JPH05289706A - プラント制御ファジィルール装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【構成】 本発明は、プラント状態データ処理手段およ
びプラント操作データ処理手段によって得られたデータ
に対応したファジィルールを形成するファジィルール形
成手段と、ファジィルールデータベースに貯えられたフ
ァジィルールによって統計処理に適したルールを選定す
るファジィルール選定手段と、を備えたプラント制御フ
ァジィルール装置である。 【効果】 本発明により工場プラント最適操作が可能で
ある。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、人工知能やエキスパー
トシステムで使用されるプラント制御ファジィルール装
置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、人工知能で使われる論理や推論に
は、知識の表現や推論の効率の面から数多く提案されて
おり、定性推論やファジィ推論がある。

【０００３】定性推論（ｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅ ｒｅ
ａｓｏｎｉｎｇ）は、物理系の動的なふるまいを人工知
能的手法を用いて記号的に解析するためのものである。
定性物理（ｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅ ｐｈｙｓｉｃｓ）
と呼ばれることが多い。通常の物理（これを定量物理
（ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｐｈｙｓｉｃｓ）とい
う）は、主として実数の範囲で変動する連続量を扱うの
に対して、定性物理では正、負といった定性値を扱う。
また、物理的対象を、定量物理では微分方程式としてモ
デル化し、それを解いて解析的解を得るのに対して、定
性物理では、定性微分方程式としてモデル化して、それ
を解いて常識的記述を導く。そして、定性推論には、次
のような利点があるといわれている。

【０００４】（１）系の定性的解析によって、系のすべ
ての可能なふるまいを知ることができる。

【０００５】（２）不完全データや不完全モデルを扱う
ことができる。

【０００６】（３）数式処理や数値シミュレーションよ
り効率が良い。

【０００７】（４）予測に関する因果関係などの直接的
説明が可能である。

【０００８】（５）定量的解析が容易になる。

【０００９】定性推論の研究の歴史は浅いが、このよう
な利点があるため、研究の進展が期待されている研究分
野である。

【００１０】次に、ファジー論理であるが、通常の集合
論では、集合Ｓは特徴関数によって表せるが、これに対
して、ファジー（ｆｕｚｚｙ）集合論では、特徴関数Ｃ
_S の代わりにメンバシップ関数と呼ばれる０≦μ
_S（ｘ）≦１なる尺度を用いる。μ_S（ｘ）によって、ｘ
がＳに属する度合いを表すわけである。こうしたファジ
ー集合論の研究は、十分に進展しているが、これを直積
集合の部分集合としての関係にまで拡張して、それを基
にした推論も考えられている。このような推論をファジ
ー推論といい、それを扱う論理をファジー論理という。

【００１１】通常の述語論理などにおけるモーダスポー
ネンスｐに対応するファジー論理での推論規則はＦ′の
形をしたものである。ここに、Ｆ′はＦと、Ｇ′はＧと
近い集合である。つまり、ＦとＦ′、ＧとＧ′の間に近
似的なマッチングが取れるときに、その範囲で結論Ｇ′
を導くのである。ファジー推論も、ある種の不完全な知
識を扱う推論であり、人間の間隔に近い近似的な推論法
である。

【００１２】また、学習には知識獲得（ｋｎｏｗｌｅｄ
ｇｅ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）と技能改善（ｓｋｉｌ
ｌ ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ）という二つの基本的な型が
ある。人工知能、特にエキスパートシステムなどで要求
されるのは知識獲得である。こうした学習は、学習の方
略により次の五つに分類できる。これらは、学習に要す
る推論の質と量を反映した分類である。したがって、知
識獲得としての理論も、それぞれの方略に対して固有の
ものが考えられる。

【００１３】即ち、ファジー概念として、社会システム
やマン−マシンシステムをモデル化しようとすると人間
の言語的表現がもつ“あいまいさ”をあらわに取り扱う
必要性が生じる。伝統的な確率論では、個別事象の生起
の不規則性は確率または確率分布によって明確に表現で
きることを前提としている。しかし対象を工学的なシス
テムにかぎったとしても、データのない対象の不確実性
を確率論で扱おうとすることには無理がある。まして人
間の感性が関与する対象、例えば「美しい人」とか「お
もしろい本」といった主観的な表現を確率論で扱うこと
は困難である。

【００１４】Ｚａｄｅｈによって１９６５年に提唱され
たファジー集合論は、伝統的な確率論に比べてより制約
のない、柔軟な枠組みを提供するものである。ファジー
集合論は、理論的には、ファジー論理、ファジー測度、
ファジー推論、ファジーシステム理論へと研究が展開さ
れている。一方、応用では制御、診断、評価、最適化、
意思決定、社会モデルなど多くの分野に及んでいる。

【００１５】そして、機械による推論は、新しい知識を
導く推論メカニズムと、この推論メカニズムをどのよう
な順序で適用していくか、という戦略（解の探索）に分
けて考えることができる。

【００１６】推論メカニズムは知識表現法と密接な関係
がある。プロダクションシステムにおいては、規則その
ものが推論メカニズムを表しているともいえるが、具体
的にはプログラムの形で表現される推論方法によって決
定される。このとき、条件部が満足されれば、実行部を
新たな事実として追加する形での推論を前向き推論と呼
ぶ。逆に実行部を導くために、条件部を満たすことがで
きるかという形での推論を後向き推論と呼ぶ。

【００１７】それに対して、解探索はすなわち問題解決
法であり、その研究は処理性能の面できわめて重要であ
る。解探索問題はＡＮＤ／ＯＲグラフ、またはその特殊
形としてのＯＲ木で表現できる。ＯＲ木の代表的な例
は、ゲームにおける可能な「手」によってつくられる場
面を木にしたものである。ＡＮＤ／ＯＲグラフは、問題
を幾つかの小問題に分割して解くような場合に生じ、解
探索戦略は、このグラフ上でどの方向にどの順序で探索
を行うかという問題となる。前述の前向き推論、後向き
推論は探索においても適用でき、初期状態から目的状態
へ向けての探索かその逆かによって定まる。

【００１８】一方、あいまい推論は機械による推論の基
本は、ある事実が真か偽かの２値推論であるが、人間は
もっとあいまいな知識に基づいて推論や判断を行ってい
る。あいまい性にも多くの種類があり、その分類や処理
方式に関しても多くの提案がなされている。代表的なも
のとしてＭＹＣＩＮで採用された確信度があり、これは
ある事実や規則は０．６だけ正しいというような確率的
な知識表現をとる。また、Ｚａｄｅｈの提唱したファジ
ー集合に基づくあいまい性の取扱いも研究されている。
これは例えば「大きい」という性質で表される集合の境
界をあいまいなままに扱う手法で、これに基づいた知識
表現や応用システムも試みられている。

【００１９】次に、知識ベースは知識の集合であり、推
論エンジンとともに知識処理システムの重要な構成要素
である。知識ベースという用語は、エキスパートシステ
ムを含めた知識処理システムを指すときもあるが、ここ
ではデータの集合をデータベースと呼ぶのに対比して知
識の集合を知識ベースと呼ぶ。現在の知識システムのほ
とんどはそれぞれのシステム特有の形で知識ベースを内
蔵しているが、ちょうど十数年前に汎用のデータベース
システムが出現したように、処理システムから独立した
汎用の知識ベースシステムが今後出現すると思われる。
内蔵形にせよ汎用形にせよ、最大の課題は知識獲得にあ
る。知識獲得とは「知識源からプログラムへの問題解決
知識の移転と変換」と定義されている。知識源は多くの
場合、人間の専門家であり、人間が経験によって獲得し
た非組織的・直感的知識を定式化するのは困難なことが
多い。知識獲得の手法としてＢｕｃｈａｎａｎらは次の
四つをあげている。

【００２０】（ｉ） 専門家からナレッジエンジニアを
介して （ii） 専門家から知的エディタを介して （iii）データから誘導プログラムを介して （iv） テキストからテキスト理解プログラムを介して 現状では（ｉ）または（ii）の手法が多用されている。
学習という用語も、知識獲得とほぼ同義に使われること
が多いが、システム自身による知識獲得を指すこともあ
る。大須賀は学習を「推論なしの情報取得、外部情報源
からの知識化された情報の取得、実例からの学習、メタ
レベル知識獲得」の４段階に分類している。

【００２１】知識獲得と並んで重要な知識ベースの課題
は、獲得した知識の構造化と知識の正しさの検証であ
る。

【００２２】そして、従来、プラント制御のファジイ適
用において、オペレータ知見とナレッジエンジニアのフ
ァジィルール形成知識との融合において手間がかかり、
ファジィ制御適用に際し、ナレッジエンジニアのエキス
パート化が必要となり、ファジィルール開発にあたり、
多くの時間、多くの価格がかかり、ファジィルールを適
用したプラント制御が行ないにくく、プラントへのファ
ジィ制御の適用がなかなか進まないという問題があっ
た。

【００２３】

【発明が解決しようとする課題】本発明の目的はプラン
ト制御へのファジィルール適用に際し、プラント運転に
かかわるプラント経験をもったオペレータまたはプラン
トエンジニアが手間をかけず、少ない時間、少ないコス
トで容易にファジィルール抽出を可能にするプラント制
御ファジィルール装置を提供する事にある。

【００２４】

【課題を解決するための手段】本発明は、工場プラント
設備におけるプラント状態を把握するプラント状態デー
タ処理手段と、工場プラント設備におけるプラント操作
を把握するプラント操作データ処理手段と、プラント状
態データ処理手段およびプラント操作データ処理手段に
よって得られたデータに対応したファジィルールを形成
するファジィルール形成手段と、このファジィルール形
成手段によって形成されたファジィルールを貯えるファ
ジィルールデータベース手段と、ファジィルールデータ
ベースに貯えられたファジィルールによって統計処理に
適したルールを選定するファジィルール選定手段と、こ
のファジィルール選定手段によって選定されたファジィ
ルールを抽出するファジィルール抽出手段とを具備して
なるプラント制御ファジィルール装置である。

【００２５】

【作用】本発明によるプラント制御ファジィルール装置
においては、工場プラント設備におけるプラント状態を
把握し、工場プラント設備におけるプラント操作を把握
し、プラント状態データ処理手段およびプラント操作デ
ータ処理手段によって得られたデータに対応したファジ
ィルールを形成し、ファジィルール形成手段によって形
成されたファジィルールを貯え、ファジィルールデータ
ベースに貯えられたファジィルールによって統計処理に
適したルールを選定し、ファジィルール選定手段によっ
て選定されたファジィルールを抽出する。

【００２６】

【実施例】次に本発明の一実施例を説明する。図１にお
いて、１は工場プラント設備におけるプラント状態を把
握するプラント状態データ処理手段、２は工場プラント
設備におけるプラント操作を把握するプラント操作デー
タ処理手段、３はプラント状態データ処理手段および前
記プラント操作データ処理手段によって得られたデータ
に対応したファジィルールを形成するファジィルール形
成手段、４はファジィルール形成手段３によって形成さ
れたファジィルールを貯えるファジィルールデータベー
ス手段、５はファジィルールデータベース４に貯えられ
たファジィルールによって統計処理に適したルールを選
定するファジィルール選定手段、６はファジィルール選
定手段５によって選定されたファジィルールを抽出する
ファジィルール抽出手段であり、工場プラント設備に於
ける制御装置において、プラント状態を把握するプラン
ト状態データ処理手段１と、プラント運用上オペレータ
によるプラント操作を把握するプラント操作データ処理
手段２と、プラント状態データ処理手段１とプラント操
作データ処理手段２により得られたデータに対応したフ
ァジィルールを形成するファジィルール形成手段３と、
ファジィルール形成手段３により形成されたファジィル
ールを貯えるファジィルールデータベース手段４と、フ
ァジィルールデータベース４に貯えられたファジィルー
ルより統計処理によりプラント運転領域に適したルール
を選定するファジィルール選定手段５とを備えて成るこ
とを特徴とするプラント制御ファジィルール装置であ
る。

【００２７】即ち、本実施例は工場設備のプラント制御
装置に係り、特に、プラント運用において、操業経験に
よるオペレータ操作が必要とされ、または、センサー類
の設置が技術的に困難で、オペレータ知見によるあいま
いなプラント制御が必要とされるプラントを対象とし、
本プラントのファジィ制御適用において、ファジィルー
ル開発に手間をかけずルール抽出を図り得るプラント制
御、ファジィルール抽出装置に関するものである。

【００２８】従って、本実施例のプラント制御ファジィ
ルール装置においては、オペレータ知見とナレッジエン
ジニア知識との融合を必要とせず、プラント運転にかか
わるプラント経験をもったオペレータまたはプラントエ
ンジニアが容易にファジィルール抽出が行なえ、ファジ
ィルール開発に手間をかけずプラントへのファジィルー
ル適用を図ることができるようになる。

【００２９】即ち、本実施例のプラント制御ファジィル
ール装置は、図１に示す様に、プラント状態データ処理
１と、プラント操作データ処理装置２と、ファジィルー
ル形成装置３とファジィルールデータベース４とファジ
ィルール選定装置５とから構成している。

【００３０】ここで、プラント状態データ処理装置１
は、プラントの運用状態をとらえ、計測値のデータ検索
を行ない、状態変化に伴なう計測値の変化を認識し保有
する。また、ある特定の製品銘柄等に対応したプラント
運転領域の設定及びこの設定に対しプラント運転領域内
にあるか判定し、プラント運用状態の計測値がファジィ
ルール形成する上で妥当な計測値かを判定する。プラン
ト操作データ処理装置２はプラント変化に応したオペレ
ータのプラントデータ操作量の認識及びオペレータ操作
時における、あいまいな操作要素をファジー要素として
認識し、また、操作量が、プラント運転領域内にあるか
を判定する。

【００３１】ファジィルール形成操作３はプラント状態
データ処理装置１とプラント操作データ処理装置２から
のデータに対応したファジィルールを形成する。ファジ
ィルールの前件部はプラント状態データ処理装置１から
のデータに対応した前件部を形成し、ファジィルールの
後件部はプラント操作データ処理装置２からのデータに
対応した後件部を形成する。ファジィルールデータベー
ス４はファジィルール形成装置３からのファジィルール
をデータベース内に保有する。

【００３２】ファジィルール選定装置５はファジィルー
ルデータベース４からのファジィルール群より統計処理
等の手法を施しファジィルールに重みづけを施行した重
みづけ統計処理の実施、または、プラント状態変化発生
度合により、その発生頻度に対応した統計処理を実施
し、ファジィルール選定を行なう。

【００３３】図２は、プラント制御ファジィルール抽出
装置の一例を示す機能フロー図である。

【００３４】ファジィルール抽出に際し、ある特定の銘
柄及び運転パターンにおける運転領域等のプラント運用
条件設定１１を行なう。次にプラントデータからプラン
ト計測値の入力チェック１２を行ない、プラント状態変
化時の計測値変化量チェック１３を行なう。次に運用条
件設定１１で設定したプラント運転領域内にプラントデ
ータがあるかどうかプラント運用レベルチェック１４を
行ない、プラントデータがプラント運用レベル内か判定
１５する。プラント運用レベル判定１５においてプラン
トデータが運転領域内に有る場合、プラント状態変化デ
ータに対応したファジィルールの前件部形成１６を行な
う。

【００３５】これに反し、プラントデータが運転領域内
に無い場合、このプラント状態変化データに対応したフ
ァジィルールを形成する事は無効２３とする。

【００３６】次に、プラント状態変化時に操作したオペ
レータ操作量及びオペレータ操作量に対するファジィ要
素等のオペレータ操作入力チェック１７を行なう。この
チェック１７では同時に運転条件設定１１にて設定され
た運転領域内にオペレータ操作量があるかを操作入力判
定１８を行なう。

【００３７】操作入力判定１８にてオペレータ操作量が
運転領域内にある場合、オペレータ操作量、オペレータ
ファジィ要素等のデータに対応したファジィルールの後
件部形成１９を行なう。オペレータ操作量が運転領域内
にない場合、ファジィルールの後件部を形成せずファジ
ィルール無効２３とする。

【００３８】上記よりファジィルールの前件部と後件部
が形成されこれをファジィルールとして形成２０する。
これらファジィルール群はプラント内でのデータの重み
づけ、ファジィルール発生頻度等の考慮によりファジィ
ルール選定のための統計処理２１を行なう。統計処理２
１されたファジィルールの中から選定２２し、選定され
たファジィルールを抽出し、選定されなかったファジィ
ルールは無効２３とする。

【００３９】上述した様に本実施例のプラント制御ファ
ジィルール抽出装置は、プラント状態を把握するプラン
ト状態データ処理装置１とオペレータによるプラント操
作を把握するプラント操作データ処理装置２とプラント
状態データ処理装置１とプラント操作データ処理装置２
により得られたデータに対応したファジィルールを形成
するファジィルール形成装置３と形成されたファジィル
ールを貯えるファジィルールデータベース４とプラント
運用に適したファジィルールを選定するファジィルール
選定装置５とから構成する様にしたものである。

【００４０】従って、プラント制御へのファジィルール
適用に際しファジィルール形成にあたり、ナレッジエン
ジニアを必要とせず、プラント運用にかかわるプラント
経験をもったオペレータまたはプラントエンジニアが、
手間をかけずに、プラント運用に適したプラント制御フ
ァジィルール抽出を行なうことができる。

【００４１】以上説明した様に、本実施例によれば、プ
ラント状態を把握するプラント状態データ処理装置と、
オペレータによるプラント操作を把握するプラント操作
データ処理装置と、プラント状態データ処理装置とプラ
ント操作データ処理装置により得られたデータに対応し
たファジィルールを形成するファジィルール形成装置と
形成されたファジィルールを貯えるファジィルールデー
タベースと、統計処理によりプラント運転領域に適した
ルールを選定するファジィルール選定装置とを備えて構
成するようにしたので、オペレータ知見をナレッジエン
ジニアの知識を必要とせず、プラントにかかわるプラン
ト経験をもったオペレータまたはプラントエンジニアが
手間をかけず、ファジィルール抽出を行なう事を可能と
したプラント制御ファジィルール装置が提供できる。

【００４２】

【発明の効果】本発明により、工場プラントの最適制御
が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例を示すプラント制御ファジィ
ルール装置の構成図である。

【図２】図１の機能フロー説明図である。

【符号の説明】

１ プラント状態データ処理手段 ２ プラント操作データ処理手段 ３ ファジィルール形成手段 ５ ファジィルール選定手段

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 工場プラント設備におけるプラント状態
   を把握するプラント状態データ処理手段と、前記工場プ
   ラント設備におけるプラント操作を把握するプラント操
   作データ処理手段と、前記プラント状態データ処理手段
   および前記プラント操作データ処理手段によって得られ
   たデータに対応したファジィルールを形成するファジィ
   ルール形成手段と、このファジィルール形成手段によっ
   て形成された前記ファジィルールを貯えるファジィルー
   ルデータベース手段と、このファジィルールデータベー
   スに貯えられたファジィルールによって統計処理に適し
   たルールを選定するファジィルール選定手段と、このフ
   ァジィルール選定手段によって選定されたファジィルー
   ルを抽出するファジィルール抽出手段とを具備してなる
   プラント制御ファジィルール装置。