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JPH1139162A - Engineering equipment - Google Patents

Engineering equipment

Info

Publication number
JPH1139162A
JPH1139162A JP9190133A JP19013397A JPH1139162A JP H1139162 A JPH1139162 A JP H1139162A JP 9190133 A JP9190133 A JP 9190133A JP 19013397 A JP19013397 A JP 19013397A JP H1139162 A JPH1139162 A JP H1139162A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
rule
extracted
extraction
programmable controller
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP9190133A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Ryutaro Kuwamura
竜太郎 桑村
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yaskawa Electric Corp
Original Assignee
Yaskawa Electric Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yaskawa Electric Corp filed Critical Yaskawa Electric Corp
Priority to JP9190133A priority Critical patent/JPH1139162A/en
Publication of JPH1139162A publication Critical patent/JPH1139162A/en
Pending legal-status Critical Current

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  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To automatically enable analysis, extraction and adaptation of a control rule in on-line by providing a rule adaptation means to adapt the control rule extracted by a rule extraction means to an active system device. SOLUTION: A method to acquire data is defined and next, timing, interval and frequency, etc., of extracting data are set on an automatic crustering definition screen. After crustering technique is selected, a required data item is set. After methods to acquire and to analyze the data are defined, these definitions are transmitted to a programmable controller 4. A value of a specified register is stored in a buffer based on the transmitted definitions by the programmable controller 4. The required data from the programmable controller 4 is acquired by every specified cycle based on the set definitions by an engineering device 1. Next, the data is analyzed and the control rule is extracted in the on-line only when a condition is satisfied based on the stored data by the engineering device 1.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、浄水場のシステム
などのシステムを監視、保守するエンジニアリング装置
に関する。
The present invention relates to an engineering apparatus for monitoring and maintaining a system such as a water purification plant system.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来より、人間の経験的な知識によって
運用されるシステムは数多くあり、この種のシステムの
自動化は人間の肉体的重労働からの解放という意味で今
後更に注目されてくると思われる。人間の経験的な知識
を反映させたものとして例えばファジー制御があり、こ
のファジー制御を用いたシステムでは、システムの稼働
中に得られるデータを解析することで制御ルールを抽出
するようにしている。例えば浄水場システムの場合、バ
クテリアの異常発生が水温と水流に関係することが解っ
ているが、具体的な水温、水流についてはシステム稼働
の場所などによって若干変るためデータを収集して具体
的な制御ルールを抽出するようにしている。システムを
監視、保守するエンジニアリング装置には、制御ルール
を抽出するためにシステムの稼働時にデータを収集し磁
気ディスク装置等の記憶装置に記憶する機能が備えられ
ている。実際の制御ルールの抽出には処理能力の高い大
型計算機が用いられ、データの解析を行っている。
2. Description of the Related Art Conventionally, there are many systems operated by human empirical knowledge, and the automation of this type of system is expected to receive more and more attention in the sense of releasing humans from physical hard labor. . Fuzzy control, for example, reflects human empirical knowledge. In a system using this fuzzy control, control rules are extracted by analyzing data obtained during operation of the system. For example, in the case of a water purification plant system, it is known that the occurrence of abnormal bacteria is related to the water temperature and the water flow.However, since the specific water temperature and water flow slightly vary depending on Control rules are extracted. The engineering apparatus that monitors and maintains the system has a function of collecting data when the system is operating and storing the data in a storage device such as a magnetic disk device in order to extract a control rule. A large computer with a high processing capacity is used to extract the actual control rules, and the data is analyzed.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】ところで、このような
従来のエンジニアリング装置にあっては、次のような問
題点があった。人間の経験的な知識を具体化するために
はデータのクラスタリングが必要となるが、このデータ
のクラスタリングには、データ項目の選定が必要であ
り、またデータをシステムから取得するためのセンサリ
ング技術を確立しなければならない。また、新たな制御
ルールの作成にはエンジニアリング装置の記憶装置に蓄
積したデータを持ってきて整理し、それを計算機で解析
しなければならず、膨大な作業量になってしまう。ま
た、計算機で解析して得られた制御ルールをシステムに
適用するときにはシステムを一旦停止させなけれなら
ず、システムの稼働率を下げる結果になる。そこで本発
明は、システム稼働中にデータをリアルタイムに解析し
て制御ルールを抽出し、得られた制御ルールをシステム
に適用することができるエンジニアリング装置を提供す
ることを目的としている。
However, such a conventional engineering apparatus has the following problems. Data clustering is necessary to embody human empirical knowledge, but this data clustering requires the selection of data items and a sensoring technology for acquiring data from the system. Must be established. In addition, in order to create a new control rule, data accumulated in the storage device of the engineering device must be fetched and organized, and analyzed using a computer, which requires a huge amount of work. Further, when applying a control rule obtained by analysis by a computer to a system, the system must be temporarily stopped, resulting in a decrease in the operating rate of the system. Therefore, an object of the present invention is to provide an engineering apparatus that can analyze data in real time while a system is operating, extract control rules, and apply the obtained control rules to the system.

【0004】[0004]

【課題を解決するための手段】上記目的達成のため、本
発明によるエンジニアリング装置は、システム装置を監
視、保守するエンジニアリング装置において、前記シス
テム装置の稼働中に、指定されたデータを収集して蓄積
するデータ蓄積手段と、このデータ蓄積手段で収集され
たデータが所定の条件を満たしていればこれを解析する
データ解析手段と、このデータ解析手段による解析結果
から制御ルールを抽出するルール抽出手段と、このルー
ル抽出手段で抽出された制御ルールを稼働中の前記シス
テム装置に適用するルール適用手段とを備えるものであ
る。この構成によれば、システム稼働中にデータを収集
して所定の条件を満たすものに対してデータの解析が行
われ、制御ルールが抽出される。そして、抽出された制
御ルールが稼働中のシステムに適用される。したがっ
て、データの解析、制御ルールの抽出を外部の計算機で
行う必要がないので、労力の大幅な省力化が図れる。ま
た、自動的に制御ルールを抽出して浄水システムに適用
するので、システム環境の変化や外乱に対する適用能力
の向上が得られ、また制御対象のモデリング不完全な場
合も制御可能になる。また、リアルタイムに制御ルール
の抽出及び適用可能を行うことができる。また、制御ル
ールをシステムに適用するためにシステムを停止する必
要がないので、システムの稼働率の低下がない。
In order to achieve the above-mentioned object, an engineering apparatus according to the present invention is an engineering apparatus for monitoring and maintaining a system apparatus, wherein specified data is collected and stored while the system apparatus is operating. A data accumulating unit, a data analyzing unit for analyzing data collected by the data accumulating unit if a predetermined condition is satisfied, and a rule extracting unit for extracting a control rule from an analysis result by the data analyzing unit. And a rule application unit for applying the control rules extracted by the rule extraction unit to the operating system device. According to this configuration, data is collected while the system is operating and data that satisfies a predetermined condition is analyzed, and a control rule is extracted. Then, the extracted control rules are applied to the operating system. Therefore, it is not necessary to analyze data and extract control rules by an external computer, so that labor can be saved significantly. In addition, since control rules are automatically extracted and applied to the water purification system, the ability to apply to changes in the system environment and disturbances can be improved, and control can be performed even when modeling of the control target is incomplete. In addition, control rules can be extracted and applied in real time. Further, there is no need to stop the system in order to apply the control rules to the system, so that the operating rate of the system does not decrease.

【0005】[0005]

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照して説明する。図1は本発明によるエンジニアリ
ング装置の実施の形態の構成を示すブロック図である。
また、図2はこの実施の形態のエンジニアリング装置を
用いた浄水システムの構成を示すブロック図である。図
2において、エンジニアリング装置1は浄水システムの
監視室2内に設置されており、伝送路3を介してプログ
ラマブルコントローラ4に接続されている。エンジニア
リング装置1はプログラマブルコントローラ4に対して
指令を与えたり、プログラマブルコントローラ4からの
データの取り込みを行う。浄水池6には水流センサ7、
水温センサ8及びバクテリア検出センサ9が設置されて
おり、これらの出力がリモートI/O5を介してプログ
ラマブルコントローラ4に取り込まれる。この場合、水
流センサ7と水温センサ8とがアナログ入力型のセンサ
であり、バクテリア検出センサ9はディジタル入力型の
センサである。バクテリア検出センサ9はバクテリアが
所定量を超えて発生した時にオンするようになってい
る。プログラマブルコントローラ4とリモートI/O5
は伝送路19を介して接続されている。エンジニアリン
グ装置1は、図1に示すように、本体10と、キーボー
ド11と、マウス12と、CRT13とを備えており、
従来からの監視、保守機能の他に、伝送機能、データ蓄
積機能、データ解析機能、ルール抽出機能、ルール適用
機能などの機能を有している。本体10は、監視・保守
部15、学習部16、伝送部17から構成される。学習
部16はデータ蓄積手段(ハードディスク装置等)2
0、データ解析手段21、ルール抽出手段22、ルール
適用種手段23を有している。ここで、図3はエンジニ
アリング装置1における自動クラスタリング定義画面を
示す図である。この画面でデータ蓄積機能の制御方法を
定義する。この図において、「クラスタリンググループ
名」は定義の名前であり、ファイルで言えば「ファイル
名」に相当する。「グループ番号」はグループ番号を指
定するためのものであり、1〜Nまで指定することがで
きる。「データ抽出タイミング」はデータを抽出するタ
イミングを指定するためのものであり、高速スキャン毎
にデータを蓄積するH−SCAN、低速スキャン毎にデ
ータを蓄積するL−SCAN、データプログラム内にデ
ータを蓄積する関数を定義するProgramがある。
「データ抽出間隔」はデータの抽出間隔を指定するため
のものであり、何回に1回データを抽出するかを指定す
ることができる(Programを除く)。「抽出回
数」はデータを蓄積する回数を指定するためのものであ
る。「データ抽出開始条件」はプログラマブルコントロ
ーラ4からデータを取り込む条件を指定するためのもの
であり、設定したデータでトリガし、データの蓄積を開
始する。この図に示す場合は押しボタンによる入力を指
定している。「データ抽出停止条件」はプログラマブル
コントローラ4からデータを取り込みを停止する条件を
指定するためのものであり、設定したデータでトリガ
し、データの抽出を停止する。この図に示す場合は停止
押しボタンによる入力を指定している。「抽出データ指
定」は抽出するデータを指定するためのものである。例
えば、センサBとして割り当てられた水流センサ7が指
定されると、この水流センサ7の出力の取り込みが行わ
れる。この自動クラスタリング定義画面での定義はシス
テム稼働中でも設定することができるようになってい
る。また、この自動クラスタリング定義画面で設定され
た自動クラスタリング定義がプログラマブルコントロー
ラ4に送られるようになっている。図4は自動クラスタ
リング選択画面を示す図である。この画面でデータ解析
方法及び制御ルール抽出方法を定義する。この図におい
て、「クラスタリング選択」はデータ解析方法を指定す
るためのものであり、クラスタリング手法としては、1
軸ヒストグラム、2軸ヒストグラム、1次元クラスタリ
ング、2次元クラスタリング、3次元クラスタリングな
どがある。クラスタリング手法の選択はキーボード11
やマウス112の操作により任意に行うことができ、エ
ンジニアリング装置1に指示できるようになっている。
指示した結果はエンジニアリング装置1のMMI機能に
よりCRT13上に表示される。このクラスタリングの
結果に基づいてオペレータがその事象について存在する
制御ルールの抽出を行う。「選択データ」はデータを選
択するためのものである。「ルール適用方法」は解析さ
れたデータに基づいて自動的に制御ルールを適用する
か、マニュアルで適用するかを選択するためのものであ
る。図5は自動ルール抽出及び適用画面を示す図であ
る。この画面で制御ルールの抽出状況や浄水システムへ
の適用状況を監視できる。以下、エンジニアリング装置
の動作について説明する。浄水場システムではバクテリ
アの異常発生が水温と水流に関係することが判明してい
るが、具体的な水温、水流についてはシステムの稼働場
所などによって若干変るためにデータを取らないと具体
的な制御ルールを抽出できない。そこで、図6のフロー
チャートに示すように、まず、自動クラスタリング定義
画面でデータの取得方法を定義する。この場合、オペレ
ータは、原因要素として考えられる水流、水温と、事象
が起ったことを表すバクテリア異常発生をそれぞれ抽出
データとして指定する。次いで、データ抽出タイミン
グ、抽出間隔、抽出回数、データ抽出開始条件及びデー
タ抽出停止条件をそれぞれ設定する。自動クラスタリン
グ定義を行った後、自動クラスタリング選択画面でデー
タの解析方法や制御ルール適用方法などを指定する。す
なわち、オペレータは蓄積後のデータの解析方法を指定
する。オペレータはエンジニアリング装置1に用意され
たクラスタリング手法を選択する。そして、クラスタリ
ング手法の選択後、必要なデータ項目を設定する。この
場合、2次元クラスタを選択したとすると、原因データ
としてX、Y軸データを指定し、事象データとして事象
データの項目を指定する。データ取得方法、データの解
析方法、制御ルール適用条件を定義した後、これらの定
義をプログラマブルコントローラ4に送る。プログラマ
ブルコントローラ4は、各定義を受け取ると、それらに
基づいて指定レジスタの値をバッファに蓄積する。エン
ジニアリング装置1は、自動クラスタリング定義画面で
設定された定義に基づいてプログラマブルコントローラ
4からIWやOWのデータを一定周期毎に取得する。こ
の場合、データの入力としてはIWxxxxを任意に割
り当て、これを予め指定されたデータ取得トリガにより
データの取得を開始し、データ取得停止トリガにより、
データ取得を停止する。データを取得している間は、取
得したデータをエンジニアリング装置1内のハードディ
スク装置に格納する。次いで、エンジニアリング装置1
は記憶されたデータに基づいて、条件を満たしたときに
のみオンラインでデータの解析及び制御ルールの抽出を
行う。このとき、自動クラスタリング選択画面での設定
に基づいてデータの解析や制御ルールの抽出を行う。そ
して、データの解析、制御ルールの抽出後、抽出した制
御ルールを浄水システムに適用する。現在の制御ルール
の抽出適用状況は、自動ルール抽出及び適用画面におい
てモニタリングできる。例えば、自動クラスタリングト
レンドグラフを選択した場合、2軸クラスタリングの結
果がグラフで表示される(図5参照)。線で囲まれてい
る部分はクラスタを表しており、バクテリアが異常発生
したときの水温と水流の関係を示している。オペレータ
は以上の操作により、制御ルールを抽出したい事象につ
いての解析やその事象の特性を簡単に調べることができ
る。このように、この実施の形態では、浄水システムの
稼働中にデータを収集して所定の条件を満たすものに対
してデータの解析を行い、制御ルールを抽出する。そし
て、抽出した制御ルールを稼働中の浄水システムに適用
する。したがって、他の計算機や作業者を必要とせず、
労力の大幅な削減が可能になる。また、自動的に制御ル
ールを抽出して浄水システムに適用するので、システム
環境の変化や外乱に対する適用能力の向上が得られ、ま
た制御対象のモデリング不完全な場合も制御可能にな
る。また、リアルタイムに制御ルールの抽出及び適用可
能を行うことができる。また、制御ルールをシステムに
適用するためにシステムを停止する必要がないので、シ
ステムの稼働率の低下がない。なお、上記実施の形態で
は、エンジニアリング装置1を浄水システムに適用した
場合であったが、浄水システムのみならず、因果関係が
解っていない事象についてその因果関係や特徴と明確に
し、それを故障の予測する用途全てに適用することがで
きる。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of an engineering apparatus according to the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a water purification system using the engineering device according to this embodiment. In FIG. 2, an engineering device 1 is installed in a monitoring room 2 of a water purification system, and is connected to a programmable controller 4 via a transmission line 3. The engineering device 1 gives a command to the programmable controller 4 and fetches data from the programmable controller 4. Water purification sensor 6 has a water flow sensor 7,
A water temperature sensor 8 and a bacteria detection sensor 9 are provided, and their outputs are taken into the programmable controller 4 via the remote I / O 5. In this case, the water flow sensor 7 and the water temperature sensor 8 are analog input type sensors, and the bacteria detection sensor 9 is a digital input type sensor. The bacteria detection sensor 9 is turned on when bacteria exceed a predetermined amount. Programmable controller 4 and remote I / O5
Are connected via a transmission line 19. The engineering device 1 includes a main body 10, a keyboard 11, a mouse 12, and a CRT 13, as shown in FIG.
In addition to the conventional monitoring and maintenance functions, it has functions such as a transmission function, a data storage function, a data analysis function, a rule extraction function, and a rule application function. The main body 10 includes a monitoring / maintenance unit 15, a learning unit 16, and a transmission unit 17. The learning unit 16 includes a data storage unit (such as a hard disk device) 2
0, a data analysis unit 21, a rule extraction unit 22, and a rule application type unit 23. Here, FIG. 3 is a diagram showing an automatic clustering definition screen in the engineering device 1. On this screen, the control method of the data storage function is defined. In this figure, “clustering group name” is a definition name, and corresponds to a “file name” in a file. The “group number” is for specifying a group number, and can be specified from 1 to N. The “data extraction timing” is for designating a timing at which data is extracted. The H-SCAN stores data for each high-speed scan, the L-SCAN stores data for each low-speed scan, and stores data in a data program. There is a Program that defines the function to be stored.
The “data extraction interval” is used to specify the data extraction interval, and it is possible to specify how many times the data is to be extracted (except for Program). The “number of extractions” is used to specify the number of times data is accumulated. The "data extraction start condition" is for designating a condition for taking in data from the programmable controller 4, and is triggered by the set data to start storing data. In the case shown in this figure, the input by the push button is designated. The “data extraction stop condition” is for designating a condition for stopping the acquisition of data from the programmable controller 4, and is triggered by the set data to stop the data extraction. In the case shown in this figure, the input by the stop push button is designated. “Extracted data specification” is for specifying data to be extracted. For example, when the water flow sensor 7 assigned as the sensor B is designated, the output of the water flow sensor 7 is taken. The definition on this automatic clustering definition screen can be set even while the system is operating. Further, the automatic clustering definition set on the automatic clustering definition screen is sent to the programmable controller 4. FIG. 4 is a diagram showing an automatic clustering selection screen. On this screen, a data analysis method and a control rule extraction method are defined. In this figure, “Clustering selection” is for designating a data analysis method.
There are an axis histogram, a two-axis histogram, one-dimensional clustering, two-dimensional clustering, and three-dimensional clustering. Select the clustering method using the keyboard 11
The operation can be arbitrarily performed by operating the mouse or the mouse 112 and can be instructed to the engineering apparatus 1.
The instructed result is displayed on the CRT 13 by the MMI function of the engineering device 1. Based on the result of the clustering, the operator extracts a control rule existing for the event. "Selection data" is for selecting data. The “rule application method” is for selecting whether to automatically apply the control rule based on the analyzed data or to manually apply the control rule. FIG. 5 is a diagram showing an automatic rule extraction and application screen. On this screen, you can monitor the status of extraction of control rules and the status of application to water purification systems. Hereinafter, the operation of the engineering apparatus will be described. It has been found that the occurrence of bacterial abnormalities in the water purification plant system is related to the water temperature and the water flow. Rules cannot be extracted. Therefore, as shown in the flowchart of FIG. 6, first, a data acquisition method is defined on the automatic clustering definition screen. In this case, the operator designates, as the extracted data, the water flow and the water temperature considered as the cause factors and the occurrence of the bacterial abnormality indicating that the event has occurred. Next, a data extraction timing, an extraction interval, an extraction frequency, a data extraction start condition, and a data extraction stop condition are set. After performing the automatic clustering definition, specify the data analysis method and control rule application method on the automatic clustering selection screen. That is, the operator specifies a method of analyzing the accumulated data. The operator selects a clustering method prepared in the engineering device 1. Then, after selecting the clustering method, necessary data items are set. In this case, assuming that a two-dimensional cluster is selected, X and Y axis data are designated as cause data, and an item of event data is designated as event data. After defining a data acquisition method, a data analysis method, and control rule application conditions, the definitions are sent to the programmable controller 4. When receiving the definitions, the programmable controller 4 accumulates the value of the designated register in the buffer based on the definitions. The engineering apparatus 1 acquires IW and OW data from the programmable controller 4 at regular intervals based on the definition set on the automatic clustering definition screen. In this case, IWxxxx is arbitrarily assigned as data input, data acquisition is started by a data acquisition trigger specified in advance, and data acquisition stop trigger is
Stop data acquisition. While the data is being acquired, the acquired data is stored in a hard disk device in the engineering apparatus 1. Next, the engineering device 1
Performs online data analysis and control rule extraction only when conditions are satisfied, based on stored data. At this time, data analysis and control rule extraction are performed based on the settings on the automatic clustering selection screen. Then, after analyzing the data and extracting the control rules, the extracted control rules are applied to the water purification system. The current control rule extraction application status can be monitored on the automatic rule extraction and application screen. For example, when the automatic clustering trend graph is selected, the result of the two-axis clustering is displayed as a graph (see FIG. 5). The portion surrounded by the line represents a cluster, and shows the relationship between the water temperature and the water flow when bacteria have abnormally occurred. Through the above operations, the operator can easily analyze an event for which a control rule is to be extracted and check characteristics of the event. As described above, in this embodiment, data is collected during the operation of the water purification system, and data that satisfies a predetermined condition is analyzed to extract a control rule. Then, the extracted control rules are applied to the operating water purification system. Therefore, there is no need for other computers or workers,
Significant labor savings are possible. In addition, since control rules are automatically extracted and applied to the water purification system, the ability to apply to changes in the system environment and disturbances can be improved, and control can be performed even when modeling of the control target is incomplete. In addition, control rules can be extracted and applied in real time. Further, there is no need to stop the system in order to apply the control rules to the system, so that the operating rate of the system does not decrease. In the above embodiment, the engineering device 1 is applied to the water purification system. However, not only the water purification system but also the events for which the causal relationship is not understood are clarified as the causal relationship and characteristics, and the failure is defined as a failure. It can be applied to all applications for which prediction is made.

【0006】[0006]

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
システムを保守監視するエンジニアリング装置におい
て、自動的にオンラインでの制御ルール解析抽出適用を
可能にしたので、他の計算機や作業者を必要とせず、労
力の大幅な削減が可能になる。また、自動的に制御ルー
ルを抽出してシステムに適用するので、システム環境の
変化や外乱に対する適用能力の向上が得られ、また制御
対象のモデリング不完全な場合も制御可能になる。さら
に、リアルタイムに制御ルールの抽出及び適用可能を行
うことができる。さらにまた、制御ルールをシステムに
適用するためにシステムを停止する必要がないので、シ
ステムの稼働率の低下がない。
As described above, according to the present invention,
In an engineering device for maintaining and monitoring the system, control rule analysis and extraction can be automatically applied online, so that other computers and operators are not required, and labor can be greatly reduced. In addition, since control rules are automatically extracted and applied to the system, the ability to apply to changes in the system environment and disturbances can be improved, and control can be performed even when modeling of the control target is incomplete. Furthermore, control rules can be extracted and applied in real time. Furthermore, since there is no need to stop the system in order to apply the control rules to the system, there is no reduction in the operating rate of the system.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明に係るエンジニアリング装置の実施の形
態の構成を示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of an engineering device according to the present invention.

【図2】同実施の形態のエンジニアリング装置を用いた
浄水システムの構成を示すブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a water purification system using the engineering device of the embodiment.

【図3】同実施の形態のエンジニアリング装置の浄水シ
ステムにおける自動クラスタリング定義画面を示す図で
ある。
FIG. 3 is a diagram showing an automatic clustering definition screen in the water purification system of the engineering device according to the embodiment.

【図4】同実施の形態のエンジニアリング装置の浄水シ
ステムにおける自動クラスタリング選択画面を示す図で
ある。
FIG. 4 is a diagram showing an automatic clustering selection screen in the water purification system of the engineering device according to the embodiment.

【図5】同実施の形態のエンジニアリング装置の浄水シ
ステムにおける自動ルール抽出及び適用画面を示す図で
ある。
FIG. 5 is a diagram showing an automatic rule extraction and application screen in the water purification system of the engineering device according to the embodiment.

【図6】同実施の形態のエンジニアリング装置の動作を
示すフローチャートである。
FIG. 6 is a flowchart showing an operation of the engineering device according to the embodiment.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

20 データ蓄積手段 21 データ解析手段 22 ルール抽出手段 23 ルール適用手段 Reference Signs List 20 data storage means 21 data analysis means 22 rule extraction means 23 rule application means

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 システム装置を監視、保守するエンジニ
アリング装置において、 前記システム装置の稼働中に、指定されたデータを収集
して蓄積するデータ蓄積手段と、 前記データ蓄積手段で収集されたデータが所定の条件を
満たしていればこれを解析するデータ解析手段と、 前記データ解析手段による解析結果から制御ルールを抽
出するルール抽出手段と、 前記ルール抽出手段で抽出された制御ルールを稼働中の
前記システム装置に適用するルール適用手段とを具備し
たことを特徴とするエンジニアリング装置。
1. An engineering apparatus for monitoring and maintaining a system device, comprising: a data storage unit for collecting and storing specified data while the system device is operating; Data analysis means for analyzing the condition if the following conditions are satisfied; a rule extraction means for extracting a control rule from an analysis result by the data analysis means; and a system operating the control rule extracted by the rule extraction means. An engineering apparatus comprising: a rule application unit applied to the apparatus.
JP9190133A 1997-07-15 1997-07-15 Engineering equipment Pending JPH1139162A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP9190133A JPH1139162A (en) 1997-07-15 1997-07-15 Engineering equipment

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Application Number Priority Date Filing Date Title
JP9190133A JPH1139162A (en) 1997-07-15 1997-07-15 Engineering equipment

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH1139162A true JPH1139162A (en) 1999-02-12

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ID=16252952

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JP9190133A Pending JPH1139162A (en) 1997-07-15 1997-07-15 Engineering equipment

Country Status (1)

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JP (1) JPH1139162A (en)

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