(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントと運転員との間に介在し、プラントの運転状態を示すプラントデータに基づいて運転員にプラントの運転を支援するメッセージを出力するプラント用インタフェースエージェントであって、
プラントの運転に係わるプラントデータに所定の処理を施して時系列データとして事例メモリ（１ｅ）に順次蓄積させると共に、現在のプラントの運転状態を示す現在時系列データに類似する過去時系列データを事例ベース推論の手法に基づいて比較照合し、該比較照合結果に基づいてメッセージを生成する推論エンジン（１ｃ）を具備し、
前記推論エンジンは、一定時間毎にサンプリングされた各プラントデータの絶対値を予め決められたツリー構造にマッピングすることにより距離空間に写像し、該写像によって得られた写像情報を時系列データとして順次記憶し、前記写像情報に基づいて過去の時系列データと現在の時系列データとの距離を各プラントデータ毎に算出し、該距離の総和が小さい過去の時系列データを類似運転事例として検出し、該類似運転事例に基づいて運転員へのメッセージを生成する、
ことを特徴とするプラント用インタフェースエージェントプラント。
【請求項２】
請求項１記載のプラント用インタフェースエージェントにおいて、
前記推論エンジンは、各プラントデータの変化率を算出し、該変化率を距離空間にそれぞれ写像し、各プラントデータに付随する時間データに基づいて変化率と前記絶対値とを関係付け、前記絶対値の写像に係わる写像情報と共に前記変化率の写像に係わる写像情報と関係付けによる関係付け情報とを時系列データとして記憶することを特徴とするプラント用インタフェースエージェント。
【請求項３】
請求項１または２記載のプラント用インタフェースエージェントにおいて、推論エンジンは、ある一定値よりも大きな距離となる絶対値または変化率が１つでも検出されると、当該過去時系列データを類似運転事例の候補から除外し、当該過去時系列データに係わる他の絶対値または変化率の距離計算を省略することを特徴とするプラント用インタフェースエージェント。
【請求項４】
請求項１〜３いずれかに記載のプラント用インタフェースエージェントにおいて、運転員から入力された操作情報をコマンドとしてプラントに出力するコマンド出力手段（１ｆ）を具備することを特徴とするプラント用インタフェースエージェント。
【請求項５】
請求項１〜４いずれかに記載のプラント用インタフェースエージェントにおいて、プラントデータは、プラントを構成する各種プロセス機器について計測された計測データであることを特徴とするプラントの運転状態監視方法。
【請求項６】
請求項１〜４いずれかに記載のプラント用インタフェースエージェントにおいて、プラントデータは、運転員がプラントに対して操作する運転操作データであることを特徴とするプラント用インタフェースエージェント。
【請求項７】
請求項１〜４いずれかに記載のプラント用インタフェースエージェントにおいて、プラントデータは、プラントを構成する各種プロセス機器について計測された計測データ及び運転員がプラントに対して操作する運転操作データであることを特徴とするプラント用インタフェースエージェント。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、プラント用インタフェースエージェントに係わり、特に人工知能（ＡＩ）の手法を用いてプラントの運転状態を監視する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般的な形態として、プラントは、一定のプロセス処理を行うプロセス機器と、該プロセス機器を制御する制御機器と、運転員がプロセス機器に何らかの操作を与えるための操作機器とから構成されている。このようなプラントに対して、従来のプラントの運転において、運転員は、操作機器の表示手段に表示される計測データ（プロセス機器について計測された計測値）を読むことによってプラントの運転状態を把握し、必要に応じて操作機器に操作入力を行うことによってプラントの運転に指示を与える。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、従来のプラントの運転においては、プラントの運転状態を把握することは、運転員の一方的な責任となっている。すなわち、運転員は、操作機器を操作することによって表示される複数の計測データに基づいてプラントの運転状態を把握するわけであるが、これら計測データからプラントの運転状態を正確に判断し、最も適切な操作入力をするためには、かなりの熟練を必要とする。特に、プラントの一部に故障が発生した場合等の緊急時には、運転員は、通常時以上に多数の計測データを的確に選択して確認する必要があるので、その負荷は極めて大きなものとなる。
【０００４】
なお、平常時における運転員の仕事は、計測データの監視作業が中心となっており、集中力を持続することが困難である。したがって、運転員にとっては、プラントの運転状態の変化を迅速かつ的確に把握することが困難である。
【０００５】
本発明は、上述する問題点に鑑みてなされたもので、以下の点を目的とするものである。
（１）運転員によるプラントの運転状態の把握及びプラントへの操作入力を支援することが可能なプラント用インタフェースエージェントを提供する。
（２）運転員の熟練に頼ることなく安定したプラントの運転を実現させることが可能なプラント用インタフェースエージェントを提供する。
（３）プラントの運転状態の変化を迅速かつ的確に把握することが可能なプラント用インタフェースエージェントを提供する。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明では、第１の手段として、プラントと運転員との間に介在し、プラントの運転状態を示すプラントデータに基づいてプラントの運転を支援するメッセージを運転員に出力するプラント用インタフェースエージェントにおいて、プラントの運転に係わるプラントデータに所定の処理を施して時系列データとして事例メモリに順次蓄積させると共に、現在のプラントの運転状態を示す現在時系列データに類似する過去時系列データを事例ベース推論の手法に基づいて比較照合し、該比較照合結果に基づいてメッセージを生成する推論エンジンを具備する手段を採用する。
第２の手段として、上記手段において、推論エンジンを、一定時間毎にサンプリングされた各プラントデータの絶対値を距離空間に写像し、該写像によって得られた写像情報を時系列データとして順次記憶し、前記写像情報に基づいて過去の時系列データと現在の時系列データとの距離を各プラントデータ毎に算出し、該距離の総和が小さい過去の時系列データを類似運転事例として検出し、該類似運転事例に基づいて運転員へのメッセージを生成するように構成するという手段を採用する。
第３の手段として、上記第２の手段において、推論エンジンを、各プラントデータの変化率を算出し、該変化率を距離空間にそれぞれ写像し、各プラントデータに付随する時間データに基づいて変化率と前記絶対値とを関係付け、前記絶対値の写像に係わる写像情報と共に前記変化率の写像に係わる写像情報と関係付けによる関係付け情報とを時系列データとして記憶するように構成するという手段を採用する。
第４の手段として、上記第２または第３の手段において、推論エンジンを、ある一定値よりも大きな距離となる絶対値または変化率が１つでも検出されると、当該過去時系列データを類似運転事例の候補から除外し、当該過去時系列データに係わる他の絶対値または変化率の距離計算を省略するように構成するという手段を採用する。
第５の手段として、第１〜第４の手段において、運転員から入力された操作情報をコマンドとしてプラントに出力するコマンド出力手段を具備する手段を採用する。
第６の手段として、上記第１〜第５の各手段において、プラントデータとして、プラントを構成する各種プロセス機器について計測された計測データと運転員がプラントに対して操作する運転操作データのうち、何れか一方または両方を採用するという手段を採用する。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係わるプラント用インタフェースエージェントの一実施形態について説明する。
【０００８】
図１は、本実施形態のプラント用インタフェースエージェントの機能構成を示すブロック図である。この図において、符号１は当該プラント用インタフェースエージェントであり、プラントと運転員との間に介在してプラントと運転員との情報交換を支援するものである。
【０００９】
一般的な形態として、プラントは、一定のプロセス処理を行うプロセス機器と、該プロセス機器を制御する制御機器と、運転員がプロセス機器に何らかの操作を与えるための操作機器とから構成されている。運転員は、操作機器の表示手段に表示される計測データ（プロセス機器について各種計測された計測値）を読み取ることによってプラントの運転状態を把握し、操作機器に操作入力を行うことによってプラントの運転に指示を与える。
【００１０】
プラント用インタフェースエージェント１は、例えば上記操作機器に対して並列的に備えられ、計測データに基づくプラントの運転状態の把握とプラントへの操作入力と支援するものである。このプラント用インタフェースエージェント１は、以下に説明するように、人工知能（ＡＩ）手法の一種である事例ベース推論を応用することにより、プラントの運転状態を過去の運転事例（過去時系列データ）として時系列的に順次蓄積し、該過去時系列データに基づいて現在の運転状態を判断するものである。
【００１１】
このプラント用インタフェースエージェント１は、ユーザインタフェース１ａ、言語変換システム１ｂ、推論エンジン１ｃ、照合ルール１ｄ、事例メモリ１ｅ、コマンド実行モジュール１ｆ、及びデータ収集モジュール１ｇ等によって構成される。
【００１２】
上記ユーザインタフェース１ａは、例えばディスプレイやスピーカ、キーボードや音声入力装置等であり、キーボードを操作することによってあるいは音声入力によって運転員から入力された操作情報を操作データとして言語変換システム１ｂに出力すると共に、言語変換システム１ｂから入力された言語データを音声信号に変換してスピーカに、また映像信号に変換してディスプレイに出力するものである。
【００１３】
言語変換システム１ｂは、上記ユーザインタフェース１ａから入力された操作データを推論エンジンが処理可能なコンピュータ言語に変換して推論エンジン１ｃに出力すると共に、推論エンジン１ｃから入力されたコンピュータ言語を人間の理解できる言語データに変換してユーザインタフェース１ａに出力するものである。
【００１４】
推論エンジン１ｃは、データ収集モジュール１ｇから入力されたプラントデータを事例ベース推論の手法を用いて処理することにより現在の運転状態を示す現在時系列データを生成し、該現在時系列データに類似する過去時系列データを照合ルール１ｄに基づいて事例メモリ１ｅから検索すると共に、言語変換システム１ｂから入力された操作データのコンピュータ言語に対しては、そのままコマンド実行モジュール１ｆに出力する。また、推論エンジン１ｃは、プラントデータに基づいて生成した現在時系列データを過去時系列データとして事例メモリ１ｅに順次記憶させる。
【００１５】
事例メモリ１ｅは、推論エンジン１ｃから順次入力される現在時系列データを過去時系列データとして順次蓄積するものである。照合ルール１ｄは、事例ベース推論の手法に基づいた現在時系列データと過去時系列データとの照合手順を示すものである。なお、この照合ルール１ｄに基づいた推論エンジン１ｃの処理については、以下に詳述する。
【００１６】
コマンド実行モジュール１ｆは、推論エンジン１ｃを介して言語変換システム１ｂから入力された操作データのコンピュータ言語を上記プラントの制御機器が理解できるコマンド（命令）に変換してプラントに出力する。データ収集モジュール１ｇは、該コマンドと上記操作機器を介してプラントに操作入力されたコマンド及び上記計測データをプラントデータとして収集し、推論エンジン１ｃに出力する。
【００１７】
次に、このように構成されたプラント用インタフェースエージェント１の動作について、図２に示すフローチャートに沿って説明する。
【００１８】
まず、ステップＳ1において、データ収集モジュール１ｇが上記操作データと計測データとを一定時間間隔でサンプリングすることによって、プラントデータが当該プラント用インタフェースエージェント１に入力される。この場合、プラントデータは、複数の物理量に亘る計測データ及び様々なプロセス機器に係わる複数の操作情報から形成される。
【００１９】
このように入力されたプラントデータは、推論エンジン１ｃに入力されて、以下のような処理を受ける。すなわち、各プラントデータの絶対値が距離空間にそれぞれ写像される（ステップＳ2）。この絶対値の距離空間への写像は、例えば図３に示すように、Steam Flow（蒸気流量）に係わるプラントデータを予め決められたツリー構造の各リンク（Steam Flow．０〜Steam Flow．６）に割り当てる処理（マッピング処理）である。ここで、各リンクは、蒸気流量の最大変動範囲をいくつか（この場合６個）の小変動範囲に分割したものである。
【００２０】
例えば、図３において、新たに０．５８がサンプリングされた場合、当該プラントデータは、Steam Flow．６のリンクに割り当てられる。すなわち、時間の経過と伴に順次サンプリングされたプラントデータの絶対値は、その値に応じて何れかのリンクにマッピングされることにより、距離空間にそれぞれ写像される。そして、このような絶対値の距離空間への写像は、全ての物理量のプラントデータについて行われる。
【００２１】
このようにしてプラントデータの絶対値の距離空間への写像が完了すると、各プラントデータには、プラントデータの特徴を示すようなラベルが各々に付与される（ステップＳ3）。例えば、上記蒸気流量に係わるプラントデータの場合には、その絶対値の大小に応じて「蒸気流量大」、「蒸気流量やや大」、「蒸気流量普通」、……等のラベルを各データ毎に付与する。
【００２２】
一方、ステップＳ4では、前回サンプリングされたプラントデータと今回のプラントデータを比較することによって、その変化率が計算される。プラントでは、単にプラントデータの絶対値だけではなく、その変化傾向がしばしば重要な指標となる。そこで、プラントデータをその最大値で正規化し、この正規化したプラントデータ（正規化プラントデータ）と前回サンプリングされたプラントデータの正規化プラントデータとの差を取ることによって変化率が算出される。そして、この変化率の算出は、全ての物理量について行われる。
【００２３】
このようにしてプラントデータの変化率が算出されると、該変化率は、距離空間にそれぞれ写像される（ステップＳ5）。この絶対値の距離空間への写像は、上述した絶対値と同様にして行われるものであり、時間の経過と伴に順次算出される変化率を当該変化率について予め決められたツリー構造の各リンクに割り当てる処理である。
【００２４】
そして、プラントデータの変化率の距離空間への写像が終了すると、ラベル付けが行われる（ステップＳ6）。例えば、上記蒸気流量の場合には、蒸気流量の変化率の大小に応じて「蒸気流量変化率大」、「蒸気流量変化率やや大」、「蒸気流量変化率普通」、……等のラベルが各物理量の変化率について付与される。
【００２５】
このようにプラントデータの絶対値及び変化率は各々独立して距離空間への写像とラベル付けが行われるが、ステップＳ7では、絶対値の距離空間への写像情報と変化率の距離空間への写像情報の関係付け処理が行われる（ステップＳ7）。この関係付け処理では、順次サンプリングされるプラントデータに付随する時間データに基づいて、変化率と絶対値とが関係付けられる。
【００２６】
このようにしてプラントデータの絶対値及び変化率のラベル付け並びにその関係付け処理が終了すると、上記一連の処理結果、すなわちプラントデータの絶対値と変化率の距離空間への写像情報及びラベル付け情報並びにその関係付け情報は、上述した現在時系列データでり、時系列的に事例メモリ１ｅに記憶される（ステップＳ8）。
【００２７】
すなわち、データ収集モジュール１ｇによってプラントの運転開始から時間の経過と伴に順次サンプリングされたプラントデータに基づいて現在時系列データが生成され、過去の運転事例を示す過去時系列データとして事例メモリ１ｅに時系列的に蓄積記憶される。
【００２８】
そして、推論エンジン１ｃは、新たにサンプリングされたプラントデータの現在時系列データに対して、事例メモリ１ｅに既に記憶された過去の一定時間幅に亘る１または複数の過去時系列データを照合ルール１ｄに従って比較照合することにより、現在運転事例に類似する過去運転事例を類似運転事例として検索する（ステップＳ9）。
【００２９】
具体的には、過去の一定時間幅に亘る１または複数の過去時系列データと現在時系列データの全ての組み合わせについて、データの相互の距離がそれぞれ算出される。すなわち、上記距離空間への写像処理（ステップＳ2，Ｓ5）によって各リンクにマッピングされた全ての絶対値と変化率について、過去時系列データと現在時系列データとの距離が計算される。そして、その距離の総和が最も小さい過去時系列データが現在時系列データに最も類似した類似運転事例として検出される。
【００３０】
例えば、上記図３において、同一リンクに属するプラントデータの絶対値は最も距離が小さい。そして、より多くのリンクを辿って到達する関係にあるもの程その距離が大きいことになる。Steam Flow．４のリンクに属する絶対値０．３４とはSteam Flow．５のリンクに属する絶対値０．４４とは、Steam Flow．２のリンクを介して辿ることができる。
【００３１】
これに対して、Steam Flow．４のリンクに属する絶対値０．３４とはSteam Flow．３のリンクに属する絶対値０．６８とは、Steam Flow２に加えてSteam Flow．０のリンクを介して辿ることができる。したがって、絶対値０．４４は、辿る必要のあるリンク数が少ないので、絶対値０．３４に対して絶対値０．６８よりも距離が小さい関係にある。
【００３２】
このような各プラントデータの距離計算は、過去の一定時間幅に亘る１または複数の過去時系列データと現在時系列データの全ての組み合わせについて行われる。しかし、処理時間の短縮を図るために、ある一定値よりも大きな距離となる絶対値または変化率が１つでも検出されると、当該過去時系列データを類似運転事例の候補から除外し、当該過去時系列データに係わる他の絶対値または変化率の距離計算を省略することが考えられる。
【００３３】
このようにして類似運転事例が検出されると、推論エンジン１ｃは、該類似運転事例に係わる過去時系列データに基づいてプラントの現在の運転状態を推論し、その推論結果メッセージデータを生成する。例えば、類似運転事例が過去においてプラントを構成する特定機器の異常状態の時に事例メモリ１ｅに記憶されたものである場合には、現在時系列データはプラントの異常を示していることになるので、推論エンジン１ｃは、この旨を運転員に知らせるメッセージデータを生成する。
【００３４】
このメッセージデータは、例えば推論エンジンが出力可能なコンピュータ言語であり、言語変換システム１ｂに出力される。言語変換システム１ｂは、メッセージデータを人間が理解できる言語、例えば日本語または英語等のデータに変換してユーザインタフェース１ａに出力する。この結果、ユーザインタフェース１ａからは、上記特定機器の異常を知らせるメッセージが音声や映像の形態で運転員に向かって出力される（ステップＳ10）。
【００３５】
一方、このような特定機器の異常を知らせるメッセージに対して、運転員から当該プラント用インタフェースエージェント１に何らかの操作入力がなされた場合、この操作入力はユーザインタフェース１ａを介して言語変換システム１ｂに入力され、コンピュータ言語に変換される。そして、このコンピュータ言語は、推論エンジン１ｃを経由してコマンド実行モジュール１ｆに入力されて、プラントの制御機器が取り扱うことのできるコマンドに変換される。そして、このコマンドは、操作指示としてプラントに出力される。
【００３６】
例えば、このコマンドは、特定機器の稼働停止を指示するものや特定機器の稼働状態を変更させるもの等が考えられる。このようにプラント用インタフェースエージェント１からプラントに向けて出力されたコマンド、及びプラントに本来設けられている操作機器から入力されたコマンドは、上述したようにデータ収集モジュール１ｇにおいてプラントデータの一つとしてサンプリングされる。
【００３７】
なお、上記実施形態では、プラントデータとして計測データと操作データとを取り上げたが、これに限定されるものではなく、何れか一方を取り扱うようにしても良い。また、現在時系列データと比較するために過去時系列データに対して設定される上記時間幅や、どの物理量のプラントデータを過去時系列データと現在時系列データとについて比較するかは、監視対象となるプラントの特徴に基づいて適宜設定する必要がある。
【００３８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明に係わるプラント用インタフェースエージェントによれば、以下のような効果を奏する。
（１）プラントと運転員との間に介在し、プラントの運転状態を示すプラントデータに基づいてプラントの運転を支援するメッセージを運転員に出力するプラント用インタフェースエージェントにおいて、プラントの運転に係わるプラントデータに所定の処理を施して時系列データとして事例メモリに順次蓄積させると共に、現在のプラントの運転状態を示す現在時系列データに類似する過去時系列データを事例ベース推論の手法に基づく照合ルールを用いて比較照合し、該比較照合結果に基づいてメッセージを生成する推論エンジンを具備するので、運転員によるプラントの運転状態の把握及びプラントへの操作入力を効果的に支援することができる。
（２）プラントデータに基づいて運転員に対するプラントの運転を支援するメッセージが出力されるので、運転員の熟練に頼ることなく安定したプラントの運転を実現させることができる。
（３）順次蓄積される時系列データに基づいてプラントの運転を支援するメッセージが自動的に生成されるので、該メッセージはプラントの運転状態を迅速かつ的確に反映したものとなる。したがって、運転員は、プラントの運転状態の変化を迅速かつ的確に把握することができる。
（４）事例ベース推論に入力するプラントデータとして操作データを用いることにより、プラントに対する運転員の操作についても監視し、それに対するメッセージを出力することができる。
（５）プラントデータの絶対値のみならず、その変化率についても事例ベース推論を適用することにより、プラントの運転状態をより正確に監視してメッセージを出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明に係わるプラント用インタフェースエージェントの一実施形態の機能構成を示すブロック図である。
【図２】  本発明に係わるプラント用インタフェースエージェントの一実施形態の動作を示すフローチャートである。
【図３】  本発明に係わるプラント用インタフェースエージェントの一実施形態において、現在時系列データの距離空間への写像を説明する説明図である。
【符号の説明】
１……プラント用インタフェースエージェント
１ａ……ユーザインタフェース
１ｂ……言語変換システム
１ｃ……推論エンジン
１ｄ……照合ルール
１ｅ……事例メモリ
１ｆ……コマンド実行モジュール（コマンド出力手段）
１ｇ……データ収集モジュール
【図１】
0003951374.tif 000002
【図２】
0003951374.tif 000003
【図３】
0003951374.tif 000004