JP2004078812A - プロセスデータの解析方法及び解析装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】プロセスデータをもとにプロセス状態を解析するプロセスデータの解析方法において、収集したプロセス時系列データについて時間をシフトして相関を分析し、最も相関が強くなるシフト時間を探索し、探索結果から選択したプロセス時系列データを用いて、プロセスデータ間の関係をプロセス応答モデルとして記述する。
【選択図】 図1
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、プロセスデータをもとにプロセス状態を解析するプロセスデータの解析方法及び解析装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
化学プラントやバイオプラントといった連続プラントにおいて、時系列データの解析が注目されている。これは、ネットワークや情報システムの低コスト化に伴って、分散型制御システム(DCS)で収集されるプロセスデータを大量に蓄えるプラント情報システム(PIMS)が導入しやすくなったことによる。
【0003】
図9は従来におけるプロセスデータの解析装置の構成例を示した図である。
図9で、データ収集装置1は、DCS2からプロセスデータを収集する。収集したプロセスデータを時系列に配列したプロセス時系列データにして保存する。トレンド表示装置3は、データ収集装置1が保存しているプロセス時系列データをトレンドグラフにして表示する。このような表示をトレンド表示とする。プロセスデータは、プラントに存在するセンサから得られる温度、圧力、液位等のデータである。
【0004】
図10はトレンド表示の画面例を示した図である。
図10の表示画面では、縦軸にプロセス時系列データの正規化した値、横軸に時間をとっている。この表示画面には多数のプロセス時系列データが表示されている。
【0005】
しかし、図9の従来例では次の問題点があった。
(a)単独のプロセス時系列データの変化はわかるが、プロセス時系列データ相互間の関係が明確でない。
(b)トレンド表示だけからでは、制御ルールを発見することは困難である。ここで、制御ルールはプラントの操作ガイダンスを行うための情報である。
(c)従来におけるC4.5決定木分析の手法では、見付けた制御ルールが複雑になりすぎ、現実的でない。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は上述した問題点を解決するためになされたものであり、プロセス時系列データの時間をシフトして相関を分析し、分析結果をもとにプロセスデータ間の関係をプロセス応答モデルとして記述することによって、分りやすい制御ルールを容易に発見することができて、プラントの制御運転の改善に貢献できるプロセスデータの解析方法及び解析装置を実現することを目的とする。
【0007】
【課題を解決するための手段】
本発明は次のとおりの構成になったプロセスデータの解析方法及び解析装置である。
【0008】
(1)プロセスデータをもとにプロセス状態を解析するプロセスデータの解析方法において、
プロセスデータを時系列に配列したプロセス時系列データを収集する収集手段と、収集したプロセス時系列データを処理するデータ処理手段とを用い、
前記収集したプロセス時系列データについて時間をシフトして相関を分析し、最も相関が強くなるシフト時間を探索し、探索結果から選択したプロセス時系列データを用いて、プロセスデータ間の関係をプロセス応答モデルとして記述することを特徴とするプロセスデータの解析方法。
【0009】
(2)前記プロセス応答モデルをもとに、現在のプロセスデータから将来のプロセスデータを予測するプロセス予測モデルを構築することを特徴とする(1)記載のプロセスデータの解析方法。
【0010】
(3)前記プロセス応答モデルから、プラントの操作ガイダンスを行うための制御ルールを見出すことを特徴とする(1)記載のプロセスデータの解析方法。
【0011】
(4)前記プロセス応答モデルから、注目するプロセスデータを従属変数とした複数のプロセスデータを選択し、ニューラルネットワークを用い、現在のプロセスデータから将来のプロセスデータを予測するプロセス予測モデルを構築することを特徴とする(1)記載のプロセスデータの解析方法。
【0012】
(5)前記プロセス応答モデルから、注目するプロセスデータをクラスとして、クラシファイシステムを実行し、プラントの操作ガイダンスを行うための制御ルールを見出すことを特徴とする(1)記載のプロセスデータの解析方法。
【0013】
(6)プロセスデータをもとにプロセス状態を解析するプロセスデータの解析方法において、
プロセスデータを時系列に配列したプロセス時系列データを収集する収集手段と、収集したプロセス時系列データを処理するデータ処理手段とを用い、次の手順で解析を行うことを特徴とするプロセスデータの解析方法。
(a)前記収集したプロセス時系列データを正規化する工程。
(b)正規化したプロセス時系列データの中からプロセス時系列データの組を取り出し、取り出したプロセス時系列データの組について時間をシフトし、最大の相関をとるシフト時間を探索する相関分析を行う工程。
(c)工程(b)の相関分析結果から、解析対象とするプロセス時系列データを選択する工程。
(d)工程(c)で選択したプロセス時系列データを用いて、プロセスデータ間の関係をプロセス応答モデルとして記述する工程。
(e)前記プロセス応答モデルから注目するプロセスデータを決め、このプロセスデータを用いて、現在のプロセスデータから将来のプロセスデータを予測するプロセス予測モデルを構築する工程。
(f)前記プロセス応答モデルから注目するプロセスデータを決め、このプロセスデータを用いて、プラントの操作ガイダンスを行うための制御ルールを見出す工程。
【0014】
(7)プロセスデータをもとにプロセス状態を解析するプロセスデータの解析装置において、
プロセスデータを時系列に配列したプロセス時系列データを収集する収集手段と、
前記収集したプロセス時系列データを正規化する正規化手段と、
正規化したプロセス時系列データの中からプロセス時系列データの組を取り出し、取り出したプロセス時系列データの組について時間をシフトし、最大の相関をとるシフト時間を探索する相関分析を行う相関分析手段と、
この相関分析手段の相関分析結果から、解析対象とするプロセス時系列データを選択する選択手段と、
この選択手段で選択したプロセス時系列データを用いて、プロセスデータ間の関係をプロセス応答モデルとして記述する応答モデル作成手段と、
前記プロセス応答モデルから注目するプロセスデータを決め、このプロセスデータを用いて、現在のプロセスデータから将来のプロセスデータを予測するプロセス予測モデルを構築する予測モデル作成手段と、
前記プロセス応答モデルから注目するプロセスデータを決め、このプロセスデータを用いて、プラントの操作ガイダンスを行うための制御ルールを見出す制御ルール抽出手段と、
を有することをプロセスデータの解析装置。
【0015】
【発明の実施の形態】
以下図面を用いて本発明を詳しく説明する。
図1は本発明の一実施例を示す構成図である。
図1で、収集手段11はプロセス時系列データを収集する。正規化手段12は、収集したプロセス時系列データを正規化する。
【0016】
相関分析手段13は、正規化したプロセス時系列データの中からプロセス時系列データの組を取り出し、取り出したプロセス時系列データの組について時間をシフトし、最大の相関をとるシフト時間を探索する相関分析を行う。
選択手段14は、相関分析手段13の相関分析結果から、解析対象とするプロセス時系列データを選択する。
応答モデル作成手段15は、選択手段14で選択したプロセス時系列データを用いて、プロセスデータ間の関係をプロセス応答モデルとして記述する。
【0017】
予測モデル作成手段16は、プロセス応答モデルから注目するプロセスデータを決め、このプロセスデータを用いて、現在のプロセスデータから将来のプロセスデータを予測するプロセス予測モデルを構築する。
制御ルール抽出手段17は、プロセス応答モデルから注目するプロセスデータを決め、このプロセスデータを用いて、プラントの操作ガイダンスを行うための制御ルールを見出す。
このようにして得た制御ルールによりプラントの制御運転の改善を支援する。
請求範囲でいうデータ処理手段は、図1の手段12乃至手段17からなる部分に相当する。
【0018】
図1の装置の動作を説明する。
図2は図1の装置プロセス状態を解析する手順を示した図である。ステップ順に従って動作を説明する。
(S1)プロセス時系列データを収集する。
(S2)様々な工業単位を持ったプロセス時系列データを同一に扱うために、0〜1の値に正規化する。
(S3)正規化したプロセス時系列データの中から、二つのプロセス時系列データを選択する。選択した二つのプロセス時系列データについて時間を徐々にシフトして最大の相関を示す時間差を探索する。このようにして相関分析を行う。
【0019】
図3は相関分析する波形の一例を示した図である。
図3で、(a)に示すようにプロセス時系列データは多数あって相関が分らない。そこで、(b)に示すように、二つのプロセス時系列データを取り出し、これらのデータについて時間を徐々にシフトする。二つのデータに何か関係がありそうな場合は、さらにシフトして相関関係を調べる。シフトしたら、(c)に示すように二つのプロセス時系列データは、ほぼ同じ変動になる。このようにして最大の相関を示すシフト量(時間差)を探索する。最大の相関を示すときのシフト量と相関係数を求めておく。
上述した処理はk次相互相関分析である。この分析を相関分析手段13が自動的に行う。
【0020】
(S4)図2へ戻り、実プラントの配管系統図等を参考に、解析対象とするプロセス時系列データを選択する。選択するときに、相関係数が所定の基準値よりも高いプロセス時系列データの組を解析対象として選択する。
(S5)選択したプロセス時系列データのシフト時間と相関係数から、プロセスデータ間の関係をプロセス応答モデルとして記述する。
【0021】
図4はプロセス応答モデルの一例を示した図である。
図4で、F122,F123,F125,F158は流量のプロセスデータ、T122は温度のプロセスデータである。
例えば、流量F122,F158の応答特性は、温度T122に対して、それぞれ53分前で相関係数が−0.6、55分前で相関係数が0.7になっている。このことは、流量F122,F158を測定すれば、少なくとも53分後の温度T122が予測できることを表している。また、流量F122は温度T122に対して相関係数が−0.6であることは、流量F122が増加すれば温度T122が減少することを示している。流量F158は温度T122に対して相関係数が0.7であることは、流量F122が増加すれば温度T122が増加することを示している。
【0022】
(S6)図2へ戻り、プロセス応答モデルから、注目するプロセスデータを従属変数として複数のプロセスデータを選択し、ニューラルネットワークや重回帰分析等によってプラント予測モデルを構築する。
(S7)プロセス応答モデルから、注目するプロセスデータを決め、図5に示す学習分類子システムにより、制御ルールを見出す。学習分類子システムは、プロセス応答モデルで得られた相関の高いプロセスデータを対象に、最小記述長基準MDL(Minimum Description Length)や改善率に基づくクラシファイアシステムにより制御ルールを探索する。
学習分類子システムは、最小記述長基準MDLや改善率に基づく最適化アルゴリズムによって実行されるが、より一般的な最適化アルゴリズムを用いてもよい。
【0023】
図6は見出した制御ルールの例を示した図である。図6の例では、
(F2流量が75%超、かつF3流量が50%超75%以下、かつF4流量が増加)あるいはF2流量が75%超なら、T2温度が25%以下になる。」
という制御ルールが見出される。
【0024】
(S8)図2へ戻り、発見した制御ルールを用いてプラント運転を行う。
【0025】
ここで、各処理で演算式について説明する。
工程(S2)では、次式を用いてプロセスデータを正規化する。
【数1】
この式でxiはプロセスデータである。正規化は、各プロセスのデータ変動や、プロセス同士のデータ比較を容易にするために、プロセスデータのレンジを0〜1の大きさに統一する。
【0026】
工程(S3)では、プロセス時系列データの組x,yを選択し、kをそれぞれのタグ時間のシフト量とし、k次相互相関係数rxy(k)次式を用いて求める。
【数2】
そして、最大の相関を示す係数kを次式から求める。
【数3】
【0027】
工程(S7)では、MDL基準による学習分類子は、以下の目的関数DLを最小化することで実行する。
【数4】
上式で、mは分類数、m1は生起数で例えば1の値をとる。xは確率、H(x)はxを変数とするエントルピーの計算式である。o(1)は0に近似できる微小値をとる関数である。
【0028】
MDLの改善率に基づく学習分類子からの制御ルールの発見は、次式のようにして行う。
【数5】
上式でpは前件部の条件式を表し、rは後件部の結果を表す。improvementは改善率、P(ri)は条件なしでriという後件部が出現する確率、P(ri|p)は前件部pの条件付でriという後件部が出現する確率を表す。DataLengthf,modeLengthfは初期状態でのデータ記述長とモデル記述長である。
DataLengthl,modeLengthlは最終状態でのデータ記述長とモデル記述長である。weightはMDL基準によるウェイトを表す。このウェイトを最大化するようにする。
【0029】
図7は実プラントとプロセス応答モデルの例を示した図である。
本発明による解析処理を行うことによって、図7の(a)に示す実プラントから、(b)に示すプロセス応答モデルを作成する。(b)の括弧内に示す数字は、交絡の場合におけるシフト時間と相関係数である。交絡とは、全く関係のないプロセスデータ同士を、あたかも関係があるかのように関連付けることである。図7の例では、プロセスデータF123とF122、F123とF125を交絡のシフト時間と相関係数で関連付けている。
【0030】
図8は実プロセスデータの解析例を示した図である。
図8で、Aは実測値、Bは予測値である。重回帰分析とニューラルネットワークのデータを用いた推定により、予測値を求める。図7のプラント例では、流量F122,F158から53分後の温度T122を予測できる。
【0031】
【発明の効果】
本発明によれば次の効果が得られる。
【0032】
請求項1乃至請求項6記載の発明では、収集したプロセス時系列データについて時間をシフトして相関を分析し、最も相関が強くなるシフト時間を探索し、探索結果から選択したプロセス時系列データを用いて、プロセスデータ間の関係をプロセス応答モデルとして記述している。このようなプロセス応答モデルを構築したことによって、分りやすい制御ルールを容易に発見することができて、プラントの制御運転の改善に貢献できるプロセスデータの解析方法を実現した。
【0033】
請求項7記載の発明によれば、分りやすい制御ルールを容易に発見することができて、プラントの制御運転の改善に貢献できるプロセスデータの解析装置を実現した。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の一実施例を示す構成図である。
【図2】図1の装置プロセス状態を解析する手順を示した図である。
【図3】相関分析する波形の一例を示した図である。
【図4】プロセス応答モデルの一例を示した図である。
【図5】学習分類子システムの構成例を示した図である。
【図6】制御ルールの例を示した図である。
【図7】実プラントとプロセス応答モデルの例を示した図である。
【図8】実プロセスデータの解析例を示した図である。
【図9】従来におけるプロセスデータの解析装置の構成例を示した図である。
【図10】トレンド表示の画面例を示した図である。
【符号の説明】
11 収集手段
12 正規化手段
13 相関分析手段
14 選択手段
15 応答モデル作成手段
16 予測モデル作成手段
17 制御ルール抽出手段
Claims (7)
- プロセスデータをもとにプロセス状態を解析するプロセスデータの解析方法において、
プロセスデータを時系列に配列したプロセス時系列データを収集する収集手段と、収集したプロセス時系列データを処理するデータ処理手段とを用い、
前記収集したプロセス時系列データについて時間をシフトして相関を分析し、最も相関が強くなるシフト時間を探索し、探索結果から選択したプロセス時系列データを用いて、プロセスデータ間の関係をプロセス応答モデルとして記述することを特徴とするプロセスデータの解析方法。 - 前記プロセス応答モデルをもとに、現在のプロセスデータから将来のプロセスデータを予測するプロセス予測モデルを構築することを特徴とする請求項1記載のプロセスデータの解析方法。
- 前記プロセス応答モデルから、プラントの操作ガイダンスを行うための制御ルールを見出すことを特徴とする請求項1記載のプロセスデータの解析方法。
- 前記プロセス応答モデルから、注目するプロセスデータを従属変数とした複数のプロセスデータを選択し、ニューラルネットワークを用い、現在のプロセスデータから将来のプロセスデータを予測するプロセス予測モデルを構築することを特徴とする請求項1記載のプロセスデータの解析方法。
- 前記プロセス応答モデルから、注目するプロセスデータをクラスとして、クラシファイシステムを実行し、プラントの操作ガイダンスを行うための制御ルールを見出すことを特徴とする請求項1記載のプロセスデータの解析方法。
- プロセスデータをもとにプロセス状態を解析するプロセスデータの解析方法において、
プロセスデータを時系列に配列したプロセス時系列データを収集する収集手段と、収集したプロセス時系列データを処理するデータ処理手段とを用い、次の手順で解析を行うことを特徴とするプロセスデータの解析方法。
(a)前記収集したプロセス時系列データを正規化する工程。
(b)正規化したプロセス時系列データの中からプロセス時系列データの組を取り出し、取り出したプロセス時系列データの組について時間をシフトし、最大の相関をとるシフト時間を探索する相関分析を行う工程。
(c)工程(b)の相関分析結果から、解析対象とするプロセス時系列データを選択する工程。
(d)工程(c)で選択したプロセス時系列データを用いて、プロセスデータ間の関係をプロセス応答モデルとして記述する工程。
(e)前記プロセス応答モデルから注目するプロセスデータを決め、このプロセスデータを用いて、現在のプロセスデータから将来のプロセスデータを予測するプロセス予測モデルを構築する工程。
(f)前記プロセス応答モデルから注目するプロセスデータを決め、このプロセスデータを用いて、プラントの操作ガイダンスを行うための制御ルールを見出す工程。 - プロセスデータをもとにプロセス状態を解析するプロセスデータの解析装置において、
プロセスデータを時系列に配列したプロセス時系列データを収集する収集手段と、
前記収集したプロセス時系列データを正規化する正規化手段と、
正規化したプロセス時系列データの中からプロセス時系列データの組を取り出し、取り出したプロセス時系列データの組について時間をシフトし、最大の相関をとるシフト時間を探索する相関分析を行う相関分析手段と、
この相関分析手段の相関分析結果から、解析対象とするプロセス時系列データを選択する選択手段と、
この選択手段で選択したプロセス時系列データを用いて、プロセスデータ間の関係をプロセス応答モデルとして記述する応答モデル作成手段と、
前記プロセス応答モデルから注目するプロセスデータを決め、このプロセスデータを用いて、現在のプロセスデータから将来のプロセスデータを予測するプロセス予測モデルを構築する予測モデル作成手段と、
前記プロセス応答モデルから注目するプロセスデータを決め、このプロセスデータを用いて、プラントの操作ガイダンスを行うための制御ルールを見出す制御ルール抽出手段と、
を有することをプロセスデータの解析装置。
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