JP7501266B2 - 運転支援装置、運転支援システム及び運転支援方法 - Google Patents
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Description
まず、第一の実施形態について説明する。本実施形態では、運転支援時に特定イベント(例えば、異常イベント発生の前兆となるアラーム等)が発生した場合、ユーザ(例えばプラントの運転員等)に提示される回避操作手順(つまり、アラームが対象とする異常や事故等のイベントを回避する操作手順)として、ノイズが除去された操作手順の提示を可能にする運転支援システム1について説明する。ここで、イベントとはプラント等で発生する事象のことであり、例えば、アラームの発生、異常動作や事故の発生、センサの測定値の閾値超過等が挙げられる。また、ノイズとは、通常の運転のための操作ログデータ等のことである。
まず、本実施形態に係る運転支援システム1の全体構成について、図1を参照しながら説明する。図1は、第一の実施形態に係る運転支援システム1の全体構成の一例を示す図である。
ここで、ログデータDB20に格納されているログデータについて、図2を参照しながら説明する。図2は、ログデータの一例を示す図である。
また、運転データDB30に格納されている運転データについて、図3を参照しながら説明する。図3は、運転データの一例を示す図である。
次に、本実施形態に係る運転支援装置10の機能構成について、図4を参照しながら説明する。図4は、第一の実施形態に係る運転支援装置10の機能構成の一例を示す図である。
次に、本実施形態に係る運転支援装置10のハードウェア構成について、図5を参照しながら説明する。図5は、第一の実施形態に係る運転支援装置10のハードウェア構成の一例を示す図である。
次に、本実施形態に係る学習フェーズの処理の流れについて、図6を参照しながら説明する。図6は、第一の実施形態に係る学習フェーズの処理の流れの一例を示すフローチャートである。
・頻度
ri:操作ログiの頻度
Cik:データ系列番号kの第1データ系列における操作ログiの操作ログデータの出現回数
N1:第1データ系列の個数
このとき、ri=(ΣkCik)/N1により、操作ログiの頻度riを算出する。なお、k=1,・・・,N1である。
Ri:操作ログiの全期間頻度
ΣCi:全期間における操作ログiの操作ログデータの出現回数
N2:第2データ系列の個数
このとき、Ri=(ΣCi)/N2により、操作ログiの全期間頻度Riを算出する。
・頻度
ri:操作ログiの頻度
Cik:データ系列番号kの第1データ系列における操作ログiの操作ログデータの出現回数
Akm:データ系列番号kにおけるログmのログデータの出現回数
このとき、ri=(ΣkCik)/(ΣmΣkAkm)により、操作ログiの頻度riを算出する。
Ri:操作ログiの全期間頻度
ΣCi:全期間における操作ログiの操作ログデータの出現回数
ΣAm:全期間におけるログmのログデータの出現回数
このとき、Ri=(ΣCi)/(ΣmΣAm)により、操作ログiの全期間頻度Riを算出する。
・頻度
ri:操作ログiの頻度
Cik:データ系列番号kの第1データ系列における操作ログiの操作ログデータの出現回数
Σkt:全ての第1データ系列の期間長(時間長)の合計
このとき、ri=(ΣkCik)/(Σkt)により、操作ログiの頻度riを算出する。
Ri:操作ログiの全期間頻度
ΣCi:全期間における操作ログiの操作ログデータの出現回数
Σt:全期間の期間長(時間長)
このとき、Ri=(ΣCi)/(Σt)により、操作ログiの全期間頻度Riを算出する。
次に、本実施形態に係る運転支援フェーズの処理の流れについて、図15を参照しながら説明する。図15は、第一の実施形態に係る運転支援フェーズの処理の流れの一例を示すフローチャートである。
次に、第二の実施形態について説明する。第二の実施形態では、直近の履歴データから対象変数の将来の値を予測及び出力する予測モデルを学習フェーズで作成した上で、運転支援フェーズでは、この予測モデルによって予測された値も用いて回避操作手順をユーザに提示する場合について説明する。
まず、本実施形態に係る運転支援装置10の機能構成について、図17を参照しながら説明する。図17は、第二の実施形態に係る運転支援装置10の機能構成の一例を示す図である。
次に、本実施形態に係る学習フェーズの処理の流れについて、図18を参照しながら説明する。図18は、第二の実施形態に係る学習フェーズの処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図18のステップS501~ステップS502は図6のステップS101~ステップS102とそれぞれ同様であり、ステップS504~ステップS507は図6のステップS103~ステップS106とそれぞれ同様であるため、その説明を省略する。
次に、本実施形態に係る運転支援フェーズの処理の流れについて、図20を参照しながら説明する。図20は、第二の実施形態に係る運転支援フェーズの処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図20のステップS701は図15のステップS401と同様であり、ステップS704~ステップS705は図15のステップS403~ステップS404とそれぞれ同様であるため、その説明を省略する。
次に、第三の実施形態について説明する。第三の実施形態では、直近の履歴データから対象変数の異常度合いを示す異常度を算出及び出力する異常診断モデルを学習フェーズで作成した上で、運転支援フェーズでは、この異常診断モデルによって算出された値も用いて回避操作手順をユーザに提示する場合について説明する。
まず、本実施形態に係る運転支援装置10の機能構成について、図21を参照しながら説明する。図21は、第三の実施形態に係る運転支援装置10の機能構成の一例を示す図である。
次に、本実施形態に係る学習フェーズの処理の流れについて、図22を参照しながら説明する。図22は、第三の実施形態に係る学習フェーズの処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図22のステップS801~ステップS802は図6のステップS101~ステップS102とそれぞれ同様であり、ステップS804~ステップS807は図6のステップS103~ステップS106とそれぞれ同様であるため、その説明を省略する。
次に、本実施形態に係る運転支援フェーズの処理の流れについて、図24を参照しながら説明する。図24は、第三の実施形態に係る運転支援フェーズの処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図24のステップS1001は図15のステップS401と同様であり、ステップS1004~ステップS1005は図15のステップS403~ステップS404とそれぞれ同様であるため、その説明を省略する。
10 運転支援装置
20 ログデータDB
30 運転データDB
40 入出力装置
50 計測制御装置
60 機器
101 データ系列抽出部
102 頻度集計部
103 第1画面提供部
104 トリガ検知部
105 第2画面提供部
106 予測モデル作成部
107 予測部
108 異常診断モデル作成部
109 異常診断部
111 操作実績情報記憶部
112 全期間情報記憶部
113 頻度集計情報記憶部
114 回避手順情報記憶部
115 予測モデル情報記憶部
116 異常診断モデル情報記憶部
Claims (10)
- 過去のログデータの履歴から、ユーザによって設定されたイベントが発生した期間のログデータの集合をそれぞれ表す1以上の第1時系列データを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された1以上の第1時系列データから、前記期間における各操作ログの発生頻度の上昇率を表す頻度上昇率をそれぞれ算出する算出手段と、
前記期間における各操作ログと前記操作ログの頻度上昇率とを、前記イベントに関する回避又は復旧操作の候補として前記ユーザに提示する第1提示手段と、
を有することを特徴とする運転支援装置。 - 前記第1提示手段により前記ユーザに提示された前記イベントに関する回避又は復旧操作の候補から選択された1以上の回避又は復旧操作を前記イベントに関する回避又は復旧操作手順として設定する設定手段と、
前記イベントが発生した場合、前記設定手段により設定された回避又は復旧操作手順を前記ユーザに提示する第2提示手段と、を有することを特徴とする請求項1に記載の運転支援装置。 - 過去のログデータ又は/及び運転データから、ユーザによって設定された変数の将来の値を予測及び出力する予測モデルを作成する予測モデル作成手段を有し、
前記第2提示手段は、
前記予測モデルにより予測及び出力された値に基づいて、前記設定手段により設定された回避又は復旧操作手順を前記ユーザに提示する、ことを特徴とする請求項2に記載の運転支援装置。 - 過去のログデータ又は/及び運転データから、ユーザによって設定された変数の異常度を算出及び出力する異常モデルを作成する異常モデル作成手段を有し、
前記第2提示手段は、
前記異常モデルにより算出及び出力された異常度に基づいて、前記設定手段により設定された回避又は復旧操作手順を前記ユーザに提示する、ことを特徴とする請求項2に記載の運転支援装置。 - 前記算出手段は、
前記操作ログ毎に、前記期間における前記操作ログの発生頻度を、予め設定された対象期間における前記操作ログの発生頻度を表す全期間頻度で除することで、前記操作ログの頻度上昇率を算出する、ことを特徴とする請求項1乃至4の何れか一項に記載の運転支援装置。 - 前記算出手段は、
前記操作ログ毎に、前記期間における前記操作ログの出現回数の合計を、前記第1時系列データの個数で除することで前記発生頻度を算出し、
前記操作ログ毎に、前記対象期間における前記操作ログの出現回数を、前記対象期間を所定の期間毎に区切った期間で前記履歴を分割した複数の第2時系列データの個数で除することで前記全期間頻度を算出する、ことを特徴とする請求項5に記載の運転支援装置。 - 前記算出手段は、
前記操作ログ毎に、前記期間における前記操作ログの出現回数の合計を、前記期間における各ログの出現回数の合計で除することで前記発生頻度を算出し、
前記操作ログ毎に、前記対象期間における前記操作ログの出現回数を、前記対象期間における各ログの出現回数の合計で除することで前記全期間頻度を算出する、ことを特徴とする請求項5に記載の運転支援装置。 - 前記算出手段は、
前記操作ログ毎に、前記期間における前記操作ログの出現回数の合計を、前記期間の長さの合計で除することで前記発生頻度を算出し、
前記操作ログ毎に、前記対象期間における前記操作ログの出現回数を、前記対象期間の長さで除することで前記全期間頻度を算出する、ことを特徴とする請求項5に記載の運転支援装置。 - 少なくともログデータの履歴が記録されたデータベースサーバと、前記データベースサーバと接続される運転支援装置とが含まれる運転支援システムであって、
前記データベースサーバに記録されている前記履歴から、ユーザによって設定されたイベントが発生した期間のログデータの集合をそれぞれ表す1以上の第1時系列データを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された1以上の第1時系列データから、前記期間における各操作ログの発生頻度の上昇率を表す頻度上昇率をそれぞれ算出する算出手段と、
前記期間における各操作ログと前記操作ログの頻度上昇率とを、前記イベントに関する回避又は復旧操作の候補として前記ユーザに提示する第1提示手段と、
を有することを特徴とする運転支援システム。 - 過去のログデータの履歴から、ユーザによって設定されたイベントが発生した期間のログデータの集合をそれぞれ表す1以上の第1時系列データを抽出する抽出手順と、
前記抽出手順で抽出された1以上の第1時系列データから、前記期間における各操作ログの発生頻度の上昇率を表す頻度上昇率をそれぞれ算出する算出手順と、
前記期間における各操作ログと前記操作ログの頻度上昇率とを、前記イベントに関する回避又は復旧操作の候補として前記ユーザに提示する第1提示手順と、
をコンピュータが実行することを特徴とする運転支援方法。
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