JPH04343909A - 時系列データルール更新装置 - 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より
なる第１の操業データ及び検出された特定事象に基づい
て予知するために作成されたルールを，上記第１の操業
データとは別の第２の操業データに適用して更新する時
系列データルール更新装置に関する。

【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。そこ
で，本発明者らは，後述する実施例において示すような
時系列データルール作成装置を創作した。上記時系列デ
ータルール作成装置は，上記地盤改良装置から所定のデ
ータサンプリング時刻毎に出力される複数種よりなる操
業データを予め複数に分割された区分毎に区分わけし，
各区分に含まれる上記操業データにその大きさを表現す
る定性記号を付与して記号列を作成し，更に当該記号列
から，上記詰まり事象が発生した時点から遡った所定期
間内の上記定性記号より構成された記号列パターンより
なる条件部と上記詰まり事象よりなる結論部とを備えた
ルールを抽出するようになっている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところで，上記時系列
データルール作成装置により作成されたルールによれば
，ルール作成時に用いられた操業データについては上記
詰まり事象を精度良く予知することができる。しかしな
がら，上記ルール作成時に用いられた操業データとは異
なる未経験の操業データについては上記詰まり事象を精
度良く予知できるとは限らない。上記詰まり事象の発生
を確実に予知するためには，このような新たな操業デー
タに対しても適用できるようにルールを更新する必要が
ある。そこで，本発明の目的とするところは，ルールの
作成当初に用いた操業データとは別の操業データに対し
ても，上記ルールを特定事象の予知を極めて高精度に行
うことのできるルールに更新することのできる時系列デ
ータルール更新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】上記目的を達成するため
に，本発明が採用する第１の主たる手段は，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所定のデ
ータサンプリング時刻毎に出力される複数種よりなる第
１の操業データを予め複数に分割された区分毎に区分わ
けし，各区分に含まれる上記第１の操業データにその大
きさを表現する定性記号を付与して第１の記号列を作成
し，上記第１の記号列からある特定事象が発生した時点
から遡った所定期間内の上記定性記号より構成された記
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第１のルールを抽出し，該第１のル
ールを上記第１の操業データとは別の第２の操業データ
に適用して更新する時系列データルール更新装置におい
て，上記第２の操業データにその種類毎に上記定性記号
を付与する定性記号付与手段と，上記定性記号付与手段
により作成された第２の操業データに関する記号列及び
特定事象列を格納する定性記号記憶手段と，上記定性記
号記憶手段の記号列から上記第１のルールの記号列パタ
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
を抽出した上記第１のルールの記号列パターンに，上記
所定期間に対応し優先順位を考慮した第１の操業データ
の別種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第１のルールの
記号列パターンに代えて上記特定事象検索手段に入力し
，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，上記第
１のルールの条件部の記号列パターンを上記付加パター
ン作成手段により作成された付加記号列パターンに書換
え更新するパターン更新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，上記目的を達成するために，本発明が採用する第
２の主たる手段は，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所定のデータサンプリング時刻毎
に出力される複数種よりなる第１の操業データを予め複
数に分割された区分毎に区分わけし，各区分に含まれる
上記第１の操業データにその大きさを表現する定性記号
を付与して第１の記号列を作成し，上記第１の記号列か
らある特定事象が発生した時点から遡った所定期間内の
上記定性記号より構成された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第１
のルールを抽出し，該第１のルールを上記第１の操業デ
ータとは別の第２の操業データに適用して更新する時系
列データルール更新装置において，上記第２の操業デー
タにその種類毎に上記定性記号を付与する定性記号付与
手段と，上記定性記号付与手段により作成された第２の
操業データに関する記号列及び特定事象列を格納する定
性記号記憶手段と，上記ある特定事象を上記定性記号記
憶手段に格納された特定事象列から検索し，該特定事象
が発生した時点から遡った所定期間内の記号列パターン
を上記ある特定事象と共に抽出する記号列抽出手段と，
上記記号列抽出手段により抽出された記号列パターンと
一致するルールが上記第１のルールにないとき，優先順
位を考慮した上記抽出された記号列パターンを上記第１
のルールに追加するルール追加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。

【０００５】

【作用】上記第１の手段によれば，第１の操業データに
基づいて得た第１のルールをこの第１の操業データとは
別の第２の操業データに適用する際に，特定事象検索手
段が定性記号記憶手段に格納された第２の操業データの
記号列から上記第１のルールの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。そして，付加パターン作成手段は，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
象を抽出した上記第１のルールの記号列パターンに，上
記所定期間に対応し優先順位を考慮した第１の操業デー
タの別種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，該記号列パターンを上記第１のルールの記
号列パターンに代えて上記特定事象検索手段に入力し，
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。続いて，パターン更新手段が上記
第１のルールの条件部の記号列パターンを上記付加パタ
ーン作成手段により作成された付加記号列パターンに書
換え更新する。これによって，上記第２の操業データに
対しても，上記ある特定事象を精度良く予知するような
ルールとして更新することができる。一方，上記第２の
手段によれば，記号列抽出手段が，上記ある特定事象を
上記定性記号記憶手段に格納された特定事象列から検索
し，該特定事象が発生した時点から遡った所定期間内の
記号列パターンを上記ある特定事象と共に抽出する。続
いて，ルール追加手段は上記記号列抽出手段により抽出
された記号列パターンと一致するルールが上記第１のル
ールにないとき，優先順位を考慮した上記抽出された記
号列パターンを上記第１のルールに追加する。従って，
上記第２の操業データに関するある特定事象を予知する
新たなルールを獲得することができる。

【０００６】

【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更
新装置を具備す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，図７
は上記時系列データルール更新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２５の先端に，土砂を攪拌しつつ上記掘削軸２５を地
盤２８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。

【０００７】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。

【０００８】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。 　　　　　　　　　　　　ｙ（ｉ）＝｛ｘ（ｉ）＋ｘ（
ｉ＋１）＋・・・　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　＋ｘ（ｉ＋ｎ−１）｝／ｎ　　　　　　　　
　　　　　　（１）−１　　　　　　　　ｙ（ｊ＋１）
＝｛ｘ（ｉ＋１）＋ｘ（ｉ＋２）＋・・・　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　＋ｘ（ｉ＋２ｎ−１
）｝／ｎ　　　　　　　　　　　　（１）−２　　　　
　　　　　　　　　　・　　　　　　　　　　　　　　
　　　　・　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　・　　　　　　　　　　　　　　
　　　　・　　　　　　　　　　　　　　　　　　・　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　・　　　　　　　　　　　　　　　　　　・　
　　　　　　　　　　　　　　　　　・　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・　
　　　　　　　　　但し，ｘ（ｉ）；ｉ＝１，２，３，
・・・　　　　（５０ｍｓｅｃ）　　　　　　　　　　
　　　　　　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。

【０００９】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）Δ
ｔ　　　　　　　　…（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。

【００１０】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）。

【００１１】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。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。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，ＮＯ），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。

【００１２】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。 　　　　　　付加パターン＝ｐＫ，ｉ　　　ＡＮＤ　　
（ｐＫ＋１，ｉ，　１（ｘＫ＋１　）　　　　　　　　
　　　　　　　　　　ＯＲ　　ｐＫ＋１，ｉ，　２（ｘ
Ｋ＋１　）　　ＯＲ　　・・・）（９）−１　　　　　
　付加パターン＝ｐＫ，ｊ　　　ＡＮＤ　　（ｐＫ＋１
，ｊ，　１（ｘＫ＋１　）　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　ＯＲ　　・・・）　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　（９）−２　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　・　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　・　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　・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Ｓ１１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。 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）。

【００１３】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。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（Ｓ３
３〜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。

【００１４】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
。

【００１５】一方，上記ルール作成装置１は上記の如く
作成したルールに対して新たな操業データを適用して検
証し，このルールを上記新たな操業データについても詰
まり事象を精度良く予知するためのルールに更新する時
系列データルール更新装置（以下，ルール更新装置とい
う）としても動作する。そこで，上記ルール更新装置の
動作につき，図７のフローシートを中心として用い以下
説明する。上記ルール（第１のルール）の作成に用いた
地盤改良装置２０からの数値データ（第１の操業データ
；以下旧データという）とは別の新たな数値データ（第
２の操業データ；以下新データという）が上記ノイズ除
去手段２に入力されて（Ｓ４０）ノイズ除去処理がなさ
れ，更にトレンド除去手段３と記号化手段４（定性記号
付与手段）とにおいて残差ｅ（ｋ）の演算及び定性記号
の付与処理が上記したと同様に実行され，これによって
得られた定性記号列と上記詰まり事象データ（Ｙ／Ｎ）
のデータ列とが上記定性記号記憶手段５に，例えば図４
のように格納される。なお，上記旧データの定性記号列
及び上記データ列についても新データのものとは別の記
憶領域に格納されている。これらの定性記号列及び上記
データ列に対し，上記作成されたルールが適用されて新
データに対する当該ルールの妥当性が検証される（Ｓ４
１）。この場合，上記誤報チェック手段１０は，定性記
号記憶手段５に格納されたパターン長Ｍに相当する所定
期間内の要因毎の記号列パターンを逐次監視している。 そして，上記誤報チェック手段１０が上記ルールの条件
部の記号列パターンと同一の新たな記号列パターンを定
性記号記憶手段５の記号列から検索したとき，更に上記
所定期間以後の予知期間Ｌ経過時刻における詰まり事象
データを定性記号記憶手段５から検索する（Ｓ４２）。 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。このとき，検索された詰まり事象デ
ータがＹであれば，当該ルールによる詰まり事象予知は
成功するものとして，ルールの内容を変更することなく
現状のまま維持して処理を終える（Ｓ５３）。一方，上
記検索された詰まり事象データがＮであったとき，この
とき適用されたルールは現実には詰まり事象がないにも
関わらず，その発生があると予知する誤報ルールである
。従って，このような誤報ルールの条件部の内容は厳し
くされるべきである。そこで，パターン抽出手段８は上
記誤報ルールの条件部のマッチングパターン群を上記パ
ターン記憶手段９から抽出する（Ｓ５０）。そして，上
記旧データのマッチングパターン群の最下位優先順位の
要因ｘｒ　について新データの記号列パターンのパター
ン長がＭであって相等しいとき（Ｓ５１，ＹＥＳ），処
理ステップは図６のステップＳ２２に進む。これによっ
て，上記旧データのマッチングパターン群に要因選択手
段７により選択された次順位の要因ｘｒ＋１　について
の旧データの記号列パターンがフラグをたてることによ
り付加（ＯＲ条件）され，上記新データの各記号列パタ
ーンと区別化される。この場合，上記次順位の要因ｘｒ
＋１　が付加された付加記号列パターンは上記誤報チェ
ック（図６，Ｓ１０）に付され，誤報の発生を生じない
ルールであると認められるまで，以降の優先順位の要因
が順次付加される。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。

【００１６】一方，ステップＳ５１において，旧データ
の最下位優先順位の要因ｘｒ　の記号列パターンがパタ
ーン長Ｍ以下であると認められたとき，即ち上記マッチ
ングパターン群のうちの記号削除パターンであるとき，
上記誤報チェック手段１０は，上記冗長性解消ステップ
（図６のＳ３０〜Ｓ３５）により削除された要因ｘｒ　
の記号要素Ｚを，当該記号列パターンが上記新データの
記号列パターンと区別化されるまで上記フラグを立てる
ことにより当該記号列パターンの後部又は前部から順次
復元する。これによって当該記号列パターンが上記復元
された記号列パターンに更新される。即ち，上記要因選
択手段７，誤報チェック手段１０及びフラグ記憶領域９
ｆ　のフラグが本発明にいう付加パターン作成手段であ
り，上記フラグ記憶領域９ｆ　のフラグおよび誤報チェ
ック手段１０がパターン更新手段である。このように，
上記記号要素Ｚの復元によって，旧データのマッチング
パターン群と新データの記号列パターンとは区別化され
，且つルールの条件部が強化される。なお，旧データの
マッチングパターン群に複数の事例が含まれている場合
，上記したような処理（Ｓ５１，Ｓ５２，Ｓ２２〜）が
各事例毎に繰り返し実行される。一方，上記パターン抽
出手段８は詰まり事象データＹを上記定性記号記憶手段
５の新データのデータ列から検索している。そして，上
記詰まり事象データＹが検索されたとき，この時刻から
上記予知期間Ｌ遡ったパターン長Ｍで示す所定期間内の
全ての要因の記号列パターンをフラグを立てることによ
り上記詰まり事象データＹと共に抽出する。そして，上
記パターン抽出手段８は抽出した全ての要因の記号列パ
ターンについて上記ルールのマッチングパターン群と照
合する。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。そして，上記ルールのマッチングパターン群に一致
する記号列パターンが上記全ての要因の記号列パターン
にないとき，このルールをそのまま新データに適用する
と，新データの詰まり事象を見逃すことになる（Ｓ４２
）。そこで，上記誤報チェック手段１０は抽出された新
データの記号列パターンのうち，最上位優先順位の要因
ｘ１　の記号列パターンを更に抽出してフラグを立てる
ことにより上記ルールの第１次マッチングパターン群Ｐ
１　に追加（ＯＲ条件）して追加マッチングパターン群
Ｐａｄｄ　とする（Ｓ４３）。即ち，誤報チェック手段
１０及びフラグ記憶領域９ｆ　のフラグが本発明にいう
ルール追加手段である。そして，誤報チェック手段１０
は，上記ルールの作成当初に用いた全ての旧データ及び
新データに係る定性記号列に対し，上記追加マッチング
パターン群Ｐａｄｄ　を用いて，上述したステップＳ１
０（図６）と同様の誤報チェック処理動作を実行する（
Ｓ４４）。この場合，上記旧データに対しても上記誤報
のチェック動作を行うのは，詰まり事象予知精度に関し
大きな影響を及ぼす優先順位最上位の要因ｘ１　の新た
な記号列パターンが第１次マッチングパターン群Ｐ１　
に付加されたからであって，旧データの定性記号列につ
いて照合した場合に誤報を生じることとなる可能性があ
るからである。そして，上記誤報チェック処理により追
加マッチングパターン群Ｐａｄｄ　を条件部とするルー
ルによっては誤報を生じないと判断されれば（Ｓ４５，
ＮＯ），当該ルール更新処理を終了する。一方，ステッ
プＳ４５においてそのルールによっては誤報を生じると
判断された場合（ＹＥＳ），上記追加マッチングパター
ン群に優先順位を考慮した要因の付加・誤報チェックの
処理が繰り返して行われる（Ｓ４６；Ｓ２０〜Ｓ３６）
。続いて，上記ステップＳ４６により得た追加マッチン
グパターン群の冗長性解消処理（Ｓ３０〜Ｓ３６）が上
記旧データ及び新データについて実行され（Ｓ４７），
この追加マッチングパターン群が最終的なルールの条件
部として更新される（Ｓ４８）。上記したように，本実
施例のルール更新装置は，ルールの作成当初に用いた操
業データとは別の新たな操業データに対しても，上記ル
ールによって誤報の発生を生じるか否かを判断し，ある
いは上記ルールによって新たな詰まり事象を予知するこ
とができるか否かを判断し，上記新たな操業データにつ
いて上記ルールを詰まり事象の予知を極めて高精度に行
うことのできるルールに更新することができる。なお，
本実施例のルール更新装置は地盤改良装置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生じるようなプ
ラントに好適である。

【００１７】

【発明の効果】本発明は上記したように構成されている
。従って，ルールの作成当初に用いた操業データ以外の
新たな操業データに対しても，上記ルールを特定事象の
予知を極めて高精度に行うことのできるルールに更新す
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
ル更新装置を具備した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。

【図７】　　上記時系列データルール更新装置の処理手
順を示すフローチャート。

【符号の説明】

４…記号化手段（定性記号付与手段） ５…定性記号記憶手段 ７…要因選択手段 ８…パターン抽出手段 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 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所定の
   データサンプリング時刻毎に出力される複数種よりなる
   第１の操業データを予め複数に分割された区分毎に区分
   わけし，各区分に含まれる上記第１の操業データにその
   大きさを表現する定性記号を付与して第１の記号列を作
   成し，上記第１の記号列からある特定事象が発生した時
   点から遡った所定期間内の上記定性記号より構成された
   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第１のルールを抽出し，該第１の
   ルールを上記第１の操業データとは別の第２の操業デー
   タに適用して更新する時系列データルール更新装置にお
   いて，上記第２の操業データにその種類毎に上記定性記
   号を付与する定性記号付与手段と，上記定性記号付与手
   段により作成された第２の操業データに関する記号列及
   び特定事象列を格納する定性記号記憶手段と，上記定性
   記号記憶手段の記号列から上記第１のルールの記号列パ
   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
   象を抽出した上記第１のルールの記号列パターンに，上
   記所定期間に対応し優先順位を考慮した第１の操業デー
   タの別種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第１のルール
   の記号列パターンに代えて上記特定事象検索手段に入力
   し，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
   第１のルールの条件部の記号列パターンを上記付加パタ
   ーン作成手段により作成された付加記号列パターンに書
   換え更新するパターン更新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更新装置。
2. 【請求項２】　　特定事象を生じるプラントから所定の
   データサンプリング時刻毎に出力される複数種よりなる
   第１の操業データを予め複数に分割された区分毎に区分
   わけし，各区分に含まれる上記第１の操業データにその
   大きさを表現する定性記号を付与して第１の記号列を作
   成し，上記第１の記号列からある特定事象が発生した時
   点から遡った所定期間内の上記定性記号より構成された
   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第１のルールを抽出し，該第１の
   ルールを上記第１の操業データとは別の第２の操業デー
   タに適用して更新する時系列データルール更新装置にお
   いて，上記第２の操業データにその種類毎に上記定性記
   号を付与する定性記号付与手段と，上記定性記号付与手
   段により作成された第２の操業データに関する記号列及
   び特定事象列を格納する定性記号記憶手段と，上記ある
   特定事象を上記定性記号記憶手段に格納された特定事象
   列から検索し，該特定事象が発生した時点から遡った所
   定期間内の記号列パターンを上記ある特定事象と共に抽
   出する記号列抽出手段と，上記記号列抽出手段により抽
   出された記号列パターンと一致するルールが上記第１の
   ルールにないとき，優先順位を考慮した上記抽出された
   記号列パターンを上記第１のルールに追加するルール追
   加手段とを具備してなることを特徴とする時系列データ
   ルール更新装置。