JP2018112899A - データ処理装置、データ処理方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】時系列範囲抽出部144は第1時点から第2時点までの解析範囲における各時点の観測値を示す時系列データを抽出し、傾向算出部146は前記解析範囲における前記観測値の変化の傾向を示す一次関数の傾きを、目的関数が最小化されるように算出する傾向算出部146と、を備え、前記目的関数は、前記解析範囲内の各時点の乗算値の総和であり、前記乗算値は、前記一次関数の関数値と前記観測値との差分の二乗値に重み係数を乗じて得られる数値であり、前記重み係数は、前記第1時点から前記各時点までの経過時間が大きいほど大きい数値である。
【選択図】図2
Description
まず、本実施形態に係るデータ処理システムの一構成例について説明する。
図1は、本実施形態に係るデータ処理システムの一構成例を示すブロック図である。
データ処理システム1は、監視装置10と、制御装置20と、を含んで構成されるシステムである。監視装置10と制御装置20は、それぞれ本発明のデータ処理装置の実施形態である。図1に示す例では、制御装置20が制御対象とする被制御系は、プラント設備30である。監視装置10と制御装置20とは、ネットワークNWを介して接続される。監視装置10と制御装置20との間では、無線又は有線で相互に各種のデータが送受信可能である。なお、監視装置10と制御装置20は、一体化した単一の装置として構成されてもよい。従って、ネットワークNWは、必ずしもデータ処理システム1の構成要素にならなくてもよい。
センサ32は、プラント設備30の運転状態を検出するためのセンサである。センサ32は、例えば、温度を検出する温度センサ、圧力を検出する圧力センサ、流体を検出する流量計、電流を検出する電流計、電圧を検出する電圧計など、アクチュエータ34の動作により変化する状態を検出する。センサ32−1、32−2は、それぞれ検出した状態を示す出力情報を制御装置20に逐次に入力する。センサ32−1、センサ32−2は、それぞれ異なる種別の物理量を入力値として検出するセンサであってもよい。
次に、本実施形態に係る監視装置10の一構成例について説明する。図2は、本実施形態に係る監視装置10の一構成例を示すブロック図である。
監視装置10は、データ取得部12と、データ処理部14と、表示部16と、操作入力部18と、を含んで構成される。
時系列データ記憶部142は、データ取得部12から入力される観測データを記憶する。時系列データ記憶部142には、その観測値が取得された時刻の順に観測データが累積される。累積された観測データは、各時点の観測値を示す時系列データとして形成される。
次に、時系列データの変化傾向の算出について図3を参照しながら説明する。図3は、本実施形態に係る時系列データの変化傾向の算出方法の説明図である。
傾向算出部146に入力される時系列データを構成する時刻tiにおける観測値をxtiと表す。iは、各時点の順序を示す整数である。時刻tNは、現時点の時刻を示す。図3において、細い実線は、現時点までの各時点における観測値の時系列を示す。また、傾向算出部146には、ウィンドウサイズWが予め設定されている。ウィンドウサイズWは、移動平均区間内の観測値の数2K+1に相当する。Kは、解析範囲内の観測値の数を示す1以上の整数である。
傾向算出部146は、式(1)に示す目的関数Jを最小化する傾きatNを算出する際、式(2)で与えられる関係を用いる。
なお、傾向算出部146において、現時点tNまでの解析範囲が期間をもって設定されていれば、解析範囲の一部に観測値を取得できなかった欠損点が存在していても、式(2)を用いた傾きatNの算出が可能である。そのため、図1のセンサ32−1、32−2からの測定値が一時的に測定できない状況、例えば、入出力部24の全体あるいは一部の機能の一時的な不具合が生じたときや全体あるいは一部の機能が一時的に停止したとき、または、ネットワークNWによる伝送損失がある際などの欠損が生じても安定した関数値の算出が可能である。
そして、式(3)に示す目的関数Jを傾きatNで微分して得られる導関数が0となる条件として、式(4)に示す関係が得られる。
また、傾向算出部146は、式(8)に示すように、重み係数wiとして、基準時点tN−Kからの経過時間tに依存する関数w(t)を用いて、傾きatNを算出してもよい。
次に、本実施形態に係る傾向判定処理の一例について説明する。図4は、本実施形態に係る傾向判定処理の一例を示すフローチャートである。
(ステップS102)時系列範囲抽出部144は、時系列データ記憶部142から現時点tNまでの移動平均区間内の各時点における観測値xtN−2K,…,xtNを示す時系列データを取得する。その後、ステップS104の処理に進む。
(ステップS104)傾向算出部146は、取得された時系列データを用いて現時点から所定時間前の基準時点tN−Kを中心時刻とする移動平均値<xtN−K>を算出する。その後、ステップS106の処理に進む。
(ステップS106)傾向算出部146は、目的関数が最小化されるように現時点までの解析範囲内の各時点の関数値を与える一次関数の傾きatN−Kを算出する。傾きatN−Kを算出する際、例えば、式(2)、(4)、(6)、(7)、(8)のいずれが用いられてもよい。その後、ステップS108の処理に進む。
この出力が、現時点tNにおける出力となる。その後、ステップS110の処理に進む。
(ステップS110)データ処理部14は、解析範囲の最新の時点である現時点tNを次の時点tN+1とする。その後、ステップS102の処理に戻る。
次に、本実施形態に係る表示部16が表示するグラフデータの表示例について説明する。
図5、図6は、それぞれ表示部16が表示するグラフデータの表示例を示す図である。図5、図6において、太い実線、細い実線、太い破線は、それぞれ基準時点tN―Kまでの移動平均値、現時点tNまでの観測値、解析範囲(tN―K〜tN)内における一次関数の関数値をそれぞれ示す。これらの関数値は、式(4)を用いて算出された傾きaNと基準時点tN―Kにおける移動平均値<xtN―K>に基づいて算出された値である。ここで、算出解析範囲の長さKは、10点である。図5、図6ともに解析範囲内の関数値を示す直線が、基準時点tN―Kにおける移動平均値と整合しつつ、観測値に対する位相の遅延を伴わずに表されている。図5に示す例では、関数値を表す直線は現時点tN付近の各時点における観測値の時間経過による増加傾向を示す。これに対して、基準時点tN―Kにおける移動平均値は、減少傾向を示す。図6に示す例では、関数値を表す直線は現時点tN付近の各時点における観測値の減少傾向を示す。これに対して、基準時点tN―Kにおける移動平均値は、増加傾向を示す。このように、本実施形態によれば現時点における観測値の変化傾向が、移動平均値よりも人間の直観に合うように表される。
次に、本実施形態に係る制御装置20のプラント制御部22の構成について説明する。
図7は、本実施形態に係るプラント制御部22の一構成例を示すブロック図である。
プラント制御部22は、減算部222、傾向判定部224、比例演算部226、積分演算部228、傾向演算部230及び加算部232を含んで構成される。
ここで、時系列データ記憶部2242は、各時点の観測値を示す観測データとして、減算部222から入力される各時点の偏差を示す偏差情報を記憶する。時系列データ記憶部2242には、その偏差が算出された時刻の順に偏差情報が累積される。累積された偏差情報は、各時点の偏差を示す時系列データとして形成される。
減算部222は、目標値情報が示す現時点tにおける目標値r(t)から,プラント設備30からの入力情報が示すその時点の入力値(測定値)y(t)を差し引いて、その時点における偏差e(t)を算出する。算出された偏差e(t)を傾向判定部224、比例演算部226、積分演算部228への入力とする。
傾向判定部224は、現時点tまでの解析範囲内の偏差e(t)から現時点tにおける傾きv(t)を算出する。傾向判定部224は、例えば、式(2)、(4)、(6)、(7)、(8)のいずれかに示す観測値xtNとして偏差e(t)を代入して、傾きatNとして傾きv(t)を算出する。算出された傾きv(t)を傾向演算部230への入力とする。
積分演算部228は、時刻tまでの積分値∫e(τ)dτに所定の積分ゲインKIを乗じて積分項IとしてKI・∫e(τ)dτを算出する。積分区間の開始時は、例えば、制御装置20の動作開始時である。算出された積分項Iを加算部232への入力とする。
加算部232は、比例項P、積分項I及び傾き項Vの総和を出力値(操作出力値)u(t)として算出する。算出した出力値u(t)を示す出力情報がプラント設備30に出力される。
なお、プラント制御部22は、さらに微分演算部と選択部を備えてもよい。微分演算部は、傾向演算部230と並列に備えられ、減算部222からの偏差e(t)から微分項Dを算出する。選択部は、微分演算部からの微分項Dと傾向演算部230からの傾き項Vのいずれかを選択し、選択した項を加算部232に出力する。これにより、出力値u(t)の算出において、微分項Dと傾き項Vのいずれか用いられる。
この構成により、現時点に近い時点の観測値ほど重視して一次関数の傾きが算出されるので、観測値の変化の傾向を示す一次関数の関数値の位相が現時点の観測値に対して遅延しない。従って、観測値の乱雑な時間変動が低減又は除去されるとともに、人間の直観に合った観測値の変化の傾向を定量化された値として示される。よって、観察者は、監視対象の状態の変化の傾向を容易に判断できるようになる。ひいては、監視もしくはその運用のための負担が低減する。
また、上述したプラント制御部22における出力値の算出方法では、PID制御における微分項Dに代えて、プラント設備30の制御状態の時間変動を示す傾きv(t)から算出される傾き項Vが用いられる。傾きv(t)の算出において、プラント設備30の制御状態を示す偏差e(t)として過去よりも現時点tに近い偏差e(t)が重視される。そのため、ノイズその他の外乱により著しく時間変動する微分項Dよりも、外乱による影響が低減され、傾き項Vが用いられることで、より安定した制御が可能となる。
最新の傾向解析範囲だけで演算を行うので、ハードウェア規模や演算量の増加が抑制され、経済的な導入が可能となる。
この構成により、観測値の変化傾向を示す一次関数の関数値の時間変化が表示される。そのため、ユーザは表示される関数値の時間変化を視認することにより、直感に合った観測値の変化傾向を把握することができる。
この構成により、位相が遅延せず、かつ微細な乱雑な成分が低減又は解消された観測値の変化傾向を用いて出力値が算出される。そのため、遅延を生じずに観測値の時間微分が用いられる場合よりも安定した制御が可能となる。
以上、図面を参照してこの発明の実施形態について説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
また、図2に示す実施形態では、監視装置10が表示部16と操作入力部18を備えている場合を例にするが、これには限られない。表示部16と操作入力部18の一部又は両方は、監視装置10との間でデータを送受信できれば、監視装置10に含まれなくてもよい。
Claims (7)
- 第1時点から第2時点までの解析範囲における各時点の観測値を示す時系列データを抽出する時系列範囲抽出部と、
前記解析範囲における前記観測値の変化の傾向を示す一次関数の傾きを、目的関数が最小化されるように算出する傾向算出部と、を備え、
前記目的関数は、前記解析範囲内の各時点の乗算値の総和であり、
前記乗算値は、前記一次関数の関数値と前記観測値との差分の二乗値に重み係数を乗じて得られる数値であり、
前記重み係数は、前記第1時点から前記各時点までの経過時間が大きいほど大きい数値である
データ処理装置。 - 前記重み係数は、前記経過時間に比例する数値である
請求項1に記載のデータ処理装置。 - 前記傾向算出部は、
前記各時点の観測値に基づいて前記第1時点における移動平均値を算出し、
前記傾きと前記移動平均値に基づいて前記関数値を算出する
請求項1又は請求項2に記載のデータ処理装置。 - 前記一次関数を表すグラフデータを生成し、前記グラフデータを表示部に出力する表示演算部を備える
請求項1から請求項3のいずれか一項に記載のデータ処理装置。 - 前記観測値として、制御対象から入力される入力値と前記入力値の目標値との偏差を算出する偏差算出部と、
少なくとも現時点の前記傾きに基づいて前記制御対象に出力する出力値を算出する出力値算出部と、を備える
請求項1から請求項4のいずれか一項に記載のデータ処理装置。 - データ処理装置におけるデータ処理方法であって、
第1時点から第2時点までの解析範囲における各時点の観測値を示す時系列データを抽出する時系列範囲抽出過程と、
前記解析範囲における前記観測値の変化の傾向を示す一次関数の傾きを、目的関数が最小化されるように算出する傾向算出過程と、を有し、
前記目的関数は、前記解析範囲内の各時点の乗算値の総和であり、
前記乗算値は、前記一次関数の関数値と前記観測値との差分の二乗値に重み係数を乗じて得られる数値であり、
前記重み係数は、前記第1時点から前記各時点までの経過時間が大きいほど大きい数値である
データ処理方法。 - データ処理装置のコンピュータに、
第1時点から第2時点までの解析範囲における各時点の観測値を示す時系列データを抽出する時系列範囲抽出手順、
前記解析範囲における前記観測値の変化の傾向を示す一次関数の傾きを、目的関数が最小化されるように算出する傾向算出手順、を実行するためのプログラムであって、
前記目的関数は、前記解析範囲内の各時点の乗算値の総和であり、
前記乗算値は、前記一次関数の関数値と前記観測値との差分の二乗値に重み係数を乗じて得られる数値であり、
前記重み係数は、前記第1時点から前記各時点までの経過時間が大きいほど大きい数値である
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