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公开(公告)号：CN110275505A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910031690.X
申请日：2019-01-14
Applicant: 欧姆龙株式会社
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种异常检测系统、支持装置以及模型生成方法，能够在实际运用前生成更高精度的异常检测模型的技术。所述异常检测系统包括模型生成部，模型生成部包括：根据从状态值保存部提供的状态值来生成多个特征量的模块；对于所生成的多个特征量的各个，按照多种方法，分别算出分别表示在异常检测中的有效程度的重要度的模块；以及对于所生成的多个特征量的各个，对按照多种方法而分别算出的多个重要度进行整合，以决定所生成的多个特征量之间的重要度的等级的模块。
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公开(公告)号：CN110262279A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201811516913.3
申请日：2018-12-12
Applicant: 欧姆龙株式会社
Abstract: 本发明提供一种控制系统以及控制方法，在控制装置侧实施基于具有可靠性的机械学习的异常探测。控制装置包括：与控制对象的控制相关的运算处理部；收集部，执行与控制对象相关联的数据的收集处理；以及监控处理部，执行控制对象的状态的监控处理，监控处理部包括：特征量生成部，执行根据所收集的数据来生成特征量的特征量生成处理；以及探测部，执行异常探测处理，所述异常探测处理是使用所生成的特征量和异常探测参数，来探测控制对象中产生的异常，所述异常探测参数是基于机械学习的结果而设定且适合于探测控制对象中产生的异常。信息处理装置使用来自控制装置的与控制对象相关联的数据，来执行监控处理的仿真。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115551672B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202180032907.4
申请日：2021-03-04
Applicant: 欧姆龙株式会社
Abstract: 本发明提供一种螺固装置，可对通过螺固所产生的螺丝的轴向力进行推测。控制部(31)在朝紧固螺丝的旋转方向，将旋转轴伺服马达(10)所产生的规定扭矩给予至螺丝后，释放扭矩。并且，控制部(31)基于因释放扭矩而产生的旋转轴伺服马达(10)的旋转位置的变动，来推测经紧固的螺丝的轴向力。
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公开(公告)号：CN110262279B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201811516913.3
申请日：2018-12-12
Applicant: 欧姆龙株式会社
Abstract: 本发明提供一种控制系统以及控制方法，在控制装置侧实施基于具有可靠性的机械学习的异常探测。控制装置包括：与控制对象的控制相关的运算处理部；收集部，执行与控制对象相关联的数据的收集处理；以及监控处理部，执行控制对象的状态的监控处理，监控处理部包括：特征量生成部，执行根据所收集的数据来生成特征量的特征量生成处理；以及探测部，执行异常探测处理，所述异常探测处理是使用所生成的特征量和异常探测参数，来探测控制对象中产生的异常，所述异常探测参数是基于机械学习的结果而设定且适合于探测控制对象中产生的异常。信息处理装置使用来自控制装置的与控制对象相关联的数据，来执行监控处理的仿真。
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公开(公告)号：CN110275506B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201910031702.9
申请日：2019-01-14
Applicant: 欧姆龙株式会社
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种异常检测系统、支持装置以及模型生成方法，能够在实际运用前生成更高精度的异常检测模型技术。异常检测系统的模型生成部包括：从状态值保存部提供的状态值生成多个特征量的模块；选择生成的多个特征量中的一个或多个特征量的组合的模块；生成追加学习数据集的模块，追加学习数据集包含所选择的组合特征量的数据序列的至少一部分、及通过统计生成的虚拟特征量的数据序列；以及使用追加学习数据集，来评价与所选择的组合特征量对应的模型的检测精度的模块。
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公开(公告)号：CN112639844A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201980057521.1
申请日：2019-10-09
Applicant: 欧姆龙株式会社
Abstract: 控制系统包括：生成部，对应于每个单位区间而生成数据集；特征提取部，基于数据集来生成特征量数据；以及得分计算部，参照学习数据，算出表示特征量数据相对于学习数据的偏离程度的得分。特征量数据以及得分被输出作为数据集的压缩结果。控制系统包括恢复部，所述恢复部选择与根据压缩结果中所含的得分而决定的类别对应的图案数据，并且使用所述压缩结果中所含的特征量数据进行调整，从而恢复为与所述压缩结果对应的数据集的时间变化。
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公开(公告)号：CN110275506A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910031702.9
申请日：2019-01-14
Applicant: 欧姆龙株式会社
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种异常检测系统、支持装置以及模型生成方法，能够在实际运用前生成更高精度的异常检测模型技术。异常检测系统的模型生成部包括：从状态值保存部提供的状态值生成多个特征量的模块；选择生成的多个特征量中的一个或多个特征量的组合的模块；生成追加学习数据集的模块，追加学习数据集包含所选择的组合特征量的数据序列的至少一部分、及通过统计生成的虚拟特征量的数据序列；以及使用追加学习数据集，来评价与所选择的组合特征量对应的模型的检测精度的模块。
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