JP2013058099A - 制御性能評価装置、制御性能評価システム、制御性能評価プログラムおよび制御性能評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】制御システムにおける制御性能の評価において、性能評価指標値の中長期的な傾向を把握する。
【解決手段】制御システムの制御対象となるプラントのプロセス状態量を取得するデータ取得部１１と、データ取得部によって取得されたプロセス状態量を時系列データとして格納するプロセス状態量データベース１８と、プロセス状態量データベースを検索して、第１の期間分のプロセス状態量を取得するデータ検索部１２と、データ検索部によって取得されたプロセス状態量に基づいて、制御システムの制御性能を評価するための性能評価指標値を第１の期間ごとに算出する性能評価指標値算出部１３と、性能評価指標値算出部によって算出された性能評価指標値を時系列データとして格納する性能評価指標値データベース１９と、性能評価指標値の時系列データから第１の期間より長い第２の期間分を抽出し性能評価指標値のトレンドを算出するトレンド算出部１４とを有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、制御性能評価装置、制御性能評価システム、制御性能評価プログラム、および制御性能評価方法に関する。

制御システムにおいて、制御対象となる設備・機器の運転データの実績値に基づいて制御性能の評価が行われ、その評価結果が制御装置の改善（チューニング）に利用されている。例えば、特許文献１では、制御システムの目標値、制御量、操作量を定周期に連続収集してデータベースに保存しておき、各時点の目標値、制御量、操作量に基づいて制御性能指標を算出する、制御システムの制御性能評価方法・装置が開示されている。

特開２０００−３０５６２４号公報

しかしながら、特許文献１の制御性能評価方法・装置では、制御システムの制御性能を評価するための性能評価指標値（制御性能指標）は、目標値、制御量、操作量の履歴に基づいて算出された、ある一時点での値であり、過去の傾向分析や将来の動向予測をするものではない。そのため、例えば、性能劣化の度合いを判定して、将来のある時期に所望の性能を下回ることを予測することはできない。

前述した課題を解決する主たる本発明は、制御システムの制御対象となるプラントのプロセス状態量を取得するデータ取得部と、前記データ取得部によって取得されたプロセス状態量を時系列データとして格納するプロセス状態量データベースと、前記プロセス状態量データベースを検索して、第１の期間分のプロセス状態量を取得するデータ検索部と、前記データ検索部によって取得されたプロセス状態量に基づいて、前記制御システムの制御性能を評価するための性能評価指標値を前記第１の期間ごとに算出する性能評価指標値算出部と、前記性能評価指標値算出部によって算出された性能評価指標値を時系列データとして格納する性能評価指標値データベースと、前記性能評価指標値の時系列データから前記第１の期間より長い第２の期間分を抽出し、前記性能評価指標値のトレンドを算出するトレンド算出部と、を有することを特徴とする制御性能評価装置である。

本発明の他の特徴については、添付図面及び本明細書の記載により明らかとなる。

本発明によれば、制御システムにおける制御性能の評価において、性能評価指標値の中長期的な傾向を把握することができる。

本発明の一実施形態に係る制御性能評価装置の機能構成図である。 本発明の一実施形態に係る制御性能評価システムのシステム構成図である。 本発明の一実施形態に係る制御性能評価プログラムの処理手順を示すフローチャートである。 プロセス状態量データベース１８に格納されたプロセス状態量の時系列データの一例を示す図である。 性能評価指標値データベース１９に格納された性能評価指標値の時系列データの一例を示す図である。 線形回帰を行って算出されたトレンド（回帰式）の一例を示す図である。

本明細書および添付図面の記載により、少なくとも以下の事項が明らかとなる。

図２は、本発明の一実施形態に係る制御性能評価システムのシステム構成図である。図２において、制御性能評価システムは、プラント監視分析装置１、データ収集装置２、入力装置３、および出力装置４を含んで構成されている。また、制御性能評価システムの評価対象となる制御システムは、制御装置７ａ、７ｂ、および計測装置８ａ、８ｂを含んで構成されている。さらに、プラント９は、制御システムの制御対象となる各種設備・機器である。なお、各装置は、バス５を介して互いに接続されている。

制御システムのうち、制御装置７ａおよび７ｂは、プラント９を制御するＰＬＣ（Programmable Logic Controller）などの装置である。また、計測装置８ａおよび８ｂは、振動計、温度計、流量計、圧力計などのセンシング装置である。

制御性能評価システムのうち、データ収集装置２は、制御装置７ａ、７ｂ、および計測装置８ａ、８ｂからのデータを収集する装置である。また、プラント監視分析装置１は、制御性能評価装置に相当し、例えばＰＣなどのコンピュータによって実現することができる。さらに、入力装置３は、キーボードなど、ユーザが入力作業をおこなうための装置であり、出力装置４は、ディスプレイやプリンタなどの出力装置である。

図１は、本発明の一実施形態に係る制御性能評価装置の機能構成図であり、図２中のプラント監視分析装置１の詳細を示している。図１において、プラント監視分析装置１は、データ取得部１１、データ検索部１２、性能評価指標値算出部１３、トレンド算出部１４、予測判定部１５、プロセス状態量データベース１８、および性能評価指標値データベース１９を含んで構成されている。

データ取得部１１は、図１中のデータ収集装置２により制御装置７ａ、７ｂ、および計測装置８ａ、８ｂから収集されたデータをプロセス状態量として取得し、プロセス状態量データベース１８に時系列で格納する。

ここで、プロセス状態量データベース１８に格納されたプロセス状態量の時系列データの一例を図４に示す。この例では、データ収集装置２が所定の周期で収集した、圧力Ｐ、流量Ｆ、および温度Ｔという３種類のプロセス状態量の時系列データが格納されている。図４に示すように、プロセス状態量データベース１８は、データの収集日時と項目名との組合せにプロセス状態量の値（プロセス値）を付随させた表データを蓄積している。

データ検索部１２は、データの収集日時や項目名をキー情報としてプロセス状態量データベース１８を検索し、該当するデータを取得する。例えば、収集日時および項目名をキー情報として、プロセス値を検索して取得する。また、例えば、収集日時のみをキー情報として、項目名とプロセス値との組を検索して取得する。また、例えば、「５／１ １０：００から５／１ １１：００まで」のように、指定された日時の区間内に収集日時が入っているデータの項目名とプロセス値との組を取得する。また、例えば、指定された項目名の、指定された日時の区間内に収集日時が入っているプロセス値を取得する。

性能評価指標値算出部１３は、プロセス状態量データベース１８に蓄積されているプロセス状態量の時系列データからデータ検索部１２を介して取得したプロセス値を用いて、制御システムの制御性能を評価するための性能評価指標値を算出し、性能評価指標値データベース１９に時系列で格納する。

ここで、性能評価指標値データベース１９に格納された性能評価指標値の時系列データの一例を図５に示す。性能評価指標値の算出方法としては、いくつかの方法があるが、本実施形態では、プロセス値の分散による算出方法を用いている。当該算出方法においては、まず、基準とする期間を定め、当該基準期間におけるプロセス値の分散を求める。また、評価対象とする期間を定め、当該対象期間におけるプロセス値の分散を求める。そして、性能評価指標値を、基準期間の分散と対象期間の分散の比として算出する。

トレンド算出部１４は、性能評価指標値データベース１９に蓄積されている性能評価指標値の時系列データから、回帰分析により、その中長期的な傾向（トレンド）を算出する。また、予測判定部１５は、算出されたトレンドに基づいて将来における制御性能の予測・判定を行い、予測・判定結果を出力装置４に出力する。例えば、所定時間経過後の将来のある時期に性能評価指標値が所定の閾値を下回るか否かを判定する。また、例えば、性能評価指標値が所定の閾値に到達する時点を予測する。

前述したように、プラント監視分析装置（制御性能評価装置）１は、コンピュータによって実現することができる。例えば、プロセス状態量データベース１８および性能評価指標値データベース１９を格納する記憶部を備えるコンピュータに制御性能評価プログラムを実行させることによって、データ取得部１１、データ検索部１２、性能評価指標値算出部１３、トレンド算出部１４、および予測判定部１５に相当する機能を実現することができる。図３は、このような制御性能評価プログラムの処理手順を示すフローチャートである。

まず、データ取得部１１に相当する機能を実現するデータ取得処理（Ｓ１）では、データ収集装置２からプロセス状態量を取得し、プロセス状態量データベース１８に時系列データとして格納する。

次に、周期判定処理（Ｓ２）を行い、性能評価指標値を算出するのに十分なプロセス状態量の時系列データが蓄積されているか否かを判定する。より具体的には、例えば、プロセス状態量が所定の周期で収集・取得されているものとすると、当該所定の周期のＮ周期分（Ｎは所定の自然数）の時系列データが蓄積されている場合（Ｓ２：ＹＥＳ）にはＳ３に進み、そうでない場合（Ｓ２：ＮＯ）には、データ取得処理（Ｓ１）に戻る。

次に、データ検索部１２に相当する機能を実現するデータ検索処理（Ｓ３）では、プロセス状態量データベース１８を検索し、性能評価指標値の算出に使用するプロセス値のセットを取得する。より具体的には、例えば、現時点から過去に向かって前述したＮ周期分の区間を指定して、当該区間内に収集日時が入っているデータの項目名とプロセス値との組を取得する。また、性能評価指標値算出部１３に相当する機能を実現する性能評価指標値算出処理（Ｓ４）では、当該プロセス値のセットを用いて性能評価指標値を算出し、性能評価指標値データベース１９に時系列データとして格納する。このとき、図５に示すように、算出に使用したプロセス値のうち最新のものの日時（現在の日時）を代表時点として登録する。

次に、トレンド算出部１４に相当する機能を実現するトレンド算出処理（Ｓ５）では、性能評価指標値データベース１９から、トレンドの算出対象とする性能評価指標値を抽出し、当該性能評価指標値のトレンドを算出する。より具体的には、例えば、抽出した性能評価指標値を従属変数（目的変数）とし、代表時点を独立変数（説明変数）とした回帰分析を行い、最小２乗法のような方法を用いて、回帰式の係数を求める。ここで、一例として、代表時点が４／１（１１：００）から５／１（１１：００）までの性能評価指標値を分析対象（トレンドの算出対象）とし、性能評価指標値が代表時点の一次関数であると仮定して回帰分析（線形回帰）を行って算出された、流量Ｆの性能評価指標値のトレンド（回帰式）を図６において実線で示す。

次に、予測判定部１５に相当する機能を実現する予測判定処理（Ｓ６）では、算出されたトレンドに基づいて、将来における制御性能の予測・判定を行う。より具体的には、例えば図６において破線で示すように、トレンド算出処理によって得られた回帰式を外挿（補外）して、キーボード（入力装置３）などを介して指定された所定の閾値に性能評価指標値が到達する時点を予測する。図６においては、６／２９頃に流量Ｆの性能評価指標値が閾値に到達すると予想されている。そして、当該予測結果は、回帰式のグラフなどとともにディスプレイ（出力装置４）に表示することができる。

前述したように、プラント監視分析装置（制御性能評価装置）１において、制御対象プラント９のプロセス状態量の時系列データに基づいて、例えば図５に示したように１日（第１の期間）ごとに性能評価指標値を算出し、当該性能評価指標値の時系列データのうち、例えば図６に示したように１ヶ月（第２の期間）分を抽出して、性能評価指標値のトレンドを算出することによって、制御システムにおける制御性能の評価において、性能評価指標値の中長期的な傾向を把握することができる。そして、得られた傾向情報は、制御システムのメンテナンス予定の企画立案などに活用することができる。

また、例えば図４に示したように１分の周期（所定の周期）でプロセス状態量が取得される場合には、現時点から過去に向かってＮ周期分（上記実施形態においては、Ｎ＝１日／１分＝１４４０）の区間を指定してプロセス状態量データベース１８を検索することによって、性能評価指標値の算出に使用する例えば１日分のプロセス値のセットを取得することができる。

また、抽出した例えば１ヶ月分の性能評価指標値を従属変数とし、代表時点（所定の時点）を独立変数とした回帰分析を行って回帰式を求めることによって、当該回帰式を外挿して性能評価指標値の予測値を求めることができる。

また、回帰分析として線形回帰を行うことによって、例えば図６に示したように、性能評価指標値が代表時点の一次関数であると仮定した回帰式を延長して、性能評価指標値の予測値を容易に求めることができる。

また、性能評価指標値のトレンドを示す回帰式を外挿して予測値を求めることによって、当該回帰式に沿った予測値に基づいて、性能評価指標値が所定の閾値に到達する時点を予測することができる。

また、図２に示した制御性能評価システムにおいて、データ収集装置２により収集されたデータをプロセス状態量として取得し、制御システムの将来における制御性能の予測・判定結果を出力装置４に出力することによって、所定時間経過後の将来のある時期に性能評価指標値が所定の閾値を下回るか（または上回るか）否かを判定したり、性能評価指標値が所定の閾値に到達する時点を予測したりすることができる。

また、プラント監視分析装置（制御性能評価装置）１のデータ取得部１１、データ検索部１２、性能評価指標値算出部１３、トレンド算出部１４、および予測判定部１５に相当する機能をコンピュータに実現させるためのプログラムにおいて、記憶部に格納された制御対象プラント９のプロセス状態量の時系列データに基づいて、例えば１日ごとに性能評価指標値を算出し、記憶部に格納された当該性能評価指標値の時系列データのうち、例えば１ヶ月分を抽出して、性能評価指標値のトレンドを算出することによって、制御システムにおける制御性能の評価において、性能評価指標値の中長期的な傾向を把握して、制御システムのメンテナンス予定の企画立案などに活用することができる。

また、制御対象プラント９のプロセス状態量を取得して時系列データとし、当該プロセス状態量の時系列データを検索して例えば１日分のプロセス状態量を取得し、当該１日ごとに性能評価指標値を算出して時系列データとし、当該性能評価指標値の時系列データのうち例えば１ヶ月分を抽出して、性能評価指標値のトレンドを算出することによって、制御システムにおける制御性能の評価において、性能評価指標値の中長期的な傾向を把握して、制御システムのメンテナンス予定の企画立案などに活用することができる。

なお、上記実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得るとともに、本発明にはその等価物も含まれる。

１ プラント監視分析装置（制御性能評価装置）
２ データ収集装置
３ 入力装置
４ 出力装置
５ バス
７ａ、７ｂ 制御装置
８ａ、８ｂ 計測装置
９ プラント
１１ データ取得部
１２ データ検索部
１３ 性能評価指標値算出部
１４ トレンド算出部
１５ 予測判定部
１８ プロセス状態量データベース
１９ 性能評価指標値データベース

Claims (8)

1. 制御システムの制御対象となるプラントのプロセス状態量を取得するデータ取得部と、
   前記データ取得部によって取得されたプロセス状態量を時系列データとして格納するプロセス状態量データベースと、
   前記プロセス状態量データベースを検索して、第１の期間分のプロセス状態量を取得するデータ検索部と、
   前記データ検索部によって取得されたプロセス状態量に基づいて、前記制御システムの制御性能を評価するための性能評価指標値を前記第１の期間ごとに算出する性能評価指標値算出部と、
   前記性能評価指標値算出部によって算出された性能評価指標値を時系列データとして格納する性能評価指標値データベースと、
   前記性能評価指標値の時系列データから前記第１の期間より長い第２の期間分を抽出し、前記性能評価指標値のトレンドを算出するトレンド算出部と、
   を有することを特徴とする制御性能評価装置。
2. 前記トレンド算出部によって算出された前記性能評価指標値のトレンドに基づいて、前記制御システムの制御性能の予測・判定を行う予測判定部をさらに有し、
   前記トレンド算出部は、前記第２の期間分の性能評価指標値を従属変数とし、前記第２の期間分の性能評価指標値を算出した前記第１の期間のそれぞれにおける所定の時点を独立変数とした回帰分析を行って求められた回帰式を前記性能評価指標値のトレンドとして算出し、
   前記予測判定部は、前記トレンド算出部によって求められた回帰式を外挿して、前記性能評価指標値の予測値を求めることを特徴とする請求項１に記載の制御性能評価装置。
3. 前記トレンド算出部は、線形回帰を行って前記回帰式を求めることを特徴とする請求項２に記載の制御性能評価装置。
4. 前記予測判定部は、さらに、前記性能評価指標値の予測値に基づいて、前記性能評価指標値が所定の閾値に到達する時点を予測することを特徴とする請求項２または請求項３に記載の制御性能評価装置。
5. 前記データ取得部は、所定の周期で前記プロセス状態量を取得し、
   前記データ検索部は、現時点から過去に向かって前記所定の周期のＮ周期分（Ｎは所定の自然数）の区間を指定して前記プロセス状態量データベースを検索し、前記第１の期間分のプロセス状態量を取得することを特徴とする請求項１に記載の制御性能評価装置。
6. 請求項２ないし請求項４の何れかに記載の制御性能評価装置と、
   前記プラントのプロセス状態量を収集して前記データ取得部に入力するデータ収集装置と、
   前記予測判定部における前記制御システムの制御性能の予測・判定結果を出力する出力装置と、
   を備えることを特徴とする制御性能評価システム。
7. 制御システムの制御対象となるプラントのプロセス状態量と、前記制御システムの制御性能を評価するための性能評価指標値と、を時系列データとして格納する記憶部を備えるコンピュータに、
   前記プロセス状態量を取得し、前記記憶部に時系列データとして格納するデータ取得処理と、
   前記プロセス状態量の時系列データを検索して、第１の期間分のプロセス状態量を取得するデータ検索処理と、
   前記データ検索処理によって取得されたプロセス状態量に基づいて、前記性能評価指標値を前記第１の期間ごとに算出し、前記記憶部に時系列データとして格納する性能評価指標値算出処理と、
   前記性能評価指標値の時系列データから前記第１の期間より長い第２の期間分を抽出し、前記性能評価指標値のトレンドを算出するトレンド算出処理と、
   を実行させることを特徴とする制御性能評価プログラム。
8. 制御システムの制御対象となるプラントのプロセス状態量を取得し、当該取得したプロセス状態量を時系列データとし、
   前記プロセス状態量の時系列データを検索して、第１の期間分のプロセス状態量を取得し、
   前記第１の期間分のプロセス状態量に基づいて、前記制御システムの制御性能を評価するための性能評価指標値を前記第１の期間ごとに算出し、当該算出した性能評価指標値を時系列データとし、
   前記性能評価指標値の時系列データから前記第１の期間より長い第２の期間分を抽出し、
   前記第２の期間分の性能評価指標値に基づいて、前記性能評価指標値のトレンドを算出することを特徴とする制御性能評価方法。

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