【課題】発電プラント性能、可用性、および劣化を頑強に予測する。
【解決手段】ハイブリッド予測モデル（１５０）を用いて発電プラントまたは発電プラントの部品の性能、可用性、または劣化の１または複数を予測する。ハイブリッド予測モデル（１５０）は少なくとも２つのモデル成分を含んでおり、１つは物理ベースのモデリング・アプローチ（１５２）に基づくもの、１つは観測に基づくかまたはデータ・ベースのモデリング・アプローチ（１５４）に基づくものである。ハイブリッド予測モデル（１５０）は、運転性能が時間とともに変化するときに自己調節または自己補正する場合がある。 （もっと読む）

【課題】ＥＣＵに搭載されたＣＰＵと、ＥＣＵに供給される入力データの供給元の異常を判別できる制御装置を提供すること。
【解決手段】 第１のデータを出力し、前記第１のデータの後、第２のデータを出力するデータ出力手段２２と、第１のデータから前記第２のデータを予測して予測データとして出力するデータ予測手段１６と、第２のデータに演算を行う第１の演算手段Ａと、前記予測データに演算を行う第２の演算手段Ｂと、前記第１の演算手段が前記第２のデータに演算を施した第１の出力値と、前記第２の演算手段が前記予測データに演算を施した第２の出力値と、を比較する比較手段１７と、を有することを特徴とする制御装置１００を提供する。 （もっと読む）

【課題】シミュレーションにより得られるプラントの動的挙動の予測を適切に評価ことを可能とする。
【解決手段】実プラントから取得した実データによりシミュレーションモデルのパラメータを修正するプロセスシミュレーション部からのデータに基づき、シミュレーション結果を評価するシミュレーション評価システムにおいて、規定された時間分の予測データを出力する定期予測シミュレーション部と、現在値及び予測データを入力し、この予測データを所定条件でグループ化したラベリング情報を出力すると共に、状態の変化が所定値を超えたときに解析実行メッセージを出力する状態判別部と、予測データ並びにラベリング情報及び現在値を保存するシミュレーションデータベースと、解析実行メッセージを入力したとき、保存されている予測データ、ラベリング情報、現在値を取得して予測データに対する解析を実行し、解析結果を出力する予測データ解析部とを備える。 （もっと読む）

【課題】より簡潔な論理で監視制御装置の切換を行うことができる監視制御装置の二重化切換方式を提供することにある。
【解決手段】監視制御装置Ｓ−１、Ｓ−２は制御部Ｓ−１１、Ｓ−２１と処理部Ｓ−１２、Ｓ２２とを有し、二重化されている制御部と処理部とは一方を運転系として動作させ、他方を待機系として動作させるものにおいて、運転系処理部が異常となり、制御部との通信が異常となったとき、制御権を放棄するとともに待機系に対して制御権取得命令を送信して待機系への移行処理を行うものである。 （もっと読む）

【課題】シミュレーション演算部から出力される模擬信号の状態にかかわらず、エンジン制御装置の動作を確実にモニタできるシミュレーション装置を提供する。
【解決手段】エンジンを模擬してエンジンの状態を表すエンジン状態信号をエンジン制御装置７に出力するシミュレーション演算部（モデル演算部）２と、エンジン制御装置から入力されるエンジン制御信号を計測して当該エンジン制御信号に基づく計測データを出力する信号計測部３とを備えてなるシミュレーション装置であって、信号計測部３は、シミュレーション演算部２が模擬しているエンジンの回転状態が正回転状態である場合には、計測したエンジン制御信号に基づく計測データを出力し、シミュレーション演算部２が模擬しているエンジンの回転状態が停止状態と逆回転状態の少なくとも一方である場合には、予め設定された擬似計測データを出力する。 （もっと読む）

【課題】 同一のレシピのサンプル数が少なくても精度の高い品質−モデルを作成できるモデル作成装置を提供すること
【解決手段】 プロセスが実行されている期間中に時系列に取得されるプロセスデータからプロセス特徴量を抽出するプロセスデータ編集部２２と、そのプロセスで処理された対象品の検査結果についての情報である検査データ中の計測値と、設計値と、の差分を求める検査データ編集部２７と、プロセス特徴量と検査データとを用いて、データマイニングや多変量解析による解析を実行する際に、検査データ編集部で求めたプロセス処理の結果得られた計測値とその設計値との差分を目的変数とし、抽出したプロセス特徴量データを説明変数としてプロセス−品質モデルを作成する解析部３２と、を備えた。差分を目的変数とすることで、異なるレシピから得られたデータをサンプルとして使用できるので、必要なサンプル数を容易に取得し、高精度なモデルが作成できる。 （もっと読む）

多段階制御機（６１０）は、工程を行うシステム（６２０）の稼動を指示する。前記工程は、複数の工程パラメータ（ＭＰＰ）（６２５）を有するが、ＭＰＰ（６２５）の１つ以上が制御可能な工程パラメータ（ＣＴＰＰ）（６１５）であり、ＭＰＰ（６２５）の１つが目標設定工程パラメータ（ＴＰＰ）（６２５）である。前記工程は、長さＴＰＬ_ＡＡＶ２の定義された時間におけるＴＰＰ（６２５）の実際平均値（ＡＡＶ）に対する第１の限界を示す定義された目標値（ＤＴＶ）を有する。前記ＡＡＶは、定義された期間におけるＴＰＰの実際数値（ＡＶ）に基づいて計算される。第１論理制御器（６３０）は、少なくとも長さがＴＰＬ_ＡＡＶ２であり、現在時点Ｔ_０から未来時点Ｔ_ＡＡＶ２まで延長される第１未来時間（ＦＦＴＰ）においてＴＰＰの未来平均値（ＦＡＶ）を予測し、このとき、前記Ｔ_ＡＡＶ２以前にＴＰＰ（６２５）が定常状態に移動する。ＦＡＶは、（ｉ）長さがＴＰＬ_ＡＡＶ２以上であり、過去時点Ｔ_{−ＡＡＶ２}から現在時点Ｔ_０まで延長される第１過去時間（ＦＰＴＰ）における様々な時点でのＴＰＰ（６２５）のＡＡＶ、（ii）ＭＰＰ（６２５）の現在値、及び（iii）ＤＴＶを基にして予測される。第２論理制御器は、ＴＰＬ_ＡＡＶ２の長さより短くＴＰＬ_ＡＡＶ１と等しい長さを有し、現在時点Ｔ_０から未来時点Ｔ_ＡＡＶ１まで延長される第２未来時間（ＳＦＴＰ）の間にＴＴＰ（６２５）のＡＡＶに対する第２の限界を示す追加的目標値（ＦＴＶ）を確立する。ＦＴＶは、ＦＦＴＰにおいて予測されたＴＰＰ（６２５）のＦＡＶのうちの１つ以上に基づいて確立される。また、第２論理制御器は、（ｉ）ＴＰＬ_ＡＡＶ１の長さを有し、過去時点Ｔ_{−ＡＡＶ１}から現在時点Ｔ_０まで延長される第２過去時間（ＳＰＴＰ）における様々な時点でのＴＰＰ（６２５）のＡＡＶ、（ii）ＭＭＰ（６２５）の現在値、及び（iii）ＦＴＶに基づき、ＣＴＰＰ（６１５）各々に対する目標設定点を決める。第２論理制御機は、前記ＣＴＰＰ（６１５）に対して決められた目標設定点に従ってＣＴＰＰ（６１５）各々の制御を指示する論理をさらに有する。
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本発明の方法は、デバイスを製造するためのプロセスのモデルを定義することを含み、プロセスは複数のステップを含んでいる。複数のインラインプロセスターゲットが、プロセスステップの少なくとも一つのサブセットに対して定義される。モデルはインラインプロセスターゲットを複数のプロセス出力パラメータに関係づける。インラインプロセスターゲットに対する、確率制約の第１セットが定義される。プロセス出力パラメータに対する、確率制約の第２セットが定義される。目的関数が、モデルと複数のプロセス出力パラメータに基づき定義される。プロセス出力パラメータのトラジェクトリが、各プロセスステップにおけるインラインプロセスターゲットに対する値を決定するために、各プロセスステップに対して、確率制約の第１及び第２セットを条件として目的関数を最適化することにより決定される。各プロセスステップの終了後に、残りのプロセスステップに対して最適化を繰り返す。
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