JPS61193201A - 特性関数最適化抽出処理方法 - 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】 〔発明の利用分野〕 本発明は、連続的に変化する入力データから入力値領域
毎の特性関数をもちいて出力データを求める計算処風方
式に係り、特に該当特性関数を抽出するための処理時間
を短縮させるに好適な特性関数最適化抽出処理方式に関
する。

〔発明の背景〕

入力データの領域に応じた特性関数を用いて出力データ
への変換を行ういわゆる特性関数抽出方式は従来、ある
特定のアルゴリズムにもとづいて行っていた。すなわち
、まず、第３図に示すように入力データ範囲を複数の領
域ｎに任意に区分し。

それらの境界点をポイント（ａｏ〜ａ、）として設定す
る。この各ポイント間には、各ポイント間に対応して特
性関数（ｆ、）が定義されている。このような状態にお
いて入力されたデータ（Ｘ）がａ０〜ａ、のどのポイン
ト間に属するかを判定して当該特性関数を求め、出力デ
ータへの一変換を行う。

この変換にあたって、従来では、第４図に示されるよう
なアルゴリズムによって実現されていた。

すなわち、まず、入力されたデータがどの領域に属する
か判定する為に、必ず第１ポイント（ａｏ）より順次ａ
ｔ、ａｍ・・・・・・と各領域毎にサーチしていく。そ
して、いま、ある領域例えばａ４とａｓの間に属してい
れば（処理ステップ３）、その領域（ａｓと８５の間）
に対する特性関数ｙ＝ｆ４（Ｘ）により計算を行う（処
理ステップ５）。ｙ＝特性関数によって変換された出力
値、又は入力データ値である。

このような、従来の特性関数抽出処理方式にあっては、
連続的でなく、かつ常に変動（特に急変）する入力デー
タを変換する場合に非常に有効に働くものである。しか
し、第５図及び第６図に示されるような連続的に取り込
まれる入力データを変換する場合（入力されたデータが
前回領域からはずれる確率が、全入力回数に対して極わ
ずかな回数しかない場合）従来の特性関数抽出処理方式
にあっては、入力されたデータを１個ずつどの領域に属
するかサーチしながら判定するため処理の無駄が多かっ
た。どのような特徴をもつ入力データを扱う場合におい
ても、すなわち、入力されたデータが前回領域からはず
れる確率がわずかな場合でも第１ポイント（ａ、）　よ
りサーチし計算を行うという処理を繰り返していたため
処理性能を悪くしていた。

また、例えば、特開昭４８−６９９７９号に示される如
き入力データの変換は、第７図に示す如く、今回の入力
値が前回入力値と同じか否かを判定し、前回入力値と同
じならば、前回計算結果を用いて特性関数抽出処理する
方法である６すなわち、今回の入力値が前回入力値と同
じか否かを判定し、同じ場合に前回計算結果を用いると
いうアルゴリズム（処理ステップ６．７）を付加したも
のである。

この処理方法は、はとんど変化しない入力データを扱う
場合は有効であるが、プラント制御など一般的な連続デ
ータを処理する場合には適さないものである。すなわち
１例えばプラント制御などの場合には、データ入力取込
毎にわずかに入力データ値が変化するので、このような
入力データ値が常に変化するような場合においては、は
とんどが従来の処理（処理ステップ１，５）を行うこと
になり、処理時間を短縮するといった効果はあまり期待
することができない。

従って、データ変換処理に関しては、従来行われでいる
方法も公知側特開昭４８−６９１１１７９号の場合も。

処理の無駄が多く、処理時間も必要以上にかかつていた
。また、データ変換処理の行われる頻度は多く、システ
ム全体として見た場合には無視できない時間となり、Ｃ
ＰＵ負荷にも悪影響を及ぼし問題であった。

〔発明の目的〕

本発明の目的は処理時間を短縮し最適処理を行うことの
できる特性関数最適化抽出処理方式を提供することにあ
る。

〔発明の概要〕

以下本発明を図面を用いて説明する。

第１図には、本発明の処理フローが示されている０本実
施例が第２図の従来方式と違う点は、今回入力値を前回
入力値と比較し前回入力値と同じならば前回計算結果を
そのまま今回計算結果として利用した点と、今回の入力
データ値の領域と前回処理した入力データ値に対する領
域とを比較し、今回領域範囲が前回領域範囲内と同一な
らば、特性関数抽出処理を行わず、前回抽出した特性関
数をそのまま今回データに対する特性関数として利用し
て計算を行う点と今回の取込みデータの領域が前回領域
範囲外ならば、初めのポイントから順次サーチを行うの
ではなく、前回領域近傍よりサーチしていくようにした
点である。

次に１本発明による処理の流れを説明する。

■　入力したデータが前回入力値と同じ場合：まず、ス
テップ１０において、入力データを前回入力データ値と
比較し、今回入力値が前回入力値と同じであるか否かを
判定し、状態変化がなかったことを識別するとステップ
１１において、前回計算値を今回計算値にセットし処理
を終わる。

■　入力したデータが、前回入力値と異なるが、前回領
域範囲内の場合； ステップ１０において、今回入力データが前回入力デー
タと同一であるか否かを判定し、今回入力データと前回
入力データとが同一でないと、すなわち、あったことを
識別すると、ステップ１２において、前回ポイントカウ
ンタ値Ｋをポイントカウンタ値ｎとしてセットする０次
に、ステップ１３において、入力されたデータのポイン
ト範囲が、前回ポイント範囲内であるか否かを判定し、
ステップ１３において同一であると判定すると、特性関
数抽出処理を行わず、ステップ１７に移り、このステッ
プ１７において前回の特性関数を利用して計算を行い、
処理を終わる。

■　入力したデータが、前回入力値と異なり。

また前回領域範囲外の場合； ステップ１０において、状態変化があったことを識別し
、ステップ１２において前回ポイントカウンタ値をポイ
ントカウンタにセットして、ステップ１３に移る。この
ステップ１３において、入力データが前回領域範囲外で
あるか否かを識別し、かつ入力されたデータが前回領域
より小さいか大きいかを判定する。このステップ１３に
おいて。

入力データの領域が前回領域より大きいと判定すると、
ステップ１４においてサーチ方向を正とする。また、ス
テップ１３において、入力データの領域が前回領域より
小さいと判定すると、ステップ１５においてサーチ方向
を負とする処理を行う。

このようにしてセットされたサーチ方向に基づき、ステ
ップ１６において特性関数抽出処理が行われる。すなわ
ち、ステップ１６においては、前回領域から、サーチ方
向（α）に従い、カウントアツプ又はカウントダウンし
ていき、今回入力データがどの領域に属するかを識別し
、該当特性関数を抽出してステップ１７において、抽出
された特性関数に基づいて処理を終わる。

なお、第１図のステップ１６の具体的フローが第２図に
示されている。すなわち、第１’ｌ！１図示ステップ１
４あるいはステップ１５において、サーチ方向を正又は
負にセットすると、ステップ１６０において、ポイント
カウンタをアップあるいはダウンしてポイントカウンタ
値ｎを定める１次にステップ１８１において入力データ
値Ｘが、ａ、＜ｘ＜ａ、＋１ に入っているか否かを判定する。この範囲であると判定
するとステップ１６３においてポイントカウンタ値ｎを
前回ポイントカウンタ値にとして前回ポイントカウンタ
にセットする。

また、ステップ１６１において入力データ値Ｘが、 ａ　ｍ　＜　ｘ　（ａ　−＋　１ に入っていないと判定すると、ステップ１６２において
、ポイントカウンタをアップあるいはダウンさせて。

ｎ＋α として、この値をポイントカウンタにセットし。

ステップ１６１に戻る。このくり返しを行うことにより
最終的にはステップ１６３に移り、第１１！！！Ｉ図示
ステップ１７へ移る。

このように、本発明は、従来の特性関数抽出処理アルゴ
リズムに、前回入力値と前回領域とを利用したアルゴリ
ズムを設け、前回値、前回領域を利用することにより、
それぞれ計算処理、特性関数抽出処理の回数を少なくし
て、全体としての処理時間を短縮し、システム全体の負
荷を軽減しようというものである。

〔発明の実施例〕

以下１本発明の実施例について説明する。

本発明の実施例での効果をプラント制御時のプロセスデ
ータの入力及び工学変換を行う場合を例として説明する
。

一般にプロセス入出力装置を介して入力されるアナログ
入力データは、一つの特性関数によって線形変換を行う
場合と入力データの値によって異なる特性関数によって
非線形変換を行う場合と２つに分けることができ、それ
ぞれ特性にあった変換を行いプラント制御を行っている
。

いま、次の前提条件■〜■によって、プラント制御が行
われているとする。

前提条件 ■　プロセス入出力装置を介して入力されるアナログ入
出力点数を５００点とする。

■　５００点のうち３００点は３０秒毎に入力し線形変
換を行い２００点は６０秒毎に入力し非線形変換を行う
も・のとする。

■　１人出力点あたりの各処理時間は第１表に示されて
いる。

第１表 χ１：平均１６ポイント分の特性関数が定義されており
、従来方式により平均８回ループすることによりサーチ
できるものとする。

そして、前提条件■によってプラントよりデータが入力
されているとする。

■　入力データは平均すると１０回に１回は前回領域範
囲外のデータが入力され、２回は前回値と同じデータが
入力され、７回は前回領域の範囲内のデータが入力され
ると仮定する。　　′この前提条件は、通常のプロセス
データ処理の中でも本発明方式による効果が少ないケー
スを設定しており、実際にはもつと効果が大きくなる（
実際には、これら数値の１．５〜２．０倍程度である）
。

この前提条件にもとづいて、プラントよりデータを入力
し、この入力したデータを変換するのに要する時間を１
分間当りで求めて、その処理のＣＰＵ負荷率を求めると
１次のように算出することができる。

６００００璽Ｓ ＬＳＣＡＭ　：線形変換用入力点を入力するのに必要な
時間（１分間当り） ＮＳＣＡＭ　：非線形変換用入力点を入力するのに必要
な時間（１分間当り） ＬＦＳ１分間あたり線形変換に要する時間ＮＦ：１分間
あたり非線形変換に要する時間第２表 これを見ると、負荷低減率は、第７図に示される如き特
開昭４８−６９９７９号による状態変化検出方式では、
従来方式より６％低減できるが、本発明方式では従来方
式より１０％低減することができる。

本実施例での効果としては、プロセス入出力装置を介し
て入力されるデータを特性関数によって変換する部分に
限って述べているが１本発明方式は他の部分にも採用で
きるうえに、これらの効果がＯ８のオーバーヘッド等に
も影響し、相乗的効果となって、システム全体として、
さらにＣＰＵ負荷率を低減できることがわかる。（シス
テムのＣＰＵ負荷率が１０％以上低減するものもあり得
る。） なお、本発明は上記実施例に限定されることなく、 （１）領域間隔が同一の場合における特性関数最適化抽
出処理方式。

（２）ハードウェアとして本方式を採用した特性関数最
適化抽出処理装置。

（３）イニシャルサーチポイントを入力データの特性に
より、あらかじめ任意に設定できる方式を付加した方式
。

などにも適用することがで、？−１本発明と同等、又は
、それ以上の効果を得られることは、容易に推測するこ
とができる。

〔発明の効果〕

以上説明したように本発明方式によれば、はとんど変化
しない入力データの場合、普通は、特性関数抽出処理を
行わずして、計算処理ができ、さらに計算処理も行う必
要性もなくなる場合がある程度の確率で存在するので、
データ変換処理の時間を最少限に止めることができ、そ
の分処理性能。

応答性を良くすることができる。

このように、本発明によれば、処理時間を短縮し、最適
処理を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の処理方式を示すフローチャート、第２
図は第１図図示フローの一部詳細図、第３図は各ポイン
ト開缶に定義された特性関数のグラフ図、第４図は、従
来方式の特性関数抽出と計算のアルゴリズムを説明した
図、第５図、第６図は入力したデータの特性を示す図、
第７図は状態変化検出方式のアルゴリズムを説明した図
である。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １、連続的に変化する入力データの範囲を複数領域に分
   割し該領域毎に個別に定められ領域毎に近似された特性
   関数に基づいて出力データを求める特性関数最適化抽出
   処理方法において、今回入力データ値が前回入力データ
   値とを比較し、今回入力データ値が前回入力データ値と
   同じ領域のときは前回抽出した特性関数を用い、今回入
   力データ値が前回入力データ値と異なる領域であるとき
   は今回入力データ値が前回入力データ値より大きいか小
   さいかを判定して、判定した方向に向つて特性関数の抽
   出を行うようにしたことを特徴とする特性関数最適化抽
   出処理方法。