(57)【要約】【課題】制御システムの状態を監視するユーザが、発生した事象を的確に把握でき、その監視負担を低減することができるデータ処理装置、データ処理システム、データ処理方法及びプログラムを提供する。【解決手段】取得部は複数チャネルの複数の時点における観測値を示す時系列データを取得し、変化傾向算出部は各時点における観測値の変化傾向をチャネル毎に算出し、比較部は現時点までの所定時間内の観測値の変化傾向のチャネル間のセットを示す変化傾向データと、記憶部に予め記憶された所定時間内の複数の各時点における観測値の変化傾向を示す判断テーブルとを比較し、通知出力部は、比較の結果に基づいて観測値の時間変化に関する通知を出力する。【選択図】図２
2018190050.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数チャネルの複数の時点における観測値を示す時系列データを取得する取得部と、
前記各時点における観測値の変化傾向をチャネル毎に算出する変化傾向算出部と、
現時点までの所定時間内の観測値の変化傾向のチャネル間のセットを示す変化傾向データと、記憶部に予め記憶された所定時間内の複数の各時点における観測値の変化傾向を示す判断テーブルとを比較する比較部と、
前記比較の結果に基づいて前記観測値の時間変化に関する通知を出力する通知出力部と
を備えるデータ処理装置。
【請求項２】
前記判断テーブルは、事象毎に前記記憶部に記憶され、
前記比較部は、前記変化傾向データとの合致度が最も高い判断テーブルを特定し、
前記通知出力部は、前記比較部が特定した判断テーブルに対応する事象に係る情報を出力する
請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記通知出力部は、前記変化傾向データと判断テーブルとの合致度に応じた前記通知に注目させる度合いである通知レベルを定める
請求項１又は請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
第１時点から第２時点までの解析範囲における各時点の観測値を示す時系列データを抽出する時系列範囲抽出部を備え、
前記変化傾向算出部は、前記解析範囲における前記観測値の変化傾向を示す一次関数の傾きを、目的関数が最小化されるように算出し、
前記目的関数は、前記解析範囲内の各時点の乗算値の総和であり、
前記乗算値は、前記一次関数の関数値と前記観測値との差分の二乗値に重み係数を乗じて得られる数値であり、
前記重み係数は、前記第１時点から前記各時点までの経過時間が大きいほど大きい数値である
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のデータ処理装置と、
プラントの制御を行う制御装置とを備え、
前記通知出力部は、前記変化傾向データと判断テーブルとの合致度が高いほど通知レベルを高くするように定め、
前記制御装置は、前記通知レベルに対応する制御モードで前記制御を実行する制御部を
備えるデータ処理システム。
【請求項６】
データ処理装置におけるデータ処理方法であって、
複数チャネルの複数の時点における観測値を示す時系列データを取得する取得過程と、
前記各時点における観測値の変化傾向をチャネル毎に算出する変化傾向算出過程と、
現時点までの所定時間内の観測値の変化傾向のチャネル間のセットを示す変化傾向データと、記憶部に予め記憶された所定時間内の複数の各時点における観測値の変化傾向を示す判断テーブルとを比較する比較過程と、
前記比較の結果に基づいて前記観測値の時間変化に関する通知を出力する通知出力過程と
を有するデータ処理方法。
【請求項７】
データ処理装置のコンピュータに、
複数チャネルの複数の時点における観測値を示す時系列データを取得する取得手順と、
前記各時点における観測値の変化傾向をチャネル毎に算出する変化傾向算出手順と、
現時点までの所定時間内の観測値の変化傾向のチャネル間のセットを示す変化傾向データと、記憶部に予め記憶された所定時間内の複数の各時点における観測値の変化傾向を示す判断テーブルとを比較する比較手順と、
前記比較の結果に基づいて前記観測値の時間変化に関する通知を出力する通知出力手順と
を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】
本発明は、データ処理装置、データ処理システム、データ処理方法及びプログラムに関する。特に制御システムにおけるユーザの負荷の低減に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、制御システムにおいて制御対象のプロセスの運転を操作するため、フィールド機器等で測定したプロセスの状態量等を示す種々の時系列データのいくつかをユーザである運転員が任意に選択するための操作監視端末が設けられることがある。ユーザは、操作監視端末の表示部に選択された時系列データの変化傾向を解釈して、異常の発見、将来値の予測などを行う。例えば、特許文献１に記載のプロセス監視システムは、工業プロセスにおける状態量を測定するフィールド機器から出力される時系列データに基づいて、その状態量の変化傾向に基づいてプラントの状態を判断し、その状態と状態量を表示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５８６８７８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
操作監視端末の表示部には、通例、プロセスの状態を示す状態量やフィールド機器の動作状態を示す状態量（機器劣化状態量など）がそのまま図示される。ユーザは、それらの時系列データの解釈や将来値の予測を自身の経験と知見に基づいて行う。これら状態量から異常発生の予兆を捉えるためには、１つのポイントのみに限らず、複数のポイントそれぞれの状態量の変化を監視することが望ましい。しかしながら、事象によって、その複数のポイントの組み合わせが異なる。そのため、ユーザは、あらゆる事象を捉えるために一度に多くのポイントを監視せざるを得ず、事象毎のポイントの組み合わせを把握していなければならない。従って、ユーザには監視における高い運用能力が要求されるうえ、その監視における運用に係る負担が大きくなりがちである。
【０００５】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、制御システムの状態を監視するユーザが発生した事象を的確に把握でき、その監視負担を低減することができるデータ処理装置、データ処理システム、データ処理方法及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、複数チャネルの複数の時点における観測値を示す時系列データを取得する取得部と、前記各時点における観測値の変化傾向をチャネル毎に算出する変化傾向算出部と、現時点までの所定時間内の観測値の変化傾向のチャネル間のセットを示す変化傾向データと、記憶部に予め記憶された所定時間内の複数の各時点における観測値の変化傾向を示す判断テーブルとを比較する比較部と、前記比較の結果に基づいて前記観測値の時間変化に関する通知を出力する通知出力部とを備えるデータ処理装置である。
【０００７】
（２）本発明の他の態様は、上述したデータ処理装置であって、前記判断テーブルは、事象毎に前記記憶部に記憶され、前記比較部は、前記変化傾向データとの合致度が最も高い判断テーブルを特定し、前記通知出力部は、前記比較部が特定した判断テーブルに対応する事象に係る情報を出力する。
【０００８】
（３）本発明の他の態様は、上述したデータ処理装置であって、前記通知出力部は、前記変化傾向データと判断テーブルとの合致度に応じた前記通知に注目させる度合いである通知レベルを定める。
【０００９】
（４）本発明の他の態様は、上述したデータ処理装置であって、第１時点から第２時点までの解析範囲における各時点の観測値を示す時系列データを抽出する時系列範囲抽出部を備え、前記変化傾向算出部は、前記解析範囲における前記観測値の変化傾向を示す一次関数の傾きを、目的関数が最小化されるように算出し、前記目的関数は、前記解析範囲内の各時点の乗算値の総和であり、前記乗算値は、前記一次関数の関数値と前記観測値との差分の二乗値に重み係数を乗じて得られる数値であり、前記重み係数は、前記第１時点から前記各時点までの経過時間が大きいほど大きい数値である。
【００１０】
（５）本発明の他の態様は、上述したデータ処理装置と、プラントの制御を行う制御装置とを備え、前記通知出力部は、前記変化傾向データと判断テーブルとの合致度が高いほど通知レベルを高くするように定め、前記制御装置は、前記通知レベルに対応する制御モードで前記制御を実行する制御部を備えるデータ処理システムである。
【００１１】
（６）本発明の他の態様は、データ処理装置におけるデータ処理方法であって、複数チャネルの複数の時点における観測値を示す時系列データを取得する取得過程と、前記各時点における観測値の変化傾向をチャネル毎に算出する変化傾向算出過程と、現時点までの所定時間内の観測値の変化傾向のチャネル間のセットを示す変化傾向データと、記憶部に予め記憶された所定時間内の複数の各時点における観測値の変化傾向を示す判断テーブルとを比較する比較過程と、前記比較の結果に基づいて前記観測値の時間変化に関する通知を出力する通知出力過程とを有するデータ処理方法である。
【００１２】
（７）本発明の他の態様は、データ処理装置のコンピュータに、複数チャネルの複数の時点における観測値を示す時系列データを取得する取得手順と、前記各時点における観測値の変化傾向をチャネル毎に算出する変化傾向算出手順と、現時点までの所定時間内の観測値の変化傾向のチャネル間のセットを示す変化傾向データと、記憶部に予め記憶された所定時間内の複数の各時点における観測値の変化傾向を示す判断テーブルとを比較する比較手順と、前記比較の結果に基づいて前記観測値の時間変化に関する通知を出力する通知出力手順とを実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、制御システムの状態を監視するユーザが、発生した事象を的確に把握でき、その監視負担を低減することができる。例えば、異常発生の予兆を把握するために、複数の状態量の組み合わせを監視する必要があるが、それらの複数の状態量の変化傾向の組み合わせに対応するパターンに係る事象が通知される。そのため、ユーザは、異常発生の予兆など、プロセスに生じた事象を経験や知見に頼らずに把握することができる。また、その把握に係る負荷が低減するため、実質的により多くの時系列データを監視することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施形態に係る制御システムの一構成例を示すブロック図である。
【図２】本実施形態に係るデータ処理装置の一構成例を示すブロック図である。
【図３】本実施形態に係る変化傾向判定部の一構成例を示すブロック図である。
【図４】本実施形態に係る端末装置の一構成例を示すブロック図である。
【図５】本実施形態に係るデータ処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】本実施形態に係る判断テーブルの一例を示す図である。
【図７】本実施形態の変形例に係る制御システムの一構成例を示すブロック図である。
【図８】本実施形態の変形例に係るデータ処理装置の一構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照し、本発明のデータ処理装置、データ処理システム、データ処理方法及びプログラムの実施形態について説明する。
【００１６】
まず、本実施形態に係る制御システムの一構成例について説明する。
図１は、本実施形態に係る制御システム１の一構成例を示すブロック図である。
本実施形態に係る制御システム１は、端末装置１０、データ処理装置２０及び制御装置３０を含んで構成されるデータ処理システムである。図１に示す例では、制御装置３０の台数は２台である。以下の説明では、制御装置３０−１、３０−２とそれぞれ子番号−１、−２を付して呼ぶことで、区別する。複数の制御装置３０を総称する場合、その他、区別する必要がない場合には、単に制御装置３０と呼ぶ。制御装置３０が制御対象とする被制御系は、プラント設備４０である。端末装置１０、データ処理装置２０及び制御装置３０−１、３０−２は、ネットワークＮＷを介して無線又は有線で通信可能に接続される。なお、端末装置１０、データ処理装置２０及び制御装置３０の全て、又はそのいずれか２つは、一体化した単一の装置として構成されてもよい。
【００１７】
端末装置１０は、データ処理装置２０からネットワークＮＷを介して通知情報を受信する。通知情報は、プラント設備４０の異常又はその予兆などの事象の発生を通知するための情報である。端末装置１０は、その事象の発生を人間が認知可能な形式で通知する。また、端末装置１０は、データ処理装置２０からチャネル毎の時系列データと変化傾向データを逐次に受信してもよい。時系列データは、各時点における観測値を示すデータである。変化傾向データは、その各時点の観測値の時間による変化傾向の指標として傾きを示すデータである。端末装置１０は、各時点の観測値を示す表示グラフを生成し、生成した表示グラフを表示部（後述）に表示させる。表示グラフには、現時点における観測値の変化傾向がさらに表されてもよい。
【００１８】
端末装置１０は、例えば、操作監視端末、機器管理端末として構成されてもよい。操作監視端末は、主にユーザである運転員が制御装置３０の運転、ひいては制御対象であるプラント設備４０の状態を制御するための機器である。機器管理端末は、主に保守員が制御装置３０の動作状態、ひいてはプラント設備４０の状態を管理するための機器である。端末装置１０は、例えば、操作入力部（後述）が受け付けた操作に応じた操作信号に基づいて各種の指示情報を生成してもよい。指示情報には、例えば、制御の開始、停止、制御パラメータなど、制御装置３０の動作状態を操作するための情報が含まれる。端末装置１０は、生成した指示情報を制御装置３０に送信する。端末装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、業務用携帯端末装置（タブレット）、多機能携帯電話機、などとして構成されてもよい。
【００１９】
データ処理装置２０は、制御装置３０からチャネル毎の時系列データを逐次に受信する。データ処理装置２０は、時系列データが示す各時点における観測値の変化傾向をチャネル毎に算出する。また、データ処理装置２０には、所定時間内の各時点における観測値の変化傾向を示す判断テーブルを事象毎に予め設定しておく。データ処理装置２０は、現時点までの所定時間内の観測値の変化傾向のチャネル間のセットと、各判断テーブルとを比較し、比較の結果に基づいて観測値の時間変化に関する通知情報を出力するか否かを判定する。データ処理装置２０は、観測値の変化傾向のチャネル間のセットと一致する判断テーブルが存在すると判定するとき、一致すると判定した判断テーブルに対応する事象の情報を通知情報として生成する。そして、データ処理装置２０は、生成した通知情報を端末装置１０に送信する。
【００２０】
制御装置３０には、フィールド機器４２から各種の時系列データが入力され、入力される時系列データをデータ処理装置２０に送信する。入力される時系列データが示す観測値には、制御対象であるプラント設備４０に設置されたセンサ（例えば、フィールド機器４２−１１、４２−２１）から入力される入力値、フィールド機器４２や、Ｉ／Ｏモジュール（図示せず）の状態を示す状態量などがある。Ｉ／Ｏモジュールは、フィールド機器４２と制御装置３０との間における各種のデータを中継する。入力値は、プラント設備４０の状態を示す制御量に相当する。状態量は、例えば、フィールド機器４２の動力源である電池の電池残量もしくは起電力、構成部品の劣化状態を示す電気抵抗値、電流値などがある。入力値の目標値として、端末装置１０から入力される指示情報で指示された値が用いられてもよいし、予め制御装置３０に設定された値が用いられてもよい。制御装置３０は、出力値と目標値との偏差が小さくなるように、入力値に所定の制御演算を行ってプラント設備４０に出力する出力値を逐次に算出する。算出される出力値が操作量に相当する。制御演算は、例えば、ＰＩ制御演算、ＰＩＤ制御演算などである。制御装置３０は、算出した出力値を制御対象のプラント設備４０に設置されたアクチュエータ（例えば、フィールド機器４２−１２、４２−２２）に出力する。入力値の種類、チャネル数、出力値の種類、チャネル数は、制御演算によって異なりうる。
【００２１】
図１に示す例では、制御装置３０−１、３０−２には、フィールド機器４２−１１、４２−２１からそれぞれ入力値が入力され、出力値がフィールド機器４２−１２、４２−２２に出力される。制御装置３０は、各時点の出力値又は偏差を観測値とする時系列データをデータ処理装置２０に送信してもよい。
制御装置３０は、例えば、ＤＣＳ（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｓｙｓｔｅｍ：分散型制御システム）、ＦＡ（Ｆａｃｔｏｒｙ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）におけるＰＬＣ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）などとして構成されてもよい。
【００２２】
プラント設備４０は、制御装置３０から出力された出力値によって運転状態が制御される。また、プラント設備４０の運転状態を示す入力値は、制御装置３０に入力される。
プラント設備４０には、各種のフィールド機器４２が設置される。フィールド機器４２には、プラント設備４０の運転状態を検出するためのセンサと、プラント設備４０の運転状態を操作するためのアクチュエータとがある。
【００２３】
センサは、プラント設備４０の状態を示す物理量を検出する。センサは、例えば、温度を検出する温度センサ、圧力を検出する圧力センサ、流体を検出する流量計、電流を検出する電流計、電圧を検出する電圧計など、である。
アクチュエータは、出力値に応じて動作し、その動作に応じてプラント設備４０の状態が変化する。アクチュエータは、例えば、ポンプ、コンプレッサ、バルブ、モータ、モータ駆動装置などである。一般に、出力値が大きいほどアクチュエータの動作量が大きくなる。例えば、アクチュエータの動作量は、出力値に比例する。図１に示す例では、フィールド機器４２−１１、４２−２１は、それぞれセンサであり、フィールド機器４２−１２、４２−２２は、それぞれアクチュエータである。フィールド機器４２−１１、制御装置３０−１及びフィールド機器４２−１２のセット、フィールド機器４２−２１、制御装置３０−２及びフィールド機器４２−２２のセット、により各１個の制御ループが形成される。
【００２４】
なお、図１に示す例では、１台の制御装置３０について制御ループの個数が１個である場合を例にするが、制御ループの個数は複数であってもよい。制御ループの個数が複数である場合には、個々の制御ループに係る処理が並列に実行されればよい。
【００２５】
（データ処理装置）
次に、本実施形態に係るデータ処理装置２０の一構成例について説明する。
図２は、本実施形態に係るデータ処理装置２０の一構成例を示すブロック図である。
データ処理装置２０は、データ取得部２２、変化傾向判定部２３、変化傾向集約部２４、記憶部２５、比較部２６及び通知出力部２８を含んで構成される。
【００２６】
データ取得部２２は、制御装置３０からネットワークＮＷを介してチャネル毎の時系列データを取得する。データ取得部２２は、取得した時系列データを変化傾向判定部２３に出力する。データ取得部２２は、例えば、入出力インタフェースを含んで構成される。図２に示す例では、ｍチャネル（ｍは、１以上の整数）のフィールド機器４２−ａ〜４２−ｎからの入力値を観測値として示す時系列データがデータ取得部２２に入力される。フィールド機器４２−ａ〜４２−ｍは、図１に示すフィールド機器４２−１１、４２−２１に相当する。以下の説明では、フィールド機器４２−ａ〜４２−ｍからの入力値に係るチャネルを、それぞれチャネルａ〜ｍと呼ぶ。
【００２７】
変化傾向判定部２３には、データ取得部２２からチャネル毎の時系列データが入力される。変化傾向判定部２３は、時系列データが示す各時点の観測値について、その観測値の時間に応じた変化傾向を示す傾きをチャネル毎に算出する。変化傾向判定部２３は、算出した傾きの値を離散化してその状態値（ステータス）を定める。変化傾向判定部２３は、チャネル毎の状態値を変化傾向集約部２４に出力する。変化傾向判定部２３の構成については、後述する。
【００２８】
変化傾向集約部２４は、現時点までの所定期間内に変化傾向判定部２３から入力されたチャネル毎の所定期間内のｎ（ｎは、２以上の整数）時点分の状態値をチャネル間で集約し、集約した状態値の所定期間内の時系列を示す変化傾向データを形成する。変化傾向集約部２４は、形成した変化傾向データを比較部２６に出力する。変化傾向データは、所定期間内における観測値の変化傾向のパターンを示す。図１に示す例では、現時点ｔ０までの３時点ｔ‐２〜ｔ０のチャネルａ〜ｍの状態値を示す変化傾向データが保持される。ここで、現時点ｔ０とは、その時点において最新の時点を意味する。〇印で囲まれる矢印の向きは、観測値を示す。例えば、右向きの矢印、右上向きの矢印は、それぞれ変化傾向が「一定」、「急激に上昇」を示す。
【００２９】
記憶部２５には、予め所定の事象毎の判断テーブルを記憶させておく。その事象として、プラント設備４０の状態の異常もしくは異常になる可能性がある状態（兆候）が採用される。各事象の判断テーブルは、その事象が発生する際の所定期間内の状態値の典型的なチャネル毎の時系列を含んで構成される。つまり、判断テーブルは、事象毎の観測値の変化傾向のパターンを示す。また、判断テーブルには、事象毎の通知情報をさらに含み、チャネル毎の時系列と対応づけられてもよい。判断テーブルの具体例については、後述する。
【００３０】
比較部２６には、変化傾向集約部２４から変化傾向データが入力される。比較部２６は、記憶部２５から判断テーブルを事象毎に読み出し、読み出した判断テーブルと、入力された変化傾向データとを比較する。比較部２６は、変化傾向データが示す事象毎のチャネル毎の状態値の時系列のうち、チャネル毎の状態値の時系列が一致するチャネル毎の状態値の時系列を示す判断テーブルを特定する。ここで、比較部２６は、各時点について判断テーブルが示すチャネル毎の状態値と、変化傾向データが示す対応するチャネルの状態値が一致するか否かを判定する。図２に示す例では、比較部２６−０、２６−１、２６−２が、この判定を現時点ｔ０、時刻ｔ−１、時刻ｔ−２についてそれぞれ実行する。比較部２６は、一致すると判定するとき、時系列の一致を示す比較結果情報を通知出力部２８に出力する。特定した判断テーブルに通知情報が対応付けられている場合には、比較部２６は、その通知情報を比較結果情報に付加して通知出力部２８に出力してもよい。
【００３１】
なお、比較部２６は、チャネル毎の状態値の時系列が一致するか否かを判定する際、必ずしも全チャネルの時系列を参照しなくてもよく、一部の主たるチャネルの時系列を参照してもよい。判定対象とするチャネルとして、その事象の発生の有無により状態値が有意に異なるチャネルが用いられればよい。従って、判定対象とするチャネルは、事象毎に異なりうる。
通知出力部２８は、比較部２６から入力される比較結果情報が時系列の一致を示すとき、その比較結果情報をネットワークＮＷを介して端末装置１０に出力する。
【００３２】
（変化傾向判定部）
次に、本実施形態に係る変化傾向判定部２３の一構成例について説明する。図３は、本実施形態に係る変化傾向判定部２３の一構成例を示すブロック図である。
変化傾向判定部２３は、時系列データ記憶部２３２、時系列範囲抽出部２３４及び変化傾向算出部２３６を含んで構成される。変化傾向判定部２３は、１チップＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などの演算デバイスを含んで構成されてもよい。
時系列データ記憶部２３２は、データ取得部２２（図２）から入力される観測値を逐次に記憶する。時系列データ記憶部２３２には、その観測値が取得された時刻の順に観測値が累積される。累積された一群の観測値は、各時点の観測値を示す時系列データとして形成される。時系列データ記憶部２３２は、例えば、ＦＩＦＯ（Ｆｉｒｓｔ−ｉｎ  Ｆｉｒｓｔ−ｏｕｔ）型バッファメモリを含んで構成されてもよい。
【００３３】
時系列範囲抽出部２３４は、時系列データ記憶部２３２から現時点までの所定のデータ取得期間内の各時点における観測値を示す時系列データを取得する。データ取得期間は、基準時点から現時点までの解析範囲が含まれる期間であればよい。基準時点は、現時点から所定時間過去の時点である。変化傾向算出部２３６が基準時点における移動平均値を算出する場合には、データ取得期間の長さは、少なくとも解析範囲の長さの２倍であればよい。時系列範囲抽出部２３４は、取得した時系列データを変化傾向算出部２３６に出力する。
【００３４】
変化傾向算出部２３６には、時系列範囲抽出部２３４から時系列データが入力される。変化傾向算出部２３６は、時系列データを用いて解析範囲内の各時点における観測値の変化の傾向を示す一次関数の傾きを目的関数が最小化されるように算出する。目的関数は、各時点における一次関数の関数値と観測値の差分値の重み付き平方和である。各時点の重み係数は、基準時点からの当該時点までの経過時間が大きいほど大きい数値であればよい。
【００３５】
なお、変化傾向算出部２３６は、時系列データを用いて基準時点を中心時刻とする中心化移動平均値を算出してもよい。中心化移動平均値は、移動平均区間内の各時点の関数値の単純平均値である。移動平均区間は、基準時点よりも解析範囲だけ過去の時点から現時点までの区間である。以下、移動平均区間の長さをウィンドウサイズと呼ぶ。また、中心化移動平均値を、単に移動平均値と呼ぶ。変化傾向算出部２３６は、基準時点における関数値が中心化移動平均値と等しくなるように一次関数の切片を算出してもよい。変化傾向算出部２３６は、算出した切片と傾きに基づいて、解析範囲内の各時点の関数値を算出してもよい。変化傾向算出部２３６は、算出した傾きを示す情報を時系列データに対応付けて端末装置１０（図１）に出力する。時系列データには、各時点の関数値、移動平均値のいずれか一方又は両方をさらに含めてもよい。
【００３６】
変化傾向算出部２３６は、算出した傾きの値を離散化してその状態値を定める。離散化において、所定の段階数の状態量のうち、いずれか１つの状態量に定められる。状態量は、例えば、次の５段階である。
「急激に上昇」、「緩やかに上昇」、「一定」、「緩やかに下降」、「急激に下降」
「急激に上昇」は、観測値の傾きが所定の閾値１よりも大きい場合に与えられる。「緩やかに上昇」は、観測値の傾きが所定の閾値２よりも大きく、閾値１以下である場合に与えられる。「一定」は、観測値の傾きが所定の閾値３以上閾値２以下である場合に与えられる。「緩やかに下降」は、観測値の傾きが所定の閾値４以上であり、閾値３よりも小さい場合に与えられる。「急激に下降」は、観測値の傾きが閾値４よりも小さい場合に与えられる。ここで、閾値１、閾値２は、いずれも０よりも大きい正の値であり、閾値１は閾値２よりも大きい。閾値３、閾値４は、いずれも０よりも小さい負の値であり、閾値４は閾値３よりも小さい。
【００３７】
（変化傾向の算出方法）
次に、時系列データの変化傾向の算出方法の具体例について説明する。
変化傾向算出部２３６に入力される時系列データを構成する時刻ｔｉにおける観測値をｘｔｉと表す。ｉは、各時点の順序を示す整数である。時刻ｔＮは、現時点の時刻を示す。変化傾向算出部２３６には、ウィンドウサイズＷが予め設定されている。ウィンドウサイズＷは、移動平均区間内の観測値の数２Ｋ＋１に相当する。Ｋは、解析範囲内の観測値の数を示す１以上の整数である。
【００３８】
変化傾向算出部２３６は、現時点ｔＮからＫ点過去の時刻である基準時点ｔＮ―Ｋにおける移動平均値＜ｘｔＮ―Ｋ＞を算出する。この段階では、現時点ｔＮの観測値が最新の観測値である。現時点ｔＮでは、基準時点ｔＮ―Ｋよりも後の時刻の移動平均値を算出することができないため、変化傾向算出部２３６は、基準時点ｔＮ―Ｋよりも後の各時刻における観測値の変化傾向を示す一次関数の関数値を算出する。変化傾向算出部２３６は、基準時点ｔＮ―Ｋにおける関数値として、基準時点ｔＮ―Ｋにおける移動平均値＜ｘｔＮ―Ｋ＞を採用する。変化傾向算出部２３６は、モーメント回帰を用いて各時刻ｔＮ−Ｋ＋ｉにおける一次関数＜ｘｔＮ−Ｋ＞＋ａｔＮ（ｔＮ−Ｋ＋ｉ‐ｔＮ−Ｋ）の傾きａｔＮを算出する。モーメント回帰は、例えば、式（１）に示す目的関数Ｊを最小化して傾きａｔＮを算出する手法である。
【００３９】
【数１】
2018190050.tif 000003
【００４０】
式（１）において、ｔＮ−Ｋ＋ｉ‐ｔＮ−Ｋは、時刻ｔＮ−Ｋ＋ｉにおける基準時点ｔＮ−Ｋからの経過時間を示す。また、｛…｝内で差し引かれる値＜ｘｔＮ−Ｋ＞＋ａｔＮ（ｔＮ−Ｋ＋ｉ‐ｔＮ−Ｋ）は、一次関数の時刻ｔＮ−Ｋ＋ｉの関数値に相当する。従って、式（１）は、時刻ｔＮ−Ｋ＋ｉの観測値ｘｔＮ−Ｋから一次関数の関数値を差し引いて得られる差分値の二乗値に、経過時間ｔＮ−Ｋ＋ｉ‐ｔＮ−Ｋを乗じて得られる乗算値を、解析範囲内で総和をとって目的関数が得られることを示す。なお、式（１）において、｛…｝で表される部分は、通常の最小二乗法で用いられる項である。
変化傾向算出部２３６は、式（１）に示す目的関数Ｊを最小化する傾きａｔＮを算出する際、式（２）で与えられる関係を用いる。
【００４１】
【数２】
2018190050.tif 000004
【００４２】
式（２）は、目的関数Ｊを傾きａｔＮで微分して得られる導関数が０となる条件から導かれる。
【００４３】
上述した例では、目的関数Jを算出する際、差分値の二乗値に経過時間ｔＮ−Ｋ＋ｉ‐ｔＮ−Ｋが乗じられる。そのため、新しい観測値ほど、関数値との差分値による目的関数Ｊに対する寄与が大きくなるので、現時点に近い観測値の時間変動が重視される。従って、観測値の位相に対する関数値の位相の遅れを生じずに、人間の直観に近い変化傾向を示す関数値が推定される。
なお、変化傾向算出部２３６において、現時点ｔＮまでの解析範囲が期間をもって設定されていれば、解析範囲の一部に観測値を取得できなかった欠損点が存在していても、式（２）を用いた傾きａｔＮの算出が可能である。そのため、フィールド機器４２（図１）からの測定値が一時的に測定できない状況が生じても安定した関数値の算出が可能である。
【００４４】
上述した例では、各時点間の間隔が不定間隔である場合にも適用可能であるが、各時点間の間隔が一定間隔ｄである場合には、式（１）は、式（３）に示すように変形される。
【００４５】
【数３】
2018190050.tif 000005
【００４６】
式（３）において、時刻ｔｉは、ｔ１＋（ｉ‐１）ｄである。
そして、式（３）に示す目的関数Ｊを傾きａｔＮで微分して得られる導関数が０となる条件として、式（４）に示す関係が得られる。
【００４７】
【数４】
2018190050.tif 000006
【００４８】
式（４）の分母は、定数となる。この定数の値は、Ｋ（Ｋ＋１）（２Ｋ＋１）・ｄ３／６となる。変化傾向算出部２３６が式（４）に示す関係を用いて傾きａｔＮを算出する際、予め設定した定数を用いればよい。逐次に定数を算出するための処理を省略することで計算量がさらに低減される。そのため、演算資源が比較的小さい機器（例えば、組み込み機器）などへの実装が容易になる。
【００４９】
なお、式（３）に示す目的関数Ｊでは、各時点ｔＮ−Ｋ＋ｉにおける観測値から関数値の差分の二乗値に対して乗じられる重み係数ｗｉが、基準時点ｔＮ−Ｋからの経過時間ｔＮ−Ｋ＋ｉ‐ｔＮ−Ｋに比例する場合を例にしたが、これには限られない。重み係数ｗｉは、経過時間ｔＮ−Ｋ＋ｉ‐ｔＮ−Ｋの増加に対して単調に増加する正値に一般化されてもよい。重み係数ｗｉは、Ｋ次元の重み係数ベクトルの要素値として、変化傾向算出部２３６に予め設定しておけばよい。その場合には、式（３）に示す目的関数Ｊは、式（５）に示すように一般化される。
【００５０】
【数５】
2018190050.tif 000007
【００５１】
そして、式（５）に示す目的関数Ｊを傾きａｔＮで微分して得られる導関数が０となる条件として、式（６）に示す関係が得られる。変化傾向算出部２３６は、式（６）を用いて傾きａｔＮを算出してもよい。
【００５２】
【数６】
2018190050.tif 000008
【００５３】
なお、各時点間の間隔が不定間隔である場合には、変化傾向算出部２３６は、式（７）を用いて傾きａｔＮを算出してもよい。
【００５４】
【数７】
2018190050.tif 000009
【００５５】
式（７）は、式（２）において基準時点ｔＮ−Ｋからの経過時間ｔＮ−Ｋ＋ｉ‐ｔＮ−Ｋを、重み係数ｗｉに置き換えたものに相当する。
また、変化傾向算出部２３６は、式（８）に示すように、重み係数ｗｉとして、基準時点ｔＮ−Ｋからの経過時間ｔに依存する関数ｗ（ｔ）を用いて、傾きａｔＮを算出してもよい。
【００５６】
【数８】
2018190050.tif 000010
【００５７】
なお、上述では、変化傾向算出部２３６は、各時点における観測値の変化の傾向を示す傾きを、目的関数として各時点における一次関数の関数値と観測値の差分値の重み付き平方和が最小化されるように算出する場合を例にしたが、これには限らない。例えば、変化傾向算出部２３６は、各時点における観測値の変化の傾向を示す傾きを、目的関数として各時点における一次関数の関数値と観測値の差分値の平方和が最小化されるように算出してもよい。また、変化傾向算出部２３６は、観測値に所定の1次微分フィルタを作用して傾きを算出してもよい。1次微分フィルタは、現時点の傾きとして、例えば、次時点の観測値から前時点の観測値の差分を算出するためのフィルタである。但し、観測値には、高周波成分のノイズが重畳していることがあるため、1次微分フィルタで算出される傾きよりも、上述した手法で算出される傾きの方が安定している傾向がある。
【００５８】
（端末装置）
次に、本実施形態に係る端末装置１０の一構成例について説明する。図４は、本実施形態に係る端末装置１０の一構成例を示すブロック図である。
端末装置１０は、データ取得部１２と、データ処理部１４と、表示部１６と、操作入力部１８と、を含んで構成される。
【００５９】
データ取得部１２は、データ処理装置２０からネットワークＮＷを介して比較結果情報を取得する。データ取得部１２は、取得した比較結果情報をデータ処理部１４に出力する。
また、データ取得部１２は、データ処理装置２０からチャネル毎の時系列データを受信し、受信した時系列データをデータ処理部１４に出力する。データ取得部１２は、例えば、通信インタフェースであり、ネットワークＮＷと有線又は無線で接続する。なお、データ取得部１２がデータを取得する手段は、必ずしもネットワークＮＷでなくてもよい。データ取得部１２は、着脱可能な記憶媒体（例えば、フラッシュメモリ）を物理的に装着させておき、その記憶媒体に記憶されたデータを取得してもよい。
【００６０】
データ処理部１４は、データ取得部１２から比較結果情報が入力されるとき、異常又はその兆候となる事象の発生を示す通知に係る処理を行う。通知において、例えば、文字、図形、記号又はそれらの組み合わせなどを示す視覚データが用いられる。データ処理部１４は、通知を行うための通知コマンドを表示部１６に出力する。表示部１６は、データ処理部１４から入力されるデータに基づく通知を表示する。通知は、例えば、異常又はその兆候となる事象の発生を示す警告（アラーム）であってもよいし、その発生を示すメッセージであってもよい。なお、データ処理部１４に入力される比較結果情報に、その事象を示す情報が付加されている場合には、その個々の事象を示す情報が表示部１６に表示させる通知に含まれてもよい。
なお、通知の形式は、必ずしも視覚情報でなくてもよい。端末装置１０が音声を再生する再生部（例えば、スピーカ、図示せず）を備える場合、データ処理部１４は、警告音又はメッセージ音声などの所定の音声を再生部に出力する。再生部は、データ処理部１４から入力された音声データに基づく警告音又はメッセージ音声を再生する。また、ネットワークＮＷに別個の端末装置（図示せず）が接続されている場合には、データ処理部１４は、その事象の発生を示すメッセージその他の形態の情報を他の機器に送信してもよい。その情報は、例えば、電子メールとして送信されてもよい。送信先の機器は、端末装置１０から受信した情報に応じた通知として、例えば、受信した電子メールに基づく通知を行う。
【００６１】
なお、データ処理部１４は、データ取得部１２から入力される時系列データに基づいて、各時点の観測値を図示するグラフデータを生成してもよい。時系列データに現時点における傾きが含まれている場合には、データ処理部１４は、データ取得部１２から時系列データに現時点における傾きが含まれている。その場合には、データ処理部１４は、現時点の傾きをさらに表すグラフデータを生成してもよい。ここで、データ処理部１４は、基準時点までの各時点の移動平均値と、基準時点から後の各時点の関数値をさらに表すグラフデータを生成してもよい。グラフデータを生成する際、データ処理部１４は、各数値、各時点の時刻を、それぞれ垂直方向、水平方向の座標値に変換する。観測値、関数値及び移動平均値間で、それらの値を示す記号、図形の態様（例えば、色、形状、線種、線幅、大きさなどのいずれか、又はそれらの任意の組み合わせ）、文字の態様（太さ、大きさ、フォントタイプ、フォントスタイルなどのいずれか、又はそれらの任意の組み合わせ）が異なっていてもよい。データ処理部１４は、生成したグラフデータを表示部１６に出力する。
【００６２】
なお、データ処理部１４は、操作入力部１８から入力される操作信号が指示する情報に基づいて、観測値の表示を制御してもよい。例えば、データ処理部１４に複数チャネルの時系列データが入力される場合には、データ処理部１４は、処理対象のチャネルの時系列データを、操作信号で指示されるチャネルの時系列データに更新してもよい。その場合、指示されるチャネルの時系列データに係る観測値としてフィールド機器４２から入力される入力値、フィールド機器４２に出力される出力値、出力値とその目標値との偏差、フィールド機器やＩ／Ｏモジュールの状態を示す状態量、などが処理対象となりうる。
【００６３】
また、データ処理部１４は、操作入力部１８から入力される操作信号が指示する情報に基づいて、制御装置３０の運用に係る処理を行ってもよい。例えば、データ処理部１４は、制御の目標値として操作信号が指示する目標値を特定する。データ処理部１４は、その目標値を与えるためのパラメータを特定してもよい。データ処理部１４は、特定した目標値又はパラメータを示す指示情報を制御装置３０に送信する。
【００６４】
表示部１６は、データ処理部１４から入力される各種の情報をユーザに視認可能に表示する。表示部１６は、例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ：液晶ディスプレイ）、ＯＥＬＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ  Ｄｉｓｐｌａｙ：有機発光ディスプレイ）などのディスプレイである。
【００６５】
操作入力部１８は、ユーザの操作を受け付け、受け付けた操作に応じた操作信号を生成する。操作入力部１８は、生成した操作信号をデータ処理部１４に出力する。操作入力部１８は、例えば、マウス、キーボード、タッチセンサなどの汎用の部材を含んで構成されてもよいし、ボタン、レバー、つまみ、などの専用の部材を含んで構成されてもよい。
【００６６】
（データ処理）
次に本実施形態に係るデータ処理について説明する。図５は、本実施形態に係るデータ処理の一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ１０２）データ取得部２２は、フィールド機器４２から各時点における観測値を示す時系列データをチャネル毎に取得する。その後、ステップＳ１０４の処理に進む。
（ステップＳ１０４）変化傾向判定部２３は、各時点の観測値について、その観測値の時間に応じた変化傾向を示す傾きをチャネル毎に算出し、算出した傾きの値を離散化してその状態値を定める。その後、ステップＳ１０６の処理に進む。
（ステップＳ１０６）変化傾向集約部２４は、ｍチャネル間の現時点ｔ０までのｎ時点の状態値を集約し、変化傾向データを形成する。その後、ステップＳ１０８の処理に進む。
【００６７】
（ステップＳ１０８）比較部２６は、変化傾向データが示すチャネル毎の状態値の時系列、即ち、その変化傾向のパターンと、事象毎の判断テーブルが示す変化傾向のパターンとを比較する。その後、ステップＳ１１０の処理に進む。
（ステップＳ１１０）比較部２６は、変化傾向データが示す変化傾向のパターンと合致する変化傾向のパターンを示す判断テーブルの有無を判定する。パターンの合致があると判定するとき（ステップＳ１１０  ＹＥＳ）、ステップＳ１１２の処理に進む。パターンの合致がないと判定するとき（ステップＳ１１０  ＮＯ）、ステップＳ１０２の処理に戻る。
（ステップＳ１１２）通知出力部２８は、パターンの合致を示す比較結果情報を、自装置よりも上位の階層の機器（上位機器）である端末装置１０に送信する。ここで、上位とは、制御システム１において、制御対象となるプラント設備４０と制御状態を監視するための端末装置１０のうち、より端末装置１０に論理的に近い部位に配置されていることを意味する。ひいては、端末装置１０は、異常又はその兆候の発生を示す通知を行う。その後、図５に示す処理を終了する。
【００６８】
（判断テーブル）
次に、判断テーブルの具体例について説明する。図６は、本実施形態に係る判断テーブルの一例を示す図である。各行、各列は、チャネル、時刻を示す。例えば、時刻ｔ−ｎにおける状態値は、各チャネルともに「一定」である。現時刻ｔ０におけるチャネルａ、ｂｃ、…、ｍに係る状態値は、それぞれ「急激に上昇」、「急激に上昇」、「急激に下降」、…、「一定」を示す。
【００６９】
上述では、比較部２６が、判断テーブルが示す状態値と変化傾向データが示す状態値とが、時刻ｔｎ〜ｔ０のそれぞれにおいてチャネル間でいずれも一致するか否かを判定する場合を例にしたが、これには限らない。比較部２６は、一致する期間が長いほど高くなるように通知レベルを定めてもよい。そこで、記憶部２５には、期間毎に通知レベルの情報を定めておく。通知レベルとは、端末装置１０からの通知をユーザに注目させる度合いである。図６に示す例では、状態値が一致する期間が時刻ｔ−ｎ〜時刻ｔ−２である場合又はそれよりも短い場合には、通知レベルは「なし」である。状態値が一致する期間が時刻ｔ−ｎ〜ｔ−１である場合には、通知レベルは「注意」である。状態値が一致する期間が時刻ｔ‐ｎ〜現時刻ｔ０である場合には、通知レベルは「警告」である。そして、比較部２６は、状態値が一致する期間に対応する通知レベルを記憶部２５から読み出し、その通知レベルの情報を比較結果情報として、通知出力部２８に出力する。通知出力部２８は、比較結果情報に含まれる通知レベルが所定の通知レベル（例えば、「なし」）よりも高いとき、その比較結果情報を端末装置１０に送信する。
【００７０】
端末装置１０のデータ処理部１４は、データ取得部１２を介してデータ処理装置２０から比較結果情報を受信するとき、比較結果情報が示す通知レベルに応じた通知を表示部１６に行わせる。通知には、その通知レベルを示す文字列（例えば、「注意」）が含まれてもよい。データ処理部１４は、通知レベルが高いほどユーザに対して目立つ態様で通知するための視覚データを生成してもよい。データ処理部１４は、例えば、通知レベルが高いほど、輝度が高く、文字、図形の線幅を太くしてもよい。また、データ処理部１４は、「注意」、「警告」に係る通知の背景色を、それぞれ黄色、赤色としてもよい。データ処理部１４は、生成した視覚データを表示部１６に出力する。表示部１６は、通知レベルが高いほどユーザに対して注目させる度合いが高い通知を行う。そのため、ユーザはその事象の発生に対する対応の必要性を直観的に判断することができる。
【００７１】
また、比較部２６は、比較結果データを制御装置３０に送信してもよい。送信先の制御装置３０は、例えば、その比較対象となる変化傾向データの導出に用いられた時系列データを制御に用いる。制御装置３０は、比較部２６から受信した比較結果データが示す通知レベルに対応した制御モードでプラント設備４０の制御に係る制御演算を実行する制御部（シーケンスロジック、図示せず）を備えてもよい。一例として、制御装置３０がプラント設備４０の温度制御を行う場合を仮定する。この場合において「注意」を示す比較結果データを受信するとき、制御部は、制御目標値として設定されている温度を、より低い温度に変更する。「警告」を示す比較結果データを受信するとき、制御部は、アクチュエータへの出力を、例えば“０”にする（シャットダウンシーケンス）。
【００７２】
なお、上述した通知レベルの段階数は、３段階に限られず、２段階又は４段階以上であってもよい。また、図６に示す通知レベルは、状態値が一致する期間の起点として時刻ｔ‐ｎから状態値が一致する期間が長いほど高くなる場合を例にしたが、事象によっては、これには限られない。通知レベルは、状態値が一致する期間の終点として現時刻ｔ０まで、状態値が一致する期間が長いほど高くなるように定められてもよい。
【００７３】
判断テーブルは、例えば、物理／化学的想定値、ＨＡＺＯＰ（Ｈａｚａｒｄ  ａｎｄ  Ｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ  Ｓｔｕｄｙ）やシミュレーションの結果に基づいて作成される。データ処理装置２０は、過去におけるチャネル毎の状態値の時系列を用いて、発生したそれぞれの事象についてチャネル毎の状態値の時系列を示す判断テーブルを生成する判断テーブル生成部（図示せず）を備えてもよい。判断テーブル生成部は、例えば、チャネル毎の所定期間内における傾きの時系列の平均値を、ユーザの操作によって指示された事象毎に算出し、算出した平均値を離散化して得られる状態値の時系列を示す判断テーブルを生成する。事象を指示するユーザの操作として、制御装置３０の運用の過程で端末装置１０の操作入力部１８が受け付けた操作が用いられてもよい。なお、判断テーブルは、1個に限らず事象、測定対象等に応じて複数あってもよい。
【００７４】
（変形例）
次に、本実施形態の変形例について説明する。以下、主に上述した実施形態との差異点について説明する。図７は、本変形例に係る制御システム１’の一構成例を示すブロック図である。
本変形例に係る制御システム１’は、端末装置１０、データ処理装置２０’、制御装置３０及びサーバ装置５０を含んで構成されるデータ処理システムである。
【００７５】
サーバ装置５０は、ネットワークＮＷを介して、少なくともデータ処理装置２０’と通信可能に接続されるクラウドサーバである。サーバ装置５０は、記憶部５５を備え、記憶部５５に判断テーブルを予め記憶させておく。サーバ装置５０は、例えば、ネットワークＮＷを介してデータ処理装置２０’が接続されていることを認識するとき、記憶部５５から判断テーブルを読み出し、読み出した判断テーブルをデータ処理装置２０’に送信する。その他、記憶部５５に記憶される判断テーブルが更新されたとき、サーバ装置５０は、更新された判断テーブルをデータ処理装置２０’に送信してもよい。
【００７６】
次に、本変形例に係るデータ処理装置２０’の構成について説明する。
図８は、本変形例に係るデータ処理装置２０’の一構成例を示すブロック図である。
データ処理装置２０’は、図２に示すデータ処理装置２０と同様に、データ取得部２２、変化傾向判定部２３、変化傾向集約部２４、記憶部２５、比較部２６及び通知出力部２８を含んで構成される。
データ取得部２２は、チャネル毎の時系列データを取得する他、サーバ装置５０から判断テーブルを受信する。データ取得部２２は、受信した判断テーブルを記憶部２５に記憶（キャッシュ）する。既に、記憶部２５に判断テーブルが記憶されている場合には、データ取得部２２は、既に記憶された判断テーブルを、新たに取得した判断テーブルに更新する。記憶される事象毎の判断テーブルは、上述したように変化傾向集約部２４から入力される変化傾向データとの比較に用いられる。
【００７７】
なお、上述した実施形態では、判断テーブルが示す状態値の互いに隣接する時点間の時間間隔（タイムスロット幅）が事象に関わらず一定であることを前提としたが、これには限られない。時間間隔は、事象によって異なってもよい。事象毎の時間間隔は、その事象を観測するために十分な精度が得られる時間間隔であればよい。つまり、観測値の時間変化が比較的緩慢な事象については、観測値の時間変化が急速な事象よりも長い時間間隔が設定されることが許容される。比較部２６は、判断テーブルが示す状態値と、変化傾向データが示す状態値との比較を、その時間間隔単位で行う。
また、図６に示す例では、判断テーブルに観測値が含まれる期間が、事象に関わらずｎ＋１時点である場合を例にしたが、その期間は事象によって異なってもよい。事象毎の期間は、その事象を観測するために十分な長さの期間であればよい。つまり、観測値の時間変化が比較的緩慢な事象については、観測値の時間変化が急速な事象よりも長い期間が設定されることが許容される。比較部２６は、判断テーブルが示す状態値と、変化傾向データが示す状態値との比較を、その期間にわたって行う。
【００７８】
以上に説明したように、本実施形態に係るデータ処理装置（例えば、データ処理装置２０、２０’）は、取得部（例えば、データ取得部２２）、変化傾向算出部（例えば、変化傾向算出部２３６）、比較部（例えば、比較部２６）及び通知出力部（例えば、通知出力部２８）を備える。取得部は、複数チャネルの各時点における観測値を示す時系列データを取得する。変化傾向算出部は、各時点における観測値の変化傾向をチャネル毎に算出する。比較部は、現時点までの所定時間内の観測値の変化傾向のチャネル間のセットを示す変化傾向データと、記憶部に予め記憶された所定時間内の各時点における観測値の変化傾向を示す判断テーブルとを比較する。通知出力部は、比較の結果に基づいて観測値の時間変化に関する通知を出力する。
また、本実施形態に係るデータ処理システム（例えば、制御システム１、１’）は、上述のデータ処理装置と、その通知を行う通知装置（例えば、端末装置１０）とを備えてもよい。
また、本実施形態に係るデータ処理システム（例えば、制御システム１’）は、記憶部を備える電子機器（例えば、サーバ装置５０）をさらに備えてもよい。
【００７９】
この構成により、複数チャネルの観測値の変化傾向のパターンが、所定の事象に対応した変化傾向のパターンと比較される。そのため、異常やその予兆となる事象の検出精度が高くなる。ユーザが、比較結果に基づいて出力される通知に接することで、一度に複数のチャネルの時系列データを監視することなく、その事象の発生を把握することができる。そのため、ユーザは、プロセスで発生した事象を的確に把握することができ、その監視に対する負担が低減する。
【００８０】
また、判断テーブルは、事象毎に記憶部に記憶され、比較部は、前記変化傾向データとの合致度が最も高い判断テーブルを特定する。また、通知出力部は、比較部が特定した判断テーブルに対応する事象に係る情報を出力する。
この構成により、ユーザは、一度に複数のチャネルの時系列データを監視することなく、各種事象の発生を把握することができる。そのため、運用能力に大きく依存することなくユーザは、プロセスで発生した事象を的確に把握することができる。
【００８１】
また、通知出力部は、変化傾向データと判断テーブルとの合致度が高ければ高いほど、通知に注目させる度合いが高くなるように通知レベルを定める。
この構成により、所定の事象が発生した可能性が高いほど高い通知レベルで、その発生に係る通知がなされる。そのため、ユーザは、その通知に係る事象への対処の必要性（例えば、緊急性など）を直感的に把握し、必要性に応じた対処が促される。対処は、例えば、運転停止、パラメータの変更などの運転制御、エキスパートなどの熟練したユーザへの問合せ、などの措置である。
【００８２】
また、データ処理装置は、第１時点から第２時点までの解析範囲における１または複数の時点の観測値を示す時系列データを抽出する時系列範囲抽出部（例えば、時系列範囲抽出部２３４）を備える。また、変化傾向算出部は、解析範囲における観測値の変化傾向を示す一次関数の傾きを、目的関数が最小化されるように算出し、目的関数は、解析範囲内の各時点の乗算値の総和であり、乗算値は、一次関数の関数値と観測値との差分の二乗値に重み係数を乗じて得られる数値であり、重み係数は、第１時点から各時点までの経過時間が大きいほど大きい数値である。
この構成によれば、現時点に近い時点の観測値ほど重視して一次関数の傾きが算出されるので、観測値の変化の傾向を示す一次関数の関数値の位相が現時点の観測値に対して遅延しない。従って、観測値の傾きとして、乱雑な時間変動が低減又は除去されるとともに、人間の直観に合った観測値の変化の傾向を定量化された値が求められる。
【００８３】
以上、図面を参照してこの発明の実施形態について説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
【００８４】
例えば、制御システム１、１’における端末装置１０、データ処理装置２０、２０’、制御装置３０、フィールド機器４２の数は、上述した数に限られず、その数よりも多くても少なくてもよい。データ処理装置２０、２０’のデータ取得部２２が取得する時系列データの数、即ちチャネル数は、１以上であればよい。データ取得部２２が取得する時系列データは、必ずしもフィールド機器４２が測定した測定値を観測値とする時系列データに限られず、フィールド機器４２、フィールド機器４２とのデータを入出力するためのＩ／Ｏモジュールそれぞれの状態を示す状態量を観測値とする時系列データであってもよい。
図２、図８に示す例では、変化傾向判定部２３の個数が複数個であるが、これには限られない。変化傾向判定部２３の個数は、少なくても１個あればよい。また、各１個の変化傾向判定部２３が処理を行う時系列データのチャネル数は、１チャネルに限られず、複数チャネルであってもよい。また、データ取得部２２が取得する時系列データのうち、一部の時系列データがいずれかの変化傾向判定部２３における処理対象となり、それ以外の時系列データが処理対象とならなくてもよい。
また、図４に示す例では、端末装置１０が表示部１６と操作入力部１８を備えている場合を例にするが、これには限られない。表示部１６と操作入力部１８の一部又は両方は、端末装置１０のその他の部位との間でデータを送受信できれば、端末装置１０に含まれなくてもよい。
また、図５に示す例では、端末装置１０とデータ処理装置２０がそれぞれ異なるネットワークレイヤに属する場合を前提としたが、これには限られない。本実施形態に係る制御システム１は、端末装置１０、制御装置３０、Ｉ／Ｏモジュール、フィールド機器４２などが同一ネットワークレイヤに接続された水平分散構成を有していてもよい。
【００８５】
なお、上述した実施形態における端末装置１０、データ処理装置２０及び制御装置３０の一部、をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、ＣＰＵ等の演算処理回路により実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、端末装置１０、データ処理装置２０又は制御装置３０に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前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であってもよい。
また、上述した実施形態における端末装置１０、データ処理装置２０及び制御装置３０の一部、又は全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現してもよい。端末装置１０、データ処理装置２０及び制御装置３０の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部又は全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、又は汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
【符号の説明】
【００８６】
１…制御システム、１０…端末装置、１２…データ取得部、１４…データ処理部、１６…表示部、１８…操作入力部、２０、２０’…データ処理装置、２２…データ取得部、２３…変化傾向判定部、２４…変化傾向集約部、２５…記憶部、２６…比較部、２８…通知出力部、３０…制御装置、４０…プラント設備、４２…フィールド機器、５０…サーバ装置、５５…記憶部、２３２…時系列データ記憶部、２３４…時系列範囲抽出部、２３６…変化傾向算出部
【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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