JP6076914B2 - 大規模プロセスオートメーション制御システムを解析および診断する方法 - Google Patents

Description

本発明は複数の工業用コントローラに関し、より詳細には複数の工業用コントローラの性能評価に関する。

複数の工業プロセスコントローラ（以下、単に「複数のコントローラ」）は多くの異なる構成を有し、多くの異なる用途で使用される。複数のコントローラは、制御室内に取り付けられてもよい、または分散制御システムの一部であってもよい。複数のコントローラはプロセス変数を、設定値として知られる所望の基準点で維持するように設計される。複数のプロセス変数は、流量、圧力、温度、粘度、速度、電流、レベル、ｐＨなどとすることができる。工業プロセスでコントローラを物理的にどのように接続することができるかの従来の一例を図１の機能構成図に示す。この例では、コントローラが、この例では制御弁である最終制御要素を動かすための圧力に変換される出力を有する。制御弁の動きにより、パイプを通る材料の流量変化を引き起こす。計器（センサを備える送信機など）が、パイプ内の単純な圧力差を測定し、測定値を表す電流信号をコントローラに返信する。この構成は、制御ループの最も単純な形態の１つの制御ループである。

制御ループ、たとえば上述の制御ループは、プロセス変数の制御が不十分になる問題に遭遇することがある。問題は、最終制御要素、センサ、コントローラの複数のチューニングパラメータ、または何か他のことに伴うものである可能性がある。制御ループが分離されている、または少数の制御ループのうちただ１つである場合、経験を積んだ制御エンジニアが、通常、制御ループを解析し、適当な期間内に何が問題であるかを判定することができる。しかしながら、大規模工業設備では、何百ものコントローラを備える何百もの制御ループを有することは珍しいことではない。このような工業設備では、特に、１つの制御ループにおける問題が他の複数の制御ループに悪影響を及ぼすとき、どの複数の制御ループが複数の問題に遭遇しているかを判定することは、控えめに言っても、困難である。

前述に基づき、当技術分野には、制御エンジニアが、複数の制御ループをモニタし、かつ複数の問題に遭遇しているこれらの制御ループのいずれかを識別および診断するのに役立つ方法が必要である。本発明は、このような方法を対象とする。

本発明によれば、プロセスを制御するように動作可能な制御システムの複数の制御ループの１つまたは複数を解析するための方法を提供する。複数の制御ループはそれぞれコントローラ、最終制御要素、およびコントローラにより制御されているプロセス変数の測定値をコントローラに提供する測定装置を有する。本方法によれば、解析のための、複数の制御ループの１つの選択が、ユーザから受信される。選択された制御ループの第１、第２および第３のセクションの各々に対するあらかじめ定義された主要業績評価指標（ＫＰＩ）に対する評価が生成される。第１のセクションは、選択された制御ループのコントローラと関係があり、第２のセクションは、プロセス、および選択された制御ループの最終制御要素と関係があり、第３のセクションは、選択された制御ループのプロセス変数の測定値と関係がある。選択された制御ループの、少なくとも２つの異なるタイプの制御データが、コンピュータのグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）の単一画面に表示される。制御データの複数のタイプは、プロセス変数の測定値、コントローラの出力、コントローラの設定値、コントローラの比例チューニングパラメータ、コントローラの積分チューニングパラメータ、およびコントローラの設定値とプロセス変数の測定値の差である誤差からなるグループから選択される。選択された制御ループに対する、複数のあらかじめ定義されたＫＰＩの、生成された複数の評価が、コンピュータのＧＵＩの単一画面に表示される。選択された制御ループに対する複数のＫＰＩの１つに対する異なる評価が、ユーザから受信される。選択された制御ループに対する、複数のあらかじめ定義されたＫＰＩの１つの、受信された評価は、選択された制御ループに対する、複数のあらかじめ定義されたＫＰＩの１つに対する、生成された評価の代わりに、コンピュータのＧＵＩの単一画面に表示される。

本発明の複数の特徴、複数の様態および複数の利点が、以下の説明、添付の特許請求の範囲、および複数の添付図面に関してよりよく理解されるようになるであろう。

従来型の制御ループの概略図である。 制御ループの構成図である。 本発明のモニタリングシステムを利用してもよいプロセス制御システムの概略図である。 プロセス制御システムと共に使用するためのインタフェースシステム、データシステムおよびループ解析プログラムの概略図である。 ループ解析プログラムのグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）の画面レイアウトの概略図である。 コントローラ・データ・グループ化ビューを有する、ＧＵＩの表示の部分を示す。 コントローラ・データ・グループ化ビューを有し、かつズーム機能が示された、ＧＵＩでの他の表示の部分を示す。 コントローラに対するコントローラ・データ・グループ化ビューを有し、かつ時系列の複数の傾向を示す、ＧＵＩでの表示の部分を示す。 図８のコントローラに対するコントローラ・データ・グループ化ビューを有し、かつパワースペクトルの複数の傾向を示す、ＧＵＩでの表示の部分を示す。 複数の数値法テーブルビューを有する、ＧＵＩでの表示の部分を示す。 コントローラ比較ビューを有する、ＧＵＩでの表示の部分を示す。 コントローラ特性ビューを有する、ＧＵＩでの表示の部分を示す。 結合されたプロセスおよび数値データビューを有する、ＧＵＩでの表示の部分を示す。 ２次元データクラスタ化ビューを有する、ＧＵＩでの表示の部分を示す。 ３次元データクラスタ化ビューを有する、ＧＵＩでの表示の部分を示す。 ２次元コントローラ・パラメータ・クラスタ化ビューを有する、ＧＵＩでの表示の部分を示す。 ユーザがビューから他のデータにどのようにアクセスすることができるかを概略的に示す２次元コントローラ・パラメータ・クラスタ化ビューを有する、ＧＵＩでの表示の部分を示す。 ３次元コントローラ・パラメータ・クラスタ化ビューを有する、ＧＵＩでの表示の部分を示す。 ３つの領域に分割された、図２の制御ループ構成図を示す。 かなりの不感帯を有するコントローラの、複数のデータ傾向を示す。 自己調節波形結合を有するコントローラのためのコントローラ・データ・グループ化ビューを有する、ＧＵＩでの表示の部分を示す。 量子化を有するコントローラに対するコントローラ・データ・グループ化ビューを有する、ＧＵＩでの表示の部分を示す。 コントローラに対して不十分なデータ収集サンプリングレートを示すコントローラ・データ・グループ化ビューを有する、ＧＵＩでの表示の部分を示す。 ループ解析プログラムを使用して、制御ループを手動で、自動的に、および組み合わせたやり方でどのように解析することができるかを示す概略の流れ図である。 組み合わせたプロセスおよび数値ビューおよびＫＰＩボックスを有する、ＧＵＩでの表示の部分を示す。 第１のレベルのＫＰＩグループ化を有する、ＧＵＩでの表示の部分を示す。 第２のレベルのＫＰＩグループ化を有する、ＧＵＩでの表示の部分を示す。 第３のレベルのＫＰＩグループ化を有する、ＧＵＩでの表示の部分を示す。 制御領域内の主要な複数のＫＰＩに複数の問題点がある複数のコントローラに対する、印刷されたレポートを示す。 プロセス領域内の主要な複数のＫＰＩに複数の問題点がある複数のコントローラに対する、印刷されたレポートを示す。 信号処理領域内の主要な複数のＫＰＩに複数の問題がある複数のコントローラに対する、印刷されたレポートを示す。

以下の詳細な説明では、複数の同一構成要素が、本発明の異なる実施形態で示されていようとなかろうと、複数の同じ参照番号を有することに留意されたい。同じく、本発明を明確かつ簡潔に開示するために、複数の図面は必ずしも縮尺どおりではない場合があり、本発明のある種の複数の特徴がある程度概略形態で示される場合があることに留意されたい。

プロセス制御の領域はかなり広大であり、多くの異なる制御ループが利用されるが、ほぼすべての工業用単一ループ制御用途を、図２に示すような構成図で表すことができる。この図では、プロセス１０は、プロセス１０と直接または間接的に接触するセンサ１２により測定することができる変数を有する任意の工業プロセスである。センサ１２は、プロセス１０の物理的特性（変数）を、送信することができる信号に変換する変換器である。この信号（プロセス変数の値を表す）は、測定値（ＭＶ）と呼ばれ、送信機によりコントローラ１４に送信される。設定値（ＳＰ）がＭＶの所望の値であり、調整のために使用される。ＳＰとＭＶの差が誤差（Ｅ）と呼ばれる。コントローラ１４の目的は、典型的にはＥを最小にすることである。コントローラ１４の出力が、最終制御要素（ＦＣＥ）１６に送信され、ＦＣＥは、プロセス１０の中に接続され、プロセス１０、および詳細には変数に影響を及ぼすように動作可能である。

最も一般的な信号制御ループが、ＰＩＤ制御ループである。３つの一般的形態のＰＩＤ制御ループ、すなわち標準的、並列式、および古典的がある。限定することなく説明を容易にするために、標準的ＰＩＤ制御ループだけについて取り上げる。標準的ＰＩＤ制御ループにより使用される標準的ＰＩＤアルゴリズムに対するラプラス領域の定義が以下の通りである。

ここで、
Ｐは比例コントローラゲインを表す
Ｉは積分時間を秒単位で表す
Ｄは微分ゲインを秒単位で表す
ｅは誤差＝ＳＰ−ＭＶを表す
異なる製造業者のＰＩＤコントローラが、比例、積分および微分の用語に対して異なる定義および名称を有する。「ゲイン」および「時間」がこの例である。比例、積分および微分という用語は、一般に「チューニングパラメータ」と呼ばれるので、比例、積分および微分のチューニングパラメータという用語が以下の段落で使用される。これらの用語は、比例コントローラゲイン、積分時間および微分ゲインだけでなく、他の複数の製造業者により使用される他の比例、積分および微分という用語も含むことを意味することが理解される。

制御ループを自動モードでまたは手動モードで動作させることができる。手動モードでは、オペレータがＦＣＥを調節する。自動モードでは、コントローラがＦＣＥを調節する。

制御ループの目的は、通常、誤差を最小にすることである。そうする際に、ＦＣＥのコントローラを自動的に調節することにより、測定した変数を基準設定値に追従させることにより、調整が行われる。複数の自動調節のサイズが、比例、積分および微分と呼ばれるパラメータに関連する複数の設定により決定される。比例、積分および微分のパラメータを決定する手段が、しばしばチューニングと呼ばれる。

制御ループ内のコントローラがハードウェア装置であってもよい、またはマイクロプロセッサベースの装置内に実装されたソフトウェアコードであってもよい。ソフトウェアコードの場合、コントローラは機能ブロックの形であってもよい。公知のように、機能ブロックは、１つまたは複数の入力ならびに１つまたは複数の出力を含むソフトウェアコードのパッケージ化されたブロックであり、１つまたは複数の所定のアルゴリズムまたは機能を実施するように動作可能である。複数の機能ブロックは相互接続されて、プロセスの１つまたは複数の制御ループを制御するように動作可能なソフトウェアプログラムである機能ブロック図を生み出すように適合される。機能ブロックの特徴には、実行とカプセル化と情報隠蔽との間のデータ保存が含まれる。機能ブロックが呼び出されるたびに、機能ブロックの別個のコピーがメモリ内に作られ、これにより、呼び出された機能ブロックの中にデータを保存することが許可される。カプセル化により、複数のソフトウェアコード要素の集合を１つのエンティティとして取り扱うことが許可され、情報隠蔽により、カプセル化された複数の要素内部のデータおよび複数のアルゴリズムへの外部アクセスが制限される。カプセル化および情報隠蔽により、ソフトウェアコードを誤って修正すること、または以前の制御ソリューションからコードがコピーされたときに内部データを上書きすることを防ぐ。

複数の機能ブロックコントローラ（および関連する複数の制御ループ）は、それ自体しばしばコントローラと呼ばれマイクロプロセッサベースの装置の中に実装されてもよい。混乱を避けるために、１つまたは複数のソフトウェアコントローラを実行しているマイクロプロセッサベースの装置を、本明細書では「制御モジュール」と呼ぶ。さらに、機能ブロックコントローラを単に「コントローラ」と呼ぶ。

ここで、図３を参照すると、本発明を使用してもよい制御システムの一例の概略図を示す。この例は、複数のノード２６、２８、３０、３２、３４が接続された１つまたは複数のネットワークケーブル２４を備えるループまたはリング２２を含むＤＣＳ２０である。各ノードは、リング２２上の他の複数のノードと通信するためにリング２２に接続された１つまたは複数の電子装置を含む。各ノードは、リング上で固有アドレスを有し、終端ユニット（ＴＵ）３８によりリング２２に接続される。図３には１つのリングだけを示すが、ＤＣＳ２０は複数のリングを含んでもよいことを認識されたい。一実施形態では、リング２２は、１０メガヘルツまたは２メガヘルツの通信速度で動作する単方向高速シリアル・データ・ネットワークである。

ノード２６、３０はそれぞれプロセス制御ユニット（ＰＣＵ）４０、４２を備える。以下でより詳細に説明するように、各ＰＣＵ４０、４２は、ネットワーク通信マネージャ（ＮＣＭ）モジュール４５、および工業設備内の、たとえば発電設備、製紙工場、または化学工場もしくは製造工場内のプロセスまたはサブプロセスを制御するための１つまたは複数の制御モジュール６０を備える。ＮＣＭモジュール４５は、複数の制御モジュールの、パッケージへの送信データをモニタし、受信データをルーティングし、複数の制御モジュールに配送する。各制御モジュールは冗長であってもよく、ＰＣＵは、第２のＴＵ３８上でネットワークに取り付けられた冗長ＮＣＭモジュール４５を含んでもよい。ノード２６、３０の各々は、ＴＵ３８を介してリング２２に接続される。

ノード２８、３２はそれぞれこれらのノードにオペレータワークステーション４６、４８が接続されたコンピュータ・インタフェース・ユニット（ＣＩＵ）４４を備える。各ワークステーション４６、４８は、プロセッサおよび関連するメモリだけでなく、複数のオペレータが設備内の複数のプロセスおよび複数のサブプロセスをモニタし、手動で制御してもよいグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）を表示するためのモニタを備える。各ワークステーション４６、４８は、ＣＩＵ４４およびＴＵ３８を介してリング２２に接続される。ＣＩＵ４４は、ワークステーションと別個でも、ワークステーションと一体化されてもよいが、ＤＣＳ２０の一部である。図示しやすいように、ワークステーション４６、４８に関連するＣＩＵ４４は、ワークステーション４６、４８と一体化している。インタフェースシステム５４は、ワークステーション４８のプロセッサ上で実行される。

ＰＣＵ４２は、イーサネット（登録商標）に似たプロトコルを備えるシリアル通信システムであってもよい通信バス６２に接続された複数の制御モジュール６０を備える。各制御モジュール６０は、工業設備の１つまたは複数のループを制御するための１つまたは複数のソフトウェアコントローラ（たとえば、複数の機能ブロックコントローラ）を含む。これらのコントローラは、標準的ＰＩＤコントローラであってもよい。複数のコントローラは、１つまたは複数の入出力サブシステム６４を介して複数のフィールド装置から受信した複数の動作値を利用する。各単一制御モジュール６０または冗長制御モジュール６０対は、別個の入出力サブシステム６４を有してもよい。複数の制御モジュール６０内の複数のコントローラからの複数の出力が、入出力サブシステム６４を介して複数のフィールド装置の複数の制御装置に送信される。入出力サブシステム６４は、入出力バス６８に接続された複数の入出力モジュール６６を含む。複数の制御モジュール６０はまた、複数の入出力モジュール６６から複数の動作値を受信するために入出力バス６８に接続される。

一般に、ＰＣＵ４０は、ＰＣＵ４２に類似する構成を有する、すなわち、ＰＣＵ４０は、複数の制御モジュール６０、通信バスおよび入出力バス（複数）６４を有する。

ここで、図４を参照すると、インタフェースシステム５４は、接続されたソフトウェアアプリケーションにＤＣＳ２０からのデータを提供するように動作可能である。図４に示す一実施形態では、インタフェースシステム５４は、ソフトウェア・アプリケーション・インタフェース（ＡＰＩ）８０、システム・データ・アクセス（ＳＤＡ）・サーバ８２およびＯＰＣサーバ８４を備える。ＡＰＩ８０は、ＣＩＵ４４内のネイティブ言語コマンドセットへのアクセスを提供する、１組の複数の「Ｃ」言語サブルーチンを備える低水準インタフェースである。各ＣＩＵ４４は、マイクロプロセッサベースの装置（たとえばワークステーション４６または４８）またはＰＣＵ（たとえばＰＣＵ４０または４２）をループ（たとえばループ２２）に接続する１つまたは複数のハードウェアモジュールからなる。ＳＤＡサーバ８２は、制御されたやり方で、関連するＣＩＵ４４およびＡＰＩ８０を介してＤＣＳ２０内の複数のモジュールに複数のデータ要求を送信し、このモジュールから複数のデータ応答を受信するように動作可能である。ＳＤＡサーバ８２は、ＤＣＳ２０への未処理の複数のデータ要求を限定し、かつ最大要求速度を強制するスロットリング機構によりデータの流れを制御してもよい。さらに、ＳＤＡサーバ８２は、ＤＣＳ２０内の特定のモジュールへのデータ要求が有効であり、かつモジュールによりサポートされているかどうかを判定するために実行時に自動的に生成されるトポロジモデルを利用してもよい。ＳＯＡＰ（Ｓｉｍｐｌｅ Ｏｂｊｅｃｔ Ａｃｃｅｓｓ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）を使用して、ＳＤＡサーバ８２を任意のクライアントに接続するために、ウェブ・サーバ・アプリケーション８３が提供されてもよい。ＯＰＣサーバ８４は、ＯＰＣ ＵＡを介してＳＤＡサーバ８２からデータを公開するように動作可能であり、ＴＣＰとＨＴＴＰ両方のＯＰＣ ＵＡ通信スタックを使用して複数の接続をサポートする。ＯＰＣサーバ８４は、複数の読出しおよび複数の関数呼出しを実施し（必要である場合、動作を実施する）、複数のサブスクリプションを提供することができる。

ＤＣＳ２０からのデータ、詳細には複数の制御モジュール６０内の複数の制御ループ（複数のコントローラ）に関係があるデータが、インタフェースシステム５４を介して収集され、コンピュータ上のデータベース９０に記憶されてもよい。同じまたは異なるコンピュータ上で実行されているデータ取得プログラム９２を利用して、このデータを収集し、データベース９０に記憶してもよい。本発明により具体化されたループ解析プログラム９４により、データベース９０からのデータおよび／またはデータ取得プログラム９２からの直接のデータを利用して、複数の制御ループをモニタし、複数の問題に遭遇しているこれらの制御ループのいずれかを識別および診断する。

データ取得プログラム９２、データベース９０およびコンピュータ（複数）上で実行される／記憶されるループ解析プログラム９４を備えるコンピュータ（複数）は、ＤＣＳ２０と同じ工業設備内にすべて配置されてもよい、およびＤＣＳ２０の近傍に配置されてもよい。このような一実施形態では、データ取得プログラム９２は、連続的に、ＤＣＳ２０からデータを収集し、データをデータベース９０に記憶してもよく、ループ解析プログラム９４は、データ取得プログラム９２から受信したおよび／またはデータベース９０から取り出したようなデータを解析するために、常に利用可能であってもよい。交互に、データ取得プログラム９２、データベース９０およびコンピュータ（複数）上で実行される／記憶されるループ解析プログラム９４を備えるコンピュータ（複数）は、工業設備およびＤＣＳ２０から遠隔にあるサイトに、たとえば遠隔サービスセンタに配置されてもよい。この実施形態では、データ取得プログラム９２は、通信ネットワーク上で、たとえば広域ネットワーク（ＷＡＮ）またはインターネット上で、インタフェースシステム５４に接続されてもよい。さらに、データ取得プログラム９２は、限定された期間だけ、たとえば１２時間または２４時間、ＤＣＳ２０からデータを収集し、データベース９０に記憶してもよい。さらに他の実施形態では、データ取得プログラム９２およびデータベース９０は、限定された期間、データを収集するためにインタフェースシステム５４に接続された携帯型コンピュータ上に配置されてもよく、この期間後、携帯型コンピュータはインタフェースシステム５４から切断され、次いで、遠隔サイトに移送され、携帯型コンピュータは、遠隔サイトでループ解析プログラム９４を実行しているコンピュータに接続される。

ＤＣＳ２０から収集したデータは、データを複数のコントローラに基づき記憶するデータモデルでは、データベース９０に記憶されてもよい。各コントローラは、コントローラに関係があるデータが記憶される５つの属性またはサブクラスを、すなわち、Ｐｒｏｃｅｓｓ（プロセス）、Ｓｅｔｕｐ（設定）、Ｃｒｉｔｉｃａｌｉｔｙ（危険状態）、Ｓｅｃｔｉｏｎ（セクション）およびＵｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ（利用）を有する。設定値に対するデータ、測定値および制御出力は、プロセスサブクラスの下で記憶される。記述、複数のコントローラ・チューニング・パラメータ、複数の出力限度、複数の設定値限度および実行速度は、Ｓｅｔｕｐサブクラスの下で記憶される。Ｃｒｉｔｉｃａｌｉｔｙサブクラスは、高、中および低を含み、Ｓｅｃｔｉｏｎサブクラスは、グループおよびプロセスを含み、Ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎサブクラスは、モード（自動はたは手動）を含む。データモデルは、データ保守を容易にし、高速データ取出しを可能にする。さらに、データモデルは、複数のオブジェクト指向プログラミング技法の最適な使用を許可する。

本発明は、ＤＣＳ２０、またはこれに類似する複数の制御システムと共に使用することに限定されないことを認識されたい。ループ解析プログラム９４は、他の異なる種類の制御システムで複数の制御ループをモニタおよび診断するために使用されてもよい。ループ解析プログラム９４は、インタフェースシステム５４、データ取得プログラム９２およびデータベース９０以外の手段により制御システムから得られたデータを利用することができることをさらに理解されたい。ＤＣＳ２０、インタフェースシステム５４、データ取得プログラム９２およびデータベース９０は、ループ解析プログラム９４を使用することができる制御システムおよびデータ取得システムのほんの一例である。

ループ解析プログラム９４は、コンピュータ１００内のメモリに記憶され、コンピュータ１００のプロセッサにより実行される。ループ解析プログラム９４は、コンピュータ１００のモニタ１０４上に多数のデータビューを生成および表示するように動作可能なグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）１０２を有する。可視化により、複数のデータビューは、オペレータが多数のコントローラの性能を手動で解析し、かつ何らかの問題があるかどうか判定することを許可する。オペレータは、複数のビューを通してナビゲートし、１つまたは複数のインタフェース装置、たとえばキーボード、マウス、トラックボールおよび本明細書のタッチスクリーンを使用して、複数のビューから情報を取り出してもよい。以下の複数の段落で、ＧＵＩ１０２に関連して操作する複数の動作を意味する複数の用語、たとえば「選択した」、「クリックした」、「ドラッグした」などを参照したとき、複数の動作は、インタフェース装置（複数）を使用してオペレータにより実施されていることを理解されたい。

ＧＵＩ１０２は、図５に概略的に示す画面レイアウト１０１を介してユーザに情報を提示する。画面レイアウト１０１は、グラフィックウィンドウ１０６、第１の選択ウィンドウ１０８および第２の選択ウィンドウ１１０を含む。

ループ解析プログラム９４により生成および表示されてもよい第１のタイプのデータビューが、コントローラに対する複数の傾向を比較するコントローラ・データ・グループ化ビューである。コントローラ・データ・グループ化ビューを有する第１の表示１１２の部分を図６に示す。グラフィックウィンドウ１０６のタブ１１４が、グラフィックウィンドウ１０６内に複数の傾向を表示するために選択され、第１の選択ウィンドウ１０８のタブ１１６が、複数のコントローラのリストを表示するために選択された。タブ１１４、１１６をこのように選択し、コントローラ（たとえばＦＩＣ８１２２０）を選択することにより、コントローラに対する２つの傾向をグラフィックウィンドウ１０６内に自動的に生成させ、一緒に表示させる。２つの傾向は、図６に示すように、２つの傾向のＹ軸が互いの最上部に積み重ねられるように表示される。傾向をとられるデータは、グラフィックウィンドウ１０６内のそれぞれ測定値（ＭＶ）、設定値（ＳＰ）、Ｅｒｒｏｒ（エラー）およびコントローラ出力（Ｏｕｔ）に対する複数のチェックボックス１１８のうち２つ以上をクリックすることにより、ユーザにより選択される。第１の表示１１２では、ＳＰ、ＭＶおよびＯｕｔに対するチェックボックス１１８が選択された。したがって、最上部の傾向がＭＶおよびＳＰに対するものであり、最下部の傾向がＯｕｔに対するものである。図６では、ＳＰ（設定値）は振動するＭＶ（測定値）を通って伸びる実質的に直線であり、このことは、傾向期間の間に設定値が変化しなかったことを示す。図６では、ただ図示しやすいように、第１の選択ウィンドウ１０８をグラフィックウィンドウ１０６の上方に示したことに留意されたい。

測定値および設定値を最上部の傾向に表示する代わりに、最上部の傾向にエラーを表示してもよい。これは、ＳＰおよびＭＶチェックボックス１１８の代わりに、Ｅｒｒｏｒチェックボックス１１８を選択することにより達成される。

最上部および最下部の傾向内部のデータ範囲が、グラフィックウィンドウ１０６内のボックス１２０、１２２の中にデータ範囲を入力することによりズームインされてもよい。このズーム機能を図７に示し、図７は、コントローラ・データ・グループ化ビューを有する他の表示１２６の部分を示す。特定のデータ範囲にズームインする前には、ボックス１２０は「０」を含み、ボックス１２２は「１２７３９」を含む。したがって、表示された複数の傾向は、通常のデータ範囲０〜１２７３９を有する。ボックス１２０に「１００」を入力し、かつボックス１２２に「１６００」を入力することにより、より狭いデータ範囲、たとえば１００〜１６００にズームインする。このより狭いデータ範囲に対する複数の傾向が、傾向ボックス１２７、１２８を埋めて、これにより、データ範囲に対して複数の傾向を効果的に拡大する。ズームインしたデータ範囲を、例示のためだけにボックス１２８内に示す。スクロールバー１３０を動かすことにより、通常のデータ範囲以内の他の複数のデータ範囲にズームインしてもよく、これにより、ｘ軸に沿ってズームインしたデータ範囲に移動する。しかしながら、ボックス１２０、１２２のうち少なくとも一方に異なる値を入力することにより変更されなければ、データ範囲の幅が１５００のままである。

ドロップダウン解析ボックス１３１によりアクセス可能な複数の解析ツールを利用して、複数の傾向のデータを解析してもよい。ここで、図８および図９を参照すると、解析ボックス１３１による選択で利用可能な複数のツールは、「Ｔｉｍｅ Ｓｅｒｉｅｓ（時系列）」、「Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ（差）」、「Ｐｏｗｅｒ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ（パワースペクトル）」、「Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ（振幅スペクトル）」、「Ａｕｔｏ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（自己相関）」、「Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ（ヒストグラム）」および「Ｌｏｃａｌ Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ（ローカルの変動性）」を含む。図８には、コントローラ・データ・グループ化ビューに伴う表示１３２の部分を示すが、図９には、コントローラ・データ・グループ化ビューの他の表示１３４の部分を示す。表示１３２では、Ｔｉｍｅ Ｓｅｒｉｅｓツールを使用して、コントローラＦＩＣ１００２Ｇに対する複数の傾向を表示している。Ｔｉｍｅ Ｓｅｒｉｅｓツールは、ＳＰ／ＭＶ／Ｅｒｒｏｒ、Ｏｕｔ（Ｙ軸）の値（０〜１００％）を時間（Ｘ軸）に対してプロットさせる通常の（デフォルト）ツールである。表示１３４では、Ｐｏｗｅｒ Ｓｐｅｃｔｒｕｍツールを使用して、コントローラＦＩＣ１００２Ｇに対する複数の傾向を表示している。Ｐｏｗｅｒ ＳｐｅｃｔｒｕｍツールはＳＰ／ＭＶ／Ｅｒｒｏｒ、Ｏｕｔのパワーを測定し、次いで、この測定値（Ｙ軸）を周波数（Ｘ軸）に対してプロットする。解析ボックス１３１で解析ツールを選択することにより、迅速に、選択された解析ツールにより生み出された傾向をグラフィックウィンドウ１０６内に自動的に表示させる。

複数の傾向のデータをフィルタリングして、指数フィルタまたはブラックマン（Ｂｌａｃｋｍａｎ）フィルタを使用してノイズを取り除いてもよい。フィルタを使用しない、または指数フィルタもしくはブラックマンフィルタを使用するという選択は、ドロップ・ダウン・フィルタ・ボックス１３６により行われる。フィルタボックス１３６によりフィルタを選択することにより、複数の傾向のデータを自動的にフィルタリングさせる。

ループ解析プログラム９４により生成および表示されてもよい第２のタイプのデータビューが、複数のコントローラのデータに対する複数の数値法の適用を示すテーブルビューである。図１０には、複数の数値法テーブルビューを有する表示１４０の部分を示す。表示１４０は、異なるデータ、すなわち、ＭＶ、ＳＰ、Ｏｕｔ、Ｅｒｒｏｒ、および以下で取り上げるループ性能モニタ（ＬＰＭ）データのための複数のタブを備えるテーブル１４１を含む。テーブル１４１はグラフィックウィンドウ１０６内に示される。適用する複数の数値法は、標準偏差、変動係数（ＣｏＶ）、最大値、最小値、平均値および範囲を含む。特定のデータに対してテーブル１４１内のタブを選択することにより、テーブル１４１に複数の行および複数の列を表示させ、各行は異なるコントローラに対するものであり、各列はコントローラの特定のデータに適用された異なる数値法に対するものである。複数のコントローラは、異なるデータ（ＭＶ、ＳＰ、Ｏｕｔ、ＥｒｒｏｒおよびＬＰＭ）に基づきソートすることができる。したがって、複数のコントローラの１つのグループが、ＬＰＭデータに対してだけ示されてもよく、複数のコントローラの他の異なるグループがＭＶに対してだけ示されてもよいなどである。

ＬＰＭデータは、ループ解析プログラム９４に関連するＬＰＭライブラリまたはデータベースに記憶された標準的な複数のソフトウェアルーチンにより実施される複数の数値法により作り出される。標準的な複数のＬＰＭデータ・ソフトウェア・ルーチンは、図１０に示すＬＰＭ：０１、ＬＰＭ：０２、ＬＰＭ：０３およびＬＰＭ：０４を含む。ＬＰＭ：０１は、平均制御誤差ＳＰ−ＰＶを計算し、ＬＰＭ：０２は、正規化された制御誤差の標準偏差を計算し、ＬＰＭ：０３は、複数の工学単位で制御誤差の標準偏差を計算し、ＬＰＭ：０４は、平均プロセス変数、現在の動作点を計算する。他のいくつかの標準的なソフトウェアルーチンが、ループ（コントローラ）が自動中である複数のサンプルのパーセンテージを判定するＬＰＭ：１３、ループが飽和した複数のサンプルのパーセンテージを判定するＬＰＭ：１４、複数の設定値クロッシングと全サンプルの比数を判定するＬＰＭ：１７、およびＳＰとＰＶの比の動きを計算するＭＰＬ：１９を含む。

ＬＰＭライブラリはまた、ＬＰＭデータを解析して、制御ループ（コントローラ）に対してさまざまな性能指標（結果）を判定する標準的な複数のソフトウェアルーチンを含む。標準的な複数のＬＰＭ結果の複数のルーチンのいくつかには、全体的性能が許容可能であるかどうかを判定するＨ０１、全体的なチューニング問題が存在するかどうかを判定するＨ０２、制御ループが振動性であるかどうかを判定するＨ０３、ＳＰが振動性であるかどうかを判定するＨ０４、かなりの外部擾乱が存在するかどうかを判定するＨ０５、かなりの非線形性が存在するかどうかを判定するＨ０６、弁の静止摩擦が存在するかどうかを判定するＨ０７、許容可能なハリス（Ｈａｒｒｉｓ）インデックスが存在するかどうかを判定するＰ０１、許容可能なＳＰクロッシングインデックスが存在するかどうかを判定するＰ０２、および変動性がランダムであるかどうかを判定するＰ０３が含まれる。

複数のコントローラはまた、コントローラタイプ、プロセス領域、危険状態およびユーザ指定のソート基準に基づきソートされてもよい。

ループ解析プログラム９４により生成および表示されてもよい第３のタイプのデータビューが、２つの異なるコントローラに対する複数の傾向を示すコントローラ比較ビューである。図１１にコントローラ比較ビューを有する表示１４８の部分を示し、コントローラＦＩＣ８１３０３の複数の傾向がコントローラＦＩＣ８１２２０の複数の傾向と比較されている。複数の傾向は、グラフィックウィンドウ１０６内に示される。各コントローラに対する複数の傾向は、ＭＶ／ＳＰ傾向およびＯｕｔ傾向を含む。特定のコントローラ（たとえばＦＩＣ８１３０３）が、ＤＣＳ２０内のその他の複数のコントローラのいずれと比較されてもよい。したがって、ユーザが、迅速な視覚的やり方でコントローラの性能を他のすべてのコントローラと比較し、これにより、複数の類似波形、すなわち性能特性を検出することができる。このような検出は、２つ以上のコントローラにもたらす問題の識別を容易にすることができる。

ループ解析プログラム９４により生成および表示されてもよい第４のタイプのデータビューが、コントローラ特性ビューである。図１２には、コントローラ特性ビューを有する表示１５２の部分を示す。ユーザが、選択したコントローラの設定値と関係がある情報を迅速に可視化することができる。より具体的には、ＭＶ、ＳＰおよびＯｕｔの上限および下限と一緒にＭＶ、ＳＰおよびＯｕｔの現在の数値を示す。さらに、コントローラの複数のチューニングパラメータ（比例、積分および微分）の数値だけでなく、コントローラのＡｕｔｏ（自動）状態を、すなわち、コントローラが自動モード中かどうかも示す。プロセスデータを見ながら、コントローラ特性ビューを見ることで、問題が制御に関係があるか、プロセスに関係があるかをユーザが判定するのに役立つ。

ここで、図１３を参照すると、ループ解析プログラム９４により表示されてもよい、データビューの第５のタイプを有する表示１５６の部分を示す。第５のタイプのデータビューは、プロセスと数値データを組み合わせたビューである。図示するように、数値データビューは、複数の数値法テーブル１６２の上方に配置された２つの傾向ボックス１５８、１６０を有する。コントローラ・データ・グループ化ビューと同じやり方で、傾向をとられるデータは、グラフィックウィンドウ１０６内でそれぞれＭＶ、ＳＰ、ＥｒｒｏｒおよびＯｕｔに対する２つ以上のチェックボックスをクリックすることにより、ユーザにより選択される。図１３では、ＳＰ、ＭＶおよびＯｕｔに対するチェックボックスが、コントローラ１１ＡＪ１８２に対して選択された。したがって、傾向ボックス１５８内の最上部の傾向が、コントローラ１１ＡＪ１８２のＭＶおよびＳＰに対するものであり、傾向ボックス１６０内の最下部の傾向が、コントローラ１１ＡＪ１８２のＯｕｔに対するものである。複数の数値法テーブル１６２は、コントローラのデータに対する複数の数値法の適用を示し、異なるデータ、すなわち、ＭＶ、ＳＰ、Ｏｕｔ、ＥｒｒｏｒおよびＬＰＭに対する複数のタブを含む。適用した複数の数値法は、標準偏差、ＣｏＶ、尖度、最大値、最小値、平均値、範囲などを含む。特定のデータに対してタブを選択することにより、特定のデータに適用された異なる数値法の複数の列を含むテーブルが表示される。図１３では、コントローラ１１ＡＪ１８２のＭＶに複数の数値法が適用された。

ループ解析プログラム９４により生成および表示することができる第６のタイプのデータビューが、データクラスタ化ビューであり、データクラスタ化ビューは、２つのデータタイプを、互いに対して２次元プロットでプロットする、または３つのデータタイプを互いに対して３次元プロットでプロットすることを許可する。２次元データクラスタ化ビューは、グラフィックウィンドウ１０６のタブ１６４をクリックすることによりアクセスされ、一方、３次元データクラスタ化ビューは、グラフィックウィンドウ１０６のタブ１６５をクリックすることによりアクセスされる。データクラスタ化ビューは、プロットウィンドウ１６８および傾向ウィンドウ１７０を含む（図１４に示す）。データクラスタ化ビューは、詳細には線形性、ヒステリシスおよび静止摩擦を検出および解析するのに有用である。ヒステリシスは、（振幅に関する）コントローラからの同じコマンドに応答した最終制御要素（ＦＣＥ）の動作量が、異なる動作方向で異なるときに発生する。静止摩擦は、コントローラがアクチュエータにＦＣＥを動かすように指令するが、ＦＣＥはアクチュエータにより追加の力を加えられるまで応答せず、この後ＦＣＥが行きすぎるときに発生する。

ここで図１４を参照すると、２次元データクラスタ化ビューを有する表示１６６の部分を示す。プロットウィンドウ１６８には、コントローラＦＩＣ１００２ＧのＭＶ対Ｏｕｔの２次元プロットが存在する。傾向ウィンドウ１７０は、コントローラＦＩＣ１００２ＧのＭＶおよびＯｕｔの傾向を、時間をＸ軸に、ＭＶをＹ軸の左側に、ＯｕｔをＹ軸の右側にして示す。プロットウィンドウ１６８および傾向ウィンドウ１７０内に示すＯｕｔとＭＶの間のオフセットが、おそらくコントローラＦＩＣ１００２Ｇに関連するアクチュエータ内のヒステリシスと関係がある非線形問題を示す。

図１５に、３次元データククラスタ化の表示１７２の部分を示す。プロットウィンドウ１６８は、コントローラＬＩＣ１４０１のＭＶ、ＯｕｔおよびＳＰの３次元プロットを、ＭＶをＸ軸に、ＯｕｔをＹ軸に、ＳＰをＺ軸にして示す。傾向ウィンドウ１７０は、コントローラＬＩＣ１４０１のＥｒｒｏｒおよびＯｕｔの傾向を、時間をＸ軸に、ＥｒｒｏｒをＹ軸の左側に、ＯｕｔをＹ軸の右側にして示す。プロットウィンドウ１６８内のドーナツ形状のプロットは、コントローラＬＩＣ１４０１に関連するアクチュエータの静止摩擦およびヒステリシスを示す。

ループ解析プログラム９４により生成および表示することができる第７のタイプのデータビューが、コントローラ・パラメータ・クラスタ化ビューであり、コントローラ・パラメータ・クラスタ化ビューは、複数のコントローラに対して、各コントローラの２つの特性を、互いに対して２次元（ＸＹ）プロットでプロットする、または各コントローラの３つの特性を互いに対して３次元プロット（ＸＹＺ）でプロットすることを許可する。２次元コントローラ・パラメータ・クラスタ化ビューは、グラフィックウィンドウ１０６のタブ１７３をクリックすることによりアクセスされる、一方、３次元コントローラ・パラメータ・クラスタ化ビューは、グラフィックウィンドウ１０６のタブ１７５をクリックすることによりアクセスされる。コントローラ・パラメータ・クラスタ化ビューにより、制御システム２０全体がうまく動作しているか、不完全に動作しているかを、ユーザが迅速に判定することが可能になる。コントローラ・パラメータ・クラスタ化ビューの有用性は、直接合成（ラムダ）チューニング技法の有用性に基づく。このチューニング技法では、コントローラの動態が、プロセスの支配的な動態に調和させられる。たとえば、大部分の流量制御ループは、５秒〜２０秒の範囲の時定数を有する。したがって、直接合成チューニング手法によれば、流量制御ループに対する標準的ＰＩＤコントローラの積分チューニングパラメータもまた、５秒〜２０秒であるべきである。さらに、比例チューニングパラメータは、１以下であるべきである。したがって、直接合成チューニング技法によれば、複数の流量制御ループ内の複数のＰＩＤコントローラの大部分が、５秒〜２０秒の範囲の積分チューニングパラメータ、および１以下の比例チューニングパラメータを有する場合、制御システム２０は、おそらくうまく動作している。コントローラ・パラメータ・クラスタ化ビューにより、このことを単一ウィンドウ内で迅速に確認することを許可する。

ここで、図１６を参照すると、２次元コントローラ・パラメータ・クラスタ化ビューを有する表示１７４の部分を示す。複数のコントローラに対して、グラフでは、各コントローラの積分チューニングパラメータ（Ｙ軸）が、コントローラの比例チューニングパラメータ（Ｘ軸）に対してプロットされている。図示するように、２次元コントローラ・パラメータ・クラスタ化ビューの固有の特徴が、同じ積分および比例（ＰＩ）チューニングパラメータ値を有するコントローラの数を可視化することを許可することである。より具体的には、特定の１組の複数のＰＩチューニングパラメータ値（ＸＹ座標）に対して、１組の複数のＰＩチューニングパラメータ値（ＸＹ座標）を共有するコントローラの数に直接比例するサイズ（直径）を有するドットを示す。換言すれば、特定の１組の複数のＰＩチューニングパラメータ値（ＸＹ座標）に対して、ドットサイズが、１組の複数のＰＩチューニングパラメータ値（ＸＹ座標）を有するコントローラの数と共に大きくなる。図１７に概略的に示すように、ユーザが、拡大されたドット上を（マウスまたは他のポインティング装置で）左クリックした場合、拡大されたドットが表す複数のコントローラのすべてのリストを示すポップ・アップ・ウィンドウがグラフィックウィンドウ１０６内に出現する。ユーザが複数のコントローラのリスト上で右クリックすると、リスト内の複数のコントローラのすべてに対するコントローラ比較ビューがグラフィックウィンドウ１０６内に出現し、コントローラのすべてについて複数の傾向が表示される。

２次元コントローラ・パラメータ・クラスタ化ビューの他の特徴が、２次元コントローラ・パラメータ・クラスタ化ビューが、複数のコントローラの複数のＰＩチューニングパラメータ値が配置されると期待される（望まれる）グラフ内にユーザ定義のターゲット領域の表示を許可することである。図１６では、比例チューニングパラメータ約０．１〜約１、および直接合成チューニング技法に従う積分チューニングパラメータ約４〜約１０により範囲を定められるターゲット領域が表示される。図示するように、かなりの数のコントローラが、このターゲット領域の外側にある複数のＰＩチューニングパラメータ値を有し、これにより、制御システム２０の全体の制御が比較的不完全であることを示す。

ここで、図１８を参照すると、３次元コントローラ・パラメータ・クラスタ化ビューを有する表示１７６の部分を示す。複数のコントローラに対して、各コントローラの比例チューニングパラメータがＸ軸上にプロットされ、コントローラの積分チューニングパラメータがＹ軸上にプロットされ、コントローラの誤差（変動係数）がＺ軸上にプロットされる。図示するように、不十分な複数のＰＩチューニング・パラメータ・グループ化を有するこれらのコントローラは大部分、大きな誤差を有する。

上述の複数のデータビューは、可視化により複数のコントローラの手動解析を許可する。この手動解析を使用して、複数のコントローラの複数の主要業績評価指標（ＫＰＩ）の複数の評価（複数の状態および／または複数の値）を生成してもよい。ＫＰＩの状態は、問題の存在を示すために使用され、事実上ブーリアンであり（たとえば、問題なし／問題あり、良好／不良、いいえ／はい）、「問題あり」、「不良」または「はい」は、問題の存在を示す。ＫＰＩの値は、ＫＰＩの基になる制御様態の質、または問題の大きさを示すために使用されてもよく、０〜１００％などの尺度に基づいてもよく、０％が最良品質を示し、１００％が最悪品質（最大の問題）を示す。複数のＫＰＩ評価の手動生成を提供するのに加えて、ループ解析プログラム９４はまた、複数のＫＰＩ評価の自動生成、および複数のＫＰＩ評価の手動生成も自動生成も利用する、複数のＫＰＩ評価の組合せ生成またはハイブリッド生成を提供する。複数のＫＰＩは、一般に４つのカテゴリ、すなわちポイント、データウィンドウ統計解析、持続性および複数の時間傾向変換のうち１つに入る。

ポイントＫＰＩは、単に測定値をしきい値と比較し、測定値がしきい値を超えた場合、ＫＰＩの状態が、たとえば、問題なしから問題ありに変化し、動作が生成され、たとえば警報が生成され、知らせられる。

データウィンドウ統計解析ＫＰＩは、データ（統計的に関連するデータの量）のウィンドウを使用し、このデータを統計的結果にマッピングする。統計的マッピングの例が、平均値、最頻値、中央値、最大値、最小値、標準偏差、分散、ＣｏＶおよび傾きを含む。ウィンドウサイズに対して統計値が決定されると、次いで、統計的結果は、ポイントＫＰＩ法に非常に似たやり方で使用される。たとえば、データ・セット・ウィンドウの変動性が計算され、かつ標準偏差がしきい値より大きい場合、ＫＰＩの状態が変化し、対応する動作がトリガされる。

持続性ＫＰＩは、ポイントＫＰＩに関して発生する可能性がある複数の誤検出を避けるために利用される。誤検出は、誤検出のしきい値を超えるが、実際の問題と関係がない理由で誤検出のしきい値を超えるＫＰＩと定義される。ノイズのスパイク、機械停止、製造変更などが、いずれも誤検出を引き起こす可能性がある。しばしば、持続性ＫＰＩがポイントＫＰＩに適用される。持続性ＫＰＩをいくつかの方法で実装することができる。１つのタイプの持続性ＫＰＩが、単に、ユーザ定義の解析ウィンドウ内でポイントＫＰＩしきい値を超えた回数のカウントである。他のタイプの持続性ＫＰＩが、しきい値を超えた時間の評価である。

時間傾向変換ＫＰＩは、データウィンドウの数学的解析を利用する。しばしば、データウィンドウに一連の変換を適用する。これらの変換は、フーリエ級数、複数の自己相関、複数のヒストグラムなどを含むことができる。時間傾向変換は、時間ベースのデータのウィンドウを、新しいドメインに変換する。新しいドメインは、最初の時間傾向の中に隠されることがある詳細をより容易に検出することができるようにする。たとえば、純音振動性を有する時間傾向を時間傾向で検出するのが困難な場合がある。しかしながら、この時間傾向をフーリエ級数に変換した場合、振動性問題の振幅および周波数を容易に検出することができる。

ループ解析プログラム９４は、３つの異なる領域の典型的な制御ループに、すなわち、制御、プロセス、信号処理に分類される、複数のあらかじめ定義されたループ問題または複数の問題点を利用することにより、複数のＫＰＩ評価の手動生成および複数のＫＰＩ評価のハイブリッド生成を容易にする。一般に、制御領域は、コントローラ１４の動作に関し、処理領域はＦＣＥ１６の動作に関し、プロセス１０の条件または状態、および信号処理の領域は、コントローラ１４に提供されるＭＶ信号の条件に関する。ＭＶ信号の条件は、ＭＶを測定するセンサ１２の動作、複数のＡ／Ｄ変換器および複数のフィルタなどの複数の信号処理装置の動作、信号伝送媒体（たとえば配線）の条件、ならびに環境ノイズに依存する。ここで、図１９を参照すると、図２のループ構成図を３つの領域に分割して示す。３つの領域で一般に認められる問題点のいくつかを以下の複数の段落で示す。

制御領域では、関心のある複数の問題点が、誤差をゼロから遠ざけ続ける複数の問題点である。このような問題点は、複数のチューニングパラメータ；使用する制御アルゴリズムのタイプ；設定値、出力、およびプロセス変数に対する広いまたは狭い複数の範囲と関係がある複数の設定パラメータ；使用する小数点以下の桁数；コントローラ実行速度；複数の制御不感帯；複数の非線形性補償オプションなどの他の複数の自由度；チューニング・パラメータ・スケジューリング、「ベータ」係数および適応制御；範囲外のデータ；最後のループがオフである（手動）；設定値からのオフセット；出力の変化率；設定値の変化率；およびフィルタリングを伴う場合がある。

プロセス領域では、関心のある複数の問題点が、最終制御要素（ＦＣＥ）と整合しない複数の方法でプロセスを変化させる複数の問題点である。このような問題点は、ＦＣＥより強力な複数の擾乱；プロセス性質の複数の変化；プロセスの非線形性（たとえば、水平な円柱形タンク内の表面積対レベル）；ＦＣＥの複数の問題点；静止摩擦、バックラッシュ、ヒステリシス、（時間、パルス幅に関する）分解能、ＦＣＥサイズ、ＦＣＥタイプ、ＦＣＥにわたる異なる圧力降下、空洞現象、縮流、カムの複数の問題点、駆動の複数の問題点；および範囲外のプロセスを伴う場合がある。

信号処理領域では、関心のある複数の問題点は、実際のプロセス変数および測定したプロセス変数を異ならせる複数の問題点である。このような問題点は、サンプル時間、フィルタリング、量子化、複数の不感帯、圧縮、補償、較正、飽和、小数点以下の桁数、無効な複数の信号、複数のスパイク、複数の異常値、非ガウスノイズ、複数のノイズバースト、および平方根抽出を伴う場合がある。

前述の複数のリストは、制御ループの性能を低下させる可能性がある要因が無数にあることを示す。本発明では、これらの要因をグループ化し、複数のＫＰＩ評価の手動生成および複数のＫＰＩ評価のハイブリッド生成を容易にする、複数のあらかじめ定義された主要なＫＰＩの構造化されたフォーマットに整理する。構造化されたフォーマットは以下の表の形であってもよい。

前述の主要な複数のＫＰＩの複数の評価は、いずれも手動で生成されてもよい。主要な複数のＫＰＩの複数の評価の大部分はまた、自動的に生成されてもよい。以下の複数の段落で、主要な複数のＫＰＩの簡単な説明を示す。

Ｃ１は、データセットにおける手動制御の過大な複数の期間を示す。

手動制御は、利用可能であっても、利用可能ではなくてもよいモードタグから演繹されない。代わりに、この主要なＫＰＩは、Ｏｕｔ信号から演繹される。

Ｃ２は、振動性設定値信号を示す。振動する設定値信号は、設定値が縦続、比またはフィードフォワードの構成により駆動されていることを意味する。

Ｃ３は、コントローラがかなりの不感帯を有し、これにより、コントローラの性能を低下させていることを示す。Ｃ３は、手動で（視覚的に）だけ判定される。図２０に示すように、コントローラ出力（Ｏｕｔ）は測定値（ＭＶ）が不感帯の外側にあるときだけ動く。換言すれば、不感帯の中にあるときには、誤差はゼロであると判定される。コントローラの不感帯は、コントローラ自体により、またはアクチュエータの分解能により引き起こされることがある、すなわち、アクチュエータは十分小さな動作を行うことができない。このアクチュエータの状況では、最も小さな可能なアクチュエータ変化より小さい補正が要求されているときに、誤差がゼロであると考えるべきであるので、不感帯が有用となることができる。

Ｃ４は、コントローラが取り除くことができない非ゼロ制御誤差を示す。典型的には、これは、コントローラ内の問題を示し、積分動作を免れる可能性が最も高い。

Ｃ５は、制御ループ（コントローラ）があまりにも厳密にチューニングされ、これにより、コントローラ出力（Ｏｕｔ）での明白な振動性の挙動につながることを示す。過大制御は、複数の制御設定があまりにも強引であり、かつ擾乱排除が強い不足減衰応答をもたらすときに発生する。この条件は、あまりにも大きい比例チューニングパラメータおよびあまりにも小さい積分チューニングパラメータにより引き起こされる場合がある。

Ｃ６は、制御ループ（コントローラ）があまりにも緩慢にチューニングされ、これにより、強い自己相関、ＳＰおよびＭＶがずれる、長い複数の期間を伴う必要以上の変動性をもたらす。この条件は、あまりにも小さい比例チューニングパラメータおよびあまりにも大きい積分チューニングパラメータにより引き起こされる場合がある。

Ｃ７は、一定期間後に摩耗および性能劣化をもたらす可能性がある、過大なＦＣＥの動作を示す。この条件は、ＭＶ内の過大なノイズ、またはあまりにも高い微分チューニングパラメータにより引き起こされる可能性がある。ＭＶは、小さなフィルタ（たとえば、プロセス時定数の５分の１〜１０分の１のフィルタ）により、またはコントローラをデチューニングして、微分成分を取り除くまたは低減することにより、フィルタリングされてもよい。

Ｃ８は、擾乱およびプロセス動態の性質と比較してコントローラがあまりにも遅く実行されていることを示す。

Ｃ９は、制御で何かが間違っているが、状況がその他の複数の制御（Ｃ）カテゴリのどれにも合わない状況に対する包括的なカテゴリである。Ｃ９は、手動で（視覚的に）だけ判定される。

Ｐ１は、コントローラ出力が飽和したことを示す。この条件は、典型的には、擾乱エネルギーが、利用可能な補正動作より大きいときに発生する。コントローラは、ＦＣＥをこの複数のハードウェア限界を超えて「ワインドアップ」しようと、または押し上げようと試みている。通常、擾乱エネルギーは単に大きすぎる、またはＦＣＥ（たとえば弁）は小さすぎる、またはＦＣＥは壊れている。

Ｐ２は、ＦＣＥが大部分、ＦＣＥの動作範囲の９０％を超えて、または１０％以下で動作することを示す。上記の場合、ＦＣＥは寸法が小さすぎる、または大きすぎる。このことそれ自体は深刻な問題を意味するのではなく、改善の可能性を示す。

Ｐ３は、ＭＶおよびＯｕｔの周期的挙動をもたらす、ＦＣＥ関連の問題を示す。（複数の傾向での）２つの異なる波形の組合せ、すなわち自己調整と非自己調整の組合せが、この指示を提供する。この点に関して、自己調整プロセスは、アクチュエータの単一ステップの変化で動きを停止するプロセスであることを留意されたい。非自己調整プロセスは、アクチュエータのステップ変化の結果として一体化したやり方で動くプロセスである。固定された出力および制御された入力を備えるタンクが、非自己調整プロセスの一例である。自己調整波形の組合せは、ＭＶでは方形波であり、Ｏｕｔでは三角波である。非自己調整波形は、ＭＶでもＯｕｔでも三角波である。弁の静止摩擦およびヒステリシスの問題点は、典型的には、自己調整波形の組合せとして出現する。自己調整波形の組合せを示す、コントローラ・データ・グループ化ビューの表示１８０の部分を図２１に示す。図示するように、ＭＶには方形波が、Ｏｕｔには三角波が存在する。

Ｐ４は、センサ較正誤差またはＦＣＥ漏洩を示す。この指示を提供する（複数の傾向での）波形の組合せは、ゼロのＯｕｔ、および依然として存在するまたは動いているＭＶである。ゼロのＯｕｔはＦＣＥが動作していない（たとえば、弁が閉められた）ことを意味する。弁の場合、弁が閉められ、かつＭＶが依存として存在するまたは動いている場合、弁は壊れた複数のシールを有する、または正しく較正されていない。

Ｐ５は、非周期的擾乱を示す。例として、プロセス内の他の場所からの大きな要求による入口圧力降下により非周期的擾乱が引き起こされる場合があり、たとえば、洗浄サイクルまたはフラッシングサイクルの間に発生する場合がある。また、電源サージ、故障している送信機または不十分な接地により非周期的擾乱が引き起こされる場合がある。

Ｐ６は、複数の負荷変化から生じる複数の振動により引き起こされる、外部でトリガされた、ＭＶの周期的変動性を示す。

Ｐ７は、プロセスで何かが間違っているが、状況がその他の複数のプロセス（Ｐ）カテゴリのどれにも合わない状況に対する包括的なカテゴリである。Ｐ７は、手動で（視覚的に）だけ判定される。

Ｓ１は、ＭＶが強く量子化された複数のデータセットを示す。量子化は、通常、不十分な複数のＡ／Ｄ変換器、または十分な分解能がない複数のＡ／Ｄ変換器と関係がある。主な問題点は、ＦＣＥに及ぼす影響である。量子化は、ＭＶでの不感帯に類似するが、不感帯と同じではない。量子化がＭＶに複数のクリアバンドを引き起こすが、これらのバンドはＭＶでの不感帯のようには動かない。量子化を示す、コントローラ・データ・グループ化ビューの表示１８４の部分を図２２に示す。図示するように、ＭＶに複数のクリアバンドが存在する。差傾向およびヒストグラムは、この問題をさらに可視化するよいツールである。

Ｓ２は、ＭＶ内の過大なノイズの指示を提供する。

Ｓ３は、データセットが、特異な複数の異常値、または複数のスパイク、または続いて起こる複数の異常値により破損したことを示す。複数のスパイクは、ＭＶおよび／またはＯｕｔに存在する可能性がある。複数のスパイクは、複数の短い一時的信号損失（たとえば電源グリッチなど）、電磁流量計内の空気ポケット、電磁流量計内の導体材料、複数の電気接点の問題、複数の接触不良、および複数の信号上の複数の電気スパイクにより引き起こされる可能性がある。

Ｓ４は、コントローラが制御しようと試みる場合がある複数の較正段階または不自然な複数の段階的擾乱を示す。この条件を示す傾向が、プロセスの「正常な」動態で多分発生する可能性があるものより高速なＭＶの段階変化である。コントローラが（外見上の）段階変化を補正しようと試みる場合があるので、この条件は不都合であり、この補正が、現実の問題を引き起こす可能性がある。

Ｓ５は、何らかのデータベース圧縮法により圧縮されたデータを示す。しばしば、プラントの複数のヒストリアンが、指定された量だけＭＶが変化しない場合に、データを圧縮するように構成される。しばしば、圧縮されたデータが再構築されたとき、複数のポイントの補間がスムーズではない傾向をもたらす。圧縮されたデータおよび／または圧縮されたデータから再構築されたデータを制御のために使用すべきではない。

Ｓ６は、強い１次フィルタがＭＶに加えられたことを示し、これによりＭＶの信号が非常にスムーズになる、すなわち、スムーズすぎる。フィルタは、送信機内、信号線内、アナログ入力回路内、またはコントローラ内にあってもよい。大きすぎる複数のフィルタは、複数のレベルを不安定にし、複数の擾乱をＭＶ内で実際に出現するときよりもはるか後に現れるようにすることができる。

Ｓ７は、データ収集サンプリングレートが、解析および制御のために適切であるか（すなわち、十分速いか）どうかを示す。しばしば、アナログ入力回路のサンプルレートがＰＩＤサンプルレートより遅いことがあり、これにより、同じ誤差に対して複数の補正が存在するリミットサイクルをもたらす。この条件を示す傾向が、サンプルごとに変化しているはずであるＭＶ傾向であるが、代わりに、多数のフラットスポット（ゼロ次保持）を有する。不十分なデータ収集サンプリングレートが、しばしば複数のオートチューナと共に発生し、複数のオートチューナは、サンプルレートを計算することができるようになったときに、しばしば大きなサンプル時間を選択することがある。不十分なデータ収集サンプリングレートを示す、コントローラ・データ・グループ化ビューの表示１８６の部分を図２３に示す。図示するように、かなりの数のフラットスポットが存在する。Ｓ７は、手動で（視覚的に）だけ判定される。

Ｓ８は、一定のＭＶにより立証されるように、無信号であることを示す。無信号の原因が、切れた信号線、故障した送信機である場合がある、またはＯＰＣサーバ８４が間違って構成された場合がある。

Ｓ９は、ＭＶがコントローラの高い設定値限界を超える、または低い設定値限界以下になることにより立証されるような、ＭＶが（開ループまたは閉ループ内で）飽和していることを示す。

Ｓ１０は、信号で何かが間違っているが、状況がその他の複数の信号（Ｓ）カテゴリのどれにも合わない複数の状況に対する包括的なカテゴリである。Ｓ１０は、手動で（視覚的に）だけ判定される。

上記で示したように、主要な複数のＫＰＩの複数の評価の多くを自動的に生成することができる。この自動生成は、ループ解析プログラム９４の数学的エンジン１９０および規則エンジン１９２（図２４参照）により実施される。数学的エンジン１９０は、データ取得プログラム９２により取得され、かつデータベース９０に記憶された、複数のコントローラに対するすべてのデータアレイ（ＳＰ、ＭＶ、Ｏｕｔ）を取り出し、複数の数学的定式化（平均値、標準偏差、ゆがみなど）をこれらのデータアレイに対して適用する。これらの数学的定式化は、数学的エンジン１９０により実行される、記憶された複数のソフトウェアルーチンにより実施される。数学的エンジン１９０はまた、複数のデータアレイに対して複数のＬＰＭソフトウェアルーチンを実行する。数学的エンジン１９０により実施された複数の計算結果が、行列または数値面１９４内に置かれ、次いで、規則エンジン１９２が行列または数値面１９４に従って、主要な複数のＫＰＩの複数の評価を生成する。規則エンジン１９２は、複数の数値法の複数の結果とＬＰＭデータと複数のＬＰＭ結果との間に所定の複数の関係を探す、記憶された複数のソフトウェアアルゴリズムを実行する。第２の選択ウィンドウ１１０内に表示されるＫＰＩボックス１９８内に主要なＫＰＩの評価が示される。図２５で最もよく示されるように、ＫＰＩボックス１９８は、主要な複数のＫＰＩのすべてのリストを含む。それぞれの主要なＫＰＩの両側に、主要なＫＰＩの状態および値をそれぞれ示すチェックボックスおよび重大度ボックスが配置される。チェックボックス内のチェック印が、関連する主要なＫＰＩに問題が存在することを示す。対応する重大度ボックス内に問題の重大度（０〜１００％の尺度で、１００％は最も深刻である）が表示される。

ここで、図２４を参照すると、ループ解析プログラム９４を使用して、制御ループ（コントローラ）を手動で、自動的に、および組み合わせたまたはハイブリッドのやり方でどのように解析することができるかを示す概略の流れ図２００を示す。主要な複数のＫＰＩの複数の評価を生成するために、ユーザが１つまたは複数のデータビュー（制御データ・グループ化ビューなど）を見るステップ２０２でマニュアルプロセスが開始する。ステップ２０４で、ユーザは、主要な複数のＫＰＩの複数の状態を、すなわち、何か問題が存在するかどうかを判定し、問題が存在する場合、ＫＰＩボックス１９８内の問題がある主要なＫＰＩ（複数）のチェックボックス（複数）にチェック印をつける。ステップ２０６で、ユーザは、問題がある任意の主要なＫＰＩの値（重大度）を判定し、ＫＰＩボックス１９８内の主要なＫＰＩに対する重大度ボックスに重大度を入力する。したがって、マニュアルプロセスは、ステップ２０２で開始し、ステップ２０４に、次いでステップ２０６に進む。

自動プロセスは、ステップ２０８で、数学的エンジン１９０が、記憶されたソフトウェアルーチンを実行して、データベース９０に記憶された複数のデータアレイに複数の数学的定式化を実施することで開始する。ステップ２１０で、複数の数学的定式化の複数の結果を数値面１９４に入力する。ステップ２１２で、規則エンジン１９２は、数値面１９４に従って、主要な複数のＫＰＩの複数の評価を生成し、これらの評価をＫＰＩボックス１９８に入力する。したがって、自動プロセスは、ステップ２０８で開始し、ステップ２１０に、次いでステップ２１２に進む。

自動プロセスが完了すると、ユーザがデータを再検討して、自動プロセスの複数の結果のすべてまたは一部を確認または拒絶してもよい。たとえば、自動プロセスが特定の主要なＫＰＩに問題が存在すると判定した場合、ユーザは、特定の主要なＫＰＩに実際に問題が存在する（すなわち、問題の診断が正しい）かどうかを見分けるために、１つまたは複数のデータビューを見てもよい。たとえば、ユーザは、傾向ボックス１５８、１６０で複数の傾向を、およびたとえば図２２に示すように、組み合わせたプロセスおよび数値ビューの複数の数値法のテーブル１６２でデータを見てもよい。複数の数値法のテーブル１６２内のデータは、制御ループと関係がある数値面１９４（複数のＬＰＭ結果）の部分であってもよい。ユーザは、問題を視覚的に検出できない、または異なる問題（すなわち、他の主要なＫＰＩの問題）が存在すると思った場合、自動プロセスにより生成された、主要なＫＰＩの評価を無効にし、自分が正しいと思う情報を手動で入力してもよい。上述のシナリオでは、ハイブリッドＫＰＩ生成法が実施されたことを理解されたい。自動プロセスステップ２０８−２１０−２１２が実施され、次いで、手動プロセス２０２−２０４−２０６が実施された。

自動プロセスの複数の結果を検証することに加えて、またはこの一部として、ユーザが、１つまたは複数のデータビューを見て、解析して、主要な複数のＫＰＩに、Ｃ３、Ｃ８、Ｃ９、Ｐ７、Ｓ６、Ｓ７およびＳ１０などの、手動で（視覚的に）しか評価することができない問題が何か存在するかどうか判定すべきである。

ここで、図２５を参照すると、弁を制御するように動作可能なコントローラ１１ＡＪ２２７に対する表示２２０の部分を示す。表示２２０は、結合したプロセス、および数値ビュー、およびＫＰＩボックス１９８を含む。図示するように、ＫＰＩボックス１９８は第２の選択ウィンドウ１１０内に表示され、一方、結合したプロセスおよび数値ビューは、グラフィックウィンドウ１０６内に表示される。この結合したプロセスおよび数値ビューは、「複数のＬＰＭ結果」タブが選択され、これにより、コントローラ１１ＡＪ２２７と関係がある数値面１９４の部分に複数の数値法のテーブル１６２を入力させることを除き、図１３に示すビューに類似する。ＳＰ／ＭＶおよびＯｕｔの傾向をそれぞれ傾向ボックス１５８、１６０に示す。主要な複数のＫＰＩの複数の評価が自動的に生成され、図示するように、１つの主要なＫＰＩの状態だけが問題を、すなわち、Ｐ３：ＦＣＥ Ｐｒｏｂｌｅｍ（ＦＣＥの問題）を示す。問題はＰ３の隣のチェックボックスのチェック印により示される。この問題は、複数の数値法のテーブル１６２内に示された複数のＬＰＭ結果だけでなく、傾向ボックス１５８、１６０内のＳＰ／ＭＶおよびＯｕｔに示す明白な振動性挙動により確認される。複数のＬＰＭ結果に関して上記に示すように、Ｈ０１は、全体性能が許容できないことを示し、Ｈ０３は、制御ループが振動性であることを示し、Ｈ０６は、かなりの非線形性を示し、Ｈ０７は、弁の静止摩擦を示し、Ｐ０１は、ハリスインデックスが許容できないことを示し、Ｐ０２は、ＳＰクロッシングインデックスが許容できないことを示し、Ｐ０３は、変動性がランダムではないことを示す。

上述の制御ループ（コントローラ）の解析をＤＣＳ２０内の複数の制御ループのすべてに対して行うことができる。上述のループ解析プログラム９４の複数の機能により上記をかなり迅速に実施することが許可されるが、プロセスは依然としてかなり時間がかかる。ループ解析プログラム９４の他の機能が、ＤＣＳ２０の複数の制御ループのすべてに対して、主要な複数のＫＰＩの複数の評価の複数の論理的グループ化を提供し、これにより、すべての制御ループの複数の概観が素早く提供されることである。これらのグループ化は、階層的構造で整理され、タブをクリックすることによりグラフィックウィンドウ１０６内で見てもよい。最上部のまたは第１のレベルでは、問題点を有する（問題あり）複数の制御ループ（複数のコントローラ）の総数が判定され、表示される。さらに、各制御ループ領域（すなわち、プロセス、制御および信号処理）に対して、制御グループ領域内に問題点がある複数の制御ループの総数が判定され、表示され、バーで図式的に示される。次のまたは第２のレベルでは、選択された制御グループ領域内のそれぞれの主要なＫＰＩに対して、主要なＫＰＩに問題点のある複数の制御ループの総数が判定され、表示され、バーで図式的に示される。第３のレベルでは、選択された制御グループ領域の選択された主要なＫＰＩに対して、主要なＫＰＩに問題点のある複数のコントローラが個々に列挙され、各コントローラに対する問題点の重大度が判定され、表示され、バーで図式的に示される。

図２６は、第１のレベルのＫＰＩグループ化を示す表示２２６の部分を示す。問題点のある複数の制御ループ（複数のコントローラ）の総数（３９９）が最上部左側に表示される。この総数の下に、プロセス領域内に問題点のある複数の制御ループの総数（２０９）、制御領域内に問題点のある複数の制御ループの総数（１４５）、および信号処理領域内に問題のある複数の制御ループの総数（１２７）を示すバーグラフ２２７がある。制御領域をクリックすると、図２７に示すように、制御領域内の主要な複数のＫＰＩである第２のレベルのＫＰＩグループ化が表示される。この表示（参照番号２２８により指定される）には、制御領域に問題点のある複数の制御ループ（複数のコントローラ）の総数（１４５）が最上部左側に表示される。この総数の下に、制御領域（Ｃ１〜Ｃ７）において、異なる主要な複数のＫＰＩに複数の問題がある複数の制御ループの総数を示すバーグラフ２２９がある。バーグラフ２２９は、６５のコントローラがＣ１（静的出力）に問題点があり、５６のコントローラがＣ６（遅い制御）に問題点があり、１３のコントローラがＣ５（過大な制御）に問題点があり、１０のコントローラがＣ４（オフセット）に問題点があり、１のコントローラがＣ２（変化する設定値）に問題点があることを示す。図示するように、（異なる主要な複数のＫＰＩに対する）複数のバーは、問題点に遭遇している複数のコントローラの最大数を有する主要な複数のＫＰＩの順序で、最大から最小まで整理される。Ｃ５（過大な制御）をクリックすると、図２８に示すように、過大な制御の複数の問題点を有する複数の制御ループ（複数のコントローラ）である第３のレベルの複数のＫＰＩグループ化が表示される。この表示（参照番号２３０により指定される）には、過大な制御の問題点のある複数のコントローラの総数（１３）が最上部左側に表示される。この総数の下に、複数のコントローラ、およびこれらのコントローラの過大な制御の複数の問題点の複数の重大度をそれぞれ示すバーグラフ２３２がある。列挙された複数のコントローラの１つ（たとえば１９ＡＪ１０３）をクリックすると、図示するように、コントローラに対する複数の傾向がバーグラフ２３２の下に表示される。

ループ解析プログラム９４は、（１．）ループタイプ、すなわち、流量、圧力、レベル、粘度など、（２．）優先順位、すなわち、高、中および低、（３．）手動中または指標である複数のループの除外、（４．）全体性能定格、（５．）複数のプロセス領域、（６．）複数のコントローラグループ化、（６．）ユーザ指定の複数の統計的結果のうち１つまたは複数に基づき、ユーザが主要な複数のＫＰＩをソートすることを許可する。デフォルトソーティングが、制御誤差における正規化した変動に基づき行われる。ユーザが、グラフィックウィンドウ１０６内のフィルタ・ツール・バーにより、主要な複数のＫＰＩの複数のソーティング動作を起動する。

ループ解析プログラム９４により、主要な複数のＫＰＩに対する、印刷された複数のレポートが作り出されてもよい。このような複数のレポートを使用して、解決策の目標を最悪性能の複数の制御ループに設定することができる。ループ解析プログラム９４は、生成してもよい複数のレポートの複数のタイプに大きな融通性を許可する。図２９〜図３１は、生成してもよい３つのレポート２４０、２４２、２４４をそれぞれ示す。レポート２４０〜２４４は、高い優先順位の複数のコントローラだけを示すようにフィルタリングされた主要な複数のＫＰＩに対するものである。レポート２４０〜２４４の各々は、複数のコントローラが複数の行に整理され、主要な複数のＫＰＩが複数の列に整理されたテーブルの形に整理されている。レポート２４０は、制御領域で主要な複数のＫＰＩ（Ｃ１〜Ｃ９）に複数の問題点（複数の問題）がある複数のコントローラを示し、レポート２４２は、プロセス領域で主要な複数のＫＰＩ（Ｐ１〜Ｐ７）に複数の問題点（複数の問題）がある複数のコントローラを示し、レポート２４４は、信号処理領域で主要な複数のＫＰＩ（Ｓ１〜Ｓ１０）に複数の問題点（複数の問題）がある複数のコントローラを示す。複数のレポートが複数の問題点がある複数のコントローラのすべて（高い優先順位の複数のコントローラであるとして指定された複数のコントローラだけではない）を示すことを除き、レポート２４０〜２４４と同じ複数のレポートを生成することができることを理解されたい。これらのレポートでは、複数のコントローラは、これらのコントローラの優先順位（高、中、低）を示すために色分けされてもよい。

前述の例示的実施形態（複数）の説明は、網羅的ではなく、本発明の例示でしかないことを理解されたい。当業者は、添付の特許請求の範囲により定義される本発明の精神または本発明の範囲を逸脱することなく、開示された主題の実施形態（複数）に対してある種の複数の追加、複数の削除、および／または複数の修正を行うことができるであろう。

Claims (15)

1. プロセスを制御するように動作可能な制御システムの複数の制御ループの１つまたは複数を解析するための、コンピュータにより実施される方法であって、前記複数の制御ループはそれぞれコントローラ、最終制御要素、および前記コントローラにより制御されているプロセス変数の測定値を前記コントローラに提供するための測定装置を有し、前記方法は、
   解析のためにユーザから前記複数の制御ループの１つの選択を受信することと、
   前記選択された制御ループの第１、第２および第３のセクションの各々に対して、あらかじめ定義された主要業績評価指標（ＫＰＩ）に対する評価を生成することと、ここで、前記第１のセクションは、前記選択された制御ループの前記コントローラと関係があり、前記第２のセクションは、前記選択された制御ループの前記プロセスおよび前記最終制御要素と関係があり、前記第３のセクションは、前記選択された制御ループの前記プロセス変数の前記測定値と関係がある、
   前記選択された制御ループの制御データの少なくとも２つの異なるタイプを前記コンピュータのグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）の単一画面に表示することと、ここで、制御データの前記複数のタイプは、前記プロセス変数の前記測定値、前記コントローラの出力、前記コントローラの設定値、前記コントローラの比例チューニングパラメータ、前記コントローラの積分チューニングパラメータ、および前記コントローラの前記設定値と前記プロセス変数の前記測定値の差である誤差からなるグループから選択される、
   前記選択された制御ループに対する複数の前記あらかじめ定義されたＫＰＩの前記生成された複数の評価を、前記コンピュータの前記ＧＵＩの前記単一画面に表示することと、
   前記選択された制御ループに対する複数の前記ＫＰＩの１つに対する異なる評価をユーザから受信することと、
   前記選択された制御ループに対する複数の前記あらかじめ定義されたＫＰＩの前記１つに対する前記生成された評価の代わりに、前記選択された制御ループに対する複数の前記あらかじめ定義されたＫＰＩの前記１つの前記受信された、異なる評価を、前記コンピュータの前記ＧＵＩの前記単一画面に表示することと、
   を備える方法。
2. 前記制御データは、複数の時系列傾向の形で表示される、請求項１に記載の方法。
3. 前記複数の時系列傾向の第１の１つが、前記コントローラの前記設定値に対するものであり、前記複数の時系列傾向の第２の１つが、前記コントローラの前記出力に対するものである、請求項２に記載の方法。
4. 前記複数の時系列傾向の第３の１つが、前記プロセス変数の前記測定値に対するものである、請求項２に記載の方法。
5. 複数の前記あらかじめ定義されたＫＰＩの前記複数の評価の各々は、問題ありまたは問題なしを示す状態を備える、請求項１に記載の方法。
6. 問題ありを示す状態を有するそれぞれのあらかじめ定義されたＫＰＩの前記評価は、前記問題の重大度を示す値をさらに備える、請求項５に記載の方法。
7. 前記第１のセクションに対する前記あらかじめ定義されたＫＰＩは、過大な制御、制御不足、過大な手動制御、振動性設定値、前記コントローラ内のかなりの不感帯、非ゼロ制御誤差、前記最終制御要素の過大な動作、前記コントローラの遅い実行、および未知の制御問題からなるグループから選択される、請求項５に記載の方法。
8. 前記第２のセクションに対する前記あらかじめ定義されたＫＰＩは、前記コントローラの飽和した出力、大部分が前記最終制御要素の動作範囲の外側の複数の部分での前記最終制御要素の動作、前記プロセス変数の前記測定値および前記コントローラの前記出力の周期的挙動、前記測定装置の較正誤差または前記最終制御要素の漏洩、前記プロセス内の非周期的擾乱、前記プロセス変数の前記測定値における、外部からトリガされた周期的変動性、および未知のプロセス問題からなるグループから選択される、請求項７に記載の方法。
9. 前記第３のセクションに対する前記あらかじめ定義されたＫＰＩは、量子化されている前記プロセス変数の前記測定値、前記プロセス変数の前記測定値における過大なノイズ、前記プロセス変数の前記測定値および／または前記コントローラの出力における複数の異常値、前記プロセス変数の前記測定値における不自然な複数の段階変化、データ圧縮、前記プロセス変数の前記測定値の過大なスムーズ性、前記プロセス変数の前記測定値に対する不適切なサンプリングレート、前記プロセス変数の測定値なし、前記プロセス変数の前記測定値における飽和、および未知の測定問題からなるグループから選択される、請求項８に記載の方法。
10. 前記選択された制御ループの第１、第２および第３のセクションの各々に対して、複数のＫＰＩに対する複数の評価を生成することを備える、請求項１に記載の方法。
11. 前記制御データは、互いに対して２つの異なるデータタイプの２次元プロットの形で表示される、請求項１に記載の方法。
12. 前記複数のデータタイプの第１の１つが、前記プロセス変数の前記測定値であり、前記複数のデータタイプの第２の１つが、前記コントローラの前記出力である、請求項１１に記載の方法。
13. 前記制御データは、互いに対して３つの異なるデータタイプの３次元プロットの形で表示される、請求項１に記載の方法。
14. 前記複数のデータタイプの第１の１つが、前記プロセス変数の前記測定値であり、前記複数のデータタイプの第２の１つが、前記コントローラの前記出力であり、前記複数のデータタイプの第３の１つが、前記コントローラの前記設定値である、請求項１３に記載の方法。
15. 制御データの前記複数のタイプの１つに対して複数の数値方法を実施することと、前記複数の数値方法の複数の結果をテーブルの形で前記コンピュータの前記ＧＵＩの前記単一画面に表示することと、をさらに備え、前記複数の数値方法は、標準偏差、平均値、最大値および最小値を備える、請求項１に記載の方法。