(57)【要約】【課題】制御対象に生じた外乱の異常有無を容易に推定すること。【解決手段】制御量調整器が出力する操作量と制御対象が出力する制御量とに基づいて当該制御対象のモデルのパラメータを推定し、操作量と制御量と外乱生成装置に入力されて外乱を発生させる外乱トリガ信号とに基づいて外乱によって生じた外乱制御量のモデルのパラメータを推定し、当該パラメータに基づいて外乱の異常を検知する異常検知装置は、外乱制御量のモデルと外乱制御量のモデルにおける外乱のパラメータとを記憶する記憶部と、制御量と制御量から外乱制御量を減算した値である装置制御量を算出した推定装置制御量とから推定外乱制御量を推定する外乱制御量波形推定部と、外乱トリガ信号に基づいて所定の計測期間において推定外乱制御量を算出し、計測時の外乱のパラメータ値を推定するパラメータ推定部と、計測時の外乱のパラメータ値に基づいて外乱の異常を評価する診断部と、を備える。【選択図】図１
2020194365.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御量調整器が出力する操作量と、制御対象が出力する制御量とに基づいて、当該制御対象のモデルのパラメータを推定し、前記操作量と、前記制御量と、外乱生成装置に入力されて外乱を発生させる外乱トリガ信号とに基づいて、前記外乱によって生じた外乱制御量のモデルのパラメータを推定し、当該パラメータに基づいて前記外乱の異常を検知する異常検知装置であって、
前記外乱制御量のモデルと、前記外乱制御量のモデルにおける外乱のパラメータとを記憶する記憶部と、
前記制御量と、前記制御量から前記外乱制御量を減算した値である装置制御量を算出した推定装置制御量とから、推定外乱制御量を推定する外乱制御量波形推定部と、
前記外乱トリガ信号に基づいて所定の計測期間において前記推定外乱制御量を算出し、計測時の外乱のパラメータ値を推定するパラメータ推定部と、
前記計測時の外乱のパラメータ値に基づいて前記外乱の異常を評価する診断部と、を備える、
異常検知装置。
【請求項２】
前記外乱のモデルは、計測した外乱トリガ信号および算出した推定外乱制御量に基づき決定される伝達関数であり、前記外乱のパラメータは、伝達関数の分子多項式及び分母多項式の係数であることを特徴とする、
請求項１に記載の異常検知装置。
【請求項３】
前記外乱のモデルは、計測した外乱トリガ信号および算出した推定外乱制御量に基づき決定される伝達関数であり、前記外乱のパラメータは、伝達関数の分子多項式及び分母多項式の根、又は根の逆数を用いることを特徴とする、
請求項１に記載の異常検知装置。
【請求項４】
前記外乱制御量波形推定部は、前記制御対象のモデルと前記操作量とから算出された第１の推定装置制御量を、前記制御量から減算することで、第１の推定外乱制御量を推定し、
前記パラメータ推定部は、前記第１の推定外乱制御量および前記外乱トリガ信号から、前記計測時の外乱のパラメータ値を推定する、
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の異常検知装置。
【請求項５】
前記外乱制御量波形推定部は、前記制御量のうち外乱による変動を除去した成分である第２の推定装置制御量を、前記制御量から減算することで、第２の推定外乱制御量を推定し、
前記パラメータ推定部は、前記第２の推定外乱制御量および前記外乱トリガ信号から、前記計測時の外乱のパラメータ値を推定する、
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の異常検知装置。
【請求項６】
前記記憶部はさらに、前記外乱の正常時における外乱のパラメータ値を記憶し、
前記診断部はさらに、前記正常時における外乱のパラメータ値から第１の閾値範囲を設定し、前記計測時の外乱のパラメータ値が前記第１の閾値範囲に存在するか否かに応じて前記外乱の異常を判定する判定部を備える、請求項４または請求項５に記載の異常検知装置。
【請求項７】
前記外乱のパラメータの数は、ｎ個（ｎは正の整数）であり、
前記記憶部はさらに、前記外乱の正常時における外乱のパラメータ値と、前記外乱の異常時におけるｍ種類（ｍは正の整数）の外乱のパラメータ値を記憶し、
前記診断部はさらに、ｎ個の外乱のモデルのパラメータ数に対応するｎ次元パラメータ空間で、前記正常時における外乱のパラメータ値に対応する正常点と、前記異常時におけるｍ種類の外乱のパラメータ値にそれぞれ対応し、前記異常の原因と関連付けられたｍ個の異常モード点とを位置付けるとともに、前記計測時の外乱のパラメータ値に対応する計測点を位置付け、前記正常点から前記計測点へ向かう計測ベクトルと、前記正常点から各異常モード点へ向かう各異常モード点ベクトルとを設定し、前記計測ベクトルの前記各異常モード点ベクトルへの寄与率を評価する処理部を有し、前記寄与率に基づいて、前記外乱の異常の度合いを前記原因ごとに診断する、
請求項４または請求項５に記載の異常検知装置。
【請求項８】
前記処理部は、前記計測ベクトルと前記各異常モード点ベクトルとのなす角の余弦を算出することで前記寄与率を評価する、
請求項７に記載の異常検知装置。
【請求項９】
前記処理部は、前記計測ベクトルを前記各異常モード点ベクトルで分解することで前記寄与率を評価する、
請求項７に記載の異常検知装置。
【請求項１０】
前記処理部は、ｎ次元パラメータ空間で、前記異常の度合いの許容範囲の外郭を、前記寄与率が一定となる前記パラメータの閾値ラインとして設定し、
前記診断部は、前記許容範囲に前記計測点が存在するか否かに応じて前記外乱の異常を判定する判定部を備える、
請求項７から請求項９のいずれか一項に記載の異常検知装置。
【請求項１１】
前記処理部は、前記各異常モード点ベクトルの長さをＶｒｅｆとし、前記正常点からの正常の範囲に含まれる代表点のベクトルの長さをＶｒｅｐとし、所定の係数をｋとして、前記異常の度合いの許容範囲の外郭である閾値Ｖｔｈを以下の式により算出し、
Ｖｔｈ＝（Ｖｒｅｆ−Ｖｒｅｐ）×ｋ＋Ｖｒｅｐ
前記診断部は、前記許容範囲に前記計測点が存在するか否かに応じて前記外乱の異常を判定する判定部を備える、
請求項１０に記載の異常検知装置。
【請求項１２】
前記制御量調整器は、温度調節器である、請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載の異常検知装置。
【請求項１３】
制御量調整器が出力する操作量と、外乱生成装置に入力されて外乱を発生させる外乱トリガ信号とに基づいて、前記外乱の異常を検知する異常検知装置であって、
制御対象が出力する制御量が安定した状態での操作量である整定値を記憶する記憶部と、
前記操作量と、前記整定値と、前記外乱トリガ信号とに基づいて、外乱の計測時の操作量変動を算出する操作量変動算出部と、
前記計測時の操作量変動の異常を判定する診断部とを備え、
前記記憶部は、外乱の正常時における操作量変動を記憶し、
前記診断部は、前記正常時における操作量変動から第２の閾値範囲を設定し、前記計測時の操作量変動が前記第２の閾値範囲に存在するか否かに応じて前記外乱の異常を判定する、
異常検知装置。
【請求項１４】
前記操作量変動は、前記整定値に対する操作量の変化量の積分値である、請求項１３に記載の異常検知装置。
【請求項１５】
前記操作量変動は、前記整定値に対する操作量の変化量である、請求項１３に記載の異常検知装置。
【請求項１６】
前記制御量調整器は、温度調節器である、請求項１３から請求項１５のいずれか一項に記載の異常検知装置。
【請求項１７】
制御量調整器が出力する操作量と、制御対象が出力する制御量とに基づいて、当該制御対象のモデルのパラメータを推定し、前記操作量と、前記制御量と、外乱生成装置に入力されて外乱を発生させる外乱トリガ信号とに基づいて、前記外乱によって生じた外乱制御量のモデルのパラメータを推定し、当該パラメータに基づいて前記外乱の異常を検知する異常検知方法であって、
前記外乱制御量のモデルと、前記外乱制御量のモデルにおける外乱のパラメータとを記憶部に記憶させるステップと、
外乱制御量波形推定部により、前記制御量と、前記制御量から前記外乱制御量を減算した値である装置制御量を算出した推定装置制御量とから、推定外乱制御量を推定するステップと、
パラメータ推定部により、前記外乱トリガ信号に基づいて所定の計測期間において算出した前記推定外乱制御量に基づいて、計測時の外乱のパラメータ値を推定するステップと、
診断部により、前記計測時の外乱のパラメータ値に基づいて前記外乱の異常を評価するステップと、を備える、
異常検知方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の異常検知方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、制御対象に対して入力される外乱が正常か異常かを検知する異常検知装置、異常検知方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、装置を制御する分野、特に産業機器の制御を行う分野においては、例えばフィードバック制御を行うことにより、装置に対して入力する制御器の操作量を装置の制御量に応じて調整し、その結果、装置の制御量を目標へと近づけるという制御が行われている。
【０００３】
上記のような制御において、制御系の波形を監視することで、異常を検知する技術が提案されている。例えば特許文献１においては、制御量について、実際に測定された実測値と、計算によって算出された推定値との差分の積分値を算出し、所定の閾値と比較することで異常を検知し故障を予測する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４５２０８１９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記技術は、外乱が生じない前提で使用される技術であり、実測値と推定値との誤差の積分値が所定の閾値より大きな場合、全て異常とみなしてしまう。したがって、当該技術を用いた制御系で計測された波形が変動する要因、例えば何らかの外乱を発生させる場合、当該波形の変動が正常であったとしても、異常であると判定してしまうことがある。そのため、外乱が生じる装置において異常検出のための手段として適用できなかった。
【０００６】
そこで、本開示は、上記課題を解決し、異常な外乱の有無を容易に推定することのできる異常検知装置、異常検知方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本開示の一実施形態に係る異常検知装置は、
制御量調整器が出力する操作量と、制御対象が出力する制御量とに基づいて、当該制御対象のモデルのパラメータを推定し、前記操作量と、前記制御量と、外乱生成装置に入力されて外乱を発生させる外乱トリガ信号とに基づいて、前記外乱によって生じた外乱制御量のモデルのパラメータを推定し、当該パラメータに基づいて前記外乱の異常を検知する異常検知装置であって、
前記外乱制御量のモデルと、前記外乱制御量のモデルにおける外乱のパラメータとを記憶する記憶部と、
前記制御量と、前記制御量から前記外乱制御量を減算した値である装置制御量を算出した推定装置制御量とから、推定外乱制御量を推定する外乱制御量波形推定部と、
前記外乱トリガ信号に基づいて所定の計測期間において前記推定外乱制御量を算出し、計測時の外乱のパラメータ値を推定するパラメータ推定部と、
前記計測時の外乱のパラメータ値に基づいて前記外乱の異常を評価する診断部と、を備える。
【０００８】
上記構成によれば、計測時の外乱のパラメータ値を定量的に推定することができる。そのため、当該外乱を直接評価することなく、当該パラメータ値に基づいて外乱の異常の有無を評価することができる。
【０００９】
一実施形態に係る異常検知装置において、前記外乱のモデルは、計測した外乱トリガ信号および算出した推定外乱制御量に基づき決定される伝達関数であってもよく、前記外乱のパラメータは、伝達関数の分子多項式及び分母多項式の係数であってもよい。上記構成によれば、前記外乱のモデルは、伝達関数として適切に推定することができる。
【００１０】
また、一実施形態に係る異常検知装置において、前記外乱のモデルは、計測した外乱トリガ信号および算出した推定外乱制御量に基づき決定される伝達関数であってもよく、前記外乱のパラメータは、伝達関数の分子多項式及び分母多項式の根、又は根の逆数を用いてもよい。上記構成によれば、前記モデルは、伝達関数として別の方法で適切に推定することができる。
【００１１】
加えて、一実施形態に係る異常検知装置の前記外乱制御量波形推定部において、前記制御対象のモデルと前記操作量とから算出された第１の推定装置制御量を、前記制御量から減算することで、第１の推定外乱制御量を推定してもよく、前記パラメータ推定部において、前記第１の推定外乱制御量および前記外乱トリガ信号から、前記計測時の外乱のパラメータ値を推定してもよい。上記構成によれば、計測時の外乱のパラメータ値を適切に推定することができる。
【００１２】
また、一実施形態に係る異常検知装置の前記外乱制御量波形推定部において、前記制御量のうち外乱による変動を除去した成分である第２の推定装置制御量を、前記制御量から減算することで、第２の推定外乱制御量を推定してもよく、前記パラメータ推定部において、前記第２の推定外乱制御量および前記外乱トリガ信号から、前記計測時の外乱のパラメータ値を推定してもよい。上記構成によれば、計測時の外乱のパラメータ値を別の方法で適切に推定することができる。
【００１３】
さらに、一実施形態に係る異常検知装置の前記記憶部において、前記外乱の正常時における外乱のパラメータ値を記憶してもよく、前記診断部において、前記正常時における外乱のパラメータ値から第１の閾値範囲を設定し、前記計測時の外乱のパラメータ値が前記第１の閾値範囲に存在するか否かに応じて前記外乱の異常を判定する判定部を備えてもよい。上記構成によれば、外乱の正常時における外乱のパラメータ値を考慮して、適切に計測時の外乱の異常の有無を判定することができる。
【００１４】
また、一実施形態に係る異常検知装置において、前記外乱のパラメータの数は、ｎ個（ｎは正の整数）であってもよく、前記記憶部において、前記外乱の正常時における外乱のパラメータ値と、前記外乱の異常時におけるｍ種類（ｍは正の整数）の外乱のパラメータ値をさらに記憶してもよく、前記診断部において、ｎ個の外乱のモデルのパラメータ数に対応するｎ次元パラメータ空間で、前記正常時における外乱のパラメータ値に対応する正常点と、前記異常時におけるｍ種類の外乱のパラメータ値にそれぞれ対応し、前記異常の原因と関連付けられたｍ個の異常モード点とを位置付けるとともに、前記計測時の外乱のパラメータ値に対応する計測点を位置付け、前記正常点から前記計測点へ向かう計測ベクトルと、前記正常点から各異常モード点へ向かう各異常モード点ベクトルとを設定し、前記計測ベクトルの前記各異常モード点ベクトルへの寄与率を評価する処理部を有し、前記寄与率に基づいて、前記外乱の異常の度合いを前記原因ごとに診断してもよい。
【００１５】
上記構成によれば、各異常モード点は、外乱の異常時における外乱のパラメータ値に対応しており、かつ、異常の原因と関係付けられているので、計測ベクトルの各異常モード点ベクトルへの寄与率は、原因ごとの異常の度合いを表すことになる。したがって、処理部により計測ベクトルの各異常モード点ベクトルへの寄与率を評価することで、診断部により寄与率に基づく外乱の異常の度合いが原因ごとに診断される。
【００１６】
さらに、一実施形態に係る異常検知装置の前記処理部において、前記計測ベクトルと前記各異常モード点ベクトルとのなす角の余弦を算出することで前記寄与率を評価してもよい。上記構成によれば、前記計測ベクトルを各異常モード点ベクトルへ射影することにより、前記計測ベクトルの各異常モード点ベクトルへの寄与率が求められる。
【００１７】
また、一実施形態に係る異常検知装置の前記処理部において、前記計測ベクトルを前記各異常モード点ベクトルで分解することで前記寄与率を評価してもよい。上記構成によれば、前記計測ベクトルを各異常モード点ベクトルで分解することにより、前記計測ベクトルの各異常モード点ベクトルへの寄与率が求められる。
【００１８】
加えて、一実施形態に係る異常検知装置の前記処理部において、ｎ次元パラメータ空間で、前記異常の度合いの許容範囲の外郭を、前記寄与率が一定となる前記パラメータの閾値ラインとして設定し、前記診断部において、前記許容範囲に前記計測点が存在するか否かに応じて異常を判定する判定部を備えてもよい。上記構成によれば、前記判定部は、前記処理部により評価される前記寄与率が、前記閾値ライン上または前記閾値ラインを超えているか否かで前記外乱の異常を判定する。したがって、単に異常の発生が検知されるだけでなく、どの原因によるものであるかが推定される。
【００１９】
そして、一実施形態に係る異常検知装置において、前記処理部は、前記各異常モード点ベクトルの長さをＶｒｅｆとし、前記正常点からの正常の範囲に含まれる代表点のベクトルの長さをＶｒｅｐとし、所定の係数をｋとして、前記異常の度合いの許容範囲の外郭である閾値Ｖｔｈを以下の式により算出し、
Ｖｔｈ＝（Ｖｒｅｆ−Ｖｒｅｐ）×ｋ＋Ｖｒｅｐ
前記診断部は、前記許容範囲に前記計測点が存在するか否かに応じて前記外乱の異常を判定する判定部を備えてもよい。上記構成によれば、閾値を、各異常モード点に達する前のパラメータ値に設定でき、異常が発生する可能性が高いこと、および当該異常がどの原因によるものであるかが推定される。
【００２０】
また、上記課題を解決するために、本開示の一実施形態に係る異常検知装置は、制御量調整器が出力する操作量と、外乱生成装置に入力されて外乱を発生させる外乱トリガ信号とに基づいて、前記外乱の異常を検知する異常検知装置であって、
制御対象が出力する制御量が安定した状態での操作量である整定値を記憶する記憶部と、
前記操作量と、前記整定値と、前記外乱トリガ信号とに基づいて、外乱の計測時の操作量変動を算出する操作量変動算出部と、
前記計測時の操作量変動の異常を判定する診断部とを備え、
前記記憶部は、外乱の正常時における操作量変動を記憶し、
前記診断部は、前記正常時における操作量変動から第２の閾値範囲を設定し、前記計測時の操作量変動が前記第２の閾値範囲に存在するか否かに応じて前記外乱の異常を判定する。
【００２１】
上記構成によれば、外乱のモデルを作成することなく、操作量の整定値、および外乱の正常時における操作量変動に対する外乱の計測時の操作量変動に基づいて、外乱の異常の有無を判定することができる。
【００２２】
さらに、一実施形態に係る異常検知装置において、前記操作量変動は、前記整定値に対する操作量の変化量の積分値であってもよい。上記構成によれば、整定値に対する操作量の変化量の積分値に基づいて、適切に異常の有無を判定することができる。
【００２３】
また、一実施形態に係る異常検知装置において、前記操作量変動は、前記整定値に対する操作量の変化量であってもよい。上記構成によれば、整定値に対する操作量の変化量に基づいて、別の方法で適切に異常の有無を判定することができる。
【００２４】
一実施形態に係る異常検知装置において、前記制御量調整器は、温度調節器であってもよい。
【００２５】
上記課題を解決するために、本開示の一実施形態に係る異常検知方法は、
制御量調整器が出力する操作量と、制御対象が出力する制御量とに基づいて、当該制御対象のモデルのパラメータを推定し、前記操作量と、前記制御量と、外乱生成装置に入力されて外乱を発生させる外乱トリガ信号とに基づいて、前記外乱によって生じた外乱制御量のモデルのパラメータを推定し、当該パラメータに基づいて前記外乱の異常を検知する異常検知方法であって、
前記外乱制御量のモデルと、前記外乱制御量のモデルにおける外乱のパラメータとを記憶部に記憶させるステップと、
外乱制御量波形推定部により、前記制御量と、前記制御量から前記外乱制御量を減算した値である装置制御量を算出した推定装置制御量とから、推定外乱制御量を推定するステップと、
パラメータ推定部により、前記外乱トリガ信号に基づいて所定の計測期間において算出した前記推定外乱制御量に基づいて、計測時の外乱のパラメータ値を推定するステップと、
診断部により、前記計測時の外乱のパラメータ値に基づいて前記外乱の異常を評価するステップと、を備える。
【００２６】
上記構成によれば、計測時の外乱のパラメータ値を定量的に推定することができる。そのため、当該外乱を直接評価することなく、当該パラメータ値に基づいて外乱の異常の有無を評価することができる。
【００２７】
上記課題を解決するため、本開示の一実施形態は、上記異常検知方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現される。本開示のプログラムをコンピュータに実行されることによって、上記異常検知方法が実施される。
【発明の効果】
【００２８】
本開示によれば、制御対象に対して断続的に発生する外乱についての異常の有無を容易に推定することのできる異常検知装置、異常検知方法およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】図１は、本開示の実施形態１における異常検知装置に関する制御システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、時間経過に対する制御量の変化の一例を示す図である。
【図３】図３は、時間経過に対する操作量の変化の一例を示す図である。
【図４】図４（Ａ）は時間経過に対する制御量の変化の一例を示す図、図４（Ｂ）は時間経過に対する操作量の変化の一例を示す図、図４（Ｃ）は時間経過に対する第１の推定装置制御量の変化の一例を示す図、図４（Ｄ）は時間経過に対する第１の推定外乱制御量の変化の一例を示す図、図４（Ｅ）は時間経過に対する外乱トリガ信号の変化の一例を示す図である。
【図５】図５は、外乱パラメータ値の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態１における制御システムの動作例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、実施形態２における制御システムの概略構成を示すブロック図である。
【図８】図８（Ａ）は実施形態２におけるフィードバック制御システムを示すブロック図、図８（Ｂ）は図８（Ａ）の一部を構成するブロック図、図８（Ｃ）は図８（Ａ）の一部を構成するブロック図である。
【図９】図９（Ａ）は時間経過に対する制御量の変化の一例を示す図、図９（Ｂ）は時間経過に対する第２の推定装置制御量の変化の一例を示す図、図９（Ｃ）は時間経過に対する第２の推定外乱制御量の変化の一例を示す図であり、それぞれ図８（Ａ）〜図８（Ｃ）に対応している。
【図１０】図１０は、本開示の実施形態３における異常検知装置に関する制御システムの概略構成を示すブロック図である。
【図１１】図１１は、実施形態３におけるベクトル化処理を説明するための図である。
【図１２】図１２（Ａ）は各パラメータ値の数値例を示す図、図１２（Ｂ）は各ベクトルの数値例を示す図である。
【図１３】図１３は、図１２（Ａ）のパラメータ値を２次元パラメータに示したグラフである。
【図１４】図１４は、計測ベクトルの水分量異常寄与率および位置ずれ寄与率を算出した結果を示す図である。
【図１５】図１５は、実施形態４におけるベクトル化処理を説明するための図である
【図１６】図１６は、図１２（Ｂ）に示した各ベクトルに基づいて計測ベクトルの水分量異常寄与率および位置ずれ寄与率を算出した結果を示す図である。
【図１７】図１７は、実施形態５における制御システムの概略構成を示すブロック図である。
【図１８】図１８は、計測ベクトルを水分量異常ベクトル等に対して射影することにより寄与率を算出する場合の水分量異常と位置ずれの許容範囲の一例を示す図である。
【図１９】図１９は、計測ベクトルを位置ずれベクトルの成分と水分量異常ベクトルの成分との合成によって表現し寄与率を算出する場合の水分量異常と位置ずれの許容範囲の一例を示す図である。
【図２０】図２０は、実施形態５における制御システムの動作例を示すフローチャートである。
【図２１】図２１は、実施形態６において２次元パラメータ空間に３種類の異常の原因のパラメータ値をプロットした例を示す図である。
【図２２】図２２は、実施形態６において３次元パラメータ空間に３種類の異常モード点のパラメータ値をプロットした例を示す図である。
【図２３】図２３は、実施形態６において３次元パメータ空間に３種類の異常モード点のパラメータ値をプロットした他の例を示す図である。
【図２４】図２４は、実施形態７における閾値の決定方法を説明するための図である。
【図２５】図２５は、本開示の実施形態８における異常検知装置に関する制御システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２６】図２６（Ａ）は時間経過に対する操作量の変化の一例を示す図、図２６（Ｂ）は時間経過に対する第１の推定装置制御量の変化の一例を示す図、図２６（Ｃ）は外乱トリガ信号の一例を示す図である。
【図２７】図２７は、操作量変化量の積分値の算出結果の一例を示す図である。
【図２８】図２８は、実施形態８における制御システムの動作例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
本開示の異常検知装置に関する制御システムの実施形態について添付図面を参照しつつ説明する。
【００３１】
（実施形態１）
まず、本開示の異常検知装置に関する制御システムの実施形態１について図１から図６を参照しつつ説明する。
【００３２】
＜制御システムの概略構成＞
図１は、実施形態１における異常検知装置２に関する制御システム１００の概略構成を示すブロック図である。図１に示すように、制御システム１００は、制御量調整器１、制御対象３、異常検知装置２および外乱生成装置４を備えている。
【００３３】
制御対象３は、フィードバック制御により制御可能な装置等である。制御対象３の例としては、制御量調整器１として温度調節器を用いた場合には、加熱することができるヒータ、ヒータによって加熱される被加熱物、および被加熱物を測温することができる温度センサを含む装置、例えば半導体製造装置などが考えられる。
【００３４】
制御量調整器１、制御対象３および外乱生成装置４を構成される制御システムは、制御対象をフィードバック制御する制御システムである。フィードバック制御は、制御対象３の制御量ｙに基づいて決定される操作量ｕを制御対象３に入力することで、制御対象３の制御量ｙを目標値ｒに近づける制御である。
【００３５】
正常／異常にかかわらず外乱がある場合、制御量ｙは、制御対象の制御量を目標値へと近づける制御量と、外乱の影響によって生じる制御量との合算で表すことができる。ここで、外乱生成装置４が発生させる当該外乱の影響によって外乱制御量ｙｄが生じるとすると、制御量ｙは、ｙ＝ｙｒ＋ｙｄとして表すことができると考えられる。このｙｒを装置制御量とする。装置制御量ｙｒは、外乱がない場合の制御量ｙと同一である。外乱がない状態が続くと、制御量ｙは、フィードバック制御により目標値ｒと同一または極めて近い値になる。この状態において、外乱が発生すると、制御量ｙと目標値ｒとの差異が発生するため、制御量ｙを目標値ｒに近づけるように、装置制御量ｙｒの値を制御するフィードバック制御が行われる。
【００３６】
制御量調整器１は、制御対象３の制御量ｙ、当該制御量の目標値ｒ、および制御パラメータに基づいて、制御対象３に入力される操作量ｕを決定する。制御パラメータは、フィードバック制御に用いられるパラメータであり、本実施形態においては、例えば、ＰＩＤ（Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ−Ｉｎｔｅｇｒａｌ−Ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）制御における制御パラメータが用いられる。制御パラメータとしては、比例ゲイン、積分ゲイン、微分ゲイン、積分時間、微分時間などが挙げられる。制御パラメータは、制御対象３の特性を示すプロセスゲイン、むだ時間、時定数などの特性情報に基づいて適切に決定される。制御量調整器１の一例としては、温度調節器が挙げられ、さらに制御対象３として半導体製造装置を用いた場合、目標値ｒおよび制御量ｙは温度、操作量ｕはヒータの使用量または使用率が一例として考えられる。
【００３７】
外乱生成装置４は、例えば外乱トリガ信号の入力に応じて、制御対象３の制御量を変動させる外乱を発生させる装置である。外乱生成装置４の例としては、制御量調整器１として温度調節器を、および制御対象３として半導体製造装置を用いた場合には、半導体ウエハを半導体製造装置に投入する装置が考えられる。この場合、例えば外乱が生じるとは半導体ウエハを半導体製造装置へ投入することを意味する。半導体製造装置へ半導体ウエハを投入することで、半導体製造装置に対する吸熱または放熱が発生する。また、温度を維持するために必要な熱量が変動することもある。そのため、フィードバック制御によって、温度調節器のヒータの使用量または使用率および半導体製造装置の温度（例えば、半導体製造装置内の雰囲気温度または温度センサによって測温している部品の温度）、すなわち制御量調整器１の操作量ｕおよび制御対象３の制御量ｙが変動する。
【００３８】
異常検知装置２は、記憶部２０、外乱波形推定部２１、パラメータ推定部２２、診断部２３および表示部２４を備えている。
【００３９】
記憶部２０は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置により構成される。記憶部２０は、モデル記憶領域２０１、操作量記憶領域２０２、制御量記憶領域２０３、外乱トリガ信号記憶領域２０４、正常時パラメータ値記憶領域２０５、閾値記憶領域２０６を備えている。モデル記憶領域２０１には、制御対象３のモデル、および当該制御対象３のモデルにおけるｑ個（ｑは正の整数）のパラメータ、並びに外乱のモデル、および当該外乱のモデルにおけるｎ個（ｎは正の整数）のパラメータが記憶される。制御対象３のモデルおよび外乱のモデル並びにそれぞれのモデルのパラメータについては後述する。操作量記憶領域２０２には、制御量調整器の測定された操作量が記憶される。制御量記憶領域２０３には、制御対象３の測定された制御量ｙが記憶される。外乱トリガ信号記憶領域２０４には、外乱生成装置４へ入力された外乱トリガ信号ｄが記憶される。正常時パラメータ値記憶領域２０５には、外乱が正常な状態における前記モデルのパラメータ値（以下、正常時のパラメータ値とする。）が記憶される。
【００４０】
外乱波形推定部２１は、ＣＰＵ等から構成される。外乱波形推定部２１は、モデル記憶領域２０１に記憶された制御対象３のモデルと、操作量記憶領域２０２に記憶された所定時の操作量ｕと、制御量記憶領域２０３に記憶された所定時の制御量ｙとに基づいて、推定装置制御量を算出する。そして、制御量ｙと、算出された推定装置制御量とに基づいて、推定外乱制御量を算出する。制御量調整器１の操作量ｕの所定時における測定と、制御対象３の制御量ｙの所定時における測定は、外乱波形推定部２１により行ってもよいし、図示を省略する制御部により行ってもよい。
【００４１】
パラメータ推定部２２は、ＣＰＵ等から構成される。パラメータ推定部２２は、算出された推定外乱制御量と、外乱トリガ信号記憶領域２０４に記憶された所定時の外乱トリガ信号ｄとに基づいて、前記外乱のモデルにおける所定時の外乱パラメータ値を推定する。外乱トリガ信号ｄの所定時における測定は、パラメータ推定部２２により行ってもよいし、図示を省略する制御部により行ってもよい。
【００４２】
診断部２３は、ＣＰＵ等から構成される。診断部２３は、正常時の外乱に対して推定された外乱パラメータ値と、別途推定された外乱パラメータ値とに基づいて異常を検知する。外乱に関する異常の判定の詳細については後述する。
【００４３】
表示部２４は、液晶ディスプレイ等により構成され、診断部２３によって判定された外乱の異常に関する情報を表示する。
【００４４】
＜制御対象のモデル＞
次に、制御対象３のモデルについて、図２および図３を参照しつつ説明する。図２は、時間経過に対する制御量ｙの変化の一例を示す図である。図３は、時間経過に対する操作量ｕの変化の一例を示す図である。
【００４５】
図２における時間軸と図３における時間軸は互いに対応している。図２および図３に示すように、０〜ｔ１までの制御量ｙが低い期間においては操作量ｕは大きいが、ｔ１〜ｔ２のように制御量ｙが大きくなるにつれて、すなわち制御量ｙが目標値ｒに近づくにつれて、操作量ｕは小さくなることが分かる。
【００４６】
このように、制御量調整器１は、ある目標値ｒが入力されると、制御対象３の制御量ｙを前記目標値ｒへ変化させるように、制御対象３を操作する操作量ｕを出力する装置である。制御対象３は、制御量調整器１より入力される操作量ｕに基づいて、装置制御量ｙｒを変化させて出力する。また、制御対象３は、装置制御量ｙｒと、外乱生成装置４によって生じた外乱制御量ｙｄとの合算である制御量ｙを制御量調整器１にフィードバックする構成となっている。そのため、制御量調整器１は、制御量ｙの変化に基づいて、制御量ｙを目標値ｒへ変化させるために、出力する操作量ｕを適切に変化させることができる。
【００４７】
一例として、制御量調整器１を温度調節器として用い、制御対象３として、半導体製造装置を用いた場合を考える。半導体製造装置は、加熱することができるヒータ、ヒータによって加熱される被加熱物、および被加熱物を測温することができる温度センサを含み、被加熱物の温度を変動させる何らかの断続的な外乱要素が発生（例えば半導体ウエハの投入）する装置である。この場合には、目標値ｒは目標とする被加熱物の温度であり、操作量ｕはヒータの使用量または使用率である。また、制御量ｙは温度センサによって測温された被加熱物の温度である。外乱が発生、すなわち半導体ウエハを投入した場合、半導体ウエハは被加熱物から吸熱し、または被加熱物へ放熱する。その結果、温度である制御量ｙは、上昇または下降する。
【００４８】
ここで、操作量ｕのラプラス変換を、操作量Ｕ（ｓ）とし、制御量Ｙ（ｓ）等についても同様とする。操作量をＵ（ｓ）、制御量をＹ（ｓ）、目標値と制御量との差である偏差をＥ（ｓ）、制御量調整器の伝達関数をＣ（ｓ）、制御対象の伝達関数をＧ（ｓ）とすると、操作量Ｕ（ｓ）と制御量Ｙ（ｓ）と偏差Ｅ（ｓ）との関係は、下記（数１）及び（数２）のように表すことができる。
【００４９】
【数１】
2020194365.tif 000003
【００５０】
【数２】
2020194365.tif 000004
【００５１】
伝達関数Ｃ（ｓ）は、目標値とフィードバックされる制御量Ｙ（ｓ）との差である偏差Ｅ（ｓ）を入力とし、操作量Ｕ（ｓ）を出力とした場合、制御対象の特性を考慮した上で、偏差Ｅ（ｓ）がゼロになるように（目標値と制御量が一致するように）決定される。伝達関数Ｇ（ｓ）は、操作量Ｕ（ｓ）を入力とし、制御量Ｙ（ｓ）を出力とした場合、操作量Ｕ（ｓ）に応じてＹ（ｓ）を変化させる。つまり、偏差Ｅ（ｓ）がゼロになるように伝達関数Ｃ（ｓ）によって操作量Ｕ（ｓ）が計算され、その操作量Ｕ（ｓ）が伝達関数Ｇ（ｓ）に入力されることで制御量Ｙ（ｓ）が目標値に近づく仕組みとなっている。ここで、伝達関数Ｇ（ｓ）は、操作量Ｕ（ｓ）を入力として有し、制御量Ｙ（ｓ）を出力として有する伝達関数であることから、制御対象３のモデルと考えることができる。
【００５２】
このような伝達関数、つまり、制御対象３のモデルは、下記（数３）に示すような数式で表すことができる。なお、下記（数３）において、Ｋａ、Ｔｂはそれぞれ伝達関数のパラメータであり、Ｋａはシステムゲイン、Ｔｂは時定数である。また、ａは０以上の整数、ｂは正の整数、ｓはラプラス演算子である。
【００５３】
【数３】
2020194365.tif 000005
【００５４】
また、（数３）は、（数４）のように変形することもできる。ここで、分母多項式、分子多項式の根、又は根の逆数となるようなｄａ、ｃｂは、それぞれ伝達関数のパラメータであり、上述のＫａ、Ｔｂの代わりに用いることができる。
【００５５】
【数４】
2020194365.tif 000006
【００５６】
本実施形態では、簡略化のため、（数３）においてａ＝０、ｂ＝１とした場合の下記（数５）に示す伝達関数を制御対象３のモデルとして採用した例について説明する。
【００５７】
【数５】
2020194365.tif 000007
【００５８】
＜制御対象のパラメータ値の取得および記憶＞
次に、本実施形態の異常検知装置２における、制御対象３のモデルのパラメータ値の取得および記憶について説明する。まず、制御対象３が正常な状態であり、かつ外乱の影響が生じていない状態での制御量調整器１の操作量ｕおよび制御対象３の制御量ｙを測定する。そして、所定の期間に関して測定した操作量ｕおよび制御量ｙに基づいて、上述した（数５）の制御対象３のモデルにおける、制御対象パラメータ値（Ｋ０、Ｔ１）をそれぞれ取得する。ここで、所定の期間とは、例えば図２および図３に示す時刻０から時刻ｔ２までの期間などが想定される。前記制御対象３のモデルおよび取得した各制御対象パラメータ値は、記憶部２０のモデル記憶領域２０１に記憶させておく。
【００５９】
本実施形態では、一例として、パラメータはＫ０とＴ１の２個で説明しているが、採用するモデルによっては、ｑ個のパラメータを取得してモデル記憶領域２０１に記憶させてもよい。例えば、上述した（数３）のモデルの場合には、ｑ＝ａ＋ｂ＋１となる。
【００６０】
＜外乱のモデル＞
次に、制御対象３のモデルについて、図４（Ａ）から図４（Ｅ）を参照しつつ説明する。図４（Ａ）から図４（Ｅ）は、本実施形態における制御量等を表すグラフである。
【００６１】
本実施形態において、操作量ｕと、制御量ｙとから、外乱制御量ｙｄの影響を除去した第１の推定装置制御量ｙｒａを算出し、それによって第１の推定外乱制御量ｙｄａの推定を行う。
【００６２】
上記したように、制御量ｙは、装置制御量ｙｒと、外乱の影響による制御量である外乱制御量ｙｄとの合算で表すことができる。ここで、装置制御量ｙｒは、上記のような制御対象のモデルと、操作量ｕとから推定値を算出することができる。本実施形態において、装置制御量ｙｒは、当該制御対象３のモデルに対して操作量ｕを入力した場合の出力である。当該推定値を第１の推定装置制御量ｙｒａとする。第１の推定装置制御量ｙｒａは、制御対象３の装置自体の制御量を意味し、制御量ｙのうち、制御対象３の装置によるものと考えられる制御量である。外乱制御量は、制御量ｙから第１の推定装置制御量ｙｒａを減算することで、推定される。当該推定値を第１の推定外乱制御量ｙｄａとすると、ｙｄａ＝ｙ−ｙｒａである。
【００６３】
図４（Ａ）は、時間経過に対する制御量ｙの変化の一例を表す。図４（Ｂ）は、時間経過に対する操作量ｕの変化の一例を表す。図４（Ｃ）は、時間経過に対する第１の推定装置制御量ｙｒａの変化の一例を表す。図４（Ｄ）は、時間経過に対する第１の推定外乱制御量ｙｄａの変化の一例を表す。図４（Ｅ）は、時間経過に対する外乱トリガ信号ｄの変化の一例を表す。
【００６４】
図４（Ａ）から図４（Ｅ）における時間軸は互いに対応している。０〜ｔ１１の期間は、装置起動時から外乱が発生するまでの期間である。図４（Ａ）および図４（Ｃ）に示されているように、当該期間において、第１の推定装置制御量ｙｒａは、制御量ｙと同一である。
【００６５】
ｔ１１において、外乱トリガ信号ｄが外乱生成装置４に入力され、外乱制御量が出力される。その結果、図４（Ａ）の制御量ｙおよび図４（Ｄ）の第１の推定外乱制御量ｙｄａは、マイナス側へ変動している。また、制御量ｙが目標値ｒより低くなったため、フィードバック制御によって操作量ｕが上昇している。
【００６６】
操作量ｕが増加したため、ｔ１２において、第１の推定装置制御量ｙｒａが増加している。その結果、制御量ｙが増加する。
【００６７】
ｔ１３において、制御量ｙが目標値ｒに一致または極めて接近し、その後、安定している。そのため、操作量ｕも一定値を保っているが、ｔ１１の直前にくらべて、操作量は増加している。
【００６８】
ｔ１４において、外乱トリガ信号ｄの外乱生成装置４への入力が停止し、同様に外乱制御量の出力が停止する。その結果、制御量ｙおよび第１の推定外乱制御量ｙｄａは、プラス側へ変動している。また、制御量ｙが目標値ｒより高くなったため、フィードバック制御によって操作量ｕが下降している。
【００６９】
操作量ｕが減少したため、ｔ１５において、第１の推定装置制御量ｙｒａが減少している。その結果、制御量ｙが減少する。
【００７０】
ｔ１６において、制御量ｙが目標値ｒに一致または接近し、その後、安定している。そのため、操作量ｕも一定値を保っている。このときの操作量ｕの値は、ｔ１１の直前の値に一致または近い値をとる。
【００７１】
図４（Ａ）から図４（Ｅ）において、ｔ１６以降に示されているように、外乱トリガ信号の入力の有無が生じる度に、同様の変化が発生する。
【００７２】
外乱に関する伝達関数、つまり、外乱のモデルは、上記した（数３）または（数４）に示すような数式で表すことができる。本実施形態では、制御対象のモデルと同様、簡略化のため、（数３）においてａ＝０、ｂ＝１とした場合の（数５）に示す伝達関数を外乱のモデルとして採用した例について説明する。
【００７３】
＜外乱のパラメータ値の取得および記憶＞
次に、本実施形態の異常検知装置２における、外乱のモデルのパラメータ値を取得および記憶について説明する。当該パラメータ値の取得は、上述されているような制御対象３のモデルおよびそのパラメータと同様の方法で取得することができる。
【００７４】
まず、前記のように取得した制御対象３のモデルと、操作量ｕとから、第１の推定装置制御量ｙｒａを算出する。次に、外乱が正常な状態において、第１の推定装置制御量ｙｒａを制御量ｙから減算することで、第１の推定外乱制御量ｙｄａを推定する。また、外乱トリガ信号を取得する。そして、所定の期間に関して推定された第１の推定外乱制御量ｙｄａおよび外乱トリガ信号ｄに基づいて、上述した（数５）の外乱のモデルにおける、正常な状態の外乱パラメータ値（Ｋ０、Ｔ１）をそれぞれ取得する。ここで、所定の期間とは、例えば外乱トリガ信号ｄが入力される期間、つまり図４（Ａ）から図４（Ｅ）に示す時刻ｔ１１から時刻ｔ１４までの期間などが想定される。また、時刻ｔ１１から、時刻ｔ１３と時刻ｔ１４との間の任意の時刻までの期間であってもよい。前記外乱のモデルは、記憶部２０のモデル記憶領域２０１に記憶させ、取得した正常な状態の各外乱パラメータ値は、記憶部２０の正常時パラメータ値記憶領域２０５に記憶させておく。
【００７５】
本実施形態では、一例として、パラメータはＫ０とＴ１の２個で説明しているが、採用するモデルによっては、ｎ個のパラメータを取得して正常時パラメータ値記憶領域２０５に記憶させてもよい。例えば、上述した（数３）のモデルの場合には、ｎ＝ａ＋ｂ＋１となる。
【００７６】
＜異常判定＞
本実施形態においては、正常時の外乱パラメータ値と、外乱発生時に推定される外乱パラメータ値とを比べることにより、異常の判定を行う。以後、外乱発生時に推定される外乱パラメータ値を計測時の外乱パラメータ値と称する。以下、本実施形態における異常判定の処理について説明する。
【００７７】
図５は、外乱パラメータ値の正常、異常を図示化した一例を示す図である。図５において、縦軸を外乱のパラメータの一つであるシステムゲインＫ０とし、横軸をもう一つのパラメータである時定数Ｔ１とした２次元のパラメータ空間を示している。制御量調整器１を温度調節器として用い、制御対象３を半導体製造装置とした態様では、システムゲインＫ０の単位は、偏差を、目標温度［℃］に対する目標温度［℃］と制御量（温度［℃］）との差の割合［％］で表した場合、［℃／％］となる。また、時定数Ｔ１の単位は、［秒（ｓ）］となる。
【００７８】
図５において、点Ａａは、記憶部２０の正常時パラメータ値記憶領域２０５に記憶された正常時の外乱パラメータ値を２次元パラメータ空間にプロットした点である。点Ｂａおよび点Ｂｂは、計測期間において推定された推定外乱制御量と外乱トリガ信号ｄとに基づいて推定された、所定の計測時の外乱パラメータ値を２次元パラメータ空間にプロットした点である。
【００７９】
点Ａａに対して閾値を設定することで、正常であるか、異常であるかを判定することができる。当該閾値を第１の閾値とする。例えば、図５に示されているように、システムゲインＫ０と時定数Ｔ１に対して、所定の閾値を上限および下限として設定してもよい。この場合、実線で囲われている範囲が第１の閾値の範囲である。点Ｂａおよび点Ｂｂのように当該閾値の範囲外にある場合、異常であると判定することができる。当然、上限値および下限値を設定するのではなく、正常時の外乱パラメータ値に対して閾値に対応する関数を適用させるなど、別の方法で閾値を設定してもよい。
【００８０】
本実施例では、パラメータがＫ０とＴ１の２個であるため、２次元空間であるが、例えばｎ個のパラメータであればｎ次元空間によって判定する。
【００８１】
表示部２４は、計測時の外乱パラメータ値が正常時の外乱パラメータ値に基づいて設定された閾値を超えた場合、異常の発生をユーザが判断できるように表示させる。また、正常時の外乱パラメータに対して、またはその閾値に対して、どの程度差異があるかを表示させてもよい。ユーザは、表示部２４を見ることにより、異常が発生しているか否か、または異常が発生する可能性が高いか否かを判断することができる。また、必ずしも表示させる必要はなく、異常発生時に警報を鳴らすなど、別の手段でユーザに通知してもよいし、自動的に装置を停止させてもよい。
【００８２】
＜動作例＞
次に、本実施形態における異常検知装置２に関する制御システム１００の動作例について、図６のフローチャートを参照しつつ説明する。図６は、本実施形態における異常検知装置に関する制御システム１００の動作例を示すフローチャートである。
【００８３】
まず、本実施形態の制御システム１００に電源が投入されて開始すると、例えば診断部２３は、所定の期間において制御対象３の制御量ｙを計測する（図６：Ｓ１０）。次に、制御量調整器１の操作量ｕと、制御対象３の制御量ｙとに基づいて、制御対象３のモデルの制御対象パラメータ値を取得する（図６：Ｓ１１）。
【００８４】
操作量ｕ、制御量ｙが安定した後、外乱生成装置４が外乱を発生させる（図６：Ｓ１２）。そして、外乱波形推定部２１は、制御対象３のモデルと、操作量ｕとから第１の推定装置制御量ｙｒａを算出し、当該第１の推定装置制御量ｙｒａと、制御量ｙとから、さらに第１の推定外乱制御量ｙｄａを推定する（図６：Ｓ１３）。
【００８５】
次に、パラメータ推定部２２は、第１の推定外乱制御量ｙｄａと、外乱トリガ信号ｄとから外乱のモデルのパラメータ値を推定する（図６：Ｓ１４）。正常時の外乱パラメータ値を記憶していない場合、推定された外乱パラメータ値を正常時の外乱パラメータ値として学習させ、記憶部２０の正常時パラメータ値記憶領域２０５に記憶させてもよい（図６：Ｓ１５、Ｓ１５１）。記憶後、Ｓ１２へと戻る。また、予め正常な外乱における制御量等を計測することで外乱のモデルのパラメータ値を推定し、記憶部２０の正常時パラメータ値記憶領域２０５に記憶させてもよい。
【００８６】
正常時の外乱パラメータ値が記憶されている場合、推定された外乱パラメータ値を計測時の外乱パラメータ値として、診断部２３の判定部２３１は、正常時の外乱パラメータ値と比較する（図６：Ｓ１６）。判定部２３１は、当該計測時の外乱パラメータ値が正常時の外乱パラメータ値から設定される所定の閾値を超えた場合、外乱が異常であると判定し、所定の閾値内である場合、外乱は異常でない、つまり正常であると判定する（図６：Ｓ１７）。外乱が正常な場合、Ｓ１２へと戻る。異常と判定された場合、表示部２４に、例えば外乱が異常である旨を表示し、終了する（図６：Ｓ１８）。
【００８７】
本実施形態において、異常と判定されなかった場合にＳ１２へと戻り、次の外乱を発生させる方法で記載しているが、異常と判定された場合であっても、表示部２４に表示させ、かつＳ１２へと戻り、次の外乱を発生させるように動作させてもよい。また、判定部２３１が所定の閾値に基づいて異常／正常を判定しているが、判定部２３１が判定せずに診断部２３が計測時の外乱パラメータ値に基づいて異常について評価し、表示部２４での表示に基づいてユーザが判断するように動作させてもよい。
【００８８】
以上のように、本実施形態によれば、断続的に発生する外乱について、当該外乱が異常であるか否かを判定することができる。そのため、例えば、外乱の発生とは何らかの部品を制御対象３に投入し、制御対象３が当該部品を加工することである場合、当該部品を検査することなく、異常の有無を検出することができる。
【００８９】
（実施形態２）
次に、本開示の実施形態２について、図７から図９を参照しつつ説明する。図７は、実施形態２における異常検知装置２に関する制御システム１００の概略構成を示すブロック図である。図７に示すように、異常検知装置２は、記憶部２０が、目標値記憶領域２０７を備えているところが図１を用いて上述した実施形態１とは異なる。記憶部２０の目標値記憶領域２０７は、目標値ｒを記憶する。
【００９０】
図８（Ａ）は、本実施形態のフィードバック制御のブロック図を示す図である。図８（Ｂ）は、図８（Ａ）のうち、外乱を除いたフィードバック制御を示すブロック図である。図８（Ｃ）は、図８（Ａ）のうち、外乱に関するフィードバック制御を示すブロック図である。伝達関数を検討するにあたって、外乱がない場合と、目標値ｒがゼロである場合とに分けて検討すると、図８（Ａ）に表したフィードバック制御に関するブロック図は、図８（Ｂ）と図８（Ｃ）のブロック図の和として表すことができる。
【００９１】
図９は、上記のようなブロック図に関する制御量等の関係を表している。図９（Ａ）は、時間経過に対する制御量ｙの変化の一例を表しており、図４（Ａ）における０〜ｔ１３の期間およびｔ１３〜ｔ１４の期間の一部を表している。図９（Ｂ）は、時間経過に対する第２の推定装置制御量ｙｒｂの変化の一例を表す。図９（Ｃ）は、時間経過に対する第２の推定外乱制御量ｙｄｂの変化の一例を表す。また、図８（Ａ）と図９（Ａ）、図８（Ｂ）と図９（Ｂ）、図８（Ｃ）と図９（Ｃ）は、それぞれ対応している。
【００９２】
実施形態１において記載したように、制御量ｙは、装置制御量ｙｒと、外乱の影響による制御量である外乱制御量ｙｄとの合算で表すことができる。ここで、外乱がない場合の制御量ｙ、すなわち装置制御量ｙｒは、制御量ｙが目標値ｒに一致または極めて接近し、その状態で安定すると、基本的に変動しない。そのため、装置制御量ｙｒは、装置起動後、図９（Ｂ）のように変化すると推定される。当該推定値を第２の推定装置制御量ｙｒｂとする。また、詳細は後述するが、制御量ｙから第２の推定装置制御量ｙｒｂを減算した値を第２の推定外乱制御量ｙｄｂとする。
【００９３】
実施形態１において記載しているように制御量調整器１の伝達関数をＣ（ｓ）、制御対象３の伝達関数をＧ（ｓ）とし、さらに外乱生成装置４の伝達関数をＰ（ｓ）とすると、目標値Ｒ（ｓ）と制御量Ｙ（ｓ）と外乱トリガ信号Ｄ（ｓ）との関係は、下記（数６）のように表すことができる。図８（Ａ）は（数６）を概略的に表すブロック図である。なお、例えば、目標値Ｒ（ｓ）は、目標値ｒのラプラス変換であり、制御量Ｙ（ｓ）等についても同様である。
【００９４】
【数６】
2020194365.tif 000008
【００９５】
また、（数６）は、下記（数７）および（数８）で表される第２の推定装置制御量ＹＲＢ（ｓ）と、第２の推定外乱制御量ＹＤＢ（ｓ）との合算であると考えることができる。図８（Ｂ）は、（数７）を概略的に表すブロック図である。また、図８（Ｃ）は、（数８）を概略的に表すブロック図である。
【００９６】
【数７】
2020194365.tif 000009
【００９７】
【数８】
2020194365.tif 000010
【００９８】
伝達関数Ｐ（ｓ）は、外乱生成装置４に外乱トリガ信号Ｄ（ｓ）を入力した場合、所定の制御量を出力する。
【００９９】
第２の推定装置制御量ＹＲＢ（ｓ）に関する項は、制御量Ｙ（ｓ）のうち、フィードバック制御を含む、外乱の影響による制御量の変動を除去した成分である。つまり、第２の推定装置制御量ｙｒｂは、外乱がない場合における、制御量ｙを目標値ｒへと近づけるフィードバック制御によって得られる制御量である。
【０１００】
第２の推定外乱制御量ＹＤＢ（ｓ）に関する項は、制御量Ｙ（ｓ）のうち、フィードバック制御を含む、外乱の影響による制御量の変動成分である。つまり、第２の推定外乱制御量ｙｄｂは、目標値をゼロとした場合における、外乱によって変動した制御量をゼロへと近づけるフィードバック制御によって得られる制御量である。
【０１０１】
また、上記したように、第２の推定装置制御量ｙｒｂは、一旦制御量ｙが目標値ｒと一致または極めて接近し、その状態で安定すると、基本的には変動しない。そのため、測定された起動時の制御量および起動から所定の時間経過後の安定している制御量に基づいて、第２の推定装置制御量ｙｒｂを推定してもよい。
【０１０２】
（数６）から（数８）から明らかなように、第２の推定外乱制御量ｙｄｂは、計測される制御量ｙと、第２の推定装置制御量ｙｒｂとの差、すなわち、ｙｄｂ＝ｙ−ｙｒｂである。このようにして、第２の推定外乱制御量ｙｄｂは推定される。
【０１０３】
本実施形態では、実施形態１における第１の推定装置制御量ｙｒａおよび第１の推定外乱制御量ｙｄａのかわりに第２の推定装置制御量ｙｒｂおよび第２の推定外乱制御量ｙｄｂを用いて、外乱のモデルのパラメータ値を推定する。そして、実施形態１において説明した方法により、外乱の異常の検知をすることが可能である。
【０１０４】
（実施形態３）
次に、本開示の実施形態３について図１０から図１４を参照しつつ説明する。図１０は、実施形態３における異常検知装置２に関する制御システム１００の概略構成を示すブロック図である。図１０に示されるように、本実施形態における異常検知装置２の記憶部２０は、実施形態１に対してさらに、異常時パラメータ値記憶領域２０８を備えている。異常時パラメータ値記憶領域２０８には、外乱に何らかの異常が生じている状態における前記外乱のモデルのｍ種類（ｍは正の整数）の外乱パラメータ値（以下、異常時の外乱パラメータ値とする。）が記憶される。本実施形態は、実施形態１に対して差異を記載しているが、実施形態２に対して適用することも当然可能である。
【０１０５】
診断部２３はさらに、処理部２３２を備えている。処理部２３２は、各外乱パラメータ値のベクトル化処理を行う。ベクトル化処理の対象となる、各外乱パラメータ値には、正常時パラメータ値記憶領域２０５に記憶された正常時における外乱のモデルの外乱パラメータ値、異常時パラメータ値記憶領域２０８に記憶された異常時における外乱のモデルのｍ種類の外乱パラメータ値が含まれる。また、各外乱パラメータ値には、パラメータ推定部２２により推定される計測時の外乱パラメータ値も含まれる。処理部２３２におけるベクトル化処理の詳細については後述する。
【０１０６】
診断部２３は、処理部２３２によるベクトル化処理の結果に基づいて、外乱における異常度合いの判定を行う。外乱における異常度合いの判定の詳細については後述する。
【０１０７】
表示部２４は、液晶ディスプレイ等により構成され、診断部２３によって判定された外乱の異常に関する情報、例えば異常度合いを表示する。
【０１０８】
実施形態１および実施形態２においては、正常な外乱の外乱パラメータ値を推定して取得し、当該正常時の外乱パラメータ値と、別途推定された別の外乱に関する計測時の外乱パラメータ値と比較することで、異常を判定した。しかし、本実施形態においてはさらに、外乱に何らかの異常が発生した場合の外乱パラメータ値を予め取得し、記憶部２０の異常時パラメータ値記憶領域２０８に記憶させておく。制御量調整器１を温度調節器として用い、制御対象３を半導体製造装置、外乱の発生をウエハ（ワーク）の投入とした態様では、ウエハ投入から所定期間内に半導体製造装置の温度が目標値に変化しない場合に異常が発生したと判定してもよい。
【０１０９】
異常の原因としては様々なものが考えられるが、本実施形態では、一例として、外乱として投入されるウエハの水分量の異常が原因となって異常が発生した場合と、投入されたウエハの設置位置の適正値からのずれが原因となって異常が発生した場合に、異常発生時の外乱パラメータ値を取得して異常時パラメータ値記憶領域２０８に記憶させておく。
【０１１０】
このように異常の原因と当該異常発生時のパラメータ値との相関関係が予めわかっていれば、毎回の使用時における外乱発生から所定期間内に推定されるパラメータ値と、異常発生時のパラメータ値との関係から、異常の原因を推定することが可能となる。外乱発生から所定期間は、例えば外乱の投入から除去までの期間である。当該期間は、例えば実施形態１と同様に、外乱トリガ信号ｄで表される、図４（Ａ）から図４（Ｅ）に示す時刻ｔ１１から時刻ｔ１４までの期間が想定され、以下の説明では、計測期間とする。また、計測期間は、外乱の投入からユーザが設定する時間の経過後まで、例えば、時刻ｔ１１から、時刻ｔ１３と時刻ｔ１４との間の任意の時刻までの期間であってもよい。
【０１１１】
本実施形態では、異常の原因をウエハの水分量異常とウエハの位置ずれの２種類としたが、さらに多くの異常の原因が特定できる場合には、それぞれの原因と異常発生時のパラメータ値とを記憶させておけばよい。
【０１１２】
＜ベクトル化処理＞
本実施形態においては、異常発生時の外乱パラメータ値と、毎回の使用時において推定される外乱パラメータ値とについてベクトル化処理を行うことにより、異常の原因の推定を行う。以下、本実施形態におけるベクトル化処理について説明する。
【０１１３】
図１１は本実施形態におけるベクトル化処理を説明するための図である。図５と同じく、図１１において、縦軸を外乱のパラメータの一つであるシステムゲインＫ０とし、横軸をもう一つのパラメータである時定数Ｔ１とした２次元パラメータ空間を示している。制御量調整器１を温度調節器として用い、制御対象３を半導体製造装置とした態様では、システムゲインＫ０の単位は、偏差を、目標温度［℃］に対する目標温度［℃］と制御量（温度［℃］）との差の割合［％］で表した場合、［℃／％］となる。また、時定数Ｔ１の単位は、［秒（ｓ）］となる。
【０１１４】
図１１において点Ａ０は、記憶部２０の正常時パラメータ値記憶領域２０５に記憶された正常時の外乱パラメータ値を２次元パラメータ空間にプロットした点であり、以下の説明ではこの点を正常点とする。
【０１１５】
図１１において点Ａ１は、記憶部２０の異常時パラメータ値記憶領域２０８に記憶されたウエハの水分量異常が原因となった異常発生時の外乱パラメータ値を２次元パラメータ空間にプロットした点であり、以下の説明ではこの点を水分量異常の異常モード点とする。
【０１１６】
図１１において点Ａ２は、記憶部２０の異常時パラメータ値記憶領域２０８に記憶されたウエハの位置ずれが原因となった異常発生時の外乱パラメータ値を２次元パラメータ空間にプロットした点であり、以下の説明ではこの点を位置ずれの異常モード点とする。
【０１１７】
図１１において点Ｂは、計測期間において推定された推定外乱制御量と外乱トリガ信号ｄとに基づいて推定された外乱パラメータ値を２次元パラメータ空間にプロットした点であり、以下の説明ではこの点を計測点とする。
【０１１８】
水分量異常の異常モード点Ａ１および位置ずれの異常モード点Ａ２は、それぞれの原因で異常が発生した場合に、正常点Ａ０から外乱パラメータ値がどのように変化するかを表している。同様に、計測点Ｂは、正常点Ａ０からの外乱パラメータ値の変化量を表している。したがって、水分量異常の異常モード点Ａ１、位置ずれの異常モード点Ａ２、および計測点Ｂの外乱パラメータ値は、正常点Ａ０を起点としたベクトルと考えることができる。
【０１１９】
以下の説明では、正常点Ａ０を起点とした水分量異常の異常モード点Ａ１のベクトルを水分量異常ベクトルＡ１とし、正常点Ａ０を起点とした位置ずれの異常モード点Ａ２のベクトルを位置ずれベクトルＡ２とする。また、正常点Ａ０を起点とした計測点Ｂのベクトルを計測ベクトルＢとする。
【０１２０】
本実施形態では、計測ベクトルＢが、水分量異常ベクトルＡ１および位置ずれベクトルＡ２に対して、それぞれどの程度関係しているかを判断するために、計測ベクトルＢの水分量異常ベクトルＡ１および位置ずれベクトルＡ２への寄与率を算出する。
【０１２１】
寄与率を算出するにあたっては、計測ベクトルＢを水分量異常ベクトルＡ１および位置ずれベクトルＡ２に対して射影し、射影したベクトルの水分量異常ベクトルＡ１および位置ずれベクトルＡ２に対する比率を算出する。
【０１２２】
以下、計測ベクトルＢの水分量異常ベクトルＡ１および位置ずれベクトルＡ２への寄与率の算出方法を数式に基づいて説明する。
【０１２３】
まず、正常点Ａ０の外乱パラメータ値を（Ｔ１Ａ０，Ｋ０Ａ０）とし、水分量異常の異常モード点Ａ１の外乱パラメータ値を（Ｔ１Ａ１，Ｋ０Ａ１）とすると、水分量異常ベクトルＡ１は以下のように表される。
【０１２４】
【数９】
2020194365.tif 000011
【０１２５】
次に、位置ずれの異常モード点Ａ２の外乱パラメータ値を（Ｔ１Ａ２，Ｋ０Ａ２）とすると、位置ずれベクトルＡ２は以下のように表される。
【０１２６】
【数１０】
2020194365.tif 000012
【０１２７】
また、計測点Ｂの外乱パラメータ値を（Ｔ１Ｂ，Ｋ０Ｂ）とすると、計測ベクトルＢは以下のように表される。
【０１２８】
【数１１】
2020194365.tif 000013
【０１２９】
なお、以下の説明では、正常点Ａ０の外乱パラメータ値（Ｔ１Ａ０，Ｋ０Ａ０）を、説明の簡略化のために（０，０）とする。
【０１３０】
次に、計測ベクトルＢの水分量異常ベクトルＡ１の射影ベクトルＢＡ１は以下のように表される。
【０１３１】
【数１２】
2020194365.tif 000014
【０１３２】
ここで、ｗ１は計測ベクトルＢの水分量異常ベクトルＡ１への寄与率であり、寄与率ｗ１は、以下のように表される。
【０１３３】
【数１３】
2020194365.tif 000015
【０１３４】
水分量異常ベクトルＡ１の大きさは、以下のように表される。
【０１３５】
【数１４】
2020194365.tif 000016
【０１３６】
射影ベクトルＢＡ１の大きさは、射影ベクトルＢＡ１と計測ベクトルＢとのなす角αの余弦と、計測ベクトルＢの大きさとから、以下の式で表すことができる。
【０１３７】
【数１５】
2020194365.tif 000017
【０１３８】
また、水分量異常ベクトルＡ１と計測ベクトルＢの内積は以下の式で表すことができる。
【０１３９】
【数１６】
2020194365.tif 000018
【０１４０】
したがって、上記（数１５）および（数１６）の式、並びに上記（数１３）より、寄与率ｗ１は、以下のようにして求めることができる。
【０１４１】
【数１７】
2020194365.tif 000019
【０１４２】
同様に、計測ベクトルＢの位置ずれベクトルＡ２の射影ベクトルＢＡ２は以下のように表される。
【０１４３】
【数１８】
2020194365.tif 000020
【０１４４】
ここで、ｗ２は計測ベクトルＢの位置ずれベクトルＡ２への寄与率であり、寄与率ｗ２は、以下のように表される。
【０１４５】
【数１９】
2020194365.tif 000021
【０１４６】
位置ずれベクトルＡ２の大きさは、以下のように表される。
【０１４７】
【数２０】
2020194365.tif 000022
【０１４８】
射影ベクトルＢＡ２の大きさは、射影ベクトルＢＡ２と計測ベクトルＢとのなす角βの余弦と、計測ベクトルＢの大きさとから、以下の式で表すことができる。
【０１４９】
【数２１】
2020194365.tif 000023
【０１５０】
また、位置ずれベクトルＡ２と計測ベクトルＢの内積は以下の式で表すことができる。
【０１５１】
【数２２】
2020194365.tif 000024
【０１５２】
したがって、上記（数２１）および（数２２）の式、並びに上記（数１９）より、寄与率ｗ２は、以下のようにして求めることができる。
【０１５３】
【数２３】
2020194365.tif 000025
【０１５４】
上述した（数１７）の式および（数２３）の式から明らかなように、計測点Ｂの外乱パラメータ値がわかれば、水分量異常の異常モード点Ａ１および位置ずれの異常モード点Ａ２の外乱パラメータ値に基づいて、計測ベクトルＢの水分量異常ベクトルＡ１および位置ずれベクトルＡ２への寄与率を算出することができる。
【０１５５】
本実施形態では、（数１７）の式および（数２３）の式がプログラムとして記憶部２０に記憶されている。処理部２３２は、前記プログラムにしたがって、外乱生成装置４の推定される推定外乱制御量、正常時の外乱パラメータ値、および異常時の外乱パラメータ値に基づいて、上述した寄与率の算出を行う。
【０１５６】
表示部２４は、上述のように算出した寄与率を表示させる。ユーザは、表示部２４に表示される寄与率を見ることにより、異常が発生しているか否か、あるいは異常が発生する可能性が高いか否かを判断することができる。また、ユーザは、異常の発生または異常の発生の可能性が、どのような原因に起因しているのかを推定することができる。
【０１５７】
＜数値例＞
次に、本実施形態の数値例の一つについて図１２から図１４を参照しつつ説明する。図１２（Ａ）は、各外乱パラメータ値（システムゲインＫ０，時定数Ｔ１）の数値例を示す図である。図１２（Ａ）のＮｏ．１〜Ｎｏ．３は、それぞれ正常点、水分量異常の異常モード点、位置ずれの異常モード点の外乱パラメータ値を示している。Ｎｏ．４〜Ｎｏ．８は、温度調節器としての制御量調整器１、および半導体製造装置としての制御対象３に電源投入として起動させる動作を５回行い、それぞれの計測期間の所定タイミングで計測した計測点１〜計測点５の外乱パラメータ値を示している。
【０１５８】
図１２（Ｂ）は、各ベクトルの数値例を示す図である。図１２（Ｂ）のＮｏ．２およびＮｏ．３は、それぞれ水分量異常ベクトル、および位置ずれベクトルの値を示している。Ｎｏ．４〜Ｎｏ．８は、計測点１〜計測点５に対応する計測ベクトル１〜計測ベクトル５の値を示している。
【０１５９】
図１３は、図１２（Ａ）のパラメータ値を２次元パラメータに示したグラフである。図１４は、上述した（数１７）の式および（数２３）の式から、計測ベクトル１〜計測ベクトル５の水分量異常寄与率および位置ずれ寄与率を算出した結果を示す図である。
【０１６０】
図１４に示すように、計測ベクトル１については、水分量異常寄与率が４０％であるが、位置ずれ寄与率は１１０％であり、位置ずれベクトルに対する寄与率が１００％を超えている。したがって、異常発生の原因が位置ずれにあると推定することが可能となる。
【０１６１】
また、図１４に示すように、計測ベクトル２については、水分量異常寄与率が４４％、位置ずれ寄与率が８９％であり、水分量異常および位置ずれについては許容範囲であることがわかる。しかし、位置ずれ寄与率は１００％に近づいており、位置ずれについての対処が必要であると判断することも可能となる。
【０１６２】
さらに、図１４に示すように、計測ベクトル５については、水分量異常寄与率が４８％、位置ずれ寄与率が８５％であり、水分量異常および位置ずれについては許容範囲であることがわかる。しかし、水分量異常寄与率は５０％に近づいており、水分量異常についての対処が必要であると判断することも可能となる。
【０１６３】
以上のように、本実施形態によれば、発生した外乱に単に何らかの異常が発生しているか否かだけではなく、異常を発生させる複数の原因についての可能性を提示することができる。また、発生した外乱の特性をパラメータ化できるので、装置の経年変化だけでなく、同じ構成の装置の特性差を明確にすることができる。
【０１６４】
（実施形態４）
次に、本開示の実施形態４について図１５および図１６を参照しつつ説明する。実施形態３においては、計測ベクトルＢを水分量異常ベクトルＡ１等に対して射影し、射影したベクトルの水分量異常ベクトルＡ１等に対する比率を算出することにより、計測ベクトルＢの水分量異常ベクトルＡ１等への寄与率を算出した。しかしながら、本実施形態においては、計測ベクトルＢを、位置ずれベクトルＡ２の成分と水分量異常ベクトルＡ１の成分との合成によって表現し、それぞれの成分を寄与率として算出するところが実施形態３と異なっている。
【０１６５】
以下、本実施形態における計測ベクトルＢの水分量異常ベクトルＡ１および位置ずれベクトルＡ２への寄与率の算出方法を数式に基づいて説明する。図１５は、実施形態４におけるベクトル化処理を説明するための図である
【０１６６】
本実施形態においても、正常点Ａ０の外乱パラメータ値は（Ｔ１Ａ０，Ｋ０Ａ０）とし、水分量異常の異常モード点Ａ１の外乱パラメータ値は（Ｔ１Ａ１，Ｋ０Ａ１）とする。また、位置ずれの異常モード点Ａ２の外乱パラメータ値は（Ｔ１Ａ２，Ｋ０Ａ２）とする。水分量異常ベクトルＡ１は、実施形態３の（数９）に示すように表され、位置ずれベクトルＡ２は実施形態３の（数１０）に示すように表される。また、計測点Ｂの外乱パラメータ値についても、実施形態３と同様に（Ｔ１Ｂ，Ｋ０Ｂ）とし、計測ベクトルＢは実施形態３の（数１１）に示すように表される。
【０１６７】
なお、以下の説明では、正常点Ａ０の外乱パラメータ値（Ｔ１Ａ０，Ｋ０Ａ０）を、説明の簡略化のために（０，０）とする。
【０１６８】
本実施形態では、まず、図１５に示すように、計測ベクトルＢを、位置ずれベクトルＡ２における成分ベクトルＢＡ２と、水分量異常ベクトルＡ１における成分ベクトルＢＡ１とに分解する。位置ずれベクトルＡ２における成分ベクトルＢＡ２は、以下のように表される。
【０１６９】
【数２４】
2020194365.tif 000026
【０１７０】
ｗ２は計測ベクトルＢの位置ずれベクトルＡ２への寄与率であり、寄与率ｗ２は、以下のように表される。
【０１７１】
【数２５】
2020194365.tif 000027
【０１７２】
一方、計測ベクトルＢの水分量異常ベクトルＡ１における成分ベクトルＢＡ１は以下のように表される。
【０１７３】
【数２６】
2020194365.tif 000028
【０１７４】
ｗ１は計測ベクトルＢの水分量異常ベクトルＡ１への寄与率であり、寄与率ｗ１は、以下のように表される。
【０１７５】
【数２７】
2020194365.tif 000029
【０１７６】
計測ベクトルＢは、位置ずれベクトルＡ２における成分ベクトルＢＡ２と、水分量異常ベクトルＡ１における成分ベクトルＢＡ１とにより、以下のように表される。
【０１７７】
【数２８】
2020194365.tif 000030
【０１７８】
上記（数２８）の式は、以下のように表すことができる。
【数２９】
2020194365.tif 000031
【０１７９】
したがって、上記（数２９）より、寄与率（ｗ１，ｗ２）は以下のように表すことができる。
【数３０】
2020194365.tif 000032
【０１８０】
また、上記（数３０）の右辺は、以下のように表すことができる。
【数３１】
2020194365.tif 000033
2020194365.tif 000034
2020194365.tif 000035
【０１８１】
したがって、寄与率（ｗ１，ｗ２）は以下のように表すことができる。
【数３２】
2020194365.tif 000036
【０１８２】
このように、計測点Ｂのパラメータ値がわかれば、水分量異常および位置ずれの各異常モード点Ａ１，Ａ２のパラメータ値に基づいてベクトル化処理を行い、各ベクトルに基づいて計測ベクトルＢの水分量異常ベクトルＡ１および位置ずれベクトルＡ２への寄与率を算出することができる。
【０１８３】
本実施形態では、（数３２）の式がプログラムとして記憶部２０に記憶されている。処理部２３２は、前記プログラムにしたがって、制御対象３の測定される制御量、正常時の外乱パラメータ値、および異常時の外乱パラメータ値に基づいて、上述した寄与率の算出を行う。
【０１８４】
表示部２４は、上述のように算出した寄与率を表示させる。ユーザは、表示部２４に表示される寄与率を見ることにより、異常が発生しているか否か、あるいは異常が発生する可能性が高いか否かを判断することができる。また、ユーザは、異常の発生または異常の発生の可能性が、どのような原因に起因しているのかを推定することができる。
【０１８５】
＜数値例＞
次に、本実施形態の数値例の一つについて図１６を参照しつつ説明する。なお、各パラメータ値（システムゲインＫ０，時定数Ｔ１）および各ベクトルの数値例は、実施形態３における図１２（Ａ），図１２（Ｂ）と同じ数値例を用いる。
【０１８６】
図１６は、図１２（Ｂ）に示した各ベクトルに基づいて、上記（数３２）の式から計測ベクトル１〜計測ベクトル５の水分量異常寄与率および位置ずれ寄与率を算出した結果を示す図である。
【０１８７】
図１６に示すように、計測ベクトル１については、水分量異常寄与率が１８％であるが、位置ずれ寄与率は１１０％であり、位置ずれベクトルに対する寄与率が１００％を超えている。したがって、異常発生の原因が位置ずれにあると推定することが可能となる。
【０１８８】
また、図１６に示すように、計測ベクトル４については、水分量異常寄与率が２６％、位置ずれ寄与率が９２％であり、水分量異常および位置ずれについては許容範囲であることがわかる。しかし、位置ずれ寄与率は１００％に近づいており、位置ずれについてのメンテナンスが必要であると判断することも可能となる。
【０１８９】
以上のように、本実施形態によれば、発生した外乱に単に何らかの異常が発生しているか否かだけではなく、異常を発生させる複数の原因についての可能性を提示することができる。また、発生した外乱をの特性をパラメータ化できるので、装置の経年変化だけでなく、同じ構成の装置の特性差を明確にすることができる。
【０１９０】
（実施形態５）
次に、本開示の実施形態５について図１７から図２０を参照しつつ説明する。図１７は、実施形態５における異常検知装置２に関する制御システム１００の概略構成を示すブロック図である。図１７に示すように、異常検知装置２は、診断部２３が判定部２３１を備えているところが上述した実施形態と異なる。また、記憶部２０は、閾値記憶領域２０６を備えているところが上述した実施形態と異なる。
【０１９１】
上述した実施形態３および実施形態４では、診断部２３の処理部２３２において、計測ベクトルＢの水分量異常ベクトルＡ１および位置ずれベクトルＡ２への寄与率を算出し、表示部に寄与率を出力する態様について説明した。一方、本実施形態は、処理部２３２から出力される寄与率に予め閾値を設定しておき、閾値を超えた場合に異常が発生したと判定するところが上述した実施形態と異なる。
【０１９２】
記憶部２０の閾値記憶領域２０６には、予め設定した水分量異常の閾値と、位置ずれの閾値を記憶させておく。閾値は、外乱パラメータ値のデータ列として記憶させてもよいし、一次関数として記憶させてもよい。
【０１９３】
判定部２３１は、処理部２３２において算出された前記寄与率と、閾値記憶領域２０６に記憶された閾値とを比較することにより、異常が発生しているか否かを判定する。表示部２４は、判定の結果を表示する。
【０１９４】
図１８は、実施形態３で説明した計測ベクトルＢを水分量異常ベクトルＡ１等に対して射影することにより計測ベクトルＢの水分量異常ベクトルＡ１等への寄与率を算出する場合の水分量異常と位置ずれの許容範囲の一例を示す図である。
【０１９５】
図１８においては、計測ベクトルＢの水分量異常ベクトルＡ１に対する寄与率が１００％となる閾値ラインＴｈ１、計測ベクトルＢの位置ずれベクトルＡ２に対する寄与率が１００％となる閾値ラインＴｈ２が示されている。また、計測ベクトルＢの水分量異常ベクトルＡ１に対する寄与率が−１００％となる閾値ラインＴｈ３、計測ベクトルＢの位置ずれベクトルＡ２に対する寄与率が−１００％となる閾値ラインＴｈ４が示されている。
【０１９６】
図１８に示す例では、閾値ラインＴｈ１から閾値ラインＴｈ３までの範囲を水分量異常の許容範囲とし、閾値ラインＴｈ２から閾値ラインＴｈ４までの範囲を位置ずれの許容範囲としている。したがって、本実施形態では、判定部２３１は、閾値ラインＴｈ１，Ｔｈ２，Ｔｈ３，Ｔｈ４により囲まれる領域（各閾値ライン上を含まず）に計測点Ｂが入る場合には、異常なしと判定する。また、判定部２３１は、閾値ラインＴｈ１，Ｔｈ２，Ｔｈ３，Ｔｈ４および各閾値ライン外の領域に計測点Ｂが入る場合には、異常ありと判定する。
【０１９７】
閾値ラインＴｈ１，Ｔｈ２，Ｔｈ３，Ｔｈ４は、計測ベクトルＢの水分量異常ベクトルＡ１または位置ずれベクトルＡ２に対する寄与率が１００％または−１００％になるラインとして設定されている。したがって、計測ベクトルＢがこれらの閾値ライン上にある場合、あるいは、これらの閾値ラインを超えた場合であっても、水分量異常ベクトルＡ１と位置ずれベクトルＡ２のいずれか一方に対する寄与率だけでなく、他方に対する寄与率も明らかになる。その結果、本実施形態は、外乱パラメータ値であるシステムゲインＫ０と時定数Ｔ１の所定値を閾値としてそれぞれを独立して判断する場合に比べて、異常の発生原因を適切に推定することができる。
【０１９８】
図１９は、実施形態４で説明した計測ベクトルＢを、位置ずれベクトルＡ２の成分と水分量異常ベクトルＡ１の成分との合成によって表現し、それぞれの成分を寄与率として算出する場合の水分量異常と位置ずれの許容範囲の一例を示す図である。
【０１９９】
図１９においては、計測ベクトルＢの水分量異常ベクトルＡ１に対する寄与率が１００％となる閾値ラインＴｈ５、計測ベクトルＢの位置ずれベクトルＡ２に対する寄与率が１００％となる閾値ラインＴｈ６が示されている。また、計測ベクトルＢの水分量異常ベクトルＡ１に対する寄与率が−１００％となる閾値ラインＴｈ７、計測ベクトルＢの位置ずれベクトルＡ２に対する寄与率が−１００％となる閾値ラインＴｈ８が示されている。
【０２００】
図１９に示す例では、閾値ラインＴｈ５から閾値ラインＴｈ７までの範囲を水分量異常の許容範囲とし、閾値ラインＴｈ６から閾値ラインＴｈ８までの範囲を位置ずれの許容範囲としている。したがって、本実施形態では、判定部２３１は、閾値ラインＴｈ５，Ｔｈ６，Ｔｈ７，Ｔｈ８により囲まれる領域（各閾値ライン上を含まず）に計測点Ｂが入る場合には、異常なしと判定する。また、判定部２３１は、閾値ラインＴｈ５，Ｔｈ６，Ｔｈ７，Ｔｈ８および各閾値ライン外の領域に計測点Ｂが入る場合には、異常ありと判定する。
【０２０１】
閾値ラインＴｈ５，Ｔｈ６，Ｔｈ７，Ｔｈ８は、計測ベクトルＢの水分量異常ベクトルＡ１または位置ずれベクトルＡ２に対する寄与率が１００％または−１００％になるラインとして設定されている。したがって、計測ベクトルＢがこれらの閾値ライン上にある場合、あるいは、これらの閾値ラインを超えた場合であっても、水分量異常ベクトルＡ１と位置ずれベクトルＡ２のいずれか一方に対する寄与率だけでなく、他方に対する寄与率も明らかになる。その結果、本実施形態は、外乱パラメータ値であるシステムゲインＫ０と時定数Ｔ１の所定値を閾値としてそれぞれを独立して判断する場合に比べて、異常の発生原因を適切に推定することができる。
【０２０２】
図１８と図１９に例示したように、寄与率の算出方式によって、水分量異常と位置ずれの許容範囲としてそれぞれ異なる許容範囲を設定し得る。ユーザは使用目的に応じて、実施形態３で説明した寄与率の算出方式（以下、第１の方式とする）、若しくは実施形態４で説明した寄与率の算出方式（以下、第２の方式とする）、またはその両方を選択してもよい。
【０２０３】
第１の方式と第２の方式には、それぞれ利点および欠点がある。第１の方式の利点は、異常の原因となる要素の数に制限がないことである。パラメータの数、すなわちｎ次元空間における次元数ｎに関わりなく、異常の原因となる要素として複数の要素を設定することができる。第１の方式の欠点は、パラメータの変化が直交しない原因により異常が同時発生すると、何を検知しているのは分からないことである。
【０２０４】
これに対して、第２の方式の利点は、パラメータの変化が直交しない原因により異常が同時発生しても、異常の発生を検知できることである。第２の方式の欠点は、異常の原因となる要素の数が、パラメータの次元数、すなわちｎ次元空間における次元数ｎ以下の種類しか設定できないことである。例えば、上述した実施形態のように、パラメータがＫ０、Ｔ１の２次元である場合には、２種類までの原因による異常しか検出できない。
【０２０５】
したがって、ユーザは、使用目的や状況に応じて、寄与率の算出方式を適宜選択することが好ましい。
【０２０６】
＜動作例＞
次に、本実施形態における異常検知装置２に関する制御システム１００の動作例について、図２０のフローチャートを参照しつつ説明する。図２０は、本実施形態における異常検知装置２に関する制御システム１００の動作例を示すフローチャートである。
【０２０７】
上述したように、本実施形態の異常検知装置２においては、予め水分量異常の異常モード点Ａ１および位置ずれの異常モード点Ａ２の外乱パラメータ値を記憶部２０の異常時パラメータ値記憶領域２０８に記憶させておく。また、正常点Ａ０の外乱パラメータ値を記憶部２０の正常時パラメータ値記憶領域２０５に記憶させておく。
【０２０８】
まず、本実施形態の制御システム１００に電源が投入されると、例えば診断部２３の処理部２３２は、所定の期間において制御対象３の制御量ｙを計測する（図２０：Ｓ５０）。次に、処理部２３２は、制御量調整器１の操作量ｕと、制御対象３の制御量ｙとに基づいて、制御対象３のモデルの制御対象パラメータ値を取得する（図２０：Ｓ５１）。
【０２０９】
操作量ｕ、制御量ｙが安定した後、外乱生成装置４は外乱を発生させる（図２０：Ｓ５２）。そして、外乱波形推定部２１は、制御対象３のモデルと、操作量ｕとから第１の推定装置制御量ｙｒａを算出し、当該第１の推定装置制御量ｙｒａと、制御量ｙとから、さらに第１の推定外乱制御量ｙｄａを推定する（図２０：Ｓ５３）。
【０２１０】
次に、パラメータ推定部２２は、第１の推定外乱制御量ｙｄａと、外乱トリガ信号ｄとから外乱のモデルのパラメータ値を推定する（図２０：Ｓ５４）。正常点Ａ０の外乱パラメータ値を記憶していない場合、推定された外乱パラメータ値を正常点Ａ０の外乱パラメータ値として学習させ、記憶部２０の正常時パラメータ値記憶領域２０５に記憶させてもよい（図２０：Ｓ５５、Ｓ５５１）。この場合、上述したベクトル化処理を行い、（数１７）の式および（数２３）の式をプログラムとして記憶部２０に記憶させる（図２０：Ｓ５５２）。記憶後、Ｓ５２へと戻る。また、予め正常な外乱における制御量等を計測することで、正常点Ａ０の外乱パラメータ値を記憶部２０の正常時パラメータ値記憶領域２０５に記憶させて、上述したベクトル化処理を予め行い、（数１７）の式および（数２３）の式をプログラムとして記憶部２０に記憶させておいてもよい。
【０２１１】
正常点Ａ０の外乱パラメータ値が記憶されている場合、処理部２３２は、推定された外乱パラメータ値を計測点Ｂの外乱パラメータ値として、（数１７）の式および（数２３）の式に基づいて、それぞれの寄与率を算出する（図２０：Ｓ５６）。当該計測時の外乱パラメータ値が正常時の外乱パラメータ値から設定される所定の閾値を超えた場合、外乱が異常であると判定し、所定の閾値内である場合、外乱は異常でない、外乱が正常であると判定する（図２０：Ｓ５７）。外乱が異常であると判定された場合、表示部２４は算出された寄与率を表示させる（図２０：Ｓ５８）。外乱が異常であると判定されなかった場合、Ｓ５２へと戻り、当該処理を実行する。以上のように、本実施形態においては、制御システム１００に電源が投入されるごとに、図２０に示す動作が行われ、寄与率の算出が行われ、外乱が異常である場合には表示が行われる。
【０２１２】
本実施形態において、異常と判定されなかった場合にＳ１２へと戻り、次の外乱を発生させる方法で記載しているが、異常と判定された場合であっても、表示部２４に表示させ、かつＳ１２へと戻り、次の外乱を発生させるように動作させてもよい。また、異常と判定された場合に表示する方法で記載されているが、異常の有無に関係なく、寄与率を算出する毎に当該寄与率を表示部２４に表示させてもよい。
【０２１３】
（実施形態６）
次に、本開示の実施形態６について図２１および図２２を参照しつつ説明する。図２１は、本実施形態において２次元パラメータ空間に３種類の異常の原因の外乱パラメータ値をプロットした例を示す図である。
【０２１４】
本実施形態では、パラメータの数が２個、すなわち２次元空間において、異常モード点の数が３個の場合において、第１の方式によって寄与率を算出する。
【０２１５】
図２１において、正常点Ａ０、および異常モード点Ａ１，Ａ２、ならびに計測点Ｂの外乱パラメータ値は、上述した実施形態と同様である。図２１においては、水分量異常、および位置ずれ以外の３番目の要素が原因となって異常が発生した場合の異常モード点Ａ３がプロットされている。
【０２１６】
このような場合でも、計測ベクトルＢの異常モードベクトルＡ３の射影ベクトルＢＡ３を実施形態１で説明した方法で求め、計測ベクトルＢの異常モードベクトルＡ３に対する寄与率を求めることができる。このように、第１の方式を用いると、異常モード点の数がパラメータの数より多くても、寄与率を算出することができる。
【０２１７】
図２２は、本実施形態において、３次元パラメータ空間に３種類の異常モード点の外乱パラメータ値をプロットした例を示す図である。図２２に示す例では、パラメータの数が３個、すなわち３次元空間において、異常モード点の数が３個の場合に、第１の方式によって寄与率を算出する。パラメータの数が３個となるモデルとしては、例えば以下の（数３３）で表されるモデルが考えられる。
【０２１８】
【数３３】
2020194365.tif 000037
【０２１９】
図２２にて示すように、モデルのパラメータ数が増えたとしても、実施形態３において説明した方法により、寄与率を算出することができる。また、詳細は図示しないが、この実施形態の場合、異常モード点の数がモデルのパラメータ数を超えていないため、第２の方式によっても、寄与率の算出は可能である。
【０２２０】
図２３は、本実施形態において３次元パメータ空間に３種類の異常モード点の外乱パラメータ値をプロットした他の例を示す図である。図２３に示す例では、パラメータの数が３個、すなわち３次元空間において、異常モード点の数が３個の場合に、第２の方式によって寄与率を算出する。この場合においても、パラメータの数が３個となるモデルとしては、上述した（数３３）で表されるモデルが考えられる。当然、これらの上記されているパラメータ数、異常モードの数およびモデルは例示的なものであり、上記に限定されない。
【０２２１】
（実施形態７）
次に、本開示に係る実施形態７について図２４を参照しつつ説明する。図２４は、本実施形態における閾値の決定方法を説明するための図である。上述した実施形態においては、水分量異常および位置ずれの異常モード点の外乱パラメータ値を、それぞれ水分量異常および位置ずれの許容範囲の閾値とした態様について説明した。しかし、本実施形態においては、以下の（数３４）に示す数式を用いて許容範囲の閾値を設定するところが上述した実施形態と異なる。
【０２２２】
【数３４】
2020194365.tif 000038
【０２２３】
上記（数３４）の数式において、Ｖｒｅｆは、図２４に示すように、正常点を基準とした異常モード点のベクトルの長さであり、Ｖｒｅｐは、図２４に示すように、正常点を基準とした正常の範囲に含まれる代表点のベクトルの長さである。代表点は、正常な状態で外乱パラメータ値を複数回計測し、計測された正常点の外乱パラメータ値の標準偏差σに基づいた３σとなる値を使用してもよいし、計測された正常点の外乱パラメータ値の最大値を使用してもよい。また、前回計測した外乱パラメータ値を正常点としてもよいし、現時点からＰ回前（Ｐは正の整数）までの外乱パラメータ値の移動平均を使用してもよい。係数ｋは、予め設定された係数である。
【０２２４】
上記（数３４）の数式および図２４に示すように、閾値Ｖｔｈは、異常モード点のベクトルの長さＶｒｅｆと代表点のベクトルの長さＶｒｅｐの差分に係数ｋを掛けたものと、代表点のベクトルの長さＶｒｅｐとを加算することにより求められる。
【０２２５】
このようにして異常の発生原因となる水分量異常等の許容範囲の閾値を決定することにより、異常発生前に、異常を発生させる可能性が高い水分量異常等の原因を適切に推定することができる。
【０２２６】
（実施形態８）
次に、本開示の実施形態８について、図２５から図２８を参照しつつ説明する。図２５は、実施形態８における異常検知装置２に関する制御システム１００の概略構成を示すブロック図である。
【０２２７】
上述した実施形態においては、操作量ｕ、および制御量ｙから外乱制御量を推定することで、外乱の異常を検知する態様について説明した。本実施形態は、制御量ｙを計測する必要なく、操作量ｕを用いて外乱の異常を検知する態様であるところが上述した実施形態と異なる。
【０２２８】
制御対象３の制御量ｙが目標値ｒと一致または極めて近い状態で安定すると、制御量調整器１の操作量ｕも一定の値で安定した状態（すなわち、整定した状態）を保つ。この操作量を整定操作量ｕｓとする。操作量が整定しているときに外乱が投入されると、制御量ｙと目標値ｒとの間に差異が生じるため、操作量ｕは整定操作量ｕｓから変動する。制御量ｙの変動量に応じて操作量ｕの変動量が定まるため、これらの変動量の間には相関がある。そのため、正常な外乱における操作量ｕの変動量を取得しておき、操作量ｕを監視し、整定操作量ｕｓから変動量を算出することで、正常時の変動量と比較して外乱の異常を検出することができる。
【０２２９】
図２５に示すように、実施形態８における制御システム１００は、異常検知装置２が外乱波形推定部２１およびパラメータ推定部２２を備えておらず、その代わりに操作量変動算出部２５を備えているところが実施形態１と異なる。
【０２３０】
記憶部２０は、操作量記憶領域２０２、整定操作量記憶領域２０９、外乱トリガ信号記憶領域２０４、正常時操作量変動記憶領域２１０、閾値記憶領域２０６を備える。上述した整定操作量ｕｓは、整定操作量記憶領域２０９に記憶される。整定操作量ｕｓは、例えば、制御システム１００を起動して一定期間経過後（例えば、システム起動直後の操作量が最大で継続する期間の経過後）、外乱が投入される前に、操作量ｕが一定期間変動しないときに計測された操作量としてもよい。また、制御量ｙを計測して、制御システム１００を起動後、外乱が生じる前に、操作量ｕおよび制御量ｙが一定期間変動しないときに計測された操作量としてもよい。また、外乱発生入直前の操作量としてもよい。正常時操作量変動記憶領域２１０には、後述する正常な外乱時の操作量変化量の積分値が記憶される。閾値記憶領域２０６には、操作量変化量の積分値に関して異常であると判定する第２の閾値を記憶させる。当該閾値は、ユーザによって設定されてもよいし、正常時の操作量変化量の積分値に対する差または割合として設定されてもよい。
【０２３１】
操作量変動算出部２５は、ＣＰＵ等から構成される。本実施形態における操作量変動算出部２５は、操作量ｕと、整定操作量ｕｓと、外乱トリガ信号とに基づいて、整定操作量ｕｓに対する操作量の変化量の積分値を算出する。算出する期間は、外乱トリガ信号が入力されている期間でもよいし、外乱トリガ信号の入力後、ユーザの設定に応じた一定時間としてもよい。
【０２３２】
診断部２３は、計測時の操作量変化量の積分値と閾値とを比較することにより、異常が発生しているか否かを判定する。表示部２４は、判定の結果を表示する。
【０２３３】
図２６（Ａ）から図２６（Ｃ）は、本実施形態における操作量等を表すグラフである。図２６（Ａ）は、図４（Ｂ）の一部を示すグラフであり、操作量ｕの一例を表す。図２６（Ｂ）は、図４（Ｃ）の一部を示すグラフであり、実施形態１における第１の推定装置制御量ｙｒａの一例を表す。図２６（Ｃ）は、図４（Ｅ）の一部を示すグラフであり、外乱トリガ信号ｄの一例を表す。
【０２３４】
図２６（Ａ）から図２６（Ｃ）における時間軸は互いに対応している。０〜ｔ２１の期間は、装置起動時から外乱が発生するまでの期間である。ｔ２１において、外乱トリガ信号ｄが外乱生成装置４に入力されると、実施形態１において記載しているように、操作量ｕが増加する。所定の期間経過後、例えば、ｔ２２において、制御量ｙが目標値ｒに一致または極めて接近することで、操作量ｕは一定値を保つ。
【０２３５】
図２６（Ａ）および図２６（Ｂ）において斜線で表されたそれぞれの領域が、外乱の投入によって変動した領域である。上述したように、これらの領域の間には相関がある。また、図２６（Ａ）から明らかなように、操作量変化量の積分値とは、整定操作量ｕｓと操作量変化量とで表すことができる面積である。この領域は、例えば、ｔ２１で表される外乱トリガ信号ｄが入力されたときから、ｔ２３で表されている操作量ｕが一定値で安定している期間を用いてもよい。また、図示されていないが、外乱トリガ信号の入力後、停止するまでの期間を用いてもよい。整定操作量ｕｓに対応する第１の推定装置制御量をｙｒａｓとする。この場合、図２６（Ｂ）から明らかなように、第１の整定推定装置制御量ｙｒａｓと第１の推定装置制御量の変化量とで表すことができる面積が、第１の推定装置制御量の変化量の積分値である。
【０２３６】
＜異常判定＞
本実施形態においては、外乱の正常時における操作量変化量の積分値と、外乱発生時に算出される操作量変化量の積分値とを比べることにより、異常の判定を行う。以後、外乱発生時に算出される操作量変化量の積分値を計測時の操作量変化量の積分値と称する。以下、本実施形態における異常判定の処理について説明する。
【０２３７】
図２７は、本実施形態における、計測時の操作量変化量の積分値の算出結果の一例を表すグラフである。横軸は、それぞれの外乱を表し、縦軸は、外乱毎の操作量変化量の積分値を表す。二本の破線はそれぞれ、閾値の上限と下限である。診断部２３の判定部２３１は、計測時の操作量変化量の積分値がこれらの範囲内に収まらない場合、異常と判定してもよい。当該閾値は、例えば、正常な外乱における操作量変化量の積分値を取得し、当該正常時の操作量変化量の積分値に基づいて、設定することができる。
【０２３８】
＜動作例＞
次に、本実施形態における異常検知装置２に関する制御システム１００の動作例について、図２８のフローチャートを参照しつつ説明する。図２８は、本実施形態における異常検知装置２に関する制御システム１００の動作例を示すフローチャートである。
【０２３９】
まず、本実施形態の制御システム１００に電源が投入されると、制御量ｙを目標値ｒへ近づけるように、操作量ｕが制御される（図２８：Ｓ８０）。操作量の整定後、記憶部２０の操作量記憶領域２０２に整定操作量ｕｓが記憶される（図２８：Ｓ８１）。
【０２４０】
次に、外乱生成装置４が外乱を発生させる（図２８：Ｓ８２）。そして、整定操作量ｕｓに対する制御量調整器１の操作量ｕの変化量の積分値を算出する（図２８：Ｓ８３）。
【０２４１】
正常時の操作量変化量の積分値を記憶していない場合、当該外乱による操作量変化量の積分値を、当該積分値を正常時の操作量変化量の積分値として正常時操作量変動記憶領域２１０に記憶させてもよい（図２８：Ｓ８４、Ｓ８４１）。記憶後、Ｓ８２へと戻る。また、予め正常な外乱における操作量等を計測することで正常時の操作量変化量の積分値を算出し、正常時操作量変動記憶領域２１０に記憶させてもよい。
【０２４２】
正常時の操作量変化量の積分値が記憶されている場合、算出された操作量変化量の積分値を計測時の操作量変化量の積分値として、診断部２３の判定部２３１は、正常時の操作量変化量の積分値と比較する（図２８：Ｓ８５）。判定部２３１は、所定の閾値を超えた場合、外乱は異常であると判定し、所定の閾値である場合、外乱は異常でない、つまり正常であると判定する（図２８：Ｓ８６）。外乱が正常な場合、Ｓ８２へと戻る。異常と判定された場合、表示部２４に、例えば外乱が異常である旨を表示し、終了する（図２８：Ｓ８７）。
【０２４３】
本実施形態において、異常と判定されなかった場合にＳ８２へと戻り、次の外乱を発生させる方法で記載しているが、異常と判定された場合であっても、表示部２４に表示させ、かつＳ８２へと戻り、次の外乱を発生させるように動作させてもよい。また、判定部２３１が所定の閾値に基づいて異常／正常を判定しているが、判定部２３１が判定せずに診断部２３が計測時の操作量変化量の積分値に基づいて異常について評価し、表示部２４での表示に基づいてユーザが判断するように動作させてもよい。
【０２４４】
本実施形態において、操作量変化量の積分値を用いて異常を検知しているが、これ以外の方法でもよい。例えば、操作量ｕの変化量を用いて異常を検知してもよい。図２６（Ａ）のｕｃは、操作量が外乱の発生によって変動した変化量を表す。図２６（Ｂ）のｙｒｃは、第１の推定装置制御量ｙが外乱の発生によって変動した変化量を表す。これらの値の間には相関がある。また、図２６（Ａ）から明らかなように、操作量変化量とは、整定操作量ｕｓと外乱発生後に操作量が安定した値との差である。図２６（Ｂ）から明らかなように、第１の推定装置制御量ｙの変化量は、第１の整定推定装置制御量ｙｒａｓと、外乱発生後に第１の推定装置制御量ｙが安定した値との差である。
【０２４５】
上記した実施形態と同じように。正常な外乱における操作量変化量を取得するなどによって、閾値を設定することで、計測された操作量変化量から外乱の異常の有無を判定することができる。
【０２４６】
以上のように、本実施形態によれば、断続的に発生する外乱について、当該外乱が異常であるか否かを、制御対象３や外乱のモデルを作成することなく、判定することができる。
【０２４７】
本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々の改良及び設計上の変更が可能である。
【産業上の利用可能性】
【０２４８】
以上のように、本開示に係る技術によれば、断続的に発生する外乱についての異常の有無を容易に推定することができ、その結果、ユーザは外乱に異常が生じた場合に効率的に対応できるようになる。
【符号の説明】
【０２４９】
１      制御量調整器
２      異常検知装置
３      制御対象
４      外乱生成装置
２０    記憶部
２１    外乱波形推定部
２２    パラメータ推定部
２３    診断部
２４    表示部
１００  制御システム
２０１  モデル記憶領域
２０２  操作量記憶領域
２０３  制御量記憶領域
２０４  外乱トリガ信号記憶領域
２０５  正常時パラメータ値記憶領域
２０６  閾値記憶領域
２３１  判定部
【図１】
2020194365.tif 000039
【図２】
2020194365.tif 000040
【図３】
2020194365.tif 000041
【図４】
2020194365.tif 000042
【図５】
2020194365.tif 000043
【図６】
2020194365.tif 000044
【図７】
2020194365.tif 000045
【図８】
2020194365.tif 000046
【図９】
2020194365.tif 000047
【図１０】
2020194365.tif 000048
【図１１】
2020194365.tif 000049
【図１２】
2020194365.tif 000050
【図１３】
2020194365.tif 000051
【図１４】
2020194365.tif 000052
【図１５】
2020194365.tif 000053
【図１６】
2020194365.tif 000054
【図１７】
2020194365.tif 000055
【図１８】
2020194365.tif 000056
【図１９】
2020194365.tif 000057
【図２０】
2020194365.tif 000058
【図２１】
2020194365.tif 000059
【図２２】
2020194365.tif 000060
【図２３】
2020194365.tif 000061
【図２４】
2020194365.tif 000062
【図２５】
2020194365.tif 000063
【図２６】
2020194365.tif 000064
【図２７】
2020194365.tif 000065
【図２８】
2020194365.tif 000066