差指标以及广义最小方差指标的问题点的同 时诊断PID控制回路的控制性能。另外，也可以不是利用方差而是利用标准偏差。
[0073] 此外，作为上述那样的控制性能诊断的改良版，诊断部122也可以使用以下那样 的诊断方法。
[0074] 水处理工厂设备中的计测部112包含的水质传感器等由于污浊物的附着而传感 器的计测值中包含相当多的离群值（异常值）的情况较多。有这样的离群值的存在妨碍控 制水质的反馈控制的实用化的事例。因此，在将离群值事先过滤（filtering)后执行反馈 控制在反馈控制中是基本的，并且应该在驱动反馈控制前实施。但是，无论如何过滤离群 值，也难以将离群值完全除去。因此，存在控制响应常常紊乱、目标值与计测值的控制误差 变大的情况。这样的情况下，诊断部122也可以作为式（2)及式（3)所示的方差代替，使用 鲁棒（robust)地推定的值进行控制性能的诊断。在鲁棒统计的领域中，开发出了将方差鲁 棒地推定的各种各样的手法。以下表示最简单且常使用的几个手法。
[0075] 首先，有作为平均一方差的对的代替而将中央值（Median) -中央值绝对值偏差 (MAD:MedianAbsoluteDeviation)作为统计的尺度进行利用的方法。在假定对象数据 (这里是目标值与计测值的控制误差）遵循正态分布的情况下，MAD和方差能够变换，所以 能够作为方差的代替而使用MAD。另外，已知的是，MAD具有即使将50%以内的数据置换为 无穷大（即，设想50%以内的过大、过小的异常值的混入）值也有限的性质，是最鲁棒的统 计量。由此，诊断部122能够将式（2)及式（3)所示的方差置换为MAD而诊断控制性能。
[0076] 此外，作为不像中央值绝对值偏差那么鲁棒但比方差鲁棒的实用的方法，可以举 出利用将数据按升序或降序排序、删除（修整（trim))上下限数％而计算平均及方差的删 除（修整）计算的方法。在修整计算中虽有将方差过小评价的倾向，但认为不给相对的方 差比的评价带来大的影响。因此，诊断部122能够将式（2)及式（3)的方差用删除值置换 来诊断控制性能。
[0077] 除此之外，还能利用被称作自助法（bootstrap)以及子抽样（subsampling)的手 法评价方差。具体的手法有各种提案，但简单有效的手法是从全部数据中提取2个数据、在 将其差分的平方在全部的模式（pattern)中算出的基础上、取其中央值的方法。这是将使 平均的计算鲁棒化的称作Hodges-Lehman统计量的推定法扩展到方差中的方法。利用该方 法取得的推定值在对象数据没有从正态分布较大地背离的情况下成为方差良好的推定值。 由此，诊断部122在时间序列数据中混入了离群值等异常数据的情况下也能够精度良好地 评价控制性能。
[0078] 进而，作为将上述的控制性能的诊断手法进一步改良的手法，诊断部122还能够 如最小方差指标以及广义最小方差指标那样、将由一个PID控制回路理论性地计算的绝对 性指标与由多个PID控制回路的相对比较求出的相对性指标相组合来评价性能。
[0079] 同一类型的PID控制回路存在多个的情况下，某个PID控制回路的控制性能在被 用最小方差指标进行评价时不会表现出差的值，但当相对于其它PID控制回路相对性地评 价时有时会表现出差的值。例如，在水处理工艺的多个水处理系列中进行了DO浓度固定 控制的情况下，即使是相对地方差较大、在利用相对性指标的诊断中被诊断为性能差的PID 控制回路，在利用最小方差指标的诊断中也不一定被诊断为性能差。这是因为，最小方差指 标将基于无法控制的干扰的方差作为最小方差且基准对象。
[0080] 但是，相对地方差较大的PID控制回路在驱动器（actuator)的性能以及/或者传 感器设置位置等中存在问题的情况较多。例如，在D0浓度固定控制中将D0浓度计设置在 作为驱动器的曝气装置的附近的情况下，由于从曝气装置供给的空气直接接触D0浓度计， 所以D0浓度能够较大地变化。另一方面，实际溶解在水中的D0浓度不那么急剧地变化。 该状况能够通过重新考虑D0浓度计的设置位置而改善。这样，在同一类型的PID控制回路 中，在存在控制性能不同的PID控制回路的情况下，多需要重新考虑在该PID控制回路中设 置的传感器以及/或者驱动器的设置位置等。
[0081] 因此，诊断部122在利用式（2)所示的最小方差指标那样的绝对性指标诊断控制 性能、通过该诊断判断为控制性能良好之后，利用式（3)所示的相对性指标诊断控制性能。 通过利用相对性指标的诊断判断为控制性能差的情况下，诊断部122使操作终端13显示指 示，以促使PID控制回路111中设置的传感器以及/或者驱动器的设置位置等的重新考虑、 而不是控制参数的调整。由此，诊断部122能够与诊断控制参数调整的必要性的有无同时 地，还诊断驱动器以及/或者传感器等的设备构成的重新考虑的必要性的有无。
[0082] 诊断部122通过对从保持部121输出的M组时间序列数据实施以上那样的诊断， 来把握控制性能差的时间序列数据。诊断部122将计测控制性能差的时间序列数据的PID 控制回路作为需要控制参数的调整的PID控制回路提取。诊断部122将关于需要控制参数 的调整的PID控制回路的信息向同定部123输出。
[0083] 同定部123基于从诊断部122通知的信息，从保持部121读出关于需要控制参数 的调整的PID控制回路的时间序列数据。同定部123基于读出的时间序列数据同定控制参 数。另外，同定部123中，采用不需要进行同定实验的闭回路同定手法。闭回路同定手法大 致分类为直接法、间接法以及输入输出结合法这3个种类，采用哪种方法都可以。作为在理 论上被推敲过的手法，例如能够采用非专利文献5中记载的部分空间法等方法。
[0084] 以下，说明同定部123采用间接法同定控制参数的情况和采用直接法同定控制参 数的情况。
[0085] 首先，同定部123采用间接法同定控制参数的情况下，同定部123具备工艺模型同 定部1231以及控制参数同定部1232。另外，图1示出同定部123采用间接法的情况的结 构。
[0086] 工艺模型同定部1231例如通过式（4)所示的、与1次延迟+徒劳时间模型的近似 来同定工艺模型。
[0087][式 4]
[0088]
(4)
[0089] 工艺模型同定部1231通过对从保持部121读出的时间序列数据采用闭回路同定 手法，来同定式（4)所表示的对象工艺模型的工艺参数、K(工艺增益）、T(时间常数）、L(徒 劳时间）这3个参数。工艺模型同定部1231通过采用闭回路同定手法，在对于PID控制回 路只存在施加了PID控制的状态下的时间序列数据的情况下，也能够不重新进行同定实验 而仅通过从工厂设备11 一 1~11 一N收集到的时间序列数据同定工艺参数。
[0090] 此外，闭回路同定手法是不重新进行同定实验就能够同定工艺模型的参数的有用 的手法。但是，在工艺参数的可同定性（唯一地确定上述K、T、L等参数的性质）劣化的情 况下，并不是一定能够正确地同定工艺参数。为了应对这样的情况，可以考虑以下所示的多 个手法。
[0091] 第1个手法是选择性地利用从保持部121读出的时间序列数据中的、操作量变化 了的期间的手法。
[0092] 在实现选择性地利用操作量变化了的期间的手法的情况下，工艺模型同定部1231 例如对操作量的变化率设置阈值，提取从保持部121读出的时间序列数据中的、操作量变 化了阈值以上的期间的数据。并且，工艺模型同定部1231利用提取出的数据同定工艺参 数。
[0093] 此外，选择性地利用操作量变化了的期间的手法也能够如以下那样实现。S卩，工艺 模型同定部1231在从保持部121读出的时间序列数据中，搜索操作量按阶跃（step)状变 化了的期间，提取发现的期间的附近的阶跃响应。此时，工艺模型同定部1231例如利用容 易检测出阶跃状的变化的、Harr小波等小波（wavelet)变换，提取阶跃状变化的期间。并 且，工艺模型同定部1231利用提取出的数据同定工艺参数。
[0094] 此外，选择性地利用操作量变化了的期间的手法还能够如以下那样实现。S卩，工艺 模型同定部1231将从保持部121读出的时间序列数据分割为适当的长度，反复将分割后的 数据合并（SplitandMerge)。工艺模型同定部1231将关于合并了的时间序列数据的可同 定性通过对该时间序列数据中的操作量以及计测值适用直接法来确认。并且，工艺模型同 定部1231利用合并了的时间序列数据中的可同定性最高的时间序列数据，来同定工艺参 数。
[0095] 由此，工艺模型同定部1231通过从工艺参数的可同定性低的时间序列数据提取 容易进行工艺参数的同定的时间序列数据，能够以高精度同定工艺参数。
[0096] 此外，针对工艺参数的可同定性的劣化的第2个手法是强制性地使可同定性提高 的手法。
[0097] 在实现第2个手法的情况下，工艺模型同定部1231首先确认使用了保持部121所 保持的时间序列数据的情况的可同定性，判断可同定性的劣化度。这例如通过对判断可同 定性的矩阵的最大固有值与最小固有值之比所表示的条件数等设置阈值来判断。在判断为 可同定性差的情况下，工艺模型同定部1231向操作终端13发出指示，以使其采取用于使可 同定性提高的动作。即，工艺模型同定部1231对同定实验被允许的工厂设备，暂时开放PID 控制回路（从Automatic(自动）模式切换为Manual(手动）模式），向操作终端13发出指 示，以使其对操作量加入阶跃输入或加入M序列信号。工艺模型同定部1231在再次取得关 于对该动作的控制响应的时间序列数据的基础上，通过开回路的同定求取工艺模型的工艺 参数。
[0098] 另一方面，可以认为，允许上述那样的同定实验的情况在现实中不怎么多。因此， 工艺模型同定部1231能够采取以下的处理。即，工艺模型同定部1231向操作终端13发出 指示，以使其暂时使对PID控制回路的PID控制的控制变弱，控制性能劣化。例如，工艺模型 同定部1231向操作终端13发出指示，以使其通过使比例增益变小并且使积分时间变大而 使控制性能劣化。这样，控制变得不怎么有效，因此能够期待操作量和计测值的变动变大、 可同定性得以改善。工艺模型同定部1231在一定期间收集减弱了控制的控制响应的基础 上，再度确认可同定性，重复该操作直到可同定性变充分。并且，工艺模型同定部1231在可 同定性变充分时使用闭回路同定手法同定工艺参数。
[0099] 由此，工艺模型同定部1231能够对于强制性地使参数的可同定性提高了的时间 序列数据同定工艺参数。
[0100] 另外，同定部123也可以如图2所示那样具备判断部1233。判断部1233根据工艺 模型同定部1231同定的工艺参数的值，判断是应该向控制参数同定处理转移还是应该重 新考虑在PID控制回路中控制构成设备的控制器。判断部1233基于以下的顺序。
[0101] 通过工艺模型同定部1231，能够得到工艺参数K、L、T。能够从这些值得到的L/T 的值作为评价PI控制的稳定化的难易度的指标被频频利用。另外，工艺增益K越大越难控 制，但由于能够通过使作为PI控制的参数之一的比例增益Kp变小而补偿，所以与本质上的 难易度不怎么有关系。L/T意味着，其绝对值越大则与时间常数相比徒劳时间越长。即，L/ T的绝对值越大，控制变得越难。在工艺所利用的系统中虽不怎么多，但极端的情况下，在不 稳定的工艺（T的值为负值）中L/T的绝对值超过1的情况下无法通过PID控制使工厂设 备稳定化。不稳定的工厂设备虽少但是由于L/T的值较大时难以进行控制，所以也有优选 更积极地考虑了徒劳时间的控制方法的情况。因此，判断部1233对L/T的绝对值例如设置 "5"的