(57)【要約】【課題】プラントモデルの作成を行うシステム利用者の負担を削減して、プラントモデルを容易に作成することが可能なプラントモデル管理装置及び方法を提供する。【解決手段】プラントモデル管理装置１は、プラントＰのデータに基づくモデルであるプラントモデルのモデリングに必要な条件を規定する自動動作パラメータの事前確率分布を入力とし、説明変数及び目的変数の過去の時系列データである学習データへの適合性を加味した自動動作パラメータの事後確率分布及び確率的プラントモデルの集合を生成する生成手段（モデリングシミュレーション部１２及びモデリング部１３）と、生成手段で生成された自動動作パラメータの事後確率分布を用いて、生成手段で生成された前記確率的プラントモデルの集合を合成するモデル合成部１４とを備える。【選択図】図１
2014206870.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントのデータに基づくモデルであるプラントモデルの管理を行うプラントモデル管理装置において、
前記プラントモデルのモデリングに必要な条件を規定する自動動作パラメータの事前確率分布を入力とし、説明変数及び目的変数の過去の時系列データである学習データへの適合性を加味した前記自動動作パラメータの事後確率分布及び確率的プラントモデルの集合を生成する生成手段と、
前記生成手段で生成された前記自動動作パラメータの事後確率分布を用いて、前記生成手段で生成された前記確率的プラントモデルの集合を合成する合成手段と
を備えることを特徴とするプラントモデル管理装置。
【請求項２】
前記合成手段によって合成された確率的プラントモデルを用いて、新たな説明変数に対する目的変数の予測値と、該目的変数の予測値の確率分布とを算出する予測手段を備えることを特徴とする請求項１記載のプラントモデル管理装置。
【請求項３】
前記予測手段で算出された前記目的変数の予測値の確率分布と、前記目的変数の実績値とを用いて、前記合成手段によって合成された前記確率的プラントモデルの妥当性を検証し、該検証結果に応じて合成に係る重み付けを更新して前記合成手段に前記確率的プラントモデルの集合を再合成させる保守手段を備えることを特徴とする請求項２記載のプラントモデル管理装置。
【請求項４】
前記自動動作パラメータの事前確率分布の入力、及び前記予測手段で算出される前記目的変数の予測値の確率分布の出力が可能な入出力手段を備えることを特徴とする請求項１から請求項３の何れか一項に記載のプラントモデル管理装置。
【請求項５】
前記生成手段は、前記学習データを用いて、前記自動動作パラメータに対する前記確率的プラントモデルを生成するとともに、前記自動動作パラメータに対する尤度を算出するモデリング手段と、
前記自動動作パラメータの事前確率分布を入力とし、前記モデリング手段に前記自動動作パラメータを順次出力して得られる前記確率的プラントモデルから前記確率的プラントモデルの集合を生成するとともに、前記自動動作パラメータに対する尤度から前記自動動作パラメータの事後確率分布を生成するモデリングシミュレーション手段と
を備えることを特徴とする請求項１から請求項４の何れか一項に記載のプラントモデル管理装置。
【請求項６】
プラントのデータに基づくモデルであるプラントモデルの管理を行うプラントモデル管理方法であって、
前記プラントモデルのモデリングに必要な条件を規定する自動動作パラメータの事前確率分布を入力とし、説明変数及び目的変数の過去の時系列データである学習データへの適合性を加味した前記自動動作パラメータの事後確率分布及び確率的プラントモデルの集合を生成する第１ステップと、
前記第１ステップで生成された前記自動動作パラメータの事後確率分布を用いて、前記第１ステップで生成された前記確率的プラントモデルの集合を合成する第２ステップと
を有することを特徴とするプラントモデル管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラントのデータに基づくモデルであるプラントモデルの管理を行うプラントモデル管理装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
石油精製、石油化学、基礎化学、製紙、製鉄等の各種プラントにおいては、プラントのデータに基づくモデルであるプラントモデルを用いて高度な自動操業が実現されている。具体的には、プラントモデルを用いて製品品質指標をリアルタイムで予測するソフトセンサ（或いは、推論センサ）を設け、予測された製品品質指標に基づいてプラントの操作量を決定するモデル予測制御や、経済性や安全性の制約の下で最適な運転条件を決定する運転最適化等が行われている。従来、上記の製品品質指標の計測には長時間を要していたが、近年においては、上記のプラントモデルを用いるソフトセンサによって製品品質指標をリアルタイムで予測することができるため、精度の高い高度な自動操業が可能になっている。
【０００３】
以下の特許文献１には、プラントシミュレーションにおいて必要とするプラントモデルを自動的にモデリングする装置が開示されている。具体的には、プラント挙動をモデリングするために使用するデータからプラント挙動をモデリングするモデリング手段、プラント挙動をモデリングするために使用するデータ及びモデリング後のモデルの入出力処理を行う入出力手段、及びモデリング手段でモデリングされたプラント挙動をシミュレーションするモデルに基づいてシミュレーションするシミュレーション手段を備える装置が開示されている。
【０００４】
この装置では、自己組織化マップ等の教師なし学習アルゴリズム、ＲＢＦネットワーク（Radial Basis Function Network）等の表現力の高いモデル、及び最小二乗規範に基づいたパラメータ最適化手法等が組み合わされてプラント挙動がモデリングされている。また、このようにモデリングされたプラント挙動は、そのプラント挙動をシミュレーションするモデルに基づいてシミュレーションされ、このシミュレーション結果に応じてモデルの更新が行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−２８０４５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、上述した特許文献１等に開示された装置を用いれば、必要とするプラントモデルを容易且つ自在にモデリングできるとも考えられる。しかしながら、実際に精確なプラントモデルを作成しようとすると、高度な専門知識に基づいてパラメータを慎重に検討する等の作業が必要になり、プラントモデルの作成を行う作業者（システム利用者）の負担が削減されることは無いという問題がある。
【０００７】
例えば、プラントモデルを作成するためデータから不適切なデータを除去する処理においては、システム利用者が正常データの基準を規定する作業（ラベリング）を行う必要があるが、この作業は非線形モデリングにおいては一般的に困難である。その理由は、非線形モデルでは、関数の形状の自由度が大きく、主流のデータの分布から外れているデータをプラントモデルの作成に用いるべきなのか、或いは除外すべきなのかの判定（外れ値判定）が困難であるからである。
【０００８】
また、例えば前述したＲＢＦネットワークを用いた処理においては、システム利用者がニューロン数を適切に設定する必要があるが、適切なニューロン数を慎重な検討をすることなく決定するのは極めて困難である。ここで、ニューロン数の設定が過剰である場合には、オーバーフィッティングと呼ばれる現象が発生して、本来意味のないノイズレベルの情報まで表現されたプラントモデルが得られてしまい、例えば前述したソフトセンサの予測性能が大幅に低下してしまう。これに対し、ニューロン数の設定が過小である場合には、アンダーフィッティングと呼ばれる現象が発生して、プラントの特性を十分に反映したプラントモデルは得られない。
【０００９】
適切なプラントモデルが作成されないと、運用開始後において良好な予測性能が得られないため、頻繁にプラントモデルを再構築しなければならないという事態に陥ってしまう。前述の通り、プラントは、ソフトセンサで予測された製品品質指標に基づいて自動操業が行われるため、このような事態に陥るとプラントの稼働率が低下してしまい、最終的に生産効率の低下に繋がってしまう。
【００１０】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、プラントモデルの作成を行うシステム利用者の負担を削減して、プラントモデルを容易に作成することが可能なプラントモデル管理装置及び方法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】
【００１１】
上記課題を解決するために、本発明のプラントモデル管理装置は、プラント（Ｐ）のデータに基づくモデルであるプラントモデルの管理を行うプラントモデル管理装置（１）において、前記プラントモデルのモデリングに必要な条件を規定する自動動作パラメータの事前確率分布を入力とし、説明変数及び目的変数の過去の時系列データである学習データへの適合性を加味した前記自動動作パラメータの事後確率分布及び確率的プラントモデルの集合を生成する生成手段（１２、１３）と、前記生成手段で生成された前記自動動作パラメータの事後確率分布を用いて、前記生成手段で生成された前記確率的プラントモデルの集合を合成する合成手段（１４）とを備えることを特徴としている。
この発明によると、プラントのデータに基づくモデルであるプラントモデルのモデリングに必要な条件を規定する自動動作パラメータの事前確率分布が入力され、学習データへの適合性を加味した自動動作パラメータの事後確率分布及び確率的プラントモデルの集合が生成され、生成された自動動作パラメータの事後確率分布を用いて、生成された確率的プラントモデルの集合が合成される。
ここで、上記の「説明変数」は、プラントから得られる計測データ等の各種データであり、上記の「目的変数」は、プラントで生産される製品の品質等を示すデータである。
また、本発明のプラントモデル管理装置は、前記合成手段によって合成された確率的プラントモデルを用いて、新たな説明変数に対する目的変数の予測値と、該目的変数の予測値の確率分布とを算出する予測手段（１５）を備えることを特徴としている。
また、本発明のプラントモデル管理装置は、前記予測手段で算出された前記目的変数の予測値の確率分布と、前記目的変数の実績値とを用いて、前記合成手段によって合成された前記確率的プラントモデルの妥当性を検証し、該検証結果に応じて合成に係る重み付けを更新して前記合成手段に前記確率的プラントモデルの集合を再合成させる保守手段（１６）を備えることを特徴としている。
また、本発明のプラントモデル管理装置は、前記自動動作パラメータの事前確率分布の入力、及び前記予測手段で算出される前記目的変数の予測値の確率分布の出力が可能な入出力手段（１１）を備えることを特徴としている。
また、本発明のプラントモデル管理装置は、前記生成手段が、前記学習データを用いて、前記自動動作パラメータに対する前記確率的プラントモデルを生成するとともに、前記自動動作パラメータに対する尤度を算出するモデリング手段（１３）と、前記自動動作パラメータの事前確率分布を入力とし、前記モデリング手段に前記自動動作パラメータを順次出力して得られる前記確率的プラントモデルから前記確率的プラントモデルの集合を生成するとともに、前記自動動作パラメータに対する尤度から前記自動動作パラメータの事後確率分布を生成するモデリングシミュレーション手段（１２）とを備えることを特徴としている。
本発明のプラントモデル管理方法は、プラント（Ｐ）のデータに基づくモデルであるプラントモデルの管理を行うプラントモデル管理方法であって、前記プラントモデルのモデリングに必要な条件を規定する自動動作パラメータの事前確率分布を入力とし、説明変数及び目的変数の過去の時系列データである学習データへの適合性を加味した前記自動動作パラメータの事後確率分布及び確率的プラントモデルの集合を生成する第１ステップ（Ｓ１２、Ｓ１３）と、前記第１ステップで生成された前記自動動作パラメータの事後確率分布を用いて、前記第１ステップで生成された前記確率的プラントモデルの集合を合成する第２ステップ（Ｓ１４）とを有することを特徴としている。
【００１２】
ここで、本明細書で用いている用語「確率分布」、「事前確率分布」、「事後確率分布」、「尤度」、「確率的プラントモデル」の意味は、以下の通りである。
【００１３】
・「確率分布」
対象としている変数のある実現値が生起する確率を与える関数である。対象としている変数が実数値のような連続値をとる場合には、確率分布は確率密度関数として与えられるが、本明細書においては離散変数の場合と区別せずに扱うこととする。
・「事前確率分布」
データを何も得ていない状態で、対象としている変数の実現値に対して確率を与える関数である。事前確率分布は、対象としている変数をＡとすると、ｐ（Ａ）と記述される。
・「事後確率分布」
データを取得した後に、対象としている変数の実現値に対して確率を与える関数である。事後確率分布は、対象としている変数をＡとし、取得データをＤとすると、条件付き確率を用いてｐ（Ａ｜Ｄ）と記述される。
【００１４】
・「尤度」
特定の確率分布上における既に取得したデータの生起確率である。例えば、変数Ａが取得データＤの生起に関する確率分布を規定するパラメータである場合には、取得データＤの下での変数Ａの尤度は、ｐ（Ｄ｜Ａ）である。このとき、取得データＤは確定しており、尤度ｐ（Ｄ｜Ａ）は、変数Ａの関数になっているため、尤度関数とも呼ばれる。尚、ベイズの定理から、事後確率分布は事前確率分布と尤度との積に比例する。即ち、ｐ（Ａ｜Ｄ）∝ｐ（Ｄ｜Ａ）ｐ（Ａ）であり、この右辺を変数Ａの定義域で正規化することによって事後確率分布が得られる。
【００１５】
・「確率的プラントモデル」
説明変数ｘが取得された時の、目的変数ｙの予測値の条件付き確率分布を与える関数であり、ｐ（ｙ｜ｘ）と記述される。従来のプラントモデルは、特定の説明変数に対して出力が唯一定まるものであるため「確定的プラントモデル」と呼ぶことができる。これに対し、確率的プラントモデルは、特定の説明変数に対して出力が確率分布となる。尚、確率的プラントモデルにおいても、期待値計算や最頻値の計算を行えば、確定的プラントモデル同様の予測値を得ることができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、プラントのデータに基づくモデルであるプラントモデルのモデリングに必要な条件を規定する自動動作パラメータの事前確率分布を入力とし、学習データへの適合性を加味した自動動作パラメータの事後確率分布及び確率的プラントモデルの集合を生成し、生成した自動動作パラメータの事後確率分布を用いて、生成した確率的プラントモデルの集合を合成するようにしており、自動動作パラメータの事前確率分布を入力すればプラントモデルが生成されるため、プラントモデルの作成を行うシステム利用者の負担を削減して、プラントモデルを容易に作成することが可能であるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施形態によるプラントモデル管理装置の要部構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態によるプラントモデル管理装置で行われるモデル構築動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態によるプラントモデル管理装置で行われる予測計算動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態によるプラントモデル管理装置で行われるモデルメンテナンス動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態によるプラントモデル管理装置で行われるモデル構築動作を説明するための図である。
【図６】本発明の一実施形態によるプラントモデル管理装置の運用開始後の動作を説明するための図である。
【図７】目的変数の実績値に対する平均対数尤度の時間変化の一例を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態によるプラントモデル管理装置で生成される確率的プラントモデルを説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の一実施形態によるプラントモデル管理装置及び方法について詳細に説明する。
【００１９】
〔プラントモデル管理装置の構成〕
図１は、本発明の一実施形態によるプラントモデル管理装置の要部構成を示すブロック図である。図１に示す通り、本実施形態のプラントモデル管理装置１は、情報入出力部１１（入出力手段）、モデリングシミュレーション部１２（生成手段、モデリングシミュレーション手段）、モデリング部１３（生成手段、モデリング手段）、モデル合成部１４（合成手段）、予測部１５（予測手段）、及びプラントモデル保守部１６（保守手段）を備えており、プラントＰのデータに基づくモデルであるプラントモデルの管理を行う。
【００２０】
尚、プラントモデル管理装置１は、例えばワークステーション又はパーソナルコンピュータ等のコンピュータで実現される。プラントモデル管理装置１に設けられる各ブロック（情報入出力部１１、モデリングシミュレーション部１２、モデリング部１３、モデル合成部１４、予測部１５、及びプラントモデル保守部１６）は、各々の機能を実現するためのソフトウェアがコンピュータに読み込まれて、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働することによって実現される。
【００２１】
情報入出力部１１は、プラントモデル管理装置１に設けられたキーボードやマウス等の入力装置（図示省略）の操作に応じた各種情報の入力、及びプラントモデル管理装置１に設けられた液晶表示装置等の表示装置（図示省略）への各種情報の出力を行う。具体的に、情報入出力部１１は、システム利用者Ｕによる入力装置の操作に応じて、プラントモデルのモデリングに必要な条件を規定する自動動作パラメータθの事前確率分布の入力を行う。また、情報入出力部１１は、予測部１５で算出される目的変数の予測値及びこの予測値の確率分布や、プラントモデル保守部１６における確率的プラントモデルの評価結果等の表示装置への出力を行う。
【００２２】
ここで、上記の自動動作パラメータθとしては、例えばプラントモデルのモデリングに用いるモデル（線型モデル、多項式モデル等）を特定する情報、プラントモデルのモデリングに用いるデータの種類（温度データ、圧力データ等）を特定する情報、プラントモデルのモデリングに用いる正常データと除外すべき異常データとを区分けするための情報（外れ値判定情報）、プラントモデルのモデリングに用いる遅れや無駄時間のような動特性を特定する情報、プラントモデルのモデリングに用いるパラメータの経時的変化のような時変性を特定する情報等が挙げられる。ここで、本実施形態では、自動動作パラメータθに含まれる各パラメータの確率分布（事前確率分布）の入力が可能である。例えば、プラントモデルのモデリングに用いるモデルについて、線型モデルを１／２の確率で用い、多項式モデルを１／２の確率で用いるといった具合である。
【００２３】
モデリングシミュレーション部１２は、情報入出力部１１に入力された自動動作パラメータθの事前確率を入力とし、モデリング部１３に自動動作パラメータθを順次出力して得られる確率的プラントモデルから確率的プラントモデルの集合を生成するとともに、自動動作パラメータθに対する尤度から自動動作パラメータθの事後確率分布を算出する。このモデリングシミュレーション部１２は、自動動作パラメータθの事前確率分布が情報入出力部１１に入力された場合、或いはプラントモデル保守部１６からの指示があった場合に、上記動作を行う。
【００２４】
具体的に、モデリングシミュレーション部１２は、情報入出力部１１に入力された自動動作パラメータθの事前確率分布に基づいて自動動作パラメータθのサンプリングを行い、モデリング部１３に出力すべき自動動作パラメータθの集合｛θ１，…，θＮ｝（Ｎは２以上の整数）を得る。尚、動作パラメータの事前確率分布に基づいたサンプリングは、事前確率が高い部分を細かく（密に）行い、事前確率が低い部分を粗く（疎に）行うのが望ましい。
【００２５】
モデリングシミュレーション部１２は、サンプリングして得た自動動作パラメータθを順次モデリング部１３に出力し、以下の（１）式に示す確率的プラントモデルの集合、及び以下の（２）式に示す自動動作パラメータθの尤度の集合を得る。
【００２６】
【数１】
2014206870.tif 000003
【数２】
2014206870.tif 000004
【００２７】
モデリングシミュレーション部１２は、上記（２）式に示す自動動作パラメータθの尤度の集合から、学習データＸ，Ｙ（詳細は後述する）への適合性を加味した自動動作パラメータθの事後確率分布ｐ（θ｜Ｘ，Ｙ）を近似する処理（事後確率分布算出処理）を行う。ここで、自動動作パラメータθの事後確率分布は、前述したベイズの定理により、事前確率分布と尤度との積により、以下の（３）式の通り記述される。
【００２８】
【数３】
2014206870.tif 000005
【００２９】
但し、上記（３）式から自動動作パラメータθの事後確率分布を厳密に求めることは一般には困難なため、モデリングシミュレーション部１２は、上述した事後確率分布算出処理を行って自動動作パラメータθの事後確率分布を近似している。尚、モデリングシミュレーション部１２は、算出した自動動作パラメータθの事後確率分布ｐ（θ｜Ｘ，Ｙ）と、上記（１）式で示される確率的プラントモデルの集合とをモデル合成部１４に出力する。
【００３０】
尚、モデリングシミュレーション部１２でのサンプリングの仕方は、実験計画法等により決定的に決めてもよいし、モンテカルロ法等により確率的に決定してもよい。また、モデリング部１３に対して自動動作パラメータθを出力して自動動作パラメータθの事後確率分布を算出する一連の過程は、マルコフ連鎖モンテカルロ法、遺伝的アルゴリズム等の各種ヒューリスティクスにより動的に繰り返し実行してもよい。また、上述の事後確率分布算出処理により自動動作パラメータθの事後確率分布を近似する方法は任意であるが、例えばモデリング部１３に出力した自動動作パラメータθにより粒子近似を行う方法が考えられる。かかる方法を用いて近似された自動動作パラメータθの事後確率分布ｐ（θ｜Ｘ，Ｙ）は、ディラックのデルタ関数を用いて、以下の（４）式の通り表される。
【００３１】
【数４】
2014206870.tif 000006
【００３２】
モデリング部１３は、データサーバ２０から得られる学習データを用いて、モデリングシミュレーション部１２からの自動動作パラメータθに対する確率的プラントモデルを生成するとともに、自動動作パラメータθに対する尤度を算出する。このモデリング部１３は、モデリングシミュレーション部１２から、自動動作パラメータθが出力される度に上記の動作を行う。
【００３３】
ここで、上記のデータサーバ２０は、プラントＰから得られる計測データ等の各種データ（説明変数）、及びプラントＰで生産される製品の品質等を示すデータ（目的変数）等を格納し、格納したデータを要求に応じて提供する装置である。上記の学習データは、データサーバ２０に格納されているデータ（説明変数及び目的変数）であって、プラントモデルのモデリングのために用いられる現時点Ｔまでの時系列データ（説明変数Ｘ＝｛ｘ１，…，ｘＴ｝、目的変数Ｙ＝｛ｙ１，…，ｙＴ｝）である。
【００３４】
具体的に、モデリング部１３は、モデリングシミュレーション部１２から出力された自動動作パラメータθに応じた確率的プラントモデル（前述した（１）式中の１つの確率的プラントモデル）を生成するとともに、自動動作パラメータθに応じた尤度（前述した（２）式中の１つの尤度）を算出する。尚、学習データをなすデータの独立性を仮定すると、自動動作パラメータθに対する尤度は、以下の（５）式を用いて求められる。
【００３５】
【数５】
2014206870.tif 000007
【００３６】
モデリング部１３は、生成した自動動作パラメータθに対する確率的プラントモデル及び算出した自動動作パラメータθに対する尤度を、モデリングシミュレーション部１２に出力する。尚、確率的プラントモデルを作成する方法は任意である。例えば、異常データの判定（外れ値判定）を表す潜在変数を導入し、モデルのパラメータと共に最尤法等の最適化手法を用いて推定することで、前処理とモデリングを同時に考慮した確率的プラントモデルを構成することができる。
【００３７】
モデル合成部１４は、モデリングシミュレーション部１２から出力される自動動作パラメータθの事後確率分布を用いて、モデリングシミュレーション部１２から出力される確率的プラントモデルの集合を合成する。このモデル合成部１４は、モデリングシミュレーション部１２から、自動動作パラメータθの事後確率分布及び確率的プラントモデルの集合が出力された場合、或いはプラントモデル保守部１６から重みベクトル（詳細は後述する）が出力された場合に、上記動作を行う。
【００３８】
具体的に、モデル合成部１４は、モデリングシミュレーション部１２から出力される確率的プラントモデルの集合を合成するための重みベクトルｗ＝［ｗ（θ１），…，ｗ（θＮ）］を算出する。各重みベクトルは、モデリングシミュレーション部１２から出力される自動動作パラメータθの事後確率分布ｐ（θ｜Ｘ，Ｙ）を用いて以下の（６）式から算出する。
【００３９】
【数６】
2014206870.tif 000008
【００４０】
また、モデル合成部１４は、重みベクトルｗを用いた以下の（７）式に示す演算を行って、モデリングシミュレーション部１２から出力される確率的プラントモデルの集合を合成する。
【００４１】
【数７】
2014206870.tif 000009
【００４２】
モデル合成部１４は、合成した確率的プラントモデルｐｍｉｘ（ｙ｜ｘ）を予測部１５に出力するとともに、重みベクトルｗをプラントモデル保守部１６に出力する。尚、上記の（７）式に示す演算を行って、モデリングシミュレーション部１２から出力される確率的プラントモデルの集合を合成する場合に、不適切と判断される確率的プラントモデルを予め除外して合成を行うようにしても良い。
【００４３】
予測部１５は、モデル合成部１４によって合成された確率的プラントモデルｐｍｉｘ（ｙ｜ｘ）を用いて、新たな説明変数に対する目的変数の予測値と、この目的変数の予測値の確率分布とを算出する。この予測部１５は、プラントＰから得られた新たな計測データ等がデータサーバ２０に格納された時点（新たな説明変数ｘｔが得られた時点）で、上記動作を行う。
【００４４】
ここで、新たな説明変数ｘｔに対する目的変数の予測値をｙ＾ｔと表記すると、この目的変数の予測値の確率分布は、ｐ（ｙ＾ｔ｜ｘｔ）と表記される。尚、本明細書においては、表記の都合上、記号「ｙ」の上部にキャレット（caret）記号「＾」が付された記号を「ｙ＾」と表している。予測部１５は、算出した目的変数の予測値ｙ＾ｔをデータサーバ２０に出力するとともに、目的変数の予測値の確率分布ｐ（ｙ＾ｔ｜ｘｔ）をプラントモデル保守部１６に出力する。
【００４５】
尚、予測部１５が、算出した目的変数の予測値ｙ＾ｔをデータサーバ２０に出力するのは、外部のシステムに対して公開するためである。ここで、モデル合成部１４で合成された確率的プラントモデルを外部のシステムに出力しても良く、確率的プラントモデルによって算出した予測精度（予測値のばらつきの大きさ）を外部のシステムに出力しても良い。
【００４６】
プラントモデル保守部１６は、予測部１５で算出された目的変数の予測値の確率分布と、目的変数の実績値（実際に得られた目的変数）とを用いて、モデル合成部１４によって合成された確率的プラントモデルの妥当性を検証し、この検証結果に応じて合成に係る重み付けを更新してモデル合成部１４に確率的プラントモデルの集合を再合成させる。このプラントモデル保守部１６は、プラントＰで生産される製品の品質等を示す新たなデータがデータサーバ２０に格納された時点（目的変数の新たな実績値が得られた時点）で、上記動作を行う。
【００４７】
具体的に、プラントモデル保守部１６は、データサーバ２０に格納された新たな目的変数の実績値ｙｔと、予測部１５から出力される同時点の目的変数の予測値の確率分布ｐ（ｙ＾ｔ｜ｘｔ）とを用いて、目的変数の実績値の尤度ｐ（ｙｔ｜ｘｔ）を算出する。また、プラントモデル保守部１６は、現在までの尤度に基づいて現在得られている確率的プラントモデルｐｍｉｘ（ｙ｜ｘ）の妥当性を検証し、確率的プラントモデルｐｍｉｘ（ｙ｜ｘ）の劣化の有無を判定する。
【００４８】
プラントモデル保守部１６は、確率的プラントモデルの劣化が無いと判定した場合には、確率的プラントモデルの集合を合成するために用いる重みベクトルｗ＝［ｗ（θ１），…，ｗ（θＮ）］の更新を行って、モデル合成部１４に出力する。これに対し、プラントモデル保守部１６は、確率的プラントモデルの劣化が有ると判定した場合には、モデリングシミュレーション部１２に対して、確率的プラントモデルの集合を再度生成させる指示を行う。
【００４９】
尚、確率的プラントモデルの劣化の有無を判定する方法は任意であるが、例えば尤度の区間平均値等に対し、学習時の尤度を基準とした閾値を設定することで判定する方法等が考えられる。また、確率的プラントモデルの劣化の有無の判定結果をデータサーバ２０に出力し、外部のシステムに対して公開するようにしても良い。また、確率的プラントモデルの劣化が有ると判定された場合には、確率的プラントモデルの集合を再度生成させる指示を行う前に、システム利用者Ｕへの通知及び自動動作パラメータの事前確率分布の更新要求を行っても良い。また、重みベクトルの更新方法は任意であるが、例えば実績値に対する尤度を用いて、自動動作パラメータの事後確率分布を更新し、前述の方法に従い、再度重みベクトルを生成する方法等が考えられる。
【００５０】
〔プラントモデル管理装置の動作〕
次に、以上説明したプラントモデル管理装置１の動作について説明する。ここで、プラントモデル管理装置１の動作は、「モデル構築動作」、「予測計算動作」、及び「モデルメンテナンス動作」の３つに大別される。尚、これら各動作の概要は以下の通りであり、概要の説明に続いて各動作の詳細を順に説明する。
【００５１】
・「モデル構築動作」
入力された自動動作パラメータθの事前確率分布に基づいて、直近までの全ての説明変数及び目的変数の時系列データを学習データとして、新たな確率的プラントモデルを生成する動作
・「予測計算動作」
上記の「モデル構築動作」で生成された確率的プラントモデルを用いて、新たな説明変数に対する目的変数の予測値と、この目的変数の予測値の確率分布とを算出する動作
・「モデルメンテナンス動作」
上記「予測計算動作」で算出された目的変数の予測値の確率分布と、目的変数の実績値（実際に得られた目的変数）とを用いて、確率的プラントモデルの妥当性を検証し、この検証結果に応じて確率的プラントモデルのメンテナンス（確率的プラントモデルの再合成や再構築）を行う動作
【００５２】
〈モデル構築動作〉
図２は、本発明の一実施形態によるプラントモデル管理装置で行われるモデル構築動作を示すフローチャートである。尚、図２に示すフローチャートの処理は、自動動作パラメータθの事前確率分布が情報入出力部１１に入力された場合、或いはプラントモデル保守部１６からの指示があった場合に開始される。
【００５３】
処理が開始されると、まず情報入出力部１１に入力された自動動作パラメータθの事前確率分布に基づいて自動動作パラメータθのサンプリングを行う処理がモデリングシミュレーション部１２で行われる（ステップＳ１１）。かかる処理が行われることによって、モデリング部１３に出力すべき自動動作パラメータθの集合｛θ１，…，θＮ｝が得られることになる。
【００５４】
次に、サンプリングよって得られた自動動作パラメータθの集合｛θ１，…，θＮ｝に含まれる自動動作パラメータθを１つずつ順にモデリング部１３に出力する処理がモデリングシミュレーション部１２で行われる。この処理が行われると、前述した（１）式に示す確率的プラントモデルの集合、及び前述した（２）式に示す自動動作パラメータθの尤度の集合がモデリングシミュレーション部１２で取得される（ステップＳ１２：第１ステップ）。
【００５５】
ここで、自動動作パラメータθが、モデリングシミュレーション部１２からモデリング部１３に出力される度に、モデリング部１３では、データサーバ２０から得られる学習データを用いて、自動動作パラメータθに対する確率的プラントモデルの生成処理、及び自動動作パラメータθに対する尤度の算出処理が行われる。これらの処理によって得られた確率的プラントモデル及び尤度が、モデリングシミュレーション部１２に順次出力されることによって、前述した（１）式に示す確率的プラントモデルの集合、及び前述した（２）式に示す自動動作パラメータθの尤度の集合がモデリングシミュレーション部１２で取得されることになる。
【００５６】
次いで、自動動作パラメータθの事後確率分布を算出する処理がモデリングシミュレーション部１２で行われる（ステップＳ１３：第１ステップ）。具体的には、上記のステップＳ１２で取得した自動動作パラメータθの尤度の集合から、学習データへの適合性を加味した自動動作パラメータθの事後確率分布を算出する処理が行われる。尚、ステップＳ１２で取得された確率的プラントモデルの集合、及びステップＳ１３で算出された自動動作パラメータθの事後確率分布は、モデリングシミュレーション部１２からモデル合成部１４に出力される。
【００５７】
続いて、モデリングシミュレーション部１２から出力される確率的プラントモデルの集合を合成して予測部１５に保持させる処理がモデル合成部１４で行われる（ステップＳ１４：第２ステップ）。具体的には、ステップＳ１３で算出された自動動作パラメータθの事後確率分布を用いて前述した（６）式から重みベクトルｗ＝［ｗ（θ１），…，ｗ（θＮ）］を求め、この重みベクトルｗを用いて前述した（７）式に示す演算を行って確率的プラントモデルの集合を合成する処理が行われる。尚、合成された確率的プラントモデルは、モデル合成部１４から予測部１５に出力されて保持される。
【００５８】
〈予測計算動作〉
図３は、本発明の一実施形態によるプラントモデル管理装置で行われる予測計算動作を示すフローチャートである。尚、図３に示すフローチャートの処理は、プラントＰから得られた新たな計測データ等がデータサーバ２０に格納された時点（新たな説明変数ｘｔが得られた時点）で開始される。
【００５９】
処理が開始されると、まず上述した「モデル構築動作」によって得られた確率的プラントモデルｐｍｉｘ（ｙ｜ｘ）を用いて、新たな説明変数に対する目的変数の予測値ｙ＾ｔと、この目的変数の予測値の確率分布ｐ（ｙ＾ｔ｜ｘｔ）とを算出する処理が予測部１５で行われる（ステップＳ２１）。次に、ステップＳ２１で算出した目的変数の予測値ｙ＾ｔをデータサーバ２０に出力する処理が予測部１５で行われる（ステップＳ２２）。これにより、目的変数の予測値ｙ＾ｔが、外部のシステムに対して公開される。
【００６０】
次いで、ステップＳ２１で算出した目的変数の予測値の確率分布ｐ（ｙ＾ｔ｜ｘｔ）をプラントモデル保守部１６に出力して保持させる処理が予測部１５で行われる（ステップＳ２３）。かかる処理が行われることにより、予測部１５に保持された確率的プラントモデルで求められた目的変数の予測値の確率分布が、プラントモデル保守部１６に保持されることになる。
【００６１】
〈モデルメンテナンス動作〉
図４は、本発明の一実施形態によるプラントモデル管理装置で行われるモデルメンテナンス動作を示すフローチャートである。尚、図４に示すフローチャートの処理は、プラントＰで生産される製品の品質等を示す新たなデータがデータサーバ２０に格納された時点（目的変数の新たな実績値が得られた時点）で開始される。
【００６２】
処理が開始されると、データサーバ２０に格納された新たな目的変数の実績値ｙｔと、同時点の目的変数の予測値の確率分布ｐ（ｙ＾ｔ｜ｘｔ）とを用いて、現在得られている確率的プラントモデルｐｍｉｘ（ｙ｜ｘ）の妥当性を検証する処理が、プラントモデル保守部１６で行われる（ステップＳ３１）。具体的には、上記の目的変数の実績値ｙｔと、上記の目的変数の予測値の確率分布ｐ（ｙ＾ｔ｜ｘｔ）とを用いて、目的変数の実績値ｙｔの尤度ｐ（ｙｔ｜ｘｔ）を算出し、現在までの尤度に基づいて現在得られている確率的プラントモデルｐｍｉｘ（ｙ｜ｘ）の妥当性を検証する処理が行われる。
【００６３】
次に、確率的プラントモデルｐｍｉｘ（ｙ｜ｘ）の劣化の有無を判定する処理がプラントモデル保守部１６で行われる（ステップＳ３２）。確率的プラントモデルの劣化が無いと判定した場合（ステップＳ３２の判定結果が「正常」の場合）には、確率的プラントモデルの集合を合成するために用いる重みベクトルｗ＝［ｗ（θ１），…，ｗ（θＮ）］の更新を行ってモデル合成部１４に出力する処理がプラントモデル保守部１６で行われる（ステップＳ３３）。
【００６４】
これに対し、確率的プラントモデルの劣化が有ると判定した場合（ステップＳ３２の判定結果が「劣化」の場合）には、確率的プラントモデルの集合を再度生成させる指示が、プラントモデル保守部１６からモデリングシミュレーション部１２に出力される。これにより、前述した「モデル構築動作」が実行される（ステップＳ３４）。
【００６５】
〔プラントモデルの合成・再合成の説明〕
図５は、本発明の一実施形態によるプラントモデル管理装置で行われるモデル構築動作を説明するための図であって、（ａ）は確率的プラントモデルの集合の一例を示す図であり、（ｂ）は事後確率分布の一例を示す図であり、（ｃ）は合成された確率的プラントモデルの一例を示す図である。尚、図５（ａ），（ｃ）においては、説明変数ｘを横軸に、目的変数ｙを縦軸にそれぞれとり、図５（ｂ）においては、自動動作パラメータθを横軸に、事後確率分布の確率値を縦軸にそれぞれとっている。
【００６６】
図５（ａ），（ｃ）中の符号Ｌ１〜Ｌ４を付した直線又は曲線は、モデリング部１３で生成されてモデリングシミュレーション部１２で取得される確率的プラントモデルの期待値を示す直線又は曲線である。符号Ｌ１，Ｌ２を付した直線は、線型モデルにより回帰を行った確率的プラントモデルの期待値を示す直線であり、符号Ｌ３，Ｌ４を付した曲線は、多項式モデルにより回帰を行った確率的プラントモデルの期待値を示す曲線である。尚、図５（ａ），（ｂ）において、確率的プラントモデルの期待値を図示しているのは表記を簡単化するためである。自動動作パラメータθに対する確率的プラントモデルの期待値は、以下の（８）式を用いて算出される。
【００６７】
【数８】
2014206870.tif 000010
【００６８】
また、図５（ａ）中の記号「○」は、学習データを示しており、符号Ｌ１〜Ｌ４を付した期待値が得られる確率的プラントモデルは、これらの学習データへの適合性を加味して作成されている。ここで、符号Ｌ２，Ｌ３を付した期待値が得られる確率的プラントモデルでは、符号Ｑを付した学習データが外れ値判定されているのに対し、符号Ｌ１，Ｌ４を付した期待値が得られる確率的プラントモデルでは、符号Ｑを付した学習データが外れ値判定されてはいないとする。
【００６９】
図５（ｂ）に示す自動動作パラメータθの事後確率分布は、モデリング部１３で生成される自動動作パラメータθの尤度の集合を用いてモデリングシミュレーション部１２で算出される。尚、ここでは説明を簡単にするために、図５（ｂ）に示す通り、４つの自動動作パラメータθ１〜θ４の事後確率分布の確率値は等しいものとする。
【００７０】
確率的プラントモデルの集合を合成するために用いられる重みベクトルｗは、前述の（６）式に示す通り、自動動作パラメータθの事後確率分布を用いて算出される。このため、図５（ｂ）に示す通り、４つの自動動作パラメータθ１〜θ４の事後確率分布の確率値が等しい場合には、図５（ａ）に示す符号Ｌ１〜Ｌ４を付した期待値が得られる確率的プラントモデルの各々に対する重みベクトルｗは等しくなる。このような重みベクトルｗを用いて合成される確率的プラントモデルは、期待値が図５（ｃ）中の符号Ｌ１１を付した曲線で表されるものとなる。
【００７１】
図６は、本発明の一実施形態によるプラントモデル管理装置の運用開始後の動作を説明するための図である。尚、図６（ａ）〜（ｃ）は、図５（ａ）〜（ｃ）とそれぞれ同様の図である。図５（ｃ）中の符号Ｌ１１を付した期待値が得られる確率的プラントモデルが合成された後にプラントモデル管理装置１の運用が開始され、図６（ａ）中の符号Ｑ１，Ｑ２を付した学習データが得られたとする。すると、符号Ｌ１，Ｌ４を付した期待値が得られる確率的プラントモデルは、符号Ｌ２，Ｌ３を付した期待値が得られる確率的プラントモデルよりも正しいものである可能性が高くなる。
【００７２】
また、モデリングシミュレーション部１２で算出される自動動作パラメータθの事後確率分布は、学習データへの適合性を加味したものであるため、例えば図６（ｂ）に示す通り変化する。すると、プラントモデル保守部１６によって、重みベクトルｗが、図６に示す自動動作パラメータθの事後確率分布の変化を反映したものに更新される。更新された重みベクトルは、プラントモデル保守部１６からモデル合成部１４に出力され、モデル合成部１４において確率的プラントモデルが再合成される。これにより、再合成された確率的プラントモデルは、例えば期待値が図６（ｃ）中の符号Ｌ１２を付した曲線で表されるものに変更される。このように、複数のモデルを内包した確率的プラントモデルを利用することで、運用開始後にもデータの増加により、プラントＰの特性を反映したプラントモデルに近づいていく。
【００７３】
尚、運用開始後において、何れの確率的プラントモデルも不適切になる場合があり得る。これは、全ての自動動作パラメータθについて確率的プラントモデルが得られている訳ではないことに起因する。図７は、目的変数の実績値に対する平均対数尤度の時間変化の一例を示す図である。尚、図７においては、時間を横軸にとり、目的変数の実績値に対する平均対数尤度（特定の時間幅における平均対数尤度）を縦軸にとってある。ここで、尤度は微小な値をとるため、図７においては平均対数尤度を示している。
【００７４】
図７に示す通り、運用開始直後においては、重みベクトルｗの更新によってプラントモデルの調整が行われる。しかしながら、例えばプラントの特性変化等が生じて適切な確率的プラントモデルが無くなってしまうと、図７に示す通り、平均対数尤度は低下していく（時刻ｔ１以後）。このため、プラントモデル保守部１６は、平均対数尤度に対して適当な閾値を設定し、確率的プラントモデルの劣化を検出した時点（平均対数尤度が閾値を下回った時刻ｔ２）で、確率的プラントモデルの集合を再度生成させる指示をモデリングシミュレーション部１２に行うようにしている。これにより、確率的プラントモデルの再構築が行われて新たな確率的プラントモデルが導入されるため、メンテナンスを自動的に行うことが可能となる。
【００７５】
図８は、本発明の一実施形態によるプラントモデル管理装置で生成される確率的プラントモデルを説明するための図である。尚、図８においては、説明変数ｘを横軸にとり、目的変数ｙを縦軸にとってある。図８において、符号ＰＭを付した曲線は、従来のプラントモデルの出力を示す曲線である。従来のプラントモデルＰＭは説明変数ｘと目的変数ｙとが１対１で対応する入出力特性である。
【００７６】
これに対し、本実施形態のプラントモデル管理装置１で生成される確率的プラントモデルは、説明変数ｘに対して目的変数ｙが取り得る確率分布（例えば、図８中の確率分布ＰＤ１，ＰＤ２）が対応付けられた入出力特性である。尚、このような確率プラントモデルを用いても、最も確率値が高い目的変数ｙ（例えば、図８中のＶ１，Ｖ２）を用いるようにすれば、従来のプラントモデルＰＭと同様のプラントモデルにすることも可能である。
【００７７】
以上の通り、本実施形態では、入力された自動動作パラメータθの事前確率分布から、学習データへの適合性を加味した自動動作パラメータθの事後確率分布及び確率的プラントモデルの集合をモデリングシミュレーション部１２で生成し、生成された自動動作パラメータθの事後確率分布を用いて、生成された確率的プラントモデルの集合をモデル合成部１４で合成するようにしている。このように、本実施形態では、事前確率分布という曖昧な指示を入力するだけでプラントモデルを生成することができる。従って、本実施形態では、従来必要であった高度な専門知識に基づいたパラメータを慎重に検討する等の作業を省略することができ、プラントモデルの作成を行うシステム利用者の負担を削減して、プラントモデルを容易に作成することが可能である。
【００７８】
以上、本発明の一実施形態によるプラントモデル管理装置及び方法について説明したが、本発明は上述した実施形態に制限されることなく、本発明の範囲内で自由に変更が可能である。例えば、上記実施形態で説明したプラントモデル管理装置１は、「モデル構築動作」を行う構成（モデリングシミュレーション部１２、モデリング部１３、モデル合成部１４）、「予測計算動作」を行う構成（予測部１５）、及び「モデルメンテナンス動作」を行う構成（プラントモデル保守部１６）を備えるものであったが、予測部１５及びプラントモデル保守部１６を省略して、「モデル構築動作」のみを行うようにしても良い。
【００７９】
また、確率的プラントモデルは、目的変数だけではなく、説明変数も同時にモデル化するためのｐ（ｙ，ｘ）という形状でもよい。また、確率的プラントモデルは、オンラインでの更新を目的として、モデリング部１３において推定される特定のモデルの推定パラメータに関する確率分布を伴って出力されてもよい。この場合、推定パラメータに関する確率分布は、プラントモデル保守部１６で更新される。
【００８０】
また、自動動作パラメータθに対する事後確率分布を、シミュレーションに依らず解析的に算出することができる場合には、モデリングシミュレーション部１２を、任意の自動動作パラメータθの事後分布推定機能を持った手段で置換してよい。この場合、例えば、ラプラス近似法、変分ベイズ法といった解析的な事後分布近似法が利用できる。
【００８１】
また、上記実施形態で説明したプラントモデル管理装置１は、モデリングシミュレーション部１２とモデリング部１３とが分けられた構成であったが、これらモデリングシミュレーション部１２とモデリング部１３とが一体化された構成であっても良い。また、モデリング部１３は、モデリングシミュレーション部１２から自動動作パラメータθが出力される度に確率的プラントモデルを生成するとともに、自動動作パラメータθに対する尤度を算出する処理を行うため、負荷が大きくなる傾向がある。このため、モデリングシミュレーション部１２に対して並列化された複数のモデリング部１３が設けられていても良い。或いは、プラントモデル管理装置１からモデリング部１３を抜き出し、モデリング部１３を別の装置として実現しても良い。
【符号の説明】
【００８２】
１      プラントモデル管理装置
１１    情報入出力部
１２    モデリングシミュレーション部
１３    モデリング部
１４    モデル合成部
１５    予測部
１６    プラントモデル保守部
Ｐ      プラント
【図１】
2014206870.tif 000011
【図２】
2014206870.tif 000012
【図３】
2014206870.tif 000013
【図４】
2014206870.tif 000014
【図５】
2014206870.tif 000015
【図６】
2014206870.tif 000016
【図７】
2014206870.tif 000017
【図８】
2014206870.tif 000018
【手続補正書】
【提出日】平成26年5月1日(2014.5.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントのデータに基づくモデルであるプラントモデルの管理を行うプラントモデル管理装置において、
前記プラントモデルのモデリングに必要な条件を規定する自動動作パラメータの事前確率分布を入力とし、説明変数及び目的変数の過去の時系列データである学習データへの適合性を加味した前記自動動作パラメータの事後確率分布及び確率的プラントモデルの集合を生成する生成手段と、
前記生成手段で生成された前記自動動作パラメータの事後確率分布を用いて、前記生成手段で生成された前記確率的プラントモデルの集合を合成する合成手段と
を備えることを特徴とするプラントモデル管理装置。
【請求項２】
前記合成手段によって合成された確率的プラントモデルを用いて、新たな説明変数に対する目的変数の予測値と、該目的変数の予測値の確率分布とを算出する予測手段を備えることを特徴とする請求項１記載のプラントモデル管理装置。
【請求項３】
前記予測手段で算出された前記目的変数の予測値の確率分布と、前記目的変数の実績値とを用いて、前記合成手段によって合成された前記確率的プラントモデルの妥当性を検証し、該検証結果に応じて合成に係る重み付けを更新して前記合成手段に前記確率的プラントモデルの集合を再合成させる保守手段を備えることを特徴とする請求項２記載のプラントモデル管理装置。
【請求項４】
前記自動動作パラメータの事前確率分布の入力、及び前記予測手段で算出される前記目的変数の予測値の確率分布の出力が可能な入出力手段を備えることを特徴とする請求項１から請求項３の何れか一項に記載のプラントモデル管理装置。
【請求項５】
前記生成手段は、前記学習データを用いて、前記自動動作パラメータに対する前記確率的プラントモデルを生成するとともに、前記自動動作パラメータに対する尤度を算出するモデリング手段と、
前記自動動作パラメータの事前確率分布を入力とし、前記モデリング手段に前記自動動作パラメータを順次出力して得られる前記確率的プラントモデルから前記確率的プラントモデルの集合を生成するとともに、前記自動動作パラメータに対する尤度から前記自動動作パラメータの事後確率分布を生成するモデリングシミュレーション手段と
を備えることを特徴とする請求項１から請求項４の何れか一項に記載のプラントモデル管理装置。
【請求項６】
プラントのデータに基づくモデルであるプラントモデルの管理を行うプラントモデル管理方法であって、
前記プラントモデルのモデリングに必要な条件を規定する自動動作パラメータの事前確率分布を入力とし、説明変数及び目的変数の過去の時系列データである学習データへの適合性を加味した前記自動動作パラメータの事後確率分布及び確率的プラントモデルの集合を生成する第１ステップと、
前記第１ステップで生成された前記自動動作パラメータの事後確率分布を用いて、前記第１ステップで生成された前記確率的プラントモデルの集合を合成する第２ステップと
を有することを特徴とするプラントモデル管理方法。
【請求項７】
前記予測手段は、前記合成手段によって再合成された確率的プラントモデルを用いて、新たな説明変数に対する目的変数の予測値と、該目的変数の予測値の確率分布とを算出することを特徴とする請求項３記載のプラントモデル管理装置。
【請求項８】
前記保守手段は、前記合成手段によって合成された前記確率的プラントモデルが不当と判断した場合に、前記学習データへの適合性を加味した前記自動動作パラメータの事後確率分布及び確率的プラントモデルの集合を前記生成手段に新たに生成させ、
前記合成手段は、前記生成手段で新たに生成された前記自動動作パラメータの事後確率分布を用いて、前記生成手段で新たに生成された前記確率的プラントモデルの集合を合成する
ことを特徴とする請求項３記載のプラントモデル管理装置。
【請求項９】
プラントモデルのモデリングに必要な条件を規定する自動動作パラメータをサンプリングしてパラメータ集合を得るステップと、
前記パラメータ集合から確率的プラントモデルの集合を生成するステップと、
前記確率的プラントモデルの集合に基づいて、第１重み付けを算出するステップと、
前記第１重み付けを用いて、前記確率的プラントモデルの集合を合成して第１プラントモデルを生成するステップと、
前記第１プラントモデルを用いて、説明変数に対する目的変数の第１予測値を算出するステップと、
前記第１予測値と、前記目的変数の実測値とに基づいて、前記第１プラントモデルの妥当性を検証するステップと、
前記第１プラントモデルが妥当と判断した場合に、前記第１重み付けを第２重み付けに更新するステップと、
前記第２重み付けを用いて、前記確率的プラントモデルの集合を再合成して第２プラントモデルをするステップと、
前記第２プラントモデルを用いて、前記目的変数の第２予測値を算出するステップと
を有することを特徴とするプラントモデル管理方法。