提供了用于检测异常的发生的方法、设备和计算机程序，其中即使当外在环境出现波动时也可以排除随意性并客观判断要检测的物理量的波动是否反常。从要测量的目标获取多个主要测量值，并且通过最佳学习，针对各个主要测量值计算对应于所获取的多个主要测量值的参考值。基于所获取的多个主要测量值和与其对应的多个参考值，分别计算通过从所述多个主要测量值减去与其对应的参考值而获得的多个次要测量值。计算指示所计算的多个次要测量值之间的相互关系的关系矩阵，并且关于每个次要测量值，将基于所计算的关系矩阵和其他次要测量值而计算的预测值与次要测量值进行比较，以计算指示要测量的目标的异常程度的异常度。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】【专利摘要】提供了用于检测异常的发生的方法、设备和计算机程序，其中即使当外在环境出现波动时也可以排除随意性并客观判断要检测的物理量的波动是否反常。从要测量的目标获取多个主要测量值，并且通过最佳学习，针对各个主要测量值计算对应于所获取的多个主要测量值的参考值。基于所获取的多个主要测量值和与其对应的多个参考值，分别计算通过从所述多个主要测量值减去与其对应的参考值而获得的多个次要测量值。计算指示所计算的多个次要测量值之间的相互关系的关系矩阵，并且关于每个次要测量值，将基于所计算的关系矩阵和其他次要测量值而计算的预测值与次要测量值进行比较，以计算指示要测量的目标的异常程度的异常度。【专利说明】检测异常的发生的方法、设备及计算机程序
本专利技术涉及一种方法、设备及计算机程序，用于即使当外在环境正在波动时，也能及早并确实地检测异常的发生。
技术介绍
基础设施在发生事故时对社会可能有重大影响，因此为了基础设施的安全操作，精确监控工业机器的状态非常重要。例如，传统的用于运输车辆的异常检测系统通过在运行期间用传感器获得多种测量，检测异常的发生。然而，传统的异常检测系统无法直接测量诸如变压器、电阻器、车轮、电动马达及齿轮的测量目标，而是通过测量目标周围的测量的计算间接获得测量目标的测量。因此，传统的异常检测系统容易受到诸如运行模式及气象条件的环境因素的影响，且很难通过排除环境影响而掌握准确的测量变化。专利文献I公开了一种异常检测系统，其通过计算测量目标在相同条件下的表面测量值的代表值、并将在相同条件下的测量值与代表值进行比较，判断测量值的变化是否反常。专利文献I所公开的异常检测系统可通过指定基于正常发生的测量值变化所决定的值作为代表值、并从相同条件下的每个测量值减去代表值而排除周围环境的影响，仅基于由于异常的发生所造成的测量值变化，检测异常的发生。 JP2OlO-1797O6A JP2010-078467A JP2009-075081A[专利文献^JP2OO9-O7OO7IA
技术实现思路
然而，要检测的变化并不特别限于温度改变。为了检测异常的发生，特别重要的是，即使当外在环境正在波动时，也可稳定地检测变化。有鉴于上述情况而做出本专利技术，并且本专利技术的目的在于提供一种用于检测异常的发生的方法、设备及计算机程序，即使当外在环境正在波动时，其也可以更客观地判断检测目标的物理量的波动是否反常。为了达到上述目的，根据本专利技术的第一方面的方法是用于检测测量目标中异常的发生的方法，所述方法包括以下步骤:从所述测量目标获取多个主要测量值；通过最佳学习，针对所获取的多个主要 测量值的每一个计算参考值；采用所获取的多个主要测量值及多个对应参考值，分别计算多个次要测量值，所述多个次要测量值是从所述多个主要测量值减去所述对应参考值的结果；计算指示所计算的多个次要测量值之间的相互关系的关系矩阵；及针对所述次要测量值的每一个，通过将基于所计算的关系矩阵及其他次要测量值所计算的预测值与所述次要测量值进行比较，计算指示所述测量目标反常的程度的异常分数。根据本专利技术的第二方面的方法是根据第一方面的方法，其中通过使用最大化关于投影矩阵的正态样本的投影元素的线性映射，计算所述参考值。根据本专利技术的第三方面的方法是根据第一或第二方面的方法，其中通过从指示所述次要测量值之间的关系的图计算加权相邻矩阵、并使用拉普拉斯先验分布执行正态分布的最大后验概率估计，计算所述关系矩阵。根据本专利技术的第四方面的方法是根据第三方面的方法，其中所述加权相邻矩阵的权重的绝对值随着所述次要测量值之间的关系强度增加而增加，并且所述权重在所述次要测量值之间没有关系时为零。根据本专利技术的第五方面的方法是根据第三或第四方面的方法，其另外包括输出所述图的步骤。根据本专利技术的第六方面的方法是根据第一至第五方面中任一方面的方法，其中在给定其他次要测量值下，通过使用根据条件分布的对数损失，针对每个次要测量值计算所述预测值。为了达到上述目的，根据本专利技术的第七方面的设备是检测测量目标中是否发生异常的设备，所述设备包括:主要测量值获取装置，用于从所述测量目标获取多个主要测量值；参考值计算装置，用于通过最佳学习针对所获取的多个主要测量值的每一个计算参考值；次要测量值计算装置，用于采用所获取的多个主要测量值及多个对应参考值，分别计算多个次要测量值，所述多个次要测量值是从所述多个主要测量值减去所述对应参考值的结果；关系矩阵计算装置，用于计算指示所计算的多个次要测量值之间的相互关系的关系矩阵；及异常分数计算装置，用于针对所述次要测量值的每一个，通过将基于所计算的关系矩阵及其他次要测量值所计算的预测值与所述次要测量值进行比较，计算指示所述测量目标反常的程度的异常分数。根据本专利技术的第八方面的设备是根据第七方面的设备，其中所述参考值计算装置通过使用最大化关于投影矩阵的正态样本的投影元素的线性映射，计算所述参考值。根据本专利技术的第九方面的设备是根据第七或第八方面的设备，其中所述关系矩阵计算装置通过从指示所述次要测量值之间的关系的图计算加权相邻矩阵、并使用拉普拉斯先验分布执行正态分布的最大后验概率估计，计算所述关系矩阵。根据本专利技术的第十方面的设备是根据第九方面的设备，其中所述关系矩阵计算装置配置所述加权相邻矩阵，使得所述加权相邻矩阵的权重的绝对值随着所述次要测量值之间的关系强度增加而增加，并且所述权重在所述次要测量值之间没有关系时为零。根据本专利技术的第十一方面的设备是根据第九或第十方面的设备，其另外包括用于输出所述图的输出装置。根据本专利技术的第十二方面的设备是根据第七至第十一方面中任一方面的设备，其中所述异常分数计算装置在给定其他次要测量值下，通过使用根据条件分布的对数损失，针对每个次要测量值计算所述预测值。为了达到上述目的，根据本专利技术的第十三方面的计算机程序是可由检测测量目标中是否发生异常的设备执行的计算机程序，所述程序使所述设备运作为:主要测量值获取装置，用于从所述测量目标获取多个主要测量值；参考值计算装置，用于通过最佳学习针对所获取的多个主要测量值的每一个计算参考值；次要测量值计算装置，用于采用所获取的多个主要测量值及所述多个对应参考值，分别计算多个次要测量值，所述多个次要测量值是从所述多个主要测量值减去所述对应参考值的结果；关系矩阵计算装置，用于计算指示所计算的多个次要测量值之间的相互关系的关系矩阵；以及异常程度计算装置，用于针对所述次要测量值的每一个，通过将基于所计算的关系矩阵及其他次要测量值所计算的预测值与所述次要测量值进行比较，计算指示所述测量目标反常的程度的异常分数。根据本专利技术的第十四方面的计算机程序是根据第十三方面的计算机程序，其中所述计算机程序使所述参考值计算装置运作为以下装置:通过使用最大化关于投影矩阵的正态样本的投影元素的线性映射，计算所述参考值。根据本专利技术的第十五方面的计算机程序是根据第十三或第十四方面的计算机程序，其中所述计算机程序使所述关系矩阵计算装置运作为以下装置:通过从指示所述次要测量值之间的关系的图计算加权相邻矩阵、并使用拉普拉斯先验分布执行正态分布的最大后验概率估计，计算所述关系矩阵。根据本专利技术的第十六方面的计算机程序是根据第十五方面的计算机程序，其中所述计算机程序使所述设备运作为用于输出本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种检测测量目标中异常的发生的方法，所述方法包括以下步骤：从所述测量目标获取多个主要测量值；通过最佳学习，针对所获取的多个主要测量值的每一个计算参考值；采用所获取的多个主要测量值及多个对应参考值，分别计算多个次要测量值，所述多个次要测量值是从所述多个主要测量值减去所述对应参考值的结果；计算指示所计算的多个次要测量值之间的相互关系的关系矩阵；以及针对所述次要测量值的每一个，通过将基于所计算的关系矩阵及其他次要测量值所计算的预测值与所述次要测量值进行比较，计算指示所述测量目标反常的程度的异常分数。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...
【专利技术属性】
技术研发人员：井手刚，森村哲郎，
申请(专利权)人：国际商业机器公司，
类型：发明
国别省市：美国;US
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