JPH1173217A - プラント用インタフェースエージェント - Google Patents
プラント用インタフェースエージェントInfo
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- JPH1173217A JPH1173217A JP23158197A JP23158197A JPH1173217A JP H1173217 A JPH1173217 A JP H1173217A JP 23158197 A JP23158197 A JP 23158197A JP 23158197 A JP23158197 A JP 23158197A JP H1173217 A JPH1173217 A JP H1173217A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 運転員によるプラントの運転状態の把握及び
プラントへの操作入力を支援し、運転員の熟練に頼るこ
となく安定したプラントの運転を実現させ、かつプラン
トの運転状態の変化を迅速かつ的確に把握する。 【解決手段】 プラントと運転員との間に介在し、プラ
ントの運転状態を示すプラントデータに基づいてプラン
トの運転を支援するメッセージを運転員に出力するプラ
ント用インタフェースエージェントにおいて、プラント
の運転に係わるプラントデータに所定の処理を施して時
系列データとして事例メモリに順次蓄積させると共に、
現在のプラントの運転状態を示す現在時系列データに類
似する過去時系列データを事例ベース推論の手法に基づ
く照合ルールを用いて比較照合し、該比較照合結果に基
づいてメッセージを生成する推論エンジンを具備する。
プラントへの操作入力を支援し、運転員の熟練に頼るこ
となく安定したプラントの運転を実現させ、かつプラン
トの運転状態の変化を迅速かつ的確に把握する。 【解決手段】 プラントと運転員との間に介在し、プラ
ントの運転状態を示すプラントデータに基づいてプラン
トの運転を支援するメッセージを運転員に出力するプラ
ント用インタフェースエージェントにおいて、プラント
の運転に係わるプラントデータに所定の処理を施して時
系列データとして事例メモリに順次蓄積させると共に、
現在のプラントの運転状態を示す現在時系列データに類
似する過去時系列データを事例ベース推論の手法に基づ
く照合ルールを用いて比較照合し、該比較照合結果に基
づいてメッセージを生成する推論エンジンを具備する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、プラント用インタ
フェースエージェントに係わり、特に人工知能（ＡＩ）
の手法を用いてプラントの運転状態を監視する技術に関
する。
フェースエージェントに係わり、特に人工知能（ＡＩ）
の手法を用いてプラントの運転状態を監視する技術に関
する。
【０００２】
【従来の技術】一般的な形態として、プラントは、一定
のプロセス処理を行うプロセス機器と、該プロセス機器
を制御する制御機器と、運転員がプロセス機器に何らか
の操作を与えるための操作機器とから構成されている。
このようなプラントに対して、従来のプラントの運転に
おいて、運転員は、操作機器の表示手段に表示される計
測データ（プロセス機器について計測された計測値）を
読むことによってプラントの運転状態を把握し、必要に
応じて操作機器に操作入力を行うことによってプラント
の運転に指示を与える。
のプロセス処理を行うプロセス機器と、該プロセス機器
を制御する制御機器と、運転員がプロセス機器に何らか
の操作を与えるための操作機器とから構成されている。
このようなプラントに対して、従来のプラントの運転に
おいて、運転員は、操作機器の表示手段に表示される計
測データ（プロセス機器について計測された計測値）を
読むことによってプラントの運転状態を把握し、必要に
応じて操作機器に操作入力を行うことによってプラント
の運転に指示を与える。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところで、従来のプラ
ントの運転においては、プラントの運転状態を把握する
ことは、運転員の一方的な責任となっている。すなわ
ち、運転員は、操作機器を操作することによって表示さ
れる複数の計測データに基づいてプラントの運転状態を
把握するわけであるが、これら計測データからプラント
の運転状態を正確に判断し、最も適切な操作入力をする
ためには、かなりの熟練を必要とする。特に、プラント
の一部に故障が発生した場合等の緊急時には、運転員
は、通常時以上に多数の計測データを的確に選択して確
認する必要があるので、その負荷は極めて大きなものと
なる。
ントの運転においては、プラントの運転状態を把握する
ことは、運転員の一方的な責任となっている。すなわ
ち、運転員は、操作機器を操作することによって表示さ
れる複数の計測データに基づいてプラントの運転状態を
把握するわけであるが、これら計測データからプラント
の運転状態を正確に判断し、最も適切な操作入力をする
ためには、かなりの熟練を必要とする。特に、プラント
の一部に故障が発生した場合等の緊急時には、運転員
は、通常時以上に多数の計測データを的確に選択して確
認する必要があるので、その負荷は極めて大きなものと
なる。
【０００４】なお、平常時における運転員の仕事は、計
測データの監視作業が中心となっており、集中力を持続
することが困難である。したがって、運転員にとって
は、プラントの運転状態の変化を迅速かつ的確に把握す
ることが困難である。
測データの監視作業が中心となっており、集中力を持続
することが困難である。したがって、運転員にとって
は、プラントの運転状態の変化を迅速かつ的確に把握す
ることが困難である。
【０００５】本発明は、上述する問題点に鑑みてなされ
たもので、以下の点を目的とするものである。 （１）運転員によるプラントの運転状態の把握及びプラ
ントへの操作入力を支援することが可能なプラント用イ
ンタフェースエージェントを提供する。 （２）運転員の熟練に頼ることなく安定したプラントの
運転を実現させることが可能なプラント用インタフェー
スエージェントを提供する。 （３）プラントの運転状態の変化を迅速かつ的確に把握
することが可能なプラント用インタフェースエージェン
トを提供する。
たもので、以下の点を目的とするものである。 （１）運転員によるプラントの運転状態の把握及びプラ
ントへの操作入力を支援することが可能なプラント用イ
ンタフェースエージェントを提供する。 （２）運転員の熟練に頼ることなく安定したプラントの
運転を実現させることが可能なプラント用インタフェー
スエージェントを提供する。 （３）プラントの運転状態の変化を迅速かつ的確に把握
することが可能なプラント用インタフェースエージェン
トを提供する。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明では、第１の手段として、プラントと運転員
との間に介在し、プラントの運転状態を示すプラントデ
ータに基づいてプラントの運転を支援するメッセージを
運転員に出力するプラント用インタフェースエージェン
トにおいて、プラントの運転に係わるプラントデータに
所定の処理を施して時系列データとして事例メモリに順
次蓄積させると共に、現在のプラントの運転状態を示す
現在時系列データに類似する過去時系列データを事例ベ
ース推論の手法に基づいて比較照合し、該比較照合結果
に基づいてメッセージを生成する推論エンジンを具備す
る手段を採用する。第２の手段として、上記手段におい
て、推論エンジンを、一定時間毎にサンプリングされた
各プラントデータの絶対値を距離空間に写像し、該写像
によって得られた写像情報を時系列データとして順次記
憶し、前記写像情報に基づいて過去の時系列データと現
在の時系列データとの距離を各プラントデータ毎に算出
し、該距離の総和が小さい過去の時系列データを類似運
転事例として検出し、該類似運転事例に基づいて運転員
へのメッセージを生成するように構成するという手段を
採用する。第３の手段として、上記第２の手段におい
て、推論エンジンを、各プラントデータの変化率を算出
し、該変化率を距離空間にそれぞれ写像し、各プラント
データに付随する時間データに基づいて変化率と前記絶
対値とを関係付け、前記絶対値の写像に係わる写像情報
と共に前記変化率の写像に係わる写像情報と関係付けに
よる関係付け情報とを時系列データとして記憶するよう
に構成するという手段を採用する。第４の手段として、
上記第２または第３の手段において、推論エンジンを、
ある一定値よりも大きな距離となる絶対値または変化率
が１つでも検出されると、当該過去時系列データを類似
運転事例の候補から除外し、当該過去時系列データに係
わる他の絶対値または変化率の距離計算を省略するよう
に構成するという手段を採用する。第５の手段として、
第１〜第４の手段において、運転員から入力された操作
情報をコマンドとしてプラントに出力するコマンド出力
手段を具備する手段を採用する。第６の手段として、上
記第１〜第５の各手段において、プラントデータとし
て、プラントを構成する各種プロセス機器について計測
された計測データと運転員がプラントに対して操作する
運転操作データのうち、何れか一方または両方を採用す
るという手段を採用する。
に、本発明では、第１の手段として、プラントと運転員
との間に介在し、プラントの運転状態を示すプラントデ
ータに基づいてプラントの運転を支援するメッセージを
運転員に出力するプラント用インタフェースエージェン
トにおいて、プラントの運転に係わるプラントデータに
所定の処理を施して時系列データとして事例メモリに順
次蓄積させると共に、現在のプラントの運転状態を示す
現在時系列データに類似する過去時系列データを事例ベ
ース推論の手法に基づいて比較照合し、該比較照合結果
に基づいてメッセージを生成する推論エンジンを具備す
る手段を採用する。第２の手段として、上記手段におい
て、推論エンジンを、一定時間毎にサンプリングされた
各プラントデータの絶対値を距離空間に写像し、該写像
によって得られた写像情報を時系列データとして順次記
憶し、前記写像情報に基づいて過去の時系列データと現
在の時系列データとの距離を各プラントデータ毎に算出
し、該距離の総和が小さい過去の時系列データを類似運
転事例として検出し、該類似運転事例に基づいて運転員
へのメッセージを生成するように構成するという手段を
採用する。第３の手段として、上記第２の手段におい
て、推論エンジンを、各プラントデータの変化率を算出
し、該変化率を距離空間にそれぞれ写像し、各プラント
データに付随する時間データに基づいて変化率と前記絶
対値とを関係付け、前記絶対値の写像に係わる写像情報
と共に前記変化率の写像に係わる写像情報と関係付けに
よる関係付け情報とを時系列データとして記憶するよう
に構成するという手段を採用する。第４の手段として、
上記第２または第３の手段において、推論エンジンを、
ある一定値よりも大きな距離となる絶対値または変化率
が１つでも検出されると、当該過去時系列データを類似
運転事例の候補から除外し、当該過去時系列データに係
わる他の絶対値または変化率の距離計算を省略するよう
に構成するという手段を採用する。第５の手段として、
第１〜第４の手段において、運転員から入力された操作
情報をコマンドとしてプラントに出力するコマンド出力
手段を具備する手段を採用する。第６の手段として、上
記第１〜第５の各手段において、プラントデータとし
て、プラントを構成する各種プロセス機器について計測
された計測データと運転員がプラントに対して操作する
運転操作データのうち、何れか一方または両方を採用す
るという手段を採用する。
【０００７】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係わるプラント用
インタフェースエージェントの一実施形態について説明
する。
インタフェースエージェントの一実施形態について説明
する。
【０００８】 図１は、本実施形態のプラント用インタ
フェースエージェントの機能構成を示すブロック図であ
る。この図において、符号１は当該プラント用インタフ
ェースエージェントであり、プラントと運転員との間に
介在してプラントと運転員との情報交換を支援するもの
である。
フェースエージェントの機能構成を示すブロック図であ
る。この図において、符号１は当該プラント用インタフ
ェースエージェントであり、プラントと運転員との間に
介在してプラントと運転員との情報交換を支援するもの
である。
【０００９】一般的な形態として、プラントは、一定の
プロセス処理を行うプロセス機器と、該プロセス機器を
制御する制御機器と、運転員がプロセス機器に何らかの
操作を与えるための操作機器とから構成されている。運
転員は、操作機器の表示手段に表示される計測データ
（プロセス機器について各種計測された計測値）を読み
取ることによってプラントの運転状態を把握し、操作機
器に操作入力を行うことによってプラントの運転に指示
を与える。
プロセス処理を行うプロセス機器と、該プロセス機器を
制御する制御機器と、運転員がプロセス機器に何らかの
操作を与えるための操作機器とから構成されている。運
転員は、操作機器の表示手段に表示される計測データ
（プロセス機器について各種計測された計測値）を読み
取ることによってプラントの運転状態を把握し、操作機
器に操作入力を行うことによってプラントの運転に指示
を与える。
【００１０】プラント用インタフェースエージェント１
は、例えば上記操作機器に対して並列的に備えられ、計
測データに基づくプラントの運転状態の把握とプラント
への操作入力と支援するものである。このプラント用イ
ンタフェースエージェント１は、以下に説明するよう
に、人工知能（ＡＩ）手法の一種である事例ベース推論
を応用することにより、プラントの運転状態を過去の運
転事例（過去時系列データ）として時系列的に順次蓄積
し、該過去時系列データに基づいて現在の運転状態を判
断するものである。
は、例えば上記操作機器に対して並列的に備えられ、計
測データに基づくプラントの運転状態の把握とプラント
への操作入力と支援するものである。このプラント用イ
ンタフェースエージェント１は、以下に説明するよう
に、人工知能（ＡＩ）手法の一種である事例ベース推論
を応用することにより、プラントの運転状態を過去の運
転事例（過去時系列データ）として時系列的に順次蓄積
し、該過去時系列データに基づいて現在の運転状態を判
断するものである。
【００１１】このプラント用インタフェースエージェン
ト１は、ユーザインタフェース１ａ、言語変換システム
１ｂ、推論エンジン１ｃ、照合ルール１ｄ、事例メモリ
１ｅ、コマンド実行モジュール１ｆ、及びデータ収集モ
ジュール１ｇ等によって構成される。
ト１は、ユーザインタフェース１ａ、言語変換システム
１ｂ、推論エンジン１ｃ、照合ルール１ｄ、事例メモリ
１ｅ、コマンド実行モジュール１ｆ、及びデータ収集モ
ジュール１ｇ等によって構成される。
【００１２】上記ユーザインタフェース１ａは、例えば
ディスプレイやスピーカ、キーボードや音声入力装置等
であり、キーボードを操作することによってあるいは音
声入力によって運転員から入力された操作情報を操作デ
ータとして言語変換システム１ｂに出力すると共に、言
語変換システム１ｂから入力された言語データを音声信
号に変換してスピーカに、また映像信号に変換してディ
スプレイに出力するものである。
ディスプレイやスピーカ、キーボードや音声入力装置等
であり、キーボードを操作することによってあるいは音
声入力によって運転員から入力された操作情報を操作デ
ータとして言語変換システム１ｂに出力すると共に、言
語変換システム１ｂから入力された言語データを音声信
号に変換してスピーカに、また映像信号に変換してディ
スプレイに出力するものである。
【００１３】言語変換システム１ｂは、上記ユーザイン
タフェース１ａから入力された操作データを推論エンジ
ンが処理可能なコンピュータ言語に変換して推論エンジ
ン１ｃに出力すると共に、推論エンジン１ｃから入力さ
れたコンピュータ言語を人間の理解できる言語データに
変換してユーザインタフェース１ａに出力するものであ
る。
タフェース１ａから入力された操作データを推論エンジ
ンが処理可能なコンピュータ言語に変換して推論エンジ
ン１ｃに出力すると共に、推論エンジン１ｃから入力さ
れたコンピュータ言語を人間の理解できる言語データに
変換してユーザインタフェース１ａに出力するものであ
る。
【００１４】推論エンジン１ｃは、データ収集モジュー
ル１ｇから入力されたプラントデータを事例ベース推論
の手法を用いて処理することにより現在の運転状態を示
す現在時系列データを生成し、該現在時系列データに類
似する過去時系列データを照合ルール１ｄに基づいて事
例メモリ１ｅから検索すると共に、言語変換システム１
ｂから入力された操作データのコンピュータ言語に対し
ては、そのままコマンド実行モジュール１ｆに出力す
る。また、推論エンジン１ｃは、プラントデータに基づ
いて生成した現在時系列データを過去時系列データとし
て事例メモリ１ｅに順次記憶させる。
ル１ｇから入力されたプラントデータを事例ベース推論
の手法を用いて処理することにより現在の運転状態を示
す現在時系列データを生成し、該現在時系列データに類
似する過去時系列データを照合ルール１ｄに基づいて事
例メモリ１ｅから検索すると共に、言語変換システム１
ｂから入力された操作データのコンピュータ言語に対し
ては、そのままコマンド実行モジュール１ｆに出力す
る。また、推論エンジン１ｃは、プラントデータに基づ
いて生成した現在時系列データを過去時系列データとし
て事例メモリ１ｅに順次記憶させる。
【００１５】事例メモリ１ｅは、推論エンジン１ｃから
順次入力される現在時系列データを過去時系列データと
して順次蓄積するものである。照合ルール１ｄは、事例
ベース推論の手法に基づいた現在時系列データと過去時
系列データとの照合手順を示すものである。なお、この
照合ルール１ｄに基づいた推論エンジン１ｃの処理につ
いては、以下に詳述する。
順次入力される現在時系列データを過去時系列データと
して順次蓄積するものである。照合ルール１ｄは、事例
ベース推論の手法に基づいた現在時系列データと過去時
系列データとの照合手順を示すものである。なお、この
照合ルール１ｄに基づいた推論エンジン１ｃの処理につ
いては、以下に詳述する。
【００１６】コマンド実行モジュール１ｆは、推論エン
ジン１ｃを介して言語変換システム１ｂから入力された
操作データのコンピュータ言語を上記プラントの制御機
器が理解できるコマンド（命令）に変換してプラントに
出力する。データ収集モジュール１ｇは、該コマンドと
上記操作機器を介してプラントに操作入力されたコマン
ド及び上記計測データをプラントデータとして収集し、
推論エンジン１ｃに出力する。
ジン１ｃを介して言語変換システム１ｂから入力された
操作データのコンピュータ言語を上記プラントの制御機
器が理解できるコマンド（命令）に変換してプラントに
出力する。データ収集モジュール１ｇは、該コマンドと
上記操作機器を介してプラントに操作入力されたコマン
ド及び上記計測データをプラントデータとして収集し、
推論エンジン１ｃに出力する。
【００１７】次に、このように構成されたプラント用イ
ンタフェースエージェント１の動作について、図２に示
すフローチャートに沿って説明する。
ンタフェースエージェント１の動作について、図２に示
すフローチャートに沿って説明する。
【００１８】まず、ステップＳ1において、データ収集
モジュール１ｇが上記操作データと計測データとを一定
時間間隔でサンプリングすることによって、プラントデ
ータが当該プラント用インタフェースエージェント１に
入力される。この場合、プラントデータは、複数の物理
量に亘る計測データ及び様々なプロセス機器に係わる複
数の操作情報から形成される。
モジュール１ｇが上記操作データと計測データとを一定
時間間隔でサンプリングすることによって、プラントデ
ータが当該プラント用インタフェースエージェント１に
入力される。この場合、プラントデータは、複数の物理
量に亘る計測データ及び様々なプロセス機器に係わる複
数の操作情報から形成される。
【００１９】このように入力されたプラントデータは、
推論エンジン１ｃに入力されて、以下のような処理を受
ける。すなわち、各プラントデータの絶対値が距離空間
にそれぞれ写像される（ステップＳ2）。この絶対値の
距離空間への写像は、例えば図３に示すように、Steam
Flow（蒸気流量）に係わるプラントデータを予め決めら
れたツリー構造の各リンク（Steam Flow．０〜Steam Fl
ow．６）に割り当てる処理（マッピング処理）である。
ここで、各リンクは、蒸気流量の最大変動範囲をいくつ
か（この場合６個）の小変動範囲に分割したものであ
る。
推論エンジン１ｃに入力されて、以下のような処理を受
ける。すなわち、各プラントデータの絶対値が距離空間
にそれぞれ写像される（ステップＳ2）。この絶対値の
距離空間への写像は、例えば図３に示すように、Steam
Flow（蒸気流量）に係わるプラントデータを予め決めら
れたツリー構造の各リンク（Steam Flow．０〜Steam Fl
ow．６）に割り当てる処理（マッピング処理）である。
ここで、各リンクは、蒸気流量の最大変動範囲をいくつ
か（この場合６個）の小変動範囲に分割したものであ
る。
【００２０】例えば、図３において、新たに０．５８が
サンプリングされた場合、当該プラントデータは、Stea
m Flow．６のリンクに割り当てられる。すなわち、時間
の経過と伴に順次サンプリングされたプラントデータの
絶対値は、その値に応じて何れかのリンクにマッピング
されることにより、距離空間にそれぞれ写像される。そ
して、このような絶対値の距離空間への写像は、全ての
物理量のプラントデータについて行われる。
サンプリングされた場合、当該プラントデータは、Stea
m Flow．６のリンクに割り当てられる。すなわち、時間
の経過と伴に順次サンプリングされたプラントデータの
絶対値は、その値に応じて何れかのリンクにマッピング
されることにより、距離空間にそれぞれ写像される。そ
して、このような絶対値の距離空間への写像は、全ての
物理量のプラントデータについて行われる。
【００２１】このようにしてプラントデータの絶対値の
距離空間への写像が完了すると、各プラントデータに
は、プラントデータの特徴を示すようなラベルが各々に
付与される（ステップＳ3）。例えば、上記蒸気流量に
係わるプラントデータの場合には、その絶対値の大小に
応じて「蒸気流量大」、「蒸気流量やや大」、「蒸気流
量普通」、……等のラベルを各データ毎に付与する。
距離空間への写像が完了すると、各プラントデータに
は、プラントデータの特徴を示すようなラベルが各々に
付与される（ステップＳ3）。例えば、上記蒸気流量に
係わるプラントデータの場合には、その絶対値の大小に
応じて「蒸気流量大」、「蒸気流量やや大」、「蒸気流
量普通」、……等のラベルを各データ毎に付与する。
【００２２】一方、ステップＳ4では、前回サンプリン
グされたプラントデータと今回のプラントデータを比較
することによって、その変化率が計算される。プラント
では、単にプラントデータの絶対値だけではなく、その
変化傾向がしばしば重要な指標となる。そこで、プラン
トデータをその最大値で正規化し、この正規化したプラ
ントデータ（正規化プラントデータ）と前回サンプリン
グされたプラントデータの正規化プラントデータとの差
を取ることによって変化率が算出される。そして、この
変化率の算出は、全ての物理量について行われる。
グされたプラントデータと今回のプラントデータを比較
することによって、その変化率が計算される。プラント
では、単にプラントデータの絶対値だけではなく、その
変化傾向がしばしば重要な指標となる。そこで、プラン
トデータをその最大値で正規化し、この正規化したプラ
ントデータ（正規化プラントデータ）と前回サンプリン
グされたプラントデータの正規化プラントデータとの差
を取ることによって変化率が算出される。そして、この
変化率の算出は、全ての物理量について行われる。
【００２３】このようにしてプラントデータの変化率が
算出されると、該変化率は、距離空間にそれぞれ写像さ
れる（ステップＳ5）。この絶対値の距離空間への写像
は、上述した絶対値と同様にして行われるものであり、
時間の経過と伴に順次算出される変化率を当該変化率に
ついて予め決められたツリー構造の各リンクに割り当て
る処理である。
算出されると、該変化率は、距離空間にそれぞれ写像さ
れる（ステップＳ5）。この絶対値の距離空間への写像
は、上述した絶対値と同様にして行われるものであり、
時間の経過と伴に順次算出される変化率を当該変化率に
ついて予め決められたツリー構造の各リンクに割り当て
る処理である。
【００２４】そして、プラントデータの変化率の距離空
間への写像が終了すると、ラベル付けが行われる（ステ
ップＳ6）。例えば、上記蒸気流量の場合には、蒸気流
量の変化率の大小に応じて「蒸気流量変化率大」、「蒸
気流量変化率やや大」、「蒸気流量変化率普通」、……
等のラベルが各物理量の変化率について付与される。
間への写像が終了すると、ラベル付けが行われる（ステ
ップＳ6）。例えば、上記蒸気流量の場合には、蒸気流
量の変化率の大小に応じて「蒸気流量変化率大」、「蒸
気流量変化率やや大」、「蒸気流量変化率普通」、……
等のラベルが各物理量の変化率について付与される。
【００２５】このようにプラントデータの絶対値及び変
化率は各々独立して距離空間への写像とラベル付けが行
われるが、ステップＳ7では、絶対値の距離空間への写
像情報と変化率の距離空間への写像情報の関係付け処理
が行われる（ステップＳ7）。この関係付け処理では、
順次サンプリングされるプラントデータに付随する時間
データに基づいて、変化率と絶対値とが関係付けられ
る。
化率は各々独立して距離空間への写像とラベル付けが行
われるが、ステップＳ7では、絶対値の距離空間への写
像情報と変化率の距離空間への写像情報の関係付け処理
が行われる（ステップＳ7）。この関係付け処理では、
順次サンプリングされるプラントデータに付随する時間
データに基づいて、変化率と絶対値とが関係付けられ
る。
【００２６】このようにしてプラントデータの絶対値及
び変化率のラベル付け並びにその関係付け処理が終了す
ると、上記一連の処理結果、すなわちプラントデータの
絶対値と変化率の距離空間への写像情報及びラベル付け
情報並びにその関係付け情報は、上述した現在時系列デ
ータでり、時系列的に事例メモリ１ｅに記憶される（ス
テップＳ8）。
び変化率のラベル付け並びにその関係付け処理が終了す
ると、上記一連の処理結果、すなわちプラントデータの
絶対値と変化率の距離空間への写像情報及びラベル付け
情報並びにその関係付け情報は、上述した現在時系列デ
ータでり、時系列的に事例メモリ１ｅに記憶される（ス
テップＳ8）。
【００２７】すなわち、データ収集モジュール１ｇによ
ってプラントの運転開始から時間の経過と伴に順次サン
プリングされたプラントデータに基づいて現在時系列デ
ータが生成され、過去の運転事例を示す過去時系列デー
タとして事例メモリ１ｅに時系列的に蓄積記憶される。
ってプラントの運転開始から時間の経過と伴に順次サン
プリングされたプラントデータに基づいて現在時系列デ
ータが生成され、過去の運転事例を示す過去時系列デー
タとして事例メモリ１ｅに時系列的に蓄積記憶される。
【００２８】そして、推論エンジン１ｃは、新たにサン
プリングされたプラントデータの現在時系列データに対
して、事例メモリ１ｅに既に記憶された過去の一定時間
幅に亘る１または複数の過去時系列データを照合ルール
１ｄに従って比較照合することにより、現在運転事例に
類似する過去運転事例を類似運転事例として検索する
（ステップＳ9）。
プリングされたプラントデータの現在時系列データに対
して、事例メモリ１ｅに既に記憶された過去の一定時間
幅に亘る１または複数の過去時系列データを照合ルール
１ｄに従って比較照合することにより、現在運転事例に
類似する過去運転事例を類似運転事例として検索する
（ステップＳ9）。
【００２９】具体的には、過去の一定時間幅に亘る１ま
たは複数の過去時系列データと現在時系列データの全て
の組み合わせについて、データの相互の距離がそれぞれ
算出される。すなわち、上記距離空間への写像処理（ス
テップＳ2，Ｓ5）によって各リンクにマッピングされた
全ての絶対値と変化率について、過去時系列データと現
在時系列データとの距離が計算される。そして、その距
離の総和が最も小さい過去時系列データが現在時系列デ
ータに最も類似した類似運転事例として検出される。
たは複数の過去時系列データと現在時系列データの全て
の組み合わせについて、データの相互の距離がそれぞれ
算出される。すなわち、上記距離空間への写像処理（ス
テップＳ2，Ｓ5）によって各リンクにマッピングされた
全ての絶対値と変化率について、過去時系列データと現
在時系列データとの距離が計算される。そして、その距
離の総和が最も小さい過去時系列データが現在時系列デ
ータに最も類似した類似運転事例として検出される。
【００３０】例えば、上記図３において、同一リンクに
属するプラントデータの絶対値は最も距離が小さい。そ
して、より多くのリンクを辿って到達する関係にあるも
の程その距離が大きいことになる。Steam Flow．４のリ
ンクに属する絶対値０．３４とはSteam Flow．５のリン
クに属する絶対値０．４４とは、Steam Flow．２のリン
クを介して辿ることができる。
属するプラントデータの絶対値は最も距離が小さい。そ
して、より多くのリンクを辿って到達する関係にあるも
の程その距離が大きいことになる。Steam Flow．４のリ
ンクに属する絶対値０．３４とはSteam Flow．５のリン
クに属する絶対値０．４４とは、Steam Flow．２のリン
クを介して辿ることができる。
【００３１】これに対して、Steam Flow．４のリンクに
属する絶対値０．３４とはSteam Flow．３のリンクに属
する絶対値０．６８とは、Steam Flow２に加えてSteam
Flow．０のリンクを介して辿ることができる。したがっ
て、絶対値０．４４は、辿る必要のあるリンク数が少な
いので、絶対値０．３４に対して絶対値０．６８よりも
距離が小さい関係にある。
属する絶対値０．３４とはSteam Flow．３のリンクに属
する絶対値０．６８とは、Steam Flow２に加えてSteam
Flow．０のリンクを介して辿ることができる。したがっ
て、絶対値０．４４は、辿る必要のあるリンク数が少な
いので、絶対値０．３４に対して絶対値０．６８よりも
距離が小さい関係にある。
【００３２】このような各プラントデータの距離計算
は、過去の一定時間幅に亘る１または複数の過去時系列
データと現在時系列データの全ての組み合わせについて
行われる。しかし、処理時間の短縮を図るために、ある
一定値よりも大きな距離となる絶対値または変化率が１
つでも検出されると、当該過去時系列データを類似運転
事例の候補から除外し、当該過去時系列データに係わる
他の絶対値または変化率の距離計算を省略することが考
えられる。
は、過去の一定時間幅に亘る１または複数の過去時系列
データと現在時系列データの全ての組み合わせについて
行われる。しかし、処理時間の短縮を図るために、ある
一定値よりも大きな距離となる絶対値または変化率が１
つでも検出されると、当該過去時系列データを類似運転
事例の候補から除外し、当該過去時系列データに係わる
他の絶対値または変化率の距離計算を省略することが考
えられる。
【００３３】このようにして類似運転事例が検出される
と、推論エンジン１ｃは、該類似運転事例に係わる過去
時系列データに基づいてプラントの現在の運転状態を推
論し、その推論結果メッセージデータを生成する。例え
ば、類似運転事例が過去においてプラントを構成する特
定機器の異常状態の時に事例メモリ１ｅに記憶されたも
のである場合には、現在時系列データはプラントの異常
を示していることになるので、推論エンジン１ｃは、こ
の旨を運転員に知らせるメッセージデータを生成する。
と、推論エンジン１ｃは、該類似運転事例に係わる過去
時系列データに基づいてプラントの現在の運転状態を推
論し、その推論結果メッセージデータを生成する。例え
ば、類似運転事例が過去においてプラントを構成する特
定機器の異常状態の時に事例メモリ１ｅに記憶されたも
のである場合には、現在時系列データはプラントの異常
を示していることになるので、推論エンジン１ｃは、こ
の旨を運転員に知らせるメッセージデータを生成する。
【００３４】このメッセージデータは、例えば推論エン
ジンが出力可能なコンピュータ言語であり、言語変換シ
ステム１ｂに出力される。言語変換システム１ｂは、メ
ッセージデータを人間が理解できる言語、例えば日本語
または英語等のデータに変換してユーザインタフェース
１ａに出力する。この結果、ユーザインタフェース１ａ
からは、上記特定機器の異常を知らせるメッセージが音
声や映像の形態で運転員に向かって出力される（ステッ
プＳ10）。
ジンが出力可能なコンピュータ言語であり、言語変換シ
ステム１ｂに出力される。言語変換システム１ｂは、メ
ッセージデータを人間が理解できる言語、例えば日本語
または英語等のデータに変換してユーザインタフェース
１ａに出力する。この結果、ユーザインタフェース１ａ
からは、上記特定機器の異常を知らせるメッセージが音
声や映像の形態で運転員に向かって出力される（ステッ
プＳ10）。
【００３５】一方、このような特定機器の異常を知らせ
るメッセージに対して、運転員から当該プラント用イン
タフェースエージェント１に何らかの操作入力がなされ
た場合、この操作入力はユーザインタフェース１ａを介
して言語変換システム１ｂに入力され、コンピュータ言
語に変換される。そして、このコンピュータ言語は、推
論エンジン１ｃを経由してコマンド実行モジュール１ｆ
に入力されて、プラントの制御機器が取り扱うことので
きるコマンドに変換される。そして、このコマンドは、
操作指示としてプラントに出力される。
るメッセージに対して、運転員から当該プラント用イン
タフェースエージェント１に何らかの操作入力がなされ
た場合、この操作入力はユーザインタフェース１ａを介
して言語変換システム１ｂに入力され、コンピュータ言
語に変換される。そして、このコンピュータ言語は、推
論エンジン１ｃを経由してコマンド実行モジュール１ｆ
に入力されて、プラントの制御機器が取り扱うことので
きるコマンドに変換される。そして、このコマンドは、
操作指示としてプラントに出力される。
【００３６】例えば、このコマンドは、特定機器の稼働
停止を指示するものや特定機器の稼働状態を変更させる
もの等が考えられる。このようにプラント用インタフェ
ースエージェント１からプラントに向けて出力されたコ
マンド、及びプラントに本来設けられている操作機器か
ら入力されたコマンドは、上述したようにデータ収集モ
ジュール１ｇにおいてプラントデータの一つとしてサン
プリングされる。
停止を指示するものや特定機器の稼働状態を変更させる
もの等が考えられる。このようにプラント用インタフェ
ースエージェント１からプラントに向けて出力されたコ
マンド、及びプラントに本来設けられている操作機器か
ら入力されたコマンドは、上述したようにデータ収集モ
ジュール１ｇにおいてプラントデータの一つとしてサン
プリングされる。
【００３７】なお、上記実施形態では、プラントデータ
として計測データと操作データとを取り上げたが、これ
に限定されるものではなく、何れか一方を取り扱うよう
にしても良い。また、現在時系列データと比較するため
に過去時系列データに対して設定される上記時間幅や、
どの物理量のプラントデータを過去時系列データと現在
時系列データとについて比較するかは、監視対象となる
プラントの特徴に基づいて適宜設定する必要がある。
として計測データと操作データとを取り上げたが、これ
に限定されるものではなく、何れか一方を取り扱うよう
にしても良い。また、現在時系列データと比較するため
に過去時系列データに対して設定される上記時間幅や、
どの物理量のプラントデータを過去時系列データと現在
時系列データとについて比較するかは、監視対象となる
プラントの特徴に基づいて適宜設定する必要がある。
【００３８】
【発明の効果】以上説明したように、本発明に係わるプ
ラント用インタフェースエージェントによれば、以下の
ような効果を奏する。 （１）プラントと運転員との間に介在し、プラントの運
転状態を示すプラントデータに基づいてプラントの運転
を支援するメッセージを運転員に出力するプラント用イ
ンタフェースエージェントにおいて、プラントの運転に
係わるプラントデータに所定の処理を施して時系列デー
タとして事例メモリに順次蓄積させると共に、現在のプ
ラントの運転状態を示す現在時系列データに類似する過
去時系列データを事例ベース推論の手法に基づく照合ル
ールを用いて比較照合し、該比較照合結果に基づいてメ
ッセージを生成する推論エンジンを具備するので、運転
員によるプラントの運転状態の把握及びプラントへの操
作入力を効果的に支援することができる。 （２）プラントデータに基づいて運転員に対するプラン
トの運転を支援するメッセージが出力されるので、運転
員の熟練に頼ることなく安定したプラントの運転を実現
させることができる。 （３）順次蓄積される時系列データに基づいてプラント
の運転を支援するメッセージが自動的に生成されるの
で、該メッセージはプラントの運転状態を迅速かつ的確
に反映したものとなる。したがって、運転員は、プラン
トの運転状態の変化を迅速かつ的確に把握することがで
きる。 （４）事例ベース推論に入力するプラントデータとして
操作データを用いることにより、プラントに対する運転
員の操作についても監視し、それに対するメッセージを
出力することができる。 （５）プラントデータの絶対値のみならず、その変化率
についても事例ベース推論を適用することにより、プラ
ントの運転状態をより正確に監視してメッセージを出力
することができる。
ラント用インタフェースエージェントによれば、以下の
ような効果を奏する。 （１）プラントと運転員との間に介在し、プラントの運
転状態を示すプラントデータに基づいてプラントの運転
を支援するメッセージを運転員に出力するプラント用イ
ンタフェースエージェントにおいて、プラントの運転に
係わるプラントデータに所定の処理を施して時系列デー
タとして事例メモリに順次蓄積させると共に、現在のプ
ラントの運転状態を示す現在時系列データに類似する過
去時系列データを事例ベース推論の手法に基づく照合ル
ールを用いて比較照合し、該比較照合結果に基づいてメ
ッセージを生成する推論エンジンを具備するので、運転
員によるプラントの運転状態の把握及びプラントへの操
作入力を効果的に支援することができる。 （２）プラントデータに基づいて運転員に対するプラン
トの運転を支援するメッセージが出力されるので、運転
員の熟練に頼ることなく安定したプラントの運転を実現
させることができる。 （３）順次蓄積される時系列データに基づいてプラント
の運転を支援するメッセージが自動的に生成されるの
で、該メッセージはプラントの運転状態を迅速かつ的確
に反映したものとなる。したがって、運転員は、プラン
トの運転状態の変化を迅速かつ的確に把握することがで
きる。 （４）事例ベース推論に入力するプラントデータとして
操作データを用いることにより、プラントに対する運転
員の操作についても監視し、それに対するメッセージを
出力することができる。 （５）プラントデータの絶対値のみならず、その変化率
についても事例ベース推論を適用することにより、プラ
ントの運転状態をより正確に監視してメッセージを出力
することができる。
【図１】 本発明に係わるプラント用インタフェースエ
ージェントの一実施形態の機能構成を示すブロック図で
ある。
ージェントの一実施形態の機能構成を示すブロック図で
ある。
【図２】 本発明に係わるプラント用インタフェースエ
ージェントの一実施形態の動作を示すフローチャートで
ある。
ージェントの一実施形態の動作を示すフローチャートで
ある。
【図３】 本発明に係わるプラント用インタフェースエ
ージェントの一実施形態において、現在時系列データの
距離空間への写像を説明する説明図である。
ージェントの一実施形態において、現在時系列データの
距離空間への写像を説明する説明図である。
１……プラント用インタフェースエージェント １ａ……ユーザインタフェース １ｂ……言語変換システム １ｃ……推論エンジン １ｄ……照合ルール １ｅ……事例メモリ １ｆ……コマンド実行モジュール（コマンド出力手段） １ｇ……データ収集モジュール
Claims (8)
- 【請求項１】 プラントと運転員との間に介在し、プラ
ントの運転状態を示すプラントデータに基づいて運転員
にプラントの運転を支援するメッセージを出力するプラ
ント用インタフェースエージェントであって、 プラントの運転に係わるプラントデータに所定の処理を
施して時系列データとして事例メモリ（１ｅ）に順次蓄
積させると共に、現在のプラントの運転状態を示す現在
時系列データに類似する過去時系列データを事例ベース
推論の手法に基づいて比較照合し、該比較照合結果に基
づいてメッセージを生成する推論エンジン（１ｃ）を具
備することを特徴とするプラント用インタフェースエー
ジェントプラント。 - 【請求項２】 請求項１記載のプラント用インタフェー
スエージェントにおいて、 前記推論エンジンは、一定時間毎にサンプリングされた
各プラントデータの絶対値を距離空間に写像し、該写像
によって得られた写像情報を時系列データとして順次記
憶し、前記写像情報に基づいて過去の時系列データと現
在の時系列データとの距離を各プラントデータ毎に算出
し、該距離の総和が小さい過去の時系列データを類似運
転事例として検出し、該類似運転事例に基づいて運転員
へのメッセージを生成することを特徴とするプラント用
インタフェースエージェント。 - 【請求項３】 請求項２記載のプラント用インタフェー
スエージェントにおいて、 前記推論エンジンは、各プラントデータの変化率を算出
し、該変化率を距離空間にそれぞれ写像し、各プラント
データに付随する時間データに基づいて変化率と前記絶
対値とを関係付け、前記絶対値の写像に係わる写像情報
と共に前記変化率の写像に係わる写像情報と関係付けに
よる関係付け情報とを時系列データとして記憶すること
を特徴とするプラント用インタフェースエージェント。 - 【請求項４】 請求項２または３記載のプラント用イン
タフェースエージェントにおいて、推論エンジンは、あ
る一定値よりも大きな距離となる絶対値または変化率が
１つでも検出されると、当該過去時系列データを類似運
転事例の候補から除外し、当該過去時系列データに係わ
る他の絶対値または変化率の距離計算を省略することを
特徴とするプラント用インタフェースエージェント。 - 【請求項５】 請求項１〜４いずれかに記載のプラント
用インタフェースエージェントにおいて、運転員から入
力された操作情報をコマンドとしてプラントに出力する
コマンド出力手段（１ｆ）を具備することを特徴とする
プラント用インタフェースエージェント。 - 【請求項６】 請求項１〜５いずれかに記載のプラント
用インタフェースエージェントにおいて、プラントデー
タは、プラントを構成する各種プロセス機器について計
測された計測データであることを特徴とするプラントの
運転状態監視方法。 - 【請求項７】 請求項１〜５いずれかに記載のプラント
用インタフェースエージェントにおいて、プラントデー
タは、運転員がプラントに対して操作する運転操作デー
タであることを特徴とするプラント用インタフェースエ
ージェント。 - 【請求項８】 請求項１〜５いずれかに記載のプラント
用インタフェースエージェントにおいて、プラントデー
タは、プラントを構成する各種プロセス機器について計
測された計測データ及び運転員がプラントに対して操作
する運転操作データであることを特徴とするプラント用
インタフェースエージェント。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23158197A JP3951374B2 (ja) | 1997-08-27 | 1997-08-27 | プラント用インタフェースエージェント |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23158197A JP3951374B2 (ja) | 1997-08-27 | 1997-08-27 | プラント用インタフェースエージェント |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1173217A true JPH1173217A (ja) | 1999-03-16 |
| JP3951374B2 JP3951374B2 (ja) | 2007-08-01 |
Family
ID=16925772
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP23158197A Expired - Fee Related JP3951374B2 (ja) | 1997-08-27 | 1997-08-27 | プラント用インタフェースエージェント |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3951374B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010097476A (ja) * | 2008-10-17 | 2010-04-30 | Toshiba Corp | 画像検索装置及びその方法 |
| WO2013051101A1 (ja) * | 2011-10-04 | 2013-04-11 | 株式会社日立製作所 | 時系列データ管理システム，および方法 |
-
1997
- 1997-08-27 JP JP23158197A patent/JP3951374B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010097476A (ja) * | 2008-10-17 | 2010-04-30 | Toshiba Corp | 画像検索装置及びその方法 |
| WO2013051101A1 (ja) * | 2011-10-04 | 2013-04-11 | 株式会社日立製作所 | 時系列データ管理システム，および方法 |
| JPWO2013051101A1 (ja) * | 2011-10-04 | 2015-03-30 | 株式会社日立製作所 | 時系列データ管理システム，および方法 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3951374B2 (ja) | 2007-08-01 |
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