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公开(公告)号：JP2015076024A
公开(公告)日：2015-04-20
申请号：JP2013213292
申请日：2013-10-11
Applicant: 株式会社日立製作所
IPC: G05B13/04
Abstract: 【課題】 規範モデル参照型の制御ゲイン評価手法を用いてプラント制御装置の制御ゲインを最適化するシステムにおいて、要求される制御特性に応じた規範モデルを決定し、ゲインの最適値を求めることである。 【解決手段】 プラントの設定値を変更したときの設定値、操作変数、制御変数を計測し、計測した信号をフィッティングして規範モデルのベース関数を定義し、ベース関数に制御応答を調整する調整パラメータを導入して規範モデルとする。設定値変更時の制御変数と操作変数の応答、または、外乱信号印加時の制御変数の応答を推定し、これらの応答データから制御特性を表す指標を抽出する。この指標を基に定義した評価関数を用いて調整パラメータの最適値を求めることにより、要求される制御特性に応じた規範モデルを決定し、制御ゲインの最適化を図る。 【選択図】 図1
Abstract translation: 要解决的问题：提供一种使用规范型参考控制增益评估方案优化工厂控制装置的控制增益的系统，其能够根据所需的控制特性确定规范模型并获得增益最优值。 测量设备的设定值改变时的设定值，操作变量和控制变量，通过拟合测量信号来定义规范模型的基本功能，引入用于调整控制响应的调整参数 进入基本功能获得规范模型。 估计在施加干扰信号时改变设定值或控制变量的响应时的控制变量和操作变量的响应，并且从这些响应数据中提取表示控制特性的指标。 使用基于该指标定义的评估函数获得调整参数的最佳值，从而根据所需的控制特性确定规范模型并优化控制增益。
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公开(公告)号：JP2021068038A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：JP2019191248
申请日：2019-10-18
Applicant: 株式会社日立製作所
Abstract: 【課題】外部環境や運転条件ごとに正常時を想定した場合の性能評価値を推定できる性能診断システム及びその応用システムを提供する。 【解決手段】計測値をデータとして格納するデータベースと、データベースに格納されたデータについて変数群Aと変数群Bとを指定する変数選択部と、変数群Aのデータをクラスタに分類するクラスタリング部と、変数群Bのデータを取得し機器の性能評価値を演算して変数群Aのデータごとに割り付ける性能計算部と、変数群Aのデータの中から正常データを抽出し、正常データと性能評価値を前記クラスタごとに登録するモデル構築部と、クラスタごとに正常データと性能評価値を呼び出す抽出部と、抽出部で呼び出された性能評価値と、性能計算部で演算された性能評価値を比較する比較計算部と、データベースに格納されたデータおよび当該データを加工して得られた加工データを出力する表示部を備えることを特徴とする。 【選択図】図1
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公开(公告)号：JP2021068037A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：JP2019191245
申请日：2019-10-18
Applicant: 株式会社日立製作所
IPC: G05B23/02
Abstract: 【課題】性能劣化時における原因推定が可能な性能診断システムを提供する。 【解決手段】機器を備えたプラントからデータを入手して機器の運転効率を求める運転効率計算部12と、運転効率計算部で求めた運転効率データと運転効率に影響する劣化要因データと運転効率に影響する運転条件データとを関連付けて時系列的に記憶する運転効率データベースDB2と、運転効率データベースに記憶されたデータのクラスタを生成するクラスタリング処理部13と、クラスタに含まれる運転効率と劣化要因データと運転条件データをクラスタごとに記憶する学習結果データベースDB4を備え、クラスタリング処理部は、運転効率データベースに記憶された現在時点の第1のデータの運転条件データを用いて学習結果データベースから類似の運転条件のクラスタを抽出し、第2のデータの運転効率データと第1のデータの運転効率データにより、機器の性能劣化の情報を提示する。 【選択図】図1
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：JP2018151821A
公开(公告)日：2018-09-27
申请号：JP2017047170
申请日：2017-03-13
Applicant: 株式会社日立製作所
IPC: G05B23/02
Abstract: 【課題】データクラスタリング処理を用いて設備機器の異常診断を行うときに、設備機器のデータについて、学習処理に使用する正常データが不明なため定義できない場合でも、異常診断を実現することを可能とする。 【解決手段】設備機器2からの複数のデータを基に、正常データでの学習処理と、学習処理で作成されたモデルでの診断処理から成る解析手法を用いて異常診断を行うとともに、設備機器からの複数のデータについて、正常動作時におけるデータが既知でない場合の設備機器の異常診断システム1であって、設備機器からの複数のデータに対してクラスタリング処理を行う第1の処理部13と、各クラスタに該当するデータ数を基に正常クラスタを定義する第2の処理部14と、正常クラスタに該当するデータを正常データとして抽出する第3の処理部16と、抽出された正常データを用いて学習処理を行う第4の処理部17を備えることを特徴とする。 【選択図】図10
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公开(公告)号：JP2018106432A
公开(公告)日：2018-07-05
申请号：JP2016252256
申请日：2016-12-27
Applicant: 株式会社日立製作所
IPC: G05B23/02
Abstract: 【課題】 本発明の目的は、監視対象の状態確認のための画面操作作業を省力化するオンライン監視装置を提供することにある。 【解決手段】 上記課題を解決する為に本発明では、監視対象からデータを収集し、データの分析結果を表示するオンライン監視装置において、複数の画面候補の中から、表示する画面及び画面の表示時間を決定する画像表示情報生成手段を備えることを特徴とする。 【選択図】図1
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