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公開番号2024150901
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-24
出願番号2023063928
出願日2023-04-11
発明の名称分析装置、分析方法及びプログラム
出願人富士電機株式会社
代理人個人,個人
主分類G05B 23/02 20060101AFI20241017BHJP(制御;調整)
要約【課題】精度の良い操作手順を得ることができる技術を提供する。
【解決手段】本開示の分析装置は、異常又は異常兆候が発生し得る対象に関する値を取る複数の変数が含まれる制御データを用いて、前記対象に異常又は異常兆候が発生したときの復旧又は回避操作手順を得るためのモデル構築用データを選定するように構成されている選定部と、前記複数の変数のうち、対象異常変数と非線形な関係がある変数を選択変数として選択するように構成されている変数選択部と、前記モデル構築用データを用いて、前記選択変数のうち、前記対象異常変数と因果関係がある変数を操作変数として抽出するように構成されている操作変数抽出部と、非線形なグレンジャー因果性が考慮された因果分析技術によって前記操作変数の操作順序を推定することで、前記操作順序の前記操作変数で構成される非線形な復旧又は回避操作手順を抽出するように構成されている操作手順抽出部と、を有する。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
異常又は異常兆候が発生し得る対象に関する値を取る複数の変数が含まれるサンプルデータの時系列データで表現される制御データを用いて、前記制御データに含まれるサンプルデータの中から、前記対象に異常又は異常兆候が発生したときの復旧又は回避操作手順を得るためのモデル構築用データを選定するように構成されている選定部と、
前記複数の変数のうち、前記異常又は異常兆候と関連がある変数を表す対象異常変数と非線形な関係がある変数を選択変数として選択するように構成されている変数選択部と、
前記モデル構築用データを用いて、非線形な因果関係検知手法により、前記選択変数のうち、前記対象異常変数と因果関係がある変数を操作変数として抽出するように構成されている操作変数抽出部と、
非線形なグレンジャー因果性が考慮された因果分析技術によって前記操作変数の操作順序を推定することで、前記操作順序の前記操作変数で構成される非線形な復旧又は回避操作手順を抽出するように構成されている第１の操作手順抽出部と、
を有する分析装置。
続きを表示（約 2,200 文字）【請求項２】
前記変数選択部は、
前記選択変数をノイズが少ない変数を表す第１の選択変数とノイズが多い変数を表す第２の選択変数とのいずれかに分類するように構成されており、
前記操作変数抽出部は、
前記モデル構築用データを用いて、前記非線形な因果関係検知手法により、前記第１の選択変数のうち、前記対象異常変数と因果関係がある変数を第１の操作変数として抽出し、
前記モデル構築用データを用いて、複数の前記非線形な因果関係検知手法により、前記第２の選択変数のうち、前記対象異常変数と因果関係がある変数を第２の操作変数として抽出するように構成されており、
前記第１の操作手順抽出部は、
前記因果分析技術によって前記第１の操作変数の第１の操作順序と前記第２の操作変数の第２の操作順序とをそれぞれ推定することで、前記第１の操作順序の前記第１の操作変数で構成される非線形な第１の復旧又は回避操作手順と、前記第２の操作順序の前記第２の操作変数で構成される非線形な第２の復旧又は回避操作手順とをそれぞれ抽出するように構成されている、請求項１に記載の分析装置。
【請求項３】
前記操作変数抽出部は、
前記モデル構築用データに含まれるサンプルデータ集合毎に、複数の前記非線形な因果関係検知手法により、前記第２の選択変数のうち、前記対象異常変数と因果関係がある変数を検知し、
検知した変数の中から多数決により前記第２の操作変数を抽出するように構成されている、請求項２に記載の分析装置。
【請求項４】
前記非線形な因果関係検知手法には、ＰＣ（Peter and Clark）アルゴリズム、ＭＣＳＬ（Masked gradient-based Causal Structure Learning）が含まれる、請求項１乃至３の何れか一項に記載の分析装置。
【請求項５】
前記モデル構築用データを用いて、前記対象異常変数と、前記複数の変数のうち線形な復旧又は回避操作手順を構成する変数の候補となる変数を表す候補変数との間のグレンジャー因果関係を表す線形な因果モデルを構築するように構成されているモデル構築部と、
前記線形な因果モデルから前記線形な復旧又は回避操作手順を抽出するように構成されている第２の操作手順抽出部と、
前記非線形な復旧又は回避操作手順と、前記線形な復旧又は回避操作手順と、前記非線形な復旧又は回避操作手順と前記線形な復旧又は回避操作手順との論理和を取った復旧又は回避操作手順とを可視化するように構成されている可視化部と、
を有する請求項１に記載の分析装置。
【請求項６】
前記複数の変数には、前記対象の状態を測定した値を表す測定値を取る変数と、前記測定値の目標値として設定された値を表す設定値を取る変数と、前記測定値を前記設定値に追従させるために前記対象を操作したときの値を表す操作値を取る変数とが含まれ、
前記変数選択部は、
前記対象異常変数が前記測定値を取る変数である場合、前記設定値を取る変数と、前記操作値を取る変数との少なくとも一方を前記選択変数として選択するように構成されている、請求項１に記載の分析装置。
【請求項７】
異常又は異常兆候が発生し得る対象に関する値を取る複数の変数が含まれるサンプルデータの時系列データで表現される制御データを用いて、前記制御データに含まれるサンプルデータの中から、前記対象に異常又は異常兆候が発生したときの復旧又は回避操作手順を得るためのモデル構築用データを選定する選定手順と、
前記複数の変数のうち、前記異常又は異常兆候と関連がある変数を表す対象異常変数と非線形な関係がある変数を選択変数として選択する変数選択手順と、
前記モデル構築用データを用いて、非線形な因果関係検知手法により、前記選択変数のうち、前記対象異常変数と因果関係がある変数を操作変数として抽出する操作変数抽出手順と、
非線形なグレンジャー因果性が考慮された因果分析技術によって前記操作変数の操作順序を推定することで、前記操作順序の前記操作変数で構成される非線形な復旧又は回避操作手順を抽出する第１の操作手順抽出手順と、
をコンピュータが実行する分析方法。
【請求項８】
異常又は異常兆候が発生し得る対象に関する値を取る複数の変数が含まれるサンプルデータの時系列データで表現される制御データを用いて、前記制御データに含まれるサンプルデータの中から、前記対象に異常又は異常兆候が発生したときの復旧又は回避操作手順を得るためのモデル構築用データを選定する選定手順と、
前記複数の変数のうち、前記異常又は異常兆候と関連がある変数を表す対象異常変数と非線形な関係がある変数を選択変数として選択する変数選択手順と、
前記モデル構築用データを用いて、非線形な因果関係検知手法により、前記選択変数のうち、前記対象異常変数と因果関係がある変数を操作変数として抽出する操作変数抽出手順と、
非線形なグレンジャー因果性が考慮された因果分析技術によって前記操作変数の操作順序を推定することで、前記操作順序の前記操作変数で構成される非線形な復旧又は回避操作手順を抽出する第１の操作手順抽出手順と、
をコンピュータに実行させるプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、分析装置、分析方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
プラントの安定・安全操業を支えてきた熟練オペレータが減少し、非定常操作や緊急操作の経験が十分に伝承されていないという問題がある。このため、プラントの運転品質の向上（例えば、異常を回避してプラントを止めない、製品品質の向上、オペレータの負荷軽減等）を目的として、異常又はその予兆が検知されたときに適切な復旧操作手順又は回避操作手順をオペレータに提示する技術が望まれている。これに対して、異常イベントの前兆となるアラーム等が発生した場合に、その異常イベントの回避操作手順をプラントの運転員等に提示する技術が知られている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－７８５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術では、精度の良い操作手順（つまり、異常から復旧できる操作手順、異常を回避できる操作手順）を得ることは困難であった。例えば、特許文献１に記載されている技術は、過去の操作のログデータを利用するため、ログデータに残らない復旧操作手順又は回避操作手順は得ることができない。
【０００５】
本開示は、上記の点に鑑みてなされたもので、精度の良い操作手順を得ることができる技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様による分析装置は、異常又は異常兆候が発生し得る対象に関する値を取る複数の変数が含まれるサンプルデータの時系列データで表現される制御データを用いて、前記制御データに含まれるサンプルデータの中から、前記対象に異常又は異常兆候が発生したときの復旧又は回避操作手順を得るためのモデル構築用データを選定するように構成されている選定部と、前記複数の変数のうち、前記異常又は異常兆候と関連がある変数を表す対象異常変数と非線形な関係がある変数を選択変数として選択するように構成されている変数選択部と、前記モデル構築用データを用いて、非線形な因果関係検知手法により、前記選択変数のうち、前記対象異常変数と因果関係がある変数を操作変数として抽出するように構成されている操作変数抽出部と、非線形なグレンジャー因果性が考慮された因果分析技術によって前記操作変数の操作順序を推定することで、前記操作順序の前記操作変数で構成される非線形な復旧又は回避操作手順を抽出するように構成されている第１の操作手順抽出部と、を有する。
【発明の効果】
【０００７】
精度の良い操作手順を得ることができる技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本実施形態に係る分析システムの全体構成の一例を示す図である。
制御データＤＢに格納されている制御データの一例を示す図である。
或る項目に関するサンプルの時系列データの一例を示す図である。
本実施形態に係る分析装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
本実施形態に係る分析装置の機能構成の一例を示す図である。
本実施形態に係る分析装置の動作例を示すフローチャートである。
本実施形態に係るモデル構築用データ選定処理の一例を示すフローチャートである。
本実施形態に係る線形な復旧操作手順抽出処理の一例を示すフローチャートである。
本実施形態に係る変数選択処理の一例を示すフローチャートである。
本実施形態に係る因果モデル構築処理の一例を示すフローチャートである。
本実施形態に係る操作手順抽出処理の一例を示すフローチャートである。
本実施形態に係る非線形な復旧操作手順抽出処理の一例を示すフローチャートである。
ノイズが少ない変数から操作変数を抽出する場合の一例を示す図である。
ノイズが多い変数から操作変数を抽出する場合の一例を示す図である。
可視化結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の一実施形態について説明する。以下の実施形態では、異常又はその兆候に対して、精度の良い復旧操作手順又は回避操作手順を得ることができる分析システム１について説明する。以下では、簡単のため、何等かの異常に対して、その異常から復旧するための操作手順（復旧操作手順）を得る場合について説明する。なお、「異常」を「異常の兆候」、「復旧操作手順」を「回避操作手順」と読み替えれば、以下の実施形態は、何等かの異常の兆候に対して、その異常の発生を回避するための操作手順（回避操作手順）を得る場合についても同様に適用することが可能である。
【００１０】
ここで、本実施形態に係る分析システム１では、参考文献１と同様にＶＡＲ－ＬｉＮＧＡＭと呼ばれる手法により線形な因果モデルを構築した上でその因果モデルから線形な復旧操作手順を抽出すると共に、非線形な因果関係検知手法により非線形な復旧操作手順も抽出する。なお、線形な復旧操作手順とは異常に関連する変数との関係で線形な変数に関する復旧操作手順のことであり、同様に、非線形な復旧操作手順とは異常に関連する変数との関係で非線形な変数に関する復旧操作手順のことである。
（【００１１】以降は省略されています）

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