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公開番号2024134871
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-04
出願番号2023045296
出願日2023-03-22
発明の名称異常診断装置、異常診断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 20060101AFI20240927BHJP(制御;調整)
要約【課題】精度の良い異常診断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診断装置は、与えられた訓練用データを構成する複数の変数の相関に基づいて、前記複数の変数を1つ以上の第1の変数グループにグループ化する第1のグループ化部と、前記複数の変数のうち、前記1つ以上の第1の変数グループのいずれにもグループ化されなかった1つ以上の変数を第2の変数グループとしてグループ化する第2のグループ化部と、前記第1の変数グループ毎に、前記第1の変数グループとしてグループ化された変数を入力とする第1の異常診断モデルを作成する第1のモデル作成部と、前記第2の変数グループとしてグループ化された変数を入力とする第2の異常診断モデルを作成する第2のモデル作成部と、診断対象から取得された診断用データと、前記第1の異常診断モデルと、前記第2の異常診断モデルとを用いて、前記診断対象の異常診断を行う異常診断部と、を有する。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
与えられた訓練用データを構成する複数の変数の相関に基づいて、前記複数の変数を１つ以上の第１の変数グループにグループ化する第１のグループ化部と、
前記複数の変数のうち、前記１つ以上の第１の変数グループのいずれにもグループ化されなかった１つ以上の変数を第２の変数グループとしてグループ化する第２のグループ化部と、
前記第１の変数グループ毎に、前記第１の変数グループとしてグループ化された変数を入力とする第１の異常診断モデルを作成する第１のモデル作成部と、
前記第２の変数グループとしてグループ化された変数を入力とする第２の異常診断モデルを作成する第２のモデル作成部と、
診断対象から取得された診断用データと、前記第１の異常診断モデルと、前記第２の異常診断モデルとを用いて、前記診断対象の異常診断を行う異常診断部と、
を有する異常診断装置。
続きを表示（約 1,900 文字）【請求項２】
前記第１のグループ化部は、
前記複数の変数の線形相関に基づいて、前記複数の変数を前記１つ以上の第１の変数グループにグループ化する、請求項１に記載の異常診断装置。
【請求項３】
前記第１のグループ化部は、
前記複数の変数の線形相関に基づいて、前記複数の変数を前記１つ以上の第１の変数グループにグループ化し、
更に、前記複数の変数の非線形相関に基づいて、前記複数の変数を１つ以上の第３の変数グループにグループ化し、
前記第２のグループ化部は、
前記複数の変数のうち、前記１つ以上の第１の変数グループ及び前記１つ以上の第３の変数グループのいずれにもグループ化されなかった１つ以上の変数を前記第２の変数グループとしてグループ化し、
前記第１のモデル作成部は、
前記第３の変数グループ毎に、前記第３の変数グループとしてグループ化された変数を入力とする第３の異常診断モデルを作成し、
前記異常診断部は、
前記診断用データと、前記第１の異常診断モデルと、前記第２の異常診断モデルと、前記第３の異常診断モデルとを用いて、前記診断対象の異常診断を行う、請求項２に記載の異常診断装置。
【請求項４】
前記第１のモデル作成部は、
前記第１の異常診断モデルとして線形な異常診断モデル、前記第３の異常診断モデルとして非線形な異常診断モデルをそれぞれ作成し、
前記第２のモデル作成部は、
前記第２の異常診断モデルとして非線形な異常診断モデルを作成する、請求項３に記載の異常診断装置。
【請求項５】
前記異常診断部は、
前記第１の異常診断モデルによる異常診断結果と、前記第２の異常診断モデルによる異常診断結果と、前記第３の異常診断モデルによる異常診断結果とを統合した結果を、最終的な異常診断結果とする、請求項３又は４に記載の異常診断装置。
【請求項６】
前記異常診断部は、
前記第１の異常診断モデルによる異常診断結果と、前記第２の異常診断モデルによる異常診断結果と、前記第３の異常診断モデルによる異常診断結果との平均値、最大値又は最小値を、前記最終的な異常診断結果とする、請求項５に記載の異常診断装置。
【請求項７】
前記異常診断部は、
前記第１の異常診断モデルによる異常診断結果と、前記第２の異常診断モデルによる異常診断結果と、前記第３の異常診断モデルによる異常診断結果との論理和又は論理積を、前記最終的な異常診断結果とする、請求項５に記載の異常診断装置。
【請求項８】
与えられた訓練用データを構成する複数の変数の相関に基づいて、前記複数の変数を１つ以上の第１の変数グループにグループ化する第１のグループ化手順と、
前記複数の変数のうち、前記１つ以上の第１の変数グループのいずれにもグループ化されなかった１つ以上の変数を第２の変数グループとしてグループ化する第２のグループ化手順と、
前記第１の変数グループ毎に、前記第１の変数グループとしてグループ化された変数を入力とする第１の異常診断モデルを作成する第１のモデル作成手順と、
前記第２の変数グループとしてグループ化された変数を入力とする第２の異常診断モデルを作成する第２のモデル作成手順と、
診断対象から取得された診断用データと、前記第１の異常診断モデルと、前記第２の異常診断モデルとを用いて、前記診断対象の異常診断を行う異常診断手順と、
をコンピュータが実行する異常診断方法。
【請求項９】
与えられた訓練用データを構成する複数の変数の相関に基づいて、前記複数の変数を１つ以上の第１の変数グループにグループ化する第１のグループ化手順と、
前記複数の変数のうち、前記１つ以上の第１の変数グループのいずれにもグループ化されなかった１つ以上の変数を第２の変数グループとしてグループ化する第２のグループ化手順と、
前記第１の変数グループ毎に、前記第１の変数グループとしてグループ化された変数を入力とする第１の異常診断モデルを作成する第１のモデル作成手順と、
前記第２の変数グループとしてグループ化された変数を入力とする第２の異常診断モデルを作成する第２のモデル作成手順と、
診断対象から取得された診断用データと、前記第１の異常診断モデルと、前記第２の異常診断モデルとを用いて、前記診断対象の異常診断を行う異常診断手順と、
をコンピュータに実行させるプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、異常診断装置、異常診断方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
多変量解析を利用した異常診断技術が従来から知られている。例えば、非特許文献１には、相関関係に基づいて操業条件（変数）を複数のグループに分割した上で、グループ毎に、多変量統計的プロセス管理（ＭＳＰＣ：Multivariate Statistical Process Control）の手法によって正常状態をモデル化する手法が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
茂森弘靖，「データサイエンスによる鉄鋼製品の品質管理の革新」，データサイエンスアワード2015 応募資料
【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、他の変数との間で相関がないためにグループ化されなかった変数が存在する場合、従来手法では、異常診断の精度が低下することがある。
【０００５】
本開示は、上記の点に鑑みてなされたもので、精度の良い異常診断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診断装置は、与えられた訓練用データを構成する複数の変数の相関に基づいて、前記複数の変数を１つ以上の第１の変数グループにグループ化する第１のグループ化部と、前記複数の変数のうち、前記１つ以上の第１の変数グループのいずれにもグループ化されなかった１つ以上の変数を第２の変数グループとしてグループ化する第２のグループ化部と、前記第１の変数グループ毎に、前記第１の変数グループとしてグループ化された変数を入力とする第１の異常診断モデルを作成する第１のモデル作成部と、前記第２の変数グループとしてグループ化された変数を入力とする第２の異常診断モデルを作成する第２のモデル作成部と、診断対象から取得された診断用データと、前記第１の異常診断モデルと、前記第２の異常診断モデルとを用いて、前記診断対象の異常診断を行う異常診断部と、を有する。
【発明の効果】
【０００７】
精度の良い異常診断を実現する技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
第一の実施形態に係る異常診断装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
第一の実施形態に係る異常診断装置の機能構成の一例を示す図である。
第一の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。
第一の実施形態に係る異常診断処理の一例を示すフローチャートである。
第二の実施形態に係る異常診断装置の機能構成の一例を示す図である。
第二の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。
第二の実施形態に係る異常診断処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の第一及び第二の実施形態について説明する。以下の各実施形態では、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、その対象の異常診断を実現する異常診断装置１０について説明する。なお、以下では、異常診断の対象となる各種プラントや各種設備、機器、装置等のことを「診断対象」とも呼ぶ。
【００１０】
ここで、以下の各実施形態に係る異常診断装置１０は、正常状態における診断対象の運転データの集合（以下、訓練用データセットともいう。）から複数の異常診断モデルを作成する「モデル作成処理」と、診断対象の現在の運転データ（以下、診断用データともいう。）と各異常診断モデルから診断対象の異常診断を行う「異常診断処理」とを実行する。一般に、モデル作成処理はオフライン、異常診断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診断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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