JP5746480B2

JP5746480B2 - 解析結果表示装置および解析結果表示方法

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Publication number: JP5746480B2
Application number: JP2010110735A
Authority: JP
Inventors: 啓和太田; 佐藤　恵二; 恵二佐藤; 光俊煤孫
Original assignee: Yokogawa Electric Corp
Current assignee: Yokogawa Electric Corp
Priority date: 2010-05-13
Filing date: 2010-05-13
Publication date: 2015-07-08
Anticipated expiration: 2030-05-13
Also published as: JP2011238148A

Description

本発明は、マハラノビス・タグチ・システムを用いて解析された解析対象の状態を表示する解析結果表示装置および解析結果表示方法に関する。

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、特定の異常原因が存在する場合を基準とすることにより、異常原因を推定することができる。

特開２００９−００９３００号公報

各パラメータの貢献度、ＳＮ比は、バーグラフやレーダチャートなどを用いて表示することができる。また、貢献度、ＳＮ比のそれぞれの組合せパターンと異常原因の関係が既知であれば、算出した貢献度、ＳＮ比から異常原因を推定できる。

しかし、算出された貢献度、ＳＮ比の大きさをバーグラフやレーダチャートによって表示し、異常原因の判別等を行おうとする場合、視認性に問題がある。例えば、パラメータ数が多い、あるいは異常原因の種類が多いなどの理由で、異常の有無や異常原因の種別等の組合せパターンが複雑になる場合、表示が煩雑となり異常原因の判別が難しい。また、異常原因と算出結果の関連性の判断が困難である。

本発明の目的は、パラメータの貢献度またはＳＮ比の算出結果を分かり易く表示することができる解析結果表示装置を提供することにある。

本発明の解析結果表示装置は、マハラノビス・タグチ・システムを用いて解析された解析対象の状態を表示する解析結果表示装置において、前記状態に関連する複数のパラメータにおける個々の貢献度またはＳＮ比をベクトルとして示すことが可能なレーダチャートと、前記個々の貢献度またはＳＮ比を示す前記ベクトルに基づいて代表ベクトルを算出する算出手段と、前記算出手段により算出された前記代表ベクトルに基づいて表示情報を生成する生成手段と、前記生成手段により生成された前記表示情報を、前記レーダチャートに表示する表示手段と、を備え、前記表示情報は、前記代表ベクトルを前記レーダチャート上の位置として示すとともに、前記解析対象が特定の状態にある場合に対応する特定領域を前記レーダチャート上に示す情報であり、前記特定領域は、前記解析対象が前記特定の状態にある場合における前記代表ベクトルを示す前記レーダチャート上の分布状態に基づいて設定されることを特徴とする。
本発明の解析結果表示装置によれば、個々の貢献度またはＳＮ比を示す前記ベクトルに基づいて算出された代表ベクトルに基づく表示情報を表示するので、パラメータの貢献度またはＳＮ比の算出結果を分かり易く表示することができる。

前記特定領域は、前記解析対象が前記特定の状態にある場合における前記代表ベクトルの平均を示す前記レーダチャート上の位置に基づいて設定されてもよい。

前記代表ベクトルとして、前記個々の貢献度またはＳＮ比を示す前記レーダチャートの曲線で囲まれる領域の重心を用いてもよい。

前記生成手段は、前記解析対象の状態を示す前記重心が時間経過とともに前記レーダチャート上を移動する方向に基づいて予測される将来の前記重心の位置を前記表示情報として生成し、前記表示手段は、前記生成手段により予測された前記将来の前記重心の位置を前記レーダチャート上に表示してもよい。

本発明の解析結果表示方法は、マハラノビス・タグチ・システムを用いて解析された解析対象の状態を表示する解析結果表示方法において、前記状態に関連する複数のパラメータにおける個々の貢献度またはＳＮ比をベクトルとして示すことが可能なレーダチャートを提供するステップと、前記個々の貢献度またはＳＮ比を示す前記ベクトルに基づいて代表ベクトルを算出するステップと、前記算出するステップにより算出された前記代表ベクトルに基づいて表示情報を生成するステップと、前記生成するステップにより生成された前記表示情報を、前記レーダチャートに表示するステップと、を備え、前記表示情報は、前記代表ベクトルを前記レーダチャート上の位置として示すとともに、前記解析対象が特定の異常状態にある場合に対応する特定領域を前記レーダチャート上に示す情報であり、前記特定領域は、前記解析対象が前記特定の異常状態にある場合における前記代表ベクトルを示す前記レーダチャート上の分布状態に基づいて設定されることを特徴とする。
この解析結果表示方法によれば、個々の貢献度またはＳＮ比を示す前記ベクトルに基づいて算出された代表ベクトルに基づく表示情報を表示するので、パラメータの貢献度またはＳＮ比の算出結果を分かり易く表示することができる。

本発明の解析結果表示装置によれば、個々の貢献度またはＳＮ比を示す前記ベクトルに基づいて算出された代表ベクトルに基づく表示情報を表示するので、パラメータの貢献度またはＳＮ比の算出結果を分かり易く表示することができる。

本発明の解析結果表示方法によれば、個々の貢献度またはＳＮ比を示す前記ベクトルに基づいて算出された代表ベクトルに基づく表示情報を表示するので、パラメータの貢献度またはＳＮ比の算出結果を分かり易く表示することができる。

一実施形態の解析結果表示装置の構成を示すブロック図。画面表示例等を示す図であり、（ａ）は画面表示例を示す図、（ｂ）は各パラメータの上記貢献度またはＳＮ比の大きさを示す図、（ｃ）は特定の異常原因がある場合における重心の位置を示す表示を行う例を示す図。表示される領域に異常原因の程度を示す属性を与える例を示す図。異常原因に対応する領域の設定方法等を示す図であり、（ａ）は領域の画面表示を示す図、（ｂ）は異常原因に対応する領域の設定方法を示す図。異常原因に対応する領域の設定方法の別の例を示す図。レーダチャート上に異なる時期における表示を重畳させた例を示す図であり、（ａ）は時期Ｔ１および時期Ｔ２における重心がスポットとして表示されている例を示す図、（ｂ）は重心の位置を予測する例を示す図。各パラメータの貢献度またはＳＮ比を座標上に示す表示画面例を示す図であり、（ａ）はパラメータの貢献度またはＳＮ比を３次元座標上に示す図、（ｂ）はパラメータの貢献度またはＳＮ比を２次元座標上に示す図。

以下、本発明による解析結果表示装置の実施形態について説明する。

図１は、本実施形態の解析結果表示装置の構成を示すブロック図である。

図１に示すように、本実施形態の解析結果表示装置１は、プロセスオートメーションの状態に関連する複数のパラメータにおける個々の貢献度またはＳＮ比をベクトルとして示すことが可能な表示領域としての表示画面５と、上記個々の貢献度またはＳＮ比を示すベクトルに基づいて代表ベクトルを算出する算出手段１１と、算出手段１１により算出された上記代表ベクトルに基づいて表示情報を生成する生成手段１２と、生成手段１２により生成された上記表示情報を、表示画面５に表示する表示手段１３と、を備える。

パラメータ格納部２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、及び外乱情報などのプロセスオートメーションに関連するパラメータが履歴データとして格納される。解析結果表示装置１は、パラメータ格納部２から取得されたパラメータ、あるいはプラントからオンライオンデータとして得られる同様のパラメータを用いて解析処理および解析結果の表示処理を実行する。

図２（ａ）は、表示画面５における画面表示例を示す図である。

図２（ａ）の例では、プロセスオートメーションの状態に関連する６つのパラメータ（パラメータＡ〜Ｆ）の貢献度またはＳＮ比が、レーダチャートの表示軸にそれぞれ割り付けられ、上記貢献度またはＳＮ比の大きさは、レーダチャートの中心を原点とし各表示軸に沿った方向のベクトルの長さとして示される。各ベクトルの終点を順に結んだものがレーダチャートの曲線５１として表示される。なお、図２（ｂ）は図２（ａ）のレーダチャートにおける各パラメータの上記貢献度またはＳＮ比の大きさを示している。

また、図２（ａ）の例では、６つのパラメータの貢献度またはＳＮ比を示すベクトルの和、すなわち曲線５１で囲まれる領域の重心がスポット５１ａとして表示されている。この場合、算出手段１１は、６つのパラメータの貢献度またはＳＮ比を示すベクトルの和を代表ベクトルとして算出する。生成手段１２はこの代表ベクトルに基づく表示情報として、スポット５１ａの位置を生成し、このスポット５１ａを含む表示画面が表示手段１３により表示される。

このように、６つのパラメータの貢献度またはＳＮ比のバランス状態が、１つのスポット５１ａの位置として代表されて示されるため、スポット５１ａを見るだけで上記バランス状態を容易に把握することができる。

図２（ｃ）は、特定の異常原因がある場合における上記の重心の位置を示す表示を行う例を示している。例えば、異常原因Ｐがある場合には領域Ｐａに、異常原因Ｑがある場合には領域Ｑａに、異常原因Ｒがある場合には領域Ｒａに、それぞれレーダチャートの曲線の重心が位置付けられる。図２（ｃ）の例では、曲線５１で囲まれる領域の重心を示すスポット５１ａが領域Ｐａに含まれているため、異常原因Ｐの存在が推定される。

このように、レーダチャート上で特定の異常状態に対応する領域を提示し、プロットされた重心の位置と対比することにより、異常原因や、特定の異常との関連性を調べることができる。

また、重心を示すスポットの表示色や形状を、その位置に応じて変えることにより、視認性を向上させることができる。例えば、図２（ｃ）における領域Ｐａ、領域Ｑａ、あるいは領域Ｒａにスポットが含まれる場合に、特定の表示色や形状でスポットを表示するようにしてもよい。また、特定の異常原因と重心との関連性を、異常原因に対応する領域（領域の重心など）とスポットが示す重心との間の距離として算出し、この算出値をスポットの表示色や形状に反映させてもよい。さらに、特定の異常原因がある場合の各パラメータの貢献度またはＳＮ比と、レーダチャート上に曲線として表示されている各パラメータの貢献度またはＳＮ比との間の相違をマハラノビス距離として算出し、この算出値をスポットの表示色や形状に反映させてもよい。

パラメータの貢献度またはＳＮ比から算出される代表ベクトルとして、各パラメータの貢献度またはＳＮ比を示すベクトルの和、すなわちレーダチャートの曲線で囲まれる領域の重心以外に、レーダチャートの曲線で囲まれる領域の外心、内心、垂心を示すベクトル、その他、任意の演算で得られるベクトルを用いることができる。

図３は、異常原因に対応する領域を定義する際、領域に異常原因の程度を示す属性を与える例を示している。図３の例では、異常原因Ｓの程度を閾値（閾値１〜３）によって区分しており、曲線５１が囲む領域の重心５１ａは異常原因Ｓの「閾値２」と「閾値１」の間のレベルにあることが推定される。領域に与えられる属性として、異常原因の程度の他、異常原因の種類、重要度などを用いてもよい。

また、スポットの表示色や形状を異常原因の程度、異常原因の種類、異常原因の重要度などに応じて変えることで、視認性を向上させることができる。

図４は、異常原因に対応する領域の設定方法を示す図である。

異常原因に対応する領域は、手動で設定する以外に、以下の手法等を用いることができる。
（１）特定の異常原因Ｔがある場合に得られる各パラメータの貢献度またはＳＮ比についての重心をプロットする。図４（ａ）に示す黒色のスポットがこれを示している。
（２）上記の重心のプロットの平均座標を算出し、異常原因Ｔに対応する領域とされる楕円の中心座標とする。図４（ａ）に示す白色のスポットがこれを示している。
（３）レーダチャートの中心と上記中心座標とを結ぶ線分を半径とする円に接する接線方向およびこれと直交する法線方向を、上記楕円の長軸または短軸の方向とする。
（４）上記法線方向および接線方向について、上記重心の分布に基づいて閾値を設定する。図４（ｂ）は重心の分布を閾値の位置に変換する手順を示している。重心の分布を正規化することで上記法線方向および接線方向について閾値を設定し、設定された閾値（閾値１〜３）に挟まれた線分を、各閾値を示す楕円の長軸または短軸とする。
（５）長軸および短軸により規定される楕円を表示することで、異常原因Ｔに対応する領域を、異常原因Ｔの程度（閾値１〜３）ごとに示すことができる（図４（ａ））。

図５は、異常原因に対応する領域の設定方法の別の例を示す図である。

この例では、領域の形状を楕円に限定することなく、各パラメータの貢献度またはＳＮ比についての重心の分布を、領域に対して、より正確に反映させることができる。以下、領域を設定する手順について説明する。
（１）特定の異常原因Ｔがある場合に得られる各パラメータの貢献度またはＳＮ比についての重心をプロットする（図４（ａ）と同様）。
（２）上記の重心が存在するレーダチャート上の領域を、レーダチャートの中心からの見込み角により規定する。直線Ａおよび直線Ｂは、それぞれレーダチャートの中心と、上記見込み角について最も外側にある重心とを結ぶ直線である。直線Ａおよび直線Ｂに挟まれる範囲内に、すべての重心が含まれることになる。
（３）直線Ａに平行な方向および直線Ａに直交する方向のそれぞれについて、直線Ａから距離ｄの範囲にある重心の分布を求め、図４に示したのと同様の手法により、各方向を長軸または短軸とする分布を楕円として表現する。
（４）直線Ａをレーダチャートの中心周りに任意の一定角度Ｅだけ時計周り方向に回転させ、上記の（３）の処理により楕円を得る。
（５）以下、直線Ａが直線Ｂに重なるまで、あるいは直線Ｂを越えるまで（３）〜（４）を繰り返す。
（６）上記の（３）の処理で得られた楕円群のうちのいずれかに含まれる領域を、異常原因に対応する領域とする。

このように、図５に示す手順では、レーダチャート内を放射状に分割した各領域について重心の分布を求めるため、その分布状態をより正確に抽出し、異常原因に対応する領域として特定することができる。

図６はレーダチャート上に異なる時期における表示を重畳させた例を示す図である。

図６（ａ）の例では、レーダチャート上に、時期Ｔ１および時期Ｔ２における上記重心がスポットとして表示されている。また、このレーダチャート上に、異常原因Ｒ１に対応する領域Ｒ１ａ、異常原因Ｒ２に対応する領域Ｒ２ａ、および異常原因Ｒ３に対応する領域Ｒ３ａが、それぞれ表示されている。

このように、時期ごとの上記重心と、異常原因に対応する領域とを同時に表示することにより、時期と異常原因との関連が明らかとなる。例えば、図６（ａ）の例では、時期Ｔ１に異常原因Ｒ１が、時期Ｔ２に異常原因Ｒ２が、それぞれ存在していたことが推測される。

図６（ｂ）の例では、各パラメータの貢献度またはＳＮ比の重心の位置を予測する例を示している。

過去のパラメータに基づく解析により、各パラメータの貢献度またはＳＮ比の重心がどのように移動するのかが判明している場合、オンラインで取得されるパラメータに基づき、リアルタイムに重心の移動先を予測することが可能となる。

図６（ｂ）において、黒色のスポットは過去の重心を、白色のスポットは推測される重心を、それぞれ示している。図６（ｂ）の例では、パラメータ格納部２（図１）に格納された過去のパラメータを用いた解析により、各パラメータの貢献度またはＳＮ比の重心が、時間経過とともに図６（ｂ）の矢印で示す方向に移動することが判明しているものとする。この場合には、黒色のスポットにより示される過去の重心の移動状況に基づいて、将来の重心の位置を予測し、白色のスポットとして提示することができる。例えば、プラントからオンラインデータとして得られるパラメータに基づいて、将来予測を行うこともできる。

図７は、各パラメータの貢献度またはＳＮ比をレーダチャートではなく、２次元あるいは３次元座標上に表示する例を示す図である。

図７（ａ）に示す例では、パラメータＡ，Ｂ，Ｃの貢献度またはＳＮ比は、それぞれ３次元座標におけるスポット５２座標（ｘ、ｙ、ｚ）として示され、それぞれ線分５２ｘ、線分５２ｙ、および線分５２ｚの長さとして表示される。このため、座標ベクトル（ｘ、ｙ、ｚ）自体を代表ベクトルとすることにより、座標値（ｘ、ｙ、ｚ）の表示においてパラメータＡ，Ｂ，Ｃの貢献度またはＳＮ比の値を示すことが可能となる。したがって、レーダチャートを用いる場合のように各パラメータの各表示軸への割り付け方法を考慮する必要がなく、どのような割り付け方であっても常に代表ベクトルがパラメータＡ，Ｂ，Ｃの貢献度またはＳＮ比のバランスを完全に表現できる。

また、異常原因の有無等は、スポットの表示色や形状により表現できる。例えば、図７（ａ）では、異常原因の有無をスポットの表示色（黒色、白色）で表現している。

図７（ｂ）に示す例では、パラメータＡ，Ｂの貢献度またはＳＮ比は、それぞれ２次元座標の座標値（ｘ、ｙ）として示される。このため、座標ベクトル（ｘ、ｙ）自体を代表ベクトルとすることにより、座標値（ｘ、ｙ）の表示においてパラメータＡ，Ｂの貢献度またはＳＮ比の値を示すことが可能となる。したがって、レーダチャートを用いる場合のように各パラメータの各表示軸への割り付け方法を考慮する必要がなく、どのような割り付け方であっても常に代表ベクトルがパラメータＡ，Ｂの貢献度またはＳＮ比のバランスを完全に表現できる。

また、異常原因の有無等は、２次元座標上での領域として表現することが可能となる。例えば、図７（ｂ）では、異常原因に対応する領域５３を表示することで、異常原因の有無を推定可能としている。

上記実施形態では、パラメータの貢献度またはＳＮ比の値をレーダチャートないし座標の表示軸に割り付けているが、パラメータの貢献度またはＳＮ比の値の常数あるいは対数を表示軸に割り付けてもよい。例えば、パラメータ間で貢献度またはＳＮ比の差が大きい場合には、対数とすることにより、パラメータの貢献度またはＳＮ比のバランスを適切に表現できる。また、パラメータの貢献度またはＳＮ比の絶対値を表示軸に割り付けてもよい。

また、パラメータ間での貢献度またはＳＮ比の間の相対値を表示軸に割り付けることもできる。貢献度またはＳＮ比の組み合わせパターンを形状のみで比較する場合などに好適である。その他、表示軸に割り付ける値は任意である。

以上説明したように、パラメータの貢献度またはＳＮ比をレーダチャートの表示軸あるいは座標の座標軸に対応付け、代表ベクトルを用いた画面表示を行うことにより、状況判断を容易に行うことができる。例えば、異常原因の存在の有無や異常原因との関連性などの判別が容易となる。また、代表ベクトルを用いることで、異常原因の程度に対応する閾値をレーダチャートや座標上で表示することも可能となる。さらに、代表ベクトルの経時変化を用いることにより、状況の変化を視覚化し、あるいは状況の変化を推測することが可能となる。

本発明は、履歴データに基づく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や将来予測を解析、表示する場合にも適用される。

また本発明は、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、マハラノビス・タグチ・システムを用いた解析に対し、広く適用される。

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、マハラノビス・タグチ・システムを用いて解析された解析対象の状態を表示する解析結果表示装置および解析結果表示方法に対し、広く適用することができる。

５表示画面（表示領域）
１１算出手段
１２生成手段
１３表示手段

Claims

マハラノビス・タグチ・システムを用いて解析された解析対象の状態を表示する解析結果表示装置において、
前記状態に関連する複数のパラメータにおける個々の貢献度またはＳＮ比をベクトルとして示すことが可能なレーダチャートと、
前記個々の貢献度またはＳＮ比を示す前記ベクトルに基づいて代表ベクトルを算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された前記代表ベクトルに基づいて表示情報を生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された前記表示情報を、前記レーダチャートに表示する表示手段と、
を備え、
前記表示情報は、前記代表ベクトルを前記レーダチャート上の位置として示すとともに、前記解析対象が特定の状態にある場合に対応する特定領域を前記レーダチャート上に示す情報であり、
前記特定領域は、前記解析対象が前記特定の状態にある場合における前記代表ベクトルを示す前記レーダチャート上の分布状態に基づいて設定されることを特徴とする解析結果表示装置。
前記特定領域は、前記解析対象が前記特定の状態にある場合における前記代表ベクトルの平均を示す前記レーダチャート上の位置に基づいて設定されることを特徴とする請求項１に記載の解析結果表示装置。
前記代表ベクトルとして、前記個々の貢献度またはＳＮ比を示す前記レーダチャートの曲線で囲まれる領域の重心を用いることを特徴とする請求項１または２に記載の解析結果表示装置。
前記生成手段は、前記解析対象の状態を示す前記重心が時間経過とともに前記レーダチャート上を移動する方向に基づいて予測される将来の前記重心の位置を前記表示情報として生成し、
前記表示手段は、前記生成手段により予測された前記将来の前記重心の位置を前記レーダチャート上に表示することを特徴とする請求項３に記載の解析結果表示装置。
マハラノビス・タグチ・システムを用いて解析された解析対象の状態を表示する解析結果表示方法において、
前記状態に関連する複数のパラメータにおける個々の貢献度またはＳＮ比をベクトルとして示すことが可能なレーダチャートを提供するステップと、
前記個々の貢献度またはＳＮ比を示す前記ベクトルに基づいて代表ベクトルを算出するステップと、
前記算出するステップにより算出された前記代表ベクトルに基づいて表示情報を生成するステップと、
前記生成するステップにより生成された前記表示情報を、前記レーダチャートに表示するステップと、
を備え、
前記表示情報は、前記代表ベクトルを前記レーダチャート上の位置として示すとともに、前記解析対象が特定の異常状態にある場合に対応する特定領域を前記レーダチャート上に示す情報であり、
前記特定領域は、前記解析対象が前記特定の異常状態にある場合における前記代表ベクトルを示す前記レーダチャート上の分布状態に基づいて設定されることを特徴とする解析結果表示方法。