JPH0410032A - Expert system - Google Patents
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- JPH0410032A JPH0410032A JP11043990A JP11043990A JPH0410032A JP H0410032 A JPH0410032 A JP H0410032A JP 11043990 A JP11043990 A JP 11043990A JP 11043990 A JP11043990 A JP 11043990A JP H0410032 A JPH0410032 A JP H0410032A
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
[発明の目的]
(産業上の利用分野)
本発明はプラントの運転支援や自動制御を行う場合など
に使用されるエキスパートシステムの改良に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Object of the Invention] (Industrial Application Field) The present invention relates to improvement of an expert system used for plant operation support and automatic control.
(従来の技術)
近年、人口知能の発達に伴い、熟練者の勘と洞察力とを
もって決定される結論を電子計算機で実現すると云った
いわゆるエキスパートシステムがプラントの運転支援や
自動制御に取り入れられるようになった。(Conventional technology) In recent years, with the development of artificial intelligence, so-called expert systems, which use computers to realize conclusions determined by the intuition and insight of experts, are being incorporated into plant operation support and automatic control. Became.
このような、プラントの運転支援や自動制御を行う場合
等に使用される、エキスパートシステムにおいては、操
業中のプラントから実時間(リアルタイム)でプロセス
状態を表わすデータを収集し、このデータと知識ベース
とを組み合わせて推論機構にて推論を行い、推論結果を
運転員に提示してプラントの運転支援等を行ったり、推
論結果をプラントの監視制御をするシステムへ伝達して
自動制御等を行っている。Such expert systems, which are used for plant operation support and automatic control, collect data representing process conditions from operating plants in real time, and combine this data with a knowledge base. Inference is made by the inference mechanism in combination with There is.
(発明が解決しようとする課題)
このようなプラント監視システムにおいて使用されるエ
キスパートシステムにおいては、リアルタイム性が強く
要求される。とくに推論結果をプラントの制御に直接用
いているエキスパートシステムでは、プラントの状態変
化に追随して推論を実行し、可能な限り、短時間で推論
結果を確実に求めることが重要な要素となる。(Problems to be Solved by the Invention) Real-time performance is strongly required in an expert system used in such a plant monitoring system. In particular, in an expert system that uses inference results directly to control a plant, it is important to execute inference in accordance with changes in the plant's state and to reliably obtain inference results in as short a time as possible.
これに対し、エキスパートシステム本来の特性から、知
識ベースが不備(知識不足)な状況下においての推論に
ついては、結果が得られなかったり、たとえ、推論結果
が得られる状況にあっても、推論演算にかかる時間不足
のために、定められた推論時間内に結果が求められなか
ったりする。On the other hand, due to the inherent characteristics of expert systems, when it comes to inferences in situations where the knowledge base is incomplete (lack of knowledge), no results can be obtained, or even in situations where inference results can be obtained, inference operations cannot be performed. Due to lack of time, results may not be obtained within the specified inference time.
このため、従来のエキスパートシステムでは、これをプ
ラント監視制御システムに使用しようとしても何等かの
原因で時間内に推論結果が得られない状況が発生する懸
念があり、推論結果を安心してプラントの制御に用いる
ことができない。For this reason, with conventional expert systems, there is a concern that even if you try to use them in a plant monitoring and control system, you may not be able to obtain inference results in time for some reason. cannot be used for
すなわち、リアルタイムに得られた推論結果を人間系の
介在なしに自動制御や自動運転を行うプラントの無人化
、インテリジェント運転、プラント操業の超自動化促進
を進める場合を考えると、エキスパートシステムを本格
採用した場合に、推論結果が得られないと云う状況が生
したとすると、その時点で必要な制御や指示が一切、行
われないことになり、無制御状態に陥って極めて危険で
あって、重大な結果を招きかねない。In other words, when considering the promotion of unmanned plants, intelligent operation, and ultra-automation of plant operations, in which inference results obtained in real time are used to automatically control and operate without human intervention, it is necessary to fully adopt expert systems. If a situation arises in which the inference result cannot be obtained, the control or instructions necessary at that time will not be performed at all, leading to an uncontrolled situation that is extremely dangerous and can lead to serious problems. This could lead to consequences.
そこで、この発明の目的とするところは、エキスパート
システムにおいて、本来の知識ベースと推論機構で推論
が得られない場合に、別に用意した簡易な判断機構で次
善の結果を求めてこれにより補うようにし、推論結果な
しと云う事態を回避できるようにしたエキスパートシス
テムを提供することにある。Therefore, the purpose of this invention is to use a separately prepared simple judgment mechanism to obtain the next best result when an inference cannot be obtained using the original knowledge base and inference mechanism in an expert system. The purpose of the present invention is to provide an expert system that avoids situations where there is no inference result.
[発明の構成コ
(課題を解決するための手段)
上記目的を達成するため、本発明は次のように構成する
。すなわち、知識ベースと推論機構とを有し、入力され
たデータに対し、前記知識ベースを使用して前記推論機
構により推論を行い結果を得るようにしたエキスパート
システムにおいて、前記推論機構および知識ベースに加
えて、推論結果が得られない場合の後方支援を行う簡易
的な判断機能を有する推論補間機構を備えると共に、推
論実施後の経過時間を監視してその経過時間が所定時間
に達すると前記推論補間機構の判断結果を用いる管理手
段とを備えたことを特徴とする。[Configuration of the Invention (Means for Solving the Problem) In order to achieve the above object, the present invention is configured as follows. That is, in an expert system that has a knowledge base and an inference mechanism, and uses the knowledge base to perform inference on input data by the inference mechanism to obtain a result, the inference mechanism and the knowledge base In addition, it is equipped with an inference interpolation mechanism that has a simple judgment function that provides logistical support when no inference result is obtained, and monitors the elapsed time after the inference is performed, and when the elapsed time reaches a predetermined time, the inference is The present invention is characterized by comprising a management means that uses the determination result of the interpolation mechanism.
(作 用)
このような構成の本エキスパートシステムは、前記推論
機構および知識ベースに加えて、推論結果が得られない
場合の後方支援を行う低水準の判断機能を有する推論補
間機構を備えており、推論動作が行われたとき、本来の
推論機構が知識ベースを用いて推論しても定時間内に推
論結果が得られない場合、推論補間機構の求めた結果を
採用して、これをエキスパートシステムの次善のP[と
して出力対象である例えば、プラント監視制御システム
に伝達し、プラントのインテリジェントな運転を行う。(Function) In addition to the above-mentioned inference mechanism and knowledge base, this expert system with such a configuration is equipped with an inference interpolation mechanism that has a low-level judgment function that provides logistical support when an inference result cannot be obtained. ,When an inference operation is performed, if an inference result cannot be obtained within a fixed time even if the original inference mechanism infers using the knowledge base, the result obtained by the inference interpolation mechanism is adopted and the expert The next best P of the system is transmitted to the output target, for example, a plant monitoring and control system, and the plant is operated intelligently.
従って本発明によれば、運転員がエキスパートシステム
の推論結果を参照して運転操作する場合や推論結果に基
づいて制御装置によりプラントを自動制御するような場
合において、エキスパートシステムからは所定時間内に
常に推論結果もしくは次善結果を供給することができる
ことから、どのようなプラント状態でも安心してプラン
ト操業を実施することができるようになり、極めて信頼
性の高い、制御システムあるいは監視システムが構築で
きる等、監視や制御に最適なエキスパートシステムを提
供できる。Therefore, according to the present invention, when an operator performs operation by referring to the inference results of the expert system, or when a control device automatically controls the plant based on the inference results, the expert system does not automatically control the plant within a predetermined time. Since inferred results or suboptimal results can always be provided, plant operations can be carried out with confidence under any plant condition, and extremely reliable control or monitoring systems can be constructed. , can provide expert systems that are ideal for monitoring and control.
(実施例)
以下、本発明の一実施例について、図面を参照して説明
する。(Example) Hereinafter, an example of the present invention will be described with reference to the drawings.
第2図は本発明によるエキスパートシステムを用いたプ
ラントの監視制御システムの一実施例を示すブロック図
であり、図において、3は監視・制御装置であり、この
監視・制御装置f3はプラント1の状態を表わすデータ
(プロセスデータ)を取り込んで、この取り込んだデー
タを表示装置(図示せず)等に表示したり、運転員22
等にょフて入力されたプラント1の運転内容情報に基づ
いてプラント1を制御したりするものである。FIG. 2 is a block diagram showing an embodiment of a plant monitoring and control system using an expert system according to the present invention. Data representing the state (process data) is imported, and this imported data is displayed on a display device (not shown), etc., and the operator 22
The plant 1 is controlled based on the operation details information of the plant 1 that is inputted by the user, etc.
4はエキスパートシステムであり、このエキスパートシ
ステム4は前記監視・制御装置3とは機能的に独立して
いて、前記プラント1の状態を表わすデータ(プロセス
データ)を取り込んで推論を実施するとともに、推論結
果を図示しない前述の表示装置等を介して運手員22に
提示したり、あるいは、推論結果に基づき、監視・制御
装置3がプラント1に対し、制御信号を送ったりするこ
とができるようになっている。Reference numeral 4 denotes an expert system, which is functionally independent from the monitoring and control device 3, and which takes in data (process data) representing the state of the plant 1 and performs inference. The result can be presented to the operator 22 via the aforementioned display device (not shown), or the monitoring/control device 3 can send a control signal to the plant 1 based on the inference result. It has become.
第3図は第2図におけるエキスパートシステム4が搭載
された電子計算機(コンピュータ)の構成を示すブロッ
ク図である。第3図において、5は伝送制御装置であり
、この伝送制御装置5は第2図にて示した前記プラント
1の状態を表わすデータ(プロセスデータ)を取り込ん
で出力する。FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of an electronic computer equipped with the expert system 4 shown in FIG. 2. In FIG. 3, 5 is a transmission control device, and this transmission control device 5 takes in data (process data) representing the state of the plant 1 shown in FIG. 2 and outputs it.
キーボード10はデータや指令等を人力するためのもの
でマンマシンインタフェースとしての入力装置であり、
エキスパートシステム4における知識ベースを登録、編
集したり、プロセスデータの処理に関わるパラメータの
設定を行うために設けられている。計時モジュール6は
エキスパートシステム4の推論実行周期を正しく管理し
、エキスパートシステム4の起動タイミングに用いる時
刻を出力するものである。The keyboard 10 is an input device for inputting data, commands, etc. as a man-machine interface.
It is provided for registering and editing the knowledge base in the expert system 4 and for setting parameters related to process data processing. The clock module 6 correctly manages the inference execution cycle of the expert system 4 and outputs the time used for the start timing of the expert system 4.
補助記憶装置8は知識ベースや、このエキスパートシス
テム4て使用される各種データ、このエキスパートシス
テム4にて推論が行われることによって得られた推論結
果データ等を格納する。The auxiliary storage device 8 stores a knowledge base, various data used by the expert system 4, inference result data obtained by inference performed by the expert system 4, and the like.
演算制御装置7は前記伝送制御装置5によって取り込ま
れたプロセスデータと前記補助記憶装置8に格納されて
いる知識ベースとに基づいて推論を実施し、推論結果を
求める。また、これとともに演算制御装置7は前記推論
結果のデータをCRT表示装置9や第1図に示した監視
・制御装置3に出力するようになっている。The arithmetic control device 7 performs inference based on the process data taken in by the transmission control device 5 and the knowledge base stored in the auxiliary storage device 8, and obtains an inference result. In addition, the arithmetic and control device 7 outputs the data of the inference result to the CRT display device 9 and the monitoring/control device 3 shown in FIG.
プリンタ11は前記演算制御装置7から出力された駆動
指令信号に基づいて前記CRT表示装置9に表示された
内容等を印字するものである。The printer 11 prints the contents displayed on the CRT display device 9 based on the drive command signal output from the arithmetic and control device 7.
第1図は第3図に示したエキスパートシステム4が搭載
されている電子計算機の構成を機能的に示すと共に計算
機内部におけるデータの流れを含めて示したブロック図
である。FIG. 1 is a block diagram functionally showing the configuration of an electronic computer equipped with the expert system 4 shown in FIG. 3, including the flow of data inside the computer.
第1図に示すプロセスデータ処理部13、推論エンジン
17、推論補間機構18および推論結果出力部20は、
第2図に示した演算制御装置7が具備している機能を具
体化したものである。また、プロセスデータ定義ファイ
ル12をはじめプロセスデータファイル14、補間機構
用プロセスデータファイル15、知識ベース16、補間
機構用データベース19は、前記補助記憶装置8が具備
するものである。The process data processing unit 13, inference engine 17, inference interpolation mechanism 18, and inference result output unit 20 shown in FIG.
This is a concrete example of the functions provided by the arithmetic and control unit 7 shown in FIG. The auxiliary storage device 8 includes the process data definition file 12, process data file 14, interpolation mechanism process data file 15, knowledge base 16, and interpolation mechanism database 19.
上記プロセスデータ定義ファイル12には、収集すべき
プロセスデータの登録やプロセスデータの収集周期、プ
ロセス原データを処理すべき内容等の各種情報が登録さ
れている。In the process data definition file 12, various information such as registration of process data to be collected, process data collection cycle, contents of processing of process original data, etc. are registered.
プロセスデータ処理部13は前記プロセスデータ定義フ
ァイル12に登録されている各種情報に基づき、現在値
ファイル、時系列ファイル、モデル計算ファイル等を作
成し、推論エンジン17はこれら作成された各ファイル
等を用い、プロセスデータファイル14から出力される
各種情報、知識ベース17から出力される情報に基づい
て推論を実行し、推論結果を推論結果出力部20へ渡す
。The process data processing unit 13 creates a current value file, a time series file, a model calculation file, etc. based on the various information registered in the process data definition file 12, and the inference engine 17 creates each of these created files. , performs inference based on various information output from the process data file 14 and information output from the knowledge base 17 , and passes the inference result to the inference result output unit 20 .
推論エンジン17は推論開始後、所定の時間内に推論結
果が得られない場合には、推論結果無しの情報を出力す
る。If the inference engine 17 does not obtain an inference result within a predetermined time after starting inference, it outputs information indicating that there is no inference result.
補間機構用プロセスデータファイル15には、プロセス
データファイル14に格納されているデータより、推論
補間機能18で用いるデータが抽出され、そのまま、登
録されたり、加工処理されて登録されている。In the interpolation mechanism process data file 15, data used by the inference interpolation function 18 is extracted from the data stored in the process data file 14, and is registered as is or after being processed.
エキスパートシステム4における推論補間機構18は、
補間機能用プロセスデータファイル15かや
ら出力される各種情畝補間機能用データベース19から
出力される情報に基づいて推論補間処理を実行し、推論
エンジン17より推論結果”無し”の信号を受けたなら
、次善結果を推論結果出力部20へ渡す。The inference interpolation mechanism 18 in the expert system 4 is
If the inference interpolation process is executed based on the information output from the interpolation function process data file 15 or the various information row interpolation function database 19, and the inference result ``no'' signal is received from the inference engine 17. , the next best result is passed to the inference result output unit 20.
推論補間機構18は推論機構から比べると低水準の判断
機能であり、例えば、フェイルセーフの考え方に基づき
、どのようにすれば良いかを予め、状況側に結果を用意
しておくことで、この中から入力データに応じて一義的
に決まる結果を、最良ではないが次善の策として出力す
ると云ったものや、簡易的な演算や推論を行って判断結
果を出すと云ったようなものである。The inference interpolation mechanism 18 is a low-level judgment function compared to the inference mechanism. It is something that outputs a result that is uniquely determined according to the input data from among the input data as the next best solution, although it is not the best, or something that produces a judgment result by performing simple calculations or inferences. be.
推論結果出力部20は推論エンジン17および推論補間
機能18より結果を得てそれを出力するものであり、通
常は推論エンジン17より受けた推論結果を、監視・制
御装置3へ出力するが、もし、推論エンジン17より所
定の時間内に推論結果が得られない場合には、推論補間
機能18より出力される次善結果を監視・制御装置3に
渡すことになる。The inference result output unit 20 obtains the results from the inference engine 17 and the inference interpolation function 18 and outputs them. Normally, the inference results received from the inference engine 17 are output to the monitoring/control device 3, but if If an inference result cannot be obtained from the inference engine 17 within a predetermined time, the next best result output from the inference interpolation function 18 is passed to the monitoring/control device 3.
このような構成の本システムは、プラント1よりプロセ
ス原データを収集し、これをもとにエキスパートシステ
ム4が推論を行い、その結果を監視・制御装置3に与え
る。監視・制御装置3ではプラント1からのプロセス原
データを(プラント1の状態を表わすデータ:プロセス
データ)を取り込んで、この取り込んだデータを表示装
置(図示せず)等に表示したり、運転員22等によって
入力されたプラント1の運転内容情報に基づいてプラン
ト1を制御したりすると共にエキスパートシステム4か
ら受けた前記推論結果を前述の表示装置等を介して運手
員22に提示したり、あるいは、推論結果に基づき、プ
ラント1に対し、制御信号を送って制御を実施する。In this system having such a configuration, raw process data is collected from the plant 1, the expert system 4 makes inferences based on this data, and the results are provided to the monitoring/control device 3. The monitoring/control device 3 imports raw process data from the plant 1 (data representing the state of the plant 1: process data), displays this imported data on a display device (not shown), etc., and displays it to the operator. 22 etc., the plant 1 is controlled based on the operation details information of the plant 1 input by the expert system 4, and the inference result received from the expert system 4 is presented to the operator 22 via the above-mentioned display device etc. Alternatively, based on the inference result, a control signal is sent to the plant 1 to perform control.
ここでエキスパートシステム4の出力する推論結果は、
推論エンジン17の出力する本来の推論結果か、または
、推論補間機構18の出力する次善結果である。Here, the inference results output by expert system 4 are:
This is the original inference result output by the inference engine 17 or the second-best result output by the inference interpolation mechanism 18.
エキスパートシステム4の出力する推論結果が本来の推
論結果であるか、推論補間機構18の出力する次善結果
であるかは、推論エンジン17が所定の時間内に推論結
果を出したか否かによる。所定の時間内に推論エンジン
1フが推論結果を出したならば1、エキスパートシステ
ム4からは本来の推論結果が出力され、所定の時間内に
推論結果が出なければエキスパートシステム4からは次
善結果が出力される。Whether the inference result output by the expert system 4 is the original inference result or the suboptimal result output by the inference interpolation mechanism 18 depends on whether the inference engine 17 outputs the inference result within a predetermined time. If the inference engine 1 outputs an inference result within a predetermined time, the original inference result is output from the expert system 4, and if the inference result is not output within a predetermined time, the expert system 4 outputs the next best result. The result will be output.
エキスパートシステム4は第3図ような構成であり、そ
の機能構成は第1図の如きである。演算制御装置7はプ
ロセスデータ処理部I3をはじめ、推論エンジン17、
推論補間機構18および推論結果出力部20を持ち、ま
た、前記補助記憶装置8はプロセスデータ定義ファイル
12をはじめプロセスデータファイル14、補間機構用
プロセスデータファイル15、知識ベース16、補間機
構用データベース19を持つ。The expert system 4 has a configuration as shown in FIG. 3, and its functional configuration is as shown in FIG. The arithmetic control unit 7 includes a process data processing unit I3, an inference engine 17,
It has an inference interpolation mechanism 18 and an inference result output unit 20, and the auxiliary storage device 8 includes a process data definition file 12, a process data file 14, an interpolation mechanism process data file 15, a knowledge base 16, and an interpolation mechanism database 19. have.
上記プロセスデータ定義ファイル12には、収等の各種
情報が登録されており、プロセスデータ処理部13は前
記プロセスデータ定義ファイル12に登録されている各
種情報に基づき、現在値ファイル、時系列ファイル、モ
デル計算ファイル等を作成し、これら作成した各ファイ
ル等をプロセスデータファイル14から出力される各種
情報と、知識ベース17から出力される情報とに基づい
て推論を実行し、推論結果を推論結果出力部20へ渡す
。Various information such as income is registered in the process data definition file 12, and the process data processing unit 13 processes the current value file, time series file, etc. based on the various information registered in the process data definition file 12. Create model calculation files, etc., perform inference on each of these created files based on various information output from the process data file 14 and information output from the knowledge base 17, and output the inference results. Pass it to Department 20.
また、補間機構用プロセスデータファイル15に対して
は、プロセスデータファイル14に格納されているデー
タより、推論補間機figで用いるデータが抽出され、
そのまま、登録されたり、加工処理されて登録されてい
る。推論補間機構18は補間機能用プロセスデータファ
イル15から出力される各種情報、補間機能用データベ
ース19から出力される情報に基づいて推論補間処理を
実行し、推論エンジン17より推論結果”無し゛の信号
を受けたなら、次善結果を推論結果出力部2oへ渡す。Furthermore, for the interpolation mechanism process data file 15, data used by the inference interpolator fig is extracted from the data stored in the process data file 14,
It may be registered as is, or it may be processed and registered. The inference interpolation mechanism 18 executes inference interpolation processing based on various information output from the interpolation function process data file 15 and information output from the interpolation function database 19, and receives a signal indicating ``no inference result'' from the inference engine 17. If so, the next best result is passed to the inference result output unit 2o.
推論結果出力部20は推論エンジン17より推論結果を
受け、監視・制御装置3へその推論結果を出力する。も
し、推論エンジン17より所定の時間内に推論結果が得
られない場合には、推論補間機構
蛯18より出力される次善結果を監視・制御装置3に渡
すことになる。The inference result output unit 20 receives the inference result from the inference engine 17 and outputs the inference result to the monitoring/control device 3. If an inference result cannot be obtained from the inference engine 17 within a predetermined time, the next best result output from the inference interpolation mechanism 18 will be passed to the monitoring/control device 3.
この結果、所定時間内に本来の推論結果が得て監視・制
御装置3に渡すことができるので、推論結果が得られな
いことによる従来のような無指示状態/無制御状態等の
混乱を回避できる。As a result, the original inference result can be obtained within a predetermined time and passed to the monitoring/control device 3, thereby avoiding confusion such as the conventional no-instruction/no-control state due to inference results not being obtained. can.
二こで上記構成のエキスパートシステム4の推論のプロ
セスについて説明する。The inference process of the expert system 4 having the above configuration will now be explained.
まず、推論機能の全体の流れを機能フロー図である第4
図および第5図を参照して説明する。First, the entire flow of the inference function is shown in the fourth function flow diagram.
This will be explained with reference to the figures and FIG.
本システムでは本来の推論エンジンによる推論と、推論
補間機構による推論の2本立てで行うことを特徴とする
が、これを同時に行うか否かで次のようになる。This system is characterized by performing two inferences: inference by the original inference engine and inference by the inference interpolation mechanism, but the following depends on whether or not these are performed simultaneously.
く第1推論フロー〉
これは本来の推論エンジンによる推論が失敗となったと
き、推論補間機構による推論に移る方式である。First Inference Flow> This is a method in which when inference by the original inference engine fails, inference is moved to inference by an inference interpolation mechanism.
すなわち、第4図に示すように、まず、エキスパートシ
ステム4はプロセスデータの収集後(stl) 、本来
の推論実行を行い(st2) 、規定の時間以内に推論
結果が得られたときには推論補間機構18は動作させず
に、推論結果を出力する(st3,5t4)。もし、規
定の時間以内に推論結果が得られないときには、推論補
間機構18を動作させ、次善結果を求めて出力する(s
t3.st5,5ty)。That is, as shown in FIG. 4, the expert system 4 first performs the original inference execution (st2) after collecting process data (stl), and when the inference result is obtained within a specified time, it starts the inference interpolation mechanism. 18 outputs the inference result without operating (st3, 5t4). If an inference result cannot be obtained within a specified time, the inference interpolation mechanism 18 is operated to obtain and output the next best result (s
t3. st5,5ty).
二の推論方式では通常の推論実行状態では推論補間機構
18は動作しないため、計算機負荷が重(ならないこと
が特徴である。In the second inference method, the inference interpolation mechanism 18 does not operate in a normal inference execution state, so the computer load is not heavy.
く第2推論フロー〉
これは本来の推論エンジンによる推論と推論補間機構に
よる推論を並行して行う方式である。Second Inference Flow> This is a method in which inference by the original inference engine and inference by the inference interpolation mechanism are performed in parallel.
この方式は第5図に示すように、エキスパートシステム
4はプロセスデータの収集後(Stll)、本来の推論
機能と推論補間機能とを同時に並行して実施しく5t1
2.5t13) 、規定時間以内に本来の推論機能によ
り推論結果が得られた場合には、その本来の推論機能に
よる推論結果を採用しく5t14゜5t15)、もし、
規定時間以内に本来の推論機能による推論結果が得られ
ない場合は、推論補間機構18の次善結果を採用する(
stl4,5tlB)。In this method, as shown in FIG. 5, the expert system 4 performs the original inference function and inference interpolation function simultaneously and in parallel after collecting process data (STll).
2.5t13) If an inference result is obtained by the original inference function within the specified time, the inference result by the original inference function shall be adopted.5t14゜5t15) If,
If the inference result by the original inference function cannot be obtained within the specified time, the next best result of the inference interpolation mechanism 18 is adopted (
stl4,5tlB).
この推論方式においては、推論エンジン17と共に常時
、推論補間機構18を並行して動作させているため、本
来の推論機能による推論結果が規定の時間内に得られな
い場合は、直ちに推論補間機構18の次善結果を使用で
きると云う利点がある。In this inference method, the inference interpolation mechanism 18 is always operated in parallel with the inference engine 17, so if the inference result by the original inference function is not obtained within a specified time, the inference interpolation mechanism 18 This has the advantage that the next best result can be used.
次に推論補間機構18のアルゴリズムについて説明する
。Next, the algorithm of the inference interpolation mechanism 18 will be explained.
く第1の補間方法〉
この方法では本来の推論エンジン17で用いる知識ベー
ス16のサブセットを用いた簡易推論方式これは知識ベ
ース16の内容から重要且つ、基本的な知識を抽出し、
第1図で示す補間機能用データベース19を構築する。First interpolation method> This method uses a simple inference method that uses a subset of the knowledge base 16 used in the original inference engine 17. This method extracts important and basic knowledge from the contents of the knowledge base 16,
An interpolation function database 19 shown in FIG. 1 is constructed.
この方法によると、複雑な推論も単純化され、短時間で
確実に推論結果が得られる。しかも、補間機能用データ
ベース19の内容は知識ベース16に基づいて作成する
ため、補間機構の開発効率が高い。According to this method, even complex inferences can be simplified and inference results can be reliably obtained in a short time. Moreover, since the contents of the interpolation function database 19 are created based on the knowledge base 16, the development efficiency of the interpolation mechanism is high.
く第2の補間方法〉
この方法は従来の演算手法に基づく方式で、推論補間機
構18を構成するものである。Second Interpolation Method> This method is based on a conventional calculation method, and constitutes the inference interpolation mechanism 18.
一つの例として、前回の推論結果をもとにして、現在の
プラント状態を条件として前回の推論結果を補正する方
法である。補正する幅は前回の推論時のプラント状態と
現在のプラント状態との際の関数として条件設定する。One example is a method of correcting the previous inference result using the current plant state as a condition, based on the previous inference result. The range to be corrected is set as a function of the plant state at the time of the previous inference and the current plant state.
もう一つの例としては、数理計画法等の数学的手法に基
づくモデル計算を実施し、求解する方法である。この場
合はプラントの数学モデルを作成して、システム同定を
し、プロセス原データを入力してプラント状態を想定し
、演算処理するものである。この方法によると、推論補
間機構18の方法を推論方式ではない全く異なるアルゴ
リズムを採用することで、より幅広いプラント状態に対
応可能となる。Another example is a method of solving a problem by performing model calculations based on mathematical methods such as mathematical programming. In this case, a mathematical model of the plant is created, the system is identified, the original process data is input, the plant state is assumed, and arithmetic processing is performed. According to this method, by employing a completely different algorithm, which is not an inference method, as the method of the inference interpolation mechanism 18, it becomes possible to deal with a wider range of plant states.
以上詳述したように、本発明によれば、運転員がエキス
パートシステムの推論結果を参照して運転操作する場合
や推論結果に基づいて制御装置によりプラントを自動制
御するような場合において、エキスパートシステムから
は常に推論結果もしくは次善結果を供給することができ
ることから、どのようなプラント状態でも安心してプラ
ント操業を実施することができるようになり、極めて信
頼性の高い、制御システムあるいは監視システムが構築
できる。As described in detail above, according to the present invention, when an operator performs operation by referring to the inference results of an expert system, or when a control device automatically controls a plant based on the inference results, the expert system Since it is possible to always supply inferred results or suboptimal results, plant operations can be carried out with peace of mind under any plant condition, creating an extremely reliable control or monitoring system. can.
以上説明したように、本発明はエキスパートシステムの
中に予め推論エンジンの後方支援用として、推論機構よ
りは低水準の判断能力しかないが、確実に次善の策とし
ての価値のある判断結果は出せる推論補間機構を設ける
と共に時間管理手段を設け、推論エンジンか所定の時間
内に判断結果を出さないときは、この推論補間機構の判
断結果を使用するようにしであるため、幅広いプラント
状況において、常に安定した結果を出力可能となるため
、エキスパートシステムを活用した監視・制御システム
の信頼性を高め、更には適用範囲を広げることを容易に
する。As explained above, in the present invention, the expert system has a lower level of judgment ability than the inference mechanism in advance as a back-up support for the inference engine, but it is certain that the result of judgment that is valuable as the next best option is In addition to providing an inference interpolation mechanism that can generate a prediction, a time management means is also provided, and when the inference engine does not produce a judgment result within a predetermined time, the judgment result of this inference interpolation mechanism is used. Therefore, in a wide range of plant situations, Since it is possible to always output stable results, it increases the reliability of monitoring and control systems that utilize expert systems, and furthermore makes it easier to expand the scope of application.
特に推論補間機構に従来のプラント管理用演算手法を採
用した場合、AI(人口知能)技術と従来技術の併用と
なり、それぞれの欠点を補間して長所を活かすことがで
き、また、エキスパートシステムを制御系に適用するな
どしてプラントの自動操業を実施する等、より高度な技
術を自動制御に活かす場合には、後方支援機能があるた
め、知識ベースの知識獲得の初期の段階から実プラント
での運用が可能となり、監視・制御システムの立ち上げ
が短縮される。In particular, when a conventional calculation method for plant management is adopted for the inference interpolation mechanism, it becomes a combination of AI (artificial intelligence) technology and conventional technology, and it is possible to interpolate the shortcomings of each and take advantage of the strengths, and also to control the expert system. When applying more advanced technology to automatic control, such as implementing automatic plant operation by applying it to a system, there is a logistics support function, so it is necessary to start from the initial stage of acquiring knowledge based on the actual plant. operation becomes possible, and the startup time of the monitoring and control system is shortened.
尚、本発明は上記し、且つ、図面に示す実施例に限定す
ることなく、その要旨を変更しない範囲内で適宜変形し
て実施し得るものである。It should be noted that the present invention is not limited to the embodiments described above and shown in the drawings, but can be implemented with appropriate modifications within the scope without changing the gist thereof.
[発明の効果〕
以上詳述したように本発明によれば、運転員かエキスパ
ートシステムの推論結果を参照して運転操作する場合や
推論結果に基づいて制御装置によりプラントを自動制御
するような場合において、エキスパートシステムからは
所定時間内に常に推論結果もしくは次善結果を供給する
ことかできることから、どのようなプラント状態でも安
心してプラント操業を実施することができるようになり
、極めて信頼性の高い、制御システムあるいは監視シス
テムが構築できる等、監視や制御に最適なエキスパート
システムを提供できる。[Effects of the Invention] As detailed above, according to the present invention, when an operator performs operation by referring to the inference result of an expert system, or when a plant is automatically controlled by a control device based on the inference result, The expert system can always provide inference results or suboptimal results within a predetermined time, making it possible to safely operate the plant under any plant condition, resulting in an extremely reliable system. , a control system or a monitoring system can be constructed, and an expert system optimal for monitoring and control can be provided.
構成図であって、エキスパートシステム4が搭載されて
いる電子計算機の構成を機能的に示すと共に計算機内部
におけるデータの流れを含めて示したブロック図、第2
図は本発明によるエキスパートシステムを用いたプラン
トの監視制御システムの一実施例を示すブロック図、第
3図は第2図におけるエキスパートシステム4が搭載さ
れた電子計算機(コンピュータ)構成を示すブロック図
、19・・・補間機構用データベース、
20・・・推論結果出力部。2 is a block diagram functionally showing the configuration of the electronic computer in which the expert system 4 is installed, including the flow of data inside the computer; FIG.
The figure is a block diagram showing an embodiment of a plant monitoring and control system using the expert system according to the present invention, and FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of an electronic computer (computer) equipped with the expert system 4 in FIG. 19... Database for interpolation mechanism, 20... Inference result output unit.
一図である。This is a diagram.
1・・・プラント、3・・・監視・制御装置、4・・・
エキスパートシステム、5・・・伝送制御装置、6・・
・計時モジュール、7・・・演算制御装置、8・・・補
助記憶装置、9・・・CRT表示装置、10・・・キー
ボード、11・・・プリンタ、12・・・プロセスデー
タ定義ファイル、14・・・プロセスデータファイル、
15・・・補間機構用プロセスデータファイル、16・
・・知識ベース、17・・・推論エンジン、18・・・
推論補間機構、
出願人代理人 弁理士 鈴江武彦
第
図
プロtス↑ゝり
第
図
第
図
第
図1...Plant, 3...Monitoring/control device, 4...
Expert system, 5... Transmission control device, 6...
- Timing module, 7... Arithmetic control device, 8... Auxiliary storage device, 9... CRT display device, 10... Keyboard, 11... Printer, 12... Process data definition file, 14 ...Process data file, 15...Process data file for interpolation mechanism, 16.
...Knowledge base, 17...Inference engine, 18...
Inference Interpolation Mechanism, Applicant's Representative Patent Attorney Takehiko Suzue
Claims (1)
し、前記知識ベースを使用して前記推論機構により推論
を行い結果を得るようにしたエキスパートシステムにお
いて、 前記推論機構および知識ベースに加えて、推論結果が得
られない場合の後方支援を行う簡易的な判断機能を有す
る推論補間機構を備えると共に、推論実施後の経過時間
を監視してその経過時間が所定時間に達すると前記推論
補間機構の判断結果を用いる管理手段とを備えたことを
特徴とするエキスパートシステム。[Scope of Claims] An expert system having a knowledge base and an inference mechanism, wherein the inference mechanism performs inference on input data using the knowledge base and obtains a result, the inference mechanism comprising: In addition to the knowledge base, it is equipped with an inference interpolation mechanism that has a simple judgment function that provides logistical support when no inference result is obtained, and also monitors the elapsed time after the inference is performed until the elapsed time reaches a predetermined time. and a management means for using the determination result of the inference interpolation mechanism when the inference interpolation mechanism is reached.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11043990A JPH0410032A (en) | 1990-04-27 | 1990-04-27 | Expert system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11043990A JPH0410032A (en) | 1990-04-27 | 1990-04-27 | Expert system |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0410032A true JPH0410032A (en) | 1992-01-14 |
Family
ID=14535752
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11043990A Pending JPH0410032A (en) | 1990-04-27 | 1990-04-27 | Expert system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0410032A (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013017272A (en) * | 2011-07-01 | 2013-01-24 | Mitsubishi Electric Corp | Power system state estimation calculation device, power system monitoring control system and power system state estimation calculation method |
-
1990
- 1990-04-27 JP JP11043990A patent/JPH0410032A/en active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013017272A (en) * | 2011-07-01 | 2013-01-24 | Mitsubishi Electric Corp | Power system state estimation calculation device, power system monitoring control system and power system state estimation calculation method |
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