JP2000099333A - プラント用インタフェースエージェント及びプラントの運転状態監視方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 現在の運転状況が過去に経験された運転状況
か否かを判定する。 【解決手段】 プラントと運転員との間に介在し、プラ
ントの運転状態を示すプラントデータに基づいてプラン
トの運転を支援するメッセージを運転員に対して出力す
るプラント運転用インタフェースエージェントにおい
て、距離空間に写像された種々のプラントデータの集合
をスナップショットとして事例メモリに順次蓄積させる
と共に、現在のスナップショットを事例メモリに蓄積さ
れた過去のスナップショットと比較照合し、該比較照合
結果に基づいて現在のプラントの運転状態が過去に経験
したことのない未知の運転状態である旨のメッセージの
出力をメッセージ出力手段に指示する推論エンジンを具
備する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、プラント用インタ
フェースエージェント及びプラントの運転状態監視方法
に係わり、特に人工知能（ＡＩ）の手法を用いてプラン
トの運転状態を監視する技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般的な形態として、プラントは、一定
のプロセス処理を行うプロセス機器と、該プロセス機器
を制御する制御機器と、プロセス機器に対して運転員が
何らかの指示操作を与えるための操作機器等から構成さ
れている。このようなプラントに対する従来のプラント
の運転において、運転員は、操作機器の表示手段に表示
される各種計測データ（プロセス機器について計測され
た計測値）を読み取ることによってプラントの運転状態
を把握し、プラントの動作に異常が生じている場合等、
必要に応じて操作機器を操作することによってプラント
の運転に指示を与える。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、従来のプラ
ントの運転においては、プラントの運転状態を把握する
ことは、運転員の一方的な責任となっている。すなわ
ち、運転員は、操作機器を操作することによって表示さ
れる複数の計測データに基づいてプラントの運転状態を
把握するわけであるが、これら計測データからプラント
の運転状態を正確に判断し、最も適切な操作入力をする
ためには、かなりの熟練を必要とする。特に、プラント
の一部に故障が発生した場合等の緊急時には、運転員
は、通常時以上に多数の計測データを的確に選択して確
認する必要があるので、その負荷は極めて大きなものと
なる。

【０００４】一方、プラントの運転は近年益々自動化さ
れており、平常時における運転員の仕事は、計測データ
の監視作業が中心となっている。このような状況におい
て、運転員が、集中力を持続しつつプラントの運転状態
を監視することは極めて困難である。したがって、運転
員にとって、プラントに異常が発生していることを迅速
かつ的確に把握することは困難である。

【０００５】このようなプラントの運転状態に対して、
本出願人は、特願平２０２００２号あるいは特願平２３
１５８１号において、事例ベース推論の技術を応用した
プラントの運転状態監視方法及びプラント用インタフェ
ースエージェントについて提案している。これらの技術
は、事例ベース推論の手法を用いることにより、現在の
プラントの運転状態に類似する過去の運転事例を検索
し、この検索結果の基づいてプラントの運転を支援する
メッセージを運転員に提供するものである。このような
技術を採用することにより、運転員にプラントの運転状
態に対する的確なメッセージを与えることができるの
で、運転員はプラントの異常等に対して的確かつ迅速な
対応を取ることができる。

【０００６】しかし、このような事例ベース推論を用い
た従来のプラントの監視技術は、現在のプラントの運転
状態に類似する過去の運転事例を検索するものであり、
現在の運転状況が過去に経験された運転状況か否かを判
定するものではない。したがって、現在の運転状況が過
去に経験された運転状況であるか否かについて、運転員
にメッセージを与えるものではない。

【０００７】本発明は、上述する問題点に鑑みてなされ
たもので、以下の点を目的とするものである。 （１）現在の運転状況が過去に経験された運転状況か否
かを判定する。 （２）運転員の熟練に頼ることなく安定したプラントの
運転を実現させる。 （３）プラントの運転状態の変化を迅速かつ的確に把握
する。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明では、プラント用インタフェースエージェン
トに係わる第１の手段として、プラントと該プラントの
運転員との間に介在し、プラントの運転状態を示すプラ
ントデータに基づいてプラントの運転を支援するメッセ
ージを運転員に対して出力するプラント用インタフェー
スエージェントにおいて、距離空間に写像された種々の
プラントデータの集合をスナップショットとして事例メ
モリに順次蓄積させると共に、現在のスナップショット
を前記事例メモリに蓄積された過去のスナップショット
と比較照合し、該比較照合結果に基づいて現在のプラン
トの運転状態が過去に経験したことのない未知の運転状
態である旨のメッセージの出力を指示する推論エンジン
と、該推論エンジンから出力されるメッセージの出力指
示に基づいて運転員に対してメッセージを出力するメッ
セージ出力手段とを具備する手段を採用する。

【０００９】また、プラント用インタフェースエージェ
ントに係わる第２の手段として、上記第１の手段におい
て、現在のスナップショットが未知な状況であると判断
するとUNKNOWN-TENSIONパラメータを増加させると共
に、過去に経験された状況であると判断した場合にはUN
KNOWN-TENSIONパラメータを減少させ、該UNKNOWN-TENSI
ONパラメータが所定のしきい値を越えた場合に現在の運
転状態が未知の運転状態である旨のメッセージ出力を指
示するように推論エンジンを構成するという手段を採用
する。

【００１０】一方、本発明では、プラントの運転状態監
視方法に係わる第１の手段として、プラントの運転状態
を示すプラントデータに基づいてプラントの運転状態を
判断し、該判断結果に基づいてプラントの運転員に対し
てメッセージを出力するプラントの運転状態監視方法に
おいて、距離空間に写像された種々のプラントデータの
集合をスナップショットとして事例メモリに順次記憶
し、現在のスナップショットを前記事例メモリに蓄積さ
れた過去のスナップショットと比較照合し、該比較照合
結果に基づいて現在のプラントの運転状態が過去に経験
したことのない未知の運転状態である旨のメッセージ出
力するという手段を採用する。

【００１１】また、プラントの運転状態監視方法に係わ
る第２の手段として、上記第１の手段において、現在の
スナップショットが未知な状況であると判断すると増加
させると共に過去に経験された状況であると判断した場
合には減少させるUNKNOWN-TENSIONパラメータを設け、
該UNKNOWN-TENSIONパラメータが所定のしきい値を越え
た場合に現在の運転状態が未知の運転状態である旨のメ
ッセージを出力するという手段を採用する。

【００１２】さらに、上記プラント用インタフェースエ
ージェント及びプラントの運転状態監視方法に係わる各
々の手段において、スナップショットを、プラントを構
成する各種プロセス機器について計測された計測データ
の集合、あるいは運転員がプラントに対して操作する運
転操作データの集合のいずれか一方または両方から構成
するという手段を採用する。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、本発明に係わるプラント用
インタフェースエージェントの一実施形態について説明
する。なお、本実施形態は、プラントの監視結果とし
て、プラントの運転状態を示すメッセージに加えて、現
在の運転状態が過去に経験された運転状態であるか否か
を示すメッセージをも運転員に与えるものである。

【００１４】 図１は、本実施形態のプラント用インタ
フェースエージェントの機能構成を示すブロック図であ
る。この図において、符号１はコンピュータシステムに
よって構成されるプラント用インタフェースエージェン
トであり、プラント２と運転員３との間に介在してプラ
ント２の運転に係わる支援メッセージを運転員３に提供
するものである。プラント２としては、ゴミ焼却プラン
トやＬＮＧ（液化天然ガス）プラント等、種々のものが
考えられる。

【００１５】一般的な形態として、プラント２は、一定
のプロセス処理を行うプロセス機器と、該プロセス機器
を制御する制御機器と、運転員がプロセス機器に何らか
の操作を与えるための操作機器とから構成されるもので
あり、例えば流動床式ゴミ焼却炉である。このようなプ
ラント２の運転員３は、操作機器の表示手段に表示され
る計測データ（プロセス機器について各種計測された計
測値）を読み取ることによってプラント２の運転状態を
把握し、操作機器に操作入力を行うことによってプラン
ト２に運転指示を与える。

【００１６】プラント用インタフェースエージェント１
は、例えば上記操作機器に対して並列的に備えられ、計
測データに基づくプラント２の運転状態の把握とプラン
ト２への操作入力と支援するものである。このプラント
用インタフェースエージェント１は、以下に説明するよ
うに、人工知能（ＡＩ）手法の一種である事例ベース推
論を応用することにより、プラント２の運転状態を過去
の運転事例（過去時系列データ）として時系列的に順次
蓄積すると共に、該過去時系列データに基づいて現在の
運転状態を判断、かつ、プラント２の現在の運転状態が
過去に経験された運転状態であるか否かを判断し、これ
ら判断結果に基づいて運転員３に適切な支援メッセージ
を出力するものである。

【００１７】このようなプラント用インタフェースエー
ジェント１は、図示するように、ユーザインタフェース
１ａ、言語変換システム１ｂ、推論エンジン１ｃ、照合
ルール１ｄ、事例メモリ１ｅ、データ収集モジュール１
ｆ、及び他モジュール通信用インタフェース１ｇ等から
構成されている。なお、これらの構成要素のうち、ユー
ザインタフェース１ａと言語変換システム１ｂとは、メ
ッセージ出力手段を構成するものである。

【００１８】上記ユーザインタフェース１ａは、例えば
ディスプレイやスピーカ、キーボードや音声入力装置等
であり、キーボードを操作することによってあるいは音
声入力によって運転員から入力された操作情報を操作デ
ータとして言語変換システム１ｂに出力すると共に、言
語変換システム１ｂから入力された言語データを音声信
号に変換してスピーカに、また映像信号に変換してディ
スプレイに出力するものである。

【００１９】言語変換システム１ｂは、上記ユーザイン
タフェース１ａから入力された操作データを推論エンジ
ン１ｃが処理可能なコンピュータ言語に変換して推論エ
ンジン１ｃに出力すると共に、該推論エンジン１ｃから
入力されたコンピュータ言語を人間の理解できる言語デ
ータに変換してユーザインタフェース１ａに出力するも
のである。

【００２０】推論エンジン１ｃは、データ収集モジュー
ル１ｆから入力されたプラントデータを照合ルール１ｄ
に基づいて処理することにより現在の運転状態を示す現
在時系列データを生成し、過去時系列データとして事例
メモリ１ｅに順次記憶させると共に、現在時系列データ
に類似する過去時系列データを照合ルール１ｄに基づい
て事例メモリ１ｅから検索するものである。

【００２１】事例メモリ１ｅは、推論エンジン１ｃから
順次入力される現在時系列データを過去時系列データと
して順次蓄積するものである。照合ルール１ｄは、事例
ベース推論の手法に基づいた現在時系列データと過去時
系列データとの照合手順を示すものである。推論エンジ
ン１ｃは、この照合ルール１ｄに基づいて事例ベース推
論を行うように構成されている。なお、この照合ルール
１ｄに基づいた推論エンジン１ｃの動作については、以
下に詳述する。

【００２２】データ収集モジュール１ｆは、該コマンド
と上記操作機器を介してプラント２に操作入力されたコ
マンド及び上記計測データを、プラントデータとして収
集して推論エンジン１ｃに出力する。他モジュール通信
用インタフェース１ｇは、推論エンジン１ｃと他のサブ
システム、例えばプラントモデルを有して定量定性推論
を行う意味表示インタフェース４やプラントオントロジ
ーを提供するオントロジーサーバ５との通信を仲介する
インタフェースである。

【００２３】推論エンジン１ｃは、必要に応じてこれら
サブシステムと他モジュール通信用インタフェース１ｇ
を介して通信することにより、サブシステムと協調して
事例ベース推論を行うように構成されている。なお、上
記意味表示インタフェース４については、文献『Gofuk
u,A.,Adachi,K.,and Tanaka,Y., Finding out CounterA
ctions in an Anomalous Plant Situation Based on Fu
nctions and Behavior. Trans.the Institute of Syste
ms.』に詳しく記載されている。また、オントロジーサ
ーバ５については、文献『Kitamura,Y.,Ikeda,M.,and M
izoguchi,R., ACausal Time Ontology for Qualative R
easoning in Proceedings of IJCAI-97Vol.1(1997),p.5
01-p.506』に詳しく記載されている。

【００２４】次に、このように構成されたプラント用イ
ンタフェースエージェント１の動作、すなわち本プラン
ト用インタフェースエージェント１を用いたプラント２
の運転監視方法について、図２に示すフローチャートに
沿って説明する。

【００２５】まず、データ収集モジュール１ｆがプラン
ト２の運転状態を示すプラントデータ（各種操作データ
及び計測データ）を一定時間間隔でサンプリングするこ
とにより、時系列的なプラントデータが当該プラント用
インタフェースエージェント１に順次入力される（ステ
ップＳ1）。この場合、プラントデータは、プラント２
を構成する各種プロセス機器に係わる各種計測データ、
及びプラント２を構成する各種プロセス機器に対する各
種操作データから構成されることになる。

【００２６】例えば、当該プラント用インタフェースエ
ージェント１をプラント２の一種である流動床式ゴミ焼
却炉の運転監視に適用した場合、４秒毎に各種操作デー
タと各種計測データとがサンプリングされて入力され
る。この場合、計測データとして、例えば焼却炉の内部
圧力、蒸気流量（steam flow）あるいは給水流量（feed
water flow）等、プラント２の運転時に運転員３によっ
て監視される各種パラメータがプラント用インタフェー
スエージェント１に入力されると共に、操作データとし
ては蒸気流量を調節する制御弁あるいは給水流量を調節
する制御弁に対する操作量が入力されることになる。

【００２７】このようにデータ収集モジュール１ｆに順
次取り込まれたプラントデータは、推論エンジン１ｃに
入力されて、以下のような処理を受ける。なお、この推
論エンジン１ｃによる処理は、上述したように照合ルー
ル１ｄに基づくものであり、したがって事例ベース推論
の手法に基づくものである。

【００２８】まず、推論エンジン１ｃは、各プラントデ
ータの絶対値を距離空間にそれぞれ写像する（ステップ
Ｓ2）。この絶対値の距離空間への写像は、例えば図３
に示すように、SteamFlow（蒸気流量）に係わるプラン
トデータを予め決められたツリー構造の各ノード（Stea
mFlow．０〜SteamFlow．６）に割り当てる処理（マッピ
ング処理）である。ここで、各ノードは、蒸気流量の最
大変動範囲をいくつか（この場合６個）の小変動範囲に
分割したものである。

【００２９】例えば、図３において、新たに０．５８が
サンプリングされた場合、当該プラントデータは、Stea
m Flow．６のノードに割り当てられる。すなわち、時間
の経過と伴に順次サンプリングされたプラントデータの
絶対値は、その値に応じて何れかのノードにマッピング
されることにより、距離空間にそれぞれ写像される。そ
して、このような絶対値の距離空間への写像は、全ての
物理量のプラントデータについて行われ、過去の各プラ
ントデータ間の距離を示すツリー構造が形成される。

【００３０】このようにしてプラントデータの絶対値の
距離空間への写像が完了すると、各プラントデータに
は、プラントデータの特徴を示すようなラベルが各々に
付与される（ステップＳ3）。例えば、上記蒸気流量に
係わるプラントデータの場合には、その絶対値の大小に
応じて「蒸気流量大」、「蒸気流量やや大」、「蒸気流
量普通」、……等のラベルを各データ毎に付与する。

【００３１】一方、ステップＳ4では、前回サンプリン
グされたプラントデータと今回のプラントデータを比較
することによって、その変化率が計算される。プラント
２では、単にプラントデータの絶対値だけではなく、そ
の変化傾向がしばしば重要な指標となる。そこで、プラ
ントデータをその最大値で正規化し、この正規化したプ
ラントデータ（正規化プラントデータ）と前回サンプリ
ングされたプラントデータの正規化プラントデータとの
差を取ることによって変化率が算出される。そして、こ
の変化率の算出は、全てのプラントデータについて行わ
れる。

【００３２】このようにして各々のプラントデータの変
化率が算出されると、この変化率も距離空間にそれぞれ
写像される（ステップＳ5）。この絶対値の距離空間へ
の写像は、上述した絶対値と同様にして行われるもので
あり、時間の経過と伴に順次算出される変化率を当該変
化率について、予め決められたツリー構造の各ノードに
割り当てる処理である。

【００３３】そして、各種プラントデータの変化率の距
離空間への写像が終了すると、各変化率へのラベル付け
が行われる（ステップＳ6）。例えば、上記蒸気流量の
場合には、蒸気流量の変化率の大小に応じて「蒸気流量
変化率大」、「蒸気流量変化率やや大」、「蒸気流量変
化率普通」、……等のラベルが各プラントデータの変化
率について付与される。

【００３４】このようにプラントデータの絶対値及び変
化率は各々独立して距離空間への写像とラベル付けが行
われるが、ステップＳ7では、絶対値の距離空間への写
像情報と変化率の距離空間への写像情報の関係付処理が
行われる（ステップＳ7）。この関係付処理では、順次
サンプリングされるプラントデータに付随する時間デー
タに基づいて、変化率と絶対値とが関係付けられる。

【００３５】このようにしてプラントデータの絶対値及
び変化率のラベル付け並びにその関係付け処理が終了す
ると、推論エンジン１ｃは、上記一連の処理結果、つま
りプラントデータの絶対値と変化率の距離空間への写像
情報及びラベル付け情報並びその関係付け情報を、現在
のプラント２の運転状態を示す現在時系列データとして
事例メモリ１ｅに記憶させる（ステップＳ8）。なお、
このようにして事例メモリ１ｅに蓄積された現在時系列
データは、次にサンプリングされたプラントデータの現
在時系列データが生成されることにより、過去時系列デ
ータとなる。

【００３６】このように、推論エンジン１ｃは、データ
収集モジュール１ｆによってプラント２の運転開始から
時間の経過と伴に順次サンプリングされたプラントデー
タとその変化率を距離空間に写像した後、時系列データ
として事例メモリ１ｅに順次記憶させる。すなわち、事
例メモリ１ｅには、プラント２の過去の運転状態が運転
事例として順次蓄積される。

【００３７】さらに、本実施形態では、各種プラントデ
ータの集合からなるスナップショットが生成される（ス
テップＳ9）。このスナップショットは、あるサンプリ
ング時点の全ての操作データと計測データの集合であ
り、図３のフローチャートに示すような処理に基づいて
生成されるものである。

【００３８】このスナップショットの生成処理において
は、まず初めに各種プラントデータが正規化処理される
（ステップＳ91）。この正規化処理は、各種プラントデ
ータを運転員３の感覚に合致した分解能と範囲に調整
し、さらにデータ個数を有限に抑えるために行われるも
のである。各種プラントデータは、例えば流動床式ゴミ
焼却炉の場合、０〜９９の整数、つまり合計１００の整
数の何れかに正規化される。すなわち、各種プラントデ
ータの分解能は、１００とされる。

【００３９】続いて、このように正規化処理された現在
のプラントデータについて、当該現在のプラントデータ
と１サンプリング前のプラントデータとの差がプラント
データの変化率として算出される（ステップＳ92）。こ
の変化率算出処理では、分解能が１００とされた各種プ
ラントデータについて、変化の方向をも加味して−５０
〜＋４９の値として変化率が算出される。

【００４０】さらに、上記ステップＳ91の処理後の各種
プラントデータが距離空間に写像される（ステップＳ9
3）。例えば、プラントデータの取り得る範囲０〜９９
を以下の５つの範囲にグループ分けして第１階層の特殊
ノードａ〜ｅとし、該第１階層の特殊ノードａ〜ｅをさ
らに５つのグループにグループ分けして第２階層の特殊
ノードａ1〜ａ5，ｂ1〜ｂ5，ｃ1〜ｃ5，ｄ1〜ｄ5，ｅ1
〜ｅ5とする。そして、該第２階層の特殊ノードａ1〜ａ
5，ｂ1〜ｂ5，ｃ1〜ｃ5，ｄ1〜ｄ5，ｅ1〜ｅ5の何れか
の下に現在時刻にサンプリングされた全てのサンプルデ
ータの集合からなるスナップショット（現在のスナップ
ショット）を帰属させる。

【００４１】例えば、第１階層の特殊ノードａ〜ｅは、
以下に示す範囲でグループ分けされる。 特殊ノードａ：０〜１９ 特殊ノードｂ：２０〜３９ 特殊ノードｃ：４０〜５９ 特殊ノードｄ：６０〜７９ 特殊ノードｅ：８０〜９９

【００４２】また、第２階層の特殊ノードａ1〜ａ5，ｂ
1〜ｂ5，ｃ1〜ｃ5，ｄ1〜ｄ5，ｅ1〜ｅ5のうち、特殊ノ
ードａ1〜ａ5については、例えば以下の範囲でグループ
分けされる。 特殊ノードａ1：０〜３ 特殊ノードａ2：４〜７ 特殊ノードａ3：８〜１１ 特殊ノードａ4：１２〜１５ 特殊ノードａ5：１６〜１９

【００４３】現在のスナップショットは、このようにし
て第２階層の特殊ノードの何れかの下に帰属される。続
いて、このような現在のスナップショットに対して、過
去にサンプリングされた各種プラントデータの集合から
なる過去のスナップショットとの関係がツリー構造とし
て抽象階層化される（ステップＳ94）。この抽象階層化
処理では、各抽象階層はスナップショットの中間ノード
がスナップショットを構成する各種プラントデータの中
間ノード（ステップＳ2，Ｓ5において構成されたもの）
の抽象階層中に占める位置と適合するように構成され
る。

【００４４】図５は、このようなスナップショットのツ
リー構造の作成を説明するための図である。この図で
は、説明の簡単化のために距離空間形成のための分割数
が３で、１段目のみのスナップショット（snap-shot-da
ta）と該スナップショットを構成する各種プラントデー
タ（この場合、蒸気流量（steam-flow）と給水流量（fe
ed-water-flow））との関係を示す。

【００４５】この図に示すように、過去の全ての給水流
量は上記ステップＳ2の処理によって自らのツリー構造
を形成し、過去の全ての蒸気流量も自らのツリー構造を
形成している。これに対して、スナップショットのツリ
ー構造は、過去の全てのスナップショットを束ねるルー
トノードｎ0から出発し、一度は各種データの単独のみ
を特殊化した抽象中間ノード（例えばノードｎ2，ｎ4）
に分かれた後、これらを複合したノードｎ8として位置
付けられる。

【００４６】この図において、スナップショットの抽象
中間ノードｎ2は、給水流量を特殊化したノードであ
り、給水流量の中間ノードｆaに対応するものである。
また、スナップショットの抽象中間ノードｎ4は、蒸気
流量を特殊化したノードであり、蒸気流量の中間ノード
ｍaに対応するものである。そして、このような抽象中
間ノードｎ2，ｎ4を複合する抽象最下層ノードｎ8は、
上記中間ノードｆaの下に位置付けられたノードｆbに対
応すると共に、中間ノードｍaの下に位置付けられたノ
ードｍbに対応するものである。

【００４７】新たにサンプリングされた各種プラントデ
ータにより新しくスナップショットが作成された場合に
は、当該スナップショットの構成メンバーである給水流
量及び蒸気流量等を各々のツリー構造上に位置付けた
後、当該スナップショットがそれらの上位抽象を構成メ
ンバーとするような中間ノードの下に位置付けられる。
各種データのツリー構造において新たな中間ノードが生
成されたり、あるいは上記ステップＳ93における現在の
プラントデータの距離空間への写像中に新たな分割の生
成が生じた場合には、このような変化を正しくスナップ
ショットのツリー構造上に反映させる必要がある。

【００４８】このような抽象階層化処理によってスナッ
プショットのツリー構造が形成されると、各スナップシ
ョットには時間ラベルが添付され（ステップＳ10）、時
系列データの一部として事例メモリ１ｅに記憶される
（ステップＳ8）。

【００４９】推論エンジン１ｃは、このようにして各々
に距離空間に写像されてツリー構造中に位置付けられた
各種プラントデータ及びその変化率並びにスナップショ
ットを時系列データとして事例メモリ１ｅに順次蓄積す
る一方、照合ルール１ｄに基づいて新たにサンプリング
された現在の時系列データを事例メモリ１ｅに蓄積され
た過去の時系列データと比較照合し、プラント２の現在
の運転状態に類似する過去の運転状態（過去運転事例）
を類似運転事例として検索する（ステップＳ11）。

【００５０】具体的には、過去の一定時間幅に亘る１ま
たは複数の過去時系列データと現在時系列データの全て
の組み合わせについて、データの相互の距離がそれぞれ
算出される。すなわち、上記距離空間への写像処理（ス
テップＳ2，Ｓ5）によって各ノードにマッピングされた
全ての絶対値と変化率について、過去時系列データと現
在時系列データとの距離が計算される。そして、その距
離の総和が最も小さい過去時系列データが現在時系列デ
ータに最も類似した類似運転事例として検出される。

【００５１】例えば、上記図３に示した例の場合、同一
ノードに属するプラントデータの絶対値は最も距離が小
さい。そして、より多くのノードを辿って到達する関係
にあるもの程その距離が大きいことになる。Steam Flo
w．４のノードに属する絶対値０．３４とはSteam Flo
w．５のノードに属する絶対値０．４４とは、Steam Flo
w．２のノードを介して辿ることができる。

【００５２】これに対して、Steam Flow．４のノードに
属する絶対値０．３４とはSteam Flow．３のノードに属
する絶対値０．６８とは、Steam Flow２に加えてSteam
Flow．０のノードを介して辿ることができる。したがっ
て、絶対値０．４４は、辿る必要のあるノード数が少な
いので、絶対値０．３４に対して絶対値０．６８よりも
距離が小さい関係にある。

【００５３】このような各プラントデータの距離計算
は、過去の一定時間幅に亘る１または複数の過去時系列
データと現在時系列データの全ての組み合わせについて
行われる。しかし、処理時間の短縮を図るために、ある
一定値よりも大きな距離となる絶対値または変化率が１
つでも検出されると、当該過去時系列データを類似運転
事例の候補から除外し、当該過去時系列データに係わる
他の絶対値または変化率の距離計算を省略することが考
えられる。

【００５４】このようにして類似運転事例が検出される
と、推論エンジン１ｃは、該類似運転事例に係わる過去
時系列データに基づいてプラントの現在の運転状態を推
論し、その推論結果に基づいてプラントの運転状態を示
すメッセージデータを生成する。例えば、類似運転事例
が過去においてプラントを構成する特定機器の異常状態
の時に事例メモリ１ｅに記憶されたものである場合に
は、現在時系列データはプラントの異常を示しているこ
とになるので、推論エンジン１ｃは、この旨を運転員に
知らせるメッセージデータを生成する。

【００５５】このメッセージデータは、例えば推論エン
ジン１ｃが出力可能なコンピュータ言語であり、言語変
換システム１ｂに出力される。言語変換システム１ｂ
は、メッセージデータを人間（運転員３）が理解できる
言語、例えば日本語または英語等のデータに変換してユ
ーザインタフェース１ａに出力する。この結果、ユーザ
インタフェース１ａからは、上記特定機器の異常を知ら
せるメッセージが音声や映像の形態で運転員に向かって
出力される（ステップＳ12）。

【００５６】一方、本実施形態では、各種データの集合
であるスナップショットを用いて、UNKNOWN-TENSIONパ
ラメータによる未知運転状況の検出が行われる（ステッ
プＳ13）。この未知運転状況検出処理は、以下に説明す
るように、上記各種データの集合である現在のスナップ
ショットを事例メモリ１ｅに蓄積された過去のスナップ
ショットと比較することにより、現在のプラント２の運
転状態がこれまでに経験したことのない未知の運転状態
であるか否かを検出するものである。

【００５７】ここで、新たに読み込んだスナップショッ
トを事例メモリ１ｅに蓄積された過去のスナップショッ
トと比較した場合に以下のような状況が考えられる。 （１）新スナップショットに対して変化率を含み過去に
全く同一のスナップショットが存在する。 （２）新スナップショットが生成されたが、該新スナッ
プショットを構成する各種データについては過去に経験
されたものである。 （３）新スナップショットが生成され、該新スナップシ
ョットを構成する各種データについては過去に経験され
たものではない。

【００５８】推論エンジン１ｃは、新スナップショット
を過去のスナップショットとツリー構造上で比較するこ
とにより、現在のスナップショットが過去に経験されて
いない未知なプラント２の運転状態であると判断する
と、UNKNOWN-TENSIONパラメータを増加させ、現在のス
ナップショットが過去に経験された運転状態であると判
断した場合には、UNKNOWN-TENSIONパラメータを減少さ
せる。すなわち、UNKNOWN-TENSIONパラメータは、プラ
ント２における未知な運転状態の発生状況を的確に示す
パラメータである。

【００５９】推論エンジン１ｃは、現在のスナップショ
ットを読み込む度にUNKNOWN-TENSIONパラメータを増減
させ、該UNKNOWN-TENSIONパラメータが所定のしきい値
を越えた場合に、Something New信号を言語変換システ
ム１ｂに出力する。言語変換システム１ｂは、このSome
thing New信号に基づいてユーザインターフェース１ａ
にメッセージの出力を指示する（ステップＳ12）。

【００６０】図６は、本発明を流動床式ゴミ焼却炉に適
用した場合におけるSomething New信号の出力状況を、
スナップショットを構成する各種データとともに時系列
的に示したものである。この図に示すように、初期状態
では未知状態が続くので、Something New信号Ｔが連続
的に出力されるが、徐々にスナップショットが蓄積され
て過去と類似の運転状態を認識するようになる。そし
て、途中でごみ詰まり等により各種データに大幅な変動
が生じるとSomething New信号Ｔが出力され、この変動
した状況が続くとSomething New信号Ｔが出力されなく
なる。さらに、変動した状況から復帰する際に未知の運
転状態を検出してSomething New信号Ｔが出力される。

【００６１】このように、本実施形態では、運転員３の
操作に基づく操作データやプラント２の運転状態を示す
計測データの集合からなる現在のスナップショットを過
去のスナップショットと比較照合した結果に基づいてUN
KNOWN-TENSIONパラメータを算出することにより、現在
のプラント２の運転状況が過去に経験されたものか、あ
るいは運転員３の誤操作やプラント２の異常に基づく新
たに経験する未知のものなのかを運転員３に知らせ、注
意を喚起することができる。

【００６２】なお、本発明は上記実施形態に限定される
ものではなく、以下のような変形が考えられる。 （１）上記実施形態では、プラントデータとしてプラン
トを構成する各種プロセス機器について計測される各種
計測データ及びこれらプロセス機器に対する各種操作デ
ータとを取り上げたが、これに限定されるものではな
く、何れか一方を取り扱うようにしても良い。したがっ
て、各種計測データと操作データとの集合としてスナッ
プショットを構成するのではなく、例えば計測データの
みの集合としてスナップショットを構成しても良い。こ
うすることにより、スナップショットの生成過程におけ
る処理が軽減されるので、当該プラント用インタフェー
スを構成するコンピュータシステムの負荷を軽減するこ
とができる。

【００６３】（２）上記実施形態では、流動床式ゴミ焼
却炉に適用するために、スナップショットの生成過程に
おいてプラントデータを０〜９９までの整数に正規化し
て、プラントデータの分解能を１００に限定した。これ
は、プラントデータの分解能を運転員３（人間）の感覚
に合致させることを狙ったものであるが、プラント２の
種類によっては分解能を増減させることが考えられる。

【００６４】（３）スナップショットのツリー構造（抽
象階層構造）の構成方法については、上述した方法の他
に様々な方法が考えられるが、バージョン空間法を用い
ることが有効と考えられる。このバージョン空間法につ
いては、文献『Mitchell,T.M.,Version Spaces: A Cand
idata Elimination Approach to Rule Learning in Pro
ceedings of the Fifth International Conference on
Artifical Intelligence,(1977),p.305-p.310 』に詳細
が記載されている。

【００６５】（４）現在時系列データと比較するために
過去時系列データに対して設定される上記時間幅や、ど
の物理量に係わるプラントデータを過去時系列データと
現在時系列データとについて比較するかは、監視対象と
なるプラントの特徴に基づいて適宜設定する必要があ
る。

【００６６】

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係わるプ
ラント用インタフェースエージェント及びプラントの運
転状態監視方法によれば、以下のような効果を奏する。 （１）プラントと該プラントの運転員との間に介在し、
プラントの運転状態を示すプラントデータに基づいてプ
ラントの運転を支援するメッセージを運転員に対して出
力するプラント用インタフェースエージェントにおい
て、距離空間に写像された種々のプラントデータの集合
をスナップショットとして事例メモリに順次蓄積させる
と共に、現在のスナップショットを前記事例メモリに蓄
積された過去のスナップショットと比較照合し、該比較
照合結果に基づいて現在のプラントの運転状態が過去に
経験したことのない未知の運転状態である旨のメッセー
ジの出力を指示する推論エンジンと、該推論エンジンか
ら出力されるメッセージの出力指示に基づいて運転員に
対してメッセージを出力するメッセージ出力手段とを具
備するので、現在の運転状況が過去に経験された運転状
況か否かを判定して未知の運転状態に対する運転員の注
意を喚起し、運転員によるプラントの運転状態の把握及
びプラントへの操作介入を効果的に支援することができ
る。

【００６７】（２）運転員の熟練に頼ることなく安定し
たプラントの運転を実現させることができると共に、プ
ラントの運転の自動化に伴って運転員が異常状態に十分
な対応が取れないという問題に対して一つの解決手段を
与えることができる。

【００６８】（３）スナップショットを、プラントを構
成する各種プロセス機器について計測された計測データ
の集合あるいは運転員がプラントに対して操作する運転
操作データの集合のいずれか一方から構成した場合、こ
れらの両方から構成した場合に比較して処理速度が向上
する。

【００６９】（４）メッセージはプラントの運転状態を
的確に反映したものとなるので、運転員自らが各種のプ
ラントデータを確認してプラントの運転状態を把握する
場合と比較して、運転員はプラントの運転状態の変化を
迅速かつ的確に把握することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施形態におけるプラント用イン
タフェースエージェントの機能構成を示すブロック図で
ある。

【図２】 本発明の一実施形態におけるプラント用イン
タフェースエージェントの動作を示すメインフローチャ
ートである。

【図３】 本発明の一実施形態における現在時系列デー
タの距離空間への写像を説明する説明図である。

【図４】 本発明の一実施形態におけるプラント用イン
タフェースエージェントの動作を示すサブフローチャー
トである。

【図５】 本発明の一実施形態におけるスナップショッ
トのツリー構造の生成を説明するための説明図である。

【図６】 本発明の一実施形態の効果つまりプラントの
未知運転状況の検出状態を示す説明図である。

【符号の説明】

１……プラント用インタフェースエージェント １ａ……ユーザインタフェース（メッセージ出力手段） １ｂ……言語変換システム（メッセージ出力手段） １ｃ……推論エンジン １ｄ……照合ルール １ｅ……事例メモリ １ｆ……データ収集モジュール １ｇ……他モジュール通信用インタフェース ２……プラント ３……運転員 ４……意味表示インタフェース ５……オントロジーサーバ Ｔ……Something New信号

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 山内 進吾 東京都江東区豊洲三丁目１番15号 石川島 播磨重工業株式会社東二テクニカルセンタ ー内 Ｆターム(参考） 5H223 AA01 BB01 CC08 DD03 EE06 EE08 FF04 FF06

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 プラント（２）と該プラントの運転員
   （３）との間に介在し、プラントの運転状態を示すプラ
   ントデータに基づいてプラントの運転を支援するメッセ
   ージを運転員に対して出力するプラント用インタフェー
   スエージェントであって、 距離空間に写像された種々のプラントデータの集合をス
   ナップショットとして事例メモリ（１ｅ）に順次蓄積さ
   せると共に、現在のスナップショットを前記事例メモリ
   に蓄積された過去のスナップショットと比較照合し、該
   比較照合結果に基づいて現在のプラントの運転状態が過
   去に経験したことのない未知の運転状態である旨のメッ
   セージの出力を指示する推論エンジン（１ｃ）と、 該推論エンジンから出力されるメッセージの出力指示に
   基づいて運転員に対してメッセージを出力するメッセー
   ジ出力手段（１ａ，１ｂ）と、 を具備することを特徴とするプラント用インタフェース
   エージェント。
2. 【請求項２】 推論エンジンは、現在のスナップショッ
   トが未知な状況であると判断するとUNKNOWN-TENSIONパ
   ラメータを増加させると共に、過去に経験された状況で
   あると判断した場合にはUNKNOWN-TENSIONパラメータを
   減少させ、該UNKNOWN-TENSIONパラメータが所定のしき
   い値を越えた場合に現在の運転状態が未知の運転状態で
   ある旨のメッセージ出力を指示することを特徴とする請
   求項１記載のプラント用インタフェースエージェント。
3. 【請求項３】 スナップショットは、プラントを構成す
   る各種プロセス機器について計測された計測データの集
   合からなることを特徴とする請求項１または２記載のプ
   ラント用インタフェースエージェント。
4. 【請求項４】 スナップショットは、運転員がプラント
   に対して操作する運転操作データの集合からなることを
   特徴とする請求項１または２記載のプラント用インタフ
   ェースエージェント。
5. 【請求項５】 スナップショットは、プラントを構成す
   る各種プロセス機器について計測された計測データ及び
   運転員がプラントに対して操作する運転操作データの集
   合からなることを特徴とする請求項１または２記載のプ
   ラント用インタフェースエージェント。
6. 【請求項６】 プラント（２）の運転状態を示すプラン
   トデータに基づいてプラントの運転状態を判断し、該判
   断結果に基づいてプラントの運転員（３）に対してメッ
   セージを出力するプラントの運転状態監視方法であっ
   て、 距離空間に写像された種々のプラントデータの集合をス
   ナップショットとして事例メモリに順次記憶し、現在の
   スナップショットを前記事例メモリに蓄積された過去の
   スナップショットと比較照合し、該比較照合結果に基づ
   いて現在のプラントの運転状態が過去に経験したことの
   ない未知の運転状態である旨のメッセージ出力すること
   を特徴とするプラントの運転状態監視方法。
7. 【請求項７】 現在のスナップショットが未知な状況で
   あると判断すると増加させると共に過去に経験された状
   況であると判断した場合には減少させるUNKNOWN-TENSIO
   Nパラメータを設け、該UNKNOWN-TENSIONパラメータが所
   定のしきい値を越えた場合に現在の運転状態が未知の運
   転状態である旨のメッセージを出力することを特徴とす
   る請求項６記載のプラントの運転状態監視方法。
8. 【請求項８】 スナップショットは、プラントを構成す
   る各種プロセス機器について計測された計測データの集
   合からなることを特徴とする請求項６または７記載のプ
   ラントの運転状態監視方法。
9. 【請求項９】 スナップショットは、運転員がプラント
   に対して操作する運転操作データの集合からなることを
   特徴とする請求項６または７記載のプラントの運転状態
   監視方法。
10. 【請求項１０】 スナップショットは、プラントを構成
    する各種プロセス機器について計測された計測データ及
    び運転員がプラントに対して操作する運転操作データの
    集合からなることを特徴とする請求項６または７記載の
    プラントの運転状態監視方法。