JP7414588B2 - 異常診断装置 - Google Patents
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Description
上記のようにp(x)の対数を取ることで、予測分布から外れるデータは確率が低くなるため大きな負の値となる。また各点xにおけるln p(x)の合計を取っているため、予測分布から外れるデータの量が多いほど大きな負の値となる。さらに、診断データ点の数で割っているため、値はデータ点1点あたりの異常度の平均値となるとともに、マイナスの符号をつけることで、予測分布から外れるほど異常度が高くなるようになっている。
Claims (5)
- 移動体の移動データから前記移動体の異常の可能性を判定する異常診断装置において、
複数の移動体と複数の操作者を組合せた学習用移動データから移動体と操作者の組み合わせ毎にデータを分割し、分割されたデータ毎に診断に必要なデータを抽出し、抽出したデータから診断対象部品の特徴量を計算し、計算した特徴量を標準化して移動体と操作者の組み合わせ毎の標準化された特徴量データを抽出するデータ抽出部と、
前記データ抽出部で抽出された特徴量データを任意の数のクラスタに分割し、移動体と操作者の組み合わせ毎の各クラスタへの負担率の合計に基づいて混合比率を算出すると共に、移動体と操作者の組み合わせ毎の確率分布を生成するデータ分布近似部と、
前記データ分布近似部で生成された前記確率分布を記憶する確率分布記憶部と、
前記データ分布近似部で算出された前記混合比率を記憶する混合比率記憶部と、
診断する移動体と操作者の組合せに基づいて、前記確率分布記憶部に記憶された前記確率分布と前記混合比率記憶部に記憶された前記混合比率とから診断する移動体と操作者の組合せの混合分布を生成し、生成した混合分布と診断する移動データの分布を比較して異常を判定する診断部と、
を備えたことを特徴とする異常診断装置。 - 請求項1において、
前記移動体は車両であり、前記操作者は前記車両のドライバであることを特徴とする異常診断装置。 - 請求項2において、
前記データ分布近似部は、前記車両とドライバを組合せた学習用移動データを用いて環境に対応する前記確率分布及び前記混合比率を生成し、
前記診断部は、診断する移動データにおいて車両とドライバの組合せの混合比率が前記混合比率記憶部に記憶されていない場合は、前記混合比率記憶部に記憶された混合比率の中から、環境、車両、ドライバの優先順位で混合比率を選択し、診断する移動データに対応する車両とドライバの組合せの混合分布を生成することを特徴とする異常診断装置。 - 請求項3において、
前記環境は、走行区間におけるブレーキ操作時の走行データ、アクセル操作時の走行データ、ハンドル操作時の走行データのうち、少なくとも何れか一つの走行データの抽出割合が予め定められた範囲にあることを条件とする車両の走行状態であることを特徴とする異常診断装置。 - 請求項3において、
前記環境は、前記車両の位置情報に基づく道路種別情報、道路勾配推定結果、路面状態推定結果のうち、少なくとも何れか一つを条件とすることを特徴とする異常診断装置。
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