[發明專利]異常檢測方法及系統

有效

• 申請號: 200980130579.0
• 申請日: 2009-05-29
• 公開（公告）號: CN102112933A
• 公開（公告）日: 2011-06-29
• 發明（設計）人: 前田俊二;澀谷久惠
• 申請（專利權）人: 株式會社日立制作所
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02;G06Q50/00
• 代理公司: 北京銀龍知識產權代理有限公司 11243
• 代理人: 許靜;郭鳳麟

1.一種異常檢測方法，早期檢測工廠或設備的異常，其特征在于，

從多個傳感器取得數據，根據上述數據的時間的變化，把數據空間的軌跡劃分為多個類，

對于上述劃分后的上述類組，通過子空間法進行模型化，計算偏移值作為異常候補。

2.根據權利要求1所述的異常檢測方法，其特征在于，

上述模型化并用參考模型來計算偏移值作為異常候補，所述參考模型是把過去從上述多個傳感器得到的數據所構成的學習數據作為對象進行模型化得到的模型。

3.根據權利要求1所述的異常檢測方法，其特征在于，

使用抽出N個數據(N＝0，1，2，......)的回歸分析法或者子空間法進行上述模型化。

4.根據權利要求3所述的異常檢測方法，其特征在于，

上述子空間法是投影距離法、CLAFIC法、或者把觀察數據的附近作為對象的局部子空間法。

5.根據權利要求4所述的異常檢測方法，其特征在于，

綜合上述回歸分析法、上述投影距離法、上述CLAFIC法、或者把觀察數據的附近作為對象的上述局部子空間法的輸出來進行上述偏移值的檢測。

6.一種異常檢測方法，早期檢測工廠或設備的異常，其特征在于，

從多個傳感器取得數據，

根據時間性的數據的時間的變化，把數據空間的軌跡劃分為多個類，

為了理解劃分后的類，通過顯示數據使狀態可視化。

7.根據權利要求1所述的異常檢測方法，其特征在于，

通過根據來自上述多個傳感器的過去數據的類組的異常檢測，輸出第一報告，通過根據來自上述多個傳感器的當前數據的類組的異常檢測，輸出第二報告。

8.一種異常檢測系統，早期檢測工廠或設備的異常，其特征在于，

具有：數據取得部，從多個傳感器取得數據；

軌跡劃分部，根據上述數據的時間的變化，把數據空間的軌跡劃分為多個類組；

模型化部，對劃分后的上述類組在子空間中進行模型化；以及

異常檢測部，計算偏移值作為異常候補，

對于在上述軌跡劃分部中上述劃分后的類組，在子空間中進行模型化，計算偏移值作為異常候補。

9.根據權利要求8所述的異常檢測系統，其特征在于，

具有學習數據庫部，積蓄在上述數據取得部中取得的來自上述多個傳感器的過去的數據，并且對該過去的數據進行模型化生成參考模型，

并用上述學習數據庫部中的上述參考模型，計算偏移值作為異常候補。

10.根據權利要求8所述的異常檢測系統，其特征在于，

使用抽出N個數據(N＝0，1，2，......)的回歸分析法或者子空間法進行上述模型化。

11.根據權利要求8所述的異常檢測系統，其特征在于，

上述子空間法是投影距離法、CLAFIS法、或者把觀察數據的附近作為對象的局部子空間法。

12.根據權利要求8所述的異常檢測系統，其特征在于，

綜合上述回歸分析法、上述投影距離法、上述CLAFIS法、或者把觀察數據的附近作為對象的上述局部子空間法的輸出進行上述偏移值的檢測。

13.一種異常檢測系統，早期檢測工廠或設備的異常，其特征在于，

具有：數據取得部，從多個傳感器取得數據；

軌跡劃分部，根據上述數據的時間的變化，把數據空間的軌跡劃分為多個類；

模型化部，對于上述劃分后的類組在子空間中進行模型化；

異常檢測部，計算偏移值作為異常候補；和

數據顯示部，

為了理解上述劃分后的多個類，通過顯示數據使狀態可視化。

14.根據權利要求13所述的異常檢測系統，其特征在于，

通過根據來自上述多個傳感器的過去數據的類組的異常檢測，輸出第一報告，通過根據來自上述多個傳感器的當前數據的類組的異常檢測，輸出第二報告。