JPH0713611A - プロセスモデル評価装置およびプロセスモデル評価方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 複数のプロセスモデルや複数のモデルパラメ
ータから適用すべきプロセスの状況に合わせて最も評価
の高いモデルやモデルパラメータを柔軟に選択できるプ
ロセスモデル評価装置を提供する。 【構成】 プロセスモデル部１は、プロセス計測値によ
り所定時間後のプロセス挙動を予測したプロセス予測値
を算出する。評価基準算出部２は、プロセスモデル部１
からのプロセス予測値と計測されたプロセス出力値とモ
デル評価関数データ７とを取り込み、複数の評価基準に
基づき複数の評価量を算出する。モデル評価部３は、複
数の評価量と適用すべきプロセスの状況に合わせて評価
量を正規化する条件を設定する写像関数データ８と重み
係数データ９とを取り込み、複数の評価量を適用すべき
プロセスの状況に合わせて一次元的評価量に変換する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、プロセスモデル評価装
置およびプロセスモデル評価方法に係り、特に、プロセ
スモデルの総合評価において、複数のプロセスモデルや
複数のモデルパラメータの中から適用すべきプロセスの
状況に合わせて最も総合評価の高いプロセスモデルやモ
デルパラメータを柔軟に選択するプロセスモデル評価装
置およびプロセスモデル評価方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、複数のプロセスモデルの精度を評
価する場合、プロセスモデル出力とプロセス出力すなわ
ちプロセス計測値との間の相関係数の大小や誤差の二乗
和を算出し、それぞれの評価基準によりプロセスモデル
の精度を評価していた。

【０００３】ところが、相関係数のような一次元的な評
価のみでは、プロセスモデルを適確に評価できない場合
もある。

【０００４】例えば、雨水ポンプ所での雨天時の雨水流
入水量予測モデルの評価では、 (1) 流入水量予測モデル出力と観測された流入水量間と
の相関係数が高い (2) 流入水量予測モデルと観測された流入水量との平均
誤差が小さい (3) 流入水量予測モデルのピーク値と観測された流入水
量のピーク値との比率が１に近い (4) 安全率を考慮すると、流入水量予測モデルピーク値
の観測された流入水量ピーク値に対する比が１以上であ
る、すなわち、予測が外れた場合でも多めに予測する (5) 両者ピーク値の時間差が小さい、すなわち、ピーク
までの立上り時間が精度良く予測されている ことが、それぞれ望ましいとされる。このようなプロセ
スモデルでは、相関係数の大小や誤差の二乗和のような
単独の評価基準による個々の評価だけではなく、複数の
評価基準による総合的なプロセスモデルの評価が必要で
ある。

【０００５】複数の評価基準に基づいてプロセスモデル
を評価するプロセスモデル評価方法には、例えば、マト
リクス得点法がある。

【０００６】複数のモデルから最適のプロセスモデルを
選択する総合評価にマトリクス得点法を適用する従来例
においては、各モデルまたはパラメータＡ，Ｂ，Ｃ，…
を評価項目ｕ，ｖ，ｗ，ｘ，…により評価する際、ｕ＋
ｖ＋ｗ＋ｘ＋…という単純な合計値が大きい方を、精度
の良いモデルまたはパラメータと判断していた。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】マトリクス得点法によ
る複数モデルの総合評価方法では、複数の評価基準を１
次元的な評価量に変換できるものの、評価量の基準化処
理が線形であるため、適用すべきプロセスのすべての状
況には柔軟に対応できないという欠点があった。

【０００８】例えば、上記雨水ポンプ所での雨天時の雨
水流入水量予測モデルの評価では、評価基準としては相
関係数，平均誤差，ピーク比率，ピーク時間差があり、
それぞれの評価量がｘa，ｘb，ｘc，ｘdであり、それぞ
れの範囲がｒa，ｒb，ｒc，ｒdである場合、それぞれに
重みｗa，ｗb，ｗc，ｗdを付けて、 ｗa(ｘa/ｒa)＋ｗb(ｘb/ｒb)＋ｗc(ｘc/ｒc)＋ｗd(ｘd/
ｒd) という線形の式により、プロセスモデルの精度を評価し
ていた。

【０００９】しかし、雨水ポンプ所での雨天時の雨水流
入水量予測モデルにおいては、大雨に向くプロセスモデ
ルと小雨に向くプロセスモデルとは、異なるはずであ
り、それらを常に一義的な評価基準で判断することには
無理があった。一般には、例えば平均誤差が小さい方が
良いプロセスモデルとされている。この考え方では、平
均誤差が０の場合を１とし平均誤差がある値の点をゼロ
として、両点間を結ぶ直線上の評価値によりプロセスモ
デルを選択していた。これに対して、誤差が小さいうち
は評価値を高くし、ある値を越えたところでプロセスモ
デルとしてはもはや使えないものとして極めて低い点を
つけるという考え方があってもよいはずである。一方、
ピーク比率については、小さい側に外れた場合も大きい
側に外れた場合も、１から外れた比率の絶対値が同じで
あれば、従来は同じ評価値が与えられている。しかし、
大きい比率にずれた方が安全な場合もあり、従来の評価
がすべての状況に当てはまるとは限らない。

【００１０】本発明の目的は、複数の評価基準に基づい
て複数のプロセスモデルや複数のモデルパラメータの中
から適用すべきプロセスの状況に合わせて最も総合評価
の高いプロセスモデルやモデルパラメータを柔軟にしか
も正確かつ迅速に選択するプロセスモデル評価装置およ
びプロセスモデル評価方法を提供することである。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために、プロセス計測値を逐次取り込み所定時間
後のプロセス予測値を逐次出力する複数のプロセスモデ
ルの精度を総合評価するプロセスモデル評価装置におい
て、複数のプロセスモデルからのプロセス予測値とプロ
セス計測値とを比較し複数のプロセスモデルの評価量を
算出する評価基準算出部と、評価基準算出部に複数のプ
ロセスモデルに対応する複数の評価基準を提供するモデ
ル評価関数データベースと、適用すべきプロセスの状況
に合わせて評価量を正規化する条件を設定するための写
像関数を格納する写像関数データベースと、評価量に重
み付けするための重み係数データベースと、写像関数デ
ータと重み係数データとを参照し複数のプロセスモデル
を総合評価するモデル評価部とを備えたプロセスモデル
評価装置を提案するものである。

【００１２】本発明は、上記目的を達成するために、プ
ロセス計測値を逐次取り込み所定時間後のプロセス予測
値を逐次出力するプロセスモデルの複数のモデルパラメ
ータの精度を総合評価するプロセスモデル評価装置にお
いて、評価基準算出部に複数のモデルパラメータに対応
する複数の評価基準を提供するモデル評価関数データベ
ースと、適用すべきプロセスの状況に合わせて評価量を
正規化する条件を設定するための写像関数を格納する写
像関数データベースと、評価量に重み付けするための重
み係数データベースと、写像関数データと重み係数デー
タとを参照し複数のモデルパラメータを総合評価するモ
デル評価部とを備えたプロセスモデル評価装置を提案す
るものである。

【００１３】本発明は、上記目的を達成するために、プ
ロセス計測値を逐次取り込み所定時間後のプロセス予測
値を逐次出力する複数のプロセスモデルのこれら複数の
プロセスモデルおよび複数のモデルパラメータの精度を
総合評価するプロセスモデル評価装置において、評価基
準算出部に複数のプロセスモデルおよび複数のモデルパ
ラメータに対応する複数の評価基準を提供するモデル評
価関数データベースと、適用すべきプロセスの状況に合
わせて評価量を正規化する条件を設定するための写像関
数を格納する写像関数データベースと、評価量に重み付
けするための重み係数データベースと、写像関数データ
と重み係数データとを参照し複数のプロセスモデルおよ
び複数のモデルパラメータを総合評価するモデル評価部
とを備えたプロセスモデル評価装置を提案するものであ
る。

【００１４】いずれの場合も、モデル評価部は、基準算
出部の複数の評価基準と同数の写像関数をもつ写像関数
群と、写像関数群からの出力値と重み係数との積を総和
する積和処理部と、積和処理の結果を記憶するメモリ
と、記憶された積和処理の結果の中から所定時点におけ
る所定時間の範囲内で最も総合評価の高いプロセスおよ
び／またはモデルパラメータを最適モデルおよび／また
は最適モデルパラメータとして逐次選択する最適モデル
判断部とで構成できる。

【００１５】また、複数のモデル評価関数データと複数
の写像関数データと複数の重み係数データとを評価対象
のプロセスモデルおよび／またはモデルパラメータに合
わせて変更し設定する手段を備えることが可能である。

【００１６】本発明は、応用システムとして、予見部と
ファジィ制御システム本体とからなり、予見部が、上記
いずれかのプロセスモデル評価装置を含み、ファジィ制
御システム本体が、予見部の評価結果と制御対象プロセ
スからのプロセス計測値とに基づき制御対象プロセスの
運転の操作組合せを集合的に生成する手段と、全ての操
作組合せについて予見ファジィ推論する手段と、推論結
果を評価する手段と、評価された推論結果を制御対象プ
ロセスに適用する手段とを含む予見ファジィ制御システ
ムを提案するものである。

【００１７】本発明は、上記目的を達成するために、プ
ロセス計測値を逐次取り込み所定時間後のプロセス予測
値を逐次出力する複数のプロセスモデルの精度を総合評
価するプロセスモデル評価方法において、複数のプロセ
スモデルに対応する複数の評価基準を参照しながら、複
数のプロセスモデルからのプロセス予測値とプロセス計
測値とを比較し、複数のプロセスモデルの評価量を算出
し、適用すべきプロセスの状況に合わせて評価量を正規
化する条件を設定するための写像関数データと評価量に
重み付けするための重み係数データとを参照しながら、
複数のプロセスモデルを総合評価するプロセスモデル評
価方法を提案するものである。

【００１８】本発明は、また、上記目的を達成するため
に、プロセス計測値を逐次取り込み所定時間後のプロセ
ス予測値を逐次出力するプロセスモデルの複数のモデル
パラメータの精度を総合評価するプロセスモデル評価方
法において、複数のプロセスモデルに対応する複数の評
価基準を参照しながら、複数のプロセスモデルからのプ
ロセス予測値とプロセス計測値とを比較し、複数のモデ
ルパラメータの評価量を算出し、適用すべきプロセスの
状況に合わせて評価量を正規化する条件を設定するため
の写像関数データと評価量に重み付けするための重み係
数データとを参照しながら、複数のモデルパラメータを
総合評価するプロセスモデル評価方法を提案するもので
ある。

【００１９】本発明は、さらに、上記目的を達成するた
めに、プロセス計測値を逐次取り込み所定時間後のプロ
セス予測値を逐次出力する複数のプロセスモデルのこれ
ら複数のプロセスモデルおよび複数のモデルパラメータ
の精度を総合評価するプロセスモデル評価方法におい
て、複数のプロセスモデルおよび複数のモデルパラメー
タに対応する複数の評価基準参照しながら、プロセス予
測値とプロセス計測値とを比較し複数のプロセスモデル
および複数のモデルパラメータの評価量を算出し、適用
すべきプロセスの状況に合わせて評価量を正規化する条
件を設定するための写像関数データと評価量に重み付け
するための重み係数データとを参照しながら、複数のプ
ロセスモデルおよび複数のモデルパラメータを総合評価
するプロセスモデル評価方法を提案するものである。

【００２０】いずれの方法においても、総合評価段階
は、基準算出部の複数の評価基準と同数の写像関数によ
り適用すべきプロセスの状況に合わせて複数の評価量を
正規化する手順と、正規化された出力値と重み係数との
積を総和する積和手順と、積和処理の結果を記憶する手
順と、記憶された積和処理の結果の中から所定時点にお
ける所定時間の範囲内で最も総合評価の高いプロセスお
よび／またはモデルパラメータを最適モデルおよび／ま
たは最適モデルパラメータとして逐次選択する手順とす
ることができる。

【００２１】

【作用】従来のプロセスモデルの評価においては、複数
の評価基準を一次元的に集約するものの、各々の評価量
の基準化が線形のみに限られていた。そのために、ユー
ザが希望するプロセスモデルを柔軟に選択できるように
任意に設定しようとしても、ユーザの自由度は、各々の
評価基準の重みを変更するのみに留まっていた。

【００２２】例えば、既に述べたように、上記雨水ポン
プ所での雨天時の雨水流入水量予測モデルの評価では、
評価基準としては相関係数，平均誤差，ピーク比率，ピ
ーク時間差があり、それぞれの評価量がｘa，ｘb，ｘ
c，ｘdであり、それぞれの範囲がｒa，ｒb，ｒc，ｒdで
ある場合、それぞれに重みｗa，ｗb，ｗc，ｗdを付け、 ｗa(ｘa/ｒa)＋ｗb(ｘb/ｒb)＋ｗc(ｘc/ｒc)＋ｗd(ｘd/
ｒd) という線形の式により、プロセスモデルの精度を評価し
ていた。

【００２３】これに対して、本発明においては、複数の
評価基準と、複数の評価基準を写像するための複数の写
像関数と、複数の写像関数と同数の重み係数とを用意す
る。評価すべきプロセスモデルの適用すべきプロセスの
状況に合わせて、複数の評価基準と複数の写像関数と複
数の重み係数とを予め設定する。複数の写像関数の定義
域は、複数の評価基準に依存するが、写像関数により数
値範囲を正規化すると、各々の評価基準の数値範囲や単
位の違いを吸収できる。

【００２４】例えば、既に述べたように、上記雨水ポン
プ所での雨天時の雨水流入水量予測モデルの評価では、
評価基準としては相関係数，平均誤差，ピーク比率，ピ
ーク時間差があり、それぞれの評価量がｘa，ｘb，ｘ
c，ｘdであり、それぞれの範囲がｒa，ｒb，ｒc，ｒdで
ある場合、写像関数ｆa，ｆb，ｆc，ｆdを導入し、それ
ぞれに重みｗa，ｗb，ｗc，ｗdを付け、 ｗaｆa(ｘa)＋ｗbｆb(ｘb)＋ｗcｆc(ｘc)＋ｗdｆd(ｘd) という式により、プロセスモデルの精度を評価する。

【００２５】本方式の場合、写像関数ｆa(ｘa)，ｆb(ｘ
b)，ｆc(ｘc)，ｆd(ｘd)には、線形の関数のみならず、
非線形の関数も自由に取り入れることができるので、評
価すべきプロセスの状況に合わせて、最も総合評価の高
いプロセスモデルやモデルパラメータを柔軟にしかも正
確かつ迅速に選択できる。

【００２６】複数の評価基準を評価すべきプロセスの状
況に合わせて設定した複数の写像関数で正規化し、各々
の重み係数を掛け合わせた後に和を取り、一次元的な評
価量にすると、複数のプロセスモデルおよび／または複
数のモデルパラメータによるプロセスモデルの適用すべ
きプロセスの状況に合った精度を容易に判断できるよう
になる。

【００２７】すなわち、予め適用すべきプロセスの状況
に合わせた写像関数を用意してあるので、各々の評価量
の変換と正規化とに際し、ユーザが希望するプロセスモ
デルを選択できるように適用すべきプロセスの状況に合
わせて写像関数を任意に設定でき、ユーザの自由度が非
常に高くなる。なお、写像関数により変換し正規化した
後に、ユーザが任意に重み付けできることは従来通りで
ある。

【００２８】これらの手順によれば、適用すべきプロセ
スの状況に合わせたプロセスモデルの総合的な評価が可
能となり、ユーザの要求に合わせて、複数のプロセスモ
デルの総合評価および／または複数のモデルパラメータ
によるプロセスモデルの総合評価等を容易に実現でき
る。

【００２９】また、複数の写像関数と複数の重み付けと
は、それぞれ条件を明確に分けて設定できるので、プロ
セスモデルの総合評価の見通しが良く、複数の写像関数
の設定と複数の重み付けとが容易である。

【００３０】さらに、過去の所定時間範囲で最も総合評
価の高いプロセスモデルおよびモデルパラメータを逐次
選択すると、現時点でユーザが適用すべきプロセスの状
況に合わせて希望する総合評価の高いプロセスモデルを
迅速かつ正確に決定し採用できる。

【００３１】

【実施例】次に、図面を参照して、本発明によるプロセ
スモデル評価装置の実施例を説明する。図１は、本発明
によるプロセスモデル評価装置の一実施例の全体構成を
示すブロック図である。本実施例のプロセスモデル評価
装置は、プロセス計測値に基づいて所定時間後のプロセ
スの出力値を予測するプロセスモデル部１と、プロセス
モデル部１からの出力とプロセス出力すなわちプロセス
計測値とに基づいて各種評価値を算出する評価基準算出
部２と、評価基準算出部２の出力を総合評価するモデル
評価部３と、モデル評価部３の結果をユーザが望む形式
で表示できるように処理するとともに後述のマンマシン
装置５から入力された指示等をこれも後述の評価基準／
評価時間設定部６に転送するマンマシン処理部４と、マ
ンマシン処理部４で変換され出力されたモデル評価部３
の結果を表示するとともにユーザからの入力を受け付け
るマンマシン装置５と、マンマシン処理部４を介するユ
ーザからの指示等に応じて評価基準や評価時間を決める
評価基準／評価時間設定部６と、評価基準算出部２が用
いるモデル評価関数を格納するモデル評価関数データベ
ース７と、モデル評価部３が用いる写像関数を格納する
写像関数データベース８と、モデル評価部３が用いる重
み係数を格納する重み係数データベース９とからなる。

【００３２】プロセスモデル部１は、プロセス計測値を
入力とし、所定時間後のプロセス出力値すなわちプロセ
ス予測値を出力する。プロセス計測値とは、プロセスモ
デルを構成するために必要な変数と同数の計測値であ
る。

【００３３】評価基準算出部２は、プロセスモデル部１
から出力されたプロセス予測値とプロセス出力すなわち
プロセス計測値とに基づいて、予めモデル評価関数デー
タベース７に格納された複数の評価基準をもとに、各々
の評価量を算出する。

【００３４】モデル評価部３は、評価基準算出部２から
の出力を取り込み、適用すべきプロセスの状況に合わせ
て評価量を正規化する条件を設定するための写像関数デ
ータベース８と重み係数データベース９とを参照し、複
数のプロセスモデルおよび／または複数のモデルパラメ
ータを総合評価する。

【００３５】マンマシン処理部４は、モデル評価部３か
らの総合評価値やその評価過程をマンマシン装置５に表
示する処理や、マンマシン装置５を通じて入力された各
種設定値を評価基準／評価時間設定部６に転送する処理
を実行する。

【００３６】評価基準／評価時間設定部６は、マンマシ
ン装置５を通じて入力されたユーザの設定値をモデル評
価関数データベース７，適用すべきプロセスの状況に合
わせて評価量を正規化する条件を設定するための写像関
数データベース８，重み係数データベース９に出力し変
更するとともに、プロセスモデルやモデルパラメータの
過去の評価時間の範囲を設定する。

【００３７】図２は、プロセスモデル部１の一実施例の
内部構成を示すブロック図である。本実施例のプロセス
モデル部１は、異なる構成のプロセスモデルを複数個収
納している。プロセス計測値が入力されると、各々のプ
ロセスモデルが、所定時間後のプロセスの出力値を予測
する。

【００３８】図３は、プロセスモデル部１の他の実施例
の内部構成を示すブロック図である。本実施例のプロセ
スモデル部１は、同一構成のプロセスモデルを複数個収
納しており、モデルパラメータのみが異なっている。プ
ロセス計測値が入力されると、各々の同一構成のプロセ
スモデルが、異なるモデルパラメータによって、所定時
間後のプロセスの出力値を予測する。

【００３９】図４は、プロセスモデル部１の別の実施例
の内部構成を示すブロック図である。本実施例のプロセ
スモデル部１は、図２のプロセスモデル部と図３のプロ
セスモデル部とを合成した形になっている。すなわち、
異なる構成のプロセスモデルを複数個収納しており、そ
れぞれのプロセスモデルについてモデルパラメータも異
なっている。プロセス計測値が入力されると、各々の異
なる構成のプロセスモデルが、異なるモデルパラメータ
によって、所定時間後のプロセスの出力値を予測する。

【００４０】図５は、実際のプロセス出力時系列データ
と複数のプロセスモデルからの出力時系列データとの関
係の一例を示す図である。なお、時系列データは、トレ
ンドともいわれる。プロセスモデル出力トレンドが、プ
ロセス出力トレンドに近いほど、プロセスモデルの精度
が高いといえる。プロセスモデルの精度を定量的に評価
するには、一般的には相関係数や誤差の二乗和等を採用
しているが、評価基準が複数あるような場合、本発明の
プロセスモデル評価装置により総合的に評価する必要が
生ずる。

【００４１】図６は、評価基準算出部２の一実施例の内
部構成を示すブロック図である。本実施例の評価基準算
出部２は、異なる評価基準を複数個収納している。例え
ば評価基準１においては、プロセス出力すなわちプロセ
ス計測値と各プロセスモデル出力１，…，ｎとを取り込
み、各プロセスモデル毎の評価量１を得る。評価基準
２，…，評価基準ｎについても同様である。ただし、図
６においては、煩雑にならないように、モデル出力２，
…，モデル出力ｎから各々の評価基準１，…，ｎへの矢
印を省略してある。

【００４２】以下の説明においては、プロセスモデルが
ｍ個( i = 1,…,m )あり、評価基準がｎ個( j = 1,…,
ｎ )あると仮定する。予め用意された評価基準は、数式
１に示すような関数形をもつ。したがって、１つの評価
基準からはプロセスモデル数やモデルパラメータ数と同
数のｍ個の評価量が算出される。

【００４３】

【数１】

【００４４】あるプロセスモデルの評価量の組を数式２
で表現すると、ｍ個のプロセスモデルを有するので、評
価基準算出部２は、ｍ×ｎ個の評価量を出力する。その
内容は、数式３のようになる。

【００４５】

【数２】

【００４６】

【数３】

【００４７】図７は、モデル評価部３の内部構成の一実
施例を示すブロック図である。モデル評価部３は、適用
すべきプロセスの状況に合わせて評価量を正規化する条
件を設定するための写像関数群３１と、積和処理部３２
と、メモリ３３と、最適モデル判断部３４とからなる。

【００４８】適用すべきプロセスの状況に合わせて評価
量を正規化する条件を設定するための写像関数群３１
は、評価基準算出部２の複数の評価基準と同数の写像関
数をもっている。写像関数群３１は、線形または非線形
の種々の関数を内蔵しており、適用すべきプロセスの状
況に合わせて評価量を正規化する条件を設定するために
用いられる。

【００４９】予め用意された写像関数は数式４に示すよ
うな関数形をもつ。あるプロセスモデルの評価値の組を
数式５で表わすと、写像関数群３１からの出力は数式６
のようになる。写像関数のより具体的な例については、
図９および図１０を参照して後述する。

【００５０】

【数４】

【００５１】

【数５】

【００５２】

【数６】

【００５３】積和処理部３２は、各写像関数からの出力
値と各写像関数に対応して予め用意された重み係数との
積を総和する。なお、重み係数は、写像関数と同じ数だ
け用意されている。これらの重み重み係数を数式７のよ
うに表現すると、各モデルの総合評価は数式８で表現で
きる。

【００５４】

【数７】

【００５５】

【数８】

【００５６】Ｍベクトルの要素がモデル毎の総合評価で
ある。すなわち、Ｍ1がプロセスモデル１の総合評価値
となり、Ｍｍがプロセスモデルｍの総合評価となる。さ
らに詳細には、例えばＭ1は数式９のような内容とな
る。

【００５７】

【数９】

【００５８】図８は、複数のプロセスモデルを複数の評
価基準と本発明の写像関数と重み付けとにより総合評価
した結果を示す図である。メモリ３３は、例えば図８に
示すように、数式６と数式８で評価された各評価モデル
毎の評価値の内容を記憶する。本実施例は、複数のプロ
セスモデルを総合評価した例であるが、プロセスモデル
を固定し複数のモデルパラメータについて総合評価して
もよく、複数のプロセスモデルと複数のモデルパラメー
タとの組み合わせについて総合評価することもできる。

【００５９】このように、ユーザが希望したプロセスモ
デルとなるように、写像関数とそれに対応する重み係数
とを選択すると、複数のプロセスモデルから適用すべき
プロセスの状況に合わせて希望するプロセスモデルを容
易に選択できる。上記実施例では、複数のプロセスモデ
ルから最適なプロセスモデルを選択する場合を説明した
が、複数のモデルパラメータから最適なモデルパラメー
タを選択したい場合や、複数のプロセスモデルと複数の
モデルパラメータとが混在する中から最適なプロセスモ
デルとモデルパラメータとを選択したい場合は、数式１
のxiにこれらのプロセスモデル出力を代入すればよい。

【００６０】図９および１０は、雨天時の雨水排水ポン
プ所への流入水量予測モデルをプロセスモデルとした場
合に、写像関数データベース８に格納されている写像関
数のいくつかの例を示す図である。流入水量予測モデル
の評価では、 (1) 流入水量予測モデル出力と観測された流入水量間と
の相関係数が高い (2) 流入水量予測モデルと観測された流入水量との平均
誤差が小さい (3) 流入水量予測モデルのピーク値と観測された流入水
量のピーク値との比率が１に近い (4) 安全率を考慮すると、流入水量予測モデルピーク値
の観測された流入水量ピーク値に対する比が１以上であ
る、すなわち、予測が外れた場合でも、多めに予測する (5) 両者ピーク値の時間差が小さい、すなわち、ピーク
までの立上り時間が精度良く予測されている ことが、それぞれ望ましいとされる。図９および１０
は、適用すべきプロセスの状況に合わせて希望するプロ
セスモデルを選択するための修正条件をそれぞれ写像関
数の形で表現している。

【００６１】例えば、図９の相関係数は、負の相関係数
であっても、その絶対値を採り評価値を求めているが、
図１０の相関係数は、相関係数が負の場合は、意味が無
いものとして、評価値をゼロにしている。図９の平均誤
差は、誤差ゼロの場合を評価値１とし誤差 390の場合を
評価値ゼロとして両者の間を結んだ直線上で各評価値を
得るようになっているのに対して、図１０の平均誤差の
場合は、平均誤差がａまでは、評価値を１とし、平均誤
差がａを越えたら、評価値をゼロにしている。図９のピ
ーク比率は、1.0を中心として、比率の偏差が同じ場
合、例えば 0.2だけ離れた0.8と1.2では、同じ評価値を
与えているが、図１０のピーク比率の場合は、安全率を
見込んで、小さい側に外れる場合を低く評価し、大きい
側に外れる場合を比較的高く評価している。このような
写像関数は、例えば大雨の水位予測の場合に好適であ
る。図９のピークが出現する時間の予測誤差は、単純な
線形評価を採用しているのに対して、図１０のピーク時
間差においては、誤差が小さいうちは誤差が増えると急
速に評価値を下げるが、誤差がより大きくなっても、評
価値をゼロとはしないようになっている。

【００６２】このように、例えば、雨天時の雨水排水ポ
ンプ所への流入水量予測モデルをプロセスモデルとした
場合に、大雨，小雨，長雨，夕立，台風等の状況に応じ
て、写像関数のセットをいくつか用意しておけば、適用
すべきプロセスの状況に合わせて希望する総合評価の高
いプロセスモデルを迅速かつ正確に決定し採用できるこ
とになる。

【００６３】最適モデル判断部３４は、メモリ３３の中
で最も総合評価値の高いプロセスモデルを最適プロセス
モデルと判断し、マンマシン処理部４に出力する。この
最適プロセスモデルをフィードフォワード情報として、
制御ループ内に取り込むと、高度なプロセス制御を実施
できる。図１１に関して後述するように、予見部に本発
明を適用したプロセスモデルを用いて予見ファジィ制御
を実施してもよい。

【００６４】マンマシン処理部４は、最適プロセスモデ
ルの表示や各評価モデルの評価基準毎の評価過程をマン
マシン装置５に表示するための処理を行なう。また、マ
ンマシン装置５からの入力を受け付ける。

【００６５】マンマシン装置５は、最適プロセスモデル
の表示や各評価モデルの評価基準毎の評価過程を表示す
るとともに、ユーザからの各種設定値を受け付ける。

【００６６】評価基準／評価時間設定部６は、マンマシ
ン装置５を通じて入力された評価基準設定データを、そ
れぞれ、モデル評価関数データベース７，写像関数デー
タベース８，重み係数データベース９に書き込む。ま
た、複数のプロセスモデルや複数のモデルパラメータの
評価範囲を任意に設定する。例えば、過去１時間の範囲
で評価したり、過去２４時間の範囲で評価する等の条件
を任意に設定できる。

【００６７】図１１は、本発明によるプロセスモデル評
価装置を予見ファジィ制御システムの予見部に適用した
一実施例の系統構成を示す図である。予見部１０１は、
本発明により複数のプロセスモデル，複数のモデルパラ
メータ，複数のプロセスモデルと複数のモデルパラメー
タとが混在するプロセスモデル等の総合評価ができる構
成とする。その結果として、例えば、大雨モデル，小雨
モデル，夕立モデル，大型台風モデル，風台風モデル等
が得られ、これらのモデルのいずれが現在の降雨の状況
に最も良く合致するかも明らかとなる。すなわち、予見
部１０１は、制御対象プロセスを模擬する複数のプロセ
スモデルおよび／または複数のモデルパラメータで構成
され、過去の任意の所定区間で最も総合評価の高いプロ
セスモデルまたは総合評価の最も高いモデルパラメータ
を用いたプロセスモデルを採用する。ファジィ制御シス
テム本体１０２は、予見部１０１から出力された将来の
最も総合評価の高いプロセス出力値に基づき、運転の操
作組合せを集合的に生成し、全ての操作組合せについ
て、予見ファジィ推論，制御結果の評価，最適操作を制
御対象プロセス１０３に対して実行する。制御対象プロ
セス１０３が雨水排水装置の場合は、運転の操作組合せ
とは、制御対象のポンプ台数やそれらの回転数等であ
り、評価機構は、メンバシップ関数により、水位の予測
値等を評価する。

【００６８】本発明をプロセスモデル１０１に適用する
と、例えば季節的に変化するプロセスのような制御対象
に対しても、複数のプロセスモデルおよび／または複数
のモデルパラメータを用意しておき、プロセスモデルを
過去の任意の所定区間で逐次総合評価し、適用すべきプ
ロセスの状況に合わせて最も精度の高いプロセスモデル
やモデルパラメータを逐次採用できるので、より精度の
高いプロセス制御が可能となる。

【００６９】

【発明の効果】本発明によれば、複数のプロセスモデル
および／または複数のモデルパラメータが存在するプロ
セスモデルの総合評価において、複数の写像関数により
評価基準を柔軟に修正してプロセスモデルを総合的に評
価するので、適用すべきプロセスの状況に合わせて最も
精度の高いプロセスモデルやモデルパラメータを容易に
選択できる。

【００７０】すなわち、ユーザが希望したプロセスモデ
ルとなるような複数の評価基準，複数の写像関数，複数
の重み係数を設定し、そのなかで最も総合評価値の高い
プロセスモデルやモデルパラメータを選択できる。

【００７１】また、本発明のプロセスモデル評価装置に
おいては、総合評価の演算過程が簡単なためにオンライ
ンプロセスモデル総合評価装置としての適用が容易であ
る。その応用として、予見ファジィ制御の予見部に本発
明のプロセスモデル評価装置を適用すると、適用すべき
プロセスの状況に合わせて精度の高いプロセス制御を実
現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明によるプロセスモデル評価装置の一実施
例の全体構成を示すブロック図である。

【図２】プロセスモデル部の一実施例の内部構成を示す
ブロック図である。

【図３】プロセスモデル部の他の実施例の内部構成を示
すブロック図である。

【図４】プロセスモデル部の別の実施例の内部構成を示
すブロック図である。

【図５】実際のプロセス出力時系列データと複数のプロ
セスモデルからの出力時系列データとの関係の一例を示
す図である。

【図６】評価基準算出部の一実施例の内部構成を示すブ
ロック図である。

【図７】モデル評価部の内部構成の一実施例を示すブロ
ック図である。

【図８】複数のモデルを複数の評価基準と本発明の写像
関数と重み付けとにより総合評価した結果を示す図であ
る。

【図９】雨天時の雨水排水ポンプ所への流入水量予測モ
デルをプロセスモデルとした場合に、写像関数データベ
ースに格納されている写像関数のいくつかの例を示す図
である。

【図１０】雨天時の雨水排水ポンプ所への流入水量予測
モデルをプロセスモデルとした場合に、写像関数データ
ベースに格納されている［プロセスモデル評価基準］写
像関数のいくつかの例を示す図である。

【図１１】本発明によるプロセスモデル評価装置を予見
ファジィ制御システムの予見部に適用した一実施例の系
統構成を示す図である。

【符号の説明】

１ プロセスモデル部 ２ 評価基準算出部 ３ モデル評価部 ４ マンマシン処理部 ５ マンマシン装置 ６ 評価基準／評価時間設定部 ７ モデル評価関数データ ８ 写像関数データ ９ 重み係数データ ３１ 写像関数群 ３２ 積和処理部 ３３ メモリ ３４ 最適モデル判断部 １０１ 予見部 １０２ プロセス制御部 １０３ 制御対象プロセス

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 栗栖 宏充 神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地 株 式会社日立製作所システム開発研究所内

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 プロセス計測値を逐次取り込み所定時間
   後のプロセス予測値を逐次出力する複数のプロセスモデ
   ルの精度を総合評価するプロセスモデル評価装置におい
   て、 複数のプロセスモデルからの前記プロセス予測値と前記
   プロセス計測値とを比較し複数のプロセスモデルの評価
   量を算出する評価基準算出部と、 前記評価基準算出部に前記複数のプロセスモデルに対応
   する複数の評価基準を提供するモデル評価関数データベ
   ースと、 適用すべきプロセスの状況に合わせて前記評価量を正規
   化する条件を設定するための写像関数を格納する写像関
   数データベースと、 前記評価量に重み付けするための重み係数データベース
   と、 前記写像関数データと重み係数データとを参照し前記複
   数のプロセスモデルを総合評価するモデル評価部とを備
   えたことを特徴とするプロセスモデル評価装置。
2. 【請求項２】 プロセス計測値を逐次取り込み所定時間
   後のプロセス予測値を逐次出力するプロセスモデルの複
   数のモデルパラメータの精度を総合評価するプロセスモ
   デル評価装置において、 前記評価基準算出部に前記複数のモデルパラメータに対
   応する複数の評価基準を提供するモデル評価関数データ
   ベースと、 適用すべきプロセスの状況に合わせて前記評価量を正規
   化する条件を設定するための写像関数を格納する写像関
   数データベースと、 前記評価量に重み付けするための重み係数データベース
   と、 前記写像関数データと重み係数データとを参照し前記複
   数のモデルパラメータを総合評価するモデル評価部とを
   備えたことを特徴とするプロセスモデル評価装置。
3. 【請求項３】 プロセス計測値を逐次取り込み所定時間
   後のプロセス予測値を逐次出力する複数のプロセスモデ
   ルの当該複数のプロセスモデルおよび複数のモデルパラ
   メータの精度を総合評価するプロセスモデル評価装置に
   おいて、 前記評価基準算出部に前記複数のプロセスモデルおよび
   複数のモデルパラメータに対応する複数の評価基準を提
   供するモデル評価関数データベースと、 適用すべきプロセスの状況に合わせて前記評価量を正規
   化する条件を設定するための写像関数を格納する写像関
   数データベースと、 前記評価量に重み付けするための重み係数データベース
   と、 前記写像関数データと重み係数データとを参照し前記複
   数のプロセスモデルおよび複数のモデルパラメータを総
   合評価するモデル評価部とを備えたことを特徴とするプ
   ロセスモデル評価装置。
4. 【請求項４】 請求項１〜３のいずれか一項に記載のプ
   ロセスモデル評価装置において、 前記モデル評価部が、前記基準算出部の複数の評価基準
   と同数の写像関数をもつ写像関数群と、前記写像関数群
   からの出力値と前記重み係数との積を総和する積和処理
   部と、前記積和処理の結果を記憶するメモリと、記憶さ
   れた前記積和処理の結果の中から所定時点における所定
   時間の範囲内で最も総合評価の高いプロセスおよび／ま
   たはモデルパラメータを最適モデルおよび／または最適
   モデルパラメータとして逐次選択する最適モデル判断部
   とからなることを特徴とするプロセスモデル評価装置。
5. 【請求項５】 請求項１〜４のいずれか一項に記載のプ
   ロセスモデル評価装置において、 前記複数のモデル評価関数データと前記複数の写像関数
   データと前記複数の重み係数データとを評価対象の前記
   プロセスモデルおよび／またはモデルパラメータに合わ
   せて変更し設定する手段を備えたことを特徴とするプロ
   セスモデル評価装置。
6. 【請求項６】 予見部とファジィ制御システム本体とか
   らなり、 前記予見部が、請求項１〜５のいずれか一項に記載され
   制御対象プロセスからプロセス計測値を取り込むプロセ
   スモデル評価装置を含み、 前記ファジィ制御システム本体が、前記予見部の評価結
   果と前記制御対象プロセスからのプロセス計測値とに基
   づき前記制御対象プロセスの運転の操作組合せを集合的
   に生成する手段と、全ての操作組合せについて予見ファ
   ジィ推論する手段と、推論結果を評価する手段と、評価
   された推論結果を前記制御対象プロセスに適用する手段
   とを含むことを特徴とする予見ファジィ制御システム。
7. 【請求項７】 プロセス計測値を逐次取り込み所定時間
   後のプロセス予測値を逐次出力する複数のプロセスモデ
   ルの精度を総合評価するプロセスモデル評価方法におい
   て、 前記複数のプロセスモデルに対応する複数の評価基準を
   参照しながら、複数のプロセスモデルからの前記プロセ
   ス予測値と前記プロセス計測値とを比較し、複数のプロ
   セスモデルの評価量を算出し、 適用すべきプロセスの状況に合わせて前記評価量を正規
   化する条件を設定するための写像関数データと前記評価
   量に重み付けするための重み係数データとを参照しなが
   ら、前記複数のプロセスモデルを総合評価することを特
   徴とするプロセスモデル評価方法。
8. 【請求項８】 プロセス計測値を逐次取り込み所定時間
   後のプロセス予測値を逐次出力するプロセスモデルの複
   数のモデルパラメータの精度を総合評価するプロセスモ
   デル評価方法において、 前記複数のプロセスモデルに対応する複数の評価基準を
   参照しながら、複数のプロセスモデルからの前記プロセ
   ス予測値と前記プロセス計測値とを比較し、複数のモデ
   ルパラメータの評価量を算出し、 適用すべきプロセスの状況に合わせて前記評価量を正規
   化する条件を設定するための写像関数データと前記評価
   量に重み付けするための重み係数データとを参照しなが
   ら、前記複数のモデルパラメータを総合評価することを
   特徴とするプロセスモデル評価方法。
9. 【請求項９】 プロセス計測値を逐次取り込み所定時間
   後のプロセス予測値を逐次出力する複数のプロセスモデ
   ルの当該複数のプロセスモデルおよび複数のモデルパラ
   メータの精度を総合評価するプロセスモデル評価方法に
   おいて、 前記複数のプロセスモデルおよび複数のモデルパラメー
   タに対応する複数の評価基準参照しながら、前記プロセ
   ス予測値と前記プロセス計測値とを比較し、前記複数の
   プロセスモデルおよび複数のモデルパラメータの評価量
   を算出し、 適用すべきプロセスの状況に合わせて前記評価量を正規
   化する条件を設定するための写像関数データと前記評価
   量に重み付けするための重み係数データとを参照しなが
   ら、前記複数のプロセスモデルおよび複数のモデルパラ
   メータを総合評価することを特徴とするプロセスモデル
   評価方法。
10. 【請求項１０】 請求項７〜９のいずれか一項に記載の
    プロセスモデル評価方法において、 前記総合評価段階が、前記基準算出部の複数の評価基準
    と同数の写像関数により適用すべきプロセスの状況に合
    わせて前記複数の評価量を正規化する手順と、前記正規
    化された出力値と前記重み係数との積を総和する積和手
    順と、前記積和処理の結果を記憶する手順と、記憶され
    た前記積和処理の結果の中から所定時点における所定時
    間の範囲内で最も総合評価の高いプロセスおよび／また
    はモデルパラメータを最適モデルおよび／または最適モ
    デルパラメータとして逐次選択する手順とからなること
    を特徴とするプロセスモデル評価方法。