WO2017002673A1 - 分散型機器異常検出システム - Google Patents

Abstract

本発明の目的は、複数の機器を監視して異常を検出する分散型機器異常検出システムにおいて、従来技術に比較して通信量及び計算量を減少させることができる安価な分散型機器異常検出システムを提供することにある。 同一の種類の複数の機器（１０２）を監視しその異常を検出する分散型機器異常検出システム（１０１）であって、各機器を管理する複数の機器管理装置（１０３）と、各機器管理装置と通信可能な管理サーバ装置（１０４）とを備え、各機器管理装置は管理サーバ装置との通信を行う通信部と、機器の物理量を繰り返し計測する計測部と、計測された機器の物理量から、機器の分布情報を計算する分布情報生成部と、生成された機器の分布情報と、通信部を介して管理サーバ装置から配信された機器全体の統合分布情報との間の差異を計算する分布比較部と、分布情報間の差異に基づいて機器が異常であるかを判定する異常判定部とを備える。

Description

分散型機器異常検出システム

　本発明は、例えばセンサを含む機器などの、多数の機器の物理量データを収集し、当該収集した機器の物理量データに基づいて異常な機器を検出する分散型機器異常検出システムに関する。

　近年、多数のセンサを分散配置し、当該多数のセンサの情報を通信によって収集し分析することで機器の管理及び運用を効率化する技術が必要となってきている。例えばリチウムイオン電池などの二次電池は、単セルでは電池容量、電流入出力値、及び電圧が小さいため、多数の電池セルを直列又は並列に組み合わせることで、大容量、高入出力値、及び高電圧の電池システムとして用いられており、例えば、鉄道車両上に搭載された電池システムとして、駆動用もしくは駆動補助用として６００Ｖとなるよう直列接続され、かつ電動機を駆動させるために必要な高出力を得るように構成されているものがある。

　このようなシステムにおいては、システムのすべての構成要素、この場合は電池セルが正常な状態であることが必要であり、１つでも異常な状態の電池セルが存在している場合には電池システム全体及び接続されている機器動作に支障をきたす可能性があるため、電池セルの異常は直ちに検出される必要がある。

　本発明の背景技術として、特許文献１には、各電池セルの計測した充放電電流、電圧、充電割合、温度に基づいて算出した内部抵抗を電池セル毎に時系列の順に読み出し、電池セル毎の内部抵抗の変化が電池セル全体の変化に比べて一定の値以上離れた電池セルを異常セルとして検出する異常検出方法が記載されている。

　また、特許文献２には、データ採集モジュール及びデータ伝送モジュールを含む情報交換アダプタによって電池の状態データを取得し、データ通信ネットワークを介して劣化度算出サブシステムのデータセンターに伝送され、データセンターにおいて劣化度モデルの更新及び劣化度測定を行う、電池の劣化度を取得するための方法が記載されている。

　また、特許文献３には、電池パックに備える電池パック管理装置では短期的に保存する各電池セルの電池データに基づいて異常を判定するとともに、複数の電池パックを管理する電池群管理装置では長期的に保存する各電池セルの電池データに基づいて異常を判定する故障検出システムが記載されている。

特開２０１３－１９５１２９号公報 特表２０１３－５１６６１４号公報 特開２０１３－０６４６４９号公報

　特許文献１の手法においては、電池セル全体の内部抵抗変化を用いるために、全電池セルの内部抵抗値を収集する必要がある。そのために、例えば特許文献２に記載の手法を応用したとしても、システムに非常に多数のセルが含まれる場合、収集装置及び分析処理装置が通信量及び計算量の面で非常に高価なものに成り得る。それに対処するため例えばシステムを複数のサブシステムに分割して管理する場合、比較的少数の電池からの情報しか利用できず、電池セルの個体差や温度や充電状態等のばらつきによってセルの異常が隠蔽されてしまう問題があった。

　特許文献３の手法においてはシステムを電池群管理装置と電池パック管理装置に分割し、電池群管理装置が長期的な異常判定を担当し、電池パック管理装置が短期的な異常判定を担当することで通信量を削減する構成が示されている。しかし、長期的な異常判定は電池群管理装置が一元的に行うため、システムに非常に多数のセルが含まれる場合、収集装置及び分析処理装置が通信量及び計算量の面で非常に高価なものに成り得る問題は解決されない。

　本発明の目的は以上の問題点を解決し、複数の機器を監視して異常を検出する分散型機器異常検出システムにおいて、従来技術に比較して通信量及び計算量を減少させることができる安価な分散型機器異常検出システムを提供することにある。

　本発明に係る分散型機器異常検出システムは、実質的に同一の種類の複数の機器の物理量を監視し、前記各機器の異常を検出するための分散型機器異常検出システムであって、
　前記複数の機器にそれぞれ接続され、前記各機器を管理する複数の機器管理装置と、
　前記複数の機器管理装置と通信可能な管理サーバ装置とを備え、
　前記各機器管理装置は、
　前記管理サーバ装置との通信を行う第１の通信部と、
　前記機器の物理量を繰り返し計測する計測部と、
　前記計測された機器の物理量から、前記機器の分布情報を計算する分布情報生成部と、
　前記分布情報生成部により生成された機器の分布情報と、前記第１の通信部を介して前記管理サーバ装置から配信された機器全体の統合分布情報との間の差異を計算する分布比較部と、
　前記計算された分布情報間の差異に基づいて機器が異常か否かを判定する異常判定部とを備え、
　前記管理サーバ装置は、
　前記複数の機器管理装置との通信を行う第２の通信部と、
　前記機器管理装置から前記第１の通信部を介して送信された機器毎の分布情報に基づいて、前記機器毎の分布情報を統合した統合分布情報を計算する第１の分布統合部とを備え、
　前記機器管理装置は、前記生成された機器毎の分布情報を、前記第１の通信部を介して前記管理サーバ装置へ送信し、
　前記管理サーバ装置は、前記計算された前記統合分布情報を、前記第２の通信部を介して前記機器管理装置に配信することを特徴とする。

　従って、本発明に係る分散型機器異常検出システムによれば、複数の機器を監視して異常を検出する分散型機器異常検出システムにおいて、従来技術に比較して通信量及び計算量を減少させることができる安価な分散型機器異常検出システムを提供できる。

本発明の実施の形態１に係る分散型機器異常検出システム１０１の全体構成を示すブロック図である。 図１の分散型機器異常検出システム１０１の動作例を示す表である。 図１の機器管理装置１０３の構成を示すブロック図である。 図１の中継サーバ装置１０６の構成を示すブロック図である。 図１の管理サーバ装置１０４の構成を示すブロック図である。 図１の分散型機器異常検出システム１０１の通信手順を示すシーケンス図である。 図３の機器管理装置１０３の制御処理を示すフローチャートである。 図４の中継サーバ装置１０６の制御処理を示すフローチャートである。 図５の管理サーバ装置１０４の制御処理を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る分散型機器異常検出システム１０１の動作例を示す表であって、入力と出力の結合分布を考えたときのコイン１の入力及び出力の表裏とその周辺分布を示す表である。 実施の形態２に係る分散型機器異常検出システム１０１の動作例を示す表であって、入力と出力の結合分布を考えたときのコイン２の入力及び出力の表裏とその周辺分布を示す表である。 実施の形態２に係る分散型機器異常検出システム１０１の動作例を示す表であって、入力と出力の結合分布を考えたときのコイン３の入力及び出力の表裏とその周辺分布を示す表である。 実施の形態２に係る分散型機器異常検出システム１０１の動作例を示す表であって、条件付き確率を考えたときのコイン１の入力及び出力の表裏とその周辺分布を示す表である。 実施の形態２に係る分散型機器異常検出システム１０１の動作例を示す表であって、条件付き確率を考えたときのコイン２の入力及び出力の表裏とその周辺分布を示す表である。 実施の形態２に係る分散型機器異常検出システム１０１の動作例を示す表であって、条件付き確率を考えたときのコイン３の入力及び出力の表裏とその周辺分布を示す表である。 実施の形態１の変形例１に係る分散型機器異常検出システム１０１の全体構成を示すブロック図である。 実施の形態１の変形例２に係る分散型機器異常検出システムの別の構成例を示すブロック図である。 実施の形態１の変形例３に係る機器管理装置１０３の構成例を示すブロック図である。 実施の形態２の変形例１に係る分散型機器異常検出システムの別の構成例を示すブロック図である。 実施の形態２の変形例２に係る機器管理装置１０３Ａの構成例を示すブロック図である。 実施の形態３の変形例に係る機器管理装置１０３Ｂの構成例を示すブロック図である。

　以下、本発明に係る実施の形態について図面を参照して説明する。なお、以下の各実施の形態において、同様の構成要素については同一の符号を付している。

実施の形態１．
　図１は本発明の実施の形態１に係る分散型機器異常検出システム１０１の全体構成を示すブロック図である。実施の形態１に係る分散型機器異常検出システム１０１は、図１に示すように、実質的に同種である複数の機器１０２にそれぞれ接続されかつ各機器１０２毎に設けられた機器管理装置１０３と、システム全体を統括する管理サーバ装置１０４、中継サーバ装置１０６、並びに、機器管理装置１０３、中継サーバ装置１０６及び管理サーバ装置１０４を接続する通信回線１０５を備えて構成される。なお、実質的に同種である複数の機器１０２とは、複数の機器１０２が実質的に同様の動作を行って、正常又は異常などの状態値である物理量を有する。ここで、複数の機器１０２が実質的に同一の種類であるとは、異常が同様に起こりうる同様の構成を有して同様の動作を行う機器をいう。図１において、１段又は多段に設けられた中継サーバ装置１０６が複数の機器管理装置１０３及び下位の中継サーバ装置１０６を統括するが、中継サーバ装置１０６を省略し、機器管理装置１０３と管理サーバ装置１０４を直接に通信回線１０５によって接続してもよい。

　本実施の形態において、分散型機器異常検出システム１０１内の機器１０２、機器１０２、機器管理装置１０３、管理サーバ装置１０４、及び中継サーバ装置１０６はそれぞれ、ディジタル計算機などのコンピュータ（制御手段）及び通信回路（通信手段）を含み構成される。ここで、各機器１０２は、例えば鉄道用の電力変換装置、蓄電池、ブレーキ装置、又はモータである。

　本実施の形態に係る機器管理装置１０３は、機器１０２を対象に計測される物理量を表す離散値ｘを計測する。ただし、分散型機器異常検出システム１０１は、多数の機器１０２の物理量ｘを比較することで、他と明確に異なる機器１０２を検出するものであるから、少なくとも物理量ｘの一部の要素は何らかの機器１０２の異常の影響をうけるものとする。

　さて、多数の正常な機器１０２の物理量ｘを計測したとき、物理量ｘがある分布Ｐｔに従うものとする。一方、複数の機器１０２のうちのある機器ｎ（ただし、ｎは下記の数式を表すときの機器の識別符号とする。）が正常ならば、機器ｎの物理量ｘを多数回計測することによって得られる分布はＰｔと一致するはずである。もし、この分布がＰｔと一致しなければ、機器ｎは異常であると判定できる。実際には各機器の個体差等を考慮し、有意にＰｔとの違いが大きい機器を異常と判定する。

　ここで、第１の問題として、異常を起こした機器１０２を事前には除外できないため、得られた分布Ｐ_ｔが異常な機器１０２の影響を受けてしまう。このため正常な機器１０２が異常と判定され、異常な機器１０２が正常と判定されることが起こりうる。

　次に第２の問題として、機器１０２が非常に多数である場合、その情報を集約して分布Ｐ_ｔを構成することは、計算量と通信量の面で非常に高価なものに成りうることである。例えば１００万個の機器１０２があり、すべての機器１０２から１００ミリ秒毎に情報を集約して異常判定を行う必要がある場合、物理量ｘが高々１バイト（Ｂｙｔｅ）で表現可能あったとしても管理サーバ装置１０４は１０Ｍバイト／ｓｅｃの処理速度を実現しなくてはならない。

　前記の問題を解決するために、本実施の形態に係る分散型機器異常検出システム１０１は以下に説明する方法を用いる。

　まず、第１の問題に対処するため、複数の機器１０２の全体を例えば３つ以上（複数でもよい）のグループに分割し、グループ毎に情報を集約して分布を構成する。グループｍの機器の情報を集約して得られた分布をＰ_ｇ，ｍと書く。次に、グループの総数をＭとして、Ｍ個すべてのＰ_ｇ，ｍを全機器へ配信する。機器ｎは、機器自身の物理量を例えば所定の周期で繰り返し計測し、計測した物理量が従う分布Ｐ_ｅ，ｎを構成する。そして、機器ｎ自身の分布Ｐ_ｅ，ｎと配信されたＭ個のＰ_ｇ，１，…，Ｐ_ｇ，Ｍとの間の異なり度を数値的に算出し、最後に前記異なり度の１からＭに関する中央値をとり、当該中央値が所定のしきい値よりも大きい場合、その機器ｎを異常と判定する。

　いま、機器１０２の異常率をｒとし、グループｍに含まれる機器１０２の集合をＮ（ｍ）とすると、分布Ｐ_ｇ，ｍが異常な機器１０２の影響を受けていない確率は（１－ｒ）^{｜Ｎ（ｍ）｜}と評価できる。ただし、｜Ｎ（ｍ）｜とはＮ（ｍ）の要素数である。ここで、個数｜Ｎ（ｍ）｜を－ｌｏｇ（２／ｌｏｇ（１－ｒ））より大きくなるように取ることで。（１－ｒ）^Ｎ（ｍ）を０．５より大きくすることができる。このとき高い確率で分布Ｐ_ｇ，１，…，Ｐ_ｇ，Ｍの過半数は異常な機器１０２の影響を受けていない。

　ここで、機器ｎが正常であるとき、前記異なり度は過半数の分布Ｐ_ｇ，ｍに対して小さな値を取り、少数の異常な機器１０２の影響を受けた分布Ｐ_ｇ，ｍに対し何らかの任意の値を取るであろう。機器ｎが異常であるとき、前記異なり度は過半数の分布Ｐ_ｇ，ｍに対し大きな値を取り、少数の異常な機器１０２の影響を受けた分布Ｐ_ｇ，ｍに対し何らかの任意の値を取るであろう。ゆえに、前記異なり度の中央値を所定のしきい値と比較することで異常な機器１０２を検出することができる。ただし、異常率ｒが十分小さい場合はグループ分けを省略し、すべての機器１０２の情報を集約して分布を構成してもよい。

　次に、第２の問題に対処する。機器１０２の物理量が値ｘ_１，…，ｘ_ＫのＫ種類であるとして、機器１０２の計測値から推定される分布Ｐ_ｇ，ｍは次式で表される。

　　　（１）

　いま、確率分布はｋ要素のベクトルで表現できる。全体のグループ数Ｍは固定として、各機器１０２は自身の属するグループｍをランダムに選択し、上位の中継サーバ装置１０６に第ｍ列がベクトルＰ_ｅ，ｎであり、他の列が０であるような行列と、第ｍ要素のみが１であるような個数ベクトルを送信する。中継サーバ装置１０６又は管理サーバ装置１０４は、自身が統括する機器１０２又は下位の中継サーバ装置１０６から送信された行列の和と、前記個数ベクトルの和を計算し、上位の中継サーバ装置１０６又は管理サーバ装置１０４に送信する。

　管理サーバ装置１０４は、前記行列の各列を、前記個数ベクトルの対応する要素で割ることで、分布Ｐ_ｇ，１，…，Ｐ_ｇ，Ｍを計算する。このように各中継サーバ装置１０６において、加算処理を分散して行うことで、管理サーバ装置１０４において大規模な計算処理を行うこと無く分布Ｐ_ｇ，１，…，Ｐ_ｇ，Ｍを得ることができる。また、各機器１０２、中継サーバ装置１０６、管理サーバ装置１０４のうちのいずれか隣接する装置間の通信量は（Ｋ＋１）×Ｍ個の整数に比例し、当該通信量は、機器１０２の総数が増大しても変化しない。最後に、管理サーバ装置１０４において得られた分布Ｐ_ｇ，１，…，Ｐ_ｇ，Ｍを各機器１０２に配信し、各機器１０２に接続された機器管理装置１０３の異常判定部３０７（後述する図３参照）は配信された分布Ｐ_ｇ，１，…，Ｐ_ｇ，Ｍから自身の分布との異なり度を計算し、その中央値をとり、所定のしきい値と比較して機器の異常を検出する。

　以下、簡易な一例を用いて、分散型機器異常検出システム１０１の動作について説明する。本例において、機器１０２とは、投げることによって現れる表裏に対応した１または０の値を物理量として出力するコインデバイス（本明細書において、以下、「コイン」という。）であるとする。ただし、本例における正常なコインとは、必ずしも表裏が等確率で現れるコインを意味しない。本実施の形態に係る分散型機器異常検出システム１０１は、大部分のコインが同一の表裏の出現確率を持っているとして、当該出現確率とは異なる出現確率で表裏を出す少数のコインを検出する。

　図２は図１の分散型機器異常検出システム１０１の動作例を示す表である。図２において、７枚のコインに関して、実施の形態１に係る分散型機器異常検出システム１１０を適用した場合を示している。図２の２行目は各コインの表裏の出現確率分布を示している。各機器管理装置１０３は自身の管理する機器１０２のコインの表裏の出現回数を数えることで、出現確率分布Ｐ_ｅ，ｎを得ることができる。次に、管理サーバ装置１０４は各グループの個数が十分平均的になるように各機器１０２の属するグループを割り当てる。割り当てられたグループを図２の３行目に示す。さらに、前述のように各機器管理装置１０３は各列が自身が管理する機器１０２の出現確率分布Ｐ_ｅ，ｎであるような行列と個数ベクトルを生成する。当該機器１０２の出現確率分布Ｐ_ｅ，ｎであるような行列と個数ベクトルを図２の４、５行目に示す。また、図２の６、７、８行目に示すように、中継サーバ装置１０６と管理サーバ装置１０４は行列と個数ベクトルを加算する。最終的に図２の８行目に示す行列を、列毎に対応する個数ベクトルの値で割ると、グループ毎の分布［Ｐ_ｇ，１　Ｐ_ｇ，２　Ｐ_ｇ，３］を得ることができる。

　さて、分布情報間の異なり度（差異）は相対エントロピーで測ることができる。離散変数の場合において、分布情報間の異なり度Ｄ（Ｐ_ｅ，ｎ｜Ｐ_ｇ，ｍ）は次式で計算できる。なお、本明細書において「：＝」なる数学記号は定義式を表す。

　　　（２）

　なお、物理量の種類ｋに関する和は、物理量ｘ_ｋに関する分布Ｐ_ｇ，ｍ（ｘ_ｋ）が０とならないようなｋについてとればよい。相対エントロピーは分布Ｐ_ｅ，ｎと分布Ｐ_ｇ，ｍが同じなら０であり、表中の０でないパターンは以下で得られる。

パターンＡ：分布Ｐ_ｅ，ｎ＝［１／３　２／３］、分布Ｐ_ｇ，１＝［１／２　１／２］の場合の分布情報間の異なり度Ｄ（Ｐ_ｅ，ｎ｜Ｐ_ｇ，１）は次式で表される。

　　　（３）

パターンＢ：分布Ｐ_ｅ，４＝［２／３　１／３］、分布Ｐ_ｇ，１＝［１／２　１／２］の場合の分布情報間の異なり度Ｄ（Ｐ_ｅ，４｜Ｐ_ｇ，１）は次式で表される。

　　　（４）

パターンＣ：分布Ｐ_ｅ，４＝［２／３　１／３］、分布Ｐ_ｇ，ｍ＝［１／３　２／３］の場合の分布情報間の異なり度Ｄ（Ｐ_ｅ，４｜Ｐ_ｇ，ｍ）は次式で表される。

　　　（５）

　グループに関する相対エントロピーの中央値を計算するとコイン４のみが０でない値０．２３１０…をとり、最も高い相対エントロピー中央値を持つことから異常であると判定できる。

　ここで、グループ１との異なり度Ｄ（Ｐ_ｅ，ｎ｜Ｐ_ｇ，１）に着目すると、当該異なり度Ｄ（Ｐ_ｅ，ｎ｜Ｐ_ｇ，１）は異常の機器１０２の影響を受け、次式となる。

　　　（６）

　　　（７）

　コイン４もその他のコインも同じ異なり度となる。しかし、グループ２とグループ３が異常の機器１０２の影響をうけていないことから、中央値をとることによりコイン４が異常であることが判定できる。

　また、グループ分けを行わない場合、全機器１０２をまとめた確率はＰ_ａｌｌ＝［８／２１　１３／２１）］となり、当該全機器の確率Ｐ_ａｌｌを各機器１０２の分布Ｐ_ｅ，ｎと比較すると、コイン４以外の異なり度Ｄ（Ｐ_ｅ，ｎ｜Ｐ_ａｌｌ）は次式となる。

　　　（８）

　また、コイン４の異なり度Ｄ（Ｐ_ｅ，４｜Ｐ_ａｌｌ）は次式となる。

　　　（９）

　従って、しきい値０．００５及びしきい値０．２では異常を判定できない。しかし、グループ分けを行った場合は判定できる。すなわち、検出力が向上しており、これは本例のような単純な機器１０２ではあまり有効ではないが、より複雑な物理量を持つ機器においては有意な効果を奏する。

　ここで、グループ数Ｍは必ずしも常に固定である必要はない。例えば処理に先立ち通信回線１０５を介した通信を用いてすべての機器１０２の数（全機器数）を集計し、集計した全機器数に基づいて管理サーバ装置１０４がグループ数Ｍを決定し、決定したグループ数Ｍを各機器１０２に配信し、各機器１０２は配信されたグループ数Ｍに基づいて自身のグループｍを決定すればよい。あるいは各機器管理装置１０３は十分なビット数を持つ一意なＩＤを持つにとどめ、中継サーバ装置１０６又は管理サーバ装置１０４において、各ＩＤをもとにグループ１，…，Ｍを十分ランダムに生成するようなハッシュ関数を用いることでグループｍを決定してもよい。望ましいＩＤとして例えばイーサネット（登録商標）（Ｅｔｈｅｒｎｅｔ）のＭＡＣアドレスや、ＵＵＩＤなどがある。グループ割当は例えばＭＤ５やＳＨＡ－２等の公知のハッシュ関数で生成した長いハッシュ値を、グループ数Ｍで除算して剰余をとる等の計算処理をすればよい。

　さて、前記中央値を所定のしきい値と比較することにより機器１０２の異常を判定できるが、所定のしきい値を事前に適切に設定する必要がある。当該しきい値の設定を自動化するため、本実施の形態に係る機器管理装置１０３は、前記中央値を再び通信部３０４（図３参照）を介して中継サーバ装置１０６又は管理サーバ装置１０４に送信し、中継サーバ装置１０６及び管理サーバ装置１０４は前記中央値の機器１０２に関する統計情報を収集し、管理サーバ装置１０４は前記統計情報に基づいてしきい値を決定し、当該決定したしきい値を中継サーバ装置１０６又は機器管理装置１０３へ配信し、機器管理装置１０３は前記しきい値に基づいて機器１０２の異常を判定すればよい。なお、しきい値の決定方法は、検出すべき故障の緊急度や影響の大きさを考慮し、所望の検出率および誤検出率となるように適宜選択する。例えば、直ちに検出すべき緊急度の高い故障に対しては、誤検出を含むしきい値とする。

　以下、本発明に係る実施の形態１に係る分散型機器異常検出システム１０１の構成の詳細について説明する。

　図３は図１の機器管理装置１０３の構成を示すブロック図である。図３において、機器管理装置１０３は、計測部３０１と、機器ＩＤメモリ３０２と、分布情報生成部３０３と、通信部３０４と、分布比較部３０５と、ロバスト平均計算部３０６と、異常判定部３０７と、表示部３０８とを備えて構成される。ここで、通信部３０４は通信回線１０５を介して管理サーバ装置１０４又は中継サーバ装置１０６に接続されて、管理サーバ装置１０４又は中継サーバ装置１０６と通信可能となる。

　図３において、計測部３０１は機器１０２の物理量ｘ_ｋを計測して分布情報生成部３０３に出力する。機器ＩＤメモリ３０２は接続された機器１０２に対して一意な機器ＩＤを保持して当該通信ＩＤの情報を通信部３０４に出力する。分布情報生成部３０３は、物理量ｘ_ｋ毎の観測回数を計数し、計数された物理量ｘ_ｋ毎の観測回数を全観測回数で割ることで機器１０２の分布情報を生成して通信部３０４及び分布比較部３０５に出力する。通信部３０４は前記機器ＩＤメモリ３０２によって保持された前記機器ＩＤと前記分布情報生成部３０３によって生成された機器１０２の分布情報を中継サーバ装置１０６又は管理サーバ装置１０４に送信する。分布比較部３０５は、通信部３０４を介して中継サーバ装置１０６又は管理サーバ装置１０４から配信された少なくとも３つのグループの分布情報と、前記分布情報生成部３０３によって生成された機器１０２の分布情報との相対エントロピー（差異）を式（２）に従って計算してロバスト平均計算部３０６に出力する。

　なお、分布比較部３０５は、通信部３０４を介して中継サーバ装置１０６又は管理サーバ装置１０４から配信された少なくとも３つのグループの分布情報と、前記分布情報生成部３０３によって生成された機器１０２の分布情報との相対エントロピー（差異）を式（２）に従って計算して通信部３０４を介して中継サーバ装置１０６又は管理サーバ装置１０４に送信してもよい。

　ロバスト平均計算部３０６は前記分布比較部３０５によって計算された相対エントロピーの、グループに関する中央値を機器のロバスト平均として計算し、計算したロバスト平均を異常判定部３０７に出力するとともに、通信部３０４を介して中継サーバ装置１０６又は管理サーバ装置１０４に送信する。異常判定部３０７はロバスト平均計算部３０６によって計算された機器１０２のロバスト平均と、通信部３０４を介して中継サーバ装置１０６又は管理サーバ装置１０４から配信されたしきい値を比較し、前記中央値が前記しきい値よりも大きい場合、機器１０２を異常と判定する。異常判定部３０７は機器１０２を異常と判定した場合、当該判定結果を機器１０２の表示部１０２Ａに表示し、あるいは通信部３０４を介して中継サーバ装置１０６又は管理サーバ装置１０４に伝達する。

　前記分布情報は、例えば物理量ｘ_ｋ毎の観測回数と、総観測回数の２つの数の組としてもよい。前記相対エントロピーは、例えばコルモゴロフ－スミノフ（Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ－Ｓｍｉｒｎｏｖ）距離でもよい。前記中央値は、例えば刈りこみ平均又は四分位数平均でもよい。

　図４は図１の中継サーバ装置１０６の構成を示すブロック図である。図４において、中継サーバ装置１０６は、グループ割当部４０１と、上位通信部４０２と、下位通信部４０３と、分布統合部４０４と、分布配信部４０５と、統計情報収集部４０６と、しきい値配信部４０７とを備えて構成される。ここで、下位通信部４０３は通信回線１０５を介して中継サーバ装置１０６又は機器管理装置１０３に接続されて中継サーバ装置１０６又は機器管理装置１０３と通信可能となる。また、上位通信部４０２は別の通信回線１０５を介して管理サーバ装置１０４又は中継サーバ装置１０６に接続されて管理サーバ装置１０４又は中継サーバ装置１０６と通信可能となる。

　図４において、グループ割当部４０１は、上位通信部４０２を介して管理サーバ装置１０４又は上位の中継サーバ装置１０６から受信したグループ総数と、下位通信部４０３を介して受信した機器管理装置１０３の機器ＩＤとに基づいて、ハッシュ関数等を利用して各機器管理装置１０３をグループに割り当てる。また、グループ割当部４０１は、下位通信部４０３を介して下位の中継サーバ装置１０６にグループ総数を配信する。次いで、分布統合部４０４は、下位通信部４０３を介して受信した機器管理装置１０３と下位の中継サーバ装置１０６の分布情報を、機器数に応じて例えば重み付け平均して統合分布情報を生成して、上位通信部４０２を介して管理サーバ装置１０４又は上位の中継サーバ装置１０６に送信する。さらに、分布配信部４０５は、上位通信部４０２を介して管理サーバ装置１０４又は上位の中継サーバ装置１０６によって配信されたグループ毎の分布情報を、下位通信部４０３を介して機器管理装置１０３又は下位の中継サーバ装置１０６に配信する。統計情報収集部４０６は、下位通信部４０３を介して受信した機器管理装置１０３と下位の中継サーバ装置１０６のロバスト平均計算部３０６によって計算された機器のロバスト平均を統合して、統合したデータを上位通信部４０２を介して管理サーバ装置１０４又は上位の中継サーバ装置１０６に送信する。しきい値配信部４０７は、上位通信部４０２を介して管理サーバ装置１０４又は上位の中継サーバ装置１０６によって配信されたしきい値を下位通信部４０３を介して機器管理装置１０３又は下位の中継サーバ装置１０６に配信する。

　統計情報収集部４０６による統計計算の統計値は、例えば前記ロバスト平均のヒストグラムであってよいし、あるいは前記ロバスト平均の平均、分散、尖度、歪度、最大値、最小値、中央値、最頻値を含む統計値、もしくは当該複数の統計値の組み合わせであってよい。前記しきい値は異常の程度を表す複数のしきい値を含んでもよい。

　図５は図１の管理サーバ装置１０４の構成を示すブロック図である。図５において、管理サーバ装置１０４は、グループ割当部５０１と、通信部５０２と、分布統合部５０３と、しきい値決定部５０４とを備えて構成される。

　図５において、グループ割当部５０１は機器の総数と想定される異常率から各グループに含まれる機器１０２の数が不等式｜Ｎ（ｍ）｜＞－ｌｏｇ（２／ｌｏｇ（１－ｒ））を満たすようにグループ総数を決定し、通信部５０２を介して機器管理装置１０３から受信した機器ＩＤに基づいて、ハッシュ関数等を利用して機器管理装置１０３をグループに割り当て、当該グループ割り当て結果のデータを中継サーバ装置１０６へ配信する。分布統合部５０３は、中継サーバ装置１０６又は機器管理装置１０３から通信部５０２を介して受信した各グループの分布情報を統合し、当該統合した結果であるグループの統合分布情報のデータを通信部５０２を介して中継サーバ装置１０６又は機器管理装置１０３へ配信する。しきい値決定部５０４は、中継サーバ装置１０６又は機器管理装置１０３から通信部５０２を介して受信した統計値のデータから、異常と正常を区分するしきい値を決定し、当該決定したしきい値のデータを通信部５０２を介して中継サーバ装置１０６又は機器管理装置１０３へ配信する。

　図６は図１の分散型機器異常検出システム１０１の通信手順を示すシーケンス図である。

　図６において、管理サーバ装置１０４はグループ数を決定し、当該決定したグループ数を中継サーバ装置１０６に配信する。中継サーバ装置１０６は管理サーバ装置１０４から配信されたグループ数に基づいて各機器をグループに割り当てる。機器管理装置１０３は機器１０２の物理量を計測し、分布情報を生成し、中継サーバ装置１０６へ送信する。中継サーバ装置１０６は受信した分布情報をグループ毎に統合し、管理サーバ装置１０４へ送信する。管理サーバ装置１０４は受信した分布情報をグループ毎に統合し、中継サーバ装置１０６に配信する。中継サーバ装置１０６は配信されたグループ毎の分布情報をさらに機器管理装置１０３へ配信する。機器管理装置１０３は配信されたグループ毎の分布情報と、自身の管理する機器１０２の分布情報から相対エントロピーを計算し、当該相対エントロピーに基づいてそのロバスト平均を計算して当該ロバスト平均のデータを中継サーバ装置１０６へ送信する。中継サーバ装置１０６は受信したロバスト平均の統計値を計算し、計算したロバスト平均の統計値のデータ（以下、統計情報という。）を管理サーバ装置１０４へ送信する。管理サーバ装置１０４は受信した統計情報を統合し、統合した結果に基づいて各機器１０２の異常と正常を区分するしきい値を決定し、当該決定したしきい値を中継サーバ装置１０６へ配信する。中継サーバ装置１０６は配信されたしきい値をさらに機器管理装置１０３へ配信する。機器管理装置１０３は配信されたしきい値と、自身が計算したロバスト平均から、機器１０２が異常であるか否かを判定する。なお、図６に図示している２個の中継サーバ装置１０６のうち左側の中継サーバ装置１０６は、図６に図示している機器１０２及び機器管理装置１０３のグループに属する中継サーバ装置であって、右側の中継サーバ装置１０６は、図６に図示していない機器１０２及び機器管理装置１０３のグループに属する中継サーバ装置である。

　図７は図３の機器管理装置１０３の制御処理を示すフローチャートである。図７中の各処理は、図３の各処理部３０１～３０７に対応して実行される。図７中の各処理は、処理の依存関係を壊さない限りにおいて入れ替えが許容される。機器管理装置１０３は例えばマイクロコントローラのソフトウェアとして実装してよいし、集積された論理回路として実装してもよい。

　図７のステップＳ１において機器ＩＤを送信し、ステップＳ２において物理量の計測を行い、ステップＳ３で分布情報を生成し、ステップＳ４で生成した分布情報を送信し、ステップＳ５でグループ毎の分布情報を受信する。次いで、ステップＳ６において受信したグループ毎の分布情報を比較して、ステップＳ７でロバスト平均を計算して、ステップＳ９で当該計算したロバスト平均を送信し、ステップＳ９においてしきい値を受信して、ステップＳ１０で当該しきい値に基づいて各機器１０２が異常であるか否かを判定して、当該制御処理を終了する。

　図８は図４の中継サーバ装置１０６の制御処理を示すフローチャートである。図８中の各処理は、図４の各処理部４０１～４０７に対応して実行される。図８中の各処理は、処理の依存関係を壊さない限りにおいて入れ替えが許容される。中継サーバ装置１０６は例えばマイクロコントローラのソフトウェアとして実装してよいし、集積された論理回路として実装してもよい。

　図８のステップＳ１１において、機器ＩＤを送信し、ステップＳ１２においてグループ数を受信し、ステップＳ１３でグループの割り当てを行い、ステップＳ１４においてグループ数を配信する。次いで、ステップＳ１５で分布情報を受信し、ステップＳ１６で分布情報の統合を行い、ステップＳ１７で統合された分布情報を送信する。さらに、ステップＳ１８においてグループ毎の分布情報を受信し、ステップＳ１９でグループ毎の分布情報を配信し、ステップＳ２０でロバスト平均を受信し、ステップＳ２１で統計量を計算し、ステップＳ２２で計算した統計量を送信し、ステップＳ２３でしきい値を受信し、ステップＳ２４で前記しきい値を配信して当該制御処理を終了する。

　図９は図５の管理サーバ装置１０４の制御処理を示すフローチャートである。図９中の各処理は、図５の各処理部５０１～５０４に対応して実行される。図９中の各処理は、処理の依存関係を壊さない限りにおいて入れ替えが許容される。管理サーバ装置１０４は例えばマイクロコントローラのソフトウェアとして実装してよいし、集積された論理回路として実装してもよい。

　図９のステップＳ３１において機器ＩＤを受信し、ステップＳ３２でグループの割り当てを行い、ステップＳ３３でグループ数を配信し、ステップＳ３４で各グループの分布情報を受信し、ステップＳ３５において各グループの分布情報を統合し、ステップＳ３６において統合したグループの分布情報を配信し、ステップＳ３７で統計量を受信し、ステップＳ３８で統計量に基づいてしきい値を決定して、ステップＳ３９において決定したしきい値を配信して当該制御処理を終了する。

　実施の形態１に係る分散型機器異常検出システム１０１において、通信回線１０５は例えばイーサネット（登録商標）（Ｅｔｈｅｒｎｅｔ）等の通信回線を用いて構成される。このとき、機器管理装置１０３、中継サーバ装置１０６、管理サーバ装置１０４から構成される木構造は例えばイーサネット（登録商標）（Ｅｔｈｅｒｎｅｔ）上に構築されたインターネット・プロトコル（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）による論理的な通信路構成として実現されていればよく、必ずしも物理的な通信線が木構造を構成している必要はない。

　以上説明したように、本実施の形態によれば、機器１０２の動作を事前に正確に予測できない場合であっても、実質的に同じ種類の多数の機器１０２の相互比較によって機器１０２の異常を検出することができる。また、当該検出の処理を機器管理装置１０３と中継サーバ装置１０６によって分散して行うことで、非常に多数の機器１０２を強力な計算機や広帯域の通信手段を用いること無く管理することができる。また、複数の機器１０２のグループ分けを行うことにより、異常な機器１０２が存在していたとしても正常な機器１０２の統計情報を正しく抽出し、当該機器１０２の統計情報に基づいて異常な機器１０２を検出することが可能である。

　図１２は実施の形態１の変形例１に係る分散型機器異常検出システム１０１の全体構成を示すブロック図である。以上の実施の形態の構成の説明では、多段に構成された中継サーバ装置１０６を有する構成を説明してきた。しかし、装置規模が大きくない場合、又はネットワーク伝送容量に余裕がある場合には、図１２に示すように、中継サーバ装置１０６を省略し、多数の機器管理装置１０３と管理サーバ装置１０４を直接に通信回線１０５によって接続してもよい。このように構成した場合であっても、割り当てられたグループ毎に分布情報を算出することで、強力な計算機及び／又は広帯域の通信手段を用いること無く管理することができる効果を得ることができる。

　図１３は実施の形態１の変形例２に係る分散型機器異常検出システムの別の構成例を示すブロック図であり、本実施の形態に記載の構成を鉄道車両２００，２００に搭載された蓄電池１０２Ｂ（機器１０２の一例）に適用した場合の構成の一例を示す。

　図１３において、変形例２に係る分散型機器異常検出システム１０１は、実質的に同種の機器である複数の蓄電池１０２Ｂにそれぞれ接続されかつ蓄電池１０２Ｂ毎に設けられた機器管理装置１０３と、当該分散型機器異常検出システム１０１内を統括する管理サーバ装置、並びに機器管理装置１０３、中継サーバ装置１０６、および管理サーバ装置１０４を接続する通信回線１０５を備えて構成される。中継サーバ装置１０６は、同一編成の鉄道列車２０１の異なる鉄道車両２００，２００にそれぞれ設けられ、当該鉄道車両２００，２００内に設けられた機器管理装置１０３を統括する。また、複数の蓄電池１０２Ｂは複数の鉄道車両２００，２００に分散し、当該複数の蓄電池１０２Ｂのそれぞれが直列に接続されている。このような構成では、複数の蓄電池１０２Ｂにおける電流は、それぞれ等しい電流であるとみなすことができる。蓄電池の内部抵抗の違いなどに起因して、正常な蓄電池と比較して、異常な蓄電池では電流に対する電圧の応答が異なることがある。一例としては、電流が同一であっても、正常な蓄電池と比較して、異常な蓄電池では端子電圧が異なる場合がある。他の例としては、正常な蓄電池と比較して、異常な蓄電池では電流の変化に対する電圧の変化の時定数が異なる場合がある。

　図１４は実施の形態１の変形例３に係る機器管理装置１０３の構成例を示すブロック図であり、図３の機器管理装置を蓄電池異常検知システムに適用した場合の構成の一例を示す。図１４においては、構成を明確にするため、機器管理装置１０３の構成要素のうち、計測部３０１のみを抽出して示している。

　図１４において、計測部３０１は、蓄電池１０２Ｂの物理量を計測する電圧計測部１４１と、電圧判定信号生成部１４２とを備えて構成される。電圧計測部１４１は、物理量として蓄電池１０２Ｂの端子電圧を計測する。例えば、蓄電池１０２Ｂの端子電圧を、変圧器などでＡＤ変換器の入力電圧レベルに変換した上で電圧計測部１４１により計測して計測電圧を電圧判定信号生成部１４２に出力する。電圧判定信号生成部１４２は、例えば、計測電圧が所定の上限値以上であるか、または所定の下限値以下であるか、または下限値と上限値の間であるかを判定することで得られた、蓄電池電圧を３値化した電圧判定信号を生成する。機器管理装置１０３の異常判定部３０７（図３）は、電圧判定信号の出現確率の異なり度に基づいて、異常である蓄電池１０２Ｂを検出する。

　図１４の構成例は、蓄電池１０２Ｂの充電率や劣化状態などの使用条件が複数の蓄電池１０２Ｂ間で揃っていると見なすことができる場合に、蓄電池１０２Ｂの異常を低コストな構成で検出可能である点で有効な構成である。

実施の形態２．
　本発明に係る実施の形態２は、実施の形態１に係る分散型機器異常検出システム１０１において、機器１０２の物理量ではなく機器１０２の入出力データ（入出力値）を定義および計測できる場合に適用する。すなわち、機器１０２の出力ｙが入力ｘに対する関数ｙ＝ｆ（ｘ）と表現できると見做せるとき、他の大多数の機器１０２と異なる関数ｆで表現されるような機器１０２を検出する。ただし、入力ｘは機器毎に多様であり、必ずしも同一の分布に従うとは限らないとする。

　実施の形態１と同様に単純な例を用いて本実施の形態における分散型機器異常検出システム１０１の動作を説明する。機器１０２はコインとし、３つのコイン１、２、３があるとする。入力としてコインの投げる前の表裏、出力として投げた結果としてのコインの表裏を考える。

　図１０Ａ～図１０Ｃは実施の形態２に係る分散型機器異常検出システム１０１の動作例を示す表であって、図１０Ａは入力と出力の結合分布を考えたときのコイン１の入力及び出力の表裏とその周辺分布を示す表であり、図１０Ｂは入力と出力の結合分布を考えたときのコイン２の入力及び出力の表裏とその周辺分布を示す表であり、図１０Ｃは入力と出力の結合分布を考えたときのコイン３の入力及び出力の表裏とその周辺分布を示す表である。

　ここで、コインの入力と出力を計数した結果、入力と出力の結合分布Ｐ_ｅ，ｎ（ｙ_ｌ，ｘ_ｋ）が図１０Ａ～図１０Ｃのようであったとして、どのコインを異常とみなすべきであるか否かについて以下に考察する。

　図１０Ｃに示されるコインの入力の周辺分布Ｐ_ｅ，ｎ（ｘ_ｋ）によるならば、コイン２とコイン３が正常であり、コイン１が異常であるようにみえる。一方、図１０Ｃに示される出力の周辺分布Ｐ_ｅ，ｎ（ｙ_ｌ）によるならば、コイン１とコイン３が正常であり、コイン２が異常であるようにみえる。よって、コインの入力と出力だけでは機器１０２の異常を明確に判別できない。そこで、入力の影響を排除した機器１０２の統計的な性質を抽出するため、図１１Ａ～図１１Ｃに示される次式の条件付き確率Ｐ_ｅ，ｎ（ｙ_ｌ，ｘ_ｋ）を考える。

　　　（１０）

　図１１Ａ～図１１Ｃは実施の形態２に係る分散型機器異常検出システム１０１の動作例を示す表であって、図１１Ａは条件付き確率を考えたときのコイン１の入力及び出力の表裏とその周辺分布を示す表であり、図１１Ｂは条件付き確率を考えたときのコイン２の入力及び出力の表裏とその周辺分布を示す表であり、図１１Ｃは条件付き確率を考えたときのコイン３の入力及び出力の表裏とその周辺分布を示す表である。

　このとき、コイン１、２が正常であり、コイン３が異常であることがわかる。ここで、実施の形態１と同様に、前記条件付き確率同士の異なりを相対エントロピーで測る。ただし、例えばあるコインについて投げる前は常に表であり、別のコインについて投げる前は常に裏であった場合、ここからいずれかの機器が異常であるとは判定できないであろう。そこで分布の異なりを前記相対エントロピーの各コインの入力に対する次式の期待値Ｄ（Ｐ_ｅ，ｎ｜Ｐ_ｇ，ｍ）を測ることによって、望ましい性質を持つ異常判定を実現する。

　　　（１１）

　前記の異常判定により非常に稀な入力に対する出力分布の異なりはほぼ無視され、異常とは判定されない。

　本実施の形態に係る分散型機器異常検出システム１０１は、式（２）が式（１１）に変わることを除き、実施の形態１と全く同様である。実施の形態１は、本実施の形態において、入力が定義されず、出力のみが定義されて物理量を計測することができる場合に相当し、実施の形態１に記載の効果を得ることができる。

　図１５は実施の形態２の変形例１に係る分散型機器異常検出システムの別の構成例を示すブロック図であり、本実施の形態に記載の構成を鉄道車両２００に搭載された蓄電池１０２Ｂに適用した場合の構成の一例を示す。構成の複数の鉄道列車２０１がそれぞれ異なる路線を走行している。各編成の鉄道列車２０１は、図１３に記載した鉄道列車２０１とは以下の点で異なる。
（１）図１に記載した構成と同様に中継サーバ装置１０６ｍが上位と下位が存在している。ここで、中継サーバ装置１０６ｍはアンテナ１０６ａを有して、管理サーバ装置１０４ｍとの無線通信機能を有する。
（２）管理サーバ装置１０４ｍがデータセンターに設置されている。ここで、管理サーバ装置１０４ｍはアンテナ１０４ａを有して、中継サーバ装置１０６ｍとの無線通信機能を有する。
（３）計測部１５１に代えて、図１６の計測部１６１を備える。

　図１５の構成例は、複数の蓄電池１０２Ｂにおける電流は、異なる編成では異なる電流であるとみなすことができる。

　図１６は実施の形態２の変形例２に係る機器管理装置１０３Ａの構成例を示すブロック図であり、図１６の計測部１６１は、図１４の計測部１５１の構成に加えて、電流計測部１６２と、電流判定信号生成部１６３と、データ統合部１６４とを備えて構成される。図１６において、電流計測部１６２は、物理量として蓄電池１０２Ｂの電流を計測して計測した電流を電流判定信号生成部１６３に出力する。ここで、電流の計測は、例えば、電流経路上に微小抵抗を挿入してその両端の電圧を計測し、抵抗値で除算して算出する。電流判定信号生成部１６３は、例えば、計測した電流が所定の上限値以上であるか、または所定の下限値以下であるか、または下限値と上限値の間であるかを判定して得られた、３値化した値である電流判定信号をデータ統合部１６４に出力する。ここで、上限値と下限値は、例えば、電流の有無と正負を判定できるように定める。データ統合部１６５は、入力される電圧判定信号と電流判定信号を統合して統合したデータを出力する。入力が電流判定信号であり、出力が出力判定信号であるとみなすことで、蓄電池１０２Ｂの異常な状態を検知することができる。

　図１６の構成例は、蓄電池１０２Ｂの充電率や劣化状態などの使用条件が蓄電池１０２Ｂ間で揃っていると見なすことができる状態で、異なる編成に搭載された複数の蓄電池１０２Ｂの中から異常な蓄電池１０２Ｂを検出することができる点で有効な構成である。

実施の形態３．
　本発明に係る実施の形態３は、実施の形態１に係る分散型機器異常検出システム１０１において、機器１０２で計測される物理量が有限集合ではない場合に適用する。このような機器１０２において、機器１０２の物理量ｘは例えば整数値、実数値あるいはベクトル値の確率変数で表される。この確率変数は機器１０２にて計測される内部の質量、長さ、時間、電流、温度、物質量、光度などの機器定数、あるいはそれらの機器定数の組み合わせによって表現される物理量であってよい。また、機器１０２の物理量ｘは、機器１０２の通信量、演算装置や記憶装置の占有率、ソフトウェア内部の遷移状態等を用いたものであってもよい。さらに、機器１０２の物理量ｘは、前記様々な物理量、状態等から計算される特徴量で置き換えたものであってもよい。特に、前記諸量を理論的に扱いやすい分布に従う確率変数として取り扱うために非線形な変換をかけた量であってもよい。実数値あるいは実ベクトル値の確率変数の分布同士の異なりは、実施の形態１と同様に、次式の相対エントロピーＤ（Ｐ_ｅ，ｎ｜Ｐ_ｇ，ｍ）で測ることができる。

　　　（１２）

　ただし、確率ｐ_ｅ，ｎ，ｐ_ｇ，ｍはそれぞれ対応する確率分布の密度関数である。機器１０２の観測値から確率ｐ_ｅ，ｎ，ｐ_ｇ，ｍを構成するには、単純には経験分布を取ることが考えられるが、経験分布は至る所の確率がｐ_ｇ，ｍ＝０となるから、このままでは、除算（ｐ_ｅ，ｎ（ｘ））／ｐ_ｇ，ｍ（ｘ））を計算することができない。また、多数の機器１０２の経験分布を統合すると、分布を表現するために機器１０２の個数に比例したデータ量が必要であり、非常に多数の機器１０２を管理する場合に適さない手法となる。

　そこで、本実施の形態では分布Ｐ_ｅ，ｎ，Ｐ_ｇ，ｍとして何らかの理論分布を仮定し、機器１０２の観測値から前記理論分布のパラメータを推定することで密度ｐ_ｅ，ｎ，ｐ_ｇ，ｍを計算する。例えば理論分布としてガウス（Ｇａｕｓｓ）分布を考えると、観測値の平均μ_ｅ，ｎと分散Σ_ｅ，ｎを計算し、密度関数として、次式の、平均μ_ｅ，ｎと分散Σ_ｅ，ｎのガウス（Ｇａｕｓｓ）分布の密度関数を用いればよい。

　　　（１３）

　ただし、Ｋは実数の場合１であり、実ベクトルの場合、その次元である。このとき相対エントロピーＤ（Ｐ_ｅ，ｎ│Ｐ_ｇ，ｍ）は解析的に次式で計算できる。

　　　（１４）

　仮定する理論分布は機器１０２に合わせてどのようなものを選んでもよい。例えばχ－二乗分布を仮定する場合、パラメータは自由度ｄであり、当該自由度ｄは観測値の平均をとることで推定できる。利用する観測値の統計量は観測値の平均と分散だけでなく、尖度や歪度、さらに高次のモーメント、最大値、最小値等を用いてもよく、これらの統計値はすべて中継サーバ装置で効率的に統合できる。整数値あるいは整数ベクトル値をとる確率変数の場合においても、密度関数の積分を確率の無限和に置き換えることによって全く同様に本実施の形態を適用できる。あるいは、実施の形態１のように機器１０２の物理量が有限集合である場合に対し本実施の形態に記載の方法を用いてもよい。その場合、分布情報が少数のパラメータに集約されるため、分布情報の送受信を効率化することが可能である。

　本実施の形態による分散型機器異常検出システム１０１は、
（１）機器管理装置１０３及び中継サーバ装置１０６が、分布情報Ｐ_ｅ，ｎ，Ｐ_ｇ，ｍを統合して管理サーバ装置１０４又は上位の中継サーバ装置１０６に送信する代わりに、前記平均μ_ｅ，ｎと分散Σ_ｅ，ｎを統合して管理サーバ装置１０４又は上位の中継サーバ装置１０６に送信することと、
（２）分布比較部３０５において式（２）の代わりに式（１４）を用いることを除いて、本発明第１の実施の形態に記載の分散型機器異常検出システム１０１と同様である。

　本実施の形態に記載の構成により、機器１０２の物理量が有限集合ではない場合においても、実施の形態１に記載の効果を得ることができる。また本実施の形態に記載の方法を機器の物理量が有限集合であるような機器１０２に対して適用することで、分布情報を効率的に送受信することができる。

　図１７は実施の形態３の変形例に係る機器管理装置１０３Ｂの構成例を示すブロック図であり、本実施の形態に記載の構成を鉄道車両２００に搭載された蓄電池１０２Ｂに適用した場合の構成の一例を示す。図１７の機器管理装置１０３Ｂは図１４の機器管理装置１０３Ａに比較して、計測部３０１に代えて計測部１７１を備えたことを特徴とする。

　図１７において、計測部１７１は、計測部１６１から、電圧判定信号生成部１４２と、電流判定信号生成部１６３を削除した構成である。データ統合部１６４では、３値化された電圧判定信号と電流判定信号の代わりに、有限集合でない電圧計測値と電流計測値を統合して統合したデータを出力する。図１７の構成例は、蓄電池１０２Ｂの充電率や劣化状態などの使用条件が蓄電池１０２Ｂ間で異なっていると見なすことができる状態で異常な蓄電池１０２Ｂを検出することができる点で有効な構成である。

実施の形態４．
　本発明に係る実施の形態４は、実施の形態１に係る分散型機器異常検出システム１０１において、機器１０２の物理量ではなく機器１０２の入出力のデータ（入出力値）を計測でき、かつ前記入出力のデータ（入出力値）が有限集合ではない場合に適用する。この入出力のデータ（入出力値）は、例えば整数値、実数値あるいはベクトル値の確率変数で表される。この確率変数は、機器１０２の質量、長さ、時間、電流、温度、物質量、光度などの機器定数、あるいは当該機器定数の組み合わせによって表現される物理量であってよい。また、機器１０２の通信量、演算装置や記憶装置の占有率、ソフトウェア内部の状態遷移における状態等であってもよい。さらに、前記様々な物理量、状態等から計算される特徴量であってもよい。特に、前記諸量を理論的に扱いやすい分布に従う確率変数として取り扱うために非線形な変換をかけた量であってもよい。

　以下、機器１０２の入出力のデータ（入出力値）理論分布としてガウス（Ｇａｕｓｓ）分布を仮定する場合について説明する。複数の機器１０２のうちの機器ｎの出力ｙ及び入力ｘを繰り返し観測し、それらの平均と分散共分散行列がそれぞれ次式であったとする。

平均：

分散共分散行列：

　　　（１５）

　このとき、入力の分布Ｐ_ｅ，ｎ（ｘ）は平均μ_{ｅ，ｎ，ｘ}、分散Σ_{ｅ，ｎ，ｘｘ}のガウス（Ｇａｕｓｓ）分布、出力ｙの入力ｘに対する条件付き分布Ｐ_ｅ，ｎ（ｙ│ｘ）は次式の平均及び分散のガウス（Ｇａｕｓｓ）分布で与えられる。

　同様に、グループｍの分布の平均と分散共分散行列がそれぞれ次式であったとする。

平均：

分散共分散行列：

　　　（１６）

　このとき、出力ｙの入力ｘに対する条件付き分布Ｐ_ｇ，ｍ（ｙ│ｘ）は次式の平均及び分散共分散行列のガウス（Ｇａｕｓｓ）分布で与えられる。

平均：

分散共分散行列：

　ここで、式（１４）と同様に、前記の条件付き分布情報間の相対エントロピーは解析的に次式で求められる。

　　　（１７）

　実施の形態２と同様に、相対エントロピーの入力に対する期待値を考えると、当該期待値Ｄ（Ｐ_ｅ，ｎ｜Ｐ_ｇ，ｍ）は解析的に次式で計算できる。

　　　（１８）

　ただし、

　　　（１９）
であり、行列Ξ、及びベクトルξはそれぞれ次式で表される。

　　　（２０）

　　　（２１）

とは、逆行列

のコレスキー（Ｃｈｏｌｅｓｋｙ）分解を表す。

　本実施の形態における分散型機器異常検出システム１０１の全体構成は、式（１１）に代わり式（１８）を用いることを除いて、実施の形態２と同様である。本実施の形態により、機器１０２の物理量ではなく機器１０２の入出力のデータ（入出力値）が計測でき、かつ前記入出力のデータ（入出力値）が有限集合ではない場合においても、実施の形態１に記載の効果を得ることができる。また、実施の形態３と同様、本実施の形態に記載の方法を機器の入出力のデータ（入出力値）が有限集合であるような機器に対して適用することで、分布情報を効率的に送受信することができる。

　本実施の形態に記載の構成を、例えば鉄道車両２００に搭載された蓄電池１０２Ｂに適用した場合の構成の一例は、図１５に示した蓄電池１０２Ｂが異なる編成の鉄道車両２００に搭載された構成と、図１７に示した計測部１７１との構成を組みあわせて構成されたものである。蓄電池１０２Ｂの充電率及び／又は劣化状態などの使用条件が複数の蓄電池１０２Ｂ間で異なっていると見なすことができる状態又は物理量、かつ複数の異なる編成の鉄道車両２００に搭載された蓄電池１０２Ｂの中から異常な蓄電池１０２Ｂを検出することができる点で有効な構成である。

実施の形態のまとめ．
　第１の態様に係る分散型機器異常検出システムは、実質的に同一の種類の複数の機器の物理量を監視し、前記各機器の異常を検出するための分散型機器異常検出システムであって、
　前記複数の機器にそれぞれ接続され、前記各機器を管理する複数の機器管理装置と、
　前記複数の機器管理装置と通信可能な管理サーバ装置とを備え、
　前記各機器管理装置は、
　前記管理サーバ装置との通信を行う第１の通信部と、
　前記機器の物理量を繰り返し計測する計測部と、
　前記計測された機器の物理量から、前記機器の分布情報を計算する分布情報生成部と、
　前記分布情報生成部により生成された機器の分布情報と、前記第１の通信部を介して前記管理サーバ装置から配信された機器全体の統合分布情報との間の差異を計算する分布比較部と、
　前記計算された分布情報間の差異に基づいて機器が異常か否かを判定する異常判定部とを備え、
　前記管理サーバ装置は、
　前記複数の機器管理装置との通信を行う第２の通信部と、
　前記機器管理装置から前記第１の通信部を介して送信された機器毎の分布情報に基づいて、前記機器毎の分布情報を統合した統合分布情報を計算する第１の分布統合部とを備え、
　前記機器管理装置は、前記生成された機器毎の分布情報を、前記第１の通信部を介して前記管理サーバ装置へ送信し、
　前記管理サーバ装置は、前記計算された前記統合分布情報を、前記第２の通信部を介して前記機器管理装置に配信することを特徴とする。

　従って、前記機器の動作が事前に完全に予見できない場合であっても、多数の同種の機器を相互比較することによって、前記機器の異常を検出することができる。

　第２の態様に係る分散型機器異常検出システムは、第１の態様に係る分散型機器異常検出システムにおいて、
　前記機器管理装置は、
　前記機器に固有のＩＤを保持する機器ＩＤメモリと、
　前記複数の機器を分割して構成された複数のグループについて配信された各グループの分布情報に基づいて、分布情報間の差異のロバスト平均を計算するロバスト平均計算部をさらに備え、
　前記機器ＩＤメモリは前記機器のＩＤを、前記第１の通信部を介して前記管理サーバ装置へ送信し、
　前記分布比較部は、前記第１の通信部を介して前記管理サーバ装置から配信された、少なくとも３つのグループの統合分布情報と、前記生成された機器の分布情報の差異をそれぞれ計算し、
　前記異常判定部は、前記計算されたロバスト平均に基づいて前記機器が異常か否かを判定し、
　前記管理サーバ装置は、
　前記複数の機器の総数に基づいてグループ数を決定し、前記機器管理装置から前記第２の通信部を介して受信した機器のＩＤに基づいて自身の装置に接続する各機器が属するグループを決定する第２のグループ割当部をさらに備え、
　前記第２の通信部は前記グループ数を前記機器管理装置に配信し、
　前記第１の分布統合部は、前記機器管理装置から前記第２の通信部を介して受信した機器の分布情報をグループ毎に統合し、前記第２の通信部を介して前記機器管理装置へ配信することを特徴とする。

　従って、分散型機器異常検出システムに異常状態の機器が一定割合含まれる状況にあっても、正しく正常な機器が従う状態分布を推定し、それに基づいて異常状態の機器を検出することができる。

　第３の態様に係る分散型機器異常検出システムは、第２の態様に係る分散型機器異常検出システムにおいて、
　前記分布比較部は前記計算された分布情報間の差異を前記第１の通信部を介して前記管理サーバ装置に送信し、もしくは、前記ロバスト平均計算部は前記計算された分布情報間の差異に基づいてロバスト平均を計算して前記第１の通信部を介して前記管理サーバ装置に送信し、
　前記異常判定部は、前記計算されたロバスト平均と、前記管理サーバ装置から前記第１の通信部を介して配信されたしきい値に基づいて、当該機器が異常状態か否かを判定し、
　前記管理サーバ装置は、
　前記複数の機器管理装置から送信された分布情報間の差異又は当該分布情報間の差異のロバスト平均の統計量を計算する統計情報収集部と、
　前記機器管理装置から前記第２の通信部を介して受信した前記分布情報間の差異又はそのロバスト平均の統計量に基づいてしきい値を決定するしきい値決定部をさらに備え、
　前記第２の通信部は、前記しきい値決定部によって決定されたしきい値を前記機器管理装置へ配信することを特徴とする。

　従って、第２の態様に係る効果に加え、異常状態か否かを判定するしきい値を、機器の運用状況に合わせて自動的に決定することができる。

　第４の態様に係る分散型機器異常検出システムは、第２の態様に係る分散型機器異常検出システムにおいて、
　前記計測部は、前記機器への入力値と前記機器からの出力値を繰り返し計測し、
　前記分布情報生成部は前記計測された機器への入力値の分布と、前記機器への入力値と前記機器からの出力値の結合分布を生成し、
　前記分布比較部は、前記生成された機器への入力値と前記機器からの出力値の結合分布から、ある入力に関する第１の条件付き分布を計算し、前記管理サーバ装置から前記第１の通信部を介して配信された統合分布情報から、前記入力に関する第２の条件付き分布を計算し、前記第１の条件付き分布と前記第２の条件付き分布との間の差異を計算し、前記第１の条件付き分布と前記第２の条件付き分布との間の差異の、前記分布情報生成部によって計算された機器への入力値の分布に関する期待値を、分布情報間の差異として計算することを特徴とする。

　従って、第２の態様に係る効果に加え、機器の状態ではなく機器への入出力のデータ（入出力値）が計測できる場合であっても、機器毎の入力の差異を除外して、機器自体の異常を検出することができる。

　第５の態様に係る分散型機器異常検出システムは、第２～第４の態様のうちの１つの態様に係る分散型機器異常検出システムにおいて、
　前記計測部は、前記機器の物理量又は前記機器の入出力値として整数値、実数値又はベクトル値を繰り返し計測し、
　前記分布情報生成部は前記繰り返し計測された機器の物理量又は入出力の計測値の所定の統計値を計算して、前記計算された統計値に基づいて所定の理論分布のパラメータを推定し、
　前記分布比較部は、前記推定された理論分布のパラメータと、前記第１の通信部を介して管理サーバ装置から配信された統合分布のパラメータから、当該分布情報間の差異を計算し、
　前記第１の分布統合部は、前記機器管理装置から受信した前記機器の物理量又は入出力の計測値の所定の統計値を統合し、前記統合された統計値に基づいて所定の統合分布のパラメータを推定することを特徴とする。

　従って、前記機器の状態又は機器の入出力のデータ（入出力値）が有限集合でない場合においても、第１～第４の態様に係る効果を奏する。

　第６の態様に係る分散型機器異常検出システムは、第５の態様に係る分散型機器異常検出システムにおいて、前記所定の統計値は、平均、分散、モーメント、最大、最小、中央値、あるいはそれらの組み合わせであることを特徴とする。

　従って、前記機器の状態又は機器の入出力のデータ（入出力値）が有限集合でない場合においても、第１～第５の態様に係る効果を奏する。

　第７の態様に係る分散型機器異常検出システムは、第５又は第６の態様に係る分散型機器異常検出システムにおいて、前記機器の状態又は前記機器の入出力の計測値は、前記機器を計測して得られる整数値、実数値あるいはベクトル値に対し、線形あるいは非線形な変換を行った結果として得られる整数値、実数値あるいはベクトル値であることを特徴とする。

　従って、前記機器の状態が取り扱い易い理論分布に従わない場合や、機器の入出力のデータ（入出力値）が線形関係でない場合においても、第５又は第６の態様に係る効果を奏する。

　第８の態様に係る分散型機器異常検出システムは、第１の態様に係る分散型機器異常検出システムにおいて、
　前記複数の機器管理装置又は下位の中継サーバ装置とそれぞれ通信可能であってかつ、前記管理サーバ装置又は上位の中継サーバ装置と通信可能な少なくとも１つの中継サーバ装置をさらに備え、
　前記中継サーバ装置は、
　前記複数の機器管理装置又は前記下位の中継サーバ装置との通信を行う下位通信部と、
　前記管理サーバ装置又は前記上位の中継サーバ装置との通信を行う上位通信部と、
　前記機器管理装置から前記下位通信部を介して受信した前記機器のＩＤと、前記管理サーバ装置又は前記上位の中継サーバ装置から前記上位通信部を介して配信されたグループ数に基づいて自身の装置に接続する各機器が属するグループを決定する第１のグループ割当部と、
　前記機器管理装置又は前記下位の中継サーバ装置から前記下位通信部を介して受信した機器の分布情報をグループ毎に統合するとともに、前記管理サーバ装置又は前記上位の中継サーバ装置から前記上位通信部を介して配信されたグループ毎の統合分布情報を前記下位通信部を介して前記機器管理装置又は前記下位の中継サーバ装置に配信する第２の分布統合部と、
　前記上位通信部を介して管理サーバ装置又は上位の中継サーバ装置から配信された前記統合分布情報もしくは前記統合分布情報のパラメータを、前記下位通信部を介して前記機器管理装置又は前記下位の中継サーバ装置に配信する分布配信部と、
前記複数の機器管理装置から送信された分布情報間の差異又は当該分布情報間の差異のロバスト平均の統計量を計算する統計情報収集部と、
　前記管理サーバ装置又は上位のサーバ装置から前記上位通信部を介して配信されたしきい値を、前記下位通信部を介して前記機器管理装置又は下位の中継サーバ装置へさらに配信するしきい値配信部とを備えたことを特徴とする。

　従って、第１の態様に係る効果に加えて、分布の統合と配信を中継サーバ装置で分散して行うことで、システムに非常に多数の機器が含まれる場合であっても高性能な情報通信機器を用いること無く安価にシステムを構築することができる。

　第９の態様に係る分散型機器異常検出システムは、第１～第８の態様のうちのいずれか１つの態様に係る分散型機器異常検出システムにおいて、前記各機器は、電力変換装置、蓄電池、ブレーキ装置、又はモータであることを特徴とする。

　従って、第１～第８の態様に係る分散型機器異常検出システムにおいて、前記各機器は、電力変換装置、蓄電池、ブレーキ装置、又はモータである場合において、前記の効果を奏する。

　第１０の態様に係る機器管理装置は、
　実質的に同一の種類の複数の機器の物理量を監視し、前記各機器の異常を検出するための分散型機器異常検出システムの機器管理装置であり、前記複数の機器にそれぞれ接続され、前記各機器を管理する複数の機器管理装置であって、
　前記複数の機器を分割して構成された少なくとも３つのグループの各機器の物理量についての分布情報を各グループ毎に統合してなる統合分布情報と、前記各機器の分布情報との差異とをそれぞれ計算する分布比較部と、
　前記各グループの分布情報に基づいて、分布情報間の差異のロバスト平均を計算するロバスト平均計算部と、
　前記計算されたロバスト平均に基づいて前記機器が異常か否かを判定する異常判定部とを備えたことを特徴とする。

　従って、第１０の態様に係る機器管理装置によれば、機器の動作が事前に完全に予見できない場合であっても、多数の同種の機器を相互比較することによって、前記機器の異常を検出することができる。

　以上詳述したように、本発明に係る分散型機器異常検出システムによれば、機器の動作が事前に完全に予見できない場合であっても、多数の同種の機器を相互比較することによって、機器の異常を検出することが可能となる。また分布の統合と配信を中継サーバ装置で分散して行うことで、システムに非常に多数の機器が含まれる場合であっても高性能な情報通信機器を用いること無く安価にシステムを構築することが可能となる。それ故、多数の機器を対象に電流、電圧、及び温度等の電池情報を収集する際の通信量を低減させると共に、計算量を低減させ、安価な収集装置及び分析処理装置で実現可能な分散型機器異常検出システムを提供することができる。

　１０１　分散型機器異常検出システム、１０２　機器、１０２Ａ　表示部、１０２Ｂ　蓄電池、１０３，１０３Ａ，１０３Ｂ　機器管理装置、１０４　管理サーバ装置、１０４ａ　アンテナ、１０５　通信回線、１０６，１０６ｍ　中継サーバ装置、１０６ａ　アンテナ、１４１　電圧計測部、１４２　電圧判定信号生成部、１６１　計測部、１６２　電流計測部、１６３　電流判定信号生成部、１６４　データ統合部、１７１　計測部、２００　鉄道車両、２０１　鉄道列車、３０１　計測部、３０２　機器ＩＤメモリ、３０３　分布情報生成部、３０４　通信部、３０５　分布比較部、３０６　ロバスト平均計算部、３０７　異常判定部、４０１　グループ割当部、４０２　上位通信部、４０３　下位通信部、４０４　分布統合部、４０５　分布配信部、４０６　統計情報収集部、４０７　しきい値配信部、５０１　グループ割当部、５０３　分布統合部、５０４　しきい値決定部、６００　データセンタ。

Claims (10)

1. 　実質的に同一の種類の複数の機器の物理量を監視し、前記各機器の異常を検出するための分散型機器異常検出システムであって、
   　前記複数の機器にそれぞれ接続され、前記各機器を管理する複数の機器管理装置と、
   　前記複数の機器管理装置と通信可能な管理サーバ装置とを備え、
   　前記各機器管理装置は、
   　前記管理サーバ装置との通信を行う第１の通信部と、
   　前記機器の物理量を繰り返し計測する計測部と、
   　前記計測された機器の物理量から、前記機器の分布情報を計算する分布情報生成部と、
   　前記分布情報生成部により生成された機器の分布情報と、前記第１の通信部を介して前記管理サーバ装置から配信された機器全体の統合分布情報との間の差異を計算する分布比較部と、
   　前記計算された分布情報間の差異に基づいて機器が異常か否かを判定する異常判定部とを備え、
   　前記管理サーバ装置は、
   　前記複数の機器管理装置との通信を行う第２の通信部と、
   　前記機器管理装置から前記第１の通信部を介して送信された機器毎の分布情報に基づいて、前記機器毎の分布情報を統合した統合分布情報を計算する第１の分布統合部とを備え、
   　前記機器管理装置は、前記生成された機器毎の分布情報を、前記第１の通信部を介して前記管理サーバ装置へ送信し、
   　前記管理サーバ装置は、前記計算された前記統合分布情報を、前記第２の通信部を介して前記機器管理装置に配信することを特徴とする分散型機器異常検出システム。
2. 　前記機器管理装置は、
   　前記機器に固有のＩＤを保持する機器ＩＤメモリと、
   　前記複数の機器を分割して構成された複数のグループについて配信された各グループの分布情報に基づいて、分布情報間の差異のロバスト平均を計算するロバスト平均計算部をさらに備え、
   　前記機器ＩＤメモリは前記機器のＩＤを、前記第１の通信部を介して前記管理サーバ装置へ送信し、
   　前記分布比較部は、前記第１の通信部を介して前記管理サーバ装置から配信された、少なくとも３つのグループの統合分布情報と、前記生成された機器の分布情報の差異をそれぞれ計算し、
   　前記異常判定部は、前記計算されたロバスト平均に基づいて前記機器が異常か否かを判定し、
   　前記管理サーバ装置は、
   　前記複数の機器の総数に基づいてグループ数を決定し、前記機器管理装置から前記第２の通信部を介して受信した機器のＩＤに基づいて自身の装置に接続する各機器が属するグループを決定する第２のグループ割当部をさらに備え、
   　前記第２の通信部は前記グループ数を前記機器管理装置に配信し、
   　前記第１の分布統合部は、前記機器管理装置から前記第２の通信部を介して受信した機器の分布情報をグループ毎に統合し、前記第２の通信部を介して前記機器管理装置へ配信することを特徴とする請求項１記載の分散型機器異常検出システム。
3. 　前記分布比較部は前記計算された分布情報間の差異を前記第１の通信部を介して前記管理サーバ装置に送信し、もしくは、前記ロバスト平均計算部は前記計算された分布情報間の差異に基づいてロバスト平均を計算して前記第１の通信部を介して前記管理サーバ装置に送信し、
   　前記異常判定部は、前記計算されたロバスト平均と、前記管理サーバ装置から前記第１の通信部を介して配信されたしきい値に基づいて、当該機器が異常状態か否かを判定し、
   　前記管理サーバ装置は、
   　前記複数の機器管理装置から送信された分布情報間の差異又は当該分布情報間の差異のロバスト平均の統計量を計算する統計情報収集部と、
   　前記機器管理装置から前記第２の通信部を介して受信した前記分布情報間の差異又はそのロバスト平均の統計量に基づいてしきい値を決定するしきい値決定部をさらに備え、
   　前記第２の通信部は、前記しきい値決定部によって決定されたしきい値を前記機器管理装置へ配信することを特徴とする請求項２記載の分散型機器異常検出システム。
4. 　前記計測部は、前記機器への入力値と前記機器からの出力値を繰り返し計測し、
   　前記分布情報生成部は前記計測された機器への入力値の分布と、前記機器への入力値と前記機器からの出力値の結合分布を生成し、
   　前記分布比較部は、前記生成された機器への入力値と前記機器からの出力値の結合分布から、ある入力に関する第１の条件付き分布を計算し、前記管理サーバ装置から前記第１の通信部を介して配信された統合分布情報から、前記入力に関する第２の条件付き分布を計算し、前記第１の条件付き分布と前記第２の条件付き分布との間の差異を計算し、前記第１の条件付き分布と前記第２の条件付き分布との間の差異の、前記分布情報生成部によって計算された機器への入力値の分布に関する期待値を、分布情報間の差異として計算することを特徴とする請求項２記載の分散型機器異常検出システム。
5. 　前記計測部は、前記機器の物理量又は前記機器の入出力値として整数値、実数値又はベクトル値を繰り返し計測し、
   　前記分布情報生成部は前記繰り返し計測された機器の物理量又は入出力の計測値の所定の統計値を計算して、前記計算された統計値に基づいて所定の理論分布のパラメータを推定し、
   　前記分布比較部は、前記推定された理論分布のパラメータと、前記第１の通信部を介して管理サーバ装置から配信された統合分布のパラメータから、当該分布情報間の差異を計算し、
   　前記第１の分布統合部は、前記機器管理装置から受信した前記機器の物理量又は入出力の計測値の所定の統計値を統合し、前記統合された統計値に基づいて所定の統合分布のパラメータを推定することを特徴とする請求項２～４のうちのいずれか１つに記載の分散型機器異常検出システム。
6. 　前記所定の統計値は、平均、分散、モーメント、最大、最小、中央値、あるいはそれらの組み合わせであることを特徴とする請求項５記載の分散型機器異常検出システム。
7. 　前記機器の物理量又は前記機器の入出力の計測値は、前記機器を計測して得られる整数値、実数値あるいはベクトル値に対し、線形あるいは非線形な変換を行った結果として得られる整数値、実数値あるいはベクトル値であることを特徴とする請求項５又は６記載の分散型機器異常検出システム。
8. 　前記複数の機器管理装置又は下位の中継サーバ装置とそれぞれ通信可能であってかつ、前記管理サーバ装置又は上位の中継サーバ装置と通信可能な少なくとも１つの中継サーバ装置をさらに備え、
   　前記中継サーバ装置は、
   　前記複数の機器管理装置又は前記下位の中継サーバ装置との通信を行う下位通信部と、
   　前記管理サーバ装置又は前記上位の中継サーバ装置との通信を行う上位通信部と、
   　前記機器管理装置から前記下位通信部を介して受信した前記機器のＩＤと、前記管理サーバ装置又は前記上位の中継サーバ装置から前記上位通信部を介して配信されたグループ数に基づいて自身の装置に接続する各機器が属するグループを決定する第１のグループ割当部と、
   　前記機器管理装置又は前記下位の中継サーバ装置から前記下位通信部を介して受信した機器の分布情報をグループ毎に統合するとともに、前記管理サーバ装置又は前記上位の中継サーバ装置から前記上位通信部を介して配信されたグループ毎の統合分布情報を前記下位通信部を介して前記機器管理装置又は前記下位の中継サーバ装置に配信する第２の分布統合部と、
   　前記上位通信部を介して管理サーバ装置又は上位の中継サーバ装置から配信された前記統合分布情報もしくは前記統合分布情報のパラメータを、前記下位通信部を介して前記機器管理装置又は前記下位の中継サーバ装置に配信する分布配信部と、
   前記複数の機器管理装置から送信された分布情報間の差異又は当該分布情報間の差異のロバスト平均の統計量を計算する統計情報収集部と、
   　前記管理サーバ装置又は上位のサーバ装置から前記上位通信部を介して配信されたしきい値を、前記下位通信部を介して前記機器管理装置又は下位の中継サーバ装置へさらに配信するしきい値配信部とを備えたことを特徴とする請求項１記載の分散型機器異常検出システム。
9. 　前記各機器は、電力変換装置、蓄電池、ブレーキ装置、又はモータであることを特徴とする請求項１～８のうちのいずれか１つに記載の分散型機器異常検出システム。
10. 　実質的に同一の種類の複数の機器の物理量を監視し、前記各機器の異常を検出するための分散型機器異常検出システムの機器管理装置であり、前記複数の機器にそれぞれ接続され、前記各機器を管理する複数の機器管理装置であって、
    　前記複数の機器を分割して構成された少なくとも３つのグループの各機器の物理量についての分布情報を各グループ毎に統合してなる統合分布情報と、前記各機器の分布情報との差異とをそれぞれ計算する分布比較部と、
    　前記各グループの分布情報に基づいて、分布情報間の差異のロバスト平均を計算するロバスト平均計算部と、
    　前記計算されたロバスト平均に基づいて前記機器が異常か否かを判定する異常判定部とを備えたことを特徴とする機器管理装置。

Images