[发明专利]分析装置

说明书

本发明提供一种分析装置，其具备：事先分析部，其提取以规定的滑动窗宽度截取时间序列数据而得到的区间数据，并对提取出的区间数据的变化趋势的简单性进行分析；数据分割部，其以基于由事先分析部分析出的结果而设定的滑动窗宽度，将数据分割成分割数据；数据生成部，其基于分割数据，生成表示该分割数据中的变化趋势的字符串即组合数据；以及数据分析部，其对组合数据进行分析。

技术领域

本发明涉及分析装置。

背景技术

在工厂等制造现场，导入有对设置于生产线的机器人、机床等工业机械的运转状态进行监视，对工业机械的运转状态进行管理的装置。

管理工业机械的运转状态的装置例如经由网络监视由各个工业机械检测出的电动机的位置、速度、转矩等时间序列数据、表示规定时刻的信号的变化的数据、由安装于工业机械的传感器检测出的振动、声音、动态图像等时间序列数据。另外，管理工业机械的运转状态的装置根据相对于各数据的时间推移的变化状态检测表示异常的趋势(例如，日本特开2019-144931号公报、日本特开2019-012473号公报)。

工业机械的运转状态不是基于规定的单独的数据进行判定的，有时必须基于各个数据之间的关系进行判定。例如，有时分析工业机械所具备的2个驱动系统在相同的时刻上升/下降、或者完全没有关系、或者某个部分处于特定的状态时规定的信号是接通/断开等数据间的关系来判定运转状态。在该情况下，需要在预先掌握各个数据的关系性的基础上创建用于判定的算法、条件。

在从工业机械取得的数据数少的情况下，并且，在取得数据的期间比较短的情况下等，使时间一致地将各个数据在图表上进行显示，作业者能够目视该显示来掌握数据间的关系性。然而，在从工业机械取得的数据数多的情况下，并且在所取得的数据历经比较长的期间的情况下，人难以判断数据间的关系性。

因此，需要分析数据间的关系性的方法。通常，时间序列的数值型的数据彼此的类似度能够通过欧几里得距离、CCF(Cross-Correlation Function：互相关函数)、DTW(Dynamic Time Warping：动态时间伸缩法)等来计算。然而，即使使用这些方法，也难以关注历经长时间取得的数据的特征性部分，来同时掌握各部分中的多个数据间的关系性。

因此，对于多个时间序列数据，需要一种能够容易地分析各数据间的关系性的方法。

发明内容

本发明通过能够将作为公知的数据分析方法的关联分析的技术应用于包含时间序列数据的多个数据的关系性的掌握中，来解决上述课题。一般而言，关联分析无法应用于时间序列数据，但本发明的一个方式的分析装置通过从能够取得的时间序列数据中找出其关系性具有特征的区间并进行提取，而能够应用关联分析。

并且，本发明的一个方式是一种分析装置，其对包含从工业机械取得的时间序列数据的数据进行分析，该分析装置具备：事先分析部，其提取以规定的滑动窗宽度截取数据中包含的时间序列数据而得到的区间数据，并对提取出的区间数据的变化趋势的简单性(simplicity)进行分析；数据分割部，其以基于由事先分析部分析出的结果而设定的滑动窗宽度，将数据分割成分割数据；数据生成部，其基于分割数据，生成表示该分割数据中的变化趋势的字符串即组合数据；以及数据分析部，其对组合数据进行分析。

本发明的另一方式是一种分析方法，对包含从工业机械取得的时间序列数据的数据进行分析，其执行如下步骤：第1步骤，提取以规定的滑动窗宽度截取数据中包含的时间序列数据而得到的区间数据，并分析提取出的区间数据的变化趋势的简单性；第2步骤，根据在第1步骤中分析出的结果设定滑动窗宽度，以设定的滑动窗宽度将数据分割为分割数据；第3步骤，基于分割数据，生成表示该分割数据中的变化趋势的字符串即组合数据；以及第4步骤，对组合数据进行分析。

根据本发明的一个方式，能够掌握包含时间序列数据的多个数据间的关系性，更容易进行数据的灵活使用。

附图说明