(57)【要約】工業技術的プロセスの遠隔診断方法において、少なくとも１つの実際の工業技術的プロセスが少なくとも１つの実際モデル（１〜３）により表され、少なくとも１つの実際モデル（１〜３）が少なくとも１つの工業技術的参照プロセスの少なくとも１つの参照モデル（８）と比較され、少なくとも１つの実際モデル（１〜３）と少なくとも１つの参照モデル（８）との比較から、及び（又は）少なくとも２つの実際モデル（１〜３）の相互の比較から、実際の工業技術的プロセスの評価が導き出される。これがこの工業技術的プロセスの全面的な遠隔監視を可能にする。
2004505364.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
工業技術的プロセスの遠隔診断方法において、
−少なくとも１つの実際の工業技術的プロセスが少なくとも１つの実際モデル（１〜３）により表され、
−少なくとも１つの実際モデル（１〜３）が少なくとも１つの工業技術的参照プロセスの少なくとも１つの参照モデル（８）と比較され、その際に
−少なくとも１つの実際モデル（１〜３）と少なくとも１つの参照モデル（８）との比較から、及び（又は）少なくとも２つの実際モデル（１〜３）の相互の比較から、実際の工業技術的プロセスの評価が導き出される
ことを特徴とする工業技術的プロセスの遠隔診断方法。
【請求項２】
少なくとも１つの実際モデル（１〜３）が少なくとも１つのニューラルネットから形成されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
少なくとも１つの参照モデル（８）が少なくとも１つの実際の工業技術的プロセスから成るニューラルネットにおいて形成されることを特徴とする請求項１または２記載の方法。
【請求項４】
少なくとも１つの参照モデル（８）が少なくとも１つの実際の工業技術的プロセスの少なくとも１つの理論的なモデルから形成されることを特徴とする請求項１または２記載の方法。
【請求項５】
少なくとも１つの参照モデル（８）が少なくとも１つの物理的モデル（９）および少なくとも１つのニューラルモデル補正ネット（１０）を含んでおり、その際に、物理的モデル（９）において少なくとも１つの実際の工業技術的プロセスの少なくとも１つの入力量から少なくとも１つの出力量が形成され、この出力量がニューラルモデル補正ネットにより補正されることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１つに記載の方法。
【請求項６】
ニューラルモデル補正ネット（１０）において少なくとも１つの実際の工業技術的プロセスの少なくとも１つの入力量から少なくとも１つの補正量が形成され、この補正量が、物理的モデル（９）によりこの入力量から形成される出力量を補正することを特徴とする請求項５記載の方法。
【請求項７】
少なくとも１つの実際モデル（１〜３）及び（又は）少なくとも１つの参照モデル（８）がプロセス設備の構成部分であることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項８】
実際の工業技術的プロセスの評価が少なくとも１つの関与する実際モデル（１〜３）の長時間挙動の解析を含んでいることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項９】
実際の技術的プロセスの評価が、少なくとも１つの実際の工業技術的プロセスから形成される少なくとも１つの関与する参照モデル（８）の長時間挙動の解析を含んでいることを特徴とする請求項３または８記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は工業技術的プロセスを遠隔診断するための方法に関する。
【０００２】
工業技術的プロセス、たとえば圧延工場では、遠隔診断はこれまで抜き取り検査的にしか実行できなかった。主として測定プロトコルおよびログデータが評価された。それにより擾乱の原因を突き止めるのに制限があった。工業技術的プロセスの包括的な遠隔監視はこれらの措置によっては不可能である。
【０００３】
本発明の課題は、工業技術的プロセスを遠隔診断するための方法であって、この工業技術的プロセスの包括的な遠隔監視を可能にする方法を提供することである。
【０００４】
この課題は、本発明によれば、請求項１による方法により解決される。本発明による方法の有利な構成はそれぞれ他の請求項の対象である。
【０００５】
技術的プロセスを遠隔診断するための本発明による方法は下記の特徴を含んでいる。即ち、
−少なくとも１つの実際の工業技術的プロセスが少なくとも１つの実際モデルにより表され、
−少なくとも１つの実際モデルが少なくとも１つの工業技術的参照プロセスの少なくとも１つの参照モデルと比較され、その際に
−少なくとも１つの実際モデルと少なくとも１つの参照モデルとの比較から、及び（又は）少なくとも２つの実際モデルの相互の比較から、実際の工業技術的プロセスの評価が導き出される。
【０００６】
少なくとも１つの実際の工業技術的プロセスを記述する少なくとも１つの実際モデルを工業技術的プロセスの少なくとも１つの参照モデルと比較することにより、監視すべき実際の工業技術的プロセスにおける時間的変化を確実に認識することができる。
【０００７】
それに代えてまたはそれに付加して、少なくとも２つの実際モデルの相互の比較から、これらの実際モデルに記憶されている種々の工業技術的プロセスの情報を相互に比較することができる。物理的に等しい場合には、当該の実際の工業技術的プロセスから形成された実際モデルも少なくとも類似していなければならない。実際モデルの相互のずれが認識されると、これらが影響量に対応付けられ得る。このことは擾乱量の確認を可能にする。プロセス制御の挙動が最適でない、または誤りのある際には、それによって原因が迅速につきとめられ得る。本発明による遠隔診断のための方法はそれによって、当該の実際の工業技術的プロセスを記述する実際モデルを手がかりにしてこの工業技術的プロセスの状態を評価し、擾乱量を確認するために、極めて適している。
【０００８】
有利な仕方で少なくとも１つの実際モデルおよび（または）少なくとも１つの参照モデルは少なくとも１つのニューラルネットにより形成することができる（請求項２および３）。
【０００９】
それに代えてまたはそれに付加して、少なくとも１つの参照モデルが少なくとも１つの物理的モデルおよび少なくとも１つのニューラルモデル補正ネットを含んでおり、その際に物理的モデルにおいて少なくとも１つの実際の工業技術的プロセスの少なくとも１つの入力量から少なくとも１つの出力量が形成され、この出力量がニューラルモデル補正ネットにより補正される（請求項５）。
【００１０】
本発明の枠内で、少なくとも１つの参照モデルが少なくとも１つの実際の工業技術的プロセスの少なくとも１つの工業技術的モデルから形成されることも可能である（請求項４）。
【００１１】
参照モデルも、実際の工業技術的プロセスから形成されている参照モデルも、その長時間挙動を解析され得る（請求項８および９）。
【００１２】
本発明の他の有利な構成は以下に図面に示されている実施例により一層詳細に説明される。
【００１３】
図１において、第１の工業技術的プロセスの実際モデルは１で示されている。第２の工業技術的プロセスの実際モデルは２で示されている。さらに第３の技術的プロセスの実際モデルは３で示されている。
【００１４】
図１にあげられている工業技術的プロセスは圧延工場におけるプロセス制御である。
【００１５】
実際モデル１〜３の各々によりそれぞれ圧延工場のプロセス制御が記述されている。実際モデル１〜３はそれぞれニューラルネットにより形成されており、また好ましくはそれぞれＩＳＤＮ接続４〜６を介して、図示されている実施例ではニューラルネット診断システムとして構成されている診断システム７と接続されている。
【００１６】
ニューラルネット診断システム７において、少なくとも１つの実際モデル１〜３をニューラルネット診断システム７中に記憶されている少なくとも１つの参照モデルと比較することにより実際の工業技術的プロセスの評価が行われる。
【００１７】
それに代えてまたはそれに付加して、実際の工業技術的プロセスの評価はニューラルネット診断システム７において少なくとも２つの実際モデル１〜３の相互の比較により行うことができる。こうしてたとえば実際モデル１が実際モデル２および実際モデル３と比較され、及び（又は）実際モデル１が実際モデル２とのみ、また実際モデル２が実際モデル３とのみ比較され得る。
【００１８】
ニューラルネット診断システム７における実際モデル１〜３の解析の際に、いまの実施例では特にその長時間挙動が検査される。長時間挙動の検査により設備状態の時間的変化に関する知識が得られる。さらに、ニューラルネット１〜３中に記憶されている種々の圧延工場の情報が相互に比較される。物理的に等しい場合には、ニューラルネットにより形成された実際モデル１〜３も少なくとも類似していなければならない。実際モデル１〜３の相互のずれが認識される場合には、これらが当該影響量に対応付けられ得る。このことは擾乱量の確認を可能にする。プロセス制御の挙動が最適でないまたは誤りのある場合には、それによって原因が迅速に突き止められ得る。このようにして現在の設備状態の監視は速い反応時間を可能にし、それによって停止時間が短縮される。
【００１９】
図２に示されている参照モデル８は、図示されている実施例では、物理的なモデル９とニューラルモデル補正ネット１０を含んでいる。
【００２０】
物理的なモデル９において実際の工業技術的プロセス（たとえば圧延工場におけるプロセス）の入力量から出力量が形成される。
【００２１】
ニューラルモデル補正ネット１０において、この入力量から補正値が形成される。この補正値により、物理的なモデル９において形成された出力量が補正される。
【００２２】
ニューラルモデル補正ネット１０の使用により参照モデル８は自己学習可能である。
【００２３】
技術的プロセスの遠隔診断のための図３中に示されている方法は、ソフトウェアの観点からＣ／Ｃ＋＋サーバーおよびＪＡＶＡ（登録商標）クライエントから成る診断ツールを含んでいる。これらの分離されたソフトウェア構成要素間の通信は世界的に標準化された通信システムＣＯＲＢＡ（Ｃｏｍｍｏｎ Ｏｂｊｅｃｔ Ｒｅｑｕｅｓｔ Ｂｒｏｋｅｒ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）を介して行われる。Ｃ／Ｃ＋＋サーバーはカスタマネット中をランし、プロセス計算機から相応するニューラルネット（工業技術的プロセスを表す実際モデル）をコピーする。伝送すべきデータボリウムを減ずるため、Ｃ／Ｃ＋＋サーバーはローカルに固有のシステムにおいてニューラルネットを解析かつ管理する。ＪＡＶＡ（登録商標）クライエントはその際にデータの可視化を引き受ける。
【００２４】
このコンセプトの利点はネットワークの能力にある、すなわちＣ／Ｃ＋＋サーバーおよびＪＡＶＡ（登録商標）クライエントがＣＯＲＢＡを介して脱結合されており、従って種々の計算機上でランし得ることにある。複数のＪＡＶＡ（登録商標）クライエントがこうして分離した計算機上でランする中央のＣ／Ｃ＋＋サーバーに同時にアクセスし得る。それによってたとえば、ネットワーク接続が存在する場合各々の現場から診断システムを利用し、遠隔診断のための方法を実行することができる。圧延工場のプロセス計算機の接続はＩＳＤＮ接続を介して形成される。等しい診断ツールが現場（たとえば圧延工場内の）でもプロセス設備のメーカーでも使用され得るので、遠隔診断が問題なく可能であり、現場のユーザーもメーカーも一層良く等しいデータを手がかりにして連絡することができる。
【００２５】
実際モデル（ニューラルネット）を解析するため、すべての入力依存性、出力依存関係が計算され、グラフィックに表示される。このことは選ばれた入力に関する実際モデルの感度および分解能のコントロールを可能にする。プロセス制御の最適でない挙動の際には、擾乱影響が存在しているかどうか、どの影響量にこれらが関係しているか、また実際モデルの長時間挙動がどのようであるか、が検査され得る。これにより障害探索のための時間、従ってまたプロセス設備の停止時間が短縮される。さらに、ニューラルネットにより学習される関係は工業技術的プロセスおよびこのプロセスの基礎となっている物理学に関する知識を与える。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による方法の第１の実施例のブロック回路図である。
【図２】本発明による方法の第２の実施例で使用される参照モデルのブロック回路図である。
【図３】本発明による遠隔診断のための方法の別の実施例の系統図である。
【符号の説明】
１〜３　実際モデル
４〜６　ＩＳＤＮ接続
７　診断システム
８　参照モデル
９　物理的モデル
１０　ニューラルモデル補正ネット
【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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