JPH04128978A - データ補間機能を備えたパターン認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔概　要〕 測定対象のプラントの状態量測定のために、複数の検出
器を隣接して付設し、多次元の時系列データを収集し、
該データのパターン認識によりプラントの診断を行なう
装置に関し、 従来、上記多次元時系列データ中のある時系列データに
データ抜けが生じた場合には、該データ抜け部分を認識
対象外としたり、データ抜け前後のデータを直線的に補
間するなどしてパターン認識しており、正確なパターン
認識ができなかった問題の解決を目的とし、 データ抜けが生じた場合に、該データ抜けを検出する手
段と、該データ抜け部分を他の系列の測定データを用い
て補間する手段と、該補完されたデータにより測定デー
タのパターン認識を行なう手段を設けて構成する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、工場に設備された大型プラント等の複数の点
に状態量測定のための検出器を隣接して付設しく例えば
、溶鋼炉の温度計測等）、該複数の検出器から得られる
多次元の測定データを収集すると共に、該収集されたデ
ータのパターン認識によりプラントの操業状態を監視す
るシステムに関し、特にノイズや検出器の故障等により
上記多次元時系列データ中にデータ抜けが生じた場合に
も、有効にデータを補間してパターン認識を遂行し得る
データ補間機能を備えたパターン認識装置に関する。

〔従来の技術〕

工場などにおける大型プラントについては、例えば、そ
の温度、振動等を多数の点で測定し、該測定データのパ
ターン認識を行なうことにより、高度な操業監視のため
の情報処理を行なうことが要請されている。

第７図はパターン認識装置の概念について説明する図を
示しており、大型プラント５１の温度分布状態を複数の
温度センサー素子５２ａ〜５２ｄ、検出器５３ａ〜５３
ｄを用いて検出し、該検出器５３ａ〜５３ｄからの信号
をＡ／Ｄ変換器５４を介してパターン認識装置５５に入
力し、温度変化パターンの認識を行なうことによりプラ
ントの操業状態を診断するものである。

所で、一般的に大型プラント等に直接付設される温度セ
ンサーから信号は微少信号であり、工場内の種々のノイ
ズ発生源からの影響を受は易く、データの「抜け」や「
化け（明らかに異常なデータである場合の意）」を生じ
、有効なデータの収集を行なえない場合が生じる（本明
細書ではこのような場合を「データ抜け」と総称する）
。

このようにデータ抜けが生じた場合には、従来はデータ
抜けした部分はパターン認識対象から除外したり、デー
タ抜け前とデータ抜け後のデータを直線的に補完するな
どの対策を取っていた。

〔発明が解決しようとする課題〕

前述したごとく、従来はデータ抜けした部分はパターン
認識対象から除外したり、データ抜け前とデータ抜け後
の測定データ間を直線的に補間するなどしてパターン認
識を行なっていた。

しかしながら、このような方法では正確なパターン認識
を実現できず、何等かの有効な解決策が要望されていた
。

本発明は上記問題点に鑑みなされたものであり、パター
ン認識装置を実際に運用している場合において、ノイズ
や検出器の動作不良などの理由によりデータ抜けが発生
した場合にも、正しいパターン認識結果が得られるデー
タ補間機能を備えたパターン認識装置を提供することを
目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

本発明によれば、上述の目的は前記特許請求の範囲に記
載した手段により達成される。

すなわち、請求項１記載の発明については、被測定対象
物の複数の点に同種の状態量測定のための検出器を付設
し、該複数の検出器から空間的時間的に連続な多次元時
系列データを収集し、該収集されたデータのパターン認
識を行なうシステムにおいて、一つの時系列の測定デー
タ中に、有効なデータが得られないデータ抜けの部分が
生じた場合に、該データ抜けを検出する手段と、該デー
タ抜け部分を他の系列の測定データを用いて補関する手
段と、上記データ補間後に、測定データのパターン認識
を行なう手段を設けたデータ補間機能を備えたパターン
認識装置である。

また、請求項２記載の発明については、請求項１記載の
発明において、データ抜けの部分を他の系列の測定デー
タを用いて補関する場合に、１入力１出力の階層型ニュ
ーラルネットワークと、該階層型ニューラルネットワー
クに対して、他の系列の識別番号を入力値として、ニュ
ーラルネットワークの出力値と上記他の系列の測定デー
タ値とが所定の誤差範囲に収まるよう学習させる手段と
、上記学習が完了したニューラルネットワークに対して
、データ抜けの生じた系列の識別番号を入力し、出力さ
れたデータを用いてデータ補間を行なう手段を設けたデ
ータ補完機能を備えたパターン認識装置である。

また、第１図は本発明のパターン認識装置の原理的構成
例を示す図であり、１はデータ収集部であり、記号１ａ
で示す検出器（１）〜（ロ）およびデータ収集装置１ｂ
から構成され、多次元の時系列データを収集する機能を
有する部分である。

また、２は抜けデータ補間部であり、データ抜け検出装
置２ａおよびデータ補間装置２ｂよりなる。

これは収集したデータの抜けを検出し、異なる時系列の
データを用いて補関し、抜けデータを埋める機能を持つ
。

３はパターン認識装置部であり、記号３ａで示されるパ
ターン認識装置（１）〜（ｎ）から構成され、各時系列
データのパターン認識を行なう。

データ補間装置２ｂでのデータ補間の仕方は、認識対象
に応じて線型関数または非線型関数等の適切なものを選
択して用いれば良い。

また、請求項２記載の発明のごとく、階層型ニューラル
ネットワークの学習機能を利用してデータ補間を行なう
方法も有効である。

〔作　用〕

本発明では、大型プラント等の認識対象物に多数の検出
器を隣接して付設し、該検出器から得られるような時空
間的に連続な多次元の時系列データに対してパターン認
識を行なうことを前提としている。

すなわち、得られる各時系列データには互いに強い連関
のあるデータ、言い変えるならばデータに空間的時間的
に連続性のある場合である。

このような場合には、請求項１記載の発明のごとくある
時系列データにデータ抜けが生じた場合にも、他の時系
列データを用いて、所定の関数関係で持って演算し、上
記データ抜け部分のデータを補関し得ることになる。

なおこの場合、上記関数は認識対象のモデルに応じて、
適切な関数を決定しく線型、非線型を問わない）、デー
タ抜け部分の補間演算を行なうことになる。

また、請求項２記載の発明については、１入力１出力階
層型ニューラルネットワークをデータ抜け部分の補間に
用いる場合の例であるが、この場合は請求項１記載の発
明と異なり、認識対象物に対するモデリングを必要とせ
ずに、データの補間を有効に行ない得る利点がある。

〔実施例〕

第２図は本発明のパターン認識装置の具体的構成例を示
しており、４は認識対象となる大型プラント、５ａ〜５
ｄは温度センサー素子、６ａ〜６ｄは検出器（検出器（
１）〜検出器（４））、７はＡ／Ｄ変換器、８はデータ
異常発生検出器、９は補間処理装置、ｌ。

はパターン認識装置を表わしている。

第２図の例では、大型プラント４に４個のセンサー素子
５８〜５ｄを付設し、検出器（１）〜（４）からの測定
データの温度変化パターンをパターン認識装置１０によ
り認識して、大型プラント４の操業状態を診断するシス
テムの例である。

このようなシステムにおいて、第３図のある検出器にお
ける温度データ変化の列に示されるように、時刻τ１〜
時刻τ２までの間データ抜けが生じる場合がある。

この時、データ抜けがデータ異常発生検出器８により検
出され、補間処理装置ｆ９により、隣接する検出器のデ
ータを用いてデータを補間することで時系列データを復
元しパターン認識を行なう。

次に、ある検出器からの時系列データにデータ抜けが生
じた場合の、データ補間の具体的な実施例について説明
する。

第４図はデータ補間の第一の実施例を説明するための図
であり、ｎ個の検出器からの時系列データ中の３番目の
検出器からの時系列データ（３）に、時刻τ、からτ言
までデータ抜けが生じた場合の例であり、このような場
合には、実線ａに示すごとく、同じ時刻の時系列データ
（２）と（４）の平均として補間したデータを用いる。

また、破線すはデータ抜け発生前と発生後データを単に
直線的に結んだ線であり（従来の場合）、明らかに実線
ａの方が現象を忠実に表現できている。

・−−日の　二の 前述のデータ補間の第一の実施例では、データ抜けを隣
接する検出器の時系列データの平均値、すなわち線型１
次の関数関係でもってデータ抜けを補間した例であるが
、該データ補間は線型補間に限らず非線型な補間も可能
である。

ここでは、非線型な補間の例として、階層型ニューラル
ネットワークを用いた場合について説明する。

すなわち、第５図はデータ補間の第二の実施例を説明す
るための図であり、階層型ニューラルネットワークを用
いてデータ補間を行なう場合の例である。また、第６図
は温度データのデータ補間の例を示す図である。

第５図において、１１は入力層を形成するニューロ素子
、１２ａ〜１２ｄは中間層を形成するニューロ素子、１
３は出力層を形成するニューロ素子を表わしている。

また、１４は学習処理装置であり、内部結合の重みと閾
値を自動調整する装置である。

本実施例で用いた階層型ニューラルネットワークおよび
ニューロ素子の一般的な概念については、よく知られた
周知事項であるので、それらの詳細な説明は省略し、以
下本発明に直接関係する部分についてのみ、第６図の具
体例を基に説明する。

すなわち、第６図の例では５個の温度検出器中の４番目
の検出器にデータ抜けが生じ、「◎」印のデータを他の
検出器の測定データ（「Ｏ」印で示されるデータ）を用
いて補間する場合の例である。

まず、階層型ニューラルネットワークの内部結合の重み
（財）と、各ニューロ素子の闇値（θ）の初期値を適当
に設定する。

（２）次に、検出器番号“１”を入力層のニューロ素子
１１に入力すると共に、出力層１３からの出力信号と、
検出器（１）の温度データＴ、とを比較し、学習処理装
置１４にてバックプロパゲーション法等の周知の方法で
重み（ロ）および闇値の（θ）の自動調整を開始する。

（３）〜・次に、検出器番号“２″と温度データＴ２を
入力し、（２）項と同様の操作を行ない、以下検出器番
号“３”と温度データＴ５、検出器番号“５”と温度デ
ータＴ、を入力する学習操作を繰り返し行ない、階層型
ニューラルネットワークの出力信号が、各温度データＴ
、、　ｒ、　Ｔ３＋Ｔ５に略一致するまで学習を繰り返
す。

（４）学習が完了した時点で、検出器番号°“４“を入
力し、第６図中の◎印のデータを得、該データを用いて
データ抜けの補間を行なう。

このように、階層型ニューラルネットワークを用いるこ
とにより、測定対象のモデリングを必要とせずにデータ
補間を有効に行ない得ることになる。

〔発明の効果〕

本発明のデータ補間機能を備えたパターン認識装置によ
れば、多次元時系列データ中のある系列−にデータ抜け
が生じた場合にも妥当性のある抜けデータの再現ができ
、より正確なパターン認識を行なうことができる。

また、データ補間に階層型ニューラルネットワークを用
いた場合には、認識対象となるプラント等のモデリング
をすることなしに、有効なデータ補間を行ない得る利点
がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明のパターン認識装置の原理的構成図、第
２図は本発明のパターン認識装置の具体的構成例を示す
図、第３図は温度データ変化の例を示す図、第４図はデ
ータ補間の第一の実施例を説明する図、第５図はデータ
補間の第二の実施例を説明する図、第６図は温度データ
補間の例を示す図、第７図はパターン認識装置の概念に
ついて説明する図である。 １・・・データ収集部、１ａ・・・検出器（１）〜（ｎ
）、１ｂ・・・データ収集装置、２・・・抜けデータ補
間部、２ａ・・・データ抜け検出装置、２ｂ・・・デー
タ補間装置、３・・・パターン認識部、３ａ・・・パタ
ーン認識装置（１）〜（ｎ）、４・・・測定対象となる
大型プラント、５ａ〜５ｄ・・・温度センサー素子、６
ａ〜６ｄ＝・検出器（１）　〜（４）、７・Ａ／Ｄ変換
器、８・・・データ異常発生検出器、９・・・補間処理
装置、１０・・・パターン認識装置、１１．１２ａ〜１
２ｄ、　１３・・・ニューロ素子、１４・・・学習処理
装置

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）被測定対象物の複数の点に同種の状態量測定のた
   めの検出器を付設し、該複数の検出器から空間的時間的
   に連続な多次元時系列データを収集し、該収集されたデ
   ータのパターン認識を行なうシステムにおいて、 一つの時系列の測定データ中に、有効なデ ータが得られないデータ抜けの部分が生じた場合に、該
   データ抜けを検出する手段と、 該データ抜け部分を他の系列の測定データ を用いて補間する手段と、 上記データ補間後に、測定データのパター ン認識を行なう手段を、 設けたことを特徴とするデータ補間機能を備えたパター
   ン認識装置。
2. （２）請求項１記載の発明において、データ抜けの部分
   を他の系列の測定データを用いて補間する場合に、 １入力１出力の階層型ニューラルネットワ ークと、 該階層型ニューラルネットワークに対して、他の系列の
   識別番号を入力値として、ニューラルネットワークの出
   力値と上記他の系列の測定データ値とが所定の誤差範囲
   に収まるよう学習させる手段と、 上記学習が完了したニューラルネットワー クに対して、データ抜けの生じた系列の識別番号を入力
   し、出力されたデータを用いてデータ補間を行なう手段
   を、 設けたことを特徴とするデータ補完機能を備えたパター
   ン認識装置。