JP2011238147A - プロセス状態解析装置およびプロセス状態解析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】パラメータ間における影響がある場合に適切にパラメータを補正することができるプロセス状態解析装置等を提供する。
【解決手段】第１の取得手段は、プロセスオートメーションに関連する第１のパラメータの履歴を取得する。第２の取得手段は、プロセスオートメーションに関連する第２のパラメータの履歴を取得する。区間設定手段は、表示期間を前記第２のパラメータの値の範囲に対応する複数の区間に区分する。平均値算出手段は、前記区間設定手段により設定された前記区間ごとの前記第１のパラメータの平均値を算出する。補正手段は、前記平均値算出手段により算出された前記区間ごとの前記第１のパラメータの平均値が一致するように、前記区間ごとに一定の補正値を前記第１のパラメータに加える。
【選択図】図１

Description

本発明は、プロセスオートメーションに関連するパラメータの変化を示すことにより、プロセスの状態を表示するプロセス状態解析装置およびプロセス状態解析方法に関する。

プロセスオートメーションにおけるプロセスの状態を解析する方法として、プロセスオートメーションに関連するパラメータによって統計解析を行う方法があり、その一つに、マハラノビス・タグチ・システムがある。プロセスオートメーションに関連するパラメータには、プロセスに接続している計器の信号、制御動作の設定値、工程情報、保全情報、及び外乱情報などがある。

マハラノビス・タグチ・システムでは、これらのパラメータの値に対して、基準を設定し、基準と解析対象の差をマハラノビス距離として算出する。また、各パラメータのマハラノビス距離への影響度（異常の程度等）を示す指標等として各パラメータの貢献度、ＳＮ比が算出される。ここで正常を基準にすれば、算出されたマハラノビス距離に基づいて、解析対象の正常と異常を判別できる。

また、マハラノビス・タグチ・システムによる解析を行わない場合であっても、プロセスオートメーションに関連するパラメータの変化を表示し、あるいは他の統計的な処理の対象とすることにより、プロセスの状態を解析することが可能である。

特開２００９−０９３００号公報

プロセスオートメーションに関連するパラメータＡに基づいて解析を行う場合、パラメータＡの経時変化を、時間およびパラメータＡをそれぞれ座標軸とする波形として捉えることができる。この場合、パラメータＡの変化を示す波形がもつ特徴を標本線によって特徴量に変換し、この特徴量をマハラノビス・タグチ・システムにより処理することで、解析対象期間における異常／正常を区別するなどの解析が可能となる。

しかし、パラメータＡがプロセスオートメーションに関連する他のパラメータＢからの影響を受けるような系では、パラメータＡについての波形のみに基づいて有効な解析が行えないおそれがある。また、パラメータＡについての波形表示がプロセスの状態を示す有効な情報とならず、あるいはパラメータＡについての波形がマハラノビス・タグチ・システム以外の解析手法に有効に利用できない可能性がある。

すなわち、マハラノビス・タグチ・システムでは、基準を設定し、基準と解析対象の差をマハラノビス距離として算出する。したがって、正常を基準にして正常と異常を判別する場合、基準に正常を含める必要がある。

正常と異常の判別対象となるパラメータＡが正常と異常を判別できるパラメータとして利用可能な場合、それに影響を与えるパラメータＢが一定値であれば、すなわち、パラメータＢの影響を受けなければ、正常／異常を判別できる可能性がある。ところが、パラメータＢが一定値ではなく、パラメータＡがパラメータＢの影響を受ける場合、正確な基準が設定できず、正常であっても異常と判別され、正常と異常を判別できないことがある。

本発明の目的は、パラメータ間における影響がある場合に適切にパラメータを補正することができるプロセス状態解析装置等を提供することにある。

本発明のプロセス状態解析装置は、プロセスオートメーションに関連するパラメータの変化を介してプロセスの状態を解析するプロセス状態解析装置において、プロセスオートメーションに関連する第１のパラメータの履歴を取得する第１の取得手段と、プロセスオートメーションに関連する第２のパラメータの履歴を取得する第２の取得手段と、表示期間を前記第２のパラメータの値の範囲に対応する複数の区間に区分する区間設定手段と、前記区間設定手段により設定された前記区間ごとの前記第１のパラメータの平均値を算出する平均値算出手段と、前記平均値算出手段により算出された前記区間ごとの前記第１のパラメータの平均値が一致するように、前記区間ごとに一定の補正値を前記第１のパラメータに加える補正手段と、を備えることを特徴とする。
このプロセス状態解析装置によれば、区間ごとの第１のパラメータの平均値が一致するように、区間ごとに一定の補正値を第１のパラメータに加えるので、パラメータ間における影響がある場合に適切にパラメータを補正することができる。

前記補正手段により補正された前記第１のパラメータの前記表示期間における変化をグラフとして表示する表示手段を備えてもよい。

前記補正手段により補正された前記第１のパラメータに基づいて、前記区間ごとの正常または異常の判定を行う判定手段を備えてもよい。

前記補正手段により補正された前記第１のパラメータに対し、マハラノビス・タグチ・システムを用いた解析を行う解析手段を備えてもよい。

本発明のプロセス状態解析方法は、プロセスオートメーションに関連するパラメータの変化を介してプロセスの状態を解析するプロセス状態解析方法において、プロセスオートメーションに関連する第１のパラメータの履歴を取得する第１の取得ステップと、プロセスオートメーションに関連する第２のパラメータの履歴を取得する第２の取得ステップと、表示期間を前記第２のパラメータの値の範囲に対応する複数の区間に区分する区間設定ステップと、前記区間設定ステップにより設定された前記区間ごとの前記第１のパラメータの平均値を算出する平均値算出ステップと、前記平均値算出ステップにより算出された前記区間ごとの前記第１のパラメータの平均値が一致するように、前記区間ごとに一定の補正値を前記第１のパラメータに加える補正ステップと、を備えることを特徴とする。
このプロセス状態解析方法によれば、区間ごとの第１のパラメータの平均値が一致するように、区間ごとに一定の補正値を第１のパラメータに加えるので、パラメータ間における影響がある場合に適切にパラメータを補正することができる。

本発明のプロセス状態解析装置によれば、区間ごとの第１のパラメータの平均値が一致するように、区間ごとに一定の補正値を第１のパラメータに加えるので、パラメータ間における影響がある場合に適切にパラメータを補正することができる。

本発明のプロセス状態解析方法によれば、区間ごとの第１のパラメータの平均値が一致するように、区間ごとに一定の補正値を第１のパラメータに加えるので、パラメータ間における影響がある場合に適切にパラメータを補正することができる。

プロセス状態解析装置の構成を機能的に示すブロック図。 パラメータＢが変化しない場合におけるパラメータＡの変化を説明するための図であり、（ａ）はパラメータＡの変化を例示する図、（ｂ）はパラメータＢの変化を例示する図。 パラメータＢが変化する場合におけるパラメータＡの変化を説明するための図であり、（ａ）はパラメータＡの変化を例示する図、（ｂ）はパラメータＢの変化を例示する図。 パラメータＡに対する解析装置における処理を示す図であり、（ａ）はパラメータＢが変化する場合におけるパラメータＡの変化を示す図、（ｂ）は補正後パラメータに対する処理を示す図。

以下、本発明によるプロセス状態解析装置の実施形態について説明する。

図１は、本実施形態のプロセス状態解析装置の構成を機能的に示すブロック図である。

図１に示すように、本実施形態の解析装置１は、プロセスオートメーションに関連するパラメータＡおよびパラメータＢを含むパラメータの履歴をパラメータ格納部２などから取得する取得手段１１と、表示期間を、取得手段１１により取得されたパラメータＢの値の範囲に対応する複数の区間に区分する区間設定手段１２と、区間設定手段１２により設定された上記区間ごとのパラメータＡの平均値を算出する平均値算出手段１３と、平均値算出手段１３により算出された上記区間ごとのパラメータＡの平均値が一致するように、上記区間ごとに一定の補正値をパラメータＡに加える補正手段１４と、補正手段１４により補正されたパラメータＡの上記表示期間における変化をグラフとして表示する表示手段１５と、補正手段１４により補正されたパラメータＡに基づいて、上記区間ごとの正常または異常の判定を行う判定手段１６と、を備える。

また、解析装置１には、表示手段１５によるグラフ表示および判定手段１６による判定結果を表示するための表示画面５が設けられている。

図２は、パラメータＢが変化しない場合におけるパラメータＡの変化を説明するための図であり、図２（ａ）は、プロセスオートメーションに関連するパラメータＡの変化を例示する図、図２（ｂ）は、プロセスオートメーションに関連するパラメータＢの変化を例示する図である。図２（ａ）および図２（ｂ）のグラフにおいて時間軸（横軸）は共通である。

一般的に、パラメータＡの値がパラメータＢの値の影響を受ける系では、パラメータＡの値のみに基づいてプロセスの異常／正常を判断することは困難である。しかし、図２（ｂ）に示すように、この例では期間１〜期間７においてパラメータＢが変化せず一定値をとる。このため、パラメータＡの値の変化のパターンにはパラメータＢの影響が現れない。したがって、図２（ａ）に示すように、各期間１〜期間７におけるパラメータＡの値（例えば、平均値、最小値、最大値など）に基づいて、各期間１〜期間７の異常／正常を判定することができる。

図３は、パラメータＢが変化する場合におけるパラメータＡの変化を説明するための図であり、図３（ａ）は、パラメータＡの変化を例示する図、図３（ｂ）は、パラメータＢの変化を例示する図である。図３（ａ）および図３（ｂ）のグラフにおいて時間軸（横軸）は共通である。

図３（ｂ）に示すように、この例では期間ごとにパラメータＢが変化しているため、パラメータＡの値の変化のパターンにパラメータＢの影響が現れる。このため、パラメータＡの値のみに基づいて、各期間の異常／正常を判定することは困難となる。また、パラメータＡのグラフを見ても、プロセスの状態を容易に把握することができない。

また、正常と異常の判別対象となるパラメータＡの波形を標本線によって特徴量に変換する際、正常と異常を判別するためには、標本線間隔ｄを、パラメータＡがパラメータＢの影響を受けていないときの正常と異常の差より小さくする必要がある。このため、パラメータＡがパラメータＢの影響を受ける場合に、パラメータＡの値に関わりなく判別精度を等しくするためには、パラメータＡの最大値と最小値にかかる範囲で標本線を設ける必要があり、標本線数を大幅に増やす必要がある。その結果、計算量が増える。言い換えれば、計算量を等しくした場合、判別精度は低下する。また、標本線数が増えることで、S/Nが小さくなり、判別精度が低下する場合がある。

しかし、本実施形態のプロセス状態解析装置では、各期間について、パラメータＢの値に応じてパラメータＡの値を補正することにより、パラメータＡの値の変化のパターンに基づいて、各期間の異常／正常を判定可能としている。

図４は、パラメータＡに対する解析装置１における処理を示す図である。

図４（ａ）のグラフは図３（ａ）に示すグラフと同一であり、パラメータＢが変化する場合におけるパラメータＡの変化を示している。図４（ｂ）は補正後パラメータに対する処理を示す図である。

以下、解析装置１における処理について説明する。

（１）パラメータＢの値に応じて、各期間１〜期間７を区分Ｘ〜区分Ｚのいずれかに対応付ける。図３（ｂ）の例では、パラメータＢの値がＢ₁である期間を区分Ｘに、パラメータＢの値がＢ₂である期間を区分Ｙに、パラメータＢの値がＢ₃である期間を区分Ｚに、それぞれ対応付けている。この処理は区間設定手段１２の機能に対応する。

（２）パラメータＢの値がＢ₁をとる期間、すなわち区間Ｘに属する期間におけるパラメータＡの値の平均値Ａ₁を算出する。同様に、パラメータＢの値がＢ₂をとる期間、すなわち区間Ｙに属する期間におけるパラメータＡの値の平均値Ａ₂、およびパラメータＢの値がＢ₃をとる期間、すなわち区間Ｚに属する期間におけるパラメータＡの値の平均値Ａ₃を算出する（図４（ａ））。ここでは、パラメータ格納部２（図１）に格納された履歴データに基づいて、対象となる期間におけるパラメータＡの値を抽出し、その平均値を算出する。平均値を算出するに際して、対象となる全期間におけるパラメータＡの値を用いてもよく、あるいはその一部の期間におけるパラメータＡの値を用いてもよい。また、プロセスが正常な期間におけるパラメータＡの値を用いてもよい。この処理は平均値算出手段１３の機能に対応する。この処理を予め実行しておき、算出結果を保存しておくことができる。

（３）パラメータＡの基準値Ａ₀を設定する（図４（ａ））。基準値Ａ₀は任意の値を選択できるが、パラメータＡの全期間にわたる平均値などを基準値Ａ₀としてもよい。

（４）区間ＸのパラメータＡの値に対して、基準値Ａ₀−平均値Ａ₁を加算し、この値を補正後のパラメータＡ´とする。すなわち、
補正後パラメータＡ´＝（基準値Ａ₀−平均値Ａ₁）＋パラメータＡ
を算出する。
同様に、区間ＹのパラメータＡの値に対して、
補正後パラメータＡ´＝（基準値Ａ₀−平均値Ａ₂）＋パラメータＡ
を、区間３のパラメータＡの値に対して、
補正後パラメータＡ´＝（基準値Ａ₀−平均値Ａ₃）＋パラメータＡ
を、それぞれ算出する（図４（ｂ））。これら（３）〜（４）の処理は、補正手段１４の機能に対応する。

（５）判定手段１６は、以上の処理で得られた補正後パラメータＡ´を用いてマハラノビス・システムによる解析を行い、判定手段１６によって期間ごとの異常／正常の判定を行うことができる（図４（ｂ））。この場合、補正後パラメータＡ´のグラフ（図４（ｂ））に対して標本線を設け、補正後パラメータＡ´のパターンを特徴量に変換することができる。図４（ｂ）では３本の標本線を設ける例を示している。また、解析手段１６は、補正後パラメータＡ´を用いてマハラノビス・システム以外の手法による解析を行うことができる。さらに、表示手段１５は、補正後パラメータＡ´のグラフ（図４（ｂ））を表示画面５に表示することができる。

以上説明したように、本実施形態のプロセス状態解析装置によれば、パラメータＡの値をパラメータＢの値に応じて補正したうえで、補正後パラメータＡ´を用いてプロセスの解析を実行するため、プロセスの異常／正常を精度良く判定できる。また、補正後パラメータＡ´を表示することで、プロセスの状態を視覚的に把握することも可能となる。

また、補正後パラメータＡ´を用いてプロセスの解析を実行するに際し、補正後パラメータＡ´の上下幅が元のパラメータＡよりも大幅に圧縮される。このため補正前のパラメータＡ（図３（ａ））に対して標本線を設けて特徴量を抽出する場合と比較して、特徴量を得るための標本線の数を大幅に少なくでき（図４（ｂ））、結果として特徴を抽出するための計算量が抑制され、異常／正常の判定に要する時間も短縮できる。

本発明は、履歴データに基づき過去のプロセスオートメーションの状態を解析、表示する場合に限定されることなく、運転時における状態を解析、表示する場合にも適用される。

本発明の適用範囲は上記実施形態に限定されることはない。本発明は、プロセスオートメーションに関連するパラメータの変化を介してプロセスの状態を解析するプロセス状態解析装置およびプロセス状態解析方法に対し、広く適用することができる。

１１ 取得手段（第１の取得手段、第２の取得手段）
１２ 区間設定手段
１３ 平均値算出手段
１４ 補正手段
１５ 表示手段
１６ 判定手段

Claims (5)

1. プロセスオートメーションに関連するパラメータの変化を介してプロセスの状態を解析するプロセス状態解析装置において、
   プロセスオートメーションに関連する第１のパラメータの履歴を取得する第１の取得手段と、
   プロセスオートメーションに関連する第２のパラメータの履歴を取得する第２の取得手段と、
   表示期間を前記第２のパラメータの値の範囲に対応する複数の区間に区分する区間設定手段と、
   前記区間設定手段により設定された前記区間ごとの前記第１のパラメータの平均値を算出する平均値算出手段と、
   前記平均値算出手段により算出された前記区間ごとの前記第１のパラメータの平均値が一致するように、前記区間ごとに一定の補正値を前記第１のパラメータに加える補正手段と、
   を備えることを特徴とするプロセス状態解析装置。
2. 前記補正手段により補正された前記第１のパラメータの前記表示期間における変化をグラフとして表示する表示手段を備えることを特徴とする請求項１に記載のプロセス状態解析装置。
3. 前記補正手段により補正された前記第１のパラメータに基づいて、前記区間ごとの正常または異常の判定を行う判定手段を備えることを特徴とする請求項１または２に記載のプロセス状態解析装置。
4. 前記補正手段により補正された前記第１のパラメータに対し、マハラノビス・タグチ・システムを用いた解析を行う解析手段を備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のプロセス状態解析装置。
5. プロセスオートメーションに関連するパラメータの変化を介してプロセスの状態を解析するプロセス状態解析方法において、
   プロセスオートメーションに関連する第１のパラメータの履歴を取得する第１の取得ステップと、
   プロセスオートメーションに関連する第２のパラメータの履歴を取得する第２の取得ステップと、
   表示期間を前記第２のパラメータの値の範囲に対応する複数の区間に区分する区間設定ステップと、
   前記区間設定ステップにより設定された前記区間ごとの前記第１のパラメータの平均値を算出する平均値算出ステップと、
   前記平均値算出ステップにより算出された前記区間ごとの前記第１のパラメータの平均値が一致するように、前記区間ごとに一定の補正値を前記第１のパラメータに加える補正ステップと、
   を備えることを特徴とするプロセス状態解析方法。

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