JPH07190798A - プロセスデータ処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 プロセスの状態データを自動的に作成するこ
とにより、オペレータの個人差による状態の認識の相違
をなくすと共に、オペレータの負担を軽減させるプロセ
スデータ処理装置ことを目的にする。 【構成】 本装置は、プロセスデータに基づいてプロセ
スの状態データを作成するプロセスデータ処理装置にで
あって、プロセスデータに基づいて局所的傾向データを
作成する局所的傾向作成手段と、プロセスデータに基づ
いて大局的傾向データを作成する大局的傾向作成手段
と、大局的傾向データと局所的傾向データとによりプロ
セスの状態データを作成する状態作成手段と、状態デー
タを表示する表示手段と、を有することを特徴とする装
置である。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、例えばプラント監視装
置などに用いるプロセスデータ処理装置に関し、局所的
傾向データを作成すると共に、大局的傾向データを作成
し、局所的傾向データと大局的傾向データとによりプロ
セスの状態データを作成するプロセスデータ処理装置に
関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来のプラント監視システムでは、プラ
ントからのプロセスデータと、予め定めた値と比較し、
異常の領域ならばアラームを出力して、オペレータに異
常を通知していた。アラームを出力するための要素とし
ては、例えば、プロセスデータの上下限値，変化率，偏
差などである。また、このアラームは異常を診断するシ
ステムなどを起動するトリガとして動作する場合もあ
る。しかし、アラームが発生してから、オペレータが異
常を回避する操作をプラントに対して行ったのでは、異
常を回避できない場合がある。そのため、プラントの異
常となる前兆を捕らえて、事前に異常事態や事故の回避
のための対策を講ずることが必要になる。プラントが異
常となる前兆を捉えるためには、プラントを監視する計
器等から得られる計測値をトレンドグラフとして表示す
る。そして、オペレータは、トレンドグラフからプラン
トの状態を把握し、プラントが異常になる前に回避操作
を行っている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】このような場合、トレ
ンドグラフの監視によりプラントが異常の前兆現象かど
うかの状態判断は、オペレータの個人差により分かれる
ものである。つまり、トレンドグラフが同じでも、オペ
レータの熟練度，注意力，体調などによりプラントの状
態判断が異なってくる。従って、前兆現象の見落としや
誤判断をしてしまう。また、近年、プラントは大規模に
なり、それに伴い監視点数が増大し、オペレータの負担
が増えている。

【０００４】本発明の目的は、プロセスの状態データを
自動的に作成することにより、オペレータの個人差によ
る状態の認識の相違をなくすと共に、オペレータの負担
を軽減させるプロセスデータ処理装置を実現することに
ある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は、プロセスデー
タに基づいてプロセスの状態データを作成するプロセス
データ処理装置であって、前記プロセスデータに基づい
て局所的傾向データを作成する局所的傾向作成手段と、
前記プロセスデータに基づいて大局的傾向データを作成
する大局的傾向作成手段と、前記大局的傾向データと前
記局所的傾向データとによりプロセスの状態データを作
成する状態作成手段と、前記状態データを表示する表示
手段と、を有することを特徴とするものである。また、
プロセスデータに基づいて傾向データを作成するプロセ
スデータ処理装置であって、前記プロセスデータの１次
微分値と２次微分値を求める微分手段と、前記１次微分
値と２次微分値とに基づいて傾向データを作成する傾向
作成手段と、を有することを特徴とするものである。さ
らに、プロセスデータに基づいて傾向データを作成する
プロセスデータ処理装置であって、前記プロセスデータ
の１次微分値と２次微分値とを求める微分手段と、前記
２次微分値により変曲点を求め、この変曲点間の時間が
所望の時間になるまで統合を行い、統合した区間につい
て前記１次微分値により傾向データを作成する傾向作成
手段と、を有することを特徴とするものである。

【０００６】

【作用】このような本発明では、局所的傾向作成手段
が、プロセスデータに基づいて、局所的傾向データを作
成し、大局的傾向作成手段が、プロセスデータに基づい
て、大局的傾向データを作成する。そして、状態作成手
段が、局所的傾向データと大局的傾向データとにより、
状態データを作成する。この状態データを表示手段が表
示する。また、微分手段が、プロセスデータの１次微分
値と２次微分値とを求める。そして、傾向作成手段が１
微分値と２次微分値とに基づいて傾向データを作成す
る。さらに、微分手段が、プロセスデータの１次微分値
と２次微分値とを求める。そして、傾向作成手段が、２
次微分値により変曲点を求め、この変曲点間の時間が所
望の時間になるまで統合を行い、１次微分値により傾向
データを作成する。

【０００７】

【実施例】以下図面を用いて本発明を説明する。図１は
本発明の一実施例を示した構成図である。図において、
１はプラント、２は収集手段で、プラント１の計測デー
タであるプロセスデータを収集する。３は前処理手段
で、収集手段２よりプロセスデータを受け取り、プロセ
スデータの高周波成分を除去する。４は局所的傾向作成
手段で、前処理手段３により処理されたプロセスデータ
に基づいて局所的傾向データを作成する。５は大局的傾
向作成手段で、前処理手段３により処理されたプロセス
データに基づいて大局的傾向データを作成する。６は状
態作成手段で、大局的傾向データと局所的傾向データと
によりプラント１のプロセスの状態データを作成する。
７は表示部で、状態作成手段６で作成された状態データ
を表示する。

【０００８】局所的傾向作成手段４において、４１は第
１のフィルタ手段で、プロセスデータに基づいて、１次
微分値を求める。４２は第２のフィルタ手段で、プロセ
スデータに基づいて、２次微分値を求める。４３は傾向
作成手段であるプリミティブ作成手段で、第１のフィル
タ手段４１と第２のフィルタ手段４２との微分値に基づ
いて傾向データであるプリミティブを作成する。ここで
は、プリミティブに特徴点の時間データを付加してプリ
ミティブとする。ここで、微分手段は、第１のフィルタ
手段４１と第２のフィルタ手段４２である。

【０００９】大局的傾向作成手段５において、５１はエ
ピソード作成手段で、変曲点間のデータとして、２つの
プリミティブのデータをまとめてエピソードとする。５
２は統合手段で、エピソードと第１のフィルタ手段４１
により求めた１次微分値と前処理手段３により処理され
たプロセスデータとに基づいて、統合したプロセスデー
タと大局的傾向データとを作成する。

【００１０】状態作成手段６の具体的構成図を図２に示
す。図において、６１は時系列データ解釈手段で、統合
手段５２の統合過程の大局的傾向データを受け取り、振
動などの特徴波形データを作成する。６２は時系列デー
タ解釈手段で、特徴波形データとプリミティブと大局的
傾向データとに基づいて、状態データを作成する。時系
列データ解釈手段６２において、６２１は第１の解釈手
段で、プリミティブあるいは大局的傾向データに基づい
て、それぞれプラント１の状態データを作成する。６２
２は第２の解釈手段で、プリミティブと大局的傾向デー
タと特徴波形データとに基づいて、プラントの状態デー
タを作成する。

【００１１】このような装置の動作を以下で説明する。
収集手段２はプラント１からプロセスデータを収集す
る。そして、前処理手段３がプロセスデータから高周波
成分を除去する。高周波成分が除去されたプロセスデー
タにより、局所的傾向作成手段４が局所的傾向データを
作成する。また、大局的傾向作成手段５は高周波成分を
除去されたプロセスデータに基づいて大局的傾向データ
を作成する。この局所的傾向データと大局的傾向データ
とにより、状態作成手段６は状態データを作成する。そ
して、表示部７により、状態データを表示してオペレー
タにプラント１の状態を通知する。

【００１２】以下に装置の細部の動作について説明す
る。 前処理手段３ 図３は前処理手段３の動作を説明する図である。（ａ）
はプラント１からのプロセスデータ、（ｂ）はプラント
１のプロセスデータの高周波成分を除去したデータであ
る。ここで、横軸は時間で、縦軸はプロセスデータであ
る流量値である。収集手段２により得られるプロセスデ
ータ（図３の（ａ））にローパスフィルタを施すことに
より、高周波を除去したプロセスデータ（図３の
（ｂ））を得る。ここで、ローパスフィルタは、例え
ば、次の数１で表される単純な非巡回型のものである。

【数１】 つまり、ある時点ｎのプロセスデータｘ(ｎ)の前後ｗ₁
間のデータを足して平均にすることにより、高周波成分
を除去したプロセスデータＹ₁(ｎ)を求める。なお、ロ
ーパスフィルタとして、単純な非巡回型のものを用いた
が、バターワース多項式やチェビシェフ多項式を用いた
巡回型のローパスフィルタなどを用いてもよい。

【００１３】局所的傾向作成手段４ 前処理手段３で高周波成分を除去されたプロセスデータ
を第１のフィルタ手段４１により１次微分を行う。第１
のフィルタ手段４１は例えば次の式で表される。 Ｙ₂(ｎ)＝Ａ₂(ｘ(ｎ＋ｗ₂)−ｘ(ｎ)） つまり、ある時点ｎのプロセスデータｘ(ｎ)と、ｎ時点
からｗ₂後のプロセスデータｘ(ｎ＋ｗ₂)との差を取り、
Ａ₂（定数）倍して、１次微分値であるＹ₂(ｎ)を求め
る。

【００１４】また、前処理手段３で高周波成分が除去さ
れたプロセスデータを第２のフィルタ手段４２により２
次微分を行う。第２のフィルタ手段４２は例えば次の式
で表される。 Ｙ₃(ｎ)＝Ａ₃((ｘ(ｎ＋ｗ₃)−ｘ(ｎ))−(ｘ(ｎ)−ｘ(ｎ
−ｗ₃))) つまり、ある時点ｎのプロセスデータｘ(ｎ)と、ｎ時点
からｗ₃前後のプロセスデータｘ(ｎ＋ｗ₃)あるいはｘ
(ｎ−ｗ₃)との差を取る。そして、この差の結果の差を
取って、Ａ₃（定数）倍して、２次微分値であるＹ₃(ｎ)
を求める。

【００１５】そして、プリミティブ作成手段４３は、第
１のフィルタ手段４１と第２のフィルタ手段４２とで求
めた微分値からプリミティブを作成する。下記にプリミ
ティブ作成の動作を具体的に説明する。図４は微分値と
傾向データの関係を示した図である。１次微分値と２次
微分値とにより特徴点を抽出する。ここで、特徴点は、
１次微分値と２次微分値の少なくとも一方が”０”のと
きである。また、１次微分値，２次微分値の少なくとも
一方が”０”のとき、次のプロセスデータの１次微分
値，２次微分値の少なくとも一方が”０”と続くとき
は、最初の特徴点と最後の特徴点だけを特徴点とし、そ
の他の特徴点は特徴点としない。次に、１次微分値と２
次微分値とにより、特徴点間のプリミティブを作成す
る。このとき、特徴点の時間データも一体としてプリミ
ティブとする。また、プラント１の現在のプロセスデー
タを着目点、つまり、特徴点として、前の特徴点と着目
点とで、プリミティブを作成する。これが現在の傾向を
表す傾向データとなる。例えば、１次微分値が正で、２
次微分値が負のとき、図４よりプリミティブは”Ｉｍ”
となる。

【００１６】大局的傾向作成手段５ 図５は大局的傾向作成手段５の動作を示したフローチャ
ートである。エピソード作成手段５１は、変曲点間のプ
リミティブを１つのエピソードとする。つまり、プリミ
ティブは（Ｉｍ，Ｄｍ）や（Ｉｐ，Ｄｐ）のようにセッ
トとされる。そして、統合手段５２は変曲点間の最小時
間のエピソードの数Ｎを求める。数によって相違する動
作を行う。

【００１７】まず、Ｎ＝１のときの動作を説明する。図
６，図７は統合手段５２の動作を説明する図である。図
において、○は特徴点を表す。図６において、最小エピ
ソードの変曲点をＢ点，Ｃ点とし、この前後の変曲点を
Ａ点，Ｄ点とする。Ａ点とＤ点を結んだ関数base(t)を
求める。次の条件を満たすとき、Ａ点からＤ点までのプ
ロセスデータの統合動作を行う。 ｉ）base(t)より統合を行うすべての特徴点が大きいと
き、あるいは、小さいとき、つまり、すべての特徴点が
base(t)に対して同じ側にある場合（図６）。 ii）上記の条件以外の場合、つまり、すべての特徴点が
base(t)に対して異なる側にある場合（図７）におい
て、min(c(i))＞max(e(j))の条件を満たしているとき。
このような条件をつけるのは、特徴的波形を残すためで
ある。ここで、ｃ(ｉ)はbase(t)からの統合しようとす
るエピソードごとの最大値あるいは最小値までの距離
で、ｅ(ｊ)はbase(t)からのＢ点，Ｃ点までの距離であ
る。

【００１８】次にＮ≠１のときの動作を説明する。図
８，図９はＮ≠１のときの統合手段５２の動作を説明す
る図である。図において、○は特徴点を表す。以下の条
件により統合する区間を決定する。 ｉ）最小エピソード間に２以上のエピソードがある場
合、それぞれ独立の区間、つまり、図６と同様な区間の
統合を行う。 ii）最小エピソード間に１つのエピソードがある場合、
挟まれるエピソードと最小エピソードとによる区間の統
合を行う（図８）。 iii)最小エピソードが連続して存在する場合、つまり、
最小エピソードに挟まれるエピソードがない場合、最小
エピソードに接する２つのエピソードの内、小さい方の
エピソードと最小エピソードとによる区間で統合を行
う。例えば、図９において、連続する２つの最小エピソ
ードと接する２つのエピソード（時間ｔ(１)，ｔ(２)：
ｔ(１)＞ｔ(２))の内、時間ｔ(２)のエピソードとの区
間で統合を行う。Ｎ＝１のときと同様に、統合区間の最
初と最後の変曲点をＡ'点，Ｄ'点とする。Ａ'点とＤ'点
とを結んだ関数base(t)を求める。次の条件を満たすと
き、Ａ'点からＤ'点までのプロセスデータの統合動作を
行う。 ｉ）base(t)より統合を行うすべての特徴点が大きいと
き、あるいは、小さいとき、つまり、すべての特徴点が
base(t)に対して同じ側にある場合。 ii）上記の条件以外の場合、つまり、すべての特徴点が
base(t)に対して異なる側にある場合において、min(c
(i))＞max(e(j))の条件を満たしているとき。ここで、
ｃ(ｉ)はbase(t)からのエピソードごとの最大値あるい
は最小値までの距離で、ｅ(ｉ)はbase(t)からの変曲点
までの距離である。

【００１９】上記の条件を満たせば以下のようにプロセ
スデータの統合動作を行う。まず、Ｎ＝１のときの動作
を図６を用いて説明する。base(t)をｓだけ平行移動
し、Ａ点の接線（傾きはｘ(ａ)の１次微分値ｘ'(ａ))と
Ｄ点の接線（傾きはｘ(ｄ)の１次微分値ｘ'(ｄ))とを合
わせた関数をプロセスデータとする。この関数を新たな
プロセスデータｙ(ｔ)とする。ここで、プロセスデータ
をｘ(ｔ)，Ａ点，Ｄ点の時間をそれぞれａ，ｄとする
と、base(t)の移動距離ｓは以下のように表される。

【数２】 次に傾向データの作成動作を説明する。まず、２次微分
値の正負を以下のようして求める。 ｘ'(ｄ)＞ｘ'(ａ)のとき，”正” ｘ'(ｄ)＝ｘ'(ａ)のとき，”０” ｘ'(ｄ)＜ｘ'(ａ)のとき，”負” 以上のように対応づけて、プリミティブ手段と同様に、
図４の微分値と傾向データの関係を示した図により１次
微分値と２次微分値とに基づいて傾向データを作成す
る。つまり、図６の統合したプロセスデータｙ(ｔ)の傾
向データは、プロセスデータｘ(ｔ)の傾向データである
プリミティブ（Ｉｍ，Ｄｍ，Ｄｐ，Ｉｐ，Ｉｍ，Ｄｍ）
から（Ｉｍ，Ｄｍ）となる。

【００２０】Ｎ≠１のときの動作も同様にＡ点，Ｄ点の
代わりにＡ'点，Ｄ'点を用いて、移動距離ｓとＡ'点の
接線とＤ'点の接線とを求める。そして、base(t)をｓだ
け平行移動し、Ａ'点の接線とＤ'点の接線とを合わせた
関数をプロセスデータとする。この関数を新たなプロセ
スデータｙ(ｔ)とする。そして、Ａ'点，Ｄ'点の１次微
分値に基づいて、２次微分値を求め、上記と同様に傾向
データを作成する。以上の統合手段５２の動作はエピソ
ードｅｉの時間interval(ｅｉ)が定数Int０より大きく
なるまで動作を繰り返す。つまり、統合したプロセスデ
ータｙ(ｔ)のエピソードの最小時間が予め決められた時
間より大きくなるまで統合動作を繰り返し行う。最後
に、図１０に実際の統合の処理過程を示す。図におい
て、横軸が時間で縦軸が例えばプロセスデータである流
量値である。そして、細線は前処理手段３により処理さ
れたプロセスデータと前回の統合のプロセスデータであ
る。太線が新しい統合により新たに作成されたプロセス
データである。○は極値を表し、×は変曲点を表す。
（イ），（ロ），（ハ），（ニ）と続くに従って、プロ
セスデータｘ(ｔ)は統合され、特徴的な波形を残して大
局的プロセスデータとなる。

【００２１】状態作成手段６ 時系列データ解釈手段６１は、統合手段５２の統合過程
中の傾向データを受け取り、傾向データが特徴波形デー
タの条件を満たせば特徴波形データとする。つまり、例
えば傾向データが”Ｉｐ，Ｉｍ，Ｄｍ，Ｄｐ，Ｉｐ，Ｉ
ｍ，Ｄｍ，Ｄｐ，Ｉｐ，Ｉｍ，Ｄｍ，Ｄｐ，・・・”と
すると、”Ｉｐ，Ｉｍ，Ｄｍ，Ｄｐ”が３回繰り返し表
れているので特徴波形データを”振動”とする。また、
このように特徴波形データを抽出するだけでなく、パタ
ーンマッチングや類似度計算により求めてもよい。

【００２２】第１の解釈手段６２１は、傾向データを受
け取り、プラント１の状態データとする。具体的には、
図１１に示すような対応関係を基に状態データを作成す
る。傾向データには、傾向データの特徴点における時
間、つまり、始点時間ｔｓと終点時間ｔｅが包含されて
いるので、プロセスデータｘ(ｔ)からそれぞれのプロセ
スデータｌｓ，ｌｅを抽出して、状態データの一部とす
る。ここで、図１０においては、プリミティブにより、
状態データとした例を示したが、大局的傾向データにお
いても、同じように用いることができる。このとき、プ
ロセスデータが統合されたプロセスデータｙ(ｔ)とな
る。また、このように長い文ではなく、プリミティブ
が、”Ｉｐ”のときは”急上昇”、”Ｄｐ”のときは”
下降収束”、”Ｉｚ”のときは”上昇”、”Ｓｚ”のと
きは”一定”、”Ｉｍ”のときは”上昇収束”、”Ｄ
ｍ”のときは”急下降”のように短いことばでもよい。

【００２３】第２の解釈手段６２２は、プリミティブと
大局的傾向データと特徴波形データとによりプラント１
の状態データを作成する。この状態データは２種類あ
る。１つは、第２の解釈手段６２２が有しているプラン
ト１の運転過程データとプリミティブと大局的傾向デー
タと特徴波形データとにより、プラント１の状態を表現
する状態データを作成する。例えば、現在の局所的傾向
が”Ｉｍ”で大局的傾向データも”Ｉｍ”で特徴波形デ
ータが”振動”の場合で、ある運転過程データのと
き、”変動しながらも次第に上昇している。”という状
態データを作成する。この場合、ある運転過程データに
よりプリミティブのデータは無視されている。しかし、
他の運転過程データの場合、他の状態データが作成され
る場合がある。また、もう１つは、オペレータに対して
注意を促す状態データを作成する。例えば、現在の局所
的傾向が”Ｉｍ”で大局的傾向データも”Ｄｍ，Ｉｐ，
Ｉｍ”で特徴波形データが”振動”の場合で、ある運転
過程データのとき、”ＰＶ値に注意せよ。”という状態
データを作成する。もちろん、この場合も、他の運転過
程データの場合、他の状態データが作成される場合があ
る。 表示部７ 表示部７は、状態作成手段６により作成された状態デー
タを表示する。また、図１２に示すように、プロセスデ
ータと統合したプロセスデータと傾向データとを表示す
る。図において、横軸は時間で、縦軸はプロセスデータ
である流量値である。ａは統合したプロセスデータ、ｂ
は統合したプロセスデータの一部の実際のプロセスデー
タと前処理手段３により高周波成分を除去されたプロセ
スデータを表す。そして、ａ’は統合したプロセスデー
タに対応した大局的傾向データで、ｂ’はプロセスデー
タに対応したプリミティブを表す。

【００２４】以上のように、状態作成手段６が、プリミ
ティブと大局的傾向データとにより状態データを作成す
るので、オペレータの個人条件によらず、プラント１の
状態を表示できる。すなわち、オペレータはプロセスデ
ータよりプラント１の状態を判断しなくてよいので、オ
ペレータの負担を軽減することができる。そして、第１
のフィルタ手段４１と第２のフィルタ手段４２とにより
１次微分値と２次微分値とを求め、プリミティブ作成手
段４３が１次微分値と２次微分値とに基づいてプリミテ
ィブを作成するので、迅速に局所的状態を作成すること
ができる。また、この局所的傾向データを基にインテリ
ジェントアラームに応用が展開される。さらに、第１の
フィルタ手段４１と第２のフィルタ手段４２とにより１
次微分値と２次微分値とを求め、大局的傾向作成手段５
が２次微分値により変曲点を求め、この変曲点間の時間
が所望の時間になるまで統合を行い、１次微分値により
大局的傾向データを作成することができる。上記と同様
に大局的傾向データを基にインテリジェントアラームに
応用が展開される。

【００２５】なお、本発明はこれに限定されるものでは
なく、大局的傾向手段５は微分手段を有する構成でもよ
い。また、局所的傾向作成手段と大局的傾向作成手段と
を極値などの特徴点を結ぶベクトルにより傾向データを
作成する構成にし、状態作成手段がこれらの傾向データ
から状態データを作成する構成にしてもよい。そして、
プリミティブ作成手段４３と統合手段５２と状態作成手
段６とは、データベースを有する構成にしてもよい。つ
まり、プリミティブ作成手段４３は、微分値と傾向デー
タとの関係をデータベースに格納する。統合手段５２
は、統合区間や統合条件や微分値と傾向データとの関係
などをデータベースに格納する。そして、状態作成手段
６は、傾向データと特徴波形データとの関係や運転過程
傾向データと状態データとの関係などをデータベースに
格納する。

【００２６】

【発明の効果】本発明によれば、以下のような効果があ
る。請求項１によれば、状態作成手段が、局所的傾向デ
ータと大局的傾向データとにより状態データを作成する
ので、オペレータの個人条件によらず、プラントの状態
を表示できる。すなわち、オペレータはプロセスデータ
よりプラントの状態を判断しなくてよいので、オペレー
タの負担を軽減することができる。請求項２によれば、
微分手段により１次微分値と２次微分値とを求め、傾向
作成手段が傾向データを作成するので、迅速に傾向デー
タを作成することができる。請求項３によれば、微分手
段により１次微分値と２次微分値とを求める。そして、
傾向作成手段が２次微分値により変曲点を求め、この変
曲点間の時間が所望の時間になるまで統合を行い、１次
微分値により傾向データを作成することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例を示した構成図である。

【図２】図１の装置の状態作成手段６の具体的構成図で
ある。

【図３】前処理手段３の動作を説明する図である。

【図４】微分値と傾向データの関係を示した図である。

【図５】大局的傾向作成手段５の動作を示したフローチ
ャートである。

【図６】統合手段５２の動作を説明する図である。

【図７】統合手段５２の動作を説明する図である。

【図８】Ｎ≠１のときの統合手段５２の動作を説明する
図である。

【図９】Ｎ≠１のときの統合手段５２の動作を説明する
図である。

【図１０】統合手段５２の統合過程を表す図である。

【図１１】傾向データと状態データとの関係を示した図
である。

【図１２】表示部７の表示例を示した図である。

【符号の説明】

４ 局所的傾向作成手段 ５ 大局的傾向作成手段 ６ 状態作成手段 ４１ 第１のフィルタ手段 ４２ 第２のフィルタ手段 ４３ プリミティブ作成手段

【手続補正書】

【提出日】平成６年１月６日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】請求項１

【補正方法】変更

【補正内容】

【手続補正２】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０００５

【補正方法】変更

【補正内容】

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は、プロセスデー
タに基づいてプロセスの状態データを作成するプロセス
データ処理装置であって、前記プロセスデータに基づい
て局所的傾向データを作成する局所的傾向作成手段と、
前記プロセスデータに基づいて大局的傾向データを作成
する大局的傾向作成手段と、前記大局的傾向データと前
記局所的傾向データとによりプロセスの状態データを作
成する状態作成手段と、を有することを特徴とするもの
である。また、プロセスデータに基づいて傾向データを
作成するプロセスデータ処理装置であって、前記プロセ
スデータの１次微分値と２次微分値を求める微分手段
と、前記１次微分値と２次微分値とに基づいて傾向デー
タを作成する傾向作成手段と、を有することを特徴とす
るものである。さらに、プロセスデータに基づいて傾向
データを作成するプロセスデータ処理装置であって、前
記プロセスデータの１次微分値と２次微分値とを求める
微分手段と、前記２次微分値により変曲点を求め、この
変曲点間の時間が所望の時間になるまで統合を行い、統
合した区間について前記１次微分値により傾向データを
作成する傾向作成手段と、を有することを特徴とするも
のである。

【手続補正３】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０００６

【補正方法】変更

【補正内容】

【０００６】

【作用】このような本発明では、局所的傾向作成手段
が、プロセスデータに基づいて、局所的傾向データを作
成し、大局的傾向作成手段が、プロセスデータに基づい
て、大局的傾向データを作成する。そして、状態作成手
段が、局所的傾向データと大局的傾向データとにより、
状態データを作成する。また、微分手段が、プロセスデ
ータの１次微分値と２次微分値とを求める。そして、傾
向作成手段が１微分値と２次微分値とに基づいて傾向デ
ータを作成する。さらに、微分手段が、プロセスデータ
の１次微分値と２次微分値とを求める。そして、傾向作
成手段が、２次微分値により変曲点を求め、この変曲点
間の時間が所望の時間になるまで統合を行い、１次微分
値により傾向データを作成する。

【手続補正４】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００２６

【補正方法】変更

【補正内容】

【００２６】

【発明の効果】本発明によれば、以下のような効果があ
る。請求項１によれば、状態作成手段が、局所的傾向デ
ータと大局的傾向データとにより状態データを作成する
ので、オペレータの個人条件によらず、プラントの状態
を作成できる。すなわち、オペレータはプロセスデータ
によりプラントの状態を判断しなくてよいので、オペレ
ータの負担を軽減することができる。請求項２によれ
ば、微分手段により１次微分値と２次微分値とを求め、
傾向作成手段が傾向データを作成するので、迅速に傾向
データを作成することができる。請求項３によれば、微
分手段により１次微分値と２次微分値とを求める。そし
て、傾向作成手段が２次微分値により変曲点を求め、こ
の変曲点間の時間が所望の時間になるまで統合を行い、
１次微分値により傾向データを作成することができる。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 プロセスデータに基づいてプロセスの状
   態データを作成するプロセスデータ処理装置であって、 前記プロセスデータに基づいて局所的傾向データを作成
   する局所的傾向作成手段と、 前記プロセスデータに基づいて大局的傾向データを作成
   する大局的傾向作成手段と、 前記大局的傾向データと前記局所的傾向データとにより
   プロセスの状態データを作成する状態作成手段と、 前記状態データを表示する表示手段と、を有することを
   特徴とするプロセスデータ処理装置。
2. 【請求項２】 プロセスデータに基づいて傾向データを
   作成するプロセスデータ処理装置であって、 前記プロセスデータの１次微分値と２次微分値を求める
   微分手段と、 前記１次微分値と２次微分値とに基づいて傾向データを
   作成する傾向作成手段と、を有することを特徴とするプ
   ロセスデータ処理装置。
3. 【請求項３】 プロセスデータに基づいて傾向データを
   作成するプロセスデータ処理装置であって、 前記プロセスデータの１次微分値と２次微分値とを求め
   る微分手段と、 前記２次微分値により変曲点を求め、この変曲点間の時
   間が所望の時間になるまで統合を行い、統合した区間に
   ついて前記１次微分値により傾向データを作成する傾向
   作成手段と、を有することを特徴とするプロセスデータ
   処理装置。