JP2019046082A - データ処理装置および方法 - Google Patents

Abstract

【課題】分析に利用するデータの選別の適切性を判断する。【解決手段】データ処理装置は、制御量ＰＶの時系列データと操作量ＭＶの時系列データに対してローパスフィルタ処理を施すフィルタ処理部２と、所定の期間についてフィルタ処理部２によってローパスフィルタ処理された制御量ＰＶ’の極大値の出現数と極小値の出現数との総和を、制御量ＰＶ’の時系列データの上下動回数として検出するＰＶ上下動計測部３と、所定の期間についてフィルタ処理部２によってローパスフィルタ処理された操作量ＭＶ’の極大値の出現数と極小値の出現数との総和を、操作量ＭＶ’の時系列データの上下動回数として検出するＭＶ上下動計測部４と、制御量ＰＶ’の上下動回数が操作量ＭＶ’の上下動回数よりも多い場合にアラーム信号を出力するアラーム出力部５とを備えている。【選択図】 図１

Description

本発明は、例えば温度制御系の制御データについてデータ分析を行なうデータ処理装置に係り、特に分析に利用するデータの選別の適切性を判断する技術に関するものである。

温調計などの制御機器では、制御量ＰＶに関する時系列データや操作量ＭＶに関する時系列データが収集され、制御状態の分析や制御対象のモデリングに利用されている。温調計が対象とする加熱装置の例を図９に示す。加熱装置は、被加熱物を加熱するための加熱処理炉１００と、加熱処理炉１００の内部に設置された複数のヒータＨ１〜Ｈ４と、それぞれヒータＨ１〜Ｈ４によって加熱される加熱処理炉１００内の温度制御ゾーンＺ１〜Ｚ４の温度を測定する複数の温度センサＳ１〜Ｓ４と、ヒータＨ１〜Ｈ４に出力する操作量ＭＶ１〜ＭＶ４を算出する温調計１０１−１〜１０１−４と、温調計１０１−１〜１０１−４から出力された操作量ＭＶ１〜ＭＶ４に応じた電力をそれぞれヒータＨ１〜Ｈ４に供給する電力調整器１０２−１〜１０２−４とから構成される。温調計１０１−１〜１０１−４は、それぞれ温度センサＳ１〜Ｓ４が計測した制御量（温度）ＰＶ１〜ＰＶ４の時系列データを収集し、また制御量ＰＶ１〜ＰＶ４が設定値ＳＰ１〜ＳＰ４と一致するように操作量ＭＶ１〜ＭＶ４を算出する。

図９に示すような制御対象について、例えば特許文献１には、温調計が、制御量ＰＶの時系列データと操作量ＭＶの時系列データを収集して制御対象をモデリングし、このモデルを用いたシミュレーションに基づいてＰＩＤパラメータを調整する手法（調整支援ツール）が開示されている。この調整支援ツールでは、データ収集を行なった直後にのみモデリング作業を実施するとは限らない。一旦、データ収集作業を行なってデータファイルにデータを保存した後に、数時間あるいは数日経過してからモデリング作業を実施する場合や、データ収集作業を行なった直後にモデリング作業を行なったとしても、何らかの事情により数時間あるいは数日経過してからモデリング作業を再実施する場合もある。このようなときに、データファイルが単なる数値の羅列であるなどの状況で、制御量ＰＶの時系列データと操作量ＭＶの時系列データの区別がつきにくいと、データの入出力を取り違えて誤ったモデルを作成してしまうことが起こり得る。

そこで、モデリングを実行して得られたモデルを伝達関数モデルにあてはめ、分母の次数が分子の次数よりも小さい場合に、制御量ＰＶの時系列データと操作量ＭＶの時系列データを取り違えている可能性があることをユーザに通知する技術が提案されている（特許文献２参照）。
また、上記技術と同様に、データ収集の留意点について自動化する技術として、新たに取得した特徴量データについて、過去に記憶した特徴量データとの類似性が低い場合に、分析に利用するデータとして記憶対象にする技術が提案されている（特許文献３参照）。

特許文献２に開示された技術では、伝達関数モデルの分子と分母の次数を基に判断しているので、制御量ＰＶの時系列データと操作量ＭＶの時系列データを取り違えている可能性があるか否かを判断する大雑把なレベルに留まる。すなわち、特許文献２に開示された技術では、データ分析に利用する時系列データとしての妥当性の判断まで行なうことはできない。

また、特許文献３に開示された技術では、新たに取得した特徴量データと過去に記憶した特徴量データとの類似性が低い場合、新たに取得した特徴量データを分析に利用するデータとしている。しかしながら、特徴量データの類似性が低くなった原因として、特徴量データの抽出に誤りがある可能性が考えられる。特徴量データの抽出に誤りがある場合には、分析に利用するデータとして採用できないということになる。
このように、特許文献２、特許文献３に開示された技術では、分析に利用するデータの選別の適切性を判断することはできず、さらなる改善が求められている。

特開２００４−３８４２８号公報 特許第４９９７１３９号公報 特許第５０６６４６４号公報

本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、分析に利用するデータの選別の適切性を判断することができるデータ処理装置および方法を提供することを目的とする。

本発明のデータ処理装置は、制御量の時系列データと、前記制御量に応じて制御装置から出力される操作量の時系列データのそれぞれに対してローパスフィルタ処理を施すように構成されたフィルタ処理部と、データ分析に使用する所定の期間について、前記フィルタ処理部によってローパスフィルタ処理された制御量の極大値の出現数と極小値の出現数との総和を、前記制御量の時系列データの上下動回数として検出するように構成された第１の上下動計測部と、前記所定の期間について、前記フィルタ処理部によってローパスフィルタ処理された操作量の極大値の出現数と極小値の出現数との総和を、前記操作量の時系列データの上下動回数として検出するように構成された第２の上下動計測部と、前記制御量の上下動回数が前記操作量の上下動回数よりも多い場合に、前記制御量の時系列データおよび前記操作量の時系列データがデータ分析にとって信頼性が低いことを示すアラーム信号を出力するように構成されたアラーム出力部とを備えることを特徴とするものである。

また、本発明のデータ処理装置は、制御量の時系列データと、前記制御量に応じて制御装置から出力される操作量の時系列データのそれぞれに対してローパスフィルタ処理を施すように構成されたフィルタ処理部と、データ分析に使用する所定の期間について、前記フィルタ処理部によってローパスフィルタ処理された制御量の極大値または極小値を検出する度に、検出信号を出力すると共に、この検出時点までの、前記フィルタ処理部によってローパスフィルタ処理された制御量の極大値の出現数と極小値の出現数との総和の値を、前記制御量の時系列データの上下動回数として出力するように構成された第１の上下動逐次計測部と、前記所定の期間について、前記検出信号が出力される度に、この検出信号出力時点までの、前記フィルタ処理部によってローパスフィルタ処理された操作量の極大値の出現数と極小値の出現数との総和の値を、前記操作量の時系列データの上下動回数として出力するように構成された第２の上下動逐次計測部と、前記第１、第２の上下動逐次計測部からそれぞれ上下動回数の値が出力される度にこれらを比較し、前記制御量の上下動回数が前記操作量の上下動回数よりも多い場合に、前記制御量の時系列データおよび前記操作量の時系列データがデータ分析にとって信頼性が低いことを示すアラーム信号を出力するように構成されたアラーム逐次出力部とを備えることを特徴とするものである。
また、本発明のデータ処理装置の１構成例は、前記所定の期間について前記フィルタ処理部によってローパスフィルタ処理された制御量の時系列データと操作量の時系列データとを用いてデータ分析を行なうように構成されたデータ分析部をさらに備えることを特徴とするものである。

また、本発明のデータ処理方法は、制御量の時系列データと、前記制御量に応じて制御装置から出力される操作量の時系列データのそれぞれに対してローパスフィルタ処理を施す第１のステップと、データ分析に使用する所定の期間について、前記第１のステップによってローパスフィルタ処理された制御量の極大値の出現数と極小値の出現数との総和を、前記制御量の時系列データの上下動回数として検出する第２のステップと、前記所定の期間について、前記第１のステップによってローパスフィルタ処理された操作量の極大値の出現数と極小値の出現数との総和を、前記操作量の時系列データの上下動回数として検出する第３のステップと、前記制御量の上下動回数が前記操作量の上下動回数よりも多い場合に、前記制御量の時系列データおよび前記操作量の時系列データがデータ分析にとって信頼性が低いことを示すアラーム信号を出力する第４のステップとを含むことを特徴とするものである。

また、本発明のデータ処理方法は、制御量の時系列データと、前記制御量に応じて制御装置から出力される操作量の時系列データのそれぞれに対してローパスフィルタ処理を施す第１のステップと、データ分析に使用する所定の期間について、前記第１のステップによってローパスフィルタ処理された制御量の極大値または極小値を検出する度に、検出信号を出力すると共に、この検出時点までの、前記第１のステップによってローパスフィルタ処理された制御量の極大値の出現数と極小値の出現数との総和の値を、前記制御量の時系列データの上下動回数として出力する第２のステップと、前記所定の期間について、前記検出信号が出力される度に、この検出信号出力時点までの、前記第１のステップによってローパスフィルタ処理された操作量の極大値の出現数と極小値の出現数との総和の値を、前記操作量の時系列データの上下動回数として出力する第３のステップと、前記第２、第３のステップのそれぞれによって上下動回数の値が出力される度にこれらを比較し、前記制御量の上下動回数が前記操作量の上下動回数よりも多い場合に、前記制御量の時系列データおよび前記操作量の時系列データがデータ分析にとって信頼性が低いことを示すアラーム信号を出力する第４のステップとを含むことを特徴とするものである。

本発明によれば、フィルタ処理部と第１の上下動計測部と第２の上下動計測部とアラーム出力部とを設けることにより、例えば温度制御系の制御データ（時系列データ）について、分析に利用するデータの選別の適切性を判断することができる。

また、本発明では、フィルタ処理部と第１の上下動逐次計測部と第２の上下動逐次計測部とアラーム逐次出力部とを設けることにより、例えば温度制御系の制御データ（時系列データ）について、分析に利用するデータの選別の適切性を更に緻密に判断することができる。

図１は、本発明の第１の実施例に係るデータ処理装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の第１の実施例に係るデータ処理装置の動作を説明するフローチャートである。 図３は、制御量と操作量の変化の１例を示す図である。 図４は、制御量と操作量の変化の他の例を示す図である。 図５は、本発明の第２の実施例に係るデータ処理装置の構成を示すブロック図である。 図６は、本発明の第２の実施例に係るデータ処理装置の動作を説明するフローチャートである。 図７は、制御量と操作量の変化の１例を示す図である。 図８は、制御量と操作量の変化の他の例を示す図である。 図９は、４個の温度制御ゾーンを備えた加熱装置の構成例を示す図である。

［発明の原理１］
温度制御の制御対象は最小位相系なので、少なくともその性質に合致しない時系列データは、分析に使えないデータと判定できる。このような原理に基づき、発明者は、データ選別を支援することに想到した。

制御データの操作量ＭＶと制御量ＰＶとの間には、正常状態であれば、操作量ＭＶが変化すると、しばらくしてその影響を受けて制御量ＰＶが変化するという関係があるので、所定期間でみると制御量ＰＶの変化回数は操作量ＭＶの変化回数と同じか少ないはずである。つまり、制御量ＰＶの変化回数が操作量ＭＶの変化回数より多いということは有り得ず、制御量ＰＶの変化回数が操作量ＭＶの変化回数より多いケースが生じたならば、操作量ＭＶの変化とは別の要因（外乱）によって制御量ＰＶが変化したということである。このようなケースは正常状態ではないので、そのときの制御データを分析に使うことは不適切である。

具体的には、上下動回数に矛盾がある場合、すなわち操作量ＭＶの上下動回数よりも制御量ＰＶの上下動回数が多い場合は、例えば図９に示した加熱装置において隣接する温度制御ゾーンからの外乱が入ったり、マニュアル操作時に外乱が入ったり、制御量ＰＶ（温度計測値）が温調計に送信されていなかったりするなどして、制御系のモデリング等にデータを利用できない状況が発生している可能性が高いと判断できる。
このようなデータはデータ分析に不適合という可能性を見落とすべきではないので、その判断をオペレータに促すなどの支援が行なわれるのが好ましいことになる。

［発明の原理２］
データ分析に使用する所定の期間の時系列データを対象にしたときに、その全域において操作量ＭＶの上下動回数よりも制御量ＰＶの上下動回数が多い場合は、単純にデータ分析に不適合である可能性を指摘すべきである。しかし、例えば所定の期間の前半だけ監視すると操作量ＭＶの上下動回数よりも制御量ＰＶの上下動回数が多くなり、後半まで含めて監視すると操作量ＭＶの上下動回数が多くなって、結果的に所定の期間の全域においては上下動回数に矛盾がないということもあり得る。

したがって、例えば所定の期間の開始時点から制御量ＰＶの上下動を検出しながら、制御量ＰＶの上下動が検出された時点までの期間において操作量ＭＶの上下動回数との比較を行ない、全ての制御量ＰＶの上下動の発生について確認するのが、より好ましい。

［第１の実施例］
以下、本発明の実施例について図面を参照して説明する。図１は本発明の第１の実施例に係るデータ処理装置の構成を示すブロック図である。本実施例は、上記発明の原理１に対応する例である。データ処理装置は、制御量ＰＶの時系列データと操作量ＭＶの時系列データを取得し記憶するデータ記憶部１と、制御量ＰＶの時系列データと操作量ＭＶの時系列データのそれぞれに対してローパスフィルタ処理を施すフィルタ処理部２と、所定の期間について、フィルタ処理部２によってローパスフィルタ処理された制御量ＰＶ’の極大値の出現数ＰＶＸと極小値の出現数ＰＶＹとの総和ＰＶＮを、制御量ＰＶ’の時系列データの上下動回数として検出するＰＶ上下動計測部３と、所定の期間について、フィルタ処理部２によってローパスフィルタ処理された操作量ＭＶ’の極大値の出現数ＭＶＸと極小値の出現数ＭＶＹとの総和ＭＶＮを、操作量ＭＶ’の時系列データの上下動回数として検出するＭＶ上下動計測部４と、制御量ＰＶ’の上下動回数ＰＶＮが操作量ＭＶ’の上下動回数ＭＶＮよりも多い場合にアラーム信号を出力するアラーム出力部５と、制御量ＰＶ’の時系列データと操作量ＭＶ’の時系列データとを用いてデータ分析を行なうデータ分析部６とを備えている。

次に、本実施例のデータ処理装置の動作を、図２を参照して説明する。データ記憶部１には、図示しない制御装置（本実施例では温調計）から収集した制御量ＰＶ（温度計測値）の時系列データと操作量ＭＶ（制御装置から制御対象の加熱装置へのヒータ出力指示値）の時系列データとが記憶されている。
周知のとおり、制御装置は、制御量ＰＶが設定値ＳＰ（温度設定値）と一致するようにＰＩＤ演算により操作量ＭＶを算出することを、制御周期毎に実施する。

フィルタ処理部２は、データ記憶部１に記憶されている制御量ＰＶの時系列データと操作量ＭＶの時系列データのうち、データ分析に使用する所定の期間の時系列データに対して、高周波ノイズを除去するためのローパスフィルタ処理（例えば適宜設計されるべき時定数Ｔの１次遅れ伝達関数で表現されるフィルタ処理）を施す（図２ステップＳ１００）。フィルタ処理部２は、それぞれ制御量ＰＶ、操作量ＭＶに対して式（１）、式（２）のような伝達関数式で表される処理を行う。
ＰＶ’＝｛１／（１＋Ｔｓ）｝ＰＶ ・・・（１）
ＭＶ’＝｛１／（１＋Ｔｓ）｝ＭＶ ・・・（２）

式（１）、式（２）におけるｓはラプラス演算子である。データ分析の対象とする所定の期間については、データ分析の種類に応じて、データ処理装置のオペレータが適宜決定すればよい。また、データ記憶部１に記憶されている全データを、ローパスフィルタ処理の対象にしてもよい。

ＰＶ上下動計測部３は、データ分析に使用する所定の期間について、フィルタ処理部２によってローパスフィルタ処理された制御量ＰＶ’の極大値の出現数ＰＶＸと極小値の出現数ＰＶＹとの総和ＰＶＮを、制御量ＰＶ’の時系列データの上下動回数として検出する（図２ステップＳ１０１）。

制御量ＰＶ’の時系列データは、通常は離散的時系列データである。したがって、データの差分値の符号（正か負）が切り替わる回数で計測すればよい。具体的には、ＰＶ上下動計測部３は、制御量ＰＶ’（ｔ）とその１回前の制御量ＰＶ’（ｔ−１）との差分値ＤＰＶ＝ＰＶ’（ｔ）−ＰＶ’（ｔ−１）が正から負に切り替わった場合、制御量ＰＶ’に極大値が出現したものとして、極大値の出現数ＰＶＸを１増やす。また、ＰＶ上下動計測部３は、差分値ＤＰＶが負から正に切り替わった場合、制御量ＰＶ’に極小値が出現したものとして、極小値の出現数ＰＶＹを１増やす。

ＭＶ上下動計測部４は、上記所定の期間について、フィルタ処理部２によってローパスフィルタ処理された操作量ＭＶ’の極大値の出現数ＭＶＸと極小値の出現数ＭＶＹとの総和ＭＶＮを、操作量ＭＶ’の時系列データの上下動回数として検出する（図２ステップＳ１０２）。

制御量ＰＶ’の場合と同様に、操作量ＭＶ’の時系列データは、通常は離散的時系列データである。したがって、ＭＶ上下動計測部４は、操作量ＭＶ’（ｔ）とその１回前の操作量ＭＶ’（ｔ−１）との差分値ＤＭＶ＝ＭＶ’（ｔ）−ＭＶ’（ｔ−１）が正から負に切り替わった場合、操作量ＭＶ’に極大値が出現したものとして、極大値の出現数ＭＶＸを１増やすようにすればよい。また、ＭＶ上下動計測部４は、差分値ＤＭＶが負から正に切り替わった場合、操作量ＭＶ’に極小値が出現したものとして、極小値の出現数ＭＶＹを１増やすようにすればよい。

アラーム出力部５は、制御量ＰＶ’の上下動回数ＰＶＮと操作量ＭＶ’の上下動回数ＭＶＮとを比較し、ＰＶＮ＞ＭＶＮ、すなわち上下動回数ＰＶＮが上下動回数ＭＶＮよりも多い場合に（図２ステップＳ１０３）、アラーム信号を出力する（図２ステップＳ１０４）。

アラーム信号の具体的な出力方法としては、例えばオペレータに対してアラーム発生を知らせるメッセージの表示、ＬＥＤの点灯、アラーム発生を知らせる音声出力、アラーム信号のデータ分析部６への出力等がある。

データ分析部６は、データ記憶部１に記憶されている制御量ＰＶの時系列データと操作量ＭＶの時系列データのうち、上記所定の期間についてフィルタ処理部２によってローパスフィルタ処理された制御量ＰＶ’の時系列データと操作量ＭＶ’の時系列データとを用いてデータ分析を行なう（図２ステップＳ１０５）。

本発明では、例えば温度制御系に関して、制御量ＰＶ’の時系列データと操作量ＭＶ’の時系列データとを用いて制御応答特性を分析することを想定している。このようなデータ分析の例としては、制御対象のモデリング、あるいはモデリングで作成したモデルを利用した制御装置の制御パラメータ（例えばＰＩＤパラメータ）の調整などがある。

アラーム出力部５からアラーム信号が出力されることは、制御量ＰＶ’の時系列データと操作量ＭＶ’の時系列データとが制御応答特性の分析に不適合であること（より正確にはデータの信頼性が低いこと）を示している。したがって、アラーム信号が出力されたときに、オペレータはデータ分析を手動で中止させてもよいし、データ分析部６が自動的にデータ分析を中止するようにしてもよい。

図３は制御量ＰＶ’と操作量ＭＶ’の変化の１例を示す図であり、図３のＳＰは温度設定値である。この例では、ＰＶＮ＝９、ＭＶＮ＝１０により、ＰＶＮ＜ＭＶＮとなるので、アラーム出力部５はアラーム信号を出力しない。

一方、図４の例では、ＰＶＮ＝１１、ＭＶＮ＝１０により、ＰＶＮ＞ＭＶＮとなるので、アラーム出力部５からアラーム信号が出力される。この例では、３５０秒付近で、データ通信異常が発生し、制御量ＰＶをフィルタ処理部２で平滑化したことにより、制御量ＰＶ’が妥当性に欠ける時系列データになっている。

以上の構成および処理により、本実施例では、例えば温度制御系の制御データ（時系列データ）について、分析に利用するデータの選別の適切性を判断することができる。

［第２の実施例］
次に、本発明の第２の実施例について説明する。図５は本発明の第２の実施例に係るデータ処理装置の構成を示すブロック図であり、図１と同一の構成には同一の符号を付してある。本実施例は、上記発明の原理２に対応する例である。本実施例のデータ処理装置は、データ記憶部１と、フィルタ処理部２と、データ分析部６と、所定の期間について、フィルタ処理部２によってローパスフィルタ処理された制御量ＰＶ’の極大値または極小値を検出する度に、検出信号を出力すると共に、この検出時点までの制御量ＰＶ’の極大値の出現数ＰＶＸと極小値の出現数ＰＶＹとの総和ＰＶＮｔの値を、制御量ＰＶ’の時系列データの上下動回数として出力するＰＶ上下動逐次計測部７と、所定の期間について、検出信号が出力される度に、この検出信号出力時点までの、フィルタ処理部２によってローパスフィルタ処理された操作量ＭＶ’の極大値の出現数ＭＶＸと極小値の出現数ＭＶＹとの総和ＭＶＮｔの値を、操作量ＭＶ’の時系列データの上下動回数として出力するＭＶ上下動逐次計測部８と、ＰＶ上下動逐次計測部７とＭＶ上下動逐次計測部８とからそれぞれ上下動回数ＰＶＮｔ，ＭＶＮｔの値が出力される度にこれらを比較し、制御量ＰＶ’の上下動回数ＰＶＮｔが操作量ＭＶ’の上下動回数ＭＶＮｔよりも多い場合にアラーム信号を出力するアラーム逐次出力部９とを備えている。

次に、本実施例のデータ処理装置の動作を、図６を参照して説明する。データ記憶部１とフィルタ処理部２の動作（図６ステップＳ２００）は、第１の実施例で説明したとおりである。

ＰＶ上下動逐次計測部７は、データ分析に使用する所定の期間について、フィルタ処理部２によってローパスフィルタ処理された制御量ＰＶ’の極大値または極小値を検出する度に（図６ステップＳ２０１においてＹＥＳ）、極大値または極小値を検出したことを示す検出信号を出力すると共に、この検出時点までの制御量ＰＶ’の極大値の出現数ＰＶＸと極小値の出現数ＰＶＹとの総和ＰＶＮｔの値を、制御量ＰＶ’の時系列データの上下動回数として出力する（図６ステップＳ２０２）。

ＭＶ上下動逐次計測部８は、ＰＶ上下動逐次計測部７が上下動回数を検出する期間と同一の期間について、ＰＶ上下動逐次計測部７から検出信号が出力される度に、この検出信号出力時点までの、フィルタ処理部２によってローパスフィルタ処理された操作量ＭＶ’の極大値の出現数ＭＶＸと極小値の出現数ＭＶＹとの総和ＭＶＮｔの値を、操作量ＭＶ’の時系列データの上下動回数として出力する（図６ステップＳ２０３）。

アラーム逐次出力部９は、制御量ＰＶ’の上下動回数ＰＶＮｔと操作量ＭＶ’の上下動回数ＭＶＮｔとを比較し、ＰＶＮｔ＞ＭＶＮｔ、すなわち上下動回数ＰＶＮｔが上下動回数ＭＶＮｔよりも多い場合に（図６ステップＳ２０４）、アラーム信号を出力する（図６ステップＳ２０５）。アラーム信号の具体的な出力方法は、アラーム出力部５の場合と同じである。

ＰＶ上下動逐次計測部７とＭＶ上下動逐次計測部８とアラーム逐次出力部９とは、上記所定の期間が終了するまで（図６ステップＳ２０６においてＹＥＳ）、ステップＳ２０１〜Ｓ２０５の処理を繰り返し実行する。

データ分析部６の動作（図６ステップＳ２０７）は、第１の実施例で説明したとおりである。第１の実施例で説明したとおり、アラーム信号が出力されたときに、オペレータはデータ分析を手動で中止させてもよいし、データ分析部６が自動的にデータ分析を中止するようにしてもよい。

また、単純にオペレータに注意を促すことを目的とするのであれば、１回でもアラーム信号が出力された時点以降の所定の期間についてのステップＳ２０１〜Ｓ２０７の処理を省略しても構わない。

図７は制御量ＰＶ’と操作量ＭＶ’の変化の１例を示す図である。この例では、所定の期間が終了する時点（ＰＶＮｔ＝９が検出される時点）まで常にＰＶＮｔ≦ＭＶＮｔとなるので、アラーム逐次出力部９はアラーム信号を出力しない。
一方、図８の例では、ＰＶＮｔ＝５が検出された時点でＭＶＮｔ＝４となり、ＰＶＮｔ＞ＭＶＮｔとなるので、アラーム逐次出力部９からアラーム信号が出力される。

第１の実施例では、所定の期間が終了した時点でアラーム信号を出力すべきか否かを判定していた。
一方、本実施例では、所定の期間において制御量ＰＶ’の極大値または極小値を検出する度にアラーム信号を出力すべきか否かを判定しているので、例えば温度制御系の制御データ（時系列データ）について、分析に利用するデータの選別の適切性を第１の実施例よりも緻密に判断することができる。

第１、第２の実施例で説明したデータ処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、記憶装置及びインタフェースを備えたコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。ＣＰＵは、記憶装置に格納されたプログラムに従って第１、第２の実施例で説明した処理を実行する。

本発明は、データ分析を行なうデータ処理装置に適用することができる。

１…データ記憶部、２…フィルタ処理部、３…ＰＶ上下動計測部、４…ＭＶ上下動計測部、５…アラーム出力部、６…データ分析部、７…ＰＶ上下動逐次計測部、８…ＭＶ上下動逐次計測部、９…アラーム逐次出力部。

Claims (6)

1. 制御量の時系列データと、前記制御量に応じて制御装置から出力される操作量の時系列データのそれぞれに対してローパスフィルタ処理を施すように構成されたフィルタ処理部と、
   データ分析に使用する所定の期間について、前記フィルタ処理部によってローパスフィルタ処理された制御量の極大値の出現数と極小値の出現数との総和を、前記制御量の時系列データの上下動回数として検出するように構成された第１の上下動計測部と、
   前記所定の期間について、前記フィルタ処理部によってローパスフィルタ処理された操作量の極大値の出現数と極小値の出現数との総和を、前記操作量の時系列データの上下動回数として検出するように構成された第２の上下動計測部と、
   前記制御量の上下動回数が前記操作量の上下動回数よりも多い場合に、前記制御量の時系列データおよび前記操作量の時系列データがデータ分析にとって信頼性が低いことを示すアラーム信号を出力するように構成されたアラーム出力部とを備えることを特徴とするデータ処理装置。
2. 制御量の時系列データと、前記制御量に応じて制御装置から出力される操作量の時系列データのそれぞれに対してローパスフィルタ処理を施すように構成されたフィルタ処理部と、
   データ分析に使用する所定の期間について、前記フィルタ処理部によってローパスフィルタ処理された制御量の極大値または極小値を検出する度に、検出信号を出力すると共に、この検出時点までの、前記フィルタ処理部によってローパスフィルタ処理された制御量の極大値の出現数と極小値の出現数との総和の値を、前記制御量の時系列データの上下動回数として出力するように構成された第１の上下動逐次計測部と、
   前記所定の期間について、前記検出信号が出力される度に、この検出信号出力時点までの、前記フィルタ処理部によってローパスフィルタ処理された操作量の極大値の出現数と極小値の出現数との総和の値を、前記操作量の時系列データの上下動回数として出力するように構成された第２の上下動逐次計測部と、
   前記第１、第２の上下動逐次計測部からそれぞれ上下動回数の値が出力される度にこれらを比較し、前記制御量の上下動回数が前記操作量の上下動回数よりも多い場合に、前記制御量の時系列データおよび前記操作量の時系列データがデータ分析にとって信頼性が低いことを示すアラーム信号を出力するように構成されたアラーム逐次出力部とを備えることを特徴とするデータ処理装置。
3. 請求項１または２記載のデータ処理装置において、
   前記所定の期間について前記フィルタ処理部によってローパスフィルタ処理された制御量の時系列データと操作量の時系列データとを用いてデータ分析を行なうように構成されたデータ分析部をさらに備えることを特徴とするデータ処理装置。
4. 制御量の時系列データと、前記制御量に応じて制御装置から出力される操作量の時系列データのそれぞれに対してローパスフィルタ処理を施す第１のステップと、
   データ分析に使用する所定の期間について、前記第１のステップによってローパスフィルタ処理された制御量の極大値の出現数と極小値の出現数との総和を、前記制御量の時系列データの上下動回数として検出する第２のステップと、
   前記所定の期間について、前記第１のステップによってローパスフィルタ処理された操作量の極大値の出現数と極小値の出現数との総和を、前記操作量の時系列データの上下動回数として検出する第３のステップと、
   前記制御量の上下動回数が前記操作量の上下動回数よりも多い場合に、前記制御量の時系列データおよび前記操作量の時系列データがデータ分析にとって信頼性が低いことを示すアラーム信号を出力する第４のステップとを含むことを特徴とするデータ処理方法。
5. 制御量の時系列データと、前記制御量に応じて制御装置から出力される操作量の時系列データのそれぞれに対してローパスフィルタ処理を施す第１のステップと、
   データ分析に使用する所定の期間について、前記第１のステップによってローパスフィルタ処理された制御量の極大値または極小値を検出する度に、検出信号を出力すると共に、この検出時点までの、前記第１のステップによってローパスフィルタ処理された制御量の極大値の出現数と極小値の出現数との総和の値を、前記制御量の時系列データの上下動回数として出力する第２のステップと、
   前記所定の期間について、前記検出信号が出力される度に、この検出信号出力時点までの、前記第１のステップによってローパスフィルタ処理された操作量の極大値の出現数と極小値の出現数との総和の値を、前記操作量の時系列データの上下動回数として出力する第３のステップと、
   前記第２、第３のステップのそれぞれによって上下動回数の値が出力される度にこれらを比較し、前記制御量の上下動回数が前記操作量の上下動回数よりも多い場合に、前記制御量の時系列データおよび前記操作量の時系列データがデータ分析にとって信頼性が低いことを示すアラーム信号を出力する第４のステップとを含むことを特徴とするデータ処理方法。
6. 請求項４または５記載のデータ処理方法において、
   前記所定の期間について前記第１のステップによってローパスフィルタ処理された制御量の時系列データと操作量の時系列データとを用いてデータ分析を行なう第５のステップをさらに含むことを特徴とするデータ処理方法。