(57)【要約】【課題】製造プロセス等のプロセスにおいて発生した異常状態の原因を推定可能なプロセスの異常状態診断方法および異常状態診断装置を提供すること。【解決手段】プロセスの異常状態診断方法は、プロセスの状態を予測する複数のサブモデルを用いて、プロセスの正常状態からの逸脱指標を算出し、サブモデルごとに算出した逸脱指標からなる逸脱指標パターンセットに基づいて、プロセスで発生した異常状態の原因を推定するものであり、逸脱指標パターンセットにおいて、サブモデルの説明変数として関係する変数について、それぞれに異常がある場合に示す異常のパターンを複数の基底パターンとして作成する基底パターン作成ステップと、基底パターンに基づいて、プロセスで発生した異常状態の原因を推定する異常原因推定ステップと、を含む。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセスの状態を予測する複数のサブモデルを用いて、前記プロセスの正常状態からの逸脱指標を算出し、前記サブモデルごとに算出した逸脱指標からなる逸脱指標パターンセットに基づいて、前記プロセスで発生した異常状態の原因を推定するプロセスの異常状態診断方法であって、
前記逸脱指標パターンセットにおいて、前記サブモデルの説明変数として関係する変数について、それぞれに異常がある場合に示す異常のパターンを複数の基底パターンとして作成する基底パターン作成ステップと、
前記基底パターンに基づいて、前記プロセスで発生した異常状態の原因を推定する異常原因推定ステップと、
を含むことを特徴とするプロセスの異常状態診断方法。
【請求項２】
前記基底パターン作成ステップで作成された前記基底パターンを複数種類組み合わせて人工逸脱指標パターンセットを複数作成し、前記人工逸脱指標パターンセットに含まれている前記基底パターンの種類を学習する基底パターン学習ステップと、
前記基底パターン学習ステップにおける学習結果に基づいて、実際の操業時に得られた前記逸脱指標パターンセットに含まれる前記基底パターンの種類を推定する基底パターン推定ステップと、
をさらに含み、
前記異常原因推定ステップは、前記基底パターンの種類に基づいて、前記プロセスで発生した異常状態の原因を推定することを特徴とする請求項１記載のプロセスの異常状態診断方法。
【請求項３】
前記基底パターン作成ステップは、前記サブモデルの計算に必要な前記プロセスの正常状態のデータからなる基準データセットに対して、前記サブモデルの説明変数として関係する変数について、それぞれに微小異常を一つずつ付加することにより、摂動データセットを作成し、前記摂動データセットを前記サブモデルの入力として与えることにより、前記基底パターンを作成することを特徴とする請求項１または請求項２に記載のプロセスの異常状態診断方法。
【請求項４】
前記基底パターン学習ステップは、前記基底パターン作成ステップで作成された前記基底パターンを複数選択し、選択した前記基底パターンごとに適当な重みを付加して加算することにより前記人工逸脱指標パターンセットを複数作成し、前記人工逸脱指標パターンセットを入力とし、かつ選択した前記基底パターンの種類または重みを出力として、機械学習を行うことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のプロセスの異常状態診断方法。
【請求項５】
プロセスの状態を予測する複数のサブモデルを用いて、前記プロセスの正常状態からの逸脱指標を算出し、前記サブモデルごとに算出した逸脱指標からなる逸脱指標パターンセットに基づいて、前記プロセスで発生した異常状態の原因を推定するプロセスの異常状態診断装置であって、
前記逸脱指標パターンセットにおいて、前記サブモデルの説明変数として関係する変数について、それぞれに異常がある場合に示す異常のパターンを複数の基底パターンとして作成する基底パターン作成手段と、
前記基底パターンに基づいて、前記プロセスで発生した異常状態の原因を推定する異常原因推定手段と、
を備えることを特徴とするプロセスの異常状態診断装置。
【請求項６】
前記基底パターン作成手段で作成された前記基底パターンを複数種類組み合わせて人工逸脱指標パターンセットを複数作成し、前記人工逸脱指標パターンセットに含まれている前記基底パターンの種類を学習する基底パターン学習手段と、
前記基底パターン学習手段における学習結果に基づいて、実際の操業時に得られた前記逸脱指標パターンセットに含まれる前記基底パターンの種類を推定する基底パターン推定手段と、
をさらに備え、
前記異常原因推定手段は、前記基底パターンの種類に基づいて、前記プロセスで発生した異常状態の原因を推定することを特徴とする請求項５記載のプロセスの異常状態診断装置。
【請求項７】
前記基底パターン作成手段は、前記サブモデルの計算に必要な前記プロセスの正常状態のデータからなる基準データセットに対して、前記サブモデルの説明変数として関係する変数について、それぞれに微小異常を一つずつ付加することにより、摂動データセットを作成し、前記摂動データセットを前記サブモデルの入力として与えることにより、前記基底パターンを作成することを特徴とする請求項５または請求項６に記載のプロセスの異常状態診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製造プロセス等のプロセスの異常状態診断方法および異常状態診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
製造プロセス、発電プロセス、搬送プロセス等のプロセスの異常状態を診断する方法としては、モデルベースアプローチとデータベースアプローチとがある。モデルベースアプローチは、プロセスにおける物理的または化学的な現象を数式で表現したモデルを構築し、構築したモデルを用いてプロセスの異常状態を診断するアプローチである。一方、データベースアプローチは、プロセスで得られた操業データから統計解析的なモデルを構築し、構築したモデルを用いてプロセスの異常状態を診断するアプローチである。
【０００３】
鉄鋼プロセスのような製造プロセスでは、一つの製造ラインで多品種、多サイズの製品が製造されるため、操業パターンが無数に存在する。また、高炉のような製造プロセスでは、鉄鉱石やコークス等のような自然物を原材料として用いるために、製造プロセスのばらつきが大きい。このため、鉄鋼プロセスのような製造プロセスの異常状態を診断する場合、モデルベースアプローチのみによるアプローチでは限界がある。
【０００４】
データベースアプローチとしては、過去の異常発生時の操業データをデータベース化して現在の操業データとの類似性を判定する診断方法や、逆に正常時の操業データをデータベース化して現在の操業データとの違いを判定する診断方法がある。ところが、鉄鋼プロセスのような製造プロセスでは、製造に用いられる設備点数が多い上に、特に日本のように老朽化が進んだ設備が多い場合、過去に前例のないトラブルが発生することが少なくない。このため、過去のトラブル事例をベースとする前者のような診断方法では、異常状態の予知に限界がある。
【０００５】
一方、後者の診断方法としては、特許文献１，２に記載されているものがある。特許文献１，２には、具体的には、正常時の操業データを用いて作成されたモデルによる予測に基づき製造プロセスの異常状態を予知または検知する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】国際公開第２０１３／０１１７４５号
【特許文献２】特許第４９２２２６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１，２に記載の方法は、製造プロセスの異常状態を予知または検知することに留まっており、製造プロセスにおいて発生した異常状態の原因を推定することができない。このため、製造プロセスにおいて発生した異常状態の原因を推定可能な技術の提供が期待されていた。
【０００８】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、製造プロセス等のプロセスにおいて発生した異常状態の原因を推定可能なプロセスの異常状態診断方法および異常状態診断装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係るプロセスの異常状態診断方法は、プロセスの状態を予測する複数のサブモデルを用いて、前記プロセスの正常状態からの逸脱指標を算出し、前記サブモデルごとに算出した逸脱指標からなる逸脱指標パターンセットに基づいて、前記プロセスで発生した異常状態の原因を推定するプロセスの異常状態診断方法であって、前記逸脱指標パターンセットにおいて、前記サブモデルの説明変数として関係する変数について、それぞれに異常がある場合に示す異常のパターンを複数の基底パターンとして作成する基底パターン作成ステップと、前記基底パターンに基づいて、前記プロセスで発生した異常状態の原因を推定する異常原因推定ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係るプロセスの異常状態診断方法は、上記発明において、前記基底パターン作成ステップで作成された前記基底パターンを複数種類組み合わせて人工逸脱指標パターンセットを複数作成し、前記人工逸脱指標パターンセットに含まれている前記基底パターンの種類を学習する基底パターン学習ステップと、前記基底パターン学習ステップにおける学習結果に基づいて、実際の操業時に得られた前記逸脱指標パターンセットに含まれる前記基底パターンの種類を推定する基底パターン推定ステップと、をさらに含み、前記異常原因推定ステップは、前記基底パターンの種類に基づいて、前記プロセスで発生した異常状態の原因を推定することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係るプロセスの異常状態診断方法は、上記発明において、前記基底パターン作成ステップは、前記サブモデルの計算に必要な前記プロセスの正常状態のデータからなる基準データセットに対して、前記サブモデルの説明変数として関係する変数について、それぞれに微小異常を一つずつ付加することにより、摂動データセットを作成し、前記摂動データセットを前記サブモデルの入力として与えることにより、前記基底パターンを作成することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明に係るプロセスの異常状態診断方法は、上記発明において、前記基底パターン学習ステップは、前記基底パターン作成ステップで作成された前記基底パターンを複数選択し、選択した前記基底パターンごとに適当な重みを付加して加算することにより前記人工逸脱指標パターンセットを複数作成し、前記人工逸脱指標パターンセットを入力とし、かつ選択した前記基底パターンの種類または重みを出力として、機械学習を行うことを特徴とする。
【００１３】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係るプロセスの異常状態診断装置は、プロセスの状態を予測する複数のサブモデルを用いて、前記プロセスの正常状態からの逸脱指標を算出し、前記サブモデルごとに算出した逸脱指標からなる逸脱指標パターンセットに基づいて、前記プロセスで発生した異常状態の原因を推定するプロセスの異常状態診断装置であって、前記逸脱指標パターンセットにおいて、前記サブモデルの説明変数として関係する変数について、それぞれに異常がある場合に示す異常のパターンを複数の基底パターンとして作成する基底パターン作成手段と、前記基底パターンに基づいて、前記プロセスで発生した異常状態の原因を推定する異常原因推定手段と、を備えることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明に係るプロセスの異常状態診断装置は、上記発明において、前記基底パターン作成手段で作成された前記基底パターンを複数種類組み合わせて人工逸脱指標パターンセットを複数作成し、前記人工逸脱指標パターンセットに含まれている前記基底パターンの種類を学習する基底パターン学習手段と、前記基底パターン学習手段における学習結果に基づいて、実際の操業時に得られた前記逸脱指標パターンセットに含まれる前記基底パターンの種類を推定する基底パターン推定手段と、をさらに備え、前記異常原因推定手段は、前記基底パターンの種類に基づいて、前記プロセスで発生した異常状態の原因を推定することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明に係るプロセスの異常状態診断装置は、上記発明において、前記基底パターン作成手段は、前記サブモデルの計算に必要な前記プロセスの正常状態のデータからなる基準データセットに対して、前記サブモデルの説明変数として関係する変数について、それぞれに微小異常を一つずつ付加することにより、摂動データセットを作成し、前記摂動データセットを前記サブモデルの入力として与えることにより、前記基底パターンを作成することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、過去に同一のトラブルが発生していない場合でも、製造プロセス等のプロセスにおいて発生した異常状態の原因を速やかに特定し、対処することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、本発明の実施形態に係るプロセスの異常状態診断装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施形態に係るプロセスの異常状態診断装置による異常状態診断方法の全体の流れを示すフローチャートである。
【図３】図３は、本発明の実施形態に係るプロセスの異常状態診断装置によって作成される逸脱指標パターンセットの一例を示す図である。
【図４】図４は、本発明の実施形態に係るプロセスの異常状態診断装置によって作成される基底パターンの一例を示す図である。
【図５】図５は、本発明の実施形態に係るプロセスの異常状態診断装置において、逸脱指標パターンセットから基底パターンを逆推定した結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態に係るプロセスの異常状態診断方法および異常状態診断装置について、図面を参照しながら説明する。なお、本発明は以下の実施形態に限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、あるいは実質的に同一のものが含まれる。また、以下の説明において、「Ａおよび／またはＢ」とは、「ＡおよびＢの少なくとも一方」のことを意味している。
【００１９】
［異常状態診断装置］
異常状態診断装置１は、鉄鋼設備等の製造設備の製造プロセス、発電設備の発電プロセス、搬送設備の搬送プロセス等の、種々のプロセスの異常状態を診断する装置であり、図１に示すように、入力部１０と、出力部２０と、外部装置３０と、記憶部４０と、モデル定義部５０と、学習部６０と、制御部７０と、を主な構成要素として備えている。なお、以下の説明では、鉄鋼プロセスのような製造プロセスに異常状態診断装置１を適用した例について、説明する。
【００２０】
入力部１０は、後記するサブモデルによる予測や原因推定を行う診断対象の実操業データを情報・制御系ネットワークを介して受信する装置である。入力部１０は、例えば図示しないプロセスコンピュータ等から受信した診断対象の実操業データを制御部７０に入力する。
【００２１】
出力部２０は、表示装置や印刷装置等の出力装置によって構成されており、制御部７０の各種処理情報を出力する。
【００２２】
外部装置３０は、電気通信回線を介して情報通信可能な形態で、モデル定義部５０および制御部７０に接続されている。外部装置３０は、操業データベース（以下、「操業ＤＢ」という）３１を備えている。この操業ＤＢ３１には、製造プロセスの過去の操業時に取得された複数種類の変数の実績値、すなわち複数種類の変数の時系列データ（以下、「変数データ」という）のうち、正常操業時に得られた複数種類の変数データが、電気通信回線を介して読み取り可能な形態で格納されている。
【００２３】
記憶部４０は、ハードディスク装置等の記憶装置によって構成されており、モデル定義部５０、学習部６０および制御部７０に接続されている。記憶部４０には、サブモデルデータベース（以下、「サブモデルＤＢ」という）４１、基底パターンデータベース（以下、「基底パターンＤＢ」という）４２および学習結果データベース（以下、「学習結果ＤＢ」という）４３が記憶されている。
【００２４】
サブモデルＤＢ４１は、製造プロセスおよび／または製造プロセスにおいて製造中の製品の状態を示す時系列の予測値を算出する数式を、サブモデルとして格納している。また、基底パターンＤＢ４２は、サブモデルごとの基底パターンを格納している。そして、学習結果ＤＢ４３は、基底パターンの学習結果を格納している。
【００２５】
モデル定義部５０は、演算処理装置がコンピュータプログラムを実行することによって、サブモデル作成部５１および基底パターン作成部５２として機能する。これら各部の機能については後記する。
【００２６】
学習部６０は、演算処理装置がコンピュータプログラムを実行することによって、基底パターン学習部６１として機能する。この基底パターン学習部６１の機能については後記する。
【００２７】
制御部７０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）等の演算処理装置によって構成されており、異常状態診断装置１全体の動作を制御する。制御部７０は、演算処理装置がコンピュータプログラムを実行することによって、逸脱指標算出部７１、異常検知部７２、基底パターン推定部７３および異常原因推定部７４として機能する。これら各部の機能については後記する。
【００２８】
（サブモデル）
本実施形態において、サブモデルとは、例えば製造前の材料の状態、製造前の設備の設定、製造中の設備の状態、製造中および／または製造後の製品の状態等の間の関係を示した数式のことを意味する。サブモデルとしては、例えば、製造前の材料の状態、製造前の設備の設定状態、製造中の設備の状態等から、製造中および／または製造後の製品の状態を予測する順モデルとしての数式の他に、製造前の材料の状態、製造中の設備の状態、製造中および／または製造後の製品の状態等から、製造前の設備の設定は妥当だったのかを逆推定する逆モデルとしての数式といったように、相互に推定し合う様々な数式モデルが存在する。また、製造プロセスに含まれる発電設備や搬送設備の状態量を各種センサーや他の状態量、設定値から推定するモデルであっても構わない。このように、複数種類のサブモデルを構築することにより、製造プロセス全体で一つのモデルを構築するよりも異常状態の早期検知および原因推定が容易になる。
【００２９】
製造プロセスでは、目標通りの品質や寸法で製品を作り込むため、様々なモデルが構築されており、製造プロセスの状態や製造中の製品の状態を予測することがなされているが、このような既存のモデルをサブモデルとして用いてもよい。また、サブモデルが不足している場合は、統計的な処理によって新たなサブモデルを追加することもできる。例えば製造プロセスの正常操業時に取得した自身以外の複数の変数を用いて回帰式を求め、サブモデルとして用いることができる。また、各サブモデルには、所定の評価期間におけるサブモデルの予測誤差に応じて信頼度（予測誤差が小さくなるのに応じて大きくなる値）が付与されている。なお、算出された信頼度が低い場合には、サブモデルの構成を見直すことが望ましいが、いつでも自由に見直すことはできないため、例えばある期間内は、低い信頼度でも見直さずに利用しなければならないこともある。
【００３０】
（逸脱指標）
本実施形態において、逸脱指標とは、例えばサブモデルから算出された予測値と、これに対応する製造プロセスの実績値の差分値または比率、もしくはこれらを元に算出される値のことを意味している。逸脱指標は、前記した信頼度を組み合わせて算出される値であると、より好ましい。この場合の組み合わせ方法は、例えば「信頼度考慮ありの逸脱指標」＝「信頼度考慮なしの逸脱指標×信頼度」等が考えられる。なお、逸脱指標は監視したいタイミングの値であるのに対して、信頼度は監視したいタイミングよりも以前の期間で評価された値であり、両者のタイミングは異なる。
【００３１】
［異常状態診断方法］
以下、前記した異常状態診断装置１による異常状態診断方法について、図２〜図５を参照しながら説明する。本実施形態に係る異常状態診断方法は、正常操業時に得られた複数種類の変数の実績値からプロセスの状態を予測するサブモデルをＭ個作成し、当該サブモデルの予測誤差に基づいて、プロセスの正常状態からの逸脱指標を算出し、サブモデルごとに算出したＭ個の逸脱指標からなる逸脱指標パターンセットに基づいて、プロセスで発生した異常状態の原因を推定する。ここで、サブモデルは必ずしも新たに作成する必要はなく、既存のモデルがあれば、既存のモデルを利用することも可能である。
【００３２】
異常状態診断方法は、具体的には図２に示すように、読み込みステップと、逸脱指標算出ステップと、異常検知ステップと、基底パターン推定ステップと、異常原因推定ステップと、を行う。また、異常状態診断方法では、必要に応じて、サブモデル作成ステップと、基底パターン作成ステップと、基底パターン学習ステップと、を行う。なお、以下の説明では、鉄鋼プロセスのような製造プロセスに異常状態診断方法を適用した例について、説明する。
【００３３】
＜読み込みステップ＞
読み込みステップでは、逸脱指標算出部７１が、処理対象時刻において製造プロセスから取得された複数種類の変数データを、操業ＤＢ３１から読み込む（ステップＳ１）。
【００３４】
＜逸脱指標算出ステップ＞
続いて、逸脱指標算出ステップでは、逸脱指標算出部７１が、読み込みステップで読み込んだ複数種類の変数データを用いて、処理対象時刻における製造プロセスの製造状態が正常操業時における製造プロセスの製造状態とどの程度異なるかを示す値を、逸脱指標としてサブモデルごとに算出する（ステップＳ２）。
【００３５】
逸脱指標算出部７１は、具体的には、まずサブモデルＤＢ４１からサブモデルのデータを取得し、操業ＤＢ３１から読み込んだ変数データを、対応するサブモデルに代入することにより、変数ごとに処理対象時刻における予測値を算出する。次に、逸脱指標算出部７１は、変数間の絶対量や単位の違いを規格化するために複数種類の変数の実績値および予測値のデータを正規化する。次に、逸脱指標算出部７１は、処理対象時刻における変数の正規化された予測値と正規化された実績値との差分値を、製造プロセスの正常状態からの逸脱指標として、サブモデルごとに算出する。
【００３６】
図３は、製造プロセスで異常状態が発生した際におけるサブモデルごとの逸脱指標の大きさを示しており、グラフの縦軸は逸脱指標の大きさを、横軸はサブモデルの番号を示している。なお、同図では、Ｎｏ．１からＮｏ．５６までの５６個のサブモデルを用いる例を示している。また、本実施形態では、同図のように、複数のサブモデルごとの逸脱指標の大きさのことをまとめて、「逸脱指標パターンセット」と定義する。
【００３７】
＜サブモデル作成ステップ＞
ここで、本実施形態では、逸脱指標算出ステップを実施するタイミング以前に、サブモデル作成ステップを実施する。サブモデル作成ステップでは、サブモデル作成部５１が、正常操業時に得られた複数種類の変数データを操業ＤＢ３１から取得し、当該変数データから製造プロセスの製造状態を予測するサブモデルをＭ個（本実施形態では５６個）作成する。そして、サブモデル作成部５１は、作成したＭ個のサブモデルをサブモデルＤＢ４１に格納する。また、前述したように、サブモデルは必ずしもモデル作成部５１で作成する必要はなく、既存のモデルがあれば、モデル作成部５１を機能させることなく、あらかじめサブモデルＤＢ４１に格納しておくことも可能である。
【００３８】
なお、本実施の形態では、例えば下記式（１）に示すように、５６個の変数間の相関をモデル化した回帰モデルによってサブモデルを構成することを想定している。下記式（１）において、「Ｘ○○」は、サブモデルに対応する変数であり、「ａ○○」は、各変数の重みである。
【００３９】
【数１】
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【００４０】
＜異常検知ステップ＞
続いて、異常検知ステップでは、異常検知部７２が、逸脱指標算出ステップで算出された逸脱指標に基づいて、製造プロセスの異常状態を検知する（ステップＳ３）。異常検知部７２は、例えば逸脱指標算出ステップで算出された逸脱指標が、予め定めた閾値を超えた場合に、製造プロセスが異常状態にあることを検知する。
【００４１】
なお、異常検知部７２は、例えば逸脱指標についてサブモデルの信頼度を考慮する場合は、サブモデルの信頼度の大きさに応じてそれぞれの逸脱指標に重みを付け、さらに重み付与後の逸脱指標を合計し、その合計値が予め定めた閾値を超えた場合に、製造プロセスが異常状態にあることを検知してもよい。
【００４２】
＜基底パターン推定ステップ＞
続いて、基底パターン推定ステップでは、基底パターン推定部７３が、逸脱指標算出ステップで算出された逸脱指標パターンセットから基底パターンを推定する（ステップＳ４）。
【００４３】
ここで、本実施形態では、基底パターン推定ステップを実施するタイミング以前に、基底パターン作成ステップと、基底パターン学習ステップと、を実施する。以下では、まずこれらのステップの内容について説明する。
【００４４】
＜基底パターン作成ステップ＞
基底パターン作成ステップでは、基底パターン作成部５２が基底パターンを作成する。図４は、基底パターンの一例を示しており、グラフの縦軸は逸脱指標の大きさを、横軸はサブモデルの番号を示している。なお、同図では、一番下の「基底パターンＮｏ．５６」にのみ、グラフの横軸におけるサブモデルの具体的な番号を図示し、それより上の基底パターンＮｏ．０１，Ｎｏ．０２，Ｎｏ．２７，Ｎｏ．２８では図示を省略している（後記する図５でも同様）。基底パターンは、サブモデルの説明変数として関係する変数について、それぞれに異常がある場合に示す異常のパターンである。基底パターン作成部５２は、このような基底パターンを、入力信号となる説明変数ごとにＭ個作成する。
【００４５】
基底パターン作成部５２は、具体的には、Ｍ個（本実施形態では５６個）のサブモデルの計算に必要な製造プロセスの正常状態のデータを操業ＤＢ３１から取得し、これを基準データセットとする。次に、基底パターン作成部５２は、基準データセットに対して、サブモデルの説明変数として関係する変数について、それぞれに微小異常を一つずつ付加することにより、摂動データセットをＭ個作成する。
【００４６】
例えば基底パターン作成部５２は、サブモデルＮｏ．０１の予測対象（上記式（１）の「Ｘ１」）に相当する基準データセットの項目に対して、説明変数「Ｘ１」以外の説明変数に１つずつ微小異常を人工的に付加することにより、サブモデルＮｏ．０１に対する摂動データセットを作成する。また、基底パターン作成部５２は、サブモデルＮｏ．０２の予測対象（上記式（１）の「Ｘ２」）に相当する基準データセットの項目に対して、説明変数「Ｘ２」以外の説明変数に１つずつ微小異常を人工的に付加することにより、サブモデルＮｏ．０２に対する摂動データセットを作成する。以下同様に、基底パターン作成部５２は、合計Ｍ×（Ｍ−１）個（本実施形態では５６×５５個）の摂動データセットを作成する。
【００４７】
次に、基底パターン作成部５２は、作成した摂動データセットをサブモデルの入力として与えることにより、合計Ｍ個（本実施形態では５６個）の逸脱指標パターンセットを作成する。上記で作成した摂動データセットを説明変数ごとに微小異常を入れたデータのＭ種類に分類し、Ｍ個のデータセットとすることができる。
【００４８】
具体的には、説明変数「Ｘ１」のみに微小異常を加えた「Ｘ１」以外を予測するモデルのデータを一つに集約して、Ｘ１以外のモデルに与える。次に、説明変数「Ｘ２」のみに微小異常を加えた「Ｘ２」以外を予測するモデルのデータを一つに集約して、Ｘ２以外のモデルに与える。これを繰り返すことで基底パターンが得られる。なお、特定の説明変数については、その値を予測するサブモデルがない場合も想定され、その場合には、当該サブモデルはなく、基底パターンの対象からは除外する（他のサブモデルの説明変数としてのみ使用する）。これらが、図４で示した基底パターンとなる。そして、基底パターン作成部５２は、作成した基底パターンを基底パターンＤＢ４２に格納する。
【００４９】
なお、前記した基準データセットに微小異常を人工的に付加する際は、サブモデルの予測対象に相当する項目ごとに、一定の値の微小異常を付加してもよいが、例えば作成される各々の基底パターンにおいて、逸脱指標の最大値が正常時の１０倍となるように、すなわち各々の基底パターンにおける逸脱指標の最大値がある程度正規化された状態となるように、微小異常を付加してもよい。
【００５０】
＜基底パターン学習ステップ＞
ここで、図４に示すように、例えば基底パターンＮｏ．２８では、サブモデルＮｏ．２８に微小異常が与えられているため、サブモデルＮｏ．２８の逸脱指数は当然高い値を示しているが、それ以外のサブモデルＮｏ．１３，Ｎｏ．４２の逸脱指数もある程度高い値を示している。すなわち、実際にはサブモデルＮｏ．２８が真の異常を示していたとしても、他のサブモデルにおいても見かけ上高い逸脱指標を示すものがある。そのため、実操業データから算出される逸脱指標パターンセットでは、逸脱指標の高いものを全て異常ありと判断することはできない。
【００５１】
一方、実操業データから算出される逸脱指標パターンセットは、下記式（２）に示すように、基底パターンの線形結合であると考えることができる。
【００５２】
【数２】
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【００５３】
従って、実操業データから算出される逸脱指標パターンから、その逸脱指標パターンに含まれる基底パターンを逆推定することができれば、真の異常を特定することが可能となる。しかし、逆推定するにあたり、上記の基底パターンを一意に決めることは、通常は困難である。
【００５４】
そこで、基底パターン学習ステップでは、基底パターン学習部６１が、基底パターン作成ステップで作成された基底パターンを複数種類組み合わせて人工逸脱指標パターンセットを複数作成し、当該人工逸脱指標パターンセットに含まれている基底パターンの種類を、機械学習によって学習する。
【００５５】
基底パターン学習部６１は、具体的には、基底パターン作成ステップで作成された基底パターンを、基底パターンＤＢ４２から複数選択して取得する。次に、基底パターン学習部６１は、選択した基底パターンごとに適当な重みを付加して加算することにより、人工的な逸脱指標パターンセット（以下、「人工逸脱指標パターンセット」という）を複数作成する。次に、基底パターン学習部６１は、人工逸脱指標パターンセットを入力とし、かつ選択した基底パターンの種類または重みを出力として機械学習を行う。そして、基底パターン学習部６１は、基底パターンの学習結果を学習結果ＤＢ４３に格納する。
【００５６】
なお、基底パターン学習ステップで行う機械学習としては、深層学習（ディープラーニング）が有効である。深層学習は、多層のネット構造を要する学習方法であり、層ごとに学習する点が特徴である。また、深層学習は、囲碁における人工知能や、画像認識等で高い成果を上げている。このような学習方法を利用することにより、逸脱指標パターンセットの中に、確率的にどの基底パターンが含まれるかを推定することが可能となる。
【００５７】
ここで、基底パターンの学習結果としては、例えば、ある逸脱指標パターンセットに対して、Ｍ個（本実施形態では５６個）の基底パターンがそれぞれ含まれている確率に関する情報が挙げられる。この場合、基底パターンの学習結果には、ある逸脱指標パターンセットに対して、「基底パターンＮｏ．０１が含まれる確率が○○％」、「基底パターンＮｏ．０２が含まれる確率が○○％」、…、「基底パターンＮｏ．５６が含まれる確率が○○％」といった情報が含まれている。
【００５８】
以下、基底パターン推定ステップの具体的説明に戻る。基底パターン推定ステップでは、前記した基底パターン学習ステップにおける基底パターンの学習結果を踏まえて、逸脱指標パターンセットに含まれる基底パターンの推定を行う。基底パターン推定部７３は、具体的には、基底パターンの学習結果を学習結果ＤＢ４３から取得し、当該学習結果に基づいて、実操業時に得られた逸脱指標パターンセット、すなわち逸脱指標算出ステップで算出された逸脱指標パターンセットに含まれる基底パターンの種類を推定する。
【００５９】
図５は、基底パターン推定ステップにおいて、逸脱指標パターンセットに含まれる基底パターンの種類を推定した結果の一例を示している。同図に示すように、基底パターン推定部７３は、逸脱指標算出ステップで算出された逸脱指標パターンセットの中に、例えば二つの基底パターン（同図では基底パターンＮｏ．３０，Ｎｏ．２４）が含まれていると推定する。なお、基底パターン推定部７３は、例えばＭ個の基底パターンのうち、逸脱指標パターンセットに含まれる可能性が８０％以上のものを、予め定めた数（同図では２つ）だけ、推定結果として列挙する。
【００６０】
＜異常原因推定ステップ＞
最後に、異常原因推定ステップでは、異常原因推定部７４が、基底パターンから異常状態の原因を推定する（ステップＳ５）。異常原因推定部７４は、具体的には、基底パターン推定ステップで推定された基底パターンの種類や、基底パターンの組み合わせに基づいて、製造プロセスで発生した異常状態の原因を推定する。
【００６１】
異常原因推定部７４は、例えば図５に示すように、基底パターン推定ステップにおいて、逸脱指標パターンセットに基底パターンＮｏ．３０，Ｎｏ．２４が含まれていると推定された場合、当該基底パターンＮｏ．３０，Ｎｏ．２４の組み合わせに対応する異常状態の原因（例えばある設備の機械精度の劣化等）を推定する。
【００６２】
なお、基底パターンの種類または複数の基底パターンの組み合わせと、異常状態の原因との対応関係は、例えば予め実験的に求めておき、テーブルとして保持しておく。そして、異常原因推定部７４は、このテーブルを参照することにより、基底パターンの種類または基底パターンの組み合わせに対応する異常状態の原因を推定する。
【００６３】
以上のような処理を行う本実施形態に係る異常状態診断方法によれば、過去に同一のトラブルが発生していない場合でも、製造プロセス等のプロセスにおいて発生した異常状態の原因を速やかに特定し、対処することが可能となる。
【００６４】
以上、本発明に係るプロセスの異常状態診断方法および異常状態診断装置について、発明を実施するための形態により具体的に説明したが、本発明の趣旨はこれらの記載に限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載に基づいて広く解釈されなければならない。また、これらの記載に基づいて種々変更、改変等したものも本発明の趣旨に含まれることはいうまでもない。
【００６５】
例えば異常状態診断装置１は、予め作成され、かつ記憶部４０の各ＤＢに格納されたサブモデル、基底パターンおよび基底パターンの学習結果を用いて異常状態診断方法を実施することもできる。この場合、異常状態診断装置１は、図１に示すサブモデル作成部５１、基底パターン作成部５２および基底パターン学習部６１を備えていなくてもよい。
【００６６】
また、異常状態診断装置１では、上記式（１）に示すように、サブモデルを回帰モデルによって構成した例を示したが、サブモデルの具体的構成は特に限定されず、例えば物理モデルによって構成してもよい。
【００６７】
また、前記した実施形態では、鉄鋼プロセスのような製造プロセスに異常状態診断装置１および異常状態診断方法を適用した例を説明したが、発電プロセスや搬送プロセス等に異常状態診断装置１および異常状態診断方法を適用することも可能である。
【符号の説明】
【００６８】
１  異常状態診断装置
１０  入力部
２０  出力部
３０  外部装置
３１  操業データベース（操業ＤＢ）
４０  記憶部
４１  サブモデルデータベース（サブモデルＤＢ）
４２  基底パターンデータベース（基底パターンＤＢ）
４３  学習結果データベース（学習結果ＤＢ）
５０  モデル定義部
５１  サブモデル作成部
５２  基底パターン作成部
６０  学習部
６１  基底パターン学習部
７０  制御部
７１  逸脱指標算出部
７２  異常検知部
７３  基底パターン推定部
７４  異常原因推定部
【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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