(57)【要約】【課題】雑音を除去するための演算負荷を低減可能な信号処理装置を提供することを目的とする。【解決手段】信号処理装置は、対象パラメータの真値に雑音が重畳されてなる、第１の時刻における計測値を入力する入力部と、入力した対象パラメータの計測値から第２の時刻における対象パラメータの最尤推定値を差し引いて、第２の時刻における対象パラメータの最尤推定値を基準とした、第１の時刻における対象パラメータの計測値の変動量を演算し、その変動量に所定の係数を乗じて当該変動量の最尤推定値を演算する演算部と、第２の時刻における対象パラメータの最尤推定値に変動量の最尤推定値を加算して、第１の時刻における対象パラメータの最尤推定値を出力する出力部と、を備えている。そして、前記演算部は、前記真値の分散を、所定の第１調整係数と前記変動量との積に基づいて求める。【選択図】図３
2018194452.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象パラメータの真値に雑音が重畳されてなる、第１の時刻における計測値を入力する入力部と、
入力した前記対象パラメータの計測値から前記第１の時刻より前の第２の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値を差し引いて、前記第２の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値を基準とした、前記第１の時刻における前記対象パラメータの計測値の変動量を演算し、
前記変動量に、前記対象パラメータの真値の分散と前記雑音の分散とに基づく係数を乗じて当該変動量の最尤推定値を演算する演算部と、
前記第２の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値に前記変動量の最尤推定値を加算して、前記第１の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値を出力する出力部と、
を備え、
前記演算部は、前記真値の分散を、所定の第１調整係数と前記変動量との積に基づいて求める
信号処理装置。
【請求項２】
前記対象パラメータの真値の振る舞いを模擬するように予め用意された模擬信号を出力する模擬信号出力部を備え、
前記演算部は、
前記模擬信号の変動量に前記雑音の変動量を加算して模擬変動量の計測値を演算し、
前記模擬変動量の計測値に、前記模擬信号の変動量の分散と前記雑音の変動量の分散とに基づく係数を乗じて当該模擬変動量の最尤推定値を演算し、
前記模擬信号の変動量と前記模擬変動量の最尤推定値との誤差を演算し、
前記模擬信号の変動量の分散は、所定の第２調整係数と前記模擬変動量の計測値との積に基づいて求められ、
複数の前記第２調整係数のうち前記誤差が最小となる第２調整係数が特定され、特定された当該第２調整係数は前記第１調整係数に代入される
請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項３】
前記演算部は、
前記対象パラメータの計測値の変動量を前記雑音の変動量とみなして模擬変動量計測値を演算する
請求項２に記載の信号処理装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３の何れか一項に記載の信号処理装置と、
タービン装置と、
を備え、
前記信号処理装置は、前記第１の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値に基づいて前記タービン装置を制御する
タービンシステム。
【請求項５】
対象パラメータの真値に雑音が重畳されてなる、第１の時刻における計測値を入力する入力ステップと、
入力した前記対象パラメータの計測値から前記第１の時刻より前の第２の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値を差し引いて、前記第２の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値を基準とした、前記第１の時刻における前記対象パラメータの計測値の変動量を演算するステップと、
前記変動量に、前記対象パラメータの真値の分散と前記雑音の分散とに基づく係数を乗じて当該変動量の最尤推定値を演算するステップと、
前記第２の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値に前記変動量の最尤推定値を加算して、前記第１の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値を出力する出力ステップと、
を有し、
前記変動量の最尤推定値を演算するステップにおいては、前記真値の分散を、所定の第１調整係数と前記変動量との積に基づいて求める
信号処理方法。
【請求項６】
コンピュータに、
対象パラメータの真値に雑音が重畳されてなる、第１の時刻における計測値を入力する入力ステップと、
入力した前記対象パラメータの計測値から前記第１の時刻より前の第２の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値を差し引いて、前記第２の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値を基準とした、前記第１の時刻における前記対象パラメータの計測値の変動量を演算するステップと、
前記変動量に、前記対象パラメータの真値の分散と前記雑音の分散とに基づく係数を乗じて当該変動量の最尤推定値を演算するステップと、
前記第２の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値に前記変動量の最尤推定値を加算して、前記第１の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値を出力する出力ステップと、
を実行させ、
前記変動量の最尤推定値を演算するステップにおいては、前記真値の分散を、所定の第１調整係数と前記変動量との積に基づいて求める
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、信号処理装置、タービンシステム、信号処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
制御や診断・監視につかう計測信号には雑音（ノイズ）が重畳している。雑音は制御や診断・監視の精度向上の阻害要因である。計測信号の変動が大きい場合、それが雑音だけによるものなのか、それともプラントや機械の真値の変動によるものなのかを弁別することは重要である。
雑音を真値の変動と見誤り制御動作をとると、プラントや機械装置に無用な擾乱となり、不良製品の産出や、プラントや機械の損耗などの経済的損失を被る。逆に、プラントや機械の真値の変動を雑音とみなして適切な制御動作をとらないと、これもまた不良製品の産出や、プラントや機械は安定的な運転状態から逸脱して損耗などの経済的損失を被る。
【０００３】
弁別に使われる一般的な手段は、１次遅れなどのフィルタである。一般的な性質として、計測の雑音は高周波数領域に現れ、プラントや機械の真の応答は低周波数領域に現れる。この性質を利用して，計測信号を１次遅れのような高周波数成分を遮断するフィルタに通し、雑音を除去することが行われている。この手法は「雑音は高周波成分が主，真値は低周波成分が主」という周波数的な性質が定常的であれば問題はない。しかし、突発的にプラントの真値がステップ的に変動した場合などは、即ち、真値に高周波数成分が含まれる場合は、上述の周波数的な性質が当てはまらず、真値の変動に対するレスポンスが遅れる。これはまた、不良製品の産出やプラントの損耗などの経済的損失を招き得る。結局、１次遅れのようなフィルタでも十分ではないと言える。
【０００４】
これに対する策として、例えば、特許文献１では、パーティクルフィルタや拡張カルマンフィルタなどを用いて、非定常のノイズを除去する方式を提案している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５０７０５９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載の発明では、パーティクルフィルタや拡張カルマンフィルタなどの演算負荷が大きく、安価な制御装置で実現することは難しい。
【０００７】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、雑音を除去するための演算負荷を低減可能な信号処理装置、タービンシステム、信号処理方法及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】
【０００８】
本発明の第１の態様によれば、信号処理装置は、対象パラメータの真値に雑音が重畳されてなる、第１の時刻における計測値を入力する入力部と、入力した前記対象パラメータの計測値から前記第１の時刻より前の第２の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値を差し引いて、前記第２の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値を基準とした、前記第１の時刻における前記対象パラメータの計測値の変動量を演算し、前記変動量に、前記対象パラメータの真値の分散と前記雑音の分散とに基づく係数を乗じて当該変動量の最尤推定値を演算する演算部と、前記第２の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値に前記変動量の最尤推定値を加算して、前記第１の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値を出力する出力部と、を備える。そして、前記演算部は、前記真値の分散を、所定の第１調整係数と前記変動量との積に基づいて求める。
【０００９】
また、本発明の第２の態様によれば、上述の信号処理装置は、更に、前記対象パラメータの真値の振る舞いを模擬するように予め用意された模擬信号を出力する模擬信号出力部を備える。そして、前記演算部は、前記模擬信号の変動量に前記雑音の変動量を加算して模擬変動量の計測値を演算し、前記模擬変動量の計測値に、前記模擬信号の変動量の分散と前記雑音の変動量の分散とに基づく係数を乗じて当該模擬変動量の最尤推定値を演算し、前記模擬信号の変動量と前記模擬変動量の最尤推定値との誤差を演算する。また、前記模擬信号の変動量の分散は、所定の第２調整係数と前記模擬変動量の計測値との積に基づいて求められ、複数の前記第２調整係数のうち前記誤差が最小となる第２調整係数が特定され、特定された当該第２調整係数は前記第１調整係数に代入される。
【００１０】
また、本発明の第３の態様によれば、前記演算部は、前記対象パラメータの計測値の変動量を前記雑音の変動量とみなして模擬変動量計測値を演算する。
【００１１】
また、本発明の第４の態様によれば、上述の信号処理装置と、タービン装置と、を備え、前記信号処理装置は、前記第１の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値に基づいて前記タービン装置を制御する。
【００１２】
また、本発明の第５の態様によれば、信号処理方法は、対象パラメータの真値に雑音が重畳されてなる、第１の時刻における計測値を入力する入力ステップと、入力した前記対象パラメータの計測値から前記第１の時刻より前の第２の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値を差し引いて、前記第２の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値を基準とした、前記第１の時刻における前記対象パラメータの計測値の変動量を演算するステップと、前記変動量に、前記対象パラメータの真値の分散と前記雑音の分散とに基づく係数を乗じて当該変動量の最尤推定値を演算するステップと、前記第２の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値に前記変動量の最尤推定値を加算して、前記第１の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値を出力する出力ステップと、を有する。そして、前記変動量の最尤推定値を演算するステップにおいては、前記真値の分散を、所定の第１調整係数と前記変動量との積に基づいて求める。
【００１３】
また、本発明の第６の態様によれば、プログラムは、コンピュータに、対象パラメータの真値に雑音が重畳されてなる、第１の時刻における計測値を入力する入力ステップと、入力した前記対象パラメータの計測値から前記第１の時刻より前の第２の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値を差し引いて、前記第２の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値を基準とした、前記第１の時刻における前記対象パラメータの計測値の変動量を演算するステップと、前記変動量に、前記対象パラメータの真値の分散と前記雑音の分散とに基づく係数を乗じて当該変動量の最尤推定値を演算するステップと、前記第２の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値に前記変動量の最尤推定値を加算して、前記第１の時刻における前記対象パラメータの最尤推定値を出力する出力ステップと、を実行させる。そして、前記変動量の最尤推定値を演算するステップにおいては、前記真値の分散を、所定の第１調整係数と前記変動量との積に基づいて求める。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の一態様によれば、雑音を除去するための演算負荷を低減できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１の実施形態に係るタービンシステムの全体構成を示す図である。
【図２】第１の実施形態に係る制御装置の機能構成を示す図である。
【図３】第１の実施形態に係る制御装置の処理フローを示す図である。
【図４】第２の実施形態に係る制御装置の機能構成を示す図である。
【図５】第２の実施形態に係る制御装置の処理フローを示す第１の図である。
【図６】第２の実施形態に係る制御装置の処理フローを示す第２の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
＜第１の実施形態＞
以下、本発明の第１の実施形態に係るタービンシステム、及び、制御装置について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１７】
（タービンシステムの全体構成）
図１は、第１の実施形態に係るタービンシステムの全体構成を示す図である。
タービンシステム１は、例えば、発電プラントに設置され、タービン装置に与えた動力（回転力）から発電を行う設備である。
図１に示すように、タービンシステム１は、ガスタービン１ａ（タービン装置）と、制御装置２とを備えている。
【００１８】
ガスタービン１ａは、燃料の燃焼等で生成された高温のガスにより回転運動エネルギーを得る回転機械であり、制御装置２によって動作が制御される。ガスタービン１ａは各所にセンサを有しており、当該センサを通じて、ガスタービン１ａ内部における各所の温度、圧力、流量などのパラメータを取得可能とされている。
【００１９】
制御装置２は、制御対象とするガスタービン１ａから各種パラメータの計測値を取得して、当該ガスタービン１ａを監視、制御する。制御装置２は、ガスタービン１ａに設けられたセンサを通じて、観測の対象とする対象パラメータ（例えば、燃焼器出口温度）の計測値を取得する。この計測値は、当該対象パラメータの真値に所定量の雑音（ノイズ）が重畳された状態で取得される。本実施形態に係る制御装置２は、入力した計測値から上記雑音だけを選択的に除去し、対象パラメータの真値の最尤推定値（真値としてもっともらしい値）を出力する信号処理装置としての機能を有する。
【００２０】
（制御装置の機能構成）
図２は、第１の実施形態に係る制御装置の機能構成を示す図である。
なお、図２（ａ）には、制御装置２のハードウエア構成を示しており、図２（ｂ）には、制御装置２（ＣＰＵ２０）のソフトウエア構成を示している。
図２（ａ）に示すように、制御装置２は、ＣＰＵ２０と、メモリ２１と、操作部２２と、表示部２３と、記録媒体２４と、外部接続インターフェイス２５とを備えている。
【００２１】
ＣＰＵ２０は、記録媒体２４等に格納されたプログラムやデータをメモリ２１上に読み出し、処理を実行することで、後述の各機能を実現する演算装置である。
メモリ２１は、ＣＰＵ２０のワークエリア等として用いられる揮発性のメモリ（ＲＡＭ）である。
操作部２２は、例えば、マウス、タッチパネル及びキーボード等で構成され、操作者（ユーザ）の指示を受けてＣＰＵ２０に各種操作等を入力する。
表示部２３は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等により実現され、ＣＰＵ２０による処理結果を表示する。
記録媒体２４は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の大容量記録デバイスにより実現され、ＯＳ（Operation System）、アプリケーションプログラム、及び、各種データ等を記憶する。
外部接続インターフェイス２５は、外部装置とのインターフェイスである。特に、本実施形態においては、外部接続インターフェイス２５は、タービン装置１ａの各所に配置されたセンサと接続される。
【００２２】
第１の実施形態に係るＣＰＵ２０は、上述のプログラムに基づいて動作することで、図２（ｂ）に示す入力部２００、第１演算部２０１、第２演算部２０２及び出力部２０３としての機能を発揮する。なお、第１演算部２０１と第２演算部２０２はひとつの演算部により実現されてもよい。
入力部２００は、ガスタービン１ａに設けられたセンサを通じて、対象パラメータ（例えば、燃焼器出口温度）の計測値（ｙ）を入力する。上述したように、この計測値（ｙ）には、対象パラメータの真値（ｙ０）に雑音（ｗ）が重畳される。なお、制御装置２は、真値（ｙ０）を直接観測することはできず、雑音（ｗ）が紛れた計測値（ｙ）から真値（ｙ０）を推定することしかできない。
第１演算部２０１は、入力部２００が時刻ｔ（第１の時刻）に入力した対象パラメータの計測値（ｙｔ）から当該対象パラメータの前回最尤推定値（＊ｙ０ｔ−１）を差し引いて、時刻ｔの変動量計測値（Δｙｔ）を演算する。ここで、時刻ｔの変動量計測値（Δｙｔ）とは、時刻ｔ−１（第２の時刻）における対象パラメータの最尤推定値（前回最尤推定値（＊ｙ０ｔ−１））を基準とした、時刻ｔ（第１の時刻）における対象パラメータの計測値（ｙｔ）の変動量である。
第２演算部２０２は、第１演算部２０１が演算した変動量計測値（Δｙｔ）に、対象パラメータの真値の分散（σｙ０２）と雑音の分散（σｗ２）とに基づく係数（後述する推定係数α）を乗じて、時刻ｔの変動量最尤推定値（＊Δｙ０ｔ）を演算する。なお、後述するように、第２演算部２０２は、真値の分散（σｙ０２）を、所定の第１調整係数（κ）と変動量計測値（Δｙｔ）との積の演算結果に基づいて決定する。ここで、時刻ｔの変動量最尤推定値（＊Δｙ０ｔ）とは、時刻ｔ−１（第２の時刻）における対象パラメータの最尤推定値（前回最尤推定値（＊ｙ０ｔ−１））を基準とした、時刻ｔ（第１の時刻）における対象パラメータの計測値（ｙｔ）の変動量（変動量計測値（Δｙｔ））の最尤推定値である。
出力部２０３は、対象パラメータの時刻ｔ−１（第２の時刻）における対象パラメータの最尤推定値である前回最尤推定値（＊ｙ０ｔ−１）に、第２演算部２０２が演算した変動量最尤推定値（＊Δｙ０ｔ）を加算して、時刻ｔ（第１の時刻）における対象パラメータの最尤推定値である今回最尤推定値（＊ｙ０ｔ）を演算し、出力する。
【００２３】
なお、明細書中における「＊ｙ」、「＊Δｙ」との表記は、以下に示す図、式中において「ｙ」にハット記号「＾」が付された表記に対応する。同様に、明細書中における「＊ｗ」との表記は、以下に示す図、式中において「ｗ」にハット記号「＾」が付された表記に対応する。
【００２４】
（制御装置の処理フロー）
図３は、第１の実施形態に係る制御装置の処理フローを示す図である。
図３に示す処理フローは、タービンシステム１の稼働中に定常的に繰り返し実行される。
【００２５】
まず、制御装置２の入力部２００は、現在時刻（時刻ｔ）にて、ガスタービン１ａに付されたセンサを通じて、対象パラメータ（燃焼器出口温度）の計測値（ｙｔ）を入力する。ここで、対象パラメータの計測値（ｙｔ）は、時刻ｔにおける対象パラメータの真値（ｙ０ｔ）（未知の値）に同時刻における雑音（ｗｔ）（未知の値）が加算されてなる（ステップＳ０）。制御装置２は、雑音（ｗｔ）を含む計測値（ｙｔ）に対し、以降のステップに示す所定の信号処理を行い、真値（ｙ０ｔ）の最尤推定値（＊ｙ０ｔ）を出力する。
【００２６】
次に、制御装置２の第１演算部２０１は、時刻ｔに入力された対象パラメータの計測値（ｙｔ）から、当該対象パラメータの前回最尤推定値（＊ｙ０ｔ−１）を差し引いて、時刻ｔの変動量計測値（Δｙｔ）を演算する（ステップＳ１）。ここで、前回最尤推定値（＊ｙ０ｔ−１）とは、時刻ｔの一つ前の時刻ｔ−１における対象パラメータの最尤推定値（即ち、対象パラメータの真値（ｙ０ｔ−１）の最尤推定値）である。
また、変動量計測値（Δｙｔ）は、対象パラメータの計測値（ｙｔ）から前回最尤推定値（＊ｙ０ｔ−１）を差し引いて求められる（Δｙｔ＝ｙｔ−＊ｙ０ｔ−１）ことから、この変動量計測値（Δｙｔ）は、時刻ｔ−１から時刻ｔにかけて生じた真値の変動量（Δｙ０）に、時刻ｔに生じた雑音（ｗｔ）が重畳されたものとみなすことができる（Δｙ０、ｗｔはいずれも未知）。
【００２７】
次に、制御装置２の第２演算部２０２は、ステップＳ１で演算された変動量計測値（Δｙｔ）に、所定の推定係数α（後述）を乗じて、時刻ｔの変動量最尤推定値（＊Δｙ０ｔ）を演算する（ステップＳ２−１）。ここで、変動量最尤推定値（＊Δｙ０ｔ）は、時刻ｔ−１から時刻ｔにかけて生じた真値の変動量（Δｙ０ｔ）の最尤推定値である。
【００２８】
ステップＳ２−１における推定係数αは、対象パラメータの真値の分散（σｙ０２）と雑音の分散（σｗ２）とに基づいて、式（１）のように示される。
【００２９】
【数１】
2018194452.tif 000003
【００３０】
ここで、ステップＳ１で演算された変動量計測値（Δｙｔ）に、推定係数α（式１）を乗じることで、変動量最尤推定値（＊Δｙ０ｔ）を得られる理由について説明する。
【００３１】
対象パラメータの計測値（ｙ）が計測された場合、当該計測値（ｙ）が真値（ｙ０）である確率ｐ（ｙ０｜ｙ）は、式（２）に示す通りである。
【００３２】
【数２】
2018194452.tif 000004
【００３３】
なお、式（２）において、雑音（ｗ）は、Ｎ（０，σｗ）の正規分布で近似できることがわかっており、雑音の標準偏差σｗ（分散σｗ２）も事前の計測等により既知であるものとする。ただし、対象パラメータの真値もＮ（μｙ０，σｙ０）の正規分布で近似するが、平均値μｙ０，標準偏差σｙ０はそれぞれ不明である（実際には、正規分布による近似の精度は不明）。また、対象パラメータの計測値（ｙ）の取得は済んでいるので、式（２）の「ｐ（ｙ）」（計測値（ｙ）が取得される確率）は定数である。
【００３４】
確率ｐ（ｙ０｜ｙ）を最大とする雑音（ｗ）が雑音の最尤推定値（＊ｗ）である。式（２）より、確率ｐ（ｙ０｜ｙ）は雑音（ｗ）について上に凸であることが明らかなので、確率ｐ（ｙ０｜ｙ）を雑音（ｗ）で微分した式をゼロとする雑音の値が、雑音の最尤推定値（＊ｗ）である。即ち、雑音の最尤推定値（＊ｗ）は、式（３）で与えられる。
【００３５】
【数３】
2018194452.tif 000005
【００３６】
式（３）より、対象パラメータの真値（ｙ０）の最尤推定値（＊ｙ０）は、計測値（ｙ）から雑音の最尤推定値（＊ｗ）を引くことで、式（４）のように与えられる。
【００３７】
【数４】
2018194452.tif 000006
【００３８】
ここで、対象パラメータの真値（ｙ０）と雑音（ｗ）とが白色である（自己相関のみである）とすると、式（４）は、真値（ｙ０）の前回値（時刻ｔ−１における値）と今回値（時刻ｔにおける値）との差分（変動量Δｙ０）についても同様に成り立つ。即ち、以下に示す式（５）が成り立つ。
【００３９】
【数５】
2018194452.tif 000007
【００４０】
式（５）における２行目から３行目の変換において、対象パラメータの前回の真値（ｙ０ｔ−１）は未知であるため、これを前回最尤推定値（＊ｙ０ｔ−１）で近似している。また、両辺の期待値をとることで、前回の雑音（ｗｔ−１）をゼロとしている。
【００４１】
式（５）より、変動量計測値（Δｙｔ＝ｙｔ−＊ｙ０ｔ−１）に、推定係数α（式（１））を乗じることで、変動量最尤推定値（＊Δｙ０ｔ）を求めることができる。ただし、上述した通り、雑音の分散（σｗ２）は既知であるが、真値の分散（σｙ０２）は未知である。真値の分散（σｙ０２）は、後述のステップＳ２−２の処理を通じて求められる。
【００４２】
ステップＳ２−２の処理は、ステップＳ２−１の推定係数αに含まれる真値の標準偏差（σｙ０）を、第１調整係数（κ）と変動量計測値（Δｙ）との積の演算により求める処理である。この処理の詳細については後述し、先に、ステップＳ３の処理について説明する。
【００４３】
制御装置２の出力部２０３は、対象パラメータの前回最尤推定値（＊ｙ０ｔ−１）に、ステップＳ２−１にて算出された変動量最尤推定値（＊Δｙ０ｔ）を加算して、対象パラメータの今回最尤推定値（＊ｙ０ｔ）を出力する（ステップＳ３）（＊ｙ０ｔ＝＊ｙ０ｔ−１＋＊Δｙ０ｔ）。
以上のステップＳ１〜ステップＳ３の処理フローを通じて、制御装置２は、観測対象とする対象パラメータの時刻ｔの計測値（ｙｔ）から、時刻ｔの真値（ｙ０ｔ）の最尤推定値（＊ｙ０ｔ）を得ることができる。即ち、制御装置２は、雑音（ｗ）を含む計測値（ｙ）を入力とし、真値（ｙ０）の最尤推定値（＊ｙ０）を出力するノイズ除去フィルタとして機能する。
【００４４】
次に、ステップＳ２−２の処理について詳細に説明する。前提として、雑音の分散（σｗ２）は既知であり、対象パラメータの真値の分散（σｙ０２）は未知である。
ここで、ある時刻で、対象パラメータの真値（ｙ０）が、雑音の分散（σｗ２）と比較して顕著に大きく変動したと仮定する。この場合、当該時刻で取得された変動量計測値（Δｙ）のうちの大部分は、真値の変動量（Δｙ０）に占められることとなる。つまり、変動量計測値（Δｙ）のうち、雑音（ｗ）が占める成分は相対的に小さくなるので、当該変動量計測値（Δｙ）そのものが真値の変動量（Δｙ０）として最尤に近い（＊Δｙ０＝Δｙ）ものと見なせる。これは、式（５）において、真値の分散（σｙ０２）が雑音の分散（σｗ２）と比較して顕著に大きい（σｙ０２／σｗ２→∞）場合の結果に一致する。
反対に、ある時刻で、対象パラメータの真値（ｙ０）が、雑音の分散（σｗ２）と比較して顕著に小さく変動した（つまり、ほとんど変動しなかった）と仮定する。この場合、当該時刻で取得された変動量計測値（Δｙ）のうちの大部分は、雑音（ｗ）に占められることとなる。つまり、変動量計測値（Δｙ）のうち、真値の変動量（Δｙ０）が占める成分はほとんどないと考えられるので、真値の変動量（Δｙ０）としては「０」（ゼロ）が最尤に近い（＊Δｙ０＝０）ものと見なせる。これは、式（５）において、真値の分散（σｙ０２）が雑音の分散（σｗ２）と比較して顕著に小さい（σｙ０２／σｗ２→０）場合の結果に一致する。
すなわち、ある変動量計測値（Δｙ）が計測されたときの変動量最尤推定値（＊Δｙ０）は、雑音の分散（σｗ２）と比べたときの変動量計測値（Δｙ）の大小に依存して、「０」から「Δｙ」までの間で変化し得る。そして、当該変動量最尤推定値（＊Δｙ０）の変化は、式（５）における真値の分散（σｙ０２）の増減によって説明できる。
【００４５】
そこで、本実施形態においては、未知の値である真値の分散（σｙ０２）を、変動量計測値（Δｙ）の大小に応じて増減するように決定する。即ち、第２演算部２０２は、真値の標準偏差（σｙ０）を、第１調整係数（κ）と変動量計測値（Δｙ）との積の演算により求める（σｙ０ｔ＝κ・Δｙｔ＝κ・（ｙｔ−＊ｙ０ｔ−１））。ここで、第１調整係数（κ）は、事前の調整等によって予め規定された定数である（ステップＳ２−２）。
【００４６】
（作用・効果）
以上のとおり、第１の実施形態に係る制御装置２は、真値の標準偏差（σｙ０）を「σｙ０＝κ・Δｙ」により決定する。このようにすることで、変動量計測値（Δｙ）が大きいほど変動量最尤推定値（＊Δｙ０）が変動量計測値（Δｙ）そのものに近い値となり、変動量計測値（Δｙ）が小さいほど変動量最尤推定値（＊Δｙ０）がゼロに近い値となる。
したがって、対象パラメータの真値（ｙ０）に急峻な変化があった場合であっても、ほとんど変化がない場合であっても、対象パラメータの最尤推定値（＊ｙ０）を適切に算出することができる。また、図３のステップＳ０〜Ｓ３に示す、極めて簡単な演算式の計算のみで実現できるので、雑音を除去するための演算負荷を低減できる。
以上より、ノイズ除去精度が高く、かつ、演算負荷が小さいノイズ除去フィルタを実現することができる。
【００４７】
なお、第１の実施形態に係る第１調整係数（κ）は、例えば、入力信号（真値＋雑音）と出力信号（最尤推定値）との関係（雑音除去の度合い、波形のなまり具合など）を評価しながら、適宜決定する態様であってもよい。しかし、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。
【００４８】
＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態に係るタービンシステム、及び、制御装置について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００４９】
（制御装置の機能構成）
図４は、第２の実施形態に係る制御装置の機能構成を示す図である。
なお、図４には、制御装置２（ＣＰＵ２０）のソフトウエア構成のみを記載している。
図４に示すように、第２の実施形態に係るＣＰＵ２０は、第１の実施形態の構成（図２（ｂ））に加え、更に、模擬信号出力部２０４、第３演算部２０５、第４演算部２０６及び誤差演算部２０７として機能する。なお、第１演算部２０１、第２演算部２０２、誤差演算部２０７、第３演算部２０５、及び第４演算部２０６はひとつの演算部により実現されてもよい。
模擬信号出力部２０４は、対象パラメータの真値（ｙ０）の振る舞いを模擬するように予め用意された模擬信号（＃ｙ０）を出力する。なお、本実施形態においては、模擬信号（＃ｙ０）は、予め、記録媒体２４に記録されている態様であってもよい。
第３演算部２０５は、模擬信号の変動量（＃Δｙ０）に雑音の変動量（Δｗ）を加算して模擬変動量の計測値（以下、模擬変動量計測値（＃Δｙｔ）と表記する。）を演算する。
第４演算部２０６は、第３演算部２０５が算出した模擬変動量計測値（＃Δｙｔ）に、模擬信号の変動量の分散（σΔｙ０２）と雑音の変動量の分散（σΔｗ２）とに基づく所定の推定係数β（後述）を乗じて模擬変動量の最尤推定値（以下、模擬変動量最尤推定値（＊Δｙ０ｔ）と表記する。）を演算する。なお、後述するように、第４演算部２０６は、模擬信号の変動量の標準偏差（σΔｙ０）を、所定の複数の第２調整係数（κ１、κ２、・・）と模擬変動量計測値（＃Δｙｔ）との積により求める。
誤差演算部２０７は、模擬変動量最尤推定値（＊Δｙ０ｔ）と模擬信号の変動量（＃Δｙ０ｔ）との誤差ｅｔ（ｅｔ＝＊Δｙ０ｔ−＃Δｙ０ｔ）を演算する。また、誤差演算部２０７は、更に、複数の第２調整係数（κ１、κ２、・・）のうち誤差ｅｔが最小となる第２調整係数を特定し、特定した当該第２調整係数を、図３のステップＳ２−２で使用する第１調整係数（κ）に代入する。
【００５０】
なお、明細書中における「＃ｙ」、「＃Δｙ」との表記は、以下に示す図、式中において「ｙ」にチルダ記号「〜」が付された表記に対応する。同様に、明細書中における「＃ｗ」との表記は、以下に示す図、式中において「ｗ」にチルダ記号「〜」が付された表記に対応する。
【００５１】
（制御装置の処理フロー）
図５、図６は、それぞれ、第２の実施形態に係る処理フローを示す第１の図、及び、第２の図である。
図５及び図６に示す処理フローは、第１の実施形態の処理フロー（図３）に加え、更に、ステップＳ２−２で用いられる第１調整係数（κ）を適切に決定するために、制御装置２によって実行される処理フローである。
【００５２】
図５に示すように、まず、制御装置２の模擬信号出力部２０４は、記録媒体２４に予め用意された模擬信号（＃ｙ０）を出力する（ステップＳ４）。この模擬信号（＃ｙ０）は、観測の対象とする対象パラメータ（例えば、ガスタービン１ａの燃焼器出口温度）の真値（ｙ０）の振る舞い（即ち、燃焼器出口温度の異常発生時などの動特性の統計的性質）を模擬するように事前に用意された時系列データである。
模擬信号出力部２０４は、時系列データとして用意された模擬信号（＃ｙ０）を、対応する時刻（時刻ｔ、ｔ＋１、・・）ごとに逐次出力する。
【００５３】
次に、制御装置２の第３演算部２０５は、ステップＳ４で時刻ｔに出力された模擬信号（＃ｙ０ｔ）から求められる模擬信号の変動量（＃Δｙ０ｔ）に、当該時刻ｔにおける雑音の変動量（＃Δｗｔ）を加算して模擬変動量計測値（＃Δｙｔ）を演算する（ステップＳ５）。
ここで、ステップＳ５を経て算出された模擬変動量計測値（＃Δｙｔ＝＃Δｙ０ｔ＋＃Δｗｔ）の物理的な意義は以下の通りである。即ち、ある時刻ｔの模擬信号（＃ｙ０ｔ）が、対象パラメータの真値（ｙ０）と同一の系（ガスタービン１ａに設置されたセンサ）を通じて計測された場合、その計測値（ｙｔ）は、当該模擬信号（＃ｙ０ｔ）に雑音（ｗｔ）が重畳されたものとなる。つまり、模擬変動量計測値（＃Δｙｔ）は、真値（ｙ０）としての模擬信号（＃ｙ０ｔ）に雑音（ｗｔ）が重畳されてなる計測値（ｙｔ）の、時刻ｔ−１から時刻ｔにかけて生じた変動量に相当する。
【００５４】
なお、ステップＳ５にて、第３演算部２０５は、まず、今回（時刻ｔ）出力された模擬信号（＃ｙ０ｔ）から一つ前の時刻（時刻ｔ−１）に出力された模擬信号（＃ｙ０ｔ−１）を差し引くことで、時刻ｔにおける模擬信号の変動量（＃Δｙ０ｔ）を演算する（＃Δｙ０ｔ＝＃ｙ０ｔ−＃ｙ０ｔ−１）。また、第３演算部２０５は、時刻ｔにおける雑音の変動量（＃Δｗｔ）を、時刻ｔに計測された対象パラメータの計測値の変動量（Δｙｔ）で代用する。
【００５５】
ここで、時刻ｔにおける雑音の変動量（＃Δｗｔ）を、時刻ｔにおける対象パラメータの計測値の変動量（Δｙｔ）で代用可能な理由について説明する。即ち、一般的には、ガスタービン１ａに設置されたセンサによるサンプリング周期は、対象パラメータの真値（ｙ０）の動特性よりも大幅に速い周期となるように設計されている。この性質によれば、期待値として以下の式（６）が成り立つ。
【００５６】
【数６】
2018194452.tif 000008
【００５７】
式（６）が意味するところは、対象パラメータの計測値の変動量（Δｙ）は、通常は、雑音の変動量（＃Δｗ）が支配的であるということである。そのような場合、雑音の変動量（＃Δｗ）を、対象パラメータの計測値の変動量（Δｙ）で代用しても差し支えない。したがって、第３演算部２０５は、入力部２００を通じて逐次入力される対象パラメータの計測値（ｙ）から、時刻ごとの差分（Δｙｔ＝ｙｔ−ｙｔ−１）を演算し、これを雑音の変動量（＃Δｗｔ）とみなしてステップＳ５の演算を行う。つまり、ステップＳ５において、模擬変動量計測値（＃Δｙｔ）は、式（＃Δｙｔ＝＃Δｙ０ｔ＋Δｙｔ）によって算出される。
【００５８】
次に、制御装置２の第４演算部２０６は、ステップＳ５で算出された模擬変動量計測値（＃Δｙｔ）に、所定の推定係数β（後述）を乗じて、時刻ｔの模擬変動量最尤推定値（＊Δｙ０ｔ）を演算する（ステップＳ６）。ここで、ステップＳ６の演算により得られる模擬変動量最尤推定値（＊Δｙ０ｔ）は、時刻ｔ−１から時刻ｔにかけて生じた模擬信号の変動量（＃Δｙ０ｔ）の最尤推定値である。
【００５９】
ステップＳ６における推定係数βは、模擬信号の変動量の分散（σΔｙ０２）と雑音の変動量の分散（σΔｗ２）とに基づいて、式（７）のように示される。
【００６０】
【数７】
2018194452.tif 000009
【００６１】
ここで、式（７）において、雑音の変動量の分散（σΔｗ２）は、雑音の分散（σｗ２）の２倍となるため、「２σｗ２」に置き換えて表記している（σΔｗ２＝２σｗ２）。
【００６２】
式（７）における模擬信号の変動量の標準偏差（σΔｙ０）は、対象パラメータの真値の標準偏差（σｙ０）と同様の性質を有する。したがって、対象パラメータの真値の標準偏差（σｙ０）を第１調整係数（κ）と変動量計測値（Δｙｔ）との積で表現したのと同様に、模擬信号の変動量の標準偏差（σΔｙ０）を所定の第２調整係数（κ１、κ２、・・）と模擬変動量計測値（＃Δｙｔ）との積で表現する。即ち、第４演算部２０６は、模擬信号の変動量の標準偏差（σΔｙ０）を、第２調整係数（κ１）と模擬変動量計測値（＃Δｙ）との積の演算により求める（σΔｙ０＝κ１・＃Δｙｔ＝κ１・（＃Δｙ０ｔ＋Δｙｔ））。ここで、複数の第２調整係数（κ１、κ２、κ３、・・）の各々は、第１調整係数（κ）の候補として予め用意されたパラメータである。
ステップＳ６において、第４演算部２０６は、複数の第２調整係数（κ１、κ２、・・）のそれぞれを式（７）に代入し、当該複数の第２調整係数（κ１、κ２、・・）ごとに、模擬変動量最尤推定値（＊Δｙ０ｔ（κ１）、＊Δｙ０ｔ（κ２）、・・）を演算する。
【００６３】
次に、誤差演算部２０７は、ステップＳ６で算出された模擬変動量最尤推定値（＊Δｙ０ｔ）と、模擬信号の変動量（＃Δｙ０ｔ）との誤差ｅｔ（ｅｔ＝＊Δｙ０ｔ−＃Δｙ０ｔ）を演算する（ステップＳ７）。
誤差ｅｔは、真値に相当する模擬信号の変動量そのものと、ステップＳ６を経て最尤推定がなされた変動量（模擬変動量最尤推定値）との差分である。したがって、この誤差ｅｔが小さいほど、ステップＳ６で行われた最尤推定の精度が高いものと解釈できる。
ステップＳ７において、誤差演算部２０７は、複数の第２調整係数（κ１、κ２、・・）ごとに算出された模擬変動量最尤推定値（＊Δｙ０ｔ（κ１）、＊Δｙ０ｔ（κ２）、＊Δｙ０ｔ（κ３）、・・）それぞれについて、誤差ｅｔ（κ１）、ｅｔ（κ２）、ｅｔ（κ３）、・・を演算する。
【００６４】
誤差演算部２０７は、複数の第２調整係数（κ１、κ２、・・）のうち誤差ｅｔ（κ１）、ｅｔ（κ２）、・・が最小となる第２調整係数を特定する（ステップＳ８）。そして、誤差演算部２０７は、ステップＳ８で特定した第２調整係数を、ステップＳ２−２で使用する第１調整係数κに代入する（図６参照）。
【００６５】
（作用・効果）
以上のとおり、第２の実施形態に係る制御装置２は、対象パラメータの真値の統計的性質を似せた模擬信号（＃ｙ０）を事前に用意するとともに、真値に相当する当該模擬信号の変動量（＃Δｙ０）と、模擬変動量最尤推定値（＊Δｙ０）との誤差ｅｔを算出する。そして、制御装置２は、この誤差ｅｔが最小化となる第１調整係数κを、複数の候補（第２調整係数κ１、κ２、・・）の中から決定する。
このようにして決定された第１調整係数κは、ステップＳ２−１（図３）にて算出された変動量最尤推定値（＊Δｙ０）と、未知の値である真値の変動量（Δｙ０）との誤差をも最小化するものとなる。したがって、制御装置２によるノイズ除去精度が一層高められることとなる。
【００６６】
なお、第２の実施形態に係る第３演算部２０５は、対象パラメータの計測値の変動量（Δｙｔ）を雑音の変動量（＃Δｗ）とみなして模擬変動量計測値（＃Δｙｔ）を演算する（ステップＳ５参照）。
このようにすることで、雑音の変動量（＃Δｗ）を、対象パラメータの計測値の変動量（Δｙｔ）から特定することができる。したがって、変動量計測値（Δｙｔ）に相当する模擬変動量計測値（＃Δｙｔ）を簡単に生成することができる。
【００６７】
なお、他の実施形態において第３演算部２０５は、上記の態様に限定されない。例えば、他の実施形態に係る第３演算部２０５は、雑音の変動量（＃Δｗ）を、雑音（ｗ）の正規分布Ｎ（０、σΔｗ）に従う乱数発生手段より取得してもよい。
【００６８】
また、第１の実施形態において、制御装置２は、ガスタービン１ａを制御対象とするものとして説明したが、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。他の実施形態に係る制御装置２は、ガスタービン１ａ以外のタービン装置（例えば、蒸気タービン）を制御対象とするものであってもよいし、タービン装置以外の装置、機器、設備（例えば、ボイラ、化学工業プラントにおける反応炉等）を制御対象とするものであってもよい。
また、誤差演算部２０７におけるκの特定は、勾配法やＧＡ（遺伝的アルゴリズム）などの手法によっても良い。
【００６９】
なお、上記実施形態においては、制御装置２の各種処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって上記各種処理が行われる。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【００７０】
上記プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。更に、制御装置２は、それぞれ、１台のコンピュータで構成されていても良いし、通信可能に接続された複数のコンピュータで構成されていてもよい。
【００７１】
以上のとおり、本発明に係るいくつかの実施形態を説明したが、これら全ての実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態およびその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００７２】
１  タービンシステム
１ａ  ガスタービン（タービン装置）
２  制御装置（信号処理装置）
２０  ＣＰＵ
２００  入力部
２０１  第１演算部
２０２  第２演算部
２０３  出力部
２０４  模擬信号出力部
２０５  第３演算部
２０６  第４演算部
２０７  誤差演算部
【図１】
2018194452.tif 000010
【図２】
2018194452.tif 000011
【図３】
2018194452.tif 000012
【図４】
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【図５】
2018194452.tif 000014
【図６】
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