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公開番号2025006253
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-17
出願番号2023106925
出願日2023-06-29
発明の名称装置、方法およびプログラム
出願人横河電機株式会社
代理人弁理士法人RYUKA国際特許事務所
主分類G05B 23/02 20060101AFI20250109BHJP(制御;調整)
要約【解決手段】対象の状態を示す測定データを取得する取得部と、前記対象の状態が正常である期間の測定データを含む、互いに異なる期間ごとの学習データによりそれぞれ学習済みである複数の分類モデルであって、測定データが入力されることに応じて、当該測定データを正常または異常の何れかとして分類する複数の分類モデルに対し、前記取得部により取得された測定データを供給する供給部と、前記複数の分類モデルから出力される複数の分類結果に基づいて前記対象の状態を正常または異常の何れかとして判定する判定部と、を備える装置が提供される。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
対象の状態を示す測定データを取得する取得部と、
前記対象の状態が正常である期間の測定データを含む、互いに異なる期間ごとの学習データによりそれぞれ学習済みである複数の分類モデルであって、測定データが入力されることに応じて、当該測定データを正常または異常の何れかとして分類する複数の分類モデルに対し、前記取得部により取得された測定データを供給する供給部と、
前記複数の分類モデルから出力される複数の分類結果に基づいて前記対象の状態を正常または異常の何れかとして判定する判定部と、
を備える装置。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記対象の状態が正常である期間ごとに、前記取得部により取得された当該期間の測定データを含む学習データを用いた学習処理によって、前記複数の分類モデルに含まれる新たな分類モデルを生成する学習処理部をさらに備える、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記対象の状態が正常である期間の測定データを含む、互いに異なる期間ごとの学習データによりそれぞれ学習済みである２つ以上の分類モデルであって、測定データが入力されることに応じて、当該測定データを正常または異常の何れかとして分類する２つ以上の分類モデルから、前記複数の分類モデルを選択する選択部をさらに備える、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記選択部は、最も新しい期間の測定データを含む学習データにより学習済みである少なくとも１つの分類モデルを前記複数の分類モデルの少なくとも１つとして選択する、請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記選択部は、前記２つ以上の分類モデルのうち、オペレータによって指定された少なくとも１つの分類モデルを前記複数の分類モデルの少なくとも１つとして選択する、請求項３に記載の装置。
【請求項６】
前記判定部は、前記複数の分類結果の論理積をとって前記対象の状態を正常または異常の何れかとして判定する、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
前記判定部は、前記複数の分類結果の多数決をとって前記対象の状態を正常または異常の何れかとして判定する、請求項１に記載の装置。
【請求項８】
前記判定部は、前記複数の分類モデルのうち、より新しい期間の測定データを含む学習データにより学習済みである分類モデルの分類結果に対して、より大きい重みを加え、前記複数の分類結果の重み付き多数決をとって前記対象の状態を正常または異常の何れかとして判定する、請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記対象の状態が異常であると連続して判定された回数に基づいて、前記対象の異常状態の深刻度を決定する決定部をさらに備える、請求項１に記載の装置。
【請求項１０】
前記取得部により取得されて前記供給部から前記複数の分類モデルに供給された各期間の測定データのうち、前記決定部により決定された深刻度が基準深刻度よりも低い期間の測定データと、前記取得部により取得されて前記供給部から前記複数の分類モデルに供給された測定データのうち、前記決定部により決定された深刻度が基準深刻度となるまで連続した異常判定を引き起こした各測定データ、および、当該測定データに続いて連続した異常判定を引き起こした各測定データを除いた測定データとの何れか一方を、新たな学習データに含める測定データとして設定する設定部をさらに備える、請求項９に記載の装置。
（【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】
本発明は、装置、方法およびプログラムに関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には「…閾値を用いて、設備１０の異常の有無を検出してよい」（段落００５５）等と記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２０２０－９５４２５号公報
【発明の概要】
【０００３】
本発明の第１の態様においては、対象の状態を示す測定データを取得する取得部と、前記対象の状態が正常である期間の測定データを含む、互いに異なる期間ごとの学習データによりそれぞれ学習済みである複数の分類モデルであって、測定データが入力されることに応じて、当該測定データを正常または異常の何れかとして分類する複数の分類モデルに対し、前記取得部により取得された測定データを供給する供給部と、前記複数の分類モデルから出力される複数の分類結果に基づいて前記対象の状態を正常または異常の何れかとして判定する判定部と、を備える装置が提供される。
【０００４】
上記の装置においては、前記対象の状態が正常である期間ごとに、前記取得部により取得された当該期間の測定データを含む学習データを用いた学習処理によって、前記複数の分類モデルに含まれる新たな分類モデルを生成する学習処理部をさらに備えてよい。
【０００５】
上記の何れかの装置においては、前記対象の状態が正常である期間の測定データを含む、互いに異なる期間ごとの学習データによりそれぞれ学習済みである２つ以上の分類モデルであって、測定データが入力されることに応じて、当該測定データを正常または異常の何れかとして分類する２つ以上の分類モデルから、前記複数の分類モデルを選択する選択部をさらに備えてよい。
【０００６】
選択部を備える上記の装置においては、前記選択部は、最も新しい期間の測定データを含む学習データにより学習済みである少なくとも１つの分類モデルを前記複数の分類モデルの少なくとも１つとして選択してよい。
【０００７】
選択部を備える上記何れかの装置においては、前記選択部は、前記２つ以上の分類モデルのうち、オペレータによって指定された少なくとも１つの分類モデルを前記複数の分類モデルの少なくとも１つとして選択してよい。
【０００８】
上記何れかの装置においては、前記判定部は、前記複数の分類結果の論理積をとって前記対象の状態を正常または異常の何れかとして判定してよい。
【０００９】
上記何れかの装置においては、前記判定部は、前記複数の分類結果の多数決をとって前記対象の状態を正常または異常の何れかとして判定してよい。
【００１０】
上記の装置においては、前記判定部は、前記複数の分類モデルのうち、より新しい期間の測定データを含む学習データにより学習済みである分類モデルの分類結果に対して、より大きい重みを加え、前記複数の分類結果の重み付き多数決をとって前記対象の状態を正常または異常の何れかとして判定してよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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