CN103562810A

CN103562810A - 过程状态监视装置

Info

Publication number: CN103562810A
Application number: CN201180063088.6A
Authority: CN
Inventors: 山中理; 平冈由纪夫; 长岩明弘; 山本胜也; 佐野胜实; 佐佐木稔; 桥本敏一
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2010-12-28
Filing date: 2011-12-26
Publication date: 2014-02-05
Anticipated expiration: 2031-12-26
Also published as: JP2012138044A; JP5813317B2; CN103562810B; WO2012090937A1

Abstract

一种过程状态监视装置，显示异常诊断主画面，上述异常诊断主画面具有：显示诊断用数据的触发信息显示部；设定用于在触发信息显示部中检测状态变化的判断基准的判断基准设定部；当利用触发信息显示部的诊断用数据和判断基准设定部的判断基准检测到过程的状态变化或异常的情况下，列举成为其因素的因素候补变量的变量名的因素候补变量显示部；接受用于显示在因素候补变量显示部显示的因素候补变量的趋势图的命令的趋势图显示链接部；以及当对趋势图显示链接部输入了命令的情况下显示因素候补变量的趋势图的因素候补变量趋势显示部。

Description

过程状态监视装置

技术领域

本发明的实施方式涉及过程状态监视装置。

背景技术

在下水处理过程、污泥消化过程、净水过程、供配水过程等水处理/水运用过程、石油化学过程、或者半导体制造过程等过程的运转处理中，谋求过程的预定目标性能的达成和节能、节省成本运用的并存。

此处，作为预定目标性能的例子，在下水处理过程中能够举出遵守排放水质基准，在污泥消化过程中能够举出确保生成能量（甲烷、氢等）的预定产生量，在净水过程中能够举出通过消毒、杀菌等而遵守供配水水质基准等。

另一方面，作为节能、节省成本运用的例子，在下水处理过程中能够举出削减鼓风机或泵的驱动电力、药品注入量，在污泥消化过程中能够举出产生能量效率的最大化，在净水过程中能够举出药品注入量的最小化等。

预定目标性能的达成和节能、节省成本运用多处于折中关系，如果追求节能、节省成本，则多数情况下无法达成预定目标的风险升高。例如，虽说在下水处理过程中鼓风机的电力占据下水处理厂的消耗电力的40%左右，但是，如果为了削减鼓风机的电力而减小鼓风机的送风量，则水质恶化的风险升高。相反，如果为了防止水质恶化而确保充分的送风量，则为了将排放水质维持在限制值以内，存在消耗必要以上的电力的情况。

因此，为了实现规定目标性能的达成和节能、节省成本运用的并存，要求：监视与目标性能相关的过程的状态，快速检测阻碍规定目标的达成的状态变化、异常状态，事先采取对策，以便在能够达成预定目标的范围尽可能进行节能模式下的运用，并且不至于陷入无法达成预定目标的状态。

在当前在上下水道设备等中利用的设备监视中，过程管理者、操作者多监视被称作趋势图的与过程的运用相关的过程测定变量的时间序列数据，在趋势图上监视过程的状态变化、异常。

在这样的趋势图上的监视中，对各个过程变量赋予例如3σ（标准偏差的3倍）等的管理界限、从外部赋予的上下限值，当超过上述的界限值的情况下检测出过程的异常而采取某种应对。

但是，在上述方法中，始终监视不知道将在波及数百～数千个项目的设备的计测项目中的哪个项目产生的异常的作法非常困难，实际上不得不仅监视有限的项目。

并且，虽然通常多个过程变量根据物理的以及人工的制约而相互之间存在某种关系（相关性等），但在基于管理界限值的监视中，只能进行忽略了如上的变量之间的关系的监视。即，当在某一过程变量中产生了异常的情况下，难以容易地判断该异常是仅仅在该变量中产生的异常，还是在其他变量中也产生异常、与其他变量之间的关系性瓦解的过程的异常。

作为解决如上的现有的设备监视的问题的方法，主要公知有在石油化学过程的领域中开展的使用“多变量统计解析方法”的被称作多变量统计过程监视（MSPC：Multi-Variate Statistical Process Control）的方法。MSPC也被称作化学计量学方法，广泛使用基于主成分分析（PCA：PrincipalComponent Analysis）的方法。

MSPC方法是如下的方法：根据多个计测数据利用多个过程数据之间的相关信息生成少数（通常为2个）统计量数据，并利用所生成的少数统计量数据检测过程状态的变化。在使用PCA的MSPC中，使用PCA生成相关性强的数据集合（数据的局部空间），并利用表示该局部空间内的数据距中心的距离（偏差的程度）的被称作T²统计量的统计量、和表示各时刻的数据从该局部空间偏离何种程度（相关关系的瓦解）的被称作Q统计量的统计量来进行过程的状态监视。进而，监视上述两个统计量的值，当该值超过预先设定的阈值的情况下判断为过程的状态从正常状态（稳定运用状态）变化成非正常状态（异常等），并进行该状态变化/异常的检测。进而，然后，进行作为其因素的测定变量的推定（因素分离）。

对于该因素分离，通常将T²统计量、Q统计量分解成被称作各测定变量的贡献量的成分，推定各测定变量的贡献量大的变量是作为异常因素的可能性高的变量。在推定异常因素之后，被提示了检测出异常和因素分离结果的操作人员采取如下的步骤：确定状态变化/异常的真正的因素，并采取针对该状况的对策。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开平07－068905号公报

专利文献2：日本特开2003－096467号公报

专利文献3：日本特开2005－249816号公报

非专利文献

非专利文献1：加納学、“多変量統計的プロセス管理”、2005年6月第二版、京都大学大学院工学研究科化学工学専攻プロセスシステム工学研究室、インターネット＜URL：http://tech.chase-dream.coMSPC/report-MSPC.pdf＞

非专利文献2：加納、多変量統計的プロセス監視，<URL：www-pse.cheme.kyoto-u.ac.jp/～kano/lecture/dataanalysis/Doc08_MSP.pdf>

非专利文献3：S.Yoon et al，Multivariate Process Monitoring and EarlyFault Detection（MSPC）using PCA and PLS，<URL：http://www.umetrics.com/pdfs/events/MSPC%20Application%20at%20Honeywell%20（NPRA）.pdf>

发明内容

发明所要解决的课题

在多变量统计过程监视中，从原理上说能够高效地进行在相互具有相关性的多个测定变量中产生的异常的检测及其因素变量的分离，但是，为了作为实际的设备监视系统而以实用的形式实现该基于MSPC的监视、诊断系统，需要以用户亦即操作人员容易理解、使用的形式提示诊断结果的信息，并提高可用性（=排除使用困难性）。

本发明就是鉴于上述情况而完成的，其目的在于提供一种以操作人员容易理解、容易使用的形式提供监视、诊断结果的过程状态监视装置。

用于解决课题的方案

基于本发明的方案的过程状态监视装置具备：运算部，构成为，根据从监视对象取得的2个以上的测定变量运算诊断用数据，并根据上述诊断用数据检测上述监视对象的异常；以及显示处理部，生成用于使异常诊断主画面显示的显示数据，上述异常诊断主画面具备：状态变化检测触发信息显示部，显示上述诊断用数据；状态变化判断基准设定部，设定用于在上述状态变化检测触发信息显示部中检测状态变化的判断基准；以及状态变化因素候补变量显示部，当利用上述状态变化检测触发信息显示部的诊断用数据和在上述状态变化判断基准设定部设定的判断基准检测到过程的异常的情况下，上述状态变化因素候补变量显示部列举成为其因素的因素候补变量的变量名。

附图说明

图1是用于对本发明的一个实施方式所涉及的过程状态监视装置的一个结构例进行说明的图。

图2是示出本发明的第一实施方式所涉及的过程状态监视装置的异常诊断主画面的一例的图。

图3是示出图2所示的异常诊断主画面的状态变化检测触发信息显示部的一例的图。

图4A是示出链接至图2所示的异常诊断主画面的候补变量相关显示的一例的图。

图4B是示出链接至图2所示的异常诊断主画面的候补变量相关显示的一例的图。

图5是示出链接至图2所示的异常诊断主画面的显示条件变更画面的一例的图。

图6是示出在图5所示的显示条件变更画面中使显示期间为一周时的状态变化检测触发信息显示部的一例的图。

图7是示出在图5所示的显示条件变更画面中使显示期间为24小时时的状态变化检测触发信息显示部的一例的图。

图8是用于对在图2所示的异常诊断主画面的状态变化检测触发信息显示部中调整阈值的功能的一例进行说明的图。

图9是示出图2所示的异常诊断主画面的状态变化因素候补变量显示部的其他例的图。

图10是示出链接至图2所示的异常诊断主画面的过去异常显示画面的一例的图。

图11是示出链接至图10所示的过去异常显示画面的过去的异常诊断主画面的一例的图。

图12是用于对本发明的第一实施方式所涉及的过程状态监视装置的动作的一例进行说明的流程图。

图13是示出本发明的第二实施方式所涉及的过程状态监视装置的异常诊断主画面的一例的图。

图14是示出本发明的第二实施方式所涉及的过程状态监视装置的异常诊断主画面的其他例的图。

图15是用于对本发明的第二实施方式所涉及的过程状态监视装置的动作的一例进行说明的图。

图16是示出本发明的第三实施方式所涉及的过程状态监视装置的异常诊断主画面的一例的图。

图17是示出本发明的第三实施方式所涉及的过程状态监视装置的异常诊断主画面的其他例的图。

图18是示出本发明的第三实施方式所涉及的过程状态监视装置的异常诊断主画面的其他例的图。

图19是示出本发明的第四实施方式所涉及的过程状态监视装置的异常诊断主画面的一例的图。

图20是示出本发明的第五实施方式所涉及的过程状态监视装置的异常诊断主画面以及异常诊断副画面的一例的图。

图21是示出本发明的第六实施方式所涉及的过程状态监视装置的异常诊断主画面的一例的图。

图22是示出本发明的第七实施方式所涉及的过程状态监视装置的异常诊断主画面的一例的图。

图23是示出图23所示的异常诊断主画面的状态变化检测触发信息显示部的其他例的图。

图24是示出图23所示的异常诊断主画面的状态变化检测触发信息显示部的其他例的图。

图25是示出本发明的第七实施方式所涉及的过程状态监视装置的候补变量趋势显示画面的一例的图。

图26是示出本发明的第七实施方式所涉及的过程状态监视装置的候补变量趋势显示画面的其他例的图。

图27是示出本发明的第七实施方式所涉及的过程状态监视装置的候补变量趋势显示画面的其他例的图。

图28是示出本发明的第七实施方式所涉及的过程状态监视装置的候补变量趋势显示画面的其他例的图。

图29是示出本发明的第七实施方式所涉及的过程状态监视装置的候补变量趋势显示画面的其他例的图。

图30是概略地示出图1所示的过程状态监视装置的运算部的一个构成例的框图。

图31是用于对在本发明的第八实施方式所涉及的过程状态监视装置中构筑的诊断模型的一例进行说明的图。

图32是用于对本发明的第八实施方式所涉及的过程状态监视装置中的因素分析结果的一个显示例进行说明的图。

图33是概略地示出图1所示的过程状态监视装置的运算部的其他构成例的框图。

图34是用于对本发明的第八实施方式所涉及的过程状态监视装置中的因素分析结果的其他显示例进行说明的图。

具体实施方式

以下，参照附图对本发明的第一实施方式所涉及的过程状态监视装置进行详细说明。本实施方式所涉及的过程状态监视装置是下水处理过程、排水处理过程、污泥消化过程、净水过程、供配水过程、化学过程等中的监视计测项目的过程状态监视装置。

图1概略地示出本实施方式所涉及的过程状态监视装置的一个结构例。本实施方式所涉及的过程状态监视装置具备：经由网络存储在监视对象（过程）30计测到的与状态量、操作量相关的值的数据库20；人机接口（HMI）10；以及供用户操作的作为操作单元的键盘12以及鼠标14。

在监视对象30中设置有多个传感器，将利用传感器计测到的值经由网络朝数据库20发送。数据库20接收监视对象30发送来的计测值，例如按照每个项目记录计测时刻和计测时刻。

人机接口10具备：与数据库20、监视对象30之间发送以及接收信号的通信单元（未图示）；运算部16；显示处理部18；以及显示部DYP。

运算部16构成为：算出从加工变量的时间序列数据选择或者合成的、用于赋予检测过程的状态变化或异常的触发信息的一个以上的诊断用数据，利用该诊断用数据检测在上述多个时间序列数据中产生的状态变化以及异常，并在检测到异常后从多个测定变量以及加工变量中推定作为异常的因素的变量，其中，上述加工变量的时间序列数据是根据从所给与的监视对象（过程）获得的与状态量、操作量相关的至少两个以上的多个测定变量转换或者合成的数据。

运算部16构成为：借助MSPC方法，利用从数据库20接收到的多个过程计测数据之间的相关信息，生成少数（通常为2个）统计量数据，并利用所生成的统计量数据检测过程状态的变化。

并且，在使用PCA的MSPC方法中，使用PCA生成相关性强的数据集合（数据的局部空间），并算出表示该局部空间内的数据距中心的距离（偏差的程度）的被称作T²统计量的统计量、和表示各时刻的数据从上述局部空间偏离何种程度（相关关系的瓦解）的被称作Q统计量的统计量。

运算部16随后进行成为其因素的测定变量的推定（因素分离）。对于该因素分离，通常将T²统计量、Q统计量分解成被称作各测定变量的贡献量的成分，推定各测定变量的贡献量大的成分是成为异常因素的可能性高的变量。

运算部16通常利用T²统计量、Q统计量进行过程的状态监视。监视这两个统计量T²、Q的值，当其值超过预先设定的阈值的情况下，判断为作为监视对象的过程的状态从正常状态（稳定运用状态）变化为非正常状态（异常等），进行该状态变化以及异常的检测。运算部16将T²统计量、Q统计量、各测定变量的贡献量供给至显示处理部18。

显示处理部18利用从运算部16供给的T²统计量、Q统计量、各测定变量的贡献量、从数据库20供给的过程计测数据，朝显示部DYP供给用于对用户显示异常诊断主画面40的信号。

以下，对上述过程状态监视装置中的对用户提供信息的信息提供步骤、与画面显示相关的人性化接口的结构进行说明。

图2示出异常诊断主画面40的一例。异常诊断主画面40具备：当存在多个异常诊断模型（异常诊断系统）的情况下，预先对诊断模型分配编号等标记，且使得能够利用该标记切换诊断模型的模型选择部41；显示用于检测过程的状态变化、异常的诊断用数据的状态变化检测触发信息显示部44、45；设定用于在状态变化检测触发信息显示部44、45中检测状态变化的判断基准亦即阈值TH1、TH2的状态变化判断基准设定部42；状态变化因素候补变量显示部43；接受用于显示在状态变化因素候补变量显示部43显示的至少一个以上的状态变化因素候补变量的趋势图的命令的状态变化因素变量趋势图显示链接部48；显示当前的年月日以及时刻（YYYY（年）/MM（月）/DD（日）HH：MM（时刻））的时刻显示部；用于变更与状态变化检测触发信息显示部44、45的Q统计量趋势图和T²统计量趋势图的横轴对应的显示期间的显示条件变更链接部46；遍及预定的范围显示过去检测到状态变化的时间点、并获取链接以便显示其中的确定的时间点的过去所产生的异常的过去异常链接部47；接受显示相对于在状态变化因素候补变量显示部43显示的至少两个状态变化因素候补变量的组合的、二维或者三维的分布图的命令的候补变量相关显示链接部49。

状态变化判断基准设定部42具备输入Q统计量阈值TH1的输入框42A和输入T²统计量阈值TH2的输入框42B。

在状态变化检测触发信息显示部44、45中，与用于检测异常的诊断用数据一并显示有最终模型构筑日期时间（YYYY（年）/MM（月）/DD（日）HH：MM（时刻））和显示最终模型构筑日期时间的Q统计量以及T²统计量的当前值的输入框44A、45A。

在状态变化检测触发信息显示部44中，作为诊断用数据显示有Q统计量的趋势图。在Q统计量的趋势图中，以虚线显示Q统计量的阈值TH1。在图2中，为了告知Q统计量超过阈值TH1的情况，通过使对应的图表位置闪烁等来强调当前的Q统计量。

在状态变化检测触发信息显示部45中，作为诊断数据显示有T²统计量的趋势图。在T²统计量的趋势图中，用虚线显示T²统计量的阈值TH2。

在Q统计量趋势图以及T²统计量趋势图中，例如显示根据非专利文献1等记载的主成分分析而计算的作为表示过程变量之间的相关关系的瓦解（偏离）的指标的Q统计量、和表示过程变量间的相关（超）平面上的数据的位置的异常度（从数据中心偏离何种程度）的T²统计量的遍及预定时间的趋势图。

并且，所显示的趋势图的右端的值（通常是当前时刻的值）显示于Q统计量的输入框44A和T²统计量的输入框45A。

如上所述，借助作为多变量统计过程监视（MSPC）而其有效性被获知的Q统计量、T²统计量这所谓的诊断用数据，设备操纵人员能够快速检测出在通常的管理中难以注意到的在设备中产生的异常征兆。

在状态变化判断基准设定部42中显示有Q统计量阈值TH1的输入框42A、T²统计量阈值TH2的输入框42B、以及阈值变更按钮42C。用户通过在输入Q统计量阈值TH1以及T²统计量阈值TH2的输入框42A、42B中输入值，并选择阈值变更按钮42C，能够将阈值TH1、TH2设定成所输入的值。

当根据利用状态变化判断基准设定部42设定的阈值42A、42B在Q统计量趋势图44或者T²统计量趋势图45中检测到某种异常的情况下，状态变化因素候补变量显示部43将作为其因素候补的一个以上的因素候补变量按照成为因素的可能性从高到低的顺序分类并作为一览表列举变量名。在本实施方式中，具备将状态变化因素候补变量的候补变量名按照成为因素的可能性从高到低的顺序分类显示的表格。在图2中按照成为因素的可能性从高到低的顺序示出有“雨量”、“2－3号PAC注入量”、“2－2号返送污泥浓度”的候补变量。

当在Q统计量和T²统计量双方的诊断用数据中产生异常的情况下，在状态变化因素候补变量显示部43中例如按照如下方式显示因素候补变量：（1）按照双方的统计量的贡献量的总和从大到小的顺序列举；（2）按照各统计量的贡献量从大到小的顺序赋予顺序并按照顺序的总和从大到小的顺序列举；或者（3）以通常时的贡献量的值的分散作为基准，仅提取出各统计量的贡献量呈现偏离例如2σ或者3σ以上的值的变量，并在其中按照（1）或者（2）的基准按照从大到小的顺序列举；等等。

作为其他的方法，也可以将图2的状态变化因素候补变量显示部43分成Q统计量用的区域和T²统计量用的区域，并分别对其按照贡献量从高到低的循序列举异常因素候补变量。

并且，所列举的异常因素候补变量的数量的最大值也可以构成为从外部进行设定。作为一例，在一个画面同时显示的趋势图的数量多为一位的程度，因此例如能够列举8个或者10个左右为止的候补变量。

也可以构成为：在实际列举因素候补变量的情况下，以与从外部设定的可显示最大数量（在上述例子中为8个或者10个）相当的方式从成为异常因素的可能性高的候补开始按顺序机械地显示直到可显示最大数量为止的候补。

除此之外，也可以并不基于上述（3）的方法以通常时（未检测到异常的情况下）的贡献量值的分散作为基准显示例如各贡献量的值落入2σ或者3σ以内的候补，而是从除此之外的候补中在可显示最大数量（在上述例子中为8个或者10个）为止的范围内按照成为因素的可能性从高到低的顺序进行列举。

并且，对于状态变化因素变量趋势图显示链接部48，当通过利用鼠标14点击该部分而进行访问命令时，则与如图3所示的状态变化因素候补变量的趋势图所显示的状态变化因素候补变量趋势显示部48A建立关联（链接）。

在异常诊断主画面40中，当用户选择状态变化因素变量趋势图显示链接部48时，在显示部DYP中显示状态变化因素候补变量的趋势图48A。

图3中示出状态变化因素候补变量的趋势图48A的一例。在图3所示的状态变化因素候补变量的趋势图48A中，以时间序列显示在异常诊断主画面40的状态变化因素候补变量显示部43中显示的候补变量。用户能够根据趋势图48A研究过程的状态变化、成为异常的因素的变量。

趋势图48A的显示期间可以从外部设定，也可以与利用显示条件变更链接部46设定的期间同步，显示与Q统计量趋势图或T²统计量趋势图的显示期间相同范围的趋势图。

并且，图3中，在一个画面上显示所有的异常因素候补变量的趋势图，但也可以选择在状态变化因素候补变量显示部43显示的异常因素候补变量，显示仅为所选择的变量的趋势图。并且，图3中，在一个画面同时显示所有的趋势图，但也可以一个个地显示该异常因素候补变量的趋势图。

如上，根据本实施方式所涉及的过程状态监视装置，能够对用户建议监视对象的产生状态变化的应当监视的过程变量。由此，用户能够在早期识别在监视对象中产生的异常征兆，操作人员能够快速对设备的状态变化做出应对。

结果，能够高效地进行作为监视对象的过程的运用，能够实现由较少人数的操作人员（用户）进行的监视、基于分散在多个地域的监视对象组的集中监视的运用，或者是由不熟练的操作人员（用户）进行的监视。

并且，为了更有效地利用多变量统计过程监视，优选具有候补变量相关显示链接部49。在多变量统计过程监视中，监视原本仅监视一个变量而无法了解的多个变量间的相关关系的瓦解从而检测异常，实际Q统计量是表示相关关系的瓦解的指标。因而，在利用多变量统计过程监视方法检测到异常的情况下，存在仅确认其因素候补变量的趋势图的话操作人员无法认识到在监视对象设备中发生了什么的情况。

对于候补变量相关显示链接部48，当通过利用鼠标14点击等而在该部分输入了访问命令的情况下，与图4A、图5B所示的显示2个或者3个状态变化因素候补变量的分布图的状态变化因素变量相关显示部49A、49B建立关联（链接）。

在异常诊断主画面40中，当用户选择候补变量相关显示链接部49时，在显示部DYP显示候补变量的相关曲线图49A或者相关曲线图49B。相关曲线图49A是以横轴作为“2－2号返送污泥浓度”、以纵轴作为“雨量”的二维的分布图。相关曲线图49B是以第一轴作为“雨量”、以第二轴作为“2－3号PAC注入量”、以第三轴作为“2－2号返送污泥浓度”的三维的分布图。通过具有这种显示功能，能够目视确认基于仅根据趋势图而无法明确认识的相关关系的瓦解的异常征兆。

此时，作为成为图4A以及图4B所示的二维或者三维的分布图的轴的2个变量或者3个变量的选择方法，能够采用如下的方法：（1）按照异常因素候补变量中的作为异常因素的可能性从高到低的顺序选择2个变量/3个变量；（2）如图7所示选定认为操作人员想要看到的2个变量/3个变量的轴并显示；（3）同时显示异常因素候补变量所提示的所有的组合的二维/三维分布图；等等。

用户能够选择候补变量相关显示链接部，在显示部DYP中显示2个或者3个状态变化因素候补变量的分布图，并目视确认2个或者3个变量间的关系。

这样，通过使得能够显示候补变量的相关曲线图，能够目视确认在监视对象中计测的多个测定变量间的相关关系的瓦解等仅着眼于1个变量而无法了解的监视对象的异常，用户能够在异常时快速采取应对。

在异常诊断主画面40中，当用户选择显示条件变更链接部46时，在显示部DYP中显示变更诊断数据的显示条件的变更画面46A。在变更画面46A中，用户能够变更在异常诊断主画面40中显示的趋势图的横轴以及纵轴的条件。

变更画面46A针对时间轴（横轴）具备输入最新显示时刻以及显示期间的输入框，针对统计量轴（纵轴）具备输入最小值以及最大值的输入框。

例如，当在变更画面46A中将时间轴（横轴）的显示期间设定为1周的情况下，例如如图6所示在趋势图中显示从10月1日0：00起到10月7日0：00为止的1周的诊断数据。例如，当在变更画面46A中将时间轴（横轴）的显示期间设定为1天（24小时）的情况下，例如如图7所示在趋势图中显示从10月1日0：00起的1天的诊断数据。

通过对图6以及图7所示的趋势图进行比较，能够读取到如下信息：在以1周为单位的显示中，与过去的1周相比较，统计量的值急剧上升，过程的状态急速恶化。这样，能够任意地切换状态变化检测触发信息显示部44、45的显示期间、显示范围并以易于理解的方式表现监视对象的过程状态以何种方式变化。

即，通过使得用户能够变更趋势图的显示条件，用户能够目视确认在短时间产生的突发的异常和跨越比较长的时间而设备状态逐渐变化的以漂移的方式产生的异常，能够获得在判断应当采取何种对策时有效的信息。

此外，在本实施方式所涉及的过程状态监视装置中，不仅利用状态变化判断基准设定部42从外部设定相对于诊断数据或者重要变量的阈值，而且能够通过利用鼠标14等输入单元进行的拖拽及放下来调整在趋势图、轨迹图或者雷达图上显示的阈值。

例如，在状态变化检测触发信息显示部45中，如图8所示，通过利用鼠标14选择并拖拽及放下表示T²统计量的阈值TH2的虚线的位置，能够调整虚线的位置。此时，T²统计量的阈值TH2变更成与虚线的位置对应的值。

用户能够在显示部DYP的画面中目视确认并容易地设定与想要检测的水平的状态变化、异常征兆对应的阈值，用户能够容易地识别应当采取对策的状态变化和无需采取对策的状态变化。

并且，优选构成为：当利用鼠标对在Q统计量趋势图、T²统计量趋势图上显示的阈值进行拖拽及放下等从而变更阈值TH2时，该情况反映于状态变化判断基准设定部42的两个输入框42B的阈值TH2的值。通过这样做，操作人员能够在目视确认实际的诊断用数据的值的同时毫无压迫感地调整阈值水平。

图9中示出状态变化因素候补变量显示部的其他例。在图9的状态变化因素候补变量显示部43’中，还显示有用于选择是否作为趋势图显示的显示选择栏。用户通过在选择想要显示趋势图的候补变量的显示选择栏之后，选择状态变化因素变量趋势图显示链接部48，由此能够显示所选择的候补变量的趋势图。

并且，在检测出异常并显示其因素变量的趋势图的情况下，用户判断是否需要采取对策，并在需要采取对策的情况下采取适当的对策。如果作为采取该对策时的参考信息而能够发现在过去产生的异常，则能够采取基于彼时的对策的对策的可能性高。

因此，在本实施方式中，如异常诊断主画面40那样预先设置“观看过去的异常”的按钮，当对该部分输入有访问命令时，例如显示如图10所示的过去异常画面47A。在数据库20中例如记录有过去发生异常的时刻、异常因素候补变量、异常时是否采取了对策等。在图10所示的过去异常画面47A中，显示有跨越预先设定的规定期间的过去的异常发生日期时间的一览表。

并且，优选为：针对在各个异常发生时作为异常因素候补而列举的候补、和当前产生的异常因素候补的组，例如当因素候补变量一致的情况下分配1且在不一致的情况下分配0等从而对类似度加以定义，并对哪个异常状态是接近当前的异常状态的异常状态赋予顺序。

更优选形成为具有如下的结构：在数据库20中预先记录在各个异常时采取了对策还是未采取对策，当采取了对策的情况下，在点击画面上的“有”（图10的对策“有”的位置）时，显示设备操作人员进行了某种操作变更后的操作量的趋势图等。

这样，当从规定期间的过去的异常状态的一览表中选定了特定的过去的异常事件时，异常诊断主画面40切换到所选择的时期的异常诊断主画面50。另外，针对异常诊断主画面50，对与异常诊断主画面40同样的功能标注相同标号并省略说明。

图11示出异常诊断主画面50的一例。当显示切换到异常诊断主画面50时，异常诊断主画面40的“观看过去的异常”的过去异常链接部47切换至“返回当前的状态”的按钮57。这样，通过参照过去产生的异常，设备操作人员（用户）能够容易地采取对策。

此外，构成为：当异常诊断模型自身例如根据每个季节、每个月等而具有多个的情况下、或者是根据过程时间序列数据的频率（变化的速度）而具有多个的情况下等，能够通过诊断模型切换部41选定适当的诊断模型而进行切换。

接着，使用图12对上述过程状态监视装置的动作进行说明。利用人机接口10的运算部16对存储于数据库20的过程测定数据进行前处理（步骤SA1），计算出诊断用数据（诊断统计量）。然后，运算部16开始监视计算出的诊断用数据（步骤SA2）。

显示处理部18取得利用运算部16计算出的诊断用数据，生成用于显示异常诊断主画面40的图像数据，使显示部DYP显示异常诊断主画面40。

运算部16在根据诊断用数据检测到监视对象30的异常时（步骤SA3）根据过程计测数据确定因素变量（步骤SA4）。此时，显示处理部18在异常诊断主画面40提示检测到异常的情况，并在状态变化因素候补变量显示部43中按照可能性从高到低的顺序显示因素变量。显示处理部18根据用户在异常诊断主画面40中的操作而显示建立了关联的画面、变更显示设定、或者支援用户的变量监视动作（步骤SA5）。

通过采取如上的步骤，相对于在以往的设备监视方法中设备操作人员以自身的判断选择监视的过程变量并监视其趋势图的情况，能够在对设备操作人员建议应当监视的过程变量的基础上监视对应的趋势图。

以往利用被称作贡献图（Contribution Plot）的柱状图显示异常因素候补。典型的多变量统计过程监视的步骤为：在以上述方法检测到异常后推定异常因素，但是，这与以往实际的设备中进行设备运转的操作人员的监视方法不同。由于设备操作人员通常监视过程变量的趋势图，因此认为：无论多变量统计过程监视的监视方法在原理上是多么优异的方法，但突然切换监视方法并不是优选的。

与此相对，本申请的目标是：在沿用现有的监视方法的基础上，设计出更高效地监视设备的方法，以对现有的趋势图监视附加支援功能的形式导入MSPC的监视方法。通过采取这种结构，设备操作人员不会感到压迫感，能够利用现状的监视方法进行更高效的监视。

即，根据上述实施方式所涉及的过程状态监视装置，对设备操作人员示出应当监视的过程变量来支援监视作业，能够监视对应的趋势图。由此，操作人员能够在早期认识到在设备中产生的异常征兆，不会大幅脱离现有的监视控制系统的架构，操作人员能够针对设备的状态变化快速采取对策。

接着，以下参照附图对本发明的第二实施方式所涉及的过程状态监视装置进行说明。另外，在以下的说明中，对与上述第一实施方式所涉及的过程状态监视装置同样的结构标注相同标号并省略说明。

图13中示出在本实施方式所涉及的过程状态监视装置中显示于显示部DYP的异常诊断主画面60的一例。在异常诊断主画面60中，作为显示于状态变化检测触发信息显示部61的诊断用数据，采用设备操作人员特别重视的过程测定数据或者设备的管理指标等根据测定变量生成的变量（以下称作重要变量）。

异常诊断主画面60具备作为状态变化检测触发信息显示部61的过程重要变量一览表、判定变量变更按钮62、状态变化因素候补变量显示部63、过去异常链接部64、状态变化因素变量趋势图显示链接部65以及候补变量相关显示链接部66。

过程重要变量一览表具备显示多个重要变量的“变量名”、“当前值”、“诊断上限值”、“诊断下限值”、“警告上限值”以及“警告下限值”的表格。重要变量的诊断上限值以及诊断下限值被设定为用于对用户提示监视对象是否异常的判断的阈值。重要变量的警告上限值以及警告下限值被设定为用于对用户警告在监视对象上产生异常的情况的阈值。

操作人员能够变更诊断上限值以及诊断下限值的设定。异常诊断主画面60还具备设定在过程重要变量一览表中显示的重要变量的诊断上限值以及诊断下限值的状态变化判断基准设定部61A。

状态变化因素候补变量显示部63构成为：在根据利用状态变化判断基准设定部61A设定的阈值判断出状态变化检测触发信息显示部61的过程重要变量异常的情况下，将作为其因素候补的1个以上的因素候补变量按照作为因素的可能性从高到低的顺序分类并将变量名作为一览表加以列举。

状态变化因素变量趋势图显示链接部65接受用于显示在状态变化因素候补变量显示部63中显示的至少一个以上的状态变化因素候补变量的趋势图的命令。

候补变量相关显示链接部66接受显示相对于在状态变化因素候补变量显示部63中显示的至少2个至3个状态变化因素候补变量的组合的二维或者三维的分布图的命令。

过去异常链接部64接受跨越规定的范围显示过去检测到状态变化的时刻、并显示其中的特定的时间点的在过去产生的异常的命令。过去异常链接部64例如显示如图10所示的过去异常画面47A。

图14中示出利用趋势图表示重要变量的异常诊断主画面70的一例。本实施方式所涉及的过程状态监视装置构成为能够将多个重要变量中的显示于过程重要变量一览表的重要变量作为趋势图加以显示。

异常诊断主画面70具备：状态变化检测触发信息显示部71、状态变化判断基准设定部71A、判定变量变更按钮72、状态变化因素候补变量显示部73、显示条件变更链接部74、过去异常链接部75、状态变化因素变量趋势图显示链接部76、以及候补变量相关显示链接部77。

通过以上述方式显示趋势图，操作人员能够利用趋势图显示从过程重要变量一览表中选择出的重要变量，并根据规定期间的重要变量的变化确认异常的征兆。

以下对本实施方式所涉及的过程状态监视装置的动作进行说明。首先，在图13所示的过程重要变量一览表中显示有设备操纵人员在过程运用的方面认为重要的过程的测定变量或者根据测定变量合成的管理指标等。

例如，在监视对象为下水处理过程的情况下，最重要的要求事项是将排放水质维持在小于限制值的水平，作为重要变量可以选择作为排放水质的项目的磷浓度、氮浓度。并且，也可以并不选择如上的直接的指标，而是选择根据在设备运转方面管理的好气槽污泥滞留时间（ASRT）等测定变量计算的管理指标。

并且，不仅要维持排放水质，伴随着近年来的节能法的修改等，存在想要尽可能以节能模式运转设备的要求事项。作为与之对应的指标，例如存在表示每单位处理量（1m³）的电力量（kwh）的能量消耗率，也可以将此作为重要变量加以显示。

并且，在下水处理过程中最耗电的是被称作曝气的空气供给操作，由于表示存在于下水中的氧量的溶存氧浓度（DO浓度）与伴随着曝气的电力量存在直接关系，因此也可以选择DO浓度作为重要变量。

这样，在设备运用方面，将设备操作人员最在意的重要的变量显示于过程重要变量一览表，并预先设定其诊断上限值以及诊断下限值。对于过程重要变量，由于多是通常监视的过程变量中的要素，因此，在该情况下，大多已经设定有发出警报的警报上限值以及警报下限值。此处，在过程重要变量相比通常状态稍稍恶化的情况下，以发现其因素作为目的，预先将诊断上下限值设定为比警报上限值稍小的值、且是比通常的变动范围稍大的值。

进而，能够预先在该过程重要变量一览表的一览中选择1个或者2个左右的进行异常判定的变量。此处，例如在选择了排放磷水质浓度的情况下，优选显示画面从异常诊断主画面60切换至异常诊断主画面70，在过程重要变量趋势图中显示所选择的变量的趋势图。

该过程重要变量趋势图所显示的数据并非上述第一实施方式的Q统计量、T²统计量，除了是实际的物理变量、管理指标这点以外，全都以同样的形式显示。

因而，基于显示条件变更链接部74的显示范围的切换、阈值（诊断上限值以及诊断下限值）的通过基于鼠标的拖拽及放下而进行的变更能够以与上述第一实施方式的情况同样的方式实施。

接着，当在过程重要变量趋势图中显示的所选择的过程重要变量超过利用状态变化判断基准设定部71A设定的阈值水平的情况下，在状态变化因素候补变量显示部73中按照成为因素的可能性从高到低的顺序提示成为其因素的候补变量名。

为了显示成为因素的可能性高的候补变量名，如图15所示，能够在后台实施基于多变量统计过程监视方法的诊断（步骤SB5～SB7），并按照相对于Q统计量、T²统计量的值的各过程变量（=测定变量+加工变量）的贡献量从大到小的顺序进行提示。

此时，由于正常还是异常的判断并非以Q统计量、T²统计量而是以所选择的过程重要变量实施，因此能够在从Q统计量或者T²统计量的贡献量中除去与自身（所选择的过程重要变量）相当的变量后的变量中，（1）按照双方的统计量的贡献量的总和从大到小的顺序进行列举；（2）按照各统计量的贡献量从大到小的顺序赋予顺序并按照顺序的总和从大到小的顺序进行列举；或者（3）以通常时的贡献量的值的分散作为基准，仅提取出各统计量的贡献量呈现偏离例如2σ或者3σ以上的值的变量，并从其中按照上述（1）或者上述（2）的基准列举较大的变量；等等。

作为其他的方法，也可以形成为：将图13或者图14的状态变化因素候补变量显示部63、73分成Q统计量用和T²统计量用的两个区域，并针对各区域按照贡献量从高到低的顺序列举异常因素候补变量。

并且，作为其他的方法，也可以形成为：在后台另外进行Q统计量以及T²统计量下的诊断，当在所选择的过程重要变量中检测到异常时，仅当在Q统计量以及T²统计量中也在相同定时检测到异常的情况下，从异常因素变量候补中除去当前作为判断基准的过程重要变量以后的变量中列举因素变量候补变量。

如上，在本实施方式中，并非将在过程中产生的异常征兆作为Q统计量或T²统计量这所谓的仅具有数学（统计）意义的、设备操作人员难以理解的指标，而是将操作人员自身认识到重要的变量（重要变量）作为异常征兆检测的触发。

在以往的过程监视中，即便操作人员监视判断为重要的变量，当在该变量呈现异常的情况下，也需要基于操作人员自身的经验、知识进行判断来探寻其因素，但是，根据本实施方式所涉及的过程状态监视装置，当在重要变量中认识到异常的情况下，能够促使操作人员确认成为其因素候补的变量，能够支援操作人员的判断。

即，根据本实施方式所涉及的过程状态监视系统，由于并非将Q统计量、T²统计量这所谓的作为非物理量的统计数据作为触发来进行异常检测，而是将操作人员自身能够十分良好地认识的重要变量作为触发来进行异常检测，因此操作人员能够毫无压迫感地进行监视。

并且，当在设备的操作人员进行监视时最在意的测定变量、管理指标呈现变化时，能够提示在该变量的状态变化的相同定时产生状态变化的关联的变量。因此，当在设备操作人员在运转管理方面特别重视的变量中呈现异常征兆的情况下，能够容易地推定其因素。由此，设备操作人员能够迅速地采取针对在重要变量产生的异常状态的应对。

此外，在基于Q统计量、T²统计量的诊断中，对于例如传感器的维护、明显的故障等在以往的过程监视中已经通过警报上限值以及警报下限值进行监视的那样的明白的异常状态也全都检测为异常。与此相对，在本实施方式所涉及的过程状态监视装置中，能够仅检测设备操作人员确实想要知道的异常征兆从而提高探寻其因素变量的效率。

接着，参照附图对本发明的第三实施方式所涉及的过程状态监视装置进行说明。对于本实施方式所涉及的过程状态监视装置，在成为进行异常检测的触发的诊断用数据存在2个的情况下，并不是以时间序列数据的趋势图显示该各个数据，而是作为二维的轨迹加以显示，并且，并非以相对于各个诊断用数据的单纯的阈值设定异常判定的阈值，而是以复杂形状的阈值设定异常判定的阈值。

图16至图18中示出在本实施方式所涉及的过程状态监视装置中显示于显示部DYP的异常诊断主画面80、90、100的一例。异常诊断主画面80和上述的异常诊断主画面60、70仅状态变化检测触发信息显示部84、94、104和状态变化判断基准设定部82、92、102不同。

图16所示的异常诊断主画面80作为状态变化检测触发信息显示部84具备Q统计量和T²统计量的二维轨迹显示部。图17所示的异常诊断主画面90作为状态变化检测触发信息显示部94具备Q统计量和鲁棒Q统计量的二维轨迹显示部。图18所示的异常诊断主画面100作为状态变化检测触发信息显示部104具备排放磷浓度和能量消耗率的二维轨迹显示部。

状态变化判断基准设定部82、92、102能够设定相对于两个诊断用数据的相关的阈值。并且，当两个诊断用数据的轨迹描绘具有某周期的闭合轨迹的情况下，可以设定如图15所示的双重椭圆那样的阈值THA、THB。

图16中并未描绘输入这种形状的判断阈值的框，但也可以设置输入所需要的参数的框。并且，在设定复杂形状的阈值的情况下，例如也可以构成为：可以像图16所示的双重椭圆THA、THB那样通过操作鼠标14等而在画面上自由地描绘阈值，并将与所描绘的形状对应的值作为判断基准加以反映。

根据本实施方式所涉及的过程状态监视装置，设备操作人员并非像上述第一实施方式的情况那样监视两个趋势图，而是利用在1个画面上显示的二维轨迹监视异常状态。因此，设备操作人员仅注视一个画面即可，更容易进行监视。此外，能够在视觉上容易地判断在两个诊断用数据中的哪一个数据中产生异常。

例如，在异常诊断主画面80中，当二维轨迹朝面向纸面观察的右方移动的情况下，能够在视觉上容易地判断作为横轴的诊断用数据存在异常，当二维轨迹朝面向纸面观察的上方移动的情况下能够在视觉上容易地判断作为纵轴的诊断用数据存在异常，当二维轨迹朝面向纸面观察的右上方移动的情况下能够在视觉上容易地判断双方的诊断用数据存在异常。

并且，作为诊断用数据的统计量、过程的重要变量存在描绘如图16所示的闭合轨迹的情况，在这种情况下，如图16所示，并非单纯地设置针对两个诊断用数据的各个的阈值TH1、TH2，而是沿着闭合轨迹设置图16的椭圆那样的判断阈值THA、THB，从而能够进行异常征兆的判断。由此，能够提高异常征兆的诊断精度。

当假想诊断用数据描绘闭合轨迹的情况时，例如存在如下的状况。在下水处理过程等中，流入的下水反映人类社会的日常生活而多具有以天为单位的周期性变动，因此，例如排放磷浓度、流入量、排放量、风量这所谓的过程变量也多呈现以天为单位的周期变动。伴随与此，根据上述变量合成的Q统计量、T²统计量也多最终呈现周期性的变动。在这种情况下，并非根据针对每个诊断数据设定的阈值TH1、TH2进行判断，而是能够利用阈值THA、THB进行判断。通过这样做，能够更紧密地判断异常征兆，同时也能够在视觉上对其加以判断。

此外，如图17、图18所示，存在两个诊断用数据相互具有相关性的情况。

图17示出利用Q统计量和鲁棒Q统计量这两个诊断用数据检测异常征兆的情况下的例子。Q统计量和鲁棒Q统计量之间的区别如下。即，在多变量统计过程监视中，在利用主成分分析制作用于计算Q统计量的异常诊断模型时，从对设备的测定变量、由该测定变量合成的加工变量直接施加主成分分析而得到的主成分合成的统计量是Q统计量。鲁棒Q统计量是指：在充分除去设备测定变量中所含的离群值等异常数据后的基础上，从进行主成分分析而得到的主成分合成的Q统计量。

虽然上述两个数据是相同的Q统计量，但由于在鲁棒Q统计量中使用充分除去异常数据后而导出的主成分制作诊断用模型，因此在进行异常诊断时，当混入有从正常状态稍稍偏离的数据时将其检测为异常，相对于异常的灵敏度提高。然而，在单纯的Q统计量中，由于是根据在原本混入有一定程度的异常数据的状况下导出的主成分合成的统计量，因此在并不是明确的异常的情况下难以检测到异常。

另一方面，在输入了正常数据的情况下，由于上述两个量计算相同的Q统计量，因此能够期待具有某种程度上近似的值，当在二维平面上显示Q统计量和鲁棒Q统计量时，如果是正常状态则其值集中在某一相关轴周围。

当在设备发生异常的情况下，Q统计量和鲁棒Q统计量的相关关系瓦解，因此，如果像图17的异常诊断主画面90所示那样沿着相关轴设定阈值B1、B2，则存在能够进行高精度的诊断的情况。

即便在同样利用过程重要变量进行异常检测的触发的情况下，当想要利用两个过程重要变量进行判断的情况下，存在能够进行与图17相同的判断的情况。图18示出其例之一，假想作为过程重要变量想要监视与水质限制相关的排放磷水质浓度和与节能运用相关的能量消耗率这两个变量的情况。

在该情况下，认为排放磷水质和能量消耗率并非完全独立，而是具有某种程度的相关性。这是因为：在下水的流入水质或者流入负载（流入量×流入水质）高的情况下，排放磷水质容易恶化，且能量消耗率变高的可能性高（能量消耗率是每单位流量的能量，因此认为几乎不受流入量的变动的影响，但会受流入水质的变动的影响）。因而，在认为排放磷水质和能量消耗率具有某种程度的相关性的情况下，与利用针对各个数据的阈值进行判断相比，利用如图18的异常诊断主画面100所示的沿着相关轴的阈值B3、B4进行判断的做法能够提高异常检测的精度。

如上，根据本实施方式所涉及的过程状态监视装置，在利用两个诊断数据进行异常检测的触发的情况下，操作人员无需同时监视两个画面，能够在一个画面进行监视，能够更高效地进行监视。

此外，在利用两个诊断数据进行异常检测的情况下，当两个诊断数据并非独立变动的数据、而是相互具有相关性或者具有周期性那样的存在某种关系的情况下，能够更精密地进行异常判断的基准，结果能够更迅速地对设备操作人员提示设备的异常征兆。

接着，参照附图对本发明的第四实施方式所涉及的过程状态监视装置进行说明。在本实施方式所涉及的过程状态监视装置中，仅异常诊断主画面的状态变化检测触发信息显示部与上述第二实施方式所涉及的过程状态监视装置不同。

图19中示出本实施方式的过程状态监视装置中的异常诊断主画面110的一例。异常诊断主画面110具有作为状态变化检测触发信息显示部112的显示3个以上过程重要变量的值和阈值的过程重要变量雷达图显示部和过程重要变量一览表113。

在过程重要变量一览表113中显示有设备操纵人员认为在过程运用方面重要的过程的测定变量或者根据测定变量合成的管理指标等。列出与上述第二实施方式的情况同样的在过程管理方面重要的过程重要变量。

进而，能够在该过程重要变量一览表的一览中选择3个以上进行异常判定的变量。此处，例如在选择了排放磷水质浓度、排放氮浓度、ASRT、能量消耗率、以及DO浓度这5个的情况下，如异常诊断主画面110的过程重要变量雷达图112那样显示针对5个变量的雷达图。

过程重要变量雷达图112构成为能够设定针对5个过程重要变量的各个的诊断上下限值。过程重要变量雷达图112具备输入5个过程重要变量的各个的上限值UL的输入框112U和输入下限值LL的输入框112L。当在输入框112U以及输入框112L输入值时，雷达图的显示被更新。显示处理部18根据所设定的上限值UL以及下限值LL在雷达图上对过程重要变量进行标图。

当在过程重要变量雷达图112中显示的所选择的5个过程重要变量中的任意一个以上的变量超过在状态变化判断基准设定部设定的上限值UL以及下限值LL的情况下，例如在状态变化因素候补变量显示部113中按照作为因素的可能性从高到低的顺序提示成为其因素的候补变量名。

当在状态变化因素候补变量显示部113中显示候补变量名的情况下，与上述第二实施方式的情况同样，可以进行如下做法：（1）按照双方的统计量（Q统计量以及T²统计量）的贡献量的总和从大到小的顺序列举；（2）按照各统计量的贡献量从大到小的顺序赋予顺序并按照顺序的总和从大到小的顺序进行列举；或者（3）以通常时的贡献量的值的分散作为基准，仅提取出各统计量的贡献量呈现偏离例如2σ或者3σ以上的值的变量，并从其中按照上述（1）或者上述（2）的基准按照从大到小的顺序进行列举；等等。

另外，虽然在本实施例中示出了过程重要变量为3个以上的多个的情况下的作用，但即便在诊断用数据是Q统计量、T²统计量等统计量的情况下，在上述统计量存在3个以上的情况下也能够进行与本实施例同样的显示。

根据本实施方式所涉及的过程状态监视装置，在利用3个以上的诊断数据、重要变量进行异常检测的判断的情况下，操作人员无需同时监视多个画面，能够在一个画面进行监视，能够进行更高效的监视。

接着，参照附图对本发明的第五实施方式所涉及的过程状态监视装置进行说明。在本实施方式中，显示处理部18构成为排列显示异常诊断主画面AM和异常诊断副画面AS。例如，可以形成为：作为异常诊断主画面AM显示上述第一实施方式所涉及的过程状态监视装置的异常诊断主画面40，作为异常诊断副画面AS显示上述第二实施方式所涉及的过程状态监视装置的异常诊断主画面60。

图20示出异常诊断主画面AM和异常诊断副画面AS的并列显示的一例。异常诊断主画面AM是与上述第二实施方式所涉及的过程状态监视装置的异常诊断主画面60同样的结构。异常诊断副画面AS包括Q统计量的趋势图、T²统计量的趋势图、放大显示按钮200。

过程操作人员操作鼠标14等而点击放大显示按钮200时，异常诊断主画面AM和异常诊断副画面AS的显示内容更换。另外，也可以在异常诊断主画面AM和异常诊断副画面AS中组合上述第一至第四实施方式所涉及的过程状态监视装置的异常诊断主画面而构成。

在上述过程状态监视装置中，例如当将基于过程重要变量的异常检测作为异常诊断主画面AM的情况下，在由此检测到异常的情况下，例如在状态变化因素候补变量显示部中以红色显示异常因素变量候补。

另一方面，当在利用异常诊断副画面AS显示的Q统计量、T²统计量中检测到异常的情况下，利用黄色（只要是与示出异常因素变量候补的颜色不同的颜色即可）显示状态变化因素候补变量显示部的异常因素变量候补。

关于基于过程重要变量的异常检测、和基于Q统计量以及T²统计量的异常检测的在画面上的并列显示，可以将过程操作人员最关心并监视的画面作为异常诊断主画面AM显示在显示部DYP的中心，将另一方的画面作为异常诊断副画面AS例如在显示器的角部（右上、左上、左下、右下等）较小地显示。

并且，也可以为：在异常诊断副画面AS上设置放大显示按钮200，当利用鼠标14等输入单元点击该放大显示按钮200时，异常诊断副画面AS变大，能够调整两个画面的平衡。在该情况下，优选构成为将异常诊断主画面AM和异常诊断副画面AS以能够左右或者上下并列显示的方式进行切换。

此外，异常诊断主画面AM和异常诊断副画面AS并不固定，优选设备操作人员能够适当选择想要作为异常诊断主画面AM的画面和想要作为异常诊断副画面AS的画面。

根据本实施方式所涉及的过程状态监视装置，设备操纵人员能够监视在特别想要重点监视的重要变量中产生的异常状态，同时，能够将在同一设备中可产生的任何异常征兆同时提示给设备操纵人员。

相反，能够始终监视会在设备上产生的某种异常征兆，同时，边确认在设备操纵人员在意的重要变量中是否并未产生异常边进行设备的运转管理。

无论是那种情况，都能够根据重要程度识别并监视在设备中产生的异常信息，设备操纵人员能够根据异常征兆的重要程度随机应变地对应。

接着，参照附图对本发明的第六实施方式所涉及的过程状态监视装置进行说明。图21示出本实施方式所涉及的监视装置的异常诊断主画面120的一例。异常诊断主画面120构成为在一个趋势图的上下并列显示Q统计量或者T²统计量和重要变量。

例如，可以将主要想要监视的变量（例如重要过程变量）作为通常的趋势图加以显示，将次要监视的变量（例如Q统计量或者T²统计量）利用上下倒置后的从上侧开始的趋势图加以显示。当在异常的检测中使用的统计量、过程重要变量的数量限定于1至2个的情况下，在一个图表描绘区域内以相对于时间轴倒置的方式上下并列显示的做法是有效的。

在本实施方式所涉及的过程状态监视装置中，当在过程重要变量和Q统计量、T²统计量中的任一个中检测到异常的情况下，列举异常因素候补变量。在该情况下，优选使得能够识别在过程重要变量中检测到的异常和在Q统计量以及T²统计量中检测到的异常。

例如，可以为：利用第一颜色表示过程重要变量的趋势图以及阈值YHX，利用与第一颜色不同的第二颜色表示Q统计量或者T²统计量的趋势图以及阈值THY，对于在状态变化因素候补变量显示部123中显示的候补变量，以第一颜色显示利用过程重要变量检测到的候补变量，以第二颜色显示利用Q统计量或者T²统计量检测到的候补变量。

相反，能够在始终监视会在设备中产生的某种异常征兆的同时，边确认在设备操纵人员在意的重要变量中是否未产生异常边进行设备的运转管理。

无论是哪种情况，都能够根据重要程度识别并监视在设备中产生的异常信息，设备操纵人员能够根据异常征兆的重要程度随机应变地对应。

接着，参照附图对本发明的第七实施方式所涉及的过程状态监视装置进行说明。图22示出本实施方式所涉及的过程状态监视装置的异常诊断主画面130的一例。异常诊断主画面130具备：模型选择部131；状态变化判断基准设定部132；显示预定的测定值的趋势图和统计量的异常的状态变化检测触发信息显示部133；显示条件变更链接部135；过去异常链接部136；状态变化因素变量趋势图显示链接部137；以及候补变量相关显示链接部138。

状态变化判断基准设定部132具备：输入Q统计量阈值的输入框132A、输入T²统计量阈值的输入框132B、以及阈值变更按钮132C。当用户在输入框132A以及输入框132B中输入值并利用鼠标14等选择阈值变更按钮132C时，Q统计量阈值和T²统计量阈值变更成用户输入的值。

在本实施方式中，表示水质的测定值的时间序列的变动的趋势图、测定值的基准值线、以及表示统计量异常的标图显示于共同的图表区域。表示统计量异常的标图在Q统计量或者T²统计量超过阈值的时刻显示在趋势图上。在图表区域的周围显示有当前的水质测定值的值、水质基准值、Q统计量的值、以及T²统计量的值。

图22中，异常检测时间点T的水质小于0.5mg/L，低于水质基准值1.0mg/L。即，在图22所示的状态变化检测触发信息显示部133中，在水质恶化之前其他的关联项目恶化，由此能够检测到水质恶化的征兆。

根据本实施方式所涉及的过程状态监视装置，这样，能够在过程状态恶化之前检测到其征兆。并且，通过在状态变化检测触发信息显示部133中例如同时提示用户所选择的测定值和统计值，能够在监视设备运转管理所需要的项目的同时高效地检测异常。

图23中示出状态变化检测触发信息显示部133中的测定值的趋势图显示的其他例。在图23中，提示测定值的预测值。此处，想要监视的项目的预测值例如可以基于所提取出的因素候补的状态量从过去的类似状况的数据提取出来并作为预测值。由此，用户的迅速的异常应对成为可能，能够提高设备运转的安全性。

图24中进一步示出状态变化检测触发信息显示部133中的测定值的趋势图显示的又一例。在图24中，对于类似状况，从数据中提取出多个值，将预测值的最大值和最小值作为各自的上限和下限加以提示。即便在以这种方式显示测定值的预测值的情况下，也能够提高设备运转的安全性。

图25中示出发生异常时的候补变量趋势显示画面137A的一例。候补变量趋势显示画面137A按照贡献量从高到低的顺序显示异常的候补变量的趋势图。例如，按照贡献量从高到低的顺序从显示部DYP的上部起排列显示多个候补变量的趋势图G1。在图25中，按照贡献量从高到低的顺序，从显示部DYP的上部到下部排列显示2－2无氧ORP的趋势图、流入量的趋势图、以及排放磷浓度的趋势图这3个图表。在该情况下，当候补变量的贡献量更新时，趋势图G1的排列顺序也更新。

用户在根据异常诊断主画面130的状态变化检测触发信息显示部133获知发生了异常的情况时，能够利用鼠标14等选择候补变量趋势显示链接部137从而显示候补变量趋势显示画面137A。

这样，在本实施方式中，在异常诊断主画面130中，不仅能够进行异常的检测（异常警报），而且能够从候补变量趋势显示画面137A提示因素候补（因素指引）。用户能够监视所提取出的因素候补的各个时刻的测定变量的变化并掌握其状况，并实施消除异常的对策。

图26中示出候补变量趋势显示画面的其他例。在图25所示的候补变量趋势显示画面137中，由于将所提取出的因素候补按照其贡献量从大到小的顺序进行显示，因此通过更换顺序，所显示的项目被更新。

与此相对，候补变量趋势显示画面137B构成为并不根据贡献量的大小进行更新而是继续显示预定的因素候补变量的趋势图G2。候补变量趋势显示画面137B例如显示检测到异常时的贡献量最大的因素候补变量的趋势图G2、和继续因素变量的其他的候补变量中的贡献量大的因素候补变量的趋势图G1。趋势图G2作为继续因素变量的趋势图在下一个时刻也进行显示。

这样，当并不根据贡献量的大小进行更新而是继续显示预定的因素候补变量的趋势图G2时，不会因贡献量的大小的顺序的更换而导致所要显示的项目被更新，趋势图G2的显示继续存在。

因而，即便贡献量的大小的顺序更换，用户也能够监视继续因素变量，能够观察所提取出的因素候补的各个时刻的测定变量的变化并掌握其状况，并实施消除异常的对策。

图27中示出候补变量趋势显示画面的其他例。候补变量趋势显示画面137C在图26所示的候补变量趋势显示画面137B的显示画面上还显示进行显示继续因素变量的趋势图G2的设定的继续显示按钮BT、和显示贡献量为大的因素的标记MK。

设备操纵人员通过利用鼠标14等在候补变量趋势显示画面137C中选择继续显示按钮BT，能够将因素候补变量的趋势图G1设定成继续候补变量的趋势图G2。并且，由于在趋势图G1、G2的附近显示有针对所显示的候补变量表示其贡献量是否大的标记MK，因此用户能够根据有无标记MK来判断是否是应当关注的项目。

图28中进一步示出候补变量趋势显示画面的其他例。候补变量趋势显示画面137D以预先设定的项目作为固定变量，显示固定变量的趋势图G3和因素候补变量的趋势图G1。

固定变量是根据过程状态监视装置监视的过程、设备而预先设定的项目。在监视预先确定了应当关注的项目的过程以及设备的过程状态监视装置中，设备操纵人员无需在候补变量趋势显示画面137D中选择继续显示的项目就能够显示应当关注的项目的趋势图G3。并且，由于显示有针对所显示的候补变量表示其贡献量是否大的标记MK，因此设备操纵人员能够根据有无标记MK来判断是否是应当关注的项目。

图29中进一步示出候补变量趋势显示画面的其他例。候补变量趋势图137E当在某一系列发生了异常的情况下将有联系的系列的测定变量也作为因素候补加以显示。

例如，在候补变量趋势显示画面137E中，当在2－2系列中产生了异常的情况下，将与2－2系列相关联的2－1系列的测定值也作为联系因素候补而显示其趋势图。候补变量趋势显示画面137E具备2－2系列的因素候补（2－2无氧ORG、排放磷浓度、2－2返送污泥浓度）的3个趋势图G1、和2－1系列的联系因素候补（2－1无氧ORG、2－1返送污泥浓度）的2个趋势图G4。

这样，能够同时监视关联动作的系列等的关联项目与发生了异常的系列的候补变量，由此，不仅能够进行异常的检测（异常警报），而且能够根据候补变量趋势显示画面137E进行因素候补以及联系因素候补的提示（因素指引）。用户能够监视所提取出的因素候补以及联系因素候补的各个时刻的测定变量的变化而掌握其状况，并实施消除异常的对策。

接着，参照附图对本发明的第八实施方式所涉及的过程状态监视装置进行说明。在本实施方式所涉及的过程状态监视装置的运算部16中，除了具备图30所示的诊断模型构筑部16A之外，还具备因素分析部16B、项目输入部16C。

诊断模型构筑部16A从数据库20取得测定变量，并运算主成分分析的协方差矩阵。图31中，作为协方差矩阵的一例示出矩阵P（i，j）。协方差矩阵P是基于主成分分析的主成分有20个成分、因素数为25个因素的例子。

项目输入部16C例如可以构成为当发生了过程异常时作为过程异常的监视项目输入发生了异常的测定变量、相对于统计量的异常的贡献量大的测定变量，也可以构成为通过用户操作鼠标14、键盘12等输入单元而作为监视项目输入进行监视的必要性高的项目。此处输入的作为监视项目的测定变量可以是1个也可以是多个。

对因素分析部16B供给利用诊断模型构筑部16A构筑的主成分分析的协方差矩阵P和利用项目输入部16C输入的监视项目，并输出分析结果。从因素分析部16B输出的分析结果被向显示处理部18输出。显示处理部18接收分析结果，并朝显示部DYP输出使显示部DYP显示分析结果的信号。

以下，对因素分析部16B的作用的一例进行说明。首先，假设利用诊断模型构筑部16A运算出的主成分分析的协方差矩阵P例如是图31所示的矩阵P（i，j）。并且，假设利用项目输入部16C赋予的过程异常的项目是第k个项目。

此时，在因素分析部16B中，例如按照如下方式运算与第k个相关的分析结果。

首先，从第1主成分～第20主成分中提取P（i，k）（i=1、…、20）大于例如作为25个项目的平均值的1/25、即P（i，k）>1/25的成分。例如假设选择了i=2、5、8、14。根据该第2、5、8、14的4个成分的值，作为4个成分的合成平均值以下述方式重新运算与第k个相关的有效成分矢量P’。

P’＝[p’(1)、p’(2)、…、p’(k)、…、p’(25)]

p’＝(1)＝1/4×{P(2，1)+P(5，1)+P(8，1)+P(14，1)}

p’(2)＝1/4×{P(2，2)+P(5，2)+P(8，2)+P(14，2)}

：

p’(k)＝1/4×{P(2，k)+P(5，k)+P(8，k)+P(14，k)}

：

p’(25)＝1/4×{P(2，25)+P(5，25)+P(8，25)+P(14，25)}

上述有效成分矢量P’的成分的值大的项目是想要检测的过程异常的项目、是与第k个项目关联性强的项目。因素分析部16B将上述有效成分矢量P’作为分析结果输出。显示处理部18在作为分析结果被供给有效成分矢量P’时基于分析结果朝显示部DYP输出显示以半径方向作为成分值在圆周方向上排列有多个成分的标图的图表的信号。

图32示出因素分析结果的一个显示例。在图32中，显示基于在将想要检测的过程异常的项目（第k个项目）作为排放磷浓度而进行因素分析的情况下的分析结果、以半径方向作为成分值在圆周方向上排列多个成分的标图而得的圆图表G1。在该圆图表G1中，显示主成分的值的标图以及主成分名。此处，示出2系分配流入量、1号无氧ORP、1号PAC注入量、2号无氧ORP、2号PAC注入量与排量磷浓度的异常之间的关联性强的情况。

此处，如图32所示，通过不显示平均值、此处为1/25以下的项目的值，能够容易地认知值大、即关联性更强的项目。

图33中示出运算部16的结构的其他例。在图33所示的情况下，运算部16还具备项目重新排列部16D和项目顺序输入部16E。在项目顺序输入部16E中，通过设备操纵人员对键盘12、鼠标14等输入单元进行操作，输入项目的重新排列顺序。例如，在项目顺序输入部16E中输入预先设定的重要的管理项目的顺序、按照从值大的项目到值小的项目的顺序、其他的任意的顺序。

项目重新排列部16D根据从项目顺序输入部16E供给的项目顺序对有效成分矢量P’的成分的顺序进行重新排列，并作为分析结果输出。从项目重新排列部16D输出的分析结果被向显示处理部18供给。显示处理部18在作为分析结果被供给了有效成分矢量P’时使显示部DYP的异常诊断画面显示以分析结果作为主成分的图表。

图34中示出显示使项目顺序重新排列后的分析结果的情况下的显示例。在图34中，作为一例，显示基于按照值从大到小的顺序将项目重新排列后的分析结果，以半径方向作为成分值而在圆周方向排列有多个成分的标图的圆图表G2。这样，当按照值从大到小的顺序将项目重新排列并显示分析结果时，能够更容易地判断出2系分配流入量、1号无氧ORP、1号PAC注入量、2号无氧ORP、以及2号PAC注入量与排放磷浓度的异常之间的关联性强。

在现有的监视控制系统中，监视通过设备的操纵人员自身的判断选择出的过程变量的动向（趋势），但是，根据上述的本实施方式所涉及的过程状态监视装置，能够对操纵人员建议产生过程的状态变化的应当监视的过程变量，从而操纵人员容易注意到设备的状态的变化。由此，操纵人员能够在早期认识到在设备中产生的异常征兆，操纵人员能够针对设备的状态变化快速采取对策。

并且，在第八实施方式所涉及的过程状态监视装置中，一眼就能够判别相对于想要检测的过程异常的项目的关联性强的因素项目。由此，在提取出因素时，能够容易地预测在操纵人员想要检测的过程异常的项目中产生异常的可能性。

并且，操纵人员通过观察分析结果能够容易地判断出是否能够检测想要使用诊断模型检测的过程异常。

结果，能够高效地进行设备的运用，使得基于人数较少的操纵人员的设备运转、基于分散在多个地域的设备组的集中监视的运用、或者是基于非熟练的操纵人员的设备运转等成为可能。

另外，例如，对于上述第八实施方式所涉及的过程状态监视装置，运算部16具备项目输入部16C，但是，在根据监视对象等预先设定操纵人员所应当监视的重要的测定变量的情况下，也可以省略项目输入部16C。即便在该情况下，也能够得到与上述实施方式同样的效果。

并且，对于上述实施方式所涉及的过程状态监视装置，运算部具备项目顺序输入部16E，但是，在预先根据监视对象等设定分析结果的排列顺序的情况下，也可以省略项目顺序输入部16E。即便在该情况下，也能够得到与上述的实施方式同样的效果。

如上，根据本实施方式所涉及的过程状态监视装置，能够对操作人员建议产生过程的状态变化的应当监视的过程变量，使得操作人员容易注意到设备的状态的变化。由此，操作人员能够在早期认识到在设备中产生的异常征兆，操作人员能够针对设备的状态变化快速采取对策。结果，能够高效地进行设备的运用，使得基于人数较少的操作人员的设备运转、基于分散在多个地域的设备组的集中监视的运用、或者是基于非熟练的操作人员的设备运转等成为可能。

即，根据上述第一实施方式至第八实施方式所涉及的过程状态监视装置，沿用了现有的基于被称作趋势图的过程变量的时间序列数据的监视方法，并且能够在线地支援设备操作人员只要重点监视波及到数百～数千个项目的过程变量中的哪个项目即可，能够支援用户迅速地进行监视对象的异常诊断。

由此，操作人员能够在早期认识到在设备中产生的异常征兆，在维持现有的监视控制系统的架构的同时，操作人员能够针对设备的状态变化快速采取对策。

通过在上述第一实施方式至第八实施方式中公开的多个构成要素的适当组合能够形成各种发明。例如，可以从实施方式所示的所有构成要素中删除几个构成要素。此外，也可以将隶属于不同的实施方式的构成要素适当组合。无论是哪种情况下，都能够得到与上述实施方式同样的效果。

另外，虽然对本发明的几个实施方式进行了说明，但是，上述实施方式只不过是作为例子加以提示，并非意图限定发明的范围。上述新的实施方式能够以其他的各种各样的方式加以实施，能够在不脱离发明的主旨的范围内进行各种省略、置换、变更。上述实施方式及其变形包含于发明的范围、主旨中，并且包含于权利要求书所记载的发明及与其等同的范围中。

标号说明

DYP：显示部，TH1：Q统计量阈值，TH2：T²统计量阈值，THA、THB：判断阈值，UL：上限值，LL：下限值，AM：异常诊断主画面，AS：异常诊断副画面，10：人机接口，12：键盘，14：鼠标，16：运算部，18：显示处理部，20：数据库，30：监视对象，40：异常诊断主画面，41：模型选择部，42：状态变化判断基准设定部，42A、42B：输入框，43：状态变化因素候补变量显示部，44、45：状态变化检测触发信息显示部，46：显示条件变更链接部，46A：变更画面，47：过去异常链接部，48：状态变化因素变量趋势图显示链接部，49：候补变量相关显示链接部，G1、G2：图表，16A：诊断模型构筑部，16B：因素分析部，16C：项目输入部，16D：项目重新排列部，16E：项目顺序输入部。

Claims

1.一种过程状态监视装置，具备：

运算部，构成为，根据从监视对象取得的2个以上的测定变量运算诊断用数据，并根据上述诊断用数据检测上述监视对象的异常；以及

显示处理部，生成用于使异常诊断主画面显示的显示数据，上述异常诊断主画面具备：状态变化检测触发信息显示部，显示上述诊断用数据；状态变化判断基准设定部，设定用于在上述状态变化检测触发信息显示部中检测状态变化的判断基准；以及状态变化因素候补变量显示部，当利用上述状态变化检测触发信息显示部的诊断用数据和在上述状态变化判断基准设定部设定的判断基准检测到过程的异常的情况下，上述状态变化因素候补变量显示部列举成为其因素的因素候补变量的变量名。

2.一种过程状态监视装置，其中，

上述异常诊断主画面还具备状态变化因素变量趋势图显示链接部，该状态变化因素变量趋势图显示链接部接受用于显示在上述状态变化因素候补变量显示部中所显示的至少一个以上的状态变化因素候补变量的趋势图的命令，

上述显示处理部构成为，当对上述状态变化因素变量趋势图显示链接部输入了命令的情况下，上述显示处理部生成使状态变化因素候补变量趋势显示画面显示的显示数据，上述状态变化因素候补变量趋势显示画面显示状态变化因素候补变量的趋势图。

3.根据权利要求1所述的过程状态监视装置，其中，

当利用上述状态变化检测触发信息显示部的诊断用数据和上述状态变化判断基准设定部的判断基准检测到过程的异常的情况下，上述运算部构成为将上述因素候补变量按照成为因素的可能性从高到低的顺序进行分类，上述显示处理部构成为按照成为因素的可能性从高到低的顺序生成显示上述因素候补变量的显示数据。

4.根据权利要求1所述的过程状态监视装置，其中，

上述运算部具备通过多变量分析来运算作为在上述状态变化检测触发信息显示部显示的诊断用数据而使用的统计量的单元，

上述显示处理部构成为，生成在上述状态变化检测触发信息显示部中使上述统计量以时间序列显示的显示数据。

5.根据权利要求1所述的过程状态监视装置，其中，

上述诊断用数据是上述测定变量或者根据测定变量生成的变量。

6.根据权利要求1～5中任一项所述的过程状态监视装置，其中，

上述状态变化检测触发信息显示部包括上述诊断用数据的趋势图。

7.根据权利要求1所述的过程状态监视装置，其中，

上述诊断用数据包括第一数据和第二数据，

上述状态变化检测触发信息显示部具备用轨迹显示上述第一数据和上述第二数据在二维平面上的标图的时间动向的二维轨迹部。

8.根据权利要求7所述的过程状态监视装置，其中，

还具备供用户操作的操作单元，

上述运算部构成为，能够设定用户操作上述操作单元而在上述二维轨迹部上描绘的判断基准。

9.根据权利要求1所述的过程状态监视装置，其中，

上述诊断用数据包括3种以上的数据，

上述状态变化检测触发信息显示部具备对上述3种以上的数据进行了标图的雷达图。

10.根据权利要求1所述的过程状态监视装置，其中，

上述异常诊断主画面具备候补变量相关显示链接部，该候补变量相关显示链接部接受显示在上述状态变化因素候补变量显示部上所显示的至少2个状态变化因素候补变量的分布图的命令，

上述显示处理部构成为，当对上述候补变量相关显示链接部输入了命令的情况下，使上述至少2个状态变化因素候补变量的分布图显示。

11.根据权利要求1所述的过程状态监视装置，其中，

上述异常诊断主画面具备过去异常显示链接部，该过去异常显示链接部接受跨越规定范围显示过去检测到的异常的信息的命令，

上述显示处理部构成为，当对上述过去异常显示链接部输入了命令的情况下，显示过去检测到的异常的信息。

12.根据权利要求1所述的过程状态监视装置，其中，

上述异常诊断主画面具备显示条件变更链接部，该显示条件变更链接部使变更上述状态变化检测触发信息显示部的诊断用数据的显示期间的画面显示，

上述显示处理部构成为，当对上述显示条件变更链接部输入了命令的情况下，对显示条件变更画面进行显示。

13.根据权利要求1所述的过程状态监视装置，其中，

还具备供用户操作的操作单元，

上述运算部构成为，通过利用上述操作单元进行的拖拽及放下能够在上述状态变化判断基准设定部中设定针对诊断数据的阈值。

14.根据权利要求1所述的过程状态监视装置，其中，

上述显示处理部构成为，生成与上述异常诊断主画面并列地还显示异常诊断副画面的显示数据，

上述异常诊断副画面显示得比上述异常诊断主画面小。

15.根据权利要求1所述的过程状态监视装置，其中，

上述诊断数据包括第一数据和第二数据，

上述状态变化检测触发信息显示部具备以相对于时间轴相互倒置的方式显示的上述第一数据的趋势图和上述第二数据的趋势图。

16.根据权利要求1所述的过程状态监视装置，其中，

上述状态变化检测触发信息显示部具备上述测定变量的趋势图和提示基于上述诊断用数据的异常检测的标图，且构成为，当基于上述诊断用数据检测到异常的情况下，在上述测定变量的趋势图上显示上述标图。

17.根据权利要求16所述的过程状态监视装置，其中，

上述运算部根据过去检测到的异常的信息运算上述测定变量的趋势图的预测值，上述显示处理部构成为生成显示上述预测值的显示数据。

18.根据权利要求16所述的过程状态监视装置，其中，

上述运算部根据过去检测到的异常的信息运算发生异常时的上述测定变量的最大值以及最小值，上述显示处理部构成为生成显示以上述最大值作为上限值且以上述最小值作为下限值的预测值的显示数据。

19.根据权利要求16所述的过程状态监视装置，其中，

上述显示处理部构成为，当对上述状态变化因素变量趋势图显示链接部输入了命令的情况下，生成还使状态变化因素候补变量趋势显示画面显示的显示数据，上述状态变化因素候补变量趋势显示画面按照针对异常的贡献量从大到小的顺序显示多个状态变化因素候补变量的趋势图。

20.根据权利要求19所述的过程状态监视装置，其中，

上述显示处理部构成为，生成无论针对异常的贡献量的大小如何都继续使上述多个状态变化因素候补变量的趋势图中的1个以上的趋势图显示的显示数据。

21.根据权利要求16所述的过程状态监视装置，其中，

上述显示处理部构成为，当对上述状态变化因素变量趋势图显示链接部输入了命令的情况下，生成还使状态变化因素候补变量趋势显示画面显示的显示数据，上述状态变化因素候补变量趋势显示画面显示预先设定的变量的趋势图和按照针对异常的贡献量从大到小的顺序的多个状态变化因素候补变量的趋势图。

22.根据权利要求16所述的过程状态监视装置，其中，

上述显示处理部构成为，当对上述状态变化因素变量趋势图显示链接部输入了命令的情况下，生成还使状态变化因素候补变量趋势显示画面显示的显示数据，上述状态变化因素候补变量趋势显示画面显示按照针对上述监视对象的异常的贡献量从大到小的顺序的多个状态变化因素候补变量的趋势图和与上述监视对象有联系的系列的与上述多个状态变化因素候补变量对应的联系候补变量的趋势图。

23.一种过程状态监视装置，具备：

记录单元，记录从监视对象取得的多个测定变量的值；

运算部，具备根据上述多个测定变量间的相关性运算诊断模型的诊断模型构筑部和从上述诊断模型提取与所输入的测定变量的项目的关联性大的成分并输出分析结果的因素分析部；以及

显示处理部，上述分析结果被输入至该显示处理部，且该显示处理部输出使以半径方向作为成分值而在圆周方向上排列有多个成分的标图的图表显示的信号。

24.根据权利要求23所述的过程状态监视装置，其中，

上述运算部还具备项目输入部，该项目输入部能够朝上述因素分析部输入作为监视项目的测定变量。

25.根据权利要求23所述的过程状态监视装置，其中，

上述运算部还具备项目重新排列部，该项目重新排列部将上述因素分析部中的分析结果的成分重新排列并朝上述显示处理部输出。

26.根据权利要求25所述的过程状态监视装置，其中，

上述运算部还具备项目顺序输入部，该项目顺序输入部能够朝上述项目重新排列部输入上述因素分析部中的分析结果的排列顺序。