控制装置、控制程序以及控制方法制造方法及图纸

控制装置包含：特征量生成单元，其根据与控制对象相关联的数据，生成适合于检测控制对象所产生的异常的特征量；机器学习单元，其使用由特征量生成单元生成的特征量来实施机器学习；异常检测单元，其根据异常检测参数和由特征量生成单元生成的特征量来检测异常，其中，该异常检测参数是基于机器学习的学习结果而决定的，用于检测控制对象所产生的异常；指示单元，其对异常检测单元指示异常的检测；以及数据压缩单元，其在对由特征量生成单元生成的特征量进行数据压缩的基础上，提供给机器学习单元和异常检测单元。指示单元对异常检测单元发送检测异常所需的请求，异常检测单元在不针对该请求向所述指示单元回复答复的情况下就实施异常的检测。

Control device, control program and control method

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】控制装置、控制程序以及控制方法
本技术涉及能够对控制对象所产生的现象进行监视的控制装置、控制程序以及控制方法。
技术介绍
在各种生产现场中，使用了PLC(可编程控制器)等控制装置的FA(FactoryAutomation：工厂自动化)技术正在广泛普及。随着近年来的信息通信技术(ICT：InformationandCommunicationTechnology)的发展，这种FA领域的控制装置也越来越高性能化和高功能化。作为这样的高性能化之一，存在缩短向控制装置输入数据和从控制装置输出数据的周期。例如，日本特开2012-194663号公报(专利文献1)公开了将PLC的CPU单元所进行的用于输出和输入控制数据的通信的周期设为比控制程序的最大执行时间短的规定时间的技术。通过这样缩短数据输入输出的周期，能够以更高的精度实现控制、监视、异常检测、异常预测等。另外，日本特开2013-008111号公报(专利文献2)公开了对机械设备有无异常预兆进行诊断的异常预兆诊断装置。在专利文献2所公开的异常预兆诊断装置中，从各个机械设备经由通信网络来发送由设置于机械设备的多个传感器测量出的多维传感器数据。通过数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种控制装置，其对控制对象进行控制，其中，该控制装置具有：特征量生成单元，其根据与所述控制对象相关联的数据，生成适合于检测所述控制对象所产生的异常的特征量；机器学习单元，其使用由所述特征量生成单元生成的特征量来实施机器学习；异常检测单元，其根据基于所述机器学习的学习结果决定的用于检测所述控制对象所产生的异常的异常检测参数和由所述特征量生成单元生成的特征量来检测所述异常；指示单元，其对所述异常检测单元指示所述异常的检测；以及数据压缩单元，其在对由所述特征量生成单元生成的特征量进行数据压缩的基础上，提供给所述机器学习单元和所述异常检测单元，所述指示单元对所述异常检测单元发送检测所述异常所需的请...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.12.14 JP 2016-242303;2017.06.08 JP 2017-113191.一种控制装置，其对控制对象进行控制，其中，该控制装置具有：特征量生成单元，其根据与所述控制对象相关联的数据，生成适合于检测所述控制对象所产生的异常的特征量；机器学习单元，其使用由所述特征量生成单元生成的特征量来实施机器学习；异常检测单元，其根据基于所述机器学习的学习结果决定的用于检测所述控制对象所产生的异常的异常检测参数和由所述特征量生成单元生成的特征量来检测所述异常；指示单元，其对所述异常检测单元指示所述异常的检测；以及数据压缩单元，其在对由所述特征量生成单元生成的特征量进行数据压缩的基础上，提供给所述机器学习单元和所述异常检测单元，所述指示单元对所述异常检测单元发送检测所述异常所需的请求，所述异常检测单元在不针对该请求向所述指示单元回复答复的情况下就实施所述异常的检测。2.根据权利要求1所述的控制装置，其中，所述数据压缩单元使用机器代码对成为对象的数据进行转换。3.根据权利要求1或2所述的控制装置，其中，所述异常检测单元是通过包含所述异常检测参数的指定和成为对象的特征量的指定的用户程序而实现的。4.根据权利要求1～3中的任意一项所述的控制装置，其中，该控制装置还具有数据库，该数据库收集并存储与所述控制对象相关联的数据。5.根据权利要求4所述的控制装置，其中，在所述数据库中收集有依照用户程序中所包含的命令而指定的数据。6.根据权利要求4或5所述的控制装置，其中，该控制装置还具有决定单元，该决定单元根据所述数据库中所收集的数据，决定适合于检测所述控...

【专利技术属性】
技术研发人员：川上真辅，西山佳秀，
申请(专利权)人：欧姆龙株式会社，
类型：发明
国别省市：日本,JP