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プロセスの状態類似事例検索方法及び状態予測方法、並びにコンピュータ読み取り可能な記憶媒体

国内特許コード P04A006111
整理番号 WASEDA-291
掲載日 2005年2月8日
出願番号 特願2003-103809
公開番号 特開2004-310492
登録番号 特許第4307129号
出願日 平成15年4月8日(2003.4.8)
公開日 平成16年11月4日(2004.11.4)
登録日 平成21年5月15日(2009.5.15)
発明者
  • 大貝 晴俊
  • 伊藤 雅浩
  • 松崎 眞六
  • 内田 健康
  • 秋月 影雄
  • 大舘 尚記
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及び状態予測方法、並びにコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
発明の概要 【課題】複雑、非線形、かつ非定常プロセスにおいて、現在操業状態と類似の過去事例を検索する方法を提供する。
【解決手段】時系列データベース(DB)30から指定した時刻から連続した過去時点までの指定したプロセス変数値を抽出し、それらの値を量子化し、指定した時刻及び/又は時系列DBの格納番号と合わせて検索用テーブル50に格納する。別途指定し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したプロセス変数値を時系列DB30から抽出し、それらの値を量子化し、量子化した値をキーとして検索用テーブル50を検索し、類似度基準に従い前記キーとした値と類似する量子化した値を持つ時刻又は時系列DBの格納番号を特定し、前記特定した時刻又は時系列DBの格納番号に相当するプロセスデータを時系列DB30から抽出してプロセスの状態類似事例と決定する。
従来技術、競合技術の概要 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。そのため、個人の経験の違いにより意見の異なるアクションとなってしまう問題があった。これに対し、事例ベース推論技術がいくつかの分野で利用されている。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する技術が提案されている。また、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許文献3、4では複数の事例を集約して代表事例を作成して事例ベースを構築しプロセスの予測を行う技術が開示されている。
【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、その操業状態と類似の過去事例を検索するプロセスの状態類似事例検索方法及び状態予測方法、並びに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】 複数のプロセス変数それぞれの測定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過去のプロセスの状態類似事例を検索する方法であって、 (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を入力データとして、該入力データそれぞれの値であるデータ値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データ値Ixiを算出して、量子化した入力データを得る工程と、 (ハ)該量子化した入力データ、及び、指定した時刻と時系列データベースの格納番号の両方又はいずれか一方を合わせて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、量子化した過去の入力データからなる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、別途指定した特定時刻Ts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、 前記抽出した一連のプロセスデータそれぞれの値であるデータ値Xsiを、予め与えた上下限値Xsimax,Xsimin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データ値Ixsiを算出して、量子化した特定時刻Tsの入力データを得る工程と、 前記量子化した特定時刻Tsの入力データを、前記検索用テーブルのキーとして、検索用テーブルに含む量子化した過去の入力データと、対応するデータ値ごとに照合して差異を類似度として算出し、該類似度に基づいて特定時刻Tsの入力データと類似の入力データを探索し、該類似の入力データから類似事例の格納番号又は格納時刻を求める工程と、 該類似事例の格納番号又は格納時刻に基づいて、前記時系列データベースから類似するプロセスデータを抽出する工程と、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】 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、熱負荷から少なくとも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3】 複数のプロセス変数それぞれの測定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過去のプロセスの状態類似事例を検索する方法であって、 (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を入力データとして、該入力データそれぞれの値であるデータ値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データ値Ixiを算出して、量子化した入力データを得る工程と、 (ハ)該量子化した入力データ、及び、指定した時刻と時系列データベースの格納番号の両方又はいずれか一方を合わせて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、量子化した過去の入力データからなる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、別途指定した特定時刻Ts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、 前記抽出した一連のプロセスデータそれぞれの値であるデータ値Xsiを、予め与えた上下限値Xsimax,Xsimin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データ値Ixsiを算出して、量子化した特定時刻Tsの入力データを得る工程と、 前記量子化した特定時刻Tsの入力データを、前記検索用テーブルのキーとして、検索用テーブルに含む量子化した過去の入力データと、対応するデータ値ごとに照合して差異を類似度として算出し、該類似度に基づいて特定時刻Tsの入力データと類似の入力データを探索し、該類似の入力データから類似事例の格納番号又は格納時刻を求める工程と、 前記類似事例の格納番号又は格納時刻に基づいて類似時点を得て、該類似時点から所定の時間ΔTのプロセスデータを前記時系列データベースから入手して、前記、指定した特定時刻Tsから所定の時間ΔT後の将来状態として得る工程と、を具備することを特徴とするプロセスの状態予測方法。
【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、熱負荷から少なくとも1つ以上選択することを特徴とする請求項3に記載のプロセスの状態予測方法。
【請求項5】 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類似度基準に対応した信頼度を付けて表示する工程をさらに具備することを特徴とする請求項3又は4に記載のプロセスの状態予測方法。
【請求項6】 請求項1又は2に記載のプロセスの状態類似事例検索方法の工程、又は請求項3~5のいずれか1項に記載のプロセスの状態予測方法の工程での各処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録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
  • 制御調整
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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