JPH02293632A - プラント診断装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は、回転体異常診断エキスパートシステムを用い
てプラントに発生している異常原因を診断するプラン１
・診断装置に関する．（従来の技術） 例えば、火力発電ブランｌ−には，主タービン、ボイラ
・フィード・ポンプ・タービンなどのタービンや、ボイ
ラ・フィード・ポンプなどのポンプなど、いわゆる回転
体が多数使用されており、これらの回転体の異常を早期
発見し，原因を究明して対策を行なうことにより、プラ
ント運転の安定性を向上することができる。

とくに、近年では、火力発電プラントは、電力負荷を調
節するためにＤ　Ｄ　Ｓ　（Ｄａｉｌｙ　Ｓｔａｒｔｕ
ｐ　ａｎｄＳｈｕｔｄｏｗｎ）またはＷ　Ｓ　Ｓ　（Ｗ
ｅｅｋｌｙ　Ｓｔａｒｔｕｐ　ａｎｄＳｈｕｔｄｏｗｎ
）運用が広く行なわれるようになってきており、したが
って、起動／停止操作時も頻繁に行なわれるため、回転
体の回転部の温度変化が頻繁になり，回転体に異常が発
生しやすくなっている，そこで，火力発電プラントの重
大事故を未然に防止するために、回転体に異常が発生し
たとき．その異常原因を究明し，その原因を究明して、
対策を診断出力するものとして、回転体異常診断エキス
パートシステムを利用したプラント診断装置が実用され
ており，その従来例を第１１図に示す，プラントデータ
収集手段１は、プラントｌからのプラントデータを一定
周期で収集するものであり，その収集したプラントデー
タは、プラントデータ記憶手段３に時系列的に記憶され
る． プラントデータ記憶手段３には、第１２図に示すように
，プラントデータ収集手段１の収集動作ごとにデータ収
集時刻および異常原因推定に必要なｎｏ個のプラントデ
ータが時系列的に記憶され，また，そ、の記憶領域の先
頭には、プラントデータ収集手段１が行なった最新のデ
ータ収集動作の時刻をあらわす最新のデータ収集時刻が
記憶される．異常検知判定用データテーブル４は、第１
３図に示すように、おのおののプラントデータについて
、それぞれのプラントデータの値を異常と判定するため
の制限値を記憶するものである。

異常検知データ名称テーブル５は、第１４図に示すよう
に，おのおののプラントデータについて、それぞれのプ
ラントデータが異常と判定されたときにその異常内容を
漢字コード列であらわす異常検知データ名称を記憶する
ものである。

異常診断時刻周辺プラントデータ収集用データテーブル
６は、第１５図に示すように、プラントデータの変化傾
向判定に必要なサンプリング個数のうち，異常検出した
時点より以前のサンプリング個数をあらわす異常検知前
データ収集サンプリング個数厘、と，異常検出した以降
のサンプリング個数をあらわす異常検知後データ収集サ
ンプリング個数ｍ，を記憶するものである． 異常検知判定手段６は、プラントデータ記憶手段３の最
新のデータ収集時刻を読み込み、その最新のデータ収集
時刻に一致するデータ収集時刻を見つけ、それから００
個のプラントデータについて、おのおの異常検知判定用
データテーブル４に記憶されている制限値と比較し，異
常状態になっているプラントデータを判定するものであ
り，いずれかの異常を検出すると、その異常検出したプ
ラントデータを異常検知時刻周辺プラントデータ収集手
段８に通知するとともに、この異常検知時刻周辺プラン
トデータ収集手段８の収集動作が終了するまで時間待機
し、その待機を終了すると、エキスパートシステム９の
推論エンジン９１を起動するとともに、そのときに異常
検出したプラントデータに対応した異常検知データ名称
を異常検知データ名称テーブル５より取り出して、エキ
スパートシステム９の外部手続インタフェース９２に出
力する。

異常検知時刻周辺プラントデータ収集手段８は、異常検
知判定手段７より異常検出されたプラントデータが通知
されると、その時点を基準として、異常診断時刻周辺プ
ラントデータ収集用データテーブル６に記憶されている
異常検知前データ収集サンプリング個数ＩＩ１１の数だ
け、その通知されたプラントデータのサンプル値をプラ
ントデータ記憶手段３より入力して、おのおののサンプ
ル値とその収集時刻を組にした状態で、診断用プラント
データ記憶手段１０に記憶するとともに、その時点から
新たに異常検知後データ収集サンプリング個数ｍ２の数
だけ、その通知されたプラントデータのサンプル値をプ
ラントデータ記憶手段３より入力して、おのおののサン
プル値とその収集時刻を組にした状態で、診断用プラン
トデータ記憶手段１ｏに記憶する。

これにより、診断用プラン１・データ記憶手段１０には
、第１６図に示すように、異常検知判定手段７で異常検
知されたプラントデータの、検知時刻以前の陽、個のサ
ンプル値と、検知時刻以降のＩＩ１２個のサンプル値が
、それぞれの収集時刻と組にされた状態で記憶される．
なお、この場合、検知時刻が時刻Ｑである。また、時間
Ｔは、プラントデータ収集手段１のサンプリング周期を
あらわす。

診断用プラントデータ出力手段ｌ１は、エキスパートシ
ステム９の外部手続インタフェース９２から出力指令が
通知されると、そのときに診断用プラントデータ記憶手
段１０の記憶内容に基づいて，横軸に時刻、縦軸にプラ
ントデータをそれぞれ取った折線グラフの印字情報を形
成するものであり、その印字情報をプリンタｌ２に出力
して、かかるグラフを印字出力させる。

プラントデータ変化傾向調査内容表示手段１３は、外部
手続インタフェース９２より、プラントデータ変化傾向
の問い合わせ情報を入力すると、かかる問い合わせ内容
を表示する表示情報を形成するものであり、その表示情
報は表示操作装置１４に出力されて、表示操作装置ｌ４
の表示装置で表示出力される。

プラントデータ変化傾向調査結果入力手段ｌ５は、表示
操作装置１４より、プラントデータ変化傾向の問い合わ
せ結果が操作入力されると、その結果情報を外部手続イ
ンタフェース９２に通知するものである。

推論結果表示手段１６は、外部手続インタフェース９２
よりエキスパートシステム９が行なった推論結果が通知
されると、その推論結果の表示情報を形成するものであ
り，その表示情報は表示操作装置１４に出力され、それ
によって、推論結果が表示操作装置１４で表示される。

エキスパートシステム９において、知識ヘース９３は、
推論エンジン９１が処理するプロダクションルールを記
憶するものであり、事実データテーブル９４は、推論エ
ンジン９ｌがプロダクションルールを適用する事実デー
タを記憶するものである。また、外部手続インタフェー
ス９２は、エキスパートシステム９が外部と必要な情報
のやりとりを行なうためのものである。

以上の構成で、例えば、時刻ロで順序番号２のプラント
データである第１軸受振動振幅値が異常となったことが
異常検知判定手段７で検出されると、異常検知判定手段
７は、第１軸受振動振幅値の順序番号２を異常発生した
プラントデータの識別情報として異常検知時刻周辺プラ
ントデータ収集手段８に通知するとともに、その時点か
ら時間ｍ，Ｔが経過するまで待機する。

そして、異常検知判定手段７は，その待機を終了した時
刻（Ｑ＋ａ＋，Ｔ）で、推論エンジン９１を起動すると
ともに、異常検知データ名称テーブル５の順序番号２の
領域に記憶されている「第１軸受振動振帳値」なる漢字
コード列を外部手続インタフェース９２に出力する。

一方、異常検知時刻周辺プラントデータ収集手段８は、
異常検知判定手段７より異常発生プラントデータの順序
番号が通知されると、プラントデータ記憶手段３より時
刻（Ｑ−ｍｉＴ）から時刻（１）＋ｍ２Ｔ）までの収集
時刻を順次見つけ、その収集時刻の記憶領域から２番目
の記憶領域に記憶されているプラントデータ（すなわち
、第１軸受振動振幅値）を順次取り出して、診断用プラ
ントデータ記憶手段１０に順次記憶する。ただし、時刻
（１１＋Ｔ）から時刻（Ｑ＋ｎ＋，Ｔ）の収集時刻につ
いては、その時刻に到達した時点で順次処理を行なう。

外部手続インタフェース９２は，異常検知判定手段７よ
り「第１軸受振動振幅値」なる異常検知データ名称を入
力すると、その異常検知データ名称を次のような形式で
事実データテーブル９４に登録する．（異常検知データ
　゜データ名　第１軸受振動振幅値）・・・（ア）推論
エンジン９１は、事実データテーブル９４と知識ベース
９３に記憶されているプロダクションルールのパターン
マッチングにより推論を進行してい《。

ここで、プロダクションルールは、それぞれ１つ以上の
条件文および実行文をもつ条件部と実行部からなり、次
のような形式をもつ。

（条件部）→　（実行部） なお、プロダクションルールの詳細については，従来周
知のものであるので説明を省略する。

この場合，知識ベース９１の、 （異常検知データ　′データ名　第１軸受振動振幅値）
　・・・（イ）→ なるプロダクションルールの条件文（イ）と事実データ
テーブル９４のデータ（ア）がマッチングする。

したがって，この場合には、まず、実行文（ウ）が実行
され、外部手続インタフェース９２により、診断用プラ
ントデータ出力手段１１にプラント時系列データ表示が
指令され、それにより、診断用プラントデータ出力手段
１１は、診断用プラントデータ記憶手段１０に記憶され
ている時刻（Ｑ−＋ｎｉＴ）から時刻（Ｑ＋ｎ＋，Ｔ）
までの「第１軸受振動振幅値」を取り出し、横軸が時刻
、縦軸が振動振幅値に設定した折線グラフを形成してプ
リンタ１２より記録出力する。

また、実行文（工）が実行されると、外部手続インタフ
ェース９２により，プラントデータ変化傾向調査内容表
示手段１３には、表示情報として「第１軸受振動振幅値
の変化傾向はどうですか」なる漢字コード列が指定され
た状態でそのメッセージ表示が指令され、それにより、
プラントデータ変化傾向調査内容表示手段１３は、表示
操作装置１４に、「第１軸受振動振幅値の変化傾向はど
うですか」なる問い合わせメッセージを表示する。

このようにして、表示操作装置】４に問い合わせメッセ
ージが表示されると、オペレータは、プリンタ１２から
記録出力されている第１軸受振動振幅値の変化をあらわ
す折線グラフを見て，その変化傾向が、「乱点」、「突
変」、「なだらかな変化」、「急変」のいずれに相当す
るのかを判断する。

そして、例えば、「乱点」が発生していると判断したと
きには、表示操作装置１４を操作して、「乱点」なる漢
字列を入力する。

このようにして、表示操作装置１４から漢字列が入力さ
れると、プラントデータ変化傾向調査結果入力手段１５
は、その内容をあらわす漢字コード列を外部手続インタ
フェース９２に通知する．外部手続インタフェース９２
は、この場合、プラントデータ変化傾向調査結果入力手
段ｌ５より入力した漢字コード列を、実行文（工）の引
き数＜ａｎｓ）のリターン値として推論エンジン９１に
通知する。

推論エンジン９１では、引き数＜ａｎｓ＞のリターン値
が得られたので、実行文（オ）が実行され、それにより
、外部手続インタフェース９２は、第１軸受振動振幅値
の変化傾向に関する情報として、事実データテーブル９
４に次のようなデータを登録する。

（第１軸受振動振幅値　′変化傾向　乱点）・・・（力
）これにより、知識ベース９３の， なるプロダクションルールの条件部の条件文（キ）およ
び条件文（ク）と、事実データテーブル９４のデータ（
ア）およびデータ（力）がそれぞれマッチングしてこの
プロダクションルールの条件部が成立する。

したがって、この場合、外部手続インタフェース９２は
、「原因は不安定振動です」という漢字コード列からな
る推論結果メッセージと，ｒ軸受油圧を調整してくださ
い」という漢字コード列からなる対策出力メッセージを
推論結果表示手段１６に出力する。

これにより、推論結果表示手段１６は，「原因は不安定
振動です」という推論結果メッセージと、ｒ軸受油圧を
調整してください」という対策出力メッセージをそれぞ
れ所定の形式で表示操作装置１４に表示出力する． このようにして、プラント２に発生した異常内容と、そ
の異常の原因、および、対策内容が表示操作装置１４に
表示されるので、オペレータは、その内容を参照して作
業を行なうことができる．（発明が解決しようとする課
題） しかしながら、このような従来装置では、異常検出しプ
ラントデータの変化傾向をオペレータにより判定させて
その結果を入力させているために、その判定を行なった
オペレータの習熟度や主観によりプラントデータの変化
傾向の判定結果にばらつきを生じ、それにより、診断結
果にばらつきを生じることがあった。

また，プラント運転中に、プラントに異常が生じている
とき、その場で原因究明を行なう必要がある場合，プラ
ントデータの時系列的な変化傾向の判定という複雑な判
断が、かかる緊急時に要求されるために、オペレータの
負担が大きくなり、運転操作に支障を来すおそれもあっ
た。

本発明は、このような従来装置の問題を解決し、オペレ
ータの負担を大幅に軽減できるプラント監視装置を提供
することを目的としている。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 本発明は、異常検出した時点から前後所定範囲のプラン
トデータを収集して得た診断用プラントデータを記憶す
る診断用プラントデータ記憶手段と、この診断用プラン
トデータ記憶手段の記憶内容に基づいてプラントデータ
変化傾向を判定するための推定値を直線近似により算出
する直線近似処理手段と、この直線近似処理手段が算出
した推定値を記憶する診断用プラント推定値記憶手段と
、直線近似処理手段が算出した直線近似処理パラメータ
を記憶する直線近似処理パラメータ記憶手段と、異常検
知時に診断用プラントデータ記憶手段および診断用プラ
ント推定値記憶手段の記憶内容に基づいてプラントデー
タに不連続点が発生していることを検出する不連続点検
出手段と、この不連続点検出手段が不連続点を検出して
いるときに起動され診断用プラントデータ記憶手段およ
び診断用プラント推定値記憶手段の記憶内容に基づいて
プラントデータに乱点が発生していることを検出すると
ともに乱点を検出するとその旨を回転体異常診断エキス
パートシステムに通知する乱点検出手段と、この乱点検
出手段が乱点を検出しないときに起動され診断用プラン
ト推定値記憶手段および直線近似処理パラメータ記憶手
段の記憶内容に基づいてプラントデータに突変が発生し
ていることを検出するとともに突変を検出するとその旨
を回転体異常診断エキスパートシステムに通知する突変
検出手段と、不連続点検出手段が不連続点を検出なかっ
たときに起動され直線近似処理パラメータ記憶手段の記
憶内容に基づいてプラントデータになだらかな変化が発
生していることを検出するとともになだらかな変化を検
出するとその旨を回転体異常診断エキスパートシステム
に通知するなだらかな変化検出手段と、このなだらかな
変化検出手段がなだらかな変化を検出しないときに起動
され直線近似処理パラメータ記憶手段の記憶内容に基づ
いてプラントデータに急変が発生していることを検出す
るとともに急変を検出するとその旨を回転体異常診断エ
キスパートシステムに通知する急変検出手段を備えたも
のである。

（作用） したがって、異常発生したプラントデータの変化傾向が
、乱点、突変、なだらかな変化，急変のいずれに相当す
るものなのかが判定されるため、オペレータがかかる判
定作業を行なう必要がなく、その負担が軽減される。ま
た、プラン１−データの変化傾向の判定結果のばらつき
が大幅に抑制されるので、回転体異常診断エキスパート
システムの診断結果のばらつきも解消される。

（実施例） 以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施例を詳細
に説明する。

第１図は、本発明の一実施例にかかるプラント診断装置
を示す。なお、同図において、第１１図と同一部分およ
び相当する部分には、同一符号を付している。

直線近似処理手段２１は、診断用プラントデータ記憶手
段１０に記憶されているプラントデータに含まれている
外乱要素を除去して，後述するプラントデータの変化傾
向判定を適切に行なうことができるようなデータを形成
するためのものであり，異常検知時刻周辺プラントデー
タ収集手段８がそのプラントデータ収集動作を終了する
と起動される。

直線近似処理用データテーブル２２には，直線近似処理
手段２１がその処理に使用する直線近似処理用サンプリ
ングデータ個数ｎ（ｎ＜−，，ｎ＜ａ，）が記憶されて
いる。

さて、直線近似処理手段２１は、次のようにして，診断
用プラントデータ記憶手段１０に記憶されているプラン
トデータを直線近似する。

以下の説明では、時刻（４−ｍ１Ｔ）を時刻Ｔ，に、時
刻（Ｑ＋ｍ，Ｔ）を時刻（Ｔ，＋ｎｒＴ）に置き換え、
また、時刻（丁。÷ｊＴ）　（０≦ｊ≦ｎｒ）において
プラントデータｙＪの異常を検出したものとする。

直線近似処理手段２ｌは、最小自乗法を用い、次式（１
）の１次線形方程式により、ｎ個のサンプリングデータ
を用いてｙＪの推定値ｙｊを算出する。

ｙ４　＝　ａ４０ｎＴ＋ｂｊ（ｎ−１≦ｊ≦ｎｒ）　　
　−　　（１）ここで，パラメータａＪ＋ｌ）ｊは、つ
ぎのようにあらわされる。

このようにして、直線近似処理手段２１が算出した推定
値ｙＪは、対応する時刻（ＴＯ”ｊＴ）が付加されて、
第２図に示すような形式で診断用プラント推定値記憶手
段２３に記憶され，また、パラメータａＪは対応する時
刻（ＴＱ”ｊＴ）が付加されて，第３図に示すような形
式で直線近似処理パラメータ記憶手段２４に記憶される
。

プラントデータ変化傾向調査用データテーブル２５は、
不連続点検出手段２６、乱点検出手段２７、突変検出手
段２８、なだらかな変化検出手段２９および、急変検出
手段３０が行なう変化傾向判定処理に必要な各種データ
を、おのおののプラントデータについて記憶したもので
あり、その記憶内容の一例を第４図に示す。

不連続点判定用下限値Ｐ０は不連続点検出手段２６で，
乱点判定用上限［ｐｚ、乱点判定用下限幅Ｐ，および乱
点判定用サンプリングデータ数０７は乱点検出手段２７
で，突変判定用推定値変化率下限値Ｐ４および突変判定
用推定値変化率上限値Ｐ，は突変検出手段２８で、なだ
らかな変化判定用パラメータ最大値下限値Ｐ６およびな
だらかな変化判定用パラメータ最大値上限値Ｐ７はなだ
らかな変化検出手段２９で，急変判定用パラメータ最大
値下限値Ｐ，は急変検出手段３０でそれぞれ用いられる
。

第５図は、不連続点検出手段２６、乱点検出手段２７、
突変検出手段２８、なだらかな変化検出手段２９および
，急変検出手段３０によるプラントデータ変化傾向判定
処理の概略を示している。

不連続点検出手段２６は，工千スバートシステム９の外
部手続インタフェース９２よりデータ変化傾向自動判定
が指令されると、異常検知時間前後の一定時間範囲で、
異常を検出したプラントデータの中に不連続点があるか
どうかを判定し、不連続点を判定した場合には，乱点検
出手段２７を起動する（判断１０１）。

乱点検出手段２７は、不連続点発生後、一定時間内に乱
点が発生しているかどうかを調べ、乱点が発生している
ことを判別すると、データ変化傾向として「乱点」を外
部手続インタフェース９２に通知する。また、乱点が発
生していることを検出できなかった場合には、突変検出
手段２８を起動する（判断１０２、処理１０３）。

突変検出手段２８は、不連続点発生前後の一定時間内の
プラントデータの変化傾向を時系列的に調べ、突変現象
が発生しているかどうかを判定し、突変現象が発生して
いることを判別すると、データ変化傾向として「突変」
を外部手続インタフェース９２に通知する。また、突変
が発生していることを検出できなかった場合には、「解
析不可」を外部手続インタフェース９２に通知する。

一方、不連続点検出手段２６は，不連続点を検出しなか
った場合には、なだらかな変化検出手段２９なだらかな
変化検出手段２９は、異常検知時刻前後の一定時間のプ
ラントデータの変化率を調べ、その変化率が所定範囲の
場合に、変化傾向が「なだらかな変化」であると判定す
るものであり、その判定結果を得た場合には、変化傾向
として「なだらかな変化」を外部手続インタフェース９
２に通知する．また，「なだらかな変化」を判定できな
かった場合には、急変検出手段３０を起動する（判断１
０７、処理１０８）。

急変検出手段３０は、異常検知時刻前後の一定時間のプ
ラントデータの変化率を調べ、その変化率が所定範囲の
場合に、変化傾向が「急変」であると判定するものであ
り、その判定結果を得た場合には，変化傾向として「急
変」を外部手続インタフェース９２に通知する（判断１
０９、処理１１０）。また，「急変」を判定できなかっ
た場合には、「解析不可」を外部手続インタフェース９
２に通知する。

このようにして、不連続点検出手段２６、乱点検出手段
２７、突変検出手段２８、なだらかな変化検出手段２９
、および、急変検出手段３０が適宜に起動されて、異常
検出されたプラントデータの変化傾向が判定されて、そ
の結果が外部手続インタフェース９２を介してエキスパ
ートシステム９に入力される。

不連続点検出手段２６の処理内容を、第６図を用いて詳
細に説明する。なお、プラントデータｙｉの変化を折Ａ
Ｉ？ＩＬｌで、推定値ｙｉの変化を折線Ｌ２で示す。

？ず、プラントデータｙｉと推定値ｙｉの差ｉｉ（”Ｉ
ｙｔ−ｙｔｌ）を、（ｎ−１）≦ｊ≦ｎ，の範囲で．　
ｉ＝（ｎ−１）から順次監視していく。そして、その範
囲内の全てのサンプルについて，Ｏ〈ε■＜Ｐ１が成立
するときには，［不連続点が存在しない」と判定して、
なだらかな変化検出手段２９を起動する。

一方、例えば、ｉ＝ｎ’で、ｉ１＞Ｐエとなったとき゜
には、「その時点で不連続点が存在する」と判定し，そ
の不連続点を判定した時刻（ＴＯ＋ｎ’　Ｔ）を通知し
た状態で、乱点検出手段２７を起動する。

このようにして、不連続点検出手段２６は、時刻（Ｔ，
＋ｎ’Ｔ）以前のｎ点のデータより予想されるノイズに
よる誤検出を修正し、真値を推定した推定値？、実測デ
ータとの差が閾値Ｐｉを上回り，したがって、実測デー
タがノイズによる誤検出の範囲を越えて不連続に変化し
ている点を、不連続点として判定している． 乱点検出手段２７の処理を，第７図を用いて詳細に説明
する。なお、プラントデータｙ．の変化を折線Ｌ３で、
推定値ｙｉの変化を折１ｉＬ４で示す。

乱点検出手段２７は、 「（九″一ｙｌｌ’一■）と、（ｙｎ’＋Ｊ　−　ｙｎ
’＋ｊ−、）が異符号」かつ、 ’ＩｙＩ，’−Ｙｌｌ’−ｔ　Ｄｐｚ≦１ｙゎ′。Ｊ−
Ｙｎ’＋Ｊ−、１≦１ｙ０′ヤｊ一九′ヤＪ−ｚｌ”Ｐ
ｘＪなるｊが，１≦ｊ≦ｎ７で存在すれば、このときの
プラントデータの変化傾向が「乱点」であると判定し、
「乱点」なる漢字コード列を外部手続インタフェース９
２に出力する。

また、前記ｊが１≦ｊ≦ｎ，．においで存在しなければ
、不連続点検出手段２６より通知された不連続点発生時
刻（Ｔ，＋ｎ’Ｔ）を通知した状態で、突変検出手段２
８を起動する。

このようにして、乱点検出手段２７は、第７図に示した
ように，パルス状の不連続点、すなわち、乱点を検出し
ている。

突変検出手段２８の処理内容を、第８図を用いて詳細に
説明する。なお、プラントデータｙエの変化を折線し５
で，推定値ｙよ（ｎ’，ｎ″＋ｎ）を点１，６　，　Ｌ
７で示す。

まず、直線近似処理パラメータテーブル２４より、ｉ＝
ｎ’，ｎ’＋ｎのときのパラメータａｌを取り出し、Ｉ
Ｙｎ’−Ｙｎ’＋＋ｎｌ＞Ｐ４、かつ、ｌａ＋＋’−ａ
ｎ’＋ｏｌ＜Ｐｓという関係が成立するかどうかを調べ
、成立する場合には、このときのプラントデータの変化
傾向が「突変」であると判定し、「突変」なる漢字コー
ド列を外部手続インタフェース９２に出力する。

また、上述の関係が成立しないときには、このときのプ
ラントデータの変化傾向が「突変」ではなく、したがっ
て，乱点検出手段２７および突変検出手段２８のいずれ
でも判定できなかった場合なので、「解析不可」なる漢
字コード列を外部手続インタフェース９２に出力する． このようにして、突変検出手段２８は、第８図に示すよ
うに、不連続点の前後でのデータ変化傾向？類似してい
る現象、すなわち、突変を検出している。

なだらかな変化検出手段２９の処理内容を、第９図を用
いて詳細に説明する．なお、推定値ｙの変化を折線Ｌ８
で示す。

まず、直線近似処理パラメータ記憶手段２４から、（ｎ
−１）≦ｉ≦ｎｆの範囲のパラメータａｉを取り出し、
その中で絶対値が最大のものを求めて、その値をａ，．
とする。

そして、 Ｐ，＜ａ．■＜ｐ． が成立するかどうかを調べる。この関係が成立するとき
には、そのときのプラントデータの変化傾向が「なだら
かな変化」であると判定し，その場合には，「なだらか
な変化」なる漢字コード列を外部手続インタフェース９
２に出力する． また、上述した関係が成立しない場合には、パラメータ
ａ．．８を通知した状態で，急変検出手段３０を起動す
る． 急変検出手段３０の処理内容を、第１０図を用いて詳細
に説明する。なお、推定値ｙの変化を折線Ｌ８で示す。

急変検出手段３０は，なだらかな変化検出手段２９より
パラメータａ．．！を受け取ると、ａｍａｔ＞ｐ， の関係が成立するかどうかを調べる。この関係が成立す
るときには、そのときのプラントデータの変化傾向が「
急変」であると判定し、その場合には、「急変」なる漢
字コード列を外部手続きインタフェース９２に出力する
。

また、上述した関係が成立しないときには、このときの
変化傾向が「急変」でなく、したがって、なだらかな変
化検出手段２９および急変検出手段３０のいずれでも判
定できなかった場合なので、「解析不可」なる漢字コー
ド列を外部手続インタフェース９２に出力する． 以上の構成で、第１軸受振動振幅値が異常であると、異
常検知判定手段７で判定されたとすると、従来装置と同
様にして、異常検知判定手段７は、エキスパートシステ
ム９の推論エンジン９１を起動するとともに，異常検知
データ名称として、［第１軸受振動振幅値」なる漢字コ
ード列を，外部手続インタフェース手段９２に出力する
。

これにより．外部手続インタフェース手段９２は、次の
ようなデータを事実データテーブル９４に登録する． （異常検知データ　゜データ名　第１軸受振動振幅値）
・・・（サ）この場合、推論エンジン９ｌにおいて、知
識ベース９ｌの、 （異常検知データ　゜データ名　第１軸受振動振幅値）
　・・・（シ）→ ｗａｇ−ｓａｎｄ　（データ変化傾向自動判定，　（ａ
ｎｓ＞）　　　　　＋＋＋　（ス）ｍａｋｅ　（第１軸
受振動振幅値　′変化傾向　＜ａｎｓ＞）　　　　　・
・（セ）なるプロダクションルールの条件文（シ）と事
実データテーブル９４のデータ（サ）がマッチングする
．したがって、この場合には、まず，実行文（ス）が実
行され、外部手続インタフェース９２により、不連続点
検出手段２６にデータ変化傾向自動判定が指令される． これにより、不連続点検出手段２６が起動され、上述し
たように、不連続点検出手段２６、乱点検出手段２７、
突変検出手段２８、なだらがな変化検出手段２９、およ
び、急変検出手段３０により，プラントデータの変化傾
向の判定が行なわれる。

このとき、例えば、不連続点検出手段２６によって不連
続点が検出され、乱点検出手段２７が起動され、乱点検
出手段２７によってプラントデータの変化傾向が「乱点
」として判定されると、乱点検出手段２７から「乱点」
なる漢字コード列が、外部手続インタフェース９２に出
力される。

外部手続インタフェース９２は、この場合、乱点検出手
段２７より入力した漢字コード列を、実行文（ス）の引
き数＜ａｎｓ＞のリターン値として推論エンジン９１に
通知する・ 推論エンジン９１では、引き数＜ａｎ９＞のリターン値
が得られたので、実行文（セ）が実行され，それにより
、外部手続インタフェース９２は、第１軸受振動振幅値
の変化傾向に関する情報として、事実データテーブル９
４に次のようなデータを登録する。

（第１軸受振動振幅値　゛変化傾向　乱点）・・・（夕
）および条件文（ツ）と、事実データテーブル９４のデ
ータ（サ）およびデータ（タ）がそれぞれマッチングし
てこのプロダクションルールの条件部が成立する。

したがって、この場合、外部手続インタフェース９２は
、「原因は不安定振動です」という漢字コード列からな
る推論結果メッセージと、ｒ軸受油圧を調整してくださ
い」という漢字コード列からなる対策出力メッセージを
推論結果表示手段１６に出力する． これにより、推論結果表示手段１６は、「原因は不安定
振動です」という推論結果メッセージと、「軸受油圧を
調整してください」という対策出力メッセージをそれぞ
れ所定の形式で表示操作装置１４に表示出力する． このようにして，プラント２に発生した異常の原因、お
よび、対策内容が、オペレータの操作がなくとも表示操
作装置１４に表示されるので、オペレータは、その内容
を参照して作業を行なうことができる。

以上のように、本実施例では、プラント２に異常が発生
すると，オペレータが介在しなくとも自動的に発生して
いる異常の原因、および、それに対する対策内容が表示
されるので、オペレータの負担が大幅に軽減される。

また、それらの表示は、異常が発生してから比較的短時
間で得られるので，即座に対処する必要のある異常が発
生したときでも、オペレータが余裕をもってかかる作業
に対処することができるので、プラント２の運転の安定
性が向上する。

ところで、第１図において、破線で囲んだ部分、すなわ
ち、直線近似処理手段２１、直線近似処理用データテー
ブル２２、診断用プラント推定値記憶手段２３、直線近
似処理パラメータ記憶手段２４、プラントデータ変化傾
向調査用データテーブル２５、不連続点検出手段２６、
乱点検出手段２７、突変検出手段２８、なだらかな変化
検出手段２９、および、急変検出手段３０を、それ以外
の部分と別個の電子計算機システムで構成することがで
きる。

また、上述の実施例において、「解析不可」という変化
傾向判定メッセージを得たときには、外部手続インタフ
ェース９２は、その旨をオペレータに通知して、従来装
置と同様に、変化傾向判定用のデータの記録出力を行な
うようにすることもできる。

［発明の効果コ 以上のように、本発明によれば、プラントデータの変化
傾向を判定するための手段を備え，その判定結果を用い
て回転体異常診断エキスパートシステムの診断処理を行
なわせているので、オペレータが介在する必要がなく，
シたがって、オペレータの負担が軽減されるとともに、
回転体異常診断エキスパートシステムの診断結果にばら
つきが生じることを抑制できる。また、迅速に対処する
必要のある異常が生じた場合でも，オペレータが余裕を
もって作業することができるので、プラント運転の安定
性を向上できるという効果を得る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例にかかるプラント診断装置を
示すブロック図、第２図は診断用プラント推定値記憶手
段の記憶内容を例示した概略図、第３図は直線近似処理
パラメータ記憶手段の記憶内容を例示した概略図、第４
図はプラントデータ変化傾向調査用データテーブルの内
容を例示した概略図、第５図はプラントデータの変化傾
向判定処理の概略内容を示したフローチャート、第６図
は不連続点検出手段の処理内容を説明するためのグラフ
図、第７図は乱点検出手段の処理内容を説明するための
グラフ図，第８図は突変検出手段の処理内容を説明する
ためのグラフ図、第９図はなだらかな変化検出手段の処
理内容を説明するためのグラフ図、第１０図は急変検出
手段の処理内容を説明するためのグラフ図、第１１図は
従来装置を例示したブロック図，第１２図はプラントデ
ータ記憶手段の記憶内容を例示した概略図、第１３図は
異常検知判定用データテーブルの内容を例示した概略図
，第１４図は異常検知データ名称テーブルの内容を例示
した概略図、第１５図は異常診断時刻周辺プラントデー
タ収集用データテーブルの内容を例示した概略図，第１
６図は診断用プラントデータ記憶手段の記憶内容を例示
した概略図である。 ８・・・異常検知時刻周辺プラントデータ収集手段、９
・・・エキスパートシステム、１０・・・診断用プラン
１〜データ記憶手段、２ｌ・・・直線近似処理手段、２
２・・・直線近似処理用データテーブル、２３・・・診
断用プラント推定値記憶手段、２４・・・直線近似処理
パラメータ記憶手段，２５・・・プラントデータ変化傾
向調査用データテーブル，２６・・・不連続点検出手段
、２７・・・乱点検出手段，２８・・・突変検出手段，
２９・・・なだらかな変化検出手段、３０・・・急変検
出手段。 弔 図 弔 区 第４ 図 第６図 第 図 第 図 第１２図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. プラントより入力したプラントデータに基づいてプラン
   トに発生している異常を検出し、その検出結果、および
   、異常検出した時点から前後所定範囲のプラントデータ
   の変化傾向の問い合わせ結果を回転体異常診断エキスパ
   ートシステムに与えて異常原因を診断するプラント診断
   装置において、異常検出した時点から前後所定範囲のプ
   ラントデータを収集する異常検知時刻周辺プラントデー
   タ収集手段と、この異常検知時刻周辺プラントデータ収
   集手段が収集した診断用プラントデータを記憶する診断
   用プラントデータ記憶手段と、この診断用プラントデー
   タ記憶手段の記憶内容に基づいてプラントデータ変化傾
   向を判定するための推定値を直線近似により算出する直
   線近似処理手段と、この直線近似処理手段が算出した推
   定値を記憶する診断用プラント推定値記憶手段と、前記
   直線近似処理手段が算出した直線近似処理パラメータを
   記憶する直線近似処理パラメータ記憶手段と、異常検知
   時に前記診断用プラントデータ記憶手段および診断用プ
   ラント推定値記憶手段の記憶内容に基づいてプラントデ
   ータに不連続点が発生していることを検出する不連続点
   検出手段と、この不連続点検出手段が不連続点を検出し
   ているときに起動され前記診断用プラントデータ記憶手
   段および診断用プラント推定値記憶手段の記憶内容に基
   づいてプラントデータに乱点が発生していることを検出
   するとともに乱点を検出するとその旨を前記回転体異常
   診断エキスパートシステムに通知する乱点検出手段と、
   この乱点検出手段が乱点を検出しないときに起動され前
   記診断用プラント推定値記憶手段および直線近似処理パ
   ラメータ記憶手段の記憶内容に基づいてプラントデータ
   に突変が発生していることを検出するとともに突変を検
   出するとその旨を前記回転体異常診断エキスパートシス
   テムに通知する突変検出手段と、前記不連続点検出手段
   が不連続点を検出なかったときに起動され前記直線近似
   処理パラメータ記憶手段の記憶内容に基づいてプラント
   データになだらかな変化が発生していることを検出する
   とともになだらかな変化を検出するとその旨を前記回転
   体異常診断エキスパートシステムに通知するなだらかな
   変化検出手段と、このなだらかな変化検出手段がなだら
   かな変化を検出しないときに起動され前記直線近似処理
   パラメータ記憶手段の記憶内容に基づいてプラントデー
   タに急変が発生していることを検出するとともに急変を
   検出するとその旨を前記回転体異常診断エキスパートシ
   ステムに通知する急変検出手段を備えたことを特徴とす
   るプラント診断装置。