【手続補正書】
【提出日】平成28年3月10日(2016.3.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０２】
本発明を例示的な実施形態を参照しながら具体的に図示・説明したが、当業者であれば、添付の特許請求の範囲に包含される本発明の範囲から逸脱することなく、形態および細部の様々な変更が可能であることを理解するであろう。
なお、本発明は、実施の態様として以下の内容を含む。
〔態様１〕
多変数予測コントローラ（ＭＰＣ）でのモデル同定およびモデル適応のためにデータを自動的にスクリーニングおよび選択する方法であって、
プロセッサに構成された既存のモデルを有するオンラインコントローラを前提として、
対象プロセスからプロセスデータをロードし、このプロセスデータを前記モデルによりアクセス可能なデータベースに記憶する過程と、
ルールベースのデータ選択手段を用いて、前記記憶されたプロセスデータのうち、モデル品質推定およびモデル同定に不適切なデータセグメントを自動的に検出および除外する過程と、
不良なデータセグメントが除外されることによるデータ損失を抑えるように、除外されるデータセグメントを確定する過程と、
ＭＰＣアプリケーションにおけるデータを最大限に利用するように、前記記憶されたプロセスデータのうち、ある一定のデータセグメントを修正する過程と、
前記データベースに記憶されている、結果として得られたプロセスデータを用いて、前記既存のモデルを更新する過程と、
を含む、方法。
〔態様２〕
態様１に記載の方法において、ルールベースのデータ選択手段を用いて、記憶されたプロセスデータのうち、モデル品質推定およびモデル同定に不適切なデータセグメントを検出および除外する前記過程が、
ａ．  所与のサンプリング周波数で、プロセスデータ変数を収集してこの収集したプロセスデータ変数を前記データベースに時系列変数として記憶する副過程、
ｂ．  前記データベースから、前記対象プロセスにおける変数についてのデータ状態、特殊値および限度値を、当該変数の時系列と共にロードする副過程、
ｃ．  所与の時系列変数をプロセス従属変数またはプロセス独立変数としてスクリーニングし、基礎的なデータスクリーニングフィルタを適用することにより、その時系列におけるデータセグメントを、所与のデータ品質測定パラメータに従って、良好なデータまたは不良なデータとして検出およびマークする副過程、
ｄ．  時系列変数を、その比例−積分−微分（ＰＩＤ）ループに応じて分類する副過程、
ｅ．  ＰＩＤループごとに、プロセス変数（ＰＶ）をそれに対応する設定値（ＳＰ）と比較し、データスクリーニングフィルタを適用する副過程、
ｆ．  独立変数についての利用可能な測定値を用いて、ＰＩＤとの関連を有さない従属変数についての予測を生成する副過程、
ｇ．  ＰＩＤとの関連を有さない従属変数についての前記生成された予測を、その従属変数についての利用可能な測定値に対して審査し、データスクリーニング方法を適用する副過程、および
ｈ．  前記時系列から不良なデータセグメントを除外するように、前記データセグメントのうち、不良なデータとしてマークされたデータセグメント、およびデータスライス生成手段を用いて、前記所与の時系列変数における不良なデータスライスを特定および生成する副過程、
を含む、方法。
〔態様３〕
態様２に記載の方法において、前記副過程（ａ）のプロセスデータ変数が、前記対象プロセスの操作変数（ＭＶ）、前記対象プロセスの制御変数（ＣＶ）の測定値、独立変数の算出値、従属変数の算出値、前記対象プロセスの全データベクトル、および全ＰＩＤコントローラループの少なくとも１つを含む、方法。
〔態様４〕
態様２に記載の方法において、前記副過程（ｃ）の前記基礎的なデータスクリーニング方法が、前記所与の時系列が従属変数である場合の、ＰＩＤコントローラ出力（ＯＰ）飽和および上限／下限検出手段、および凍結信号・測定値検出手段、ならびに、前記所与の時系列が独立変数である場合の、ＰＩＤ手動モード検出手段のうちの、少なくとも１つを含む、方法。
〔態様５〕
態様２に記載の方法において、ＰＩＤループごとに、プロセス変数（ＰＶ）をそれに対応する設定値（ＳＰ）と比較し、データスクリーニングフィルタを適用する前記副過程（ｅ）が、
全プロセス変数の中から、ＰＩＤループとの関連検索を実行して利用可能なＳＰ、ＰＶおよびＯＰを見つけ出すこと、
ＰＶとＳＰとのセットまたはＰＶとＳＰと制御出力（ＯＰ）とのセットが、ＰＩＤループの前記時系列と関連するか否かを判断すること、および
ＰＶとＳＰとのセットまたはＰＶとＳＰとＯＰとのセットが同じＰＩＤループの前記時系列と関連する場合、ルールベースの前記データ選択手段を用いてデータスクリーニングフィルタを適用することにより、ＳＰからの偏差を示すデータ系列を検出し、対応するデータセグメントを不良なデータとしてマークすること、
を含む、方法。
〔態様６〕
態様５に記載の方法において、前記データスクリーニングフィルタが、前記所与の時系列が従属変数である場合の、ＰＶスパイク検出手段、ならびに、前記所与の時系列が独立変数である場合の、ＰＩＤ手動モード検出手段、および閉ループモードのＳＰ検出手段のうちの、少なくとも１つを含む、方法。
〔態様７〕
態様２に記載の方法において、ＰＩＤとの関連を有さない従属変数についての前記生成された予測を、その測定値に対して審査し、データスクリーニングフィルタを適用する副過程（ｇ）が、
ＰＶとＳＰとのセットまたはＰＶとＳＰとＯＰとのセットが、同じＰＩＤループの目下の前記時系列変数と関連を有さず、その時系列変数がプロセス従属変数である場合、データスクリーニングフィルタを用いて、変動トレンドがスパイクおよび偏差を示すデータセグメントを検出し、所与のデータスクリーニングフィルタに従って、そのデータセグメントを不良なデータとしてマークすること、
を含む、方法。
〔態様８〕
態様７に記載の方法において、前記データスクリーニングフィルタが、ＰＶスパイク検出手段、およびトレンドミスマッチ・未知の外乱検出手段のうちの、少なくとも１つを含む、方法。
〔態様９〕
態様８に記載の方法において、前記トレンドミスマッチ・未知の外乱検出手段が、
多入力単出力（ＭＩＳＯ）モデルにより、前記時系列変数についてのモデル予測を生成し、
未知の外乱による予測誤差を算出し、
制御変数（ＣＶ）の時系列が、前記ＭＩＳＯモデルによる予測値と並行しているか否かを検出し、
前記ＣＶの平均値が正常な変動範囲外の持続的な大きいシフトを生じたか否かを検出し、それが前記モデルによる予測と対応しているか否かを判断し、
前記時系列変数のうち、前記予測誤差を超えるトレンド差を示すデータセグメントを除外用に選択し、当該選択されたデータセグメントを不良なデータとしてマークする、
方法。
〔態様１０〕
態様２に記載の方法において、不良なデータセグメントが除外されることによるデータ損失を抑えるように、除外されるデータセグメントを確定する前記過程が、
ｉ．  前記時系列のうち、基礎的なデータフィルタでは除外していない不良なデータセグメントについて、当該不良なデータセグメントを前記モデル同定に含めた場合のモデル品質（ＭＱ）と当該不良なデータセグメントを前記モデル同定に含めない場合のモデル品質（ＭＱ）とを比較することによりテストする副過程、および
ｊ．  前記ＭＱの比較に基づいて、不良なデータセグメントを不良なデータとして確定する副過程であって、不良なデータとして確定しない場合には、そのデータセグメントを不良なデータセグメント候補から外す副過程、
を含む、方法。
〔態様１１〕
態様１０に記載の方法において、不良なデータセグメントをテストする前記副過程が、
不良なデータセグメントを不良なデータセグメント候補として設定し、時系列変数ごとに不良なデータセグメント候補を除外することにより、良好なデータセグメントを生成すること、
従属変数に対しては、多入力単出力（ＭＩＳＯ）モデル同定を構成し、当該ＭＩＳＯモデルにおいて前記独立変数を入力としてかつ前記従属変数を出力としてロードすること、
前記生成された良好なデータセグメントを前記構成されたＭＩＳＯモデルに適用し、当該ＭＩＳＯモデルについてモデル品質評価を実行することにより、ベースラインのモデル品質指数（ＭＱ）を算出すること、および
前記データセグメントのうち、基礎的なデータフィルタでは除外していない不良なデータセグメント候補に対してＭＩＳＯケース同定を実行し、その不良なデータセグメント候補のＭＩＳＯモデルについてモデル品質評価を実行することにより、候補のＭＱを算出すること、
を含む、方法。
〔態様１２〕
態様１１に記載の方法において、不良なデータセグメントを不良なデータセグメント候補として設定する前記副過程が、
調整可能なパラメータが閾値としてある場合には、ベースラインのＭＱと候補のＭＱとの差が当該調整可能な閾値内ならば、不良なデータセグメント候補を良好なデータセグメントとしてマークし、かつ、対応するデータスライスを不良なデータスライスのリストから外すこと、
を含む、方法。
〔態様１３〕
態様１０に記載の方法において、ＭＰＣアプリケーションにおけるデータを最大限に利用するように、前記記憶されたプロセスデータのうち、ある一定のデータセグメントを修理する前記過程が、
ｋ．  前記所与の時系列変数について、不良なデータセグメントとして確定されたデータセグメントのうち、定常状態までの時間（ＴＴＳＳ）の１／２未満の長さである全ての不良なデータセグメントを、補間用に選択する副過程、
ｌ．  前記時系列のうち、前記データスライス生成手段によってデータ部分が取り除かれたセグメントを、補間データセグメントで継合する副過程、および
ｍ．  不良なデータスライスを、その補間スライスで継合する際に、補間データセグメントの端点と端点とが滑らかに接続されるようにすることにより、不良なデータセグメントを補間データセグメントで置き換えることによる悪影響を抑える副過程、
を含む、方法。
〔態様１４〕
態様１３に記載の方法において、前記副過程（ｌ）が、
前記時系列変数が独立変数である場合には、前記選択された不良なデータセグメントと隣り合う良好なデータセグメントを確認して、不良なデータセグメントの始点前の良好なデータサンプル値およびその不良なデータセグメントの終点後の良好なデータサンプル値が所与の閾値内であるか否かを判断し、前記所与の閾値内ならば、線形補間により補間スライスを生成し、前記選択された不良なデータセグメントをその補間スライスで置き換えること、
前記選択された時系列変数が従属変数である場合には、当該従属変数および当該従属変数に対応する独立変数を用いてＭＩＳＯモデルケースを構成し、このようにして得られるＭＩＳＯモデルを用いてモデル同定ケースを実行することにより前記従属変数についてのモデル予測を生成し、不良なデータセグメントについてのモデル予測値が利用可能であれば、当該不良なデータセグメントの補間スライスを生成すること、および
前記時系列変数が従属変数である場合には、前記選択された不良なデータセグメントと隣り合う良好なデータセグメントを確認して、不良なデータセグメントの始点前の所与の長さの平均値およびその不良なデータセグメントの終点後の所与の長さの平均値が前記所与の閾値内であるか否かを判断し、前記所与の閾値内ならば、線形補間により補間スライスを生成し、前記選択された不良なデータセグメントをその補間スライスで置き換えること、
を含み、前記補間スライスが前記良好なデータセグメントに滑らかに接続する、方法。
〔態様１５〕
多変数予測コントローラ（ＭＰＣ）でのモデル同定およびモデル適応のためにデータを自動的にスクリーニングおよび選択する装置であって、
プロセスシステムに接続されており、既存のモデルを有するＭＰＣと、
前記多変数予測コントローラに接続されており、作業メモリ内のルーチンを実行するコンピュータプロセッサと、
対象プロセスからのプロセスデータにアクセスし、このプロセスデータを前記モデルによりアクセス可能なデータベースに記憶するルーチンと、
プロセスデータのうち、モデル品質推定およびモデル同定に不適切なデータセグメントを自動的に検出および除外するルーチンと、
不良なデータセグメントが除外されることによるデータ損失を抑えるように、除外されるデータセグメントを確定するルーチンと、
ＭＰＣアプリケーションにおけるデータを最大限に利用するように、プロセスデータのうち、ある一定のデータセグメントを修正するルーチンと、
を備える、装置。
〔態様１６〕
態様１５に記載の装置において、プロセスデータのうち、モデル品質推定およびモデル同定に不適切なデータセグメントを検出および除外する前記ルーチンが、
所与のサンプリング周波数で、プロセスデータ変数を収集してこの収集したプロセスデータ変数を前記データベースに時系列変数として記憶するルーチンであって、前記プロセスデータ変数が、前記対象プロセスの操作変数（ＭＶ）、前記対象プロセスの制御変数（ＣＶ）の測定値、独立変数の算出値、従属変数の算出値、前記対象プロセスの全データベクトル、および全ＰＩＤコントローラループの少なくとも１つを含む、ルーチン、
前記データベースから、前記対象プロセスにおける変数についてのデータ状態、特殊値および限度値を、当該変数の時系列と共にロードするルーチン、
所与の時系列変数について、当該時系列変数をプロセス従属変数またはプロセス独立変数として判定し、基礎的なデータスクリーニングフィルタを適用することにより、その時系列におけるデータセグメントを、所与のデータ品質パラメータに従って、良好なデータまたは不良なデータとして検出およびマークするルーチン、
時系列変数を、その比例−積分−微分（ＰＩＤ）ループに応じて分類するルーチン、
ＰＩＤループごとに、プロセス変数（ＰＶ）をそれに対応する設定値（ＳＰ）と比較し、データスクリーニングフィルタを適用するルーチンであって、前記データスクリーニングフィルタが、前記所与の時系列が従属変数である場合の、コントローラ出力（ＯＰ）飽和および上限／下限検出手段、および凍結信号・測定値検出手段、ならびに、前記所与の時系列が独立変数である場合の、ＰＩＤ手動モード検出手段のうちの、少なくとも１つを含む、ルーチン、
独立変数についての利用可能な測定値を用いて、ＰＩＤとの関連を有さない従属変数についての予測を生成するルーチン、
ＰＩＤとの関連を有さない従属変数についての前記生成された予測を、前記独立変数についての利用可能な測定値に対して審査し、データスクリーニングフィルタを適用するルーチン、および
前記データセグメントのうち、不良なデータとしてマークされたデータセグメントを用いて、前記所与の時系列変数における不良なデータスライスを生成するルーチンであって、前記時系列から前記不良なデータセグメントを除外するルーチン、
を含む、装置。
〔態様１７〕
態様１６に記載の装置において、ＰＩＤループごとに、プロセス変数（ＰＶ）をそれに対応する設定値（ＳＰ）と比較し、データスクリーニングフィルタを適用する前記ルーチンが、
前記時系列における良好なデータセグメントの中から、ＰＩＤループとの関連検索を実行するルーチン、
ＰＶとＳＰとのセットまたはＰＶとＳＰと制御出力（ＯＰ）とのセットが、ＰＩＤループの前記時系列と関連するか否かを判断するルーチン、および
ＰＶとＳＰとのセットまたはＰＶとＳＰとＯＰとのセットが同じＰＩＤループの前記時系列と関連する場合、ルールベースのデータ選択手段を用いてデータスクリーニングフィルタを適用することにより、ＳＰからの偏差を示すデータ系列を検出し、対応するデータセグメントを不良なデータとしてマークするルーチンであって、前記データスクリーニングフィルタが、前記所与の時系列が従属変数である場合の、ＰＶスパイク検出手段、ならびに、前記所与の時系列が独立変数である場合の、ＰＩＤ手動モード検出手段、および閉ループモードのＳＰ検出手段のうちの、少なくとも１つを含む、ルーチン、
を含む、装置。
〔態様１８〕
態様１６に記載の装置において、ＰＩＤとの関連を有さない従属変数についての前記生成された予測を、前記対応する変数についての測定値に対して審査し、データスクリーニングフィルタを適用する前記ルーチンが、
ＰＶとＳＰとのセットまたはＰＶとＳＰとＯＰとのセットが、同じＰＩＤループの目下の前記時系列変数と関連を有さず、その時系列変数がプロセス従属変数である場合、データスクリーニングフィルタを用いて、変動トレンドがスパイクおよび偏差を示すデータセグメントを検出し、所与のデータスクリーニングフィルタに従って、そのデータセグメントを不良なデータとしてマークするルーチンであって、前記データスクリーニングフィルタが、ＣＶスパイク検出手段、およびトレンドミスマッチ・未知の外乱検出手段のうちの、少なくとも１つを含む、ルーチン、
を含む、装置。
〔態様１９〕
態様１６に記載の装置において、不良なデータセグメントが除外されることによるデータ損失を抑えるように、除外されるデータセグメントを確定する前記ルーチンが、
前記時系列のうち、基礎的なデータフィルタでは除外していない不良なデータセグメントについて、当該不良なデータセグメントを前記モデル同定に含めた場合のモデル品質（ＭＱ）と当該不良なデータセグメントを前記モデル同定に含めない場合のモデル品質（ＭＱ）とを比較することによりテストするルーチン、および
前記ＭＱの比較に基づいて、不良なデータセグメントを不良なデータとして確定するルーチンであって、不良なデータとして確定しない場合には、そのデータセグメントを不良なデータセグメント候補から外すルーチン、
を含む、装置。
〔態様２０〕
態様１０に記載の装置において、ＭＰＣアプリケーションにおけるデータを最大限に利用するように、ある一定の時系列を修正する前記ルーチンが、
前記所与の時系列変数について、不良なデータセグメントとして確定されたデータセグメントのうち、定常状態までの時間の１／２未満の長さである全ての不良なデータセグメントを、補間用に選択するルーチン、
前記時系列のうち、前記データスライス生成手段によってデータ部分が取り除かれたセグメントを、補間データセグメントで継合するルーチン、および
不良なデータスライスを、その補間スライスで継合する際に、補間データセグメントの端点と端点とが滑らかに接続されるようにすることにより、不良なデータセグメントを補間データセグメントで置き換えることによる悪影響を抑えるルーチン、
を含む、装置。
〔態様２１〕
態様１６に記載の装置において、さらに、
前記コンピュータプロセッサに接続されており、プロセスデータおよびプロセスデータをユーザに提示する映像インターフェースを表示するディスプレイと、
前記コンピュータプロセッサに接続されており、前記プロセスデータの時系列、データスライスおよびデータセグメントをユーザが変更および削除することを可能にするユーザ入力装置と、
を備える、装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
既存のモデルを含む多変数予測コントローラ（ＭＰＣ）でのモデル同定およびモデル適応のためにデータを自動的にスクリーニングおよび選択する方法であって、
対象プロセスからプロセスデータをロードし、このプロセスデータを前記モデルによりアクセス可能なデータベースに記憶する過程と、
ルールベースのデータ選択手段を用いて、前記記憶されたプロセスデータのうち、モデル品質推定およびモデル同定に不適切なデータセグメントを自動的に検出および除外する過程と、
不良なデータセグメントが除外されることによるデータ損失を抑えるように、除外されるデータセグメントを確定する過程と、
ＭＰＣアプリケーションにおけるデータを最大限に利用するように、前記記憶されたプロセスデータのうち、ある一定のデータセグメントを修正する過程と、
前記データベースに記憶されている、結果として得られたプロセスデータを用いて、前記既存のモデルを更新する過程と、
を含む、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、ルールベースのデータ選択手段を用いて、記憶されたプロセスデータのうち、モデル品質推定およびモデル同定に不適切なデータセグメントを検出および除外する前記過程が、
ａ．  所与のサンプリング周波数で、プロセスデータ変数を収集してこの収集したプロセスデータ変数を前記データベースに時系列変数として記憶する副過程、
ｂ．  前記データベースから、前記対象プロセスにおける変数についてのデータ状態、特殊値および限度値を、当該変数の時系列と共にロードする副過程、
ｃ．  所与の時系列変数をプロセス従属変数またはプロセス独立変数としてスクリーニングし、基礎的なデータスクリーニングフィルタを適用することにより、その時系列におけるデータセグメントを、所与のデータ品質測定パラメータに従って、良好なデータまたは不良なデータとして検出およびマークする副過程、
ｄ．  時系列変数を、その比例−積分−微分（ＰＩＤ）ループに応じて分類する副過程、
ｅ．  ＰＩＤループごとに、プロセス変数（ＰＶ）をそれに対応する設定値（ＳＰ）と比較し、データスクリーニングフィルタを適用する副過程、
ｆ．  独立変数についての利用可能な測定値を用いて、ＰＩＤとの関連を有さない従属変数についての予測を生成する副過程、
ｇ．  ＰＩＤとの関連を有さない従属変数についての前記生成された予測を、その従属変数についての利用可能な測定値に対して審査し、データスクリーニング方法を適用する副過程、および
ｈ．  前記時系列から不良なデータセグメントを除外するように、前記データセグメントのうち、不良なデータとしてマークされたデータセグメント、およびデータスライス生成手段を用いて、前記所与の時系列変数における不良なデータスライスを特定および生成する副過程、
を含む、方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法において、前記副過程（ａ）のプロセスデータ変数が、前記対象プロセスの操作変数（ＭＶ）、前記対象プロセスの制御変数（ＣＶ）の測定値、独立変数の算出値、従属変数の算出値、前記対象プロセスの全データベクトル、および全ＰＩＤコントローラループの少なくとも１つを含む、方法。
【請求項４】
請求項２に記載の方法において、前記副過程（ｃ）の前記基礎的なデータスクリーニングフィルタが、前記所与の時系列が従属変数である場合の、ＰＩＤコントローラ出力（ＯＰ）飽和および上限／下限検出手段、および凍結信号・測定値検出手段、ならびに、前記所与の時系列が独立変数である場合の、ＰＩＤ手動モード検出手段のうちの、少なくとも１つを含む、方法。
【請求項５】
請求項２に記載の方法において、ＰＩＤループごとに、プロセス変数（ＰＶ）をそれに対応する設定値（ＳＰ）と比較し、データスクリーニングフィルタを適用する前記副過程（ｅ）が、
全プロセス変数の中から、ＰＩＤループとの関連検索を実行して利用可能なＳＰ、ＰＶおよびＯＰを見つけ出すこと、
ＰＶとＳＰとのセットまたはＰＶとＳＰと制御出力（ＯＰ）とのセットが、ＰＩＤループの前記時系列と関連するか否かを判断すること、および
ＰＶとＳＰとのセットまたはＰＶとＳＰとＯＰとのセットが同じＰＩＤループの前記時系列と関連する場合、ルールベースの前記データ選択手段を用いてデータスクリーニングフィルタを適用することにより、ＳＰからの偏差を示すデータ系列を検出し、対応するデータセグメントを不良なデータとしてマークすること、
を含む、方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法において、前記データスクリーニングフィルタが、前記所与の時系列が従属変数である場合の、ＰＶスパイク検出手段、ならびに、前記所与の時系列が独立変数である場合の、ＰＩＤ手動モード検出手段、および閉ループモードのＳＰ検出手段のうちの、少なくとも１つを含む、方法。
【請求項７】
請求項２に記載の方法において、ＰＩＤとの関連を有さない従属変数についての前記生成された予測を、その測定値に対して審査し、データスクリーニング方法を適用する副過程（ｇ）が、
ＰＶとＳＰとのセットまたはＰＶとＳＰとＯＰとのセットが、同じＰＩＤループの目下の前記時系列変数と関連を有さず、その時系列変数がプロセス従属変数である場合、データスクリーニングフィルタを用いて、変動トレンドがスパイクおよび偏差を示すデータセグメントを検出し、所与のデータスクリーニングフィルタに従って、そのデータセグメントを不良なデータとしてマークすること、
を含む、方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法において、前記データスクリーニングフィルタが、ＰＶスパイク検出手段、およびトレンドミスマッチ・未知の外乱検出手段のうちの、少なくとも１つを含む、方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法において、前記トレンドミスマッチ・未知の外乱検出手段が、
多入力単出力（ＭＩＳＯ）モデルにより、前記時系列変数についてのモデル予測を生成し、
未知の外乱による予測誤差を算出し、
制御変数（ＣＶ）の時系列が、前記ＭＩＳＯモデルによる予測値と並行しているか否かを検出し、
前記ＣＶの平均値が正常な変動範囲外の持続的な大きいシフトを生じたか否かを検出し、それが前記モデルによる予測と対応しているか否かを判断し、
前記時系列変数のうち、前記予測誤差を超えるトレンド差を示すデータセグメントを除外用に選択し、当該選択されたデータセグメントを不良なデータとしてマークする、
方法。
【請求項１０】
請求項２に記載の方法において、不良なデータセグメントが除外されることによるデータ損失を抑えるように、除外されるデータセグメントを確定する前記過程が、
ｉ．  前記時系列のうち、基礎的なデータフィルタでは除外していない不良なデータセグメントについて、当該不良なデータセグメントを前記モデル同定に含めた場合のモデル品質（ＭＱ）と当該不良なデータセグメントを前記モデル同定に含めない場合のモデル品質（ＭＱ）とを比較することによりテストする副過程、および
ｊ．  前記ＭＱの比較に基づいて、不良なデータセグメントを不良なデータとして確定する副過程であって、不良なデータとして確定しない場合には、そのデータセグメントを不良なデータセグメント候補から外す副過程、
を含む、方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の方法において、不良なデータセグメントをテストする前記副過程が、
不良なデータセグメントを不良なデータセグメント候補として設定し、時系列変数ごとに不良なデータセグメント候補を除外することにより、良好なデータセグメントを生成すること、
従属変数に対しては、多入力単出力（ＭＩＳＯ）モデル同定を構成し、当該ＭＩＳＯモデルにおいて前記独立変数を入力としてかつ前記従属変数を出力としてロードすること、
前記生成された良好なデータセグメントを前記構成されたＭＩＳＯモデルに適用し、当該ＭＩＳＯモデルについてモデル品質評価を実行することにより、ベースラインのモデル品質指数（ＭＱ）を算出すること、および
前記データセグメントのうち、基礎的なデータフィルタでは除外していない不良なデータセグメント候補に対してＭＩＳＯケース同定を実行し、その不良なデータセグメント候補のＭＩＳＯモデルについてモデル品質評価を実行することにより、候補のＭＱを算出すること、
を含む、方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法において、不良なデータセグメントを不良なデータセグメント候補として設定する前記副過程が、
ベースラインのＭＱと候補のＭＱとの差が調整可能な閾値内ならば、不良なデータセグメント候補を良好なデータセグメントとしてマークし、かつ、対応するデータスライスを不良なデータスライスのリストから外すこと、
を含む、方法。
【請求項１３】
請求項１０に記載の方法において、ＭＰＣアプリケーションにおけるデータを最大限に利用するように、前記記憶されたプロセスデータのうち、ある一定のデータセグメントを修理する前記過程が、
ｋ．  前記所与の時系列変数について、不良なデータセグメントとして確定されたデータセグメントのうち、定常状態までの時間（ＴＴＳＳ）の１／２未満の長さである全ての不良なデータセグメントを、補間用に選択する副過程、
ｌ．  前記時系列のうち、前記データスライス生成手段によってデータ部分が取り除かれたセグメントを、補間データセグメントで継合する副過程、および
ｍ．  不良なデータスライスを、その補間スライスで継合する際に、補間データセグメントの端点と端点とが滑らかに接続されるようにすることにより、不良なデータセグメントを補間データセグメントで置き換えることによる悪影響を抑える副過程、
を含む、方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法において、前記副過程（ｌ）が、
前記時系列変数が独立変数である場合には、前記選択された不良なデータセグメントと隣り合う良好なデータセグメントを確認して、不良なデータセグメントの始点前の良好なデータサンプル値およびその不良なデータセグメントの終点後の良好なデータサンプル値が所与の閾値内であるか否かを判断し、前記所与の閾値内ならば、線形補間により補間スライスを生成し、前記選択された不良なデータセグメントをその補間スライスで置き換えること、
前記選択された時系列変数が従属変数である場合には、当該従属変数および当該従属変数に対応する独立変数を用いてＭＩＳＯモデルケースを構成し、このようにして得られるＭＩＳＯモデルを用いてモデル同定ケースを実行することにより前記従属変数についてのモデル予測を生成し、不良なデータセグメントについてのモデル予測値が利用可能であれば、当該不良なデータセグメントの補間スライスを生成すること、および
前記時系列変数が従属変数である場合には、前記選択された不良なデータセグメントと隣り合う良好なデータセグメントを確認して、不良なデータセグメントの始点前の所与の長さの平均値およびその不良なデータセグメントの終点後の所与の長さの平均値が前記所与の閾値内であるか否かを判断し、前記所与の閾値内ならば、線形補間により補間スライスを生成し、前記選択された不良なデータセグメントをその補間スライスで置き換えること、
を含み、前記補間スライスが前記良好なデータセグメントに滑らかに接続する、方法。
【請求項１５】
プロセスシステムに接続され、既存のモデルを有する多変数予測コントローラ（ＭＰＣ）でのモデル同定およびモデル適応のためにデータを自動的にスクリーニングおよび選択する装置であって、
前記多変数予測コントローラに接続されており、作業メモリ内のルーチンを実行するコンピュータプロセッサと、
対象プロセスからのプロセスデータにアクセスし、このプロセスデータを前記モデルによりアクセス可能なデータベースに記憶するルーチンと、
プロセスデータのうち、モデル品質推定およびモデル同定に不適切なデータセグメントを自動的に検出および除外するルーチンと、
不良なデータセグメントが除外されることによるデータ損失を抑えるように、除外されるデータセグメントを確定するルーチンと、
ＭＰＣアプリケーションにおけるデータを最大限に利用するように、プロセスデータのうち、ある一定のデータセグメントを修正するルーチンと、
を備える、装置。
【請求項１６】
請求項１５に記載の装置において、プロセスデータのうち、モデル品質推定およびモデル同定に不適切なデータセグメントを検出および除外する前記ルーチンが、
所与のサンプリング周波数で、プロセスデータ変数を収集してこの収集したプロセスデータ変数を前記データベースに時系列変数として記憶するルーチンであって、前記プロセスデータ変数が、前記対象プロセスの操作変数（ＭＶ）、前記対象プロセスの制御変数（ＣＶ）の測定値、独立変数の算出値、従属変数の算出値、前記対象プロセスの全データベクトル、および全ＰＩＤコントローラループの少なくとも１つを含む、ルーチン、
前記データベースから、前記対象プロセスにおける変数についてのデータ状態、特殊値および限度値を、当該変数の時系列と共にロードするルーチン、
所与の時系列変数をプロセス従属変数またはプロセス独立変数として判定し、基礎的なデータスクリーニングフィルタを適用することにより、その時系列におけるデータセグメントを、所与のデータ品質パラメータに従って、良好なデータまたは不良なデータとして検出およびマークするルーチン、
時系列変数を、その比例−積分−微分（ＰＩＤ）ループに応じて分類するルーチン、
ＰＩＤループごとに、プロセス変数（ＰＶ）をそれに対応する設定値（ＳＰ）と比較し、データスクリーニングフィルタを適用するルーチンであって、前記データスクリーニングフィルタが、前記所与の時系列が従属変数である場合の、コントローラ出力（ＯＰ）飽和および上限／下限検出手段、および凍結信号・測定値検出手段、ならびに、前記所与の時系列が独立変数である場合の、ＰＩＤ手動モード検出手段のうちの、少なくとも１つを含む、ルーチン、
独立変数についての利用可能な測定値を用いて、ＰＩＤとの関連を有さない従属変数についての予測を生成するルーチン、
ＰＩＤとの関連を有さない従属変数についての前記生成された予測を、前記独立変数についての利用可能な測定値に対して審査し、データスクリーニングフィルタを適用するルーチン、および
前記データセグメントのうち、不良なデータとしてマークされたデータセグメントを用いて、前記所与の時系列変数における不良なデータスライスを生成するルーチンであって、前記時系列から前記不良なデータセグメントを除外するルーチン、
を含む、装置。
【請求項１７】
請求項１６に記載の装置において、ＰＩＤループごとに、プロセス変数（ＰＶ）をそれに対応する設定値（ＳＰ）と比較し、データスクリーニングフィルタを適用する前記ルーチンが、
前記時系列における良好なデータセグメントの中から、ＰＩＤループとの関連検索を実行するルーチン、
ＰＶとＳＰとのセットまたはＰＶとＳＰと制御出力（ＯＰ）とのセットが、ＰＩＤループの前記時系列と関連するか否かを判断するルーチン、および
ＰＶとＳＰとのセットまたはＰＶとＳＰとＯＰとのセットが同じＰＩＤループの前記時系列と関連する場合、ルールベースのデータ選択手段を用いてデータスクリーニングフィルタを適用することにより、ＳＰからの偏差を示すデータ系列を検出し、対応するデータセグメントを不良なデータとしてマークするルーチンであって、前記データスクリーニングフィルタが、前記所与の時系列が従属変数である場合の、ＰＶスパイク検出手段、ならびに、前記所与の時系列が独立変数である場合の、ＰＩＤ手動モード検出手段、および閉ループモードのＳＰ検出手段のうちの、少なくとも１つを含む、ルーチン、
を含む、装置。
【請求項１８】
請求項１６に記載の装置において、ＰＩＤとの関連を有さない従属変数についての前記生成された予測を、前記対応する変数についての測定値に対して審査し、データスクリーニングフィルタを適用する前記ルーチンが、
ＰＶとＳＰとのセットまたはＰＶとＳＰとＯＰとのセットが、同じＰＩＤループの目下の前記時系列変数と関連を有さず、その時系列変数がプロセス従属変数である場合、データスクリーニングフィルタを用いて、変動トレンドがスパイクおよび偏差を示すデータセグメントを検出し、所与のデータスクリーニングフィルタに従って、そのデータセグメントを不良なデータとしてマークするルーチンであって、前記データスクリーニングフィルタが、ＣＶスパイク検出手段、およびトレンドミスマッチ・未知の外乱検出手段のうちの、少なくとも１つを含む、ルーチン、
を含む、装置。
【請求項１９】
請求項１６に記載の装置において、不良なデータセグメントが除外されることによるデータ損失を抑えるように、除外されるデータセグメントを確定する前記ルーチンが、
前記時系列のうち、基礎的なデータフィルタでは除外していない不良なデータセグメントについて、当該不良なデータセグメントを前記モデル同定に含めた場合のモデル品質（ＭＱ）と当該不良なデータセグメントを前記モデル同定に含めない場合のモデル品質（ＭＱ）とを比較することによりテストするルーチン、および
前記ＭＱの比較に基づいて、不良なデータセグメントを不良なデータとして確定するルーチンであって、不良なデータとして確定しない場合には、そのデータセグメントを不良なデータセグメント候補から外すルーチン、
を含む、装置。
【請求項２０】
請求項１５に記載の装置において、ＭＰＣアプリケーションにおけるデータを最大限に利用するように、ある一定の時系列を修正する前記ルーチンが、
前記所与の時系列変数について、不良なデータセグメントとして確定されたデータセグメントのうち、定常状態までの時間の１／２未満の長さである全ての不良なデータセグメントを、補間用に選択するルーチン、
前記時系列のうち、前記データスライス生成手段によってデータ部分が取り除かれたセグメントを、補間データセグメントで継合するルーチン、および
不良なデータスライスを、その補間スライスで継合する際に、補間データセグメントの端点と端点とが滑らかに接続されるようにすることにより、不良なデータセグメントを補間データセグメントで置き換えることによる悪影響を抑えるルーチン、
を含む、装置。
【請求項２１】
請求項１６に記載の装置において、さらに、
前記コンピュータプロセッサに接続されており、プロセスデータおよびプロセスデータをユーザに提示する映像インターフェースを表示するディスプレイと、
前記コンピュータプロセッサに接続されており、前記プロセスデータの時系列、データスライスおよびデータセグメントをユーザが変更および削除することを可能にするユーザ入力装置と、
を備える、装置。