(57)【要約】【課題】データ間の相関関係の崩れを把握することができるプロセス状態解析装置等を提供する。【解決手段】貢献度算出手段は、解析対象となるデータ群について、マハラノビス・タグチ・メソッドを適用し、その基準空間からのマハラノビス距離に対する、データ群の個々のデータごとの貢献度を算出する。距離算出手段は、前記貢献度算出手段により貢献度が算出された前記個々のデータの中から選択された一のデータと、前記個々のデータの中から選択された他の一のデータとについて、マハラノビス・タグチ・メソッドを適用し、その基準空間からのマハラノビス距離を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
マハラノビス・タグチ・メソッドを用いてプロセスの状態を解析するプロセス状態解析装置において、
解析対象となるデータ群について、マハラノビス・タグチ・メソッドを適用し、その基準空間からのマハラノビス距離に対する、前記データ群の個々のデータごとの貢献度を算出する貢献度算出手段と、
前記貢献度算出手段により貢献度が算出された前記個々のデータの中から選択された一のデータと、前記個々のデータの中から選択された他の一のデータとについて、マハラノビス・タグチ・メソッドを適用し、その基準空間からのマハラノビス距離を算出する距離算出手段と、
を備えることを特徴とするプロセス状態解析装置。
【請求項２】
前記一のデータとして、前記貢献度算出手段により算出された貢献度が大きなデータが選択されることを特徴とする請求項１に記載のプロセス状態解析装置。
【請求項３】
前記貢献度算出手段により貢献度が算出された前記個々のデータの中から任意のデータの指定を受け付けるデータ指定受付手段を備え、
前記一のデータとして、前記指定受付手段を介して指定された前記データが選択されることを特徴とする請求項１に記載のプロセス状態解析装置。
【請求項４】
前記貢献度算出手段および前記距離算出手段においてマハラノビス・タグチ・メソッドを適用するに際して使用する、特徴量の選択を受け付ける特徴量選択受付手段を備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のプロセス状態解析装置。
【請求項５】
マハラノビス・タグチ・メソッドを用いてプロセスの状態を解析するプロセス状態解析方法において、
解析対象となるデータ群について、マハラノビス・タグチ・メソッドを適用し、その基準空間からのマハラノビス距離に対する、前記データ群の個々のデータごとの貢献度を算出する貢献度算出ステップと、
前記貢献度算出ステップにより貢献度が算出された前記個々のデータの中から選択された一のデータと、前記個々のデータの中から選択された他の一のデータとについて、マハラノビス・タグチ・メソッドを適用し、その基準空間からのマハラノビス距離を算出する距離算出ステップと、
を備えることを特徴とするプロセス状態解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マハラノビス・タグチ・メソッドを用いてプロセスの状態を解析するプロセス状態解析装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
プロセスオートメーションにおけるプロセスの状態を解析する方法として、プロセスオートメーションに関連するプロセスデータによって統計解析を行う方法があり、その一つに、マハラノビス・タグチ・メソッドがある。プロセスオートメーションに関連するプロセスデータには、プロセスに接続している計器の信号、制御動作の設定値、工程情報、保全情報、及び外乱情報などの時系列データがある。
【０００３】
マハラノビス・タグチ・メソッドでは、これらのプロセスデータの値に対して、基準を設定し、基準と解析対象の差をマハラノビス距離として算出する。ここで正常を基準にすれば、算出されたマハラノビス距離に基づいて、解析対象の正常と異常を判別できる。例えば、注目すべきプロセスデータに対してマハラノビス・タグチ・メソッドを適用すれば運転状態を定量的に把握することができるため、マハラノビス・タグチ・メソッドはプラント運転状態の解析および改善に対して極めて有効な手段となる。
【０００４】
マハラノビス・タグチ・メソッドを用いれば、比較対象となる基準空間と解析対象の空間の乖離をＭＤ（マハラノビス・タグチ）値として求めることができ、さらにＭＤ値を大きくした要因がどのパラメータに起因するのかをパラメータごとに求められる貢献度の値によって知ることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−００９３００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
あるプロセスデータの貢献度が大きかった場合に、そのプロセスデータ自身の基準からの偏差が大きい場合のほかに、そのプロセスデータ自身の偏差が小さくても他のプロセスデータとの間の相関関係が崩れている場合が想定される。前者の場合には、過去のデータ群のトレンドグラフと、解析対象となるプロセスデータのトレンドグラフとを重ね合わせて表示させるなどの手法により確認できる。しかし、後者の場合には、どのプロセスデータとの間での相関関係が崩れているのかを絞り込む有効な手法がない。
【０００７】
本発明の目的は、データ間の相関関係の崩れを把握することができるプロセス状態解析装置等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明のプロセス状態解析装置は、マハラノビス・タグチ・メソッドを用いてプロセスの状態を解析するプロセス状態解析装置において、解析対象となるデータ群について、マハラノビス・タグチ・メソッドを適用し、その基準空間からのマハラノビス距離に対する、前記データ群の個々のデータごとの貢献度を算出する貢献度算出手段と、前記貢献度算出手段により貢献度が算出された前記個々のデータの中から選択された一のデータと、前記個々のデータの中から選択された他の一のデータとについて、マハラノビス・タグチ・メソッドを適用し、その基準空間からのマハラノビス距離を算出する距離算出手段と、を備えることを特徴とする。
このプロセス状態解析装置によれば、貢献度が算出された個々のデータの中から選択された一のデータと、前記個々のデータの中から選択された他の一のデータとについて、マハラノビス・タグチ・メソッドを適用し、その基準空間からのマハラノビス距離を算出するので、データ間の相関関係の崩れを把握することができる。
【０００９】
前記一のデータとして、前記貢献度算出手段により算出された貢献度が大きなデータが選択されてもよい。
【００１０】
前記貢献度算出手段により貢献度が算出された前記個々のデータの中から任意のデータの指定を受け付けるデータ指定受付手段を備え、前記一のデータとして、前記指定受付手段を介して指定された前記データが選択されてもよい。
【００１１】
前記貢献度算出手段および前記距離算出手段においてマハラノビス・タグチ・メソッドを適用するに際して使用する、特徴量の選択を受け付ける特徴量選択受付手段を備えてもよい。
【００１２】
本発明のプロセス状態解析方法は、マハラノビス・タグチ・メソッドを用いてプロセスの状態を解析するプロセス状態解析方法において、解析対象となるデータ群について、マハラノビス・タグチ・メソッドを適用し、その基準空間からのマハラノビス距離に対する、前記データ群の個々のデータごとの貢献度を算出する貢献度算出ステップと、前記貢献度算出ステップにより貢献度が算出された前記個々のデータの中から選択された一のデータと、前記個々のデータの中から選択された他の一のデータとについて、マハラノビス・タグチ・メソッドを適用し、その基準空間からのマハラノビス距離を算出する距離算出ステップと、を備えることを特徴とする。
このプロセス状態解析方法によれば、貢献度が算出された個々のデータの中から選択された一のデータと、前記個々のデータの中から選択された他の一のデータとについて、マハラノビス・タグチ・メソッドを適用し、その基準空間からのマハラノビス距離を算出するので、データ間の相関関係の崩れを把握することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明のプロセス状態解析装置によれば、貢献度が算出された個々のデータの中から選択された一のデータと、前記個々のデータの中から選択された他の一のデータとについて、マハラノビス・タグチ・メソッドを適用し、その基準空間からのマハラノビス距離を算出するので、データ間の相関関係の崩れを把握することができる。
【００１４】
本発明のプロセス状態解析方法によれば、貢献度が算出された個々のデータの中から選択された一のデータと、前記個々のデータの中から選択された他の一のデータとについて、マハラノビス・タグチ・メソッドを適用し、その基準空間からのマハラノビス距離を算出するので、データ間の相関関係の崩れを把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】プロセス状態解析装置が適用されるフィールド制御システムの構成を示すブロック図。
【図２】解析装置の動作を示すフローチャート。
【図３】４つのプロセスデータＡ〜Ｄに対してステップＳ１〜ステップＳ５の処理を行う例を示す図。
【図４】プロセスデータＡと他のプロセスデータとの組み合わせについてマハラノビス距離を算出した例を示す図。
【図５】プロセスデータの特徴量をテーブルとして示す図。
【図６】特徴抽出枠の設定例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明によるプロセス状態解析装置の実施形態について説明する。
【００１７】
図１は、本実施形態のプロセス状態解析装置が適用されるフィールド制御システムの構成を示すブロック図である。
【００１８】
図１に示すように、フィールド制御システムは、プラントに分散配置されたフィールドコントローラ２，２，・・・と、フィールドバス４を介してフィールドコントローラ２，２，・・・と接続され、フィールドコントローラ２，２，・・・に接続されたフィールド機器群の操作、監視を行うための操作監視装置３と、を備える。
【００１９】
また、フィールドバス４には、本実施形態のプロセス状態解析装置としての解析装置１が接続される。
【００２０】
図１に示すように、解析装置１は、解析対象となるデータ群について、その基準空間からのマハラノビス距離を算出するとともに、上記データ群の個々のデータごとの貢献度を算出する貢献度算出手段１１と、貢献度算出手段１１により貢献度が算出された上記個々のデータの中から選択された一のデータと、上記個々のデータの中から選択された他の一のデータとについて、その基準空間からのマハラノビス距離を算出する距離算出手段１２と、貢献度算出手段１１により貢献度が算出された上記個々のデータの中から任意のデータの指定を受け付ける指定受付手段１３と、貢献度算出手段１１および距離算出手段１２においてマハラノビス・タグチ・メソッドを適用するに際して使用する、上記解析対象となるデータ群の特徴量の選択を受け付ける特徴量選択受付手段１４と、を構成する。
【００２１】
また、解析装置１は、貢献度算出手段１１および距離算出手段１２における算出結果等を表示するための表示装置１５と、フィールドバス４を介してプロセスデータを逐次、収集する格納部１６と、を備える。
【００２２】
次に、解析装置１の動作について説明する。
【００２３】
格納部１６はフィールドバス４を介して、フィールド機器に対する設定値（操作値）、フィールド機器から得られるセンサ値、その他、時系列データであるプロセスデータを逐次、取得し、蓄積する。解析装置１は、格納部１６に蓄積されたプロセスデータを用いて後述する解析を行う。
【００２４】
図２は、解析装置１の動作を示すフローチャートである。
【００２５】
図２のステップＳ１〜ステップＳ５は、貢献度算出手段１１の処理を示している。
【００２６】
図２のステップＳ１では、解析対象となるプロセスデータの比較対象となるプロセスデータ群の履歴を格納部１６から取得し特徴量を抽出する。ここでは、各プロセスデータに標本線を適用し、特徴量を抽出する。これにより、プロセスデータ群の時系列変化を数値化することができる。例えば、過去の正常時におけるプロセスデータ群について特徴量を抽出することにより、後述するように正常時の基準空間を作成することができる。
【００２７】
次に、ステップＳ２では、ステップＳ１で抽出された特徴量に基づく基準空間を作成する。例えば、過去の正常時におけるプロセスデータ群について基準空間を作成することにより、解析対象となるプロセスデータを正常時のプロセスデータ群と比較することが可能となる。
【００２８】
次に、ステップＳ３では、解析対象となるプロセスデータを格納部１６から取得し特徴量を抽出する。ここでは、解析対象となるプロセスデータに標本線を適用し、特徴量を抽出する。
【００２９】
次に、ステップＳ４では、ステップＳ３で抽出された特徴量に対してマハラノビス・タグチ・メソッドを適用し、上記の基準空間からのマハラノビス距離を計算する。
【００３０】
次に、ステップＳ５では、ステップＳ４で算出されたマハラノビス距離に対する、解析対象となる各プロセスデータの貢献度を算出し、処理を終了する。
【００３１】
図３は、４つのプロセスデータＡ〜Ｄに対してステップＳ１〜ステップＳ５の処理を行う例を示す図である。
【００３２】
図３の例では、正常時におけるプロセスデータＡ〜Ｄの履歴データ群に基づいて基準空間を作成し、この基準空間と、解析対象データであるプロセスデータＡ〜Ｄとの間のマハラノビス距離を算出している。また、解析対象データであるプロセスデータＡ〜Ｄのそれぞれについて貢献度を算出している。
【００３３】
図２のステップＳ１１〜ステップＳ２７は、距離算出手段１２の処理を示している。
【００３４】
図２のステップＳ１１では、データ指定受付手段１３を介してデータの指定を受け付けたか否か判断し、判断が肯定されればステップＳ２３へ進み、判断が否定されればステップＳ１２へ進む。
【００３５】
ステップＳ１２〜ステップＳ１７では、プロセスデータの組み合わせを自動的に選択し、それぞれについてマハラノビス距離を計算する。
【００３６】
ステップＳ１２では、ステップＳ５で算出された貢献度が最も大きかったプロセスデータを選択する。図３の例では、プロセスＡの貢献度が最も大きいため、プロセスＡが選択される。
【００３７】
次に、ステップＳ１３では、ステップＳ１２において選択されなかった他のプロセスデータの１つを選択する。図３の例では、プロセスデータＢ，Ｃ，Ｄのいずれか１つが選択される。
【００３８】
次に、ステップＳ１４では、ステップＳ１２およびステップＳ１３においてそれぞれ選択された２つのプロセスデータについて基準空間を作成する。例えば、プロセスデータＡとプロセスデータＢが選択されている場合には、比較対象となるプロセスデータ群（プロセスデータＡ群およびプロセスデータＢ群）に標本線を適用し、特徴量を抽出して、プロセスＡおよびプロセスＢのみについての基準空間を作成する。これにより、プロセスデータＡおよびプロセスデータＢについての時系列変化の基準となる関係を数値化することができる。
【００３９】
次に、ステップＳ１５では、解析対象となるプロセスデータに標本線を適用し、特徴量を抽出する。例えば、プロセスデータＡとプロセスデータＢが選択されている場合には、プロセスデータＡおよびプロセスデータＢに標本線を適用し、特徴量を抽出する。
【００４０】
次に、ステップＳ１６では、ステップＳ１５で抽出された特徴量に基づき、ステップＳ１４で作成された基準空間からのマハラノビス距離を計算する。例えば、プロセスデータＡとプロセスデータＢが選択されている場合には、プロセスデータＡおよびプロセスデータＢについてのマハラノビス距離を計算する。
【００４１】
次に、ステップＳ１７では、ステップＳ１２で選択されたプロセスデータ以外のすべてのプロセスデータについてステップＳ１３〜ステップＳ１６を実行したか否かを判断し、判断が肯定されれば処理を終了し、判断が否定されればステップＳ１３へ戻る。例えば、ステップＳ１２においてプロセスデータＡが選択されている場合には、プロセスデータＢ，Ｃ，ＤについてステップＳ１３〜ステップＳ１６を実行した場合に、処理を終了する。
【００４２】
一方、ステップＳ２３では、データ指定受付手段１３を介して指定された２つのデータを選択する。ユーザはデータ指定受付手段１３を介して任意のプロセスデータを指定することができる。例えば、プロセスデータＡとプロセスデータＢを指定することができる。
【００４３】
次に、ステップＳ２４では、ステップＳ２３において選択された２つのプロセスデータについて基準空間を作成する。例えば、プロセスデータＡとプロセスデータＢが選択されている場合には、比較対象となるプロセスデータ群（プロセスデータＡ群およびプロセスデータＢ群）に標本線を適用し、特徴量を抽出して、プロセスＡおよびプロセスＢのみについての基準空間を作成する。これにより、プロセスデータＡおよびプロセスデータＢについての時系列変化の基準となる関係を数値化することができる。
【００４４】
次に、ステップＳ２５では、解析対象となるプロセスデータに標本線を適用し、特徴量を抽出する。例えば、プロセスデータＡとプロセスデータＢが選択されている場合には、プロセスデータＡおよびプロセスデータＢに標本線を適用し、特徴量を抽出する。
【００４５】
次に、ステップＳ２６では、ステップＳ２５で抽出された特徴量に基づき、ステップＳ２４で作成された基準空間からのマハラノビス距離を計算する。例えば、プロセスデータＡとプロセスデータＢが選択されている場合には、プロセスデータＡおよびプロセスデータＢについてのマハラノビス距離を計算する。
【００４６】
次に、ステップＳ２７では、処理の終了がユーザによって指示されているか否か判断し、判断が肯定されれば処理を終了し、判断が否定されればステップＳ１１へ戻る。
【００４７】
以上のように、図２に示す処理によって２つのプロセスデータ間のマハラノビス距離を算出することにより、相関関係が崩れているプロセスデータの組み合わせを発見することが可能となる。具体的には、マハラノビス距離が大きな組み合わせについて相関関係が崩れていると判断することができるとともに、各プロセスデータ間の相関関係の崩れの程度をマハラノビス距離という形で定量化することができる。
【００４８】
図４は、ステップＳ１１〜ステップＳ２７により、プロセスデータＡと他のプロセスデータとの組み合わせについてマハラノビス距離を算出した例を示す図である。図４の例では、プロセスデータＡとプロセスデータＢ、プロセスデータＡとプロセスデータＣ、およびプロセスデータＡとプロセスデータＤについて、それぞれマハラノビス距離が算出されている。これらのマハラノビス距離を比較することで、相関関係が崩れている組み合わせが把握できる。
【００４９】
次に、特徴量選択受付手段１４を介して特徴量に関するユーザの指定を受け付ける例について説明する。
【００５０】
一般に、貢献度の計算は、各プロセスデータの変化量や存在量などの特徴量の要素ごとに実行される。そして、例えば、プロセスデータに属する各特徴量の貢献度のうち、最大のものが当該プロセスデータの貢献度として示すことができる。
【００５１】
したがって、例えば、プロセスデータＡとプロセスデータＢの相関関係を調べる場合、プロセスデータＡとプロセスデータＢのすべての特徴量を用いて基準空間を作成する一般的な方法を本発明に適用することもできるが、プロセスデータＡとプロセスデータＢの特定の特徴量のみで基準空間を作成し、マハラノビス・タグチ・メソッドを適用することもできる。これにより、例えば、プロセスデータのどの時間帯のどのような部分の変化で、正常な状態と乖離が生じたかなど、原因をより細かく解析し、特定することが可能となる。
【００５２】
図５は、プロセスデータの特徴量をテーブルとして示す図である。例えば、プロセスデータＡの特徴量として特徴量Ａ１，Ａ２，・・・が、プロセスデータＢの特徴量として特徴量Ｂ１，Ｂ２，・・・が、存在している。この場合にユーザは特徴量選択受付手段１４を介して任意の特徴量を選択することができる。例えば、図４に示すように、プロセスデータＡとプロセスデータＢの相関関係を調べる場合に、特徴量Ａ２と、特徴量Ｂ３を指定することができる。特徴量の種類は異なっていてもよく、例えば、プロセスデータＡの変化量と、プロセスデータＢの存在量とを指定してもよい。また同一プロセスデータについての異なる特徴量を指定することもできる。例えば、プロセスデータＡの変化量と、プロセスデータＡの存在量とを指定することで、両者の相関関係についての解析を行うことができる。
【００５３】
また、ユーザは特徴量選択受付手段１４を介して特徴抽出枠を指定することもできる。これにより、解析目的に応じた特徴抽出枠を組み合わせて基準空間を作成し、マハラノビス・タグチ・メソッドを適用することができる。
【００５４】
例えば、バッチデータをマハラノビス・タグチ・メソッドで解析する場合に、プラント改善スタッフがプロセスデータの波形（トレンド波形）の注目すべき箇所に、必要な個数だけ特徴抽出枠を設定し、この抽出枠で特徴量を抽出することができる。
【００５５】
図６は、特徴抽出枠の設定例を示す図である。
【００５６】
図６の例では、あるプロセスデータに対し複数の特徴抽出枠（特徴抽出枠Ｐ、Ｑ，Ｒ）が設定されている。例えば、特徴抽出枠Ｐはプロセスデータの立ち上がりを、特徴抽出枠Ｑはプロセスデータの立下がりを、それぞれ捉える目的で設定されているとすれば、特徴抽出枠Ｐおよび特徴抽出枠Ｑの組み合わせを用いて解析することにより、プロセスデータの立ち上がりと立下りのバランスについて解析することができ、例えば異常時におけるバランスについて正常状態との相違を解析することができる。
【００５７】
以上説明したように、本発明のプロセス状態解析装置およびプロセス状態解析方法によれば、貢献度が算出された個々のデータの中から選択された一のデータと、前記個々のデータの中から選択された他の一のデータとについて、マハラノビス・タグチ・メソッドを適用し、その基準空間からのマハラノビス距離を算出するので、データ間の相関関係の崩れを把握することができる。
【００５８】
本発明の適用範囲は上記実施形態に限定されることはない。本発明は、マハラノビス・タグチ・メソッドを用いてプロセスの状態を解析するプロセス状態解析装置等に対し、広く適用することができる。
【符号の説明】
【００５９】
１１    貢献度算出手段
１２    距離算出手段
１３    指定受付手段
１４    特徴量選択受付手段
【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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