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1. WO2020008760 - 異常検知システム

公開番号 WO/2020/008760
公開日 09.01.2020
国際出願番号 PCT/JP2019/021407
国際出願日 29.05.2019
IPC
G 物理学
05
制御;調整
B
制御系または調整系一般;このような系の機能要素;このような系または要素の監視または試験装置
23
制御系またはその一部の試験または監視
02
電気式試験または監視
G05B 23/02 (2006.01)
CPC
出願人
  • 株式会社日立製作所 HITACHI, LTD. [JP/JP]; 東京都千代田区丸の内一丁目6番6号 6-6, Marunouchi 1-chome, Chiyoda-ku, Tokyo 1008280, JP
発明者
  • 但馬 慶行 TAJIMA Yoshiyuki; JP
  • 門田 和也 MONDEN Kazuya; JP
代理人
  • 青稜特許業務法人 SEIRYO I.P.C.; 東京都中央区八丁堀二丁目24番2号 24-2, Hatchobori 2-chome, Chuo-ku, Tokyo 1040032, JP
優先権情報
2018-12757004.07.2018JP
公開言語 (言語コード) 日本語 (JA)
出願言語 (言語コード) 日本語 (JA)
指定国 (国コード)
発明の名称
(EN) ABNORMALITY DETECTION SYSTEM
(FR) SYSTÈME DE DÉTECTION D'ANOMALIE
(JA) 異常検知システム
要約
(EN)
This invention has a device for collecting operation data from a facility and an information processing apparatus for detecting an abnormality in the facility or a sign of an abnormality in the facility on the basis of an abnormality detection model constructed from the operation data. The information processing apparatus has a means for collecting the operation data, a means for learning an abnormality detecting model from the operation data, and a means for calculating, from the operation data and the abnormality detection model, an abnormality score for each item of operation data. The means for learning an abnormality detection model from the operation data learns, from among abnormality learning models, an abnormality learning model in which variation of elements of the abnormality learning model is smaller. It thereby becomes possible in an abnormality detection system, when monitoring the operation state of a facility, to reduce the occurrence of false detection of an abnormality such as a malfunction or a failure or a sign thereof, and accurately evaluate the state of a system, even when data for dividing multiple operation states cannot be obtained or the division cannot be performed correctly.
(FR)
La présente invention concerne un dispositif pour collecter des données de fonctionnement provenant d'une installation et un appareil de traitement d'informations pour détecter une anomalie dans l'installation ou un signe d'une anomalie dans l'installation sur la base d'un modèle de détection d'anomalie construit à partir des données de fonctionnement. L'appareil de traitement d'informations dispose d'un moyen pour collecter les données de fonctionnement, d'un moyen d'apprentissage d'un modèle de détection d'anomalie à partir des données de fonctionnement, et d'un moyen pour calculer, à partir des données de fonctionnement et du modèle de détection d'anomalie, un score d'anomalie pour chaque élément de données de fonctionnement. Le moyen d'apprentissage d'un modèle de détection d'anomalie à partir des données de fonctionnement apprend, parmi des modèles d'apprentissage d'anomalie, un modèle d'apprentissage d'anomalie dans lequel la variation d'éléments du modèle d'apprentissage d'anomalie est plus petite. Il devient ainsi possible, dans un système de détection d'anomalie, pendant la surveillance de l'état de fonctionnement d'une installation, de réduire l'occurrence d'une fausse détection d'une anomalie telle qu'un dysfonctionnement ou une défaillance ou un signe de ceux-ci, et d'évaluer avec précision l'état d'un système, même lorsque des données pour diviser de multiples états de fonctionnement ne peuvent pas être obtenues ou que la division ne peut pas être effectuée correctement.
(JA)
設備から稼動データを収集する機器と、稼動データから構築される異常検知モデルに基づいて、設備の異常またはその予兆を検知する情報処理装置とを有し、情報処理装置は、稼動データを収集する手段と、稼働データから異常検知モデルを学習する手段と、稼働データと異常検知モデルから、個々の稼動データに対して異常スコアを算出する手段とを有し、稼働データから異常検知モデルを学習する手段は、異常検知モデルの内で、その異常検知モデルの要素のばらつきが小さい異常検知モデルを学習するようにする。これにより、異常検知システムにおいて、設備の稼動状態を監視するにあたり、複稼働状態を分割するためのデータが得られない、あるいは、正しく分割できない場合であっても、故障や障害といった異常あるいはその予兆の誤検知を少なくし、システムの状態を正確に評価することをできるようにする。
国際事務局に記録されている最新の書誌情報