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公開番号2024076977
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-06-06
出願番号2023191697
出願日2023-11-09
発明の名称異常検知装置、異常検知方法及びプログラム
出願人富士電機株式会社
代理人個人,個人
主分類G05B 23/02 20060101AFI20240530BHJP(制御;調整)
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
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。
続きを表示(約 1,300 文字)【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
(【請求項11】以降は省略されています)

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。
続きを表示(約 2,200 文字)【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】
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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】以降は省略されています)

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