JP2019095888A - 推定装置および方法 - Google Patents

Abstract

【課題】加熱時の制御対象の動的プロセスゲインとプロセス時定数との比率の変化について、その要因を推定する。【解決手段】推定装置は、加熱装置において加熱制御の過渡状態を発生させる操作量ＭＶの時系列データとこの過渡状態における制御量ＰＶの時系列データに基づいて加熱指標Ｒ＿Ｈを算出する加熱指標算出部１と、加熱制御の後の冷却制御の過渡状態を発生させる操作量ＭＶの時系列データとこの過渡状態における制御量ＰＶの時系列データに基づいて冷却指標Ｒ＿Ｃを算出する冷却指標算出部２と、加熱指標Ｒ＿Ｈの初期値Ｒ＿Ｈｒｅｆに対して最新の加熱指標Ｒ＿Ｈが低下したときに、冷却指標Ｒ＿Ｃの初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆと最新の冷却指標Ｒ＿Ｃとに基づいて、加熱指標Ｒ＿Ｈの低下の要因を推定する要因推定部３と、加熱指標Ｒ＿Ｈの初期値Ｒ＿Ｈｒｅｆおよび冷却指標Ｒ＿Ｃの初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆを予め記憶する記憶部５を備えている。【選択図】 図１

Description

本発明は、加熱装置の状態を診断する技術に係り、特に加熱時の制御対象の動的プロセスゲインとプロセス時定数との比率の変化について、その要因を推定する推定装置および方法に関するものである。

半導体製造装置では、ＥＥＳ（Equipment Engineering System）が実用段階へと移行してきている。ＥＥＳは、半導体製造装置が正常に機能しているかどうかをデータでチェックし、装置の信頼性や生産性を向上させるシステムである。ＥＥＳの主な目的は、装置自体を対象とする不具合検知（ＦＤ：Fault Detection）、不具合予知（ＦＰ：Fault Prediction）である。ＦＤ／ＦＰには、装置コントロールレベル、モジュールレベル、サブシステムレベル、Ｉ／Ｏデバイスレベルという階層化の捉え方がある。Ｉ／Ｏデバイスレベルの主体は、センサやアクチュエータである。

このような動向に関連し、特許文献１のように、加熱装置の温度制御応答の特徴を算出するものが提案されている。加熱装置は、例えば図１４に示すように、処理対象のワークを加熱する熱処理炉１００と、電気ヒータ１０１と、熱処理炉１００内の温度を計測する温度センサ１０２と、熱処理炉１００内の温度を制御する温調計１０３と、電力調整器１０４と、電力供給回路１０５と、加熱装置全体を制御するＰＬＣ（Programmable Logic Controller）１０６とから構成される。温調計１０３は、温度センサ１０２が計測した温度ＰＶ（制御量）が温度設定値ＳＰと一致するように操作量ＭＶを算出する。電力調整器１０４は、操作量ＭＶに応じた電力を決定し、この決定した電力を電力供給回路１０５を通じて電気ヒータ１０１に供給する。

特許文献１に開示された技術は、例えば図１４に示す加熱装置において、制御対象の動的プロセスゲインＫｐとプロセス時定数Ｔｐとの比率Ｒ＝Ｋｐ／Ｔｐで制御対象の状態を判定するものである。この比率Ｒは、ヘルスインデックスと呼ばれ、温調計１０３による制御対象の健全性を示す指標であり、制御対象の過渡状態での特性を利用している。したがって、比率Ｒを採用すれば、不可測な外的要因により操作量ＭＶの平衡点（以下、平衡時操作量ＭＶｓと記載）が移動することに対処できる。

しかし、制御対象次第では、比率Ｒ＝Ｋｐ／Ｔｐによって制御対象の状態を管理するだけではなく、状態変化の要因をある程度特定したいという要求も生じる。例えば、図１４のような加熱装置において、比率Ｒ＝Ｋｐ／Ｔｐが加熱性能の劣化を意味する変化を示した場合、ヒータ自体の劣化、熱処理炉の保温能力の問題、熱処理炉内の負荷（例えば熱処理される対象のワークなどの積載量）の影響など、複数の要因が考えられる。しかしながら、比率Ｒ＝Ｋｐ／Ｔｐの変化の要因を推定する技術は従来実現されておらず、改善が求められている。

特許第４４８１９５３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、加熱時の制御対象の動的プロセスゲインとプロセス時定数との比率の変化について、その要因を推定することができる推定装置および方法を提供することを目的とする。

本発明の推定装置は、加熱装置において加熱制御の過渡状態を発生させる操作量の時系列データとこの加熱制御の過渡状態における制御対象の温度である制御量の時系列データとに基づいて加熱指標を算出するように構成された加熱指標算出部と、前記加熱装置において前記加熱制御の後の冷却制御の過渡状態を発生させる操作量の時系列データとこの冷却制御の過渡状態における制御対象の温度である制御量の時系列データとに基づいて冷却指標を算出するように構成された冷却指標算出部と、前記加熱指標の初期値および前記冷却指標の初期値を予め記憶するように構成された記憶部と、前記記憶部に予め記憶されている加熱指標の初期値に対して、前記加熱指標算出部によって算出された最新の加熱指標が低下したときに、前記記憶部に予め記憶されている冷却指標の初期値と前記冷却指標算出部によって算出された最新の冷却指標とに基づいて、前記加熱指標の低下の要因を推定するように構成された要因推定部とを備えることを特徴とするものである。
また、本発明の推定装置の１構成例は、前記要因推定部によって推定された要因を提示するように構成された要因提示部をさらに備えることを特徴とするものである。

また、本発明の推定装置の１構成例において、前記加熱指標算出部は、前記加熱制御の過渡状態を発生させる前記操作量の時系列データとこの加熱制御の過渡状態における前記制御量の時系列データとに基づいて、制御対象の動的プロセスゲインとプロセス時定数との比率を前記加熱指標として算出し、前記冷却指標算出部は、前記冷却制御の過渡状態を発生させる前記操作量の時系列データとこの冷却制御の過渡状態における前記制御量の時系列データとに基づいて、制御対象の動的プロセスゲインとプロセス時定数との比率を前記冷却指標として算出することを特徴とするものである。
また、本発明の推定装置の１構成例において、前記要因推定部は、前記加熱指標の初期値に対して前記最新の加熱指標が低下したときに、前記冷却指標の初期値に対して前記最新の冷却指標に変化が生じていない場合は、前記加熱装置のヒータの発熱性能の劣化が、前記加熱指標の低下の要因であると推定することを特徴とするものである。
また、本発明の推定装置の１構成例において、前記要因推定部は、前記加熱指標の初期値に対して前記最新の加熱指標が低下したときに、前記冷却指標の初期値に対して前記最新の冷却指標が大きくなった場合は、前記加熱装置の保温能力の低下が、前記加熱指標の低下の要因であると推定することを特徴とするものである。
また、本発明の推定装置の１構成例において、前記要因推定部は、前記加熱指標の初期値に対して前記最新の加熱指標が低下したときに、前記冷却指標の初期値に対して前記最新の冷却指標が小さくなった場合は、前記加熱装置の熱処理対象の負荷の増加が、前記加熱指標の低下の要因であると推定することを特徴とするものである。

また、本発明の推定方法は、加熱装置において加熱制御の過渡状態を発生させる操作量の時系列データとこの加熱制御の過渡状態における制御対象の温度である制御量の時系列データとに基づいて加熱指標を算出する第１のステップと、前記加熱装置において前記加熱制御の後の冷却制御の過渡状態を発生させる操作量の時系列データとこの冷却制御の過渡状態における制御対象の温度である制御量の時系列データとに基づいて冷却指標を算出する第２のステップと、予め記憶されている加熱指標の初期値に対して、前記第１のステップで算出した最新の加熱指標が低下したときに、予め記憶されている冷却指標の初期値と前記第２のステップで算出した最新の冷却指標とに基づいて、前記加熱指標の低下の要因を推定する第３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、加熱指標算出部と冷却指標算出部と記憶部と要因推定部とを設けることにより、加熱指標の変化について、その要因を推定することができる。

図１は、本発明の実施例に係る推定装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施例に係る温度制御部の動作を説明するフローチャートである。 図３は、本発明の実施例に係る推定装置の動作を説明するフローチャートである。 図４は、本発明の実施例に係る推定装置の加熱指標算出部の構成例を示すブロック図である。 図５は、本発明の実施例に係る推定装置の加熱指標算出部の動作を説明する図である。 図６は、加熱装置を用いてワークの加熱処理を最初に行ったときの結果を示す図である。 図７は、加熱装置を用いてワークの冷却処理を最初に行ったときの結果を示す図である。 図８は、加熱装置に加熱性能の劣化が生じた状態でワークの加熱処理を行ったときの結果を示す図である。 図９は、加熱装置に加熱性能の劣化が生じた状態でワークの冷却処理を行ったときの結果を示す図である。 図１０は、加熱装置に保温能力の低下が生じた状態でワークの冷却処理を行ったときの結果を示す図である。 図１１は、熱処理対象の負荷が増えた状態でワークの冷却処理を行ったときの結果を示す図である。 図１２は、本発明の実施例における要因提示例を示す図である。 図１３は、本発明の実施例に係る推定装置を実現するコンピュータの構成例を示すブロック図である。 図１４は、加熱装置の構成を示すブロック図である。

［発明の原理］
加熱時の比率Ｒ＿Ｈ＝Ｋｐ／Ｔｐは、少なくもヒータ変化、保温性変化、負荷変化の３個の主要因で変化し得る。例えばヒータの発熱性能が劣化した場合、熱処理炉内から熱が放出されやすくなった場合、あるいは熱処理対象のワークなどの積載量（負荷）が増えた場合、加熱時の比率Ｒ＿Ｈ＝Ｋｐ／Ｔｐの数値を低下させる要因になる。

このとき、冷却時の比率Ｒ＿Ｃ＝Ｋｐ／Ｔｐがどのように変化し得るかに着眼する。初期状態において一定の冷却特性が得られているものとする。ヒータの発熱性能が劣化した場合、単純にヒータへの通電をＯＦＦにして冷却（降温）させるのであれば、ヒータ劣化の影響とは無関係なので、冷却時の比率Ｒ＿Ｃ＝Ｋｐ／Ｔｐに変化は生じない。熱処理炉内から熱が放出されやすくなった場合、冷却が促進されることになるので、冷却時の比率Ｒ＿Ｃ＝Ｋｐ／Ｔｐには、冷却性能が向上したことを意味する変化が生じる。熱処理対象のワークなどの積載量（負荷）が増えた場合、熱容量が大きくなっていることにより冷却に時間かかることになるので、冷却時の比率Ｒ＿Ｃ＝Ｋｐ／Ｔｐには、冷却性能が低下したことを意味する変化が生じる。

以上の着眼点に基づき、発明者は、加熱時の比率Ｒ＿Ｈ＝Ｋｐ／Ｔｐと冷却時の比率Ｒ＿Ｃ＝Ｋｐ／Ｔｐの変化のバランスを利用して、比率Ｒ＿Ｈ＝Ｋｐ／Ｔｐの変化の要因を推定できることに想到した。

［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は本発明の実施例に係る推定装置の構成を示すブロック図である。推定装置は、加熱装置において加熱制御の過渡状態を発生させる操作量ＭＶの時系列データとこの加熱制御の過渡状態における制御量ＰＶの時系列データとに基づいて加熱指標Ｒ＿Ｈを算出する加熱指標算出部１と、加熱装置において加熱制御の後の冷却制御の過渡状態を発生させる操作量ＭＶの時系列データとこの冷却制御の過渡状態における制御量ＰＶの時系列データとに基づいて冷却指標Ｒ＿Ｃを算出する冷却指標算出部２と、予め記憶されている加熱指標Ｒ＿Ｈの初期値Ｒ＿Ｈｒｅｆに対して、加熱指標算出部１によって算出された最新の加熱指標Ｒ＿Ｈが低下したときに、予め記憶されている冷却指標Ｒ＿Ｃの初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆと冷却指標算出部２によって算出された最新の冷却指標Ｒ＿Ｃとに基づいて、加熱指標Ｒ＿Ｈの低下の要因を推定する要因推定部３と、要因推定部３によって推定された要因を提示する要因提示部４と、加熱指標Ｒ＿Ｈの初期値Ｒ＿Ｈｒｅｆおよび冷却指標Ｒ＿Ｃの初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆを予め記憶する記憶部５とを備えている。

本実施例は、例えば図１４に示した加熱装置において得られる加熱時の比率Ｒ＿Ｈ＝Ｋｐ／Ｔｐの変化の要因を推定する。この場合、図１の温度制御部１０は、図１４に示した温調計１０３の内部に設けられる。
図２は温度制御部１０の動作を説明するフローチャートである。設定値ＳＰ（温度設定値）は、加熱装置のオペレータによって設定され、温度制御部１０に入力される（図２ステップＳ１００）。

制御量ＰＶ（温度計測値）は、制御対象に設けられたセンサ（例えば図１４の温度センサ１０２）によって計測され、温度制御部１０と推定装置の加熱指標算出部１と冷却指標算出部２とに入力される（図２ステップＳ１０１）。

次に、温度制御部１０は、設定値ＳＰと制御量ＰＶとを入力とし、設定値ＳＰが制御量ＰＶよりも高い加熱時には、制御量ＰＶが設定値ＳＰと一致するように周知のＰＩＤ制御演算により操作量ＭＶを生成（算出）する（図２ステップＳ１０２）。また、温度制御部１０は、設定値ＳＰが制御量ＰＶよりも低い冷却時には、ヒータ（例えば図１４の電気ヒータ１０１）をＯＦＦにすることに相当する操作量ＭＶ（ＭＶ＝０．０）を生成する（ステップＳ１０２）。

そして、温度制御部１０は、生成した操作量ＭＶを制御対象と推定装置の加熱指標算出部１と冷却指標算出部２とに出力する（図２ステップＳ１０３）。図１４に示した加熱装置が制御対象の場合、操作量ＭＶの実際の出力先は電力調整器１０４となる。

温度制御部１０は、以上のようなステップＳ１００〜Ｓ１０３の処理を、加熱装置の動作が終了するまで（図２ステップＳ１０４においてＹＥＳ）、制御周期毎に繰り返し実行する。

次に、本実施例の推定装置の動作を図３を参照して説明する。加熱指標算出部１は、温度制御部１０による加熱時に、加熱制御の過渡状態を発生させる操作量ＭＶの時系列データとこの過渡状態における制御量ＰＶの時系列データとに基づいて制御対象（図１４の例では熱処理炉１００）の動的プロセスゲインＫｐとプロセス時定数Ｔｐとの比率Ｒ＿Ｈ＝Ｋｐ／Ｔｐを、加熱制御の過渡状態から得られる加熱指標として算出する（図３ステップＳ２００）。

図４は加熱指標算出部１の構成例を示すブロック図である。加熱指標算出部１は、過渡状態データ特定部１１と、制御対象モデリング部１２と、ゲイン時定数比算出部１３とから構成される。

熱処理炉内のワークの加熱のために設定値ＳＰのステップ変更が行われると、図５（Ａ）のように制御量ＰＶが設定値ＳＰに追従して上昇する。
過渡状態データ特定部１１は、設定値ＳＰが制御量ＰＶよりも高い値に変更された加熱時に、制御量ＰＶが設定値ＳＰに追従するステップ応答の前半の過渡状態における制御量ＰＶの時系列データと操作量ＭＶの時系列データとを特定する。例えば過渡状態データ特定部１１は、図５（Ｂ）に示すように操作量ＭＶの時系列データが予め設定された基準値ＭＶｃを超えている時間帯を割り出し、この時間帯をステップ応答前半の過渡状態に相当する時間帯として特定する。ただし、この方法は単なる１例であり、操作量ＭＶの変化幅やその他の信号の変化によって制御の過渡状態のデータを特定することも可能である。

続いて、制御対象モデリング部１２は、制御量ＰＶの時系列データのうち過渡状態データ特定部１１によって特定された過渡状態のデータと、操作量ＭＶの時系列データのうち過渡状態データ特定部１１によって特定された過渡状態のデータとにより、制御対象のモデル数式を同定する。制御対象の数式モデルＧｐは、次式のような伝達関数で表される。
Ｇｐ＝Ｋｐｅｘｐ（−Ｌｐｓ）／（１＋Ｔｐｓ） ・・・（１）

式（１）のＬｐはむだ時間である。ゲイン時定数比算出部１３は、制御対象モデリング部１２が確定したモデル数式Ｇｐに基づき、動的プロセスゲインＫｐとプロセス時定数Ｔｐとの比率Ｒ＿Ｈ＝Ｋｐ／Ｔｐを算出する。
以上のような過渡状態データ特定部１１と制御対象モデリング部１２とゲイン時定数比算出部１３の動作は、特許文献１に開示されている。

次に、冷却指標算出部２は、温度制御部１０による冷却時に、冷却制御の過渡状態を発生させる操作量ＭＶの時系列データとこの過渡状態における制御量ＰＶの時系列データとに基づいて制御対象の動的プロセスゲインＫｐとプロセス時定数Ｔｐとの比率Ｒ＿Ｃ＝Ｋｐ／Ｔｐを、冷却制御の過渡状態から得られる冷却指標として算出する（図３ステップＳ２０１）。

冷却指標算出部２は、加熱指標算出部１と同様の構成により実現できる。ただし、冷却制御の場合、過渡状態データ特定部１１は、設定値ＳＰが制御量ＰＶよりも低い値に変更された冷却時に、制御量ＰＶが設定値ＳＰに追従するステップ応答の前半の過渡状態における制御量ＰＶの時系列データと操作量ＭＶの時系列データとを特定する。具体的には、過渡状態データ特定部１１は、設定値ＳＰが制御量ＰＶよりも低い値に変更された時点（あるいは操作量ＭＶが０になった時点）から所定時間分の制御量ＰＶの時系列データと操作量ＭＶの時系列データとを収集してもよいし、設定値ＳＰが制御量ＰＶよりも低い値に変更された時点から制御量ＰＶが設定値ＳＰと一致するまでの制御量ＰＶの時系列データと操作量ＭＶの時系列データとを収集してもよい。

続いて、要因推定部３は、記憶部５に予め記憶されている加熱指標Ｒ＿Ｈの初期値Ｒ＿Ｈｒｅｆに対して、加熱指標算出部１によって算出された最新の加熱指標Ｒ＿Ｈが低下したときに（図３ステップＳ２０２においてＹＥＳ）、記憶部５に予め記憶されている冷却指標Ｒ＿Ｃの初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆと冷却指標算出部２によって算出された最新の冷却指標Ｒ＿Ｃとに基づいて、加熱指標Ｒ＿Ｈの低下の要因を推定する（図３ステップＳ２０３）。

要因推定部３は、最新の冷却指標Ｒ＿Ｃが冷却指標Ｒ＿Ｃの初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆと同一で、最新の冷却指標Ｒ＿Ｃに変化が生じていない場合、ヒータ（例えば図１４の電気ヒータ１０１）の発熱性能の劣化が、加熱指標Ｒ＿Ｈの低下の要因であると推定する。

また、要因推定部３は、最新の冷却指標Ｒ＿Ｃの絶対値が冷却指標Ｒ＿Ｃの初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆの絶対値よりも大きくなった場合、加熱装置の熱処理炉（例えば図１４の熱処理炉１００）の保温能力の低下が、加熱指標Ｒ＿Ｈの低下の要因であると推定する。

また、要因推定部３は、最新の冷却指標Ｒ＿Ｃの絶対値が冷却指標Ｒ＿Ｃの初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆの絶対値よりも小さくなった場合、熱処理対象の負荷（例えば熱処理される対象のワークなどの積載量）の増加が、加熱指標Ｒ＿Ｈの低下の要因であると推定する。

なお、最新の冷却指標Ｒ＿Ｃと初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆとを絶対値で大小比較する理由は、加熱時の動的プロセスゲインＫｐを正の値で与え、冷却時の動的プロセスゲインＫｐを負の値で与えることがあるためである。
また、上記の“最新の冷却指標Ｒ＿Ｃに変化が生じていない場合“という状況としては、最新の冷却指標Ｒ＿Ｃと冷却指標Ｒ＿Ｃの初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆとが完全同一である状況と、最新の冷却指標Ｒ＿Ｃと冷却指標Ｒ＿Ｃの初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆとが実質同一である状況とがある。

実質同一を採用する場合、要因推定部３は、冷却指標Ｒ＿Ｃの初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆを中心として設定される閾値±α（αが正の値）に対して、最新の冷却指標Ｒ＿ＣがＲ＿Ｃｒｅｆ±αの範囲であれば、最新の冷却指標Ｒ＿Ｃに変化が生じていないと判定すればよい。

また、上記の実質同一を採用する場合、要因推定部３は、最新の冷却指標Ｒ＿Ｃの絶対値｜Ｒ＿Ｃ｜が、冷却指標Ｒ＿Ｃの初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆの絶対値に閾値αを足した値｜Ｒ＿Ｃｒｅｆ｜＋αよりも大きい場合に、最新の冷却指標Ｒ＿Ｃの絶対値が冷却指標Ｒ＿Ｃの初期値の絶対値よりも大きいと判定すればよい。また、実質同一を採用する場合、要因推定部３は、最新の冷却指標Ｒ＿Ｃの絶対値｜Ｒ＿Ｃ｜が、冷却指標Ｒ＿Ｃの初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆの絶対値から閾値αを引いた値｜Ｒ＿Ｃｒｅｆ｜−αよりも小さい場合に、最新の冷却指標Ｒ＿Ｃの絶対値が冷却指標Ｒ＿Ｃの初期値の絶対値よりも小さいと判定すればよい。

加熱指標Ｒ＿Ｈの初期値Ｒ＿Ｈｒｅｆについては、対象となる加熱装置を用いてワークの加熱処理を最初に行ったときの加熱指標Ｒ＿Ｈの値を加熱指標算出部１により求め、得られた値を加熱指標Ｒ＿Ｈの初期値Ｒ＿Ｈｒｅｆとして記憶部５に記憶させておくようにすればよい。同様に、最初の加熱処理の後の冷却時の冷却指標Ｒ＿Ｃの値を冷却指標算出部２により求め、得られた値を冷却指標Ｒ＿Ｃの初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆとして記憶部５に記憶させておくようにすればよい。

次に、要因提示部４は、要因推定部３によって推定された要因を提示する（図３ステップＳ２０４）。要因の提示方法としては、要因推定部３によって推定された要因を表す情報を推定装置の使用者に対して表示する方法などがある。
推定装置は、温度制御部１０によって加熱制御が行われ、続いて冷却制御が行われる度に、ステップＳ２００〜Ｓ２０４の処理を実施する。

図６は、加熱装置を用いてワークの加熱処理を最初に行ったとき（初期状態）の設定値ＳＰ、操作量ＭＶおよび制御量ＰＶの変化の１例と、このときに得られた加熱指標Ｒ＿Ｈの初期値Ｒ＿Ｈｒｅｆとを示している。図６によれば、加熱指標Ｒ＿Ｈの初期値Ｒ＿Ｈｒｅｆは０．０２３２である。

図７は、最初の加熱処理の後にワークの冷却を行ったとき（初期状態）の設定値ＳＰ、操作量ＭＶおよび制御量ＰＶの変化の１例と、このときに得られた冷却指標Ｒ＿Ｃの初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆとを示している。図７によれば、冷却指標Ｒ＿Ｃの初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆは０．０２２４である。なお、本実施例では、絶対値で比較することを考慮し、冷却指標Ｒ＿Ｃと初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆを正の値で記述する。

図８は、加熱装置に加熱性能の劣化（ヒータの発熱性能の劣化）が生じた状態でワークの加熱処理を行ったときの設定値ＳＰ、操作量ＭＶおよび制御量ＰＶの変化の１例と、このときに得られた加熱指標Ｒ＿Ｈとを示している。図８によれば、加熱指標Ｒ＿Ｈは０．０１８８であり、加熱指標Ｒ＿Ｈの初期値Ｒ＿Ｈｒｅｆ＝０．０２３２に対して低下していることが分かる。

図９は、加熱装置に加熱性能の劣化（ヒータの発熱性能の劣化）が生じた状態でワークの加熱処理の後にワークの冷却を行ったときの設定値ＳＰ、操作量ＭＶおよび制御量ＰＶの変化の１例と、このときに得られた冷却指標Ｒ＿Ｃとを示している。ヒータ性能とは無関係な降温なので、操作量ＭＶおよび制御量ＰＶの変化は図７の場合と同じであり、冷却指標Ｒ＿Ｃは初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆ＝０．０２２４と同じ値になる。

図１０は、加熱装置の熱処理炉の保温能力の低下が生じた状態でワークの加熱処理の後にワークの冷却を行ったときの設定値ＳＰ、操作量ＭＶおよび制御量ＰＶの変化の１例と、このときに得られた冷却指標Ｒ＿Ｃとを示している。熱が放出され易くなったときの降温なので、冷却指標Ｒ＿Ｃが０．０２６３となり、初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆ＝０．０２２４よりも大きい値になっている。

図１１は、熱処理対象の負荷（例えばワークの積載量）が増えた状態でワークの加熱処理の後にワークの冷却を行ったときの設定値ＳＰ、操作量ＭＶおよび制御量ＰＶの変化の１例と、このときに得られた冷却指標Ｒ＿Ｃとを示している。負荷の増加により冷却に時間がかかり、冷却指標Ｒ＿Ｃが０．０１７９となり、初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆ＝０．０２２４よりも小さい値になっている。

図１２は、要因提示部４による要因提示例を示す図である。図１２の例では、画面４０に、加熱指標Ｒ＿Ｈの初期値Ｒ＿Ｈｒｅｆおよび冷却指標Ｒ＿Ｃの初期値Ｒ＿Ｃｒｅｆと、最新の加熱指標Ｒ＿Ｈおよび冷却指標Ｒ＿Ｃと、要因推定部３によって推定された要因とが表示されている。

以上のように、本実施例では、比率（加熱指標）Ｒ＿Ｈの変化について、その要因を推定することができる。

本実施例で説明した推定装置は、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。このコンピュータの構成例を図１３に示す。コンピュータは、ＣＰＵ３１０と、記憶装置３１１と、インターフェース装置（以下、Ｉ／Ｆと略する）３１２とを備えている。Ｉ／Ｆ３１２には、温調計と温度センサとが接続される。このようなコンピュータにおいて、本発明の推定方法を実現させるためのプログラムは記憶装置３１１に格納される。ＣＰＵ３１０は、記憶装置３１１に格納されたプログラムに従って本実施例で説明した処理を実行する。また、温度制御部１０が設けられる温調計についても、周知のとおりコンピュータとプログラムによって実現することができる。

本発明は、加熱装置の状態を診断する技術に適用することができる。

１…加熱指標算出部、２…冷却指標算出部、３…要因推定部、４…要因提示部、５…記憶部、１０…温度制御部、１１…過渡状態データ特定部、１２…制御対象モデリング部、１３…ゲイン時定数比算出部。

Claims (7)

1. 加熱装置において加熱制御の過渡状態を発生させる操作量の時系列データとこの加熱制御の過渡状態における制御対象の温度である制御量の時系列データとに基づいて加熱指標を算出するように構成された加熱指標算出部と、
   前記加熱装置において前記加熱制御の後の冷却制御の過渡状態を発生させる操作量の時系列データとこの冷却制御の過渡状態における制御対象の温度である制御量の時系列データとに基づいて冷却指標を算出するように構成された冷却指標算出部と、
   前記加熱指標の初期値および前記冷却指標の初期値を予め記憶するように構成された記憶部と、
   前記記憶部に予め記憶されている加熱指標の初期値に対して、前記加熱指標算出部によって算出された最新の加熱指標が低下したときに、前記記憶部に予め記憶されている冷却指標の初期値と前記冷却指標算出部によって算出された最新の冷却指標とに基づいて、前記加熱指標の低下の要因を推定するように構成された要因推定部とを備えることを特徴とする推定装置。
2. 請求項１記載の推定装置において、
   前記要因推定部によって推定された要因を提示するように構成された要因提示部をさらに備えることを特徴とする推定装置。
3. 請求項１または２記載の推定装置において、
   前記加熱指標算出部は、前記加熱制御の過渡状態を発生させる前記操作量の時系列データとこの加熱制御の過渡状態における前記制御量の時系列データとに基づいて、制御対象の動的プロセスゲインとプロセス時定数との比率を前記加熱指標として算出し、
   前記冷却指標算出部は、前記冷却制御の過渡状態を発生させる前記操作量の時系列データとこの冷却制御の過渡状態における前記制御量の時系列データとに基づいて、制御対象の動的プロセスゲインとプロセス時定数との比率を前記冷却指標として算出することを特徴とする推定装置。
4. 請求項１乃至３のいずれか１項に記載の推定装置において、
   前記要因推定部は、前記加熱指標の初期値に対して前記最新の加熱指標が低下したときに、前記冷却指標の初期値に対して前記最新の冷却指標に変化が生じていない場合は、前記加熱装置のヒータの発熱性能の劣化が、前記加熱指標の低下の要因であると推定することを特徴とする推定装置。
5. 請求項１乃至３のいずれか１項に記載の推定装置において、
   前記要因推定部は、前記加熱指標の初期値に対して前記最新の加熱指標が低下したときに、前記冷却指標の初期値に対して前記最新の冷却指標が大きくなった場合は、前記加熱装置の保温能力の低下が、前記加熱指標の低下の要因であると推定することを特徴とする推定装置。
6. 請求項１乃至３のいずれか１項に記載の推定装置において、
   前記要因推定部は、前記加熱指標の初期値に対して前記最新の加熱指標が低下したときに、前記冷却指標の初期値に対して前記最新の冷却指標が小さくなった場合は、前記加熱装置の熱処理対象の負荷の増加が、前記加熱指標の低下の要因であると推定することを特徴とする推定装置。
7. 加熱装置において加熱制御の過渡状態を発生させる操作量の時系列データとこの加熱制御の過渡状態における制御対象の温度である制御量の時系列データとに基づいて加熱指標を算出する第１のステップと、
   前記加熱装置において前記加熱制御の後の冷却制御の過渡状態を発生させる操作量の時系列データとこの冷却制御の過渡状態における制御対象の温度である制御量の時系列データとに基づいて冷却指標を算出する第２のステップと、
   予め記憶されている加熱指標の初期値に対して、前記第１のステップで算出した最新の加熱指標が低下したときに、予め記憶されている冷却指標の初期値と前記第２のステップで算出した最新の冷却指標とに基づいて、前記加熱指標の低下の要因を推定する第３のステップとを含むことを特徴とする推定方法。