显示数据生成装置、显示数据生成方法及程序与流程

本发明涉及显示数据生成装置、显示数据生成方法及程序。

背景技术：

在以工厂为代表的设施中，为了迅速地应对在该设施中发生的异常，广泛地采用对在设施内收集到的信号进行监视的做法。因此，考虑将用于对信号进行监视而向用户报告异常的发生的技术应用于上述这样的设施(例如，参照专利文献1)。

在专利文献1中，记载了一种对从导入的数字信号剪切出的多个波形进行叠加显示的装置。该装置不区分波形的正常和异常，而是对没有异常的波形和异常的波形进行叠加显示，因此用户能够通过目视识别异常的波形。

专利文献1：日本特开2007-333391号公报

技术实现要素：

专利文献1的装置在没有异常的波形确定而无变化的情况下是有效的。但是，即使在未发生异常的状况下，在设施中收集的信号的波形通常也会由于各种原因而发生变化，作为没有异常的波形，有时允许多个。因此，如果为了监视设施中的异常而使用专利文献1的装置，则叠加显示没有异常时的多个图案的波形，难以识别异常的波形。因此，存在以容易识别的方式向用户提示波形是否存在异常的余地。

本发明是鉴于上述情况而提出的，其目的在于以容易识别的方式向用户提示波形是否存在异常。

为了达成上述目的，本发明的显示数据生成装置具有：取得单元，其取得输入信号；波形生成单元，其将波形类似的程度作为类似度，以输入信号的每个区间为单位从作为正常时的波形图案而预先确定的多个波形图案提取与输入信号的类似度最高的波形图案，根据以每个区间为单位提取出的波形图案生成比较波形；以及数据生成单元，其生成、输出用于对输入信号的波形和比较波形进行显示的显示数据。

发明的效果

根据本发明，生成用于对输入信号的波形和比较波形进行显示的显示数据。比较波形是根据波形与输入信号类似的波形图案(pattern)而生成的。因此，比较波形呈接近于输入信号的形状，并且是基于预先确定的波形图案的形状。由此，在没有发生异常的状况下，即使输入信号的波形发生某种程度的变化，比较波形也成为确定的形状。可以想到，如果将这样的比较波形与输入信号进行比较，则用户能够容易地识别输入信号的异常波形。因此，能够以容易识别的方式向用户提示波形是否存在异常。

附图说明

图1是表示本发明的实施方式所涉及的显示数据生成装置的功能结构的图。

图2是表示实施方式所涉及的显示数据生成装置的硬件结构的图。

图3是表示实施方式所涉及的显示数据生成处理的流程图。

图4是表示实施方式所涉及的学习处理的流程图。

图5是用于说明实施方式所涉及的学习处理的图。

图6是用于说明实施方式所涉及的输入信号的加工以及有无异常的判定的图。

图7是用于说明实施方式所涉及的异常的判定的图。

图8是表示实施方式所涉及的显示画面的一个例子的图。

图9是表示实施方式所涉及的波形生成处理的流程图。

图10是用于说明实施方式所涉及的合成图案的合成的图。

图11是表示变形例所涉及的显示数据生成装置的图。

图12是表示变形例所涉及的合成图案的合成的第1图。

图13是表示变形例所涉及的合成图案的合成的第2图。

具体实施方式

下面，参照附图对本发明的实施方式所涉及的显示数据生成装置10进行详细说明。

实施方式.

本实施方式所涉及的显示数据生成装置10是设置于工厂的fa(factoryautomation)装置，构成生产产品的生产系统。该生产系统具有通过传感器对在生产线上流转的多个种类的加工对象物进行监视的功能。显示数据生成装置10取得传感器的输出，在发生了异常的情况下，将假设没有异常时原本应该显示的信号与从传感器实际输出的信号一起向用户显示，由此将与异常对应的信号容易理解地提示给用户。

显示数据生成装置10的工作模式包含有在通常运行时分析信号而检测异常的分析模式、和作为用于检测异常的准备而对正常的波形图案进行学习的学习模式。显示数据生成装置10为了在这些工作模式下工作，如图1所示，作为其功能而具有：取得部11，其取得信号；加工部12，其对信号进行加工；学习部13，其对信号的正常的波形图案进行学习；存储部14，其存储表示正常的波形图案的波形图案信息141；判定部15，其判定信号有无异常；生成部16，其生成用于对信号的波形进行显示的显示数据；以及显示部17，其基于显示数据而显示信号的波形。

取得部11包含用于从显示数据生成装置10的外部输入信号的输入端子。取得部11取得从外部输入的信号，发送至加工部12。下面，将在学习模式下由取得部11取得的信号称为学习信号，将在分析模式下由取得部11取得的信号称为输入信号。由取得部11取得的这些信号是数字信号，是表示以恒定周期采样的时序上的电压值的信号。恒定的周期例如是1ms、10ms或者100ms。取得部11作为权利要求中的取得单元起作用。

加工部12对从取得部11接收到的信号实施以去除噪声为代表的加工。加工部12的加工被作为后述的学习部13的学习以及判定部15的判定的在先处理而执行。加工部12对学习信号进行加工而发送至学习部13，对输入信号进行加工而发送至判定部15。

学习部13根据从加工部12接收到的学习信号的波形而对正常图案进行学习。通常，在生产系统中，表示传感器的输出的信号具有与传感对象相应的多个正常图案的波形。学习部13对具有这种波形的学习信号的波形进行分类，将分类结果作为表示正常图案的波形图案信息141储存于存储部14。学习部13作为权利要求中的学习单元起作用。

存储部14存储由学习部13储存的波形图案信息141，根据需要将波形图案信息141提供给判定部15以及生成部16。

判定部15基于波形图案信息141判定从加工部12接收到的输入信号有无异常。详细地说，判定部15在输入信号的波形与由波形图案信息141表示的某个波形图案类似时，判定为正常，在输入信号的波形与任何波形图案都不类似时，判定为异常。判定部15将输入信号和判定结果发送至生成部16。判定部15作为权利要求中的判定单元起作用。

生成部16具有：波形生成模块161，其生成用于将波形与输入信号进行比较的比较波形；以及数据生成模块162，其生成用于对输入信号的波形、该比较波形、和判定部15的判定结果进行显示的显示数据。比较波形是根据波形图案信息141所示的正常的波形图案类推假设在没有异常时原本应该显示的信号的正常波形而得到的。

波形生成模块161根据从判定部15接收到的输入信号和从存储部14读出的波形图案信息141生成比较波形。详细地说，波形生成模块161通过对与输入信号类似的波形图案进行组合而对合成图案进行合成，通过依次执行该合成而生成比较波形。此外，波形生成模块161在生成比较波形时不利用判定部15的判定结果。波形生成模块161作为权利要求中的波形生成单元起作用。

数据生成模块162生成用于对从判定部15接收到的输入信号的波形、由波形生成模块161生成的比较波形、和判定部15的判定结果进行并列显示的显示数据。然后，数据生成模块162将生成的显示数据输出至显示部17。数据生成模块162作为权利要求中的数据生成单元起作用。

显示部17向用户显示使用从生成部16输出的显示数据而生成的画面。

显示数据生成装置10为了实现上述功能，作为其硬件结构，如图2所示，具有处理器21、主存储部22、辅助存储部23、输入部24、输出部25以及通信部26。主存储部22、辅助存储部23、输入部24、输出部25以及通信部26均经由内部总线27与处理器21连接。

处理器21包含mpu(microprocessingunit)。处理器21通过执行在辅助存储部23中存储的程序p1，从而实现显示数据生成装置10的各种功能，执行后述的处理。

主存储部22包含ram(randomaccessmemory)。程序p1从辅助存储部23被加载至主存储部22。而且，主存储部22被用作处理器21的工作区域。

辅助存储部23包含以eeprom(electricallyerasableprogrammableread-onlymemory)为代表的非易失性存储器。辅助存储部23除了程序p1之外，还对处理器21的处理所使用的各种数据进行存储。辅助存储部23按照处理器21的指示将由处理器21利用的数据供给至处理器21，存储从处理器21供给的数据。

输入部24包含以输入键以及指点设备为代表的输入设备。输入部24取得由显示数据生成装置10的用户输入的信息，将所取得的信息通知给处理器21。

输出部25包含以lcd(liquidcrystaldisplay)以及扬声器为代表的输出设备。输出部25按照处理器21的指示，向用户提示各种信息。

通信部26包含输入端子或者用于与外部的仪器进行通信的网络接口电路。通信部26从外部接收信号，将由该信号表示的电压值的数据向处理器21输出。另外，通信部26也可以将表示从处理器21输出的数据的信号向外部的仪器发送。

在这些硬件结构中，处理器21实现图1所示的加工部12、学习部13、判定部15以及生成部16。主存储部22与辅助存储部23的至少一方实现存储部14。输出部25实现显示部17。通信部26实现取得部11。

接下来，使用图3至图10详细说明由显示数据生成装置10执行的显示数据生成处理。在显示数据生成装置10的电源被接通时或者与用户的操作相应地开始图3所示的显示数据生成处理。

在显示数据生成处理中，显示数据生成装置10执行学习处理(步骤s1)。该学习处理的执行相当于学习模式下的工作。这里，使用图4、5说明学习处理的详情。

在图4所示的学习处理中，取得部11取得学习信号(步骤s11)。具体地说，取得部11取得由用户输入至输入端子的学习信号。学习信号是由用户预先准备的信号，是具有正常的波形图案的信号。在图5的上部，示出了学习信号的例子。如图5所示，由于以输入端子的接触状态或者电磁噪声为代表的原因，在学习信号中包含某种程度的噪声。

返回至图4，在步骤s11之后，加工部12对学习信号进行加工(步骤s12)。例如，如图5的中部所示，加工部12通过对学习信号所包含的高频分量进行滤波或者平滑化而去除噪声。

接下来，学习部13对由加工部12加工后的学习信号的波形图案进行分类(步骤s13)。具体地说，学习部13通过利用所谓的图案识别技术，对学习信号所包含的波形图案进行分类。图案识别技术例如是svm(supportvectormachine)或者神经网络的深度学习。在图5的下部，示出了由学习部13分类后的3个波形图案a、b、c。

返回至图4，在步骤s13之后，学习部13将表示学习得到的波形图案的波形图案信息141储存于存储部14(步骤s14)。由此，在后述的分析模式下的工作之前，预先确定出作为正常时的波形图案而示出多个波形图案的波形图案信息141。波形图案信息141的形式可以是表示各个波形图案的多个采样点处的值的序列的形式，也可以是其他形式。然后，学习处理结束。

返回至图3，在步骤s1的学习处理之后，显示数据生成装置10开始分析模式的工作。即，取得部11取得输入信号(步骤s2)。具体地说，取得部11取得由用户输入至输入端子的输入信号。该输入信号是表示在生产线上设置的传感器的输出值的信号，用于监视生产线上的异常的发生。如图6的上部所示，在输入信号中，与学习信号同样地包含某种程度的噪声。

接下来，加工部12对输入信号进行加工(步骤s3)。该加工是与学习处理中的学习信号的加工等同的处理。由此，如图6的中部所例示的那样，从输入信号去除噪声。从图6可知，输入信号的波形不限于与正常的波形图案一致，由于以生产线上的干扰为代表的原因，可能成为失真的形状。但是，在许多情况下，输入信号的波形成为与正常的波形图案类似的形状。如果生产线发生异常，则输入信号的波形与正常的波形图案显著不同，需要将该异常通知给用户。

返回至图3，在步骤s3之后，判定部15判定加工后的输入信号有无异常(步骤s4)。具体地说，判定部15计算输入信号与由波形图案信息141表示的多个波形图案各自的类似度。类似度表示波形类似的程度。然后，如果计算出的类似度中最高的类似度超过阈值，则判定部15判定为正常而无异常。另一方面，如果最高的类似度低于阈值，则判定部15判定为有异常。

在图6的下部示意性地示出判定部15的判定结果。详细地说，依次示出了由判定部15针对多个波形图案计算出的类似度中的最高的“最高类似度”、计算出该最高类似度的波形图案是波形图案a、b、c的哪一个、以及是正常还是异常的判定结果。

这里，使用图7更详细地说明判定部15的判定。在图7中示出了在当前时刻即时刻t1对输入信号与波形图案的类似度进行计算的例子。图7中的实线l1表示输入信号，虚线la1表示在直至当前时刻为止的固定区间配置的波形图案a。另外，虚线la2表示在该区间在与虚线la1不同的时刻配置的波形图案a。具体地说，虚线la2表示将虚线la1的波形图案位移了1个采样周期后的图案。另外，虚线lc1表示在该区间配置的波形图案c。区间的宽度优选是预先确定的宽度，并且比多个波形图案的宽度中的最大宽度宽。

如图7所示，判定部15在每次使波形图案位移时计算输入信号与多个波形图案各自的类似度。该类似度被作为基于输入信号与波形图案的区间中的全部采样点处的平方误差的总和的值而计算。例如，如果将时刻t的输入信号的值设为l(t)、将在区间内配置的波形图案的时刻t的值设为w(t)、将类似度设为d，则该d通过下面的式(1)计算。此外，∑表示区间中的t的总和。

d＝1/(1+∑(l(t)-w(t))²)…(1)

根据上述式(1)，类似度d成为0至1的范围内的值。对于与输入信号完全一致的波形图形，类似度为1。因此，通过类似度来评价的类似也包含波形完全一致的情况。此外，类似度的计算方法不限定于上述式(1)，也可以任意地变更。

然后，如图7所示，判定部15判定计算出的类似度中最大的类似度是否超过阈值。阈值例如是0.8。在图7中，由于输入信号与配置于区间内的某位置处的波形图案a的最大类似度被计算为0.89，因此判定部15判定为正常。这里，类似度最大的波形图案被认为是输入信号的波形原本应该具有的波形。判定部15在所有的采样时刻执行以上那样的判定。

返回至图3，在步骤s4之后，显示数据生成装置10执行波形生成处理(步骤s5)。在波形生成处理中，生成部16的波形生成模块161生成用于将波形与输入信号进行比较的比较波形。波形生成处理的详情在后面叙述。

接下来，生成部16生成显示数据(步骤s6)。具体地说，数据生成模块162生成用于对输入信号的波形、在步骤s5中生成的比较波形、和步骤s4中的判定结果进行并列显示的显示数据。

图8示出了由该显示数据显示的画面的例子。如图8所示，该画面包含加工后的输入信号的波形、与类似度对应的异常度和比较波形。并且，该画面中作为步骤s4中的判定结果，包含表示“异常”这一判定结果的图标41。并且，该画面包含表示在步骤s4中被计算出最大类似度的波形图案的标识符42。由此，用户能够容易地判别输入信号的波形中的异常部分，并且能够容易地对输入信号的波形和比较波形进行比较。

此外，在通过式(1)计算类似度d的情况下，能够通过f＝1-d这样的运算而计算异常度f。异常度表示输入信号的波形背离正常的波形图案，输入信号变得异常的程度。但是，异常度的计算方法不限定于此，也可以任意地变更。另外，由显示数据显示的画面也可以包含类似度来取代异常度，也可以在异常度的基础上还包含类似度。

返回至图3，在步骤s6之后，显示数据生成装置10基于显示数据对画面进行更新(步骤s7)。具体地说，显示部17对画面进行更新，以示出在步骤s6中生成的显示数据的内容。

然后，显示数据生成装置10使处理跳转至步骤s2。因此，实时地显示对依次输入至显示数据生成装置10的输入信号进行分析而得到的结果。由此，用户能够观察当前的生产线上有无异常。

接下来，使用图9说明步骤s5中的波形生成处理的详情。在波形生成处理中，波形生成模块161选择与最新区间的输入信号的类似度最高的波形图案(步骤s51)。具体地说，波形生成模块161从由波形图案信息141表示的多个波形图案a、b、c中选择与从输入信号剪切出的最新区间的信号的类似度最高的波形图案。这里，与判定部15进行的类似度的计算同样地，波形生成模块161在每次将波形图案在时间轴方向上位移时针对多个波形图案a、b、c分别计算类似度，搜索类似度最大的波形图案和其配置。另外，最新区间是具有与由判定部15使用的区间同等的宽度的时间区间。

在图10的左上方，示出了输入信号与直至当前时刻即时刻t2为止的最新区间的输入信号的类似度最大的波形图案b。线l10表示输入信号，线lb10表示以类似度最大的方式配置的波形图案b。此外，在线lb10中，最新区间所包含的部分通过粗虚线表示，其他部分通过细虚线表示。

返回至图9，在步骤s51之后，波形生成模块161选择与前一个区间的输入信号的类似度最高的波形图案(步骤s52)。该波形图案的选择与步骤s51同样地进行。即，波形生成模块161从多个波形图案a、b、c中选择与从输入信号剪切出的前一个区间的信号的类似度最高的波形图案。

在图10的左下方，示出了输入信号、和与最新区间的前一个区间的输入信号的类似度最大的波形图案a。将最新区间位移了1个采样周期后的区间相当于前一个区间。图10中的线la10表示以类似度最大的方式配置的波形图案a。此外，在线la10中，区间所包含的部分通过粗虚线表示，其他部分通过细虚线表示。

如图10的左上方以及左下方所示，以输入信号的每个区间为单位从预先确定的正常时的多个波形图案提取与输入信号的类似度最高的波形图案。

返回至图9，在步骤s52之后，波形生成模块161根据在步骤s51、s52中选择出的波形图案对合成图案进行合成(步骤s53)。具体地说，如图10的右侧所示，波形生成模块161通过求出线la10所示的波形图案和线lb10所示的波形图案在各采样时刻的平均值，从而计算合成图案。在图10中，计算出的合成图案由线l11表示。从图10可知，合成图案是基于波形图案a、b的组合而与输入信号的波形近似的图案。因此，即使在输入信号的波形无法判别为波形图案a、b的任意者的情况下，合成图案也可以说是根据波形图案a、b推定输入信号原本应该具有的形状而得到的图案。

此外，在图10中，在最新区间中类似度最大的波形图案是与在前一个区间中类似度最大的波形图案不同的图案。但是，在输入信号具有符合正常的波形图案的形状的情况下，在最新区间和前一个区间的哪一者中都会拟合为同一正常的波形图案。由于它们的平均等于该正常的波形图案，因此合成图案成为单一的正常的波形图案。

返回至图9，在步骤s53之后，波形生成模块161计算比较波形的值(步骤s54)。具体地说，波形生成模块161采用图10的右侧所示的合成图案的比时刻t2早一个采样周期的时刻t3的值作为比较波形的值。在图10中，点p11的值对应于比较波形的值。

返回至图9，如果步骤s54结束，则波形生成模块161结束波形生成处理。

然后，如图3所示，显示数据生成装置10反复执行波形生成处理。因此，波形生成处理在每次得到新的输入信号的值时计算比较波形的值。由此，如果更新由显示部17显示的画面，则显示新的比较波形的值。因此，通过反复进行波形处理，从而依次计算比较波形的时序值，根据以输入信号的每个区间为单位提取出的波形图案而生成比较波形。

如上所述，显示数据生成装置10生成用于对输入信号的波形和比较波形进行显示的显示数据。比较波形是通过根据波形与输入信号类似的波形图案对合成图案进行合成而生成的。因此，比较波形呈接近于输入信号的形状，并且是基于预先确定的波形图案的形状。由此，在没有发生异常的状况下，即使输入信号的波形发生某种程度的变化，比较波形也成为确定的形状。可以想到，如果将这样的比较波形与输入信号进行比较，则用户能够容易地识别输入信号的异常波形。因此，能够以容易识别的方式向用户提示波形是否存在异常。

另外，判定部15针对与输入信号的类似度最大的波形图案，判定该类似度是否大于或等于阈值。换言之，判定部15以输入信号的每个区间为单位，判定由波形图案信息141表示的多个波形图案的每一者与从输入信号剪切出的区间的信号的类似度是否都低于阈值。而且，由显示数据生成装置10生成的显示数据是在输入信号的波形以及比较波形的基础上，还用于对判定部15的有无异常的判定结果进行显示的数据。因此，用户能够可靠地识别信号有无异常。由此，能够迅速地从异常状态复原，能够容易地查明异常的原因。

另外，显示数据生成装置10具有对正常的图案进行学习的学习部13。通过对正常的图案进行学习，比较波形在输入信号没有异常的情况下成为符合正常的波形图案的形状，在输入信号有异常的情况下成为假设在与输入信号类似的范围在没有异常时原本应该呈现的形状。即，比较波形可以说是根据输入信号类推的正常的波形。因此，预计用户能够通过参照比较波形而容易地识别异常。

另外，如图3所示，显示数据生成装置10重复步骤s2至s7的处理。因此，波形生成模块161针对以前一个区间与下一个区间重叠的方式依次规定的区间中的一个区间与其他区间的组合反复进行合成图案的合成。由此，能够针对输入信号实时地生成比较波形。

另外，如图10所示，比较波形的值是合成图案中为了合成而计算出类似度的2个区间重叠的范围所包含的值。合成图案可以说在该重叠范围中特别地拟合于输入信号，因此认为能够得到更准确的比较波形。

以上，对本发明的实施方式进行了说明，但本发明不受上述实施方式限定。

例如，显示数据生成装置10设置于工厂，但也可以设置于除了工厂以外的设施。另外，显示数据生成装置10构成了生产系统，但也可以构成制造系统、加工系统、检查系统或者其他系统，也可以不构成系统而是独立的装置。并且，输入至显示数据生成装置10的信号是传感器的输出值的时序信号，但不限定于此，也可以是示出图案的信号。

另外，学习信号以及输入信号不限定于数字信号。在学习信号以及输入信号是模拟信号的情况下，如果加工部12实施a/d(analogtodigital)转换，则能够构成与上述实施方式等同的显示数据生成装置10。

另外，说明了取得部11取得从外部输入至输入端子的学习信号以及输入信号，针对输入信号实时地对显示数据进行更新的例子，但不限定于此。取得部11也可以通过读出由用户指定了地址的数据而取得学习信号以及输入信号，针对输入信号通过批处理而生成显示数据。

另外，显示数据生成装置10通过学习部13的学习处理生成了波形图案信息141，但不限定于此。也可以省去学习部13而构成显示数据生成装置10，利用由用户储存于存储部14的波形图案信息141。

另外，如图3所示，显示数据生成装置10在学习模式的处理结束之后在分析模式下工作，但不限定于此。显示数据生成装置10也可以不接收学习信号而是通过根据输入信号推定正常的波形图案而生成波形图案信息141。即，显示数据生成装置10也可以并行执行学习模式的处理和分析模式的处理。

另外，显示数据生成装置10也可以如图11所示省去显示部17而构成，生成部16向外部的显示装置32发送显示数据。另外，也可以是显示数据生成装置10具有将判定部15的判定结果输出至外部的输出部18，输出部18将判定结果输出至外部的处理装置31，其中，该处理装置31执行利用判定结果的处理。

另外，对合成图案进行合成的方法不限定于图10所示的取波形图案的平均，也可以任意地变更。例如，想到基于类似度根据波形图案对合成图案进行合成。在图12中示出了通过为了选择波形图案而计算出的类似度进行加权而合成波形图案的例子。在图12的例子中，合成图案具有比图10的例子更类似于输入信号的形状。

此外，对合成图案进行合成的方法包含采用波形图案的任意一方。例如，也可以将类似度大的波形图案直接作为合成图案。

另外，在上述实施方式中，采用了合成图案中的区间重叠的范围的值作为比较波形的值，但也可以采用重叠的范围外的值。

另外，在上述实施方式中，如图10所示，采用了构成合成图案的值中的区间重叠的范围的最后的采样值作为比较波形的值，但不限定于此。例如，如图13中的白色圆所示，也可以采用区间重叠的范围的所有采样值作为比较波形的值。在该情况下，每次对合成图案进行合成时，在一部分采样时刻采用新的值。

另外，在上述实施方式中，将使最新区间向前位移了1个采样周期后的区间作为前一个区间，但不限定于此。即，也可以任意地变更区间的位移量，还可以任意地设定区间重叠的部分的宽度。

另外，为了对合成图案进行合成而规定了2个区间，但不限定于此。波形生成模块161也可以在大于或等于3个区间的各个区间中根据与输入信号类似的波形图案对合成图案进行合成。

另外，在上述实施方式中，说明了区间重叠的情况，但在区间不重叠的情况下，不对合成图案进行合成，而是在各区间对类似度最大的波形图案进行连结作为比较波形即可。

另外，在上述实施方式中，说明了每次输入了信号的新的采样值时重复图3所示的步骤s2至s7，但不限定于此。即，采样周期和步骤s2至s7的反复处理也可以不同步。

另外，显示数据生成装置10的功能能够通过专用的硬件或者普通的计算机系统实现。

例如，通过将由处理器21执行的程序p1储存于计算机可读取的非暂时性的记录介质进行发布，将该程序p1安装于计算机，从而能够构成执行上述处理的装置。作为这样的记录介质，例如想到软盘、cd-rom(compactdiscread-onlymemory)、dvd(digitalversatiledisc)、mo(magneto-opticaldisc)。

另外，也可以预先将程序p1储存于以互联网为代表的通信网络上的服务器装置所具有的盘装置，例如叠加于载波而下载至计算机。

另外，通过一边经由通信网络传送程序p1一边启动执行，也能够达成上述的处理。

并且，通过在服务器装置上执行程序p1的全部或者一部分，计算机一边经由通信网络收发与该处理相关的信息一边执行程序，也能够达成上述的处理。

此外，在由os(operatingsystem)分担实现上述功能或者通过os与应用的协作而实现上述功能等情况下，也可以仅将除了os以外的部分储存于介质进行发布，另外，也可以下载至计算机。

另外，实现显示数据生成装置10的功能的手段不限于软件，也可以通过包含电路的专用硬件而实现其一部分或者全部。

本发明在不脱离本发明的广义精神和范围的情况下，能够进行各种实施方式以及变形。另外，上述实施方式用于说明本发明，并不限定本发明的范围。即，本发明的范围不是由实施方式而是由权利要求书表示。而且，在权利要求书及与其等同的发明的意义的范围内实施的各种变形被视为落入本发明的范围内。

工业实用性

本发明适于监视有无异常。

标号的说明

10显示数据生成装置，11取得部，12加工部，13学习部，14存储部，141波形图案信息，15判定部，16生成部，161波形生成模块，162数据生成模块，17显示部，18输出部，21处理器，22主存储部，23辅助存储部，24输入部，25输出部，26通信部，27内部总线，31处理装置，32显示装置，41图标，42标识符，l1实线，la1、la2、lc1虚线，l10、l11、la10、lb10线，p1程序，p11点。