(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
非線形プロセス現象を取り扱う対象設備及び製品プロセスの異常状態を、オンラインまたはオフラインで診断する方法において、
測定した異常状態が、設備異常または品質異常の問題とならないレベルに設定した所定の閾値を超えた場合に、当該異常に関連する状態説明変数及び異常目的変数を求め、
ニューラルネットワークにより、１あるいは複数の異常要因分析を行って、状態目的変数に対する状態説明変数の影響を同定し、
異常目的変数を所定の閾値内に抑えるために修正すべき状態説明変数の複数の解を、組み合わせ最適化方法によって自動的に導き出すことを特徴とする設備及び製品プロセス異常状態の診断方法。
【請求項２】
異常要因分析工程において因果関係を表す方法では、
ニューラルネットワークにおけるニューロンに対応する要因が所定の重み以下である場合には、当該ニューロンに対応する要因を状態説明変数から除外して、判定に必要な要因のみを選別し、
評価関数ＤＩを
ＤＩ＝１／Σ｜（ニューラルネットワーク出力）−（自己組織化式出力）｜２  
で表される遺伝的アルゴリズムによって、自己組織化による式化を行うことを特徴とする請求項１記載の設備及び製品プロセス異常状態の診断方法。
【請求項３】
組合せ最適化方法では、
遺伝的アルゴリズムを用いることを特徴とする請求項１または２記載の設備及び製品プロセス異常状態の診断方法。
【請求項４】
非線形プロセス現象を取り扱う対象設備及び製品プロセスの異常状態を、オンラインまたはオフラインで診断するとともに、その診断結果を出力する設備及び製品プロセス異常状態の診断装置において、
診断に必要なデータを収集するデータ収集手段と、
収集したデータを状態説明変数及び異常目的変数にそれぞれ変換して、異常兆候を所定の閾値と比較する演算手段と、
パラメータを蓄え、異常兆候が現れた場合に、異常兆候パラメータと異常要因パラメータとからニューラルネットワークを作成して、現象を同定するとともに、同定したニューラルネットワークをベースとして異常要因パラメータを必要な個数だけ選別し、遺伝的アルゴリズムを用いて自己組織化による式化を行う式化手段と、
異常兆候を所定の閾値内に抑えるために必要な異常要因の複数の解の選択を、組合せ最適化により求める演算処理手段と、
前記データ収集手段、演算手段、式化手段、演算処理手段におけるデータを記憶する記憶手段と、
演算の課程及び診断結果を表示する表示手段と、
を備えたことを特徴とする設備及び製品プロセス異常状態の診断装置。
【請求項５】
異常状態が発生した場合に、警報を発生する警報手段を備えたことを特徴とする請求項４記載の設備及び製品プロセス異常状態の診断装置。
【請求項６】
演算処理手段では、
遺伝的アルゴリズムを用いた組み合わせ最適化により異常要因の選択を行うことを特徴とする請求項４または５記載の設備及び製品プロセス異常状態の診断装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、圧延設備等における設備及び製品プロセス異常状態の診断方法及び装置に関し、特に異常原因と異常状態との因果関係を明確にすることができるようにしたものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、設備及び製品プロセス異常状態の診断を行うための方法や装置が種々提案されている。
【０００３】
従来の製品プロセス異常状態を診断す方法としては、線形多変量解析を行う方法が知られている。
【０００４】
また、特開平６−７４８７６号公報には、対象設備の状態をオンラインで診断する設備診断方法及び装置として、観測情報をニューラルネットワークに入力し、ニューラルネットワークを使って原因の候補を求め、ニューロンの重みを使って、確率の高い原因の候補を絞り込み、さらにニューラルネットワークを使って、原因の候補によって引き起こされる影響を求め、ニューロンの重みを使って原因の候補によって引き起こされる影響の中から重大な影響を及ぼす原因を求め、実際の設備で影響の有無とその程度を確認し、真の原因を特定するものが開示されている。
【０００５】
具体的には、この設備診断方法は、対象設備の状態を測定するセンサまたは運転者の観測情報をその対象設備の状態とその状態を引き起こす原因との因果関係を表すニューラルネットワークに入力し、そのニューラルネットワークの該当するパスを辿って、その状態を引き起こす候補を求め、その状態を引き起こす原因の候補が及ぼす状態をそのニューラルネットワークの該当するパスを逆方向に辿ることによって求め、そのニューラルネットワークで求められた状態を確認することによって真の原因を究明する構成となっていてる。
【０００６】
また、このような設備診断方法を行うための装置は、対象設備の状態を測定するセンサまたは運転者の観測情報と、学習装置からの学習情報とを、その対象設備の状態とその状態を引き起こす原因との因果関係を表すニューラルネットワークに入力する入力装置と、その対象設備の状態とその状態を引き起こす原因との因果関係を表すニューラルネットワークと、その対象設備とその状態を引き起こす原因との因果関係の発生率及びその状態を引き起こす原因の候補が及ぼすニューラルネットワークの構造とニューロンの重みとを記憶する記憶装置と、記憶装置に記憶されている因果関係の発生確率と原因の候補が及ぼす影響の度合いとをニューロンの重みとして、そのニューラルネットワークの該当するパスと順方向と逆方向に辿るように制御する制御装置と、そのニューラルネットワークで求められた状態から真の原因を推定する推定装置と、対象設備の状態を測定するセンサまたは運転者の観測情報と推定の結果とを入力することによってニューラルネットワークの構成とニューロンの重みを学習する学習装置と、推論の経過とその結果を表示する表示装置とから構成されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記した従来の設備診断方法や設備診断装置では、以下のような問題点があった。
【０００８】
すなわち、線形多変量解析を行って製品プロセス異常状態を診断するための方法では、非線形プロセス現象を取り扱うことが困難であり、異常状態を定量的に式化することができないという問題点があった。
【０００９】
また、特開平６−７４８７６号公報に開示された、対象設備の状態をオンラインで診断する設備診断方法及び装置では、ニューラルネットワークにより異常要因を分析することが記述されているものの、異常原因と異常状態との因果関係を具体的に導き出す方法が示されていない。すなわち、ニューラルネットワークによる異常原因の同定だけでは、因果関係がブラックボックス化されていて、目的変数である答えから、未知数である説明変数を求める課程が不明であり、実用化に乏しいという問題点がある。
【００１０】
本発明は、上記した従来の技術の有する問題点に鑑み提案されたもので、以下の点をその目的とする。
【００１１】
請求項１及び請求項４記載の発明は、非線形プロセス現象を取り扱うことが可能で、関数の形状に関係なく取り扱いが容易で、外乱の影響を受け難いとともに、局所解を避けるアルゴリズムを持って、最適化を容易に行うことができる設備及び製品プロセス異常状態の診断方法及び診断装置を提供することを目的とする。
【００１２】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明の目的に加えて、異常要因分析の効率化を図るとともに、因果関係を式に表すことでニューラルネットワークのブラックボックス化を防止して、簡易に物理現象に照らし合わせて、異常要因同定の信頼性を確認することができる製品プロセス異常状態の診断方法を提供することを目的とする。
【００１３】
請求項３記載の発明は、請求項１または２記載の発明の目的に加えて、より迅速に解を求めることができる製品プロセス異常状態の診断方法を提供することを目的とする。
【００１４】
請求項５記載の発明は、請求項４記載の発明の目的に加えて、異常状態を発見した場合に、警報を発して当該異常状態を報知することができる製品プロセス異常状態の診断装置を提供することを目的とする。
【００１５】
請求項６記載の発明は、請求項４または５記載の発明の目的に加えて、より迅速に解を求めることができる製品プロセス異常状態の診断装置を提供することを目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記した目的を達成するためのものであり、以下にその内容を説明する。
【００１７】
請求項１記載の発明は、非線形プロセス現象を取り扱う対象設備及び製品プロセスの異常状態を、オンラインまたはオフラインで診断する方法において、まず、測定した異常状態が、設備異常または品質異常の問題とならないレベルに設定した所定の閾値を超えた場合に、当該異常に関連する状態説明変数及び異常目的変数を求める。
次に、ニューラルネットワークにより、１あるいは複数の異常要因分析を行って、状態目的変数に対する状態説明変数の影響を同定する。
そして、異常目的変数を所定の閾値内に抑えるために修正すべき状態説明変数の複数の解を、組み合わせ最適化方法によって自動的に導き出す。
【００１８】
具体的には、本発明を用いて、例えば、熱延工場の捲取設備を対象設備として、捲取プロセスにおける鋼板の蛇行という異常状態を診断する。
また、上記した状態説明変数とは、設備の異常要因に関する変数のことであり、具体的には、捲取設備におけるピンチロールのギャップや、ピンチロールの荷重等に関する変数である。
また、上記した状態目的変数とは、設備の稼働状態に関する変数のことであり、具体的には、捲取設備における鋼板の蛇行量に関する変数のことである。この状態目的変数のうち、異常状態を示す変数が、異常目的変数である。
【００１９】
請求項２記載の発明は、上記した請求項１記載の発明の構成に加えて、異常要因分析工程において因果関係を表す方法では、ニューラルネットワークにおけるニューロンに対応する要因が所定の重み以下である場合には、当該ニューロンに対応する要因を状態説明変数から除外して、判定に必要な要因のみを選別する。
また、評価関数ＤＩを
ＤＩ＝１／Σ｜（ニューラルネットワーク出力）−（自己組織化式出力）｜２  
で表される遺伝的アルゴリズムによって、自己組織化による式化を行う。
【００２０】
請求項３記載の発明は、上記した請求項１または２記載の発明の構成に加えて、組合せ最適化方法では、遺伝的アルゴリズムを用いる。
【００２１】
請求項４記載の発明は、請求項１〜３記載の非線形プロセス現象を取り扱う設備及び製品プロセス異常の診断方法を実現する診断装置であって、診断に必要なデータを収集するデータ収集手段と、収集したデータを状態説明変数及び異常目的変数にそれぞれ変換して、異常兆候を所定の閾値と比較する演算手段と、パラメータを蓄え、異常兆候が現れた場合に、異常兆候パラメータと異常要因パラメータとからニューラルネットワークを作成して、現象を同定するとともに、同定したニューラルネットワークをベースとして異常要因パラメータを必要な個数だけ選別し、遺伝的アルゴリズムを用いて自己組織化による式化を行う式化手段と、異常兆候を所定の閾値内に抑えるために必要な異常要因の複数の解の選択を、組合せ最適化により求める演算処理手段と、前記データ収集手段、演算手段、式化手段、演算処理手段におけるデータを記憶する記憶手段と、演算の課程及び診断結果を表示する表示手段とを備えている。ここで、現象の同定にニューラルネットワークを用い、異常要因パラメータを選別するのは、計算の効率化を図るためであり、直接、遺伝的アルゴリズムを適用し、式化と同定を同時に実行することも可能である。
【００２２】
具体的には、診断に用いるデータは、例えば、オペレータによるキーボードからの入力や、設備の所定箇所に設けられたセンサーにより入力される。
また、データ収集装置、演算手段、式化手段、演算処理手段は、例えば、ＣＰＵ及び付属機器を備えたコンピュータにより構成され、予め設定されたプログラムに従ってコンピュータが動作することにより、コンピュータがこれらの手段として機能する。
また、記憶手段は、例えば、ＲＡＭ、ハードディスク記憶装置、その他の磁気的あるいは光学的記憶装置により構成される。
また、表示手段は、例えば、ＣＲＴ表示装置等により構成される。
【００２３】
請求項５記載の発明は、請求項４記載の発明の構成に加えて、異常状態が発生した場合に、警報を発生する警報手段を備えている。
具体的には、警報手段は、例えば、警報音を発生するアンプ及びスピーカや、発光により警報を発生するランプにより構成される。
【００２４】
請求項６記載の発明は、請求項４または５記載の発明の構成に加えて、演算処理手段では、遺伝的アルゴリズムを用いた組み合わせ最適化により異常要因の選択を行う。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態の一例を説明する。
図１は、本発明に係る診断装置の概略構成を示したブロック図、図２は、診断装置を応用した熱延工場の捲取設備の概略構成を示した説明図である。
【００２６】
本発明に係る診断装置１は、例えば、図２に示すような熱延工場の捲取設備２に取り付けて使用される。そして、この捲取設備２では、圧延された鋼板３をコイル状に捲き取る工程で生じる鋼板３の蛇行を異常状態として検出し、必要な状態説明とその修正量とを表示するようにしている。
【００２７】
診断装置１を応用する捲取設備２は、図２に示すように、仕上圧延機（図示せず）で圧延されて送り出された鋼板３の幅方向の両側に、鋼板３をガイディングするガイド４，４をそれぞれ設け、ガイド４，４の下流側に、鋼板３を上下方向から挟み込んで送出する上下２対のピンチロール５…を設け、ピンチロール５…の下流側に、捲取芯となるマンドレル６を設け、マンドレル６の外周には、マンドレル６に鋼板３を捲き取るための補助ロールである４個のラッパーロール７…を配置してある。
【００２８】
上記したピンチロール５…は、モータ等のピンチロール駆動装置８に連絡して、回転駆動されている。
上記したマンドレル６は、減速装置９を介してモータ等のマンドレル駆動装置１０に連絡して、回転駆動されている。
【００２９】
診断装置１は、図１に示すように、オペレータが操作するキーボード等の入力装置１１と、上記したピンチロール５…に取り付けら、鋼板３の蛇行量を測定するセンサ１２と、診断に必要なデータを収集するデータ収集装置１３と、収集したデータを加工演算するデータ加工演算装置１４と、ニューラルネットワークを作成し、遺伝的アルゴリズムにより異常要因の同定演算を行う同定演算装置１５と、データ収集装置１３、データ加工演算装置１４、同定演算装置１５で取り扱うデータを記憶する記憶装置１６と、演算の課程及び診断結果を表示する表示装置１７と、異常状態が発生した場合に、警報を発生する警報装置１８とを備えている。
【００３０】
上記したオペレータが操作するキーボード等からなる入力装置１１及びセンサ１２がデータ収集手段に対する入力装置として機能する。この場合、オペレータからの入力は、オフラインで行われ、センサ１２からの入力はオンラインで行われる。
【００３１】
また、データ収集装置１３、データ加工演算装置１４、同定演算装置１５は、例えば、ＣＰＵ及び付属機器を備えたコンピュータにより構成され、予め設定されたプログラムに従ってコンピュータが動作することにより、コンピュータがこれらの装置として機能する。
【００３２】
これらの装置のうち、データ収集装置１３が診断に必要なデータを収集するデータ収集手段として機能する。また、データ加工演算装置１４及び同定演算装置１５が、収集したデータを状態説明変数及び異常目的変数にそれぞれ変換して、異常兆候を所定の閾値と比較する演算手段と、パラメータを蓄え、異常兆候が現れた場合に、異常兆候パラメータと異常要因パラメータとからニューラルネットワークを作成して、現象を同定するとともに、同定したニューラルネットワークをベースとして異常要因パラメータを必要な個数だけ選別し、遺伝的アルゴリズムを用いて自己組織化による式化を行う式化手段と、異常兆候を所定の閾値内に抑えるために必要な異常要因の選択を、遺伝的アルゴリズムを用いた組合せ最適化により求める演算処理手段としてそれぞれ機能する。
【００３３】
また、記憶装置１６は、例えば、ＲＡＭ、ハードディスク記憶装置、その他の磁気的あるいは光学的記憶装置により構成され、一連のデータを記憶する記憶手段として機能する。
【００３４】
また、表示手段は、例えば、ＣＲＴ表示装置等により構成され、演算の課程及び診断結果を表示する表示手段として機能する。
【００３５】
また、警報装置１８は、例えば、警報音を発生するアンプ及びスピーカや、発光により警報を発生するランプにより構成され、異常状態が発生した場合に、警報を発生する警報手段として機能する。
【００３６】
上記した診断装置１で利用するニューラルネットワークとは、複数の比較的単純な要素が相互に連結して、単純な信号をやり取りすることで情報処理を行うシステムのことであり、神経細胞（ニューロン）の構造や働きをハードウエアやソフトウエアで模倣し、人間の脳が行っているような高度な情報処理を実現しようと目指す技術のことをいう。このニューラルネットワークは、学習機能を備えていて、入力データと出力データの間に一見して分かる関連性が見いだしにくい場合でも、入力データと出力データの組み合わせを学習させれば、システムは自分で内部に規則を作り出すことができる。
【００３７】
また、上記した診断装置１で用いる遺伝的アルゴリズムとは、生物が淘汰、遺伝子の交叉あるいは突然変異を繰り返しながら適応性を上げ進化していることを数学的に模した最適化手法の一つである。遺伝的アルゴリズムを取り入れた最適化問題の解決法の従来技術については、例えば、”Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  Ｓｅｒｃｈ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ”  （Ｄａｖｉｄ  Ｅ．  Ｇｏｌｄｂｅｒｇ  Ａｄｄｉｓｏｎ  Ｗｅｓｌｅｙ）、あるいは、「日本設備管理学会春季研究発表大会、論文集」（平成７年６月７日、日本設備管理学会発行）に記載されいる。
【００３８】
その概略は、数学的な最適化の対象とする系を決定する変数に初期値を設定しておき、最適化の目的とする評価関数の善し悪しを判断しつつ、変数を改善してゆく。遺伝的アルゴリズムでは、最適化の対象とする系を決定する変数を数列（数列を遺伝子、数列の一部を染色体という）に表し、これにより定まる系を一個体として複数の個体からなる個体群（世代）を発生させ、評価関数より適応度を評価し、適応度の低い個体を減らし、その分、適応度の高い個体を増やし（淘汰）、続いて個体群より幾組かの２個体を確率的に選択し、２個体それぞれに対応した数列の一部同士を入れ替える操作（交叉）を行い、あるいはその後、個体群よりいくつかの個体を確率的に選択し、その各個体に対応した数列の一部を他の数値に置き換える操作（突然変異）を行う。
【００３９】
これらの操作を続けて個体群を更新（世代の交代）してゆくと、個体群の中で適応度の高い個体の占める割合が次第に高くなってくる。そこで、適応度の高い個体の占める割合が、予め設定した限界割合を超えた場合などを計算の終了判定条件として、最適解を得ることができる。本手法は、最適化する変数や評価関数を離散的に定義することができ、感度解析が不要であり、また局部的最適解の多い問題に対して大域的な最適解に到達する可能性をもつなど、最適化の信頼性が高い。
【００４０】
次に、図３に基づき、上記した診断装置１を用いた診断方法の手順を説明する。図３は、本発明に係る診断方法の手順の概略を説明したフローチャートである。
【００４１】
図３に示すように、診断処理が開始すると、まず、オペレータによる入力によるオフラインまたはセンサ１２ーからの入力によるオンラインで、状態目的変数の測定を行う（Ｓ１）。具体的には、この状態目的変数とは、異常状態を表す鋼板３の蛇行量である。すなわち、鋼板３の蛇行は、捲取形状不良という異常状態につながり、歩留まりを低下させる製品プロセスの異常となる。
【００４２】
次に、閾値と状態目的変数（蛇行量）との比較による判定を行う（Ｓ２）。  ここで、状態目的変数（蛇行量）が閾値を超えていない場合には、正常状態であると判定して、処理を終了する。
【００４３】
一方、状態目的変数（蛇行量）が閾値を超えている場合には、オフラインまたはオンラインでの状態目的変数（蛇行量）の状態説明変数の測定を行う（Ｓ３）。具体的には、この状態説明変数とは、ピンチロール５の押し力、ピンチロール５の左右のｇａｐ差、ピンチロール５の回転数、ピンチロール５のリード率、各ラッパーロール７の押し力、各ラッパーロール７の左右のｇａｐ差、各ラッパーロール７の回転数、各ラッパーロール７のリード率、ガイド４のｇａｐ、板巾、板厚、各ロールの噛み込み経過時間である。
【００４４】
次に、ニューラルネットワークによる異常要因分析及び状態変数の絞り込みを行う（Ｓ４）。
具体的には、状態説明変数の絞り込みで、ニューラルネットワークで閾値を設け、入力層の影響係数が低いものに対しては、削除を行った結果、ピンチロール５の押し力、ピンチロール５の左右のｇａｐ差、板巾、ロールの噛み込み経過時間以外は削除した。
【００４５】
次に、遺伝的アルゴリズムによる式化（ＤＩ＝１／Σ｜（ニューラルネットワーク出力）−（自己組織化式出力）｜２  ）を行う（Ｓ５）。
直接、同定及び式化を実行する場合は、ＤＩ＝１／Σ｜（実出力）−（自己組織化式出力）｜２  とする。
【００４６】
次に、式化の結果と物理現象の定性的評価を行い（Ｓ６）、異常状態の原因の特定を行うとともに（Ｓ７）、閾値内に状態目的変数を抑えるために必要な修正すべき状態説明変数を遺伝的アルゴリズムによる組合せ最適化によって導出する（Ｓ８）。
【００４７】
次に、分析結果及び演算課程を表示装置１７に表示し（Ｓ９）、警報装置１８により異常状態の警報を行って（Ｓ１０）、処理を終了する。
【００４８】
また、上記した式化の結果と物理現象の定性的評価を行った場合に（Ｓ６）、原因の特定が行える程度に式化の結果が熟成していない場合には、状態説明変数の測定以下の処理（Ｓ３〜Ｓ６）を繰り返して行う。
【００４９】
上記した処理の内容を、さらに詳しく説明する。
まず、図４に基づいて、上記した状態説明変数の測定（Ｓ３）で測定した各データを用いて、ニューラルネットワークによる異常要因分析（同定）（Ｓ４）の有効性の検討結果を説明する。
図４は、ニューラルネットワークによるプロセスの同定有効性の検討結果を示したグラフで、縦軸にニューラルネットワーク出力の蛇行量、横軸に鋼板３の蛇行角の実測値が示してある。
【００５０】
Ｎｏ．１のピンチロール５から計測したデータを用いて、ニューラルネットワークによる異常要因分析（同定）結果と、鋼板３の蛇行角の実測値を比較したところ、図４に示すように、相関係数が９９％となり、非常によい相関関係を示していて、ニューラルネットワークによる同定が有効であることが分かった。
【００５１】
次に、上記した遺伝的アルゴリズムによる式化（Ｓ５）の手順をさらに詳しく説明する。
遺伝的アルゴリズムによる式化では、不明な現象（異常）を式に表し、因果関係の普遍化を行うことを目的としている。
この遺伝的アルゴリズムによる式化の手順を順を追って説明する。
【００５２】
１）表計算ソフト上に目的変数、説明変数を入力し、マクロプログラムによりテキストファイル化する。ここで、各変数の基本統計量を算出し、各Ｐｎ平均値±２．５×標準偏差＞Ｐｎのパラメータ以外のデータを抽出し、データナンバーとデータ内容を表示装置１７に表示して、データの採用あるいは棄却の判断を行う。
【００５３】
２）エディターを用いて、遺伝的アルゴリズムのオペレーションの諸仕様を入力する。入力する諸仕様は、例えば、一点あるいは複数交差、初期集団数、突然変異率、禁制事項（制限、打ち切り条件）等である。
【００５４】
３）遺伝的アルゴリズムの演算を実行する。
ｉ）初期集団の生成を行う。初期集団の生成におけるツリーの作成では、根に四則演算子あるいはｎ乗子を入力し、入力した諸仕様の内容で文法に従って、ツリーの制限まで、また乱数によって条件に当てはまるまで繰り返し演算を行い、構造体を生成する。
ｉｉ）ツリーによって表現された式に、それぞれ予め作成したテキストファイルの説明変数及び目的変数を代入して、式によって出力される結果（予測）と目的変数の２乗差の総和の逆数を適応度（評価関数）として算出し、遺伝的アルゴリズムオペレータに掛ける。
ｉｉｉ）淘汰に続いて、増殖を行う。
ｉｖ）交差の方法は、適応度の高い２組のツリーを適応度の高い確率で選択し、一方を基準にして、基本的には同じ節のランクでの交差を実行する。但し、下のランクでも最大ツリー（節）制限にかからなければ交差を可能とする。
ｖ）突然変異は、ツリーで表された式が成立すれば良い。成立しなければ、成立するまで繰り返す。但し、説明変数係数Ｋで突然変異を起こす場合には、説明変数係数Ｋの数値のみを変異させる。
ｖｉ）相関係数及びＦ値検定により、最大適応度の式が所定の数を超えるまで、または事前に設定した時間をオーバーするまで計算を行う。
ｖｉｉ）上記したｉｉ）〜ｖｉ）を繰り返す。
【００５５】
４）遺伝的アルゴリズムの演算結果を途中経過を含めて出力する。
出力する演算結果は、表示装置１７に表示され、表示内容は、以下の通りである。
ｉ）最大適応度の式による予測と実績値の分布図、Ｆ値、相関関数
ｉｉ）世代数を横軸にした最大適応度、平均適応度
ｉｉｉ）選出された平均、最大適応度の式
このようにして遺伝的アルゴリズムを用いて式化を行った結果、以下の式を得た。
【００５６】
次に、上記した、ピンチロール５…からマンドレル６までの捲取工程全体でのニューラルネットワークによる同定を行い、所定の閾値内に状態目的変数である蛇行量を抑えるための必要な状態変数とその修正量を求める手順（Ｓ８）をさらに詳しく説明する。
この組合せ最適化では、不明な現象（異常）を閾値内に抑えるために、原因となる説明変数と修正量の抽出を行うことを目的としている。
この組合せ最適化の手順を順を追って説明する。
【００５７】
１）複数の中間層を持つニューラルネットワークで、異常目的変数、異常説明変数を入力し、異常現象を目的変数として異常原因（説明変数）の同定を行う。
【００５８】
２）表計算ソフト上に、ニューラルネットワークの入力層、中間層、出力層の各個数及び目的変数、説明変数等を入力し、マクロプログラムによりテキストファイル化する。ここで、各変数の基本統計量を算出し、各Ｐｎ平均値±２．５×標準偏差＞Ｐｎのパラメータ以外のデータを抽出し、データナンバーとデータ内容を表示装置１７に表示して、データの採用あるいは棄却の判断を行う。
【００５９】
３）エディターを用いて、遺伝的アルゴリズムのオペレーションの諸仕様を入力する。入力する諸仕様は、例えば、一点あるいは複数交差、初期集団数、突然変異率、禁制事項（制限、打ち切り条件）等である。
ｉ）ここで、説明変数修正量の修正が不可能な説明変数の指定を行うことも可能とする。指定された説明変数修正量は、遺伝的アルゴリズムオペレーションの対象から外される。
ｉｉ）最小の説明変数修正量が出た説明変数が、主原因と判定される。
ｉｉｉ）主原因が修正不可能な場合は、再度、主原因以外の修正説明変数及び修正量を求める。
ｉｖ）修正量が大きすぎて修正不可能な場合は、複数の説明変数の抽出を、１→２→３→・・・の順に求める。
【００６０】
４）遺伝的アルゴリズムの演算を実行する。
ｉ）初期集団の生成を行う。（ここでは、遺伝的アルゴリズムの対象を数値で表したフィルタα係数を対象とする。）０〜１の実数を８ビットで表現し、説明変数と同じ数だけのビット列を作り、諸仕様で決定した数だけ生成する。遺伝的アルゴリズムのオペレーションは、ビット列で行う。また、ビット列を数値に変換した値を、（修正量）＝１−（数値）として定義する。
ｉｉ）求めた修正量は、ニューラルネットワークにおける入力層の入り側にフィルタとして設定し、ニューラルネットワークによる演算を行う。
ｉｉｉ）淘汰→増殖→交差→突然変異の順序で、上記したｉ）〜ｉｉｉ）を所定の適応度または時間まで繰り返す。
【００６１】
５）遺伝的アルゴリズムの演算結果を途中経過を含めて出力する。
出力する演算結果は、表示装置１７に表示され、表示内容は、以下の通りである。
ｉ）世代数を横軸にした最大適応度、平均適応度
ｉｉ）選出された平均、最大適応度の修正係数
【００６２】
このように組合せ最適化を行った結果、ピンチロール５…の押さえ力を１０％下げることによって、蛇行量が閾値内に収まることが導出された。これに従って、実際に操業設定を変更したところ、蛇行量が閾値内に収まることを確認した。
【００６３】
尚、上記した実施の形態では、組合せ最適化の手法として、遺伝的アルゴリズムを用いたが、組合せ最適化の手法は、他の手法、例えば、ＳＡ（シミュレーテッド・アニーリング法）やＬＰ（線形計画法）等を用いることもできる。
【００６４】
【発明の効果】
本発明は、上記した構成からなるので、以下に説明するような効果を奏することができる。
【００６５】
請求項１及び請求項４記載の発明では、ニューラルネットワークを用いたことにより、非線形プロセス現象を取り扱うことが可能で、関数の形状に関係なく取り扱いが容易で、外乱の影響を受け難い。また、遺伝的アルゴリズムを用いたことにより、局所解を避けるアルゴリズムを持って、最適化を容易に行うことができる。
【００６６】
請求項２記載の発明では、請求項１記載の発明の効果に加えて、異常要因分析の効率化を図るとともに、因果関係を式に表すことでニューラルネットワークのブラックボックス化を防止して、簡易に物理現象に照らし合わせて、異常要因同定の信頼性を確認することができる。
【００６７】
請求項３記載の発明では、請求項１または２記載の発明の効果に加えて、組合せ最適化手法として遺伝的アルゴリズムを用いることにより、より迅速に解を求めることができる。
【００６８】
請求項５記載の発明では、請求項４記載の発明の効果に加えて、異常状態を発見した場合に、警報を発して当該異常状態を報知することができる。
【００６９】
請求項６記載の発明では、請求項４または５記載の発明の効果に加えて、組合せ最適化手法として遺伝的アルゴリズムを用いることにより、より迅速に解を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る診断装置の概略構成を示したブロック図である。
【図２】診断装置を応用した熱延工場の捲取設備の概略構成を示した説明図である。
【図３】本発明に係る診断方法の手順の概略を説明したフローチャートである。
【図４】ニューラルネットワークによるプロセスの同定有効性の検討結果を示したグラフである。
【符号の説明】
１  診断装置
２  捲取設備
３  鋼板
４  ガイド
５  ピンチロール
６  マンドレル
７  ラッパーロール
８  ピンチロール駆動装置
９  減速装置
１０  マンドレル駆動装置
１１  入力装置
１２  センサ
１３  データ収集装置
１４  データ加工演算装置
１５  同定演算装置
１６  記憶装置
１７  表示装置
１８  警報装置
【図１】
0003579553.tif 000002
【図２】
0003579553.tif 000003
【図３】
0003579553.tif 000004
【図４】
0003579553.tif 000005