JP2001051702A

JP2001051702A - 複雑な動的プロセスの運転方法

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Publication number: JP2001051702A
Application number: JP2000201119A
Authority: JP
Inventors: Goc Marc Le; ルゴックマルク; Michel Barles; バルルミシェル; Norbert Dolenc; ドランノルベール; Francois-Marie Lesaffre; ルサフルフランソワ−マリ; Claude Thirion; ティリオンクロード
Original assignee: Sollac SA; Lorraine de Laminage Continu SA SOLLAC
Current assignee: Sollac SA
Priority date: 1999-07-01
Filing date: 2000-07-03
Publication date: 2001-02-23
Anticipated expiration: 2020-07-03
Also published as: FR2795830B1; US6560585B1; DE60012636D1; DE60012636T2; FR2795830A1; BR0002272B1; BR0002272A; EP1069486B2; JP5109059B2; ATE272856T1; DE60012636T3; EP1069486A1; CA2314175C; EP1069486B1; CA2314175A1

Abstract

(57)【要約】【課題】プロセスの環境から出された情報によってプ
ロセスを運転し、生産目的値値の範囲内にプロセスを維
持または回復するのを助ける情報をプロセスの操作者へ
送る、プロセスの運転方法の改良。【解決手段】 (1)情報を定期的に入手し、知覚量の値
を作り、(2)検出された一連のプロセス現象によってプ
ロセスの状態とその変化を記述し、(3)検出された各プ
ロセス現象を別のプロセス現象によって記述された固有
のコンテキストの関数で判断し、(4)このコンテキスト
で上記情報が生産目標値値値内にプロセスを維持または
回復するのを助けるのに必要かつ都合が良いという判断
が確立されたときにのみその情報を操作者に送る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は複雑なプロセスの運
転（pilotaage）方法および装置に関するものである。
本発明はいわゆる「CIM」（Computer Integrated Manuf
acturing、計算機統合生産）モデルに従った数値制御・
命令を有するプロセスに適用される。

【０００２】

【従来の技術】本発明方法および装置は下記（技術）を
統合（integrent）する：(1)数値データおよびシンボリ
ックデータの入手と性格付け（qualification）、(2)数
値計算、(3)信号の処理およびフォームの認識、(4)人工
知能（特に空間的、時間的に不確実な1次予測論理規
則、対象物および履歴の知識の表現法）とそれに関連し
た推理法、(5)連続および／または非連続システムの時
間的および空間的な自動制御、(6)リアルタイム系制御
アルゴリズム。

【０００３】プロセスの状態とその変化の記述に用いら
れるものは下記の定義を有する： (1)プロセスとは材料、エネルギーまたは情報の入力値
を出力値へ変換する系である（製鉄所の高炉やセメント
工業の回転炉等の系では、プロセスで材料またはエネル
ギーが変換される）。 (2)この変換系は各現象（生産目的に対応した合目的性
に従って関連付けされた現象）の集合体に従って、不完
全な環境下で、実施される。

【０００４】(3)プロセスの生産目的物は特定の入力値
および特定の出力値に対する制約(contraintes)の尊重
（respect）で表すことができる。制約は目標値または
目標範囲で表すことができる。入力値に関する目標値は
プロセスを運転する操作者が尊重しなければならない例
えばプロセスのアクチュエータの位置であり、高炉の場
合には石炭の最小・最大消費率、酸素の最小・最大供給
量である。一方、出力に関する目標値は運転操作者が満
足しなければならない出力値に対する制約を表し、例え
ば鋳造温度範囲、日産最小鋳造量、鋳鉄またはスラグ中
のSi含有量である。 (4)定義が不明確、不確実、不十分である点で、環境は
不完全にしか性格付けされない。この環境はプロセスの
生産可能性を制限する。

【０００５】(5)プロセスの挙動（comprtement）モデル
は知識の有機的集り（すなわち知識の「集合」）であ
り、これはこのシステムの知覚量（例えばこのモデルの
パラメータ値）の関数で系の状態を予測するのに利用さ
れる。 (6)運転モデルに介入する量（grandeur）、例えば状態
の変数X、入力の変数Uおよび出力の変数Yが時間的関係
によって関係付けられている場合、そのプロセスは動的
である。 (7)量（grandeur）の挙動はこの量の値xと時間tとの関
係で定義でき、従って、x(t)で表わされる。 (8)システムの自動制御の分野で定義されている一般的
な規則では、観測時間tでもシステムの状態は各知覚量
に関連付けされた値の対（X(t)、X(t)）の集合で定義で
きる（ここで、Xは量Xの時間tに対する導関数であ
る）。従って、プロセスは下記〔数１〕の関係式で記述
できる：

【０００６】

【数１】

【０００７】（ここで、θはパラメータを表し、tは連
続する時間的変数を表し、f()およびh()はプロセスを記
述する関数を表す）。 (9)時間[t_min，t_max]におけるプロセスの状態の軌跡は
一連の点（X(t)、X(t)）で定義される（ここで、tの値
はこの時間間隔に関係する）。(10)下記のいずれかの場
合、動的プロセスは複雑である： (a)挙動の数学モデルまたは無効な挙動の数学モデルが
ない場合 (b)挙動の物理モデルがない場合(例えば科学的知識が不
十分なため)または無効な挙動の物理モデルが利用可能
な数値計算アルゴリズムを全く与えない場合（例えば不
可逆モデル、非計算機モデル、必要な応答時間に対して
致命的欠陥計算時間を導くモデル、カオスモデル）。

【０００８】従って、複雑な動的プロセスの場合には一
般に、知識とプロセスの挙動の観測から導かれる鑑定
（expertise）とを合せたシンボリックモデルが用いら
れる。一般に、このような挙動モデルは下記の事項に基
ずく対象プロセスの運転の専門家が有する知識から得ら
れる： (a)上記知識を表現できる論理形式主義(formalism) (b)上記知識を入手して表現するための方法論的ツール (c)上記論理形式主義によって表現される問題の解決策
を自動的に見付けるための問題解決法。

【０００９】論理形式主義としては下記が挙げられる： (a)対象物、クラス、メタクラスの形の記述的な知識の
表現 (b)一次予測論理から演繹する知識の表現 (c)物象化された時間論理の形の時間的知識の表現 (d)ディスクリートな事象のグラフの形の時空的な知識
の表現

【００１０】問題解決法としては下記が挙げられる： (a)特性および挙動の継承（heritage）による推理、(b)
一次予測論理、例えばいわゆる「Ponen方式」による推
理、(c)事象による推理の制御、例えばバイナリー事象
ツリーのコンパイル、(d)時間的制約の管理、(e)信号の
処理、例えば濾過、時間的および／または空間的セグメ
ント化、パラメータによる識別、(f)フォームの認識、
例えば多重線形回帰。上記の知識を自動的に利用できる
方法論的ツールとしては知識に基づくシステムの概念の
方法論、例えばOpenKads（登録商標）とよばれる論理積
や、一般的知識に基づく方法論、例えばKADS等が挙げら
れる。

【００１１】挙動モデルの動的キャラクタは時間的制約
を統合する形式主義を用いる、例えば履歴および事象の
概念を一次予測論理に加えることで得られる。このタイ
プの形式主義の例としては「DEVS」（Descrete Event S
ystem Specification）とよばれるものが周知である。
これは入力U、状態X、出力Y、内部遷移関数X-> X、外部
遷移関数U×X-> X、出力関数X× U-> Yおよび状態寿命
関数によってディスクリート事象とよばれるものを定義
する。

【００１２】図１はディスクリートな事象E1〜E4におけ
る入力U−出力Yの関係の抽象概念を示している。問題の
解決法は、要するに、複雑なプロセスを運転するために
専門家が用いる知識の開発・利用を自動化でき、しかも
この知識を複雑な動的プロセスの挙動モデルに翻訳する
技術的および方法論的ツールを提供する。複雑な動的プ
ロセスの例としては高炉、製鉄用電気炉、ガラス生産
炉、セメント生産炉、圧延設備が挙げられる。

【００１３】ファジイ論理は予め割り当てられた（また
は実績の）生産目的値を目指してプロセスを運転するよ
うにこのタイプの複雑な動的プロセスモデルを利用する
従来の方法である。このタイプのモデルに適用されるフ
ァジイ論理ではこのモデルの入力の１つまたは複数の
「シンボリック値」に対するプロセスの状態の帰属率を
評価し、それに対応する出力の「シンボリック値」を演
繹し、この出力値を対応する帰属率の関数として加重し
てシステム状態を計算する。この方法を用いることによ
ってこのモデルの基礎となる各推理のブランチ間の遷移
部がより進歩する。しかし、この方法では例外的または
長期的に極めて重要な結果、例えば破局的なまたは逆に
極めて有益な結果をもたらすようなプロセスの挙動のい
くつかの仮説を無視する。従って、まれではあるが極め
て重要な現象を見逃すことになる。

【００１４】

【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は複雑な
動的プロセスのモデルを用いた場合の上記の問題を防止
することにある。本発明の目的は、不完全な環境下でプ
ロセスの生産目的値に合わせてプロセスが運転されるよ
うに複雑な動的プロセスモデルを運転できるようにする
方法と装置を提供することにある。

【００１５】本発明が追求する目的は、複雑な動的プロ
セスの状態の予測に基づく知覚現象およびその変化に従
って以下のように変わる： (1)直面する問題を解明することによってプロセスの現
在の挙動に「問題がある」キャラクタについて警告す
る。 (2)追求する目的に対してプロセスの「出力」が向上ま
たは低下する大体の傾向を報告することによってプロセ
スの「性能」を評価する。 (3)「問題がある」挙動または不十分な性能の訂正動作
の開始を提案する。この動作の開始は例えばアクチュエ
ータの調整値の変更および／またはプロセスの「入力」
の修正に対応する。

【００１６】

【課題を解決するための手段】本発明は、プロセスの環
境から出された情報によってプロセスを運転し、生産目
的値の範囲内にプロセスを維持または回復するのを助け
る情報をプロセスの操作者へ送る、プロセスの運転方法
であって、（1）プロセス状態の少なくとも１つの知覚
量(des grandeurs de perception)の変化基準(criteres
devolution)に基づいて、日付および／または位置の少
なくとも１つの変数でプロセス現象（phenomenes-proce
ssus）を予め定義し、（2）情報を定期的に入手し、得
られた情報からプロセス現象の定義に用いる知覚量の値
を作り、（3）検出した一連のプロセス現象によってプ
ロセスの状態と変化を記述し、（4）上記の検出したプ
ロセス現象に関する情報を操作者に送る、ようになって
いる運転方法において、 i) 検出された各プロセス現象を別のプロセス現象によ
って記述された固有のコンテキスト(contexte)に基いて
判断する中間段階を含み、 ii) 上記コンテキストで生産目的値の範囲内にプロセ
スを維持または回復するのに必要かつ都合が良いという
判断が確立されたときにのみ、判断されたプロセス現象
に関する情報を操作者に送る、ことを特徴とする方法を
提供する。

【００１７】

【発明の実施の形態】本発明は「都合の良い」メッセー
ジを判断し、それだけ送る、それによって操作者の情報
が飽和するのを防ぐことができ、プロセスの運転でその
都合の良い瞬間の最も関連する情報に操作者の注意を集
中させることができる。量の変化は各プロセス現象の定
義に基づいて統合され、プロセスの変化および運転のコ
ンテキストを記述するのに用いられる。この量に次元が
対応する状態空間とよばれる空間では、プロセスの全体
的な変化またはこの量の変化によって生じる運転の全体
的なコンテキストを各次元における投影が各量の変化に
対応する軌跡によって表すことができる。

【００１８】基準が量の値に関する場合は、基準は状態
空間内の軌跡の「タイプ」を暗黙的に定義している。本
発明は下記の特徴を単独または組み合わせて有すること
ができる： (1) プロセスの状態とその変化の記述および／または
プロセスの運転のコンテキストの記述が事象の履歴から
なり、各事象は日付および／または位置に依存し、各事
象の定義は少なくとも１つの知覚量の変化の１つまたは
複数の基準の定義を統合したものであり、各履歴は日付
および／または位置に基いて配列された一連の事象で形
成される。この追加の特徴によってプロセスの状態およ
び変化および／またはプロセスのコンテキストの記述が
完全になる。この特徴は非常に異なる事象および／また
は長期的な変化または非常に離れた位置での変化を関連
させるのに有利な手段である。

【００１９】(2) プロセス現象の定義において事象の
履歴のタイプの定義も統合される。このより完全な定義
によって長期的および／または非常に離れた位置でのプ
ロセスの変化を評価することができ、プロセスの操作者
はこれらの変化を予測しながらプロセスを操作すること
ができる。この定義はコンテキストを記述するのに用い
られ、判断を向上させ、操作者に送る情報をより良く選
択することができる。以下、この事象の履歴のタイプを
「信号現象（phenomene-signaux）」とよぶ。

【００２０】(3)プロセス現象および／または事象の定
義で日付および／または位置の変数に対する少なくとも
１つの量の一次導関数（この導関数は上記変数の関数で
ある）の変化の１つまたは複数の基準の定義も統合され
る。この量の一次導関数の変化が本発明のこの追加の特
徴に固有の基準に従って所定のプロセス現象および／ま
たは事象の定義に統合される場合は、各量の変化は各量
に固有の空間内の軌跡によって表すことができ、この空
間は２つの次元がこの量とその一次導関数に対応してお
り、「位相空間」とよばれる。

【００２１】本発明では、プロセスの状態および変化お
よびその運転のコンテキストを記述する一連の検出され
たプロセス現象が状態空間内の軌跡と位相空間内の軌跡
の形の２つの表現を統合することができる。従って、こ
のより完全なプロセス現象の定義によって例えば状態空
間内では同じ軌跡を示すが、所定の位相空間内では異な
る軌跡を示す２つの現象を区別することができるので、
プロセスの状態および変化の記述は大幅に向上する。本
発明のこの追加の特徴をコンテキストの記述に用いた場
合には判断をさらに向上させることができる。

【００２２】(4)量の値（必要な場合にはその一次導関
数の値）が日付および／または位置の変数に従って配列
され、一つの「信号」を生成し、この信号から計算され
たパラメータに依存する変化の基準に対して「分析目盛
（echelle danalyse）」とよばれる変数の値を所定間隔
で観測するだけの場合に、各基準の定義は各パラメータ
から計算された値で分類され、基準はパラメータの値の
範囲の別の所定のサブドメイン(sous-domaine)内にあ
り、各サブドメインは上限および下限で定義される。

【００２３】パラメータが「識別(identite)された」場
合および分析目盛が変数の値にのみ関する場合は、この
基準の定義は状態空間の分割（量の値の各サブドメイン
ごとの下限および上限）および位相空間の分割（量の値
の各サブドメインごとおよび量の一次導関数の値の各サ
ブドメインごとの下限および上限）に対応する。

【００２４】(5)少なくともいくつかの基準がプロセス
の生産目的値の関数として決定され、情報の入手度に生
産目的値が再評価され、従って基準が作られる。本発明
では入手の各サイクルで、例えば知覚量ごとに「目標値
（visees）」を作り、生産目的値を再評価し、次いで現
象を定義する基準を作る。このような本発明の運転方法
はプロセスの利用条件またはコンテキストの変更および
プロセス自体の変化、例えば磨耗および／または老化に
よる変化に自動的に適合する。

【００２５】すなわち、本発明の運転方法は環境の変化
に自律して反応することができるので「反応的」運転方
法である。 (6)基準を生産目的値の関数で求めるために生産目的値
の関数でその境界を変える。 (7)本発明の他の対象は、高炉、セメント工業の炉、ガ
ラス生産炉またはスラブ生産炉のような加熱炉、金属の
連続鋳造設備および金属ストリップの圧延設備または連
続被覆設備からなる群の中から選択される複雑な動的プ
ロセスの運転での本発明方法の使用にある。以下、添付
図面を参照して本発明をさらに詳細に説明するが、本発
明が下記実施例に限定されるものではない。

【００２６】

【実施例】以下、複雑なプロセスと、運転設備と、この
設備の一般的な使用方法の例を説明する。本発明の運転
システムはセンサーすなわちプロセス状態の評価に必要
な情報を捕捉する手段を備える。高炉の場合は例えば下
記(1)〜(7)に関する情報である： (1)鋳造温度、高炉口および炉のガス温度、火炎温度、
内壁、特にステーブ、端縁部および耐火物の温度 (2)高炉口のガスの化学組成、特にCO、CO₂、H₂、O₂の含
有率、鋳鉄の化学組成、特にS、P、Si、Mn、Znの含有
率、スラグの化学組成、特にFe、Mn、S、MgOの含有率、
炉に入れる材料の化学組成、特にK₂Oおよび第二鉄の含
有率

【００２７】(3)全窒素供給量、ノズルでの窒素供給
量、酸素供給量、熱風の温度および供給量、微粉炭の供
給量および冷却水の供給量 (4)炉に入れる材料、特にコークスおよび鉱物の重量お
よび排出材料、特に鋳鉄およびスラグの重量 (5)高炉口のガス速度、充填高さ、充填材料、特に練炭
の粒度分布 (6)内壁の圧力、内壁の圧力差 (7)鋳造時間、スラグなしの鋳造時間

【００２８】この運転系はプロセスの状態を変化させる
ために調整値を変更させるアクチュエータを備えてい
る。高炉の場合は特に下記のアクチュエータを挙げるこ
とができる： (1)コークス比および微粉炭の比を変更できるアクチュ
エータ (2)全酸素供給量を変更できるアクチュエータ (3)熱風の温度および含水率を変更できるアクチュエー
タ (4)高炉の口の背圧を変更できるアクチュエータ (5)充填材料の量、炉に入れる材料の化学組成およびこ
れら材料の動径分布を変更できるアクチュエータ (6)充填サイクルで炉に入れられる鋳鉄の重量に依存す
る層の厚さを変更できるアクチュエータ。

【００２９】本発明の運転方法は下記の２つの一般的な
基本機能を定期的かつ常時結び付ける： (1)プロセスの運転状態をプロセスの「出力」、特にセ
ンサーから出る情報によって知覚すなわち評価する機能 (2) 「入力」の調整適正値を決定する機能すなわちプロ
セスのアクチュエータをプロセスの知覚を関数としてプ
ロセスの生産目的値を満足させるように作動させる機
能。生産目的値を満足させるということは、目標値が全
て満足されたときに目標値内にプロセスを維持するか、
少なくとも１つの目標値が満足されないときに目標値内
にプロセスを回復するかである。

【００３０】本発明の運転装置は「反応式合理的エージ
ェント（dagent rationnel reactif）」と性格付けるこ
とができる。「エージェント」とは下記(1)〜(3)を有す
る自律的装置を意味する： (1)プロセスとその環境についての情報を入手可能な情
報チャネルの集合体の形に編成された「入力」 (2)エージェントを環境に対して作動させる動作の集合
体の形で編成された「出力」 (3)環境によって決定される外部目的値(buts externes)
の集合体の形で編成されたプロセスに割り当てられた生
産目的値。

【００３１】エージェントはこの動作が外部目的の１つ
を満足できることを識別した瞬間から１つの動作を有効
に選択する場合に「合理的」と性格付けられる。また、
合理的エージェントはこれらの外部目的値を満足しない
場合はいずれの動作も選択しない。この合理的なエージ
ェントに合理性の原理を適用させる手段はプロセスの運
転に関する知識群(corpus de connaissances)とよばれ
るものの中にある。この手段（本明細書では知識群とよ
ぶ）が情報チャネル、外部目的値および動作間のリンク
を構成する。

【００３２】合理的なエージェントは環境の変化に自律
的に反応することができるときに「反応式」と性格付け
られる。本発明の運転装置の実施例では、 (1)情報チャネルは環境によってアドレスされた「メッ
セージ」を伝送する。 (2)外部目的値は「目標値」で変化し、各目標値はプロ
セスの出力値の変化範囲を定義する値の巾で定義され
る。 (3)動作は環境にアドレスされるメッセージを送信する
ことにある。これらのメッセージは生産目標値に対する
現在の状況に関する問題の記述(場合によってはこれら
の問題を解決するために続行すべき運転についての助
言)を含む。これらのメッセージには問題の重要性およ
び忠告の妥当性を環境に「納得させる」ために必要且つ
十分な情報が伴う。

【００３３】環境にアドレスされるこれらのメッセージ
は特に、(1)プロセス状態(場合によってはプロセスの変
化)に「問題がある」キャラクタを記述し、(2)可能かつ
必要な場合に、調整適正値を変更すべきアクチュエータ
と新しい調整適正値とを表示し、(3)プロセスの操作者
の要望に応じて、プロセスの状態、直面する問題、行う
べき調整についての説明をする。これらのメッセージの
最適な受け手はプロセスの運転操作者である。この操作
者は自動制御の「材料」の操作者または「個人」すなわ
ち人間の操作者である。

【００３４】メッセージの言語および構文に関しては、
下記の点を確認しておく必要がある： (1)環境から出されるメッセージは一般に物理量を表す
実数で形成される。 (2)次に、シンボリック空間で推理が行われる。 (3)次いで、環境に向けて出されるメッセージは受け手
に合った言語、すなわち受け手が人間である場合はグラ
フ付きフレーズのような自然言語、シンボリック言語お
よび／または現象学言語で作成される。従って、本発明
装置は数値−シンボリック変換を行うことができる。

【００３５】本発明の運転装置はプロセスの生産目標値
を満足するように合わされる。すなわち、(1)全ての目
標値が満足されたときは生産目標値内にプロセスを維持
するのを助け、(2)目標値の少なくとも１つしか満足し
ないときは生産目標値内にプロセスを回復するのを助け
る。

【００３６】本発明運転装置は同期運転または非同期運
転でき、 (1)環境からアドレスされるメッセージを定期的に入手
することで情報を入手する場合は同期運転。 (2)環境へアドレスするメッセージを送信する際は、こ
れらのメッセージが目標値内にプロセスを維持または回
復するのに必要であるときにしかアドレスされないので
非同期運転。

【００３７】メッセージは必要なときにしかアドレスさ
れないので、操作者の情報は従来法場合に比べて飽和し
なくなり、メッセージの中で最も重要な情報に操作者の
注意を集中させることができるのが有利である。また、
本発明方法は都合の良い時間にメッセージを送信し、し
かも、（その方が都合の良い場合は）できるだけ早く送
信するようにする。従って、情報の入手サイクルでは動
作のメッセージは全く送信されないことが多い。

【００３８】本発明方法は主要な4つのサイクル段階の
中の下記の少なくとも２つの最初の段階を含む： (1)プロセスの状態およびその変化を情報、特にセンサ
ーから送信された情報によって知覚すなわち評価する段
階、 (2)プロセス運転のコンテキストの関数で知覚を重大度
の点で判断または性格付けし、行われた判断に従ってメ
ッセージを送信する段階。すなわち生産目的値を満足で
きない場合はプロセスの状態または変化に「問題があ
る」と判断され、生産目標値内にプロセスを維持または
回復するためにアクチュエータの調整適正値を修正する
のが適当である場合は、生産目的値に関するメッセージ
が送信される。

【００３９】(3)補正段階：この機能は必要に応じて、
生産目的値を満足または維持するためにアクチュエータ
の調整適正値の必要な修正を定量化するものであり、こ
れらの修正を時間的に計画化するものである。 (4)協働段階：この機能はプロセスの操作者に向けた通
信およびインターフェースを保証するものである。本発
明の装置から送信されるメッセージを受け手である運転
操作者およびプロセスの運転のコンテキストに応じて適
合させる。

【００４０】「知覚」機能のみがセンサーから伝送され
た情報と同期化される。他の機能は非同期で作動する。
「判断」機能は「知覚」機能が「現象」を検出すると作
動する。「補正」機能は「判断」機能がプロセスの状態
に「問題がある」と決定した時に作動する。「協働」機
能は必要な時に運転操作者の主導権か、装置の主導権で
作動する。

【００４１】本発明の最初の主要機能である「知覚」は
基本的に下記の段階からなる： 1．プロセスの状態の知覚量の値の生成および信号の生
成。信号はこれらの量の値の配列された数値の集合であ
る。 2．各量に関する状態空間内の軌跡および位相空間内の
軌跡によるプロセスの状態の変化の記述と、空間の分割
によるこれら軌跡の離散化(discretisation)。 3．知覚量自体の変化に基づくプロセス状態の変化の、
これらの量に関与する事象の全体的な履歴の形での記
述。これらの履歴は時間的、空間的または時空的な履歴
にすることができる。２つのタイプの事象(すなわち離
散事象および信号事象)が定義される。 4．事象の全体的な履歴内で「信号現象」とよばれる全
体的な履歴の類型の標定によるプロセスの状態の変化の
記述。 5．プロセス状態の変化の、プロセス現象の履歴の形で
の記述。プロセス現象の定義は上記の２、３、４を統合
している。

【００４２】以下、これら５つの段階を詳細に説明す
る。知覚の第１段階はプロセスの状態を記述できる量が
進行中に取る値を構成および配列することにある。本発
明装置は下記の２つのタイプの量を区別する： (1)測定量：測定量は値がプロセスを計装するセンサー
から直接入手される量か、値が数値数学モデルに基づい
て別の量の値から計算される量である。 (2)知覚量：知覚量はプロセスの状態および進行中の変
化の情報を含む測定量である。すなわち、上記定義の
（X(t)、X(t)）である。これらの量の値は一般に直接測
定することはできず、以下に示すように計算または演繹
する。従って、知覚量はｎ次元（ｎは知覚量の数に対応
する）の状態空間内でプロセスの状態ベクトルXと一般
によばれる成分を形成する。

【００４３】これらの量の値はプロセスに関する自由に
使用可能な情報、特にセンサーから伝送される情報を解
釈することによって得られる。「値」は、一般に量の振
幅または全識別符号、例えば量が有する真／誤キャラク
タ（すなわちバイナリー値）を付与する実数である。量
のとる「値」は空間的および／または時間的に配列する
ことができる。

【００４４】先ず最初に、量の値の時間的な配列、例え
ば値がデータ「バス」上にある時の配列を記述する。
「値」の日付の決定は「バス」の一般的管理システムを
用いることができる。このシステムは本発明装置の対象
ではなく、互いに独立することもある異なるクロックで
もよい。従って、各「値」は「DateValeur」に帰する。
この日付決定は本発明装置に固有のクロックから独立し
ている。

【００４５】値の日付決定の時間的な３つの主モダリテ
ィは量のタイプに応じて下記のように区別される。（1）この量がとる２つの連続した値の間に進む時間が
進行中に一定であるときの定期的な量。定期的な量の概
念はこの量のサンプリング期間およびサンプリング頻度
に関連する。定期的な量の「値」に関連した「DateVale
ur」はサンプリング期間の整数倍であり、これらの「Da
teValeur」は本発明装置によって「世界時間」とよばれ
る量の値として解釈される。

【００４６】（2）定期的でも非定期的でもない事象に
関する量。事象に関する量の「値」は特定の日付でしか
識別されないので「DateValeur」は任意のクロックを参
考にして特定のモダリティに従って帰する。例えば、サ
ンプルの取る日付、サンプルの分析の日付、分析値のデ
ータ収集入力の妥当性検査の日付である。これら３つの
例では、クロックは例えば操作者の腕時計、壁掛け時計
またはデータ収集入力端末のクロックにすることができ
る。従って、事象に関する量に関連した日付は「世界時
間」としてではなく、事象に関する量の「値」の連続を
配列することができるインデックスとして解釈される。

【００４７】（3）量が所定の時間でとる「値」の数値
が進行中に一定であるときの非定期的な量。これはこの
所定時間の間、プロセスの運転中、測度または「値」の
定数が保証される、事象に関する量の特定の場合であ
る。非定期的な量の値に関連した「DateValeur」は事象
に関する量の特性と同じ特性を有する。「DateValeur」
は一般に有限寿命を有する物理的対象物に対して解釈さ
れるので、非定期的であるか／事象に関するかを区別す
る必要はなくなる。各対象物の寿命は時間間隔を定義
し、非定期的な量の値に帰する日付はこれらの対象物に
帰することができ、寿命に対応する時間間隔の内部に配
列される。

【００４８】従って、非定期的な量の値に関連した「Da
teValeur」は有限寿命の対象物において「相対時間」を
測定する特定の量の測度として解釈される。全体的な履
歴は対象物自体の履歴で保証される。本発明装置の環境
は異なる種類の複数のクロックを利用できるので、比較
可能な量の値を配列する必要がある。これは異なるが比
較可能な量に関連した異なる２つの「DateValeur」は異
なる日付に対応することを意味する。

【００４９】以下、例として高炉を操作する場合の空間
的な量の値の配列を説明する。この量が内壁の温度に関
する場合は、量の各値は内壁の所定の点に対応する。各
点は「位置」によって区別される「入手点」とよばれ、
「点」の集合が「ゾーン」を形成する。

【００５０】これらの「点」は１つの集合体を生成し、
この集合体は例えばシステムのセンサー取付部に結合さ
れる構造を有し、配列される。高炉内壁温度の場合に
は、これらは例えば内壁の径での「位置」および／また
は内壁の高さ「位置」によって配列することができる。
この「点」の集合体の配列によってこれらの「点」に関
する「値」を「値」−「位置」対で配列でき、一つの空
間的信号が生成される。

【００５１】最後に、「値」の配列は空間的および時間
的に同時にできる、すなわち時空的に行うことができ
る。カップルまたはトリプレットの配列が一つの空間的
信号を生成する。さらに、本発明の方法は上記の入手期
間に従って「律動的(cadence)」である。本発明方法は
サイクルの開始ごとにプロセス−「値」−「DateValeu
r」対または「値」−「PositionValeur」対または
「値」−「DateValeur」−「PositionValeur」トリプレ
ットに関する情報を入手する。各「情報」には例えば装
置の最後の初期化から計算されるサイクル番号に対応す
る「入手日」が関連付けられる。

【００５２】サイクル番号による「入手日」の特定(rep
erage)で時間の離散化がされす。各「データ」はトリプ
レットまたはカルテット「値」−「DateValeur」−「入
手日」または「値」−「PositionValeur」−「入手日」
または「値」−「DateValeur」−「PositionValeur」−
「入手日」になる。これらのデータは「入手日」に従っ
てインデックス付けされたデータベースにストックされ
る。

【００５３】量の各値は２つの日付および／または１つ
の日付と１つの位置に結合される：（1）データストックのインデクシングのための入手
日、（2）同じ量の「値」の数値群を配列し、量の時間
的信号を定義するためのDateValeur、（3）同じ量の
「値」の数値群を配列し、量の空間的信号を定義するた
めの入手点の位置、（4）同じ性質の量の集合の「値」
の数値群を、例えば高炉の内壁で測定された温度として
配列し、同じ種類の量の集合に関連した時空的信号を定
義するためのDateValeurおよび位置。

【００５４】一連のプロセスでプロセスの変化を下記
（1）および（2）の両方で記述する：（1）全ての量の「値」が統合され、入手日に従って配
列された一群の数値、（2）各信号が同じ量の「値」の
配列された連続として定義される量の信号。ダブルイン
デクシングによるこのデータ処理システムによって、本
発明装置が連続する時間で推理し、システムのモダリテ
ィに従って数値データをディスクリートな時間で管理す
ることができる。

【００５５】知覚の第２段階ではプロセスの変化を下記
（1）と（2）の両方で記述する：（1）全ての量の「値」を統合した一群の数から得られ
る状態空間内のプロセスの状態が追随する「非連続」軌
跡、（2）各量に固有の時間的、空間的または時空的信
号から得られる位相空間内の量の値が追随する「非連
続」軌跡。

【００５６】軌跡の「離散化(discretisees)」は生産の
目標値または目的値に依存し、これらの「目標値」の関
数として状態空間および位相空間で分割される。本発明
では、この分割は情報の入手サイクルごとに行われる。
状態空間は知覚量である次元を有する空間として定義さ
れ、この状態空間ではプロセスの状態はこの状態に対応
する知覚量の「値」である成分を有する状態ベクトルX
(t)によって表される。これら全ての「値」をＲ(特殊文
字をＲで代用)で定義した場合、状態空間はＲⁿ（ここ
で、nは状態ベクトルXの成分の数値である）で定義され
る。状態空間の点の座標はこの点によって記述される状
態の知覚量の「値」である。

【００５７】状態空間内の点によって表される一連の状
態によってプロセスの変化を記述することができる。こ
の一連の状態はこの空間内のプロセスの変化の軌跡を生
成している。このプロセスの変化の軌跡は状態空間の各
次元における投影を有している。この投影は軌跡によっ
て表されるプロセスの変化の進行中の知覚量の連続した
値に対応している。状態空間の分割または「離散化」は
空間の部分集合で行われる。各部分集合は所定の１つの
タイプの状態に対応し、状態ベクトルXではなく、状態
の部分集合またはこの状態が属する状態のタイプによっ
てプロセスの各状態を標定することができる。

【００５８】この分割によって、プロセスの変化の表現
も「離散化」できる。「連続した」変化の軌跡による表
現から、状態のタイプの変更の連続による表現に移行す
る。これはプロセスの変化の「非連続軌跡」とよばれ
る。状態空間の分割のために、この空間の部分集合の有
限および可算数値が定義される。本発明の特徴はこの分
割がプロセスに関する情報の入手サイクルごとに、プロ
セスに関した生産目的値の関数として行なわれる点にあ
る。

【００５９】プロセスに関連した生産目的値、例えばプ
ロセスの「入力」入力値および「出力」入力値のいくつ
かを満足しなければならない、量および質の基準で示さ
れる生産目的値によって、およびプロセスの挙動に関与
する知識の集成によって、プロセスの状態がこれらの各
目標に属する知覚量の値で定義される場合には、この状
態が生産目的値を満足するとして判断されるように、知
覚量の「目標値」が定義される。各入手サイクルでは、
「目標値」を再発見し、新しい「目標値」の関数として
状態空間の分割を新たに行う。

【００６０】値が実数である量の場合は、「目標値」は
下限値「ValeurInf」および上限値「ValeurSup」によっ
て規定された範囲に対応し、この範囲は例えば［Valeur
Inf，ValeurSup］で表され、両端の値は閾値で固定され
ることがある。これらの「目標値」の定義および／また
はこれらの範囲の端点の定義はプロセスの運転操作者
によって特に経験に応じて行われる。端点の値は一定に
するか、別の量の値および別の端点の値の関数にするこ
とができる。必ずしも「十分な値の範囲」または知覚量
ごとの両端の値を定義できるとは限らない。従って、状
態空間の次元では、〔数2〕で表される3つの部分に分割
することができる：

【００６１】

【数２】

【００６２】各次元に固有の部分集合［ValeurInf，Val
eurSup］の集合は状態空間内の「ハイパーキューブ」を
定義する。従って、プロセスの所定の状態はプロセスの
生産目的値を満足するか、しないかによってこのハイパ
ーキューブに属するもの、属しないものとみなすことが
できる。しかし、連続する状態空間の分割のフィネスは
部分集合のより大きな数値の定義を必要とすることがあ
る。従って、状態空間の分割は、入手サイクルごとおよ
び連続した状態ベクトルの各成分ごとにＲⁿでの値の範
囲を定義し、各値の範囲に整数を関連させる。従って分
割された状態空間はZⁿ上で定義される空間である。

【００６３】位相空間は信号、すなわち変数に従って配
列された同じ量の値の連続によって、時間的信号の場合
の時間としてまたは空間的信号の場合の位置として定義
される。定義上、この空間は、量の値に対応する第1の
次元と、変数の関数であるこの変数の導関数に対応する
第2の次元の２つの次元のみを有する。従って位相空間
は知覚量に固有の空間であり、少なくとも知覚量と同じ
量の位相空間が存在する。変数が時間の場合は、状態空
間内で成分がX₁(t), X₂(t)，...,X_i(t)，... X_n(t)であ
る状態ベクトルXによって表されるプロセスの状態に対
して、各成分は瞬間tに対応する知覚量G_iの「値」＝X
_i(t）を表す。

【００６４】「DateValeur」に従って配列されたこの量
の「値」の連続から生成されかつX(t)が属する量Gの時
間的信号から、値X(t)の一次導関数X(t)を計算すること
ができる。従って、X(t)およびX(t)はこの量の位相空間
内の点の座標を決定する。この量の挙動の変更の進行中
に、（X(t),X(t)）対のとる値の集合と、それに対応す
る点の連続がこの量の挙動の軌跡を生成する。この量に
関連した位相平面内の「連続した」位相軌跡によって量
の挙動を記述することができる。「非連続」軌跡によっ
てこの挙動を記述するには、位相空間を分割する。

【００６５】量の位相空間の分割または「離散化」は、
値（X(t),X(t)）ではなく、それに対応する点が属する
部分集合によってプロセスの量の「値」を標定できるよ
うに決定されたタイプにそれぞれ対応する部分集合で行
わなければならない。位相空間を分割するには、この空
間の部分集合の有限および可算数値を定義する。量の値
に対応する第1の次元に同一の「目標値」を回復するこ
とによって、状態空間を分割するための上記の方法と同
様に、位相空間を分割することができる。

【００６６】本発明の特徴は、この分割がさらに状態空
間を分割するための上記の生産目的値に応じて入手サイ
クルごとに行われる点にある。量の位相空間の各点はこ
の空間の部分集合に割り当てられることができる。割り
当てによる表現は量の値の非連続表現を構成する。図２
は図の左側に示すように時間の関数として変化する知覚
量x(t)およびその導関数x(t)、すなわち状態ベクトルの
成分での原理を示している。この原理から演繹された非
連続表現は図の右側に示してある。

【００６７】この分割によって、一つの量の挙動の表現
を「離散化」することができ、「連続した」軌跡による
表現から量の挙動の「非連続軌跡」とよばれるタイプの
一連の変化による表現に移行する。本発明は知覚量ごと
に「目標値」を求め、次いで状態空間の分割および位相
空間の分割を新たに行なっう。この本発明の運転方法は
下記(1)および(2)に自動的に適合される： (1)プロセスを利用する条件またはコンテキストの変
更、例えば運転点の変更または入力材料またはエネルギ
ーの種類の変更。 (2)プロセス要素の磨耗、老化または損傷等に関するプ
ロセスの変化。

【００６８】従って、本発明運転方法は環境の変化に自
律して反応することができる点で「反応性」である。本
明細書では、本発明の2つの観点は分割の結果として強
調されかつ区別されるべきである。すなわち、ディスク
リートな事象の検出によって生成された反応度、および
再発見された数値目標値に基づく分割によって生成され
た適応性であり、これら２つの特性によって従来技術の
ファジイ論理の処理法に比べて大きな利点がもたらされ
る。

【００６９】従って、本発明の特徴は、プロセスの変化
が状態空間内の軌跡によってだけではなく、位相空間内
の各知覚量の軌跡によっても「知覚」される点にある。
状態空間の知覚量に対応する次元に従ってゼロである軌
跡が、この量の位相空間内の点に必ずしも対応していな
いため、状態空間内および位相空間内で同時に行われる
この知覚のダブルモードは特に適している。これはプロ
セスの変化が、状態空間内の変化の不在を示す空の「翻
訳」を有する場合でも、位相空間内の各知覚量の挙動の
位置ではその「翻訳」は必ずしも空ではない（逆の場合
も同じ）ことを意味する。

【００７０】プロセスの変化（状態空間内の軌跡）と知
覚量の挙動（位相空間内の軌跡）とは互いによく関連付
けられるが、これらを結合する関係は複雑な動的プロセ
スの場合には確立することが特に難しい。本発明は特に
第3、第4、第5の知覚段階によってこの困難を緩和する
ことができる。知覚の第3段階は知覚量自体の変化に基
づいてこれらの量に関する事象の履歴の形でプロセスの
変化を記述することにある。これらの履歴は時間的履
歴、空間的履歴または時空的履歴にすることができる。

【００７１】時間的「履歴」をカップル（Evt,DateEv
t）（ここで、「Evt」は量に関与する事象を表し、「Da
teEvt」はこの事象に割り当てられる日付を表す）の連
続とよぶ。空間的「履歴」をカップル（Evt, PositionE
vt）（ここで、「PositionEvt」はこの事象に割り当て
られる位置を表す）の連続とよぶ。時空的「履歴」をト
リプレット（Evt, DateEvt,PositionEvt）の連続とよ
ぶ。これらの履歴を得るには、事象、事象の検出モード
および事象の日付決定モードおよび/またはローカリゼ
ーションモードを定義するのが便利である。

【００７２】以下、事象の第１のタイプ、すなわち「離
散事象（evenements-discrete）」を定義する。定義
上、プロセスの変化によって位相空間内でこの量の現在
の代表点が属する部分集合が、部分集合の定義および上
記の位相空間の分割の定義に従って生じるときに、知覚
量に関与する「離散事象」が形成される。一方の部分集
合から他方の部分集合への移行に対応する所定の離散事
象は、従ってこの移行の日付に帰する。例えば、図6に
示すように、部分集合１から部分集合2への移行に対応
する離散事象E₁は、日付e₁に帰する。

【００７３】すなわち、各量の挙動はこの量の離散事象
の履歴を生成するカップル（Evt,DateEvt）の連続によ
って記述することができる。図6は知覚量に関するこの
原理を示している。以下、信号事象(evenemente-signau
x)の定義を説明する。同一の量の「値」の配列された数
値の連続が信号を定義することはわかっている。この信
号は時間的信号、空間的信号または時空的信号にするこ
とができる。この信号を分析することによって、この信
号に関連した量の挙動を標定し、挙動の変更ごとに「信
号事象」を生成する。

【００７４】そのために、本発明では挙動のクラス、こ
れらクラスのうちの１つに割り当てられたり、割り当て
られないで量の挙動を認識するための方法、および挙動
のクラスの変更を日付決定する方法を定義する。これら
の定義および方法に従って、挙動のクラスの変更ごとに
信号事象を生成および日付決定して信号事象の履歴（Ev
t,DateEvt）を得ることができる。挙動の認識方法を用
いるには、その挙動を送信する信号を定めることが必要
なこともある。従って、用いる方法に合わせた信号の濾
過方法を上流側に追加する必要がある。

【００７５】挙動のクラスは定数または変数のパラメー
タにすることができる。本発明の実施例では、これらの
パラメータは特に各モデルに関与する制約および分析目
盛に関するものである。以下、信号事象の定義および日
付決定モードに関する本発明実施例を説明する。各知覚
量ごとに、可能性のある複数の挙動モデルを定義する。
各挙動モデルはこの量の位相空間内の軌跡のタイプによ
って表現できる。従って、本明細書では各挙動モデルお
よび/または軌跡の各タイプによって挙動のクラスが定
義される。

【００７６】下記１〜３の条件が検出されると、所定の
量に関する信号事象が作られる： 1．挙動モデルの確立の認識 2．予め認識され挙動モデルの完成の認識 3．挙動モデルの認識能力がないこと。これらの条件を検出するためには、例えば下記の２つの
生成方法のいずれかまたは両方を用いることができる：

【００７７】(1)基準の時間的挙動モデルの集合に対し
てかつ信号の所定の時間的分析目盛に従って、信号の挙
動を認識するように適合された、信号分析方法。時間的
挙動モデルは所定の信号の時間的区間にかかわる制約の
集合に対応している。時間的分析目盛は挙動モデルを認
識するための信号の分析に必要な時間的区間に対応して
いる。そのために、量の信号の挙動の定義の時間的区間
は時間的分析目盛より継続時間が短い。

【００７８】(2)基準の時間的フォームモデルの集合に
対してかつ所定の観測目盛に従って、信号の現在の挙動
を認識するように適合された、時間的フォームの認識方
法。時間的フォームは時間的挙動モデルの組立にかかわ
る制約の集合である。この方法を用いる場合は、時間的
分析目盛を少なくとも、認識すべき時間的フォームのモ
デルを構成する時間的挙動モデルに関連した時間的分析
目盛と同じにする。

【００７９】次いで、信号事象の日付決定方法を定義す
るのが適当である。時間的信号の場合は、この方法の単
純な例は、信号事象「Evt」の生成の始点であり、かつ
この信号事象に関連した「DateEvt」でこのデータの「D
ateValeur」に割り当てられる信号のデータ（上記定義
のトリプレットまたはカルテット）を決定することにあ
る。挙動のクラスを定義するためのモデルを用いる場合
は、日付決定方法は保持された挙動モデルに依存し、信
号事象の生成の始点である信号データの調査がこのモデ
ルに関連した分析目盛で行われる。

【００８０】離散事象の場合と同様に、各量の挙動もこ
の量の信号事象履歴を生成するカップル（Evt,DateEv
t）の連続によって記述される。図6は知覚量に関するこ
の原理を示している。離散事象に基づく挙動の記述がこ
の量の位相空間の分割に基づいているのと同様に、この
各量の挙動の記述は例えばモデルまたは軌跡のタイプの
形でこの量の挙動のクラスの定義に結合されている。全
体的なに、Evtが離散事象か、信号事象を表すカップル
（Evt,DateEvt）の連続、すなわちこの量に関与する事
象の履歴の連続が得られる。

【００８１】プロセスの変化を記述するために、これら
の履歴を単一の事象の全体的な履歴に凝集(agregees)さ
せることができる。この凝集は各「量」の履歴（Evt,Da
teEvt）を収集し、１つに凝集して行われ、トリプレッ
ト（Evt,DateEvt，量）が得られる。これらのトリプレ
ットは量の集合の挙動の変化を記述する事象の全体的な
履歴を構成する。この全体的な履歴は各トリプレットの
値「DateEvt」に従って配列されるのが好ましい。

【００８２】この原理によって連続したプロセスの全て
の時間的変化に事象の全体的な履歴を関連させることが
できる。この各事象は量の挙動のタイプ（信号事象）の
変更または量の位相空間内でみられる部分集合（離散事
象）の変更に対応している。本発明の特徴は、プロセス
の変化の間中、知覚量の挙動は事象の全体的な履歴の形
で考慮に入れられる点にある。この履歴の各事象はこれ
らの量の１つの量の変化に関与している。

【００８３】知覚の第4段階の目的は事象の全体的な履
歴の中で、全体的な履歴の類型を標定することによって
プロセスの変化を記述することにある。これらの履歴の
事象は信号の観測によって検出されるので「信号現象」
とよばれる。信号現象、その検出方法および日付決定方
法を定義する。さらに、これらの信号現象の性格付け方
法を定義する。信号現象はプロセスの変化に関する事象
の全体的な履歴のタイプによって定義され、各履歴のタ
イプは同一の量または異なる量の離散事象および/また
は信号事象を収集する。既に述べたように、履歴のタイ
プの信号事象は時間的、空間的、または時空的にするこ
とができる。

【００８４】履歴のタイプは下記(1)および(2)によって
パラメータ化され特徴付けられる： (1)事象を構成し、信号事象の場合に量の信号フォーム
に関与する制約を統合する各事象の定義「Evt」 (2) 各事象の値「DateEvt」および／または「PositionE
vt」、および事象の順序付けまたは位置決めに関する時
間的または空間的制約を統合する、これらの事象の日付
および／または位置および事象を隔離する時間または位
置の範囲。

【００８５】時間的信号事象しか含まないタイプの履歴
はいわゆる「時間的」信号事象に対応する。空間的信号
事象しか含まないタイプの履歴はいわゆる「空間的」信
号事象に対応する。時間的信号事象および空間的信号事
象を同時に含むタイプの履歴はいわゆる「時空的」信号
事象に対応する。従って、信号現象の認識または検出は
プロセスの変化に関与する事象の全体的な履歴がどのタ
イプの履歴に属するかを識別することにある。従って、
プロセスの変化に関与する事象の全体的な履歴の中で、
予め定義された事象の履歴のタイプを認識する度に信号
現象が生成される。

【００８６】次いで、プロセス現象または信号現象の開
始点（「信号現象開始日」および終点（「信号現象終了
日」）の日付決定方法を詳細に定義する。この日付決定
に関して、本発明の実施例では下記のようにする： (1) 認識された履歴のタイプに対応する履歴の中で最も
古い離散事象または信号事象の値「DateEvt」は「信号
現象開始日」に帰する。 (2) 認識された履歴のタイプに対応する履歴の中で最も
新しい離散事象または信号事象の値「DateEvt」は「信
号現象終了日」に帰する。

【００８７】(3) 信号現象の検出時または認識時に本発
明装置の内部クロックが生成する値は「検出開始日」に
帰する。 (4) 信号現象の検出の終了時または認識の終了時の同一
の内部クロックが生成する値は「検出終了日」に帰す
る。さらに、信号現象の修飾方法を定義する。信号現象
は下記の関数として修飾される：

【００８８】(1)信号現象の振幅とよばれるもの。信号
現象の振幅は所望基準の挙動に対して挙動の範囲の測度
である。現象−時間的または時空的信号の場合は、振幅
は所定の信号現象の検出に関与する信号現象の検出始点
での分割された状態空間の部分に関連したラベルに対応
する。 (2)ローカリゼーションとよばれるもの。信号現象のロ
ーカリゼーションは、特定の挙動が観測される量のリス
トに記載される。現象−時間的信号の場合は、このリス
トには信号現象に関連した知覚量しか記載されない。現
象−空間的または時空的信号の場合は、このリストには
信号現象の検出始点での量の集合が記載される。より正
確には、このリストは信号現象が対象とするプロセスの
地理的なゾーンを決定するものである。

【００８９】これらのラベルは特に現象の広がり、現象
の速度または現象の非対称なキャラクタを修飾する形容
詞を含むキャラクタの連鎖であり、例としては下記の修
飾が挙げられる： (1)振幅の修飾：信号現象が、増加または減少する一次
元線形空間とみなされる量の時間的修正に関与する場
合、信号現象の可能性のある形容語は、「極めて大幅に
増加」「大幅に増加」「増加」「減少」「大幅に減少」
「極めて大幅に減少」である。信号現象が、高さとみな
される量の時間的修正に関与する場合、信号現象の可能
性のある形容語は、「極めて高い」「高い」「低い」
「極めて低い」である。

【００９０】(2)速度の修飾：信号現象が、増加または
減少する一次元線形空間とみなされる量の時間的修正に
関与する場合、信号現象の可能性のある形容語は、「極
めて急上昇」「急上昇」「高速上昇」「上昇」「低下」
「高速に低下」「急低下」「極めて急低下」である。 (3)非対称性の修飾：時間的非対称性：「極めて不規則」「不規則」「一定」空間的非対称性：「非対称」「非常に異形」

【００９１】知覚の第5段階の目的はプロセスの変化の
記述に関して詳述した要素を全て統合してプロセスの変
化を記述することにある。そのために、これら全ての要
素を統合して「プロセス現象」または「Ph-Pr」を定義
し、「プロセス現象」の連続または履歴によってプロセ
スの変化を記述することができる。「プロセス現象」の
定義は、量の時間的信号、空間的信号、時空的信号によ
って、位相空間内の各量の軌跡によって、および状態空
間内のプロセスの変化の連続または「非連続」軌跡によ
ってプロセスの変化を記述することができる上記の全て
の要素を統合しなければならない。

【００９２】これら全ての要素を統合することによっ
て、プロセスの変化のより完全な記述およびより適切な
知覚を得ることができ、プロセスの操作を大幅に向上さ
せることができる。プロセスの変化を記述するための各
種手段のこの統合および凝集の問題は下記のように示す
こともできる：プロセスの状態の記述の量Xは下記の２
つのタイプの一般的な挙動の法則に従う：第1の法則：X＝f（t,x）（ここで、tは日付または時
間、ｘは位置である）第2の法則：f（X,dX/dt, dX/dx）＝0（一次の微分方程
式）

【００９３】第１の法則は、成分が量Xである状態ベク
トルおよびこの空間内のこのベクトルの軌跡による状態
空間内の上記の記述に対応する。第２の法則は各量Xの
位相空間内の上記の記述に対応する。本発明が解決する
問題は複雑な動的プロセスの場合の量の挙動のこれら２
つの法則を統合および凝集させることである。この問題
を解決するために、まず最初に「署名(signature)」す
なわち状態空間内の連続または「非連続」「軌跡のタイ
プ」によってプロセス現象を定義し、この「署名」に情
報／確認を含めた検出手段、日付決定手段および修飾手
段を関連させ、プロセスの変化の記述に関して詳述した
他の要素を統合する。

【００９４】このプロセス現象の定義はプロセスの変化
の記述に関して詳述した全ての要素を統合するので、必
要に応じて、状態空間内の同一の軌跡を有するがこの同
じ軌跡上でいくつかの知覚量の異なる変化を有する２つ
の現象を区別できるのが有利である。プロセス現象の定
義は離散事象または信号事象（第１レベル）の形および
／または事象の履歴（すなわち、信号現象：第２レベ
ル）の形、信号現象（第３レベル）の履歴の形で知覚量
の変化をさらに統合する。本発明の方法の実施例では、
プロセス現象の定義すなわち「プロセス現象」は下記で
構成される：

【００９５】(1)状態空間内の軌跡のタイプの定義 (2)事象のクラス、および／または事象の履歴（信号現
象）、および／または信号現象の履歴、特にプロセス現
象の開始点を検出するためのクラス、プロセス現象の終
点を検出するためのクラスおよび性格付けのクラスの定
義。さらに情報のためのクラスおよび／またはプロセス
現象の確認のためのクラスの定義を追加することができ
る。既に述べたように、履歴はカップル（Evt,DateEv
t）のリストとして表記される時間的履歴、カップル（E
vt,PositionEvt）のリストとして表記される空間的履
歴、トリプレット（Evt,DateEvt,PositionEvt）のリス
トとして表記される時空的履歴にすることができる。

【００９６】プロセス現象の完全かつ詳細な定義の利点
を例としての下記の単純な例によって示す。自動車の放
電した電池およびショートした電池は自動車の挙動に共
通に作用する、すなわち始動しない、カーラジオが鳴ら
ない。異なる２つの現象である電池「ショート」の現象
−事象と、「放電」の現象−事象とを混同する恐れがあ
る。従って、電池の「放電」は「ショート」よりも遅い
と性格付けられる現象であることを考慮してこれら２つ
の現象は区別される。確認手段は例えば前の晩に自動車
のライトが点灯していたか、点灯していないかによっ
て、これら２つの現象を事象として区別するのに用いる
こともできる。この「点灯したライト」の事象および
「前の晩」の期間は確認または情報の要素のみにクラス
を生成する履歴または信号現象を構成する。

【００９７】特に検出および情報／確認のクラスのレベ
ルでのプロセス現象のこの定義によって所定の現在の状
況においてプロセス現象の検出に適当または適当でない
キャラクタを考慮して、過去、現在、直未来の要素を統
合できるのが有利である。認識能力の点では、これらの
クラスの定義は現象間の因果関係における知識を翻訳す
る。例えば、これらの「原因」、別の事象または過去ま
たは現在の現象が既に考慮されている場合、またはこの
「結果」、別の事象または未来の現象が生成されていな
い場合は、プロセス現象を考慮することは必ずしも「都
合が良い」ことではない。

【００９８】プロセス現象の定義は、プロセス現象の開
始点および終点を検出するためのクラスの要素（事象、
履歴）に適用される日付決定の規則の定義も受ける。例
えば、開始点の日付の決定規則は事象の「DateEvt」ま
たは開始点検出クラスの現象の「プロセス現象開始日」
をとることにある。プロセス現象の定義は修飾の規則も
受ける。信号現象の場合と同様に、プロセス現象の形容
語は例えばその現象および／またはローカリゼーション
の振幅に関与する。プロセス現象の形容語はその出現か
らその終わりまで変化することができるが、それ以降は
変化しない。形容語の例としては下記のものが挙げられ
る：

【００９９】(1)最新または最も重大な形容語：プロセ
ス現象に帰する形容語は修飾クラスの要素の集合の中で
最新または最も重大なインスタンスの形容語である。 (2)過半数の修飾：プロセス現象に帰する形容語は修飾
クラスの要素の集合の中のインスタンスに帰する最多の
形容語である。 (3)ローカリゼーションの修飾：修飾クラスの要素が対
象とする量の集合を含む最小の地理的ゾーンとして、ま
たは修飾クラスの要素の位置の集合によって形成された
ゾーンとして定義されたもの。

【０１００】ローカリゼーションの修飾がない場合は、
プロセス現象は「全体的な」と形容される。このプロセ
ス現象の定義によって、プロセスの変化時に、一連のプ
ロセス現象が検出され、各要素が少なくとも下記の点を
含むリストまたは「履歴」が得られる：プロセス現象の
名前、開始日、終了日、二重項（形容語,形容語の帰属
日）のリスト。本発明の方法では、状態の知覚およびプ
ロセスの変化は状態空間内で説明したような全体的な挙
動と、知覚量の挙動とを同時に統合する。

【０１０１】本発明では、第2の主機能である「判断」
は、プロセスの環境、特にシステムの運転操作者に向け
られたメッセージを送信して、運転操作者がいくつかの
アクチュエータの調整適正値をプロセスの生産の現在の
目的が満足されるように修正する機会を評価するのを助
けることができなければならない。これらのメッセージ
は生産目標値値に対する現在の状況に関与する問題の記
述を含んでいなければならず、かつ可能性のある問題の
重要性を操作者に「納得させる」のに必要且つ十分な情
報が伴わなければならない。

【０１０２】特に、これらのメッセージはプロセスの状
態およびその「問題がある」キャラクタを記述し、必要
に応じて、プロセスの状態および直面する問題を解明し
なければならない。これらのメッセージの送信は都合の
良い時間に都合の良い方法で行わなければならない。メ
ッセージは重大度によって選別することができ、最も重
大なメッセージだけを送信する。情報の入手サイクルの
結果によっては全くメッセージが送信されないこともあ
る。

【０１０３】最後に、これらのメッセージが操作者に向
けられる場合は、これらのメッセージはグラフ付きフレ
ーズのような自然言語、シンボリック言語および／また
は現象学言語で作成されなければならない。本発明の第
2の主要機能「判断」は基本的に下記の段階からなる： 1．プロセスの変化のコンテキストを評価し、待機中の
プロセス現象を重大度の基準およびこのコンテキストに
従って分類し、 2．最も重大として分類されたプロセス現象に関与する
メッセージを送信する。

【０１０４】判断の第1段階はプロセスの変化のコンテ
キストを評価し、待機中のプロセス現象を重大度の基準
およびこのコンテキストに従って分類することによっ
て、送信する可能性のあるメッセージおよびこれらのメ
ッセージの送信基準を作成することにある。本発明方法
の実施例では、プロセスの運転のコンテキストを考慮す
るには、プロセス現象の重大度に関する修飾(qualifica
tion)が下記定義に従う：

【０１０５】(1) コンテキストおよび／または重大度を
修飾するために考慮すべきプロセスの運転のコンテキス
トの要素を定義する事象のクラス、および／または事象
の履歴（信号現象）、および／または信号現象の履歴
（プロセス現象）、(2)待機中すなわち検出されかつ進
行中のプロセス現象のコンテキストおよび／または重大
度の修飾規則。この定義はこのクラスに属する特定のプ
ロセス現象の性質および振幅として、このクラスの要素
に適用される。

【０１０６】本発明方法の実施例では、プロセス現象の
コンテキストおよび重大度の修飾はコンテキストの管理
規則にも従う。まず最初に、一般的な規則またはこれら
の規則が適用されるコンテキストおよび要素、特にプロ
セス現象の修飾に特有の規則を記述する。プロセス現象
の重大度の修飾は、運転データの入手サイクルごとに発
見されるプロセスの運転目標値の満足度の点で「問題が
ある」キャラクタに関与する。プロセス現象の存在が生
産目的値を満足させる運転操作者の能力を低下させる場
合は、プロセス現象に問題がある。

【０１０７】従って、プロセスの挙動の変化を解釈する
ためおよび／または補正動作を開始するためにプロセス
現象を考慮する必要がある場合は、プロセス現象は「問
題がある」、「警告」または「忠告」の重大度で修飾さ
れる。これらの修飾規則の定義から、「警告」で修飾さ
れたプロセス現象のインスタンスは「忠告」で修飾され
たインスタンスより危惧すべきものである。逆に、プロ
セスの挙動の変化を解釈するために検出されたプロセス
現象を考慮に入れる必要がない場合は、プロセス現象は
「重大でない」と修飾されることがある。

【０１０８】「重大度による分類のコンテキスト」を定
義することによって、プロセスの利用の実際コンテキス
トに応じてプロセス現象の重大度を判断することができ
る。すなわち、検出された全てのプロセス現象をまず最
初に下記の修飾のうちの1つに従って重大度で修飾す
る： (1)「重大でない」：プロセス現象の集合の中には、検
出が問題のあるキャラクタを呈さないプロセス現象のカ
テゴリーが存在する。これらの検出はプロセスのできる
だけ完全な状態を構成する必要性によって証明される。 (2)「常に重大」：プロセス現象の集合の中には、検出
がプロセスの通常の利用条件で問題があるキャラクタを
常に呈するプロセス現象のカテゴリーが存在し、プロセ
ス現象のインスタンスの検出は常にプロセスの操作者
に通報する必要がある。

【０１０９】(3)「コンテキスト上重大」：このカテゴ
リーのプロセス現象は運転のコンテキストにおいて問題
があるキャラクタを呈するプロセス現象であるが、別の
カテゴリーの場合にはこれらは取るに足らないとみなさ
れることがある。前者の場合は、操作者に通報する必要
があるが、後者の場合は通報は無益である。従って、プ
ロセス現象のこのカテゴリーにかかわる判断は特に進行
中（すなわち開始日は識別されているが、終了日は識別
されていない）のプロセス現象、および終了したばかり
のプロセス現象の集合によって定義され記述された現在
の状況に依存する。定義上、「コンテキスト上重大」な
プロセス現象の重大度は現在のコンテキストに依存す
る。

【０１１０】次いで、「コンテキスト上重大」なプロセ
ス現象のカテゴリーのプロセス現象の重大度は例えばこ
のプロセス現象のコンテキストのクラス要素によって記
述されるようなプロセスの現在の状態と過去の状態との
合成によって判断される：この合成は現在の目標値また
は生産目的値を満足している知覚において行われる。こ
のクラスは信号事象現象または別のプロセス現象からな
り、分類のコンテキストは特に、現在および過去の期間
における少なくとも１つの別のプロセス現象のインスタ
ンスの有無で表される時間的制約によって定義される。

【０１１１】一般に、例えば下記のコンテキストを定義
することができる： (1)「補正プロセス」コンテキスト：動作を開始せずに
生産の目標値または目的が考慮される可能性がある点
で、プロセスの現在および過去の状態が運転操作者の待
機中にある場合。従って、このコンテキストは「十分で
ある」判断に対応する。

【０１１２】(2)「緩やかなプロセス」コンテキスト：
プロセスの現在および過去の状態によって、操作者が現
在の状況で続行している生産の目標値または目的を満足
させることができない場合。このコンテキストは「不十
分である」判断に対応し、生産が損失する危険を意味す
る。定義上、このコンテキストはこのコンテキストを定
義するクラスに特有の少なくとも１つの別の進行中のプ
ロセス現象に対応する。このコンテキストでは、「問題
がある」プロセス現象のみが一般に「破局的」と修飾さ
れたプロセス現象である。これはこれらのプロセス現象
のインスタンスが、プロセスを完全に停止してプロセス
の全てまたは一部を破壊する（すなわち、生産および生
産設備の部分損失）状況および危険を悪化させるからで
ある。

【０１１３】(3)「規格外プロセス」コンテキスト定義上、このコンテキストはこの新しいコンテキストを
定義するクラスに特有の少なくとも１つの別の進行中の
プロセス現象に対応する。このコンテキストはプロセス
が利用されなくなることを意味する。このコンテキスト
では、本発明の方法はプロセスの運転を有効に助けるこ
とができなくなる。なぜなら、信号現象をプロセス現象
に結合する因果関係が妥当ではなくなるとみなされるか
らである。このコンテキストでは、プロセスの知覚に関
与する本発明方法の第5段階は定期的に続行し、分析の
連続性を保証しかつプロセス現象のメッセージを送信し
続けるが、待機中のプロセス現象の重大度は修飾されな
くなる。

【０１１４】高炉の場合には、所定のプロセスおよび所
定のプロセス現象でより固有に、例えば下記の特定のコ
ンテキストを定義することができる： (1)「正しい炉床排出」コンテキスト：８時間で任意の
修飾の「炉床鋳鉄保持レベル」プロセス現象のインスタ
ンスの不在で定義される。 (2)「正確な鋳鉄T^o」コンテキスト：「極めて高い」
「低い」または「極めて低い」で修飾された「正確鋳鉄
T^oレベル」プロセス現象の終了していないインスタンス
の不在、および８時間での「極めて高い」または「極め
て低い」で修飾された「鋳造鋳造T^o」プロセス現象のイ
ンスタンスの不在で定義される。従って、コンテキスト
の定義にはコンテキストのクラスの中の異なる２つの要
素（プロセス現象）が必然的に伴うことは理解できよ
う。

【０１１５】(3)「正確な材料降下」コンテキスト：１
時間で「衝突」プロセス現象のインスタンスの不在で定
義され、４時間で「材料の降下の短期間の品質」プロセ
ス現象のインスタンスの不在で定義される。 (4)「正確な熱損失」：任意の修飾の「内壁での熱レベ
ル」プロセス現象のインスタンスの不在で定義される。

【０１１６】次いで、コンテキストの管理規則を下記の
ように記述する：プロセス現象の重大度を修飾するのに
使用可能なコンテキストは「アクティブ」という。反対
推論により、アクティブでないコンテキストはプロセス
現象の重大度を修飾するのに使用できない。上記のコン
テキストの定義からコンテキストの管理規則は以下の通
り： (1)「規格外プロセス」コンテキストはこれを定義する
制約が検証される場合は「アクティブ」であり、検証さ
れない場合は「アクティブでない」。 (2)「規格外プロセス」コンテキストが「アクティブ」
の場合は、全ての他のコンテキストは「アクティブでな
い」。この制約は一般的であり、コンテキストの管理の
下記の規則には表出されない。

【０１１７】(3)「緩やかなプロセス」コンテキストは
これを定義する制約が検証される場合は、「アクティ
ブ」であり、検証されない場合は「アクティブでな
い」。 (4)「緩やかなプロセス」コンテキストが「アクティ
ブ」の場合は、特定の全てのコンテキストおよび「正確
なプロセス」は「アクティブでない」。 (5)特定のコンテキストは「緩やかなプロセス」コンテ
キストがアクティブでない場合およびこれを定義する論
理時間的制約が満足される場合は、「アクティブ」であ
り、そうでない場合は「アクティブでない」。 (6)「正確なプロセス」コンテキストは「緩やかなプロ
セス」コンテキストがアクティブでない場合および全て
の中間コンテキストがアクティブである場合は、アクテ
ィブであり、そうでない場合は「アクティブでない」。

【０１１８】コンテキストの重大度の修飾規則は以下の
ように完全にすることができる： (1) いずれのプロセス現象の重大度も「規格外プロセ
ス」コンテキストの中では修飾されない。 (2)「重大ではないプロセス現象」のカテゴリーの全て
のプロセス現象の重大度は「規格外プロセス」以外の任
意のアクティブなコンテキストで「重大ではない」と修
飾される。

【０１１９】(3)「常に重大なプロセス現象」のカテゴ
リーの全てのプロセス現象の重大度は「規格外プロセ
ス」以外のアクティブなコンテキストで、操作者に帰す
る形容語に応じて「警告」または「忠告」で修飾され
る。 (4)「コンテキスト上重大なプロセス現象」のカテゴリ
ーの全てのプロセス現象の重大度は「規格外プロセス」
以外で常に、各アクティブなコンテキストに帰する形容
語の集合の中で最も重大な形容語である。

【０１２０】プロセス現象の重大度の修飾の合目的性が
プロセスの運転操作者に向けてメッセージをリアルタイ
ムで送信することにあるので、コンテキストの日付決定
はできるだけ早く、すなわちコンテキストを定義するク
ラスの要素のインスタンスの開始点および終点の検出
日、例えばプロセス現象の日付に行わなければならな
い。従って、終了していないプロセス現象の重大度は現
在のコンテキストに応じて判断される。そのために、分
類のコンテキストは現在の日付に対して日付決定され
る。 (1)コンテキストの開始日はアクティブでない状態から
アクティブな状態への移行の検出日である。 (2)コンテキストの終了日はアクティブな状態からアク
ティブでない状態への移行の検出日である。

【０１２１】判断の第2段階はプロセスの変化の現在の
コンテキストの中で最も重大な検出されたプロセス現象
のみを考慮して環境へメッセージを送信することにあ
る。本発明では、上記のように評価された現在のコンテ
キストの中で必要に応じて行われた重大度の修飾に従っ
て、検出されたプロセス現象を分類する。「警告」また
は「忠告」で修飾された全てのプロセス現象の場合は、
このプロセス現象の記述要素、特にその位置決め、日付
決定および形容語に関与する性質および要素を含むメッ
セージが送信される。

【０１２２】メッセージの有効な送信が「通報」であ
る。本発明方法じは「警告」または「忠告」で修飾され
たプロセス現象のみを運転操作者にリアルタイムで知ら
せるので、プロセス運転のコンテキストがいかなるもの
であっても、重大でないプロセス現象の存在は少なくと
もリアルタイムでは知らされない。従って、操作者の情
報が飽和するのを防ぎ、プロセスの操作に作用するのに
最も都合の良い時間に最も適切な情報に操作者の注意
を集中させることができるのが有利である。

【０１２３】最後に、「通報」には下記のように日付付
けができる：「通報」の日付は現在の重大度の修飾に関
連した修飾の可能性のあるコンテキストの開始日から、
プロセス現象のインスタンスの広がりおよび場所の修飾
日（すなわち形容語帰属日）までの間で最新の日付であ
る。従って、通報日はプロセスの状態の変化すなわち修
飾のコンテキストの変更およびプロセス現象のインスタ
ンスの広がりおよび場所の修飾に応じてリアルタイムで
固定される。本発明は高炉、セメント工業の炉、ガラス
生産炉またはスラブ生産炉のような加熱炉、金属の連続
鋳造設備および金属ストリップの圧延設備または連続被
覆設備の運転で有利に使用できる。しかし、本発明は参
考として挙げた上記の一般的な実施例に限定されるもの
ではない。

【図面の簡単な説明】

【図１】入力U−出力Yの関係のディスクリートな事象
E1〜E4の抽象概念を示す図。

【図２】知覚量x(t)およびその導関数x(t)の量に関す
る非連続表現原理を示す図。

フロントページの続き (72)発明者ミシェルバルルフランス国 13800 イストルシュマンデタルテュグ 46 (72)発明者ノルベールドランフランス国 13180 シニャックラネルトリュアンリマチス 11 (72)発明者フランソワ−マリルサフルフランス国 13800 イストルリュデュヴェルジェドゥモイズ 288 (72)発明者クロードティリオンフランス国 13800 イストルアヴニュデフラマンローズ 13

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】プロセスの環境から出された情報によっ
てプロセスを運転し、生産目的値の範囲内にプロセスを
維持または回復するのを助ける情報をプロセスの操作者
へ送る、プロセスの運転方法であって、（1）プロセス
状態の少なくとも１つの知覚量の変化基準に基づいて、
日付および／または位置の少なくとも１つの変数でプロ
セス現象を予め定義し、（2）情報を定期的に入手し、
得られた情報からプロセス現象の定義に用いる知覚量の
値を作り、（3）検出した一連のプロセス現象によって
プロセスの状態と変化を記述し、（4）上記の検出した
プロセス現象に関する情報を操作者に送る、ようになっ
ている運転方法において、 i) 検出された各プロセス現象を別のプロセス現象によ
って記述された固有のコンテキストに基いて判断する中
間段階を含み、 ii) 上記コンテキストで生産目的値の範囲内にプロセ
スを維持または回復するのに必要かつ都合が良いという
判断が確立されたときにのみ、判断されたプロセス現象
に関する情報を操作者に送る、ことを特徴とする方
法。
【請求項２】プロセスの状態とその変化の記述および
／またはプロセスの運転のコンテキストの記述が事象の
履歴からなり、各事象は日付および／または位置に依存
し、各事象の定義は少なくとも１つの知覚量の変化の１
つまたは複数の基準の定義を統合したものであり、各履
歴は日付および／または位置に基いて配列された一連の
事象で形成される請求項１に記載の方法。
【請求項３】プロセス現象の定義で事象の履歴のタイ
プの定義も統合される請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】プロセス現象および／または事象の定義
で日付および／または位置の変数に対する少なくとも１
つの量の一次導関数（この導関数は上記変数の関数であ
る）の変化の１つまたは複数の基準の定義も統合され
る、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】量の値（必要な場合にはその一次導関数
の値）が日付および／または位置の変数に従って配列さ
れ、一つの「信号」を生成し、この信号から計算された
パラメータに依存する変化の基準に対して「分析目盛」
とよばれる変数の値を所定間隔で観測するだけの場合
に、各基準の定義は各パラメータから計算された値で分
類され、基準はパラメータの値の範囲の別の所定のサブ
ドメイン内にあり、各サブドメインは上限および下限で
定義される請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】少なくともいくつかの基準がプロセスの
生産目的値の関数として決定され、情報の入手度に生産
目的値が再評価され、従って基準が作られる請求項１〜
５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】基準を生産目的値の関数で求めるために
生産目的値の関数でその境界を変える請求項５に従属す
る請求項６に記載の方法。
【請求項８】請求項１〜７のいずれか一項に記載の方
法の複雑な動的プロセスの運転での使用。
【請求項９】プロセスが高炉、セメント工業の炉、ガ
ラス生産炉、スラブ生産炉のような加熱炉、金属の連続
鋳造設備および金属ストリップの圧延または連続被覆設
備からなる群の中から選択されるプロセスである請求項
８に記載の使用。