(57)【要約】方法は、モデルと関連した信号および外乱を特定することを含む。信号および外乱は、１または複数のプロセス変量と関連した履歴データを用いて特定される。この方法はまた、複数の分解能レベルで、信号および外乱を分解することも含む。この方法は更に、分解した信号および分解した外乱を用いて、信号（５０２、５０４、５０６）から複数のデータ・セグメントを抽出することも含む。加えて、この方法は、抽出したデータ・セグメントおよび履歴データの少なくとも一部分を用いてモデル（１２０）の特性を決定することを含む。
2009516301.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モデル（１２０）と関連した信号（５０２、５０４、５０６）および外乱（５０８、５１０、５１２）を、１または複数のプロセス変量と関連した履歴データ（１２２）を用いて特定するステップと、
複数の分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）で前記信号（５０２、５０４、５０６）および前記外乱（５０８、５１０、５１２）を分解するステップと、
分解した前記信号（５０２、５０４、５０６）および分解した前記外乱（５０８、５１０、５１２）を用いて、前記信号（５０２、５０４、５０６）から複数のデータ・セグメントを抽出するステップと、
抽出した前記データ・セグメント、および前記履歴データ（１２２）の少なくとも一部分を用いて、前記モデル（１２０）の品質を決定するステップと
を備える方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記モデル（１２０）が少なくとも１つのサブモデル（４０２、４０４、４０６）を含み、各サブモデル（４０２、４０４、４０６）は、１つの制御変量および１つの操作変量と関連し、
前記信号（５０２、５０４、５０６）が各サブモデル（４０２、４０４、４０６）に対する信号を含み、特定のサブモデル（４０２、４０４、４０６）に対する前記信号（５０２、５０４、５０６）は、そのサブモデル（４０２、４０４、４０６）と関連した予測を含み、
前記外乱（５０８、５１０、５１２）が各サブモデル（４０２、４０４、４０６）に対する外乱を含み、特定のサブモデル（４０２、４０４、４０６）の前記外乱は、他のサブモデル（４０２、４０４、４０６）と関連した予測の合計を含む、
方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、前記モデル（１２０）の品質を決定する前記ステップが、
前記モデル（１２０）についての第１の全体的予測精度指数を求めるステップと、
前記第１の全体的予測精度指数に基づいて前記モデル（１２０）の品質を決定するステップと
を含む、方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法であって、前記第１の全体的予測精度指数を求める前記ステップが、
それぞれの抽出したデータ・セグメントの予測精度を求めるステップと、
少なくとも１つの分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）のそれぞれについての予測精度指数を求めるステップであって、特定の分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）についての前記予測精度指数は、その分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）と関連した前記抽出したデータ・セグメントに対する予測精度に基づく、ステップと、
前記分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）の少なくとも１つについての前記予測精度指数に基づいて前記第１の全体的予測精度指数を求めるステップと
を含む、方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法であって、前記モデル（１２０）についての第２の全体的予測精度指数を求めるステップを更に備え、前記モデル（１２０）の品質は、前記第１の全体的予測精度指数および前記第２の全体的予測精度指数に基づくものであり、前記第２の全体的予測精度指数は、
利得乗数を決定し、
前記利得乗数を用いてモデル予測を求め、
前記利得乗数を用いて求められた前記モデル予測を用いて第２の全体的予測精度指数を求める
ことによって決定する、
方法。
【請求項６】
請求項４に記載の方法であって、
前記特定の分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）に対する前記予測精度指数が、その分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）と関連した前記抽出したデータ・セグメントについての予測精度の重み付けした合計に基づき、
前記第１の全体的予測精度指数が、前記分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）の少なくとも２つについての前記予測精度指数の重み付けした合計に基づく、
方法。
【請求項７】
１または複数のプロセス変量と関連した履歴データ（１２２）を記憶できる少なくとも１つのメモリと、
少なくとも１つのプロセッサと
を備え、前記プロセッサは、
前記履歴データ（１２２）を用いてモデル（１２０）と関連した信号（５０２、５０４、５０６）および外乱（５０８、５１０、５１２）を特定すること、
複数の分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）で前記信号（５０２、５０４、５０６）および前記外乱（５０８、５１０、５１２）を分解すること、
分解した前記信号（５０２、５０４、５０６）および分解した前記外乱（５０８、５１０、５１２）を用いて、前記信号（５０２、５０４、５０６）から複数のデータ・セグメントを抽出すること、および
抽出した前記データ・セグメント、および前記履歴データ（１２２）の少なくとも一部分を用いて、前記モデル（１２０）の品質を決定すること
ができるプロセッサである、
装置。
【請求項８】
請求項７に記載の装置であって、前記少なくとも１つのプロセッサが、
前記モデル（１２０）についての第１の全体的予測精度指数を求め、
前記第１の全体的予測精度指数に基づいて前記モデル（１２０）の品質を求める
ことにより、前記モデル（１２０）の品質を決定することができる、
装置。
【請求項９】
請求項８に記載の装置であって、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第１の全体的予測精度指数を決定することができるものであり、決定するために、
それぞれの前記抽出したデータ・セグメントの予測精度を求め、
少なくとも１つの分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）のそれぞれでの予測精度指数を求めるものであり、特定の分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）の前記予測精度指数は、その分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）と関連した前記抽出したデータ・セグメントの予測精度に基づくものであり、かつ、
前記分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）の少なくとも１つについての前記予測精度指数に基づいて前記第１の全予測精度指数を求めるものである、
装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の装置であって、前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記モデル（１２０）の第２の全体的予測精度指数を求めることができ、前記モデル（１２０）の品質は前記第１の全体的予測精度指数および前記第２の全予測精度指数に基づくものであり、前記第２の全予測精度指数は、
利得乗数を決定し、
前記利得乗数を用いてモデル予測を求め、
前記利得乗数を用いて求められた前記モデル予測を用いて前記第２の全予測精度指数を求める
ことによって決定される、
装置。
【請求項１１】
コンピュータで読み取り可能な媒体上で実現され、プロセッサによって実行されるように操作可能であるコンピュータ・プログラムであって、
１または複数のプロセス変量と関連した履歴データ（１２２）を用いて、モデル（１２０）と関連した信号（５０２、５０４、５０６）および外乱（５０８、５１０、５１２）を特定し、
複数の分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）で前記信号（５０２、５０４、５０６）および前記外乱（５０８、５１０、５１２）を分解し、
分解した前記信号（５０２、５０４、５０６）および分解した前記外乱（５０８、５１０、５１２）を用いて、前記信号（５０２、５０４、５０６）から複数のデータ・セグメントを抽出し、
抽出した前記データ・セグメント、および前記履歴データ（１２２）の少なくとも一部分を用いて、前記モデル（１２０）の品質を決定する、
ためのコンピュータで読み取り可能なプログラム・コードを含むコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本特許出願は、「ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤ  ＦＯＲ  ＩＤＥＮＴＩＦＹＩＮＧ  ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＶＥ  ＤＡＴＡ  ＩＮ  Ａ  ＰＲＯＣＥＳＳ  ＣＯＮＴＲＯＬ  ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ（プロセス制御環境において有益なデータを特定する装置および方法）」という名称の出願された米国特許出願第／号（整理番号Ｈ０００９６９９）に関連し、この出願を参照により本明細書に組み込む。
【０００２】
本開示は、一般にプロセス制御システムに関し、より詳細にはプロセス制御環境においてモデル特性を解析する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
処理設備は典型的に、プロセス制御システムを使用して管理される。処理設備の例は製造プラント、化学プラント、原油精製所、および鉱石処理プラントを含む。モータ、接触分解装置、弁、および他の産業機器は、典型的に、処理設備で材料を処理するために必要な動作を行う。他にも機能があるが、プロセス制御システムは、処理設備において産業機器の使用を管理することが多い。
【０００４】
従来のプロセス制御システムでは、処理設備における産業機器の動作を制御するために制御装置が使用されることが多い。制御装置は、例えば、産業機器の動作を監視し、産業機器へ制御信号を供給し、機能不良が検出された場合には警報を発することができる。
【０００５】
最新の制御装置は、産業機器の動作を制御するためにモデルベースの制御技術を使用することが多い。モデルベースの制御技術は、典型的に、入力データを解析するためにモデルを使用し、このモデルは、受け取られた入力データに基づいて産業機器がどのように制御されるべきかを特定する。モデルベースの制御技術は、プロセス制御業界全体にわたり広く受け入れられている。調査によれば、モデルベースの制御技術は、処理設備の性能を大幅に改善し、著しい経済的利益を提供できることが明らかになっている。しかし、モデルベースの制御技術によってもたらされる利益は、使用されるモデルの品質に大きく依存する。このため、モデルが許容できる品質を有することを確実にするように、モデルを検証するための技法が開発された。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
モデルを検証するための従来の技法は、典型的に、外部信号をプロセス制御システムへ注入することや、プロセス制御システムの開ループ試験を実施することを含む。両方の技法とも、典型的に、プロセス制御システムの通常動作を中断させ、これが処理設備全体の通常動作を中断させることもある。また、従来のモデル検証技法は、典型的に、（ｉ）モデルを使用する制御装置と関連した履歴動作データを解析しないか、あるいは（ｉｉ）履歴動作データを用いて正しくない又は誤認させるような結果を生成するかの、何れかである。これは、履歴動作データのほんの一部だけが、通常、モデル検証に関係することと、動作データがノイズや他の外乱によって汚染されることが多いこととによるといえる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示は、プロセス制御環境においてモデル品質を解析する装置および方法を提供する。
【０００８】
第１の実施形態では、方法は、モデルと関連した信号および外乱を特定することを含む。信号および外乱は、１または複数のプロセス変量と関連した履歴データを用いて特定される。この方法はまた、複数の分解能レベルで信号および外乱を分解することも含む。この方法は更に、その分解した信号および分解した外乱を用いて信号から複数のデータ・セグメントを抽出することも含む。加えてこの方法は、抽出したデータ・セグメント、および履歴データの少なくとも一部分を用いて、モデルの品質を決定することも含む。
【０００９】
第２の実施形態では、装置は、１または複数のプロセス変量と関連した履歴データを記憶できる少なくとも１つのメモリを含む。この装置はまた、履歴データを用いてモデルと関連した信号および外乱を特定すること、および複数の分解能レベルでその信号および外乱を分解することができる少なくとも１つのプロセッサも含む。この少なくとも１つのプロセッサはまた、分解した信号および分解した外乱を用いて、その信号から複数のデータ・セグメントを抽出することもできる。加えて、その少なくとも１つのプロセッサは、抽出したデータ・セグメント、および履歴データの少なくとも一部分を用いて、モデルの品質を決定することもできる。
【００１０】
第３の実施形態では、コンピュータ・プログラムは、コンピュータ可読媒体上で実施され、プロセッサによって実行されるように操作可能である。このコンピュータ・プログラムは、モデルと関連した信号および外乱を特定するためのコンピュータ可読プログラム・コードを含む。信号および外乱は、１または複数のプロセス変量と関連した履歴データを用いて特定される。コンピュータ・プログラムはまた、複数の分解能レベルで信号および外乱を分解することも含む。コンピュータ・プログラムは更に、分解した信号および分解した外乱を用いて、信号から複数のデータ・セグメントを抽出するためのコンピュータ可読プログラム・コードも含む。加えて、コンピュータ・プログラムは、抽出したデータ・セグメント、および履歴データの少なくとも一部分を用いて、モデルの品質を決定するためのコンピュータ可読プログラム・コードも含む。
【００１１】
他の技術的な特徴は、以下の図面、説明および特許請求の範囲から当業者には容易に明らかになろう。
【００１２】
本開示をより完全に理解するために、以下の説明を添付の図面と併せて参照されたい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
図１は、本開示の一実施形態による例示的なプロセス制御システム１００を示す。図１に示されたプロセス制御システム１００の実施形態は、例示のためのものにすぎない。プロセス制御システム１００の他の実施形態を本開示の範囲から逸脱することなく使用することができる。
【００１４】
この例示的実施形態では、プロセス制御システム１００は、１または複数のプロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂを含む。プロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂは、プロセス環境内の多様な機能の何れかを実行するコンポーネントを表す。例えば、プロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂは、プロセス環境内のモータ、弁、および他の産業機器を表すものであり得る。プロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂは、プロセス環境内の他の又は追加の任意のコンポーネントを表すこともできる。プロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂのそれぞれは、プロセス環境で１または複数の機能を実行するための任意のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組み合わせを含む。プロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂは、例えば、プロセス環境内で１または複数の材料を操作や、改変や、処理できる任意のコンポーネント、デバイス、またはシステムを表すものであり得る。
【００１５】
２つのコントローラ（制御装置）１０４ａ〜１０４ｂがプロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂに結合される。制御装置１０４ａ〜１０４ｂは、プロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂの動作を制御する。例えば、制御装置１０４ａ〜１０４ｂは、制御信号を周期的にプロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂへ供給することができる。制御装置１０４ａ〜１０４ｂのそれぞれは、１または複数のプロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂを制御するための任意のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組み合わせを含む。制御装置１０４ａ〜１０４ｂは、例えば、Ｃ３００制御装置を表すものであり得る。別の例として、制御装置１０４ａ〜１０４ｂは、ＧＲＥＥＮ  ＨＩＬＬＳ  ＩＮＴＥＧＲＩＴＹオペレーティング・システムを走らせるＰＯＷＥＲＰＣプロセッサ・ファミリのプロセッサや、ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ（登録商標）ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）オペレーティング・システムを走らせるＸ８６プロセッサ・ファミリのプロセッサを含むことができる。
【００１６】
２つのサーバ１０６ａ〜１０６ｂが制御装置１０４ａ〜１０４ｂに結合される。サーバ１０６ａ〜１０６ｂは、制御装置１０４ａ〜１０４ｂおよびプロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂの動作および制御をサポートするために様々な機能を実行する。例えば、サーバ１０６ａ〜１０６ｂは、プロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂの動作に関係した状態情報などのような、制御装置１０４ａ〜１０４ｂによって収集または生成された情報をログ記録することができる。サーバ１０６ａ〜１０６ｂはまた、制御装置１０４ａ〜１０４ｂの動作を制御するアプリケーションを実行し、それによってプロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂの動作を制御することができる。加えて、サーバ１０６ａ〜１０６ｂは、制御装置１０４ａ〜１０４ｂへのセキュアなアクセスを行うことができる。サーバ１０６ａ〜１０６ｂのそれぞれは、制御装置１０４ａ〜１０４ｂへのアクセスや、その制御を行うための任意のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組み合わせを含む。サーバ１０６ａ〜１０６ｂは、例えば、ＭＩＣＲＯＳＦＴ（登録商標）社のＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）２０００を実行するパーソナル・コンピュータ（デスクトップ・コンピュータなど）を表すものであり得る。別の例として、サーバ１０６ａ〜１０６ｂは、ＧＲＥＥＮ  ＨＩＬＬＳ  ＩＮＴＥＧＲＩＴＹオペレーティング・システムを走らせるＰＯＷＥＲＰＣプロセッサ・ファミリのプロセッサや、ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ（登録商標）ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）オペレーティング・システムを走らせるＸ８６プロセッサ・ファミリのプロセッサを含むことができる。
【００１７】
１または複数のオペレータ（操作）・ステーション１０８ａ〜１０８ｂがサーバ１０６ａ〜１０６ｂに結合される。操作ステーション１０８ａ〜１０８ｂは、サーバ１０６ａ〜１０６ｂへのユーザ・アクセスを提供する計算デバイスや通信デバイスを表し、これらは制御装置１０４ａ〜１０４ｂ、およびプロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂへのユーザ・アクセスを提供する。例えば、操作ステーション１０８ａ〜１０８ｂは、ユーザが、制御装置１０４ａ〜１０４ｂおよびサーバ１０６ａ〜１０６ｂによって収集された情報を用いてプロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂの動作履歴を再検討することを、可能にする。操作ステーション１０８ａ〜１０８ｂはまた、ユーザが、プロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂ、制御装置１０４ａ〜１０４ｂ、またはサーバ１０６ａ〜１０６ｂの動作を調整することを、可能にする。操作ステーション１０８ａ〜１０８ｂのそれぞれは、システム１００のユーザ・アクセスおよび制御をサポートするための任意のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組み合わせを含む。操作ステーション１０８ａ〜１０８ｂは、例えば、ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ（登録商標）社のＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）９５、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）２０００、またはＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）ＮＴを実行するパーソナル・コンピュータを表すものであり得る。
【００１８】
この例では、複数の操作ステーション１０８ｂの少なくとも１つが遠隔ステーションである。遠隔ステーションは、遠隔ネットワーク１１０を介してサーバ１０６ａ〜１０６ｂと結合される。ネットワーク１１０は、システム１００内の種々のコンポーネント間の通信を容易にする。例えば、ネットワーク１１０は、インターネット・プロトコル（ＩＰ）パケット、フレーム・リレー・フレーム、非同期転送モード（ＡＴＭ）・セル、またはネットワーク・アドレス間の他の適切な情報を、伝達することができる。ネットワーク１１０は、１または複数のローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、都市圏ネットワーク（ＭＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネットなどのグローバル・ネットワークの全部または一部分、あるいは１または複数の場所の別の任意の通信システム（１または複数）を含むことがある。
【００１９】
この例では、システム１００は２つの追加のサーバ１１２ａ〜１１２ｂを含む。サーバ１１２ａ〜１１２ｂは、システム１００の全体の動作を制御するために様々なアプリケーションを実行する。例えば、システム１００は、処理プラントや製造プラントまたは他の施設で使用することができ、サーバ１１２ａ〜１１２ｂは、プラントまたは他の施設の全体の動作を制御するために使用されるアプリケーションを実行することができる。具体的な例として、サーバ１１２ａ〜１１２ｂは、企業資源計画（ＥＲＰ）、製造実行システム（ＭＥＳ）、あるいは別のまたは付加的なプラント制御アプリケーションや処理制御アプリケーションなどのアプリケーションを実行することができる。サーバ１１２ａ〜１１２ｂそれぞれは、システム１００の動作全体を制御するために任意のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組み合わせを含む。
【００２０】
図１に示されるように、システム１００は、システム１００内のコンポーネント間の通信をサポートする種々の冗長ネットワーク１１４ａ〜１１４ｂおよび単一ネットワーク１１６ａ〜１１６ｃを含む。これらのネットワーク１１４ａ〜１１４ｂ、１１６ａ〜１１６ｃのそれぞれは、システム１００内のコンポーネント間の通信を容易にする適切な任意のネットワーク、またはネットワークの組み合わせを表す。ネットワーク１１４ａ〜１１４ｂ、１１６ａ〜１１６ｃは、例えばイーサネット（登録商標）・ネットワークを表す。
【００２１】
動作の一態様では、制御装置１０４ａ〜１０４ｂは、１または複数の計器１１８からの情報を用いてプロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂの動作を制御する。一般に、計器１１８は、プロセス制御システム１００内で１または複数のプロセス変量を監視または測定する。プロセス変量は一般に、プロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂを制御するために監視または測定される、プロセス制御システム１００の態様を表す。例えば、プロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂは弁を表すことができ、計器１１８は、弁を通る材料のフロー・レート（flow rate、流量）を測定することができる。この例では、弁を通る材料の流量が、計器１１８によって監視または測定されるプロセス変量である。計器１１８は、プロセス制御システム１００内で１または複数のプロセス変量を監視または測定するための、適切な任意の１または複数のデバイスを表す。
【００２２】
制御装置１０４ａ〜１０４ｂのそれぞれはまた、その対応するプロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂの動作を制御するためにモデル１２０を使用する。モデル１２０を論じる場合に以下の用語が使用されることがある。「制御変量」は、制御装置１０４ａまたは１０４ｂが、モデル１２０を使用して、指定動作範囲内に維持または制御しようとする変量を表す。指定動作範囲は、「制御変量下限」および「制御変量上限」によって規定することができる。「操作変量」は、制御変量を制御するために制御装置１０４ａまたは１０４ｂによって操作される変量を表す。例として、制御変量は、弁を通る材料の流量を表すことができ、操作変量は、流量を制御する弁の開きを表すことができる。「外乱変量」は、制御変量に影響を及ぼすが、制御装置１０４ａまたは１０４ｂによっては制御できない変量を表す。一例として、外乱変量は、弁を通る材料の流量に影響を及ぼす偶発的で予測できず、制御できない変動を表すことができる。「モデル」は、１または複数の操作変量と１または複数の制御変量との間の関係を記述する、１または複数の数学関数を表す。モデル中の「サブモデル」は、特定の制御変量と特定の操作変量との間の関係を記述する数学関数を指す。
【００２３】
図１のモデル１２０は、１または複数の操作変量と１または複数の制御変量との間の１または複数の関係を記述する。例えば、モデル１２０は、弁開口部を調整することによって弁を通る材料の流量がどのように変化するかを記述することができる。このように、モデル１２０を使用して流量を制御することができる。モデル１２０は、一般に、数学関数Ｇ（ｓ）で記述することができ、これは、入力データ（弁へ送られる制御信号など）から出力データ（弁を通る流量など）への変換を表す。
【００２４】
システム１００内の１または複数のコンポーネントはまた、制御装置１０４ａ〜１０４ｂのそれぞれと関連した履歴動作データ１２２を含むことができる。履歴動作データ１２２は、例えば、制御装置自体、サーバ（サーバ１０６ａなど）、操作ステーション（ステーション１０８ａなど）、あるいはヒストリアン１２４や他のデータ・リポジトリまたはデータ収集デバイスに存在することができる。履歴動作データ１２２は、１または複数の制御装置の履歴動作、即ち、過去の動作を特定する情報を表す。例えば、履歴動作データ１２２は、制御装置１０４ａまたは１０４ｂで受け取られた入力データのサンプル、および制御装置１０４ａまたは１０４ｂで生成された出力データのサンプルを表すことができる。具体的な例として、履歴動作データ１２２は入出力データのサンプルを表すことができ、サンプルは所与の期間（一週間など）について１分ごとに取得される。
【００２５】
制御装置１０４ａ〜１０４ｂにより使用されるモデル１２０が許容可能な品質を確実に有するように、モデル１２０は、典型的に、１回または複数回検証される。これは、モデル１２０が有効であること、およびプロセス・エレメント１０２ａ〜１０２ｂを制御するのに効果的に使用できることを保証するのに役立つ。本開示によれば、制御装置によって使用されるモデル１２０は、その制御装置の履歴動作データ１２２を用いて検証される。履歴動作データ１２２からの有益な、即ち、有用なデータが特定され、このデータは、履歴データに含まれるノイズや他の外乱を低減するのに役立つ。
【００２６】
次に、有益データ（informative data）が抽出され、複数の分解能レベルで解析されて、モデル１２０の予測精度（predictability）が決定される。モデル１２０の予測精度は、モデル１２０の有効性または品質に関しての指標を提供する。複数の分解能レベルで有益データを解析すると、様々な動的挙動を伴う過渡（transient）を取り込めるようになる。過渡は、典型的には、モデル１２０の検証とより関係のある、履歴動作データ１２２の部分を表す。更に、様々な重みを様々な分解能レベルと関連付けることができる。このようにして、解析中に、有益データ内の特定の周波数に大小の重要度が与えられる。モデル１２０がどのように検証されるかについての更なる詳細が、図３から６に示されており、これを以下で説明する。有益データがどのように特定され抽出されるかについての更なる詳細が図７から１３に示されており、これもまた以下で説明する。
【００２７】
図１はプロセス制御システム１００の一例を示すが、様々な変更を図１に加えることができる。例えば、制御システムは、任意の数のプロセス・エレメント、制御装置、サーバ、および操作ステーションを含むことができる。また、図１は、上記のモデル検証技法および有益データ特定技法を用いることができる１つの動作環境も示す。モデル検証技法および／または有益データ特定技法は、他の適切な任意のデバイスまたはシステムで使用することもできる。
【００２８】
図２は、本開示の一実施形態による例示的なプロセス制御システムを更に詳細に示す。具体的には、図２は、弁の動作を監視および制御するためにプロセス制御システム１００が使用される場合の、プロセス制御システム１００の一部分を示す。図２に示されたプロセス制御システム１００の特定の実施形態は、例示的なものにすぎない。プロセス制御システム１００の別の実施形態を本開示の範囲から逸脱することなく使用することもできる。また、他のプロセス制御システムを使用して、本開示の範囲から逸脱することなく弁を制御することもできる。
【００２９】
この例では、１または複数の材料が管２０２中を流れ、管２０２中の材料の流れは弁２０４によって制御される。管２０２は、１または複数の材料を輸送できる適切な任意の構造体を表す。管２０２は、例えば、油、水、塩酸、あるいは他のまたは追加の任意の材料（１または複数）を輸送できる鋼やプラスチックの管やチューブを表すものであり得る。
【００３０】
弁２０４は、１または複数の材料が管２０２中を流れる速度を制御する。弁２０４は、例えば、管２０２内の開口を変えることができ、弁開口が大きくなると、より多くの材料が管２０２中を流れるようになる。弁２０４は、管２０２中の１または複数の材料の流れを制御できる任意の構造体を含む。
【００３１】
弁調節器２０６は、弁２０４の開閉を制御する。例えば、弁調節器２０６は、弁２０４を調節して管２０２の開口を変えることができる。このようにして弁調節器２０６は、管２０２中の材料の流量を制御することができる。弁調節器２０６は、弁２０４を開くおよび／または閉じることができる任意の構造体を含む。
【００３２】
弁調節器２０６は、計器１１８からの情報に基づいて制御装置１０４ａによって制御される。図２に示されるように、計器１１８は、管２０２中を流れる材料と関連した１または複数の特性を監視または測定する。例えば、計器１１８は、管２０２中の材料の流量を測定することができる。計器１１８は、管２０２中を流れる材料の、他のまたは追加の任意の特性を監視または測定することができる。計器１１８はプロセス変量（ＰＶ）信号２０８を出力し、この信号は、計器１１８によって得られた様々な測定値を含む。
【００３３】
制御装置１０４ａは、プロセス変量信号２０８を用いて出力（ＯＰ）信号２１０を発生する。出力信号２１０は、弁調節器２０６の動作を制御する。例えば、出力信号２１０中の正の値が、弁調節器２０６に弁２０４を更に開かせ、負の値が、弁調節器２０６に弁２０４を更に閉じさせる。別の例として、出力信号２１０中のより小さい正の値が弁２０４のより小さい開きを表すことができ、より大きい正の値が弁２０４のより大きい開きを表すことができる。
【００３４】
この例では、制御装置１０４ａは、弁２０４を制御するためにセットポイント（ＳＰ）値２１２を用いる。セットポイント値２１２は、プロセス変量信号２０８に対する望ましい値を特定する。例えば、セットポイント値２１２は、管２０２中の材料の所望の流量を表すことができ、制御装置１０４ａは、セットポイント値２１２により示されたレベルまたはその付近のレベルに流量がとどまるように、弁２０４の開きを調節することができる。制御装置１０４ａは、モデル１２０を用いて出力信号２１０を発生する。
【００３５】
この例示的実施形態では、制御装置１０４ａは、少なくとも１つのプロセッサ２１４、および少なくとも１つのメモリ２１６を含む。少なくとも１つのメモリ２１６は、モデル１２０と、場合によっては、制御装置１０４ａと関連した履歴動作データ１２２とを記憶する。（履歴動作データ１２２は、他の任意の１または複数の場所に置くこともできる。）履歴動作データ１２２は、例えば、プロセス変量信号２０８のサンプル、および出力信号２１０のサンプルを表すことができる。以下でより詳細に説明するように、履歴動作データ１２２は、モデル１２０を検証するために使用することができる。
【００３６】
図２は、特定のプロセス制御システム１００の一部分の１つの例を示すが、様々な変更を図２に加えることができる。例えば、制御装置１０４ａは、任意の数の弁２０４の動作を制御することができる。また、弁２０４と弁調節器２０６は、単一の一体化ユニットを形成することもできる。更に、制御装置１０４ａの内部にあるとして示されているが、モデル１２０および履歴動作データ１２２は、適切な任意の１または複数の場所に置くこともできる。加えて、図２の制御装置１０４ａは、単一ループ調節制御装置として示されており、制御装置１０４ａが１つの操作変量および１つの制御変量を処理することを意味する。しかし、以下でより詳細に説明するモデル検証技法は、適切な任意のタイプの制御装置とともに使用することができ、単一ループ調節制御装置に限定されない。一例として、モデル検証技法は、複数の基本調節制御装置によって用いられる複数のセットポイントを制御する多変数モデル予測制御装置とともに使用することができる。具体的な実施形態では、多変数モデル予測制御装置は、図１のサーバ１０６ａ〜１０６ｂによって実行されるか、またはその内部で実施される。
【００３７】
図３から図６は、本開示の一実施形態によるプロセス制御システムにおいてモデル品質を解析するための例示的方法を示す。具体的には、図３は、モデル品質を解析するための例示的方法３００を示し、図４から図６は、図３に含まれる種々のステップの例を示す。説明を簡単にするために、図３から図６には、図１のプロセス制御システム１００内の制御装置１０４ａ中のモデル１２０を検証することに関して示してある。方法３００は、他の適切な任意のデバイスや、他の適切な任意のシステムでも使用することができる。また、モデル１２０の検証は、制御装置１０４ａ、サーバ、操作ステーション内などのような、プロセス制御システム１００内の適切な任意のコンポーネントで行うことができる。
【００３８】
制御装置１０４ａの履歴動作データ１２２は、制御装置１０４ａによって使用されるモデル１２０を解析および検証するために用いられる。以下の議論で、特定の種類の履歴動作データ１２２が説明される。これらの種類の履歴動作データ１２２は、制御変量の測定値（ｙｍと表される）、制御変量下限値（ＣＶ＿ｌｏと表される）、制御変量上限値（ＣＶ＿ｈｉと表される）、および操作変量の測定値（ｕと表される）を含む。
【００３９】
図３に示されるように、方法３００は種々のステップを含む。幾つかの実施形態において、図３に示されたステップは、検証されるモデル１２０内のサブモデルごとに実施される。この例では、信号（ｓと表される）および外乱（ｄと表される）は、ステップ３０２で、履歴動作データ１２２およびモデル１２０を使用して各サブモデルに対して定義される。信号ｓはサブモデルの出力を一般的に表し、外乱ｄはサブモデルの出力の混乱を一般的に表す。具体的な例として、各サブモデルの信号ｓおよび外乱ｄは、以下のように求めることができる。各サブモデルｉについて、予測「ｙｐ＿ｓｕｂ（ｉ）」は下記の式を用いて求められる。
【００４０】
ｙｐ＿ｓｕｂ（ｉ）＝ｐｒｅｄｉｃｔ（ｓｕｂｍｏｄｅｌｉ，ｕ（ｉ））    （１）
【００４１】
ここで、ｓｕｂｍｏｄｅｌｉは、サブモデルｉと関連した特定の数学関数を表し、ｕ（ｉ）は、サブモデルｉへの入力（その特定のサブモデルの操作変量の収集された履歴値を表し得る）を規定する入力関数を表し、ｐｒｅｄｉｃｔは、サブモデルｉおよび関数ｕ（ｉ）を用いた制御変量の予測関数を表す。これらの結果を用いて、各サブモデルｉの信号ｓおよび外乱ｄは、下記の式を用いて求められる。
【００４２】
ｓ＝ｙｐ＿ｓｕｂ（ｉ）    （２）
【００４３】
【数１】
2009516301.tif 000003
【００４４】
ここでＫは、ある特定の制御変量に対するモデル１２０のサブモデルの総数を表す。
【００４５】
複数のサブモデルの信号ｓおよび外乱ｄの発生の一つの具体例が図４および図５に示されている。図４では、１つの制御変量を制御するために、モデル１２０の３つのサブモデル４０２〜４０６によって３つの操作変量が用いられる。図４は、３つのサブモデル４０２〜４０６のそれぞれの伝達関数Ｇ（ｓ）およびステップ応答を示す。上記の式（１）〜（３）を用いて、サブモデル４０２〜４０６および幾つかの履歴動作データを使用して操作変量のそれぞれに対して、信号ｓおよび外乱ｄが求められる。この例では、履歴動作データは、１分間当たり１サンプルの割合でサンプリングされた１週間の履歴データを表す。図５に示されるように、信号５０２〜５０６は、それぞれ、３つのサブモデル４０２〜４０６の信号ｓを表す。信号５０８〜５１２は、それぞれ、３つのサブモデル４０２〜４０６の外乱ｄを表す。これらの信号５０２〜５１２は、モデル１２０の品質を解析するために更に処理することができる。
【００４６】
図３に戻ると、ステップ３０２の後にステップ３０４で、１または複数の所望の分解能レベルで、各サブモデルごとに、信号ｓおよび外乱ｄを用いて、有益なデータ・セグメントが抽出される。具体的な例として、有益データ・セグメントは次のように抽出される。各サブモデルの信号ｓおよび外乱ｄは、ウェーブレット分解を用いることなどによって、複数の分解能レベルに分解することができる。この一例が図６に示されており、これは、図５の信号５０６を８つの分解能レベル６０２ａ〜６０２ｈへ分解したものを示す。低い方のレベル（レベル６０２ａおよび６０２ｂなど）では、典型的に、分解信号ｓ５０６中の速い過渡に注目する又はそれを明らかにする。高い方のレベル（レベル６０２ｇおよび６０２ｈなど）では、典型的に、分解信号中の遅い過渡に注目する又はそれを明らかにする。あるサブモデルの信号ｓおよび外乱ｄが分解されると、そのサブモデルに対して適切な１または複数の分解能レベルが選択される。次に、有益な又は関連するデータ・セグメントが、選択された分解能レベル（１または複数）を用いて特定され、信号５０６から抽出される（抽出データ・セグメントの数はＱと表される）。データ・セグメントを特定および抽出することについての更なる詳細は、以下で説明する図７から１３に示されている。本明細書で「データ・セグメント」という語句は、データ信号の一部のことをいう。
【００４７】
ステップ３０４で、有益データ・セグメントが抽出された後、ステップ３０６で、この抽出データ・セグメントを用いてサブモデルの予測精度および予測精度指数が求められる。これは、例えば、抽出データ・セグメントのそれぞれについて予測精度を求めることを含み得る。これはまた、所望の分解能レベルで、抽出されたすべてのデータ・セグメントについての予測精度指数を生成することを含み得る。
【００４８】
具体的な例として、予測精度および予測精度指数は次のように求めることができる。下記の式を用いて、すべてのサブモデルの予測ｙｐ＿ｓｕｂを合計することにより、制御変量に対して全体的予測ｙｐが求められる。
【００４９】
【数２】
2009516301.tif 000004
【００５０】
それぞれの抽出データ・セグメント「ｐｒｅｄ＿ｅｒｒｏｒ＿ｓｅｇ」の予測誤差は、下記の式を用いて計算される。
【００５１】
ｐｒｅｄ＿ｅｒｒｏｒ＿ｓｅｇ＝ｙｍ＿ｓｅｇ−ｙｐ＿ｓｅｇ    （５）
【００５２】
ここで「ｙｍ＿ｓｅｇ」は、ある抽出データ・セグメントの測定値を表し、「ｙｐ＿ｓｅｇ」は、同じ抽出データ・セグメントの予測「ｙｐ」を表す。このデータ・セグメントの「ｙｍ＿ｓｅｇ」および「ｙｐ＿ｓｅｇ」は、同じ初期条件に基づくように調節またはシフトされ、これは、「ｙｍ＿ｓｅｇ」の第１の要素の値と「ｙｐ＿ｓｅｇ」の第１の要素の値が同じであることを意味する。
【００５３】
各データ・セグメントの予測精度は、適切な任意の技法を用いて求めることができる。例えば、あるデータ・セグメントｐｒｅｄ＿ｓｅｇの予測精度は、次の２つの式の一方または両方を用いて求めることができる。
【００５４】
【数３】
2009516301.tif 000005
【００５５】
ここでｎｏｒｍは、エネルギー、またはベクトルの大きさを測定するためのオペレーションを表し、ｍａｘは最大オペレーションを表す。各データ・セグメントの予測精度を求めるために、別の技法を組み合わせることもできる。例えば、予測誤差ｐｒｅｄ＿ｅｒｒｏｒ＿ｓｅｇとｙｐまたはｕとの間の相関を用いることができ、この場合、相関が大きいと予測精度が小さくなる。
【００５６】
次に、所望の分解能レベルに対する予測精度指数が、その分解能レベルと関連した抽出データ・セグメントの予測精度の重み付き平均として、求められる。例えば、ある所望の分解能レベルに対する予測精度指数ｐｒｅｄ＿ｌｅｖｅｌは、下記の式を用いて求めることができる。
【００５７】
【数４】
2009516301.tif 000006
【００５８】
ここでｗ（ｉ）は、ｉ番目の抽出データ・セグメントと関連した重みを表す。データ・セグメントの重みｗは、下記の式を用いて求めることができる。
【００５９】
ｗ＝ｎｏｒｍ（ｙｐ＿ｓｅｇ）＊ｗ＿ｓｅｇ      （９）
【００６０】
ここでｗ＿ｓｅｇは、データ・セグメントに、その分類に基づいて割り当てられた重みを表す。具体的な実施形態では、それぞれの抽出データ・セグメントが、個別のｗ＿ｓｅｇ値と関連付けられた３つのカテゴリのうちの１つに分類され得る。制御変量におけるセットポイントの変化のためにデータ・セグメントが抽出された場合、そのデータ・セグメントのｗ＿ｓｅｇ値は４に設定される。制御変量データが、ＣＶ＿ｈｉおよびＣＶ＿ｌｏにより画定された範囲の外側にあったがためにデータ・セグメントが抽出された場合、ｗ＿ｓｅｇ値は２に設定される。その他の場合には、ｗ＿ｓｅｇ値は１に設定される。これらの値および分類は例示的なものにすぎず、他のｗ＿ｓｅｇ値および分類が使用されてもよい。
【００６１】
ステップ３０６で、予測精度および予測精度指数が求められた後、ステップ３０８で、各サブモデルについて全体的な予測精度指数が求められる。これは、例えば、あるサブモデルの全体的な予測精度指数を、そのサブモデルに対する所望の分解能レベルの予測精度指数を用いて求めることを含み得る。具体的な例として、全体的予測精度指数ｐｒｅｄ＿ｏｖｅｒａｌｌは、Ｌ個の所望の分解能レベルの予測精度指数を用いて求めることができ、下記の式などを用いて求めることができる。
【００６２】
【数５】
2009516301.tif 000007
【００６３】
ここで「Ｗ＿ｌｅｖｅｌ（ｉ）」は、ｉ番目の分解能レベルと関連した重みを表す。分解能レベルの重み付けは、適切な任意の方法で決定することができる。例えば、等しい重み付けを用いることができ、この場合、それぞれの分解能レベルの「Ｗ＿ｌｅｖｅｌ」値が１である。別の例として、ある分解能レベルの重み付けが、その分解能レベルを用いて抽出されるデータ・セグメントの全長に比例してもよく、この場合、全長が長いと大きい重みが関連付けられる。第３の例として、例えば、低い方の周波数を強調するために高い方のレベルがより大きい重みを有する場合などのように、重み付けは分解能レベル自体に基づいてもよい。
【００６４】
ステップ３１０で、複数の分解能レベルの各サブモデルに対して利得乗数および新しい予測精度指数が生成される。利得乗数は、適切な任意の方法で決定することができる。具体的な例として、「ｙｐ＿ｓｅｇ（ｊ、ｉ）」が、ある特定の分解能レベルにおけるサブモデルｉ内のデータ・セグメントｊの調節された予測を表すものとする。また、「ｙｍ＿ｓｅｇ（ｊ）」が、データ・セグメントｊにおける制御変量の調節された測定値を表すものとする。加えて、「ＧＭ＿ｌｅｖｅｌ（ｉ）」が、ある特定の分解能レベルにおけるサブモデルｉの利得乗数を表すものとする。利得乗数ＧＭ＿ｌｅｖｅｌ（ｉ）は、下記の方法の両方を用いて求めることができる。
【００６５】
【数６】
2009516301.tif 000008
【００６６】
特定の分解能レベルにおけるサブモデルの最後の利得乗数ＧＭ＿ｌｅｖｅｌ（ｉ）は、式（１１）および（１２）を用いて求められた利得乗数の平均を表すことができる。
【００６７】
全体的利得乗数ＧＭ＿ｏｖｅｒａｌｌ（ｉ）は、複数の分解能レベルにおける利得乗数ＧＭ＿ｌｅｖｅｌ（ｉ）から計算することができる。例えば、全体的利得乗数ＧＭ＿ｏｖｅｒａｌｌ（ｉ）は、複数の分解能レベルにおける利得乗数ＧＭ＿ｌｅｖｅｌ（ｉ）の平均として計算することができる。
【００６８】
次に、サブモデルｉの新しい予測ｙｐ＿ｎｅｗが、そのサブモデルの利得乗数ＧＭ＿ｏｖｅｒａｌｌ（ｉ）を用いて、下記の式に示されるように求められる。
【００６９】
【数７】
2009516301.tif 000009
【００７０】
次に、新しい予測精度指数ｙｐ＿ｎｅｗとともに上記の種々の式を再度用いて、複数の分解能レベルにおける新しい予測精度、およびサブモデルの新しい全体的予測精度指数ｐｒｅｄ＿ｏｖｅｒａｌｌ＿ｎｅｗを求めることができる。
【００７１】
ステップ３１２で、モデル１２０の各サブモデルの品質指数が、そのサブモデルの新旧の全体的予測精度指数を用いて求められる。品質指数は、１または複数のプロセス・エレメントを制御するために使用されるサブモデルの品質を特定する。あるサブモデルの品質指数は、古い全体的予測精度指数ｐｒｅｄ＿ｏｖｅｒａｌｌと新しい全体的予測精度指数ｐｒｅｄ＿ｏｖｅｒａｌｌ＿ｎｅｗとの関数とすることができる。この関数は、品質指数と新旧の全体的予測精度指数を関連付けるための適切な任意の線形または非線形の関数とすることができる。例えば、この関数は、ｐｒｅｄ＿ｏｖｅｒａｌｌの値が増大するにつれて、良い品質指数を与えるようにすることができる。この関数はまた、ｐｒｅｄ＿ｏｖｅｒａｌｌとｐｒｅｄ＿ｏｖｅｒａｌｌ＿ｎｅｗとの差が増大するにつれて、悪い品質指数を与えることもできる。
【００７２】
この時点で、品質指数は、適切な任意の方法で使用することができる。例えば、サブモデルの品質指数をある閾値と比較して、そのサブモデルが許容できる品質を有しているかどうかを判定することができる。有していなければ、プロセス制御システム１００において、そのサブモデルを調整または取り換えることができる。
【００７３】
図３から図６は、プロセス制御システムでモデル品質を解析する方法の一例を示すが、種々の変更を図３から図６に加えることができる。例えば、モデル１２０の解析はサブモデルごとに行われるとして説明してきた。他の実施形態では、モデル品質指数をサブモデルの群について求めることができる。これは、例えば、２つ以上の操作される変量の動きが相関したパターンである場合に有用となり得る。これらの実施形態では、ステップ３０４で処理される信号ｓは、サブモデルの群についての予測の合計を表すことができ、ステップ３０４で処理される外乱ｄは、サブモデルの残りの群についての予測の合計を表すことができる。次に、サブモデルの群全体について単一のモデル品質指数を生成することができる。
【００７４】
別の例として、品質解析は、ある特定のサブモデルの群について抽出された有益なデータ・セグメントを用いて実施することができる。信号ｓ１、ｓ２、．．．、ｓｉは、群内の各サブモデルからの予測として定義することができ、ステップ３０４で処理された信号ｓは、信号ｓ１、ｓ２、．．．、ｓｉの合計を表すことができる。ステップ３０４で処理された外乱ｄは、群内に含まれないサブモデルに対する予測の合計を表すことができる。次に、有益なデータ・セグメントが信号ｓおよび外乱ｄから抽出され、群内のすべてのサブモデルの予測精度が、同じ抽出データ・セグメントを用いて求められる。この例では、ステップ３０６で求められた予測精度は、誤差の残り（測定値と予測値の差）と信号ｓ１、ｓ２、．．．、ｓｉのそれぞれとの間の相関を計る関数に基づくことができる。
【００７５】
更に別の例では、モデル１２０の品質解析は、未測定の外乱変量を考慮に入れることができる。未測定の外乱変量の幾つかの特性は、例えば、制御される変量の測定値や、処理設備についての一般的な技術知識などによって、知ることができる。具体的な例としては、未測定の外乱変量が、低い周波数で大きなエネルギー効果を有することが、経験から分かる。このため、高い分解能レベルには、低い分解能レベルよりも少なく重み付けし、それによって、未測定の外乱変量の影響を低減することができる。
【００７６】
図７から図１３は、本開示の一実施形態によるプロセス制御システムにおいてモデル品質の解析に使用するための有益データを特定する例示的方法を示す。具体的には、図７は、有益データを特定する例示的方法７００を示し、図８から図１３は、図７に含まれる種々のステップの例を示す。説明を簡単にするために、図７から図１３は、図１のプロセス制御システム１００内の制御装置１０４ａにおけるモデル１２０の検証に使用するための有益データを特定することに関して示す。方法７００は、特定された有益データがモデルを検証するために使用されようとされまいと、他の適切な任意のデバイスに対して、また他の適切な任意のシステムに対して使用することができる。また、有益データの特定は、制御装置１０４ａやサーバや操作ステーションなどのようなプロセス制御システム１００内の適切な任意のコンポーネントについて行うことができる。
【００７７】
上記のように、制御装置により生成された大量の履歴動作データ１２２から関連データを特定することは、困難であることが多い。一般には、信号中の過渡を特定することが、その信号の関連のある部分を選択する１つの技法である。図７から図１３は、大きい信号励起および大きな信号対雑音比（ＳＮＲ）が存在する場合に起きる過渡を特定することに基づいて有益データを特定する技法を示す。様々な過渡は様々な周波数を有しうるので、この技法はまた、信号を複数の分解能レベルに分解することも含み、それによって、高い周波数（低い分解能レベル）でも低い周波数（高い分解能レベル）でも過渡の特定が可能になる。
【００７８】
図７に示されるように、ステップ７０２で信号ｓおよび外乱ｄが定義される。これは、例えば、図３のステップ３０２に関して述べたのと同じまたは似たプロセスを含むことができる。信号ｓおよび外乱ｄの定義は、アプリケーションにより決まることが多い。信号ｓおよび外乱ｄを用いて抽出されるデータの、提案される使い方により、信号ｓおよび外乱ｄがどのように定義されるかや計算されるかが制御され得る。一般に、信号ｓは、大きいエネルギー・レベルが望ましい場合に変量として定義され、外乱ｄは、小さいエネルギー・レベルが望ましい場合に変量として定義される。図８は、信号ｓおよび外乱ｓをそれぞれ表す信号８０２〜８０４の一例を示し、信号はステップ７０２で発生させることができる。この例では、信号８０２〜８０４は、図５に関して述べた同じ信号５０６および５１２を表す。
【００７９】
ステップ７０４で、冗長ウェーブレット分解が信号ｓおよび外乱ｄに適用される。これは、例えば、離散ダテアディック・ウェーブレット変換（ＤＤＷＴ（discrete dyadic wavelet transform））や他の冗長ウェーブレット変換を、信号ｓおよび外乱ｄに適用することを含む。信号ｓのウェーブレット変換の結果はＷｓと示され、外乱ｄのウェーブレット変換の結果はＷｄと示される。図９は、信号８０２〜８０４の、複数の分解能レベル９０２ａ〜９０２ｈへの１つの例示的な分解を示す。図８に示された信号８０２〜８０４に基づき、外乱ｄに対応するウェーブレット係数は、高い分解能レベルにおいて、信号ｓに対応するウェーブレット係数よりも大きい振幅を有する。
【００８０】
ステップ７０６で、特異点が分解信号ｓ内で検出される（Ｗｓウェーブレット係数）。これは、例えば、それぞれの分解能レベルでウェーブレット係数Ｗｓにおける局所極大値および局所極小値を特定することを含みむ得る。検出される特異点の数を減少させるために、閾値を用いることができる。例えば、特異点は、ある閾値を超える絶対値を有する局所極大値および局所極小値を表すものとすることができる。具体的な例として、特異点は、最大のウェーブレット係数値の絶対値の２０パーセントを超える絶対値を有する局所極大値および局所極小値を表すものとすることができる。図１０は、異なる分解能レベルにおける特異点１００２ａおよび１００２ｂの検出の一例を示す。この例では、特異点１００２ａは、分解能レベル９０２ａでこの閾値を用いて見いだされた局所極大値および局所極小値を表し、特異点１００２ｂは、分解能レベル９０２ｆでこの閾値を用いて見いだされた局所極大値および局所極小値を表す。
【００８１】
ステップ７０８で、分解した信号ｓおよび外乱ｄおよび特異点を用いて、それぞれの分解能レベルごとに信号対雑音比が求められる。一般に、分解能レベル９０２ａ〜９０２ｈのそれぞれは、様々な位置で様々な数の特異点を有し得る。ある特定の分解能レベルでの特定の特異点ｓｐに対する過渡的な信号対雑音値ＳＮＲは、下記の式を用いて求めることができる。
【００８２】
ＳＮＲ＝ａｂｓ（Ｗｓｓｐ）／ａｂｓ（Ｗｄｓｐ）      （１４）
【００８３】
ここでＷｓｓｐは、特異点ｓｐでの分解信号ｓのウェーブレット係数を表し、Ｗｄｓｐは、特異点ｓｐでの分解外乱ｄのウェーブレット係数を表す。
【００８４】
別の実施形態では、ある特定の分解能レベルでの特定の特異点ｓｐに対する過渡的なＳＮＲ値は、下記の式を用いて求めることができる。
【００８５】
ＳＮＲ＝ｎｏｒｍ（Ｗｓｓｐ（ｒｅｇｉｏｎ））／ｎｏｒｍ（Ｗｄｓｐ（ｒｅｇｉｏｎ））      （１５）
【００８６】
ここで「Ｗｓｓｐ（ｒｅｇｉｏｎ）」は、特異点ｓｐのまわりの領域（分解信号ｓの複数のウェーブレット係数）を表し、Ｗｄｓｐは、特異点ｓｐのまわりの領域（分解外乱ｄの複数のウェーブレット係数）を表す。具体的な実施形態では、特異点ｓｐのまわりの領域は変わりうる。例えば、領域は、解析される分解能レベルに基づいて定義することができる。具体的な例として、特異点ｓｐのまわりの領域は、［ｓｐ−６＊ｌｅｖｅｌ、ｓｐ＋６＊ｌｅｖｅｌ］と定義でき、ここで「ｌｅｖｅｌ」は、解析される分解能レベルの数を表す。このようにして、低い分解能レベルで小さな領域が使用され、高い分解能レベルで大きな領域が使用される。
【００８７】
更に別の実施形態では、雑音対信号比（ＮＳＲ）が計算される。なぜなら、局所最大または最少でのウェーブレット係数Ｗｓの値がゼロではないからである。これらの実施形態では、１または複数のＮＳＲ値が、下記の式を用いて求められ得る。
【００８８】
ＮＳＲ１＝ａｂｓ（Ｗｄｓｐ）／ａｂｓ（Ｗｓｓｐ）    （１６）
【００８９】
ＮＳＲ２＝ｎｏｒｍ（Ｗｄｓｐ（ｒｅｇｉｏｎ））／ｎｏｒｍ（Ｗｓｓｐ（ｒｅｇｉｏｎ））    （１７）
【００９０】
本明細書では、「信号対雑音比」という語句は、ＳＮＲと表されようとＮＳＲと表されようと、信号と雑音を含むどのような比も指す。
【００９１】
ステップ７１０で、特定された特異点の様々なものが、更なる処理のために選択される。これは、例えば、高い信号対雑音比（または低い雑音対信号比）および高い信号値を有する特異点を選択することを含み得る。具体的な例として、ＮＳＲ１＜０．３およびＮＳＲ２＜０．３である特異点を選択することができる。さらに、過度の数の特異点は、方法７００中で実施される処理を遅らせることがある。高ＳＮＲ（または低ＮＳＲ）を伴う特異点が、過剰な数、特定される場合には、最高絶対ウェーブレット値を伴う特異点を、更なる処理のために選択することができる（例えば、最大絶対ウェーブレット値を伴う４０個の特異点）。図１１に示されるように、図１０の特異点１００２ａの一部だけがこれらの条件を満たし、図１０の特異点１００２ｂの何れもこれらの条件を満たさない。これは、外乱ｄ（信号８０４）が、高い分解能レベル（低い周波数レベル）においてエネルギー的に信号ｓ（信号８０２）を支配していることを示す。
【００９２】
ステップ７１２で、選択された特異点まわりのデータ・セグメントが、種々の分解能レベルから抽出される。データ・セグメントは、適切な任意の技法を用いて抽出することができる。例えば、図１２に示されるように、抽出データ・セグメントは、特異点１００２ａの両側の始点および終点によって画定されるデータ・セグメントとすることができる。この始点および終点は、ウェーブレット係数Ｗｓが閾値１２０２を横切る位置である。図１２に示された例では、閾値１２０２は値がゼロであるが、他の適切な任意の値を用いることもできる。閾値１２０２は、すべての分解能レベルに対して、固定して一律とすることができ、また、。閾値１２０２は、調整可能とすることもできる。調整可能な閾値１２０２は、例えば、局所最大値や局所最小値のパーセンテージとして計算することができる。始点および終点はウェーブレット領域で特定されるが、抽出データ・セグメント自体は当初の信号領域にある。
【００９３】
別の例として、図１３に示されるように、抽出データ・セグメントは、やはり、特異点１００２ａの両側の始点および終点により画定されるデータ・セグメントを表すことができる。この例では、始点および終点は、ウェーブレット係数Ｗｄが閾値１３０２−１３０４を横切る位置である。図１３に示された例では、閾値１３０２−１３０４は±０．０５の値であるが、他の適切な任意の値（１または複数）を用いることもできる。閾値１３０２−１３０４は、やはりすべての分解能レベルに対して固定して一律とすることができ、また、閾値１３０２−１３０４は、調整可能とすることもできる。調整可能な閾値１３０２−１３０４は、例えば、局所最大値や局所最小値のパーセンテージとして計算することができる。ここでも始点および終点はウェーブレット領域内で特定されるが、抽出データ・セグメント自体は当初の信号領域にある。
【００９４】
図１２および図１３は、特異点まわりのデータ・セグメントを抽出するための２つの可能な技法を示す。しかし、他の適切な任意の技法を用いることもできる。例えば、高いＳＮＲ（または低いＮＳＲ）および高い信号エネルギーを有するデータ・セグメントを抽出する任意の技法を用いることができる。また、複数の技法を組み合わせて、データ・セグメント抽出をより慎重なものにすることができ（データ・セグメントがすべての技法についてすべての条件を満たすことを要求することによる）、あるいは、より大胆なものにすることができる（データ・セグメントが１つの技法のみの条件を満たすことを要求することによる）。
【００９５】
加えて、特定の実施形態では、始点および終点を適切な任意の方法で調整することができる。例えば、データ・セグメントの始点は、ウェーブレット係数Ｗｓが上向き傾向であるか下向き傾向であるかに基づいて、調整することができる。ウェーブレット係数Ｗｓが特異点付近で上向き傾向である場合には、始点は、当初の始点と特異点との間の最少のウェーブレット係数Ｗｓを表すように調整される。ウェーブレット係数Ｗｓが特異点付近で下向き傾向である場合には、始点は、当初の始点と特異点との間の最大のウェーブレット係数Ｗｓを表すように調整される。
【００９６】
図８の信号８０２−８０４に基づき、上記の技法を用いてデータ・セグメントを分解能レベル９０２ａ−９０２ｃから抽出することができる。分解能レベル９０２ｄ−９０２ｈからはデータ・セグメントが抽出されないこともある。これは、抽出データ・セグメントが比較的高い周波数を有することを示す。これは典型的には、単に信号ｓ（信号８０２）および外乱ｄ（信号８０４）を調べるだけでは観察できず、あるいは確定することができない。
【００９７】
次に、更にステップ７１４で抽出データ・セグメントは処理される。これは、例えば、モデル１２０を検証するために抽出データ・セグメントを使用することを含み得る。これはまた、他の適切な任意の方法で抽出データ・セグメントを使用することを含み得る。
【００９８】
図７から図１３は、有益データを特定する方法の一例を示すが、図７から図１３に様々な変更を加えることができる。例えば、複数の外乱ｄを用いることができ、ＳＮＲ値またはＮＳＲ値をそれぞれの信号・外乱の対について求めることができる。ステップ７０８で求められた全体的なＳＮＲ値またはＮＳＲ値は、すべての外乱ｄに対するＳＮＲ値またはＮＳＲ値の関数として定義することができる。また、特異点は、ステップ７１０で選択されたすべてのＳＮＲ値またはＮＳＲ値の関数を満たす点を表し得る。
【００９９】
別の例として、有益データの特定では、測定されていない外乱変量を考慮に入れることができる。未測定の外乱変量に対して閾値を決定することができ、ステップ７０６で特定された特異点は、未測定の外乱変量の閾値よりもずっと大きい絶対値を有しうる。
【０１００】
更に別の例では、複数の信号ｓを定義することができ、データ・セグメントは、すべての信号・外乱の対のＳＮＲ値またはＮＳＲ値に基づいて抽出することができる。また、信号ｓと外乱ｄのウェーブレット係数を比較する場合、その係数は別々の分解能レベル（隣接する分解能レベルなど）に存在することができる。さらに、ＳＮＲ値またはＮＳＲ値を計算するために、複数のレベルのウェーブレット係数を用いることもできる。
【０１０１】
本明細書の全体を通して使用される幾つかの語句の定義を説明するのが好都合である。「結合」という語およびその派生語は、２つ以上の要素間の直接または間接のいかなる連絡も指すものであり、それらの要素が互いに物理的に接触していてもしていなくてもよい。「アプリケーション」という語は、１または複数のコンピュータ・プログラム、命令セット、手順、ファンクション、オブジェクト、クラス、インスタンス、または適切なコンピュータ言語で実施されるように適合された関連するデータを指す。「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」および「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ、含む）」という語、並びにその派生語は、限定なしで包含を意味する。「または」という語は包括的であり、「および／または」を意味する。「関連した」および「それと関連した」という句、並びにその派生語句は、含む、中に含まれる、相互接続する、包含する、中に包含される、接続する、結合する、連絡する、協働する、インタリーブする、並置する、近接する、結びつけられる、有する、ある特性を有する、などを意味することができる。「制御装置（コントローラ）」という語は、少なくとも１つの動作を制御する任意のデバイス、システムまたはその一部を意味する。制御装置は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、または前述のものの少なくとも２つからなる何らかの組み合わせで実施することができる。特定の任意の制御装置と関連した機能は、集中化または分散化することができ、それが局地（ローカル）であっても遠隔地（リモート）であってもよい。
【０１０２】
本開示では、特定の実施形態および一般的に関連した方法を記載したが、当業者にはこれらの実施形態および方法の代替実施形態および変形実施形態が明らかであろう。従って、例示的な実施形態についての上記の説明は、本開示を限定も制約もしない。他の変更、置換および改変もまた、特許請求の範囲によって定義される本開示の精神および範囲から逸脱することなく可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０３】
【図１】図１は、本開示の一実施形態による例示的なプロセス制御システムを示す。
【図２】図２は、本開示の一実施形態による例示的なプロセス制御システムの細部を更に示す。
【図３】図３〜６は、本開示の一実施形態による例示的なプロセス制御システムにおいてモデル品質を解析するための例示的な方法を示す。
【図４】図３〜６は、本開示の一実施形態による例示的なプロセス制御システムにおいてモデル品質を解析するための例示的な方法を示す。
【図５】図３〜６は、本開示の一実施形態による例示的なプロセス制御システムにおいてモデル品質を解析するための例示的な方法を示す。
【図６】図３〜６は、本開示の一実施形態による例示的なプロセス制御システムにおいてモデル品質を解析するための例示的な方法を示す。
【図７】図７〜１３は、本開示の一実施形態によるプロセス制御システムにおいてモデル品質の解析に使用するための有益なデータを特定する例示的な方法を示す。
【図８】図７〜１３は、本開示の一実施形態によるプロセス制御システムにおいてモデル品質の解析に使用するための有益なデータを特定する例示的な方法を示す。
【図９】図７〜１３は、本開示の一実施形態によるプロセス制御システムにおいてモデル品質の解析に使用するための有益なデータを特定する例示的な方法を示す。
【図１０】図７〜１３は、本開示の一実施形態によるプロセス制御システムにおいてモデル品質の解析に使用するための有益なデータを特定する例示的な方法を示す。
【図１１】図７〜１３は、本開示の一実施形態によるプロセス制御システムにおいてモデル品質の解析に使用するための有益なデータを特定する例示的な方法を示す。
【図１２】図７〜１３は、本開示の一実施形態によるプロセス制御システムにおいてモデル品質の解析に使用するための有益なデータを特定する例示的な方法を示す。
【図１３】図７〜１３は、本開示の一実施形態によるプロセス制御システムにおいてモデル品質の解析に使用するための有益なデータを特定する例示的な方法を示す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【手続補正書】
【提出日】平成20年7月18日(2008.7.18)
【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】
モデル（１２０）と関連した信号（５０２、５０４、５０６）および外乱（５０８、５１０、５１２）を、１または複数のプロセス変量と関連した履歴データ（１２２）を用いて特定するステップと、
複数の分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）で前記信号（５０２、５０４、５０６）および前記外乱（５０８、５１０、５１２）を分解するステップと、
分解した前記信号（５０２、５０４、５０６）および分解した前記外乱（５０８、５１０、５１２）を用いて、前記信号（５０２、５０４、５０６）から複数のデータ・セグメントを抽出するステップと、
抽出した前記データ・セグメント、および前記履歴データ（１２２）の少なくとも一部分を用いて、前記モデル（１２０）の品質を決定するステップと
を備える方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記モデル（１２０）の品質を決定する前記ステップが、
前記モデル（１２０）についての第１の全体的予測精度指数を求めるステップと、
前記モデル（１２０）についての第２の全体的予測精度指数を求めるステップと、
前記第１の全体的予測精度指数および前記第２の全体的予測精度指数に基づいて前記モデル（１２０）の品質を決定するステップと
を含む、方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、
前記第１の全体的予測精度指数を求める前記ステップが、
それぞれの抽出したデータ・セグメントの予測精度を求めるステップと、
少なくとも１つの分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）のそれぞれについての予測精度指数を求めるステップであって、特定の分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）についての前記予測精度指数は、その分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）と関連した前記抽出したデータ・セグメントに対する予測精度に基づく、ステップと、
前記分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）の少なくとも１つについての前記予測精度指数に基づいて前記第１の全体的予測精度指数を求めるステップと
を含み、
前記第２の全体的予測精度指数を求める前記ステップが、
利得乗数を決定するステップと、
前記利得乗数を用いてモデル予測を求めるステップと、
前記利得乗数を用いて求められた前記モデル予測を用いて第２の全体的予測精度指数を求めるステップと
を含む、
方法。
【請求項４】
１または複数のプロセス変量と関連した履歴データ（１２２）を記憶できる少なくとも１つのメモリと、
少なくとも１つのプロセッサと
を備え、前記プロセッサは、
前記履歴データ（１２２）を用いてモデル（１２０）と関連した信号（５０２、５０４、５０６）および外乱（５０８、５１０、５１２）を特定すること、
複数の分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）で前記信号（５０２、５０４、５０６）および前記外乱（５０８、５１０、５１２）を分解すること、
分解した前記信号（５０２、５０４、５０６）および分解した前記外乱（５０８、５１０、５１２）を用いて、前記信号（５０２、５０４、５０６）から複数のデータ・セグメントを抽出すること、および
抽出した前記データ・セグメント、および前記履歴データ（１２２）の少なくとも一部分を用いて、前記モデル（１２０）の品質を決定すること
ができるプロセッサである、
装置。
【請求項５】
コンピュータで読み取り可能な媒体上で実現され、プロセッサによって実行されるように操作可能であるコンピュータ・プログラムであって、
１または複数のプロセス変量と関連した履歴データ（１２２）を用いて、モデル（１２０）と関連した信号（５０２、５０４、５０６）および外乱（５０８、５１０、５１２）を特定し、
複数の分解能レベル（６０２ａ〜６０２ｈ）で前記信号（５０２、５０４、５０６）および前記外乱（５０８、５１０、５１２）を分解し、
分解した前記信号（５０２、５０４、５０６）および分解した前記外乱（５０８、５１０、５１２）を用いて、前記信号（５０２、５０４、５０６）から複数のデータ・セグメントを抽出し、
抽出した前記データ・セグメント、および前記履歴データ（１２２）の少なくとも一部分を用いて、前記モデル（１２０）の品質を決定する、
ためのコンピュータで読み取り可能なプログラム・コードを含むコンピュータ・プログラム。
【国際調査報告】
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