JPH0478901A - プロセスの状態認識装置 - 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】 （産業上の利用分野〕 本発明は、所定のプロセスに関し熟練オペレータの持つ
定性的な評価に基づく経験則を数学的に取り扱うファジ
ィ推論に係り、詳しくは、上記プロセスからの複数種の
入力変数に係るあいまい関数と上記プロセスの状態とか
らあいまい制御則を作成し、このあいまい制御則に基づ
いて上記プロセスの状態を認識するプロセスの状態認識
装置に関する。

〔従来技術〕

近年、熟練オペレータの持つあいまい情報を含む定性的
な制御知識を活用したファジィ制御システムが多用化さ
れつつある。このようなファジィ制御システムは所定の
プロセスを、ある入力変数若しくは出力変数に係り計測
データ集合のデータ要素を人間の主観的判断に基づいて
、第８図に示すように５そのデータ量が「極めて小さい
Ｊ　　（ＮＢ）、「やや小さいＪ　　（ＮＳ）、　　「
中程度であるＪ（ＭＭ）ｒやや大きいＪ　　（ＰＳ）及
び「極めて大きいＪ　　（ＰＢ）といったファジィラベ
ルの群集合に分類し、上記ファジィラベルの群集金銀に
この群集合に含まれるデータ要素の数及びデータ量に基
づいて人間の主観的定性的概念を数学的に自由に表現し
得るメンバシップ間数１５（あいまい間数）として表し
、このメンバシップ関数１５に基づいて熟練オペレータ
と同等の制御〔認識〕を自動的に実現しようとするもの
である。　　この場合上記メンバシップ関数１５として
は台形状のものが設定されているが、三角形状のものが
設定される場合もある。

また、熟練オペレータの主観的な判断が取り入れられる
場合としては、上記とは別に上記プロセスからの入力変
数及びこれに付与されたファジィラベルを含む前件部と
、上記プロセスへの出力変数及びこれに付与されたファ
ジィラベルを含む後件部とよりなるファジィ制御則（あ
いまい制御則）を作成する時である。このようなファジ
ィ制御則は１例えば［上記プロセスからの入力変数の計
測データ量として１人力変数ＮＷが大きく増加し且つ入
力変数ＰＨが小さく減少し且つ入力変数下ＥＭＰが小さ
く減少するならば、上記プロセスへの出力変数８１は大
きく増加する状態であるＪといった熟練オペレータの定
性的な制御知識が以下のファジィ制御則として表される
。

ＩＦＩ：ＮＷ＝ＰＢ　　ａｎｄ　　ＰＨ＝ＮＳａｎｄ　
　ＴＥＭＰ＝ＮＳ） ＴＨＥＮ　（Ｂ　Ｉ　＝ＰＢ） 上記したようなファジィ制御システムにおいては熟練オ
ペレータの持つ定性的な制御知識を上記メンバシップ関
数１５やファジィ制９Ｂ荊に適切に反映させることが重
要となる。即ち、上記メンバシップ関数１５やファジィ
制御則の作成状態いかんによって上記ファジィ制御シス
テムのｌＩＪ御精度の良し悪しが左右されることになる
。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしながら、上記メンバシップ関数１５やファジィ制
御則を作成する際には、必然的に人の主観が入るため、
これらの作成を適切に行うことは容易ではない。特に、
適用される変数の数が多（なればなおさらである。

本来ならば上記プロセスの実データに基づいて上記メン
バシップ関数やファジィ制御則の作成を行うことが好ま
しい。

従って１本発明の目的とするところは、所定のプロセス
からの複数の入力変数の実データに基づいて、あいまい
関数及びあいまい制御則を適切に作成することにより、
上記プロセスの状態を精度良く認識することのできるプ
ロセスの状態認識装置を提供することにある。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的を達成するために２本発明が採用する主たる手
段は、その要旨とするところが、所定のプロセスからの
複数種の入力変数に係るあいまい関数と上記プロセスの
状態とからあいまい制御則を作成しこのあいまい制御則
に基づいて上記プロセスの状態を認識するプロセスの状
態認識装置において、上記複数種の入力変数の計測デー
タ蓋に対応する上記プロセスの状態を設定入力する人力
手段と、上記プロセスのある状態に係る上記複数種の入
力変数の複数の計測データ量を多変数グラフとして表示
する入力変数表示手段と、該入力変数表示手段により表
示された入力変数の種類毎に当該入力変数の計測データ
量に対する発生頻度を算出する発生頻度算出手段と、該
発生頻度算出手段により算出された上記入力変数の発生
頻度に基づいて上記入力変数の種類毎にあいまい関数を
決定するあいまい関数決定手段とを具備してなる点に係
るプロセスの状態認識装置である。

〔作用〕

本発明によれば、所定のプロセスからの複数の入力変数
の計測データ量に対応する上記プロセスの状態が入力手
段により設定入力される。そして上記プロセスのある状
態にかがるある複数種の入力変数の複数の計測データ量
が入力変数表示手段により多変数グラフとして表示され
る。これにより１例えば熟練オペレータは上記プロセス
の状態の特徴を多変数パターンとして容易に把握するこ
とができ　これをあいまい制御則に適切に反映させるこ
とができる。また１発生頻度算出手段が上記入力変数表
示手段により表示された人力変数の種類毎に当該入力変
数の計測データ量に対する発生頻度を算出する。そして
、あいまい関数決定手段が実データとしての上記人力変
数の計測データ量から算出された発生頻度に基づいて上
記入力変数の種類毎にあいまい関数を決定する。そこで
。

上記決定された入力変数の種類毎のあいまい関数とこれ
らに対応するプロセスの状態とからあいまい制御則が作
成される。そして、当該状態認識装置は上記作成された
あいまい制御則に基づいて上記プロセスの状態を認識す
る。

〔実施例〕

以下添付図面を参照して９本発明を具体化した実施例に
つき説明し３本発明の理解に供する。尚。

以下の実施例は１本発明を具体化した一例であっで１本
発明の技術的範囲を限定する性格のものではない。

ここに、第１図は本発明の一実施例に係る状態認識装置
の概略構成を示すブロック回、第２図（ａ）は同状態認
識装置のＣＲＴに表示された星型パターンであってプロ
セスが副成分生成量増加の状態にある場合を示すデイス
プレィ図、同図ら）は上記星型パターンがプロセスの副
生物生成量減少の状態にある場合を示すデイスプレィ図
、同図（Ｃ）は上記足型パターンがプロセスの副生物生
成量のバランス状態を示すデイスプレィ図、第３図（ａ
）は第２図（ａ）における各入力変数のデータ要素のヒ
ストグラムを同時に示すデイスプレィ図、同図〜）は第
２図（ト））の各入力変数のデータ要素のヒストグラム
を同時に示すデイスプレィ図、第４図は第２図（ａ）の
入力変数ＳＵＢに係る座標をＡ−Ａ矢視に概念的に見た
場合のデータ分布とこのデータ分布に基づいて設定され
るメンバシップ関数を示すグラフ、第５図はプロセスの
代表的な６つの状態をそれぞれ足型グラフで同時に示す
デイスプレィ図、第６図は上記６つの状態毎の入力変数
ＳＵＢに係るデータ要素の計測データ量の出現幅をハー
グラフとして同時に示すデイスプレィ図、第７図は上記
状態認識装置の処理手順を示すフローチャートである。

本実施例に係る状態認識装置１は、第１図に示すように
５プロセスＢからの６種の入力変数ＴＥＭＰ、ＰＨ，Ｓ
ＵＢ、ＮＷ、Ｄｏ、ＭＯＬ　（第２図（ａ））の計測デ
ータ量に対応する上記プロセスＢの状態を設定入力する
キーボード３（入力手段）と、上記プロセスＢのある状
態にかかる上記６種の入力変数の複数の計測データ量を
多変数グラフである足型グラフとして表示するＣＲＴ５
　（入力変数表示手段）と、上記ＣＲＴ５により表示さ
れた上記入力変数の種類毎に当該入力変数の計測データ
量に対する発生頻度として評価し得るヒストグラムを算
出し該算出された人力変数のヒストグラムに基づいて上
記入力変数の種類毎に上記メンバシップ関数１５（第４
図）を決定すると共に上記決定された入力変数の種類毎
のメンバシップ関数とこれに対応する状態とから上記プ
ロセスＢの状態を認識するためのファジィ制御則を作成
するエディタ４とから主として構成されている。向上記
作成されたファジィ制御則は１例えばファジィ知識ベー
ス２に格納される。

更に、上記状態認識装置１は、上記プロセスＢからの６
種の入力変数及びこの入力変数毎のメンバシップ関数と
が適合する上記ファジィ知識ベース２中のファジィ制御
則に適用して上記プロセスＢの状態を推論する推論部７
と、上記ファジィ知識ベース２に格納されているファジ
ィ制御則の妥当性を上記推論部７を介して検証するシミ
ュレータ８をも具備している。尚１作業メモリ９は入出
力ボート１０を介してファジィ推論に供されるべきプロ
セスＢからの入力変数や推論部７からの状態認識結果を
一時的に保持するためのものである。

上記状態認識装置１において、プロセスＢからの６種の
入力変数ＴＥＭＰ、ＰＨ，ＳＵＢ、ＮＷＤｏ、ＭＯＬが
入力されると９例えば第５図の図中左右に示すＣＲＴ５
の３番目の単位画面１７に。

原点０を中心に放射状に設定されたそれぞれの入力変数
の座標軸において、上記各入力変数のこの時の計測デー
タ量の隣合ったそれぞれの座標点が線で結ばれて形成さ
れた足型グラフ１８が表示される。これらの足型グラフ
１８はプロセスＢの状態毎に同じ単位画面１７に表示さ
れている。この場合、上記プロセスＢに係る典型的な状
態としては、６種類のものが挙げられている。従って、
上記ある状態に対応する上記６種の入力変数の一組の計
測データ量が上記足型グラフ１８として表示され、順次
当該状態に係る上記−組毎の計測データ量の足型グラフ
１８が同一の単位画面１７に重ね書きして表示される。

そこで、上記プロセスＢのある状態に係る上記入力変数
の複敞組の計測データ量からなる複数の星型グラフ１８
に基づいて、第２図（ａ）に示すように１足型パターン
１１□を表示することができる。

この足型パターンｌｌａは上記プロセスＢの状態が副生
物の増加状態にある場合を示すものであって、上記第５
図に示す３番目の単位画面１７に示された星型グラフ１
８の集合に対応している。上記足型パターンｌｌａは、
隣あった各入力変数の計測データ量の最大値を結んだ線
分よりなる星型グラフＭＡＸと上記各入力変数の計測デ
ータ量の最小値を結んだ線分よりなる星型グラフＭＩＮ
との間に形成されたドーナツ形状として示される。

尚、上記星型パターン１１．において破線で示した星型
グラフＭＥＡＮは各入力変数毎の計測データ量の重み付
き平均値をそれぞれ線分で結んだものである。

同様に、第２図（ｂｌに示す足型パターンｌｌｂは副生
物生成量が減少している状態に係る各入力変数の典型パ
ターンを示すものであって、第５図に示す５番目（下側
中央）の単位画面１７に示す星型グラフ１８の集合に該
当する。また、第２図（Ｃ）に示す星型パターン１１ｃ
は上記プロセスＢが副生物生成量がバランス状態である
場合の上記各入力変数の典型パターンを示すものである
。従って認識すべき状態毎の各計測データ量の組は当該
状態に対応する星型パターン内に全て包含されるため、
この足型パターンによって該当する状態が特徴付けられ
る。また、第５図の各単位画面１７に示す足型グラフ１
８の集合による足型パターンを観察すれば、ある入力変
数における計測データ量の最大値と最小値の間の上記計
測データ量の集中度合を上記複数の足型グラフ１８の粗
密度によって判断することができる。

本実施例装置では、上記状態毎に各入力変数の計測デー
タ量の集中度合、即ち上記計測データ量に対する発生頻
度を、第３図（ａ）に示す表示画面１２よのヒストグラ
ム１３としてそれぞれ表示することもできる。

尚１図中各入力変数毎のヒストグラム１３において際立
って上方に突出したバーＧは該当する入力変数の計測デ
ータ量の重心値の位置を示すものである。尚、上記表示
画面１２．に示された各ヒストグラム１３は上記星型パ
ターン１１１１（第２図（ａ））の各入力変数毎の計測
データ量のデータ分布に対応している。同様に、第３図
ら）の表示画面１２Ｉ、に示した各入力変数毎のヒスト
グラム１３は上記足型パターン１１し　（第２図（ｂ）
）に係る各入力変数の計測データ量のデータ分布に対応
するものである。

上記したように構成された状態認識装置１によるプロセ
スＢの状態認識に係る処理手順につき第８図のフローシ
ートを用いてステップＳｌ、Ｓ２、・・・の順に以下説
する。尚、このような処理手順を記載したプログラムは
上記ファジィ知識ベース２に格納されている。

先ず、ある状態のプロセスＢからの６種の入力変数ＴＥ
ＭＰ、ＰＨ，ＳＵＢ、ＮＷ、Ｄｏ　　ＭＯＬのそれぞれ
の計測データ量が一組として上記状態認識装置１のエデ
ィタ４に入力される（Ｓｌ）。

そして、上記−組の入力変数の計測データ量はＣＲＴ５
に星型グラフ１８として表示される（Ｓ２）そこで１例
えば熟練オペレータは上記ＣＲＴ５に表示された足型グ
ラフ１８を見てこの足型グラフ１８に表現されたプロセ
スＢの状態が何であるか。

例えば現在プロセスＢにおいて副生物生成量が増加して
おりその程度は大きいといった状態をキ−ボード３から
設定入力する（５３）、そして、上記足型グラフ１８に
表示された各人力変数の一組の計測データ量と上記熟練
オペレータによって設定入力された状態とが一組の知識
データとして上記ファジィ知識ベース２に格納される。

この−組の知識データは、ＣＲＴ５に状態別の足型グラ
フ１８（第５圀）若しくは状態毎の足型パターン１１ａ
、ＩＩＩ、、ｌｌｃ　　（第２図（ａ）〜（Ｃ））とし
て表示される（Ｓ４）。

同様に、上記プロセスＢからの別の組の入力変数の各計
測データ量が当該状態認識装置１に入力されて上記した
ステップＳ１〜Ｓ４が繰り返し実ｊテされ（Ｓ５）、多
数組の上記知識データがファジィ知識ベース２に蓄積さ
れる。それによって。

ステップＳ４において示す状態別の星型グラフ１８の集
合は増大化し、上記状態別の足型パターンはそれぞれ特
徴的なパターンとして形成される。

尚、上記熟練オペレータがプロセスＢからの状態を設定
入力する際に、上記ファジィ知識ベース２に格納された
知識データの組数が少ない時にはその状態を認識し設定
入力することが比較的容易ではないが、上記知識データ
の組数が増加して上記ＣＲＴ５に表示された足型パター
ンが特徴化されて来ると、その時のプロセスＢの状態に
係る計測データ量の星型グラフ１８を上記星型パターン
と対比することにより容易にその時の状態を認識するこ
とができる。

そして、上記知識データを蓄積するための入力手順が完
了すれば（Ｓ５）、上記プロセスＢがらの６種の入力変
数の計測データ量とこれらに対応する状態との組み合わ
せよりなる多数組の知識データが上記ファジィ知識ベー
ス２に蓄積されたことになる。

そして、上記多数組の知識データに基づいて表現される
星型パターンの各入力変数の計測データ量の最大値と最
小値との間の計測データの発生頻度を示す状態毎のヒス
トグラム１３（第３図（ａ）（ｂ））の集合を表示画面
１２ａ　、　　１２ｂとしてＣＲＴ５に表示することが
できる（Ｓ６）。この場合上記ヒストグラム１３に基づ
いて当該入力変数に係るメンバシップ関数１５を決定す
ることができる。例えば上記プロセスＢの状態が副生物
生成量増加の状態にある場合の星型パターン１１６　〔
第２図（ａ））の入力変数ＳＵＢの座標軸を、Ａ−Ａ矢
視に概念土兄たヒストグラム１３に対応するデータ分布
曲線１４を第４図に示す。そこで１上記エデイタ４は上
記データ分布曲線１４に基づいてその重み付き平均値（
ＭＥＡＮ）を頂点Ｔとするメンバシップ関数１５を決定
する（Ｓ７）。その際上記入力変数ＳＵＢに係る全ての
状態の計測データ量の出現幅を、第６図に示すように　
バーグラフ１９としてＣＲＴ５の表示画面２０に示し、
この表示画面２０に表示された各状態毎のバーグラフ１
９を、第４図に示すメンバシップ関数１５の底辺側の頂
点Ｂ、若しくはＢ、を決定するときの指標とすることも
できる。それによって、全ての状態に当たる上記入力変
数ＳＵＢの計測データ量に対し、ファジィラベルＮＢ、
ＮＳ、ＭＭ、ＰＳＰＢ毎のメンバシップ関数を決定する
ことができる。尚、第６図のバーグラフ１９において黒
塗りの部分は当該入力変数ＳＵＢの計測データ量の最大
値と最小値の間の区間を示すものであって、各バーグラ
フ１９の中央部下方に表記された数字は左から順に上記
計測データ量の最小値９重み付き平均値、最大値をそれ
ぞれ示す。そして、上記各入力変数及びそのメンバシッ
プ関数の付与されたファジィラベルの組み合わせとこれ
らの組み合わせに対応するプロセスＢの状態との知識に
基づいて、ＩＦ−ＴＨＥＮ形式のファジィ制御則がエデ
ィタ４によって作成される（Ｓ８）。例えば　上記ファ
ジィ制御則は以下のように表現される。

ＩＦ　　ＴＥＭＰ＝ＰＢ、ＰＨ＝ＮＢ。

ＮＷ＝ＰＢ、ＤＯ＝ＮＢ、Ｎ０Ｌ＝ＮＢ。

ＴＨＥＮ　　５Ｔ＝ＢＹ−ＰＲＯＤＵＣＴ（ｉｎｃｒｅ
ａｓｅ） 又は。

ＩＦ　　ＴＥＭＰ＝ＮＢ、　　ＰＨ＝ＰＢ。

ＮＷ＝ＮＢ、ＤＯ＝ＰＢ、Ｎ０Ｌ＝ＰＢＴＨＥＮ　　　
ＳＴ＝ＢＹ−ＰＲＯＤＵＣＴ（ｄｅｃｒｅａｓｅ） そして、上記したように作成されたファジィ制御則は上
記ファジィ知識ベース２に格納される。

そこで、上記ファジィ制御則を用いたプロセスＢに係る
状態の認識精度がシミュレータ８によってプロセスＢか
らの実データに基づいて検証される（Ｓ９）。上記した
検証をおこなった結果を表１に示す。

表１ それによれば、プロセスＢからの各出力変数に基づいて
当該プロセスＢの状態を判断した場合。

熟練オペレータの判断結果を正解とすると１本実施例に
係る状態認識装置１による判断結果では各状態によって
正解率の差異はあるが、概ね９０％程度の正解率を得る
ことができた。特に、当該プロセスＢの操業上、悪影響
を及ぼす副生物生成量の増加状態においては正解率９９
％といった良好な結果を示した。尚１本実施例装置では
３例えば第２図（ａ）に示すに型パターンｌｌａにおい
て各変数の重み付き平均値を線分で結んだ足型グラフＭ
ＥＡＮに上記プロセスＢの各入力変数の計測データ量が
一致した時その状態（この場合副生物生成量が増加状態
）への適合度が最大になる。

上記したように本実施例装置によれば、プロセスＢの各
状態毎の足型パターンがＣＢｒ４に表示されるので、上
記プロセスＢからの新たな入力変数の計測データ量に関
してその時の状態の特徴が把握されやすくなる。また、
上記複数の足型グラフ１８の集まりにおいてこの星型グ
ラフ１８の粗密度により入力変数の計測データ量のヒス
トグラムを極めて容易に判断することができる。

従って、上記状態認識装置１にはプロセスＢからの複数
種の入力変数の実データに基づいて、上記プロセスＢの
状態に対応する各入力変数のファジィラヘル毎のメンバ
シップ関数及びこれらに基づくファジィ制御則を適切に
作成することができる。それにより、上記プロセスＢの
状態を精度良く認識することが可能である。

尚、上記した実施例においては、プロセスＢのある状態
に係る上記６種の入力変数の複数の計測データ量を多変
数グラフとしての足型グラフに表示したが、これに限ら
ず、上記多変数グラフとしては３多次元データの相違の
識別に有効とされる類グラフを用いることものできる。

また、上記実施例では、ＣＢｒ４の表示画面１２１．１
２＋、として、第３図（ａ）及び同図ら）に示すように
状態毎の各入力変数の計測データ量に係るヒストグラム
１３を表示したが、これらのヒストグラム１３は全ての
状態に関してそれぞれの入力変数毎に同時に表示するこ
とも可能である。

更に第６図の表示画面２０として示すある入力変数、こ
の場合例えば入力変数ＳＵＢ毎に全ての状態に係るバー
グラフ１９を表示したが、この場合も状態毎の全ての人
力変数のバーグラフ１９を同時に表示することもできる
。

〔発明の効果〕

本発明によれば、上記したように、所定のプロセスから
の複数種の入力変数に係るあいまい関数と上記プロセス
の状態とからあいまい制御則を作成しこのあいまい制御
則に基づいて上記プロセスの状態を認識するプロセスの
状態認識装置において、上記複数種の入力変数の計測デ
ータ量に対応する上記プロセスの状態を設定入力する入
力手段と、上記プロセスのある状態に係る上記複数種の
入力変数の複数の計測データ量を多変数グラフとして表
示する人力変数表示手段と、該入力変数表示手段により
表示された入力変数の種類毎に当該入力変数の計測デー
タ量に対する発生頻度を算出する発生頻度算出手段と、
該発生頻度算出手段により算出された上記入力変数の発
生頻度に基づいて上記入力変数の種類毎にあいまい関数
を決定するあいまい関数決定手段とを具備してなること
を特徴とするプロセスの状態認識装置が提供される。

それによって、上記プロセスからの入力変数の実データ
に基づいた多変数グラフが表示されるのでこれによって
上記プロセスの状態の特徴が把握されやすくなる。また
、上記表示された複数の多変数グラフの粗密度によって
当該入力変数の計測データ量に係るヒストグラムを判断
することができる。その結果、上記複数種の入力変数に
係るあいまい関数及び該あいまい関数と上記プロセスの
状態とからなるあいまい制御則を適切に作成することが
できる。その結果、上記プロセスの状態を精度良く認識
することが可能である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係る状態認識装置の概略構
成を示すブロック図、第２図（ａ）は同状態認識装置の
ＣＲＴに表示された足型パターンであってプロセスが副
生物生成量増加の状態にある場合を示すデイスプレィ図
、同図ω）は上記足型パターンがプロセスの副生物生成
量減少の状態にある場合を示すデイスプレィ図、同図（
Ｃ）は上記星型パターンがプロセスの副生物生成量のバ
ランス状態を示すデイスプレィ図、第３図（ａ）は第２
図（ａ）における各入力変数のデータ要素のヒストグラ
ムを同時に示すデイスプレィ図、同図（ｂ）は第２図（
ｂｌの各入力変数のデータ要素のヒストグラムを同時に
示すデイスプレィ図、第４図は第２図（ａ）の入力変数
ＳＵＢに係る座標をＡ−Ａ矢視に概念的に見た場合のデ
ータ分布とこのデータ分布に基づいて設定されるメンバ
シップ関数を示すグラフ、第５図はプロセスの代表的な
６つの状態をそれぞれ星型グラフで同時に示すデイスプ
レィ図、第６図は上記６つの状態毎の入力変数ＳＵＢに
係るデータ要素の計測データ量の出現幅をバーグラフと
して同時に示すデイスプレィ図、第７図は上記状態認識
装置の処理手順を示すフローチャート、第８図はある入
力変数のデータ量に対応して付与されたファジィラベル
毎のメンバシップ関数を示すグラフである。 〔符号の説明〕 １・・・状態認識装置 ２・・・ファジィ知識ベース ３・・・キーボード ４・・・エディタ ５・・・ＣＲＴ ７・・・推論部 Ｂ・・・プロセス 第１図 Ｂ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）所定のプロセスからの複数種の入力変数に係るあ
   いまい関数と上記プロセスの状態とからあいまい制御則
   を作成しこのあいまい制御則に基づいて上記プロセスの
   状態を認識するプロセスの状態認識装置において、 上記複数種の入力変数の計測データ量に対応する上記プ
   ロセスの状態を設定入力する入力手段と、 上記プロセスのある状態に係る上記複数種の入力変数の
   複数の計測データ量を多変数グラフとして表示する入力
   変数表示手段と、 該入力変数表示手段により表示された入力変数の種類毎
   に当該入力変数の計測データ量に対する発生頻度を算出
   する発生頻度算出手段と、 該発生頻度算出手段により算出された上記入力変数の発
   生頻度に基づいて上記入力変数の種類毎にあいまい関数
   を決定するあいまい関数決定手段とを具備してなること
   を特徴とするプロセスの状態認識装置。