特許
J-GLOBAL ID：201403000508573320
異常検知方法及びその装置
発明者：
,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
ポレール特許業務法人
公報種別：特許公報
出願番号（国際出願番号）：特願2013-128261
特許番号：特許第5342708号
出願日： 2013年06月19日
要約：
【課題】プラントなどの設備における事例ベースの異常検知においては、学習データ全体
から新しい観測データに近いデータを探索する必要があるため、計算時間が長くかかると
いう問題があった。
【解決手段】予め学習データをクラスタリングしてクラスタ中心とクラスタに属するデー
タを記憶しておき、新しい観測データに近いクラスタに属する学習データから新しい観測
データに近いデータを選択し、この選択したデータから正常モデルを作成し異常測度を求
めてしきい値を決め、新しい観測データと正常モデルから異常測度を求め、これをしきい
値と比較して設備の異常を検知する方法を採用し、学習データをクラスタ化して新しい観
測データに近いクラスタに属する学習データを用いて正常モデルを作成することにより、
データ検索の時間を短縮して短時間での設備の異常診断を可能にした。
【選択図】図1
請求項（抜粋）：
【請求項1】複数のセンサから出力されるセンサ信号から特徴ベクトルを抽出し、
該抽出した特徴ベクトルをクラスタリングし、
該クラスタリングした各クラスタの中心とクラスタに属する特徴ベクトルを学習データ
として蓄積し、
前記設備または装置に装着された前記複数のセンサから出力された新たなセンサ信号か
ら特徴ベクトルを抽出し、
該新たなセンサ信号から抽出した特徴ベクトルに応じて前記学習データとして蓄積して
おいたクラスタの中から1個または数個のクラスタを選択し、
前記学習データとして蓄積しておいたクラスタの中から選択した前記クラスタに属する
特徴ベクトルの中から前記新たなセンサ信号から抽出した特徴ベクトルに応じて所定数の
特徴ベクトルを選択し、
該選択した所定数の特徴ベクトルを用いて正常モデルを作成し、
前記新たに観測された特徴ベクトルと前記作成した正常モデルに基づき異常測度を算出
し、
該算出した異常測度に基づき前記設備または装置の状態が異常か正常かを判定すること
を特徴とする異常検知方法。
IPC (1件)：
FI (1件)：
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