JPH07219626A - プラント制御装置及びトンネル換気制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 運転員の持つ制御知識の論理構造を抽出する
繁雑な作業を行うことなく、過去の運転実績に基づいた
自動的な運転制御を行うことができるプラント制御装置
を提供する。 【構成】 監視画像を取り込む画像入力手段と、監視画
像とプラントの状態との対応関係を格納する状態データ
ベース手段と、該プラントの現在の状態の仮説を作成
し、且つ、その確信度を計算する状態推定手段と、該プ
ラントの状態遷移とその遷移を引き起こす操作量との対
を格納する制御経路データベース手段と、該プラントの
現在の状態仮説から目標状態へ遷移する経路集合を計算
する制御経路決定手段と、該プラントの操作量を計算す
る制御手段と、運転員によって指定される該プラントの
現在の状態と適切な操作量とを取り込むインターフェー
ス手段と、獲得された事例を前記制御経路データベース
手段と状態データベース手段に格納する事例採取手段を
備えている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はプラント制御装置に係
り、特に、プラントの状態を示す画像と、その画像がプ
ラント上で観測されたときに、運転員によってプラント
に対して加えられた操作量との対を蓄積し、さらに、こ
の画像パターンと操作量の対の時間変化を記録すること
によって、運転員の持つルール化できない制御知識を獲
得し、この知識に従って制御を行うプラント制御装置に
関するものである。また、その具体例としての、トンネ
ル換気制御装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】トンネル換気、溶鉱炉炉内温度、下水汚
泥、鋼板圧延形状、交通信号等の制御においては、プラ
ントの多数の観測点における状態を表すデータをオンラ
インで計測し、刻々と変化するプラントの状態を評価し
て、操作量を適切に決定することが重要である。しかし
ながら、これらのプラントの状態変化は非線形要因に依
存するため、従来のシーケンス制御等の技術を用いるこ
とでは、適切な操作量を求めることは困難であった。

【０００３】この様な問題に対する解決策として、従
来、知識工学による方法が行われている（例えば「プロ
セス制御システムの知能化技術」、計測と制御、vol.3
1,no.7など）。この方法によれば、データとプラントの
状態との対応関係をニューラルネットに学習させ、プラ
ントの状態と適当な操作量との関係を運転員の経験的知
識に基づいてルール形式で記述し、ファジィ推論によっ
て操作量を決定することができる。これにより、熟練し
た運転員の持つ経験的な制御知識を取り込んで、非線形
的なプラントの状態変化を考慮した高度な運転監視を行
うことのできるプラント制御装置を実現できる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来のプラント制御装置には、以下に述べる様な問題
点があった。第一に、トンネル換気、溶鉱炉炉内温度、
下水汚泥、鋼板圧延形状、交通信号等の制御では、運転
員は、プラントの多数の観測点における状態を表す画像
を見て、刻々と変化するプラントの状態を評価し、操作
量を決定しているが、この画像は、例えば、トンネル内
の煤煙濃度の分布、溶鉱炉の炉内温度の分布、汚泥の形
状、鋼板の形状、車量分布等、それぞれ空間的な広がり
を持った大量の情報を含んでいるため、運転員がこれら
の画像に含まれるどの情報に着目して操作量を決定して
いるのかを明確にすることは非常に困難である。そのた
め、被制御量を明確に規定しなければならない従来のエ
キスパートシステム等による制御技術を、これらのプラ
ント制御装置に適用するのは困難であった。

【０００５】また、第二に、運転員の持つ経験的な制御
知識をルール形式で記述する際には、運転員がどの様な
論理的判断をしているかを明確にする必要があるが、一
般に、運転員の持つ知識が論理構造を持たない単なる断
片的な知識に過ぎない場合が多く、ルールの適用順序
等、知識の論理構造を運転員から抽出することも困難で
あった。さらに、第三に、プラントの状態遷移はダイナ
ミクスを有することも多く、この場合、ある時点で撮影
した瞬間的な画像からのみではプラントの状態を同定す
ることはできず、適切な操作量を求めることは困難であ
った。また、第四に、運転員から得た制御知識の論理構
造を整理して、効率の良い制御経路を発見し、最適な制
御を行う機能もなかった。

【０００６】本発明は、上述した様な従来技術の問題点
を解消するために提案されたもので、第１の目的は、運
転員が画像に含まれるどの情報に着目して操作量を決定
しているのかが明確でないプラント制御において、熟練
した運転員による過去の運転実績に基づいて、自動的に
プラントを運転監視することができるプラント制御装置
を提供することにある。

【０００７】本発明の第２の目的は、ルールの適用順序
の決定等、運転員の持つ制御知識の論理構造を抽出する
繁雑な作業を行うことなく、運転員の制御知識を獲得す
ることができるプラント制御装置を提供することにあ
る。

【０００８】本発明の第３の目的は、監視画像と適切な
操作量との対応関係の時間変化を獲得することにより、
プラントの状態遷移がダイナミクスを有する場合にも、
適切な操作量を決定することができるプラント制御装置
を提供することにある。

【０００９】本発明の第４の目的は、運転員から得た制
御知識から最良な制御経路を生成し、それに従って制御
を行うプラント制御装置を提供することにある。

【００１０】本発明の第５の目的は、熟練した運転員に
よる制御知識を獲得し、自動的に、また、精度の高いト
ンネル換気制御を行うことができるトンネル換気制御装
置を提供することにある。

【００１１】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載のプラン
ト制御装置は、上記第１乃至第４の目的を達成するため
のもので、プラントの状態を示す監視画像を取り込む画
像入力手段と、前記画像入力手段を介して得られた監視
画像とプラントの状態との対応関係を格納する状態デー
タベース手段と、前記プラントの状態を示す監視画像
と、前記状態データベース手段に格納されたプラントの
状態と監視画像の対応関係を取り込み、該プラントの現
在の状態の仮説を作成し、且つ、その確信度を計算する
状態推定手段と、該プラントの状態遷移とその遷移を引
き起こす操作量との対を格納する制御経路データベース
手段と、該プラントの目標状態と、前記状態推定手段が
作成する該プラントの現在の状態の仮説と、前記制御経
路データベースが格納する該プラントの状態遷移とその
遷移を引き起こす操作量との対とを取り込み、該プラン
トの現在の状態仮説から目標状態へ遷移する経路集合を
計算する制御経路決定手段と、前記制御経路決定手段が
計算する該プラントの現在の状態仮説から目標状態へ至
る経路候補の集合と、前記状態推定手段が計算する該プ
ラントの現在の状態の仮説の確信度を取り込み、該プラ
ントの操作量を計算する制御手段とを備えて成ることを
特徴とするものである。

【００１２】また、請求項２に記載のプラント制御装置
は、上記第１乃至第４の目的を達成するためのもので、
前記請求項１に記載のプラント制御装置に、さらに、プ
ラントの状態を示す監視画像と、前記状態データベース
手段が格納する該プラントの状態と監視画像の対応関係
をプラントの運転員に呈示し、運転員によって指定され
る該プラントの現在の状態と適切な操作量とを取り込む
インターフェース手段と、該プラントの状態を示す監視
画像と、前記インターフェース手段を通して得られた該
プラントの現在の状態と適切な操作量との対を取り込
み、直前の状態と現在の状態の組で表される状態変化の
順序と操作量の対で表される状態遷移を、前記制御経路
データベース手段に格納し、また、監視画像と現在の状
態の対を前記状態データベース手段に格納する事例採取
手段とを付加したことを特徴とするものである。

【００１３】さらに、請求項３に記載の発明は、請求項
１又は２に記載のプラント制御装置における状態推定手
段が、ニューラルネットであることを特徴とするもので
ある。

【００１４】また、請求項４に記載の発明は、請求項１
又は２に記載のプラント制御装置における状態推定手段
が、統計的なパターン認識手段であることを特徴とする
ものである。

【００１５】さらに、請求項５に記載のトンネル換気制
御装置は、上記第５の目的を達成するためのもので、請
求項２に記載のプラント制御装置をトンネル換気制御に
適用したものであり、プラントの状態を示す監視画像を
取り込む監視カメラと、前記監視カメラによって得られ
た監視画像とプラントの状態との対応関係を格納する煤
煙状態事例データベースと、前記プラントの状態を示す
監視画像と、前記煤煙状態事例データベースに格納され
たプラントの状態と監視画像の対応関係を取り込み、該
プラントの現在の状態の仮説を作成し、且つ、その確信
度を計算するニューラルネットと、該プラントの状態遷
移とその遷移を引き起こす操作量との対を格納するトン
ネル内状態遷移記録データベースと、該プラントの目標
状態と、前記ニューラルネットが作成する該プラントの
現在の状態の仮説と、前記トンネル内状態遷移記録デー
タベースが格納する該プラントの状態遷移とその遷移を
引き起こす操作量との対とを取り込み、該プラントの現
在の状態仮説から目標状態へ遷移する経路集合を計算す
る制御装置とを備え、前記制御装置が、該プラントの現
在の状態仮説から目標状態へ至る経路候補の集合と、前
記ニューラルネットが計算する該プラントの現在の状態
の仮説の確信度に基づいて、該プラントの操作量を計算
することを特徴とするものである。

【００１６】

【作用】請求項１に記載のプラント制御装置において
は、画像入力手段によって取り込まれた監視画像が状態
推定手段に入力され、この状態推定手段によって、前記
監視画像に近い画像を持つ事例が、状態データベース手
段から検索される。次に、状態推定手段は、検索した事
例の状態を現在のプラントの状態を示す仮説とし、その
確信度を計算する。続いて、制御経路決定手段は、前記
状態推定手段から得た状態仮説からプラントの目標状態
へ至る全ての経路集合の更新を行う。次に、制御手段
は、前記状態推定手段が全ての状態仮説に対して計算し
た確信度を取り込み、確信度が高い状態仮説ほど次状態
へ遷移する確率が高くなるような操作量Ｕを決定し、こ
の操作量をプラントに加えることにより、プラント制御
を行う。従って、請求項１に記載のプラント制御装置に
よれば、過去の運転実績に基づいて、自動的にプラント
制御を行うことができる。

【００１７】また、請求項２に記載のプラント制御装置
においては、インターフェース手段によって、状態デー
タベース手段から、監視画像が観測されるときのプラン
トの状態の候補である状態リストが読み込まれ、監視画
像と共に運転員に呈示され、監視画像と状態リストに基
づいて運転員が判断した結果、運転員によって入力され
る状態と適切な操作量を読み込み、所定の操作量をプラ
ントに加える。さらに、運転員によって入力された状態
−操作量対が生成され、事例採取手段に送り込まれる。
次に、事例採取手段は、監視画像と、前記状態−操作量
対とを読み込み、監視画像−状態対を生成して、状態デ
ータベース手段に登録し、また、過去の状態と現在の状
態の対と操作量との組を生成し、制御経路データベース
手段に登録する。次に、過去の状態を示す変数を現在の
状態の値で更新する。なお、これらの操作に加えて、さ
らに、請求項１に記載のプラント制御装置と同様の操作
がなされる。

【００１８】従って、請求項２に記載のプラント制御装
置によれば、熟練した運転員の制御知識を、新たな事例
として獲得することができるので、これに基づいて、自
動的に、また、より精度の高いプラント制御を行うこと
ができる。

【００１９】さらに、請求項５に記載のトンネル換気制
御装置は、請求項２に記載のプラント制御装置をトンネ
ル換気制御に適用した場合を示したものであり、同様に
運転員が経験によって蓄積したルール化困難な制御知識
を獲得することによって、高度な自動制御を行うことが
可能である。また、獲得された制御知識から、運転員が
意識していなかった最適な制御方法を生成し、実行する
ことも可能になる。

【００２０】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて具体
的に説明する。なお、本発明は、プラント運転制御にお
いて、熟練した運転員の言語化できない制御知識を抽出
・学習し、自動的にプラントを監視制御するプラント制
御装置を提供するものである。従って、本発明は、例え
ば、トンネル換気制御、溶鉱炉炉内温度制御、下水汚泥
制御、鋼板圧延形状制御、交通信号地域制御など、熟練
した運転員が、言語化して説明することが困難な経験的
知識によって制御している各種プラントの自動制御に利
用することができる。

【００２１】（第１実施例）本実施例のプラント制御装
置は、図１に示した様に構成されている。即ち、プラン
ト９上で観測された監視画像を取り込む画像入力手段
１、プラント９の状態と前記監視画像の対応関係を格納
する状態データベース手段５、プラント９上で観測され
た監視画像と、前記状態データベース手段５に格納され
たプラント９の状態と監視画像の対応関係を取り込み、
該プラント９の現在の状態の仮説を作成し、且つ、その
確信度を計算する状態推定手段２、該プラント９の状態
遷移とその遷移を引き起こす操作量との対を格納する制
御経路データベース手段４、該プラント９の目標状態
と、前記状態推定手段２が作成する該プラント９の現在
の状態の仮説と、前記制御経路データベース手段４が格
納する該プラント９の状態遷移とその遷移を引き起こす
操作量との対とを取り込み、該プラント９の現在の状態
仮説から目標状態へ遷移する経路集合を計算する制御経
路決定手段３、さらに、前記制御経路決定手段３が計算
する該プラント９の現在の状態仮説から目標状態への経
路集合と、前記状態推定手段２が計算する該プラント９
の現在の状態の仮説の確信度を取り込み、該プラント９
の操作量を計算する制御手段８とを備えて成るものであ
る。

【００２２】なお、前記画像入力手段１は、プラントの
種類によって異なり、その監視画像としては、トンネル
内の煤煙濃度の分布を表す監視カメラからの画像や、溶
鉱炉の炉内温度を計測するために炉内の各所に設置され
た複数の温度センサ（熱電対）からの出力を二次元平面
状に並べたパターン画像、下水汚泥の形状を撮影する沈
澱地内に設置されたカメラの画像、鋼板の各所の厚みを
測定するセンサの出力を二次元平面状に並べたパターン
画像、あるいは、道路の各所に設置された監視カメラか
ら取り込まれる車量の通行状況を示す画像等がある。

【００２３】この様な構成を有する本実施例のプラント
制御装置においては、以下に述べる様にしてプラント制
御を行うことができる。即ち、図１及び図２に示した様
に、制御対象となるプラントを制御するために運転員が
参照する被制御量である監視画像Ｘが、前記画像入力手
段１によって、プラント９からプラント制御装置に取り
込まれ、さらに、状態推定手段２に入力される。

【００２４】この状態推定手段２は、過去にこのプラン
ト９上で観測された被制御量である監視画像Ｘ_i と、そ
れが観測されたときのプラント９の状態Ｓ_i との対応関
係を示す事例（Ｘ_i ，Ｓ_i ）を格納している状態データ
ベース手段５から、状態推定手段２に入力された現在の
被制御量である監視画像Ｘに近い画像を含む事例
（Ｘ_k ，Ｓ_k ）を１個ないし２個以上検索する。次に、
前記状態推定手段２は、検索した事例の状態Ｓ_k を現在
のプラント９の状態を示す仮説（状態仮説）とし、さら
に検索した全ての事例の状態仮説Ｓ_k について、現在の
プラントの状態が状態仮説Ｓ_k である確信の程度を表す
確信度ｂ（Ｓ_k ）を計算する。

【００２５】続いて、制御経路決定手段３は、前記状態
推定手段２から得た状態仮説Ｓ_k から、外部から与えら
れるプラント９の目標状態Ｔへ至る全ての経路ｐ
（Ｓ_k ，Ｔ）の集合である経路集合Ｐの更新を行う。即
ち、まず、現在のプラント９の状態を示すすべての状態
仮説Ｓ_k について、経路集合Ｐの要素である各経路のう
ち、その経路上において、一時刻前の状態仮説の次状態
（つまり、現在の状態）がＳ_k でない経路を経路集合Ｐ
から除く。これによって経路集合Ｐが空になった場合、
即ち、プラント９の目標状態Ｔへ至る経路がなくなった
場合には、全ての現在の状態仮説Ｓ_k について、制御経
路データベース手段４を検索し、現在の状態仮説Ｓ_k か
ら目標状態Ｔへ至る経路を全て求め、これらの経路を新
たに経路集合Ｐの要素とする。これにより、経路集合Ｐ
の更新がなされる。

【００２６】ここで、前記経路集合Ｐの更新について、
より詳しく説明する。即ち、前記制御経路データベース
手段４は、プラント９の状態遷移とその遷移を引き起こ
す操作量との対を格納する手段であり、例えば、プラン
ト９の状態Ｓ_i と、プラント９が状態Ｓ_i にあるとき
に、操作量Ｕ_ijを加えられると遷移する次状態Ｓ_j の対
と、その時の操作量Ｕ_ijとの組｛（Ｓ_i ，Ｓ_j ），
Ｕ_ij｝で表される状態遷移データを格納している。ま
た、状態Ｓ_i から状態Ｓ_j への経路とは、プラント９が
状態Ｓ_i にあるときに加えられた操作量Ｕ_i(i+1)によっ
て状態Ｓ_i+1 に遷移し、次に加えられた操作量Ｕ
_(i+1)(i+2)によって状態Ｓ_i+2 に遷移し、同様に加えら
れる一連の操作によって状態が徐々に遷移し、最終的
に、プラント９が状態Ｓ_{j- 1} にあるときに加えられた操
作量Ｕ_(j-1)jによって、プラント９が状態Ｓ_j となった
ときの、遷移の順序系列：

【数１】 を表している。

【００２７】次に、制御経路決定手段３は、経路集合Ｐ
に含まれる全経路ｐについて、ｐの次状態を更新する。
即ち、経路集合Ｐの要素である経路ｐは、その一部分に
遷移の順序系列：

【数２】 を含んでいるが、このときｐの次状態はＳ_j である。な
お、Ｓ_k は現在の状態仮説である。

【００２８】次に、制御手段８は、前記状態推定手段２
が全ての状態仮説Ｓ_k に対して計算した確信度ｂ
（Ｓ_k ）を取り込み、確信度が高い状態仮説ほど次状態
へ遷移する確率が高くなるような操作量Ｕを、確信度ｂ
（Ｓ_k ）と、現在の状態仮説Ｓ_k から次状態Ｓ_j へ遷移
するための操作量Ｕ_kjとを用いて決定する。そして、制
御手段８は、上記の様にして決定した操作量Ｕをプラン
ト９に加えることにより、プラント制御を行う。この様
にして、順次、新しい被制御量である監視画像Ｘが、画
像入力手段１によってプラント９から読み込まれ、状態
推定手段２に入力され、上記の処理が繰り返し行われ
る。

【００２９】この様に、本実施例によれば、運転員によ
る過去の運転実績に基づいて、自動的な運転制御を行え
るプラント制御装置を提供することができる。

【００３０】（第２実施例）本実施例のプラント制御装
置は、上記第１実施例のプラント制御装置に、さらに、
以下に述べる機能を有するインターフェース手段と事例
採取手段とを付加したものである。なお、第１実施例と
同一の手段については、同一の符号を付して、説明は省
略する。

【００３１】即ち、図３に示した様に、前記画像入力手
段１により、プラント９上で観測された監視画像を取り
込み、また、前記状態データベース手段５が格納してい
る該プラント９の状態と監視画像の対応関係を運転員に
呈示し、運転員によって指定される該プラント９の現在
の状態と適切な操作量とを取り込むインターフェース手
段７が設けられている。

【００３２】また、該プラント９上で観測された監視画
像と、前記インターフェース手段７を通して得られた該
プラント９の現在の状態と適切な操作量との対を取り込
み、直前の状態と現在の状態の組で表される状態変化の
順序と操作量の対で表される状態遷移を、前記制御経路
データベース手段４に格納し、また、監視画像と現在の
状態の対を前記状態データベース手段５に格納する事例
採取手段６が設けられている。なお、他の構成は上記第
１実施例と同様である。

【００３３】この様な構成を有する本実施例のプラント
制御装置においては、以下に述べる様にして運転員の制
御知識を獲得することができ、さらに、獲得した制御知
識に基づいてプラント制御を行うことができる。即ち、
図３及び図４に示した様に、対象となるプラント９を制
御するために、運転員が参照する被制御量である監視画
像Ｘが、前記画像入力手段１によって、プラント９から
プラント制御装置に取り込まれ、さらに、インターフェ
ース手段７と事例採取手段６とに入力される。

【００３４】このインターフェース手段７は、状態デー
タベース手段５から、監視画像Ｘが観測されるときのプ
ラント９の状態の候補である状態リストＳ_i を読み込
み、被制御量である監視画像Ｘと共に運転員に呈示す
る。次に、監視画像Ｘと状態リストＳ_i に基づいて運転
員が判断した結果、運転員によって入力される状態Ｓ_c
と適切な操作量Ｕ_c を読み込み、操作量Ｕ_c をプラント
９に加える。さらに、運転員によって入力された状態Ｓ
_c と操作量Ｕ_c の対応関係を示す状態−操作量対
（Ｓ_c ，Ｕ_c ）を生成し、事例採取手段６に送り込む。

【００３５】次に、事例採取手段６は、プラント９で観
測された被制御量である監視画像Ｘと、前記インターフ
ェース手段７によって決められた状態−操作量対
（Ｓ_c ，Ｕ_c ）とを読み込み、監視画像とプラントの状
態の対応関係を示す監視画像−状態対（Ｘ_c ，Ｓ_c ）を
生成して、状態データベース手段５に登録する。さら
に、一時刻前の状態Ｓ_b と現在の状態Ｓ_c の対（Ｓ_b ，
Ｓ_c ）と一時刻前の操作量Ｕ_bcとの組｛（Ｓ_b ，
Ｓ_c ），Ｕ_bc｝を生成し、制御経路データベース手段４
に登録する。次に、一時刻前の状態を示す変数Ｓ_b を現
在の状態を示す変数Ｓ_c の値で更新し、一時刻前の操作
量を示す変数Ｕ_bcを現在の操作量を示す変数Ｕの値で更
新する。以上の処理が、該プラント９上で観測される被
制御量である監視画像が場合を尽くすまで繰り返され
る。

【００３６】この様にして、プラント９の監視画像と、
この監視画像を見て運転員が決定するプラント９の現在
の状態との対応関係が、状態データベース手段５に採取
される。また、これと同時に、一時刻前のプラント９の
状態と運転員が決定する現在のプラント９の状態の対
と、一時刻前のプラント９に対する操作量との対応関係
が制御経路データベース手段４に採取される。

【００３７】換言すれば、本実施例により、プラント９
上で特定の監視画像が得られた時のプラント９の状態を
同定する運転員の知識と、一時刻前にプラント９がとっ
た特定の状態を、より目標状態に近い別の状態に変化さ
せるために加えるプラント９の操作量を決定する運転員
の知識とを獲得することができる。なお、上記第１実施
例について述べたプラント制御時の操作は、本実施例に
おいても同様に行われる。従って、プラント制御にあた
り、獲得した熟練運転員の制御知識に基づいて、自動的
にプラント制御を行うことができる。

【００３８】（第３実施例）本実施例は、上記第２実施
例に示した構成を有するプラント制御装置を、高速道路
のトンネルにおける換気制御に用いたものである。一般
に、トンネル換気では、経済性を追及した維持管理が課
題となる。また、換気制御の目的は、安全な走行環境を
提供することであり、より具体的には、トンネル内の煤
煙による視界の悪化と、一酸化炭素などの有害物質によ
る空気の汚染濃度を、最小のコストで許容範囲に収める
ことである。

【００３９】この様なトンネル換気の方式としては、近
年においては、トンネル内を縦断方向に換気する縦流式
が主流となっている。また、トンネル内の風速は、車
量、季節風などの自然条件によって変動するため、煤煙
の拡散過程は外乱の影響を受ける。そのため、トンネル
換気の制御には、従来、「一酸化炭素濃度が所定の閾値
を越えた場合には、送風機の運転台数、回転数を増や
す」といったシーケンス制御が用いられてきた。しか
し、この様な制御方式には無駄が多いため、熟練した運
転員が経験的な知識を使って行う経済的な制御を機械に
よって自動化することが求められていた。

【００４０】図５は、本発明のプラント制御装置を適用
するトンネルの縦断方向の断面図である。このトンネル
内には、図５に示した様に、換気設備として横送風機２
基（ＨＢ１，ＨＢ２）、集塵機２基（ＱＣ１，ＱＣ
２）、縦送風機２基（ＶＢ１，ＶＢ２）が設置されてい
る。なお、前記横送風機はトンネル内の風速を高めるた
めに、また、集塵機は煤煙をトンネル内で浄化処理する
ために設置されている。さらに、これら横送風機と集塵
機は、トンネルの天井部に設置されている。一方、縦送
風機は、特に、トンネル下方部分の視界の確保と一酸化
炭素濃度を一定以下に抑えるために、降下沈澱しやすい
汚染物質をトンネル上方部分へ拡散する目的で、路面に
埋め込んで設置されている。また、これらの換気設備の
他、トンネル内の煤煙状態をモニターするため、トンネ
ル内の三地点において、それぞれ下部・上部の２箇所
に、計６台の監視カメラ（Ｃ１Ｌ〜Ｃ３Ｌ，Ｃ１Ｕ〜Ｃ
３Ｕ）が設置されている。

【００４１】この様な換気設備を備えたトンネルの換気
制御を行う場合、運転員は、前記監視カメラにとらえら
れた画像から、各箇所における煤煙濃度や煙の流れの方
向、流速などを判断し、トンネル全体の現時点の状況を
把握し、また、近い将来の状況の変化を予測した上で、
送風機の回転数の増減、集塵機の運転／停止／回転数増
減を適切に指示し、トンネル内の換気を制御している。
この際、熟練した運転員は、監視カメラでモニターでき
るトンネル内の局所の状況だけではなく、各種の換気設
備の運転経験から得たトンネル全体の換気特性に関する
知識を使って、より経済的な制御を行うことができる。
例えば、「ある時点で、カメラから見える地点の煤煙の
濃さの度合が、監視カメラを設置した６箇所で全て高く
ても、その直前の濃度が比較的低かったとすれば、一過
性の現象であるから送風機の回転数を上げる必要はな
い」などと判断する。こうした、経験によって得られた
知識は、いったん上記の例のように言語化できれば、if
-then ルールの形に表現し、エキスパートシステムの技
術によって自動制御装置をつくることができる。

【００４２】しかしながら、この様に知識が論理的に整
理された形で保持されていることは稀であり、運転員か
ら知識を抽出すること（知識獲得）は非常に困難であ
る。そのため、前記エキスパートシステムなどの従来技
術を適用することによって、トンネル換気制御を自動化
することは困難であった。

【００４３】これに対し、本発明は熟練した運転員の経
験的知識を自動的に獲得することができ、より精度の高
いトンネル換気制御を実施することができる。即ち、図
６は、本発明によるプラント制御装置を、図５に示した
様なトンネルの換気制御装置として適用した場合のブロ
ック図を示したものである。なお、前記各種の換気設備
への制御信号や監視カメラの画像は、通信回線を経由し
て、換気制御装置によって送受される。

【００４４】図６において、トンネル内の三地点におい
て、それぞれ下部・上部の２箇所に設置された監視カメ
ラ（Ｃ１Ｌ〜Ｃ３Ｌ，Ｃ１Ｕ〜Ｃ３Ｕ）は、図３におけ
る画像入力手段１に相当し、以下、図６における操作卓
１０と制御操作用コンピュータ１１は、図３におけるイ
ンターフェース手段と事例採取手段６に相当し、また、
図６における煤煙状態事例データベース１２とニューラ
ルネット１４は、図３における状態データベース手段５
と状態推定手段２に相当し、さらに、図６におけるトン
ネル内状態遷移記録データベース１３は、図３における
制御経路データベース手段に相当し、また、図６におけ
る制御装置は、図３における制御経路決定手段３と制御
手段８に相当する。

【００４５】＊事例採取時＊ まず、運転員の制御知識の採取過程について説明する。
即ち、図６に示した様に、トンネル下部に配設され、ト
ンネル下部の状態を監視する監視カメラＣ１Ｌ〜Ｃ３Ｌ
と、トンネル上部に配設され、トンネル上部の状態を監
視する監視カメラＣ１Ｕ〜Ｃ３Ｕの合計６台のカメラか
ら送られる監視画像Ｘ（例えば、トンネル内の要所にお
ける煤煙状態を示す画像）が、制御操作用コンピュータ
１１に入力される。なお、この監視画像Ｘは、図３にお
ける監視画像Ｘに相当する。

【００４６】この監視画像Ｘは、制御操作用コンピュー
タ１１によって、運転員が操作する操作卓１０に接続さ
れたモニターテレビに映し出される。運転員は、モニタ
ーテレビに映し出された煤煙状態を示す画像を参照して
適切な操作指令Ｕを決定し、操作卓１０に接続されたキ
ーボードに操作指令Ｕを入力する。入力された操作指令
Ｕは、各換気装置に送られ実行される。なお、この操作
指令Ｕは、図３における操作量Ｕ_c に相当する。

【００４７】次に、制御操作用コンピュータ１１は、煤
煙状態事例データベース１２から、過去に観測されたト
ンネルの煤煙状態に付加された状態名称Ｓ_i を検索し、
操作卓１０上のモニターテレビに表示する。この表示を
参照した運転員は、現在のトンネルの煤煙状態Ｘに対し
て、適切と考えられる状態名称をモニターテレビに表示
された状態名称Ｓ_i の中から選ぶか、あるいは新規の状
態名称を決めて、それをキーボードを通して指定する。
ここでは、運転員によって指定された状態名称をＳ_X と
する。

【００４８】続いて、制御操作用コンピュータ１１は、
トンネルの煤煙状態を示す監視画像Ｘとその状態名称Ｓ
_X の対を、煤煙状態事例データベース１２に登録する。
さらに、一時刻前の状態名称Ｓ_Y ・現在の状態名称Ｓ_X
・一時刻前に運転員によって指示された操作指令Ｕ_YX・
その操作に要したコストＣ_YXを組にして、トンネル内状
態遷移記録データベース１３に登録する。なお、前記コ
ストＣ_YXは、状態名称がＳ_Y であるとき、各種の換気設
備に操作指令Ｕ_YXを加えた結果、トンネルの煤煙状態が
Ｓ_X に至るまでに要した時間や電力などである。

【００４９】この操作を繰り返すと、煤煙状態事例デー
タベース１２には、煤煙状態を示す監視画像Ｘと状態名
称Ｓ_X からなる種々の事例が蓄積される。また、トンネ
ル内状態遷移記録データベース１３には、状態名称がＳ
_Y であるとき、各種の換気設備に操作指令Ｕ_YXを加える
と、トンネルの煤煙状態がＳ_X に遷移し、その操作には
Ｃ_YXのコストを要するという、状態遷移の記録が蓄積さ
れる。

【００５０】ここで、図７は、トンネル内状態遷移記録
データベース１３に蓄積された記録の一部を、説明を容
易にするために模式的に図に示したものである。例え
ば、状態（１）から状態（２）へは、換気設備に操作量
Ｕ_1,2 を加えることによって遷移し、その時Ｃ_1,2 のコ
ストを要したことが示されている。なお、図７において
は、各状態は丸印の中に番号を記すことで示している。
また、図７に示した様な、ある状態から別の状態へ遷移
するための操作量とコストの系列が状態遷移記録であ
る。

【００５１】また、煤煙状態事例データベース１２に蓄
積された煤煙状態の画像Ｘと状態名称Ｓ_X の事例は、図
８に示した様な構造を有するニューラルネット１４の学
習に用いられる。なお、図８において丸印はニューロン
素子を表しており、丸印を結ぶ矢印はニューロン素子間
の結合線を表す。この結合線は、全ての入力層のニュー
ロン素子と全ての中間層のニューロン素子の間と、全て
の中間層のニューロン素子と全ての出力層のニューロン
素子の間を結合しているが、図では見易さのために、そ
の一部しか描いていない。また、図８において、記号Ｕ
_j は入力層のニューロン素子を、Ｕ_i は中間層のニュー
ロン素子を、Ｕ_k は出力層のニューロン素子を、Ｘ_j は
合成された画像の画素上の濃淡値のＵ_j への入力を、Ｗ
_ijはＵ_jとＵ_i を結ぶ結合線上の信号伝達効率である結
合荷重値を、Ｗ_kiはＵ_i とＵ_k を結ぶ結合線上の信号伝
達効率である結合荷重値を、ａ_k はニューラルネット１
４の入力層に入力された画像に対するＵ_k の反応強度値
を表す。

【００５２】なお、前記ニューラルネット１４には、本
発明者等が先に提案した発明、例えば、特願平４−４５
６１４、特願平５−１０２９８０に記載されるものを用
いればよい。また、前記学習の手続きについても、これ
らの発明に記載されているものを用いればよいので、こ
こでは、簡単な説明にとどめる。

【００５３】即ち、前記ニューラルネット１４は三層構
造をなし、入力層の各素子には、前記６台の監視カメラ
（Ｃ１Ｌ〜Ｃ３Ｌ，Ｃ１Ｕ〜Ｃ３Ｕ）がとらえたトンネ
ル内の煤煙の状態を示す６枚の画像を横に一列に並べて
合成した画像の各画素の濃淡値が入力される。即ち、入
力層は、合成された画像の画素数に一致する数の素子か
ら構成される。また、入力層に入力された画像の情報
は、結合線を通して中間層の素子に伝搬され、さらに出
力層の素子に伝搬される。この出力層の素子は、状態名
称の個数と同じ数の素子を含み、各素子はそれぞれ各状
態名称と一対一に対応している。この様にして、入力層
→中間層→出力層へと反応が伝搬した結果、反応した出
力層の素子に対応する状態名称が、トンネルの煤煙状態
の仮説である。

【００５４】この様に作用するニューラルネットを、本
実施例について説明する。即ち、ニューラルネット１４
の入力層に監視画像Ｘが入力されると、出力層にＸの状
態名称Ｓ_X が現れる。また、これと同時に、Ｘの状態名
称がＳ_i である確信度ｂ（Ｓ_i ）が、各状態名称を表す
素子の反応強度として得られる。一方、学習の過程にお
いては、出力層の素子に、教師信号と呼ばれる出力層素
子の正しい反応を指定する情報が与えられる。この教師
信号は、入力層に入力された監視画像に対する状態名称
を示す情報であり、ニューラルネット１４の出力層に現
れる、前記監視画像に対する状態名称の推定値の誤りを
正すために与えられるものである。そして、ニューラル
ネット１４の学習は、煤煙状態事例データベース１２に
蓄積された全ての事例の画像に対して、教師信号と一致
する信号が、ニューラルネット１４の出力層の素子の反
応として現れるまで繰り返される。従って、ここでいう
学習とは、全ての素子の結合線上の荷重を、教師信号と
一致する出力が現れるように修正することを意味してい
る。

【００５５】＊制御時＊ 次に、以上の様にして事例を学習した本実施例のトンネ
ル換気制御装置を用いて、トンネルの換気制御を行う過
程について説明する。即ち、６台の監視カメラによって
得られたトンネル内の煤煙状態を示す６枚の画像からな
る被制御量たる監視画像Ｘが、通信回線を通して、ニュ
ーラルネット１４の入力層に呈示される。すると、ニュ
ーラルネット１４は、監視画像Ｘに対応する状態の仮説
である状態名称Ｓ_X とその確信度ｂ（Ｓ_X ）を計算して
出力する。ここで、一般には、監視画像Ｘと全く一致す
る画像を過去に経験していることは極めて稀であるた
め、この時、ニューラルネット１４は、過去に学習した
画像の中から、監視画像Ｘに近い、複数の状態仮説Ｓ_i
を出力する。つまり、対を成す状態仮説と確信度の組が
複数個出力されることになる。

【００５６】また、制御装置１５は、前記ニューラルネ
ット１４から、状態名称Ｓ_X とその確信度ｂ（Ｓ_X ）を
読み取り、また、前記操作卓１０と制御操作用コンピュ
ータ１１を介して、運転員が指定する目標状態Ｔを読み
取る。次に、制御装置１５は、トンネル内状態遷移記録
データベース１３を検索し、現在の状態の仮説群Ｓ_Xか
ら目標状態Ｔへ至る経路である状態遷移の記録を全て読
み込む。例えば、トンネル内状態遷移記録データベース
１３に登録されている記録が、図７に示した様なもので
あるとする。即ち、ニューラルネット１４によって出力
された現在の状態仮説が（９）と（１２）であり、各々
の確信度が０．６，０．２、目標状態が（１４）のと
き、現在の状態仮説から目標状態へ至る経路としては、 （９）→（１０）→（１４） （１２）→（１３）→（１４） （１２）→（１５）→（１６）→（１４） の３つの経路がある。

【００５７】次に、制御装置１５は、上記の３つの経路
の内、現在の状態仮説が（１２）である２つの経路のど
ちらがコストが低いか計算し、コストの高い方の経路を
経路の候補から外す。なお、コストが低い経路を見つけ
るには、例えば、多段決定の最適化手段として広く用い
られる動的計画法（Dynamic Programming,通称ＤＰ法）
を適用すれば良い。また、ＤＰ法については、R.Bellma
n:Dynamic Programming,Princeton Univ.Pressに記載さ
れている。ここで、本実施例では、（１２）→（１３）
→（１４）の経路の方がコストが低いと仮定すれば、コ
ストの高い（１２）→（１５）→（１６）→（１４）の
経路を候補から外す。従って、この段階で、現在の状態
仮説から目標状態へ至る経路の候補としては、現在の状
態仮説（９）を起点とする（９）→（１０）→（１４）
の経路と、現在の状態仮説（１２）を起点とする（１
２）→（１３）→（１４）の経路の２本が残ることにな
る。

【００５８】次に、制御装置１５は、各種の換気設備に
対する操作指令Ｕを決定する。この操作指令Ｕは、各種
の換気設備に対する操作量の増分方向をまとめて表した
ものである。即ち、適用対象のトンネルの換気設備であ
る横送風機、集塵機、縦送風機のいずれにおいても、モ
ーターの回転数を操作量とし、状態ａから状態ｂへ遷移
させるための操作指令Ｕ_a,b は、６基のモーターＶＢ
１，ＶＢ２，ＨＢ１，ＨＢ２，ＱＣ１，ＱＣ２の回転数
の増分方向

【数３】 である。ここで、操作指令Ｕ_a,b の各成分がとる値は、 ＮＢ，ＺＺ，ＰＢ であり、これらはそれぞれモーターの回転数を「減ら
す」「維持する」「増やす」に対応している。また、モ
ーターの回転数増分の方向と、実際の回転数増分の値と
の関係は、図９に示すメンバシップ関数によって定めら
れる。

【００５９】即ち、現在の状態仮説が（９）と（１２）
であるから、制御装置１５は前記２つの経路上で、次状
態（１０），（１３）へ遷移するための操作指令
Ｕ_9,10，Ｕ_12,13 に基づいて、各モーターの回転増分を
決定する。

【００６０】ここで、これら２つの操作指令Ｕ_9,10，Ｕ
_12,13 について、縦送風機ＶＢ１に対する指令を例にと
って説明する。Ｕ_9,10のＶＢ１に関する指令が「Ｎ
Ｂ」、即ち、モーターの回転数を「減らす」であり、Ｕ
_12,13 のＶＢ１に関する指令が「ＰＢ」、即ち、回転数
を「増やす」であるとする。このとき、縦送風機ＶＢ１
のモーターの回転数増分は、図１０に示した様に、ファ
ジィ推論における重心法によって求められる。なお、各
メンバシップ関数のグレードには、状態仮説（９）の確
信度０．６と、状態仮説（１２）の確信度０．２とを用
いる。これと同様にして残り５つのモーターの回転数増
分を決定した後、各換気装置のモーターの回転数を変更
する。

【００６１】次に、再び監視カメラからの画像がニュー
ラルネット１４の入力層に呈示される。その結果、現在
の状態仮説が（１３）と（１６）、各々の確信度が０．
８，０．２になったとする。この場合、制御装置１５
は、一時刻前に立てた目標状態へ至る経路の候補 （９）→（１０）→（１４） （１２）→（１３）→（１４） の内、次状態として予想していた状態仮説（１０）に至
らなかった、状態（９）を起点とする第１の経路を経路
の候補から外す。従って、モーターの回転数の増分は、
状態仮説（１３）から状態仮説（１４）への操作指令Ｕ
_13,14 のみから決定される。なお、この決定も、一時刻
前と同様に、ファジィ推論によって行われる。

【００６２】以上の操作を目標状態（１４）に達するま
で繰り返すことにより、各種換気装置の制御を適切に行
うことができる。

【００６３】＊プラントの状態遷移がダイナミクスを有
する場合の作用＊ 次に、本発明のプラント制御装置によれば、プラントの
状態遷移がダイナミクスを有する場合にも、適切な制御
が行える点について説明する。即ち、図１１は、トンネ
ル内の煤煙の状態遷移にダイナミクスがある場合の、ト
ンネル内状態遷移記録データベース１３に蓄積されてい
る一部の経路を示したものである。

【００６４】図１１において、丸印は該当時刻における
トンネル内の状態を示し、丸印の中の記号は状態名称を
示し、矢印は各状態間の遷移を示している。また、矢印
に付いているカッコで囲まれた文字列は、矢印で結ばれ
た各状態間の遷移を引き起こす操作指令を意味してい
る。なお、この操作指令は、モーターの回転数を変える
換気設備の名称と、モーターの回転数の増分の方向を示
す記号（＋，−）を組合わせて表現されている。例え
ば、操作指令（ＶＢ１＋，ＨＢ１＋）は、縦送風機ＶＢ
１と横送風機ＨＢ１の回転数を、それぞれ増加させるこ
とを意味する。また、操作指令（０）は、全ての換気設
備について、現在の回転数を維持することを示してい
る。

【００６５】また、状態を示す丸印の上に記載された２
行３列の英字列は、観測された被制御量、即ち、６台の
監視カメラでとらえた、その状態に対応する監視画像の
状況を表す文字列である。なお、上の行の英字列は、ト
ンネルの上部に設置された３台の監視カメラＣ１Ｕ〜Ｃ
３Ｕがとらえた監視画像の状況を示し、下の行の英字列
は、トンネルの下部に設置された３台の監視カメラＣ１
Ｌ〜Ｃ３Ｌがとらえた監視画像の状況を示している。ま
た、英字は、「ｌ」が煤煙濃度が低い状態、「ｍ」は中
程度、「ｈ」は高い状態を意味する。なお、実際には、
６枚の監視画像の組が被制御量であるが、ここでは説明
を簡単にするため、６枚の画像を示すかわりに、監視画
像を煤煙濃度によって３レベルに段階づけし、その程度
を示す英字の組で被制御量を表すことにする。また、実
際に監視画像から運転員が読み取っている情報も、単な
る煤煙濃度だけではなく、煙の流れる方向や風速が含ま
れているが、ここでは煤煙濃度だけを考えることとす
る。

【００６６】図１１に示した様に、時刻ｋにおいて、６
台の監視カメラＣ１Ｕ，Ｃ２Ｕ，〜，Ｃ３Ｌから得られ
た画像が、ｍｍｍｈｈｈであるとする。上述した様に、
前記ニューラルネット１４はこの画像を読み取り、監視
画像がｍｍｍｈｈｈである時の状態仮説として、「イ」
「１」「Ａ」を出力する。また、制御装置１５は、トン
ネル内状態遷移記録データベース１３から、これら３つ
の状態仮説「イ」「１」「Ａ」を起点として、与えられ
た目標状態へ至る３つの経路 （イ）→（ロ）→（ハ）→ （１）→（２）→（３）→ （Ａ）→（Ｂ）→（Ｃ）→ を検索したとする。なお、この３つの経路は、図１１に
おいて実線で示されている。

【００６７】これら３つの経路は、図１１の上から順に
それぞれ、車量減少時、車量一定時、車量増加時に合っ
た制御経路であるが、監視画像がｍｍｍｈｈｈである時
の状態仮説は、「イ」「１」「Ａ」の３つあるため、時
刻ｋにおける瞬間的な画像からだけでは、トンネル内の
車量が上記３つのいずれの状況にあるのか判断できな
い。つまり、目標状態へ至る３つの経路の内、いずれの
経路を取るべきかの判断ができないことになる。次に、
制御装置１５は、先に説明したファジィ推論によって操
作量を決め、それに基づいて換気装置を制御する。な
お、図１１に示した例においては、どの経路の操作指令
も（０）であるから、全ての換気装置に対する回転数の
増分はすべて０である。

【００６８】次に、一時刻後の時刻ｋ＋１において、監
視カメラから得られた画像が、ｈｈｈｈｈｈであるとす
る。ニューラルネット１４はこの画像を読み取り、状態
仮説として「２」「Ｂ」を出力する。また、制御装置１
５は、現在考えられている３つの経路の候補のうち、一
時刻前の状態の次状態（即ち、時刻ｋ＋１における状
態）が、「２」あるいは「Ｂ」でない経路、（イ）→
（ロ）→（ハ）を経路の候補から外す。また、制御装置
１５は、次に、状態仮説「２」「Ｂ」の確信度と、経路
（２）→（３）の操作指令（ＨＢ１＋，ＨＢ２＋）、経
路（Ｂ）→（Ｃ）の操作指令（ＶＢ１＋，ＶＢ２＋，Ｑ
Ｃ１＋，ＱＣ２＋）とから、先に説明したファジィ推論
によって操作量を決め、この操作量に基づいて、各換気
装置を制御する。

【００６９】さらに、時刻ｋ＋２において、監視カメラ
から得られた画像が、ｈｈｈｍｈｍであるとする。ニュ
ーラルネット１４はこの画像を読み取り、状態仮説とし
て「Ｃ」を出力する。また、制御装置１５は、現在考え
られている２つの経路の候補のうち、一時刻前の状態の
次状態（即ち、時刻ｋ＋２における状態）が、「Ｃ」で
ない経路、（２）→（３）を経路の候補から外す。

【００７０】上記の例に示した様に、プラントの状態遷
移にダイナミクスがある場合には、ある時点での瞬間的
な被制御量を観測するだけでは、プラントの状態を同定
することはできない。上の例では、時刻ｋの被制御量ｍ
ｍｍｈｈｈに対応する状態には３つの可能性があるが、
本発明のプラント制御装置によれば、状態の仮説を徐々
にしぼり込むことが可能であるため、ある時刻に観測さ
れる瞬間的な被制御量の値からではプラントの状態を同
定できない場合においても、状態の時系列、即ち、状態
遷移を扱うことによって、適切なプラント制御を行うこ
とができる。

【００７１】以上述べた様に、本実施例によれば、監視
画像等、運転員が制御時に参照するデータを直接被制御
量として扱う手段と、運転員の制御知識を獲得する手段
と、獲得した知識から最良な制御経路を生成する手段と
を備えることにより、熟練した運転員による制御知識を
取り入れ、最適な制御経路に従ってプラント制御を自動
的に行うことができる。

【００７２】（他の実施例）なお、本発明は上述した実
施例に限定されるものではなく、その要旨を変更しない
範囲で種々変形して実施できるものである。例えば、上
記実施例においては、状態推定手段２としてニューラル
ネットを用いたが、被制御量を分類する手段であればど
のようなものでもよく、例えば、主成分分析を基礎とす
る統計的なパターン認識手段（例えば、複合類似度法）
や、任意のクラスタリング手法を採用しても良い。さら
に、制御経路決定手段３においてコストの低い経路を決
定する手段としてＤＰ法を用いたが、これも最適な経路
を見つける手段であればどのようなものでも良く、例え
ば、Ｆｌｏｙｄ法を採用しても構わない（参考資料：R.
W.Floyd:Algorithm 97,Shortest Path,C.ACM,Vol.5,No.
6 ）。

【００７３】また、本実施例ではトンネル換気制御を対
象としたが、これ以外にも溶鉱炉炉内温度、下水汚泥、
鋼板圧延形状、交通信号等においても、本発明によるプ
ラント制御装置を用いることによって、同様な効果を得
ることが可能である。

【００７４】

【発明の効果】以上述べた様に、本発明によれば、運転
員に与えられる画像とその画像を見て運転員が決定した
操作量との時間変化を記録し、この記録から入力された
画像に対するプラントの状態を推定し、目標状態への制
御経路を決定し、プラントの状態を制御経路上の次の状
態に遷移させるための操作量を決定することにより、運
転員の持つ制御知識の獲得という繁雑な作業を行うこと
なく、過去の運転実績に基づいた自動的な運転制御を行
うことができるプラント制御装置を提供することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のプラント制御装置の第１実施例の構成
を示すブロック図

【図２】図１に示したプラント制御装置における制御時
の処理の流れを示す図

【図３】本発明のプラント制御装置の第２実施例の構成
を示すブロック図

【図４】図３に示したプラント制御装置における事例採
取時の処理の流れを示す図

【図５】本発明のプラント制御装置を適用するトンネル
の縦断方向の断面図

【図６】本発明のプラント制御装置の第３実施例（トン
ネル換気制御）の構成を示すブロック図

【図７】トンネル内状態遷移記録データベースに記録さ
れる制御経路の例を示す図

【図８】ニューラルネットの構造の一例を示す概念図

【図９】制御手段が操作量を決定する際に用いるメンバ
シップ関数を示す図

【図１０】第３実施例における操作量の決定方法を示す
図

【図１１】プラントの状態遷移がダイナミクスを有する
場合の制御経路を示す図

【符号の説明】

１…画像入力手段 ２…状態推定手段 ３…制御経路決定手段 ４…制御経路データベース手段 ５…状態データベース手段 ６…事例採取手段 ７…インターフェース手段 ８…制御手段 ９…プラント １０…操作卓 １１…制御操作用コンピュータ １２…煤煙状態事例データベース １３…トンネル内状態遷移記録データベース １４…ニューラルネット １５…制御装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｆ 15/18 ５５０ Ｚ 9071−5Ｌ

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 プラントの状態を示す監視画像を取り込
   む画像入力手段と、 前記画像入力手段を介して得られた監視画像とプラント
   の状態との対応関係を格納する状態データベース手段
   と、 前記プラントの状態を示す監視画像と、前記状態データ
   ベース手段に格納されたプラントの状態と監視画像の対
   応関係を取り込み、該プラントの現在の状態の仮説を作
   成し、且つ、その確信度を計算する状態推定手段と、 該プラントの状態遷移とその遷移を引き起こす操作量と
   の対を格納する制御経路データベース手段と、 該プラントの目標状態と、前記状態推定手段が作成する
   該プラントの現在の状態の仮説と、前記制御経路データ
   ベースが格納する該プラントの状態遷移とその遷移を引
   き起こす操作量との対とを取り込み、該プラントの現在
   の状態仮説から目標状態へ遷移する経路集合を計算する
   制御経路決定手段と、 前記制御経路決定手段が計算する該プラントの現在の状
   態仮説から目標状態へ至る経路候補の集合と、前記状態
   推定手段が計算する該プラントの現在の状態の仮説の確
   信度を取り込み、該プラントの操作量を計算する制御手
   段とを備えて成ることを特徴とするプラント制御装置。
2. 【請求項２】 プラントの状態を示す監視画像と、前記
   状態データベース手段が格納する該プラントの状態と監
   視画像の対応関係をプラントの運転員に呈示し、運転員
   によって指定される該プラントの現在の状態と適切な操
   作量とを取り込むインターフェース手段と、 該プラントの状態を示す監視画像と、前記インターフェ
   ース手段を通して得られた該プラントの現在の状態と適
   切な操作量との対を取り込み、直前の状態と現在の状態
   の組で表される状態変化の順序と操作量の対で表される
   状態遷移を、前記制御経路データベース手段に格納し、
   また、監視画像と現在の状態の対を前記状態データベー
   ス手段に格納する事例採取手段とを備えたことを特徴と
   する請求項１に記載のプラント制御装置。
3. 【請求項３】 前記状態推定手段が、ニューラルネット
   であることを特徴とする請求項１又は２に記載のプラン
   ト制御装置。
4. 【請求項４】 前記状態推定手段が、統計的なパターン
   認識手段であることを特徴とする請求項１又は２に記載
   のプラント制御装置。
5. 【請求項５】 プラントの状態を示す監視画像を取り込
   む監視カメラと、 前記監視カメラによって得られた監視画像とプラントの
   状態との対応関係を格納する煤煙状態事例データベース
   と、 前記プラントの状態を示す監視画像と、前記煤煙状態事
   例データベースに格納されたプラントの状態と監視画像
   の対応関係を取り込み、該プラントの現在の状態の仮説
   を作成し、且つ、その確信度を計算するニューラルネッ
   トと、 該プラントの状態遷移とその遷移を引き起こす操作量と
   の対を格納するトンネル内状態遷移記録データベース
   と、 該プラントの目標状態と、前記ニューラルネットが作成
   する該プラントの現在の状態の仮説と、前記トンネル内
   状態遷移記録データベースが格納する該プラントの状態
   遷移とその遷移を引き起こす操作量との対とを取り込
   み、該プラントの現在の状態仮説から目標状態へ遷移す
   る経路集合を計算する制御装置とを備え、 前記制御装置が、該プラントの現在の状態仮説から目標
   状態へ至る経路候補の集合と、前記ニューラルネットが
   計算する該プラントの現在の状態の仮説の確信度に基づ
   いて、該プラントの操作量を計算することを特徴とする
   トンネル換気制御装置。