JP2000315111A - 設備及び製品プロセス異常状態の診断方法及び装置 - Google Patents
設備及び製品プロセス異常状態の診断方法及び装置Info
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- JP2000315111A JP2000315111A JP12471899A JP12471899A JP2000315111A JP 2000315111 A JP2000315111 A JP 2000315111A JP 12471899 A JP12471899 A JP 12471899A JP 12471899 A JP12471899 A JP 12471899A JP 2000315111 A JP2000315111 A JP 2000315111A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】対象設備及び製品プロセスの異常状態をオンラ
インまたはオフラインで診断する方法において、異常状
態の同定精度を向上させ、異常状態を改善するために取
るべき最適なアクションガイダンスを行う方法と装置を
提供する。 【解決手段】測定した異常状態が、設備異常または品質
異常の問題とならないレベルに設定した所定のしきい値
を越えた場合（Ｓ２）に、当該異常に関連する状態説明
変数及び異常目的変数を求め（Ｓ３）、ニューラルネッ
トワークにより、１あるいは複数の要因分析を行って、
状態目的変数に対する説明変数の影響をＦ値あるいはｔ
値を基にした不要説明変数の破棄をしたかたちで同定す
る（Ｓ４）。
インまたはオフラインで診断する方法において、異常状
態の同定精度を向上させ、異常状態を改善するために取
るべき最適なアクションガイダンスを行う方法と装置を
提供する。 【解決手段】測定した異常状態が、設備異常または品質
異常の問題とならないレベルに設定した所定のしきい値
を越えた場合（Ｓ２）に、当該異常に関連する状態説明
変数及び異常目的変数を求め（Ｓ３）、ニューラルネッ
トワークにより、１あるいは複数の要因分析を行って、
状態目的変数に対する説明変数の影響をＦ値あるいはｔ
値を基にした不要説明変数の破棄をしたかたちで同定す
る（Ｓ４）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、圧延設備等におけ
る設備及び製品プロセス異常状態の診断方法及び装置に
対し、特に異常原因と異常状態との因果関係を明確にす
ることが出来るようにしたものである。
る設備及び製品プロセス異常状態の診断方法及び装置に
対し、特に異常原因と異常状態との因果関係を明確にす
ることが出来るようにしたものである。
【０００２】
【従来の技術】従来から、設備及び製品プロセス異常状
態の診断を行うための方法や装置が種々提案されてい
る。製品プロセス異常状態を診断する方法としては、線
形多変量解析を行う方法が知られている。特開平６−７
４８７６号公報には、対象設備の状態をオンラインで診
断する設備診断方法及び装置として、観測情報をニュー
ラルネットワークに入力し、ニューラルネットワークを
使って原因の候補を求め、ニューロンの重みを使って、
確率の高い原因の候補を絞り込み、さらにニューラルネ
ットワークを使って、原因の候補によって引き起こされ
る影響を求め、ニューロンの重みを使って原因の候補に
よって引き起こされる影響の中から重大な影響を及ぼす
原因を求め、実際の設備で影響の有無とその程度を確認
し、真の原因を特定するものが開示されている。
態の診断を行うための方法や装置が種々提案されてい
る。製品プロセス異常状態を診断する方法としては、線
形多変量解析を行う方法が知られている。特開平６−７
４８７６号公報には、対象設備の状態をオンラインで診
断する設備診断方法及び装置として、観測情報をニュー
ラルネットワークに入力し、ニューラルネットワークを
使って原因の候補を求め、ニューロンの重みを使って、
確率の高い原因の候補を絞り込み、さらにニューラルネ
ットワークを使って、原因の候補によって引き起こされ
る影響を求め、ニューロンの重みを使って原因の候補に
よって引き起こされる影響の中から重大な影響を及ぼす
原因を求め、実際の設備で影響の有無とその程度を確認
し、真の原因を特定するものが開示されている。
【０００３】具体的には、この診断方法は、対象設備の
状態を測定するセンサまたは運転者の観測情報をその対
象設備の状態とその状態を引き起こす原因との因果関係
を表すニューラルネットワークに入力し、そのニューラ
ルネットワークの該当するパスを辿って、その状態を引
き起こす候補を求め、その状態を引き起こす原因の候補
が及ぼす状態をそのニューラルネットワークの該当する
パスを逆方向に辿ることによって求め、そのニューラル
ネットワークで求めた状態を確認することによって真の
原因を究明する構成になっている。
状態を測定するセンサまたは運転者の観測情報をその対
象設備の状態とその状態を引き起こす原因との因果関係
を表すニューラルネットワークに入力し、そのニューラ
ルネットワークの該当するパスを辿って、その状態を引
き起こす候補を求め、その状態を引き起こす原因の候補
が及ぼす状態をそのニューラルネットワークの該当する
パスを逆方向に辿ることによって求め、そのニューラル
ネットワークで求めた状態を確認することによって真の
原因を究明する構成になっている。
【０００４】また、特開平１０−１２２９１７号公報に
は、ニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズムを用
いて異常原因と異常状態との因果関係を同定し、異常状
態を回避するためのアクションガイダンスを提案するも
のが開示されている。
は、ニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズムを用
いて異常原因と異常状態との因果関係を同定し、異常状
態を回避するためのアクションガイダンスを提案するも
のが開示されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記した従来
の設備及びプロセス診断方法では、以下のような問題が
あった。すなわち、線形多変量解析を行って製品プロセ
ス異常状態を診断するための方法では、非線形プロセス
現象を取り扱うことが困難であり、異常状態を定量的に
表現することができないという問題があった。また、特
開平６−７４８７６号公報に開示された、対象設備の状
態をオンラインで診断する方法及び装置では、ニューラ
ルネットワークにより異常要因分析することが記述され
ているものの、異常原因と異常状態との因果関係を具体
的に導き出す方法が示されていない。すなわち、ニュー
ラルネットワークによる異常原因の同定だけでは、因果
関係がブラックボックス化されており、実用化に乏しい
という問題点がある。
の設備及びプロセス診断方法では、以下のような問題が
あった。すなわち、線形多変量解析を行って製品プロセ
ス異常状態を診断するための方法では、非線形プロセス
現象を取り扱うことが困難であり、異常状態を定量的に
表現することができないという問題があった。また、特
開平６−７４８７６号公報に開示された、対象設備の状
態をオンラインで診断する方法及び装置では、ニューラ
ルネットワークにより異常要因分析することが記述され
ているものの、異常原因と異常状態との因果関係を具体
的に導き出す方法が示されていない。すなわち、ニュー
ラルネットワークによる異常原因の同定だけでは、因果
関係がブラックボックス化されており、実用化に乏しい
という問題点がある。
【０００６】さらに特開平１０−１２２９１７号公報に
は、ニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズムを用
いて異常原因と異常状態との因果関係を同定する方法
が、開示されているが、同定精度に対し大きな外乱とな
る不必要な説明変数破棄方法が示されていないため、同
定精度が低下するという問題点がある。本発明では、上
記した従来の技術の有する問題点に鑑み提案されたもの
で、以下の点をその目的とする。
は、ニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズムを用
いて異常原因と異常状態との因果関係を同定する方法
が、開示されているが、同定精度に対し大きな外乱とな
る不必要な説明変数破棄方法が示されていないため、同
定精度が低下するという問題点がある。本発明では、上
記した従来の技術の有する問題点に鑑み提案されたもの
で、以下の点をその目的とする。
【０００７】第１発明は、非線形プロセス現象を容易に
取り扱うことが可能で、簡易的に外乱要因となる不要説
明変数の影響を受けないように選別し、必要な説明変数
は影響度で評価し、さらに最適化を容易に行うことが出
来る設備及び製品プロセス異常状態の診断方法及び装置
を提供することを目的とする。
取り扱うことが可能で、簡易的に外乱要因となる不要説
明変数の影響を受けないように選別し、必要な説明変数
は影響度で評価し、さらに最適化を容易に行うことが出
来る設備及び製品プロセス異常状態の診断方法及び装置
を提供することを目的とする。
【０００８】第２発明は第１発明の目的に加えて、不必
要な説明変数の選別の精度向上、ひいては異常要因分析
の精度を向上させることが可能な設備及び製品プロセス
異常状態の診断方法を提供することを目的とする。
要な説明変数の選別の精度向上、ひいては異常要因分析
の精度を向上させることが可能な設備及び製品プロセス
異常状態の診断方法を提供することを目的とする。
【０００９】第３発明は第１発明または第２発明の目的
に加えて、ステップワイズ法により一度破棄された説明
変数を救いあげることが可能となるため、さらに同定精
度を向上させることが可能な設備及び製品プロセス異常
状態の診断方法を提供することを目的とする。
に加えて、ステップワイズ法により一度破棄された説明
変数を救いあげることが可能となるため、さらに同定精
度を向上させることが可能な設備及び製品プロセス異常
状態の診断方法を提供することを目的とする。
【００１０】第４発明は第１発明ないし第３発明の目的
に加えて、同定データ量が少なく、説明変数が膨大とな
った場合に不要説明変数を効率良く選別することが可能
な設備及び製品プロセス異常状態の診断方法を提供する
ことを目的とする。
に加えて、同定データ量が少なく、説明変数が膨大とな
った場合に不要説明変数を効率良く選別することが可能
な設備及び製品プロセス異常状態の診断方法を提供する
ことを目的とする。
【００１１】第５発明は第１発明ないし第４発明の目的
に加えて、説明変数同士の因果関係を加味した評価が可
能となるため、更に正確な不要説明変数を選別すること
が可能な設備及び製品プロセス異常状態の診断方法を提
供することを目的とする。
に加えて、説明変数同士の因果関係を加味した評価が可
能となるため、更に正確な不要説明変数を選別すること
が可能な設備及び製品プロセス異常状態の診断方法を提
供することを目的とする。
【００１２】第６発明は第１発明ないし第５発明の目的
に加えて、不要説明変数除去の評価において学習で用い
たデータを用いずに検定用のデータで客観的な評価が可
能となるため、同定精度の信頼性が保証される。
に加えて、不要説明変数除去の評価において学習で用い
たデータを用いずに検定用のデータで客観的な評価が可
能となるため、同定精度の信頼性が保証される。
【００１３】第７発明は第１発明ないし第６発明の目的
に加えて、ニューラルネットワークを用いた同定方法に
おいて目的変数及び説明変数に対しデータの標準化を行
うことで単位の影響を取り除くことで更に同定精度を向
上させることが可能な設備及び製品プロセス異常状態の
診断方法を提供することを目的とする。
に加えて、ニューラルネットワークを用いた同定方法に
おいて目的変数及び説明変数に対しデータの標準化を行
うことで単位の影響を取り除くことで更に同定精度を向
上させることが可能な設備及び製品プロセス異常状態の
診断方法を提供することを目的とする。
【００１４】第８発明は第１発明ないし第７発明の目的
に加えて、ニューラルネットワークを用いた同定方法に
おいて、学習データ不足や学習データの偏りによって発
生するｔ値やＦ値の不安定なバラツキを加味した平均
値、平均値＋α×標準偏差、期待値やメジアンとし、α
は所定の一定数とすることで同定精度を向上させること
を目的とする。
に加えて、ニューラルネットワークを用いた同定方法に
おいて、学習データ不足や学習データの偏りによって発
生するｔ値やＦ値の不安定なバラツキを加味した平均
値、平均値＋α×標準偏差、期待値やメジアンとし、α
は所定の一定数とすることで同定精度を向上させること
を目的とする。
【００１５】第９発明は、特に鋼板製造プロセスにおい
て、形状不良等を防止するための診断方法を提供するこ
とを目的とする。
て、形状不良等を防止するための診断方法を提供するこ
とを目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め、本発明の要旨とするところは、 （１）対象設備及び製品プロセスの異常状態をオンライ
ンまたはオフラインで診断する方法において、所定のセ
ンサーで測定した設備異常状態又は品質異常状態を目的
変数とし、同時に測定した操業状態又は設備状態を説明
変数とし、前記設備異常状態又は品質異常状態に対する
前記操業状態又は設備状態の因果関係をニューラルネッ
トで同定し、さらにこのニューラルネットワークでは前
述の説明変数全てを用いて同定を完了したニューラルネ
ットに対し、１つの説明変数以外は全て入力値を所定の
一定値とし、その際に出力されるニューラルネットワー
クの出力値と目的変数との影響関係を統計解析で用いら
れるＦ値またはｔ値で評価することを全ての説明変数に
ついて順次実施し、所定の値以下の不要な説明変数を全
て破棄し、所定の値以上の説明変数だけで同定を完了す
るまで、前記同定、評価及び破棄を繰り返すことを特徴
とする設備及び製品プロセス異常状態の診断方法。
め、本発明の要旨とするところは、 （１）対象設備及び製品プロセスの異常状態をオンライ
ンまたはオフラインで診断する方法において、所定のセ
ンサーで測定した設備異常状態又は品質異常状態を目的
変数とし、同時に測定した操業状態又は設備状態を説明
変数とし、前記設備異常状態又は品質異常状態に対する
前記操業状態又は設備状態の因果関係をニューラルネッ
トで同定し、さらにこのニューラルネットワークでは前
述の説明変数全てを用いて同定を完了したニューラルネ
ットに対し、１つの説明変数以外は全て入力値を所定の
一定値とし、その際に出力されるニューラルネットワー
クの出力値と目的変数との影響関係を統計解析で用いら
れるＦ値またはｔ値で評価することを全ての説明変数に
ついて順次実施し、所定の値以下の不要な説明変数を全
て破棄し、所定の値以上の説明変数だけで同定を完了す
るまで、前記同定、評価及び破棄を繰り返すことを特徴
とする設備及び製品プロセス異常状態の診断方法。
【００１７】（２）所定の値以下の説明変数を全て破棄
する代わりに、所定の値以下の説明変数の中で一番低い
値のもの１つを破棄し、所定の値以上の説明変数だけで
同定を完了するまで、前記同定、評価及び破棄を繰り返
すことを特徴とする前記（１）記載の設備及び製品プロ
セス異常状態の診断方法。
する代わりに、所定の値以下の説明変数の中で一番低い
値のもの１つを破棄し、所定の値以上の説明変数だけで
同定を完了するまで、前記同定、評価及び破棄を繰り返
すことを特徴とする前記（１）記載の設備及び製品プロ
セス異常状態の診断方法。
【００１８】（３）全説明変数ｎ個に対し、説明変数１
個、目的変数１個でのネットワークによる同定を各々実
施し、同定を完了したニューラルネットワークに対し、
Ｆ値またはｔ値で評価し、所定の値以上の説明変数の中
で一番高い値のものを必要説明変数として採取し、これ
以降ステップワイズ法に従って、ニューラルネットワー
クの再同定を繰り返しながら必要説明変数の取捨選択を
実施することを特徴とする前記（１）又は（２）記載の
設備及び製品プロセス異常状態の診断方法。
個、目的変数１個でのネットワークによる同定を各々実
施し、同定を完了したニューラルネットワークに対し、
Ｆ値またはｔ値で評価し、所定の値以上の説明変数の中
で一番高い値のものを必要説明変数として採取し、これ
以降ステップワイズ法に従って、ニューラルネットワー
クの再同定を繰り返しながら必要説明変数の取捨選択を
実施することを特徴とする前記（１）又は（２）記載の
設備及び製品プロセス異常状態の診断方法。
【００１９】（４）全説明変数ｎ個に対し、ｍ（＜ｎ）
個の説明変数で同定を行い、Ｆ値またはｔ値で評価し、
所定の値以下の説明変数を破棄し、まだ選択されていな
いｎ−ｍ個の説明変数の中から任意の説明変数を加え説
明変数をｍ個として、再同定を実施し、再度Ｆ値又はｔ
値で評価を行い、所定の値以下の説明変数を破棄し、１
度は説明変数ｍ個の中に選択されるまでこの操作を繰り
返すことを特徴とする前記（１）〜（３）の何れか１項
に記載の設備及び製品プロセス異常状態の診断方法。
個の説明変数で同定を行い、Ｆ値またはｔ値で評価し、
所定の値以下の説明変数を破棄し、まだ選択されていな
いｎ−ｍ個の説明変数の中から任意の説明変数を加え説
明変数をｍ個として、再同定を実施し、再度Ｆ値又はｔ
値で評価を行い、所定の値以下の説明変数を破棄し、１
度は説明変数ｍ個の中に選択されるまでこの操作を繰り
返すことを特徴とする前記（１）〜（３）の何れか１項
に記載の設備及び製品プロセス異常状態の診断方法。
【００２０】（５）説明変数を破棄する際に、ニューラ
ルネットワークでは説明変数全てを用いて同定を完了し
たニューラルネットワークに対し、各説明変数について
当該説明変数以外は全て入力値を所定の一定値とし、そ
の際に出力されるニューラルネットワークの値をそれぞ
れの説明変数に対するニューラルネットワーク変換値と
することを全ての説明変数について順次実施し、ニュー
ラルネットワーク変換値と目的変数との因果関係を線形
重相関式で表し、前記線形重相関式の各ネットワーク変
換値に対する偏回帰係数をＦ値またはｔ値で評価し、前
記各ネットワーク変換値に対応する説明変数を破棄する
ことを特徴とする前記（１）〜（４）のいずれか１項に
記載の設備及び製品プロセス異常状態の診断方法。
ルネットワークでは説明変数全てを用いて同定を完了し
たニューラルネットワークに対し、各説明変数について
当該説明変数以外は全て入力値を所定の一定値とし、そ
の際に出力されるニューラルネットワークの値をそれぞ
れの説明変数に対するニューラルネットワーク変換値と
することを全ての説明変数について順次実施し、ニュー
ラルネットワーク変換値と目的変数との因果関係を線形
重相関式で表し、前記線形重相関式の各ネットワーク変
換値に対する偏回帰係数をＦ値またはｔ値で評価し、前
記各ネットワーク変換値に対応する説明変数を破棄する
ことを特徴とする前記（１）〜（４）のいずれか１項に
記載の設備及び製品プロセス異常状態の診断方法。
【００２１】（６）データを学習用データと検定用デー
タの２つのデータ群に分け、同定には学習用データを用
い、Ｆ値又はｔ値での評価には検定用データを用いるこ
とを特徴とする前記（１）〜（５）のいずれか１項に記
載の設備及び製品プロセス異常状態の診断方法。
タの２つのデータ群に分け、同定には学習用データを用
い、Ｆ値又はｔ値での評価には検定用データを用いるこ
とを特徴とする前記（１）〜（５）のいずれか１項に記
載の設備及び製品プロセス異常状態の診断方法。
【００２２】（７）目的変数及び説明変数に対しデータ
の標準化を行うことを特徴とする前記（１）〜（６）の
いずれか１項に記載の設備及び製品プロセス異常状態の
診断方法。
の標準化を行うことを特徴とする前記（１）〜（６）の
いずれか１項に記載の設備及び製品プロセス異常状態の
診断方法。
【００２３】（８）Ｆ値又はｔ値の評価は同じ計算を所
定の回数だけ繰り返して行い、Ｆ値又はｔ値の平均値、
平均値＋α×標準偏差、期待値、最大値又はメジアン値
を求め、αは所定の一定数とし、その値を元に不要な説
明変数を破棄することを特徴とする前記（１）〜（７）
のいずれか１項に記載の設備及び製品プロセス異常状態
の診断方法。
定の回数だけ繰り返して行い、Ｆ値又はｔ値の平均値、
平均値＋α×標準偏差、期待値、最大値又はメジアン値
を求め、αは所定の一定数とし、その値を元に不要な説
明変数を破棄することを特徴とする前記（１）〜（７）
のいずれか１項に記載の設備及び製品プロセス異常状態
の診断方法。
【００２４】（９）設備異常状態が軸受け破損、歯車磨
耗、オイル圧力異常、オイル温度異常、異常振動又はロ
ール、減速機若しくは増速機の故障であり、品質異常状
態が製品の疵、板厚変動、形状不良又は温度異常であ
り、操業状態又は設備状態がモータ電流、モータ電圧、
振動、オイル圧力、オイル温度、ロールギャップ、ロー
ルの荷重、製品成分及び製造温度の１種又は２種以上で
あることを特徴とする前記（１）〜（８）の何れか１項
に記載の設備及び製品プロセス異常状態の診断方法。 にある。
耗、オイル圧力異常、オイル温度異常、異常振動又はロ
ール、減速機若しくは増速機の故障であり、品質異常状
態が製品の疵、板厚変動、形状不良又は温度異常であ
り、操業状態又は設備状態がモータ電流、モータ電圧、
振動、オイル圧力、オイル温度、ロールギャップ、ロー
ルの荷重、製品成分及び製造温度の１種又は２種以上で
あることを特徴とする前記（１）〜（８）の何れか１項
に記載の設備及び製品プロセス異常状態の診断方法。 にある。
【００２５】また、本発明の要旨とするところは、 （１０）対象設備及び製品プロセスの異常状態をオンラ
インまたはオフラインで診断する装置において、所定の
センサーで測定された設備異常状態又は品質異常状態及
び操業状態又は設備状態のデータを収集するデータ収集
手段と、前記設備異常状態又は品質異常状態を目的変数
に、同時に測定した前記操業状態又は設備状態を説明変
数にそれぞれ変換して、目的変数を所定のしきい値と比
較し異常兆候を判断する演算手段と、目的変数及び説明
変数を蓄え、異常兆候が現れた場合に、目的変数と説明
変数とから不要な説明変数を破棄したニューラルネット
ワークを作成する演算処理手段とを備えることを特徴と
する設備及び製品プロセス異常状態の診断装置。にあ
る。
インまたはオフラインで診断する装置において、所定の
センサーで測定された設備異常状態又は品質異常状態及
び操業状態又は設備状態のデータを収集するデータ収集
手段と、前記設備異常状態又は品質異常状態を目的変数
に、同時に測定した前記操業状態又は設備状態を説明変
数にそれぞれ変換して、目的変数を所定のしきい値と比
較し異常兆候を判断する演算手段と、目的変数及び説明
変数を蓄え、異常兆候が現れた場合に、目的変数と説明
変数とから不要な説明変数を破棄したニューラルネット
ワークを作成する演算処理手段とを備えることを特徴と
する設備及び製品プロセス異常状態の診断装置。にあ
る。
【００２６】
【発明の実態の形態】本発明は、上記した目的を達成す
るためのものであり、以下にその内容を説明する。
るためのものであり、以下にその内容を説明する。
【００２７】第１発明では、対象設備及び製品プロセス
の異常状態を、オンラインまたはオフラインで診断する
方法において、所定のセンサーで測定した設備異常状態
又は品質異常状態をまず、測定した異常状態が設備異常
または品質異常とならないレベルに設定した所定のしき
い値を越えた場合に、当該異常に関連する測定した操業
状態又は設備状態を説明変数とし、異常に対する操業状
態又は設備状態を表す説明変数及び目的変数を求める。
の異常状態を、オンラインまたはオフラインで診断する
方法において、所定のセンサーで測定した設備異常状態
又は品質異常状態をまず、測定した異常状態が設備異常
または品質異常とならないレベルに設定した所定のしき
い値を越えた場合に、当該異常に関連する測定した操業
状態又は設備状態を説明変数とし、異常に対する操業状
態又は設備状態を表す説明変数及び目的変数を求める。
【００２８】図２を参考にして具体的に解説するとニュ
ーラルネットワークにより、１あるいは複数の異常要因
分析をおこなって、目的変数Ｙに対する説明変数Ｐ１、
Ｐ２、…、ＰＮの影響を同定する。
ーラルネットワークにより、１あるいは複数の異常要因
分析をおこなって、目的変数Ｙに対する説明変数Ｐ１、
Ｐ２、…、ＰＮの影響を同定する。
【００２９】その際、必要と考えられる説明変数全てを
用いて同定を完了したニューラルネットに対し、例えば
説明変数Ｐ１に対してそれ以外は全て入力値を例えば０
とし、その際に出力されるニューラルネットワークの値
Ｙ’と目的変数Ｙとの影響関係を統計解析で用いられる
Ｆ値またはｔ値を求め、順にＰ２〜ＰNまでのＦ値また
はｔ値を求める。そして所定の値以下例えば２未満の説
明変数を全て破棄し、再度同定を実施し、前述の操作を
繰り返し所定のＦ値２以上の説明変数となるまで同定を
繰り返す。最終的にはＦ値２以上の説明変数だけのニュ
ーラルネットワークが構築できる。本発明者らは、同定
が完了したニューラルネットワークの単一（当該入力以
外は０入力）入力されたニューラルネットワークの出力
と目的変数は、線形多変量解析で用いられる偏回帰係数
の検定で用いられるＦ値及びｔ値、又は線形式での予測
の際の可否判別で用いるＦ値及びｔ値が、不要な説明変
数の評価、破棄にも使えることを発見した。
用いて同定を完了したニューラルネットに対し、例えば
説明変数Ｐ１に対してそれ以外は全て入力値を例えば０
とし、その際に出力されるニューラルネットワークの値
Ｙ’と目的変数Ｙとの影響関係を統計解析で用いられる
Ｆ値またはｔ値を求め、順にＰ２〜ＰNまでのＦ値また
はｔ値を求める。そして所定の値以下例えば２未満の説
明変数を全て破棄し、再度同定を実施し、前述の操作を
繰り返し所定のＦ値２以上の説明変数となるまで同定を
繰り返す。最終的にはＦ値２以上の説明変数だけのニュ
ーラルネットワークが構築できる。本発明者らは、同定
が完了したニューラルネットワークの単一（当該入力以
外は０入力）入力されたニューラルネットワークの出力
と目的変数は、線形多変量解析で用いられる偏回帰係数
の検定で用いられるＦ値及びｔ値、又は線形式での予測
の際の可否判別で用いるＦ値及びｔ値が、不要な説明変
数の評価、破棄にも使えることを発見した。
【００３０】第２発明は、上記した第１発明に加えて、
ニューラルネットワークによる説明変数の選別方法にお
いて、ニューラルネットワークでは説明変数を全て用い
て同定を完了したニューラルネットワークに対し、各説
明変数について当該各説明変数以外は全て入力値を所定
の一定値（例えば０）とし、その際に出力されるニュー
ラルネットワークの値と目的変数との影響関係を統計解
析で用いられるＦ値またはｔ値で評価し、所定の値以下
の説明変数の中で一番低い値のものを破棄し、再度残り
の説明変数を用いて同定を実施し、前述の影響関係を評
価しながら所定の値以上の説明変数だけで同定を完了す
ることで因果関係を説明するのに不必要な説明変数を選
別する後退消去法を実施する。
ニューラルネットワークによる説明変数の選別方法にお
いて、ニューラルネットワークでは説明変数を全て用い
て同定を完了したニューラルネットワークに対し、各説
明変数について当該各説明変数以外は全て入力値を所定
の一定値（例えば０）とし、その際に出力されるニュー
ラルネットワークの値と目的変数との影響関係を統計解
析で用いられるＦ値またはｔ値で評価し、所定の値以下
の説明変数の中で一番低い値のものを破棄し、再度残り
の説明変数を用いて同定を実施し、前述の影響関係を評
価しながら所定の値以上の説明変数だけで同定を完了す
ることで因果関係を説明するのに不必要な説明変数を選
別する後退消去法を実施する。
【００３１】第３発明では第１発明ないし第２発明のい
ずれか１項に記載の診断方法に加えて、ニューラルネッ
トワークによる説明変数の選別方法において、全説明変
数ｎ個に対し、説明変数１つ目的変数１つでのネットワ
ークによる同定を各々実施し、同定を完了したニューラ
ルネットワークに対し、Ｆ値またはｔ値で評価し、所定
の値以上の説明変数の中で一番高い値のものを必要説明
変数として採取し、これ以降ステップワイズ法に従っ
て、ニューラルネットワークの再同定を繰り返しながら
必要説明変数の取捨選択を実施する。
ずれか１項に記載の診断方法に加えて、ニューラルネッ
トワークによる説明変数の選別方法において、全説明変
数ｎ個に対し、説明変数１つ目的変数１つでのネットワ
ークによる同定を各々実施し、同定を完了したニューラ
ルネットワークに対し、Ｆ値またはｔ値で評価し、所定
の値以上の説明変数の中で一番高い値のものを必要説明
変数として採取し、これ以降ステップワイズ法に従っ
て、ニューラルネットワークの再同定を繰り返しながら
必要説明変数の取捨選択を実施する。
【００３２】第２，第３発明での後退消去法ステップワ
イズ法については例えば、「多変量解析統計解析法：田
中豊，脇本和昌著：現代数学社Ｐ４２〜４７」に記載さ
れている。
イズ法については例えば、「多変量解析統計解析法：田
中豊，脇本和昌著：現代数学社Ｐ４２〜４７」に記載さ
れている。
【００３３】第４発明では第１発明ないし第３発明のい
ずれか１項に記載の診断方法に加えて、ニューラルネッ
トワークによる説明変数の選別方法において、全説明変
数ｎ個に対し、ｍ（＜ｎ）個の説明変数で同定を行い、
Ｆ値またはｔ値で評価し、所定の値以下の説明変数を破
棄し、まだ選択されていないｎ−ｍ個の説明変数の中か
ら任意の説明変数を加え説明変数をｍ個として加え、再
同定を実施し、再度評価を行い、所定の値を破棄し、１
度は説明変数ｍ個の中に選択されるまでこの作業を繰り
返すことによって必要説明変数の取捨選択を実施する。
ずれか１項に記載の診断方法に加えて、ニューラルネッ
トワークによる説明変数の選別方法において、全説明変
数ｎ個に対し、ｍ（＜ｎ）個の説明変数で同定を行い、
Ｆ値またはｔ値で評価し、所定の値以下の説明変数を破
棄し、まだ選択されていないｎ−ｍ個の説明変数の中か
ら任意の説明変数を加え説明変数をｍ個として加え、再
同定を実施し、再度評価を行い、所定の値を破棄し、１
度は説明変数ｍ個の中に選択されるまでこの作業を繰り
返すことによって必要説明変数の取捨選択を実施する。
【００３４】第５発明では第１発明ないし第４発明のい
ずれか１項に記載の診断方法において、ニューラルネッ
トワークでは説明変数全てを用いて同定を完了したニュ
ーラルネットワークに対し、各説明変数について当該各
説明変数以外は全て入力値を所定の一定値とし、その際
に出力されるニューラルネットワークの値をそれぞれの
説明変数に対するニューラルネットワーク変換値とし、
ネットワーク変換値と目的変数との因果関係を線形重相
関式で表し、線形重相関式の各ネットワーク変換値に対
する偏回帰係数をＦ値またはｔ値で評価し、前記各ネッ
トワーク変換値に対応する説明変数を破棄する。
ずれか１項に記載の診断方法において、ニューラルネッ
トワークでは説明変数全てを用いて同定を完了したニュ
ーラルネットワークに対し、各説明変数について当該各
説明変数以外は全て入力値を所定の一定値とし、その際
に出力されるニューラルネットワークの値をそれぞれの
説明変数に対するニューラルネットワーク変換値とし、
ネットワーク変換値と目的変数との因果関係を線形重相
関式で表し、線形重相関式の各ネットワーク変換値に対
する偏回帰係数をＦ値またはｔ値で評価し、前記各ネッ
トワーク変換値に対応する説明変数を破棄する。
【００３５】第６発明では、第１発明ないし第５発明の
いずれか１項に記載の診断方法において、同定するため
のデータをネットワークを構成するための基となる学習
用データと構成されたネットワークをｔ値やＦ値で評価
選別時にだけ用いる検定用データの２つのデータ群に分
けることにより選別の精度を更に向上させることができ
る。
いずれか１項に記載の診断方法において、同定するため
のデータをネットワークを構成するための基となる学習
用データと構成されたネットワークをｔ値やＦ値で評価
選別時にだけ用いる検定用データの２つのデータ群に分
けることにより選別の精度を更に向上させることができ
る。
【００３６】第７発明では、第１発明ないし第６発明の
いずれか１項に記載の診断方法において、目的変数及び
説明変数に対しデータの標準化を行うことで単位の影響
を取り除く。
いずれか１項に記載の診断方法において、目的変数及び
説明変数に対しデータの標準化を行うことで単位の影響
を取り除く。
【００３７】第８発明では、第１発明ないし第７発明の
いずれか１項に記載の診断方法において、それぞれの場
合のＦ値又はｔ値の評価は同じ計算を所定の回数だけ繰
り返して行い、Ｆ値又はｔ値の平均値、平均値＋α×標
準偏差、期待値、最大値又はメジアン値を求め、αは１
〜２．５とし、その値を元に不要な説明変数を破棄する
ことにより、バラツキなく説明変数の選択ができ、選別
の精度が向上する。
いずれか１項に記載の診断方法において、それぞれの場
合のＦ値又はｔ値の評価は同じ計算を所定の回数だけ繰
り返して行い、Ｆ値又はｔ値の平均値、平均値＋α×標
準偏差、期待値、最大値又はメジアン値を求め、αは１
〜２．５とし、その値を元に不要な説明変数を破棄する
ことにより、バラツキなく説明変数の選択ができ、選別
の精度が向上する。
【００３８】具体的には、第９発明に示すように、本発
明を用いて、例えば熱延工場の捲取設備を対象設備とし
て、捲取プロセスにおける鋼板の蛇行という品質異常状
態を診断することが出来る。
明を用いて、例えば熱延工場の捲取設備を対象設備とし
て、捲取プロセスにおける鋼板の蛇行という品質異常状
態を診断することが出来る。
【００３９】設備異常状態は軸受け破損、歯車磨耗、オ
イル圧力異常、オイル温度異常、異常振動又はロール、
減速機若しくは増速機の故障であり、品質異常状態は製
品の疵、板厚変動、形状不良（鋼板の蛇行、鋼板のサイ
ズ異常等）又は温度異常である。
イル圧力異常、オイル温度異常、異常振動又はロール、
減速機若しくは増速機の故障であり、品質異常状態は製
品の疵、板厚変動、形状不良（鋼板の蛇行、鋼板のサイ
ズ異常等）又は温度異常である。
【００４０】また、上記した説明変数とは、設備の異常
要因に関する説明変数のことであり、説明変数となる操
業状態又は設備状態とは、具体的にはモータ電流、モー
タ電圧、振動、オイル圧力、オイル温度、ピンチロール
ギャップ、ピンチロールの荷重、製品成分及び製造温度
の１種又は２種以上であり、捲取設備等に関する変数で
ある。
要因に関する説明変数のことであり、説明変数となる操
業状態又は設備状態とは、具体的にはモータ電流、モー
タ電圧、振動、オイル圧力、オイル温度、ピンチロール
ギャップ、ピンチロールの荷重、製品成分及び製造温度
の１種又は２種以上であり、捲取設備等に関する変数で
ある。
【００４１】また、上記した目的変数とは、設備の稼働
状態に関する変数のことであり、具体的には、例えば捲
取設備におけるピンチロール通過後１ｍ時の鋼板の蛇行
量を変数とすることができる。この目的変数である板蛇
行量は大きくなるとコイル状態においては断面が円錐状
となり、板折れや擦り疵の原因となる操業上の異常であ
る。
状態に関する変数のことであり、具体的には、例えば捲
取設備におけるピンチロール通過後１ｍ時の鋼板の蛇行
量を変数とすることができる。この目的変数である板蛇
行量は大きくなるとコイル状態においては断面が円錐状
となり、板折れや擦り疵の原因となる操業上の異常であ
る。
【００４２】
【実施例】（実施例１）以下、図面に基づいて、本発明
の実施の形態の一例を説明する。図１は本発明に係わる
診断装置の概略構成を示したブロック図、図３は、本発
明を適用した熱延工場の捲取設備の概略構成を示した説
明図である。
の実施の形態の一例を説明する。図１は本発明に係わる
診断装置の概略構成を示したブロック図、図３は、本発
明を適用した熱延工場の捲取設備の概略構成を示した説
明図である。
【００４３】本発明に係わる診断装置１は、例えば、図
３に示すような熱延工場の捲取設備２に取り付けて使用
される。そして、この捲取設備２では、圧延された鋼板
３をコイル状に捲き取る工程で生じる鋼板３の蛇行を異
常状態として検出し、同時に必要な説明変数と目的変数
をデータとして採取し、因果関係を同定し、その結果を
表示するようにしている。
３に示すような熱延工場の捲取設備２に取り付けて使用
される。そして、この捲取設備２では、圧延された鋼板
３をコイル状に捲き取る工程で生じる鋼板３の蛇行を異
常状態として検出し、同時に必要な説明変数と目的変数
をデータとして採取し、因果関係を同定し、その結果を
表示するようにしている。
【００４４】診断装置１を応用する捲取設備２は、図３
に示すように、仕上圧延機（図示せず）で圧延されて送
り出された鋼板３の巾方向の両側に、鋼板３をガイディ
ングするガイド４，４をそれぞれ設け、ガイド４，４の
下流側に、鋼板３を上下方向から挟み込んで送出する上
下２対のピンチロール５を設け、マンドレル６の外周に
は、マンドレル６に鋼板３を捲き取るための補助ロール
である４個のラッパーロール７を配置してある。
に示すように、仕上圧延機（図示せず）で圧延されて送
り出された鋼板３の巾方向の両側に、鋼板３をガイディ
ングするガイド４，４をそれぞれ設け、ガイド４，４の
下流側に、鋼板３を上下方向から挟み込んで送出する上
下２対のピンチロール５を設け、マンドレル６の外周に
は、マンドレル６に鋼板３を捲き取るための補助ロール
である４個のラッパーロール７を配置してある。
【００４５】上記したピンチロール５は、モータ等のピ
ンチロール駆動装置８に連絡して、回転駆動されてい
る。
ンチロール駆動装置８に連絡して、回転駆動されてい
る。
【００４６】上記したマンドレル６は、減速装置９を介
してモータ等のマンドレル駆動装置１０に連絡して、回
転駆動されている。
してモータ等のマンドレル駆動装置１０に連絡して、回
転駆動されている。
【００４７】診断装置１は、図１に示すように、オペレ
ータが操作するキーボード等の入力装置１１と、上記し
たピンチロール５〜マンドレル駆動装置１０に取り付け
られ、鋼板３の蛇行量を測定するセンサ１２と、診断に
必要なデータを収集するデータ収集装置１３と、収集し
たデータを加工演算するデータ加工演算装置１４と、不
要説明変数を破棄したニューラルネットワークを作成す
る同定最適化演算装置１５と、データ収集装置１３、デ
ータ加工演算装置１４、同定最適化演算装置１５で取り
扱うデータを記憶する記憶装置１６と、演算の過程及び
診断結果を表示する表示装置１７と、を備えている。
ータが操作するキーボード等の入力装置１１と、上記し
たピンチロール５〜マンドレル駆動装置１０に取り付け
られ、鋼板３の蛇行量を測定するセンサ１２と、診断に
必要なデータを収集するデータ収集装置１３と、収集し
たデータを加工演算するデータ加工演算装置１４と、不
要説明変数を破棄したニューラルネットワークを作成す
る同定最適化演算装置１５と、データ収集装置１３、デ
ータ加工演算装置１４、同定最適化演算装置１５で取り
扱うデータを記憶する記憶装置１６と、演算の過程及び
診断結果を表示する表示装置１７と、を備えている。
【００４８】上記したオペレータが操作するキーボード
等からなる入力装置１１及びセンサ１２がデータ収集手
段に対する入力装置として機能する。この場合、オペレ
ータからの入力は、オフラインで行われ、センサ１２か
らの入力はオンラインで行われる。
等からなる入力装置１１及びセンサ１２がデータ収集手
段に対する入力装置として機能する。この場合、オペレ
ータからの入力は、オフラインで行われ、センサ１２か
らの入力はオンラインで行われる。
【００４９】また、データ収集装置１３、データ加工演
算装置１４、同定最適化演算装置１５は、例えば、ＣＰ
Ｕ及び付属機器を備えたコンピュータにより構成され、
予め設定されたプログラムに従ってコンピュータが動作
することにより、コンピュータがこれらの手段として機
能する。
算装置１４、同定最適化演算装置１５は、例えば、ＣＰ
Ｕ及び付属機器を備えたコンピュータにより構成され、
予め設定されたプログラムに従ってコンピュータが動作
することにより、コンピュータがこれらの手段として機
能する。
【００５０】これらの装置のうち、データ収集装置１３
が診断に必要なデータを収集するデータ収集手段として
機能する。また、データ加工演算装置１４及び同定最適
化演算装置１５が、収集したデータを説明変数及び目的
変数にそれぞれ変換して、目的変数を所定のしきい値と
比較し異常兆候を判断する演算手段と、目的変数及び説
明変数を蓄え、異常兆候が現れた場合に、目的変数と説
明変数とから不要な説明変数を破棄したニューラルネッ
トワークを作成する演算処理手段としてそれぞれ機能す
る。
が診断に必要なデータを収集するデータ収集手段として
機能する。また、データ加工演算装置１４及び同定最適
化演算装置１５が、収集したデータを説明変数及び目的
変数にそれぞれ変換して、目的変数を所定のしきい値と
比較し異常兆候を判断する演算手段と、目的変数及び説
明変数を蓄え、異常兆候が現れた場合に、目的変数と説
明変数とから不要な説明変数を破棄したニューラルネッ
トワークを作成する演算処理手段としてそれぞれ機能す
る。
【００５１】また、記憶装置１６は、例えば、ＲＡＭ、
ハードディスク記憶装置、その他の磁気的あるいは光学
的記憶装置により構成され、一連のデータを記憶する記
憶手段として機能する。
ハードディスク記憶装置、その他の磁気的あるいは光学
的記憶装置により構成され、一連のデータを記憶する記
憶手段として機能する。
【００５２】また、表示装置は、例えば、ＣＲＴ表示装
置等により構成され、演算の過程及び診断結果を表示す
る表示手段として機能する。
置等により構成され、演算の過程及び診断結果を表示す
る表示手段として機能する。
【００５３】次に図３に基づき、上記した診断装置１を
用いた診断方法の手順を説明する。図４は、本発明に係
わる診断方法の手順の概略を説明したフローチャートで
ある。
用いた診断方法の手順を説明する。図４は、本発明に係
わる診断方法の手順の概略を説明したフローチャートで
ある。
【００５４】図４に示すように、診断処理が開始する
と、まず、オペレータによる入力によるオフラインまた
はセンサ１２からの入力によるオンラインで、目的変数
の測定を行う（Ｓ１）。具体的には、この目的変数と
は、異常状態を表す鋼板３の蛇行量である。すなわち、
鋼板３の蛇行は、捲形状不良という異常状態につなが
り、歩留まりを低下させる製品プロセスの異常となる。
と、まず、オペレータによる入力によるオフラインまた
はセンサ１２からの入力によるオンラインで、目的変数
の測定を行う（Ｓ１）。具体的には、この目的変数と
は、異常状態を表す鋼板３の蛇行量である。すなわち、
鋼板３の蛇行は、捲形状不良という異常状態につなが
り、歩留まりを低下させる製品プロセスの異常となる。
【００５５】次に、しきい値と目的変数（蛇行量）との
比較による判定を行う（Ｓ２）。ここで、目的変数（蛇
行量）がしきい値を越えていない場合は、正常状態であ
ると判定して、処理を終了する。
比較による判定を行う（Ｓ２）。ここで、目的変数（蛇
行量）がしきい値を越えていない場合は、正常状態であ
ると判定して、処理を終了する。
【００５６】一方、目的変数（蛇行量）がしきい値を越
えている場合には、オフラインまたはオンラインでの目
的変数（蛇行量）に対する説明変数の測定を行う（Ｓ
３）。具体的には、この説明変数とは、ピンチロール５
の押し力、ピンチロール５の左右のｇａｐ差、ピンチロ
ール５の回転数、ピンチロール５のリード率、各ラッパ
ーロール７の押し力、各ラッパーロール７の左右のｇａ
ｐ差、各ラッパーロール７の回転数、各ラッパーロール
７のリード率、ガイド４のｇａｐ、板巾、板厚、各ロー
ルの噛み込み時間である。実施例１で測定した目的変数
と説明変数（２８個）を表１に示す。
えている場合には、オフラインまたはオンラインでの目
的変数（蛇行量）に対する説明変数の測定を行う（Ｓ
３）。具体的には、この説明変数とは、ピンチロール５
の押し力、ピンチロール５の左右のｇａｐ差、ピンチロ
ール５の回転数、ピンチロール５のリード率、各ラッパ
ーロール７の押し力、各ラッパーロール７の左右のｇａ
ｐ差、各ラッパーロール７の回転数、各ラッパーロール
７のリード率、ガイド４のｇａｐ、板巾、板厚、各ロー
ルの噛み込み時間である。実施例１で測定した目的変数
と説明変数（２８個）を表１に示す。
【００５７】
【表１】
【００５８】次にニューラルネットワークによる状態変
数の絞り込みを行う（Ｓ４）。具体的には、説明変数の
絞り込みで、説明変数全てを用いて同定を完了したニュ
ーラルネットに対し、１つの説明変数以外は全て入力を
０とし、その際に出力されるニューラルネットワークの
値と目的変数との影響関係を統計解析で用いられるＦ値
で評価し、所定の値以下の説明変数を全て破棄し、再度
同定を実施し、所定の値以上の説明変数だけで同定を完
了することで因果関係を説明するのに不必要な説明変数
を選別した。今回のＦ値やｔ値の評価式そのものは例え
ば「すぐわかる多変量解析：石村貞夫著：東京図書Ｐ１
１〜２０」に記載されている。今回所定のしきい値を２
と置いた。
数の絞り込みを行う（Ｓ４）。具体的には、説明変数の
絞り込みで、説明変数全てを用いて同定を完了したニュ
ーラルネットに対し、１つの説明変数以外は全て入力を
０とし、その際に出力されるニューラルネットワークの
値と目的変数との影響関係を統計解析で用いられるＦ値
で評価し、所定の値以下の説明変数を全て破棄し、再度
同定を実施し、所定の値以上の説明変数だけで同定を完
了することで因果関係を説明するのに不必要な説明変数
を選別した。今回のＦ値やｔ値の評価式そのものは例え
ば「すぐわかる多変量解析：石村貞夫著：東京図書Ｐ１
１〜２０」に記載されている。今回所定のしきい値を２
と置いた。
【００５９】選別の過程を表２に、表２中の記号の説明
を表３に示す。最終的に蛇行量（目的変数）は、説明変
数としてピンチロール５の押し力Ｐ１、ピンチロール５
の左右ＧＡＰ差Ｐ２、ピンチロール噛み込み時間Ｐ５及
び板巾Ｐ７のみで説明できることが分かった。
を表３に示す。最終的に蛇行量（目的変数）は、説明変
数としてピンチロール５の押し力Ｐ１、ピンチロール５
の左右ＧＡＰ差Ｐ２、ピンチロール噛み込み時間Ｐ５及
び板巾Ｐ７のみで説明できることが分かった。
【００６０】
【表２】
【００６１】
【表３】
【００６２】また、同定が充分行われない（学習が収束
しない）場合は、状態説明変数の測定以下の処理（Ｓ３
〜Ｓ４）を繰り返し実施する。
しない）場合は、状態説明変数の測定以下の処理（Ｓ３
〜Ｓ４）を繰り返し実施する。
【００６３】（実施例２）まず、図４に基づいて、実施
例１で測定した（Ｓ３）各説明変数を用いて、ニューラ
ルネットワークによる異常要因分析（同定）（Ｓ４）の
有効性の検討結果を行った。
例１で測定した（Ｓ３）各説明変数を用いて、ニューラ
ルネットワークによる異常要因分析（同定）（Ｓ４）の
有効性の検討結果を行った。
【００６４】表１の７９個のデータを１番から４０番ま
でを学習用データとし、４１番から７９番までを検定用
データと２つのデータ群に分けた。
でを学習用データとし、４１番から７９番までを検定用
データと２つのデータ群に分けた。
【００６５】図５は、ニューラルネットワークによるプ
ロセスの同定の有効性の検討結果を示したグラフで、Ｎ
ｏ１のピンチロール５から計測した学習に用いなかった
検定用のデータを用い縦軸にそのデータをニューラルネ
ットワークに入力した際の蛇行量、横軸は実績蛇行量を
示した。その結果、図４に示すように相関係数が９９％
となり、非常に良い相関関係を示していて、ニューラル
ネットワークによる同定が有効であることが判った。
ロセスの同定の有効性の検討結果を示したグラフで、Ｎ
ｏ１のピンチロール５から計測した学習に用いなかった
検定用のデータを用い縦軸にそのデータをニューラルネ
ットワークに入力した際の蛇行量、横軸は実績蛇行量を
示した。その結果、図４に示すように相関係数が９９％
となり、非常に良い相関関係を示していて、ニューラル
ネットワークによる同定が有効であることが判った。
【００６６】
【発明の効果】本発明は、上記した構成からなるので、
以下に説明するような効果を奏することができる。第１
発明では、ニューラルネットワークを用いたことによ
り、非線形プロセス現象を取り扱うことが可能で、現象
の表現関数の形状に関係なく取り扱いが容易で、同定用
データに内在する外乱の影響を受けにくいこと、Ｆ値あ
るいはｔ値による一括した不要説明変数の削除により、
現象同定の精度向上が図れ、これに基づく最適化によ
り、最適な異常状態の改善が可能となる。第２及び第３
発明では、Ｆ値あるいはｔ値による不要説明変数の破棄
を精度良く行うことが可能となる。第４発明では、Ｆ値
あるいはｔ値による不要説明変数の破棄を効率良く行う
ことが可能となる。第５発明では、同定データの偏りに
よる同定精度の低下を防ぐことが可能となる。第６発明
では、同定結果の信頼性が向上する。第７発明では、学
習の桁落ちの防止による同定結果の信頼性が向上する。
第８発明では、従来のニューラルネットワークに内在す
る同定結果の不安定性を改善することによる同定の信頼
性が向上する。第９発明では、例えば熱延工場の捲取設
備を対象設備として、捲取プロセスにおける鋼板の蛇行
という品質異常状態を精度よく診断することが出来る。
以下に説明するような効果を奏することができる。第１
発明では、ニューラルネットワークを用いたことによ
り、非線形プロセス現象を取り扱うことが可能で、現象
の表現関数の形状に関係なく取り扱いが容易で、同定用
データに内在する外乱の影響を受けにくいこと、Ｆ値あ
るいはｔ値による一括した不要説明変数の削除により、
現象同定の精度向上が図れ、これに基づく最適化によ
り、最適な異常状態の改善が可能となる。第２及び第３
発明では、Ｆ値あるいはｔ値による不要説明変数の破棄
を精度良く行うことが可能となる。第４発明では、Ｆ値
あるいはｔ値による不要説明変数の破棄を効率良く行う
ことが可能となる。第５発明では、同定データの偏りに
よる同定精度の低下を防ぐことが可能となる。第６発明
では、同定結果の信頼性が向上する。第７発明では、学
習の桁落ちの防止による同定結果の信頼性が向上する。
第８発明では、従来のニューラルネットワークに内在す
る同定結果の不安定性を改善することによる同定の信頼
性が向上する。第９発明では、例えば熱延工場の捲取設
備を対象設備として、捲取プロセスにおける鋼板の蛇行
という品質異常状態を精度よく診断することが出来る。
【図１】本発明に係わる診断装置の概略構成を示したブ
ロック図である。
ロック図である。
【図２】本発明に係わるニューラルネットワークの不要
説明変数削除概要を示した概要図である。
説明変数削除概要を示した概要図である。
【図３】診断装置を応用した熱延工場の捲取設備の概略
構成を示した説明図である。
構成を示した説明図である。
【図４】本発明に係わる診断手法の概略を説明したフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図５】ニューラルネットワークによるプロセス同定の
有効性の検討結果を示したグラフである。
有効性の検討結果を示したグラフである。
１ 診断装置 ２ 捲取設備 ３ 鋼板 ４ ガイド ５ ピンチロール ６ マンドレル ７ ラッパーロール ８ ピンチロール駆動装置 ９ 減速機 １０マンドレル駆動装置 １１入力装置 １２センサ １３データ収集装置 １４データ加工演算装置 １５同定最適化演算装置 １６記憶装置 １７表示装置 １８警報装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5H223 AA01 BB08 CC08 DD03 EE06 FF06 9A001 BB02 GG05 HH06 JJ45 JJ46 KK54 LL05
Claims (10)
- 【請求項１】 対象設備及び製品プロセスの異常状態を
オンラインまたはオフラインで診断する方法において、 所定のセンサーで測定した設備異常状態又は品質異常状
態を目的変数とし、同時に測定した操業状態又は設備状
態を説明変数とし、前記設備異常状態又は品質異常状態
に対する前記操業状態又は設備状態の因果関係をニュー
ラルネットで同定し、さらにこのニューラルネットワー
クでは前述の説明変数全てを用いて同定を完了したニュ
ーラルネットに対し、１つの説明変数以外は全て入力値
を所定の一定値とし、その際に出力されるニューラルネ
ットワークの出力値と目的変数との影響関係を統計解析
で用いられるＦ値またはｔ値で評価することを全ての説
明変数について順次実施し、所定の値以下の不要な説明
変数を全て破棄し、所定の値以上の説明変数だけで同定
を完了するまで、前記同定、評価及び破棄を繰り返すこ
とを特徴とする設備及び製品プロセス異常状態の診断方
法。 - 【請求項２】 所定の値以下の説明変数を全て破棄する
代わりに、所定の値以下の説明変数の中で一番低い値の
もの１つを破棄し、所定の値以上の説明変数だけで同定
を完了するまで、前記同定、評価及び破棄を繰り返すこ
とを特徴とする請求項１に記載の設備及び製品プロセス
異常状態の診断方法。 - 【請求項３】 全説明変数ｎ個に対し、説明変数１個、
目的変数１個でのネットワークによる同定を各々実施
し、同定を完了したニューラルネットワークに対し、Ｆ
値またはｔ値で評価し、所定の値以上の説明変数の中で
一番高い値のものを必要説明変数として採取し、これ以
降ステップワイズ法に従って、ニューラルネットワーク
の再同定を繰り返しながら必要説明変数の取捨選択を実
施することを特徴とする請求項１又は２に記載の設備及
び製品プロセス異常状態の診断方法。 - 【請求項４】 全説明変数ｎ個に対し、ｍ（＜ｎ）個の
説明変数で同定を行い、Ｆ値またはｔ値で評価し、所定
の値以下の説明変数を破棄し、まだ選択されていないｎ
−ｍ個の説明変数の中から任意の説明変数を加え説明変
数をｍ個として、再同定を実施し、再度Ｆ値又はｔ値で
評価を行い、所定の値以下の説明変数を破棄し、１度は
説明変数ｍ個の中に選択されるまでこの操作を繰り返す
ことを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の設
備及び製品プロセス異常状態の診断方法。 - 【請求項５】 説明変数を破棄する際に、ニューラルネ
ットワークでは説明変数全てを用いて同定を完了したニ
ューラルネットワークに対し、各説明変数について当該
説明変数以外は全て入力値を所定の一定値とし、その際
に出力されるニューラルネットワークの値をそれぞれの
説明変数に対するニューラルネットワーク変換値とする
ことを全ての説明変数について順次実施し、ニューラル
ネットワーク変換値と目的変数との因果関係を線形重相
関式で表し、前記線形重相関式の各ネットワーク変換値
に対する偏回帰係数をＦ値またはｔ値で評価し、前記各
ネットワーク変換値に対応する説明変数を破棄すること
を特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の設備
及び製品プロセス異常状態の診断方法。 - 【請求項６】 データを学習用データと検定用データの
２つのデータ群に分け、同定には学習用データを用い、
Ｆ値又はｔ値での評価には検定用データを用いることを
特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の設備及
び製品プロセス異常状態の診断方法。 - 【請求項７】 目的変数及び説明変数に対しデータの標
準化を行うことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１
項に記載の設備及び製品プロセス異常状態の診断方法。 - 【請求項８】 Ｆ値又はｔ値の評価は同じ計算を所定の
回数だけ繰り返して行い、Ｆ値又はｔ値の平均値、平均
値＋α×標準偏差、期待値、最大値又はメジアン値を求
め、αは所定の一定数とし、その値を元に不要な説明変
数を破棄することを特徴とする請求項１〜７のいずれか
１項に記載の設備及び製品プロセス異常状態の診断方
法。 - 【請求項９】 設備異常状態が軸受け破損、歯車磨耗、
オイル圧力異常、オイル温度異常、異常振動又はロー
ル、減速機若しくは増速機の故障であり、品質異常状態
が製品の疵、板厚変動、形状不良又は温度異常であり、
操業状態又は設備状態がモータ電流、モータ電圧、振
動、オイル圧力、オイル温度、ロールギャップ、ロール
の荷重、製品成分及び製造温度の１種又は２種以上であ
ることを特徴とする請求項１〜８の何れか１項に記載の
設備及び製品プロセス異常状態の診断方法。 - 【請求項１０】 対象設備及び製品プロセスの異常状態
をオンラインまたはオフラインで診断する装置におい
て、 所定のセンサーで測定された設備異常状態又は品質異常
状態及び操業状態又は設備状態のデータを収集するデー
タ収集手段と、 前記設備異常状態又は品質異常状態を目的変数に、同時
に測定した前記操業状態又は設備状態を説明変数にそれ
ぞれ変換して、目的変数を所定のしきい値と比較し異常
兆候を判断する演算手段と、 目的変数及び説明変数を蓄え、異常兆候が現れた場合
に、目的変数と説明変数とから不要な説明変数を破棄し
たニューラルネットワークを作成する演算処理手段とを
備えることを特徴とする設備及び製品プロセス異常状態
の診断装置。
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