协调型学习系统以及监视系统技术方案

本发明专利技术涉及协调型学习系统以及监视系统，改善处理工艺的瓶颈，实现工艺整体的效率提高。实施方式的协调型学习系统能够利用于按照以规定的过渡时间间隔按时间序列连续的多个工序分别设置有监视模型。本系统按时间序列存储第1工序的第1监视数据、相对于第1工序的上游或者下游的第2工序的第2监视数据、以及第1监视模型将第1监视数据作为输入参数而输出的第1工序的监视结果。并且，使用第1监视数据和第1监视模型的监视结果对第1监视模型进行母模型学习处理，将第1时刻的第1监视模型的监视结果用作为教师数据，对将相对于第1时刻相差过渡时间量的第2时刻的第2监视数据作为输入参数的第2监视模型进行子模型学习处理。参数的第2监视模型进行子模型学习处理。参数的第2监视模型进行子模型学习处理。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】协调型学习系统以及监视系统


[0001]本专利技术的实施方式涉及按时间序列连续的处理工序、制造工序的工艺改善方法以及监视技术。

技术介绍

[0002]例如，水处理经过按时间序列连续的多个处理工序来改善水质。在连续地流入水的各处理工序中，收集由传感器设备等测定、检测出的监视数据。收集到的监视数据被输入监视系统，监视系统按照各个处理工序来判定正常运转/异常运转。
[0003]现有技术文献
[0004]专利文献
[0005]专利文献1：日本特开2016
‑
195974号公报
[0006]专利文献2：日本特开2017
‑
157072号公报
[0007]专利文献3：日本特开2018
‑
63656号公报
[0008]专利文献4：日本专利第5022610号

技术实现思路

[0009]专利技术要解决的课题
[0010]提供一种协调型学习系统，在按时间序列连续的多个工序的工艺监视中实现工艺整体的效率改善。
[0011]用于解决课题的手段
[0012]实施方式的协调型学习系统是按照以规定的过渡时间间隔按时间序列连续的多个工序分别设置有监视模型的工艺监视中的协调型学习系统。协调型学习系统具有：存储部，按时间序列存储第1工序的第1监视数据、相对于上述第1工序为上游或者下游的第2工序的第2监视数据、以及第1监视模型将上述第1监视数据作为输入参数而输出的上述第1工序的监视结果；以及模型学习部，使用上述第1监视数据和上述第1监视模型的监视结果，对上述第1监视模型进行母模型学习处理，将第1时刻的上述第1监视模型的监视结果用作为教师数据，对将相对于上述第1时刻相差过渡时间量的第2时刻的上述第2监视数据作为输入参数的第2监视模型进行子模型学习处理。
附图说明
[0013]图1是用于说明第1实施方式的监视系统的功能块的图。
[0014]图2是第1实施方式的协调型学习模型的说明图。
[0015]图3是表示监视第1实施方式的各工序的协调型学习模型的构建例(相对于起点工艺为上游的监视模型)的图。
[0016]图4是表示监视第1实施方式的各工序的协调型学习模型的构建例(相对于起点工艺为下游的监视模型)的图。
[0017]图5是用于说明在第1实施方式的按时间序列连续的多个工序中，相对于起点工艺的各协调型学习模型间的关系的图。
[0018]图6是表示应用了第1实施方式的协调型学习模型的水处理中的工艺改善例的图。
[0019]图7是用于说明第1实施方式的协调型学习模型对于瓶颈工序的工艺整体的改善例的图。
[0020]图8是表示第1实施方式的协调型学习模型的构建处理以及更新处理的流程图。
具体实施方式
[0021]以下，参照附图对实施方式进行说明。
[0022](第1实施方式)
[0023]图1至图8是用于说明使用了第1实施方式的协调型学习模型的工艺改善方法的图，图1是表示应用了协调型学习系统的监视系统的功能块的图。如图1所示，向监视装置100输入从按时间序列连续的多个工序收集到的监视数据，使用按照多个工序分别设置的监视模型中的监视结果来进行工艺整体的管理。
[0024]包括按时间序列连续的多个工序的工艺，作为一例而存在水处理。在水处理中，水在调整槽、曝气槽、沉淀槽、凝集反应槽等各工序中流动而被净化。这些各槽以规定的过渡时间间隔按时间序列连续，通过监视各槽来进行水处理工艺整体的管理。
[0025]另外，本实施方式的协调型学习的结构，除了水处理工艺的改善以及管理以外，还能够应用于其他工艺管理。例如，能够在产品、材料的制造生产线、热处理、化学处理等加工生产线、垃圾、废弃物等的焚烧生产线等，两个以上工序以规定的过渡时间间隔按时间序列连续的工艺监视中应用协调型学习模型。
[0026]在图1的例子中，处理工艺将工序阶段n设定为起点工艺，以工序阶段n为起点，将上游侧的工序表现为工序阶段n
‑
1、n
‑
2，将下游侧的阶段表现为n+1、n+2。这些工序阶段是按时间序列连续的多个工序，因此在工序阶段n的时刻t被处理的对象，在其他工序中在相差各自的过渡时间量的时刻被处理。换言之，在相同时刻，在工序阶段n中正在被处理的对象，在前段的工序阶段n
‑
1中为处理完成，在后段的工序阶段n+1中为等待处理。
[0027]在本实施方式中，按照各工序阶段分别设定监视模型，并在各工序阶段中分别输出各监视模型的监视结果。所谓监视模型是指，将监视数据作为输入参数而判定工序阶段是正常状态还是异常状态的判定逻辑。通过机器学习根据其工序的特殊性、环境来定制监视模型。
[0028]监视数据是从设置于各工序的传感器设备输出的传感器信息。除了温度信息、设备的运转信息、水质信息等的值以外，例如，作为监视数据还包含由摄像机等摄影装置所摄影的图像数据。监视模型例如设定有用于判定正常/异常的阈值、基准图像数据等，对传感器值是否超过阈值、与基准图像数据的匹配率是否超过阈值地低等进行判定，并将其判定结果作为监视结果输出。通过使用这些监视结果及其监视数据(测定值)来进行机器学习，例如，判定基准被更新，并构建最优化的监视模型。
[0029]本实施方式的监视装置100被输入在处理工艺所包括的各工序阶段取得的监视数据。数据收集控制装置110进行从多个工序分别输出的各监视数据的收集控制，并按时间序列存储到存储装置130中。监视控制装置120按照多个工序分别设定各监视模型，并且使用
所设定的各监视模型，按照工序分别输出基于各监视数据的监视结果。监视结果按时间序列存储在存储装置130中。这些监视控制由监视控制部121执行。
[0030]另一方面，本实施方式的监视控制装置120具备进行按照工序不同的监视模型的学习控制的协调型学习装置，在图1的例子中，通过监视模型管理部122以及教师数据管理部123来构建协调型学习系统。另外，在本实施方式中，以协调型学习系统被内置于监视装置100的方式作为一例进行说明，但并不限定于此。例如，也能够构建为相对于监视装置100外在地连接的分别独立的协调型学习系统。此外，也能够作为相对于监视装置100通过网络等连接的学习系统加以应用。
[0031]图2是本实施方式的协调型学习模型的说明图。协调型学习系统的学习处理以及教师数据的生成处理能够在任意定时进行。
[0032]首先，监视模型管理部122对作为起点工艺的母模型进行设定。例如，将工序阶段n的监视模型Yn设定为母模型，对于监视模型Yn，使用监视数据A(第1监视数据)和监视模型Yn(第1监视模型)的监视结果、以及对监视模型Yn预先制作的教师数据，基于机器学习进行针对监视模型Yn的母模型学习处理。母模型学习处理能够应用公知的技术，在后述的子模型学习处理中，使用了教师数据的机器学习本身也同样能够应用公知的方法。
[0033]起点工艺的上游本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种协调型学习系统，是按照以规定的过渡时间间隔按时间序列连续的多个工序分别设置有监视模型的工艺监视中的协调型学习系统，其特征在于，具有：存储部，按时间序列存储第1工序的第1监视数据、相对于上述第1工序为上游或者下游的第2工序的第2监视数据、以及第1监视模型将上述第1监视数据作为输入参数而输出的上述第1工序的监视结果；以及模型学习部，使用上述第1监视数据以及上述第1监视模型的监视结果，对上述第1监视模型进行母模型学习处理，将第1时刻的上述第1监视模型的监视结果用作为教师数据，对第2监视模型进行子模型学习处理，该第2监视模型将相对于上述第1时刻相差过渡时间量的第2时刻的上述第2监视数据作为输入参数。2.根据权利要求1所述的协调型学习系统，其特征在于，上述模型学习部将第1时刻的上述第1监视模型的监视结果用作为教师数据，对上述第2监视模型进行子模型学习处理，上述第2监视模型将相对于上述第1时刻相差过渡时间量的第2时刻的上述第2监视数据以及上述第2时刻的上述第1监视数据作为输入参数。3.根据权利要求1或2所述的协调型学习系统，其特征在于，相对于上述第2工序为上游或者下游的第3工序的第3监视数据、以及将上述第2监视数据作为输入参数而通过上述子模型学习处理构建的第2监视模型所输出的上述第2工序的监视结果，被按时间序列存储，上述模型学习部将第3时刻的上述第2监视模型的监视结果用作为教师数据，对第3监视模型进行上述子模型学习处理，该第3监视模型将相对于上述第3时刻相差过渡时间量的第4时刻的上述第3监视数据作为输入参数。4.根据权利要求1或2所述的协调型学习系统，其特征在于，相对于上述第2工序为上游或者下游的第3工序的第3监视数据被按时间序列存储，上述模型学习部将第1时刻的上述第1监视模型的监视结果用作为教师数据，对第3监视模型进行上述子模型学习处理，该第3监视模型将相对于上述第1时刻相差过渡时间量的第5时刻的上述第3监视数据作为输入参数。5.根据权利要求1至5中任一项所述的协调型学习系统，其特征在于，上述第1工序在以规定的过渡时间间隔按时间序列连续的多个工序中，是成为工艺整体的瓶颈的工序。6.一种监视系统，进行以规定的过渡时间间隔按时间序列连续的多个工序的工艺监视，其特征在于，具备：数据收集控制装置，收集从多个工序分别输出的各监视数据；监视控制装置，使用按多个工序分别设定的各监视模型，按工序分别输出基于上述监视数据的监视结果；以及协调型学习装置，进行按上述工序...

【专利技术属性】
技术研发人员：伊东忠佑，永野和俊，
申请(专利权)人：栗田工业株式会社，
类型：发明
国别省市：