JP6365146B2 - 時系列データの解析方法及び時系列データの異常監視装置 - Google Patents
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Description
図1に示すように、本発明の第1実施形態に係る異常監視装置1は、監視・制御対象2から時系列データを取得し、監視・制御対象2の監視及び制御を行う。また、異常監視装置1には、出力装置3が接続され、監視・制御対象2の判定結果が出力装置3に出力される。
次に、異常監視装置1による時系列データの処理手順について説明する。
<ステップS1>データ収集部4が、時系列データを取り込む。なお、通常の異常監視装置1では、データ収集部4は、監視・制御対象2からの時系列データを検出し、検出した時系列データを取り込む。
<ステップS2>データ蓄積部5が、データ収集部4により取り込まれた時系列データを蓄積する。
<ステップS3>データ取得部7が、データ蓄積部5に蓄積された時系列データを取得する。
<ステップS4>埋め込み処理部8が、データ取得部7が取得した時系列データに対してn次元状態空間に埋め込み処理を行う。
<ステップS5>データベクトル選択部9が、埋め込み処理部8により埋め込まれた時系列データから各時刻におけるデータ系列の現在時刻点を表す最先端のデータベクトルを選択する。
<ステップS6>近傍ベクトル検出部10が、データベクトル選択部9により選択されたデータベクトル近傍空間内の近傍ベクトルを検出する。
<ステップS7>接線方向演算部11が、データベクトル選択部9により選択されたデータベクトルと、近傍ベクトル検出部10により検出された近傍ベクトルにおける、埋め込まれた後の時系列データの軌道の接線方向を演算する。選択されたデータベクトルの接線方向は、例えば、選択されたデータベクトルと、このデータベクトルに隣接するデータベクトル等の連続する3つデータベクトルを選択し、この3つのデータベクトルを点と同一視することで、3点のデータベクトルを通る円の選択されたデータベクトルにおける接線として算出する。
<ステップS8>平行度評価部12が、データベクトル選択部9により選択されたデータベクトルにおける軌道の接線方向と、近傍ベクトルにおける軌道の接線方向との軌道平行測度(TPM)を算出する。なお、TPMは、接線方向の向きが揃っているほど0となる。
<ステップS9>移動平均処理部13が、平行度評価部12により算出されたTPMの時系列データの移動平均処理を行う。
<ステップS10>平行度判定部14が、移動平均処理部13で算出されTPMの時系列データに基づいて、時系列データの評価を行う。なお、平行度判定部14は、従来の時系列データの評価方法を併せて行ってもよい。例えば、TPMに閾値を設定し、TPMと閾値とを比較して時系列データの異常が判定される。
<ステップS11>現在時刻点更新部15が、平行度判定部14によってある時刻におけるデータベクトルにおける時系列データの評価が行われる毎に、埋め込み処理部8により埋め込まれた時系列データの現在時刻点を更新する。
<ステップS12>蓄積データ更新部16が、データ蓄積部5に蓄積された時系列データから、設定期間以上経過したデータを削除する。
本発明の実施形態に係る時系列データの解析方法及び時系列データの異常監視装置1について、具体的な実施例を挙げてさらに詳細に説明する。
本発明の第2実施形態に係る時系列データの解析方法及び時系列データの異常監視装置について、図10を参照して詳細に説明する。第2実施形態に係る異常監視装置は、データ取得部7が取得した時系列データに対して離散移動平均処理を行った後、埋め込み処理部8がn次元状態空間に埋め込み処理を行うことが第1実施形態に係る異常監視装置1と異なるものである。よって、第1実施形態に係る異常監視装置1と同様の構成については同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。
次に、第2実施形態に係る異常監視装置による時系列データの処理手順について説明する。
図11(a)に示す漏水を模擬した水処理場の配水量データ(離散移動平均処理された時系列データ)の解析を行う例を示して、第2実施形態に係る異常監視装置及び時系列データの解析方法についてさらに詳細に説明する。
2…監視・制御対象
3…出力装置
4…データ収集部
5…データ蓄積部
6,6’…データ判定処理部
7…データ取得部(取得手段)
8…埋め込み処理部(埋め込み手段)
9…データベクトル選択部
10…近傍ベクトル検出部
11…接線方向演算部(接線方向演算手段)
12…平行度評価部(平行度算出手段)
13…移動平均処理部(移動平均算出手段)
14…平行度判定部(時系列データ評価手段)
15…現在時刻点更新部
16…蓄積データ更新部
17…離散移動平均処理部
Claims (3)
- コンピュータが実行する時系列データを軌道平行測度法により解析する時系列データの解析方法であって、
前記コンピュータが、
時系列データをn次元状態空間に埋め込み、埋め込まれた時系列データから選択されたデータベクトルにおける軌道の接線方向と、当該選択されたデータベクトルの近傍に埋め込まれた時系列データである近傍ベクトルにおける軌道の接線方向との平行度を算出するステップと、
解析対象である時系列データが有する基本周期以上となるサンプル数で、前記平行度に基づいて導出される軌道平行測度の時系列データの移動平均を算出し、移動平均処理された時系列データに基づいて、前記時系列データの解析を行うステップと、を実行する
ことを特徴とする時系列データの解析方法。 - 評価対象から時系列データを取得する取得手段と、
取得された時系列データをn次元状態空間に埋め込み処理を行う埋め込み手段と、
所定時間毎に埋め込まれた時系列データから選択されたデータベクトルとこのデータベクトルの近傍に埋め込まれた時系列データである近傍ベクトルにおいて、前記埋め込まれた時系列データの軌道の接線方向を演算する接線方向演算手段と、
前記選択されたデータベクトルにおける軌道の接線方向と前記近傍ベクトルにおける軌道の接線方向との平行度を算出する平行度算出手段と、
前記取得手段で取得された時系列データが有する基本周期以上のサンプル数で、前記平行度算出手段により算出された平行度に基づいて導出される軌道平行測度の時系列データの移動平均を算出する移動平均算出手段と、
移動平均処理された時系列データに基づいて前記時系列データの評価を行う時系列データ評価手段と、を備えた
ことを特徴とする時系列データの異常監視装置。 - コンピュータを請求項2に記載の時系列データの異常監視装置の各手段として機能させるためのプログラム。
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JP2014180723A JP6365146B2 (ja) | 2014-09-05 | 2014-09-05 | 時系列データの解析方法及び時系列データの異常監視装置 |
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JP2014180723A JP6365146B2 (ja) | 2014-09-05 | 2014-09-05 | 時系列データの解析方法及び時系列データの異常監視装置 |
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JP2016057651A JP2016057651A (ja) | 2016-04-21 |
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