JPS62274301A - エキスパ−トモデル制御のための専門知識抽出装置 - 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】 ３、発明の詳細な説明 〔産業上の利用分野〕 本発明に係る装置は、セメント焼成キルン、製鉄炉等の
熟プロセスや、醸造、混ねつ等の醗酵プロセスに代表さ
れる複雑な工程をコンピュータ管理または制御するため
の人工知能応用技術の適用効果を高めるためのモデル開
発を支援するものである。

［従来の技術］ 多くの製造工業プロセスにおいて、状態の計測と制御の
ためのシステムが採用されている。対象プロセスの構造
に立脚した制御モデルが適用され、多くのプラントで成
果が報告されているが、依然問題を残しているプロセス
も少なくない、特に、焼成や醗酵工程に代表される複雑
なプロセスではオペレータのカンと経験によって状態の
判定、制御動作の決定がされてきた。

その理由はｉ）プロセスの状態に影響を与える要素が多
く、すべてを工業計器で測定、制御することができない
、　ｉｉ）原因となる要素の変動とその影響の現われる
間の時間的遅れが存在し、的確な制御モデルが得にくい
、１ｉｉ）工程の性質上測定値に雑音（ノイズ）が含ま
れ、正確な状態が把握しにくい、などである。

［発明が解決しようとする問題点］ そこで、本出願人は特願昭６０−１１６３９６号を提供
し、現代制御理論に基づいたダイナミックなシステム解
析とそれによる制御モデルの設計適用、及びこれらのプ
ロセスを多入力多出力の遅れ要素を考慮したシステムと
して捉えることで制御の自動化を実現している。斯る制
御によって、操業期間の大部分を占める定常的なプロセ
ス状態のさまざまな撹乱を乗り越える安定化制御が実現
できる。然しながら、非定常なプロセス状態若くは突発
的な異常事態における対応及び回復のための制御操作は
人手に委ねたまま残されているのが現状である。

［発明の着眼点］ 上記の事情によるマニュアル操作領域のシステム化は、
最近の人工知能応用の技術開発の成果を導入することが
有力な解決方法として考えられる。

非定常もしくは異常状態のプロセスに対して、数量的厳
密性は劣るが、プロセス状態解釈の妥当性を基盤にした
エキスパート・モデルの操作指示は状態を回復させるた
めの方向性を保証し、的確な回復操作をもたらすものと
期待できる。この意味で、人工知能応用の制御モデルは
前述のダイナミックシステム・モデルがプロセスデータ
の解析に基づく客観的モデルであるのに対して、エキス
パートの知識に基づく主観的モデルと見なすことができ
る。

人工知能応用のエキスパート・モデルを制御システムに
適用するに当って、次の２つの問題点が分った。

第一に、エキスパート識見の大きな要素となっている状
況識別のシステム化が困難なことである。この問題はエ
キスパートモデル導入の木質に関わることである。計測
系が存在していても全てのプロセス状態が把握されるこ
とは困難である。容易に想像されることであるが、人間
のエキスパートの判断動作は状況の認識と共に一瞬のう
ちに行われている。その際に彼が見ているものは通常の
計測情報以外に「時間推移のなかでの状態変化パターン
」、「複数の測定データの状態組み合わせパターン」、
「音響、映像、雰囲気等のノイズ的パターン」等の認識
及びこれらの組み合わせがある。さらに言えば、それら
の計測性情報の解釈における非線型性、あいまい性が加
わって、一連のエキスパート性を持った判断が導きださ
れている０人工知能応用の代表的手法としてｒｉｆ”ｔ
ｈｅｎ〜」ルールが用いられるが、このｉｆ部分にあた
るのが情況認ａ９ｈ作であるとすれば、エキスパートの
能力の大きな部分がここに集中していると言ってよい、
したがって、前述の主観的モデル導入の必須要素の１つ
をここに求めることができる。

第二に、エキスパート性を持った推論、判定ルールの抽
出が容易でないことが挙げられる。この問題は一般ノエ
キスパートシステム構築でも大ぎな課題となっている。

その理由は、「エキスパートが自らの知識を明示的なル
ールとして認識していることは少ない」、「エキスパー
トの経験していない特種な状況にたいする知識を引き出
すことはできない」ということが言われている。この二
つはそのままプロセス制御のためのエキスパート・ルー
ル抽出にも当てはまる。エキスパート・ルール抽出の効
果的方法は人工知能応用の課題でもあるが、プロセス制
御を対象とした場合には、対象プロセスの構造的特性の
把握に基づいた独自のアプローチがあるものと考えられ
る。

而して、本第−項発明は、上記種々の問題点に鑑みて開
発されたものであって、複雑なプロセスの制御システム
構築のための補完的技術としてのエキスパート・モデル
を導入できるようにし、殊にプロセスノイズ解析による
エキスパート性をもった状態識別機部を発揮させるよう
にしたことを、その主な目的とするものである。

又、本第二項発明は、エキスパート・モデル導入に際シ
て、プロセス挙動モデル−シミュレーションによるルー
ル抽出機１距を発揮できるようにしたことを、その目的
とするものである。

［発明の特徴］ 上記目的を達成するための本第二項発明に係るエキスパ
ートモデルのための専門知識抽出装置は、計測情報をそ
の特性に応じたパターン識別のために信号処理するパタ
ーン抽出部と、上記パターンから計測外情報を取出して
これにエキスパート所見を対応させることによって状態
パターン識別基準を作成する識別基準処理部とが備えら
れ、従来利用されることのなかった計測上の隠れた情報
をスペクトル解析およびパターン認識手法等の信号処理
によって検出し、エキスパートの識見との照合を通して
活用できる特徴を有するものである。

又、本第二項発明に係るエキスパートモデルのための専
門知識抽出装置は、計測情報をその特性に応じて信号処
理されたパターンから計測外情報を取出してこれにエキ
スパート所見を対応させることによって状態パターン識
別基準を作成する識別基準処理部と、前記制御モデルの
シミュレーションを行なうプロセスシミュレータ部と、
上記シミュレーションのデータと前記パターン状態識別
基準のデータとにエキスパート所見を対応させることに
よってエキスパートモデルを作成するルール抽出部とが
備えられ、エキスパートが明示的に表現することのでき
ない知識、又はエキスパートの経験の中で修得されてい
ない知識の抽出、生成をプロセス・モデルのシミュレー
シ、ンに基いて組織的に行える特徴を有するものである
。

［発明の実施例］ 図面は本発明に係るエキスパートモデル制御による専門
知識抽出装置の一実施例を示し、第１図は概略を示すブ
ロック説明図、第２図は制御実施部分の概略を示すブロ
ック図、第３図は制御実施時のフローチャート図、ｙ５
４図はセメント焼成キルンプロセスの概略図、第５図乃
至第７図は上記プロセスのパターンを示すグラフ図であ
る。

ｌは入出力系を備える計測情報を収集するプロセスデー
タ部、２はパターン識別部で、パターン識別部２は上記
計測情報をその特性に応じたパターンに信号処理するパ
ターン抽出部３と、上記パターンから計測外情報を抽出
してこれにエキスパート所見を対応させることによって
パターン状態識別基準を作成する識別基準処理部４とを
備える。５は前記プロセスデータ部ｌのモデルシミュレ
ーシ１ンを行なうプロセスシミュレータ部、６は上記シ
ミュレーションの定量データから定性データへのデータ
翻訳部、７は上記データと前記パターン状態識別基準の
データとにエキスパート所見を対応させることによって
エキスパートモデルを作成するルール抽出部である。さ
らに、８はマイコン回路を内蔵する専用コントローラ部
、９は状態識別機能を一部含む状態パターン検出部。

ｌＯは小型コンピュータに搭載されたプロセス監視と制
御のためのエキスパートモニタ部である。

前記パターン識別部２は電気回路としての信号フィルタ
、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）等のスペクトル抽出器、
その他カーブ特性検出器を含む。

パターン識別部２におけるパターン抽出８１１３は、各
部がそれぞれ電気回路にマイコン回路とＲＯＭ化された
ソフトウェアで構成される。又、データ翻訳部６はファ
ジー論理を含む信号変換機構〒。

マイコン回路とＲＯＭ化されたソフトウェアで構成され
る。さらに、ルール抽出部７はマトリクス型の論理演算
で、多数の疋性表現に翻訳されたシミュレーションケー
スを表現し、そこから正規化されたルールを抽出するａ
能を有する。＃記各部は識別基準処理部のパスライン・
スロットに接続されている。

次に上記構成に基づく制御モデルの設計時と制御実施時
の作用を説明する。

モデル設計時は以下■■の各動作を行う。

■パターン抽出器３は、アナログ信号フィルタ、時系列
パターン抽出１周波数スペクトル抽出（ＦＦＴ）、１ス
テツプ予測誤差検出を行なう。

■識別基準処理部４は、所定の信号処理を単独または組
み合わせて、オペレータの識見に対応する固有なパター
ンを特定する。換言すれば、プロセスデータ部１に予め
収集された特種状態の工程データを、そのデータ特性に
応じた信号処理方法を随意に組み合わせながら、状態検
出のテンプレートに作成する。このステップの作業は対
話型で試行錯誤的に行うこともできるし、信号処理の手
順に関するエキスパートシステムを使用して自動的に行
わせることもできる。特定されたパターン識別のための
パラメータもしくはテンプレートは登録される。

ルールベースモデル作成は上の■■を含む以下■〜■の
フローで行われる。

■特定状態のプロセス・パターンのデータが入力される
０例えば、セメント焼成プロセスは通常ダイナミック・
システムとして、多入力多出力の数理モデルを用いて制
御されている。この制御モデルの設計の前提としては収
集したプロセス番データの解析から得られたプロセス挙
動モデルが存在する。このプロセス挙動モデルはプロセ
スの定常状態のふるまいを精確に表わすものであるが、
同時に非定常状態についてもその挙動の方向性は現実の
観測に合致していることがシミュレーションによって確
認されている。

■プロセスシミュレータ部５へ特種ｓ態の状況入力がな
されてシミュレーションが行なわれる。

プロセスの非定常状態の制御動作でプロセスの反応の間
の定性的因果関係の抽出はシミュレーションによって回
走である。

具体的には、適当なサンプリング間隔のデータから得た
幾分長めのコントロール・サイクルのプロセス・モデル
に対して、想定した非定常状態或いは異常状態を入力し
、シミューレーションにより数値データ範囲での因果関
係を抽出する。

■シミュレーションの入出力対応関係データは「高い」
、「低い」、「やや低い」等の定性表現に移し替える（
翻訳）するためにファジー演算を含むデータ翻訳部６に
送られる。データ翻訳部６には、予めファジー論理のメ
ンバーシップ関数等の基準が与えられており、翻訳結果
を「定性的な因果関係」として返す、このようにして、
集められた、定性的因果関係のテーブルは各変数状態相
互の関係を表わし１時間遅れをも含んだ対応関係知識の
厚データとなる。

■ルール抽出部７は、定性表現された入出力の因果関係
と識別基準処理部４からのパターン識別基準によるテン
プレートとにエキスパート所見ヲ対応させることによっ
て、エキスパートモデルのルール抽出を行なう。

■エキスパートモデルの登録は前記結果を用いて行われ
る。

［相］エキスパートモニタ部１０には抽出されたエキス
パートルールが、他の一般的な方法（エキスパートから
の抽出など）で得られたルールとともに登録される。

■尚、専用コントローラ部８には既に数理モデルによる
プロセス同定で得られたコントロールモデルが登録され
ている。

次に、制御実施時の動作は次の通りである。

ｉ）データの収集 通常、プロセスの状態を表わす測定データは専用コント
ローラ８を経てエキスパートモニタ部１０へ読み込まれ
る。

ｉｉ）状態の識別 エキスパートモニタ部１０では読み込んだ測定データと
パターン識別部２からの情報によりプロセスの状態が定
常状態かどうかの識別を行う。

１ｉｉ）安定化制御 プロセスの状態が定常状態であると判定されたときは、
専用コントローラ部８に登録された数理モデルが作動し
、安定化制御動作を実施する。

ｉｉ）異常回復制御 プロセスが非定常状態もしくは異常状態と判定された時
は、エキスパートモニタ部ｌＯに登録されたエキスパー
トモデルが起動され、エキスパート・ルールに基づく推
論を行い、回復制御動作を決定する。決定された制御の
ための操作指令は専用コントローラ８に伝えられ、操作
信号が出力される。

マ）状態回復検出 プロセス状態の回復はパターン識別部２とエキスパート
モニタ部１０で検出される。

上記一実施例をセメント焼成キルンプロセスを例示して
さらに詳述する。

セメント製造の主要プロセスであるタリンカの焼成装置
の概略を第３図に示す、ここで、図中の記号Ｆｒは原料
フィード量、０２は排ガス中酸素含有率、Ｔｅｎｄはキ
ルン原料投入口温度、Ｋｒはキルン（回転３）回転数、
Ｋｗはキルン駆動電力、Ｔｂｚは焼成帯温度、Ｆは燃料
供給量、Ｐはクーラ内空気圧、Ｔ２ｎｄはクーラ２次空
気（冷却後排ガス）温度等それぞれの計測値を表示する
。

通常セメント焼成キルンの制御はＦｒ　、　Ｋｒ　。

ＦおよびＦａｎ等を通して行われ、Ｔｂｚ、Ｔｂｅ、０
２　、　Ｔ２ｎｄ等の諸状態を安定させ、品質の一定化
と生産性の維持を達成している。特に、現代制御理論に
基づく多入力、多出力のダイナミックなシステムの同定
とそれによって設計された制御モデルはきわめて広い範
囲に亘って安定化制御を完現して°ハる。

これにより、操業期ｒｕ１の大部分を占める定常状態の
プロセスを効果的にコントロールすることができるよう
になった訳であるが、時としてプロセス特性に影響を及
ぼす重要な要素に変化が生じたり、突発的な異常’１ｌ
Ｆｉの出現によって、プロセスの状態が非定常に移行し
、徐々に異常に向かうことがある０通常わかりにくいこ
のような事態変化を早期に察知して、コントロールモデ
ルの変更／切換などの対応をとるための方法として以下
に示す各種の状態別モデルが利用可能となった。

■ｌステップ予測誤差チェックによる非定常検出、現代
制御理論に基づく予測制御の考え方を拡張して、コント
ロール・サイクル・インタバルにおける１時点後の状態
を予測し、その実測値と比べることで誤差の偏在傾向か
ら非定常状態への移行を検出する。

通常、プロセスが定常状態にあるときはこの予測誤差は
ゼロを中心にしてランダムな微少変動を示すが、その傾
向に明らかな偏りが発生したり。

誤差のふれが大きくなることによって非定常状態への移
行を検知することができる。

第５図はセメント焼成系における、Ｐｃ　　（クーラ内
部空気圧）　、　Ｔｅｎｄ　　（窯尻温度）、Ｋｗ（キ
ルン駆動圧力）に現われた、ｌステップ予測誤差の推移
によって定常／非定常の状態移行を表示するものである
。この例では燃料の品質変化が原因となっていた。

■予め登録したテンプレート（時差列データの特異パタ
ーン）との照合により、特定のプロセス状態の発生を知
る。第５図及び第６図はキルン内壁に付着した原料リン
グ（土手）の落下時のキルンと力変化パターン（上図の
線ではさまれた部分）をテンプレートとして、下図の実
測データ中の同一パターンをリアルタイムで検知するこ
とができることが分る。

■スペクトルパターンの検出による判定を行なう、一般
に可能な状態計測の範囲では直接把握することのできな
い微少な変化を人間のエキスパートは巧妙に察知する。

このような雰囲気的、官癒的な状況識別を、定量化され
た測定情報を対比させる」−で、計測データのノイズ解
析が有効な場合が少なくない。

第１図は、キルンのＦＦＴ（高速７−リエ変換）処理に
よる周波数スペクトルの特徴が、キルン状態の良否を反
影していることを示している。

これにより、特定周波数のスペクトルの大きさをすチェ
ックすることで、キルン状ｙ６の微妙な違いが検出でき
る。

以上例示したようなセメント焼成キルンプロセスの如き
複雑な制御には適用可能であることは言うまでもない。

［発明の効果］ 本発明の装置を使用することによって、複雑なプロセス
の制御と工程管理に飛躍的な改善をもたらすことができ
る。

（１）これまで、計測が困難であった工程管理の重要な
要素がエキスパート識見との対応において測定可能とな
るので、プロセスの状態判定の有力な情報として利用で
きる。また、直接的計測が不可渣であったためにオペレ
ータの個人的カンと経験に委ねられていたプロセスの状
態判定が判定モデルとして標準化されるので、工程管理
のよりどころとして管理向上に寄与する。

（２）これまで直接的λ論の対象とならなかった人間の
五感を通しての、いわば官能的な状態把握のメカニズム
に対する科学的なアプローチの有力な手段を提供するこ
とができる。

（３）エキスパートモデル構築の情報的ネックとなるル
ール抽出に数理モデルを用いたプロセス・シミュレーシ
ョンとそれに続く一連の定性的因果関係抽出、正規化過
程を組み合わせたことによって１人間エキスパートの経
験と表現力の範囲をこえて対象プロセスの制御に必要な
エキスパート・ルールをもれなく、整合性を保ったかた
ちで登録、利用することができる。

【図面の簡単な説明】

図面は本発明に係るエキスパートモデル制纒による専門
知識抽出装置の一実施例を示し、第１図は概略を示すブ
ロック説明図、第２図は制御実施部分の概略を示すブロ
ック図、第３図は制御実施時のフローチャート図、第４
図はセメント焼成キルンプロセスの概略図、第５図乃至
第７図は上記プロセスのパターンを示すグラフ図である
。 １１．プロセスデータ部、２０．パターン識別部、３６
．パターン抽出部、４０．識別基準処理ｆｉ、５．．プ
ロセスシミュレーション部、６０．データ翻訳部、７０
．ルー°ル抽出部。 ８０．専用コントローラ、９６．パターン検出部、１０
．、エキスパートモニタ部。 特許出願人９．システム綜合開発株式会社代理人　　９
．弁理士　吉　１）芳春 第５図 第６図 第７図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）入出力系を備え予め設定した制御モデルを用いた
   プロセス制御において、 計測情報をその特性に応じたパターンに信号処理するパ
   ターン抽出部と、上記パターンから計測外情報を取出し
   てこれにエキスパート所見を対応させることによって状
   態パターン識別基準を作成する識別基準処理部とが備え
   られているエキスパートモデル制御のための専門知識抽
   出装置。
2. （２）入出力系を備え予め設定した制御モデルを用いた
   プロセス制御において、 計測情報をその特性に応じて信号処理されたパターンか
   ら計測外情報を取出してこれにエキスパート所見を対応
   させることによって状態パターン識別基準を作成するパ
   ターン識別部と、制御モデルのシミュレーションを行な
   うプロセスシミュレータ部と、上記シミュレーションの
   入出力データ及び前記状態パターン識別基準のデータと
   にエキスパート所見を対応させることによってエキスパ
   ートモデルを作成するルール抽出部とが備えられている
   エキスパートモデル制御のための専門知識抽出装置。