JPH04323414A - 時系列データルール作成装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は，プラントの操業上，例
えば多大な影響を及ぼす特定事象の発生を，上記プラン
トからの所定のデータサンプリング時刻毎の複数種の操
業データ及び検出された特定事象に基づいて予知するた
めのルールを作成する時系列データルール作成装置に係
り，特に上記特定事象の発生を精度良く予知するための
ルールを作成することのできる時系列データルール作成
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】プラントの種類によっては，ある特定事
象が発生すると，操業面で多大な影響を及ぼす場合があ
る。例えば，後述するような，地盤を掘削する掘削軸か
ら噴射された地盤改良剤と土砂とを混合して上記地盤を
強化する地盤改良装置では，操業中に上記地盤改良剤が
掘削軸の先端で詰まる特定の現象（以下，詰まり事象と
いう）を生じることがある。上記詰まり事象が操業中に
発生すると，上記地盤改良装置を一旦停止した上，上記
掘削軸を途中から引き抜いて掘削軸の詰まり部位のメン
テナンスを行う必要がある。これらのメンテナンスは多
大な手間と時間とを要するため，上記地盤改良装置の操
業上の観点から上記地盤改良剤が詰まる以前に対策を講
じる必要がある。一方，上記地盤改良装置のオペレータ
は，詰まり事象に至るまでの当該装置からの種々の時系
列的な操業データと過去に検出された詰まり事象発生に
係るデータとに基づいて，上記詰まり事象を予知するた
めの何らかの知識を有している。そこで，上記オペレー
タの知識をルール化し，当該ルールを用いて上記地盤改
良装置の詰まり事象を予知することが考えられる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところで，上記したよ
うなオペレータの保有する詰まり事象の予知知識は，経
験に基づく定性的な知識である場合が多く，その量及び
質共に個人差がある。一方，上記地盤改良装置からの詰
まり事象に至るまでの操業データに基づいてルールを作
成する場合に，上記操業データは時系列的な数値データ
の羅列として出力されるので，特に数値データの取扱い
に不慣れな人にとってはこれらの数値データに基づいて
上記予知知識をルール化することは極めて困難であり，
上記詰まり事象を確実に予知するためのルールを作成す
る手法が確立されていなかった。そこで，本発明の第１
の目的とするところは，プラントの特定事象の発生を確
実に予知するためのルールを作成することのできる時系
列データルール作成装置を提供することにある。ところ
で，上記ルールを用いて詰まり事象を確実に予知できた
としても，その予知動作に長時間を要していては，上記
詰まり事象解決のための対策を講じる時期が遅れる。そ
こで，予知システムの効率を上げて予知動作に要する時
間を短縮化するためには，内容が冗長にならないルール
を作成することもひとつの手法である。従って，本発明
の第２の目的とするところは，プラントの特定事象の発
生を確実に予知するためのルールを作成することが可能
で，且つ内容が冗長でないルールを作成することのでき
る時系列データルール作成装置を提供することにある。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記第１の目的を達成す
るために，第１の発明が採用する主たる手段は，その要
旨とするところが，特定事象を生じるプラントからの所
定のデータサンプリング時刻毎の複数種の操業データ及
び検出された特定事象に基づいて上記特定事象の発生を
予知するためのルールを作成する時系列データルール作
成装置において，予め複数に分割された上記操業データ
の区分の，いずれかの区分に含まれる操業データに当該
操業データの大きさを表現する定性記号を付与する定性
記号付与手段と，優先順位の定められた各種の操業デー
タの定性記号及び上記検出された特定事象を上記データ
サンプリング時刻毎に格納する定性記号記憶手段と，あ
る特定事象が発生した時点から遡った所定期間内の最上
位優先順位の操業データの定性記号よりなる記号列パタ
ーンを上記定性記号記憶手段に格納された定性記号から
抽出する記号列抽出手段と，上記定性記号記憶手段の定
性記号列から上記最上位優先順位の操業データの定性記
号よりなる記号列パターンと同一の記号列パターンを検
索し，該検索された記号列パターンに対応した上記ある
特定事象発生時点のデータサンプリング時刻における上
記特定事象を上記定性記号記憶手段から検索する特定事
象検索手段と，上記特定事象検索手段が上記ある特定事
象とは異なる特定事象を抽出した記号列パターンに，上
記所定期間に対応した優先順位を考慮した別種の操業デ
ータの記号列パターンを付加して付加記号列パターンを
作成し，該付加記号列パターンを上記特定事象検索手段
に上記最上位優先順位の記号列パターンに代えて入力し
て上記ある特定事象を抽出するまで上記付加記号列パタ
ーンの作成を繰り返す付加パターン作成手段と，上記特
定事象検索手段が上記異なる特定事象を抽出し得なかっ
た場合の記号列パターン及び／若しくは上記付加パター
ン作成手段により作成された付加記号列パターンを格納
するパターン記憶手段と，上記パターン記憶手段に格納
された記号列パターン及び／若しくは上記付加記号列パ
ターンよりなる条件部と上記ある特定事象よりなる結論
部とを備えたルールを作成するルール作成手段とを具備
してなる点に係る時系列データルール作成装置として構
成されている。また，上記第２の目的を達成するために
，第２の発明が採用する主たる手段は，その要旨とする
ところが，上記第１の発明に係る主たる手段に加えて，
上記パターン記憶手段に格納された記号列パターン若し
くは上記付加記号列パターンの最下位優先順位の記号列
パターンから少なくともひとつの定性記号を削除して記
号削除パターンを作成すると共に該記号作成パターンを
上記定性記号記憶手段から検索し，該検索された記号削
除パターンに対応した特定事象発生時点のデータサンプ
リング時刻に上記ある特定事象が格納されている場合に
，上記パターン記憶手段の記号列パターン若しくは上記
付加記号列パターンを上記記号削除パターンに書換え更
新し，上記削除から書換え更新までの処理を少なくとも
１回以上繰り返すパターン更新手段を具備してなる点に
係る時系列データルール作成装置として構成されている
。

【０００５】

【作用】上記第１の発明によれば，特定事象を生じるプ
ラントからの所定のデータサンプリング時刻毎の複数種
の操業データ及び検出された特定事象に基づいて，先ず
定性記号付与手段が予め複数に分割された上記操業デー
タの区分のいずれかの区分に含まれる操業データに，当
該操業データの大きさを表現する定性記号を付与する。 上記各種の操業データには予め優先順位が定められてお
り，これらの操業データの定性記号及び上記検出された
特定事象は定性記号記憶手段にデータサンプリング時刻
毎に格納される。そして，記号列抽出手段はある特定事
象が発生した時点から遡った所定期間内の最上位優先順
位の操業データの定性記号よりなる記号列パターンを上
記定性記号記憶手段に格納された定性記号から抽出する
。また，特定事象検索手段は上記抽出された記号列パタ
ーンと同一の記号列パターンを上記定性記号記憶手段に
格納された定性記号列から検索し，該検索された定性記
号記憶手段の記号列パターンに対応した上記ある特定事
象発生時点のデータサンプリング時刻における上記特定
事象を定性記号記憶手段から検索する。そこで，上記特
定事象検索手段が上記ある特定事象とは異なる特定事象
を抽出したとき，付加パターン作成手段は上記ある特定
事象とは異なる特定事象を抽出した記号列パターンに，
上記所定期間に対応した優先順位を考慮した別種の操業
データの記号列パターンを付加して付加記号列パターン
を作成する。そして上記付加パターン作成手段は上記付
加記号列パターンを上記最上位優先順位の記号列パター
ンに代えて特定事象検索手段に入力して上記ある特定事
象を抽出するまで上記付加記号列パターンの作成を繰り
返す。このようにして，上記特定事象検索手段が上記異
なる特定事象を抽出し得なかった場合の記号列パターン
及び／若しくは上記付加パターン作成手段により作成さ
れた付加記号列パターンはパターン記憶手段に格納され
る。そして，上記パターン記憶手段に格納された記号列
パターン及び／若しくは上記付加記号列パターンよりな
る条件部と上記ある特定事象よりなる結論部とを備えた
ルールがルール作成手段により作成される。従って，上
記特定事象検索手段が上記ある特定事象を抽出するまで
ルールの条件が強化されるので，上記ルールはある特定
事象の発生を精度良く予知することができる。

【０００６】一方，上記第２の発明によれば，上記第１
の発明において上記パターン記憶手段に格納された記号
列パターン及び／若しくは付加記号列パターンに対し，
パターン更新手段が上記それぞれのパターンの最下位優
先順位の記号列パターンから少なくとも１つの定性記号
を削除して記号削除パターンを作成すると共に該記号削
除パターンを上記定性記号記憶手段から検索する。そし
てこのとき検索された記号削除パターンに対応した特定
事象発生時点のデータサンプリング時刻に上記ある特定
事象が格納されている場合に，上記パターン更新手段は
上記パターン記憶手段の記号列パターン若しくは上記付
加記号列パターンを上記記号削除パターンに書換え更新
する。上記削除から書換え更新までの処理はパターン更
新手段により少なくとも１回以上繰り返される。従って
，パターン更新手段により書換え更新された上記記号列
パターン若しくは付加記号列パターンは上記ある特定事
象を予知するためのルールの条件部として適用される場
合に記号削除以前のパターンと比べてそのパターン構成
が小さくなる。

【０００７】

【実施例】以下添付図面を参照して，本発明を具体化し
た実施例につき説明し，本発明の理解に供する。尚，以
下の実施例は，本発明を具体化した一例であって，本発
明の技術的範囲を限定する性格のものではない。ここに
，図１は本発明の一実施例に係る時系列データルール作
成装置が適用された地盤改良装置を示す概略構成図，図
２は上記時系列データルール作成装置のブロック構成図
，図３は上記地盤改良装置からの数値データの残差の経
時変化を示すグラフ図，図４は上記時系列データルール
作成装置の定性記号記憶手段に記憶された定性記号及び
詰まり事象データの格納状態を示す説明図，図５は詰ま
り事象に関与する全ての要因のパターン長Ｍの記号列パ
ターンよりなるある詰まり事例を示す説明図，図６は上
記時系列データルール作成装置の処理手順を示すフロー
チャートである。本実施例に係る時系列データルール作
成装置１が適用される地盤改良装置２０は，図１に示す
ように，地盤２８を掘削して粉状の地盤改良剤を注入す
る掘削注入機２１と，上記地盤改良剤を一時貯溜する改
良剤サイロ２２と，上記改良剤サイロ２２からの地盤改
良剤を所定量分上記掘削注入機２１に空気圧送により供
給する供給機２３とより主としてなっている。上記掘削
注入機２１はモータ２６により回転駆動される掘削軸２
５の先端に，土砂を攪拌しつつ上記掘削軸２５を地盤２
８中に掘り進める攪拌翼２７を備えている。また，上記
改良剤サイロ２２は回転するスリット羽根式の供給ホイ
ル（図外）を備え，上記供給ホイルの回転数や供給空気
２４の圧力等により上記地盤改良剤の供給量が決定され
る。そして，上記地盤改良剤は，掘削軸２５が地盤２８
から抜き出されるとき，攪拌翼２７近傍の噴射口から地
盤２８中へ空気と共に噴射されて周囲の土砂と所定比率
で攪拌混合されることにより土砂と化合する。これによ
って，地盤２８中に改良柱体２９が形成される。上記地
盤改良装置２０は，運転中に上記噴射口の近傍で地盤改
良剤の詰まりを生じ，中途で運転を停止せざるを得ない
ことがある。そして，このように中途で運転が停止され
ると，運転再開までに多くの手間と長い時間を要する。 上記したような詰まり事象はいきなり生じるものではな
く，その前兆として供給空気２４の圧力や供給ホイルの
回転数に特徴的な変動が起こる。

【０００８】そこで，本発明者らは上記詰まり事象の前
兆となる種々の数値データ（以下，詰まり事象の要因と
いう）の変動に基づいて，上記詰まり事象の発生を確実
に予知するべく，以下の時系列データルール作成装置１
（以下，ルール作成装置１という）を開発した。上記ル
ール作成装置１は，図２に示すように，地盤改良装置２
０からの５０ｍｓｅｃ毎に入力される供給空気２４の圧
力，供給機２３内の供給ホイルの回転数等といった各種
の数値データに含まれるノイズを除去するノイズ除去手
段２と，ノイズ除去後の数値データと該数値データに最
小２乗法を適用して得たトレンド式との残差ｅ（ｋ）（
（４）式参照）を算出して上記数値データの変化傾向を
取り除くトレンド除去手段３と，予め設定された複数の
閾値−ｍ３　〜＋ｐ３　（図３）により複数に分割され
た区分の，いずれかの区分に含まれる残差ｅ（ｋ）に当
該残差の大きさを表現する定性記号ＮＢ〜ＰＢ（図３）
を付与する記号化手段４と，地盤改良装置２０に設けら
れた詰まり検出器（図外）からの詰まり事象データ（Ｙ
／Ｎ）と上記数値データの種類毎の定性記号をデータサ
ンプリング時刻毎に格納する定性記号記憶手段５と，詰
まり事象が発生した時点から遡った所定期間内の操業デ
ータの定性記号よりなる記号列パターンを上記定性記号
記憶手段に格納された定性記号から抽出するパターン抽
出手段８と，該パターン抽出装置８により抽出された全
ての要因に係る記号列パターン及びこれらの記号列パタ
ーンを構成する各定性記号に対応したフラグをそれぞれ
格納するパターン記憶手段９と，このパターン記憶手段
９に格納された記号列パターンを条件部とするルールの
誤報チェックを行う誤報チェック手段１０と，上記ルー
ルの条件部の内容の冗長性をチェックする冗長性チェッ
ク手段１１と上記ルールの条件部に取り込まれるべき記
号列パターンの数値データの種類（要因）を選択する要
因選択手段７と一定の条件のもとで複数のルールの条件
部の内容を統合化してひとつのルールとするルール統合
手段１２とを具備してなっている。上記パターン記憶手
段９には，上記パターン抽出手段により抽出された記号
列パターンを格納するパターン記憶領域９ｐ　と上記フ
ラグを格納するフラグ記憶領域９ｆ　が確保され，この
フラグ記憶領域９ｆ　のフラグは上記パターン記憶領域
９ｐ　の各要因毎であってパターン長Ｍの各定性記号毎
に対応して設けられている。なお，上記ノイズ除去手段
２，トレンド除去手段３，記号化手段４，要因選択手段
７，パターン抽出手段８，誤報チェック手段１０，冗長
性チェック手段１１，ルール統合手段１２は，それぞれ
上記ルール作成装置１の図示せぬ演算部が備えたメモリ
に，予め格納された動作プログラムによって具現化され
る。

【０００９】本実施例に係るルール作成装置１は，上記
したように構成されている。引き続き，図６を中心とし
図１乃至図５を用いて，上記ルール作成装置１により地
盤改良装置２０における地盤改良剤の詰まり事象を予知
するためのルールを作成する処理手順について説明する
。なお，図６中Ｓ１，Ｓ２，・・・はそれぞれ上記ルー
ル作成装置１の動作ステップを示す。先ず，地盤改良装
置２０からの供給ホイルの回転数，供給空気２４の圧力
等の時系列上の数値データｘ（ｉ）（ｉは５０ｍｓｅｃ
毎のデータサンプリング時刻を示し，ｉ＝１，２，３・
・・である）はルール作成装置１のノイズ除去手段２に
入力される。ノイズ除去手段２は上記数値データｘ（ｉ
）に基づいてある時点ｉから１０点（ｎ＝１０）先の時
刻迄の移動平均数値データｙ（ｊ），ｙ（ｊ＋１），・
・・を（１）式（（１）−１，（１）−２，…）を用い
て時刻ｉ毎に求める。 但し，ｘ（ｉ）；ｉ＝１，２，３，・・・　　　　（５
０ｍｓｅｃ） ｙ（ｉ）；ｉ＝１，２，３，・・・　　　　（ｎ＝１０
）これにより，母データである当初の数値データｘ（ｉ
）に含まれるノイズが除去される。なお，上記移動平均
数値データに代えて上記１０点の時刻の期間毎の平均値
を求めてもよい。

【００１０】続いて，ノイズ除去手段２からの移動平均
数値データはトレンド除去手段３に入力され（２）〜（
３）式によってその変化傾向が除去される。 　　　　　　　　　　　　ｙ（ｊ）＝ａ（ｋ）＋ｂ（ｋ
）（ｋ−ｊ）Δｔ　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　＋ｅ（ｊ）　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　…（２）但し，Δｔ＝
ｔｊ＋１　−ｔｊ　　　　　　　（Ｎ＝２０）ｋ＝１，
２，３，・・・ ｊ＝ｋ−Ｎ＋１，ｋ−Ｎ＋２，・・・，ｋ　　　　　　
　　　　　　Ｙ（ｊ）＝Ａ（ｋ）＋Ｂ（ｋ）（ｋ−ｊ）
Δｔ　　　　　　　　…（３）　　　　　　　　　　　
　ｅ（ｋ）＝ｙ（ｋ）−Ｙ（ｋ）　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　…（４）即ち，（２）式で示
すモデル式と，このモデル式に含まれる誤差ｅ（ｊ）の
２乗和を最小にするときのａ（ｋ），ｂ（ｋ）をそれぞ
れＡ（ｋ），Ｂ（ｋ）とする（３）式で示すトレンド式
とから，（４）式を用いて求められる残差ｅ（ｋ）には
，上記移動平均数値データの変化傾向が含まれないこと
になる。一方，上記ルール作成装置１では，（５）式で
示すＮ個の要因群Ｘの各要因ｘＮ　の選択優先順位が外
部から，例えばマニュアルによって要因選択手段７に設
定入力される（Ｓ１）。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　Ｘ＝｛ｘ１　，
ｘ２　，・・・，ｘＮ　｝　　　　　　　　　　　　…
（５）この場合，地盤改良装置２０にとって詰まり事象
発生を予知する上で経験上重要な指標となる要因から順
に優先順位が設定される。例えば，第１優先順位の要因
ｘ１　を上記供給ホイルの回転数とし，第２優先順位の
要因ｘ２　を上記供給空気２４の圧力として以下同様に
優先順に設定されて上記要因選択手段７に格納される。

【００１１】続いて，上記残差ｅ（ｋ）を複数の区分に
識別するための複数の閾値−ｍ３　〜＋ｐ３　が外部か
ら記号化手段４に設定入力されて格納される（Ｓ２，図
３）。そこで上記残差ｅ（ｋ）が記号化手段４に入力さ
れると（Ｓ３），上記記号化手段４はこのとき入力され
た残差ｅ（ｋ）と上記閾値とを（６）式（（６）−１〜
（６）−７）を用いて比較し，当該残差ｅ（ｋ）にその
値の大きさを表現する定性記号ＮＢ〜ＰＢを付与する（
Ｓ４）。 ｅ≦−ｍ３　　　→ＮＢ　　　　　　（６）−１−ｍ３
　＜ｅ≦−ｍ２　　　→ＮＭ　　　　　　（６）−２−
ｍ２　＜ｅ≦−ｍ１　　　→ＮＳ　　　　　　（６）−
３−ｍ１　＜ｅ≦＋ｐ１　　　→ＺＥ　　　　　　（６
）−４＋ｐ１　＜ｅ≦＋ｐ２　　　→ＰＳ　　　　　　
（６）−５＋ｐ２　＜ｅ≦＋ｐ３　　　→ＰＭ　　　　
　　（６）−６＋ｐ３　＜ｅ　　　　　　　　　　→Ｐ
Ｂ　　　　　　（６）−７なお，上記定性記号は上記残
差ｅ（ｋ）の値がＮＢ＝極めて小さい，ＮＭ＝小さい，
ＮＳ＝やや小さい，ＺＥ＝殆ど変化なし，ＰＳ＝やや大
きい，ＰＭ＝大きい，ＰＢ＝極めて大きい，であること
を示す。即ち，上記記号化手段４が本発明にいう定性記
号付与手段である。これらの時刻ｊ毎の各要因の定性記
号は，図４に示すように，時系列記号データとして上記
定性記号記憶手段５に格納される。また，上記詰まり検
出器からの詰まり事象データ（Ｙ／Ｎ）も時刻ｊ毎に記
憶される。この場合，上記詰まり事象データは，詰まり
事象が発生して詰まり検出器からの入力があったときを
Ｙで示し，上記入力がないときをＮで示す。通常，上記
定性記号や詰まり事象データは過去に発生した複数件の
詰まり事象に係るものがそれぞれ詰まり事象毎に用いら
れる。　　一方，上記詰まり事象が発生した時点（例え
ば図４の時刻ｊ＝１１）から予知期間Ｌを見越して過去
に遡った所定期間の期間長Ｍが外部からパターン抽出手
段８に設定入力され格納される（Ｓ５）。上記期間長Ｍ
はこの期間内の要因ｘ１　〜ｘＮ　毎の定性記号よりな
る時系列方向の記号列パターンを特定するために設定さ
れた期間長であって上記記号列パターンのパターン長Ｍ
を表す。本実施例装置では，上記パターン長Ｍ内の記号
列パターンに基づいて上記詰まり事象を予知するための
ルールが作成される。上記パターン長Ｍ内の全ての要因
の記号列パターンよりなるある詰まり事例Ｐを図５に示
す。上記詰まり事例Ｐは複数件の詰まり事象毎に作成さ
れ，それぞれパターン記憶手段９のパターン記憶領域９
ｐ　に事例毎に記憶される。そして，上記要因選択手段
７のカウンタの要因抽出回数Ｋが１の値に初期設定され
る（Ｓ６）。

【００１２】そこで先ず，上記要因選択手段７は設定さ
れた上記優先順位に従って第１優先順位の要因ｘ１　を
選択する（Ｓ７）。次いで，パターン抽出手段８は全て
の詰まり事例に対し上記パターン長Ｍの要因ｘ１　に係
る記号列パターンｐ１，１　（ｘ１　），ｐ１，２　（
ｘ１　），・・・をそれぞれ抽出し（Ｓ８），（７）式
で示す第１次マッチングパターン群Ｐ１　とする（Ｓ９
）。 　　　　　　　　　　　　　　　　Ｐ１　＝（ｐ１，１
　　　ＯＲ　　ｐ１，２　　　ＯＲ　　・・・）　　…
（７）上記記号列パターンはルールの条件部として用い
られる，いわゆるマッチングパターンである。この場合
，パターン抽出手段８が，上記記号列パターンｐ１，１
　（ｘ１　），ｐ１，２　（ｘ１　）・・・の各定性記
号に対応するフラグ記憶領域９ｆ　のフラグをたてるこ
とによりこのときのマッチングパターン群が上記パター
ン記憶領域９ｐから抽出される。即ち，上記パターン抽
出手段８及びフラグ記憶領域９ｆのフラグが本発明にい
う記号列抽出手段である。続いて，上記第１次マッチン
グパターン群Ｐ１　は誤報チェック手段１０により誤報
の発生をチェックされる（Ｓ１０）。この場合誤報とは
，例えば上記第１次マッチングパターン群Ｐ１　を構成
する事例毎の記号列パターンを条件部とするルールを用
いて上記詰まり事象を予知する場合に，実際には地盤改
良装置２０に詰まり事象が発生していないにもかかわら
ず，上記詰まり事象の発生が予知されることをいう。そ
こで，誤報チェック手段１０は，上記第１次マッチング
パターン群Ｐ１　の各記号列パターンと同一の上記要因
ｘ１　の記号列パターンを定性記号記憶手段５の定性記
号列から検索する。そして，上記同一の記号列パターン
が検索されれば，該検索された記号列パターンの最終時
刻から予知期間Ｌ先のデータサンプリング時刻（例えば
図４の時刻ｊ＝１１）における詰まり事象データＹ（あ
る特定事象）を上記定性記号記憶手段５から検索する。 即ち，上記誤報チェック手段１０が本発明にいう特定事
象検索手段である。そして，当該データサンプリング時
刻における詰まり事象データがＹであれば（Ｓ１１，Ｎ
Ｏ），上記検索された記号列パターンを取り込んだルー
ルによっては詰まり事象予知の誤報を発生しないと考え
られる。従って，当該マッチングパターン群Ｐ１　は引
き続き冗長性解消ステップ（Ｓ３０以降）に導かれる。

【００１３】一方，上記詰まり事象データがＮ（異なる
特定事象）のとき（Ｓ１１，ＹＥＳ），上記第１次マッ
チングパターン群Ｐ１　の各記号列パターンと同一の記
号列パターンが上記定性記号記憶手段５に存在している
にもかかわらず，この記号列パターンによっては，上記
誤報を発することになる。そのため，このような記号列
パターンよりなるルールの条件は強化される必要がある
。 そこで，誤報チェック手段１０は上記誤報を発すること
になる全ての記号列パターンｐＫ，ｉ　，ｐＫ，ｊ　，
・・・（以下，誤報パターンという。添字ｉはｉ番目の
詰まり事例，ｊはｊ番目の詰まり事例を示す）を上記第
１次マッチングパターン群Ｐ１　から抽出し（Ｓ２０）
，これらの誤報パターンによって第Ｋ（Ｋ＝１）次誤報
パターンＥＫ　を（８）式のように決定する（Ｓ２１）
。 　　　　ＥＫ　＝｛ｐＫ，ｉ　　　ＯＲ　　ＰＫ，ｊ　
　　ＯＲ　　・・・｝…（８）そして，次に優先順位の
高い要因があれば（Ｓ２２，ＹＥＳ），要因選択手段７
は要因抽出回数ＫをＫ＋１に繰り上げて（Ｓ２３），次
順位の要因ｘＫ＋１，例えばｘ２　を選択する（Ｓ２４
）。そして，上記誤報を発することとなる記号列パター
ンの期間長Ｍに対応した要因ｘＫ＋１　の記号列パター
ンを上記パターン記憶領域９ｐ　の当該事例から抽出す
る（Ｓ２５）。上記要因ｘＫ＋１　の記号列パターンは
要因ｘＫ　の記号列パターンに対し付加（ＡＮＤ条件）
されて付加パターンが作成される。例えば，上記誤報パ
ターンｐＫ，ｉ　，ｐＫ，ｊ　，・・・についての付加
パターンは（９）式（（９）−１，…）のように示され
る。 　　なお，（９）式中の，例えば記号列パターンｐＫ＋
１，ｉ，１　の添字について，Ｋ＋１は優先順位がＫ＋
１番目であり，ｉは詰まり事例番号であり，１は当該記
号列パターンがその事例中に複数存在する場合の識別番
号であることを示す。そこで，上記パターン抽出手段８
により作成された付加記号列パターンと，ステップＳ１
１において誤報を発しないと判断された記号列パターン
（このパターンを例えばｐＫ，ｓ　，ｐＫ，ｔ　とする
）とから，第Ｋ＋１次マッチングパターン群ｐＫ＋１　
が（１０）式のように決定される。（Ｓ２６）。 　　　　　　　　　　ＰＫ＋１　＝（ｐＫ，ｓ　　　Ｏ
Ｒ　　ｐＫ，ｔ　　　ＯＲ　　・・・　　　　　　　　
　　　　　　　　　　ＯＲ　　（ｐＫ，ｉ　　　ＡＮＤ
　　ｐＫ＋１，ｉ，１　）　　　　　　　　　　　　　
　　　　　ＯＲ　　（ｐＫ，ｉ　　　ＡＮＤ　　ｐＫ＋
１，ｉ，２　）　　　　　　　　　　　　　　　　　　
ＯＲ　　・・・　　　　　　　　　　　　　　　　　　
ＯＲ　　（ｐＫ，ｊ　　　ＡＮＤ　　ｐＫ＋１，ｊ，１
　）　　　　　　　　　　　　　　　　　　ＯＲ　　・
・・）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　…（１０）　　　　　　　　　　ＰＫ＋１
　＝（ｐＫ＋１，１　　　ＯＲ　　ｐＫ＋１，２　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　ＯＲ　　ｐＫ＋１，
３　　　・・・）　　　　　　　　　　　　　　　　　
　…（１１）（１１）式は（１０）式右辺の各記号列パ
ターンの添字を新たな添字に整理統合したものである。 上記第Ｋ＋１次マッチングパターン群ＰＫ＋１　はステ
ップＳ１０において上記と同様の誤報チェック処理がな
され，そのときのマッチングパターン群について誤報を
発することがないと（Ｓ１１，ＮＯ）判断されるまで，
上記ステップＳ１０，Ｓ１１，Ｓ２０〜Ｓ２６が繰り返
される。これにより，上記マッチングパターン群中の誤
報パターンに優先順位を考慮した次の要因の記号列パタ
ーンが上記繰り返しステップの実行毎に付加される。従
って，上記ステップＳ１１において誤報を生じないと判
断されたとき，このときのマッチングパターン群には上
記詰まり事象の予知に最小限必要な要因が全て取り込ま
れたことになる。 即ち，上記要因選択手段７，パターン抽出手段８及びフ
ラグ記憶領域９ｆ　のフラグが本発明にいう付加パター
ン作成手段である。なお，まだマッチングパターン群に
対し次の要因を取り込む必要があるにも拘らわず上記繰
り返しステップの実行中に次の要因が見つからない場合
には（Ｓ２２，ＮＯ），現在設定されている上記閾値や
上記パターン長の設定条件の下ではこれ以上誤報を発生
することのないように，ルールの条件を強化し得ないと
考えられる。そこで，処理ステップはステップＳ２に戻
り，記号化手段４における残差ｅ（ｋ）の層別条件，即
ち上記閾値やパターン抽出手段８におけるパターン長が
マニュアルにより変更設定される（Ｓ２，Ｓ５）。

【００１４】上記したように，上記フラグ記憶領域９ｆ
　のフラグにより確定された，詰まり事象予知の誤報を
生じることのない最終的なマッチングパターン群ＰＦ　
は，引き続いてパターン長の冗長性解消ステップ（Ｓ３
０以降）に供される。上記マッチングパターン群ＰＦ　
の各記号列パターン（付加記号列パターンを含む）の一
例を（１２）式に示す。

【数１】 なお（１２）式の記号要素Ｚは上記定性記号ＮＢ〜ＰＢ
を示す。そこで，ステップＳ３０では上記冗長性チェッ
ク手段１１が，ある記号列パターンｐＦ，ｉ　の最下位
優先順位の要因ｘｒ　の記号列パターンから最後部の記
号要素Ｚｒ，Ｍ　を仮に削除する。上記記号要素Ｚｒ，
Ｍ　はフラグ記憶領域９ｆ　の対応するフラグを倒すこ
とにより仮に削除される。更に，冗長性チェック手段１
１は記号削除パターンと同じ記号列パターンを上記定性
記号記憶手段５から検索し，このとき検索された記号削
除パターンに対応した詰まり事象発生時点のデータサン
プリング時刻に上記詰まり事象データＹが格納されてい
るか否かをチェックする。即ち，上記ステップＳ１０と
同様の誤報チェック処理が実行される。そこで，上記詰
まり事象データＹが格納されていなければ（Ｓ３１，Ｙ
ＥＳ），冗長性チェック手段１１は上記記号削除パター
ンの要因Ｘｒ　のこの時点において最後部の記号要素Ｚ
ｒ，Ｍ−１　を更に削除した記号削除パターンを作成す
る。上記要因ｘｒ　の記号列パターン最後部からの記号
要素の削除動作は，上記詰まり事象データＹが抽出され
るまで順次繰り返される。そして，上記詰まり事象デー
タＹが抽出されたとき（Ｓ３１，ＮＯ），パターン記憶
領域９ｐ　に格納されているマッチングパターン群ＰＦ
　の上記ある記号列パターンｐＦ，ｉ　をこのときの記
号削除パターンに書換え更新する（Ｓ３２）。上記した
ような記号削除パターンの作成から上記書換え更新まで
の処理ステップ（Ｓ３０〜Ｓ３２）は上記マッチングパ
ターン群ＰＦ　の残りの記号列パターンについてもそれ
ぞれ実行される。即ち，上記フラグ記憶領域９ｆ　のフ
ラグ，誤報チェック手段１０，冗長性チェック手段１１
が本発明にいうパターン更新手段である。今度は逆に，
上記書換え更新された記号削除パターンの要因ｘｒ　の
最先部の記号要素Ｚｒ，１　から最後部に向けて順次削
除，誤報チェック，記号削除パターンの書換え更新の処
理動作が行われる（Ｓ３３〜Ｓ３５）。これらの処理動
作は上記ステップＳ３０〜３２と同様にマッチングパタ
ーン群ＰＦ　の各記号列パターンについて順次実行され
る。なお，上記記号列パターンから削除される記号要素
の削除開始位置としては，上記最先部若しくは最後部に
限らず，例えば任意の位置であってもよい。

【００１５】このように，上記ルール作成装置１は，必
要最小限の要因をマッチングパターン群ＰＦ　の記号列
パターンとして取り込む一方，上記記号列パターンの最
下位優先順位の要因から誤報を生じることのない範囲で
記号要素Ｚを削除し得るので，このマッチングパターン
群ＰＦ　を用いたルールの条件部の冗長性を解消するこ
とができる。これによって，例えばルール推論の演算速
度を向上化できる。一方，ルール統合手段１２は，冗長
性解消ステップ実行済のマッチングパターン群において
これに含まれる記号列パターンの記号要素のうち，ある
サンプリング時刻の記号要素のレベル（定性記号ＮＰ〜
ＰＢ）が１ランク異なるのみで他の残りの記号要素がい
ずれも同一である場合にこれらの記号列パターンを一つ
に統合する（Ｓ３６）。例えば，以下に示す（１３）式
と（１４）式に示す２つの記号列パターンｐ１，１　（
ｘ１　），ｐ１，２　（ｘ２　）において，最先部の記
号要素のレベルがそれぞれＰＢ，ＰＭであって１ランク
のレベル差であり，他の残りの記号要素が全て同じあっ
たとき，ルール統合手段１２は最先部の記号要素のレベ
ルを共通のＰＢＭとして（１５）式に示すような１つの
新たな記号列パターンに統合し，上記パターン記憶領域
９ｐ　に書換え更新する。これによって，上記マッチン
グパターン群ＰＦ　の冗長性はより一層解消される。 　　　　　　　　　　ｐ１，１　（ｘ１　）＝｛ＰＢ，
・・・・・・｝　　　　　　　　　　　　…（１３）　
　　　　　　　　　ｐ１，２　（ｘ１　）＝｛ＰＭ，・
・・・・・｝　　　　　　　　　　　　…（１４）　　
　　　　　　　　ｐ１，１　（ｘ１　）＝｛ＰＢＭ，・
・・・・｝　　　　　　　　　　　　…（１５）このよ
うにして，フラグ記憶領域９ｆ　のフラグにより最終的
に書換え更新されたマッチングパターン群ＰＦ　は上記
演算部により地盤改良装置２０の詰まり事象を予知する
ためのルールの条件部として用いられる一方，上記詰ま
り事象データＹは上記ルールの結論部として用いられる
。即ち，上記演算部が，パターン記憶手段に格納された
記号列パターン及び／若しくは上記付加記号列パターン
よりなる条件部と上記ある特定事象よりなる結論部とを
備えたルールを作成する本発明のルール作成手段である
。

【００１６】上記したように，本実施例のルール作成装
置１は，地盤改良装置２０からのデータサンプリング時
刻毎の数値データを定性記号に変換した後，これらの定
性記号よりなる時系列的な記号列パターンであって地盤
改良装置２０の詰まり事象に関わるものを抽出すること
ができる。この記号列パターンは数値データの取扱いに
不慣れな人にとってもパターンとして認識し易い。従っ
て，上記抽出された記号列パターンに基づいて，たとえ
人手であっても詰まり予知のルール作成が容易になる。 一方，ルールの条件部に用いられる記号列パターンにお
いて誤報が生じる場合には，上記誤報が生じなくなるま
で当該記号列パターンに優先順位を考慮した別の記号列
パターンが付加される。これによって，上記ルールの条
件が厳しくされるので，当該ルールを用いた場合，上記
詰まり事象を極めて精度良く予知することができる。加
えて，上記ルール作成装置１は最下位優先順位の要因に
係る記号列パターンについて誤報を生じない範囲で当該
パターンの記号要素を削除したり，あるいは極めて近似
した記号列パターン同士を一つに統合するので，ルール
条件部の内容が冗長でなくなる。なお，本実施例のルー
ル作成装置１は地盤改良装置２０の掘削軸２５における
地盤改良剤の詰まり事象に適用されたが，それに限定さ
れるものではなく，あるプラントに対して大きな影響を
及ぼすような特定の事象を上記プラントからの時系列デ
ータに基づいて精度良く予知する場合に好適である。

【００１７】

【発明の効果】第１の発明は上記したように構成されて
いる。従って，プラントの特定事象の発生を極めて精度
良く予知するためのルールを作成することができる。ま
た，第２の発明は上記したように構成されているので，
上記プラントの特定事象の発生を極めて精度良く予知す
るためのルールであって且つ条件部の内容が冗長でない
ルールを作成することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】　　本発明の一実施例に係る時系列データルー
ル作成装置が適用された地盤改良装置を示す概略構成図
。

【図２】　　上記時系列データルール作成装置のブロッ
ク構成図。

【図３】　　上記地盤改良装置からの数値データの残差
の経時変化を示すグラフ図。

【図４】　　上記時系列データルール作成装置の定性記
号記憶手段に記憶された定性記号及び詰まり事象データ
の格納状態を示す説明図。

【図５】　　詰まり事象に関与する全ての要因のパター
ン長Ｍの記号列パターンよりなるある詰まり事例を示す
説明図。

【図６】　　上記時系列データルール作成装置の処理手
順を示すフローチャート。

【符号の説明】

１…時系列データルール作成装置 ４…記号化手段（定性記号付与手段） ５…定性記号記憶手段 ８…パターン抽出手段（記号列抽出手段）９…パターン
記憶手段 ９ｐ　…パターン記憶領域 ９ｆ　…フラグ記憶領域 １０　　…誤報チェック手段 １１…冗長性チェック手段 ２０…地盤改良装置

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　特定事象を生じるプラントからの所定
   のデータサンプリング時刻毎の複数種の操業データ及び
   検出された特定事象に基づいて上記特定事象の発生を予
   知するためのルールを作成する時系列データルール作成
   装置において，予め複数に分割された上記操業データの
   区分の，いずれかの区分に含まれる操業データに当該操
   業データの大きさを表現する定性記号を付与する定性記
   号付与手段と，優先順位の定められた各種の操業データ
   の定性記号及び上記検出された特定事象を上記データサ
   ンプリング時刻毎に格納する定性記号記憶手段と，ある
   特定事象が発生した時点から遡った所定期間内の最上位
   優先順位の操業データの定性記号よりなる記号列パター
   ンを上記定性記号記憶手段に格納された定性記号から抽
   出する記号列抽出手段と，上記定性記号記憶手段の定性
   記号列から上記最上位優先順位の操業データの定性記号
   よりなる記号列パターンと同一の記号列パターンを検索
   し，該検索された記号列パターンに対応した上記ある特
   定事象発生時点のデータサンプリング時刻における上記
   特定事象を上記定性記号記憶手段から検索する特定事象
   検索手段と，上記特定事象検索手段が上記ある特定事象
   とは異なる特定事象を抽出した記号列パターンに，上記
   所定期間に対応した優先順位を考慮した別種の操業デー
   タの記号列パターンを付加して付加記号列パターンを作
   成し，該付加記号列パターンを上記特定事象検索手段に
   上記最上位優先順位の記号列パターンに代えて入力して
   上記ある特定事象を抽出するまで上記付加記号列パター
   ンの作成を繰り返す付加パターン作成手段と，上記特定
   事象検索手段が上記異なる特定事象を抽出し得なかった
   場合の記号列パターン及び／若しくは上記付加パターン
   作成手段により作成された付加記号列パターンを格納す
   るパターン記憶手段と，上記パターン記憶手段に格納さ
   れた記号列パターン及び／若しくは上記付加記号列パタ
   ーンよりなる条件部と上記ある特定事象よりなる結論部
   とを備えたルールを作成するルール作成手段とを具備し
   てなることを特徴とする時系列データルール作成装置。
2. 【請求項２】　　特定事象を生じるプラントからの所定
   のデータサンプリング時刻毎の複数種の操業データ及び
   検出された特定事象に基づいて上記特定事象の発生を予
   知するためのルールを作成する時系列データルール作成
   装置において，予め複数に分割された上記操業データの
   区分の，いずれかの区分に含まれる操業データに当該操
   業データの大きさを表現する定性記号を付与する定性記
   号付与手段と，優先順位の定められた各種の操業データ
   の定性記号及び上記検出された特定事象を上記データサ
   ンプリング時刻毎に格納する定性記号記憶手段と，ある
   特定事象が発生した時点から遡った所定期間内の最上位
   優先順位の操業データの定性記号よりなる記号列パター
   ンを上記定性記号記憶手段に格納された定性記号から抽
   出する記号列抽出手段と，上記定性記号記憶手段の定性
   記号列から上記最上位優先順位の操業データの定性記号
   よりなる記号列パターンと同一の記号列パターンを検索
   し，該検索された記号列パターンに対応した上記ある特
   定事象発生時点のデータサンプリング時刻における上記
   特定事象を上記定性記号記憶手段から検索する特定事象
   検索手段と，上記特定事象検索手段が上記ある特定事象
   とは異なる特定事象を抽出した記号列パターンに，上記
   所定期間に対応した優先順位を考慮した別種の操業デー
   タの記号列パターンを付加して付加記号列パターンを作
   成し，該付加記号列パターンを上記特定事象検索手段に
   上記最上位優先順位の記号列パターンに代えて入力して
   上記ある特定事象を抽出するまで上記付加記号列パター
   ンの作成を繰り返す付加パターン作成手段と，上記特定
   事象検索手段が上記異なる特定事象を抽出し得なかった
   場合の記号列パターン及び／若しくは上記付加パターン
   作成手段により作成された付加記号列パターンを格納す
   るパターン記憶手段と，上記パターン記憶手段に格納さ
   れた記号列パターン若しくは上記付加記号列パターンの
   最下位優先順位の記号列パターンから少なくともひとつ
   の定性記号を削除して記号削除パターンを作成するとと
   もに該記号削除パターンを上記定性記号記憶手段から検
   索し，該検索された記号削除パターンに対応した特定事
   象発生時点のデータサンプリング時刻に上記ある特定事
   象が格納されている場合に，上記パターン記憶手段の記
   号列パターン若しくは上記付加記号列パターンを上記記
   号削除パターンに書換え更新し，上記削除から書換え更
   新までの処理を少なくとも１回以上繰り返すパターン更
   新手段と，上記パターン記憶手段に格納された記号列パ
   ターン及び／若しくは上記付加記号列パターンよりなる
   条件部と上記ある特定事象よりなる結論部とを備えたル
   ールを作成するルール作成手段とを具備してなることを
   特徴とする時系列データルール作成装置。