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公开(公告)号：CN110352389B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN201780075997.9
申请日：2017-07-31
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: G05B23/02
Abstract: 信息处理装置(10)的特征在于，具有：数据取得部(101)，其取得作为时序数据的输入数据；标本误差上限计算部(102)，其在从作为时序数据的学习数据提取出的子序列即多个学习子序列中对类似的学习子序列进行整合而生成标本子序列时，使用从输入数据取出的数据，计算所整合的多个学习子序列之间的相异度的上限即标本误差上限；以及标本子序列生成部(103)，其使用标本误差上限，根据学习数据生成标本子序列。
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公开(公告)号：CN107111643A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201580071672.4
申请日：2015-01-22
Applicant: 三菱电机株式会社
CPC classification number: G06F7/08 , G05B23/02 , G05B23/0264 , G06F17/18 , G06F17/30 , G06F17/30964
Abstract: 初始区段集合生成部(120)根据训练时间序列数据(S)生成初始区段集合(F)。初始区段集合排序部(130)按照特征量的顺序对初始区段集合中包含的初始区段进行排序。标本区段集合生成部(140)根据初始区段集合生成标本区段集合(E)。标本区段集合排序部(150)按照特征量的顺序对标本区段集合中包含的标本区段进行排序。检索结果距离计算部(160)使用标本区段集合计算每个测试区段的检索结果距离(Z)。
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公开(公告)号：CN112368683B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN201880095139.5
申请日：2018-07-03
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 中村隆显
IPC: G06F11/30
Abstract: 具备：抽出条件输入部(101)，受理包含机器的状态的变化点的波形数据、该波形数据的参数信息及机器的迁移信息的输入；类似度计算部(105)，计算机器的时间序列数据与波形数据的类似度；运转模式判定部(107)，根据机器的迁移信息，设定机器的状态；变化点检测部(106)，根据计算出的类似度及判定的机器的状态，从机器的时间序列数据检测变化点，设定作为时间序列数据的部分序列的区段的开始时刻及区段的结束时刻；以及信息输出部(108)，输出机器的状态、区段的开始时刻及区段的结束时刻作为区段信息。
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公开(公告)号：CN117396305A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202180098677.1
申请日：2021-08-30
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: B23Q17/20
Abstract: 加工尺寸预测装置(10)具有：推移取得部(11)，其关于被实施加工的多个被加工物，分别取得表示从通过工作机械(20)进行的加工的开始至结束为止的加工期间中的工作机械(20)的状态的推移的推移信息；特征量计算部(14)，其基于推移信息，根据加工期间所包含的多个区间各自的状态的推移对特征量进行计算；测定值取得部(15)，其取得加工出的多个被加工物的尺寸的测定值；区间确定部(16)，其从多个区间对计算出表示与测定值相关的程度的关联度最高的特征量的区间进行确定而作为确定区间；以及预测部(18)，其在新的被加工物被加工时，基于根据确定区间的状态的推移而计算的特征量，对新的被加工物的加工后的尺寸进行预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116134458A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202080104768.7
申请日：2020-08-03
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 中村隆显
IPC: G06N20/00
Abstract: 异常检测装置(100)具有：特征量提取部(120)，其提取时间序列数据的特征量，该特征量提取部(120)使用第1时间长度的滑动窗口来提取第1特征量，使用比第1时间长度长的第2时间长度的滑动窗口来提取第2特征量；单位增量值计算部(130)，其通过将从第2特征量中的第2特定值减去第1特征量中的第1特定值而得到的特定值差除以从第2时间长度减去第1时间长度而得到的时间长度差，计算单位增量值；阈值计算部(140)，其针对互不相同的多个异常检测时间长度，分别依次基于单位增量值来计算阈值；以及异常检测部(150)，其针对互不相同的多个异常检测时间长度，分别依次根据时间序列数据，生成具有异常检测时间长度的长度的多个部分时间序列，并基于所生成的多个部分时间序列和阈值来检测时间序列数据中的异常。
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公开(公告)号：CN110352389A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201780075997.9
申请日：2017-07-31
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: G05B23/02
Abstract: 信息处理装置(10)的特征在于，具有：数据取得部(101)，其取得作为时序数据的输入数据；标本误差上限计算部(102)，其在从作为时序数据的学习数据提取出的子序列即多个学习子序列中对类似的学习子序列进行整合而生成标本子序列时，使用从输入数据取出的数据，计算所整合的多个学习子序列之间的相异度的上限即标本误差上限；以及标本子序列生成部(103)，其使用标本误差上限，根据学习数据生成标本子序列。
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公开(公告)号：CN106233208B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201480078160.6
申请日：2014-05-12
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: G05B9/02
CPC classification number: G05B19/4063 , G05B19/408 , G05B23/0221 , G05B2219/40357 , G06K9/0055
Abstract: 时间序列数据处理装置(10)将随着时间的经过而依次得到的值的列即时间序列数据作为输入。时间序列数据处理装置(10)提取值随着时间的经过而上升或者下降的部分列数据作为扩展区间，其中，该部分列数据是从时间序列数据中切出的。时间序列数据处理装置(10)从提取出的扩展区间中，确定值随着时间的经过而上升的扩展上升区间和值随着时间的经过而下降的扩展下降区间的出现模式。
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公开(公告)号：CN116848523A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202180093176.4
申请日：2021-02-18
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 中村隆显
IPC: G06F16/90
Abstract: 提供能够提出在对时序数据进行分析时使用的滑动窗的窗口长度的时序数据分析装置。时序数据分析装置具有：时序数据输入部(110)，其受理时序数据；参数设定部(120、120A)，其设定所述时序数据中的部分时序的窗口长度的范围；特征量计算部(130；130A)，其分别针对所述范围内的多个窗口长度，计算所述时序数据的特征量；概率密度分布计算部(140)，其分别针对所述多个窗口长度，计算所计算出的特征量的概率密度分布；以及参数选择部(160；160A)，其计算分别针对所述多个窗口长度计算出的概率密度分布的统计特征量，根据计算出的统计特征量，从所述多个窗口长度中选择应该使用的窗口长度。
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公开(公告)号：CN113168171A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201880099824.5
申请日：2018-12-05
Applicant: 三菱电机株式会社
Inventor： 中村隆显
IPC: G05B23/02
Abstract: 异常探测装置构成为，具备：离群评分计算部(3)，根据时序地表示多个时刻下的异常探测对象的设备的状态的异常探测用的时序数据，计算多个时刻的各个时刻下的设备的异常度，作为异常探测用的离群评分；离群数据提取部(4)，根据由离群评分计算部(3)计算的多个时刻的各个时刻下的异常探测用的离群评分，从异常探测用的时序数据中提取有在设备中发生了异常的可能性的时间带的异常探测用的时序数据，作为离群数据；以及异常判定部(8)，对照表示由离群数据提取部(4)提取的异常探测用的离群数据的变化的波形被认为是设备正常时的波形的波形条件和异常探测用的离群数据的波形，根据波形条件和异常探测用的离群数据的波形的对照结果，判定设备是否异常。
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