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公開番号2025103110
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-09
出願番号2023220222
出願日2023-12-27
発明の名称データ生成装置、クラス分類装置、データ生成方法、クラス分類方法、およびコンピュータプログラム
出願人住友電気工業株式会社
代理人個人,個人
主分類G05B 23/02 20060101AFI20250702BHJP(制御;調整)
要約【課題】現実的に発生し得る異常時のデータを生成することのできるデータ生成装置を提供する。
【解決手段】データ生成装置は、対象機器から得られる時系列の異常データである第1異常データを取得するデータ取得部と、前記第1異常データに基づいて、前記第1異常データをクラス分類した場合に前記第1異常データが属する第1の異常クラスと異なる第2の異常クラスにクラス分類の結果属する時系列の異常データである第2異常データを生成するデータ生成部とを備える。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
対象機器から得られる時系列の異常データである第１異常データを取得するデータ取得部と、
前記第１異常データに基づいて、前記第１異常データをクラス分類した場合に前記第１異常データが属する第１の異常クラスと異なる第２の異常クラスにクラス分類の結果属する時系列の異常データである第２異常データを生成するデータ生成部とを備える、データ生成装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記データ生成部は、前記第１異常データのうちの一部を時間的に反転させたデータに基づいて、前記第２異常データを生成する、請求項１に記載のデータ生成装置。
【請求項３】
前記データ取得部は、さらに、前記第１の異常クラスと異なる第３の異常クラスにクラス分類の結果属する、前記対象機器から得られる時系列の異常データである第３異常データを取得し、
前記データ生成部は、前記第１異常データおよび前記第３異常データのそれぞれの一部同士を結合することにより、前記第１の異常クラスおよび前記第３の異常クラスと異なる第４の異常クラスにクラス分類の結果属する時系列の異常データである第４異常データを生成する、請求項１または請求項２に記載のデータ生成装置。
【請求項４】
前記データ生成部は、前記第１異常データおよび前記第２異常データのそれぞれの一部同士を結合することにより、前記第１の異常クラスおよび前記第２の異常クラスと異なる第５の異常クラスにクラス分類の結果属する時系列の異常データである第５異常データを生成する、請求項１または請求項２に記載のデータ生成装置。
【請求項５】
前記データ取得部は、さらに、正常クラスにクラス分類の結果属する、前記対象機器から得られる正常データを取得し、
前記データ生成部は、前記第１異常データおよび前記正常データのそれぞれの一部同士を結合することにより、前記第１の異常クラスと異なる第６の異常クラスにクラス分類の結果属する時系列の異常データである第６異常データを生成する、請求項１または請求項２に記載のデータ生成装置。
【請求項６】
前記対象機器は、ロボットアームを含み、
前記対象機器から得られるデータは、前記ロボットアームの加速度、変位、角速度、位置、電圧、電流、速度、角度、磁場、温度、圧力および水圧の少なくとも１つを含む、請求項１または請求項２に記載のデータ生成装置。
【請求項７】
正常クラスにクラス分類の結果属する時系列の正常データと、前記データ取得部が取得した時系列の異常データと、前記データ生成部が生成した時系列の異常データとに基づいて、前記対象機器から得られる時系列の入力データを、各前記異常クラスおよび前記正常クラスのいずれかに分類する分類モデルを生成するモデル生成部をさらに備える、請求項１または請求項２に記載のデータ生成装置。
【請求項８】
対象機器から時系列の入力データを取得するデータ取得部と、
前記時系列の入力データを、請求項７に記載のデータ生成装置により生成された分類モデルに入力することにより、前記時系列の入力データを、正常クラスおよび各異常クラスのいずれかに分類するクラス分類部とを備える、クラス分類装置。
【請求項９】
対象機器から得られる時系列の異常データである第１異常データを取得するステップと、
前記第１異常データに基づいて、前記第１異常データをクラス分類した場合に前記第１異常データが属する第１の異常クラスと異なる第２の異常クラスにクラス分類の結果属する時系列の異常データである第２異常データを生成するステップとを含む、データ生成方法。
【請求項１０】
対象機器から時系列の入力データを取得するステップと、
前記時系列の入力データを、請求項７に記載のデータ生成装置により生成された分類モデルに入力することにより、前記時系列の入力データを、正常クラスおよび各異常クラスのいずれかに分類するステップとを含む、クラス分類方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、データ生成装置、クラス分類装置、データ生成方法、クラス分類方法、およびコンピュータプログラムに関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
近年の生産システムは、生産性を向上させるために、ネットワークと接続した形態が増えつつある。このため、生産システムがサイバー攻撃を受ける事例も増加しており、対策の必要性も認識されている。
【０００３】
サイバー攻撃の対象は設備の操作プログラムやコントローラなど多岐にわたる。また、サイバー攻撃以外にも物理干渉や誤操作による異常も起こりうるため、設備の異常発生時に判定すべき異常の種類や程度は多岐にわたる。異常原因を特定するシステムを構築するためには、通常は判定したい全ての異常クラスに対するデータが必要となるが、多種類の異常動作のデータを網羅的に取得することはコストやリソースの面から困難である。
【０００４】
特許文献１には、正常データに、周期的な変動、増加もしくは減少のトレンド、スパイク、移動のずれ、またはカラードノイズを加えることにより、異常データを生成する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２２－１６９２９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載の方法によると、正常データを加工することにより異常データを生成しているが、加工方法は実際の異常データを反映して定められたものではない。このため、異常データには現実的に発生しにくいデータが含まれる。このような異常データを用いてデータの異常を判別する学習モデルを生成したとしても、当該学習モデルによっては、実際に発生した異常時のデータを正確に異常と判別することができない恐れがある。
【０００７】
本開示は、このような課題を解決するためになされたものであり、現実的に発生し得る異常時のデータを生成することのできるデータ生成装置、データ生成方法、およびコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
【０００８】
また、本開示は、実際に発生した異常時のデータを正確に分類することのできるクラス分類装置、クラス分類方法、およびコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示の一態様に係るデータ生成装置は、対象機器から得られる時系列の異常データである第１異常データを取得するデータ取得部と、前記第１異常データに基づいて、前記第１異常データをクラス分類した場合に前記第１異常データが属する第１の異常クラスと異なる第２の異常クラスにクラス分類の結果属する時系列の異常データである第２異常データを生成するデータ生成部とを備える。
【００１０】
本発明は、このような特徴的な処理部を備えるデータ生成装置として実現することができるだけでなく、かかる特徴的な処理をステップとするデータ生成方法として実現したり、かかるステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムとして実現したりすることができる。また、データ生成装置の一部または全部を実現する半導体集積回路として実現したり、データ生成装置を利用したクラス分類装置として実現したり、データ生成装置を含むシステムとして実現したりすることができる。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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