と、異常指標算出部２２２と、異常判定部２２３と、出力部２２４とが含まれる。
【0034】
判定対象データ取得部２２１は、異常判定対象のサンプルデータ（以下、「判定対象データ」ともいう。）ｘ'を取得する。なお、判定対象データ取得部２２１は、例えば、対象から判定対象データｘ'を取得すればよい。
【0035】
異常指標算出部２２２は、正常モデルの切り替えが発生していない場合、又は、正常モデルの切り替え後に十分な時間が経過している場合、判定対象データｘ'と現在の正常状態Ｓｉに対応する正常モデルＭｉとを用いて、当該正常モデルＭｉに対応する異常指標値を算出する。一方で、異常指標算出部２２２は、正常モデルの切り替えが発生し、かつ、その切り替え後に十分な時間が経過していない場合、切替前の正常モデルＭｉと、切替後の正常モデルＭｊと、正常データ集合Ｘｉが表す領域と正常データ集合Ｘｊが表す領域の代表点同士を結ぶ線分によって定義される正常遷移領域（以下、この正常遷移領域をＲｉｊと表す。）とを用いて、正常モデルＭｉに対応する異常指標値と、正常モデルＭｊに対応する異常指標値と、正常遷移領域Ｒｉｊに対応する異常指標値とを算出する。なお、１≦ｊ≦Ｉ、ｊ≠ｉである。このことは以降も同様である。
【0036】
ここで、十分な時間とは遷移期間が経過したものと高い確実性を持って推定できる時間のことであり、例えば、遷移期間が数時間～１０数時間程度である場合、数日程度であれば十分な時間といえる。なお、遷移期間は対象の種類・種別等によって異なり得るため、どの程度の時間が十分な時間であるかは対象に関する経験則等を利用してオペレータ等といった人によって決定される。
【0037】
以下、正常モデルＭｉに対応する異常指標値はＱ統計量であるものとして、Ｑｉと表す。なお、異常指標算出部２２２は、例えば、主成分分析を利用した多変量統計的プロセス管理の手法（参考文献１）により、判定対象データｘ'と正常モデルＭｉから異常指標値Ｑｉを算出すればよい。ただし、これは一例であって、正常モデルＭｉに対応する異常指標値はＱ統計量に限られるものではなく、例えば、Ｔ２統計量であってもよいし、Ｑ統計量とＴ２統計量の両方であってもよい。なお、Ｑ統計量及びＴ２統計量はいずれも多変量統計的プロセス管理の手法によって正常モデルが作成された場合の異常指標であって、多変量統計的プロセス管理以外の手法によって正常モデルが作成された場合には、異常度合いが大きいほどその値が大きくなるような他の異常指標を用いる。
【0038】
一方で、正常遷移領域Ｒｉｊに対応する異常指標値としては、判定対象データｘ'が正常遷移領域Ｒｉｊ内に存在する場合は閾値ｔｈｉｊ未満の値を出力し、判定対象データｘ'が正常遷移領域Ｒｉｊ内に存在しない場合は閾値ｔｈｉｊ以上の値を出力する関数の出力値が挙げられる。ここで、閾値ｔｈｉｊは正常遷移領域Ｒｉｊに対して予め設定される値である。
【0039】
異常判定部２２３は、異常指標算出部２２２によって算出された異常指標値から異常有無を判定する。すなわち、異常判定部２２３は、正常モデルの切り替えが発生していない場合、又は、正常モデルの切り替え後に十分な時間が経過している場合、異常指標値Ｑｉとそれに対応する閾値ｔｈｉとを比較し、異常指標値Ｑｉが閾値ｔｈｉ以上であれば異常、そうでなければ正常と判定する。一方で、異常判定部２２３は、正常モデルの切り替えが発生し、かつ、その切り替え後に十分な時間が経過していない場合、異常指標値Ｑｉとそれに対応する閾値ｔｈｉ、異常指標値Ｑｊとそれに対応する閾値ｔｈｊ、異常指標値Ｑｉｊとそれに対応する閾値ｔｈｉｊをそれぞれ比較し、すべての異常指標値が閾値以上であれば異常、そうでなければ正常と判定する。
【0040】
出力部２２４は、異常判定部２２３による異常判定の結果（つまり、異常有無）を予め決められた所定の出力先に出力する。ここで、所定の出力先としては、例えば、表示装置１０２、通信ネットワークを介して接続される他の機器や他の端末等、記憶部２３０等が挙げられる。
【0041】
記憶部２３０は、モデル作成用データ取得部２１１によって取得された正常データ集合Ｘｉ（１≦ｉ≦Ｉ）、モデル作成部２１２によって作成された正常モデルＭｉ（１≦ｉ≦Ｉ）、正常モデルＭｉに対応する閾値ｔｈｉ（１≦ｉ≦Ｉ）、正常遷移領域Ｒｉｊに対応する閾値ｔｈｉｊ（１≦ｉ，ｊ≦Ｉ、ｉ≠ｊ）等を記憶する。なお、記憶部２３０には、これら以外にも、例えば、何等かの処理の途中の結果を表すデータ等といった種々のデータが記憶されてもよい。
【0042】
＜モデル作成処理＞
以下、本実施形態に係るモデル作成処理について、図５を参照しながら説明する。
以下、本実施形態に係るモデル作成処理について、図５を参照しながら説明する。
【0043】
モデル作成用データ取得部２１１は、モデル作成用データとして複数の正常データ集合Ｘｉ（１≦ｉ≦Ｉ）を取得する（ステップＳ１０１）。
【0044】
次に、モデル作成部２１２は、正常データ集合Ｘｉ毎に、その正常データ集合Ｘｉから正常モデルＭｉを作成する（ステップＳ１０２）。なお、モデル作成部２１２は、例えば、主成分分析を利用した多変量統計的プロセス管理の手法（参考文献１）により正常データ集合Ｘｉから正常モデルＭｉを作成すればよいが、これ以外の手法により正常モデルＭｉを作成してもよい。
【0045】
そして、モデル作成部２１２は、各正常モデルＭｉ（１≦ｉ≦Ｉ）を記憶部２３０に保存する（ステップＳ１０３）。これにより、対象の正常状態Ｓｉ毎に、その正常状態Ｓｉに対応する正常モデルＭｉが得られる。
【0046】
＜異常検知処理＞
以下、本実施形態に係る異常検知処理について、図６を参照しながら説明する。以下では、記憶部２３０には、正常モデルＭｉ（１≦ｉ≦Ｉ）と、閾値ｔｈｉ（１≦ｉ≦Ｉ）と、閾値ｔｈｉｊ（１≦ｉ，ｊ≦Ｉ）とが少なくとも記憶されているものとする。
以下、本実施形態に係る異常検知処理について、図６を参照しながら説明する。以下では、記憶部２３０には、正常モデルＭｉ（１≦ｉ≦Ｉ）と、閾値ｔｈｉ（１≦ｉ≦Ｉ）と、閾値ｔｈｉｊ（１≦ｉ，ｊ≦Ｉ）とが少なくとも記憶されているものとする。
【0047】
判定対象データ取得部２２１は、判定対象データｘ'を取得する（ステップＳ２０１）。
【0048】
異常指標算出部２２２は、以下の（１－１）～（１－３）のいずれかにより異常指標値を算出する（ステップＳ２０２）。以下では異常指標値はＱ統計量（参考文献１）であるものとするが、例えば、Ｔ２統計量であってもよいし、Ｑ統計量とＴ２統計量の両方であってもよい。なお、正常状態の遷移に応じて正常モデルの切り替えが行われる場合、その切り替えは異常検知装置１０によって自動的に行われてもよいし、オペレータ等といったユーザの手動操作により行われてもよい。
【0049】
（１－１）正常モデルの切り替えが発生していない場合
現在の正常状態をＳｉとする。この場合、異常指標算出部２２２は、正常状態Ｓｉに対応する正常モデルＭｉと判定対象データｘ'から異常指標値Ｑｉを算出する。
現在の正常状態をＳｉとする。この場合、異常指標算出部２２２は、正常状態Ｓｉに対応する正常モデルＭｉと判定対象データｘ'から異常指標値Ｑｉを算出する。
【0050】
（１－２）正常モデルの切り替え後、十分な時間が経過している場合
正常状態の遷移が発生しているため、遷移前の正常状態をＳｉ、遷移後の正常状態をＳｊとする。正常状態の遷移後に十分な時間が経過しているため、遷移期間は経過しており、判定対象データｘ'は遷移期間中のサンプルデータではないと考えられる。そこで、この場合、異常指標算出部２２２は、正常状態Ｓｊに対応する正常モデルＭｊと判定対象データｘ'から異常指標値Ｑｊを算出する。
正常状態の遷移が発生しているため、遷移前の正常状態をＳｉ、遷移後の正常状態をＳｊとする。正常状態の遷移後に十分な時間が経過しているため、遷移期間は経過しており、判定対象データｘ'は遷移期間中のサンプルデータではないと考えられる。そこで、この場合、異常指標算出部２２２は、正常状態Ｓｊに対応する正常モデルＭｊと判定対象データｘ'から異常指標値Ｑｊを算出する。
【0051】
（１－３）正常モデルの切り替え後、十分な時間が経過していない場合
正常状態の遷移が発生しているため、遷移前の正常状態をＳｉ、遷移後の正常状態をＳｊとする。正常状態の遷移後に十分な時間が経過していないため、判定対象データｘ'は遷移期間中のサンプルデータである可能性がある。また、遷移直後である場合には判定対象データｘ'は正常データ集合Ｘｉが表す領域中に出現することもあるし、遷移後に或る程度の時間が経過した場合には判定対象データｘ'は正常データ集合Ｘｊが表す領域中に出現することもある。そこで、この場合、異常指標算出部２２２は、切替前の正常モデルＭｉと判定対象データｘ'から異常指標値Ｑｉ、切替後の正常モデルＭｊと判定対象データｘ'から異常指標値Ｑｊ、正常遷移領域Ｒｉｊによって定義される関数（以下、関数Ｆと表す。）と判定対象データｘ'から異常指標値Ｑｉｊをそれぞれ算出する。
正常状態の遷移が発生しているため、遷移前の正常状態をＳｉ、遷移後の正常状態をＳｊとする。正常状態の遷移後に十分な時間が経過していないため、判定対象データｘ'は遷移期間中のサンプルデータである可能性がある。また、遷移直後である場合には判定対象データｘ'は正常データ集合Ｘｉが表す領域中に出現することもあるし、遷移後に或る程度の時間が経過した場合には判定対象データｘ'は正常データ集合Ｘｊが表す領域中に出現することもある。そこで、この場合、異常指標算出部２２２は、切替前の正常モデルＭｉと判定対象データｘ'から異常指標値Ｑｉ、切替後の正常モデルＭｊと判定対象データｘ'から異常指標値Ｑｊ、正常遷移領域Ｒｉｊによって定義される関数（以下、関数Ｆと表す。）と判定対象データｘ'から異常指標値Ｑｉｊをそれぞれ算出する。
【0052】
上記の関数Ｆとしては、例えば、ｘ'∈ＲｉｊであるときはＦ（ｘ'）＜ｔｈｉｊ、そうでないときはＦ（ｘ'）≧ｔｈｉｊとなる値を取る関数が挙げられる。異常指標算出部２２２は、この関数Ｆを用いて、Ｑｉｊ＝Ｆ（ｘ'）と異常指標値Ｑｉｊを算出すればよい。以下、このような関数Ｆを定義するための正常遷移領域Ｒｉｊの定義例について説明する。
【0053】
・正常遷移領域Ｒｉｊの定義例（その１）
切替前の正常モデルＭｉに対応する正常データ集合Ｘｉが表す領域をＲｉ、切替後の正常モデルＭｊに対応する正常データ集合Ｘｊが表す領域をＲｊとする。また、以下では、領域の代表点としてその領域に含まれる正常データの平均値（重心）を用いるものとして、領域Ｒｉの代表点をμｉ、領域Ｒｊの代表点をμｊとする。なお、代表点は、平均値（重心）に限られず、例えば、その領域に含まれる正常データの中央値や最頻値等であってもよい。
切替前の正常モデルＭｉに対応する正常データ集合Ｘｉが表す領域をＲｉ、切替後の正常モデルＭｊに対応する正常データ集合Ｘｊが表す領域をＲｊとする。また、以下では、領域の代表点としてその領域に含まれる正常データの平均値（重心）を用いるものとして、領域Ｒｉの代表点をμｉ、領域Ｒｊの代表点をμｊとする。なお、代表点は、平均値（重心）に限られず、例えば、その領域に含まれる正常データの中央値や最頻値等であってもよい。
【0054】
このとき、２つの代表点μｉ及びμｊ同士を結ぶ線分を中心軸とする（超）円柱内の領域を正常遷移領域Ｒｉｊとする。言い換えれば、２つの代表点μｉ及びμｊ同士を結ぶ線分へ射影したときの射影点との距離が一定以下となる点ｘの集合を正常遷移領域Ｒｉｊとする。
【0055】
具体的には、２つの代表点μｉ及びμｊ同士を結ぶ単位ベクトルをａ＝（μｊ－μｉ）／||μｊ－μｉ||とする。このとき、（超）円柱の断面の半径をαとすれば、Ｒｉｊ＝｛ｘ｜||（ａａΤ－Ｅ）ｘ||≦α、かつ、（ｘ－μｉ）Τ（ｘ－μｊ）＜０｝と定義できる。ここで、||・||はノルム、Ｅは単位行列を表す。また、αの値は予め決められる。なお、（ｘ－μｉ）Τ（ｘ－μｊ）＜０は、ｘからμｉに向かうベクトルとｘからμｊに向かうベクトルとの角度を鈍角に制限し、（超）円柱の中心軸の長さをμｉ及びμｊ同士を結ぶ線分の長さに制限していることを意味する。
【0056】
【0057】
・正常遷移領域Ｒｉｊの定義例（その２）
上記の定義例（その１）と同様に、領域Ｒｉの代表点をμｉ、領域Ｒｊの代表点をμｊとする。
上記の定義例（その１）と同様に、領域Ｒｉの代表点をμｉ、領域Ｒｊの代表点をμｊとする。
【0058】
このとき、代表点μｉを頂点、２つの代表点μｉ及びμｊ同士を結ぶ線分を中心軸とする（超）円錐と、代表点μｊを頂点、２つの代表点μｉ及びμｊ同士を結ぶ線分を中心軸とする（超）円錐とで構成される領域を正常遷移領域Ｒｉｊとする。
【0059】
具体的には、２つの代表点μｉ及びμｊ同士を結ぶ単位ベクトルをａ＝（μｊ－μｉ）／||μｊ－μｉ||とする。このとき、任意の点ｘに関して、μｊ－μｉとｘ－μｉとのなす角、及び、μｉ－μｊとｘ－μｊとのなす角を制限するための値をβ（ただし、０＜β＜１）とすれば、Ｒｉｊ＝｛ｘ｜ａΤ（ｘ－μｉ）／||ｘ－μｉ||＞β、かつ、ａΤ（ｘ－μｊ）／||ｘ－μｊ||＞β｝と定義できる。なお、βの値は予め決められる。また、ａΤ（ｘ－μｉ）／||ｘ－μｉ||＞βは、μｊ－μｉとｘ－μｉとのなす角をθ＝ｃｏｓ－１β以下に制限していることを意味している。同様に、ａΤ（ｘ－μｊ）／||ｘ－μｊ||＞βは、μｉ－μｊとｘ－μｊとのなす角をθ＝ｃｏｓ－１β以下に制限していることを意味している。
【0060】
一例として、Ｎ＝３である場合の切替前後の正常モデルＭｉ及びＭｊと正常遷移領域Ｒｉｊとを図８に示す。図８に示すように、本定義例では、正常遷移領域Ｒｉｊは、互いに底面を共有する２つの（超）円錐内の領域となる。
【0061】
・正常遷移領域Ｒｉｊの定義例（その３）
上記の定義例（その１）では（超）円柱、定義例（その２）では互いに底面を共有する２つの（超）円錐を正常遷移領域Ｒｉｊと定義したが、これに限られるものではない。例えば、上記の定義例（その１）で（超）円柱の代わりに、（超）立方体を正常遷移領域Ｒｉｊと定義してもよい。
上記の定義例（その１）では（超）円柱、定義例（その２）では互いに底面を共有する２つの（超）円錐を正常遷移領域Ｒｉｊと定義したが、これに限られるものではない。例えば、上記の定義例（その１）で（超）円柱の代わりに、（超）立方体を正常遷移領域Ｒｉｊと定義してもよい。
【0062】
図６の説明に戻る。ステップＳ２０２に続いて、異常判定部２２３は、以下の（２－１）～（２－３）のいずれかにより異常有無を判定する（ステップＳ２０３）。
【0063】
（２－１）正常モデルの切り替えが発生していない場合
この場合、上記のステップＳ２０２では異常指標値Ｑｉが算出されているため、異常判定部２２３は、この異常指標値Ｑｉと閾値ｔｈｉとを比較し、異常指標値Ｑｉが閾値ｔｈｉ以上であれば異常、そうでなければ正常と判定する。なお、例えば、Ｑ統計量とＴ２統計量の２つの異常指標値が算出された場合には、これら２つの異常指標値がいずれも閾値未満であれば正常、そうでなければ異常と判定される。このことは以下の（２－２）でも同様である。
この場合、上記のステップＳ２０２では異常指標値Ｑｉが算出されているため、異常判定部２２３は、この異常指標値Ｑｉと閾値ｔｈｉとを比較し、異常指標値Ｑｉが閾値ｔｈｉ以上であれば異常、そうでなければ正常と判定する。なお、例えば、Ｑ統計量とＴ２統計量の２つの異常指標値が算出された場合には、これら２つの異常指標値がいずれも閾値未満であれば正常、そうでなければ異常と判定される。このことは以下の（２－２）でも同様である。
【0064】
（２－２）正常モデルの切り替え後、十分な時間が経過している場合
この場合、上記のステップＳ２０２では異常指標値Ｑｊが算出されているため、異常判定部２２３は、この異常指標値Ｑｊと閾値ｔｈｊとを比較し、異常指標値Ｑｊが閾値ｔｈｊ以上であれば異常、そうでなければ正常と判定する。
この場合、上記のステップＳ２０２では異常指標値Ｑｊが算出されているため、異常判定部２２３は、この異常指標値Ｑｊと閾値ｔｈｊとを比較し、異常指標値Ｑｊが閾値ｔｈｊ以上であれば異常、そうでなければ正常と判定する。
【0065】
（２－３）正常モデルの切り替え後、十分な時間が経過していない場合
この場合、上記のステップＳ２０２では異常指標値Ｑｉと異常指標値Ｑｊと異常指標値Ｑｉｊとが算出されているため、異常判定部２２３は、異常指標値Ｑｉと閾値ｔｈｉ、異常指標値Ｑｊと閾値ｔｈｊ、異常指標値Ｑｉｊと閾値ｔｈｉｊをそれぞれ比較し、異常指標値Ｑｉが閾値ｔｈｉ以上かつ異常指標値Ｑｊが閾値ｔｈｊ以上かつ異常指標値Ｑｉｊが閾値ｔｈｉｊ以上であれば異常、そうでなければ正常と判定する。すなわち、異常判定部２２３は、切替前の正常モデルＭｉと切替後の正常モデルＭｊと正常遷移領域Ｒｉｊのすべてで異常と判定された場合にのみ異常と判定し、そうでなければ正常と判定する。
この場合、上記のステップＳ２０２では異常指標値Ｑｉと異常指標値Ｑｊと異常指標値Ｑｉｊとが算出されているため、異常判定部２２３は、異常指標値Ｑｉと閾値ｔｈｉ、異常指標値Ｑｊと閾値ｔｈｊ、異常指標値Ｑｉｊと閾値ｔｈｉｊをそれぞれ比較し、異常指標値Ｑｉが閾値ｔｈｉ以上かつ異常指標値Ｑｊが閾値ｔｈｊ以上かつ異常指標値Ｑｉｊが閾値ｔｈｉｊ以上であれば異常、そうでなければ正常と判定する。すなわち、異常判定部２２３は、切替前の正常モデルＭｉと切替後の正常モデルＭｊと正常遷移領域Ｒｉｊのすべてで異常と判定された場合にのみ異常と判定し、そうでなければ正常と判定する。
【0066】
なお、切替前の正常モデルＭｉと切替後の正常モデルＭｊに関して、例えば、Ｑ統計量とＴ２統計量の２つの異常指標値が算出された場合、切替前後の正常モデルＭｉ及びＭｊに関しては、これら２つの異常指標値がいずれも閾値未満であれば正常、そうでなければ異常と判定される。
【0067】
そして、出力部２２４は、上記のステップＳ２０３の異常判定の結果を予め決められた所定の出力先に出力する（ステップＳ２０４）。これにより、当該出力先に異常判定の結果（つまり、異常有無を示す情報）が出力され、異常検知が実現される。
【0068】
＜まとめ＞
以上のように、本実施形態に係る異常検知装置１０では、２つの正常モデルの作成にそれぞれ用いられた２つの正常データ集合に基づいて、これら２つの正常データ集合がそれぞれ表す領域間に正常遷移領域と呼ぶ領域を定義し、この正常遷移領域内に含まれるサンプルデータを正常と判定する。これにより、対象の正常状態の遷移によって正常モデルが切り替わった場合であっても、従来と異なり誤検知が防止されるため、当該遷移期間中のサンプルデータを用いて異常検知を実現することが可能となる。
以上のように、本実施形態に係る異常検知装置１０では、２つの正常モデルの作成にそれぞれ用いられた２つの正常データ集合に基づいて、これら２つの正常データ集合がそれぞれ表す領域間に正常遷移領域と呼ぶ領域を定義し、この正常遷移領域内に含まれるサンプルデータを正常と判定する。これにより、対象の正常状態の遷移によって正常モデルが切り替わった場合であっても、従来と異なり誤検知が防止されるため、当該遷移期間中のサンプルデータを用いて異常検知を実現することが可能となる。
【0069】
なお、上記の実施形態では、主に、或る正常モデルＭｉから別の或る正常モデルＭｊに切り替わった場合を想定し、切替前後の正常モデルＭｉ及びＭｊに関して正常遷移領域Ｒｉｊを定義したが、Ｉ個の正常モデルＭｉ（１≦ｉ≦Ｉ）が相互に切り替わる場合には切替前後の正常モデルＭｉ及びＭｊに関して正常遷移領域Ｒｉｊが定義できることに留意されたい。一例として、Ｉ＝４、正常遷移領域が（超）円柱内の領域である場合の切替前後の正常モデルＭｉ及びＭｊと各遷移期間における正常遷移領域Ｒｉｊを図９に示す。図９に示すように、任意の（ｉ，ｊ）（ただし、１≦ｉ，ｊ≦４、ｉ≠ｊ）に対して正常遷移領域Ｒｉｊが定義できる。
【0070】
また、上記の実施形態では、異常検知を行う場合について説明したが、本実施形態に係る異常検知装置１０は、例えば、異常検知の結果に基づいて、対象の制御を更に行うものであってもよい。例えば、異常検知の結果が異常を示すものである場合、異常検知装置１０は、対象の運転を停止させたり縮退運転させたりする等といった制御を行ってもよい。
【0071】
＜変形例＞
・変形例１
上記の実施形態は、ｘ'∈ＲｉｊであるときはＦ（ｘ'）＜ｔｈｉｊ、そうでないときはＦ（ｘ'）≧ｔｈｉｊとなる値を取る関数Ｆを定義したが、例えば、ｘ'∈Ｒｉｊ∪Ｒｉ∪ＲｊであるときはＦ（ｘ'）＜ｔｈｉｊ、そうでないときはＦ（ｘ'）≧ｔｈｉｊとなる値を取る関数Ｆを定義してもよい。この場合、上記のステップＳ２０２の（１－３）では異常指標値Ｑｉ及びＱｊを算出する必要はなく、上記のステップＳ２０３の（２－３）では異常指標値Ｑｉｊが閾値ｔｈｉｊ以上であれば異常、そうでなければ正常と判定すればよい。これにより、例えば、遷移後の正常状態（言い換えれば、切替後の正常モデルＭｊ）が既知である場合だけでなく未知である場合であっても、正常モデルの切り替えを不要することができる。
・変形例１
上記の実施形態は、ｘ'∈ＲｉｊであるときはＦ（ｘ'）＜ｔｈｉｊ、そうでないときはＦ（ｘ'）≧ｔｈｉｊとなる値を取る関数Ｆを定義したが、例えば、ｘ'∈Ｒｉｊ∪Ｒｉ∪ＲｊであるときはＦ（ｘ'）＜ｔｈｉｊ、そうでないときはＦ（ｘ'）≧ｔｈｉｊとなる値を取る関数Ｆを定義してもよい。この場合、上記のステップＳ２０２の（１－３）では異常指標値Ｑｉ及びＱｊを算出する必要はなく、上記のステップＳ２０３の（２－３）では異常指標値Ｑｉｊが閾値ｔｈｉｊ以上であれば異常、そうでなければ正常と判定すればよい。これにより、例えば、遷移後の正常状態（言い換えれば、切替後の正常モデルＭｊ）が既知である場合だけでなく未知である場合であっても、正常モデルの切り替えを不要することができる。
【0072】
・変形例２
上記の実施形態では、図６のステップＳ２０２で（１－１）正常モデルの切り替えが発生していない場合、（１－２）正常モデルの切り替え後、十分な時間が経過している場合、（１－３）正常モデルの切り替え後、十分な時間が経過していない場合で場合分けしたが、例えば、正常状態の遷移が発生したことを表す情報が外部から与えられる場合には、これらの（１－１）～（１－３）の代わりに、以下の（１－１'）～（１－３'）で場合分けしてもよい。
上記の実施形態では、図６のステップＳ２０２で（１－１）正常モデルの切り替えが発生していない場合、（１－２）正常モデルの切り替え後、十分な時間が経過している場合、（１－３）正常モデルの切り替え後、十分な時間が経過していない場合で場合分けしたが、例えば、正常状態の遷移が発生したことを表す情報が外部から与えられる場合には、これらの（１－１）～（１－３）の代わりに、以下の（１－１'）～（１－３'）で場合分けしてもよい。
【0073】
（１－１'）正常状態の遷移が発生していない場合
（１－２'）正常状態の遷移が発生してから十分な時間が経過している場合
（１－３'）正常状態の遷移が発生してから十分な時間が経過していない場合
これにより、例えば、正常状態の遷移が完了した後に正常モデルが切り替わるような場合にも、上記の実施形態を同様に適用することが可能となる。
（１－２'）正常状態の遷移が発生してから十分な時間が経過している場合
（１－３'）正常状態の遷移が発生してから十分な時間が経過していない場合
これにより、例えば、正常状態の遷移が完了した後に正常モデルが切り替わるような場合にも、上記の実施形態を同様に適用することが可能となる。
【0074】
・変形例３
上記の実施形態では、切替前の正常モデルＭｉに対応する正常データ集合Ｘｉが表す領域Ｒｉの代表点と、切替後の正常モデルＭｊに対応する正常データ集合Ｘｊが表す領域Ｒｊとの代表点とを結ぶ線分を中心軸とする正常遷移領域Ｒｉｊを定義したが、中心軸は線分以外であってもよい。
上記の実施形態では、切替前の正常モデルＭｉに対応する正常データ集合Ｘｉが表す領域Ｒｉの代表点と、切替後の正常モデルＭｊに対応する正常データ集合Ｘｊが表す領域Ｒｊとの代表点とを結ぶ線分を中心軸とする正常遷移領域Ｒｉｊを定義したが、中心軸は線分以外であってもよい。
【0075】
例えば、領域Ｒｉの代表点と領域Ｒｊとの代表点とを結ぶ折れ線や曲線を中心軸とする領域を正常遷移領域Ｒｉｊと定義してもよい。
【0076】
・変形例４
一般に、プラントや設備、機器、装置等の対象には運転パターンが存在し、その運転パターンに応じてサンプルデータも変化する。このため、遷移期間中のサンプルデータの遷移パターンも運転パターンに応じて変化し、例えば、領域Ｒｉの代表点と領域Ｒｊとの代表点とを結ぶ線分を中心軸とする（超）円柱等で定義される正常遷移領域Ｒｉｊ内にサンプルデータが含まれないこともあり得る。
一般に、プラントや設備、機器、装置等の対象には運転パターンが存在し、その運転パターンに応じてサンプルデータも変化する。このため、遷移期間中のサンプルデータの遷移パターンも運転パターンに応じて変化し、例えば、領域Ｒｉの代表点と領域Ｒｊとの代表点とを結ぶ線分を中心軸とする（超）円柱等で定義される正常遷移領域Ｒｉｊ内にサンプルデータが含まれないこともあり得る。
【0077】
例えば、正常モデルＭｉが表す領域Ｒｉと正常モデルＭｊが表す領域Ｒｊはいずれも楕円領域であるものとする。このとき、例えば、図１０に示すように、遷移期間中のサンプルデータが、正常モデルＭｉが表す楕円領域の長軸方向から正常モデルＭｊが表す楕円領域の長軸方向へと遷移する場合、（超）円柱等で定義される正常遷移領域Ｒｉｊ内には遷移期間中のサンプルデータは含まれない。
【0078】
そこで、変形例４では、過去の遷移期間中のサンプルデータから正常遷移領域を定義する。領域Ｒｉから領域Ｒｊへのサンプルデータをｘ（ｉｊ）（ｔ）（ただし、ｔ∈［Ｔ１
（ｉｊ），Ｔ２
（ｉｊ）］）とする。ここで、Ｔ１
（ｉｊ）は領域Ｒｉから領域Ｒｊへの遷移開始時刻、Ｔ２
（ｉｊ）は領域Ｒｉから領域Ｒｊへの遷移終了時刻である。また、遷移時間［Ｔ１
（ｉｊ），Ｔ２
（ｉｊ）］を或る時間幅で分割したＳ個の時間区間をΔ１，・・・，ΔＳとする。ただし、Δｓ：＝［ｔｓ，ｔｓ＋１］、ｔ１＝Ｔ１
（ｉｊ）、ｔＳ＋１＝Ｔ２
（ｉｊ）である。
【0079】
このとき、各時間区間Δｓにおいて、その時間区間Δｓのサンプルデータｘ（ｉｊ）（ｔ）が含まれる（超）円柱（又は、（超）立方体でもよい。）Ｒｉｊ
（ｓ）を定義し、それらの和集合を正常遷移領域Ｒｉｊ：＝Ｒｉｊ
（１）∪・・・∪Ｒｉｊ
（Ｓ）とする。すなわち、過去の遷移期間中のサンプルデータから区分的に（超）円柱を定義し、それらの和集合を正常遷移領域Ｒｉｊとする。
【0080】
一例として、Ｎ＝３、Ｓ＝３である場合における正常遷移領域Ｒｉｊ：＝Ｒｉｊ
（１）∪Ｒｉｊ
（２）∪Ｒｉｊ
（３）を図１１に示す。図１１に示すように、正常遷移領域Ｒｉｊ：＝Ｒｉｊ
（１）∪Ｒｉｊ
（２）∪Ｒｉｊ
（３）は過去の遷移期間中のサンプルデータｘ（ｉｊ）（ｔ）（ｔ∈［Ｔ１
（ｉｊ），Ｔ２
（ｉｊ）］）の遷移パターンを考慮した領域となる。このため、対象の運転パターンに応じて遷移パターンが変化する場合であっても、遷移期間中に適切な異常検知が可能となる。
【0081】
・変形例５
変形例４と同様に、遷移ターンによっては、領域Ｒｉの代表点と領域Ｒｊとの代表点とを結ぶ線分を中心軸とする（超）円柱等で定義される正常遷移領域Ｒｉｊ内にサンプルデータが含まれないこともあり得る。
変形例４と同様に、遷移ターンによっては、領域Ｒｉの代表点と領域Ｒｊとの代表点とを結ぶ線分を中心軸とする（超）円柱等で定義される正常遷移領域Ｒｉｊ内にサンプルデータが含まれないこともあり得る。
【0082】
例えば、正常モデルＭｉが表す領域Ｒｉと正常モデルＭｊが表す領域Ｒｊはいずれも楕円領域であるものとする。このとき、例えば、図１２に示すように、遷移期間中のサンプルデータが、正常モデルＭｉが表す楕円領域の長軸方向にある周付近から正常モデルＭｊが表す楕円領域へと遷移する場合、（超）円柱等で定義される正常遷移領域Ｒｉｊ内には遷移期間中のサンプルデータは含まれない。
【0083】
そこで、変形例５では、正常モデルＭｉが表す領域Ｒｉに外接し、かつ、正常モデルＭｊが表す領域Ｒｊの代表点μｊ方向に頂点が存在する（超）円錐と、正常モデルＭｊが表す領域Ｒｊに外接し、かつ、正常モデルＭｉが表す領域Ｒｉの代表点μｉ方向に頂点が存在する（超）円錐とを定義し、それらの和集合を正常遷移領域Ｒｉｊとする。
【0084】
より具体的には、代表点μｉと代表点μｊとを結ぶ線分の中点をμとする。また、当該線分上で中点μから或る距離だけ代表点μｊ方向にある点をＰ１とし、当該線分上で中点μから或る距離だけ代表点μｉ方向にある点をＰ２とする。このとき、正常モデルＭｉが表す領域Ｒｉに外接し、かつ、Ｐ１を頂点とする（超）円錐Ｒｉｊ
（１）と、正常モデルＭｊが表す領域Ｒｊに外接し、かつ、Ｐ２を頂点とする（超）円錐Ｒｉｊ
（２）とを定義し、正常遷移領域Ｒｉｊ：＝Ｒｉｊ
（１）∪Ｒｉｊ
（２）とする。なお、（超）円錐Ｒｉｊ
（１）の底面は、例えば、（超）円錐Ｒｉｊ
（１）との外接点における領域Ｒｉの断面とすればよい。同様に、（超）円錐Ｒｉｊ
（２）の底面は、例えば、（超）円錐Ｒｉｊ
（２）との外接点における領域Ｒｊの断面とすればよい。
【0085】
一例として、Ｎ＝３である場合における正常遷移領域Ｒｉｊ：＝Ｒｉｊ
（１）∪Ｒｉｊ
（２）を図１３に示す。図１３に示すように、正常遷移領域Ｒｉｊ：＝Ｒｉｊ
（１）∪Ｒｉｊ
（２）は２つの円錐Ｒｉｊ
（１）及びＲｉｊ
（２）の和集合で表される領域である。また、Ｒｉｊ
（１）は、領域Ｒｉの代表点μｉと領域Ｒｊの代表点μｊとを結ぶ線分上でその線分の中点よりも代表点μｊ側にある点Ｐ１を頂点とし、かつ、領域Ｒｉの或る断面を底面とする円錐領域である。同様に、Ｒｉｊ
（２）は、当該線分上でその線分の中点よりも代表点μｉ側にある点Ｐ２を頂点とし、かつ、領域Ｒｊの或る断面を底面とする円錐領域である。このため、例えば、遷移期間中のサンプルデータが、正常モデルＭｉが表す楕円領域の長軸方向にある周付近から正常モデルＭｊが表す楕円領域へと遷移する場合であっても、遷移期間中に適切な異常検知が可能となる。
【0086】
・変形例６
変形例５で２つの（超）円錐の和集合の代わりに、正常モデルＭｉが表す領域Ｒｉと正常モデルＭｊが表す領域Ｒｊとの両方に外接する一葉双曲面と、当該一葉双曲面との外接点における領域Ｒｉの断面と、当該一葉双曲面との外接点における領域Ｒｊの断面とで囲まれる領域を正常遷移領域Ｒｉｊとしてもよい。
変形例５で２つの（超）円錐の和集合の代わりに、正常モデルＭｉが表す領域Ｒｉと正常モデルＭｊが表す領域Ｒｊとの両方に外接する一葉双曲面と、当該一葉双曲面との外接点における領域Ｒｉの断面と、当該一葉双曲面との外接点における領域Ｒｊの断面とで囲まれる領域を正常遷移領域Ｒｉｊとしてもよい。
【0087】
一例として、Ｎ＝３である場合における正常遷移領域Ｒｉｊを図１４に示す。図１４に示すように、正常遷移領域Ｒｉｊは、正常モデルＭｉが表す領域Ｒｉと正常モデルＭｊが表す領域Ｒｊとの両方に外接する一葉双曲面と、当該一葉双曲面との外接点における領域Ｒｉの断面と、当該一葉双曲面との外接点における領域Ｒｊの断面とで囲まれる領域である。このため、変形例５と同様に、例えば、遷移期間中のサンプルデータが、正常モデルＭｉが表す領域Ｒｉの長軸方向にある周付近から正常モデルＭｊが表す領域Ｒｊへと遷移する場合であっても、遷移期間中に適切な異常検知が可能となる。
【0088】
本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載から逸脱することなく、種々の変形や変更、既知の技術との組み合わせ等が可能である。
【0089】
［参考文献］
参考文献１：加納 学，「多変量統計的プロセス管理」，インタネット＜ＵＲＬ：http://manabukano.brilliant-future.net/research/report/Report2005_MSPC.pdf＞
参考文献１：加納 学，「多変量統計的プロセス管理」，インタネット＜ＵＲＬ：http://manabukano.brilliant-future.net/research/report/Report2005_MSPC.pdf＞
【符号の説明】
【0090】
１０ 異常検知装置
１０１ 入力装置
１０２ 表示装置
１０３ 外部Ｉ／Ｆ
１０３ａ 記録媒体
１０４ 通信Ｉ／Ｆ
１０５ ＲＡＭ
１０６ ＲＯＭ
１０７ 補助記憶装置
１０８ プロセッサ
１０９ バス
２１０ モデル作成処理部
２１１ モデル作成用データ取得部
２１２ モデル作成部
２２０ 異常検知処理部
２２１ 判定対象データ取得部
２２２ 異常指標算出部
２２３ 異常判定部
２２４ 出力部
２３０ 記憶部
１０１ 入力装置
１０２ 表示装置
１０３ 外部Ｉ／Ｆ
１０３ａ 記録媒体
１０４ 通信Ｉ／Ｆ
１０５ ＲＡＭ
１０６ ＲＯＭ
１０７ 補助記憶装置
１０８ プロセッサ
１０９ バス
２１０ モデル作成処理部
２１１ モデル作成用データ取得部
２１２ モデル作成部
２２０ 異常検知処理部
２２１ 判定対象データ取得部
２２２ 異常指標算出部
２２３ 異常判定部
２２４ 出力部
２３０ 記憶部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】