(57)【要約】【課題】  精度の高い操業支援を行うことができる操業支援方法及び操業支援装置、並びにプログラムを提供する。【解決手段】  データベースに記録した時系列データに対して（ステップＳ１〜Ｓ２）、時間領域を複数設定し、当該時間領域における特徴量として平均値を設定し、当該特徴量に対する閾値を複数設定する（ステップＳ３〜Ｓ７）。次に、操業アクションを目的変数とし、時間領域と特徴量と閾値を説明変数として、遺伝子アルゴリズムを用いてこれらの最適な組み合わせを求め（ステップＳ８）、求めた結果からシナリオに変換する（ステップＳ９〜Ｓ１０）。そして、実操業において、シナリオに基づいて操業アクションを行う（ステップＳ１１）。【選択図】  図１
2005056189.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象のプロセスの状態を示す時系列データと制御対象への操業アクションの状態を示す時系列データをデータベースに記録するステップと、
前記データベース内の操業アクションの状態を示す時系列データを参照して、前記制御対象に対してある操業アクションを行った時刻を含む所定の時刻以前のプロセスの状態を示す時系列データについて、所定の時間領域を設定するステップと、
前記時間領域について、所定の特徴量を設定するステップと、
前記特徴量について、所定の閾値を設定するステップと、
前記時間領域と前記特徴量と前記閾値とを説明変数とし、前記操業アクションの状態を目的変数として、遺伝的アルゴリズムを用いて、当該操業アクションに対して当該時間領域と当該特徴量と当該閾値との最適な組み合わせを推定して出力するステップと、
を備えることを特徴とする操業支援方法。
【請求項２】
前記説明変数を、所定の言葉に変換して出力するステップと、
を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の操業支援方法。
【請求項３】
前記最適な組み合わせに基づいて、操業アクション行うステップと、
を更に備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の操業支援方法。
【請求項４】
制御対象のプロセスの状態を示す時系列データと制御対象への操業アクションの状態を示す時系列データをデータベースに記録する手段と、
前記データベース内の操業アクションの状態を示す時系列データを参照して、前記制御対象に対してある操業アクションを行った時刻を含む所定の時刻以前のプロセスの状態を示す時系列データについて、所定の時間領域を設定する手段と、
前記時間領域について、所定の特徴量を設定する手段と、
前記特徴量について、所定の閾値を設定する手段と、
前記時間領域と前記特徴量と前記閾値とを説明変数とし、前記操業アクションの状態を目的変数として、遺伝的アルゴリズムを用いて、当該操業アクションに対して当該時間領域と当該特徴量と当該閾値との最適な組み合わせを推定して出力する手段と、
を備えることを特徴とする操業支援装置。
【請求項５】
前記説明変数を、所定の言葉に変換して出力する手段と、
を更に備えることを特徴とする請求項４に記載の操業支援装置。
【請求項６】
前記最適な組み合わせに基づいて、操業アクション行う手段と、
を更に備えることを特徴とする請求項４又は５に記載の操業支援装置。
【請求項７】
制御対象のプロセスの状態を示す時系列データと制御対象への操業アクションの状態を示す時系列データをデータベースに記録するステップ、
前記データベース内の操業アクションの状態を示す時系列データを参照して、前記制御対象に対してある操業アクションを行った時刻を含む所定の時刻以前のプロセスの状態を示す時系列データについて、所定の時間領域を設定するステップ、
前記時間領域について、所定の特徴量を設定するステップ、
前記特徴量について、所定の閾値を設定するステップ、
前記時間領域と前記特徴量と前記閾値とを説明変数とし、前記操業アクションの状態を目的変数として、遺伝的アルゴリズムを用いて、当該操業アクションに対して当該時間領域と当該特徴量と当該閾値との最適な組み合わせを推定して出力するステップ、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項８】
前記説明変数を、所定の言葉に変換して出力するステップ、
を更にコンピュータに実行させることを特徴とする請求項７に記載のプログラム。
【請求項９】
前記最適な組み合わせに基づいて、操業アクション行うステップ、
を更にコンピュータに実行させることを特徴とする請求項７又は８に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラント等の制御対象の操作制御において、オペレータの操業を支援する操業支援方法及び操業支援装置、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
プラント等の制御対象の操作制御においては、制御プログラムに基づいて制御が行われてきた。しかし、制御対象の状態はさまざまに変化するため、制御プログラムのみでは適切な制御を行うことができない場合があり、かかる場合は、さまざまに変化する制御対象の状態に応じて、オペレータがその経験や知識をもって、操業アクションを行うことにより対処している。そこで、従来から、オペレータの経験や知識を参照することにより、上述のオペレータの操業を支援する方法等が開発されている。
【０００３】
オペレータの操業を支援する方法として、例えば、特許文献１では、プロコンのプログラムを実際に動かすことなく、予め与えられたシナリオに基づいて、仮想的なインタフェースにより実現する技術が開示されている。また、特許文献２及び特許文献３には、オペレータの知識を抽出して操業アクションを記録することにより実現する技術が開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−１６１８５８号公報
【特許文献２】特開平７−４７４００号公報
【特許文献３】特開２００１−２５５９３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の方法では、オペレータがどのような操業アクションをしているかの状況は記憶されたデータから把握することはできるが、どのような理由によりオペレータが操業アクションを起こしたかの明確な理由づけがされておらず、また、オペレータの注視点はユーザ任せとなっており、操業への支援情報として有効に活用されていない場合も少なくなかった（特許文献２及び特許文献３参照）。
【０００６】
また、オペレータに対して、操業アクションを起こした理由についてヒアリングを行って予めシナリオを作成した場合であっても、オペレータから操業アクションと理由との整理された因果関係が得られることが難しく、精度の高い操業支援を行うことが困難であった（特許文献１参照）。
【０００７】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、精度の高い操業支援を行うことができる、操業支援方法及び操業支援装置、並びにプログラムを提供するものである。
【課題を解決するための手段及び効果】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明に係る操業支援方法は、制御対象のプロセスの状態を示す時系列データと制御対象への操業アクションの状態を示す時系列データをデータベースに記録するステップと、前記データベース内の操業アクションの状態を示す時系列データを参照して、前記制御対象に対してある操業アクションを行った時刻を含む所定の時刻以前のプロセスの状態を示す時系列データについて、所定の時間領域を設定するステップと、前記時間領域について、所定の特徴量を設定するステップと、前記特徴量について、所定の閾値を設定するステップと、前記時間領域と前記特徴量と前記閾値とを説明変数とし、前記操業アクションの状態を目的変数として、遺伝的アルゴリズムを用いて、当該操業アクションに対して当該時間領域と当該特徴量と当該閾値との最適な組み合わせを推定して出力するステップと、を備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る操業支援装置は、制御対象のプロセスの状態を示す時系列データと制御対象への操業アクションの状態を示す時系列データをデータベースに記録する手段と、前記データベース内の操業アクションの状態を示す時系列データを参照して、前記制御対象に対してある操業アクションを行った時刻を含む所定の時刻以前のプロセスの状態を示す時系列データについて、所定の時間領域を設定する手段と、前記時間領域について、所定の特徴量を設定する手段と、前記特徴量について、所定の閾値を設定する手段と、前記時間領域と前記特徴量と前記閾値とを説明変数とし、前記操業アクションの状態を目的変数として、遺伝的アルゴリズムを用いて、当該操業アクションに対して当該時間領域と当該特徴量と当該閾値との最適な組み合わせを推定して出力する手段と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明に係るプログラムは、制御対象のプロセスの状態を示す時系列データと制御対象への操業アクションの状態を示す時系列データをデータベースに記録するステップ、前記データベース内の操業アクションの状態を示す時系列データを参照して、前記制御対象に対してある操業アクションを行った時刻を含む所定の時刻以前のプロセスの状態を示す時系列データについて、所定の時間領域を設定するステップ、前記時間領域について、所定の特徴量を設定するステップ、前記特徴量について、所定の閾値を設定するステップ、前記時間領域と前記特徴量と前記閾値とを説明変数とし、前記操業アクションの状態を目的変数として、遺伝的アルゴリズムを用いて、当該操業アクションに対して当該時間領域と当該特徴量と当該閾値との最適な組み合わせを推定して出力するステップ、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る制御方法及び制御装置、並びにプログラムによると、オペレータが参照しているデータベースにおいて、適当な長さの時間領域と、適当な特徴量と、適当な閾値と、の組み合わせ問題に帰着させ、遺伝子アルゴリズムを用いて、オペレータの操業アクションを推定できた最適な組み合わせを見つけている。従って、制御対象のプロセスの状態を示す時系列データのどの時間領域を着目しているかの情報と、その着目点においてどのような特徴量とどのような閾値とを比較して判断しているかの情報とに基づいて、オペレータが起こした操業アクションに対して、その理由を自動的に抽出することができ、精度の高い操業支援を行うことができる。
【００１２】
また、本発明に係る制御方法及び制御装置、並びにプログラムは、更に、前記説明変数を、所定の言葉に変換して出力することが好ましい。
【００１３】
この構成によると、オペレータが起こした操業アクションに対して、その理由を言葉で説明している。従って、オペレータが起こした操業アクションに対する理由が言葉により明確化されることにより、オペレータのノウハウを共有化でき、技術伝承の支援が可能となる。
【００１４】
また、本発明に係る制御方法及び制御装置、並びにプログラムは、更に、最適な組み合わせに基づいて、操業アクション行うことが好ましい。
【００１５】
この構成によると、推定した理由に基づいて操業アクションを実施している。従って、実操業において、オペレータの手間を省き、効率的な操業支援が可能となる。
【００１６】
尚、本発明に係るプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＦＤ（Floppy（登録商標） Disk）、ＭＯ（Magneto-Optic）などのリムーバブル型記録媒体やハードディスクなどの固定型記録媒体に記録して配布可能である他、有線又は無線の電気通信手段によってインターネットなどの通信ネットワークを介して配布可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面を参照しつつ、本発明を実施するための最良の形態について説明する。尚、本実施の形態においては、制御対象としてごみ焼却炉を想定している。
【００１８】
まず、本実施の形態に係る操業支援方法について、図１に基づいて説明する。
図１は、本実施の形態に係る操業支援方法の処理の手順について説明したフローチャートである。
【００１９】
図１に示すように、制御対象の実操業時において、プロセスの状態を示す時系列データと、操業アクションの状態を示す時系列データと、をデータベースに記録する（ステップＳ１）。尚、プロセスの状態を示す時系列データは、対象とするプロセス毎に１つ又は複数存在する。
本実施の形態においては、プロセスの状態を示す時系列データは、炉内温度を示す時系列データＡと砂層温度を示す時系列データＢの２種類である。そして、操業アクションの状態を示す時系列データは、オペレータの操業アクションはスイッチを入れたり、消したりするような場合を想定して、０と１の離散事象とし、ごみ供給量を一定量増加したかどうかを示す時系列データである。
【００２０】
そして、記録したデータベースから、操業アクションの状態を示す時系列データを参照しつつ、オペレータがある操業アクションを行った時刻を含む所定の時刻以前の選択したプロセスの状態を示す時系列データを切り出す（ステップＳ２）。ここで、所定の時刻は、任意に設定することができる。
本実施の形態においては、データベース中の操業アクションの状態を示す時系列データを参照して、オペレータがごみ供給量を一定量増加するアクションを起こした時刻（操業アクションの状態を示す時系列データ中のフラグ「１」）の内の５箇所と、オペレータがごみ供給量を一定量増加するアクションを起こさなかった時刻（操業アクションの状態を示す時系列データ中のフラグ「０」）の内の５箇所を所定の時刻とする。そして、プロセスの状態を示す時系列データから、１０箇所それぞれの時刻を最終時刻とした１０００サンプリング時間を対象時間として切り出すものと想定する。つまり、時間領域を設定する時系列データは、時系列データＡ及びＢについての上述の１０箇所それぞれの時刻を最終時刻とした１０００サンプリング時間であり、下記の表１（１つのファイルを示す）に示すようなフォーマットで表されたdat01からdat10の１０組のファイル（１０箇所の時刻に対応）とする。
【００２１】
【表１】
2005056189.tif 000003
表１において、１行目の１列目は、操業アクションの状態を示す時系列データの最終時刻を参照して、オペレータがごみ供給量を一定量増加する操業アクションを起こしたか否かのフラグ（ごみ供給量を一定量増加する操業アクションを起こした場合のフラグが「１」、ごみ供給量を一定量増加する操業アクションを起こさなかった場合のフラグが「０」）を示している。そして、２行目から１００１行目までが時系列データのデータであり、プロセスの状態を示す時系列データの最終時刻から１０００サンプリング時間を参照して、１列目が時系列データＡのデータ、２列目が時系列データＢのデータを示している。尚、表１では４行目から１０００行目までの記載を省略している。
【００２２】
そして、対象とするプロセスの状態を示す時系列データを一つ選択する（ステップＳ３）。次に、選択したプロセスの状態を示す時系列データに対して、複数の時間領域を設定する（ステップＳ４）。ここで、設定した時間領域は、二進数によりコード化し、０と１との値をとるビット列に割り当てる。
本実施の形態においては、時間領域は、０（０００）：９０１〜１０００、１（００１）：８０１〜１０００、２（０１０）：７０１〜１０００、３（０１１）：６０１〜１０００、４（１００）：５０１〜１０００、５（１０１）：４０１〜１０００、６（１１０）：３０１〜１０００、７（１１１）：２０１〜１０００の８通りの区間を設定し、これらの区間から選択できるものとする。ここで、０〜７はコードとして扱ったときの数字（時間領域コード）であり、括弧内は二進数によりコード化して表現したものである。尚、時間領域は、これだけに限らず、ビット数を増やすことによっていくらでも定義することができる。
【００２３】
次に、設定した時間領域について、特徴量を設定する（ステップＳ５）。そして、閾値と分解能を設定する（ステップＳ６）。ここで、設定した閾値は、二進数によりコード化し、０と１との値をとるビット列に割り当てる。
本実施の形態においては、特徴量は、時系列データの時間領域が示す範囲のデータの平均値として設定する。そして、閾値は、０（０００）：０、１（００１）：−０．１、２（０１０）：−０．２、３（０１１）：−０．３、４（１００）：−０．４、５（１０１）：−０．５、６（１１０）：−０．６、７（１１１）：−０．７の８種類を設定し、これらから選択できるものとする。ここで、０〜７はコードとして扱ったときの数字（閾値コード）であり、括弧内は二進数によりコード化して表現したものである。また、分解能は、時間領域を示すコードの幅を示し、１００としている。尚、特徴量は、時系列データの時間領域が示す範囲のデータの平均値に限らず、例えば、時系列データの時間領域が示す範囲のデータの分散値でも良い。また、閾値は、上述の８種類に限らず、ビット数を増やすことによりいくらでも定義することができる。
【００２４】
そして、全ての時系列データに対して実施したかどうかを確認する（ステップＳ７）。全ての時系列データに対して実施していない場合は（ステップＳ７：ＮＯ）、ステップＳ３に戻り、実施していない時系列データについて処理を進める。一方、全ての時系列データに対して実施した場合は（ステップＳ７：ＹＥＳ）、次に進む。
本実施の形態においては、時系列データＡ及び時系列データＢのそれぞれについてステップＳ３〜ステップＳ６までの処理を行う。
【００２５】
次に、時間領域と特徴量と閾値とを説明変数とし、操業アクションの状態を目的変数として、遺伝的アルゴリズムにより最適解を求める（ステップＳ８）。
本実施の形態においては、遺伝的アルゴリズムにおける遺伝子の定義を表２の通りとする。
【００２６】
【表２】
2005056189.tif 000004
表２は１個の遺伝子を表し、上述のdat01からdat10の１０組のファイル（行）それぞれに対応した１２個のフラグ（列）からなる。１２個のフラグは、０か１の２進数で表現され、３ビットを１つの数字として扱い、左から、時系列データＡの時間領域を示すコード、時系列データＡの閾値、時系列データＢの時間領域を示すコード、時系列データＢの閾値とする。尚、表２では３行目から９行目まで（dat03からdat09まで）のフラグの記載を省略している。
【００２７】
ここで、本実施の形態において、遺伝的アルゴリズムにより最適解を求める処理の一例について、図２に基づいて、詳細に説明する。図２は、遺伝的アルゴリズムにより最適解を求める処理の手順について説明したフローチャートである。
【００２８】
図２に示すように、遺伝的アルゴリズムでは、まず、各遺伝子を初期化する（ステップＳ８０１）。
本実施の形態においては、初期集団として、１０個の遺伝子を想定する。そして、初期化は、１個の遺伝子の各フラグに対し、０〜１の乱数を発生させ、乱数が０．５以下であれば０、乱数が０．５よりも大きければ１とする。
【００２９】
次に、各遺伝子の評価値を計算する（ステップＳ８０２）。
ここで、遺伝子の評価値を計算する処理について、図３に基づいて、詳細に説明する。遺伝子の評価値の計算は、１個の遺伝子に対して、図３に示す以下の処置を行う。図３は、遺伝子の評価値を計算する処理の手順について説明したフローチャートである。
【００３０】
図３に示すように、まず、各時系列データについて、特徴量と閾値とを比較して、正解か間違いかをチェックする（ステップＳ８０２０１）。
本実施の形態においては、特徴量は、上述のステップＳ５で設定した時間領域が示す範囲のデータの平均値であり、時系列データＡ及びＢのそれぞれについて、ステップＳ８０１で初期化された遺伝子のフラグが示す時間領域（上述の表２を参照）のデータに基づいて演算される。また、閾値は、時系列データＡ及びＢのそれぞれについて、上述のステップＳ６で設定した０（０００）：０、１（００１）：−０．１、２（０１０）：−０．２、３（０１１）：−０．３、４（１００）：−０．４、５（１０１）：−０．５、６（１１０）：−０．６、７（１１１）：−０．７の８種類から、ステップＳ８０１で初期化された遺伝子のフラグ（上述の表２を参照）により選択される。そして、時系列データＡとＢのそれぞれについて、平均値が閾値以下であれば正解、平均値が閾値より大きければ間違いとする。
【００３１】
そして、時系列データのいずれかが正解でなければ、誤答数に１を加算する（ステップＳ８０２０２）。ここで、誤答数の初期値は０とする。
本実施の形態においては、時系列データＡまたはＢのいずれかが、ステップＳ８０２０１において間違いとされた場合、誤答数に１を加算する。
【００３２】
次に、上述のステップＳ８０２０１及びステップＳ８０２０２の処理をステップＳ２で設定した所定の時刻の全てに対して行ったかどうかをチェックし（ステップＳ８０２０３）、全てに対して行うまで（ステップＳ８０２０３：ＹＥＳ）、ステップＳ８０２０１に戻り、ステップＳ８０２０１及びステップＳ８０２０２の処理を行う（ステップＳ８０２０３：ＮＯ）。
本実施の形態においては、所定の時刻は１０箇所あり、上述のdat01からdat10までの全てのファイルに対して、即ち、上述の表２の各行に対して、順番にステップＳ８０２０１及びステップＳ８０２０２についての処理を行う。
【００３３】
以上の処理から求められた誤答数を、その遺伝子についての評価値とする（ステップＳ８０２０４）。
【００３４】
上述のように、１０個の遺伝子についてそれぞれ評価値を計算すると（ステップＳ８０２）、図２に示すように、評価値の小さい順に遺伝子を並び替える（ステップＳ８０３）。
【００３５】
そして、下位２つの遺伝子（即ち、評価値が大きい順から２つの遺伝子）に対して、上位２つの遺伝子（即ち、評価値が小さい順から２つの遺伝子）を上書きした後（ステップＳ８０４）、評価値の小さい順に遺伝子を並べ替える（ステップＳ８０５）。
【００３６】
次に、遺伝子操作として突然変異（ミューテーション）を行う。下位２つの遺伝子（即ち、評価値が大きい順から２つの遺伝子）を初期化して（ステップＳ８０６）、初期化した２つの遺伝子の評価値を計算し（ステップＳ８０７）、評価値の小さい順に遺伝子を並べ替える（ステップＳ８０８）。ここで、評価値の計算は、上述のステップ８０２と同様の処理を行う（図３参照）。
尚、遺伝子操作として突然変異の処理（ステップＳ８０６〜ステップＳ８０８）は、２割の確率で行う。従って、８割の確率で、ステップＳ８０６〜ステップＳ８０８の処理を行わずに、ステップＳ８０５からステップＳ８０９に処理を進める。
【００３７】
そして、遺伝子操作として交叉（クロスオーバー）を行う。クロスオーバーを行う２つの遺伝子を乱数により選択する（ステップＳ８０９）。ここで、現世代でクロスオーバーを行っていない遺伝子を選択する。次に、選択した２つの遺伝子の切断位置を乱数で決定して（ステップＳ８１０）、選択した２つの遺伝子の切断位置以下を入れ替える（ステップＳ８１１）。そして、入れ替えた２つの遺伝子の評価値を計算する（ステップＳ８１２）。ここで、評価値の計算は、上述のステップ８０２と同様の処理を行う（図３参照）。
本実施の形態においては、切断位置は、上述の表２に示す１〜１２列目のいずれかである。そして、選択した２つの遺伝子について、切断位置として決定した列以降のフラグを入れ替える。
【００３８】
以上のステップＳ８０３〜ステップＳ８１２の処理を世代数繰り返して（ステップＳ８１３）、結果を出力する（ステップＳ８１４）。
本実施の形態においては、世代数は１００であり、ステップＳ８０３〜ステップＳ８１２の処理を１００回繰り返す。また、出力される結果は、次の表３に示すとおりとする。
【００３９】
【表３】
2005056189.tif 000005
表３は出力データを表し、世代毎の各遺伝子（行）についての情報（列）を示している。情報は、左から、世代番号（１〜１００）、遺伝子番号（１〜１０）、評価値、遺伝子の内容（記載を省略しているが、上述の表２と同様の内容）、dat01からdat10までの時系列データＡ及びＢそれぞれの平均値とする（尚、表２では、dat03からdat09までの時系列データＡ及びＢそれぞれの平均値の記載は省略している。）。また、表２では３行目以降の記載を省略しており、行数は合わせて世代数（１００）×遺伝子数（１０）ある。
【００４０】
ステップＳ８１４から出力された結果により、最も評価値が高い遺伝子（オペレータの操作アクションに近い組み合わせ）を抽出することにより、遺伝子アルゴリズムにより最適解を求める処理を終了し（ステップＳ８）、抽出した遺伝子に対して、コードを元に時間領域と閾値に変換する（ステップＳ９）。
本実施の形態においては、抽出した遺伝子より、例えば、「時系列データＡの時間領域コード１の平均値が閾値コード６を下回り、且つ、時系列データＢの時間領域コード７の平均値が閾値コード２を下回るとごみ供給量を一定量増加する操業アクションを起こす」との結果を得た場合、上述の時間領域コード及び閾値コードを参照して、「時系列データＡの時間領域８０１〜１０００の平均値が閾値−０．６を下回り、且つ、時系列データＢの時間領域２０１〜１０００の平均値が閾値−０．２を下回るとごみ供給量を一定量増加する操業アクションを起こす」と変換する。
【００４１】
そして、図１に示すように、予め設定された言葉との対応表によりシナリオに変換する（ステップＳ１０）。
本実施の形態においては、例えば、時間領域コード１を「急激に」、時間領域コード７を「なだらかに」とし、閾値コード２を「小さく」、閾値コード６を「大きく」とした対応表を予め設定しておくと、「時系列データＡを示す値が急激に大きく減少し、且つ、時系列データＢを示す値がなだらかに小さく減少した時にごみ供給量を一定量増加する操業アクションを起こす」というシナリオに変換される。
【００４２】
最後に、実操業において、シナリオに基づいて操業アクションを行い、本実施の形態に係る操業支援方法の処理を終了する（ステップＳ１１）。
本実施の形態においては、例えば、焼却炉の実操業において、「時系列データＡを示す値が急激に大きく減少し、且つ、時系列データＢを示す値がなだらかに小さく減少した時に」と判断された場合に、ごみ供給量を一定量増加する操業アクションを自動的に行う。
【００４３】
尚、上述した本実施の形態に係る操業支援方法の処理の実行は、本実施の形態に係るプログラムとしてコンピュータのＣＰＵ（中央演算装置）等によって記録媒体から読み出されて実行することが可能である。
【００４４】
次に、本実施の形態に係る操業支援装置を、図４に基づいて説明する。
図４は、本実施の形態に係る操業支援装置のブロック線図を示すものである。
【００４５】
操業支援装置１は、データベース記録部２と、時間領域設定部３と、特徴量設定部４と、閾値設定部５と、最適解推定部６と、シナリオ変換部７と、操業支援部８を備えている。また、オペレータ１１が制御対象１０に対して操業アクションを行うものとする。尚、上述した本実施の形態に係る操業支援方法と同様、本実施の形態においては、制御対象１０はごみ焼却炉とする。
【００４６】
データベース記録部２は、制御対象１０のプロセスの状態を示す時系列データと制御対象１０への操業アクションの状態を示す時系列データをデータベースに記録するためのものである。
本実施の形態においては、データベースには、プロセスの状態を示す時系列データとして炉内温度を示す時系列データＡと砂層温度を示す時系列データＢの２種類と、操業アクションの状態を示す時系列データとしてオペレータがごみ供給量を一定量増加したかどうかを示す時系列データと、を記録する。
【００４７】
時間領域設定部３は、データベース記録部２で記録されたデータベース内の操業アクションの状態を示す時系列データを参照して、制御対象１０に対してある操業アクションを行った時刻を含む所定の時刻以前のプロセスの状態を示す時系列データについて、所定の時間領域を設定するためのものである。
本実施の形態においては、データベース記録部２で記録された炉内温度を示す時系列データＡと砂層温度を示す時系列データＢのそれぞれに対して、ごみ供給量を一定量増加したかどうかを示す時系列データを参照しつつ、ごみ供給量を一定量増加した時刻を含む所定の時刻を最終時刻として、複数の時間領域を設定する。
【００４８】
特徴量設定部４は、時間領域設定部３で設定した時間領域について、所定の特徴量を設定するためのものである。
本実施の形態においては、炉内温度を示す時系列データＡと砂層温度を示す時系列データＢのそれぞれに対して、時間領域設定部３で設定した時間領域について、所定の特徴量として、時間領域内のデータの平均値を設定する。
【００４９】
閾値設定部５は、特徴量設定部４で設定した特徴量について、所定の閾値を設定するためのものである。
本実施の形態においては、炉内温度を示す時系列データＡと砂層温度を示す時系列データＢのそれぞれに対して、特徴量設定部４で設定した特徴量について、複数の閾値を設定する。
【００５０】
最適解推定部６は、時間領域設定部３で設定した時間領域と特徴量設定部４で設定した特徴量と閾値設定部５で設定した閾値とを説明変数とし、データベース記録部２で記録した操業アクションの状態を目的変数として、遺伝的アルゴリズムを用いて、操業アクションに対して時間領域と特徴量と閾値との最適な組み合わせを推定して出力するためのものである。
本実施の形態においては、遺伝的アルゴリズムを用いて、炉内温度を示す時系列データＡと砂層温度を示す時系列データＢのそれぞれに対して、時間領域設定部３で設定した時間領域と、特徴量設定部４で設定した特徴量と、閾値設定部５で設定した閾値の最適な組み合わせを、ごみ供給量を一定量増加する条件として推定する。尚、遺伝的アルゴリズムの処理については、上述した本実施の形態に係る操業支援方法における図２及び図３の処理と同様であり、その説明を省略する。
【００５１】
シナリオ変換部７は、最適解推定部６で出力された操業アクションに対する時間領域と特徴量と閾値との最適な組み合わせについて、説明変数である時間領域設定部３で設定した時間領域と特徴量設定部４で設定した特徴量と閾値設定部５で設定した閾値を、所定の言葉に変換してシナリオとして出力するためのものである。
本実施の形態においては、炉内温度を示す時系列データＡと砂層温度を示す時系列データＢのそれぞれに対して、最適解推定部６から出力された時間領域と、特徴量と、閾値の最適な組み合わせに対して、予め設定しておいた言葉との対応表に基づいて、それぞれ、所定の言葉に変換して、ごみ供給量を一定量増加する操業アクションを行うシナリオを出力する。
【００５２】
操業支援部８は、実操業において、シナリオ変換部７で変換されたシナリオに基づいて、制御対象１０に対して操業アクション行うためのものである。
本実施の形態においては、シナリオ変換部７で変換されたシナリオに基づいて、オペレータ１１を介することなく制御対象１０に対して直接、ごみ供給量を一定量増加する操業アクションを行う。
【００５３】
このように、本実施形態に係る操業支援方法及び操業支援装置、並びにプログラムでは、オペレータが参照しているデータベースにおいて、適当な長さの時間領域と、適当な特徴量演算と、適当な閾値と、の組み合わせ問題に帰着させ、遺伝子アルゴリズムを用いて、オペレータの操業アクション（ごみ供給量を一定量増加する操業アクション）を推定できた最適な組み合わせを見つけている（図１におけるステップＳ１〜Ｓ９、及び、図４における操業支援装置１の時間領域設定部３、特徴量設定部４、閾値設定部５、最適解推定部６参照）。
その結果、制御対象のプロセスの状態を示す時系列データのどの時間領域を着目しているかの情報と、その着目点においてどのような特徴量とどのような閾値とを比較して判断しているかの情報とに基づいて、オペレータが起こした操業アクションに対して、その理由を自動的に抽出することができ、精度の高い操業支援を行うことができる。
【００５４】
また、本実施形態に係る操業支援方法及び操業支援装置、並びにプログラムでは、オペレータが起こした操業アクションに対して、その理由を言葉で説明している（図１におけるステップＳ１０、及び、図４における操業支援装置１のシナリオ変換部７参照）。
その結果、オペレータが起こした操業アクションに対する理由が言葉により明確化されることにより、オペレータのノウハウを共有化でき、技術伝承の支援が可能となる。
【００５５】
また、本実施形態に係る操業支援方法及び操業支援装置、並びにプログラムでは、推定した理由に基づいて操業アクションを実施している（図１におけるステップＳ１１、及び、図４における操業支援装置１の操業支援部８参照）。
その結果、実操業において、オペレータの手間を省き、効率的な操業支援が可能となる。
【００５６】
以上、本発明の好適な実施の形態について説明したが、本発明は、前記実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した限りにおいてさまざまな変更が可能なものである。
【００５７】
上述の実施形態では、焼却炉を制御対象としているが、それに限らない。例えば、制御対象として、ガス化溶融炉、汚泥・灰溶融炉等の廃棄物処理プラント、高炉・転炉等の製鉄プラント、水処理プラント、等、オペレータが操業アクションを行うものであればよい。
【００５８】
また、上述の実施形態では、操業アクションの状態を示す時系列データは０と１の離散事象であり、評価値を正誤のみで計算しているがそれに限らない。例えば、操業アクションの状態を示す時系列データを具体的な数値とし、評価値を当該数値との差の二乗和等で計算してもよい。
【００５９】
また、上述の実施形態では、実操業において、遺伝子アルゴリズムで求めた最適解を所定の言葉で変換したシナリオに基づいて、操業アクションを行っているが、それに限らない。例えば、所定の言葉でシナリオに変換することなく、遺伝子アルゴリズムで求めた最適解に基づいて、操業アクションを行ってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本実施の形態に係る操業支援方法の処理の手順について説明したフローチャートである。
【図２】遺伝的アルゴリズムにより最適解を求める処理の手順について説明したフローチャートである。
【図３】遺伝子の評価値を計算する処理の手順について説明したフローチャートである。
【図４】本実施の形態に係る操業支援装置のブロック線図を示すものである。
【符号の説明】
【００６１】
１      操業支援装置
２      データベース記録部
３      時間領域設定部
４      特徴量設定部
５      閾値設定部
６      最適解推定部
７      シナリオ変換部
８      操業支援部
１０    制御対象
１１    オペレータ
【図１】
2005056189.tif 000006
【図２】
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【図３】
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【図４】
2005056189.tif 000009