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プロセスの状態類似事例検索方法および状態予測方法並びに記憶媒体

国内特許コード P05A007413
整理番号 WASEDA-314
掲載日 2005年7月12日
出願番号 特願2003-367716
公開番号 特開2005-135010
登録番号 特許第4268500号
出願日 平成15年10月28日(2003.10.28)
公開日 平成17年5月26日(2005.5.26)
登録日 平成21年2月27日(2009.2.27)
発明者
  • 大貝 晴俊
  • 伊藤 雅浩
  • 松崎 眞六
  • 内田 健康
  • 犬島 浩
  • 松下 直樹
出願人
  • 新日本製鐵(株)
  • 早稲田大学
発明の名称 プロセスの状態類似事例検索方法および状態予測方法並びに記憶媒体
発明の概要 【課題】 現在の操業状態と類似の過去事例を検索し、プロセス将来状態の予測を的確に行う方法を提供する。
【解決手段】 指定された時刻から、連続した過去時点までのプロセス変数値を時系列データベース30から抽出してそのプロセス変数値の独立変数値を計算して、それらの値を量子化し、前記指定された時刻と合わせて検索用テーブル50に格納し、別途指定された類似事例検索の特定時刻から連続した過去時点までの前記指定されたプロセス変数値を時系列データベース30から抽出して、その独立変数量を計算し、その量子化した値をキーとして前記検索用テーブル50を検索し、前記キーとした値と類似する量子化した値を持つ時刻を類似度基準に従い特定し、前記特定した時刻に相当するプロセスデータを時系列データベース30から抽出してプロセスの状態類似事例を決定する。<EMI LX=1100 HE=053 WI=068 ID=000002 LY=1742>
【選択図】 図1
従来技術、競合技術の概要 【背景技術】
従来、高炉等のプロセスの操業において、異常状態が発生すると人手により過去の事例を探して対応する行為が行われていた。成功例、失敗例を問わず過去の知見を将来の操業改善に活用することは重要であるが、従来は蓄積されたデータを十分に生かす手段がなく、人間の記憶に頼るのが一般的であった。従って、個人の経験の違いにより、意見の異なるアクションとなり、問題であった。 これに対し、事例ベース推論を用いた技術がいくつかの分野で利用されている。 特開平3-132826号公報(特許文献1)では、過去の問題解決事例に基づいて現在の問題解決を行う事例ベース推論を適用する技術が提案されている。 また、特開平7-271588号公報(特許文献2)では、事例ベース推論のための表形式のエディタを提案し、専門化の知識の体系化を支援している。 浄水場プロセスの排水量予測システムや濁度予測システムとして、特開2001-288782号(特許文献3)公報や、特開2002-119956号公報(特許文献4)では、複数の事例を集約して代表事例を作成し、作成した代表事例を用いて事例ベースを構築し、プロセスの予測を行っている。
【特許文献1】特開平3-132826号公報
【特許文献2】特開平7-271588号公報
【特許文献3】特開2001-288782号公報
【特許文献4】特開2002-119956号公報
産業上の利用分野
本発明は、高炉等のプロセスの操業中に、その操業状態と類似の過去事例を検索する手法、プロセスの将来状態を予測する手法、並びにその処理手法をコンピュータに実行させるためのプログラムが記録してあるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。
特許請求の範囲 【請求項1】 コンピュータを用いて、複数のプロセス変数それぞれの計測値からなるプロセスデータが、格納時刻及び格納した順番を示す格納番号とともに一定周期の時刻ごとに格納された時系列データベースから、指定した時刻のプロセス状態と類似したプロセスの過去の状態類似事例を検索する方法において、(イ)前記複数のプロセス変数それぞれについて、指定した時刻Tkから所定の点数mだけ過去の時点までの一連のプロセスデータを、前記時系列データベースから抽出する工程と、(ロ)前記抽出した一連のプロセスデータに対し独立成分分析を実施し、前記指定した時刻Tkから所定の点数mだけ過去の時点での一連のデータ値からなる複数の独立変数の値sと、分離行列Wとを計算する工程と、(ハ)前記計算した一連の複数の独立変数の値sを入力データとするか、又は、前記計算した一連の複数の独立変数の値sと前記複数のプロセス変数のうちの予め選んだプロセス変数の一連のプロセスデータとを入力データとして、該入力データの前記時刻Tk及び該時刻Tkから過去の時刻それぞれにおける値であるデータ値Xiを、予め与えた上下限値Ximax、Ximinを用いて規格化し、次に所定の量子化数を掛けた後に整数化することにより量子化した入力値Ixiを計算して、検索用テーブルの時刻Tkでのデータ値を算出する工程と、(ニ)前記指定した時刻Tkと対応する時系列データベースの格納番号の少なくとも何れか1つと合わせて、前記検索用テーブルの時刻Tkでのデータ値を検索用テーブルに格納する工程と、からなる一連の工程を、前記指定した時刻Tkを変えて繰り返して、検索用テーブルを作成する工程と、 複数のプロセス変数それぞれについて、前記時刻Tkと別の指定した特定時刻Tsから前記所定の点数mだけ過去の時点までの一連のプロセスデータを入手する工程と、 前記抽出した特定時刻Tsからの一連のプロセスデータに、前記(ロ)の工程で算出した分離行列Wを乗じて、特定時刻Tsの独立変数値を計算する工程と、 前記計算した特定時刻Tsの独立変数値について、前記(ハ)の工程の処理をして、特定時刻Tsの検索用の入力データを算出する工程と、 前記特定時刻Tsの検索用の入力データを検索のキーとして、該入力データ値と前記検索用テーブルの過去の時刻Tkそれぞれでのデータ値とを、対応するデータの値ごとに照合して、該データ値の差分である類似度を算出し、該類似度を用いて類似度の予め設定した値の近傍まで類似したデータ値を探索して類似事例とし、該過去の時刻のデータ値に紐ついた格納時刻または格納番号を求める工程と、 前記類似事例の格納時刻または格納番号に相当する、類似事例の一連のプロセスデータを前記時系列データベースから抽出する工程と、からなることを特徴とするプロセスの状態類似事例検索方法。
【請求項2】 コンピュータを用いて、複数のプロセス変数それぞれの計測値からなるプロセスデータが、格納時刻及び格納した順番を示す格納番号とともに一定周期の時刻ごとに格納された時系列データベースから、指定した時刻のプロセス状態と類似したプロセスの過去の状態類似事例を検索してプロセスの将来状態を予測する方法において、(イ)前記複数のプロセス変数それぞれについて、指定した時刻Tkから所定の点数mだけ過去の時点までの一連のプロセスデータを、前記時系列データベースから抽出する工程と、(ロ)前記抽出した一連のプロセスデータに対し独立成分分析を実施し、前記指定した時刻Tkから所定の点数mだけ過去の時点での一連のデータ値からなる複数の独立変数の値sと、分離行列Wとを計算する工程と、(ハ)前記計算した一連の複数の独立変数の値sを入力データとするか、又は、前記計算した一連の複数の独立変数の値sと前記複数のプロセス変数のうちの予め選んだプロセス変数の一連のプロセスデータとを入力データとして、該入力データの前記時刻Tk及び該時刻Tkから過去の時刻それぞれにおける値であるデータ値Xiを、予め与えた上下限値Ximax、Ximinを用いて規格化し、次に所定の量子化数を掛けた後に整数化することにより量子化した入力値Ixiを計算して、検索用テーブルの時刻Tkでのデータ値を算出する工程と、(ニ)前記指定した時刻Tkと対応する時系列データベースの格納番号の少なくとも何れか1つと合わせて、前記検索用テーブルの時刻Tkでのデータ値を検索用テーブルに格納する工程と、からなる一連の工程を、前記指定した時刻Tkを変えて繰り返して、検索用テーブルを作成する工程と、 複数のプロセス変数それぞれについて、前記時刻Tkと別の指定した特定時刻Tsから前記所定の点数mだけ過去の時点までの一連のプロセスデータを入手する工程と、 前記抽出した特定時刻Tsからの一連のプロセスデータに、前記(ロ)の工程で算出した分離行列Wを乗じて、特定時刻Tsの独立変数値を計算する工程と、 前記計算した特定時刻Tsの独立変数値について、前記(ハ)の工程の処理をして、特定時刻Tsの検索用の入力データを算出する工程と、 前記特定時刻Tsの検索用の入力データを検索のキーとして、該入力データ値と前記検索用テーブルの過去の時刻Tkそれぞれでのデータ値とを、対応するデータの値ごとに照合して、該データ値の差分である類似度を算出し、該類似度を用いて類似度の予め設定した値の近傍まで類似したデータ値を探索して類似事例とし、該過去の時刻のデータ値に紐ついた格納時刻または格納番号を求める工程と、 前記類似事例の格納時刻から、指定された先の時刻までのプロセスデータ、または前記類似事例の格納番号から、指定された先の格納番号までの一連のプロセスデータを前記時系列データベースから取り出す工程と、を具備し、 前記取り出した一連のプロセスデータをプロセスの将来状態とすることを特徴とするプロセスの状態予測方法。
【請求項3】 前記時系列データベースが高炉プロセスを対象とし、前記プロセス変数値を溶銑温度、微粉炭吹き込み量、ソリューションロスカーボン、熱流比、装入ピッチ、Si量、熱風温度、炉頂温度、Qロスから少なくとも1つ以上選択することを特徴とする請求項1に記載のプロセスの状態類似事例検索方法。
【請求項4】 前記時系列データベースが高炉プロセスを対象とし、前記プロセス変数値を溶銑温度、微粉炭吹き込み量、ソリューションロスカーボン、熱流比、装入ピッチ、Si量、熱風温度、炉頂温度、Qロスから少なくとも1つ以上選択することを特徴とする請求項2に記載のプロセスの状態予測方法。
【請求項5】 請求項2または請求項4に記載のプロセスの状態予測方法において、 前記プロセスの将来状態を表示するとともに、その際予測の確からしさとして、前記取り出した一連のプロセスデータを得るのに用いた類似事例の類似度に対応した信頼度を付けて表示することを特徴とするプロセスの状態予測方法。
【請求項6】 前記請求項1もしくは請求項3に記載のプロセスの状態類似事例検索方法の各工程、又は前記請求項2、請求項4及び請求項5のうちのいずれか1項に記載したプロセスの状態予測方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
産業区分
  • 計算機応用
  • 演算制御装置
国際特許分類(IPC)
Fターム
出願権利状態 権利存続中
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