JP6719338B2 - 設計評価支援システム - Google Patents

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Description

本発明は、複数のコントローラがそれぞれ対応する温度制御ゾーンの温度を制御するマルチループの温度制御系の加熱装置に係り、特に加熱装置の設計改善に繋がる情報を提供する設計評価支援システム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。アクチュエータのFD/FPに関しては、(0,1)のビット列のデータ(アクチュエータデータ)で済むシーケンス制御的な動作については、特に実用段階にあると言える。
一方で、センサのFD/FPに関しては、温度、圧力、流量などのプロセス量が対象データになる。これらのデータについては、msec.レベルで全てのデータを保存するのが合理的とは言えない。そこで、センサのデータを装置が管理する処理単位毎に、あるいは一定の期間毎に代表値化して、代表値化した値をチェックするEES対応の基板処理装置(特許文献1参照)などが提案されている。代表値とは、最大値、最小値、平均値などである。これらの代表値によりFD/FPが実現できれば、全てのデータを監視する場合と比較して通信量、必要メモリ量などを大幅に削減できるので効率的である。
ここで、サブシステムに相当する制御ループ(PID制御などを実行するコントローラレベル)については、特許文献2や特許文献3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13に示すように、処理対象の被加熱物を加熱する加熱処理炉100と、電気ヒータ101と、加熱処理炉100内の温度を計測する温度センサ102と、加熱処理炉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2に開示された技術は、例えば図13に示す加熱装置において、制御対象のプロセスゲインKpとプロセス時定数Tpの比Kp/Tpを算出するものであり、特許文献3に開示された技術は、制御量PVの最大変化率ΔPVmaxを算出するものである。これらの技術は、制御の不具合状態(例えば加熱装置のヒータ劣化)を把握するために、制御結果を代表値化するための技術である。
特開2010−219460号公報 特開2007−293474号公報 特開2014−170343号公報
代表値を利用したFD/FPとしては、上記のように特許文献2、特許文献3に開示された技術などが知られている。これらは、制御状態自体を直接的に扱うFD/FP機能と言える。
しかしながら、制御状態自体を扱うFD/FP機能のみでは、制御の不具合の発生を削減するような効果は得られ難い。すなわち、制御の不具合の発生に繋がる装置設計の問題点として、装置設計自体を直接的に扱うFD/FP機能をさらに強化することが求められている。
例えば加熱装置には、図14に示すように複数の温度制御ゾーンZ1〜Z8を有するトンネル炉200を用いるものがある。トンネル炉200は、具体的には半田リフロー炉、セラミック焼成炉、あるいはプリント乾燥炉であり、温度制御ゾーンZ1からZ8への方向へコンベアによりワークを流す炉である。このようなトンネル炉200を用いる加熱装置では、各ゾーンの設計を適切に行なったつもりであっても、あくまでもそれは設計段階の話であり、実用段階での環境や条件に応じて、ゾーン間で適切さにばらつきが生じ得る。
開放された入口に近いゾーンZ1や出口に近いゾーンZ8は、中央寄りのゾーンZ4やゾーンZ5に比べると放熱し易い構造であるから、理屈上はヒータによる加熱を多く必要とする。また、入口に近いゾーンZ1と出口に近いゾーンZ8を比較すると、常温で冷えた状態のワークが入るゾーンZ1は、高温のゾーンを通過した後のワークをゾーンZ7から受け取る形のゾーンZ8に比べると、理屈上はヒータによる加熱を多く必要とする。リフロー、焼成、乾燥という直列の一連の工程がトンネル炉200内で実施される場合、予備加熱、本加熱、降温という流れであれば、各ゾーンの設定温度が異なることになり、理屈上はヒータによる加熱は均一ではなくなる。
したがって、実用段階での環境や条件に応じて、設計の適切さは変わってくるものであり、仮に設計が不適切ということになれば、制御の不具合の発生に繋がる装置設計の問題点ということになる。ただし、この場合の問題点とは、ゾーン間のばらつきの大きさという性質の問題点になる。
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、マルチループ型加熱装置について装置設計を対象とするFD/FP機能を従来よりも強化することができる設計評価支援システムを提供することを目的とする。
本発明の設計評価支援システムは、各コントローラがそれぞれ対応する温度制御ゾーンの温度を制御するマルチループ型加熱装置を評価対象とし、評価対象の複数のマルチループ型加熱装置の劣化指標を、加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎に検出する劣化指標検出手段と、この劣化指標検出手段が検出した劣化指標を、同じタイプの加熱装置毎に収集する劣化指標収集手段と、評価対象の加熱装置の前記劣化指標の初期値を、加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎に予め記憶する初期値記憶手段と、前記劣化指標収集手段が収集した劣化指標と前記初期値記憶手段に記憶されている劣化指標の初期値とから、劣化指標の経年変化を示すデータを算出して提示する劣化指標変化提示手段と評価対象の複数のマルチループ型加熱装置の個々のコントローラから出力される操作量の時系列データに基づいて、操作量の履歴平均値を加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎に算出する平均操作量算出手段と、前記劣化指標変化提示手段が提示する、劣化指標の経年変化を示すデータと、前記履歴平均値との関連性を提示する操作量影響提示手段とを備えることを特徴とするものである。
また、本発明の設計評価支援システムの1構成例において、前記劣化指標検出手段は、前記劣化指標として、制御対象のプロセスゲインKpとプロセス時定数Tpとの比率S_res=Kp/Tpを検出し、前記劣化指標変化提示手段は、前記劣化指標収集手段が収集した比率S_resと前記初期値記憶手段に記憶されている初期値S_iniとから、前記劣化指標の経年変化を示すデータとして、比率R=S_res/S_iniを算出することを特徴とするものである。
また、本発明の設計評価支援システムの1構成例において、前記操作量影響提示手段は、前記平均操作量算出手段が算出した履歴平均値MVmのうち最小値MVm_minを同一の加熱装置内で抽出し、この最小値MVm_minを分子、各履歴平均値MVmを分母とする可視化比率U=MVm_min/MVmを算出して、前記劣化指標の経年変化を示すデータと一緒に提示する処理を、加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎に行うことを特徴とするものである。
また、本発明の設計評価支援システムの1構成例において、前記劣化指標検出手段は、加熱装置から収集した温度の時系列データと操作量の時系列データについて過渡状態のデータを特定し、過渡状態における温度のデータおよび操作量のデータにより制御対象のモデル数式を同定し、この制御対象のモデル数式に基づいて制御対象のプロセスゲインKpとプロセス時定数Tpとの比率S_res=Kp/Tpを算出する処理を、加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎に行うことを特徴とするものである。
本発明によれば、評価対象の複数のマルチループ型加熱装置の劣化指標を、加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎に検出し、検出した劣化指標を同じタイプの加熱装置毎に収集し、収集した劣化指標と劣化指標の初期値とから、劣化指標の経年変化を示すデータを算出して提示することにより、装置設計の改善に繋がる情報を提供することができ、装置設計を対象とするFD/FP機能を強化することができる。
また、本発明では、評価対象の複数のマルチループ型加熱装置の個々のコントローラから出力される操作量の時系列データに基づいて、操作量の履歴平均値を加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎に算出し、劣化指標の経年変化を示すデータと履歴平均値との関連性を提示することにより、装置設計の改善に繋がる情報として、操作量がヒータ系の劣化に影響している度合の情報を提供することができる。
本発明の参考例に係る設計評価支援システムの構成を示すブロック図である。 本発明の参考例に係る設計評価支援システムの動作を説明するフローチャートである。 加熱装置の劣化指標の初期値、収集した劣化指標、劣化指標の経年変化を示すデータの例を示す図である。 劣化指標の経年変化を示すデータを、グラフ表示した例を示す図である。 加熱装置の劣化指標の初期値、収集した劣化指標、劣化指標の経年変化を示すデータの別の例を示す図である。 劣化指標の経年変化を示すデータを、グラフ表示した別の例を示す図である。 加熱装置の劣化指標の初期値、収集した劣化指標、劣化指標の経年変化を示すデータの別の例を示す図である。 劣化指標の経年変化を示すデータを、グラフ表示した別の例を示す図である。 本発明の実施の形態に係る設計評価支援システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る設計評価支援システムの動作を説明するフローチャートである。 加熱装置の劣化指標の経年変化を示すデータ、可視化比率、操作量の履歴平均値の例を示す図である。 劣化指標の経年変化を示すデータと可視化比率を、グラフ表示した例を示す図である。 加熱装置の構成を示すブロック図である。 加熱装置の別の構成を示すブロック図である。
[発明の原理1]
発明者は、個々の制御ループに与えられる指標であっても、複数の制御ループを対象とする場合は、複数の指標間の傾向を分析すると、装置設計の改善情報に繋がることに着眼した。
すなわち、例えば複数のセンサやヒータを備える装置内の制御系を対象にすると、どの辺りのセンサやコントローラ(例えば温調計)が劣化情報を出すかなどについて、複数の同じタイプの装置から得られるデータを分析したときに、劣化箇所の集中傾向が現れるならば、装置設計上の問題が内在する可能性が考えられる。これに基づき、制御系の構成要素の劣化を検知する指標(例えば特許文献2のKp/Tp比や特許文献3のΔPVmax)を用いて、複数の制御ループ、複数の装置を対象に劣化の集中傾向を可視化することの有用性に想到した。
[発明の原理2]
ヒータが劣化しやすい原因となる要素として、高温維持時の平均的なヒータ出力(操作量MV平均値)がある。逆に言えば、高温維持時の温度(制御量PV)の高低については、ゾーン間干渉の影響次第では、必ずしもヒータの負荷に直結しているとは限らない。例えば、800℃のゾーンのヒータ出力よりも、700℃のヒータ出力の方が大きい状態になっていることもある。
したがって、高温維持時の操作量MV平均値を併せて可視化することが、より好適である。この可視化により、オペレータにとっては、より確信度の高い考察が可能になる。
参考例
以下、本発明の参考例について図面を参照して説明する。図1は本発明の参考例に係る設計評価支援システムの構成を示すブロック図である。本参考例は、上記発明の原理1に対応する例である。本参考例では、制御系の構成要素の劣化を検知する指標の例として、前述のKp/Tp比(すなわちヒータ劣化の指標)を取り上げて説明する。この場合、公知の劣化指標を検出(算出)する劣化指標検出機能は温調計側に実装され、その他の機能は温調計の上位システムに実装されるのが一般的である。
設計評価支援システムは、評価対象の複数のマルチループ型加熱装置の劣化指標を、加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎に検出する劣化指標検出部1と、劣化指標検出部1が検出した劣化指標を、同じタイプの加熱装置毎に収集する劣化指標収集部2と、評価対象の加熱装置の劣化指標の初期値を、加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎に予め記憶する初期値記憶部3と、劣化指標収集部2が収集した劣化指標と初期値記憶部3に記憶されている劣化指標の初期値とから、劣化指標の経年変化を示すデータを算出して提示する劣化指標変化提示部4とを備えている。
本発明は、図14に示したようなマルチループ型の加熱装置を評価対象の装置とする。図14において、温度センサS1〜S8は、それぞれヒータH1〜H8によって加熱される温度制御ゾーンZ1〜Z8の温度PV1〜PV8を測定する。温調計C1〜C8は、それぞれ温度センサS1〜S8によって測定された温度PV1〜PV8が温度設定値SPと一致するように操作量MV1〜MV8を算出する。電力調整器P1〜P8は、それぞれ温調計C1〜C8から出力された操作量MV1〜MV8に応じた電力をヒータH1〜H8に供給する。図14においては、各温調計C1〜C8がそれぞれ対応する温度制御ゾーンZ1〜Z8の温度PV1〜PV8を独立に制御する温度制御系が8個形成されていることになる。
参考例では、図14に示したような温度制御系(制御ループ)が8個のマルチループ型加熱装置を加熱装置A、温度制御系が12個のマルチループ型加熱装置を加熱装置B、温度制御系が14個のマルチループ型加熱装置を加熱装置Cと呼ぶこととする。
以下、本参考例の設計評価支援システムの動作を図2を参照して説明する。劣化指標検出部1は、複数の加熱装置の劣化指標を、加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎(ヒータ毎)に検出する(図2ステップS100)。本参考例では、加熱装置の構成要素の劣化指標、具体的にはヒータの劣化指標として、比率S=Kp/Tpを用いる。
劣化指標検出部1は、加熱装置から収集した温度PVの時系列データと操作量MVの時系列データについてステップ応答前半の過渡状態のデータを特定し、過渡状態における温度PVのデータおよび操作量MVのデータにより制御対象のモデル数式を同定し、この制御対象のモデル数式に基づいて制御対象のプロセスゲインKpとプロセス時定数Tpとの比率S=Kp/Tpを算出する。
参考例の制御対象は、加熱処理炉(トンネル炉)と、例えば半導体デバイスなどの被加熱物と、ヒータとを含むものである。このような制御対象を1次遅れとむだ時間で近似できるものとすると、制御対象のモデル数式Gpは次式のように記述できる。
Gp=Kpexp(−Lps)/(1+Tps) ・・・(1)
式(1)におけるsはラプラス演算子、Lpはむだ時間である。温度制御の過渡状態における温度PVのデータおよび操作量MVのデータを取得できれば、式(1)を確定することができ、比率S=Kp/Tpを算出することが可能である。劣化指標検出部1は、以上のような処理を加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎(ヒータ毎)に行う。なお、比率S=Kp/Tpの算出方法は特許文献2に開示されているので、詳細な説明は省略する。
次に、劣化指標収集部2は、劣化指標検出部1が検出した劣化指標(S=Kp/Tp)を、同じタイプ(同型)の加熱装置毎に収集して記憶する(図2ステップS101)。ここで、同じタイプの加熱装置とは、基本的には設計や仕様が同一の加熱装置という意味であり、典型的には装置メーカが同一の型番を付与した加熱装置のことを言う。本参考例では、評価対象の加熱装置が6台あり、1号炉と4号炉が加熱装置A、2号炉と5号炉が加熱装置B、3号炉と6号炉が加熱装置Cであるとする。
初期値記憶部3には、評価対象の加熱装置の劣化指標の初期値S_iniが、加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎(ヒータ毎)に予め記憶されている。ヒータが劣化していない、加熱装置の設置当初の稼働中に上記の劣化指標検出部1による劣化指標の検出を行い、検出した劣化指標を初期値S_iniとして初期値記憶部3に登録しておけばよい。
劣化指標変化提示部4は、劣化指標収集部2が収集した劣化指標と初期値記憶部3に記憶されている劣化指標の初期値S_iniとから、劣化指標の経年変化を示すデータを算出して提示する(図2ステップS102)。本参考例では、劣化指標の経年変化を示すデータとして、初期値S_iniに対する比率Rを用いる。劣化指標収集部2が収集した最新の劣化指標をS_resとすると、比率Rは次式のようになる。
R=S_res/S_ini ・・・(2)
劣化指標変化提示部4は、式(2)の算出を加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎(ヒータ毎)に行い、算出した比率Rを例えばグラフ表示する。
こうして、設計評価支援システムの処理が完了する。設計評価支援システムは、以上のような処理を定期的に、もしくはユーザから要求があったときに実施する。
図3は加熱装置Aのタイプに属する1号炉と4号炉の劣化指標の初期値S_ini、劣化指標S_res、および比率Rの数値例を示す図、図4は図3の比率Rをグラフ表示した例を示す図である。図4に示すグラフには、1号炉の各ヒータの比率Rを示す棒41と、4号炉の各ヒータの比率Rを示す棒42とが表示されている。比率Rは、値が小さいほど温度制御系の構成要素(具体的にはヒータ)の消耗度が大きいことを示している。
図5は加熱装置Bのタイプに属する2号炉と5号炉の劣化指標の初期値S_ini、劣化指標S_res、および比率Rの数値例を示す図、図6は図5の比率Rをグラフ表示した例を示す図である。図6に示すグラフには、2号炉の各ヒータの比率Rを示す棒61と、5号炉の各ヒータの比率Rを示す棒62とが表示されている。
図7は加熱装置Cのタイプに属する3号炉と6号炉の劣化指標の初期値S_ini、劣化指標S_res、および比率Rの数値例を示す図、図8は図7の比率Rをグラフ表示した例を示す図である。図8に示すグラフには、3号炉の各ヒータの比率Rを示す棒81と、6号炉の各ヒータの比率Rを示す棒82とが表示されている。
図3〜図8の数値例は、説明を簡易にするため、各装置タイプで2台の装置としているが、図4、図6、図8によると、加熱装置AのタイプではヒータH7の劣化が進行し、加熱装置BのタイプではヒータH9の劣化が進行し、加熱装置CのタイプではヒータH10とヒータH14の劣化が進行している、という傾向が認識できる。ゆえに、これらのヒータ自体あるいはヒータ条件などが、装置設計の改善情報として利用できることになる。
以上のように、本参考例では、マルチループ型加熱装置の劣化指標を同じタイプの加熱装置毎に収集し、劣化指標の経年変化を示すデータを加熱装置毎およびヒータ毎に算出して提示することにより、装置設計の改善に繋がる情報を提供することができる。
参考例では、1台の加熱装置ではなく、同じタイプの複数の加熱装置の劣化指標を収集することが重要である。1台の加熱装置についてのみ劣化指標を収集した場合には、劣化指標の経年変化を示すデータをヒータ毎に提示したとしても、ヒータの劣化が加熱装置の個体差に由来するものなのか、装置設計に由来するものなのかを判断することが難しい。これに対して、同じタイプの複数の加熱装置の劣化指標を収集して、劣化指標の経年変化を示すデータを加熱装置毎およびヒータ毎に提示すれば、各加熱装置に共通する劣化の傾向を可視化することができるので、劣化が集中している箇所については装置設計に由来する可能性が高いと判断することができる。
なお、可視化の具体的な方法は、図3、図5、図7のような表形式や図4、図6、図8のようなグラフ形式には限らない。例えば劣化指標変化提示部4は、式(2)の算出を加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎(ヒータ毎)に行い、同じタイプの加熱装置について劣化指標の経年変化を示すデータ(比率R)の平均値を、加熱装置内の位置が同一の温度制御系毎に算出して提示するようにしてもよい。例えば図3の例で言えば、1号炉と4号炉のヒータH1の比率Rの平均値を算出して提示する、といったような動作となる。
実施の形態
次に、本発明の実施の形態について説明する。図9は本発明の実施の形態に係る設計評価支援システム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。本実施の形態は、上記発明の原理2に対応する例である。なお、本実施の形態では、加熱装置Aのタイプについてのみ表示例を示すが、加熱装置B,Cについても、参考例と同様に適用対象になることは言うまでもない。
本実施の形態の設計評価支援システムは、劣化指標検出部1と、劣化指標収集部2と、初期値記憶部3と、劣化指標変化提示部4と、評価対象のマルチループ型加熱装置の個々の温調計から操作量MVの時系列データを取得する操作量取得部5と、操作量MVの時系列データに基づいて、操作量MVの履歴平均値MVmを加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎に算出する平均操作量算出部6と、劣化指標変化提示部4が提示する、劣化指標の経年変化を示すデータと、履歴平均値MVmとの関連性を提示する操作量影響提示部7とを備えている。
次に、本実施の形態の設計評価支援システムの動作を図10を参照して説明する。劣化指標検出部1と劣化指標収集部2の動作(図10ステップS100,S101)は、参考例で説明したとおりである。
操作量取得部5は、評価対象の各加熱装置の個々の温調計から操作量MVの時系列データを取得する(図10ステップS103)。なお、操作量MVの取得期間は、例えば設計評価支援システムが図10の処理を開始してから一定時間が経過するまでの期間とすればよい。このとき、図14に示したようなトンネル炉200では、例えばリフロー、焼成、乾燥といった一連の工程が実施されるので、これら全ての工程が含まれるように、操作量MVの取得期間を設定することが好ましい。
平均操作量算出部6は、操作量取得部5が取得した操作量MVの時系列データに基づいて、履歴平均値MVm(平均操作量)を加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎(ヒータ毎)に算出する(図10ステップS104)。
劣化指標変化提示部4の動作(図10ステップS102)は、参考例で説明したとおりである。
操作量影響提示部7は、劣化指標変化提示部4が提示する、劣化指標の経年変化を示すデータと、履歴平均値MVmとの関連性を提示する(図10ステップS105)。履歴平均値MVmについては、ベスト条件が1.0で最大になるような定量化が好ましい。そこで、操作量影響提示部7は、平均操作量算出部6が算出した履歴平均値MVmのうち最小値MVm_minを同一の加熱装置内で抽出し、この最小値MVm_minを分子、各履歴平均値MVmを分母とする可視化比率Uを当該加熱装置内の個々の温度制御系毎(ヒータ毎)に算出する。すなわち、可視化比率Uは次式のようになる。
U=MVm_min/MVm ・・・(3)
操作量影響提示部7は、式(3)の算出を加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎(ヒータ毎)に行い、算出した可視化比率Uを、劣化指標変化提示部4が提示する、劣化指標の経年変化を示すデータと一緒に提示する。
図11は加熱装置Aのタイプに属する1号炉と4号炉の比率R、可視化比率U、履歴平均値MVmの数値例を示す図、図12は図11の比率Rと可視化比率Uをグラフ表示した例を示す図である。図12に示すグラフには、1号炉の各ヒータの比率Rを示す棒41と、4号炉の各ヒータの比率Rを示す棒42と、1号炉の各ヒータの可視化比率Uを示す折れ線43と、4号炉の各ヒータの可視化比率Uを示す折れ線44とが表示されている。
履歴平均値MVmは、値が大きいほど温度制御系の構成要素(具体的にはヒータ)の消耗度への影響が大きいことを意味する変数になる。したがって、可視化比率Uとしては、値が小さいほど消耗度への影響が大きいことになる。一方で、比率Rも値が小さいほど消耗度が大きいことを示しているので、操作量MVと消耗度との関係性が把握し易くなる。すなわち、マルチループ型加熱装置の設計改善に繋がる情報として、操作量MVがヒータ系の劣化に影響している度合の情報を提供することができる。
参考例および実施の形態で説明した設計評価支援システムの劣化指標検出部1を除く構成は、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参考例および実施の形態で説明した処理を実行する。また、劣化指標検出部1は、上記のとおりマルチループ型加熱装置内の個々の温調計毎に設けられている。温調計は、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、マルチループ型加熱装置の設計を支援する技術に適用することができる。
1…劣化指標検出部、2…劣化指標収集部、3…初期値記憶部、4…劣化指標変化提示部、5…操作量取得部、6…平均操作量算出部、7…操作量影響提示部。

Claims (4)

  1. 各コントローラがそれぞれ対応する温度制御ゾーンの温度を制御するマルチループ型加熱装置を評価対象とし、評価対象の複数のマルチループ型加熱装置の劣化指標を、加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎に検出する劣化指標検出手段と、
    この劣化指標検出手段が検出した劣化指標を、同じタイプの加熱装置毎に収集する劣化指標収集手段と、
    評価対象の加熱装置の前記劣化指標の初期値を、加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎に予め記憶する初期値記憶手段と、
    前記劣化指標収集手段が収集した劣化指標と前記初期値記憶手段に記憶されている劣化指標の初期値とから、劣化指標の経年変化を示すデータを算出して提示する劣化指標変化提示手段と
    評価対象の複数のマルチループ型加熱装置の個々のコントローラから出力される操作量の時系列データに基づいて、操作量の履歴平均値を加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎に算出する平均操作量算出手段と、
    前記劣化指標変化提示手段が提示する、劣化指標の経年変化を示すデータと、前記履歴平均値との関連性を提示する操作量影響提示手段とを備えることを特徴とする設計評価支援システム。
  2. 請求項記載の設計評価支援システムにおいて、
    前記劣化指標検出手段は、前記劣化指標として、制御対象のプロセスゲインKpとプロセス時定数Tpとの比率S_res=Kp/Tpを検出し、
    前記劣化指標変化提示手段は、前記劣化指標収集手段が収集した比率S_resと前記初期値記憶手段に記憶されている初期値S_iniとから、前記劣化指標の経年変化を示すデータとして、比率R=S_res/S_iniを算出することを特徴とする設計評価支援システム。
  3. 請求項記載の設計評価支援システムにおいて、
    前記操作量影響提示手段は、前記平均操作量算出手段が算出した履歴平均値MVmのうち最小値MVm_minを同一の加熱装置内で抽出し、この最小値MVm_minを分子、各履歴平均値MVmを分母とする可視化比率U=MVm_min/MVmを算出して、前記劣化指標の経年変化を示すデータと一緒に提示する処理を、加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎に行うことを特徴とする設計評価支援システム。
  4. 請求項記載の設計評価支援システムにおいて、
    前記劣化指標検出手段は、加熱装置から収集した温度の時系列データと操作量の時系列データについて過渡状態のデータを特定し、過渡状態における温度のデータおよび操作量のデータにより制御対象のモデル数式を同定し、この制御対象のモデル数式に基づいて制御対象のプロセスゲインKpとプロセス時定数Tpとの比率S_res=Kp/Tpを算出する処理を、加熱装置毎および加熱装置内の個々の温度制御系毎に行うことを特徴とする設計評価支援システム。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6988744B2 (ja) * 2018-08-31 2022-01-05 オムロン株式会社 温度制御システム、温度制御方法、およびプログラム
JP7139221B2 (ja) * 2018-11-09 2022-09-20 アズビル株式会社 状態判定装置および状態判定方法
WO2021019712A1 (ja) * 2019-07-31 2021-02-04 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 測温システム、測温センサユニット及び測温システムの構成変更方法
JP7298522B2 (ja) * 2020-03-17 2023-06-27 横河電機株式会社 評価システム及び評価方法

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3297020B2 (ja) * 1999-04-16 2002-07-02 三菱化学株式会社 制御システムの制御性能評価のための方法及び装置とそのためのプログラム記録媒体
JP5406318B2 (ja) * 2000-09-20 2014-02-05 株式会社小松製作所 作業機械の管理装置および作業機械の通信装置
JP4444915B2 (ja) * 2005-12-15 2010-03-31 株式会社山武 制御装置および制御方法
JP4481953B2 (ja) * 2006-04-24 2010-06-16 株式会社山武 状態判定装置および状態判定方法
JP4436922B2 (ja) * 2007-03-29 2010-03-24 株式会社日立製作所 最適画面呼び出し機能つきプラント監視表示装置
JP5012997B2 (ja) * 2008-04-24 2012-08-29 東芝三菱電機産業システム株式会社 誘導加熱装置の劣化診断装置
JP2010219460A (ja) * 2009-03-19 2010-09-30 Hitachi Kokusai Electric Inc 基板処理装置
JP5494156B2 (ja) * 2010-04-09 2014-05-14 ミツミ電機株式会社 評価システム、評価装置、評価方法及び評価プログラム
JP5713613B2 (ja) * 2010-09-10 2015-05-07 株式会社東芝 巡視点検支援システム
CN102425790B (zh) * 2011-11-11 2014-03-12 浙江大学 一种循环流化床锅炉在线优化自学习控制方法
JP6059046B2 (ja) * 2013-03-04 2017-01-11 アズビル株式会社 不具合検知システムおよび不具合検知方法
JP6216589B2 (ja) * 2013-09-24 2017-10-18 アズビル株式会社 不具合検知システムおよび不具合検知方法
JP2015076058A (ja) * 2013-10-11 2015-04-20 株式会社日立製作所 設備の監視診断装置
JP6216607B2 (ja) * 2013-10-25 2017-10-18 アズビル株式会社 不具合検知システムおよび不具合検知方法
JP6298346B2 (ja) * 2014-04-11 2018-03-20 アズビル株式会社 需要調整計画立案システムおよび需要調整計画立案方法
JP6358863B2 (ja) * 2014-06-11 2018-07-18 アズビル株式会社 センサ配線確認システムおよび方法
CN204145457U (zh) * 2014-09-01 2015-02-04 无锡华测电子系统有限公司 一种宽带高低温防失锁锁相环电路
CN204667074U (zh) * 2015-06-08 2015-09-23 金华市中荷环保科技有限公司 一种多回路温度和开关量智能巡检装置

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