JP2023151970A - 推定装置および推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】対象の状態変化の要因を推定可能な推定装置を提供すること。【解決手段】推定装置が、取得部と、検定部と、生成部と、推定部とを備える。取得部は、対象の第１状態における対象から得られる特徴量と、対象の第１状態とは異なる第２状態における特徴量とを取得する。検定部は、取得された第１状態における特徴量と取得された第２状態における特徴量との間の有意差を検定する。生成部は、検定された有意差から、対象の第１状態および第２状態間の状態変化に対する特徴量の貢献度を生成する。推定部は、生成された貢献度に基づいて、対象の第１状態および第２状態間の状態変化の要因を定量的に推定する。【選択図】図４

Description

本発明は、対象の状態変化の要因を推定可能な推定装置および推定方法に関する。

特許文献１には、植物に含まれる水分量を高確度で推定する栽培装置が開示されている。

特開２０１９－０４５４８４号公報

一般的に、対象の状態変化を捉える方法としては、対象から得られる特徴量に対して閾値を設定する方法がある。このような方法では、特徴量が閾値を超えたか否かしか分からず、対象の状態変化の要因を推定することが難しい場合がある。

本開示は、対象の状態変化の要因を推定可能な推定装置および推定方法を提供することにある。

本開示の一態様の推定装置は、
対象の第１状態における前記対象から得られる特徴量と、前記対象の前記第１状態とは異なる第２状態における前記特徴量とを取得する取得部と、
取得された前記第１状態における前記特徴量と、取得された前記第２状態における前記特徴量との間の有意差を検定する検定部と、
検定された前記有意差から、前記対象の前記第１状態および前記第２状態間の状態変化に対する前記特徴量の貢献度を生成する生成部と、
生成された前記貢献度に基づいて、前記対象の前記第１状態および前記第２状態間の状態変化の要因を定量的に推定する推定部と
を備える。

本開示の一態様の推定方法は、
対象の第１状態における前記対象から得られる特徴量と、前記対象の前記第１状態とは異なる第２状態における前記特徴量とを取得し、
取得された前記第１状態における前記特徴量と、取得された前記第２状態における前記特徴量との間の有意差を検定し、
検定された前記有意差から、前記対象の前記第１状態から前記第２状態への変化に対する前記特徴量の貢献度を生成し、
生成された前記貢献度に基づいて、前記対象の前記第１状態および前記第２状態間の状態変化の要因を定量的に推定する。

前記態様の推定装置および推定方法によれば、対象の状態変化の要因を定量的に推定できる。

本開示の一実施形態の推定装置を示すブロック図。 図１の推定装置の取得部で取得される特徴量の一例と、検定部で検定された有意差を示す検定値との一例を示す図。 図１の推定装置の生成部で生成される貢献度の一例と、取得部で取得される基準貢献度の一例と示す図。 図１の推定装置を用いた推定方法を説明するためのフローチャート。

以下、本開示の一例を添付図面に従って説明する。以下の説明は、本質的に例示に過ぎず、本開示、その適用物、あるいは、その用途を制限することを意図するものではない。図面は模式的なものであり、各寸法の比率等は現実のものとは必ずしも合致していない。

本開示の一実施形態の推定装置１は、図１に示すように、取得部１０と、検定部２０と、生成部３０と、推定部４０とを備え、対象の状態変化の要因を定量的に推定する。対象は、工作物を所要の形状に作り上げる工作機械、工作機械等を用いて材料を目的の形状に加工する加工機械等の装置を含む。対象の状態は、装置が正常に動作する正常状態と、装置が正常に動作しない異常状態とを含む。例えば、装置がエンドミル加工を行う工作機械である場合、異常状態は、エンドミルが摩耗して工作機械が正常に加工を行えない状態、切削油切れによる潤滑性不足で工作機械が正常に加工を行えない状態を含む。

推定装置１は、一例として、プロセッサ２、記憶装置３および通信装置４を備えている。取得部１０、検定部２０、生成部３０および推定部４０の各々は、例えば、プロセッサ２が所定のプログラムを実行することにより実現される。プロセッサ２は、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ等を含む。記憶装置３は、例えば、内部記録媒体または外部記録媒体で構成されている。内部記録媒体は、不揮発メモリ等を含む。外部記録媒体は、ハードディスク（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、光ディスク装置等を含む。通信装置４は、例えば、サーバ等の外部装置との間でデータの送受信を行うための通信回路または通信モジュールで構成されている。

取得部１０は、例えば通信装置４を介して、対象の第１状態における特徴量と、前記対象の第１状態とは異なる第２状態における特徴量とを取得する。特徴量は、対象の特徴を定量的に示した数値である。例えば、対象が加工機械等の装置である場合、特徴量は、対象の電圧および電流のアナログ値から算出される実効値、平均値、ピーク値、高調波含有率等を含む。特徴量は、サーバ等の外部装置で算出されてもよいし、推定装置１で算出されてもよい。

本実施形態では、取得部１０は、基準貢献度を取得する。基準貢献度は、対象に起こり得る複数の状態変化の各々の要因に対応する貢献度を含む。例えば、基準貢献度は、対象の状態Ｘ１から状態Ｙ２への状態変化の要因に対応する貢献度と、対象の状態Ｘ１から状態Ｚ２への状態変化の要因に対応する貢献度とを含む。基準貢献度は、例えば、サーバ等の外部装置から取得されてもよいし、基準貢献度が予め記憶された推定装置１の記憶装置３から取得されてもよい。

検定部２０は、取得された第１状態における特徴量と、取得された第２状態における特徴量との間の有意差を統計学的に検定する。検定の種類は、対象の特性等により決定される。例えば、対象が加工機械等の装置である場合、次に示す理由により「Ｗｅｌｃｈのｔ検定」が用いられる。
・状態変化要因によって装置の状態が変わるため、同じ状態の対象から特徴量を取得することができない。
・２つの異なる状態（例えば、正常状態よび異常状態）の対象から得られる特徴量は、相互に対応していない。
・２つの異なる状態の対象から得られる特徴量は、母集団が異なり、母分散が等しいと仮定できない。

例えば、図２に示すように、２つの異なる状態Ｘ１、Ｘ２に対して、それぞれ３種類の特徴量Ａ、Ｂ、Ｃが複数取得されたとする。状態Ｘ１は第１状態の一例であり、状態Ｘ２は第２状態の一例である。検定部２０は、取得された状態Ｘ１における特徴量Ａと取得された状態Ｘ２における特徴量Ａとの間の有意差を検定し、取得された状態Ｘ１における特徴量Ｂと取得された状態Ｘ２における特徴量Ｂとの間の有意差を検定し、取得された状態Ｘ１における特徴量Ｃと取得された状態Ｘ２における特徴量Ｃとの間の有意差を検定する。各特徴量の有意差を検定した結果は、検定値として算出される。検定値が大きいほど、２つの状態Ｘ１、Ｘ２間の状態変化を検出し易い特徴量であると判断される。図２では、特徴量Ａが、対象の状態Ｘ１、Ｘ２間の状態変化を最も検出し易い特徴量であると判断される。

生成部３０は、検定された有意差から、対象の第１状態および第２状態間の状態変化に対する特徴量の貢献度（以下、貢献度という。）を生成する。貢献度は、対象のある状態と別の状態との識別に対して特徴量が貢献する度合いである。

例えば、生成部３０は、検定部２０の検定結果から、取得された基準貢献度と同じ順に複数の特徴量を用いて貢献度を生成する。一例として、図２に示す検定結果が検定部２０で得られたとすると、生成部３０は、特徴量Ａ、Ｂ、Ｃの検定値から貢献度を生成する。生成された貢献度は、例えば、図３に示すように、特徴量Ａ、Ｂ、Ｃの検定値を結んだ直線Ｌ１（破線で示す）で表される。

推定部４０は、生成された貢献度に基づいて、対象の第１状態および第２状態間の状態変化の要因を定量的に推定する。本実施形態では、推定部４０は、生成された貢献度と、取得された基準貢献度とから、対象の第１状態および第２状態間の状態変化の要因を定量的に推定する。

例えば、基準貢献度が、対象の状態Ｘ１から状態Ｙ２への状態変化の要因に対応する貢献度（以下、基準貢献度１という。）と、対象の状態Ｘ１から状態Ｚ２への状態変化の要因に対応する貢献度（以下、基準貢献度２という。）とを含むとする。図３に示すように、基準貢献度１が、特徴量Ａ、Ｂ、Ｃの検定値を結んだ直線Ｌ２（点線で示す）で表され、基準貢献度２が、特徴量Ａ、Ｂ、Ｃの検定値を結んだ直線Ｌ３（実線で示す）で表されるとする。この場合、推定部４０は、直線Ｌ１と、直線Ｌ２および直線Ｌ３とを比較して、直線Ｌ１と略同じ傾きを有する直線Ｌ３で表される基準貢献度２に対応する要因が、対象の状態Ｘ１、Ｘ２間の状態変化の要因であると推定する。

本実施形態では、推定部４０は、取得した基準貢献度に対する生成された貢献度の比から、状態変化全体に対する遷移度合いを推定する。例えば、生成された貢献度の検定値が（ｔ_Ａ，ｔ_Ｂ，ｔ_Ｃ）であり、取得された基準貢献度２の検定値が（Ｔ_Ａ，Ｔ_Ｂ，Ｔ_Ｃ）であるとすると、状態変化全体に対する遷移度合いは、（ｔ_Ａ＋ｔ_Ｂ＋ｔ_Ｃ）／（Ｔ_Ａ＋Ｔ_Ｂ＋Ｔ_Ｃ）により出される。ｔ_ＡおよびＴ_Ａは特徴量Ａを検定することで得られる検定値であり、ｔ_ＢおよびＴ_Ｂは特徴量Ｂを検定することで得られる検定値であり、ｔ_ＣおよびＴ_Ｃは特徴量Ｃを検定することで得られる検定値である。

図４を参照して、推定装置１を用いた推定方法の一例を説明する。推定方法は、例えば、プロセッサ２が所定のプログラムを実行することで実施される。

図４に示すように、推定方法が開始されると、取得部１０が、対象から、対象の第１状態の特徴量および対象の第２状態の特徴量を取得する（ステップＳ１）。

対象の第１状態の特徴量および対象の第２状態の特徴量が取得されると、検定部２０が、取得された第１状態の特徴量および第２状態の特徴量の間の有意差を検定する（ステップＳ２）。

取得された第１状態の特徴量および第２状態の特徴量の間の有意差が検定されると、生成部３０が、検定された有意差から、対象の第１状態および第２状態間の状態変化に対する特徴量の貢献度を生成する（ステップＳ３）。

対象の第１状態および第２状態間の状態変化に対する特徴量の貢献度が生成されると、推定部４０が、生成された貢献度および基準貢献度を比較して、対象の第１状態および第２状態間の状態変化の要因を定量的に推定し（ステップＳ４）、推定方法が終了する。

推定装置１は、次のような効果を発揮できる。

推定装置１が、取得部１０と、検定部２０と、生成部３０と、推定部４０とを備える。取得部１０は、対象の第１状態における対象から得られる特徴量と、対象の第１状態とは異なる第２状態における特徴量とを取得する。検定部２０は、取得された第１状態における特徴量と取得された第２状態における特徴量との間の有意差を検定する。生成部３０は、検定された有意差から、対象の第１状態および第２状態間の状態変化に対する特徴量の貢献度を生成する。推定部４０は、生成された貢献度に基づいて、対象の第１状態および第２状態間の状態変化の要因を定量的に推定する。このような構成により、対象の状態変化の要因を定量的に推定できる。より具体的には、対象がエンドミル加工を行う工作機械であり、工作機械が正常状態から異常状態に状態変化した場合、この状態変化の要因がエンドミルの摩耗なのか、切削油切れによる潤滑性不足なのかを推定できる。

取得部１０が、対象に起こり得る複数の状態変化の各々の要因に対応する貢献度を含む基準貢献度を取得する。推定部４０は、生成された貢献度と取得した基準貢献度とを比較して、対象の第１状態および第２状態間の状態変化の要因を定量的に推定する。このような構成により、対象の状態変化の要因を定量的に推定できる。

推定部４０は、取得した基準貢献度に対する生成された貢献度の比から、状態変化全体に対する遷移度合いを推定する。このような構成により、対象の状態変化の遷移度合いを定量化できる。

本開示の推定方法は、次のような効果を発揮できる。

推定方法が、次に示すステップを備える。このような構成により、対象の状態変化の要因を定量的に推定できる。
・対象の第１状態における対象から得られる特徴量と、対象の第１状態とは異なる第２状態における特徴量とを取得する。
・取得された第１状態における特徴量と、取得された第２状態における特徴量との間の有意差を検定する。
・検定された有意差から、対象の第１状態から第２状態への変化に対する特徴量の貢献度を生成する。
・生成された貢献度に基づいて、対象の第１状態および第２状態間の状態変化の要因を定量的に推定する。

推定装置１は、次のように構成することもできる。

取得される特徴量の種類は、予め設定されていてもよいし、予め設定されていなくてもよい。取得される特徴量の種類が予め設定されていない場合、例えば、取得部１０は、取得可能な全ての種類の特徴量を取得し、検定部２０の検定結果により、貢献度の生成に用いる特徴量の種類を決定してもよい。

推定部４０は、基準貢献度を用いる場合に限らず、他の方法を用いて、生成された貢献度に基づいて対象の第１状態および第２状態間の状態変化の要因を定量的に推定可能に構成することができる。

以上、図面を参照して本開示における種々の実施形態を詳細に説明したが、最後に、本開示の種々の態様について説明する。なお、以下の説明では、一例として、参照符号も添えて記載する。

本開示の第１態様の推定装置１は、
対象の第１状態における前記対象から得られる特徴量と、前記対象の前記第１状態とは異なる第２状態における前記特徴量とを取得する取得部１０と、
取得された前記第１状態における前記特徴量と、取得された前記第２状態における前記特徴量との間の有意差を検定する検定部２０と、
検定された前記有意差から、前記対象の前記第１状態および前記第２状態間の状態変化に対する前記特徴量の貢献度を生成する生成部３０と、
生成された前記貢献度に基づいて、前記対象の前記第１状態および前記第２状態間の状態変化の要因を定量的に推定する推定部４０と
を備える。

本開示の第２態様の推定装置１は、
前記取得部１０が、前記対象に起こり得る複数の状態変化の各々の要因に対応する前記貢献度を含む基準貢献度を取得し、
前記推定部４０は、生成された前記貢献度と取得した前記基準貢献度とを比較して、前記対象の前記第１状態および前記第２状態間の状態変化の要因を定量的に推定する。

本開示の第３態様の推定装置１は、
前記推定部４０は、取得した前記基準貢献度に対する生成された前記貢献度の比から、状態変化全体に対する遷移度合いを推定する。

本開示の第４態様の推定方法は、
対象の第１状態における前記対象から得られる特徴量と、前記対象の前記第１状態とは異なる第２状態における前記特徴量とを取得し、
取得された前記第１状態における前記特徴量と、取得された前記第２状態における前記特徴量との間の有意差を検定し、
検定された前記有意差から、前記対象の前記第１状態から前記第２状態への変化に対する前記特徴量の貢献度を生成し、
生成された前記貢献度に基づいて、前記対象の前記第１状態および前記第２状態間の状態変化の要因を定量的に推定する。

前記様々な実施形態または変形例のうちの任意の実施形態または変形例を適宜組み合わせることにより、それぞれの有する効果を奏するようにすることができる。また、実施形態同士の組み合わせまたは実施例同士の組み合わせまたは実施形態と実施例との組み合わせが可能であると共に、異なる実施形態または実施例の中の特徴同士の組み合わせも可能である。

本開示は、添付図面を参照しながら好ましい実施形態に関連して充分に記載されているが、この技術の熟練した人々にとっては種々の変形や修正は明白である。そのような変形や修正は、添付した請求の範囲による本開示の範囲から外れない限りにおいて、その中に含まれると理解されるべきである。

本開示の推定装置および推定方法は、例えば、工作機械等の装置が正常状態から異常状態に状態変化した場合に、その状態変化をもたらした要因の推定に適用できる。

１ 推定装置
２ プロセッサ
３ 記憶装置
４ 通信装置
１０ 取得部
２０ 検定部
３０ 生成部
４０ 推定部

Claims (4)

1. 対象の第１状態における前記対象から得られる特徴量と、前記対象の前記第１状態とは異なる第２状態における前記特徴量とを取得する取得部と、
   取得された前記第１状態における前記特徴量と、取得された前記第２状態における前記特徴量との間の有意差を検定する検定部と、
   検定された前記有意差から、前記対象の前記第１状態および前記第２状態間の状態変化に対する前記特徴量の貢献度を生成する生成部と、
   生成された前記貢献度に基づいて、前記対象の前記第１状態および前記第２状態間の状態変化の要因を定量的に推定する推定部と
   を備える、推定装置。
2. 前記取得部が、前記対象に起こり得る複数の状態変化の各々の要因に対応する前記貢献度を含む基準貢献度を取得し、
   前記推定部は、生成された前記貢献度と取得した前記基準貢献度とを比較して、前記対象の前記第１状態および前記第２状態間の状態変化の要因を定量的に推定する、請求項１に記載の推定装置。
3. 前記推定部は、取得した前記基準貢献度に対する生成された前記貢献度の比から、状態変化全体に対する遷移度合いを推定する、請求項２に記載の推定装置。
4. 対象の第１状態における前記対象から得られる特徴量と、前記対象の前記第１状態とは異なる第２状態における前記特徴量とを取得し、
   取得された前記第１状態における前記特徴量と、取得された前記第２状態における前記特徴量との間の有意差を検定し、
   検定された前記有意差から、前記対象の前記第１状態から前記第２状態への変化に対する前記特徴量の貢献度を生成し、
   生成された前記貢献度に基づいて、前記対象の前記第１状態および前記第２状態間の状態変化の要因を定量的に推定する、推定方法。

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