检测设备、检测方法以及程序的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种检测设备、检测方法以及程序。
【背景技术】
[0002] 在诸如为车辆和制造设备的复杂系统中安装传感器，并且分析从这些传感器获取 的时序数据。即使已经在系统中安装了数百的传感器，也能够执行处理以分析时序数据并 且监测系统异常(参见例如专利文献1)。
[0003] 专利文献1:第2010-78467号公开专利公开
【发明内容】
[0004] 技术问题
[0005] 在这一类型的处理中，指示输入信号在正常信号范围内的检测结果的传感器的组 (正常传感器)和指示输入信号在异常信号范围内的检测结果的传感器的组(异常传感器） 通过基于传感器之间的关系结构的变化程度向传感器分配针对传感器的异常程度得分来 在时序数据中被标识。在这一情形中需要建立合适的阈值，这是因为针对异常程度的得分 被与预定阈值比较以便标识正常传感器和异常传感器。然而，阈值为对标识结果具有直接 影响的参数，并且必须由用户基于经验来建立。
[0006] 问题的解决方案
[0007] 本发明的第一方面为一种用于检测多个传感器的输出中的变化的检测设备，其中 检测设备包括:第一输出获取单元，用于获取表示在多个传感器的第一输出期间该多个传 感器之间的相关性程度的第一相关性矩阵;第二输出获取单元，用于获取表示在多个传感 器的第二输出期间该多个传感器之间的相关性程度的第二相关性矩阵;变化计算单元，用 于计算表示第一相关性矩阵与第二相关性矩阵之间的变化程度的变化矩阵；以及指定单 元，用于指定示出比变化矩阵中的其他传感器的变化程度更大的变化程度的传感器的组作 为示出第一输出与第二输出之间的变化的变化传感器的组。本发明的其他方面为一种检测 方法和程序。
[0008] 本发明的这一概述不意图枚举本发明的全部要求的特征。本发明可以由这些特征 的任意组合或子组合来实现。
【附图说明】
[0009] 图1示出了用于本发明的实施例中的检测设备100的配置的示例以及多个传感器 10。
[0010] 图2示出了本发明的实施例中的由检测设备100执行的操作流程。
[0011] 图3示出了本发明的实施例中的检测设备100的配置的修改示例以及多个传感器 10。
[0012] 图4示出了本实施例中的起检测设备100作用的计算机1900的硬件配置的示例。
【具体实施方式】
[0013] 以下为参照本发明的实施例的本发明的解释。然而，本实施例不在权利要求的范 围上限制本发明。此外，在本发明的技术方案中不一定要求实施例中解释的特征的所有组 合。
[0014] 图1示出了本发明的实施例中的检测设备100的配置的示例以及多个传感器10。这 里，传感器10被安装在诸如为车辆或者其他运输机械、制造设备、或监测设备的对象中，并 且向检测设备100发送检测结果。传感器10可以经由线路连接到检测设备100,或者可以无 线连接。在本实施例的解释中，对象为车辆。
[0015] 在本示例中，传感器10为用于引擎冷却水的温度传感器、用于引擎进气的温度传 感器、油温传感器、用于燃料喷射系统的进入管压力传感器、用于涡轮增压器的增压压力传 感器、节流阀位置传感器、转向角传感器、车辆高度传感器、液位传感器、转速传感器、碰撞 传感器、加速度传感器、角速率传感器、地磁传感器、流传感器、氧气传感器、空气-燃料比传 感器。在某些情形中，在任何地方，可以安装从几百到超过一千个的传感器10。
[0016] 在这些情形中，必须处理来自几百甚至几千的传感器的时序数据。然而，由于在数 据值自身中以及在传感器之间的关系结构中发生动态变化、并且这些动态变化是零星 (sporadic)的，因此不能提前预测来自例如车辆中安装的传感器的时序数据。例如，在驾驶 员"踩下加速踏板"、车辆"加速"时，诸如为节流阀位置传感器、转速传感器以及加速传感器 的输出之间的传感器之间的关系结构是强的。换而言之，传感器之间的关系结构中的动态 变化遵循能够提前预测的定时(例如，来自驾驶员的操作和车辆状况）。
[0017] 在这一情形中，也存在由于诸如为乘客（或行李）重量、车辆当前速度、道路的坡 度、以及道路是直的还是弯曲的（当弯曲时包括弯曲度)的车辆状况所致的在检测到的每个 传感器的输出以及对检测到的输出而言被视为正常的值的范围中的变化。换而言之，每个 传感器的输出以及用于确定输出是否正常的准则是动态地遵循不能提前预测的定时的正 常变化(例如，来自驾驶员的操作以及车辆状况）。
[0018] 因为来自单个传感器的时序信号中的数据值和参考准则响应于与其他传感器的 关系结构中的变化而显著变化，所以甚至在与过去的数据做出比较时也难于执行有意义的 处理。已经考虑将每个传感器处理为多元传感器的分析，而执行的计算的数量随着传感器 的数量的增加而指数增加，并且当使用几百或者多于一千个的传感器时变得不实际。
[0019] 同样已经考虑估计传感器之间的关系结构中的变化程度并且基于结果来对传感 器中的异常程度进行打分。在这一情形中，正常传感器和异常传感器能够通过将每个得分 中的异常程度与预定阈值比较来标识。然而，难于建立合适的阈值。此外，当针对每个传感 器为异常程度打分时，难于对这一异常程度打分以使得异常程度能够被可靠地检测。
[0020] 本实施例中的检测设备100检测传感器10的输出中的变化，并且标识检测正常操 作的传感器的组(正常传感器)和检测异常操作的传感器的组(异常传感器），而不使用由用 户任意建立的阈值。检测设备100按照来自传感器的参考性和比较性时序数据来估计矩阵 中的传感器之间的关系结构，表示矩阵中的结果，比较矩阵，以及将其关系结构中具有更小 的变化的传感器标识为正常传感器。
[0021] 检测设备100包括第一输出获取单元110、第二输出获取单元120、变化计算单元 130、以及指定单元140。
[0022] 第一输出获取单元110连接到多个传感器10,并且计算和获取指示在来自传感器 10的第一输出期间该多个传感器10之间的相关性的第一相关性矩阵。第一输出获取单元 110还可以获取存储在检测设备100中或者在外部存储器设备中的第一相关性矩阵中的数 据。第一输出获取单元110还可以获取由连接到该多个传感器10的外部设备根据第一输出 计算的第一相关性矩阵中的数据中的数据。本实施例中的第一输出为用作参考性信号的来 自传感器10的输出的输出信号。
[0023] 当车辆在正常状态中时，第一输出获取单元110接收来自检测正常操作的传感器 10的输出作为来自该多个传感器10的第一输出。备选地，第一输出获取单元110可以获取在 预定时间段中的来自该多个传感器10的输出作为第一输出。
[0024] 第一输出获取单元110可以获取包括对应于该多个传感器10中的两个传感器10的 所有组合的元素的矩阵作为第一相关性矩阵，其中每个元素表示两个传感器10之间的相关 性。例如，当传感器10的数量为d时，第一输出获取单元110获取为具有d行和d列的对称矩阵 的第一相关性矩阵。在本实施例的解释中，当设置有传感器10的车辆操作在正常状态中时， 第一输出获取单元110获取对应于由传感器10输出的第一输出的第一相关性矩阵。
[0025] 第二输出获取单元120连接到多个传感器10,并且计算和获取指示在来自传感器 10的第二输出期间该多个传感器10之间的相关性的第二相关性矩阵。第二输出获取单元 120还可以获取存储在检测设备100中或者在外部存储器设备中的第二相关性矩阵中的数 据。第二输出获取单元120还可以获取由连接到该多个传感器10的外部设备根据第二输出 计算的第二相关性矩阵中的数据中的数据。本实施例中的第二输出为用作参考性信号的来 自传感器10的输出的输出信号。
[0026] 优选地，第二输出获取单元120获取用于在行进时指定车辆是否正常操作的输出 信号作为来自传感器10的第二输出（换而言之，测试周期期间的输出信号）。备选地，第二输 出获取单元120可以获取在不同于由第一输出获取单元110获取第一输出的时间段的预定 时间段期间的来自传感器10的输出作为第二输出。
[0027] 第二输出获取单元120可以获取包括对应于该多个传感器10当中的两个传感器10 的所有组合的元素的矩阵作为第二相关性矩阵，其中每个元素表示两个传感器10之间的相 关性。例如，当传感器10的数量为d时，第二输出获取单元120获取为具有d行和d列的对称矩 阵的第二相关性矩阵。
[0028] 在本实施例的解释中，第二输出获取单元120获取在车辆的测试周期期间的对应 于传感器10输出的第二输出的第二相关性矩阵。换而言之，在本实施例中，在正常操作期间 获取的第一信号用作参考性信号，在测试周期期间获取的第二信号为比较性信号，以及基 于传感器之间的相关性中的变化的传感器输出中的变化的检测对应于异常传感器的检测。 [0029]变化计算单元130连接到第一输出获取单元110和第二输出获取单元120,并且计 算表示第一相关性矩阵与第二相关性矩阵之间的变化程度的变化矩阵。变化计算单元130 可以基于第一相关性矩阵与第二相关性矩阵之间的差的绝对值来计算变化矩阵。在一个示 例中，变化计算单元130计算第一相关性矩阵与第二相关性矩阵之间的差的绝对值作为变 化矩阵。
[0030]指定单元140连接到变化计算单元130并且基于变化矩阵来指定不变传感器的组 和/或变化传感器的组。例如，指定单元140可以指定具有比其他传感器的变化程度更大的 变化程度的传感器的组，作为参照第一输出与第二输出之间的变化的变化传感器的组。
[0031] 指定单元140还可以指定具有比其他传感器的变化程度更小的变化程度的传感器 的组，作为参照第一输出与第二输出之间的变化的不变传感器的组。接着，指定