JP6723944B2 - プラントデータ分類装置、プラントデータ表示処理装置及びプラント制御システム - Google Patents

プラントデータ分類装置、プラントデータ表示処理装置及びプラント制御システム Download PDF

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Description

本発明は、プラント設備の温度、圧力などの運転データを表示するプラントデータ分類装置、プラントデータ表示処理装置及びプラント制御システムに関する。
発電プラントや化学プラント等には、プラントの監視及び制御を目的として、温度計、圧力計及び流量計などの多くのセンサーが設置されている。近年、これらのセンサーの計測データを活用し、プラントの運用効率や製品（プラント設備、プラント設備を構成する機器など）の収率等を向上させたいという要求が大きくなっている。
プラントの運用効率や製品の収率などの評価指標（性能指標）を向上させるには、プラントの状態と、評価指標との関係をモデル化（可視化）する必要がある。
モデル化を実現する技術として、例えば特許文献１には、操作パラメーターをＸ軸、条件パラメーターをＹ軸、評価パラメーターをＺ軸に示して、各パラメーターの関係をモデル化する方法が記載されている。各パラメーターの関係を可視化するデータ表示方法も示されている。
プラントを構成する設備や機器の数が多くなると、プラントの計測点の数は非常に多くなる。この非常に多くの計測点のデータ（多次元データ）を分類する方法として、データクラスタリング技術がある。例えば特許文献２には、適応共鳴理論（ＡＲＴ）というクラスタリング技術を用いて、多次元の運転データを複数のカテゴリー（以下「ＡＲＴカテゴリー」）に分類する異常診断方法が記されている。特許文献２に記載の技術は、ＡＲＴカテゴリーに属するデータの教師カテゴリーが複数個存在する場合に、重み係数ベクトルの修正操作又は警戒係数の変更操作の少なくともいずれか一方を実施し、入力データを再度分類する。
特開２００７−１５６８８１号公報 特開２０１０−２３７８９３号公報
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、操作パラメーターの項目と条件パラメーターの項目を合わせた数が３以上となった場合に、これらのパラメーターの関係を可視化することは非常に難しい。
特許文献２に記載の技術は、不必要にＡＲＴカテゴリーを増加させないで多次元のデータを分類することができる。しかし、特許文献２には、プラントの状態と評価指標との関係をモデル化することについて記載されていない。
上記の状況から、多次元の運転データの状態を分類したカテゴリーとプラントの評価指標との関係を適切にモデル化する手法が要望されていた。
本発明の一態様のプラントデータ分類装置は、プラントの運転データを格納する運転データデータベースと、該運転データデータベースから取得した多次元の運転データを類似度に応じたカテゴリーに分類し、分類結果のカテゴリーを出力するデータ分類部と、運転データデータベースに格納された運転データの値からカテゴリーの評価指標を計算する評価指標計算部と、を備える。さらに、上記プラントデータ分類装置は、データ分類部から出力されたカテゴリー毎に評価指標計算部で求められたカテゴリーの評価指標のばらつきを計算し、その評価指標のばらつきが基準値以下であるか否かを判定する分類結果評価部と、該分類結果評価部においてその評価指標のばらつきが基準値を超えると判定された場合に、データ分類部のカテゴリーの大きさを規定するパラメーターの値を、カテゴリーの大きさが小さくなる方向に変更するパラメーター変更部と、を備える。
また本発明の一態様のプラントデータ表示処理装置は、上記のプラントデータ分類装置に、更に、分類結果表示処理部を備える。分類結果表示処理部は、各カテゴリーに含まれる運転データから、カテゴリー毎に運転データの代表値を計算し、当該運転データの代表値の類似度に応じて各カテゴリーの識別情報を２次元にマッピングし、マッピングしたカテゴリーの識別情報を第１の軸及び第２の軸からなる平面に表し、上記評価指標計算部で求めたカテゴリーの評価指標を第３の軸に表した３次元の画像データを生成する。
また本発明の一態様のプラント制御システムは、上記のプラントデータ表示処理装置に、更に、プラントに対する入力操作を受け付けて入力操作に応じた操作信号を出力する操作部と、該操作部から入力された操作信号に基づいてプラントの制御を行う制御装置と、を備える。
本発明の少なくとも一態様によれば、多次元の運転データの状態をより確実にカテゴリーに分類することができる。そのため、多次元の運転データの状態を分類したカテゴリーとプラントの評価指標との関係を適切にモデル化できる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
カテゴリー番号と評価指標（代表値）の関係を表す表示形態例を示す図である。 図１のカテゴリー番号と評価指標（代表値）の関係を表す表示形態例に、当該カテゴリー内の運転データごとの評価指標を重ねた図である。 本発明の第１の実施形態に係るデータ分類装置を含むプラント制御システムの構成例を示すブロック図である。 プラント構成の一例を示す系統図である。 運転データデータベースに格納されている運転データの例を示す図である。 適応共鳴理論（ＡＲＴ）を利用した運転データの分類方法の概要を示す説明図である。 評価指標データの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る分類結果評価部の計算結果に基づく、カテゴリー番号と評価指標（代表値）の関係を表す表示形態例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係るばらつき指標に関する設定画面の例を示す説明図である。 本発明の第１の実施形態に係る分類結果の評価指標の平均値とばらつきを表示する表示画面の例を示す説明図である。 本発明の第１の実施形態に係る分類結果表示処理部の表示処理を示すフローチャートである。 適応共鳴理論の説明図である。 本発明の第１の実施形態に係るカテゴリー番号を２次元空間にマッピングした例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係るカテゴリー番号と評価指標の関係を表す３次元グラフの例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係るデータ分類装置の動作例を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係るデータ分類装置を含むプラント制御システムの構成例を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態に係るデータ分類装置の動作例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る運転データの分類結果を示す説明図である。 本発明の第１の実施形態に係る運転データの再分類結果を示す説明図である。 本発明の第１の実施形態に係る分類結果の問題点を示す説明図である。 本発明の第２の実施形態に係る運転データの再分類結果を示す説明図である。 図２１の分類結果に基づくカテゴリー番号と評価指標の関係例を表した説明図である。 第１の実施形態及び第２の実施形態に係るプラントの各装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
以下、本発明を実施するための形態の例について、添付図面を参照しながら説明する。各図において実質的に同一の機能又は構成を有する構成要素については、同一の符号を付して重複する説明を省略する。
［検討］
初めに発明者らは、特許文献２に記載の技術を応用して、プラントの状態（カテゴリー番号）と評価指標の関係を可視化する方法を考えた。
図１は、プラントの状態としてのカテゴリー番号と評価指標（代表値）の関係を表す表示形態例を示す。
図１に示すように、横軸にカテゴリー番号、縦軸に各カテゴリーに含まれる運転データに基づきカテゴリー毎に評価指標の代表値（例えば平均値）をとることで、プラントの状態（カテゴリー番号）と評価指標の関係を可視化することができる。
また、単に特許文献２に記載の技術を利用しただけでは、条件によっては、プラントの状態と評価指標のモデル化の精度が低下する場合がある。これは、各カテゴリーに分類された運転データに基づき評価指標のばらつきが大きい場合である。図２にその一例を示す。
図２は、図１のカテゴリー番号と評価指標（代表値）の関係を表す表示形態例に、当該カテゴリー内の運転データごとの評価指標を重ねた図である。
図２にひし形でプロットしたデータは、各カテゴリーに分類された運転データに基づく評価指標を示す。例えば、カテゴリー番号１に分類された運転データに基づく評価指標は、カテゴリー番号３，４等の場合と比較して、非常にばらつきが大きいことがわかる。このように、評価指標のばらつきが大きい場合には、カテゴリー番号と評価指標の関係を適切にモデル化できない。
そこで、発明者らは、多次元の運転データの状態を分類したカテゴリーとプラントの評価指標との関係を適切にモデル化する方法について検討を重ねた結果、以下に説明する構成を発明した。
＜１．第１の実施形態＞
［プラント制御装置の全体構成］
図３は、第１の実施形態に係るデータ分類装置を含むプラント制御システムの構成例を示すブロック図である。
第１の実施形態に係るプラント制御システム１は、図３に示すように、プラント１０の運転データの分類処理及び分類結果の表示処理を行うデータ分類装置２０（プラントデータ分類装置及びプラントデータ表示処理装置の一例）、表示部２２、制御装置３０及び操作部３１を備える。
データ分類装置２０は、運転データデータベース２０１、データ分類部２０２、評価指標計算部２０３、分類結果評価部２０４、パラメーター変更部２０５、及び分類結果表示処理部２０６を含む。
運転データデータベース２０１は、不図示の入力インターフェースを介して入力される、プラント１０を構成する設備や機器の温度、圧力、流量などの計測データの時系列データを格納する。また、運転データデータベース２０１は、制御装置３０より入力される、バルブ開度などの操作量データや制御の設定値データの時系列データを格納する。以下、計測データ、操作量データ、設定値データを合わせて「運転データ」と呼ぶ。ただし、計測データを運転データと記載することもある。
データ分類部２０２は、運転データデータベース２０１から取得した多次元の運転データを、クラスタリング技術を用いて類似度に応じたカテゴリーに分類し、分類結果のカテゴリーを評価指標計算部２０３及び分類結果評価部２０４に出力する。本実施形態では、一例として適応共鳴理論（Adaptive Resonance Theory：以下「ＡＲＴ」と称する）を用いる。
評価指標計算部２０３は、運転データデータベース２０１に格納された運転データの値から、データ分類部２０２で分類された各カテゴリーの評価指標を計算する。本実施形態では、評価指標の一つとして製品の収率を計算する。
分類結果評価部２０４では、データ分類部２０２で分類された運転データのカテゴリー情報と評価指標計算部２０３で求めた評価指標とを用いて、各カテゴリーに分類された運転データに基づき評価指標のばらつきを計算する。そして、分類結果評価部２０４は、評価指標のばらつきが基準値以下であるか否かを判定し、判定結果をパラメーター変更部２０５へ出力する。求めた各カテゴリーのばらつきが全て基準値以下であれば、分類結果表示処理部２０６による表示処理が行われる。一方、基準値を超えるばらつきがあった場合には、分類結果評価部２０４は、その旨をパラメーター変更部２０５に通知する。なお、本実施形態では、一例として各カテゴリーに分類された運転データに基づく評価指標の最大値から最小値を引いた値をばらつきの指標とする。
パラメーター変更部２０５は、分類結果評価部２０４においてばらつきが基準値以下ではないと判定された場合に、データ分類部２０２のカテゴリーの大きさを規定するパラメーターの値を変更する。本実施形態は、運転データのカテゴリー分類に一例として適応共鳴理論（ＡＲＴ）を利用し、ＡＲＴのカテゴリーの大きさが小さくなるように、ＡＲＴのパラメーターである警戒係数を大きくする。
パラメーター変更部２０５によりパラメーターの値が変更された場合、データ分類部２０２は、変更後のパラメーターを用いて運転データをカテゴリーに再度分類する。次いで、評価指標計算部２０３は、再分類されたカテゴリーに基づいて、カテゴリーの評価指標を再計算する。そして、分類結果評価部２０４は、評価指標計算部２０３で再度求められたカテゴリーの評価指標のばらつきを計算し、該評価指標のばらつきが基準値以下であるか否かを再判定する。
分類結果表示処理部２０６は、分類された各カテゴリーに含まれる運転データから、カテゴリー毎に運転データの代表値を計算し、運転データの代表値の類似度に応じて各カテゴリーの情報（カテゴリー識別情報）を２次元に写像（マッピング）する。そして、分類結果表示処理部２０６は、マッピングしたカテゴリーの情報を第１の軸（Ｘ軸）及び第２の軸（Ｙ軸）からなる平面に表し、評価指標計算部２０３で求めたカテゴリーの評価指標を第３の軸（Ｚ軸）に表した３次元の画像データを生成（グラフ化）する。
表示部２２は、分類結果表示処理部２０６で生成された、カテゴリー番号と評価指標との関係を表す画像データを画面に表示する。
操作部２１は、監視員の操作内容に基づいて、分類結果評価部２０４において分類結果を評価する際の条件を変更する。また、操作部２１は、監視員の操作内容に基づいて、パラメーター変更部２０５がパラメーター（例えば警戒係数）を変更する際のステップ幅を調整したり、パラメーターの値を直接入力したりする。
制御装置３０は、運転データデータベース２０１に格納されたプラント１０の運転データに基づいて、プラント１０の監視及び制御を行う。また、制御装置３０は、操作部３１から入力される操作信号に応じてプラント１０の制御を行う。
操作部３１は、監視員の入力操作を受け付けて、入力操作に応じた操作信号を制御装置３０に入力する。
以下、本発明の第１の実施形態について詳細に説明する。
（系統図の例）
図４は、プラント構成の一例を示す系統図である。
以下、プラント１０として化学プラントを例に説明する。図４は、表示部２２の画面に表示される化学プラントの系統図の一例である。系統図は、例えば系統図作成用ＣＡＤソフトで作成された電子ファイルであり、系統図には、機器、接続配管、主要な計測機器が記載されている。系統図は、配管計装線図または、Ｐ＆ＩＤ（Piping & Instrument Flow
Diagram）とも呼ばれる。系統図には、機器（図４では反応器Ｒ１〜Ｒ４）、機器間を接続する配管、計測器などの情報が記載されている。なお、図４において、計測器にはＦ１，Ｐ１，Ｔ１などのタグがついている。本実施形態では、Ｆが流量計、Ｐが圧力計、Ｔが温度計を示している。図４に示す系統には、２８個の計測器が設けられている。図４において化学プラントを例示したが、発電プラントや医薬プラントなどでもよい。
（運転データの例）
図５は、運転データデータベースに格納されている運転データの例を示す。
運転データ２０１ａは、時刻毎の流量、圧力、温度の値が保存された時系列データである。図５の例では、第１反応器入口流量、第１反応器入口圧力などのようにプラント１０の系統図（図４）の各部位で計測された計測データが、例えば１分間隔で保存されている。
データ分類部２０２は、データクラスタリング技術を用いて、運転データデータベース２０１から取得した多次元の運転データを類似度に応じたカテゴリーに分類する。そして、データ分類部２０２は、分類結果（本実施形態ではカテゴリー番号）を、評価指標計算部２０３及び分類結果表示処理部２０６に出力する。データクラスタリング技術として、いくつかの手法が提案されているが、本実施形態では、適応共鳴理論（ＡＲＴ）を用いた。
ＡＲＴネットワーク（ＡＲＴモジュール）は、入力データａを入力すると、ＡＲＴカテゴリーｊ（例えばｊは自然数）を出力する。ただし、分類手法をＡＲＴに限定するものではなく、カテゴリー毎にパラメーターを調整して該当カテゴリーの大きさを変更できるものであれば他のデータクラスタリング技術を用いてもよい。
（運転データの分類方法）
図６は、適応共鳴理論（ＡＲＴ）を利用した運転データの分類方法の概要を示す。図６上段のグラフの横軸は時刻、縦軸は運転データの値を表す。また図６下段のグラフの横軸は時刻、縦軸はカテゴリー番号を表す。
ＡＲＴは、人間のパターン認識アルゴリズムを模擬したモデルであり、多次元のデータをその類似度に応じて複数のカテゴリーに分類することができる。ＡＲＴの構成については、公知の文献等に記載されているため、詳細な説明を割愛し、ＡＲＴを使ったデータの分類方法についてのみ図６を用いて説明する。ＡＲＴを用いたデータ分類方法の一例は、例えば特開２００５−２５８６４９号公報に記載されている。
一般にＡＲＴに入力する運転データは４次元以上のデータであるが、ここでは、データを単純化し、図６上段に示す２次元の時系列データ（データ１、データ２）を分類する場合について考える。この時系列データの各時刻におけるデータは、データ１、データ２の２次元のデータとなる。
この２次元のデータをデータ分類部２０２（ＡＲＴ）に入力すると、例えば、データ１の値が大きくかつデータ２の値が小さい領域１のデータは、あるカテゴリー（カテゴリー１）に分類される（図６下段）。また、領域２のデータは、領域１のデータとはデータ１とデータ２の関係が異なるため、別のカテゴリー（カテゴリー２）として分類される。同様にして、領域３、領域４のデータは、それぞれ別のカテゴリーとして分類される。本実施形態では、図５に示した２８項目のデータを入力項目としてＡＲＴにより分類した。
なお、本実施形態では、カテゴリーを番号（数字）により識別したが、何らかの記号を用いて識別すればよい。即ち、番号はカテゴリーの識別情報の一例である。また、番号を囲む円（球）等の図形は、該当カテゴリーの位置を示すものであって自カテゴリーと他のカテゴリーを区別し得る情報であるから、広い意味で識別情報に含まれる。
評価指標計算部２０３は、運転データデータベース２０１に格納された運転データの値からプラント１０の評価指標を計算する。本実施形態では、プラント１０の評価指標として製品（図４の系統）の収率を計算した。具体的には、図５に示す運転データ２０１ａのうち、流量計Ｆ１で計測された反応器Ｒ１の入口流量である第１反応器入口流量、及び、流量計Ｆ１２で計測された反応器Ｒ４の出口流量である第４反応器出口流量の値を式（１）に適用する。
製品の収率＝Ｋ×（流量計Ｆ１２の値）／（流量計Ｆ１の値） ・・・・・（１）
ここで、Ｋは、理論式から求めた係数であり、理想的な運転状態では、製品の収率が１００％となる。
（評価指標データの例）
図７は、評価指標データの一例を示す図である。図７に示す評価指標データ２０３ａは、図５の運転データ２０１ａの取得タイミングに対応して、例えば数分間隔（図では１分）で評価指標（収率）の計算及び記録がなされる。
［分類結果評価部］
分類結果評価部２０４について説明する。分類結果評価部２０４では、まず、データ分類部２０２で分類されたカテゴリー毎に、評価指標計算部２０３で求めた複数の評価指標のばらつきを計算する。本実施形態では、複数の評価指標の最大値から最小値を引いた値（レンジ）、又は分散をばらつきの指標とし、いずれかを選択できるものとした。最大値から最小値を引いた値を利用する場合、例えば、カテゴリー１に分類された運転データに基づく評価指標の最大値が０．９８、最小値が０．９７とすると、カテゴリー１のばらつきは、０．０１となる。
次に、このようにして求めた各カテゴリーの評価指標のばらつきが妥当であるか否かを判定する。本実施形態では、全カテゴリーについて評価指標のばらつきが基準値以下であった場合には、ばらつきが妥当であると判断し、分類結果表示処理部２０６の処理を実施する。また、評価指標のばらつきが基準値を超えるカテゴリーがあった場合には、ばらつきが妥当でないと判断し、パラメーター変更部２０５によりパラメーターを変更する。
パラメーター変更部２０５では、ＡＲＴのカテゴリーの大きさを規定するパラメーターである警戒係数ρの値を、現状の値ρ１からρ２に変更する。本実施形態では、式（２）に従いパラメーターの値を変更する。
ρ２＝ρ１＋Δρ ・・・・・（２）
以上のように警戒係数ρを変更し、再度データ分類部２０２で運転データを分類することにより、同一カテゴリーに含まれる運転データに基づく評価指標のばらつきは小さくなり、最終的には、全カテゴリーの評価指標のばらつきが基準値以下となる。このように分類された結果の例を図８に示す。
図８は、分類結果評価部２０４の計算結果に基づく、カテゴリー番号と評価指標（代表値）の関係を表す表示形態例を示す。
図８は、図２と同じ運転データを、より大きな警戒係数で分類した結果である。その結果、カテゴリー数が６個から１２個に増加し、各カテゴリーの評価指標のばらつきが減少した。図８のカテゴリー１，２は図２のカテゴリー１が２つに分かれたものである。同様に、カテゴリー３，４は図２のカテゴリー２に対応し、カテゴリー５，６は図２のカテゴリー３に対応し、カテゴリー７，８は図２のカテゴリー４に対応し、カテゴリー９，１０は図２のカテゴリー５に対応し、カテゴリー１１，１２は図２のカテゴリー６に対応する。本図のように分類できれば、カテゴリーと評価指標の関係が適切にモデル化できていると考えられる。
なお、警戒係数は１より小さい（ρ＜１）という制限があるため、警戒係数ρの最大値を規定し、パラメーター変更部２０５はρが１以上とならないように変更するものとする。また、本実施形態では、変更時のステップ幅（増加幅）であるΔρを固定値としたが、例えば、評価指標のばらつきの値と基準値の偏差が大きい場合にはΔρを大きく、偏差が小さい場合はΔρを小さくするなど、可変としてもよい。監視員は、操作部２１を操作してΔρを変更する。
なお、評価指標のばらつきの指標を評価指標の最大値と最小値の差分値とするか、分散とするかの選択及びその基準値の設定は、図９に示す設定画面により設定する。また、分類した結果の評価指標の平均値とばらつきは、図１０の表示画面で確認することができる。
図９は、ばらつき指標に関する設定画面の例を示す。
設定画面Ｗ１のバラツキ指標の種類に対する設定部ｓ１において、監視員は操作部２１を使用して、ラジオボタンにより「最大値−最小値」又は「分散」を選択することができる。また、ばらつき指標の基準値の設定部ｓ２において、監視員は操作部２１を使用して、任意の基準値を入力することができる。
図１０は、分類結果の評価指標の平均値とばらつきを表示する表示画面の例を示す。
図１０に示す表示画面Ｗ２では、「カテゴリー番号」、「データ数」、「評価指標の平均値」及び「評価指標のばらつき」の項目が表示される。監視員は、カテゴリー毎に評価指標の平均値とばらつきを視認可能である。
［分類結果表示処理部の処理］
分類結果表示処理部２０６は、カテゴリー番号とプラント１０の運転データに基づく評価指標との関係をグラフ化する。
図１１は、分類結果表示処理部２０６の表示処理（グラフ化）を示すフローチャートである。
まずステップＳ１において、分類結果表示処理部２０６は、データ分類部２０２で分類された各カテゴリーに含まれる運転データを元に、カテゴリー毎に運転データ、及び評価指標の代表値を計算する。即ち、分類結果表示処理部２０６は、各カテゴリーに含まれる各項目の運転データの代表値を計算するとともに、その運転データに基づき評価値を計算する。
本実施形態で用いた運転データは、一例として図４に示す２８項目（計測器）からサンプリングしたデータである。例えば、カテゴリー１に含まれるデータが１００点（１００サンプリング点）あったとすると、流量計Ｆ１による第１反応器入口流量、圧力計Ｐ１による第１反応器入口圧力といった項目毎に１００点のデータの平均値を計算する。
また、評価指標は、式（１）により求めた製品の収率であり、評価指標についても同様に１００点の平均値を算出する。
なお、本実施形態では、代表値として平均値を採用したが、中央値など他の代表値を採用してもよい。
次にステップＳ２において、ステップＳ１で計算されたカテゴリー間の運転データの各項目の代表値の類似度に応じて、各カテゴリーに含まれる運転データの各項目の代表値を２次元にマッピングする（写像）。なお以下の説明において、各カテゴリーに含まれる運転データの各項目の代表値を２次元にマッピングすることを「カテゴリー番号を２次元にマッピングする」と記すことがある。
本実施形態では、運転データの代表値をマッピングする方法として、自己組織化マップを利用する。自己組織化マップは、ニューラルネットワークの一種で、高次元のデータを１〜３次元空間にマッピングする手法であり、高次元の空間内の位置関係を、低次元の空間内で再現しようとするものである。
［自己組織化マップの概要］
ここで、自己組織化マップの概要について説明する。
図１２は、ｎ次元のデータ（Ｘｊ１〜Ｘｊｎ）を２次元にマッピングする場合の構成を示す。
図１２は、適応共鳴理論の説明図である。
図１２に示すように、自己組織化マップでは、入力データを入力する入力層と、入力データをマッピングする出力層の２つの層を備える。入力データ及びマッピング後のデータは、ノードとも呼ばれる。入力データを２次元にマッピングする場合には、出力層ではノードが２次元（例えば格子状）に配置される。即ち、出力層の各ノードの位置が、各カテゴリーの位置に対応する。
本実施形態では、入力層に入力される各データＸｊ１〜Ｘｊｎは、カテゴリーごとの運転データの各項目（図６）の代表値に相当する。入力層の各ノードは、出力層の各ノードと重み係数ｍｉ１〜ｍｉｎを介して接続されている。なお、図１２では、図が煩雑になるのを避けるため、入力層の各入力データと出力層のｉ番目のノードとの接続関係のみを記載している。
次に、自己組織化マップのアルゴリズムについて説明する。自己組織化マップでは、次の３つのステップ（１）〜（３）により、ｎ次元のデータを出力層にマッピングする。
ステップ（１）：
出力層における全てのノードの重み係数ベクトルｍｉの中から、入力データの重み係数ｍｉ１〜ｍｉｎに基づく重み係数ベクトルと最も類似している重み係数ベクトルｍｃを探し出し、そのノードを勝者とする。重み係数ベクトルは「参照ベクトル」とも呼ばれる。
ステップ（２）：
勝者のノード及びその近傍のノードの重み係数ベクトルｍｉを、入力データの重み係数ｍｉ１〜ｍｉｎに基づく重み係数ベクトルに近くなるように更新する。
ステップ（３）：
入力データが与えられる度にステップ（１）、（２）を繰り返す。
重み係数ベクトルｍｉｎの初期値は乱数を発生させて決定する。その後はステップ（１）〜（３）により、出力層において近くに配置されているノード同士は互いに類似の重み係数ベクトルを持つようになり、遠くに配置されているノード同士は互いに異なる重み係数ベクトルを持つようになる。したがって、入力層に入力したデータ（Ｘｊ１〜Ｘｊｎ）を、出力層の重み係数ベクトルが最も近いノードの位置に配置することで、ｎ次元のデータを２次元にマッピングすることができる。
なお、本実施形態では、分類結果表示処理部２０６におけるマッピング方法に自己組織化マップを採用したが、多次元データをマッピングする方法は、自己組織化マップに限定されるものでなく、例えば多次元尺度法などの別の手段を利用してもよい。多次元尺度法は、分類対象物間の類似度あるいは距離に変換可能な親近性データを、２次元あるいは３次元空間に配置する手法で、類似した分類対象物を近くに、そうでない分類対象物を遠くに配置する。
［２次元空間へのマッピング例］
図１３は、カテゴリー番号を２次元空間にマッピングした例を示す図である。
図１３の２次元空間５０に示された数字はカテゴリー番号であり、カテゴリー番号は各カテゴリーに含まれる運転データの各項目の代表値を元にマッピングされる。したがって、本図から、例えば３番のカテゴリーは、４番及び５番にも近いが、９番にも近いということがわかる。また、７番と８番のカテゴリーは、番号は近いが、空間（ユークリッド距離）上は大きく離れていることが分かる。
図１１のフローチャートの説明に戻る。ステップＳ３において、分類結果表示処理部２０６は、ステップＳ２でマッピングした２次元のカテゴリー番号をＸ軸及びＹ軸からなるＸＹ平面に表し、評価指標計算部２０３で求めた評価指標の代表値をＺ軸に表した３次元グラフを作成する。作成した３次元グラフの例を図１４に示す。
［カテゴリー番号及び評価指標の３次元表示］
図１４は、カテゴリー番号と評価指標の関係を表す３次元グラフの例を示す図である。
Ｘ軸（第１の軸）とＹ軸（第２の軸）を含むＸＹ平面は、図１２に示したカテゴリーの類似度の関係をマッピングした例を示している。本実施形態では、ＸＹ平面は４×４のドットを有し、分類されたカテゴリーが１６点のドットのいずれかの上に描画されるようにしたが、この例に限らない。Ｚ軸（第３の軸）の評価指標は、製品の収率であり、本実施形態では０．９から１．０の間の値をとる。例えば、本実施形態に係るカテゴリー番号と評価指標の代表値の対応は以下のとおりである。なお以降の説明において、各カテゴリーの評価指標の代表値を「評価値」と記すことがある。
番号１；０．９７、番号２；０．９３、番号３；０．９２、番号４；０．９４、番号５；０．９２、番号６；０．９８、番号７；１．００、番号８；０．９１、番号９；１．００、番号１０；０．９９、番号１１；０．９６、番号１２；０．９６
図１４のような３次元グラフ６０により、カテゴリー（プラントの状態）間の関係が明確になるとともに、評価指標が高いカテゴリーの位置を可視化することができる。例えば、現在の運転データのカテゴリーが４番であるとき、１番、６番又は９番のカテゴリーになるようにプラントを操作すると評価指標が高くなり、逆に３番のカテゴリーの状態に近づくと評価指標が低下するということを、監視員は直観的に理解できる。
なお、図１４の３次元グラフ６０では、隣接するカテゴリー番号の評価値が連続している（繋がっている）が、柱状グラフを用いて評価指標の代表値を各カテゴリーの位置に合わせて離散的に表示してもよい。
［プラント制御システムの動作］
次に、プラント制御システム１の動作例を説明する。
図１５は、データ分類装置２０の動作例を示すフローチャートである。
初めにデータ分類部２０２は、運転データデータベース２０１から受信した多次元の運転データを、ＡＲＴによりカテゴリーに分類する（Ｓ１１）。次に、評価指標計算部２０３は、各カテゴリーに分類された運転データに基づき評価指標を計算する（Ｓ１２）。次に、分類結果評価部２０４は、カテゴリー毎に評価指標のばらつきを計算する（Ｓ１３）。
ここで、分類結果評価部２０４は、全てのカテゴリーの評価指標のばらつきが基準値以下であるか否かを判定する（Ｓ１４）。全てのカテゴリーでばらつきが基準値以下である場合には（Ｓ１４のＹＥＳ）、分類結果表示処理部２０６は、分類結果を表示する処理を行う（Ｓ１５）。ステップＳ１５の処理が終了したら、本フローチャートの一連の処理を終了する。
一方、評価指標のばらつきが基準値を超えたカテゴリーが存在する場合には（Ｓ１４のＮＯ）、パラメーター変更部２０５は、カテゴリーの大きさを規定するパラメーター（警戒係数）を全カテゴリー共通で変更する（Ｓ１６）。この場合は、式（２）に従い警戒係数を大きくする。そして、ステップＳ１６の処理後、ステップＳ１１に進み、再度運転データの分類、評価指標の計算、評価指標のばらつきの計算及び判定を行う。
［第１の実施形態の効果］
上述の構成を備える第１の実施形態に係るデータ分類装置２０よれば、入力された運転データを分類し、各カテゴリー毎に分類に用いた運転データに基づく評価指標のばらつきを評価する。データ分類装置２０は、評価指標のばらつきが基準値を超えるカテゴリーが存在する場合には、データ分類部２０２のカテゴリーの大きさを規定するパラメーターを変更し、運転データを再度分類する。それにより、多次元の運転データの状態をより確実にカテゴリーに分類することができるため、多次元の運転データの状態を分類したカテゴリーとプラントの評価指標との関係を適切にモデル化できる。即ち、プラント１０の多次元の運転データのカテゴリー間の関係が明確となる。また、カテゴリーと評価指標の関係を組み合わせて２次元空間又は３次元空間で表示できる。このため、第１の実施形態に係るプラント制御システム１は、監視員によるプラント１０の評価指標を向上させるための操作をより適切に支援することが可能となる。その結果、プラント１０の運用効率を向上させることができる。
＜２．第２の実施形態＞
次に本発明の第２の実施形態について述べる。第２の実施形態は、カテゴリーの大きさを規定するパラメーターの変更を、カテゴリー単位で行う構成としたものである。
図１６は、第２の実施形態に係るデータ分類装置を含むプラント制御システムの構成例を示すブロック図である。
第２の実施形態に係るデータ分類装置２０Ａが第１の実施形態と異なる点は、第１にデータ分類部２０２Ａで用いるクラスタリング技術が、カテゴリーの大きさをカテゴリー毎に決定できるものを用いる点である。第２に、分類結果評価部２０４Ａ及びパラメーター変更部２０５Ａで、カテゴリー毎に、パラメーターの変更の要否を判定し、パラメーターを変更する点である。
以下に、第２の実施形態と第２の実施形態の相違点について詳細に説明する。
第２の実施形態では、データ分類部２０２Ａに、分類の詳細度を示す警戒係数ρをカテゴリー毎に設定できるＡＲＴモデルを用いた。即ち、第１の実施形態で用いたＡＲＴモデルでは、全てのカテゴリーに対し、同一の警戒係数ρを持つが、第２の実施形態で用いたＡＲＴモデルでは、カテゴリーｊ（例えばｊは自然数）に対し、１つの警戒係数ρｊを持つ。ρｊの初期値は同一の値に設定されているが、パラメーター変更部２０５Ａで警戒係数を変更する際には、警戒係数ρｊを個別に調整することができる。
第２の実施形態における分類結果評価部２０４Ａでは、評価指標のばらつきが妥当であるか否かをカテゴリー毎に判定する。ばらつきの妥当性の評価の方法は、第１の実施形態と同様であり、カテゴリーｊに分類された運転データに基づき評価指標のばらつきを計算し、図９の設定画面Ｗ１で設定した評価指標のばらつきの基準値と比較して妥当性を評価する。ここでは、評価指標のばらつきが基準値を上回ったカテゴリーは、分類結果が妥当でないと判定される。分類結果評価部２０４Ａは、評価指標のばらつきが基準値を超えたカテゴリーの情報（Ｃｊ）をパラメーター変更部２０５Ａへ通知する。
パラメーター変更部２０５Ａでは、分類結果が妥当でないと判定されたカテゴリーｊのみ警戒係数ρｊを変更する。警戒係数ρｊの変更方法は、第１の実施形態と同様であり、現状の値ρｊ１を値ρｊ２に変更する。本実施形態では、式（３）に従いパラメーターの値を変更した。なお、本実施形態では、Δρは固定値としたが、可変としてもよい。
ρｊ２＝ρｊ１＋Δρ ・・・・・（３）
図１７は、データ分類装置２０Ａの動作例を示すフローチャートである。
図１７のステップＳ２１〜Ｓ２５の処理は、図１５のステップＳ１１〜Ｓ１５の処理と同じであるため、説明を割愛する。
ステップＳ２４において評価指標のばらつきが基準値を超えたカテゴリーが存在する場合には（Ｓ２４のＮＯ）、パラメーター変更部２０５Ａは、該当カテゴリーに対し、カテゴリーの大きさを規定するパラメーター（警戒係数）を変更する（Ｓ２６）。そして、ステップＳ２６の処理後、ステップＳ２１に進み、データ分類部２０２Ａがカテゴリー毎に設定されたパラメーター（警戒係数）に基づいてすべての運転データを再度分類する。その後、データ分類装置２０２Ａは、データ分類部２０２Ａの再分類結果に基づいて、評価指標の計算、評価指標のばらつきの計算及び判定を再度行う。
［第２の実施形態の効果］
次に、第２の実施形態の効果を第１の実施形態と比較して説明する。ここでは、説明を分かりやすくするため、運転データは、データＡ、データＢの２次元のデータとする。
まず、第１の実施形態のデータ分類装置２０で分類した結果について説明する。図１８は、第１の実施形態に係る運転データの分類結果を示す説明図であり、警戒係数ρが初期値の状態で分類された運転データを示す。ここでは、データが６つのカテゴリーＣ１〜Ｃ６に分類されている。各カテゴリーの評価指標は図２に示す内容であり、カテゴリー１、及びカテゴリー２のデータのばらつきが大きい。
図１９は、第１の実施形態に係る運転データの再分類結果を示す説明図である。第１の実施形態では、警戒係数ρを大きくして再度データを分類することで、全てのカテゴリーの大きさが小さくなり、図１９に示すように、データが細かく分類される。その結果、各カテゴリーの評価指標のばらつきは、図８に示すように基準値以下となる。ただし、図１９では、図１８と比べ、カテゴリーに属さないデータ領域が増加している。
図２０は、第１の実施形態に係る分類結果の問題点を示す説明図であり、該当するデータ領域を模式的に破線で示しており、データがこの領域に入ると、データ分類部２０２（図３）はカテゴリーを判別できない。プラント制御システム１のデータ分類装置２０は、プラント１０の状態と評価指標の関係をモデル化し、プラント１０の運転データがどのような状態にあるかを判別するために利用する。したがって、図２０の破線で示した領域のように、カテゴリーを判別できない領域が多くなることは好ましくない。
第２の実施形態に係るデータ分類装置２０Ａではこの問題が改善される。第２の実施形態でも、警戒係数ρjが初期値の状態で分類した結果は、第１の実施形態と同じ分類結果となるため、初回のデータの分類状態は図１８のようになり、各カテゴリーと評価指標の関係は図２となる。ただし、第２の実施形態では、評価指標のばらつきが大きいカテゴリーＣ１とカテゴリーＣ２の警戒係数ρ１１とρ２１のみを変更し、すべてのデータを再分類する。その分類結果を図２１に示す。
図２１は、第２の実施形態に係る運転データの再分類結果を示す説明図である。
図２１に示すように、第２の実施形態の再分類方法により、評価指標のばらつきが大きいカテゴリーＣ１のデータがカテゴリーＣ１１，Ｃ１２に分類され、またカテゴリーＣ２のデータがカテゴリーＣ２１，Ｃ２２に分類される。全体の分類結果は、カテゴリーの大きさが大きいものと小さいものが混在する。そのため、カテゴリーを判別できない領域は第１の実施形態に比べて少なくなる効果がある。それゆえ、データ分類部２０２Ａは、入力データをより確実にいずれかのカテゴリーに分類することができる。
図２２は、図２１の分類結果に基づくカテゴリー番号と評価指標の関係例を表した説明図である。図２２に示すように、各カテゴリーに分類されたデータの評価指標のばらつきは基準値以下に抑えられ、カテゴリー番号と評価指標の関係を適切にモデル化できる。即ち、第２の実施形態に係るデータ分類装置２０Ａは、初期に分類されたカテゴリーの評価指標にばらつきがあってもばらつきを基準値以下に抑えることが可能であり、よりロバストなデータ分類装置である。
［各装置のハードウェア構成］
図２３は、第１の実施形態及び第２の実施形態に係るプラントの各装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
ここでは、プラント制御システム１に示されたデータ分類装置２０，２０Ａ、制御装置３０を構成するコンピューター７０のハードウェア構成を説明する。なお、各装置の機能、使用目的に合わせてコンピューター７０の各部は取捨選択される。
コンピューター７０は、バス７４にそれぞれ接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）７１、ＲＯＭ（Read Only Memory）７２、ＲＡＭ（Random Access Memory）７３を備える。さらに、コンピューター７０は、表示部７５、操作部７６、不揮発性ストレージ７７、ネットワークインターフェース７８を備える。
ＣＰＵ７１は、本実施形態に係る各機能を実現するソフトウェアのプログラムコードをＲＯＭ７２から読み出して実行する。なお、コンピューター７０は、ＣＰＵ７１の代わりに、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）等の処理装置を備えるようにしてもよい。ＲＡＭ
７３には、演算処理の途中に発生した変数やパラメーター等が一時的に書き込まれる。
表示部７５は、例えば、液晶ディスプレイモニタであり、コンピューター７０で行われる処理の結果等を表示する。この表示部７５は、図３の表示部２２に相当する。操作部７６には、例えば、キーボード、マウス又はタッチパネル等が用いられ、監視員が所定の操作入力、指示を行うことが可能である。また操作部７６は、操作キーやボタンスイッチなどの操作子でもよい。この操作部７６は、図３の操作部２１又は操作部３１に相当する。
不揮発性ストレージ７７としては、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等が用いられる。この不揮発性ストレージ７７には、ＯＳ（Operating System）、各種のパラメーターやデータの他に、コンピューター７０を機能させるためのプログラムが記録されていてもよい。例えば不揮発性ストレージ７７には、運転データデータベース２０１のデータや評価指標データ２０３ａ等が記憶されている。
ネットワークインターフェース５８には、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等が用いられ、ＬＡＮ等のネットワークＮを介して各装置間で各種のデータを送受信することが可能である。
なお、データ分類装置２０，２０Ａの全部又は一部と、制御装置３０の全部又は一部とを一つのコンピューターで構成してもよい。
＜３．その他＞
さらに、本発明は上述した各実施形態例に限られるものではなく、特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、その他種々の応用例、変形例を取り得ることは勿論である。
例えば、上述した実施形態例は本発明を分かりやすく説明するために装置及びシステムの構成を詳細且つ具体的に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態例の構成の一部を他の実施形態例の構成に置き換えることは可能である。また、ある実施形態例の構成に他の実施形態例の構成を加えることも可能である。また、各実施形態例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換をすることも可能である。
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又はＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
また、本明細書において、時系列的な処理を記述する処理ステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）をも含むものである。
１…プラント制御システム、１０…プラント、 ２０，２０Ａ…データ分類装置、 ３０…表示部、 ４０…制御装置、 ４１…操作部、 ５０…２次元空間、 ６０…３次元グラフ、 ７０…コンピューター、 ７１…ＣＰＵ、 ７２…２次元グラフ、 ７３…３次元グラフ、 ８１…２次元グラフ、８２…２次元グラフ、 ９１…２次元平面、 ２０１…運転データデータベース、 ２０１ａ…運転データ、 ２０２…データ分類部、 ２０３…評価指標計算部、 ２０３ａ…評価指標データ、 ２０４…分類結果表示処理部、２０５，２０５Ａ…パラメーター変更部、Ｃ１〜Ｃ６，Ｃ１１，Ｃ１２，Ｃ６１，Ｃ６２…カテゴリー

Claims (7)

  1. プラントの運転データを格納する運転データデータベースと、
    前記運転データデータベースから取得した多次元の前記運転データを類似度に応じたカテゴリーに分類し、分類結果の前記カテゴリーを出力するデータ分類部と、
    前記運転データデータベースに格納された前記運転データの値から前記カテゴリーの評価指標を計算する評価指標計算部と、
    前記データ分類部から出力された前記カテゴリー毎に前記評価指標計算部で求められた前記カテゴリーの評価指標のばらつきを計算し、該評価指標のばらつきが基準値以下であるか否かを判定する分類結果評価部と、
    前記分類結果評価部において前記評価指標のばらつきが基準値を超えると判定された場合に、前記データ分類部の前記カテゴリーの大きさを規定するパラメーターの値を、前記カテゴリーの大きさが小さくなる方向に変更するパラメーター変更部と、を備える
    プラントデータ分類装置。
  2. 前記パラメーター変更部により前記パラメーターの値が変更された場合、前記データ分類部は、変更後のパラメーターを用いて前記運転データをカテゴリーに再度分類し、前記評価指標計算部は、前記データ分類部で再分類された前記カテゴリーに基づいて、前記カテゴリーの評価指標を再度計算し、前記分類結果評価部は、前記評価指標計算部で再度求められた前記カテゴリーの評価指標のばらつきを計算し、該評価指標のばらつきが前記基準値以下であるか否かを再度判定する
    請求項１に記載のプラントデータ分類装置。
  3. 前記パラメーター変更部は、前記分類結果評価部により判定された前記評価指標のばらつきが基準値を超えるカテゴリーに対し、前記データ分類部における該当カテゴリーの前記パラメーターの値を、該当カテゴリーの大きさが小さくなる方向に変更する
    請求項１又は２に記載のプラントデータ分類装置。
  4. 前記データ分類部における多次元の前記運転データの分類は、適応共鳴理論を利用して行われる
    請求項１に記載のプラントデータ分類装置。
  5. プラントの運転データを格納する運転データデータベースと、
    前記運転データデータベースから取得した多次元の前記運転データを類似度に応じたカテゴリーに分類し、分類結果の前記カテゴリーを出力するデータ分類部と、
    前記運転データデータベースに格納された前記運転データの値から前記カテゴリーの評価指標を計算する評価指標計算部と、
    前記データ分類部から出力された前記カテゴリー毎に前記評価指標計算部で求められた前記カテゴリーの評価指標のばらつきを計算し、該評価指標のばらつきが基準値以下であるか否かを判定する分類結果評価部と、
    前記分類結果評価部において前記評価指標のばらつきが基準値を超えると判定された場合に、前記データ分類部の前記カテゴリーの大きさを規定するパラメーターの値を、前記カテゴリーの大きさが小さくなる方向に変更するパラメーター変更部と、
    各カテゴリーに含まれる前記運転データから、前記カテゴリー毎に前記運転データの代表値を計算し、当該運転データの代表値の類似度に応じて各カテゴリーの識別情報を２次元にマッピングし、マッピングした前記カテゴリーの識別情報を第１の軸及び第２の軸からなる平面に表し、前記評価指標計算部で求めた前記カテゴリーの評価指標を第３の軸に表した３次元の画像データを生成する分類結果表示処理部と、
    を備えるプラントデータ表示処理装置。
  6. 前記分類結果表示処理部により前記カテゴリーの識別情報をマッピングする方法は、自己組織化マップ又は多次元尺度法である
    請求項５に記載のプラントデータ表示処理装置。
  7. プラントの運転データを格納する運転データデータベースと、
    前記運転データデータベースから取得した多次元の前記運転データを類似度に応じたカテゴリーに分類し、分類結果の前記カテゴリーを出力するデータ分類部と、
    前記運転データデータベースに格納された前記運転データの値から前記カテゴリーの評価指標を計算する評価指標計算部と、
    前記データ分類部から出力された前記カテゴリー毎に前記評価指標計算部で求められた前記カテゴリーの評価指標のばらつきを計算し、該評価指標のばらつきが基準値以下であるか否かを判定する分類結果評価部と、
    前記分類結果評価部において前記評価指標のばらつきが基準値を超えると判定された場合に、前記データ分類部の前記カテゴリーの大きさを規定するパラメーターの値を、前記カテゴリーの大きさが小さくなる方向に変更するパラメーター変更部と、
    各カテゴリーに含まれる前記運転データから、前記カテゴリー毎に前記運転データの代表値を計算し、当該運転データの代表値の類似度に応じて各カテゴリーの識別情報を２次元にマッピングし、マッピングした前記カテゴリーの識別情報を第１の軸及び第２の軸からなる平面に表し、前記評価指標計算部で求めた前記カテゴリーの評価指標を第３の軸に表した３次元の画像データを生成する分類結果表示処理部と、
    前記プラントに対する入力操作を受け付けて前記入力操作に応じた操作信号を出力する操作部と、
    前記操作部から入力された前記操作信号に基づいて前記プラントの制御を行う制御装置と、
    を備えるプラント制御システム。
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