JP5772546B2 - 操業品質予測装置、操業品質予測方法、コンピュータプログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 - Google Patents
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Description
まず、図1および図2を参照して、本発明の実施形態に係る操業品質予測装置を用いて操業品質トラブルのうちの操業トラブルの予測を行う対象であるコークス炉の操業と、コークス炉において発生する操業トラブルの一例について説明する。なお、図1は、操業正常時におけるコークス炉の炭化室から製造したコークスを押出機により押出す際の押出力を示すチャートデータを示す。図2は、操業トラブル発生時におけるコークス炉の炭化室から製造したコークスを押出機により押出す際の押出力を示すチャートデータを示す。
[2−1.解析フロー概要]
まず、図3に基づいて、本実施形態に係る操業品質予測装置により操業や品質の解析を行う処理得ある操業品質解析処理の概要を説明する。図3は、本実施形態に係る操業品質予測装置による操業品質解析処理の概要を示す説明図である。
押出チャートデータの中からチャートデータの第1の特徴量である形状特徴量を抽出するための教師データが選定される。
STEP2:特徴量抽出
教師データに独立成分分析を適用し、チャート形状の特徴を示す基底波形およびその基底波形の強さを表す独立信号を算出する。STEP2により、教師データのチャートの形状特徴量(第1の特徴量)を取得する。
STEP3:特徴量の分類/判別
STEP2の結果に基づいて、押出毎の独立信号の変化から押詰まりの操業トラブルの予兆と推測される基底波形およびその独立信号の変化を第2の特徴量である時系列特徴量として特定する。時系列特徴量を、対応分析を用いて整理し分類することによって、トラブル予兆の検出のための有効特徴量を抽出する。
STEP4:特徴量の評価
STEP3までの解析結果を教師データ以外で評価し、有効特徴量に基づいて押詰まりの操業トラブルの予兆を検出する。
図4に、本実施形態に係る操業品質予測装置100の機能構成を示す。操業品質予測装置100は、図4に示すように、データ取得部110と、特徴量抽出部120と、有効特徴量特定部130と、評価部140とからなる。
次に、コークス炉の押詰まり状態の診断を例として、本実施形態に係る操業品質予測装置100による操業品質解析処理について、図3および図5に沿って、図6〜図18を参照しながら説明する。
操業品質予測装置100による操業品質解析処理は、図5に示すように、まず、データ取得部110によりデータ蓄積部200から教師データとなる操業チャートデータを取得することから開始する(S100)。教師データは、操業トラブルの予兆が含まれているデータであり、ユーザによりデータ蓄積部200に蓄積された押出履歴(操業チャートデータ)から選定される。
STEP1(S100)にて教師データが選定され、データ蓄積部200から取得すると、特徴量算出部120により教師データである操業チャートデータから特徴量の抽出が行われる。本実施形態に係る操業品質予測装置100では、操業チャートデータから2段階で特徴量を抽出する。まず、形状特徴量抽出部122により、第1の特徴量であるチャート形状の形状特徴量が抽出される(S110)。
STEP2(S110)にて各教師データについて形状特徴量が抽出されると、次いで、時系列特徴量抽出部124により、各教師データにつき、当該教師データを構成する操業チャートデータそれぞれについて取得された押出機による押出毎の基底波形に対する独立信号s(t)の変化を取得する(S120)。この独立信号s(t)の変化が時系列特徴量となる。
まず、図10に基づいて、人為による時系列特徴量の評価方法を説明する。図10は、人為による時系列特徴量の評価結果の一例を示す説明図である。時系列特徴量の評価は、各教師データの各形状特徴量の変化の有無を定性的に判断することによって行われる。本実施形態では、形状特徴量に増加傾向があるか否かを複数段階で評価する。例えば、増加傾向あり(○)、増加傾向ややあり(△)、増加傾向なし(×)の3段階で評価することができる。
操業品質予測装置100による時系列特徴量の評価は、例えば時系列特徴量の増加傾向について定量的に評価することが考えられる。具体的には、図11左に示すように、上記(a)に記載した人為による評価で、増加傾向ありとされた独立信号s1、s2についての時系列特徴量は、押出機によるコークスの押出が行われる毎に独立信号s1、s2が強くなる傾向がある。そこで、操業品質予測装置100は、各時系列特徴量について、時系列変化を線形近似する回帰直線(y=kz+l)を算出する。zは押出回数、yは基底波形の強さ(すなわち、独立信号)である。そして、操業品質予測装置100は、当該回帰直線の傾きkと切片lについて、所定の条件で増加傾向の有無を判定する。これにより、上記(a)に記載した人為による評価と同様の評価が可能になる。
方法1では、時系列特徴量を線形近似した回帰直線の傾きkおよび切片lを利用して、当該時系列特徴量の増加傾向を評価する。例えば図12に示すように、時系列特徴量として、6回のコークス押出についてのある基底波形の独立信号の強さyの変化を用い、これを線形近似する。時系列特徴量の近似回帰直線をy=k1・z+l1としたとき、下記式2に示す評価基準に基づき、時系列特徴量の増加傾向を評価する。
(k1×7+l1)/yz=1≧1.5 → 増加傾向ややあり(△)
(k1×7+l1)/yz=1<1.5 → 増加傾向なし(×)
・・・(式2)
方法2では、トラブル発生の押出回数1〜3回前の独立信号の強さの変化の影響に重みを置いて評価基準と比較する評価値を算出する。つまり、方法2は、方法1のような押詰まりn回前から1回前の操業チャートデータの全体的な時系列変化を評価するのではなく、例えば押詰まり3回前までといった局所的な時系列変化を重視する場合に使う評価指標である。
(K*×7+l*)/yz=1≧1.5 → 増加傾向ややあり(△)
(K*×7+l*)/yz=1<1.5 → 増加傾向なし(×)
・・・(式3)
×[0 1.5 0.5 0 0 0 0.5 0 0 0]T
/(0+1.5+0.5+0+0+0+0.5+0+0+0)
=3.2
・・・(式4)
STEP3(S120、S130)にて時系列特徴量を抽出し、抽出した時系列特徴量を用いて有効特徴量が抽出されると、評価部140により、教師データとして採用された以外の操業チャートデータが評価され、有効特徴量に基づく操業品質予測が行われる(S140)。
次に、図20を参照しながら、本発明の実施形態に係る操業品質予測装置100のハードウェア構成について、詳細に説明する。図20は、本発明の実施形態に係る操業品質予測装置100のハードウェア構成例を示すブロック図である。
110 データ取得部
120 特徴量抽出部
122 形状特徴量抽出部
124 時系列特徴量抽出部
130 有効特徴量特定部
140 評価部
200 データ蓄積部
Claims (10)
- 製造プロセスから抽出された操業データを時系列に並べた複数のチャートデータであって、横軸に前記操業データそれぞれの時系列位置、縦軸に当該操業データそれぞれの値を示す複数の操業チャートデータから、当該操業チャートデータの形状特徴量を抽出する形状特徴量抽出部と、
前記形状特徴量を時系列に並べた形状特徴量のチャートデータから時系列特徴量を抽出する時系列特徴量抽出部と、
前記時系列特徴量に基づいて、前記製造プロセスにおける操業トラブルおよび/または品質トラブルである操業品質トラブルと関連性の高い有効特徴量を特定する有効特徴量特定部と、
を備えることを特徴とする、操業品質予測装置。 - 前記有効特徴量特定部は、前記時系列特徴量の時系列変化に対する定量的評価に基づいて、前記有効特徴量を特定することを特徴とする、請求項1に記載の操業品質予測装置。
- 前記時系列特徴量抽出部は、前記形状特徴量の時系列変化を線形近似して近似回帰直線を算出し、当該近似回帰直線の傾きおよび切片に基づいて前記定量的評価を取得することを特徴とする、請求項2に記載の操業品質予測装置。
- 前記有効特徴量特定部は、前記時系列特徴量の時系列変化に対するユーザの定性的評価に基づいて、前記有効特徴量を特定することを特徴とする、請求項1に記載の操業品質予測装置。
- 前記時系列特徴量の時系列変化に対する定量的評価または定性的評価は、前記時系列特徴量の分解能を下げた情報であることを特徴とする、請求項2〜4のいずれか1項に記載の操業品質予測装置。
- 前記形状特徴量抽出部は、独立成分分析を用いて前記形状特徴量を抽出することを特徴とする、請求項1〜5のいずれか1項に記載の操業品質予測装置。
- 前記有効特徴量特定部は、前記時系列特徴量の時系列変化を、対応分析を用いて解析し、前記解析結果より前記有効特徴量を特定することを特徴とする、請求項1〜6のいずれか1項に記載の操業品質予測装置。
- 製造プロセスから抽出された操業データを時系列に並べた複数のチャートデータであって、横軸に前記操業データそれぞれの時系列位置、縦軸に当該操業データそれぞれの値を示す複数の操業チャートデータから、当該操業チャートデータの形状特徴量を抽出する形状特徴量抽出ステップと、
前記形状特徴量を時系列に並べた形状特徴量のチャートデータから時系列特徴量を抽出する時系列特徴量抽出ステップと、
前記時系列特徴量に基づいて、前記製造プロセスにおける操業トラブルおよび/または品質トラブルである操業品質トラブルと関連性の高い有効特徴量を特定する有効特徴量特定ステップと、
を含むことを特徴とする、操業品質予測方法。 - コンピュータを、
製造プロセスから抽出された操業データを時系列に並べた複数のチャートデータであって、横軸に前記操業データそれぞれの時系列位置、縦軸に当該操業データそれぞれの値を示す複数の操業チャートデータから、当該操業チャートデータの形状特徴量を抽出する形状特徴量抽出部と、
前記形状特徴量を時系列に並べた形状特徴量のチャートデータから時系列特徴量を抽出する時系列特徴量抽出部と、
前記時系列特徴量に基づいて、前記製造プロセスにおける操業トラブルおよび/または品質トラブルである操業品質トラブルと関連性の高い有効特徴量を特定する有効特徴量特定部と、
を備える操業品質予測装置として機能させることを特徴とする、コンピュータプログラム。 - コンピュータに、
製造プロセスから抽出された操業データを時系列に並べた複数のチャートデータであって、横軸に前記操業データそれぞれの時系列位置、縦軸に当該操業データそれぞれの値を示す複数の操業チャートデータから、当該操業チャートデータの形状特徴量を抽出する形状特徴量抽出部と、
前記形状特徴量を時系列に並べた形状特徴量のチャートデータから時系列特徴量を抽出する時系列特徴量抽出部と、
前記時系列特徴量に基づいて、前記製造プロセスにおける操業トラブルおよび/または品質トラブルである操業品質トラブルと関連性の高い有効特徴量を特定する有効特徴量特定部と、
を備えることを特徴とする操業品質予測装置として機能させるためのプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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