JPH0620173A - プロセス情報表示システム - Google Patents
プロセス情報表示システムInfo
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- JPH0620173A JPH0620173A JP3212357A JP21235791A JPH0620173A JP H0620173 A JPH0620173 A JP H0620173A JP 3212357 A JP3212357 A JP 3212357A JP 21235791 A JP21235791 A JP 21235791A JP H0620173 A JPH0620173 A JP H0620173A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】プロセス状態値変化の形を記号化する手段を持
つプラント情報表示方式に関し、重要度の高い記号化情
報を運転員に理解し易い形で提供することを目的とす
る。 【構成】記号化手段106は、プロセス状態値が時間経
過に従って変化して行く形を記号表現に変換し、その記
号化情報を情報編集手段109により、予め定めた様式
に編集し、情報表示装置7へ出力する。 【効果】プロセス監視における、運転員の情報解釈の負
担を軽減し、状態判断の個人差を排除できる。
つプラント情報表示方式に関し、重要度の高い記号化情
報を運転員に理解し易い形で提供することを目的とす
る。 【構成】記号化手段106は、プロセス状態値が時間経
過に従って変化して行く形を記号表現に変換し、その記
号化情報を情報編集手段109により、予め定めた様式
に編集し、情報表示装置7へ出力する。 【効果】プロセス監視における、運転員の情報解釈の負
担を軽減し、状態判断の個人差を排除できる。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、プロセスの状態、制御
状況等のプロセスの情報の表示を行うプロセス情報表示
システムに関する。
状況等のプロセスの情報の表示を行うプロセス情報表示
システムに関する。
【0002】
【従来の技術】プラント監視の要素として、プロセス状
態値、目標値およびプロセス操作量等があり、これらの
上下限値、偏差、変化率の異常に関する表示について
は、プロセスフロー、アラームサマリ、アラーム表示に
よって行われている。
態値、目標値およびプロセス操作量等があり、これらの
上下限値、偏差、変化率の異常に関する表示について
は、プロセスフロー、アラームサマリ、アラーム表示に
よって行われている。
【0003】しかしながら、前記上下限、偏差、変化率
のアラームが発生してからでは対応が遅れるため、ある
いは、長時間かけた緩やかな変化は検出できないため、
プラントの運転員はトレンド画面も並行して監視しなが
ら、プラントの傾向の把握に努めている。また、このプ
ラントの傾向判断は、トレンド画面を見ている運転員個
々の主観や経験に左右され易いものであった。
のアラームが発生してからでは対応が遅れるため、ある
いは、長時間かけた緩やかな変化は検出できないため、
プラントの運転員はトレンド画面も並行して監視しなが
ら、プラントの傾向の把握に努めている。また、このプ
ラントの傾向判断は、トレンド画面を見ている運転員個
々の主観や経験に左右され易いものであった。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】今日では、プラントの
運転は、従来のパネル運転からCRT(Cathode Ray Tu
be)ディスプレイ(以下、CRTと略記する)操作によ
る運転に形態が変化して来ている。また、それに伴って
運転員の削減も時代の要請となっている。
運転は、従来のパネル運転からCRT(Cathode Ray Tu
be)ディスプレイ(以下、CRTと略記する)操作によ
る運転に形態が変化して来ている。また、それに伴って
運転員の削減も時代の要請となっている。
【0005】通常、運転員は、プラント全体の把握のた
め、プロセスフロー画をCRTに表示しており、そこに
表示されるプロセス状態値を監視している。当然、プロ
セス状態値がアラーム状態にあれば、色が変化している
ので、アラーム状態も把握できる。
め、プロセスフロー画をCRTに表示しており、そこに
表示されるプロセス状態値を監視している。当然、プロ
セス状態値がアラーム状態にあれば、色が変化している
ので、アラーム状態も把握できる。
【0006】しかしながら、プロセスの変化傾向は、ト
レンド表示画面を表示しないと把握が難しいものであ
る。このため、プラント全体を把握するためには、小さ
なプラントでも、トレンド表示画面に1台、プロセスフ
ロー画に1台のように、CRTが最低でも2台必要とな
っている。さらに、複数のプロセスを同時に監視するた
めには、画面の表示内容を順次切り替えていく必要が生
ずる。一方、トレンドグラフの変化、傾向の把握は、運
転員の主観的な判断であり、運転員によって異常の見極
めに差が出るという問題がある。特に、時定数の比較的
長いプロセスでは、長時間かけた緩やかな変化は、その
発見が難かしいため、運転員の個人差が大きくなるとい
う問題がある。
レンド表示画面を表示しないと把握が難しいものであ
る。このため、プラント全体を把握するためには、小さ
なプラントでも、トレンド表示画面に1台、プロセスフ
ロー画に1台のように、CRTが最低でも2台必要とな
っている。さらに、複数のプロセスを同時に監視するた
めには、画面の表示内容を順次切り替えていく必要が生
ずる。一方、トレンドグラフの変化、傾向の把握は、運
転員の主観的な判断であり、運転員によって異常の見極
めに差が出るという問題がある。特に、時定数の比較的
長いプロセスでは、長時間かけた緩やかな変化は、その
発見が難かしいため、運転員の個人差が大きくなるとい
う問題がある。
【0007】このため、CRT監視によるプラント把握
を容易にするため、CRTに多くの情報を見やすい表現
で表示すること、さらには、プロセスの変化、傾向の把
握の個人差をなくすことが、求められている。
を容易にするため、CRTに多くの情報を見やすい表現
で表示すること、さらには、プロセスの変化、傾向の把
握の個人差をなくすことが、求められている。
【0008】本発明の目的は、プロセスの制御、監視に
おいて、プロセス状態値、目標値およびプロセス操作量
や該プロセス状態値、目標値およびプロセス操作量の傾
向等、複数の情報の同時把握を容易に、かつ、個人差な
く行うことができるプロセス情報表示システムを提供す
ることにある。
おいて、プロセス状態値、目標値およびプロセス操作量
や該プロセス状態値、目標値およびプロセス操作量の傾
向等、複数の情報の同時把握を容易に、かつ、個人差な
く行うことができるプロセス情報表示システムを提供す
ることにある。
【0009】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明の第1の態様によれば、対象プロセスの状態
を表示するための情報表示装置を備えるプロセス情報表
示システムであって、プロセスの状態に関係する情報の
時間経過に従って変化する変化パターンを記号的表現に
変換する記号化手段と、上記情報表示装置に、プロセス
の状態が関係する情報が時間経過に従って変化して行く
形をトレンド表示すると共に、記号化手段からの出力で
ある記号的表現を前記トレンド表示と併せて表示するた
めの情報編集手段とを備えることを特徴とするプロセス
情報表示システムが提供される。
め、本発明の第1の態様によれば、対象プロセスの状態
を表示するための情報表示装置を備えるプロセス情報表
示システムであって、プロセスの状態に関係する情報の
時間経過に従って変化する変化パターンを記号的表現に
変換する記号化手段と、上記情報表示装置に、プロセス
の状態が関係する情報が時間経過に従って変化して行く
形をトレンド表示すると共に、記号化手段からの出力で
ある記号的表現を前記トレンド表示と併せて表示するた
めの情報編集手段とを備えることを特徴とするプロセス
情報表示システムが提供される。
【0010】また、本発明の第2の態様によれば、対象
プロセスの状態を表示するための情報表示装置を備える
プロセス情報表示システムであって、プロセスの状態に
関係する情報の時間経過に従って変化する変化パターン
を記号的表現に変換する記号化手段と、上記情報表示装
置に、プロセスの構成を示すフロー画像を表示すると共
に、記号化手段からの出力である記号的表現を前記フロ
ー画像と併せて表示するための情報編集手段とを備える
ことを特徴とするプロセス情報表示システムが提供され
る。
プロセスの状態を表示するための情報表示装置を備える
プロセス情報表示システムであって、プロセスの状態に
関係する情報の時間経過に従って変化する変化パターン
を記号的表現に変換する記号化手段と、上記情報表示装
置に、プロセスの構成を示すフロー画像を表示すると共
に、記号化手段からの出力である記号的表現を前記フロ
ー画像と併せて表示するための情報編集手段とを備える
ことを特徴とするプロセス情報表示システムが提供され
る。
【0011】さらに、本発明の第3の態様によれば、対
象プロセスの状態を表示するための情報表示装置を備え
るプロセス情報表示システムであって、プロセスの状態
に関係する情報の時間経過に従って変化する変化パター
ンを記号的表現に変換する記号化手段と、上記情報表示
装置に、プロセスの状態に関係する情報に対応する機器
のシンボルを表示すると共に、記号化手段からの出力で
ある記号的表現を、表示される機器シンボルと関連付け
て表示するための情報編集手段とを備えることを特徴と
するプロセス情報表示システムが提供される。
象プロセスの状態を表示するための情報表示装置を備え
るプロセス情報表示システムであって、プロセスの状態
に関係する情報の時間経過に従って変化する変化パター
ンを記号的表現に変換する記号化手段と、上記情報表示
装置に、プロセスの状態に関係する情報に対応する機器
のシンボルを表示すると共に、記号化手段からの出力で
ある記号的表現を、表示される機器シンボルと関連付け
て表示するための情報編集手段とを備えることを特徴と
するプロセス情報表示システムが提供される。
【0012】またさらに、本発明の第4の態様によれ
ば、対象プロセスの状態を表示するための情報表示装置
を備えるプロセス情報表示システムであって、プロセス
の状態に関係する情報の時間経過に従って変化する変化
パターンを記号的表現に変換する記号化手段と、上記情
報表示装置に、プロセスの状態に関係する情報について
の異常を監視する異常監視手段と、異常の内容をアラー
ムサマリ形式で一覧表示すると共に、記号化手段からの
出力である記号的表現を異常内容のアラームサマリと併
せて表示するための情報編集手段とを備えることを特徴
とするプロセス情報表示システムが提供される。
ば、対象プロセスの状態を表示するための情報表示装置
を備えるプロセス情報表示システムであって、プロセス
の状態に関係する情報の時間経過に従って変化する変化
パターンを記号的表現に変換する記号化手段と、上記情
報表示装置に、プロセスの状態に関係する情報について
の異常を監視する異常監視手段と、異常の内容をアラー
ムサマリ形式で一覧表示すると共に、記号化手段からの
出力である記号的表現を異常内容のアラームサマリと併
せて表示するための情報編集手段とを備えることを特徴
とするプロセス情報表示システムが提供される。
【0013】上述した各態様において、記号的表現とし
て、例えば、矢印等のシンボルマークを用いることがで
きる。また、単語等の言語表現を用いることができる。
て、例えば、矢印等のシンボルマークを用いることがで
きる。また、単語等の言語表現を用いることができる。
【0014】
【作用】本発明は、運転員へ提供する情報として、現在
のプロセス状態値やトレンドグラフ等の情報に、記号的
に表現される情報を付け加えて表示することにより、プ
ロセス監視を支援するものである。記号的表現は、トレ
ンドグラフの変化の特徴を表現する言葉や図形であるた
め、運転員の負担を増加させることがない。また、記号
化装置により記号化を行うため、運転員の主観的判断に
よる、個人差を排除出来る。
のプロセス状態値やトレンドグラフ等の情報に、記号的
に表現される情報を付け加えて表示することにより、プ
ロセス監視を支援するものである。記号的表現は、トレ
ンドグラフの変化の特徴を表現する言葉や図形であるた
め、運転員の負担を増加させることがない。また、記号
化装置により記号化を行うため、運転員の主観的判断に
よる、個人差を排除出来る。
【0015】プロセス情報についての記号的表現化は、
次のように行う。まず、プロセス状態値、目標量、操作
量等のプロセスに関係する情報の時間的な変化パターン
を、折線近似処理により、ベクトルデータ列に変換す
る。このベクトルデータの変化パターンについて、記号
化を行う。記号化に際しては、ベクトルの標準的な変化
パーンと、それに対する記号的表現とを辞書として用意
しておき、折線近似で得られたベクトルデータをこの標
準パターンと比較して、近い標準パターンの記号的表現
を、そのデータの記号的表現として選定する。
次のように行う。まず、プロセス状態値、目標量、操作
量等のプロセスに関係する情報の時間的な変化パターン
を、折線近似処理により、ベクトルデータ列に変換す
る。このベクトルデータの変化パターンについて、記号
化を行う。記号化に際しては、ベクトルの標準的な変化
パーンと、それに対する記号的表現とを辞書として用意
しておき、折線近似で得られたベクトルデータをこの標
準パターンと比較して、近い標準パターンの記号的表現
を、そのデータの記号的表現として選定する。
【0016】この際、時間スケールの圧縮、伸長を行う
ことにより、緩慢な変化、急激な変化等についても、的
確に対応することができる。従って、従来、時定数の比
較的長いプロセスでは長時間かけた緩やかな変化の発見
は難しかったが、このようなプロセスでも、制御、監視
の支援に有効な情報を提供することができる。
ことにより、緩慢な変化、急激な変化等についても、的
確に対応することができる。従って、従来、時定数の比
較的長いプロセスでは長時間かけた緩やかな変化の発見
は難しかったが、このようなプロセスでも、制御、監視
の支援に有効な情報を提供することができる。
【0017】
【実施例】以下、本発明の実施例について図面に基づい
て詳細に説明する。
て詳細に説明する。
【0018】図18は、本発明のプロセス情報表示シス
テムの一実施例の機能的構成を示すブロック図であり、
図19はそれを実現するハードウェア構成の例である。
テムの一実施例の機能的構成を示すブロック図であり、
図19はそれを実現するハードウェア構成の例である。
【0019】本実施例のプロセス情報表示システムは、
対象プロセス1に設置されているセンサからの信号をプ
ロセス状態値に変換して出力するプロセス入出力装置2
と、プロセス入出力装置2からの出力を受け取る等の
他、プログラムに従って各種の演算や入出力を実行する
中央処理装置3と、中央処理装置3が実行するプログラ
ム、実行に際して用いられまたは発生するデータ等の情
報を記憶しておくためにそれぞれ用いられる、メモリ4
および補助記憶装置5と、運転員からの要求を中央処理
装置3に伝えるキーボード等の入力装置6と、中央処理
装置3の処理結果を運転員に伝えるCRT等の情報表示
装置7とを備えるハードウェアシステムを用いて構成さ
れる。
対象プロセス1に設置されているセンサからの信号をプ
ロセス状態値に変換して出力するプロセス入出力装置2
と、プロセス入出力装置2からの出力を受け取る等の
他、プログラムに従って各種の演算や入出力を実行する
中央処理装置3と、中央処理装置3が実行するプログラ
ム、実行に際して用いられまたは発生するデータ等の情
報を記憶しておくためにそれぞれ用いられる、メモリ4
および補助記憶装置5と、運転員からの要求を中央処理
装置3に伝えるキーボード等の入力装置6と、中央処理
装置3の処理結果を運転員に伝えるCRT等の情報表示
装置7とを備えるハードウェアシステムを用いて構成さ
れる。
【0020】次に、図19に示すハードウェアを用いて
実現される本実施例の機能について、図18を参照して
説明する。
実現される本実施例の機能について、図18を参照して
説明する。
【0021】本実施例のプロセス情報表示システムは、
プロセス状態検出手段101と、プロセス状態値記憶部
102と、ヒストリカルデータ記憶手段103と、ヒス
トリカルデータバッファ104と、ヒストリカルデータ
記憶部105と、記号化手段106と、記号化パラメー
タ記憶部107と、記号化結果記憶部108と、情報編
集手段109と、作画様式記憶部200とを有する。
プロセス状態検出手段101と、プロセス状態値記憶部
102と、ヒストリカルデータ記憶手段103と、ヒス
トリカルデータバッファ104と、ヒストリカルデータ
記憶部105と、記号化手段106と、記号化パラメー
タ記憶部107と、記号化結果記憶部108と、情報編
集手段109と、作画様式記憶部200とを有する。
【0022】プロセス状態検出手段101は、プロセス
入出力装置2からの状態値を一定周期で取り込む。この
周期は、状態値の変化を必要十分な時間内に検出できる
ように、予め測定点毎に選ばれている。プロセス状態値
記憶部102は、プロセス状態値を高速に効率良く参照
するために、メモリ4上に設けられ、プロセス状態検出
手段101がプロセス入出力装置2から取り込んだ、プ
ロセスの現在の状態値を記憶している。ヒストリカルデ
ータ記憶手段103は、プロセス状態値を時間経過に従
って蓄積する処理であり、プロセス状態値記憶手段10
2からの状態値を、順次、ヒストリカルデータバッファ
104に蓄積し、これがいっぱいになった段階で、さら
にヒストリカルデータ記憶部105に移す処理を行って
いる。
入出力装置2からの状態値を一定周期で取り込む。この
周期は、状態値の変化を必要十分な時間内に検出できる
ように、予め測定点毎に選ばれている。プロセス状態値
記憶部102は、プロセス状態値を高速に効率良く参照
するために、メモリ4上に設けられ、プロセス状態検出
手段101がプロセス入出力装置2から取り込んだ、プ
ロセスの現在の状態値を記憶している。ヒストリカルデ
ータ記憶手段103は、プロセス状態値を時間経過に従
って蓄積する処理であり、プロセス状態値記憶手段10
2からの状態値を、順次、ヒストリカルデータバッファ
104に蓄積し、これがいっぱいになった段階で、さら
にヒストリカルデータ記憶部105に移す処理を行って
いる。
【0023】記号化手段106は、プロセス状態値記憶
部102に保持されたプロセス状態値が時間経過に従っ
て変化して行く変化パターンを記号的な表現に変換す
る。記号化パラメータ記憶部107は、該記号化手段1
06の記号化処理に必要な、測定点毎の状態値の無次元
化係数および記号化実行周期等の外部パラメータを保持
する。記号化結果記憶部108は、記号化手段106か
らの最新の記号化結果を保持する。
部102に保持されたプロセス状態値が時間経過に従っ
て変化して行く変化パターンを記号的な表現に変換す
る。記号化パラメータ記憶部107は、該記号化手段1
06の記号化処理に必要な、測定点毎の状態値の無次元
化係数および記号化実行周期等の外部パラメータを保持
する。記号化結果記憶部108は、記号化手段106か
らの最新の記号化結果を保持する。
【0024】情報編集手段109は、ヒストリカルデー
タバッファ104とヒストリカルデータ記憶部105と
から現在時刻以前のプロセス状態値データ列を引き出し
てトレンドグラフを編集し、さらに記号化結果記憶部1
08からの記号化結果を編集情報に付加する。この情報
編集手段109は、運転員が入力装置6から要求を入力
することにより動作を開始し、編集結果を情報表示装置
7へ出力する。この時、どの測定点についてどの様な様
式で情報を表示するかは、運転員が入力装置6から入力
して指示する。作画様式記憶部200は、運転員が要求
した表示様式に応えるため、予め定義した各種の作画情
報を記憶する。
タバッファ104とヒストリカルデータ記憶部105と
から現在時刻以前のプロセス状態値データ列を引き出し
てトレンドグラフを編集し、さらに記号化結果記憶部1
08からの記号化結果を編集情報に付加する。この情報
編集手段109は、運転員が入力装置6から要求を入力
することにより動作を開始し、編集結果を情報表示装置
7へ出力する。この時、どの測定点についてどの様な様
式で情報を表示するかは、運転員が入力装置6から入力
して指示する。作画様式記憶部200は、運転員が要求
した表示様式に応えるため、予め定義した各種の作画情
報を記憶する。
【0025】この図18におけるプロセス状態検出手段
101、ヒストリカルデータ記憶手段103、記号化手
段106、および、情報編集手段109は、図19にお
けるハードウェア構成では、中央処理装置3がプログラ
ムを実行することにより実現することができる。ここ
で、プロセス状態検出手段101、ヒストリカルデータ
記憶手段103、および、記号化手段106は、測定点
毎に予め決定しておいた周期で繰り返し処理させること
ができる。また、これらの各手段は、プロセス状態検出
手段101の実行と同期して動作させても良いし、それ
ぞれ非同期に動作させても実現できる。一つの中央処理
装置で、複数のプログラムを見かけ上同時に実行させる
技術は従来から使われているものである。
101、ヒストリカルデータ記憶手段103、記号化手
段106、および、情報編集手段109は、図19にお
けるハードウェア構成では、中央処理装置3がプログラ
ムを実行することにより実現することができる。ここ
で、プロセス状態検出手段101、ヒストリカルデータ
記憶手段103、および、記号化手段106は、測定点
毎に予め決定しておいた周期で繰り返し処理させること
ができる。また、これらの各手段は、プロセス状態検出
手段101の実行と同期して動作させても良いし、それ
ぞれ非同期に動作させても実現できる。一つの中央処理
装置で、複数のプログラムを見かけ上同時に実行させる
技術は従来から使われているものである。
【0026】また、プロセス状態値記憶部102、記号
化パラメータ記憶部107および作画様式記憶部200
は、メモリ4上に、データの記憶領域として実現でき
る。
化パラメータ記憶部107および作画様式記憶部200
は、メモリ4上に、データの記憶領域として実現でき
る。
【0027】次に、図18に示す実施例の各機能につい
て、さらに詳細に説明する。
て、さらに詳細に説明する。
【0028】まず、ヒストリカルデータの記憶形式につ
いて説明する。ヒストリカルデータバッファ104は、
メモリ4上に実現した短時間用の記憶手段であり、図2
0(a)に、その構成の一例を示す。この例では、先頭
データ時刻301とデータカウンタ302とによりプロ
セス状態値303の存在を管理している。また、ヒスト
リカルデータ記憶部105は、補助記憶装置5上に実現
した長時間用の記憶手段であり、図20(b)に、その
構成の一例を示す。この例では、データはサイクリック
に記憶され、先頭ポインター304と末尾ポインター3
05および先頭データ時刻306により、プロセス状態
値307の存在を管理している。このように、記号化手
段106を短時間用と長時間用に分けるのは、補助記憶
装置5への書き込み頻度を減らし、処理効率を上げるた
めである。これらからデータを引き出す例として、現在
時刻以前のプロセス状態値のデータ列が必要になった場
合を考える。まず、ヒストリカルデータバッファ104
からデータを引き出し、さらに、以前のデータが必要な
らば、ヒストリカルデータ記憶部105からデータを引
き出せば良い。ここで、図20に示す記憶形式は、一つ
の状態測定点についてのものであり、この記憶構造は必
要な測定点の数だけ用意する。
いて説明する。ヒストリカルデータバッファ104は、
メモリ4上に実現した短時間用の記憶手段であり、図2
0(a)に、その構成の一例を示す。この例では、先頭
データ時刻301とデータカウンタ302とによりプロ
セス状態値303の存在を管理している。また、ヒスト
リカルデータ記憶部105は、補助記憶装置5上に実現
した長時間用の記憶手段であり、図20(b)に、その
構成の一例を示す。この例では、データはサイクリック
に記憶され、先頭ポインター304と末尾ポインター3
05および先頭データ時刻306により、プロセス状態
値307の存在を管理している。このように、記号化手
段106を短時間用と長時間用に分けるのは、補助記憶
装置5への書き込み頻度を減らし、処理効率を上げるた
めである。これらからデータを引き出す例として、現在
時刻以前のプロセス状態値のデータ列が必要になった場
合を考える。まず、ヒストリカルデータバッファ104
からデータを引き出し、さらに、以前のデータが必要な
らば、ヒストリカルデータ記憶部105からデータを引
き出せば良い。ここで、図20に示す記憶形式は、一つ
の状態測定点についてのものであり、この記憶構造は必
要な測定点の数だけ用意する。
【0029】次に、記号化手段107の一例について、
図21を参照して説明する。図21において、記号化手
段107は、折れ線近似処理部403と、フィルタ記憶
部404と、一時データ記憶部405と、辞書検索処理
部406と、標準パターン記憶部407と、評価値計算
部408とを有する。
図21を参照して説明する。図21において、記号化手
段107は、折れ線近似処理部403と、フィルタ記憶
部404と、一時データ記憶部405と、辞書検索処理
部406と、標準パターン記憶部407と、評価値計算
部408とを有する。
【0030】折れ線近似処理部403には、プロセス状
態値記憶手段102(図18)からのプロセス状態値の
入力401と、記号化パラメータ記憶手段107(図1
8)からのパラメータ入力402とが入力される。フィ
ルタ記憶部404は、特徴抽出部403が特徴点の抽出
に用いるフィルターデータ列を保持する。特徴点とは、
折れ線で近似した変化ベクトルの並びのベクトル同士の
接点の位置である。折れ線近似処理部403は、プロセ
ス状態値の変化パターンの凹凸に関する特徴を、フィル
タ記憶部404に保持されるフィルタデータを用いて抽
出し、該特徴に基づいて変化パターンを折れ線で近似
し、該折れ線をそれを構成する変化ベクトルの並びに置
き換えて表現する。この変化パターンを表現するベクト
ルの並びを、変化ベクトル系列と称することとする。
態値記憶手段102(図18)からのプロセス状態値の
入力401と、記号化パラメータ記憶手段107(図1
8)からのパラメータ入力402とが入力される。フィ
ルタ記憶部404は、特徴抽出部403が特徴点の抽出
に用いるフィルターデータ列を保持する。特徴点とは、
折れ線で近似した変化ベクトルの並びのベクトル同士の
接点の位置である。折れ線近似処理部403は、プロセ
ス状態値の変化パターンの凹凸に関する特徴を、フィル
タ記憶部404に保持されるフィルタデータを用いて抽
出し、該特徴に基づいて変化パターンを折れ線で近似
し、該折れ線をそれを構成する変化ベクトルの並びに置
き換えて表現する。この変化パターンを表現するベクト
ルの並びを、変化ベクトル系列と称することとする。
【0031】折れ線近似処理部403が繰り返し実行す
る過程で生じる今回までのデータは、一時データ記憶部
405に、次回の処理のために保持しておく。これによ
り、次回の計算量を削減することができる。この一時デ
ータ記憶部405には、状態値の変化パターンをとらえ
るために、プロセス状態値の入力401からのプロセス
状態値が一定回数分記憶される。
る過程で生じる今回までのデータは、一時データ記憶部
405に、次回の処理のために保持しておく。これによ
り、次回の計算量を削減することができる。この一時デ
ータ記憶部405には、状態値の変化パターンをとらえ
るために、プロセス状態値の入力401からのプロセス
状態値が一定回数分記憶される。
【0032】標準パターン記憶部407は、プロセス状
態値の変化パターンと比較される複数の標準パターンを
それぞれ折れ線で表現し、該折れ線をベクトルの並びに
置き換えて定義して記憶する。この一つの標準パターン
を表現するベクトルの並びを、辞書ベクトル系列と称す
ることにする。辞書検索処理部406は、折れ線近似処
理部403からの変化ベクトル系列と標準パターン記憶
部407の複数の標準パターンの辞書ベクトル系列とを
比較し、該変化ベクトル系列と該辞書ベクトル系列との
変化方向が一致する区間を抽出する。
態値の変化パターンと比較される複数の標準パターンを
それぞれ折れ線で表現し、該折れ線をベクトルの並びに
置き換えて定義して記憶する。この一つの標準パターン
を表現するベクトルの並びを、辞書ベクトル系列と称す
ることにする。辞書検索処理部406は、折れ線近似処
理部403からの変化ベクトル系列と標準パターン記憶
部407の複数の標準パターンの辞書ベクトル系列とを
比較し、該変化ベクトル系列と該辞書ベクトル系列との
変化方向が一致する区間を抽出する。
【0033】評価値計算部408は、辞書検索処理部4
06で抽出した区間の一致の度合いを、類似度の値、お
よび、尺度の値で評価し、評価結果に基づいて選定され
た記号化結果409を記号化結果記憶手段108(図1
8)へ出力する。類似度は、変化の形が一致している度
合いを示し、尺度は変化の大きさを示すもので、例え
ば、以下の式で表すことできる。
06で抽出した区間の一致の度合いを、類似度の値、お
よび、尺度の値で評価し、評価結果に基づいて選定され
た記号化結果409を記号化結果記憶手段108(図1
8)へ出力する。類似度は、変化の形が一致している度
合いを示し、尺度は変化の大きさを示すもので、例え
ば、以下の式で表すことできる。
【0034】 類似度 = (変化ベクトル系列と辞書ベクトル系列の
内積の和) ÷(辞書ベクトル系列の総距離) ÷(変化ベクトル系列の総距離) 尺度 = (変化ベクトル系列と辞書ベクトル系列の
内積の和) ÷(辞書ベクトル系列の総距離の二乗) 辞書検索処理部406では、標準パターンが複数選ばれ
る場合もあるが、評価値計算部408では、それぞれの
パターンについて評価値を計算し、尺度が予め決定され
たしきい値より小さいものは微小変化であるとして除外
する。その後、さらに類似度が最大のものを最終的な記
号化結果と決定する。ここで、類似度が2番目以下のパ
ターンも参考情報として役立つ場合がある。これは、表
示形態や運転員の要求に応じて記号化結果に付加すれば
良い。
内積の和) ÷(辞書ベクトル系列の総距離) ÷(変化ベクトル系列の総距離) 尺度 = (変化ベクトル系列と辞書ベクトル系列の
内積の和) ÷(辞書ベクトル系列の総距離の二乗) 辞書検索処理部406では、標準パターンが複数選ばれ
る場合もあるが、評価値計算部408では、それぞれの
パターンについて評価値を計算し、尺度が予め決定され
たしきい値より小さいものは微小変化であるとして除外
する。その後、さらに類似度が最大のものを最終的な記
号化結果と決定する。ここで、類似度が2番目以下のパ
ターンも参考情報として役立つ場合がある。これは、表
示形態や運転員の要求に応じて記号化結果に付加すれば
良い。
【0035】図22に標準パターンの例を示す。このパ
ターンのなかから決定された記号化結果は、標準パター
ン毎に記号名称を定め、これを文字列として情報表示装
置7に出力することにより、運転員は状態値変化を識別
することができる。あるいは、標準パターン毎に変化の
形を表現する記号シンボルを定め、これを表示する方法
でも良い。
ターンのなかから決定された記号化結果は、標準パター
ン毎に記号名称を定め、これを文字列として情報表示装
置7に出力することにより、運転員は状態値変化を識別
することができる。あるいは、標準パターン毎に変化の
形を表現する記号シンボルを定め、これを表示する方法
でも良い。
【0036】図23は、前記の実施例における情報表示
装置7への一表示例である。
装置7への一表示例である。
【0037】図23において、51−1は対象プロセス
1のある状態測定点の状態値に関するトレンドグラフで
あり、ヒストリカルデータバッファ104およびヒスト
リカルデータ記憶部105からのデータにより表示され
る。52−1は記号化結果記憶部108に記憶している
記号化結果を図形で表現した記号シンボルである。ここ
で表示される記号化結果は、最後に記号化した結果であ
るため、最大で記号化実行周期分の時間的遅れを持って
いるが、状態値の変化特性に合わせて記号化実行の周期
を決定しておくことにより、この遅れは実用上無視でき
るものとなる。
1のある状態測定点の状態値に関するトレンドグラフで
あり、ヒストリカルデータバッファ104およびヒスト
リカルデータ記憶部105からのデータにより表示され
る。52−1は記号化結果記憶部108に記憶している
記号化結果を図形で表現した記号シンボルである。ここ
で表示される記号化結果は、最後に記号化した結果であ
るため、最大で記号化実行周期分の時間的遅れを持って
いるが、状態値の変化特性に合わせて記号化実行の周期
を決定しておくことにより、この遅れは実用上無視でき
るものとなる。
【0038】この表示例では、運転員に代わって状態変
化の判定をさせることができ、運転員の主観的判断によ
る個人差を排除できる。また、同時にトレンドグラフを
表示しているため、一定の手続きに従って決定された記
号化結果を参考にしながら、運転員の経験的判断も生か
すことができる。
化の判定をさせることができ、運転員の主観的判断によ
る個人差を排除できる。また、同時にトレンドグラフを
表示しているため、一定の手続きに従って決定された記
号化結果を参考にしながら、運転員の経験的判断も生か
すことができる。
【0039】前記実施例における他の表示例を図24に
示す。
示す。
【0040】この表示例は、情報編集手段109におい
て、プラントの構成をグラフィックに表すプラントフロ
ー画と、その各状態測定点の記号化結果を同時に編集し
て情報表示装置7に出力するものである。図24におい
て、53−1と53−2は、プラントを構成する設備要
素を示しており、予めプラントに合わせて作画されたも
のを呼び出して表示する。52−2は設備要素53−1
の、52−3は設備要素53−2の記号化結果を示して
いる。この図では、記号化結果はそれを図形で表す記号
シンボルで表示している。この表示例において、運転員
は、一つの画面で関連のある複数の測定点について同時
に状態変化を監視することができる。
て、プラントの構成をグラフィックに表すプラントフロ
ー画と、その各状態測定点の記号化結果を同時に編集し
て情報表示装置7に出力するものである。図24におい
て、53−1と53−2は、プラントを構成する設備要
素を示しており、予めプラントに合わせて作画されたも
のを呼び出して表示する。52−2は設備要素53−1
の、52−3は設備要素53−2の記号化結果を示して
いる。この図では、記号化結果はそれを図形で表す記号
シンボルで表示している。この表示例において、運転員
は、一つの画面で関連のある複数の測定点について同時
に状態変化を監視することができる。
【0041】前記実施例におけるさらに他の表示例を図
25に示す。
25に示す。
【0042】従来、現場に設置されているフィードバッ
クコントローラの操作を運転室で行うため、コントロー
ラの操作パネルの絵を情報表示装置7に表示し、入力装
置6から目標値等のコントローラに対する各種設定を行
うことが行われている。図25の表示例は、それにコン
トローラが制御している状態値測定点における状態値変
化の記号化結果を付け加えたものである。図25におい
て、54−1は状態測定点の名称等の識別記号、52−
4はその記号化結果記憶部108からの記号化結果を表
す記号シンボル、55−1はプロセス状態値記憶部10
2からの状態測定点の状態値である。これにより、運転
員は、見慣れた表現形式でプラント状態値を見ることが
でき、同時に、記号化結果を知ることができる。また、
情報表示装置7は、一般には運転室に設置されている
が、記号化結果を直接現場に設置したコントローラの表
示手段に出力すれば、現場で時間経過による状態値変化
の記号化結果を知ることができる。
クコントローラの操作を運転室で行うため、コントロー
ラの操作パネルの絵を情報表示装置7に表示し、入力装
置6から目標値等のコントローラに対する各種設定を行
うことが行われている。図25の表示例は、それにコン
トローラが制御している状態値測定点における状態値変
化の記号化結果を付け加えたものである。図25におい
て、54−1は状態測定点の名称等の識別記号、52−
4はその記号化結果記憶部108からの記号化結果を表
す記号シンボル、55−1はプロセス状態値記憶部10
2からの状態測定点の状態値である。これにより、運転
員は、見慣れた表現形式でプラント状態値を見ることが
でき、同時に、記号化結果を知ることができる。また、
情報表示装置7は、一般には運転室に設置されている
が、記号化結果を直接現場に設置したコントローラの表
示手段に出力すれば、現場で時間経過による状態値変化
の記号化結果を知ることができる。
【0043】次に、図26に他の実施例のブロック図を
示す。
示す。
【0044】図26に示す実施例のシステムは、プロセ
ス状態検出手段101と、プロセス状態値記憶部102
と、記号化手段106と、記号化パラメータ記憶部10
7と、記号化結果記憶部108と、情報編集手段109
と、作画様式記憶部200とを備え、かつ、プロセス状
態値記憶部102からの各データを監視し、上下限異
常、偏差異常、変化率異常等の異常情報を監視する異常
監視手段901と、該異常監視手段901が使用する監
視の種類、異常値の範囲等を定義する異常監視仕様記憶
部902と、該異常監視手段901が、ある状態測定点
を異常と判断したときの異常内容、および、その時点で
変化が検出されている状態測定点の記号化情報をまとめ
て記憶する異常状態記憶部903とを備える。また、図
18に示す実施例と同様に、プロセス入出力装置2、入
力装置6および情報表示装置を備える。
ス状態検出手段101と、プロセス状態値記憶部102
と、記号化手段106と、記号化パラメータ記憶部10
7と、記号化結果記憶部108と、情報編集手段109
と、作画様式記憶部200とを備え、かつ、プロセス状
態値記憶部102からの各データを監視し、上下限異
常、偏差異常、変化率異常等の異常情報を監視する異常
監視手段901と、該異常監視手段901が使用する監
視の種類、異常値の範囲等を定義する異常監視仕様記憶
部902と、該異常監視手段901が、ある状態測定点
を異常と判断したときの異常内容、および、その時点で
変化が検出されている状態測定点の記号化情報をまとめ
て記憶する異常状態記憶部903とを備える。また、図
18に示す実施例と同様に、プロセス入出力装置2、入
力装置6および情報表示装置を備える。
【0045】図27のフローチャートにより該異常監視
手段901の動作例を説明する。
手段901の動作例を説明する。
【0046】異常監視手段901は、まず、監視すべき
状態測定点を順番に指すためのループカウンタのiを初
期値に設定する(ステップ2705)。そして、iに1
を加算することにより、次の状態測定点への切り替えを
行う(ステップ2710)。異常監視仕様記憶部902
に記憶されている監視周期、監視の種類、異常値範囲等
の監視仕様の取り出しを行う(ステップ2715)。監
視の周期は、測定点毎に基本周期のn倍で異常監視仕様
記憶部902に記憶されている。次に、前回から監視周
期だけ経過したか否かを調べる(ステップ2720)。
監視周期の判定は、i番目の測定点について、前回の処
理から 基本周期×n=監視周期 だけ経過したか否かを判定する処理であり、経過してい
なければ、次の測定点の処理へ移行する。
状態測定点を順番に指すためのループカウンタのiを初
期値に設定する(ステップ2705)。そして、iに1
を加算することにより、次の状態測定点への切り替えを
行う(ステップ2710)。異常監視仕様記憶部902
に記憶されている監視周期、監視の種類、異常値範囲等
の監視仕様の取り出しを行う(ステップ2715)。監
視の周期は、測定点毎に基本周期のn倍で異常監視仕様
記憶部902に記憶されている。次に、前回から監視周
期だけ経過したか否かを調べる(ステップ2720)。
監視周期の判定は、i番目の測定点について、前回の処
理から 基本周期×n=監視周期 だけ経過したか否かを判定する処理であり、経過してい
なければ、次の測定点の処理へ移行する。
【0047】次に、異常監視手段901は、前記の監視
仕様に従って、該当測定点の異常を判定し(ステップ2
725)、正常ならば次の測定点の処理に移行する。異
常の場合、前記異常の内容に、その時点で記号化結果記
憶部108に存在している記号化結果を付加して、異常
状態記憶部903に記憶する(ステップ2730)。こ
こで付加する記号化結果は、変化があったことを示すも
ののみであり、一定であることを意味する記号化結果は
必要ない。
仕様に従って、該当測定点の異常を判定し(ステップ2
725)、正常ならば次の測定点の処理に移行する。異
常の場合、前記異常の内容に、その時点で記号化結果記
憶部108に存在している記号化結果を付加して、異常
状態記憶部903に記憶する(ステップ2730)。こ
こで付加する記号化結果は、変化があったことを示すも
ののみであり、一定であることを意味する記号化結果は
必要ない。
【0048】そして、iが最大値に達したか否か判定
し、達していれば一連の処理が完了したと判定する(ス
テップ2735)。異常監視手段901は、以上の一連
の処理を基本周期経過毎に繰り返して行う。このため、
iが最終値に達していない場合において、基本周期が経
過していないときは、基本周期が経過するまで、その時
間調整のための休止がなされる(ステップ2740)。
し、達していれば一連の処理が完了したと判定する(ス
テップ2735)。異常監視手段901は、以上の一連
の処理を基本周期経過毎に繰り返して行う。このため、
iが最終値に達していない場合において、基本周期が経
過していないときは、基本周期が経過するまで、その時
間調整のための休止がなされる(ステップ2740)。
【0049】図28に、前記実施例における表示例を示
す。
す。
【0050】図において、56−1は異常発生の時刻、
54−2は異常が発生した状態測定点の識別記号、55
−2はその時の状態値、57−1は異常の内容である。
また、54−3は、前記異常が発生した時点で記号化手
段106により変化が検出されていた測定点の識別記号
である。58−1は、その変化パターンの記号化結果を
示す記号名称である。ここで、異常が発生した時点で状
態値に何らかの変化があった測定点は、異常の原因の候
補と考えることができ、この表示例は、その候補を運転
員に報告するものの一例である。
54−2は異常が発生した状態測定点の識別記号、55
−2はその時の状態値、57−1は異常の内容である。
また、54−3は、前記異常が発生した時点で記号化手
段106により変化が検出されていた測定点の識別記号
である。58−1は、その変化パターンの記号化結果を
示す記号名称である。ここで、異常が発生した時点で状
態値に何らかの変化があった測定点は、異常の原因の候
補と考えることができ、この表示例は、その候補を運転
員に報告するものの一例である。
【0051】図29に、本発明のプロセス情報表示シス
テムのさらに他の実施例のブロック図を示す。
テムのさらに他の実施例のブロック図を示す。
【0052】図29に示す実施例のシステムは、プロセ
ス状態検出手段101と、プロセス状態値記憶部102
と、ヒストリカルデータ記憶手段103と、ヒストリカ
ルデータバッファ104と、ヒストリカルデータ記憶部
105と、記号化手段106と、記号化パラメータ記憶
部107と、情報編集手段109と、作画様式記憶部2
00とを備え、かつ、プロセス入出力装置2、入力装置
6および情報表示装置を備える。
ス状態検出手段101と、プロセス状態値記憶部102
と、ヒストリカルデータ記憶手段103と、ヒストリカ
ルデータバッファ104と、ヒストリカルデータ記憶部
105と、記号化手段106と、記号化パラメータ記憶
部107と、情報編集手段109と、作画様式記憶部2
00とを備え、かつ、プロセス入出力装置2、入力装置
6および情報表示装置を備える。
【0053】図29に示す実施例では、運転員が入力装
置6から表示要求を入力することにより、情報編集手段
109が記号化手段106に記号化を依頼し、これによ
り記号化手段106が記号化結果を情報編集手段109
に報告するものとしている。この時、記号化を行うべき
プロセス状態値データ列は、情報編集手段109が、ヒ
ストリカルデータバッファ104およびヒストリカルデ
ータ記憶部105から抽出し、記号化手段106へ一括
して伝達する。情報編集手段109がヒストリカルデー
タを抽出する時間範囲、および、サンプリング間隔は、
予め決定しておいても良いし、運転員が表示要求を行う
際に、同時に入力しても良い。なお、この他の要素の機
能は、図18に示すものと同様である。
置6から表示要求を入力することにより、情報編集手段
109が記号化手段106に記号化を依頼し、これによ
り記号化手段106が記号化結果を情報編集手段109
に報告するものとしている。この時、記号化を行うべき
プロセス状態値データ列は、情報編集手段109が、ヒ
ストリカルデータバッファ104およびヒストリカルデ
ータ記憶部105から抽出し、記号化手段106へ一括
して伝達する。情報編集手段109がヒストリカルデー
タを抽出する時間範囲、および、サンプリング間隔は、
予め決定しておいても良いし、運転員が表示要求を行う
際に、同時に入力しても良い。なお、この他の要素の機
能は、図18に示すものと同様である。
【0054】この記号化結果は、図23、図24および
図25と同様の様式で表示することができる。この実施
例によれば、運転員は、任意に過去のデータから記号化
を何度も実行させてみることができる。これにより、蓄
積されたデータの規則性を、記号的表現で容易に理解す
ることができ、今後のプラント状態変化の予測に役立て
ることができる。
図25と同様の様式で表示することができる。この実施
例によれば、運転員は、任意に過去のデータから記号化
を何度も実行させてみることができる。これにより、蓄
積されたデータの規則性を、記号的表現で容易に理解す
ることができ、今後のプラント状態変化の予測に役立て
ることができる。
【0055】次に、本発明のプロセス情報表示システム
によるプロセス情報の表示例のさらに他の例を示す。
によるプロセス情報の表示例のさらに他の例を示す。
【0056】第1に、図18または図29に示す実施例
において用いられる情報編集手段109の機能を、複数
の状態測定点の中から同一の記号化結果となった測定点
を抽出し、グループとしてまとめて表示するものがあ
る。この例によれば、変化の原因となった測定点と、そ
の影響で変化した測定点とを区別する場合、運転員は調
査対象を絞り込むことができる。その表示例を図30に
示す。図30において、52−5は記号化結果を表現す
る記号シンボルであり、54−4は該当する記号化結果
を得ている状態測定点の識別記号である。
において用いられる情報編集手段109の機能を、複数
の状態測定点の中から同一の記号化結果となった測定点
を抽出し、グループとしてまとめて表示するものがあ
る。この例によれば、変化の原因となった測定点と、そ
の影響で変化した測定点とを区別する場合、運転員は調
査対象を絞り込むことができる。その表示例を図30に
示す。図30において、52−5は記号化結果を表現す
る記号シンボルであり、54−4は該当する記号化結果
を得ている状態測定点の識別記号である。
【0057】第2に、図18または図26に示す実施例
において、表示中の記号化結果は運転員が確認済みかど
うかを区別できる様、マークなどを付けるものがある。
これにより、運転員の処置漏れなどを防ぐことができ
る。これは、例えば、図18に示される情報編集手段1
09が、運転員の確認済み入力に応えて、測定点毎に確
認済みを記憶する機能を持つことにより実現できる。
において、表示中の記号化結果は運転員が確認済みかど
うかを区別できる様、マークなどを付けるものがある。
これにより、運転員の処置漏れなどを防ぐことができ
る。これは、例えば、図18に示される情報編集手段1
09が、運転員の確認済み入力に応えて、測定点毎に確
認済みを記憶する機能を持つことにより実現できる。
【0058】ある測定点について、新たな変化の記号化
結果を検出した場合は、記号化手段106が前記確認済
みの記憶を消去することにより、未確認状態に戻すこと
ができる。図31に、未確認マークの表示例を示す。図
31は、図24の表示例に、未確認マーク59−1を付
加したものである。確認済みは、未確認マークの位置に
別種のマークを表示する、または、記号シンボル52−
2を空白にする等により示すことができる。
結果を検出した場合は、記号化手段106が前記確認済
みの記憶を消去することにより、未確認状態に戻すこと
ができる。図31に、未確認マークの表示例を示す。図
31は、図24の表示例に、未確認マーク59−1を付
加したものである。確認済みは、未確認マークの位置に
別種のマークを表示する、または、記号シンボル52−
2を空白にする等により示すことができる。
【0059】第3に、図18の実施例において、図29
の実施例におけるヒストリカルデータを使用した過去の
時間範囲の記号化結果を同時に表示するものがある。こ
れにより、運転員は、過去から現在までの変化の経過を
連続的に知ることができる。図32はその表示例であ
り、52−6は現在の記号化結果を示す記号シンボル、
52−7はヒストリカルデータからの記号化結果を示す
記号シンボルである。60−1は、その区間で記号化結
果52−7が発生していることを示す矢印であり、51
−2は、ヒストリカルデータのトレンドグラフである。
の実施例におけるヒストリカルデータを使用した過去の
時間範囲の記号化結果を同時に表示するものがある。こ
れにより、運転員は、過去から現在までの変化の経過を
連続的に知ることができる。図32はその表示例であ
り、52−6は現在の記号化結果を示す記号シンボル、
52−7はヒストリカルデータからの記号化結果を示す
記号シンボルである。60−1は、その区間で記号化結
果52−7が発生していることを示す矢印であり、51
−2は、ヒストリカルデータのトレンドグラフである。
【0060】第4に、図18の実施例において、記号化
手段106を長い時間範囲について全体的な記号化を行
い、同時にその一部時間範囲について局所的な記号化を
行うものとし、さらに情報編集手段109をこの二つの
記号化情報と二つのトレンドグラフを同時に合成編集す
るものとするがある。これにより、目視では見つけにく
い長時間かけた緩やかな変化と突然起こる瞬間的な変化
の両方を監視することができる。図33はその表示例で
あり、51−3は長時間トレンドグラフ、51−4は短
時間トレンドグラフ、52−8は長時間範囲の記号化結
果を示す記号シンボル、52−9は短時間範囲の記号化
結果を示す記号シンボルである。
手段106を長い時間範囲について全体的な記号化を行
い、同時にその一部時間範囲について局所的な記号化を
行うものとし、さらに情報編集手段109をこの二つの
記号化情報と二つのトレンドグラフを同時に合成編集す
るものとするがある。これにより、目視では見つけにく
い長時間かけた緩やかな変化と突然起こる瞬間的な変化
の両方を監視することができる。図33はその表示例で
あり、51−3は長時間トレンドグラフ、51−4は短
時間トレンドグラフ、52−8は長時間範囲の記号化結
果を示す記号シンボル、52−9は短時間範囲の記号化
結果を示す記号シンボルである。
【0061】次に、本発明のプロセス情報表示システム
において、記号化手段として好適に用いることができる
記号化装置の実施例について図面を参照して説明する。
ここでは、記号化手段を独立の記号化装置として説明す
るが、上述した実施例のように、プロセス情報表示シス
テムの一構成要素として構成し得ることはいうまでもな
い。
において、記号化手段として好適に用いることができる
記号化装置の実施例について図面を参照して説明する。
ここでは、記号化手段を独立の記号化装置として説明す
るが、上述した実施例のように、プロセス情報表示シス
テムの一構成要素として構成し得ることはいうまでもな
い。
【0062】本発明における記号化装置の第1の実施例
の詳細を図1ないし図12を用いて説明する。
の詳細を図1ないし図12を用いて説明する。
【0063】図1は記号化装置の構成を示すブロック図
である。同図において、110は通信装置であって、通
信網を通じて処理対象となるパターンデータの識別番
号,サンプリング周期,処理対象区間,換算係数などを
受信する。120はデータ記憶装置であって、プロセス
の状態を表わす情報が記憶される。プロセスの状態を表
わす情報としては、例えば、発電プラント、化学プラン
ト、水処理プラント等のプロセス制御分野では、プロセ
ス各部の温度,圧力,流量などの時系列的なデータまた
は空間的な分布パターンのデータが、また、金融,証
券,流通などの分野のデータ処理を行うプロセスでは、
経済指標,売上情報,経営情報などの時系列的なデータ
またはパターンデータが記憶されている。
である。同図において、110は通信装置であって、通
信網を通じて処理対象となるパターンデータの識別番
号,サンプリング周期,処理対象区間,換算係数などを
受信する。120はデータ記憶装置であって、プロセス
の状態を表わす情報が記憶される。プロセスの状態を表
わす情報としては、例えば、発電プラント、化学プラン
ト、水処理プラント等のプロセス制御分野では、プロセ
ス各部の温度,圧力,流量などの時系列的なデータまた
は空間的な分布パターンのデータが、また、金融,証
券,流通などの分野のデータ処理を行うプロセスでは、
経済指標,売上情報,経営情報などの時系列的なデータ
またはパターンデータが記憶されている。
【0064】130は入力処理部であって、前記通信装
置110からの信号により起動される。入力処理部13
0は、通信装置110から送られる前記識別番号,サン
プリング周期,処理対象区間の情報をもとに、データ記
憶装置120から該当するデータを、与えられたサンプ
リング周期で処理対象区間から抽出し、メモリ140に
送る。
置110からの信号により起動される。入力処理部13
0は、通信装置110から送られる前記識別番号,サン
プリング周期,処理対象区間の情報をもとに、データ記
憶装置120から該当するデータを、与えられたサンプ
リング周期で処理対象区間から抽出し、メモリ140に
送る。
【0065】折れ線近似処理部150は、メモリ140
に記憶されている入力パターンを折れ線で近似し、折れ
線を構成する線分のベクトル系列に変換し、結果を統合
処理部160に送る。155はフィルタ記憶部であり、
折れ線近似処理部150で用いられる特徴抽出フィルタ
が記憶されている。
に記憶されている入力パターンを折れ線で近似し、折れ
線を構成する線分のベクトル系列に変換し、結果を統合
処理部160に送る。155はフィルタ記憶部であり、
折れ線近似処理部150で用いられる特徴抽出フィルタ
が記憶されている。
【0066】160は統合処理部であって、前記折れ線
近似処理部150で得られた折れ線ベクトルの系列を統
合し、辞書検索処理部170に送る。165は統合処理
部160で用いられる統合パラメータが記憶されてい
る。
近似処理部150で得られた折れ線ベクトルの系列を統
合し、辞書検索処理部170に送る。165は統合処理
部160で用いられる統合パラメータが記憶されてい
る。
【0067】辞書検索処理部170は、統合処理部16
0から送られるベクトル系列と、標準パターン記憶部1
75に記憶されている事象のベクトル系列とを比較し、
対応候補のベクトル系列を検索する。175は標準パタ
ーン記憶部であり、入力パターンを識別するための事象
名に対応する標準パターンが、折れ線近似されたベクト
ル系列と各々のベクトル系列に対する名称として記憶さ
れている。標準パターンとそれに対応する名称は、予め
システムで用意しておく。なお、ユーザーが任意の名称
を登録するようにしてもよい。また、標準パターンとし
て、任意のパターンをその名称と共に登録することがで
きるようにしてもよい。
0から送られるベクトル系列と、標準パターン記憶部1
75に記憶されている事象のベクトル系列とを比較し、
対応候補のベクトル系列を検索する。175は標準パタ
ーン記憶部であり、入力パターンを識別するための事象
名に対応する標準パターンが、折れ線近似されたベクト
ル系列と各々のベクトル系列に対する名称として記憶さ
れている。標準パターンとそれに対応する名称は、予め
システムで用意しておく。なお、ユーザーが任意の名称
を登録するようにしてもよい。また、標準パターンとし
て、任意のパターンをその名称と共に登録することがで
きるようにしてもよい。
【0068】180は類似度計算処理部であって、辞書
検索処理部170で得られた対応候補のベクトル系列と
標準パターン記憶部175に記憶されている事象のベク
トル系列との類似度および尺度を計算し、尺度が一定の
範囲内であって類似度が一定値以上の標準パターンの事
象名,類似度,尺度,対応したデータの区間等をメモリ
190に送る。
検索処理部170で得られた対応候補のベクトル系列と
標準パターン記憶部175に記憶されている事象のベク
トル系列との類似度および尺度を計算し、尺度が一定の
範囲内であって類似度が一定値以上の標準パターンの事
象名,類似度,尺度,対応したデータの区間等をメモリ
190に送る。
【0069】メモリ190に記憶されている処理結果
は、前記通信装置110を介して、他の情報処理システ
ム等に送信される。
は、前記通信装置110を介して、他の情報処理システ
ム等に送信される。
【0070】本実施例の記号化装置は、中央処理装置、
主記憶装置、補助記憶装置、各種インタフェース装置等
を有するコンピュータシステムにより構成される。本実
施例の記号化装置の各種機能は、主記憶装置に格納され
るプログラムを中央処理装置が実行することにより実現
され、以下に述べるような動作が実行される。なお、記
号か装置を実現するハードウェアシステムとしては、例
えば、図19に示すようなシステムを用いることができ
る。
主記憶装置、補助記憶装置、各種インタフェース装置等
を有するコンピュータシステムにより構成される。本実
施例の記号化装置の各種機能は、主記憶装置に格納され
るプログラムを中央処理装置が実行することにより実現
され、以下に述べるような動作が実行される。なお、記
号か装置を実現するハードウェアシステムとしては、例
えば、図19に示すようなシステムを用いることができ
る。
【0071】次に、上記構成に基づく記号化装置の各部
の動作を詳細に説明する。図2は、前記折れ線近似処理
部150の動作を示すフローチャートである。大別する
と、入力データのパターンf(t)と特徴抽出フィルタW
2(x)との積和計算によりパターンの凹凸を計算し、パ
ターンが折れ線に分割される点τpを求めるパターン分
割処理210と、特徴抽出フィルタW0(x)を用いて、
パターンの分割点近傍におけるデータの平均値を求め、
分割点におけるデータの推定値fe(τp)を求める推定
処理220と、データ区間の両端における回帰直線から
両端の推定値を求める両端推定処理230と、分割点と
両端の推定値とを用いてパターンを折れ線近似した時の
ベクトル系列を計算するベクトル系列計算処理240と
から構成されている。
の動作を詳細に説明する。図2は、前記折れ線近似処理
部150の動作を示すフローチャートである。大別する
と、入力データのパターンf(t)と特徴抽出フィルタW
2(x)との積和計算によりパターンの凹凸を計算し、パ
ターンが折れ線に分割される点τpを求めるパターン分
割処理210と、特徴抽出フィルタW0(x)を用いて、
パターンの分割点近傍におけるデータの平均値を求め、
分割点におけるデータの推定値fe(τp)を求める推定
処理220と、データ区間の両端における回帰直線から
両端の推定値を求める両端推定処理230と、分割点と
両端の推定値とを用いてパターンを折れ線近似した時の
ベクトル系列を計算するベクトル系列計算処理240と
から構成されている。
【0072】パターン分割処理210においては、まず
通信網を通じて送られてきた換算係数を、入力データに
乗じてデータの正規化を行ない、処理データf(t)(t
=0,1,…,T)を生成する。次に、入力パターンの
データf(t)(t=0,1,…,T)に対し、フィルタ
記憶部155に記憶されている特徴抽出フィルタW2
(x)を用いた積和計算
通信網を通じて送られてきた換算係数を、入力データに
乗じてデータの正規化を行ない、処理データf(t)(t
=0,1,…,T)を生成する。次に、入力パターンの
データf(t)(t=0,1,…,T)に対し、フィルタ
記憶部155に記憶されている特徴抽出フィルタW2
(x)を用いた積和計算
【0073】
【数1】
【0074】により、凹凸の度合を示す特徴量g2(t)
を計算する。ここに、aはフィルタの拡がりを示す定数
である。図3(a)に示す入力パターンの一例に対し、
図5(a)に示す特徴抽出フィルタW2(x)による積和
計算を行なった結果を図3(b)に示す。数1に示す計
算結果から絶対値が適当な定数より大きい正と負の極値
を持つ点を抽出することにより、入力パターンの分割点
τp(p=1,2,…,k)を求めることができる。図
3(b)の例ではτp(p=1,2,…,9)が分割点
として得られている。
を計算する。ここに、aはフィルタの拡がりを示す定数
である。図3(a)に示す入力パターンの一例に対し、
図5(a)に示す特徴抽出フィルタW2(x)による積和
計算を行なった結果を図3(b)に示す。数1に示す計
算結果から絶対値が適当な定数より大きい正と負の極値
を持つ点を抽出することにより、入力パターンの分割点
τp(p=1,2,…,k)を求めることができる。図
3(b)の例ではτp(p=1,2,…,9)が分割点
として得られている。
【0075】推定処理220においては、パターン分割
処理210により得られた分割点τpにおいて、フィル
タ記憶部155に記憶されている特徴抽出フィルタW0
(x)を用いた積和計算
処理210により得られた分割点τpにおいて、フィル
タ記憶部155に記憶されている特徴抽出フィルタW0
(x)を用いた積和計算
【0076】
【数2】
【0077】により、平均値を表わす特徴量g0(τp)
を計算する。図5(b)に特徴抽出フィルタW0(x)の
例を示す。分割点τpにおけるパターンの推定値fe
(τp)は、凹凸を示す特徴量g2(τp)と、平均値を表
わす特徴量g0(τp)を用いて、
を計算する。図5(b)に特徴抽出フィルタW0(x)の
例を示す。分割点τpにおけるパターンの推定値fe
(τp)は、凹凸を示す特徴量g2(τp)と、平均値を表
わす特徴量g0(τp)を用いて、
【0078】
【数3】 fe(τp)=W0(0)・g0(τp)+W2(0)・g2(τp) ……(数3) によって算出される。
【0079】両端推定処理230においては、入力パタ
ーンの両端の推定値を求める。推定処理220において
求められた分割点の推定値(τ1,fe(τ1))と(τ
k,fe(τk))を通る回帰直線をそれぞれ、
ーンの両端の推定値を求める。推定処理220において
求められた分割点の推定値(τ1,fe(τ1))と(τ
k,fe(τk))を通る回帰直線をそれぞれ、
【0080】
【数4】
【0081】
【数5】
【0082】により算出する。
【0083】数4および数5にそれぞれt=0とt=T
を代入することにより、入力パターンの両端の推定値f
e(0)(=h1(0))およびfe(T)(=h2(T))が
求められる。
を代入することにより、入力パターンの両端の推定値f
e(0)(=h1(0))およびfe(T)(=h2(T))が
求められる。
【0084】ベクトル系列計算処理240においては、
推定処理220と両端推定処理230で得られる点列
(0,fe(0)),(τp,fe(τp))(p=1,
2,…,k),(T,fe(T))から入力波形を近似す
るベクトル系列Ai=(Pi,Qi)(i=1,2,…,
k+1)を、
推定処理220と両端推定処理230で得られる点列
(0,fe(0)),(τp,fe(τp))(p=1,
2,…,k),(T,fe(T))から入力波形を近似す
るベクトル系列Ai=(Pi,Qi)(i=1,2,…,
k+1)を、
【0085】
【数6】
【0086】により求める。求まったベクトル系列の例
を図3(c)に図示する。各々のベクトルには図6に示
す標準ベクトルの内で最も近い(勾配が最も近い)標準
ベクトルの名称が付けられる。すなわち、各々のベクト
ルと標準ベクトルとの内積を求め、内積が最大となる標
準ベクトルが最も近い標準ベクトルとして選定され、そ
の名称が付される。名称が付された各ベクトルは、図3
(d)に示すようなデータとして統合処理部160に送
られる。
を図3(c)に図示する。各々のベクトルには図6に示
す標準ベクトルの内で最も近い(勾配が最も近い)標準
ベクトルの名称が付けられる。すなわち、各々のベクト
ルと標準ベクトルとの内積を求め、内積が最大となる標
準ベクトルが最も近い標準ベクトルとして選定され、そ
の名称が付される。名称が付された各ベクトルは、図3
(d)に示すようなデータとして統合処理部160に送
られる。
【0087】次に、統合処理部160における処理の詳
細を説明する。統合処理は、折れ線近似処理部150の
処理結果にベクトルの数が2個以上ある場合に行なわれ
る。処理は、図7に示すような3つのステップからな
る。710は隣り合った同一名称のベクトルを統合する
ステップ、720は短い「平衡」ベクトルを統合するス
テップ、730は「平衡」以外の短いベクトルを統合す
るステップである。以下、各ステップにおける処理の詳
細を説明する。
細を説明する。統合処理は、折れ線近似処理部150の
処理結果にベクトルの数が2個以上ある場合に行なわれ
る。処理は、図7に示すような3つのステップからな
る。710は隣り合った同一名称のベクトルを統合する
ステップ、720は短い「平衡」ベクトルを統合するス
テップ、730は「平衡」以外の短いベクトルを統合す
るステップである。以下、各ステップにおける処理の詳
細を説明する。
【0088】(1)ステップ710:隣り合った同一名
称のベクトルを統合する。例えば、図8(a)の場合、
連続した2つの「平衡」ベクトルが1つの「平衡」ベク
トルに統合されている。
称のベクトルを統合する。例えば、図8(a)の場合、
連続した2つの「平衡」ベクトルが1つの「平衡」ベク
トルに統合されている。
【0089】(2)ステップ720:「平衡」という名
称が与えられたベクトルで長さが一定値以下のベクトル
を他のベクトルと統合する。
称が与えられたベクトルで長さが一定値以下のベクトル
を他のベクトルと統合する。
【0090】(2−1)統合パラメータ記憶部165に
記憶されている一定値以下の変化幅のベクトルが前後に
ある場合は、そのベクトルと統合する。例えば、図8
(b)の場合、短い「平衡」ベクトルの前に短い「下
降」ベクトルがあるため、両者が統合されて新しい「下
降」ベクトルが生成されている。
記憶されている一定値以下の変化幅のベクトルが前後に
ある場合は、そのベクトルと統合する。例えば、図8
(b)の場合、短い「平衡」ベクトルの前に短い「下
降」ベクトルがあるため、両者が統合されて新しい「下
降」ベクトルが生成されている。
【0091】(2−2)前後のベクトルとのなす角度
が、統合パラメータ記憶部165に記憶されている一定
値以下であれば、そのベクトルと統合する。例えば、図
8(c)の場合、 cos(θ1)>cos(θ2) であるから、「平衡」のベクトルは前の「下降」ベクト
ルと統合され、新しい「下降」ベクトルとなっている。
が、統合パラメータ記憶部165に記憶されている一定
値以下であれば、そのベクトルと統合する。例えば、図
8(c)の場合、 cos(θ1)>cos(θ2) であるから、「平衡」のベクトルは前の「下降」ベクト
ルと統合され、新しい「下降」ベクトルとなっている。
【0092】(3)ステップ730:名称が「平衡」以
外で、変化幅の小さいベクトルを他のベクトルと統合す
る。
外で、変化幅の小さいベクトルを他のベクトルと統合す
る。
【0093】(3−1)変化幅が、統合パラメータ記憶
部165に記憶されている一定値以下の短いベクトルが
前後にある場合は、そのベクトルと統合する。例えば、
図9(a)の場合、短い「下降」ベクトルと短い「上
昇」ベクトルが統合されて新しい「平衡」ベクトルが生
成されている。
部165に記憶されている一定値以下の短いベクトルが
前後にある場合は、そのベクトルと統合する。例えば、
図9(a)の場合、短い「下降」ベクトルと短い「上
昇」ベクトルが統合されて新しい「平衡」ベクトルが生
成されている。
【0094】(3−2)前後にあるベクトルとのなす角
度が、統合パラメータ記憶部165に記憶されている一
定値以下の場合は、そのベクトルと統合する。例えば、
図9(b)の場合、 cos(θ1)>cos(θ2) であるから、短い「上昇」ベクトルは、前の「下降」ベ
クトルと統合されて、新しい「平衡」ベクトルが生成さ
れている。
度が、統合パラメータ記憶部165に記憶されている一
定値以下の場合は、そのベクトルと統合する。例えば、
図9(b)の場合、 cos(θ1)>cos(θ2) であるから、短い「上昇」ベクトルは、前の「下降」ベ
クトルと統合されて、新しい「平衡」ベクトルが生成さ
れている。
【0095】上記の(2)および(3)の場合、新しく
生成されたベクトルの名称は、そのベクトルとのなす角
度が最も小さい標準ベクトル(図6)の名称に変更され
る。図4(a)に統合後のベクトル系列を図示する。こ
のベクトル系列は図4(b)に示すようなデータとして
辞書検索処理部170に送られる。
生成されたベクトルの名称は、そのベクトルとのなす角
度が最も小さい標準ベクトル(図6)の名称に変更され
る。図4(a)に統合後のベクトル系列を図示する。こ
のベクトル系列は図4(b)に示すようなデータとして
辞書検索処理部170に送られる。
【0096】次に、辞書検索処理部170の動作を説明
する。図10は辞書検索処理部170の動作を示すフロ
ーチャートである。標準パターン記憶部175には、図
11に示すように、識別する事象名ごとに番号が与えら
れ、番号順に記憶されている。また、事象を構成するベ
クトル系列の各ベクトルは図6の標準ベクトルと同じ傾
きのベクトルで構成され、対応する標準ベクトルの名称
が付与されている。図11に標準パターン記憶部175
に記憶されている事象名の例を示す。図11では事象名
「ステップ状に上昇」が番号1として記憶されており、
事象名「上昇から下降」が番号2として記憶されてい
る。
する。図10は辞書検索処理部170の動作を示すフロ
ーチャートである。標準パターン記憶部175には、図
11に示すように、識別する事象名ごとに番号が与えら
れ、番号順に記憶されている。また、事象を構成するベ
クトル系列の各ベクトルは図6の標準ベクトルと同じ傾
きのベクトルで構成され、対応する標準ベクトルの名称
が付与されている。図11に標準パターン記憶部175
に記憶されている事象名の例を示す。図11では事象名
「ステップ状に上昇」が番号1として記憶されており、
事象名「上昇から下降」が番号2として記憶されてい
る。
【0097】図10に示した辞書検索処理部170の処
理の詳細を説明する。まず、ステップ1010におい
て、入力パターンを構成するベクトル系列Ai(i=
1,2,…,m)の各ベクトルと名称の系列が統合処理
部160より入力される。次に、ステップ1020で、
検索する事象名の番号Nが1に設定されて検索が開始さ
れる。検索処理1030において、入力パターンのベク
トル系列から標準パターン辞書の事象と類似したベクト
ル系列が対応候補として選択された場合、ステップ10
40により処理の流れは送信処理1050に移り、事象
名の番号Nおよび対応候補のベクトル系列が、類似度計
算処理部180に送られる。対応候補がない場合、ステ
ップ1060において全ての事象名に対する検索が終了
したかが判定される(標準パターンの数をNmaxとす
る)。すべての標準パターンに対する検索が終了してい
ない場合、ステップ1070において、事象名番号の更
新「N=N+1」が行なわれ、次の標準パターンに対す
る検索が検索処理1030により続行される。
理の詳細を説明する。まず、ステップ1010におい
て、入力パターンを構成するベクトル系列Ai(i=
1,2,…,m)の各ベクトルと名称の系列が統合処理
部160より入力される。次に、ステップ1020で、
検索する事象名の番号Nが1に設定されて検索が開始さ
れる。検索処理1030において、入力パターンのベク
トル系列から標準パターン辞書の事象と類似したベクト
ル系列が対応候補として選択された場合、ステップ10
40により処理の流れは送信処理1050に移り、事象
名の番号Nおよび対応候補のベクトル系列が、類似度計
算処理部180に送られる。対応候補がない場合、ステ
ップ1060において全ての事象名に対する検索が終了
したかが判定される(標準パターンの数をNmaxとす
る)。すべての標準パターンに対する検索が終了してい
ない場合、ステップ1070において、事象名番号の更
新「N=N+1」が行なわれ、次の標準パターンに対す
る検索が検索処理1030により続行される。
【0098】図12は検索処理1030における処理の
詳細を説明するフローチャートである。ここで、Ai
(i=1,2,…,m)は統合処理部160より送られ
た、入力パターンを構成するベクトル系列、Vj(j=
1,2,…,n)は標準パターン記憶部175に記憶さ
れている事象の標準パターンのベクトル系列である。ま
ず、入力パターンの1番目のベクトルと対応する標準パ
ターンのベクトルを検索するため、ステップ1210に
おいて「is=1」に設定される。次に、ステップ12
20により「j=1,i=is」に設定され、検索が開
始される。検索中の標準パターンのベクトルの番号がm
+1となった場合、ステップ1230により検索は終了
する。入力パターンのベクトルAiの名称と標準パター
ンのベクトルVjの名称との比較がステップ1240で
行なわれ、一致しない場合、ステップ1245を通り、
次の入力パターンのベクトルとの比較が行なわれる。一
致した場合、ステップ1250により、AiとVjの対
が一時記憶1255に記憶される。ステップ1260で
は、標準パターンの全ベクトルに対する検索が終了した
か否かが判定される。j≠nの場合、ステップ1270
の処理「i=i+1,j=j+1」が行なわれ、次のベ
クトルに対する検索が続行される。j=nの場合、ステ
ップ1280の処理「is=ik+1」が行なわれ、i
s番目の入力ベクトルから、標準パターンとの検索処理
が行なわれる。ここに、ikは標準パターンのベクトル
Vjの名称が一致した最新の入力パターンのベクトルの
番号であり、一時記憶に記憶されている対応候補列のう
ち、Vjが対応した最新の入力パターンのベクトルの番
号である。
詳細を説明するフローチャートである。ここで、Ai
(i=1,2,…,m)は統合処理部160より送られ
た、入力パターンを構成するベクトル系列、Vj(j=
1,2,…,n)は標準パターン記憶部175に記憶さ
れている事象の標準パターンのベクトル系列である。ま
ず、入力パターンの1番目のベクトルと対応する標準パ
ターンのベクトルを検索するため、ステップ1210に
おいて「is=1」に設定される。次に、ステップ12
20により「j=1,i=is」に設定され、検索が開
始される。検索中の標準パターンのベクトルの番号がm
+1となった場合、ステップ1230により検索は終了
する。入力パターンのベクトルAiの名称と標準パター
ンのベクトルVjの名称との比較がステップ1240で
行なわれ、一致しない場合、ステップ1245を通り、
次の入力パターンのベクトルとの比較が行なわれる。一
致した場合、ステップ1250により、AiとVjの対
が一時記憶1255に記憶される。ステップ1260で
は、標準パターンの全ベクトルに対する検索が終了した
か否かが判定される。j≠nの場合、ステップ1270
の処理「i=i+1,j=j+1」が行なわれ、次のベ
クトルに対する検索が続行される。j=nの場合、ステ
ップ1280の処理「is=ik+1」が行なわれ、i
s番目の入力ベクトルから、標準パターンとの検索処理
が行なわれる。ここに、ikは標準パターンのベクトル
Vjの名称が一致した最新の入力パターンのベクトルの
番号であり、一時記憶に記憶されている対応候補列のう
ち、Vjが対応した最新の入力パターンのベクトルの番
号である。
【0099】類似度計算処理部180においては、図1
2の一時記憶1255の内容に応じて、入力パターンと
標準パターンの類似度Sと尺度Kが、
2の一時記憶1255の内容に応じて、入力パターンと
標準パターンの類似度Sと尺度Kが、
【0100】
【数7】
【0101】
【数8】
【0102】により算出される。ここに、Vi(i=
1,2,…,m)は標準パターンのベクトル系列、Ai
jは入力パターンのベクトル系列の対応候補であり、V
iとAij(i=1,2,…,ni)が対応候補となっ
ている。数7のSはベクトル系列間の相関係数を計算す
るものであり、パターンが全く相似であれば1.0とな
る。数8は入力パターンのベクトル系列が標準パターン
のベクトル系列と最も一致する時の尺度(縮尺率)であ
る。類似度計算処理部180により得られた標準パター
ンに対する類似度および尺度が定められた一定の範囲
1,2,…,m)は標準パターンのベクトル系列、Ai
jは入力パターンのベクトル系列の対応候補であり、V
iとAij(i=1,2,…,ni)が対応候補となっ
ている。数7のSはベクトル系列間の相関係数を計算す
るものであり、パターンが全く相似であれば1.0とな
る。数8は入力パターンのベクトル系列が標準パターン
のベクトル系列と最も一致する時の尺度(縮尺率)であ
る。類似度計算処理部180により得られた標準パター
ンに対する類似度および尺度が定められた一定の範囲
【0103】
【数9】 Smax≦S,Kmin≦K≦Kmax …………(数9) を満足する標準パターンの事象名を、類似度が大きいも
のから順に並べて、メモリ190に記憶する。図4
(c)に記号化結果の例を示す。
のから順に並べて、メモリ190に記憶する。図4
(c)に記号化結果の例を示す。
【0104】メモリ190に記憶された記号化結果(事
象名,類似度,尺度,一致したデータの区間)は、通信
装置110を通じて他の情報処理システム等に送信され
る。
象名,類似度,尺度,一致したデータの区間)は、通信
装置110を通じて他の情報処理システム等に送信され
る。
【0105】本実施例による記号化装置では、標準パタ
ーンと一致する入力パターンの候補部分の検索が、ベク
トルの名称を用いて行なうことができ、計算処理量が少
なくて済むのみならず、誤りの少ない候補を検索できる
という効果がある。さらに、ベクトル系列間で相関係数
を計算して類似度とするため、相似なパターンの検索が
可能であり、標準パターン記憶部175に記憶される事
象のパターン数が少なくできるという効果を合わせ持っ
ている。
ーンと一致する入力パターンの候補部分の検索が、ベク
トルの名称を用いて行なうことができ、計算処理量が少
なくて済むのみならず、誤りの少ない候補を検索できる
という効果がある。さらに、ベクトル系列間で相関係数
を計算して類似度とするため、相似なパターンの検索が
可能であり、標準パターン記憶部175に記憶される事
象のパターン数が少なくできるという効果を合わせ持っ
ている。
【0106】本発明における記号化装置の第2の実施例
を図13ないし図15を用いて説明する。第1の実施例
は、データベース等に記憶されているパターンデータを
一括して記号に変換する実施例であるのに対し、第2の
実施例は、時々刻々とプロセスから得られるデータを記
号に変換する場合の実施例である。この場合、サンプリ
ング周期で現在より1つ前のデータまでは、すでにベク
トル系列に変換されているために、データが1つ追加さ
れたことによる処理をサンプリング周期ごとに行なえば
よい。
を図13ないし図15を用いて説明する。第1の実施例
は、データベース等に記憶されているパターンデータを
一括して記号に変換する実施例であるのに対し、第2の
実施例は、時々刻々とプロセスから得られるデータを記
号に変換する場合の実施例である。この場合、サンプリ
ング周期で現在より1つ前のデータまでは、すでにベク
トル系列に変換されているために、データが1つ追加さ
れたことによる処理をサンプリング周期ごとに行なえば
よい。
【0107】本実施例の記号化装置の構成を図13に示
す。同図において、1310は110と同様の通信装置
であって、通信網を通じて、処理対象となるパターンデ
ータの識別番号等を受信する。1320はデータ記憶装
置であって、プロセスデータとともに前サンプリング周
期までの処理結果であるベクトル系列,事象名などが併
せて記憶されている。入力処理部1330は、通信装置
1310からの信号により起動され、データ記憶装置1
320から識別番号に対応するデータの情報(前サンプ
リングデータまでの処理結果および、最新のサンプリン
グデータ)を読み出し、メモリ1340に送る。
す。同図において、1310は110と同様の通信装置
であって、通信網を通じて、処理対象となるパターンデ
ータの識別番号等を受信する。1320はデータ記憶装
置であって、プロセスデータとともに前サンプリング周
期までの処理結果であるベクトル系列,事象名などが併
せて記憶されている。入力処理部1330は、通信装置
1310からの信号により起動され、データ記憶装置1
320から識別番号に対応するデータの情報(前サンプ
リングデータまでの処理結果および、最新のサンプリン
グデータ)を読み出し、メモリ1340に送る。
【0108】1350は折れ線近似処理部である。13
55はフィルタ記憶部であり、折れ線近似処理部135
0で用いられる特徴抽出フィルタが記憶されている。本
実施例では、リアルタイム処理として、最新のデータか
ら過去のデータの方向に処理を行なうため、図15に例
を示すような特徴フィルタを用いる。折れ線近似処理部
1350は、メモリ1340に記憶されている入力パタ
ーンの最新データを含む部分から特徴抽出を行ない、パ
ターンデータを折れ線で近似し、折れ線を構成する線分
のベクトル系列に変換する。
55はフィルタ記憶部であり、折れ線近似処理部135
0で用いられる特徴抽出フィルタが記憶されている。本
実施例では、リアルタイム処理として、最新のデータか
ら過去のデータの方向に処理を行なうため、図15に例
を示すような特徴フィルタを用いる。折れ線近似処理部
1350は、メモリ1340に記憶されている入力パタ
ーンの最新データを含む部分から特徴抽出を行ない、パ
ターンデータを折れ線で近似し、折れ線を構成する線分
のベクトル系列に変換する。
【0109】1360は、統合処理部であって、前記折
れ線近似処理部1350で得られた折れ線ベクトルの系
列を統合し、辞書検索処理部1370に送る。1365
は、統合処理部1360で用いられる統合パラメータが
記憶されている。
れ線近似処理部1350で得られた折れ線ベクトルの系
列を統合し、辞書検索処理部1370に送る。1365
は、統合処理部1360で用いられる統合パラメータが
記憶されている。
【0110】辞書検索処理部1370は、図13の折れ
線近似処理部1350から送られる入力パターンのベク
トル系列と、標準パターン辞書1375に記憶されてい
る標準パターンのベクトル系列とを比較し、対応候補の
ベクトル系列を検索する。標準パターン記憶部1375
には、第1の実施例と同様に、図11に例を示すような
事象名とそのベクトル系列および各ベクトルの名称が記
憶されている。1380は類似度計算処理部であって、
辞書検索処理部1370で得られた対応候補のベクトル
系列と標準パターンのベクトル系列との類似度および尺
度を計算する。得られた事象名が前サンプリングの時点
と異なる事象名であって、尺度が一定の範囲内かつ類似
度が一定値以上の場合は、標準パターンの番号と、対応
した入力パターンの番号,類似度、および尺度をメモリ
1390に記憶する。メモリ1390に記憶されている
結果は、前記通信装置1310を介して、他の情報処理
システム等に送信される。
線近似処理部1350から送られる入力パターンのベク
トル系列と、標準パターン辞書1375に記憶されてい
る標準パターンのベクトル系列とを比較し、対応候補の
ベクトル系列を検索する。標準パターン記憶部1375
には、第1の実施例と同様に、図11に例を示すような
事象名とそのベクトル系列および各ベクトルの名称が記
憶されている。1380は類似度計算処理部であって、
辞書検索処理部1370で得られた対応候補のベクトル
系列と標準パターンのベクトル系列との類似度および尺
度を計算する。得られた事象名が前サンプリングの時点
と異なる事象名であって、尺度が一定の範囲内かつ類似
度が一定値以上の場合は、標準パターンの番号と、対応
した入力パターンの番号,類似度、および尺度をメモリ
1390に記憶する。メモリ1390に記憶されている
結果は、前記通信装置1310を介して、他の情報処理
システム等に送信される。
【0111】次に、上記構成に基づく記号化装置の動作
を詳細に説明する。
を詳細に説明する。
【0112】図14は、前記折れ線近似処理部1350
の動作を示すフローチャートである。大別すると、入力
パターンf(t)と特徴抽出フィルタW2(x)との積和計
算によりパターンの凹凸を計算し、パターンが折れ線に
分割される点τpを求めるパターン分割処理1410
と、特徴抽出フィルタW0(x),W1(x),およびW2
(x)を用いて、パターンの分割点近傍におけるデータの
平均値を求め、分割点におけるデータの推定値fe(τ
p)を求める推定処理1430と、データ区間の終端に
おける回帰直線から終端の推定値を求める終端推定処理
1450と、分割点と終端の推定値とを用いてパターン
を折れ線近似した時のベクトル系列を計算するベクトル
系列計算処理1460とから構成されている。
の動作を示すフローチャートである。大別すると、入力
パターンf(t)と特徴抽出フィルタW2(x)との積和計
算によりパターンの凹凸を計算し、パターンが折れ線に
分割される点τpを求めるパターン分割処理1410
と、特徴抽出フィルタW0(x),W1(x),およびW2
(x)を用いて、パターンの分割点近傍におけるデータの
平均値を求め、分割点におけるデータの推定値fe(τ
p)を求める推定処理1430と、データ区間の終端に
おける回帰直線から終端の推定値を求める終端推定処理
1450と、分割点と終端の推定値とを用いてパターン
を折れ線近似した時のベクトル系列を計算するベクトル
系列計算処理1460とから構成されている。
【0113】まず、パターン分割処理1410において
は、入力パターンのデータf(t)(t=−T,−T+
1,…,0)に対し、フィルタ記憶部1355に記憶さ
れている特徴抽出フィルタW2(x)を用いた積和計算
は、入力パターンのデータf(t)(t=−T,−T+
1,…,0)に対し、フィルタ記憶部1355に記憶さ
れている特徴抽出フィルタW2(x)を用いた積和計算
【0114】
【数10】
【0115】により、現時刻の近傍における凹凸の度合
を示す特徴量g2(0)を計算する。ここに、aはフィル
タの拡がりを示す定数である。図16(a)に示す入力
パターンの一例に対し、図15に示す特徴抽出フィルタ
W2(x)による積和計算を行なった結果、
を示す特徴量g2(0)を計算する。ここに、aはフィル
タの拡がりを示す定数である。図16(a)に示す入力
パターンの一例に対し、図15に示す特徴抽出フィルタ
W2(x)による積和計算を行なった結果、
【0116】
【数11】
【0117】を満足する場合、t=−b(bはフィルタ
によって定められる一定値)が新しい分割点となる。処
理ステップ1420により、新しい分割点が生成されな
かった場合は処理ステップ1450に進み、分割点が生
成された場合は処理ステップ1430に進む。
によって定められる一定値)が新しい分割点となる。処
理ステップ1420により、新しい分割点が生成されな
かった場合は処理ステップ1450に進み、分割点が生
成された場合は処理ステップ1430に進む。
【0118】推定処理1430においては、パターン分
割処理1410により得られた分割点τpにおいて、フ
ィルタ記憶部1355に記憶されている特徴抽出フィル
タWk(x)(k=0,1,2)を用いた積和計算
割処理1410により得られた分割点τpにおいて、フ
ィルタ記憶部1355に記憶されている特徴抽出フィル
タWk(x)(k=0,1,2)を用いた積和計算
【0119】
【数12】
【0120】により、平均値を表わす特徴量g0(τ
p),傾きを表わす特徴量g1(τp),凹凸を表わす特
徴量g2(τp)を計算する。図15に特徴抽出フィルタ
W0(x),W1(x),およびW2(x)の例を示す。分割
点τpにおけるパターンの推定値fe(τp)は、
p),傾きを表わす特徴量g1(τp),凹凸を表わす特
徴量g2(τp)を計算する。図15に特徴抽出フィルタ
W0(x),W1(x),およびW2(x)の例を示す。分割
点τpにおけるパターンの推定値fe(τp)は、
【0121】
【数13】
【0122】によって算出される。
【0123】次に、終端推定処理1440においては、
入力パターンの終端の推定値を求める。推定処理143
0において求められた分割点の推定値(τp,fe(τ
p))を通る回帰直線を、
入力パターンの終端の推定値を求める。推定処理143
0において求められた分割点の推定値(τp,fe(τ
p))を通る回帰直線を、
【0124】
【数14】
【0125】により算出する。
【0126】数14にt=0を代入することにより、入
力パターンの終端(t=0)の推定値fe(0)(=h
(0))が求められる。
力パターンの終端(t=0)の推定値fe(0)(=h
(0))が求められる。
【0127】ベクトル系列計算処理1440において
は、推定処理1430と終端推定処理1430において
得られる点列(τp,fe(τp)),(0,fe(0))
から入力波形を近似するためのベクトル系列Aj=(P
j,Qj)を、
は、推定処理1430と終端推定処理1430において
得られる点列(τp,fe(τp)),(0,fe(0))
から入力波形を近似するためのベクトル系列Aj=(P
j,Qj)を、
【0128】
【数15】
【0129】により求める。図16(b)に新しい分割
点τpが生成された場合の点列の例から求められるベク
トル系列を示す。これらの各々のベクトルには図6に示
した標準ベクトルの内で最も近い(勾配が最も似てい
る)ベクトルの名称が付けられ、統合処理部1360に
送られる。
点τpが生成された場合の点列の例から求められるベク
トル系列を示す。これらの各々のベクトルには図6に示
した標準ベクトルの内で最も近い(勾配が最も似てい
る)ベクトルの名称が付けられ、統合処理部1360に
送られる。
【0130】次に、統合処理部1360における処理の
詳細を説明する。統合処理は、折れ線近似処理部135
0の結果、ベクトルの数が3個以上ある場合に、最新の
ベクトルより2つ前のベクトルに対して行なわれる。処
理の内容は、図7に示した処理と同一である。処理結果
の例を図16(c)に示す。
詳細を説明する。統合処理は、折れ線近似処理部135
0の結果、ベクトルの数が3個以上ある場合に、最新の
ベクトルより2つ前のベクトルに対して行なわれる。処
理の内容は、図7に示した処理と同一である。処理結果
の例を図16(c)に示す。
【0131】辞書検索処理部1370の動作は図1の辞
書検索処理部170と同一であり、類似度計算処理部1
380の動作は図1の類似度180と同一である。得ら
れた記号の例を図17に示す。
書検索処理部170と同一であり、類似度計算処理部1
380の動作は図1の類似度180と同一である。得ら
れた記号の例を図17に示す。
【0132】メモリ1390に記憶された記号化結果
(事象名,類似度,尺度,一致したデータの区間)は、
通信装置1310を通じて他の情報処理システム等に送
信される。
(事象名,類似度,尺度,一致したデータの区間)は、
通信装置1310を通じて他の情報処理システム等に送
信される。
【0133】本実施例による記号化装置では、第1の実
施例と同様の効果はもちろん、処理が簡素であるため、
高速にデータの記号的な表現を得られるために、大量の
プロセスデータを安価な処理装置で処理できるという特
徴がある。
施例と同様の効果はもちろん、処理が簡素であるため、
高速にデータの記号的な表現を得られるために、大量の
プロセスデータを安価な処理装置で処理できるという特
徴がある。
【0134】記号化装置の実施例をよく理解し、その固
有の可能性と利点を評価するために、以下に、実施例が
実現されるために用いられる手法に対する簡単な数学的
背景および基礎を提示する。導入された式は、実施例の
機能の洞察も与えてくれる。
有の可能性と利点を評価するために、以下に、実施例が
実現されるために用いられる手法に対する簡単な数学的
背景および基礎を提示する。導入された式は、実施例の
機能の洞察も与えてくれる。
【0135】フィルタ記憶部155または1355に記
憶され、折れ線近似処理部150または1350におい
て用いられる特徴抽出フィルタW0(x),W1(x),お
よびW2(x)は、W0(x)はパターンの平均的な値を求
めるフィルタ、W1(x)は平均的な傾きを求めるフィル
タ、W2(x)はパターンの平均的な凹凸を求めるフィル
タである。以下に、W0(x),W1(x),およびW2
(x)の求め方を整理して示しておく。
憶され、折れ線近似処理部150または1350におい
て用いられる特徴抽出フィルタW0(x),W1(x),お
よびW2(x)は、W0(x)はパターンの平均的な値を求
めるフィルタ、W1(x)は平均的な傾きを求めるフィル
タ、W2(x)はパターンの平均的な凹凸を求めるフィル
タである。以下に、W0(x),W1(x),およびW2
(x)の求め方を整理して示しておく。
【0136】パターンデータの展開方法として、
【0137】
【数16】
【0138】で定義される多項式Hm(x)を用いる。こ
こに、E(x)は適当な微分可能関数であり、aおよびb
は定義区間を示す定数である。このとき、
こに、E(x)は適当な微分可能関数であり、aおよびb
は定義区間を示す定数である。このとき、
【0139】
【数17】
【0140】とおくと、
【0141】
【数18】
【0142】は、正規直交関数系を構成する。
【0143】正規直交関数系ψm(x)をそのまま用い
て、時系列データf(t)を時刻tの近傍で展開すると、
原データの良い近似を得るには高次の項まで求めておく
ことが必要となる。これを避けるために、時系列データ
を時刻tを中心として
て、時系列データf(t)を時刻tの近傍で展開すると、
原データの良い近似を得るには高次の項まで求めておく
ことが必要となる。これを避けるために、時系列データ
を時刻tを中心として
【0144】
【数19】
【0145】と変換して扱うことにする。
【0146】数19に対し、数18の直交関数系を用い
た展開を行なうと、
た展開を行なうと、
【0147】
【数20】
【0148】となる。ここに展開係数am(t)(m=
0,1,…,∞)は、
0,1,…,∞)は、
【0149】
【数21】
【0150】により求められる。数19および数20よ
り、時系列データf(t)は、時刻tの近傍で、
り、時系列データf(t)は、時刻tの近傍で、
【0151】
【数22】
【0152】と展開されたことになる。
【0153】微分可能関数E(x)を、
【0154】
【数23】
【0155】で表わされる指数関数とし、b=−aとし
た場合、数16よりHm(x)はm次のHermite多
項式となる。また、数22より時系列データf(t)は時
刻tの近傍で多項式に展開されたことになる。この時の
展開フィルタWm(x)は、数22に数21および数18
を代入することにより、
た場合、数16よりHm(x)はm次のHermite多
項式となる。また、数22より時系列データf(t)は時
刻tの近傍で多項式に展開されたことになる。この時の
展開フィルタWm(x)は、数22に数21および数18
を代入することにより、
【0156】
【数24】
【0157】となることから、
【0158】
【数25】
【0159】と表わされる。
【0160】数25で表わされる特徴抽出フィルタによ
る多項式展開の結果を用いて、時刻tにおける時系列デ
ータ推定値fe(t)を求める。数22にx=0を代入し
てfe(t)は、
る多項式展開の結果を用いて、時刻tにおける時系列デ
ータ推定値fe(t)を求める。数22にx=0を代入し
てfe(t)は、
【0161】
【数26】
【0162】と求められる。
【0163】数26による展開係数の2次の項a2(t)
は、時刻t近傍における時系列データの凹凸の状態を示
している。従って、時系列データf(t)に対して、数2
4に従い2次の多項式の展開係数a2(t)を求め、極値
を持つ時刻を抽出することにより、時系列データの勾配
が変化する時刻を得ることができる。
は、時刻t近傍における時系列データの凹凸の状態を示
している。従って、時系列データf(t)に対して、数2
4に従い2次の多項式の展開係数a2(t)を求め、極値
を持つ時刻を抽出することにより、時系列データの勾配
が変化する時刻を得ることができる。
【0164】以下、類似度および尺度の求め方について
述べる。標準パターン記憶部175または1375に記
憶されている1つの記号のベクトル系列をVi(i=
1,2,…,m)、時系列データに含まれる対応候補の
ベクトル系列をAi(i=1,2,…,m)とする。標
準パターン記憶部175または1375に記憶されてい
るベクトル系列をK倍した時、両ベクトル系列の間の2
乗誤差Eは、
述べる。標準パターン記憶部175または1375に記
憶されている1つの記号のベクトル系列をVi(i=
1,2,…,m)、時系列データに含まれる対応候補の
ベクトル系列をAi(i=1,2,…,m)とする。標
準パターン記憶部175または1375に記憶されてい
るベクトル系列をK倍した時、両ベクトル系列の間の2
乗誤差Eは、
【0165】
【数27】
【0166】と表わされる。まず、2乗誤差Eを最小と
する尺度Kを求める。数27を展開すると、
する尺度Kを求める。数27を展開すると、
【0167】
【数28】
【0168】となる。ここに、(,)はベクトルの内積
を示す。数28はKに関する2次の係数が正の2次式で
あるから、2乗誤差Eの最小値を与える尺度Kは、
を示す。数28はKに関する2次の係数が正の2次式で
あるから、2乗誤差Eの最小値を与える尺度Kは、
【0169】
【数29】
【0170】より、
【0171】
【数30】
【0172】と与えられる。その時の2乗誤差Eは、数
30を数28に代入して、
30を数28に代入して、
【0173】
【数31】
【0174】で与えられる。数31における2乗誤差E
を時系列パターンのベクトル系列に関して正規化する
と、
を時系列パターンのベクトル系列に関して正規化する
と、
【0175】
【数32】
【0176】となる。従って、尺度Kにより正規化され
た2乗誤差Eによる対応度合の評価指標を、数32の第
2項の平方根を用いた類似度Sで定義する。
た2乗誤差Eによる対応度合の評価指標を、数32の第
2項の平方根を用いた類似度Sで定義する。
【0177】
【数33】
【0178】数32では、数30による尺度Kが正の場
合でも負の場合でも2乗誤差Eは同じとなる。しかし、
時系列データに記号名称を与える場合、反転して一致す
る場合は類似度は小さくならなければならない。数33
は、数32の右辺第2項の平方根を考えることにより、
適正な類似度を得られるものとなっている。数32で表
わされる類似度Sは、 −1.0≦S≦1.0 を満足し、通常の相関係数とよく似た式の形をしてお
り、ベクトル系列間の相関係数と考えることができる。
合でも負の場合でも2乗誤差Eは同じとなる。しかし、
時系列データに記号名称を与える場合、反転して一致す
る場合は類似度は小さくならなければならない。数33
は、数32の右辺第2項の平方根を考えることにより、
適正な類似度を得られるものとなっている。数32で表
わされる類似度Sは、 −1.0≦S≦1.0 を満足し、通常の相関係数とよく似た式の形をしてお
り、ベクトル系列間の相関係数と考えることができる。
【0179】以上、時系列データのベクトル系列と標準
パターンのベクトル系列が1対1に対応すると仮定し
て、類似度Sおよび尺度Kの式を求めた。一般には、標
準パターンのベクトル系列と時系列データのベクトル系
列との間で、1つのベクトルと複数のベクトルとが対応
する場合が生ずる。この場合は、数33および数30に
示した類似度Sおよび尺度Kを
パターンのベクトル系列が1対1に対応すると仮定し
て、類似度Sおよび尺度Kの式を求めた。一般には、標
準パターンのベクトル系列と時系列データのベクトル系
列との間で、1つのベクトルと複数のベクトルとが対応
する場合が生ずる。この場合は、数33および数30に
示した類似度Sおよび尺度Kを
【0180】
【数34】
【0181】
【数35】
【0182】と変形して用いる。ここに、標準パターン
のベクトルVjと対応するパターンデータのベクトル系
列をAij(j=1,2,…,ni)としている。
のベクトルVjと対応するパターンデータのベクトル系
列をAij(j=1,2,…,ni)としている。
【0183】本実施例による記号化方式は、時系列デー
タをベクトル系列に変換して扱うことにより、パターン
の位置ずれや形状の変化を考慮した照合を行なうことが
できるという特徴がある。
タをベクトル系列に変換して扱うことにより、パターン
の位置ずれや形状の変化を考慮した照合を行なうことが
できるという特徴がある。
【0184】上記図1から図18に示す記号化装置の例
では、記号的表現として、文字を用い例を示している
が、一定の意味を表現し得る記号シンボル(例えば、図
22参照)を用いることもできる。
では、記号的表現として、文字を用い例を示している
が、一定の意味を表現し得る記号シンボル(例えば、図
22参照)を用いることもできる。
【0185】
【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、プ
ロセス状態値が時間経過に従って変化してゆく形を記号
的表現に変換し、これを予め定めた様式に編集して運転
員に提供することにより、理解し易く、プラントの異常
監視作業が大きな負担とならないプロセス情報表示方式
を実現することができる。また、変化傾向の判断におい
て、運転員の主観的判断を排除できる。
ロセス状態値が時間経過に従って変化してゆく形を記号
的表現に変換し、これを予め定めた様式に編集して運転
員に提供することにより、理解し易く、プラントの異常
監視作業が大きな負担とならないプロセス情報表示方式
を実現することができる。また、変化傾向の判断におい
て、運転員の主観的判断を排除できる。
【図1】本発明においてプロセスデータを記号的な表現
に変換するために用いられる記号化装置の一実施例の構
成を示すブロック図。
に変換するために用いられる記号化装置の一実施例の構
成を示すブロック図。
【図2】記号化装置における折線近似処理部の動作を示
すフロチャート。
すフロチャート。
【図3】記号化装置における記号化の処理過程を説明す
る説明図(その1)。
る説明図(その1)。
【図4】記号化装置における記号化の処理過程を説明す
る説明図(その2)。
る説明図(その2)。
【図5】記号化装置において用いられる特徴抽出フィル
ターの一例を示す説明図。
ターの一例を示す説明図。
【図6】記号化装置において用いられる標準ベクトルの
一例を示す説明図。
一例を示す説明図。
【図7】記号化装置における統合処理部における処理を
説明するフローチャート。
説明するフローチャート。
【図8】統合処理部における統合処理の一例を説明する
説明図。
説明図。
【図9】統合処理部における統合処理の一例を説明する
説明図。
説明図。
【図10】記号化装置の辞書検索処理部における処理を
説明するフローチャート。
説明するフローチャート。
【図11】辞書検索処理部において用いられる標準パタ
ーン辞書の一例を示す説明図。
ーン辞書の一例を示す説明図。
【図12】辞書検索処理部における検索処理の手順を説
明するフローチャート。
明するフローチャート。
【図13】本発明においてプロセスデータを記号的な表
現に変換するために用いられる記号化装置の他の実施例
の構成を示すブロック図。
現に変換するために用いられる記号化装置の他の実施例
の構成を示すブロック図。
【図14】記号化装置における折線近似処理部の動作を
示すフローチャート。
示すフローチャート。
【図15】折線近似処理部で用いられる特徴抽出フィル
タの例を示す説明図。
タの例を示す説明図。
【図16】折線近似処理部における記号化の処理過程を
説明する説明図。
説明する説明図。
【図17】記号化の結果を説明する説明図。
【図18】本発明のプロセス情報表示システムの一実施
例の構成を示すブロック図。
例の構成を示すブロック図。
【図19】本発明のハードウェア構成例を示す説明図。
【図20】ヒストリカルデータ記憶形式の例を示す説明
図。
図。
【図21】記号化手段の詳細ブロック図。
【図22】標準パターンの例を示す説明図。
【図23】図18の実施例における記号化結果表示例を
示す説明図。
示す説明図。
【図24】図18の実施例における他の記号化結果表示
例を示す説明図。
例を示す説明図。
【図25】図18の実施例におけるさらに他の記号化結
果表示例を示す説明図。
果表示例を示す説明図。
【図26】本発明の他の実施例を示すブロック図。
【図27】図26を補足するフローチャート。
【図28】図26の実施例における記号化結果表示例を
示す説明図。
示す説明図。
【図29】本発明のさらに他の実施例を示すブロック
図。
図。
【図30】本発明の実施例におけるさらに他の記号化結
果表示例を示す説明図。
果表示例を示す説明図。
【図31】本発明の実施例におけるさらに他の記号化結
果表示例を示す説明図。
果表示例を示す説明図。
【図32】本発明の実施例におけるさらに他の記号化結
果表示例を示す説明図。
果表示例を示す説明図。
【図33】本発明の実施例におけるさらに他の記号化結
果表示例を示す説明図。
果表示例を示す説明図。
1:対象プロセス、2:プロセス入出力装置、3:中央
処理装置、4:メモリ、5:補助記憶装置、6:情報表
示装置、7:入力装置、51−1〜4:トレンドグラ
フ、52−1〜9:記号シンボル、53−1〜2:設備
要素、54−1〜4:状態測定点識別記号、55−2:
状態値、56−1:異常発生時刻、57−1:異常内
容、58−1:記号名称、59−1:未確認マーク、6
0−1:記号化結果発生区間、101:プロセス状態検
出手段、102:プロセス状態値記憶部、103:ヒス
トリカルデータ記憶手段、104:ヒストリカルデータ
バッファ、105:ヒストリカルデータ記憶部、10
6:記号化手段、107:記号化パラメータ記憶部、1
08:記号化結果記憶部、109:情報編集手段、20
0:作画様式記憶部、301:先頭データ時刻、30
2:データカウンター、303:プロセス状態値、30
4:先頭ポインター、305:末尾カウンター、30
6:先頭データ時刻、307:プロセス状態値、40
1:プロセス状態値入力、402:記号化ぱらめーは他
入力、403:折れ線近似処理部、404:フィルター
記憶部、405:一時データ記憶部、406:辞書検索
処理部、407:標準パターン記憶部、408:評価値
計算部、409:記号化結果出力、901:異常監視手
段、902:異常監視仕様記憶部、903:異常状態記
憶手段、100−1〜4:トレンドグラフ、101−1
〜10:記号シンボル、102−1〜2:設備要素、1
03−1〜3:状態測定点識別記号、104:状態値、
105:異常発生時刻、106:異常内容、106:記
号化結果発生区間。
処理装置、4:メモリ、5:補助記憶装置、6:情報表
示装置、7:入力装置、51−1〜4:トレンドグラ
フ、52−1〜9:記号シンボル、53−1〜2:設備
要素、54−1〜4:状態測定点識別記号、55−2:
状態値、56−1:異常発生時刻、57−1:異常内
容、58−1:記号名称、59−1:未確認マーク、6
0−1:記号化結果発生区間、101:プロセス状態検
出手段、102:プロセス状態値記憶部、103:ヒス
トリカルデータ記憶手段、104:ヒストリカルデータ
バッファ、105:ヒストリカルデータ記憶部、10
6:記号化手段、107:記号化パラメータ記憶部、1
08:記号化結果記憶部、109:情報編集手段、20
0:作画様式記憶部、301:先頭データ時刻、30
2:データカウンター、303:プロセス状態値、30
4:先頭ポインター、305:末尾カウンター、30
6:先頭データ時刻、307:プロセス状態値、40
1:プロセス状態値入力、402:記号化ぱらめーは他
入力、403:折れ線近似処理部、404:フィルター
記憶部、405:一時データ記憶部、406:辞書検索
処理部、407:標準パターン記憶部、408:評価値
計算部、409:記号化結果出力、901:異常監視手
段、902:異常監視仕様記憶部、903:異常状態記
憶手段、100−1〜4:トレンドグラフ、101−1
〜10:記号シンボル、102−1〜2:設備要素、1
03−1〜3:状態測定点識別記号、104:状態値、
105:異常発生時刻、106:異常内容、106:記
号化結果発生区間。
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成5年7月23日
【手続補正1】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】0185
【補正方法】変更
【補正内容】
【0185】
【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、プ
ロセス状態値が時間経過に従って変化してゆく形を記号
的表現に変換し、これを予め定めた様式に編集して運転
員に提供することにより、理解し易く、プラントの異常
監視作業が大きな負担とならないプロセス情報表示方式
を実現することができる。また、変化傾向の判断におい
て、運転員の主観的判断を排除できる。
ロセス状態値が時間経過に従って変化してゆく形を記号
的表現に変換し、これを予め定めた様式に編集して運転
員に提供することにより、理解し易く、プラントの異常
監視作業が大きな負担とならないプロセス情報表示方式
を実現することができる。また、変化傾向の判断におい
て、運転員の主観的判断を排除できる。
【手続補正2】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】図面の簡単な説明
【補正方法】変更
【補正内容】
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明においてプロセスデータを記号的な表現
に変換するために用いられる記号化装置の一実施例の構
成を示すブロック図。
に変換するために用いられる記号化装置の一実施例の構
成を示すブロック図。
【図2】記号化装置における折線近似処理部の動作を示
すフロチャート。
すフロチャート。
【図3】記号化装置における記号化の処理過程を説明す
る説明図(その1)。
る説明図(その1)。
【図4】記号化装置における記号化の処理過程を説明す
る説明図(その2)。
る説明図(その2)。
【図5】記号化装置において用いられる特徴抽出フィル
ターの一例を示す説明図。
ターの一例を示す説明図。
【図6】記号化装置において用いられる標準ベクトルの
一例を示す説明図。
一例を示す説明図。
【図7】記号化装置における統合処理部における処理を
説明するフローチャート。
説明するフローチャート。
【図8】統合処理部における統合処理の一例を説明する
説明図。
説明図。
【図9】統合処理部における統合処理の一例を説明する
説明図。
説明図。
【図10】記号化装置の辞書検索処理部における処理を
説明するフローチャート。
説明するフローチャート。
【図11】辞書検索処理部において用いられる標準パタ
ーン辞書の一例を示す説明図。
ーン辞書の一例を示す説明図。
【図12】辞書検索処理部における検索処理の手順を説
明するフローチャート。
明するフローチャート。
【図13】本発明においてプロセスデータを記号的な表
現に変換するために用いられる記号化装置の他の実施例
の構成を示すブロック図。
現に変換するために用いられる記号化装置の他の実施例
の構成を示すブロック図。
【図14】記号化装置における折線近似処理部の動作を
示すフローチャート。
示すフローチャート。
【図15】折線近似処理部で用いられる特徴抽出フィル
タの例を示す説明図。
タの例を示す説明図。
【図16】折線近似処理部における記号化の処理過程を
説明する説明図。
説明する説明図。
【図17】記号化の結果を説明する説明図。
【図18】本発明のプロセス情報表示システムの一実施
例の構成を示すブロック図。
例の構成を示すブロック図。
【図19】本発明のハードウェア構成例を示す説明図。
【図20】ヒストリカルデータ記憶形式の例を示す説明
図。
図。
【図21】記号化手段の詳細ブロック図。
【図22】標準パターンの例を示す説明図。
【図23】図18の実施例における記号化結果表示例を
示す説明図。
示す説明図。
【図24】図18の実施例における他の記号化結果表示
例を示す説明図。
例を示す説明図。
【図25】図18の実施例におけるさらに他の記号化結
果表示例を示す説明図。
果表示例を示す説明図。
【図26】本発明の他の実施例を示すブロック図。
【図27】図26を補足するフローチャート。
【図28】図26の実施例における記号化結果表示例を
示す説明図。
示す説明図。
【図29】本発明のさらに他の実施例を示すブロック
図。
図。
【図30】本発明の実施例におけるさらに他の記号化結
果表示例を示す説明図。
果表示例を示す説明図。
【図31】本発明の実施例におけるさらに他の記号化結
果表示例を示す説明図。
果表示例を示す説明図。
【図32】本発明の実施例におけるさらに他の記号化結
果表示例を示す説明図。
果表示例を示す説明図。
【図33】本発明の実施例におけるさらに他の記号化結
果表示例を示す説明図。
果表示例を示す説明図。
【符号の説明】 1:対象プロセス、2:プロセス入出力装置、3:中央
処理装置、4:メモリ、5:補助記憶装置、6:情報表
示装置、7:入力装置、51−1〜4:トレンドグラ
フ、52−1〜9:記号シンボル、53−1〜2:設備
要素、54−1〜4:状態測定点識別記号、55−2:
状態値、56−1:異常発生時刻、57−1:異常内
容、58−1:記号名称、59−1:未確認マーク、6
0−1:記号化結果発生区間、101:プロセス状態検
出手段、102:プロセス状態値記憶部、103:ヒス
トリカルデータ記憶手段、104:ヒストリカルデータ
バッファ、105:ヒストリカルデータ記憶部、10
6:記号化手段、107:記号化パラメータ記憶部、1
08:記号化結果記憶部、109:情報編集手段、20
0:作画様式記憶部、301:先頭データ時刻、30
2:データカウンター、303:プロセス状態値、30
4:先頭ポインター、305:末尾カウンター、30
6:先頭データ時刻、307:プロセス状態値、40
1:プロセス状態値入力、402:記号化ぱらめーは他
入力、403:折れ線近似処理部、404:フィルター
記憶部、405:一時データ記憶部、406:辞書検索
処理部、407:標準パターン記憶部、408:評価値
計算部、409:記号化結果出力、901:異常監視手
段、902:異常監視仕様記憶部、903:異常状態記
憶手段、100−1〜4:トレンドグラフ、101−1
〜10:記号シンボル、102−1〜2:設備要素、1
03−1〜3:状態測定点識別記号、104:状態値、
105:異常発生時刻、106:異常内容、106:記
号化結果発生区間。
処理装置、4:メモリ、5:補助記憶装置、6:情報表
示装置、7:入力装置、51−1〜4:トレンドグラ
フ、52−1〜9:記号シンボル、53−1〜2:設備
要素、54−1〜4:状態測定点識別記号、55−2:
状態値、56−1:異常発生時刻、57−1:異常内
容、58−1:記号名称、59−1:未確認マーク、6
0−1:記号化結果発生区間、101:プロセス状態検
出手段、102:プロセス状態値記憶部、103:ヒス
トリカルデータ記憶手段、104:ヒストリカルデータ
バッファ、105:ヒストリカルデータ記憶部、10
6:記号化手段、107:記号化パラメータ記憶部、1
08:記号化結果記憶部、109:情報編集手段、20
0:作画様式記憶部、301:先頭データ時刻、30
2:データカウンター、303:プロセス状態値、30
4:先頭ポインター、305:末尾カウンター、30
6:先頭データ時刻、307:プロセス状態値、40
1:プロセス状態値入力、402:記号化ぱらめーは他
入力、403:折れ線近似処理部、404:フィルター
記憶部、405:一時データ記憶部、406:辞書検索
処理部、407:標準パターン記憶部、408:評価値
計算部、409:記号化結果出力、901:異常監視手
段、902:異常監視仕様記憶部、903:異常状態記
憶手段、100−1〜4:トレンドグラフ、101−1
〜10:記号シンボル、102−1〜2:設備要素、1
03−1〜3:状態測定点識別記号、104:状態値、
105:異常発生時刻、106:異常内容、106:記
号化結果発生区間。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 大石 聡 茨城県日立市大みか町五丁目2番1号 株 式会社日立製作所大みか工場内
Claims (12)
- 【請求項1】対象プロセスの状態を表示するための情報
表示装置を備えるプロセス情報表示システムであって、
プロセスの状態に関係する情報の時間経過に従って変化
する変化パターンを記号的表現に変換する記号化手段
と、上記情報表示装置に、プロセスの状態が関係する情
報が時間経過に従って変化して行く形をトレンド表示す
ると共に、記号化手段からの出力である記号的表現を前
記トレンド表示と併せて表示するための情報編集手段と
を備えることを特徴とするプロセス情報表示システム。 - 【請求項2】対象プロセスの状態を表示するための情報
表示装置を備えるプロセス情報表示システムであって、
プロセスの状態に関係する情報の時間経過に従って変化
する変化パターンを記号的表現に変換する記号化手段
と、上記情報表示装置に、プロセスの構成を示すフロー
画像を表示すると共に、記号化手段からの出力である記
号的表現を前記フロー画像と併せて表示するための情報
編集手段とを備えることを特徴とするプロセス情報表示
システム。 - 【請求項3】対象プロセスの状態を表示するための情報
表示装置を備えるプロセス情報表示システムであって、
プロセスの状態に関係する情報の時間経過に従って変化
する変化パターンを記号的表現に変換する記号化手段
と、上記情報表示装置に、プロセスの状態に関係する情
報に対応する機器のシンボルを表示すると共に、記号化
手段からの出力である記号的表現を、表示される機器シ
ンボルと関連付けて表示するための情報編集手段とを備
えることを特徴とするプロセス情報表示システム。 - 【請求項4】対象プロセスの状態を表示するための情報
表示装置を備えるプロセス情報表示システムであって、
プロセスの状態に関係する情報の時間経過に従って変化
する変化パターンを記号的表現に変換する記号化手段
と、上記情報表示装置に、プロセスの状態に関係する情
報についての異常を監視する異常監視手段と、異常の内
容をアラームサマリ形式で一覧表示すると共に、記号化
手段からの出力である記号的表現を異常内容のアラーム
サマリと併せて表示するための情報編集手段とを備える
ことを特徴とするプロセス情報表示システム。 - 【請求項5】請求項1、2、3または4において、情報
編集手段は、記号化された複数の記号的表現のうち、同
一記号表現となっている複数のプロセス情報点を抽出
し、その複数のプロセス情報点について情報点名称、発
生時刻および記号化情報をまとめて表示する機能を有す
ることを特徴とする、プロセス情報表示システム。 - 【請求項6】請求項1、2、3、4または5において、
現在および過去に表示されている記号的表現について、
運転員が確認済みか否かの情報を記憶する確認済み記憶
手段と、未確認状態の記号的表現について、運転員が確
認操作するための確認操作手段とをさらに備え、 上記情報編集手段は、表示される記号的表現について、
確認済み状態か否かの区別を付加して表示する機能を有
することを特徴とするプロセス情報表示システム。 - 【請求項7】請求項1、2、3、4、5または6におい
て、プロセスの状態に関係する情報をヒストリカルデー
タとして時系列に保存するヒストリカルデータ記憶手段
と、指定されたサンプリング間隔と時間範囲でヒストリ
カルデータを抽出するデータ抽出手段とをさらに備え、 上記記号化手段は、抽出されたヒストリカルデータの変
化パターンを記号的表現に変換し、 上記情報編集手段は、上記ヒストリカルデータをトレン
ド表示すると共に、記号化手段からの出力である記号的
表現を、ヒストリカルデータのトレンド表示と併せて表
示する機能を有する、プロセス情報表示システム。 - 【請求項8】請求項7において、上記情報編集手段は、
記号化手段からの出力を、現在の状態を示す記号として
表示し、ヒストリカルデータ記憶手段から抽出されたヒ
ストリカルデータの変化パターンを記号的表現に変換し
た記号化手段からの他の出力を過去の状態を示す記号と
して表示する機能を備えることを特徴とする、プロセス
情報表示システム。 - 【請求項9】請求項1において、記号化手段は、プロセ
スの状態に関係する情報の長い時間範囲について全体的
に記号化を行い、同時にその一部の時間範囲についても
局所的な記号化を行う機能を有することを特徴とする、
プロセス情報表示システム。 - 【請求項10】請求項9において、情報編集手段は、こ
の二つの記号的表現と、この二つの時間範囲についての
トレンドグラフとを併せて表示する機能を有することを
特徴とする、プロセス情報表示システム。 - 【請求項11】請求項1、2、3、4、5、6、7、
8、9または10において、プロセスの状態に関係する
情報が、プロセス状態値、目標値およびプロセス操作量
のうちの少なくとも1種の情報である、プロセス情報表
示システム。 - 【請求項12】請求項4において、異常監視手段の監視
対象として、プロセス状態値の上下限異常、偏差異常お
よび変化率異常のうちのいずれかを少なくとも含む、、
プロセス情報表示システム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3212357A JPH0620173A (ja) | 1991-08-23 | 1991-08-23 | プロセス情報表示システム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3212357A JPH0620173A (ja) | 1991-08-23 | 1991-08-23 | プロセス情報表示システム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0620173A true JPH0620173A (ja) | 1994-01-28 |
Family
ID=16621208
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP3212357A Pending JPH0620173A (ja) | 1991-08-23 | 1991-08-23 | プロセス情報表示システム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0620173A (ja) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0868673A (ja) * | 1994-08-31 | 1996-03-12 | Toshiba Corp | 分布計測データによる機器状態の監視方法 |
JPH1011244A (ja) * | 1996-06-20 | 1998-01-16 | Mitsubishi Electric Corp | Avqcデータセーブ処理装置 |
JP2004245611A (ja) * | 2003-02-10 | 2004-09-02 | Fuji Chichiyuu Joho Kk | 水圧及び流量データ表示システム |
JP2007328608A (ja) * | 2006-06-08 | 2007-12-20 | Toshiba Corp | プラント情報提供装置およびそのプラント情報提供方法 |
JP2008070871A (ja) * | 2006-09-13 | 2008-03-27 | Tektronix Inc | 2次元データの時間シーケンス表示方法及び装置 |
WO2009086456A1 (en) * | 2007-12-26 | 2009-07-09 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Historical trend icons for physiological parameters |
JP2021076998A (ja) * | 2019-11-07 | 2021-05-20 | ファナック株式会社 | 分析装置 |
JP2021157211A (ja) * | 2020-03-25 | 2021-10-07 | 三菱パワー株式会社 | プラント運転データ監視装置及び方法 |
-
1991
- 1991-08-23 JP JP3212357A patent/JPH0620173A/ja active Pending
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0868673A (ja) * | 1994-08-31 | 1996-03-12 | Toshiba Corp | 分布計測データによる機器状態の監視方法 |
JPH1011244A (ja) * | 1996-06-20 | 1998-01-16 | Mitsubishi Electric Corp | Avqcデータセーブ処理装置 |
JP2004245611A (ja) * | 2003-02-10 | 2004-09-02 | Fuji Chichiyuu Joho Kk | 水圧及び流量データ表示システム |
JP2007328608A (ja) * | 2006-06-08 | 2007-12-20 | Toshiba Corp | プラント情報提供装置およびそのプラント情報提供方法 |
JP2008070871A (ja) * | 2006-09-13 | 2008-03-27 | Tektronix Inc | 2次元データの時間シーケンス表示方法及び装置 |
WO2009086456A1 (en) * | 2007-12-26 | 2009-07-09 | Nellcor Puritan Bennett Llc | Historical trend icons for physiological parameters |
JP2011507666A (ja) * | 2007-12-26 | 2011-03-10 | ネルコー ピューリタン ベネット エルエルシー | 生理学的パラメーターに対する履歴傾向アイコン |
JP2021076998A (ja) * | 2019-11-07 | 2021-05-20 | ファナック株式会社 | 分析装置 |
JP2021157211A (ja) * | 2020-03-25 | 2021-10-07 | 三菱パワー株式会社 | プラント運転データ監視装置及び方法 |
US11650577B2 (en) | 2020-03-25 | 2023-05-16 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | Plant operation data monitoring device and method |
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